CN112619918A - 处理系统、处理方法以及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明的实施方式涉及处理系统、处理方法以及存储介质。本发明提供能够谋求膜的厚度的均匀化的处理系统、处理方法以及存储介质。实施方式的处理系统具备：腔室，能够在内部收纳处理物；供给部，能够向所述腔室的内部供给多个粒子与气体；检测部，能够检测所述处理物附近的气流的状态；以及控制器，能够基于来自所述检测部的检测值来控制所述供给部。所述控制器基于与气流的稳定状态相关的数据和来自所述检测部的检测值，判断漩涡的产生，在判断为产生了所述漩涡的情况下，控制所述供给部停止所述多个粒子的供给。

Description

处理系统、处理方法以及存储介质
本申请以日本专利申请：特愿2019－172931(申请日：2019年9月24日)作为基础，根据该申请享受优先的利益。本申请通过参照该申请而包含该申请的全部内容。
技术领域
本发明的实施方式涉及处理系统、处理方法以及存储介质。
背景技术
有一种向基板等的表面喷射包含多个粒子的气体(气溶胶)而在基板等的表面形成使用了多个粒子的膜的技术。另外，也提出了测量气溶胶所含的多个粒子的浓度、并进行反馈控制以使气溶胶所含的多个粒子的浓度成为大致一定的技术。一般来说，这样的成膜在腔室的内部进行。
这里，若向腔室的内部供给的气溶胶的供给量或流速变动，则有时在气流中产生漩涡。若在气流中产生漩涡，则即使气溶胶所含的粒子的浓度大致一定，在产生漩涡的区域的下方和未产生漩涡的区域的下方，粒子的堆积量以及所形成的膜的厚度也不同。
因此，期望开发一种能够谋求膜的厚度的均匀化的技术。
发明内容
本发明将要解决的课题是提供能够谋求膜的厚度的均匀化的处理系统、处理方法以及存储介质。
实施方式的处理系统具备：腔室，能够在内部收纳处理物；供给部，能够向所述腔室的内部供给多个粒子与气体；检测部，能够检测所述处理物附近的气流的状态；以及控制器，能够基于来自所述检测部的检测值来控制所述供给部。所述控制器基于与气流的稳定状态相关的数据和来自所述检测部的检测值，判断漩涡的产生，在判断为产生了所述漩涡的情况下，控制所述供给部停止所述多个粒子的供给。
根据上述构成的处理系统，能够谋求膜的厚度的均匀化。
附图说明
图1是用于例示本实施方式的处理系统的示意图。
图2是用于例示漩涡的示意图。
图3是用于例示气流的稳定状态的曲线图。
图4是用于例示漩涡的产生的检测的曲线图。
具体实施方式
以下，一边参照附图，一边对实施方式进行例示。另外，在各附图中，对相同的构成要素标注相同的附图标记并适当省略详细的说明。
本实施方式的处理系统1能够生成气溶胶，将生成的气溶胶朝向处理物进行供给，使气溶胶所含的多个粒子堆积于处理物的表面而形成膜。在本申请的说明书中，气溶胶能够设为包含多个粒子的气体。
在该情况下，粒子能够设为固体或者液体。以下，作为一个例子，列举粒子为固体的情况作为例子进行说明。不特别限定固体的粒子的材料，例如可以例示碳、陶瓷、或者铂等金属。固体的粒子的大小也不特别限定，例如可将粒径设为1μm以下。
图1是用于例示本实施方式的处理系统1的示意图。
如图1所示，能够在处理系统1中设置腔室2、喷嘴3、气溶胶供给部4、检测部5、以及控制器6。
腔室2呈箱状，能具有灰尘不会从外部侵入的程度的气密构造。腔室2的内部空间成为使用气溶胶102在处理物100的表面上形成膜的区域。在该情况下，在腔室2的内部形成气流。
如后述那样，若在气流中产生漩涡103，则在产生了漩涡103的区域的下方和未产生漩涡103的区域的下方，粒子的堆积量以及所形成的膜的厚度不同。因此，腔室2的形状优选的是设为气流的紊乱变少的形状。例如优选的是设为腔室2的剖面尺寸(与从喷嘴3朝向载置有处理物100的区域的方向垂直的方向的尺寸)随着接近载置有处理物100的区域而逐渐增加的形状。例如腔室2的外观形状能够采用棱锥台或圆锥台。在该情况下，如图1所示，如果腔室2的外观形状为圆锥台，则能够使从处理物100的中心到腔室2的内壁的距离为大致一定。因此，易于使腔室2的内壁对气流的影响均匀。
进行成膜的处理物100能够收纳于腔室2的内部。例如处理物100能够载置于腔室2的底面或载置于在腔室2的底面设置的载置台之上。另外，在设有载置台的情况下，能够在载置台设置静电卡盘等保持装置。另外，载置台也可以设为能够沿水平方向、铅垂方向等上移动。
处理物100的材料、形状、大小等不特别限定。例如也可以如图1所例示的那样，将处理物100的形状设为板状，即，使处理物100为基板等。
喷嘴3呈筒状，可以在一方的端部设置使气溶胶102排出的排出口3a。可以在喷嘴3的另一方的端部侧设置导入气溶胶102的导入口3b。喷嘴3例如可以设于腔室2的顶棚面。喷嘴3可以设为排出口3a与处理物100相对。另外，虽然例示了喷嘴3设于腔室2的顶棚面的情况，但只要排出口3a与处理物100相对即可，能够适当变更喷嘴3的安装位置。例如喷嘴3也可以设于腔室2的侧面，也可以设于腔室2的内部。
气溶胶供给部4能够生成气溶胶102。另外，气溶胶供给部4能够将生成的气溶胶102经由喷嘴3向腔室2的内部供给。即，气溶胶供给部4可以向腔室2的内部供给多个粒子101与气体。
气溶胶供给部4可以具有容器4a、供给控制部4b、混合部4c以及气体供给部4d。
容器4a可以经由供给控制部4b而与混合部4c连接。容器4a呈筒状，可以在内部收纳前述的多个粒子101。容器4a例如可以利用重力将所收纳的多个粒子101送至供给控制部4b。
另外，也可以在容器4a的外表面设置振动部4a1。振动部4a1可以通过超声波振动、电磁振动、机械式的振动等，对收纳于容器4a的内部的多个粒子101赋予运动能量。振动部4a1并不是必须的，只要根据多个粒子101的形状、大小等适当设置即可，但是，如果设有振动部4a1，则能够使多个粒子101向供给控制部4b的供给稳定。
供给控制部4b能够控制多个粒子101从容器4a向混合部4c的供给量，或者控制多个粒子101的供给的开始与供给的停止。例如供给控制部4b可以设为使多个粒子101所通过的孔的大小变化。
混合部4c可以设于气体供给部4d与喷嘴3之间。混合部4c可以将从供给控制部4b供给的多个粒子101和从气体供给部4d供给的气体混合而生成气溶胶102。例如混合部4c可以向从气体供给部4d供给的气体的流动中投入从供给控制部4b供给的规定量的粒子101从而生成气溶胶102。在该情况下，也可以利用文丘里效应将多个粒子101引入气体的流动之中。由混合部4c生成的气溶胶102经由喷嘴3而导入到腔室2的内部。
另外，以上是固体的粒子101的情况，但在液体的粒子的情况下也可以同样生成气溶胶。例如只要在容器4a中收纳液体，在混合部4c中利用文丘里效应使液体成为雾状，并且将其引入气体的流动之中即可。
气体供给部4d能够将规定的流量的气体向混合部4c供给。气体只要是难以与处理物100以及粒子101反应的气体即可，并不特别限定。气体例如可以设为氦气或氩气等惰性气体、氮气、空气等。
气体供给部4d可以具有气体源4d1、流量控制部4d2、以及开闭阀4d3。
气体源4d1可以将气体向流量控制部4d2供给。气体源4d1例如可以设为收纳有高压的气体的储罐、供给气体的工厂配管等。
流量控制部4d2能够控制向混合部4c供给的气体的流量。流量控制部4d2例如可以设为MFC(Mass Flow Controller，质量流量控制器)等。另外，流量控制部4d2也可以通过控制气体的供给压力而间接地控制气体的流量。在该情况下，流量控制部4d2例如可以设为APC(Auto Pressure Controller，自动压力控制器)等。
开闭阀4d3能够切换气体的供给的开始和气体的供给的停止。开闭阀4d3例如可以设为二通阀等。另外，流量控制部4d2只要具有切换气体供给的开始和气体供给的停止的功能即可，能够省略开闭阀4d3。
检测部5能够检测腔室2的内部的载置有处理物100的区域附近的气流的状态。检测部5例如可以设于腔室2的外部，并经由设于腔室2的侧面的窗检测气流的状态。设于腔室2的侧面的窗例如可以由玻璃等具有透光性的材料形成。
检测部5例如可以通过检测气溶胶102的流速而直接检测气流的状态。在该情况下，检测部5例如可以设为流速计、流量计等。另外，检测部5也可以通过检测气溶胶102所含的多个粒子101的运动而间接地检测气流的状态。多个粒子101的运动能够根据粒子101的数量的变化、浓度的变化等求出。在该情况下，检测部5例如可以设为粒子计数器等。
控制器6可以具备CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)等运算部6a和存储器等存储部。控制器6例如可以设为计算机等。
控制器6基于处理程序，使计算机执行后述的处理方法。处理程序例如以存储于存储介质中的状态向计算机供给并被读出，从而储存于设于计算机的存储部。
即，可以在存储部中储存本实施方式的处理程序。另外，可以在存储部中储存与前述气流的稳定状态相关的数据。控制器6可以基于储存于存储部的处理程序和与气流的稳定状态相关的数据，控制设于处理系统1的各要素的动作。例如控制器6可以基于来自检测部5的检测值而控制气溶胶供给部4。例如控制器6可以控制气溶胶供给部4而使多个粒子101堆积于处理物100的表面来进行成膜。
这里，对与气流的稳定状态相关的数据进行说明。
有时腔室2的内部的气流的状态不规则地变化。例如若向腔室2的内部供给的气溶胶102的流量、流速变动，则腔室2的内部的气流的状态不规则地变化。若气流的状态变化，则容易在气流中产生漩涡103。另外，若为了提高生产效率而增多气溶胶102的流量或者加快气溶胶102的流速，则更容易产生漩涡103。
图2是用于例示漩涡103的示意图。
如图2所示，若产生漩涡103，则在漩涡103的周边，气流的流线104成为横向。因此，即使使气溶胶102所含的粒子101的浓度大致一定，在产生了漩涡103的区域的下方和未产生漩涡103的区域的下方，粒子101的堆积量以及所形成的膜的厚度也会不同。即，在所形成的膜的厚度中产生面内分布。
漩涡103的产生时期、漩涡103的产生场所以及所产生的漩涡103的运动不规则地变化。即，难以取消漩涡103的产生，或难以定型地预测漩涡103的产生时期、漩涡103的产生场所以及所产生的漩涡103的运动。
另外，即使在腔室2的内部设有用于抑制漩涡103的产生的部件或者通过实验等求出抑制漩涡103的产生的条件，只要成膜条件(例如气溶胶102的流量、流速、粒子101的大小、材质、浓度等)变化，就不能抑制漩涡103的产生。
因此，在本实施方式的处理系统1中，进行实验、模拟而求出腔室2的内部的载置有处理物100的区域附近的气流的稳定状态(未产生漩涡103的状态)。
图3是用于例示气流的稳定状态的曲线图。
图3例示出载置有处理物100的区域附近的气流的流速的变化。另外，在纵轴的上侧与下侧，流速的方向(流动方向)相反。
根据图3可知，如果没有漩涡103的产生，则流速的方向大致一定，并且流速的值也成为相同程度。因此，可以将这样的状态设为“稳定状态”。例如，如果按照每个成膜条件进行实验、模拟，则能够获得与成膜条件对应的气流的稳定状态的数据。稳定状态的数据例如也可以通过机器学习而随时求出。
例如可以使用递归型神经网络而随时求出气流的稳定状态的数据。另外，数据的采样频率可以根据成膜条件而适当变更。在该情况下，如果提高采样频率，则能够获得精度更高的气流的稳定状态的数据。
预先求出的气流的稳定状态的数据、通过机器学习随时求出的气流的稳定状态的数据可以储存于控制器6的存储部中并在后述的成膜工序中使用。
稳定状态的数据可以在检测有无漩涡103的产生时使用。
图4是用于例示漩涡103的产生的检测的曲线图。
根据图4可知，若产生漩涡103，则流速大幅变化。因此，如果持续地测量流速，则可以在检测出的流速和稳定状态的流速之差超过规定的阈值的时刻判断为产生了漩涡103。在该情况下，也可以在检测值超过规定的阈值的情况连续地产生了规定的次数的情况下判断为产生了漩涡103。这样，能够抑制误检测。
另外，根据图4可知，也有时随着时间的经过而产生的漩涡103消失。例如可以在大幅变化的流速与稳定状态的流速同等的情况下，判断为漩涡103消失而返回到稳定状态。在该情况下，也可以在与稳定状态的流速同等的情况连续地产生了规定的次数的情况下，判断为漩涡103消失。这样，能够抑制误检测。
在该情况下，控制器6可以基于储存于存储部的与气流的稳定状态相关的数据和来自检测部5的检测值，判断漩涡103的产生与消失。
并且，在控制器6判断为产生了漩涡103的情况下，可以控制气溶胶供给部4(供给控制部4b)而使多个粒子101的供给停止。如果多个粒子101的供给停止，则仅向腔室2的内部供给气体，因此能够抑制由于产生的漩涡103而在多个粒子101的堆积量以及所形成的膜的厚度中产生面内分布的情况。
另外，控制器6在判断为漩涡103消失的情况下，可以控制气溶胶供给部4(供给控制部4b)，而使多个粒子101的供给再次开始。如果多个粒子101的供给再次开始，则向腔室2的内部供给气溶胶102，因此能够在是稳定状态的气流的基础下进行多个粒子101的堆积。
即，根据本实施方式，可以在气流为稳定状态的情况下进行成膜，在产生了漩涡103的情况下中断成膜，在所产生的漩涡103消失的情况下再次开始成膜。这样，即使漩涡103的产生时期、漩涡103的产生场所以及产生的漩涡103的运动不规则地变化，也能够选择气流为稳定状态时进行成膜，因此能够谋求粒子101的堆积量的均匀化以及所形成的膜的厚度的均匀化。
另外，如果利用检测部5检测出多个位置的流速、粒子的运动等，则能够得知漩涡103的产生场所以及产生的漩涡103的运动。因此，控制器6可以通过机器学习来学习漩涡103的产生时期、漩涡103的产生场所以及所产生的漩涡103的运动，并将获得的数据用于下次产生的漩涡103的预测。
在该情况下，如果提高采样频率，则能够提高预测的精度。例如，如果按照每0.001秒取得数据，则能够准确地预测0.001秒后～0.01秒后的气流的状态。
如果能够预测要产生的漩涡103，则能够迅速地进行多个粒子101的供给停止以及多个粒子101的供给再次开始。即，能够提高控制的响应性。因此，能够进一步谋求膜的厚度的均匀化。
如前述那样，控制器6在判断为产生了漩涡103的情况下，停止供给多个粒子101，但维持气体供给部4d对气体的供给。在该情况下，如果停止气体供给部4d对气体的供给，则能够使漩涡103消失，但再次开始气体的供给到气流成为稳定状态为止的时间变长。在本实施方式中，由于气体的供给得以维持，因此如果在检测出漩涡103的消失的时刻再次开始多个粒子101的供给，则能够立即再次开始成膜。因此，能够缓和因中断成膜而成膜时间变长的情况。
另外，控制器6也可以在判断为产生了漩涡103的情况下，停止供给多个粒子101，并且控制流量控制部4d2而使气体的流速变化。例如在能够降低气体的流速而使漩涡103消失的情况下，控制器6可以控制流量控制部4d2来降低气体的流速。例如在能够通过加快气体的流速而使漩涡103消失的情况下，控制器6可以控制流量控制部4d2来加快气体的流速。
即，控制器6可以在判断为产生了漩涡103的情况下，控制气溶胶供给部4(流量控制部4d2)来维持气体的流量，或者使气体的流量变化。
气体的流速与漩涡103的消失之间的关系能够通过预先进行实验或模拟来得知。另外，也可以通过机器学习随时取得气体的流速与漩涡103的消失之间的关系。预先求出的气体的流速与漩涡103的消失之间的关系或者通过机器学习随时求出的气体的流速与漩涡103的消失之间的关系可以储存于控制器6的存储部中，并在前述的成膜工序中使用。
接下来，对处理系统1的作用、和本实施方式的处理方法以及处理程序进行说明。
首先，经由腔室2的搬入搬出口向腔室2的内部搬入处理物100。搬入的处理物100可以载置于腔室2的底面侧。另外，利用门对腔室2的搬入搬出口进行封闭。
接下来，控制器6控制气体供给部4d而将规定的流量的气体经由喷嘴3向腔室2的内部供给。
在经过规定的时间而腔室2的内部的气体的流动的状态稳定之后，控制器6控制供给控制部4b而将规定的量的粒子101向混合部4c供给。在混合部4c中，气体与多个粒子101混合而生成气溶胶102。生成的气溶胶102经由喷嘴3而向腔室2的内部供给。
在腔室2的内部，气溶胶102到达处理物100的表面，从而在处理物100的表面堆积多个粒子101并形成膜。
此时，控制器6基于来自检测部5的检测值，监视载置有处理物100的区域附近的气流的状态。例如控制器6可以基于储存于存储部的气流的稳定状态的数据和来自检测部5的检测值来检测漩涡103的产生。
控制器6在判断为产生了漩涡103的情况下，控制供给控制部4b而使多个粒子101的供给停止。在该情况下，控制器6能够维持气体供给部4d对气体的供给。另外，为了使漩涡103消失，控制器6也可以控制气体供给部4d而使气体的流量变化。
控制器6在判断为漩涡103消失的情况下，控制供给控制部4b而使多个粒子101的供给再次开始。如果多个粒子101的供给再次开始，则向腔室2的内部供给气溶胶102，因此能够在稳定状态的气流的基础下进行多个粒子101的堆积。
另外，漩涡103的产生与消失、基于漩涡103的产生与消失的气溶胶102的生成的控制可以设为与前述相同，因此省略详细的说明。
在表面形成有膜的处理物100经由腔室2的搬入搬出口而向腔室2的外部搬出。
如以上那样，能够在处理物100的表面形成使用了多个粒子101的膜。
如以上说明的那样，本实施方式的处理方法可以具备对处理物100供给多个粒子101与气体的工序。
而且，在该工序中，检测处理物100附近的气流的状态，基于与气流的稳定状态相关的数据和气流的状态的检测值，判断漩涡103的产生，在判断为产生了漩涡103的情况下，停止多个粒子101的供给。
另外，在该工序中，基于与气流的稳定状态相关的数据和气流的状态的检测值，判断漩涡103的消失，在判断为漩涡103消失的情况下，使多个粒子101的供给再次开始。
另外，在该工序中，在判断为产生了漩涡103的情况下，维持气体的流量，或者使气体的流量变化。
另外，在该工序中，使用气流的状态的检测值和递归型神经网络的预测模型，预测漩涡103的产生以及漩涡103的消失中的至少某一个。
另外，在该工序中，使多个粒子101堆积于处理物100的表面而进行成膜。
另外，本实施方式的处理程序可以具备以下工序。
使气溶胶供给部4对于处理物100供给多个粒子101与气体。使检测部5检测处理物100附近的气流的状态。使运算部6a基于与气流的稳定状态相关的数据和气流的状态的检测值判断漩涡103的产生。在运算部6a判断为产生了漩涡103的情况下，使气溶胶供给部4停止多个粒子101的供给。
另外，使运算部6a基于与气流的稳定状态相关的数据和气流的状态的检测值判断漩涡103的消失。在运算部6a判断为漩涡103消失了的情况下，使气溶胶供给部4对多个粒子101的供给再次开始。
在运算部6a判断为产生了漩涡103的情况下，使气溶胶供给部4维持气体的流量或者改变气体的流量。
使用气流的状态的检测值和递归型神经网络的预测模型，使运算部6a预测漩涡103的产生以及漩涡103的消失中的至少某一个。
使气溶胶供给部4供给多个粒子101与气体，使多个粒子101堆积于处理物100的表面而进行成膜。
另外，本实施方式的存储介质是计算机可读入的存储介质。存储介质存储前述的处理程序，在由处理器执行处理程序时，使计算机(控制器6)执行以下工序。
使气溶胶供给部4对处理物100供给多个粒子101与气体的工序。
使检测部5检测处理物100附近的气流的状态的工序。
使运算部6a基于与气流的稳定状态相关的数据和气流的状态的检测值来判断漩涡的产生的工序。
在运算部6a判断为产生了漩涡的情况下使气溶胶供给部4对多个粒子101的供给停止的工序。
在存储介质中存储有使计算机进一步执行以下工序的处理程序。
使运算部6a基于与气流的稳定状态相关的数据和气流的状态的检测值来判断漩涡103的消失的工序。
在运算部6a判断为漩涡103消失了的情况下使气溶胶供给部4对多个粒子101的供给再次开始的工序。
在存储介质中存储有使计算机进一步执行以下工序的处理程序。
在运算部6a判断为产生了漩涡103的情况下使气溶胶供给部4维持气体的流量或者改变气体的流量的工序。
在存储介质中存储有使计算机进一步执行以下工序的处理程序。
使运算部6a使用气流的状态的检测值和递归型神经网络的预测模型预测漩涡103的产生以及漩涡103的消失中的至少某一个的工序。
在存储介质中存储有使计算机进一步执行以下工序的处理程序。
使气溶胶供给部4供给多个粒子101与气体，从而使多个粒子101堆积于处理物100的表面而进行成膜的工序。
以上，例示了本发明的几个实施方式，但这些实施方式是作为例子而提出的，并不意图限定发明的范围。这些新的实施方式能够以其他各种方式实施，在不脱离发明的主旨的范围内，能够进行各种省略、替换、变更等。这些实施方式及其变形例包含在发明的范围、主旨中，并且包含在权利要求书所记载的发明与其等效的范围中。另外，前述的各实施方式能够相互组合来实施。

Claims (15)

1.一种处理系统，其中，具备：
腔室，能够在内部收纳处理物；
供给部，能够向所述腔室的内部供给多个粒子与气体；
检测部，能够检测所述处理物附近的气流的状态；以及
控制器，能够基于来自所述检测部的检测值来控制所述供给部，
所述控制器基于与气流的稳定状态相关的数据和来自所述检测部的检测值，判断漩涡的产生，
在判断为产生了所述漩涡的情况下，所述控制器控制所述供给部停止所述多个粒子的供给。
2.根据权利要求1所述的处理系统，其中，
所述控制器基于所述与气流的稳定状态相关的数据和来自所述检测部的检测值，判断所述漩涡的消失，
在判断为所述漩涡消失了的情况下，所述控制器控制所述供给部而使所述多个粒子的供给再次开始。
3.根据权利要求1或2所述的处理系统，其中，
所述控制器在判断为产生了所述漩涡的情况下，控制所述供给部而维持所述气体的流量或者使所述气体的流量变化。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的处理系统，其中，
所述控制器能够使用来自所述检测部的检测值和递归型神经网络的预测模型，预测所述漩涡的产生以及所述漩涡的消失中的至少某一个。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的处理系统，其中，
所述控制器控制所述供给部，使所述多个粒子堆积于所述处理物的表面而进行成膜。
6.一种处理方法，其中，
具备对处理物供给多个粒子与气体的工序，
在所述工序中，
检测所述处理物附近的气流的状态，
基于与气流的稳定状态相关的数据和所述气流的状态的检测值，判断漩涡的产生，
在判断为产生了所述漩涡的情况下，停止所述多个粒子的供给。
7.根据权利要求6所述的处理方法，其中，
在所述工序中，
基于所述与气流的稳定状态相关的数据和所述气流的状态的检测值，判断漩涡的消失，
在判断为所述漩涡消失了的情况下，使所述多个粒子的供给再次开始。
8.根据权利要求6或7所述的处理方法，其中，
在所述工序中，
在判断为产生了所述漩涡的情况下，维持所述气体的流量或者使所述气体的流量变化。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的处理方法，其中，
在所述工序中，
使用所述气流的状态的检测值和递归型神经网络的预测模型，预测所述漩涡的产生以及所述漩涡的消失中的至少某一个。
10.根据权利要求6至9中任一项所述的处理方法，其中，
在所述工序中，使所述多个粒子堆积于所述处理物的表面而进行成膜。
11.一种计算机可读取的存储介质，其中，所述存储介质存储程序，所述程序在由处理器执行时使所述计算机执行以下工序：
使供给部对处理物供给多个粒子与气体的工序；
使检测部检测所述处理物附近的气流的状态的工序；
使运算部基于与气流的稳定状态相关的数据和所述气流的状态的检测值来判断漩涡的产生的工序；以及
所述运算部在判断为产生了所述漩涡的情况下使所述供给部对所述多个粒子的供给停止的工序。
12.根据权利要求11所述的存储介质，其中，存储有使所述计算机进一步执行以下工序的所述程序：
使所述运算部基于所述与气流的稳定状态相关的数据和所述气流的状态的检测值来判断漩涡的消失的工序；以及
所述运算部在判断为所述漩涡消失了的情况下使所述供给部对所述多个粒子的供给再次开始的工序。
13.根据权利要求11或12所述的存储介质，其中，存储有使所述计算机进一步执行以下工序的所述程序：
所述运算部在判断为产生了所述漩涡的情况下使所述供给部维持所述气体的流量或者使所述气体的流量变化的工序。
14.根据权利要求11至13中任一项所述的存储介质，其中，存储有使所述计算机进一步执行以下工序的所述程序：
使所述运算部使用所述气流的状态的检测值和递归型神经网络的预测模型来预测所述漩涡的产生以及所述漩涡的消失中的至少某一个的工序。
15.根据权利要求11至14中任一项所述的存储介质，其中，存储有使所述计算机进一步执行以下工序的所述程序：
使所述供给部供给所述多个粒子与所述气体，从而使所述多个粒子堆积于所述处理物的表面而进行成膜的工序。
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