JP2020032409A - 教師データ生成方法および吐出状態の判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】吐出ノズルの吐出状態に応じた教師データを生成できる教師データ生成方法を提供する。【解決手段】教師データを生成する方法であって、保持工程と処理液吐出工程と撮像工程と教師データ生成工程とを備える。保持工程において、基板を基板保持機構に略水平に保持する。処理液吐出工程において、吐出ノズルから基板の主面に向けて処理液を吐出する。撮像工程において、吐出ノズル、および、処理液吐出工程において吐出された処理液の少なくとも一部を含むように調整された撮像領域を、処理液吐出工程の少なくとも一部を含む期間に亘りカメラにより撮像し、複数の画像データを取得する。教師データ生成工程において、複数の画像データのうち少なくとも一つについて、当該画像データに写る処理液の吐出状態に応じたラベルを当該画像データに付与し、教師データを生成する。【選択図】図７

Description

本発明は、教師データ生成方法および吐出状態の判定方法に関する。

従来から、基板に処理液を供給する基板処理装置が提案されている。この基板処理装置は、基板を水平姿勢に保持する基板保持部と、基板保持部を回転させて基板を水平面内で回転させる回転機構と、基板の上方から処理液を吐出する吐出ノズルとを備えている。

吐出ノズルから基板に向けて処理液を吐出すると、その処理液は基板の中央付近に着液し、基板の回転に伴う遠心力を受けて基板上で広がって、基板の周縁から飛散される。これにより、処理液が基板の全面に作用し、その処理液に応じた処理を基板に対して行うことができる。処理液としては、ＳＣ１液（アンモニア水、過酸化水素水および水の混合液）、ＳＣ２液（塩酸、過酸化水素水および水の混合液）およびＤＨＦ液（希フッ酸）などの薬液、または、純水などのリンス液が用いられる。

また吐出ノズルからの処理液の吐出状態をカメラで監視する技術も提案されている（例えば特許文献１）。特許文献１では、吐出ノズルの先端を含む撮像領域をカメラで撮像し、そのカメラによって取得された画像データに基づいて、吐出ノズルから処理液が吐出されているか否かを判定する。

特開２０１７−２９８８３号公報

カメラによって取得された画像データに対して、機械学習済みの分類器による分類処理を行うことが考えられる。分類のカテゴリとしては、吐出ノズルからの処理液の吐出状態に応じたカテゴリを採用できる。具体的には、当該カテゴリとしては、処理液の吐出状態が正常であることを示すカテゴリ、未だ処理液が吐出されていないことを示すカテゴリ、および、処理液の吐出状態が不良であることを示すカテゴリを採用できる。分類器は、カメラによって取得された画像データを、該当するカテゴリに分類する。

このような分類器を機械学習により生成するためには、教師データを生成する必要がある。

そこで本願は、吐出ノズルの吐出状態に応じた教師データを生成できる教師データ生成方法を提供することを目的とする。

教師データ生成方法の第１の態様は、基板処理装置における吐出ノズルの吐出状態についての教師データを生成する方法であって、基板を基板保持機構に略水平に保持する保持工程と、前記吐出ノズルから前記基板の主面に向けて処理液を吐出する処理液吐出工程と、前記吐出ノズル、および、前記処理液吐出工程において吐出された前記処理液の少なくとも一部を含むように調整された撮像領域を、前記処理液吐出工程の少なくとも一部を含む期間に亘りカメラにより撮像し、複数の画像データを取得する撮像工程と、前記複数の画像データのうち少なくとも一つについて、当該画像データに写る処理液の吐出状態に応じたラベルを当該画像データに付与し、教師データを生成する教師データ生成工程と、を備える。

教師データ生成方法の第２の態様は、第１の態様にかかる教師データ生成方法であって、前記教師データ生成工程は、前記処理液の吐出状態が変化するタイミングを含み、前記処理液吐出工程の期間よりも短い期間において前記カメラによって取得された画像データを、教師データの候補として記憶媒体に記憶する記憶工程と、前記候補から教師データとして採用する画像データを選定する選定工程と、教師データに対して、当該教師データに写る処理液の吐出状態に応じたラベルを付与するラベル付与工程とを備える。

教師データ生成方法の第３の態様は、第１または第２の態様にかかる教師データ生成方法であって、前記教師データに基づいて生成された分類器によって、画像データがあるカテゴリに誤分類されたときに、当該画像データを教師データとして採用し、当該教師データに対して、前記カテゴリに相当する第１ラベルとは別の第２ラベルを付与する工程をさらに備える。

教師データ生成方法の第４の態様は、第３の態様にかかる教師データ生成方法であって、前記第２ラベルは、誤分類されたことを示すラベルである。

教師データ生成方法の第５の態様は、第３の態様にかかる教師データ生成方法であって、前記カテゴリは、前記処理液の吐出停止の際に処理液が液滴として落下するぼた落ち状態を示すカテゴリを含み、前記第２ラベルは、前記画像データにおいて前記吐出ノズルの直下の前記基板の表面に形成された模様がぼた落ちのパターンと類似していることを示すラベルである。

吐出状態の判定方法の態様は、第１から第５の態様のいずれか一つの態様にかかる教師データ生成方法によって生成された教師データを用いて機械学習を行って分類器を生成する工程と、基板を基板保持機構に略水平に保持する工程と、前記吐出ノズルから前記基板の主面に向けて処理液を吐出する工程と、前記吐出ノズル、および、前記処理液吐出工程において吐出された前記処理液の少なくとも一部を含むように更新された撮像領域を、前記処理液吐出工程の少なくとも一部を含む期間に亘りカメラにより撮像し、複数の画像データを取得する工程と、前記吐出ノズルからの処理液の吐出状態の良否の仮判定を、前記画像データのうち前記吐出ノズルの先端から処理液の吐出方向に延びる領域内の画素値の統計量に基づいて行い、前記吐出状態が不良あると仮判定したときに、前記分類器によって、当該画像データを吐出状態に応じたカテゴリに分類する。

教師データ生成方法の第１の態様によれば、処理液の吐出状態に応じたラベルが付与された教師データを生成できる。

教師データ生成方法の第２の態様によれば、より短い候補期間において取得された画像データを教師データの候補として記憶しているので、例えば処理期間に全体において生成された画像データの全ての教師データの候補として記憶する場合に比して、教師データの候補の数を低減できる。よって、教師データの選定が容易となる。

教師データ生成方法の第３の態様によれば、再学習用の教師データを生成することができる。

教師データ生成方法の第４の態様によれば、分類精度を向上できる。

教師データ生成方法の第５の態様によれば、ぼた落ちの誤判定の抑制に資する教師データを生成することができる。

吐出状態の判定方法の態様によれば、統計量に基づく仮判定で吐出状態が不良であると判定したときに、分類器によって画像データをカテゴリに分類するので、全画像データを分類する場合に比して、処理を簡易にできる。

基板処理装置の構成の概略的な一例を示す図である。 処理ユニットの構成の概略的な一例を示す平面図である。 処理ユニットの構成の概略的な一例を示す側面図である。 制御部の構成の一例を概略的に示す機能ブロック図である。 吐出状態の一例を表形式で概略的に示す図である。 分類器を生成処理の一例を示すフローチャートである。 教師データの生成処理の一例を示すフローチャートである。 入力画面の一例を概略的に示す図である。 画像データの一部の一例を概略的に示す図である。 制御部の構成の他の一例を概略的に示す機能ブロック図である。 分類器を更新処理の一例を示すフローチャートである。 閲覧画面の一例を概略的に示す図である。 閲覧画面の他の一例を概略的に示す図である。 制御部の構成の他の一例を概略的に示す機能ブロック図である。 画像データの一例を概略的に示す図である。

以下、添付される図面を参照しながら実施の形態について説明する。なお、図面は概略的に示されるものであり、説明の便宜のため、適宜、構成の省略、または、構成の簡略化がなされるものである。また、図面に示される構成などの大きさおよび位置の相互関係は、必ずしも正確に記載されるものではなく、適宜変更され得るものである。

また、以下に示される説明では、同様の構成要素には同じ符号を付して図示し、それらの名称と機能とについても同様のものとする。したがって、それらについての詳細な説明を、重複を避けるために省略する場合がある。

＜基板処理装置の概要＞
図１は、基板処理装置１００の全体構成を示す図である。基板処理装置１００は、基板Ｗに対して処理液を供給して基板Ｗに対する処理を行う装置である。基板Ｗは、例えば半導体基板である。この基板Ｗは略円板形状を有している。

この基板処理装置１００は処理液を基板Ｗの主面に供給することができる。例えば基板処理装置１００は、基板Ｗに対して洗浄用の薬液を供給した後に、基板Ｗに対してリンス液を供給することで、洗浄処理を行うことができる。当該薬液としては、典型的には、ＳＣ１液（アンモニア水、過酸化水素水および水の混合液）、ＳＣ２液（塩酸、過酸化水素水および水の混合液）、または、ＤＨＦ液（希フッ酸）などが用いられる。当該リンス液としては、例えば純水などが用いられる。本明細書では、薬液とリンス液とを総称して「処理液」と称する。なお洗浄処理のみならず、成膜処理のためのフォトレジスト液などの塗布液、不要な膜を除去するための薬液、エッチングのための薬液なども「処理液」に含まれる。

基板処理装置１００は、インデクサ１０２、複数の処理ユニット１および主搬送ロボット１０３を備える。インデクサ１０２は、装置外から受け取った未処理の基板Ｗを装置内に搬入するとともに、洗浄処理の終了した処理済みの基板Ｗを装置外に搬出する機能を有する。インデクサ１０２は、複数のキャリアを載置するとともに移送ロボットを備える（いずれも図示省略）。キャリアとしては、基板Ｗを密閉空間に収納するＦＯＵＰ(front opening unified pod)またはＳＭＩＦ(Standard Mechanical Inter Face)ポッド、あるいは、収納した状態で基板Ｗを外気に曝すＯＣ(open cassette)を採用することができる。移送ロボットは、当該キャリアと主搬送ロボット１０３との間で基板Ｗを移送する。

基板処理装置１００には、１２個の処理ユニット１が配置されている。詳細な配置構成は、３個の処理ユニット１を積層したタワーが主搬送ロボット１０３の周囲を囲むように４個配置されるというものである。換言すれば、主搬送ロボット１０３を囲んで配置された４個の処理ユニット１が３段に積層されており、図１はそのうちの１層を示している。なお、基板処理装置１００に搭載される処理ユニット１の個数は１２に限定されるものではなく、例えば８個または４個であっても良い。

主搬送ロボット１０３は、積層した処理ユニット１を含む４個のタワーの中央に設置されている。主搬送ロボット１０３は、インデクサ１０２から受け取った未処理の基板Ｗを各処理ユニット１に搬入するとともに、各処理ユニット１から処理済みの基板Ｗを搬出してインデクサ１０２に渡す。

次に、処理ユニット１について説明する。以下、基板処理装置１００に搭載された１２個の処理ユニット１のうちの１つを説明するが、他の処理ユニット１についても同様である。図２は、処理ユニット１の平面図である。また、図３は、処理ユニット１の縦断面図である。なお、図２は基板保持部２０に基板Ｗが保持されていない状態を示し、図３は基板保持部２０に基板Ｗが保持されている状態を示している。

処理ユニット１は、チャンバー１０内に、主たる要素として、基板Ｗを水平姿勢（基板Ｗの法線が鉛直方向に沿う姿勢）に保持する基板保持部２０と、基板保持部２０に保持された基板Ｗの上面に処理液を供給するための３つの処理液供給部３０，６０，６５と、基板保持部２０の周囲を取り囲む処理カップ４０と、基板保持部２０の上方空間を撮像するカメラ７０とを備える。また、チャンバー１０内における処理カップ４０の周囲には、チャンバー１０の内側空間を上下に仕切る仕切板１５が設けられている。

チャンバー１０は、鉛直方向に沿う側壁１１、側壁１１によって囲まれた空間の上側を閉塞する天井壁１２および下側を閉塞する床壁１３を備える。側壁１１、天井壁１２および床壁１３によって囲まれた空間が基板Ｗの処理空間となる。また、チャンバー１０の側壁１１の一部には、チャンバー１０に対して主搬送ロボット１０３が基板Ｗを搬出入するための搬出入口およびその搬出入口を開閉するシャッターが設けられている（いずれも図示省略）。

チャンバー１０の天井壁１２には、基板処理装置１００が設置されているクリーンルーム内の空気をさらに清浄化してチャンバー１０内の処理空間に供給するためのファンフィルタユニット（ＦＦＵ）１４が取り付けられている。ファンフィルタユニット１４は、クリーンルーム内の空気を取り込んでチャンバー１０内に送り出すためのファンおよびフィルタ（例えばＨＥＰＡフィルタ）を備えており、チャンバー１０内の処理空間に清浄空気のダウンフローを形成する。ファンフィルタユニット１４から供給された清浄空気を均一に分散するために、多数の吹出し孔を穿設したパンチングプレートを天井壁１２の直下に設けるようにしても良い。

基板保持部２０は例えばスピンチャックである。この基板保持部２０は、鉛直方向に沿って延びる回転軸２４の上端に水平姿勢で固定された円板形状のスピンベース２１を備える。スピンベース２１の下方には回転軸２４を回転させるスピンモータ２２が設けられている。スピンモータ２２は、回転軸２４を介してスピンベース２１を水平面内にて回転させる。また、スピンモータ２２および回転軸２４の周囲を取り囲むように筒状のカバー部材２３が設けられている。

円板形状のスピンベース２１の外径は、基板保持部２０に保持される円形の基板Ｗの径よりも若干大きい。よって、スピンベース２１は、保持すべき基板Ｗの下面の全面と対向する保持面２１ａを有している。

スピンベース２１の保持面２１ａの周縁部には複数（本実施形態では４本）のチャックピン２６が立設されている。複数のチャックピン２６は、円形の基板Ｗの外周円に対応する円周上に沿って均等な間隔を空けて（本実施形態のように４個のチャックピン２６であれば９０°間隔にて）配置されている。複数のチャックピン２６は、スピンベース２１内に収容された図示省略のリンク機構によって連動して駆動される。基板保持部２０は、複数のチャックピン２６のそれぞれを基板Ｗの外周端に当接させて基板Ｗを把持することにより、当該基板Ｗをスピンベース２１の上方で保持面２１ａに近接した水平姿勢にて保持することができるとともに（図３参照）、複数のチャックピン２６のそれぞれを基板Ｗの外周端から離間させて把持を解除することができる。

複数のチャックピン２６による把持によって基板保持部２０が基板Ｗを保持した状態にて、スピンモータ２２が回転軸２４を回転させることにより、基板Ｗの中心を通る鉛直方向に沿った回転軸ＣＸまわりに基板Ｗを回転させることができる。

処理液供給部３０は、ノズルアーム３２の先端に吐出ノズル３１を取り付けて構成されている（図２参照）。ノズルアーム３２の基端側はノズル基台３３に固定して連結されている。ノズル基台３３は図示を省略するモータによって鉛直方向に沿った軸のまわりで回動可能とされている。ノズル基台３３が回動することにより、図２中の矢印ＡＲ３４にて示すように、吐出ノズル３１は基板保持部２０の上方の処理位置と処理カップ４０よりも外側の待機位置との間で水平方向に沿って円弧状に移動する。

図２および図３の例では、処理液供給部３０は、複数種の処理液が供給されるように構成されている。具体的には、処理液供給部３０は複数の吐出ノズル３１を有している。図２および図３の例では、吐出ノズル３１として２つの吐出ノズル３１ａ，３１ｂが示されている。吐出ノズル３１ａ，３１ｂはノズルアーム３２を介してノズル基台３３に固定されている。よって、吐出ノズル３１ａ，３１ｂは互いに同期して移動する。吐出ノズル３１ａ，３１ｂは水平面内で隣り合うように設けられている。

図３に例示するように、吐出ノズル３１ａは配管３４ａを介して処理液供給源３７ａに接続されており、吐出ノズル３１ｂは配管３４ｂを介して処理液供給源３７ｂに接続されている。配管３４ａ，３４ｂの途中にはそれぞれ開閉弁３５ａ，３５ｂが設けられている。開閉弁３５ａが開くことにより、処理液供給源３７ａからの処理液が配管３４ａの内部を流れて吐出ノズル３１ａから吐出され、開閉弁３５ｂが開くことにより、処理液供給源３７ｂからの処理液が配管３４ｂの内部を流れて吐出ノズル３１ｂから吐出される。吐出ノズル３１ａからは例えばＳＣ１液が吐出され、吐出ノズル３１ｂからは例えば純水が吐出される。吐出ノズル３１ａ，３１ｂが処理位置で停止した状態で吐出された処理液は、基板保持部２０に保持された基板Ｗの上面に着液する。

配管３４ａ，３４ｂの途中にはそれぞれサックバック弁３６ａ，３６ｂが設けられていてもよい。サックバック弁３６ａは処理液の吐出停止時において配管３４ａ内の処理液を吸い込むことにより、吐出ノズル３１ａの先端から処理液を引き込む。これにより、吐出停止時において処理液が吐出ノズル３１ａの先端から比較的大きな塊（液滴）として落下するぼた落ちが生じにくい。サックバック弁３６ｂも同様である。

また、本実施形態の処理ユニット１には、上記の処理液供給部３０に加えてさらに２つの処理液供給部６０，６５が設けられている。本実施形態の処理液供給部６０，６５は、上記の処理液供給部３０と同様の構成を備える。すなわち、処理液供給部６０は、ノズルアーム６２の先端に吐出ノズル６１を取り付けて構成され、その吐出ノズル６１は、ノズルアーム６２の基端側に連結されたノズル基台６３によって、矢印ＡＲ６４にて示すように基板保持部２０の上方の処理位置と処理カップ４０よりも外側の待機位置との間で円弧状に移動する。同様に、処理液供給部６５は、ノズルアーム６７の先端に吐出ノズル６６を取り付けて構成され、その吐出ノズル６６は、ノズルアーム６７の基端側に連結されたノズル基台６８によって、矢印ＡＲ６９にて示すように基板保持部２０の上方の処理位置と処理カップ４０よりも外側の待機位置との間で円弧状に移動する。処理液供給部６０，６５も、複数種の処理液が供給されるように構成されていてもよく、あるいは、単一の処理液が供給されるように構成されていてもよい。

処理液供給部６０，６５はそれぞれの吐出ノズル６１，６６が処理位置に位置する状態で、基板保持部２０に保持された基板Ｗの上面に処理液を吐出する。なお、処理液供給部６０，６５の少なくとも一方は、純水などの洗浄液と加圧した気体とを混合して液滴を生成し、その液滴と気体との混合流体を基板Ｗに噴射する二流体ノズルであっても良い。また、処理ユニット１に設けられる処理液供給部は３つに限定されるものではなく、１つ以上であれば良い。ただし、本実施の形態では、２つの処理液を順次に切り替えて吐出することが前提なので、吐出ノズルは全体として２以上設けられる。処理液供給部６０，６５の各吐出ノズルも、処理液供給部３０と同様に配管を介して処理液供給源に接続され、またその配管の途中には開閉弁が設けられ、さらにサックバック弁が設けられてもよい。以下では、代表的に処理液供給部３０を用いた処理について述べる。

処理カップ４０は、基板保持部２０を取り囲むように設けられている。処理カップ４０は内カップ４１、中カップ４２および外カップ４３を備えている。内カップ４１、中カップ４２および外カップ４３は昇降可能に設けられている。内カップ４１、中カップ４２および外カップ４３が上昇した状態では、基板Ｗの周縁から飛散した処理液は内カップ４１の内周面に当って落下する。落下した処理液は適宜に第１回収機構によって回収される。内カップ４１が下降し、中カップ４２および外カップ４３が上昇した状態では、基板Ｗの周縁から飛散した処理液は中カップ４２の内周面に当って落下する。落下した処理液は適宜に第２回収機構によって回収される。内カップ４１および中カップ４２が下降し、外カップ４３が上昇した状態では、基板Ｗの周縁から飛散した処理液は外カップ４３の内周面に当って落下する。落下した処理液は適宜に第３回収機構によって回収される。これによれば、異なる処理液をそれぞれ適切に回収することができる。

仕切板１５は、処理カップ４０の周囲においてチャンバー１０の内側空間を上下に仕切るように設けられている。仕切板１５は、処理カップ４０を取り囲む１枚の板状部材であっても良いし、複数の板状部材をつなぎ合わせたものであっても良い。また、仕切板１５には、厚さ方向に貫通する貫通孔または切り欠きが形成されていても良く、本実施形態では処理液供給部３０，６０，６５のノズル基台３３，６３，６８を支持するための支持軸を通すための貫通孔（不図示）が形成されている。

仕切板１５の外周端はチャンバー１０の側壁１１に連結されている。また、仕切板１５の処理カップ４０を取り囲む端縁部は外カップ４３の外径よりも大きな径の円形形状となるように形成されている。よって、仕切板１５が外カップ４３の昇降の障害となることはない。

また、チャンバー１０の側壁１１のうち床壁１３の近傍には排気ダクト１８が設けられている。排気ダクト１８は図示省略の排気機構に連通接続されている。ファンフィルタユニット１４から供給されてチャンバー１０内を流下した清浄空気のうち、処理カップ４０と仕切板１５と間を通過した空気は排気ダクト１８から装置外に排出される。

カメラ７０は、チャンバー１０内であって仕切板１５よりも上方に設置されている。カメラ７０は、例えば撮像素子（例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device））と、電子シャッターおよびレンズなどの光学系とを備える。処理液供給部３０の吐出ノズル３１は、ノズル基台３３によって、基板保持部２０に保持された基板Ｗの上方の処理位置（図３の実線位置）と処理カップ４０よりも外側の待機位置（図３の点線位置）との間で往復移動される。処理位置は、処理液供給部３０から基板保持部２０に保持された基板Ｗの上面に処理液を吐出して洗浄処理を行う位置である。待機位置は、処理液供給部３０が洗浄処理を行わないときに処理液の吐出を停止して待機する位置である。待機位置には、処理液供給部３０の吐出ノズル３１を収容する待機ポッドが設けられていても良い。

カメラ７０は、その撮像領域に少なくとも処理位置における吐出ノズル３１の先端が含まれるように設置されている。より具体的には、吐出ノズル３１の先端と、その先端から吐出される処理液とが撮像領域に含まれるように、カメラ７０が設置される。本実施形態では、図３に示すように、処理位置における吐出ノズル３１を前方上方から撮像する位置にカメラ７０が設置される。よって、カメラ７０は、処理位置における吐出ノズル３１の先端を含む撮像領域を撮像することができる。同様に、カメラ７０は、処理位置における処理液供給部６０，６５の吐出ノズル６１，６６の先端、および、その先端から吐出される処理液を含む撮像領域を撮像することもできる。言い換えれば、これらの吐出ノズルの先端、および、吐出された処理液が撮像領域に含まれるように、カメラ７０の位置が調整される。

なお、カメラ７０が図２に示す位置に設置されている場合には、処理液供給部３０，６５の吐出ノズル３１，６６についてはカメラ７０の撮像視野内で横方向に移動するため、処理位置近傍での動きを適切に撮像することが可能であるが、処理液供給部６０の吐出ノズル６１についてはカメラ７０の撮像視野内で奥行き方向に移動するため、処理位置近傍での移動量を適切に撮像できないおそれもある。このような場合は、カメラ７０とは別に処理液供給部６０専用のカメラを設けるようにしても良い。

このカメラ７０は、基板Ｗに対して処理液を吐出する期間の少なくとも一部を含む期間に亘って撮像領域を撮像することにより、複数の画像データを取得する。カメラ７０は、取得した画像データを制御部９へと出力する。

また、図３に示すように、チャンバー１０内であって仕切板１５よりも上方には照明部７１が設けられている。通常、チャンバー１０内は暗室であるため、カメラ７０が撮像を行うときには照明部７１が処理位置近傍の処理液供給部３０，６０，６５の吐出ノズル３１，６１，６６に光を照射する。カメラ７０が取得した画像データは制御部９へと出力される。

ユーザインターフェース８０は表示部８１および入力部８２を備えている。表示部８１は例えば液晶表示ディスプレイまたは有機ＥＬ(Electro Luminescence)ディスプレイである。入力部８２は例えばタッチパネル、マウスまたはキーボードである。このユーザインターフェース８０は制御部９に接続されている。表示部８１は制御部９からの表示信号に基づいて表示画像を表示する。この表示画像には、例えばカメラ７０からの画像データが含まれる。入力部８２は、作業者によって入力された入力情報を制御部９に出力する。制御部９は入力情報に応じて各種構成を制御することができる。

制御部９は基板処理装置１００の各種構成を制御して基板Ｗに対する処理を進行する。また制御部９はカメラ７０によって取得された画像データに対して画像処理を行う。制御部９は、この画像処理により、各吐出ノズルからの処理液の吐出状態を判定する。この画像処理については後に詳述する。

制御部９のハードウェアとしての構成は一般的なコンピュータと同様である。すなわち、制御部９は、各種演算処理を行うＣＰＵ、基本プログラムを記憶する読み出し専用のメモリであるＲＯＭ、各種情報を記憶する読み書き自在のメモリであるＲＡＭおよび制御用ソフトウェアやデータなどを記憶しておく磁気ディスクなどを備えて構成される。制御部９のＣＰＵが所定の処理プログラムを実行することによって、基板処理装置１００の各動作機構が制御部９に制御され、基板処理装置１００における処理が進行する。また制御部９のＣＰＵが所定の処理プログラムを実行することにより、画像処理を行う。なお制御部９の機能の一部または全部は、専用のハードウェアによって実現されてもよい。

図４は、制御部９の内部構成の一例を概略的に示す機能ブロック図である。制御部９は、分類器９１、機械学習部９２、候補データ抽出部９３、表示制御部９４および教師データ生成部９５を備えている。

分類器９１には、カメラ７０からの画像データが順次に入力される。ここでは簡単のために、画像データには、処理液供給部６０の吐出ノズル６１が写っているものとして説明する。分類器９１は、入力された画像データを複数のカテゴリの一つに分類する。カテゴリはクラスとも呼ばれ得る。ここでは、カテゴリは、吐出ノズル６１からの処理液の吐出状態に応じたカテゴリである。図５は、吐出状態の例を概略的に示す図である。吐出状態とは、吐出ノズル６１の先端から吐出された処理液の流下形状に関する状態を含む。具体的には図５に例示するように、吐出状態としては、吐出ノズル６１から処理液が連続流として流下する正常吐出状態、処理液の吐出停止の際に当該処理液が液滴として落下するぼた落ち状態、および、処理液が吐出されていない吐出停止状態などの状態が挙げられる。ぼた落ちが生じることは望ましくなく、ぼた落ち状態は不良吐出状態の一種でもある。不良吐出状態の他の例としては、例えば処理液が基板Ｗ上の着液地点で跳ねる液はね状態なども挙げられる。ここでは、不良吐出状態としてぼた落ち状態を採用して説明する。

各吐出状態に応じて各カテゴリが設定される。例えばカテゴリＣ１は、正常吐出状態を示すカテゴリであり、カテゴリＣ２は、ある不良吐出状態（ここでは、ぼた落ち状態）を示すカテゴリであり、カテゴリＣ３は、吐出停止状態を示すカテゴリである。

分類器９１が画像データをカテゴリに分類することにより、制御部９は実質的に吐出状態を判定する。例えば分類器９１が画像データをカテゴリＣ２に分類したときには、ぼた落ちが生じたと判定できるので、制御部９は、ぼた落ちが生じたことを表示部８１に表示することにより、作業者に報知してもよい。

この分類器９１は、複数の教師データを用いて機械学習部９２によって生成される。つまり、この分類器９１は機械学習済みの分類器であるといえる。機械学習部９２は、機械学習のアルゴリズムとして、例えば、近傍法、サポートベクターマシン、ランダムフォレストまたはニューラルネットワーク（ディープラーニングを含む）などを用いる。

教師データは、画像データと、その画像データがどのカテゴリに分類されるべきであるのかを示すラベルとを含んでいる。画像データはカメラ７０によって取得されるとよい。ラベルの付与は、例えば作業者のユーザインターフェース８０（入力部８２）に対する操作によって行われ得る。この操作については後に詳述する。機械学習部９２はこれらの教師データに基づいて機械学習を行って分類器９１を生成する。

一例として、近傍法により画像データを分類する分類器９１について説明する。分類器９１は、特徴ベクトル抽出部９１１と、判定部９１２と、判定データベース９１３が記憶された記憶媒体とを備えている。特徴ベクトル抽出部９１１には、カメラ７０からの画像データが順次に入力される。特徴ベクトル抽出部９１１は所定のアルゴリズムにしたがって画像データの特徴ベクトルを抽出する。この特徴ベクトルは吐出ノズルの吐出状態に応じた特徴を示すことができるベクトルである。当該アルゴリズムとしては、公知のアルゴリズムを採用できる。特徴ベクトル抽出部９１１はその特徴ベクトルを判定部９１２に出力する。

判定データベース９１３には、機械学習部９２によって複数の教師データから生成された複数の特徴ベクトル（以下、基準ベクトルと呼ぶ）が記憶されており、その基準ベクトルは各カテゴリＣ１〜Ｃ３に分類されている。具体的には、機械学習部９２は複数の教師データに対して特徴ベクトル抽出部９１１と同じアルゴリズムを適用して複数の基準ベクトルを生成する。そして機械学習部９２は、当該基準ベクトルに対して教師データのラベル（正しいカテゴリ）を付与する。

判定部９１２は特徴ベクトル抽出部９１１から入力された特徴ベクトルと、判定データベース９１３に記憶された複数の基準ベクトルとに基づいて画像データ（フレーム）を分類する。例えば判定部９１２は特徴ベクトルが最も近い基準ベクトルを特定し、特定した基準ベクトルのカテゴリにフレームを分類してもよい（最近傍法）。これにより、判定部９１２は、分類器９１（特徴ベクトル抽出部９１１）に入力されたフレームをカテゴリＣ１〜Ｃ３のうち一つに分類することができる。

候補データ抽出部９３、表示制御部９４および教師データ生成部９５は、教師データの生成に関する機能部である。候補データ抽出部９３には、カメラ７０によって取得された画像データが入力される。候補データ抽出部９３は当該画像データのうち、以下で説明する候補期間内に取得された画像データを、教師データの候補（以下、候補データと呼ぶ）として記憶媒体に記憶する。

候補期間は吐出ノズル６１から処理液が吐出される期間の少なくとも一部を含む期間である。またこの候補期間には、処理液の吐出状態を変化させるタイミングが含まれる。より具体的には、例えば吐出ノズル６１からの処理液の吐出を停止させる吐出停止タイミングを含む期間である。この候補期間は、吐出ノズル６１から基板Ｗへと処理液が吐出される吐出期間よりも短く設定され得る。この候補期間において、初期的には吐出ノズル６１から処理液が吐出され、候補期間の途中で処理液の吐出が停止されるので、候補期間内の複数の画像データは、吐出ノズル６１から処理液が連続流として流下する状態が写る画像データと、吐出ノズル６１からの処理液の吐出が停止した状態が写る画像データとを含む。また吐出停止の際にぼた落ちが生じた場合には、そのぼた落ちが生じた状態が写る画像データも含まれる。つまり、候補期間内の複数のデータを候補データとして記憶することで、各カテゴリＣ１〜Ｃ３に対応した画像データを候補データとして記憶することができる。

候補データが記憶される記憶媒体は判定データベース９１３が記憶される記憶媒体と同じであってもよく、これとは別の記憶媒体であってもよい。以下では、記憶媒体に記憶された複数の候補データを候補データベース９３１とも呼ぶ。

表示制御部９４は作業者による入力部８２の入力に応答して候補データを記憶媒体から読み出し、その候補データを表示部８１に表示させる。これにより、作業者は候補データを表示部８１で視認することができる。

作業者は、表示部８１に表示された候補データを視認し、教師データとして採用する候補データを選定する。作業者は、教師データとして採用する候補データを指定する入力を入力部８２に対して行うとともに、その候補データに付与するラベルを入力部８２に入力する。例えば正常吐出状態が写る画像データに対しては、「正常吐出状態」のラベルを付与する。

教師データ生成部９５は入力部８２へのラベルに関する入力に応答して、表示中の候補データを表示制御部９４から受け取り、また作業者によって入力部８２に入力されたラベルの情報を当該入力部８２から受け取る。教師データ生成部９５は、当該候補データと当該ラベルとを互いに対応付けて教師データとして記憶媒体に記憶する。

作業者は他の候補データについても順次に視認し、教師データとして採用するか否かを判断する。そして作業者は、教師データとして採用する候補データに対してラベルを入力する。これにより、記憶媒体には、複数の教師データが記憶される。

教師データが記憶される記憶媒体は判定データベース９１３または候補データベース９３１が記憶される記憶媒体と同じであってもよく、これらとは別の記憶媒体であってもよい。以下では、記憶媒体に記憶された複数の教師データを教師データベース９２１とも呼ぶ。

図６は、分類器９１の生成処理の一例を示すフローチャートである。ここでは一例として、基板処理装置１００の据え付け時前（つまり出荷前）に分類器９１を生成する場合について述べる。図６に例示するように、まずステップＳ１にて、教師データを生成する。

図７は、図６のステップＳ１の教師データの生成処理の一例を示すフローチャートである。まずステップＳ１１にて、基板保持部２０に基板Ｗが保持される。具体的には、主搬送ロボット１０３によって基板Ｗが基板保持部２０上に搬送される。基板保持部２０は、搬送された基板Ｗを略水平に保持する。

次にステップＳ１２にて、制御部９は例えば処理液供給部６０の回動機構を制御して、吐出ノズル６１を処理位置に移動させる。なおここでは一例として、処理液供給部６０を用いて説明するものの、処理液供給部３０，６５を用いてもよい。

次にステップＳ１３にて、制御部９は例えば吐出ノズル６１の移動を契機として、カメラ７０に撮像を行わせる。カメラ７０は所定のフレームレート（例えば６０フレーム／秒）で撮像領域を撮像し、取得した画像データを制御部９に順次に出力する。

次にステップＳ１４にて、制御部９は、スピンモータ２２を制御して基板Ｗを水平面内で回転させ、ステップＳ１５にて、処理液の吐出処理を行う。具体的には、制御部９は、吐出ノズル６１に接続された開閉弁へと開信号を出力して、吐出ノズル６１から処理液を基板Ｗの上面に吐出させる。そして例えば所定の処理期間が経過したときに、制御部９は当該開閉弁へと閉信号を出力して吐出ノズル６１からの処理液の吐出を停止させる。サックバック弁が設けられている場合には、サックバック弁に吸い込み信号を出力する。次にステップＳ１６にて、制御部９はカメラ７０に撮像を終了させ、ステップＳ１７にて、制御部９はスピンモータ２２を制御して、基板Ｗの回転を停止させる。

次にステップＳ１８にて、候補データ抽出部９３は、候補期間においてカメラ７０によって取得された画像データを、候補データとして記憶媒体に記憶する。候補期間は例えば数秒程度である。

なお候補データ抽出部９３は、この候補期間を、吐出ノズル６１の吐出停止タイミングに基づいて決定することができる。具体的には、候補データ抽出部９３は吐出停止タイミングよりも第１所定量だけ早いタイミングから、吐出停止タイミングよりも第２所定量だけ遅いタイミングまでの期間を、候補期間として決定してもよい。

ところで、吐出ノズル６１からの処理液の吐出／停止を司る開閉弁は上述のように制御部９によって制御される。そして、制御部９が当該開閉弁へと閉信号を出力した時点から、配管の長さ等に応じた遅れ時間を経て、吐出ノズル６１から処理液の吐出が停止される。この遅れ時間は通常はさほど長くないので、候補データ抽出部９３は、当該開閉弁へと閉信号を出力する出力タイミングに基づいて候補期間を決定してもよい。つまり、この出力タイミングを吐出停止タイミングとみなしてもよい。あるいは、サックバック弁が設けられている場合には、サックバック弁への吸い込み信号の出力タイミングに基づいて候補期間を決定してもよい。あるいは、別の吐出停止信号が用いられる場合には、その吐出停止信号を採用してもよい。

あるいは、候補データ抽出部９３はカメラ７０からの画像データに基づいて、吐出停止タイミングを特定してもよい。カメラ７０からの画像データのうち、吐出ノズル６１の先端から処理液の吐出方向に延びる吐出領域Ｒ１（図１５も参照）には、吐出ノズル６１からの処理液が写る。具体的には、処理液が吐出されているときには、当該吐出領域Ｒ１には液柱状の処理液が写り、処理液が吐出されていないときには、当該吐出領域Ｒ１には処理液が写らない。吐出領域Ｒ１に処理液が写っているときには、吐出領域Ｒ１内の画素の輝度値（あるいは、グレースケールでの画素値）は比較的高くなり、またその分布はばらつく。逆に吐出領域Ｒ１に処理液が写っていないときには、基板Ｗの上面が写っているので、吐出領域Ｒ１内の画素の輝度値は比較的低くなり、またその分布はより均一となる。

よって、処理液が吐出しているときの吐出領域Ｒ１内の画素値の統計量（例えば総和または分散）は、処理液が吐出していないときの吐出領域Ｒ１の画素値の統計量（例えば総和または分散）よりも高い。そこで、候補データ抽出部９３は当該統計量が基準値よりも高いときに処理液が吐出していると判断し、当該統計量が基準値よりも小さいときに処理液の吐出が停止していると判断する。基準値は例えばシミュレーションまたは実験により設定することができる。候補データ抽出部９３はこの判断結果に基づいて吐出停止タイミングを特定してもよい。これによれば、高い精度で吐出停止タイミングを特定できる。よって、候補期間を短く設定しても、その候補期間に吐出停止タイミングを含めることができる。ひいては、候補期間において、カテゴリＣ１〜Ｃ３に応じた画像データを取得することができる。

候補データ抽出部９３は、この候補期間において取得された複数の候補データを、一纏まりの候補データ群として記憶媒体に記憶する。また候補データ抽出部９３は、候補データに付随する情報（以下、付随情報とも呼ぶ）を、当該候補データ群に対応付けて記憶媒体に記憶するとよい。付随情報としては、例えば、候補データを取得したカメラ７０が属する処理ユニット１を識別する情報、候補データを取得した日時情報、および、候補データに写る処理液供給部を識別する情報などを挙げることができる。

上述した一連の動作を、処理ユニット１を変更しながら行うことで、処理ユニット１ごとに候補データ群を記憶媒体に記憶できる。また各処理ユニット１において処理液供給部を変更しながら行うことで、処理液供給部ごとに候補データ群を記憶媒体に記憶できる。

次にステップＳ１９にて、作業者は入力部８２への入力により、候補データにラベルを付与して教師データを生成する。具体的には、まず作業者は候補データを表示部８１に表示させる。図８は、候補データを選定するための入力画面ＩＳ１の一例を概略的に示す図である。入力画面ＩＳ１には、画像表示領域ＩＲ１、一覧表示領域ＴＲ１およびボタン領域ＢＲ１が設けられている。画像表示領域ＩＲ１は矩形状の領域であって、候補データが表示される領域である。図８の例では、画像表示領域ＩＲ１は入力画面ＩＳ１内の左上に位置している。

ボタン領域ＢＲ１には、画像表示領域ＩＲ１に表示する候補データを指定するための複数のボタンが含まれている。図８の例では、ボタン領域ＢＲ１は画像表示領域ＩＲ１の右に位置している。ボタン領域ＢＲ１内のボタンに対する操作は入力部８２への入力によって実現される。ボタン領域ＢＲ１には、ユニット選択領域Ｕ１、日付選択領域Ｄ１、画像選択領域Ｃａ１およびラベル選択領域Ｌ１が含まれている。

ユニット選択領域Ｕ１には、１２個の処理ユニット１のうち一つを選択するためのボタンが含まれている。例えばユニット選択領域Ｕ１には、「１」〜「１２」のボタンが含まれており、これらの数字が処理ユニット１の識別番号を示している。

日付選択領域Ｄ１には、候補データを取得した日付を指定するためのボタンが含まれている。例えば日付選択領域Ｄ１には、「前の日」ボタンおよび「次の日」ボタンが含まれており、これらを操作することで、日付を選択できる。また日付選択領域Ｄ１には「2016/3/25」のように日付が表示される枠が含まれていてもよい。入力部８２に対する入力により、この枠に対して操作を行って、日付を直接に入力できてもよい。

画像選択領域Ｃａ１には、候補データ群から候補データを指定するためのボタンが含まれている。例えば画像選択領域Ｃａ１には、「前の画像」ボタンおよび「次の画像」ボタンが含まれており、これらを操作することで、候補データを選択できる。また画像選択領域Ｃａ１には、「１／６４」のように候補データ群の総候補データ数に対する候補データの番号を表示する枠が含まれていてもよい。入力部８２に対する入力により、この枠に対して操作を行って、候補データを直接に指定できてもよい。

ラベル選択領域Ｌ１には、ラベルを指定するためのボタンが含まれている。例えばラベル選択領域Ｌ１には、「正常吐出状態」、「ぼた落ち状態」および「吐出停止状態」のボタンが含まれている。

作業者は入力部８２に対する入力により、ユニット選択領域Ｕ１内のボタンを操作して処理ユニット１の一つを選択しつつ、日付選択領域Ｄ１内のボタン等を操作して日付を指定する。表示制御部９４は入力部８２への当該入力に応答して、その条件（処理ユニット１および日付）を満たす候補データ群を読み出し（例として、候補データベース９３１から読み出し、または、当該候補データ群を履歴データベース９６１（図１０参照）から読み出し）、その一覧を一覧表示領域ＴＲ１に表形式で表示させる。図８の例では、一覧表示領域ＴＲ１には、候補データ群の取得時刻と、その候補データ群に写る処理液供給部とが表示されている。

作業者はこの表の一覧のうちから一つを選択することができる。この選択も入力部８２への入力によって実現される。作業者が入力部８２に対する入力により、一覧表示領域ＴＲ１の表の中から候補データ群の一つを選択すると、表示制御部９４は、選択された候補データ群に含まれる一つの候補データを画像表示領域ＩＲ１に表示させる。例えば候補データ群に含まれる最初の候補データを画像表示領域ＩＲ１に表示させる。

作業者は入力部８２に対する入力により画像選択領域Ｃａ１内のボタン等を操作して、候補データ群に含まれた候補データを順次に画像表示領域ＩＲ１に表示させる。例えば作業者が、「次の画像」を示すボタンに対して操作を行うと、表示制御部９４は画像表示領域ＩＲ１に表示されている候補データの表示を終了させ、時系列的にその次に位置する候補データを画像表示領域ＩＲ１に表示させる。

作業者は、画像表示領域ＩＲ１に表示された候補データを視認して、その候補データを教師データとして採用する否かを判断する。つまり、作業者は候補データから教師データとして採用する画像データを選定する。作業者が候補データを教師データとして採用すると判断した場合には、当該画像データに対して正しいカテゴリをラベルとして付与する。具体的には、作業者は入力部８２に対する入力によりラベル選択領域Ｌ１内のボタンを操作して、その候補データに対する正しいラベルを入力する。教師データ生成部９５は当該入力部８２への入力に応答して、その時点で画像表示領域ＩＲ１に表示された候補データを表示制御部９４から受け取り、当該候補データに対して、当該入力に応じたラベルを対応付け、互いに対応付けられた候補データおよびラベルを教師データとして記憶媒体に記憶する。

作業者は上述の動作を繰り返し行うことによって、複数の教師データ（教師データベース９２１）を生成することができる。複数の教師データは記憶媒体に記憶される。

以上のように、教師データ生成部９５は作業者による入力部８２への入力に基づいて、画像データの少なくとも一つに写る処理液の吐出状態に応じたラベルを当該画像データに付与して、教師データを生成する。

次にステップＳ２にて、機械学習部９２は教師データベース９２１から教師データを読み出し、その教師データに基づいた学習処理により分類器９１を生成する。分類器９１は学習済みモデルとも呼ばれ得る。なお機械学習部９２は処理ユニット１ごと、あるいは、処理液供給部ごとに分類器９１を生成してもよい。あるいは、機械学習部９２は処理ユニット１および処理液供給部の組み合わせに応じて、分類器９１を生成してもよい。

次にステップＳ３にて、当該分類器９１の精度評価を行う。例えば分類器９１に対して画像データを入力し、分類器９１に当該画像データを分類させる。分類器９１は、入力された画像データが各カテゴリに該当する度合い（該当度）を算出し、当該画像データをその該当度が最も高いカテゴリに分類する。例えば、「正常吐出状態」をカテゴリＣ１、「ぼた落ち状態」をカテゴリＣ２、「吐出停止状態」をカテゴリＣ３にそれぞれ分類する。この分類処理において、正しいカテゴリに対する該当度が他の該当度に比べて十分に高い場合には、分類器９１は正しく分類を行うことができたといえる。逆に該当度が低い場合には、分類器９１は未だ改善の余地があるといえる。

そこで、制御部９は正しいカテゴリに対する該当度が基準値よりも高いか低いかを判定し、該当度が基準値よりも低いときには、ステップＳ２にて、機械学習部９２は再び学習処理を行って分類器９１を更新する。なお教師データを新たに追加した上で、機械学習部９２が学習処理を行って分類器９１を更新してもよい。

正しいカテゴリに対する該当度が基準値よりも高いときには、分類器９１が適正であると判断し得る。ただし、一つの画像データの分類結果に対する精度評価のみを行うと、その評価は不十分といえるので、複数の画像データの分類結果に対する精度評価を行うことが望ましい。より具体的には、所定回数の分類結果において、正しいカテゴリに対する該当度が基準値よりも高いときに、分類器９１が適正であると判断するとよい。分類器９１が適正であると判断すると、処理を終了する。

以上のように、本動作によれば、カメラ７０によって取得されて種々の吐出状態が写る画像データを、教師データとして採用している。よって、吐出状態を分類できる分類器９１を生成することができる。

しかも上述の例では、制御部９は処理液の吐出状態が変化するタイミング（例えば吐出停止タイミング）を含む短い候補期間内の画像データを教師データの候補（候補データ）として記憶媒体に記憶している。よって、処理期間内の全ての画像データを候補データとして記憶する場合に比べて、候補データの数を低減することができる。したがって、作業者は候補データのチェックに要する手間を低減することができ、画像データの選定が容易となる。また記憶媒体の必要容量も低減できる。

基板処理装置１００の据え付け後（つまり出荷後）においても分類器９１の更新が望まれる場合がある。例えば分類器９１が画像データを誤分類した場合には、以後、その画像データと同様な画像データを誤分類しないように分類器９１を更新することが望まれる。

図９は、誤分類された画像データの一部の一例を概略的に示す図である。図９では、画像データの一部を拡大して示している。この画像データにおいて、吐出ノズル６１から処理液は吐出されていない。またこの画像データの基板Ｗの上面には、略円形の模様Ｐ１が離散的に含まれている。この模様Ｐ１は、例えば、基板Ｗの上面に形成されたパターンである。図９の例では、吐出ノズル６１の先端の直下において、模様Ｐ１は略縦方向に間隔を空けて並んでいる。この円形の模様Ｐ１における画素の画素値は他の基板Ｗの上面における画素の画素値よりも大きい場合がある。この場合、画像データのうち、吐出ノズル６１の先端の直下の吐出領域Ｒ１内の画素値の分布は、ぼた落ちが生じたときの当該吐出領域内の画素値の分布に類似し得る。したがって、実際にはぼた落ちが生じていないにも関わらず、分類器９１は当該画像データをカテゴリＣ２（ぼた落ち状態）に分類し得る。

また、図９の例では、模様Ｐ１は基板Ｗの比較的広い領域に形成されているものの、基板Ｗの上面の一部の所定領域に形成される場合もある。この模様Ｐ１は、照明部７１からの光が基板Ｗの上面で反射することによって形成され得る。例えば、基板Ｗの回転中に基板Ｗの上面の当該所定領域の金属パターンで乱反射した光が模様Ｐ１を形成する。そして、基板Ｗの回転に伴って当該所定領域がノズル６１の直下に進入すると、カメラ７０によって撮像された画像データにおいても、ノズル６１の直下の吐出領域Ｒ１において模様Ｐ１が含まれる。この場合でも、吐出領域Ｒ１内の画素値の分布は、ぼた落ちが生じたときの当該吐出領域内の画素値の分布に類似し得る。したがって、実際にはぼた落ちが生じていないにも関わらず、分類器９１は当該画像データをカテゴリＣ２（ぼた落ち状態）に分類し得る。

以後、このような誤分類が生じる可能性を低減すべく、誤分類した画像データを教師データとして採用し、その教師データに基づいた再学習により分類器９１を更新することが望ましい。

図１０は、制御部９Ａの内部構成の一例を概略的に示す図である。制御部９Ａは、履歴データ記憶制御部９６の有無を除いて、制御部９と同様の構成を有している。履歴データ記憶制御部９６には、カメラ７０によって取得された画像データと、分類器９１による分類結果情報とが入力される。履歴データ記憶制御部９６は、各画像データとその分類結果とを互いに対応付け、これらを履歴データとして記憶媒体に記憶する。履歴データ記憶制御部９６は、基板Ｗに対する処理ごとの履歴データ群を記憶媒体に記憶してもよい。つまり、基板Ｗに対する処理が行われる度に、その処理によって取得された複数の履歴データを一纏まりの履歴データ群として記憶媒体に記憶してもよい。また履歴データ記憶制御部９６は、候補データと同様な付随情報（例えば処理ユニット１の識別情報、日時情報および処理液供給部の識別情報）を履歴データに対応付けて、これらを記憶媒体に記憶してもよい。

履歴データが記憶される記憶媒体は、判定データベース９１３、候補データベース９３１および教師データベース９２１の少なくともいずれか一つが記憶される記憶媒体と同じであってもよく、異なっていてもよい。以下では、記憶媒体に記憶された複数の履歴データを履歴データベース９６１とも呼ぶ。

入力部８２は、履歴データの表示を指示するための入力を受け付けることができる。作業者が当該入力を行うと、表示制御部９４は当該入力に応答して、表示部８１に履歴データ（画像データおよび分類結果）を表示させる。

作業者は、表示部８１に表示された画像データの分類結果が正しいかどうかを目視で確認する。この分類が正しくない、つまり、画像データが誤分類されたときには、作業者は入力部８２に対する入力によって、誤分類されたカテゴリとは別の正しいカテゴリをラベルとして入力する。教師データ生成部９５は、表示部８１に表示された画像データと、入力部８２に入力されたラベルとを互いに対応付けて、新たな教師データとして記憶媒体に記憶する。つまり、教師データベース９２１を更新する。

図１１は、再学習による分類器９１の更新処理の一例を示すフローチャートである。まずステップＳ２１にて、作業者は、誤分類した画像データを教師データとして選択する。具体的には、まず作業者は入力部８２に対する入力により、表示部８１に閲覧画面ＰＳ１を表示させる。

図１２は、閲覧画面ＰＳ１の一例を概略的に示す図である。閲覧画面ＰＳ１は、次に説明する点を除いて入力画面ＩＳ１と同様である。すなわち、画像表示領域ＩＲ１には、候補データではなく履歴データが表示される。一覧表示領域ＴＲ１には、指定された処理ユニット１および日時における履歴データ群の一覧が表示される。また一覧表示領域ＴＲ１の表には、「良否」の項目が設けられている。この「良否」の項目には、処理液の吐出状態の良否が示される。より具体的な一例として、履歴データ群に含まれる履歴データの分類結果にカテゴリＣ２（ぼた落ち状態）が含まれている場合には、処理液の吐出状態は不良であるので、不良であることを示す黒丸がその履歴データ群に対して示される。「良否」の項目に何も表示されていない場合、それは、処理液が正常に吐出されて正常に停止したことを示す。

作業者が入力部８２への入力により、吐出状態が不良と判定された履歴データ群を選択すると、表示制御部９４は当該入力に応答して、選択された履歴データ群を履歴データベース９６１から読み出し、当該履歴データ群の画像データを画像表示領域ＩＲ１に表示させる。そして、作業者は入力部８２に対する入力により画像選択領域Ｃａ１内のボタンを操作して、履歴データ群に含まれる画像データを順次に画像表示領域ＩＲ１に表示させる。特に作業者は、処理液の吐出が停止される際の画像データにおいてぼた落ちが生じているか否かを目視で判断する。

ぼた落ちが生じている場合には、分類器９１による分類結果が適切であったので、作業者は処理を終了する。

一方で、ぼた落ちが生じていない場合には、分類器９１による分類結果が不適切であるので、その画像データを教師データとして採用する。つまり、当該画像データに対して正しいラベルを付与する。具体的には、作業者は、当該画像データが画像表示領域ＩＲ１に表示された状態で、入力部８２に対する入力によりラベル選択領域Ｌ１内のボタンを操作して、その画像データに対する正しいラベルを入力する。例えば図９に示す画像データに対しては、「吐出停止状態」のラベルを入力する。

教師データ生成部９５は入力部８２への当該入力に応答して、その時点で画像表示領域ＩＲ１に表示されている画像データを表示制御部９４から受け取り、当該入力に応じたラベルを当該画像データに対応付けて、これらを教師データとして記憶媒体に記憶する。これにより、再学習用の教師データを生成することができる。

次にステップＳ２２にて、機械学習部９２は、新たな教師データを含んだ教師データに基づいた再学習により分類器９１を更新する。次にステップＳ２３およびステップＳ２４を実行する。ステップＳ２３およびステップＳ２４はそれぞれステップＳ３およびステップＳ４と同様である。

以上の動作により、誤分類した画像データに対する正しいカテゴリを分類器９１に反映させることができる。よって、更新後の分類器９１が誤分類する可能性を低減することができる。

なお上述した例では、誤分類された画像データに対して「吐出停止状態」のラベルを付与した。しかしながら、誤分類された画像データの特徴ベクトルは「ぼた落ち状態」のカテゴリＣ２に近いからこそ誤分類されたのであり、当該画像データに対して「吐出停止状態」のラベルを付与すると、更新後の分類器９１は、「ぼた落ち状態」のカテゴリＣ２に分類されるべき画像データを、「吐出停止状態」のカテゴリＣ３に誤分類しやすくなる可能性もある。

そこで、誤分類された画像データに対して新たなラベルを付与してもよい。つまり、分類の種類としてカテゴリＣ１〜Ｃ３以外に別のカテゴリＣ４を設けてもよい。このカテゴリＣ４は、誤分類したことを示すカテゴリであってもよい。より具体的な一例として、画像データにおいて、ぼた落ちと類似した模様（例えばパターン）Ｐ１が基板Ｗの上面に形成されていることを示すカテゴリ（ラベル）を採用してもよい。

図１３は、閲覧画面ＰＳ１Ａの一例を概略的に示す図である。図１３の閲覧画面ＰＳ１Ａは、ラベル選択領域Ｌ１内のボタンの種類を除いて、図１２と同様である。図１３においては、ラベル選択領域Ｌ１には、カテゴリＣ４に相当するラベルとして、「ぼた落ちに類似した模様」のボタンが含まれている。作業者が入力部８２に対する入力によりこのボタンを操作すると、教師データ生成部９５は当該入力に応答して、その時点で画像表示領域ＩＲ１に表示されている履歴データに対して、入力されたラベルを対応付けて、これらを新たな教師データとして記憶媒体に記憶する。以上のように、誤分類された画像データに対して専用のラベル（カテゴリＣ４に相当するラベル）を付与することができる。

次に、上述のように生成（または更新）した分類器９１による分類処理の実行条件について述べる。分類器９１は、基板Ｗに対する処理液を用いた処理期間中にカメラ７０から順次に入力された画像データの全てを各カテゴリに分類することで、処理液の吐出状態の良否を判定してもよい。具体的には、制御部９（または制御部９Ａ）は画像データがカテゴリＣ２に分類されたときに、吐出状態が不良であると判定してもよい。しかしながら、必ずしもこれに限らない。制御部９（または制御部９Ａ）は分類器９１による分類処理の前に、まず画像データに対してより簡易な処理で不良吐出状態を仮判定してもよい。

図１４は、制御部９Ｂの内部構成の一例を概略的に示す機能ブロック図である。制御部９Ｂは仮判定部９７の有無を除いて制御部９と同様である。仮判定部９７には、カメラ７０によって取得された画像データが入力される。仮判定部９７は画像データに対して画像処理を行って、吐出状態が不良であるか否かを仮判定する。具体的には、仮判定部９７は吐出状態がぼた落ち状態であるか否かを判定する。

この仮判定は、画像データのうち次で説明する吐出領域に着目して行われる。図１５は、画像データの一例を概略的に示す図である。図１５に示すように、例えば吐出領域Ｒ１は画像データにおいて吐出ノズル６１の先端から処理液の吐出方向に延びる矩形状の領域であり、処理液の幅よりも広い幅を有している。吐出領域Ｒ１は、例えば、処理液と基板Ｗとの着液点が含まれない程度の長さに設定される。

仮判定部９７は吐出領域Ｒ１内の画素値の統計量を算出する。この統計量は、吐出領域Ｒ１内における処理液の像の面積に応じた値であり、例えば吐出領域内の画素値の分散（例えば標準偏差）である。

さて、吐出ノズル６１から処理液が正常に吐出されているときには、吐出領域Ｒ１内において処理液が縦方向の端から端まで延び、その左右方向の両側に基板Ｗの上面が写る。処理液が写る画素の輝度値は、処理液に対する光の反射等により高まるので、吐出領域Ｒ１内の輝度値のばらつきは比較的に高くなる。

なお、カメラ７０は、グレースケールの画像データを取得するタイプのカメラであってもよく、カラーの画像データを取得するタイプのカメラであってもよい。前者の場合、画像データの画素値は輝度値を示していると言える。以下では、グレースケールの画像データを取得するタイプのカメラを例に挙げて説明するものの、カラーの場合には、画素値から輝度値を算出し、その輝度値を用いればよい。

さて、ぼた落ちが生じているときには、吐出領域Ｒ１において処理液が縦方向に離散的に並ぶ（図５も参照）。よって、吐出領域Ｒ１内の画素値のばらつきは、正常吐出状態に比してさらに高くなる。吐出ノズル６１からの処理液が吐出されていないときには、吐出領域Ｒ１内には基板Ｗの上面が写るので吐出領域Ｒ１内の画素値は比較的に小さく、そのばらつきも比較的に小さい。したがって、吐出領域Ｒ１内の画素値の分散（例えば標準偏差）に応じて、ぼた落ち状態（不良吐出状態）を検出することができる。

例えば仮判定部９７は、吐出領域Ｒ１内の分散を算出し、その統計量（分散）が基準値よりも大きいか否かを判断する。仮判定部９７は分散が基準値よりも大きいときに、ぼた落ち状態が生じていると仮判定し、その旨を分類器９１に通知する。

分類器９１は、仮判定部９７からの通知を契機として、画像データに対する分類処理を実行する。言い換えれば、分類器９１は仮判定部９７からの通知を受けとならない場合には、分類処理を行わない。

このような制御部９Ｂによれば、より簡易な画像処理で仮判定を行い、不良吐出状態が生じていると仮判定したときに、分類器９１による分類処理が行われる。よって、常に分類器９１による分類処理を行う場合に比して、制御部９Ｂにおける処理を軽くすることができる。

以上、教師データの生成方法および吐出状態の吐出判定方法の実施の形態について説明したが、この実施の形態はその趣旨を逸脱しない限りにおいて上述したもの以外に種々の変更を行うことが可能である。上述した各種の実施の形態および変形例は適宜に組み合わせて実施することができる。

例えば基板Ｗとしては、半導体基板を採用して説明したが、これに限らない。例えばフォトマスク用ガラス基板、液晶表示用ガラス基板、プラズマ表示用ガラス基板、ＦＥＤ（Field Emission Display）用基板、光ディスク用基板、磁気ディスク用基板または光磁気ディスク用基板などの基板を採用してもよい。

さらに、本実施の形態は、移動可能なノズルから基板に処理液を吐出して所定の処理を行う装置であれば適用することができる。例えば、上記実施形態の枚葉式の洗浄処理装置の他に、回転する基板にノズルからフォトレジスト液を吐出してレジスト塗布を行う回転塗布装置（スピンコータ）、表面に膜が成膜された基板の端縁部にノズルから膜の除去液を吐出する装置、あるいは、基板の表面にノズルからエッチング液を吐出する装置などに本実施の形態にかかる技術を適用するようにしても良い。

また本実施の形態では、吐出ノズルからの処理液を連続流として吐出していたが、必ずしもこれに限らない。吐出ノズルから霧状に処理液を吐出してもよい。

また履歴データ記憶制御部９６は、処理期間中の画像データの全てと、当該画像データに対する分類結果とを履歴データとして記録媒体に記憶してもよい。これにより、処理期間中の全ての画像データを確認することができる。あるいは、履歴データ記憶制御部９６は例えば候補期間のみにおける画像データと、当該画像データに対する分類結果とを履歴データとして記録媒体に記憶してもよい。

また教師データは外部のサーバ等に記憶されてもよい。外部のサーバに記憶された教師データを他の基板処理装置の制御部に送信して、当該制御部において分類器を生成してもよい。

２０ 基板保持機構（基板保持部）
３１，６１，６６ 吐出ノズル
７０ カメラ
９０ ユーザインターフェース
９１ 分類器
１００ 基板処理装置
Ｗ 基板

Claims (6)

1. 基板処理装置における吐出ノズルの吐出状態についての教師データを生成する方法であって、
   基板を基板保持機構に略水平に保持する保持工程と、
   前記吐出ノズルから前記基板の主面に向けて処理液を吐出する処理液吐出工程と、
   前記吐出ノズル、および、前記処理液吐出工程において吐出された前記処理液の少なくとも一部を含むように調整された撮像領域を、前記処理液吐出工程の少なくとも一部を含む期間に亘りカメラにより撮像し、複数の画像データを取得する撮像工程と、
   前記複数の画像データのうち少なくとも一つについて、当該画像データに写る処理液の吐出状態に応じたラベルを当該画像データに付与し、教師データを生成する教師データ生成工程と、
   を備える、教師データ生成方法。
2. 請求項１に記載の教師データ生成方法であって、
   前記教師データ生成工程は、
   前記処理液の吐出状態が変化するタイミングを含み、前記処理液吐出工程の期間よりも短い期間において前記カメラによって取得された画像データを、教師データの候補として記憶媒体に記憶する記憶工程と、
   前記候補から教師データとして採用する画像データを選定する選定工程と、
   教師データに対して、当該教師データに写る処理液の吐出状態に応じたラベルを付与するラベル付与工程と
   を備える、教師データ生成方法。
3. 請求項１または請求項２に記載の教師データ生成方法であって、
   前記教師データに基づいて生成された分類器によって、画像データがあるカテゴリに誤分類されたときに、当該画像データを教師データとして採用し、当該教師データに対して、前記カテゴリに相当する第１ラベルとは別の第２ラベルを付与する工程
   をさらに備える、教師データ生成方法。
4. 請求項３に記載の教師データ生成方法であって、
   前記第２ラベルは、誤分類されたことを示すラベルである、教師データ生成方法。
5. 請求項３に記載の教師データ生成方法であって、
   前記カテゴリは、前記処理液の吐出停止の際に処理液が液滴として落下するぼた落ち状態を示すカテゴリを含み、
   前記第２ラベルは、前記画像データにおいて前記吐出ノズルの直下の前記基板の表面に形成された模様がぼた落ちのパターンと類似していることを示すラベルである、教師データ生成方法。
6. 請求項１から請求項５のいずれか一つに記載の教師データ生成方法によって生成された教師データを用いて機械学習を行って分類器を生成する工程と、
   基板を基板保持機構に略水平に保持する工程と、
   前記吐出ノズルから前記基板の主面に向けて処理液を吐出する工程と、
   前記吐出ノズル、および、前記処理液吐出工程において吐出された前記処理液の少なくとも一部を含むように更新された撮像領域を、前記処理液吐出工程の少なくとも一部を含む期間に亘りカメラにより撮像し、複数の画像データを取得する工程と、
   前記吐出ノズルからの処理液の吐出状態の良否の仮判定を、前記画像データのうち前記吐出ノズルの先端から処理液の吐出方向に延びる領域内の画素値の統計量に基づいて行い、前記吐出状態が不良あると仮判定したときに、前記分類器によって、当該画像データを吐出状態に応じたカテゴリに分類する、吐出状態の判定方法。

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