JP2020070470A - 学習処理装置、学習処理方法、化合物半導体の製造方法およびプログラム - Google Patents
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特許文献1 中国特許出願公開第106521459号明細書
図1は、本実施形態に係るシステム1を示す。システム1は、成膜装置2および学習処理装置3を備える。
成膜装置2は、基板の表面に成膜を行う。成膜装置2は、気相成長法によって成膜を行ってもよいし、他の手法によって成膜を行ってもよい。
学習処理装置3は、機械学習による学習処理を行うものであり、制御条件取得部31と、膜特性取得部32と、状態取得部33と、学習処理部34と、モデル35とを有する。また、本実施形態では一例として学習処理装置3は、モデル35を用いて成膜装置2を制御可能となっており、目標膜特性取得部36と、目標膜特性供給部37と、推奨制御条件取得部38と、制御部39とを有する。
制御条件取得部31は、成膜装置2の制御条件を示す制御条件データを取得する。制御条件取得部31は制御条件データを、オペレータ、成膜装置2および後述の制御部39の少なくとも1つから取得してよい。制御条件取得部31は、取得した制御条件データを学習処理部34に供給してよい。
膜特性取得部32は、制御条件データが示す制御条件で動作させた成膜装置2によって成膜された膜の特性を示す膜特性データを取得する。膜特性取得部32は膜特性データを、オペレータ、および、膜特性を計測するための計測装置(図示せず)の少なくとも1つから取得してよい。計測装置は成膜装置2の内部に配置されてもよいし、外部に配置されてもよい。膜特性取得部32は、取得した膜特性データを学習処理部34に供給してよい。
状態取得部33は、成膜装置2の状態を示す状態データを取得する。状態取得部33は状態データを、オペレータおよび成膜装置2の少なくとも1つから取得してよい。また状態取得部33は、成膜装置2の設置された環境の温度や湿度などを、状態データとして取得してもよい。膜特性取得部32は、取得した状態データを学習処理部34およびモデル35に供給してよい。
学習処理部34は、入力される学習データを用いてモデル35の学習処理を実行する。学習データは、制御条件取得部31からの制御条件データ、膜特性取得部32からの膜特性データ、および、状態取得部33からの状態データを含んでよい。
モデル35は、目標とする膜の特性を示す目標膜特性データを入力したことに応じて推奨する成膜装置2の制御条件を示す推奨制御条件データを出力する。本実施形態では一例として、モデル35には、成膜装置2の状態を示す状態データが更に入力される。なお、モデル35は、学習処理装置3の外部のサーバに格納されてもよい。モデル35は、推奨制御条件データを推奨制御条件取得部38に出力するが、学習処理装置3の外部に出力してもよい。
目標膜特性取得部36は、目標とする膜の特性を示す目標膜特性データを取得する。本実施形態では一例として、目標膜特性取得部36は目標膜特性データをオペレータから取得する。目標膜特性取得部36は、取得した目標膜特性データを目標膜特性供給部37に供給してよい。
目標膜特性供給部37は、目標膜特性取得部36からの目標膜特性データをモデル35に供給する。
推奨制御条件取得部38は、目標膜特性データをモデル35に供給したことに応じてモデル35が出力する推奨制御条件データを取得する。推奨制御条件取得部38は、取得した推奨制御条件データを制御部39に供給してよい。
制御部39は、成膜装置2に制御条件データを供給することで、当該制御条件データが示す制御条件で成膜装置2を動作させる。例えば制御部39は、成膜装置2に推奨制御条件データを供給することで、推奨制御条件データが示す制御条件で成膜装置2を動作させてよい。
図2は、成膜装置2の一例を示す。例えば成膜装置2は有機金属気相成長装置であり、基板10上にAl、Ga、In、C、Si、Sn、BN、Mg、Zn、Cd、Hg、N、As、Sb、O、S、Se、Te、Fe、Eu、Er、および、Prの少なくとも1つを含む1または複数の膜を成膜する。一例として、基板10はAl、GaおよびNの少なくとも1つを含む化合物半導体基板(一例としてアルミナイトライド)またはサファイア基板であってよく、直径2インチ(50.8mm)、厚さ0.5mmの円板状であってよい。成膜される膜はn型半導体層、アンドープ半導体層、p型半導体層のいずれでもよいし、例えばδドープのように不均一なドープ層(変調ドープ層)であってもよいし、これらの何れかの積層体であってもよい。基板10と基板10上に成膜される膜との間、および、上下に隣接する膜同士の間では、それぞれ格子定数が違っていてよい。成膜装置2は、成膜チャンバ20、サセプタ21、基板ヒータ22、ガス供給装置23、および、プロセスポンプ24を有する。
成膜チャンバ20は、内部に保持する基板10に成膜を行うための密閉された反応容器である。成膜チャンバ20は一例として筐体の内部に環状の側壁部を有してよい。筐体はSUS製であってよく、側壁部は石英製であってよい。
サセプタ21は、基板10を支持する。例えば、サセプタ21の上面には基板10を収容するための円形状の座ぐり210が設けられてよい。座ぐり210の径は基板10の径よりも大きくてよく、これにより座ぐり210の内壁と基板10の側周面との間には間隔Δ1が設けられてよい。一例として基板10の直径は50.8mm、座ぐりの直径は51.6mmでよい。間隔Δ1は基板10の周方向の全域にわたって0.4mmでよいが、後述のようにサセプタ21が回転して遠心力により基板10が座ぐり210内で移動する場合には、間隔Δ1は回転の中心側で0.8mm、外周側で0mmであってよい。また、座ぐり210の深さは基板10の厚さと異なってよく、これにより座ぐり210内の基板10の上面と、サセプタ21の上面との間には段差Δ2が設けられてよい。例えば座ぐり210の深さは基板10の厚さより大きくてよく、座ぐり210内の基板10の上面はサセプタ21の上面よりも段差Δ2だけ低くてよい。一例として基板10の厚さは0.55mm、座ぐりの深さは0.7mmでよく、段差Δ2は0.15mmでよい。但し、基板10の上面はサセプタ21の上面と面一であってもよく、段差Δ2は0であってよい。サセプタ21は円板状に形成され、周方向に複数(一例として6つ)の座ぐり210を有してもよいし、中心部に単一の座ぐり210を有してもよい。サセプタ21は、成膜チャンバ20と同心円状に配置されてよく、中心部から垂下するシャフト211により回転可能に設けられてよい。サセプタ21の回転速度は調整可能でよい。サセプタ21は一例としてカーボンや炭化ケイ素で形成されてもよいし、炭化ケイ素でコーティングされたカーボン等で形成されてもよい。
基板ヒータ22は、基板10を加熱する。基板ヒータ22は基板10を加熱することで、基板10の近傍(一例として基板10の表面)の原料化合物を分解してよい。例えば基板ヒータ22は、サセプタ21の下側に設けられ、サセプタ21を介して基板10を加熱してよい。一例として基板ヒータ22は900〜1300℃に維持されて、基板10の上面が約800℃〜1200℃となるように加熱を行ってよい。
ガス供給装置23は、成膜チャンバ20内にガスを供給する。例えば、ガス供給装置23は、成膜の原料となる原料ガスと、原料ガスを成膜チャンバ20内に流すためのキャリアガスとを成膜チャンバ20に供給してよい。ガス供給装置23は、複数のガス源230と、ガス源230からのガスを成膜チャンバ20内に供給する1または複数の原料供給口232とを有する。
複数のガス源230は、原料ガスおよび/またはキャリアガスを原料供給口232に供給する。ここで、原料ガスに含まれる原料は、Al、Ga、In、C、Si、Sn、B、Mg、Zn、Cd、Hg、N、As、Sb、O、S、Se、Te、Fe、Eu、Er、および、Prの少なくとも1つであってよく、単体でもよいし、化合物でもよい。
各原料供給口232は、成膜チャンバ20の内部に複数の位置で開口する。原料供給口232の各開口部は、サセプタ21上で回転する基板10の上面に一様に原料ガスが供給されるよう分散して配置されてよい。本図では原料供給口の一例として原料供給口232が成膜チャンバ20の天井面に設けられている。原料供給口232の開口部とサセプタ21の上面との間隔は5mm〜20mmとなっているが、間隔は10cmや20cmなど、他の大きさでもよいし、原料供給口232は成膜チャンバ20の側壁面に設けられてもよい。原料供給口232は、一例としてシャワーヘッドであってよい。原料供給口232は水冷により一例として45℃などに維持されてよく、原料供給口232から成膜チャンバ20内に供給されるガスの温度は約50℃〜200℃であってよい。なお、本実施形態では一例として、各原料供給口232は、成膜チャンバ20内にガスを別々に供給するが、予めガス同士を混合してから成膜チャンバ20内に供給してもよい。
プロセスポンプ24は、成膜チャンバ20内のガスを吸引して排出する。プロセスポンプ24は、例えば成膜チャンバ20内の圧力が50mbarとなるように吸引を行ってよく、成膜チャンバ20内の圧力は調整可能であってよい。プロセスポンプ24と成膜チャンバ20との間には、ガスの排出量を調整するための開閉バルブ240が設けられてよい。
図3は、有機金属の原料ガスをキャリアガスと共に成膜チャンバ20に供給するガス供給設備2300を示す。ガス供給装置23は、ガス供給設備2300により有機金属の原料ガスおよびキャリアガスを成膜チャンバ20に供給してよい。
成膜装置2は、制御条件に従って成膜を行う。制御条件は、装置に入力されるインプット条件であって、例えばオペレータにより設定される。制御条件は、成膜装置2において直接的に制御可能な条件に限らず、間接的に制御可能な条件であってもよい。一例として制御条件は、成膜チャンバ20内に供給される原料ガスの量、原料ガス分圧、成膜チャンバ20内に供給されるキャリアガスの量、成膜チャンバ20内に存在するガスの種類、各ガスの分圧比、ガスバブラー231の温度、ガスバブラー231の圧力、ガスバブラー231における有機金属の蒸気圧、ガスバブラー231に対するバブリングガスの供給量、サセプタ21の回転速度、成膜チャンバ20内の圧力、基板10の温度、基板ヒータ22の温度、基板ヒータ22に対する供給電力、基板ヒータ22における各領域別ヒータに対する供給電力のバランス、成膜チャンバ20への供給ガス量のフィードバック制御におけるゲイン、成膜にかける時間、および、成膜装置2内で成膜前に行われる前処理条件のうち少なくとも1つでよい。このうち、成膜チャンバ20内に供給される原料ガス,キャリアガスの量は、単位時間当たりに供給されるガスの流量(一例として体積流量または質量流量)でもよいし、成膜の開始から終了までの期間内での総供給量(一例として体積または質量)でもよい。また、成膜チャンバ20内の圧力は、成膜チャンバ20内の全圧でもよいし、各ガスの分圧でもよい。基板10の温度としては、例えば基板ヒータ201への供給電力を制御するべく基板ヒータ201と基板10との間に設置された熱電対の温度を用いることができる。成膜チャンバ20への供給ガス量のフィードバック制御におけるゲインとは、例えばガス調整用ライン2303からメインガスライン2301への調整用キャリアガスの注入量を目標流量とする場合のフィードバック制御におけるゲインであってよく、一例としてPID制御におけるPゲイン、IゲインおよびDゲインの少なくとも1つでよい。成膜装置2内で成膜前に行う前処理とは、基板10に対するアニール処理の温度、アニール時間、および、成膜チャンバ20内に満たされるガスの種類(一例としてH2、N2および/またはNH3)の少なくとも1つであってよい。以上で述べたような制御条件は、経時的に設定されていてもよいし、時間の経過とは無関係に一律に設定(一例として、最大値、最小値または平均値などとして設定)されていてもよい。制御条件は、例えば積層構造(1)、積層構造(2)等の膜構造の種類、あるいはレシピ番号のような識別符号を含んでよく、このような識別符号に対応付けて、制御条件に含まれる各要素の設定値が纏められてよい。なお、成膜チャンバ20の圧力は、プロセスポンプ24の動作状況などにより影響を受けるため、成膜装置2の状態を示す状態データであるが、成膜チャンバ20内の圧力が或る閾値よりも良い場合に成膜動作を実施する場合には、制御条件として用いることが可能である。同様に、成膜装置2の状態を示す後述の状態データの少なくとも一部は、制御条件としても用いられてもよい。
成膜装置2には、種々のメンテナンスが行われる。例えば、メンテナンスは、成膜チャンバ20を大気開放して行われてもよいし、密閉したままで行われてもよい。メンテナンスは窒素でベント、あるいはパージされた状態で行うこともできる。メンテナンスは定期的(一例として3日ごと)に行われてもよいし、成膜された膜の特性に応じて行われてもよいし、使用部品の寿命,故障などに応じて行われてもよい。
[3−1.モデルの学習処理]
図4は、モデル35の学習方法を示す。システム1は、ステップS1〜S7の処理によりモデル35の学習を行う。なお、システム1はステップS1〜S7の処理を、成膜装置2における各回の成膜動作について行ってもよいし、ある期間の成膜動作のみを抽出するなど、一部の成膜動作について行ってもよい。成膜される膜構造は、単層膜であってもよいし、積層膜であってもよい。
図5は、化合物半導体の製造方法を示す。まず、ステップS11においてオペレータが基板10を準備する。例えばオペレータは基板10を成膜装置2の成膜チャンバ20内にセットする。ステップS13においてオペレータは、化合物半導体に含まれるべき複数の膜を基板10上に積層する。これにより、基板10上に複数の膜が積層された化合物半導体が製造される。
図6は、モデル35を用いた成膜方法を示す。システム1は、上述のステップS13の処理においては、積層する複数の膜のうち、少なくとも1つの膜をステップS21〜S27の処理により成膜してよい。
まず、成膜装置2にメンテナンスが行われた場合には、成膜装置2の各部を動作させて状態データを取得し、この状態データと目標膜特性データとをモデル35に入力して得られる推奨制御条件データにより成膜装置2で成膜を行う。これにより、メンテナンス毎に成膜装置2の状態(一例としてガスバブラー231に対する原料のチャージ量、成膜チャンバ20の内壁面やサセプタ21の汚れ具合、および、温度測定用の熱電対の位置など)が異なることに起因して制御条件と膜特性との相関関係が異なる場合に、今回のメンテナンス後のキャンペーンでの相関関係が正確に予想されて、推奨される制御条件データにより成膜が行われる。
製造される化合物半導体は、例えば発光デバイス(一例として波長200〜280nmの紫外線C波光を発生させるLED)に用いられてよい。このような発光デバイスは例えば殺菌灯や、DNAの分析機器に具備される。
Claims (12)
- 成膜装置の制御条件を示す制御条件データを取得する制御条件取得部と、
前記制御条件データが示す制御条件で動作させた前記成膜装置によって成膜された膜の特性を示す膜特性データを取得する膜特性取得部と、
取得された前記制御条件データおよび前記膜特性データを含む学習データを用いて、目標とする膜の特性を示す目標膜特性データを入力したことに応じて推奨する前記成膜装置の制御条件を示す推奨制御条件データを出力するモデルの学習処理を実行する学習処理部と
を備える学習処理装置。 - 前記成膜装置は有機金属気相成長装置であり、
前記制御条件データは、
成膜チャンバ内に供給される原料ガスの量、原料ガスの分圧、前記成膜チャンバ内に供給されるキャリアガスの量、前記成膜チャンバ内に存在するガスの種類、各ガスの分圧比、前記原料ガスを供給するガスバブラーの温度、前記ガスバブラーの圧力、前記ガスバブラーにおける原料の蒸気圧、前記ガスバブラーに対するバブリングガスの供給量、サセプタの回転速度、前記成膜チャンバ内の圧力、基板の温度、基板ヒータの温度、前記基板ヒータに対する供給電力、前記基板ヒータに含まれ前記基板の別々の領域を加熱する複数の領域別ヒータに対する供給電力のバランス、前記成膜チャンバへの供給ガス量のフィードバック制御におけるゲイン、成膜にかける時間、および、前記成膜装置内で成膜前に行われる前処理条件の少なくとも1つに関するデータを含む
請求項1に記載の学習処理装置。 - 前記成膜装置の状態を示す状態データを取得する状態取得部を更に備え、
前記学習処理部は、取得された前記状態データを更に含む前記学習データを用いて、前記目標膜特性データおよび前記状態データを入力したことに応じて前記推奨制御条件データを出力する前記モデルの学習処理を実行する
請求項1または2に記載の学習処理装置。 - 前記状態データは、前記成膜装置の運転履歴を示す運転履歴データを含む請求項3に記載の学習処理装置。
- 前記運転履歴データは、前記成膜装置のメンテナンスの回数および内容の少なくとも1つに関するデータ、前記成膜装置の少なくとも1つの部品の使用回数に関するデータ、前記成膜装置の成膜回数に関するデータ、および過去に形成した膜に関するデータの少なくとも1つを含む請求項4に記載の学習処理装置。
- 前記膜特性データは、前記成膜された膜の膜厚、組成、平坦性、電気特性、光学特性、結晶性、表面情報、および、転位密度の少なくとも一つに関するデータを含み、
前記表面情報は、前記成膜された膜の光学顕微鏡写真から得られる情報を含む
請求項1〜5の何れか一項に記載の学習処理装置。 - 前記成膜装置は、Al、Ga、In、C、Si、Sn、B、Mg、Zn、Cd、Hg、N、As、Sb、O、S、Se、Te、Fe、Eu、Er、および、Prの少なくとも1つを含む膜を成膜する請求項1から6のいずれか一項に記載の学習処理装置。
- 目標とする膜の特性を示す前記目標膜特性データを取得する目標膜特性取得部と、
前記目標膜特性データを前記モデルに供給する目標膜特性供給部と、
前記目標膜特性データを前記モデルに供給したことに応じて前記モデルが出力する前記推奨制御条件データを取得する推奨制御条件取得部と、
前記成膜装置を、前記推奨制御条件データが示す制御条件で動作させる制御部と
を更に備える請求項1から7のいずれか一項に記載の学習処理装置。 - 成膜装置の制御条件を示す制御条件データを取得する制御条件取得段階と、
前記制御条件データが示す制御条件で動作させた前記成膜装置によって成膜された膜の特性を示す膜特性データを取得する膜特性取得段階と、
取得された前記制御条件データおよび前記膜特性データを含む学習データを用いて、目標とする膜の特性を示す目標膜特性データを入力したことに応じて推奨する前記成膜装置の制御条件を示す推奨制御条件データを出力するモデルの学習処理を実行する学習処理段階と
を備える学習処理方法。 - 目標とする膜の特性を示す前記目標膜特性データを取得する目標膜特性取得段階と、
前記目標膜特性データを前記モデルに供給する目標膜特性供給段階と、
前記目標膜特性データを前記モデルに供給したことに応じて前記モデルが出力する前記推奨制御条件データを取得する推奨制御条件取得段階と、
前記成膜装置を、前記推奨制御条件データが示す制御条件で動作させる制御段階と
を更に備える請求項9に記載の学習処理方法。 - 基板を準備する準備段階と、
化合物半導体に含まれるべき複数の膜を前記基板上に積層する積層段階と
を備え、
前記積層段階において、請求項10に記載の学習処理方法を用いて前記成膜装置を動作させて、前記複数の膜のうち少なくとも1つの膜を成膜する
化合物半導体の製造方法。 - コンピュータを、
成膜装置の制御条件を示す制御条件データを取得する制御条件取得部と、
前記制御条件データが示す制御条件で動作させた前記成膜装置によって成膜された膜の特性を示す膜特性データを取得する膜特性取得部と、
取得された前記制御条件データおよび前記膜特性データを含む学習データを用いて、目標とする膜の特性を示す目標膜特性データを入力したことに応じて推奨する前記成膜装置の制御条件を示す推奨制御条件データを出力するモデルの学習処理を実行する学習処理部
として機能させるプログラム。
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