JP2020191379A - 情報処理装置、プログラム、基板処理装置、物品の製造方法、及び物品の製造システム - Google Patents

Abstract

【課題】 作業者が基板処理装置に対する操作を行わない時間を利用して機械学習のための学習データを作成することができる情報処理装置を提供する。【解決手段】 表示部の表示を制御する情報処理装置であって、基板を処理する基板処理装置に対する操作に関する情報が入力される入力部と、前記入力部から前記情報が入力されるか否かを判定し、前記入力部から前記情報が入力されないと判定された場合に、機械学習に用いられる学習データを前記基板処理装置により取得されたデータから作成するための表示を前記表示部に表示させる処理部と、を有する。【選択図】 図１０

Description

本発明は、情報処理装置、プログラム、基板処理装置、物品の製造方法、及び物品の製造システムに関する。

半導体デバイス、ＭＥＭＳ、またはフラットディスプレイパネルなどの物品の製造において、基板上に形成するパターンの微細化が進み、リソグラフィ装置等の基板処理装置に対して性能の向上への要求が高まっている。

基板処理装置の性能向上のために、基板処理装置により処理された結果を機械学習により予測して、基板処理装置の処理条件を改善する技術が提案されている（特許文献１）。

ＵＳ２０１６／０１７０３１１号公報

機械学習による予測のための方法として、学習データを作成して機械学習を行う教師あり学習がある。教師あり学習では、入力データと、入力データに対応した正解のデータである教師データとを含む学習データの作成が必要である。高い予測精度を達成するためには、大量の学習データが必要となり、多くの労力や時間を要するという問題がある。

そこで、本発明は、基板処理装置に対する操作が行われない時間を利用して機械学習のための学習データを作成することができる情報処理装置、プログラム、基板処理装置、物品の製造方法、及び物品の製造システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決する本発明の一側面としての情報処理装置は、表示部の表示を制御する情報処理装置であって、基板を処理する基板処理装置に対する操作に関する情報が入力される入力部と、前記入力部から前記情報が入力されるか否かを判定し、前記入力部から前記情報が入力されないと判定された場合に、機械学習に用いられる学習データを前記基板処理装置により取得されたデータから作成するための表示を前記表示部に表示させる処理部と、を有する。

本発明によれば、基板処理装置に対する操作が行われない時間を利用して機械学習のための学習データを作成することができる情報処理装置、プログラム、基板処理装置、物品の製造方法、及び物品の製造システムを提供することができる。

基板処理システムの構成を示すブロック図である。 管理装置の構成を示すブロック図である。 露光装置の構成を示す概略図である。 基板アライメント光学系の構成を示す概略図である。 基板上のマークを撮像した画像を示す図である。 保全処理を決定するための構成を示すブロック図である。 アライメント処理が失敗した要因に対応する保全処理を示す図である。 学習データの作成を行うための構成を示すブロック図である。 表示装置に表示される画面を示す図である。 第１実施形態に係る学習データの作成画面を示す図である。 第１実施形態に係る学習データを作成する処理を示すフローチャートである。 学習データの作成画面を表示させるボタンを示す図である。 第２実施形態に係る学習データの作成画面を示す図である。 第２実施形態に係る学習データを作成する処理を示すフローチャートである。

以下に、本発明の好ましい実施形態について図面を参照して詳細に説明する。各図において、同一の部材については、同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。

＜第１実施形態＞
図１は、基板処理システムの構成を示すブロック図である。基板処理システム１（物品の製造システム）は、それぞれが基板を処理する複数の基板処理装置１０と、複数の基板処理装置１０の動作を制御するホストコンピュータ１１とを含みうる。複数の基板処理装置１０の各々は、例えば、リソグラフィ装置（露光装置、インプリント装置、荷電粒子線描画装置等）、成膜装置（ＣＶＤ装置等）、加工装置（レーザー加工装置等）、検査装置（オーバーレイ検査装置等）のいずれかでありうる。また、複数の基板処理装置には、リソグラフィ処理の前処理として基板にレジスト材（密着材）の塗布処理を行うとともに、リソグラフィ処理の後処理として現像処理を行う塗布現像装置（コーター／ディベロッパー）も含まれうる。ここで、露光装置は、原版（レチクル、マスク）を介して基板の上に供給されたフォトレジストを露光することによって該フォトレジストに原版のパターンに対応する潜像を形成する。また、インプリント装置は、基板の上に供給されたインプリント材に型（原版）を接触させた状態でインプリント材を硬化させることによって基板の上にパターンを形成する。また、荷電粒子線描画装置は、基板の上に供給されたフォトレジストに荷電粒子線によってパターンを描画することによって該フォトレジストに潜像を形成する。

図２は、管理装置１２の構成を示すブロック図である。管理装置１２は、個々の基板処理装置１０と通信可能に接続されたコンピュータによって実現されうる。図２において、ＣＰＵ２０１（処理部）は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）及び各種アプリケーションプログラムを実行する中央演算処理装置（ＣＰＵ）ある。また、ＣＰＵ２０１は中央演算処理装置（ＣＰＵ）に限られず、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）、グラフィクスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等のプロセッサ又は回路であってもよい。また、ＣＰＵ２０１は、これらのプロセッサ又は回路のいずれかの組合せであってもよい。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムや演算用のパラメータのうちの固定的なデータを格納するメモリである。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の作業領域やデータの一時記憶領域を提供するメモリである。ＲＯＭ２０２及びＲＡＭ２０３は、バス２０８を介してＣＰＵ２０１に接続される。２０５はマウス、キーボードなどを含む入力装置（入力部）、２０６はＣＲＴや液晶ディスプレイなどの表示装置（表示部）である。また、入力装置２０５及び表示装置２０６は、タッチパネル等の一体型の装置であってもよい。また、入力装置２０５及び表示装置２０６は、コンピュータとは別体の装置として構成されてもよい。２０４は、ハードディスク装置、ＣＤ、ＤＶＤ、メモリカード等の記憶装置であり、各種プログラムや各種データ等を記憶する。入力装置２０５、表示装置２０６、及び記憶装置２０４はそれぞれ、不図示のインタフェースを介してバス２０８に接続されている。また、ネットワークに接続して通信を行うための通信装置２０７も、バス２０８に接続されている。通信装置２０７は、例えばＬＡＮに接続してＴＣＰ／ＩＰ等の通信プロトコルによるデータ通信を行い、他の通信装置と相互に通信を行う場合に使用される。通信装置２０７は、データの送信部および受信部として機能し、例えば、基板処理装置１０内の送信部（不図示）から動作情報などのデータを受信して、記憶装置２０４に記録する。

以上、図２を参照して管理装置１２の概略構成を説明したが、ホストコンピュータ１１や基板処理装置１０も、これと同様のコンピュータを備えうる。

基板処理システム１における複数の基板処理装置１０のそれぞれは、保守を管理する管理装置１２と接続されている。なお、図１に示されるように、物品製造システムは、基板処理システム１を複数含みうる。したがって、管理装置１２は、複数の基板処理システム１における個々の基板処理装置１０を管理することができる。管理装置１２は、複数の基板処理装置１０それぞれの動作情報を収集、解析し、各基板処理装置１０について、異常またはその予兆を検知し、保全処理（メンテナンス処理）の要否を判定する保全判定装置として機能しうる。なお、図１において、複数の基板処理装置１０とホストコンピュータ１１との接続、複数の基板処理装置１０と管理装置１２との接続は、有線接続、無線接続を問わない。

以下では、具体例を提供するために、基板処理装置１０が露光装置１０として構成される例を説明する。図３は、本発明の一側面としての露光装置１０の構成を示す概略図である。露光装置１０は、物品としての半導体素子、液晶表示素子、薄膜磁気ヘッドなどのデバイスの製造に用いられ、パターン形成を基板に行う基板処理装置である。露光装置１０は、ステップ・アンド・スキャン方式、或いは、ステップ・アンド・リピート方式で基板を露光する。

露光装置１０は、制御部１００と、光源制御部１１０と、アライメント光源１２０と、画像処理部１３０と、ステージ制御部１４０と、干渉計１５０とを有する。また、露光装置１０は、レチクルアライメント光学系１６０と、レチクルステージ１７１と、投影光学系１８０と、基板アライメント光学系１９０と、基板ステージ２００とを有する。

レチクルステージ１７１は、照明光学系（不図示）によって照明されるレチクル１７０を保持して移動する。レチクル１７０には、基板２１０に転写すべきパターンが描画されている。投影光学系１８０は、レチクル１７０のパターンを基板２１０に投影する。基板ステージ２００は、基板を保持して可動の保持部であって、本実施形態では、基板２１０を保持して移動する。

レチクルアライメント光学系１６０は、レチクル１７０のアライメントに用いられる。レチクルアライメント光学系１６０は、例えば、蓄積型光電変換素子で構成される撮像素子１６１と、レチクル１７０に設けられたアライメントマーク（不図示）からの光を撮像素子１６１に導く光学系１６２と、を含む。基板アライメント光学系１９０は、基板２１０のアライメントに用いられる。基板アライメント光学系１９０は、基板２１０に設けられたアライメントマーク（以下、単にマークとする。）２１１を撮像する撮像部として機能する。本実施形態では、基板アライメント光学系１９０は、オフアクシス光学系として構成されている。オフアクシス光学系は、投影光学系１８０を介さずに投影光学系１８０の光軸から所定の距離だけ離れた位置に光軸を有する専用光学系であって、専用光源から白色光を照射して基板２１０に設けられたマーク２１１を検出する。また、オフアクシス光学系の代わりに、ＴＴＬ（スルー・ザ・レンズ）光学系、ＴＴＲ（スルー・ザ・レチクル）光学系を構成しても良い。ＴＴＬ光学系は、投影光学系１８０を介して、基板２１０に設けられたマーク２１１を検出する。ＴＴＲ光学系は、レチクルに設けられたマーク（不図示）と、基板２１０に設けられたマーク２１１とを、投影光学系１８０を介して同時に検出する。

制御部１００は、管理装置１２と同様に図２に示されたコンピュータによって実現され得る。制御部１００は、露光装置１０の各部を制御して露光装置１０の全体の動作を制御する。制御部１００は、基板２１０を露光する露光処理及びそれに関連する処理を行う。制御部１００は、例えば、レチクル１７０に形成されたマークの位置や基板２１０に形成されたマーク２１１の位置に基づいて、基板ステージ２００を制御する。換言すれば、制御部１００は、レチクル１７０と基板２１０との位置合せ、例えば、グローバルアライメントを行う。

アライメント光源１２０は、ハロゲンランプなどを含み、基板２１０に形成されたマーク２１１を照明する。光源制御部１１０は、アライメント光源１２０からの光、即ち、マーク２１１を照明するための光の照明強度を制御する。

画像処理部１３０は、レチクルアライメント光学系１６０における撮像素子１６１や基板アライメント光学系１９０における撮像素子１９１からの画像信号（検出信号）を画像処理してマークの位置を得る。制御部１００は、得られたマークの位置に基づいて基板２１０の位置合せを制御する。なお、画像処理部１３０の機能は制御部１００に含まれていてもよい。このように本実施形態では、画像処理部１３０および制御部１００は、撮像により得られたマークの画像（アライメント画像）を処理してマークの位置を得て、得られたマークの位置に基づいて基板の位置合せを行う処理部として機能する。

干渉計１５０は、基板ステージ２００に設けられたミラーに光を照射し、ミラーで反射された光を検出することで、基板ステージ２００の位置を計測する。ステージ制御部１４０は、干渉計１５０によって計測された基板ステージ２００の位置に基づいて、基板ステージ２００を任意の位置に移動させる。

露光装置１０において、照明光学系からの光（露光光）は、レチクルステージ１７１に保持されたレチクル１７０を通過して投影光学系１８０に入射する。レチクル１７０と基板２１０とは、光学的に共役な位置関係になっているため、レチクル１７０のパターンは、投影光学系１８０を介して、基板ステージ２００に保持された基板２１０に転写される。

次に、基板アライメント光学系１９０について説明する。図４は、基板アライメント光学系１９０の構成を示す概略図である。基板アライメント光学系１９０は、基板２１０に形成されたマーク２１１を検出（撮像）して画像信号を生成する。基板アライメント光学系１９０は、撮像素子１９１Ａ、１９１Ｂ、結像光学系１９２Ａ、１９２Ｂ、ハーフミラー１９３、照明光学系１９４、偏光ビームスプリッタ１９５、リレーレンズ１９６、λ／４板１９７、対物レンズ１９８を含む。

アライメント光源１２０からの光は、光ファイバ（不図示）などを介して、基板アライメント光学系１９０に導かれる。基板アライメント光学系１９０に導かれた光は、照明光学系１９４を介して、偏光ビームスプリッタ１９５に入射する。偏光ビームスプリッタ１９５で反射された光は、リレーレンズ１９６、λ／４板１９７及び対物レンズ１９８を通過して、基板２１０に形成されたマーク２１１を照明する。

マーク２１１で反射された光は、対物レンズ１９８、λ／４板１９７、リレーレンズ１９６及び偏光ビームスプリッタ１９５を通過して、ハーフミラー１９３に入射する。ハーフミラー１９３において適当な比率に分割された光のそれぞれは、結像倍率が互いに異なる結像光学系１９２Ａ又は１９２Ｂに導かれる。

結像光学系１９２Ａ及び１９２Ｂのそれぞれは、マーク２１１の像を撮像素子１９１Ａ及び１９１Ｂの撮像面に形成する。撮像素子１９１Ａ及び１９１Ｂは、マーク２１１を含む領域を撮像する撮像面を含み、かかる撮像面で撮像された領域に対応する画像信号を生成する。撮像素子１９１Ａ及び１９１Ｂで生成された画像信号は、画像処理部１３０に転送される。画像処理部１３０は、画像信号に対して、本実施形態では、画像処理としてのパターンマッチング処理を行うことで、撮像素子１９１Ａ及び１９１Ｂの撮像面におけるマーク２１１の位置を得る。但し、画像処理は、パターンマッチング処理に限定されるものではなく、マーク２１１の位置を得ることが可能な処理であればよい。従って、画像処理は、例えば、エッジ検出処理であってもよい。

露光装置１０においては、基板２１０に配置された複数のマーク２１１（例えば、４つのマーク２１１）を用いて、プリアライメント及びファインアライメントの２種類のアライメントが行われる。プリアライメントは、基板搬送系（不図示）によって基板ステージ２００に受け渡された基板２１０の位置ずれ量を検出し、ファインアライメントが開始できるように、基板２１０を粗く位置合せ（位置決め）することである。また、ファインアライメントは、基板ステージ２００に保持された基板２１０の位置を高精度に計測し、基板２１０の位置合せ誤差が許容範囲内になるように、基板２１０を精密に位置合せ（位置決め）することである。

プリアライメントでは、基板搬送系から基板ステージ２００に受け渡された基板２１０の位置ずれ量を検出しなければならない。従って、マーク２１１を検出する基板アライメント光学系１９０は、マークサイズに対して広範な検出範囲（視野）を有している。このような広範な検出範囲からマーク２１１の位置（ＸＹ座標）を求めるには、パターンマッチング（テンプレートマッチング）処理が多く用いられている。

パターンマッチング処理は、一般的に、以下の２種類に大別される。１つは、画像（濃淡画像）を２値化して予め用意したテンプレートとのマッチングを行い、最も相関がある位置をマーク２１１の位置とする方法である。もう１つは、濃淡画像のまま、濃淡情報を含むテンプレートとの相関演算を行うことでマーク２１１の位置を求める方法である。

また、アライメント方式としては、移動計測方式と、画像処理方式とがある。移動計測方式では、基板２１０に設けられたマーク２１１に光（レーザ）を照射し、基板ステージ２００を移動させながら、マーク２１１で反射された光の強度の変化と基板ステージ２００の位置とを並行して計測することでマーク２１１の位置を求めている。画像処理方式では、基板ステージ２００を静止させた状態で基板２１０に設けられたマーク２１１に白色光を照射し、マーク２１１で反射された光を蓄積型光電変換素子で検出して画像処理を行うことでマーク２１１の位置を求めている。

ここで、マーク２１１の計測は、何らかの要因で失敗することがある。例えば、基板２１０の処理工程の影響により、マーク２１１が鮮明ではなく失敗する場合や、基板アライメント光学系１９０の収差の影響によりマーク２１１が鮮明に見えない場合などがありうる。また、マーク２１１の位置が、撮像素子１９１Ａ及び１９１Ｂの撮像面の視野からずれていることも考えられる。図５は、基板上のマーク２１１を撮像したアライメント画像を示す図である。図５において、２１１は基板上のマーク、２１２は撮像素子１９１Ａ、又は１９１Ｂの撮像面の視野を示している。鮮明なアライメント画像では画像処理によるマーク２１１の位置を正しく計測できるが、画像のコントラストが低かったり、収差の影響により画像に歪みがあったりする場合には、マーク２１１の位置を正しく計測できないことがある。また、撮像面の視野２１２からのずれの要因としては、プリアライメントの誤計測、計測前の搬送処理における位置ずれ等の、装置に起因するものが考えられる。また、撮像面の視野からのずれの要因としては、マーク２１１の転写位置が変動している等の、基板２１０の処理工程に起因するものも考えられる。

マーク２１１の計測が失敗すれば位置合せを正常に行うことができない。位置合せが正常に行えない場合、位置合せを正常に行うための保全処理（メンテナンス処理）が実行される。保全処理は、例えば、複数のマークのうちの使用するマークの変更、マークの像の検索範囲の拡大、撮像条件の変更等を含みうる。従来、複数の保全処理を全て実施することであらゆる要因に対応していた。しかし、複数の保全処理を全て実施する場合には処理時間がかかってしまい、生産性が低下してしまう。

そこで、位置合せが正常に行われなかった場合のアライメント画像を、機械学習により作成した学習モデルを用いて、マーク２１１の計測が失敗した要因を取得して、露光装置１０の適切な保全処理を決定することが行われうる。図６は、保全処理を決定するための構成を示すブロック図である。露光装置１０は、基板２１０のアライメントを行うアライメント処理６００を行い、アライメントが成功した場合、露光処理６１０を行う。一方、アライメントが失敗した場合、露光装置１０は、アライメント処理６００で得られたアライメント画像を含むアライメントデータ６０１を分類手段６２０に送信する。ここで、分類手段６２０は、露光装置１０の制御部１００、管理装置１２、及びホストコンピュータ１１の少なくとも１つにおいて実行されるプログラムによって実現される。

次に、分類手段６２０は、受信したアライメントデータ６０１に基づいて、アライメント処理６００が失敗した要因を示す要因データ６２１を取得する。ここで、要因データ６２１は、予め分類された複数の要因から選択される。アライメント処理６００が失敗した要因には、例えば、基板搬送系（不図示）によって基板２１０が基板ステージ２００に受け渡された際の位置ずれがある。また、アライメント処理６００が失敗した要因には、例えば、アライメント光源１２０の光量の設定ミスがある。また、アライメント処理６００が失敗した要因には、例えば、アライメント処理６００を実行する際の基板ステージ２００の振動がある。また、アライメント処理６００が失敗した要因には、例えば、アライメント光源１２０の劣化がある。

次に、分類手段６２０は、取得した要因データ６２１を決定手段６３０に送信する。ここで、決定手段６３０は、露光装置１０の制御部１００、管理装置１２、及びホストコンピュータ１１の少なくとも１つにおいて実行されるプログラムによって実現される。決定手段６３０は、受信した要因データ６２１に基づいて、露光装置１０を保全するための保全処理を決定する。図７は、アライメント処理６００が失敗した要因に対応する保全処理を示す図である。例えば、要因がなしの場合はアライメント処理６００が成功したことを表しており露光装置の保全処理もなしとなる。また、例えば、基板２１０が基板ステージ２００に受け渡された時の位置ずれという要因に対しては、基板２１０が受け渡される基板ステージ２００の位置の調整という保全処理が対応する。また、例えば、アライメント光源１２０の光量設定の不備という要因に対しては、アライメント光源１２０の光量設定の調整という保全処理が対応する。また、例えば、基板ステージ２００の振動という要因に対しては、基板ステージ２００の制御パラメータの調整という保全処理が対応する。また、例えば、アライメント光源１２０の劣化という要因に対しては、アライメント光源１２０の交換という保全処理が対応する。

ここで、分類手段６２０は、分類ラベルを入力した複数のアライメントデータ６０１を学習データ６０２として用いた機械学習により得られた学習モデルを含む。ここで、機械学習は、例えばニューラルネットワークを用いて行うことができる。ニューラルネットワークとは、入力層、中間層、出力層といった多層のネットワーク構造を有するモデルである。入力データと学習データとの関係を示す学習データを用いて、誤差逆伝搬法等のアルゴリズムでネットワーク内部の確率変数が最適化されることにより、学習モデルを取得することができる。ここで、ニューラルネットワークを用いて学習モデルを取得する例を説明したが、ニューラルネットワークに限られない。例えば、サポートベクターマシン、決定木など他のモデル、アルゴリズムを用いてもよい。そして、分類手段６２０は、アライメントデータ６０１を取得した学習モデルに入力することにより、出力データとしてアライメントデータ６０１に対応した要因データ６２１が出力される。また、分類手段６２０は、複数の学習モデルを含む構成でも良い。例えば、アライメント処理６００だけでなく、露光処理６１０についての失敗の要因から保全処理を決定する場合は、分類手段６２０は、露光処理６１０についての失敗の要因を出力するための学習モデルを含む構成でも良い。また、分類手段６２０は、機械学習による学習モデルではなく、アライメントデータ６０１と要因データ６２１の関係を示すテーブルや数式等を用いて要因データ６２１を取得するモデルを含む構成でも良い。

ここで、学習モデルを得るために必要な学習データ６０２を作成するためには、作業者が複数のアライメントデータ６０１を確認して分類ラベルを入力していく必要がある。また、学習モデルから出力される要因データ６２１の正解率を高めるためには、大量のアライメントデータ６０１に対して学習データを作成する必要があり、作業者の労力や時間を必要とする。

図８は、学習データの作成を行うための構成を示すブロック図である。制御部１００は、表示装置２０６を用いて露光装置１０を操作するために必要な情報や露光装置１０の動作に関する情報等を表示させる。ここで、図９は、表示装置２０６に表示される画面９００を示す図である。また、制御部１００は、入力装置２０５を用いて、作業者に露光装置１０を操作するために必要な情報や表示装置２０６に画面を表示させるために必要な情報等を入力させる。さらに、制御部１００は、表示装置２０６を用いて分類ラベル入力をするために必要な情報を表示させて、作業者に入力装置２０５を介して分類ラベルの情報を入力させる。

ＣＰＵ２０１において、表示装置２０６に情報を表示させる表示手段８００、入力装置２０５に情報を入力させる入力手段８１０、表示装置２０６における表示、及び入力装置２０５における入力の有効化の可否を判定する判定手段８２０が実行される。

また、記憶装置２０４は、分類ラベル入力がされていない未作成データ８０１と分類ラベル入力がされた作成済データ８０２を記憶する。未作成データ８０１は、アライメント処理６００において取得されたアライメントデータ６０１であり、学習データ６０２を作成する対象のデータである。なお、未作成データ８０１には、アライメント処理が成功した場合のアライメントデータ６０１のみならず、アライメント処理が失敗した場合のアライメントデータ６０１が含まれうる。また、作成済データ８０２は、未作成データ８０１について、図７に示されたようなアライメント処理が失敗した要因のいずれかを示すラベル入力が行われたデータであり、図６における分類手段６２０に入力される学習データ６０２となる。

ここで、表示装置２０６、入力装置２０５、及び記憶装置２０４は、露光装置１０の制御部１００に設けられるだけでなく、例えば、ホストコンピュータ１１、管理装置１２などの外部の情報処理装置に設けられてもよい。また、表示手段８００、入力手段８１０、判定手段８２０、分類手段６２０のうち少なくとも１つは、管理装置１２、及びホストコンピュータ１１などの外部の情報処理装置において実行されるプログラムであってもよい。

表示手段８００は、表示装置２０６に学習データを作成するために必要な情報を表示させる。図１０は、本実施例に係る学習データの作成画面を示す図である。画面９１０には、未作成データ８０１に含まれるデータに関連する情報が表示される。図１０の例では、画面９１０には、基板アライメント光学系１９０により撮像されたマーク２１１の画像９１１、マーク２１１を撮像した時の基板ステージ２００の位置、速度の関連情報９１２が表示される。また、関連情報９１２は、基板ステージ２００の位置、速度に限られず、作業者が学習データを作成する作業を進める上で有用である情報を含みうる。また、関連情報９１２は、例えば、基板２１０が基板ステージ２００に受け渡された時の基板搬送系の情報、アライメント光源の光量設定の情報、アライメント光源の使用期間などの情報を含みうる。また、関連情報９１２は、例えば、装置の機種、号機、ハードウェア構成、ソフトウェア構成、装置の設置ライン、処理対象の基板、処理対象の基板が含まれるロット、処理に用いられた原版、処理レシピ、環境条件、処理日時などの情報を含みうる。

また、画面９１０には、分類ラベルの選択肢と、選択肢が選択されたか否かを示す選択状態とを示す分類情報９１３が表示される。分類情報９１３の選択状態は入力装置２０５を用いて選択、非選択を入力することが可能である。ある分類ラベルの選択肢が選択された状態で確定ボタン９１４が押下された場合、表示された未作成データ８０１について選択された分類ラベルの情報が入力される。また、中止ボタン９１５が押下された場合、学習データの作成が中止される。

入力手段８１０は、入力装置２０５から入力された分類ラベルの情報を取得する。そして、入力手段８１０は、記憶装置２０４に記憶されている未作成データ８０１に分類ラベルの情報を関連付けて、作成済データ８０２として記憶装置２０４に記憶させる。

判定手段８２０は、所定の条件に基づいて、学習データの作成の開始、終了を判定する。つまり、判定手段８２０は、表示手段８００に表示装置２０６におけるラベル入力を行うための情報の表示をさせ、入力手段８１０に分類ラベルの情報を入力させる処理を開始するかを判定する。また、判定手段８２０は、表示手段８００による表示装置２０６におけるラベル入力を行うための情報の表示、入力手段８１０による分類ラベルの情報の入力の処理を終了させるかを判定する。

分類手段６２０は、作成済データ８０２が所定の件数に達した場合に、作成済データ８０２を学習データ６０２として追加的に学習を行い、記憶装置２０４から作成済データ８０２を消去、または学習済みのラベル入力を行うようにしてもよい。また、記憶装置２０４には、未作成データ８０１、作成済データ８０２の件数が記憶され、入力手段８１０、分類手段６２０によってそれらのデータの件数が更新されるようにしてもよい。また、記憶装置２０４には、作成済データ８０２のうち学習済のデータ、作成済データ８０２のうち未学習のデータの件数が記憶され、入力手段８１０、分類手段６２０によってそれらのデータの件数が更新されるようにしてもよい。また、表示手段８００は、それらのデータの件数を表示装置２０６に表示させてもよい。

次に、学習データを作成する処理について説明する。図１１は、学習データを作成する処理を示すフローチャートである。Ｓ１１０において、判定手段８２０は、学習データの作成を開始する条件に基づいて、学習データの作成を開始するかを判定する。判定手段８２０が学習データの作成を開始しないと判定した場合には所定の期間が経過した後にＳ１１０に戻り、再度、学習データの作成を開始するかを判定する。一方、判定手段８２０が学習データの作成を開始すると判定した場合には、Ｓ１１１に進み学習データの作成を開始する。このとき、判定手段８２０は、作業者が入力装置２０５から露光装置１０に対する操作に関する情報を入力するかを判定して、作業者が操作に関する情報を入力する可能性がないと判定される場合には学習データの作成を開始する。なお、学習データの作成を開始する条件については後述する。

Ｓ１１１において、表示手段８００は、未作成データ８０１を表示装置２０６に表示させる。Ｓ１１２において、入力手段８１０は、入力装置２０５により入力された分類ラベルの情報を取得する。Ｓ１１３において、入力手段８１０は、入力された分類ラベルを記憶装置２０４に記憶させるとともに、未作成データ８０１から分類ラベルが入力されたデータを削除して、作成済データ８０２に追加する。また、入力手段８１０は、未作成データ８０１、作成済データ８０２のそれぞれの件数を更新してもよい。Ｓ１１４において、判定手段８２０は、学習データの作成を終了する条件に基づいて、学習データの作成を終了するかを判定する。

Ｓ１１４において、判定手段８２０は、学習データの作成を終了する条件に基づいて、学習データの作成を終了するかを判定する。判定手段８２０が学習データの作成を終了しないと判定した場合にはＳ１１１に戻り、次の未作成データ８０１が表示装置２０６に表示される。一方、判定手段８２０が学習データの作成を終了しないと判定した場合には、画面９１０の表示を終了して、学習データを作成する処理を終了する。このとき、判定手段８２０は、作業者が入力装置２０５から露光装置１０に対する操作に関する情報を入力するかを判定して、作業者が操作に関する情報を入力する可能性があると判定される場合には学習データの作成を終了する。なお、学習データの作成を終了する条件については後述する。

また、表示手段８００は、画面９１０に複数の未作成データ８０１、複数の関連情報９１２、及び複数の分類情報９１３を表示させて、複数の未作成データ８０１について分類ラベルを入力させるようにしてもよい。

ここで、学習データの作成を開始する条件について説明する。学習データの作成を開始する条件として、入力装置２０５を介して予め定めた期間以上、露光装置１０に対する操作の情報が入力さていないことを含むことができる。入力装置２０５を介して露光装置１０に対する操作の情報が入力されていない場合、作業者が露光装置１０を操作する必要がない可能性が高いため、作業者が学習データの作成をする時間があると判定することができる。

また、学習データの作成を開始する条件として、入力装置２０５を介して露光装置１０に対する操作の情報が入力されることが制限されていることを含むことができる。例えば、ホストコンピュータ１１により露光装置１０が遠隔で制御されている場合は、ホストコンピュータ１１からの制御に影響があることから、作業者が入力装置２０５を介して露光装置１０に対する操作の情報が入力されることが制限される。

また、学習データの作成を開始する条件として、露光装置１０の何らかの処理を行っている状態であるため入力装置２０５を介しての露光装置１０に対する操作が制限されていることを含むことができる。例えば、露光装置１０において基板が露光（処理）されている状態では、作業者が入力装置２０５を介して露光装置１０に対する操作の情報が入力されることが制限される。

また、学習データの作成を開始する条件として、制御部１００の負荷が予め定めた閾値より高い状態であることを含むことができる。ここで、制御部１００の負荷は、ＣＰＵ２０１の使用率、ＲＡＭ２０３の空き容量、記憶装置２０４の空き容量、ＣＰＵ２０１で実行されているプロセスの数のうち少なくとも１つが含まれる。制御部１００の負荷が予め定めた閾値より高い場合、作業者が入力装置２０５を介して露光装置１０を操作することにより制御部１００の負荷がさらに高くなる可能性があるので、作業者が入力装置２０５を介して操作することが制限される。このような場合には、入力装置２０５を介して露光装置１０に対する操作の情報が入力されることが制限されるので、作業者が学習データの作成をする時間があると判定することができる。

次に、学習データの作成を終了する条件について説明する。学習データの作成を終了する条件として、入力装置２０５を介して露光装置１０に対する操作の情報が入力されたことを含むことができる。また、学習データの作成を終了する条件として、入力装置２０５を介して露光装置１０に対する操作の情報が入力されることの制限が解除されたことを含むことができる。また、学習データの作成を終了する条件として、ホストコンピュータ１１による露光装置１０の遠隔での制御が終了したことを含むことができる。また、学習データの作成を終了する条件として、露光装置１０において基板の露光（処理）が終了したことを含むことができる。また、学習データの作成を終了する条件として、制御部１００の負荷が予め定めた閾値より低くなったことを含むことができる。また、学習データの作成を終了する条件として、画面９１０において中止ボタン９１５が押下されたことを含むことができる。また、学習データの作成を終了する条件として、学習データの作成より優先度の高い表示を表示装置２０６に表示させる必要が発生したことを含めることができる。学習データの作成より優先度の高い表示として、例えば、露光装置１０でエラーが発生したことを知らせる表示、露光装置１０で処理の状況を知らせる表示などがある。このような場合において、作業者の学習データの作成を終了することで、露光装置１０の操作に支障がない範囲で学習データの作成を行うことができる。

また、図１１におけるＳ１１４において、判定手段８２０は、表示手段８００に学習データの作成を終了するかを判定させる画面を表示させて、作業者により入力された判定結果に基づいて、学習データの作成を終了するかを判定してもよい。

また、図１１におけるＳ１１１において、表示手段８００は、未作成データ８０１を表示装置２０６に表示させるかを作業者に判定させてもよい。図１２は、学習データの作成画面を表示させるボタンを示す図である。ボタン９０１は、未作成データ８０１を分類するための画面を表示装置２０６に表示させるかを作業者に判定させるためのボタンである。Ｓ１１１において、表示手段８００は、ボタン９０１を画面９００に表示させる。そして、作業者によりボタンが押下された場合に、未作成データ８０１を分類するための画面を表示装置２０６に表示させる。また、表示手段８００は、ボタン９０１と共に未作成データ８０１の件数を示すメッセージ９０２を表示させてもよい。メッセージ９０２が表示されることにより、作業者は未作成データ８０１の件数に基づき、学習データの作成を開始するかを判定することができる。

ここで、表示装置２０６、入力装置２０５、及び記憶装置２０４は、露光装置１０の制御部１００に設けられるだけでなく、例えば、ホストコンピュータ１１、管理装置１２などの外部の情報処理装置に設けられてもよい。また、表示手段８００、入力手段８１０、判定手段８２０、分類手段６２０は、露光装置の制御部１００、管理装置１２、及びホストコンピュータ１１のうちの少なくとも１つにおいて実行されるプログラムによって実現可能である。

また、学習データ６０２を作成する対象のデータとしてアライメントデータ６０１を例にして説明したが、アライメントデータ６０１に限られない。露光装置１０による露光処理に関するデータであって、学習データ６０２となり得るデータであればよい。

以上、本実施形態によれば、基板処理装置に対する操作が行われない時間を利用して機械学習のための学習データを作成することができる。

＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態に係る学習データを作成する処理について説明する。なお、ここで言及しない事項は、第１実施形態に従いうる。第１実施形態では、画面９１０において分類ラベルを入力する例について説明したが、本実施形態では、分類ラベルの入力だけでなく、マーク２１１の位置を入力する例について説明する。マーク２１１の位置を入力させることにより、マーク２１１の位置を推定する回帰を行う学習モデルの機械学習のための学習データを作成することができる。

図１３は、本実施形態に係る分類ラベルの入力画面を示す図である。画面９２０には、マーク２１１の画像９１１上でマーク２１１の位置を示すカーソル９２１が表示される。また、分類情報９２２には、分類ラベルの選択肢として画像９１１上にマーク２１１があるか否かを示す選択肢が表示される。作業者は、入力装置２０５を介して、画像９１１上でカーソル９２１をマーク２１１に合わせて、マーク２１１の位置を入力することができる。そして、入力手段８１０は、入力装置２０５から入力された分類ラベルとマーク２１１の位置の情報を取得する。そして、入力手段８１０は、記憶装置２０４に記憶されている未作成データ８０１に分類ラベルとマーク２１１の位置の情報を関連付けて、作成済データ８０２として記憶装置２０４に記憶させる。

図１４は、本実施形態に係る学習データを作成する処理を示すフローチャートである。図１１と異なるステップはＳ１１５、Ｓ１１６であるので、ここではＳ１１５、Ｓ１１６について説明する。Ｓ１１５において、入力手段８１０は、入力装置２０５により入力された分類ラベルとマーク２１１の位置の情報を取得する。Ｓ１１６において、入力手段８１０は、入力された分類ラベルとマーク２１１の位置を記憶装置２０４に記憶させるとともに、未作成データ８０１から分類ラベルが入力されたデータを削除して、作成済データ８０２に追加する。

以上、本実施形態によれば、基板処理装置に対する操作が行われない時間を利用して機械学習のための学習データを作成することができる。また、分類を行う学習モデルだけでなく回帰を行う学習モデルのための学習データの作成を行うことができる。

（物品の製造方法）
本実施例における物品の製造方法は、例えば、デバイス（半導体素子、磁気記憶媒体、液晶表示素子など）などの物品を製造するのに好適である。かかる製造方法は、露光装置１０を用いて、感光剤が塗布された基板を露光する（パターンを基板に形成する）工程と、露光された基板を現像する（基板を処理する）工程を含む。また、かかる製造方法は、他の周知の工程（酸化、成膜、蒸着、ドーピング、平坦化、エッチング、レジスト剥離、ダイシング、ボンディング、パッケージングなど）を含みうる。本実施形態における物品の製造方法は、従来に比べて、物品の性能、品質、生産性および生産コストの少なくとも１つにおいて有利である。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されないことはいうまでもなく、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。基板処理装置の一例として、露光装置について説明したが、これらに限定されるものではない。基板処理装置の一例として、型を用いて基板にインプリント材のパターンを形成するインプリント装置であってもよい。また、基板処理装置の一例として、荷電粒子光学系を介して荷電粒子線（電子線やイオンビームなど）で基板に描画を行って、基板にパターンを形成する描画装置であってもよい。また、基板処理装置は、感光媒体を基板の表面上に塗布する塗布装置、パターンが形成された基板を現像する現像装置等、デバイス等の物品の製造において前述のようなインプリント装置等の装置が実施する工程以外の工程を実施する製造装置も含みうる。

また、第１実施形態及び第２実施形態は、単独で実施するだけでなく、第１実施形態及び第２実施形態の組合せで実施することができる。

Claims (18)

1. 表示部の表示を制御する情報処理装置であって、
   基板を処理する基板処理装置に対する操作に関する情報が入力される入力部と、
   前記入力部から前記情報が入力されるか否かを判定し、前記入力部から前記情報が入力されないと判定した場合に、機械学習に用いられる学習データを前記基板処理装置により取得されたデータから作成するための表示を前記表示部に表示させる処理部と、を有する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記処理部は、予め定めた期間以上、前記入力部から前記情報が入力されない場合に前記表示を前記表示部に表示させることを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記処理部は、前記入力部から前記情報が入力されることが制限されている場合に前記表示を前記表示部に表示させることを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記処理部は、前記基板処理装置が遠隔で制御されている場合に前記表示を前記表示部に表示させることを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記処理部は、前記基板処理装置の制御部の負荷が予め定めた閾値より高い状態である場合に前記表示を前記表示部に表示させることを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記処理部は、前記基板処理装置において基板が処理されている状態である場合に前記表示を前記表示部に表示させることを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記処理部は、前記表示部に前記表示をさせた状態で前記処理部により前記入力部から前記情報が入力されると判定した場合に、前記表示部に前記表示を終了させることを特徴とする、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記処理部は、前記入力部から前記情報が入力された場合に前記表示部に前記表示を終了させることを特徴とする、請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記処理部は、前記入力部から前記情報が入力されることの制限が解除された場合に前記表示部に前記表示を終了させることを特徴とする、請求項７に記載の情報処理装置。
10. 前記処理部は、前記基板処理装置の遠隔での制御が終了した場合に前記表示部に前記表示を終了させることを特徴とする、請求項７に記載の情報処理装置。
11. 前記処理部は、前記基板処理装置の制御部の負荷が予め定めた閾値より低い状態になった場合に前記表示部に前記表示を終了させることを特徴とする、請求項７に記載の情報処理装置。
12. 前記処理部は、前記基板処理装置において基板の処理が終了した場合に前記表示部に前記表示を終了させることを特徴とする、請求項７に記載の情報処理装置。
13. 前記学習データは、前記基板処理装置の保全処理を決定するための学習モデルの機械学習に用いられることを特徴とする、請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
14. 前記保全処理は、前記基板処理装置における前記基板のアライメントに関する保全処理を含むことを特徴とする、請求項１３に記載の情報処理装置。
15. コンピュータを用いて表示部の表示を制御させるプログラムであって、
    基板を処理する基板処理装置に対する操作に関する情報が入力される入力部から前記情報が入力されるか否かを判定する判定工程と、
    前記判定工程において前記入力部から前記情報が入力されないと判定された場合に、機械学習に用いられる学習データを前記基板処理装置により取得されたデータから作成するための表示を前記表示部に表示させる表示工程と、をコンピュータに実行させる
    ことを特徴とするプログラム。
16. 基板を処理する基板処理装置であって、請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の情報処理装置を有することを特徴とする基板処理装置。
17. 請求項１６に記載の基板処理装置を用いて、基板を処理する工程と、を有し、
    処理された前記基板から物品を製造することを特徴とする物品の製造方法。
18. 請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
    基板を処理する基板処理装置と、を有し、
    前記基板処理装置により処理された前記基板から物品を製造することを特徴とする物品の製造システム。

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