JP2023098121A - めっき装置およびめっき方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】めっき装置においてめっき膜厚の均一性を向上させる。【解決手段】アノードから基板へ電流を流すことによって前記基板をめっきするためのめっき装置が提供される。めっき装置は、前記アノード上の複数の電気接点を介して前記アノードと電気的に接続される複数のアノード側電気配線と、前記基板上の複数の電気接点を介して前記基板と電気的に接続される複数の基板側電気配線と、前記アノード側と前記基板側の少なくとも一方において、前記複数のアノード側電気配線または前記複数の基板側電気配線の途中に配置された複数の可変抵抗と、前記複数の可変抵抗の各抵抗値を調整するように構成された制御部と、を備える。【選択図】図５

Description

本発明は、めっき装置およびめっき方法に関する。
めっき液中に浸漬させた基板に電流を流すことによりめっき処理を行うめっき装置において、基板には、基板の周縁部に設けられた複数の電気接点を介して、電流が供給される（例えば特許文献１（特に図９）参照）。このような構成のめっき装置において、基板上に形成されるめっき膜の膜厚を基板面内にわたって均一にするには、基板周縁部の複数の電気接点に実質的に等しい電流が流れるようにすることが重要である。そのような目的のために、基板周縁部の複数の電気接点にそれぞれ可変抵抗を接続し、可変抵抗の抵抗値を調整することで、複数の電気接点に均一な電流を流すことは公知である（例えば特許文献１（特に段落００５９）参照）。
特開２０１５－２０００１７号公報
しかしながら、複数の可変抵抗をそれぞれどのような抵抗値に設定すればよいかを決定するのは容易ではない。例えば、各電気接点における接触抵抗はばらつくことがあり、また基板面内の膜厚分布はめっき装置に固有の分布を示すことがある。
［形態１］形態１によれば、アノードから基板へ電流を流すことによって前記基板をめっきするためのめっき装置であって、前記アノード上の複数の電気接点を介して前記アノードと電気的に接続される複数のアノード側電気配線と、前記基板上の複数の電気接点を介して前記基板と電気的に接続される複数の基板側電気配線と、前記アノード側と前記基板側の少なくとも一方において、前記複数のアノード側電気配線または前記複数の基板側電気配線の途中に配置された複数の可変抵抗と、前記複数の可変抵抗の各抵抗値を調整するように構成された制御部と、を備えるめっき装置が提供される。
［形態２］形態２によれば、形態１のめっき装置において、前記制御部は、前記基板上の各点におけるめっき膜厚を入力とし、前記各可変抵抗の抵抗値を出力とする機械学習モデルを用いて、前記複数の可変抵抗の各抵抗値を決定し、前記決定した各抵抗値を前記複数の可変抵抗の各々に設定して、前記めっき装置においてめっき処理を実行させる、ように構成される。
［形態３］形態３によれば、形態２のめっき装置において、前記機械学習モデルは、前記入力としてさらに、前記アノードと前記基板の間に供給される電流値、前記アノードと前記基板の間に印加される電圧値、前記アノードと前記基板の間に電流を流す通電時間、前記基板の形状に関する情報、および前記基板のめっきに用いられるめっき液の特性に関する情報、のうちのいずれか１つまたは複数を含む。
［形態４］形態４によれば、形態３のめっき装置において、前記基板の形状に関する情報は、前記基板の開口面積、前記基板の開口率、および前記基板の表面に形成されたシード層の厚さ、のうちのいずれか１つまたは複数を含む。
［形態５］形態５によれば、形態２から形態４のいずれか１つのめっき装置において、前記機械学習モデルは、前記出力としてさらに、前記アノードと前記基板の間の電界を調節するために前記アノードと前記基板の間に配置されるマスクのサイズ値を含む。
［形態６］形態６によれば、形態２から形態４のいずれか１つのめっき装置において、前記制御部は、前記機械学習モデルを用いて、前記基板上の各点におけるめっき膜厚の目標値に少なくとも基づいて前記各可変抵抗の抵抗値を算出し、前記算出された各抵抗値を前記複数の可変抵抗の各々に設定し、前記各抵抗値が前記複数の可変抵抗の各々に設定された前記めっき装置においてめっき処理を実行させ、前記めっき処理後の、前記基板上の各点におけるめっき膜厚の測定値を取得し、前記機械学習モデルを用いて、前記取得された前記基板上の各点におけるめっき膜厚の測定値に少なくとも基づいて前記各可変抵抗の抵抗値を算出し、前者の算出過程において得られた前記各可変抵抗の抵抗値と後者の算出過程において得られた前記各可変抵抗の抵抗値との差に基づいて、前記機械学習モデルを更新する、ように構成される。
［形態７］形態７によれば、形態１から形態６のいずれか１つのめっき装置において、前記制御部は、前記複数の電気接点の各々における接触抵抗値にかかわらず、前記複数のアノード側電気配線または前記複数の基板側電気配線の各経路上の抵抗値の和が実質的に等しくなるように、前記複数の可変抵抗の各抵抗値を調整する。
［形態８］形態８によれば、形態７のめっき装置において、前記制御部は、前記複数のアノード側電気配線または前記複数の基板側電気配線の各経路に実質的に等しい電流が流れるように、前記複数の可変抵抗の各抵抗値を調整する。
［形態９］形態９によれば、形態１から形態８のいずれか１つのめっき装置において、前記制御部は、前記アノードの中央部近傍の前記電気接点に繋がる前記可変抵抗の抵抗値が相対的に小さく、かつ前記アノードの周縁部近傍の前記電気接点に繋がる前記可変抵抗の抵抗値が相対的に大きくなるように、前記複数の可変抵抗の各抵抗値を調整する。
［形態１０］形態１０によれば、形態１から形態９のいずれか１つのめっき装置において、前記各可変抵抗の抵抗値は、前記電気接点における接触抵抗値よりも大きい。
［形態１１］形態１１によれば、形態１０のめっき装置において、前記各可変抵抗の抵抗値は、前記電気接点における接触抵抗値よりも１０倍以上大きい。
［形態１２］形態１２によれば、めっき装置においてアノードから基板へ電流を流すことによって前記基板をめっきする方法であって、前記めっき装置は、前記アノード上の複数の電気接点を介して前記アノードと電気的に接続される複数のアノード側電気配線と、前記基板上の複数の電気接点を介して前記基板と電気的に接続される複数の基板側電気配線と、前記アノード側と前記基板側の少なくとも一方において、前記複数のアノード側電気配線または前記複数の基板側電気配線の途中に配置された複数の可変抵抗と、を備え、前記方法は、前記基板上の各点におけるめっき膜厚を入力とし、前記各可変抵抗の抵抗値を出力とする機械学習モデルを用いて、前記複数の可変抵抗の各抵抗値を決定するステップと、前記決定した各抵抗値を前記複数の可変抵抗の各々に設定して、前記めっき装置においてめっき処理を実行させるステップと、を含む方法が提供される。
本発明の一実施形態に係るめっき装置の全体配置図である めっき装置が備えるめっきモジュールの概略側断面図である。 めっきモジュールにおいてアノードと基板が整流器と電気的にどのように接続されているかをより詳しく示す回路図である。 複数の可変抵抗の抵抗値を制御するための制御ユニットを示す図である。 制御ユニットが備える機械学習モデルの一実装例を示す図である。 機械学習モデルの学習フェーズおよび運用フェーズを示すフローチャートである。 機械学習モデルをより効率的に訓練することを可能にする方法を示すフローチャートである。
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。以下で説明する図面において、同一の又は相当する構成要素には、同一の符号を付して重複した説明を省略する。
図１は、本発明の一実施形態に係るめっき装置１０の全体配置図である。めっき装置１０は、２台のカセットテーブル１０２と、基板のオリフラ（オリエンテーションフラット）やノッチなどの位置を所定の方向に合わせるアライナ１０４と、めっき処理後の基板を高速回転させて乾燥させるスピンリンスドライヤ１０６とを有する。カセットテーブル１０２は、半導体ウェハ等の基板を収納したカセット１００を搭載する。スピンリンスドライヤ１０６の近くには、基板ホルダ３０を載置して基板の着脱を行うロード／アンロードステーション１２０が設けられている。これらのユニット１００，１０４，１０６，１２０の中央には、これらのユニット間で基板を搬送する搬送ロボット１２２が配置されている。
ロード／アンロードステーション１２０は、レール１５０に沿って横方向にスライド自在な平板状の載置プレート１５２を備えている。２個の基板ホルダ３０は、この載置プレート１５２に水平状態で並列に載置され、一方の基板ホルダ３０と搬送ロボット１２２との間で基板の受渡しが行われた後、載置プレート１５２が横方向にスライドされ、他方の基板ホルダ３０と搬送ロボット１２２との間で基板の受渡しが行われる。
めっき装置１０は、さらに、ストッカ１２４と、プリウェットモジュール１２６と、プリソークモジュール１２８と、第１リンスモジュール１３０ａと、ブローモジュール１３２と、第２リンスモジュール１３０ｂと、めっきモジュール１１０と、を有する。ストッカ１２４では、基板ホルダ３０の保管及び一時仮置きが行われる。プリウェットモジュール１２６では、基板が純水に浸漬される。プリソークモジュール１２８では、基板の表面に形成したシード層等の導電層の表面の酸化膜がエッチング除去される。第１リンスモジュール１３０ａでは、プリソーク後の基板が基板ホルダ３０と共に洗浄液（純水等）で洗浄される。ブローモジュール１３２では、洗浄後の基板の液切りが行われる。第２リンスモジュール１３０ｂでは、めっき後の基板が基板ホルダ３０と共に洗浄液で洗浄される。ロード／アンロードステーション１２０、ストッカ１２４、プリウェットモジュール１２６、プリソークモジュール１２８、第１リンスモジュール１３０ａ、ブローモジュール１３２、第２リンスモジュール１３０ｂ、及びめっきモジュール１１０は、この順に配置されている。
めっきモジュール１１０は、例えば、オーバーフロー槽１３６の内部に複数のめっき槽１１４を収納して構成されている。図１の例では、めっきモジュール１１０は、８つのめっき槽１１４を有している。各めっき槽１１４は、内部に１つの基板を収納し、内部に保持しためっき液中に基板を浸漬させて基板表面に銅めっき等のめっきを施すように構成される。
めっき装置１０は、これらの各機器の側方に位置して、これらの各機器の間で基板ホル
ダ３０を基板とともに搬送する、例えばリニアモータ方式を採用した搬送装置１４０を有する。この搬送装置１４０は、第１搬送装置１４２と、第２搬送装置１４４を有している。第１搬送装置１４２は、ロード／アンロードステーション１２０、ストッカ１２４、プリウェットモジュール１２６、プリソークモジュール１２８、第１リンスモジュール１３０ａ、及びブローモジュール１３２との間で基板を搬送するように構成される。第２搬送装置１４４は、第１リンスモジュール１３０ａ、第２リンスモジュール１３０ｂ、ブローモジュール１３２、及びめっきモジュール１１０との間で基板を搬送するように構成される。めっき装置１０は、第２搬送装置１４４を備えることなく、第１搬送装置１４２のみを備えるようにしてもよい。
オーバーフロー槽１３６の両側には、各めっき槽１１４の内部に位置してめっき槽１１４内のめっき液を攪拌する掻き混ぜ棒としてのパドルを駆動する、パドル駆動部１６０及びパドル従動部１６２が配置されている。
このめっき装置１０による一連のめっき処理の一例を説明する。まず、カセットテーブル１０２に搭載したカセット１００から、搬送ロボット１２２で基板を１つ取出し、アライナ１０４に基板を搬送する。アライナ１０４は、オリフラやノッチなどの位置を所定の方向に合わせる。このアライナ１０４で方向を合わせた基板を搬送ロボット１２２でロード／アンロードステーション１２０まで搬送する。
ロード／アンロードステーション１２０においては、ストッカ１２４内に収容されていた基板ホルダ３０を搬送装置１４０の第１搬送装置１４２で２基同時に把持して、ロード／アンロードステーション１２０まで搬送する。そして、２基の基板ホルダ３０をロード／アンロードステーション１２０の載置プレート１５２の上に同時に水平に載置する。この状態で、それぞれの基板ホルダ３０に搬送ロボット１２２が基板を搬送し、搬送した基板を基板ホルダ３０で保持する。
次に、基板を保持した基板ホルダ３０を搬送装置１４０の第１搬送装置１４２で２基同時に把持し、プリウェットモジュール１２６に収納する。次に、プリウェットモジュール１２６で処理された基板を保持した基板ホルダ３０を、第１搬送装置１４２でプリソークモジュール１２８に搬送し、プリソークモジュール１２８で基板上の酸化膜をエッチングする。続いて、この基板を保持した基板ホルダ３０を、第１リンスモジュール１３０ａに搬送し、この第１リンスモジュール１３０ａに収納された純水で基板の表面を水洗する。
水洗が終了した基板を保持した基板ホルダ３０は、第２搬送装置１４４により、第１リンスモジュール１３０ａからめっきモジュール１１０に搬送され、めっき液を満たしためっき槽１１４に収納される。第２搬送装置１４４は、上記の手順を順次繰り返し行って、基板を保持した基板ホルダ３０を順次めっきモジュール１１０の各々のめっき槽１１４に収納する。
各々のめっき槽１１４では、めっき槽１１４内のアノード（図示せず）と基板との間にめっき電圧を印加し、同時にパドル駆動部１６０及びパドル従動部１６２によりパドルを基板の表面と平行に往復移動させることで、基板の表面にめっきを行う。
めっきが終了した後、めっき後の基板を保持した基板ホルダ３０を第２搬送装置１４４で２基同時に把持し、第２リンスモジュール１３０ｂまで搬送し、第２リンスモジュール１３０ｂに収容された純水に浸漬させて基板の表面を純水洗浄する。次に、基板ホルダ３０を、第２搬送装置１４４によってブローモジュール１３２に搬送し、エアーの吹き付け等によって基板ホルダ３０に付着した水滴を除去する。その後、基板ホルダ３０を、第１搬送装置１４２によってロード／アンロードステーション１２０に搬送する。
ロード／アンロードステーション１２０では、搬送ロボット１２２によって基板ホルダ３０から処理後の基板が取り出され、スピンリンスドライヤ１０６に搬送される。スピンリンスドライヤ１０６は、高速回転によってめっき処理後の基板を高速回転させて乾燥させる。乾燥した基板は、搬送ロボット１２２によりカセット１００に戻される。
図２は、上述しためっきモジュール１１０の概略側断面図である。図示のように、めっきモジュール１１０は、アノード２２１を保持するように構成されたアノードホルダ２２０と、基板Ｗを保持するように構成された基板ホルダ３０と、添加剤を含むめっき液Ｑを収容するめっき槽１１４と、めっき槽１１４からオーバーフローしためっき液Ｑを受けて排出するオーバーフロー槽１３６と、を有する。めっき槽１１４とオーバーフロー槽１３６は、仕切り壁２５５によって仕切られている。アノードホルダ２２０と基板ホルダ３０は、めっき槽１１４の内部に収容されている。前述したように、基板Ｗを保持した基板ホルダ３０は、第２搬送装置１４４（図１参照）によって搬送されて、めっき槽１１４に収容される。
なお、図２にはめっき槽１１４が１つしか描かれていないが、前述したように、めっきモジュール１１０は、図２に示されるのと同じ構成のめっき槽１１４を複数備えるのであってよい。
アノード２２１は、アノード２２１上の不図示の電気接点およびアノードホルダ２２０に設けられた電気端子２２３を介して整流器２７０の正端子２７１に電気的に接続される。基板Ｗは、基板Ｗ上の電気接点２４２および基板ホルダ３０に設けられた電気端子２４３を介して整流器２７０の負端子２７２に電気的に接続される。整流器２７０は、正端子２７１に接続されたアノード２２１と負端子２７２に接続された基板Ｗの間にめっき電流を供給するとともに、正端子２７１と負端子２７２の間の印加電圧を計測するように構成される。
アノード２２１を保持したアノードホルダ２２０と基板Ｗを保持した基板ホルダ３０は、めっき槽１１４内のめっき液Ｑに浸漬され、アノード２２１と基板Ｗの被めっき面Ｗ１が略平行になるように対向して配置される。アノード２２１と基板Ｗは、めっき槽１１４のめっき液Ｑに浸漬された状態で、整流器２７０からめっき電流を供給される。これにより、めっき液Ｑ中の金属イオンが基板Ｗの被めっき面Ｗ１において還元され、被めっき面Ｗ１に膜が形成される。
アノードホルダ２２０は、アノード２２１と基板Ｗとの間の電界を調節するためのアノードマスク２２５を有する。アノードマスク２２５は、例えば誘電体材料からなる略板状の部材であり、アノードホルダ２２０の前面（基板ホルダ３０に対向する側の面）に設けられる。すなわち、アノードマスク２２５は、アノード２２１と基板ホルダ３０の間に配置される。アノードマスク２２５は、アノード２２１と基板Ｗとの間に流れる電流が通過する第１の開口２２５ａを略中央部に有する。開口２２５ａの径は、アノード２２１の径よりも小さいことが好ましい。アノードマスク２２５は、開口２２５ａの径を調節可能に構成されてもよい。
めっきモジュール１１０は、さらに、アノード２２１と基板Ｗとの間の電界を調節するためのレギュレーションプレート２３０を有する。レギュレーションプレート２３０は、例えば誘電体材料からなる略板状の部材であり、アノードマスク２２５と基板ホルダ３０（基板Ｗ）との間に配置される。レギュレーションプレート２３０は、アノード２２１と基板Ｗとの間に流れる電流が通過する第２の開口２３０ａを有する。開口２３０ａの径は、基板Ｗの径より小さいことが好ましい。レギュレーションプレート２３０は、開口２３
０ａの径を調節可能に構成されてもよい。さらに、レギュレーションプレート２３０と基板ホルダ３０（基板Ｗ）との間には、めっき槽１１４内のめっき液Ｑを攪拌する掻き混ぜ棒としてのパドル（不図示）が配置される。
めっき槽１１４は、槽内部にめっき液Ｑを供給するためのめっき液供給口２５６を有する。オーバーフロー槽１３６は、めっき槽１１４からオーバーフローしためっき液Ｑを排出するためのめっき液排出口２５７を有する。めっき液供給口２５６はめっき槽１１４の底部に配置され、めっき液排出口２５７はオーバーフロー槽１３６の底部に配置される。
めっき液Ｑがめっき液供給口２５６からめっき槽１１４に供給されると、めっき液Ｑはめっき槽１１４から溢れ、仕切り壁２５５を越えてオーバーフロー槽１３６に流入する。オーバーフロー槽１３６に流入しためっき液Ｑはめっき液排出口２５７から排出され、めっき液循環装置２５８が有するフィルタ等で不純物が除去される。不純物が除去されためっき液Ｑは、めっき液循環装置２５８によりめっき液供給口２５６を介してめっき槽１１４に供給される。
図３は、めっきモジュール１１０においてアノード２２１と基板Ｗが整流器２７０と電気的にどのように接続されているかをより詳しく示す回路図である。アノード２２１は、その裏面（基板Ｗと対向する面と反対側の面）に複数の電気接点２２２を有する。複数の電気接点２２２は、アノード２２１の裏面の中央部から周縁部までの全体にわたって配置されてよい。あるいは、複数の電気接点２２２は、アノード２２１の裏面の一部分（例えば周縁部）にのみ配置されてもよい。アノード２２１の裏面に加えて、またはアノード２２１の裏面の代わりに、アノード２２１の表面（基板Ｗと対向する面）の周縁部に電気接点２２２が配置されてもよい。同様に、基板Ｗは、その裏面（アノード２２１と対向する面と反対側の面）に複数の電気接点２４２を有する。複数の電気接点２４２は、基板Ｗの裏面の中央部から周縁部までの全体にわたって配置されてよい。基板Ｗの裏面は、周縁部を除いて、酸化膜などの絶縁性物質に被覆されている場合がある。そのような場合、複数の電気接点２４２は、基板Ｗの裏面の周縁部にのみ配置されてもよいし、あるいは、もし可能であれば、基板Ｗの表面（アノード２２１と対向する面）の周縁部に電気接点２４２が配置されるのであってもよい。
アノード２２１の複数の電気接点２２２の各々は、それぞれ電気配線（以下、アノード側電気配線という）２２６によって整流器２７０の正端子２７１に接続されている。基板Ｗの複数の電気接点２４２の各々も同様に、それぞれ電気配線（以下、基板側電気配線という）２４６によって整流器２７０の負端子２７２に接続されている。このように、アノード２２１は複数の電気接点２２２および複数のアノード側電気配線２２６を介して、また基板Ｗは複数の電気接点２４２および複数の基板側電気配線２４６を介して、それぞれ整流器２７０と電気的に接続されている。これにより、アノード２２１および基板Ｗには、複数の電気接点２２２、２４２を介して、整流器２７０からの供給電流が流れる。なお、複数台の整流器２７０を設置して、個々の電気接点２２２、２４２ごとに、または近傍に位置するいくつかの電気接点２２２、２４２からなる組ごとに、各整流器２７０からめっき電流を供給する構成としてもよい。
アノード２２１の１つの電気接点２２２と整流器２７０の正端子２７１を接続する各アノード側電気配線２２６の途中には、可変抵抗２２８が挿入されている。各可変抵抗２２８は、整流器２７０とアノード２２１上の各電気接点２２２との間の電気抵抗値を個別に調整することを可能にする。同様に、基板Ｗの１つの電気接点２４２と整流器２７０の負端子２７２を接続する各基板側電気配線２４６の途中には、可変抵抗２４８が挿入されている。各可変抵抗２４８は、整流器２７０と基板Ｗ上の各電気接点２４２との間の電気抵抗値を個別に調整することを可能にする。なお、図３では、図の簡略化のため、複数のア
ノード側電気配線２２６および可変抵抗２２８ならびに複数の基板側電気配線２４６および可変抵抗２４８のうちの一部のみを示し、残りは図示を省略している。
ここで、基板Ｗ上の各電気接点２４２における接触抵抗（基板側電気配線２４６の先端に設けられた電極と基板表面との接触抵抗）は、電気接点２４２ごとに異なることがあり得る。同様に、アノード２２１上の各電気接点２２２における接触抵抗も、接点間で一様でないことがあり得る。これらの場合には、各基板側電気配線２４６を流れる電流が複数の電流経路間でばらつくことにより基板Ｗの面内の電流分布も不均一となり、それにより、基板Ｗ上に形成されるめっき膜の膜厚の均一性が低下するおそれがある。またこれに加えて、各アノード側電気配線２２６を流れる電流が電流経路間でばらつくと、アノード２２１と基板Ｗの間のめっき液Ｑ中の電界分布が一様でなくなり、これも基板Ｗのめっき形成面における電位、ひいてはめっき膜厚の均一性に影響を及ぼす。
可変抵抗２２８、２４８の抵抗値を個別に設定することによって、基板Ｗ上に形成されるめっき膜の膜厚分布を制御することが可能である。例えば、基板Ｗ上の各電気接点２４２における接触抵抗の差を補償するように可変抵抗２４８の抵抗値を設定することで、基板Ｗ側のすべての電流経路において、整流器２７０から各電気接点２４２までの電気抵抗値を等しくすることができる。また、アノード２２１上の各電気接点２２２における接触抵抗の差を補償するように可変抵抗２２８の抵抗値を設定することで、アノード２２１側のすべての電流経路において、整流器２７０から各電気接点２２２までの電気抵抗値を等しくすることができる。これにより、各基板側電気配線２４６を流れる電流および／または各アノード側電気配線２２６を流れる電流は配線間で均一となり、その結果、基板Ｗ上に形成されるめっき膜の膜厚の均一性を向上させることができる。
可変抵抗２２８、２４８の抵抗値の設定は、各基板側電気配線２４６および／または各アノード側電気配線２２６を流れる電流を均一とすることに限られない。例えば、電気接点２４２が基板Ｗの周縁部にのみ配置されている構成においては、基板Ｗの中央部と周縁部の間の基板Ｗ自体の抵抗値または基板Ｗ上のシード層の抵抗値のために、基板Ｗの中央部付近は電流が流れにくい。そのためこのような構成では、基板Ｗの中央部のめっき膜厚が周縁部より薄くなる傾向がある。そこで、アノード２２１側の可変抵抗２２８を、アノード２２１の中央部に近い可変抵抗２２８ほどその抵抗値が小さくなるように設定することで、基板Ｗの中央部に流れ込む電流の減少を抑え、基板面内の電流分布を均一化することができ、これにより、基板Ｗ上に形成されるめっき膜の膜厚の均一性を向上させることができる。
なお、可変抵抗２２８、２４８の抵抗値は、電気接点２２２、２４２における接触抵抗よりも大きいことが好ましい。例えば、各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値は、電気接点２２２、２４２における接触抵抗（例えば全接触抵抗の平均値）の１０倍程度またはそれ以上の大きさであってよい。これにより、電気接点２２２、２４２の接触抵抗のばらつきの影響が相対的に小さくなり、各電気接点２２２、２４２に流れる電流値のバランスを制御しやすくすることができる。ただし、整流器２７０の設定出力電流に対して整流器２７０の出力電圧が定格値を超えないように、可変抵抗２２８、２４８の抵抗値は所定の上限値よりも小さい必要がある。
また、複数の可変抵抗２２８、２４８は整流器２７０に対して並列に接続されているので、めっき電流一定の条件では（すなわち整流器２７０とアノード２２１間および整流器２７０と基板Ｗ間の合成抵抗値が一定と仮定した場合）、可変抵抗２２８、２４８の数が多いほど、１つ当たりの可変抵抗２２８、２４８の抵抗値は大きくなる。したがって、可変抵抗２２８、２４８の数を多くするほど、可変抵抗２２８、２４８の抵抗値の大きさに対する電気接点２２２、２４２の接触抵抗のばらつきの影響がより小さくなり、その結果
、各電気接点２２２、２４２に流れる電流値のバランスをより一層制御しやすくすることができる。
図４は、複数の可変抵抗２２８、２４８の抵抗値を制御するための制御ユニットを示す図である。制御ユニット４００は、不図示のプロセッサおよびメモリを備えるコンピュータであってよい。一実施例において、制御ユニット４００は、機械学習モデル４２０を用いて複数の可変抵抗２２８、２４８の抵抗値を制御するように構成される。例えば、制御ユニット（コンピュータ）４００のメモリに格納されたプログラム（コンピュータ実行可能命令）をプロセッサが読み出して実行することによって、制御ユニット４００内に機械学習モデル４２０が実装されるのであってよい。機械学習モデル４２０は、多数の学習データを用いて訓練され、基板Ｗ上に形成されるめっき膜の最適なまたは所望の膜厚分布を実現するのに必要な、各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値を決定するように構成される。制御ユニット４００は、各可変抵抗２２８、２４８に、機械学習モデル４２０によって決定されたそれぞれの抵抗値を設定するように構成される。
図５は、機械学習モデル４２０の一実装例を示す。機械学習モデル４２０は、複数の入力ノード４２３を有する入力層４２２と、各々が複数のノード４２５を有する１または複数の層からなる中間層４２４と、複数の出力ノード４２７を有する出力層４２６とを備えたニューラルネットワーク４２１によって構成される。各ノードは、重み付けパラメータによって特徴付けられる強度で、当該ノードが属する層に隣接する層の複数のノードと接続されている。学習（訓練）フェーズでは、多数の学習データを用いて各ノード間の重み付けパラメータが更新されることで、学習済みの機械学習モデル４２０が作成される。運用（推論・予測）フェーズでは、学習済みの機械学習モデル４２０を用いて、各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値が決定される。
図５に示されるように、機械学習モデル４２０の入力ノード４２３は、基板Ｗ上の複数の座標１～Ｍにおけるめっき膜厚値と対応付けられ、機械学習モデル４２０の出力ノード４２７は、基板Ｗ上の各電気接点１～Ｎ１（電気接点２４２）に接続された可変抵抗２４８の抵抗値およびアノード２２１上の各電気接点１～Ｎ２（電気接点２２２）に接続された可変抵抗２２８の抵抗値と対応付けられる。なお、複数の座標１～Ｍの位置は各電気接点２２２、２４２の位置と無関係であり、その個数Ｍは電気接点の個数Ｎ１、Ｎ２と異なってよい。前述したように、各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値は、基板Ｗ上に形成されるめっき膜の膜厚分布に影響を与える。したがって、膜厚分布（すなわち各座標の膜厚値）を入力に有し各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値を出力に有するように機械学習モデル４２０を構成することで、所望の膜厚分布を実現するのに必要な各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値を推論、決定することができる。そしてこのように決定された抵抗値に各可変抵抗２２８、２４８を設定してめっき処理を実施することによって、基板Ｗ上に均一な膜厚分布のめっき膜を形成することができる。
機械学習モデル４２０の入力ノード４２３には、めっき膜厚値以外の他のデータが対応付けられてもよい。例えば、整流器２７０から定電流を出力する場合、可変抵抗２２８、２４８の抵抗値が変わると整流器２７０の出力電圧も変化し、また整流器２７０の出力電圧は、整流器２７０から出力する定電流の大きさによっても変化する。また、設計値としての整流器２７０からの出力電流値や出力電圧値は、整流器２７０の正端子２７１と負端子２７２間の合成抵抗値（可変抵抗２２８、２４８の抵抗値のほか、電気接点２２２、２４２での接触抵抗、アノード側電気配線２２６および基板側電気配線２４６の配線抵抗、めっき液Ｑの薬液抵抗、基板Ｗおよびアノード２２１の表面における分極抵抗等を含む）と関係している。さらに、基板Ｗ上に形成されるめっき膜の基板面内各点における膜厚値や基板面内の平均膜厚値は、整流器２７０から供給される定電流の大きさ、各電気接点２２２、２４２を流れる電流の分布、整流器２７０から定電流を出力する通電時間、基板Ｗ
の形状（基板Ｗの開口面積、基板Ｗの開口率、基板Ｗの表面に形成されたシード層の厚さ等）、めっき液Ｑの特性（濃度、温度、薬液成分等）などによって変化する。なお、基板Ｗの開口面積は、基板Ｗの表側の面のうち、酸化膜やレジスト等の絶縁膜に覆われていない部分（すなわち、めっき膜が実際に形成される部分）の面積を指し、基板Ｗの開口率は、基板Ｗの表側の面の面積に対する開口面積の割合として定義される。
したがって、図５の機械学習モデル４２０のように、入力ノード４２３に、（１）アノード２２１と基板Ｗの間に供給される電流値、（２）アノード２２１と基板Ｗの間に印加される電圧値、（３）アノード２２１と基板Ｗの間に電流を流す通電時間、（４）基板Ｗの形状に関する情報（基板Ｗの開口面積、基板Ｗの開口率、基板Ｗの表面に形成されたシード層の厚さ等）、（５）めっき液Ｑの特性に関する情報（めっき液Ｑの濃度、温度、薬液成分等）、のうちのいずれか１つまたは複数をさらに対応付けることが好都合である。これにより、各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値をより正確に推論、決定することができる。
機械学習モデル４２０の出力ノード４２７に対応付けられた可変抵抗２２８、２４８の抵抗値は、制御ユニット４００による制御対象である。すなわち、制御ユニット４００は、与えられた条件（すなわち入力ノード４２３への入力値）に応じた最適な各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値を決定するように動作する。制御ユニット４００は、可変抵抗２２８、２４８の抵抗値に加えて、他の要素も制御対象としてよい。例えば、アノード２２１と基板Ｗとの間に配置されたアノードマスク２２５およびレギュレーションプレート２３０（図２参照）は、アノード２２１と基板Ｗの間のめっき液Ｑ中の電界分布、ひいては基板Ｗ上に形成されるめっき膜厚の均一性に影響を与える。よって、図５の機械学習モデル４２０のように、出力ノード４２７に、アノードマスク２２５の開口２２５ａのサイズ（開口径）とレギュレーションプレート２３０の開口２３０ａのサイズの一方または両方をさらに対応付けることが可能である。このような機械学習モデル４２０を用いて決定した開口径をアノードマスク２２５および／またはレギュレーションプレート２３０に適用することで、基板Ｗ上に形成されるめっき膜の膜厚の均一性をより向上させることができる。
なお、アノードマスク２２５の開口２２５ａとレギュレーションプレート２３０の開口２３０ａのサイズは、出力ノード４２７ではなく入力ノード４２３に対応付けてもよい。機械学習モデル４２０をそのように構成した場合、上記（１）～（５）の各入力パラメータのみならず、アノードマスク２２５の開口２２５ａとレギュレーションプレート２３０の開口２３０ａのサイズにも応じた、最適な各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値を機械学習モデルにより決定することができる。
図６は、機械学習モデル４２０の学習フェーズおよび運用フェーズを示すフローチャートである。学習フェーズにおいて機械学習モデル４２０を訓練するために、多数の学習データが必要である。これらの学習データは、めっきモジュール１１０において様々な条件でめっき処理を実施することによって準備することができる（ステップ６０２）。例えば、各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値、電界調節用マスク（アノードマスク２２５およびレギュレーションプレート２３０）の開口サイズ、整流器２７０からの出力電流値および電流を流す通電時間、基板Ｗの形状、ならびにめっき液Ｑの特性が、それぞれある条件に設定され、めっき処理が実施される。次いで、めっき処理中に整流器２７０の出力電圧値が測定され、めっき処理後に、基板Ｗ上の座標１～Ｍにおける各めっき膜厚値が測定される。これらの各設定値および測定値が、学習データの１セットを構成する。めっきモジュール１１０に複数の異なる条件を設定して、同様にめっき処理および測定を行うことにより、多数の学習データのセットが作成される。
次いで、作成された学習データの１セットが機械学習モデル４２０の入力ノード４２３と出力ノード４２７の各ノードに与えられ（ステップ６０４）、各ノード間の重み付けパラメータが更新される（ステップ６０６）。ステップ６０４および６０６は多数の学習データのセットについて繰り返され、これにより機械学習モデル４２０の訓練が進行していく。訓練が所定の段階まで進むと、機械学習モデル４２０を運用フェーズに使用することが可能となる。
運用フェーズでは、目標とするめっき膜の膜厚分布（すなわち基板Ｗ上の座標１～Ｍにおけるめっき膜厚）と、めっきモジュール１１０の各設定値（整流器２７０の出力電流値等）が、機械学習モデル４２０の入力ノード４２３に入力される（ステップ６０８）。例えば、これらの入力は、めっき装置１０のオペレータによって制御ユニット（コンピュータ）４００のユーザインターフェイスを介してなされるのであってよい。次いで、機械学習モデル４２０は、入力ノード４２３に入力されたデータに応じて、出力ノード４２７から、目標とするめっき膜厚分布を実現するのに必要な各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値およびアノードマスク２２５とレギュレーションプレート２３０の開口サイズを出力することができる（ステップ６１０）。このようにして機械学習モデル４２０によって決定された抵抗値は、制御ユニット４００によって各可変抵抗２２８、２４８に設定される（また必要に応じ、決定された開口サイズがアノードマスク２２５とレギュレーションプレート２３０に設定される）（ステップ６１２）。
次いで、各可変抵抗２２８、２４８（およびアノードマスク２２５とレギュレーションプレート２３０の開口サイズ）が最適値に設定されためっきモジュール１１０において、基板Ｗに対するめっき処理が行われる。これにより、基板Ｗ上に目標とする膜厚分布を有するめっき膜を形成することができる。なお、めっき処理中にリアルタイムで基板Ｗ上の各座標１～Ｍにおけるめっき膜厚を測定することが可能である場合、そのように測定された各時刻の膜厚のデータを用いて上記の学習フェーズと運用フェーズを繰り返すことで、基板Ｗ上に形成されるめっき膜の膜厚分布をより精密に制御することができる。
図７は、機械学習モデル４２０の学習と運用を並行して行うことで機械学習モデル４２０をより効率的に訓練することを可能にする方法を示すフローチャートである。まず、ステップ７０２において、各ノード間の重み付けパラメータが初期値に設定された機械学習モデル４２０を用意する。重み付けパラメータが初期値に設定された機械学習モデル４２０は、例えば、前述した図６のフローチャートの学習フェーズに従ってある程度学習が進んだ機械学習モデル４２０であってよい。あるいは、所定の理論計算またはシミュレーションによって、目標膜厚分布、電流値、電圧値、通電時間等から各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値を算出し、これらのデータを用いて機械学習モデル４２０を事前に学習させることで、重み付けパラメータが初期値に設定された機械学習モデル４２０を得てもよい。
次に、ステップ７０４において、目標とするめっき膜の膜厚分布（すなわち基板Ｗ上の座標１～Ｍにおけるめっき膜厚）と、めっきモジュール１１０の各設定値（整流器２７０の出力電流値、出力電圧値、通電時間、基板Ｗの形状、めっき液Ｑの特性）が、機械学習モデル４２０の入力ノード４２３に入力される。ステップ７０６において、機械学習モデル４２０は、入力ノード４２３に入力されたデータに応じて、出力ノード４２７から、目標とするめっき膜厚分布を実現するのに必要な各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値およびアノードマスク２２５とレギュレーションプレート２３０の開口サイズを出力する。ステップ７０８において、制御ユニット４００は、ステップ７０６で決定された抵抗値を各可変抵抗２２８、２４８に設定し、開口サイズをアノードマスク２２５およびレギュレーションプレート２３０に設定する。なお、これらのステップ７０４～７０８は、前述した図６のフローチャートにおけるステップ６０８～６１２に対応する。
次に、ステップ７１０において、上記のように各設定が適用されためっきモジュール１１０においてめっき処理が実施され、ステップ７１２において、めっき処理中の整流器２７０の出力電流値、出力電圧値、通電時間、およびこのめっき処理によって基板Ｗ上に形成されためっき膜の、基板Ｗの各座標１～Ｍにおける膜厚値が測定される。次いでステップ７１４において、ステップ７１２で測定された各測定値が機械学習モデル４２０の入力ノード４２３に入力され、ステップ７１６において、機械学習モデル４２０は、入力ノード４２３に入力されたデータに応じて、各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値を出力ノード４２７から出力する。
上記のステップ７０６で機械学習モデル４２０により算出された各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値は、めっき処理において目標とするめっき膜厚分布に対応し、上記ステップ７１６で算出された各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値は、実際にめっき処理を行って得られためっき膜厚分布に対応する。ステップ７１８において、制御ユニット４００は、ステップ７０６で算出された各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値とステップ７１６で算出された各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値との差を計算し、この差に基づいて、機械学習モデル４２０の各ノード間の重み付けパラメータを更新する。例えば、この重み付けパラメータの更新には、誤差逆伝搬法を用いることができる。これにより、機械学習モデル４２０の各ノード間の重み付けパラメータが、実際に得られるめっき膜厚分布に合うように改良され、その結果、機械学習モデル４２０は、より正確な各可変抵抗２２８、２４８の抵抗値を算出することが可能となる。
ステップ７０４～７１８のサイクルは任意の回数繰り返すことができ、繰り返しに応じて機械学習モデル４２０のさらなる最適化を進めることができる。
以上、いくつかの例に基づいて本発明の実施形態について説明してきたが、上記した発明の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。例えば、図１および２を参照して説明しためっき装置１０はいわゆるディップ式のめっき装置であるが、本発明は、半導体ウェハ等の基板の被めっき面を下向き（フェイスダウン）にして水平に置き、めっき液を下から噴き上げて、基板にめっきが行われる、いわゆるカップ式のめっき装置にも適用することが可能である。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るとともに、本発明には、その均等物が含まれることはもちろんである。また、上述した課題の少なくとも一部を解決できる範囲、または、効果の少なくとも一部を奏する範囲において、特許請求の範囲および明細書に記載された各構成要素の任意の組み合わせ、または、省略が可能である。
１０ めっき装置
３０ 基板ホルダ
１００ カセット
１０２ カセットテーブル
１０４ アライナ
１０６ スピンリンスドライヤ
１１０ めっきモジュール
１１４ めっき槽
１２０ ロード／アンロードステーション
１２２ 搬送ロボット
１２４ ストッカ
１２６ プリウェットモジュール
１２８ プリソークモジュール
１３０ａ 第１リンスモジュール
１３０ｂ 第２リンスモジュール
１３２ ブローモジュール
１３６ オーバーフロー槽
１４０ 搬送装置
１４２ 第１搬送装置
１４４ 第２搬送装置
１５０ レール
１５２ 載置プレート
１６０ パドル駆動部
１６２ パドル従動部
２２０ アノードホルダ
２２１ アノード
２２２ 電気接点
２２３ 電気端子
２２５ アノードマスク
２２５ａ 第１の開口
２２６ アノード側電気配線
２２８ 可変抵抗
２３０ レギュレーションプレート
２３０ａ 第２の開口
２４２ 電気接点
２４３ 電気端子
２４６ 基板側電気配線
２４８ 可変抵抗
２５５ 仕切り壁
２５６ めっき液供給口
２５７ めっき液排出口
２５８ めっき液循環装置
２７０ 整流器
２７１ 正端子
２７２ 負端子
４００ 制御ユニット
４２０ 機械学習モデル
４２１ ニューラルネットワーク
４２２ 入力層
４２３ 入力ノード
４２４ 中間層
４２５ ノード
４２６ 出力層
４２７ 出力ノード
Ｑ めっき液
Ｗ 基板
Ｗ１ 被めっき面

Claims (12)

  1. アノードから基板へ電流を流すことによって前記基板をめっきするためのめっき装置であって、
    前記アノード上の複数の電気接点を介して前記アノードと電気的に接続される複数のアノード側電気配線と、
    前記基板上の複数の電気接点を介して前記基板と電気的に接続される複数の基板側電気配線と、
    前記アノード側と前記基板側の少なくとも一方において、前記複数のアノード側電気配線または前記複数の基板側電気配線の途中に配置された複数の可変抵抗と、
    前記複数の可変抵抗の各抵抗値を調整するように構成された制御部と、
    を備えるめっき装置。
  2. 前記制御部は、
    前記基板上の各点におけるめっき膜厚を入力とし、前記各可変抵抗の抵抗値を出力とする機械学習モデルを用いて、前記複数の可変抵抗の各抵抗値を決定し、
    前記決定した各抵抗値を前記複数の可変抵抗の各々に設定して、前記めっき装置においてめっき処理を実行させる、
    ように構成される、請求項１に記載のめっき装置。
  3. 前記機械学習モデルは、前記入力としてさらに、前記アノードと前記基板の間に供給される電流値、前記アノードと前記基板の間に印加される電圧値、前記アノードと前記基板の間に電流を流す通電時間、前記基板の形状に関する情報、および前記基板のめっきに用いられるめっき液の特性に関する情報、のうちのいずれか１つまたは複数を含む、請求項２に記載のめっき装置。
  4. 前記基板の形状に関する情報は、前記基板の開口面積、前記基板の開口率、および前記基板の表面に形成されたシード層の厚さ、のうちのいずれか１つまたは複数を含む、請求項３に記載のめっき装置。
  5. 前記機械学習モデルは、前記出力としてさらに、前記アノードと前記基板の間の電界を調節するために前記アノードと前記基板の間に配置されるマスクのサイズ値を含む、請求項２から４のいずれか１項に記載のめっき装置。
  6. 前記制御部は、
    前記機械学習モデルを用いて、前記基板上の各点におけるめっき膜厚の目標値に少なくとも基づいて前記各可変抵抗の抵抗値を算出し、
    前記算出された各抵抗値を前記複数の可変抵抗の各々に設定し、
    前記各抵抗値が前記複数の可変抵抗の各々に設定された前記めっき装置においてめっき処理を実行させ、
    前記めっき処理後の、前記基板上の各点におけるめっき膜厚の測定値を取得し、
    前記機械学習モデルを用いて、前記取得された前記基板上の各点におけるめっき膜厚の測定値に少なくとも基づいて前記各可変抵抗の抵抗値を算出し、
    前者の算出過程において得られた前記各可変抵抗の抵抗値と後者の算出過程において得られた前記各可変抵抗の抵抗値との差に基づいて、前記機械学習モデルを更新する、
    ように構成される、請求項２から５のいずれか１項に記載のめっき装置。
  7. 前記制御部は、前記複数の電気接点の各々における接触抵抗値にかかわらず、前記複数のアノード側電気配線または前記複数の基板側電気配線の各経路上の抵抗値の和が実質的に等しくなるように、前記複数の可変抵抗の各抵抗値を調整する、請求項１から６のいず
    れか１項に記載のめっき装置。
  8. 前記制御部は、前記複数のアノード側電気配線または前記複数の基板側電気配線の各経路に実質的に等しい電流が流れるように、前記複数の可変抵抗の各抵抗値を調整する、請求項７に記載のめっき装置。
  9. 前記制御部は、前記アノードの中央部近傍の前記電気接点に繋がる前記可変抵抗の抵抗値が相対的に小さく、かつ前記アノードの周縁部近傍の前記電気接点に繋がる前記可変抵抗の抵抗値が相対的に大きくなるように、前記複数の可変抵抗の各抵抗値を調整する、請求項１から８のいずれか１項に記載のめっき装置。
  10. 前記各可変抵抗の抵抗値は、前記電気接点における接触抵抗値よりも大きい、請求項１から９のいずれか１項に記載のめっき装置。
  11. 前記各可変抵抗の抵抗値は、前記電気接点における接触抵抗値よりも１０倍以上大きい、請求項１０に記載のめっき装置。
  12. めっき装置においてアノードから基板へ電流を流すことによって前記基板をめっきする方法であって、前記めっき装置は、
    前記アノード上の複数の電気接点を介して前記アノードと電気的に接続される複数のアノード側電気配線と、
    前記基板上の複数の電気接点を介して前記基板と電気的に接続される複数の基板側電気配線と、
    前記アノード側と前記基板側の少なくとも一方において、前記複数のアノード側電気配線または前記複数の基板側電気配線の途中に配置された複数の可変抵抗と、
    を備え、前記方法は、
    前記基板上の各点におけるめっき膜厚を入力とし、前記各可変抵抗の抵抗値を出力とする機械学習モデルを用いて、前記複数の可変抵抗の各抵抗値を決定するステップと、
    前記決定した各抵抗値を前記複数の可変抵抗の各々に設定して、前記めっき装置においてめっき処理を実行させるステップと、
    を含む方法。
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