JP2023120961A - 基板処理条件の設定方法、基板処理方法、基板処理条件の設定システム、及び、基板処理システム - Google Patents

基板処理条件の設定方法、基板処理方法、基板処理条件の設定システム、及び、基板処理システム Download PDF

Info

Publication number
JP2023120961A
JP2023120961A JP2022024128A JP2022024128A JP2023120961A JP 2023120961 A JP2023120961 A JP 2023120961A JP 2022024128 A JP2022024128 A JP 2022024128A JP 2022024128 A JP2022024128 A JP 2022024128A JP 2023120961 A JP2023120961 A JP 2023120961A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
processing
substrate
condition
setting
processing conditions
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2022024128A
Other languages
English (en)
Inventor
世 根來
Tsugu Negoro
健介 篠原
Kensuke Shinohara
真裕 ▲徳▼山
Masahiro Tokuyama
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Screen Holdings Co Ltd
Original Assignee
Screen Holdings Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Screen Holdings Co Ltd filed Critical Screen Holdings Co Ltd
Priority to JP2022024128A priority Critical patent/JP2023120961A/ja
Priority to TW111144553A priority patent/TWI842215B/zh
Priority to CN202310046730.4A priority patent/CN116631895A/zh
Priority to KR1020230014692A priority patent/KR20230124481A/ko
Priority to EP23155377.7A priority patent/EP4231107A1/en
Priority to US18/166,327 priority patent/US20230268208A1/en
Publication of JP2023120961A publication Critical patent/JP2023120961A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67242—Apparatus for monitoring, sorting or marking
    • H01L21/67276—Production flow monitoring, e.g. for increasing throughput
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67242—Apparatus for monitoring, sorting or marking
    • H01L21/67253—Process monitoring, e.g. flow or thickness monitoring
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67011—Apparatus for manufacture or treatment
    • H01L21/67017—Apparatus for fluid treatment
    • H01L21/67028—Apparatus for fluid treatment for cleaning followed by drying, rinsing, stripping, blasting or the like
    • H01L21/6704—Apparatus for fluid treatment for cleaning followed by drying, rinsing, stripping, blasting or the like for wet cleaning or washing
    • H01L21/67051—Apparatus for fluid treatment for cleaning followed by drying, rinsing, stripping, blasting or the like for wet cleaning or washing using mainly spraying means, e.g. nozzles
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67011—Apparatus for manufacture or treatment
    • H01L21/67017—Apparatus for fluid treatment
    • H01L21/67063—Apparatus for fluid treatment for etching
    • H01L21/67075—Apparatus for fluid treatment for etching for wet etching
    • H01L21/6708—Apparatus for fluid treatment for etching for wet etching using mainly spraying means, e.g. nozzles
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32187—Correlation between controlling parameters for influence on quality parameters
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32188—Teaching relation between controlling parameters and quality parameters
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32193—Ann, neural base quality management
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32194—Quality prediction
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32368—Quality control
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/45—Nc applications
    • G05B2219/45031—Manufacturing semiconductor wafers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Cleaning Or Drying Semiconductors (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Mechanical Treatment Of Semiconductor (AREA)
  • Weting (AREA)

Abstract

【課題】量産に適した処理条件を設定することが可能な基板処理条件の設定方法、基板処理方法、基板処理条件の設定システム、及び、基板処理システムを提供する。【解決手段】基板処理条件の設定方法は、学習用処理条件、及び、学習用処理条件で基板Ｗを処理した際の処理結果に基づいて機械学習された学習済モデルＭに対して、複数の処理条件を入力して、複数の推定処理結果を取得する工程（ステップＳ２４）と、複数の推定処理結果に基づく画像を表示部１０５に表示させる工程（ステップＳ２６）と、表示部１０５に表示された画像に基づいて、複数の推定処理結果のうち１つの推定処理結果に対応する１つの処理条件を、基板Ｗを処理する際の実行処理条件として設定する工程（ステップＳ２７及びステップＳ２８）とを含む。【選択図】図１６

Description

本発明は、基板処理条件の設定方法、基板処理方法、基板処理条件の設定システム、及び、基板処理システムに関する。
ウエハ本体、または、表面に被膜が形成されたウエハを処理対象とし、液処理によって処理対象の膜厚調整を行う基板処理装置が知られている。このような基板処理装置の一種として、ウエハ表面にエッチング用の処理液を供給するノズルを備えた枚葉型の基板処理装置がある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１の基板処理システムでは、基板処理条件と品質に関する実績データとを含むデータセットに基づく機械学習により学習済モデルを生成し、学習済モデルに基づいて、基板処理の推奨処理条件を導出する。
国際公開ＷＯ２０２０／１０５５１７号
しかしながら、特許文献１に記載の基板処理装置のように学習済モデルを用いて最適な処理条件を導出する方法では、例えば、所定のエッチングプロファイルを得る上で許される処理条件の範囲（プロセスウインドウともいう）が狭い場合、量産する際に安定して基板を処理できない場合がある。また、特許文献１に記載の方法では、例えば、所定のエッチングプロファイルが得られる処理条件では、処理液の使用量が大幅に増加する場合がある。
つまり、特許文献１に記載の方法では、量産に適さない処理条件が学習済モデルによって導出される場合がある。
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、量産に適した処理条件を設定することが可能な基板処理条件の設定方法、基板処理方法、基板処理条件の設定システム、及び、基板処理システムを提供することにある。
本発明の一局面による基板処理条件の設定方法は、学習用処理条件、及び、前記学習用処理条件で基板を処理した際の処理結果に基づいて機械学習された学習済モデルに対して、複数の処理条件を入力して、複数の推定処理結果を取得する工程と、前記複数の推定処理結果に基づく画像を表示部に表示させる工程と、前記表示部に表示された前記画像に基づいて、前記複数の推定処理結果のうち１つの推定処理結果に対応する１つの処理条件を、基板を処理する際の実行処理条件として設定する工程とを含む。
本発明の一態様において、基板処理条件の設定方法は、前記取得する工程に先立って、所定の処理条件を含む入力条件範囲を設定する工程をさらに含んでもよい。前記取得する工程において、前記学習済モデルに対して、前記入力条件範囲に含まれる複数の処理条件を入力して、前記複数の推定処理結果を取得してもよい。
本発明の一態様において、前記処理条件の各々は、基板に供給する処理液の濃度を示す濃度条件と、前記基板に供給する前記処理液の温度を示す温度条件と、前記基板に供給する前記処理液の供給量を示す供給量条件と、前記基板の回転数を示す回転数条件と、前記基板に前記処理液を供給するノズルのスキャン速度を示す速度条件とを少なくとも含んでもよい。
本発明の一態様において、基板処理条件の設定方法は、前記実行処理条件として設定する工程に先立って、前記表示部に表示された前記画像に基づいて、ユーザによって前記１つの処理条件を選択する工程をさらに含んでもよい。前記実行処理条件として設定する工程において、選択された前記１つの処理条件を前記実行処理条件として設定してもよい。
本発明の一態様において、前記画像は、分布図を含んでもよい。前記処理条件の各々は、複数のパラメータを有してもよい。前記分布図は、ユーザによって指定された２種類のパラメータと、前記推定処理結果とを用いて３次元で表示されてもよい。
本発明の一態様において、前記表示部は、前記分布図の変数としての前記パラメータの種類をユーザが選択可能な選択部を表示してもよい。
本発明の一態様において、前記表示部は、前記分布図上にユーザが選択可能な複数のマークを表示してもよい。前記選択する工程において、ユーザが前記複数のマークのうち１つのマークを選択することによって、前記１つの処理条件が選択されてもよい。
本発明の一態様において、前記複数のマークは、前記分布図のうち、目標の処理結果に対応する位置を含む所定範囲内に表示される第１マークと、前記分布図のうち、前記所定範囲外に表示され、前記第１マークとは異なる第２マークとを含んでもよい。
本発明の一局面による基板処理方法は、上記の基板処理条件の設定方法にしたがって、前記１つの処理条件を前記実行処理条件として設定する工程と、前記１つの処理条件で基板を処理する工程とを含む。
本発明の一局面による基板処理条件の設定システムは、記憶部と、表示部と、制御部とを備える。前記記憶部は、学習用処理条件、及び、前記学習用処理条件で基板を処理した際の処理結果に基づいて機械学習された学習済モデルを記憶する。前記制御部は、前記学習済モデルに対して複数の処理条件を入力して、複数の推定処理結果を取得する。前記制御部は、前記複数の推定処理結果に基づく画像を前記表示部に表示させる。前記制御部は、前記複数の推定処理結果のうち１つの推定処理結果に対応する１つの処理条件を、基板を処理する際の実行処理条件として設定する。
本発明の一態様において、前記制御部は、前記学習済モデルに対して、所定の処理条件を含む入力条件範囲に含まれる複数の処理条件を入力して、前記複数の推定処理結果を取得してもよい。
本発明の一態様において、前記処理条件の各々は、基板に供給する処理液の濃度を示す濃度条件と、前記基板に供給する前記処理液の温度を示す温度条件と、前記基板に供給する前記処理液の供給量を示す供給量条件と、前記基板の回転数を示す回転数条件と、前記基板に前記処理液を供給するノズルのスキャン速度を示す速度条件とを少なくとも含んでもよい。
本発明の一態様において、基板処理条件の設定システムは、ユーザによる操作を受け付ける操作部をさらに備えてもよい。前記制御部は、前記操作部を用いて前記ユーザにより選択された前記１つの処理条件を、前記実行処理条件として設定してもよい。
本発明の一態様において、前記画像は、分布図を含んでもよい。前記複数の処理条件の各々は、複数のパラメータを有してもよい。前記制御部は、ユーザによって指定された２種類のパラメータと、前記推定処理結果とを用いて前記分布図を３次元で表示させてもよい。
本発明の一態様において、前記表示部は、前記分布図の変数としての前記パラメータの種類をユーザが選択可能な選択部を表示してもよい。
本発明の一態様において、前記表示部は、前記分布図上にユーザが選択可能な複数のマークを表示してもよい。前記制御部は、前記操作部を用いて前記ユーザにより前記複数のマークから１つのマークが選択されることによって、前記１つのマークに対応する前記１つの処理条件を前記実行処理条件として設定してもよい。
本発明の一態様において、前記複数のマークは、前記分布図のうち、目標の処理結果に対応する位置を含む所定範囲内に表示される第１マークと、前記分布図のうち、前記所定範囲外に表示され、前記第１マークとは異なる第２マークとを含んでもよい。
本発明の一局面による基板処理システムは、上記の基板処理条件の設定システムと、前記１つの処理条件で基板を処理する処理ユニットとを備えてもよい。
本発明によれば、量産に適した処理条件を設定することが可能な基板処理条件の設定方法、基板処理方法、基板処理条件の設定システム、及び、基板処理システムを提供できる。
本発明の第１実施形態の基板処理システムの全体構成を示す図である。 本発明の第１実施形態の基板処理システムの全体構成を示す模式図である。 本発明の第１実施形態の基板処理装置の模式図である。 本発明の第１実施形態の処理ユニットの模式図である。 目標の処理量を説明するための図である。 本発明の第１実施形態のスキャン処理を示す平面図である。 本発明の第１実施形態のスキャン速度情報を示す図である。 本発明の第１実施形態の厚み測定処理を示す平面図である。 本発明の第１実施形態の制御装置のブロック図である。 本発明の第１実施形態のサーバのブロック図である。 本発明の第１実施形態の学習装置のブロック図である。 本発明の第１実施形態の学習用データセットを示す図である。 本発明の第１実施形態の表示部が表示する画像の一例を示す図である。 本発明の第１実施形態の基板処理システムを用いた基板処理方法を示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態の処理前の対象物の厚みを測定する方法を示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態の基板処理条件を設定する方法を示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態の表示部が表示する画像の一例を示す図である。 本発明の第１実施形態の表示部１０５が表示する画像の一例を示す図である。 本発明の第１実施形態の基板を処理する方法を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態の表示部１０５が表示する画像の一例を示す図である。
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。但し、本発明は以下の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。なお、説明が重複する箇所については、適宜説明を省略する場合がある。また、図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。
（第１実施形態）
図１～図１９を参照して、本発明の第１実施形態の基板処理システム１０００を説明する。図１は、本実施形態の基板処理システム１０００の全体構成を示す図である。図２は、本実施形態の基板処理システム１０００の全体構成を示す模式図である。
図１及び図２に示すように、基板処理システム１０００は、基板処理条件の設定システム５００と、処理ユニット１とを備える。設定システム５００は、第１制御部１０２と、第２制御部２１０と、記憶部２２０とを備える。設定システム５００は、表示部１０５と、入力部１０４とをさらに備える。なお、第１制御部１０２及び第２制御部２１０は、本発明の「制御部」の一例である。また、入力部１０４は、本発明の「操作部」の一例である。以下、基板処理システム１０００について具体的に説明する。
本実施形態では、基板処理システム１０００は、基板処理装置１００と、サーバ２００とを備える。基板処理装置１００は、処理ユニット１と、制御装置１０１とを備える。制御装置１０１及びサーバ２００は、基板処理条件の設定システム５００を構成する。
次に、図３及び図４を参照して、基板処理装置１００を説明する。図３は、本実施形態の基板処理装置１００の模式図である。詳しくは、図３は、基板処理装置１００の模式的な平面図である。基板処理装置１００は、基板Ｗを一枚ずつ処理する枚葉式の装置である。本実施形態において、基板Ｗは半導体ウエハである。基板Ｗは略円板状である。
図３に示すように、基板処理装置１００は、複数の処理ユニット１と、流体キャビネット１００Ａと、複数の流体ボックス１００Ｂと、複数のロードポートＬＰと、インデクサーロボットＩＲと、センターロボットＣＲと、制御装置１０１とを備える。
ロードポートＬＰの各々は、複数枚の基板Ｗを積層して収容する。インデクサーロボットＩＲは、ロードポートＬＰとセンターロボットＣＲとの間で基板Ｗを搬送する。センターロボットＣＲは、インデクサーロボットＩＲと処理ユニット１との間で基板Ｗを搬送する。処理ユニット１の各々は、処理液を基板Ｗに供給して、基板Ｗに処理を実行する。流体キャビネット１００Ａは、処理液を収容する。
複数の処理ユニット１は、平面視においてセンターロボットＣＲを取り囲むように配置された複数のタワーＴＷ（図３では４つのタワーＴＷ）を形成している。各タワーＴＷは、上下に積層された複数の処理ユニット１（図３では３つの処理ユニット１）を含む。流体ボックス１００Ｂは、それぞれ、複数のタワーＴＷに対応している。流体キャビネット１００Ａ内の処理液は、いずれかの流体ボックス１００Ｂを介して、流体ボックス１００Ｂに対応するタワーＴＷに含まれる全ての処理ユニット１に供給される。
制御装置１０１は、基板処理装置１００の各部の動作を制御する。例えば、制御装置１０１は、ロードポートＬＰ、インデクサーロボットＩＲ、及びセンターロボットＣＲを制御する。
続いて図４を参照して、本実施形態の処理ユニット１を説明する。図４は、本実施形態の処理ユニット１の模式図である。詳しくは、図４は、処理ユニット１の模式的な断面図である。
図４に示すように、処理ユニット１は、基板Ｗを構成する対象物を処理液によって処理する。以下、処理液による処理の対象である対象物を「対象物ＴＧ」と記載する。対象物ＴＧは、例えば、基板本体（例えば、シリコンからなる基板本体）、又は、基板本体の表面に形成された物質である。基板本体の表面に形成された物質は、例えば、基板本体と同じ材料の物質（例えば、シリコンからなる層）、又は、基板本体と異なる材料の物質（例えば、シリコン酸化膜、シリコン窒化膜、又はレジスト）である。「物質」は膜を構成していてもよい。
本実施形態において、処理液はエッチング液を含み、処理ユニット１はエッチング処理を実行する。対象物ＴＧは、エッチング液によって処理される（エッチングされる）。エッチング液は、薬液である。エッチング液は、例えば、フッ硝酸（フッ酸（ＨＦ）と硝酸（ＨＮＯ3）との混合液）、フッ酸、バッファードフッ酸（ＢＨＦ）、フッ化アンモニウム、ＨＦＥＧ（フッ酸とエチレングリコールとの混合液）、燐酸（Ｈ3ＰＯ4）、ＳＣ１（アンモニアと過酸化水素水の混合液）、ＳＣ２（塩酸と過酸化水素水の混合液）、ＳＰＭ（硫酸と過酸化水素水の混合液）、又は、アンモニア、などである。
処理ユニット１は、チャンバー２と、スピンチャック３と、スピンモータ部５と、ノズル移動機構６と、測定部８と、プローブ移動機構９と、複数のガード１０（図４では２つのガード１０）と、第１ノズル４１と、第２ノズル７１とを備える。また、基板処理装置１００は、エッチング液供給部４と、リンス液供給部７とを備える。エッチング液供給部４は、第１供給配管４２を有し、リンス液供給部７は、第２供給配管７２を有する。なお、第１ノズル４１は、本発明の「ノズル」の一例である。
チャンバー２は略箱形状を有する。チャンバー２は、基板Ｗ、スピンチャック３、スピンモータ部５、ノズル移動機構６、複数のガード１０、測定部８、プローブ移動機構９、第１ノズル４１、第２ノズル７１、第１供給配管４２の一部、及び、第２供給配管７２の一部を収容する。
スピンチャック３は、基板Ｗを水平に保持する。具体的には、スピンチャック３は、複数のチャック部材３２と、スピンベース３３とを有する。複数のチャック部材３２は、基板Ｗの周縁に沿ってスピンベース３３に設けられる。複数のチャック部材３２は基板Ｗを水平な姿勢で保持する。スピンベース３３は、略円板状であり、水平な姿勢で複数のチャック部材３２を支持する。
スピンモータ部５は、第１回転軸線ＡＸ１を中心として基板Ｗとスピンチャック３とを一体に回転させる。第１回転軸線ＡＸ１は、上下方向に延びる。本実施形態では、第１回転軸線ＡＸ１は、略鉛直方向に延びる。詳しくは、スピンモータ部５は、第１回転軸線ＡＸ１を中心としてスピンベース３３を回転させる。従って、スピンベース３３は、第１回転軸線ＡＸ１を中心として回転する。その結果、スピンベース３３に設けられた複数のチャック部材３２に保持された基板Ｗが、第１回転軸線ＡＸ１を中心として回転する。
具体的には、スピンモータ部５は、モータ本体５１と、シャフト５３と、エンコーダ５５とを有する。シャフト５３はスピンベース３３に結合される。モータ本体５１は、シャフト５３を回転させる。その結果、スピンベース３３が回転する。
エンコーダ５５は、基板Ｗの回転速度を計測する。エンコーダ５５は、基板Ｗの回転速度を示す信号を生成する。詳しくは、エンコーダ５５は、モータ本体５１の回転速度を示す回転速度信号を生成する。
第１ノズル４１は、基板Ｗにエッチング液を供給する。詳しくは、第１ノズル４１は、回転中の基板Ｗに向けてエッチング液を吐出する。エッチング液供給部４は、第１ノズル４１にエッチング液を供給する。詳しくは、第１ノズル４１は、第１供給配管４２の一端に接続している。エッチング液は、第１供給配管４２を介して第１ノズル４１に供給される。第１供給配管４２は、エッチング液が流通する管状部材である。
ノズル移動機構６は、第１ノズル４１を移動させる。本実施形態において、ノズル移動機構６は、略水平方向に第１ノズル４１を移動させる。詳しくは、ノズル移動機構６は、略鉛直方向に沿った第２回転軸線ＡＸ２を中心として第１ノズル４１を旋回させる。第１ノズル４１は、移動しながら（旋回しながら）、基板Ｗに向けてエッチング液を吐出する。第１ノズル４１は、スキャンノズルと称されることがある。
具体的には、ノズル移動機構６は、ノズルアーム６１と、第１回転軸６３と、第１駆動部６５とを有する。ノズルアーム６１は略水平方向に沿って延びる。ノズルアーム６１の先端部に第１ノズル４１が配置される。ノズルアーム６１は第１回転軸６３に結合される。第１回転軸６３は、略鉛直方向に沿って延びる。第１駆動部６５は、第２回転軸線ＡＸ２を中心として第１回転軸６３を回転させて、第１回転軸６３を中心にノズルアーム６１を略水平面に沿って回転させる。その結果、第１ノズル４１が略水平面に沿って移動する。詳しくは、第１ノズル４１は、第２回転軸線ＡＸ２を中心として第１回転軸６３の周りを旋回する。第１駆動部６５は、例えば、ステッピングモータを含む。
第２ノズル７１は、基板Ｗにリンス液を供給する。詳しくは、第２ノズル７１は、回転中の基板Ｗに向けてリンス液を吐出する。リンス液供給部７は、第２ノズル７１にリンス液を供給する。詳しくは、リンス液は、第２供給配管７２を介して第２ノズル７１に供給される。第２供給配管７２は、リンス液が流通する管状部材である。リンス液は、例えば、脱イオン水、炭酸水、電解イオン水、水素水、オゾン水、又は、希釈濃度（例えば、１０ｐｐｍ～１００ｐｐｍ程度）の塩酸水である。第２ノズル７１は、静止した状態でリンス液を吐出する。第２ノズル７１は、固定ノズルと称されることがある。なお、第２ノズル７１はスキャンノズルであってもよい。
ガード１０の各々は、略筒形状を有する。複数のガード１０は、基板Ｗから排出されたエッチング液及びリンス液を受け止める。
測定部８は、基板Ｗの表面に関する表面情報を取得する。表面情報は、例えば、基板Ｗの厚みの分布を示す情報を含む。また、表面情報は、例えば、基板Ｗの表面形状（プロファイル）を示す情報を含む。なお、基板Ｗの厚みの分布の情報と基板Ｗの表面の形状の情報との一方に基づいて、他方を得ることが可能である。つまり、基板Ｗの厚みの分布の情報を取得することと、基板Ｗの表面の形状の情報を取得することとは、実質的に同じである。
本実施形態では、測定部８は、対象物ＴＧの厚みを非接触方式で測定して、対象物ＴＧの厚みを示す厚み検出信号を生成する。厚み検出信号は、制御装置１０１に入力される。
測定部８は、例えば、分光干渉法によって対象物ＴＧの厚みを測定する。具体的には、測定部８は、光学プローブ８１と、信号線８３と、測定器８５とを含む。光学プローブ８１は、レンズを有する。信号線８３は、光学プローブ８１と測定器８５とを接続する。信号線８３は、例えば光ファイバーを含む。測定器８５は、光源と受光素子とを有する。測定器８５の光源が出射した光は、信号線８３及び光学プローブ８１を介して、対象物ＴＧに出射される。対象物ＴＧによって反射された光は、光学プローブ８１及び信号線８３を介して、測定器８５の受光素子で受光される。測定器８５は、受光素子が受光した光を解析して、対象物ＴＧの厚みを算出する。測定器８５は、算出した対象物ＴＧの厚みを示す厚み検出信号を生成する。なお、測定部８の測定方法は、分光干渉法に限らず、対象物ＴＧの厚みを測定できれば他の測定方法を用いてもよい。
プローブ移動機構９は、略水平方向に光学プローブ８１を移動させる。詳しくは、プローブ移動機構９は、略鉛直方向に沿った第３回転軸線ＡＸ３を中心として光学プローブ８１を旋回させる。光学プローブ８１は、移動しながら（旋回しながら）、基板Ｗに向けて光を出射する。従って、厚み検出信号は、対象物ＴＧの厚みの分布を示す。
具体的には、プローブ移動機構９は、プローブアーム９１と、第２回転軸９３と、第２駆動部９５とを有する。プローブアーム９１は略水平方向に沿って延びる。プローブアーム９１の先端部に光学プローブ８１が配置される。プローブアーム９１は第２回転軸９３に結合される。第２回転軸９３は、略鉛直方向に沿って延びる。第２駆動部９５は、第３回転軸線ＡＸ３を中心として第２回転軸９３を回転させて、第２回転軸９３を中心にプローブアーム９１を略水平面に沿って回転させる。その結果、光学プローブ８１が略水平面に沿って移動する。詳しくは、光学プローブ８１は、第３回転軸線ＡＸ３を中心として第２回転軸９３の周りを旋回する。第２駆動部９５は、例えば、ステッピングモータを含む。
制御装置１０１は、半導体製品の製造時に、測定部８（測定器８５）から入力された厚み検出信号に基づいて目標の処理量（目標のエッチング量）を算出してもよい。
図５は、目標の処理量を説明するための図である。図５において、Ｐａは、測定部８を用いて検出される処理前の対象物ＴＧの厚みの分布を示す。Ｐｂは、処理後の対象物ＴＧの目標の厚みの分布を示す。領域Ｐｃは、処理前の対象物ＴＧの厚みの分布Ｐａと、処理後の対象物ＴＧの目標の厚みの分布Ｐｂとの差分を示す。差分（領域Ｐｃ）は、目標の処理量である。つまり、第１制御部１０２は、測定部８を用いて実測した厚みの分布Ｐａと、目標の厚みの分布Ｐｂとの差分を算出することによって、目標の処理量を算出することができる。
また、制御装置１０１には、エンコーダ５５から回転速度信号が入力される。なお、処理時における基板Ｗの回転速度は、例えば一定である。詳しくは、制御装置１０１は、図９を参照して説明するように、基板処理装置１００の各部を制御するためのレシピ１３１を記憶しており、レシピ１３１は、例えばモータ本体５１の回転速度の設定値を示す。制御装置１０１は、レシピ１３１を参照して、処理ユニット１が実行する処理を制御する。
エッチング液供給部４は、エッチング液の温度を調整可能に構成されている。例えば、エッチング液供給部４は、温度計及びヒータを有してもよい。また、エッチング液供給部４は、エッチング液の供給量を調整可能に構成されている。
続いて図６を参照して、第１ノズル４１による基板Ｗのスキャン処理を説明する。図６は、本実施形態のスキャン処理を示す平面図である。図６に示すように、スキャン処理とは、平面視において、対象物ＴＧの表面に対する処理液（エッチング液）の着液位置が円弧状の軌跡ＴＪ１を形成するように第１ノズル４１が移動しながら、処理液を対象物ＴＧに吐出する処理のことである。軌跡ＴＪ１は、基板Ｗの中心部ＣＴを通る。中心部ＣＴは、基板Ｗのうち第１回転軸線ＡＸ１が通る部分を示す。スキャン処理は、基板Ｗの回転中に実行される。
本実施形態では、第１ノズル４１は、第１位置Ｘ１から第９位置Ｘ９まで移動しながら、回転中の基板Ｗに向けて処理液（エッチング液）を吐出する。第１位置Ｘ１から第９位置Ｘ９に含まれる各位置Ｘ１～Ｘ９は、軌跡ＴＪ１に含まれる。第１位置Ｘ１から第９位置Ｘ９までの区間は、第１ノズル４１が移動する移動区間を示す。
第１位置Ｘ１から第９位置Ｘ９のうち、第１位置Ｘ１は、処理液（エッチング液）の吐出開始位置を示し、第９位置Ｘ９は、処理液（エッチング液）の吐出停止位置を示す。第１位置Ｘ１における第１ノズル４１の移動速度は０ｍｍ／ｓであり、第９位置Ｘ９における第１ノズル４１の移動速度は０ｍｍ／ｓである。従って、第１位置Ｘ１は、スキャン処理の開始位置であり、第９位置Ｘ９は、スキャン処理の終了位置である。また、第１位置Ｘ１は、第１ノズル４１の移動開始位置であり、第９位置Ｘ９は、第１ノズル４１の移動終了位置である。なお、以下の説明において、スキャン処理時における第１ノズル４１の移動速度を「スキャン速度」と記載する場合がある。
第１ノズル４１は、スキャン処理中に、第１位置Ｘ１と第９位置Ｘ９との間の各中間位置（第２位置Ｘ２から第８位置Ｘ８までの各位置Ｘ２～Ｘ８）を通過する。
続いて図７を参照して、スキャン速度情報について説明する。スキャン速度情報は、スキャン処理時における第１ノズル４１の移動速度の設定値（スキャン速度の設定値）を示す。図７は、本実施形態のスキャン速度情報を示す図である。詳しくは、図７は、図６を参照して説明した第１ノズル４１の移動区間に含まれる各位置Ｘ１～Ｘ９と、スキャン速度の設定値との関係を示す。
図７において、上の欄は、第１ノズル４１の移動区間に含まれる各位置Ｘ１～Ｘ９を示し、下の欄は、スキャン速度の設定値を示す。第１ノズル４１の移動区間に含まれる各位置Ｘ１～Ｘ９は、基板Ｗの半径位置で規定される。詳しくは、上の欄は、第１ノズル４１の移動区間の開始位置（第１ノズル４１の移動開始位置）、第１ノズル４１の移動区間の終了位置（第１ノズル４１の移動終了位置）、及び、第１ノズル４１の移動区間の開始位置と終了位置との間の複数の中間位置（第１ノズル４１が通過する複数の位置）を示す。
図７に示すように、スキャン速度情報は、第１ノズル４１の移動区間に含まれる各位置Ｘ１～Ｘ９ごとに、スキャン速度の設定値を示す。以下、第１ノズル４１の移動区間に含まれる各位置Ｘ１～Ｘ９を、「速度設定位置」と記載する場合がある。本実施形態では、スキャン速度情報は、９箇所の速度設定位置を示す。なお、スキャン速度情報は、数十箇所以上（例えば、２０箇所以上）の速度設定位置を示してもよい。
具体的には、各速度設定位置は、図６を参照して説明した第１位置Ｘ１から第９位置Ｘ９までの各位置Ｘ１～Ｘ９に対応する。なお、図６を参照して説明したように、第１ノズル４１の移動区間の開始位置（第１位置Ｘ１）において設定されるスキャン速度は、０［ｍｍ／ｓ］であり、第１ノズル４１の移動区間の終了位置（第９位置Ｘ９）において設定されるスキャン速度は、０［ｍｍ／ｓ］である。なお、第１ノズル４１の移動区間の一端（第１位置Ｘ１）および他端（第９位置Ｘ９）に到達すると、スキャン処理により第１ノズル４１は折り返し移動してもよい。
図３及び図４を参照して説明した制御装置１０１は、スキャン速度情報に基づいて、ノズル移動機構６（第１駆動部６５）を制御する。その結果、第１ノズル４１は、各速度設定位置でのスキャン速度が、スキャン速度情報で規定されているスキャン速度となるように、図６を参照して説明した軌跡ＴＪ１に沿って移動する。
続いて図８を参照して、測定部８による厚み測定処理を説明する。図８は、本実施形態の厚み測定処理を示す平面図である。図８に示すように、厚み測定処理とは、平面視において、対象物ＴＧに対する厚みの測定位置が円弧状の軌跡ＴＪ２を形成するように光学プローブ８１が移動しながら、対象物ＴＧの厚みを測定する処理のことである。軌跡ＴＪ２は、基板Ｗのエッジ部ＥＧと基板Ｗの中心部ＣＴとを通る。エッジ部ＥＧは、基板Ｗの周縁部を示す。厚み測定処理は、基板Ｗの回転中に実行される。
具体的には、光学プローブ８１は、平面視において、基板Ｗの中心部ＣＴとエッジ部ＥＧとの間を移動しながら、対象物ＴＧに向けて光を出射する。この結果、軌跡ＴＪ２に含まれる各測定位置において、対象物ＴＧの厚みが測定される。各測定位置は、基板Ｗの各半径位置に対応している。従って、厚み測定処理により、基板Ｗの径方向ＲＤにおける対象物ＴＧの厚みの分布が測定される。なお、対象物ＴＧの表面形状（プロファイル）は、対象物ＴＧの厚みの分布を示す形状と一致する。
次に、図９を参照して、制御装置１０１を説明する。図９は、本実施形態の制御装置１０１のブロック図である。図９に示すように、制御装置１０１は、第１制御部１０２と、記憶部１０３と、入力部１０４と、表示部１０５とを有する。
第１制御部１０２は、プロセッサーを有する。第１制御部１０２は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、又は、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を有する。あるいは、第１制御部１０２は、汎用演算機又は専用演算機を有してもよい。第１制御部１０２は、ＮＰＵ（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）をさらに有してもよい。
記憶部１０３は、データ及びコンピュータプログラムを記憶する。記憶部１０３は、主記憶装置を有する。主記憶装置は、例えば、半導体メモリである。記憶部１０３は、補助記憶装置をさらに有してもよい。補助記憶装置は、例えば、半導体メモリ及び／又はハードディスクドライブである。記憶部１０３はリムーバブルメディアを有してもよい。第１制御部１０２は、記憶部１０３が記憶しているデータ及びコンピュータプログラムに基づいて、基板処理装置１００の各部の動作を制御する。
具体的には、記憶部１０３は、レシピ１３１と、制御プログラム１３２とを記憶する。レシピ１３１は、基板Ｗの処理内容及び処理手順を規定する。また、レシピ１３１は、処理条件及び各種の設定値を示す。
第１制御部１０２は、レシピ１３１及び制御プログラム１３２に基づいて、基板処理装置１００の各部の動作を制御する。本実施形態では、第１制御部１０２は、後述する複数の推定処理結果に基づく画像を表示部１０５に表示させる。また、第１制御部１０２は、複数の推定処理結果のうち１つの推定処理結果に対応する１つの処理条件を、基板Ｗを処理する際の実行処理条件として設定する。
入力部１０４は、作業者からの入力を受け付けて、入力結果を示す情報を第１制御部１０２に出力する。例えば、入力部１０４は、後述する複数の推定処理結果のうち１つの推定処理結果に対応する１つの処理条件を選択する入力を受け付ける。また、例えば、入力部１０４は、後述する所定の処理条件を含む入力条件範囲の入力を受け付ける。また、例えば、入力部１０４は、後述する分布図の変数として、パラメータの種類の入力を受け付ける。なお、推定処理結果、入力条件範囲、及び、分布図については、後述する。また、入力部１０４は、例えば、タッチパネル及びポインティングデバイスを含む。タッチパネルは、例えば、表示部１０５の表示面に配置される。入力部１０４と表示部１０５とは、例えば、グラフィカルユーザーインターフェースを構成する。
表示部１０５は各種情報を表示する。本実施形態において、表示部１０５は、例えば、各種の設定画面（入力画面）を表示する。また、表示部１０５は、例えば、分布図を表示する。また、表示部１０５は、例えば、分布図の変数として、パラメータの種類をユーザが選択可能な選択部を表示する。また、表示部１０５は、例えば、分布図上に（ユーザが）選択可能な複数のマークを表示する。マークは、第１マーク、及び、第１マークとは異なる第２マークを含む。また、表示部１０５は、分布図のうち、目標の処理結果に対応する位置を含む所定範囲内に、複数の第１マークを表示する。また、表示部１０５は、分布図のうち、所定範囲外に、複数の第２マークを表示する。つまり、複数のマークは、分布図のうち、目標の処理結果に対応する位置を含む所定範囲内に表示される第１マークと、分布図のうち、所定領域外に表示され、第１マークとは異なる第２マークとを含む。なお、ユーザが選択可能な選択部及びマークについては、後述する。また、表示部１０５は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイを有する。
次に、図１０を参照して、サーバ２００を説明する。図１０は、本実施形態のサーバ２００のブロック図である。図１０に示すように、サーバ２００は、第２制御部２１０と、記憶部２２０とを有する。なお、サーバ２００は、制御装置１０１と同様、入力部と表示部とをさらに有してもよい。
第２制御部２１０は、プロセッサーを有する。第２制御部２１０は、例えば、ＣＰＵ、又は、ＭＰＵを有する。あるいは、第２制御部２１０は、汎用演算機又は専用演算機を有してもよい。第２制御部２１０は、ＮＰＵをさらに有してもよい。
記憶部２２０は、データ及びコンピュータプログラムを記憶する。記憶部２２０は、主記憶装置を有する。主記憶装置は、例えば、半導体メモリである。記憶部２２０は、補助記憶装置をさらに有してもよい。補助記憶装置は、例えば、半導体メモリ及び／又はハードディスクドライブである。記憶部２２０はリムーバブルメディアを有してもよい。第２制御部２１０は、記憶部２２０が記憶しているデータ及びコンピュータプログラムに基づいて、サーバ２００の各部の動作を制御する。さらに、第２制御部２１０は、記憶部２２０が記憶しているデータ及びコンピュータプログラムに基づいて、各種演算処理を実行する。
具体的には、記憶部２２０は、複数の学習済モデルＭと、制御プログラム２３１とを記憶する。学習済モデルＭは、対象物ＴＧの種類と処理液（エッチング液）の種類との組み合わせ毎に設けられている。学習済モデルＭは、後述する学習装置９００（図２参照）で生成された後、サーバ２００に送信されて格納される。
第２制御部２１０は、制御プログラム２３１に基づいて、演算処理を実行し、推定処理結果を制御装置１０１に出力する。具体的には、記憶部２２０は、基板Ｗの処理条件を示す処理条件情報２３２を記憶する。第２制御部２１０は、学習済モデルＭに対して、複数の処理条件を入力して、複数の推定処理結果を取得する。学習済モデルＭは、入力データである処理条件に基づいて推定処理結果を出力する。記憶部２２０は、推定処理結果を示す推定処理結果情報２３３を記憶する。第２制御部２１０は、推定処理結果を制御装置１０１に出力する。
処理条件の各々は、例えば、濃度条件、温度条件、供給量条件、回転数条件、及び速度条件を少なくとも含む。言い換えると、処理条件は、複数のパラメータを有する。複数のパラメータは、例えば、濃度条件、温度条件、供給量条件、回転数条件、及び速度条件を少なくとも含む。つまり、濃度条件、温度条件、供給量条件、回転数条件、及び速度条件は、パラメータの種類を示す。濃度条件は、基板Ｗに供給する処理液（エッチング液）の濃度を示す。温度条件は、基板Ｗに供給する処理液の温度を示す。供給量条件は、第１ノズル４１が各位置において基板Ｗに供給する処理液の供給量を示す。回転数条件は、基板Ｗの回転数を示す。速度条件は、第１ノズル４１の位置と、各位置における速度とを示す。また、処理条件の各々は、基板Ｗの下面に対する処理液（例えば、純水）の吐出の有無を含んでもよい。
このように、処理条件の各々は、濃度条件、温度条件、供給量条件、回転数条件、及び速度条件を少なくとも含む。従って、パラメータの種類の多い処理条件を用いて推定処理結果を取得できるので、精度の高い推定処理結果を取得できる。
推定処理結果は、所定の処理条件で基板Ｗを処理液（エッチング液）で処理した際に得られると推定される処理結果である。推定処理結果は、例えば、処理量プロファイルのように、処理条件から直接的に推定される結果であってもよいし、処理量プロファイルと目標の処理量プロファイルとの差のように、処理条件と目標値とから推定される結果であってもよい。
推定処理結果は、例えば、処理量の均一性、又は、処理量プロファイルの一致度を含む。処理量の均一性とは、基板Ｗの面内における処理量の均一性である。例えば、基板Ｗの径方向の位置にかかわらず処理量が一定である場合、処理量の均一性が高いと言える。また、処理量プロファイルの一致度とは、目標の処理量プロファイルと、学習済モデルＭにより得られる処理量プロファイルとの間の、基板Ｗの径方向の各位置における処理量の一致度であり、例えば、処理量の差の平均値に基づいて算出される。
記憶部２２０は、学習済モデルＭを用いて取得された複数の推定処理結果を記憶する。記憶部２２０は、推定処理結果を、対応する処理条件に関連付けて記憶する。
次に、図１１及び図１２を参照して、学習装置９００（図２参照）を説明する。図１１は、本実施形態の学習装置９００のブロック図である。学習装置９００は、機械学習を実行する。機械学習は、例えば、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、及び深層学習のうちのいずれかである。図１１に示すように、学習装置９００は、制御部９１０と、記憶部９２０と、入力部９３０と、表示部９４０とを有する。
制御部９１０は、プロセッサーを有する。制御部９１０は、例えば、ＣＰＵ、又は、ＭＰＵを有する。あるいは、制御部９１０は、汎用演算機又は専用演算機を有してもよい。制御部９１０は、ＮＰＵをさらに有してもよい。
記憶部９２０は、データ及びコンピュータプログラムを記憶する。記憶部９２０は、主記憶装置を有する。主記憶装置は、例えば、半導体メモリである。記憶部９２０は、補助記憶装置をさらに有してもよい。補助記憶装置は、例えば、半導体メモリ及び／又はハードディスクドライブである。記憶部９２０はリムーバブルメディアを有してもよい。制御部９１０は、記憶部９２０が記憶しているデータ及びコンピュータプログラムに基づいて、学習装置９００の各部の動作を制御する。さらに、制御部９１０は、記憶部９２０が記憶しているデータ及びコンピュータプログラムに基づいて、機械学習を実行する。
具体的には、記憶部９２０は、学習用データセット９３１と、制御プログラム９３２と、学習用プログラム９３３と、学習済モデルＭとを記憶する。
図１２は、本実施形態の学習用データセット９３１を示す図である。図１２に示すように、学習用データセット９３１は、複数の学習用処理条件を示す情報♯Ａ１～♯Ａｎと、学習用処理条件で基板Ｗを実際に処理した際の複数の処理結果を示す情報ＤＡ１～ＤＡｎとを含む。なお、「ｎ」は、正の整数である。複数の学習用処理条件と複数の処理結果とは関連付けられている。学習用データセット９３１は、対象物ＴＧの種類と処理液（エッチング液）の種類との組み合わせ毎に設けられる。例えば、対象物ＴＧの種類と処理液の種類との組み合わせが１０通りある場合、学習用データセット９３１は１０個ある。
なお、学習用処理条件で基板Ｗを処理した際の複数の処理結果は、基板Ｗを実際に処理した際の処理結果に加え、データ拡張により水増した処理結果や、シミュレーションに基づく処理結果を含んでもよい。
学習用処理条件は、基板Ｗを処理するための条件である。本実施形態では、学習用処理条件の各々は、例えば、濃度条件、温度条件、供給量条件、回転数条件、及び速度条件を少なくとも含む。言い換えると、学習用処理条件は、複数のパラメータを有する。複数のパラメータは、例えば、濃度条件、温度条件、供給量条件、回転数条件、及び速度条件を少なくとも含む。濃度条件、温度条件、供給量条件、回転数条件、及び速度条件は、パラメータの種類を示す。濃度条件は、基板Ｗに供給する処理液の濃度を示す。温度条件は、基板Ｗに供給する処理液の温度を示す。供給量条件は、第１ノズル４１が各位置において基板Ｗに供給する処理液の供給量を示す。回転数条件は、基板Ｗの回転数を示す。速度条件は、第１ノズル４１の位置と、各位置における速度とを示す。また、学習用処理条件の各々は、基板Ｗの下面に対する処理液の吐出の有無を含んでもよい。なお、基板Ｗの下面に対する処理液（例えば、純水）の吐出の有無は、基板Ｗの温度に影響を及ぼす。
図１１に示すように、制御部９１０は、学習用プログラム９３３を用いて、学習用データセット９３１に基づいて機械学習された学習済モデルＭを生成する。１つの学習済モデルＭは、１つの学習用データセット９３１を用いて生成される。学習用プログラム９３３は、学習用データセット９３１の中から一定の規則を見出し、その規則を表現するモデル（学習済モデルＭ）を生成するアルゴリズムを実行するためのプログラムである。
学習済モデルＭは、通常、高次元の関数を用いて構成される。本実施形態では、制御部９１０は、学習済モデルＭを低次元化処理してもよい。つまり、本実施形態の学習済モデルＭは、低次元の関数を用いて構成されてもよい。このように構成すれば、学習済モデルＭを用いて複数の推定処理結果を取得する際の演算時間を短縮できる。例えば、何十時間かかる演算を数秒に抑えることが可能である。
制御部９１０は、生成した学習済モデルＭを記憶部９２０に記憶させる。また、制御部９１０は、学習済モデルＭを、設定システム５００（ここでは、サーバ２００）に送信する。
入力部９３０は、作業者からの入力を受け付ける。例えば、入力部９３０は、機械学習の実行指示の入力を受け付ける。入力部９３０は、例えば、タッチパネル及びポインティングデバイスを含む。タッチパネルは、例えば、表示部９４０の表示面に配置される。入力部９３０と表示部９４０とは、例えば、グラフィカルユーザーインターフェースを構成する。
表示部９４０は各種情報を表示する。本実施形態において、表示部９４０は、例えば、各種のエラー画面、及び各種の設定画面（入力画面）を表示する。表示部９４０は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイを有する。
次に、図１３を参照して、制御装置１０１の表示部１０５が表示する画像について説明する。図１３は、本実施形態の表示部１０５が表示する画像の一例を示す図である。ここでは、複数の推定処理結果に基づく画像について詳細に説明する。
図１３に示すように、制御装置１０１の表示部１０５は、複数の推定処理結果に基づく画像を表示する。画像は、サーバ２００から送信された複数の推定処理結果と、複数の推定処理結果に対応する処理条件とを含む。つまり、複数の推定処理結果は、複数の処理条件に関連付けされた状態で画像として表示される。
本実施形態では、表示部１０５に表示される画像は、分布図を含む。分布図は、１種類以上のパラメータと、推定処理結果とを用いて表示される。言い換えると、分布図は、１種類以上のパラメータと推定処理結果とを変数として表示される。なお、表示部１０５は、分布図ではなく、例えばグラフ又は表を表示してもよい。
また、本実施形態では、分布図は、２種類のパラメータと、推定処理結果とを用いて３次元で表示される。なお、後述するように、分布図の変数としてのパラメータは、ユーザによって選択される。また、分布図は、１種類のパラメータと、推定処理結果とを用いて表示されてもよいし、３種類以上のパラメータと、推定処理結果とを用いて表示されてもよい。
また、本実施形態では、表示部１０５に表示される画像は、応答曲面Ｃを含む。応答曲面Ｃは、分布図（図１３の黒円マーク及び黒四角マークを参照）の各位置の値に基づいて求められる。応答曲面Ｃは、分布図の各位置の間を補間することによって生成されてもよいし、分布図の各位置に基づいて生成される近似関数から生成されてもよい。なお、本実施形態では、表示部１０５は、分布図及び応答曲面Ｃの両方を表示するが、分布図及び応答曲面Ｃの一方のみを表示してもよい。
引き続き図１３を参照して、表示部１０５に表示される分布図について詳細に説明する。分布図は、例えば、２種類のパラメータとしての「回転数」及び「供給量」と、推定処理結果としての「処理量の均一性」とを用いて表示される。なお、図１３の分布図では、「処理量の均一性」が向上するにしたがってｚ軸方向の値が小さくなる。
分布図の変数としての「回転数」「供給量」及び「処理量の均一性」は、ユーザによって設定される。ユーザが分布図の変数を選択し直すと、表示部１０５には、新たに選択された変数に基づく分布図及び応答曲面Ｃが表示される。２種類のパラメータの組合せは、特に限定されるものではないが、例えば、「回転数」及び「供給量」の組合せ、「供給量」及び「処理液の濃度」の組合せ、「供給量」及び「基板Ｗの下面に対する処理液の吐出の有無」の組合せ、「回転数」及び「処理液の温度」の組合せ、「回転数」及び「基板Ｗの下面に対する処理液の吐出の有無」の組合せ、「基板Ｗの下面に対する処理液の吐出の有無」及び「処理液の温度」の組合せ等が挙げられる。
また、図１３では、例えば、推定処理結果が所定の閾値以上の領域のみ、分布図及び応答曲面Ｃが表示されている。なお、分布図及び応答曲面Ｃの表示領域は、適宜設定される。分布図及び応答曲面Ｃは、例えば、推定処理結果が所定の閾値未満の領域のみ、又は、所定の範囲（第１の閾値以上、第２の閾値未満）のみ、表示されてもよい。また、分布図及び応答曲面Ｃは、推定処理結果の値にかかわらず全ての領域について表示されてもよい。
また、例えば、分布図の変数として、「回転数」「供給量」及び「処理量の均一性」が設定される場合、処理条件としてのパラメータのうち「回転数」及び「供給量」以外のパラメータ（例えば、「処理液の濃度」「処理液の温度」及び「基板Ｗの下面に対する処理液の吐出の有無」）の組合せの数だけ、推定処理結果（以下、組合せの数の推定処理結果と記載することがある）が得られる。つまり、ある値の「回転数」及びある値の「供給量」の１つの組合せに対して、推定処理結果の値は、上記組合せの数だけ得られる。このため、本実施形態では、第１制御部１０２は、例えば、組合せの数の推定処理結果の平均値を算出することによって、ある値の「回転数」及びある値の「供給量」の１つの組合せに対して１つの推定処理結果を取得する。なお、「回転数」及び「供給量」の１つの組合せに対して１つの推定処理結果を取得する方法は、上記に限定されるものではない。例えば、組合せの数の推定処理結果のうち、目標の処理結果に近い所定数の推定処理結果を抽出し、その所定数の推定処理結果の平均値を、上記１つの推定処理結果として取得してもよい。また、例えば、組合せの数の推定処理結果のうち、目標の処理結果を含む所定範囲の推定処理結果を抽出し、その所定範囲の推定処理結果の平均値を、上記１つの推定処理結果として取得してもよい。なお、本実施形態では、組合せの数の推定処理結果の少なくとも一部を平均することにより１つの推定処理結果を取得し、その取得した結果を表示する例について示したが、本発明はこれに限らない。例えば、組合せの数の推定処理結果の一部又は全部を表示してもよい。
また、分布図及び応答曲面Ｃは、推定処理結果に対するパラメータの影響度を表す。具体的には、例えば、図１３の点Ａ１と点Ａ３とを参照すると、点Ａ１周辺では、パラメータの数値を変化させた場合の処理量の均一性の変化量が比較的少なく、点Ａ３周辺では、パラメータ（特に回転数）の数値を変化させた場合の処理量の均一性の変化量が比較的多くなっている。つまり、点Ａ１に対応する処理条件で基板Ｗを処理した場合、「回転数」及び「供給量」が多少ばらついたとしても、「処理量の均一性」が確保されることが読み取れる。なお、処理量の均一性の変化量は、応答曲面Ｃの傾きから読み取ることができる。また、以下で説明するマークに関連付けて、そのマークの位置における応答曲面Ｃの傾きが表示されてもよい。また、マークをユーザが選択することによって、そのマークの位置における応答曲面Ｃの傾きが表示されてもよい。なお、本実施形態では、図１３のように分布図及び応答曲面Ｃを表示した上で、応答曲面Ｃの傾きを算出しているが、この限りではない。例えば、所定の処理条件を含む入力条件範囲に含まれる複数の処理条件を入力し、複数の推定処理結果を取得したのち、所定の点における傾きを算出してもよい。
また、表示部１０５は、分布図上にユーザが選択可能な複数のマークを表示する。言い換えると、分布図は、ユーザが選択可能なマークを含む。マークは、第１マークと、第１マークとは異なる第２マークとを含む。図１３では、第１マークは、黒円で示し、第２マークは、黒四角で示す。また、第１マークは、点Ａ１～点Ａ３に対応し、第２マークは、点Ｂ１～点Ｂ５に対応する。
表示部１０５は、分布図のうち、目標の処理結果に対応する位置を含む所定範囲Ｒ内に、複数の第１マーク（点Ａ１～点Ａ３）を表示する。表示部１０５は、分布図のうち、所定範囲Ｒ外に、第２マーク（点Ｂ１～点Ｂ５）を表示する。目標の処理結果は、例えば、処理量の平均値であってもよいし、処理量の均一性であってもよいし、処理量プロファイルの一致度であってもよい。本実施形態では、所定範囲Ｒは、図１３の分布図のうちの下側の領域である。つまり、第１マーク（点Ａ１～点Ａ３）は、第２マーク（点Ｂ１～点Ｂ５）に比べて、目標の処理結果に近い処理結果が得られる処理条件であることを示している。なお、図１３では、第１マークを３個、第２マークを５個表示しているが、第１マーク及び第２マークの数は、特に限定されない。例えば、第１マークを１０個程度、第２マーク２０個程度表示してもよい。例えば、目標の処理結果に近い上位数個の処理結果に対応する処理条件を第１マークとして表示してもよい。
上記のように、表示部１０５は、分布図のうち、目標の処理結果に対応する位置を含む所定範囲Ｒ内に、複数の第１マーク（点Ａ１～点Ａ３）を表示する。表示部１０５は、分布図のうち、所定範囲Ｒ外に、第２マーク（点Ｂ１～点Ｂ５）を表示する。従って、ユーザは、目標の処理結果に近い処理結果が得られる処理条件を容易に選択できる。
次に、図１４～図１９を参照して、基板処理システム１０００を用いた基板処理方法について説明する。図１４は、本実施形態の基板処理システム１０００を用いた基板処理方法を示すフローチャートである。
図１４に示すように、基板処理システム１０００を用いた基板処理方法は、ステップＳ２及びステップＳ３を少なくとも含む。本実施形態では、基板処理方法は、ステップＳ１～ステップＳ３を含む。
ステップＳ１は、処理前の対象物ＴＧの厚みを測定する工程を含む。ステップＳ２は、基板処理条件を設定する工程を含む。ステップＳ３は、基板Ｗを処理する工程を含む。なお、ステップＳ１～ステップＳ３における基板Ｗに対する処理は、エッチング処理である。以下、ステップＳ１～ステップＳ３について詳細に説明する。
まず、図１５を参照して、処理前の対象物ＴＧの厚みを測定する工程（ステップＳ１）について説明する。図１５は、本実施形態の処理前の対象物ＴＧの厚みを測定する方法を示すフローチャートである。処理前の対象物ＴＧの厚みを測定する工程は、ステップＳ１１及びステップＳ１２を含む。
図１５に示す処理は、作業者が入力部１０４を操作することにより開始する。このとき、複数のロードポートＬＰのうちの少なくとも１つに、複数枚の基板Ｗが収容されている。
第１制御部１０２は、基板Ｗがチャンバー２内に搬入されるように、インデクサーロボットＩＲと、センターロボットＣＲとを制御する。第１制御部１０２は、チャンバー２内に搬入された基板Ｗを、スピンチャック３に保持させる（ステップＳ１１）。
第１制御部１０２は、基板Ｗがスピンチャック３に保持されると、測定部８に、基板Ｗに含まれる対象物ＴＧの厚みの分布を測定させる（ステップＳ１２）。ここで測定される対象物ＴＧの厚みの分布は、処理前の対象物ＴＧの厚みの分布を示す。
ステップＳ１１及びステップＳ１２で取得した対象物ＴＧの厚みの分布と、基板Ｗの目標の表面プロファイルとに基づいて、目標の処理プロファイルを得ることが可能となる。
次に、図１６～図１８を参照して、基板処理条件を設定する工程（ステップＳ２）について説明する。図１６は、本実施形態の基板処理条件を設定する方法を示すフローチャートである。基板処理条件を設定する工程は、ステップＳ２４、Ｓ２６及びＳ２８を含む。本実施形態では、基板処理条件を設定する工程は、ステップＳ２１～Ｓ２８を含む。
図１６に示すように、ステップＳ２１において、ユーザは、入力部１０４を操作することにより、対象物ＴＧの種類及び処理液（エッチング液）の種類を選択する。これにより、第１制御部１０２によって、対象物ＴＧの種類及び処理液の種類が設定される。
図１７は、本実施形態の表示部１０５が表示する画像の一例を示す図である。具体的には、ステップＳ２１では、図１７に示すように、表示部１０５には、例えば、対象物ＴＧの種類の選択するためのプルダウンメニューｉ１と、処理液の種類を選択するためのプルダウンメニューｉ２とが表示される。ユーザは、入力部１０４を操作することにより、プルダウンメニューｉ１及びプルダウンメニューｉ２から対象物ＴＧの種類及び処理液の種類を選択する。なお、ユーザは、プルダウンメニューｉ１及びプルダウンメニューｉ２を用いず、キーボード等を用いて対象物ＴＧの種類及び処理液の種類を入力してもよい。また、ユーザが基板Ｗのロット番号等を入力することにより、第１制御部１０２が、基板Ｗのロット番号等に基づいて対象物ＴＧの種類及び処理液の種類を設定してもよい。
図１６に示すステップＳ２２において、例えば、ユーザは、入力部１０４を操作することにより、入力条件範囲を設定する。入力条件範囲は、後のステップＳ２４において、学習済モデル２３に入力する処理条件の範囲である。
入力条件範囲は、所定の処理条件を含む。所定の処理条件は、例えば、ユーザにより選択された対象物ＴＧの種類及び処理液の種類で、過去に処理したときの処理条件であってもよい。また、所定の処理条件は、例えば、ユーザが過去の経験に基づいて決めた処理条件であってもよい。
また、入力条件範囲は、処理条件の複数のパラメータの各々に対して設定される。各パラメータの条件範囲は、例えば、所定の処理条件の値を中心として所定範囲で設定されてもよい。また、入力条件範囲は、ユーザが入力することにより第１制御部１０２が設定してもよいし、第１制御部１０２が所定の処理条件に基づいて自動的に設定してもよい。
図１８は、本実施形態の表示部１０５が表示する画像の一例を示す図である。具体的には、ステップＳ２２では、図１８に示すように、表示部１０５には、例えば、各パラメータの入力条件範囲の下限値と上限値とを入力するための入力欄ｉ３が表示される。例えば、ユーザは、入力部１０４を用いて入力欄ｉ３に数値を入力する。
ステップＳ２３において、対象物ＴＧの種類情報、処理液の種類情報、及び、入力条件範囲情報は、制御装置１０１からサーバ２００に送信される。対象物ＴＧの種類情報は、対象物ＴＧの種類を示す情報である。処理液の種類情報は、処理液の種類を示す情報である。入力条件範囲情報は、入力条件範囲を示す情報である。
ステップＳ２４において、第２制御部２１０は、学習済モデル２３に対して、複数の処理条件を入力して、複数の推定処理結果を取得する。学習済モデル２３に対して入力される複数の処理条件は、入力条件範囲に含まれる処理条件である。
具体的には、ステップＳ２４において、第２制御部２１０は、対象物ＴＧの種類情報及び処理液の種類情報に基づいて、複数の学習済モデル２３から１つの学習済モデル２３を選択する。つまり、第２制御部２１０は、ステップＳ２１において選択された対象物ＴＧの種類及び処理液の種類に対応する１つの学習済モデル２３を選択する。
そして、第２制御部２１０は、学習済モデル２３に対して、入力条件範囲に含まれる処理条件を入力し、推定処理結果を取得する。このとき、第２制御部２１０は、例えばループ演算により、複数の推定処理結果を取得する。具体的には、各パラメータには、数個から数十個の入力すべき値が含まれる。入力すべき値は、各パラメータにおける入力条件範囲の下限値から上限値までの値である。処理液の温度パラメータであれば、例えば、数度、５度、又は、１０度ごとに設定される。これにより、入力条件範囲に含まれる各パラメータの入力すべき値の組合せの数は、例えば、数百個から数千個になる。そして、組合せの数と同じ数の処理条件が、学習済モデル２３に入力され、同数の推定処理結果が取得される。取得された複数の推定処理結果は、記憶部２２０に記憶される。
ステップＳ２５において、複数の推定処理結果情報は、サーバ２００から制御装置１０１に送信される。複数の推定処理結果情報は、対応する処理条件情報に関連付けて、サーバ２００から制御装置１０１に送信される。
ステップＳ２６において、第１制御部１０２は、複数の推定処理結果に基づく画像を表示部１０５に表示させる。具体的には、図１８に示すように、表示部１０５には、分布図の変数として「処理量の均一性」を選択するためのボタンｉ４と、分布図の変数として「処理量プロファイルの一致度」を選択するためのボタンｉ５とが表示される。ユーザは、ボタンｉ４又はボタンｉ５をクリックすることによって、「処理量の均一性」又は「処理量プロファイルの一致度」を選択する。
また、表示部１０５には、分布図の変数としてのパラメータの種類を選択するためのプルダウンメニューｉ６及びプルダウンメニューｉ７が表示される。ユーザは、プルダウンメニューｉ６及びｉ７を用いて、分布図の変数としてのパラメータの種類を選択する。なお、プルダウンメニューｉ６及びｉ７は、本発明の「選択部」の一例である。
そして、第１制御部１０２は、ユーザにより選択された変数の種類を用いて、３次元の分布図（図１３参照）を表示部１０５に表示させる。
なお、ユーザは、分布図の表示の後に、分布図の変数を変更してもよい。これにより、ユーザは、変数の異なる複数の分布図を確認できる。
また、表示部１０５は、分布図上にユーザが選択可能なマーク（第１マーク及び第２マーク）を表示する。
ステップＳ２７において、ユーザは、入力部１０４を用いて、複数の推定処理結果のうち１つの推定処理結果に対応する１つの処理条件を選択する。具体的には、ユーザは、表示部１０５に表示された分布図上の第１マーク（点Ａ１～点Ａ３）の１つを選択する。つまり、ユーザは、第１マーク（点Ａ１～点Ａ３）に対応する処理条件の１つを、実行処理条件として選択する。例えば、図１３の第１マーク（点Ａ１）を選択すれば、処理液の供給量を抑えることが可能であるとともに、回転数がばらついた場合であっても処理量の均一性を確保することが可能である。
ステップＳ２８において、第１制御部１０２は、ユーザによって選択された１つのマークに対応する１つの処理条件を実行処理条件として設定する。
このようにして、基板処理条件が設定される。
なお、本実施形態では、ユーザが、入力部１０４を操作することにより、入力条件範囲を設定することにより入力条件範囲を定めていたが、この限りでない。例えば、図１８のボタンｉ４又はボタンｉ５をクリックし、分布図の変数が選択されることにより、ベイズ最適化などの最適化アルゴリズムより入力条件範囲が設定されてもよい。これにより、入力条件範囲を定める煩わしさがなくなるため、ユーザビリティ性が向上する。
以上、図１６～図１８を参照して基板処理条件を設定する方法について説明した。本実施形態では、上記のように、第２制御部２１０は、学習済モデルＭに対して複数の処理条件を入力して、複数の推定処理結果を取得する（ステップＳ２４）。そして、第１制御部１０２は、複数の推定処理結果に基づく画像を表示部１０５に表示させる（ステップＳ２６）。また、第１制御部１０２は、複数の推定処理結果のうち１つの推定処理結果に対応する１つの処理条件を、基板Ｗを処理する際の実行処理条件として設定する（ステップＳ２８）。従って、ユーザは、処理条件のパラメータを変えることによって、推定処理結果がどのように変化するかを容易に把握できる。よって、量産に適した処理条件を実行処理条件として設定することができる。具体的には、例えば、プロセスウインドウの広い処理条件で基板Ｗを処理することができるため、安定して基板Ｗを処理することができる。また、例えば、基板Ｗを処理する際の処理液（エッチング液）の使用量を抑えることができる。
また、上記のように、第２制御部２１０は、学習済モデルＭに対して、入力条件範囲に含まれる複数の処理条件を入力して、複数の推定処理結果を取得する（ステップＳ２４）。従って、入力条件範囲以外の処理条件も学習済モデルＭに入力する場合に比べて、学習済モデルＭに入力する処理条件の数を大幅に低減することが可能である。よって、複数の推定処理結果を取得する際の第２制御部２１０の演算時間が長くなることを大幅に抑制することが可能である。特に、処理条件のパラメータの種類が多い場合には、処理条件の数が指数関数的に増加するため、入力する処理条件の範囲を設定することは、特に有効である。
また、上記のように、ユーザは、入力部１０４を用いて、表示部１０５に表示された画像に基づいて１つの処理条件を選択する（ステップＳ２７）。そして、第１制御部１０２は、選択された１つの処理条件を実行処理条件として設定する（ステップＳ２８）。従って、例えば、プロセスウインドウの広い処理条件、又は、処理液の使用量を抑えることが可能な処理条件などの、所望の処理条件によって基板Ｗを処理できる。
また、上記のように、第１制御部１０２は、ユーザによって指定された２種類のパラメータと、推定処理結果とを用いて分布図を３次元で表示させる。従って、例えば、２次元の分布図を表示する場合に比べて、各パラメータが推定処理結果に与える影響の程度（例えば、処理量の均一性の変化量）を視覚的に把握しやすくなる。
また、上記のように、表示部１０５は、分布図の変数としてのパラメータの種類をユーザが選択可能な選択部（ここでは、プルダウンメニューｉ６及びｉ７）を表示する。従って、分布図の変数としてのパラメータを容易に選択できるので、量産に適した処理条件を容易に把握できる。
また、上記のように、表示部１０５は、分布図上にユーザが選択可能なマークを表示する。そして、入力部１０４を用いてユーザにより複数のマークから１つのマークが選択される（ステップＳ２７）。その後、第１制御部１０２は、ユーザによって選択された１つのマークに対応する１つの処理条件を実行処理条件として設定する（ステップＳ２８）。従って、ユーザは、分布図を視覚的に確認しながら分布図上のある位置のマークを選択することによって、選択した位置に対応する処理条件を実行処理条件として選択できる。よって、ユーザによる確認作業及び選択作業を容易化できる。
次に、図１９を参照して、基板Ｗを処理する工程（ステップＳ３）について説明する。図１９は、本実施形態の基板Ｗを処理する方法を示すフローチャートである。基板Ｗを処理する工程は、ステップＳ３１～ステップＳ３３を含む。
図１９に示すように、ステップＳ３１において、第１制御部１０２は、スピンモータ部５を用いて、スピンチャック３が保持する基板Ｗを回転させる。その後、第１制御部１０２は、第１ノズル４１から基板Ｗに向けて処理液（エッチング液）が供給されるように、ノズル移動機構６及びエッチング液供給部４を制御する。この結果、基板Ｗがエッチングされる。
ステップＳ３２において、第１制御部１０２は、リンス液供給部７を制御して、基板Ｗにリンス液を供給することにより、基板Ｗから処理液（エッチング液）を除去する。具体的には、処理液がリンス液によって基板Ｗの外方に押し流され、基板Ｗの周囲に排出される。この結果、基板Ｗ上の処理液の液膜が、リンス液の液膜に置換される。
ステップＳ３３において、第１制御部１０２は、スピンモータ部５を制御して、基板Ｗを乾燥させる。
以上のようにして、基板Ｗに対する処理が終了する。
（第２実施形態）
図２０を参照して、本発明の第２実施形態の基板処理システム１０００を説明する。図２０は、本発明の第２実施形態の表示部１０５が表示する画像の一例を示す図である。第２実施形態では、第１実施形態とは異なり、分布図を２次元で表示する例について説明する。
図２０に示すように、分布図は、２次元で表示される。分布図は、例えば、変数として「処理量」及び「処理量の均一性」を用いて表示される。なお、分布図の変数は、特に限定されるものではなく、第１実施形態と同様、処理条件のパラメータを用いてもよい。
本実施形態では、表示部１０５は、分布図の次元を２次元と３次元とに切り替えるためのボタンｉ８を表示する。ユーザは、入力部１０４を用いてボタンｉ８をクリックすることによって、表示部１０５に２次元の分布図を表示したり、３次元の分布図を表示したりすることができる。
また、表示部１０５は、分布図上にユーザが選択可能な複数のマークを表示する。本実施形態では、マークは、３つの第１マーク（点Ａ４～点Ａ６）を含む。例えば、ユーザは、処理量の均一性を重視する場合、点Ａ４に対応する処理条件を選択する。また、例えば、ユーザは、目標の処理量（例えば３．０５ｎｍ）を重視する場合、点Ａ５に対応する処理条件を選択する。
本実施形態では、処理条件のパラメータを用いることなく、例えば図２０に示したように、推定処理結果に基づく変数（ここでは、「処理量」及び「処理量の均一性」）を用いて分布図を表示することによって、ユーザが目標の処理結果を重視する場合に、処理条件を選択しやすくなる。
第２実施形態のその他の構成、基板処理方法、及び、その他の効果は、第１実施形態と同様である。
以上、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明した。但し、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。また、上記の実施形態に開示される複数の構成要素は適宜改変可能である。例えば、ある実施形態に示される全構成要素のうちのある構成要素を別の実施形態の構成要素に追加してもよく、又は、ある実施形態に示される全構成要素のうちのいくつかの構成要素を実施形態から削除してもよい。
図面は、発明の理解を容易にするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚さ、長さ、個数、間隔等は、図面作成の都合上から実際とは異なる場合もある。また、上記の実施形態で示す各構成要素の構成は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の効果から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能であることは言うまでもない。
例えば、上記の第１実施形態及び第２実施形態では、基板Ｗは半導体ウエハであったが、基板Ｗは、半導体ウエハに限定されない。例えば、基板Ｗは、液晶表示装置用基板、電界放出ディスプレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｄｉｓｐｌａｙ：ＦＥＤ）用基板、光ディスク用基板、磁気ディスク用基板、光磁気ディスク用基板、フォトマスク用基板、セラミック基板、又は、太陽電池用基板であり得る。
また、上記の第１実施形態及び第２実施形態では、第１制御部１０２と第２制御部２１０とが別々の装置に配置される例について説明したが、本発明はこれに限らず、同じ装置に配置されてもよい。例えば、第１制御部１０２及び第２制御部２１０は、制御装置１０１に配置されてもよい。また、第１制御部１０２及び第２制御部２１０は、１つの制御部によって構成されてもよい。
また、上記の第１実施形態及び第２実施形態では、ユーザが対象物ＴＧの種類及び処理液の種類を選択し（ステップＳ２１）、ユーザが入力条件範囲を設定した（ステップＳ２２）後に、第２制御部２１０が、学習済モデルＭに対して、複数の処理条件を入力して、複数の推定処理結果を取得する（ステップＳ２４）例について示したが、本発明はこれに限らない。例えば、予め、第２制御部２１０が、学習済モデルＭに対して、複数の処理条件を入力して、複数の推定処理結果を取得しておいてもよい。そして、予め取得しておいた複数の推定処理結果と、ユーザが選択した対象物ＴＧの種類及び処理液の種類とに基づいて、画像を表示してもよい。つまり、ユーザが対象物ＴＧの種類及び処理液の種類を選択したときには、既に学習済モデルＭを用いた演算が完了していてもよい。このように構成すれば、ユーザに対して、より早く画像を表示することができるため、基板処理にかかる時間を短縮できる。なお、第２制御部２１０が予め複数の推定処理結果を取得しておく場合、学習済モデルＭに対して、より多くの処理条件を入力して推定処理結果を取得しておくことが好ましい。また、学習済モデルＭに対して、例えば考え得る全ての処理条件を入力して推定処理結果を取得しておくことがより好ましい。
また、上記の第１実施形態及び第２実施形態では、学習済モデルＭを用いて取得した複数の推定処理結果をサーバ２００から制御装置１０１に送信する例について示したが、本発明はこれに限らない。例えば、ユーザが入力部１０４を用いて入力した情報（選択したパラメータに関する情報など）を、その都度、制御装置１０１からサーバ２００に送信し、分布図を表示するための分布図情報をサーバ２００で生成し、生成した分布図情報をサーバ２００から制御装置１０１に送信してもよい。
また、上記の第１実施形態及び第２実施形態では、学習装置９００をサーバ２００及び制御装置１０１とは別に設ける例について示したが、本発明はこれに限らない。例えば、学習装置９００をサーバ２００又は制御装置１０１が兼ねてもよい。
また、上記の第１実施形態及び第２実施形態では、制御装置１０１が基板処理装置１００を構成する例について示したが、本発明はこれに限らない。例えば、制御装置１０１は、基板処理装置１００とは別に設けられてもよい。そして、制御装置１０１から実行処理条件に関する情報を基板処理装置１００に送信してもよい。
また、上記の第１実施形態及び第２実施形態では、入力条件範囲に含まれる所定の処理条件が、例えば、過去に処理したときの処理条件、又は、ユーザが過去の経験から決めた処理条件であってもよい例について示したが、本発明はこれに限らない。例えば、目標の処理量プロファイルが入力されると所定の処理条件を出力する学習済モデルを、学習用データセット９３１を用いた機械学習によって生成し、その学習済モデルを用いて所定の処理条件を取得してもよい。
また、上記の第１実施形態では、３次元の分布図の変数として、処理条件の２種類のパラメータを用いる例について示したが、本発明はこれに限らない。３次元の分布図の変数として、第２実施形態と同様、推定処理結果に基づく変数を２つ以上用いて表示してもよい。
また、上記の第２実施形態では、２次元の分布図を表示したり、３次元の分布図を表示したりすることができる例について示したが、本発明はこれに限らない。例えば、表示部１０５は、２次元の分布図、及び、３次元の分布図の一方のみを表示してもよい。
また、上記の第１実施形態及び第２実施形態では、表示部１０５に表示された複数の第１マークの中から、ユーザが１つの第１マークを選択する例について示したが、本発明はこれに限らない。例えば、表示部１０５が複数の第１マークのうちの１つの第１マークを実行処理条件の候補として表示し、ユーザが承認してもよい。この場合も、ユーザが１つの処理条件を選択することになることは言うまでもない。
また、上記の第１実施形態及び第２実施形態では、基板処理装置１００が実行する処理はエッチング処理であったが、基板処理装置１００が実行する処理はエッチング処理に限定されない。例えば、処理は、成膜処理であってもよい。
本発明は、基板を処理する分野に有用である。
１ ：処理ユニット
４１ ：第１ノズル（ノズル）
１０２ ：第１制御部（制御部）
１０４ ：入力部（操作部）
１０５ ：表示部
２１０ ：第２制御部（制御部）
２２０ ：記憶部
５００ ：基板処理条件の設定システム
１０００ ：基板処理システム
Ｍ ：学習済モデル
Ｒ ：所定範囲
Ｗ ：基板
ｉ６、ｉ７ ：プルダウンメニュー（選択部）

Claims (18)

  1. 学習用処理条件、及び、前記学習用処理条件で基板を処理した際の処理結果に基づいて機械学習された学習済モデルに対して、複数の処理条件を入力して、複数の推定処理結果を取得する工程と、
    前記複数の推定処理結果に基づく画像を表示部に表示させる工程と、
    前記表示部に表示された前記画像に基づいて、前記複数の推定処理結果のうち１つの推定処理結果に対応する１つの処理条件を、基板を処理する際の実行処理条件として設定する工程と
    を含む、基板処理条件の設定方法。
  2. 前記取得する工程に先立って、所定の処理条件を含む入力条件範囲を設定する工程をさらに含み、
    前記取得する工程において、前記学習済モデルに対して、前記入力条件範囲に含まれる複数の処理条件を入力して、前記複数の推定処理結果を取得する、請求項１に記載の基板処理条件の設定方法。
  3. 前記処理条件の各々は、基板に供給する処理液の濃度を示す濃度条件と、前記基板に供給する前記処理液の温度を示す温度条件と、前記基板に供給する前記処理液の供給量を示す供給量条件と、前記基板の回転数を示す回転数条件と、前記基板に前記処理液を供給するノズルのスキャン速度を示す速度条件とを少なくとも含む、請求項２に記載の基板処理条件の設定方法。
  4. 前記実行処理条件として設定する工程に先立って、
    前記表示部に表示された前記画像に基づいて、ユーザによって前記１つの処理条件を選択する工程
    をさらに含み、
    前記実行処理条件として設定する工程において、選択された前記１つの処理条件を前記実行処理条件として設定する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の基板処理条件の設定方法。
  5. 前記画像は、分布図を含み、
    前記処理条件の各々は、複数のパラメータを有し、
    前記分布図は、ユーザによって指定された２種類のパラメータと、前記推定処理結果とを用いて３次元で表示される、請求項４に記載の基板処理条件の設定方法。
  6. 前記表示部は、前記分布図の変数としての前記パラメータの種類をユーザが選択可能な選択部を表示する、請求項５に記載の基板処理条件の設定方法。
  7. 前記表示部は、前記分布図上にユーザが選択可能な複数のマークを表示し、
    前記選択する工程において、ユーザが前記複数のマークのうち１つのマークを選択することによって、前記１つの処理条件が選択される、請求項５又は請求項６に記載の基板処理条件の設定方法。
  8. 前記複数のマークは、
    前記分布図のうち、目標の処理結果に対応する位置を含む所定範囲内に表示される第１マークと、
    前記分布図のうち、前記所定範囲外に表示され、前記第１マークとは異なる第２マークと
    を含む、請求項７に記載の基板処理条件の設定方法。
  9. 請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の基板処理条件の設定方法にしたがって、前記１つの処理条件を前記実行処理条件として設定する工程と、
    前記１つの処理条件で基板を処理する工程と
    を含む、基板処理方法。
  10. 学習用処理条件、及び、前記学習用処理条件で基板を処理した際の処理結果に基づいて機械学習された学習済モデルを記憶する記憶部と、
    表示部と、
    制御部と
    を備え、
    前記制御部は、
    前記学習済モデルに対して複数の処理条件を入力して、複数の推定処理結果を取得し、
    前記複数の推定処理結果に基づく画像を前記表示部に表示させ、
    前記複数の推定処理結果のうち１つの推定処理結果に対応する１つの処理条件を、基板を処理する際の実行処理条件として設定する、基板処理条件の設定システム。
  11. 前記制御部は、前記学習済モデルに対して、所定の処理条件を含む入力条件範囲に含まれる複数の処理条件を入力して、前記複数の推定処理結果を取得する、請求項１０に記載の基板処理条件の設定システム。
  12. 前記処理条件の各々は、基板に供給する処理液の濃度を示す濃度条件と、前記基板に供給する前記処理液の温度を示す温度条件と、前記基板に供給する前記処理液の供給量を示す供給量条件と、前記基板の回転数を示す回転数条件と、前記基板に前記処理液を供給するノズルのスキャン速度を示す速度条件とを少なくとも含む、請求項１１に記載の基板処理条件の設定システム。
  13. ユーザによる操作を受け付ける操作部をさらに備え、
    前記制御部は、前記操作部を用いて前記ユーザにより選択された前記１つの処理条件を、前記実行処理条件として設定する、請求項１０から請求項１２のいずれか１項に記載の基板処理条件の設定システム。
  14. 前記画像は、分布図を含み、
    前記処理条件の各々は、複数のパラメータを有し、
    前記制御部は、ユーザによって指定された２種類のパラメータと、前記推定処理結果とを用いて前記分布図を３次元で表示させる、請求項１３に記載の基板処理条件の設定システム。
  15. 前記表示部は、前記分布図の変数としての前記パラメータの種類をユーザが選択可能な選択部を表示する、請求項１４に記載の基板処理条件の設定システム。
  16. 前記表示部は、前記分布図上にユーザが選択可能な複数のマークを表示し、
    前記制御部は、前記操作部を用いて前記ユーザにより前記複数のマークから１つのマークが選択されることによって、前記１つのマークに対応する前記１つの処理条件を前記実行処理条件として設定する、請求項１４又は請求項１５に記載の基板処理条件の設定システム。
  17. 前記複数のマークは、
    前記分布図のうち、目標の処理結果に対応する位置を含む所定範囲内に表示される第１マークと、
    前記分布図のうち、前記所定範囲外に表示され、前記第１マークとは異なる第２マークと
    を含む、請求項１６に記載の基板処理条件の設定システム。
  18. 請求項１０から請求項１７のいずれか１項に記載の基板処理条件の設定システムと、
    前記１つの処理条件で基板を処理する処理ユニットと
    を備える、基板処理システム。
JP2022024128A 2022-02-18 2022-02-18 基板処理条件の設定方法、基板処理方法、基板処理条件の設定システム、及び、基板処理システム Pending JP2023120961A (ja)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022024128A JP2023120961A (ja) 2022-02-18 2022-02-18 基板処理条件の設定方法、基板処理方法、基板処理条件の設定システム、及び、基板処理システム
TW111144553A TWI842215B (zh) 2022-02-18 2022-11-22 基板處理條件之設定方法、基板處理方法、基板處理條件之設定系統及基板處理系統
CN202310046730.4A CN116631895A (zh) 2022-02-18 2023-01-13 衬底处理条件的设定方法、衬底处理方法、衬底处理条件的设定系统、及衬底处理系统
KR1020230014692A KR20230124481A (ko) 2022-02-18 2023-02-03 기판 처리 조건의 설정 방법, 기판 처리 방법, 기판 처리 조건의 설정 시스템, 및, 기판 처리 시스템
EP23155377.7A EP4231107A1 (en) 2022-02-18 2023-02-07 Substrate processing condition setting method, substrate processing method, substrate processing condition setting system, and substrate processing system
US18/166,327 US20230268208A1 (en) 2022-02-18 2023-02-08 Substrate processing condition setting method, substrate processing method, substrate processing condition setting system, and substrate processing system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022024128A JP2023120961A (ja) 2022-02-18 2022-02-18 基板処理条件の設定方法、基板処理方法、基板処理条件の設定システム、及び、基板処理システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2023120961A true JP2023120961A (ja) 2023-08-30

Family

ID=85198942

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022024128A Pending JP2023120961A (ja) 2022-02-18 2022-02-18 基板処理条件の設定方法、基板処理方法、基板処理条件の設定システム、及び、基板処理システム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20230268208A1 (ja)
EP (1) EP4231107A1 (ja)
JP (1) JP2023120961A (ja)
KR (1) KR20230124481A (ja)
CN (1) CN116631895A (ja)

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7184547B2 (ja) * 2018-06-27 2022-12-06 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 補正方法、基板処理装置、及び基板処理システム
US10705514B2 (en) * 2018-10-09 2020-07-07 Applied Materials, Inc. Adaptive chamber matching in advanced semiconductor process control
TWI830812B (zh) 2018-11-21 2024-02-01 日商東京威力科創股份有限公司 基板處理之條件設定支援方法、基板處理系統、記錄媒體及學習模型
US20230049157A1 (en) * 2020-01-27 2023-02-16 Lam Research Corporation Performance predictors for semiconductor-manufacturing processes
US20230124106A1 (en) * 2020-04-02 2023-04-20 Asml Netherlands B.V. Method and apparatus for predicting a process metric associated with a process

Also Published As

Publication number Publication date
US20230268208A1 (en) 2023-08-24
KR20230124481A (ko) 2023-08-25
CN116631895A (zh) 2023-08-22
TW202335046A (zh) 2023-09-01
EP4231107A1 (en) 2023-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI766506B (zh) 基板處理裝置、基板處理方法、基板處理系統以及學習用資料的生成方法
WO2022220126A1 (ja) 基板処理装置、基板処理システム、及びデータ処理方法
JP7460411B2 (ja) 基板処理装置及び基板処理方法
US20230161301A1 (en) Substrate processing apparatus, substrate processing method, training data generation method, training method, training device, trained model creation method, and trained model
JP2023120961A (ja) 基板処理条件の設定方法、基板処理方法、基板処理条件の設定システム、及び、基板処理システム
TWI842215B (zh) 基板處理條件之設定方法、基板處理方法、基板處理條件之設定系統及基板處理系統
JP7166966B2 (ja) 処理条件選択方法、基板処理方法、基板製品製造方法、処理条件選択装置、コンピュータープログラム、および、記憶媒体
TWI772009B (zh) 基板處理裝置、基板處理方法、學習用資料的生成方法、學習方法、學習裝置、學習完畢模型的生成方法以及學習完畢模型
TW202414527A (zh) 基板處理條件之設定方法及基板處理方法
KR102421919B1 (ko) 기판 처리 장치, 기판 처리 방법, 기판 처리 시스템, 및 학습용 데이터의 생성 방법
JP7409956B2 (ja) 基板処理装置、及び基板処理方法
JP2021174959A (ja) 基板処理装置、基板処理方法、学習用データの生成方法、学習方法、学習装置、学習済モデルの生成方法、および、学習済モデル
JP2023019657A (ja) 基板処理方法及び基板処理装置
US20240103462A1 (en) Support device, support method, substrate processing system, and storage medium
WO2023042796A1 (ja) 基板処理装置および基板処理方法
TWI838864B (zh) 基板處理裝置及基板處理方法
WO2023042774A1 (ja) 基板処理装置および基板処理方法