JP2024015933A - 情報処理装置、機械学習装置、情報処理方法、及び、機械学習方法 - Google Patents

Abstract

【課題】基板処理における処理流体の供給状態に応じて処理流体の分散状態を適切に予測することを可能とする情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置５は、基板に接触させて所定の基板処理を行う処理部材と、基板又は処理部材に処理流体を供給する処理流体供給部とを備える基板処理装置により行われる基板処理において、処理流体供給部から供給される処理流体の供給状態を示す処理流体状態情報を含む流体供給情報を取得する流体供給情報取得部５００と、流体供給情報取得部５００により取得された流体供給情報に基づいて、処理流体供給部から供給された処理流体が基板と処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す流体分散情報を生成する流体分散情報生成部５０１とを備える。【選択図】 図１５

Description

本発明は、情報処理装置、機械学習装置、情報処理方法、及び、機械学習方法に関する。

半導体ウェハ等の基板に対して各種の処理を行う基板処理装置の１つとして、化学機械研磨（ＣＭＰ：Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｐｏｌｉｓｈｉｎｇ）処理を行う基板処理装置が知られている。基板処理装置では、例えば、研磨パッドを有する研磨テーブルを回転させつつ、液体供給ノズルから研磨パッドに研磨流体を供給した状態で、トップリングと呼ばれる基板保持部により基板を研磨パッドに押し付けることで、基板は化学的かつ機械的に研磨される。そして、研磨後の基板に付着した研磨屑等の異物を除去するため、研磨後の基板に洗浄流体を供給しながら洗浄具を接触させてスクラブ洗浄し、さらに基板を乾燥することで、一連の処理が終了する。

上記のような一連の処理において、特許文献１には、研磨流体が、所定の供給条件に従って研磨パッド上に供給されることが開示されている。また、特許文献２には、洗浄流体が、所定の供給条件に従って基板上に供給されることが開示されている。

特開２００５－２９４３５１号公報 特開２００３－１４２４４８号公報

特許文献１に開示されたように、研磨流体が、所定の供給条件に従って研磨パッド上に供給されたとき、基板と研磨パッドとの接触位置を通過しつつ分散するが、そのときの研磨流体の分散状態は、研磨処理の品質に影響する。また、特許文献２に開示されたように、洗浄流体が、所定の供給条件に従って基板上に供給されたとき、基板と洗浄具との接触位置を通過しつつ分散するが、そのときの洗浄流体の分散状態は洗浄処理の品質に影響する。そのため、研磨処理や洗浄処理の品質管理を行うためには、研磨流体や洗浄流体の分散状態を適切に把握することが求められる。

本発明は、上記の課題に鑑み、基板処理における処理流体の供給状態に応じて処理流体の分散状態を適切に予測することを可能とする情報処理装置、機械学習装置、情報処理方法、及び、機械学習方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、
基板に接触させて所定の基板処理を行う処理部材と、前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する処理流体供給部とを備える基板処理装置により行われる前記基板処理において、前記処理流体供給部から供給される前記処理流体の供給状態を示す処理流体状態情報を含む流体供給情報を取得する流体供給情報取得部と、
前記流体供給情報取得部により取得された前記流体供給情報に基づいて、前記処理流体供給部から供給された前記処理流体が前記基板と前記処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す流体分散情報を生成する流体分散情報生成部と、を備える。

本発明の一態様に係る情報処理装置によれば、基板処理における、処理流体状態情報、基板状態情報及び処理部材状態情報を含む流体供給情報に基づいて、当該流体供給情報に対する流体分散情報が生成されるので、処理流体の供給状態に応じて、処理流体が基板と処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を適切に予測することができる。

上記以外の課題、構成及び効果は、後述する発明を実施するための形態にて明らかにされる。

基板処理システム１の一例を示す全体構成図である。 基板処理装置２の一例を示す平面図である。 第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの一例を示す斜視図である。 第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂの一例を示す斜視図である。 第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄの一例を示す斜視図である。 第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの一例を示す斜視図である。 基板処理装置２の一例を示すブロック図である。 コンピュータ９００の一例を示すハードウエア構成図である。 データベース装置３により管理される生産履歴情報３０の一例を示すデータ構成図である。 データベース装置３により管理される試験情報３１の一例を示すデータ構成図である。 機械学習装置４の一例を示すブロック図である。 第１の学習モデル１０Ａ及び第１の学習用データ１１Ａの一例を示す図である。 第２の学習モデル１０Ｂ及び第２の学習用データ１１Ｂの一例を示す図である。 機械学習装置４による機械学習方法の一例を示すフローチャートである。 情報処理装置５の一例を示すブロック図である。 情報処理装置５の一例を示す機能説明図である。 ユーザ端末装置６の一例を示す機能説明図である。 情報処理装置５及びユーザ端末装置６による情報処理方法の一例を示すフローチャートである。 現実空間のウェハＷに仮想オブジェクトを重畳表示したオブジェクト表示画面１２の一例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明を実施するための実施形態について説明する。以下では、本発明の目的を達成するための説明に必要な範囲を模式的に示し、本発明の該当部分の説明に必要な範囲を主に説明することとし、説明を省略する箇所については公知技術によるものとする。

図１は、基板処理システム１の一例を示す全体構成図である。本実施形態に係る基板処理システム１は、半導体ウェハ等の基板（以下、「ウェハ」という）Ｗを研磨流体が供給された研磨パッドに押し付けることでウェハＷの表面を平坦に研磨する化学機械研磨処理（以下、「研磨処理」という）、研磨処理後のウェハＷに洗浄流体を供給しつつ洗浄具に
接触させることでウェハＷの表面を洗浄する洗浄処理、洗浄処理後のウェハＷの表面を乾燥する乾燥処理等を含む一連の基板処理を管理するシステムとして機能する。

基板処理システム１は、その主要な構成として、基板処理装置２と、データベース装置３と、機械学習装置４と、情報処理装置５と、ユーザ端末装置６とを備える。各装置２～６は、例えば、汎用又は専用のコンピュータ（後述の図８参照）で構成されるとともに、有線又は無線のネットワーク７に接続されて、各種のデータ（図１には一部のデータの送受信を破線の矢印にて図示）を相互に送受信可能に構成される。なお、各装置２～６の数やネットワーク７の接続構成は、図１の例に限られず、適宜変更してもよい。

基板処理装置２は、複数のユニットで構成されて、１又は複数のウェハＷに対する一連の基板処理として、例えば、ロ―ド、研磨、洗浄、乾燥、膜厚測定、アンロード等の各処理をそれぞれ行う装置である。その際、基板処理装置２は、各ユニットにそれぞれ設定された複数の装置パラメータからなる装置設定情報２６５と、研磨処理、洗浄処理、乾燥処理の動作状態等を定める基板レシピ情報２６６とを参照しつつ、各ユニットの動作を制御する。研磨処理では、ウェハＷに接触する処理部材としての研磨パッドと、処理部材に供給される処理流体としての研磨流体とが用いられる。洗浄処理では、ウェハＷに接触する処理部材としての洗浄具と、ウェハＷに供給される処理流体としての洗浄流体とが用いられる。

基板処理装置２は、各ユニットの動作に応じて、各種のレポートＲをデータベース装置３、ユーザ端末装置６等に送信する。各種のレポートＲには、例えば、基板処理が行われたときの対象となるウェハＷを特定する工程情報、各処理が行われたときの各ユニット、処理流体、ウェハＷ、処理部材等の状態を示す状態情報、基板処理装置２にて検出されたイベント情報、基板処理装置２に対するユーザ（オペレータ、生産管理者、保守管理者等）の操作情報等が含まれる。基板処理装置２には、固有の装置ＩＤが割り当てられ、ウェハには、固有のウェハＩＤが割り当てられることで、各種のレポートＲは管理される。

データベース装置３は、本生産用の処理流体、ウェハＷ及び処理部材を用いて研磨処理及び洗浄処理がそれぞれ行われたときの履歴に関する生産履歴情報３０と、試験用の処理流体、ウェハＷ及び処理部材を用いて研磨処理及び洗浄処理の試験（以下、「研磨試験」及び「洗浄試験」という）がそれぞれ行われたときの履歴に関する試験情報３１とを管理する装置である。なお、データベース装置３には、上記の他に、装置設定情報２６５や基板レシピ情報２６６が記憶されていてもよく、その場合には、基板処理装置２がこれらの情報を参照するようにしてもよい。

データベース装置３は、基板処理装置２が本生産を行ったときに、基板処理装置２から各種のレポートＲを随時受信し、生産履歴情報３０に登録することで、生産履歴情報３０には、基板処理に関するレポートＲが蓄積される。また、データベース装置３は、基板処理装置２が研磨試験及び洗浄試験をそれぞれ行ったときに、基板処理装置２から各種のレポートＲを随時受信し、試験情報３１にそれぞれ登録するとともに、その研磨試験及び洗浄試験の試験結果を対応付けてそれぞれ登録することで、試験情報３１には、研磨試験及び洗浄試験に関するレポートＲ及び試験結果が蓄積される。例えば、試験用の処理流体は、特定の色で着色されたもので、その処理流体が、ウェハＷと処理部材とを接触された状態でウェハＷ又は処理部材に供給されたときに、ウェハＷと処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの様子を、例えば、カメラ（イメージセンサ）等により静止画や動画として撮影し、画像処理を行うことで、処理流体の分散状態が、試験結果として試験情報３１に登録される。なお、研磨試験及び洗浄試験は、本生産用の基板処理装置２で行われてもよいし、基板処理装置２と同様の研磨処理及び洗浄処理を再現可能な試験装置（不図示）で行われてもよい。

機械学習装置４は、機械学習の学習フェーズの主体として動作し、例えば、データベース装置３から試験情報３１の一部を第１及び第２の学習用データ１１Ａ、１１Ｂとしてそれぞれ取得し、情報処理装置５にて用いられる第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂを機械学習によりそれぞれ生成する。学習済みの第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂは、ネットワーク７や記録媒体等を介して情報処理装置５に提供される。

情報処理装置５は、機械学習の推論フェーズの主体として動作し、機械学習装置４により生成された第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂを用いて、基板処理装置２による研磨処理及び洗浄処理が本生産用の処理流体、ウェハＷ及び処理部材を用いて行われるときに、処理流体（研磨流体及び洗浄流体）の分散状態を予測し、その予測した結果を示す流体分散情報を生成し、データベース装置３、ユーザ端末装置６等に送信する。情報処理装置５が流体分散情報を生成するタイミングとしては、本生産を行う前に処理流体の供給状態を調整するような調整時でもよいし、本生産にて研磨処理及び洗浄処理が実際に行われる最中でもよいし、本生産にて研磨処理及び洗浄処理が行われた後でもよい。

ユーザ端末装置６は、ユーザが使用する端末装置であり、据置型の装置でもよいし、携帯型の装置でもよい。ユーザ端末装置６は、例えば、アプリケーションプログラム、ウェブブラウザ等の表示画面を介して各種の入力操作を受け付けるとともに、表示画面を介して各種の情報（例えば、イベントの通知、装置設定情報２６５、基板レシピ情報２６６、流体分散情報、生産履歴情報３０、試験情報３１等）を表示する。

本実施形態では、ユーザ端末装置６は、拡張現実（ＡＲ）又は複合現実（ＭＲ）を実現可能な携帯型の装置として、例えば、スマートフォン、タブレット端末等の携帯機器、スマートグラス、透過型のヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブル機器で構成される場合を中心に説明する。その場合、ユーザ端末装置６は、ユーザが現実空間における基板処理装置２にて作業を行う際に、情報処理装置５から提供される流体分散情報に基づいて、現実空間のウェハＷ又は処理部材に対して処理流体（研磨流体及び洗浄流体）の分散状態を示す仮想オブジェクトを重畳表示することで、ユーザを支援する情報処理装置として機能する。

（基板処理装置２）
図２は、基板処理装置２の一例を示す平面図である。基板処理装置２は、平面視で略矩形状のハウジング２０の内部に、ロード／アンロードユニット２１と、研磨ユニット２２と、基板搬送ユニット２３と、仕上げユニット２４と、膜厚測定ユニット２５と、制御ユニット２６とを備えて構成される。ロード／アンロードユニット２１と、研磨ユニット２２、基板搬送ユニット２３及び仕上げユニット２４との間は、第１の隔壁２００Ａにより区画され、基板搬送ユニット２３と仕上げユニット２４との間は、第２の隔壁２００Ｂにより区画されている。

（ロード／アンロードユニット）
ロード／アンロードユニット２１は、多数のウェハＷを上下方向に収納可能なウェハカセット（ＦＯＵＰ等）が載置される第１乃至第４のフロントロード部２１０Ａ～２１０Ｄと、ウェハカセットに収納されたウェハＷの収納方向（上下方向）に沿って上下移動可能な搬送ロボット２１１と、第１乃至第４のフロントロード部２１０Ａ～２１０Ｄの並び方向（ハウジング２０の短手方向）に沿って搬送ロボット２１１を移動させる水平移動機構部２１２とを備える。

搬送ロボット２１１は、第１乃至第４のフロントロード部２１０Ａ～２１０Ｄの各々に載置されたウェハカセット、基板搬送ユニット２３（具体的に、後述のリフタ２３２）、
仕上げユニット２４（具体的に、後述の第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆ）、及び、膜厚測定ユニット２５に対してアクセス可能に構成され、それらの間でウェハＷを受け渡すための上下二段のハンド（不図示）を備える。下側ハンドは、処理前のウェハＷを受け渡すときに使用され、上側ハンドは、処理後のウェハＷを受け渡すときに使用される。基板搬送ユニット２３や仕上げユニット２４に対するウェハＷの受け渡しの際には、第１の隔壁２００Ａに設けられたシャッタ（不図示）が開閉される。

（研磨ユニット）
研磨ユニット２２は、ウェハＷの研磨処理（平坦化）をそれぞれ行う第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄを備える。第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄは、ハウジング２０の長手方向に沿って並べられて配置される。

図３は、第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの一例を示す斜視図である。第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの基本的な構成や機能は共通する。

第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの各々は、研磨面を有する研磨パッド２２００を回転可能に支持する研磨テーブル（処理部材支持部）２２０と、ウェハＷを回転可能に保持し、かつウェハＷを研磨テーブル２２０上の研磨パッド２２００に押圧しながら研磨するためのトップリング（基板保持部）２２１と、研磨パッド２２００に研磨流体を供給する研磨流体供給部２２２と、ドレッサディスク２２３０を回転可能に支持するとともにドレッサディスク２２３０を研磨パッド２２００の研磨面に接触させて研磨パッド２２００をドレッシングするドレッサ２２３と、研磨パッド２２００に洗浄流体を噴射するアトマイザ２２４と、研磨処理が行われるハウジング２０の内部空間の状態を測定する環境センサ２２５とを備える。

研磨テーブル２２０は、研磨テーブルシャフト２２０ａにより支持されて、その軸心周りに研磨テーブル２２０を回転駆動させる回転移動機構部２２０ｂと、研磨パッド２２００の表面温度を調節する温調機構部２２０ｃとを備える。

トップリング２２１は、上下方向に移動可能なトップリングシャフト２２１ａに支持されて、その軸心周りにトップリング２２１を回転駆動させる回転移動機構部２２１ｃと、トップリング２２１を上下方向に移動させる上下移動機構部２２１ｄと、支持シャフト２２１ｂを旋回中心にしてトップリング２２１を旋回（揺動）移動させる揺動移動機構部２２１ｅとを備える。回転移動機構部２２１ｃ、上下移動機構部２２１ｄ及び揺動移動機構部２２１ｅは、研磨パッド２２００とウェハＷの被研磨面との相対位置を移動させる基板移動機構部として機能する。

研磨流体供給部２２２は、研磨パッド２２００の研磨面に研磨流体を供給する研磨流体供給ノズル２２２ａと、支持シャフト２２２ｂに支持されて、支持シャフト２２２ｂを旋回中心にして研磨流体供給ノズル２２２ａを旋回移動させる揺動移動機構部２２２ｃと、研磨流体の流量を調節する流量調節部２２２ｄと、研磨流体の温度を調節する温調機構部２２２ｅとを備える。研磨流体は、研磨液（スラリー）又は純水であり、さらに、薬液を含むものでもよいし、研磨液に分散剤を添加したものでもよい。

ドレッサ２２３は、上下方向に移動可能なドレッサシャフト２２３ａに支持されて、その軸心周りにドレッサ２２３を回転駆動させる回転移動機構部２２３ｃと、ドレッサ２２３を上下方向に移動させる上下移動機構部２２３ｄと、支持シャフト２２３ｂを旋回中心にしてドレッサ２２３を旋回移動させる揺動移動機構部２２３ｅとを備える。

アトマイザ２２４は、支持シャフト２２４ａに支持されて、支持シャフト２２４ａを旋
回中心にしてアトマイザ２２４を旋回移動させる揺動移動機構部２２４ｂと、洗浄流体の流量を調節する流量調節部２２４ｃとを備える。洗浄流体は、液体（例えば、純水）と気体（例えば、窒素ガス）の混合流体又は液体（例えば、純水）である。

環境センサ２２５は、ハウジング２０の内部空間に配置されたセンサからなり、例えば、内部空間の温度を計測する温度センサ２２５ａと、内部空間の湿度を計測する湿度センサ２２５ｂと、内部空間の気圧を計測する気圧センサ２２５ｃと、酸素濃度センサ２２５ｄと、マイクロホン（音センサ）２２５ｅとを備える。なお、環境センサ２２５として、研磨処理中や研磨処理の前後に、研磨パッド２２００の表面、温度分布、気流分布等を撮影可能なカメラ（イメージセンサ）を備えていてもよい。カメラの撮影対象は、可視光に限られず、赤外光や紫外光等でもよい。

ウェハＷは、トップリング２２１の下面に吸着保持されて、研磨テーブル２２０上の所定の研磨位置に移動された後、研磨流体供給ノズル２２２ａから研磨流体が供給された研磨パッド２２００の研磨面に対してトップリング２２１により押圧されることで研磨される。

なお、図３では、回転移動機構部２２０ｂ、２２１ｃ、２２３ｃ、上下移動機構部２２１ｄ、２２３ｄ、及び、揺動移動機構部２２１ｅ、２２２ｃ、２２３ｅ、２２４ｂの具体的な構成を省略しているが、例えば、モータ、エアシリンダ等の駆動力発生用のモジュールと、リニアガイド、ボールねじ、ギヤ、ベルト、カップリング、軸受等の駆動力伝達機構と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等のセンサとを適宜組み合わせて構成される。図３では、流量調節部２２２ｄ、２２４ｃの具体的な構成を省略しているが、例えば、ポンプ、バルブ、レギュレータ等の流体調節用のモジュールと、流量センサ、圧力センサ、液面センサ、温度センサ、流体濃度センサ、流体物性センサ、流体パーティクルセンサ等のセンサとを適宜組み合わせて構成される。図３では、温調機構部２２０ｃ、２２２ｅの具体的な構成を省略しているが、例えば、ヒータ、熱交換器等の温度調節用（接触式又は非接触式）のモジュールと、温度センサ、電流センサ等のセンサとを適宜組み合わせて構成される。

（基板搬送ユニット）
基板搬送ユニット２３は、図２に示すように、第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの並び方向（ハウジング２０の長手方向）に沿って水平移動可能な第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂと、第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂの間に配置されたスイングトランスポータ２３１と、ロード／アンロードユニット２１側に配置されたリフタ２３２と、仕上げユニット２４側に配置されたウェハＷの仮置き台２３３とを備える。

第１のリニアトランスポータ２３０Ａは、第１及び第２の研磨部２２Ａ、２２Ｂに隣接して配置されて、４つの搬送位置（ロード／アンロードユニット２１側から順に第１乃至第４の搬送位置ＴＰ１～ＴＰ４とする）の間でウェハＷを搬送する機構である。第２の搬送位置ＴＰ２は、第１の研磨部２２Ａに対してウェハＷを受け渡す位置であり、第３の搬送位置ＴＰ３は、第２の研磨部２２Ｂに対してウェハＷを受け渡す位置である。

第２のリニアトランスポータ２３０Ｂは、第３及び第４の研磨部２２Ｃ、２２Ｄに隣接して配置されて、３つの搬送位置（ロード／アンロードユニット２１側から順に第５乃至第７の搬送位置ＴＰ５～ＴＰ７とする）の間でウェハＷを搬送する機構である。第６の搬送位置ＴＰ６は、第３の研磨部２２Ｃに対してウェハＷを受け渡す位置であり、第７の搬送位置ＴＰ７は、第４の研磨部２２Ｄに対してウェハＷを受け渡す位置である。

スイングトランスポータ２３１は、第４及び第５の搬送位置ＴＰ４、ＴＰ５に隣接して配置されるとともに、第４及び第５の搬送位置ＴＰ４、ＴＰ５の間を移動可能なハンドを有する。スイングトランスポータ２３１は、第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂの間でウェハＷを受け渡すとともに、仮置き台２３３にウェハＷを仮置きする機構である。リフタ２３２は、第１の搬送位置ＴＰ１に隣接して配置されて、ロード／アンロードユニット２１の搬送ロボット２１１との間でウェハＷを受け渡す機構である。ウェハＷの受け渡しの際、第１の隔壁２００Ａに設けられたシャッタ（不図示）が開閉される。

（仕上げユニット）
仕上げユニット２４は、図２に示すように、ロールスポンジ２４００を用いた基板洗浄装置として、上下二段に配置された第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂと、ペンスポンジ２４０１を用いた基板洗浄装置として、上下二段に配置された第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄと、洗浄後のウェハＷを乾燥させる基板乾燥装置として、上下二段に配置された第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆと、ウェハＷを搬送する第１及び第２の搬送部２４Ｇ、２４Ｈとを備える。なお、ロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、ペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄ、乾燥部２４Ｅ、２４Ｆ、及び、搬送部２４Ｇ、２４Ｈの数や配置は、図２の例に限られず、適宜変更してもよい。

仕上げユニット２４の各部２４Ａ～２４Ｈは、それぞれが区画された状態で第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂに沿って、例えば、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、第１の搬送部２４Ｇ、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄ、第２の搬送部２４Ｈ、及び、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの順（ロード／アンロードユニット２１から遠い順）に配置される。仕上げユニット２４は、研磨処理後のウェハＷに対して、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂのいずれかによる一次洗浄処理、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄのいずれかによる二次洗浄処理、及び、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆのいずれかによる乾燥処理を順に行う。なお、仕上げユニット２４の各部２４Ａ～２４Ｈによる処理の順序は適宜変更してもよいし、処理の一部を省略してもよく、例えば、ロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂによる洗浄処理を省略して、ペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄによる洗浄処理から開始してもよい。また、仕上げユニット２４は、ロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、及び、ペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄのいずれかに代えて又は加えて、バフ洗浄部（不図示）を備えることにより、バフ洗浄処理を行うようにしてもよい。さらに、本実施形態では、仕上げユニット２４の各部２４Ａ～２４Ｈは、ウェハＷを水平置きで保持（水平保持）するものであるが、ウェハＷを垂直保持又は斜め保持するものでもよい。

ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１は、ＰＶＡ、ナイロン等の合成樹脂で形成され、多孔質構造を有する。ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１は、ウェハＷをスクラブ洗浄するための洗浄具として機能し、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、並びに、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄに交換可能にそれぞれ取り付けられる。

第１の搬送部２４Ｇは、上下方向に移動可能な第１の搬送ロボット２４６Ａを備える。第１の搬送ロボット２４６Ａは、基板搬送ユニット２３の仮置き台２３３、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、並びに、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄに対してアクセス可能に構成され、それらの間でウェハＷを受け渡すための上下二段のハンドを備える。例えば、下側ハンドは、洗浄前のウェハＷを受け渡すときに使用され、上側ハンドは、洗浄後のウェハＷを受け渡すときに使用される。仮置き台２３３に対するウェハＷの受け渡しの際には、第２の隔壁２００Ｂに設けられたシャッタ（不
図示）が開閉される。

第２の搬送部２４Ｈは、上下方向に移動可能な第２の搬送ロボット２４６Ｂを備える。第２の搬送ロボット２４６Ｂは、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄ、並びに、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆに対してアクセス可能に構成され、それらの間でウェハＷを受け渡すためのハンドを備える。

図４は、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂの一例を示す斜視図である。第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂの基本的な構成や機能は共通する。図４の例では、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂは、ウェハＷの被洗浄面（表面及び裏面）を挟み込むように、上下に配置された一対のロールスポンジ２４００を有する。

第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂの各々は、ウェハＷを保持する基板保持部２４１と、ウェハＷに基板洗浄流体を供給する洗浄流体供給部２４２と、ロールスポンジ２４００を回転可能に支持するとともにロールスポンジ２４００をウェハＷに接触させてウェハＷを洗浄する基板洗浄部（処理部材支持部）２４０と、ロールスポンジ２４００を洗浄具洗浄流体にて洗浄（セルフクリーニング）する洗浄具洗浄部２４３と、洗浄処理が行われるハウジング２０の内部空間の状態を測定する環境センサ２４４とを備える。

基板保持部２４１は、ウェハＷの側縁部の複数個所を保持する基板保持機構部２４１ａと、ウェハＷの被洗浄面に垂直な第３の回転軸周りにウェハＷを回転させる基板回転機構部２４１ｂとを備える。図４の例では、基板保持機構部２４１ａは、４つのローラで構成され、少なくとも１つのローラは、ウェハＷの側縁部を保持又は解放するように移動可能に構成される。また、図４の例では、基板回転機構部２４１ｂは、２つの駆動ローラで構成され、駆動ローラは、ウェハＷを保持する基板保持機構部２４１ａを兼ねている。なお、基板保持部２４１は、複数のローラで構成される基板保持機構部２４１ａと、少なくとも１つの駆動ローラで構成される基板回転機構部２４１ｂとで構成されていてもよい。また、基板保持機構部２４１ａは、ローラに代えてチャックで構成されていてもよい。

洗浄流体供給部２４２は、ウェハＷの被洗浄面に基板洗浄流体を供給する洗浄流体供給ノズル２４２ａと、洗浄流体供給ノズル２４２ａを旋回移動させる揺動移動機構部２４２ｂと、基板洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４２ｃと、基板洗浄流体の温度を調節する温調機構部２４２ｄとを備える。基板洗浄流体は、純水（リンス液）及び薬液のいずれでもよく、洗浄流体供給ノズル２４２ａは、図４に示すように、純水用のノズルと、薬液用のノズルとが別々に設けられていてもよい。また、基板洗浄流体は、液体でもよいし、液体及び気体を混合させた二流体でもよいし、ドライアイスのような固体を含むものでもよい。

基板洗浄部２４０は、ウェハＷの被洗浄面に平行な第１の回転軸周りにロールスポンジ２４００を回転させる洗浄具回転機構部２４０ａと、一対のロールスポンジ２４００の高さ及び両者の距離を変更するため、一対のロールスポンジ２４００の少なくとも一方を上下方向に移動させる上下移動機構部２４０ｂと、一対のロールスポンジ２４００を水平方向に直線移動させる直線移動機構部２４０ｃとを備える。上下移動機構部２４０ｂ及び直線移動機構部２４０ｃは、ロールスポンジ２４００とウェハＷの被洗浄面との相対位置を移動させる洗浄具移動機構部として機能する。

洗浄具洗浄部２４３は、ウェハＷと干渉しない位置に配置されて、洗浄具洗浄流体を貯留及び排出可能な洗浄具洗浄槽２４３ａと、洗浄具洗浄槽２４３ａに収容されて、ロール
スポンジ２４００が押し付けられる洗浄具洗浄板２４３ｂと、洗浄具洗浄槽２４３ａに供給される洗浄具洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４３ｃと、ロールスポンジ２４００の内側を流通し、ロールスポンジ２４００の外周面から外部に排出される洗浄具洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４３ｄとを備える。洗浄具洗浄流体は、純水（リンス液）及び薬液のいずれでもよい。

環境センサ２４４は、例えば、温度センサ２４４ａと、湿度センサ２４４ｂと、気圧センサ２４４ｃと、酸素濃度センサ２４４ｄと、マイクロホン（音センサ）２４４ｅとを備える。なお、環境センサ２４４として、洗浄処理中や洗浄処理の前後に、ウェハＷやロールスポンジ２４００の表面、温度分布、気流分布等を撮影可能なカメラ（イメージセンサ）を備えていてもよい。カメラの撮影対象は、可視光に限られず、赤外光や紫外光等でもよい。

第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂによる一次洗浄処理では、ウェハＷは、基板保持機構部２４１ａにより保持された状態で基板回転機構部２４１ｂにより回転される。そして、洗浄流体供給ノズル２４２ａからウェハＷの被洗浄面に基板洗浄流体が供給された状態で、洗浄具回転機構部２４０ａにより軸心周りに回転されたロールスポンジ２４００がウェハＷの被洗浄面に摺接することでウェハＷは洗浄される。その後、基板洗浄部２４０が、ロールスポンジ２４００を洗浄具洗浄槽２４３ａに移動させて、例えば、ロールスポンジ２４００を回転させたり、洗浄具洗浄板２４３ｂに押し付けたり、流量調節部２４３ｄにより洗浄具洗浄流体をロールスポンジ２４００に供給することで、ロールスポンジ２４００は洗浄される。

図５は、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄの一例を示す斜視図である。第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄの基本的な構成や機能は共通する。

第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄの各々は、ウェハＷを保持する基板保持部２４１と、ウェハＷに基板洗浄流体を供給する洗浄流体供給部２４２と、ペンスポンジ２４０１を回転可能に支持するとともにペンスポンジ２４０１をウェハＷに接触させてウェハＷを洗浄する基板洗浄部（処理部材支持部）２４０と、ペンスポンジ２４０１を洗浄具洗浄流体にて洗浄（セルフクリーニング）する洗浄具洗浄部２４３と、洗浄処理が行われるハウジング２０の内部空間の状態を測定する環境センサ２４４とを備える。以下では、ペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄについて、ロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂと異なる部分を中心に説明する。

基板保持部２４１は、ウェハＷの側縁部の複数個所を保持する基板保持機構部２４１ｃと、ウェハＷの被洗浄面に垂直な第３の回転軸周りにウェハＷを回転させる基板回転機構部２４１ｄとを備える。図５の例では、基板保持機構部２４１ｃは、４つのローラであり、少なくとも１つのローラは、ウェハＷの側縁部を保持又は解放するように移動可能に構成される。また、図５の例では、基板回転機構部２４１ｄは、２つの駆動ローラで構成され、基板回転機構部２４１ｂを構成する駆動ローラは、ウェハＷを保持する基板保持機構部２４１ａを兼ねている。なお、基板保持部２４１は、複数のローラで構成される基板保持機構部２４１ｃと、少なくとも１つの駆動ローラで構成される基板回転機構部２４１ｄとで構成されていてもよい。また、基板保持機構部２４１ｃは、ローラに代えてチャックで構成されていてもよい。

洗浄流体供給部２４２は、図４と同様に構成されており、洗浄流体供給ノズル２４２ａ、揺動移動機構部２４２ｂ、流量調節部２４２ｃ、及び、温調機構部２４２ｄを備える。

基板洗浄部２４０は、ウェハＷの被洗浄面に垂直な第２の回転軸周りにペンスポンジ２
４０１を回転させる洗浄具回転機構部２４０ｄと、ペンスポンジ２４０１を上下方向に移動させる上下移動機構部２４０ｅと、ペンスポンジ２４０１を水平方向に旋回移動させる揺動移動機構部２４０ｆとを備える。上下移動機構部２４０ｅ及び揺動移動機構部２４０ｆは、ペンスポンジ２４０１とウェハＷの被洗浄面との相対位置を移動させる洗浄具移動機構部として機能する。

洗浄具洗浄部２４３は、ウェハＷと干渉しない位置に配置されて、洗浄具洗浄流体を貯留及び排出可能な洗浄具洗浄槽２４３ｅと、洗浄具洗浄槽２４３ｅに収容されて、ペンスポンジ２４０１が押し付けられる洗浄具洗浄板２４３ｆと、洗浄具洗浄槽２４３ｅに供給される洗浄具洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４３ｇと、ペンスポンジ２４０１の内側を流通し、ペンスポンジ２４０１の外表面から外部に排出される洗浄具洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４３ｈとを備える。

環境センサ２４４は、例えば、温度センサ２４４ａと、湿度センサ２４４ｂと、気圧センサ２４４ｃと、酸素濃度センサ２４４ｄと、マイクロホン（音センサ）２４４ｅとを備える。なお、環境センサ２４４として、洗浄処理中や洗浄処理の前後に、ウェハＷやペンスポンジ２４０１の表面温度分布、気流分布等を撮影可能なカメラ（イメージセンサ）を備えていてもよい。カメラの撮影対象は、可視光に限られず、赤外光や紫外光等でもよい。

第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄによる二次洗浄処理では、ウェハＷは、基板保持機構部２４１ｃにより保持された状態で基板回転機構部２４１ｄにより回転される。そして、洗浄流体供給ノズル２４２ａからウェハＷの被洗浄面に基板洗浄流体が供給された状態で、洗浄具回転機構部２４０ｄにより軸心周りに回転されたペンスポンジ２４０１がウェハＷの被洗浄面に摺接することでウェハＷは洗浄される。その後、基板洗浄部２４０が、ペンスポンジ２４０１を洗浄具洗浄槽２４３ｅに移動させて、例えば、ペンスポンジ２４０１を回転させたり、洗浄具洗浄板２４３ｆに押し付けたり、流量調節部２４３ｈにより洗浄具洗浄流体をペンスポンジ２４０１に供給することで、ペンスポンジ２４０１は洗浄される。

図６は、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの一例を示す斜視図である。第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの基本的な構成や機能は共通する。

第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの各々は、ウェハＷを保持する基板保持部２４１と、ウェハＷに基板乾燥流体を供給する乾燥流体供給部２４５と、乾燥処理が行われるハウジング２０の内部空間の状態を測定する環境センサ２４４とを備える。

基板保持部２４１は、ウェハＷの側縁部の複数個所を保持する基板保持機構部２４１ｅと、ウェハＷの被洗浄面に垂直な第３の回転軸周りにウェハＷを回転させる基板回転機構部２４１ｇとを備える。基板保持機構部２４１ｅは、一端を上下方向に移動する上下移動機構部２４１ｆに対して水平軸を中心として回動するように設置され、他端をウェハＷの周縁部に対して接離可能なチャックで構成される。基板保持機構部２４１ｅは、上下移動機構２４１ｆの上下方向への移動に伴い、把持部がウェハＷに対して当接又は分離方向に移動する傘機構を構成する。なお、基板保持機構部２４１ｅは、チャックに代えてローラで構成されていてもよい。

乾燥流体供給部２４５は、ウェハＷの被洗浄面に基板乾燥流体を供給する乾燥流体供給ノズル２４５ａと、乾燥流体供給ノズル２４５ａを上下方向に移動させる上下移動機構部２４５ｂと、乾燥流体供給ノズル２４５ａを水平方向に旋回移動させる揺動移動機構部２４５ｃと、基板乾燥流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４５ｄと、基板乾燥流体
の温度を調節する温調機構部２４５ｅとを備える。上下移動機構部２４５ｂ及び揺動移動機構部２４５ｃは、乾燥流体供給ノズル２４５ａとウェハＷの被洗浄面との相対位置を移動させる乾燥流体供給ノズル移動機構部として機能する。基板乾燥流体は、例えば、ＩＰＡ蒸気及び純水（リンス液）であり、乾燥流体供給ノズル２４５ａは、図６に示すように、ＩＰＡ蒸気用のノズルと、純水用のノズルとが別々に設けられていてもよい。また、基板乾燥流体は、液体でもよいし、液体及び気体を混合させた二流体でもよいし、ドライアイスのような固体を含むものでもよい。

環境センサ２４４は、温度センサ２４４ａと、湿度センサ２４４ｂと、気圧センサ２４４ｃと、酸素濃度センサ２４４ｄと、マイクロホン（音センサ）２４４ｅとを備える。なお、環境センサ２４４として、乾燥処理中や乾燥処理の前後に、ウェハＷの表面、温度分布、気流分布等を撮影可能なカメラ（イメージセンサ）を備えていてもよい。

第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆによる乾燥処理では、ウェハＷは、基板保持機構部２４１ｅにより保持された状態で基板回転機構部２４１ｇにより回転される。そして、乾燥流体供給ノズル２４５ａからウェハＷの被洗浄面に基板乾燥流体が供給された状態で、乾燥流体供給ノズル２４５ａがウェハＷの側縁部側（径方向外側）に移動される。その後、ウェハＷは、基板回転機構部２４１ｇにより高速回転されることでウェハＷが乾燥される。

なお、図４乃至図６では、基板保持機構部２４１ａ、２４１ｃ、２４１ｅ、基板回転機構部２４１ｂ、２４１ｄ、２４１ｇ、上下移動機構部２４０ｂ、２４０ｅ、２４１ｆ、２４５ｂ、直線移動機構部２４０ｃ、揺動移動機構部２４０ｆ、２４２ｂ、２４５ｃ、洗浄具回転機構部２４０ａ、２４０ｄの具体的な構成を省略しているが、例えば、モータ、エアシリンダ等の駆動力発生用のモジュールと、リニアガイド、ボールねじ、ギヤ、ベルト、カップリング、軸受等の駆動力伝達機構と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等のセンサとを適宜組み合わせて構成される。図４乃至図６では、流量調節部２４３ｃ、２４３ｄ、２４３ｇ、２４３ｈ、２４５ｄの具体的な構成を省略しているが、例えば、ポンプ、バルブ、レギュレータ等の流体調節用のモジュールと、流量センサ、圧力センサ、液面センサ、温度センサ、流体濃度センサ、流体物性センセ、流体パーティクルセンサ等のセンサとを適宜組み合わせて構成される。図４乃至図６では、温調機構部２４２ｄ、２４５ｅの具体的な構成を省略しているが、例えば、ヒータ、熱交換器等の温度調節用（接触式又は非接触式）のモジュールと、温度センサ、電流センサ等のセンサとを適宜組み合わせて構成される。

（膜厚測定ユニット）
膜厚測定ユニット２５は、研磨処理前又は研磨処理後のウェハＷの膜厚を測定する測定器であり、例えば、光学式膜厚測定器、渦電流式膜厚測定器等で構成される。各膜厚測定モジュールに対するウェハＷの受け渡しは、搬送ロボット２１１により行われる。

（制御ユニット）
図７は、基板処理装置２の一例を示すブロック図である。制御ユニット２６は、各ユニット２１～２５と電気的に接続されて、各ユニット２１～２５を統括的に制御する制御部として機能する。以下では、研磨ユニット２２及び仕上げユニット２４の制御系（モジュール、センサ、シーケンサ）を例にして説明するが、他のユニット２１、２３、２５も基本的な構成や機能は共通するため、説明を省略する。

研磨ユニット２２は、研磨ユニット２２が備える各サブユニット（例えば、研磨テーブル２２０、トップリング２２１、研磨流体供給部２２２、ドレッサ２２３、アトマイザ２２４等）にそれぞれ配置されて、制御対象となる複数のモジュール２２７_１～２２７_ｒと
、複数のモジュール２２７_１～２２７_ｒにそれぞれ配置されて、各モジュール２２７_１～２２７_ｒの制御に必要なデータ（検出値）を検出する複数のセンサ２２８_１～２２８_ｓと、各センサ２２８_１～２２８_ｓの検出値に基づいて各モジュール２２７_１～２２７_ｒの動作を制御するシーケンサ２２９とを備える。

研磨ユニット２２のセンサ２２８_１～２２８_ｓには、例えば、研磨テーブル２２０（研磨パッド２２００）の回転数を検出するセンサ、研磨テーブル２２０（研磨パッド２２００）の回転トルクを検出するセンサ、研磨パッド２２００の表面温度を検出するセンサ、回転移動機構部２２１ｃ（ウェハＷ）の回転数を検出するセンサ、回転移動機構部２２１ｃ（ウェハＷ）の回転トルクを検出するセンサ、研磨パッド２２００に対するウェハＷの位置に変換可能な基板移動機構部（上下移動機構部２２１ｄ、揺動移動機構部２２１ｅ）の位置座標を検出するセンサ、基板移動機構部の移動速度を検出するセンサ、基板移動機構部の移動トルクを検出するセンサ、ウェハＷを研磨パッド２２００に接触させるときのウェハＷの押付荷重を検出するセンサ、ウェハ押付圧力室及びリテーナリング押付圧力室（いずれも不図示）の圧力（正圧及び負圧）を検出するセンサ、ウェハ押付圧力室及びリテーナリング押付圧力室に供給される圧力流体の流量を検出するセンサ、研磨流体供給部２２２から供給される研磨流体の流量を検出するセンサ、研磨流体供給部２２２から供給される研磨流体の温度を検出するセンサ、研磨流体供給部２２２による研磨流体の滴下位置に変換可能な研磨流体供給部２２２の揺動位置を検出するセンサ、研磨流体の濃度を検出するセンサ、研磨流体の清浄度（例えば、研磨流体の廃液に含まれるパーティクルの濃度、粒子径、粒子径毎の粒子数）を検出するセンサ、環境センサ２２５等が含まれる。

仕上げユニット２４は、仕上げユニット２４が備える各サブユニット（例えば、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄ、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆ、第１及び第２の搬送部２４Ｇ、２４Ｈ等）にそれぞれ配置されて、制御対象となる複数のモジュール２４７_１～２４７_ｒと、複数のモジュール２４７_１～２４７_ｒにそれぞれ配置されて、各モジュール２４７_１～２４７_ｒの制御に必要なデータ（検出値）を検出する複数のセンサ２４８_１～２４８_ｓと、各センサ２４８_１～２４８_ｓの検出値に基づいて各モジュール２４７_１～２４７_ｒの動作を制御するシーケンサ２４９とを備える。

仕上げユニット２４のセンサ２４８_１～２４８_ｓには、例えば、基板保持機構部２４１ａ、２４１ｃ、２４１ｅがウェハＷを保持するときの保持圧力を検出するセンサ、基板回転機構部２４１ｂ、２４１ｄ、２４１ｇ（ウェハＷ）の回転数を検出するセンサ、基板回転機構部２４１ｂ、２４１ｄ、２４１ｇ（ウェハＷ）の回転トルクを検出するセンサ、基板洗浄流体の流量を検出するセンサ、基板洗浄流体の圧力を検出するセンサ、基板洗浄流体の滴下位置に変換可能な洗浄流体供給部２４２の位置座標を検出するセンサ、基板洗浄流体の温度を検出するセンサ、基板洗浄流体の濃度を検出するセンサ、基板洗浄流体の流体物性を検出するセンサ、洗浄具回転機構部２４０ａが洗浄具（ロールスポンジ２４００、ペンスポンジ２４０１）を回転させるときの洗浄具の回転数を検出するセンサ、洗浄具回転機構部２４０ａの回転トルクを検出するセンサ、ウェハＷに対する洗浄具の位置に変換可能な洗浄具移動機構部（上下移動機構部２４０ｂ、２４０ｅ、直線移動機構部２４０ｃ、揺動移動機構部２４０ｆ）の位置座標を検出するセンサ、洗浄具移動機構部の移動速度を検出するセンサ、洗浄具移動機構部の移動トルクを検出するセンサ、洗浄具をウェハＷ又は洗浄具洗浄板２４３ｂ、２４３ｆに接触させるときの洗浄具の押付荷重を検出するセンサ、洗浄具洗浄流体の流量を検出するセンサ、洗浄具洗浄流体の圧力を検出するセンサ、洗浄具洗浄流体の清浄度（例えば、洗浄具洗浄槽２４３ａ、２４３ｅの廃液に含まれるパーティクルの濃度、粒子径、粒子径毎の粒子数）を検出するセンサ、環境センサ２４４等が含まれる。

制御ユニット２６は、制御部２６０、通信部２６１、入力部２６２、出力部２６３、及び、記憶部２６４を備える。制御ユニット２６は、例えば、汎用又は専用のコンピュータ（後述の図８参照）で構成される。

通信部２６１は、ネットワーク７に接続され、各種のデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。入力部２６２は、各種の入力操作を受け付けるとともに、出力部２６３は、表示画面、シグナルタワー点灯、ブザー音を介して各種の情報を出力することで、ユーザインターフェースとして機能する。

記憶部２６４は、基板処理装置２の動作で使用される各種のプログラム（オペレーティングシステム（ＯＳ）、アプリケーションプログラム、ウェブブラウザ等）やデータ（装置設定情報２６５、基板レシピ情報２６６等）を記憶する。装置設定情報２６５及び基板レシピ情報２６６は、表示画面を介してユーザにより編集可能なデータである。

制御部２６０は、複数のシーケンサ２１９、２２９、２３９、２４９、２５９（以下、「シーケンサ群」という）を介して複数のセンサ２１８_１～２１８_ｑ、２２８_１～２２８_ｓ、２３８_１～２３８_ｕ、２４８_１～２４８_ｗ、２５８_１～２５８_ｙ（以下、「センサ群」という）の検出値を取得するとともに、複数のモジュール２１７_１～２１７_ｐ、２２７_１～２２７_ｒ、２３７_１～２３７_ｔ、２４７_１～２４７_ｖ、２５７_１～２５７_ｘ（以下、「モジュール群」という）を連携して動作させることで、ロ―ド、研磨、洗浄、乾燥、膜厚測定、アンロード等の一連の基板処理を行う。

（各装置のハードウエア構成）
図８は、コンピュータ９００の一例を示すハードウエア構成図である。基板処理装置２の制御ユニット２６、データベース装置３、機械学習装置４、情報処理装置５、及び、ユーザ端末装置６の各々は、汎用又は専用のコンピュータ９００により構成される。

コンピュータ９００は、図８に示すように、その主要な構成要素として、バス９１０、プロセッサ９１２、メモリ９１４、入力デバイス９１６、出力デバイス９１７、表示デバイス９１８、ストレージ装置９２０、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）部９２２、外部機器Ｉ／Ｆ部９２４、Ｉ／Ｏ（入出力）デバイスＩ／Ｆ部９２６、及び、メディア入出力部９２８を備える。なお、上記の構成要素は、コンピュータ９００が使用される用途に応じて適宜省略されてもよい。

プロセッサ９１２は、１つ又は複数の演算処理装置（ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等）で構成され、コンピュータ９００全体を統括する制御部として動作する。メモリ９１４は、各種のデータ及びプログラム９３０を記憶し、例えば、メインメモリとして機能する揮発性メモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等）と、不揮発性メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ等とで構成される。

入力デバイス９１６は、例えば、キーボード、マウス、テンキー、電子ペン等で構成され、入力部として機能する。出力デバイス９１７は、例えば、音（音声）出力装置、バイブレーション装置等で構成され、出力部として機能する。表示デバイス９１８は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、電子ペーパー、プロジェクタ等で構成され、出力部として機能する。入力デバイス９１６及び表示デバイス９１８は、タッチパネルディスプレイのように、一体的に構成されていてもよい。ストレージ装置９２０は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等で構成され、記憶部として機能する。ストレージ装置９２０は、オペレーティングシステムやプログラム９３０の
実行に必要な各種のデータを記憶する。

通信Ｉ／Ｆ部９２２は、インターネットやイントラネット等のネットワーク９４０（図１のネットワーク７と同じであってもよい）に有線又は無線により接続され、所定の通信規格に従って他のコンピュータとの間でデータの送受信を行う通信部として機能する。外部機器Ｉ／Ｆ部９２４は、カメラ、プリンタ、スキャナ、リーダライタ等の外部機器９５０に有線又は無線により接続され、所定の通信規格に従って外部機器９５０との間でデータの送受信を行う通信部として機能する。Ｉ／ＯデバイスＩ／Ｆ部９２６は、各種のセンサ、アクチュエータ等のＩ／Ｏデバイス９６０に接続され、Ｉ／Ｏデバイス９６０との間で、例えば、センサによる検出信号やアクチュエータへの制御信号等の各種の信号やデータの送受信を行う通信部として機能する。メディア入出力部９２８は、例えば、ＤＶＤドライブ、ＣＤドライブ等のドライブ装置で構成され、ＤＶＤ、ＣＤ等のメディア（非一時的な記憶媒体）９７０に対してデータの読み書きを行う。

上記構成を有するコンピュータ９００において、プロセッサ９１２は、ストレージ装置９２０に記憶されたプログラム９３０をメモリ９１４に呼び出して実行し、バス９１０を介してコンピュータ９００の各部を制御する。なお、プログラム９３０は、ストレージ装置９２０に代えて、メモリ９１４に記憶されていてもよい。プログラム９３０は、インストール可能なファイル形式又は実行可能なファイル形式でメディア９７０に記録され、メディア入出力部９２８を介してコンピュータ９００に提供されてもよい。プログラム９３０は、通信Ｉ／Ｆ部９２２を介してネットワーク９４０経由でダウンロードすることによりコンピュータ９００に提供されてもよい。また、コンピュータ９００は、プロセッサ９１２がプログラム９３０を実行することで実現する各種の機能を、例えば、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等のハードウエアで実現するものでもよい。

コンピュータ９００は、例えば、据置型コンピュータや携帯型コンピュータで構成され、任意の形態の電子機器である。コンピュータ９００は、クライアント型コンピュータでもよいし、サーバ型コンピュータやクラウド型コンピュータでもよい。コンピュータ９００は、各装置２～６以外の装置にも適用されてもよい。

（生産履歴情報３０）
図９は、データベース装置３により管理される生産履歴情報３０の一例を示すデータ構成図である。生産履歴情報３０は、本生産用の基板処理が行われたときに取得されたレポートＲが分類されて登録されるテーブルとして、例えば、各ウェハＷに関するウェハ履歴テーブル３００と、研磨処理に関する研磨履歴テーブル３０１と、洗浄処理に関する洗浄履歴テーブル３０２とを備える。研磨履歴テーブル３０１は、研磨処理における流体供給情報及び流体分散情報を含む。洗浄履歴テーブル３０２は、洗浄処理における流体供給情報及び流体分散情報を含む。なお、生産履歴情報３０は、上記の他に、イベント情報に関するイベント履歴テーブル及び操作情報に関する操作履歴テーブル等を備えるが、詳細な説明は省略する。

ウェハ履歴テーブル３００の各レコードには、例えば、ウェハＩＤ、カセット番号、スロット番号、各工程の開始時刻、終了時刻、使用ユニットＩＤ等が登録される。なお、図９では、研磨工程、洗浄工程、乾燥工程が例示されているが、他の工程についても同様に登録される。使用ユニットＩＤは、各工程で使用されたユニットを示す固有のユニットＩＤを特定するとともに、ユニットＩＤには、そのユニットの種別を示すユニット種別（例えば、基板搬送、研磨、ロールスポンジ洗浄、ペンスポンジ洗浄、乾燥、膜厚測定等）が関連付けられる。

研磨履歴テーブル３０１の各レコードには、研磨流体供給部２２２から研磨パッド２２
００に供給される処理流体としての研磨流体と、基板保持部としてのトップリング２２１と、処理部材としての研磨パッド２２００とを用いて研磨処理が行われたときの処理流体状態情報、基板状態情報、及び、処理部材状態情報等がそれぞれ登録される。洗浄履歴テーブル３０２の各レコードには、洗浄流体供給部２４２からウェハＷに供給される処理流体としての基板洗浄流体と、基板保持部２４１と、処理部材としての洗浄具（ロールスポンジ２４００、ペンスポンジ２４０１）とを用いて洗浄処理が行われたときの処理流体状態情報、基板状態情報、及び、処理部材状態情報等がそれぞれ登録される。

処理流体状態情報は、処理流体供給部から供給される処理流体の供給状態を示す情報である。処理流体状態情報は、例えば、処理流体供給部が有するセンサ群（又はモジュール群）により所定の時間間隔でサンプリングされた各センサの検出値（又は各モジュールへの指令値）でもよいし、装置設定情報２６５又は基板レシピ情報２６６における設定値でもよい。

基板状態情報は、基板保持部により保持されたウェハＷの状態を示す情報である。基板状態情報は、例えば、基板保持部が有するセンサ群（又はモジュール群）により所定の時間間隔でサンプリングされた各センサの検出値（又は各モジュールへの指令値）でもよいし、装置設定情報２６５又は基板レシピ情報２６６における設定値でもよい。

処理部材状態情報は、処理部材支持部により支持された処理部材の状態を示す情報である。処理部材状態情報は、例えば、処理部材支持部が有するセンサ群（又はモジュール群）により所定の時間間隔でサンプリングされた各センサの検出値（又は各モジュールへの指令値）でもよいし、装置設定情報２６５又は基板レシピ情報２６６における設定値でもよい。

研磨履歴テーブル３０１及び洗浄履歴テーブル３０２を参照することで、ウェハＩＤで特定されるウェハＷに対して研磨処理及び洗浄処理が行われたときの処理流体、ウェハＷ及び処理部材の状態が抽出可能である。

（試験情報３１）
図１０は、データベース装置３により管理される試験情報３１の一例を示すデータ構成図である。試験情報３１は、研磨試験が行われたときに取得されたレポートＲ及び試験結果が分類されて登録される研磨試験テーブル３１０と、洗浄試験が行われたときに取得されたレポートＲ及び試験結果が分類されて登録される洗浄試験テーブル３１１とを備える。

研磨試験テーブル３１０及び洗浄試験テーブル３１１の各レコードには、例えば、試験ＩＤ、処理流体状態情報、基板状態情報、処理部材状態情報、及び、試験結果情報等が登録される。処理流体状態情報、基板状態情報及び処理部材状態情報は、研磨試験及び洗浄試験における各部の状態を示す情報であり、そのデータ構成は、研磨履歴テーブル３０１及び洗浄履歴テーブル３０２と同様であるため、詳細な説明を省略する。

試験結果情報は、研磨試験及び洗浄試験において研磨処理及び洗浄処理が行われたときに、処理流体供給部から供給された処理流体がウェハＷと処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す情報である。試験結果情報は、例えば、試験用の処理部材をカメラで撮影し、その撮影した静止画や動画に対して画像処理を行うことにより取得され、例えば、二次元の面的な情報として取得される。なお、分散状態は、特定の対象期間の時系列データとして取得されてもよいし、特定の対象時点における時点データとして取得されてもよい。

（機械学習装置４）
図１１は、機械学習装置４の一例を示すブロック図である。機械学習装置４は、制御部４０、通信部４１、学習用データ記憶部４２、及び、学習済みモデル記憶部４３を備える。

制御部４０は、学習用データ取得部４００及び機械学習部４０１として機能する。通信部４１は、ネットワーク７を介して外部装置（例えば、基板処理装置２、データベース装置３、情報処理装置５、及び、ユーザ端末装置６、試験装置（不図示）等）と接続され、各種のデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。

学習用データ取得部４００は、通信部４１及びネットワーク７を介して外部装置と接続され、入力データとしての流体供給情報と、出力データとしての流体分散情報とで構成される第１及び第２の学習用データ１１Ａ、１１Ｂを取得する。第１及び第２の学習用データ１１Ａ、１１Ｂは、教師あり学習における教師データ（トレーニングデータ）、検証データ及びテストデータとして用いられるデータである。また、流体分散情報は、教師あり学習における正解ラベルとして用いられるデータである。

学習用データ記憶部４２は、学習用データ取得部４００で取得した第１及び第２の学習用データ１１Ａ、１１Ｂを複数組記憶するデータベースである。なお、学習用データ記憶部４２を構成するデータベースの具体的な構成は適宜設計すればよい。

機械学習部４０１は、学習用データ記憶部４２に記憶された複数組の第１及び第２の学習用データ１１Ａ、１１Ｂを用いて機械学習を実施する。すなわち、機械学習部４０１は、第１の学習モデル１０Ａに第１の学習用データ１１Ａを複数組入力し、第１の学習用データ１１Ａに含まれる流体供給情報と流体分散情報との相関関係を第１の学習モデル１０Ａに学習させることで、学習済みの第１の学習モデル１０Ａを生成する。また、機械学習部４０１は、第２の学習モデル１０Ｂに第２の学習用データ１１Ｂを複数組入力し、第２の学習用データ１１Ｂに含まれる流体供給情報と流体分散情報との相関関係を第２の学習モデル１０Ｂに学習させることで、学習済みの第２の学習モデル１０Ｂを生成する。

学習済みモデル記憶部４３は、機械学習部４０１により生成された学習済みの第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂ（具体的には、調整済みの重みパラメータ群）を記憶するデータベースである。学習済みモデル記憶部４３に記憶された学習済みの第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂは、ネットワーク７や記録媒体等を介して実システム（例えば、情報処理装置５）に提供される。なお、図１１では、学習用データ記憶部４２と、学習済みモデル記憶部４３とが別々の記憶部として示されているが、これらは単一の記憶部で構成されてもよい。

なお、学習済みモデル記憶部４３に記憶される第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂの数は１つに限定されず、例えば、機械学習の手法、基板保持部の機構の違い、処理部材保持部の機構の違い、流体供給情報に含まれるデータの種類、流体分散情報に含まれるデータの種類等のように、条件が異なる複数の学習モデルが記憶されてもよい。その場合には、学習用データ記憶部４２には、条件が異なる複数の学習モデルにそれぞれ対応するデータ構成を有する複数種類の学習用データが記憶されればよい。

図１２は、第１の学習モデル１０Ａ及び第１の学習用データ１１Ａの一例を示す図である。第１の学習モデル１０Ａの機械学習に用いられる第１の学習用データ１１Ａは、流体供給情報と流体分散情報とで構成される。本実施形態では、第１の学習モデル１０Ａ及び第１の学習用データ１１Ａは、研磨処理における流体供給情報及び流体分散情報に対応するものとして説明する。

第１の学習用データ１１Ａを構成する流体供給情報は、研磨流体供給部２２２（処理流体供給部）から供給される研磨流体の供給状態を示す処理流体状態情報を含む。処理流体状態情報は、研磨流体の流量、研磨流体の滴下位置、研磨流体の圧力、及び、研磨流体の流体物性の少なくとも１つを含む。流体物性は、研磨流体の物性を示し、例えば、密度や粘度である。

流体供給情報は、トップリング（基板保持部）２２１により保持されたウェハＷの状態を示す基板状態情報、及び、研磨テーブル（処理部材支持部）２２０により支持された研磨パッド２２００の状態を示す処理部材状態情報の少なくとも一方をさらに含むものもよい。基板状態情報は、ウェハＷの回転数、研磨パッド２２００に対するウェハＷの位置、及び、研磨パッド２２００に対するウェハＷの押付力の少なくとも１つを含む。処理部材状態情報は、研磨パッド２２００の回転数、及び、研磨パッド２２００のコンディションの少なくとも１つを含む。ウェハＷの回転数は、ウェハＷを保持するトップリング（基板保持部）２２１の回転数でもよいし、研磨パッド２２００の回転数は、研磨パッド２２００を支持する研磨テーブル（処理部材支持部）２２０の回転数でもよい。研磨パッド２２００のコンディションは、例えば、表面性状、平面度、清浄度、湿潤度等で表され、研磨パッド２２００の使用状況（使用時間、使用時の押付荷重、ドレッシングの有無、交換の有無、研磨パッド２２００の表面を撮影した画像、研磨パッド２２００の回転数、ウェハＷの回転数、処理枚数）に基づいて設定される。研磨パッド２２００のコンディションは、例えば、研磨処理中に経時変化するものでもよい。

第１の学習用データ１１Ａを構成する流体分散情報は、研磨流体供給部２２２から供給された研磨流体がウェハＷと研磨パッド２２００との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す情報である。流体分散情報は、例えば、二次元の面的な情報として定義される。

学習用データ取得部４００は、試験情報３１を参照するとともに、必要に応じてユーザ端末装置６によるユーザの入力操作を受け付けることで、第１の学習用データ１１Ａを取得する。例えば、学習用データ取得部４００は、試験情報３１の研磨試験テーブル３１０を参照することで、試験ＩＤで特定される研磨試験が行われたときの処理流体状態情報、基板状態情報及び処理部材状態情報を、流体供給情報として取得する。

なお、流体供給情報は、センサ群の検出値又はモジュールへの指令値として取得されてもよいし、センサの検出値又はモジュールへの指令値から換算されるパラメータとして取得されてもよいし、複数のセンサの検出値に基づいて算出されるパラメータとして取得されてもよい。また、流体供給情報は、装置設定情報２６５又は基板レシピ情報２６６から取得されてもよい。さらに、流体供給情報は、研磨処理期間全体の時系列データとして取得されてもよいし、研磨処理期間の一部である対象期間の時系列データとして取得されてもよいし、特定の対象時点における時点データとして取得されてもよい。流体供給情報の定義を変更する場合には、第１の学習モデル１０Ａ及び第１の学習用データ１１Ａにおける入力データのデータ構成を適宜変更すればよい。

また、学習用データ取得部４００は、試験情報３１の試験テーブル３１０を参照することで、同一の試験ＩＤで特定される研磨試験が行われたときの試験結果情報を、上記の流体供給情報に対する流体分散情報として取得する。

なお、流体分散情報は、研磨期間全体の時系列データ又は研磨処理期間の一部である対象期間の時系列データとして取得されてもよいし、特定の対象時点の時点データとして取得されてもよい。流体分散情報の定義を変更する場合には、第１の学習モデル１０Ａ及び
第１の学習用データ１１Ａにおける出力データのデータ構成を適宜変更すればよい。

第１の学習モデル１０Ａは、例えば、ニューラルネットワークの構造を採用したものであり、入力層１００、中間層１０１、及び、出力層１０２を備える。各層の間には、各ニューロンをそれぞれ接続するシナプス（不図示）が張られており、各シナプスには、重みがそれぞれ対応付けられている。各シナプスの重みからなる重みパラメータ群が、機械学習により調整される。

入力層１００は、入力データとしての流体供給情報に対応する数のニューロンを有し、流体供給情報の各値が各ニューロンにそれぞれ入力される。出力層１０２は、出力データとしての流体分散情報（例えば、二次元の面的な情報）に対応する数のニューロンを有し、流体供給情報に対する流体分散情報の予測結果（推論結果）が、出力データとして出力される。

図１３は、第２の学習モデル１０Ｂ及び第２の学習用データ１１Ｂの一例を示す図である。第２の学習モデル１０Ｂの機械学習に用いられる第２の学習用データ１１Ｂは、第１の学習用データ１１Ａと同様に、流体供給情報と流体分散情報とで構成される。本実施形態では、第２の学習モデル１０Ｂ及び第２の学習用データ１１Ｂは、洗浄処理における流体供給情報及び流体分散情報に対応するものであり、ロールスポンジ２４００を用いたロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂに対応するものと、ペンスポンジ２４０１を用いたペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄに対応するものとの２種類が少なくとも用意されるが、基本的なデータ構成は共通するため、以下にまとめて説明する。

第２の学習用データ１１Ｂを構成する流体供給情報は、洗浄流体供給部２４２（処理流体供給部）から供給される基板洗浄流体の供給状態を示す処理流体状態情報を含む。処理流体状態情報は、基板洗浄流体の流量、基板洗浄流体の滴下位置、基板洗浄流体の圧力、及び、基板洗浄流体の流体物性の少なくとも１つを含む。流体物性は、基板洗浄流体の物性を示し、例えば、密度や粘度である。

流体供給情報は、基板保持部２４１により保持されたウェハＷの状態を示す基板状態情報、及び、基板洗浄部（処理部材支持部）２４０により支持された洗浄具の状態を示す処理部材状態情報の少なくとも一方をさらに含むものもよい。基板状態情報は、ウェハＷの回転数を含む。処理部材状態情報は、ウェハＷに対する洗浄具の位置、ウェハＷに対する洗浄具の押付力、洗浄具の回転数、及び、洗浄具のコンディションの少なくとも１つを含む。ウェハＷの回転数は、ウェハＷを保持する基板保持部２４１の回転数でもよいし、洗浄具の回転数は、洗浄具を支持する基板洗浄部２４０の回転数でもよい。洗浄具のコンディションは、例えば、洗浄具の消耗度や汚染度等で表され、洗浄具の使用状況（使用時間、使用時の押付荷重、交換の有無、洗浄具の表面を撮影した画像、洗浄具の回転数、ウェハＷの回転数、処理枚数）に基づいて設定される。洗浄具のコンディションは、例えば、洗浄処理中に経時変化するものでもよい。

第２の学習用データ１１Ｂを構成する流体分散情報は、洗浄流体供給部２４２から供給された基板洗浄流体がウェハＷと洗浄具との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す情報である。流体分散情報は、例えば、二次元の面的な情報として定義される。

学習用データ取得部４００は、試験情報３１を参照するとともに、必要に応じてユーザ端末装置６によるユーザの入力操作を受け付けることで、第１の学習用データ１１Ｂを取得する。例えば、学習用データ取得部４００は、試験情報３１の試験テーブル３１０を参照することで、試験ＩＤで特定される洗浄試験が行われたときの処理流体状態情報、基板状態情報及び処理部材状態情報を、流体供給情報として取得する。

なお、流体供給情報は、センサ群の検出値又はモジュールへの指令値として取得されてもよいし、センサの検出値又はモジュールへの指令値から換算されるパラメータとして取得されてもよいし、複数のセンサの検出値に基づいて算出されるパラメータとして取得されてもよい。また、流体供給情報は、装置設定情報２６５又は基板レシピ情報２６６から取得されてもよい。さらに、流体供給情報は、洗浄処理期間全体の時系列データとして取得されてもよいし、洗浄処理期間の一部である対象期間の時系列データとして取得されてもよいし、特定の対象時点における時点データとして取得されてもよい。流体供給情報の定義を変更する場合には、第２の学習モデル１０Ｂ及び第１の学習用データ１１Ｂにおける入力データのデータ構成を適宜変更すればよい。

また、学習用データ取得部４００は、試験情報３１の洗浄試験テーブル３１１を参照することで、同一の試験ＩＤで特定される洗浄試験が行われたときの試験結果情報を、上記の流体供給情報に対する流体分散情報として取得する。

なお、流体分散情報は、洗浄期間全体の時系列データ又は洗浄処理期間の一部である対象期間の時系列データとして取得されてもよいし、特定の対象時点の時点データとして取得されてもよい。流体分散情報の定義を変更する場合には、第２の学習モデル１０Ｂ及び第１の学習用データ１１Ｂにおける出力データのデータ構成を適宜変更すればよい。

第２の学習モデル１０Ｂは、例えば、ニューラルネットワークの構造を採用したものであり、第１の学習モデル１０Ａと同様に構成されるため、詳細な説明を省略する。

（機械学習方法）
図１４は、機械学習装置４による機械学習方法の一例を示すフローチャートである。以下では、複数組の学習用データ１１を用いて学習モデル１０を生成するものとして説明するが、第１及び第２の学習用データ１１Ａ、１１Ｂの各々を用いて第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂをそれぞれ作成する場合に適用される。

まず、ステップＳ１００において、学習用データ取得部４００は、機械学習を開始するための事前準備として、試験情報３１等から所望の数の学習用データ１１を取得し、その取得した学習用データ１１を学習用データ記憶部４２に記憶する。ここで準備する学習用データ１１の数については、最終的に得られる学習モデル１０に求められる推論精度を考慮して設定すればよい。

次に、ステップＳ１１０において、機械学習部４０１は、機械学習を開始すべく、学習前の学習モデル１０を準備する。ここで準備する学習前の学習モデル１０は、ニューラルネットワークモデルで構成されており、各シナプスの重みが初期値に設定されている。

次に、ステップＳ１２０において、機械学習部４０１は、学習用データ記憶部４２に記憶された複数組の学習用データ１１から、例えば、ランダムに１組の学習用データ１１を取得する。

次に、ステップＳ１３０において、機械学習部４０１は、１組の学習用データ１１に含まれる流体供給情報（入力データ）を、準備された学習前（又は学習中）の学習モデル１０の入力層１００に入力する。その結果、学習モデル１０の出力層１０２から推論結果として流体分散情報（出力データ）が出力されるが、当該出力データは、学習前（又は学習中）の学習モデル１０によって生成されたものである。そのため、学習前（又は学習中）の状態では、推論結果として出力された出力データは、学習用データ１１に含まれる流体分散情報（正解ラベル）とは異なる情報を示す。

次に、ステップＳ１４０において、機械学習部４０１は、ステップＳ１２０において取得された１組の学習用データ１１に含まれる流体分散情報（正解ラベル）と、ステップＳ１３０において出力層から推論結果として出力された流体分散情報（出力データ）とを比較し、各シナプスの重みを調整する処理（バックプロバケーション）を実施することで、機械学習を実施する。これにより、機械学習部４０１は、流体供給情報と流体分散情報との相関関係を学習モデル１０に学習させる。

次に、ステップＳ１５０において、機械学習部４０１は、所定の学習終了条件が満たされたか否かを、例えば、学習用データ１１に含まれる流体分散情報（正解ラベル）と、推論結果として出力された状態情報（出力データ）とに基づく誤差関数の評価値や、学習用データ記憶部４２内に記憶された未学習の学習用データ１１の残数に基づいて判定する。

ステップＳ１５０において、機械学習部４０１が、学習終了条件が満たされておらず、機械学習を継続すると判定した場合（ステップＳ１５０でＮｏ）、ステップＳ１２０に戻り、学習中の学習モデル１０に対してステップＳ１２０～Ｓ１４０の工程を未学習の学習用データ１１を用いて複数回実施する。一方、ステップＳ１５０において、機械学習部４０１が、学習終了条件が満たされて、機械学習を終了すると判定した場合（ステップＳ１５０でＹｅｓ）、ステップＳ１６０に進む。

そして、ステップＳ１６０において、機械学習部４０１は、各シナプスに対応付けられた重みを調整することで生成された学習済みの学習モデル１０（調整済みの重みパラメータ群）を学習済みモデル記憶部４３に記憶し、図１４に示す一連の機械学習方法を終了する。機械学習方法において、ステップＳ１００が学習用データ記憶工程、ステップＳ１１０～Ｓ１５０が機械学習工程、ステップＳ１６０が学習済みモデル記憶工程に相当する。

以上のように、本実施形態に係る機械学習装置４及び機械学習方法によれば、処理流体状態情報、基板状態情報及び処理部材状態情報を含む流体供給情報から、処理流体がウェハＷと処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す流体分散情報を予測（推論）することが可能な第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂを提供することができる。

（情報処理装置５）
図１５は、情報処理装置５の一例を示すブロック図である。図１６は、情報処理装置５の一例を示す機能説明図である。情報処理装置５は、制御部５０、通信部５１、及び、記憶部５２を備える。

制御部５０は、流体供給情報取得部５００、流体分散情報生成部５０１及び出力処理部５０２として機能する。通信部５１は、ネットワーク７を介して外部装置（例えば、基板処理装置２、データベース装置３、機械学習装置４、及び、ユーザ端末装置６等）と接続され、各種のデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。記憶部５２は、情報処理装置５の動作で使用される各種のプログラム（オペレーティングシステムやユーザ端末プログラム等）やデータ（第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂ）等を記憶する。

流体供給情報取得部５００は、通信部５１及びネットワーク７を介して外部装置と接続され、処理流体状態情報、基板状態情報及び処理部材状態情報を含む流体供給情報を取得する。

例えば、処理流体の供給状態を調整する場合には、流体供給情報取得部５００は、基板
処理装置２の装置設定情報２６５又は基板レシピ情報２６６を参照することで、研磨処理又は洗浄処理が行われるときの処理流体状態情報、基板状態情報及び処理部材状態情報を、流体供給情報として取得する。

本生産にて研磨処理及び洗浄処理が行われている最中の場合には、流体供給情報取得部５００は、その研磨処理及び洗浄処理を行っている基板処理装置２から装置状態情報に関するレポートＲを随時受信することで、そのウェハＷに対して研磨処理及び洗浄処理が行われている最中の処理流体状態情報、基板状態情報及び処理部材状態情報を、流体供給情報として随時取得する。

本生産にて研磨処理及び洗浄処理が行われた後の場合には、流体供給情報取得部５００は、生産履歴情報３０の研磨履歴テーブル３０１又は洗浄履歴テーブル３０２を参照することで、そのウェハＷに対して研磨処理及び洗浄処理が行われたときの処理流体状態情報、基板状態情報及び処理部材状態情報を、流体供給情報として取得する。

流体分散情報生成部５０１は、流体供給情報取得部５００により取得された流体供給情報に基づいて、処理流体供給部から供給された処理流体がウェハＷと処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す流体分散情報を生成する。本実施形態では、流体分散情報生成部５０１は、研磨処理における流体供給情報を入力データとして第１の学習モデル１０Ａに入力することで、当該流体供給情報が示す状態にて研磨流体が供給されたときの流体分散情報を生成する。また、流体分散情報生成部５０１は、洗浄処理における流体供給情報を入力データとして第２の学習モデル１０Ｂに入力することで、当該流体供給情報が示す状態にて基板洗浄流体が供給されたときの流体分散情報を生成する。

記憶部５２には、流体分散情報生成部５０１にて用いられる学習済みの第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂが記憶されている。なお、記憶部５２に記憶される第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂの数は１つに限定されず、例えば、機械学習の手法、基板保持部の機構の違い、処理部材保持部の機構の違い、流体供給情報に含まれるデータの種類、流体分散情報に含まれるデータの種類等のように、条件が異なる複数の学習済みモデルが記憶され、選択的に利用可能としてもよい。記憶部５２は、外部コンピュータ（例えば、サーバ型コンピュータやクラウド型コンピュータ）の記憶部で代用されてもよく、その場合には、流体分散情報生成部５０１は、当該外部コンピュータにアクセスすればよい。

出力処理部５０２は、流体分散情報生成部５０１により生成された流体分散情報を出力するための出力処理を行う。例えば、出力処理部５０２は、その流体分散情報をユーザ端末装置６に送信することで、その流体分散情報に基づく表示画面がユーザ端末装置６に表示されてもよいし、その流体分散情報をデータベース装置３に送信することで、その流体分散情報が生産履歴情報３０に登録されてもよい。

（ユーザ端末装置６）
図１７は、ユーザ端末装置６の一例を示すブロック図である。ユーザ端末装置６は、制御部６０、通信部６１、記憶部６２、入力部６３、出力部６４、センサ群６５、及び、カメラ６６を備える。

制御部６０は、流体分散情報取得部６００、空間位置情報取得部６０１及びオブジェクト情報生成部６０２として機能する。通信部６１は、ネットワーク７を介して外部装置（例えば、基板処理装置２、データベース装置３、機械学習装置４、及び、情報処理装置５等）と接続され、各種のデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。記憶部６２は、ユーザ端末装置６の動作で使用される各種のプログラム（オペレーティングシ
ステムやユーザ端末プログラム等）やデータ等を記憶する。入力部６３は、各種の入力操作を受け付けるとともに、出力部６４は、表示画面や音声を介して各種の情報を出力することで、ユーザインターフェースとして機能する。センサ群６５は、自装置の位置、加速度、角速度、姿勢等を検出する。カメラ６６は、静止画及び動画を撮影する。

流体分散情報取得部６００は、通信部５１及びネットワーク７を介して外部装置と接続され、例えば、情報処理装置５に流体分散情報取得要求を送信し、その応答として情報処理装置５から流体分散情報を取得する。

空間位置情報取得部６０１は、ウェハＷ又は処理部材が現実空間に存在する位置を示す空間位置情報を取得する。例えば、空間位置情報取得部６０１は、カメラ６６で現実空間を撮影したときの撮影範囲に、ウェハＷ又は処理部材の特徴点が含まれるか否かを監視し、ウェハＷ又は処理部材の特徴点が含まれていることを検知したとき、当該特徴点に基づいてウェハＷ又は処理部材の空間位置情報を取得する。特徴点は、例えば、ウェハＷ又は処理部材の外形形状に基づくものでもよいし、基板保持部又は処理部材支持部に配置されたマーカに基づくものでもよい。

オブジェクト情報生成部６０２は、空間位置情報取得部６０１により取得された空間位置情報と、流体分散情報取得部６００により取得された流体分散情報とに基づいて、現実空間のウェハＷ又は処理部材に対して処理流体の分散状態を示す仮想オブジェクトを重畳表示させるためのオブジェクト情報を生成する。なお、オブジェクト情報生成部６０２は、現実空間に重畳表示させる仮想オブジェクトに代えて、処理流体の分散状態を通常の表示画面に表示させるためのオブジェクト情報を生成するようにしてもよい。

（情報処理方法）
図１８は、情報処理装置５及びユーザ端末装置６による情報処理方法の一例を示すフローチャートである。以下では、ユーザが、第１のロールスポンジ洗浄部２４Ａに、調整作業用のウェハＷと、洗浄具としてのロールスポンジ２４００とをセットした状態で、ウェハＷに供給される基板洗浄流体の供給状態を調整する際に、ユーザ端末装置６を操作して、基板洗浄流体の分散状態を示す仮想オブジェクトをウェハＷに重畳表示する場合の動作例について説明する。

まず、ステップＳ２００において、ユーザが、例えば、ユーザ端末装置６に表示された調整作業用の調整作業画面に対して、基板処理装置２を特定する装置ＩＤと、ウェハＷを特定するウェハＩＤと、調整作業対象のユニットの種別を特定するユニット種別（本実施形態では、研磨、ロールスポンジ洗浄、及び、ペンスポンジ洗浄のいずれか）とを入力するとともに、調整作業の開始を指示する入力操作を行うと、ユーザ端末装置６の流体分散情報取得部６００は、装置ＩＤ、ウェハＩＤ及びユニット種別を含む流体分散情報取得要求を情報処理装置５に送信する。調整作業対象のユニットは、例えば、第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄ、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄのいずれでもよく、ここでは、調整作業対象のユニットとして、第１のロールスポンジ洗浄部２４Ａが選択されて、第１のロールスポンジ洗浄部２４Ａを特定するユニット種別（ロールスポンジ洗浄）が入力される。なお、ユーザがユニット種別を入力することに代えて、例えば、ユーザ端末装置６のカメラ６６で調整作業対象のユニットを撮影し、ユーザ端末装置６が、その撮影された画像に含まれる調整作業対象のユニットの特徴点を画像認識することで、調整作業対象のユニット種別を取得するようにしてもよい。

次に、ステップＳ２１０において、情報処理装置５の流体供給情報取得部５００は、ステップＳ２００で送信された流体分散情報取得要求を受信すると、流体分散情報取得要求
に含まれる装置ＩＤ及びウェハＩＤに基づいて、装置ＩＤにより特定される基板処理装置２の装置設定情報２６５と、ウェハＩＤにより特定される基板レシピ情報２６６とを参照することで、第１のロールスポンジ洗浄部２４Ａにて洗浄処理が行われるときの処理流体状態情報、基板状態情報及び処理部材状態情報を、流体供給情報として取得する。ここでの処理流体状態情報は、洗浄流体供給部２４２から供給される基板洗浄流体の供給状態、基板状態情報は、基板保持部２４１により保持されたウェハＷの状態、処理部材状態情報は、基板洗浄部２４０により支持されたロールスポンジ２４００の状態をそれぞれ示すものである。

次に、ステップＳ２１１において、流体分散情報生成部５０１は、流体分散情報取得要求に含まれるユニット種別に基づいて、第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂのいずれかを選択する。ここでは、流体分散情報生成部５０１は、調整作業対象のユニットとして選択された第１のロールスポンジ洗浄部２４Ａのユニット種別（ロールスポンジ洗浄）に対応する第２の学習モデル１０Ｂを選択する。そして、流体分散情報生成部５０１は、ステップＳ２１０で取得された流体供給情報を入力データとして、第２の学習モデル１０Ｂに入力することで出力された出力データに基づいて、当該流体供給情報に対する流体分散情報を生成する。

次に、ステップＳ２１２において、出力処理部５０２は、ステップＳ２１１で生成された流体分散情報を出力するための出力処理として、その流体分散情報をユーザ端末装置６に送信する。

そして、ステップＳ２２０において、流体分散情報取得部６００は、ステップＳ２００における流体分散情報取得要求に対する応答として、ステップＳ２１２で送信された流体分散情報を取得（受信）する。

一方、ステップＳ２３０において、空間位置情報取得部６０１は、調整作業の開始を指示する入力操作に基づいて、カメラ６６により現実空間を撮影し、その撮影した撮影範囲に、ウェハＷの特徴点が含まれているか否かを監視する。このとき、調整作業を行うユーザは、自身の位置やカメラ６６の向きを変更することにより、カメラ６６により撮影される現実空間の撮影範囲が更新される。このとき、空間位置情報取得部６０１は、ウェハＷだけでなく、ロールスポンジ２４００の特徴点も監視するようにしてもよい。

そして、ステップＳ２３１において、空間位置情報取得部６０１が、カメラ６６による現実空間の撮影範囲にウェハＷの特徴点が含まれていることを検知することにより、当該特徴点に基づいて、ウェハＷが現実空間に存在する位置を示す空間位置情報を取得する。

次に、ステップＳ２４０において、オブジェクト情報生成部６０２は、ステップＳ２３１で取得された空間位置情報と、ステップＳ２２０で取得された流体分散情報とに基づいて、現実空間のウェハＷに対して基板洗浄流体の分散状態を示す仮想オブジェクトを重畳表示させるためのオブジェクト情報を生成する。そして、ステップＳ２４１において、オブジェクト情報生成部６０２は、その生成したオブジェクト情報に基づいて、オブジェクト表示画面をユーザ端末装置６の出力部６４に表示する。

図１９は、現実空間のウェハＷに仮想オブジェクトを重畳表示したオブジェクト表示画面１２の一例を示す図である。オブジェクト表示画面１２は、カメラ６６で撮影した現実空間のウェハＷ及び第１のロールスポンジ洗浄部２４Ａに対して、基板洗浄流体の分散状態を示す仮想オブジェクト１２０を重畳表示するものである。なお、オブジェクト表示画面１２には、例えば、流体供給情報が表示されてもよく、例えば、基板洗浄流体の滴下位置を示す仮想オブジェクト１２１が表示されるようにしてもよい。

ユーザは、オブジェクト表示画面１２に表示された仮想オブジェクト１２０を視認することにより、基板洗浄流体の分散状態を把握することができる。そして、ユーザにより自身の位置やカメラ６６の向きが変更されることに応じて、ユーザ端末装置６は、オブジェクト表示画面１２を更新する処理を繰り返し行う。また、装置設定情報２６５が変更されることに応じて流体供給情報が変更される場合には、その流体供給情報が変更されることに応じて、ユーザ端末装置６は、オブジェクト表示画面１２を更新する処理を繰り返し行う。これにより、ユーザは、例えば、装置設定情報２６５の変更に伴う基板洗浄流体の分散状態の変化を即座に視認することができるので、調整作業を簡便に実施することができる。

上記の情報処理方法において、ステップＳ２１０が流体供給情報取得工程、ステップＳ２１１が流体分散情報生成工程、ステップＳ２３０、Ｓ２３１が空間位置情報取得工程、ステップＳ２４０がオブジェクト情報生成工程に相当する。なお、上記の情報処理方法では、流体分散情報生成部５０１が、洗浄処理における流体供給情報を第２の学習モデル１０Ｂに入力することで流体分散情報を生成し、第１のロールスポンジ洗浄部２４Ａに対して仮想オブジェクトを重畳表示する場合について説明したが、研磨処理における流体供給情報を第１の学習モデル１０Ａに入力することで流体分散情報を生成し、研磨部２２Ａ～２２Ｄに対して仮想オブジェクトを重畳表示するようにしてもよい。

以上のように、本実施形態に係る情報処理装置５及び情報処理方法によれば、研磨処理及び洗浄処理における、処理流体状態情報、基板状態情報及び処理部材状態情報を含む流体供給情報に基づいて、当該流体供給情報に対する流体分散情報が生成されるので、処理流体の供給状態に応じて、処理流体がウェハＷと処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を適切に予測することができる。

また、本実施形態に係るユーザ端末装置６及び情報処理方法によれば、現実空間におけるウェハＷ又は処理部材に対して、処理流体の分散状態を示す仮想オブジェクトが重畳表示（ＡＲ表示又はＭＲ表示）されるので、処理流体の供給状態に応じて、処理流体がウェハＷと処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を適切に把握することができる。

（他の実施形態）
本発明は上述した実施形態に制約されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することが可能である。そして、それらはすべて、本発明の技術思想に含まれるものである。

上記実施形態では、データベース装置３、機械学習装置４、情報処理装置５及びユーザ端末装置６は、別々の装置で構成されたものとして説明したが、それら４つの装置が、単一の装置で構成されていてもよいし、それら４つの装置のうち任意の２つ又は３つの装置が、単一の装置で構成されていてもよい。また、機械学習装置４及び情報処理装置５の少なくとも一方は、基板処理装置２の制御ユニット２６又はユーザ端末装置６に組み込まれていてもよい。例えば、ユーザ端末装置６の記憶部６２に第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂを記憶し、制御部６０が、流体供給情報取得部５００及び流体分散情報生成部５０１としてさらに機能するようにしてもよい。

上記実施形態では、基板処理装置２が、各ユニット２１～２５を備えるものとして説明したが、基板処理装置２は、基板処理として、研磨処理及び洗浄処理の少なくとも一方を行う装置であればよく、研磨処理として、化学機械研磨処理に代えて、物理機械研磨処理でもよい。すなわち、基板処理装置２は、処理部材としての研磨パッドと、処理流体とし
ての研磨流体とを用いて、基板処理として化学機械研磨処理又は物理機械研磨処理を行う基板研磨装置でもよいし、処理部材としての洗浄具と、処理流体としての基板洗浄流体とを用いて、基板処理として洗浄処理を行う基板洗浄装置でもよい。その際、基板処理装置は、各ユニット２１～２５のうち研磨処理及び洗浄処理にて使用されないユニットは適宜省略されていてもよい。

上記実施形態では、機械学習部４０１による機械学習を実現する学習モデルとして、ニューラルネットワークを採用した場合について説明したが、他の機械学習のモデルを採用してもよい。他の機械学習のモデルとしては、例えば、決定木、回帰木等のツリー型、バギング、ブースティング等のアンサンブル学習、再帰型ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ＬＳＴＭ等のニューラルネット型(ディープラーニングを含
む)、階層型クラスタリング、非階層型クラスタリング、ｋ近傍法、ｋ平均法等のクラス
タリング型、主成分分析、因子分析、ロジスティク回帰等の多変量解析、サポートベクターマシン等が挙げられる。

上記実施形態では、情報処理装置５の流体分散情報生成部５０１は、流体供給情報取得部５００により取得された流体供給情報に基づいて流体分散情報を生成する際、学習済みの第１又は第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂを用いる場合について説明したが、他の手法を採用してもよい。他の手法としては、例えば、有限要素法、粒子法等の数値流体力学の解析手法に基づくシミュレーションモデルや計算式が挙げられる。すなわち、流体分散情報生成部５０１は、流体供給情報取得部５００により取得された流体供給情報を入力データとしてシミュレーションモデルや計算式に入力することで、当該流体供給情報が示す状態にて処理流体が供給されたときの流体分散情報を生成するようにしてもよい。

（機械学習プログラム及び情報処理プログラム）
本発明は、機械学習装置４が備える各部としてコンピュータ９００を機能させるプログラム（機械学習プログラム）や、機械学習方法が備える各工程をコンピュータ９００に実行させるためのプログラム（機械学習プログラム）の態様で提供することもできる。また、本発明は、情報処理装置５やユーザ端末装置６が備える各部としてコンピュータ９００を機能させるためのプログラム（情報処理プログラム）や、上記実施形態に係る情報処理方法が備える各工程をコンピュータ９００に実行させるためのプログラム（情報処理プログラム）の態様で提供することもできる。

１…基板処理システム、２…基板処理装置、３…データベース装置、
４…機械学習装置、５…情報処理装置、６…ユーザ端末装置、７…ネットワーク
１０…学習モデル、１０Ａ…第１の学習モデル、１０Ｂ…第２の学習モデル、
１１…学習用データ、１１Ａ…第１の学習用データ、１１Ｂ…第２の学習用データ、
１２…オブジェクト表示画面、
２０…ハウジング、２１…ロード／アンロードユニット、
２２…研磨ユニット、２２Ａ～２２Ｄ…研磨部、２３…基板搬送ユニット、
２４…仕上げユニット、２４Ａ、２４Ｂ…ロールスポンジ洗浄部、
２４Ｃ、２４Ｄ…ペンスポンジ洗浄部、２４Ｅ、２４Ｆ…乾燥部、
２４Ｇ、２４Ｈ…搬送部、２５…膜厚測定ユニット、２６…制御ユニット、
３０…生産履歴情報、３１…試験情報、
４０…制御部、４１…通信部、４２…学習用データ記憶部、
４３…学習済みモデル記憶部、
５０…制御部、５１…通信部、５２…記憶部（学習済みモデル記憶部）、
６０…制御部、６１…通信部、６２…記憶部、６３…入力部、６４…出力部、
６５…センサ群、６６…カメラ、
２２０…研磨テーブル（処理部材支持部）、２２１…トップリング（基板保持部）、
２２２…研磨流体供給部、２２３…ドレッサ、２２４…アトマイザ、２２５…環境センサ、
２４０…基板洗浄部（処理部材支持部）、２４１…基板保持部、２４２…洗浄流体供給部、
２４３…洗浄具洗浄部、２４４…環境センサ、２４５…乾燥流体供給部、
２６０…制御部、２６１…通信部、２６２…入力部、２６３…出力部、
２６４…記憶部、２６５…装置設定情報、２６６…基板レシピ情報
３００…ウェハ履歴テーブル、３０１…研磨履歴テーブル、３０２…洗浄履歴テーブル、３１０…研磨試験テーブル、３１１…洗浄試験テーブル、
４００…学習用データ取得部、４０１…機械学習部、
５００…流体供給情報取得部、５０１…流体分散情報生成部、５０２…出力処理部、
６００…流体分散情報取得部、６０１…空間位置情報取得部、
６０２…オブジェクト情報生成部、
２２００…研磨パッド（処理部材）、２４００…ロールスポンジ（処理部材）、
２４０１…ペンスポンジ（処理部材）

Claims (12)

1. 基板に接触させて所定の基板処理を行う処理部材と、前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する処理流体供給部とを備える基板処理装置により行われる前記基板処理において、前記処理流体供給部から供給される前記処理流体の供給状態を示す処理流体状態情報を含む流体供給情報を取得する流体供給情報取得部と、
   前記流体供給情報取得部により取得された前記流体供給情報に基づいて、前記処理流体供給部から供給された前記処理流体が前記基板と前記処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す流体分散情報を生成する流体分散情報生成部と、を備える、
   情報処理装置。
2. 前記流体供給情報に含まれる前記処理流体状態情報は、
   前記処理流体の流量、
   前記処理流体の滴下位置、
   前記処理流体の圧力、及び、
   前記処理流体の流体物性の少なくとも１つを含む、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記基板処理装置は、
   前記基板を回転可能に保持する基板保持部、及び、
   前記処理部材を回転可能に支持する処理部材支持部の少なくとも一方を備え、
   前記流体供給情報は、
   前記基板保持部により保持された前記基板の状態を示す基板状態情報、及び、
   前記処理部材支持部により支持された前記処理部材の状態を示す処理部材状態情報の少なくとも一方をさらに含む、
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記基板処理装置は、
   前記処理部材としての研磨パッドと、前記処理流体としての研磨流体とを用いて、前記基板処理として化学機械研磨処理又は物理機械研磨処理を行う基板研磨装置であり、
   前記流体供給情報に含まれる前記基板状態情報は、
   前記基板の回転数、
   前記研磨パッドに対する前記基板の位置、及び、
   前記研磨パッドに対する前記基板の押付力の少なくとも１つを含み、
   前記流体供給情報に含まれる前記処理部材状態情報は、
   前記研磨パッドの回転数、及び、
   前記研磨パッドのコンディションの少なくとも１つを含む、
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記基板処理装置は、
   前記処理部材としての洗浄具と、前記処理流体としての洗浄流体とを用いて、前記基板処理として洗浄処理を行う基板洗浄装置であり、
   前記流体供給情報に含まれる前記基板状態情報は、
   前記基板の回転数を含み、
   前記流体供給情報に含まれる前記処理部材状態情報は、
   前記基板に対する前記洗浄具の位置、
   前記基板に対する前記洗浄具の押付力、
   前記洗浄具の回転数、及び、
   前記洗浄具のコンディションの少なくとも１つを含む、
   請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記流体分散情報生成部は、
   前記流体供給情報と前記流体分散情報との相関関係を機械学習させた学習モデルに、前記流体供給情報取得部により取得された前記流体供給情報を入力することにより、前記流体分散情報を生成する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記基板又は前記処理部材が現実空間に存在する位置を示す空間位置情報を取得する空間位置情報取得部と、
   前記空間位置情報取得部により取得された前記空間位置情報と、前記流体分散情報生成部により生成された前記流体分散情報とに基づいて、前記現実空間の前記基板又は前記処理部材に対して前記処理流体の前記分散状態を示す仮想オブジェクトを重畳表示させるためのオブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成部と、を備える、
   請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 基板に接触させて所定の基板処理を行う処理部材と、前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する処理流体供給部とを備える基板処理装置において、前記基板又は前記処理部材が現実空間に存在する位置を示す空間位置情報を取得する空間位置情報取得部と、
   前記空間位置情報取得部により取得された前記空間位置情報と、前記処理流体供給部から供給された前記処理流体が前記基板と前記処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す流体分散情報とに基づいて、前記現実空間の前記基板又は前記処理部材に対して前記処理流体の前記分散状態を示す仮想オブジェクトを重畳表示させるためのオブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成部と、を備える、
   情報処理装置。
9. 基板に接触させて所定の基板処理を行う処理部材と、前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する処理流体供給部とを備える基板処理装置により行われる前記基板処理において、前記処理流体供給部から供給される前記処理流体の供給状態を示す処理流体状態情報を含む流体供給情報と、前記処理流体供給部から供給された前記処理流体が前記基板と前記処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す流体分散情報とで構成される学習用データを複数組記憶する学習用データ記憶部と、
   複数組の前記学習用データを学習モデルに入力することで、前記流体供給情報と前記流体分散情報との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習部と、
   前記機械学習部により前記相関関係を学習させた前記学習モデルを記憶する学習済みモデル記憶部と、を備える、
   機械学習装置。
10. 基板に接触させて所定の基板処理を行う処理部材と、前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する処理流体供給部とを備える基板処理装置により行われる前記基板処理において、前記処理流体供給部から供給される前記処理流体の供給状態を示す処理流体状態情報を含む流体供給情報を取得する流体供給情報取得工程と、
    前記流体供給情報取得工程により取得された前記流体供給情報に基づいて、前記処理流体供給部から供給された前記処理流体が前記基板と前記処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す流体分散情報を生成する流体分散情報生成工程と、を備える、
    情報処理方法。
11. 基板に接触させて所定の基板処理を行う処理部材と、前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する処理流体供給部とを備える基板処理装置において、前記基板又は前記処理
    部材が現実空間に存在する位置を示す空間位置情報を取得する空間位置情報取得工程と、
    前記空間位置情報取得工程により取得された前記空間位置情報と、前記処理流体供給部から供給された前記処理流体が前記基板と前記処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す流体分散情報とに基づいて、前記現実空間の前記基板又は前記処理部材に対して前記処理流体の前記分散状態を示す仮想オブジェクトを重畳表示させるためのオブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成工程と、を備える、
    情報処理方法。
12. 基板に接触させて所定の基板処理を行う処理部材と、前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する処理流体供給部とを備える基板処理装置により行われる前記基板処理において、前記処理流体供給部から供給される前記処理流体の供給状態を示す処理流体状態情報を含む流体供給情報と、前記処理流体供給部から供給された前記処理流体が前記基板と前記処理部材との接触位置を通過しつつ分散するときの分散状態を示す流体分散情報とで構成される学習用データを学習用データ記憶部に複数組記憶する学習用データ記憶工程と、
    複数組の前記学習用データを学習モデルに入力することで、前記流体供給情報と前記流体分散情報との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習工程と、
    前記機械学習工程により前記相関関係を学習させた前記学習モデルを学習済みモデル記憶部に記憶する学習済みモデル記憶工程と、を備える、
    機械学習方法。

Images