JP2024077469A - 安全支援装置、推論装置、機械学習装置、安全支援方法、推論方法、及び、機械学習方法 - Google Patents

Abstract

【課題】作業者の安全を適切に確保しつつ、作業者の作業効率を向上させることを可能とする安全支援装置を提供する。【解決手段】安全支援装置５は、所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者Ｕの安全を支援する。安全支援装置５は、作業者Ｕが作業者装置６を装着したときに作業者Ｕの前方に向けて配置される画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０を取得する画像データ取得部５００と、画像データ取得部５００により取得された画像データ１１０に基づいて、可動部のインターロック状態を示すインターロック情報を生成するインターロック情報生成部５０１とを備える。【選択図】 図１３

Description

本発明は、安全支援装置、推論装置、機械学習装置、安全支援方法、推論方法、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では、例えば、作業者の安全を確保するため、所定の可動範囲を有する可動部に対してインターロック機能が設けられている。例えば、特許文献１には、基板処理装置の各モジュールに設けられたカバーの開状態をセンサで検出したとき、そのモジュール（可動部）を停止させるようにインターロックを作動させる基板処理装置が開示されている。

特開２０１３－０７７０５３号公報

特許文献１に開示された基板処理装置を含む各種の処理装置では、作業者による各種の作業が行われるが、その際、作業者の身体の一部を可動部の可動範囲内に入れた状態で行われる。そのため、処理装置には、上記のようなインターロック機能が必要であるが、例えば、調整作業や保守作業を行う際に、インターロック機能を一時的に無効にすることで作業効率を向上させることができる。しかしながら、インターロック機能を一時的に無効にした場合には、作業者の安全が処理装置により確保されておらず、作業者の安全性の面で問題があった。

本発明は、上記の課題に鑑み、作業者の安全を適切に確保しつつ、作業者の作業効率を向上させることを可能とする安全支援装置、推論装置、機械学習装置、安全支援方法、推論方法、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安全支援装置は、
所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者の安全を支援する安全支援装置であって、
前記作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データを取得する画像データ取得部と、
前記画像データ取得部により取得された前記画像データに基づいて、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック情報を生成するインターロック情報生成部と、を備える。

本発明の一態様に係る安全支援装置によれば、作業者の前方に向けて配置される画像撮影部により撮影された画像データに基づいて、可動部のインターロック状態を示すインターロック情報が生成されるので、作業者と可動部との位置関係に応じて可動部のインターロックを制御することができる。したがって、作業者の安全を適切に確保しつつ、作業者
の作業効率を向上させることができる。

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。 機械学習装置４の一例を示すブロック図である。 学習モデル１０及び学習用データ１１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。 安全支援装置５の一例を示すブロック図である。 安全支援装置５の一例を示す機能説明図である。 ユーザ端末装置６の一例を示すブロック図である。 基板処理装置２、安全支援装置５及びユーザ端末装置６による安全支援方法の一例を示すフローチャートである。 現実空間の可動部にインターロック情報１１１Ａを重畳表示した第１の例を示す図である。 現実空間の可動部にインターロック情報１１１Ｂを重畳表示した第２の例を示す図である。

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、安全支援装置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、所定の可動範囲を有する可動部をそれぞれ備える複数のユニットで
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―ド処理、研磨処理、洗浄処理、乾燥処理、アンロード処理等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、各可動部を移動させることで各ユニットを動作させる。

可動部は、例えば、電力や流体圧を駆動源として、直線移動又は旋回移動可能に構成されて、所定のインターロック条件が成立したときに、可動部の移動を制限するインターロック制御が基板処理装置２により行われる。インターロック条件は、例えば、基板処理装置２が備える各種のインターロックセンサで可動部のインターロック状態を検出したときや、可動部のインターロック状態を示すインターロック情報１１１を安全支援装置５から受信したときに成立したものと扱われる。なお、インターロック制御としては、駆動源が遮断されない状態で可動部の移動が制限されて、インターロック条件が解消されたときにその移動の制限が解除されてもよいし、駆動源が遮断された状態で可動部の移動が制限されて、インターロック条件が解消され、かつ、駆動源の遮断を解除する操作が行われたときにその移動の制限が解除されてもよい。

基板処理装置２は、インターロック制御下で各可動部を移動させることに応じて、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の状態を示す装置状態情報、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に対する作業者Ｕの操作情報等が含まれる。

データベース装置３は、本生産用のウェハＷ、処理部材及び処理流体を用いて基板処理が行われたときの履歴に関する生産履歴情報３０を管理する装置である。データベース装置３は、基板処理装置２により基板処理が行われたときに、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。なお、データベース装置３には、上記の他に、装置設定情報２５５や基板レシピ情報２５６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。

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する装置である。機械学習装置４は、例えば、複数の学習用データ１１に基づいて、安全支援装置５にて用いられる学習モデル１０を機械学習により生成する。学習済みの学習モデル１０は、ネットワーク７や記録媒体等を介して安全支援装置５に提供される。

安全支援装置５は、機械学習の推論フェーズの主体として動作し、基板処理装置２の作業者Ｕが、基板処理装置２に対して可動部の可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行うときに、その作業者Ｕの安全を支援する装置である。作業者Ｕの作業としては、例えば、基板処理装置２で使用される消耗品の交換作業、装置設定情報２６５の調整作業、基板処理装置２で異常が発生したときの異常復旧作業、基板処理装置２の保守作業（予防保守作業を含む）等の各種の作業が挙げられる。

安全支援装置５は、基板処理装置２に対して作業を行う作業者Ｕに装着されたユーザ端末装置６から画像データ１１０（詳細は後述する）を随時受信し、その画像データ１１０を機械学習装置４から提供された学習モデル１０に入力することにより、作業者Ｕが基板処理装置２に対して作業を行うときの可動部のインターロック状態を示すインターロック情報１１１を生成し、基板処理装置２及びユーザ端末装置６等に随時送信する。

ユーザ端末装置６は、作業者Ｕが基板処理装置２に対して作業を行う際に使用される作
業者装置である。ユーザ端末装置６は、作業者Ｕが頭部等に装着可能な携帯型の装置であり、例えば、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。ユーザ端末装置６は、現実空間を撮影可能な画像撮影部６３と、現実空間の対象物にオブジェクト情報１１２を重畳表示可能な出力部６５とを備える。その他の具体的な構成は後述する。

画像撮影部６３は、所定の解像度（画素数）を有するＣＭＯＳセンサやＣＣＤセンサ等のカメラ（イメージセンサ）で構成され、作業者Ｕがユーザ端末装置６を装着したときに作業者Ｕの前方に向けて配置される。ユーザ端末装置６は、作業者Ｕが基板処理装置２に対して作業を行う際に、作業者Ｕの前方に向けて配置された画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０を安全支援装置５に随時送信する。出力部６５は、作業者Ｕがユーザ端末装置６を装着したときに、例えば、作業者Ｕの片目又は両目の前方に配置される。ユーザ端末装置６は、画像データ１１０に対するインターロック情報１１１又はオブジェクト情報１１２を安全支援装置５から随時受信し、例えば、作業者Ｕの視野内の現実空間に存在する対象物に重畳するように、インターロック情報１１１又はオブジェクト情報１１２を表示する。

（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、制御ユニット２５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。ハウジング２０の側壁部分には、作業者Ｕの作業時に身体の少なくとも一部を内部に入れるために、開閉又は着脱可能なカバーや扉（いずれも不図示）が取り付けられている。

（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）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。

なお、図２では、可動部としてそれぞれ機能する搬送ロボット２１１、及び、水平移動機構部２１２の具体的な構成を省略しているが、例えば、サーボモータ等の交流機器と、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、流体圧シリンダ、バルブ等の出力機器と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。

（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にパッド洗浄流体を噴射するアトマイザ２２４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、パッド洗浄流体の流量を調節する流量調節部２２４ｃとを備える。パッド洗浄流体は、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。

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、可動部としてそれぞれ機能する回転移動機構部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、サーボモータ等の交流機器と、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、流体圧シリンダ、バルブ等の出力機器と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等の入力機器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出力機器と、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入力機器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、接触式又は非接触式のヒータ等の交流機器と、温度センサ、電流センサ等の入力機器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。

なお、図２では、可動部としてそれぞれ機能する第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂ、スイングトランスポータ２３１、並びに、リフタ２３２の具体的な構成を省略しているが、例えば、サーボモータ等の交流機器と、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、流体圧シリンダ、バルブ等の出力機器と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。

（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、洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４２ｃと、洗浄流体の温度を調節する温調機構部２４２ｄとを備える。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、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。

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２４０１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。

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に乾燥流体を供給する乾燥流体供給部２４５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、上下移動機構部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、乾燥流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４５ｄと、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。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、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。

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、可動部としてそれぞれ機能する基板保持機構部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、サーボモータ等の交流機器、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、流体圧シリンダ、バルブ等の出力機器と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等の入力機器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須出力機器と、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入力機器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、接触式又は非接触式のヒータ等の交流機器と、温度センサ、電流センサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。

（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２５は、各ユニット２１～２４と電気的に接続されて、各ユニット２１～２４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（交流機器、入力機器、出力機器、制御機器）を例にして説明するが、他のユニット２１、２３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交流機器２２７及び出力機器２２８Ｂと、各サブユニットの制御に必要なデータ（検出値）を検出する複数の入力機器２２８Ａと、各入力機器２２８Ａの検出値に基づいて交流機器２２７及び出力機器２２８Ｂを制御する制御機器２２９とを備える。

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交流機器２４７及び出力機器２４８Ｂと、各サブユニットの制御に必要なデータ（検出値）を検出する複数の入力機器２４８Ａと、各入力機器２４８Ａの検出値に基づいて交流機器２４７及び出力機器２４８Ｂの動作を制御する制御機器２４９とを備える。

制御ユニット２５は、制御部２５０、通信部２５１、入力部２５２、出力部２５３、及び、記憶部２５４を備える。制御ユニット２５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２５１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２５２は、各種の入力操作を受け付けるとともに、出力部２５３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２５４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２５５、基板レシピ情報２５６等）を記憶する。装置設定情報２５５及び基板レシピ情報２５６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２５０は、複数の制御機器２１９、２２９、２３９、２４９（以下、「制御機器群」という）を介して複数の入力機器２１８Ａ、２２８Ａ、２３８Ａ、２４８Ａ（以下、「入力機器群」という）の検出値を取得するとともに、複数の交流機器２１７、２２７、２３７、２４７（以下、「交流機器群」という）、及び、複数の出力機器２１８Ｂ、２２８Ｂ、２３８Ｂ、２４８Ｂ（以下、「出力機器群」という）を連携して動作させることで、一連の基板処理を行う。また、制御部２５０は、安全支援装置５からインターロック情報１１１を受信したとき、そのインターロック情報１１１に基づいてインターロック制御を行う。

（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２５、データベース装置３、機械学習装置４、安全支援装置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）、ＮＰＵ（Ｎｅｕｒａｌ 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、メモリカードスロット、ＵＳＢコネクタで構成され、ＤＶＤ、ＣＤ、メモリカード、ＵＳＢメモリ等のメディア（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（Ｆ
ｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）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し、例えば、制御盤、コントローラ（マイコン、プログラマブルロジックコントローラ、シーケンサを含む）等と呼ばれる組込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。

（機械学習装置４）
図９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、学習済みモデル記憶部４３、入力部４４、及び、出力部４５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、安全支援装置５、ユーザ端末装置６、三次元モデル装置（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。入力部４４は、各種の入力操作を受け付けるとともに、出力部４５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。

学習用データ取得部４００は、入力データしての画像データ１１０と、出力データとしてのインターロック情報１１１で構成される学習用データ１１を取得する。学習用データ取得部４００は、例えば、通信部４１及びネットワーク７を介して接続される外部装置と連携して学習用データ１１を取得してもよいし、入力部４４及び出力部４５を介して入力操作を受け付けることにより学習用データ１１を取得してもよい。学習用データ１１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、インターロック情報１１１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で取得した学習用データ１１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学習用データ１１を用いて機械学習を実施する。すなわち、機械学習部４０１は、学習モデル１０に学習用データ１１を複数組入力し、学習用データ１１に含まれる画像データ１１０とインターロック情報１１１との相関関係を学習モデル１０に学習させることで、学習済みの学習モデル１０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学習モデル１０（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学習モデル１０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、安全支援装置５）に提供される。なお、図９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。

図１０は、学習モデル１０及び学習用データ１１の一例を示す図である。学習モデル１
０の機械学習に用いられる学習用データ１１は、画像データ１１０とインターロック情報１１１とで構成される。

学習用データ１１を構成する画像データ１１０は、作業者Ｕがユーザ端末装置６を装着したときに作業者Ｕの前方に向けて配置される画像撮影部６３により撮影されたものである。画像データ１１０には、例えば、作業者Ｕが、基板処理装置２に対して可動部の可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れながら作業を行うときに撮影されたものであり、基板処理装置２の各部が、撮影位置、撮影角度、撮影範囲等が異なる様々な撮影条件で撮影されたものである。

学習用データ１１を構成するインターロック情報１１１は、インターロック状態として、インターロックオンオフ状態と、インターロック制御範囲との少なくとも１つを含む。インターロックオンオフ状態は、可動部に対する移動許可又は移動禁止を示すものであり、移動許可は、可動部の移動が許可された状態であり、移動禁止は、可動部の移動が禁止された状態である。インターロック制御範囲は、可動範囲に対する可動部の移動許可範囲又は移動禁止範囲を、その可動部の軸座標系（位置や角度）で示すものであり、移動許可範囲は、可動部の移動が許可された範囲であり、移動禁止範囲は、可動部の移動が禁止された範囲である。

なお、インターロック情報１１１は、特定の単一の可動部に対するインターロック情報１１１だけを含むものでもよいし、図１０に示すように、複数の可動部に対するインターロック情報１１１を含むものでもよい。インターロック情報１１１が、複数の可動部に対するインターロック情報１１１を含む場合には、可動部毎に、インターロックオンオフ状態と、インターロック制御範囲との少なくとも１つを含むようにすればよい。

学習用データ取得部４００は、例えば、実生産の基板処理装置２や試験用の基板処理装置２を用いて、ユーザ端末装置６を装着した試験者が、実際の作業者Ｕが基板処理装置２に対して作業を行うときと同じような位置や姿勢を取ることで、様々な撮影条件で画像撮影部６３にて撮影した画像データ１１０を取得するとともに、その画像データ１１０を撮影したときの位置や姿勢に対して可動部のインターロック情報１１１を取得する。インターロック情報１１１は、試験者が、ユーザ端末装置６を介して入力してもよいし、入力部４４及び出力部４５を介して入力してもよい。

また、学習用データ取得部４００は、例えば、三次元モデル装置により提供される三次元モデルを用いて、基板処理装置２の各部の三次元形状が再現された仮想空間にて作業者Ｕが特定の位置に存在すると仮定したときに、画像撮影部６３で撮影されると想定される仮想空間データを画像データ１１０として取得するとともに、可動部が可動範囲内で移動すると仮定したときに、可動部が作業者Ｕと衝突する危険性が高いか否かに基づいて、可動部のインターロック情報１１１を取得する。

学習モデル１０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画像データ１１０の各画素に対応する数のニューロンを有し、各画素の画素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インターロック情報１１１に対応する数のニューロンを有し、画像データ１１０に対するインターロック情報１１１の予測結果（推論結果）が、出力データとし
て出力される。

なお、学習済みモデル記憶部４３に記憶される学習モデル１０の数は１つに限定されず、例えば、機械学習の手法、基板処理装置２の機構の違い、画像撮影部６３の仕様（解像度やイメージセンサの種類）の違い、インターロック情報１１１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るようにすればよい。

（機械学習方法）
図１１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。

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、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に含まれる入力データ（画像データ１１０）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出力データ（インターロック情報１１１）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に含まれる正解ラベル（インターロック情報１１１）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に含まれる正解ラベルと、ステップＳ１３０において出力層１０２から推論結果として出力された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（バックプロパゲーション）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、入力データと出力データ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に含まれる正解ラベルと、推論結果として出力された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４
０１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１１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、作業者Ｕがユーザ端末装置６を装着したときに作業者Ｕの前方に向けて配置される画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０から、可動部のインターロック状態を示すインターロック情報１１１を予測（推論）することが可能な学習モデル１０を提供することができる。

（安全支援装置５）
図１２は、安全支援装置５の一例を示すブロック図である。図１３は、安全支援装置５の一例を示す機能説明図である。安全支援装置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、画像データ取得部５００、インターロック情報生成部５０１、可動部情報取得部５０２、オブジェクト情報生成部５０３及び出力処理部５０４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、安全支援装置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（学習モデル１０）等を記憶する。

画像データ取得部５００は、作業者Ｕがユーザ端末装置６を装着したときに作業者Ｕの前方に向けて配置される画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０を取得する。本実施形態では、画像データ取得部５００は、ユーザ端末装置６から通信部５１及びネットワーク７を介して画像データ１１０を取得（受信）する。

インターロック情報生成部５０１は、画像データ取得部５００により取得された画像データ１１０に基づいて、インターロック情報１１１を生成する。本実施形態では、インターロック情報生成部５０１は、画像データ１１０とインターロック情報１１１との相関関係を機械学習させた学習モデル１０に、画像データ取得部５００により取得された画像データ１１０を入力することにより、当該画像データ１１０に対するインターロック情報１１１を生成する。

記憶部５２には、インターロック情報生成部５０１にて用いられる学習済みの学習モデル１０が記憶されている。なお、記憶部５２に記憶される学習モデル１０の数は１つに限定されず、例えば、機械学習の手法、基板処理装置２の機構の違い、画像撮影部６３の仕様（解像度やイメージセンサの種類）の違い、インターロック情報１１１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、選択的又は並列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、インターロック情報生成部５０１及びインターロック情報生成部５０１は、当該外部コンピュータにアクセスすればよい。

可動部情報取得部５０２は、画像データ取得部５００により取得された画像データ１１０に基づいて、作業者Ｕの周囲に存在する可動部の位置を示す可動部情報１１３を取得する。例えば、可動部情報取得部５０２は、画像撮影部６３で現実空間を撮影したときの画角内に、可動部の特徴点が含まれるか否かを判定し、可動部の特徴点が含まれていることを検知したとき、当該特徴点の位置に基づいて可動部情報１１３を取得する。特徴点は、例えば、可動部の外形形状や外形色に基づくものでもよいし、可動部に貼付されたシール上の文字や二次元コード等に基づくものでもよい。なお、基板処理装置２の各部の設計図データが記憶部５２に記憶されている場合には、可動部情報取得部５０２は、設計図データを参照し、画像撮影部６３で現実空間を撮影したときの撮影範囲に、設計図データにおける可動部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可動部の空間位置情報を取得するようにしてもよい。

オブジェクト情報生成部５０３は、インターロック情報生成部５０１により生成されたインターロック情報１１１と、可動部情報取得部５０２により取得された可動部情報１１３とに基づいて、ユーザ端末装置６が作業者Ｕに装着されたときに作業者Ｕの周囲に存在する可動部にインターロック情報１１１を重畳表示させるためのオブジェクト情報１１２を生成する。

出力処理部５０４は、インターロック情報生成部５０１により生成されたインターロック情報１１１やオブジェクト情報生成部５０３により生成されたオブジェクト情報１１２を出力するための出力処理を行う。例えば、出力処理部５０４は、インターロック情報１１１を基板処理装置２やユーザ端末装置６に送信することで、基板処理装置２では、そのインターロック情報１１１に基づくインターロック制御が行われ、ユーザ端末装置６では、そのインターロック情報１１１に基づく表示画面や音声が出力される。また、出力処理部５０４は、オブジェクト情報１１２をユーザ端末装置６に送信することで、ユーザ端末装置６では、そのオブジェクト情報１１２に基づく表示画面が出力される。

（ユーザ端末装置６）
図１４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、画像撮影部６３、入力部６４、出力部６５、及び、センサ群６６を備える。

制御部６０は、画像データ送信処理部６００、インターロック情報処理部６０１及びオブジェクト情報処理部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、安全支援装置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。画像撮影部６３は、現実空間を撮影し、画像データ１１０を生成する。入力部６４は、各種の入力操作を受け付けるとともに、出力部６５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６６は、自装置の加速度、角速度、姿勢等を検出する。

画像データ送信処理部６００は、画像撮影部６３により所定の撮影周期で撮影された画像データ１１０を安全支援装置５に通信部６１及びネットワーク７を介して随時送信する。

インターロック情報処理部６０１は、安全支援装置５に送信した画像データ１１０に対する応答として、安全支援装置５からインターロック情報１１１を受信し、そのインターロック情報１１１を、例えば、出力部６５による音声や表示画面を介して作業者Ｕに通知
する。

オブジェクト情報処理部６０２は、安全支援装置５に送信した画像データ１１０に対する応答として、安全支援装置５からオブジェクト情報１１２を受信し、そのオブジェクト情報１１２に基づいて、作業者Ｕの周囲に存在する可動部にインターロック情報１１１を出力部６５により重畳表示させることにより、インターロック情報１１１を作業者Ｕに通知する。

（安全支援方法）
図１５は、基板処理装置２、安全支援装置５及びユーザ端末装置６による安全支援方法の一例を示すフローチャートである。以下では、ユーザ端末装置６を装着した作業者Ｕが、基板処理装置２の第１の研磨部２２Ａに取り付けられたカバーを開けて、基板処理装置２に対する作業として、第１の研磨部２２Ａにおけるトップリング２２１と、第１のリニアトランスポータ２３０Ａとの間でウェハＷを受け渡すための第２の搬送位置ＴＰ２を調整する調整作業を行う場合の基板処理装置２、安全支援装置５及びユーザ端末装置６の動作例について説明する。なお、図１５に示すフローチャートは、ユーザ端末装置６が、例えば、作業者Ｕから調整作業の開始を指示する入力操作を受け付けることで画像撮影部６３による撮影を開始し、画像撮影部６３による撮影周期が経過する度に繰り返し実行される。

まず、ステップＳ２００において、ユーザ端末装置６の画像撮影部６３は、調整作業を行う作業者Ｕの前方の現実空間を撮影し、画像データ１１０を生成する。そして、画像データ送信処理部６００は、画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０を安全支援装置５に送信する。

次に、ステップＳ２１０において、安全支援装置５の画像データ取得部５００は、ステップＳ２００で送信された画像データ１１０を受信する。

次に、ステップＳ２２０において、インターロック情報生成部５０１は、ステップＳ２１０で取得された画像データ１１０を入力データとして、学習モデル１０に入力することで出力された出力データに基づいて、当該画像データ１１０に対するインターロック情報１１１を生成する。そして、ステップＳ２２１において、出力処理部５０４は、ステップＳ２２０で生成されたインターロック情報１１１を出力するための出力処理として、そのインターロック情報１１１を基板処理装置２に送信する。

次に、ステップＳ２２２において、基板処理装置２の制御ユニット２５は、ステップＳ２２１で送信されたインターロック情報１１１を受信すると、そのインターロック情報１１１に基づいて、インターロック制御を行う。なお、ステップＳ２２１において、出力処理部５０４は、インターロック情報１１１をユーザ端末装置６にも送信してもよく、その場合には、ユーザ端末装置６のインターロック情報処理部６０１は、そのインターロック情報１１１を音声や表示画面を介して作業者Ｕに通知するようにしてもよい。

次に、ステップＳ２３０において、可動部情報取得部５０２は、ステップＳ２１０で取得された画像データ１１０に基づいて、作業者Ｕの周囲に存在する可動部の位置を示す可動部情報１１３を取得する。

次に、ステップＳ２３１において、オブジェクト情報生成部５０３は、ステップＳ２２０で生成されたインターロック情報１１１と、ステップＳ２３０で取得された可動部情報１１３とに基づいて、作業者Ｕの周囲に存在する可動部にインターロック情報１１１を重畳表示させるためのオブジェクト情報１１２を生成する。そして、ステップＳ２３２にお
いて、出力処理部５０４は、ステップＳ２３１で生成されたオブジェクト情報１１２を出力するための出力処理として、そのオブジェクト情報１１２をユーザ端末装置６に送信する。

次に、ステップＳ２３３において、ユーザ端末装置６のオブジェクト情報処理部６０２は、ステップＳ２３２で送信されたオブジェクト情報１１２を受信すると、そのオブジェクト情報１１２に基づいて、現実空間の可動部に対してインターロック情報１１１を示す仮想オブジェクトをユーザ端末装置６の出力部６５に表示する。

図１６は、現実空間の可動部にインターロック情報１１１Ａを重畳表示した第１の例を示す図である。図１７は、現実空間の可動部にインターロック情報１１１Ｂを重畳表示した第２の例を示す図である。以下では、説明の簡略化のため、画像データ１１０の画角と、作業者Ｕの視野とが一致するものとして説明するが、画像データ１１０の画角と、作業者Ｕの視野とは一致しなくてもよく、いずれか一方が広くてもよい。

図１６では、作業者Ｕが、第１の研磨部２２Ａのカバーの手前に立って、第１の研磨部２２Ａのトップリング２２１まで手が届くような状態であるときに、画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０に基づいて生成されたインターロック情報１１１Ａが、仮想オブジェクト１２０Ａ～１２２Ａとして表示された場合を図示している。

仮想オブジェクト１２０Ａ、１２１Ａは、画像データ１１０に撮影された第１の研磨部２２Ａのトップリング２２１に対するインターロック情報１１１Ａとして、上下移動機構部２２１ｄのインターロックがオン（移動禁止）で、全範囲が移動禁止範囲に設定され、揺動移動機構部２２１ｅのインターロックがオン（移動禁止）で、０～６０の範囲が移動禁止範囲に設定されたことを示している。仮想オブジェクト１２２Ａは、画像データ１１０に撮影された第１のリニアトランスポータ２３０Ａに対するインターロック情報１１１Ａとして、第１のリニアトランスポータ２３０Ａのインターロックがオフ（移動許可）で、全範囲が移動許可範囲に設定されたことを示している。

仮想オブジェクト１２０Ａ～１２２Ａの表示に合わせて、基板処理装置２では、図１６に示すように、画像データ１１０に基づいて生成されたインターロック情報１１１Ａにより、ステップＳ２２２にてインターロック制御が行われる。具体的には、画像データ１１０に撮影された第１の研磨部２２Ａのトップリング２２１に対するインターロック制御として、仮想オブジェクト１２０Ａ～１２１Ａと同様に、上下移動機構部２２１ｄの移動は、全範囲で制限され、揺動移動機構部２２１ｅの移動は、０～６０の範囲で制限される。また、画像データ１１０に撮影された第１のリニアトランスポータ２３０Ａに対するインターロック制御として、仮想オブジェクト１２２Ａと同様に、第１のリニアトランスポータ２３０Ａの移動は、全範囲で許可される。すなわち、作業者Ｕが、第１の研磨部２２Ａのカバーの手前に立って、第１の研磨部２２Ａのトップリング２２１まで手が届くような状態では、作業者Ｕと、第１のリニアトランスポータ２３０Ａとが衝突する危険性がないため、第１のリニアトランスポータ２３０Ａの移動が許可される。

図１７では、作業者Ｕが、第１の研磨部２２Ａの内部に上半身を乗り入れて、第１のリニアトランスポータ２３０Ａまで手が届くような状態であるときに、画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０に基づいて生成されたインターロック情報１１１Ｂが、仮想オブジェクト１２０Ｂ～１２２Ｂとして表示された場合を図示している。

仮想オブジェクト１２０Ｂ、１２１Ｂは、画像データ１１０に撮影された第１の研磨部２２Ａのトップリング２２１に対するインターロック情報１１１Ｂとして、上下移動機構部２２１ｄのインターロックがオン（移動禁止）で、全範囲が移動禁止範囲に設定され、
揺動移動機構部２２１ｅのインターロックがオン（移動禁止）で、０～６０の範囲が移動禁止範囲に設定されたことを示している。仮想オブジェクト１２２Ｂは、画像データ１１０に撮影された第１のリニアトランスポータ２３０Ａに対するインターロック情報１１１Ｂとして、第１のリニアトランスポータ２３０Ａのインターロックがオン（移動禁止）で、全範囲が移動禁止範囲に設定されたことを示している。

仮想オブジェクト１２０Ｂ～１２２Ｂの表示に合わせて、基板処理装置２では、図１７に示すように、画像データ１１０に基づいて生成されたインターロック情報１１１Ｂにより、ステップＳ２２２にてインターロック制御が行われる。具体的には、画像データ１１０に撮影された第１の研磨部２２Ａのトップリング２２１に対するインターロック制御として、仮想オブジェクト１２０Ｂ～１２１Ｂと同様に、上下移動機構部２２１ｄの移動は、全範囲で制限され、揺動移動機構部２２１ｅの移動は、０～６０の範囲で制限される。また、画像データ１１０に撮影された第１のリニアトランスポータ２３０Ａに対するインターロック制御として、仮想オブジェクト１２２Ｂと同様に、第１のリニアトランスポータ２３０Ａの移動は、全範囲で禁止される。すなわち、作業者Ｕが、第１の研磨部２２Ａの内部に上半身を乗り入れて、第１のリニアトランスポータ２３０Ａまで手が届くような状態では、作業者Ｕと、第１のリニアトランスポータ２３０Ａとが衝突する危険性があるため、第１のリニアトランスポータ２３０Ａの移動が禁止される。

なお、図１６及び図１７では、インターロック情報１１１Ａ、１１１Ｂが、可動部として、トップリング２２１の上下移動機構部２２１ｄ及び揺動移動機構部２２１ｅと、第１のリニアトランスポータ２３０Ａとに対するインターロック状態を含む場合について説明したが、他の可動部に対するインターロック状態をさらに含むものでもよい。他の可動部としては、例えば、画像データ１１０に撮影された可動部、すなわち、作業者Ｕが装着したユーザ端末装置６の画像撮影部６３の画角内に存在する可動部でもよいし、その作業者Ｕの周囲に存在すると推定される可動部でもよい。

以上のように、基板処理装置２によりインターロック制御が行われるとともに、作業者Ｕは、出力部６５に表示された仮想オブジェクト１２０Ａ～１２２Ａ、１２０Ｂ～１２２Ｂを視認することにより可動部のインターロック状態を把握することができる。そして、作業者Ｕの身体の位置や向きが変更されて、画像データ１１０の撮影条件が変更されることに応じて、インターロック情報１１１及びオブジェクト情報１１２を生成する処理が繰り返し行われる。これにより、作業者Ｕは、基板処理装置２に対して安全に作業を実施することができる。なお、上記の安全支援方法において、ステップＳ２１０が画像データ取得工程、ステップＳ２２０がインターロック情報生成工程、ステップＳ２３０が可動部情報取得工程、ステップＳ２３１がオブジェクト情報生成工程に相当する。

本実施形態に係る安全支援装置５及び安全支援方法によれば、ユーザ端末装置６を装着した作業者Ｕが、基板処理装置２に対して可動部の可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて作業を行うときに、作業者Ｕの前方に向けて配置される画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０に基づいて、可動部のインターロック情報１１１が生成されるので、作業者Ｕと可動部との位置関係に応じて可動部のインターロックを制御することができる。したがって、作業者Ｕの安全を適切に確保しつつ、作業者Ｕの作業効率を向上させることができる。また、本実施形態に係る安全支援装置５及び安全支援方法によれば、現実空間の可動部に対してインターロック情報１１１が重畳表示されるので、作業者Ｕは、可動部のインターロック状態を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、安全支援装置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及び安全支援装置５の少なくとも一方は、基板処理装置２の制御ユニット２５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に学習モデル１０を記憶し、ユーザ端末装置６の制御部６０が、画像データ取得部５００、インターロック情報生成部５０１、可動部情報取得部５０２及びオブジェクト情報生成部５０３として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２１～２４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、例えば、研磨処理、洗浄処理及び乾燥処理の少なくとも１つを行う処理装置であればよく、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。

上記実施形態では、機械学習装置４、安全支援装置５及びユーザ端末装置６は、基板処理を行う基板処理装置２に適用したものとして説明したが、所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置であれば任意の処理装置に適用してもよい。処理装置としては、基板処理装置２と同様に、ハウジング２０にカバーや扉が設けられて、カバーや扉の内側の空間に可動部が配置されるような閉鎖型の装置でもよいし、カバーや扉が設けられることなく、屋内や屋外のような空間に可動部が配置されるような開放型の装置でもよい。

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、安全支援装置５のインターロック情報生成部５０１は、画像データ取得部５００により取得された画像データ１１０に基づいてインターロック情報１１１を生成する際、学習済みの学習モデル１０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、画像処理に基づくルールベースが挙げられる。すなわち、インターロック情報生成部５０１は、画像データ取得部５００により取得された画像データ１１０に対して画像処理を行うことにより作業者Ｕの位置を示す作業者情報を取得し、その取得した作業者情報に基づいて、当該画像データ１１０に対するインターロック情報１１１を生成するようにしてもよい。作業者Ｕの位置は、例えば、基板処理装置２のハウジング２０における任意の位置を原点とする絶対的な位置でもよいし、可動部の位置を基準とする可動部からの相対的な位置でもよい。そして、インターロック情報生成部５０１は、作業者Ｕと可動部との間の位置関係（距離や高さ）により、可動部が作業者Ｕに衝突する危険性が高いか否かを判断し、その判断結果に基づいて、インターロック情報１１１を生成するようにすればよい。その際、インターロック情報生成部５０１は、判断時点での可動部の位置をさらに考慮し、インターロック情報１１１を生成するようにしてもよい。可動部の位置は、例えば、可動部情報取得部５０２が画像データ１１０に対して画像処理を行うことにより取得してもよいし、基板処理装置２の制御ユニット２５
から通信部５１及びネットワーク７を介してレポートＲを受信することにより取得してもよい。

上記実施形態では、安全支援装置５が、図１５に示すフローチャートに従って動作する場合について説明したが、各ステップの実行順序を適宜変更してもよいし、一部のステップを省略してもよく。例えば、ステップＳ２３０～Ｓ２３２は省略されてもよい。

（機械学習プログラム及び安全支援プログラム）
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、安全支援装置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（安全支援プログラム）や、上記実施形態に係る安全支援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（安全支援プログラム）の態様で提供することもできる。

（推論装置、推論方法及び推論プログラム）
本発明は、上記実施形態に係る安全支援装置５（安全支援方法又は安全支援プログラム）の態様によるもののみならず、インターロック情報を推論するために用いられる推論装置（推論方法又は推論プログラム）の態様で提供することもできる。その場合、推論装置（推論方法又は推論プログラム）としては、メモリと、プロセッサとを含み、このうちのプロセッサが、一連の処理を実行するものとすることができる。当該一連の処理とは、画像データ１１０を取得する画像データ処理（画像データ取得工程）と、画像データ取得処理にて画像データを取得すると、当該画像データに基づいて、可動部のインターロック状態を示すインターロック情報１１１を推論する推論処理（推論工程）とを含む。

推論装置（推論方法又は推論プログラム）の態様で提供することで、安全支援装置を実装する場合に比して簡単に種々の装置への適用が可能となる。推論装置（推論方法又は推論プログラム）がインターロック情報を推論する際、上記実施形態に係る機械学習装置及び機械学習方法により生成された学習済みの学習モデルを用いて、インターロック情報生成部が実施する推論手法を適用してもよいことは、当業者にとって当然に理解され得るものである。

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…安全支援装置、６…ユーザ端末装置（作業者装置）、
７…ネットワーク、１０…学習モデル、１１…学習用データ
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、
２３…基板搬送ユニット、２４…仕上げユニット、２５…制御ユニット、
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、４４…入力部、４５…出力部、
５０…制御部、５１…通信部、５２…記憶部、
６０…制御部、６１…通信部、６２…記憶部、６３…画像撮影部、６４…入力部、
６５…出力部、６６…センサ群、
１１０…画像データ、１１１、１１１Ａ、１１１Ｂ…インターロック情報、
１１２…オブジェクト情報、１１３…可動部情報、
１２０Ａ～１２２Ａ、１２０Ｂ～１２２Ｂ…仮想オブジェクト
４００…学習用データ取得部、４０１…機械学習部、
５００…画像データ取得部、５０１…インターロック情報生成部、
５０２…可動部情報取得部、５０３…オブジェクト情報生成部、５０４…出力処理部、
６００…画像データ送信処理部、６０１…インターロック情報処理部、
６０２…オブジェクト情報処理部、
９００…コンピュータ、Ｕ…作業者、Ｗ…ウェハ

Claims (10)

1. 所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者の安全を支援する安全支援装置であって、
   前記作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データを取得する画像データ取得部と、
   前記画像データ取得部により取得された前記画像データに基づいて、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック情報を生成するインターロック情報生成部と、を備える、
   安全支援装置。
2. 前記インターロック情報生成部は、
   前記画像データ取得部により取得された前記画像データに対して画像処理を行うことにより前記作業者の位置を示す作業者情報を取得し、その取得した前記作業者情報に基づいて、当該画像データに対する前記インターロック情報を生成する、
   請求項１に記載の安全支援装置。
3. 前記インターロック情報生成部は、
   前記画像データと前記インターロック情報との相関関係を機械学習させた学習モデルに、前記画像データ取得部により取得された前記画像データを入力することにより、当該画像データに対する前記インターロック情報を生成する、
   請求項１に記載の安全支援装置。
4. 前記画像データ取得部により取得された前記画像データに基づいて、前記作業者の周囲に存在する前記可動部の位置を示す可動部情報を取得する可動部情報取得部と、
   前記インターロック情報生成部により生成された前記インターロック情報と、前記可動部情報取得部により取得された前記可動部情報とに基づいて、現実空間の対象物にオブジェクト情報を重畳表示可能な出力部をさらに備える前記作業者装置が前記作業者に装着されたときに前記作業者の周囲に存在する前記可動部に前記インターロック情報を重畳表示させるための前記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、をさらに備える、
   請求項１に記載の安全支援装置。
5. 前記インターロック情報は、前記インターロック状態として、
   前記可動部に対する移動許可又は移動禁止を示すインターロックオンオフ状態と、
   前記可動範囲に対する前記可動部の移動許可範囲又は移動禁止範囲を示すインターロック制御範囲との少なくとも１つを含む、
   請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の安全支援装置。
6. メモリと、プロセッサとを備える推論装置であって、
   前記プロセッサは、
   所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データを取得する画像データ取得処理と、
   前記画像データ取得処理にて前記画像データを取得すると、当該画像データに基づいて、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック情報を推論する推論処理と、を実行する、
   推論装置。
7. 所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データと、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック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、前記画像データと前記インターロック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。
8. 所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者の安全を支援する安全支援方法であって、
   前記作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データを取得する画像データ取得工程と、
   前記画像データ取得工程により取得された前記画像データに基づいて、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック情報を生成するインターロック情報生成工程と、を備える、
   安全支援方法。
9. メモリと、プロセッサとを備える推論装置により実行される推論方法であって、
   前記プロセッサは、
   所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データを取得する画像データ取得工程と、
   前記画像データ取得工程にて前記画像データを取得すると、当該画像データに基づいて、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック情報を推論する推論工程と、を実行する、
   推論方法。
10. 所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データと、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック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、前記画像データと前記インターロック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。

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