JP5933985B2 - レシピ実行時間演算装置および半導体検査装置 - Google Patents
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Description
(1)実施の形態に係るレシピ実行時間演算装置(一例として、()内に対応する構成要素、符号などを付記)は、生産管理ホストコンピュータに表示されるレシピ検査時間を演算するレシピ実行時間演算装置(35)であって、以下のような特徴を有するものである。
実施の形態1について、図1〜図7を用いて説明する。
まず、図1を用いて、本実施の形態に係る半導体検査装置の構成について説明する。図1は、この半導体検査装置の概略構成の一例を示す図である。
次に、図2および図3を用いて、前述したレシピ実行時間演算装置35の構成について説明する。図2は、このレシピ実行時間演算装置35の概略構成の一例を示す図である。図3は、時間演算ネット部における学習方法のモデルの一例を示す図である。
次に、図4および図5〜図7を用いて、前述した半導体検査装置10の動作について説明する。図4は、この半導体検査装置10の動作において、レシピ作成時の工程の一例を示す図である。図5は、時間演算ネット部36における検査時間推定のモデルの一例を示す図である。図6は、ステージ移動時の速度変化分布の一例を示す図である。図7は、表示部の表示の一例を示す図である。
以上説明した本実施の形態の半導体検査装置10によれば、レシピ条件入力部32とレシピ実行時間演算装置35と通信部23と生産管理ホストコンピュータ33などを備え、レシピ実行時間演算装置35は、既存のレシピ条件と該レシピ条件に対する既存の動作時間との関係をニューラルネットワークに学習させ、この学習済みニューラルネットワークを用いて、レシピ条件入力部32に入力されたレシピ条件から生産管理ホストコンピュータ33に表示するレシピ検査時間を予測することで、以下のような効果を得ることができる。
実施の形態2について、図8を用いて説明する。図8は、本実施の形態に係る半導体検査装置において、忘却係数決定部を備えたレシピ実行時間演算装置の概略構成の一例を示す図である。
11 鏡体
12 電子線源
13 偏向器
14 電子線
15 電子レンズ
16 検出器
17 試料
18 試料ホールダ
19 XYステージ
20 レシピ条件
21 レシピ条件&動作時間
22 レシピ検査時間
23 通信部
24 搬送機構
30 表示部
31 表示画像生成部
32 レシピ条件入力部
33 生産管理ホストコンピュータ
34 制御部
35 レシピ実行時間演算装置
36 時間演算ネット部
37 データ記憶部
50 レシピ実行時間演算装置
51 忘却係数決定部
Claims (6)
- 生産管理ホストコンピュータに表示されるレシピ検査時間を演算するレシピ実行時間演算装置であって、
既存のレシピ条件と該レシピ条件に対する既存の動作時間との関係をニューラルネットワークに学習させ、前記学習済みニューラルネットワークを用いて、入力されたレシピ条件からレシピ検査時間を予測する機能部を備え、
前記機能部は、前記既存のレシピ条件と前記既存の動作時間との関係を前記ニューラルネットワークに学習させる際に、忘却係数が導入され、該忘却係数を反映して、前記入力されたレシピ条件から前記レシピ検査時間を算出することを特徴とするレシピ実行時間演算装置。 - 請求項1に記載のレシピ実行時間演算装置において、
前記機能部は、
前記既存のレシピ条件と前記既存の動作時間とを蓄積するデータ記憶部と、
前記データ記憶部に蓄積されたデータから前記既存のレシピ条件と前記既存の動作時間との関係を学習し、前記入力されたレシピ条件から前記レシピ検査時間を算出する時間演算ネット部と、
を備えることを特徴とするレシピ実行時間演算装置。 - 請求項2に記載のレシピ実行時間演算装置において、
前記機能部は、前記忘却係数を決定する忘却係数決定部をさらに備え、
前記時間演算ネット部は、前記データ記憶部に蓄積されたデータから前記既存のレシピ条件と前記既存の動作時間との関係を学習する際に、前記忘却係数決定部で決定された前記忘却係数を反映して、前記入力されたレシピ条件から前記レシピ検査時間を算出する、ことを特徴とするレシピ実行時間演算装置。 - 検査工程の目的に応じてレシピ条件を設定する半導体検査装置であって、
前記レシピ条件を入力するレシピ条件入力部と、
前記レシピ条件入力部に入力された前記レシピ条件からレシピ検査時間を演算するレシピ実行時間演算装置と、
前記レシピ実行時間演算装置で演算された前記レシピ検査時間を伝送する通信部と、
前記通信部を介して受信した前記レシピ検査時間を表示する生産管理ホストコンピュータと、を備え、
前記レシピ実行時間演算装置は、既存のレシピ条件と該レシピ条件に対する既存の動作時間との関係をニューラルネットワークに学習させ、前記学習済みニューラルネットワークを用いて、前記レシピ条件入力部に入力された前記レシピ条件から前記生産管理ホストコンピュータに表示する前記レシピ検査時間を予測する機能部を備え、
前記機能部は、前記既存のレシピ条件と前記既存の動作時間との関係を前記ニューラルネットワークに学習させる際に、忘却係数が導入され、該忘却係数を反映して、前記レシピ条件入力部に入力された前記レシピ条件から前記生産管理ホストコンピュータに表示する前記レシピ検査時間を算出することを特徴とする半導体検査装置。 - 請求項4に記載の半導体検査装置において、
前記機能部は、
前記既存のレシピ条件と前記既存の動作時間とを蓄積するデータ記憶部と、
前記データ記憶部に蓄積されたデータから前記既存のレシピ条件と前記既存の動作時間との関係を学習し、前記レシピ条件入力部に入力された前記レシピ条件から前記生産管理ホストコンピュータに表示する前記レシピ検査時間を算出する時間演算ネット部と、
を備えることを特徴とする半導体検査装置。 - 請求項5に記載の半導体検査装置において、
前記機能部は、前記忘却係数を決定する忘却係数決定部をさらに備え、
前記時間演算ネット部は、前記データ記憶部に蓄積されたデータから前記既存のレシピ条件と前記既存の動作時間との関係を学習する際に、前記忘却係数決定部で決定された前記忘却係数を反映して、前記レシピ条件入力部に入力された前記レシピ条件から前記生産管理ホストコンピュータに表示する前記レシピ検査時間を算出する、ことを特徴とする半導体検査装置。
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