JP6737944B1 - 機械学習方法、機械学習装置、機械学習プログラム、通信方法、及び成膜装置 - Google Patents
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Abstract
Description
スの種類、及び前記プロセスガスの圧力の少なくとも1つであってもよい。
30 :成膜装置
100 :プロセッサ
110 :報酬計算部
120 :更新部
130 :決定部
140 :学習制御部
510 :真空排気システム
520 :加熱冷却システム
530 :蒸発源システム
540 :テーブルシステム
550 :プロセスガスシステム
560 :エッチングシステム
570 :チャンバー
574 :学習制御部
Claims (13)
- 切削工具の基材であるワークを成膜する成膜装置の成膜条件を機械学習装置が決定する機械学習方法であって、
前記成膜装置は、チャンバーを真空にするための真空排気システムと、前記チャンバーを加熱及び冷却する加熱冷却システムと、ターゲットを蒸発させる蒸発源システムと、ワークを載置するテーブルシステムと、前記チャンバーにプロセスガスを導入するプロセスガスシステムと、エッチングシステムとを含み、
成膜の性能評価に関する少なくとも1つの物理量と、少なくとも1つの成膜条件とを含む状態変数を取得し、
前記状態変数に基づいて、前記少なくとも1つの成膜条件の決定結果に対する報酬を計算し、
前記状態変数から前記少なくとも1つの成膜条件を決定するための関数を、前記報酬に基づいて更新し、
前記関数の更新を繰り返すことによって、前記報酬が最も多く得られる前記少なくとも1つの成膜条件を決定し、
前記少なくとも1つの成膜条件は、前記真空排気システムに関する第1パラメータと、前記加熱冷却システムに関する第2パラメータと、前記蒸発源システムに関する第3パラメータと、前記テーブルシステムに関する第4パラメータと、前記プロセスガスシステムに関する第5パラメータとのうちの少なくとも1つであり、
前記少なくとも1つの物理量は、皮膜に関する、膜質特性、機械的特性、及び物理的特性のうちの少なくとも1つであり、ここで、
前記膜質特性は、膜厚、粗さ、表面性状、組成、結晶構造、膜微細組織、結晶性、結晶粒径、残留応力、密度、パーティクル量、及びパーティクルサイズのうちの少なくとも1つであり、
前記機械的特性は、硬さ、弾性率、耐摩耗性、耐エロ―ジョン特性、高温強度、及び高温クリープのうちの少なくとも1つであり、
前記物理的特性は、摩擦係数、耐酸化性、密着性、及び熱伝導率のうちの少なくとも1つである、
機械学習方法。 - 前記第1パラメータは、排気速度、到達圧力、残留ガス種、残留ガス分圧、及びP−Q特性の少なくとも1つである、
請求項1記載の機械学習方法。 - 前記第2パラメータは、前記加熱冷却システムを構成するヒータのヒータ温度、前記ワークの温度であるワーク温度、前記ヒータの昇温速度、前記ワークの昇温速度、前記ヒータの出力、前記ヒータの温度精度、前記ワークの温度精度、前記ヒータ温度及び前記ワーク温度の応答特性、前記ヒータの温度分布、及び前記ワークの温度分布の少なくとも1つである、
請求項1又は2記載の機械学習方法。 - 前記第3パラメータは、前記ターゲットの組成、前記ターゲットの厚さ、前記ターゲットの製法、アーク放電電圧、アーク放電電流、蒸発源磁場、蒸発源コイル電流、及びアーク点火特性の少なくとも1つである、
請求項1〜3のいずれかに記載の機械学習方法。 - 前記第4パラメータは、前記ワークに対するバイアス電圧、前記ワークに対するバイアス電流、異常放電回数、異常放電の時間変化、前記バイアス電圧の波形、前記バイアス電流の波形、前記ワークの回転数、前記ワークの形状、前記ワークの搭載量、前記ワークの搭載方法、及び前記ワークの材質の少なくとも1つである、
請求項1〜4のいずれかに記載の機械学習方法。 - 前記第5パラメータは、前記プロセスガスの流量、前記プロセスガスの種類、及び前記プロセスガスの圧力の少なくとも1つである、
請求項1〜5のいずれかに記載の機械学習方法。 - 前記少なくとも1つの成膜条件は、さらに前記エッチングシステムに関する第6パラメータを含む、
請求項1〜6のいずれかに記載の機械学習方法。 - 前記第6パラメータは、前記エッチングシステムのフィラメントを加熱するための加熱電流、前記フィラメントを加熱するための加熱電圧、前記フィラメントの直径、前記フィラメントの放電電流、及び前記フィラメントの放電電圧の少なくとも1つである、
請求項7記載の機械学習方法。 - 前記報酬の計算では、前記少なくとも1つの物理量が各物理量に対応する所定の基準値に近づいている場合、前記報酬を増大させ、及び/又は、前記少なくとも1つの物理量が各物理量に対応する基準値に近づいていない場合、前記報酬を減少させる、
請求項1に記載の機械学習方法。 - 切削工具の基材であるワークを成膜する成膜装置の成膜条件を決定する機械学習装置であって、
前記成膜装置は、チャンバーを真空にするための真空排気システムと、前記チャンバーを加熱及び冷却する加熱冷却システムと、ターゲットを蒸発させる蒸発源システムと、ワークを載置するテーブルシステムと、前記チャンバーにプロセスガスを導入するプロセスガスシステムと、エッチングシステムとを含み、
成膜の性能評価に関する少なくとも1つの物理量と、少なくとも1つの成膜条件とを含む状態変数を取得する状態取得部と、
前記状態変数に基づいて、前記少なくとも1つの成膜条件の決定結果に対する報酬を計算する報酬計算部と、
前記状態変数に基づいて前記少なくとも1つの成膜条件を決定するための関数を、前記報酬に基づいて更新する更新部と、
前記関数の更新を繰り返すことによって、前記報酬が最も多く得られる前記少なくとも1つの成膜条件を決定する決定部とを備え、
前記少なくとも1つの成膜条件は、前記真空排気システムに関する第1パラメータと、前記加熱冷却システムに関する第2パラメータと、前記蒸発源システムに関する第3パラメータと、前記テーブルシステムに関する第4パラメータと、前記プロセスガスシステムに関する第5パラメータとのうちの少なくとも1つであり、
前記少なくとも1つの物理量は、皮膜に関する、膜質特性、機械的特性、及び物理的特性のうちの少なくとも1つであり、ここで、
前記膜質特性は、膜厚、粗さ、表面性状、組成、結晶構造、膜微細組織、結晶性、結晶粒径、残留応力、密度、パーティクル量、及びパーティクルサイズのうちの少なくとも1つであり、
前記機械的特性は、硬さ、弾性率、耐摩耗性、耐エロ―ジョン特性、高温強度、及び高温クリープのうちの少なくとも1つであり、
前記物理的特性は、摩擦係数、耐酸化性、密着性、及び熱伝導率のうちの少なくとも1つである、
機械学習装置。 - 切削工具の基材であるワーを成膜する成膜装置の成膜条件を決定する機械学習装置としてコンピュータを機能させるコンピュータ読み取り可能な機械学習プログラムであって、
前記成膜装置は、チャンバーを真空にするための真空排気システムと、前記チャンバーを加熱及び冷却する加熱冷却システムと、ターゲットを蒸発させる蒸発源システムと、ワークを載置するテーブルシステムと、前記チャンバーにプロセスガスを導入するプロセスガスシステムと、エッチングシステムとを含み、
成膜の性能評価に関する少なくとも1つの物理量と、少なくとも1つの成膜条件とを含む状態変数を取得する状態取得部と、
前記状態変数に基づいて、前記少なくとも1つの成膜条件の決定結果に対する報酬を計算する報酬計算部と、
前記状態変数に基づいて前記少なくとも1つの成膜条件を決定するための関数を、前記報酬に基づいて更新する更新部と、
前記関数の更新を繰り返すことによって、前記報酬が最も多く得られる前記少なくとも1つの成膜条件を決定する決定部としてコンピュータを機能させ、
前記少なくとも1つの成膜条件は、前記真空排気システムに関する第1パラメータと、前記加熱冷却システムに関する第2パラメータと、前記蒸発源システムに関する第3パラメータと、前記テーブルシステムに関する第4パラメータと、前記プロセスガスシステムに関する第5パラメータとのうちの少なくとも1つであり、
前記少なくとも1つの物理量は、皮膜に関する、膜質特性、機械的特性、及び物理的特性のうちの少なくとも1つであり、ここで、
前記膜質特性は、膜厚、粗さ、表面性状、組成、結晶構造、膜微細組織、結晶性、結晶粒径、残留応力、密度、パーティクル量、及びパーティクルサイズのうちの少なくとも1つであり、
前記機械的特性は、硬さ、弾性率、耐摩耗性、耐エロ―ジョン特性、高温強度、及び高温クリープのうちの少なくとも1つであり、
前記物理的特性は、摩擦係数、耐酸化性、密着性、及び熱伝導率のうちの少なくとも1つである、
機械学習プログラム。 - 切削工具の基材であるワークを成膜する成膜装置の成膜条件を機械学習する際の前記成膜装置の通信方法であって、
前記成膜装置は、チャンバーを真空にするための真空排気システムと、前記チャンバーを加熱及び冷却する加熱冷却システムと、ターゲットを蒸発させる蒸発源システムと、ワークを載置するテーブルシステムと、前記チャンバーにプロセスガスを導入するプロセスガスシステムと、エッチングシステムと、通信部とを含み、
成膜実行後において成膜の性能評価に関する少なくとも1つの物理量と、少なくとも1つの成膜条件とを含む状態変数を観測し、
前記通信部を介して前記状態変数をネットワーク上に送信し、機械学習済みの少なくとも1つの成膜条件を受信し、
前記少なくとも1つの成膜条件は、前記真空排気システムに関する第1パラメータと、前記加熱冷却システムに関する第2パラメータと、前記蒸発源システムに関する第3パラメータと、前記テーブルシステムに関する第4パラメータと、前記プロセスガスシステムに関する第5パラメータとのうちの少なくとも1つであり、
前記少なくとも1つの物理量は、皮膜に関する、膜質特性、機械的特性、及び物理的特性のうちの少なくとも1つであり、ここで、
前記膜質特性は、膜厚、粗さ、表面性状、組成、結晶構造、膜微細組織、結晶性、結晶粒径、残留応力、密度、パーティクル量、及びパーティクルサイズのうちの少なくとも1つであり、
前記機械的特性は、硬さ、弾性率、耐摩耗性、耐エロ―ジョン特性、高温強度、及び高温クリープのうちの少なくとも1つであり、
前記物理的特性は、摩擦係数、耐酸化性、密着性、及び熱伝導率のうちの少なくとも1つである、
通信方法。 - 切削工具の基材であるワークを成膜する成膜装置であって、
チャンバーを真空にするための真空排気システムと、
前記チャンバーを加熱及び冷却する加熱冷却システムと、
ターゲットを蒸発させる蒸発源システムと、
ワークを載置するテーブルシステムと、
前記チャンバーにプロセスガスを導入するプロセスガスシステムと、
エッチングシステムと、
成膜実行後において成膜の性能評価に関する少なくとも1つの物理量と、少なくとも1つの成膜条件とを含む状態変数を観測する状態観測部と、
前記状態変数をネットワーク上に送信し、機械学習済みの少なくとも1つの成膜条件を受信する通信部とを備え、
前記少なくとも1つの成膜条件は、前記真空排気システムに関する第1パラメータと、前記加熱冷却システムに関する第2パラメータと、前記蒸発源システムに関する第3パラメータと、前記テーブルシステムに関する第4パラメータと、前記プロセスガスシステムに関する第5パラメータとのうちの少なくとも1つであり、
前記少なくとも1つの物理量は、皮膜に関する、膜質特性、機械的特性、及び物理的特性のうちの少なくとも1つであり、ここで、
前記膜質特性は、膜厚、粗さ、表面性状、組成、結晶構造、膜微細組織、結晶性、結晶粒径、残留応力、密度、パーティクル量、及びパーティクルサイズのうちの少なくとも1つであり、
前記機械的特性は、硬さ、弾性率、耐摩耗性、耐エロ―ジョン特性、高温強度、及び高温クリープのうちの少なくとも1つであり、
前記物理的特性は、摩擦係数、耐酸化性、密着性、及び熱伝導率のうちの少なくとも1つである、
成膜装置。
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