JP7421410B2 - 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 - Google Patents

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 Download PDF

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Description

本発明は、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、学習済モデルに関する。
基板を処理する基板処理装置は、半導体装置の製造等に好適に用いられる。基板の製造時に、所定パターンのレジスト層を形成した後で基板にイオン注入して基板の特性を改質することがある。その場合、イオン注入した後で、レジスト層は薬液で剥離される。基板の製造過程でレジスト層にイオンが注入すると、レジスト層に硬化層または変質層が形成されることが知られている（特許文献１参照）。
特許文献１には、硫酸および過酸化水素水に炭酸アルキレンを加えた半導体基板用洗浄剤でレジスト層を剥離・除去することが記載されている。特許文献１によれば、この半導体基板用洗浄剤は、レジスト層を剥離する際に、ＳＰＭ洗浄剤に匹敵する洗浄力を有する一方で、半導体基板の損傷を低減できる。
特開２０１２－６７２５４号公報
しかしながら、特許文献１の手法では、基板のレジスト層中の硬化層を適切に除去できないことがある。例えば、イオン注入されたレジスト層に対して薬液の使用量が少なすぎると、レジスト層を充分に除去できない。また、イオン注入されたレジスト層に対して薬液の使用量が多すぎると、コストが上昇してしまう。
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、基板のレジスト層中の硬化層を適切に除去可能な基板処理装置、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、学習済モデルを提供することにある。
本発明の一局面によれば、基板処理装置は、硬化層の形成されたレジスト層を有する処理対象基板を回転可能に保持する基板保持部と、前記処理対象基板に薬液を供給する薬液供給部と、前記処理対象基板についての前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報を取得する基板情報取得部と、前記基板情報に基づいて、学習済モデルから前記処理対象基板についての薬液処理条件を示す薬液処理条件情報を取得する薬液処理条件情報取得部と、前記薬液処理条件情報取得部において取得された前記薬液処理条件情報に基づいて、前記処理対象基板を薬液で処理するように前記基板保持部および前記薬液供給部を制御する制御部とを備える。前記学習済モデルは、硬化層の形成されたレジスト層を有する学習対象基板について前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報と、前記学習対象基板を薬液で処理した条件を示す薬液処理条件情報と、前記学習対象基板を薬液で処理した結果を示す処理結果情報とが関連付けられた学習用データを機械学習することで構築される。
ある実施形態において、前記基板処理装置は、前記学習済モデルを記憶する記憶部をさらに備える。
ある実施形態において、前記処理対象基板および前記学習対象基板のそれぞれについて、前記硬化層厚さ情報は、前記硬化層の高さを示す硬化層高さ情報または前記硬化層の幅を示す硬化層幅情報を含む。
ある実施形態において、前記処理対象基板および前記学習対象基板のそれぞれについて、前記薬液処理条件情報は、前記薬液の濃度、前記薬液の温度、前記薬液の供給量、前記薬液の吐出パターン、および、前記薬液を供給する際の基板の回転速度のいずれかを示す情報を含む。
ある実施形態において、前記薬液の濃度を示す情報は、前記薬液の濃度が時間とともに変化した濃度プロファイルを示す。
ある実施形態において、前記薬液の温度を示す情報は、前記薬液の温度が時間とともに変化した温度プロファイルを示す。
本発明の別の局面によれば、基板処理方法は、硬化層の形成されたレジスト層を有する処理対象基板を回転可能に保持するステップと、前記処理対象基板についての前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報を取得するステップと、前記基板情報に基づいて、学習済モデルから前記処理対象基板の薬液処理条件を示す薬液処理条件情報を取得するステップと、前記薬液処理条件情報の薬液処理条件に従って前記処理対象基板を薬液で処理するステップとを包含する。前記薬液処理条件情報を取得するステップにおいて、前記学習済モデルは、硬化層の形成されたレジスト層を有する学習対象基板について前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報と、前記学習対象基板に対して行われた薬液処理の条件を示す薬液処理条件情報と、前記学習対象基板に対して行われた薬液処理の結果を示す処理結果情報とが関連付けられた学習用データを機械学習することで構築される。
本発明のさらに別の局面によれば、学習用データの生成方法は、硬化層の形成されたレジスト層を有する学習対象基板を処理する基板処理装置から出力される時系列データから、前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報を取得するステップと、前記時系列データから、前記基板処理装置において前記学習対象基板を薬液で処理した条件を示す薬液処理条件情報を取得するステップと、前記時系列データから、前記基板処理装置において前記学習対象基板を薬液で処理した結果を示す処理結果情報を取得するステップと、前記学習対象基板について前記基板情報、前記薬液処理条件情報および前記処理結果情報を関連付けて学習用データとして記憶部に記憶するステップとを包含する。
本発明のさらに別の局面によれば、学習方法は、上記に記載の学習用データの生成方法にしたがって生成された学習用データを取得するステップと、前記学習用データを学習プログラムに入力して前記学習用データを機械学習するステップとを包含する。
本発明のさらに別の局面によれば、学習装置は、上記に記載の学習用データの生成方法にしたがって生成された学習用データを記憶する記憶部と、前記学習用データを学習プログラムに入力して前記学習用データを機械学習する学習部とを備える。
本発明のさらに別の局面によれば、学習済モデルの生成方法は、上記に記載の学習用データの生成方法にしたがって生成された学習用データを取得するステップと、前記学習用データを機械学習させることで構築された学習済モデルを生成するステップとを包含する。
本発明のさらに別の局面によれば、学習済モデルは、硬化層の形成されたレジスト層を有する学習対象基板において前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報と、前記学習対象基板を薬液で処理した条件を示す薬液処理条件情報と、前記学習対象基板を薬液で処理した結果を示す処理結果情報とが関連付けられた学習用データを機械学習させることで構築された学習済モデルである。前記学習済モデルは、硬化層の形成されたレジスト層を有する処理対象基板についての前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報が入力され、前記処理対象基板を基板処理装置で処理するために、前記処理対象基板についての薬液処理条件を示す薬液処理条件情報を出力する。
本発明によれば、処理対象基板のレジスト層中の硬化層を適切に除去できる。
本実施形態の基板処理装置を備えた基板処理学習システムの模式図である。 本実施形態の基板処理装置を備えた基板処理システムの模式図である。 本実施形態の基板処理装置の模式図である。 本実施形態の基板処理装置を備えた基板処理システムのブロック図である。 （ａ）は、本実施形態の基板処理方法のフロー図であり、（ｂ）は、本実施形態の基板処理方法における薬液処理のフロー図である。 （ａ）～（ｃ）は、本実施形態の基板処理装置において処理される基板に形成された硬化層の形成プロセスを示す模式図である。 （ａ）～（ｄ）は、本実施形態の基板処理装置において処理される基板に形成された硬化層の形成プロセスを示す模式図である。 本実施形態の基板処理装置を備えた基板処理システムおよび学習用データ生成装置のブロック図である。 本実施形態の学習用データ生成方法を示すフロー図である。 本実施形態の学習用データ生成装置および学習装置のブロック図である。 本実施形態の学習方法および学習済モデルの生成方法を示すフロー図である。 本実施形態の学習装置に入力される学習用データを示す図である。 本実施形態の学習装置に入力される学習用データを示す図である。 本実施形態の学習装置に入力される学習用データを示す図である。 （ａ）は、本実施形態の基板処理装置の処理対象となる硬化層の形成されたレジスト層を有する処理対象基板の模式図であり、（ｂ）は、基板情報に基づいて取得された薬液処理条件を示す図である。 本実施形態の学習装置に入力される学習用データを示す図である。 本実施形態の基板処理装置の模式図である。 本実施形態の学習装置に入力される学習用データを示す図である。 本実施形態の基板処理装置のブロック図である。 本実施形態の基板処理装置における変換テーブルを示す図である。
以下、図面を参照して、本発明による基板処理装置、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、学習済モデルの実施形態を説明する。なお、図中、同一また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。また、本願明細書では、発明の理解を容易にするため、互いに直交するＸ方向、Ｙ方向およびＺ方向を記載することがある。典型的には、Ｘ方向およびＹ方向は水平方向に平行であり、Ｚ方向は鉛直方向に平行である。
まず、図１を参照して、本実施形態の基板処理装置１００を備えた基板処理学習システム２００を説明する。まず、図１を参照して、基板処理学習システム２００を説明する。
図１は、基板処理学習システム２００の模式図である。図１に示すように、基板処理学習システム２００は、基板処理装置１００と、基板処理装置１００Ｌと、学習用データ生成装置３００と、学習装置４００とを備える。
基板処理装置１００は、処理対象基板を処理する。ここでは、処理対象基板は、硬化層の形成されたレジスト層を有しており、基板処理装置１００は、処理対象基板のレジスト層を薬液で処理する。なお、基板処理装置１００は、処理対象基板に対して薬液処理以外の処理をしてもよい。基板処理装置１００は、処理対象基板を１枚ずつ処理する枚葉型である。典型的には、処理対象基板は略円板状である。
基板処理装置１００Ｌは、学習対象基板を処理する。ここでは、学習対象基板は、硬化層の形成されたレジスト層を有しており、基板処理装置１００Ｌは、学習対象基板のレジスト層を薬液で処理する。なお、基板処理装置１００Ｌは、学習対象基板に対して薬液処理以外の処理をしてもよい。学習対象基板の構成は、処理対象基板の構成と同じである。基板処理装置１００Ｌは、処理対象基板を１枚ずつ処理する枚葉型である。典型的には、処理対象基板は略円板状である。基板処理装置１００Ｌの構成は、基板処理装置１００の構成と同じである。基板処理装置１００Ｌは、基板処理装置１００と同一物であってもよい。例えば、同一の基板処理装置が過去に学習対象基板を処理し、その後、処理対象基板を処理してもよい。あるいは、基板処理装置１００Ｌは、基板処理装置１００と同じ構成を有する別の製品であってもよい。
本明細書の以下の説明において、学習対象基板を「学習対象基板ＷＬ」と記載し、処理対象基板を「処理対象基板Ｗｐ」と記載することがある。また、学習対象基板ＷＬと処理対象基板Ｗｐとを区別して説明する必要のないときは、学習対象基板ＷＬおよび処理対象基板Ｗｐを「基板Ｗ」と記載することがある。
基板Ｗは、例えば、半導体ウエハ、液晶表示装置用基板、プラズマディスプレイ用基板、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る。
基板処理装置１００Ｌは、時系列データＴＤＬを出力する。時系列データＴＤＬは、基板処理装置１００Ｌにおける物理量の時間変化を示すデータである。時系列データＴＤＬは、所定期間にわたって時系列に変化した物理量（値）の時間変化を示す。例えば、時系列データＴＤＬは、基板処理装置１００Ｌが学習対象基板に対して行った処理についての物理量の時間変化を示すデータである。あるいは、時系列データＴＤＬは、基板処理装置１００Ｌによって処理された学習対象基板の特性についての物理量の時間変化を示すデータである。または、時系列データＴＤＬは、学習対象基板を基板処理装置１００Ｌで処理する前の製造プロセスを示すデータを含んでもよい。
なお、時系列データＴＤＬにおいて示される値は、測定機器において直接測定された値であってもよい。または、時系列データＴＤＬにおいて示される値は、測定機器において直接測定された値を演算処理した値であってもよい。あるいは、時系列データＴＤＬにおいて示される値は、複数の測定機器において測定された値を演算したものであってもよい。
学習用データ生成装置３００は、時系列データＴＤＬまたは時系列データＴＤＬの少なくとも一部に基づいて学習用データＬＤを生成する。学習用データ生成装置３００は、学習用データＬＤを出力する。学習用データＬＤは、学習対象基板ＷＬの基板情報と、学習対象基板ＷＬに対して行われた薬液処理の処理条件を示す薬液処理条件情報と、学習対象基板ＷＬに対して行われた薬液処理の結果を示す処理結果情報とを含む。また、学習対象基板ＷＬの基板情報は、学習対象基板ＷＬが薬液処理される前に測定された学習対象基板ＷＬの基板情報を含む。
学習装置４００は、学習用データＬＤを機械学習することによって、学習済モデルＬＭを生成する。学習装置４００は、学習済モデルＬＭを出力する。
基板処理装置１００は、時系列データＴＤを出力する。時系列データＴＤは、基板処理装置１００における物理量の時間変化を示すデータである。時系列データＴＤは、所定期間にわたって時系列に変化した物理量（値）の時間変化を示す。例えば、時系列データＴＤは、基板処理装置１００が処理対象基板に対して行った処理についての物理量の時間変化を示すデータである。あるいは、時系列データＴＤは、基板処理装置１００によって処理された処理対象基板の特性についての物理量の時間変化を示すデータである。
なお、時系列データＴＤにおいて示される値は、測定機器において直接測定された値であってもよい。または、時系列データＴＤにおいて示される値は、測定機器において直接測定された値を演算処理した値であってもよい。あるいは、時系列データＴＤにおいて示される値は、複数の測定機器において測定された値を演算したものであってもよい。または、時系列データＴＤは、処理対象基板を基板処理装置１００で処理する前の製造プロセスを示すデータを含んでもよい。
基板処理装置１００が使用する物体は、基板処理装置１００Ｌが使用する物体に対応する。従って、基板処理装置１００が使用する物体の構成は、基板処理装置１００Ｌが使用する物体の構成と同じである。また、時系列データＴＤにおいて、基板処理装置１００が使用する物体の物理量は、基板処理装置１００Ｌが使用する物体の物理量に対応する。従って、基板処理装置１００Ｌが使用する物体の物理量は、基板処理装置１００が使用する物体の物理量と同じである。
時系列データＴＤから、処理対象基板Ｗｐの基板情報Ｃｐが生成される。処理対象基板Ｗｐの基板情報Ｃｐは、学習対象基板ＷＬの基板情報に対応する。処理対象基板Ｗｐの基板情報Ｃｐは、処理対象基板Ｗｐの基板情報を含む。処理対象基板Ｗｐの基板情報は、処理対象基板Ｗｐが薬液処理される前に処理対象基板Ｗｐを測定することによって得られた情報であってもよい。あるいは、処理対象基板Ｗｐの基板情報は、薬液処理前に、処理対象基板Ｗｐに対して行われた処理についての情報であってもよい。
学習済モデルＬＭから、処理対象基板Ｗｐの基板情報Ｃｐに基づいて、基板処理装置１００における処理対象基板Ｗｐに適した薬液処理条件を示す薬液処理条件情報Ｒｐが出力される。
以上、図１を参照して説明したように、本実施形態によれば、学習装置４００は、機械学習を行う。従って、非常に複雑かつ解析対象が膨大な時系列データＴＤＬから精度の高い学習済モデルＬＭを生成できる。また、学習済モデルＬＭに対して、時系列データＴＤからの基板情報Ｃｐを入力して、学習済モデルＬＭから、薬液処理条件を示す薬液処理条件情報Ｒｐを出力させる。従って、処理対象基板Ｗｐに応じて薬液処理できる。
次に、図２を参照して、本実施形態の基板処理装置１００を備えた基板処理システム１０を説明する。図２は、基板処理システム１０の模式的な平面図である。
基板処理システム１０は、基板Ｗを処理する。基板処理システム１０は、複数の基板処理装置１００を備える。基板処理装置１００は、基板Ｗに対して、エッチング、表面処理、特性付与、処理膜形成、膜の少なくとも一部の除去および洗浄のうちの少なくとも１つを行うように基板Ｗを処理する。
図１に示すように、基板処理システム１０は、複数の基板処理装置１００に加えて、流体キャビネット３２と、流体ボックス３４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２０とを備える。制御装置２０は、ロードポートＬＰ、インデクサーロボットＩＲおよびセンターロボットＣＲを制御する。
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。なお、インデクサーロボットＩＲとセンターロボットＣＲとの間に、基板Ｗを一時的に載置する設置台（パス）を設けて、インデクサーロボットＩＲとセンターロボットＣＲとの間で設置台を介して間接的に基板Ｗを受け渡しする装置構成としてもよい。センターロボットＣＲは、インデクサーロボットＩＲと基板処理装置１００との間で基板Ｗを搬送する。基板処理装置１００の各々は、基板Ｗに液体を吐出して、基板Ｗを処理する。液体は、薬液および／またはリンス液を含む。または、液体は、他の処理液を含んでもよい。流体キャビネット３２は、液体を収容する。なお、流体キャビネット３２は、気体を収容してもよい。
具体的には、複数の基板処理装置１００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２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基板処理装置１００（図１では３つの基板処理装置１００）を含む。流体ボックス３４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３２内の液体は、いずれかの流体ボックス３４を介して、流体ボックス３４に対応するタワーＴＷに含まれる全ての基板処理装置１００に供給される。また、流体キャビネット３２内の気体は、いずれかの流体ボックス３４を介して、流体ボックス３４に対応するタワーＴＷに含まれる全ての基板処理装置１００に供給される。
制御装置２０は、基板処理システム１０の各種動作を制御する。制御装置２０は、制御部２２および記憶部２４を含む。制御部２２は、プロセッサーを有する。制御部２２は、例えば、中央処理演算機（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）を有する。または、制御部２２は、汎用演算機を有してもよい。
記憶部２４は、データおよびコンピュータプログラムを記憶する。データは、レシピデータを含む。レシピデータは、複数のレシピを示す情報を含む。複数のレシピの各々は、基板Ｗの処理内容および処理手順を規定する。
記憶部２４は、主記憶装置と、補助記憶装置とを含む。主記憶装置は、例えば、半導体メモリである。補助記憶装置は、例えば、半導体メモリおよび／またはハードディスクドライブである。記憶部２４はリムーバブルメディアを含んでいてもよい。制御部２２は、記憶部２４の記憶しているコンピュータプログラムを実行して、基板処理動作を実行する。
記憶部２４には、予め手順の定められたコンピュータプログラムが記憶されている。基板処理装置１００は、コンピュータプログラムに定められた手順に従って動作する。
なお、図２には、基板処理システム１０に対して１つの制御装置２０を備えるように示しているが、基板処理装置１００ごとに制御装置２０を備えてもよい。ただし、その場合、基板処理システム１０は、複数の基板処理装置１００および基板処理装置１００以外の装置を制御する別の制御装置を備えることが好ましい。
次に、図３を参照して、本実施形態の基板処理装置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。なお、ここでは、基板処理装置１００の構成を説明するが、基板処理装置１００Ｌも基板処理装置１００と同様の構成を有している。
基板処理装置１００は、基板Ｗを処理する。基板処理装置１００は、チャンバー１１０と、基板保持部１２０と、薬液供給部１３０と、リンス液供給部１４０とを備える。チャンバー１１０は、基板Ｗを収容する。基板保持部１２０は、基板Ｗを保持する。基板保持部１２０は、基板Ｗを回転可能に保持する。
チャンバー１１０は、内部空間を有する略箱形状である。チャンバー１１０は、基板Ｗを収容する。ここでは、基板処理装置１００は基板Ｗを１枚ずつ処理する枚葉型であり、チャンバー１１０には基板Ｗが１枚ずつ収容される。基板Ｗは、チャンバー１１０内に収容され、チャンバー１１０内で処理される。チャンバー１１０には、基板保持部１２０、薬液供給部１３０、および、リンス液供給部１４０のそれぞれの少なくとも一部が収容される。
基板保持部１２０は、基板Ｗを保持する。基板保持部１２０は、基板Ｗの上面Ｗａを上方に向け、基板Ｗの裏面（下面）Ｗｂを鉛直下方に向くように基板Ｗを水平に保持する。また、基板保持部１２０は、基板Ｗを保持した状態で基板Ｗを回転させる。
例えば、基板保持部１２０は、基板Ｗの端部を挟持する挟持式であってもよい。あるいは、基板保持部１２０は、基板Ｗを裏面Ｗｂから保持する任意の機構を有してもよい。例えば、基板保持部１２０は、バキューム式であってもよい。この場合、基板保持部１２０は、非デバイス形成面である基板Ｗの裏面Ｗｂの中央部を上面に吸着させることにより基板Ｗを水平に保持する。あるいは、基板保持部１２０は、複数のチャックピンを基板Ｗの周端面に接触させる挟持式とバキューム式とを組み合わせてもよい。
例えば、基板保持部１２０は、スピンベース１２１と、チャック部材１２２と、シャフト１２３と、電動モータ１２４とを含む。チャック部材１２２は、スピンベース１２１に設けられる。チャック部材１２２は、基板Ｗをチャックする。典型的には、スピンベース１２１には、複数のチャック部材１２２が設けられる。
シャフト１２３は、中空軸である。シャフト１２３は、回転軸Ａｘに沿って鉛直方向に延びている。シャフト１２３の上端には、スピンベース１２１が結合されている。基板Ｗの裏面は、スピンベース１２１に接触し、基板Ｗは、スピンベース１２１の上方に載置される。
スピンベース１２１は、円板状であり、基板Ｗを水平に支持する。シャフト１２３は、スピンベース１２１の中央部から下方に延びる。電動モータ１２４は、シャフト１２３に回転力を与える。電動モータ１２４は、シャフト１２３を回転方向に回転させることにより、回転軸Ａｘを中心に基板Ｗおよびスピンベース１２１を回転させる。ここでは、回転方向は、反時計回りである。
薬液供給部１３０は、基板Ｗに薬液を供給する。これにより、基板Ｗは、薬液で処理される。
例えば、薬液は、フッ酸（フッ化水素水：ＨＦ）を含む。あるいは、薬液は、硫酸、酢酸、硝酸、塩酸、クエン酸、バッファードフッ酸（ＢＨＦ）、希フッ酸（ＤＨＦ）、アンモニア水、希アンモニア水、過酸化水素水、有機アルカリ（例えば、ＴＭＡＨ：テトラメチルアンモニウムハイドロオキサイド等）、界面活性剤、腐食防止剤のうちの少なくとも１つを含む液であってもよい。また、薬液は、上記液を混合した混合液であってもよい。例えば、これらを混合した薬液の例としては、ＳＰＭ（硫酸過酸化水素水混合液）、ＳＣ１（アンモニア過酸化水素水混合液）、ＳＣ２（塩酸過酸化水素水混合液）等が挙げられる。
薬液供給部１３０は、ノズル１３２と、配管１３４と、バルブ１３６とを含む。ノズル１３２は、基板Ｗの上面Ｗａと対向し、基板Ｗの上面Ｗａに向けて薬液を吐出する。配管１３４は、ノズル１３２に結合される。ノズル１３２は、配管１３４の先端に設けられる。配管１３４には、供給源から薬液が供給される。バルブ１３６は、配管１３４に設けられる。バルブ１３６は、配管１３４内の流路を開閉する。
薬液供給部１３０は、ノズル移動部１３８をさらに含む。ノズル移動部１３８は、吐出位置と退避位置との間でノズル１３２を移動する。ノズル１３２が吐出位置にある場合、ノズル１３２は、基板Ｗの上方に位置する。ノズル１３２が吐出位置にある場合、ノズル１３２は、基板Ｗの上面Ｗａに向けて薬液を吐出する。ノズル１３２が退避位置にある場合、ノズル１３２は、基板Ｗよりも基板Ｗの径方向外側に位置する。
ノズル移動部１３８は、アーム１３８ａと、回動軸１３８ｂと、移動機構１３８ｃとを含む。アーム１３８ａは、略水平方向に沿って延びる。アーム１３８ａの先端部にはノズル１３２が取り付けられる。アーム１３８ａは、回動軸１３８ｂに結合される。回動軸１３８ｂは、略鉛直方向に沿って延びる。移動機構１３８ｃは、回動軸１３８ｂを略鉛直方向に沿った回動軸線のまわりに回動させて、アーム１３８ａを略水平面に沿って回動させる。その結果、ノズル１３２が略水平面に沿って移動する。例えば、移動機構１３８ｃは、回動軸１３８ｂを回動軸線のまわりに回動させるアーム揺動モータを含む。アーム揺動モータは、例えば、サーボモータである。また、移動機構１３８ｃは、回動軸１３８ｂを略鉛直方向に沿って昇降させて、アーム１３８ａを昇降させる。その結果、ノズル１３２は、略鉛直方向に沿って移動する。例えば、移動機構１３８ｃは、ボールねじ機構と、ボールねじ機構に駆動力を与えるアーム昇降モータとを含む。アーム昇降モータは、例えば、サーボモータである。
リンス液供給部１４０は、基板Ｗにリンス液を供給する。リンス液は、脱イオン水（Ｄｅｉｏｎｉｚｅｄ Ｗａｔｅｒ：ＤＩＷ）、炭酸水、電解イオン水、オゾン水、アンモニア水、希釈濃度（例えば、１０ｐｐｍ～１００ｐｐｍ程度）の塩酸水、または、還元水（水素水）のいずれかを含んでもよい。
リンス液供給部１４０は、ノズル１４２と、配管１４４と、バルブ１４６とを含む。ノズル１４２は、基板Ｗの上面Ｗａと対向し、基板Ｗの上面Ｗａに向けてリンス液を吐出する。配管１４４は、ノズル１４２に結合される。ノズル１４２は、配管１４４の先端に設けられる。配管１４４には、供給源からリンス液が供給される。バルブ１４６は、配管１４４に設けられる。バルブ１４６は、配管１４４内の流路を開閉する。
基板処理装置１００は、カップ１８０をさらに備える。カップ１８０は、基板Ｗから飛散した液体を回収する。カップ１８０は、基板Ｗの側方にまで鉛直上方に上昇できる。また、カップ１８０は、基板Ｗの側方から鉛直下方に下降してもよい。
制御装置２０は、基板処理装置１００の各種動作を制御する。制御部２２は、基板保持部１２０、薬液供給部１３０、リンス液供給部１４０および／またはカップ１８０を制御する。一例では、制御部２２は、電動モータ１２４、バルブ１３６、１４６、移動機構１３８ｃおよび／またはカップ１８０を制御する。
本実施形態の基板処理装置１００では、基板Ｗに対して、薬液処理およびリンス処理できる。
次に、図１～図４を参照して、本実施形態の基板処理装置１００を説明する。図４は、基板処理装置１００を備えた基板処理システム１０のブロック図である。
図４に示すように、制御装置２０は、基板処理システム１０の各種動作を制御する。制御装置２０は、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲ、基板保持部１２０、薬液供給部１３０、リンス液供給部１４０およびカップ１８０を制御する。詳細には、制御装置２０は、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲ、基板保持部１２０、薬液供給部１３０、リンス液供給部１４０およびカップ１８０に制御信号を送信することによって、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲ、基板保持部１２０、薬液供給部１３０、リンス液供給部１４０およびカップ１８０を制御する。
具体的には、制御部２２は、インデクサーロボットＩＲを制御して、インデクサーロボットＩＲによって基板Ｗを受け渡しする。
制御部２２は、センターロボットＣＲを制御して、センターロボットＣＲによって基板Ｗを受け渡しする。例えば、センターロボットＣＲは、未処理の基板Ｗを受け取って、複数のチャンバー１１０のうちのいずれかに基板Ｗを搬入する。また、センターロボットＣＲは、処理された基板Ｗをチャンバー１１０から受け取って、基板Ｗを搬出する。
制御部２２は、基板保持部１２０を制御して、基板Ｗの回転の開始、回転速度の変更および基板Ｗの回転の停止を制御する。例えば、制御部２２は、基板保持部１２０を制御して、基板保持部１２０の回転数を変更することができる。具体的には、制御部２２は、基板保持部１２０の電動モータ１２４の回転数を変更することによって、基板Ｗの回転数を変更できる。
制御部２２は、薬液供給部１３０のバルブ１３６、および、リンス液供給部１４０のバルブ１４６を制御して、バルブ１３６、１４６の状態を開状態と閉状態とに切り替えることができる。具体的には、制御部２２は、バルブ１３６、１４６を制御して、バルブ１３６、１４６を開状態にすることによって、ノズル１３２、１４２に向かって配管１３４、１４４内を流れる薬液、リンス液を通過させることができる。また、制御部２２は、薬液供給部１３０のバルブ１３６およびリンス液供給部１４０のバルブ１４６を制御して、バルブ１３６、１４６を閉状態にすることによって、ノズル１３２、１４２に向かって配管１３４、１４４内を流れる薬液、リンス液を停止させることができる。
また、制御部２２は、移動機構１３８ｃがアーム１３８ａを水平方向および／または垂直方向に移動させるように制御する。これにより、制御部２２は、アーム１３８ａの先端に取り付けられたノズル１３２を基板Ｗの上面Ｗａで移動させることができる。また、制御部２２は、アーム１３８ａの先端に取り付けられたノズル１３２を吐出位置と退避位置との間で移動させることができる。本実施形態の基板処理装置１００は、半導体装置を形成するために好適に用いられる。
本実施形態の基板処理装置１００では、記憶部２４は、学習済モデルＬＭおよび制御プログラムＰＧを記憶する。基板処理装置１００は、制御プログラムＰＧに定められた手順に従って動作する。
また、制御部２２は、基板情報取得部２２ａと、薬液処理条件情報取得部２２ｂとを含む。基板情報取得部２２ａは、処理対象基板Ｗｐの基板情報を取得する。処理対象基板Ｗｐの基板情報は、処理対象基板Ｗｐの硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または処理対象基板Ｗｐに対して行われたイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む。なお、基板情報取得部２２ａは、記憶部２４から、基板情報として、硬化層厚さ情報またはイオン注入条件情報以外の別の情報を取得してもよい。
学習済モデルＬＭは、基板情報に基づいて薬液処理条件情報を生成する。典型的には、学習済モデルＬＭに対して基板情報を入力すると、基板情報に対応した薬液処理条件情報が出力される。一例では、学習済モデルＬＭに対して硬化層厚さ情報またはイオン注入条件情報を入力すると、硬化層厚さ情報またはイオン注入条件情報に対応した薬液処理条件情報が出力される。
薬液処理条件情報取得部２２ｂは、学習済モデルＬＭから薬液処理条件情報を取得する。薬液処理条件情報取得部２２ｂは、学習済モデルＬＭから、処理対象基板Ｗｐの基板情報に対応して薬液処理条件情報を取得する。
制御部２２は、薬液処理条件情報に示された薬液処理条件に従って基板保持部１２０および薬液供給部１３０を制御する。
基板処理システム１０は、表示部４２、入力部４４および通信部４６をさらに備えることが好ましい。
表示部４２は画像を表示する。表示部４２は、例えば、液晶ディスプレイ、または、有機エレクトロルミネッセンスディスプレイである。
入力部４４は、制御部２２に対して各種情報を入力するための入力機器である。例えば、入力部４４は、キーボードおよびポインティングデバイス、または、タッチパネルである。
通信部４６は、ネットワークに接続され、外部装置と通信する。本実施形態において、ネットワークは、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、公衆電話網、及び、近距離無線ネットワークを含む。通信部４６は、通信機であり、例えば、ネットワークインターフェースコントローラーである。
さらに、基板処理システム１０は、センサー５０をさらに備えることが好ましい。典型的には、複数のセンサー５０が、基板処理システム１０の各部分の状態を検知する。例えば、センサー５０の少なくとも一部は、基板処理装置１００の各部分の状態を検知する。
記憶部２４は、センサー５０からの出力結果および制御プログラムによる制御パラメータを時系列データＴＤとして記憶する。典型的には、時系列データは、基板Ｗごとに分かれて記憶される。
センサー５０は、１枚の基板Ｗの処理ごとに、基板Ｗの処理開始から処理終了までの期間において、基板処理装置１００が使用する物体の物理量を検出して、物理量を示す検出信号を制御部２２に出力する。そして、制御部２２は、基板Ｗの処理開始から処理終了までの期間においてセンサー５０から出力される検出信号によって示される物理量を、１枚の基板Ｗの処理ごとに、時間と関連付けて時系列データＴＤとして、記憶部２４に記憶させる。
制御部２２は、センサー５０から時系列データＴＤを取得して、時系列データＴＤを記憶部２４に記憶させる。この場合、制御部２２は、時系列データＴＤを、ロット識別情報、基板識別情報、処理順番情報、及び、ロット間隔情報と関連付けて記憶部２４に記憶させる。ロット識別情報は、ロットを識別するための情報（例えば、ロット番号）である。ロットは基板Ｗの処理単位を示す。１つのロットは、所定数の基板Ｗによって構成される。基板識別情報は、基板Ｗを識別するための情報である。処理順番情報は、１つのロットを構成する所定数の基板Ｗに対する処理の順番を示す情報である。ロット間隔情報は、ロットに対する処理の終了から次のロットに対する処理の開始までの時間間隔を示す情報である。
次に、図１～図５を参照して、本実施形態の基板処理装置１００による基板処理方法を説明する。図５（ａ）は、本実施形態の基板処理装置１００における基板処理方法のフロー図であり、図５（ｂ）は、本実施形態の基板処理方法における薬液処理のフロー図である。
図５（ａ）に示すように、ステップＳ１０において、処理対象基板Ｗｐを基板処理装置１００に搬入する。搬入された処理対象基板Ｗｐは、基板保持部１２０に装着される。典型的には、処理対象基板Ｗｐは、センターロボットＣＲによって基板処理装置１００に搬入される。
ステップＳ２０において、処理対象基板Ｗｐを薬液で処理する。薬液供給部１３０は、処理対象基板Ｗｐに薬液を供給する。薬液供給部１３０のノズル１３２から薬液を処理対象基板Ｗｐの上面Ｗａに吐出する。薬液は、処理対象基板Ｗｐの上面Ｗａを覆う。これにより、処理対象基板Ｗｐは薬液で処理される。なお、処理対象基板Ｗｐを薬液で処理する際に、基板Ｗは基板保持部１２０によって回転される。処理対象基板Ｗｐの回転は、処理対象基板Ｗｐの搬出する直前まで継続してもよい。
ステップＳ３０において、処理対象基板Ｗｐをリンス液でリンスする。リンス液供給部１４０は、処理対象基板Ｗｐにリンス液を供給する。リンス液供給部１４０のノズル１４２からリンス液を処理対象基板Ｗｐの上面Ｗａに吐出する。リンス液は、処理対象基板Ｗｐの上面Ｗａを覆う。これにより、処理対象基板Ｗｐはリンス液で処理される。
ステップＳ４０において、基板保持部１２０から処理対象基板Ｗｐを脱離して処理対象基板Ｗｐを搬出する。典型的には、処理対象基板Ｗｐは、センターロボットＣＲによって基板処理装置１００から搬出される。以上のようにして、処理対象基板Ｗｐを薬液処理できる。
本実施形態の基板処理装置１００において、図５（ｂ）に示すように、処理対象基板Ｗｐを薬液処理する。
ステップＳ２２において、処理対象基板Ｗｐの基板情報を取得する。基板情報取得部２２ａは、処理対象基板Ｗｐの基板情報を取得する。基板情報は、処理対象基板Ｗｐの硬化層厚さ情報またはイオン注入条件情報を含む。
例えば、制御部２２は、記憶部２４から処理対象基板Ｗｐの硬化層厚さ情報またはイオン注入条件情報を取得する。なお、処理対象基板Ｗｐにおける硬化層の厚さは、基板処理システム１０または基板処理装置１００内において測定されてもよい。また、処理対象基板Ｗｐにおける硬化層の厚さは、基板処理システム１０または基板処理装置１００の外部で測定されてもよい。
あるいは、処理対象基板Ｗｐに対するイオン注入は、基板処理システム１０または基板処理装置１００内において実行されてもよい。また、処理対象基板Ｗｐに対するイオン注入は、基板処理システム１０または基板処理装置１００の外部で実行されてもよい。なお、制御部２２は、硬化層厚さ情報またはイオン注入条件情報以外の基板情報を取得してもよい。
ステップＳ２４において、処理対象基板Ｗｐの基板情報を学習済モデルＬＭに入力する。詳細は後述するが、学習済モデルＬＭは、学習対象基板ＷＬの基板情報と、学習対象基板ＷＬに対して行われた薬液処理の処理条件を示す薬液処理条件情報と、学習対象基板ＷＬに対して行われた薬液処理の結果を示す処理結果情報とを含む学習用データから構築される。学習済モデルＬＭは、処理対象基板Ｗｐの基板情報に対応して薬液処理条件情報Ｒｐを出力する。
ステップＳ２６において、学習済モデルＬＭから薬液処理条件情報を取得する。薬液処理条件情報取得部２２ｂは、学習済モデルＬＭから、基板情報に対応する薬液処理条件情報を取得する。
ステップＳ２８において、薬液処理条件情報に従って、基板保持部１２０および薬液供給部１３０が処理対象基板Ｗｐに対して薬液処理を実行する。図３に示した基板処理装置１００では、薬液供給部１３０は、薬液処理条件情報に従って処理対象基板Ｗｐに薬液を供給する。以上のようにして、処理対象基板Ｗｐを薬液処理できる。
本実施形態によれば、機械学習によって構築された学習済モデルＬＭから、処理対象基板Ｗｐの硬化層厚さ情報またはイオン注入条件情報を含む基板情報に対応する薬液処理条件情報を取得し、薬液処理条件情報に示された薬液処理条件にしたがって薬液処理を実行する。本実施形態によれば、処理対象基板Ｗｐにおける硬化層の厚さに応じて薬液処理を適切に実行できる。
次に、図６を参照して本実施形態の基板処理方法の対象となる基板Ｗに形成された硬化層について説明する。図６（ａ）～図６（ｃ）は、基板Ｗのレジスト層Ｒにおける硬化層の形成を説明するための模式図である。
図６（ａ）に示すように、基板Ｗの上面にレジスト層Ｒが形成されている。レジスト層Ｒは、基板Ｗの主面に対して垂直方向に延びる。レジスト層Ｒは、所定の形状にパターニングされている。
図６（ｂ）に示すように、基板Ｗに対してイオンを注入する。ここでは、イオンは、基板Ｗの主面の法線方向に平行な方向に注入される。イオン注入により、基板Ｗの表面の特性が変質する。このとき、レジスト層Ｒの表面も変質して硬化層Ｒｃが形成される。なお、レジスト層Ｒの内部は変質しないままであり、内部層Ｒｉとして残る。硬化層Ｒｃは、内部層Ｒｉよりも硬い。
図６（ｃ）に示すように、硬化層Ｒｃは所定の厚さｄを有する。詳細には、硬化層Ｒｃの厚さｄは、硬化層Ｒｃの高さｄｔおよび硬化層Ｒｃの幅ｄｗを含む。レジスト層Ｒに対して等方的にイオンが注入される場合、高さｄｔは幅ｄｗとほぼ等しい。
一方で、レジスト層Ｒに対して非等方的にイオンが注入されると、高さｄｔは幅ｄｗとは異なる。例えば、図６（ｂ）に示したように、イオンが、基板Ｗの主面の法線方向に平行な方向から注入されると、高さｄｔは幅ｄｗよりも大きくなる。
次に、図７を参照して本実施形態の基板処理方法の対象となる基板Ｗに形成された硬化層について説明する。図７（ａ）～図７（ｄ）は、基板Ｗのレジスト層Ｒにおける硬化層の形成を説明するための模式図である。
図７（ａ）に示すように、基板Ｗの上面にレジスト層Ｒが形成されている。レジスト層Ｒは、基板Ｗの主面に対して垂直方向に延びる。
図７（ｂ）に示すように、基板Ｗに対してイオンを注入する。ここでは、イオンは、基板Ｗの主面の法線方向に対して一方向（紙面に対して左方向）に傾いた方向から注入される。イオン注入により、基板Ｗの表面の特性が変質する。このとき、レジスト層Ｒの表面も変質して硬化層Ｒｃが形成される。この場合、レジスト層Ｒに対して硬化層Ｒｃの左側は比較的厚い一方で、硬化層Ｒｃの右側は比較的薄い。
図７（ｃ）に示すように、基板Ｗに対してイオンを注入する。ここでは、イオンは、基板Ｗの主面の法線方向に対して他方向（紙面に対して右方向）に傾いた方向から注入される。イオン注入により、レジスト層Ｒの表面の変質した硬化層Ｒｃが拡大する。
図７（ｄ）に示すように、硬化層Ｒｃは所定の厚さｄを有する。詳細には、硬化層Ｒｃの厚さｄは、硬化層Ｒｃの高さｄｔおよび硬化層Ｒｃの幅ｄｗを含む。以上のようして、硬化層Ｒｃを形成できる。
なお、図７（ｂ）および図７（ｃ）では、イオン注入を、レジスト層Ｒの左斜め方向および右斜め方向から行うため、硬化層Ｒｃの左側の幅および右側の幅をほぼ等しくできる。また、レジスト層Ｒに対してイオン注入を斜め方向から行うため、硬化層Ｒｃの高さｄｔだけでなく硬化層Ｒｃの幅ｄｗも大きくできる。
上述したように、硬化層Ｒｃの厚さｄ、高さｄｔおよび／または幅ｄｗは、測定機器で測定されてもよい。あるいは、硬化層Ｒｃの厚さｄ、高さｄｔおよび／または幅ｄｗは、レジスト層Ｒの特性（組成、厚さ、幅等）および／またはイオン注入の条件（イオン種、加速エネルギー、注入量および注入方向等）によってほぼ規定される。このため、イオン注入条件から硬化層Ｒｃの厚さｄ、高さｄｔおよび／または幅ｄｗを特定できる。
図１を参照して上述したように、学習済モデルＬＭは、学習用データＬＤから生成され、学習用データＬＤは、基板処理装置１００Ｌの時系列データＴＤＬから生成される。
次に、図８を参照して、学習用データＬＤの生成を説明する。図８は、基板処理装置１００Ｌを備えた基板処理システム１０Ｌおよび学習用データ生成装置３００のブロック図である。ここでは、学習用データ生成装置３００は、基板処理装置１００Ｌと通信可能に接続される。図８の基板処理装置１００Ｌを備えた基板処理システム１０Ｌは、制御部２２Ｌが基板情報取得部２２ａおよび薬液処理条件情報取得部２２ｂを有しておらず、記憶部２４Ｌが学習済モデルＬＭを記憶せずにテストレシピＴＲを記憶する点を除いて、図４に示した基板処理システム１０のブロック図と同様であり、冗長を避けるために重複する記載を省略する。
基板処理システム１０Ｌは、複数の基板処理装置１００Ｌと、インデクサーロボットＩＲＬと、センターロボットＣＲＬと、制御装置２０Ｌと、表示部４２Ｌと、入力部４４Ｌと、通信部４６Ｌと、センサー５０Ｌを備える。基板処理装置１００Ｌ、インデクサーロボットＩＲＬ、センターロボットＣＲＬ、制御装置２０Ｌ、表示部４２Ｌ、入力部４４Ｌおよび通信部４６Ｌは、図４に示した基板処理システム１０の基板処理装置１００、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲ、制御装置２０、表示部４２、入力部４４および通信部４６と同様の構成を有する。
また、基板処理装置１００Ｌは、基板保持部１２０Ｌと、薬液供給部１３０Ｌと、リンス液供給部１４０Ｌと、カップ１８０Ｌとを備える。チャンバー１１０Ｌ、基板保持部１２０Ｌ、薬液供給部１３０Ｌ、リンス液供給部１４０Ｌおよびカップ１８０Ｌは、図３および図４に示した基板保持部１２０、薬液供給部１３０、リンス液供給部１４０およびカップ１８０と同様の構成を有することが好ましい。
制御装置２０Ｌは、制御部２２Ｌと、記憶部２４Ｌとを有する。記憶部２４Ｌは、制御プログラムＰＧＬを記憶する。基板処理装置１００Ｌは、制御プログラムＰＧＬに定められた手順に従って動作する。
また、記憶部２４Ｌは、複数のテストレシピＴＲを記憶する。複数のテストレシピＴＲは、薬液処理条件の異なるレシピを含む。このため、制御部２２Ｌが、テストレシピＴＲに従って学習対象基板ＷＬを処理する場合、異なる学習対象基板ＷＬに対して異なる薬液処理が行われる。
記憶部２４Ｌは、学習対象基板ＷＬの時系列データＴＤＬを記憶する。時系列データＴＤＬは、基板処理装置１００Ｌにおける物理量の時間変化を示すデータである。時系列データＴＤＬは、センサー５０Ｌによって検知された複数の物理量を示す。時系列データＴＤＬは、学習対象基板ＷＬを基板処理装置１００Ｌで処理する前の製造プロセスを示すデータを含んでもよい。なお、時系列データＴＤＬは、硬化層厚さ情報またはイオン注入条件情報を含む基板情報、学習対象基板ＷＬに対して行われた薬液処理条件を示す薬液処理条件情報および学習対象基板ＷＬに対して行われた薬液処理の結果を示す処理結果情報を含む。
学習用データ生成装置３００は、基板処理装置１００Ｌと通信可能に接続される。学習用データ生成装置３００は、基板処理装置１００Ｌの時系列データＴＤＬの少なくとも一部を通信する。
学習用データ生成装置３００は、制御装置３２０と、表示部３４２と、入力部３４４と、通信部３４６とを備える。学習用データ生成装置３００は、通信部３４６を介して複数の基板処理装置１００Ｌの制御装置２０Ｌと通信可能である。表示部３４２、入力部３４４および通信部３４６は、表示部４２、入力部４４および通信部４６と同様の構成を有している。
制御装置３２０は、制御部３２２と、記憶部３２４とを含む。記憶部３２４は、制御プログラムＰＧ３を記憶する。学習用データ生成装置３００は、制御プログラムＰＧ３に定められた手順に従って動作する。
制御部３２２は、基板処理装置１００Ｌから、時系列データＴＤＬの少なくとも一部を受信し、受信した時系列データＴＤＬを記憶部３２４に記憶させる。記憶部３２４は、学習対象基板ＷＬの時系列データＴＤＬの少なくとも一部を記憶する。時系列データＴＤＬは、通信部４６Ｌおよび通信部３４６を介して基板処理装置１００Ｌから学習用データ生成装置３００に送信される。制御部３２２は、送信された時系列データＴＤＬの少なくとも一部を記憶部３２４に記憶させる。記憶部３２４に記憶された時系列データＴＤＬは、時系列データＴＤＬの基板情報、薬液処理条件情報および処理結果情報を含む。
制御部３２２は、記憶部３２４の時系列データＴＤＬから、学習対象基板ＷＬの基板情報、薬液処理条件情報および処理結果情報を取得する。さらに、制御部３２２は、学習対象基板ＷＬの基板情報、薬液処理条件情報および処理結果情報をまとめて学習用データＬＤを生成し、記憶部３２４は、学習用データＬＤを記憶する。
次に、図８および図９を参照して、本実施形態の学習用データの生成方法を説明する。図９は、本実施形態の学習用データの生成方法のフロー図である。学習用データの生成は、学習用データ生成装置３００において行われる。
図９に示すように、ステップＳ１１０において、学習対象基板ＷＬの時系列データＴＤＬを取得する。典型的には、学習用データ生成装置３００は、基板処理装置１００Ｌから学習対象基板ＷＬの時系列データＴＤＬの少なくとも一部を受信する。記憶部３２４は、受信した時系列データＴＤＬを記憶する。
ステップＳ１１２において、記憶部３２４に記憶された学習対象基板ＷＬの時系列データＴＤＬから基板情報を抽出する。基板情報は、硬化層厚さ情報またはイオン注入条件情報を含む。制御部３２２は、記憶部３２４の時系列データＴＤＬから学習対象基板ＷＬの基板情報を取得する。
ステップＳ１１４において、記憶部３２４に記憶された学習対象基板ＷＬの時系列データＴＤＬから学習対象基板ＷＬの薬液処理条件情報を抽出する。制御部３２２は、記憶部３２４の時系列データＴＤＬから学習対象基板ＷＬの薬液処理条件情報を取得する。
ステップＳ１１６において、記憶部３２４に記憶された学習対象基板ＷＬの時系列データＴＤＬから学習対象基板ＷＬの処理結果情報を抽出する。制御部３２２は、記憶部３２４の時系列データＴＤＬから学習対象基板ＷＬの処理結果情報を取得する。
ステップＳ１１８において、学習対象基板ＷＬの基板情報、薬液処理条件情報および処理結果情報を関連付けて学習用データＬＤとして生成し、記憶部３２４は、複数の学習対象基板ＷＬごとに学習用データＬＤを記憶する。
本実施形態において、生成された学習用データは、学習対象基板ＷＬごとに互い関連付けられた基板情報、薬液処理条件情報および処理結果情報を含む。このような学習用データは、学習処理に好適に用いられる。
なお、図８では、学習用データ生成装置３００は、１つの基板処理装置１００Ｌと通信可能に接続されたが、本実施形態はこれに限定されない。学習用データ生成装置３００は、複数の基板処理装置１００Ｌと通信可能に接続されてもよい。
また、図８および図９を参照した説明では、基板処理装置１００Ｌで生成された時系列データＴＤＬが通信部４６Ｌおよび通信部３４６を介して学習用データ生成装置３００に送信されたが、本実施形態はこれに限定されない。学習用データ生成装置３００の制御装置３２０は、基板処理装置１００Ｌを備える基板処理システム１０の制御装置２０に組み込まれており、時系列データＴＤＬがネットワークを転送されることなく、基板処理システム１０内にて時系列データＴＤＬから学習用データＬＤが生成されてもよい。
次に、図１０を参照して、本実施形態の学習済モデルＬＭの生成を説明する。図１０は、本実施形態の学習用データ生成装置３００および学習装置４００の模式図である。学習用データ生成装置３００および学習装置４００は互いに通信可能である。
学習装置４００は、学習用データ生成装置３００と通信可能に接続される。学習装置４００は、学習用データ生成装置３００から学習用データＬＤを受信する。学習装置４００は、学習用データＬＤに基づいて機械学習を行い、学習済モデルＬＭを生成する。
学習装置４００は、制御装置４２０と、表示部４４２と、入力部４４４と、通信部４４６とを備える。表示部４４２、入力部４４４および通信部４４６は、図４に示した基板処理システム１０の表示部４２、入力部４４および通信部４６と同様の構成を有している。
制御装置４２０は、制御部４２２および記憶部４２４を含む。記憶部４２４は、制御プログラムＰＧ４を記憶する。学習装置４００は、制御プログラムＰＧ４に定められた手順に従って動作する。
記憶部４２４は、学習用データＬＤを記憶する。学習用データＬＤは、通信部３４６および通信部４４６を介して学習用データ生成装置３００から学習装置４００に送信される。制御部４２２は、送信された学習用データＬＤを記憶部４２４に記憶させる。記憶部４２４に記憶された学習用データＬＤでは、時系列データＴＤＬの基板情報、薬液処理条件情報および処理結果情報が互い関連づけられている。
記憶部４２４は、学習プログラムＬＰＧを記憶する。学習プログラムＬＰＧは、複数の学習用データＬＤの中から一定の規則を見出し、見出した規則を表現する学習済モデルＬＭを生成するための機械学習アルゴリズムを実行するためのプログラムである。制御部４２２は、記憶部４２４の学習プログラムＬＰＧを実行することにより、学習用データＬＤを機械学習することで推論プログラムのパラメータを調整して学習済モデルＬＭを生成する。
機械学習アルゴリズムは、教師あり学習であれば、特に限定されず、例えば、決定木、最近傍法、単純ベイズ分類器、サポートベクターマシン、または、ニューラルネットワークである。従って、学習済モデルＬＭは、決定木、最近傍法、単純ベイズ分類器、サポートベクターマシン、または、ニューラルネットワークを含む。学習済モデルＬＭを生成する機械学習において、誤差逆伝搬法を利用してもよい。
例えば、ニューラルネットワークは、入力層、単数又は複数の中間層、及び、出力層を含む。具体的には、ニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であり、ディープラーニングを行う。例えば、ディープニューラルネットワークは、入力層、複数の中間層、及び、出力層を含む。
制御部４２２は、取得部４２２ａと、学習部４２２ｂとを含む。取得部４２２ａは、記憶部４２４から学習用データＬＤを取得する。学習部４２２ｂは、記憶部４２４の学習プログラムＬＰＧを実行することにより、学習用データＬＤを機械学習し、学習用データＬＤから学習済モデルＬＭを生成する。
学習部４２２ｂは、学習プログラムＬＰＧに基づいて複数の学習用データＬＤを機械学習する。その結果、複数の学習用データＬＤの中から一定の規則が見出されて、学習済モデルＬＭが生成される。つまり、学習済モデルＬＭは、学習用データＬＤを機械学習することで構築される。記憶部４２４は、学習済モデルＬＭを記憶する。
その後、典型的には、学習済モデルＬＭは、基板処理システム１０に転送され、記憶部２４が学習済モデルＬＭを記憶する。この場合、図４を参照した上述したように、基板処理システム１０における制御装置２０の記憶部２４が学習済モデルＬＭを記憶しており、薬液処理条件情報取得部２２ｂは、記憶部２４の学習済モデルＬＭから薬液処理条件を取得する。
ただし、本施形態はこれに限定されない。記憶部２４は、学習済モデルＬＭを記憶しておらず、薬液処理条件情報取得部２２ｂは、基板処理システム１０の外部から薬液処理条件を取得してもよい。例えば、薬液処理条件情報取得部２２ｂは、通信部４６および通信部４４６を介して学習装置４００の学習済モデルＬＭに処理対象基板Ｗｐの基板情報を送信し、通信部４４６および通信部４６を介して学習装置４００から学習済モデルＬＭにおいて出力された薬液処理条件情報を受信してもよい。
次に、図１～図１１を参照して、本実施形態の学習装置４００における学習方法を説明する。図１１は、本実施形態の学習方法のフロー図である。学習用データＬＤの学習および学習済モデルＬＭの生成は、学習装置４００において行われる。
図１１に示すように、ステップＳ１２２において、学習装置４００の取得部４２２ａは、記憶部４２４から複数の学習用データＬＤを取得する。学習用データＬＤでは、学習対象基板ＷＬの基板情報、薬液処理条件情報および処理結果情報が互い関連づけられている。
次に、ステップＳ１２４において、学習部４２２ｂは、学習プログラムＬＰＧに基づいて複数の学習用データＬＤを機械学習する。
次に、ステップＳ１２６において、学習部４２２ｂは、学習用データＬＤの機械学習が終了するか否かを判定する。機械学習を終了するか否かは、予め定められた条件にしたがって決定される。例えば、機械学習は、所定数以上の学習用データＬＤを機械学習すると終了する。
機械学習が終了しない場合（ステップＳ１２６においてＮｏ）、処理は、ステップＳ１２２に戻る。その場合、機械学習が繰り返される。一方、機械学習が終了する場合（ステップＳ１２６においてＹｅｓ）、処理は、ステップＳ１２８に進む。
ステップＳ１２８において、学習部４２２ｂは、最新の複数のパラメータ（係数）つまり、複数の学習済パラメータ（係数）を適用したモデル（１以上の関数）を、学習済モデルＬＭとして出力する。記憶部４２４は学習済モデルＬＭを記憶する。
以上のようにして、学習方法は終了し、学習済モデルＬＭが生成される。本実施形態によれば、学習用データＬＤを機械学習することで、学習済モデルＬＭを生成できる。
なお、図１０では、学習装置４００は、１つの学習用データ生成装置３００と通信可能に接続されたが、本実施形態はこれに限定されない。学習装置４００は、複数の学習用データ生成装置３００と通信可能に接続されてもよい。
また、図１０および図１１を参照した説明では、学習用データ生成装置３００で生成された学習用データＬＤが通信部３４６および通信部４４６を介して学習装置４００に送信されたが、本実施形態はこれに限定されない。学習装置４００の制御装置４２０は、学習用データ生成装置３００の制御装置３２０に組み込まれており、学習用データＬＤがネットワークを転送されることなく、学習用データ生成装置３００内にて学習用データＬＤから学習済モデルＬＭが生成されてもよい。
さらに、図８～図１１を参照した説明では、基板処理装置１００Ｌで生成された時系列データＴＤＬが通信部４６Ｌおよび通信部３４６を介して学習用データ生成装置３００に送信され、学習用データ生成装置３００で生成された学習用データＬＤが通信部３４６および通信部４４６を介して学習装置４００に送信されたが、本実施形態はこれに限定されない。学習用データ生成装置３００の制御装置３２０および学習装置４００の制御装置４２０は、基板処理システム１０Ｌの制御装置２０に組み込まれており、時系列データＴＤＬおよび学習用データＬＤがネットワークを転送されることなく、基板処理システム１０Ｌ内にて時系列データＴＤＬから学習用データＬＤを介して学習済モデルＬＭが生成されてもよい。
次に、図１２を参照して学習用データＬＤの一例を説明する。図１２は、学習用データＬＤの一例を示す図である。
図１２は、学習対象基板ＷＬの基板情報、学習対象基板ＷＬの薬液処理条件、および、学習対象基板ＷＬの処理結果を示す。ここでは、基板情報は、学習対象基板ＷＬの硬化層厚さ情報である。硬化層の厚さは、学習対象基板ＷＬのレジスト層における硬化層を測定することによって取得できる。薬液処理条件情報は、学習対象基板ＷＬに対して行われた薬液処理の条件を示す。薬液処理条件は、例えば、薬液の濃度、薬液の温度、薬液の供給量および薬液を供給する際の学習対象基板ＷＬの回転速度を含む。処理結果は、薬液処理後の学習対象基板ＷＬの結果を示す。図１２において、学習用データＬＤは、学習用データＬＤ１から学習用データＬＤ１０００を含む。
学習用データＬＤ１は、ある学習対象基板ＷＬ１の基板情報、薬液処理条件、および、処理結果を示す。ここでは、学習用データＬＤ１において、Ｌｄ１は、学習対象基板ＷＬ１の硬化層の厚さを示す。また、Ｌｐ１は、学習対象基板ＷＬ１に対して行われた薬液処理の条件を示す。
処理結果情報は、学習対象基板ＷＬ１に対して薬液処理の処理結果を示す。処理結果は、学習対象基板ＷＬ１において特性の異常が発見されたか否かによって判定されてもよい。学習用データＬＤ１では、薬液処理された学習対象基板の結果は良好であったので、〇と示す。一方、薬液処理された学習対象基板の結果が良好ではない場合、×と示す。
学習用データＬＤ２～ＬＤ１０００は、学習対象基板ＷＬ２～ＷＬ１０００に対応して生成される。学習対象基板ＷＬに対して行われる薬液処理条件は、同じであってもよく、異なってもよい。処理結果は、学習対象基板ＷＬの硬化層の厚さに応じて大きく変動する。
図１２に示した学習用データＬＤでは、データの数は１０００個であったが、本実施形態はこれに限定されない。データの数は、１０００個より小さくてもよく、１０００個よりも大きくてもよい。ただし、データの数は、できるだけ多いことが好ましい。
なお、学習用データＬＤにおいて、基板情報は、複数の項目を含むことが好ましい。例えば、硬化層厚さ情報は、硬化層の高さを示す硬化層高さ情報および硬化層の幅を示す硬化層幅情報を含んでもよい。
図１３は、学習用データＬＤの一例を示す図である。図１３に示すように、学習用データＬＤは、学習対象基板ＷＬの基板情報、学習対象基板ＷＬの薬液処理条件情報、および、学習対象基板ＷＬの処理結果情報を含む。図１３の学習用データＬＤは、学習対象基板ＷＬの基板情報が硬化層高さ情報および硬化層幅情報を含む点を除いて、図１２を参照して上述した学習用データＬＤと同様であり、冗長を避けるために重複する記載を省略する。
ここでは、基板情報は、学習対象基板ＷＬの硬化層高さ情報および硬化層幅情報である。硬化層の高さおよび幅は、学習対象基板ＷＬのレジスト層における硬化層を測定することによって取得できる。図１３において、学習用データＬＤは、学習用データＬＤ１～ＬＤ１０００を含む。
学習用データＬＤ１は、ある学習対象基板ＷＬ１の基板情報、薬液処理条件、および、処理結果を示す。ここでは、学習用データＬＤ１において、Ｌｄｔ１は、学習対象基板ＷＬ１の硬化層の高さを示す。Ｌｄｗ１は、学習対象基板ＷＬ１の硬化層の幅を示す。
学習用データＬＤ２～ＬＤ１０００は、学習対象基板ＷＬ２～ＷＬ１０００に対応して生成される。処理結果は、学習対象基板ＷＬの硬化層の高さおよび幅に応じて大きく変動する。学習用データＬＤは、学習対象基板ＷＬの薬液処理の結果の変動に大きく寄与する項目を有することが好ましい。
なお、図１２および図１３を参照した上述の説明では、処理結果が良好であるときに〇と示し、処理結果が良好でないときに×と示しており、学習用データＬＤ１～ＬＤ１０００の処理結果は２値化されていたが、本実施形態はこれに限定されない。処理結果は、３以上の複数の値に分類されてもよい。あるいは、処理結果は、最低値と最大値の間の任意の値に分類されてもよい。例えば、処理結果は、学習対象基板ＷＬの特性に加えて、薬液の使用量（供給量）または薬液処理に要する時間等を考慮して数値化されてもよい。
なお、学習用データＬＤにおいて、薬液処理条件は、複数の項目を含むことが好ましい。例えば、薬液処理条件は、薬液の濃度、温度、供給量、学習対象基板に対する薬液の吐出パターン、薬液処理時の基板保持部１２０の回転速度を含んでもよい。
次に、図１４を参照して、本実施形態の学習方法において用いられる学習用データＬＤを説明する。図１４は、学習用データＬＤの一例を示す図である。
図１４に示すように、学習用データＬＤは、学習用データＬＤ１～ＬＤ１０００を含む。学習用データＬＤは、学習対象基板ＷＬの基板情報、学習対象基板ＷＬの薬液処理条件、および、学習対象基板ＷＬの処理結果情報を示す。ここでは、薬液処理条件は、薬液の濃度、薬液の温度、薬液の供給量、学習対象基板に対する薬液の吐出パターン、および薬液を供給する際の学習対象基板の回転速度を含む。
薬液の濃度は、学習対象基板ＷＬに用いられた薬液の濃度を示す。薬液の温度は、学習対象基板ＷＬに用いられた薬液の温度を示す。薬液の供給量は、学習対象基板ＷＬに用いられた薬液の供給量を示す。学習対象基板に対する薬液の吐出パターンは、学習対象基板ＷＬに対して薬液の吐出された経路（ノズル１３２の移動経路）を示す。学習対象基板の回転速度は、薬液を供給する際の学習対象基板ＷＬの回転速度を示す。また、学習用データＬＤにおいて、薬液処理された学習対象基板の結果が良好であるときは「〇」と示し、薬液処理された学習対象基板の結果が良好でないときは「×」と示す。
学習用データＬＤ１において、Ｌｃ１は、学習対象基板ＷＬ１に対して用いられた薬液の濃度を示し、Ｌｔ１は、学習対象基板ＷＬ１に対して用いられた薬液の温度を示す。また、Ｌｓ１は、学習対象基板ＷＬ１に対して用いられた薬液の供給量を示し、Ｌｅ１は、学習対象基板ＷＬ１に対する薬液の吐出パターンを示し、Ｌｖ１は、学習対象基板ＷＬ１に対して薬液を供給する際の学習対象基板ＷＬ１の回転速度を示す。学習用データＬＤ１では、薬液処理された学習対象基板ＷＬ１の処理結果が良好であったため、処理結果は「〇」である。
学習用データＬＤ２～ＬＤ１０００についても同様である。なお、学習対象基板ＷＬに対して行われる薬液処理条件は、同じであってもよく、異なってもよい。例えば、薬液処理条件の複数の項目の少なくとも一部が、同じであってもよく、異なってもよい。あるいは、薬液処理条件の複数の項目のすべてが、同じであってもよく、異なってもよい。処理結果は、学習対象基板ＷＬの基板状態および薬液処理条件に応じて変動する。
次に、図１～図１５を参照して、本実施形態の基板処理装置１００における薬液処理を説明する。図１５（ａ）は、処理対象基板Ｗｐの模式図を示し、図１５（ｂ）は、学習済モデルＬＭにおいて生成された薬液処理条件情報Ｒｐを示す。
図１５（ａ）に示すように、処理対象基板Ｗｐは、硬化層Ｒｃの形成されたレジスト層Ｒを有する。ここで、硬化層Ｒｃの高さはｄｔであり、硬化層Ｒｃの幅はｄｗである。
図１５（ｂ）は、薬液処理条件情報Ｒｐを示す図である。薬液処理条件情報Ｒｐは、薬液の濃度、薬液の温度、薬液の供給量、学習対象基板に対する薬液の吐出パターン、および、薬液を供給する際の処理対象基板の回転速度を含む。
薬液処理条件情報Ｒｐにおいて、Ｒｃ１は、処理対象基板Ｗｐに対して用いられる薬液の濃度を示し、Ｒｔ１は、処理対象基板Ｗｐに対して用いられる薬液の温度を示す。また、Ｒｓ１は、処理対象基板Ｗｐに対して用いられる薬液の供給量を示し、Ｐｅ１は、処理対象基板Ｗｐに対して用いられる薬液の吐出パターンを示し、Ｒｖ１は、処理対象基板Ｗｐに対して薬液を供給する際の処理対象基板Ｗｐの回転速度を示す。
この場合、制御部２２は、薬液処理条件情報Ｒｐに示された薬液処理条件に従って処理対象基板Ｗｐを薬液で処理するように基板保持部１２０および薬液供給部１３０を制御する。
なお、図１４および図１５を参照した説明では、薬液処理条件は、薬液の濃度、薬液の温度、薬液の供給量、薬液の吐出パターン、および、処理対象基板の回転速度の５つの項目を有したが、本実施形態はこれに限定されない。薬液処理条件は、これらの５項目の１以上のいずれの項目を有してもよい。または、薬液処理条件は、これらの５項目の１以上のいずれかの項目と別の項目との組合せであってもよい。あるいは、薬液処理条件は、これらの５項目とは異なる１以上の項目を有してもよい。
なお、図１２～図１５を参照した上述の説明では、学習対象基板ＷＬの基板情報は、硬化層の厚さの測定によって得られる情報であったが、本実施形態はこれに限定されない。学習対象基板ＷＬの基板情報は、硬化層を形成するイオン注入の条件に関する情報を含んでもよい。
次に、図１６を参照して、本実施形態の学習方法において用いられる学習用データＬＤを説明する。図１６は、学習用データＬＤの一例を示す図である。なお、図１６の学習用データＬＤは、基板情報が学習対象基板ＷＬの硬化層を形成するためのイオン注入条件を示す点を除いて、図１２を参照して上述した学習用データＬＤと同様であり、冗長を避けるために重複する記載を省略する。
図１６に示すように、学習用データＬＤは、学習用データＬＤ１～ＬＤ１０００を含む。学習用データＬＤは、学習対象基板ＷＬの基板情報、学習対象基板ＷＬの薬液処理条件、および、学習対象基板ＷＬの処理結果情報を示す。ここでは、学習対象基板ＷＬの基板情報は、学習対象基板ＷＬの硬化層を形成するためのイオン注入条件を示すイオン注入条件情報を含む。
また、イオン注入条件情報は、イオン種、加速エネルギー、注入量、および、注入方向を含む。イオン種は、イオン注入に用いられたイオン種を示し、加速エネルギーは、イオン注入時のイオン種の加速エネルギーを示す。また、注入量は、イオン注入されたイオン種の量を示し、注入方向は、学習対象基板ＷＬに対してイオンを注入した方向を示す。
学習用データＬＤ１において、Ｌｋ１は、学習対象基板ＷＬ１の硬化層を形成する際のイオン注入に用いられたイオン種を示し、Ｌａ１は、学習対象基板ＷＬ１の硬化層を形成する際のイオン注入時の加速エネルギーを示す。また、Ｌｕ１は、学習対象基板ＷＬ１の硬化層を形成する際のイオン注入量を示し、Ｌｄ１は、学習対象基板ＷＬ１の硬化層を形成する際に学習対象基板ＷＬに対してイオンを注入した方向を示す。
学習用データＬＤ２～ＬＤ１０００についても同様である。このように、基板情報は、硬化層の厚さ自体でなく、硬化層を形成するためのイオン注入の条件を示してもよい。なお、イオン注入条件情報は、イオン種、加速エネルギー、注入量、および、注入方向のいずれかの項目であってもよい。また、イオン注入条件情報は、イオン種、加速エネルギー、注入量、および、注入方向のいずれかの項目と別の項目との組合せを有してもよい。あるいは、イオン注入条件情報は、イオン種、加速エネルギー、注入量、および、注入方向以外の１以上の項目を有してもよい。さらには、基板情報は、硬化層厚さ情報とイオン注入条件情報との組合せであってもよい。
なお、図３に示した基板処理装置１００では、薬液供給部１３０は、一定状態の薬液を基板Ｗに供給したが、本実施形態はこれに限定されない。薬液の濃度・温度は適宜変更されてもよい。
次に、図１７を参照して本実施形態の基板処理装置１００を説明する。図１７は、本実施形態の基板処理装置１００の模式図である。なお、図１７の基板処理装置１００は、薬液供給部１３０から供給される薬液の濃度・温度が調整可能である点を除いて、図３を参照して上述した基板処理装置１００と同様であり、冗長を避けるために重複する記載を省略する。
図１７に示した本実施形態の基板処理装置１００において、薬液供給部１３０は、基板Ｗに薬液としてＳＰＭを供給する。ＳＰＭは、硫酸と過酸化水素水との混合によって生成される。例えば、薬液供給部１３０は、ＳＰＭの濃度（混合比率）を変更して基板ＷにＳＰＭを供給できる。これにより、基板Ｗは、ＳＰＭで処理される。
薬液供給部１３０は、ノズル１３２と、配管１３４ａと、バルブ１３６ａと、調整バルブ１３７ａと、配管１３４ｂと、バルブ１３６ｂと、調整バルブ１３７ｂとを含む。ノズル１３２は、基板Ｗの上面Ｗａと対向し、基板Ｗの上面Ｗａに向けて薬液を吐出する。
配管１３４ａは、ノズル１３２に結合される。ノズル１３２は、配管１３４ａの先端に設けられる。配管１３４ａには、供給源から過酸化水素水が供給される。バルブ１３６ａおよび調整バルブ１３７ａは、配管１３４ａに設けられる。バルブ１３６ａは、配管１３４ａ内の流路を開閉する。調整バルブ１３７ａは、配管１３４ａ内の流路を通過する過酸化水素水の流量を調整する。
配管１３４ｂは、ノズル１３２に結合される。ノズル１３２は、配管１３４ｂの先端に設けられる。配管１３４ｂには、供給源から硫酸が供給される。硫酸の温度は、過酸化水素水の温度と同じであってもよく、異なってもよい。バルブ１３６ｂおよび調整バルブ１３７ｂは、配管１３４ｂに設けられる。バルブ１３６ｂは、配管１３４ｂ内の流路を開閉する。調整バルブ１３７ｂは、配管１３４ｂ内の流路を通過する硫酸の流量を調整する。
本実施形態によれば、調整バルブ１３７ａ、１３７ｂを調整することにより、配管１３４ａ、１３４ｂ内を流れる過酸化水素水、硫酸の流量を変更できる。このため、過酸化水素水と硫酸との混合によって生成されるＳＰＭの濃度・温度を調整できる。
なお、図６および図７を参照して上述したように、基板Ｗのレジスト層Ｒを除去する場合、内部層Ｒｉは薬液で比較的除去しやすい一方で、硬化層Ｒｃは薬液で比較的除去しにくい。このため、硬化層Ｒｃを除去する際には、ＳＰＭの除去能力が高くなるようにＳＰＭの濃度を制御し、内部層Ｒｉを除去する際には、ＳＰＭの除去能力が低くなるようにＳＰＭの濃度を制御することが好ましい。
例えば、硬化層Ｒｃを除去する際には、ＳＰＭのうちの過酸化水素水の比率が高くなるようにＳＰＭの濃度を制御し、内部層Ｒｉを除去する際には、ＳＰＭのうちの過酸化水素水の比率が低くなるようにＳＰＭの濃度を制御する。これにより、レジスト層Ｒの損傷を抑制しながらレジスト層を除去できる。
次に、図１８を参照して、本実施形態の学習方法において用いられる学習用データＬＤを説明する。図１８は、学習用データＬＤの一例を示す図である。図１８の学習用データＬＤは、図１７に示した基板処理装置１００の学習済モデルＬＭを生成するために好適に用いられる。なお、図１８の学習用データＬＤは、学習用データの少なくとも１つの項目の値が物性値の時間変化を示すプロファイルを示す点を除いて、図１４を参照して上述した学習用データＬＤと同様であり、冗長を避けるために重複する記載を省略する。
図１８に示すように、学習用データＬＤは、学習用データＬＤ１～ＬＤ１０００を含む。薬液処理条件は、薬液の濃度プロファイル、薬液の温度プロファイル、薬液の供給量、学習対象基板に対す薬液の吐出パターン、および薬液を供給する際の学習対象基板の回転速度を含む。濃度プロファイルは、薬液処理中のＳＰＭの濃度の時間変化を示す。温度プロファイル、学習対象基板ＷＬに対して用いられたＳＰＭの温度の時間変化を示す。また、供給量は、学習対象基板ＷＬに対して用いられたＳＰＭの供給量を示し、吐出パターンは、学習対象基板ＷＬに対するＳＰＭの吐出パターンおよび吐出タイミングを示す。また、回転速度は、学習対象基板ＷＬに対してＳＰＭを供給する際の学習対象基板ＷＬの回転速度を示す。
図１７に示した基板処理装置１００では、調整バルブ１３７ａ、１３７ｂにより、ＳＰＭのうちの過酸化水素水／硫酸の比率を変更できる。このため、図１８において、薬液の濃度は、学習対象基板ＷＬに対して用いられた薬液の濃度の時間変化を示し、薬液の温度は、学習対象基板ＷＬに対して用いられた薬液の温度の時間変化を示す。
学習用データＬＤ１において、Ｌｃｐ１は、学習対象基板ＷＬ１に供給されたＳＰＭの濃度プロファイルを示し、Ｌｔｐ１は、学習対象基板ＷＬ１に供給されたＳＰＭの温度プロファイルを示す。Ｌｓ１は、学習対象基板ＷＬ１に供給されたＳＰＭの供給量を示し、Ｌｅ１は、学習対象基板ＷＬ１に対するＳＰＭの吐出パターンを示す。また、Ｌｖ１は、学習対象基板ＷＬ１に対してＳＰＭを供給する際の学習対象基板ＷＬの回転速度を示す。
学習用データＬＤ２～ＬＤ１０００についても同様である。学習対象基板ＷＬについてＳＰＭの濃度プロファイルおよび温度プロファイルに応じて学習対象基板ＷＬの薬液処理の結果は大きく変動する。このため、学習用データＬＤは、学習対象基板ＷＬの薬液処理の結果の変動に大きく寄与する項目を有することが好ましい。
なお、図１～図１８を参照した上述の説明では、基板処理装置１００の記憶部２４または学習装置４００の記憶部４２４が機械学習によって構築された学習済モデルＬＭを記憶していたが、本実施形態はこれに限定されない。基板処理装置１００の記憶部２４または学習装置４００の記憶部４２４は、学習済モデルＬＭに代えて変換テーブルＣＴを記憶していてもよい。
次に、図１９を参照して本実施形態の基板処理装置１００を説明する。図１９の基板処理装置１００は、記憶部２４が学習済モデルＬＭに代えて変換テーブルＣＴを記憶している点を除いて、図４を参照して上述した基板処理装置１００と同様の構成を有しており、冗長を避けるために重複する記載を省略する。
図１９に示すように、基板処理装置１００において、記憶部２４は、変換テーブルＣＴを記憶する。変換テーブルＣＴは、処理対象基板Ｗｐの基板情報と、薬液処理処条件情報とを関連付ける。処理対象基板Ｗｐの基板情報は、例えば、硬化層高さ情報および硬化層幅情報を含む。なお、変換テーブルＣＴは、学習対象基板ＷＬの基板情報、薬液処理処条件情報および処理結果情報に基づいて作成される。
基板情報取得部２２ａは、記憶部２４から、基板情報を取得する。例えば、基板情報取得部２２ａは、記憶部２４から、硬化層高さ情報および硬化層幅情報を取得する。
薬液処理条件情報取得部２２ｂは、変換テーブルＣＴに基づいて、基板情報から薬液処理条件情報を取得する。典型的には、薬液処理条件情報取得部２２ｂは、変換テーブルＣＴから基板情報に対応する値を抽出し、変換テーブルＣＴにおいて関連付けられた基板情報と薬液処理処条件情報との関係に基づいて、薬液処理条件情報を取得する。このように、薬液処理条件情報取得部２２ｂは、変換テーブルＣＴを用いて、基板情報に対応する薬液処理条件情報を取得する。
その後、制御部２２は、薬液処理条件情報に示された薬液処理条件に従って基板保持部１２０および薬液供給部１３０を制御する。
図２０は、変換テーブルＣＴの一例を示す図である。図２０に示すように、変換テーブルＣＴは、処理対象基板Ｗｐの基板情報、および、薬液処理条件を示す。変換テーブルＣＴにおいて、基板情報は、硬化層に関する情報を含む。ここでは、処理対象基板Ｗｐの基板情報は、硬化層高さ情報および硬化層幅情報を含む。
変換テーブルＣＴ１は、ある基板情報と対応する薬液処理条件を示す。ここでは、変換テーブルＣＴ１において、基板情報は、処理対象基板Ｗｐの硬化層高さ情報および硬化層幅情報を含む。ｄｔ１は、ある処理対象基板Ｗｐの硬化層の高さを示す。ｄｔ２は、ある処理対象基板Ｗｐの硬化層の幅を示す。Ｒｐ１は、この処理対象基板Ｗｐに対して行われるべき薬液処理条件を示す。このため、仮に、処理対象基板Ｗｐの硬化層の高さがｄｔ１であり、硬化層の幅がｄｗ１である場合、基板処理装置１００は、Ｒｐ１で示された薬液処理条件で薬液処理を行う。
変換テーブルＣＤ２～ＣＤ１０００についても同様である。典型的には、変換テーブルＣＴ１～ＣＤ１０００について、硬化層の高さおよび硬化層の幅の少なくとも一方が異なる。
なお、処理対象基板Ｗｐの硬化層の高さおよび硬化層の幅が、変換テーブルＣＴに示された値と一致しない場合、処理対象基板Ｗｐの薬液処理条件は、変換テーブルＣＴに示された薬液処理条件の値の線形補間によって決定されてもよい。あるいは、処理対象基板Ｗｐの薬液処理条件は、変換テーブルに示された薬液処理条件の値を多項式で補間することによって決定されてもよい。
以上、図面を参照して本発明の実施形態を説明した。ただし、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を適宜組み合わせることによって、種々の発明の形成が可能である。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。図面は、理解しやすくするために、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み、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材質、形状、寸法等は一例であって、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。
本発明は、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、学習済モデルに好適に用いられる。
１０ 基板処理システム
２０ 制御装置
２２ 制御部
２２ａ 基板情報取得部
２２ｂ 薬液処理条件情報取得部
２４ 記憶部
ＬＭ 学習済モデル
１００ 基板処理装置
１３０ 薬液供給部
１４０ リンス液供給部
２００ 基板処理学習システム
３００ 学習用データ生成装置
４００ 学習装置

Claims (12)

  1. 硬化層の形成されたレジスト層を有する処理対象基板を回転可能に保持する基板保持部と、
    前記処理対象基板に薬液を供給する薬液供給部と、
    前記処理対象基板についての前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報を取得する基板情報取得部と、
    前記基板情報に基づいて、学習済モデルから前記処理対象基板についての薬液処理条件を示す薬液処理条件情報を取得する薬液処理条件情報取得部と、
    前記薬液処理条件情報取得部において取得された前記薬液処理条件情報に基づいて、前記処理対象基板を薬液で処理するように前記基板保持部および前記薬液供給部を制御する制御部と
    を備え、
    前記学習済モデルは、硬化層の形成されたレジスト層を有する学習対象基板について前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報と、前記学習対象基板を薬液で処理した条件を示す薬液処理条件情報と、前記学習対象基板を薬液で処理した結果を示す処理結果情報とが関連付けられた学習用データを機械学習することで構築される、基板処理装置。
  2. 前記学習済モデルを記憶する記憶部をさらに備える、請求項１に記載の基板処理装置。
  3. 前記処理対象基板および前記学習対象基板のそれぞれについて、前記硬化層厚さ情報は、前記硬化層の高さを示す硬化層高さ情報または前記硬化層の幅を示す硬化層幅情報を含む、請求項１または２に記載の基板処理装置。
  4. 前記処理対象基板および前記学習対象基板のそれぞれについて、前記薬液処理条件情報は、前記薬液の濃度、前記薬液の温度、前記薬液の供給量、前記薬液の吐出パターン、および、前記薬液を供給する際の基板の回転速度のいずれかを示す情報を含む、請求項１から３のいずれかに記載の基板処理装置。
  5. 前記薬液の濃度を示す情報は、前記薬液の濃度が時間とともに変化した濃度プロファイルを示す、請求項４に記載の基板処理装置。
  6. 前記薬液の温度を示す情報は、前記薬液の温度が時間とともに変化した温度プロファイルを示す、請求項４または５に記載の基板処理装置。
  7. 硬化層の形成されたレジスト層を有する処理対象基板を回転可能に保持するステップと、
    前記処理対象基板についての前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報を取得するステップと、
    前記基板情報に基づいて、学習済モデルから前記処理対象基板の薬液処理条件を示す薬液処理条件情報を取得するステップと、
    前記薬液処理条件情報の薬液処理条件に従って前記処理対象基板を薬液で処理するステップと
    を包含する、基板処理方法であって、
    前記薬液処理条件情報を取得するステップにおいて、前記学習済モデルは、硬化層の形成されたレジスト層を有する学習対象基板について前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報と、前記学習対象基板に対して行われた薬液処理の条件を示す薬液処理条件情報と、前記学習対象基板に対して行われた薬液処理の結果を示す処理結果情報とが関連付けられた学習用データを機械学習することで構築される、基板処理方法。
  8. 硬化層の形成されたレジスト層を有する学習対象基板を処理する基板処理装置から出力される時系列データから、前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報を取得するステップと、
    前記時系列データから、前記基板処理装置において前記学習対象基板を薬液で処理した条件を示す薬液処理条件情報を取得するステップと、
    前記時系列データから、前記基板処理装置において前記学習対象基板を薬液で処理した結果を示す処理結果情報を取得するステップと、
    前記学習対象基板について前記基板情報、前記薬液処理条件情報および前記処理結果情報を関連付けて学習用データとして記憶部に記憶するステップと
    を包含する、学習用データの生成方法。
  9. 請求項８に記載の学習用データの生成方法にしたがって生成された学習用データを取得するステップと、
    前記学習用データを学習プログラムに入力して前記学習用データを機械学習するステップと
    を包含する、学習方法。
  10. 請求項８に記載の学習用データの生成方法にしたがって生成された学習用データを記憶する記憶部と、
    前記学習用データを学習プログラムに入力して前記学習用データを機械学習する学習部と
    を備える、学習装置。
  11. 請求項８に記載の学習用データの生成方法にしたがって生成された学習用データを取得するステップと、
    前記学習用データを機械学習させることで構築された学習済モデルを生成するステップと
    を包含する、学習済モデルの生成方法。
  12. 硬化層の形成されたレジスト層を有する学習対象基板において前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報と、前記学習対象基板を薬液で処理した条件を示す薬液処理条件情報と、前記学習対象基板を薬液で処理した結果を示す処理結果情報とが関連付けられた学習用データを機械学習させることで構築された学習済モデルであって、
    硬化層の形成されたレジスト層を有する処理対象基板についての前記硬化層の厚さを示す硬化層厚さ情報または前記レジスト層に前記硬化層を形成したイオン注入の条件を示すイオン注入条件情報を含む基板情報が入力され、
    前記処理対象基板を基板処理装置で処理するために、前記処理対象基板についての薬液処理条件を示す薬液処理条件情報を出力する、学習済モデル。
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