JP7453853B2 - 処理条件決定システムおよび処理条件探索方法 - Google Patents

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Description

本発明は、プロセス開発において処理装置によって対象試料を処理する処理条件を決定する処理条件決定システムおよび処理条件探索方法に関する。
半導体プロセスでは、プロセス開発により得られる未知の適正な処理条件により半導体処理装置を処理することで、望ましい半導体加工を実施できる。近年、デバイスを構成する新材料が導入されると同時にデバイス構造も複雑化しており、装置の制御範囲が拡大され、多くの制御パラメータが追加されてきた。プロセスはマルチステップ化し、微細で複雑な加工が実現されるようになった。このような製造装置を用いてプロセス開発を行うことにより、高性能なデバイスが生産されている。
このような装置の性能を十分に引き出すには、多数の制御パラメータの最適化が不可欠であり、その実現にはプロセス開発のノウハウや高い装置運用スキル、および処理試験の多数の試行錯誤が必要である。ところが、必要なノウハウおよびスキルを持つエンジニアの不足や多数の処理試験に伴う処理結果の計測回数の増加により、処理条件の最適化にかかる開発期間が増加している傾向にある。このようなプロセス開発期間の長期化は、半導体プロセスに限らず、金属付加製造プロセスを含む、多種の製造プロセスにおける課題となっている。
プロセス開発の遅延を解決するためには機械学習による処理条件探索が有効であると考えられる。機械学習を適用するには処理条件と処理結果とで構成される処理条件－処理結果データのデータベース（以下、処理条件－処理結果ＤＢと表記する）が必要である。
製造プロセスの多くは処理後の計測を通して処理結果を吟味、抽出する必要があり、処理条件－処理結果ＤＢの構築には多数の実験および計測を伴う。例えば、半導体プロセスではデバイス試料の持つナノスケール微細構造の処理結果を取得するために、処理後に断面ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）を用いた計測を行う。また金属付加製造プロセスでは、造形試料の内部欠陥率や硬度を計測するために、処理後に破壊試験を行う。このような計測を含めた実験が、機械学習による処理条件探索を実施する上で最も時間を要する工程である。
近年構造の微細化の進む半導体プロセスでは、与える処理条件によっては図３で後述するように広範囲な処理条件領域でパターン倒壊などの構造破壊が発生する。この場合、処理後の構造寸法などの処理結果が得られず、新たな処理条件を設定する必要があり、処理条件－処理結果ＤＢの構築のための実験回数が増加し、機械学習による処理条件探索の遅延を招いてしまう。半導体プロセスに限らず、繊細な処理工程を有する金属付加製造プロセスなど多くの製造プロセスでも同様である。
このため、機械学習による処理条件探索を高速化するには、不良の処理結果の出現をなるべく回避して、処理条件－処理結果ＤＢを効率的に構築することが求められる。不良発生を回避する製造プロセスに関し、以下のような先行技術文献がある。
特許文献１では、付加製造プロセスにおいて、インプロセスモニタを用いて処理状態をモニタし、不良発生が確認されると処理を停止する。これにより蓄積された処理結果群に基づいて、不良発生が起こらない処理条件を予測する。
特許文献２では、半導体プロセスにおいて、インプロセスモニタを用いて処理状態をモニタし、目標処理結果近傍の処理結果の達成が確認されると処理を停止する。
特表２０１６－５３３９２５号公報 特開２０１８－１１７１１６号公報
本発明は、製造プロセスに対するプロセス開発期間を短縮することを目的とする。すなわち、所望の目標処理結果を与える未知の処理条件を高速に導出することを目的とする。処理装置の処理条件は一般に多数のパラメータをもつため、機械学習による処理条件の最適化が有効であるが、プロセス開発中に多数の不良が発生することにより、処理条件－処理結果ＤＢの構築に時間がかかるという課題があった。このため、不良な処理結果の出現をなるべく回避し、処理条件－処理結果ＤＢを効率的に構築することが必要である。
特許文献１は不良発生後に処理を停止するものであるため、処理結果のデータ化が困難な場合がある。また、不良発生のない処理条件を予測するには多数の不良発生データが必要である。本発明のように目標処理結果を与える処理条件の導出にとっては、良好な処理結果のデータに比べ、不良な処理結果のデータの重要度は低い。重要度の低い不良発生データの取得に時間をかけてしまうことは、プロセス開発期間の遅延につながる。
特許文献２は目標処理結果近傍の処理結果の達成がモニタにより確認された時点で、処理を停止するものである。したがって、不良な処理結果が得られる確率は低減できると期待される。しかしながら、量産安定化を目的とする特許文献２と異なり、プロセス開発では目標処理結果を与える処理条件が未知であり、処理条件－処理結果ＤＢを構築するため、様々な処理条件を設定して実際に試料を処理させる必要がある。このため、多くの処理では目標処理結果近傍の処理結果が達成されることはなく、特許文献２による処理停止が機能しないケースも多々あると考えられる。
本発明の一実施の態様である処理条件決定システムは、試料を処理する処理装置と、処理装置における処理中の状態をモニタする処理中モニタシステムと、目標処理結果を与える処理装置の処理条件を設定する解析システムとを有する処理条件決定システムであって、
解析システムは、
処理装置が試料を処理する処理条件の１つ以上のパラメータを説明変数、処理装置が当該処理条件で試料を処理した処理結果の１つ以上のパラメータを目的変数とし、説明変数と目的変数の組であるデータを格納する処理条件－処理結果データベースと、
処理条件－処理結果データベースに格納されたデータを用いて、説明変数と目的変数の相関モデルを推定する処理条件－処理結果相関モデル解析部と、
処理条件－処理結果相関モデル解析部の推定した相関モデルを用いて、目標処理結果を与える処理条件を設定する処理条件解析部と、
処理中モニタシステムのモニタデータに基づいて、処理装置による処理終了後に目的変数のいずれか１つ以上にかかわる不良が発生する可能性が高まった際に不良発生予防信号を出力する不良予測部と、を備え、
処理装置は、処理条件解析部が設定した処理条件で試料を処理し、不良予測部からの不良発生予防信号を受けて、当該処理条件での処理を中断するとともに、処理条件解析部は、目標処理結果を与える新たな処理条件を再設定する。
不良を発生させる可能性の高い機械学習によって推定した処理条件での処理における不良発生を未然に防止して、処理条件－処理結果ＤＢを効率的に構築することを可能にする。これにより、所望の目標処理結果を与える処理条件を効率的に探索することを可能にする。
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
処理条件決定システムの構成例である。 目標処理結果を与える処理条件の探索手順を示すフローチャートである。 処理前のマスク付パターン試料である。 処理中のマスク付パターン試料である。 不良が発生したマスク付パターン試料である。 処理条件－処理結果ＤＢの例である。 処理中の螺子状造形物試料である。 螺子状造形物試料の処理結果を説明する図である。 不良が発生した螺子状造形物試料である。 処理条件－処理結果ＤＢの例である。 干渉光モニタの例である。 干渉光モニタによる干渉光強度のモニタデータの例である。 熱分布モニタの例である。 熱分布モニタによる熱分布のモニタデータの例である。 入力用GUIの画面例である。 出力用GUIの画面例である。
以下、本発明の実施の態様を、図面を用いて説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。また、図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、及び範囲等は、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、及び範囲等を表していない場合がある。したがって、本発明では、図面等に開示された位置、大きさ、形状、及び範囲等に限定されない。
図１に、本実施例の処理条件決定システムの構成例を示す。処理装置10は、処理対象の試料を処理する装置であり、後述する処理後計測システム20に接続されている。また、処理装置10内部には処理中モニタシステム30が組み込まれている。処理装置10は、処理条件が入力される処理条件入力部100を有する。処理条件入力部100には、後述する解析システム40によって決定された処理条件が入力される。処理装置10は処理部110を持ち、処理条件入力部100に入力された処理条件を用いて、処理対象の試料に対する処理が行われる。
処理装置10には、半導体製造装置であるリソグラフィ装置、製膜装置、パターン加工装置、イオン注入装置、加熱装置および洗浄装置等が含まれる。リソグラフィ装置としては、露光装置、電子線描画装置およびX線描画装置等がある。製膜装置としては、ＣＶＤ、ＰＶＤ、蒸着装置、スパッタリング装置および熱酸化装置等がある。パターン加工装置としては、ウェットエッチング装置、ドライエッチング装置、電子ビーム加工装置およびレーザー加工装置等がある。イオン注入装置としては、プラズマドーピング装置およびイオンビームドーピング装置等がある。加熱装置としては、抵抗加熱装置、ランプ加熱装置およびレーザー加熱装置等がある。洗浄装置としては、液体洗浄装置および超音波洗浄装置等がある。また、処理装置10は半導体製造装置に限定されるものではなく、付加製造装置であってもよい。液槽光重合、材料押出、粉末床溶融結合、結合剤噴射、シート積層、材料噴射、指向性エネルギー堆積など、各方式の付加製造装置が含まれる。
処理後計測システム20は、処理装置10によって処理された試料を計測して、処理結果を得る。処理結果の例としては、試料の寸法、試料の内部構造の寸法、試料の電気特性、試料の機械特性、試料に生じた欠陥、などがある。
処理後計測システム20には、試料へ電子、光、レーザー、X線等を入射させた際に起こる反射、透過、干渉、吸収または偏光スペクトルを計測し、処理対象試料の情報を取得する計測装置を含む。具体的には、電子顕微鏡を用いた計測装置、光学顕微鏡を用いた計測装置、赤外光を用いた温度計測装置、ケルビンプローブフォース顕微鏡を用いた欠陥検出装置、処理後の試料の電気特性を評価するプローバ装置等が含まれる。
処理中モニタシステム30は、処理装置10内部に組み込まれたインプロセスなモニタシステムであり、処理中の処理状態をモニタする。モニタ結果は不良予測部120に入力される。
処理中モニタシステム30には、処理装置10が試料に処理を行う期間中において、試料へ作用するプラズマ、ガス、液体等の処理に使用される媒体、あるいは処理によって発生する生成物に対するモニタを含む。また、光スペクトル計測を用いたプラズマ発光モニタ、赤外分光計測を用いた処理室内の堆積物モニタ、質量分析器を用いた処理対象から放出された原子あるいは分子モニタ、探針を用いた処理室内の電気特性モニタ等を含む。さらに、処理中モニタシステム30は、試料へ電子、光、レーザー、X線等を入射させた際に起こる反射、透過、干渉、吸収または偏光スペクトルを計測し、処理対象試料の情報を取得する計測装置を含む。具体的には、電子顕微鏡を用いた計測装置、光学顕微鏡を用いた計測装置、赤外光を用いた温度計測装置、ケルビンプローブフォース顕微鏡を用いた欠陥検出装置、処理後の試料の電気特性を評価するプローバ装置等が含まれる。
解析システム40は、不良予測部120、処理条件－処理結果ＤＢ130、処理条件－処理結果相関モデル解析部140、および処理条件解析部150を備える。解析システム40は、自動で処理条件を設定するシステムであり、設定された処理条件は処理条件入力部100に入力される。
不良予測部120は、処理中モニタシステム30から出力された処理中のモニタデータに基づき、処理終了後に試料に不良が発生するか否かを予測する。不良発生が予測された場合、不良発生予防信号が発報され、処理中断に相当する処理条件が処理条件入力部100に入力され、処理を中断する。不良発生予防信号が発報されない限り、現在の処理条件による処理が続行される。なお、ここでの不良とは、後述する目的変数のいずれか１つ以上に係るパラメータについて処理終了後に計測不能になることを含む。
処理条件－処理結果ＤＢ130には、以下で定義する説明変数と目的変数のデータの組が保存される。１つの試料に対して施された全処理の処理条件のうち１つ以上のパラメータを説明変数とし、その試料に対する処理結果のうち１つ以上のパラメータを目的変数とする。説明変数データは処理条件入力部100から、目的変数データは処理後計測システム20からそれぞれ出力される。
処理条件－処理結果相関モデル解析部140は、説明変数と目的変数に対する回帰モデルを、処理条件－処理結果ＤＢ130を用いて推定する。ここでは、線形回帰、ニューラルネットワーク、カーネル法、決定木および回帰木等の機械学習を用いたモデルが使用される。
処理条件解析部150は、処理条件－処理結果相関モデル解析部140が推定したモデルを用いて、目標処理結果を与える処理条件を予測し、処理条件入力部100に入力する。
なお、解析システム40は、処理条件決定システムにおける機能のまとまりを示しており、解析システム40に含まれるブロックの全てが１つの情報処理装置によって処理されることを限定するものではない。解析システム40の全体が処理装置10を制御する制御コンピュータとして実現されてもよいし、例えば、不良予測部120と、処理条件－処理結果相関モデル解析部140及び処理条件解析部150とが異なる情報処理装置で実現されてもよい。解析システム40の各ブロックのハードウェアへの実装方法は特に限定しない。
処理装置10の所望の目標処理結果を与える処理条件を、図１に示したシステムによって探索するフローチャートを図２に示す。以下、図２を用いて、処理条件探索の様子を説明する。
ここで、処理装置10が処理する試料の典型例として、図３Ａ～Ｃに示すマスク付パターン試料がある。図３Ａに処理前のマスク付パターン試料を示す。被エッチ膜301上にパターニングされたマスク300が形成されている。この試料を半導体製造装置でエッチング処理すると、図３Ｂに示されるように被エッチ膜301が優先的にエッチングされる。この時、処理結果としては例えばTop CD（Critical Dimension）310や深さ311がある。Top CD 310は、マスク300と被エッチ膜301との境界付近でのエッチングされた部分の幅であり、深さ311は、Top CD 310の計測位置を基準としてエッチングされた深さである。
これに対し、過度なエッチングにより不良が発生してしまった後のマスク付パターン試料の例を図３Ｃに示す。処理装置10に与える処理条件が不適切であると、この例ではパターン倒壊によりマスク300と被エッチ膜301との境界位置が確認できないため、Top CD 310や深さ311の計測ができない。したがって、図４に示す、マスク付パターン試料にエッチング処理を施した際の処理条件－処理結果ＤＢ130の例のように、表中の灰色部分で示したデータ（データ番号２）に欠損が生じる。
また、処理装置10が処理する試料の別の典型例として、図５Ａ～Ｃに示す螺子状造形物試料がある。図５Ａは、処理中の螺子状造形物試料500であり、この試料を付加製造装置で造形処理した結果の一例を図５Ｂに示す。このとき、処理結果として例えば平均幅510や高さ511を計測する。これに対して、過度な入熱により不良が発生してしまった後の螺子状造形物試料の例を図５Ｃに示す。この場合、溶融の影響で造形物に歪みが生じたことにより、平均幅510や高さ511の計測が困難となる。図６に螺子状造形物試料に造形処理を施した際の処理条件－処理結果ＤＢ130の例を示す。このように処理結果に不良が生じた場合には、表中の灰色部分で示したように、データ欠損（データ番号２）が生じる。
そこで、本実施例では、このようなデータ欠損を防ぎ、正常なデータベースを構築するよう、処理装置10に与える処理条件を制御する。
まず、処理前の新しい試料を処理部110へ搬送し、処理中モニタシステム30によるモニタが可能なステータスにする（S101）。続いて、処理条件解析部150は処理条件を決定する（S102）。決定方法は例えば、目標処理結果に対応する目的変数を目標値とし、この目標値に対する最小二乗推定を用いることで、目標値との誤差を最小化する説明変数を算出することができる。算出された説明変数をもつ処理条件を処理条件入力部100に入力すればよい。
処理条件解析部150によって推薦された処理条件は処理条件入力部100に入力され、処理が開始される（S103）。具体的には、図３Ａに示したマスク付きパターン試料では半導体製造装置によるエッチング処理が、図５Ａに示した螺子状造形物試料では付加製造装置による造形処理が開始される。
処理中モニタシステム30は、処理装置10における処理中の状態を随時モニタする（S104）。例えば、図３Ａに示したマスク付きパターン試料の場合、干渉光モニタによって試料から発生する干渉光をモニタすることで、エッチング処理の進行状況をモニタすることができる。この様子を図７に示す。ウエハ700にマスク付きパターン試料710のチップが形成されており、直上から光学素子720を通して入射光721が試料に入射される。反射された光は、光学素子720を通して反射光722として計測される。入射光721と反射光722とによって干渉光が生成される。図８にモニタ結果である干渉光強度の時系列グラフ800を示す。一方、図５Ａに示した螺子状造形物試料の場合、熱分布モニタによって熱分布がモニタすることで、造形処理の進行状況をモニタすることができる。この様子を図９に示す。造形ステージ900上に螺子状造形物試料500が設置されており、上方から熱分布モニタカメラ910により試料上の熱分布を計測する。図１０にモニタ結果を示す。熱分布モニタ出力画面1000内に試料における熱分布1010が色の濃淡によるグラデーションにより示されている。
不良予測部120は、処理中モニタシステム30のモニタ結果に基づき、処理終了後に不良が発生しそうか否かを判定する（S105）。例えば、図３Ａのマスク付きパターン試料を干渉光モニタによってモニタすることで図８のような干渉光強度の時系列グラフ800が得られる。干渉光強度の時系列グラフ800には、エッチング処理が進展するに従って強度の振動が見られる。この振動は、エッチングの進展に伴う試料内の微細構造の変化に応じて入射光721と反射光722との光路差が変化することによるものである。ところが、過度なエッチング処理によりパターン倒壊が生じ、マスク300が消失した後は、試料内の微細構造の変化は乏しくなり、その結果、干渉光の振動はほぼなくなる。すなわち、干渉光の振動が強く見られるうちはパターンが残存し正常なエッチング処理が進行していると認められる一方、振動が見られなくなってからはパターンが倒壊し、もはや所望の処理結果は得られない状態となっていると認められる。したがって、図８の斜線部で示したような、干渉光強度に対する振動変化が微弱になった時点で、不良が発生しそうであると判定し、後述する手順S106に進む。
また、図５Ａの螺子状造形物試料を熱分布モニタカメラによって試料の熱分布をモニタすることで、図１０の熱分布1010が得られる。造形破壊は入熱過多による溶融によって生じる場合が多いことから、造形破壊インジケータ1020に示されるように、入熱過多による溶融によって引き起こされる造形破壊の可能性を、代表的温度ごとにユーザがあらかじめ設定しておく。試料の特定部分の温度が上昇して造形破壊の可能性が高い温度に近づいた時点で、不良が発生しそうであると判定し、後述する手順S106に進む。この不良予測は処理終了まで継続して実施される。
手順S105で不良発生が予測された場合、不良予測部120は不良発生予防信号を発報し（S106）、処理装置10は処理を中断する（S107）。処理が中断されると、手順S102以下の手順に進み、処理装置10の処理中断中に新たな処理条件が推薦され、新たな処理条件に基づき、処理装置10による処理が再開される。なお、処理停止に相当する処理条件が推薦される場合もあり、この場合は当該試料に対する処理は終了される。
手順S105で不良発生が予測されなかった場合、現在処理中の処理条件が処理完了するまで処理継続し、処理終了する（S108）。
次に、処理後計測システム20を用いて処理結果が取得される（S109）。処理結果が、ユーザの設定した所定の合格基準を満たすか否かを判定する（S110）。すなわち、得られた処理結果が目標処理結果を満たすか否かを判定する。合格基準を満たした場合は、処理条件決定システムによる処理条件探索を終了する。
一方、手順S110で合格基準が満たされなかった場合、手順S109で得られた処理結果とその際の処理条件を用いて、処理条件－処理結果ＤＢ130を更新する（S111）。続いて、処理条件－処理結果相関モデル解析部140は、処理条件－処理結果ＤＢ130を用いて処理条件－処理結果相関モデルを更新する（S112）。その後、手順S101以下の手順に戻り、処理条件探索を継続する。
以上の手順により、目標処理結果を与える処理条件を探索することができる。
解析システム40のGUIを、図１１～１２を用いて説明する。
まず、入力に関するGUIを説明する。入力用GUI 1100は処理条件決定システムで必要な設定を入力する入力画面である。入力用GUI 1100は、解析設定部1110、データ入力部1120、不良予測設定部1130を備え、それぞれ処理条件－処理結果相関モデル解析部140におけるモデル推定に関する設定、処理条件－処理結果ＤＢ130へのアップロード、不良予測部120における不良予測に関する設定を行う。
解析設定部1110は、処理条件－処理結果相関モデル設定入力部1111を有する。例えば、処理条件－処理結果相関モデル設定入力部1111により、推定に使用するモデルとして、線形回帰、ニューラルネット（NN）、カーネルリッジ回帰（KRR）などを選択できる。
データ入力部1120は、説明変数データ入力部1121と目的変数データ入力部1122とを有する。説明変数データ入力部1121及び目的変数データ入力部1122を用いて、それぞれ説明変数のデータ、目的変数のデータをアップロードすることにより、処理条件－処理結果ＤＢ130を更新する。例えば、図１１のように、それぞれのデータを入力部にドラッグアンドドロップすることにより、データをアップロードすることができる。
不良予測設定部1130は、モニタ設定部1131と不良判定基準設定部1132とを有する。モニタ設定部1131は、処理装置10に搭載されて使用可能なインプロセスモニタのうちから、所望の処理中モニタシステム30を選択する。不良判定基準設定部1132は、不良予測部120における判定基準を入力する。例えば、判定式入力を選択すると、モニタ値に対する所望の閾値を入力できるようになり、その閾値を逸脱した時点で不良発生が予測されるようにすることができる。
以上の入力が有効に行われた否かを、上記各設定部が有する有効／非有効表示部1150に表示する。有効／非有効表示部1150がすべて有効になると、入力用GUI 1100の決定ボタン1140を押すことで、新たな試料の処理準備がされ（S101）、図２に示したフローを実行する。
処理条件決定システムの現在のステータスを表示し、ユーザに処理を継続するか否かを選択させる出力用GUI 1200を図１２に示す。ステータス表示部1210は、現在のステータスを表示する機能を持ち、例えば処理中や処理終了など、図２のフローにおけるどの状態にあるかを表示する。この例では、処理中断時（S107）のステータスを表示している。
不良発生予防信号が発報し、処理中断中のステータスとなった場合、出力用GUI 1200は、処理停止／処理条件再設定を選択できるユーザ判定部1220、および決定ボタン1230を有する。ユーザ判定部1220で処理停止が選択された場合、処理装置10の処理を終了し、処理後計測システム20による処理結果の取得を行う。一方、自動処理条件再設定を選択した場合は、処理条件解析部150で再度処理条件が決定され、その処理条件による処理が再開される。また、ここでは手動処理条件再設定の選択も可能であり、この場合はユーザが決定した処理条件による処理が再開される。
10：処理装置、20：処理後計測システム、30：処理中モニタシステム、40：解析システム、100：処理条件入力部、110：処理部、120：不良予測部、130：処理条件－処理結果ＤＢ、140：処理条件－処理結果相関モデル解析部、150：処理条件解析部、300：マスク、301：被エッチ膜、310：Top CD、311：深さ、500：螺子状造形物試料、510：平均幅、511：高さ、700：ウエハ、710：マスク付きパターン試料、720：光学素子、721：入射光、722：反射光、800：干渉光強度、900：造形ステージ、910：熱分布モニタカメラ、1000：熱分布モニタ出力画面、1010：熱分布、1020：造形破壊インジケータ、1100：入力用GUI、1110：解析設定部、1111：処理条件－処理結果相関モデル設定入力部、1120：データ入力部、1121：説明変数データ入力部、1122：目的変数データ入力部、1130：不良予測設定部、1131：モニタ設定部、1132：不良判定基準設定部、1140：決定ボタン、1150：有効／非有効表示部、1200：出力用GUI、1210：ステータス表示部、1220：ユーザ判定部、1230：決定ボタン。

Claims (14)

  1. 試料を処理する処理装置と、前記処理装置における処理中の状態をモニタする処理中モニタシステムと、目標処理結果を与える前記処理装置の処理条件を設定する解析システムとを有する処理条件決定システムであって、
    前記解析システムは、
    前記処理装置が前記試料を処理する処理条件の１つ以上のパラメータを説明変数、前記処理装置が当該処理条件で前記試料を処理した処理結果の１つ以上のパラメータを目的変数とし、前記説明変数と前記目的変数の組であるデータを格納する処理条件－処理結果データベースと、
    前記処理条件－処理結果データベースに格納された前記データを用いて、前記説明変数と前記目的変数の相関モデルを推定する処理条件－処理結果相関モデル解析部と、
    前記処理条件－処理結果相関モデル解析部の推定した相関モデルを用いて、前記目標処理結果を与える処理条件を設定する処理条件解析部と、
    前記処理中モニタシステムのモニタデータに基づいて、前記処理装置による処理終了後に前記目的変数のいずれか１つ以上にかかわる不良が発生する可能性が高まった際に不良発生予防信号を出力する不良予測部と、を備え、
    前記処理装置は、前記処理条件解析部が設定した処理条件で前記試料を処理し、前記不良予測部からの前記不良発生予防信号を受けて、当該処理条件での処理を中断するとともに、前記処理条件解析部は、前記目標処理結果を与える新たな処理条件を再設定する処理条件決定システム。
  2. 請求項１において、
    前記処理条件解析部が設定した処理条件で、前記処理装置が前記試料を処理して得られた処理結果が前記目標処理結果を満たさない場合には、前記処理条件－処理結果データベースは、当該処理条件に対応する前記説明変数と当該処理結果に対応する前記目的変数の組であるデータが格納されることにより更新され、
    前記処理条件－処理結果相関モデル解析部は、更新された前記処理条件－処理結果データベースを用いて前記説明変数と前記目的変数の相関モデルを推定する処理条件決定システム。
  3. 請求項１において、
    前記解析システムは、前記不良予測部から前記不良発生予防信号が出力された場合には、当該処理条件での処理を中止する、または前記処理装置の処理条件を再設定する選択を可能とする処理条件決定システム。
  4. 請求項３において、
    前記解析システムは、前記処理条件解析部による新たな処理条件の再設定とユーザによる新たな処理条件の入力による再設定とを選択可能とする処理条件決定システム。
  5. 請求項１において、
    前記処理条件－処理結果相関モデル解析部は、機械学習により相関モデルを推定する処理条件決定システム。
  6. 請求項１において、
    前記処理装置は、半導体製造装置であり、
    前記試料は、半導体デバイスであり、
    前記処理中モニタシステムは、干渉光モニタである処理条件決定システム。
  7. 請求項１において、
    前記処理装置は、付加製造装置であり、
    前記試料は、造形物であり、
    前記処理中モニタシステムは、熱分布モニタカメラである処理条件決定システム。
  8. 試料を処理する処理装置と、前記処理装置における処理中の状態をモニタする処理中モニタシステムと、目標処理結果を与える前記処理装置の処理条件を解析する解析システムとを有する処理条件決定システムを用いた処理条件探索方法であって、
    前記解析システムは、前記処理装置が前記試料を処理する処理条件の１つ以上のパラメータを説明変数、前記処理装置が当該処理条件で前記試料を処理した処理結果の１つ以上のパラメータを目的変数とし、前記説明変数と前記目的変数の組であるデータを格納する処理条件－処理結果データベースを備え、
    前記解析システムは、前記処理条件－処理結果データベースに格納された前記データを用いて、前記説明変数と前記目的変数の相関モデルを推定し、
    前記解析システムは、推定した相関モデルを用いて、前記目標処理結果を与える処理条件を設定し、
    前記処理装置は、前記解析システムが設定した処理条件で前記試料を処理し、
    前記解析システムは、前記処理中モニタシステムのモニタデータに基づいて、前記処理装置による処理終了後に前記目的変数のいずれか１つ以上にかかわる不良が発生する可能性が高まった際に不良発生予防信号を出力し、
    前記処理装置は、前記不良発生予防信号を受けて、当該処理条件での処理を中断し、
    前記解析システムは、前記不良発生予防信号が出力された場合には、前記目標処理結果を与える新たな処理条件を設定する処理条件探索方法。
  9. 請求項８において、
    前記解析システムが設定した処理条件で、前記処理装置が前記試料を処理して得られた処理結果が前記目標処理結果を満たさない場合には、前記処理条件－処理結果データベースは、当該処理条件に対応する前記説明変数と当該処理結果に対応する前記目的変数の組であるデータが格納されることにより更新され、
    前記解析システムは、更新された前記処理条件－処理結果データベースを用いて前記説明変数と前記目的変数の相関モデルを推定する処理条件探索方法。
  10. 請求項８において、
    前記解析システムは、前記不良発生予防信号が出力された場合には、当該処理条件での処理を中止する、または前記処理装置の処理条件を再設定する選択を可能とする処理条件探索方法。
  11. 請求項１０において、
    前記解析システムは、前記解析システムによる新たな処理条件の再設定とユーザによる新たな処理条件の入力による再設定とを選択可能とする処理条件探索方法。
  12. 請求項８において、
    前記解析システムは、機械学習により相関モデルを推定する処理条件探索方法。
  13. 請求項８において、
    前記処理装置は、半導体製造装置であり、
    前記試料は、半導体デバイスであり、
    前記処理中モニタシステムは、干渉光モニタである処理条件探索方法。
  14. 請求項８において、
    前記処理装置は、付加製造装置であり、
    前記試料は、造形物であり、
    前記処理中モニタシステムは、熱分布モニタカメラである処理条件探索方法。
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