JP7467824B1 - 温度制御装置、温度制御方法、プログラム、プローバ及び学習モデル生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】チャック温度制御パラメータの自動調整を実施し得る、温度制御装置、温度制御方法、プログラム、プローバ及び学習モデル生成方法を提供する。
【解決手段】温度制御装置（２１）は、チャック温度を取得するチャック温度取得部（１００）、チャック温度の変化の特徴と温度変化パターンとの対応関係を学習した学習済モデルが適用され、チャック温度が入力された場合に温度変化パターンを出力する分類部（１０２）、分類部から出力される温度変化パターンに対応する温度制御パラメータを導出し、温度制御パラメータを設定する温度制御パラメータ設定部（１０４）を備え、温度制御パラメータを適用してチャック温度を調整するチャック温度調整部の動作を制御する。
【選択図】図５

Description

本発明は、ウェーハに形成された半導体チップの電気的特性の検査に適用される、温度制御装置、温度制御方法、プログラム、プローバ及び学習モデル生成方法に関する。

ウェーハの表面には、同一の電気素子回路を有する複数の半導体チップが形成されている。各半導体チップは、プローバ及びテスタを備えるウェーハテストシステムを用いて電気的特性が検査される。

プローバは、ウェーハチャック上にウェーハを保持した状態において、プローブ針が具備されるプローブカードとウェーハチャックとを相対移動させ、半導体チップの電極パッドに対してプローブ針を電気接続させる。テスタは、プローブ針と電気接続される端子から、半導体チップに対して各種の試験信号を供給し、半導体チップから出力される信号を受信し、受信信号を解析して半導体チップが正常に動作するか否かをテストする。

半導体チップは広い用途に使用され、広い温度範囲で使用されるので、半導体チップの検査は、例えば、室温、高温及び低温などの半導体チップが使用されると想定される環境に対応する温度が適用される。なお、ここでいう室温には、常温と称される概念が含まれ得る。低温は、室温に対して相対的に低い温度環境を意味する。同様に、高温は室温に対して相対的に高い温度環境を意味する。

プローバのウェーハチャックには、例えば、ヒータ機構、チラー機構及びヒートポンプ機構などを含む温度調整装置が具備されており、温度調整装置を用いてウェーハチャック上に保持されているウェーハに対して加熱又は冷却が実施される。

特許文献１は、ウェーハに対して温度センサが具備され、チャック温度制御の外乱要因となるウェーハの温度を直接測定するＩＣテストハンドラが記載される。同文献に記載の装置は、非接触温度計を用いて、ＩＣが収納されるＩＣパッケージの表面温度を測定する。

特許文献２は、プローブカードに具備される赤外線センサを用いて、ウェーハの温度を測定する検査装置が記載される。同文献に記載の装置は、電子デバイスを測定する際に、プローブカードに具備される赤外線センサを用いて、電子デバイスの温度が測定される。

特許文献３は、テスタから出力される電力に基づきウェーハの発熱量を推定し、ウェーハの発熱量に基づきチャックの温度補正を実施する検査装置が記載される。同文献に記載の装置は、電力供給部から検査対象の電子デバイスへ供給された電力が入力され、電子デバイスへ供給された電力に基づき電子デバイスの発熱量が推定され、電子デバイスの発熱量から電子デバイスとチャックとの温度差が推定され、温度差推定値を用いてチャックの温度が制御される。

特許文献１から特許文献３までのそれぞれに記載の装置は、ウェーハの温度、つまり、外乱を測定又は推測し、測定結果又は推測結果を用いて温度制御を実施して、ウェーハの検査における温度制御の性能の向上が図られている。なお、特許文献１に記載のＩＣ、特許文献２、３に記載の電子デバイスは、上記したウェーハに形成された半導体チップに対応している。

特開２０１８－８０９１９号公報 特開２０２１－１２８９６５号公報 特開２０２２－９０５３８号公報

しかしながら、特許文献１に記載のウェーハに対して温度センサを具備する態様及び特許文献２に記載のプローブカードに温度センサを具備する態様では、プローバのシステムの外部に具備される温度センサが必要となる。設計上の問題などに起因してウェーハやプローブカードに温度センサを装備できないと、精度良く温度制御をできない場合がある。

また、特許文献３に記載のテスタから出力される電力に基づきウェーハの発熱量を推定する態様では、テスタから出力される電力はテスタの仕様に依存し、互いに種類が異なる複数のウェーハに対する汎用的な測定が困難である。

すなわち、互いに種類が異なる複数のウェーハに対する汎用的な測定を実現するには、チャックの温度など、プローバが直接取得できる係数などの情報を使用して、温度制御を実施する必要がある。

また、ウェーハに形成される半導体チップの種類の違いなど、ウェーハの種類の違いに起因して、ウェーハの発熱量及びウェーハの発熱パターンが相違する。そうすると、既存の温度制御パラメータが適用されるウェーハの温度制御では、ウェーハの種類の違いなどの外乱に起因する温度変化が発生する場合、目標温度へ収束するまでの時間の遅れ及び制御量のハンチングなどの発生が懸念される。

目標温度へ収束するまでの時間の遅れは、測定のスループットを低下させる原因となる。制御量のハンチングは、温度制御が不安定となり、温度制御の精度の低下が懸念される。温度制御の精度の低下は、不適切なウェーハの検査の原因となる。

目標温度へ収束するまでの時間の遅れ等が発生する場合は、測定対象のウェーハごとに温度制御パラメータの調整が必要となる。一方、例えば、チャックの温度制御は、加熱制御及び冷却制御を一括して行っており、温度制御パラメータの決定は容易ではない。また、ウェーハは検査装置を使用するユーザの所有物であり、検査の事前に測定対象のウェーハを用いて温度制御パラメータを調整することは困難であり、測定の際に手動で温度制御パラメータの調整が行われる。そうすると、温度制御パラメータの調整の属人化及び生産性の低下が問題となる。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、チャック温度の制御パラメータの自動調整を実施し得る、温度制御装置、温度制御方法、プログラム、プローバ及び学習モデル生成方法を提供することを目的とする。

本開示の第１態様に係る温度制御装置は、複数の半導体チップが形成されたウェーハを保持するウェーハチャックの温度を表すチャック温度を取得するチャック温度取得部と、チャック温度の変化の特徴と、チャック温度の変化が分類された規定の数の温度変化パターンと、の対応関係を学習した学習済モデルが適用され、チャック温度が入力された場合に入力されたチャック温度の変化に応じた温度変化パターンを出力する分類部と、分類部へチャック温度が入力された場合に分類部から出力される温度変化パターンに対応する温度制御パラメータを導出し、温度制御パラメータを設定する温度制御パラメータ設定部と、を備え、温度制御パラメータ設定部を用いて設定された温度制御パラメータを適用して、チャック温度を調整するチャック温度調整部の動作を制御する温度制御装置である。

本開示に係る温度制御装置によれば、チャック温度の変化の特徴とチャック温度の変化のパターンとの対応関係を学習した学習済モデルが適用される分類部を用いて、取得されたチャック温度が分類部へ入力された際に分類部から出力される温度制御パラメータが、チャック温度を調整する温度調整部へ適用される。これにより、チャック温度に基づくチャック温度を調整するチャック温度調整部へ適用される温度制御パラメータの自動調整を実施し得る。

温度制御パラメータは、ウェーハチャックを加熱する際に適用される加熱制御パラメータ及びウェーハチャックを冷却するに適用される冷却制御パラメータを備え得る。

温度制御パラメータは、複数の構成要素が含まれていてもよい。

第２態様に係る温度制御装置は、第１態様に係る温度制御装置において、異なるタイミングにおいて取得された複数のチャック温度から、チャック温度の変化を導出するチャック温度変化導出部を備えてもよい。

かかる態様によれば、チャック温度の変化の特徴に基づき、温度制御パラメータを導出し得る。

第３態様に係る温度制御装置は、第１態様に係る温度制御装置において、学習済モデルは、チャック温度の変化の特徴を表す特徴量と、チャック温度の変化が分類された温度変化パターンと、の対応関係を学習し、分類部は、チャック温度の変化の特徴として特徴量を取得し、特徴量に対応する温度変化パターンを出力してもよい。

かかる態様によれば、チャック温度の変化の特徴が定量化された特徴量に基づき、チャック温度の変化を分類し得る。

第４態様に係る温度制御装置は、第１態様から第３態様のいずれか一態様に係る温度制御装置において、温度制御パラメータ設定部は、温度変化パターンに対応する調整係数が用いられる温度制御パラメータを導出してもよい。

かかる態様において、温度制御パラメータとしてＰＩＤ制御パラメータを適用し得る。

第５態様に係る温度制御装置は、第１態様から第４態様のいずれか一態様に係る温度制御装置において、測定対象のウェーハの種類を含むウェーハ情報を取得するウェーハ情報取得部と、ウェーハの種類ごとに学習がされ生成された複数の学習済モデルと、を備え、分類部は、ウェーハ情報取得部を用いて取得されたウェーハ情報に含まれるウェーハの種類に応じて、複数の学習済モデルから１つの学習済モデルを選択してもよい。

かかる態様によれば、ウェーハの種類に応じて、チャック温度の変化を分類し得る。

本開示の第６態様に係る温度制御方法は、コンピュータが、複数の半導体チップが形成されたウェーハを保持するウェーハチャックの温度を表すチャック温度を取得する工程と、チャック温度の変化の特徴と、チャック温度の変化が分類された規定の数の温度変化パターンと、の対応関係を学習した学習済モデルが適用される分類部を用いて、チャック温度が入力された場合に入力されたチャック温度の変化に応じた温度変化パターンを出力する工程と、分類部へチャック温度が入力された場合に分類部から出力される温度変化パターンに対応する温度制御パラメータを導出し、温度制御パラメータを設定する工程と、温度制御パラメータを適用して、チャック温度を調整するチャック温度調整部の動作を制御する工程と、を実行する温度制御方法である。

本開示に係る温度制御方法によれば、本開示に係る温度制御装置と同様の作用効果を得ることが可能である。

本開示に係る温度制御方法において、第２態様から第５態様のいずれか一態様で特定した事項と同様の事項を適宜組み合わせることができる。その場合、温度制御装置において特定される処理や機能を担う構成要素は、これに対応する処理や機能を担う温度制御方法の構成要素として把握することができる。

本開示の第７態様に係るプログラムは、コンピュータに、複数の半導体チップが形成されたウェーハを保持するウェーハチャックの温度を表すチャック温度を取得する機能と、チャック温度の変化の特徴と、チャック温度の変化が分類された規定の数の温度変化パターンと、の対応関係を学習した学習済モデルが適用される分類部を用いて、チャック温度が入力された場合に入力されたチャック温度の変化に応じた温度変化パターンを出力する機能と、分類部へチャック温度が入力された場合に分類部から出力される温度変化パターンに対応する温度制御パラメータを導出し、温度制御パラメータを設定する機能と、温度制御パラメータを適用して、チャック温度を調整するチャック温度調整部の動作を制御する機能と、を実現させるプログラムである。

本開示に係るプログラムによれば、本開示に係る温度制御装置と同様の作用効果を得ることが可能である。

本開示に係るプログラムにおいて、第２態様から第５態様のいずれか一態様で特定した事項と同様の事項を適宜組み合わせることができる。その場合、温度制御装置において特定される処理や機能を担う構成要素は、これに対応する処理や機能を担うプログラムの構成要素として把握することができる。

本開示の第８態様に係るプローバは、複数の半導体チップが形成されたウェーハを保持するウェーハチャックと、プローブ針を有するプローブカードと、ウェーハチャックをプローブ針に対して相対移動させる相対移動部と、ウェーハチャックの温度を調整するチャック温度調整装置と、温度制御パラメータを適用して、チャック温度調整装置の動作を制御する温度制御装置と、を備えたプローバであって、温度制御装置は、ウェーハチャックの温度を表すチャック温度を取得するチャック温度取得部と、チャック温度の変化の特徴と、チャック温度の変化が分類された規定の数の温度変化パターンと、の対応関係を学習した学習済モデルが適用され、チャック温度が入力された場合に入力されたチャック温度の変化に応じた温度変化パターンを出力する分類部と、分類部へチャック温度が入力された場合に分類部から出力される温度変化パターンに対応する温度制御パラメータを導出し、温度制御パラメータを設定する温度制御パラメータ設定部と、を備え、温度制御パラメータ設定部を用いて設定された温度制御パラメータを適用して、チャック温度を調整するチャック温度調整部の動作を制御するプローバである。

本開示に係るプローバによれば、本開示に係る温度制御装置と同様の作用効果を得ることが可能である。

本開示に係るプローバにおいて、第２態様から第５態様のいずれか一態様で特定した事項と同様の事項を適宜組み合わせることができる。その場合、温度制御装置において特定される処理や機能を担う構成要素は、これに対応する処理や機能を担うプローバの構成要素として把握することができる。

本開示の第９態様に係る学習モデル生成方法は、複数の半導体チップが形成されたウェーハを保持するウェーハチャックの温度であるチャック温度の変化の特徴と、チャック温度の変化が分類された規定の数の温度変化パターンと、の対応関係を学習した学習済モデルを生成する学習モデル生成方法である。

本開示に係る学習モデル生成方法によれば、本開示に係る温度制御装置に適用される学習済モデルを提供することが可能である。

本発明によれば、チャック温度の変化の特徴とチャック温度の変化のパターンとの対応関係を学習した学習済モデルが適用される分類部を用いて、取得されたチャック温度が分類部へ入力された際に分類部から出力される温度制御パラメータが、チャック温度を調整する温度調整部へ適用される。これにより、チャック温度に基づくチャック温度を調整するチャック温度調整部へ適用される温度制御パラメータの自動調整を実施し得る。

図１は実施形態に係るプローバの概略構成図である。 図２は図１に示すプローバの外観斜視図である。 図３はウェーハの上面図である。 図４は図１に示すプローバの電気的構成を示す機能ブロック図である。 図５は図４に示すチャック温度制御部の構成例を示す機能ブロック図である。 図６は図５に示すチャック温度制御部の変形例を示す機能ブロック図である。 図７はウェーハ検査中における温度制御パラメータの最適化の模式図である。 図８は従来技術に係るチャック温度制御パラメータ調整の模式図である。 図９はチャック温度の変化の第１パターンの説明図である。 図１０はチャック温度の変化の第２パターンの説明図である。 図１１はチャック温度の変化の第３パターンの説明図である。 図１２はチャック温度の変化の第４パターンの説明図である。 図１３はチャック温度の変化のパターンの分類に適用される学習済モデル生成の模式図である。 図１４は図１３に示す学習済モデルが適用されるチャック温度の変化のパターンの分類の模式図である。 図１５はチャック温度制御の具体例を示す模式図である。

以下、添付図面に従って本発明の好ましい実施形態について詳説する。本明細書では、同一の構成要素には同一の参照符号を付して、重複する説明については、適宜、省略される。

［実施形態に係るプローバの構成例］
図１は実施形態に係るプローバの概略構成図である。図２は図１に示すプローバの外観斜視図である。図３はウェーハの上面図である。図１及び図２に示すプローバ１０は、ウェーハに形成される複数の半導体チップの電気的特性を検査するウェーハテストシステムに用いられる。プローバ１０を用いて検査されるウェーハＷを図３に示す。

同図には、ウェーハチャック２０に支持されるウェーハＷの上面が図示される。ウェーハＷは、複数の半導体チップ９が形成される。各半導体チップ９には、複数の電極パッド９ａが形成される。

図１及び図２に示すプローバ１０は、図１に示すベース１２、Ｙステージ１３、Ｙ移動部１４、Ｘステージ１５、Ｘ移動部１６、Ｚθステージ１７、Ｚθ移動部１８及びウェーハチャック２０を備える。また、プローバ１０は、図２に示す支柱２３、ヘッドステージ２４、カードホルダ２５及びプローブカード２６を備える。更に、プローバ１０は、図１に示すウェーハ位置合わせカメラ２９、上下ステージ３０、針位置合わせカメラ３１、クリーニング板３２及び温度センサ３４を備える。なお、プローバ１０の構成は、図１及び図２に示す例に限定されず、適宜、変更等が可能である。

ベース１２の上面には、Ｙ移動部１４を用いて、Ｙステージ１３がＹ軸方向に移動自在に支持される。Ｙ移動部１４は、ベース１２の上面においてＹステージ１３をＹ軸方向に移動させる。

Ｙ移動部１４は、例えば、ベース１２の上面に配置されるガイドレールであり、Ｙ軸に平行なガイドレール、Ｙステージ１３の下面に配置されるスライダであり、ガイドレールに係合するスライダ、及びＹステージ１３をＹ軸方向に移動させるモータ等のアクチュエータを備える。

Ｙステージ１３の上面には、Ｘ移動部１６を用いて、Ｘステージ１５がＸ軸方向に移動自在に支持される。Ｘ移動部１６は、Ｙステージ１３の上面においてＸステージ１５をＸ軸方向に移動させる。

Ｘ移動部１６は、例えば、Ｙステージ１３の上面に配置されるガイドレールであり、Ｘ軸に平行なガイドレール、Ｘステージ１５の下面に配置されるスライダであり、ガイドレールに係合するスライダ、及びＸステージ１５をＸ軸方向に移動させるモータ等のアクチュエータを備える。

Ｘステージ１５の上面には、Ｚθステージ１７及び上下ステージ３０が配置される。Ｚθステージ１７は、Ｚθ移動部１８を備える。Ｚθステージ１７の上面には、ウェーハチャック２０が支持される。

Ｚθ移動部１８は、例えば、Ｚθステージ１７を昇降させる昇降機構及びＺθステージ１７をＺ軸に対して平行となる回転軸の周りに回転させる回転機構を備える。Ｚθ移動部１８は、Ｚθステージ１７の上面に支持されるウェーハチャック２０をＺ軸方向に移動させ、かつ、ウェーハチャック２０をＺ軸に対して平行となる方向の回転軸の周りに回転させる。

ウェーハチャック２０の上面には、真空吸着等の各種の支持方法を適用してウェーハＷが支持される。また、ウェーハチャック２０は、チャック温度調整部２０ａを備える。チャック温度調整部２０ａは、ウェーハチャック２０の温度を調整して、ウェーハチャック２０に支持されるウェーハＷの温度を調整する。

チャック温度調整部２０ａは、例えば、ヒータ機構、チラー機構及びヒートポンプ機構などの公知の機構が適用される。チャック温度調整部２０ａは、チャック温度制御部から送信される指令信号に基づき動作が制御される。チャック温度制御部は、符号２１を付して図４に図示する。なお、実施形態に記載のチャック温度調整部２０ａは、ウェーハチャックの温度を調整するチャック温度調整装置の一例である。

ウェーハチャック２０は、上記したＺθステージ１７等を用いて、ＸＹＺ軸方向に移動自在に支持され、かつ、Ｚ軸に対して平行となる方向の回転軸の周りに回転自在に支持される。上記したＺθステージ１７等は、Ｘ方向、Ｙ方向、Ｚ方向及び回転方向について、ウェーハチャック２０に支持されるウェーハＷとプローブ針３５とを相対移動させる相対移動部として機能する。

図２に示す支柱２３は、ベース１２の上面に具備され、Ｙステージ１３、Ｘステージ１５及びＺθステージ１７よりも上方の位置において、ヘッドステージ２４を支持する。すなわち、ヘッドステージ２４は、支柱２３を用いてベース１２の上面に固定される。

ヘッドステージ２４の中央部には、カードホルダ２５が具備される。カードホルダ２５は、プローブカード２６の外周を保持する保持穴２５ａが形成される。プローブカード２６は、プローブカード２６の保持穴２５ａへ挿入され、ヘッドステージ２４及びカードホルダ２５を用いて、ウェーハＷに対向する位置に支持される。なお、保持穴２５ａは図１に図示される。

図１に示すプローブカード２６は、検査対象の半導体チップ９の電極パッド９ａの配置等に応じて配置されるプローブ針３５を備える。カードホルダ２５及びプローブカード２６は、半導体チップ９の種類に応じて交換される。

プローブカード２６には、プローブ針３５と電気的に接続される接続端子が具備される。接続端子はテスタが接続される。テスタは、プローブカード２６の接続端子及びプローブ針３５を介して、半導体チップ９の電極パッド９ａに対して各種の試験信号を供給し、かつ、電極パッド９ａから出力される信号を受信する。テスタは、電極パッド９ａから出力される信号を解析し、半導体チップ９が正常に動作するか否かをテストする。テスタの構成及びテスト方法は公知技術を適用し得る。ここでは、テスタの構成等の詳細な説明は省略する。なお、接続端子及びテスタの図示を省略する。

ウェーハ位置合わせカメラ２９は、ウェーハチャック２０を用いて支持されるウェーハＷの半導体チップ９を撮影する。ウェーハ位置合わせカメラ２９を用いて撮影される半導体チップ９の撮影画像は、検査対象の半導体チップ９の電極パッド９ａの位置の検出に用いられる。ウェーハ位置合わせカメラ２９が配置される位置及びウェーハ位置合わせカメラ２９の構造等については特に限定されない。

上下ステージ３０は、針位置合わせカメラ３１及びクリーニング板３２が具備される。針位置合わせカメラ３１及びクリーニング板３２は、プローブカード２６等と対向する位置に配置される。また、上下ステージ３０は、針位置合わせカメラ３１及びクリーニング板３２をＺ軸方向に移動自在に支持する昇降機構が具備される。上下ステージ３０は、昇降機構を動作させて、針位置合わせカメラ３１及びクリーニング板３２のＺ軸方向の位置の調整を実施し得る。なお、Ｚ軸方向に移動自在な昇降機構の図示を省略する。

針位置合わせカメラ３１及びクリーニング板３２は、上下ステージ３０を介して、Ｙステージ１３及びＹ移動部１４を用いてＹ軸方向について移動自在に構成され、かつ、Ｘステージ１５及びＸ移動部１６を用いてＸ軸方向について移動自在に支持される。すなわち、針位置合わせカメラ３１及びクリーニング板３２とプローブ針３５とは、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向及びＺ軸方向について相対移動が可能に構成される。

針位置合わせカメラ３１は、プローブ針３５を撮影する。針位置合わせカメラ３１を用いて撮影されたプローブ針３５の撮影画像は、プローブ針３５の先端位置の検出に用いられる。具体的には、プローブ針３５の先端位置のＸＹ座標は針位置合わせカメラ３１の位置座標に基づき検出され、プローブ針３５の先端位置のＺ座標は針位置合わせカメラ３１の焦点位置に基づき検出される。

ウェーハＷの半導体チップ９の検査が実施される際に、プローブカード２６が交換されるごとに、プローブ針３５の先端位置の検出が実施される。規定数の半導体チップ９の検査が実施されるごとに、プローブ針３５の先端位置の検出が実施されてもよい。

プローブ針３５の先端位置の検出では、プローブ針３５の先端位置の撮影位置へ針位置合わせカメラ３１を移動させ、針位置合わせカメラ３１を用いて、プローブ針３５の先端位置の撮影が実施され、プローブ針３５の先端位置の撮影画像に基づき、プローブ針３５の先端位置が検出される。

また、ウェーハチャック２０を用いて支持される検査対象のウェーハＷにおける、半導体チップ９の電極パッド９ａの位置の検出が実施される。具体的には、検査対象のウェーハＷにおける半導体チップ９の電極パッド９ａの撮影位置へウェーハ位置合わせカメラ２９を移動させ、ウェーハ位置合わせカメラ２９を用いて電極パッド９ａが撮影され、電極パッド９ａの撮影画像に基づき電極パッド９ａの位置が検出される。

そして、最初の検査対象の半導体チップ９における電極パッド９ａに対して、プローブ針３５を電気的に接触させ、テスタを用いて、最初の検査対象の半導体チップ９の検査が実施される。

以下、検査対象のウェーハＷを移動させ、次の検査対象の半導体チップ９の電極パッド９ａに対してプローブ針３５を電気的に接触させ、検査対象の半導体チップ９の検査が実施される。この手順を繰り返して、検査対象の複数の半導体チップ９についての検査が順に実施される。プローブ針３５の先端は、クリーニング板３２を用いて、適宜、クリーニング及び研磨等が実施される。

なお、半導体チップ９の具体的な検査方法は、例えば、特開２０１８－１１７０９５号公報に記載される検査方法など、公知の検査方法を適用し得る。ここでは、半導体チップ９の検査方法の詳細な説明は省略する。

温度センサ３４は、カードホルダ２５の下面及びプローブカード２６の下面に対向する位置に具備される。カードホルダ２５の下面は、カードホルダ２５におけるプローブカード２６が支持される面に対して反対側の面である。プローブカード２６の下面は、プローブカード２６のカードホルダ２５に支持される面である。

温度センサ３４の配置例として、Ｚθステージ１７の側面及び上下ステージ３０の側面等が挙げられる。温度センサ３４は、Ｙステージ１３、Ｘステージ１５、Ｚθステージ１７及び上下ステージ３０を用いて、カードホルダ２５及びプローブカード２６に対して相対移動が自在に支持される。

温度センサ３４は、例えば、放射エネルギー検出方式を用いた非接触式の温度センサが適用され、カードホルダ２５及びプローブカード２６の温度の非接触の測定を実施し得る。カードホルダ２５及びプローブカード２６は、ウェーハチャック２０の温度の影響を受けて熱変形し得る。カードホルダ２５等の熱変形に伴い、プローブ針３５の先端位置が規定に位置に対して変位してしまう。

プローバ１０は、温度センサ３４を用いて、カードホルダ２５及びプローブカード２６の温度を測定し、カードホルダ２５等の熱変形に伴うプローブ針３５の先端位置の変位を予測してもよい。例えば、プローバ１０はプローブ針３５の先端位置の変位として、プローブ針３５の先端位置の変位量及び変位方向を予測してもよい。

［実施形態に係るプローバの電気的構成例］
図４は図１に示すプローバの電気的構成を示す機能ブロック図である。図４には、主として、ウェーハチャック２０の温度制御に関する機能、及びプローブ針３５とウェーハＷにおける半導体チップ９の電極パッド９ａとの接触制御に関する機能が図示され、他の機能の図示は、適宜、省略される。

制御装置４０は、プローバ１０の各部を統括制御する。制御装置４０は、コンピュータが適用される。制御装置４０は、プローバ１０の各部の機能に対応する各種のプログラムを実行して、プローバ１０の各部の機能を実現する。制御装置４０は、プローバ１０の本体に配置されてもよいし、プローバ１０の外部に配置されてもよい。

コンピュータの形態は、サーバであってもよいし、パーソナルコンピュータであってもよく、ワークステーションであってもよく、また、タブレット端末などであってもよい。コンピュータの形態は、仮想マシンであってもよい。

各種のプログラムは、制御装置４０に具備される記憶装置に記憶されてもよいし、制御装置４０の外部であり、プローバ１０の内部に具備される記憶装置に記憶されてもよい。制御装置４０は、プローバ１０の外部の記憶装置から各種のプログラムを取得してもよい。

制御装置４０は、各種のプロセッサ（Processor）及びメモリ等から構成される演算回路を備える。各種のプロセッサの例として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、及びプログラマブル論理デバイス等が挙げられる。

プログラマブル論理デバイスの例として、ＳＰＬＤ（Simple Programmable Logic Devices）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）及びＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Arrays）等が挙げられる。制御装置４０の各種機能は、１つのプロセッサを用いて実現されてもよいし、複数のプロセッサを用いて実現されてもよい。複数のプロセッサは、同種の複数のプロセッサであってもよいし、互いに異なる種類の複数のプロセッサであってもよい。

制御装置４０は、各種の通信インターフェースを備える。制御装置４０は、各種の通信インターフェースを介して、ウェーハ位置合わせカメラ２９、針位置合わせカメラ３１及び温度センサ３４等の周辺機器と通信自在に接続される。通信インターフェースは、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）など、各種の規格を適用し得る。通信インターフェースの通信形態は、有線通信及び無線通信のいずれを適用してもよい。

制御装置４０は、チャック温度制御部２１を備える。チャック温度制御部２１は、ウェーハチャック２０に具備されるチャック温度調整部２０ａの動作を制御する。チャック温度制御部２１は、ウェーハチャック２０に具備されるチャック温度センサ２０ｂからチャック温度を取得する。チャック温度制御部２１の詳細は後述する。

制御装置４０は、カード温度取得部４２を備える。カード温度取得部４２は、温度センサ３４から出力されるカードホルダ２５の温度及びプローブカード２６の温度を取得する。カード温度取得部４２は、温度センサ３４から出力される出力信号に対応する通信インターフェースを備える。

制御装置４０は、針位置取得部４４を備える。針位置取得部４４は、針位置合わせカメラ３１から出力されるプローブ針３５の先端位置の撮影画像を取得する。針位置取得部４４は、プローブ針３５の先端位置の撮影画像から、プローブ針３５の先端位置の情報を取得する。情報の取得には、元情報を処理して所望の情報を生成する概念が含まれ得る。

制御装置４０は、移動制御部５２を備える。移動制御部５２は、Ｘ移動部１６の動作を制御して、Ｘステージ１５を駆動する。移動制御部５２は、Ｙ移動部１４の動作を制御して、Ｙステージ１３を駆動する。移動制御部５２は、Ｚθ移動部１８の動作を制御して、Ｚθステージ１７を駆動する。

移動制御部５２は、ウェーハ位置合わせカメラ２９から送信される検査対象の半導体チップ９の撮影画像から、検査対象の半導体チップ９の位置を取得する。また、移動制御部５２は、針位置取得部４４からプローブ針３５の先端位置の情報を取得する。

移動制御部５２は、ウェーハＷの検査を実施する際に、Ｘステージ１５、Ｙステージ１３及びＺθステージ１７を駆動させて、プローブ針３５に対してウェーハＷを相対移動させ、プローブ針３５に対して検査対象の複数の半導体チップ９を順番に接触させる。

移動制御部５２は、カード温度取得部４２を用いて取得されるカードホルダ２５の温度及びプローブカード２６の温度を取得して、カードホルダ２５の温度等の温度変化に起因するプローブ針３５の先端位置の変動を補正してもよい。

制御装置４０は、ウェーハ情報取得部５４を備える。ウェーハ情報取得部５４は、検査対象のウェーハＷの種類を特定するウェーハ情報を取得する。ウェーハ情報は、ウェーハＷに形成される半導体チップ９の種類の情報が含まれる。チャック温度制御部２１は、ウェーハ情報取得部５４を用いて取得されるウェーハ情報に基づき、チャック温度の制御を実施する。ウェーハ情報取得部５４は、チャック温度制御部２１の構成要素とされてもよい。

［チャック温度制御部の構成例］
図５は図４に示すチャック温度制御部の構成例を示す機能ブロック図である。チャック温度制御部２１は、コンピュータが適用される温度制御装置として構成してもよい。温度制御装置として機能するコンピュータは、図４に示す制御装置４０として機能するコンピュータと同様のコンピュータを適用し得る。

図５に示すチャック温度制御部２１は、チャック温度を使用し、チャック温度調整部２０ａに適用されるチャック温度制御パラメータの自動調整を行う。チャック温度制御部２１は、学習済の学習モデルが具備される。

チャック温度制御部２１は、チャック温度取得部１００、分類部１０２、学習済モデル記憶部１０３及びチャック温度制御パラメータ設定部１０４を備える。チャック温度取得部１００は、予め規定されるサンプリング周期を適用してチャック温度を取得する。

分類部１０２は、チャック温度取得部１００を用いて取得されるチャック温度に基づき、チャック温度の変化を、予め規定される複数の温度変化パターンに含まれる１つの温度変化パターンに分類する。分類部１０２は、チャック温度の変化の特徴と、温度変化パターンとの関係を学習データとして、教師あり学習を実施して得られる学習済モデルが適用される。

学習済モデル記憶部１０３は、分類部１０２に適用される１つ以上の学習済モデルが記憶される。分類部１０２は、学習済モデル記憶部１０３から学習済モデルを読み出し、チャック温度の変化の分類を実施する。

学習済モデル記憶部１０３は、複数の種類のウェーハＷのそれぞれに対応する複数の学習済モデルが記憶されてもよい。分類部１０２は、ウェーハ情報取得部５４を用いて取得される検査対象のウェーハ情報に対応する１つの学習済モデルを選択し、チャック温度の変化の分類を実施し得る。

学習済モデル記憶部１０３に記憶される学習済モデルは、コンピュータを用いて生成し得る。学習済モデルの生成に適用されるコンピュータは、チャック温度制御部２１の外部の装置であってもよいし、チャック温度制御部２１に具備される装置であってもよい。

チャック温度制御パラメータ設定部１０４は、チャック温度の入力に応じて分類部１０２から出力される温度変化パターンを取得し、温度変化パターンに対応するチャック温度制御パラメータを導出する。

チャック温度制御パラメータ設定部１０４は、加熱制御パラメータを導出する加熱制御パラメータ導出部１１０及び冷却制御パラメータを導出する冷却制御パラメータ導出部１１２を備える。

チャック温度制御パラメータ設定部１０４は、チャック温度調整部２０ａに対して、チャック温度制御パラメータとして、加熱制御パラメータ及び冷却制御パラメータを設定する。

本実施形態では、チャック温度制御パラメータの例として、ＰＩＤ制御パラメータを例示する。図５に示す加熱制御ＰＩＤは、加熱制御パラメータ導出部１１０であり、加熱制御に適用される加熱制御パラメータとして、ＰＩＤ制御パラメータが導出されることを意味する。また、同図に示す冷却制御ＰＩＤは、冷却制御パラメータ導出部１１２であり、冷却制御に適用される冷却制御パラメータとして、ＰＩＤ制御パラメータが導出されることを意味する。なお、ＰＩＤのＰは比例を表すProportionalの頭文字であり、Ｉは積分を表すIntegralの頭文字であり、Ｄは微分を表すDerivativeの頭文字である。

図６は図５に示すチャック温度制御部の変形例を示す機能ブロック図である。図６に示すチャック温度制御部２１ａは、図５に示すチャック温度制御パラメータ設定部１０４に代わり、チャック温度制御パラメータ設定部１０４ａを備える。

チャック温度制御パラメータ設定部１０４ａは、加熱制御パラメータ導出部１１０ａ及び冷却制御パラメータ導出部１１２ａを備える。加熱制御パラメータ導出部１１０ａは、分類部１０２から出力される温度変化パターンを取得し、温度変化パターンに対応する加熱制御パラメータを導出する。また、加熱制御パラメータ導出部１１０ａは、加熱制御パラメータに基づく冷却制御量を導出する。

冷却制御パラメータ導出部１１２ａは、加熱制御パラメータ導出部１１０ａから冷却制御量を取得し、冷却制御量に基づき冷却制御パラメータを導出する。チャック温度制御パラメータ設定部１０４ａは、チャック温度調整部２０ａに対して、チャック温度制御パラメータとして、加熱制御パラメータ及び冷却制御パラメータを設定する。

［ウェーハ検査中におけるチャック温度制御の具体例］
図７はウェーハ検査中における温度制御パラメータの最適化の模式図である。図７では、横軸が時間を表し、縦軸がチャック温度を表すグラフ形式を適用して、チャック温度の変化を図示する。１つの半導体チップ９の検査時間において、複数回のチャック温度の取得が実施され、グラフＧ１０等として図示されるがチャック温度の変化が取得される。グラフＧ１０等に示す時間軸に対して平行となる温度範囲は、ウェーハＷの検査におけるチャック温度の許容温度範囲を示す。

図７に示す１回目コンタクトは、半導体チップ９１の検査を表す。半導体チップ９１の検査には、規定のチャック温度制御パラメータの初期値が適用され、ウェーハチャック２０の温度制御が実施される。なお、図８に示すグラフＧ１０等の曲線は、温度履歴を表す仮想的な曲線である。

グラフＧ１０は、半導体チップ９１の検査中に取得されたチャック温度の変化を表す。半導体チップ９１の検査中とは、半導体チップ９１に対するプローブ針３５のコンタクトが発生したタイミングから、テスタが測定を終了し、半導体チップ９１に対するプローブ針３５のコンタクトが外されるタイミングまでの期間である。

半導体チップ９１の検査中におけるチャック温度の測定は、半導体チップ９１の検査のバックグラウンドの処理として実施される。チャック温度の測定は、半導体チップ９とプローブ針３５とのコンタクトに応じた実施でなくてもよい。また、複数の半導体チップ９の検査について、連続的に一定のサンプリング周期を適用して、チャック温度のサンプリングが実施されてもよい。

半導体チップ９１の検査中のチャック温度は、許容温度範囲を外れる場合があり、チャック温度制御パラメータの調整が実施される。図５に示すチャック温度制御パラメータ設定部１０４は、図７のグラフＧ１０として図示されるチャック温度の変化に対応するチャック温度制御パラメータを導出し、チャック温度調整部２０ａに対して、導出したチャック温度制御パラメータを設定する。

２回目コンタクトとして図示される半導体チップ９２の検査では、新たなチャック温度制御パラメータが設定され、ウェーハチャック２０の温度制御が実施される。グラフＧ１２は、半導体チップ９２の検査中に取得されたチャック温度の変化を表す。

半導体チップ９２の検査中のチャック温度は、半導体チップ９１の検査中のチャック温度と比較して改善されているが、許容温度範囲を外れる場合がある。チャック温度制御パラメータ設定部１０４は、図７のグラフＧ１２として図示されるチャック温度の変化に対応するチャック温度制御パラメータを導出し、チャック温度調整部２０ａに対して、取得したチャック温度制御パラメータを設定する。

３回目コンタクトとして図示される半導体チップ９３の検査では、新たなチャック温度制御パラメータが設定され、ウェーハチャック２０の温度制御が実施される。グラフＧ１４は、半導体チップ９３の検査中に取得されたチャック温度の変化を表す。

半導体チップ９３の検査中のチャック温度は、半導体チップ９２の検査中のチャック温度と比較して改善され、許容温度範囲に収められる。このようにして、コンタクトするごとにチャック温度制御パラメータが更新され、チャック温度制御パラメータが最適化される。これにより、検査対象のウェーハに最適なチャック温度制御パラメータが選定され、ウェーハチャック２０の温度制御が実施される。

図８は従来技術に係るチャック温度制御パラメータ調整の模式図である。図８には、グラフ形式を適用して、チャック温度の変化を図示する。なお、図８に示すグラフＧ１、グラフＧ２及びグラフＧ３の横軸は時間を表し、グラフＧ１等の縦軸はチャック温度を表す。

従来技術に係るウェーハチャック２０の温度制御では、オペレータがチャック温度の変化を把握して、オペレータの経験的な観点に基づき、チャック温度制御パラメータとして適用されるＰＩＤ制御パラメータ（Ｋ_ｐ，Ｋ_ｉ，Ｋ_ｄ）の調整が実施されていた。

例えば、グラフＧ１に示すように、サンプリングタイミングｔ１１、サンプリングタイミングｔ１２及びサンプリングタイミングｔ１３のそれぞれにおいてチャック温度Ｔｃ１１、Ｔｃ１２及びＴｃ１３が取得された場合に、チャック温度制御パラメータとして既に設定されたＰＩＤ制御パラメータ（Ｋ_ｐ，Ｋ_ｉ，Ｋ_ｄ）のｐパラメータＫ_ｐ、ｉパラメータＫ_ｉ及びｄパラメータＫ_ｄのそれぞれに対して、オペレータの経験的な観点に基づく調整係数Ｃ_ｐ、調整係数Ｃ_ｉ及び調整係数Ｃ_ｄが導出され、調整係数（Ｃ_ｐ，Ｃ_ｉ，Ｃ_ｄ）が乗算される新たなＰＩＤ制御パラメータ（Ｃ_ｐ×Ｋ_ｐ，Ｃ_ｉ×Ｋ_ｉ，Ｃ_ｄ×Ｋ_ｄ）が設定される。

また、グラフＧ２に示すように、サンプリングタイミングｔ２１、サンプリングタイミングｔ２２及びサンプリングタイミングｔ２３のそれぞれにおいてチャック温度Ｔｃ２１、Ｔｃ２２及びＴｃ２３が取得された場合に、ｄパラメータＫ_ｄに対して、オペレータの経験的な観点に基づく調整係数Ｃ_ｄが導出される。更に、グラフＧ３に示すように、サンプリングタイミングｔ３１、サンプリングタイミングｔ３２及びサンプリングタイミングｔ３３のそれぞれにおいてチャック温度Ｔｃ３１、Ｔｃ３２及びＴｃ３３が取得された場合に、ｉパラメータＫ_ｉに対して、オペレータの経験的な観点に基づく調整係数Ｃ_ｉが導出される。すなわち、従来技術に係るチャック温度制御では、ウェーハＷの検査中に取得される１つ以上のチャック温度を用いて、オペレータの経験的な観点に基づき、チャック温度制御パラメータが設定されていた。

［分類部に適用される学習モデルの説明］
本実施形態に係るチャック温度制御部２１は、機械学習を適用してチャック温度制御パラメータの自動調整を実施する。以下に、チャック温度制御部２１に適用される機械学習について詳細に説明する。

図８には、３種類のチャック温度の変化を例示したが、チャック温度の変化の種類は無数に存在する。無数に存在するチャック温度の変化の全てを対象とする機械学習は困難である。そこで、チャック温度の変化を複数のパターンに分類する学習済モデルを生成して、学習済モデルを図５に示す分類部１０２へ適用する。

図９はチャック温度の変化の第１パターンの説明図である。図９には、横軸が時間を表し、縦軸がチャック温度を表すグラフ形式を適用して、チャック温度の変化を図示する。図９に示すグラフＧ２０、グラフＧ２２、グラフＧ２４及びグラフＧ２６のそれぞれは、チャック温度がハンチングする第１パターンを表す。

図１０はチャック温度変化の第２パターンの説明図である。図１０には図９と同様のグラフ形式を適用して、チャック温度の変化を図示する。図１０に示すグラフＧ３０、グラフＧ３２及びグラフＧ３４のそれぞれは、チャック温度の変化の収束時間が長い第２パターンを表す。

図１１はチャック温度変化の第３パターンの説明図である。図１１には図９及び図１０と同様のグラフ形式を適用して、チャック温度の変化を図示する。図１１に示すグラフＧ４０、グラフＧ４２、グラフＧ４４及びグラフＧ４６のそれぞれは、チャック温度の変化が大きい第３パターンを表す。

図１２はチャック温度の変化の第４パターンの説明図である。図１２には図９から図１１と同様のグラフ形式を適用して、チャック温度の変化を図示する。図１２に示すグラフＧ５０は、チャック温度が安定している第４パターンを表す。

図１３はチャック温度の変化のパターンの分類に適用される学習済モデル生成の模式図である。まず、チャック温度の変化を表す複数の温度変化サンプルを、決まった数の特徴量を用いて表し、チャック温度の温度変化のパターンにラベルを付与する。図１３には、複数の温度変化サンプルとして、温度変化サンプルＳＰ１、温度変化サンプルＳＰ２、温度変化サンプルＳＰ３、温度変化サンプルＳＰ４、温度変化サンプルＳＰ５及び温度変化サンプルＳＰ６を例示する。

チャック温度の変化を特徴量化する際の観点として、温度変化の出だしの方向、温度変化が収束するまでの時間、許容温度範囲から外れた温度の面積、温度変化の変曲点の数、温度変化の周波数及び許容温度範囲から外れた回数などが挙げられる。

温度変化の出だしの方向は、最初のサンプリングにおける温度測定値と、２番目のサンプリングにおける温度測定値とから導出される。温度変化の出だしの方向は、温度が上昇する方向を正方向とし、温度が下降する方向を負方向とし得る。

許容温度範囲から外れた温度の面積とは、温度変化を表す曲線において許容温度範囲ＰＲからはずれた部分の面積である。温度変化の変曲点の数は、温度変化を表す曲線における変曲点の数である。温度変化の周波数は、温度変化を表す曲線における周波数であり、温度変化を表す曲線に対してフーリエ変換を施して導出される。

図１３に示すように、温度変化サンプルＳＰ１及び温度変化サンプルＳＰ２は、チャック温度の変化がハンチングする第１パターンのラベルが付与される。同様に、温度変化サンプルＳＰ３及び温度変化サンプルＳＰ４は、チャック温度の変化の収束時間が長い第２パターンのラベルが付与され、温度変化サンプルＳＰ５及び温度変化サンプルＳＰ６は、チャック温度の変化が大きい第３パターンのラベルが付与される。

学習済モデル２００は、温度変化を表す特徴量と、チャック温度の変化が分類された温度変化パターンとのペアを学習データとして学習を実施して生成される。学習済モデル２００は、チャック温度の変化の特徴量が入力されると、チャック温度の変化の特徴量に対応する温度変化パターンが出力される。

学習済モデル２００に適用される教師あり機械学習のアルゴリズムの例として、ｋ－近傍法、分類木などの決定木、ランダムフォレスト、非線形ＳＶＭ及びニューラルネットワークなどが挙げられる。なお、ＳＶＭは、Support-Vector Machineの省略語である。

学習済モデル２００は、ウェーハＷの種類ごとに学習が実施され、生成される。複数のウェーハＷの種類のそれぞれに対応する複数の学習済モデル２００は、ウェーハＷの種類がインデックスとして付与される。

図５に示すチャック温度制御部２１は、チャック温度の変化からチャック温度の変化に対応する特徴量を導出する特徴量導出部を備えてもよい。すなわち、分類部１０２は、特徴量導出部を備え、チャック温度の変化が入力されると、チャック温度の変化に対応する温度変化パターンを出力してもよい。特徴量導出部は、分類部１０２の構成要素としてもよい。

また、チャック温度制御部２１は、時系列の順に取得された複数のチャック温度からチャック温度の変化を導出するチャック温度変化導出部を備えてもよい。すなわち、分類部１０２は、チャック温度変化導出部を備え、時系列の順に複数のチャック温度が入力されると、チャック温度の変化に対応する温度変化パターンを出力してもよい。

すなわち、分類部１０２は、入力されるチャック温度を表す入力データの形式に対応するチャック温度の変化を導出するチャック温度変化導出部を備えてもよい。学習済モデル２００は、チャック温度の変化の特徴とチャック温度の変化のパターンとの関係を学習した学習済モデルとして把握し得る。なお、実施形態に記載の学習済モデル２００は、チャック温度の変化の特徴とチャック温度の変化が分類された温度変化パターンとの対応関係を学習した学習済モデルの一例である。

複数のチャック温度の変化のパターンのそれぞれには、チャック温度制御パラメータに対して適用される調整係数が関連付けされている。図１３に示す例では、チャック温度の変化がハンチングする第１パターンには、チャック温度制御パラメータ（Ｋ_ｐ，Ｋ_ｉ，Ｋ_ｄ１）に対して適用される調整係数（Ｃ_ｐ１，Ｃ_ｉ１，Ｃ_ｄ１）が対応付けされる。同様に、チャック温度の変化の収束時間が長い第２パターンには、調整係数（Ｃ_ｐ２，Ｃ_ｉ２，Ｃ_ｄ２）が対応付けされ、チャック温度の変化が大きい第３パターンには、調整係数（Ｃ_ｐ３，Ｃ_ｉ３，Ｃ_ｄ３）が対応付けされる。

チャック温度の変化のパターンと調整係数との関係は、チャック温度の変化のパターンごとに、チャック温度制御パラメータ（Ｋ_ｐ，Ｋ_ｉ，Ｋ_ｄ）の調整を繰り返し実施し、最終的に安定したチャック温度制御パラメータと、チャック温度制御パラメータの初期値との関係から導出される。なお、実施形態に記載の学習済モデル２００を生成する手順は、学習モデル生成方法の一例である。

［学習済モデルの運用］
図１４は図１３に示す学習済モデルが適用されるチャック温度の変化のパターンの分類の模式図である。図１４には、チャック温度を予め規定される複数の温度変化パターンにおける１つ温度変化パターンに分類し、温度変化パターンに対応する調整係数を導出するチャック温度制御方法の手順を示す。

チャック温度取得工程Ｓ１０では、図５に示すチャック温度取得部１００を用いて、チャック温度を取得する。分類工程Ｓ１２では、図５に示す分類部１０２は、チャック温度の変化に対応する温度変化パターンを出力する。図１４には、温度変化パターンの出力２１０として、温度変化パターンごとに確からしさを表すスコアが出力される例を示す。

チャック温度制御パラメータ取得工程Ｓ１４では、チャック温度制御パラメータ設定部１０４は、分類工程Ｓ１２において分類部１０２から出力された温度変化パターンに対応するチャック温度制御パラメータを出力する。図１４には、温度変化パターンとして、スコアの最高値を有するチャック温度の変化がハンチングする第１パターンが採用され、第１パターンに対応する調整係数（Ｃ_ｐ，Ｃ_ｉ，Ｃ_ｄ）が出力される例を示す。

チャック温度制御パラメータ設定部１０４は、調整係数（Ｃ_ｐ，Ｃ_ｉ，Ｃ_ｄ）が適用される加熱制御パラメータ及び冷却制御パラメータをチャック温度調整部に対して設定する。チャック温度調整部に対して、加熱制御パラメータ及び冷却制御パラメータが設定される工程は、チャック温度制御パラメータ設定工程として、チャック温度制御方法に含まれていてもよい。

図１４に示すチャック温度取得工程Ｓ１０の後に、時系列の順に取得された複数のチャック温度からチャック温度の変化を導出する工程が実行されてもよい。チャック温度の変化を導出する工程は、チャック温度取得工程Ｓ１０と一体に実行されてもよい。

チャック温度の変化を導出する工程の後に、チャック温度の変化からチャック温度の変化に対応する特徴量を導出する工程が実行されてもよい。特徴量を導出する工程は、チャック温度の変化を導出する工程と一体に実行されてもよい。

分類工程Ｓ１２の前に、測定対象のウェーハＷの種類を判定し、ウェーハＷの種類に応じた学習済モデル２００を選択する学習モデル選択工程が実行されてもよい。学習モデル選択工程は、分類工程Ｓ１２と一体に実行されてもよい。

［チャック温度制御の具体例］
図１５はチャック温度制御の具体例を示す模式図である。図１５には、図７と同様に、１枚のウェーハＷに含まれる複数の半導体チップ９の検査が順番に実施される場合が図示される。

１回目コンタクトとして図示される最初の半導体チップ９の検査には、チャック温度制御パラメータの初期値（Ｋ_ｐ０，Ｋ_ｉ０，Ｋ_ｄ０）が設定される。１回目コンタクトにおいて、例えば、チャック温度の変化がハンチングする第１パターンに分類されると、第１パターンに対応する調整係数（Ｃ_ｐ１，Ｃ_ｉ１，Ｃ_ｄ１）が取得される。

２回目コンタクトには、チャック温度制御パラメータ（Ｃ_ｐ１×Ｋ_ｐ０，Ｃ_ｉ１×Ｋ_ｉ０，Ｃ_ｄ１×Ｋ_ｄ０）が設定される。２回目コンタクトにおいて、例えば、チャック温度の変化が、収束時間が長い第２パターンに分類されると、第２パターンに対応する調整係数（Ｃ_ｐ２，Ｃ_ｉ２，Ｃ_ｄ２）が取得される。

３回目コンタクトには、チャック温度制御パラメータ（Ｃ_ｐ１×Ｃ_ｐ２×Ｋ_ｐ０，Ｃ_ｉ１×Ｃ_ｉ２×Ｋ_ｉ０，Ｃ_ｄ１×Ｃ_ｄ２×Ｋ_ｄ０）が適用される。図１５には、３回目コンタクトにおいて、例えば、チャック温度が安定している第４パターンに分類される場合が図示される。

４回目以降のコンタクトでは、チャック温度制御パラメータ（Ｃ_ｐ１×Ｃ_ｐ２×Ｋ_ｐ０，Ｃ_ｉ１×Ｃ_ｉ２×Ｋ_ｉ０，Ｃ_ｄ１×Ｃ_ｄ２×Ｋ_ｄ０）に対して、チャック温度が安定している第４パターンに対応する調整係数（１，１，１）が適用される。調整係数（１，１，１）は、前回コンタクトのチャック温度制御パラメータが変更されない場合に適用される。

すなわち、１回目コンタクトの際に取得されたチャック温度の変化に対応するチャック温度制御パラメータ（Ｋ_ｐ０，Ｋ_ｉ０，Ｋ_ｄ０）に対して、最終的に調整係数（Ｃ_ｐ１×Ｃ_ｐ２，Ｃ_ｉ１×Ｃ_ｉ２，Ｃ_ｄ１×Ｃ_ｄ２）が適用されると、安定したチャック温度が実現されるチャック温度制御が実施される。

そこで、１回目コンタクトの際に取得されたチャック温度の変化と、安定したチャック温度が実現されるチャック温度制御パラメータの調整係数とを用いて、学習済モデル２００の再学習が実施されると、更に、高精度のチャック温度制御を実現し得る。機械学習が適用されるチャック温度制御パラメータの自動調整は、ＰＩＤ制御ループの組み合わせが変化する場合及びＰＩＤ制御のループ数が増える場合であっても、説明変数を増やすことで対応可能である。

図１５に示す１回目は、ｎが整数の場合のｎ回目として把握される。図１５に示す２回目は、ｊがｎを超える整数の場合のｊ回目として把握される。図１５に示す３回目は、ｋがｊを超える整数の場合のｋ回目として把握される。ｎ回目コンタクトにおけるチャック温度制御パラメータは、初期値（Ｋ_ｐ０，Ｋ_ｉ０，Ｋ_ｄ０）に対して、調整係数（Ｃ_ｐ，Ｃ_ｉ，Ｃ_ｄ）が適用されていてもよい。

［チャック温度制御の変形例］
図７に示すウェーハＷの検査において、半導体チップ９３の検査の後に半導体チップ９４の検査が実施され、半導体チップ９４の検査中にグラフＧ１４として図示されるチャック温度の変化が取得される場合、図５に示すチャック温度制御部２１は、チャック温度制御パラメータの更新を非実施としてもよい。

すなわち、チャック温度制御部２１は、ウェーハＷの検査中に取得されたチャック温度が、規定の許容温度範囲を外れるか否かを判定し、チャック温度が規定の許容温度範囲を外れる場合に、チャック温度制御パラメータの更新を実施してもよい。また、チャック温度が規定の許容温度範囲である場合に、チャック温度制御パラメータの更新を非実施としてもよい。

［コンピュータが実行するプログラムの構成例］
図５に示すチャック温度制御部２１の各種の機能は、コンピュータがプログラムを実行して実現される。コンピュータが実現する各種の機能の例として、チャック温度を取得する機能、チャック温度の変化を規定のパターンとして分類する機能及びチャック温度の変化のパターンに基づき、チャック温度制御パラメータを取得する機能が挙げられる。プログラムは、非一時的、かつ、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体へ記憶される。

［実施形態の作用効果］
実施形態に係るプローバに適用されるチャック温度制御は、以下の作用効果を得ることが可能である。

〔１〕
ウェーハチャック２０の温度変化の特徴とウェーハチャック２０の温度変化パターンとを学習した学習済モデル２００を用いて、ウェーハチャック２０の温度変化の特徴が予め規定される複数の温度変化パターンの１つに分類される。分類された温度変化パターンに対応する温度制御パラメータが導出される。チャック温度を調整するチャック温度調整部２０ａは、導出された温度制御パラメータが適用される。これにより、ウェーハチャック２０の温度変化に応じたウェーハチャック２０の自動温度調整が実現される。

〔２〕
ウェーハチャック２０の温度変化の特徴として、ウェーハチャック２０の温度変化の特徴を表す特徴量が適用される。学習モデルは、チャック温度の温度変化の特徴を表す特徴量と、規定の温度変化パターンとの対応関係を学習する。学習済モデルは、チャック温度の温度変化の特徴を表す特徴量が入力されると、特徴量に対応する温度変化パターンが出力される。これにより、無数に存在するチャック温度の温度変化が、予め規定される温度変化パターンへ分類される。

〔３〕
互いに異なる種類の複数のウェーハのそれぞれに対応する学習済モデルの中から、検査対象のウェーハに対応する学習済モデルが選択される。これにより、検査対象のウェーハの種類に応じたチャック温度変化の分類が実施される。

〔４〕
チャック温度制御パラメータとしてＰＩＤ制御パラメータが適用される。チャック温度制御パラメータは、既に設定されたＰＩＤ制御パラメータ（Ｋ_ｐ，Ｋ_ｉ，Ｋ_ｄ）に対して調整係数（Ｃ_ｐ，Ｃ_ｉ，Ｃ_ｄ）が乗算されたＰＩＤ制御パラメータ（Ｃ_ｐ×Ｋ_ｐ，Ｃ_ｉ×Ｋ_ｉ，Ｃ_ｄ×Ｋ_ｄ）が適用される。これにより、既に設定されたＰＩＤ制御パラメータに基づく新たなＰＩＤ制御パラメータが適用されるチャック温度制御が実現される。

〔５〕
チャック温度制御パラメータとして、ＰＩＤ制御パラメータ（Ｋ_ｐ，Ｋ_ｉ，Ｋ_ｄ）に対して乗算される調整係数（Ｃ_ｐ，Ｃ_ｉ，Ｃ_ｄ）が導出される。これにより、ＰＩＤ制御に適したチャック温度制御パラメータが導出される。

以上説明した本発明の実施形態は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜構成要件を変更、追加、削除することが可能である。本発明は以上説明した実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で当該分野の通常の知識を有する者により、多くの変形が可能である。また、実施形態、変形例及び応用例は適宜組み合わせて実施してもよい。

９ 半導体チップ
９ａ 電極パッド
１０ プローバ
１２ ベース
１３ Ｙステージ
１４ Ｙ移動部
１５ Ｘステージ
１６ Ｘ移動部
１７ Ｚθステージ
１８ Ｚθ移動部
２０ ウェーハチャック
２０ａ チャック温度調整部
２０ｂ チャック温度センサ
２１ チャック温度制御部
２１ａ チャック温度制御部
２３ 支柱
２４ ヘッドステージ
２５ カードホルダ
２５ａ 保持穴
２６ プローブカード
２９ ウェーハ位置合わせカメラ
３０ 上下ステージ
３１ 針位置合わせカメラ
３２ クリーニング板
３４ 温度センサ
３５ プローブ針
４０ 制御装置
４２ カード温度取得部
４４ 針位置取得部
４６ ウェーハ情報取得部
５２ 移動制御部
９１ 半導体チップ
９２ 半導体チップ
９３ 半導体チップ
９４ 半導体チップ
１００ チャック温度取得部
１０２ 分類部
１０２ａ 分類部
１０３ 学習済モデル取得部
１０４ チャック温度制御パラメータ設定部
１０４ａ チャック温度制御パラメータ設定部
１１０ 加熱制御パラメータ導出部
１１０ａ 加熱制御パラメータ導出部
１１２ 冷却制御パラメータ導出部
１１２ａ 冷却制御パラメータ導出部
２００ 学習済モデル
２１０ 出力
Ｇ１ グラフ
Ｇ２ グラフ
Ｇ３ グラフ
Ｇ１０ グラフ
Ｇ１２ グラフ
Ｇ１４ グラフ
Ｇ２０ グラフ
Ｇ２２ グラフ
Ｇ２４ グラフ
Ｇ２６ グラフ
Ｇ３０ グラフ
Ｇ３２ グラフ
Ｇ３４ グラフ
Ｇ４０ グラフ
Ｇ４２ グラフ
Ｇ４４ グラフ
Ｇ４６ グラフ
Ｇ５０ グラフ
ＳＰ１ 温度変化サンプル
ＳＰ２ 温度変化サンプル
ＳＰ３ 温度変化サンプル
ＳＰ４ 温度変化サンプル
ＳＰ５ 温度変化サンプル
ＳＰ６ 温度変化サンプル
Ｗ ウェーハ

Claims (9)

1. 複数の半導体チップが形成されたウェーハを保持するウェーハチャックの温度を表すチャック温度を取得するチャック温度取得部と、
   前記チャック温度の変化の特徴と、前記チャック温度の変化が分類された規定の数の温度変化パターンと、の対応関係を学習した学習済モデルが適用され、前記チャック温度が入力された場合に前記入力された前記チャック温度の変化に応じた前記温度変化パターンを出力する分類部と、
   前記分類部へ前記チャック温度が入力された場合に前記分類部から出力される前記温度変化パターンに対応する温度制御パラメータを導出し、前記温度制御パラメータを設定する温度制御パラメータ設定部と、
   を備え、
   前記温度制御パラメータ設定部を用いて設定された前記温度制御パラメータを適用して、前記チャック温度を調整するチャック温度調整部の動作を制御する温度制御装置。
2. 異なるタイミングにおいて取得された複数の前記チャック温度から、前記チャック温度の変化を導出するチャック温度変化導出部を備えた請求項１に記載の温度制御装置。
3. 前記学習済モデルは、前記チャック温度の変化の特徴を表す特徴量と、前記チャック温度の変化が分類された温度変化パターンと、の対応関係を学習し、
   前記分類部は、前記チャック温度の変化の特徴として前記特徴量を取得し、前記特徴量に対応する前記温度変化パターンを出力する請求項１に記載の温度制御装置。
4. 前記温度制御パラメータ設定部は、前記温度変化パターンに対応する調整係数が用いられる前記温度制御パラメータを導出する請求項１から３のいずれか一項に記載の温度制御装置。
5. 測定対象のウェーハの種類を含むウェーハ情報を取得するウェーハ情報取得部と、
   ウェーハの種類ごとに前記学習がされ生成された複数の前記学習済モデルと、
   を備え、
   前記分類部は、前記ウェーハ情報取得部を用いて取得されたウェーハ情報に含まれるウェーハの種類に応じて、複数の前記学習済モデルから１つの学習済モデルを選択する請求項１から３のいずれか一項に記載の温度制御装置。
6. コンピュータが、
   複数の半導体チップが形成されたウェーハを保持するウェーハチャックの温度を表すチャック温度を取得する工程と、
   前記チャック温度の変化の特徴と、前記チャック温度の変化が分類された規定の数の温度変化パターンと、の対応関係を学習した学習済モデルが適用される分類部を用いて、前記チャック温度が入力された場合に前記入力された前記チャック温度の変化に応じた前記温度変化パターンを出力する工程と、
   前記分類部へ前記チャック温度が入力された場合に前記分類部から出力される前記温度変化パターンに対応する温度制御パラメータを導出し、前記温度制御パラメータを設定する工程と、
   前記温度制御パラメータを適用して、前記チャック温度を調整するチャック温度調整部の動作を制御する工程と、
   を実行する温度制御方法。
7. コンピュータに、
   複数の半導体チップが形成されたウェーハを保持するウェーハチャックの温度を表すチャック温度を取得する機能と、
   前記チャック温度の変化の特徴と、前記チャック温度の変化が分類された規定の数の温度変化パターンと、の対応関係を学習した学習済モデルが適用される分類部を用いて、前記チャック温度が入力された場合に前記入力された前記チャック温度の変化に応じた前記温度変化パターンを出力する機能と、
   前記分類部へ前記チャック温度が入力された場合に前記分類部から出力される前記温度変化パターンに対応する温度制御パラメータを導出し、前記温度制御パラメータを設定する機能と、
   前記温度制御パラメータを適用して、前記チャック温度を調整するチャック温度調整部の動作を制御する機能と、を実現させるプログラム。
8. 複数の半導体チップが形成されたウェーハを保持するウェーハチャックと、
   プローブ針を有するプローブカードと、
   前記ウェーハチャックを前記プローブ針に対して相対移動させる相対移動部と、
   前記ウェーハチャックの温度を調整するチャック温度調整装置と、
   温度制御パラメータを適用して、前記チャック温度調整装置の動作を制御する温度制御装置と、を備えたプローバであって、
   前記温度制御装置は、
   前記ウェーハチャックの温度を表すチャック温度を取得するチャック温度取得部と、
   前記チャック温度の変化の特徴と、前記チャック温度の変化が分類された規定の数の温度変化パターンと、の対応関係を学習した学習済モデルが適用され、前記チャック温度が入力された場合に前記入力された前記チャック温度の変化に応じた前記温度変化パターンを出力する分類部と、
   前記分類部へ前記チャック温度が入力された場合に前記分類部から出力される前記温度変化パターンに対応する温度制御パラメータを導出し、前記温度制御パラメータを設定する温度制御パラメータ設定部と、
   を備え、温度制御パラメータ設定部を用いて設定された前記温度制御パラメータを適用して、前記チャック温度を調整するチャック温度調整部の動作を制御するプローバ。
9. 複数の半導体チップが形成されたウェーハを保持するウェーハチャックの温度であるチャック温度の変化の特徴と、前記チャック温度の変化が分類された規定の数の温度変化パターンと、の対応関係を学習した学習済モデルを生成する学習モデル生成方法。

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