TW202201601A - 基板處理裝置、基板處理方法、學習用資料之生成方法、學習方法、學習裝置、學習完成模型之生成方法及學習完成模型 - Google Patents

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Abstract

本發明之基板處理裝置(100)具備有基板保持部(120)、藥液供給部(130)、基板資訊取得部(22a)、藥液處理條件資訊取得部(22b)、及控制部(22)。基板資訊取得部(22a)取得包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊，該硬化層厚度資訊顯示在處理對象基板之抗蝕層中之硬化層之厚度，該離子注入條件資訊顯示在抗蝕層形成硬化層的離子注入之條件。藥液處理條件資訊取得部(22b)係基於基板資訊，自學習完成模型取得顯示關於處理對象基板之藥液處理條件的藥液處理條件資訊。控制部(22)係控制基板保持部(120)及藥液供給部(130)根據藥液處理條件資訊而利用藥液對處理對象基板進行處理。

Description

基板處理裝置、基板處理方法、學習用資料之生成方法、學習方法、學習裝置、學習完成模型之生成方法及學習完成模型
本發明係關於一種基板處理裝置、基板處理方法、學習用資料之生成方法、學習方法、學習裝置、學習完成模型之生成方法及學習完成模型。
處理基板的基板處理裝置適合於被使用在半導體裝置之製造等。在製造基板時，有在既定圖案之抗蝕層(resist layer)形成之後對基板進行離子注入而將基板之特性加以改質的情形。於該情形下，在離子注入之後，利用藥液將抗蝕層加以剝離。已知若在基板之製造過程中對抗蝕層注入離子，則在抗蝕層會形成硬化層或變質層(參照專利文獻1)。
在專利文獻1中記載有，利用對硫酸及過氧化氫溶液添加碳酸伸烷酯的半導體基板用洗淨劑，對抗蝕層進行剝離．去除。根據專利文獻1，該半導體基板用洗淨劑在將抗蝕層剝離之際，具有與SPM洗淨劑匹敵的洗淨力，另一方面，可減少半導體基板之損傷。 [先前技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1]日本專利特開2012-67254號公報
(發明所欲解決之問題)
然而，在專利文獻1之方法中，存在有無法將基板之抗蝕層中之硬化層適當地去除的情形。例如，若相對於被離子注入的抗蝕層而藥液之使用量過少時，則無法將抗蝕層充分地去除。又，若對於被離子注入的抗蝕層當藥液之使用量過多時，則會導致成本上升。
本發明係鑒於上述課題而被完成者，其目的在於提供一種可將基板之抗蝕層中硬化層適當地去除的基板處理裝置、基板處理方法、學習用資料之生成方法、學習方法、學習裝置、學習完成模型之生成方法及學習完成模型。 (解決問題之技術手段)
根據本發明之一態樣，基板處理裝置具備有：基板保持部，其可旋轉地保持具有形成硬化層之抗蝕層的處理對象基板；藥液供給部，其對上述處理對象基板供給藥液；基板資訊取得部，其取得包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊；其中，該硬化層厚度資訊顯示有關上述處理對象基板的上述硬化層之厚度；該離子注入條件資訊顯示在上述抗蝕層形成上述硬化層的離子注入之條件；藥液處理條件資訊取得部，其根據上述基板資訊，自學習完成模型取得顯示有關上述處理對象基板之藥液處理條件的藥液處理條件資訊；及控制部，其控制上述基板保持部及上述藥液供給部根據在上述藥液處理條件資訊取得部所取得的上述藥液處理條件資訊，而利用藥液對上述處理對象基板進行處理。上述學習完成模型係藉由對學習用資料進行機械學習所構築，在該學習用資料中，將包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊、藥液處理條件資訊、及處理結果資訊建立關聯；其中，該硬化層厚度資訊係有關具有形成硬化層之抗蝕層的學習對象基板，顯示上述硬化層之厚度；該離子注入條件資訊顯示在上述抗蝕層形成上述硬化層的離子注入之條件；該藥液處理條件資訊顯示利用藥液對上述學習對象基板進行處理的條件；該處理結果資訊顯示利用藥液對上述學習對象基板進行處理的結果。
在有些實施形態中，上述基板處理裝置更進一步具備有記憶上述學習完成模型的記憶部。
在有些實施形態中，關於上述處理對象基板及上述學習對象基板之各者，上述硬化層厚度資訊係包含顯示上述硬化層之高度的硬化層高度資訊或顯示上述硬化層之寬度的硬化層寬度資訊。
在有些實施形態中，關於上述處理對象基板及上述學習對象基板之各者，上述藥液處理條件資訊係包含顯示上述藥液之濃度、上述藥液之溫度、上述藥液之供給量、上述藥液之吐出圖案及供給上述藥液之際基板旋轉速度之任一者的資訊。
在有些實施形態中，顯示上述藥液之濃度的資訊係顯示上述藥液之濃度隨著時間變化的濃度分佈(profile)。
在有些實施形態中，顯示上述藥液之溫度的資訊係顯示上述藥液之溫度隨著時間變化的溫度分佈。
根據本發明之其他的態樣，基板處理方法包含以下之步驟：可旋轉地保持具有形成硬化層之抗蝕層的處理對象基板的步驟；取得包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊的步驟；其中，該硬化層厚度資訊顯示有關上述處理對象基板的上述硬化層之厚度；該離子注入條件資訊顯示在上述抗蝕層形成上述硬化層的離子注入之條件；根據上述基板資訊，自學習完成模型取得顯示上述處理對象基板之藥液處理條件的藥液處理條件資訊的步驟；及根據上述藥液處理條件資訊之藥液處理條件，利用藥液對上述處理對象基板進行處理的步驟。在取得上述藥液處理條件資訊之步驟中，上述學習完成模型係藉由對學習用資料進行機械學習所構築，在該學習用資料中，將包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊、藥液處理條件資訊、及處理結果資訊建立關聯；其中，該硬化層厚度資訊係有關具有形成硬化層之抗蝕層的學習對象基板，顯示上述硬化層之厚度；該離子注入條件資訊顯示在上述抗蝕層形成上述硬化層的離子注入之條件；該藥液處理條件資訊顯示對上述學習對象基板所進行的藥液處理之條件；該處理結果資訊顯示對上述學習對象基板所進行的藥液處理之結果。
根據本發明之再另一態樣，學習用資料之生成方法包含有以下之步驟：自對具有形成硬化層之抗蝕層的學習對象基板進行處理之基板處理裝置所輸出的時間序列資料，取得包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊的步驟；其中，該硬化層厚度資訊顯示上述硬化層之厚度；該離子注入條件資訊顯示在上述抗蝕層形成上述硬化層的離子注入之條件；自上述時間序列資料，取得藥液處理條件資訊的步驟；該藥液處理條件資訊顯示在上述基板處理裝置利用藥液對上述學習對象基板進行處理的條件；自上述時間序列資料，取得處理結果資訊的步驟；該處理結果資訊顯示在上述基板處理裝置利用藥液對上述學習對象基板進行處理的結果；及有關上述學習對象基板，將上述基板資訊、上述藥液處理條件資訊及上述處理結果資訊建立關聯而作為學習用資料記憶於記憶部的步驟。
根據本發明之再另外之態樣，學習方法包含有以下之步驟：取得根據上述學習用資料之生成方法所生成的學習用資料的步驟；及將上述學習用資料輸入至學習程式，對上述學習用資料進行機械學習的步驟。
根據本發明之再另外之態樣，學習裝置具備有：記憶部，其記憶根據上述之學習用資料之生成方法所生成的學習用資料；及學習部，其將上述學習用資料輸入至學習程式，對上述學習用資料進行機械學習。
根據本發明之另外其他態樣，學習完成模型之生成方法包含有以下之步驟：取得根據上述之學習用資料之生成方法所生成的學習用資料的步驟；及生成學習完成模型的步驟，該學習完成模型係藉由使上述學習用資料進行機械學習所構築。
根據本發明之再另外其他態樣，學習完成模型根據上述之學習用資料之生成方法所生成之學習用資料進行機械學習所構築。
根據本發明之再另一其他態樣，基板處理裝置具備有：基板保持部，其可旋轉地保持具有形成硬化層之抗蝕層的基板；藥液供給部，其對上述基板供給藥液；記憶部，其記憶有將基板資訊與藥液處理條件資訊建立關聯的轉換表，其中，該基板資訊包含有硬化層厚度資訊或顯示離子注入之條件的離子注入條件資訊；藥液處理條件資訊顯示藥液處理之條件；基板資訊取得部，其取得包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊；其中，硬化層厚度資訊顯示有關上述基板的上述硬化層之厚度；離子注入條件資訊顯示形成上述硬化層的離子注入之條件；藥液處理條件資訊取得部，其根據上述基板資訊，使用上述轉換表取得顯示有關上述基板之藥液處理條件的藥液處理條件資訊；及控制部，其控制上述基板保持部及上述藥液供給部根據在上述藥液處理條件資訊取得部所取得的上述藥液處理條件資訊，而利用藥液對上述基板進行處理。 (對照先前技術之功效)
根據本發明，可適當地將處理對象基板之抗蝕層中之硬化層去除。
以下參照圖式，對本發明之基板處理裝置、基板處理方法、學習用資料之生成方法、學習方法、學習裝置、學習完成模型之生成方法及學習完成模型之實施形態進行說明。再者，在圖中，關於相同或相當部分，標註相同之參照符號而不再重複說明。又，在本案說明書中，為了容易理解本發明，存在有記載相互正交之X方向、Y方向及Z方向的情形。在典型上，X方向及Y方向平行於水平方向，Z方向平行於鉛直方向。
首先參照圖1，對具備有本實施形態之基板處理裝置100的基板處理學習系統200進行說明。首先，參照圖1，對基板處理學習系統200進行說明。
圖1係基板處理學習系統200之示意圖。如圖1所示，基板處理學習系統200具備有基板處理裝置100、基板處理裝置100L、學習用資料生成裝置300、及學習裝置400。
基板處理裝置100對處理對象基板進行處理。此處，處理對象基板具有形成硬化層的抗蝕層，基板處理裝置100利用藥液對處理對象基板之抗蝕層進行處理。再者，基板處理裝置100亦可對處理對象基板進行藥液處理以外之處理。基板處理裝置100係對處理對象基板一片一片地進行處理的單片型。在典型上，處理對象基板為大致呈圓板狀。
基板處理裝置100L對學習對象基板進行處理。此處，學習對象基板具有形成硬化層的抗蝕層，基板處理裝置100L利用藥液對學習對象基板之抗蝕層進行處理。再者，基板處理裝置100L亦可對學習對象基板進行藥液處理以外之處理。學習對象基板之構成與處理對象基板之構成相同。基板處理裝置100L係對處理對象基板一片一片地進行處理的單片型。在典型上，處理對象基板為大致呈圓板狀。基板處理裝置100L之構成與基板處理裝置100之構成相同。基板處理裝置100L亦可與基板處理裝置100為相同之物體。例如，亦可由同一個基板處理裝置在過去對學習對象基板進行處理之後，再對處理對象基板進行處理。或者，基板處理裝置100L亦可為具有與基板處理裝置100相同之構成的其他製品。
於本說明書之以下之說明中，存在有將學習對象基板記載為「學習對象基板WL」，將處理對象基板記載為「處理對象基板Wp」的情形。又，於無須將學習對象基板WL與處理對象基板Wp加以區別而進行說明時，則有將學習對象基板WL及處理對象基板Wp記載為「基板W」的情形。
基板W例如係半導體晶圓、液晶顯示裝置用基板、電漿顯示器用基板、場發射顯示器(Field Emission Display：FED)用基板、光碟用基板、磁碟用基板、磁光碟用基板、光罩用基板、陶瓷基板、或太陽電池用基板。
基板處理裝置100L將時間序列資料TDL加以輸出。時間序列資料TDL係顯示在基板處理裝置100L中之物理量之時間變化的資料。時間序列資料TDL顯示在既定期間中而於時間序列所變化的物理量(值)之時間變化。例如，時間序列資料TDL係顯示關於基板處理裝置100L對學習對象基板進行之處理的物理量之時間變化的資料。或者，時間序列資料TDL係顯示關於藉由基板處理裝置100L所被處理之學習對象基板之特性的物理量之時間變化的資料。或者，時間序列資料TDL亦可包含有顯示利用基板處理裝置100L對學習對象基板進行處理前的製造製程的資料。
再者，在時間序列資料TDL中所顯示之值亦可為在測定機器中直接所被測定的值。或者，在時間序列資料TDL中所顯示之值亦可為對在測定機器中直接所被測定之值進行運算處理的值。或者，在時間序列資料TDL中所顯示之值亦可為對在複數個測定機器中所被測定之值進行運算的值。
學習用資料生成裝置300基於時間序列資料TDL或時間序列資料TDL之至少一部分來生成學習用資料LD。學習用資料生成裝置300將學習用資料LD加以輸出。學習用資料LD包含有學習對象基板WL之基板資訊、顯示對學習對象基板WL所進行之藥液處理之處理條件的藥液處理條件資訊、及顯示對學習對象基板WL所進行之藥液處理之結果的處理結果資訊。又，學習對象基板WL之基板資訊包含有學習對象基板WL被進行藥液處理之前所測定的學習對象基板WL之基板資訊。
學習裝置400根據對學習用資料LD進行機械學習，生成學習完成模型LM。學習裝置400輸出學習完成模型LM。
基板處理裝置100將時間序列資料TD加以輸出。時間序列資料TD係顯示基板處理裝置100中之物理量的時間變化之資料。時間序列資料TD顯示在既定期間中而於時間序列變化的物理量(值)之時間變化。例如，時間序列資料TD係顯示有關基板處理裝置100對處理對象基板進行之處理的物理量之時間變化的資料。或者，時間序列資料TD係顯示有關藉由基板處理裝置100所被處理之處理對象基板之特性的物理量之時間變化的資料。
再者，在時間序列資料TD中所顯示之值亦可為在測定機器中直接所測定的值。或者，在時間序列資料TD中所顯示之值亦可為對在測定機器中直接所測定之值進行運算處理的值。或者，在時間序列資料TD中所顯示之值亦可為對在複數個測定機器中所測定之值進行運算的值。或者，時間序列資料TD亦可包含有顯示利用基板處理裝置100對處理對象基板進行處理前之製造製程的資料。
基板處理裝置100所使用的物體係對應於基板處理裝置100L所使用的物體。因此，基板處理裝置100所使用的物體之構成與基板處理裝置100L所使用的物體之構成相同。又，於時間序列資料TD中，基板處理裝置100所使用的物體之物理量係對應於基板處理裝置100L所使用的物體之物理量。因此，基板處理裝置100L所使用的物體之物理量與基板處理裝置100所使用的物體之物理量相同。
自時間序列資料TD生成處理對象基板Wp之基板資訊Cp。處理對象基板Wp之基板資訊Cp係相對應於學習對象基板WL之基板資訊。處理對象基板Wp之基板資訊Cp包含有關於處理對象基板Wp的基板資訊。處理對象基板Wp之基板資訊亦可為藉由在處理對象基板Wp被藥液處理之前對處理對象基板Wp進行測定而所得的資訊。或者，處理對象基板Wp之基板資訊亦可為關於在藥液處理前對處理對象基板Wp所進行之處理的資訊。
自學習完成模型LM，基於處理對象基板Wp之基板資訊Cp，輸出藥液處理條件資訊Rp，該藥液處理條件資訊Rp係顯示適合於在基板處理裝置100中之處理對象基板Wp的藥液處理條件。
以上，如參照圖1所說明，根據本實施形態，學習裝置400進行機械學習。因此，其可自非常複雜且解析對象龐大的時間序列資料TDL生成精度較高的學習完成模型LM。又，對學習完成模型LM其輸入來自時間序列資料TD的基板資訊Cp，而自學習完成模型LM輸出顯示藥液處理條件的藥液處理條件資訊Rp。因此，其可因應於處理對象基板Wp來進行藥液處理。
其次，參照圖2，對具備有本實施形態之基板處理裝置100的基板處理系統10進行說明。圖2係基板處理系統10之示意性的俯視圖。
基板處理系統10對基板W進行處理。基板處理系統10具備有複數個基板處理裝置100。基板處理裝置100以對基板W進行蝕刻、表面處理、特性賦予、處理膜形成、膜之至少一部分之去除及洗淨中之至少一種之方式而對基板W進行處理。
如圖1所示，基板處理系統10除了複數個基板處理裝置100以外，亦具備有流體櫃32、流體箱34、複數個負載埠LP、分度機器人IR、中心機器人CR、及控制裝置20。控制裝置20對負載埠LP、分度機器人IR及中心機器人CR進行控制。
各個負載埠LP將複數片基板W予以積層並收納。分度機器人IR在負載埠LP與中心機器人CR之間搬送基板W。再者，亦可在分度機器人IR與中心機器人CR之間，設置暫時載置基板W的設置台(路徑)，以作為經由在分度機器人IR與中心機器人CR之間的設置台而間接地傳遞基板W的裝置，如此之構成。中心機器人CR在分度機器人IR與基板處理裝置100之間進行搬送基板W。各個基板處理裝置100對基板W吐出液體，並對基板W進行處理。液體包含藥液及/或沖洗液。或者，液體亦可包含其他之處理液。流體櫃32用來收納液體。再者，流體櫃32亦可收納氣體。
具體而言，複數個基板處理裝置100形成有在俯視時包圍中心機器人CR之方式所配置的複數個塔TW(在圖2中為4個塔TW)。各塔TW包含有於上下所被積層的複數個基板處理裝置100(在圖1中為3個基板處理裝置100)。流體箱34分別對應於複數個塔TW。流體櫃32內之液體經由任一個流體箱34而被供給至對應於流體箱34的塔TW所包含的所有基板處理裝置100。又，流體櫃32內之氣體經由任一個流體箱34而被供給至於對應於流體箱34的塔TW所包含的所有基板處理裝置100。
控制裝置20對基板處理系統10之各種動作進行控制。控制裝置20包含有控制部22及記憶部24。控制部22具有處理器。控制部22例如具有中央處理運算器(Central Processing Unit：CPU)。或者，控制部22亦可具有通用運算器。
記憶部24記憶有資料及電腦程式。資料包含有製程配方資料。製程配方資料包含有顯示複數個製程配方的資訊。複數個製程配方之各者對基板W之處理內容及處理程序作規定。
記憶部24包含有主記憶裝置及輔助記憶裝置。主記憶裝置例如為半導體記憶體。輔助記憶裝置例如為半導體記憶體及/或硬碟驅動器。記憶部24亦可包含有可移除式媒體。控制部22執行記憶部24所記憶的電腦程式以執行基板處理動作。
於記憶部24記憶有預先被規定程序的電腦程式。基板處理裝置100依照在電腦程式中所被規定的程序來進行動作。
再者，在圖2中雖對基板處理系統10以具備有1個控制裝置20之方式來顯示，但是其亦可於每個基板處理裝置100具備有控制裝置20。但是，在該情形下，基板處理系統10具備有對複數個基板處理裝置100及基板處理裝置100以外之裝置進行控制的其他控制裝置為佳。
其次，參照圖3，對本實施形態之基板處理裝置100進行說明。圖3係本實施形態之基板處理裝置100之示意圖。再者，此處，雖對基板處理裝置100之構成作說明，但是基板處理裝置100L亦具有與基板處理裝置100相同之構成。
基板處理裝置100對基板W作處理。基板處理裝置100具備有腔室110、基板保持部120、藥液供給部130、及沖洗液供給部140。腔室110收納基板W。基板保持部120保持基板W。基板保持部120以使基板W可旋轉之方式進行保持。
腔室110為具有內部空間大致呈箱形狀。腔室110收納基板W。此處，基板處理裝置100係對基板W一片一片地進行處理的單片型，基板W一片一片地被收納至腔室110。基板W被收納於腔室110內，在腔室110內被處理。於腔室110收納有基板保持部120、藥液供給部130及沖洗液供給部140之各者的至少一部分。
基板保持部120保持基板W。基板保持部120以使基板W之上表面Wa朝向上方、基板W之背面(下表面)Wb朝向鉛直下方之方式水平地保持基板W。又，基板保持部120在保持基板W的狀態下使基板W旋轉。
例如，基板保持部120亦可為夾持基板W之端部的夾持式。或者，基板保持部120亦可具有自背面Wb保持基板W的任意之機構。例如，基板保持部120亦可為真空式。在該情形下，基板保持部120藉由使非元件形成面即基板W之背面Wb之中央部吸附於上表面而水平地保持基板W。或者，基板保持部120亦可為將使複數個夾持銷接觸於基板W之周端面的夾持式與真空式加以組合者。
例如，基板保持部120包含有旋轉基底121、夾持構件122、軸123、及電動馬達124。夾持構件122被設置於旋轉基底121。夾持構件122夾持基板W。在典型上，於旋轉基底121設置有複數個夾持構件122。
軸123係中空軸。軸123沿著旋轉軸Ax向鉛直方向延伸。於軸123之上端，結合有旋轉基底121。基板W之背面接觸至旋轉基底121，基板W被載置於旋轉基底121之上方。
旋轉基底121係圓板狀，水平地支撐基板W。軸123自旋轉基底121之中央部向下方延伸。電動馬達124賦予旋轉力至軸123。電動馬達124係藉由使軸123向旋轉方向旋轉，而以旋轉軸Ax為中心使基板W及旋轉基底121旋轉。此處，旋轉方向係逆時針旋轉。
藥液供給部130對基板W供給藥液。藉此，利用藥液，處理基板W。
例如，藥液可包含有氫氟酸(氟化氫水溶液：HF)。或者，藥液亦可為包含有硫酸、醋酸、硝酸、鹽酸、檸檬酸、緩衝氫氟酸(BHF)、稀氫氟酸(DHF)、氨水、稀氨水、過氧化氫溶液、有機鹼(例如，TMAH：氫氧化四甲基銨等)、界面活性劑、防腐劑中之至少一種的液體。又，藥液亦可為將上述液體加以混合的混合液。例如，將該等加以混合的藥液之例子，可列舉有，SPM(硫酸過氧化氫溶液混合液)、SC1(氨過氧化氫溶液混合液)、SC2(鹽酸過氧化氫溶液混合液)等。
藥液供給部130包含有噴嘴132、配管134、及閥136。噴嘴132係與基板W之上表面Wa相對向，其朝向基板W之上表面Wa吐出藥液。配管134結合至噴嘴132。噴嘴132被設置於配管134之前端。自供給源供給藥液至配管134。閥136被設置於配管134。閥136對配管134內之流路進行開閉。
藥液供給部130更進一步包含有噴嘴移動部138。噴嘴移動部138在吐出位置與退避位置之間使噴嘴132移動。在噴嘴132位於吐出位置的情形下，噴嘴132位於基板W之上方。在噴嘴132位於吐出位置的情形下，噴嘴132朝向基板W之上表面Wa吐出藥液。在噴嘴132位於退避位置的情形下，噴嘴132位於較基板W更基板W之徑向外側。
噴嘴移動部138包含有臂138a、轉動軸138b、及移動機構138c。臂138a沿著大致水平方向延伸。於臂138a之前端部，安裝有噴嘴132。臂138a結合至轉動軸138b。轉動軸138b沿著大致鉛直方向延伸。移動機構138c使轉動軸138b繞沿著大致鉛直方向的轉動軸線之周圍而轉動，使臂138a沿著大致水平面進行轉動。其結果，噴嘴132為沿著大致水平面移動。例如，移動機構138c包含有使轉動軸138b繞轉動軸線之周圍而轉動的臂擺動馬達。臂擺動馬達例如為伺服馬達。又，移動機構138c使轉動軸138b沿著大致鉛直方向進行升降，使臂138a升降。其結果，噴嘴132沿著大致鉛直方向移動。例如，移動機構138c包含有滾珠螺桿機構、及對滾珠螺桿機構賦予驅動力的臂升降馬達。臂升降馬達例如為伺服馬達。
沖洗液供給部140對基板W供給沖洗液。沖洗液亦可包含有脫離子水(Deionized Water：DIW)、碳酸水、電解離子水、臭氧水、氨水、稀釋濃度(例如，10 ppm～100 ppm左右)之鹽酸水、或者還原水(氫水)之任一者。
沖洗液供給部140包含有噴嘴142、配管144、及閥146。噴嘴142係與基板W之上表面Wa相對向，朝向基板W之上表面Wa吐出沖洗液。配管144結合至噴嘴142。噴嘴142被設置於配管144之前端。自供給源供給沖洗液至配管144。閥146被設置於配管144。閥146對配管144內之流路進行開閉。
基板處理裝置100更進一步具備有杯狀體180。杯狀體180回收自基板W所飛散的液體。杯狀體180可向鉛直上方上升至基板W之側方為止。又，杯狀體180亦可自基板W之側方向鉛直下方下降。
控制裝置20對基板處理裝置100之各種動作進行控制。控制部22對基板保持部120、藥液供給部130、沖洗液供給部140及/或杯狀體180進行控制。在一例中，控制部22對電動馬達124、閥136、146、移動機構138c及/或杯狀體180進行控制。
在本實施形態之基板處理裝置100中，其可對基板W進行藥液處理及沖洗處理。
其次，參照圖1～圖4，對本實施形態之基板處理裝置100進行說明。圖4係具備有基板處理裝置100的基板處理系統10之方塊圖。
如圖4所顯示，控制裝置20對基板處理系統10之各種動作進行控制。控制裝置20對分度機器人IR、中心機器人CR、基板保持部120、藥液供給部130、沖洗液供給部140及杯狀體180進行控制。詳細而言，控制裝置20藉由對分度機器人IR、中心機器人CR、基板保持部120、藥液供給部130、沖洗液供給部140及杯狀體180發送控制信號，而對分度機器人IR、中心機器人CR、基板保持部120、藥液供給部130、沖洗液供給部140及杯狀體180進行控制。
具體而言，控制部22對分度機器人IR進行控制，藉由分度機器人IR而傳遞基板W。
控制部22對中心機器人CR進行控制，藉由中心機器人CR而傳遞基板W。例如，中心機器人CR接取未處理之基板W，將基板W搬入至複數個腔室110中之任一個。又，中心機器人CR自腔室110接取被處理的基板W，將基板W加以搬出。
控制部22控制基板保持部120，對基板W旋轉之開始、旋轉速度之變更及基板W旋轉之停止進行控制。例如，控制部22可控制基板保持部120，變更基板保持部120之旋轉數。具體而言，控制部22可藉由變更基板保持部120的電動馬達124之旋轉數來變更基板W之旋轉數。
控制部22可控制藥液供給部130之閥136及沖洗液供給部140之閥146，將閥136、146之狀態切換為打開狀態與關閉狀態。具體而言，控制部22藉由控制閥136、146，使閥136、146設為打開狀態，可使朝向噴嘴132、142在配管134、144內流動的藥液、沖洗液通過。又，控制部22藉由控制藥液供給部130之閥136及沖洗液供給部140之閥146，使閥136、146設為關閉狀態，可使朝向噴嘴132、142在配管134、144內流動的藥液、沖洗液停止。
又，控制部22以移動機構138c使臂138a向水平方向及/或垂直方向移動之方式進行控制。藉此，控制部22可使被安裝於臂138a之前端的噴嘴132在基板W之上表面Wa移動。又，控制部22可使被安裝於臂138a之前端的噴嘴132在吐出位置與退避位置之間移動。本實施形態之基板處理裝置100可適合被使用於形成半導體裝置。
在本實施形態之基板處理裝置100中，記憶部24記憶有學習完成模型LM及控制程式PG。基板處理裝置100隨著在控制程式PG中所被規定的程序來進行動作。
又，控制部22包含有基板資訊取得部22a及藥液處理條件資訊取得部22b。基板資訊取得部22a取得處理對象基板Wp之基板資訊。處理對象基板Wp之基板資訊包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊，該硬化層厚度資訊係顯示處理對象基板Wp之硬化層之厚度，該離子注入條件資訊係顯示對處理對象基板Wp所進行的離子注入之條件。再者，基板資訊取得部22a亦可自記憶部24取得硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊以外的其他資訊來作為基板資訊。
學習完成模型LM基於基板資訊來生成藥液處理條件資訊。在典型上，若對學習完成模型LM輸入基板資訊，則對應於基板資訊的藥液處理條件資訊被輸出。在一例中，若對學習完成模型LM輸入硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊，則對應於硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的藥液處理條件資訊被輸出。
藥液處理條件資訊取得部22b自學習完成模型LM取得藥液處理條件資訊。藥液處理條件資訊取得部22b自學習完成模型LM，以對應於處理對象基板Wp之基板資訊之方式取得藥液處理條件資訊。
控制部22依照於藥液處理條件資訊所顯示的藥液處理條件，對基板保持部120及藥液供給部130進行控制。
基板處理系統10較佳為更進一步具備有顯示部42、輸入部44及通信部46。
顯示部42顯示圖像。顯示部42例如為液晶顯示器或者有機電致發光顯示器。
輸入部44為用以對控制部22輸入各種資訊的輸入機器。例如，輸入部44為鍵盤及指向裝置或者觸控面板。
通信部46被連接至網路，其與外部裝置進行通信。在本實施形態中，網路例如包含有網際網路、區域網路(Local Area Network，LAN)、公眾電話網、及近距離無線網路。通信部46為通信機，例如，為網路介面控制器。
進而，基板處理系統10較佳為更進一步具備有感測器50。在典型上，複數個感測器50檢測基板處理系統10之各部分之狀態。例如，感測器50之至少一部分檢測基板處理裝置100之各部分之狀態。
記憶部24對來自感測器50的輸出結果及控制程式之控制參數進行記憶來作為時間序列資料TD。在典型上，時間序列資料係被分開成每個基板W而被記憶。
感測器50係在每1片基板W之處理時，於自基板W之處理開始至處理結束為止之期間中，檢測基板處理裝置100所使用的物體之物理量，將顯示物理量的檢測信號，輸出至控制部22。然後，控制部22將物理量在每1片基板W之處理時，與時間建立關聯作為時間序列資料TD被記憶於記憶部24，該物理量係在自基板W之處理開始至處理結束為止之期間中藉由自感測器50所被輸出的檢測信號來顯示。
控制部22自感測器50取得時間序列資料TD，使時間序列資料TD記憶於記憶部24。在該情形下，控制部22使時間序列資料TD與批次識別資訊、基板識別資訊、處理順序資訊、及批次間隔資訊建立關聯並記憶於記憶部24。批次識別資訊係用以識別批次的資訊(例如，批次編號)。批次顯示基板W之處理單位。1個批次藉由既定數量之基板W所構成。基板識別資訊係用以識別基板W的資訊。處理順序資訊係顯示對於構成1個批次的既定數量之基板W的處理之順序的資訊。批次間隔資訊係顯示自對批次之處理之結束至對下一批次之處理之開始為止之時間間隔的資訊。
其次，參照圖1～圖5，對本實施形態之基板處理裝置100之基板處理方法進行說明。圖5(a)係在本實施形態之基板處理裝置100中之基板處理方法之流程圖，圖5(b)係在本實施形態之基板處理方法中之藥液處理之流程圖。
如圖5(a)所示，在步驟S10中，將處理對象基板Wp搬入至基板處理裝置100。被搬入的處理對象基板Wp裝設於基板保持部120。在典型上，處理對象基板Wp藉由中心機器人CR被搬入至基板處理裝置100。
在步驟S20中，利用藥液對處理對象基板Wp進行處理。藥液供給部130對處理對象基板Wp供給藥液。自藥液供給部130之噴嘴132將藥液吐出至處理對象基板Wp之上表面Wa。藥液覆蓋處理對象基板Wp之上表面Wa。藉此，利用藥液，處理處理對象基板Wp。再者，在利用藥液對處理對象基板Wp進行處理之際，基板W藉由基板保持部120被旋轉。處理對象基板Wp之旋轉亦可繼續至處理對象基板Wp為搬出之前為止。
在步驟S30中，利用沖洗液對處理對象基板Wp進行沖洗。沖洗液供給部140對處理對象基板Wp供給沖洗液。自沖洗液供給部140之噴嘴142將沖洗液吐出至處理對象基板Wp之上表面Wa。沖洗液將處理對象基板Wp之上表面Wa加以覆蓋。藉此，利用沖洗液，處理處理對象基板Wp。
在步驟S40中，自基板保持部120使處理對象基板Wp脫離而將處理對象基板Wp搬出。在典型上，處理對象基板Wp藉由中心機器人CR自基板處理裝置100被搬出。如上所述，其可對處理對象基板Wp進行藥液處理。
在本實施形態之基板處理裝置100中，如圖5(b)所顯示，對處理對象基板Wp進行藥液處理。
在步驟S22中，取得處理對象基板Wp之基板資訊。基板資訊取得部22a取得處理對象基板Wp之基板資訊。基板資訊包含有處理對象基板Wp之硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊。
例如，控制部22自記憶部24取得處理對象基板Wp之硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊。再者，在處理對象基板Wp中之硬化層之厚度亦可在基板處理系統10或基板處理裝置100內被測定。又，在處理對象基板Wp中之硬化層之厚度亦可在基板處理系統10或基板處理裝置100之外部被測定。
或者，對於處理對象基板Wp的離子注入亦可在基板處理系統10或基板處理裝置100內被執行。又，對於處理對象基板Wp的離子注入亦可在基板處理系統10或基板處理裝置100之外部被執行。再者，控制部22亦可取得硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊以外的基板資訊。
在步驟S24中，將處理對象基板Wp之基板資訊，輸入至學習完成模型LM。其詳細情形將於下文敍述，學習完成模型LM由學習用資料所構築，該學習用資料包含有：學習對象基板WL之基板資訊、顯示對學習對象基板WL所進行之藥液處理之處理條件的藥液處理條件資訊、及顯示對學習對象基板WL所進行之藥液處理之結果的處理結果資訊。學習完成模型LM對應於處理對象基板Wp之基板資訊而輸出藥液處理條件資訊Rp。
在步驟S26中，自學習完成模型LM取得藥液處理條件資訊。藥液處理條件資訊取得部22b自學習完成模型LM取得對應於基板資訊的藥液處理條件資訊。
在步驟S28中，根據藥液處理條件資訊，基板保持部120及藥液供給部130對處理對象基板Wp執行藥液處理。在圖3所顯示的基板處理裝置100中，藥液供給部130根據藥液處理條件資訊對處理對象基板Wp供給藥液。如上所述，其可對處理對象基板Wp進行藥液處理。
根據本實施形態，自藉由機械學習所構築的學習完成模型LM，取得對應於基板資訊的藥液處理條件資訊，根據在藥液處理條件資訊所顯示的藥液處理條件來執行藥液處理，該基板資訊包含有處理對象基板Wp之硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊。根據本實施形態，可配合在處理對象基板Wp中之硬化層之厚度來適當地執行藥液處理。
其次，參照圖6對在基板W所形成的硬化層進行說明，該基板W為本實施形態之基板處理方法之對象。圖6(a)～圖6(c)係用以說明在基板W之抗蝕層R中硬化層形成的示意圖。
如圖6(a)所顯示，於基板W之上表面形成有抗蝕層R。抗蝕層R相對於基板W之主面於垂直之方向延伸。抗蝕層R被圖案化為既定之形狀。
如圖6(b)所顯示，對基板W注入離子。此處，離子係向與基板W的主面之法線方向平行的方向被注入。藉由離子注入，而基板W之表面的特性產生變質。此時，抗蝕層R之表面亦產生變質而形成為硬化層Rc。再者，抗蝕層R之內部保持不變質，作為內部層Ri而殘留。硬化層Rc較內部層Ri為硬。
如圖6(c)所顯示，硬化層Rc具有既定之厚度d。詳細而言，硬化層Rc之厚度d包含有硬化層Rc之高度dt及硬化層Rc之寬度dw。在對抗蝕層R等向性地注入離子的情形下，高度dt與寬度dw大致相等。
另一方面，若對抗蝕層R非等向性地注入離子，則高度dt與寬度dw不同。例如，如圖6(b)所顯示，若離子自與基板W之主面之法線方向平行的方向被注入，則高度dt變成大於寬度dw。
其次，參照圖7對在基板W所形成的硬化層進行說明，該基板W為本實施形態之基板處理方法之對象。圖7(a)～圖7(d)係用以說明在基板W之抗蝕層R中之硬化層之形成的示意圖。
如圖7(a)所示，於基板W之上表面形成抗蝕層R。抗蝕層R相對於基板W的主面於垂直之方向延伸。
如圖7(b)所示，對基板W注入離子。此處，離子係自相對於基板W的主面之法線方向朝向一個方向(相對於紙面為左方向)傾斜的方向被注入。藉由離子注入，而基板W之表面之特性產生變質。此時，抗蝕層R之表面亦產生變質而形成為硬化層Rc。在該情形下，相對於抗蝕層R而硬化層Rc之左側相對地較厚，另一方面，硬化層Rc之右側相對地較薄。
如圖7(c)所顯示，對基板W注入離子。此處，離子係自相對於基板W的主面之法線方向朝向另一方向(相對於紙面為右方向)傾斜的方向被注入。藉由離子注入，而抗蝕層R表面所變質的硬化層Rc擴大。
如圖7(d)所顯示，硬化層Rc具有既定之厚度d。詳細而言，硬化層Rc之厚度d包含有硬化層Rc之高度dt及硬化層Rc之寬度dw。如上所述，其可形成硬化層Rc。
再者，在圖7(b)及圖7(c)中，由於自抗蝕層R之左斜方向及右斜方向進行離子注入，故而可使硬化層Rc之左側之寬度及右側之寬度大致相等。又，由於對抗蝕層R自傾斜方向進行離子注入，故而不僅可使硬化層Rc之高度dt增大而且亦可使硬化層Rc之寬度dw增大。
如上所述，硬化層Rc之厚度d、高度dt及/或寬度dw亦可利用測定機器來測定。或者，硬化層Rc之厚度d、高度dt及/或寬度dw係藉由抗蝕層R之特性(組成、厚度、寬度等)及/或離子注入之條件(離子種類、加速能力、注入量及注入方向等)而大致被規定。因此，根據離子注入條件可對硬化層Rc之厚度d、高度dt及/或寬度dw進行特定。
參照圖1如上述所述，學習完成模型LM係自學習用資料LD所生成，學習用資料LD係自基板處理裝置100L之時間序列資料TDL所生成。
其次，參照圖8，對學習用資料LD之生成進行說明。圖8係具備有基板處理裝置100L之基板處理系統10L及學習用資料生成裝置300的方塊圖。此處，學習用資料生成裝置300係與基板處理裝置100L可通信地被連接。圖8之具備有基板處理裝置100L的基板處理系統10L中，控制部22L不具有基板資訊取得部22a及藥液處理條件資訊取得部22b，記憶部24L不記憶學習完成模型LM而記憶測試製程配方TR，除此以外其與在圖4所顯示的基板處理系統10之方塊圖相同，為了避免冗長而省略重複之記載。
基板處理系統10L具備有複數個基板處理裝置100L、分度機器人IRL、中心機器人CRL、控制裝置20L、顯示部42L、輸入部44L、通信部46L、及感測器50L。基板處理裝置100L、分度機器人IRL、中心機器人CRL、控制裝置20L、顯示部42L、輸入部44L及通信部46L係與在圖4所顯示之基板處理系統10之基板處理裝置100、分度機器人IR、中心機器人CR、控制裝置20、顯示部42、輸入部44及通信部46具有相同之構成。
又，基板處理裝置100L具備有基板保持部120L、藥液供給部130L、沖洗液供給部140L、及杯狀體180L。腔室110L、基板保持部120L、藥液供給部130L、沖洗液供給部140L及杯狀體180L較佳為與在圖3及圖4所顯示之基板保持部120、藥液供給部130、沖洗液供給部140及杯狀體180具有相同之構成。
控制裝置20L具有控制部22L及記憶部24L。記憶部24L記憶控制程式PGL。基板處理裝置100L根據在控制程式PGL中所被規定的程序進行動作。
又，記憶部24L記憶複數個測試製程配方TR。複數個測試製程配方TR包含有藥液處理條件不同的製程配方。因此，在控制部22L根據測試製程配方TR對學習對象基板WL進行處理的情形下，對不同之學習對象基板WL進行不同之藥液處理。
記憶部24L記憶學習對象基板WL之時間序列資料TDL。時間序列資料TDL係顯示在基板處理裝置100L中的物理量之時間變化的資料。時間序列資料TDL顯示藉由感測器50L所被檢測的複數個物理量。時間序列資料TDL亦可包含有顯示利用基板處理裝置100L對學習對象基板WL進行處理前之製造製程的資料。再者，時間序列資料TDL包含有基板資訊、藥液處理條件資訊及處理結果資訊，該基板資訊包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊，該藥液處理條件資訊係顯示對學習對象基板WL所進行的藥液處理條件，該處理結果資訊係顯示對學習對象基板WL所進行的藥液處理之結果。
學習用資料生成裝置300係與基板處理裝置100L可通信地被連接。學習用資料生成裝置300係與基板處理裝置100L之時間序列資料TDL之至少一部分進行通信。
學習用資料生成裝置300具備有控制裝置320、顯示部342、輸入部344、及通信部346。學習用資料生成裝置300可經由通信部346而與複數個基板處理裝置100L之控制裝置20L進行通信。顯示部342、輸入部344及通信部346係與顯示部42，輸入部44及通信部46具有相同之構成。
控制裝置320包含有控制部322及記憶部324。記憶部324記憶控制程式PG3。學習用資料生成裝置300根據在控制程式PG3中所被規定的程序進行動作。
控制部322係自基板處理裝置100L對時間序列資料TDL之至少一部分進行接收，並使所接收到的時間序列資料TDL記憶於記憶部324。記憶部324記憶學習對象基板WL之時間序列資料TDL之至少一部分。時間序列資料TDL係經由通信部46L及通信部346而自基板處理裝置100L被發送至學習用資料生成裝置300。控制部322使被發送的時間序列資料TDL之至少一部分記憶於記憶部324。被記憶於記憶部324的時間序列資料TDL包含有時間序列資料TDL之基板資訊、藥液處理條件資訊及處理結果資訊。
控制部322自記憶部324之時間序列資料TDL取得學習對象基板WL之基板資訊、藥液處理條件資訊及處理結果資訊。更進一步，控制部322將學習對象基板WL之基板資訊、藥液處理條件資訊及處理結果資訊加以彙總而生成學習用資料LD，記憶部324記憶學習用資料LD。
其次，參照圖8及圖9，對本實施形態之學習用資料之生成方法進行說明。圖9係本實施形態之學習用資料之生成方法的流程圖。學習用資料之生成係在學習用資料生成裝置300中被進行。
如圖9所顯示，在步驟S110中，取得學習對象基板WL之時間序列資料TDL。在典型上，學習用資料生成裝置300自基板處理裝置100L對學習對象基板WL之時間序列資料TDL之至少一部分進行接收。記憶部324記憶所接收的時間序列資料TDL。
在步驟S112中，自被記憶於記憶部324的學習對象基板WL之時間序列資料TDL提取基板資訊。基板資訊包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊。控制部322自記憶部324之時間序列資料TDL取得學習對象基板WL之基板資訊。
在步驟S114中，自被記憶於記憶部324的學習對象基板WL之時間序列資料TDL提取學習對象基板WL之藥液處理條件資訊。控制部322自記憶部324之時間序列資料TDL取得學習對象基板WL之藥液處理條件資訊。
在步驟S116中，自被記憶於記憶部324的學習對象基板WL之時間序列資料TDL提取學習對象基板WL之處理結果資訊。控制部322自記憶部324之時間序列資料TDL取得學習對象基板WL之處理結果資訊。
在步驟S118中，將學習對象基板WL之基板資訊、藥液處理條件資訊及處理結果資訊建立關聯而生成為學習用資料LD，記憶部324針對複數個學習對象基板WL之每一者將學習用資料LD加以記憶。
在本實施形態中，所生成的學習用資料包含有針對每個學習對象基板WL相互地被建立關聯的基板資訊、藥液處理條件資訊及處理結果資訊。該學習用資料適合被使用於學習處理。
再者，在圖8中，學習用資料生成裝置300係與1個基板處理裝置100L可通信地被連接，但是本實施形態並不被限定於此。學習用資料生成裝置300亦可與複數個基板處理裝置100L可通信地被連接。
又，在參照圖8及圖9的說明中，在基板處理裝置100L所生成的時間序列資料TDL經由通信部46L及通信部346被發送至學習用資料生成裝置300，但是本實施形態並不被限定於此。其亦可為學習用資料生成裝置300之控制裝置320被組裝至具備有基板處理裝置100L的基板處理系統10之控制裝置20，時間序列資料TDL不被傳送在網路，而在基板處理系統10內自時間序列資料TDL生成學習用資料LD。
其次，參照圖10，對本實施形態之學習完成模型LM之生成進行說明。圖10係本實施形態之學習用資料生成裝置300及學習裝置400之示意圖。學習用資料生成裝置300及學習裝置400相互地可進行通信。
學習裝置400係與學習用資料生成裝置300可通信地被連接。學習裝置400自學習用資料生成裝置300接收學習用資料LD。學習裝置400基於學習用資料LD進行機械學習，並生成學習完成模型LM。
學習裝置400具備有控制裝置420、顯示部442、輸入部444、及通信部446。顯示部442、輸入部444及通信部446係與在圖4所顯示之基板處理系統10之顯示部42、輸入部44及通信部46具有相同之構成。
控制裝置420包含有控制部422及記憶部424。記憶部424記憶控制程式PG4。學習裝置400根據在控制程式PG4中所被規定的程序進行動作。
記憶部424記憶學習用資料LD。學習用資料LD係經由通信部346及通信部446而自學習用資料生成裝置300被發送至學習裝置400。控制部422使被發送的學習用資料LD記憶於記憶部424。在被記憶於記憶部424的學習用資料LD中，時間序列資料TDL之基板資訊、藥液處理條件資訊及處理結果資訊相互地被建立關聯。
記憶部424記憶學習程式LPG。學習程式LPG係自複數個學習用資料LD之中找出一定之規則，用來執行機械學習演算法的程式，該機械學習演算法係用以生成表現所找出之規則的學習完成模型LM。控制部422係藉由執行記憶部424之學習程式LPG，利用對學習用資料LD進行機械學習而對推論程式之參數進行調整，並生成學習完成模型LM。
機械學習演算法只要為具有教師學習，則並不特別地被限定，例如，可為決策樹、最近相鄰法、單純貝氏分類器、支援向量機、或者神經網路。因此，學習完成模型LM包含有決策樹、最近相鄰法、單純貝氏分類器、支援向量機、或者神經網路。在生成學習完成模型LM的機械學習中，亦可利用誤差反向傳播法。
例如，神經網路包含有輸入層、單數或複數個之中間層、及輸出層。具體而言，神經網路係深度神經網路(DNN：Deep Neural Network)、循環神經網路(RNN：Recurrent Neural Network)、或者卷積神經網路(CNN：Convolutional Neural Network)，進行深度學習。例如，深度神經網路包含有輸入層、複數個之中間層、及輸出層。
控制部422包含有取得部422a及學習部422b。取得部422a自記憶部424取得學習用資料LD。學習部422b係藉由執行記憶部424之學習程式LPG，對學習用資料LD進行機械學習，並自學習用資料LD生成學習完成模型LM。
學習部422b基於學習程式LPG對複數個學習用資料LD進行機械學習。其結果，自複數個學習用資料LD之中找出一定之規則，生成學習完成模型LM。即，學習完成模型LM係藉由對學習用資料LD進行機械學習而被構築。記憶部424記憶學習完成模型LM。
然後，在典型上，學習完成模型LM被傳送至基板處理系統10，記憶部24記憶學習完成模型LM。在該情形下，如參照圖4，如上所述，在基板處理系統10中之控制裝置20之記憶部24記憶學習完成模型LM，藥液處理條件資訊取得部22b自記憶部24之學習完成模型LM取得藥液處理條件。
但是，本實施形態並不被限定於此。其亦可為記憶部24不記憶有學習完成模型LM，藥液處理條件資訊取得部22b自基板處理系統10之外部取得藥液處理條件。例如，藥液處理條件資訊取得部22b亦可經由通信部46及通信部446而將處理對象基板Wp之基板資訊發送至學習裝置400之學習完成模型LM，經由通信部446及通信部46而自學習裝置400接收在學習完成模型LM中所被輸出的藥液處理條件資訊。
其次，參照圖1～圖11，對在本實施形態之學習裝置400中之學習方法進行說明。圖11係本實施形態之學習方法之流程圖。學習用資料LD之學習及學習完成模型LM之生成係在學習裝置400中所進行。
如圖11所示，在步驟S122中，學習裝置400之取得部422a自記憶部424取得複數個學習用資料LD。在學習用資料LD中，學習對象基板WL之基板資訊、藥液處理條件資訊及處理結果資訊相互地被建立關聯。
其次，在步驟S124中，學習部422b基於學習程式LPG對複數個學習用資料LD進行機械學習。
其次，在步驟S126中，學習部422b對學習用資料LD之機械學習是否結束進行判定。是否結束機械學習為依照預先所被規定的條件來決定。例如，機械學習若對既定數量以上之學習用資料LD進行機械學習則結束。
在機械學習未結束的情形下(在步驟S126中為否)，處理為返回至步驟S122。在該情形下，重複機械學習。另一方面，在機械學習結束的情形下(在步驟S126中為是)，則處理前進至步驟S128。
在步驟S128中，學習部422b係將應用有最新之複數個參數(係數)即複數個學習完成參數(係數)的模型(1個以上之函數)作為學習完成模型LM加以輸出。記憶部424記憶學習完成模型LM。
如以上所述，學習方法結束，生成學習完成模型LM。根據本實施形態，藉由對學習用資料LD進行機械學習，則可生成學習完成模型LM。
再者，在圖10中，學習裝置400係與1個學習用資料生成裝置300可通信地被連接，但是本實施形態並不被限定於此。學習裝置400亦可與複數個學習用資料生成裝置300可通信地被連接。
又，在參照圖10及圖11的說明中，在學習用資料生成裝置300所生成的學習用資料LD經由通信部346及通信部446被發送至學習裝置400，但是本實施形態並不被限定於此。其亦可為學習裝置400之控制裝置420被組裝至學習用資料生成裝置300之控制裝置320，學習用資料LD不被傳送在網路，而在學習用資料生成裝置300內自學習用資料LD生成學習完成模型LM。
更進一步，在參照圖8～圖11的說明中，在基板處理裝置100L所生成的時間序列資料TDL經由通信部46L及通信部346被發送至學習用資料生成裝置300，在學習用資料生成裝置300所生成的學習用資料LD經由通信部346及通信部446被發送至學習裝置400，但是本實施形態並不被限定於此。其亦可為學習用資料生成裝置300之控制裝置320及學習裝置400之控制裝置420被組裝至基板處理系統10L之控制裝置20，時間序列資料TDL及學習用資料LD不被傳送在網路，而在基板處理系統10L內自時間序列資料TDL經由學習用資料LD生成學習完成模型LM。
其次，參照圖12對學習用資料LD之一例進行說明。圖12係顯示學習用資料LD之一例的圖。
圖12顯示學習對象基板WL之基板資訊、學習對象基板WL之藥液處理條件及學習對象基板WL之處理結果。此處，基板資訊為學習對象基板WL之硬化層厚度資訊。硬化層之厚度可藉由對在學習對象基板WL之抗蝕層中的硬化層進行測定而取得。藥液處理條件資訊顯示對學習對象基板WL所進行的藥液處理之條件。藥液處理條件例如包含有藥液之濃度、藥液之溫度、藥液之供給量及供給藥液之際之學習對象基板WL的旋轉速度。處理結果顯示藥液處理後之學習對象基板WL之結果。在圖12中，學習用資料LD包含有從學習用資料LD1至學習用資料LD1000。
學習用資料LD1顯示有些學習對象基板WL1之基板資訊、藥液處理條件及處理結果。此處，在學習用資料LD1中，Ld1顯示學習對象基板WL1之硬化層之厚度。又，Lp1顯示對學習對象基板WL1所進行的藥液處理之條件。
處理結果資訊顯示對學習對象基板WL1之藥液處理之處理結果。處理結果亦可藉由在學習對象基板WL1中特性之異常是否被發現而被判定。在學習用資料LD1中，由於被藥液處理的學習對象基板之結果為良好，故而顯示為○。另一方面，在被藥液處理的學習對象基板之結果並非為良好的情形下，則顯示為×。
學習用資料LD2～LD1000係對應於學習對象基板WL2～WL1000而被生成。對於學習對象基板WL所進行的藥液處理條件可為相同，亦可為不同。處理結果配合學習對象基板WL之硬化層之厚度而大幅度地變動。
在圖12所顯示之學習用資料LD中，資料之數量為1000個，但是本實施形態並不被限定於此。資料之數量可小於1000個，亦可大於1000個。但是，資料之數量如儘量多則較佳。
再者，在學習用資料LD中，基板資訊較佳為包含複數個項目。例如，硬化層厚度資訊亦可包含有顯示硬化層之高度的硬化層高度資訊及顯示硬化層之寬度的硬化層寬度資訊。
圖13係顯示學習用資料LD之一例的圖。如圖13所顯示，學習用資料LD包含有學習對象基板WL之基板資訊、學習對象基板WL之藥液處理條件資訊及學習對象基板WL之處理結果資訊。圖13之學習用資料LD除了學習對象基板WL之基板資訊為包含有硬化層高度資訊及硬化層寬度資訊的點以外，參照圖12而與上述之學習用資料LD為相同，為了避免冗長而省略重複之記載。
此處，基板資訊係學習對象基板WL之硬化層高度資訊及硬化層寬度資訊。硬化層之高度及寬度可藉由對學習對象基板WL之抗蝕層中之硬化層進行測定而取得。在圖13中，學習用資料LD包含有學習用資料LD1～LD1000。
學習用資料LD1顯示有些學習對象基板WL1之基板資訊、藥液處理條件及處理結果。此處，在學習用資料LD1中，Ldt1顯示學習對象基板WL1之硬化層之高度。Ldw1顯示學習對象基板WL1之硬化層之寬度。
學習用資料LD2～LD1000係對應於學習對象基板WL2～WL1000而被生成。處理結果配合學習對象基板WL的硬化層之高度及寬度而大幅度地變動。學習用資料LD較佳為具有非常有助於學習對象基板WL之藥液處理之結果之變動的項目。
再者，在參照圖12及圖13的上述說明中，在處理結果為良好時顯示為○，在處理結果並非為良好時顯示為×，學習用資料LD1～LD1000之處理結果被2值化，但是本實施形態並不被限定於此。處理結果亦可被分類為3以上之複數個值。或者，處理結果亦可被分類為最低值與最大值之間的任意之值。例如，處理結果除了學習對象基板WL之特性以外亦可考慮藥液之使用量(供給量)或於藥液處理所需要之時間等而進行數值化。
再者，在學習用資料LD中，藥液處理條件較佳為包含複數個項目。例如，藥液處理條件亦可包含有藥液之濃度、溫度、供給量、對於學習對象基板的藥液之吐出圖案、藥液處理時之基板保持部120之旋轉速度。
其次，參照圖14，對在本實施形態之學習方法中所被使用的學習用資料LD進行說明。圖14係顯示學習用資料LD之一例的圖。
如圖14所顯示，學習用資料LD包含有學習用資料LD1～LD1000。學習用資料LD顯示學習對象基板WL之基板資訊、學習對象基板WL之藥液處理條件及學習對象基板WL之處理結果資訊。此處，藥液處理條件包含有藥液之濃度、藥液之溫度、藥液之供給量、對於學習對象基板的藥液之吐出圖案、及供給藥液之際之學習對象基板之旋轉速度。
藥液之濃度顯示被使用於學習對象基板WL的藥液之濃度。藥液之溫度顯示被使用於學習對象基板WL的藥液之溫度。藥液之供給量顯示被使用於學習對象基板WL的藥液之供給量。對於學習對象基板的藥液之吐出圖案係顯示對於學習對象基板WL藥液之所被吐出的路徑(噴嘴132之移動路徑)。學習對象基板之旋轉速度顯示供給藥液之際之學習對象基板WL之旋轉速度。又，在學習用資料LD中，在被藥液處理的學習對象基板之結果為良好時顯示為「○」，在被藥液處理的學習對象基板之結果並非為良好時顯示為「×」。
在學習用資料LD1中，Lc1顯示被使用於學習對象基板WL1的藥液之濃度，Lt1顯示被使用於學習對象基板WL1的藥液之溫度。又，Ls1顯示被使用於學習對象基板WL1的藥液之供給量，Le1顯示對於學習對象基板WL1的藥液之吐出圖案，Lv1顯示對學習對象基板WL1供給藥液之際的學習對象基板WL1之旋轉速度。在學習用資料LD1中，由於被藥液處理的學習對象基板WL1之處理結果為良好，故而處理結果為「○」。
關於學習用資料LD2～LD1000亦相同。再者，對學習對象基板WL所進行的藥液處理條件可為相同，亦可為不同。例如，藥液處理條件之複數個項目之至少一部分可為相同，亦可為不同。或者，藥液處理條件之複數個項目之全部可為相同，亦可為不同。處理結果可配合學習對象基板WL之基板狀態及藥液處理條件而產生變動。
其次，參照圖1～圖15，對在本實施形態之基板處理裝置100中之藥液處理進行說明。圖15(a)顯示處理對象基板Wp之示意圖，圖15(b)顯示在學習完成模型LM中所生成的藥液處理條件資訊Rp。
如圖15(a)所示，處理對象基板Wp具有形成硬化層Rc的抗蝕層R。此處，硬化層Rc之高度為dt，硬化層Rc之寬度為dw。
圖15(b)係顯示藥液處理條件資訊Rp之圖。藥液處理條件資訊Rp包含有藥液之濃度、藥液之溫度、藥液之供給量、對於學習對象基板的藥液之吐出圖案及供給藥液之際之處理對象基板之旋轉速度。
在藥液處理條件資訊Rp中，Rc顯示被使用於處理對象基板Wp的藥液之濃度，Rt顯示被使用於處理對象基板Wp的藥液之溫度。又，Rs顯示被使用於處理對象基板Wp的藥液之供給量，Pe顯示被使用於處理對象基板Wp的藥液之吐出圖案，Rv顯示對處理對象基板Wp供給藥液之際之處理對象基板Wp之旋轉速度。
在此情形下，控制部22控制基板保持部120及藥液供給部130根據藥液處理條件資訊Rp所示之藥液處理條件而利用藥液對處理對象基板Wp進行處理。
再者，在參照圖14及圖15的說明中，藥液處理條件具有藥液之濃度、藥液之溫度、藥液之供給量、藥液之吐出圖案及處理對象基板之旋轉速度之5個項目，但是本實施形態並不被限定於此。藥液處理條件亦可具有該等5個項目之1個以上之任一個項目。或者，藥液處理條件亦可為該等5個項目之1個以上之任一個項目與其他之項目的組合。或者，藥液處理條件亦可具有與該等5個項目不同的1個以上之項目。
再者，在參照圖12～圖15的上述說明中，學習對象基板WL之基板資訊係藉由測定硬化層之厚度而所獲得的資訊，但是本實施形態並不被限定於此。學習對象基板WL之基板資訊亦可包含有與形成硬化層的離子注入之條件相關的資訊。
其次，參照圖16，對在本實施形態之學習方法中所使用的學習用資料LD進行說明。圖16係顯示學習用資料LD之一例之圖。再者，圖16之學習用資料LD除了基板資訊為顯示用以形成學習對象基板WL之硬化層的離子注入條件之點以外，參照圖12，與上述之學習用資料LD為相同，為了避免冗長而省略重複之記載。
如圖16所示，學習用資料LD包含學習用資料LD1～LD1000。學習用資料LD顯示有學習對象基板WL之基板資訊、學習對象基板WL之藥液處理條件及學習對象基板WL之處理結果資訊。此處，學習對象基板WL之基板資訊包含有顯示用以形成學習對象基板WL之硬化層的離子注入條件的離子注入條件資訊。
又，離子注入條件資訊包含有離子種類、加速能量、注入量及注入方向。離子種類顯示被用於離子注入用的離子種類，加速能量顯示離子注入時之離子種類之加速能量。又，注入量顯示被離子注入的離子種類之量，注入方向顯示對學習對象基板WL注入離子的方向。
在學習用資料LD1中，Lk1顯示於形成學習對象基板WL1之硬化層之際離子注入所使用的離子種類，La1顯示形成學習對象基板WL1之硬化層之際離子注入時的加速能量。又，Lu1顯示形成學習對象基板WL1之硬化層之際離子注入量，Ld1顯示形成學習對象基板WL1之硬化層之際對學習對象基板WL注入離子的方向。
又有關學習用資料LD2～LD1000亦相同。如此，基板資訊並非顯示硬化層之厚度本身，而係顯示用以形成硬化層的離子注入之條件亦可。再者，離子注入條件資訊亦可為離子種類、加速能量、注入量及注入方向之任一個項目。又，離子注入條件資訊亦可具有離子種類、加速能量、注入量及注入方向之任一個項目與其他之項目的組合。或者，離子注入條件資訊亦可具有離子種類、加速能量、注入量及注入方向以外之1個以上的項目。更進一步，基板資訊亦可為硬化層厚度資訊與離子注入條件資訊的組合。
再者，在圖3所示之基板處理裝置100中，藥液供給部130將一定狀態之藥液供給至基板W，但是本實施形態並不被限定於此。藥液之濃度、溫度亦可適當地被變更。
其次，參照圖17對本實施形態之基板處理裝置100進行說明。圖17係本實施形態之基板處理裝置100之示意圖。再者，圖17之基板處理裝置100除了自藥液供給部130所被供給的藥液之濃度．溫度為可調整的點以外，參照圖3，其與上述之基板處理裝置100為相同，為了避免冗長而省略重複之記載。
在圖17所示之本實施形態之基板處理裝置100中，藥液供給部130對基板W 供給SPM作為藥液。SPM係藉由硫酸與過氧化氫溶液之混合而被生成。例如，藥液供給部130可變更SPM之濃度(混合比率)對基板W供給SPM。藉此，基板W被利用SPM處理。
藥液供給部130包含有噴嘴132、配管134a、閥136a、調整閥137a、配管134b、閥136b、及調整閥137b。噴嘴132係與基板W之上表面Wa相對向，朝向基板W之上表面Wa吐出藥液。
配管134a結合至噴嘴132。噴嘴132被設置於配管134a之前端。自供給源供給過氧化氫溶液至配管134a。閥136a及調整閥137a被設置於配管134a。閥136a對配管134a內之流路進行開閉。調整閥137a調整通過配管134a內之流路的過氧化氫溶液之流量。
配管134b結合至噴嘴132。噴嘴132被設置於配管134b之前端。自供給源供給硫酸至配管134b。硫酸之溫度可與過氧化氫溶液之溫度相同，亦可為不同。閥136b及調整閥137b被設置於配管134b。閥136b對配管134b內之流路進行開閉。調整閥137b調整通過配管134b內之流路的硫酸之流量。
根據本實施形態，藉由對調整閥137a、137b進行調整，可變更在配管134a、134b內流動的過氧化氫溶液、硫酸之流量。因此，可調整藉由過氧化氫溶液與硫酸之混合而所被生成的SPM之濃度．溫度。
再者，參照圖6及圖7，如上所述，在對基板W之抗蝕層R進行去除的情形下，相對地容易利用藥液將內部層Ri加以去除，另一方面，其相對地不容易利用藥液將硬化層Rc加以去除。因此，較佳為，在對硬化層Rc進行去除之際，以SPM之去除能力變高之方式控制SPM之濃度，在對內部層Ri進行去除之際，以SPM之去除能力變低之方式控制SPM之濃度。
例如，在對硬化層Rc進行去除之際，以SPM中之過氧化氫溶液之比率變高之方式控制SPM之濃度，在對內部層Ri進行去除之際，以SPM中之過氧化氫溶液之比率變低之方式控制SPM之濃度。藉此，可一面抑制抗蝕層R之損傷一面將抗蝕層加以去除。
其次，參照圖18，對在本實施形態之學習方法中所使用的學習用資料LD進行說明。圖18係顯示學習用資料LD之一例的圖。圖18之學習用資料LD適合被使用於生成圖17所示之基板處理裝置100之學習完成模型LM。再者，圖18之學習用資料LD除了顯示學習用資料之至少1個項目之值顯示物性值之時間變化的分佈的點以外，參照圖14，其與上述之學習用資料LD為相同，為了避免冗長而省略重複之記載。
如圖18所顯示，學習用資料LD包含學習用資料LD1～LD1000。藥液處理條件包含藥液之濃度分佈、藥液之溫度分佈、藥液之供給量、對於學習對象基板的藥液之吐出圖案、及供給藥液之際之學習對象基板的旋轉速度。濃度分佈顯示藥液處理中之SPM之濃度的時間變化。溫度分佈顯示被使用於學習對象基板WL的SPM之溫度的時間變化。又，供給量顯示被使用於學習對象基板WL的SPM之供給量，吐出圖案顯示對於學習對象基板WL的SPM之吐出圖案及吐出時序。又，旋轉速度顯示對學習對象基板WL供給SPM之際之學習對象基板WL之旋轉速度。
在圖17所示之基板處理裝置100中，藉由調整閥137a、137b，可變更SPM中之過氧化氫溶液/硫酸之比率。因此，在圖18中，藥液之濃度顯示被使用於學習對象基板WL的藥液之濃度的時間變化，藥液之溫度顯示被使用於學習對象基板WL的藥液之溫度的時間變化。
在學習用資料LD1中，Lcp1顯示被供給至學習對象基板WL1的SPM之濃度分佈，Ltp1顯示被供給至學習對象基板WL1的SPM之溫度分佈。Ls1顯示被供給至學習對象基板WL1的SPM之供給量，Le1顯示對於學習對象基板WL1的SPM之吐出圖案。又，Lv1顯示對學習對象基板WL1供給SPM之際之學習對象基板WL之旋轉速度。
有關學習用資料LD2～LD1000亦相同。關於學習對象基板WL，因應於SPM之濃度分佈及溫度分佈而學習對象基板WL之藥液處理之結果有大幅度之變動。因此，學習用資料LD具有對學習對象基板WL之藥液處理結果的變動有大貢獻的項目較佳。
再者，在參照圖1～圖18的上述說明中，雖然基板處理裝置100之記憶部24或學習裝置400之記憶部424記憶有藉由機械學習所構築的學習完成模型LM，但是本實施形態並不被限定於此。基板處理裝置100之記憶部24或學習裝置400之記憶部424亦可記憶有轉換表CT來代替學習完成模型LM。
其次，參照圖19對本實施形態之基板處理裝置100進行說明。圖19之基板處理裝置100除了記憶部24記憶有轉換表CT來代替學習完成模型LM的點以外，參照圖4，其具有與上述之基板處理裝置100相同的構成，為了避免冗長而省略其重複之記載。
如圖19所示，在基板處理裝置100中，記憶部24記憶有轉換表CT。轉換表CT將處理對象基板Wp之基板資訊與藥液處理條件資訊建立關聯。處理對象基板Wp之基板資訊例如包含有硬化層高度資訊及硬化層寬度資訊。再者，轉換表CT係基於學習對象基板WL之基板資訊、藥液處理條件資訊及處理結果資訊所製成。
基板資訊取得部22a自記憶部24取得基板資訊。例如，基板資訊取得部22a自記憶部24取得硬化層高度資訊及硬化層寬度資訊。
藥液處理條件資訊取得部22b根據轉換表CT，自基板資訊取得藥液處理條件資訊。在典型上，藥液處理條件資訊取得部22b自轉換表CT抽出與基板資訊對應的值，根據在轉換表CT中所被建立關聯的基板資訊與藥液處理條件資訊之關係，取得藥液處理條件資訊。如此，藥液處理條件資訊取得部22b使用轉換表CT，取得與基板資訊相對應的藥液處理條件資訊。
然後，控制部22根據於藥液處理條件資訊所顯示的藥液處理條件來控制基板保持部120及藥液供給部130。
圖20係顯示轉換表CT之一例的圖。如圖20所示，轉換表CT顯示處理對象基板Wp之基板資訊及藥液處理條件。在轉換表CT中，基板資訊包含有與硬化層相關的資訊。此處，處理對象基板Wp之基板資訊包含有硬化層高度資訊及硬化層寬度資訊。
轉換表CT1顯示與有些基板資訊相對應的藥液處理條件。此處，在轉換表CT1中，基板資訊包含有處理對象基板Wp之硬化層高度資訊及硬化層寬度資訊。dt1顯示有些處理對象基板Wp之硬化層的高度。dw1顯示有些處理對象基板Wp之硬化層的寬度。Rp1顯示對於該處理對象基板Wp所應進行的藥液處理條件。因此，假設在處理對象基板Wp之硬化層之高度為dt1，硬化層之寬度為dw1的情形下，基板處理裝置100利用在Rp1所顯示之藥液處理條件來進行藥液處理。
關於轉換表CD2～CD1000亦為同樣。在典型上，關於轉換表CT1～CD1000，硬化層之高度及硬化層之寬度其至少一者為不同。
再者，在處理對象基板Wp之硬化層的高度及硬化層的寬度為與轉換表CT所顯示之值不一致的情形下，處理對象基板Wp之藥液處理條件亦可藉由轉換表CT所顯示之藥液處理條件之值的線性內插而來決定。或者，處理對象基板Wp之藥液處理條件亦可藉由對在轉換表所顯示的藥液處理條件之值利用多項式進行內插而決定。
以上，已參照圖式對本發明之實施形態進行了說明。但是，本發明並不被限定於上述實施形態，其可在不脫離其主旨之範圍內以各種態樣來實施。又，如藉由將上述實施形態所揭示之複數個構成要素適當地加以組合，亦可形成本發明。例如，自實施形態所顯示之所有構成要素中刪除若干構成要素亦可。更進一步，如將跨及不同實施形態之構成要素適當地加以組合亦可。附圖係為了更容易理解，而將各個構成要素在主體上示意性地所顯示，而被圖示之各構成要素的厚度、長度、個數、間隔等為了方便製圖而有與實際不同的情形。又，在上述實施形態所顯示之各構成要素的材質、形狀、尺寸等均為一例而已，而並非為被特別地限定者，其可在實質上脫離本發明之效果的範圍內進行各種變更。 (產業上之可利用性)
本發明可適合使用於基板處理裝置、基板處理方法、學習用資料之生成方法、學習方法、學習裝置、學習完成模型之生成方法及學習完成模型。
10,10L:基板處理系統 20,20L,320,420:控制裝置 22,22L,322,422:控制部 22a:基板資訊取得部 22b:藥液處理條件資訊取得部 24,24L,324,424:記憶部 32:流體櫃 34:流體箱 42,42L,342,442:顯示部 44,44L,344,444:輸入部 46,46L,346,446:通信部 50,50L:感測器 100,100L:基板處理裝置 110:腔室 120,120L:基板保持部 121:旋轉基底 122:夾持構件 123:軸 124,124L:電動馬達 130,130L:藥液供給部 132,142:噴嘴 134,134a, 134b,144:配管 136,136a,136b,146:閥 137a,137b:調整閥 138:噴嘴移動部 138a:臂 138b:轉動軸 138c:移動機構 140,140L:沖洗液供給部 180,180L:杯狀體 200:基板處理學習系統 300:學習用資料生成裝置 400:學習裝置 422a:取得部 422b:學習部 Ax:旋轉軸 Cp:基板資訊 CR,CRL:中心機器人 d:厚度 dt:高度 dw:寬度 IR,IRL:分度機器人 LD:學習用資料 LM:學習完成模型 LP:負載埠 LPG:學習程式 PG,PG3,PG4:控制程式 R:抗蝕層 Rc:硬化層 Ri:內部層 Rp:藥液處理條件資訊 TD,TDL:時間序列資料 TR:測試製程配方 TW:塔 W:基板 Wa:上表面 Wb:背面(下表面)
圖1係具備有本實施形態之基板處理裝置的基板處理學習系統之示意圖。 圖2係具備有本實施形態之基板處理裝置的基板處理系統之示意圖。 圖3係本實施形態之基板處理裝置的示意圖。 圖4係具備有本實施形態之基板處理裝置的基板處理系統之方塊圖。 圖5(a)係本實施形態之基板處理方法之流程圖，圖5(b)係在本實施形態之基板處理方法中之藥液處理的流程圖。 圖6(a)至(c)係顯示在本實施形態之基板處理裝置中在被處理的基板上所形成之硬化層之形成製程的示意圖。 圖7(a)至(d)係顯示在本實施形態之基板處理裝置中在被處理的基板上所形成之硬化層之形成製程的示意圖。 圖8係具備有本實施形態之基板處理裝置的基板處理系統及學習用資料生成裝置之方塊圖。 圖9係顯示本實施形態之學習用資料生成方法之流程圖。 圖10係本實施形態之學習用資料生成裝置及學習裝置之方塊圖。 圖11係顯示本實施形態之學習方法及學習完成模型之生成方法的流程圖。 圖12係顯示被輸入至本實施形態之學習裝置的學習用資料的圖。 圖13係顯示被輸入至本實施形態之學習裝置的學習用資料的圖。 圖14係顯示被輸入至本實施形態之學習裝置的學習用資料的圖。 圖15(a)係具有本實施形態之基板處理裝置之處理對象的抗蝕層的處理對象基板之示意圖，在該抗蝕層形成有硬化層，圖15(b)係顯示基於基板資訊所取得之藥液處理條件的圖。 圖16係顯示被輸入至本實施形態之學習裝置的學習用資料的圖。 圖17係本實施形態之基板處理裝置之示意圖。 圖18係顯示被輸入至本實施形態之學習裝置的學習用資料的圖。 圖19係本實施形態之基板處理裝置之方塊圖。 圖20係顯示在本實施形態之基板處理裝置中之轉換表的圖。
10:基板處理系統
20:控制裝置
22:控制部
22a:基板資訊取得部
22b:藥液處理條件資訊取得部
24:記憶部
42:顯示部
44:輸入部
46:通信部
50:感測器
100:基板處理裝置
120:基板保持部
124:電動馬達
130:藥液供給部
140:沖洗液供給部
180:杯狀體
CR:中心機器人
IR:分度機器人
LM:學習完成模型
PG:控制程式
TD:時間序列資料

Claims (13)

  1. 一種基板處理裝置，其具備有： 基板保持部，其可旋轉地保持具有形成硬化層之抗蝕層的處理對象基板； 藥液供給部，其對上述處理對象基板供給藥液； 基板資訊取得部，其取得包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊；其中，該硬化層厚度資訊顯示有關上述處理對象基板的上述硬化層之厚度；該離子注入條件資訊顯示在上述抗蝕層形成上述硬化層的離子注入之條件； 藥液處理條件資訊取得部，其根據上述基板資訊，自學習完成模型取得顯示有關上述處理對象基板之藥液處理條件的藥液處理條件資訊；及 控制部，其控制上述基板保持部及上述藥液供給部根據在上述藥液處理條件資訊取得部所取得的上述藥液處理條件資訊而利用藥液對上述處理對象基板進行處理； 上述學習完成模型係藉由對學習用資料進行機械學習所構築，在該學習用資料中，將包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊、藥液處理條件資訊、及處理結果資訊建立關聯；其中，該硬化層厚度資訊係有關具有形成硬化層之抗蝕層的學習對象基板，顯示上述硬化層之厚度；該離子注入條件資訊顯示在上述抗蝕層形成上述硬化層的離子注入之條件；該藥液處理條件資訊顯示利用藥液對上述學習對象基板進行處理的條件；該處理結果資訊顯示利用藥液對上述學習對象基板進行處理的結果。
  2. 如請求項1之基板處理裝置，其中，更進一步具備有記憶上述學習完成模型的記憶部。
  3. 如請求項1或2之基板處理裝置，其中，關於上述處理對象基板及上述學習對象基板之各者，上述硬化層厚度資訊係包含顯示上述硬化層之高度的硬化層高度資訊或顯示上述硬化層之寬度的硬化層寬度資訊。
  4. 如請求項1或2之基板處理裝置，其中，關於上述處理對象基板及上述學習對象基板之各者，上述藥液處理條件資訊係包含顯示上述藥液之濃度、上述藥液之溫度、上述藥液之供給量、上述藥液之吐出圖案及供給上述藥液之際基板旋轉速度之任一者的資訊。
  5. 如請求項4之基板處理裝置，其中，顯示上述藥液之濃度的資訊係顯示上述藥液之濃度隨著時間變化的濃度分佈。
  6. 如請求項4之基板處理裝置，其中，顯示上述藥液之溫度的資訊係顯示上述藥液之溫度隨著時間變化的溫度分佈。
  7. 一種基板處理方法，其包含以下之步驟： 可旋轉地保持具有形成硬化層之抗蝕層的處理對象基板的步驟； 取得包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊的步驟；其中，該硬化層厚度資訊顯示關於上述處理對象基板的上述硬化層之厚度；該離子注入條件資訊顯示在上述抗蝕層形成上述硬化層的離子注入之條件； 根據上述基板資訊，自學習完成模型取得顯示上述處理對象基板之藥液處理條件的藥液處理條件資訊的步驟；及 根據上述藥液處理條件資訊之藥液處理條件，利用藥液對上述處理對象基板進行處理的步驟； 在取得上述藥液處理條件資訊之步驟中，上述學習完成模型係藉由對學習用資料進行機械學習所構築，在該學習用資料中，將包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊、藥液處理條件資訊、及處理結果資訊建立關聯；其中，該硬化層厚度資訊係關於具有形成硬化層之抗蝕層的學習對象基板，顯示有上述硬化層之厚度；該離子注入條件資訊顯示在上述抗蝕層形成上述硬化層的離子注入之條件；該藥液處理條件資訊顯示對上述學習對象基板所進行的藥液處理之條件；該處理結果資訊顯示對上述學習對象基板所進行的藥液處理之結果。
  8. 一種學習用資料之生成方法，其包含以下之步驟： 自對具有形成硬化層之抗蝕層的學習對象基板進行處理的基板處理裝置所輸出的時間序列資料，取得包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊的步驟；其中，該硬化層厚度資訊顯示上述硬化層之厚度；該離子注入條件資訊顯示在上述抗蝕層形成上述硬化層的離子注入之條件； 自上述時間序列資料，取得藥液處理條件資訊的步驟；該藥液處理條件資訊顯示在上述基板處理裝置利用藥液對上述學習對象基板進行處理的條件； 自上述時間序列資料，取得處理結果資訊的步驟；該處理結果資訊顯示在上述基板處理裝置利用藥液對上述學習對象基板進行處理的結果；及 關於上述學習對象基板，將上述基板資訊、上述藥液處理條件資訊及上述處理結果資訊建立關聯而作為學習用資料記憶於記憶部的步驟。
  9. 一種學習方法，其包含以下之步驟： 取得根據請求項8所記載之學習用資料之生成方法所被生成的學習用資料的步驟；及 將上述學習用資料輸入至學習程式，對上述學習用資料進行機械學習的步驟。
  10. 一種學習裝置，其具備有： 記憶部，其記憶根據請求項8所記載之學習用資料之生成方法所生成的學習用資料；及 學習部，其將上述學習用資料輸入至學習程式，對上述學習用資料進行機械學習。
  11. 一種學習完成模型之生成方法，其包含以下之步驟： 取得根據請求項8所記載之學習用資料之生成方法所被生成的學習用資料的步驟；及 生成學習完成模型的步驟，該學習完成模型係藉由使上述學習用資料進行機械學習所構築。
  12. 一種學習完成模型，其使學習用資料進行機械學習所構築，該學習用資料係根據請求項8所記載之學習用資料之生成方法所生成。
  13. 一種基板處理裝置，其具備有： 基板保持部，其可旋轉地保持具有形成硬化層之抗蝕層的基板； 藥液供給部，其對上述基板供給藥液； 記憶部，其記憶有將基板資訊與藥液處理條件資訊建立關聯的轉換表；其中，該基板資訊包含有硬化層厚度資訊或顯示離子注入之條件的離子注入條件資訊；藥液處理條件資訊顯示藥液處理之條件； 基板資訊取得部，其取得包含有硬化層厚度資訊或離子注入條件資訊的基板資訊；其中，硬化層厚度資訊顯示關於上述基板的上述硬化層之厚度；離子注入條件資訊顯示形成上述硬化層的離子注入之條件； 藥液處理條件資訊取得部，其根據上述基板資訊，使用上述轉換表取得顯示有關上述基板之藥液處理條件的藥液處理條件資訊；及 控制部，其控制上述基板保持部及上述藥液供給部根據在上述藥液處理條件資訊取得部所取得的上述藥液處理條件資訊而利用藥液對上述基板進行處理。
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