TWI782460B - 處理條件決定系統及處理條件探索方法 - Google Patents

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TWI782460B
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Abstract

本發明有效率地探索賦予期望之目標處理結果之處理條件。 本發明之處理條件決定系統具有：處理裝置10，其對試樣進行處理；處理中監視系統30，其監視處理裝置之處理中狀態；及解析系統40，其設定賦予目標處理結果之處理裝置之處理條件；且具備儲存解釋變數與目標變數之組的處理條件-處理結果資料庫130，解釋變數係處理裝置對試樣進行處理之處理條件，目標變數係處理裝置於該處理條件下對試樣進行處理所得之處理結果；於使用從該資料庫導出之相關模型而設定之處理條件下由處理裝置10對試樣進行處理時，基於處理中監視系統30之監視資料，當判斷出產生不良之可能性提高之情形時，中斷該處理條件下之處理，並且解析系統40重新設定新處理條件。

Description

處理條件決定系統及處理條件探索方法
本發明係關於一種於製程開發中決定藉由處理裝置處理對象試樣之處理條件的處理條件決定系統及處理條件探索方法。
半導體製程中，根據藉由製程開發所得之未知之適當處理條件對半導體處理裝置進行處理，藉此可實施理想之半導體加工。近年來，導入構成器件之新材料之同時，器件構造亦變得複雜化，裝置之控制範圍擴大，追加了多種控制參數。製程步驟變多，實現了微細且複雜之加工。藉由使用此種製造裝置進行製程開發而生產高性能之器件。
為了充分發揮此種裝置之性能，多種控制參數之優化不可或缺，其實現需要製程開發之知識、較高之裝置運用技能、及大量反覆之處理試驗。然而，由於缺乏具備必要知識及技能之工程師，且大量處理試驗伴隨著處理結果之測量次數之增加，存在處理條件之優化所需之開發期間增加之趨勢。此種製程開發期間之長期化不僅限於半導體製程，於包括金屬增材製造製程在內之多種製造製程中均成為課題。
認為利用機器學習進行處理條件探索可有效解決製程開發之延遲。 要應用機器學習，需要包含處理條件與處理結果之處理條件-處理結果資料之資料庫(以下稱為處理條件-處理結果DB)。
製造製程大多需要藉由處理後之測量來篩選、提取處理結果，處理條件-處理結果DB之構建伴隨著大量實驗及測量。例如，就半導體製程而言，為了獲取器件試樣所具有之奈米級微細構造之處理結果，於處理後使用截面SEM(Scanning Electron Microscope，掃描電子顯微鏡)進行測量。又，就金屬增材製造製程而言，為了測量造形試樣之內部缺陷率及硬度，於處理後進行破壞試驗。此種包括測量在內之實驗係利用機器學習實施處理條件探索時最耗時之步驟。
近年來，於構造微細化不斷進步之半導體製程中，視所給出之處理條件不同，可能會如下文圖3所示，於大範圍之處理條件區域內產生圖案倒塌等構造損壞。於該情形時，無法獲得處理後之構造尺寸等處理結果，需要設定新處理條件，從而用於構建處理條件-處理結果DB之實驗次數增加，導致利用機器學習進行之處理條件探索延遲。不限於半導體製程，具有精細處理步驟之金屬增材製造製程等多種製造製程中亦同樣如此。
因此，為了使利用機器學習進行之處理條件探索高速化，要求儘量避免出現不良之處理結果，有效率地構建處理條件-處理結果DB。關於避免產生不良之製造製程，有如下之先前技術文獻。
專利文獻1中，於增材製造製程中，使用製程監視器來監視處理狀 態，確認產生不良時，停止處理。基於藉此累積之處理結果群，預測不產生不良之處理條件。
專利文獻2中，於半導體製程中，使用製程監視器監視處理狀態，當確認達成接近目標處理結果之處理結果時停止處理。
[先前技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1]日本專利特表2016-533925號公報
[專利文獻2]日本專利特開2018-117116號公報
本發明之目的在於縮短針對製造製程之製程開發期間。即，目的在於迅速導出賦予所需目標處理結果之未知處理條件。處理裝置之處理條件通常具有多個參數，因此利用機械學習進行處理條件之優化較為有效，但存在因製程開發中會產生多種不良，故而構建處理條件-處理結果DB耗費時間之問題。因此，需要儘量避免出現不良之處理結果，有效率地構建處理條件-處理結果DB。
專利文獻1於產生不良後停止處理，因此存在難以將處理結果資料化之情形。又，要預測不產生不良之處理條件，需要大量不良產生資料。而如本發明般導出賦予目標處理結果之處理條件時，與良好處理結果之資料 相比，不良處理結果之資料之重要度較低。若將時間花費於獲取重要度較低之不良產生資料，則會導致製程開發期間延遲。
專利文獻2於藉由監視器確認達成接近目標處理結果之處理結果之時點停止處理。因此，可期待降低獲得不良處理結果之概率。然而，專利文獻2之目標為量產穩定化，與此不同，於製程開發中，賦予目標處理結果之處理條件未知，要構建處理條件-處理結果DB，必須設定各種處理條件來實際對試樣進行處理。因此，可以想像會出現大量如下實例：於多次處理中無法達成接近目標處理結果之處理結果，專利文獻2之處理停止無法發揮功能。
作為本發明之一實施形態之處理條件決定系統具有：處理裝置，其對試樣進行處理；處理中監視系統，其監視處理裝置之處理中狀態；及解析系統，其設定賦予目標處理結果之處理裝置之處理條件；且解析系統具備：處理條件-處理結果資料庫，其將處理裝置對試樣進行處理之處理條件之1個以上參數設為解釋變數，將處理裝置於該處理條件下對試樣進行處理所得之處理結果之1個以上參數設為目標變數，且儲存作為解釋變數與目標變數之組的資料；處理條件-處理結果相關模型解析部，其使用處理條件-處理結果資料庫中儲存之資料，推定解釋變數與目標變數之相關模型；處理條件解析部，其使用處理條件-處理結果相關模型解析部所推定 之相關模型，設定賦予目標處理結果之處理條件；及不良預測部，其基於處理中監視系統之監視資料，於處理裝置結束處理後、與目標變數之任一以上相關之不良產生之可能性變高時，輸出預防不良產生信號；處理裝置於處理條件解析部所設定之處理條件下對試樣進行處理，接收來自不良預測部之預防不良產生信號，中斷該處理條件下之處理，並且處理條件解析部重新設定賦予目標處理結果之新處理條件。
藉由機器學習推定產生不良之可能性較高之處理條件，將於此種處理條件下進行處理時產生之不良防止於未然，從而可有效率地構建處理條件-處理結果DB。藉此，可有效率地探索賦予所需目標處理結果之處理條件。
其他課題與新穎特徵將藉由本說明書之描述及隨附圖式闡明。
10:處理裝置
20:處理後測量系統
30:處理中監視系統
40:解析系統
100:處理條件輸入部
110:處理部
120:不良預測部
130:處理條件-處理結果DB
140:處理條件-處理結果相關模型解析部
150:處理條件解析部
300:遮罩
301:被蝕刻膜
310:Top CD
311:深度
500:螺絲狀造形物試樣
510:平均寬度
511:高度
700:晶圓
710:帶遮罩之圖案試樣
720:光學元件
721:入射光
722:反射光
800:干涉光強度
900:造形台
910:熱分佈監視相機
1000:熱分佈監視輸出畫面
1010:熱分佈
1020:造形損壞指示器
1100:輸入用GUI
1110:解析設定部
1111:處理條件-處理結果相關模型設定輸入部
1120:資料輸入部
1121:解釋變數資料輸入部
1122:目標變數資料輸入部
1130:不良預測設定部
1131:監視設定部
1132:不良判定基準設定部
1140:決定按鈕
1150:有效/非有效顯示部
1200:輸出用GLI
1210:狀態顯示部
1220:使用者判定部
1230:決定按鈕
圖1係處理條件決定系統之構成例。
圖2係表示賦予目標處理結果之處理條件之探索步序之流程圖。
圖3A係處理前之帶遮罩之圖案試樣。
圖3B係處理中之帶遮罩之圖案試樣。
圖3C係產生不良之帶遮罩之圖案試樣。
圖4係處理條件-處理結果DB之例。
圖5A係處理中之螺絲狀造形物試樣。
圖5B係對螺絲狀造形物試樣之處理結果進行說明之圖。
圖5C係產生不良之螺絲狀造形物試樣。
圖6係處理條件-處理結果DB之例。
圖7係干涉光監視器之例。
圖8係藉由干涉光監視器所得之干涉光強度之監視資料之例。
圖9係熱分佈監視之例。
圖10係藉由熱分佈監視所得之熱分佈之監視資料之例。
圖11係輸入用GUI(Graphical User Interface，圖形使用者介面)之畫面例。
圖12係輸出用GUI之畫面例。
以下，使用圖式對本發明之實施形態進行說明。但，本發明並不受以下所示之實施方式之記載內容限定解釋。業者應當容易理解，可於不脫離本發明之思想及主旨之範圍內改變其具體構成。又，為了使發明便於理解，圖式等中表示之各構成之位置、大小、形狀及範圍等有時並不表示實際之位置、大小、形狀及範圍等。因此，本發明中，並不限定於圖式等所揭示之位置、大小、形狀及範圍等。
圖1中表示本實施例之處理條件決定系統之構成例。處理裝置10係對處理對象之試樣進行處理之裝置，連接於後述處理後測量系統20。又，於處理裝置10內部組入有處理中監視系統30。處理裝置10具有供輸入處理 條件之處理條件輸入部100。將藉由後述解析系統40決定之處理條件輸入至處理條件輸入部100。處理裝置10具有處理部110，使用輸入至處理條件輸入部100之處理條件，對處理對象之試樣進行處理。
處理裝置10包括半導體製造裝置即微影裝置、製膜裝置、圖案加工裝置、離子佈植裝置、加熱裝置及清洗裝置等。作為微影裝置，有曝光裝置、電子束繪圖裝置及X射線繪圖裝置等。作為製膜裝置，有CVD(Chemical Vapor Deposition，化學氣相沈積)、PVD(Physical Vapor Deposition，物理氣相沈積)、蒸鍍裝置、濺鍍裝置及熱氧化裝置等。作為圖案加工裝置，有濕式蝕刻裝置、乾式蝕刻裝置、電子束加工裝置及雷射加工裝置等。作為離子佈植裝置，有電漿摻雜裝置及離子束摻雜裝置等。作為加熱裝置，有電阻加熱裝置、燈加熱裝置及雷射加熱裝置等。作為清洗裝置，有液體清洗裝置及超音波清洗裝置等。又，處理裝置10並不限定於半導體製造裝置，亦可為增材製造裝置。包括液槽光聚合、材料擠出、粉床熔融成型、黏合劑噴射、片材積層、材料噴射、指向性能量沈積等各種方式之增材製造裝置。
處理後測量系統20對藉由處理裝置10進行處理後之試樣進行測量，獲得處理結果。作為處理結果之例，有試樣之尺寸、試樣之內部構造之尺寸、試樣之電特性、試樣之機械特性、試樣中產生之缺陷等。
處理後測量系統20包括測量裝置，該測量裝置測量使電子、光、雷射、X射線等入射至試樣時引起之反射、透射、干涉、吸收或偏光光譜， 而獲取處理對象試樣之資訊。具體而言，包括使用電子顯微鏡之測量裝置、使用光學顯微鏡之測量裝置、使用紅外光之溫度測量裝置、使用克氏探針表面電位顯微鏡之缺陷檢出裝置、評估處理後之試樣之電特性的探針儀裝置等。
處理中監視系統30係組入處理裝置10內部之製程監視系統，監視處理中之處理狀態。將監視結果輸入至不良預測部120。
處理中監視系統30包括於處理裝置10對試樣進行處理之期間內，監視作用於試樣之電漿、氣體、液體等用於處理之媒體之監視器，或監視由處理產生之產物之監視器。又，包括使用光譜測量之電漿發光監視器、使用紅外分光測量之處理室內之堆積物監視器、使用質量分析器監視自處理對象釋出之原子或分子之監視器、以及使用探針之處理室內之電特性監視器等。進而，處理中監視系統30包含測量裝置，該測量裝置測量使電子、光、雷射、X射線等入射至試樣時發生之反射、透射、干涉、吸收或偏光光譜，獲取處理對象試樣之資訊。具體而言，包含使用電子顯微鏡之測量裝置、使用光學顯微鏡之測量裝置、使用紅外光之溫度測量裝置、使用克氏探針表面電位顯微鏡之缺陷檢出裝置、評估處理後之試樣之電特性之探針儀裝置等。
解析系統40具備不良預測部120、處理條件-處理結果DB130、處理條件-處理結果相關模型解析部140、及處理條件解析部150。解析系統40係自動設定處理條件之系統，將所設定之處理條件輸入至處理條件輸入部100。
不良預測部120基於從處理中監視系統30輸出之處理中之監視資料，預測處理結束後試樣是否會產生不良。於預測會產生不良之情形時，發出預防不良產生信號，向處理條件輸入部100輸入相當於處理中斷之處理條件，將處理中斷。只要不發出預防不良產生信號，便繼續於當前之處理條件下進行處理。再者，此處之不良包括後述目標變數之任一個以上之相關參數於處理結束後無法測量之情況。
處理條件-處理結果DB130中，保存以下定義之解釋變數與目標變數之資料組。將對1個試樣實施之所有處理之處理條件中之1個以上參數設為解釋變數，將針對該試樣之處理結果中之1個以上參數設為目標變數。解釋變數資料從處理條件輸入部100輸出，目標變數資料從處理後測量系統20輸出。
處理條件-處理結果相關模型解析部140使用處理條件-處理結果DB130，推定針對解釋變數與目標變數之回歸模型。此處，使用線性回歸、神經網路、核方法、決策樹及回歸樹等利用機器學習之模型。
處理條件解析部150使用處理條件-處理結果相關模型解析部140所推定之模型，預測賦予目標處理結果之處理條件，輸入至處理條件輸入部100。
再者，解析系統40表示處理條件決定系統中之功能之彙總，並不限 定於藉由1個資訊處理裝置對解析系統40所包含之所有區塊進行處理。解析系統40整體可作為控制處理裝置10之控制電腦實現，例如亦可用不同之資訊處理裝置實現不良預測部120、處理條件-處理結果相關模型解析部140及處理條件解析部150。向硬體安裝解析系統40之各區塊之方法並無限定。
圖2表示藉由圖1所示之系統探索賦予處理裝置10所需之目標處理結果之處理條件的流程圖。以下，使用圖2對探索處理條件之情況進行說明。
此處，作為由處理裝置10進行處理之試樣之典型例，有圖3A~3C所示之帶遮罩之圖案試樣。圖3A中表示處理前之帶遮罩之圖案試樣。於被蝕刻膜301上形成有經圖案化之遮罩300。若藉由半導體製造裝置對該試樣進行蝕刻處理，則如圖3B所示，被蝕刻膜301優先被蝕刻。此時，作為處理結果，例如存在Top CD(Critical Dimension，臨界尺寸)310、深度311。Top CD 310係遮罩300與被蝕刻膜301之交界附近被蝕刻之部分之寬度，深度311係以Top CD 310之測量位置為基準被蝕刻之深度。
與此相對，圖3C中表示因過度蝕刻而產生不良後之帶遮罩之圖案試樣之例。若對處理裝置10賦予之處理條件不適當，則於該例中，因圖案倒塌而無法確認遮罩300與被蝕刻膜301之交界位置，因此無法測量Top CD 310及深度311。因此，如圖4中表示之對帶遮罩之圖案試樣實施蝕刻處理時之處理條件-處理結果DB130之例般，表中以灰色部分表示之資料(資料 編號2)產生缺損。
又，作為由處理裝置10進行處理之試樣之另一典型例，有圖5A~5C所示之螺絲狀造形物試樣。圖5A係處理中之螺絲狀造形物試樣500，圖5B中表示藉由增材製造裝置對該試樣進行造形處理所得之結果之一例。此時，例如測量平均寬度510及高度511作為處理結果。與此相對，圖5C中表示因過度之熱輸入導致產生不良後之螺絲狀造形物試樣之例。於該情形時，因造形物受到熔融之影響而產生變形，故而難以測量平均寬度510及高度511。圖6中表示對螺絲狀造形物試樣實施造形處理時之處理條件-處理結果DB130之例。如此，處理結果產生不良之情形時，如表中之灰色部分所示，產生資料缺損(資料編號2)。
於是，於本實施例中，控制對處理裝置10賦予之處理條件以防止此種資料缺損，構建正常之資料庫。
首先，向處理部110搬送處理前之新試樣，設為可藉由處理中監視系統30進行監視之狀態(S101)。繼而，處理條件解析部150決定處理條件(S102)。決定方法例如為：將對應於目標處理結果之目標變數設為目標值，對該目標值進行最小平方推定，藉此可算出與目標值之誤差最小化之解釋變數。將具有所算出之解釋變數之處理條件輸入至處理條件輸入部100即可。
將處理條件解析部150所建議之處理條件輸入至處理條件輸入部 100，開始進行處理(S103)。具體而言，對於圖3A所示之帶遮罩之圖案試樣，藉由半導體製造裝置開始蝕刻處理，對於圖5A所示之螺絲狀造形物試樣，藉由增材製造裝置開始造形處理。
處理中監視系統30隨時監視處理裝置10之處理中之狀態(S104)。例如，於圖3A所示之帶遮罩之圖案試樣之情形時，藉由利用干涉光監視器監視由試樣產生之干涉光，可監視蝕刻處理之進展狀況。將該情況示於圖7中。於晶圓700形成有帶遮罩之圖案試樣710之晶片，入射光721從正上方通過光學元件720入射至試樣。被反射之光通過光學元件720作為反射光722被測量到。藉由入射光721與反射光722產生干涉光。圖8中表示監視結果即干涉光強度之時間序列曲線圖800。另一方面，於圖5A所示之螺絲狀造形物試樣之情形時，藉由利用熱分佈監視監視熱分佈，可監視造形處理之進展狀況。將該情況示於圖9。於造形台900上設置有螺絲狀造形物試樣500，藉由熱分佈監視相機910從上方測量試樣上之熱分佈。圖10中表示監視結果。於熱分佈監視輸出畫面1000內，利用由顏色之深淺所形成之漸變來表示試樣之熱分佈1010。
不良預測部120基於處理中監視系統30之監視結果，判定處理結束後是否可能產生不良(S105)。例如，藉由干涉光監視器監視圖3A之帶遮罩之圖案試樣，而獲得如圖8之干涉光強度之時間序列曲線圖800。於干涉光強度之時間序列曲線圖800中，可觀察到強度隨蝕刻處理進展而振盪。該振盪產生之原因在於，試樣內之微細構造伴隨蝕刻之進展而變化，從而入射光721與反射光722之光路差發生變化。但，因過度之蝕刻處理發生 圖案倒塌而遮罩300消失後，試樣內之微細構造缺乏變化，結果干涉光之振盪幾乎消失。即，於觀察到干涉光之振盪較強之期間內，可認為圖案殘留且正在進行正常的蝕刻處理，另一方面，當逐漸無法觀察到振盪後，則可認為圖案倒塌，變成無法獲得理想的處理結果之狀態。因此，於如圖8之斜線部所示之、振盪變化相對於干涉光強度變得微弱的時點，判定可能產生不良，行進至後述步序S106。
又，藉由熱分佈監視相機針對圖5A之螺絲狀造形物試樣監視試樣之熱分佈，獲得圖10之熱分佈1010。產生造形損壞之原因多為熱輸入過多而導致之熔融，因此如造形損壞指示器1020所示，由使用者針對每一代表性溫度預先設定因熱輸入過多所致之熔融引起造形損壞之可能性。於試樣之特定部分之溫度上升而接近造形損壞之可能性高之溫度的時點，判定可能產生不良，行進至後述步序S106。持續實施該不良預測直至處理結束。
於步序S105中預測會產生不良之情形時，不良預測部120發出預防不良產生信號(S106)，處理裝置10將處理中斷(S107)。若處理中斷，則行進至步序S102以下之步序，於處理裝置10之處理中斷期間建議新處理條件，基於新處理條件，重新開始由處理裝置10進行處理。再者，亦有建議相當於處理停止之處理條件之情形，於該情形時結束對該試樣進行之處理。
於步序S105中未預測會產生不良之情形時，於當前處理中之處理條 件下繼續進行處理直至處理完成，結束處理(S108)。
其次，使用處理後測量系統20獲取處理結果(S109)。判定處理結果是否滿足使用者所設定之規定合格基準(S110)。即，判定所得到之處理結果是否滿足目標處理結果。於滿足合格基準之情形時，結束由處理條件決定系統進行之處理條件探索。
另一方面，於藉由步序S110判斷未滿足合格基準之情形時，使用步序S109所得之處理結果與此時之處理條件，更新處理條件-處理結果DB130(S111)。繼而，處理條件-處理結果相關模型解析部140使用處理條件-處理結果DB130更新處理條件-處理結果相關模型(S112)。其後，返回步序S101以下之步序，繼續進行處理條件探索。
藉由以上之步序，可探索賦予目標處理結果之處理條件。
使用圖11~12對解析系統40之GUI進行說明。
首先，對與輸入相關之GUI進行說明。輸入用GUI 1100係輸入處理條件決定系統所必需之設定之輸入畫面。輸入用GUI 1100具備解析設定部1110、資料輸入部1120、不良預測設定部1130，分別進行與處理條件-處理結果相關模型解析部140中之模型推定相關的設定、向處理條件-處理結果DB130之上傳、與不良預測部120中之不良預測相關的設定。
解析設定部1110具有處理條件-處理結果相關模型設定輸入部1111。例如，可藉由處理條件-處理結果相關模型設定輸入部1111，選擇線性回歸、神經網路(NN)、核脊回歸(KRR)等作為用於推定之模型。
資料輸入部1120具有解釋變數資料輸入部1121、目標變數資料輸入部1122。使用解釋變數資料輸入部1121及目標變數資料輸入部1122，分別上傳解釋變數之資料、目標變數之資料，藉此更新處理條件-處理結果DB130。例如，如圖11所示，藉由將各資料拖放至輸入部，可上傳資料。
不良預測設定部1130具有監視設定部1131及不良判定基準設定部1132。監視設定部1131從搭載於處理裝置10而可使用之製程監視器中，選擇所需之處理中監視系統30。不良判定基準設定部1132輸入不良預測部120之判定基準。例如，若選擇判定式輸入，則可對監視值輸入所需閾值，可於脫離該閾值之時點預測會產生不良。
於上述各設定部所具有之有效/非有效顯示部1150顯示以上之輸入是否得到有效進行。若有效/非有效顯示部1150均成為有效，則藉由按下輸入用GUI 1100之決定按鈕1140，進行新試樣之處理準備(S101)，執行圖2所示之流程。
於圖12中表示輸出用GUI 1200，該輸出用GUI 1200顯示處理條件決定系統之當前狀態，供使用者選擇是否繼續進行處理。狀態顯示部1210具有顯示當前狀態之功能，例如顯示處理中或處理結束等，顯示處於圖2 之流程中之何種狀態。於該例中，顯示處理中斷時(S107)之狀態。
於發出預防不良產生信號，變為處理中斷中之狀態之情形時，輸出用GUI 1200具有可選擇處理停止/重新設定處理條件之使用者判定部1220及決定按鈕1230。於藉由使用者判定部1220選擇處理停止之情形時，結束處理裝置10之處理，藉由處理後測量系統20獲取處理結果。另一方面，於選擇自動重新設定處理條件之情形時，藉由處理條件解析部150再次決定處理條件，以該處理條件重新開始處理。又，此處亦可選擇手動重新設定處理條件，於該情形時，以由使用者決定之處理條件重新開始處理。
10:處理裝置
20:處理後測量系統
30:處理中監視系統
40:解析系統
100:處理條件輸入部
110:處理部
120:不良預測部
130:處理條件-處理結果DB
140:處理條件-處理結果相關模型解析部
150:處理條件解析部

Claims (14)

  1. 一種處理條件決定系統，其具有：處理裝置，其對試樣進行處理；處理中監視系統，其監視上述處理裝置之處理中狀態；及解析系統，其設定賦予目標處理結果之上述處理裝置之處理條件；且 上述解析系統具備： 處理條件-處理結果資料庫，其將上述處理裝置對上述試樣進行處理之處理條件之1個以上參數設為解釋變數，將上述處理裝置於該處理條件下對上述試樣進行處理所得之處理結果之1個以上參數設為目標變數，且儲存作為上述解釋變數與上述目標變數之組的資料； 處理條件-處理結果相關模型解析部，其使用上述處理條件-處理結果資料庫中儲存之上述資料，推定上述解釋變數與上述目標變數之相關模型； 處理條件解析部，其使用上述處理條件-處理結果相關模型解析部所推定之相關模型，設定賦予上述目標處理結果之處理條件；及 不良預測部，其基於上述處理中監視系統之監視資料，當上述處理裝置結束處理後、與上述目標變數中之任一個以上相關之不良產生之可能性變高時，輸出預防不良產生信號； 上述處理裝置於上述處理條件解析部所設定之處理條件下對上述試樣進行處理，接收來自上述不良預測部之上述預防不良產生信號，中斷該處理條件下之處理，並且上述處理條件解析部重新設定賦予上述目標處理結果之新處理條件。
  2. 如請求項1之處理條件決定系統，其中 於上述處理條件解析部所設定之處理條件下，上述處理裝置對上述試樣進行處理所得之處理結果不滿足上述目標處理結果時，上述處理條件-處理結果資料庫藉由儲存如下資料而進行更新，上述資料係對應於該處理條件之上述解釋變數與對應於該處理結果之上述目標變數之組， 上述處理條件-處理結果相關模型解析部使用經更新之上述處理條件-處理結果資料庫，推定上述解釋變數與上述目標變數之相關模型。
  3. 如請求項1之處理條件決定系統，其中 於從上述不良預測部輸出了上述預防不良產生信號之情形時，上述解析系統可選擇中止該處理條件下之處理、或重新設定上述處理裝置之處理條件。
  4. 如請求項3之處理條件決定系統，其中 上述解析系統可選擇由上述處理條件解析部重新設定新處理條件、或由使用者輸入新處理條件而進行重新設定。
  5. 如請求項1之處理條件決定系統，其中 上述處理條件-處理結果相關模型解析部藉由機器學習而推定相關模型。
  6. 如請求項1之處理條件決定系統，其中 上述處理裝置係半導體製造裝置， 上述試樣係半導體器件， 上述處理中監視系統係干涉光監視器。
  7. 如請求項1之處理條件決定系統，其中 上述處理裝置係增材製造裝置， 上述試樣係造形物， 上述處理中監視系統係熱分佈監視相機。
  8. 一種處理條件探索方法，其係使用處理條件決定系統者，上述處理條件決定系統具有：處理裝置，其對試樣進行處理；處理中監視系統，其監視上述處理裝置之處理中狀態；及解析系統，其解析賦予目標處理結果之上述處理裝置之處理條件；且 上述解析系統具備處理條件-處理結果資料庫，上述處理條件-處理結果資料庫將上述處理裝置對上述試樣進行處理之處理條件之1個以上參數設為解釋變數，將上述處理裝置於該處理條件下對上述試樣進行處理所得之處理結果之1個以上參數設為目標變數，且儲存作為上述解釋變數與上述目標變數之組的資料， 上述解析系統使用上述處理條件-處理結果資料庫中儲存之上述資料，推定上述解釋變數與上述目標變數之相關模型， 上述解析系統使用所推定之相關模型，設定賦予上述目標處理結果之處理條件， 上述處理裝置於上述解析系統所設定之處理條件下對上述試樣進行處理， 上述解析系統基於上述處理中監視系統之監視資料，當上述處理裝置結束處理後、與上述目標變數中之任一個以上相關之不良產生之可能性變高時輸出預防不良產生信號， 上述處理裝置接收上述預防不良產生信號，中斷該處理條件下之處理， 當上述預防不良產生信號被輸出之情形時，上述解析系統設定賦予上述目標處理結果之新處理條件。
  9. 如請求項8之處理條件探索方法，其中 於上述解析系統所設定之處理條件下，若上述處理裝置對上述試樣進行處理所得之處理結果不滿足上述目標處理結果時，上述處理條件-處理結果資料庫藉由儲存對應於該處理條件之上述解釋變數與對應於該處理結果之上述目標變數之組而進行更新， 上述解析系統使用經更新之上述處理條件-處理結果資料庫，推定上述解釋變數與上述目標變數之相關模型。
  10. 如請求項8之處理條件探索方法，其中 當上述預防不良產生信號被輸出之情形時，上述解析系統可選擇中止該處理條件下之處理、或重新設定上述處理裝置之處理條件。
  11. 如請求項10之處理條件探索方法，其中 上述解析系統可選擇由上述解析系統重新設定新處理條件、或由使用者輸入新處理條件而進行重新設定。
  12. 如請求項8之處理條件探索方法，其中 上述解析系統藉由機器學習而推定相關模型。
  13. 如請求項8之處理條件探索方法，其中 上述處理裝置係半導體製造裝置， 上述試樣係半導體器件， 上述處理中監視系統係干涉光監視器。
  14. 如請求項8之處理條件探索方法，其中 上述處理裝置係增材製造裝置， 上述試樣係造形物， 上述處理中監視系統係熱分佈監視相機。
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