WO2023026806A1

WO2023026806A1 - 基板処理方法および基板処理装置

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Publication number: WO2023026806A1
Application number: PCT/JP2022/029792
Authority: WO
Inventors: 正行佐竹; 正行中西; 雄多満木
Original assignee: 株式会社荏原製作所
Priority date: 2021-08-26
Filing date: 2022-08-03
Publication date: 2023-03-02
Also published as: TW202314869A

Abstract

本発明は、複数の基板を接合して製造される積層基板の割れおよび欠けを抑制する基板処理方法、および基板処理装置に関し、特に積層基板を構成する複数の基板のエッジ部間に形成された隙間に充填剤を塗布する技術に関するものである。本方法は、第１基板（Ｗ１）のエッジ部（Ｅ１）および第２基板（Ｗ２）のエッジ部（Ｅ２）の表面形状を測定し、測定結果に基づいて、積層基板（Ｗｓ）に塗布する充填剤（Ｆ）の塗布条件を決定し、決定した塗布条件で、積層基板（Ｗｓ）の第１基板（Ｗ１）のエッジ部（Ｅ１）と第２基板（Ｗ２）のエッジ部（Ｅ２）との隙間（Ｇ）に充填剤（Ｆ）を塗布する。

Description

基板処理方法および基板処理装置

　本発明は、複数の基板を接合して製造される積層基板の割れおよび欠けを抑制する基板処理方法、および基板処理装置に関し、特に積層基板を構成する複数の基板のエッジ部間に形成された隙間に充填剤を塗布する技術に関する。

　近年、半導体デバイスのさらなる高密度化および高機能化を達成するために、複数の基板を積層して３次元的に集積化する３次元実装技術の開発が進んでいる。３次元実装技術では、例えば、集積回路および電気配線が形成された第１基板のデバイス面を、集積回路および電気配線が形成された第２基板のデバイス面と接合する。さらに、第１基板を第２基板に接合した後で、第２基板が研磨装置または研削装置によって薄化される。このようにして、第１基板および第２基板のデバイス面に垂直な方向に集積回路を積層することができる。

　３次元実装技術では、３枚以上の基板が接合されてもよい。例えば、第１基板に接合された第２基板を簿化した後で、第３基板を第２基板に接合し、第３基板を簿化してもよい。本明細書では、互いに接合された複数の基板の形態を「積層基板」と称することがある。

　通常、基板のエッジ部は、割れ（クラック）や欠け（チッピング）を防止するために、丸みを帯びた形状または面取りされた形状に予め研磨されている。このような形状を有する第２基板を研削すると、その結果として第２基板には鋭利な端部が形成される。この鋭利な端部（以下、ナイフエッジ部という）は、研削された第２基板の裏面と第２基板の外周面とにより形成される。このようなナイフエッジ部は、物理的な接触により欠けやすく、積層基板の搬送時に積層基板自体が破損することがある。また、第１基板と第２基板の接合が十分でないと、第２基板が研削中に割れることもある。

　そこで、ナイフエッジ部の割れ（クラック）や欠け（チッピング）を防止するために、第２基板を研削する前に、積層基板のエッジ部に充填剤が塗布される。充填剤は、第１基板のエッジ部と第２基板のエッジ部との間の隙間に塗布される。充填剤は、第２基板を研削した後に形成されるナイフエッジ部を支持し、ナイフエッジ部の割れや欠けを防止することができる。

特開平０５－３０４０６２号公報

　しかしながら、第１基板のエッジ部と第２基板のエッジ部との隙間に充填剤を塗布する際には、充填剤の不足や、過剰塗布などの充填不良が発生することがある。充填不良が生じたまま後続の工程で積層基板を処理すると、積層基板に傷が付くなど積層基板やプロセス性能に悪影響を及ぼすおそれがある。従来、積層基板への充填剤の充填状態の確認は、充填剤の塗布が完了した後に行われ、場合によっては積層基板を破壊する必要があった。

　また、充填剤の塗布量が不足していると、積層基板の隙間に塗布した充填剤内にボイド（空隙）が生じてしまうことがある。このようなボイドは、第２基板を研削したときにナイフエッジ部の割れや欠けを生じさせやすい。一方、充填剤の塗布量が過剰であると、充填剤が積層基板から脱落し、周囲環境を汚染してしまうことがある。

　充填剤を塗布した後に行われる積層基板の薄化工程にも、次のような課題がある。積層基板の薄化工程は、第２基板を切削具で切削することで行われる。しかしながら、塗布された充填剤の硬度や種類によっては、切削具がダメージを受けたり、充填剤に含まれる粒子（骨材）が切削具に固着して切削具の目詰まりを引き起こす。

　そこで、本発明は、第１基板のエッジ部と第２基板のエッジ部との隙間に、適切な塗布条件で充填剤を塗布することができる基板処理方法および基板処理装置を提供することを目的とする。

　さらに、本発明は、適切な量の充填剤を積層基板に塗布することができる基板処理方法および基板処理装置を提供する。さらに、本発明は、積層基板の薄化条件を最適化することで、切削具の目詰まりを防止ししつつ、スループットを向上させることができる基板処理方法および基板処理装置を提供する。

　一態様では、第１基板と第２基板が接合された積層基板に充填剤を塗布する基板処理方法であって、前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の表面形状を測定し、前記測定結果に基づいて、前記積層基板に塗布する前記充填剤の塗布条件を決定し、前記決定した塗布条件で、前記積層基板の前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に前記充填剤を塗布する、基板処理方法が提供される。
　一態様では、前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の表面形状を測定する工程は、前記第１基板と前記第２基板を接合した後に行う。
　一態様では、前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の表面形状を測定する工程は、前記第１基板と前記第２基板が接合される前に行う。

　一態様では、測定すべき前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の表面形状は、（ｉ）前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の半径方向の寸法、（ii）前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間の厚み方向の寸法、および（iii）前記第１基板のエッジ部の傾斜角度および前記第２基板のエッジ部の傾斜角度、のうちの少なくとも１つによって特定される。
　一態様では、前記塗布条件は、前記充填剤の組成、前記充填剤の総塗布量、前記充填剤を塗布するための塗布装置の充填剤吐出口の形状、前記積層基板と前記充填剤吐出口との距離、単位時間あたりの前記充填剤吐出口から吐出する前記充填剤の量のうちの少なくとも１つを含む。

　一態様では、前記基板処理方法は、前記積層基板に前記充填剤を塗布した後に、塗布した前記充填剤を硬化する工程をさらに含み、前記塗布条件は、前記充填剤を硬化するための硬化装置から吹き付ける熱風の風圧および温度をさらに含む。
　一態様では、前記充填剤を塗布する工程は、前記積層基板を回転させながら行い、前記塗布条件は、前記積層基板の回転速度をさらに含む。

　一態様では、第１基板と第２基板が接合された積層基板に充填剤を塗布するための基板処理装置であって、前記積層基板に前記充填剤を塗布するように構成された充填剤塗布モジュールと、前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の表面形状を測定する表面形状測定装置と、前記充填剤塗布モジュールおよび前記表面形状測定装置の動作を制御する動作制御部を備え、前記充填剤塗布モジュールは、前記積層基板を保持する基板保持部と、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に、前記充填剤を塗布するための塗布装置を備え、前記動作制御部は、前記形状の測定結果に基づいて、前記積層基板に塗布する前記充填剤の塗布条件を決定し、前記充填剤塗布モジュールに指令を与えて、前記決定した塗布条件で前記充填剤を塗布させるように構成されている、基板処理装置が提供される。

　一態様では、前記表面形状測定装置は、（ｉ）前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の半径方向の寸法、（ii）前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間の厚み方向の寸法、および（iii）前記第１基板のエッジ部の傾斜角度および前記第２基板のエッジ部の傾斜角度、のうちの少なくとも１つを測定するように構成されている。
　一態様では、前記充填剤塗布モジュールは、前記充填剤を硬化するための硬化装置をさらに備える。
　一態様では、前記充填剤塗布モジュールは、前記基板保持部を回転させる回転機構をさらに備える。

　一態様では、第１基板と第２基板が接合された積層基板に関するデータと、充填剤に関するデータを、機械学習により構築された学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから前記充填剤の塗布条件を出力し、前記積層基板を回転させながら、前記塗布条件に従って、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に前記充填剤を塗布する、基板処理方法が提供される。

　一態様では、前記積層基板に関するデータは、前記第１基板および前記第２基板の表面を構成する材料と、前記隙間の形状と大きさを含み、前記充填剤に関するデータは、前記充填剤の組成を含む。
　一態様では、前記塗布条件は、前記充填剤の総塗布量、単位時間あたりの前記充填剤の塗布量、前記充填剤の温度、前記積層基板の回転速度のうちの少なくとも１つを含む。
　一態様では、前記積層基板に関するデータおよび前記充填剤に関するデータに加えて、前記充填剤を硬化するための硬化装置に関するデータを前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから前記充填剤の前記塗布条件および前記充填剤の硬化条件を出力し、前記基板処理方法は、塗布された前記充填剤を前記硬化条件に従って前記硬化装置により硬化することをさらに含む。
　一態様では、前記硬化装置に関するデータは、前記硬化装置のタイプ、および前記硬化装置と前記積層基板のエッジ部との距離を含む。
　一態様では、前記硬化条件は、前記硬化装置の出力値を含む。

　一態様では、前記積層基板に関するデータ、前記充填剤に関するデータ、および前記硬化装置に関するデータに加えて、前記積層基板を薄化するための薄化装置に関するデータを前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから前記充填剤の塗布条件、前記充填剤の硬化条件、および前記積層基板の薄化条件を出力し、前記基板処理方法は、前記充填剤の硬化の後に、前記薄化条件に従って前記積層基板を前記薄化装置により薄化することをさらに含む。
　一態様では、前記薄化装置に関するデータは、前記薄化装置に使用される切削具の種類、および前記積層基板の目標切削量を含む。
　一態様では、前記薄化条件は、前記切削具の前記積層基板に対する押付力、前記切削具の回転速度、および前記積層基板の回転速度のうちの少なくとも１つを含む。

　一態様では、前記学習済みモデルは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件を含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである。
　一態様では、前記学習済みモデルは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件および複数の硬化条件を含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである。
　一態様では、前記学習済みモデルは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、複数の薄化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件、複数の硬化条件、および複数の薄化条件を含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである。
　一態様では、前記基板処理方法は、前記学習済みモデルに入力された前記積層基板に関するデータおよび前記充填剤に関するデータと、前記学習済みモデルから出力された前記塗布条件を、前記機械学習に使用される訓練データに追加することで前記訓練データを更新し、更新された前記訓練データを用いて機械学習を実行して前記学習済みモデルを更新することをさらに含む。
　一態様では、前記積層基板を回転させながら、前記塗布条件に従って、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に前記充填剤を塗布することは、縦置きに保持された前記積層基板を回転させながら、前記塗布条件に従って、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に前記充填剤を塗布することである。

　一態様では、第１基板と第２基板が接合された積層基板に関するデータと、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に塗布された充填剤に関するデータと、前記積層基板を薄化するための薄化装置に関するデータを、機械学習により構築された学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから前記積層基板の薄化条件を出力し、前記薄化条件に従って前記積層基板を前記薄化装置により薄化する、基板処理方法が提供される。

　一態様では、機械学習により構築された学習済みモデルを有する演算システムと、第１基板と第２基板が接合された積層基板を回転させながら、前記積層基板に充填剤を塗布する充填剤塗布モジュールを備え、前記演算システムは、前記積層基板に関するデータと、前記充填剤に関するデータを、前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから前記充填剤の塗布条件を出力し、前記充填剤塗布モジュールに指令を与え、前記塗布条件に従って、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に前記充填剤を前記充填剤塗布モジュールにより塗布させるように構成されている、基板処理装置が提供される。

　一態様では、前記積層基板に関するデータは、前記第１基板および前記第２基板の表面を構成する材料と、前記隙間の形状と大きさを含み、前記充填剤に関するデータは、前記充填剤の組成を含む。
　一態様では、前記塗布条件は、前記充填剤の総塗布量、単位時間あたりの前記充填剤の塗布量、前記充填剤の温度、前記積層基板の回転速度のうちの少なくとも１つを含む。
　一態様では、前記基板処理装置は、塗布された前記充填剤を硬化させる硬化装置をさらに備えており、前記演算システムは、前記積層基板に関するデータおよび前記充填剤に関するデータに加えて、前記硬化装置に関するデータを前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから前記充填剤の塗布条件および前記充填剤の硬化条件を出力し、前記硬化装置に指令を与えて、塗布された前記充填剤を前記硬化条件に従って前記硬化装置により硬化させるように構成されている。
　一態様では、前記硬化装置に関するデータは、前記硬化装置のタイプ、および前記硬化装置と前記積層基板のエッジ部との距離を含む。
　一態様では、前記硬化条件は、前記硬化装置の出力値を含む。

　一態様では、前記基板処理装置は、前記積層基板を薄化させる薄化装置をさらに備えており、前記演算システムは、前記積層基板に関するデータ、前記充填剤に関するデータ、および前記硬化装置に関するデータに加えて、前記薄化装置に関するデータを前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから前記充填剤の塗布条件、前記充填剤の硬化条件、および前記積層基板の薄化条件を出力し、前記薄化装置に指令を与えて、前記充填剤の硬化の後に、前記薄化条件に従って前記積層基板を前記薄化装置により薄化させるように構成されている。
　一態様では、前記薄化装置に関するデータは、前記薄化装置に使用される切削具の種類、および前記積層基板の目標切削量を含む。
　一態様では、前記薄化条件は、前記切削具の前記積層基板に対する押付力、前記切削具の回転速度、および前記積層基板の回転速度のうちの少なくとも１つを含む。

　一態様では、前記学習済みモデルは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件を含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである。
　一態様では、前記学習済みモデルは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件および複数の硬化条件を含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである。
　一態様では、前記学習済みモデルは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、複数の薄化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件、複数の硬化条件、および複数の薄化条件を含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである。
　一態様では、前記演算システムは、前記学習済みモデルに入力された前記積層基板に関するデータおよび前記充填剤に関するデータと、前記学習済みモデルから出力された前記塗布条件を、前記機械学習に使用される訓練データに追加することで前記訓練データを更新し、更新された前記訓練データを用いて機械学習を実行して前記学習済みモデルを更新するように構成されている。
　一態様では、前記充填剤塗布モジュールは、前記積層基板を縦置きの状態で保持する基板保持部または基板保持装置を備えている。

　一態様では、機械学習により構築された学習済みモデルを有する演算システムと、第１基板と第２基板が接合された積層基板を薄化する薄化装置を備え、前記演算システムは、前記積層基板に関するデータと、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に塗布された充填剤に関するデータと、前記薄化装置に関するデータを、機械学習により構築された学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから前記積層基板の薄化条件を出力し、前記薄化装置に指令を与えて、前記薄化条件に従って前記積層基板を前記薄化装置により薄化させるように構成されている、基板処理装置が提供される。

　一態様では、第１基板と第２基板が接合された積層基板に関するデータと、充填剤に関するデータを、機械学習により構築された学習済みモデルに入力するステップと、前記学習済みモデルから前記充填剤の塗布条件を出力するステップと、充填剤塗布モジュールに指令を与え、前記塗布条件に従って、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に前記充填剤を前記充填剤塗布モジュールにより塗布させるステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。

　本発明によれば、第１基板のエッジ部と第２基板のエッジ部との隙間に充填剤を塗布する際、予め第１基板のエッジ部および第２基板のエッジ部の表面形状を測定して、充填剤の塗布条件を決定することにより、充填剤の適切な充填状態を実現することができる。

　さらに、本発明によれば、学習済みモデルにより適切な塗布条件が決定され、この塗布条件に従って適切な量の充填剤が積層基板に塗布される。結果として、積層基板のナイフエッジ部の割れ（クラック）や欠け（チッピング）が防止でき、また周囲環境の汚染が防止できる。また、本発明によれば、学習済みモデルにより適切な薄化条件が決定され、この薄化条件に従って積層基板は適切に薄化される。結果として、切削具の目詰まりが防止でき、かつ薄化工程のスループットが向上できる。

基板のエッジ部を示す拡大断面図である。基板のエッジ部を示す拡大断面図である。積層基板を示す拡大断面図である。基板処理装置の一実施形態を示す模式図である。表面形状測定装置による測定方法の一実施形態を示す図である。表面形状測定装置による測定方法の他の実施形態を示す図である。充填剤塗布モジュールの一実施形態を示す平面図である。充填剤塗布モジュールの一実施形態を示す側面図である。塗布装置の一実施形態を示す模式図である。表面形状測定装置によって測定すべきエッジ部の表面形状を説明する図である。基板処理装置の他の実施形態を示す模式図である。第１基板と第２基板が接合される前に、表面形状測定装置によって測定すべきエッジ部の表面形状を説明する図である。処理対象となる積層基板のエッジ部の一例を示す断面図である。充填剤が塗布された積層基板のエッジ部の一例を示す断面図である。充填剤が塗布され後に薄化された積層基板のエッジ部の一例を示す断面図である。基板処理装置の一実施形態を示す模式図である。充填剤塗布モジュールの一実施形態を示す上面図である。図１４に示す充填剤塗布モジュールの側面図である。塗布装置の一実施形態を示す模式図である。演算システムの動作の一実施形態を説明する概念図である。機械学習により学習済みモデルを構築する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。学習済みモデルを用いて決定された塗布条件に従って充填剤を積層基板に塗布する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。演算システムの動作の一実施形態を説明する概念図である。機械学習により学習済みモデルを構築する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。学習済みモデルを用いて決定された塗布条件および硬化条件に従って充填剤を積層基板に塗布し、充填剤を硬化する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。基板処理装置の他の実施形態を示す模式図である。薄化装置の一実施形態を示す模式図である。演算システムの動作の一実施形態を説明する概念図である。機械学習により学習済みモデルを構築する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。学習済みモデルを用いて決定された塗布条件、硬化条件、および薄化条件に従って充填剤を積層基板に塗布し、充填剤を硬化し、積層基板を薄化する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。演算システムの動作の一実施形態を説明する概念図である。機械学習により学習済みモデルを構築する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。学習済みモデルを用いて決定された薄化条件に従って、充填剤が硬化した積層基板を薄化する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。基板処理装置の一実施形態を示す模式図である。基板処理装置の一実施形態を示す模式図である。基板処理装置の一実施形態を示す模式図である。充填剤塗布モジュールの他の実施形態を示す上面図である。図３４に示す充填剤塗布モジュールの側面図である。充填剤塗布モジュールのさらに他の実施形態を示す側面図である。図３６の矢印Ａで示す方向から見た図である。充填剤塗布モジュールのさらに他の実施形態を示す側面図である。図３８の矢印Ｂで示す方向から見た図である。

　以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
　図１Ａおよび図１Ｂは、基板Ｗのエッジ部Ｅを示す拡大断面図である。より詳しくは、図１Ａはいわゆるストレート型の基板Ｗの断面図であり、図１Ｂはいわゆるラウンド型の基板Ｗの断面図である。エッジ部Ｅは、基板Ｗの平坦面（表側面および裏側面）に対して傾いた最外側面であり、丸みを帯びた形状または面取りされた形状を有している。図１Ａの基板Ｗにおいて、エッジ部Ｅは、上側傾斜部（上側ベベル部）Ｂ１、下側傾斜部（下側ベベル部）Ｂ２、および側部（アペックス）Ｂ３から構成される基板Ｗの最外周面である。図１Ｂの基板Ｗにおいて、エッジ部Ｅは、基板Ｗの最外周面を構成する、湾曲した断面を有する部分である。エッジ部Ｅは、ベベル部と呼ばれることもある。

　図２は、積層基板Ｗｓを示す拡大断面図である。積層基板Ｗｓは、第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が接合面Ｐにおいて接合された構造を有している。本実施形態で使用される第１基板Ｗ１および第２基板Ｗ２は、円形である。本実施形態の積層基板Ｗｓは、図１Ｂに示すラウンド型の第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が接合された構造を有しているが、一実施形態では、積層基板Ｗｓは、図１Ａに示すストレート型の第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が接合された構造を有してもよい。本明細書において、積層基板Ｗｓのエッジ部は、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２を含む積層基板Ｗｓの外縁部のことを示す。エッジ部Ｅ１，Ｅ２は、ベベル部と呼ばれることもある。第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との間には、隙間Ｇが形成されている。この隙間Ｇは積層基板Ｗｓの全周に亘って形成されている。

　図３は、基板処理装置１の一実施形態を示す模式図である。基板処理装置１は、予め充填剤Ｆの塗布条件を決定し、第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が接合された積層基板Ｗｓに充填剤Ｆを塗布するための装置である。基板処理装置１は、積層基板Ｗｓに充填剤Ｆを塗布するように構成された充填剤塗布モジュール９と、第１基板Ｗ１および第２基板Ｗ２の表面形状を測定する表面形状測定装置１１と、充填剤塗布モジュール９および表面形状測定装置１１の動作を制御する動作制御部１０を備えている。

　図３に示すように、第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が接合された後、表面形状測定装置１１は、積層基板Ｗｓを構成する第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の表面形状を測定する。その後、動作制御部１０は、表面形状の測定結果に基づいて充填剤Ｆの塗布条件を決定する。充填剤塗布モジュール９は、決定した塗布条件で積層基板Ｗｓに充填剤Ｆを塗布する。表面形状測定装置１１は、積層基板Ｗｓを充填剤塗布モジュール９に搬送する際の搬送装置（図示せず）に付随して設けられ、積層基板Ｗｓの搬送中または搬送前後に第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の表面形状を測定してもよい。

　図４は、表面形状測定装置１１による測定方法の一実施形態を示す図である。表面形状測定装置１１はレーザースキャン装置であり、レーザー光を測定対象に照射し、測定対象から反射したレーザー光を検出することで、測定対象の表面形状（その寸法を含む）を測定する。図４に示すように、表面形状測定装置１１は、レーザー光を測定対象に照射しながら、積層基板Ｗｓの厚み方向に移動して、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２をレーザー光でスキャンし、表面形状を測定する。

　図５は、表面形状測定装置１１による測定方法の他の実施形態を示す図である。表面形状測定装置１１は共焦点レーザー顕微鏡であり、レーザー光を測定対象に照射し、測定対象の焦点像を生成することで、測定対象の表面形状（その寸法を含む）を測定する。図５に示すように、表面形状測定装置１１は、レーザー光を測定対象に照射しながら、共焦点レーザー顕微鏡の対物レンズを積層基板Ｗｓの半径方向に移動させることで、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の焦点像を生成し、表面形状を測定する。

　表面形状測定装置１１は、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の表面形状を測定可能であれば、図４および図５を参照して説明した実施形態に限定されない。

　図６は、充填剤塗布モジュール９の一実施形態を示す平面図であり、図７は、充填剤塗布モジュール９の一実施形態を示す側面図である。充填剤塗布モジュール９は、積層基板Ｗｓを保持する基板保持部２と、充填剤Ｆを塗布するための塗布装置３と、塗布した充填剤Ｆを硬化させるための硬化装置４を備えている。

　基板保持部２は、積層基板Ｗｓの裏面を真空吸着により保持するステージである。充填剤塗布モジュール９は、基板保持部２の中央部に連結された回転軸７と、基板保持部２および回転軸７を回転させる回転機構８をさらに備えている。積層基板Ｗｓは、積層基板Ｗｓの中心が回転軸７の軸心と一致するように基板保持部２の上に載置される。回転機構８は、モータ（図示せず）を備えている。図６に示すように、回転機構８は、基板保持部２および積層基板Ｗｓを積層基板Ｗｓの中心軸Ｃｒを中心として、矢印で示す方向に一体に回転させるように構成されている。

　塗布装置３は、基板保持部２上の積層基板Ｗｓの半径方向外側に位置しており、積層基板Ｗｓの第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇに充填剤Ｆを塗布するように構成されている。図８は、塗布装置３の一実施形態を示す模式図である。塗布装置３は、充填剤Ｆを吐出するためのシリンジ２１と、シリンジ２１内を往復動可能なピストン２２と、シリンジ２１を積層基板Ｗｓに近接または離間させる水平移動機構（図示せず）を備えている。この水平移動機構により、塗布装置３は、積層基板Ｗｓと塗布装置３の充填剤吐出口２１ａとの距離を調整することができる。一実施形態では、塗布装置３は、水平移動機構を省略してもよい。この場合、充填剤Ｆが積層基板Ｗｓの隙間Ｇに適切に注入されるように、積層基板Ｗｓと充填剤吐出口２１ａとの距離が予め決定されている。

　シリンジ２１は中空構造を有しており、その内部に充填剤Ｆを充填されるように構成されている。ピストン２２は、シリンジ２１内に配置されている。シリンジ２１は、その先端に充填剤Ｆを吐出するための充填剤吐出口２１ａを有している。充填剤吐出口２１ａを含むシリンジ２１の先端は、着脱可能に構成されていてもよい。充填剤吐出口２１ａの形状は、塗布する充填剤Ｆの物性（例えば、粘度など）によって適当な形状が選択される。充填剤吐出口２１ａは、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇに対向するように配置されている。

　塗布装置３は、気体供給ライン２５を介して気体供給源に接続されている。気体供給源から気体（例えば、ドライエアーまたは窒素ガス）をシリンジ２１に供給すると、ピストン２２がシリンジ２１内を前進する。ピストン２２の前進によって、シリンジ２１内の充填剤Ｆは、充填剤吐出口２１ａから吐出される。塗布装置３は、回転する積層基板Ｗｓのエッジ部の隙間Ｇに連続的に充填剤Ｆを塗布する。充填剤Ｆは、その総塗布量に応じて、積層基板Ｗｓが複数回転する間に塗布されてもよい。

　気体供給ライン２５には、圧力調整装置２６と、開閉弁２７が配置されている。開閉弁２７は、電動弁または電磁弁などのアクチュエータ駆動型弁である。開閉弁２７を開くと、気体は気体供給源から塗布装置３に供給され、塗布装置３は充填剤Ｆを積層基板Ｗｓに塗布する。開閉弁２７を閉じると、気体の塗布装置３への供給が停止され、これにより、充填剤Ｆの塗布が停止される。圧力調整装置２６は、気体供給源から塗布装置３に供給される気体の圧力を調整することで、単位時間あたりの充填剤吐出口２１ａから吐出する充填剤Ｆの量を調整することができる。圧力調整装置２６と開閉弁２７の動作は、動作制御部１０によって制御される。

　一実施形態では、塗布装置３は、シリンジ２１とピストン２２の組み合わせに代えて、スクリューフィーダーを備えてもよい。

　図６および図７に示すように、硬化装置４は、基板保持部２上の積層基板Ｗｓの半径方向外側に位置している。硬化装置４は、積層基板Ｗｓの回転方向において塗布装置３の下流側に配置されており、塗布装置３によって積層基板Ｗｓに塗布された充填剤Ｆを硬化させるように構成されている。硬化装置４による充填剤Ｆの硬化は、積層基板Ｗｓを回転させながら行われる。本実施形態において、充填剤Ｆは熱硬化性を有する充填剤である。このような充填剤の例としては、熱硬化性の樹脂が挙げられる。

　硬化装置４はエアヒーターであり、積層基板Ｗｓに塗布された充填剤Ｆに向けて熱風を吹き付けるように構成されている。硬化装置４は、吹き付ける熱風の風圧および温度を調整可能に構成されている。熱風によって加熱された充填剤Ｆは、架橋反応により硬化する。硬化装置４は、回転する積層基板Ｗｓのエッジ部に塗布された充填剤Ｆを連続的に硬化する。充填剤Ｆに溶剤が含まれる場合は、溶剤は加熱によって揮発される。硬化装置４は、充填剤Ｆを加熱して硬化させることができればエアヒーターに限らず、ランプヒーターやその他の構成であってもよい。

　本実施形態では、充填剤Ｆは熱硬化性を有する充填剤であるが、一実施形態では、充填剤Ｆは紫外線硬化性を有する充填剤であってもよい。この場合、硬化装置４は紫外線を照射させて充填剤Ｆを硬化させるＵＶ照射装置であってもよい。充填剤Ｆに溶剤が含まれる場合は、エアヒーターなどを併用して加熱し、溶剤を揮発させてもよい。

　充填剤塗布モジュール９は、積層基板Ｗｓのエッジ部の画像を生成する赤外撮像装置５をさらに備えていてもよい。赤外撮像装置５は、積層基板Ｗｓの回転方向において硬化装置４の下流側に配置されている。赤外撮像装置５は、塗布装置３によって積層基板Ｗｓに塗布され、硬化装置４によって硬化された充填剤Ｆを含む画像を生成するように構成されている。赤外撮像装置５と硬化装置４との距離は、赤外撮像装置５と塗布装置３との距離よりも短い。赤外撮像装置５は、積層基板Ｗｓのエッジ部の上方に位置しており、積層基板Ｗｓのエッジ部の画像を生成するように構成されている。より具体的には、赤外撮像装置５は、積層基板Ｗｓのエッジ部に赤外線を照射し、積層基板Ｗｓのエッジ部から反射した赤外線を受け、積層基板Ｗｓのエッジ部の画像を生成するように構成されている。赤外撮像装置５の例としては、赤外顕微鏡が挙げられる。

　本実施形態では、第１基板Ｗ１および第２基板Ｗ２は基本的にシリコンウェーハから構成されており、赤外撮像装置５から照射された赤外線は、第１基板Ｗ１および第２基板Ｗ２を透過する。赤外線は充填剤Ｆを透過しないため、赤外撮像装置５は積層基板Ｗｓのエッジ部から反射した赤外線から、積層基板Ｗｓに塗布された充填剤Ｆの画像を生成することができる。

　動作制御部１０は、上述のように構成された充填剤塗布モジュール９および表面形状測定装置１１を含む基板処理装置１の動作を制御するように構成されている。塗布装置３、硬化装置４、赤外撮像装置５、回転機構８、圧力調整装置２６、および開閉弁２７を含む充填剤塗布モジュール９、並びに表面形状測定装置１１は、動作制御部１０に電気的に接続されている。

　動作制御部１０は少なくとも１台のコンピュータから構成される。動作制御部１０は、充填剤塗布モジュール９および表面形状測定装置１１を含む基板処理装置１の動作を制御するためのプログラムが格納された記憶装置１０ａと、プログラムに含まれる命令に従って演算を実行する処理装置１０ｂを備えている。記憶装置１０ａは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの主記憶装置と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などの補助記憶装置を備えている。処理装置１０ｂの例としては、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＧＰＵ（グラフィックプロセッシングユニット）が挙げられる。ただし、動作制御部１０の具体的構成はこれらの例に限定されない。

　動作制御部１０は、表面形状測定装置１１に指令を与えて、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の表面形状を表面形状測定装置１１に測定させる。動作制御部１０は、表面形状の測定結果に基づいて、積層基板Ｗｓに塗布すべき充填剤Ｆの塗布条件を決定する。図９は、表面形状測定装置１１によって測定すべきエッジ部の表面形状を説明する図である。測定すべき第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の表面形状は、（ｉ）第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１の半径方向の寸法ｘ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の半径方向の寸法ｘ２、（ii）第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇの厚み方向の寸法ｘ３、および（iii）第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１の傾斜角度θ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の傾斜角度θ２、のうちの少なくとも１つによって特定される。

　図９に示す基準線Ｌｒは、第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２の接合面Ｐに垂直な線であり、かつ接合面Ｐの半径方向の最外端を通る線である。接合面Ｐの半径方向の最外端は、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇの半径方向の最内端に一致する。第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１の半径方向の寸法ｘ１は、基準線Ｌｒから第１基板Ｗ１の半径方向の最外端までの距離である。第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の半径方向の寸法ｘ２は、基準線Ｌｒから第２基板Ｗ２の半径方向の最外端までの距離である。一実施形態では、第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が同じ基板の形状を有している場合、寸法ｘ１または寸法ｘ２のいずれか一方が測定されてもよい。

　第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇの厚み方向の寸法ｘ３は、第１基板Ｗ１の半径方向の最外端から第２基板Ｗ２の半径方向の最外端までの積層基板Ｗｓ（第１基板Ｗ１および第２基板Ｗ２）の厚み方向の距離である。第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１の傾斜角度θ１は、基準線Ｌｒに対する第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１の角度である。第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の傾斜角度θ２は、基準線Ｌｒに対する第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の角度である。一実施形態では、第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が同じ基板の形状を有している場合、傾斜角度θ１または傾斜角度θ２のいずれか一方が測定されてもよい。一実施形態では、傾斜角度θ１および傾斜角度θ２は、第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２の接合面Ｐに対する第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の角度であってもよい。

　動作制御部１０は、図９を参照して説明した表面形状（寸法ｘ１，ｘ２，ｘ３、および傾斜角度θ１，θ２）の測定結果に基づいて、充填剤塗布モジュール９により塗布する充填剤Ｆの塗布条件を決定する。塗布条件は、充填剤Ｆの組成、充填剤Ｆの総塗布量、塗布装置３の充填剤吐出口２１ａの形状、積層基板Ｗｓと充填剤吐出口２１ａとの距離、単位時間あたりの充填剤吐出口２１ａから吐出する充填剤Ｆの量、硬化装置４から吹き付ける熱風の風圧および温度、積層基板Ｗｓの回転速度のうちの少なくとも１つを含む。

　充填剤Ｆは、主にバインダー、溶剤、および粒子から構成されており、溶剤に溶解したバインダーに粒子が分散されている。粒子は、充填剤の体積を増やすため、および充填剤の粘度を調節するために用いられる。充填剤Ｆの粘度が高く、粒子の径が大きいと、微細な隙間Ｇに充填剤Ｆが入り込まず充填不良が発生してしまう。そこで、動作制御部１０は、図９を参照して説明した表面形状の測定結果に基づいて、適切な充填剤Ｆの組成を決定する。より具体的には、充填剤Ｆの組成は、バインダーの種類、溶剤の量、粒子の量、粒子の大きさが挙げられる。

　動作制御部１０は、図９を参照して説明した表面形状の測定結果に基づいて、充填剤Ｆの総塗布量（充填剤Ｆの体積）を決定する。塗布装置３の充填剤吐出口２１ａの形状、積層基板Ｗｓと充填剤吐出口２１ａとの距離、単位時間あたりの充填剤吐出口２１ａから吐出する充填剤Ｆの量、硬化装置４から吹き付ける熱風の風圧および温度、積層基板Ｗｓの回転速度は、決定された充填剤Ｆの組成に基づいて決定されてもよい。動作制御部１０は、充填剤塗布モジュール９に指令を与えて、決定した塗布条件で塗布装置３により充填剤Ｆを塗布させ、硬化装置４により塗布された充填剤Ｆを硬化させる。

　本実施形態によれば、積層基板Ｗｓの隙間Ｇに充填剤Ｆを塗布する際、予め第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の表面形状を測定して、充填剤Ｆの塗布条件を決定することにより、充填剤Ｆの適切な充填状態を実現することができる。

　図１０は、基板処理装置１の他の実施形態を示す模式図である。本実施形態では、動作制御部１０は、第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が接合される前に、表面形状測定装置１１に指令を与えて、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の表面形状を測定させる。その後、動作制御部１０は、表面形状の測定結果に基づいて充填剤Ｆの塗布条件を決定する。動作制御部１０は、第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が接合された後、充填剤塗布モジュール９に指令を与えて、決定した塗布条件で塗布装置３により充填剤Ｆを塗布させ、硬化装置４により塗布された充填剤Ｆを硬化させる。

　測定すべき第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の表面形状は、（ｉ）第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１の半径方向の寸法ｘ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の半径方向の寸法ｘ２、（ii）第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇの厚み方向の寸法ｘ３、および（iii）第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１の傾斜角度θ１および第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の傾斜角度θ２、のうちの少なくとも１つによって特定される。

　図１１は、第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が接合される前に、表面形状測定装置１１によって測定すべきエッジ部の表面形状を説明する図である。第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が接合される際には、第１基板Ｗ１の接合面Ｐ１と第２基板Ｗ２の接合面Ｐ２が接合される。第１基板Ｗ１接合面Ｐ１は、寸法ｘ１，ｘ２、および傾斜角度θ１，θ２は、図９を参照して説明した寸法ｘ１，ｘ２、および傾斜角度θ１，θ２と同じであるので、その重複する説明を省略する。

　第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇの厚み方向の寸法ｘ３は、すなわち、図１１に示す寸法ｘ３－１と寸法ｘ３－２の合計の寸法である。寸法ｘ３－１は、第１基板Ｗ１の半径方向の最外端から接合面Ｐ１までの厚み方向の距離である。寸法ｘ３－２は、第２基板Ｗ２の半径方向の最外端から接合面Ｐ２までの厚み方向の距離である。一実施形態では、第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が同じ基板の形状を有している場合、寸法ｘ３－１または寸法ｘ３－２のいずれか一方が測定され、測定された値の２倍の値を、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇの厚み方向の寸法ｘ３としてもよい。

　以下、本発明の他の実施形態について図面を参照して説明する。
　図１２Ａは、処理対象となる積層基板のエッジ部の一例を示す断面図である。図１２Ａに示すように、積層基板Ｗｓは、第１基板Ｗ１と第２基板Ｗ２が接合された構造を有している。本実施形態で使用される第１基板Ｗ１および第２基板Ｗ２は、円形である。

　第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１は、第１基板Ｗ１の接合面（例えばデバイス面）Ｓ１に対して傾いた最外側面である。より具体的には、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１は、丸みを帯びた形状または面取りされた形状を有している。第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２も同様に、第２基板Ｗ２の接合面（例えばデバイス面）Ｓ２に対して傾いた最外側面である。より具体的には、第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２は、丸みを帯びた形状または面取りされた形状を有している。エッジ部Ｅ１，Ｅ２は、ベベル部と呼ばれることもある。第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と、第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との間には、隙間Ｇが形成されている。

　図１２Ｂは、充填剤Ｆが塗布された積層基板Ｗｓのエッジ部の一例を示す断面図である。充填剤Ｆは、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と、第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との間の隙間Ｇに塗布される。この隙間Ｇは積層基板Ｗｓの全周に亘って形成されており、概略三角形状の断面を有している。充填剤Ｆは、この隙間Ｇを満たすように塗布される。

　図１２Ｃは、充填剤Ｆが塗布され後に薄化された積層基板Ｗｓのエッジ部の一例を示す断面図である。図１２Ｃに示す例では、積層基板Ｗｓの薄化は、第２基板Ｗ２の外側面を薄化装置（図示せず）により切削することにより行われる。この薄化工程の結果、第２の基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２にはナイフエッジ部１０２が形成される。ナイフエッジ部１０２は充填剤Ｆにより保持（支持）されているので、ナイフエッジ部１０２の割れ（クラック）や欠け（チッピング）が防止される。

　図１３は、基板処理装置１０５の一実施形態を示す模式図である。本実施形態の基板処理装置１０５は、機械学習により構築された学習済みモデルを有する演算システム１１０と、第１基板と第２基板が接合された積層基板に充填剤を塗布する充填剤塗布モジュール１１２を備えている。積層基板は図１３には描かれていないが、図１２Ａ乃至図１２Ｃを参照して説明した構成を有している。演算システム１１０は、後述するように、学習済みモデルにより定義されたアルゴリズムに従って充填剤の塗布条件を算定するのみならず、充填剤塗布モジュール１１２の動作を制御するように構成される。

　演算システム１１０は、プログラムおよび学習済みモデルが格納された記憶装置１１０ａと、プログラムに含まれる命令に従って演算を実行する演算装置１１０ｂを備えている。記憶装置１１０ａは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの主記憶装置と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などの補助記憶装置を備えている。演算装置１１０ｂの例としては、ＣＰＵ（中央演算装置）、ＧＰＵ（グラフィックプロセッシングユニット）が挙げられる。ただし、演算システム１１０の具体的構成はこれらの例に限定されない。

　演算システム１１０は、少なくとも１台のコンピュータから構成されている。前記少なくとも１台のコンピュータは、１台のサーバまたは複数台のサーバであってもよい。演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２に通信線で接続されたエッジサーバであってもよいし、インターネットまたはローカルエリアネットワークなどの通信ネットワークによって充填剤塗布モジュール１１２に接続されたクラウドサーバまたはフォグサーバであってもよい。

　演算システム１１０は、インターネットまたはローカルエリアネットワークなどの通信ネットワークにより接続された複数のコンピュータであってもよい。例えば、演算システム１１０は、エッジサーバとクラウドサーバとの組み合わせであってもよい。記憶装置１１０ａと演算装置１１０ｂは、別々の場所に設置された複数のコンピュータ内にそれぞれ配置されてもよい。さらに、演算システム１１０は、機械学習により学習済みモデルを構築するための第１コンピュータと、学習済みモデルを用いて塗布条件を算定するための第２コンピュータを含んでもよい。第１コンピュータと第２コンピュータは、離れた場所に配置されてもよい。

　図１４は、充填剤塗布モジュール１１２の一実施形態を示す上面図であり、図１５は、図１４に示す充填剤塗布モジュール１１２の側面図である。充填剤塗布モジュール１１２は、積層基板Ｗｓを回転させながら、積層基板Ｗｓのエッジ部に充填剤を塗布するように構成される。充填剤塗布モジュール１１２は、積層基板Ｗｓを保持する基板保持部１１５と、充填剤Ｆを積層基板Ｗｓのエッジ部に塗布するための塗布装置１１６と、塗布した充填剤Ｆを硬化させるための硬化装置１２０を備えている。

　基板保持部１１５は、積層基板Ｗｓの裏面を真空吸着により保持するステージである。充填剤塗布モジュール１１２は、基板保持部１１５の中央部に連結された回転軸１２２と、基板保持部１１５および回転軸１２２を回転させる回転機構１２３をさらに備えている。積層基板Ｗｓは、積層基板Ｗｓの中心が回転軸１２２の軸心と一致するように基板保持部１１５の上に載置される。回転機構１２３は、モータ（図示せず）を備えている。図１４に示すように、回転機構１２３は、基板保持部１１５および積層基板Ｗｓを積層基板Ｗｓの中心軸Ｃｒを中心として、矢印で示す方向に一体に回転させるように構成されている。

　塗布装置１１６は、基板保持部１１５上の積層基板Ｗｓの半径方向外側に位置しており、積層基板Ｗｓの第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇに充填剤Ｆを塗布するように構成されている。図１６は、塗布装置１１６の一実施形態を示す模式図である。塗布装置１１６は、充填剤Ｆを吐出するためのシリンジ１２６と、シリンジ１２６内を往復動可能なピストン１２７と、シリンジ１２６を積層基板Ｗｓに近接または離間させる水平移動機構（図示せず）を備えている。この水平移動機構により、塗布装置１１６は、積層基板Ｗｓと塗布装置１１６の充填剤吐出口１２６ａとの距離を調整することができる。一実施形態では、塗布装置１１６は、水平移動機構を省略してもよい。この場合、充填剤Ｆが積層基板Ｗｓの隙間Ｇに適切に注入されるように、積層基板Ｗｓと充填剤吐出口１２６ａとの距離が予め決定されている。

　シリンジ１２６は中空構造を有しており、その内部に充填剤Ｆを充填されるように構成されている。ピストン１２７は、シリンジ１２６内に配置されている。シリンジ１２６は、その先端に充填剤Ｆを吐出するための充填剤吐出口１２６ａを有している。充填剤吐出口１２６ａを含むシリンジ１２６の先端は、着脱可能に構成されていてもよい。充填剤吐出口１２６ａの形状は、塗布する充填剤Ｆの物性（例えば、粘度など）によって適当な形状が選択される。充填剤吐出口１２６ａは、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇに対向するように配置されている。

　塗布装置１１６は、気体供給ライン１２８を介して気体供給源に接続されている。気体供給源から気体（例えば、ドライエアーまたは窒素ガス）をシリンジ１２６に供給すると、ピストン１２７がシリンジ１２６内を前進する。ピストン１２７の前進によって、シリンジ１２６内の充填剤Ｆは、充填剤吐出口１２６ａから吐出される。

　気体供給ライン１２８には、圧力調整装置１２９が配置されている。気体供給源から塗布装置１１６に供給される気体の圧力を調整することで、単位時間あたりに充填剤吐出口１２６ａから吐出する充填剤Ｆの量を調整することができる。

　一実施形態では、塗布装置１１６は、シリンジ１２６とピストン１２７の組み合わせに代えて、スクリューフィーダーを備えてもよい。

　図１４および図１５に示すように、硬化装置１２０は、積層基板Ｗｓの半径方向外側に位置している。硬化装置１２０は、積層基板Ｗｓの回転方向において塗布装置１１６の下流側に配置されており、塗布装置１１６によって積層基板Ｗｓに塗布された充填剤Ｆを硬化させるように構成されている。硬化装置１２０による充填剤Ｆの硬化は、積層基板Ｗｓを回転させながら行われる。本実施形態において、充填剤Ｆは熱硬化性を有する充填剤である。このような充填剤の例としては、熱硬化性の樹脂が挙げられる。

　硬化装置１２０はエアヒーターであり、積層基板Ｗｓに塗布された充填剤Ｆに向けて熱風を吹き付けるように構成されている。熱風によって加熱された充填剤Ｆは、架橋反応により硬化する。充填剤Ｆに溶剤が含まれる場合は、溶剤は加熱によって揮発される。硬化装置１２０は、充填剤Ｆを加熱して硬化させることができればエアヒーターに限らず、ランプヒーターやその他の構成であってもよい。

　本実施形態では、充填剤Ｆは熱硬化性を有する充填剤であるが、一実施形態では、充填剤Ｆは紫外線硬化性を有する充填剤であってもよい。この場合、硬化装置１２０は紫外線を照射させて充填剤Ｆを硬化させるＵＶ照射装置であってもよい。充填剤Ｆに溶剤が含まれる場合は、エアヒーターなどを併用して加熱し、溶剤を揮発させてもよい。

　充填剤塗布モジュール１１２は、演算システム１１０によって決定された塗布条件に従って、充填剤Ｆを積層基板Ｗｓに塗布するように構成されている。演算システム１１０は、その記憶装置１１０ａに格納されている学習済みモデルを用いて、次のようにして、塗布条件を決定する。すなわち、図１７に示すように、演算システム１１０は、積層基板Ｗｓに関するデータと、充填剤Ｆに関するデータを、学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから充填剤Ｆの塗布条件を出力する。学習済みモデルは、訓練データを用いた機械学習によって予め作成される。

　積層基板Ｗｓに関するデータは、第１基板Ｗ１および第２基板Ｗ２の表面を構成する材料と、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との間の隙間Ｇの形状と大きさを含む。以下の説明では、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との間の隙間Ｇを、積層基板Ｗｓのエッジ部に形成された隙間Ｇ、または単に積層基板Ｗｓの隙間Ｇということがある。積層基板Ｗｓの隙間Ｇの形状および大きさは、充填剤Ｆの塗布量に影響する。

　第１基板Ｗ１および第２基板Ｗ２の表面を構成する材料の例としては、シリコン、絶縁膜、金属膜、またはこれらの組み合わせが挙げられる。第１基板Ｗ１および第２基板Ｗ２の表面を構成する材料は、充填剤Ｆの隙間Ｇへの侵入しやすさに影響する。積層基板Ｗｓに関するデータは、積層基板Ｗｓの製作情報、前工程の情報などから得ることができる。

　積層基板Ｗｓの上記隙間Ｇの形状と大きさは、隙間Ｇの画像または隙間Ｇの寸法によって特定される。隙間Ｇの寸法は、例えば、隙間Ｇの半径方向の幅、隙間Ｇの高さ、および隙間Ｇの内端の角度（例えば、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２の接触部の角度）である。隙間Ｇの形状と大きさは、レーザースキャン装置、共焦点顕微鏡などの公知の表面形状測定装置を用いて測定することができる。一実施形態では、基板処理装置１０５は、積層基板Ｗｓのエッジ部に形成された隙間Ｇの形状と大きさ（寸法）を測定するための表面形状測定装置を備えてもよい。隙間Ｇの形状と大きさは、充填剤Ｆを積層基板Ｗｓに塗布する前に測定される。隙間Ｇの寸法に代えて、隙間Ｇの形状と大きさを示す画像を用いてもよい。一実施形態では、基板処理装置１０５は、隙間Ｇの形状と大きさを示す画像を生成する撮像装置を備えてもよい。

　充填剤Ｆに関するデータは、充填剤Ｆの組成を含む。充填剤Ｆは、バインダー、溶剤、粒子などを含む。溶剤に溶解したバインダーに粒子が分散されている。例えば、充填剤Ｆの組成は、バインダーの種類、溶剤の量、粒子の量、粒子の大きさである。バインダーの例としては、アルカリ金属ケイ酸塩を含有する無機バインダー、シリコン樹脂もしくはエポキシ樹脂から構成された有機バインダー、および無機・有機ハイブリッドバインダーが挙げられる。粒子は、例えば、シリカまたはアルミナなどの粒子である。粒子は、充填剤Ｆの体積を増すため、および充填剤Ｆの粘度を調節するためにバインダーに混入される。充填剤Ｆの粘度を下げるために、粒子が充填剤Ｆに含まれないこともある。

　通常、充填剤Ｆは、ある程度の粘度を有している。充填剤Ｆの粘度は、溶剤の量と、粒子の量と、バインダーの材料に概ね依存する。充填剤Ｆに溶剤が含まれる場合は、溶剤は加熱によって揮発される。したがって、充填剤Ｆを塗布した後に行われる充填剤Ｆの硬化の際に、溶剤の揮発に起因して充填剤Ｆの体積が減少しやすい。したがって、積層基板Ｗｓのエッジ部に形成された隙間Ｇを満たすのに適切な量の充填剤Ｆを決定するためには、充填剤Ｆの粘度、すなわち充填剤Ｆの組成（例えば、バインダーの材料、溶剤の量、粒子の量）が必要である。粒子の量は、粒子の量が０の場合、すなわち粒子が含まれない場合も含む。

　積層基板Ｗｓに関するデータおよび充填剤Ｆに関するデータは、演算システム１１０に入力され、その記憶装置１１０ａ内に保存される。

　学習済みモデルから出力される塗布条件は、充填剤Ｆの総塗布量、単位時間あたりの充填剤Ｆの塗布量、充填剤Ｆの温度、積層基板Ｗｓの回転速度のうちの少なくとも１つを含む。充填剤Ｆの総塗布量は、積層基板Ｗｓの隙間Ｇを満たすのに適切な充填剤Ｆの量である。単位時間あたりの充填剤Ｆの塗布量は、言い換えれば、塗布速度であり、図１４乃至図１６に示す塗布装置１１６から吐出される充填剤Ｆの単位時間あたりの量である。単位時間あたりの充填剤Ｆの塗布量は、塗布装置１１６の充填剤Ｆの押し出し力によって制御できる。積層基板Ｗｓの回転速度は、図１４および図１５に示す基板保持部１１５の回転速度に相当し、回転機構１２３によって制御できる。

　演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２に指令を与え、上記塗布条件に従って、第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇに充填剤Ｆを充填剤塗布モジュール１１２により塗布させる。

　記憶装置１１０ａには、学習済みモデルを機械学習アルゴリズムに従って構築するためのプログラムが格納されている。演算装置１１０ｂは、プログラムに含まれる命令に従って、訓練データを用いた機械学習を実行し、学習済みモデルを構築する。機械学習アルゴリズムの例としては、ＳＶＲ法（サポートベクター回帰法）、ＰＬＳ法（部分最小二乗法：Ｐａｒｔｉａｌ　Ｌｅａｓｔ　Ｓｑｕａｒｅｓ）、ディープラーニング法（深層学習法）、ランダムフォレスト法、および決定木法などが挙げられる。一例では、学習済みモデルは、ディープラーニング法によって構築されたニューラルネットワークから構成されている。機械学習によって学習済みモデルを構築することは、ニューラルネットワークの重みなどのパラメータを最適化する工程を含む。

　機械学習に使用される訓練データは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件を含む。複数の積層基板は、充填剤の塗布に実際に使用された複数の積層基板である。以下の説明では、これらの積層基板を学習用積層基板と称する。複数の学習用積層基板は、異なる構成を持つ複数の積層基板を含む。異なる構成とは、エッジ部の隙間の大きさ、エッジ部の隙間の形状、および表面構成材料のうちの少なくとも１つが異なる構成をいう。例えば、学習用積層基板は、エッジ部に形成された隙間の形状と大きさ（寸法）が異なる複数の学習用積層基板と、第１基板および第２基板の表面を構成する材料が異なる複数の学習用積層基板を含む。

　複数の充填剤は、上記複数の学習用積層基板に実際に塗布された複数の充填剤である。以下の説明では、これらの充填剤を学習用充填剤と称する。複数の学習用充填剤は、異なる組成を持つ複数の充填剤を含む。異なる組成とは、充填剤を構成する成分のうちの少なくとも１つの材料および／または量が異なる組成をいう。例えば、学習用充填剤は、バインダーの材料が異なる複数の学習用充填剤と、溶剤の量が異なる複数の学習用充填剤と、粒子の量が異なる（粒子なしを含む）複数の学習用充填剤を含む。

　正解ラベルとしての複数の塗布条件は、複数の充填剤の良好な塗布結果が得られたときの複数の塗布条件である。より具体的には、正解ラベルとしての複数の塗布条件は、複数の学習用充填剤を複数の学習用積層基板に実際に塗布し、良好な塗布結果が得られたときの塗布条件である。正解ラベルとしての複数の塗布条件は、学習用充填剤の総塗布量、単位時間あたりの学習用充填剤の塗布量、学習用充填剤の温度、および学習用積層基板の回転速度のうちの少なくとも１つを含む。正解ラベルとしての複数の塗布条件は、互いに異なる複数の塗布条件を含む。例えば、互いに異なる複数の塗布条件は、学習用充填剤の異なる総塗布量、単位時間あたりの学習用充填剤の異なる塗布量、学習用充填剤の異なる温度、および学習用積層基板の異なる回転速度のうちの少なくとも１つを含む。

　上述したように、正解ラベルは、良好な塗布結果が得られたときの塗布条件である。塗布状態が良好であるか否かは、学習用充填剤が実際に塗布された学習用積層基板のエッジ部を観察することによって判断される。具体的には、学習用充填剤を塗布した後に学習用積層基板を薄化し、学習用積層基板のナイフエッジ部（図１２Ｃの符号１０２参照）に発生した割れ（クラック）や欠け（チッピング）の数または大きさに基づいて、塗布状態が判断できる。例えば、ナイフエッジ部にしきい値未満の数の欠け、またはしきい値よりも小さい欠けが発生していた場合（ナイフエッジ部に欠けが発生していない場合も含む）は、学習用充填剤の塗布状態が良好であると判断される。

　他の例では、学習用充填剤が塗布された学習用積層基板のエッジ部の画像を赤外顕微鏡で生成し、画像上のターゲット領域内の学習用充填剤の大きさに基づいて、塗布状態が判断できる。より具体的には、ターゲット領域内の学習用充填剤の面積または幅が、しきい値よりも大きい場合は、学習用充填剤の塗布状態が良好であると判断される。ターゲット領域は、画像上に予め設定された観察領域である。

　赤外顕微鏡は、赤外線を学習用積層基板のエッジ部に照射し、学習用積層基板のエッジ部を透過した、または学習用積層基板のエッジ部から反射した赤外線から画像を生成するように構成される。赤外線は、シリコンから構成された第１基板および第２基板を透過する一方で、充填剤で反射する。その結果、赤外顕微鏡により生成された画像には、学習用積層基板の隙間に塗布された充填剤が現れる。したがって、赤外顕微鏡により生成された画像に基づいて、学習用充填剤の塗布状態が判断できる。

　さらに他の例では、学習用充填剤が塗布された学習用積層基板を切断し、学習用積層基板のエッジ部を目視により観察することで、学習用充填剤の塗布状態が判断できる。

　良好な塗布状態（すなわち良好な塗布結果）が得られた塗布条件は、学習用塗布条件であり、正解ラベルとして、対応する学習用積層基板に関するデータと、対応する学習用充填剤に関するデータに関連付けられる（紐付けられる）。正解ラベルは、対応する学習用積層基板に関するデータと、対応する学習用充填剤に関するデータとともに訓練データに含まれる。訓練データは、学習データまたは教師データとも呼ばれる。

　機械学習では、学習用積層基板に関するデータと学習用充填剤に関するデータがモデルに入力されたときに、正解ラベルとしての塗布条件がモデルから出力されるように、モデルのパラメータ（例えば重み）が調整される。学習用積層基板に関するデータと学習用充填剤に関するデータは説明変数であり、塗布条件は目的変数である。演算システム１１０は、機械学習により構築された学習済みモデルを記憶装置１１０ａ内に格納する。

　図１８は、機械学習により学習済みモデルを構築する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。
　ステップ１１０１では、演算システム１１０は、複数の学習用積層基板に関するデータ、複数の学習用充填剤に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件を、図示しない入力装置または信号通信などを介して取得する。演算システム１１０は、取得したこれらのデータおよび正解ラベルを記憶装置１１０ａ内に格納する。
　ステップ１１０２では、演算システム１１０は、複数の学習用積層基板に関するデータおよび複数の学習用充填剤に関するデータを、対応する正解ラベルである複数の塗布条件に関連付け、訓練データを作成する。
　ステップ１１０３では、演算システム１１０は、訓練データを用いた機械学習を実行し、学習済みモデルを構築（作成）する。演算システム１１０は、学習済みモデルを記憶装置１１０ａ内に格納する。

　次に、演算システム１１０は、学習済みモデルを用いて、充填剤Ｆを塗布すべき積層基板Ｗｓの最適な塗布条件を決定する。より具体的には、図１７に示すように、演算システム１１０は、充填剤Ｆを塗布すべき積層基板Ｗｓに関するデータ（例えばエッジ部の隙間Ｇの形状と大きさなど）と、積層基板Ｗｓに塗布される充填剤Ｆのデータ（例えば、充填剤Ｆの組成）を、学習済みモデルに入力し、学習済みモデルによって定義されるアルゴリズムに従って演算を実行することで、塗布条件を学習済みモデルから出力する。そして、演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２に指令を与え、学習済みモデルから出力された塗布条件に従って、積層基板Ｗｓを構成する第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇ（図１２Ａ参照）に充填剤Ｆを充填剤塗布モジュール１１２により塗布させる。

　図１９は、学習済みモデルを用いて決定された塗布条件に従って充填剤Ｆを積層基板Ｗｓに塗布する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。
　ステップ１２０１では、演算システム１１０は、充填剤Ｆを塗布すべき積層基板Ｗｓに関するデータと、積層基板Ｗｓに塗布される充填剤Ｆのデータを、学習済みモデルに入力する。
　ステップ１２０２では、演算システム１１０は、学習済みモデルによって定義されるアルゴリズムに従って演算を実行することで、塗布条件を学習済みモデルから出力する。
　ステップ１２０３では、演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２に指令を与えて、積層基板Ｗｓを構成する第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇに充填剤Ｆを塗布させる。充填剤塗布モジュール１１２は、上記ステップ１２０２で決定された塗布条件に従って、充填剤Ｆを積層基板Ｗｓのエッジ部の隙間Ｇに塗布する。その後、充填剤Ｆは、図１４および図１５に示す硬化装置１２０により硬化され、充填剤Ｆが硬化された積層基板Ｗｓは図示しない薄化装置により薄化される。

　本実施形態によれば、学習済みモデルにより適切な塗布条件が決定され、この塗布条件に従って適切な量の充填剤Ｆが積層基板Ｗｓに塗布される。結果として、積層基板Ｗｓのナイフエッジ部の割れ（クラック）や欠け（チッピング）が防止でき、また周囲環境の汚染が防止できる。

　上記ステップ１２０２で得られた塗布条件は、良好な塗布結果が期待されるので、正解ラベルとして使用することができる。そこで、一実施形態では、演算システム１１０は、上記ステップ１２０１で学習済みモデルに入力された積層基板Ｗｓに関するデータおよび充填剤Ｆに関するデータと、上記ステップ１２０２で学習済みモデルから出力された正解ラベルとしての塗布条件を、訓練データに追加することで訓練データを更新し、更新された訓練データを用いて機械学習を再度実行して学習済みモデルを更新してもよい。このように学習済みモデルを更新することで、学習済みモデルの精度を向上させることができる。

　次に、基板処理方法および基板処理装置１０５の他の実施形態について説明する。特に説明しない本実施形態の構成および動作は、図１２Ａ乃至図１９を参照して説明した実施形態と同じであるので、その重複する説明を省略する。

　本実施形態では、図２０に示すように、演算システム１１０は、積層基板Ｗｓに関するデータおよび充填剤Ｆに関するデータに加えて、充填剤Ｆを硬化するための硬化装置１２０（図１４および図１５参照）に関するデータを学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから充填剤Ｆの塗布条件および充填剤Ｆの硬化条件を出力するように構成されている。

　硬化装置１２０に関するデータは、硬化装置１２０のタイプ、および硬化装置１２０と積層基板Ｗｓのエッジ部との距離を含む。硬化装置１２０のタイプの例としては、ランプヒーター、エアヒーター、ＵＶ照射装置が挙げられる。硬化装置１２０のタイプは、充填剤Ｆの材料に基づいて予め定められる。

　硬化条件は、硬化装置１２０の出力値を含む。硬化装置１２０の出力値は、硬化装置１２０のタイプによって異なる。例えば、硬化装置１２０がランプヒーターである場合は、硬化装置１２０の出力値はランプの電力［Ｗ］であり、硬化装置１２０がエアヒーターである場合には、硬化装置１２０の出力値は熱風の温度または熱源の出力［Ｗ］であり、硬化装置１２０がＵＶ照射装置である場合には、ＵＶ源の照度である。

　演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２に指令を与え、学習済みモデルから出力された塗布条件に従って、積層基板Ｗｓを構成する第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇ（図１２Ａ参照）に充填剤Ｆを充填剤塗布モジュール１１２により塗布させ、さらに学習済みモデルから出力された硬化条件に従って、硬化装置１２０により充填剤Ｆを硬化させるように構成されている。

　学習済みモデルを構築するための機械学習に使用される訓練データは、複数の学習用積層基板に関するデータ、複数の学習用充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件および複数の硬化条件を含む。

　訓練データ内の複数の硬化装置に関するデータは、異なる複数の硬化装置に関するデータを含む。異なる複数の硬化装置に関するデータは、硬化装置の異なるタイプ、および硬化装置と積層基板のエッジ部との異なる距離のうちの少なくとも１つを含む。

　正解ラベルとしての複数の塗布条件および複数の硬化条件は、複数の充填剤の良好な塗布結果が得られたときの複数の塗布条件および複数の硬化条件である。より具体的には、正解ラベルとしての複数の塗布条件および複数の硬化条件は、複数の学習用充填剤を複数の学習用積層基板に実際に塗布し、塗布された学習用充填剤を硬化装置により硬化させ、良好な塗布結果が得られたときの塗布条件および硬化条件である。上述した実施形態で説明したように、塗布状態が良好であるか否かは、学習用充填剤が実際に塗布された学習用積層基板のエッジ部を観察することによって判断される。

　正解ラベルとしての複数の硬化条件は、硬化装置の出力値を含む。硬化装置の出力値は、硬化装置のタイプによって異なる。例えば、硬化装置がランプヒーターである場合は、硬化装置の出力値はランプの電力［Ｗ］であり、硬化装置がエアヒーターである場合には、硬化装置の出力値は熱風の温度または熱源の出力［Ｗ］であり、硬化装置がＵＶ照射装置である場合には、ＵＶ源の照度である。

　図２１は、機械学習により学習済みモデルを構築する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。
　ステップ１３０１では、演算システム１１０は、複数の学習用積層基板に関するデータ、複数の学習用充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件および複数の硬化条件を、図示しない入力装置または信号通信などを介して取得する。演算システム１１０は、取得したこれらのデータおよび正解ラベルを記憶装置１１０ａ内に格納する。
　ステップ１３０２では、演算システム１１０は、複数の学習用積層基板に関するデータ、複数の学習用充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータを、対応する正解ラベルである複数の塗布条件および複数の硬化条件に関連付け、訓練データを作成する。
　ステップ１３０３では、演算システム１１０は、訓練データを用いた機械学習を実行し、学習済みモデルを構築（作成）する。演算システム１１０は、学習済みモデルを記憶装置１１０ａ内に格納する。

　次に、演算システム１１０は、学習済みモデルを用いて、充填剤Ｆを塗布すべき積層基板Ｗｓの最適な塗布条件と、積層基板Ｗｓに塗布された充填剤Ｆを硬化させるための最適な硬化条件を決定する。より具体的には、図２０に示すように、演算システム１１０は、充填剤Ｆを塗布すべき積層基板Ｗｓに関するデータ（例えばエッジ部の隙間Ｇの形状と大きさなど）と、積層基板Ｗｓに塗布される充填剤Ｆのデータ（例えば、充填剤Ｆの組成）と、硬化装置１２０に関するデータ（例えば、硬化装置１２０のタイプ）を、学習済みモデルに入力し、学習済みモデルによって定義されるアルゴリズムに従って演算を実行することで、塗布条件および硬化条件を学習済みモデルから出力する。そして、演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２に指令を与え、学習済みモデルから出力された塗布条件に従って、積層基板Ｗｓを構成する第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇ（図１２Ａ参照）に充填剤Ｆを充填剤塗布モジュール１１２により塗布させ、さらに学習済みモデルから出力された硬化条件に従って、硬化装置１２０により充填剤Ｆを硬化させる。

　図２２は、学習済みモデルを用いて決定された塗布条件および硬化条件に従って充填剤Ｆを積層基板Ｗｓに塗布し、充填剤Ｆを硬化する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。
　ステップ１４０１では、演算システム１１０は、充填剤Ｆを塗布すべき積層基板Ｗｓに関するデータと、積層基板Ｗｓに塗布される充填剤Ｆのデータと、塗布された充填剤Ｆを硬化させる硬化装置１２０に関するデータを、学習済みモデルに入力する。
　ステップ１４０２では、演算システム１１０は、学習済みモデルによって定義されるアルゴリズムに従って演算を実行することで、塗布条件および硬化条件を学習済みモデルから出力する。

　ステップ１４０３では、演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２に指令を与えて、積層基板Ｗｓを構成する第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇに充填剤Ｆを塗布させる。充填剤塗布モジュール１１２は、上記ステップ１４０２で決定された塗布条件に従って、充填剤Ｆを積層基板Ｗｓのエッジ部の隙間Ｇに塗布する。
　ステップ１４０４では、演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２に指令を与えて、積層基板Ｗｓの隙間Ｇに充填された充填剤Ｆを硬化装置１２０により硬化させる。充填剤塗布モジュール１１２の硬化装置１２０は、上記ステップ１４０２で決定された硬化条件に従って、充填剤Ｆを硬化させる。上記ステップ１４０３と上記ステップ１４０４は、時間的に重なり合ってもよい。その後、充填剤Ｆが硬化された積層基板Ｗｓは図示しない薄化装置により薄化される。

　本実施形態によれば、塗布条件に従って適切な量の充填剤Ｆが積層基板Ｗｓに塗布され、硬化条件に従って充填剤Ｆが適切に硬化される。結果として、積層基板Ｗｓのナイフエッジ部の割れ（クラック）や欠け（チッピング）が防止でき、また周囲環境の汚染が防止できる。

　上記ステップ１４０２で得られた塗布条件および硬化条件は、良好な塗布結果が期待されるので、正解ラベルとして使用することができる。そこで、一実施形態では、演算システム１１０は、上記ステップ１４０１で学習済みモデルに入力された積層基板Ｗｓに関するデータ、充填剤Ｆに関するデータ、および硬化装置１２０に関するデータと、上記ステップ１４０２で学習済みモデルから出力された正解ラベルとしての塗布条件および硬化条件を、訓練データに追加することで訓練データを更新し、更新された訓練データを用いて機械学習を再度実行して学習済みモデルを更新してもよい。このように学習済みモデルを更新することで、学習済みモデルの精度を向上させることができる。

　次に、基板処理方法および基板処理装置１０５の他の実施形態について説明する。特に説明しない本実施形態の構成および動作は、図２０乃至図２２を参照して説明した実施形態と同じであるので、その重複する説明を省略する。

　図２３は、基板処理装置１０５の他の実施形態を示す模式図である。図２３に示すように、本実施形態の基板処理装置１０５は、充填剤塗布モジュール１１２によって充填剤Ｆが塗布され、かつ硬化された積層基板Ｗｓを薄化する薄化装置１４０をさらに備えている。演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２および薄化装置１４０の動作を制御するように構成される。積層基板Ｗｓは、図示しない搬送装置によって充填剤塗布モジュール１１２から薄化装置１４０に搬送される。充填剤塗布モジュール１１２および／または薄化装置１４０は、演算システム１１０から離れた場所に配置されてもよい。

　図２４は、薄化装置１４０の一実施形態を示す模式図である。薄化装置１４０は、積層基板Ｗｓを保持する保持ステージ１４１と、保持ステージ１４１を回転させるステージ回転装置１４４と、保持ステージ１４１上の積層基板Ｗｓを構成する第２基板Ｗ２を切削する切削具１４７と、切削具１４７を回転させる切削具回転装置１４８と、切削具１４７を保持ステージ１４１上の積層基板Ｗｓに押し付ける切削具押圧装置１５１を備えている。切削具１４７は、ダイヤモンド粒子などの切削粒子が固定された切削面１４７ａを有している。保持ステージ１４１は、そのステージ面１４１ａに積層基板Ｗｓを真空吸着などにより保持可能に構成されている。

　積層基板Ｗｓは、第２基板Ｗ２が切削具１４７の切削面１４７ａを向いた状態で、保持ステージ１４１のステージ面１４１ａ上に置かれる。積層基板Ｗｓの第１基板Ｗ１は、保持ステージ１４１のステージ面１４１ａに真空吸着などにより保持される。ステージ回転装置１４４が保持ステージ１４１を回転させると、保持ステージ１４１上の積層基板Ｗｓが回転する。切削具回転装置１４８により切削具１４７を回転させながら、切削具押圧装置１５１は切削具１４７の切削面１４７ａを積層基板Ｗｓの第２基板Ｗ２に押し付ける。第２基板Ｗ２は切削具１４７により切削され、これにより積層基板Ｗｓは薄化される（図１２Ｃ参照）。切削具１４７の回転速度は、切削具回転装置１４８により調節され、切削具１４７の積層基板Ｗｓへの押付力は切削具押圧装置１５１により調節され、積層基板Ｗｓの回転速度はステージ回転装置１４４により調節される。

　図２５は、本実施形態の演算システム１１０の動作を説明する概念図である。図２５に示すように、演算システム１１０は、積層基板Ｗｓに関するデータ、充填剤Ｆに関するデータ、および硬化装置１２０に関するデータに加えて、薄化装置１４０に関するデータを学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから充填剤Ｆの塗布条件、充填剤Ｆの硬化条件、および積層基板Ｗｓの薄化条件を出力するように構成されている。さらに、演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２に指令を与え、学習済みモデルから出力された塗布条件に従って、積層基板Ｗｓを構成する第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇ（図１２Ａ参照）に充填剤Ｆを充填剤塗布モジュール１１２により塗布させ、さらに学習済みモデルから出力された硬化条件に従って、硬化装置１２０により充填剤Ｆを硬化させるように構成されている。さらに、演算システム１１０は、薄化装置１４０に指令を与え、学習済みモデルから出力された薄化条件に従って、硬化した充填剤Ｆを有する積層基板Ｗｓを薄化させるように構成されている。

　薄化装置１４０に関するデータは、薄化装置１４０に使用される切削具１４７の種類、および積層基板Ｗｓの目標切削量を含む。切削具１４７の種類は、例えば、切削面１４７ａを構成する切削粒子の粗さである。薄化条件は、言い換えれば、薄化装置１４０の運転条件であり、例えば、切削具１４７の回転速度、切削具１４７の積層基板Ｗｓに対する押付力、および積層基板Ｗｓの回転速度（保持ステージ１４１の回転速度）が挙げられる。

　学習済みモデルを構築するための機械学習に使用される訓練データは、複数の学習用積層基板に関するデータ、複数の学習用充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、複数の薄化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件、複数の硬化条件、および複数の薄化条件を含む。

　訓練データ内の複数の薄化装置に関するデータは、異なる複数の薄化装置に関するデータを含む。異なる複数の薄化装置に関するデータは、切削具の異なる種類、および積層基板の異なる目標切削量のうちの少なくとも１つを含む。

　正解ラベルとしての複数の塗布条件、複数の硬化条件、および複数の薄化条件は、良好な塗布結果および良好な薄化結果が得られたときの複数の塗布条件、複数の硬化条件、および複数の薄化条件である。より具体的には、正解ラベルとしての複数の塗布条件、複数の硬化条件、および複数の薄化条件は、複数の学習用充填剤を複数の学習用積層基板に実際に塗布し、塗布された学習用充填剤を硬化装置により硬化させ、その後、薄化装置により積層基板を薄化し、良好な塗布結果および良好な薄化結果が得られたときの塗布条件、硬化条件、および薄化条件である。

　上述した実施形態で説明したように、塗布状態が良好であるか否かは、学習用充填剤が実際に塗布された学習用積層基板のエッジ部を観察することによって判断される。良好な薄化結果は、その切削具が目詰まりを起こさずに積層基板が薄化されたこと、および切削開始から目標切削量に達するまでの時間が許容時間以下であることに基づいて判断される。通常、切削具の目詰まりは、充填剤に含まれる粒子によって起こる。切削開始から目標切削量に達するまでの時間は、硬化した充填剤の硬さによって変わり、硬化した充填剤の硬さは充填剤の材料に依存する。したがって、正解ラベルとしての薄化条件は、切削具が目詰まりを起こさずに、短い時間で薄化が完了したときの薄化条件である。

　図２６は、機械学習により学習済みモデルを構築する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。
　ステップ１５０１では、演算システム１１０は、複数の学習用積層基板に関するデータ、複数の学習用充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、複数の薄化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件、複数の硬化条件、および複数の薄化条件を、図示しない入力装置または信号通信などを介して取得する。演算システム１１０は、取得したこれらのデータおよび正解ラベルを記憶装置１１０ａ内に格納する。
　ステップ１５０２では、演算システム１１０は、複数の学習用積層基板に関するデータ、複数の学習用充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、複数の薄化装置に関するデータを、対応する正解ラベルである複数の塗布条件、複数の硬化条件、および複数の薄化条件に関連付け、訓練データを作成する。
　ステップ１５０３では、演算システム１１０は、訓練データを用いた機械学習を実行し、学習済みモデルを構築（作成）する。演算システム１１０は、学習済みモデルを記憶装置１１０ａ内に格納する。

　次に、演算システム１１０は、学習済みモデルを用いて、充填剤Ｆを塗布すべき積層基板Ｗｓの最適な塗布条件と、積層基板Ｗｓに塗布された充填剤Ｆを硬化させるための最適な硬化条件と、充填剤Ｆが硬化された積層基板Ｗｓを薄化するための最適な薄化条件を決定する。より具体的には、図２５に示すように、演算システム１１０は、充填剤Ｆを塗布すべき積層基板Ｗｓに関するデータ（例えばエッジ部の隙間Ｇの形状と大きさなど）と、積層基板Ｗｓに塗布される充填剤Ｆのデータ（例えば、充填剤Ｆの組成）と、硬化装置１２０に関するデータ（例えば、硬化装置１２０のタイプ）と、薄化装置１４０に関するデータ（例えば、切削具の種類）を、学習済みモデルに入力し、学習済みモデルによって定義されるアルゴリズムに従って演算を実行することで、塗布条件、硬化条件、および薄化条件を学習済みモデルから出力する。

　そして、演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２に指令を与え、学習済みモデルから出力された塗布条件に従って、積層基板Ｗｓを構成する第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇ（図１２Ａ参照）に充填剤Ｆを充填剤塗布モジュール１１２により塗布させ、さらに学習済みモデルから出力された硬化条件に従って、硬化装置１２０により充填剤Ｆを硬化させる。さらに、演算システム１１０は、薄化装置１４０に指令を与え、学習済みモデルから出力された薄化条件に従って、充填剤Ｆが硬化した積層基板Ｗｓを薄化装置１４０により薄化させる。

　図２７は、学習済みモデルを用いて決定された塗布条件、硬化条件、および薄化条件に従って充填剤Ｆを積層基板Ｗｓに塗布し、充填剤Ｆを硬化し、積層基板Ｗｓを薄化する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。
　ステップ１６０１では、演算システム１１０は、充填剤Ｆを塗布すべき積層基板Ｗｓに関するデータと、積層基板Ｗｓに塗布される充填剤Ｆのデータと、塗布された充填剤Ｆを硬化させる硬化装置１２０に関するデータと、充填剤Ｆが硬化した積層基板Ｗｓを薄化させる薄化装置１４０に関するデータを、学習済みモデルに入力する。
　ステップ１６０２では、演算システム１１０は、学習済みモデルによって定義されるアルゴリズムに従って演算を実行することで、塗布条件、硬化条件、および薄化条件を学習済みモデルから出力する。

　ステップ１６０３では、演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２に指令を与えて、積層基板Ｗｓを構成する第１基板Ｗ１のエッジ部Ｅ１と第２基板Ｗ２のエッジ部Ｅ２との隙間Ｇに充填剤Ｆを塗布させる。充填剤塗布モジュール１１２は、上記ステップ１６０２で決定された塗布条件に従って、充填剤Ｆを積層基板Ｗｓのエッジ部の隙間Ｇに塗布する。
　ステップ１６０４では、演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２に指令を与えて、積層基板Ｗｓの隙間Ｇに充填された充填剤Ｆを硬化装置１２０により硬化させる。充填剤塗布モジュール１１２の硬化装置１２０は、上記ステップ１６０２で決定された硬化条件に従って、充填剤Ｆを硬化させる。上記ステップ１６０３と上記ステップ１６０４は、時間的に重なり合ってもよい。
　ステップ１６０５では、演算システム１１０は、薄化装置１４０に指令を与え、学習済みモデルから出力された薄化条件に従って薄化装置１４０を動作させ、積層基板Ｗｓを薄化させる。薄化装置１４０は、上記ステップ１６０２で決定された薄化条件に従って、硬化した充填剤Ｆを有する積層基板Ｗｓを薄化する。

　本実施形態によれば、塗布条件に従って適切な量の充填剤Ｆが積層基板Ｗｓに塗布され、硬化条件に従って充填剤Ｆが適切に硬化され、さらに薄化条件に従って積層基板Ｗｓが適切に薄化される。結果として、積層基板Ｗｓのナイフエッジ部の割れ（クラック）や欠け（チッピング）が防止でき、また周囲環境の汚染が防止できる。加えて、薄化条件が最適化されるので、切削具の目詰まりが防止でき、かつ薄化工程のスループットが向上できる。

　上記ステップ１６０２で得られた塗布条件、硬化条件、および薄化条件は、良好な塗布結果および良好な薄化結果が期待されるので、正解ラベルとして使用することができる。そこで、一実施形態では、演算システム１１０は、上記ステップ１６０１で学習済みモデルに入力された積層基板Ｗｓに関するデータ、充填剤Ｆに関するデータ、硬化装置１２０に関するデータ、および薄化装置１４０に関するデータと、上記ステップ１６０２で学習済みモデルから出力された正解ラベルとしての塗布条件、硬化条件、および薄化条件を、訓練データに追加することで訓練データを更新し、更新された訓練データを用いて機械学習を再度実行して学習済みモデルを更新してもよい。このように学習済みモデルを更新することで、学習済みモデルの精度を向上させることができる。

　次に、基板処理方法の他の実施形態について説明する。特に説明しない本実施形態の構成および動作は、図２３乃至図２７を参照して説明した実施形態と同じであるので、その重複する説明を省略する。

　本実施形態では、学習済みモデルは、既に充填剤Ｆが塗布され、充填剤Ｆが硬化された積層基板Ｗｓを薄化するための薄化条件を算出するように構成されている。図２８は、本実施形態の演算システム１１０の動作を説明する概念図である。図２８に示すように、演算システム１１０は、積層基板Ｗｓに関するデータ、充填剤Ｆに関するデータ、および薄化装置１４０に関するデータを学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから積層基板Ｗｓの薄化条件を出力するように構成されている。さらに、演算システム１１０は、薄化装置１４０に指令を与え、学習済みモデルから出力された薄化条件に従って、硬化した充填剤Ｆを有する積層基板Ｗｓを薄化させるように構成されている。

　学習済みモデルを構築するための機械学習に使用される訓練データは、複数の学習用積層基板に関するデータ、複数の学習用充填剤に関するデータ、複数の薄化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の薄化条件を含む。訓練データ内の複数の薄化装置に関するデータは、異なる複数の薄化装置に関するデータを含む。異なる複数の薄化装置に関するデータは、切削具の異なる種類、および積層基板の異なる目標切削量のうちの少なくとも１つを含む。

　正解ラベルとしての複数の薄化条件は、良好な薄化結果が得られたときの薄化条件である。より具体的には、正解ラベルとしての複数の薄化条件は、硬化された充填剤をエッジ部の隙間に有する積層基板を薄化装置により薄化し、良好な薄化結果が得られたときの薄化条件である。良好な薄化結果が得られたときの薄化条件は、切削具が目詰まりを起こさずに、短い時間で薄化が完了したときの薄化条件である。

　図２９は、機械学習により学習済みモデルを構築する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。
　ステップ１７０１では、演算システム１１０は、複数の学習用積層基板に関するデータ、複数の学習用充填剤に関するデータ、複数の薄化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の薄化条件を、図示しない入力装置または信号通信などを介して取得する。演算システム１１０は、取得したこれらのデータおよび正解ラベルを記憶装置１１０ａ内に格納する。
　ステップ１７０２では、演算システム１１０は、複数の学習用積層基板に関するデータ、複数の学習用充填剤に関するデータ、複数の薄化装置に関するデータを、対応する正解ラベルである複数の薄化条件に関連付け、訓練データを作成する。
　ステップ１７０３では、演算システム１１０は、訓練データを用いた機械学習を実行し、学習済みモデルを構築（作成）する。演算システム１１０は、学習済みモデルを記憶装置１１０ａ内に格納する。

　次に、演算システム１１０は、学習済みモデルを用いて、充填剤Ｆが硬化された積層基板Ｗｓを薄化するための最適な薄化条件を決定する。より具体的には、図２８に示すように、演算システム１１０は、充填剤Ｆが塗布された積層基板Ｗｓに関するデータ（例えばエッジ部の隙間Ｇの形状と大きさなど）と、積層基板Ｗｓに塗布された充填剤Ｆのデータ（例えば、充填剤Ｆの組成）と、薄化装置１４０に関するデータ（例えば、切削具１４７の種類）を、学習済みモデルに入力し、学習済みモデルによって定義されるアルゴリズムに従って演算を実行することで、薄化条件を学習済みモデルから出力する。そして、演算システム１１０は、薄化装置１４０に指令を与え、学習済みモデルから出力された薄化条件に従って、充填剤Ｆが硬化した積層基板Ｗｓを薄化装置１４０により薄化させる。

　図３０は、学習済みモデルを用いて決定された薄化条件に従って、充填剤Ｆが硬化した積層基板Ｗｓを薄化する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。
　ステップ１８０１では、演算システム１１０は、充填剤Ｆが塗布された積層基板Ｗｓに関するデータと、積層基板Ｗｓに塗布された充填剤Ｆのデータと、充填剤Ｆが硬化した積層基板Ｗｓを薄化させる薄化装置１４０に関するデータを、学習済みモデルに入力する。
　ステップ１８０２では、演算システム１１０は、学習済みモデルによって定義されるアルゴリズムに従って演算を実行することで、薄化条件を学習済みモデルから出力する。
　ステップ１８０３では、演算システム１１０は、薄化装置１４０に指令を与え、学習済みモデルから出力された薄化条件に従って薄化装置１４０を動作させ、積層基板Ｗｓを薄化させる。

　本実施形態によれば、薄化条件が最適化されるので、切削具の目詰まりが防止でき、かつ薄化工程のスループットが向上できる。

　上記ステップ１８０２で得られた薄化条件は、良好な薄化結果が期待されるので、正解ラベルとして使用することができる。そこで、一実施形態では、演算システム１１０は、上記ステップ１８０１で学習済みモデルに入力された積層基板Ｗｓに関するデータ、充填剤Ｆに関するデータ、および薄化装置１４０に関するデータと、上記ステップ１８０２で学習済みモデルから出力された正解ラベルとしての薄化条件を、訓練データに追加することで訓練データを更新し、更新された訓練データを用いて機械学習を再度実行して学習済みモデルを更新してもよい。このように学習済みモデルを更新することで、学習済みモデルの精度を向上させることができる。

　図１４乃至図３０を参照して説明したそれぞれの実施形態に係る基板処理装置１０５を構成する要素の配置は、特に限定されない。例えば、図３１に示すように、演算システム１１０、充填剤塗布モジュール１１２、および薄化装置１４０は、１つの工場内に配置されてもよく、あるいは図３２に示すように、充填剤塗布モジュール１１２および薄化装置１４０は１つの工場内に配置される一方で、演算システム１１０は工場外に配置されてもよい。演算システム１１０は、インターネットなどの通信ネットワークにより充填剤塗布モジュール１１２および薄化装置１４０に接続される。他の例では、図３３に示すように、演算システム１１０は、遠隔にある複数の充填剤塗布モジュール１１２および複数の薄化装置１４０に、インターネットなどの通信ネットワークにより接続されてもよい。

　上述したそれぞれの実施形態の基板処理装置１０５の動作は演算システム１１０によって制御される。演算システム１１０は、少なくとも１つのコンピュータから構成される。演算システム１１０は、記憶装置１１０ａに電気的に格納されたプログラムに含まれる命令に従って動作する。すなわち、演算システム１１０は、充填剤塗布モジュール１１２および／または薄化装置１４０に指令を与えて、上述した実施形態のいずれかの基板処理方法を実行させる。このような動作を演算システム１１０に実行させるためのプログラムは、非一時的な有形物であるコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録され、記録媒体を介して演算システム１１０に提供される。または、プログラムは、インターネットまたはローカルエリアネットワークなどの通信ネットワークを介して通信装置から演算システム１１０に入力されてもよい。

　図３４は、充填剤塗布モジュール１１２の他の実施形態を示す上面図である。図３５は、図３４に示す充填剤塗布モジュール１１２の側面図である。特に説明しない本実施形態の構成は、図１４および図１５を参照して説明した実施形態の構成と同様であるので、その重複する説明を省略する。本実施形態では、充填剤塗布モジュール１１２は、基板保持部１１５、回転軸１２２、および回転機構１２３に代えて、基板保持装置１６０を備えている。

　基板保持装置１６０は、積層基板Ｗｓの周縁部に接触可能な３つ以上の（本実施形態では、４つの）ローラー１６１と、それぞれのローラー１６１をその軸心を中心にして回転させるローラー回転機構（図示しない）と、それぞれのローラー１６１を移動させるローラー移動機構（図示しない）を備えている。本実施形態では、基板保持装置１６０は４つのローラー１６１を備えているが、基板保持装置１６０は３つ、あるいは５つ以上のローラーを備えていてもよい。

　４つのローラー１６１は、積層基板Ｗｓの中心軸Ｃｒの周囲に配列されている。ローラー１６１は、積層基板Ｗｓの周縁部に接触して、積層基板Ｗｓを水平に保持するように構成されている。ローラー回転機構の構成は、３つ以上のローラー１６１を同じ方向に同じ速度で回転させることができる限り任意であり、公知の回転機構をローラー回転機構として利用できる。ローラー回転機構の例としては、モータ、プーリー（および／またはギア）、および回転ベルトの組み合わせが挙げられる。

　ローラー回転機構は、４つのローラー１６１に連結されており、４つのローラー１６１を同じ方向に同じ速度で回転させるように構成されている。ローラー移動機構によって、４つのローラー１６１を、積層基板Ｗｓの周縁部がローラー１６１によって保持される保持位置（図３４の実線参照）と、ローラー１６１から積層基板Ｗｓが解放される解放位置（図３４の点線参照）との間で移動させることができる。

　ローラー移動機構の構成は、４つのローラー１６１を保持位置と解放位置との間で移動させることができる限り任意であり、公知の移動機構をローラー移動機構として利用できる。ローラー移動機構の例としては、ピストンシリンダ機構、およびボールねじとモータ（ステッピングモータ）の組み合わせが挙げられる。

　積層基板Ｗｓは、図示しない搬送装置によって、積層基板Ｗｓの軸心が積層基板Ｗｓの中心軸Ｃｒと一致する位置に搬送される。このとき、ローラー１６１は、解放位置にある。次いで、ローラー移動機構によって、４つのローラー１６１を保持位置に移動させることで、積層基板Ｗｓの周縁部を４つのローラー１６１に保持させる。この動作により、積層基板Ｗｓが４つのローラー１６１に横置きの状態で保持される。保持位置に移動された４つのローラー１６１をローラー回転機構によって回転させることにより、積層基板Ｗｓは、その軸心を中心に回転される。

　ローラー移動機構によって、保持位置にある４つのローラー１６１を解放位置に移動させると、４つのローラー１６１が、積層基板Ｗｓの周縁部から離間し、積層基板Ｗｓを４つのローラー１６１から解放できる。解放された積層基板Ｗｓは、図示しない搬送装置によって次の処理を行うために搬送される。塗布装置１１６による充填剤Ｆの塗布、および硬化装置１２０による充填剤Ｆの硬化は、基板保持装置１６０により横置きに保持された積層基板Ｗｓを回転させながら行われる。積層基板Ｗｓの回転速度は、基板保持装置１６０のローラー１６１の回転速度に依存し、ローラー回転機構によって制御できる。

　一実施形態では、ローラー回転機構は、一部のローラー１６１のみを回転させるように構成されていてもよい。例えば、ローラー回転機構は、４つのローラー１６１のうちの２つのローラー１６１に連結され、２つのローラー１６１を同じ方向に同じ速度で回転させるように構成されてもよい。この場合、他の２つのローラー１６１は、自由回転するように構成されている。４つのローラー１６１が保持位置に配置されているときに、ローラー回転機構に連結された２つのローラー１６１が回転すると、他の２つのローラー１６１は、積層基板Ｗｓを介して、ローラー回転機構に連結されたローラー１６１に従動して回転する。

　一実施形態では、ローラー移動機構は、一部のローラー１６１のみを移動させるように構成されていてもよい。例えば、ローラー移動機構は、４つのローラー１６１のうちの２つのローラー１６１に連結され、この２つのローラー１６１を保持位置と解放位置との間で移動させてもよい。この場合、他の２つのローラー１６１は、保持位置に予め固定されている。積層基板Ｗｓは、搬送装置により、固定された２つのローラー１６１に積層基板Ｗｓの周縁部が接触する位置に搬送される。ローラー移動機構によって、ローラー移動機構に連結された２つのローラー１６１を保持位置に移動させることで、積層基板Ｗｓを横置きに保持することができる。ローラー移動機構によって、ローラー移動機構に連結された２つのローラー１６１を解放位置に移動させることで、積層基板Ｗｓを解放することができる。

　上述した実施形態では、基板保持部１１５および基板保持装置１６０のローラー１６１は、積層基板Ｗｓを水平に保持するように構成されている。すなわち、積層基板Ｗｓは、基板保持部１１５または基板保持装置１６０のローラー１６１により横置きの状態で保持される。塗布装置１１６による充填剤Ｆの塗布は、基板保持部１１５または基板保持装置１６０のローラー１６１により横置きされた積層基板Ｗｓを回転させながら行われる。しかしながら、隙間Ｇに充填剤Ｆを塗布できる限り、積層基板Ｗｓの保持方法は上述した実施形態に限定されない。例えば、充填剤塗布モジュール１１２は、積層基板Ｗｓを垂直に保持するように構成された基板保持部または基板保持装置を有していてもよい。積層基板Ｗｓが縦置きの状態で保持されると、積層基板Ｗｓの上面および下面は、それぞれ水平方向に垂直な鉛直方向に延びる仮想面内にある。

　図３６は、充填剤塗布モジュール１１２のさらに他の実施形態を示す側面図である。図３７は、図３６の矢印Ａで示す方向から見た図である。特に説明しない本実施形態の構成は、図１４および図１５を参照して説明した実施形態の構成と同様であるので、その重複する説明を省略する。図３６は、積層基板Ｗｓの裏面側から見た図である。本実施形態では、充填剤塗布モジュール１１２は、基板保持部１１５、回転軸１２２、および回転機構１２３に代えて、基板保持部１６５、回転軸１６６、および回転機構１６８を備えている。

　基板保持部１６５は、積層基板Ｗｓの裏面を真空吸着により保持するように構成されている。図３７に示すように、積層基板Ｗｓの裏面を保持する基板保持部１６５の保持面１６５ａは、水平面に対して垂直な面である。積層基板Ｗｓは、水平面に対して垂直となるように保持される。すなわち、積層基板Ｗｓは、基板保持部１６５により縦置きの状態で保持される。

　回転軸１６６は、基板保持部１６５の中央部に連結されている。積層基板Ｗｓは、積層基板Ｗｓの中心が回転軸１６６の軸心と一致するように基板保持部１６５に保持される。回転機構１６８は、モータ（図示せず）を備えており、図３６に示すように、回転機構１６８は、基板保持部１６５および積層基板Ｗｓを積層基板Ｗｓの中心軸Ｃｒを中心として、矢印で示す方向に一体に回転させるように構成されている。

　塗布装置１１６は、基板保持部１６５に保持された積層基板Ｗｓの上方で積層基板Ｗｓの隙間Ｇに対向して配置されている。塗布装置１１６が充填剤Ｆを吐出すると、充填剤Ｆが積層基板Ｗｓの隙間Ｇに向けて落下し、その結果、充填剤Ｆを積層基板Ｗｓの隙間Ｇに塗布することができる。硬化装置１２０は、基板保持部１６５に保持された積層基板Ｗｓの半径方向外側に位置している。硬化装置１２０は、積層基板Ｗｓの回転方向において塗布装置１１６の下流側に配置されており、塗布装置１１６によって積層基板Ｗｓに塗布された充填剤Ｆを硬化させるように構成されている。塗布装置１１６による充填剤Ｆの塗布、および硬化装置１２０による充填剤Ｆの硬化は、基板保持部１６５により縦置きに保持された積層基板Ｗｓを回転させながら行われる。積層基板Ｗｓの回転速度は、基板保持部１６５の回転速度に相当し、回転機構１６８によって制御できる。

　図３８は、充填剤塗布モジュール１１２のさらに他の実施形態を示す側面図である。図３９は、図３８の矢印Ｂで示す方向から見た図である。特に説明しない本実施形態の構成は、図３６および図３７を参照して説明した実施形態の構成と同様であるので、その重複する説明を省略する。本実施形態では、充填剤塗布モジュール１１２は、基板保持部１６５、回転軸１６６、および回転機構１６８に代えて、基板保持装置１７０を備えている。

　基板保持装置１７０は、積層基板Ｗｓの周縁部に接触可能な３つ以上の（本実施形態では、４つの）ローラー１７１と、それぞれのローラー１７１をその軸心を中心にして回転させるローラー回転機構（図示しない）と、それぞれのローラー１７１を移動させるローラー移動機構（図示しない）を備えている。本実施形態では、基板保持装置１７０は４つのローラー１７１を備えているが、基板保持装置１７０は３つ、あるいは５つ以上のローラーを備えていてもよい。

　４つのローラー１７１は、積層基板Ｗｓの中心軸Ｃｒの周囲に配列されている。ローラー１７１は、積層基板Ｗｓの周縁部に接触して、積層基板Ｗｓを垂直に保持するように構成されている。すなわち、積層基板Ｗｓは、基板保持装置１７０のローラー１７１により縦置きの状態で保持される。図３８に示すように、基板保持装置１７０のローラー１７１によって積層基板Ｗｓが縦置きの状態で保持されると、積層基板Ｗｓの上面および下面は、それぞれ鉛直方向に延びる仮想面内にある。

　ローラー回転機構は、４つのローラー１７１に連結されており、４つのローラー１７１を同じ方向に同じ速度で回転させるように構成されている。ローラー回転機構の構成は、３つ以上のローラー１７１を同じ方向に同じ速度で回転させることができる限り任意であり、公知の回転機構をローラー回転機構として利用できる。ローラー回転機構の例としては、モータ、プーリー（および／またはギア）、および回転ベルトの組み合わせが挙げられる。

　ローラー移動機構は、４つのローラー１７１に連結されており、それぞれのローラー１７１を積層基板Ｗｓの中心軸Ｃｒに向かって近づく方向、および中心軸Ｃｒから離れる方向に移動させるように構成されている。ローラー移動機構によって、４つのローラー１７１を、積層基板Ｗｓの周縁部がローラー１７１によって保持される保持位置（図３８の実線参照）と、ローラー１７１から積層基板Ｗｓが解放される解放位置（図３８の点線参照）との間で移動させることができる。ローラー移動機構の構成は、４つのローラー１７１を保持位置と解放位置との間で移動させることができる限り任意であり、公知の移動機構をローラー移動機構として利用できる。ローラー移動機構の例としては、ピストンシリンダ機構、およびボールねじとモータ（ステッピングモータ）の組み合わせが挙げられる。

　積層基板Ｗｓは、図示しない搬送装置によって、積層基板Ｗｓの軸心が積層基板Ｗｓの中心軸Ｃｒと一致する位置に搬送される。このとき、ローラー１７１は、解放位置にある。次いで、ローラー移動機構によって、４つのローラー１７１を保持位置に移動させることで、積層基板Ｗｓの周縁部を４つのローラー１７１に保持させる。この動作により、積層基板Ｗｓが４つのローラー１７１に縦置きの状態で保持される。保持位置に移動された４つのローラー１７１をローラー回転機構によって回転させることにより、積層基板Ｗｓは、その軸心を中心に回転される。

　ローラー移動機構によって、保持位置にある４つのローラー１７１を解放位置に移動させると、４つのローラー１７１が、積層基板Ｗｓの周縁部から離間し、積層基板Ｗｓを４つのローラー１７１から解放できる。解放された積層基板Ｗｓは、図示しない搬送装置によって次の処理を行うために搬送される。塗布装置１１６による充填剤Ｆの塗布、および硬化装置１２０による充填剤Ｆの硬化は、基板保持装置１７０により縦置きに保持された積層基板Ｗｓを回転させながら行われる。積層基板Ｗｓの回転速度は、基板保持装置１７０のローラー１７１の回転速度に依存し、ローラー回転機構によって制御できる。

　一実施形態では、ローラー回転機構は、一部のローラー１７１のみを回転させるように構成されていてもよい。例えば、ローラー回転機構は、４つのローラー１７１のうちの２つのローラー１７１に連結され、２つのローラーを同じ方向に同じ速度で回転させてもよい。この場合、他の２つのローラー１７１は、自由回転するように構成されている。４つのローラー１７１が保持位置に配置されているときに、ローラー回転機構に連結された２つのローラー１７１が回転すると、他の２つのローラー１７１は、積層基板Ｗｓを介して、ローラー回転機構に連結された２つのローラー１７１に従動して回転する。

　一実施形態では、ローラー移動機構は、一部のローラー１７１のみを移動させるように構成されてもよい。例えば、ローラー移動機構は、４つのローラー１７１のうちの２つのローラー１７１に連結され、この２つのローラー１７１を保持位置と解放位置との間で移動させてもよい。この場合、他の２つのローラー１７１は、保持位置に予め固定されている。積層基板Ｗｓは、搬送装置により、固定された２つのローラー１７１に積層基板Ｗｓの周縁部が接触する位置に搬送される。ローラー移動機構によって、ローラー移動機構に連結された２つのローラー１７１を保持位置に移動させることで、積層基板Ｗｓを縦置きに保持することができる。ローラー移動機構によって、ローラー移動機構に連結された２つのローラー１７１を解放位置に移動させることで、積層基板Ｗｓを解放することができる。

　図３４乃至図３９を参照して説明した各実施形態は、図２０乃至図２２、図２３乃至図２７、図２８乃至図３０を参照して説明した各実施形態に適用してもよい。

　上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうる。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲に解釈されるものである。

　本発明は、複数の基板を接合して製造される積層基板の割れおよび欠けを抑制する基板処理方法、および基板処理装置に利用可能であり、特に積層基板を構成する複数の基板のエッジ部間に形成された隙間に充填剤を塗布する技術に利用可能である。

　１　　　基板処理装置
　２　　　基板保持部
　３　　　塗布装置
　４　　　硬化装置
　５　　　赤外撮像装置
　７　　　回転軸
　８　　　回転機構
　９　　　充填剤塗布モジュール
１０　　　動作制御部
１０ａ　　記憶装置
１０ｂ　　処理装置
１１　　　表面形状測定装置
２１　　　シリンジ
２１ａ　　充填剤吐出口
２２　　　ピストン
２５　　　気体供給ライン
２６　　　圧力調整装置
２７　　　開閉弁
１０２　　ナイフエッジ部
１０５　　基板処理装置
１１０　　演算システム
１１２　　充填剤塗布モジュール
１１５　　基板保持部
１１６　　塗布装置
１２０　　硬化装置
１２２　　回転軸
１２３　　回転機構
１２６　　シリンジ
１２６ａ　充填剤吐出口
１２７　　ピストン
１２８　　気体供給ライン
１２９　　圧力調整装置
１４０　　薄化装置
１４１　　保持ステージ
１４４　　ステージ回転装置
１４７　　切削具
１４８　　切削具回転装置
１５１　　切削具押圧装置
１６０　　基板保持装置
１６１　　ローラー
１６５　　基板保持部
１６６　　回転軸
１６８　　回転機構
１７０　　基板保持装置
１７１　　ローラー
Ｗｓ　　　積層基板
Ｆ　　　　充填剤
Ｇ　　　　隙間

Claims

　第１基板と第２基板が接合された積層基板に充填剤を塗布する基板処理方法であって、
　前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の表面形状を測定し、
　前記測定結果に基づいて、前記積層基板に塗布する前記充填剤の塗布条件を決定し、
　前記決定した塗布条件で、前記積層基板の前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に前記充填剤を塗布する、基板処理方法。
　前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の表面形状を測定する工程は、前記第１基板と前記第２基板を接合した後に行う、請求項１に記載の基板処理方法。
　前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の表面形状を測定する工程は、前記第１基板と前記第２基板が接合される前に行う、請求項１に記載の基板処理方法。
　測定すべき前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の表面形状は、
　（ｉ）前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の半径方向の寸法、
　（ii）前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間の厚み方向の寸法、および
　（iii）前記第１基板のエッジ部の傾斜角度および前記第２基板のエッジ部の傾斜角度、
　のうちの少なくとも１つによって特定される、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の基板処理方法。
　前記塗布条件は、前記充填剤の組成、前記充填剤の総塗布量、前記充填剤を塗布するための塗布装置の充填剤吐出口の形状、前記積層基板と前記充填剤吐出口との距離、単位時間あたりの前記充填剤吐出口から吐出する前記充填剤の量のうちの少なくとも１つを含む、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の基板処理方法。
　前記基板処理方法は、前記積層基板に前記充填剤を塗布した後に、塗布した前記充填剤を硬化する工程をさらに含み、
　前記塗布条件は、前記充填剤を硬化するための硬化装置から吹き付ける熱風の風圧および温度をさらに含む、請求項５に記載の基板処理方法。
　前記充填剤を塗布する工程は、前記積層基板を回転させながら行い、
　前記塗布条件は、前記積層基板の回転速度をさらに含む、請求項５または６に記載の基板処理方法。
　第１基板と第２基板が接合された積層基板に充填剤を塗布するための基板処理装置であって、
　前記積層基板に前記充填剤を塗布するように構成された充填剤塗布モジュールと、
　前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の表面形状を測定する表面形状測定装置と、
　前記充填剤塗布モジュールおよび前記表面形状測定装置の動作を制御する動作制御部を備え、
　前記充填剤塗布モジュールは、
　　前記積層基板を保持する基板保持部と、
　　前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に、前記充填剤を塗布するための塗布装置を備え、
　前記動作制御部は、前記形状の測定結果に基づいて、前記積層基板に塗布する前記充填剤の塗布条件を決定し、前記充填剤塗布モジュールに指令を与えて、前記決定した塗布条件で前記充填剤を塗布させるように構成されている、基板処理装置。
　前記表面形状測定装置は、
　（ｉ）前記第１基板のエッジ部および前記第２基板のエッジ部の半径方向の寸法、
　（ii）前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間の厚み方向の寸法、および
　（iii）前記第１基板のエッジ部の傾斜角度および前記第２基板のエッジ部の傾斜角度、
　のうちの少なくとも１つを測定するように構成されている、請求項８に記載の基板処理装置。
　前記充填剤塗布モジュールは、前記充填剤を硬化するための硬化装置をさらに備える、請求項８または９に記載の基板処理装置。
　前記充填剤塗布モジュールは、前記基板保持部を回転させる回転機構をさらに備える、請求項８乃至１０のいずれか一項に記載の基板処理装置。
　第１基板と第２基板が接合された積層基板に関するデータと、充填剤に関するデータを、機械学習により構築された学習済みモデルに入力し、
　前記学習済みモデルから前記充填剤の塗布条件を出力し、
　前記積層基板を回転させながら、前記塗布条件に従って、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に前記充填剤を塗布する、基板処理方法。
　前記積層基板に関するデータは、前記第１基板および前記第２基板の表面を構成する材料と、前記隙間の形状と大きさを含み、
　前記充填剤に関するデータは、前記充填剤の組成を含む、請求項１２に記載の基板処理方法。
　前記塗布条件は、前記充填剤の総塗布量、単位時間あたりの前記充填剤の塗布量、前記充填剤の温度、前記積層基板の回転速度のうちの少なくとも１つを含む、請求項１２または１３に記載の基板処理方法。
　前記積層基板に関するデータおよび前記充填剤に関するデータに加えて、前記充填剤を硬化するための硬化装置に関するデータを前記学習済みモデルに入力し、
　前記学習済みモデルから前記充填剤の前記塗布条件および前記充填剤の硬化条件を出力し、
　前記基板処理方法は、塗布された前記充填剤を前記硬化条件に従って前記硬化装置により硬化することをさらに含む、請求項１２または１３に記載の基板処理方法。
　前記硬化装置に関するデータは、前記硬化装置のタイプ、および前記硬化装置と前記積層基板のエッジ部との距離を含む、請求項１５に記載の基板処理方法。
　前記硬化条件は、前記硬化装置の出力値を含む、請求項１５に記載の基板処理方法。
　前記積層基板に関するデータ、前記充填剤に関するデータ、および前記硬化装置に関するデータに加えて、前記積層基板を薄化するための薄化装置に関するデータを前記学習済みモデルに入力し、
　前記学習済みモデルから前記充填剤の塗布条件、前記充填剤の硬化条件、および前記積層基板の薄化条件を出力し、
　前記基板処理方法は、前記充填剤の硬化の後に、前記薄化条件に従って前記積層基板を前記薄化装置により薄化することをさらに含む、請求項１５に記載の基板処理方法。
　前記薄化装置に関するデータは、前記薄化装置に使用される切削具の種類、および前記積層基板の目標切削量を含む、請求項１８に記載の基板処理方法。
　前記薄化条件は、前記切削具の前記積層基板に対する押付力、前記切削具の回転速度、および前記積層基板の回転速度のうちの少なくとも１つを含む、請求項１９に記載の基板処理方法。
　前記学習済みモデルは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件を含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである、請求項１２に記載の基板処理方法。
　前記学習済みモデルは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件および複数の硬化条件を含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである、請求項１５に記載の基板処理方法。
　前記学習済みモデルは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、複数の薄化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件、複数の硬化条件、および複数の薄化条件を含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである、請求項１８に記載の基板処理方法。
　前記学習済みモデルに入力された前記積層基板に関するデータおよび前記充填剤に関するデータと、前記学習済みモデルから出力された前記塗布条件を、前記機械学習に使用される訓練データに追加することで前記訓練データを更新し、
　更新された前記訓練データを用いて機械学習を実行して前記学習済みモデルを更新することをさらに含む、請求項１２に記載の基板処理方法。
　前記積層基板を回転させながら、前記塗布条件に従って、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に前記充填剤を塗布することは、縦置きに保持された前記積層基板を回転させながら、前記塗布条件に従って、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に前記充填剤を塗布することである、請求項１２に記載の基板処理方法。
　第１基板と第２基板が接合された積層基板に関するデータと、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に塗布された充填剤に関するデータと、前記積層基板を薄化するための薄化装置に関するデータを、機械学習により構築された学習済みモデルに入力し、
　前記学習済みモデルから前記積層基板の薄化条件を出力し、
　前記薄化条件に従って前記積層基板を前記薄化装置により薄化する、基板処理方法。
　機械学習により構築された学習済みモデルを有する演算システムと、
　第１基板と第２基板が接合された積層基板を回転させながら、前記積層基板に充填剤を塗布する充填剤塗布モジュールを備え、
　前記演算システムは、
　　前記積層基板に関するデータと、前記充填剤に関するデータを、前記学習済みモデルに入力し、
　　前記学習済みモデルから前記充填剤の塗布条件を出力し、
　　前記充填剤塗布モジュールに指令を与え、前記塗布条件に従って、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に前記充填剤を前記充填剤塗布モジュールにより塗布させるように構成されている、基板処理装置。
　前記積層基板に関するデータは、前記第１基板および前記第２基板の表面を構成する材料と、前記隙間の形状と大きさを含み、
　前記充填剤に関するデータは、前記充填剤の組成を含む、請求項２７に記載の基板処理装置。
　前記塗布条件は、前記充填剤の総塗布量、単位時間あたりの前記充填剤の塗布量、前記充填剤の温度、前記積層基板の回転速度のうちの少なくとも１つを含む、請求項２７または２８に記載の基板処理装置。
　前記基板処理装置は、塗布された前記充填剤を硬化させる硬化装置をさらに備えており、
　前記演算システムは、
　　前記積層基板に関するデータおよび前記充填剤に関するデータに加えて、前記硬化装置に関するデータを前記学習済みモデルに入力し、
　　前記学習済みモデルから前記充填剤の塗布条件および前記充填剤の硬化条件を出力し、
　　前記硬化装置に指令を与えて、塗布された前記充填剤を前記硬化条件に従って前記硬化装置により硬化させるように構成されている、請求項２７または２８に記載の基板処理装置。
　前記硬化装置に関するデータは、前記硬化装置のタイプ、および前記硬化装置と前記積層基板のエッジ部との距離を含む、請求項３０に記載の基板処理装置。
　前記硬化条件は、前記硬化装置の出力値を含む、請求項３０に記載の基板処理装置。
　前記基板処理装置は、前記積層基板を薄化させる薄化装置をさらに備えており、
　前記演算システムは、
　　前記積層基板に関するデータ、前記充填剤に関するデータ、および前記硬化装置に関するデータに加えて、前記薄化装置に関するデータを前記学習済みモデルに入力し、
　　前記学習済みモデルから前記充填剤の塗布条件、前記充填剤の硬化条件、および前記積層基板の薄化条件を出力し、
　前記薄化装置に指令を与えて、前記充填剤の硬化の後に、前記薄化条件に従って前記積層基板を前記薄化装置により薄化させるように構成されている、請求項３０に記載の基板処理装置。
　前記薄化装置に関するデータは、前記薄化装置に使用される切削具の種類、および前記積層基板の目標切削量を含む、請求項３３に記載の基板処理装置。
　前記薄化条件は、前記切削具の前記積層基板に対する押付力、前記切削具の回転速度、および前記積層基板の回転速度のうちの少なくとも１つを含む、請求項３４に記載の基板処理装置。
　前記学習済みモデルは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件を含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである、請求項２７に記載の基板処理装置。
　前記学習済みモデルは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件および複数の硬化条件を含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである、請求項３０に記載の基板処理装置。
　前記学習済みモデルは、複数の積層基板に関するデータ、複数の充填剤に関するデータ、複数の硬化装置に関するデータ、複数の薄化装置に関するデータ、および正解ラベルとしての複数の塗布条件、複数の硬化条件、および複数の薄化条件を含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである、請求項３３に記載の基板処理装置。
　前記演算システムは、
　　前記学習済みモデルに入力された前記積層基板に関するデータおよび前記充填剤に関するデータと、前記学習済みモデルから出力された前記塗布条件を、前記機械学習に使用される訓練データに追加することで前記訓練データを更新し、
　　更新された前記訓練データを用いて機械学習を実行して前記学習済みモデルを更新するように構成されている、請求項２７に記載の基板処理装置。
　前記充填剤塗布モジュールは、前記積層基板を縦置きの状態で保持する基板保持部または基板保持装置を備えている、請求項２７に記載の基板処理方法。
　機械学習により構築された学習済みモデルを有する演算システムと、
　第１基板と第２基板が接合された積層基板を薄化する薄化装置を備え、
　前記演算システムは、
　　前記積層基板に関するデータと、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に塗布された充填剤に関するデータと、前記薄化装置に関するデータを、機械学習により構築された学習済みモデルに入力し、
　　前記学習済みモデルから前記積層基板の薄化条件を出力し、
　　前記薄化装置に指令を与えて、前記薄化条件に従って前記積層基板を前記薄化装置により薄化させるように構成されている、基板処理装置。
　第１基板と第２基板が接合された積層基板に関するデータと、充填剤に関するデータを、機械学習により構築された学習済みモデルに入力するステップと、
　前記学習済みモデルから前記充填剤の塗布条件を出力するステップと、
　充填剤塗布モジュールに指令を与え、前記塗布条件に従って、前記第１基板のエッジ部と前記第２基板のエッジ部との隙間に前記充填剤を前記充填剤塗布モジュールにより塗布させるステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。