WO2023042796A1 - 基板処理装置および基板処理方法 - Google Patents

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WO2023042796A1
WO2023042796A1 PCT/JP2022/034062 JP2022034062W WO2023042796A1 WO 2023042796 A1 WO2023042796 A1 WO 2023042796A1 JP 2022034062 W JP2022034062 W JP 2022034062W WO 2023042796 A1 WO2023042796 A1 WO 2023042796A1
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substrate
processing
unit
abundance
specific component
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PCT/JP2022/034062
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紗希 宮川
雅伸 佐藤
博司 堀口
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株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス
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Publication date
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    • H01L21/02—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof
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    • H01L21/18—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having at least one potential-jump barrier or surface barrier, e.g. PN junction, depletion layer or carrier concentration layer the devices having semiconductor bodies comprising elements of Group IV of the Periodic System or AIIIBV compounds with or without impurities, e.g. doping materials
    • H01L21/30—Treatment of semiconductor bodies using processes or apparatus not provided for in groups H01L21/20 - H01L21/26
    • H01L21/302—Treatment of semiconductor bodies using processes or apparatus not provided for in groups H01L21/20 - H01L21/26 to change their surface-physical characteristics or shape, e.g. etching, polishing, cutting
    • H01L21/304—Mechanical treatment, e.g. grinding, polishing, cutting
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    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
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    • H01L21/306—Chemical or electrical treatment, e.g. electrolytic etching

Definitions

  • the present invention relates to a substrate processing apparatus and a substrate processing method.
  • a substrate processing apparatus for processing substrates is known.
  • the substrate processing apparatus is suitably used for processing semiconductor substrates.
  • a substrate processing apparatus processes a substrate using a chemical processing liquid or the like.
  • Patent Document 1 It is being studied to process the substrate while processing the substrate with the processing liquid while measuring the amount of the component present on the substrate on the spot to confirm the component to be focused on.
  • the abundance of components contained in the processing liquid film is measured by receiving reflected infrared light emitted toward the substrate.
  • substrate processing conditions are set in consideration of margins in order to uniform the properties of a plurality of substrates.
  • the processing liquid supply time is often set longer than the time required to process an average substrate in consideration of margins.
  • the components contained in the processing liquid film on the substrate can be measured by the reflected infrared light emitted toward the substrate.
  • the substrate processing apparatus of Patent Document 1 cannot sufficiently detect the difference in reflected infrared light, so the components contained in the processing liquid film on the substrate It is difficult to determine with high accuracy that the has been sufficiently removed. Therefore, it is necessary to set the substrate processing conditions in consideration of the margin, but if attention is paid to individual substrates, excessive processing may be performed on the substrates.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide a substrate processing apparatus and a substrate processing method capable of processing substrates under substrate processing conditions according to the characteristics of the substrates.
  • a substrate processing apparatus includes a substrate holding unit that holds a substrate, a processing liquid supply unit that supplies a processing liquid to the substrate, and a component presence unit that measures the abundance of a specific component in the substrate.
  • a substrate processing apparatus comprising: an amount measuring section; and a control section that controls the substrate holding section, the processing liquid supply section, and the component abundance measurement section, wherein the control section controls the processing liquid supply section to the Based on the quantity of the specific component present in the substrate measured by the component quantity measuring unit during a specific period within the treatment liquid supply period before the supply of the treatment liquid to the substrate is started and terminated, the specified a time change acquisition unit that acquires a time change in the abundance of a component; and a time change in the amount of the specific component that is acquired by the time change acquisition unit, based on the time change in the abundance of the specific component during the treatment liquid supply period.
  • a prediction line creating unit that creates a prediction line that predicts the change in the abundance of the specific component in the substrate afterward; and
  • the component abundance measuring unit measures the abundance of a specific component in the substrate using infrared light.
  • the processing condition changing unit changes the substrate processing conditions for processing the substrate based on the substrate processing conditions and the processing result for the learning target substrate.
  • the processing condition changing unit processes the substrate based on a learned model constructed by machine-learning learning data that associates substrate processing conditions and processing results with respect to the learning target substrate. Change the substrate processing conditions for
  • the processing condition changing unit adjusts the processing liquid supply period during which the processing liquid supply unit supplies the processing liquid, based on the time change in the abundance of the specific component acquired by the time change acquiring unit. change.
  • the processing condition changing unit shortens the processing liquid supply period based on the temporal change in the abundance of the specific component acquired by the temporal change acquisition unit.
  • the processing condition changing unit adjusts the flow rate, concentration, temperature, Either a substrate rotation speed at which the substrate is rotated by the substrate holding unit or a processing liquid supply period during which the processing liquid is supplied is changed.
  • the processing condition changing unit changes substrate processing conditions for processing the substrate while the processing liquid supply unit continues to supply the processing liquid.
  • the processing condition changing unit changes the amount of the specific component acquired by the time change acquisition unit based on the time change of the amount of the specific component acquired by the time change acquisition unit. changes the substrate processing conditions to process different substrates.
  • the amount of a specific component present in the substrate is measured during a specific period within a processing liquid supply period from the start to the end of supply of the processing liquid to the substrate. acquiring a time change of the abundance of the specific component based on the abundance of the specific component in the substrate measured in the measuring step; and acquiring the time variation. creating a prediction line that predicts the temporal change in the abundance of the specific component in the substrate after the specific period during the treatment liquid supply period, based on the temporal change in the abundance of the specific ingredient; changing the substrate processing conditions for processing the substrate based on the prediction line before stopping the supply of the processing liquid.
  • the substrate can be processed under substrate processing conditions according to the characteristics of the substrate.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a substrate processing system provided with the substrate processing apparatus of the present embodiment;
  • FIG. It is a schematic diagram of the substrate processing apparatus of this embodiment. It is a block diagram of the substrate processing apparatus of this embodiment. It is a flow chart of the substrate processing method of this embodiment.
  • (a) to (d) are schematic diagrams for explaining the substrate processing method of the present embodiment.
  • (a) to (c) are schematic diagrams for explaining the substrate processing method of the present embodiment.
  • (a) to (d) are schematic diagrams for explaining changes over time in the abundance of a specific component and substrate processing conditions in the substrate processing method of the present embodiment.
  • (a) to (d) are schematic diagrams for explaining changes over time in the abundance of a specific component and substrate processing conditions in the substrate processing method of the present embodiment.
  • FIG. 4(a) to 4(d) are schematic diagrams for explaining the temporal change in the abundance of a specific component and the processing liquid supply period in the substrate processing method of the present embodiment.
  • FIG. 4(a) to 4(d) are schematic diagrams for explaining the temporal change in the abundance of a specific component and the processing liquid supply period in the substrate processing method of the present embodiment.
  • FIG. It is a block diagram of the substrate processing apparatus of this embodiment. 1 is a schematic diagram of a substrate processing learning system provided with the substrate processing apparatus of the present embodiment;
  • FIG. (a) is a schematic diagram showing a plurality of lots of substrates in the substrate processing method of the present embodiment, and (b) to (c) are time variations in abundance and substrate processing in the substrate processing method of the present embodiment. It is a schematic diagram for explaining conditions.
  • FIG. 1 is a schematic plan view of a substrate processing system 10.
  • the substrate processing system 10 includes a plurality of substrate processing apparatuses 100. As shown in FIG. The substrate processing apparatus 100 processes substrates W. FIG. The substrate processing apparatus 100 processes the substrate W such that the substrate W is subjected to at least one of etching, surface treatment, characterization, treatment film formation, removal of at least a portion of the film, and cleaning.
  • the substrate W is used as a semiconductor substrate.
  • the substrate W comprises a semiconductor wafer.
  • the substrate W is substantially disc-shaped.
  • the substrate processing apparatus 100 processes substrates W one by one.
  • the substrate processing system 10 includes, in addition to a plurality of substrate processing apparatuses 100, a fluid cabinet 10A, a fluid box 10B, a plurality of load ports LP, an indexer robot IR, and a center robot CR. , and a control device 20 .
  • the controller 20 controls the load port LP, indexer robot IR, center robot CR and substrate processing apparatus 100 .
  • Each of the load ports LP accommodates a plurality of substrates W stacked one on top of another.
  • the indexer robot IR transports substrates W between the load port LP and the center robot CR. Between the indexer robot IR and the center robot CR, an installation table (path) on which the substrate W is temporarily placed is provided, and the substrate is placed between the indexer robot IR and the center robot CR via the installation table.
  • the device configuration may be such that the substrate W is transferred indirectly.
  • the center robot CR transports substrates W between the indexer robot IR and the substrate processing apparatus 100 .
  • Each of the substrate processing apparatuses 100 processes the substrate W by ejecting a liquid onto the substrate W.
  • the liquid includes processing liquid. Alternatively, the liquid may contain other liquids.
  • the fluid cabinet 10A contains liquids. Note that the fluid cabinet 10A may contain gas.
  • the plurality of substrate processing apparatuses 100 form a plurality of towers TW (four towers TW in FIG. 1) arranged to surround the center robot CR in plan view.
  • Each tower TW includes a plurality of vertically stacked substrate processing apparatuses 100 (three substrate processing apparatuses 100 in FIG. 1).
  • Each fluid box 10B corresponds to a plurality of towers TW.
  • the liquid in the fluid cabinet 10A is supplied to all the substrate processing apparatuses 100 included in the tower TW corresponding to the fluid box 10B via one of the fluid boxes 10B.
  • the gas in the fluid cabinet 10A is supplied to all the substrate processing apparatuses 100 included in the tower TW corresponding to the fluid box 10B via one of the fluid boxes 10B.
  • Control device 20 controls various operations of the substrate processing system 10 .
  • Control device 20 includes control unit 22 and storage unit 24 .
  • the control unit 22 has a processor.
  • the control unit 22 has, for example, a central processing unit (CPU). Alternatively, the control unit 22 may have a general-purpose computing machine.
  • the storage unit 24 includes a main storage device and an auxiliary storage device.
  • the main storage device is, for example, a semiconductor memory.
  • Auxiliary storage devices are, for example, semiconductor memories and/or hard disk drives.
  • Storage unit 24 may include removable media.
  • the control unit 22 executes the computer program stored in the storage unit 24 to perform the substrate processing operation.
  • the storage unit 24 also stores data.
  • the data includes recipe data.
  • Recipe data includes information indicating a plurality of recipes. Each of the plurality of recipes defines the processing content and processing procedure of the substrate W. FIG.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of the substrate processing apparatus 100. As shown in FIG.
  • the substrate processing apparatus 100 includes a chamber 110 , a substrate holding section 120 , a processing liquid supply section 130 and a component abundance measurement section 140 .
  • the chamber 110 accommodates the substrate W.
  • FIG. Further, the chamber 110 accommodates the substrate holding part 120 and at least part of the treatment liquid supply part 130 and the component abundance measurement part 140 .
  • the chamber 110 has a substantially box shape with an internal space.
  • the chamber 110 accommodates the substrate W.
  • the substrate processing apparatus 100 is of a single-wafer type that processes the substrates W one by one, and the substrates W are accommodated in the chamber 110 one by one.
  • a substrate W is accommodated within the chamber 110 and processed within the chamber 110 .
  • the substrate holding part 120 holds the substrate W.
  • the substrate holding part 120 horizontally holds the substrate W so that the upper surface (front surface) Wt of the substrate W faces upward and the back surface (lower surface) Wr of the substrate W faces vertically downward. Further, the substrate holding part 120 rotates the substrate W while holding the substrate W.
  • a top surface Wt of the substrate W may be planarized.
  • the upper surface Wt of the substrate W may be provided with a device surface, or may be provided with a pillar-shaped laminated body provided with a recess. The substrate holder 120 rotates the substrate W while holding it.
  • the substrate holding part 120 may be of a clamping type that clamps the edge of the substrate W.
  • the substrate holding part 120 may have any mechanism for holding the substrate W from the back surface Wr.
  • substrate holder 120 may be of a vacuum type. In this case, the substrate holding part 120 horizontally holds the substrate W by sucking the central portion of the back surface Wr of the substrate W, which is the non-device forming surface, onto the upper surface.
  • the substrate holding part 120 may combine a clamping type and a vacuum type in which a plurality of chuck pins are brought into contact with the peripheral edge surface of the substrate W.
  • the substrate holder 120 includes a spin base 121 , a chuck member 122 , a shaft 123 , an electric motor 124 and a housing 125 .
  • the chuck member 122 is provided on the spin base 121 .
  • the chuck member 122 chucks the substrate W.
  • the spin base 121 is provided with a plurality of chuck members 122 .
  • the shaft 123 is a hollow shaft.
  • the shaft 123 extends vertically along the rotation axis Ax.
  • a spin base 121 is coupled to the upper end of the shaft 123 .
  • a substrate W is placed above the spin base 121 .
  • the spin base 121 is disc-shaped.
  • the chuck member 122 supports the substrate W horizontally.
  • Shaft 123 extends downward from the central portion of spin base 121 .
  • the electric motor 124 gives rotational force to the shaft 123 .
  • the electric motor 124 rotates the substrate W and the spin base 121 about the rotation axis Ax by rotating the shaft 123 in the rotation direction.
  • Housing 125 surrounds shaft 123 and electric motor 124 .
  • the processing liquid supply unit 130 supplies the substrate W with the processing liquid.
  • the processing liquid supply section 130 supplies the processing liquid to the upper surface Wt of the substrate W held by the substrate holding section 120 .
  • the processing liquid supply unit 130 may supply the substrate W with a plurality of types of processing liquids.
  • the processing liquid may be an etchant that etches the substrate W.
  • etching solutions include hydrofluoric acid (mixture of hydrofluoric acid (HF) and nitric acid (HNO 3 )), hydrofluoric acid, buffered hydrofluoric acid (BHF), ammonium fluoride, and HFEG (mixture of hydrofluoric acid and ethylene glycol). ) and phosphoric acid (H 3 PO 4 ).
  • the type of etchant is not particularly limited, and may be acidic or alkaline, for example.
  • the treatment liquid may be a rinse liquid.
  • rinsing liquids include deionized water (DIW), carbonated water, electrolytic ion water, ozone water, ammonia water, hydrochloric acid water with a diluted concentration (for example, about 10 ppm to 100 ppm), and reduced water (hydrogen water ).
  • the treatment liquid may be an organic solvent.
  • the volatility of the organic solvent is higher than the volatility of the rinse liquid.
  • organic solvents include isopropyl alcohol (IPA), methanol, ethanol, acetone, hydrofluoroether (HFE), propylene glycol monoethyl ether (PGEE) and propylene glycol monomethyl ether acetate. (propylene glycol monomethyl ether acetate: PGMEA).
  • the processing liquid supply unit 130 includes a pipe 132, a valve 134, a nozzle 136, and a moving mechanism 138.
  • a processing liquid is supplied to the pipe 132 from a supply source.
  • the valve 134 opens and closes the flow path within the pipe 132 .
  • a nozzle 136 is connected to the pipe 132 .
  • the nozzle 136 ejects the processing liquid onto the upper surface Wt of the substrate W.
  • the nozzle 136 is preferably configured to be movable with respect to the substrate W.
  • the moving mechanism 138 moves the nozzle 136 horizontally and vertically. Specifically, the moving mechanism 138 moves the nozzle 136 along the circumferential direction around a rotation axis extending in the vertical direction. Further, the moving mechanism 138 vertically moves the nozzle 136 up and down.
  • the moving mechanism 138 has an arm 138a, a shaft portion 138b, and a driving portion 138c.
  • the arm 138a extends along the horizontal direction.
  • the nozzle 136 is arranged at the tip of the arm 138a.
  • the nozzle 136 is arranged at the tip of the arm 138 a in such a posture that it can supply the processing liquid toward the upper surface Wt of the substrate W held by the chuck member 122 .
  • the nozzle 136 is coupled to the tip of the arm 138a and protrudes downward from the arm 138a.
  • the proximal end of arm 138a is coupled to shaft 138b.
  • the shaft portion 138b extends along the vertical direction.
  • the drive unit 138c has a rotation drive mechanism and an elevation drive mechanism.
  • the rotation drive mechanism of the driving portion 138c rotates the shaft portion 138b around the rotation axis, and rotates the arm 138a along the horizontal plane around the shaft portion 138b.
  • the nozzle 136 moves along the horizontal plane.
  • the nozzle 136 moves in the circumferential direction around the shaft portion 138b.
  • the rotation driving mechanism of the drive unit 138c includes, for example, a motor that can rotate forward and backward.
  • the elevation driving mechanism of the drive section 138c vertically raises and lowers the shaft section 138b.
  • the vertical movement of the nozzle 136 is caused by the elevation drive mechanism of the drive section 138c raising and lowering the shaft section 138b.
  • the elevation drive mechanism of the drive section 138c has a drive source such as a motor and an elevation mechanism, and the drive source drives the elevation mechanism to raise or lower the shaft section 138b.
  • the lifting mechanism includes, for example, a rack and pinion mechanism or a ball screw.
  • the component abundance measurement unit 140 measures the abundance of a specific component on the substrate W.
  • the specific component may be an organic material present on the substrate W. FIG.
  • the component abundance measurement unit 140 measures the abundance of a specific component in the substrate W using infrared light.
  • the wavelength of infrared light is 2.5 ⁇ m or more and 25 ⁇ m or less (wave number of 400 cm ⁇ 1 or more and 4000 cm ⁇ 1 or less).
  • bonds such as C—H, C—O, C—N, and C—F absorb specific wavelengths included in infrared rays. Since the amount of absorption of a specific wavelength of infrared radiation is proportional to the amount of a component having a specific bonding group, the abundance of the specific component in the substrate W can be measured based on the infrared radiation reflected from the substrate W.
  • the component abundance measuring unit 140 has a light emitting unit 142 and a light receiving unit 144 .
  • the light emitting section 142 emits light toward the substrate W.
  • the light receiving section 144 receives light reflected by the substrate W among the light emitted from the light emitting section 142 .
  • the component abundance measuring unit 140 may be movable with respect to the substrate W.
  • the component abundance measurement unit 140 is preferably movable in the horizontal direction and/or the vertical direction according to a movement mechanism controlled by the control unit 22 .
  • the light emitting section 142 and the light receiving section 144 may be movable independently of each other.
  • the light emitting section 142 and the light receiving section 144 may be movable together.
  • the substrate processing apparatus 100 further includes a cup 180.
  • the cup 180 collects the liquid scattered from the substrate W.
  • FIG. The cup 180 moves up and down. For example, the cup 180 rises vertically upward to the side of the substrate W while the processing liquid supply unit 130 supplies the substrate W with the liquid. In this case, the cup 180 collects liquid that scatters from the substrate W as the substrate W rotates. Further, the cup 180 descends vertically downward from the side of the substrate W when the period during which the processing liquid supply unit 130 supplies the liquid to the substrate W ends.
  • control device 20 includes the control section 22 and the storage section 24.
  • the control unit 22 controls the substrate holding unit 120 , the treatment liquid supply unit 130 , the component abundance measurement unit 140 and/or the cup 180 .
  • controller 22 controls electric motor 124 , valve 134 , movement mechanism 138 , light emitter 142 , light receiver 144 and/or cup 180 .
  • the substrate processing apparatus 100 of the present embodiment is suitably used for fabricating semiconductor elements provided with semiconductors. Typically, in a semiconductor device, a conductive layer and an insulating layer are laminated on a substrate.
  • the substrate processing apparatus 100 is preferably used for cleaning and/or processing (e.g., etching, characteristic change, etc.) of conductive layers and/or insulating layers during the manufacture of semiconductor devices.
  • FIG. 3 is a block diagram of the substrate processing apparatus 100. As shown in FIG.
  • the control device 20 controls various operations of the substrate processing apparatus 100 .
  • the control device 20 controls the indexer robot IR, the center robot CR, the substrate holder 120 , the treatment liquid supply section 130 , the component abundance measurement section 140 and the cup 180 .
  • the control device 20 controls the indexer robot IR, the center robot CR, the substrate holder 120, the treatment liquid supply unit 130, the component abundance measurement unit 140, and the cup 180 by transmitting control signals. It controls the robot IR, the center robot CR, the substrate holder 120 , the treatment liquid supply unit 130 , the component abundance measurement unit 140 and the cup 180 .
  • the storage unit 24 stores computer programs and data.
  • the data includes recipe data.
  • Recipe data includes information indicating a plurality of recipes. Each of the plurality of recipes defines the processing content, processing procedure, and substrate processing conditions for the substrate W.
  • FIG. The control unit 22 executes the computer program stored in the storage unit 24 to perform the substrate processing operation.
  • the storage unit 24 stores computer programs.
  • the control unit 22 functions as a processing condition setting unit 22a, a time change acquiring unit 22b, a prediction line creating unit 22c, and a processing condition changing unit 22d. Therefore, the control unit 22 includes a processing condition setting unit 22a, a time change acquiring unit 22b, a prediction line creating unit 22c, and a processing condition changing unit 22d.
  • the processing condition setting unit 22a sets substrate processing conditions for processing the substrate W.
  • the processing condition setting unit 22 a sets substrate processing conditions based on recipe information stored in the storage unit 24 .
  • the substrate processing conditions include at least flow rate, concentration, and temperature of the processing liquid for processing the substrate W, a substrate rotation speed at which the substrate W is rotated by the substrate holding unit 120, and a processing liquid supply period during which the processing liquid is supplied. including one.
  • the temporal change acquisition unit 22b acquires the temporal change in the abundance of the specific component in the substrate W.
  • the temporal change acquiring unit 22b acquires a temporal change in the abundance of the specific component from the abundance of the specific component measured by the abundance measurement unit 140.
  • the prediction line creation unit 22c creates a prediction line that predicts the time change of the specific component based on the time change of the abundance of the specific component acquired by the time change acquisition unit 22b.
  • the prediction line creation unit 22c may create the prediction line from a predetermined relational expression based on the time change of the abundance of the specific component. For example, the prediction line creation unit 22c may calculate an approximation formula for linearly interpolating the temporal change in the abundance of the specific component, and create the prediction line using the approximation formula.
  • the prediction line creating unit 22c performs machine learning on learning data that associates processing conditions and processing results (including temporal changes in abundance of specific components in the learning target substrate) with respect to the learning target substrate.
  • a prediction line may be created from the model.
  • the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions before stopping the supply of the processing liquid based on the prediction line.
  • the substrate processing conditions set in the processing condition setting unit 22a are defined based on pre-estimated changes in specific components of the substrate W over time.
  • the time change of the specific component of the substrate W differs according to the characteristics of the substrate.
  • the substrate W can be processed under the substrate processing condition corresponding to the characteristics of the substrate W by changing the substrate processing condition by the processing condition changing unit 22d.
  • the control unit 22 controls the indexer robot IR to transfer the substrate W by the indexer robot IR.
  • the control unit 22 controls the center robot CR to transfer the substrate W by the center robot CR.
  • the center robot CR receives an unprocessed substrate W and loads the substrate W into one of the plurality of chambers 110 .
  • the center robot CR receives the processed substrate W from the chamber 110 and unloads the substrate W.
  • the control unit 22 controls the substrate holding unit 120 to control the start of rotation of the substrate W, change of rotation speed, and stop of rotation of the substrate W.
  • the controller 22 can control the substrate holder 120 to change the rotational speed of the substrate holder 120 .
  • the controller 22 can change the rotational speed of the substrate W by changing the rotational speed of the electric motor 124 of the substrate holder 120 .
  • the control unit 22 can control the valve 134 of the processing liquid supply unit 130 to switch the state of the valve 134 between an open state and a closed state. Specifically, the control unit 22 controls the valve 134 of the processing liquid supply unit 130 to open the valve 134, thereby allowing the processing liquid flowing through the pipe 132 toward the nozzle 136 to pass through. can. Further, the control unit 22 can stop the supply of the processing liquid flowing through the pipe 132 toward the nozzle 136 by controlling the valve 134 of the processing liquid supply unit 130 to close the valve 134 . .
  • the control unit 22 can control the movement mechanism 138 of the processing liquid supply unit 130 to move the nozzle 136 . Specifically, the control unit 22 can move the nozzle 136 above the upper surface Wt of the substrate W by controlling the moving mechanism 138 of the processing liquid supply unit 130 . Further, the control unit 22 can control the moving mechanism 138 of the processing liquid supply unit 130 to move the nozzle 136 to a retracted position away from the upper surface Wt of the substrate W.
  • the control unit 22 controls the component abundance measurement unit 140 to measure the abundance of the specific component in the substrate W.
  • the control unit 22 controls the light emitting unit 142 and the light receiving unit 144 so that the light emitting unit 142 emits infrared light, the light receiving unit 144 receives the infrared light reflected from the substrate W, and the received light intensity is measured.
  • the amount of the specific component present in the substrate W is measured under control.
  • the control unit 22 may control the component abundance measuring unit 140 to move the component abundance measuring unit 140 with respect to the substrate W.
  • the controller 22 may control the cup 180 to move the cup 180 with respect to the substrate W. Specifically, the control unit 22 raises the cup 180 vertically upward to the side of the substrate W for the period during which the processing liquid supply unit 130 supplies the liquid to the substrate W. As shown in FIG. Further, the control unit 22 lowers the cup 180 vertically downward from the side of the substrate W when the period during which the processing liquid supply unit 130 supplies the liquid to the substrate W ends.
  • the substrate processing apparatus 100 may further include a display section for displaying the processing status of the substrate W.
  • the display may display the processing result of the substrate W, or may display the predicted state of the substrate W to be processed.
  • the substrate processing apparatus 100 of this embodiment is suitably used for forming semiconductor elements.
  • the substrate processing apparatus 100 is preferably used to process a substrate W used as a semiconductor device having a laminated structure.
  • the semiconductor device is a memory (storage device) having a so-called 3D structure.
  • the substrate W is suitably used as a NAND flash memory.
  • FIG. 4 is a flow diagram of the substrate processing method.
  • substrate processing conditions for processing the substrate W are set in step S102.
  • the processing condition setting unit 22a sets substrate processing conditions.
  • the processing condition setting unit 22a reads the substrate processing conditions from the recipe stored in the storage unit 24 and sets the substrate processing conditions.
  • step S104 the supply of the processing liquid is started according to the substrate processing conditions.
  • the processing liquid supply unit 130 starts supplying the processing liquid to the substrate W under the control of the control unit 22 .
  • the substrate holding unit 120 rotates the substrate W while holding the substrate W under the control of the control unit 22 .
  • the processing liquid supply unit 130 starts supplying the processing liquid for the substrate W according to the substrate processing conditions set by the processing condition setting unit 22a.
  • step S106 the abundance of the specific component on the substrate W is measured.
  • the component abundance measuring unit 140 measures the abundance of a specific component in the substrate W.
  • FIG. Typically, the component abundance measurement unit 140 measures the abundance of the specific component on the substrate W while the treatment liquid supply unit 130 is supplying the substrate W with the treatment liquid.
  • step S108 the temporal change in the abundance of the specific component in the substrate W is obtained.
  • the temporal change acquisition unit 22b acquires the temporal change in the abundance of the specific component in the substrate W.
  • FIG. Typically, the time change acquiring unit 22b acquires the time change of the specific component abundance using the results of multiple measurements of the abundance of the specific component in the substrate W by the component abundance measuring unit 140.
  • FIG. When the specific component on the substrate W is removed by the processing liquid, the amount of the specific component present on the substrate W decreases as the processing liquid is supplied.
  • step S110 a prediction line that predicts the temporal change of the specific component is created based on the temporal change of the abundance of the specific component.
  • the prediction line creation unit 22c creates a prediction line that predicts the time change of the specific component based on the time change of the abundance of the specific component.
  • the prediction line creation unit 22c may create a prediction line from a predetermined relational expression based on the temporal change in the abundance of the specific component.
  • the prediction line creation unit 22c may input the time change of the abundance of the specific component to the learned model LM, obtain the prediction result of the time change of the specific component from the learned model LM, and create the prediction line. good.
  • step S112 the substrate processing conditions are changed. Specifically, the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions based on the prediction line.
  • the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions set in step S102 for the substrate W currently being processed.
  • the processing condition changing unit 22d may change the processing conditions for a substrate W to be processed in the future instead of the processing conditions for the substrate W currently being processed.
  • step S114 the supply of the processing liquid to the substrate W is stopped.
  • the control unit 22 continues the processing of the substrate W according to the changed substrate processing condition, and ends the processing of the substrate W according to the substrate processing condition.
  • the processing liquid supply unit 130 stops supplying the processing liquid to the substrate W under the control of the control unit 22 .
  • the substrate holding unit 120 stops rotating the substrate W under the control of the control unit 22 . As described above, the processing of the substrate W is completed.
  • the substrate W is processed under substrate processing conditions changed according to the characteristics of the substrate W. Therefore, it is possible to prevent excess or deficiency of the substrate processing conditions from occurring according to the characteristics of the substrate W.
  • FIG. 5A to 6C are schematic diagrams of the substrate processing method of this embodiment.
  • an object to be removed R exists on the structure S of the substrate W.
  • substrate processing conditions are set. Specifically, the processing condition setting unit 22a sets substrate processing conditions for processing the substrate W. As shown in FIG. For example, the processing condition setting unit 22a reads recipe information stored in the storage unit 24 and sets substrate processing conditions according to the recipe information.
  • the abundance of the specific component contained in the object to be removed R on the substrate W is measured.
  • the component abundance measuring unit 140 measures the abundance of the specific component in the removal target object R.
  • the measurement of the abundance of the specific ingredient by the ingredient abundance measuring unit 140 is indicated as measurement M. As shown in FIG.
  • the abundance of the specific component is an index of the abundance of the object R to be removed.
  • the abundance of the specific component serves as an index of the thickness (height) of the object R to be removed.
  • FIG. 5(c) supply of the processing liquid to the substrate W is started.
  • the substrate processing condition A is set as the substrate processing condition.
  • the processing liquid supply unit 130 supplies the processing liquid to the substrate W according to the substrate processing condition A.
  • FIG. For example, when the processing liquid is supplied to the substrate W, the object to be removed R is gradually dissolved by the processing liquid. In this case, the thickness of the object R to be removed gradually decreases.
  • supply of the processing liquid by the processing liquid supply unit 130 is denoted as supply L.
  • the abundance of the specific component contained in the object to be removed R on the substrate W is measured.
  • the processing liquid supply unit 130 is supplying the processing liquid L to the substrate W according to the set substrate processing condition A
  • the component abundance measurement unit 140 detects the specific component on the substrate W.
  • a measurement M of the abundance of is performed.
  • the component abundance measuring unit 140 measures the abundance of the specific component.
  • the component abundance measuring unit 140 may measure the abundance of the specific component at predetermined time intervals. Alternatively, the component abundance measurement unit 140 may continuously measure the abundance of the specific component.
  • the time change acquisition unit 22 b acquires the time change of the abundance of the specific component based on the measurement result of the ingredient abundance measurement unit 140 .
  • FIG. 6(a) shows the actual measurement line Lr representing the temporal change in the abundance of the specific component acquired by the temporal change acquisition unit 22b.
  • the prediction line creation unit 22c predicts the time change of the specific component based on the time change of the abundance of the specific component acquired by the time change acquisition unit 22b.
  • the prediction line creation unit 22c creates a prediction line Lp that predicts the time change of the specific component based on the time change of the abundance of the specific component.
  • a prediction line Lp indicates the time change of the specific component when it is assumed that the processing of the substrate W under the substrate processing condition A is continued.
  • FIG. 6(a) shows a prediction line Lp representing a time change of a specific component created by the prediction line creating unit 22c.
  • the predicted line Lp extends in the same straight line as the measured line Lr.
  • the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions based on the prediction line Lp. Specifically, the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing condition from the substrate processing condition A to the substrate processing condition B based on the prediction line Lp.
  • the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions based on the time rate of change of the specific component indicated by the prediction line Lp. For example, the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions based on the magnitude of the slope of the prediction line Lp. Alternatively, the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions based on the time at which the specific component indicated by the prediction line Lp becomes zero.
  • the processing The condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions so that the specific component of the substrate W changes with time.
  • the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing condition so that the processing liquid supply period is shortened. do.
  • the processing The condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions so that the specific component of the substrate W changes more quickly with time.
  • the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing condition so that the processing liquid supply period becomes longer. do.
  • the processing condition changing unit 22d changes the parameters of at least one item of the substrate processing conditions. For example, the processing condition changing unit 22d changes the processing liquid supply period based on the temporal change in the abundance of the specific component. In one example, the processing condition changing unit 22d shortens the processing liquid supply period based on the temporal change in the abundance of the specific component.
  • the processing of the substrate W is continued according to the changed substrate processing condition B.
  • the control unit 22 supplies the processing liquid to the substrate W to continue the processing of the substrate W.
  • a substrate processing condition B is set as the substrate processing condition
  • the processing liquid supply unit 130 supplies the processing liquid to the substrate W according to the substrate processing condition B.
  • the processing liquid supply unit 130 continues supplying the processing liquid until the end of the processing liquid supply period shortened by changing the substrate processing conditions.
  • FIG. 6(c) The processing of the substrate W is completed as shown in FIG. 6(c).
  • the object to be removed R can be removed from above the structures S to expose the structures S.
  • the prediction line Lp that predicts the time change of the specific component is acquired from the measurement result of the substrate W measured during the processing of the substrate W, and the substrate processing conditions are changed based on the acquired prediction line Lp. do. Since the prediction line Lp is based on the characteristics unique to the substrate W being processed, the substrate W can be processed under substrate processing conditions that take into consideration the characteristics unique to the substrate W. FIG.
  • the prediction line Lp extends in the same straight line as the actual measurement line Lr, but the present embodiment is not limited to this.
  • the predicted line Lp may be created in a manner different from the measured line Lr.
  • the object to be removed R on the structure S is removed with the treatment liquid, but the present embodiment is not limited to this.
  • the object R to be removed between the structures S may be removed by the treatment liquid.
  • the object to be removed R located between the structures S may be removed with a processing liquid.
  • FIGS. 7(a) to 8(d) are graphs showing temporal changes in the abundance of specific components in the substrate W in the substrate processing method of the present embodiment.
  • the horizontal axis of the graph indicates time, and the vertical axis of the graph indicates the abundance of the specific component.
  • the substrate processing conditions A for the substrate W are set before the substrate W is processed with the processing liquid.
  • the processing condition setting unit 22a sets substrate processing conditions A for processing the substrate W.
  • the supply of the processing liquid to the substrate W is started, and the processing of the substrate W according to the substrate processing condition A is started.
  • the amount of the specific component present on the substrate W is measured.
  • the time ta has passed since the treatment liquid was supplied to the substrate W
  • the abundance of the specific component is the abundance ma.
  • arrow T indicates the time of interest.
  • the processing of the substrate W is continued according to the substrate processing condition A by continuing to supply the processing liquid to the substrate W.
  • the abundance of the specific component is measured while the processing liquid is continuously supplied to the substrate W.
  • FIG. When the time tb (>ta) has passed since the processing liquid was supplied to the substrate W, the abundance of the specific component is the abundance mb ( ⁇ ma).
  • the supply of the processing liquid to the substrate W is continued.
  • the abundance of the specific component is measured while the processing liquid is continuously supplied to the substrate W.
  • FIG. When the time tc (>tb) has passed since the processing liquid was supplied to the substrate W, the abundance of the specific component is the abundance mc ( ⁇ mb).
  • the time change acquisition unit 22 b acquires the time change of the abundance of the specific component based on the measurement result of the ingredient abundance measurement unit 140 .
  • the time change acquiring unit 22b acquires the time change of the specific component abundance from the abundance ma of the specific component at time ta, the abundance mb of the specific component at time tb, and the abundance mc of the specific component at time tc. In this way, the time change acquisition unit 22b detects that the component abundance measurement unit 140 is detected during a specific period within the processing liquid supply period before the processing liquid supply unit 130 starts to supply the processing liquid to the substrate W and before it ends. Based on the measured amount of the specific component present in the substrate W, the change over time in the amount of the specific component present is acquired.
  • the temporal change acquisition unit 22b may create an actual measurement line Lr that indicates the temporal change in the abundance of the specific component. Also, the measured line Lr may be displayed on the display unit. FIG. 6(a) shows an actual measurement line Lr indicating the temporal change in the abundance of the specific component acquired by the temporal change acquiring unit 22b.
  • a prediction line Lp that predicts the time change of the specific component is created based on the time change of the abundance of the specific component.
  • the prediction line creation unit 22c creates the prediction line Lp based on the temporal change in the abundance of the specific component.
  • the prediction line creation unit 22c calculates the time change of the amount of the specific component on the substrate W after the specific period during the supply period of the treatment liquid. Create forecast lines.
  • the predicted line Lp may be created based on the measured line Lr. Typically, the predicted line Lp is generated by extending the measured line Lr. The predicted line Lp may be displayed on the display part together with the measured line Lr or separately from the measured line Lr.
  • the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions based on the prediction line Lp that predicts the temporal change of the specific component. Specifically, the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing condition A to the substrate processing condition B based on the prediction line Lp. For example, the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing condition A to the substrate processing condition B by changing at least one set value of a plurality of items set as the substrate processing condition A.
  • the processing of the substrate W is continued according to the changed substrate processing condition B.
  • the processing of the substrate W is continued by supplying the processing liquid to the substrate W.
  • a substrate processing condition B is set as the substrate processing condition, and the processing liquid supply unit 130 supplies the processing liquid to the substrate W according to the substrate processing condition B.
  • the processing liquid supply unit 130 continues supplying the processing liquid until the end of the processing liquid supply period shortened by changing the substrate processing conditions.
  • the time change of the specific component when the substrate processing condition is changed to the substrate processing condition B, the time change of the specific component may be changed so as to be different from the prediction line Lp. For example, due to a change in substrate processing conditions, the time change of the specific component may advance faster than the time change of the prediction line Lp. In one example, by increasing the flow rate, concentration, and temperature of the treatment liquid, or by decreasing the substrate rotation speed, the time change of the specific component can be changed to be greater than the time change of the prediction line Lp.
  • the time change of the specific component may progress slower than the time change of the prediction line Lp.
  • the change over time of the specific component can be changed to be smaller than the change over time of the prediction line Lp.
  • the time change of the specific component is not changed, and the time change of the specific component is along the prediction line Lp. may vary.
  • the substrate processing time may be changed according to the time when the specific component is zero on the prediction line Lp.
  • the substrate W is processed under substrate processing conditions that are changed based on the temporal change in the amount of the specific component present in the substrate W being processed. Thereby, the substrate W can be processed under the substrate processing conditions according to the characteristics of the substrate W.
  • the present embodiment is not limited to this.
  • the amount of a particular component present may increase over time.
  • the substrate processing conditions for the substrate W are changed based on the temporal change in the abundance of the specific component in the substrate W being processed.
  • FIGS. 9(a) to 10(d) are graphs showing the temporal change of the abundance on the substrate W in the substrate processing method of this embodiment.
  • the horizontal axis of the graph indicates time, and the vertical axis of the graph indicates abundance.
  • the processing liquid supply period Pa for supplying the processing liquid to the substrate W is set.
  • the processing condition setting unit 22a sets the processing liquid supply period to the processing liquid supply period Pa when setting the substrate processing conditions.
  • supply of the processing liquid to the substrate W is started. After starting to supply the treatment liquid to the substrate W, the amount of the specific component present is measured. When the time ta has passed since the treatment liquid was supplied to the substrate W, the abundance of the specific component is the abundance ma.
  • the processing liquid is set to be supplied over the processing liquid supply period Pa.
  • the supply of the processing liquid to the substrate W is continued.
  • the abundance of the specific component is measured while the processing liquid is continuously supplied to the substrate W.
  • FIG. When the time tb (>ta) has passed since the processing liquid was supplied to the substrate W, the abundance of the specific component is the abundance mb ( ⁇ ma).
  • the processing liquid is set to be supplied over the processing liquid supply period Pa.
  • the supply of the processing liquid to the substrate W is continued.
  • the abundance of the specific component is measured while the processing liquid is continuously supplied to the substrate W.
  • FIG. 9 When the time tc (>tb) has passed since the processing liquid was supplied to the substrate W, the abundance of the specific component is the abundance mc ( ⁇ mb).
  • the processing liquid is set to be supplied over the processing liquid supply period Pa.
  • the temporal change acquisition unit 22 b acquires the temporal change in the abundance of the specific component based on the measurement result of the ingredient abundance measurement unit 140 .
  • the time change acquiring unit 22b acquires the time change of the specific component abundance from the abundance ma of the specific component at time ta, the abundance mb of the specific component at time tb, and the abundance mc of the specific component at time tc.
  • a prediction line Lp that predicts the time change of the specific component is created based on the time change of the abundance of the specific component.
  • the prediction line creation unit 22c creates the prediction line Lp based on the temporal change in the abundance of the specific component.
  • the predicted line Lp may be created based on the measured line Lr.
  • the processing condition changing unit 22d changes the processing liquid supply period based on the prediction line Lp that predicts the temporal change of the specific component. Specifically, the processing condition changing unit 22d changes the processing liquid supply period Pa to the processing liquid supply period Pb based on the prediction line Lp.
  • the treatment liquid is set to be supplied over the treatment liquid supply period Pb.
  • the processing of the substrate W is continued according to the changed processing liquid supply period Pb.
  • the processing of the substrate W is continued by supplying the processing liquid to the substrate W.
  • the processing liquid supply period Pb is set as the substrate processing condition.
  • the processing liquid supply unit 130 supplies the processing liquid to the substrate W according to the processing liquid supply period Pb.
  • the processing liquid supply unit 130 continues supplying the processing liquid until the end of the processing liquid supply period shortened by changing the substrate processing conditions.
  • the substrate processing conditions may be changed based on the prediction line Lp so that the processing liquid supply period Pa does not change.
  • the substrate is processed under the processing condition A until time tc elapses after the supply of the processing liquid is started, and then processed under the substrate processing condition B after the time tc has passed, so that the processing liquid supply period is set to the processing liquid supply period. It may be adjusted to the period Pa.
  • FIG. FIG. 11 is a block diagram of the substrate processing apparatus 100 of this embodiment.
  • the substrate processing apparatus 100 of FIG. 11 has the same configuration as the substrate processing apparatus 100 described above with reference to FIG. Duplicate description is omitted for the purpose.
  • the storage unit 24 stores the learned model LM.
  • the learned model LM is constructed by machine-learning learning data that associates processing conditions and processing results with respect to the learning target substrate.
  • the control unit 22 uses the learned model LM stored in the storage unit 24 to change the substrate processing conditions.
  • the trained model LM When the trained model LM receives input information indicating the temporal change in the abundance of the specific component acquired by the time change acquisition unit 22b, the trained model LM obtains a prediction line that predicts the time change of the specific component. Prints the output information shown.
  • the processing condition changing unit 22d performs substrate processing based on the output information obtained by inputting the input information indicating the time change of the abundance of the specific component acquired by the time change acquiring unit 22b into the trained model LM. change the conditions. For example, the processing condition changing unit 22d inputs input information indicating temporal changes in abundance of a specific component in the substrate W to the learned model LM, and based on output information indicating a prediction line obtained from the learned model LM, , the supply time of the processing liquid supplied to the substrate W is changed. For example, the processing condition changing unit 22d shortens the supply time of the processing liquid under the substrate processing conditions set by the processing condition setting unit 22a, based on the output information.
  • the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing condition A to the substrate processing condition B based on the prediction line. For example, the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing condition A to the substrate processing condition B by changing at least one set value of a plurality of items set as the substrate processing condition A.
  • the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions for the substrate W based on the output information indicating the prediction line acquired from the learned model LM by the prediction line creating unit 22c. 22d may input the output information acquired from the learned model LM to another learned model LM and acquire the substrate processing condition change information from this learned model LM.
  • the storage unit 24 stores the learned model LM in the substrate processing apparatus 100 shown in FIG. 11, the present embodiment is not limited to this.
  • the storage unit 24 may not store the learned model LM, and a server communicable with the substrate processing apparatus 100 may store the learned model LM.
  • the processing condition changing unit 22d may change the substrate processing conditions based on output information from the learned model LM stored in the server.
  • substrate processing conditions are changed based on the output information output from the learned model LM.
  • the learned model LM may output substrate processing condition change information indicating substrate processing conditions to be changed as output information.
  • FIG. 12 is a schematic diagram of the substrate processing learning system 200. As shown in FIG. 12
  • the substrate processing learning system 200 includes a substrate processing apparatus 100, a substrate processing apparatus 100L, a learning data generating apparatus 300, and a learning apparatus 400.
  • the learning data generating device 300 and/or the learning device 400 may be separate from the substrate processing apparatus 100 and/or the substrate processing apparatus 100L.
  • the learning data generation device 300 and/or the learning device 400 may be implemented in the substrate processing apparatus 100 and/or the substrate processing apparatus 100L.
  • the substrate processing apparatus 100 processes substrates to be processed.
  • the substrate to be processed is provided with a pattern of structures, and the substrate processing apparatus 100 processes the substrate to be processed with the processing liquid.
  • the substrate processing apparatus 100 may perform processing other than supplying the processing liquid to the substrate to be processed.
  • the substrate to be processed is substantially disc-shaped.
  • the substrate processing apparatus 100L processes the learning target substrate.
  • the learning target substrate is provided with a structure pattern, and the substrate processing apparatus 100L processes the learning target substrate with the processing liquid.
  • the substrate processing apparatus 100L may perform processing other than supplying the processing liquid to the learning target substrate.
  • the configuration of the learning target substrate is the same as the configuration of the processing target substrate.
  • the learning target substrate is substantially disk-shaped.
  • the configuration of the substrate processing apparatus 100L is the same as the configuration of the substrate processing apparatus 100. As shown in FIG.
  • the substrate processing apparatus 100L may be the same as the substrate processing apparatus 100 .
  • the same substrate processing apparatus may process the learning target substrate in the past and then process the processing target substrate.
  • the substrate processing apparatus 100L may be another product having the same configuration as the substrate processing apparatus 100.
  • the learning target substrate may be referred to as “learning target substrate WL” and the processing target substrate may be referred to as “processing target substrate Wp”. Further, when it is not necessary to distinguish between the learning target substrate WL and the processing target substrate Wp, the learning target substrate WL and the processing target substrate Wp may be referred to as “substrate W”.
  • the substrate processing apparatus 100L outputs time series data TDL.
  • the time-series data TDL is data indicating temporal changes in physical quantities in the substrate processing apparatus 100L.
  • the time-series data TDL indicates temporal changes in physical quantities (values) that change in time series over a predetermined period.
  • the time-series data TDL is data indicating temporal changes in physical quantities of processing performed on the learning target substrate by the substrate processing apparatus 100L.
  • the time-series data TDL is data indicating changes over time in physical quantities regarding the characteristics of the learning target substrate processed by the substrate processing apparatus 100L.
  • the time-series data TDL may include data indicating a manufacturing process before the learning target substrate is processed by the substrate processing apparatus 100L.
  • the values shown in the time-series data TDL may be values directly measured by a measuring device.
  • the values shown in the time-series data TDL may be values obtained by arithmetically processing values directly measured by a measuring device.
  • the values shown in the time-series data TDL may be calculated values measured by a plurality of measuring instruments.
  • the learning data generation device 300 generates learning data LD based on the time-series data TDL or at least part of the time-series data TDL.
  • the learning data generation device 300 outputs learning data LD.
  • the learning data LD includes substrate processing condition information and processing result information of the learning target substrate WL.
  • the substrate processing condition information and the processing result information of the time-series data TDL are associated with each other.
  • the substrate processing condition information of the learning target substrate WL indicates the substrate processing conditions performed on the learning target substrate WL.
  • the substrate processing conditions are at least one of the flow rate, concentration, and temperature of the processing liquid for processing the learning target substrate WL, the substrate rotation speed at which the learning target substrate WL rotates, and the processing liquid supply period during which the processing liquid is supplied. including one.
  • the processing result information of the learning target substrate WL indicates the result of substrate processing performed on the learning target substrate WL.
  • the processing result information includes time change information obtained by measuring the time change of the abundance of the specific component in the learning target substrate WL according to the substrate processing conditions.
  • the time change information of the learning target substrate WL indicates the time change of the abundance of the specific component on the learning target substrate WL.
  • the temporal change information in the learning target substrate WL is preferably the result of measurement over time indicating that the abundance of the specific component in the learning target substrate WL has sufficiently changed to a constant value.
  • the time change information in the learning target substrate WL is preferably the result of measurement over time indicating that the specific component in the learning target substrate WL is sufficiently removed.
  • the processing result information may include the evaluation result of the learning target substrate WL.
  • the learning device 400 generates a learned model LM by performing machine learning on the learning data LD.
  • the learning device 400 outputs a trained model LM.
  • the learning device 400 stores a learning program.
  • the learning program is a program for executing a machine learning algorithm for finding out certain rules from a plurality of learning data LD and generating a trained model LM expressing the found rules.
  • the learning device 400 machine-learns the learning data LD to adjust the parameters of the inference program and generate the trained model LM.
  • machine learning algorithms are supervised learning algorithms.
  • the machine learning algorithms are decision trees, nearest neighbors, naive Bayes classifiers, support vector machines, or neural networks.
  • the trained model LM includes decision trees, nearest neighbors, naive Bayes classifiers, support vector machines, or neural networks.
  • error backpropagation may be used.
  • a neural network includes an input layer, one or more intermediate layers, and an output layer.
  • the neural network is a deep neural network (DNN: Deep Neural Network), a recurrent neural network (RNN: Recurrent Neural Network), or a convolutional neural network (CNN: Convolutional Neural Network), and deep learning conduct.
  • DNN Deep Neural Network
  • RNN Recurrent Neural Network
  • CNN convolutional neural network
  • a deep neural network includes an input layer, multiple hidden layers, and an output layer.
  • the substrate processing apparatus 100 outputs time series data TD.
  • the time-series data TD is data indicating temporal changes in physical quantities in the substrate processing apparatus 100 .
  • the time-series data TD indicates temporal changes in physical quantities (values) that change in time series over a predetermined period.
  • the time-series data TD is data indicating changes over time in physical quantities regarding processing performed on a substrate to be processed by the substrate processing apparatus 100 .
  • the time-series data TD is data indicating changes over time in physical quantities regarding the characteristics of the substrate to be processed processed by the substrate processing apparatus 100 .
  • the values shown in the time-series data TD may be values directly measured by a measuring device.
  • the values shown in the time-series data TD may be values obtained by arithmetically processing values directly measured by a measuring device.
  • the values shown in the time-series data TD may be calculated values measured by a plurality of measuring instruments.
  • the time-series data TD may include data indicating the manufacturing process before the substrate to be processed is processed by the substrate processing apparatus 100 .
  • An object used by the substrate processing apparatus 100 corresponds to an object used by the substrate processing apparatus 100L. Therefore, the configuration of the object used by the substrate processing apparatus 100 is the same as the configuration of the object used by the substrate processing apparatus 100L. Also, in the time series data TD, the physical quantity of the object used by the substrate processing apparatus 100 corresponds to the physical quantity of the object used by the substrate processing apparatus 100L. Therefore, the physical quantity of the object used by the substrate processing apparatus 100L is the same as the physical quantity of the object used by the substrate processing apparatus 100L.
  • the Input information De about the substrate to be processed Wp is generated from the time-series data TD.
  • the input information De of the substrate Wp to be processed includes substrate processing condition information and time change information of the substrate Wp to be processed.
  • the substrate processing condition information of the substrate to be processed Wp indicates the substrate processing condition performed on the substrate to be processed Wp for which processing has been started.
  • the time change information indicates the time change of the abundance of the specific component on the substrate Wp to be processed, which is acquired from the substrate Wp to be processed for which processing has started.
  • the input information De may include time change information without including the substrate processing condition information for the substrate to be processed Wp.
  • the learned model LM When the input information De of the substrate to be processed Wp is input to the learned model LM, the learned model LM outputs prediction line information Cp indicating substrate processing conditions suitable for processing the substrate to be processed Wp.
  • the prediction line information Cp indicates the substrate processing conditions to be changed.
  • the predicted line information Cp is used in the substrate processing apparatus 100 that processes the target substrate Wp.
  • the processing condition changing unit 22d inputs the substrate processing condition A and the input information indicating the time change of the amount of the specific component acquired by the time change acquiring unit 22b to the learned model LM, and Acquire the prediction line information Cp output from the LM.
  • the processing condition changing unit 22d changes the processing liquid supply condition based on the predicted line information Cp.
  • the processing condition changing unit 22d changes the processing liquid supply period based on the predicted line information Cp. In one example, the processing condition changing unit 22d changes the set value of the item of the treatment liquid supply period from the treatment liquid supply period Pa to the treatment liquid supply period Pb while maintaining the set values of the items other than the treatment liquid supply period.
  • the learning device 400 performs machine learning. Therefore, a highly accurate trained model LM can be generated from time-series data TDL that is extremely complex and has a huge amount of analysis targets. Further, when the input information De from the time-series data TD of the substrate Wp to be processed is input to the learned model LM, the learned model LM outputs prediction line information Cp indicating the temporal change of the specific component.
  • the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions for the substrate to be processed Wp based on the predicted line information Cp. As described above, the substrate to be processed Wp can be processed under the substrate processing conditions corresponding to the characteristics of the substrate to be processed Wp.
  • the substrate processing apparatus 100 mainly changes the substrate processing conditions for the substrate W being processed, but the present embodiment is not limited to this.
  • the substrate processing apparatus 100 may change the substrate processing conditions for the substrate W to be processed in the future.
  • FIG. 13(a) is a schematic diagram showing a plurality of substrates W in the same lot in the substrate processing method of the present embodiment
  • FIGS. is a graph showing the time change of the abundance on the substrate W.
  • one substrate W is taken out from a plurality of substrates included in the same lot and processed.
  • substrates Wa are taken out from a plurality of substrates W of the same lot accommodated in the load port LP.
  • substrates W within the same lot exhibit similar characteristics.
  • substrate processing conditions are set for a plurality of substrates W.
  • the processing condition setting unit 22a sets substrate processing conditions for a plurality of substrates W. As shown in FIG. Here, when the processing condition setting unit 22a processes the substrate Wb after the substrate Wa and the substrate Wc after the substrate Wb, the processing condition setting unit 22a processes each of the substrates Wa to Wc under the substrate processing condition A. is set.
  • the supply of the processing liquid is started according to the substrate processing condition A.
  • the processing liquid supply unit 130 starts supplying the processing liquid to the substrate Wa.
  • the processing liquid supply unit 130 starts supplying the processing liquid to the substrate Wa according to the substrate processing conditions A set by the processing condition setting unit 22a.
  • the substrate processing apparatus 100 measures the abundance of the specific component of the substrate Wa during processing of the substrate Wa. Specifically, the component abundance measuring unit 140 measures the abundance of the specific component in the substrate Wa. Typically, while the processing liquid supply unit 130 is supplying the processing liquid to the substrate Wa, the component abundance measurement unit 140 measures the abundance of the specific component on the substrate Wa.
  • the substrate processing apparatus 100 acquires the temporal change in the abundance of the specific component on the substrate Wa.
  • the temporal change acquisition unit 22b acquires the temporal change in the abundance of the specific component in the substrate Wa.
  • the time change acquiring unit 22b uses the results obtained by measuring the abundance of the specific component in the substrate Wa multiple times by the component abundance measurement unit 140, and measures the time change in the abundance of the specific component in the substrate Wa. get.
  • a prediction line that predicts the time change of the specific component is created based on the time change of the abundance of the specific component.
  • the prediction line creation unit 22c creates a prediction line that predicts the time change of the specific component based on the time change of the abundance of the specific component.
  • the prediction line creation unit 22c may create a prediction line by creating an approximation that linearly interpolates temporal changes in abundance of a specific component.
  • the prediction line creating unit 22c may create a prediction line from a learned model.
  • the substrate processing conditions are changed based on the prediction line obtained for the substrate Wa.
  • the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing conditions for the substrate Wb and the substrate Wc to be processed later based on the predicted line for the substrate Wa. In this manner, the processing condition changing unit 22d changes the substrate processing condition A previously set for the substrate Wb and the substrate Wc to the substrate processing condition B.
  • the processing condition changing unit 22d may change the substrate processing conditions for the substrate Wa during processing of the substrate Wa.
  • the substrate processing conditions changed for the substrate Wa may be different from the substrate processing conditions for the subsequently processed substrates Wb and Wc.
  • processing condition changing unit 22d may change the substrate processing conditions for the substrate Wb before starting to supply the processing liquid to the substrate Wb. Further, the processing condition changing unit 22d may change the substrate processing conditions for the substrate Wb before the supply of the processing liquid to the substrate Wb is completed.
  • processing condition changing unit 22d may change the substrate processing conditions for the substrate Wc before starting to supply the processing liquid to the substrate Wc. Further, the processing condition changing unit 22d may change the substrate processing conditions for the substrate Wc before the supply of the processing liquid to the substrate Wc is completed.
  • the processing condition changing unit 22d may change the substrate processing conditions for the substrate W to be processed later, instead of the substrate processing conditions for the substrate W currently being processed. Thereby, the substrate W can be processed under the substrate processing conditions according to the characteristics of the substrate W.
  • the present invention is suitably used for a substrate processing apparatus and a substrate processing method.
  • REFERENCE SIGNS LIST 100 substrate processing apparatus 110 chamber 120 substrate holding unit 130 processing liquid supply unit 140 component abundance measurement unit W substrate

Abstract

基板処理装置（１００）は、基板保持部（１２０）、処理液供給部（１３０）、成分存在量測定部（１４０）および制御部（２２）を備える。制御部（２２）は、処理液供給部（１３０）が基板（Ｗ）に処理液の供給を開始してから終了するより前の処理液供給期間内の特定期間に成分存在量測定部（１４０）が測定した基板（Ｗ）の特定成分の存在量に基づいて、特定成分の存在量の時間変化を取得する時間変化取得部（２２ｂ）と、時間変化取得部（２２ｂ）が取得した特定成分の存在量の時間変化に基づいて、処理液供給期間中における特定期間の後の基板（Ｗ）の特定成分の存在量の時間変化を予測した予測線を作成する予測線作成部（２２ｃ）と、予測線に基づいて、基板を処理するための基板処理条件を処理液の供給を停止する前に変更する処理条件変更部（２２ｄ）とを含む。

Description

基板処理装置および基板処理方法
　本発明は、基板処理装置および基板処理方法に関する。
　基板を処理する基板処理装置が知られている。基板処理装置は、半導体基板の処理に好適に用いられる。典型的には、基板処理装置は、薬液の処理液等を用いて基板を処理する。
　基板を処理液で処理しながら、基板上に存在する成分の量をその場で測定して着目すべき成分を確認しながら基板を処理することが検討されている（特許文献１）。特許文献１の基板処理装置では、基板に向けて出射した赤外線の反射光を受光することで、処理液膜に含まれる成分の存在量を測定する。
特開２０２０－１１８６９８号公報
　典型的には、複数の基板の特性を均一化するために、基板処理条件は、マージンを考慮して設定される。例えば、処理液の供給時間は、マージンを考慮して平均的な基板を処理するために必要な時間よりも長く設定されることが多い。これにより、所定のレシピにしたがって、均一特性の基板を大量に製造できる。
　特許文献１の基板処理装置によれば、基板に向けて出射した赤外線の反射光により、基板上の処理液膜に含まれる成分を測定できる。しかしながら、処理液膜に含まれる成分がほぼゼロにまで低減した場合、特許文献１の基板処理装置では、赤外線の反射光の違いを充分に検出できないため、基板上の処理液膜に含まれる成分が充分に除去されたことを高精度に測定することは困難である。このため、基板処理条件は、マージンを考慮して設定する必要があるが、個々の基板に着目すると、基板に対して過剰な処理が行われることがある。
　本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、基板の特性に応じた基板処理条件で基板を処理可能な基板処理装置および基板処理方法を提供することにある。
　本発明の一局面によれば、基板処理装置は、基板を保持する基板保持部と、前記基板に処理液を供給する処理液供給部と、前記基板の特定成分の存在量を測定する成分存在量測定部と、前記基板保持部、前記処理液供給部および前記成分存在量測定部を制御する制御部とを備える、基板処理装置であって、前記制御部は、前記処理液供給部が前記基板に前記処理液の供給を開始してから終了するより前の処理液供給期間内の特定期間に前記成分存在量測定部が測定した前記基板の前記特定成分の存在量に基づいて、前記特定成分の前記存在量の時間変化を取得する時間変化取得部と、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の前記存在量の時間変化に基づいて、前記処理液供給期間中における前記特定期間の後の前記基板の特定成分の存在量の時間変化を予測した予測線を作成する予測線作成部と、前記予測線に基づいて、基板を処理するための基板処理条件を処理液の供給を停止する前に変更する処理条件変更部とを含む。
　ある実施形態では、前記成分存在量測定部は、赤外光を用いて前記基板の特定成分の存在量を測定する。
　ある実施形態では、前記処理条件変更部は、学習対象基板に対する基板処理条件および処理結果に基づいて、前記基板を処理するための基板処理条件を変更する。
　ある実施形態では、前記処理条件変更部は、前記学習対象基板に対する基板処理条件および処理結果を関連付けた学習用データを機械学習させることで構築された学習済モデルに基づいて、前記基板を処理するための基板処理条件を変更する。
　ある実施形態では、前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記処理液供給部が前記処理液を供給する処理液供給期間を変更する。
　ある実施形態では、前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記処理液供給期間を短縮する。
　ある実施形態では、前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記基板を処理するための前記処理液の流量、濃度、温度、前記基板保持部によって前記基板が回転する基板回転速度、および、前記処理液を供給する処理液供給期間のいずれかを変更する。
　ある実施形態では、前記処理条件変更部は、前記処理液供給部が前記処理液の供給を続けながら前記基板を処理するための基板処理条件を変更する。
　ある実施形態では、前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記時間変化取得部が前記特定成分の存在量について取得した基板とは異なる基板を処理するための基板処理条件を変更する。
　本発明の別の局面によれば、基板処理方法は、基板に処理液の供給を開始してから終了するまでの処理液供給期間内の特定期間に前記基板の特定成分の存在量を測定する工程と、前記測定する工程において測定された前記基板の前記特定成分の存在量に基づいて、前記特定成分の前記存在量の時間変化を取得する工程と、前記時間変化を取得する工程において取得された前記特定成分の前記存在量の時間変化に基づいて、前記処理液供給期間中において前記特定期間の後の前記基板の特定成分の存在量の時間変化を予測した予測線を作成する工程と、前記予測線に基づいて、基板を処理するための基板処理条件を処理液の供給を停止する前に変更する工程とを包含する。
　本発明によれば、基板の特性に応じた基板処理条件で基板を処理できる。
本実施形態の基板処理装置を備えた基板処理システムの模式図である。 本実施形態の基板処理装置の模式図である。 本実施形態の基板処理装置のブロック図である。 本実施形態の基板処理方法のフロー図である。 （ａ）～（ｄ）は、本実施形態の基板処理方法を説明するための模式図である。 （ａ）～（ｃ）は、本実施形態の基板処理方法を説明するための模式図である。 （ａ）～（ｄ）は、本実施形態の基板処理方法における特定成分の存在量の時間変化および基板処理条件を説明するための模式図である。 （ａ）～（ｄ）は、本実施形態の基板処理方法における特定成分の存在量の時間変化および基板処理条件を説明するための模式図である。 （ａ）～（ｄ）は、本実施形態の基板処理方法における特定成分の存在量の時間変化および処理液供給期間を説明するための模式図である。 （ａ）～（ｄ）は、本実施形態の基板処理方法における特定成分の存在量の時間変化および処理液供給期間を説明するための模式図である。 本実施形態の基板処理装置のブロック図である。 本実施形態の基板処理装置を備えた基板処理学習システムの模式図である。 （ａ）は、本実施形態の基板処理方法において複数の基板のロットを示す模式図であり、（ｂ）～（ｃ）は、本実施形態の基板処理方法において存在量の時間変化および基板処理条件を説明するための模式図である。
　以下、図面を参照して、本発明による基板処理装置および基板処理方法の実施形態を説明する。なお、図中、同一または相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。なお、本願明細書では、発明の理解を容易にするため、互いに直交するＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸を記載することがある。典型的には、Ｘ軸およびＹ軸は水平方向に平行であり、Ｚ軸は鉛直方向に平行である。
　まず、図１を参照して、本実施形態の基板処理装置１００を備えた基板処理システム１０を説明する。図１は、基板処理システム１０の模式的な平面図である。
　図１に示すように、基板処理システム１０は、複数の基板処理装置１００を備える。基板処理装置１００は、基板Ｗを処理する。基板処理装置１００は、基板Ｗに対して、エッチング、表面処理、特性付与、処理膜形成、膜の少なくとも一部の除去および洗浄のうちの少なくとも１つを行うように基板Ｗを処理する。
　基板Ｗは、半導体基板として用いられる。基板Ｗは、半導体ウエハを含む。例えば、基板Ｗは略円板状である。ここでは、基板処理装置１００は、基板Ｗを一枚ずつ処理する。
　図１に示すように、基板処理システム１０は、複数の基板処理装置１００に加えて、流体キャビネット１０Ａと、流体ボックス１０Ｂと、複数のロードポートＬＰと、インデクサーロボットＩＲと、センターロボットＣＲと、制御装置２０とを備える。制御装置２０は、ロードポートＬＰ、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲおよび基板処理装置１００を制御する。
　ロードポートＬＰの各々は、複数枚の基板Ｗを積層して収容する。インデクサーロボットＩＲは、ロードポートＬＰとセンターロボットＣＲとの間で基板Ｗを搬送する。なお、インデクサーロボットＩＲとセンターロボットＣＲとの間に、基板Ｗを一時的に載置する設置台（パス）を設けて、インデクサーロボットＩＲとセンターロボットＣＲとの間で設置台を介して間接的に基板Ｗを受け渡しする装置構成としてもよい。センターロボットＣＲは、インデクサーロボットＩＲと基板処理装置１００との間で基板Ｗを搬送する。基板処理装置１００の各々は、基板Ｗに液体を吐出して、基板Ｗを処理する。液体は、処理液を含む。または、液体は、他の液体を含んでもよい。流体キャビネット１０Ａは、液体を収容する。なお、流体キャビネット１０Ａは、気体を収容してもよい。
　複数の基板処理装置１００は、平面視においてセンターロボットＣＲを取り囲むように配置された複数のタワーＴＷ（図１では４つのタワーＴＷ）を形成している。各タワーＴＷは、上下に積層された複数の基板処理装置１００（図１では３つの基板処理装置１００）を含む。流体ボックス１０Ｂは、それぞれ、複数のタワーＴＷに対応している。流体キャビネット１０Ａ内の液体は、いずれかの流体ボックス１０Ｂを介して、流体ボックス１０Ｂに対応するタワーＴＷに含まれる全ての基板処理装置１００に供給される。また、流体キャビネット１０Ａ内の気体は、いずれかの流体ボックス１０Ｂを介して、流体ボックス１０Ｂに対応するタワーＴＷに含まれる全ての基板処理装置１００に供給される。
　制御装置２０は、基板処理システム１０の各種動作を制御する。制御装置２０は、制御部２２および記憶部２４を含む。制御部２２は、プロセッサーを有する。制御部２２は、例えば、中央処理演算機（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）を有する。または、制御部２２は、汎用演算機を有してもよい。
　記憶部２４は、主記憶装置と、補助記憶装置とを含む。主記憶装置は、例えば、半導体メモリである。補助記憶装置は、例えば、半導体メモリおよび／またはハードディスクドライブである。記憶部２４はリムーバブルメディアを含んでいてもよい。制御部２２は、記憶部２４の記憶しているコンピュータプログラムを実行して、基板処理動作を実行する。
　また、記憶部２４は、データを記憶する。データは、レシピデータを含む。レシピデータは、複数のレシピを示す情報を含む。複数のレシピの各々は、基板Ｗの処理内容および処理手順を規定する。
　次に、図２を参照して、本実施形態の基板処理装置１００を説明する。図２は、基板処理装置１００の模式図である。
　基板処理装置１００は、チャンバー１１０と、基板保持部１２０と、処理液供給部１３０と、成分存在量測定部１４０とを備える。チャンバー１１０は、基板Ｗを収容する。また、チャンバー１１０は、基板保持部１２０と、処理液供給部１３０および成分存在量測定部１４０の少なくとも一部とを収容する。
　チャンバー１１０は、内部空間を有する略箱形状である。チャンバー１１０は、基板Ｗを収容する。ここでは、基板処理装置１００は、基板Ｗを１枚ずつ処理する枚葉型であり、チャンバー１１０には基板Ｗが１枚ずつ収容される。基板Ｗは、チャンバー１１０内に収容され、チャンバー１１０内で処理される。
　基板保持部１２０は、基板Ｗを保持する。基板保持部１２０は、基板Ｗの上面（表面）Ｗｔを上方に向け、基板Ｗの裏面（下面）Ｗｒを鉛直下方に向くように基板Ｗを水平に保持する。また、基板保持部１２０は、基板Ｗを保持した状態で基板Ｗを回転させる。基板Ｗの上面Ｗｔは、平坦化されてもよい。または、基板Ｗの上面Ｗｔには、デバイス面が設けられてもよく、リセスの設けられたピラー状の積層体が設けられてもよい。基板保持部１２０は、基板Ｗを保持した状態で基板Ｗを回転させる。
　例えば、基板保持部１２０は、基板Ｗの端部を挟持する挟持式であってもよい。あるいは、基板保持部１２０は、基板Ｗを裏面Ｗｒから保持する任意の機構を有してもよい。例えば、基板保持部１２０は、バキューム式であってもよい。この場合、基板保持部１２０は、非デバイス形成面である基板Ｗの裏面Ｗｒの中央部を上面に吸着させることにより基板Ｗを水平に保持する。あるいは、基板保持部１２０は、複数のチャックピンを基板Ｗの周端面に接触させる挟持式とバキューム式とを組み合わせてもよい。
　例えば、基板保持部１２０は、スピンベース１２１と、チャック部材１２２と、シャフト１２３と、電動モーター１２４と、ハウジング１２５とを含む。チャック部材１２２は、スピンベース１２１に設けられる。チャック部材１２２は、基板Ｗをチャックする。典型的には、スピンベース１２１には、複数のチャック部材１２２が設けられる。
　シャフト１２３は、中空軸である。シャフト１２３は、回転軸Ａｘに沿って鉛直方向に延びている。シャフト１２３の上端には、スピンベース１２１が結合されている。基板Ｗは、スピンベース１２１の上方に載置される。
　スピンベース１２１は、円板状である。チャック部材１２２は、基板Ｗを水平に支持する。シャフト１２３は、スピンベース１２１の中央部から下方に延びる。電動モーター１２４は、シャフト１２３に回転力を与える。電動モーター１２４は、シャフト１２３を回転方向に回転させることにより、回転軸Ａｘを中心に基板Ｗおよびスピンベース１２１を回転させる。ハウジング１２５は、シャフト１２３および電動モーター１２４を取り囲んでいる。
　処理液供給部１３０は、基板Ｗに処理液を供給する。典型的には、処理液供給部１３０は、基板保持部１２０に保持された基板Ｗの上面Ｗｔに処理液を供給する。なお、処理液供給部１３０は、基板Ｗに複数種の処理液を供給してもよい。
　処理液は、基板Ｗをエッチングするエッチング液であってもよい。エッチング液として、例えば、フッ硝酸（フッ酸（ＨＦ）と硝酸（ＨＮＯ3）との混合液）、フッ酸、バファードフッ酸（ＢＨＦ）、フッ化アンモニウム、ＨＦＥＧ（フッ酸とエチレングリコールとの混合液）および燐酸（Ｈ3ＰＯ4）が挙げられる。エッチング液の種類は、特に限定されず、例えば、酸性であってもよいし、アルカリ性であってもよい。
　または、処理液は、リンス液であってもよい。リンス液として、例えば、脱イオン水（Ｄｅｉｏｎｉｚｅｄ　Ｗａｔｅｒ：ＤＩＷ）、炭酸水、電解イオン水、オゾン水、アンモニア水、希釈濃度（例えば、１０ｐｐｍ～１００ｐｐｍ程度）の塩酸水、および、還元水（水素水）が挙げられる。
　あるいは、処理液は、有機溶剤であってもよい。典型的には、有機溶剤の揮発性は、リンス液の揮発性よりも高い。有機溶剤として、例えば、イソプロピルアルコール（ｉｓｏｐｒｏｐｙｌ　ａｌｃｏｈｏｌ：ＩＰＡ）、メタノール、エタノール、アセトン、ハイドロフルオロエーテル（ｈｙｄｒｏｆｌｕｏｒｏ　ｅｔｈｅｒ：ＨＦＥ）、プロピレングリコールモノエチルエーテル（ｐｒｏｐｙｌｅｎｅ　ｇｌｙｃｏｌ　ｅｔｈｙｌ　ｅｔｈｅｒ：ＰＧＥＥ）およびプロピレングリコールモノメチルエーテルアセテート（ｐｒｏｐｙｌｅｎｅｇｌｙｃｏｌ　ｍｏｎｏｍｅｔｈｙｌ　ｅｔｈｅｒ　ａｃｅｔａｔｅ：ＰＧＭＥＡ）が挙げられる。
　処理液供給部１３０は、配管１３２と、バルブ１３４と、ノズル１３６と、移動機構１３８とを含む。配管１３２には、供給源から処理液が供給される。バルブ１３４は、配管１３２内の流路を開閉する。ノズル１３６は、配管１３２に接続される。ノズル１３６は、基板Ｗの上面Ｗｔに処理液を吐出する。ノズル１３６は、基板Ｗに対して移動可能に構成されていることが好ましい。
　移動機構１３８は、水平方向および鉛直方向にノズル１３６を移動させる。詳しくは、移動機構１３８は、鉛直方向に延びる回転軸線を中心として周方向に沿ってノズル１３６を移動させる。また、移動機構１３８は、ノズル１３６を鉛直方向に昇降させる。
　移動機構１３８は、アーム１３８ａと、軸部１３８ｂと、駆動部１３８ｃとを有する。アーム１３８ａは、水平方向に沿って延びる。ノズル１３６は、アーム１３８ａの先端部に配置される。ノズル１３６は、チャック部材１２２に保持されている基板Ｗの上面Ｗｔに向けて処理液を供給できる姿勢で、アーム１３８ａの先端部に配置される。詳しくは、ノズル１３６は、アーム１３８ａの先端部に結合されて、アーム１３８ａから下方に突出する。アーム１３８ａの基端部は、軸部１３８ｂに結合する。軸部１３８ｂは、鉛直方向に沿って延びる。
　駆動部１３８ｃは、回転駆動機構と、昇降駆動機構とを有する。駆動部１３８ｃの回転駆動機構は、回転軸線を中心として軸部１３８ｂを回転させて、軸部１３８ｂを中心にアーム１３８ａを水平面に沿って旋回させる。その結果、ノズル１３６が水平面に沿って移動する。詳しくは、ノズル１３６は、軸部１３８ｂの周りを周方向に沿って移動する。駆動部１３８ｃの回転駆動機構は、例えば、正逆回転可能なモーターを含む。
　駆動部１３８ｃの昇降駆動機構は、軸部１３８ｂを鉛直方向に昇降させる。駆動部１３８ｃの昇降駆動機構が軸部１３８ｂを昇降させることにより、ノズル１３６が鉛直方向に昇降する。駆動部１３８ｃの昇降駆動機構は、モーター等の駆動源および昇降機構を有しており、駆動源によって昇降機構を駆動して、軸部１３８ｂを上昇または下降させる。昇降機構は、例えば、ラック・ピニオン機構またはボールねじを含む。
　成分存在量測定部１４０は、基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。特定成分は、基板Ｗに存在する有機物であってもよい。
　例えば、成分存在量測定部１４０は、赤外光を用いて基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。赤外光の波長は、２．５μｍ以上２５μｍ以下（波数４００ｃｍ-1以上４０００ｃｍ-1以下）である。
　例えば、有機物において、Ｃ－Ｈ、Ｃ－Ｏ、Ｃ－Ｎ、Ｃ－Ｆなどの結合は、赤外線に含まれる特定の波長を吸収する。赤外線の特定の波長の吸収量は、特定の結合基を有する成分の量に比例するため、基板Ｗから反射される赤外線に基づいて、基板Ｗの特定成分の存在量を測定できる。
　成分存在量測定部１４０は、発光部１４２と、受光部１４４とを有する。発光部１４２は、基板Ｗに向けて光を発する。受光部１４４は、発光部１４２から発せられた光のうち基板Ｗにおいて反射された光を受光する。
　成分存在量測定部１４０は、基板Ｗに対して移動可能であってもよい。例えば、成分存在量測定部１４０は、制御部２２によって制御される移動機構にしたがって水平方向および／または鉛直方向に移動可能であることが好ましい。成分存在量測定部１４０が移動する場合、発光部１４２および受光部１４４は、互いに独立に移動可能であってもよい。あるいは、発光部１４２および受光部１４４は、一体として移動可能であってもよい。
　基板処理装置１００は、カップ１８０をさらに備える。カップ１８０は、基板Ｗから飛散した液体を回収する。カップ１８０は昇降する。例えば、カップ１８０は、処理液供給部１３０が基板Ｗに液体を供給する期間にわたって基板Ｗの側方にまで鉛直上方に上昇する。この場合、カップ１８０は、基板Ｗの回転によって基板Ｗから飛散する液体を回収する。また、カップ１８０は、処理液供給部１３０が基板Ｗに液体を供給する期間が終了すると、基板Ｗの側方から鉛直下方に下降する。
　上述したように、制御装置２０は、制御部２２および記憶部２４を含む。制御部２２は、基板保持部１２０、処理液供給部１３０、成分存在量測定部１４０および／またはカップ１８０を制御する。一例では、制御部２２は、電動モーター１２４、バルブ１３４、移動機構１３８、発光部１４２、受光部１４４および／またはカップ１８０を制御する。
　本実施形態の基板処理装置１００は、半導体の設けられた半導体素子の作製に好適に用いられる。典型的には、半導体素子において、基材の上に導電層および絶縁層が積層される。基板処理装置１００は、半導体素子の製造時に、導電層および／または絶縁層の洗浄および／または加工（例えば、エッチング、特性変化等）に好適に用いられる。
　次に、図１～図３を参照して、本実施形態の基板処理装置１００を説明する。図３は、基板処理装置１００のブロック図である。
　図３に示すように、制御装置２０は、基板処理装置１００の各種動作を制御する。制御装置２０は、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲ、基板保持部１２０、処理液供給部１３０、成分存在量測定部１４０およびカップ１８０を制御する。具体的には、制御装置２０は、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲ、基板保持部１２０、処理液供給部１３０、成分存在量測定部１４０およびカップ１８０に制御信号を送信することによって、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲ、基板保持部１２０、処理液供給部１３０、成分存在量測定部１４０およびカップ１８０を制御する。
　また、記憶部２４は、コンピュータプログラムおよびデータを記憶する。データは、レシピデータを含む。レシピデータは、複数のレシピを示す情報を含む。複数のレシピの各々は、基板Ｗの処理内容、処理手順および基板処理条件を規定する。制御部２２は、記憶部２４の記憶しているコンピュータプログラムを実行して、基板処理動作を実行する。
　上述したように、記憶部２４は、コンピュータプログラムを記憶する。コンピュータプログラムを実行することにより、制御部２２は、処理条件設定部２２ａ、時間変化取得部２２ｂ、予測線作成部２２ｃおよび処理条件変更部２２ｄとして機能する。このため、制御部２２は、処理条件設定部２２ａ、時間変化取得部２２ｂ、予測線作成部２２ｃおよび処理条件変更部２２ｄを含む。
　処理条件設定部２２ａは、基板Ｗを処理するための基板処理条件を設定する。例えば、処理条件設定部２２ａは、記憶部２４に記憶されたレシピ情報に基づいて、基板処理条件を設定する。基板処理条件は、基板Ｗを処理するための処理液の流量、濃度、温度、基板保持部１２０によって基板Ｗが回転する基板回転速度、および、処理液を供給する処理液供給期間のうちの少なくとも１つを含む。
　時間変化取得部２２ｂは、基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化を取得する。時間変化取得部２２ｂは、成分存在量測定部１４０が測定した特定成分の存在量から、特定成分の存在量の時間変化を取得する。
　予測線作成部２２ｃは、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化に基づいて、特定成分の時間変化を予測した予測線を作成する。予測線作成部２２ｃは、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、所定の関係式から予測線を作成してもよい。例えば、予測線作成部２２ｃは、特定成分の存在量の時間変化を線形に補間する近似式を算出して、近似式を用いて予測線を作成してもよい。あるいは、予測線作成部２２ｃは、学習対象基板に対する処理条件および処理結果（学習対象基板における特定成分の存在量の時間変化を含む）を関連付けた学習用データを機械学習させることで構築された学習済モデルから、予測線を作成してもよい。
　処理条件変更部２２ｄは、予測線に基づいて、基板処理条件を処理液の供給を停止する前に変更する。典型的には、処理条件設定部２２ａに設定された基板処理条件は、基板Ｗの特定成分の時間変化を予め推定した内容に基づいて規定されている。しかしながら、実際に基板を処理する場合、厳密には、基板Ｗの特定成分の時間変化は、基板の特性に応じて異なる。処理条件変更部２２ｄが基板処理条件を変更することにより、基板Ｗの特性に応じた基板処理条件で基板Ｗを処理できる。
　制御部２２は、インデクサーロボットＩＲを制御して、インデクサーロボットＩＲによって基板Ｗを受け渡しする。
　制御部２２は、センターロボットＣＲを制御して、センターロボットＣＲによって基板Ｗを受け渡しする。例えば、センターロボットＣＲは、未処理の基板Ｗを受け取って、複数のチャンバー１１０のうちのいずれかに基板Ｗを搬入する。また、センターロボットＣＲは、処理された基板Ｗをチャンバー１１０から受け取って、基板Ｗを搬出する。
　制御部２２は、基板保持部１２０を制御して、基板Ｗの回転の開始、回転速度の変更および基板Ｗの回転の停止を制御する。例えば、制御部２２は、基板保持部１２０を制御して、基板保持部１２０の回転速度を変更することができる。具体的には、制御部２２は、基板保持部１２０の電動モーター１２４の回転速度を変更することによって、基板Ｗの回転速度を変更できる。
　制御部２２は、処理液供給部１３０のバルブ１３４を制御して、バルブ１３４の状態を開状態と閉状態とに切り替えることができる。具体的には、制御部２２は、処理液供給部１３０のバルブ１３４を制御して、バルブ１３４を開状態にすることによって、ノズル１３６に向かって配管１３２内を流れる処理液を通過させることができる。また、制御部２２は、処理液供給部１３０のバルブ１３４を制御して、バルブ１３４を閉状態にすることによって、ノズル１３６に向かって配管１３２内を流れる処理液の供給を停止させることができる。
　制御部２２は、処理液供給部１３０の移動機構１３８を制御して、ノズル１３６を移動させることができる。具体的には、制御部２２は、処理液供給部１３０の移動機構１３８を制御して、ノズル１３６を基板Ｗの上面Ｗｔの上方に移動できる。また、制御部２２は、処理液供給部１３０の移動機構１３８を制御して、ノズル１３６を基板Ｗの上面Ｗｔの上方から離れた退避位置に移動できる。
　制御部２２は、成分存在量測定部１４０を制御して基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。例えば、制御部２２は、発光部１４２から赤外光を発光し、受光部１４４において基板Ｗから反射された赤外光を受光して受光強度を測定するように発光部１４２および受光部１４４を制御して基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。制御部２２は、成分存在量測定部１４０を制御して成分存在量測定部１４０を基板Ｗに対して移動させてもよい。
　制御部２２は、カップ１８０を制御して基板Ｗに対してカップ１８０を移動させてもよい。具体的には、制御部２２は、処理液供給部１３０が基板Ｗに液体を供給する期間にわたって基板Ｗの側方にまで鉛直上方にカップ１８０を上昇させる。また、制御部２２は、処理液供給部１３０が基板Ｗに液体を供給する期間が終了すると、基板Ｗの側方から鉛直下方にカップ１８０を下降させる。
　なお、図３には図示していないが、基板処理装置１００は、基板Ｗについての処理状況を表示する表示部をさらに備えてもよい。例えば、表示部は、基板Ｗの処理結果を表示してもよく、処理される基板Ｗの予測状態を表示してもよい。
　本実施形態の基板処理装置１００は、半導体素子を形成するために好適に用いられる。例えば、基板処理装置１００は、積層構造の半導体素子として用いられる基板Ｗを処理するために好適に利用される。半導体素子は、いわゆる３Ｄ構造のメモリ（記憶装置）である。一例として、基板Ｗは、ＮＡＮＤ型フラッシュメモリとして好適に用いられる。
　次に、図１～図４を参照して、本実施形態の基板処理方法を説明する。図４は、基板処理方法のフロー図である。
　図４に示すように、ステップＳ１０２において、基板Ｗを処理するための基板処理条件を設定する。詳細には、処理条件設定部２２ａは、基板処理条件を設定する。例えば、処理条件設定部２２ａは、記憶部２４に記憶されたレシピから基板処理条件を読み出して、基板処理条件を設定する。
　ステップＳ１０４において、基板処理条件にしたがって処理液の供給を開始する。制御部２２の制御により、処理液供給部１３０は、基板Ｗに対して処理液の供給を開始する。なお、処理液供給部１３０が処理液の供給を開始する際に、制御部２２の制御により、基板保持部１２０は、基板Ｗを保持した状態で基板Ｗを回転させる。処理液供給部１３０は、処理条件設定部２２ａにおいて設定された基板処理条件にしたがって基板Ｗの処理液の供給を開始する。
　ステップＳ１０６において、基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。成分存在量測定部１４０は、基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。典型的には、処理液供給部１３０が基板Ｗに対して処理液を供給している状態で、成分存在量測定部１４０は、基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。
　ステップＳ１０８において、基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化を取得する。詳細には、時間変化取得部２２ｂは、基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化を取得する。典型的には、成分存在量測定部１４０が基板Ｗの特定成分の存在量を複数回測定した結果を利用して、時間変化取得部２２ｂは、特定成分の存在量の時間変化を取得する。処理液によって基板Ｗにおける特定成分が除去される場合、基板Ｗにおける特定成分の存在量は、処理液の供給に伴い減少する。
　ステップＳ１１０において、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、特定成分の時間変化を予測した予測線を作成する。詳細には、予測線作成部２２ｃは、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、特定成分の時間変化を予測した予測線を作成する。
　例えば、予測線作成部２２ｃは、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、所定の関係式から予測線を作成してもよい。あるいは、予測線作成部２２ｃは、特定成分の存在量の時間変化を学習済モデルＬＭに入力し、学習済モデルＬＭから特定成分の時間変化の予測結果を取得して予測線を作成してもよい。
　ステップＳ１１２において、基板処理条件を変更する。詳細には、処理条件変更部２２ｄは、予測線に基づいて、基板処理条件を変更する。
　典型的には、処理条件変更部２２ｄは、現在処理中の基板Ｗに対してステップＳ１０２において設定された基板処理条件を変更する。ただし、処理条件変更部２２ｄは、現在処理中の基板Ｗの処理条件ではなく、将来処理予定の基板Ｗの処理条件を変更してもよい。
　ステップＳ１１４において、基板Ｗの処理液の供給を停止する。例えば、制御部２２は、変更された基板処理条件にしたがって基板Ｗの処理を継続して、基板処理条件にしたがって基板Ｗの処理を終了する。一例では、制御部２２の制御により、処理液供給部１３０は、基板Ｗに対する処理液の供給を停止する。その後、制御部２２の制御により、基板保持部１２０は、基板Ｗの回転を停止する。以上のようにして、基板Ｗの処理を終了する。
　本実施形態では、基板Ｗの特性に応じて変更した基板処理条件で基板Ｗを処理する。このため、基板Ｗの特性に応じて基板処理条件の過不足が発生することを抑制できる。
　次に、図１～図６を参照して、本実施形態の基板処理方法を説明する。図５（ａ）～図６（ｃ）は、本実施形態の基板処理方法の模式図を示す。
　図５（ａ）に示すように、基板Ｗの構造体Ｓ上に除去対象物Ｒが存在する。基板Ｗの処理を開始する前に、基板処理条件を設定する。詳細には、処理条件設定部２２ａは、基板Ｗを処理するための基板処理条件を設定する。例えば、処理条件設定部２２ａは、記憶部２４に記憶されたレシピ情報を読み出し、レシピ情報にしたがって基板処理条件を設定する。
　図５（ｂ）に示すように、基板Ｗ上の除去対象物Ｒに含まれる特定成分の存在量を測定する。成分存在量測定部１４０は、除去対象物Ｒにおける特定成分の存在量を測定する。ここでは、成分存在量測定部１４０による特定成分の存在量の測定を測定Ｍと示す。
　特定成分が除去対象物に均一に存在する場合、特定成分の存在量は、除去対象物Ｒの存在量の指標となる。例えば、特定成分の存在量は、除去対象物Ｒの厚さ（高さ）の指標となる。
　図５（ｃ）に示すように、基板Ｗに対して処理液の供給を開始する。ここでは、基板処理条件として基板処理条件Ａが設定されている。処理液供給部１３０は、基板処理条件Ａにしたがって基板Ｗに処理液を供給する。例えば、基板Ｗに処理液を供給すると、処理液により、除去対象物Ｒは徐々に溶解する。この場合、除去対象物Ｒの厚さは徐々に小さくなる。ここでは、処理液供給部１３０による処理液の供給を供給Ｌと示す。
　図５（ｄ）に示すように、基板Ｗに処理液を供給しながら、基板Ｗ上の除去対象物Ｒに含まれる特定成分の存在量を測定する。詳細には、処理液供給部１３０が、設定された基板処理条件Ａにしたがって基板Ｗに対して処理液の供給Ｌを行っている間に、成分存在量測定部１４０は、基板Ｗにおいて特定成分の存在量の測定Ｍを行う。
　成分存在量測定部１４０は、特定成分の存在量を測定する。成分存在量測定部１４０は、所定の時間間隔で特定成分の存在量を測定してもよい。あるいは、成分存在量測定部１４０は、連続的に特定成分の存在量を測定してもよい。
　図６（ａ）に示すように、時間変化取得部２２ｂは、成分存在量測定部１４０の測定結果に基づいて、特定成分の存在量の時間変化を取得する。図６（ａ）には、時間変化取得部２２ｂによって取得された特定成分の存在量の時間変化を表した実測線Ｌｒを示す。
　予測線作成部２２ｃは、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化に基づいて、特定成分の時間変化を予測する。予測線作成部２２ｃは、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、特定成分の時間変化を予測した予測線Ｌｐを作成する。予測線Ｌｐは、基板処理条件Ａで基板Ｗの処理を継続すると仮定した場合の特定成分の時間変化を示す。図６（ａ）には、予測線作成部２２ｃによって作成された特定成分の時間変化を表した予測線Ｌｐを示す。ここでは、予測線Ｌｐは、実測線Ｌｒと同一直線状に延びる。
　処理条件変更部２２ｄは、予測線Ｌｐに基づいて基板処理条件を変更する。詳細には、処理条件変更部２２ｄは、予測線Ｌｐに基づいて、基板処理条件を基板処理条件Ａから基板処理条件Ｂに変更する。
　処理条件変更部２２ｄは、予測線Ｌｐに示された特定成分の時間変化率に基づいて基板処理条件を変更する。例えば、処理条件変更部２２ｄは、予測線Ｌｐの傾きの大きさに基づいて基板処理条件を変更する。あるいは、処理条件変更部２２ｄは、予測線Ｌｐに示された特定成分がゼロになる時間に基づいて基板処理条件を変更する。
　例えば、予測線Ｌｐに示された特定成分の時間変化が、基板Ｗを処理する前にあらかじめ想定された時間変化よりも早い場合（すなわち、予測線Ｌｐの変化率が比較的大きい場合）、処理条件変更部２２ｄは、基板Ｗの特定成分の時間変化が遅くなるように基板処理条件を変更する。または、予測線Ｌｐに示された特定成分がゼロになる時間が基板Ｗの処理終了予定時間よりも短い場合、処理条件変更部２２ｄは、処理液供給期間が短くなるように基板処理条件を変更する。
　あるいは、予測線Ｌｐに示された特定成分の時間変化が、基板Ｗを処理する前にあらかじめ想定された時間変化よりも遅い場合（すなわち、予測線Ｌｐの変化率が比較的小さい場合）、処理条件変更部２２ｄは、基板Ｗの特定成分の時間変化が速くなるように基板処理条件を変更する。または、予測線Ｌｐに示された特定成分がゼロになる時間が基板Ｗの処理終了予定時間よりも長い場合、処理条件変更部２２ｄは、処理液供給期間が長くなるように基板処理条件を変更する。
　典型的には、処理条件変更部２２ｄは、基板処理条件のうちの少なくとも１つの項目のパラメータを変更する。例えば、処理条件変更部２２ｄは、特定成分の存在量の時間変化に基づいて処理液供給期間を変更する。一例では、処理条件変更部２２ｄは、特定成分の存在量の時間変化に基づいて処理液供給期間を短縮する。
　図６（ｂ）に示すように、変更した基板処理条件Ｂにしたがって基板Ｗの処理を継続する。詳細には、制御部２２は、基板Ｗに処理液を供給して基板Ｗの処理を継続する。ここでは、基板処理条件として基板処理条件Ｂが設定されており、処理液供給部１３０は、基板処理条件Ｂにしたがって基板Ｗに処理液を供給する。一例では、処理液供給部１３０は、基板処理条件の変更によって短縮された処理液供給期間の終了まで処理液の供給を継続する。
　図６（ｃ）に示すように、基板Ｗの処理を完了する。基板Ｗの処理により、構造体Ｓの上から除去対象物Ｒを除去し、構造体Ｓを露出できる。
　本実施形態によれば、基板Ｗの処理中に測定した基板Ｗの測定結果から、特定成分の時間変化を予測した予測線Ｌｐを取得し、取得した予測線Ｌｐに基づいて基板処理条件を変更する。予測線Ｌｐは、処理中の基板Ｗに固有の特性に基づくものであるため、基板Ｗに固有の特性を考慮した基板処理条件で基板Ｗを処理できる。
　なお、図６（ａ）では、予測線Ｌｐは、実測線Ｌｒと同一直線状に延びたが、本実施形態はこれに限定されない。予測線Ｌｐは、実測線Ｌｒとは異なる態様に作成されてもよい。
　なお、図５および図６を参照した上述の説明では、構造体Ｓの上の除去対象物Ｒを処理液によって除去したが、本実施形態はこれに限定されない。構造体Ｓの間の除去対象物Ｒを処理液によって除去してもよい。例えば、ドライエッチングの後に構造体Ｓの間に位置する除去対象物Ｒを処理液によって除去してもよい。
　次に、図１～図８を参照して本実施形態の基板処理方法を説明する。図７（ａ）～図８（ｄ）は、本実施形態の基板処理方法において、基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化を示すグラフである。グラフの横軸は時間を示し、グラフの縦軸は特定成分の存在量を示す。
　図７（ａ）に示すように、処理液で基板Ｗを処理する前に、基板Ｗの基板処理条件Ａが設定されている。詳細には、処理条件設定部２２ａは、基板Ｗを処理するための基板処理条件Ａを設定する。
　図７（ｂ）に示すように、基板Ｗに対して処理液の供給を開始して基板処理条件Ａにしたがって基板Ｗの処理を開始する。処理液の供給を開始してから基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。基板Ｗに処理液を供給してから時間ｔａが経過するとき、特定成分の存在量は存在量ｍａである。ここでは、矢印Ｔは、対象となる時間を示す。
　図７（ｃ）に示すように、基板Ｗに対する処理液の供給を継続して基板処理条件Ａにしたがって基板Ｗの処理を継続する。基板Ｗに対する処理液の供給を継続した状態で、特定成分の存在量を測定する。基板Ｗに処理液を供給してから時間ｔｂ（＞ｔａ）が経過するとき、特定成分の存在量は存在量ｍｂ（＜ｍａ）である。
　図７（ｄ）に示すように、基板Ｗに対する処理液の供給を継続する。基板Ｗに対する処理液の供給を継続した状態で、特定成分の存在量を測定する。基板Ｗに処理液を供給してから時間ｔｃ（＞ｔｂ）が経過するとき、特定成分の存在量は存在量ｍｃ（＜ｍｂ）である。
　図８（ａ）に示すように、時間変化取得部２２ｂは、成分存在量測定部１４０の測定結果に基づいて、特定成分の存在量の時間変化を取得する。時間変化取得部２２ｂは、時間ｔａにおける特定成分の存在量ｍａ、時間ｔｂにおける特定成分の存在量ｍｂおよび時間ｔｃにおける特定成分の存在量ｍｃから、特定成分の存在量の時間変化を取得する。このように、時間変化取得部２２ｂは、処理液供給部１３０が基板Ｗに処理液の供給を開始してから終了するより前の処理液供給期間内の特定期間に成分存在量測定部１４０が測定した基板Ｗの特定成分の存在量に基づいて、特定成分の存在量の時間変化を取得する。
　時間変化取得部２２ｂは、特定成分の存在量の時間変化を示す実測線Ｌｒを作成してもよい。また、実測線Ｌｒは、表示部に表示されてもよい。図６（ａ）には、時間変化取得部２２ｂによって取得された特定成分の存在量の時間変化を示す実測線Ｌｒを示す。
　特定成分の存在量の時間変化に基づいて、特定成分の時間変化を予測した予測線Ｌｐを作成する。詳細には、予測線作成部２２ｃは、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、予測線Ｌｐを作成する。予測線作成部２２ｃは、時間変化取得部２２ｂが取得した特定成分の存在量の時間変化に基づいて、処理液供給期間中における特定期間の後の基板Ｗの特定成分の存在量の時間変化を予測した予測線を作成する。
　なお、予測線Ｌｐは、実測線Ｌｒに基づいて作成されてもよい。典型的には、予測線Ｌｐは、実測線Ｌｒを延長することによって生成される。予測線Ｌｐは、実測線Ｌｒとともに、あるいは、実測線Ｌｒとは別に、表示部に表示されてもよい。
　図８（ｂ）に示すように、処理条件変更部２２ｄは、特定成分の時間変化を予測した予測線Ｌｐに基づいて、基板処理条件を変更する。詳細には、処理条件変更部２２ｄは、予測線Ｌｐに基づいて、基板処理条件Ａを基板処理条件Ｂに変更する。例えば、処理条件変更部２２ｄは、基板処理条件Ａとして設定された複数の項目の少なくとも１つの設定値を変更することによって、基板処理条件Ａを基板処理条件Ｂに変更する。
　図８（ｃ）に示すように、変更した基板処理条件Ｂにしたがって基板Ｗの処理を継続する。基板Ｗに処理液を供給して基板Ｗの処理を継続する。ここでは、基板処理条件として基板処理条件Ｂが設定されており、処理液供給部１３０は、基板処理条件Ｂにしたがって基板Ｗに処理液を供給する。一例では、処理液供給部１３０は、基板処理条件の変更によって短縮された処理液供給期間の終了まで処理液の供給を継続する。
　図８（ｃ）に示すように、基板処理条件を基板処理条件Ｂに変更したことにともなって、特定成分の時間変化は、予測線Ｌｐとは異なるように変更してもよい。例えば、基板処理条件の変更により、特定成分の時間変化は、予測線Ｌｐの時間変化よりも早く進んでもよい。一例では、処理液の流量、濃度、温度を増加させる、または、基板回転速度を低減させることにより、特定成分の時間変化は、予測線Ｌｐの時間変化よりも大きくなるように変更できる。
　あるいは、基板処理条件の変更により、特定成分の時間変化は、予測線Ｌｐの時間変化よりも遅く進んでもよい。一例では、処理液の流量、濃度、温度を低下せる、または、基板回転速度を増加させることにより、特定成分の時間変化は、予測線Ｌｐの時間変化よりも小さくなるように変更できる。
　または、図８（ｄ）に示すように、基板処理条件Ａを基板処理条件Ｂに変更したことにともなって特定成分の時間変化は変更せず、特定成分の時間変化は、予測線Ｌｐに沿って変化してもよい。この場合、変更された基板処理条件により、特定成分の存在量がゼロになるまで基板Ｗを処理することが好ましい。例えば、予測線Ｌｐにおいて特定成分がゼロを示す時間に合わせて基板処理時間を変更してもよい。
　本実施形態では、基板Ｗは、処理中の基板Ｗの特定成分の存在量の時間変化に基づいて変更された基板処理条件で処理される。これにより、基板Ｗの特性に応じた基板処理条件で基板Ｗを処理できる。
　図７および図８では、特定成分の存在量は時間の経過とともに減少したが、本実施形態はこれに限定されない。特定成分の存在量は時間の経過とともに増加してもよい。
　本実施形態では、処理中の基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化に基づいて基板Ｗに対する基板処理条件を変更する。基板処理条件を変更する場合、基板処理条件として基板処理時間を変更することが好ましい。
　次に、図１～図１０を参照して本実施形態の基板処理方法を説明する。図９（ａ）～図１０（ｄ）は、本実施形態の基板処理方法において基板Ｗ上の存在量の時間変化を示すグラフである。グラフの横軸は時間を示し、グラフの縦軸は存在量を示す。
　図９（ａ）に示すように、基板Ｗに対して処理液の供給を開始する前に、基板Ｗに対して処理液を供給する処理液供給期間Ｐａが設定されている。詳細には、処理条件設定部２２ａは、基板処理条件を設定する際に処理液供給期間を処理液供給期間Ｐａに設定する。
　図９（ｂ）に示すように、基板Ｗに対して処理液の供給を開始する。基板Ｗに対して処理液の供給を開始した後、特定成分の存在量を測定する。基板Ｗに処理液を供給してから時間ｔａが経過するとき、特定成分の存在量は存在量ｍａである。
　このとき、処理液は、処理液供給期間Ｐａにわたって供給することが設定されている。ここでは、処理液の供給を開始してから時間ｔａが経過しており、その後、処理液は、期間ｔａ１（＝Ｐａ－ｔａ）にわたって継続して供給することが設定されている。
　図９（ｃ）に示すように、基板Ｗに対する処理液の供給を継続する。基板Ｗに対する処理液の供給を継続した状態で、特定成分の存在量を測定する。基板Ｗに処理液を供給してから時間ｔｂ（＞ｔａ）が経過するとき、特定成分の存在量は存在量ｍｂ（＜ｍａ）である。
　ここでも、処理液は、処理液供給期間Ｐａにわたって供給することが設定されている。このとき、処理液の供給を開始してから時間ｔｂが経過しており、その後、処理液を期間ｔｂ１（＝Ｐａ－ｔｂ）にわたって継続して供給することが設定されている。
　図９（ｄ）に示すように、基板Ｗに対する処理液の供給を継続する。基板Ｗに対する処理液の供給を継続した状態で、特定成分の存在量を測定する。基板Ｗに処理液を供給してから時間ｔｃ（＞ｔｂ）が経過するとき、特定成分の存在量は存在量ｍｃ（＜ｍｂ）である。
　ここでも、処理液は、処理液供給期間Ｐａにわたって供給することが設定されている。このとき、処理液の供給を開始してから時間ｔｃが経過しており、その後、処理液を期間ｔｃ１（＝Ｐａ－ｔｃ）にわたって継続して供給することが設定されている。
　図１０（ａ）に示すように、時間変化取得部２２ｂは、成分存在量測定部１４０の測定結果に基づいて、特定成分の存在量の時間変化を取得する。時間変化取得部２２ｂは、時間ｔａにおける特定成分の存在量ｍａ、時間ｔｂにおける特定成分の存在量ｍｂおよび時間ｔｃにおける特定成分の存在量ｍｃから、特定成分の存在量の時間変化を取得する。
　また、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、特定成分の時間変化を予測した予測線Ｌｐを作成する。詳細には、予測線作成部２２ｃは、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、予測線Ｌｐを作成する。予測線Ｌｐは、実測線Ｌｒに基づいて作成されてもよい。
　図１０（ｂ）に示すように、処理条件変更部２２ｄは、特定成分の時間変化を予測した予測線Ｌｐに基づいて、処理液供給期間を変更する。詳細には、処理条件変更部２２ｄは、予測線Ｌｐに基づいて、処理液供給期間Ｐａを処理液供給期間Ｐｂに変更する。
　このため、処理液は、処理液供給期間Ｐｂにわたって供給することが設定される。このとき、処理液の供給を開始してから時間ｔｃが経過しており、その後、処理液を時間ｔｃ２（＝Ｐｂ－ｔｃ）にわたって継続して供給することが設定されている。
　図１０（ｃ）に示すように、変更した処理液供給期間Ｐｂにしたがって基板Ｗの処理を継続する。基板Ｗに処理液を供給して基板Ｗの処理を継続する。ここでは、基板処理条件として処理液供給期間Ｐｂが設定されている。処理液供給部１３０は、処理液供給期間Ｐｂにしたがって基板Ｗに処理液を供給する。一例では、処理液供給部１３０は、基板処理条件の変更によって短縮された処理液供給期間の終了まで処理液の供給を継続する。
　または、図１０（ｄ）に示すように、予測線Ｌｐに基づいて、処理液供給期間Ｐａが変更しないように基板処理条件を変更してもよい。例えば、処理液の供給を開始してから時間ｔｃが経過するまで基板処理条件Ａで処理し、時間ｔｃが経過した後は基板処理条件Ｂで処理することにより、処理液供給期間を処理液供給期間Ｐａに調整してもよい。
　次に、図１～図１１を参照して本実施形態の基板処理装置１００を説明する。図１１は、本実施形態の基板処理装置１００のブロック図である。図１１の基板処理装置１００は、記憶部２４が学習済モデルＬＭを記憶する点を除いて、図３を参照して上述した基板処理装置１００と同様の構成を有しており、冗長を避ける目的で重複する説明を省略する。
　図１１に示すように、本実施形態の基板処理装置１００において、記憶部２４は、学習済モデルＬＭを記憶する。学習済モデルＬＭは、学習対象基板に対する処理条件および処理結果を関連付けた学習用データを機械学習させることで構築される。制御部２２は、記憶部２４の記憶している学習済モデルＬＭを利用して、基板処理条件を変更する。
　学習済モデルＬＭに、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報が入力されると、学習済モデルＬＭは、特定成分の時間変化を予測した予測線を示す出力情報を出力する。
　処理条件変更部２２ｄは、学習済モデルＬＭに、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を入力することによって得られた出力情報に基づいて、基板処理条件を変更する。例えば、処理条件変更部２２ｄは、基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を学習済モデルＬＭに入力し、学習済モデルＬＭから得られた予測線を示す出力情報に基づいて、基板Ｗに供給される処理液の供給時間を変更する。一例では、処理条件変更部２２ｄは、出力情報に基づいて、処理条件設定部２２ａにおいて設定された基板処理条件における処理液の供給時間を短縮する。
　処理条件変更部２２ｄは、予測線に基づいて、基板処理条件Ａを基板処理条件Ｂに変更する。例えば、処理条件変更部２２ｄは、基板処理条件Ａとして設定された複数の項目の少なくとも１つの設定値を変更することによって、基板処理条件Ａを基板処理条件Ｂに変更する。
　上述した説明では、処理条件変更部２２ｄは、予測線作成部２２ｃが学習済モデルＬＭから取得した予測線を示す出力情報に基づいて、基板Ｗの基板処理条件を変更したが、処理条件変更部２２ｄは、学習済モデルＬＭから取得した出力情報を別の学習済モデルＬＭに入力して、この学習済モデルＬＭから基板処理条件変更情報を取得してもよい。
　なお、図１１に示した基板処理装置１００では、記憶部２４が、学習済モデルＬＭを記憶したが、本実施形態はこれに限定されない。記憶部２４が、学習済モデルＬＭを記憶せず、基板処理装置１００と通信可能なサーバーが学習済モデルＬＭを記憶してもよい。処理条件変更部２２ｄは、サーバーに記憶された学習済モデルＬＭからの出力情報に基づいて基板処理条件を変更してもよい。
　図１１に示した基板処理装置１００では、学習済モデルＬＭから出力される出力情報に基づいて基板処理条件を変更する。例えば、学習済モデルＬＭは、変更される基板処理条件を示す基板処理条件変更情報を出力情報として出力してもよい。
　次に、図１２を参照して、学習済モデルＬＭの生成および学習済モデルＬＭに対する入力情報および出力情報を説明するための基板処理学習システム２００を説明する。図１２は、基板処理学習システム２００の模式図である。
　図１２に示すように、基板処理学習システム２００は、基板処理装置１００と、基板処理装置１００Ｌと、学習用データ生成装置３００と、学習装置４００とを備える。なお、学習用データ生成装置３００および／または学習装置４００は、基板処理装置１００および／または基板処理装置１００Ｌと別体であってもよい。あるいは、学習用データ生成装置３００および／または学習装置４００は、基板処理装置１００および／または基板処理装置１００Ｌに実装されてもよい。
　基板処理装置１００は、処理対象基板を処理する。ここでは、処理対象基板には、構造体のパターンが設けられており、基板処理装置１００は、処理対象基板を処理液で処理する。なお、基板処理装置１００は、処理対象基板に対して処理液の供給以外の処理をしてもよい。典型的には、処理対象基板は略円板状である。
　基板処理装置１００Ｌは、学習対象基板を処理する。ここでは、学習対象基板には、構造体のパターンの設けられており、基板処理装置１００Ｌは、学習対象基板を処理液で処理する。なお、基板処理装置１００Ｌは、学習対象基板に対して処理液の供給以外の処理をしてもよい。学習対象基板の構成は、処理対象基板の構成と同じである。典型的には、学習対象基板は略円板状である。基板処理装置１００Ｌの構成は、基板処理装置１００の構成と同じである。基板処理装置１００Ｌは、基板処理装置１００と同一物であってもよい。例えば、同一の基板処理装置が過去に学習対象基板を処理し、その後、処理対象基板を処理してもよい。あるいは、基板処理装置１００Ｌは、基板処理装置１００と同じ構成を有する別の製品であってもよい。
　本明細書の以下の説明において、学習対象基板を「学習対象基板ＷＬ」と記載し、処理対象基板を「処理対象基板Ｗｐ」と記載することがある。また、学習対象基板ＷＬと処理対象基板Ｗｐとを区別して説明する必要のないときは、学習対象基板ＷＬおよび処理対象基板Ｗｐを「基板Ｗ」と記載することがある。
　基板処理装置１００Ｌは、時系列データＴＤＬを出力する。時系列データＴＤＬは、基板処理装置１００Ｌにおける物理量の時間変化を示すデータである。時系列データＴＤＬは、所定期間にわたって時系列に変化した物理量（値）の時間変化を示す。例えば、時系列データＴＤＬは、基板処理装置１００Ｌが学習対象基板に対して行った処理についての物理量の時間変化を示すデータである。あるいは、時系列データＴＤＬは、基板処理装置１００Ｌによって処理された学習対象基板の特性についての物理量の時間変化を示すデータである。または、時系列データＴＤＬは、学習対象基板を基板処理装置１００Ｌで処理する前の製造プロセスを示すデータを含んでもよい。
　なお、時系列データＴＤＬにおいて示される値は、測定機器において直接測定された値であってもよい。または、時系列データＴＤＬにおいて示される値は、測定機器において直接測定された値を演算処理した値であってもよい。あるいは、時系列データＴＤＬにおいて示される値は、複数の測定機器において測定された値を演算したものであってもよい。
　学習用データ生成装置３００は、時系列データＴＤＬまたは時系列データＴＤＬの少なくとも一部に基づいて学習用データＬＤを生成する。学習用データ生成装置３００は、学習用データＬＤを出力する。
　学習用データＬＤは、学習対象基板ＷＬの基板処理条件情報と、処理結果情報とを含む。学習用データＬＤでは、時系列データＴＤＬの基板処理条件情報および処理結果情報が互い関連づけられている。
　学習対象基板ＷＬの基板処理条件情報は、学習対象基板ＷＬに対して行われた基板処理条件を示す。基板処理条件は、学習対象基板ＷＬを処理するための処理液の流量、濃度、温度、学習対象基板ＷＬが回転する基板回転速度、および、処理液を供給する処理液供給期間のうちの少なくとも１つを含む。
　学習対象基板ＷＬの処理結果情報は、学習対象基板ＷＬに対して行われた基板処理の結果を示す。処理結果情報は、基板処理条件にしたがって学習対象基板ＷＬにおける特定成分の存在量の時間変化を測定した時間変化情報を含む。学習対象基板ＷＬの時間変化情報は、学習対象基板ＷＬ上の特定成分の存在量の時間変化を示す。典型的には、学習対象基板ＷＬにおける時間変化情報は、学習対象基板ＷＬにおける特定成分の存在量が一定値に充分に変位したことを示す時間にわたって測定された結果であることが好ましい。例えば、学習対象基板ＷＬにおける時間変化情報は、学習対象基板ＷＬにおける特定成分が充分に除去されことを示す時間にわたって測定された結果であることが好ましい。なお、処理結果情報は、学習対象基板ＷＬの評価結果を含んでもよい。
　学習装置４００は、学習用データＬＤを機械学習することによって、学習済モデルＬＭを生成する。学習装置４００は、学習済モデルＬＭを出力する。
　学習装置４００は、学習プログラムを記憶する。学習プログラムは、複数の学習用データＬＤの中から一定の規則を見出し、見出した規則を表現する学習済モデルＬＭを生成するための機械学習アルゴリズムを実行するためのプログラムである。学習装置４００は、学習プログラムを実行することにより、学習用データＬＤを機械学習することで推論プログラムのパラメータを調整して学習済モデルＬＭを生成する。
　例えば、機械学習アルゴリズムは、教師あり学習のアルゴリズムである。一例では、機械学習アルゴリズムは、決定木、最近傍法、単純ベイズ分類器、サポートベクターマシン、または、ニューラルネットワークである。従って、学習済モデルＬＭは、決定木、最近傍法、単純ベイズ分類器、サポートベクターマシン、または、ニューラルネットワークを含む。学習済モデルＬＭを生成する機械学習において、誤差逆伝搬法を利用してもよい。
　例えば、ニューラルネットワークは、入力層、単数または複数の中間層、および、出力層を含む。具体的には、ニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Ｄｅｅｐ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、または、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）であり、ディープラーニングを行う。例えば、ディープニューラルネットワークは、入力層、複数の中間層、および、出力層を含む。
　基板処理装置１００は、時系列データＴＤを出力する。時系列データＴＤは、基板処理装置１００における物理量の時間変化を示すデータである。時系列データＴＤは、所定期間にわたって時系列に変化した物理量（値）の時間変化を示す。例えば、時系列データＴＤは、基板処理装置１００が処理対象基板に対して行った処理についての物理量の時間変化を示すデータである。あるいは、時系列データＴＤは、基板処理装置１００によって処理された処理対象基板の特性についての物理量の時間変化を示すデータである。
　なお、時系列データＴＤにおいて示される値は、測定機器において直接測定された値であってもよい。または、時系列データＴＤにおいて示される値は、測定機器において直接測定された値を演算処理した値であってもよい。あるいは、時系列データＴＤにおいて示される値は、複数の測定機器において測定された値を演算したものであってもよい。または、時系列データＴＤは、処理対象基板を基板処理装置１００で処理する前の製造プロセスを示すデータを含んでもよい。
　基板処理装置１００が使用する物体は、基板処理装置１００Ｌが使用する物体に対応する。従って、基板処理装置１００が使用する物体の構成は、基板処理装置１００Ｌが使用する物体の構成と同じである。また、時系列データＴＤにおいて、基板処理装置１００が使用する物体の物理量は、基板処理装置１００Ｌが使用する物体の物理量に対応する。従って、基板処理装置１００Ｌが使用する物体の物理量は、基板処理装置１００が使用する物体の物理量と同じである。
　時系列データＴＤから、処理対象基板Ｗｐについての入力情報Ｄｅが生成される。処理対象基板Ｗｐの入力情報Ｄｅは、処理対象基板Ｗｐの基板処理条件情報および時間変化情報を含む。処理対象基板Ｗｐの基板処理条件情報は、処理の開始された処理対象基板Ｗｐに対して行われた基板処理条件を示す。時間変化情報は、処理の開始された処理対象基板Ｗｐから取得された処理対象基板Ｗｐ上の特定成分の存在量の時間変化を示す。処理対象基板Ｗｐの基板処理条件が固定されている場合、入力情報Ｄｅは、処理対象基板Ｗｐの基板処理条件情報を含むことなく時間変化情報を含んでもよい。
　学習済モデルＬＭに処理対象基板Ｗｐの入力情報Ｄｅを入力すると、学習済モデルＬＭから、処理対象基板Ｗｐの処理に適した基板処理条件を示す予測線情報Ｃｐが出力される。予測線情報Ｃｐは、変更される基板処理条件を示す。予測線情報Ｃｐは、処理対象基板Ｗｐを処理する基板処理装置１００において用いられる。
　具体的には、処理条件変更部２２ｄは、基板処理条件Ａおよび時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を学習済モデルＬＭに入力し、学習済モデルＬＭから出力された予測線情報Ｃｐを取得する。処理条件変更部２２ｄは、予測線情報Ｃｐに基づいて、処理液供給条件を変更する。
　例えば、処理条件変更部２２ｄは、予測線情報Ｃｐに基づいて、処理液供給期間を変更する。一例では、処理条件変更部２２ｄは、処理液供給期間以外の項目の設定値を維持したまま、処理液供給期間の項目の設定値を処理液供給期間Ｐａから処理液供給期間Ｐｂに変更する。
　図１２を参照して説明したように、学習装置４００は、機械学習を行う。従って、非常に複雑かつ解析対象が膨大な時系列データＴＤＬから精度の高い学習済モデルＬＭを生成できる。また、学習済モデルＬＭに、処理対象基板Ｗｐの時系列データＴＤからの入力情報Ｄｅを入力すると、学習済モデルＬＭは、特定成分の時間変化を示す予測線情報Ｃｐを出力する。処理条件変更部２２ｄは、予測線情報Ｃｐに基づいて処理対象基板Ｗｐの基板処理条件を変更する。以上のようにして、処理対象基板Ｗｐの特性に応じた基板処理条件で処理対象基板Ｗｐを処理できる。
　なお、図１～図１２を参照して上述した説明では、基板処理装置１００は、主として処理中の基板Ｗの基板処理条件を変更したが、本実施形態はこれに限定されない。基板処理装置１００は、今後処理予定の基板Ｗの基板処理条件を変更してもよい。
　次に、図１～図１３を参照して本実施形態の基板処理方法を説明する。図１３（ａ）は、本実施形態の基板処理方法において同一ロットの複数の基板Ｗを示す模式図であり、図１３（ｂ）および図１３（ｃ）は、本実施形態の基板処理方法において、基板Ｗ上の存在量の時間変化を示すグラフである。
　図１３（ａ）に示すように、同一ロットに含まれる複数の基板から１つの基板Ｗが取り出されて処理される。ここでは、ロードポートＬＰに収容された同一ロットの複数の基板Ｗから基板Ｗａが取り出される。典型的には、同一ロット内の基板Ｗは、同様の特性を示す。
　図１３（ｂ）に示すように、複数の基板Ｗに対して基板処理条件を設定する。詳細には、処理条件設定部２２ａは、複数の基板Ｗに対して基板処理条件を設定する。ここでは、処理条件設定部２２ａは、基板Ｗａの後に基板Ｗｂを処理し、基板Ｗｂの後に基板Ｗｃを処理する際に、基板Ｗａ～基板Ｗｃのそれぞれに対して基板処理条件Ａで処理することが設定されている。
　図１３（ｃ）に示すように、基板処理条件Ａにしたがって処理液の供給を開始する。制御部２２の制御により、処理液供給部１３０は、基板Ｗａに対して処理液の供給を開始する。処理液供給部１３０は、処理条件設定部２２ａにおいて設定された基板処理条件Ａにしたがって基板Ｗａに対する処理液の供給を開始する。
　基板処理装置１００は、基板Ｗａを処理中の基板Ｗａの特定成分の存在量を測定する。詳細には、成分存在量測定部１４０は、基板Ｗａの特定成分の存在量を測定する。典型的には、処理液供給部１３０が基板Ｗａに対して処理液を供給している状態で、成分存在量測定部１４０は、基板Ｗａの特定成分の存在量を測定する。
　基板処理装置１００は、基板Ｗａ上の特定成分の存在量の時間変化を取得する。詳細には、時間変化取得部２２ｂは、基板Ｗａの特定成分の存在量の時間変化を取得する。典型的には、成分存在量測定部１４０が基板Ｗａの特定成分の存在量を複数回測定した結果を利用して、時間変化取得部２２ｂは、基板Ｗａの特定成分の存在量の時間変化を取得する。
　その後、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、特定成分の時間変化を予測した予測線を作成する。詳細には、予測線作成部２２ｃは、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、特定成分の時間変化を予測した予測線を作成する。例えば、予測線作成部２２ｃは、特定成分の存在量の時間変化を線形に補間する近似式を作成することによって、予測線を作成してもよい。あるいは、予測線作成部２２ｃは、学習済モデルから、予測線を作成してもよい。
　その後、基板Ｗａについて得られた予測線に基づいて、基板処理条件を変更する。詳細には、処理条件変更部２２ｄは、基板Ｗａの予測線に基づいて、後に処理する基板Ｗｂおよび基板Ｗｃの基板処理条件を変更する。このように、処理条件変更部２２ｄは、基板Ｗｂおよび基板Ｗｃに対して先に設定された基板処理条件Ａを基板処理条件Ｂに変更する。
　なお、処理条件変更部２２ｄは、基板Ｗａの処理中に基板Ｗａについての基板処理条件を変更してもよい。この場合、基板Ｗａに対して変更された基板処理条件は、後で処理される基板Ｗｂおよび基板Ｗｃに対する基板処理条件とは異なってもよい。
　また、処理条件変更部２２ｄは、基板Ｗｂに対して処理液の供給を開始する前に基板Ｗｂの基板処理条件を変更してもよい。また、処理条件変更部２２ｄは、基板Ｗｂに対する処理液の供給が終了する前に基板Ｗｂの基板処理条件を変更してもよい。
　同様に、処理条件変更部２２ｄは、基板Ｗｃに対して処理液の供給を開始する前に基板Ｗｃの基板処理条件を変更してもよい。また、処理条件変更部２２ｄは、基板Ｗｃに対する処理液の供給が終了する前に基板Ｗｃの基板処理条件を変更してもよい。
　同一ロットに含まれる基板Ｗは、同様の特性を示す。このため、処理条件変更部２２ｄは、現在処理中の基板Ｗの基板処理条件ではなく、後で処理予定の基板Ｗの基板処理条件を変更してもよい。これにより、基板Ｗの特性に応じた基板処理条件で基板Ｗを処理できる。
　以上、図面を参照して本発明の実施形態を説明した。ただし、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。また、上記の実施形態に開示される複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明の形成が可能である。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚み、長さ、個数、間隔等は、図面作成の都合上から実際とは異なる場合もある。また、上記の実施形態で示す各構成要素の材質、形状、寸法等は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の効果から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
　本発明は、基板処理装置および基板処理方法に好適に用いられる。
　１００　　基板処理装置
　１１０　　チャンバー
　１２０　　基板保持部
　１３０　　処理液供給部
　１４０　　成分存在量測定部
　　　Ｗ　　基板

Claims (10)

  1. 　基板を保持する基板保持部と、
    　前記基板に処理液を供給する処理液供給部と、
    　前記基板の特定成分の存在量を測定する成分存在量測定部と、
    　前記基板保持部、前記処理液供給部および前記成分存在量測定部を制御する制御部と
    を備える、基板処理装置であって、
    　前記制御部は、
    　前記処理液供給部が前記基板に前記処理液の供給を開始してから終了するより前の処理液供給期間内の特定期間に前記成分存在量測定部が測定した前記基板の前記特定成分の存在量に基づいて、前記特定成分の前記存在量の時間変化を取得する時間変化取得部と、
    　前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の前記存在量の時間変化に基づいて、前記処理液供給期間中における前記特定期間の後の前記基板の特定成分の存在量の時間変化を予測した予測線を作成する予測線作成部と、
    　前記予測線に基づいて、基板を処理するための基板処理条件を処理液の供給を停止する前に変更する処理条件変更部と
    を含む、基板処理装置。
  2. 　前記成分存在量測定部は、赤外光を用いて前記基板の特定成分の存在量を測定する、請求項１に記載の基板処理装置。
  3. 　前記処理条件変更部は、学習対象基板に対する基板処理条件および処理結果に基づいて、前記基板を処理するための基板処理条件を変更する、請求項１または２に記載の基板処理装置。
  4. 　前記処理条件変更部は、前記学習対象基板に対する基板処理条件および処理結果を関連付けた学習用データを機械学習させることで構築された学習済モデルに基づいて、前記基板を処理するための基板処理条件を変更する、請求項３に記載の基板処理装置。
  5. 　前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記処理液供給部が前記処理液を供給する処理液供給期間を変更する、請求項１から４のいずれかに記載の基板処理装置。
  6. 　前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記処理液供給期間を短縮する、請求項５に記載の基板処理装置。
  7. 　前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記基板を処理するための前記処理液の流量、濃度、温度、前記基板保持部によって前記基板が回転する基板回転速度、および、前記処理液を供給する処理液供給期間のいずれかを変更する、請求項１から４のいずれかに記載の基板処理装置。
  8. 　前記処理条件変更部は、前記処理液供給部が前記処理液の供給を続けながら前記基板を処理するための基板処理条件を変更する、請求項１から７のいずれかに記載の基板処理装置。
  9. 　前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記時間変化取得部が前記特定成分の存在量について取得した基板とは異なる基板を処理するための基板処理条件を変更する、請求項１から７のいずれかに記載の基板処理装置。
  10. 　基板に処理液の供給を開始してから終了するまでの処理液供給期間内の特定期間に前記基板の特定成分の存在量を測定する工程と、
    　前記測定する工程において測定された前記基板の前記特定成分の存在量に基づいて、前記特定成分の前記存在量の時間変化を取得する工程と、
    　前記時間変化を取得する工程において取得された前記特定成分の前記存在量の時間変化に基づいて、前記処理液供給期間中において前記特定期間の後の前記基板の特定成分の存在量の時間変化を予測した予測線を作成する工程と、
    　前記予測線に基づいて、基板を処理するための基板処理条件を処理液の供給を停止する前に変更する工程と
    を包含する、基板処理方法。
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