WO2024116625A1 - 安全支援装置、推論装置、機械学習装置、安全支援方法、推論方法、及び、機械学習方法 - Google Patents

安全支援装置、推論装置、機械学習装置、安全支援方法、推論方法、及び、機械学習方法 Download PDF

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WO2024116625A1
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interlock
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誠治 村田
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株式会社荏原製作所
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    • H01L21/02—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof
    • H—ELECTRICITY
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    • H01L21/04—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having potential barriers, e.g. a PN junction, depletion layer or carrier concentration layer
    • H01L21/18—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having potential barriers, e.g. a PN junction, depletion layer or carrier concentration layer the devices having semiconductor bodies comprising elements of Group IV of the Periodic Table 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

Definitions

  • the present invention relates to a safety support device, an inference device, a machine learning device, a safety support method, an inference method, and a machine learning method.
  • Patent Document 1 discloses a substrate processing equipment that activates an interlock to stop a module (movable part) when a sensor detects that a cover provided on each module of the substrate processing equipment is open.
  • the present invention aims to provide a safety support device, an inference device, a machine learning device, a safety support method, an inference method, and a machine learning method that can improve the work efficiency of a worker while appropriately ensuring the safety of the worker.
  • a safety support device comprises: A safety support device that supports the safety of a worker who performs a predetermined operation with respect to a processing device that moves a movable part having a predetermined movable range and performs a predetermined process by placing at least a part of the body within the movable range, an image data acquisition unit that acquires image data captured by the image capture unit that is disposed facing a front of the worker when the worker wears the worker device having the image capture unit; and an interlock information generating unit that generates interlock information indicating an interlock state of the movable part based on the image data acquired by the image data acquiring unit.
  • interlock information indicating the interlock status of the movable part is generated based on image data captured by an image capture unit positioned facing the front of the worker, so that the interlock of the movable part can be controlled according to the positional relationship between the worker and the movable part. Therefore, the worker's work efficiency can be improved while appropriately ensuring the safety of the worker.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram showing an example of a substrate processing system 1.
  • FIG. 2 is a plan view showing an example of the substrate processing apparatus 2.
  • FIG. 2 is a perspective view showing an example of first to fourth polishing sections 22A to 22D.
  • 2 is a perspective view showing an example of a first and second roll sponge cleaning unit 24A, 24B.
  • FIG. 11 is a perspective view showing an example of a first and second pen sponge cleaning unit 24C, 24D.
  • FIG. FIG. 2 is a perspective view showing an example of a first and second drying section 24E, 24F.
  • 2 is a block diagram showing an example of a substrate processing apparatus 2.
  • FIG. 9 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer 900.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of a machine learning device 4.
  • 1 is a diagram showing an example of a learning model 10 and learning data 11.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of a machine learning method performed by the machine learning device 4.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of a safety support device 5.
  • FIG. 2 is a functional explanatory diagram showing an example of a safety support device 5.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of a user terminal device 6.
  • 11 is a flowchart showing an example of a safety support method using the substrate processing apparatus 2, the safety support device 5, and the user terminal device 6.
  • 13 is a diagram showing a first example in which interlock information 111A is superimposed on a movable part in real space.
  • FIG. FIG. 11 is a diagram showing a second example in which interlock information 111B is superimposed on a movable part in real space.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram showing an example of a substrate processing system 1.
  • the substrate processing system 1 functions as a system that manages a series of substrate processing steps, including a chemical mechanical polishing process (hereinafter referred to as a "polishing process") in which a substrate (hereinafter referred to as a "wafer") W such as a semiconductor wafer is pressed against a polishing pad supplied with a polishing fluid to polish the surface of the wafer W flat, a cleaning process in which a cleaning fluid is supplied to the wafer W after the polishing process while the wafer W is brought into contact with a cleaning tool to clean the surface of the wafer W, and a drying process in which the surface of the wafer W after the cleaning process is dried.
  • a chemical mechanical polishing process hereinafter referred to as a "polishing process”
  • a cleaning process in which a cleaning fluid is supplied to the wafer W after the polishing process while the wafer W is brought into contact with a cleaning tool to clean the surface of the wa
  • the substrate processing system 1 mainly comprises a substrate processing apparatus 2, a database device 3, a machine learning device 4, a safety support device 5, and a user terminal device 6.
  • Each of the devices 2-6 is, for example, configured as a general-purpose or dedicated computer (see FIG. 8 described below) and is connected to a wired or wireless network 7 so as to be able to send and receive various data to and from each other (in FIG. 1, the sending and receiving of some data is indicated by dashed arrows). Note that the number of the devices 2-6 and the connection configuration of the network 7 are not limited to the example in FIG. 1 and may be changed as appropriate.
  • the substrate processing apparatus 2 is composed of multiple units each having a movable part with a predetermined range of movement, and performs a series of substrate processes, such as loading, polishing, cleaning, drying, and unloading, on one or multiple wafers W. In doing so, the substrate processing apparatus 2 operates each unit by moving each movable part while referring to apparatus setting information 265 consisting of multiple apparatus parameters set for each unit, and substrate recipe information 266 that defines the operating conditions of the polishing, cleaning, and drying processes.
  • the movable part is configured to be able to move linearly or in a rotational direction, for example, using electricity or fluid pressure as a driving source, and when a predetermined interlock condition is established, the substrate processing apparatus 2 performs interlock control to restrict the movement of the movable part.
  • the interlock condition is treated as being established, for example, when various interlock sensors provided in the substrate processing apparatus 2 detect an interlock state of the movable part, or when interlock information 111 indicating the interlock state of the movable part is received from the safety support device 5.
  • the interlock control may be such that the movement of the movable part is restricted with the driving source not cut off, and the restriction on the movement is released when the interlock condition is resolved, or the movement of the movable part is restricted with the driving source cut off, and the restriction on the movement is released when the interlock condition is resolved and an operation to release the cut-off of the driving source is performed.
  • the substrate processing apparatus 2 transmits various reports R to the database device 3, the user terminal device 6, etc., in response to the movement of each movable part under interlock control.
  • the various reports R include, for example, process information that identifies the target wafer W when the substrate processing is performed, apparatus status information that indicates the status of each unit when each process is performed, event information detected by the substrate processing apparatus 2, operation information of the operator U on the substrate processing apparatus 2, etc.
  • the database device 3 is a device that manages production history information 30 related to the history of substrate processing performed using the wafers W, processing members, and processing fluids for this production.
  • the database device 3 receives various reports R from the substrate processing device 2 at any time and registers them in the production history information 30, so that reports R related to substrate processing are accumulated in the production history information 30.
  • the database device 3 may also store device setting information 255 and substrate recipe information 256, in which case the substrate processing device 2 may refer to this information.
  • the machine learning device 4 is a device that operates as the main subject of the learning phase of machine learning.
  • the machine learning device 4 generates a learning model 10 used in the safety support device 5 by machine learning, for example, based on multiple pieces of learning data 11.
  • the trained learning model 10 is provided to the safety support device 5 via the network 7, a recording medium, etc.
  • the safety support device 5 is a device that operates as the subject of the inference phase of machine learning and supports the safety of an operator U of the substrate processing apparatus 2 when the operator U performs a predetermined task with at least part of his/her body within the range of motion of a movable part of the substrate processing apparatus 2.
  • Examples of tasks performed by the operator U include various tasks such as replacing consumables used in the substrate processing apparatus 2, adjusting the apparatus setting information 265, recovering from an abnormality when an abnormality occurs in the substrate processing apparatus 2, and performing maintenance on the substrate processing apparatus 2 (including preventive maintenance).
  • the safety support device 5 receives image data 110 (details will be described later) from a user terminal device 6 worn by a worker U performing work on the substrate processing apparatus 2 at any time, and inputs the image data 110 into a learning model 10 provided by the machine learning device 4 to generate interlock information 111 indicating the interlock state of the moving parts when the worker U performs work on the substrate processing apparatus 2, and transmits the information to the substrate processing apparatus 2, the user terminal device 6, etc. at any time.
  • the user terminal device 6 is a worker device used when the worker U performs work on the substrate processing apparatus 2.
  • the user terminal device 6 is a portable device that the worker U can wear on the head, etc., and is configured as a wearable device such as smart glasses or a see-through head-mounted display.
  • the user terminal device 6 includes an image capturing unit 63 that can capture images of real space, and an output unit 65 that can superimpose and display object information 112 on objects in the real space. Other specific configurations will be described later.
  • the image capturing unit 63 is composed of a camera (image sensor) such as a CMOS sensor or CCD sensor having a predetermined resolution (number of pixels), and is arranged facing the front of the worker U when the worker U wears the user terminal device 6.
  • the user terminal device 6 transmits image data 110 captured by the image capturing unit 63 arranged facing the front of the worker U to the safety support device 5 at any time.
  • the output unit 65 is arranged, for example, in front of one or both eyes of the worker U.
  • the user terminal device 6 receives interlock information 111 or object information 112 for the image data 110 from the safety support device 5 at any time, and displays the interlock information 111 or object information 112 so as to be superimposed on an object existing in real space within the field of view of the worker U, for example.
  • the substrate processing apparatus 2 is a plan view showing an example of the substrate processing apparatus 2.
  • the substrate processing apparatus 2 is configured to include a load/unload unit 21, a polishing unit 22, a substrate transport unit 23, a finishing unit 24, and a control unit 25 inside a housing 20 having a substantially rectangular shape in a plan view.
  • the load/unload unit 21 is partitioned from the polishing unit 22, the substrate transport unit 23, and the finishing unit 24 by a first partition 200A, and the substrate transport unit 23 is partitioned from the finishing unit 24 by a second partition 200B.
  • An openable or detachable cover or door is attached to the side wall of the housing 20 so that at least a part of the body of an operator U can enter inside the housing during work.
  • the load/unload unit 21 includes first to fourth front loading sections 210A to 210D on which wafer cassettes (FOUPs, etc.) capable of storing a large number of wafers W in a vertical direction are placed, a transport robot 211 that can move up and down along the storage direction (vertical direction) of the wafers W stored in the wafer cassette, and a horizontal movement mechanism section 212 that moves the transport robot 211 along the arrangement direction of the first to fourth front loading sections 210A to 210D (the short side direction of the housing 20).
  • wafer cassettes FOUPs, etc.
  • the transfer robot 211 is configured to be accessible to the wafer cassettes placed on each of the first to fourth front load sections 210A to 210D, the substrate transfer unit 23 (specifically, the lifter 232 described below), and the finishing unit 24 (specifically, the first and second drying sections 24E and 24F described below), and is equipped with upper and lower two-stage hands (not shown) for transferring wafers W between them.
  • the lower hand is used when transferring wafers W before processing
  • the upper hand is used when transferring wafers W after processing.
  • a shutter (not shown) provided on the first partition 200A is opened and closed.
  • the specific configuration of the transport robot 211 and the horizontal movement mechanism 212, which function as the movable parts, is omitted, but for example, they are configured by appropriately combining AC devices such as servo motors, driving force transmission mechanisms such as linear guides, ball screws, gears, belts, couplings, and bearings, output devices such as fluid pressure cylinders and valves, and input devices such as linear sensors, encoder sensors, limit sensors, and torque sensors.
  • AC devices such as servo motors, driving force transmission mechanisms such as linear guides, ball screws, gears, belts, couplings, and bearings
  • output devices such as fluid pressure cylinders and valves
  • input devices such as linear sensors, encoder sensors, limit sensors, and torque sensors.
  • the polishing unit 22 includes first to fourth polishing sections 22A to 22D that respectively perform a polishing process (planarization) of the wafer W.
  • the first to fourth polishing sections 22A to 22D are arranged side by side along the longitudinal direction of the housing 20.
  • FIG. 3 is a perspective view showing an example of the first to fourth polishing units 22A to 22D.
  • the first to fourth polishing units 22A to 22D have the same basic configuration and functions.
  • Each of the first to fourth polishing units 22A to 22D includes a polishing table (processing member support unit) 220 that rotatably supports a polishing pad 2200 having a polishing surface, a top ring (substrate holder) 221 that rotatably holds a wafer W and polishes the wafer W while pressing it against the polishing pad 2200 on the polishing table 220, a polishing fluid supply unit 222 that supplies a polishing fluid to the polishing pad 2200, a dresser 223 that rotatably supports a dresser disk 2230 and dresses the polishing pad 2200 by bringing the dresser disk 2230 into contact with the polishing surface of the polishing pad 2200, and an atomizer 224 that sprays a pad cleaning fluid onto the polishing pad 2200.
  • a polishing table processing member support unit
  • top ring substrate holder
  • polishing fluid supply unit 222 that supplies a polishing fluid to the polishing pad 2200
  • a dresser 223 that rotatably
  • the polishing table 220 is supported by a polishing table shaft 220a and includes a rotational movement mechanism 220b that rotates the polishing table 220 around its axis, and a temperature control mechanism 220c that adjusts the surface temperature of the polishing pad 2200.
  • the top ring 221 is supported by a top ring shaft 221a that can move in the vertical direction, and includes a rotational movement mechanism 221c that rotates the top ring 221 around its axis, a vertical movement mechanism 221d that moves the top ring 221 in the vertical direction, and a swinging movement mechanism 221e that swings (swings) the top ring 221 around the support shaft 221b.
  • the rotational movement mechanism 221c, the vertical movement mechanism 221d, and the swinging movement mechanism 221e function as substrate movement mechanisms that move the relative positions of the polishing pad 2200 and the polished surface of the wafer W.
  • the polishing fluid supply unit 222 includes a polishing fluid supply nozzle 222a that supplies polishing fluid to the polishing surface of the polishing pad 2200, a swinging movement mechanism 222c that is supported by a support shaft 222b and swings the polishing fluid supply nozzle 222a around the support shaft 222b, a flow rate adjustment unit 222d that adjusts the flow rate of the polishing fluid, and a temperature control mechanism 222e that adjusts the temperature of the polishing fluid.
  • the polishing fluid is a polishing liquid (slurry) or pure water, and may further include a chemical solution or may be a polishing liquid to which a dispersant has been added.
  • the dresser 223 is supported by a dresser shaft 223a that can move in the vertical direction, and includes a rotational movement mechanism 223c that rotates the dresser 223 around its axis, a vertical movement mechanism 223d that moves the dresser 223 in the vertical direction, and a swinging movement mechanism 223e that swings the dresser 223 around the support shaft 223b.
  • the atomizer 224 is supported by a support shaft 224a and includes a swinging movement mechanism 224b that swings the atomizer 224 around the support shaft 224a, and a flow rate adjustment unit 224c that adjusts the flow rate of the pad cleaning fluid.
  • the pad cleaning fluid is a mixture of a liquid (e.g., pure water) and a gas (e.g., nitrogen gas) or a liquid (e.g., pure water).
  • the wafer W is held by suction on the underside of the top ring 221 and moved to a predetermined polishing position on the polishing table 220.
  • the wafer W is then polished by being pressed by the top ring 221 against the polishing surface of the polishing pad 2200 to which polishing fluid is supplied from the polishing fluid supply nozzle 222a.
  • FIG. 3 does not show the specific configuration of the rotational movement mechanism 220b, 221c, 223c, the vertical movement mechanism 221d, 223d, and the swinging movement mechanism 221e, 222c, 223e, 224b, which function as movable parts, but may be configured, for example, by appropriately combining AC devices such as servo motors, driving force transmission mechanisms such as linear guides, ball screws, gears, belts, couplings, and bearings, output devices such as fluid pressure cylinders and valves, and input devices such as linear sensors, encoder sensors, limit sensors, and torque sensors.
  • AC devices such as servo motors, driving force transmission mechanisms such as linear guides, ball screws, gears, belts, couplings, and bearings
  • output devices such as fluid pressure cylinders and valves
  • input devices such as linear sensors, encoder sensors, limit sensors, and torque sensors.
  • the specific configuration of the flow rate adjustment parts 222d and 224c is omitted, but may be configured, for example, by appropriately combining output devices for fluid adjustment such as pumps, valves, and regulators, and input devices such as flow rate sensors, pressure sensors, liquid level sensors, temperature sensors, fluid concentration sensors, fluid property sensors, and fluid particle sensors.
  • the specific configuration of the temperature adjustment mechanism units 220c and 222e is omitted, but for example, they are configured by appropriately combining AC devices such as contact or non-contact heaters and input devices such as temperature sensors and current sensors.
  • the substrate transport unit 23 includes first and second linear transporters 230A, 230B that can move horizontally along the arrangement direction of the first to fourth polishing sections 22A to 22D (the longitudinal direction of the housing 20), a swing transporter 231 arranged between the first and second linear transporters 230A, 230B, a lifter 232 arranged on the load/unload unit 21 side, and a temporary placement table 233 for wafer W arranged on the finishing unit 24 side.
  • the first linear transporter 230A is disposed adjacent to the first and second polishing units 22A, 22B, and is a mechanism for transporting the wafer W between four transport positions (first to fourth transport positions TP1 to TP4, in order from the load/unload unit 21 side).
  • the second transport position TP2 is a position where the wafer W is transferred to the first polishing unit 22A
  • the third transport position TP3 is a position where the wafer W is transferred to the second polishing unit 22B.
  • the second linear transporter 230B is disposed adjacent to the third and fourth polishing units 22C, 22D, and is a mechanism for transporting the wafer W between three transport positions (fifth to seventh transport positions TP5 to TP7, in order from the load/unload unit 21 side).
  • the sixth transport position TP6 is a position where the wafer W is transferred to the third polishing unit 22C
  • the seventh transport position TP7 is a position where the wafer W is transferred to the fourth polishing unit 22D.
  • the swing transporter 231 is disposed adjacent to the fourth and fifth transfer positions TP4, TP5, and has a hand that can move between the fourth and fifth transfer positions TP4, TP5.
  • the swing transporter 231 is a mechanism that transfers the wafer W between the first and second linear transporters 230A, 230B, and temporarily places the wafer W on the temporary placement table 233.
  • the lifter 232 is disposed adjacent to the first transfer position TP1, and is a mechanism that transfers the wafer W between the lifter 232 and the transfer robot 211 of the load/unload unit 21.
  • a shutter (not shown) provided on the first partition 200A is opened and closed.
  • first and second linear transporters 230A, 230B, swing transporter 231, and lifter 232 which each function as a moving part, is omitted, but they are configured, for example, by appropriately combining AC devices such as servo motors, driving force transmission mechanisms such as linear guides, ball screws, gears, belts, couplings, and bearings, output devices such as fluid pressure cylinders and valves, and input devices such as linear sensors, encoder sensors, limit sensors, and torque sensors.
  • AC devices such as servo motors, driving force transmission mechanisms such as linear guides, ball screws, gears, belts, couplings, and bearings
  • output devices such as fluid pressure cylinders and valves
  • input devices such as linear sensors, encoder sensors, limit sensors, and torque sensors.
  • the finishing unit 24 includes first and second roll sponge cleaning units 24A, 24B arranged in two vertical stages as a substrate cleaning device using a roll sponge 2400, first and second pen sponge cleaning units 24C, 24D arranged in two vertical stages as a substrate cleaning device using a pen sponge 2401, first and second drying units 24E, 24F arranged in two vertical stages as a substrate drying device for drying the cleaned wafer W, and first and second transport units 24G, 24H for transporting the wafer W.
  • the number and arrangement of the roll sponge cleaning units 24A, 24B, the pen sponge cleaning units 24C, 24D, the drying units 24E, 24F, and the transport units 24G, 24H are not limited to the example in FIG. 2 and may be changed as appropriate.
  • the sections 24A-24H of the finishing unit 24 are arranged along the first and second linear transporters 230A, 230B in a partitioned state, for example, in the order of the first and second roll sponge cleaning sections 24A, 24B, the first transport section 24G, the first and second pen sponge cleaning sections 24C, 24D, the second transport section 24H, and the first and second drying sections 24E, 24F (in order of furthest from the load/unload unit 21).
  • the finishing unit 24 sequentially performs a primary cleaning process using either the first or second roll sponge cleaning sections 24A, 24B, a secondary cleaning process using either the first or second pen sponge cleaning sections 24C, 24D, and a drying process using either the first or second drying sections 24E, 24F on the wafer W after the polishing process.
  • the order of processing by each part 24A to 24H of the finishing unit 24 may be changed as appropriate, or some of the processing may be omitted. For example, the cleaning processing by the roll sponge cleaning parts 24A and 24B may be omitted, and the cleaning processing by the pen sponge cleaning parts 24C and 24D may be started.
  • finishing unit 24 may be provided with a buff cleaning part (not shown) instead of or in addition to any of the roll sponge cleaning parts 24A and 24B and the pen sponge cleaning parts 24C and 24D to perform a buff cleaning process.
  • each part 24A to 24H of the finishing unit 24 holds the wafer W horizontally (horizontal holding), but may hold the wafer W vertically or at an angle.
  • the roll sponge 2400 and the pen sponge 2401 are made of synthetic resin such as PVA or nylon, and have a porous structure.
  • the roll sponge 2400 and the pen sponge 2401 function as cleaning tools for scrubbing the wafer W, and are replaceably attached to the first and second roll sponge cleaning units 24A, 24B and the first and second pen sponge cleaning units 24C, 24D, respectively.
  • the first transport section 24G includes a first transport robot 246A that can move in the vertical direction.
  • the first transport robot 246A is configured to be accessible to the temporary placement table 233 of the substrate transport unit 23, the first and second roll sponge cleaning sections 24A and 24B, and the first and second pen sponge cleaning sections 24C and 24D, and includes two upper and lower hands for transferring wafers W between them.
  • the lower hand is used when transferring a wafer W before cleaning
  • the upper hand is used when transferring a wafer W after cleaning.
  • a shutter (not shown) provided on the second partition wall 200B is opened and closed.
  • the second transfer section 24H is equipped with a second transfer robot 246B that can move in the vertical direction.
  • the second transfer robot 246B is configured to be accessible to the first and second pen sponge cleaning sections 24C, 24D and the first and second drying sections 24E, 24F, and is equipped with a hand for transferring the wafer W between them.
  • FIG. 4 is a perspective view showing an example of the first and second roll sponge cleaning units 24A and 24B.
  • the first and second roll sponge cleaning units 24A and 24B have the same basic configuration and functions.
  • the first and second roll sponge cleaning units 24A and 24B have a pair of roll sponges 2400 arranged above and below to sandwich the surface to be cleaned (front and back surfaces) of the wafer W.
  • Each of the first and second roll sponge cleaning units 24A, 24B includes a substrate holding unit 241 that holds the wafer W, a cleaning fluid supply unit 242 that supplies cleaning fluid to the wafer W, a substrate cleaning unit (processing member support unit) 240 that rotatably supports the roll sponge 2400 and brings the roll sponge 2400 into contact with the wafer W to clean the wafer W, and a cleaning tool cleaning unit 243 that cleans (self-clean) the roll sponge 2400 with cleaning tool cleaning fluid.
  • a substrate holding unit 241 that holds the wafer W
  • a cleaning fluid supply unit 242 that supplies cleaning fluid to the wafer W
  • a substrate cleaning unit (processing member support unit) 240 that rotatably supports the roll sponge 2400 and brings the roll sponge 2400 into contact with the wafer W to clean the wafer W
  • a cleaning tool cleaning unit 243 that cleans (self-clean) the roll sponge 2400 with cleaning tool cleaning fluid.
  • the substrate holding unit 241 includes a substrate holding mechanism 241a that holds multiple portions of the side edge of the wafer W, and a substrate rotation mechanism 241b that rotates the wafer W around a third rotation axis perpendicular to the surface of the wafer W to be cleaned.
  • the substrate holding mechanism 241a is composed of four rollers, and at least one roller is configured to be movable so as to hold or release the side edge of the wafer W.
  • the substrate rotation mechanism 241b is composed of two drive rollers, and the drive roller also serves as the substrate holding mechanism 241a that holds the wafer W.
  • the substrate holding unit 241 may be composed of the substrate holding mechanism 241a composed of multiple rollers and the substrate rotation mechanism 241b composed of at least one drive roller.
  • the substrate holding mechanism 241a may be composed of a chuck instead of a roller.
  • the cleaning fluid supply unit 242 includes a cleaning fluid supply nozzle 242a that supplies cleaning fluid to the surface of the wafer W to be cleaned, a swinging movement mechanism 242b that rotates the cleaning fluid supply nozzle 242a, a flow rate adjustment unit 242c that adjusts the flow rate and pressure of the cleaning fluid, and a temperature adjustment mechanism 242d that adjusts the temperature of the cleaning fluid.
  • the cleaning fluid may be either pure water (rinse liquid) or a chemical liquid, and the cleaning fluid supply nozzle 242a may be provided with a nozzle for pure water and a nozzle for the chemical liquid separately, as shown in FIG. 4.
  • the cleaning fluid may be a liquid, a two-fluid mixture of liquid and gas, or a solid such as dry ice.
  • the substrate cleaning unit 240 includes a cleaning tool rotation mechanism 240a that rotates the roll sponge 2400 around a first rotation axis parallel to the surface of the wafer W to be cleaned, a vertical movement mechanism 240b that moves at least one of the pair of roll sponges 2400 in the vertical direction to change the height of the pair of roll sponges 2400 and the distance between them, and a linear movement mechanism 240c that moves the pair of roll sponges 2400 linearly in the horizontal direction.
  • the vertical movement mechanism 240b and the linear movement mechanism 240c function as a cleaning tool movement mechanism that moves the relative position between the roll sponge 2400 and the surface of the wafer W to be cleaned.
  • the cleaning tool cleaning section 243 is provided with a cleaning tool cleaning tank 243a that is arranged at a position that does not interfere with the wafer W and that can store and discharge cleaning tool cleaning fluid, a cleaning tool cleaning plate 243b that is contained in the cleaning tool cleaning tank 243a and against which the roll sponge 2400 is pressed, a flow rate adjustment section 243c that adjusts the flow rate and pressure of the cleaning tool cleaning fluid supplied to the cleaning tool cleaning tank 243a, and a flow rate adjustment section 243d that adjusts the flow rate and pressure of the cleaning tool cleaning fluid that flows inside the roll sponge 2400 and is discharged to the outside from the outer circumferential surface of the roll sponge 2400.
  • the cleaning tool cleaning fluid may be either pure water (rinse liquid) or a chemical liquid.
  • the wafer W is rotated by the substrate rotation mechanism 241b while being held by the substrate holding mechanism 241a. Then, with cleaning fluid being supplied from the cleaning fluid supply nozzle 242a to the surface of the wafer W to be cleaned, the roll sponge 2400 rotated about its axis by the cleaning tool rotation mechanism 240a comes into sliding contact with the surface of the wafer W to be cleaned, thereby cleaning the wafer W.
  • the substrate cleaning unit 240 moves the roll sponge 2400 to the cleaning tool cleaning tank 243a, and, for example, rotates the roll sponge 2400, presses it against the cleaning tool cleaning plate 243b, or supplies cleaning tool cleaning fluid to the roll sponge 2400 by the flow rate adjustment unit 243d, thereby cleaning the roll sponge 2400.
  • FIG. 5 is a perspective view showing an example of the first and second pen sponge cleaning units 24C and 24D.
  • the first and second pen sponge cleaning units 24C and 24D have the same basic configuration and functions.
  • Each of the first and second pen sponge cleaning units 24C and 24D includes a substrate holding unit 241 that holds the wafer W, a cleaning fluid supply unit 242 that supplies cleaning fluid to the wafer W, a substrate cleaning unit (processing member support unit) 240 that rotatably supports the pen sponge 2401 and brings the pen sponge 2401 into contact with the wafer W to clean the wafer W, and a cleaning tool cleaning unit 243 that cleans (self-clean) the pen sponge 2401 with cleaning tool cleaning fluid.
  • the substrate holding unit 241 includes a substrate holding mechanism 241c that holds multiple portions of the side edge of the wafer W, and a substrate rotation mechanism 241d that rotates the wafer W around a third rotation axis perpendicular to the surface of the wafer W to be cleaned.
  • the substrate holding mechanism 241c is four rollers, and at least one roller is configured to be movable so as to hold or release the side edge of the wafer W.
  • the substrate rotation mechanism 241d is configured with two drive rollers, and the drive roller that constitutes the substrate rotation mechanism 241b also serves as the substrate holding mechanism 241a that holds the wafer W.
  • the substrate holding unit 241 may be configured with the substrate holding mechanism 241c that is configured with multiple rollers, and the substrate rotation mechanism 241d that is configured with at least one drive roller.
  • the substrate holding mechanism 241c may be configured with a chuck instead of a roller.
  • the cleaning fluid supply unit 242 is configured in the same manner as in FIG. 4, and includes a cleaning fluid supply nozzle 242a, a swinging movement mechanism 242b, a flow rate adjustment unit 242c, and a temperature adjustment mechanism 242d.
  • the substrate cleaning unit 240 includes a cleaning tool rotation mechanism 240d that rotates the pen sponge 2401 around a second rotation axis perpendicular to the surface of the wafer W to be cleaned, a vertical movement mechanism 240e that moves the pen sponge 2401 in the vertical direction, and a swing movement mechanism 240f that moves the pen sponge 2401 in a horizontal direction.
  • the vertical movement mechanism 240e and the swing movement mechanism 240f function as a cleaning tool movement mechanism that moves the relative position of the pen sponge 2401 and the surface of the wafer W to be cleaned.
  • the cleaning tool cleaning section 243 is provided with a cleaning tool cleaning tank 243e that is arranged at a position that does not interfere with the wafer W and that can store and discharge cleaning tool cleaning fluid, a cleaning tool cleaning plate 243f that is contained in the cleaning tool cleaning tank 243e and against which the pen sponge 2401 is pressed, a flow rate adjustment section 243g that adjusts the flow rate and pressure of the cleaning tool cleaning fluid supplied to the cleaning tool cleaning tank 243e, and a flow rate adjustment section 243h that adjusts the flow rate and pressure of the cleaning tool cleaning fluid that flows inside the pen sponge 2401 and is discharged to the outside from the outer surface of the pen sponge 2401.
  • the wafer W is rotated by the substrate rotation mechanism 241d while being held by the substrate holding mechanism 241c. Then, with cleaning fluid being supplied from the cleaning fluid supply nozzle 242a to the surface of the wafer W to be cleaned, the pen sponge 2401 rotated about its axis by the cleaning tool rotation mechanism 240d comes into sliding contact with the surface of the wafer W to be cleaned, thereby cleaning the wafer W.
  • the substrate cleaning unit 240 moves the pen sponge 2401 to the cleaning tool cleaning tank 243e, and the pen sponge 2401 is cleaned by, for example, rotating the pen sponge 2401, pressing it against the cleaning tool cleaning plate 243f, or supplying cleaning tool cleaning fluid to the pen sponge 2401 by the flow rate adjustment unit 243h.
  • FIG. 6 is a perspective view showing an example of the first and second drying units 24E and 24F.
  • the first and second drying units 24E and 24F have the same basic configuration and functions.
  • Each of the first and second drying sections 24E and 24F includes a substrate holding section 241 that holds the wafer W, and a drying fluid supply section 245 that supplies a drying fluid to the wafer W.
  • the substrate holding unit 241 includes a substrate holding mechanism 241e that holds multiple points on the side edge of the wafer W, and a substrate rotation mechanism 241g that rotates the wafer W around a third rotation axis perpendicular to the surface of the wafer W to be cleaned.
  • the substrate holding mechanism 241e is installed so as to rotate around a horizontal axis with respect to a vertical movement mechanism 241f that moves one end in the vertical direction, and the other end is configured as a chuck that can be brought into contact with or separated from the peripheral edge of the wafer W.
  • the substrate holding mechanism 241e constitutes an umbrella mechanism in which a gripper moves in the direction of abutment or separation against the wafer W as the vertical movement mechanism 241f moves in the vertical direction.
  • the substrate holding mechanism 241e may be configured as a roller instead of a chuck.
  • the drying fluid supply unit 245 includes a drying fluid supply nozzle 245a that supplies a drying fluid to the surface of the wafer W to be cleaned, a vertical movement mechanism 245b that moves the drying fluid supply nozzle 245a in the vertical direction, a swing movement mechanism 245c that rotates the drying fluid supply nozzle 245a in the horizontal direction, a flow rate adjustment unit 245d that adjusts the flow rate and pressure of the drying fluid, and a temperature adjustment mechanism 245e that adjusts the temperature of the drying fluid.
  • the vertical movement mechanism 245b and the swing movement mechanism 245c function as a drying fluid supply nozzle movement mechanism that moves the relative position between the drying fluid supply nozzle 245a and the surface of the wafer W to be cleaned.
  • the drying fluid is, for example, IPA vapor and pure water (rinsing liquid), and the drying fluid supply nozzle 245a may be provided with a nozzle for IPA vapor and a nozzle for pure water separately as shown in FIG. 6.
  • the drying fluid may be a liquid, a two-fluid mixture of liquid and gas, or a solid such as dry ice.
  • the wafer W is rotated by the substrate rotation mechanism 241g while being held by the substrate holding mechanism 241e. Then, while a drying fluid is supplied from the drying fluid supply nozzle 245a to the surface of the wafer W to be cleaned, the drying fluid supply nozzle 245a is moved to the side edge side (radially outward) of the wafer W. The wafer W is then rotated at high speed by the substrate rotation mechanism 241g to dry the wafer W.
  • Figures 4 to 6 omit the specific configuration of the substrate holding mechanisms 241a, 241c, 241e, substrate rotation mechanisms 241b, 241d, 241g, up and down movement mechanisms 240b, 240e, 241f, 245b, linear movement mechanism 240c, oscillating movement mechanism 240f, 242b, 245c, and cleaning tool rotation mechanisms 240a, 240d, which each function as a movable part.
  • the specific configuration of the flow rate adjustment units 243c, 243d, 243g, 243h, and 245d is omitted, but for example, it is configured by appropriately combining output devices required for fluid adjustment such as pumps, valves, and regulators with input devices such as flow rate sensors, pressure sensors, liquid level sensors, temperature sensors, fluid concentration sensors, fluid physical property sensors, and fluid particle sensors.
  • the specific configuration of the temperature adjustment mechanism units 242d and 245e is omitted, but for example, it is configured by appropriately combining AC devices such as contact or non-contact heaters with input devices such as temperature sensors and current sensors.
  • Controller unit 7 is a block diagram showing an example of the substrate processing apparatus 2.
  • the control unit 25 is electrically connected to each of the units 21 to 24 and functions as a control unit that comprehensively controls each of the units 21 to 24.
  • the control systems (AC devices, input devices, output devices, control devices) of the polishing unit 22 and the finishing unit 24 will be described as examples, but the other units 21 and 23 have the same basic configurations and functions, so descriptions thereof will be omitted.
  • the polishing unit 22 is provided with a plurality of AC devices 227 and output devices 228B that are to be controlled and are arranged in each subunit (e.g., polishing table 220, top ring 221, polishing fluid supply unit 222, dresser 223, atomizer 224, etc.) of the polishing unit 22, a plurality of input devices 228A that detect data (detection values) required for controlling each subunit, and a control device 229 that controls the AC devices 227 and output devices 228B based on the detection values of each input device 228A.
  • each subunit e.g., polishing table 220, top ring 221, polishing fluid supply unit 222, dresser 223, atomizer 224, etc.
  • input devices 228A that detect data (detection values) required for controlling each subunit
  • a control device 229 that controls the AC devices 227 and output devices 228B based on the detection values of each input device 228A.
  • the finishing unit 24 is provided with a plurality of AC devices 247 and output devices 248B that are to be controlled and are arranged in each sub-unit of the finishing unit 24 (e.g., the first and second roll sponge cleaning sections 24A, 24B, the first and second pen sponge cleaning sections 24C, 24D, the first and second drying sections 24E, 24F, the first and second conveying sections 24G, 24H, etc.), a plurality of input devices 248A that detect data (detection values) required for controlling each sub-unit, and a control device 249 that controls the operation of the AC devices 247 and output devices 248B based on the detection values of each input device 248A.
  • AC devices 247 and output devices 248B that are to be controlled and are arranged in each sub-unit of the finishing unit 24 (e.g., the first and second roll sponge cleaning sections 24A, 24B, the first and second pen sponge cleaning sections 24C, 24D, the first and second drying sections 24E, 24F, the first and second conveying sections 24G
  • the control unit 25 includes a control unit 250, a communication unit 251, an input unit 252, an output unit 253, and a storage unit 254.
  • the control unit 25 is configured, for example, by a general-purpose or dedicated computer (see FIG. 8 described below).
  • the communication unit 251 is connected to the network 7 and functions as a communication interface for sending and receiving various types of data.
  • the input unit 252 accepts various input operations, and the output unit 253 functions as a user interface by outputting various types of information via a display screen, signal tower lighting, and buzzer sound.
  • the storage unit 254 stores various programs (operating system (OS), application programs, web browser, etc.) and data (equipment setting information 255, substrate recipe information 256, etc.) used in the operation of the substrate processing apparatus 2.
  • the equipment setting information 255 and substrate recipe information 256 are data that can be edited by the user via the display screen.
  • the control unit 250 acquires detection values of a plurality of input devices 218A, 228A, 238A, 248A (hereinafter referred to as the "input device group") via a plurality of control devices 219, 229, 239, 249 (hereinafter referred to as the "control device group”), and performs a series of substrate processing by operating a plurality of AC devices 217, 227, 237, 247 (hereinafter referred to as the "AC device group”) and a plurality of output devices 218B, 228B, 238B, 248B (hereinafter referred to as the "output device group”) in coordination.
  • the control unit 250 receives interlock information 111 from the safety support device 5, it performs interlock control based on the interlock information 111.
  • (Hardware configuration of each device) 8 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer 900.
  • Each of the control unit 25 of the substrate processing apparatus 2, the database device 3, the machine learning device 4, the safety support device 5, and the user terminal device 6 is configured by a general-purpose or dedicated computer 900.
  • the computer 900 includes, as its main components, a bus 910, a processor 912, a memory 914, an input device 916, an output device 917, a display device 918, a storage device 920, a communication I/F (interface) unit 922, an external device I/F unit 924, an I/O (input/output) device I/F unit 926, and a media input/output unit 928.
  • a bus 910 a processor 912
  • a memory 914 for a processor
  • an input device 916 an output device 917
  • a display device 918 the computer 900
  • storage device 920 includes, as its main components, a bus 910, a processor 912, a memory 914, an input device 916, an output device 917, a display device 918, a storage device 920, a communication I/F (interface) unit 922, an external device I/F unit 924, an I/O (input/output) device I/F unit
  • the processor 912 is composed of one or more arithmetic processing devices (CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro-Processing Unit), DSP (Digital Signal Processor), GPU (Graphics Processing Unit), NPU (Neural Processing Unit), etc.) and operates as a control unit that controls the entire computer 900.
  • the memory 914 stores various data and programs 930, and is composed of, for example, volatile memory (DRAM, SRAM, etc.) that functions as main memory, non-volatile memory (ROM), flash memory, etc.
  • the input device 916 is, for example, a keyboard, a mouse, a numeric keypad, an electronic pen, etc., and functions as an input unit.
  • the output device 917 is, for example, a sound (audio) output device, a vibration device, etc., and functions as an output unit.
  • the display device 918 is, for example, a liquid crystal display, an organic EL display, electronic paper, a projector, etc., and functions as an output unit.
  • the input device 916 and the display device 918 may be integrated, such as a touch panel display.
  • the storage device 920 is, for example, a HDD, an SSD, etc., and functions as a memory unit. The storage device 920 stores various data necessary for the execution of the operating system and the program 930.
  • the communication I/F unit 922 is connected to a network 940 (which may be the same as the network 7 in FIG. 1) such as the Internet or an intranet by wire or wirelessly, and functions as a communication unit that transmits and receives data to and from other computers according to a predetermined communication standard.
  • the external device I/F unit 924 is connected to an external device 950 such as a camera, printer, scanner, or reader/writer by wire or wirelessly, and functions as a communication unit that transmits and receives data to and from the external device 950 according to a predetermined communication standard.
  • the I/O device I/F unit 926 is connected to an I/O device 960 such as various sensors and actuators, and functions as a communication unit that transmits and receives various signals and data, such as detection signals from sensors and control signals to actuators, between the I/O device 960.
  • the media input/output unit 928 is composed of, for example, a drive device such as a DVD drive or a CD drive, a memory card slot, and a USB connector, and reads and writes data to and from media (non-temporary storage media) 970 such as DVDs, CDs, memory cards, and USB memories.
  • the processor 912 calls up the program 930 stored in the storage device 920 into the memory 914, executes it, and controls each part of the computer 900 via the bus 910.
  • the program 930 may be stored in the memory 914 instead of the storage device 920.
  • the program 930 may be recorded on the medium 970 in an installable file format or an executable file format, and provided to the computer 900 via the media input/output unit 928.
  • the program 930 may be provided to the computer 900 by downloading it over the network 940 via the communication I/F unit 922.
  • the computer 900 may realize various functions realized by the processor 912 executing the program 930 using hardware such as an FPGA (Field-Programmable Gate Array) or an ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
  • Computer 900 is, for example, a stationary computer or a portable computer, and is an electronic device of any form.
  • Computer 900 may be a client-type computer, a server-type computer, or a cloud-type computer, or may be, for example, an embedded computer called a control panel, controller (including a microcomputer, programmable logic controller, or sequencer).
  • Computer 900 may also be applied to devices other than devices 2 to 6.
  • (Machine learning device 4) 9 is a block diagram showing an example of the machine learning device 4.
  • the machine learning device 4 includes a control unit 40, a communication unit 41, a learning data storage unit 42, a trained model storage unit 43, an input unit 44, and an output unit 45.
  • the control unit 40 functions as a learning data acquisition unit 400 and a machine learning unit 401.
  • the communication unit 41 is connected to external devices (e.g., the substrate processing apparatus 2, the database device 3, the safety support device 5, the user terminal device 6, the three-dimensional model device (not shown), etc.) via the network 7, and functions as a communication interface for sending and receiving various data.
  • the input unit 44 accepts various input operations, and the output unit 45 functions as a user interface by outputting various information via a display screen or voice.
  • the learning data acquisition unit 400 acquires learning data 11 consisting of image data 110 as input data and interlock information 111 as output data.
  • the learning data acquisition unit 400 may acquire the learning data 11, for example, in cooperation with an external device connected via the communication unit 41 and the network 7, or may acquire the learning data 11 by accepting input operations via the input unit 44 and the output unit 45.
  • the learning data 11 is data used as teacher data (training data), verification data, and test data in supervised learning.
  • the interlock information 11 is data used as a correct answer label in supervised learning.
  • the learning data storage unit 42 is a database that stores multiple sets of learning data 11 acquired by the learning data acquisition unit 400.
  • the specific configuration of the database that constitutes the learning data storage unit 42 may be designed as appropriate.
  • the machine learning unit 401 performs machine learning using multiple sets of learning data 11 stored in the learning data storage unit 42. That is, the machine learning unit 401 inputs multiple sets of learning data 11 to the learning model 10, and generates a trained learning model 10 by having the learning model 10 learn the correlation between the image data 110 and the interlock information 111 contained in the learning data 11.
  • the trained model storage unit 43 is a database that stores the trained learning model 10 (specifically, the adjusted weight parameter group) generated by the machine learning unit 401.
  • the trained learning model 10 stored in the trained model storage unit 43 is provided to the actual system (e.g., the safety support device 5) via the network 7, a recording medium, etc.
  • the training data storage unit 42 and the trained model storage unit 43 are shown as separate storage units in FIG. 9, they may be configured as a single storage unit.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a learning model 10 and learning data 11.
  • the learning data 11 used for machine learning of the learning model 10 is composed of image data 110 and interlock information 111.
  • the image data 110 constituting the learning data 11 is captured by the image capture unit 63 that is positioned facing forward of the worker U when the worker U wears the user terminal device 6.
  • the image data 110 is captured, for example, when the worker U works on the substrate processing device 2 with at least part of his or her body within the movable range of the movable part, and each part of the substrate processing device 2 is captured under various capturing conditions with different capturing positions, capturing angles, capturing ranges, etc.
  • the interlock information 111 constituting the learning data 11 includes at least one of an interlock on/off state and an interlock control range as an interlock state.
  • the interlock on/off state indicates whether movement is permitted or prohibited for the moving part, with permitted movement being a state in which movement of the moving part is permitted, and prohibited movement being a state in which movement of the moving part is prohibited.
  • the interlock control range indicates the permitted or prohibited movement range of the moving part relative to the movable range in the axial coordinate system (position and angle) of the moving part, with the permitted movement range being the range in which movement of the moving part is permitted, and the prohibited movement range being the range in which movement of the moving part is prohibited.
  • the interlock information 111 may include only interlock information 111 for a single specific moving part, or may include interlock information 111 for multiple moving parts as shown in FIG. 10. When the interlock information 111 includes interlock information 111 for multiple moving parts, it is sufficient that at least one of the interlock on/off state and the interlock control range is included for each moving part.
  • the learning data acquisition unit 400 acquires image data 110 captured by the image capture unit 63 under various capture conditions, for example, by using a substrate processing apparatus 2 for actual production or a substrate processing apparatus 2 for testing, with an examiner wearing a user terminal device 6 assuming a position and posture similar to that of an actual worker U performing work on the substrate processing apparatus 2, and also acquires interlock information 111 of the movable parts for the position and posture when the image data 110 was captured.
  • the interlock information 111 may be input by the examiner via the user terminal device 6, or via the input unit 44 and output unit 45.
  • the learning data acquisition unit 400 also acquires, as image data 110, virtual space data that is assumed to be captured by the image capture unit 63 when it is assumed that the worker U is present at a specific position in a virtual space in which the three-dimensional shapes of each part of the substrate processing apparatus 2 are reproduced, for example, using a three-dimensional model provided by a three-dimensional model device, and acquires interlock information 111 for the movable part based on whether or not there is a high risk of the movable part colliding with the worker U when it is assumed that the movable part moves within its movable range.
  • the learning model 10 employs a neural network structure and includes an input layer 100, an intermediate layer 101, and an output layer 102.
  • Synapses (not shown) that connect each neuron are laid between each layer, and each synapse is associated with a weight.
  • a group of weight parameters consisting of the weights of each synapse is adjusted by machine learning.
  • the input layer 100 has a number of neurons corresponding to each pixel of the image data 110 as input data, and the pixel value of each pixel is input to each neuron.
  • the output layer 102 has a number of neurons corresponding to the interlock information 111 as output data, and the prediction result (inference result) of the interlock information 111 for the image data 110 is output as output data.
  • the number of learning models 10 stored in the trained model storage unit 43 is not limited to one, and multiple learning models with different conditions, such as machine learning methods, differences in the mechanisms of the substrate processing apparatus 2, differences in the specifications (resolution and type of image sensor) of the image capture unit 63, types of data included in the interlock information 111, etc. may be stored.
  • the training data storage unit 42 may be configured to store multiple types of training data having data structures corresponding to multiple training models with different conditions.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of a machine learning method performed by the machine learning device 4.
  • step S100 the learning data acquisition unit 400 acquires a desired number of learning data 11 as a preliminary preparation for starting machine learning, and stores the acquired learning data 11 in the learning data storage unit 42.
  • the number of learning data 11 prepared here may be set taking into consideration the inference accuracy required for the ultimately obtained learning model 10.
  • step S110 the machine learning unit 401 prepares the pre-learning learning model 10 in order to start machine learning.
  • the pre-learning learning model 10 prepared here is configured as a neural network model, and the weights of each synapse are set to their initial values.
  • step S120 the machine learning unit 401 acquires, for example, one set of training data 11 randomly from the multiple sets of training data 11 stored in the training data storage unit 42.
  • step S130 the machine learning unit 401 inputs the input data (image data 110) contained in the set of learning data 11 to the input layer 100 of the prepared learning model 10 before learning (or during learning).
  • output data (interlock information 111) is output as an inference result from the output layer 102 of the learning model 10, but this output data was generated by the learning model 10 before learning (or during learning). Therefore, in the pre-learning (or during learning) state, the output data output as an inference result indicates information that is different from the correct label (interlock information 111) contained in the learning data 11.
  • step S140 the machine learning unit 401 performs machine learning by comparing the correct label contained in the set of learning data 11 acquired in step S120 with the output data output from the output layer 102 as an inference result in step S130 and performing a process of adjusting the weights of each synapse (backpropagation). In this way, the machine learning unit 401 causes the learning model 10 to learn the correlation between the input data and the output data.
  • step S150 the machine learning unit 401 determines whether a predetermined learning end condition has been met, for example, based on an evaluation value of an error function based on the correct label included in the learning data 11 and the output data output as the inference result, or the remaining amount of unlearned learning data 11 stored in the learning data storage unit 42.
  • step S150 the machine learning unit 401 determines that the learning termination condition has not been met and that machine learning should continue (No in step S150)
  • the process returns to step S120, and steps S120 to S140 are performed multiple times on the learning model 10 being trained using untrained learning data 11.
  • step S150 if the machine learning unit 401 determines that the learning termination condition has been met and that machine learning should be terminated (Yes in step S150), the process proceeds to step S160.
  • step S160 the machine learning unit 401 stores the trained learning model 10 (adjusted weight parameter group) generated by adjusting the weights associated with each synapse in the trained model storage unit 43, and ends the series of machine learning methods shown in FIG. 11.
  • step S100 corresponds to the learning data storage process
  • steps S110 to S150 correspond to the machine learning process
  • step S160 corresponds to the trained model storage process.
  • the machine learning device 4 and machine learning method according to this embodiment can provide a learning model 10 that can predict (infer) interlock information 111 indicating the interlock state of the movable part from image data 110 captured by the image capture unit 63 that is positioned facing forward of the worker U when the worker U wears the user terminal device 6.
  • Fig. 12 is a block diagram showing an example of the safety support device 5.
  • Fig. 13 is a functional explanatory diagram showing an example of the safety support device 5.
  • the safety support device 5 includes a control unit 50, a communication unit 51, and a storage unit 52.
  • the control unit 50 functions as an image data acquisition unit 500, an interlock information generation unit 501, a movable part information acquisition unit 502, an object information generation unit 503, and an output processing unit 504.
  • the communication unit 51 is connected to external devices (e.g., the substrate processing apparatus 2, the database device 3, the machine learning device 4, and the user terminal device 6, etc.) via the network 7, and functions as a communication interface for transmitting and receiving various data.
  • the memory unit 52 stores various programs (such as an operating system and a user terminal program) and data (learning model 10) used in the operation of the safety support device 5.
  • the image data acquisition unit 500 acquires image data 110 captured by the image capture unit 63 that is positioned facing forward of the worker U when the worker U wears the user terminal device 6. In this embodiment, the image data acquisition unit 500 acquires (receives) the image data 110 from the user terminal device 6 via the communication unit 51 and the network 7.
  • the interlock information generating unit 501 generates interlock information 111 based on image data 110 acquired by the image data acquiring unit 500.
  • the interlock information generating unit 501 generates interlock information 111 for the image data 110 by inputting the image data 110 acquired by the image data acquiring unit 500 into a learning model 10 that has undergone machine learning to learn the correlation between the image data 110 and the interlock information 111.
  • the memory unit 52 stores the trained learning model 10 used by the interlock information generation unit 501.
  • the number of training models 10 stored in the memory unit 52 is not limited to one, and multiple trained models with different conditions, such as machine learning methods, differences in the mechanisms of the substrate processing apparatus 2, differences in the specifications (resolution and type of image sensor) of the image capture unit 63, types of data included in the interlock information 111, etc., may be stored and used selectively or in parallel.
  • the memory unit 52 may be substituted by a memory unit of an external computer (e.g., a server-type computer or a cloud-type computer), in which case the interlock information generation unit 501 and the interlock information generation unit 501 may access the external computer.
  • the movable part information acquisition unit 502 acquires movable part information 113 indicating the position of the movable part existing around the worker U based on the image data 110 acquired by the image data acquisition unit 500. For example, the movable part information acquisition unit 502 determines whether or not the feature point of the movable part is included within the angle of view when the real space is photographed by the image capture unit 63, and acquires the movable part information 113 based on the position of the feature point when it detects that the feature point of the movable part is included.
  • the feature point may be based on, for example, the outer shape or outer color of the movable part, or on characters or two-dimensional codes on a sticker attached to the movable part.
  • the movable part information acquisition unit 502 may refer to the design drawing data, and acquire spatial position information of the movable part based on the feature point when it detects that the feature point of the movable part in the design drawing data is included within the shooting range when the real space is photographed by the image capture unit 63.
  • the object information generating unit 503 generates object information 112 for superimposing the interlock information 111 on the movable parts present around the worker U when the user terminal device 6 is attached to the worker U, based on the interlock information 111 generated by the interlock information generating unit 501 and the movable part information 113 acquired by the movable part information acquiring unit 502.
  • the output processing unit 504 performs output processing to output the interlock information 111 generated by the interlock information generating unit 501 and the object information 112 generated by the object information generating unit 503. For example, the output processing unit 504 transmits the interlock information 111 to the substrate processing apparatus 2 and the user terminal device 6, whereby the substrate processing apparatus 2 performs interlock control based on the interlock information 111, and the user terminal device 6 outputs a display screen and sound based on the interlock information 111. In addition, the output processing unit 504 transmits the object information 112 to the user terminal device 6, whereby the user terminal device 6 outputs a display screen based on the object information 112.
  • the user terminal device 6 is a block diagram showing an example of the user terminal device 6.
  • the user terminal device 6 includes a control unit 60, a communication unit 61, a storage unit 62, an image capturing unit 63, an input unit 64, an output unit 65, and a group of sensors 66.
  • the control unit 60 functions as an image data transmission processing unit 600, an interlock information processing unit 601, and an object information processing unit 602.
  • the communication unit 61 is connected to an external device (e.g., the substrate processing device 2, the database device 3, the machine learning device 4, and the safety support device 5, etc.) via the network 7, and functions as a communication interface for transmitting and receiving various data.
  • the storage unit 62 stores various programs (such as an operating system and a user terminal program) and data used in the operation of the user terminal device 6.
  • the image capturing unit 63 captures real space and generates image data 110.
  • the input unit 64 accepts various input operations, and the output unit 65 functions as a user interface by outputting various information via a display screen or sound.
  • the sensor group 66 detects the acceleration, angular velocity, attitude, etc. of the device itself.
  • the image data transmission processing unit 600 transmits image data 110 captured by the image capturing unit 63 at a predetermined capture period to the safety support device 5 via the communication unit 61 and the network 7 as needed.
  • the interlock information processing unit 601 receives interlock information 111 from the safety support device 5 in response to the image data 110 sent to the safety support device 5, and notifies the worker U of the interlock information 111, for example, via a voice or a display screen from the output unit 65.
  • the object information processing unit 602 receives object information 112 from the safety support device 5 in response to the image data 110 sent to the safety support device 5, and based on the object information 112, notifies the worker U of the interlock information 111 by superimposing the interlock information 111 on the moving parts present around the worker U using the output unit 65.
  • (Safety Support Methods) 15 is a flowchart showing an example of a safety support method by the substrate processing apparatus 2, the safety support device 5, and the user terminal device 6.
  • an example of the operation of the substrate processing apparatus 2, the safety support device 5, and the user terminal device 6 will be described in which an operator U wearing the user terminal device 6 opens a cover attached to the first polishing unit 22A of the substrate processing apparatus 2 and performs an adjustment operation for adjusting the second transfer position TP2 for transferring the wafer W between the top ring 221 in the first polishing unit 22A and the first linear transporter 230A as an operation for the substrate processing apparatus 2.
  • the flowchart shown in FIG. 15 is executed repeatedly every time the image capturing unit 63 starts capturing images by the user terminal device 63 by accepting an input operation from the operator U instructing the start of the adjustment operation.
  • step S200 the image capturing unit 63 of the user terminal device 6 captures an image of the real space in front of the worker U performing the adjustment work, and generates image data 110. Then, the image data transmission processing unit 600 transmits the image data 110 captured by the image capturing unit 63 to the safety support device 5.
  • step S210 the image data acquisition unit 500 of the safety support device 5 receives the image data 110 transmitted in step S200.
  • step S220 the interlock information generation unit 501 uses the image data 110 acquired in step S210 as input data and generates interlock information 111 for the image data 110 based on the output data output by inputting the image data 110 into the learning model 10. Then, in step S221, the output processing unit 504 transmits the interlock information 111 generated in step S220 to the substrate processing apparatus 2 as an output process for outputting the interlock information 111.
  • step S222 when the control unit 25 of the substrate processing apparatus 2 receives the interlock information 111 transmitted in step S221, it performs interlock control based on the interlock information 111.
  • the output processing unit 504 may also transmit the interlock information 111 to the user terminal device 6, and in that case, the interlock information processing unit 601 of the user terminal device 6 may notify the worker U of the interlock information 111 by voice or via a display screen.
  • step S230 the moving part information acquisition unit 502 acquires moving part information 113 indicating the positions of moving parts present around the worker U, based on the image data 110 acquired in step S210.
  • step S231 the object information generating unit 503 generates object information 112 for superimposing the interlock information 111 on the movable parts present around the worker U, based on the interlock information 111 generated in step S220 and the movable part information 113 acquired in step S230. Then, in step S232, the output processing unit 504 transmits the object information 112 generated in step S231 to the user terminal device 6 as an output process for outputting the object information 112.
  • step S233 when the object information processing unit 602 of the user terminal device 6 receives the object information 112 transmitted in step S232, it displays a virtual object indicating interlock information 111 for the movable part in real space on the output unit 65 of the user terminal device 6 based on the object information 112.
  • FIG. 16 is a diagram showing a first example in which interlock information 111A is superimposed on a movable part in real space.
  • FIG. 17 is a diagram showing a second example in which interlock information 111B is superimposed on a movable part in real space.
  • the angle of view of the image data 110 and the field of view of the worker U match, but the angle of view of the image data 110 and the field of view of the worker U do not have to match, and one of them may be wider.
  • interlock information 111A generated based on image data 110 captured by the image capture unit 63 is displayed as virtual objects 120A to 122A.
  • the virtual objects 120A and 121A indicate that, as the interlock information 111A for the top ring 221 of the first polishing unit 22A captured in the image data 110, the interlock for the vertical movement mechanism 221d is on (movement prohibited) and the entire range is set as the prohibited movement range, and the interlock for the swing movement mechanism 221e is on (movement prohibited) and the range from 0 to 60 is set as the prohibited movement range.
  • the virtual object 122A indicates that, as the interlock information 111A for the first linear transporter 230A captured in the image data 110, the interlock for the first linear transporter 230A is off (movement permitted) and the entire range is set as the permitted movement range.
  • interlock control is performed in step S222 using interlock information 111A generated based on image data 110.
  • interlock control for the top ring 221 of the first polishing unit 22A captured in the image data 110 the movement of the vertical movement mechanism 221d is restricted over the entire range, and the movement of the swing movement mechanism 221e is restricted to the range of 0 to 60, similar to virtual objects 120A-121A.
  • the movement of the first linear transporter 230A captured in the image data 110 is permitted over the entire range, similar to virtual object 122A.
  • interlock information 111B generated based on image data 110 captured by the image capture unit 63 is displayed as virtual objects 120B to 122B.
  • the virtual objects 120B and 121B indicate that, as the interlock information 111B for the top ring 221 of the first polishing unit 22A captured in the image data 110, the interlock for the vertical movement mechanism 221d is on (movement prohibited) and the entire range is set as the prohibited movement range, and the interlock for the swing movement mechanism 221e is on (movement prohibited) and the range from 0 to 60 is set as the prohibited movement range.
  • the virtual object 122B indicates that, as the interlock information 111B for the first linear transporter 230A captured in the image data 110, the interlock for the first linear transporter 230A is on (movement prohibited) and the entire range is set as the prohibited movement range.
  • interlock control is performed based on the interlock information 111B generated based on the image data 110.
  • the movement of the vertical movement mechanism 221d is restricted over the entire range, and the movement of the swing movement mechanism 221e is restricted to the range of 0 to 60, similar to the virtual objects 120B to 121B.
  • the movement of the first linear transporter 230A is prohibited over the entire range, similar to the virtual object 122B.
  • the interlock information 111A, 111B has been described as including the interlock status for the vertical movement mechanism 221d and the swing movement mechanism 221e of the top ring 221 and the first linear transporter 230A as the movable parts, but it may also include the interlock status for other movable parts.
  • the other movable parts may be, for example, movable parts captured in the image data 110, that is, movable parts present within the angle of view of the image capture unit 63 of the user terminal device 6 worn by the worker U, or movable parts estimated to be present around the worker U.
  • step S210 corresponds to the image data acquisition process
  • step S220 corresponds to the interlock information generation process
  • step S230 corresponds to the movable part information acquisition process
  • step S231 corresponds to the object information generation process.
  • interlock information 111 of the movable part is generated based on image data 110 captured by an image capture unit 63 arranged facing forward of the worker U, so that the interlock of the movable part can be controlled according to the positional relationship between the worker U and the movable part. Therefore, the work efficiency of the worker U can be improved while appropriately ensuring the safety of the worker U. Furthermore, according to the safety support device 5 and safety support method of this embodiment, the interlock information 111 is superimposed on the movable part in real space, so that the worker U can grasp the interlock status of the movable part.
  • the database device 3, the machine learning device 4, the safety support device 5, and the user terminal device 6 are described as being configured as separate devices, but these four devices may be configured as a single device, or any two or three of these four devices may be configured as a single device.
  • at least one of the machine learning device 4 and the safety support device 5 may be incorporated into the control unit 25 of the substrate processing apparatus 2 or the user terminal device 6.
  • the learning model 10 may be stored in the memory unit 62 of the user terminal device 6, and the control unit 60 of the user terminal device 6 may function as the image data acquisition unit 500, the interlock information generation unit 501, the movable part information acquisition unit 502, and the object information generation unit 503.
  • the substrate processing apparatus 2 has been described as including each of the units 21 to 24, but the substrate processing apparatus 2 may be a processing apparatus that performs at least one of the substrate processing steps, such as polishing, cleaning, and drying, and the polishing step may be a physical mechanical polishing step instead of a chemical mechanical polishing step.
  • the machine learning device 4, the safety support device 5, and the user terminal device 6 have been described as being applied to the substrate processing apparatus 2 that performs substrate processing, but they may be applied to any processing apparatus that performs a predetermined processing by moving a movable part having a predetermined range of motion.
  • the processing apparatus may be a closed type apparatus in which a cover or door is provided on the housing 20 and the movable part is located in the space inside the cover or door, as in the substrate processing apparatus 2, or an open type apparatus in which the movable part is located in a space such as indoors or outdoors without a cover or door.
  • a neural network is used as the learning model for realizing machine learning by the machine learning unit 401, but other machine learning models may be used.
  • machine learning models include tree types such as decision trees and regression trees, ensemble learning such as bagging and boosting, recurrent neural networks, convolutional neural networks, and neural network types (including deep learning) such as LSTM, clustering types such as hierarchical clustering, non-hierarchical clustering, k-nearest neighbors, and k-means, multivariate analyses such as principal component analysis, factor analysis, and logistic regression, and support vector machines.
  • the interlock information generating unit 501 of the safety support device 5 uses the learned learning model 10 when generating the interlock information 111 based on the image data 110 acquired by the image data acquiring unit 500.
  • other methods may be adopted.
  • a rule base based on image processing may be used as another method. That is, the interlock information generating unit 501 may acquire worker information indicating the position of the worker U by performing image processing on the image data 110 acquired by the image data acquiring unit 500, and generate the interlock information 111 for the image data 110 based on the acquired worker information.
  • the position of the worker U may be, for example, an absolute position with an arbitrary position in the housing 20 of the substrate processing apparatus 2 as the origin, or a relative position from the movable part with the position of the movable part as the reference.
  • the interlock information generating unit 501 may determine whether there is a high risk of the movable part colliding with the worker U based on the positional relationship (distance and height) between the worker U and the movable part, and generate the interlock information 111 based on the result of the determination. At that time, the interlock information generating unit 501 may further take into consideration the position of the movable part at the time of the judgment and generate the interlock information 111.
  • the position of the movable part may be obtained, for example, by the movable part information acquiring unit 502 performing image processing on the image data 110, or by receiving the report R from the control unit 25 of the substrate processing apparatus 2 via the communication unit 51 and the network 7.
  • the safety support device 5 operates according to the flowchart shown in FIG. 15, but the order in which the steps are executed may be changed as appropriate, and some steps may be omitted. For example, steps S230 to S232 may be omitted.
  • the present invention can also be provided in the form of a program (machine learning program) that causes the computer 900 to function as each unit included in the machine learning device 4, or a program (machine learning program) that causes the computer 900 to execute each step included in the machine learning method.
  • the present invention can also be provided in the form of a program (safety support program) that causes the computer 900 to function as each unit included in the safety support device 5 or the user terminal device 6, or a program (safety support program) that causes the computer 900 to execute each step included in the safety support method according to the above embodiment.
  • the present invention can be provided not only in the form of the safety support device 5 (safety support method or safety support program) according to the above embodiment, but also in the form of an inference device (inference method or inference program) used to infer interlock information.
  • the inference device inference method or inference program
  • the inference device can include a memory and a processor, and the processor executes a series of processes.
  • the series of processes includes image data processing (image data acquisition step) for acquiring image data 110, and inference processing (inference step) for inferring interlock information 111 indicating the interlock state of the movable part based on the image data acquired by the image data acquisition process.
  • an inference device inference method or inference program
  • it can be easily applied to various devices compared to implementing a safety support device.
  • the inference device inference method or inference program
  • it may apply the inference method implemented by the interlock information generation unit using a trained learning model generated by the machine learning device and machine learning method according to the above embodiments.
  • output unit 50: control unit, 51: communication unit, 52: storage unit, 60: control unit, 61: communication unit, 62: storage unit, 63: image capture unit, 64: input unit, 65: Output section; 66: Sensor group; 110: image data, 111, 111A, 111B: interlock information, 112 ... object information, 113 ... moving part information, 120A to 122A, 120B to 122B... Virtual objects 400... Learning data acquisition unit, 401...
  • Machine learning unit 500: image data acquisition unit; 501: interlock information generation unit; 502: movable part information acquisition unit, 503: object information generation unit, 504: output processing unit, 600: image data transmission processing unit; 601: interlock information processing unit; 602...object information processing unit, 900... computer, U... worker, W... wafer

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Abstract

【課題】作業者の安全を適切に確保しつつ、作業者の作業効率を向上させることを可能とする安全支援装置を提供する。 【解決手段】安全支援装置５は、所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者Ｕの安全を支援する。安全支援装置５は、作業者Ｕが作業者装置６を装着したときに作業者Ｕの前方に向けて配置される画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０を取得する画像データ取得部５００と、画像データ取得部５００により取得された画像データ１１０に基づいて、可動部のインターロック状態を示すインターロック情報を生成するインターロック情報生成部５０１とを備える。

Description

安全支援装置、推論装置、機械学習装置、安全支援方法、推論方法、及び、機械学習方法
　本発明は、安全支援装置、推論装置、機械学習装置、安全支援方法、推論方法、及び、機械学習方法に関する。
　半導体ウェハ等の基板に対して各種の処理を行う基板処理装置では、例えば、作業者の安全を確保するため、所定の可動範囲を有する可動部に対してインターロック機能が設けられている。例えば、特許文献１には、基板処理装置の各モジュールに設けられたカバーの開状態をセンサで検出したとき、そのモジュール（可動部）を停止させるようにインターロックを作動させる基板処理装置が開示されている。
特開２０１３－０７７０５３号公報
　特許文献１に開示された基板処理装置を含む各種の処理装置では、作業者による各種の作業が行われるが、その際、作業者の身体の一部を可動部の可動範囲内に入れた状態で行われる。そのため、処理装置には、上記のようなインターロック機能が必要であるが、例えば、調整作業や保守作業を行う際に、インターロック機能を一時的に無効にすることで作業効率を向上させることができる。しかしながら、インターロック機能を一時的に無効にした場合には、作業者の安全が処理装置により確保されておらず、作業者の安全性の面で問題があった。
　本発明は、上記の課題に鑑み、作業者の安全を適切に確保しつつ、作業者の作業効率を向上させることを可能とする安全支援装置、推論装置、機械学習装置、安全支援方法、推論方法、及び、機械学習方法を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る安全支援装置は、
　所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者の安全を支援する安全支援装置であって、
　前記作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データを取得する画像データ取得部と、
　前記画像データ取得部により取得された前記画像データに基づいて、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック情報を生成するインターロック情報生成部と、を備える。
　本発明の一態様に係る安全支援装置によれば、作業者の前方に向けて配置される画像撮影部により撮影された画像データに基づいて、可動部のインターロック状態を示すインターロック情報が生成されるので、作業者と可動部との位置関係に応じて可動部のインターロックを制御することができる。したがって、作業者の安全を適切に確保しつつ、作業者の作業効率を向上させることができる。
　上記以外の課題、構成及び効果は、後述する発明を実施するための形態にて明らかにされる。
基板処理システム１の一例を示す全体構成図である。 基板処理装置２の一例を示す平面図である。 第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの一例を示す斜視図である。 第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂの一例を示す斜視図である。 第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄの一例を示す斜視図である。 第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの一例を示す斜視図である。 基板処理装置２の一例を示すブロック図である。 コンピュータ９００の一例を示すハードウエア構成図である。 機械学習装置４の一例を示すブロック図である。 学習モデル１０及び学習用データ１１の一例を示す図である。 機械学習装置４による機械学習方法の一例を示すフローチャートである。 安全支援装置５の一例を示すブロック図である。 安全支援装置５の一例を示す機能説明図である。 ユーザ端末装置６の一例を示すブロック図である。 基板処理装置２、安全支援装置５及びユーザ端末装置６による安全支援方法の一例を示すフローチャートである。 現実空間の可動部にインターロック情報１１１Ａを重畳表示した第１の例を示す図である。 現実空間の可動部にインターロック情報１１１Ｂを重畳表示した第２の例を示す図である。
　以下、図面を参照して本発明を実施するための実施形態について説明する。以下では、本発明の目的を達成するための説明に必要な範囲を模式的に示し、本発明の該当部分の説明に必要な範囲を主に説明することとし、説明を省略する箇所については公知技術によるものとする。
　図１は、基板処理システム１の一例を示す全体構成図である。本実施形態に係る基板処理システム１は、半導体ウェハ等の基板（以下、「ウェハ」という）Ｗを研磨流体が供給された研磨パッドに押し付けることでウェハＷの表面を平坦に研磨する化学機械研磨処理（以下、「研磨処理」という）、研磨処理後のウェハＷに洗浄流体を供給しつつ洗浄具に接触させることでウェハＷの表面を洗浄する洗浄処理、洗浄処理後のウェハＷの表面を乾燥する乾燥処理等を含む一連の基板処理を管理するシステムとして機能する。
　基板処理システム１は、その主要な構成として、基板処理装置２と、データベース装置３と、機械学習装置４と、安全支援装置５と、ユーザ端末装置６とを備える。各装置２～６は、例えば、汎用又は専用のコンピュータ（後述の図８参照）で構成されるとともに、有線又は無線のネットワーク７に接続されて、各種のデータ（図１には一部のデータの送受信を破線の矢印にて図示）を相互に送受信可能に構成される。なお、各装置２～６の数やネットワーク７の接続構成は、図１の例に限られず、適宜変更してもよい。
　基板処理装置２は、所定の可動範囲を有する可動部をそれぞれ備える複数のユニットで構成されて、１又は複数のウェハＷに対する一連の基板処理として、例えば、ロ―ド処理、研磨処理、洗浄処理、乾燥処理、アンロード処理等をそれぞれ行う装置である。その際、基板処理装置２は、各ユニットにそれぞれ設定された複数の装置パラメータからなる装置設定情報２６５と、研磨処理、洗浄処理、乾燥処理の動作状態等を定める基板レシピ情報２６６とを参照しつつ、各可動部を移動させることで各ユニットを動作させる。
　可動部は、例えば、電力や流体圧を駆動源として、直線移動又は旋回移動可能に構成されて、所定のインターロック条件が成立したときに、可動部の移動を制限するインターロック制御が基板処理装置２により行われる。インターロック条件は、例えば、基板処理装置２が備える各種のインターロックセンサで可動部のインターロック状態を検出したときや、可動部のインターロック状態を示すインターロック情報１１１を安全支援装置５から受信したときに成立したものと扱われる。なお、インターロック制御としては、駆動源が遮断されない状態で可動部の移動が制限されて、インターロック条件が解消されたときにその移動の制限が解除されてもよいし、駆動源が遮断された状態で可動部の移動が制限されて、インターロック条件が解消され、かつ、駆動源の遮断を解除する操作が行われたときにその移動の制限が解除されてもよい。
　基板処理装置２は、インターロック制御下で各可動部を移動させることに応じて、各種のレポートＲをデータベース装置３、ユーザ端末装置６等に送信する。各種のレポートＲには、例えば、基板処理が行われたときの対象となるウェハＷを特定する工程情報、各処理が行われたときの各ユニットの状態を示す装置状態情報、基板処理装置２にて検出されたイベント情報、基板処理装置２に対する作業者Ｕの操作情報等が含まれる。
　データベース装置３は、本生産用のウェハＷ、処理部材及び処理流体を用いて基板処理が行われたときの履歴に関する生産履歴情報３０を管理する装置である。データベース装置３は、基板処理装置２により基板処理が行われたときに、基板処理装置２から各種のレポートＲを随時受信し、生産履歴情報３０に登録することで、生産履歴情報３０には、基板処理に関するレポートＲが蓄積される。なお、データベース装置３には、上記の他に、装置設定情報２５５や基板レシピ情報２５６が記憶されていてもよく、その場合には、基板処理装置２がこれらの情報を参照するようにしてもよい。
　機械学習装置４は、機械学習の学習フェーズの主体として動作する装置である。機械学習装置４は、例えば、複数の学習用データ１１に基づいて、安全支援装置５にて用いられる学習モデル１０を機械学習により生成する。学習済みの学習モデル１０は、ネットワーク７や記録媒体等を介して安全支援装置５に提供される。
　安全支援装置５は、機械学習の推論フェーズの主体として動作し、基板処理装置２の作業者Ｕが、基板処理装置２に対して可動部の可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行うときに、その作業者Ｕの安全を支援する装置である。作業者Ｕの作業としては、例えば、基板処理装置２で使用される消耗品の交換作業、装置設定情報２６５の調整作業、基板処理装置２で異常が発生したときの異常復旧作業、基板処理装置２の保守作業（予防保守作業を含む）等の各種の作業が挙げられる。
　安全支援装置５は、基板処理装置２に対して作業を行う作業者Ｕに装着されたユーザ端末装置６から画像データ１１０（詳細は後述する）を随時受信し、その画像データ１１０を機械学習装置４から提供された学習モデル１０に入力することにより、作業者Ｕが基板処理装置２に対して作業を行うときの可動部のインターロック状態を示すインターロック情報１１１を生成し、基板処理装置２及びユーザ端末装置６等に随時送信する。
　ユーザ端末装置６は、作業者Ｕが基板処理装置２に対して作業を行う際に使用される作業者装置である。ユーザ端末装置６は、作業者Ｕが頭部等に装着可能な携帯型の装置であり、例えば、スマートグラス、透過型のヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブル機器で構成される。ユーザ端末装置６は、現実空間を撮影可能な画像撮影部６３と、現実空間の対象物にオブジェクト情報１１２を重畳表示可能な出力部６５とを備える。その他の具体的な構成は後述する。
　画像撮影部６３は、所定の解像度（画素数）を有するＣＭＯＳセンサやＣＣＤセンサ等のカメラ（イメージセンサ）で構成され、作業者Ｕがユーザ端末装置６を装着したときに作業者Ｕの前方に向けて配置される。ユーザ端末装置６は、作業者Ｕが基板処理装置２に対して作業を行う際に、作業者Ｕの前方に向けて配置された画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０を安全支援装置５に随時送信する。出力部６５は、作業者Ｕがユーザ端末装置６を装着したときに、例えば、作業者Ｕの片目又は両目の前方に配置される。ユーザ端末装置６は、画像データ１１０に対するインターロック情報１１１又はオブジェクト情報１１２を安全支援装置５から随時受信し、例えば、作業者Ｕの視野内の現実空間に存在する対象物に重畳するように、インターロック情報１１１又はオブジェクト情報１１２を表示する。
（基板処理装置２）
　図２は、基板処理装置２の一例を示す平面図である。基板処理装置２は、平面視で略矩形状のハウジング２０の内部に、ロード／アンロードユニット２１と、研磨ユニット２２と、基板搬送ユニット２３と、仕上げユニット２４と、制御ユニット２５とを備えて構成される。ロード／アンロードユニット２１と、研磨ユニット２２、基板搬送ユニット２３及び仕上げユニット２４との間は、第１の隔壁２００Ａにより区画され、基板搬送ユニット２３と仕上げユニット２４との間は、第２の隔壁２００Ｂにより区画されている。ハウジング２０の側壁部分には、作業者Ｕの作業時に身体の少なくとも一部を内部に入れるために、開閉又は着脱可能なカバーや扉（いずれも不図示）が取り付けられている。
（ロード／アンロードユニット）
　ロード／アンロードユニット２１は、多数のウェハＷを上下方向に収納可能なウェハカセット（ＦＯＵＰ等）が載置される第１乃至第４のフロントロード部２１０Ａ～２１０Ｄと、ウェハカセットに収納されたウェハＷの収納方向（上下方向）に沿って上下移動可能な搬送ロボット２１１と、第１乃至第４のフロントロード部２１０Ａ～２１０Ｄの並び方向（ハウジング２０の短手方向）に沿って搬送ロボット２１１を移動させる水平移動機構部２１２とを備える。
　搬送ロボット２１１は、第１乃至第４のフロントロード部２１０Ａ～２１０Ｄの各々に載置されたウェハカセット、基板搬送ユニット２３（具体的に、後述のリフタ２３２）、仕上げユニット２４（具体的に、後述の第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆ）に対してアクセス可能に構成され、それらの間でウェハＷを受け渡すための上下二段のハンド（不図示）を備える。下側ハンドは、処理前のウェハＷを受け渡すときに使用され、上側ハンドは、処理後のウェハＷを受け渡すときに使用される。基板搬送ユニット２３や仕上げユニット２４に対するウェハＷの受け渡しの際には、第１の隔壁２００Ａに設けられたシャッタ（不図示）が開閉される。
　なお、図２では、可動部としてそれぞれ機能する搬送ロボット２１１、及び、水平移動機構部２１２の具体的な構成を省略しているが、例えば、サーボモータ等の交流機器と、リニアガイド、ボールねじ、ギヤ、ベルト、カップリング、軸受等の駆動力伝達機構と、流体圧シリンダ、バルブ等の出力機器と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。
（研磨ユニット）
　研磨ユニット２２は、ウェハＷの研磨処理（平坦化）をそれぞれ行う第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄを備える。第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄは、ハウジング２０の長手方向に沿って並べられて配置される。
　図３は、第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの一例を示す斜視図である。第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの基本的な構成や機能は共通する。
　第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの各々は、研磨面を有する研磨パッド２２００を回転可能に支持する研磨テーブル（処理部材支持部）２２０と、ウェハＷを回転可能に保持し、かつウェハＷを研磨テーブル２２０上の研磨パッド２２００に押圧しながら研磨するためのトップリング（基板保持部）２２１と、研磨パッド２２００に研磨流体を供給する研磨流体供給部２２２と、ドレッサディスク２２３０を回転可能に支持するとともにドレッサディスク２２３０を研磨パッド２２００の研磨面に接触させて研磨パッド２２００をドレッシングするドレッサ２２３と、研磨パッド２２００にパッド洗浄流体を噴射するアトマイザ２２４とを備える。
　研磨テーブル２２０は、研磨テーブルシャフト２２０ａにより支持されて、その軸心周りに研磨テーブル２２０を回転駆動させる回転移動機構部２２０ｂと、研磨パッド２２００の表面温度を調節する温調機構部２２０ｃとを備える。
　トップリング２２１は、上下方向に移動可能なトップリングシャフト２２１ａに支持されて、その軸心周りにトップリング２２１を回転駆動させる回転移動機構部２２１ｃと、トップリング２２１を上下方向に移動させる上下移動機構部２２１ｄと、支持シャフト２２１ｂを旋回中心にしてトップリング２２１を旋回（揺動）移動させる揺動移動機構部２２１ｅとを備える。回転移動機構部２２１ｃ、上下移動機構部２２１ｄ及び揺動移動機構部２２１ｅは、研磨パッド２２００とウェハＷの被研磨面との相対位置を移動させる基板移動機構部として機能する。
　研磨流体供給部２２２は、研磨パッド２２００の研磨面に研磨流体を供給する研磨流体供給ノズル２２２ａと、支持シャフト２２２ｂに支持されて、支持シャフト２２２ｂを旋回中心にして研磨流体供給ノズル２２２ａを旋回移動させる揺動移動機構部２２２ｃと、研磨流体の流量を調節する流量調節部２２２ｄと、研磨流体の温度を調節する温調機構部２２２ｅとを備える。研磨流体は、研磨液（スラリー）又は純水であり、さらに、薬液を含むものでもよいし、研磨液に分散剤を添加したものでもよい。
　ドレッサ２２３は、上下方向に移動可能なドレッサシャフト２２３ａに支持されて、その軸心周りにドレッサ２２３を回転駆動させる回転移動機構部２２３ｃと、ドレッサ２２３を上下方向に移動させる上下移動機構部２２３ｄと、支持シャフト２２３ｂを旋回中心にしてドレッサ２２３を旋回移動させる揺動移動機構部２２３ｅとを備える。
　アトマイザ２２４は、支持シャフト２２４ａに支持されて、支持シャフト２２４ａを旋回中心にしてアトマイザ２２４を旋回移動させる揺動移動機構部２２４ｂと、パッド洗浄流体の流量を調節する流量調節部２２４ｃとを備える。パッド洗浄流体は、液体（例えば、純水）と気体（例えば、窒素ガス）の混合流体又は液体（例えば、純水）である。
　ウェハＷは、トップリング２２１の下面に吸着保持されて、研磨テーブル２２０上の所定の研磨位置に移動された後、研磨流体供給ノズル２２２ａから研磨流体が供給された研磨パッド２２００の研磨面に対してトップリング２２１により押圧されることで研磨される。
　なお、図３では、可動部としてそれぞれ機能する回転移動機構部２２０ｂ、２２１ｃ、２２３ｃ、上下移動機構部２２１ｄ、２２３ｄ、及び、揺動移動機構部２２１ｅ、２２２ｃ、２２３ｅ、２２４ｂの具体的な構成を省略しているが、例えば、サーボモータ等の交流機器と、リニアガイド、ボールねじ、ギヤ、ベルト、カップリング、軸受等の駆動力伝達機構と、流体圧シリンダ、バルブ等の出力機器と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。図３では、流量調節部２２２ｄ、２２４ｃの具体的な構成を省略しているが、例えば、ポンプ、バルブ、レギュレータ等の流体調節用の出力機器と、流量センサ、圧力センサ、液面センサ、温度センサ、流体濃度センサ、流体物性センサ、流体パーティクルセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。図３では、温調機構部２２０ｃ、２２２ｅの具体的な構成を省略しているが、例えば、接触式又は非接触式のヒータ等の交流機器と、温度センサ、電流センサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。
（基板搬送ユニット）
　基板搬送ユニット２３は、図２に示すように、第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの並び方向（ハウジング２０の長手方向）に沿って水平移動可能な第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂと、第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂの間に配置されたスイングトランスポータ２３１と、ロード／アンロードユニット２１側に配置されたリフタ２３２と、仕上げユニット２４側に配置されたウェハＷの仮置き台２３３とを備える。
　第１のリニアトランスポータ２３０Ａは、第１及び第２の研磨部２２Ａ、２２Ｂに隣接して配置されて、４つの搬送位置（ロード／アンロードユニット２１側から順に第１乃至第４の搬送位置ＴＰ１～ＴＰ４とする）の間でウェハＷを搬送する機構である。第２の搬送位置ＴＰ２は、第１の研磨部２２Ａに対してウェハＷを受け渡す位置であり、第３の搬送位置ＴＰ３は、第２の研磨部２２Ｂに対してウェハＷを受け渡す位置である。
　第２のリニアトランスポータ２３０Ｂは、第３及び第４の研磨部２２Ｃ、２２Ｄに隣接して配置されて、３つの搬送位置（ロード／アンロードユニット２１側から順に第５乃至第７の搬送位置ＴＰ５～ＴＰ７とする）の間でウェハＷを搬送する機構である。第６の搬送位置ＴＰ６は、第３の研磨部２２Ｃに対してウェハＷを受け渡す位置であり、第７の搬送位置ＴＰ７は、第４の研磨部２２Ｄに対してウェハＷを受け渡す位置である。
　スイングトランスポータ２３１は、第４及び第５の搬送位置ＴＰ４、ＴＰ５に隣接して配置されるとともに、第４及び第５の搬送位置ＴＰ４、ＴＰ５の間を移動可能なハンドを有する。スイングトランスポータ２３１は、第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂの間でウェハＷを受け渡すとともに、仮置き台２３３にウェハＷを仮置きする機構である。リフタ２３２は、第１の搬送位置ＴＰ１に隣接して配置されて、ロード／アンロードユニット２１の搬送ロボット２１１との間でウェハＷを受け渡す機構である。ウェハＷの受け渡しの際、第１の隔壁２００Ａに設けられたシャッタ（不図示）が開閉される。
　なお、図２では、可動部としてそれぞれ機能する第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂ、スイングトランスポータ２３１、並びに、リフタ２３２の具体的な構成を省略しているが、例えば、サーボモータ等の交流機器と、リニアガイド、ボールねじ、ギヤ、ベルト、カップリング、軸受等の駆動力伝達機構と、流体圧シリンダ、バルブ等の出力機器と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。
（仕上げユニット）
　仕上げユニット２４は、図２に示すように、ロールスポンジ２４００を用いた基板洗浄装置として、上下二段に配置された第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂと、ペンスポンジ２４０１を用いた基板洗浄装置として、上下二段に配置された第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄと、洗浄後のウェハＷを乾燥させる基板乾燥装置として、上下二段に配置された第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆと、ウェハＷを搬送する第１及び第２の搬送部２４Ｇ、２４Ｈとを備える。なお、ロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、ペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄ、乾燥部２４Ｅ、２４Ｆ、及び、搬送部２４Ｇ、２４Ｈの数や配置は、図２の例に限られず、適宜変更してもよい。
　仕上げユニット２４の各部２４Ａ～２４Ｈは、それぞれが区画された状態で第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂに沿って、例えば、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、第１の搬送部２４Ｇ、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄ、第２の搬送部２４Ｈ、及び、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの順（ロード／アンロードユニット２１から遠い順）に配置される。仕上げユニット２４は、研磨処理後のウェハＷに対して、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂのいずれかによる一次洗浄処理、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄのいずれかによる二次洗浄処理、及び、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆのいずれかによる乾燥処理を順に行う。なお、仕上げユニット２４の各部２４Ａ～２４Ｈによる処理の順序は適宜変更してもよいし、処理の一部を省略してもよく、例えば、ロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂによる洗浄処理を省略して、ペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄによる洗浄処理から開始してもよい。また、仕上げユニット２４は、ロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、及び、ペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄのいずれかに代えて又は加えて、バフ洗浄部（不図示）を備えることにより、バフ洗浄処理を行うようにしてもよい。さらに、本実施形態では、仕上げユニット２４の各部２４Ａ～２４Ｈは、ウェハＷを水平置きで保持（水平保持）するものであるが、ウェハＷを垂直保持又は斜め保持するものでもよい。
　ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１は、ＰＶＡ、ナイロン等の合成樹脂で形成され、多孔質構造を有する。ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１は、ウェハＷをスクラブ洗浄するための洗浄具として機能し、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、並びに、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄに交換可能にそれぞれ取り付けられる。
　第１の搬送部２４Ｇは、上下方向に移動可能な第１の搬送ロボット２４６Ａを備える。第１の搬送ロボット２４６Ａは、基板搬送ユニット２３の仮置き台２３３、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、並びに、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄに対してアクセス可能に構成され、それらの間でウェハＷを受け渡すための上下二段のハンドを備える。例えば、下側ハンドは、洗浄前のウェハＷを受け渡すときに使用され、上側ハンドは、洗浄後のウェハＷを受け渡すときに使用される。仮置き台２３３に対するウェハＷの受け渡しの際には、第２の隔壁２００Ｂに設けられたシャッタ（不図示）が開閉される。
　第２の搬送部２４Ｈは、上下方向に移動可能な第２の搬送ロボット２４６Ｂを備える。第２の搬送ロボット２４６Ｂは、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄ、並びに、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆに対してアクセス可能に構成され、それらの間でウェハＷを受け渡すためのハンドを備える。
　図４は、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂの一例を示す斜視図である。第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂの基本的な構成や機能は共通する。図４の例では、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂは、ウェハＷの被洗浄面（表面及び裏面）を挟み込むように、上下に配置された一対のロールスポンジ２４００を有する。
　第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂの各々は、ウェハＷを保持する基板保持部２４１と、ウェハＷに洗浄流体を供給する洗浄流体供給部２４２と、ロールスポンジ２４００を回転可能に支持するとともにロールスポンジ２４００をウェハＷに接触させてウェハＷを洗浄する基板洗浄部（処理部材支持部）２４０と、ロールスポンジ２４００を洗浄具洗浄流体にて洗浄（セルフクリーニング）する洗浄具洗浄部２４３とを備える。
　基板保持部２４１は、ウェハＷの側縁部の複数個所を保持する基板保持機構部２４１ａと、ウェハＷの被洗浄面に垂直な第３の回転軸周りにウェハＷを回転させる基板回転機構部２４１ｂとを備える。図４の例では、基板保持機構部２４１ａは、４つのローラで構成され、少なくとも１つのローラは、ウェハＷの側縁部を保持又は解放するように移動可能に構成される。また、図４の例では、基板回転機構部２４１ｂは、２つの駆動ローラで構成され、駆動ローラは、ウェハＷを保持する基板保持機構部２４１ａを兼ねている。なお、基板保持部２４１は、複数のローラで構成される基板保持機構部２４１ａと、少なくとも１つの駆動ローラで構成される基板回転機構部２４１ｂとで構成されていてもよい。また、基板保持機構部２４１ａは、ローラに代えてチャックで構成されていてもよい。
　洗浄流体供給部２４２は、ウェハＷの被洗浄面に洗浄流体を供給する洗浄流体供給ノズル２４２ａと、洗浄流体供給ノズル２４２ａを旋回移動させる揺動移動機構部２４２ｂと、洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４２ｃと、洗浄流体の温度を調節する温調機構部２４２ｄとを備える。洗浄流体は、純水（リンス液）及び薬液のいずれでもよく、洗浄流体供給ノズル２４２ａは、図４に示すように、純水用のノズルと、薬液用のノズルとが別々に設けられていてもよい。また、洗浄流体は、液体でもよいし、液体及び気体を混合させた二流体でもよいし、ドライアイスのような固体を含むものでもよい。
　基板洗浄部２４０は、ウェハＷの被洗浄面に平行な第１の回転軸周りにロールスポンジ２４００を回転させる洗浄具回転機構部２４０ａと、一対のロールスポンジ２４００の高さ及び両者の距離を変更するため、一対のロールスポンジ２４００の少なくとも一方を上下方向に移動させる上下移動機構部２４０ｂと、一対のロールスポンジ２４００を水平方向に直線移動させる直線移動機構部２４０ｃとを備える。上下移動機構部２４０ｂ及び直線移動機構部２４０ｃは、ロールスポンジ２４００とウェハＷの被洗浄面との相対位置を移動させる洗浄具移動機構部として機能する。
　洗浄具洗浄部２４３は、ウェハＷと干渉しない位置に配置されて、洗浄具洗浄流体を貯留及び排出可能な洗浄具洗浄槽２４３ａと、洗浄具洗浄槽２４３ａに収容されて、ロールスポンジ２４００が押し付けられる洗浄具洗浄板２４３ｂと、洗浄具洗浄槽２４３ａに供給される洗浄具洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４３ｃと、ロールスポンジ２４００の内側を流通し、ロールスポンジ２４００の外周面から外部に排出される洗浄具洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４３ｄとを備える。洗浄具洗浄流体は、純水（リンス液）及び薬液のいずれでもよい。
　第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂによる一次洗浄処理では、ウェハＷは、基板保持機構部２４１ａにより保持された状態で基板回転機構部２４１ｂにより回転される。そして、洗浄流体供給ノズル２４２ａからウェハＷの被洗浄面に洗浄流体が供給された状態で、洗浄具回転機構部２４０ａにより軸心周りに回転されたロールスポンジ２４００がウェハＷの被洗浄面に摺接することでウェハＷは洗浄される。その後、基板洗浄部２４０が、ロールスポンジ２４００を洗浄具洗浄槽２４３ａに移動させて、例えば、ロールスポンジ２４００を回転させたり、洗浄具洗浄板２４３ｂに押し付けたり、流量調節部２４３ｄにより洗浄具洗浄流体をロールスポンジ２４００に供給することで、ロールスポンジ２４００は洗浄される。
　図５は、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄの一例を示す斜視図である。第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄの基本的な構成や機能は共通する。
　第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄの各々は、ウェハＷを保持する基板保持部２４１と、ウェハＷに洗浄流体を供給する洗浄流体供給部２４２と、ペンスポンジ２４０１を回転可能に支持するとともにペンスポンジ２４０１をウェハＷに接触させてウェハＷを洗浄する基板洗浄部（処理部材支持部）２４０と、ペンスポンジ２４０１を洗浄具洗浄流体にて洗浄（セルフクリーニング）する洗浄具洗浄部２４３とを備える。以下では、ペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄについて、ロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂと異なる部分を中心に説明する。
　基板保持部２４１は、ウェハＷの側縁部の複数個所を保持する基板保持機構部２４１ｃと、ウェハＷの被洗浄面に垂直な第３の回転軸周りにウェハＷを回転させる基板回転機構部２４１ｄとを備える。図５の例では、基板保持機構部２４１ｃは、４つのローラであり、少なくとも１つのローラは、ウェハＷの側縁部を保持又は解放するように移動可能に構成される。また、図５の例では、基板回転機構部２４１ｄは、２つの駆動ローラで構成され、基板回転機構部２４１ｂを構成する駆動ローラは、ウェハＷを保持する基板保持機構部２４１ａを兼ねている。なお、基板保持部２４１は、複数のローラで構成される基板保持機構部２４１ｃと、少なくとも１つの駆動ローラで構成される基板回転機構部２４１ｄとで構成されていてもよい。また、基板保持機構部２４１ｃは、ローラに代えてチャックで構成されていてもよい。
　洗浄流体供給部２４２は、図４と同様に構成されており、洗浄流体供給ノズル２４２ａ、揺動移動機構部２４２ｂ、流量調節部２４２ｃ、及び、温調機構部２４２ｄを備える。
　基板洗浄部２４０は、ウェハＷの被洗浄面に垂直な第２の回転軸周りにペンスポンジ２４０１を回転させる洗浄具回転機構部２４０ｄと、ペンスポンジ２４０１を上下方向に移動させる上下移動機構部２４０ｅと、ペンスポンジ２４０１を水平方向に旋回移動させる揺動移動機構部２４０ｆとを備える。上下移動機構部２４０ｅ及び揺動移動機構部２４０ｆは、ペンスポンジ２４０１とウェハＷの被洗浄面との相対位置を移動させる洗浄具移動機構部として機能する。
　洗浄具洗浄部２４３は、ウェハＷと干渉しない位置に配置されて、洗浄具洗浄流体を貯留及び排出可能な洗浄具洗浄槽２４３ｅと、洗浄具洗浄槽２４３ｅに収容されて、ペンスポンジ２４０１が押し付けられる洗浄具洗浄板２４３ｆと、洗浄具洗浄槽２４３ｅに供給される洗浄具洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４３ｇと、ペンスポンジ２４０１の内側を流通し、ペンスポンジ２４０１の外表面から外部に排出される洗浄具洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４３ｈとを備える。
　第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄによる二次洗浄処理では、ウェハＷは、基板保持機構部２４１ｃにより保持された状態で基板回転機構部２４１ｄにより回転される。そして、洗浄流体供給ノズル２４２ａからウェハＷの被洗浄面に洗浄流体が供給された状態で、洗浄具回転機構部２４０ｄにより軸心周りに回転されたペンスポンジ２４０１がウェハＷの被洗浄面に摺接することでウェハＷは洗浄される。その後、基板洗浄部２４０が、ペンスポンジ２４０１を洗浄具洗浄槽２４３ｅに移動させて、例えば、ペンスポンジ２４０１を回転させたり、洗浄具洗浄板２４３ｆに押し付けたり、流量調節部２４３ｈにより洗浄具洗浄流体をペンスポンジ２４０１に供給することで、ペンスポンジ２４０１は洗浄される。
　図６は、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの一例を示す斜視図である。第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの基本的な構成や機能は共通する。
　第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの各々は、ウェハＷを保持する基板保持部２４１と、ウェハＷに乾燥流体を供給する乾燥流体供給部２４５とを備える。
　基板保持部２４１は、ウェハＷの側縁部の複数個所を保持する基板保持機構部２４１ｅと、ウェハＷの被洗浄面に垂直な第３の回転軸周りにウェハＷを回転させる基板回転機構部２４１ｇとを備える。基板保持機構部２４１ｅは、一端を上下方向に移動する上下移動機構部２４１ｆに対して水平軸を中心として回動するように設置され、他端をウェハＷの周縁部に対して接離可能なチャックで構成される。基板保持機構部２４１ｅは、上下移動機構部２４１ｆの上下方向への移動に伴い、把持部がウェハＷに対して当接又は分離方向に移動する傘機構を構成する。なお、基板保持機構部２４１ｅは、チャックに代えてローラで構成されていてもよい。
　乾燥流体供給部２４５は、ウェハＷの被洗浄面に乾燥流体を供給する乾燥流体供給ノズル２４５ａと、乾燥流体供給ノズル２４５ａを上下方向に移動させる上下移動機構部２４５ｂと、乾燥流体供給ノズル２４５ａを水平方向に旋回移動させる揺動移動機構部２４５ｃと、乾燥流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４５ｄと、乾燥流体の温度を調節する温調機構部２４５ｅとを備える。上下移動機構部２４５ｂ及び揺動移動機構部２４５ｃは、乾燥流体供給ノズル２４５ａとウェハＷの被洗浄面との相対位置を移動させる乾燥流体供給ノズル移動機構部として機能する。乾燥流体は、例えば、ＩＰＡ蒸気及び純水（リンス液）であり、乾燥流体供給ノズル２４５ａは、図６に示すように、ＩＰＡ蒸気用のノズルと、純水用のノズルとが別々に設けられていてもよい。また、乾燥流体は、液体でもよいし、液体及び気体を混合させた二流体でもよいし、ドライアイスのような固体を含むものでもよい。
　第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆによる乾燥処理では、ウェハＷは、基板保持機構部２４１ｅにより保持された状態で基板回転機構部２４１ｇにより回転される。そして、乾燥流体供給ノズル２４５ａからウェハＷの被洗浄面に乾燥流体が供給された状態で、乾燥流体供給ノズル２４５ａがウェハＷの側縁部側（径方向外側）に移動される。その後、ウェハＷは、基板回転機構部２４１ｇにより高速回転されることでウェハＷが乾燥される。
　なお、図４乃至図６では、可動部としてそれぞれ機能する基板保持機構部２４１ａ、２４１ｃ、２４１ｅ、基板回転機構部２４１ｂ、２４１ｄ、２４１ｇ、上下移動機構部２４０ｂ、２４０ｅ、２４１ｆ、２４５ｂ、直線移動機構部２４０ｃ、揺動移動機構部２４０ｆ、２４２ｂ、２４５ｃ、洗浄具回転機構部２４０ａ、２４０ｄの具体的な構成を省略しているが、例えば、サーボモータ等の交流機器、リニアガイド、ボールねじ、ギヤ、ベルト、カップリング、軸受等の駆動力伝達機構と、流体圧シリンダ、バルブ等の出力機器と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。図４乃至図６では、流量調節部２４３ｃ、２４３ｄ、２４３ｇ、２４３ｈ、２４５ｄの具体的な構成を省略しているが、例えば、ポンプ、バルブ、レギュレータ等の流体調節用の須出力機器と、流量センサ、圧力センサ、液面センサ、温度センサ、流体濃度センサ、流体物性センサ、流体パーティクルセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。図４乃至図６では、温調機構部２４２ｄ、２４５ｅの具体的な構成を省略しているが、例えば、接触式又は非接触式のヒータ等の交流機器と、温度センサ、電流センサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。
（制御ユニット）
　図７は、基板処理装置２の一例を示すブロック図である。制御ユニット２５は、各ユニット２１～２４と電気的に接続されて、各ユニット２１～２４を統括的に制御する制御部として機能する。以下では、研磨ユニット２２及び仕上げユニット２４の制御系（交流機器、入力機器、出力機器、制御機器）を例にして説明するが、他のユニット２１、２３も基本的な構成や機能は共通するため、説明を省略する。
　研磨ユニット２２は、研磨ユニット２２が備える各サブユニット（例えば、研磨テーブル２２０、トップリング２２１、研磨流体供給部２２２、ドレッサ２２３、アトマイザ２２４等）にそれぞれ配置されて、制御対象となる複数の交流機器２２７及び出力機器２２８Ｂと、各サブユニットの制御に必要なデータ（検出値）を検出する複数の入力機器２２８Ａと、各入力機器２２８Ａの検出値に基づいて交流機器２２７及び出力機器２２８Ｂを制御する制御機器２２９とを備える。
　仕上げユニット２４は、仕上げユニット２４が備える各サブユニット（例えば、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄ、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆ、第１及び第２の搬送部２４Ｇ、２４Ｈ等）にそれぞれ配置されて、制御対象となる複数の交流機器２４７及び出力機器２４８Ｂと、各サブユニットの制御に必要なデータ（検出値）を検出する複数の入力機器２４８Ａと、各入力機器２４８Ａの検出値に基づいて交流機器２４７及び出力機器２４８Ｂの動作を制御する制御機器２４９とを備える。
　制御ユニット２５は、制御部２５０、通信部２５１、入力部２５２、出力部２５３、及び、記憶部２５４を備える。制御ユニット２５は、例えば、汎用又は専用のコンピュータ（後述の図８参照）で構成される。
　通信部２５１は、ネットワーク７に接続され、各種のデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。入力部２５２は、各種の入力操作を受け付けるとともに、出力部２５３は、表示画面、シグナルタワー点灯、ブザー音を介して各種の情報を出力することで、ユーザインターフェースとして機能する。
　記憶部２５４は、基板処理装置２の動作で使用される各種のプログラム（オペレーティングシステム（ＯＳ）、アプリケーションプログラム、ウェブブラウザ等）やデータ（装置設定情報２５５、基板レシピ情報２５６等）を記憶する。装置設定情報２５５及び基板レシピ情報２５６は、表示画面を介してユーザにより編集可能なデータである。
　制御部２５０は、複数の制御機器２１９、２２９、２３９、２４９（以下、「制御機器群」という）を介して複数の入力機器２１８Ａ、２２８Ａ、２３８Ａ、２４８Ａ（以下、「入力機器群」という）の検出値を取得するとともに、複数の交流機器２１７、２２７、２３７、２４７（以下、「交流機器群」という）、及び、複数の出力機器２１８Ｂ、２２８Ｂ、２３８Ｂ、２４８Ｂ（以下、「出力機器群」という）を連携して動作させることで、一連の基板処理を行う。また、制御部２５０は、安全支援装置５からインターロック情報１１１を受信したとき、そのインターロック情報１１１に基づいてインターロック制御を行う。
（各装置のハードウエア構成）
　図８は、コンピュータ９００の一例を示すハードウエア構成図である。基板処理装置２の制御ユニット２５、データベース装置３、機械学習装置４、安全支援装置５、及び、ユーザ端末装置６の各々は、汎用又は専用のコンピュータ９００により構成される。
　コンピュータ９００は、図８に示すように、その主要な構成要素として、バス９１０、プロセッサ９１２、メモリ９１４、入力デバイス９１６、出力デバイス９１７、表示デバイス９１８、ストレージ装置９２０、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）部９２２、外部機器Ｉ／Ｆ部９２４、Ｉ／Ｏ（入出力）デバイスＩ／Ｆ部９２６、及び、メディア入出力部９２８を備える。なお、上記の構成要素は、コンピュータ９００が使用される用途に応じて適宜省略されてもよい。
　プロセッサ９１２は、１つ又は複数の演算処理装置（ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＮＰＵ（Ｎｅｕｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）等）で構成され、コンピュータ９００全体を統括する制御部として動作する。メモリ９１４は、各種のデータ及びプログラム９３０を記憶し、例えば、メインメモリとして機能する揮発性メモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等）と、不揮発性メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ等とで構成される。
　入力デバイス９１６は、例えば、キーボード、マウス、テンキー、電子ペン等で構成され、入力部として機能する。出力デバイス９１７は、例えば、音（音声）出力装置、バイブレーション装置等で構成され、出力部として機能する。表示デバイス９１８は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、電子ペーパー、プロジェクタ等で構成され、出力部として機能する。入力デバイス９１６及び表示デバイス９１８は、タッチパネルディスプレイのように、一体的に構成されていてもよい。ストレージ装置９２０は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ等で構成され、記憶部として機能する。ストレージ装置９２０は、オペレーティングシステムやプログラム９３０の実行に必要な各種のデータを記憶する。
　通信Ｉ／Ｆ部９２２は、インターネットやイントラネット等のネットワーク９４０（図１のネットワーク７と同じであってもよい）に有線又は無線により接続され、所定の通信規格に従って他のコンピュータとの間でデータの送受信を行う通信部として機能する。外部機器Ｉ／Ｆ部９２４は、カメラ、プリンタ、スキャナ、リーダライタ等の外部機器９５０に有線又は無線により接続され、所定の通信規格に従って外部機器９５０との間でデータの送受信を行う通信部として機能する。Ｉ／ＯデバイスＩ／Ｆ部９２６は、各種のセンサ、アクチュエータ等のＩ／Ｏデバイス９６０に接続され、Ｉ／Ｏデバイス９６０との間で、例えば、センサによる検出信号やアクチュエータへの制御信号等の各種の信号やデータの送受信を行う通信部として機能する。メディア入出力部９２８は、例えば、ＤＶＤドライブ、ＣＤドライブ等のドライブ装置、メモリカードスロット、ＵＳＢコネクタで構成され、ＤＶＤ、ＣＤ、メモリカード、ＵＳＢメモリ等のメディア（非一時的な記憶媒体）９７０に対してデータの読み書きを行う。
　上記構成を有するコンピュータ９００において、プロセッサ９１２は、ストレージ装置９２０に記憶されたプログラム９３０をメモリ９１４に呼び出して実行し、バス９１０を介してコンピュータ９００の各部を制御する。なお、プログラム９３０は、ストレージ装置９２０に代えて、メモリ９１４に記憶されていてもよい。プログラム９３０は、インストール可能なファイル形式又は実行可能なファイル形式でメディア９７０に記録され、メディア入出力部９２８を介してコンピュータ９００に提供されてもよい。プログラム９３０は、通信Ｉ／Ｆ部９２２を介してネットワーク９４０経由でダウンロードすることによりコンピュータ９００に提供されてもよい。また、コンピュータ９００は、プロセッサ９１２がプログラム９３０を実行することで実現する各種の機能を、例えば、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウエアで実現するものでもよい。
　コンピュータ９００は、例えば、据置型コンピュータや携帯型コンピュータで構成され、任意の形態の電子機器である。コンピュータ９００は、クライアント型コンピュータでもよいし、サーバ型コンピュータやクラウド型コンピュータでもよいし、例えば、制御盤、コントローラ（マイコン、プログラマブルロジックコントローラ、シーケンサを含む）等と呼ばれる組込型コンピュータでもよい。コンピュータ９００は、各装置２～６以外の装置にも適用されてもよい。
（機械学習装置４）
　図９は、機械学習装置４の一例を示すブロック図である。機械学習装置４は、制御部４０、通信部４１、学習用データ記憶部４２、学習済みモデル記憶部４３、入力部４４、及び、出力部４５を備える。
　制御部４０は、学習用データ取得部４００及び機械学習部４０１として機能する。通信部４１は、ネットワーク７を介して外部装置（例えば、基板処理装置２、データベース装置３、安全支援装置５、ユーザ端末装置６、三次元モデル装置（不図示）等）と接続され、各種のデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。入力部４４は、各種の入力操作を受け付けるとともに、出力部４５は、表示画面や音声を介して各種の情報を出力することで、ユーザインターフェースとして機能する。
　学習用データ取得部４００は、入力データしての画像データ１１０と、出力データとしてのインターロック情報１１１で構成される学習用データ１１を取得する。学習用データ取得部４００は、例えば、通信部４１及びネットワーク７を介して接続される外部装置と連携して学習用データ１１を取得してもよいし、入力部４４及び出力部４５を介して入力操作を受け付けることにより学習用データ１１を取得してもよい。学習用データ１１は、教師あり学習における教師データ（トレーニングデータ）、検証データ及びテストデータとして用いられるデータである。また、インターロック情報１１１は、教師あり学習における正解ラベルとして用いられるデータである。
　学習用データ記憶部４２は、学習用データ取得部４００で取得した学習用データ１１を複数組記憶するデータベースである。なお、学習用データ記憶部４２を構成するデータベースの具体的な構成は適宜設計すればよい。
　機械学習部４０１は、学習用データ記憶部４２に記憶された複数組の学習用データ１１を用いて機械学習を実施する。すなわち、機械学習部４０１は、学習モデル１０に学習用データ１１を複数組入力し、学習用データ１１に含まれる画像データ１１０とインターロック情報１１１との相関関係を学習モデル１０に学習させることで、学習済みの学習モデル１０を生成する。
　学習済みモデル記憶部４３は、機械学習部４０１により生成された学習済みの学習モデル１０（具体的には、調整済みの重みパラメータ群）を記憶するデータベースである。学習済みモデル記憶部４３に記憶された学習済みの学習モデル１０は、ネットワーク７や記録媒体等を介して実システム（例えば、安全支援装置５）に提供される。なお、図９では、学習用データ記憶部４２と、学習済みモデル記憶部４３とが別々の記憶部として示されているが、これらは単一の記憶部で構成されてもよい。
　図１０は、学習モデル１０及び学習用データ１１の一例を示す図である。学習モデル１０の機械学習に用いられる学習用データ１１は、画像データ１１０とインターロック情報１１１とで構成される。
　学習用データ１１を構成する画像データ１１０は、作業者Ｕがユーザ端末装置６を装着したときに作業者Ｕの前方に向けて配置される画像撮影部６３により撮影されたものである。画像データ１１０には、例えば、作業者Ｕが、基板処理装置２に対して可動部の可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れながら作業を行うときに撮影されたものであり、基板処理装置２の各部が、撮影位置、撮影角度、撮影範囲等が異なる様々な撮影条件で撮影されたものである。
　学習用データ１１を構成するインターロック情報１１１は、インターロック状態として、インターロックオンオフ状態と、インターロック制御範囲との少なくとも１つを含む。インターロックオンオフ状態は、可動部に対する移動許可又は移動禁止を示すものであり、移動許可は、可動部の移動が許可された状態であり、移動禁止は、可動部の移動が禁止された状態である。インターロック制御範囲は、可動範囲に対する可動部の移動許可範囲又は移動禁止範囲を、その可動部の軸座標系（位置や角度）で示すものであり、移動許可範囲は、可動部の移動が許可された範囲であり、移動禁止範囲は、可動部の移動が禁止された範囲である。
　なお、インターロック情報１１１は、特定の単一の可動部に対するインターロック情報１１１だけを含むものでもよいし、図１０に示すように、複数の可動部に対するインターロック情報１１１を含むものでもよい。インターロック情報１１１が、複数の可動部に対するインターロック情報１１１を含む場合には、可動部毎に、インターロックオンオフ状態と、インターロック制御範囲との少なくとも１つを含むようにすればよい。
　学習用データ取得部４００は、例えば、実生産の基板処理装置２や試験用の基板処理装置２を用いて、ユーザ端末装置６を装着した試験者が、実際の作業者Ｕが基板処理装置２に対して作業を行うときと同じような位置や姿勢を取ることで、様々な撮影条件で画像撮影部６３にて撮影した画像データ１１０を取得するとともに、その画像データ１１０を撮影したときの位置や姿勢に対して可動部のインターロック情報１１１を取得する。インターロック情報１１１は、試験者が、ユーザ端末装置６を介して入力してもよいし、入力部４４及び出力部４５を介して入力してもよい。
　また、学習用データ取得部４００は、例えば、三次元モデル装置により提供される三次元モデルを用いて、基板処理装置２の各部の三次元形状が再現された仮想空間にて作業者Ｕが特定の位置に存在すると仮定したときに、画像撮影部６３で撮影されると想定される仮想空間データを画像データ１１０として取得するとともに、可動部が可動範囲内で移動すると仮定したときに、可動部が作業者Ｕと衝突する危険性が高いか否かに基づいて、可動部のインターロック情報１１１を取得する。
　学習モデル１０は、例えば、ニューラルネットワークの構造を採用したものであり、入力層１００、中間層１０１、及び、出力層１０２を備える。各層の間には、各ニューロンをそれぞれ接続するシナプス（不図示）が張られており、各シナプスには、重みがそれぞれ対応付けられている。各シナプスの重みからなる重みパラメータ群が、機械学習により調整される。
　入力層１００は、入力データとしての画像データ１１０の各画素に対応する数のニューロンを有し、各画素の画素値が各ニューロンにそれぞれ入力される。出力層１０２は、出力データとしてのインターロック情報１１１に対応する数のニューロンを有し、画像データ１１０に対するインターロック情報１１１の予測結果（推論結果）が、出力データとして出力される。
　なお、学習済みモデル記憶部４３に記憶される学習モデル１０の数は１つに限定されず、例えば、機械学習の手法、基板処理装置２の機構の違い、画像撮影部６３の仕様（解像度やイメージセンサの種類）の違い、インターロック情報１１１に含まれるデータの種類等のように、条件が異なる複数の学習モデルが記憶されてもよい。その場合には、学習用データ記憶部４２には、条件が異なる複数の学習モデルにそれぞれ対応するデータ構成を有する複数種類の学習用データが記憶されるようにすればよい。
（機械学習方法）
　図１１は、機械学習装置４による機械学習方法の一例を示すフローチャートである。
　まず、ステップＳ１００において、学習用データ取得部４００は、機械学習を開始するための事前準備として、所望の数の学習用データ１１を取得し、その取得した学習用データ１１を学習用データ記憶部４２に記憶する。ここで準備する学習用データ１１の数については、最終的に得られる学習モデル１０に求められる推論精度を考慮して設定すればよい。
　次に、ステップＳ１１０において、機械学習部４０１は、機械学習を開始すべく、学習前の学習モデル１０を準備する。ここで準備する学習前の学習モデル１０は、ニューラルネットワークモデルで構成されており、各シナプスの重みが初期値に設定されている。
　次に、ステップＳ１２０において、機械学習部４０１は、学習用データ記憶部４２に記憶された複数組の学習用データ１１から、例えば、ランダムに１組の学習用データ１１を取得する。
　次に、ステップＳ１３０において、機械学習部４０１は、１組の学習用データ１１に含まれる入力データ（画像データ１１０）を、準備された学習前（又は学習中）の学習モデル１０の入力層１００に入力する。その結果、学習モデル１０の出力層１０２から推論結果として出力データ（インターロック情報１１１）が出力されるが、当該出力データは、学習前（又は学習中）の学習モデル１０によって生成されたものである。そのため、学習前（又は学習中）の状態では、推論結果として出力された出力データは、学習用データ１１に含まれる正解ラベル（インターロック情報１１１）とは異なる情報を示す。
　次に、ステップＳ１４０において、機械学習部４０１は、ステップＳ１２０において取得された１組の学習用データ１１に含まれる正解ラベルと、ステップＳ１３０において出力層１０２から推論結果として出力された出力データとを比較し、各シナプスの重みを調整する処理（バックプロパゲーション）を実施することで、機械学習を実施する。これにより、機械学習部４０１は、入力データと出力データとの相関関係を学習モデル１０に学習させる。
　次に、ステップＳ１５０において、機械学習部４０１は、所定の学習終了条件が満たされたか否かを、例えば、学習用データ１１に含まれる正解ラベルと、推論結果として出力された出力データとに基づく誤差関数の評価値や、学習用データ記憶部４２内に記憶された未学習の学習用データ１１の残数に基づいて判定する。
　ステップＳ１５０において、機械学習部４０１が、学習終了条件が満たされておらず、機械学習を継続すると判定した場合（ステップＳ１５０でＮｏ）、ステップＳ１２０に戻り、学習中の学習モデル１０に対してステップＳ１２０～Ｓ１４０の工程を未学習の学習用データ１１を用いて複数回実施する。一方、ステップＳ１５０において、機械学習部４０１が、学習終了条件が満たされて、機械学習を終了すると判定した場合（ステップＳ１５０でＹｅｓ）、ステップＳ１６０に進む。
　そして、ステップＳ１６０において、機械学習部４０１は、各シナプスに対応付けられた重みを調整することで生成された学習済みの学習モデル１０（調整済みの重みパラメータ群）を学習済みモデル記憶部４３に記憶し、図１１に示す一連の機械学習方法を終了する。機械学習方法において、ステップＳ１００が学習用データ記憶工程、ステップＳ１１０～Ｓ１５０が機械学習工程、ステップＳ１６０が学習済みモデル記憶工程に相当する。
　以上のように、本実施形態に係る機械学習装置４及び機械学習方法によれば、作業者Ｕがユーザ端末装置６を装着したときに作業者Ｕの前方に向けて配置される画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０から、可動部のインターロック状態を示すインターロック情報１１１を予測（推論）することが可能な学習モデル１０を提供することができる。
（安全支援装置５）
　図１２は、安全支援装置５の一例を示すブロック図である。図１３は、安全支援装置５の一例を示す機能説明図である。安全支援装置５は、制御部５０、通信部５１、及び、記憶部５２を備える。
　制御部５０は、画像データ取得部５００、インターロック情報生成部５０１、可動部情報取得部５０２、オブジェクト情報生成部５０３及び出力処理部５０４として機能する。通信部５１は、ネットワーク７を介して外部装置（例えば、基板処理装置２、データベース装置３、機械学習装置４、及び、ユーザ端末装置６等）と接続され、各種のデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。記憶部５２は、安全支援装置５の動作で使用される各種のプログラム（オペレーティングシステムやユーザ端末プログラム等）やデータ（学習モデル１０）等を記憶する。
　画像データ取得部５００は、作業者Ｕがユーザ端末装置６を装着したときに作業者Ｕの前方に向けて配置される画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０を取得する。本実施形態では、画像データ取得部５００は、ユーザ端末装置６から通信部５１及びネットワーク７を介して画像データ１１０を取得（受信）する。
　インターロック情報生成部５０１は、画像データ取得部５００により取得された画像データ１１０に基づいて、インターロック情報１１１を生成する。本実施形態では、インターロック情報生成部５０１は、画像データ１１０とインターロック情報１１１との相関関係を機械学習させた学習モデル１０に、画像データ取得部５００により取得された画像データ１１０を入力することにより、当該画像データ１１０に対するインターロック情報１１１を生成する。
　記憶部５２には、インターロック情報生成部５０１にて用いられる学習済みの学習モデル１０が記憶されている。なお、記憶部５２に記憶される学習モデル１０の数は１つに限定されず、例えば、機械学習の手法、基板処理装置２の機構の違い、画像撮影部６３の仕様（解像度やイメージセンサの種類）の違い、インターロック情報１１１に含まれるデータの種類等のように、条件が異なる複数の学習済みモデルが記憶され、選択的又は並列的に利用可能としてもよい。記憶部５２は、外部コンピュータ（例えば、サーバ型コンピュータやクラウド型コンピュータ）の記憶部で代用されてもよく、その場合には、インターロック情報生成部５０１及びインターロック情報生成部５０１は、当該外部コンピュータにアクセスすればよい。
　可動部情報取得部５０２は、画像データ取得部５００により取得された画像データ１１０に基づいて、作業者Ｕの周囲に存在する可動部の位置を示す可動部情報１１３を取得する。例えば、可動部情報取得部５０２は、画像撮影部６３で現実空間を撮影したときの画角内に、可動部の特徴点が含まれるか否かを判定し、可動部の特徴点が含まれていることを検知したとき、当該特徴点の位置に基づいて可動部情報１１３を取得する。特徴点は、例えば、可動部の外形形状や外形色に基づくものでもよいし、可動部に貼付されたシール上の文字や二次元コード等に基づくものでもよい。なお、基板処理装置２の各部の設計図データが記憶部５２に記憶されている場合には、可動部情報取得部５０２は、設計図データを参照し、画像撮影部６３で現実空間を撮影したときの撮影範囲に、設計図データにおける可動部の特徴点が含まれていることを検知したとき、当該特徴点に基づいて可動部の空間位置情報を取得するようにしてもよい。
　オブジェクト情報生成部５０３は、インターロック情報生成部５０１により生成されたインターロック情報１１１と、可動部情報取得部５０２により取得された可動部情報１１３とに基づいて、ユーザ端末装置６が作業者Ｕに装着されたときに作業者Ｕの周囲に存在する可動部にインターロック情報１１１を重畳表示させるためのオブジェクト情報１１２を生成する。
　出力処理部５０４は、インターロック情報生成部５０１により生成されたインターロック情報１１１やオブジェクト情報生成部５０３により生成されたオブジェクト情報１１２を出力するための出力処理を行う。例えば、出力処理部５０４は、インターロック情報１１１を基板処理装置２やユーザ端末装置６に送信することで、基板処理装置２では、そのインターロック情報１１１に基づくインターロック制御が行われ、ユーザ端末装置６では、そのインターロック情報１１１に基づく表示画面や音声が出力される。また、出力処理部５０４は、オブジェクト情報１１２をユーザ端末装置６に送信することで、ユーザ端末装置６では、そのオブジェクト情報１１２に基づく表示画面が出力される。
（ユーザ端末装置６）
　図１４は、ユーザ端末装置６の一例を示すブロック図である。ユーザ端末装置６は、制御部６０、通信部６１、記憶部６２、画像撮影部６３、入力部６４、出力部６５、及び、センサ群６６を備える。
　制御部６０は、画像データ送信処理部６００、インターロック情報処理部６０１及びオブジェクト情報処理部６０２として機能する。通信部６１は、ネットワーク７を介して外部装置（例えば、基板処理装置２、データベース装置３、機械学習装置４、及び、安全支援装置５等）と接続され、各種のデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。記憶部６２は、ユーザ端末装置６の動作で使用される各種のプログラム（オペレーティングシステムやユーザ端末プログラム等）やデータ等を記憶する。画像撮影部６３は、現実空間を撮影し、画像データ１１０を生成する。入力部６４は、各種の入力操作を受け付けるとともに、出力部６５は、表示画面や音声を介して各種の情報を出力することで、ユーザインターフェースとして機能する。センサ群６６は、自装置の加速度、角速度、姿勢等を検出する。
　画像データ送信処理部６００は、画像撮影部６３により所定の撮影周期で撮影された画像データ１１０を安全支援装置５に通信部６１及びネットワーク７を介して随時送信する。
　インターロック情報処理部６０１は、安全支援装置５に送信した画像データ１１０に対する応答として、安全支援装置５からインターロック情報１１１を受信し、そのインターロック情報１１１を、例えば、出力部６５による音声や表示画面を介して作業者Ｕに通知する。
　オブジェクト情報処理部６０２は、安全支援装置５に送信した画像データ１１０に対する応答として、安全支援装置５からオブジェクト情報１１２を受信し、そのオブジェクト情報１１２に基づいて、作業者Ｕの周囲に存在する可動部にインターロック情報１１１を出力部６５により重畳表示させることにより、インターロック情報１１１を作業者Ｕに通知する。
（安全支援方法）
　図１５は、基板処理装置２、安全支援装置５及びユーザ端末装置６による安全支援方法の一例を示すフローチャートである。以下では、ユーザ端末装置６を装着した作業者Ｕが、基板処理装置２の第１の研磨部２２Ａに取り付けられたカバーを開けて、基板処理装置２に対する作業として、第１の研磨部２２Ａにおけるトップリング２２１と、第１のリニアトランスポータ２３０Ａとの間でウェハＷを受け渡すための第２の搬送位置ＴＰ２を調整する調整作業を行う場合の基板処理装置２、安全支援装置５及びユーザ端末装置６の動作例について説明する。なお、図１５に示すフローチャートは、ユーザ端末装置６が、例えば、作業者Ｕから調整作業の開始を指示する入力操作を受け付けることで画像撮影部６３による撮影を開始し、画像撮影部６３による撮影周期が経過する度に繰り返し実行される。
　まず、ステップＳ２００において、ユーザ端末装置６の画像撮影部６３は、調整作業を行う作業者Ｕの前方の現実空間を撮影し、画像データ１１０を生成する。そして、画像データ送信処理部６００は、画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０を安全支援装置５に送信する。
　次に、ステップＳ２１０において、安全支援装置５の画像データ取得部５００は、ステップＳ２００で送信された画像データ１１０を受信する。
　次に、ステップＳ２２０において、インターロック情報生成部５０１は、ステップＳ２１０で取得された画像データ１１０を入力データとして、学習モデル１０に入力することで出力された出力データに基づいて、当該画像データ１１０に対するインターロック情報１１１を生成する。そして、ステップＳ２２１において、出力処理部５０４は、ステップＳ２２０で生成されたインターロック情報１１１を出力するための出力処理として、そのインターロック情報１１１を基板処理装置２に送信する。
　次に、ステップＳ２２２において、基板処理装置２の制御ユニット２５は、ステップＳ２２１で送信されたインターロック情報１１１を受信すると、そのインターロック情報１１１に基づいて、インターロック制御を行う。なお、ステップＳ２２１において、出力処理部５０４は、インターロック情報１１１をユーザ端末装置６にも送信してもよく、その場合には、ユーザ端末装置６のインターロック情報処理部６０１は、そのインターロック情報１１１を音声や表示画面を介して作業者Ｕに通知するようにしてもよい。
　次に、ステップＳ２３０において、可動部情報取得部５０２は、ステップＳ２１０で取得された画像データ１１０に基づいて、作業者Ｕの周囲に存在する可動部の位置を示す可動部情報１１３を取得する。
　次に、ステップＳ２３１において、オブジェクト情報生成部５０３は、ステップＳ２２０で生成されたインターロック情報１１１と、ステップＳ２３０で取得された可動部情報１１３とに基づいて、作業者Ｕの周囲に存在する可動部にインターロック情報１１１を重畳表示させるためのオブジェクト情報１１２を生成する。そして、ステップＳ２３２において、出力処理部５０４は、ステップＳ２３１で生成されたオブジェクト情報１１２を出力するための出力処理として、そのオブジェクト情報１１２をユーザ端末装置６に送信する。
　次に、ステップＳ２３３において、ユーザ端末装置６のオブジェクト情報処理部６０２は、ステップＳ２３２で送信されたオブジェクト情報１１２を受信すると、そのオブジェクト情報１１２に基づいて、現実空間の可動部に対してインターロック情報１１１を示す仮想オブジェクトをユーザ端末装置６の出力部６５に表示する。
　図１６は、現実空間の可動部にインターロック情報１１１Ａを重畳表示した第１の例を示す図である。図１７は、現実空間の可動部にインターロック情報１１１Ｂを重畳表示した第２の例を示す図である。以下では、説明の簡略化のため、画像データ１１０の画角と、作業者Ｕの視野とが一致するものとして説明するが、画像データ１１０の画角と、作業者Ｕの視野とは一致しなくてもよく、いずれか一方が広くてもよい。
　図１６では、作業者Ｕが、第１の研磨部２２Ａのカバーの手前に立って、第１の研磨部２２Ａのトップリング２２１まで手が届くような状態であるときに、画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０に基づいて生成されたインターロック情報１１１Ａが、仮想オブジェクト１２０Ａ～１２２Ａとして表示された場合を図示している。
　仮想オブジェクト１２０Ａ、１２１Ａは、画像データ１１０に撮影された第１の研磨部２２Ａのトップリング２２１に対するインターロック情報１１１Ａとして、上下移動機構部２２１ｄのインターロックがオン（移動禁止）で、全範囲が移動禁止範囲に設定され、揺動移動機構部２２１ｅのインターロックがオン（移動禁止）で、０～６０の範囲が移動禁止範囲に設定されたことを示している。仮想オブジェクト１２２Ａは、画像データ１１０に撮影された第１のリニアトランスポータ２３０Ａに対するインターロック情報１１１Ａとして、第１のリニアトランスポータ２３０Ａのインターロックがオフ（移動許可）で、全範囲が移動許可範囲に設定されたことを示している。
　仮想オブジェクト１２０Ａ～１２２Ａの表示に合わせて、基板処理装置２では、図１６に示すように、画像データ１１０に基づいて生成されたインターロック情報１１１Ａにより、ステップＳ２２２にてインターロック制御が行われる。具体的には、画像データ１１０に撮影された第１の研磨部２２Ａのトップリング２２１に対するインターロック制御として、仮想オブジェクト１２０Ａ～１２１Ａと同様に、上下移動機構部２２１ｄの移動は、全範囲で制限され、揺動移動機構部２２１ｅの移動は、０～６０の範囲で制限される。また、画像データ１１０に撮影された第１のリニアトランスポータ２３０Ａに対するインターロック制御として、仮想オブジェクト１２２Ａと同様に、第１のリニアトランスポータ２３０Ａの移動は、全範囲で許可される。すなわち、作業者Ｕが、第１の研磨部２２Ａのカバーの手前に立って、第１の研磨部２２Ａのトップリング２２１まで手が届くような状態では、作業者Ｕと、第１のリニアトランスポータ２３０Ａとが衝突する危険性がないため、第１のリニアトランスポータ２３０Ａの移動が許可される。
　図１７では、作業者Ｕが、第１の研磨部２２Ａの内部に上半身を乗り入れて、第１のリニアトランスポータ２３０Ａまで手が届くような状態であるときに、画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０に基づいて生成されたインターロック情報１１１Ｂが、仮想オブジェクト１２０Ｂ～１２２Ｂとして表示された場合を図示している。
　仮想オブジェクト１２０Ｂ、１２１Ｂは、画像データ１１０に撮影された第１の研磨部２２Ａのトップリング２２１に対するインターロック情報１１１Ｂとして、上下移動機構部２２１ｄのインターロックがオン（移動禁止）で、全範囲が移動禁止範囲に設定され、揺動移動機構部２２１ｅのインターロックがオン（移動禁止）で、０～６０の範囲が移動禁止範囲に設定されたことを示している。仮想オブジェクト１２２Ｂは、画像データ１１０に撮影された第１のリニアトランスポータ２３０Ａに対するインターロック情報１１１Ｂとして、第１のリニアトランスポータ２３０Ａのインターロックがオン（移動禁止）で、全範囲が移動禁止範囲に設定されたことを示している。
　仮想オブジェクト１２０Ｂ～１２２Ｂの表示に合わせて、基板処理装置２では、図１７に示すように、画像データ１１０に基づいて生成されたインターロック情報１１１Ｂにより、ステップＳ２２２にてインターロック制御が行われる。具体的には、画像データ１１０に撮影された第１の研磨部２２Ａのトップリング２２１に対するインターロック制御として、仮想オブジェクト１２０Ｂ～１２１Ｂと同様に、上下移動機構部２２１ｄの移動は、全範囲で制限され、揺動移動機構部２２１ｅの移動は、０～６０の範囲で制限される。また、画像データ１１０に撮影された第１のリニアトランスポータ２３０Ａに対するインターロック制御として、仮想オブジェクト１２２Ｂと同様に、第１のリニアトランスポータ２３０Ａの移動は、全範囲で禁止される。すなわち、作業者Ｕが、第１の研磨部２２Ａの内部に上半身を乗り入れて、第１のリニアトランスポータ２３０Ａまで手が届くような状態では、作業者Ｕと、第１のリニアトランスポータ２３０Ａとが衝突する危険性があるため、第１のリニアトランスポータ２３０Ａの移動が禁止される。
　なお、図１６及び図１７では、インターロック情報１１１Ａ、１１１Ｂが、可動部として、トップリング２２１の上下移動機構部２２１ｄ及び揺動移動機構部２２１ｅと、第１のリニアトランスポータ２３０Ａとに対するインターロック状態を含む場合について説明したが、他の可動部に対するインターロック状態をさらに含むものでもよい。他の可動部としては、例えば、画像データ１１０に撮影された可動部、すなわち、作業者Ｕが装着したユーザ端末装置６の画像撮影部６３の画角内に存在する可動部でもよいし、その作業者Ｕの周囲に存在すると推定される可動部でもよい。
　以上のように、基板処理装置２によりインターロック制御が行われるとともに、作業者Ｕは、出力部６５に表示された仮想オブジェクト１２０Ａ～１２２Ａ、１２０Ｂ～１２２Ｂを視認することにより可動部のインターロック状態を把握することができる。そして、作業者Ｕの身体の位置や向きが変更されて、画像データ１１０の撮影条件が変更されることに応じて、インターロック情報１１１及びオブジェクト情報１１２を生成する処理が繰り返し行われる。これにより、作業者Ｕは、基板処理装置２に対して安全に作業を実施することができる。なお、上記の安全支援方法において、ステップＳ２１０が画像データ取得工程、ステップＳ２２０がインターロック情報生成工程、ステップＳ２３０が可動部情報取得工程、ステップＳ２３１がオブジェクト情報生成工程に相当する。
　本実施形態に係る安全支援装置５及び安全支援方法によれば、ユーザ端末装置６を装着した作業者Ｕが、基板処理装置２に対して可動部の可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて作業を行うときに、作業者Ｕの前方に向けて配置される画像撮影部６３により撮影された画像データ１１０に基づいて、可動部のインターロック情報１１１が生成されるので、作業者Ｕと可動部との位置関係に応じて可動部のインターロックを制御することができる。したがって、作業者Ｕの安全を適切に確保しつつ、作業者Ｕの作業効率を向上させることができる。また、本実施形態に係る安全支援装置５及び安全支援方法によれば、現実空間の可動部に対してインターロック情報１１１が重畳表示されるので、作業者Ｕは、可動部のインターロック状態を把握することができる。
（他の実施形態）
　本発明は上述した実施形態に制約されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することが可能である。そして、それらはすべて、本発明の技術思想に含まれるものである。
　上記実施形態では、データベース装置３、機械学習装置４、安全支援装置５及びユーザ端末装置６は、別々の装置で構成されたものとして説明したが、それら４つの装置が、単一の装置で構成されていてもよいし、それら４つの装置のうち任意の２つ又は３つの装置が、単一の装置で構成されていてもよい。また、機械学習装置４及び安全支援装置５の少なくとも一方は、基板処理装置２の制御ユニット２５又はユーザ端末装置６に組み込まれていてもよい。例えば、ユーザ端末装置６の記憶部６２に学習モデル１０を記憶し、ユーザ端末装置６の制御部６０が、画像データ取得部５００、インターロック情報生成部５０１、可動部情報取得部５０２及びオブジェクト情報生成部５０３として機能するようにしてもよい。
　上記実施形態では、基板処理装置２が、各ユニット２１～２４を備えるものとして説明したが、基板処理装置２は、基板処理として、例えば、研磨処理、洗浄処理及び乾燥処理の少なくとも１つを行う処理装置であればよく、研磨処理として、化学機械研磨処理に代えて、物理機械研磨処理でもよい。
　上記実施形態では、機械学習装置４、安全支援装置５及びユーザ端末装置６は、基板処理を行う基板処理装置２に適用したものとして説明したが、所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置であれば任意の処理装置に適用してもよい。処理装置としては、基板処理装置２と同様に、ハウジング２０にカバーや扉が設けられて、カバーや扉の内側の空間に可動部が配置されるような閉鎖型の装置でもよいし、カバーや扉が設けられることなく、屋内や屋外のような空間に可動部が配置されるような開放型の装置でもよい。
　上記実施形態では、機械学習部４０１による機械学習を実現する学習モデルとして、ニューラルネットワークを採用した場合について説明したが、他の機械学習のモデルを採用してもよい。他の機械学習のモデルとしては、例えば、決定木、回帰木等のツリー型、バギング、ブースティング等のアンサンブル学習、再帰型ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ＬＳＴＭ等のニューラルネット型(ディープラーニングを含む)、階層型クラスタリング、非階層型クラスタリング、ｋ近傍法、ｋ平均法等のクラスタリング型、主成分分析、因子分析、ロジスティク回帰等の多変量解析、サポートベクターマシン等が挙げられる。
　上記実施形態では、安全支援装置５のインターロック情報生成部５０１は、画像データ取得部５００により取得された画像データ１１０に基づいてインターロック情報１１１を生成する際、学習済みの学習モデル１０を用いる場合について説明したが、他の手法を採用してもよい。他の手法としては、例えば、画像処理に基づくルールベースが挙げられる。すなわち、インターロック情報生成部５０１は、画像データ取得部５００により取得された画像データ１１０に対して画像処理を行うことにより作業者Ｕの位置を示す作業者情報を取得し、その取得した作業者情報に基づいて、当該画像データ１１０に対するインターロック情報１１１を生成するようにしてもよい。作業者Ｕの位置は、例えば、基板処理装置２のハウジング２０における任意の位置を原点とする絶対的な位置でもよいし、可動部の位置を基準とする可動部からの相対的な位置でもよい。そして、インターロック情報生成部５０１は、作業者Ｕと可動部との間の位置関係（距離や高さ）により、可動部が作業者Ｕに衝突する危険性が高いか否かを判断し、その判断結果に基づいて、インターロック情報１１１を生成するようにすればよい。その際、インターロック情報生成部５０１は、判断時点での可動部の位置をさらに考慮し、インターロック情報１１１を生成するようにしてもよい。可動部の位置は、例えば、可動部情報取得部５０２が画像データ１１０に対して画像処理を行うことにより取得してもよいし、基板処理装置２の制御ユニット２５から通信部５１及びネットワーク７を介してレポートＲを受信することにより取得してもよい。
　上記実施形態では、安全支援装置５が、図１５に示すフローチャートに従って動作する場合について説明したが、各ステップの実行順序を適宜変更してもよいし、一部のステップを省略してもよく。例えば、ステップＳ２３０～Ｓ２３２は省略されてもよい。
（機械学習プログラム及び安全支援プログラム）
　本発明は、機械学習装置４が備える各部としてコンピュータ９００を機能させるプログラム（機械学習プログラム）や、機械学習方法が備える各工程をコンピュータ９００に実行させるためのプログラム（機械学習プログラム）の態様で提供することもできる。また、本発明は、安全支援装置５やユーザ端末装置６が備える各部としてコンピュータ９００を機能させるためのプログラム（安全支援プログラム）や、上記実施形態に係る安全支援方法が備える各工程をコンピュータ９００に実行させるためのプログラム（安全支援プログラム）の態様で提供することもできる。
（推論装置、推論方法及び推論プログラム）
　本発明は、上記実施形態に係る安全支援装置５（安全支援方法又は安全支援プログラム）の態様によるもののみならず、インターロック情報を推論するために用いられる推論装置（推論方法又は推論プログラム）の態様で提供することもできる。その場合、推論装置（推論方法又は推論プログラム）としては、メモリと、プロセッサとを含み、このうちのプロセッサが、一連の処理を実行するものとすることができる。当該一連の処理とは、画像データ１１０を取得する画像データ処理（画像データ取得工程）と、画像データ取得処理にて画像データを取得すると、当該画像データに基づいて、可動部のインターロック状態を示すインターロック情報１１１を推論する推論処理（推論工程）とを含む。
　推論装置（推論方法又は推論プログラム）の態様で提供することで、安全支援装置を実装する場合に比して簡単に種々の装置への適用が可能となる。推論装置（推論方法又は推論プログラム）がインターロック情報を推論する際、上記実施形態に係る機械学習装置及び機械学習方法により生成された学習済みの学習モデルを用いて、インターロック情報生成部が実施する推論手法を適用してもよいことは、当業者にとって当然に理解され得るものである。
１…基板処理システム、２…基板処理装置、３…データベース装置、
４…機械学習装置、５…安全支援装置、６…ユーザ端末装置（作業者装置）、
７…ネットワーク、１０…学習モデル、１１…学習用データ
２０…ハウジング、２１…ロード／アンロードユニット、２２…研磨ユニット、
２３…基板搬送ユニット、２４…仕上げユニット、２５…制御ユニット、
４０…制御部、４１…通信部、４２…学習用データ記憶部、
４３…学習済みモデル記憶部、４４…入力部、４５…出力部、
５０…制御部、５１…通信部、５２…記憶部、
６０…制御部、６１…通信部、６２…記憶部、６３…画像撮影部、６４…入力部、
６５…出力部、６６…センサ群、
１１０…画像データ、１１１、１１１Ａ、１１１Ｂ…インターロック情報、
１１２…オブジェクト情報、１１３…可動部情報、
１２０Ａ～１２２Ａ、１２０Ｂ～１２２Ｂ…仮想オブジェクト
４００…学習用データ取得部、４０１…機械学習部、
５００…画像データ取得部、５０１…インターロック情報生成部、
５０２…可動部情報取得部、５０３…オブジェクト情報生成部、５０４…出力処理部、
６００…画像データ送信処理部、６０１…インターロック情報処理部、
６０２…オブジェクト情報処理部、
９００…コンピュータ、Ｕ…作業者、Ｗ…ウェハ

 

Claims (10)

  1. 　所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者の安全を支援する安全支援装置であって、
    　前記作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データを取得する画像データ取得部と、
    　前記画像データ取得部により取得された前記画像データに基づいて、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック情報を生成するインターロック情報生成部と、を備える、
    　安全支援装置。
  2. 　前記インターロック情報生成部は、
    　　前記画像データ取得部により取得された前記画像データに対して画像処理を行うことにより前記作業者の位置を示す作業者情報を取得し、その取得した前記作業者情報に基づいて、当該画像データに対する前記インターロック情報を生成する、
    　請求項１に記載の安全支援装置。
  3. 　前記インターロック情報生成部は、
    　　前記画像データと前記インターロック情報との相関関係を機械学習させた学習モデルに、前記画像データ取得部により取得された前記画像データを入力することにより、当該画像データに対する前記インターロック情報を生成する、
    　請求項１に記載の安全支援装置。
  4. 　前記画像データ取得部により取得された前記画像データに基づいて、前記作業者の周囲に存在する前記可動部の位置を示す可動部情報を取得する可動部情報取得部と、
    　前記インターロック情報生成部により生成された前記インターロック情報と、前記可動部情報取得部により取得された前記可動部情報とに基づいて、現実空間の対象物にオブジェクト情報を重畳表示可能な出力部をさらに備える前記作業者装置が前記作業者に装着されたときに前記作業者の周囲に存在する前記可動部に前記インターロック情報を重畳表示させるための前記オブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成部と、をさらに備える、
    　請求項１に記載の安全支援装置。
  5. 　前記インターロック情報は、前記インターロック状態として、
    　　前記可動部に対する移動許可又は移動禁止を示すインターロックオンオフ状態と、
    　　前記可動範囲に対する前記可動部の移動許可範囲又は移動禁止範囲を示すインターロック制御範囲との少なくとも１つを含む、
    　請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の安全支援装置。
  6. 　メモリと、プロセッサとを備える推論装置であって、
    　前記プロセッサは、
    　　所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データを取得する画像データ取得処理と、
    　　前記画像データ取得処理にて前記画像データを取得すると、当該画像データに基づいて、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック情報を推論する推論処理と、を実行する、
    　推論装置。
  7. 　所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データと、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック情報とで構成される学習用データを複数組記憶する学習用データ記憶部と、
    　複数組の前記学習用データを学習モデルに入力することで、前記画像データと前記インターロック情報との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習部と、
    　前記機械学習部により前記相関関係を学習させた前記学習モデルを記憶する学習済みモデル記憶部と、を備える、
    　機械学習装置。
  8. 　所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者の安全を支援する安全支援方法であって、
    　前記作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データを取得する画像データ取得工程と、
    　前記画像データ取得工程により取得された前記画像データに基づいて、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック情報を生成するインターロック情報生成工程と、を備える、
    　安全支援方法。
  9. 　メモリと、プロセッサとを備える推論装置により実行される推論方法であって、
    　前記プロセッサは、
    　　所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データを取得する画像データ取得工程と、
    　　前記画像データ取得工程にて前記画像データを取得すると、当該画像データに基づいて、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック情報を推論する推論工程と、を実行する、
    　推論方法。
  10. 　所定の可動範囲を有する可動部を移動させて所定の処理を行う処理装置に対して前記可動範囲内に身体の少なくとも一部を入れて所定の作業を行う作業者が画像撮影部を備える作業者装置を装着したときに前記作業者の前方に向けて配置される前記画像撮影部により撮影された画像データと、前記可動部のインターロック状態を示すインターロック情報とで構成される学習用データを学習用データ記憶部に複数組記憶する学習用データ記憶工程と、
    　複数組の前記学習用データを学習モデルに入力することで、前記画像データと前記インターロック情報との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習工程と、
    　前記機械学習工程により前記相関関係を学習させた前記学習モデルを学習済みモデル記憶部に記憶する学習済みモデル記憶工程と、を備える、
    　機械学習方法。

     
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