JP7724665B2 - 基板処理装置および基板処理方法 - Google Patents

基板処理装置および基板処理方法

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Description

本発明は、基板処理装置および基板処理方法に関する。
基板を処理する基板処理装置が知られている。基板処理装置は、半導体基板の処理に好適に用いられる。典型的には、基板処理装置は、薬液の処理液等を用いて基板を処理する。
基板を処理液で処理しながら、基板上に存在する成分の量をその場で測定して着目すべき成分を確認しながら基板を処理することが検討されている（特許文献１）。特許文献１の基板処理装置では、基板に向けて出射した赤外線の反射光を受光することで、処理液膜に含まれる成分の存在量を測定する。
特開２０２０－１１８６９８号公報
典型的には、複数の基板の特性を均一化するために、基板処理条件は、マージンを考慮して設定される。例えば、処理液の供給時間は、マージンを考慮して平均的な基板を処理するために必要な時間よりも長く設定されることが多い。これにより、所定のレシピにしたがって、均一特性の基板を大量に製造できる。
特許文献１の基板処理装置によれば、基板に向けて出射した赤外線の反射光により、基板上の処理液膜に含まれる成分を測定できる。しかしながら、処理液膜に含まれる成分がゼロ付近にまで低減した場合、特許文献１の基板処理装置では、赤外線の反射光の違いを充分に検出できないため、基板上の処理液膜に含まれる成分が充分に除去されたことを高精度に測定することは困難である。このため、基板処理条件は、マージンを考慮して設定することが必要となるが、個々の基板に着目すると、基板に対して過剰な処理が行われることがある。
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、基板の特性に応じた基板処理条件で基板を処理可能な基板処理装置および基板処理方法を提供することにある。
本発明の一局面によれば、基板処理装置は、基板を保持する基板保持部と、前記基板に処理液を供給する処理液供給部と、前記基板の特定成分の存在量を測定する成分存在量測定部と、前記基板保持部、前記処理液供給部および前記成分存在量測定部を制御する制御部とを備える。前記制御部は、前記処理液供給部が前記基板に前記処理液を供給している間に前記成分存在量測定部が測定した前記基板の前記特定成分の存在量に基づいて、前記特定成分の前記存在量の時間変化を取得する時間変化取得部と、学習対象基板に対する処理条件および処理結果を関連付けた学習用データを機械学習させることで構築された学習済モデルに、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を入力することによって得られた出力情報に基づいて、基板を処理するための基板処理条件を処理液の供給を停止する前に変更する処理条件変更部とを含む。
ある実施形態では、前記成分存在量測定部は、赤外光を用いて前記基板の特定成分の存在量を測定する。
ある実施形態では、前記制御部は、前記処理液供給部が前記基板に前記処理液を供給している間に前記成分存在量測定部が前記基板の前記特定成分の存在量を測定した結果に基づいて、前記基板の特定成分の時間変化を予測する予測部をさらに含み、前記処理条件変更部は、前記予測部が予測した前記特定成分の時間変化に基づいて前記基板を処理するための基板処理条件を変更する。
ある実施形態では、前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記処理液供給部が前記処理液を供給する処理液供給期間を変更する。
ある実施形態では、前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記処理液供給期間を短縮する。
ある実施形態では、前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記基板を処理するための前記処理液の流量、濃度、温度、前記基板保持部によって前記基板が回転する基板回転速度、および、前記処理液を供給する処理液供給期間のいずれかを変更する。
ある実施形態では、前記処理条件変更部は、前記処理液供給部が前記処理液を供給している前記基板を処理するための基板処理条件を変更する。
ある実施形態では、前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記時間変化取得部が前記特定成分の存在量について取得した基板とは異なる基板を処理するための基板処理条件を変更する。
本発明の別の局面によれば、基板処理方法は、基板に処理液を供給している間に前記基板の特定成分の存在量を測定する工程と、前記測定する工程において測定された前記基板の前記特定成分の存在量に基づいて、前記特定成分の前記存在量の時間変化を取得する工程と、学習対象基板に対する処理条件および処理結果を関連付けた学習用データを機械学習させることで構築された学習済モデルに、前記取得する工程において取得した前記特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を入力することによって得られた出力情報に基づいて、基板を処理するための基板処理条件を処理液の供給を停止する前に変更する工程とを包含する。
本発明によれば、基板の特性に応じた基板処理条件で基板を処理できる。
本実施形態の基板処理装置を備えた基板処理システムの模式図である。 本実施形態の基板処理装置の模式図である。 本実施形態の基板処理装置のブロック図である。 本実施形態の基板処理方法のフロー図である。 （ａ）～（ｆ）は、本実施形態の基板処理方法を説明するための模式図である。 本実施形態の基板処理装置を備えた基板処理学習システムの模式図である。 （ａ）～（ｄ）は、本実施形態の基板処理方法における特定成分の存在量の時間変化および基板処理条件を説明するための模式図である。 （ａ）～（ｄ）は、本実施形態の基板処理方法における特定成分の存在量の時間変化および処理液供給期間を説明するための模式図である。 本実施形態の基板処理装置のブロック図である。 本実施形態の基板処理方法のフロー図である。 （ａ）～（ｅ）は、本実施形態の基板処理方法における特定成分の存在量の時間変化および基板処理条件を説明するための模式図である。 本実施形態の基板処理装置を備えた基板処理学習システムの模式図である。 （ａ）は、本実施形態の基板処理方法において同一ロットの複数の基板を示す模式図であり、（ｂ）～（ｃ）は、本実施形態の基板処理方法において存在量の時間変化および基板処理条件を説明するための模式図である。
以下、図面を参照して、本発明による基板処理装置および基板処理方法の実施形態を説明する。なお、図中、同一または相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。なお、本願明細書では、発明の理解を容易にするため、互いに直交するＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸を記載することがある。典型的には、Ｘ軸およびＹ軸は水平方向に平行であり、Ｚ軸は鉛直方向に平行である。
まず、図１を参照して、本実施形態の基板処理装置１００を備えた基板処理システム１０を説明する。図１は、基板処理システム１０の模式的な平面図である。
図１に示すように、基板処理システム１０は、複数の基板処理装置１００を備える。基板処理装置１００は、基板Ｗを処理する。基板処理装置１００は、基板Ｗに対して、エッチング、表面処理、特性付与、処理膜形成、膜の少なくとも一部の除去および洗浄のうちの少なくとも１つを行うように基板Ｗを処理する。
基板Ｗは、半導体基板として用いられる。基板Ｗは、半導体ウエハを含む。例えば、基板Ｗは略円板状である。ここでは、基板処理装置１００は、基板Ｗを一枚ずつ処理する。
図１に示すように、基板処理システム１０は、複数の基板処理装置１００に加えて、流体キャビネット１０Ａと、流体ボックス１０Ｂと、複数のロードポートＬＰと、インデクサーロボットＩＲと、センターロボットＣＲと、制御装置２０とを備える。制御装置２０は、ロードポートＬＰ、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲおよび基板処理装置１００を制御する。
ロードポートＬＰの各々は、複数枚の基板Ｗを積層して収容する。インデクサーロボットＩＲは、ロードポートＬＰとセンターロボットＣＲとの間で基板Ｗを搬送する。なお、インデクサーロボットＩＲとセンターロボットＣＲとの間に、基板Ｗを一時的に載置する設置台（パス）を設けて、インデクサーロボットＩＲとセンターロボットＣＲとの間で設置台を介して間接的に基板Ｗを受け渡しする装置構成としてもよい。センターロボットＣＲは、インデクサーロボットＩＲと基板処理装置１００との間で基板Ｗを搬送する。基板処理装置１００の各々は、基板Ｗに液体を吐出して、基板Ｗを処理する。液体は、処理液を含む。または、液体は、他の液体を含んでもよい。流体キャビネット１０Ａは、液体を収容する。なお、流体キャビネット１０Ａは、気体を収容してもよい。
複数の基板処理装置１００は、平面視においてセンターロボットＣＲを取り囲むように配置された複数のタワーＴＷ（図１では４つのタワーＴＷ）を形成している。各タワーＴＷは、上下に積層された複数の基板処理装置１００（図１では３つの基板処理装置１００）を含む。流体ボックス１０Ｂは、それぞれ、複数のタワーＴＷに対応している。流体キャビネット１０Ａ内の液体は、いずれかの流体ボックス１０Ｂを介して、流体ボックス１０Ｂに対応するタワーＴＷに含まれる全ての基板処理装置１００に供給される。また、流体キャビネット１０Ａ内の気体は、いずれかの流体ボックス１０Ｂを介して、流体ボックス１０Ｂに対応するタワーＴＷに含まれる全ての基板処理装置１００に供給される。
制御装置２０は、基板処理システム１０の各種動作を制御する。制御装置２０は、制御部２２および記憶部２４を含む。制御部２２は、プロセッサーを有する。制御部２２は、例えば、中央処理演算機（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）を有する。または、制御部２２は、汎用演算機を有してもよい。
記憶部２４は、主記憶装置と、補助記憶装置とを含む。主記憶装置は、例えば、半導体メモリである。補助記憶装置は、例えば、半導体メモリおよび／またはハードディスクドライブである。記憶部２４はリムーバブルメディアを含んでいてもよい。制御部２２は、記憶部２４の記憶しているコンピュータプログラムを実行して、基板処理動作を実行する。
また、記憶部２４は、データを記憶する。データは、レシピデータを含む。レシピデータは、複数のレシピを示す情報を含む。複数のレシピの各々は、基板Ｗの処理内容および処理手順を規定する。
次に、図２を参照して、本実施形態の基板処理装置１００を説明する。図２は、基板処理装置１００の模式図である。
基板処理装置１００は、チャンバー１１０と、基板保持部１２０と、処理液供給部１３０と、成分存在量測定部１４０とを備える。チャンバー１１０は、基板Ｗを収容する。また、チャンバー１１０は、基板保持部１２０と、処理液供給部１３０および成分存在量測定部１４０の少なくとも一部とを収容する。
チャンバー１１０は、内部空間を有する略箱形状である。チャンバー１１０は、基板Ｗを収容する。ここでは、基板処理装置１００は、基板Ｗを１枚ずつ処理する枚葉型であり、チャンバー１１０には基板Ｗが１枚ずつ収容される。基板Ｗは、チャンバー１１０内に収容され、チャンバー１１０内で処理される。
基板保持部１２０は、基板Ｗを保持する。基板保持部１２０は、基板Ｗの上面（表面）Ｗｔを上方に向け、基板Ｗの裏面（下面）Ｗｒを鉛直下方に向くように基板Ｗを水平に保持する。また、基板保持部１２０は、基板Ｗを保持した状態で基板Ｗを回転させる。基板Ｗの上面Ｗｔは、平坦化されてもよい。または、基板Ｗの上面Ｗｔには、デバイス面が設けられてもよく、リセスの設けられたピラー状の積層体が設けられてもよい。基板保持部１２０は、基板Ｗを保持した状態で基板Ｗを回転させる。
例えば、基板保持部１２０は、基板Ｗの端部を挟持する挟持式であってもよい。あるいは、基板保持部１２０は、基板Ｗを裏面Ｗｒから保持する任意の機構を有してもよい。例えば、基板保持部１２０は、バキューム式であってもよい。この場合、基板保持部１２０は、非デバイス形成面である基板Ｗの裏面Ｗｒの中央部を上面に吸着させることにより基板Ｗを水平に保持する。あるいは、基板保持部１２０は、複数のチャックピンを基板Ｗの周端面に接触させる挟持式とバキューム式とを組み合わせてもよい。
例えば、基板保持部１２０は、スピンベース１２１と、チャック部材１２２と、シャフト１２３と、電動モーター１２４と、ハウジング１２５とを含む。チャック部材１２２は、スピンベース１２１に設けられる。チャック部材１２２は、基板Ｗをチャックする。典型的には、スピンベース１２１には、複数のチャック部材１２２が設けられる。
シャフト１２３は、中空軸である。シャフト１２３は、回転軸Ａｘに沿って鉛直方向に延びている。シャフト１２３の上端には、スピンベース１２１が結合されている。基板Ｗは、スピンベース１２１の上方に載置される。
スピンベース１２１は、円板状である。チャック部材１２２は、基板Ｗを水平に支持する。シャフト１２３は、スピンベース１２１の中央部から下方に延びる。電動モーター１２４は、シャフト１２３に回転力を与える。電動モーター１２４は、シャフト１２３を回転方向に回転させることにより、回転軸Ａｘを中心に基板Ｗおよびスピンベース１２１を回転させる。ハウジング１２５は、シャフト１２３および電動モーター１２４を取り囲んでいる。
処理液供給部１３０は、基板Ｗに処理液を供給する。典型的には、処理液供給部１３０は、基板保持部１２０に保持された基板Ｗの上面Ｗｔに処理液を供給する。なお、処理液供給部１３０は、基板Ｗに複数種の処理液を供給してもよい。
処理液は、基板Ｗをエッチングするエッチング液であってもよい。エッチング液として、例えば、フッ硝酸（フッ酸（ＨＦ）と硝酸（ＨＮＯ3）との混合液）、フッ酸、バファードフッ酸（ＢＨＦ）、フッ化アンモニウム、ＨＦＥＧ（フッ酸とエチレングリコールとの混合液）および燐酸（Ｈ3ＰＯ4）が挙げられる。エッチング液の種類は、特に限定されず、例えば、酸性であってもよいし、アルカリ性であってもよい。
または、処理液は、リンス液であってもよい。リンス液として、例えば、脱イオン水（Ｄｅｉｏｎｉｚｅｄ Ｗａｔｅｒ：ＤＩＷ）、炭酸水、電解イオン水、オゾン水、アンモニア水、希釈濃度（例えば、１０ｐｐｍ～１００ｐｐｍ程度）の塩酸水、および、還元水（水素水）が挙げられる。
あるいは、処理液は、有機溶剤であってもよい。典型的には、有機溶剤の揮発性は、リンス液の揮発性よりも高い。有機溶剤として、例えば、イソプロピルアルコール（ｉｓｏｐｒｏｐｙｌ ａｌｃｏｈｏｌ：ＩＰＡ）、メタノール、エタノール、アセトン、ハイドロフルオロエーテル（ｈｙｄｒｏｆｌｕｏｒｏ ｅｔｈｅｒ：ＨＦＥ）、プロピレングリコールモノエチルエーテル（ｐｒｏｐｙｌｅｎｅ ｇｌｙｃｏｌ ｅｔｈｙｌ ｅｔｈｅｒ：ＰＧＥＥ）およびプロピレングリコールモノメチルエーテルアセテート（ｐｒｏｐｙｌｅｎｅｇｌｙｃｏｌ ｍｏｎｏｍｅｔｈｙｌ ｅｔｈｅｒ ａｃｅｔａｔｅ：ＰＧＭＥＡ）が挙げられる。
処理液供給部１３０は、配管１３２と、バルブ１３４と、ノズル１３６と、移動機構１３８とを含む。配管１３２には、供給源から処理液が供給される。バルブ１３４は、配管１３２内の流路を開閉する。ノズル１３６は、配管１３２に接続される。ノズル１３６は、基板Ｗの上面Ｗｔに処理液を吐出する。ノズル１３６は、基板Ｗに対して移動可能に構成されていることが好ましい。
移動機構１３８は、水平方向および鉛直方向にノズル１３６を移動させる。詳しくは、移動機構１３８は、鉛直方向に延びる回転軸線を中心として周方向に沿ってノズル１３６を移動させる。また、移動機構１３８は、ノズル１３６を鉛直方向に昇降させる。
移動機構１３８は、アーム１３８ａと、軸部１３８ｂと、駆動部１３８ｃとを有する。アーム１３８ａは、水平方向に沿って延びる。ノズル１３６は、アーム１３８ａの先端部に配置される。ノズル１３６は、チャック部材１２２に保持されている基板Ｗの上面Ｗｔに向けて処理液を供給できる姿勢で、アーム１３８ａの先端部に配置される。詳しくは、ノズル１３６は、アーム１３８ａの先端部に結合されて、アーム１３８ａから下方に突出する。アーム１３８ａの基端部は、軸部１３８ｂに結合する。軸部１３８ｂは、鉛直方向に沿って延びる。
駆動部１３８ｃは、回転駆動機構と、昇降駆動機構とを有する。駆動部１３８ｃの回転駆動機構は、回転軸線を中心として軸部１３８ｂを回転させて、軸部１３８ｂを中心にアーム１３８ａを水平面に沿って旋回させる。その結果、ノズル１３６が水平面に沿って移動する。詳しくは、ノズル１３６は、軸部１３８ｂの周りを周方向に沿って移動する。駆動部１３８ｃの回転駆動機構は、例えば、正逆回転可能なモーターを含む。
駆動部１３８ｃの昇降駆動機構は、軸部１３８ｂを鉛直方向に昇降させる。駆動部１３８ｃの昇降駆動機構が軸部１３８ｂを昇降させることにより、ノズル１３６が鉛直方向に昇降する。駆動部１３８ｃの昇降駆動機構は、モーター等の駆動源および昇降機構を有しており、駆動源によって昇降機構を駆動して、軸部１３８ｂを上昇または下降させる。昇降機構は、例えば、ラック・ピニオン機構またはボールねじを含む。
成分存在量測定部１４０は、基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。特定成分は、基板Ｗに存在する有機物であってもよい。
例えば、成分存在量測定部１４０は、赤外光を用いて基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。赤外光の波長は、２．５μｍ以上２５μｍ以下（波数４００ｃｍ-1以上４０００ｃｍ-1以下）である。
例えば、有機物において、Ｃ－Ｈ、Ｃ－Ｏ、Ｃ－Ｎ、Ｃ－Ｆなどの結合は、赤外線に含まれる特定の波長を吸収する。赤外線の特定の波長の吸収量は、特定の結合基を有する成分の量に比例するため、基板Ｗから反射される赤外線に基づいて、基板Ｗの特定成分の存在量を測定できる。
成分存在量測定部１４０は、発光部１４２と、受光部１４４とを有する。発光部１４２は、基板Ｗに向けて光を発する。受光部１４４は、発光部１４２から発せられた光のうち基板Ｗにおいて反射された光を受光する。
成分存在量測定部１４０は、基板Ｗに対して移動可能であってもよい。例えば、成分存在量測定部１４０は、制御部２２によって制御される移動機構にしたがって水平方向および／または鉛直方向に移動可能であることが好ましい。成分存在量測定部１４０が移動する場合、発光部１４２および受光部１４４は、互いに独立に移動可能であってもよい。あるいは、発光部１４２および受光部１４４は、一体として移動可能であってもよい。
基板処理装置１００は、カップ１８０をさらに備える。カップ１８０は、基板Ｗから飛散した液体を回収する。カップ１８０は昇降する。例えば、カップ１８０は、処理液供給部１３０が基板Ｗに液体を供給する期間にわたって基板Ｗの側方にまで鉛直上方に上昇する。この場合、カップ１８０は、基板Ｗの回転によって基板Ｗから飛散する液体を回収する。また、カップ１８０は、処理液供給部１３０が基板Ｗに液体を供給する期間が終了すると、基板Ｗの側方から鉛直下方に下降する。
上述したように、制御装置２０は、制御部２２および記憶部２４を含む。制御部２２は、基板保持部１２０、処理液供給部１３０、成分存在量測定部１４０および／またはカップ１８０を制御する。一例では、制御部２２は、電動モーター１２４、バルブ１３４、移動機構１３８、発光部１４２、受光部１４４および／またはカップ１８０を制御する。
本実施形態の基板処理装置１００は、半導体の設けられた半導体素子の作製に好適に用いられる。典型的には、半導体素子において、基材の上に導電層および絶縁層が積層される。基板処理装置１００は、半導体素子の製造時に、導電層および／または絶縁層の洗浄および／または加工（例えば、エッチング、特性変化等）に好適に用いられる。
次に、図１～図３を参照して、本実施形態の基板処理装置１００を説明する。図３は、基板処理装置１００のブロック図である。
図３に示すように、制御装置２０は、基板処理装置１００の各種動作を制御する。制御装置２０は、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲ、基板保持部１２０、処理液供給部１３０、成分存在量測定部１４０およびカップ１８０を制御する。具体的には、制御装置２０は、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲ、基板保持部１２０、処理液供給部１３０、成分存在量測定部１４０およびカップ１８０に制御信号を送信することによって、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲ、基板保持部１２０、処理液供給部１３０、成分存在量測定部１４０およびカップ１８０を制御する。
また、記憶部２４は、コンピュータプログラムおよびデータを記憶する。データは、レシピデータを含む。レシピデータは、複数のレシピを示す情報を含む。複数のレシピの各々は、基板Ｗの処理内容、処理手順および基板処理条件を規定する。制御部２２は、記憶部２４の記憶しているコンピュータプログラムを実行して、基板処理動作を実行する。
さらに、記憶部２４は、学習済モデルＬＭを記憶する。学習済モデルＬＭは、学習対象基板に対する処理条件および処理結果を関連付けた学習用データを機械学習させることで構築される。制御部２２は、記憶部２４の記憶している学習済モデルＬＭを利用して、基板処理条件を変更する。
上述したように、記憶部２４は、コンピュータプログラムを記憶する。コンピュータプログラムを実行することにより、制御部２２は、処理条件設定部２２ａ、時間変化取得部２２ｂおよび処理条件変更部２２ｃとして機能する。このため、制御部２２は、処理条件設定部２２ａ、時間変化取得部２２ｂおよび処理条件変更部２２ｃを含む。
処理条件設定部２２ａは、基板Ｗを処理するための基板処理条件を設定する。例えば、処理条件設定部２２ａは、記憶部２４に記憶されたレシピ情報に基づいて、基板処理条件を設定する。基板処理条件は、基板Ｗを処理するための処理液の流量、濃度、温度、基板保持部１２０によって基板Ｗが回転する基板回転速度、および、処理液を供給する処理液供給期間のうちの少なくとも１つを含む。
時間変化取得部２２ｂは、基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化を取得する。時間変化取得部２２ｂは、成分存在量測定部１４０が測定した特定成分の存在量から、特定成分の存在量の時間変化を取得する。
処理条件変更部２２ｃは、学習済モデルＬＭに、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を入力することによって得られた出力情報に基づいて、基板処理条件を処理液の供給を停止する前に変更する。
典型的には、処理条件設定部２２ａに設定された基板処理条件は、基板Ｗの特定成分の時間変化を予め推定した内容に基づいて規定されている。しかしながら、実際に基板を処理する場合、厳密には、基板Ｗの特定成分の時間変化は、基板の特性に応じて異なる。処理条件変更部２２ｃは、学習済モデルＬＭに、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を入力することによって得られた出力情報に基づいて、基板処理条件を変更する。
例えば、処理条件変更部２２ｃは、基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を学習済モデルＬＭに入力し、学習済モデルＬＭから得られた出力情報に基づいて、基板Ｗに供給される処理液の供給時間を変更する。一例では、処理条件変更部２２ｃは、出力情報に基づいて、処理条件設定部２２ａにおいて設定された基板処理条件における処理液の供給時間を短縮する。
制御部２２は、インデクサーロボットＩＲを制御して、インデクサーロボットＩＲによって基板Ｗを受け渡しする。
制御部２２は、センターロボットＣＲを制御して、センターロボットＣＲによって基板Ｗを受け渡しする。例えば、センターロボットＣＲは、未処理の基板Ｗを受け取って、複数のチャンバー１１０のうちのいずれかに基板Ｗを搬入する。また、センターロボットＣＲは、処理された基板Ｗをチャンバー１１０から受け取って、基板Ｗを搬出する。
制御部２２は、基板保持部１２０を制御して、基板Ｗの回転の開始、回転速度の変更および基板Ｗの回転の停止を制御する。例えば、制御部２２は、基板保持部１２０を制御して、基板保持部１２０の回転速度を変更することができる。具体的には、制御部２２は、基板保持部１２０の電動モーター１２４の回転速度を変更することによって、基板Ｗの回転速度を変更できる。
制御部２２は、処理液供給部１３０のバルブ１３４を制御して、バルブ１３４の状態を開状態と閉状態とに切り替えることができる。具体的には、制御部２２は、処理液供給部１３０のバルブ１３４を制御して、バルブ１３４を開状態にすることによって、ノズル１３６に向かって配管１３２内を流れる処理液を通過させることができる。また、制御部２２は、処理液供給部１３０のバルブ１３４を制御して、バルブ１３４を閉状態にすることによって、ノズル１３６に向かって配管１３２内を流れる処理液の供給を停止させることができる。
制御部２２は、処理液供給部１３０の移動機構１３８を制御して、ノズル１３６を移動させることができる。具体的には、制御部２２は、処理液供給部１３０の移動機構１３８を制御して、ノズル１３６を基板Ｗの上面Ｗｔの上方に移動できる。また、制御部２２は、処理液供給部１３０の移動機構１３８を制御して、ノズル１３６を基板Ｗの上面Ｗｔの上方から離れた退避位置に移動できる。
制御部２２は、成分存在量測定部１４０を制御して基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。例えば、制御部２２は、発光部１４２から赤外光を発光し、受光部１４４において基板Ｗから反射された赤外光を受光して受光強度を測定するように発光部１４２および受光部１４４を制御して基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。制御部２２は、成分存在量測定部１４０を制御して成分存在量測定部１４０を基板Ｗに対して移動させてもよい。
制御部２２は、カップ１８０を制御して基板Ｗに対してカップ１８０を移動させてもよい。具体的には、制御部２２は、処理液供給部１３０が基板Ｗに液体を供給する期間にわたって基板Ｗの側方にまで鉛直上方にカップ１８０を上昇させる。また、制御部２２は、処理液供給部１３０が基板Ｗに液体を供給する期間が終了すると、基板Ｗの側方から鉛直下方にカップ１８０を下降させる。
なお、図３には図示していないが、基板処理装置１００は、基板Ｗについての処理状況を表示する表示部をさらに備えてもよい。例えば、表示部は、基板Ｗの処理結果を表示してもよく、処理される基板Ｗの予測状態を表示してもよい。
また、図３に示した基板処理装置１００では、記憶部２４が、学習済モデルＬＭを記憶したが、本実施形態はこれに限定されない。記憶部２４が、学習済モデルＬＭを記憶せず、基板処理装置１００と通信可能なサーバーが学習済モデルＬＭを記憶してもよい。処理条件変更部２２ｃは、サーバーに記憶された学習済モデルＬＭからの出力情報に基づいて基板処理条件を変更してもよい。
本実施形態の基板処理装置１００は、半導体素子を形成するために好適に用いられる。例えば、基板処理装置１００は、積層構造の半導体素子として用いられる基板Ｗを処理するために好適に利用される。半導体素子は、いわゆる３Ｄ構造のメモリ（記憶装置）である。一例として、基板Ｗは、ＮＡＮＤ型フラッシュメモリとして好適に用いられる。
次に、図１～図４を参照して、本実施形態の基板処理方法を説明する。図４は、基板処理方法のフロー図である。
図４に示すように、ステップＳ１０２において、基板Ｗを処理するための基板処理条件を設定する。詳細には、処理条件設定部２２ａは、基板処理条件を設定する。例えば、処理条件設定部２２ａは、記憶部２４に記憶されたレシピから基板処理条件を読み出して、基板処理条件を設定する。
ステップＳ１０４において、基板処理条件にしたがって処理液の供給を開始する。制御部２２の制御により、処理液供給部１３０は、基板Ｗに対して処理液の供給を開始する。なお、処理液供給部１３０が処理液の供給を開始する際に、制御部２２の制御により、基板保持部１２０は、基板Ｗを保持した状態で基板Ｗを回転させる。処理液供給部１３０は、処理条件設定部２２ａにおいて設定された基板処理条件にしたがって基板Ｗの処理液の供給を開始する。
ステップＳ１０６において、基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。成分存在量測定部１４０は、基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。典型的には、処理液供給部１３０が基板Ｗに対して処理液を供給している状態で、成分存在量測定部１４０は、基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。
ステップＳ１０８において、基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化を取得する。詳細には、時間変化取得部２２ｂは、基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化を取得する。典型的には、成分存在量測定部１４０が基板Ｗの特定成分の存在量を複数回測定した結果を利用して、時間変化取得部２２ｂは、特定成分の存在量の時間変化を取得する。処理液によって基板Ｗにおける特定成分が除去される場合、基板Ｗにおける特定成分の存在量は、処理液の供給に伴い減少する。
ステップＳ１１０において、基板処理条件を変更する。詳細には、処理条件変更部２２ｃは、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を学習済モデルＬＭに入力することによって学習済モデルＬＭから得られた出力情報に基づいて、基板処理条件を変更する。
典型的には、処理条件変更部２２ｃは、現在処理中の基板Ｗに対してステップＳ１０２において設定された基板処理条件を変更する。ただし、処理条件変更部２２ｃは、現在処理中の基板Ｗの処理条件ではなく、将来処理予定の基板Ｗの処理条件を変更してもよい。
ステップＳ１１２において、基板Ｗの処理液の供給を停止する。詳細には、制御部２２は、変更された基板処理条件にしたがって基板Ｗの処理を継続して、基板処理条件にしたがって基板Ｗの処理を終了する。一例では、制御部２２の制御により、処理液供給部１３０は、基板Ｗに対する処理液の供給を停止する。その後、制御部２２の制御により、基板保持部１２０は、基板Ｗの回転を停止する。以上のようにして、基板Ｗの処理を終了する。
本実施形態では、基板Ｗの特性に応じて変更した基板処理条件で基板Ｗを処理する。このため、基板Ｗの特性に応じて基板処理条件の過不足が発生することを抑制できる。
次に、図１～図５を参照して、本実施形態の基板処理方法を説明する。図５（ａ）～図５（ｆ）は、本実施形態の基板処理方法の模式図を示す。
図５（ａ）に示すように、基板Ｗの構造体Ｓ上に除去対象物Ｒが存在する。基板Ｗの処理を開始する前に、基板処理条件を設定する。詳細には、処理条件設定部２２ａは、基板Ｗを処理するための基板処理条件を設定する。例えば、処理条件設定部２２ａは、記憶部２４に記憶されたレシピ情報を読み出し、レシピ情報にしたがって基板処理条件を設定する。
図５（ｂ）に示すように、基板Ｗ上の除去対象物Ｒに含まれる特定成分の存在量を測定する。成分存在量測定部１４０は、除去対象物Ｒにおける特定成分の存在量を測定する。ここでは、成分存在量測定部１４０による特定成分の存在量の測定を測定Ｍと示す。
特定成分が除去対象物に均一に存在する場合、特定成分の存在量は、除去対象物Ｒの存在量の指標となる。例えば、特定成分の存在量は、除去対象物Ｒの厚さ（高さ）の指標となる。
図５（ｃ）に示すように、基板Ｗに対して処理液の供給を開始する。ここでは、基板処理条件として基板処理条件Ａが設定されている。例えば、処理液供給部１３０は、基板処理条件Ａにしたがって基板Ｗに処理液を供給する。例えば、基板Ｗに処理液を供給すると、処理液により、除去対象物Ｒは徐々に溶解する。この場合、除去対象物Ｒの厚さは徐々に小さくなる。ここでは、処理液供給部１３０による処理液の供給を供給Ｌと示す。
図５（ｄ）に示すように、基板Ｗに処理液を供給しながら、基板Ｗ上の除去対象物Ｒに含まれる特定成分の存在量を測定する。詳細には、処理液供給部１３０が、設定された基板処理条件Ａにしたがって基板Ｗに対して処理液の供給Ｌを行っている間に、成分存在量測定部１４０は、基板Ｗにおいて特定成分の存在量の測定Ｍを行う。
成分存在量測定部１４０は、特定成分の存在量を測定する。成分存在量測定部１４０は、所定の時間間隔で特定成分の存在量を測定してもよい。あるいは、成分存在量測定部１４０は、連続的に特定成分の存在量を測定してもよい。
時間変化取得部２２ｂは、成分存在量測定部１４０の測定結果に基づいて、特定成分の存在量の時間変化を取得する。時間変化取得部２２ｂは、特定成分の存在量の時間変化を示すグラフを作成してもよい。
処理条件変更部２２ｃは、基板処理条件を変更する。詳細には、処理条件変更部２２ｃは、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を学習済モデルＬＭに入力する。学習済モデルＬＭは、入力情報に対して出力情報を出力する。処理条件変更部２２ｃは、学習済モデルＬＭからの出力情報に基づいて、基板処理条件を基板処理条件Ａから基板処理条件Ｂに変更する。
典型的には、処理条件変更部２２ｃは、基板処理条件のうちの少なくとも１つの項目のパラメータを変更する。例えば、処理条件変更部２２ｃは、特定成分の存在量の時間変化に基づいて処理液供給期間を変更する。一例では、処理条件変更部２２ｃは、特定成分の存在量の時間変化に基づいて処理液供給期間を短縮する。
図５（ｅ）に示すように、変更した基板処理条件Ｂにしたがって基板Ｗの処理を継続する。基板Ｗに処理液を供給して基板Ｗの処理を継続する。ここでは、基板処理条件として基板処理条件Ｂが設定されている。処理液供給部１３０は、基板処理条件Ｂにしたがって基板Ｗに処理液を供給する。一例では、処理液供給部１３０は、基板処理条件の変更によって短縮された処理液供給期間の終了まで処理液の供給を継続する。
図５（ｆ）に示すように、基板Ｗの処理を完了する。基板Ｗの処理により、構造体Ｓの上から除去対象物Ｒを除去し、構造体Ｓを露出できる。
本実施形態によれば、基板Ｗの処理中に測定した基板Ｗの測定結果に基づいて基板処理条件を変更する。基板Ｗの処理中に測定した基板Ｗの測定結果は、基板Ｗに固有の特性に基づくものであるため、基板Ｗに固有の特性を考慮した基板処理条件で基板Ｗを処理できる。
なお、図５を参照した上述の説明では、処理液によって構造体Ｓの上の除去対象物Ｒを除去したが、本実施形態はこれに限定されない。処理液によって構造体Ｓの間の除去対象物Ｒを除去してもよい。例えば、ドライエッチングの後に構造体Ｓの間に位置する除去対象物Ｒを処理液によって除去してもよい。
本実施形態の基板処理装置１００では、学習済モデルＬＭから出力される出力情報に基づいて基板処理条件を変更する。例えば、学習済モデルＬＭは、変更される基板処理条件を示す基板処理条件変更情報を出力情報として出力してもよい。
次に、図６を参照して、学習済モデルＬＭの生成および学習済モデルＬＭに対する入力情報および出力情報を説明するための基板処理学習システム２００を説明する。図６は、基板処理学習システム２００の模式図である。
図６に示すように、基板処理学習システム２００は、基板処理装置１００と、基板処理装置１００Ｌと、学習用データ生成装置３００と、学習装置４００とを備える。なお、学習用データ生成装置３００および／または学習装置４００は、基板処理装置１００および／または基板処理装置１００Ｌと別体であってもよい。あるいは、学習用データ生成装置３００および／または学習装置４００は、基板処理装置１００および／または基板処理装置１００Ｌに実装されてもよい。
基板処理装置１００は、処理対象基板を処理する。ここでは、処理対象基板には、構造体のパターンが設けられており、基板処理装置１００は、処理対象基板を処理液で処理する。なお、基板処理装置１００は、処理対象基板に対して処理液の供給以外の処理をしてもよい。典型的には、処理対象基板は略円板状である。
基板処理装置１００Ｌは、学習対象基板を処理する。ここでは、学習対象基板には、構造体のパターンの設けられており、基板処理装置１００Ｌは、学習対象基板を処理液で処理する。なお、基板処理装置１００Ｌは、学習対象基板に対して処理液の供給以外の処理をしてもよい。学習対象基板の構成は、処理対象基板の構成と同じである。典型的には、学習対象基板は略円板状である。基板処理装置１００Ｌの構成は、基板処理装置１００の構成と同じである。基板処理装置１００Ｌは、基板処理装置１００と同一物であってもよい。例えば、同一の基板処理装置が過去に学習対象基板を処理し、その後、処理対象基板を処理してもよい。あるいは、基板処理装置１００Ｌは、基板処理装置１００と同じ構成を有する別の製品であってもよい。
本明細書の以下の説明において、学習対象基板を「学習対象基板ＷＬ」と記載し、処理対象基板を「処理対象基板Ｗｐ」と記載することがある。また、学習対象基板ＷＬと処理対象基板Ｗｐとを区別して説明する必要のないときは、学習対象基板ＷＬおよび処理対象基板Ｗｐを「基板Ｗ」と記載することがある。
基板処理装置１００Ｌは、時系列データＴＤＬを出力する。時系列データＴＤＬは、基板処理装置１００Ｌにおける物理量の時間変化を示すデータである。時系列データＴＤＬは、所定期間にわたって時系列に変化した物理量（値）の時間変化を示す。例えば、時系列データＴＤＬは、基板処理装置１００Ｌが学習対象基板に対して行った処理についての物理量の時間変化を示すデータである。あるいは、時系列データＴＤＬは、基板処理装置１００Ｌによって処理された学習対象基板の特性についての物理量の時間変化を示すデータである。または、時系列データＴＤＬは、学習対象基板を基板処理装置１００Ｌで処理する前の製造プロセスを示すデータを含んでもよい。
なお、時系列データＴＤＬにおいて示される値は、測定機器において直接測定された値であってもよい。または、時系列データＴＤＬにおいて示される値は、測定機器において直接測定された値を演算処理した値であってもよい。あるいは、時系列データＴＤＬにおいて示される値は、複数の測定機器において測定された値を演算したものであってもよい。
学習用データ生成装置３００は、時系列データＴＤＬまたは時系列データＴＤＬの少なくとも一部に基づいて学習用データＬＤを生成する。学習用データ生成装置３００は、学習用データＬＤを出力する。
学習用データＬＤは、学習対象基板ＷＬの基板処理条件情報と、処理結果情報とを含む。学習用データＬＤでは、時系列データＴＤＬの基板処理条件情報および処理結果情報が互い関連づけられている。
学習対象基板ＷＬの基板処理条件情報は、学習対象基板ＷＬに対して行われた基板処理条件を示す。基板処理条件は、学習対象基板ＷＬを処理するための処理液の流量、濃度、温度、学習対象基板ＷＬが回転する基板回転速度、および、処理液を供給する処理液供給期間のうちの少なくとも１つを含む。
学習対象基板ＷＬの処理結果情報は、学習対象基板ＷＬに対して行われた基板処理の結果を示す。処理結果情報は、基板処理条件にしたがって学習対象基板ＷＬにおける特定成分の存在量の時間変化を測定した時間変化情報を含む。学習対象基板ＷＬの時間変化情報は、学習対象基板ＷＬ上の特定成分の存在量の時間変化を示す。典型的には、学習対象基板ＷＬにおける時間変化情報は、学習対象基板ＷＬにおける特定成分の存在量が一定値に充分に変位したことを示す時間にわたって測定された結果であることが好ましい。例えば、学習対象基板ＷＬにおける時間変化情報は、学習対象基板ＷＬにおける特定成分が充分に除去されことを示す時間にわたって測定された結果であることが好ましい。なお、処理結果情報は、学習対象基板ＷＬの評価結果を含んでもよい。
学習装置４００は、学習用データＬＤを機械学習することによって、学習済モデルＬＭを生成する。学習装置４００は、学習済モデルＬＭを出力する。
学習装置４００は、学習プログラムを記憶する。学習プログラムは、複数の学習用データＬＤの中から一定の規則を見出し、見出した規則を表現する学習済モデルＬＭを生成するための機械学習アルゴリズムを実行するためのプログラムである。学習装置４００は、学習プログラムを実行することにより、学習用データＬＤを機械学習することで推論プログラムのパラメータを調整して学習済モデルＬＭを生成する。
例えば、機械学習アルゴリズムは、教師あり学習のアルゴリズムである。一例では、機械学習アルゴリズムは、決定木、最近傍法、単純ベイズ分類器、サポートベクターマシン、または、ニューラルネットワークである。従って、学習済モデルＬＭは、決定木、最近傍法、単純ベイズ分類器、サポートベクターマシン、または、ニューラルネットワークを含む。学習済モデルＬＭを生成する機械学習において、誤差逆伝搬法を利用してもよい。
例えば、ニューラルネットワークは、入力層、単数または複数の中間層、および、出力層を含む。具体的には、ニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、または、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であり、ディープラーニングを行う。例えば、ディープニューラルネットワークは、入力層、複数の中間層、および、出力層を含む。
基板処理装置１００は、時系列データＴＤを出力する。時系列データＴＤは、基板処理装置１００における物理量の時間変化を示すデータである。時系列データＴＤは、所定期間にわたって時系列に変化した物理量（値）の時間変化を示す。例えば、時系列データＴＤは、基板処理装置１００が処理対象基板に対して行った処理についての物理量の時間変化を示すデータである。あるいは、時系列データＴＤは、基板処理装置１００によって処理された処理対象基板の特性についての物理量の時間変化を示すデータである。
なお、時系列データＴＤにおいて示される値は、測定機器において直接測定された値であってもよい。または、時系列データＴＤにおいて示される値は、測定機器において直接測定された値を演算処理した値であってもよい。あるいは、時系列データＴＤにおいて示される値は、複数の測定機器において測定された値を演算したものであってもよい。または、時系列データＴＤは、処理対象基板を基板処理装置１００で処理する前の製造プロセスを示すデータを含んでもよい。
基板処理装置１００が使用する物体は、基板処理装置１００Ｌが使用する物体に対応する。従って、基板処理装置１００が使用する物体の構成は、基板処理装置１００Ｌが使用する物体の構成と同じである。また、時系列データＴＤにおいて、基板処理装置１００が使用する物体の物理量は、基板処理装置１００Ｌが使用する物体の物理量に対応する。従って、基板処理装置１００Ｌが使用する物体の物理量は、基板処理装置１００が使用する物体の物理量と同じである。
時系列データＴＤから、処理対象基板Ｗｐについての入力情報Ｄｅを生成する。処理対象基板Ｗｐの入力情報Ｄｅは、処理対象基板Ｗｐの基板処理条件情報および時間変化情報を含む。処理対象基板Ｗｐの基板処理条件情報は、処理の開始された処理対象基板Ｗｐに対して行われた基板処理条件を示す。時間変化情報は、処理の開始された処理対象基板Ｗｐから取得された処理対象基板Ｗｐ上の特定成分の存在量の時間変化を示す。なお、処理対象基板Ｗｐの基板処理条件が固定されている場合、入力情報Ｄｅは、処理対象基板Ｗｐの基板処理条件情報を含むことなく時間変化情報を含んでもよい。
学習済モデルＬＭに処理対象基板Ｗｐの入力情報Ｄｅを入力すると、学習済モデルＬＭから、処理対象基板Ｗｐの処理に適した基板処理条件を示す基板処理条件変更情報Ｃｐが出力される。基板処理条件変更情報Ｃｐは、変更される基板処理条件を示す。基板処理条件変更情報Ｃｐは、処理対象基板Ｗｐを処理する基板処理装置１００において用いられる。
図６を参照して説明したように、学習装置４００は、機械学習を行う。従って、非常に複雑かつ解析対象が膨大な時系列データＴＤＬから精度の高い学習済モデルＬＭを生成できる。また、学習済モデルＬＭに、処理対象基板Ｗｐの時系列データＴＤからの入力情報Ｄｅを入力すると、学習済モデルＬＭは、変更後の基板処理条件を示す基板処理条件変更情報Ｃｐを出力する。処理条件変更部２２ｃは、基板処理条件変更情報Ｃｐに基づいて処理対象基板Ｗｐの基板処理条件を変更する。以上のようにして、処理対象基板Ｗｐの特性に応じた基板処理条件で処理対象基板Ｗｐを処理できる。
次に、図１～図７を参照して本実施形態の基板処理方法を説明する。図７（ａ）～図７（ｄ）は、本実施形態の基板処理方法において、基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化を示すグラフである。グラフの横軸は時間を示し、グラフの縦軸は特定成分の存在量を示す。
図７（ａ）に示すように、処理液で基板Ｗを処理する前に、基板Ｗの基板処理条件Ａが設定されている。詳細には、処理条件設定部２２ａは、基板Ｗを処理するための基板処理条件Ａを設定する。
図７（ｂ）に示すように、基板Ｗに対して処理液の供給を開始して基板処理条件Ａにしたがって基板Ｗの処理を開始する。処理液の供給を開始してから基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。基板Ｗに処理液を供給してから時間ｔａが経過するとき、特定成分の存在量は存在量ｍａである。ここでは、矢印Ｔは、対象となる時間を示す。
図７（ｃ）に示すように、基板Ｗに対する処理液の供給を継続して基板処理条件Ａにしたがって基板Ｗの処理を継続する。基板Ｗに対する処理液の供給を継続した状態で、特定成分の存在量を測定する。基板Ｗに処理液を供給してから時間ｔｂ（＞ｔａ）が経過するとき、特定成分の存在量は存在量ｍｂ（＜ｍａ）である。
図７（ｄ）に示すように、基板Ｗに対する処理液の供給を継続する。基板Ｗに対する処理液の供給を継続した状態で、特定成分の存在量を測定する。基板Ｗに処理液を供給してから時間ｔｃ（＞ｔｂ）が経過するとき、特定成分の存在量は存在量ｍｃ（＜ｍｂ）である。このとき、時間変化取得部２２ｂは、時間ｔａにおける特定成分の存在量ｍａ、時間ｔｂにおける特定成分の存在量ｍｂおよび時間ｔｃにおける特定成分の存在量ｍｃから、特定成分の存在量の時間変化を取得する。
処理条件変更部２２ｃは、学習済モデルＬＭからの出力情報に基づいて、基板処理条件を変更する。詳細には、処理条件変更部２２ｃは、基板処理条件Ａおよび時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を学習済モデルＬＭに入力し、学習済モデルＬＭから出力された基板処理条件変更情報Ｃｐを取得する。処理条件変更部２２ｃは、基板処理条件変更情報Ｃｐに基づいて、基板処理条件Ａを基板処理条件Ｂに変更する。例えば、処理条件変更部２２ｃは、基板処理条件Ａとして設定された複数の項目の少なくとも１つの設定値を変更することによって、基板処理条件Ａを基板処理条件Ｂに変更する。
本実施形態では、基板Ｗは、処理中の基板Ｗの特定成分の存在量の時間変化に基づいて変更された基板処理条件で処理される。これにより、基板Ｗの特性に応じた基板処理条件で基板Ｗを処理できる。
図７では、特定成分の存在量は時間の経過とともに減少したが、本実施形態はこれに限定されない。特定成分の存在量は時間の経過とともに増加してもよい。
本実施形態では、処理中の基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化に基づいて基板Ｗに対する基板処理条件を変更する。基板処理条件を変更する場合、基板処理条件として基板処理時間を変更することが好ましい。
次に、図１～図８を参照して本実施形態の基板処理方法を説明する。図８（ａ）～図８（ｄ）は、本実施形態の基板処理方法において基板Ｗ上の存在量の時間変化を示すグラフである。グラフの横軸は時間を示し、グラフの縦軸は存在量を示す。
図８（ａ）に示すように、基板Ｗに対して処理液の供給を開始する前に、基板Ｗに対して処理液を供給する処理液供給期間Ｐａが設定されている。詳細には、処理条件設定部２２ａは、基板処理条件を設定する際に処理液供給期間を処理液供給期間Ｐａに設定する。
図８（ｂ）に示すように、基板Ｗに対して処理液の供給を開始する。基板Ｗに対して処理液の供給を開始した後、特定成分の存在量を測定する。基板Ｗに処理液を供給してから時間ｔａが経過するとき、特定成分の存在量は存在量ｍａである。
このとき、処理液は、処理液供給期間Ｐａにわたって供給することが設定されている。ここでは、処理液の供給を開始してから時間ｔａが経過しており、その後、処理液は、期間ｔａ１（＝Ｐａ－ｔａ）にわたって継続して供給することが設定されている。
図８（ｃ）に示すように、基板Ｗに対する処理液の供給を継続する。基板Ｗに対する処理液の供給を継続した状態で、特定成分の存在量を測定する。基板Ｗに処理液を供給してから時間ｔｂ（＞ｔａ）が経過するとき、特定成分の存在量は存在量ｍｂ（＜ｍａ）である。
ここでも、処理液は、処理液供給期間Ｐａにわたって供給することが設定されている。このとき、処理液の供給を開始してから時間ｔｂが経過しており、その後、処理液を期間ｔｂ１（＝Ｐａ－ｔｂ）にわたって継続して供給することが設定されている。
図８（ｄ）に示すように、基板Ｗに対する処理液の供給を継続する。基板Ｗに対する処理液の供給を継続した状態で、特定成分の存在量を測定する。基板Ｗに処理液を供給してから時間ｔｃ（＞ｔｂ）が経過するとき、特定成分の存在量は存在量ｍｃ（＜ｍｂ）である。
このとき、時間変化取得部２２ｂは、時間ｔａにおける特定成分の存在量ｍａ、時間ｔｂにおける特定成分の存在量ｍｂおよび時間ｔｃにおける特定成分の存在量ｍｃから、特定成分の存在量の時間変化を取得する。
処理条件変更部２２ｃは、学習済モデルＬＭからの出力情報に基づいて、処理液供給期間を変更する。詳細には、処理条件変更部２２ｃは、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化に基づいて、学習済モデルＬＭから、処理液供給期間の変更を示す出力情報を取得し、学習済モデルＬＭからの出力情報に基づいて処理液供給期間を変更する。
具体的には、処理条件変更部２２ｃは、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化を学習済モデルＬＭに入力し、学習済モデルＬＭから出力された基板処理条件変更情報Ｃｐとして変更される処理液供給期間を取得する。処理条件変更部２２ｃは、基板処理条件変更情報Ｃｐに基づいて、処理液供給期間を処理液供給期間Ｐａから処理液供給期間Ｐｂに変更する。例えば、処理条件変更部２２ｃは、処理液供給期間以外の項目の設定値を維持したまま、処理液供給期間の項目の設定値を処理液供給期間Ｐａから処理液供給期間Ｐｂに変更する。
ここでは、処理液は、処理液供給期間Ｐｂにわたって供給するように変更される。処理液の供給を開始してから時間ｔｃが経過しており、その後、処理液は、期間ｔｃ１（＝Ｐｂ－ｔｃ）にわたって継続して供給することが設定される。その後、処理液は、処理液供給期間を変更してから期間ｔｃ１にわたって継続して供給されて基板Ｗを処理する。その結果、基板Ｗは、処理液供給期間Ｐｂにわたって処理液で処理される。
本実施形態によれば、処理中の基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化に基づいて基板Ｗの処理液供給期間を変更する。これにより、基板Ｗに応じた処理液供給期間で基板Ｗを処理できる。
なお、図１～図８を参照した上述の説明では、処理条件変更部２２ｃは、学習済モデルＬＭから出力された基板処理条件変更情報に基づいて、基板処理条件を変更したが、本実施形態はこれに限定されない。処理条件変更部２２ｃは、基板Ｗにおける特定成分の時間変化を予測した予測結果から基板処理条件を変更してもよい。
次に、図９を参照して、本実施形態の基板処理装置１００を説明する。図９は、基板処理装置１００の模式図である。図９の基板処理装置１００は、処理条件変更部２２ｃが予測部２２ｃ１を含む点を除いて、図３を参照して上述した基板処理装置１００と同様の構成を有しており、冗長を避ける目的で重複する説明を省略する。
図９に示すように、本実施形態の基板処理装置１００において、処理条件変更部２２ｃは、予測部２２ｃ１を含む。予測部２２ｃ１は、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化に基づいて基板Ｗにおける特定成分の時間変化を予測する。予測部２２ｃ１は、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を学習済モデルＬＭに入力し、学習済モデルＬＭから出力された出力情報として時間変化予測情報を取得する。時間変化予測情報は、特定成分の時間変化の予測を示す。
例えば、予測された特定成分の時間変化が、基板Ｗを処理する前にあらかじめ想定された時間変化よりも早い場合、処理条件変更部２２ｃは、基板Ｗの特定成分の時間変化が遅くなるように基板処理条件を変更する。または、基板Ｗを処理する前にあらかじめ想定された時間変化よりも早い場合、処理条件変更部２２ｃは、処理液供給期間が短くなるように基板処理条件を変更する。
あるいは、予測された特定成分の時間変化が、基板Ｗを処理する前にあらかじめ想定された時間変化よりも遅い場合、処理条件変更部２２ｃは、基板Ｗの特定成分の時間変化が速くなるように基板処理条件を変更する。または、基板Ｗを処理する前にあらかじめ想定された時間変化よりも遅い場合、処理条件変更部２２ｃは、処理液供給期間が長くなるように基板処理条件を変更する。
処理条件変更部２２ｃは、時間変化予測情報に基づいて、基板処理条件Ａを基板処理条件Ｂに変更する。例えば、処理条件変更部２２ｃは、基板処理条件Ａとして設定された複数の項目の少なくとも１つの設定値を変更することによって、基板処理条件Ａを基板処理条件Ｂに変更する。
なお、上述した説明では、予測部２２ｃ１が、処理条件変更部２２ｃに含まれたが、予測部２２ｃ１は、処理条件変更部２２ｃとは別に設けられてもよい。また、上述した説明では、処理条件変更部２２ｃは、予測部２２ｃ１が学習済モデルＬＭから取得した時間変化予測情報に基づいて、基板Ｗの基板処理条件を変更したが、処理条件変更部２２ｃは、学習済モデルＬＭから取得した時間変化予測情報を別の学習済モデルＬＭに入力して、この学習済モデルＬＭから基板処理条件変更情報を取得してもよい。
次に、図９および図１０を参照して、本実施形態の基板処理方法を説明する。図１０は、基板処理方法のフロー図である。図１０のフロー図は、基板Ｗにおける特定成分の時間変化を予測するステップＳ１１０ａをさらに包含する点を除いて、図４を参照して上述したフロー図と同様であり、冗長を避ける目的で重複する説明を省略する。
図１０に示すように、ステップＳ１０２～ステップＳ１０８は、図４と同様である。ステップＳ１０８において基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化を取得する。詳細には、時間変化取得部２２ｂが、基板Ｗにおける特定成分の存在量の時間変化を取得する。
ステップＳ１１０ａにおいて、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、特定成分の時間変化を予測する。詳細には、予測部２２ｃ１は、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、特定成分の時間変化を予測する。
典型的には、予測部２２ｃ１は、特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を学習済モデルＬＭに入力し、学習済モデルＬＭから特定成分の時間変化の予測結果を取得する。
ステップＳ１１０において、基板処理条件を変更する。詳細には、処理条件変更部２２ｃは、予測部２２ｃ１において予測された特定成分の時間変化に基づいて、基板処理条件を変更する。
典型的には、処理条件変更部２２ｃは、現在処理中の基板Ｗに対してステップＳ１０２において設定された基板処理条件を変更する。ただし、処理条件変更部２２ｃは、現在処理中の基板Ｗの基板処理条件ではなく、今後処理予定の基板Ｗの基板処理条件を変更してもよい。
ステップＳ１１２において、基板Ｗの処理液の供給を停止する。詳細には、制御部２２は、変更された基板処理条件にしたがって基板Ｗの処理を継続して、基板処理条件にしたがって基板Ｗの処理を終了する。一例では、制御部２２の制御により、処理液供給部１３０は、基板Ｗに対する処理液の供給を停止する。
本実施形態では、基板の特性に応じて特定成分の時間変化を予測した上で、基板処理条件を変更する。このため、基板Ｗの特性に応じて基板処理条件に過剰および／または不足が生じることを抑制できる。
次に、図１～図１１を参照して本実施形態の基板処理方法を説明する。図１１（ａ）～図１１（ｅ）は、本実施形態の基板処理方法において、特定成分の存在量の時間変化を示すグラフである。グラフの横軸は時間を示し、グラフの縦軸は存在量を示す。
図１１（ａ）に示すように、処理液で基板Ｗを処理する前に、基板処理条件Ａで基板を処理することが設定されている。詳細には、処理条件設定部２２ａは、基板Ｗを処理するための基板処理条件Ａを設定する。
図１１（ｂ）に示すように、基板Ｗに対して処理液の供給を開始して基板処理条件Ａにしたがって基板Ｗの処理を開始する。処理液供給部１３０は基板Ｗに対して処理液の供給を開始して、成分存在量測定部１４０は基板Ｗの特定成分の存在量を測定する。
図１１（ｃ）に示すように、時間変化取得部２２ｂは、特定成分の存在量の時間変化を取得し、予測部２２ｃ１は、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化に基づいて、特定成分の時間変化を予測する。
予測部２２ｃ１は、学習済モデルＬＭに、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化を入力する。学習済モデルＬＭは、特定成分の存在量の時間変化の入力に対して、特定成分の時間変化の予測結果を出力する。予測部２２ｃ１は、学習済モデルＬＭから、特定成分の時間変化の予測結果を取得する。図１１（ｃ）において、予測部２２ｃ１において取得された予特定成分の存在量の時間変化を示した予測結果を破線Ｌｐで示す。予測結果は、表示部に表示されてもよい。
なお、予測部２２ｃ１は、特定成分の時間変化を予測した予測線を作成してもよい。また、作成された予測線は、表示部に表示されてもよい。
図１１（ｄ）に示すように、処理条件変更部２２ｃは、基板処理条件を変更する。詳細には、処理条件変更部２２ｃは、特定成分の時間変化の予測結果に基づいて、基板処理条件を変更する。例えば、処理条件変更部２２ｃは、基板処理条件Ａとして設定された複数の項目の少なくとも１つの設定値を変更することによって、基板処理条件Ａを基板処理条件Ｂに変更する。
特定成分の時間変化の予測結果が、比較的長い処理時間を必要とすることを示す場合、処理条件変更部２２ｃは、処理時間を短縮する条件に基板処理条件を変更する。
図１１（ｅ）に示すように、変更した基板処理条件Ｂにしたがって基板Ｗの処理を継続する。基板Ｗに処理液を供給して基板Ｗの処理を継続する。ここでは、基板処理条件として基板処理条件Ｂが設定されている。処理液供給部１３０は、基板処理条件Ｂにしたがって基板Ｗに処理液を供給する。一例では、処理液供給部１３０は、基板処理条件の変更によって短縮された処理液供給期間の終了まで処理液の供給を継続する。その後、処理液供給期間が終了すると、処理液の供給を停止して、基板Ｗの処理を完了する。
本実施形態によれば、予測部２２ｃ１は、学習済モデルＬＭに、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を入力することによって特定成分の時間変化の予測結果を取得する。処理条件変更部２２ｃは、特定成分の時間変化の予測結果に基づいて、基板処理条件を変更する。このため、基板Ｗの特性に応じた基板処理条件で基板を処理できる。
次に、図９～図１２を参照して、学習済モデルＬＭに対する入力情報および出力情報を説明するための基板処理学習システム２００を説明する。図１２は、基板処理学習システム２００の模式図である。図１２の基板処理学習システム２００は、学習済モデルＬＭが特定成分の時間変化を予測する時間変化予測情報を出力する点を除いて、図６を参照して上述した基板処理学習システム２００と同様の構成を有しており、冗長を避ける目的で重複する説明を省略する。
図１２に示すように、基板処理学習システム２００は、基板処理装置１００と、基板処理装置１００Ｌと、学習用データ生成装置３００と、学習装置４００とを備える。
学習用データ生成装置３００は、時系列データＴＤＬまたは時系列データＴＤＬの少なくとも一部に基づいて学習用データＬＤを生成する。学習用データ生成装置３００は、学習用データＬＤを出力する。
学習用データＬＤは、学習対象基板ＷＬの基板処理条件情報と、処理結果情報とを含む。学習対象基板ＷＬの基板処理条件情報は、学習対象基板ＷＬに対して行われた基板処理条件を示す。
学習対象基板ＷＬの処理結果情報は、学習対象基板ＷＬに対して行われた基板処理の結果を示す。処理結果情報は、基板処理条件にしたがって学習対象基板ＷＬにおける特定成分の存在量の時間変化を測定した時間変化情報を含む。学習対象基板ＷＬの時間変化情報は、学習対象基板ＷＬ上の特定成分の存在量の時間変化を示す。典型的には、学習対象基板ＷＬにおける時間変化情報は、学習対象基板ＷＬにおける特定成分の存在量が一定値に充分に変位したことを示す時間にわたって測定された結果であることが好ましい。例えば、学習対象基板ＷＬにおける時間変化情報は、学習対象基板ＷＬにおける特定成分が充分に除去されことを示す時間にわたって測定された結果であることが好ましい。なお、処理結果情報は、学習対象基板ＷＬの評価結果を含んでもよい。
学習装置４００は、学習用データＬＤを機械学習することによって、学習済モデルＬＭを生成する。学習装置４００は、学習済モデルＬＭを出力する。
時系列データＴＤから、処理対象基板Ｗｐについての入力情報Ｄｅが生成される。処理対象基板Ｗｐの入力情報Ｄｅは、処理対象基板Ｗｐの基板処理条件情報および時間変化情報を含む。処理対象基板Ｗｐの基板処理条件情報は、処理の開始された処理対象基板Ｗｐに対して行われた基板処理条件を示す。時間変化情報は、処理の開始された処理対象基板Ｗｐから取得された処理対象基板Ｗｐ上の特定成分の存在量の時間変化を示す。なお、処理対象基板Ｗｐの基板処理条件が固定されている場合、入力情報Ｄｅは、処理対象基板Ｗｐの基板処理条件情報を含むことなく時間変化情報を含んでもよい。
学習済モデルＬＭに処理対象基板Ｗｐの入力情報Ｄｅを入力すると、学習済モデルＬＭから、処理対象基板Ｗｐの処理に適した基板処理条件を示す時間変化予測情報Ｃｐ１が出力される。時間変化予測情報Ｃｐ１は、処理対象基板Ｗｐにおける特定成分の時間変化の予測結果を示す。時間変化予測情報Ｃｐ１は、処理対象基板Ｗｐを処理する基板処理装置１００において用いられる。処理条件変更部２２ｃは、時間変化予測情報Ｃｐ１を用いて基板Ｗの基板処理条件を変更する。
なお、図１～図１２を参照して上述した説明では、基板処理装置１００は、主として処理中の基板Ｗの基板処理条件を変更したが、本実施形態はこれに限定されない。基板処理装置１００は、今後処理予定の基板Ｗの基板処理条件を変更してもよい。
次に、図１～図１３を参照して本実施形態の基板処理方法を説明する。図１３（ａ）は、本実施形態の基板処理方法において同一ロットの複数の基板Ｗを示す模式図であり、図１３（ｂ）および図１３（ｃ）は、本実施形態の基板処理方法において、基板Ｗ上の存在量の時間変化を示すグラフである。
図１３（ａ）に示すように、同一ロットに含まれる複数の基板から１つの基板Ｗが取り出されて処理される。ここでは、ロードポートＬＰに収容された同一ロットの複数の基板Ｗから基板Ｗａが取り出される。典型的には、同一ロット内の基板Ｗは、同様の特性を示す。
図１３（ｂ）に示すように、複数の基板Ｗに対して基板処理条件を設定する。詳細には、処理条件設定部２２ａは、複数の基板Ｗに対して基板処理条件を設定する。ここでは、処理条件設定部２２ａは、基板Ｗａの後に基板Ｗｂを処理し、基板Ｗｂの後に基板Ｗｃを処理する際に、基板Ｗａ～基板Ｗｃのそれぞれに対して基板処理条件Ａで処理することを設定する。
図１３（ｃ）に示すように、基板処理条件Ａにしたがって処理液の供給を開始する。制御部２２の制御により、処理液供給部１３０は、基板Ｗａに対して処理液の供給を開始する。処理液供給部１３０は、処理条件設定部２２ａにおいて設定された基板処理条件Ａにしたがって基板Ｗａに対する処理液の供給を開始する。
基板処理装置１００は、基板Ｗａを処理中の基板Ｗａの特定成分の存在量を測定する。詳細には、成分存在量測定部１４０は、基板Ｗａの特定成分の存在量を測定する。典型的には、処理液供給部１３０が基板Ｗａに対して処理液を供給している状態で、成分存在量測定部１４０は、基板Ｗａの特定成分の存在量を測定する。
基板処理装置１００は、基板Ｗａ上の特定成分の存在量の時間変化を取得する。詳細には、時間変化取得部２２ｂは、基板Ｗａの特定成分の存在量の時間変化を取得する。典型的には、成分存在量測定部１４０が基板Ｗａの特定成分の存在量を複数回測定した結果を利用して、時間変化取得部２２ｂは、基板Ｗａの特定成分の存在量の時間変化を取得する。
その後、特定成分の存在量の時間変化に基づいて、基板処理条件を変更する。詳細には、処理条件変更部２２ｃは、時間変化取得部２２ｂにおいて取得された基板Ｗａの特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を学習済モデルＬＭに入力することによって学習済モデルＬＭから得られた出力情報に基づいて、基板Ｗａの後に処理する基板Ｗｂおよび基板Ｗｃの基板処理条件を変更する。このように、処理条件変更部２２ｃは、基板Ｗｂおよび基板Ｗｃに対して先に設定された基板処理条件Ａを基板処理条件Ｂに変更する。
なお、処理条件変更部２２ｃは、基板Ｗａの処理中に基板Ｗａに対する基板処理条件を変更してもよい。この場合、基板Ｗａに対して変更された基板処理条件は、後で処理される基板Ｗｂおよび基板Ｗｃに対する基板処理条件とは異なってもよい。
また、処理条件変更部２２ｃは、基板Ｗｂに対して処理液の供給を開始する前に基板Ｗｂの基板処理条件を変更してもよい。また、処理条件変更部２２ｃは、基板Ｗｂに対する処理液の供給が終了する前に基板Ｗｂの基板処理条件を変更してもよい。
同様に、処理条件変更部２２ｃは、基板Ｗｃに対して処理液の供給を開始する前に基板Ｗｃの基板処理条件を変更してもよい。また、処理条件変更部２２ｃは、基板Ｗｃに対する処理液の供給が終了する前に基板Ｗｃの基板処理条件を変更してもよい。
同一ロットに含まれる基板Ｗは、同様の特性を示す。このため、処理条件変更部２２ｃは、現在処理中の基板Ｗの測定結果に基づいて、後で処理予定の基板Ｗの基板処理条件を変更してもよい。これにより、基板Ｗの特性に応じた基板処理条件で基板Ｗを処理できる。
以上、図面を参照して本発明の実施形態を説明した。ただし、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。また、上記の実施形態に開示される複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明の形成が可能である。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚み、長さ、個数、間隔等は、図面作成の都合上から実際とは異なる場合もある。また、上記の実施形態で示す各構成要素の材質、形状、寸法等は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の効果から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
本発明は、基板処理装置および基板処理方法に好適に用いられる。
１００ 基板処理装置
１１０ チャンバー
１２０ 基板保持部
１３０ 処理液供給部
１４０ 成分存在量測定部
Ｗ 基板

Claims (9)

  1. 基板を保持する基板保持部と、
    前記基板に処理液を供給する処理液供給部と、
    前記基板の特定成分の存在量を測定する成分存在量測定部と、
    前記基板保持部、前記処理液供給部および前記成分存在量測定部を制御する制御部と
    を備える、基板処理装置であって、
    前記制御部は、
    前記処理液供給部が前記基板に前記処理液を供給している間に前記成分存在量測定部が測定した前記基板の前記特定成分の存在量に基づいて、前記特定成分の前記存在量の時間変化を取得する時間変化取得部と、
    学習対象基板に対する処理条件および処理結果を関連付けた学習用データを機械学習させることで構築された学習済モデルに、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を入力することによって得られた出力情報に基づいて、基板を処理するための基板処理条件を処理液の供給を停止する前に変更する処理条件変更部と
    を含む、基板処理装置。
  2. 前記成分存在量測定部は、赤外光を用いて前記基板の特定成分の存在量を測定する、請求項１に記載の基板処理装置。
  3. 前記制御部は、前記処理液供給部が前記基板に前記処理液を供給している間に前記成分存在量測定部が前記基板の前記特定成分の存在量を測定した結果に基づいて、前記基板の特定成分の時間変化を予測する予測部をさらに含み、
    前記処理条件変更部は、前記予測部が予測した前記特定成分の時間変化に基づいて前記基板を処理するための基板処理条件を変更する、請求項１または２に記載の基板処理装置。
  4. 前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記処理液供給部が前記処理液を供給する処理液供給期間を変更する、請求項１から３のいずれかに記載の基板処理装置。
  5. 前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記処理液供給期間を短縮する、請求項４に記載の基板処理装置。
  6. 前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記基板を処理するための前記処理液の流量、濃度、温度、前記基板保持部によって前記基板が回転する基板回転速度、および、前記処理液を供給する処理液供給期間のいずれかを変更する、請求項１から３のいずれかに記載の基板処理装置。
  7. 前記処理条件変更部は、前記処理液供給部が前記処理液を供給する前記基板を処理するための基板処理条件を変更する、請求項１から６のいずれかに記載の基板処理装置。
  8. 前記処理条件変更部は、前記時間変化取得部が取得した前記特定成分の存在量の時間変化に基づいて、前記時間変化取得部が前記特定成分の存在量について取得した基板とは異なる基板を処理するための基板処理条件を変更する、請求項１から６のいずれかに記載の基板処理装置。
  9. 基板に処理液を供給している間に前記基板の特定成分の存在量を測定する工程と、
    前記測定する工程において測定された前記基板の前記特定成分の存在量に基づいて、前記特定成分の前記存在量の時間変化を取得する工程と、
    学習対象基板に対する処理条件および処理結果を関連付けた学習用データを機械学習させることで構築された学習済モデルに、前記取得する工程において取得した前記特定成分の存在量の時間変化を示す入力情報を入力することによって得られた出力情報に基づいて、基板を処理するための基板処理条件を処理液の供給を停止する前に変更する工程と
    を包含する、基板処理方法。
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