JPH1031511A - 異常変動予測方法及び異常変動予測装置 - Google Patents
異常変動予測方法及び異常変動予測装置Info
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- JPH1031511A JPH1031511A JP18478796A JP18478796A JPH1031511A JP H1031511 A JPH1031511 A JP H1031511A JP 18478796 A JP18478796 A JP 18478796A JP 18478796 A JP18478796 A JP 18478796A JP H1031511 A JPH1031511 A JP H1031511A
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- JP
- Japan
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- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 近い未来における監視対象の状態を予測する
際に比較対象の変動パターンを用いることなく、近い未
来に監視対象の状態が大きく変化することを予測できる
ようにする。 【解決手段】 本装置は、監視対象の状態を観測する測
定器１１と、測定器１１が収集した測定値を記録する外
部記憶装置１２と、監視対象の状態が大きく変化するこ
とを予測する解析装置１３と、予測結果を表示する表示
手段１４とを備えている。解析装置１３は、時間ととも
に変動する測定値の時系列データを作成する時系列デー
タ作成手段１３ａと、時系列データに対して離散フーリ
エ変換を行ない、周波数成分を算出する周波数成分算出
手段１３ｂと、監視対象の状態が大きく変化する兆候と
して現われる周波数成分の特徴的な変化を検出する異常
変動検出手段１３ｃとを有している。
際に比較対象の変動パターンを用いることなく、近い未
来に監視対象の状態が大きく変化することを予測できる
ようにする。 【解決手段】 本装置は、監視対象の状態を観測する測
定器１１と、測定器１１が収集した測定値を記録する外
部記憶装置１２と、監視対象の状態が大きく変化するこ
とを予測する解析装置１３と、予測結果を表示する表示
手段１４とを備えている。解析装置１３は、時間ととも
に変動する測定値の時系列データを作成する時系列デー
タ作成手段１３ａと、時系列データに対して離散フーリ
エ変換を行ない、周波数成分を算出する周波数成分算出
手段１３ｂと、監視対象の状態が大きく変化する兆候と
して現われる周波数成分の特徴的な変化を検出する異常
変動検出手段１３ｃとを有している。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、半導体等の製造時
に測定対象とするデータの値が急激に変動することを予
測できる異常変動予測方法及び異常変動予測装置に関す
る。
に測定対象とするデータの値が急激に変動することを予
測できる異常変動予測方法及び異常変動予測装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】監視対象の状態を示すデータがどのよう
に変動するかを予測する方法において、その変動を近似
直線を用いて表わせないほど複雑であり、且つ、変動の
要因が判明していない場合は、測定時の変動と類似した
過去の変動を用いて、近い未来も類似した過去の変動と
同じ値になると推測する予測方法が有効である。
に変動するかを予測する方法において、その変動を近似
直線を用いて表わせないほど複雑であり、且つ、変動の
要因が判明していない場合は、測定時の変動と類似した
過去の変動を用いて、近い未来も類似した過去の変動と
同じ値になると推測する予測方法が有効である。
【０００３】その１つの方法として、公開番号 特開平
０８−０１６２０９「予測制御方法及びその装置」があ
る。
０８−０１６２０９「予測制御方法及びその装置」があ
る。
【０００４】以下、前記従来の予測制御方法及びその装
置を図面を参照しながら概要を説明する。
置を図面を参照しながら概要を説明する。
【０００５】図７は従来の予測制御装置を示す機能ブロ
ック図である。図７に示すように、半導体製造装置１０
０は制御対象であり、測定器１０１は半導体製造装置１
００の状態等を示すパラメータを測定する。パターン抽
出手段１０２はパラメータ値を外部記憶装置１０６に記
録すると共に変動しているパラメータ値の変化率等を抽
出する。類似度算出手段１０３は現在測定しているパラ
メータ値の変動が過去の変動と比べてどのくらい類似し
ているかを算出する。評価手段１０４は類似度と測定値
及び予測値の差とを比較して、予測値を求めるために使
用したデータが適切であるかを判断し、不適当なデータ
を外部記憶装置１０６に記録する。また、現在測定して
いるパラメータの変動と類似した過去のデータとから半
導体製造装置１００の状態を予測する。制御器１０５は
評価手段１０４の予測結果に基づいて半導体製造装置１
００を制御する。
ック図である。図７に示すように、半導体製造装置１０
０は制御対象であり、測定器１０１は半導体製造装置１
００の状態等を示すパラメータを測定する。パターン抽
出手段１０２はパラメータ値を外部記憶装置１０６に記
録すると共に変動しているパラメータ値の変化率等を抽
出する。類似度算出手段１０３は現在測定しているパラ
メータ値の変動が過去の変動と比べてどのくらい類似し
ているかを算出する。評価手段１０４は類似度と測定値
及び予測値の差とを比較して、予測値を求めるために使
用したデータが適切であるかを判断し、不適当なデータ
を外部記憶装置１０６に記録する。また、現在測定して
いるパラメータの変動と類似した過去のデータとから半
導体製造装置１００の状態を予測する。制御器１０５は
評価手段１０４の予測結果に基づいて半導体製造装置１
００を制御する。
【０００６】以上のように構成された予測制御装置は、
過去に測定したパラメータの変動パターンを蓄積し、蓄
積している変動パターンの中から、測定中のパラメータ
の変動と類似しているものを抽出し、該測定中のパラメ
ータが、近い未来に、抽出した変動パターンが示すとお
りに変動すると予測し、その予測結果を用いて半導体製
造装置１００を制御する。
過去に測定したパラメータの変動パターンを蓄積し、蓄
積している変動パターンの中から、測定中のパラメータ
の変動と類似しているものを抽出し、該測定中のパラメ
ータが、近い未来に、抽出した変動パターンが示すとお
りに変動すると予測し、その予測結果を用いて半導体製
造装置１００を制御する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記従
来の予測制御装置は、過去に測定したデータの変動パタ
ーンが少ない場合は、測定中のデータが示す変動と類似
しない場合が多いため、近い未来の変動を予測できない
という問題を有していた。従って、比較対象の変動パタ
ーンが十分に得られない環境下では、比較対象の変動パ
ターンが少ない場合でも予測できる方法、又は比較対象
の変動パターンを必要としない予測方法が必要となる。
来の予測制御装置は、過去に測定したデータの変動パタ
ーンが少ない場合は、測定中のデータが示す変動と類似
しない場合が多いため、近い未来の変動を予測できない
という問題を有していた。従って、比較対象の変動パタ
ーンが十分に得られない環境下では、比較対象の変動パ
ターンが少ない場合でも予測できる方法、又は比較対象
の変動パターンを必要としない予測方法が必要となる。
【０００８】また、監視対象の状態を示すデータを管理
する場合は、監視対象の状態が大きく変化して問題が発
生することを未然に防ぐことが重要であり、小さな変化
を予測しても問題を未然に防止する効果は極めて小さ
い。
する場合は、監視対象の状態が大きく変化して問題が発
生することを未然に防ぐことが重要であり、小さな変化
を予測しても問題を未然に防止する効果は極めて小さ
い。
【０００９】本発明は、前記従来の問題を解決し、近い
未来における監視対象の状態を予測する際に比較対象の
変動パターンを用いることなく、近い未来に監視対象の
状態が大きく変化することを予測できるようにすること
を目的とする。
未来における監視対象の状態を予測する際に比較対象の
変動パターンを用いることなく、近い未来に監視対象の
状態が大きく変化することを予測できるようにすること
を目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明が講じた
解決手段は、測定対象とするデータの値が大きく変化す
ることを予測する異常変動予測方法を対象とし、測定値
が時間とともに変化する時系列データにおける変動周期
の周波数成分を算出する周波数成分算出工程と、前記周
波数成分の変化量を検出し、検出した周波数成分の変化
量である検出変化量があらかじめ設定した変化量である
許容変化量の範囲内であるか否かを判断し、前記検出変
化量が前記許容変化量の範囲内にないときには、前記測
定値が大きく変動する兆候であると判定する異常変動検
出工程とを備えている構成とするものである。
解決手段は、測定対象とするデータの値が大きく変化す
ることを予測する異常変動予測方法を対象とし、測定値
が時間とともに変化する時系列データにおける変動周期
の周波数成分を算出する周波数成分算出工程と、前記周
波数成分の変化量を検出し、検出した周波数成分の変化
量である検出変化量があらかじめ設定した変化量である
許容変化量の範囲内であるか否かを判断し、前記検出変
化量が前記許容変化量の範囲内にないときには、前記測
定値が大きく変動する兆候であると判定する異常変動検
出工程とを備えている構成とするものである。
【００１１】請求項１の構成により、測定値が時間とと
もに変化する時系列データにおける変動周期の周波数成
分を算出した後、周波数成分の変化量を検出し、検出変
化量が許容変化量の範囲内であるか否かを判断し、検出
変化量が許容変化量の範囲内にないときには、測定値が
大きく変動する兆候であると判定するため、比較対象と
する変動パターンを用いる必要がない。
もに変化する時系列データにおける変動周期の周波数成
分を算出した後、周波数成分の変化量を検出し、検出変
化量が許容変化量の範囲内であるか否かを判断し、検出
変化量が許容変化量の範囲内にないときには、測定値が
大きく変動する兆候であると判定するため、比較対象と
する変動パターンを用いる必要がない。
【００１２】請求項２の発明は、請求項１の構成に、前
記周波数成分算出工程は、前記時系列データをフーリエ
変換することにより導出された複素数の実部及び虚部の
値よりなる前記周波数成分を算出する工程を含む構成を
付加するものである。
記周波数成分算出工程は、前記時系列データをフーリエ
変換することにより導出された複素数の実部及び虚部の
値よりなる前記周波数成分を算出する工程を含む構成を
付加するものである。
【００１３】請求項３の発明は、請求項２の構成に、前
記異常変動検出工程は、前記複素数の実部の平均値及び
虚部の平均値を用いて前記周波数成分の変化量を検出す
る工程を含む構成を付加するものである。
記異常変動検出工程は、前記複素数の実部の平均値及び
虚部の平均値を用いて前記周波数成分の変化量を検出す
る工程を含む構成を付加するものである。
【００１４】請求項４の発明は、請求項３の構成に、前
記異常変動検出工程は、前記複素数の実部の平均値と虚
部の平均値とにより表わされる２次元の座標系を導入
し、前記許容変化量の範囲を前記座標系における長円形
の円周及び内部よりなる領域として表わす工程を含み、
前記長円形の長軸は、前記複素数の実部及び虚部の各平
均値から算出された近似直線に平行であり、前記長軸か
ら垂直方向への前記長円形の円周までの距離は、前記長
軸に垂直な方向に対して前記複素数の実部及び虚部の各
平均値が示す位置の分散値に依存する構成を付加するも
のである。
記異常変動検出工程は、前記複素数の実部の平均値と虚
部の平均値とにより表わされる２次元の座標系を導入
し、前記許容変化量の範囲を前記座標系における長円形
の円周及び内部よりなる領域として表わす工程を含み、
前記長円形の長軸は、前記複素数の実部及び虚部の各平
均値から算出された近似直線に平行であり、前記長軸か
ら垂直方向への前記長円形の円周までの距離は、前記長
軸に垂直な方向に対して前記複素数の実部及び虚部の各
平均値が示す位置の分散値に依存する構成を付加するも
のである。
【００１５】請求項５の発明が講じた解決手段は、異常
変動予測装置を、測定値が時間とともに変化する時系列
データをフーリエ変換することにより導出された複素数
の実部及び虚部の値を用いて前記時系列データにおける
変動周期の周波数成分を算出する周波数成分算出手段
と、前記複素数の実部の平均値及び虚部の平均値を用い
て前記周波数成分の変化量を検出し、検出した周波数成
分の変化量である検出変化量があらかじめ設定した変化
量である許容変化量の範囲内であるか否かを判断し、前
記検出変化量が前記許容変化量の範囲内にないときに
は、測定値が大きく変動する兆候であると判定する異常
変動検出手段とを備え、前記異常変動検出手段におい
て、前記複素数の実部の平均値と虚部の平均値とにより
表わされる２次元の座標系を導入され、前記許容変化量
の範囲を前記座標系における長円形の円周及び内部より
なる領域として表わされると共に、前記長円形の長軸
は、前記複素数の実部及び虚部の各平均値から算出され
た近似直線に平行であり、前記長軸から垂直方向への前
記長円形の円周までの距離は、前記長軸に垂直な方向に
対して前記複素数の実部及び虚部の各平均値が示す位置
の分散値に依存する構成とするものである。
変動予測装置を、測定値が時間とともに変化する時系列
データをフーリエ変換することにより導出された複素数
の実部及び虚部の値を用いて前記時系列データにおける
変動周期の周波数成分を算出する周波数成分算出手段
と、前記複素数の実部の平均値及び虚部の平均値を用い
て前記周波数成分の変化量を検出し、検出した周波数成
分の変化量である検出変化量があらかじめ設定した変化
量である許容変化量の範囲内であるか否かを判断し、前
記検出変化量が前記許容変化量の範囲内にないときに
は、測定値が大きく変動する兆候であると判定する異常
変動検出手段とを備え、前記異常変動検出手段におい
て、前記複素数の実部の平均値と虚部の平均値とにより
表わされる２次元の座標系を導入され、前記許容変化量
の範囲を前記座標系における長円形の円周及び内部より
なる領域として表わされると共に、前記長円形の長軸
は、前記複素数の実部及び虚部の各平均値から算出され
た近似直線に平行であり、前記長軸から垂直方向への前
記長円形の円周までの距離は、前記長軸に垂直な方向に
対して前記複素数の実部及び虚部の各平均値が示す位置
の分散値に依存する構成とするものである。
【００１６】請求項５の構成により、測定値が時間とと
もに変化する時系列データをフーリエ変換することによ
り導出された複素数の実部及び虚部の値を用いて前記時
系列データにおける変動周期の周波数成分を算出した
後、複素数の実部の平均値及び虚部の平均値を用いて周
波数成分の変化量を検出し、検出変化量が許容変化量の
範囲内であるか否かを判断し、検出変化量が許容変化量
の範囲内にないときには、測定値が大きく変動する兆候
であると判定するため、比較対象とする変動パターンを
用いる必要がない。
もに変化する時系列データをフーリエ変換することによ
り導出された複素数の実部及び虚部の値を用いて前記時
系列データにおける変動周期の周波数成分を算出した
後、複素数の実部の平均値及び虚部の平均値を用いて周
波数成分の変化量を検出し、検出変化量が許容変化量の
範囲内であるか否かを判断し、検出変化量が許容変化量
の範囲内にないときには、測定値が大きく変動する兆候
であると判定するため、比較対象とする変動パターンを
用いる必要がない。
【００１７】請求項６の発明が講じた解決手段は、測定
対象のデータの値が大きく変化することを予測するプロ
グラム製品を対象とし、以下の手順を実現するプログラ
ム記録媒体を含む：測定値が時間とともに変化する時系
列データをフーリエ変換することにより導出された複素
数の実部及び虚部の値を用いて前記時系列データにおけ
る変動周期の周波数成分を算出する周波数成分算出手段
と、前記複素数の実部の平均値及び虚部の平均値を用い
て前記周波数成分の変化量を検出し、検出した周波数成
分の変化量である検出変化量があらかじめ設定した変化
量である許容変化量の範囲内であるか否かを判断し、前
記検出変化量が前記許容変化量の範囲内にないときに
は、測定値が大きく変動する兆候であると判定する異常
変動検出手段とを備え、前記異常変動検出手段におい
て、前記複素数の実部の平均値と虚部の平均値とにより
表わされる２次元の座標系を導入され、前記許容変化量
の範囲を前記座標系における長円形の円周及び内部より
なる領域として表わすと共に、前記長円形の長軸は、前
記複素数の実部及び虚部の各平均値から算出された近似
直線に平行であり、前記長軸から垂直方向への前記長円
形の円周までの距離は、前記長軸に垂直な方向に対して
前記複素数の実部及び虚部の各平均値が示す位置の分散
値に依存する構成とするものである。
対象のデータの値が大きく変化することを予測するプロ
グラム製品を対象とし、以下の手順を実現するプログラ
ム記録媒体を含む：測定値が時間とともに変化する時系
列データをフーリエ変換することにより導出された複素
数の実部及び虚部の値を用いて前記時系列データにおけ
る変動周期の周波数成分を算出する周波数成分算出手段
と、前記複素数の実部の平均値及び虚部の平均値を用い
て前記周波数成分の変化量を検出し、検出した周波数成
分の変化量である検出変化量があらかじめ設定した変化
量である許容変化量の範囲内であるか否かを判断し、前
記検出変化量が前記許容変化量の範囲内にないときに
は、測定値が大きく変動する兆候であると判定する異常
変動検出手段とを備え、前記異常変動検出手段におい
て、前記複素数の実部の平均値と虚部の平均値とにより
表わされる２次元の座標系を導入され、前記許容変化量
の範囲を前記座標系における長円形の円周及び内部より
なる領域として表わすと共に、前記長円形の長軸は、前
記複素数の実部及び虚部の各平均値から算出された近似
直線に平行であり、前記長軸から垂直方向への前記長円
形の円周までの距離は、前記長軸に垂直な方向に対して
前記複素数の実部及び虚部の各平均値が示す位置の分散
値に依存する構成とするものである。
【００１８】
【発明の実施の形態】本発明の一実施形態に係る異常変
動予測方法及びその装置を図面を参照しながら説明す
る。本実施形態において、ＣＶＤ（Ｃｈｅｍｉｃａｌ
Ｖａｐｏｒ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ）装置内に発生する
ダスト等の異物の個数（以下、異物数と記す。）の異常
増加に関する予測を一例として挙げる。
動予測方法及びその装置を図面を参照しながら説明す
る。本実施形態において、ＣＶＤ（Ｃｈｅｍｉｃａｌ
Ｖａｐｏｒ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ）装置内に発生する
ダスト等の異物の個数（以下、異物数と記す。）の異常
増加に関する予測を一例として挙げる。
【００１９】図１は本発明の一実施形態に係る異常変動
予測方法を用いた異常変動予測装置を示す機能ブロック
図である。図１に示すように、本装置は、ＣＶＤ装置１
０において製造中のウェハの表面に付着した異物数を検
出する測定器１１と、異物数等を蓄積する外部記憶装置
１２と、異物数が急激に増加することを予測するための
異物数の変動を解析する解析装置１３と、解析装置１３
が出力する予測結果を表示する表示手段１４とを備え、
解析装置１３は、異物数の時間的変動を示す時系列デー
タを作成する時系列データ作成手段１３ａと、時系列デ
ータが示す変動の周波数成分を算出する周波数成分算出
手段１３ｂと、異物数が大きく増加する兆候として周波
数成分の特徴的な変化を検出する異常変動検出手段１３
ｃとを有している。
予測方法を用いた異常変動予測装置を示す機能ブロック
図である。図１に示すように、本装置は、ＣＶＤ装置１
０において製造中のウェハの表面に付着した異物数を検
出する測定器１１と、異物数等を蓄積する外部記憶装置
１２と、異物数が急激に増加することを予測するための
異物数の変動を解析する解析装置１３と、解析装置１３
が出力する予測結果を表示する表示手段１４とを備え、
解析装置１３は、異物数の時間的変動を示す時系列デー
タを作成する時系列データ作成手段１３ａと、時系列デ
ータが示す変動の周波数成分を算出する周波数成分算出
手段１３ｂと、異物数が大きく増加する兆候として周波
数成分の特徴的な変化を検出する異常変動検出手段１３
ｃとを有している。
【００２０】以下、前記のように構成された異常変動予
測装置の動作を図面を参照しながら説明する。図１に示
すように、時系列データ作成手段１３ａは、測定器１１
から新たな測定値を抽出する度に、抽出された測定値を
含めた時系列データを作成し、周波数成分算出手段１３
ｂ及び異常変動検出手段１３ｃは、時系列データ作成手
段１３ａが作成した時系列データを用いて近い未来に測
定値が大きく変動するか否かを予測する。
測装置の動作を図面を参照しながら説明する。図１に示
すように、時系列データ作成手段１３ａは、測定器１１
から新たな測定値を抽出する度に、抽出された測定値を
含めた時系列データを作成し、周波数成分算出手段１３
ｂ及び異常変動検出手段１３ｃは、時系列データ作成手
段１３ａが作成した時系列データを用いて近い未来に測
定値が大きく変動するか否かを予測する。
【００２１】図２は時系列データの一例であり、図２に
示すように、時系列データ作成手段１３ａは、測定器１
１から異物数を抽出する度に、異物数と測定時の累積処
理ウェハ枚数とを対にした２次元の配列からなる時系列
データを作成する。２０は異物数を格納する異物数格納
フィールドであり、２１は累積処理ウェハ枚数を格納す
る累積処理ウェハ枚数格納フィールドである。
示すように、時系列データ作成手段１３ａは、測定器１
１から異物数を抽出する度に、異物数と測定時の累積処
理ウェハ枚数とを対にした２次元の配列からなる時系列
データを作成する。２０は異物数を格納する異物数格納
フィールドであり、２１は累積処理ウェハ枚数を格納す
る累積処理ウェハ枚数格納フィールドである。
【００２２】以下、時系列データの作成方法を説明す
る。時系列データ作成手段１３ａは、時系列データを作
成する度に、時系列データを外部記憶装置１２に格納し
ており、測定器１１から新たに測定された異物数を収集
すると、その異物数と測定時の累積処理ウェハ枚数とを
対にしたデータを外部記憶装置１２から抽出した時系列
データの最後に追加している。
る。時系列データ作成手段１３ａは、時系列データを作
成する度に、時系列データを外部記憶装置１２に格納し
ており、測定器１１から新たに測定された異物数を収集
すると、その異物数と測定時の累積処理ウェハ枚数とを
対にしたデータを外部記憶装置１２から抽出した時系列
データの最後に追加している。
【００２３】図３及び図４はＣＶＤ装置内において発生
した異物数を測定し時系列データ作成手段１３ａにより
作成された時系列データを表わすトレンドグラフであっ
て、累積処理ウェハ枚数に対する異物数の変動を表わし
ており、グラフの横軸は累積処理ウェハ枚数、縦軸はウ
ェハの表面に付着した異物数を表わしている。
した異物数を測定し時系列データ作成手段１３ａにより
作成された時系列データを表わすトレンドグラフであっ
て、累積処理ウェハ枚数に対する異物数の変動を表わし
ており、グラフの横軸は累積処理ウェハ枚数、縦軸はウ
ェハの表面に付着した異物数を表わしている。
【００２４】ここで、累積処理ウェハ枚数は、ＣＶＤ装
置１０で処理したウェハの枚数を、ＣＶＤ装置１０内を
掃除して内壁に付着している異物を取り除いた時点から
数えた値であり、ＣＶＤ装置１０内を掃除するたびに累
積処理ウェハ枚数は０に戻る。関数ｆτ（ｔ）は、累積
処理ウェハ枚数ｔに対する異物数を示した非連続な関数
であり、累積処理ウェハ枚数が０枚からτ枚における異
物数の変動を示している。すなわち、図３（ａ）に示す
関数ｆτ（ｔ）は累積処理ウェハ枚数ｔ＝０からｔ＝ｔ
a までに測定した異物数の変動を、図３（ｂ）に示す関
数ｆτ（ｔ）は累積処理ウェハ枚数ｔ＝ｔb までに測定
した異物数の変動を、図３（ｃ）に示す関数ｆτ（ｔ）
は累積処理ウェハ枚数ｔ＝ｔc までに測定した異物数の
変動を、図４（ａ）に示す関数ｆτ（ｔ）は累積処理ウ
ェハ枚数ｔ＝ｔd までに測定した異物数の変動を、図４
（ｂ）に示す関数ｆτ（ｔ）は累積処理ウェハ枚数ｔ＝
ｔe までに測定した異物数の変動をそれぞれ表わしてい
る。
置１０で処理したウェハの枚数を、ＣＶＤ装置１０内を
掃除して内壁に付着している異物を取り除いた時点から
数えた値であり、ＣＶＤ装置１０内を掃除するたびに累
積処理ウェハ枚数は０に戻る。関数ｆτ（ｔ）は、累積
処理ウェハ枚数ｔに対する異物数を示した非連続な関数
であり、累積処理ウェハ枚数が０枚からτ枚における異
物数の変動を示している。すなわち、図３（ａ）に示す
関数ｆτ（ｔ）は累積処理ウェハ枚数ｔ＝０からｔ＝ｔ
a までに測定した異物数の変動を、図３（ｂ）に示す関
数ｆτ（ｔ）は累積処理ウェハ枚数ｔ＝ｔb までに測定
した異物数の変動を、図３（ｃ）に示す関数ｆτ（ｔ）
は累積処理ウェハ枚数ｔ＝ｔc までに測定した異物数の
変動を、図４（ａ）に示す関数ｆτ（ｔ）は累積処理ウ
ェハ枚数ｔ＝ｔd までに測定した異物数の変動を、図４
（ｂ）に示す関数ｆτ（ｔ）は累積処理ウェハ枚数ｔ＝
ｔe までに測定した異物数の変動をそれぞれ表わしてい
る。
【００２５】次に、周波数成分算出手段１３ｂは、時系
列データが作成される度に、その時系列データが示す異
物数の変動の周波数成分を算出する。すなわち、［数
１］に示すように、時系列データに対応した関数ｆτ
（ｔ）に対して離散フーリエ変換を行なう。
列データが作成される度に、その時系列データが示す異
物数の変動の周波数成分を算出する。すなわち、［数
１］に示すように、時系列データに対応した関数ｆτ
（ｔ）に対して離散フーリエ変換を行なう。
【００２６】
【数１】
【００２７】ここで、Ｆτ（ｍω0 ）はｆτ（ｔ）のフ
ーリエ積分関数、ｍは高調波の番号、ｘτ（ｍ）はｍ高
調波の実部、ｙτ（ｍ）は第ｍ高調波の虚部、ωは周波
数、Ｔはサンプリング周期、ω0 は１／Ｔ、ｍとｋは０
以上のシーケンス番号を表わす。第ｍ高調波の周波数は
ｍω0 である。また、ｘτ（ｍ）とｙτ（ｍ）とは、次
の関係を有する周波数成分であって、｛ｘτ（ｍ）2 ＋
ｙτ（ｍ）2 ｝1/2 は第ｍ高調波のスペクトル強度を表
わすと共に、ｔａｎ-1｛ｙτ（ｍ）／ｘτ（ｍ）｝は第
ｍ高調波の位相を表わす。
ーリエ積分関数、ｍは高調波の番号、ｘτ（ｍ）はｍ高
調波の実部、ｙτ（ｍ）は第ｍ高調波の虚部、ωは周波
数、Ｔはサンプリング周期、ω0 は１／Ｔ、ｍとｋは０
以上のシーケンス番号を表わす。第ｍ高調波の周波数は
ｍω0 である。また、ｘτ（ｍ）とｙτ（ｍ）とは、次
の関係を有する周波数成分であって、｛ｘτ（ｍ）2 ＋
ｙτ（ｍ）2 ｝1/2 は第ｍ高調波のスペクトル強度を表
わすと共に、ｔａｎ-1｛ｙτ（ｍ）／ｘτ（ｍ）｝は第
ｍ高調波の位相を表わす。
【００２８】なお、ｆτ（ｔ）に［数１］を適用すると
きに、サンプリングデータが不足している場合は、離散
的な実データの間を最小自乗法を用いて補間した数値を
用いる。
きに、サンプリングデータが不足している場合は、離散
的な実データの間を最小自乗法を用いて補間した数値を
用いる。
【００２９】次に、異常変動検出手段１３ｃは、周波数
成分算出手段１３ｂにより求められた全高調波の実部及
び虚部の平均値を外部記憶装置１２に記録する。ただ
し、ＣＶＤ装置１０内の掃除が行なわれ、累積処理ウェ
ハ枚数が前回よりも少なくなった場合（例えば０枚）
は、外部記憶装置１２に蓄積してきた実部及び虚部の平
均値を削除した後、周波数成分算出手段１３ｂにより求
められた全高調波の実部及び虚部の平均値を外部記憶装
置１２にそのまま記録する。
成分算出手段１３ｂにより求められた全高調波の実部及
び虚部の平均値を外部記憶装置１２に記録する。ただ
し、ＣＶＤ装置１０内の掃除が行なわれ、累積処理ウェ
ハ枚数が前回よりも少なくなった場合（例えば０枚）
は、外部記憶装置１２に蓄積してきた実部及び虚部の平
均値を削除した後、周波数成分算出手段１３ｂにより求
められた全高調波の実部及び虚部の平均値を外部記憶装
置１２にそのまま記録する。
【００３０】その後、これまでに外部記憶装置１２に蓄
積してきた実部及び虚部の平均値を用いて異物数が異常
に増加する兆候を検出し、検出した場合には表示手段１
４に近い未来に異物数が異常に増加する旨を表示する。
積してきた実部及び虚部の平均値を用いて異物数が異常
に増加する兆候を検出し、検出した場合には表示手段１
４に近い未来に異物数が異常に増加する旨を表示する。
【００３１】以下、周波数成分の実部及び虚部の平均値
の変化において、異物数が異常に増加する兆候を示す特
徴的な変化を図３、図４及び図５を用いて説明する。
の変化において、異物数が異常に増加する兆候を示す特
徴的な変化を図３、図４及び図５を用いて説明する。
【００３２】図５は周波数成分の累積処理ウェハ枚数の
増加に伴って変化する実部及び虚部の平均値を示す散布
図である。散布図の横軸は実部の平均値を示し、縦軸は
虚部の平均値を示す。各プロットは、異物数を測定する
度に作成した時系列データから［数１］を用いて算出さ
れた実部及び虚部の平均値を示す。また、累積処理ウェ
ハ枚数の昇順に各プロットを曲線でトレースしており、
プロットに添えて記述されているτ＝ｔa ，・・・，ｔ
e は、図３及び図４に示すτ＝ｔa 、ｔb 、ｔc 、ｔd
、ｔe のときの時系列データから算出された値のプロ
ットであることを表わしている。
増加に伴って変化する実部及び虚部の平均値を示す散布
図である。散布図の横軸は実部の平均値を示し、縦軸は
虚部の平均値を示す。各プロットは、異物数を測定する
度に作成した時系列データから［数１］を用いて算出さ
れた実部及び虚部の平均値を示す。また、累積処理ウェ
ハ枚数の昇順に各プロットを曲線でトレースしており、
プロットに添えて記述されているτ＝ｔa ，・・・，ｔ
e は、図３及び図４に示すτ＝ｔa 、ｔb 、ｔc 、ｔd
、ｔe のときの時系列データから算出された値のプロ
ットであることを表わしている。
【００３３】図３、図４及び図５に示す各グラフを解析
すると次のことが分かる。
すると次のことが分かる。
【００３４】すなわち、図４（ａ）に示すτ＜ｔd の領
域において、異物数は大きな変動を示しておらず、τ＜
ｔd の領域に対応する図５のプロットの軌跡は長円形の
ような軌道を描く曲線である。しかし、異物数が大きく
増加する図４（ｂ）に示すτ≧ｔd の領域に対応した図
５のプロットは、長円形が占める領域になく、該領域か
ら外れた値となる。
域において、異物数は大きな変動を示しておらず、τ＜
ｔd の領域に対応する図５のプロットの軌跡は長円形の
ような軌道を描く曲線である。しかし、異物数が大きく
増加する図４（ｂ）に示すτ≧ｔd の領域に対応した図
５のプロットは、長円形が占める領域になく、該領域か
ら外れた値となる。
【００３５】従って、図５のプロットの軌跡が描く長円
形のような領域を許容変化量として設定し、この許容変
化量を示す領域から最初に外れたデータを検出すること
により、異物数が大きく増加することを予測することが
可能になる。
形のような領域を許容変化量として設定し、この許容変
化量を示す領域から最初に外れたデータを検出すること
により、異物数が大きく増加することを予測することが
可能になる。
【００３６】以下、図５のプロットの軌跡が描く長円形
のような領域から最初に外れたデータを検出する方法を
図６を用いて説明する。図６は長円形の領域から外れた
プロットを検出するために用いる長円形３０を図５に追
加した散布図である。長円形３０は、該長円形３０の大
きさ、位置又は向きが実部及び虚部にそれぞれ新しい平
均値が算出される度に変化する。長円形３０の長軸は、
実部と虚部との平均値から算出した近似直線に平行であ
り、長軸から垂直方向に位置する長円形３０の円周まで
の距離は、長軸に垂直な方向に対するプロットの分散に
依存する。
のような領域から最初に外れたデータを検出する方法を
図６を用いて説明する。図６は長円形の領域から外れた
プロットを検出するために用いる長円形３０を図５に追
加した散布図である。長円形３０は、該長円形３０の大
きさ、位置又は向きが実部及び虚部にそれぞれ新しい平
均値が算出される度に変化する。長円形３０の長軸は、
実部と虚部との平均値から算出した近似直線に平行であ
り、長軸から垂直方向に位置する長円形３０の円周まで
の距離は、長軸に垂直な方向に対するプロットの分散に
依存する。
【００３７】図６に示す長円形３０は、周波数成分算出
手段１３ｂがτ＝ｔd のプロットが示す値を求めた後
に、異常変動検出手段１３ｃが用いる長円形である。
手段１３ｂがτ＝ｔd のプロットが示す値を求めた後
に、異常変動検出手段１３ｃが用いる長円形である。
【００３８】このように、異常変動検出手段１３ｃは、
最新のτに対応したプロットが長円形３０が占める領域
から外れているか否かを調べ、該長円形３０が占める許
容変化領域から大きく外れるプロットを検出したとき
に、近い未来に異物数が大きく増加すると予測する。
最新のτに対応したプロットが長円形３０が占める領域
から外れているか否かを調べ、該長円形３０が占める許
容変化領域から大きく外れるプロットを検出したとき
に、近い未来に異物数が大きく増加すると予測する。
【００３９】以上説明したように、本実施形態による
と、異物数が変動する周波数成分を離散フーリエ変換を
用いて算出し、異物数が大きく増加する兆候を示す周波
数成分の変化を検出することにより、異物数の異常な増
加を予測することができる。
と、異物数が変動する周波数成分を離散フーリエ変換を
用いて算出し、異物数が大きく増加する兆候を示す周波
数成分の変化を検出することにより、異物数の異常な増
加を予測することができる。
【００４０】なお、本実施形態において、異常変動検出
手段１３ｃは異物数が異常に増加する兆候を示すデータ
を検出するために長円形３０を用いたが、長円形３０の
代わりに、あらかじめ設定した値以上にプロットが密集
している領域を用いて、その領域外に最初に現われるτ
に対応するプロットを検出してもよい。
手段１３ｃは異物数が異常に増加する兆候を示すデータ
を検出するために長円形３０を用いたが、長円形３０の
代わりに、あらかじめ設定した値以上にプロットが密集
している領域を用いて、その領域外に最初に現われるτ
に対応するプロットを検出してもよい。
【００４１】また、本実施形態はＣＶＤ装置１０内にお
いて発生する異物数を予測する場合を説明したが、ＣＶ
Ｄ装置１０以外の洗浄装置、スパッタ装置等における異
物数であってもよく、異物数以外のエッチングレートな
どであっても予測することができる。また、半導体製造
に関わるデータ以外に、周期的な変動を示す多くの要因
が重なり合って観測されるデータに対しても、データ値
が急激に大きくなることを予測することができる。
いて発生する異物数を予測する場合を説明したが、ＣＶ
Ｄ装置１０以外の洗浄装置、スパッタ装置等における異
物数であってもよく、異物数以外のエッチングレートな
どであっても予測することができる。また、半導体製造
に関わるデータ以外に、周期的な変動を示す多くの要因
が重なり合って観測されるデータに対しても、データ値
が急激に大きくなることを予測することができる。
【００４２】
【発明の効果】請求項１の異常変動予測方法によると、
過去に測定した多くの変動パターンが存在しない場合で
も、測定値が大きく変動することを正確に予測すること
ができる。
過去に測定した多くの変動パターンが存在しない場合で
も、測定値が大きく変動することを正確に予測すること
ができる。
【００４３】請求項２の異常変動予測方法によると、請
求項１の異常変動予測方法の効果が得られる上に、周波
数成分算出工程において、時系列データをフーリエ変換
することにより導出された複素数の実部及び虚部よりな
る周波数成分を算出するため、時系列データの周波数成
分を確実に算出することができる。
求項１の異常変動予測方法の効果が得られる上に、周波
数成分算出工程において、時系列データをフーリエ変換
することにより導出された複素数の実部及び虚部よりな
る周波数成分を算出するため、時系列データの周波数成
分を確実に算出することができる。
【００４４】請求項３の異常変動予測方法によると、請
求項２の異常変動予測方法の効果が得られる上に、異常
変動検出工程において、複素数の実部の平均値及び虚部
の平均値を用いて周波数成分の変化量を検出するため、
時系列データが示す変動周期に関わる周波数成分の変化
から測定値が大きく変化する兆候を確実に検出すること
ができる。
求項２の異常変動予測方法の効果が得られる上に、異常
変動検出工程において、複素数の実部の平均値及び虚部
の平均値を用いて周波数成分の変化量を検出するため、
時系列データが示す変動周期に関わる周波数成分の変化
から測定値が大きく変化する兆候を確実に検出すること
ができる。
【００４５】請求項４の異常変動予測方法によると、請
求項３の異常変動予測方法の効果が得られる上に、異常
変動検出工程は、複素数の実部の平均値と虚部の平均値
とにより表わされる２次元の座標系を導入し、許容変化
量の範囲を座標系における長円形の円周及び内部よりな
る領域として表わす工程を含み、長円形の長軸は、複素
数の実部及び虚部の各平均値から算出された近似直線に
平行であり、長軸から垂直方向への長円形の円周までの
距離は、長軸に垂直な方向に対して複素数の実部及び虚
部の各平均値が示す位置の分散値に依存するため、時系
列データが示す変動周期に関わる周波数成分の変化から
測定値が大きく変化する兆候をより一層確実に検出する
ことができる。
求項３の異常変動予測方法の効果が得られる上に、異常
変動検出工程は、複素数の実部の平均値と虚部の平均値
とにより表わされる２次元の座標系を導入し、許容変化
量の範囲を座標系における長円形の円周及び内部よりな
る領域として表わす工程を含み、長円形の長軸は、複素
数の実部及び虚部の各平均値から算出された近似直線に
平行であり、長軸から垂直方向への長円形の円周までの
距離は、長軸に垂直な方向に対して複素数の実部及び虚
部の各平均値が示す位置の分散値に依存するため、時系
列データが示す変動周期に関わる周波数成分の変化から
測定値が大きく変化する兆候をより一層確実に検出する
ことができる。
【００４６】請求項５の異常変動予測装置によると、過
去に測定した多くの変動パターンが存在しない場合で
も、測定値が大きく変動することを正確に予測すること
ができる。
去に測定した多くの変動パターンが存在しない場合で
も、測定値が大きく変動することを正確に予測すること
ができる。
【００４７】また、周波数成分算出手段は、周波数成分
に時系列データをフーリエ変換することにより導出され
た複素数の実部及び虚部の値を用いるため、時系列デー
タの周波数成分を確実に算出することができる。
に時系列データをフーリエ変換することにより導出され
た複素数の実部及び虚部の値を用いるため、時系列デー
タの周波数成分を確実に算出することができる。
【００４８】さらに、異常変動検出手段は、複素数の実
部の平均値と虚部の平均値とにより表わされる２次元の
座標系を導入され、許容変化量の範囲を座標系における
長円形の円周及び内部よりなる領域として表わされ、長
円形の長軸は、複素数の実部及び虚部の各平均値から算
出された近似直線に平行であり、長軸から垂直方向への
長円形の円周までの距離は、長軸に垂直な方向に対して
複素数の実部及び虚部の各平均値が示す位置の分散値に
依存するため、時系列データが示す変動周期に関わる周
波数成分の変化から測定値が大きく変化する兆候を確実
に検出することができる。
部の平均値と虚部の平均値とにより表わされる２次元の
座標系を導入され、許容変化量の範囲を座標系における
長円形の円周及び内部よりなる領域として表わされ、長
円形の長軸は、複素数の実部及び虚部の各平均値から算
出された近似直線に平行であり、長軸から垂直方向への
長円形の円周までの距離は、長軸に垂直な方向に対して
複素数の実部及び虚部の各平均値が示す位置の分散値に
依存するため、時系列データが示す変動周期に関わる周
波数成分の変化から測定値が大きく変化する兆候を確実
に検出することができる。
【００４９】請求項６のプログラム製品によると、時系
列データをフーリエ変換することにより導出された複素
数の実部及び虚部の値を用いる周波数成分算出手段と、
複素数の実部の平均値及び虚部の平均値を用いて周波数
成分の変化量を検出し、検出した周波数成分の変化量で
ある検出変化量があらかじめ設定した変化量である許容
変化量の範囲内であるか否かを判断し、検出変化量が許
容変化量の範囲内にないときには、前記測定値が大きく
変動する兆候であると判定する異常変動検出手段とを有
する異常変動予測手段が記載されているため、過去に測
定した多くの変動パターンが存在しない場合でも、測定
値が大きく変動することを正確に予測することができ
る。
列データをフーリエ変換することにより導出された複素
数の実部及び虚部の値を用いる周波数成分算出手段と、
複素数の実部の平均値及び虚部の平均値を用いて周波数
成分の変化量を検出し、検出した周波数成分の変化量で
ある検出変化量があらかじめ設定した変化量である許容
変化量の範囲内であるか否かを判断し、検出変化量が許
容変化量の範囲内にないときには、前記測定値が大きく
変動する兆候であると判定する異常変動検出手段とを有
する異常変動予測手段が記載されているため、過去に測
定した多くの変動パターンが存在しない場合でも、測定
値が大きく変動することを正確に予測することができ
る。
【図１】本発明の一実施形態に係る異常変動予測方法を
用いた異常変動予測装置を示す機能ブロック図である。
用いた異常変動予測装置を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る異常変動予測方法に
おける時系列データのデータフォーマットを示す図であ
る。
おける時系列データのデータフォーマットを示す図であ
る。
【図３】（ａ）〜（ｃ）は本発明の一実施形態に係る異
常変動予測方法における時系列データを表わすトレンド
グラフである。
常変動予測方法における時系列データを表わすトレンド
グラフである。
【図４】（ａ）、（ｂ）は本発明の一実施形態に係る異
常変動予測方法における時系列データを表わすトレンド
グラフである。
常変動予測方法における時系列データを表わすトレンド
グラフである。
【図５】本発明の一実施形態に係る異常変動予測方法に
おける周波数成分の累積処理ウェハ枚数の増加に伴って
変化する実部及び虚部の平均値を示す散布図である。
おける周波数成分の累積処理ウェハ枚数の増加に伴って
変化する実部及び虚部の平均値を示す散布図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る異常変動予測方法に
おける周波数成分の累積処理ウェハ枚数の増加に伴って
変化する実部及び虚部の平均値を示す散布図であって、
異常の兆候が現われる周波数成分の特徴的な変化を検出
する方法を示した図である。
おける周波数成分の累積処理ウェハ枚数の増加に伴って
変化する実部及び虚部の平均値を示す散布図であって、
異常の兆候が現われる周波数成分の特徴的な変化を検出
する方法を示した図である。
【図７】従来の予測制御装置を示す機能ブロック図であ
る。
る。
１０ ＣＶＤ装置 １１ 測定器１ １２ 外部記憶装置 １３ 解析装置 １３ａ 時系列データ作成手段 １３ｂ 周波数成分算出手段 １３ｃ 異常変動検出手段 １４ 表示手段 ２０ 異物数格納フィールド ２１ 累積処理ウェハ枚数格納フィールド ３０ 長円形
Claims (6)
- 【請求項１】 測定対象とするデータの値が大きく変化
することを予測する異常変動予測方法であって、 測定値が時間とともに変化する時系列データにおける変
動周期の周波数成分を算出する周波数成分算出工程と、 前記周波数成分の変化量を検出し、検出した周波数成分
の変化量である検出変化量があらかじめ設定した変化量
である許容変化量の範囲内であるか否かを判断し、前記
検出変化量が前記許容変化量の範囲内にないときには、
測定値が大きく変動する兆候であると判定する異常変動
検出工程とを備えていることを特徴とする異常変動予測
方法。 - 【請求項２】 前記周波数成分算出工程は、前記時系列
データをフーリエ変換することにより導出された複素数
の実部及び虚部の値よりなる前記周波数成分を算出する
工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の異常変動
予測方法。 - 【請求項３】 前記異常変動検出工程は、前記複素数の
実部の平均値及び虚部の平均値を用いて前記周波数成分
の変化量を検出する工程を含むことを特徴とする請求項
２に記載の異常変動予測方法。 - 【請求項４】 前記異常変動検出工程は、前記複素数の
実部の平均値と虚部の平均値とにより表わされる２次元
の座標系を導入し、前記許容変化量の範囲を前記座標系
における長円形の円周及び内部よりなる領域として表わ
す工程を含み、 前記長円形の長軸は、前記複素数の実部及び虚部の各平
均値から算出された近似直線に平行であり、 前記長軸から垂直方向への前記長円形の円周までの距離
は、前記長軸に垂直な方向に対して前記複素数の実部及
び虚部の各平均値が示す位置の分散値に依存することを
特徴とする請求項３に記載の異常変動予測方法。 - 【請求項５】 測定値が時間とともに変化する時系列デ
ータをフーリエ変換することにより導出された複素数の
実部及び虚部の値を用いて前記時系列データにおける変
動周期の周波数成分を算出する周波数成分算出手段と、 前記複素数の実部の平均値及び虚部の平均値を用いて前
記周波数成分の変化量を検出し、検出した周波数成分の
変化量である検出変化量があらかじめ設定した変化量で
ある許容変化量の範囲内であるか否かを判断し、前記検
出変化量が前記許容変化量の範囲内にないときには、測
定値が大きく変動する兆候であると判定する異常変動検
出手段とを備え、 前記異常変動検出手段において、前記複素数の実部の平
均値と虚部の平均値とにより表わされる２次元の座標系
を導入され、前記許容変化量の範囲を前記座標系におけ
る長円形の円周及び内部よりなる領域として表わされる
と共に、 前記長円形の長軸は、前記複素数の実部及び虚部の各平
均値から算出された近似直線に平行であり、 前記長軸から垂直方向への前記長円形の円周までの距離
は、前記長軸に垂直な方向に対して前記複素数の実部及
び虚部の各平均値が示す位置の分散値に依存することを
特徴とする異常変動予測装置。 - 【請求項６】 測定対象のデータの値が大きく変化する
ことを予測するプログラム製品であって、以下の手順を
実現するプログラム記録媒体を含む：測定値が時間とと
もに変化する時系列データをフーリエ変換することによ
り導出された複素数の実部及び虚部の値を用いて前記時
系列データにおける変動周期の周波数成分を算出する周
波数成分算出手段と、 前記複素数の実部の平均値及び虚部の平均値を用いて前
記周波数成分の変化量を検出し、検出した周波数成分の
変化量である検出変化量があらかじめ設定した変化量で
ある許容変化量の範囲内であるか否かを判断し、前記検
出変化量が前記許容変化量の範囲内にないときには、測
定値が大きく変動する兆候であると判定する異常変動検
出手段とを備え、 前記異常変動検出手段において、前記複素数の実部の平
均値と虚部の平均値とにより表わされる２次元の座標系
を導入され、前記許容変化量の範囲を前記座標系におけ
る長円形の円周及び内部よりなる領域として表わすと共
に、 前記長円形の長軸は、前記複素数の実部及び虚部の各平
均値から算出された近似直線に平行であり、 前記長軸から垂直方向への前記長円形の円周までの距離
は、前記長軸に垂直な方向に対して前記複素数の実部及
び虚部の各平均値が示す位置の分散値に依存することを
特徴とする異常変動予測手段を記載したプログラム製
品。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18478796A JP3628812B2 (ja) | 1996-07-15 | 1996-07-15 | 異常変動予測方法及び異常変動予測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18478796A JP3628812B2 (ja) | 1996-07-15 | 1996-07-15 | 異常変動予測方法及び異常変動予測装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1031511A true JPH1031511A (ja) | 1998-02-03 |
| JP3628812B2 JP3628812B2 (ja) | 2005-03-16 |
Family
ID=16159292
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP18478796A Expired - Fee Related JP3628812B2 (ja) | 1996-07-15 | 1996-07-15 | 異常変動予測方法及び異常変動予測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3628812B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008186248A (ja) * | 2007-01-30 | 2008-08-14 | Mizuho Information & Research Institute Inc | 離散データ処理システム、離散データ処理方法及び離散データ処理プログラム |
| JP2008282172A (ja) * | 2007-05-09 | 2008-11-20 | National Maritime Research Institute | 音響による構造物監視装置 |
| JP2011104341A (ja) * | 2009-10-22 | 2011-06-02 | Nippon Koden Corp | 生体パラメータ表示装置 |
| KR20160079571A (ko) * | 2014-12-26 | 2016-07-06 | 삼성전자주식회사 | 위치 정보 처리 방법 및 그것을 포함하는 계측 정보 처리 방법 |
| JPWO2024004216A1 (ja) * | 2022-07-01 | 2024-01-04 |
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