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公開番号
2024163074
公報種別
公開特許公報(A)
公開日
2024-11-21
出願番号
2024076243,2023183043
出願日
2024-05-09,2023-10-25
発明の名称
半導体発光素子の寿命予測装置、及び半導体発光素子の製造システム
出願人
日機装株式会社
代理人
弁理士法人平田国際特許事務所
主分類
H01L
33/00 20100101AFI20241114BHJP(基本的電気素子)
要約
【課題】半導体発光素子の寿命を予測することが可能な半導体発光素子の寿命予測装置、及び半導体発光素子の製造システムを提供する。
【解決手段】半導体発光素子100の層の組成を規定する組成パラメータ、または層の物性を規定する物性パラメータの少なくとも一方のデータと、寿命のデータとを装置外部から取得し、取得した組成パラメータまたは物性パラメータの少なくとも一方のデータと、寿命のデータとを紐づけて学習用データ31を作成するデータ取得部21と、学習用データ31を教師データとして用いて、組成パラメータと物性パラメータを説明変数、寿命を目的変数として機械学習を行い学習済モデル32を作成するモデル作成部22と、学習済モデル32を用いて、任意の予測元データ33に対応する寿命を予測し予測データ34とする寿命予測部23と、予測データ34を提示する予測結果提示部24と、を備えた。
【選択図】図2
特許請求の範囲
【請求項1】
半導体発光素子の寿命を予測する装置であって、
少なくとも、前記半導体発光素子を構成する層の組成を規定するパラメータである組成パラメータ、または前記半導体発光素子を構成する層の物性を規定するパラメータである物性パラメータの少なくとも一方に対応するデータと、前記半導体発光素子の寿命のデータとを装置外部から取得し、取得した前記組成パラメータまたは前記物性パラメータの少なくとも一方に対応するデータと、前記寿命のデータとを紐づけて学習用データを作成するデータ取得部と、
前記学習用データを教師データとして用いて、前記組成パラメータまたは前記物性パラメータの少なくとも一方を説明変数とし、前記寿命を目的変数として、前記説明変数と前記目的変数との相関性について機械学習を行い、前記相関性を表す学習済モデルを作成するモデル作成部と、
前記学習済モデルを用いて、任意の説明変数のデータである予測元データに対応する前記寿命を予測し、予測データとする寿命予測部と、
前記予測データを提示する予測結果提示部と、を備えた、
半導体発光素子の寿命予測装置。
続きを表示(約 680 文字)
【請求項2】
前記組成パラメータは、ドーピング濃度を含み、
前記物性パラメータは、欠陥密度、膜抵抗、膜厚を含み、
前記寿命予測部は、前記学習済モデルに、予測対象の前記半導体発光素子の寿命以外の前記各パラメータを前記予測元データとして入力して前記寿命を予測する、
請求項1に記載の半導体発光素子の寿命予測装置。
【請求項3】
前記モデル作成部は、ウエハ上の位置を表す位置パラメータを前記説明変数に用いて、前記学習済モデルを作成し、
前記寿命予測部では、前記位置パラメータを含まない前記予測元データが入力され、当該予測元データと予め設定された複数の前記位置パラメータとをそれぞれ前記学習済モデルに入力して、前記ウエハ上の複数の位置での前記寿命を自動的に予測する、
請求項1に記載の半導体発光素子の寿命予測装置。
【請求項4】
前記寿命予測部は、前記ウエハ上の複数の位置での前記寿命の予測値を用いて、前記ウエハ全体での寿命評価のための指標値を演算し、前記指標値を前記予測データに含める、
請求項3に記載の半導体発光素子の寿命予測装置。
【請求項5】
半導体発光素子の成膜装置と、
前記成膜装置を管理する管理用端末と、
請求項1乃至4の何れか1項に記載の半導体発光素子の寿命予測装置と、を備え、
前記データ取得部は、前記成膜装置または前記管理用端末から、前記学習用データに用いるデータを取得する、
半導体発光素子の製造システム。
発明の詳細な説明
【技術分野】
【0001】
本発明は、半導体発光素子の寿命予測装置、及び半導体発光素子の製造システムに関する。
続きを表示(約 1,800 文字)
【背景技術】
【0002】
アルミニウム(Al)、ガリウム(Ga)、インジウム(In)等と窒素(N)との化合物からなるIII族窒化物半導体は、紫外光発光素子の材料として用いられている。その中でも高Al組成のAlGaNからなるIII族窒化物半導体は、紫外発光素子や深紫外光発光素子に用いられている(例えば、特許文献1参照)。
【0003】
この出願の発明に関連する先行技術文献情報としては、特許文献2がある。特許文献2では、成膜装置で成膜される膜の特性を効率的に予測するために、機械学習を用いた予測手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
特許第6001756号公報
特許第6959191号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
窒化物半導体発光素子では、成膜後にチップ化、パッケージ化を行う必要があり、製品になるまでに長い時間がかかる。そのため、例えば成膜時の設計を見直すといった場合に、試作と評価を繰り返すためには非常に長い期間がかかってしまうという課題があった。そこで、窒化物半導体発光素子において、試作前に寿命を予測したいという要求がある。しかし、窒化物半導体発光素子では、非常に多くのパラメータを制御する必要があり、どのようなパラメータを用いて寿命を予測すればよいのか不明であった。
【0006】
そこで、本発明は、半導体発光素子の寿命を予測することが可能な半導体発光素子の寿命予測装置、及び半導体発光素子の製造システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明の一実施の形態に係る半導体発光素子の寿命予測装置は、半導体発光素子の寿命を予測する装置であって、少なくとも、前記半導体発光素子を構成する層の組成を規定するパラメータである組成パラメータ、または前記半導体発光素子を構成する層の物性を規定するパラメータである物性パラメータの少なくとも一方に対応するデータと、前記半導体発光素子の寿命のデータとを装置外部から取得し、取得した前記組成パラメータまたは前記物性パラメータの少なくとも一方に対応するデータと、前記寿命のデータとを紐づけて学習用データを作成するデータ取得部と、前記学習用データを教師データとして用いて、前記組成パラメータまたは前記物性パラメータの少なくとも一方を説明変数とし、前記寿命を目的変数として、前記説明変数と前記目的変数との相関性について機械学習を行い、前記相関性を表す学習済モデルを作成するモデル作成部と、前記学習済モデルを用いて、任意の説明変数のデータである予測元データに対応する前記寿命を予測し、予測データとする寿命予測部と、前記予測データを提示する予測結果提示部と、を備えた。
【0008】
また、本発明の一実施の形態に係る半導体発光素子の製造システムは、半導体発光素子の成膜装置と、前記成膜装置を管理する管理用端末と、前記半導体発光素子の寿命予測装置と、を備え、前記データ取得部は、前記成膜装置または前記管理用端末から、前記学習用データに用いるデータを取得する。
【発明の効果】
【0009】
本発明によれば、半導体発光素子の寿命を予測することが可能な半導体発光素子の寿命予測装置、及び半導体発光素子の製造システムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
窒化物半導体発光素子の構成を概略的に示す模式図である。
本発明の一実施の形態に係る窒化物半導体発光素子の寿命予測装置の概略構成図である。
学習用データの一例を示す図である。
学習用データの一例を示す図である。
p型半導体層の膜厚を一定に維持しつつ、p型半導体層の成膜温度を変化させた際のグラフ図であり、(a)はp型半導体層の膜厚の変化、(b)は1000時間通電後の光出力残存率の変化を示す図である。
モデル作成工程を説明する図である。
寿命予測工程を説明する図である。
本発明の一実施の形態に係る窒化物半導体発光素子の寿命予測方法の制御フローを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
(【0011】以降は省略されています)
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