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公開番号2024163075
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-21
出願番号2024076244,2023183939
出願日2024-05-09,2023-10-26
発明の名称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】半導体発光素子の光出力を予測することが可能な半導体発光素子の光出力予測装置、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、光出力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、光出力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、光出力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に対応する光出力を予測し予測データ34とする光出力予測部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】
半導体発光素子の光出力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光出力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、前記光出力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、前記光出力を目的変数として、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光出力を予測し、予測データとする光出力予測部と、
前記予測データを提示する予測結果提示部と、を備えた、
半導体発光素子の光出力予測装置。
続きを表示（約 400 文字）【請求項２】
前記組成パラメータは、Ａｌ組成比、及びドーピング濃度を含み、
前記物性パラメータは、膜厚、透過率、及び、結晶の（１０－１２）面に対するＸ線回折のωスキャンにより得られるＸ線ロッキングカーブの半値幅であるミックス値を含み、
前記光出力予測部は、前記学習済モデルに、予測対象の前記半導体発光素子の光出力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光出力を予測する、
請求項１に記載の半導体発光素子の光出力予測装置。
【請求項３】
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または２に記載の半導体発光素子の光出力予測装置と、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、半導体発光素子の光出力予測装置、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 1,900 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、試作前に光出力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光出力を予測すればよいのか不明であった。
【０００６】
そこで、本発明は、半導体発光素子の光出力を予測することが可能な半導体発光素子の光出力予測装置、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光出力予測装置は、半導体発光素子の光出力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光出力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、前記光出力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、前記光出力を目的変数として、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光出力を予測し、予測データとする光出力予測部と、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光出力予測装置と、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、半導体発光素子の光出力を予測することが可能な半導体発光素子の光出力予測装置、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光出力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。
井戸層のＡｌ組成比を一定に維持しつつ、井戸層の成膜温度を変化させた際のグラフ図であり、（ａ）は発光波長の変化、（ｂ）は光出力の変化を示す図である。
バッファ層の膜厚を一定に維持しつつ、バッファ層の成膜温度を変化させた際のグラフ図であり、（ａ）はバッファ層の膜厚の変化、（ｂ）は光出力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。
光出力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光出力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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