特許ウォッチ

公開番号2025019190
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-06
出願番号2024203384,2024076243
出願日2024-11-21,2023-10-25
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H10H 20/00 20250101AFI20250130BHJP()
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製造システムを提供する。
【解決手段】成膜装置10と管理用端末11と半導体発光素子の寿命予測装置1とを備え、半導体発光素子の寿命予測装置1は、少なくとも、組成パラメータ、物性パラメータの少なくとも一方に対応するデータと、半導体発光素子100の寿命のデータとを成膜装置10または管理用端末11から取得して学習用データ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、組成パラメータまたは物性パラメータの少なくとも一方を説明変数、寿命を目的変数として、学習用データ31が更新されたときに、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を用いて寿命を予測する寿命予測部23と、を備え、モデル作成部22は、説明変数に用いるパラメータを選択可能に構成されている。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
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を予測する半導体発光素子の寿命予測装置と、を備え、
前記半導体発光素子の寿命予測装置は、
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前記成膜装置または前記管理用端末から取得し、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し記憶部に記憶するデータ取得部と、
前記記憶部に記憶された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、前記説明変数の各パラメータと前記目的変数との相関性を機械学習により自ら学習する学習アルゴリズムを含み、前記記憶部に記憶された前記学習用データが更新されたときに、前記説明変数の各パラメータと前記目的変数のデータ集合に基づく学習を反復実行し、両者の相関性を自動的に解釈して学習済モデルを作成し前記記憶部に記憶するモデル作成部と、
前記記憶部に記憶された前記学習済モデルを用いて、前記説明変数に用いた各パラメータの値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、予測データとして前記記憶部に記憶する寿命予測部と、
前記予測データを提示する予測結果提示部と、を備え、
前記モデル作成部は、前記説明変数に用いるパラメータを選択可能に構成されている、
半導体発光素子の製造システム。
続きを表示（約 260 文字）【請求項２】
前記モデル作成部は、前記学習済モデルの作成日時と前記学習用データの更新日時とを比較することにより、前記学習用データが更新されたかを判定し、前記学習用データが更新されたと判定されたとき、更新された前記学習用データを基に、前記学習済モデルを作成する、
請求項１に記載の半導体発光素子の製造システム。
【請求項３】
前記モデル作成部は、前記学習用データの更新状況を監視し、前記学習用データの更新の度に前記学習済モデルを更新する、
請求項１に記載の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、半導体発光素子の製造システムに関する。
続きを表示（約 2,000 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を予測する半導体発光素子の寿命予測装置と、を備え、前記半導体発光素子の寿命予測装置は、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前記成膜装置または前記管理用端末から取得し、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し記憶部に記憶するデータ取得部と、前記記憶部に記憶された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、前記説明変数の各パラメータと前記目的変数との相関性を機械学習により自ら学習する学習アルゴリズムを含み、前記記憶部に記憶された前記学習用データが更新されたときに、前記説明変数の各パラメータと前記目的変数のデータ集合に基づく学習を反復実行し、両者の相関性を自動的に解釈して学習済モデルを作成し前記記憶部に記憶するモデル作成部と、前記記憶部に記憶された前記学習済モデルを用いて、前記説明変数に用いた各パラメータの値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、予測データとして前記記憶部に記憶する寿命予測部と、
前記予測データを提示する予測結果提示部と、を備え、前記モデル作成部は、前記説明変数に用いるパラメータを選択可能に構成されている。
【発明の効果】
【０００８】
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製造システムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
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】
【００１０】
［実施の形態］
以下、本発明の実施の形態を添付図面にしたがって説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許