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公開番号2025153298
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-10
出願番号2024055695
出願日2024-03-29
発明の名称情報処理装置、基板研磨装置、推論装置、機械学習装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習方法
出願人株式会社荏原製作所
代理人個人,個人
主分類B24B 37/015 20120101AFI20251002BHJP(研削;研磨)
要約【課題】化学機械研磨処理による基板の処理品質を向上させることを可能とする情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置6は、研磨パッドの研磨面により基板を研磨する研磨処理が基板研磨装置2により行われるときの研磨面の温度分布の測定値を示す測定温度分布情報と、基板研磨装置2の装置状態を示す装置状態情報とを含む基板研磨情報を取得する情報取得部210aと、情報取得部210aにより取得された基板研磨情報を学習モデル10Aに入力することで、基板研磨装置2により研磨処理が行われるときの研磨面温度調節部の制御量を示す研磨面温度制御情報を生成する情報生成部210cとを備える。学習モデル10Aは、基板研磨情報と、研磨面温度制御情報との相関関係を機械学習により学習させた学習済みモデルである。
【選択図】図13
特許請求の範囲【請求項１】
研磨パッドの研磨面により基板を研磨する研磨処理が基板研磨装置により行われるときの前記研磨面の温度分布の測定値を示す測定温度分布情報と、前記基板研磨装置の装置状態を示す装置状態情報とを含む基板研磨情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された前記基板研磨情報を学習モデルに入力することで、当該基板研磨情報に含まれる前記測定温度分布情報が示す前記温度分布の前記研磨面に対して当該基板研磨情報に含まれる前記装置状態情報が示す前記装置状態の前記基板研磨装置により前記研磨処理が行われるときの前記研磨面の温度分布を調節する研磨面温度調節部の制御量を示す研磨面温度制御情報を生成する情報生成部と、を備え、
前記学習モデルは、
前記基板研磨情報と、前記研磨面温度制御情報との相関関係を機械学習により学習させた学習済みモデルである、
情報処理装置。
続きを表示（約 2,800 文字）【請求項２】
前記基板研磨情報に含まれる前記装置状態情報は、
前記研磨面温度調節部の状態を示す研磨面温度調節状態情報を含み、
前記学習モデルは、
前記相関関係を強化学習により学習させた学習済みモデルである、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記研磨面の温度分布の目標値を示す目標温度分布情報と、前記情報生成部により生成された前記研磨面温度制御情報が示す前記制御量に基づいて前記研磨面温度調節部が制御されたときの前記測定温度分布情報との差に基づいて報酬を算出し、前記報酬に基づいて前記相関関係を強化学習により前記学習モデルに学習させる機械学習部を備える、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記基板研磨情報は、
前記研磨面の温度分布の目標値を示す目標温度分布情報を含み、
前記学習モデルは、
前記相関関係を教師あり学習により学習させた学習済みモデルである、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記基板研磨情報に含まれる前記測定温度分布情報は、
前記測定値に対してノーマライズ処理が施された処理値である、
請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記基板研磨情報に含まれる前記装置状態情報は、
前記研磨パッドを回転可能に支持する研磨テーブル部の状態を示す研磨テーブル状態情報、
前記研磨パッドに前記基板を押し付ける研磨ヘッド部の状態を示す研磨ヘッド状態情報、
前記研磨パッドに研磨流体を供給する研磨流体供給部の状態を示す研磨流体供給状態情報、
前記研磨パッドのドレッシングを行うドレッシング部の状態を示すドレッシング状態情報、
前記研磨パッドに洗浄流体を噴射する洗浄流体噴射部の状態を示す洗浄流体噴射状態情報、及び、
前記基板の状態を示す基板状態情報の少なくとも１つを含む、
請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記研磨テーブル状態情報は、
前記研磨テーブル部の回転数、
前記研磨テーブル部の回転トルク、
前記研磨パッドの種類、
前記研磨パッドの表面粗さ、及び、
前記研磨パッドにより前記研磨処理が行われた研磨時間の少なくとも１つを含み、
前記研磨ヘッド状態情報は、
前記研磨ヘッド部の回転数、
前記研磨ヘッド部の回転トルク、
前記研磨ヘッド部の研磨位置、及び、
前記研磨ヘッド部の押付荷重の少なくとも１つを含み、
前記研磨流体供給状態情報は、
前記研磨流体の流量、
前記研磨流体の温度、
前記研磨流体の滴下位置、及び、
前記研磨流体の種類の少なくとも１つを含み、
前記ドレッシング状態情報は、
前記ドレッシング部の回転数、
前記ドレッシング部の回転トルク、
前記ドレッシング部のドレッシング位置、
前記ドレッシング部の押付荷重、
前記ドレッシング部が有するドレッシングパッドの種類、及び、
前記ドレッシングパッドにより前記ドレッシングが行われたドレッシング時間の少なくとも１つを含み、
前記洗浄流体噴射状態情報は、
前記洗浄流体の流量、
前記洗浄流体の温度、
前記洗浄流体の滴下位置、及び、
前記洗浄流体の種類
の少なくとも１つを含み、
前記基板状態情報は、
前記基板の膜厚、
前記基板の膜の種類、及び、
前記基板の表面の温度分布の少なくとも１つを含む、
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記研磨面温度制御情報は、
前記研磨面を加熱するときの加熱流体の流量、圧力、温度、供給位置、及び、前記加熱流体を噴射するための加熱流体噴射口の開度の少なくとも１つと、
前記研磨面を冷却するときの冷却流体の流量、圧力、温度、供給位置、及び、前記冷却流体を噴射するための冷却流体噴射口の開度の少なくとも１つとのうち少なくとも一方を含む、
請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
研磨パッドを回転可能に支持する研磨テーブル部と、
前記研磨パッドの研磨面に基板を押し付けて前記基板を研磨する研磨ヘッド部と、
前記研磨パッドに研磨流体を供給する研磨流体供給部と、
前記研磨面の温度分布を調節する研磨面温度調節部と、
前記研磨面の温度分布を測定する研磨面温度測定部と、
前記研磨面により前記基板を研磨する研磨処理を制御する制御部と、を備える基板研磨装置であって、
前記制御部は、
前記研磨面温度測定部により測定された前記研磨面の温度分布の測定値を示す測定温度分布情報と、前記基板研磨装置の装置状態を示す装置状態情報とを含む基板研磨情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された前記基板研磨情報を学習モデルに入力することで、当該基板研磨情報に含まれる前記測定温度分布情報が示す前記温度分布の前記研磨面に対して当該基板研磨情報に含まれる前記装置状態情報が示す前記装置状態の前記基板研磨装置により前記研磨処理が行われるときの前記研磨面温度調節部の制御量を示す研磨面温度制御情報を生成する情報生成部と、
前記情報生成部により生成された前記研磨面温度制御情報が示す前記制御量に基づいて、前記研磨面温度調節部を制御する研磨処理部と、を備え、
前記学習モデルは、
前記基板研磨情報と、前記研磨面温度制御情報との相関関係を機械学習により学習させた学習済みモデルである、
基板研磨装置。
【請求項１０】
前記研磨面温度調節部は、
前記研磨面を加熱する加熱流体を前記研磨面に噴射する１又は複数の加熱流体噴射口と、
前記研磨面を冷却する冷却流体を前記研磨面に噴射する１又は複数の冷却流体噴射口とのうち少なくとも一方を備え、
前記研磨面温度制御情報は、
前記加熱流体の流量、圧力、温度、供給位置、及び、前記加熱流体噴射口の開度の少なくとも１つと、
前記冷却流体の流量、圧力、温度、供給位置、及び、前記冷却流体噴射口の開度の少なくとも１つとのうち少なくとも一方を含む、
請求項９に記載の基板研磨装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、推論装置、機械学習装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習方法に関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
半導体ウェハ等の基板に対して各種の処理を行う基板処理装置の１つとして、化学機械研磨（ＣＭＰ：ＣｈｅｍｉｃａｌＭｅｃｈａｎｉｃａｌＰｏｌｉｓｈｉｎｇ）処理を行う基板研磨装置が知られている。化学機械研磨処理では、例えば、研磨パッドを有する研磨テーブル部を回転させつつ、研磨流体供給ノズルから研磨パッドに研磨液（スラリー）を供給した状態で、トップリングと呼ばれる研磨ヘッド部により基板を研磨パッドに押し付けることで、基板は化学的かつ機械的に研磨される。
【０００３】
その際、化学機械研磨処理により基板を研磨したときの処理品質は、研磨パッドに対する基板の押付荷重のみならず、研磨パッドの研磨面における温度分布にも依存する。これは、基板に対する研磨液の化学的作用が温度に依存するからである。そのため、化学機械研磨処理を行う場合、研磨パッドの研磨面の温度分布を適切な目標温度に維持するために、研磨パッドの温度分布を調節する温度調節装置が使用されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２００１－１７９６１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示された研磨パッドの温度調節装置では、研磨パッドが所定の温度分布となるように、加熱装置又は冷却装置の制御量を決定するものである。しかしながら、研磨パッドの温度分布は、化学機械研磨処理が行われるときの基板研磨装置が様々な装置状態を取り得ることで複雑に変動するため、あらゆる挙動や要因を解析して、温度調節装置の制御量を的確に決定することは困難であった。
【０００６】
本発明は、上記の課題に鑑み、化学機械研磨処理による基板の処理品質を向上させることを可能とする情報処理装置、推論装置、機械学習装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習方法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】
上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、
研磨パッドの研磨面により基板を研磨する研磨処理が基板研磨装置により行われるときの前記研磨面の温度分布の測定値を示す測定温度分布情報と、前記基板研磨装置の装置状態を示す装置状態情報とを含む基板研磨情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された前記基板研磨情報を学習モデルに入力することで、当該基板研磨情報に含まれる前記測定温度分布情報が示す前記温度分布の前記研磨面に対して当該基板研磨情報に含まれる前記装置状態情報が示す前記装置状態の前記基板研磨装置により前記研磨処理が行われるときの前記研磨面の温度分布を調節する研磨面温度調節部の制御量を示す研磨面温度制御情報を生成する情報生成部と、を備え、
前記学習モデルは、
前記基板研磨情報と、前記研磨面温度制御情報との相関関係を機械学習により学習させた学習済みモデルである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様に係る情報処理装置によれば、研磨面の温度分布の測定値を示す測定温度分布情報と、基板研磨装置の装置状態を示す装置状態情報とを含む基板研磨情報が学習モデルに入力されることで、当該基板研磨情報に対する研磨面温度制御情報が生成される。そのため、研磨面温度制御情報に基づいて研磨面の温度分布が適切に調節されるので、化学機械研磨処理による基板の処理品質を向上させることができる。
【０００９】
上記以外の課題、構成及び効果は、後述する発明を実施するための形態にて明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
基板研磨システム１の一例を示す全体構成図である。
基板研磨装置２の一例を示す概略構成図である。
研磨ヘッド部２０２の一例を示す模式図である。
研磨面加熱部２０６の一例を示す模式図である。
研磨面冷却部２０７の一例を示す模式図である。
第１の実施形態に係る基板研磨装置２（情報処理装置６）の一例を示すブロック図である。
コンピュータ９００の一例を示すハードウエア構成図である。
データベース３０の一例を示すデータ構成図である。
第１の実施形態に係る機械学習装置４の一例を示すブロック図である。
第１の実施形態に係る学習用データ１１Ａの一例と、強化学習の関係を示す概略図である。
第１の実施形態に係る学習モデル１０Ａの一例を示す図である。
第１の実施形態に係る機械学習装置４による機械学習方法の一例を示すフローチャートである。
第１の実施形態に係る基板研磨装置２（情報処理装置６）の一例を示す機能説明図である。
第１の実施形態に係る基板研磨装置２（情報処理装置６）による情報処理方法の一例を示すフローチャートである。
第２の実施形態に係る機械学習装置４ａの一例を示すブロック図である。
第２の実施形態に係る学習モデル１０Ｂ及び学習用データ１１Ｂの一例を示す図である。
第２の実施形態に係る機械学習装置４ａによる機械学習方法の一例を示すフローチャートである。
第２の実施形態に係る基板研磨装置２ａ（情報処理装置６ａ）の一例を示すブロック図である。
第２の実施形態に係る基板研磨装置２ａ（情報処理装置６ａ）の一例を示す機能説明図である。
第２の実施形態に係る基板研磨装置２ａ（情報処理装置６ａ）による情報処理方法の一例を示すフローチャートである。
【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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