JP2020040046A - Substrate treatment device, substrate treatment method, and computer program for substrate treatment - Google Patents
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Abstract
【課題】処理液をノズルに送給することでノズルから処理液を目標特性で基板に吐出して供給する基板処理装置において、処理液の送給時のパラメータの調整を容易に行える装置及び方法の提供。【解決手段】処理液の送給時のパラメータを最適化する最適化工程は、基板以外に処理液を吐出する疑似吐出工程と、疑似吐出工程における処理液の吐出特性を計測する吐出特性計測工程と、計測された吐出特性の目標特性からのずれの状態量を導出する状態量導出工程と、パラメータの変更に伴う状態量の変化を機械学習して学習モデルを構築する学習工程とを有し、状態量が所定の許容範囲を超えている間、学習モデルに基づいてパラメータを変更した上で、疑似吐出工程、吐出特性計測工程、状態量導出工程および学習工程を繰り返して実行する一方、状態量が許容範囲に入ると、最後に変更されたパラメータを処理液供給工程で処理液を吐出する際のパラメータとして設定する。【選択図】図６PROBLEM TO BE SOLVED: To easily adjust parameters at the time of feeding a processing liquid in a substrate processing apparatus which discharges the treatment liquid from the nozzle to a substrate with a target characteristic by supplying the treatment liquid to a nozzle. Offer. SOLUTION: The optimization step for optimizing the parameters at the time of feeding the processing liquid includes a pseudo discharge step of discharging the treatment liquid to other than the substrate and a discharge characteristic measurement step of measuring the discharge characteristics of the treatment liquid in the pseudo discharge process. It has a state quantity derivation process for deriving the state quantity of deviation from the target characteristic of the measured discharge characteristic, and a learning process for constructing a learning model by machine learning the change of the state quantity due to the change of the parameter. While the state amount exceeds a predetermined allowable range, the pseudo discharge process, the discharge characteristic measurement process, the state amount derivation process, and the learning process are repeatedly executed after changing the parameters based on the learning model, while the state. When the amount is within the permissible range, the last changed parameter is set as a parameter for discharging the processing liquid in the processing liquid supply process. [Selection diagram] FIG. 6
Description
この発明は、処理液をノズルに送給することでノズルから処理液を目標特性で基板に吐出して供給する基板処理装置および基板処理方法、ならびに基板処理のためのコンピュータプログラムに関するものである。なお、上記基板には、半導体基板、フォトマスク用基板、液晶表示用基板、有機ＥＬ表示用基板、プラズマ表示用基板、ＦＥＤ（Ｆｉｅｌｄ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｄｉｓｐｌａｙ）用基板、光ディスク用基板、磁気ディスク用基板、光磁気ディスク用基板などが含まれる。 The present invention relates to a substrate processing apparatus, a substrate processing method, and a computer program for processing a substrate by supplying a processing liquid from a nozzle to a substrate by supplying the processing liquid to a substrate by supplying the processing liquid to the nozzle with target characteristics. The substrate includes a semiconductor substrate, a photomask substrate, a liquid crystal display substrate, an organic EL display substrate, a plasma display substrate, an FED (Field Emission Display) substrate, an optical disk substrate, a magnetic disk substrate, It includes a substrate for a magnetic disk and the like.
半導体装置や液晶表示装置などの電子部品等の製造工程では、基板の表面に処理液を供給し、当該処理液を基板に塗布する基板処理装置が用いられている。基板処理装置の一例として、基板を浮上させた状態で処理液を塗布する装置が知られている。この基板処理装置では、基板を搬送しながらポンプによって処理液をスリットノズルに送給してスリットノズルの吐出口から基板の表面に吐出して基板のほぼ全体に処理液を供給する。また、別の基板処理装置は、ステージ上で基板を吸着保持しながら、ポンプから送給されてくる処理液をスリットノズルの吐出口から基板の表面に向けて吐出した状態で基板に対して相対移動させて基板のほぼ全体に処理液を供給する。 2. Description of the Related Art In a process of manufacturing electronic components such as a semiconductor device and a liquid crystal display device, a substrate processing apparatus that supplies a processing liquid to a surface of a substrate and applies the processing liquid to the substrate is used. As an example of a substrate processing apparatus, an apparatus that applies a processing liquid while a substrate is floated is known. In this substrate processing apparatus, a processing liquid is supplied to a slit nozzle by a pump while the substrate is being conveyed, and is discharged from a discharge port of the slit nozzle to the surface of the substrate to supply the processing liquid to almost the entire substrate. In another substrate processing apparatus, the processing liquid supplied from the pump is discharged from the discharge port of the slit nozzle toward the surface of the substrate while sucking and holding the substrate on the stage. The substrate is moved to supply the processing liquid to almost the entire substrate.
近年製品の高品質化に伴って、基板処理装置により供給される処理液の膜厚の均一性を高めることが重要となっている。そこで、特許文献１に記載の装置では、ポンプからノズルに至る経路で処理液の圧力を検出する予備試験を繰り返し、検出した圧力波形形状が所望の形状となるように各種パラメータを調整し、最適化している。 In recent years, as the quality of products has increased, it has become important to improve the uniformity of the film thickness of the processing liquid supplied by the substrate processing apparatus. Therefore, in the apparatus described in Patent Document 1, a preliminary test for detecting the pressure of the processing liquid in the path from the pump to the nozzle is repeated, and various parameters are adjusted so that the detected pressure waveform shape becomes a desired shape. Is becoming
しかしながら、上記パラメータの最適化のために、予備試験毎にユーザがパラメータを調整する必要があり、この調整作業に多大な時間および労力を要していた。また、ユーザは予備試験で得られた圧力波形形状を解析した上でパラメータを変更する必要がある。このため、パラメータの最適化を実行し得るユーザは、パラメータの最適化に関してある程度以上の経験を有するエンジニアに限定される。このように従来装置では、パラメータの調整を容易に行うことができず、これが基板処理装置の効率を低減させる主要因のひとつになっている。 However, in order to optimize the above parameters, it is necessary for the user to adjust the parameters for each preliminary test, and this adjustment requires a great deal of time and labor. Further, the user needs to change the parameters after analyzing the pressure waveform shape obtained in the preliminary test. For this reason, a user who can perform parameter optimization is limited to an engineer who has some experience in parameter optimization. As described above, in the conventional apparatus, the parameter cannot be easily adjusted, and this is one of the main factors for reducing the efficiency of the substrate processing apparatus.
この発明は上記課題に鑑みなされたものであり、パラメータの調整を容易に行うことができる基板処理装置および基板処理方法、ならびに基板処理のためのコンピュータプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and has as its object to provide a substrate processing apparatus and a substrate processing method capable of easily adjusting parameters, and a computer program for substrate processing.
この発明の第１態様は、処理液をノズルに送給することでノズルから処理液を目標特性で基板に吐出して供給する基板処理装置であって、処理液の送給時のパラメータを調整してノズルからの処理液の吐出を制御する吐出制御部と、処理液が吐出された際の吐出特性を計測する吐出特性計測部と、吐出特性計測部で計測された吐出特性の目標特性からのずれの状態量を導出する状態量導出部と、パラメータの変更に伴う状態量の変化を機械学習して学習モデルを構築する学習部とを備え、吐出制御部は、状態量導出部で導出される状態量が所定の許容範囲を超えている間、学習部が構築した学習モデルに基づいてパラメータを変更して基板以外に処理液を吐出する疑似吐出を繰り返す一方、状態量導出部で導出される状態量が許容範囲に入ると最後に変更されたパラメータで処理液を基板に吐出することを特徴としている。 According to a first aspect of the present invention, there is provided a substrate processing apparatus that supplies a processing liquid to a substrate by discharging the processing liquid from a nozzle to target substrates by feeding the processing liquid to a nozzle, and adjusts a parameter when the processing liquid is supplied. A discharge control unit that controls the discharge of the processing liquid from the nozzles, a discharge characteristic measurement unit that measures the discharge characteristics when the processing liquid is discharged, and a target characteristic of the discharge characteristics measured by the discharge characteristic measurement unit. A state quantity deriving unit that derives a state quantity of the deviation, and a learning unit that builds a learning model by machine learning a change in the state quantity due to a change in the parameter, and the discharge control unit is derived by the state quantity deriving unit. While the state quantity to be performed exceeds a predetermined allowable range, the pseudo-discharge of changing the parameter based on the learning model constructed by the learning unit and discharging the processing liquid to a part other than the substrate is repeated, and the state quantity is derived by the state quantity derivation unit. State quantity within the allowable range It is characterized by ejecting the treatment liquid to the substrate in the last changed parameter.
また、この発明の第２態様は、基板処理方法であって、処理液をノズルに送給することでノズルから処理液を目標特性で基板に吐出して供給する処理液供給工程と、処理液供給工程の前に処理液の送給時のパラメータを最適化する最適化工程とを備え、最適化工程は、基板以外に処理液を吐出する疑似吐出工程と、疑似吐出工程における処理液の吐出特性を計測する吐出特性計測工程と、計測された吐出特性の目標特性からのずれの状態量を導出する状態量導出工程と、パラメータの変更に伴う状態量の変化を機械学習して学習モデルを構築する学習工程とを有し、状態量が所定の許容範囲を超えている間、学習モデルに基づいてパラメータを変更した上で、疑似吐出工程、吐出特性計測工程、状態量導出工程および学習工程を繰り返して実行する一方、状態量が許容範囲に入ると、最後に変更されたパラメータを処理液供給工程で処理液を吐出する際のパラメータとして設定することを特徴としている。 Further, a second aspect of the present invention is a substrate processing method, comprising: supplying a processing liquid to a nozzle by discharging the processing liquid to a substrate with target characteristics by supplying the processing liquid to the nozzle; An optimization step of optimizing parameters at the time of supplying the processing liquid before the supply step, wherein the optimization step includes a pseudo-discharge step of discharging the processing liquid to a part other than the substrate, and a discharge of the processing liquid in the pseudo-discharge step. An ejection characteristic measurement process for measuring characteristics, a state amount derivation process for deriving a state amount of deviation of the measured ejection characteristic from the target characteristic, and a learning model by machine learning of a change in the state amount due to a change in the parameter. A learning step for constructing, while changing the parameters based on the learning model while the state quantity exceeds a predetermined allowable range, a pseudo ejection step, an ejection characteristic measurement step, a state quantity derivation step, and a learning step. Repeat To the other hand, when the state quantity enters the permissible range, it is characterized by setting a parameter for ejecting the treatment liquid was last modified parameters in the processing liquid supplying step.
さらに、この発明の第３態様は、基板処理のためのコンピュータプログラムであって、処理液をノズルに送給することでノズルから処理液を目標特性で基板に吐出して供給する処理液供給機能と、処理液供給工程の前に処理液の送給時のパラメータを最適化する最適化機能とを備え、最適化機能が、基板以外に処理液を吐出する疑似吐出機能と、疑似吐出工程中における処理液の吐出特性を計測する吐出特性計測機能と、計測された吐出特性の目標特性からのずれの状態量を導出する状態量導出機能と、パラメータの変更に伴う状態量の変化を機械学習して学習モデルを構築する学習機能とを有し、状態量が目標特性に対する所定の許容範囲を超えている間、学習モデルに基づいてパラメータを変更した上で、疑似吐出機能、吐出特性計測機能、状態量導出機能および学習機能を繰り返して実行する一方、状態量が許容範囲に入ると、最後に変更されたパラメータを処理液供給機能で処理液を吐出する際のパラメータとして設定する機能を、コンピュータに実現させる。 Furthermore, a third aspect of the present invention is a computer program for processing a substrate, wherein the processing liquid is supplied to the substrate by discharging the processing liquid from the nozzle to the substrate with target characteristics by supplying the processing liquid to the nozzle. And an optimization function for optimizing parameters at the time of processing liquid supply before the processing liquid supply step, wherein the optimization function is a pseudo discharge function for discharging the processing liquid to a part other than the substrate, and during the pseudo discharge step. Characteristics measurement function to measure the discharge characteristics of the processing liquid in the above, the state amount derivation function to derive the state amount of the deviation of the measured discharge characteristics from the target characteristics, and machine learning of the state amount change due to the parameter change A learning function for constructing a learning model by changing parameters based on the learning model while the state quantity exceeds a predetermined allowable range for the target characteristic. While repeatedly executing the state quantity derivation function and the learning function, when the state quantity falls within the allowable range, a function of setting the last changed parameter as a parameter when discharging the processing liquid with the processing liquid supply function, Let the computer do it.
このように構成された発明では、基板以外に処理液を吐出する疑似吐出を行って処理液の吐出特性が計測され、さらに当該吐出特性の目標特性からのずれの状態量が導出される。この状態量が所定の許容範囲を超えている間、パラメータを変更しながら疑似吐出および吐出特性の計測が繰り返されるが、パラメータの変更は次のようにして実行される。つまり、パラメータの変更に伴う状態量の変化を機械学習して学習モデルが構築され、当該学習モデルに基づいてパラメータは変更される。このように、エンジニアの経験に頼ることなく、パラメータの調整が実行される。 In the invention configured as described above, the pseudo-discharge of discharging the processing liquid to a part other than the substrate is performed, the discharge characteristic of the processing liquid is measured, and the state quantity of the deviation of the discharge characteristic from the target characteristic is derived. While the state quantity exceeds the predetermined allowable range, the pseudo ejection and the measurement of the ejection characteristics are repeated while changing the parameter, but the parameter is changed as follows. That is, a learning model is constructed by machine learning of the change in the state quantity accompanying the parameter change, and the parameter is changed based on the learning model. In this way, the parameter adjustment is performed without relying on the experience of the engineer.
以上のように、本発明によれば、機械学習により構築される学習モデルに基づいて処理液の送給時のパラメータを調整しているため、パラメータの調整を容易に行うことができる。 As described above, according to the present invention, since the parameters at the time of supplying the processing liquid are adjusted based on the learning model constructed by machine learning, the parameters can be easily adjusted.
図１は本発明に係る基板処理装置の一実施形態である塗布装置の全体構成を模式的に示す図である。この塗布装置１は、図１の左手側から右手側に向けて水平姿勢で搬送される基板Ｓの上面Ｓｆに塗布液を塗布するスリットコータである。なお、以下の各図において装置各部の配置関係を明確にするために、基板Ｓの搬送方向を「Ｘ方向」とし、図１の左手側から右手側に向かう水平方向を「＋Ｘ方向」と称し、逆方向を「−Ｘ方向」と称する。また、Ｘ方向と直交する水平方向Ｙのうち、装置の正面側を「−Ｙ方向」と称するとともに、装置の背面側を「＋Ｙ方向」と称する。さらに、鉛直方向Ｚにおける上方向および下方向をそれぞれ「＋Ｚ方向」および「−Ｚ方向」と称する。 FIG. 1 is a diagram schematically showing the overall configuration of a coating apparatus which is an embodiment of the substrate processing apparatus according to the present invention. The coating apparatus 1 is a slit coater that applies a coating liquid to an upper surface Sf of a substrate S that is transported in a horizontal posture from the left hand side to the right hand side in FIG. In each of the following drawings, in order to clarify the arrangement relationship of each unit of the apparatus, the transport direction of the substrate S is referred to as “X direction”, and the horizontal direction from the left hand side to the right hand side in FIG. , The reverse direction is referred to as the “−X direction”. In the horizontal direction Y orthogonal to the X direction, the front side of the apparatus is referred to as “−Y direction”, and the rear side of the apparatus is referred to as “+ Y direction”. Further, the upward direction and the downward direction in the vertical direction Z are referred to as “+ Z direction” and “−Z direction”, respectively.
まず図１を用いてこの塗布装置１の構成および動作の概要を説明し、その後で本発明の技術的特徴である送液用ポンプのパラメータの最適化処理について説明する。塗布装置１では、基板Ｓの搬送方向Ｄｔ（＋Ｘ方向）に沿って、入力コンベア１００、入力移載部２、浮上ステージ部３、出力移載部４、出力コンベア１１０がこの順に近接して配置されており、以下に詳述するように、これらにより略水平方向に延びる基板Ｓの搬送経路が形成されている。なお、以下の説明において基板Ｓの搬送方向Ｄｔと関連付けて位置関係を示すとき、「基板Ｓの搬送方向Ｄｔにおける上流側」を単に「上流側」と、また「基板Ｓの搬送方向Ｄｔにおける下流側」を単に「下流側」と略することがある。この例では、ある基準位置から見て相対的に（−Ｘ）側が「上流側」、（＋Ｘ）側が「下流側」に相当する。 First, the outline of the configuration and operation of the coating apparatus 1 will be described with reference to FIG. In the coating apparatus 1, the input conveyor 100, the input transfer unit 2, the floating stage unit 3, the output transfer unit 4, and the output conveyor 110 are arranged in this order along the transport direction Dt (+ X direction) of the substrate S. As described in detail below, these form a transport path for the substrate S that extends in a substantially horizontal direction. In the following description, when indicating the positional relationship in relation to the transport direction Dt of the substrate S, “upstream in the transport direction Dt of the substrate S” is simply referred to as “upstream” and “downstream in the transport direction Dt of the substrate S”. The “side” may be simply abbreviated as “downstream side”. In this example, the (−X) side relatively corresponds to “upstream side” and the (+ X) side corresponds to “downstream side” when viewed from a certain reference position.
処理対象である基板Ｓは図１の左手側から入力コンベア１００に搬入される。入力コンベア１００は、コロコンベア１０１と、これを回転駆動する回転駆動機構１０２とを備えており、コロコンベア１０１の回転により基板Ｓは水平姿勢で下流側、つまり（＋Ｘ）方向に搬送される。入力移載部２は、コロコンベア２１と、これを回転駆動する機能および昇降させる機能を有する回転・昇降駆動機構２２とを備えている。コロコンベア２１が回転することで、基板Ｓはさらに（＋Ｘ）方向に搬送される。また、コロコンベア２１が昇降することで基板Ｓの鉛直方向位置が変更される。このように構成された入力移載部２により、基板Ｓは入力コンベア１００から浮上ステージ部３に移載される。 The substrate S to be processed is carried into the input conveyor 100 from the left hand side in FIG. The input conveyor 100 includes a roller conveyor 101 and a rotary drive mechanism 102 for rotating the roller conveyor 101, and the substrate S is transported in the horizontal posture on the downstream side, that is, in the (+ X) direction by the rotation of the roller conveyor 101. The input transfer unit 2 includes a roller conveyor 21 and a rotation / elevation drive mechanism 22 having a function of rotating and driving the roller conveyor 21 and a function of moving the roller conveyor 21 up and down. As the roller conveyor 21 rotates, the substrate S is further transported in the (+ X) direction. In addition, the vertical position of the substrate S is changed by moving the roller conveyor 21 up and down. The substrate S is transferred from the input conveyor 100 to the floating stage unit 3 by the input transfer unit 2 configured as described above.
浮上ステージ部３は、基板の搬送方向Ｄｔに沿って３分割された平板状のステージを備える。すなわち、浮上ステージ部３は入口浮上ステージ３１、塗布ステージ３２および出口浮上ステージ３３を備えており、これらの各ステージの上面は互いに同一平面の一部をなしている。入口浮上ステージ３１および出口浮上ステージ３３のそれぞれの上面には浮上制御機構３５から供給される圧縮空気を噴出する噴出孔がマトリクス状に多数設けられており、噴出される気流から付与される浮力により基板Ｓが浮上する。こうして基板Ｓの下面Ｓｂがステージ上面から離間した状態で水平姿勢に支持される。基板Ｓの下面Ｓｂとステージ上面との距離、つまり浮上量は、例えば１０マイクロメートルないし５００マイクロメートルとすることができる。 The floating stage unit 3 includes a flat plate-like stage divided into three along the substrate transport direction Dt. That is, the levitation stage section 3 includes an entrance levitation stage 31, a coating stage 32, and an exit levitation stage 33, and the upper surfaces of these stages form part of the same plane. On the upper surface of each of the entrance levitation stage 31 and the exit levitation stage 33, a large number of ejection holes for ejecting compressed air supplied from the levitation control mechanism 35 are provided in a matrix. The substrate S floats. In this way, the lower surface Sb of the substrate S is supported in a horizontal posture while being separated from the upper surface of the stage. The distance between the lower surface Sb of the substrate S and the upper surface of the stage, that is, the flying height can be, for example, 10 μm to 500 μm.
一方、塗布ステージ３２の上面では、圧縮空気を噴出する噴出孔と、基板Ｓの下面Ｓｂとステージ上面との間の空気を吸引する吸引孔とが交互に配置されている。浮上制御機構３５が噴出孔からの圧縮空気の噴出量と吸引孔からの吸引量とを制御することにより、基板Ｓの下面Ｓｂと塗布ステージ３２の上面との距離が精密に制御される。これにより、塗布ステージ３２の上方を通過する基板Ｓの上面Ｓｆの鉛直方向位置が規定値に制御される。浮上ステージ部３の具体的構成としては、例えば特許第５３４６６４３号に記載のものを適用可能である。なお、塗布ステージ３２での浮上量については後で詳述するセンサ６１、６２による検出結果に基づいて制御ユニット９により算出され、また気流制御によって高精度に調整可能となっている。 On the other hand, on the upper surface of the application stage 32, ejection holes for ejecting compressed air and suction holes for sucking air between the lower surface Sb of the substrate S and the upper surface of the stage are alternately arranged. The distance between the lower surface Sb of the substrate S and the upper surface of the application stage 32 is precisely controlled by the floating control mechanism 35 controlling the amount of compressed air ejected from the ejection holes and the amount of suction from the suction holes. Thus, the vertical position of the upper surface Sf of the substrate S passing above the coating stage 32 is controlled to the specified value. As a specific configuration of the floating stage section 3, for example, the configuration described in Japanese Patent No. 5346643 can be applied. The flying height of the coating stage 32 is calculated by the control unit 9 based on the detection results of the sensors 61 and 62 described later in detail, and can be adjusted with high accuracy by airflow control.
なお、入口浮上ステージ３１には、図には現れていないリフトピンが配設されており、浮上ステージ部３にはこのリフトピンを昇降させるリフトピン駆動機構３４が設けられている。 The entrance levitation stage 31 is provided with lift pins (not shown), and the levitation stage section 3 is provided with a lift pin drive mechanism 34 for raising and lowering the lift pins.
入力移載部２を介して浮上ステージ部３に搬入される基板Ｓは、コロコンベア２１の回転により（＋Ｘ）方向への推進力を付与されて、入口浮上ステージ３１上に搬送される。入口浮上ステージ３１、塗布ステージ３２および出口浮上ステージ３３は基板Ｓを浮上状態に支持するが、基板Ｓを水平方向に移動させる機能を有していない。浮上ステージ部３における基板Ｓの搬送は、入口浮上ステージ３１、塗布ステージ３２および出口浮上ステージ３３の下方に配置された基板搬送部５により行われる。 The substrate S carried into the levitation stage unit 3 via the input transfer unit 2 is provided with a propulsive force in the (+ X) direction by the rotation of the roller conveyor 21, and is conveyed onto the entrance levitation stage 31. The entrance levitation stage 31, the coating stage 32, and the exit levitation stage 33 support the substrate S in a floating state, but do not have a function of moving the substrate S in the horizontal direction. The transport of the substrate S in the floating stage unit 3 is performed by the substrate transport unit 5 disposed below the entrance floating stage 31, the coating stage 32, and the exit floating stage 33.
基板搬送部５は、基板Ｓの下面周縁部に部分的に当接することで基板Ｓを下方から支持するチャック機構５１と、チャック機構５１上端の吸着部材に設けられた吸着パッド（図示省略）に負圧を与えて基板Ｓを吸着保持させる機能およびチャック機構５１をＸ方向に往復走行させる機能を有する吸着・走行制御機構５２とを備えている。チャック機構５１が基板Ｓを保持した状態では、基板Ｓの下面Ｓｂは浮上ステージ部３の各ステージの上面よりも高い位置に位置している。したがって、基板Ｓは、チャック機構５１により周縁部を吸着保持されつつ、浮上ステージ部３から付与される浮力により全体として水平姿勢を維持する。なお、チャック機構５１により基板Ｓの下面Ｓｂを部分的に保持した段階で基板Ｓの上面の鉛直方向位置を検出するために板厚測定用のセンサ６１がコロコンベア２１の近傍に配置されている。このセンサ６１の直下位置に基板Ｓを保持していない状態のチャック（図示省略）が位置することで、センサ６１は吸着部材の上面、つまり吸着面の鉛直方向位置を検出可能となっている。 The substrate transport unit 5 includes a chuck mechanism 51 that supports the substrate S from below by partially contacting a lower peripheral edge of the substrate S, and a suction pad (not shown) provided on a suction member at an upper end of the chuck mechanism 51. A suction / running control mechanism 52 having a function of sucking and holding the substrate S by applying a negative pressure and a function of reciprocating the chuck mechanism 51 in the X direction is provided. When the chuck mechanism 51 holds the substrate S, the lower surface Sb of the substrate S is located at a position higher than the upper surface of each stage of the floating stage unit 3. Therefore, the substrate S maintains a horizontal posture as a whole by the buoyancy applied from the floating stage unit 3 while the peripheral portion is suction-held by the chuck mechanism 51. Note that a sensor 61 for measuring the thickness of the substrate S is disposed near the roller conveyor 21 to detect the vertical position of the upper surface of the substrate S when the lower surface Sb of the substrate S is partially held by the chuck mechanism 51. . When a chuck (not shown) that does not hold the substrate S is located directly below the sensor 61, the sensor 61 can detect the upper surface of the suction member, that is, the vertical position of the suction surface.
入力移載部２から浮上ステージ部３に搬入された基板Ｓをチャック機構５１が保持し、この状態でチャック機構５１が（＋Ｘ）方向に移動することで、基板Ｓが入口浮上ステージ３１の上方から塗布ステージ３２の上方を経由して出口浮上ステージ３３の上方へ搬送される。搬送された基板Ｓは、出口浮上ステージ３３の（＋Ｘ）側に配置された出力移載部４に受け渡される。 The substrate S carried from the input transfer unit 2 to the floating stage unit 3 is held by the chuck mechanism 51, and in this state, the chuck mechanism 51 moves in the (+ X) direction, so that the substrate S is located above the entrance floating stage 31. From above through the coating stage 32 and above the exit floating stage 33. The transported substrate S is transferred to the output transfer section 4 arranged on the (+ X) side of the exit floating stage 33.
出力移載部４は、コロコンベア４１と、これを回転駆動する機能および昇降させる機能を有する回転・昇降駆動機構４２とを備えている。コロコンベア４１が回転することで、基板Ｓに（＋Ｘ）方向への推進力が付与され、基板Ｓは搬送方向Ｄｔに沿ってさらに搬送される。また、コロコンベア４１が昇降することで基板Ｓの鉛直方向位置が変更される。コロコンベア４１の昇降により実現される作用については後述する。出力移載部４により、基板Ｓは出口浮上ステージ３３の上方から出力コンベア１１０に移載される。 The output transfer unit 4 includes a roller conveyor 41, and a rotation / elevation drive mechanism 42 having a function of rotating the roller 41 and a function of elevating the roller conveyor 41. When the roller conveyor 41 rotates, a propulsive force in the (+ X) direction is applied to the substrate S, and the substrate S is further transported along the transport direction Dt. In addition, the vertical position of the substrate S is changed by moving the roller conveyor 41 up and down. The function realized by raising and lowering the roller conveyor 41 will be described later. The output transfer unit 4 transfers the substrate S to the output conveyor 110 from above the exit floating stage 33.
出力コンベア１１０は、コロコンベア１１１と、これを回転駆動する回転駆動機構１１２とを備えており、コロコンベア１１１の回転により基板Ｓはさらに（＋Ｘ）方向に搬送され、最終的に塗布装置１外へと払い出される。なお、入力コンベア１００および出力コンベア１１０は塗布装置１の構成の一部として設けられてもよいが、塗布装置１とは別体のものであってもよい。また例えば、塗布装置１の上流側に設けられる別ユニットの基板払い出し機構が入力コンベア１００として用いられてもよい。また、塗布装置１の下流側に設けられる別ユニットの基板受け入れ機構が出力コンベア１１０として用いられてもよい。 The output conveyor 110 includes a roller conveyor 111 and a rotation driving mechanism 112 for rotating the roller conveyor 111. The rotation of the roller conveyor 111 causes the substrate S to be further transported in the (+ X) direction. Paid out to. In addition, the input conveyor 100 and the output conveyor 110 may be provided as a part of the configuration of the coating apparatus 1, but may be separate from the coating apparatus 1. Further, for example, a substrate payout mechanism of another unit provided on the upstream side of the coating apparatus 1 may be used as the input conveyor 100. Further, a substrate receiving mechanism of another unit provided on the downstream side of the coating apparatus 1 may be used as the output conveyor 110.
このようにして搬送される基板Ｓの搬送経路上に、基板Ｓの上面Ｓｆに塗布液を塗布するための塗布機構７が配置される。塗布機構７はスリット状の吐出口を有するスリットノズル（以下、単に「ノズル」という）７１を有している。また、図示を省略するが、ノズル７１には位置決め機構が接続されており、位置決め機構によりノズル７１は塗布ステージ３２の上方の塗布位置（図１中で実線で示される位置）や後で説明するメンテナンス位置に位置決めされる。さらに、ノズル７１には、塗布液供給機構８が接続されており、塗布液供給機構８から塗布液が供給され、ノズル下部に下向きに開口する吐出口から塗布液が吐出される。 An application mechanism 7 for applying the application liquid on the upper surface Sf of the substrate S is disposed on the transport path of the substrate S transported in this manner. The coating mechanism 7 has a slit nozzle (hereinafter simply referred to as “nozzle”) 71 having a slit-shaped discharge port. Although not shown, a positioning mechanism is connected to the nozzle 71, and the nozzle 71 is moved by the positioning mechanism to a coating position above the coating stage 32 (a position indicated by a solid line in FIG. 1) and will be described later. It is positioned at the maintenance position. Further, a coating liquid supply mechanism 8 is connected to the nozzle 71, the coating liquid is supplied from the coating liquid supply mechanism 8, and the coating liquid is discharged from a discharge port opened downward at a lower portion of the nozzle.
図２は塗布液供給機構の構成を示す図である。塗布液供給機構８は、図２に示すように、塗布液をノズル７１に送給するための送給源として体積変化により塗布液を送給するポンプ８１を用いている。ポンプ８１としては、例えば特開平１０−６１５５８号公報に記載されたベローズタイプのポンプを使用することができる。このポンプ８１は、径方向に弾性膨張収縮自在の可撓性チューブ８１１を有している。この可撓性チューブ８１１の一方端は配管８２により塗布液補充ユニット８３と接続され、他方端は配管８４によりノズル７１と接続されている。 FIG. 2 is a diagram illustrating the configuration of the application liquid supply mechanism. As shown in FIG. 2, the application liquid supply mechanism 8 uses a pump 81 that supplies the application liquid by a volume change as a supply source for supplying the application liquid to the nozzle 71. As the pump 81, for example, a bellows type pump described in JP-A-10-61558 can be used. The pump 81 has a flexible tube 811 that can be elastically expanded and contracted in the radial direction. One end of the flexible tube 811 is connected to a coating liquid replenishing unit 83 by a pipe 82, and the other end is connected to the nozzle 71 by a pipe 84.
可撓性チューブ８１１の外側には、軸方向に弾性変形自在のベローズ８１２が配置されている。このベローズ８１２は小型ベローズ部８１３と大型ベローズ部８１４とを有し、可撓性チューブ８１１とベローズ８１２との間のポンプ室８１５には非圧縮性媒体が封入されている。また、小型ベローズ部８１３と大型ベローズ部８１４との間に作動ディスク部８１６が設けられている。作動ディスク部８１６には駆動部８１７が接続されている。制御ユニット９からの指令に応じて駆動部８１７が作動すると、例えば図３に示すような移動パターンで作動ディスク部８１６が軸方向に変位し、ベローズ８１２の内側の容積を変化させる。これによって、可撓性チューブ１３が径方向に膨張収縮してポンプ動作を実行し、塗布液補充ユニット８３から適宜補給される塗布液をノズル７１に向けて送給する。このため、作動ディスク部８１６の移動パターンはノズル７１から吐出される塗布液の吐出特性（吐出速度の時間変化）と密接に関連しており、移動パターンに応じて例えば図４に示すような吐出特性が得られる。そこで、本実施形態では、作動ディスク部８１６の移動を規定する各種パラメータ（加速時間、定常速度、定常速度時間、減速時間など）を制御することでノズル７１から吐出される塗布液の吐出特性（吐出速度の時間変化）を所望の目標特性（図４の（ａ）に示すグラフ）と一致あるいは近似させることが可能となっている。なお、この点については、後で詳述する。 A bellows 812 that is elastically deformable in the axial direction is disposed outside the flexible tube 811. The bellows 812 has a small bellows portion 813 and a large bellows portion 814, and an incompressible medium is sealed in a pump chamber 815 between the flexible tube 811 and the bellows 812. Further, an operation disk portion 816 is provided between the small bellows portion 813 and the large bellows portion 814. The drive section 817 is connected to the working disk section 816. When the drive unit 817 operates in response to a command from the control unit 9, the operation disk unit 816 is displaced in the axial direction in a movement pattern as shown in FIG. 3, for example, and changes the volume inside the bellows 812. As a result, the flexible tube 13 expands and contracts in the radial direction to execute a pump operation, and feeds the application liquid appropriately supplied from the application liquid replenishment unit 83 toward the nozzle 71. For this reason, the movement pattern of the working disk unit 816 is closely related to the ejection characteristics (time change of the ejection speed) of the coating liquid ejected from the nozzle 71, and the ejection pattern as shown in FIG. Characteristics are obtained. Therefore, in the present embodiment, by controlling various parameters (acceleration time, steady speed, steady speed time, deceleration time, and the like) that define the movement of the working disk unit 816, the discharge characteristics of the coating liquid discharged from the nozzle 71 ( It is possible to make the time change of the discharge speed coincide with or approximate a desired target characteristic (the graph shown in FIG. 4A). This point will be described later in detail.
塗布液補充ユニット８３は塗布液を貯留する貯留タンク８３１を有している。この貯留タンク８３１は配管８２によりポンプ８１と接続されている。また、配管８２には、開閉弁８３３が介挿されている。この開閉弁８３３は制御ユニット９から補充指令に応じて開成し、貯留タンク８３１内の塗布液をポンプ８１の可撓性チューブ８１１に補充可能とする。逆に、制御ユニット９から補充停止指令に応じて閉成し、貯留タンク８３１からポンプ８１の可撓性チューブ８１１への塗布液の補充を規制する。 The application liquid replenishment unit 83 has a storage tank 831 for storing the application liquid. This storage tank 831 is connected to a pump 81 by a pipe 82. Further, an on-off valve 833 is inserted in the pipe 82. The on-off valve 833 is opened in response to a replenishment command from the control unit 9 to enable the application liquid in the storage tank 831 to be supplied to the flexible tube 811 of the pump 81. Conversely, it is closed in response to the replenishment stop command from the control unit 9 and regulates the replenishment of the coating liquid from the storage tank 831 to the flexible tube 811 of the pump 81.
ポンプ８１の出力側（同図の左手側）に接続された配管８４には、開閉弁８５が介挿されており、制御ユニット９からの開閉指令に応じて開閉する。これによってノズル７１への塗布液の送液と送液停止を切替可能となっている。また、配管８４には、圧力計８６が取り付けられており、ノズル７１に送液される塗布液の圧力を検出し、その検出結果（圧力値）を制御ユニット９に出力する。 An on-off valve 85 is inserted in a pipe 84 connected to the output side (the left-hand side in the figure) of the pump 81, and opens and closes in response to an open / close command from the control unit 9. This makes it possible to switch between sending and stopping the application liquid to the nozzle 71. A pressure gauge 86 is attached to the pipe 84, detects the pressure of the application liquid sent to the nozzle 71, and outputs the detection result (pressure value) to the control unit 9.
このように塗布液供給機構８から塗布液が供給されるノズル７１には、図２に示すように、基板Ｓの浮上高さを非接触で検知するための浮上高さ検出センサ６２が設置されている。この浮上高さ検出センサ６２によって、浮上した基板Ｓと、塗布ステージ３２のステージ面の上面との離間距離を測定することが可能であり、その検出値に応じて制御ユニット９が位置決め機構（図示省略）を制御することでノズル７１が下降する位置を調整する。なお、浮上高さ検出センサ６２としては、光学式センサや、超音波式センサなどを用いることができる。 As shown in FIG. 2, a floating height detection sensor 62 for detecting the floating height of the substrate S in a non-contact manner is installed at the nozzle 71 to which the coating liquid is supplied from the coating liquid supply mechanism 8 as described above. ing. The floating height detection sensor 62 can measure the distance between the substrate S that floats up and the upper surface of the stage surface of the application stage 32, and the control unit 9 operates the positioning mechanism (shown in the figure) according to the detected value. By controlling (omitted), the position at which the nozzle 71 descends is adjusted. In addition, as the flying height detection sensor 62, an optical sensor, an ultrasonic sensor, or the like can be used.
ノズル７１に対して所定のメンテナンスを行うために、図１に示すように、塗布機構７にはノズル洗浄待機ユニット７２が設けられている。ノズル洗浄待機ユニット７２は、主にローラ７２１、洗浄部７２２、ローラバット７２３などを有している。そして、これらによってノズル洗浄および液だまり形成を行い、ノズル７１の吐出口を次の塗布処理に適した状態に整える。また、ノズル洗浄待機ユニット７２が設けられた位置、つまりメンテナンス位置にノズル７１を位置させ、後述する吐出特性を計測するための疑似吐出が実行される。 In order to perform predetermined maintenance on the nozzle 71, as shown in FIG. 1, the coating mechanism 7 is provided with a nozzle cleaning standby unit 72. The nozzle cleaning standby unit 72 mainly includes a roller 721, a cleaning unit 722, a roller butt 723, and the like. Then, nozzle cleaning and liquid pool formation are performed by these, and the discharge port of the nozzle 71 is adjusted to a state suitable for the next coating process. In addition, the nozzle 71 is positioned at a position where the nozzle cleaning standby unit 72 is provided, that is, at a maintenance position, and pseudo ejection for measuring ejection characteristics described later is executed.
この他、塗布装置１には、装置各部の動作を制御するための制御ユニット９が設けられている。制御ユニット９は、図５に示すように、所定のプログラム、各種レシピおよび後で詳述する学習モデルなどを記憶する記憶部９１、当該プログラムを実行することで装置各部に所定の動作を実行させるＣＰＵなどの演算処理部９２、液晶パネルなどの表示部９３およびキーボードなどの入力部９４を有しており、これらがバスライン９５に電気的に接続されている。そして、制御ユニット９において、プログラムに記述された手順に従って演算処理部９２が演算処理を行うことにより、塗布装置１の各部を制御する各種の機能部が実現される。具体的には、演算処理部９２は次に説明する図６に示すようにノズル７１から吐出する塗布液の吐出特性を制御するための各種パラメータを最適化する最適化処理を実行する機能部、つまり吐出制御部９２１、吐出特性計測部９２２、状態量導出部９２３および学習部９２４として機能する。また、これらのうち吐出制御部９２１は、パラメータ調整部９２１ａおよび状態量判定部９２１ｂとしての機能を有している。 In addition, the coating apparatus 1 is provided with a control unit 9 for controlling the operation of each section of the apparatus. As shown in FIG. 5, the control unit 9 stores a predetermined program, various recipes, a learning model described later in detail, and the like, and causes the respective units of the apparatus to execute predetermined operations by executing the program. An arithmetic processing unit 92 such as a CPU, a display unit 93 such as a liquid crystal panel, and an input unit 94 such as a keyboard are provided, and these are electrically connected to a bus line 95. Then, in the control unit 9, various functional units that control each unit of the coating apparatus 1 are realized by the arithmetic processing unit 92 performing arithmetic processing according to the procedure described in the program. Specifically, as shown in FIG. 6 described below, the arithmetic processing unit 92 is a functional unit that executes an optimization process for optimizing various parameters for controlling the ejection characteristics of the application liquid ejected from the nozzle 71. That is, it functions as the ejection control unit 921, the ejection characteristic measurement unit 922, the state quantity derivation unit 923, and the learning unit 924. Further, among these, the ejection control unit 921 has a function as a parameter adjustment unit 921a and a state amount determination unit 921b.
上記のように構成された塗布装置１において、ノズル７１から吐出される塗布液を基板Ｓの上面Ｓｆに均一な膜厚で塗布するためには、既述のとおりノズル７１から吐出される際の塗布液の吐出速度、つまり吐出特性を調整することが重要である。例えば図４の（ａ）に示すような目標特性でノズル７１から塗布液を吐出することで膜厚の均一性を高めることができる。したがって、吐出特性が目標特性と同じあるいは近似させるために、塗布液の吐出特性と密接に関連するパラメータの最適化が重要である。そこで、本実施形態では、図２に示すように作動ディスク部８１６を移動させることで塗布液を送給するポンプ８１を用いることから、作動ディスク部８１６の移動を規定する以下の値を上記パラメータとしている。つまり、以下の１６個のポンプ制御用の設定値、
・定常速度Ｖ１
・加速時間Ｔ１１：停止状態から定常速度Ｖ１に加速させる時間
・定常速度時間Ｔ１２：定常速度Ｖ１を継続させる時間
・定常速度Ｖ２
・加速時間Ｔ２１：定常速度Ｖ１から定常速度Ｖ２に加速させる時間
・定常速度時間Ｔ２２：定常速度Ｖ２を継続させる時間
・定常速度Ｖ３
・加速時間Ｔ３１：定常速度Ｖ２から定常速度Ｖ３に加速させる時間
・定常速度時間Ｔ３２：定常速度Ｖ３を継続させる時間
・定常速度Ｖ４
・加速時間Ｔ４１：定常速度Ｖ３から定常速度Ｖ４に加速させる時間
・定常速度時間Ｔ４２：定常速度Ｖ４を継続させる時間
・定常速度Ｖ５
・加速時間Ｔ５１：定常速度Ｖ４から定常速度Ｖ５に加速させる時間
・定常速度時間Ｔ５２：定常速度Ｖ５を継続させる時間
・減速時間Ｔｅ：定常速度Ｖ５から停止状態に減速させる時間
を本発明の「パラメータ」の一例として設定可能としている（図３参照）。これらのパラメータの調整は、塗布処理の種類に応じてレシピが変更される毎に行う必要がある。また、ユーザによりパラメータの調整が要求される場合もある。そこで、本実施形態では、図６に示す最適化処理を行うことで、パラメータの調整を容易に行うことが可能となっている。
In the coating apparatus 1 configured as described above, in order to apply the coating liquid discharged from the nozzle 71 to the upper surface Sf of the substrate S with a uniform film thickness, the coating liquid discharged from the nozzle 71 as described above is used. It is important to adjust the discharge speed of the coating liquid, that is, the discharge characteristics. For example, by discharging the coating liquid from the nozzle 71 with target characteristics as shown in FIG. 4A, the uniformity of the film thickness can be improved. Therefore, it is important to optimize parameters closely related to the discharge characteristics of the coating liquid so that the discharge characteristics are the same as or approximate to the target characteristics. Therefore, in the present embodiment, as shown in FIG. 2, the pump 81 that feeds the application liquid by moving the working disk unit 816 is used. And That is, the following 16 pump control setting values:
・ Steady speed V1
-Acceleration time T11: Time for accelerating from the stopped state to the steady speed V1-Steady speed time T12: Time for continuing the steady speed V1-Steady speed V2
-Acceleration time T21: Time for accelerating from steady speed V1 to steady speed V2-Steady speed time T22: Time for continuing steady speed V2-Steady speed V3
・ Acceleration time T31: Time for accelerating from steady speed V2 to steady speed V3 ・ Steady speed time T32: Time for continuing steady speed V3 ・ Steady speed V4
・ Acceleration time T41: Time for accelerating from steady speed V3 to steady speed V4 ・ Steady speed time T42: Time for continuing steady speed V4 ・ Steady speed V5
・ Acceleration time T51: Time for accelerating from the steady speed V4 to the steady speed V5 ・ Steady speed time T52: Time for continuing the steady speed V5 ・ Deceleration time Te: Time for decelerating from the steady speed V5 to the stopped state is referred to as “parameter” in the present invention. Can be set as an example (see FIG. 3). These parameters need to be adjusted each time the recipe is changed in accordance with the type of the coating process. In some cases, adjustment of parameters is requested by the user. Thus, in the present embodiment, it is possible to easily adjust the parameters by performing the optimization processing shown in FIG.
図６は図１に示す塗布装置において実行されるパラメータの最適化処理を示すフローチャートである。また、図７はパラメータの最適化処理の一部を模式的に示す図である。この最適化処理は、演算処理部９２が記憶部９１から最適化処理を実行するためのプログラムを読み出し、当該プログラムにしたがって以下の説明する工程を実行して行われる。この最適化処理では、レシピが変更される（ステップＳ１）またはユーザから入力部９４を介して最適化指示が入力される（ステップＳ２）と、ステップＳ３〜Ｓ９が実行されてパラメータが最適な値に調整される。 FIG. 6 is a flowchart showing a parameter optimizing process executed in the coating apparatus shown in FIG. FIG. 7 is a diagram schematically showing a part of the parameter optimizing process. This optimization process is performed by the arithmetic processing unit 92 reading a program for executing the optimization process from the storage unit 91 and executing the following steps according to the program. In the optimization process, when the recipe is changed (step S1) or an optimization instruction is input from the user via the input unit 94 (step S2), steps S3 to S9 are executed, and the parameters are set to optimal values. It is adjusted to.
ステップＳ３ではノズル７１がメンテナンス位置（ノズル洗浄待機ユニット７２）に移動される。そして、メンテナンス位置にノズル７１を位置決めしたまま、特許文献１に記載の発明と同様に、疑似吐出、吐出特性の計測およびパラメータの変更を繰り返してパラメータの最適化を行う。ただし、パラメータの変更をユーザが行うとすれば、既述のようにパラメータを最適化するまでに多大な労力を要する。そこで、本実施形態では、演算処理部９２が疑似吐出中に圧力計８６から出力される圧力情報（塗布液の圧力値）に基づいて吐出特性を計測し、当該吐出特性の目標特性からのずれを状態量とし、当該状態量がパラメータの変更に伴ってどのように変化するかを機械学習して学習モデルを構築し、その学習モデルに基づいてパラメータの変更を自動化している。より詳しくは、図６に示すように、基板Ｓに塗布しようとしているレシピにしたがってメンテナンス位置でノズル７１から塗布液が吐出される（ステップＳ４）。これが疑似吐出であり、疑似吐出中に圧力計８６からの出力値、つまりノズル７１に送給される塗布液の圧力の値が取得される。圧力計８６で検出された圧力値は塗布液の吐出速度と実質的に同一であるため、上記計測によって塗布液の吐出特性が取得される（ステップＳ５）。その一例として、例えば図４の（ｂ）や図７の「吐出特性図」の欄に示す吐出特性が計測される。 In step S3, the nozzle 71 is moved to the maintenance position (the nozzle cleaning standby unit 72). Then, while the nozzle 71 is positioned at the maintenance position, the pseudo ejection, the measurement of the ejection characteristics, and the parameter change are repeated to optimize the parameters, similarly to the invention described in Patent Document 1. However, if the user changes the parameters, a great deal of labor is required to optimize the parameters as described above. Therefore, in the present embodiment, the arithmetic processing unit 92 measures the discharge characteristics based on the pressure information (pressure value of the coating liquid) output from the pressure gauge 86 during the simulated discharge, and the deviation of the discharge characteristics from the target characteristics. Is a state quantity, a learning model is constructed by machine learning how the state quantity changes with a change in the parameter, and the parameter change is automated based on the learning model. More specifically, as shown in FIG. 6, the application liquid is discharged from the nozzle 71 at the maintenance position according to the recipe to be applied to the substrate S (step S4). This is pseudo discharge, and the output value from the pressure gauge 86 during the pseudo discharge, that is, the value of the pressure of the application liquid fed to the nozzle 71, is obtained. Since the pressure value detected by the pressure gauge 86 is substantially the same as the discharge speed of the coating liquid, the discharge characteristic of the coating liquid is obtained by the above measurement (step S5). As one example, for example, the ejection characteristics shown in the columns of FIG. 4B and the “ejection characteristic diagram” of FIG. 7 are measured.
ここで定常速度Ｖ１等のパラメータが適切に調整されていない場合には、図４に示すように、計測された吐出特性（同図の（ｂ））は目標特性（同図の（ａ））から大きくずれている。種々の実験結果から、パラメータが適切に調整されていない場合に発生するずれとして大きく分けて３つの態様が存在することがわかった。 Here, when parameters such as the steady speed V1 are not properly adjusted, as shown in FIG. 4, the measured ejection characteristics ((b) in FIG. 4) become the target characteristics ((a) in FIG. 4). Greatly deviated from From various experimental results, it was found that there are roughly three types of shifts that occur when parameters are not properly adjusted.
一つ目は、吐出開始時の圧力値（吐出速度）が不安定となり、目標特性から大きくずれることがある。つまり、図４の（ｂ）に示すように、立ち上がり領域（吐出開始からレシピで規定された定常吐出速度に達するまでの領域）でのノズル７１からの塗布液の吐出速度について着目すると、その吐出速度の安定性（以下「初動吐出安定度」という）が低下することがある。 First, the pressure value (discharge speed) at the start of discharge becomes unstable and may greatly deviate from target characteristics. That is, as shown in FIG. 4 (b), focusing on the discharge speed of the coating liquid from the nozzle 71 in the rising region (the region from the start of discharge to reaching the steady discharge speed specified in the recipe), Speed stability (hereinafter referred to as “initial ejection stability”) may be reduced.
二つ目は、立ち上がり時間（吐出開始からレシピで規定された定常吐出速度に達するまでの時間）が計測された吐出特性と目標特性とで大きく異なることがある。つまり、立ち上がり時間差ｄＴが大きくなることがある。 Secondly, the discharge characteristic in which the rise time (the time from the start of discharge to the time when the steady discharge speed specified in the recipe is reached) is significantly different from the target characteristic in some cases. That is, the rise time difference dT may increase.
さらに、三つ目は、定常吐出速度で塗布液を連続的に吐出している定常吐出領域における圧力値（吐出速度）の変動量が目標特性のそれよりも大きくなることがある。つまり、定常吐出領域での吐出速度の安定度（以下「定常吐出安定度」という）が低下することがある。なお、「変動量」としては、定常吐出領域の先頭および最後尾での圧力差、定常吐出領域における最大圧力値と最小圧力値との差分などを定常吐出安定度として用いることができる。 Third, the fluctuation amount of the pressure value (discharge speed) in the steady discharge region where the application liquid is continuously discharged at the steady discharge speed may be larger than that of the target characteristic. That is, the stability of the discharge speed in the steady discharge region (hereinafter, referred to as “steady discharge stability”) may decrease. As the “fluctuation amount”, a pressure difference between the head and the tail of the steady discharge region, a difference between the maximum pressure value and the minimum pressure value in the steady discharge region, and the like can be used as the steady discharge stability.
そこで、本実施形態では、初動吐出安定度に関するずれの特徴量Ａを立ち上がり領域における目標吐出との圧力差分の積算値とし、立ち上がり領域における特徴量Ｂを立ち上がり時間差ｄＴとし、定常吐出安定度に関するずれの特徴量Ｃを定常吐出領域における目標吐出との圧力差分の積算値としている。さらに、それらの和を求める、すなわち次式
Ｑ＝ｋ１・Ａ＋ｋ２・Ｂ＋ｋ３・Ｃ
ただし、ｋ１、ｋ２、ｋ３は、各特徴量の重み付け係数である、
に基づいて計測された吐出特性の目標特性からのずれの状態量Ｑを導出している（ステップＳ６）。なお、重み付け係数とは、これらの特徴量Ａ〜Ｃのうちどの特徴量をどれだけ重視するかを決定する係数であり、重要な特徴量には大きな値を設定し、あまり重要でない特徴量には小さな値を設定するのが望ましい。
Therefore, in the present embodiment, the deviation A related to the initial discharge stability is defined as the integrated value of the pressure difference from the target discharge in the rising region, the characteristic B in the rising region is defined as the rising time difference dT, and the deviation related to the steady discharge stability is calculated. Is the integrated value of the pressure difference from the target discharge in the steady discharge region. Further, the sum of them is obtained, that is, the following equation: Q = k1 · A + k2 · B + k3 · C
Here, k1, k2, and k3 are weighting coefficients of each feature amount.
Then, the state quantity Q of the deviation of the ejection characteristic from the target characteristic measured based on is obtained (step S6). Note that the weighting coefficient is a coefficient that determines which of the characteristic amounts A to C is important and how much, and sets a large value to an important characteristic amount, and assigns a large value to a less important characteristic amount. It is desirable to set a small value.
ステップＳ６で導出した状態量Ｑが小さく、所定の許容範囲内に入っている場合、吐出特性は目標特性と同じあるいは近似していると結論付けることができる。逆に状態量Ｑが許容範囲を超えている場合には、吐出特性が目標特性から大きくずれており、パラメータの調整が必要であることがわかる。そこで、演算処理部９２は、ステップＳ６で導出した状態量Ｑが許容範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ７）。そして、状態量Ｑが許容範囲を超えており、現時点のパラメータでは目標特性と同一または近似した吐出特性が得られないと判定する間、演算処理部９２は、疑似吐出を行った際のパラメータと状態量Ｑとのセットを収集し、ディープラーニングによりパラメータの変更に伴う状態量の変化を機械学習して学習モデルを構築する（ステップＳ８）。さらに、演算処理部９２は当該学習モデルに基づいてパラメータを変更し（ステップＳ９）、次の疑似吐出（ステップＳ４）に進む。すなわち、状態量Ｑが許容範囲を超えている間、図７に示すように各種パラメータを変更する毎に疑似吐出による吐出特性の計測、各特徴量Ａ〜Ｃの算出およびずれの状態量Ｑの導出を行い、学習モデルを進化させるとともに当該学習モデルに基づいてパラメータを最適化に近づけている。 If the state quantity Q derived in step S6 is small and within a predetermined allowable range, it can be concluded that the ejection characteristics are the same as or approximate to the target characteristics. Conversely, when the state quantity Q exceeds the allowable range, the ejection characteristics greatly deviate from the target characteristics, and it is understood that the parameters need to be adjusted. Therefore, the arithmetic processing unit 92 determines whether or not the state quantity Q derived in step S6 is within an allowable range (step S7). Then, while it is determined that the state quantity Q exceeds the allowable range and that the current parameters do not provide the same or similar ejection characteristics as the target characteristics, the arithmetic processing unit 92 determines the parameters when the pseudo ejection is performed. A set with the state quantity Q is collected, and a learning model is constructed by machine learning of a change in the state quantity accompanying a parameter change by deep learning (step S8). Further, the arithmetic processing unit 92 changes the parameters based on the learning model (step S9), and proceeds to the next pseudo ejection (step S4). That is, while the state quantity Q exceeds the allowable range, each time the various parameters are changed, measurement of the ejection characteristics by simulated ejection, calculation of each of the characteristic quantities A to C, and calculation of the state quantity Q of the deviation are performed as shown in FIG. Derivation is performed to evolve the learning model, and parameters are approximated to optimization based on the learning model.
一方、ステップＳ７で状態量Ｑが許容範囲内であると判定すると、演算処理部９２は現時点でのパラメータを最適パラメータとして設定し（ステップＳ１０）、パラメータの最適化処理を終了して通常の塗布処理に移行する。つまり、ノズル７１を塗布ステージ３２の上方の塗布位置（図１中で実線で示される位置）に位置させた状態で最適化されたパラメータでポンプ８１を作動させて塗布液をノズル７１に送給し、基板Ｓの上面Ｓｆに塗布液を塗布する。 On the other hand, if it is determined in step S7 that the state quantity Q is within the allowable range, the arithmetic processing unit 92 sets the current parameters as optimal parameters (step S10), ends the parameter optimization processing, and performs normal coating. Move on to processing. In other words, the pump 81 is operated with the optimized parameters while the nozzle 71 is located at the coating position above the coating stage 32 (the position indicated by the solid line in FIG. 1), and the coating liquid is supplied to the nozzle 71. Then, a coating liquid is applied to the upper surface Sf of the substrate S.
以上のように、本実施形態によれば、ユーザの経験に頼ることなく各種パラメータを最適化することができ、パラメータの調整を容易に行うことができる。 As described above, according to the present embodiment, various parameters can be optimized without depending on the experience of the user, and the parameters can be easily adjusted.
また、従来技術のようにユーザが自己の経験に基づいてパラメータを調整する場合、ユーザ毎の経験度合が相違していることに起因し、パラメータの最適化を安定して行うことは難しい。これに対して、本実施形態では、パラメータの変更に伴う状態量の変化を機械学習して構築した学習モデルに基づいて塗布液を送給するポンプ８１のパラメータを調整しているため、安定してパラメータを最適化することができる。その結果、基板Ｓの上面Ｓｆに安定した膜厚で塗布液を塗布することができる。 Further, when a user adjusts parameters based on his or her own experience as in the related art, it is difficult to stably optimize parameters due to differences in the degree of experience for each user. On the other hand, in the present embodiment, since the parameters of the pump 81 for supplying the application liquid are adjusted based on the learning model constructed by machine learning of the change in the state amount due to the change of the parameter, To optimize the parameters. As a result, the coating liquid can be applied to the upper surface Sf of the substrate S with a stable film thickness.
以上のように上記実施形態では、塗布液が本発明の「処理液」の一例に相当している。また、各種パラメータＶ１〜Ｖ５、Ｔ１１、Ｔ１２、Ｔ２１、Ｔ２２、Ｔ３１、Ｔ３２、Ｔ４１、Ｔ４２、Ｔ５１、Ｔ５２、Ｔｅが本発明の「制御量」の一例に相当している。また、塗布処理が本発明の「処理液供給工程」および「処理液供給機能」の一例に相当し、図６に示す最適化処理が本発明の「最適化工程」および「最適化機能」の一例に相当している。また、ステップＳ４が本発明の「疑似吐出工程」および「疑似吐出機能」の一例に相当し、ステップＳ５が本発明の「吐出特性計測工程」および「吐出特性計測機能」の一例に相当し、ステップＳ６が本発明の「状態量導出工程」および「状態量導出機能」の一例に相当し、ステップＳ８が本発明の「学習工程」および「学習機能」の一例に相当している。さらに、記憶部９１に記憶されたプログラムが本発明の「基板処理のためのコンピュータプログラム」の一例である。 As described above, in the above embodiment, the coating liquid corresponds to an example of the “treatment liquid” of the present invention. The various parameters V1 to V5, T11, T12, T21, T22, T31, T32, T41, T42, T51, T52, and Te correspond to an example of the “control amount” of the present invention. Further, the coating processing corresponds to an example of the “processing liquid supply step” and “processing liquid supply function” of the present invention, and the optimization processing shown in FIG. 6 corresponds to the “optimization step” and “optimization function” of the present invention. This corresponds to an example. Step S4 corresponds to an example of the “pseudo-discharge step” and “pseudo-discharge function” of the present invention, and step S5 corresponds to an example of the “discharge characteristic measuring step” and “discharge characteristic measuring function” of the present invention. Step S6 corresponds to an example of the “state quantity deriving step” and “state quantity deriving function” of the present invention, and step S8 corresponds to an example of the “learning step” and “learning function” of the present invention. Further, the program stored in the storage unit 91 is an example of the “computer program for substrate processing” of the present invention.
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて上述したもの以外に種々の変更を行うことが可能である。例えば上記実施形態では、配管８２に取り付けられた圧力計８６により検出された圧力値に基づいて吐出特性を計測しているが、圧力計８６の取付位置はこれに限定されず、ノズル７１に送給される塗布液の圧力を検出することができる位置であれば、その取付位置は任意である。また、圧力計８６以外の検出機器により吐出流速またはそれに相当する物理量を検出し、当該検出結果に基づいて吐出特性を計測してもよい。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various changes other than those described above can be made without departing from the gist of the present invention. For example, in the above embodiment, the discharge characteristics are measured based on the pressure value detected by the pressure gauge 86 attached to the pipe 82. However, the mounting position of the pressure gauge 86 is not limited to this, The mounting position is arbitrary as long as the position can detect the pressure of the supplied coating liquid. Alternatively, a discharge device or a physical quantity corresponding thereto may be detected by a detection device other than the pressure gauge 86, and the discharge characteristics may be measured based on the detection result.
また、上記実施形態では、ベローズタイプのポンプ８１を用いているが、ポンプの種類はこれに限定されるものではなく、例えばピストンを用いたシリンジタイプのポンプ（例えば特開２００８−１０１５１０号公報）を用いてもよい。 In the above embodiment, the bellows type pump 81 is used, but the type of the pump is not limited to this. For example, a syringe type pump using a piston (for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-101510) May be used.
また、上記実施形態では、１６種類のパラメータＶ１〜Ｖ５、Ｔ１１、Ｔ１２、Ｔ２１、Ｔ２２、Ｔ３１、Ｔ３２、Ｔ４１、Ｔ４２、Ｔ５１、Ｔ５２、Ｔｅを用いてポンプ８１からの塗布液の送給を制御しているが、パラメータの種類や個数などは特に限定されるものではなく、ポンプ８１により塗布液を送給する動作を制御する制御量である限り、任意である。 In the above-described embodiment, the supply of the coating liquid from the pump 81 is controlled using the 16 types of parameters V1 to V5, T11, T12, T21, T22, T31, T32, T41, T42, T51, T52, and Te. However, the type and number of parameters are not particularly limited, and are arbitrary as long as the control amount controls the operation of feeding the coating liquid by the pump 81.
さらに、上記実施形態では、基板Ｓを浮上させた状態で基板Ｓの表面Ｓｆに塗布液を供給する塗布装置１に対して本発明を適用しているが、本発明の適用対象はこれに限定されるものではなく、ノズルに処理液を送給することで当該ノズルから基板の上面に処理液を供給して所定の処理を施す基板処理技術全般に本発明を適用可能である。 Furthermore, in the above embodiment, the present invention is applied to the coating apparatus 1 that supplies the coating liquid to the surface Sf of the substrate S while the substrate S is floated, but the application target of the present invention is not limited to this. Instead, the present invention is applicable to all substrate processing techniques in which a processing liquid is supplied to a nozzle to supply a processing liquid to an upper surface of a substrate to perform predetermined processing.
この発明は、処理液をノズルに送給することでノズルから処理液を目標特性で基板に吐出して供給する基板処理技術全般に適用可能である。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be applied to all substrate processing techniques in which a processing liquid is supplied to a nozzle by discharging the processing liquid from a nozzle to a substrate with target characteristics.
１…塗布装置
９…制御ユニット
７１…ノズル
８１…ポンプ
８６…圧力計
９２…演算処理部
９２１…吐出制御部
９２１ａ…パラメータ調整部
９２１ｂ…状態量判定部
９２２…吐出特性計測部
９２３…状態量導出部
９２４…学習部
ｄＴ…立ち上がり時間差
Ｓ…基板
Ｓｆ…（基板の）上面
Ｔ１１、Ｔ１２、Ｔ２１、Ｔ２２、Ｔ３１、Ｔ３２、Ｔ４１、Ｔ４２、Ｔ５１、Ｔ５２、Ｔｅ、Ｖ１〜Ｖ５…パラメータ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Coating apparatus 9 ... Control unit 71 ... Nozzle 81 ... Pump 86 ... Pressure gauge 92 ... Operation processing part 921 ... Discharge control part 921a ... Parameter adjustment part 921b ... State quantity determination part 922 ... Discharge characteristic measurement part 923 ... State quantity derivation Part 924 Learning part dT Rise time difference S Substrate Sf Top surface (of substrate) T11, T12, T21, T22, T31, T32, T41, T42, T51, T52, Te, V1 to V5 Parameters
Claims (7)
前記処理液の送給時のパラメータを調整して前記ノズルからの処理液の吐出を制御する吐出制御部と、
前記処理液が吐出された際の吐出特性を計測する吐出特性計測部と、
前記吐出特性計測部で計測された吐出特性の前記目標特性からのずれの状態量を導出する状態量導出部と、
前記パラメータの変更に伴う状態量の変化を機械学習して学習モデルを構築する学習部とを備え、
前記吐出制御部は、
前記状態量導出部で導出される前記状態量が所定の許容範囲を超えている間、前記学習部が構築した前記学習モデルに基づいて前記パラメータを変更して前記基板以外に処理液を吐出する疑似吐出を繰り返す一方、
前記状態量導出部で導出される前記状態量が許容範囲に入ると最後に変更された前記パラメータで前記処理液を前記基板に吐出する
ことを特徴とする基板処理装置。 A substrate processing apparatus for supplying a processing liquid by discharging the processing liquid from a nozzle to a substrate with target characteristics by supplying the processing liquid to a nozzle,
A discharge control unit that controls the discharge of the processing liquid from the nozzle by adjusting a parameter at the time of feeding the processing liquid,
An ejection characteristic measurement unit that measures ejection characteristics when the treatment liquid is ejected,
A state quantity deriving unit that derives a state quantity of a deviation from the target characteristic of the discharge characteristic measured by the discharge characteristic measuring unit,
A learning unit that builds a learning model by machine learning the change in the state quantity accompanying the change in the parameter,
The discharge control unit includes:
While the state quantity derived by the state quantity deriving unit exceeds a predetermined allowable range, the parameter is changed based on the learning model constructed by the learning unit and the processing liquid is discharged to a part other than the substrate. While repeating simulated discharge,
A substrate processing apparatus, wherein when the state quantity derived by the state quantity derivation unit falls within an allowable range, the processing liquid is discharged onto the substrate with the parameter last changed.
前記処理液を前記ノズルに送給するポンプと、
前記ポンプにより前記ノズルに送給される前記処理液の圧力を検出する圧力計とを備え、
前記吐出特性計測部は前記圧力計により検出された圧力値に基づいて前記吐出特性を計測し、
前記状態量は、
前記ポンプの作動により前記ノズルからの前記処理液の吐出速度が定常吐出速度に高められる立ち上がり領域における吐出の安定性を示す初動吐出安定度と、
前記吐出特性と前記目標特性との間における、前記処理液の吐出開始から前記処理液の吐出速度が定常吐出速度に達するまでの立ち上げ時間の差分と、
前記処理液の吐出速度が前記定常吐出速度に維持されている定常吐出領域における吐出の安定性を示す定常吐出安定度と
の和である基板処理装置。 The substrate processing apparatus according to claim 1,
A pump for supplying the processing liquid to the nozzle,
A pressure gauge for detecting a pressure of the processing liquid supplied to the nozzle by the pump,
The discharge characteristic measurement unit measures the discharge characteristic based on the pressure value detected by the pressure gauge,
The state quantity is
An initial discharge stability indicating a discharge stability in a rising region in which a discharge speed of the processing liquid from the nozzle is increased to a steady discharge speed by operation of the pump,
A difference between the discharge characteristic and the target characteristic, a start-up time from the start of discharge of the processing liquid until the discharge speed of the processing liquid reaches a steady discharge speed,
A substrate processing apparatus, wherein the discharge speed of the processing liquid is a sum of a steady discharge stability indicating a discharge stability in a steady discharge region where the steady discharge speed is maintained.
前記初動吐出安定度は前記立ち上がり領域における前記圧力値の差分の積算値である基板処理装置。 3. The substrate processing apparatus according to claim 2, wherein
The substrate processing apparatus according to claim 1, wherein the initial discharge stability is an integrated value of a difference between the pressure values in the rising region.
前記定常吐出安定度は前記定常吐出領域における前記圧力値の変動量である基板処理装置。 The substrate processing apparatus according to claim 2, wherein:
The substrate processing apparatus according to claim 1, wherein the steady discharge stability is a fluctuation amount of the pressure value in the steady discharge region.
前記パラメータは前記ポンプにより前記処理液を送給する動作を制御する制御量である基板処理装置。 The substrate processing apparatus according to any one of claims 2 to 4, wherein
The substrate processing apparatus, wherein the parameter is a control amount for controlling an operation of supplying the processing liquid by the pump.
前記処理液供給工程の前に前記処理液の送給時のパラメータを最適化する最適化工程とを備え、
前記最適化工程は、
前記基板以外に前記処理液を吐出する疑似吐出工程と、
前記疑似吐出工程における前記処理液の吐出特性を計測する吐出特性計測工程と、
計測された前記吐出特性の前記目標特性からのずれの状態量を導出する状態量導出工程と、
前記パラメータの変更に伴う状態量の変化を機械学習して学習モデルを構築する学習工程とを有し、
前記状態量が所定の許容範囲を超えている間、前記学習モデルに基づいて前記パラメータを変更した上で、前記疑似吐出工程、前記吐出特性計測工程、前記状態量導出工程および前記学習工程を繰り返して実行する一方、
前記状態量が前記許容範囲に入ると、最後に変更された前記パラメータを前記処理液供給工程で前記処理液を吐出する際のパラメータとして設定する
ことを特徴とする基板処理方法。 A processing liquid supply step of supplying the processing liquid by discharging the processing liquid from the nozzle to the substrate with target characteristics by supplying the processing liquid to the nozzle,
An optimization step of optimizing parameters at the time of feeding the processing liquid before the processing liquid supply step,
The optimization step includes:
A pseudo-discharge step of discharging the processing liquid other than the substrate,
An ejection characteristic measuring step of measuring an ejection characteristic of the processing liquid in the pseudo ejection step,
A state quantity deriving step of deriving a state quantity of a deviation of the measured ejection characteristic from the target characteristic,
A learning step of constructing a learning model by machine learning the change of the state quantity with the change of the parameter,
While the state quantity exceeds a predetermined allowable range, after changing the parameter based on the learning model, the pseudo ejection step, the ejection characteristic measurement step, the state quantity derivation step and the learning step are repeated. While running
When the state quantity falls within the allowable range, the last changed parameter is set as a parameter for discharging the processing liquid in the processing liquid supply step.
処理液をノズルに送給することで前記ノズルから前記処理液を目標特性で基板に吐出して供給する処理液供給機能と、
前記処理液を前記基板に吐出して供給する前に前記処理液の送給時のパラメータを最適化する最適化機能とを備え、
前記最適化機能が、
前記基板以外に前記処理液を吐出する疑似吐出機能と、
前記基板以外に前記処理液を吐出している際の前記処理液の吐出特性を計測する吐出特性計測機能と、
計測された前記吐出特性の前記目標特性からのずれの状態量を導出する状態量導出機能と、
前記パラメータの変更に伴う状態量の変化を機械学習して学習モデルを構築する学習機能とを有し、
前記状態量が前記目標特性に対する所定の許容範囲を超えている間、前記学習モデルに基づいて前記パラメータを変更した上で、前記疑似吐出機能、前記吐出特性計測機能、前記状態量導出機能および前記学習機能を繰り返して実行する一方、
前記状態量が前記許容範囲に入ると、最後に変更された前記パラメータを前記処理液供給機能で前記処理液を吐出する際のパラメータとして設定する機能を、
コンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。 A computer program for substrate processing,
A processing liquid supply function of supplying the processing liquid by discharging the processing liquid from the nozzle to the substrate with target characteristics by feeding the processing liquid to the nozzle,
An optimization function for optimizing parameters at the time of feeding the processing liquid before discharging and supplying the processing liquid to the substrate,
The optimization function is
A pseudo-discharge function of discharging the processing liquid other than the substrate,
A discharge characteristic measurement function for measuring discharge characteristics of the processing liquid when discharging the processing liquid other than the substrate,
A state quantity derivation function of deriving a state quantity of a deviation of the measured ejection characteristic from the target characteristic,
A learning function of constructing a learning model by machine learning the change in the state quantity with the change of the parameter,
While the state quantity exceeds a predetermined allowable range for the target characteristic, after changing the parameter based on the learning model, the pseudo ejection function, the ejection characteristic measurement function, the state quantity derivation function and the While repeatedly performing the learning function,
When the state quantity falls within the allowable range, a function of setting the last changed parameter as a parameter when discharging the processing liquid with the processing liquid supply function,
A computer program to be realized by a computer.
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