JP7796791B2 - Parameter optimization device, parameter optimization method, and computer program - Google Patents
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Description
本明細書で開示される主題は、パラメータ最適化装置、パラメータ最適化方法およびコンピュータプログラムに関する。 The subject matter disclosed in this specification relates to a parameter optimization device, a parameter optimization method, and a computer program.
フラットパネルディスプレイの製造工程では、コータと呼ばれる装置が用いられている。コータは、ポンプの駆動によって処理液をスリットノズルから吐出し、搬送されている基板全体に処理液を塗布する基板処理装置である。このようなコータには、近年製品の高品質化に伴い、処理液の膜厚が基板全体で均一となるように、処理液を塗布することが求められている。例えば特許文献1では、処理液の吐出を行ったときの吐出特性の計測を繰り返すことで、ポンプを制御するためのパラメータを調整し、最適化を行っている。 In the manufacturing process of flat panel displays, a device called a coater is used. A coater is a substrate processing device that uses a pump to eject processing liquid from a slit nozzle, coating the entire substrate as it is being transported. With the recent trend toward higher product quality, coaters are required to apply processing liquid so that the film thickness of the processing liquid is uniform across the entire substrate. For example, in Patent Document 1, the parameters for controlling the pump are adjusted and optimized by repeatedly measuring the ejection characteristics when the processing liquid is ejected.
しかしながら、特許文献1の場合、制御プロセスと吐出特性の計測とを複数回繰り返すことにより、制御パラメータの最適化に要する時間が長期化してしまうおそれがあった。 However, in the case of Patent Document 1, the control process and measurement of ejection characteristics are repeated multiple times, which could result in a long period of time required to optimize the control parameters.
本発明の目的は、効率的に制御パラメータの最適化を行うことができる技術を提供することにある。 The object of the present invention is to provide technology that enables efficient optimization of control parameters.
上記課題を解決するため、第1態様は、基板に処理液を吐出して塗布膜を形成する塗布装置を制御するための制御パラメータを最適化するパラメータ最適化装置であって、各々が特定の制御パラメータに対応付けられた複数の膜厚情報を用いて、次に評価すべき制御パラメータを決定するパラメータ決定部と、前記パラメータ決定部によって決定された制御パラメータを用いて塗布装置を制御することにより形成された塗布膜の膜厚の計測結果に基づく膜厚情報を取得する膜厚情報取得部と、制御パラメータおよびプロセス情報を入力とし、膜厚情報を出力する推定モデルを用いて、前記パラメータ決定部によって決定された制御パラメータに対応する膜厚情報を推定する膜厚情報推定部と、前記パラメータ決定部の処理と前記膜厚情報取得部の処理とを含む第1処理と、および、前記パラメータ決定部の処理と前記膜厚情報取得部の処理とを含む第2処理が、交互に実行されるように、前記パラメータ決定部、前記膜厚情報取得部、および前記膜厚情報推定部を制御するループ制御部と、を備える。 To solve the above problem, a first aspect of the present invention is a parameter optimization device that optimizes control parameters for controlling a coating device that discharges a processing liquid onto a substrate to form a coating film. The parameter optimization device includes: a parameter determination unit that determines the next control parameter to be evaluated using multiple pieces of film thickness information, each of which is associated with a specific control parameter; a film thickness information acquisition unit that acquires film thickness information based on measurement results of the film thickness of a coating film formed by controlling the coating device using the control parameters determined by the parameter determination unit; a film thickness information estimation unit that estimates film thickness information corresponding to the control parameter determined by the parameter determination unit using an estimation model that inputs control parameters and process information and outputs film thickness information; and a loop control unit that controls the parameter determination unit, the film thickness information acquisition unit, and the film thickness information estimation unit so that a first process including processing by the parameter determination unit and processing by the film thickness information acquisition unit and a second process including processing by the parameter determination unit and processing by the film thickness information acquisition unit are alternately executed.
第2態様は、第1態様のパラメータ最適化装置であって、前記膜厚情報取得部によって取得された膜厚情報を用いて、前記推定モデルを学習する学習部、をさらに備える。 A second aspect is a parameter optimization device according to the first aspect, further comprising a learning unit that learns the estimation model using film thickness information acquired by the film thickness information acquisition unit.
第3態様は、第1態様または第2態様のパラメータ最適化装置であって、前記第2処理は、前記パラメータ決定部の処理と前記膜厚情報推定部の処理とを複数回繰り返す処理であり、前記ループ制御部は、前記第2処理において、前記膜厚情報推定部によって膜厚情報が推定された回数が既定回数に達した場合、前記第1処理を実行する。 A third aspect is a parameter optimization device according to the first or second aspect, wherein the second process is a process in which the process of the parameter determination unit and the process of the film thickness information estimation unit are repeated multiple times, and the loop control unit executes the first process when the number of times film thickness information is estimated by the film thickness information estimation unit in the second process reaches a predetermined number.
第4態様は、第1態様または第2態様のパラメータ最適化装置であって、前記パラメータ決定部は、前記膜厚情報から評価値を算出し、前記評価値に基づいて、次に評価すべき制御パラメータを決定する。 A fourth aspect is a parameter optimization device according to the first or second aspect, in which the parameter determination unit calculates an evaluation value from the film thickness information and determines the next control parameter to be evaluated based on the evaluation value.
第5態様は、第4態様のパラメータ最適化装置であって、前記パラメータ決定部は、マルチタスクベイズ最適化のアルゴリズムを用いて、前記次に評価すべき制御パラメータを決定する。 A fifth aspect is the parameter optimization device of the fourth aspect, in which the parameter determination unit determines the next control parameter to be evaluated using a multitask Bayesian optimization algorithm.
第6態様は、基板に処理液を吐出して塗布膜を形成する塗布装置を制御するためのパラメータを最適化するパラメータ最適化方法であって、a)各々が特定のパラメータに対応付けられた複数の膜厚情報を用いて、次に評価すべき制御パラメータを決定するパラメータ決定工程と、b)前記パラメータ決定工程によって決定された制御パラメータを用いて塗布装置を制御することにより形成された塗布膜の計測結果に基づく膜厚情報を取得する膜厚情報取得工程と、c)制御パラメータおよびプロセス情報とを入力とし、膜厚情報を出力する推定モデルを用いて、前記パラメータ決定工程によって決定された制御パラメータに対応する膜厚情報を推定する膜厚情報推定工程と、を含み、前記パラメータ決定工程と前記膜厚情報取得工程とを含む第1処理と、前記パラメータ決定工程と前記膜厚情報推定工程とを含む第2処理とが交互に実行される。 A sixth aspect is a parameter optimization method for optimizing parameters for controlling a coating device that discharges a processing liquid onto a substrate to form a coating film, the method including: a) a parameter determination process for determining the next control parameter to be evaluated using multiple pieces of film thickness information, each of which is associated with a specific parameter; b) a film thickness information acquisition process for acquiring film thickness information based on measurement results of a coating film formed by controlling the coating device using the control parameters determined in the parameter determination process; and c) a film thickness information estimation process for estimating film thickness information corresponding to the control parameters determined in the parameter determination process using an estimation model that inputs control parameters and process information and outputs film thickness information, and the first process including the parameter determination process and the film thickness information acquisition process and the second process including the parameter determination process and the film thickness information estimation process are alternately performed.
第7態様は、コンピュータが実行可能なコンピュータプログラムであって、第6態様のパラメータ最適化方法を前記コンピュータに実行させる。 A seventh aspect is a computer program executable by a computer, causing the computer to execute the parameter optimization method of the sixth aspect.
第1態様から第7態様によれば、推定モデルを介する制御パラメータの探索と、時間を要する膜厚の計測結果に基づく制御パラメータの探索とが交互に行われるため、膜厚の計測を減らしつつ、制御パラメータの最適化を効率よく行うことができる。また、推定モデルの入力にプロセス情報を含めることによって、異なるプロセスで得られた膜厚情報を教師データとして使用できる。このため、プロセス情報を入力することで、推定モデルの出力精度を向上させることができる。したがって、制御パラメータの最適化を精度よく行うことができる。 According to the first to seventh aspects, the search for control parameters via an estimation model and the search for control parameters based on the time-consuming film thickness measurement results are alternated, allowing for efficient optimization of control parameters while reducing film thickness measurements. Furthermore, by including process information in the input to the estimation model, film thickness information obtained in different processes can be used as training data. Therefore, inputting process information can improve the output accuracy of the estimation model. This allows for accurate optimization of control parameters.
第2態様のパラメータ最適化装置によれば、最適化中に計測された塗布膜の膜厚情報を用いて学習を行うことにより、推定モデルの精度を向上させることができる。 The parameter optimization device of the second aspect can improve the accuracy of the estimation model by performing learning using film thickness information of the coating film measured during optimization.
第3態様のパラメータ最適化装置によれば、パラメータの最適化時間をさらに短縮できる。 The parameter optimization device of the third aspect can further shorten the parameter optimization time.
第5態様のパラメータ最適化装置によれば、計測結果に基づく膜厚情報の評価値の分布と、推定モデルを介した膜厚情報の評価値の分布との間に差があったとしても、ベイズ最適化の探索をより効率的に行うことが可能となる。 The parameter optimization device of the fifth aspect makes it possible to perform Bayesian optimization searches more efficiently even if there is a difference between the distribution of evaluation values of film thickness information based on measurement results and the distribution of evaluation values of film thickness information via an estimation model.
以下、添付の図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。なお、この実施形態に記載されている構成要素はあくまでも例示であり、本発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。図面においては、理解容易のため、必要に応じて各部の寸法や数が誇張又は簡略化して図示されている場合がある。 Embodiments of the present invention will now be described with reference to the accompanying drawings. Note that the components described in these embodiments are merely examples and are not intended to limit the scope of the present invention. For ease of understanding, the dimensions and number of parts may be exaggerated or simplified as necessary in the drawings.
<1. 実施形態>
図1は、実施形態に係る塗布装置1の全体構成を模式的に示す図である。塗布装置1は、基板Sの上面Sfに処理液を吐出することにより、基板Sに塗布膜を形成する基板処理装置である。後述するように、塗布装置1は、処理液の吐出を制御するためのパラメータを最適化するパラメータ最適化装置としての機能を備えている。
1. Embodiment
1 is a diagram schematically illustrating the overall configuration of a coating apparatus 1 according to an embodiment. The coating apparatus 1 is a substrate processing apparatus that forms a coating film on a substrate S by discharging a processing liquid onto an upper surface Sf of the substrate S. As will be described later, the coating apparatus 1 functions as a parameter optimization apparatus that optimizes parameters for controlling the discharge of the processing liquid.
基板Sは、例えば、液晶表示装置用のガラス基板である。なお、基板Sは、半導体ウエハ、フォトマスク用ガラス基板、プラズマディスプレイ用ガラス基板、磁気・光ディスク用のガラス又はセラミック基板、有機EL用ガラス基板、太陽電池用ガラス基板又はシリコン基板、その他フレキシブル基板およびプリント基板などの電子機器向けの各種被処理基板であってもよい。塗布装置1は、例えばスリットコータである。 Substrate S is, for example, a glass substrate for a liquid crystal display device. Substrate S may also be a semiconductor wafer, a glass substrate for a photomask, a glass substrate for a plasma display, a glass or ceramic substrate for a magnetic or optical disk, a glass substrate for an organic EL display, a glass or silicon substrate for a solar cell, or any other substrate to be processed for electronic devices such as a flexible substrate or a printed circuit board. Coating device 1 is, for example, a slit coater.
図1においては、塗布装置1の各要素の配置関係を説明するため、XYZ座標系が定義されている。基板Sの搬送方向は、「X方向」である。X方向において基板Sが進行する方向(搬送方向の下流へ向かう方)は+X方向であり、その逆方向(搬送方向の上流へ向かう方)は-X方向である。また、X方向に直交する方向はY方向であり、X方向及びY方向に直交する方向はZ方向である。以下の説明では、Z方向を鉛直方向とし、X方向およびY方向を水平方向とする。Z方向において、+Z方向を上方向、-Z方向を下方向とする。なお、これらの方向は、塗布装置の配置を限定することを意図するものではない。 In Figure 1, an XYZ coordinate system is defined to explain the relative positions of the elements of the coating device 1. The transport direction of the substrate S is the "X direction." The direction in which the substrate S advances in the X direction (toward downstream in the transport direction) is the +X direction, and the opposite direction (toward upstream in the transport direction) is the -X direction. The direction perpendicular to the X direction is the Y direction, and the direction perpendicular to the X and Y directions is the Z direction. In the following description, the Z direction is the vertical direction, and the X and Y directions are the horizontal directions. In the Z direction, the +Z direction is the upward direction, and the -Z direction is the downward direction. Note that these directions are not intended to limit the placement of the coating device.
塗布装置1は、+X方向に向かって順に、入力コンベヤ100と、入力移載部2と、浮上ステージ部3と、出力移載部4と、出力コンベヤ110とを備える。入力コンベヤ100と、入力移載部2と、浮上ステージ部3と、出力移載部4と、出力コンベヤ110とは、基板Sが通過する搬送経路を形成している。また、塗布装置1は、基板搬送部5と、塗布機構7と、処理液供給機構8と、制御部9とをさらに備える。 The coating device 1 comprises, in order in the +X direction, an input conveyor 100, an input transfer unit 2, a floating stage unit 3, an output transfer unit 4, and an output conveyor 110. The input conveyor 100, the input transfer unit 2, the floating stage unit 3, the output transfer unit 4, and the output conveyor 110 form a transport path along which the substrate S passes. The coating device 1 also comprises a substrate transport unit 5, a coating mechanism 7, a treatment liquid supply mechanism 8, and a control unit 9.
基板Sは、塗布装置1よりも上流側の装置などから入力コンベヤ100に搬送される。入力コンベヤ100は、コロコンベヤ101と、回転駆動機構102とを備えている。回転駆動機構102は、コロコンベヤ101の各コロを回転させる。コロコンベヤ101の各コロの回転によって、基板Sは、水平姿勢で下流(+X方向)に搬送される。「水平姿勢」とは、基板Sの主面(面積が最大の面)が水平面(XY平面)に対して平行な状態をいう。 The substrate S is transported to the input conveyor 100 from a device upstream of the coating device 1. The input conveyor 100 comprises a roller conveyor 101 and a rotation drive mechanism 102. The rotation drive mechanism 102 rotates each roller of the roller conveyor 101. As each roller of the roller conveyor 101 rotates, the substrate S is transported downstream (+X direction) in a horizontal position. A "horizontal position" refers to a state in which the main surface (the surface with the largest area) of the substrate S is parallel to the horizontal plane (XY plane).
入力移載部2は、コロコンベヤ21と回転・昇降駆動機構22とを備えている。回転・昇降駆動機構22は、コロコンベヤ21の各コロを回転させるとともに、コロコンベヤ21を昇降させる。コロコンベヤ21の回転によって、基板Sは、水平姿勢で下流(+X方向)に搬送される。また、コロコンベヤ21の昇降により、基板SのZ方向における位置が変更される。基板Sは、入力コンベヤ100から入力移載部2を介して浮上ステージ部3へ移載される。 The input transfer section 2 is equipped with a roller conveyor 21 and a rotation/lift drive mechanism 22. The rotation/lift drive mechanism 22 rotates each roller of the roller conveyor 21 and raises and lowers the roller conveyor 21. As the roller conveyor 21 rotates, the substrate S is transported downstream (+X direction) in a horizontal position. Additionally, as the roller conveyor 21 is raised and lowered, the position of the substrate S in the Z direction is changed. The substrate S is transferred from the input conveyor 100 to the floating stage section 3 via the input transfer section 2.
図1に示されるように、浮上ステージ部3は、略平板状である。浮上ステージ部3は、X方向に沿って3分割されている。浮上ステージ部3は、+X方向に向かって順に、入口浮上ステージ31と、塗布ステージ32と、出口浮上ステージ33とを備えている。入口浮上ステージ31の上面、塗布ステージ32の上面、および出口浮上ステージ33の上面は、同一平面上にある。浮上ステージ部3は、リフトピン駆動機構34と、浮上制御機構35と、昇降駆動機構36とをさらに備えている。リフトピン駆動機構34は、入口浮上ステージ31に配置された複数のリフトピンを昇降させる。浮上制御機構35は、基板Sを浮上させるための圧縮空気を、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に供給する。昇降駆動機構36は、出口浮上ステージ33を昇降させる。 As shown in FIG. 1, the levitation stage unit 3 is generally flat. The levitation stage unit 3 is divided into three sections along the X direction. The levitation stage unit 3 comprises, in order along the +X direction, an entrance levitation stage 31, a coating stage 32, and an exit levitation stage 33. The top surfaces of the entrance levitation stage 31, the coating stage 32, and the exit levitation stage 33 are all flush with each other. The levitation stage unit 3 further comprises a lift pin drive mechanism 34, a levitation control mechanism 35, and an elevation drive mechanism 36. The lift pin drive mechanism 34 raises and lowers the multiple lift pins arranged on the entrance levitation stage 31. The levitation control mechanism 35 supplies compressed air to the entrance levitation stage 31, the coating stage 32, and the exit levitation stage 33 to lift the substrate S. The elevation drive mechanism 36 raises and lowers the exit levitation stage 33.
入口浮上ステージ31の上面、および、出口浮上ステージ33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多数の噴出穴がマトリクス状に配置されている。各噴出穴から圧縮空気が噴出すると、基板Sが浮上ステージ部3に対して上方に浮上する。すると、基板Sの下面Sbが浮上ステージ部3の上面から離間しつつ、基板Sが水平姿勢で支持される。基板Sが浮上した状態における、基板Sの下面Sbと浮上ステージ部3の上面との間の距離(浮上量)は、例えば、10μm以上500μm以下である。 A large number of nozzles that spray compressed air supplied from the levitation control mechanism 35 are arranged in a matrix on the upper surface of the entrance levitation stage 31 and the upper surface of the exit levitation stage 33. When compressed air is sprayed from each nozzle, the substrate S is levitated upward relative to the levitation stage unit 3. As a result, the lower surface Sb of the substrate S is separated from the upper surface of the levitation stage unit 3, and the substrate S is supported in a horizontal position. When the substrate S is levitated, the distance (levitation amount) between the lower surface Sb of the substrate S and the upper surface of the levitation stage unit 3 is, for example, 10 μm or more and 500 μm or less.
塗布ステージ32の上面には、浮上制御機構35から供給された圧縮空気を噴出する噴出穴と、気体を吸引する吸引穴とが設けられている。噴出穴および吸引穴は、X方向およびY方向において、交互に配置されている。浮上制御機構35は、噴出穴からの圧縮空気の噴出量と、吸引穴からの空気の吸引量とを制御する。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Z方向における位置が規定値となるように、塗布ステージ32に対する基板Sの浮上量が精密に制御される。なお、塗布ステージ32に対する基板Sの浮上量は、後述するセンサ61またはセンサ62の検出結果に基づいて、制御部9により算出される。また、塗布ステージ32に対する基板Sの浮上量は、好ましくは、気流制御によって高精度に調整可能とされる。 The upper surface of the coating stage 32 is provided with jet holes that eject compressed air supplied from the levitation control mechanism 35 and suction holes that suck in gas. The jet holes and suction holes are arranged alternately in the X and Y directions. The levitation control mechanism 35 controls the amount of compressed air ejected from the jet holes and the amount of air sucked in from the suction holes. This precisely controls the amount of levitation of the substrate S relative to the coating stage 32 so that the position in the Z direction of the upper surface Sf of the substrate S passing above the coating stage 32 is a specified value. The amount of levitation of the substrate S relative to the coating stage 32 is calculated by the control unit 9 based on the detection results of sensor 61 or sensor 62, described below. The amount of levitation of the substrate S relative to the coating stage 32 is preferably adjustable with high precision by airflow control.
浮上ステージ部3に搬入された基板Sは、コロコンベヤ21から+X方向への推進力が付与され、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を浮上状態で支持する。浮上ステージ部3としては、例えば特許第5346643号に記載された構成を用いることができる。 The substrate S carried into the floating stage section 3 is imparted with a driving force in the +X direction by the roller conveyor 21 and transported onto the entrance floating stage 31. The entrance floating stage 31, coating stage 32, and exit floating stage 33 support the substrate S in a floating state. For example, the configuration described in Patent No. 5346643 can be used as the floating stage section 3.
基板搬送部5は、浮上ステージ部3の下方に配置されている。基板搬送部5は、チャック機構51と、吸着・走行制御機構52とを備える。チャック機構51は、吸着部材に設けられた吸着パッド(図示省略)を備えている。チャック機構51は吸着パッドを基板Sの下面Sbの周縁部に当接させることにより、基板Sを下側から支持する。吸着・走行制御機構52は、吸着パッドに負圧を付与することにより、基板Sを吸着パッドに吸着する。また、吸着・走行制御機構52は、基板搬送部5をX方向に往復走行させる。 The substrate transport unit 5 is disposed below the floating stage unit 3. The substrate transport unit 5 comprises a chuck mechanism 51 and a suction/travel control mechanism 52. The chuck mechanism 51 comprises a suction pad (not shown) attached to a suction member. The chuck mechanism 51 supports the substrate S from below by bringing the suction pad into contact with the peripheral edge of the lower surface Sb of the substrate S. The suction/travel control mechanism 52 applies negative pressure to the suction pad, thereby suctioning the substrate S to the suction pad. The suction/travel control mechanism 52 also causes the substrate transport unit 5 to travel back and forth in the X direction.
チャック機構51は、基板Sの下面Sbが浮上ステージ部3の上面よりも高い位置に位置する状態で、基板Sを保持する。基板Sは、チャック機構51により周縁部が保持された状態で、浮上ステージ部3から付与される浮力により水平姿勢を維持する。 The chuck mechanism 51 holds the substrate S with the lower surface Sb of the substrate S positioned higher than the upper surface of the floating stage unit 3. With the peripheral edge of the substrate S held by the chuck mechanism 51, the buoyancy applied by the floating stage unit 3 maintains the substrate S in a horizontal position.
図1に示されるように、塗布装置1は、板厚測定用のセンサ61を備える。センサ61は、コロコンベヤ21の近傍に配置されている。センサ61は、チャック機構51に保持された基板Sの上面SfのZ方向における位置を検出する。また、センサ61の直下に基板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は吸着部材の上面である吸着面の鉛直方向Zにおける位置を検出可能となっている。 As shown in FIG. 1, the coating device 1 is equipped with a sensor 61 for measuring plate thickness. The sensor 61 is located near the roller conveyor 21. The sensor 61 detects the position in the Z direction of the upper surface Sf of the substrate S held by the chuck mechanism 51. Furthermore, by positioning a chuck (not shown) that is not holding the substrate S directly below the sensor 61, the sensor 61 can detect the position in the vertical direction Z of the suction surface, which is the upper surface of the suction member.
チャック機構51は、浮上ステージ部3に搬入された基板Sを保持しつつ、+X方向に移動する。これにより、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。そして、基板Sは、出口浮上ステージ33から出力移載部4へ移動される。 The chuck mechanism 51 moves in the +X direction while holding the substrate S that has been loaded into the floating stage section 3. This transports the substrate S from above the entrance floating stage 31, past above the coating stage 32, and to above the exit floating stage 33. The substrate S is then moved from the exit floating stage 33 to the output transfer section 4.
出力移載部4は、基板Sを出口浮上ステージ33の上方の位置から出力コンベヤ110へ移動させる。出力移載部4は、コロコンベヤ41と、回転・昇降駆動機構42とを備えている。回転・昇降駆動機構42は、コロコンベヤ41を回転駆動するとともに、コロコンベヤ41をZ方向に沿って昇降させる。コロコンベヤ41の各コロが回転することによって、基板Sが+X方向へ移動する。また、コロコンベヤ41が昇降することによって、基板SがZ方向に変位する。 The output transfer unit 4 moves the substrate S from a position above the exit floating stage 33 to the output conveyor 110. The output transfer unit 4 includes a roller conveyor 41 and a rotation/lifting drive mechanism 42. The rotation/lifting drive mechanism 42 drives the roller conveyor 41 to rotate and raises and lowers the roller conveyor 41 in the Z direction. As each roller of the roller conveyor 41 rotates, the substrate S moves in the +X direction. Additionally, as the roller conveyor 41 rises and falls, the substrate S is displaced in the Z direction.
出力コンベヤ110は、コロコンベヤ111と、回転駆動機構112とを備えている。出力コンベヤ110は、コロコンベヤ111の各コロの回転により基板Sを+X方向に搬送し、基板Sを塗布装置1外へ払い出す。なお、入力コンベヤ100および出力コンベヤ110は、塗布装置1の一部である。ただし、入力コンベヤ100及び出力コンベヤ110は、塗布装置1とは別の装置に組み込まれていてもよい。 The output conveyor 110 includes a roller conveyor 111 and a rotation drive mechanism 112. The output conveyor 110 transports the substrate S in the +X direction by rotating each roller of the roller conveyor 111, and discharges the substrate S outside the coating device 1. The input conveyor 100 and output conveyor 110 are part of the coating device 1. However, the input conveyor 100 and output conveyor 110 may be incorporated into a device separate from the coating device 1.
塗布機構7は、基板Sの上面Sfに処理液を塗布する。塗布機構7は、基板Sの搬送経路の上方に配置されている。塗布機構7は、ノズル71を有する。ノズル71は、下面にスリット状の吐出口を有するスリットノズルである。ノズル71は、位置決め機構(不図示)に接続されている。位置決め機構は、ノズル71を、塗布ステージ32の上方の塗布位置(図1中、実線で示される位置)と、後述するメンテナンス位置との間で移動させる。処理液供給機構8は、ノズル71に接続されている。処理液供給機構8がノズル71に処理液を供給することによって、ノズル71の下面に配置された吐出口から処理液が吐出される。 The coating mechanism 7 coats the upper surface Sf of the substrate S with a processing liquid. The coating mechanism 7 is disposed above the transport path of the substrate S. The coating mechanism 7 has a nozzle 71. The nozzle 71 is a slit nozzle with a slit-shaped outlet on its underside. The nozzle 71 is connected to a positioning mechanism (not shown). The positioning mechanism moves the nozzle 71 between a coating position above the coating stage 32 (the position indicated by the solid line in Figure 1) and a maintenance position, which will be described later. The processing liquid supply mechanism 8 is connected to the nozzle 71. The processing liquid supply mechanism 8 supplies the processing liquid to the nozzle 71, causing the processing liquid to be ejected from an outlet disposed on the underside of the nozzle 71.
図2は、図1に示される塗布装置1が備える処理液供給機構8の構成を示す図である。処理液供給機構8は、ポンプ81と、配管82と、処理液補充ユニット83と、配管84と、開閉弁85と、圧力センサ86と、駆動部87とを備える。ポンプ81は、処理液をノズル71に送給するための送給源であり、体積変化により処理液を送給する。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用いることができる。図2に示されるように、ポンプ81は、径方向において弾性膨張収縮自在である可撓性チューブ811を有している。可撓性チューブ811の一方端は、配管82を介して処理液補充ユニット83と接続されている。可撓性チューブ811の他方端は、配管84を介してノズル71と接続されている。 Figure 2 shows the configuration of the treatment liquid supply mechanism 8 included in the coating apparatus 1 shown in Figure 1. The treatment liquid supply mechanism 8 includes a pump 81, piping 82, a treatment liquid replenishment unit 83, piping 84, an on-off valve 85, a pressure sensor 86, and a drive unit 87. The pump 81 is a supply source for supplying the treatment liquid to the nozzle 71 and supplies the treatment liquid by changing its volume. The pump 81 may be, for example, a bellows-type pump as described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-61558. As shown in Figure 2, the pump 81 has a flexible tube 811 that is elastically expandable and contractible in the radial direction. One end of the flexible tube 811 is connected to the treatment liquid replenishment unit 83 via piping 82. The other end of the flexible tube 811 is connected to the nozzle 71 via piping 84.
ポンプ81は、軸方向において弾性変形自在であるベローズ812を有している。ベローズ812は、小型ベローズ部813と、大型ベローズ部814と、ポンプ室815と、作動ディスク部816とを有している。ポンプ室815は、可撓性チューブ811とベローズ812との間に配置されている。ポンプ室815には、非圧縮性媒体が封入されている。作動ディスク部816は、駆動部87に接続されている。 The pump 81 has a bellows 812 that is elastically deformable in the axial direction. The bellows 812 has a small bellows section 813, a large bellows section 814, a pump chamber 815, and an actuation disk section 816. The pump chamber 815 is disposed between the flexible tube 811 and the bellows 812. An incompressible medium is sealed in the pump chamber 815. The actuation disk section 816 is connected to the drive section 87.
処理液補充ユニット83は、処理液を貯留する貯留タンク831を有している。貯留タンク831は、配管82を介してポンプ81と接続されている。配管82には、開閉弁833が介挿されている。開閉弁833は、制御部9からの指令に応じて開閉する。開閉弁833が開かれると、貯留タンク831からポンプ81の可撓性チューブ811への処理液の補給が可能となる。また、開閉弁833が閉じると、貯留タンク831からポンプ81の可撓性チューブ811への処理液の補充が規制される。 The processing liquid replenishment unit 83 has a storage tank 831 that stores processing liquid. The storage tank 831 is connected to the pump 81 via piping 82. An on-off valve 833 is inserted in the piping 82. The on-off valve 833 opens and closes in response to commands from the control unit 9. When the on-off valve 833 is opened, processing liquid can be replenished from the storage tank 831 to the flexible tube 811 of the pump 81. When the on-off valve 833 is closed, the replenishment of processing liquid from the storage tank 831 to the flexible tube 811 of the pump 81 is restricted.
配管84は、ポンプ81の出力側に接続されている。開閉弁85は、配管84に設けられている。開閉弁85は、制御部9からの指令に応じて配管84を開閉する。開閉弁85が開閉することにより、ノズル71に対する処理液の送液と送液停止とが切り替えられる。圧力センサ86は、配管84に配置されている。圧力センサ86は、ノズル71に送液される処理液に付与される圧力(吐出圧力)を検出し、検出した圧力値を示す信号を制御部9に出力する。 The pipe 84 is connected to the output side of the pump 81. The on-off valve 85 is provided on the pipe 84. The on-off valve 85 opens and closes the pipe 84 in response to commands from the control unit 9. The opening and closing of the on-off valve 85 switches between sending and stopping the treatment liquid to the nozzle 71. The pressure sensor 86 is provided on the pipe 84. The pressure sensor 86 detects the pressure (discharge pressure) applied to the treatment liquid sent to the nozzle 71, and outputs a signal indicating the detected pressure value to the control unit 9.
図1および図2に示されるように、処理液供給機構8から処理液が供給されるノズル71には、センサ62が配置されている。センサ62は、基板SのZ方向における高さを非接触で検知する。センサ62は、制御部9と電気的に接続されている。センサ62の検出結果に基づいて、制御部9は、浮上している基板Sと、塗布ステージ32の上面との間の距離(離間距離)を測定する。そして、制御部9は、測定した離間距離に基づいて、位置決め機構によるノズル71の塗布位置を調整する。なお、センサ62としては、例えば光学式センサ、または超音波センサを用いることができる。 As shown in Figures 1 and 2, a sensor 62 is disposed on the nozzle 71 to which the processing liquid is supplied from the processing liquid supply mechanism 8. The sensor 62 detects the height of the substrate S in the Z direction in a non-contact manner. The sensor 62 is electrically connected to the control unit 9. Based on the detection results of the sensor 62, the control unit 9 measures the distance (separation distance) between the floating substrate S and the upper surface of the coating stage 32. The control unit 9 then adjusts the coating position of the nozzle 71 using the positioning mechanism based on the measured separation distance. Note that the sensor 62 can be, for example, an optical sensor or an ultrasonic sensor.
なお、出力コンベヤ110から搬出された基板Sは、乾燥装置などで乾燥されることにより、塗布膜が形成される。そして、塗布膜が形成された基板Sは、図1に示されるように、必要に応じて、膜厚計測器AP1へと搬送されて、塗布膜の膜厚が計測される。膜厚計測器AP1としては、例えば分光エリプソメータ、X線反射率測定装置などを用いることができる。 The substrate S carried out from the output conveyor 110 is dried in a drying device or the like to form a coating film. Then, as shown in FIG. 1, the substrate S on which the coating film has been formed is transported to a film thickness measuring device AP1, as needed, where the thickness of the coating film is measured. The film thickness measuring device AP1 can be, for example, a spectroscopic ellipsometer or an X-ray reflectance measuring device.
塗布機構7は、ノズル洗浄待機ユニット72を備えている。ノズル洗浄待機ユニット72は、メンテナンス位置に配置されたノズル71に対して所定のメンテナンスを行う。ノズル洗浄待機ユニット72は、ローラ721と、洗浄部722と、ローラバット723とを有している。ノズル洗浄待機ユニット72は、ノズル71に対して洗浄および液だまりの形成を行うことによって、ノズル71の吐出口を塗布処理に適した状態に整える。 The coating mechanism 7 is equipped with a nozzle cleaning standby unit 72. The nozzle cleaning standby unit 72 performs predetermined maintenance on the nozzle 71 positioned at the maintenance position. The nozzle cleaning standby unit 72 has a roller 721, a cleaning section 722, and a roller butt 723. The nozzle cleaning standby unit 72 cleans the nozzle 71 and forms a liquid pool, thereby preparing the nozzle 71's outlet for coating processing.
図3は、制御部9の構成を示すブロック図である。制御部9は、塗布装置1内の各構成要素の動作を制御する。制御部9としては、コンピュータを用いることができる。制御部9は、プロセッサ91と、メモリ93とを備える。プロセッサは、例えばCPU(Central Processing Unit)を有する。メモリ93は、RAM(Random Access Memory)などの一過性の記憶装置を有する。なお、メモリ93は、HDD(Hard Disk Drive)またはSSD(Solid State Drive)などの非一過性の記憶装置を有していてもよい。メモリ93は、バス配線を介してプロセッサ91と接続されている。 Figure 3 is a block diagram showing the configuration of the control unit 9. The control unit 9 controls the operation of each component within the coating device 1. A computer can be used as the control unit 9. The control unit 9 includes a processor 91 and a memory 93. The processor has, for example, a CPU (Central Processing Unit). The memory 93 has a transient storage device such as RAM (Random Access Memory). Note that the memory 93 may also have a non-transient storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive). The memory 93 is connected to the processor 91 via a bus wiring.
制御部9は、各種情報を表示する表示デバイス95と、ユーザの指令入力を受け付ける入力デバイス97とを有する。表示デバイス95および入力デバイス97は、配線バスを介してプロセッサ91と接続されている。表示デバイス95は、例えば液晶ディスプレイである。入力デバイス97は、例えばマウスまたはキーボードを有する。なお、表示デバイス95がタッチパネルを有することによって、表示デバイス95を入力デバイスとして機能させてもよい。 The control unit 9 has a display device 95 that displays various information and an input device 97 that accepts user command input. The display device 95 and input device 97 are connected to the processor 91 via a wiring bus. The display device 95 is, for example, a liquid crystal display. The input device 97 has, for example, a mouse or keyboard. Note that the display device 95 may also function as an input device by having a touch panel.
メモリ93には、コンピュータプログラム931が格納されている。コンピュータプログラム931は、記録媒体Mを介して制御部9に提供される。すなわち、記録媒体Mには、コンピュータプログラム931がコンピュータである制御部9によって読み取り可能に記録されている。記録媒体Mは、具体的にはUSB(Universal Serial Bus)メモリ、DVD(Digital Versatile Disc)などの光学ディスク、磁気ディスクなどである。 Memory 93 stores a computer program 931. The computer program 931 is provided to the control unit 9 via a recording medium M. In other words, the computer program 931 is recorded on the recording medium M so that it can be read by the control unit 9, which is a computer. The recording medium M is specifically a USB (Universal Serial Bus) memory, an optical disk such as a DVD (Digital Versatile Disc), a magnetic disk, etc.
プロセッサ91は、コンピュータプログラム931を実行することにより、吐出制御部910、パラメータ決定部913、膜厚情報取得部914、膜厚情報推定部915、学習部916およびループ制御部918、として機能する。 By executing the computer program 931, the processor 91 functions as an ejection control unit 910, a parameter determination unit 913, a film thickness information acquisition unit 914, a film thickness information estimation unit 915, a learning unit 916, and a loop control unit 918.
図4は、制御部9の構成をデータの流れとともに示す図である。吐出制御部910は、ノズル71に処理液を送給するポンプ81の動作(送給動作)を、予め設定された制御パラメータに基づいて制御する。塗布装置1では、ノズル71から吐出された処理液を基板Sの上面Sfに均一な膜厚で塗布するため、基板Sの生産(あるいは、量産)を開始する前に、吐出圧力波形が理想的な形状となるように吐出圧力波形と密接に関連する制御パラメータがあらかじめ最適化される。 Figure 4 is a diagram showing the configuration of the control unit 9 along with the data flow. The discharge control unit 910 controls the operation (supply operation) of the pump 81 that supplies the processing liquid to the nozzle 71 based on preset control parameters. In the coating apparatus 1, in order to coat the processing liquid discharged from the nozzle 71 on the upper surface Sf of the substrate S with a uniform film thickness, control parameters closely related to the discharge pressure waveform are optimized in advance before production (or mass production) of the substrate S begins so that the discharge pressure waveform has an ideal shape.
制御パラメータは、ポンプ制御用の設定値であって、例えば作動ディスク部816の移動を規定する各種パラメータ(例えば、加速させる時間、定常速度、定常速度を維持する時間、減速させる時間など)である。制御パラメータは、パラメータ決定部913、膜厚情報取得部914、膜厚情報推定部915、学習部916およびループ制御部918によって最適化される。言い換えると、パラメータ決定部913、膜厚情報取得部914、膜厚情報推定部915、学習部916およびループ制御部918は、制御パラメータを最適化するパラメータ最適化装置を構成する。 The control parameters are set values for pump control, such as various parameters that define the movement of the actuation disk portion 816 (e.g., acceleration time, steady-state speed, time to maintain steady-state speed, deceleration time, etc.). The control parameters are optimized by the parameter determination unit 913, film thickness information acquisition unit 914, film thickness information estimation unit 915, learning unit 916, and loop control unit 918. In other words, the parameter determination unit 913, film thickness information acquisition unit 914, film thickness information estimation unit 915, learning unit 916, and loop control unit 918 constitute a parameter optimization device that optimizes the control parameters.
パラメータ決定部913は、各々が特定の制御パラメータに対応づけられている取得済の複数の膜厚情報を用いて、次に評価するべき制御パラメータを決定する。図4に示されるように、パラメータ決定部913が用いる取得済の膜厚情報は、特定の制御パラメータと対応付けされた状態で、データベースDB1に格納されている。データベースDB1は、メモリ93によって実現される機能である。膜厚情報は、基板Sに形成される塗布膜の膜厚に関する情報であって、一方向における膜厚分布(膜厚プロファイル)である。なお、膜厚情報としては、膜厚分布に限定されるものではない。膜厚情報として、例えば膜厚の均一性を表す指標(平均値と分散など)を用いることも可能である。 The parameter determination unit 913 determines the next control parameter to be evaluated using multiple pieces of acquired film thickness information, each of which is associated with a specific control parameter. As shown in FIG. 4, the acquired film thickness information used by the parameter determination unit 913 is stored in database DB1 in association with specific control parameters. Database DB1 is a function realized by memory 93. Film thickness information is information related to the film thickness of the coating film formed on the substrate S, and is the film thickness distribution in one direction (film thickness profile). Note that film thickness information is not limited to film thickness distribution. For example, indices representing the uniformity of the film thickness (such as the mean value and variance) can also be used as film thickness information.
膜厚情報取得部914は、パラメータ決定部913によって決定された制御パラメータP1を用いて塗布装置1を制御することにより基板Sに形成された塗布膜の計測結果である膜厚情報TH1を取得する。具体的には、吐出制御部910が制御パラメータP1に基づいて吐出処理を行うことにより基板Sに塗布膜が形成され、その後、形成された塗布膜の膜厚が膜厚計測器AP1によって計測される。膜厚情報取得部914は、計測された膜厚を用いて、膜厚情報TH1を取得する。膜厚情報取得部914は、取得した膜厚情報TH1を、その膜厚情報TH1が得られたときの制御条件である制御パラメータP1(すなわち、対応する制御パラメータP1)と関連付けた状態で、データベースDB1に格納する。 The film thickness information acquisition unit 914 acquires film thickness information TH1, which is the measurement result of the coating film formed on the substrate S, by controlling the coating apparatus 1 using the control parameter P1 determined by the parameter determination unit 913. Specifically, the discharge control unit 910 performs a discharge process based on the control parameter P1 to form a coating film on the substrate S, and then the thickness of the formed coating film is measured by the film thickness measuring device AP1. The film thickness information acquisition unit 914 acquires film thickness information TH1 using the measured film thickness. The film thickness information acquisition unit 914 stores the acquired film thickness information TH1 in database DB1 in association with the control parameter P1 (i.e., the corresponding control parameter P1), which is the control condition when the film thickness information TH1 was obtained.
膜厚情報推定部915は、推定モデルYを用いて、パラメータ決定部913によって決定された制御パラメータP2に対応する膜厚情報TH2を推定する。推定モデルYは、制御パラメータおよびプロセス情報を入力として、膜厚情報を出力する学習済みモデルである。プロセス情報は、塗布膜を形成するプロセス条件に関連する情報であって、制御パラメータとは異なる情報である。プロセス情報としては、例えば塗布装置の機種名、塗布膜が形成される基板のサイズや基板の種類(表面材料など)、処理液に関する情報(物性情報など)を用いることができる。なお、入力として用いられるプロセス情報は、1種類の情報であってもよいし、複数種類の情報であってもよい。膜厚情報推定部915は、推定した膜厚情報TH2を、対応する制御パラメータP2に対応づけた状態で、データベースDB1に格納する。 The film thickness information estimation unit 915 uses estimation model Y to estimate film thickness information TH2 corresponding to the control parameter P2 determined by the parameter determination unit 913. Estimation model Y is a trained model that receives control parameters and process information as inputs and outputs film thickness information. The process information is information related to the process conditions for forming the coating film and is different from the control parameters. Examples of process information that can be used include the model name of the coating apparatus, the size and type of substrate (surface material, etc.) on which the coating film is formed, and information about the processing liquid (physical property information, etc.). Note that the process information used as input may be one type of information or multiple types of information. The film thickness information estimation unit 915 stores the estimated film thickness information TH2 in database DB1 in association with the corresponding control parameter P2.
パラメータ決定部913は、膜厚情報取得部914によってデータベースDB1に格納された膜厚情報TH1、あるいは、膜厚情報推定部915によってデータベースDB1に格納されたTH2を用いて、次に評価するべき制御パラメータ決定する。 The parameter determination unit 913 determines the next control parameter to be evaluated using the film thickness information TH1 stored in database DB1 by the film thickness information acquisition unit 914, or the film thickness information TH2 stored in database DB1 by the film thickness information estimation unit 915.
学習部916は、取得済である制御パラメータとプロセス情報とを入力とし、膜厚情報を出力とする教師データを用いた機械学習により、推定モデルYを学習する。推定モデルYとしては、例えばRNN(Recurrent Neural Network)を用いることにより、一次元のデータである膜厚分布を膜厚情報として推定することが可能となる。また、膜厚情報を、均一性を示す指標とした場合には、推定モデルYとして、例えばランダムフォレスト回帰を用いることができる。 The learning unit 916 learns an estimation model Y through machine learning using training data in which the acquired control parameters and process information are input and film thickness information is output. For example, by using a recurrent neural network (RNN) as the estimation model Y, it becomes possible to estimate the film thickness distribution, which is one-dimensional data, as film thickness information. Furthermore, if the film thickness information is used as an index of uniformity, for example, random forest regression can be used as the estimation model Y.
図4に示されるように、学習部916が機械学習に用いる教師データ(学習用データセット)は、データベースDB2に格納されている。データベースDB2は、メモリ93によって実現される機能である。データベースDB2では、膜厚情報が、対応する制御パラメータおよび対応するプロセス情報と関連付けされた状態で格納されている。膜厚情報取得部914は、取得した膜厚情報TH1を、対応する制御パラメータおよびプロセス情報に関連付けた状態でデータベースDB2に格納する。また、図4に示されるように、データベースDB2には、不図示のネットワークなどを介して塗布装置1とは別のデータベースDB3から提供された膜厚情報も格納される。 As shown in FIG. 4, the training data (learning data set) used by the learning unit 916 for machine learning is stored in database DB2. Database DB2 is a function realized by memory 93. In database DB2, film thickness information is stored in association with the corresponding control parameters and corresponding process information. The film thickness information acquisition unit 914 stores the acquired film thickness information TH1 in database DB2 in association with the corresponding control parameters and process information. Also, as shown in FIG. 4, database DB2 also stores film thickness information provided from database DB3, which is separate from the coating apparatus 1, via a network (not shown) or the like.
ループ制御部918は、第1処理と第2処理とが交互に実行されるように、パラメータ決定部913、膜厚情報取得部914および膜厚情報推定部915を制御する。ここで、第1処理は、パラメータ決定部913による制御パラメータの決定処理と、膜厚情報取得部914による膜厚情報の取得処理とを含む処理である。第2処理は、パラメータ決定部913による制御パラメータの決定処理と、膜厚情報推定部915による膜厚情報の推定処理とを含む処理である。後述するように、ループ制御部918は、第2処理において、パラメータ決定部913による処理と膜厚情報推定部915による処理とが複数回繰り返されるように制御を行う。この詳細については、図5を参照しつつ説明する。 The loop control unit 918 controls the parameter determination unit 913, film thickness information acquisition unit 914, and film thickness information estimation unit 915 so that the first process and the second process are executed alternately. Here, the first process is a process that includes a process of determining control parameters by the parameter determination unit 913 and a process of acquiring film thickness information by the film thickness information acquisition unit 914. The second process is a process that includes a process of determining control parameters by the parameter determination unit 913 and a process of estimating film thickness information by the film thickness information estimation unit 915. As will be described later, the loop control unit 918 controls the second process so that the process by the parameter determination unit 913 and the process by the film thickness information estimation unit 915 are repeated multiple times. Details of this will be explained with reference to Figure 5.
<パラメータ最適化処理>
図5は、制御部9によるパラメータ最適化処理のフローの一例を示す図である。図5のフローにおいては、パラメータ決定工程S10は、パラメータ決定部913による制御パラメータの決定処理に相当する。また、推定工程S3は、膜厚情報推定部915による膜厚情報の推定処理に相当し、取得工程S5は、膜厚情報取得部914による膜厚情報の推定処理に相当する。すなわち、第1処理は、パラメータ決定工程S10と取得工程S5に相当し、第2処理は、パラメータ決定工程S10と推定工程S3とに相当する。
<Parameter optimization process>
Fig. 5 is a diagram showing an example of the flow of parameter optimization processing by the control unit 9. In the flow of Fig. 5, the parameter determination step S10 corresponds to the control parameter determination processing by the parameter determination unit 913. The estimation step S3 corresponds to the film thickness information estimation processing by the film thickness information estimation unit 915, and the acquisition step S5 corresponds to the film thickness information estimation processing by the film thickness information acquisition unit 914. In other words, the first processing corresponds to the parameter determination step S10 and the acquisition step S5, and the second processing corresponds to the parameter determination step S10 and the estimation step S3.
また、図5のフローにおいては、あらかじめ、推定上限回数Nestが設定されている。推定上限回数Nestは、1回の第2処理において推定工程S3を繰り返すべき回数である。また、ループ制御部918は、推定工程S3が実行された回数をカウントするため、推定実行回数Cestを変数として使用する。 5, an estimation upper limit number of times N est is set in advance. The estimation upper limit number of times N est is the number of times the estimation step S3 should be repeated in one execution of the second process. The loop control unit 918 uses the estimation execution number C est as a variable to count the number of times the estimation step S3 has been executed.
また、図5のフローにおいては、あらかじめ、探索上限回数Nallが設定されている。探索上限回数Nallは、1回の最適化処理において制御パラメータを探索するべき回数(すなわち、パラメータ決定部913が制御パラメータを決定する回数)である。ループ制御部918は、探索が実行された回数をカウントするため、探索実行回数Cserを変数として使用する。 5, a search upper limit number N all is set in advance. The search upper limit number N all is the number of times that control parameters should be searched for in one optimization process (i.e., the number of times that the parameter determination unit 913 determines control parameters). The loop control unit 918 uses the search execution number C ser as a variable to count the number of times a search has been executed.
最適化処理が開始されると、まず、パラメータ決定部913が、初期の制御パラメータを決定する(初期パラメータ決定工程S1)。初期の制御パラメータとしては、すでに塗布装置で使用された値とすることができる。また、初期の制御パラメータは、ランダムに決定された値であってもよい。 When the optimization process begins, the parameter determination unit 913 first determines the initial control parameters (initial parameter determination step S1). The initial control parameters can be values that have already been used in the coating device. Alternatively, the initial control parameters may be values that have been determined randomly.
続いて、ループ制御部918が、推定実行回数Cestが推定上限回数Nestに達したか否かを判定する(判定工程S2)。判定工程S2において、推定実行回数Cestが推定上限回数Nestに達していないと判定された場合、ループ制御部918は、膜厚情報推定部915に推定処理を実行させる。すなわち、膜厚情報推定部915が、初期パラメータ決定工程S1(あるいは後述するパラメータ決定工程S10)によって決定された制御パラメータを推定モデルYに入力することにより、膜厚情報を推定する(推定工程S3)。また、ループ制御部918は、推定実行回数Cestに1を加算する(インクリメント工程S4)。インクリメント工程S4が完了すると、制御部9は、評価値算出工程S9へ進む。 Next, the loop control unit 918 determines whether the number of estimation executions C est has reached the upper estimation limit number N est (determination step S2). If it is determined in the determination step S2 that the number of estimation executions C est has not reached the upper estimation limit number N est , the loop control unit 918 causes the film thickness information estimation unit 915 to execute an estimation process. That is, the film thickness information estimation unit 915 estimates film thickness information by inputting the control parameters determined in the initial parameter determination step S1 (or the parameter determination step S10 described later) into the estimation model Y (estimation step S3). Furthermore, the loop control unit 918 adds 1 to the number of estimation executions C est (increment step S4). Upon completion of the increment step S4, the control unit 9 proceeds to the evaluation value calculation step S9.
判定工程S2において、推定実行回数Cestが推定上限回数Nestに達したと判定された場合、膜厚情報取得部914が取得処理を実行する(取得工程S5)。具体的には、初期パラメータ決定工程S1(あるいは後述するパラメータ決定工程S10)において決定された制御パラメータP1を用いて吐出制御部910がポンプ81を制御することにより、基板Sに塗布膜が形成される。そして、塗布膜の膜厚が膜厚計測器AP1によって計測される。膜厚情報取得部914が、膜厚の計測結果である膜厚情報を取得する。取得工程S5の後、ループ制御部918は、推定実行回数Cestを0にする(リセット工程S6)。 If it is determined in the determination step S2 that the estimated number of executions C est has reached the estimated upper limit number of executions N est , the film thickness information acquisition unit 914 executes an acquisition process (acquisition step S5). Specifically, the discharge control unit 910 controls the pump 81 using the control parameters P1 determined in the initial parameter determination step S1 (or the parameter determination step S10 described later), thereby forming a coating film on the substrate S. Then, the film thickness of the coating film is measured by the film thickness measuring device AP1. The film thickness information acquisition unit 914 acquires film thickness information, which is the measurement result of the film thickness. After the acquisition step S5, the loop control unit 918 sets the estimated number of executions C est to 0 (reset step S6).
リセット工程S6の後、ループ制御部918は、推定モデルYを更新するか否かを判定する(判定工程S7)。推定モデルYを更新するか否かは、例えば取得工程S5により取得された膜厚情報TH1であって、推定モデルYの再学習に使用されていない膜厚情報TH1が、所定数以上となった場合に、推定モデルYが更新されてもよい。判定工程S7において、推定モデルYを更新すると判定された場合、ループ制御部918は、学習部916に、推定モデルYを更新させる(モデル更新工程S8)。すなわち、取得工程S5によりデータベースDB1に追加された膜厚情報を追加して用いて、推定モデルYの再学習が行われる。モデル更新工程S8が完了した後、制御部9は、評価値算出工程S9へ進む。また、判定工程S7において更新しないと判定された場合、制御部9は、モデル更新工程S8をスキップして、評価値算出工程S9へ進む。 After the reset step S6, the loop control unit 918 determines whether to update the estimation model Y (determination step S7). The estimation model Y may be updated, for example, when the number of pieces of film thickness information TH1 acquired in the acquisition step S5 that have not been used to re-learn the estimation model Y reaches a predetermined number. If it is determined in the determination step S7 that the estimation model Y should be updated, the loop control unit 918 causes the learning unit 916 to update the estimation model Y (model update step S8). That is, the estimation model Y is re-learned using the additional film thickness information added to the database DB1 in the acquisition step S5. After the model update step S8 is completed, the control unit 9 proceeds to the evaluation value calculation step S9. If it is determined in the determination step S7 that the estimation model Y should not be updated, the control unit 9 skips the model update step S8 and proceeds to the evaluation value calculation step S9.
パラメータ決定部913は、評価値算出工程S9において、推定工程S3によって推定された膜厚情報TH2、あるいは、取得工程S5によって得られた膜厚情報TH1の評価値を算出する。例えば均一な膜厚を得るための評価値としては、膜厚分布のばらつきの大小を表す指標を用いるとよい。この場合、所定の目標膜厚に対する誤差あるいは誤差のばらつきを評価値としてもよい。 In the evaluation value calculation step S9, the parameter determination unit 913 calculates an evaluation value for the film thickness information TH2 estimated in the estimation step S3 or the film thickness information TH1 obtained in the acquisition step S5. For example, an index representing the magnitude of variation in the film thickness distribution may be used as an evaluation value for achieving a uniform film thickness. In this case, the error from a predetermined target film thickness or the variation in the error may be used as the evaluation value.
続いて、パラメータ決定部913は、評価値算出工程S9で得られた評価値に基づいて、次に評価するべき制御パラメータを決定する(パラメータ決定工程S10)。具体的には、強化学習(RL:Reinforcement Learning)、ベイズ最適化、または粒子群最適化などの手法を用いることができる。これらの手法によれば、評価値が最良となるように制御パラメータを試行毎に更新することができる。 The parameter determination unit 913 then determines the control parameters to be evaluated next based on the evaluation value obtained in the evaluation value calculation step S9 (parameter determination step S10). Specifically, techniques such as reinforcement learning (RL), Bayesian optimization, or particle swarm optimization can be used. These techniques make it possible to update the control parameters for each trial so that the evaluation value is optimized.
また、パラメータ探索手法として、非特許文献1あるいは特許文献2(国際公開第2019/244474号)に記載されたマルチタスクベイズ最適化を用いてもよい。取得工程S5によって取得された膜厚情報TH1には、実測によって生じたノイズ成分等の影響を受けている可能性がある。このため、推定工程S3によって推定された膜厚情報TH2と、取得工程S5によって取得された膜厚情報TH1との間において、評価値の分布に差が生じる可能性がある。そこで、一方を対象観測データとし、他方を参照観測データとして、マルチタスクベイズ最適化を用いることにより、両者間に評価値の分布に差があったとしても、ベイズ最適化の探索をより効率的に行うことが可能となる。 Also, as a parameter search method, multitask Bayesian optimization described in Non-Patent Document 1 or Patent Document 2 (WO 2019/244474) may be used. The film thickness information TH1 acquired in the acquisition process S5 may be affected by noise components generated by actual measurement. For this reason, there is a possibility that a difference in the distribution of evaluation values may occur between the film thickness information TH2 estimated in the estimation process S3 and the film thickness information TH1 acquired in the acquisition process S5. Therefore, by using multitask Bayesian optimization with one as the target observation data and the other as the reference observation data, it is possible to perform a Bayesian optimization search more efficiently, even if there is a difference in the distribution of evaluation values between the two.
パラメータ決定工程S10の後、ループ制御部918は、探索実行回数Cserを1だけ加算する(インクリメント工程S11)。そして、ループ制御部918は、探索実行回数Cserが探索上限回数Nallに達したか否かを判定する(判定工程S12)。判定工程S12において、探索実行回数Cserが探索上限回数Nallに達していないと判定された場合、制御部9は、再び判定工程S2へ戻って処理を続行する。一方、判定工程S12において、探索実行回数Cserが探索上限回数Nallに達していると判定された場合、制御部9は、処理を終了する。以上により、最適化された制御パラメータは、メモリ93に保存され、以降の塗布装置1における塗布処理において使用される。 After the parameter determination step S10, the loop control unit 918 increments the search execution count C ser by 1 (increment step S11). Then, the loop control unit 918 determines whether the search execution count C ser has reached the search upper limit count N all (determination step S12). If it is determined in the determination step S12 that the search execution count C ser has not reached the search upper limit count N all , the control unit 9 returns to the determination step S2 and continues the process. On the other hand, if it is determined in the determination step S12 that the search execution count C ser has reached the search upper limit count N all , the control unit 9 ends the process. The optimized control parameters are stored in the memory 93 and are used in subsequent coating processes in the coating apparatus 1.
以上のように、本実施形態の制御部9によれば、推定モデルYを介する制御パラメータの探索と、時間を要する膜厚計測に基づく制御パラメータの探索とが交互に行われる。これにより、塗布膜の形成および膜厚の計測を減らすことができるため、制御パラメータの調整にかかる時間を短縮することができる。また、塗布膜の形成回数を減らすことができるため、基板Sや処理液の消費を減らすことができ、環境負荷を軽減できる。また、推定モデルの入力にプロセス情報を含めることによって、異なるプロセスで得られた膜厚情報を教師データとして使用できる。このため、プロセス情報を入力することで推定モデルの出力精度を向上させることができる。したがって、制御パラメータの探索を精度よく行うことができるため、最適化を効率良く行うことができる。 As described above, the control unit 9 of this embodiment alternates between searching for control parameters via the estimation model Y and searching for control parameters based on film thickness measurements, which takes time. This reduces the number of times a coating film is formed and the film thickness is measured, thereby shortening the time required to adjust the control parameters. Furthermore, since the number of times a coating film is formed can be reduced, consumption of the substrate S and processing liquid can be reduced, thereby easing the environmental burden. Furthermore, by including process information in the input of the estimation model, film thickness information obtained in different processes can be used as training data. Therefore, inputting process information can improve the output accuracy of the estimation model. Therefore, control parameters can be searched accurately, allowing for efficient optimization.
また、制御パラメータの最適化中に計測された膜厚情報を用いて推定モデルYの再学習を行うことにより、最適化とともに推定モデルYの出力精度を向上させることができる。 In addition, by re-learning estimation model Y using film thickness information measured during optimization of control parameters, the output accuracy of estimation model Y can be improved along with optimization.
また、第2処理において、パラメータ決定部による次の制御パラメータの決定処理と膜厚情報推定部915による膜厚情報TH2の推定とが推定上限回数Nestに達するまで複数回実行される。これにより、パラメータの最適化に掛かる時間をさらに短縮できる。 In the second process, the parameter determination unit 914 determines the next control parameter and the film thickness information estimation unit 915 estimates the film thickness information TH2 multiple times until the maximum number of estimations N est is reached, thereby further reducing the time required for parameter optimization.
<2. 変形例>
以上、実施形態について説明してきたが、本発明は上記のようなものに限定されるものではなく、様々な変形が可能である。
2. Modified Examples
Although the embodiments have been described above, the present invention is not limited to the above and various modifications are possible.
例えば、図5に示されるフローでは、第2処理ではパラメータ決定工程S10と推定工程S3が推定上限回数Nestだけ繰り返されているのに対して、第1処理ではパラメータ決定工程S10と取得工程S5が1回だけ実行されている。しかしながら、第1処理においても、パラメータ決定工程S10と取得工程S5とが2回以上繰り返し実行されるように、ループ制御部918が制御を行ってもよい。 5, the parameter determination step S10 and the estimation step S3 are repeated an estimated upper limit number of times N est in the second process, whereas the parameter determination step S10 and the acquisition step S5 are executed only once in the first process. However, the loop control unit 918 may also perform control so that the parameter determination step S10 and the acquisition step S5 are executed twice or more times in the first process.
また、推定工程S3および取得工程S5において得られる膜厚情報を、評価値算出工程S9で得られる評価値と同じとしてもよい。この場合、推定モデルYが制御パラメータから評価値を出力するように、推定モデルYの学習が行われてもよい。また、膜厚情報取得部914が膜厚分布から評価値を算出するようにしてもよい。 The film thickness information obtained in the estimation step S3 and the acquisition step S5 may be the same as the evaluation value obtained in the evaluation value calculation step S9. In this case, the estimation model Y may be trained so that it outputs an evaluation value from the control parameters. The film thickness information acquisition unit 914 may also calculate the evaluation value from the film thickness distribution.
また、図5に示されるフローでは、判定工程S12において、探索実行回数Cserが探索上限回数Nallに達するまで、制御パラメータの生成が繰り返される。これに代えて、評価値算出工程S9において算出される評価値が所定の基準値を超えるまで、制御パラメータの生成が繰り返されるように、ループ制御部918が制御を行ってもよい。 5, in the determination step S12, generation of the control parameters is repeated until the number of search executions C ser reaches the upper search limit number N all . Alternatively, the loop control unit 918 may perform control so that generation of the control parameters is repeated until the evaluation value calculated in the evaluation value calculation step S9 exceeds a predetermined reference value.
また、上記実施形態では、パラメータ最適化装置が塗布装置1に備えられた制御部9により実現されているが、塗布装置1とは異なる装置として構成されていてもよい。 In addition, in the above embodiment, the parameter optimization device is realized by the control unit 9 provided in the coating device 1, but it may also be configured as a device separate from the coating device 1.
この発明は詳細に説明されたが、上記の説明は、すべての局面において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。上記各実施形態及び各変形例で説明した各構成は、相互に矛盾しない限り適宜組み合わせたり、省略したりすることができる。 Although this invention has been described in detail, the above description is illustrative in all respects and does not limit the invention. It is understood that countless variations not illustrated can be envisioned without departing from the scope of this invention. The configurations described in the above embodiments and variations can be combined or omitted as appropriate, as long as they are not mutually inconsistent.
1 : 塗布装置
9 : 制御部(パラメータ最適化装置)
913 : パラメータ決定部
914 : 膜厚情報取得部
915 : 膜厚情報推定部
916 : 学習部
918 : ループ制御部
931 : コンピュータプログラム
Y : 推定モデル
1: Coating device 9: Control unit (parameter optimization device)
913: Parameter determination unit 914: Film thickness information acquisition unit 915: Film thickness information estimation unit 916: Learning unit 918: Loop control unit 931: Computer program Y: Estimation model
Claims (7)
各々が特定の制御パラメータに対応付けられた複数の膜厚情報を用いて、次に評価すべき制御パラメータを決定するパラメータ決定部と、
前記パラメータ決定部によって決定された制御パラメータを用いて塗布装置を制御することにより形成された塗布膜の膜厚の計測結果に基づく膜厚情報を取得する膜厚情報取得部と、
制御パラメータおよびプロセス情報を入力とし、膜厚情報を出力する推定モデルを用いて、前記パラメータ決定部によって決定された制御パラメータに対応する膜厚情報を推定する膜厚情報推定部と、
前記パラメータ決定部の処理と前記膜厚情報取得部の処理とを含む第1処理、および前記パラメータ決定部の処理と前記膜厚情報推定部の処理とを含む第2処理が、交互に実行されるように、前記パラメータ決定部、前記膜厚情報取得部、および前記膜厚情報推定部を制御するループ制御部と、
を備える、パラメータ最適化装置。 A parameter optimization device for optimizing control parameters for controlling a coating device that discharges a treatment liquid onto a substrate to form a coating film, the parameter optimization device comprising:
a parameter determination unit that determines a control parameter to be next evaluated using a plurality of pieces of film thickness information, each of which is associated with a specific control parameter;
a film thickness information acquiring unit that acquires film thickness information based on a measurement result of a film thickness of a coating film formed by controlling a coating device using the control parameters determined by the parameter determining unit;
a film thickness information estimation unit that estimates film thickness information corresponding to the control parameters determined by the parameter determination unit using an estimation model that receives control parameters and process information as inputs and outputs film thickness information;
a loop control unit that controls the parameter determination unit, the film thickness information acquisition unit, and the film thickness information estimation unit so that a first process including a process by the parameter determination unit and a process by the film thickness information acquisition unit, and a second process including a process by the parameter determination unit and a process by the film thickness information estimation unit are alternately executed;
A parameter optimization device comprising:
前記膜厚情報取得部によって取得された膜厚情報を用いて、前記推定モデルを学習する学習部、
をさらに備える、パラメータ最適化装置。 2. The parameter optimization device according to claim 1,
a learning unit that learns the estimation model using the film thickness information acquired by the film thickness information acquisition unit;
The parameter optimization device further comprises:
前記第2処理は、前記パラメータ決定部の処理と前記膜厚情報推定部の処理とを複数回繰り返す処理であり、
前記ループ制御部は、前記第2処理において、前記膜厚情報推定部によって膜厚情報が推定された回数が既定回数に達した場合、前記第1処理を実行する、パラメータ最適化装置。 3. The parameter optimization device according to claim 1 or 2,
the second process is a process of repeating the process of the parameter determination unit and the process of the film thickness information estimation unit a plurality of times;
The parameter optimization device, wherein the loop control unit executes the first process when the number of times that the film thickness information has been estimated by the film thickness information estimation unit reaches a predetermined number in the second process.
前記パラメータ決定部は、前記膜厚情報から評価値を算出し、前記評価値に基づいて、次に評価すべき制御パラメータを決定する、パラメータ最適化装置。 3. The parameter optimization device according to claim 1 or 2,
The parameter determination unit calculates an evaluation value from the film thickness information, and determines a control parameter to be evaluated next based on the evaluation value.
前記パラメータ決定部は、マルチタスクベイズ最適化のアルゴリズムを用いて、前記次に評価すべき制御パラメータを決定する、パラメータ最適化装置。 5. The parameter optimization device according to claim 4,
The parameter determination unit determines the control parameter to be next evaluated using a multitask Bayesian optimization algorithm.
a) 各々が特定のパラメータに対応付けられた複数の膜厚情報を用いて、次に評価すべき制御パラメータを決定するパラメータ決定工程と、
b) 前記パラメータ決定工程によって決定された制御パラメータを用いて塗布装置を制御することにより形成された塗布膜の計測結果に基づく膜厚情報を取得する膜厚情報取得工程と、
c) 制御パラメータおよびプロセス情報を入力とし、膜厚情報を出力する推定モデルを用いて、前記パラメータ決定工程によって決定された制御パラメータに対応する膜厚情報を推定する膜厚情報推定工程と、
を含み、前記パラメータ決定工程と前記膜厚情報取得工程とを含む第1処理と、前記パラメータ決定工程と前記膜厚情報推定工程とを含む第2処理とが交互に実行される、パラメータ最適化方法。 A parameter optimization method for optimizing parameters for controlling a coating apparatus that discharges a treatment liquid onto a substrate to form a coating film, comprising:
a) a parameter determination step of determining a control parameter to be next evaluated using a plurality of pieces of film thickness information, each of which is associated with a specific parameter;
b) a film thickness information acquisition step of acquiring film thickness information based on measurement results of a coating film formed by controlling a coating device using the control parameters determined in the parameter determination step;
c) a film thickness information estimation step of estimating film thickness information corresponding to the control parameters determined in the parameter determination step using an estimation model that receives control parameters and process information as inputs and outputs film thickness information;
wherein a first process including the parameter determination step and the film thickness information acquisition step and a second process including the parameter determination step and the film thickness information estimation step are alternately performed.
請求項6に記載のパラメータ最適化方法を前記コンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。 A computer-executable computer program,
A computer program that causes a computer to execute the parameter optimization method according to claim 6.
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