TWI901615B - 研磨方法及研磨裝置 - Google Patents

Abstract

本發明提供一種基板的研磨方法及研磨裝置，其能夠降低來自晶片等基板的反射光的光譜的波動的影響，決定正確的膜厚。研磨裝置包括：將基板按壓於進行旋轉的研磨臺上的研磨墊而對該基板的表面進行研磨，每當所述研磨台旋轉一圈，產生來自所述基板的表面的反射光的光譜，編制由沿研磨時間排列的多個光譜構成的三維數據，根據所述三維數據決定所述基板的膜厚的步驟。

Description

研磨方法及研磨裝置

本發明關於一種對晶片等的基板進行研磨的研磨方法及研磨裝置，尤其關於包括來自基板的反射光的光學資訊決定膜厚的技術。

在半導體器件的製造步驟中，在矽晶片上將各種材料反復形成為膜狀，而形成層疊構造。為了形成此層疊構造，使最上層的表面平坦的技術很重要。作為這樣的平坦化的一個技術手段，使用化學機械研磨（CMP）。

化學機械研磨（CMP）通過研磨裝置執行。這種研磨裝置，一般情況具備支承研磨墊的研磨台、保持基板（例如，具有膜的晶片）的研磨頭以及將研磨液（例如漿料）向研磨墊上供給的研磨液供給噴嘴。當對基板進行研磨時，一面從研磨液供給噴嘴將研磨液向研磨墊上供給，一面通過研磨頭將基板的表面按壓到研磨墊。通過使研磨頭和研磨台分別旋轉而使基板與研磨墊相對移動，從而對形成基板的表面的膜進行研磨。

為了測定絕緣膜、矽層等的非金屬膜的厚度，研磨裝置一般情況具備光學式膜厚測定裝置。此光學式膜厚測定裝置被構成為，通過將光源發出的光導向基板的表面，對來自基板的反射光的光譜進行解析，從而決定基板的膜厚。

圖22是說明根據反射光的光譜決定膜厚的現有的方法的一例的圖。光學式膜厚測定裝置，在基板的研磨中用分光器測定來自基板的反射光的強度，產生反射光的光譜。光譜以表示反射光的強度與反射光的波長的關係的曲線圖來表示。光學式膜厚測定裝置將反射光的光譜與多個參考光譜進行比較，決定與反射光的光譜的形狀最接近的一個參考光譜。具體來說，光學式膜厚測定裝置將反射光的光譜與各參考光譜之差算出，決定算出的差為最小的參考光譜。並且，光學式膜厚測定裝置決定與所決定的參考光譜相關聯的膜厚。

將取得各參考光譜時的膜厚預先與該各參考光譜相關聯。即，各參考光譜是在不同的膜厚時取得的，多個參考光譜對應多個不同的膜厚。因此，通過對反射光的光譜確定形狀最接近的參考光譜，可以決定研磨中的基板的當前的膜厚。

現有技術文獻 專利文獻 [專利文獻1]：日本特開平5－128256號公報 [專利文獻2]：日本特開平5－342310號公報 [專利文獻3]：日本特開2006－254226號公報

[發明要解決的課題]

但是，在基板的研磨中得到的光譜，因種種原因容易產生波動。例如，由於干擾（漿料、電噪音、光學噪音等）、圖形構造的不同，膜的基底構造的不同等，在研磨中得到的反射光的光譜有時會發生較大變化。為此，根據光譜決定的膜厚有時會與實際的膜厚大為不同。

於是，本發明提供一種基板的研磨方法及研磨裝置，其能夠降低來自晶片等的基板的反射光的光譜的波動的影響，決定正確的膜厚。 [用於解決課題的技術手段]

在一個形態中，提供一種研磨方法，將基板按壓於進行旋轉的研磨臺上的研磨墊而對該基板的表面進行研磨，每當所述研磨台旋轉一圈，產生來自所述基板的表面的反射光的光譜，編制由沿研磨時間排列的多個光譜構成的三維數據，根據所述三維數據決定所述基板的膜厚。

在一個形態中，決定所述基板的膜厚的步驟包括：將所述三維數據與參考數據比較，決定與所述三維數據最一致的所述參考數據內的數據區域的位置，決定與決定了的所述位置相關聯的膜厚的步驟，所述參考數據由沿研磨時間排列的多個參考光譜構成。 在一個形態中，將所述三維數據與所述參考數據比較的步驟，是算出所述三維數據中包含的所述多個光譜與所述參考數據中包含的多個參考光譜之差的步驟，決定與所述三維數據最一致的所述參考數據內的數據區域的位置的步驟，是決定所述差為最小的所述參考數據內的數據區域的位置的步驟。

在一個形態中，所述研磨方法還包括從多個參考數據選擇包括與在所述基板的研磨初期編制的初期三維數據最一致的數據區域的所述參考數據的步驟，所述多個參考數據分別包括對預先準備的多個參考基板中的一個進行研磨時產生的多個參考光譜。 在一個形態中，決定所述基板的膜厚的步驟包括：將所述參考數據和所述三維數據分別變換成參考圖像和二維圖像，決定與所述二維圖像最一致的所述參考圖像內的圖像區域的位置，決定與決定了的所述位置相關聯的膜厚的步驟。 在一個形態中，所述研磨方法還包括：將包括對預先準備的多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個參考數據變換成多個參考圖像，將在所述基板的研磨初期編制的初期三維數據變換成初期二維圖像，從所述多個參考圖像選擇包括與所述初期二維圖像最一致的圖像區域的所述參考圖像的步驟。

在一個形態中，決定所述基板的膜厚的步驟包括：將所述三維數據登錄根據人工智慧的演算法構築的膜厚計算模型，從所述膜厚計算模型輸出膜厚的步驟。 在一個形態中，所述膜厚計算模型是用訓練用數據組構築的學習完成模型，該訓練用數據組包括多個訓練用三維數據與分別和所述多個訓練用三維數據結合的多個膜厚的組合，所述多個訓練用三維數據分別由沿研磨時間排列的多個參考光譜構成。 在一個形態中，所述膜厚計算模型是如下構築的學習完成模型：編制分別包括對多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個訓練用三維數據，將所述多個訓練用三維數據根據聚類的演算法分為多個群，將對測試基板進行研磨時產生的多個光譜沿研磨時間排列而編制測試三維數據，從所述多個群選擇包括與所述測試三維數據最一致的訓練用三維數據的一個群，用訓練用數據組構築學習完成模型，該訓練用數據組包括屬於選擇的所述群的多個訓練用三維數據與分別和所述多個訓練用三維數據結合的多個膜厚的組合。

在一個形態中，提供一種研磨裝置，具備：研磨台，用來支承研磨墊並能夠旋轉；研磨頭，將基板按壓於所述研磨墊而對該基板的表面進行研磨；感測器頭，配置在所述研磨台內，將光導向所述基板的表面，且接受來自所述基板的表面的反射光；以及處理系統，具有存儲裝置，該存儲裝置儲存用來產生所述反射光的光譜，編制由沿研磨時間排列的多個光譜構成的三維數據，根據所述三維數據決定所述基板的膜厚的程式。

在一個形態中，所述處理系統被構成為：將所述三維數據與參考數據比較，決定與所述三維數據最一致的所述參考數據內的數據區域的位置，決定與決定了的所述位置相關聯的膜厚，所述參考數據由沿研磨時間排列的多個參考光譜構成。 在一個形態中，所述處理系統被構成為，算出所述三維數據中包含的所述多個光譜與所述參考數據中包含的多個參考光譜之差，決定所述差為最小的所述參考數據內的數據區域的位置。 在一個形態中，所述處理系統被構成為，從多個參考數據選擇包括與在所述基板的研磨初期編制的初期三維數據最一致的數據區域的所述參考數據，所述多個參考數據分別包括對預先準備的多個參考基板中的一個進行研磨時產生的多個參考光譜。

在一個形態中，所述處理系統被構成為，將所述參考數據和所述三維數據分別變換成參考圖像和二維圖像，決定與所述二維圖像最一致的所述參考圖像內的圖像區域的位置，決定與決定了的所述位置相關聯的膜厚。 在一個形態中，所述處理系統被構成為：將包括對預先準備的多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個參考數據變換成多個參考圖像，將在所述基板的研磨初期編制的初期三維數據變換成初期二維圖像，從所述多個參考圖像選擇包括與所述初期二維圖像最一致的圖像區域的所述參考圖像。

在一個形態中，在所述存儲裝置中存儲有根據人工智慧的演算法構築的膜厚計算模型，所述處理系統被構成為，將所述三維數據登錄所述膜厚計算模型，從所述膜厚計算模型輸出膜厚。 在一個形態中，所述膜厚計算模型是用訓練用數據組構築的學習完成模型，該訓練用數據組包括多個訓練用三維數據與分別和所述多個訓練用三維數據結合的多個膜厚的組合，所述多個訓練用三維數據分別由沿研磨時間排列的多個參考光譜構成。 在一個形態中，所述膜厚計算模型是如下構築的學習完成模型：編制分別包括對多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個訓練用三維數據，將所述多個訓練用三維數據根據聚類的演算法分為多個群，將對測試基板進行研磨時產生的多個光譜沿研磨時間排列而編制測試三維數據，從所述多個群選擇包括與所述測試三維數據最一致的訓練用三維數據的一個群，用訓練用數據組構築學習完成模型，該訓練用數據組包括屬於選擇的所述群的多個訓練用三維數據與分別和所述多個訓練用三維數據結合的多個膜厚的組合。

在一個形態中，提供一種電腦可讀取的記錄介質，該電腦可讀取的記錄介質記錄了程式，該程式用來在基板的研磨中使電腦執行：根據來自該基板的反射光的強度測定數據產生多個光譜的步驟、通過將所述多個光譜沿研磨時間排列而編制三維數據的步驟、以及根據所述三維數據決定所述基板的膜厚的步驟。

在一個形態中，決定所述基板的膜厚的步驟包括：將所述三維數據與參考數據比較的步驟、決定與所述三維數據最一致的所述參考數據內的數據區域的位置的步驟、以及決定與決定了的所述位置相關聯的膜厚的步驟，所述參考數據由沿研磨時間排列的多個參考光譜構成。 在一個形態中，將所述三維數據與所述參考數據比較的步驟，是算出所述三維數據中包含的所述多個光譜與所述參考數據中包含的多個參考光譜之差的步驟，決定與所述三維數據最一致的所述參考數據內的數據區域的位置的步驟，是決定所述差為最小的所述參考數據內的數據區域的位置的步驟。 在一個形態中，所述程式被構成為進一步使所述電腦執行從多個參考數據選擇包括與在所述基板的研磨初期編制的初期三維數據最一致的數據區域的所述參考數據的步驟，所述多個參考數據分別包括對預先準備的多個參考基板中的一個進行研磨時產生的多個參考光譜。

在一個形態中，決定所述基板的膜厚的步驟包括：將所述參考數據和所述三維數據分別變換成參考圖像和二維圖像的步驟、決定與所述二維圖像最一致的所述參考圖像內的圖像區域的位置的步驟、以及決定關於決定了的所述位置相關聯的膜厚的步驟。 在一個形態中，所述程式被構成為進一步使所述電腦執行：將包括對預先準備的多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個參考數據變換成多個參考圖像的步驟、將在所述基板的研磨初期編制的初期三維數據變換成初期二維圖像的步驟、以及從所述多個參考圖像選擇包括與所述初期二維圖像最一致的圖像區域的所述參考圖像的步驟。

在一個形態中，決定所述基板的膜厚的步驟包括將所述三維數據登錄根據人工智慧的演算法構築的膜厚計算模型的步驟，和從所述膜厚計算模型輸出膜厚的步驟。 在一個形態中，所述膜厚計算模型是用訓練用數據組構築的學習完成模型，該訓練用數據組包括多個訓練用三維數據與分別和所述多個訓練用三維數據結合的多個膜厚的組合，所述多個訓練用三維數據分別由沿研磨時間排列的多個參考光譜構成。 在一個形態中，所述膜厚計算模型是如下構築的學習完成模型：編制分別包括對多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個訓練用三維數據，將所述多個訓練用三維數據根據聚類的演算法分為多個群，將對測試基板進行研磨時產生的多個光譜沿研磨時間排列而編制測試三維數據，從所述多個群選擇包括與所述測試三維數據最一致的訓練用三維數據的一個群，用訓練用數據組構築構築學習完成模型，該訓練用數據組包括屬於選擇的所述群的多個訓練用三維數據與分別和所述多個訓練用三維數據結合的多個膜厚的組合。 [發明效果]

根據本發明，基板的膜厚不是根據由一個光譜構成的三維數據來決定，而是根據由時間序列的多個光譜構成的三維數據來決定。因此，假設即使在三維數據中包括形狀大為不同的光譜，也可以降低這樣的光譜對膜厚的決定造成的影響。結果，可以正確決定基板的膜厚。

以下，參考附圖對本發明的實施方式進行說明。 圖1是表示研磨裝置的一個實施方式的示意圖。圖1所示，研磨裝置具備：支承研磨墊2的研磨台3、將晶片等的基板W向研磨墊2按壓的研磨頭1、使研磨台3旋轉的研磨台馬達6以及用來向研磨墊2上供給漿料等研磨液的研磨液供給噴嘴5。研磨墊2的上表面構成對基板W進行研磨的研磨面2a。

研磨頭1與頭軸10連結，頭軸10與未圖示的研磨頭馬達連結。研磨頭馬達使研磨頭1與頭軸10一起向箭頭所示方向旋轉。研磨台3與研磨台馬達6連結，研磨台馬達6以使研磨台3和研磨墊2向箭頭所示方向旋轉的方式構成。

基板W按如下所示被研磨。一面使研磨台3和研磨頭1向圖1的箭頭所示方向旋轉，一面從研磨液供給噴嘴5將研磨液向研磨台3上的研磨墊2的研磨面2a供給。在基板W通過研磨頭1旋轉的同時，在研磨液存在於研磨墊2上的狀態下基板W被研磨頭1按壓於研磨墊2的研磨面2a。基板W的表面通過研磨液的化學作用和研磨液中包含的磨粒的機械作用而被研磨。

研磨裝置具備決定基板W的膜厚的光學式膜厚測定裝置40。光學式膜厚測定裝置40具備發光的光源44、分光器47、與光源44和分光器47連結的光學感測器頭7、與分光器47連結的處理系統49。光學感測器頭7、光源44、及分光器47安裝在研磨台3，與研磨台3和研磨墊2一起一體地旋轉。光學感測器頭7的位置位於研磨台3和研磨墊2每旋轉一圈時橫穿研磨墊2上的基板W的表面的位置。

處理系統49具備存儲用來執行後述的光譜的產生及基板W的膜厚決定的程式的存儲裝置49a，和根據程式中包含的指令執行運算的處理裝置49b。處理系統49由至少一台計算機構成。存儲裝置49a具備RAM等主存儲裝置、硬碟驅動器（HDD）、軟碟機（SSD）等輔助存儲裝置。作為處理裝置49b的例子，可列舉CPU（中央處理裝置）、GPU（圖形處理單元）。但是，處理系統49的具體結構不限於這些例子。

從光源44發出的光傳遞到光學感測器頭7，從光學感測器頭7引導到基板W的表面。光被基板W的表面反射，來自基板W的表面的反射光被光學感測器頭7接受，被送往分光器47。分光器47將反射光根據波長進行分解，測定各波長的反射光的強度。反射光的強度測定數據被送往處理系統49。

處理系統49被構成為根據來自反射光的強度測定數據產生反射光的光譜。反射光的光譜作為表示反射光的波長與強度的關係的曲線圖（即分光波形）來表示。反射光的強度也可以作為反射率或相對反射率等相對值來表示。

圖2是表示由處理系統49產生的光譜的一實施例的圖。光譜作為表示光的波長與強度的關係的曲線圖（即分光波形）來表示。在圖2中，橫軸表示從基板反射的光的波長，縱軸表示從反射光的強度匯出的相對反射率。相對反射率是表示反射光的強度的指標值，是光的強度與規定的基準強度之比。通過將各波長中的光的強度（實測強度）除以規定的基準強度，可以從實測強度除去裝置的光學系或光源固有的強度的波動等不需要的雜訊。

基準強度是在各波長預先測定的光的強度，相對反射率在各波長中被算出。具體來說，通過將各波長的光的強度（實測強度）除以對應的基準強度來求出相對反射率。例如，基準強度通過直接測定從光學感測器頭7發出的光的強度，或通過將光從光學感測器頭7向鏡子照射，並測定來自鏡子的反射光的強度來獲得。或者，基準強度也可以是在將未形成膜的矽基板（裸基板）存在水的情況下在研磨墊2上進行水研磨時、或在將上述矽基板（裸基板）放置在研磨墊2上時由分光器47測定的來自矽基板的反射光的強度。

在實際的研磨中，通過從實測强度減去黑色位準/黑階（日文：ダークレベル，在遮光条件下得到的背景强度）來求得修正實測强度，進而從基準强度減去上述黑色位準/黑階來求得修正基準强度，並將修正實測强度除以修正基準强度來求得相對反射率。具體來說，相對反射率R（λ）可以用以下公式（1）求得。 （公式1） （1） 在此，λ為從基板反射的光的波長，E（λ）是為波長λ時的強度，B（λ）是為波長λ時的基準強度，D（λ）是在遮光的條件下測定的為波長λ時的背景強度（黑色位準/黑階）。

光學感測器頭7在研磨台3每旋轉一圈時將光導向基板W上的規定的測定點，並接受來自上述規定的測定點的反射光。反射光被送到分光器47。分光器47根據波長將反射光分解，測定各波長的反射光的強度。反射光的強度測定數據被送往處理系統49，根據反射光的強度測定數據產生如圖2所示的光譜。在圖2所示的例子中，反射光的光譜是表示相對反射率與反射光的波長的關係的分光波形，但是，反射光的光譜也可以是表示反射光的強度本身與反射光的波長的關係的分光波形。

此外，如後述那樣，處理系統49在研磨台3旋轉多次的期間接受從上述規定的測定點返回的反射光的強度測定數據，根據此強度測定數據產生多個光譜，通過將這些多個光譜沿研磨時間排列而編制三維數據。處理系統49被構成為使用三維數據決定基板W的膜厚。

如圖1所示，處理系統49的存儲裝置49a具有收容多個參考光譜的數據的數據庫60。多個參考光譜是來自以往研磨的多個基板的反射光的光譜，換言之，是對基板W之外的另外的基板進行研磨時產生的反射光的光譜。在以下的說明中，將參考光譜的產生中使用的基板稱為參考基板。

處理系統49至少由一台計算機構成。所述至少一台電腦也可以是一台伺服器或多台伺服器。處理系統49可以是通過通信線與分光器47連接的邊緣伺服器，也可以是通過互聯網或區域網等通信網路與分光器47連接的雲伺服器或霧伺服器。處理系統49也可以配置在閘道、路由器等中。

處理系統49可以是通過互聯網或區域網等通信網路連接的多個伺服器。例如，處理系統49可以是邊緣伺服器與雲伺服器的組合。在一個實施方式中，數據庫60設置在從處理裝置49b分離的場所中的數據伺服器（未圖示）內。

圖3（a）～圖3（c）是表示處理系統49的例子的示意圖。圖3（a）表示處理系統49的整體作為配置在設有研磨台3和研磨頭1的工廠內的控制器進行設置的例子。在此例中，處理系統49與研磨台3和研磨頭1一起構成一個裝置。

圖3（b）表示處理系統49在配置在工廠內的霧伺服器500內進行設置的例子。霧伺服器500通過閘道400與分光器47連接。作為閘道400的例子，可列舉路由器等通信連接設備。閘道400可以通過有線與分光器47及／或霧伺服器500連接，或也可以通過無線與分光器47及／或霧伺服器500連接。在一個實施方式中，處理系統49可以設於閘道400內。處理系統49配置在閘道400內的實施方式適用於對從分光器47發送的反射光的強度測定數據進行高速處理的場合。另一方面，處理系統49配置在霧伺服器500內的實施方式適用於不需要進行高速處理的場合。在一個實施方式中，構成處理系統49的多個電腦也可以設於閘道400和霧伺服器500的雙方。

圖3（c）表示處理系統49設於被配置在工廠外的雲伺服器600內的例子。雲伺服器600經霧伺服器500及閘道400與分光器47連接。沒有霧伺服器500也可以。在圖3（c）所示的實施方式中，多個研磨裝置由通信網路與雲伺服器600連接，適合處理系統49對大量的數據進行處理的場合。

回到圖1，處理系統49與用來控制基板W的研磨動作的研磨控制部9連接。此研磨控制部9根據由處理系統49決定的基板W的膜厚對基板W的研磨動作進行控制。例如，研磨控制部9被構成為決定作為基板W的膜厚達到目標膜厚時間點的研磨終點、或在基板W的膜厚達到規定的值時變更基板W的研磨條件。

圖4是表示圖1所示的研磨裝置的詳細結構的一個實施方式的截面圖。頭軸10借助帶等連結構件17與研磨頭馬達18連結而被旋轉。通過此頭軸10的旋轉，研磨頭1向箭頭所示方向旋轉。

分光器47具備光檢測器48。在一個實施方式中，光檢測器48由光電二極體、CCD、或CMOS等構成。光學感測器頭7與光源44及光檢測器48光學地連結。光檢測器48與處理系統49電連接。

光學式膜厚測定裝置40具備將從光源44發出的光向基板W的表面引導的投光用光纖光纜31，和接受來自基板W的反射光並將反射光送到分光器47的受光用光纖光纜32。投光用光纖光纜31的頂端和受光用光纖光纜32的頂端位於研磨台3內。

投光用光纖光纜31的頂端和受光用光纖光纜32的頂端由將光導向基板W的表面且接受來自基板W的反射光的光學感測器頭7構成。投光用光纖光纜31的另一端與光源44連接，受光用光纖光纜32的另一端與分光器47連接。分光器47被構成為將來自基板W的反射光根據波長分解，跨規定的波長範圍測定反射光的強度。

光源44將光通過投光用光纖光纜31送往光學感測器頭7，光學感測器頭7向基板W進行發光。光學感測器頭7接受來自基板W的反射光，通過受光用光纖光纜32送到分光器47。分光器47根據其波長將反射光分解，測定各波長的反射光的強度。分光器47將反射光的強度測定數據送往處理系統49。處理系統49根據反射光的強度測定數據產生反射光的光譜。

研磨台3具有在其上表面開口的第一孔50A及第二孔50B。並且，於研磨墊2上在與這些孔50A、50B對應的位置形成通孔51。孔50A、50B與通孔51連通，通孔51在研磨面2a開口。第一孔50A與液體供給線路53連結，第二孔50B與冷凝水線路54連結。由投光用光纖光纜31的頂端和受光用光纖光纜32的頂端構成的光學感測器頭7配置於第一孔50A，且位於通孔51的下方。

在基板W的研磨中，純水作為洗滌液借助液體供給線路53向第一孔50A供給，進而穿過第一孔50A向通孔51。純水充滿基板W的表面（被研磨面）與光學感測器頭7之間的空間。純水流入第二孔50B，通過冷凝水線路54被排出。在第一孔50A及通孔51內流動的純水防止研磨液侵入第一孔50A，由此確保光路。

投光用光纖光纜31是將由光源44發出的光引導到基板W的表面的光傳送部。投光用光纖光纜31和受光用光纖光纜32的頂端位於第一孔50A內，且位於基板W的被研磨面的附近。由投光用光纖光纜31和受光用光纖光纜32的各頂端構成的光學感測器頭7朝著被研磨頭1保持的基板W配置，每當研磨台3旋轉時向基板W的規定的測定點照射光。在本實施方式中，在研磨台3內僅設有一個光學感測器頭7，但也可以在研磨台3內設置多個光學感測器頭7。

圖5是用來說明光學式膜厚測定裝置40的原理的示意圖，圖6是表示基板W與研磨台3的位置關係的俯視圖。在圖5所示的例子中，基板W具有下層膜，和形成在下層膜上的上層膜。上層膜例如為矽層或絕緣膜。由投光用光纖光纜31和受光用光纖光纜32的各頂端構成的光學感測器頭7與基板W的表面相對地配置。光學感測器頭7每當研磨台3旋轉一圈時向基板W的表面照射光。

照射到基板W的光被介質（圖5的例子中為水）與上層膜的介面、及上層膜與下層膜的介面反射，被這些介面反射的光的波相互干涉。此光的波的干涉的方式與上層膜的厚度（即光路長度）相應地變化。為此，從來自基板W的反射光產生的光譜根據上層膜的厚度而變化。

在基板W的研磨中，研磨台3每旋轉一圈，光學感測器頭7橫穿基板W地移動。當光學感測器頭7處於基板W的下方時，光源44發光。光從光學感測器頭7被導向基板W的表面（被研磨面），來自基板W的反射光被光學感測器頭7接受，送到分光器47。分光器47遍及規定的波長範圍測定各波長的反射光的強度，將反射光的強度測定數據送到處理系統49。處理系統49根據強度測定數據產生表示每個波長的光的強度的反射光的光譜。

接著，對處理系統49決定基板W的膜厚的步驟進行說明。基板W上的某測定點處的膜厚，根據來自該測定點的反射光的光譜而被決定。在本實施方式中，為了決定基板W上的測定點處的當前的膜厚，使用在該測定點取得的時間序列的多個光譜。即，光學感測器頭7在研磨台3每旋轉一圈時，將光引導到基板W上的規定的測定點，接受來自上述規定的測定點的反射光。分光器47根據波長將反射光分解，測定各波長的反射光的強度。反射光的強度測定數據被送往處理系統49，處理系統49根據反射光的強度測定數據產生光譜。

研磨台3每次旋轉時反復進行光向基板W的照射、反射光的接受、反射光的強度的測定、及光譜的產生。處理系統49在研磨台3旋轉多次時根據從上述規定的測定點返回的反射光的強度測定數據產生多個光譜，通過將這些多個光譜沿研磨時間排列而編制三維數據。構成三維數據的多個光譜至少包括鄰近的多個光譜。這是由於要決定基板W的當前的膜厚。

圖7是表示由沿研磨時間排列的多個光譜構成的三維數據的一實施例的圖。此三維數據是表示研磨時間、反射光的波長、反射光的強度（例如相對反射率）的關係的數據。圖7的X軸是表示反射光的波長的軸，Y軸是表示反射光的強度的軸，Z軸是表示研磨時間的軸。在圖7中，三維數據通過XYZ坐標系上的立體的曲線圖來表示。

三維數據具有圖2所示的光譜沿研磨時間排列的構造。由於光譜的形狀隨基板W的膜厚而變化，因此沿研磨時間排列的光譜的形狀一點一點地不同。因此，三維數據的整體也隨基板W的膜厚而變化。雖然構成三維數據的光譜的數量不做特別限定，但在一個例子中，由五個～十個光譜構成三維數據。

處理系統49從數據庫60中儲存的多個參考數據選擇一個參考數據，將三維數據與參考數據比較。圖8是表示參考數據的一實施例的圖。參考數據與三維數據同樣是表示研磨時間、反射光的波長、反射光的強度（例如相對反射率）的關係的數據。圖8的X軸是表示反射光的波長的軸，Y軸是表示反射光的強度軸，Z軸是表示研磨時間的軸。在圖8中，反射光的强度用等值線表示。在圖8中，參考數據由XYZ坐標系上的立體的曲線圖來表示。

一面在研磨墊上對參考基板進行研磨，一面從光學感測器頭7將光引導到參考基板的上述規定的測定點，由光學感測器頭7接受來自參考基板的上述規定的測定點的反射光，由分光器47測定每個波長的反射光的強度測，根據取得的強度測定數據產生光譜，通過將產生的光譜沿研磨時間排列從而編制各參考數據。在以下的說明中，將構成參考數據的光譜稱作參考光譜。

處理系統49將三維數據與參考數據比較。更為具體來說，處理系統49將三維數據與參考數據疊加，算出三維數據中包含的多個光譜與在參考數據內跟三維數據重疊的數據區域中包含的多個參考光譜之差。上述差是三維數據中包含的多個光譜上的強度與對應的多個參考光譜上的強度之差。

圖9是對三維數據與參考數據比較的步驟進行說明的圖。處理系統49一面將三維數據沿參考數據的研磨時間軸一點一點移動，一面算出上述差。差作為絕對值來表示。即，處理系統49一面將三維數據沿研磨時間軸一點一點移動，處理系統49一面算出三維數據中包含的多個光譜與參考數據內與三維數據重疊的數據區域中包含的多個參考光譜之差的絕對值。在圖9所示的實施方式中，三維數據的整體與參考數據進行比較，但是在一個實施方式中也可以抽取三維數據的一部分（例如特徵數據區域），將抽取的部分與參考數據比較。

處理系統49決定與三維數據最一致的參考數據內的數據區域的位置。與三維數據最一致的參考數據內的數據區域的位置是上述差為最小的位置。處理系統49一面將三維數據沿參考數據的研磨時間軸一點一點移動，一面算出上述差，決定與最小的差對應的三維數據的參考數據上的位置。

圖10是表示與三維數據最一致的參考數據內的數據區域的位置的圖。與三維數據最一致的參考數據內的數據區域的位置，是三維數據中包含的多個光譜與參考數據中包含的多個參考光譜之差為最小的位置。參考數據內的數據區域的位置可以通過參考數據的研磨時間軸上的研磨時間來表示。處理系統49決定上述差為最小的數據區域的位置，決定與此決定了的位置對應的研磨時間。更為具體來說，處理系統49決定對決定了的數據區域的位置進行確定的多個研磨時間中的最新的研磨時間。

處理系統49根據決定了的研磨時間決定基板W的膜厚。參考數據的研磨時間軸作為表示參考基板的膜厚的變化的軸發揮作用。即，研磨時間為0時的參考基板的膜厚是參考基板的初期膜厚，研磨時間為研磨終點時的參考基板的膜厚是參考基板的研磨後的膜厚。參考基板的初期膜厚及研磨後的膜厚通過未圖示的膜厚測定裝置測定。當參考基板用固定的研磨率進行研磨時，參考數據的研磨時間軸上的各時間點的參考基板的膜厚，可以根據參考基板的初期膜厚及研磨後的膜厚各自的測定值和研磨時間軸上的各時間點通過計算求得。因此，參考數據的研磨時間軸上的研磨時間與參考基板的膜厚唯一地對應，各研磨時間與對應的膜厚相關聯。與研磨時間軸上的各時間點對應的各膜厚可以通過預先計算來求得，或者也可以在決定了與三維數據最一致的數據區域的位置後，通過計算與該決定了的位置對應的膜厚來求得。

處理系統49決定與上述差為最小的數據區域的位置對應的研磨時間，決定與決定了的研磨時間相關聯的膜厚。決定的膜厚被送到研磨控制部9。研磨控制部9根據決定的膜厚決定基板W的研磨終點，或變更研磨條件。

根據本實施方式，基板的膜厚不是根據一個光譜來決定，而是根據由時間序列的多個光譜構成的三維數據來決定。因此，假設在三維數據中包括形狀大為不同的光譜，也可以降低這樣的光譜對膜厚的決定造成的影響。結果，處理系統49可以正確決定基板W的膜厚。

圖11是對本實施方式的膜厚決定的方法進行說明的流程圖。 在步驟1中，分別使研磨台3和研磨頭1旋轉，將基板W按壓到進行旋轉的研磨台3上的研磨墊2而對該基板W的表面進行研磨。 在步驟2中，研磨台3每旋轉一圈，處理系統49就由分光器47接受來自基板W的表面的反射光的強度測定數據，根據強度測定數據產生反射光的光譜。

在步驟3中，處理系統49編制由沿研磨時間排列的多個光譜構成的三維數據。 在步驟4中，處理系統49將三維數據與參考數據比較，決定與三維數據最一致的參考數據內的數據區域的位置。 在步驟5中，處理系統49決定與決定了的所述位置相關聯的膜厚。

由至少一台計算機構成的處理系統49，按照電存儲在其存儲裝置49a的程式中包含的指令進行動作。即，處理系統49在基板W的研磨中執行：根據來自該基板W的反射光的強度測定數據產生多個光譜的步驟、通過將多個光譜沿研磨時間排列而編制三維數據的步驟、根據三維數據決定基板W的膜厚的步驟。

用來在處理系統49執行這些步驟的程式，記錄在作為非暫時性的有形物的電腦可讀取的記錄介質中，借助記錄介質向處理系統49提供。或者，程式也可以借助互聯網或區域網等通信網路被輸入處理系統49。

在一般情況下，光譜依存於構成基板的露出表面的膜的厚度而改變。但是，光譜有時也受到存在於膜下的下層構造的影響。這是由於，從光學感測器頭7放出的光透過基板的膜，被下層構造反射。例如，即使膜的厚度相同，如果下層構造不同，則會改變光的反射的方式、膜厚的測定結果。

為了防止因這樣的下層構造的不同引起的膜厚測定的精度下降，在一個實施方式中，如圖12所示，處理系統49也可以具備使用下層構造不同的多個參考基板編制的多個參考數據。多個參考數據分別包括對預先準備的上述多個參考基板中的一個進行研磨時產生的多個參考光譜。這些多個參考數據儲存在數據庫60中。

如圖12所示，處理系統49從多個參考數據選擇包括與在基板的研磨初期編制的初期三維數據最一致的數據區域的一個參考數據。更為具體來說，處理系統49算出在基板的研磨初期編制的初期三維數據中包含的多個光譜與在參考基板的研磨初期編制的多個參考光譜之差，從上述多個參考數據選擇差為最小的一個參考數據。並且，處理系統49使用所選擇的參考數據決定基板W的膜厚。即，處理系統49將在基板W的研磨中編制的三維數據與上述選擇的參考數據進行比較，決定與三維數據最一致的參考數據內的數據區域的位置，決定與此決定的位置相關聯的膜厚。

根據本實施方式，準備使用下層構造不同的多個參考基板編制的多個參考數據，從多個參考數據選擇包括與初期三維數據最一致的數據區域的一個參考數據。在此選擇的參考數據的編制中使用的參考基板，被推定為具有與研磨中的基板的下層構造很像的基底構造。因此，通過使用以這樣的參考基板產生的參考數據，處理系統49可以決定基板的正確的膜厚。

接著，對決定基板的膜厚的方法的其它的實施方式進行說明。對於與上述實施方式中的各要素相同的要素賦予相同的名稱，省略其重複的說明。並且，不做特別說明的本實施方式的結構和動作與上述實施方式相同，因此省略其重複的說明。

在本實施方式中決定膜厚的方法的基本概念與上述實施方式相同，但是本實施方式將三維數據和參考數據分別變換成二維圖像和參考圖像，這一點與上述實施方式不同。圖13是表示從三維數據變換成二維圖像的步驟的圖，圖14是表示從參考數據變換成參考圖像的步驟的圖。

處理系統49被構成為，將三維數據和參考數據分別變換成二維圖像和參考圖像。更為具體來說，如圖13及圖14所示，處理系統49將分別包含於三維數據和參考數據的反射光的強度進行分類，產生有色的二維圖像和參考圖像。二維圖像和參考圖像可以是彩色圖像，或者也可以是灰色標度圖像。在圖13中，以等值線表示分類的強度。

在一個實施方式中，處理系統49也可以對二維圖像和參考圖像實施平滑化處理等過濾，即降噪處理。例如，將構成二維圖像的各圖元的顏色指標值（例如灰色標度值）置換成其圖元的周圍的多個圖元的顏色指標值的平均值。或者，也可以將周圍的多個圖元的顏色指標值乘以加權係數，將得到的值的平均值用作各圖元的顏色指標值。通過這樣的降噪處理（過濾）可以降低脈衝雜訊等局部雜訊。

處理系統49決定與二維圖像最一致的參考圖像內的圖像區域的位置。更為具體來說，如圖15所示，處理系統49將二維圖像與參考圖像疊加，一面沿參考圖像的研磨時間軸一點一點移動二維圖像，一面決定與二維圖像最一致的參考圖像內的圖像區域的位置。具體來說，處理系統49一面一點一點移動二維圖像，一面算出二維圖像與參考圖像之差，決定差為最小的位置。差為最小的位置是與二維圖像最一致的參考圖像內的圖像區域的位置。決定與二維圖像最一致的參考圖像內的圖像區域的方法，可以使用公知的影像處理技術。例如，可以使用圖形匹配技術，或標準化互相關法等樣板匹配技術。在圖15所示的實施方式中，將二維圖像的整體與參考圖像比較，但是在在一個實施方式中也可以抽取二維圖像的一部分（例如特徵圖像區域），將抽取的部分與參考圖像進行比較。

如圖16所示，處理系統49決定對應於與二維圖像最一致的參考圖像內的圖像區域的位置的研磨時間。更為具體來說，處理系統49決定對與二維圖像最一致的參考圖像內的圖像區域的位置進行確定的多個研磨時間中的最新的研磨時間。此外，處理系統49決定關於決定了的研磨時間相關聯的膜厚。決定的膜厚是基板W的當前的膜厚，被送到研磨控制部9。研磨控制部9根據決定的膜厚決定基板的研磨終點，或變更研磨條件。此外，處理系統49也可以根據當前的膜厚與目標膜厚之差，算出到研磨終點為止的預測研磨時間。

圖17是說明本實施方式的膜厚決定的方法的流程圖。 在步驟1中，使研磨台3和研磨頭1分別旋轉，將基板W按壓到進行旋轉的研磨台3上的研磨墊2而對該基板W的表面進行研磨。 在步驟2中，研磨台3每旋轉一圈，處理系統49就從分光器47接受來自基板W的表面的反射光的強度測定數據，根據強度測定數據產生反射光的光譜。

在步驟3中，處理系統49編制沿研磨時間排列的多個光譜構成的三維數據。 在步驟4中，處理系統49將參考數據和三維數據分別變換成參考圖像和二維圖像。 在步驟5中，決定與二維圖像最一致的參考圖像內的圖像區域的位置。 在步驟6中，決定與決定了的位置相關聯的膜厚。

參考圖12進行了說明的實施方式，也適用於參考圖13～圖17進行了說明的本實施方式。即，處理系統49將包括對預先準備的多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個參考數據變換成多個參考圖像，將在基板W的研磨初期編制的初期三維數據變換成初期二維圖像，從所述多個參考圖像選擇包括與初期二維圖像最一致的圖像區域的一個參考圖像。上述多個參考基板具有不同的下層構造。處理系統49使用選擇的參考圖像決定基板W的膜厚。即，處理系統49將在基板W的研磨中產生的二維圖像與上述選擇的參考圖像進行比較，決定與二維圖像最一致的參考圖像內的圖像區域的位置，決定與此決定了的位置相關聯的膜厚。

接著，對決定基板的膜厚的方法的此外其它的實施方式進行說明。對與上述實施方式中的各要素相同的要素賦予相同的名稱，省略其重複的說明。並且，不做特別說明的本實施方式的結構和動作與上述實施方式相同，因此省略其重複的說明。

處理系統49具備儲存於其存儲裝置49a的膜厚計算模型。處理系統49被構成為將三維數據登錄根據人工智慧的演算法構築的膜厚計算模型，從膜厚計算模型將膜厚輸出。

作為人工智慧的演算法的例子，可列舉支援向量回歸法、深度學習法、隨機森林法、或決定樹法等，但在本實施方式中使用作為機器學習的一實施例的深度學習法。深度學習法是以中間層（也稱作隱匿層）被多層化的神經網路作為基礎的學習法。在本說明書中，將使用由輸入層、兩層以上的中間層、輸出層構成的神經網路的機器學習稱作深度學習。

圖18是表示膜厚計算模型的一實施例的示意圖。膜厚計算模型是具有輸入層201、多個中間層202、輸出層203的神經網路。

向膜厚計算模型的輸入層201輸入在三維數據中包含的反射光的強度。更為具體來說，由構成三維數據的各光譜所表示的反射光的強度被輸入至輸入層201。處理系統49按照由神經網路定義的演算法執行運算，膜厚計算模型的輸出層203輸出表示基板的膜厚的數值。但是，圖18所示的膜厚計算模型的結構為一例，本發明不限於圖18所示的例子。

膜厚計算模型由神經網路構成。用來按照機器學習演算法構築膜厚計算模型的程式被儲存在處理系統49的存儲裝置49a中。處理系統49的處理裝置49b通過按照程式中包含的指令執行運算來構成膜厚計算模型。按照機器學習演算法構成膜厚計算模型，包括使神經網路的加權等的參數最優化的步驟。

膜厚計算模型使用包括多個訓練用三維數據與分別跟多個訓練用三維數據結合的多個膜厚的組合的訓練用數據組來構築。更為具體來說，在膜厚計算模型的構築中，訓練用數據組中包含的多個訓練用三維數據作為說明變數使用，訓練用數據組中包含的多個膜厚作為目標變數（正解數據）使用。即，處理系統49將訓練用三維數據登錄膜厚計算模型的輸入層，調節膜厚計算模型的參數（權重、偏離等）以從輸出層輸出與輸入的訓練用三維數據對應的膜厚（正解數據）。這樣的機器學習的結果，作為學習完成模型的膜厚計算模型被編制成。膜厚計算模型被儲存在處理系統49的存儲裝置49a內。

訓練用數據組可以根據參考數據編制。圖19是說明根據參考數據編制訓練用數據組的一實施例的圖。如上所述，一面在研磨墊上對參考基板進行研磨，一面將光從光學感測器頭7引導到參考基板，由光學感測器頭7接受來自參考基板的反射光，由分光器47測定每個波長的反射光的強度，根據得到的強度測定數據產生參考光譜，將產生的參考光譜沿研磨時間排列，由此而編制參考數據。

處理系統49將參考數據從數據庫60讀出，如圖19所示，將參考數據沿研磨時間軸分割，編制多個訓練用三維數據。各訓練用三維數據的時間幅度與在基板W的研磨中編制的三維數據的時間幅度相同。各訓練用三維數據與對應的膜厚相關聯。研磨時間為0時的參考基板的膜厚是參考基板的初期膜厚，研磨時間為研磨終點時的參考基板的膜厚是參考基板的研磨後的膜厚。參考基板的初期膜厚及研磨後的膜厚通過未圖示的膜厚測定裝置進行測定。當參考基板以固定的研磨率研磨時，參考數據的研磨時間軸上的各時間點中的參考基板的膜厚，可以根據參考基板的初期膜厚及研磨後的膜厚的各自的測定值和研磨時間軸上的各時間點通過計算而求得。因此，沿研磨時間軸分割的訓練用三維數據與膜厚唯一地對應。處理系統49通過對訓練用三維數據分配對應的膜厚，從而將各訓練用三維數據與對應的膜厚相關聯。

為了提高膜厚計算模型的精度，較佳的選擇為準備大量的訓練用三維數據。於是，準備多個參考基板，根據這些參考基板的研磨來編制多個參考數據，按照圖19所示的例子，根據各參考數據編制多個訓練用三維數據。各訓練用三維數據與對應的膜厚相關聯（結合）。對應的膜厚是關於各訓練用三維數據的正解數據。從這樣編制的訓練用三維數據及對應的膜厚的組合所構成的訓練用數據組被保存於數據庫60。

處理系統49使用包括訓練用三維數據和作為正確數據的膜厚的訓練用數據組按照機器學習演算法構成膜厚計算模型。在膜厚計算模型的參數中，除了權重之外，有時包括偏離。這樣構築的膜厚計算模型被存儲在存儲裝置49a內。

在基板W的研磨中，處理系統49根據研磨台3每旋轉一圈從分光器47送來的強度測定數據產生光譜，將多個光譜沿研磨時間排列而編制三維數據，將此三維數據登錄膜厚計算模型，從膜厚計算模型輸出基板W的膜厚。

根據本實施方式，與至此說明的實施方式相同，基板W的膜厚不是根據一個光譜來決定，而是根據由時間序列的多個光譜構成的三維數據來決定。因此，即使假設在三維數據中包括形狀大為不同的光譜，也可以降低這樣的光譜對膜厚的決定造成的影響。結果，處理系統49可以正確決定基板W的膜厚。

處理系統49由至少一台計算機構成。所述至少一台電腦也可以是一台伺服器或多台伺服器。處理系統49可以是通過通信線與分光器47連接的邊緣運算伺服器，也可以是通過互聯網或區域網等通信網路與分光器47連接的雲伺服器，或者可以是與分光器47連接的閘道、霧伺服器、路由器等。處理系統49也可以是通過互聯網或區域網等通信網路連接的多個伺服器。例如，處理系統49也可以是邊緣伺服器與雲伺服器的組合。

本實施方式的膜厚計算模型由神經網路構成。在處理系統49的存儲裝置49a中存儲用來按照機器學習演算法來構築膜厚計算模型的程式。處理系統49的處理裝置49b通過按照程式中包含的指令執行運算來構築膜厚計算模型。按照機器學習演算法構築膜厚計算模型，包括使神經網路的加權等的參數最優化的步驟。

圖20是說明本實施方式的膜厚決定的方法的流程圖。 在步驟1中，分別使研磨台3和研磨頭1旋轉，將基板W按壓進行旋轉的研磨台3上的研磨墊2上對該基板W的表面進行研磨。 在步驟2中，研磨台3每旋轉一圈，處理系統49從分光器47接受來自基板W的表面的反射光的強度測定數據，根據強度測定數據產生反射光的光譜。 在步驟3中，處理系統49編制由沿研磨時間排列的多個光譜構成的三維數據。 在步驟4中，處理系統49將三維數據登錄按照人工智慧的演算法構築的膜厚計算模型。 在步驟5中，從膜厚計算模型輸出基板W的膜厚。

在一個實施方式中，處理系統49也可以根據在基板W的研磨中產生的反射光的光譜來編制參考數據。具體來說，處理系統49通過將基板W的研磨中產生的反射光的光譜沿研磨時間排列，從而編制圖19所示的參考數據，進而，將參考數據沿研磨時間軸分割，編制多個訓練用三維數據。基板W的初期膜厚及研磨後的膜厚通過未圖示的膜厚測定裝置來測定。處理系統49對訓練用三維數據分配對應的膜厚，從而將各訓練用三維數據與對應的膜厚相關聯。這樣，處理系統49在每次研磨基板時編制參考數據，編制訓練用三維數據及對應的膜厚的組。此外，處理系統49通過將新編制的訓練用三維數據及對應的膜厚的組追加到訓練用數據組，從而更新該訓練用數據組。處理系統49也可以使用定期地更新的訓練用數據組再次構築膜厚計算模型，更新膜厚計算模型。

膜厚計算模型的膜厚算出精度依存於訓練用數據組。於是，為了提高膜厚計算模型的膜厚算出精度，也可以按如下進行訓練用數據組的前處理。將多個參考基板用圖1所示的研磨裝置進行研磨。處理系統49在對這些多個參考基板進行研磨時產生多個參考光譜，編制包括這些參考光譜的多個訓練用三維數據。訓練用三維數據的編制按照參考圖19進行說明的方法來實施。

如圖21所示，處理系統49將編制的多個訓練用三維數據按照聚類的演算法分為多個群。在圖21中，黑圓表示訓練用三維數據。聚類也被稱作聚集分析，聚類的演算法是將多個訓練用三維數據根據某特徵進行分類的人工智慧的演算法的一種。在處理系統49的存儲裝置49a中，儲存用來將多個訓練用三維數據按照聚類的演算法分為多個群的程式。處理系統49的處理裝置49b通過按照程式中包含的指令執行運算而將多個訓練用三維數據分為多個群。在圖21所示的例子中，多個訓練用三維數據被分為三個群，但有時分為兩個群或四個以上的群。

接著，將測試基板在圖1所示的研磨裝置進行研磨。測試基板是具有與要研磨的基板W相同的露出膜及下層構造的基板。在此，露出膜是構成基板的露出面的膜，下層構造是存在於露出膜下的構造物。一般情況下，露出膜及下層構造因基板的式樣而改變。

處理系統49將對測試基板進行研磨時產生的多個光譜沿研磨時間排列而編制測試三維數據。此外，處理系統49從上述多個群選擇包括與測試三維數據最一致的訓練用三維數據的一個群。並且，處理系統49使用訓練用數據組按照機器學習演算法構築膜厚計算模型，該訓練用數據組包括屬於選擇的群的多個訓練用三維數據與分別跟這些多個訓練用三維數據結合的多個膜厚的組合。

在訓練用三維數據的編制中使用的上述多個參考基板，有的具有相同的下層構造，有的具有不同的下層構造。根據來自這些各種參考基板的反射光產生的光譜因下層構造不同而變化。結果，包括多個光譜的訓練用三維數據也因下層構造的不同而變化。

根據本實施方式，依存於下層構造的不同而變化的訓練用三維數據，按照聚類的演算法分為多個群。處理系統49從上述多個群選擇包括與測試三維數據最一致的訓練用三維數據的一個群。在屬於選擇的群的訓練用三維數據的編制中使用的參考基板，被推定為具有與測試基板相同或類似的下層構造。因此，用包括這樣的訓練用三維數據的訓練用數據組構築的膜厚計算模型，可以正確地輸出具有與測試基板相同構造的基板W的膜厚。

在一個實施方式中，處理系統49也可以將圖19所示的多個訓練用三維數據分為多個群，用屬於各個群的訓練用三維數據通過機器學習編制多個膜厚計算模型。與各群對應的膜厚計算模型可以輸出反映基板的下層構造的不同的膜厚。這些多個膜厚計算模型被儲存在存儲裝置49a內。在一個例子中，多個膜厚計算模型被儲存在構築於存儲裝置49a內的程式庫內。處理系統49從多個膜厚計算模型選擇與所研磨的基板最合適的一個膜厚計算模型，用選擇的膜厚計算模型計算膜厚。在基板的研磨中，處理系統49也可以切換為與研磨的基板更加合適的其它的膜厚計算模型。

膜厚計算模型的輸入與輸出的關係可以為1：1、可以為1：大於或等於2的數、可以為大於或等於2的數：1，或也可以為大於或等於2的數：大於或等於2的數。以下列舉膜厚計算模型的輸入及輸出的例子。 輸入：三維數據 研磨動作參數 環境參數 輸出：膜厚 研磨流程控制值（控制參數） 到研磨終點的預測研磨時間 程式（例如，記述用來輸出研磨參數、係數的函數的程式） 研磨方法 對基板的按壓力

訓練用數據組除了訓練用三維數據之外，還可以包括研磨動作參數、環境參數等附加輸入數據作為說明變數。作為研磨動作參數的例子，可列舉研磨台3的旋轉速度、研磨頭1的旋轉速度、研磨頭1對基板W施加的按壓力等。作為環境參數，可列舉從研磨液供給噴嘴5供給的研磨液的溫度、研磨墊2的溫度等。

訓練用數據組除了膜厚之外，還可以進一步包括研磨流程控制值（控制參數）、預測研磨時間、程式、研磨方法、對基板的按壓力等附加輸出數據作為目標變數。預測研磨時間是從研磨中的某個時間點到研磨終點的預測時間。程式，例如是記述用來輸出研磨參數、係數的函數的程式。研磨方法包括用來對基板進行研磨的研磨裝置的動作流程等。

膜厚計算模型具備：具有與訓練用三維數據及上述附加輸入數據對應的神經元的輸入層，和具有與膜厚及上述附加輸出數據對應的神經元的輸出層。處理系統49使用包括訓練用三維數據、膜厚、附加輸入數據及附加輸出數據的訓練用數據組實施機器學習，構築膜厚計算模型。具體來說，將訓練用三維數據及附加輸入數據登錄膜厚計算模型的輸入層，對膜厚計算模型的參數（權重、偏離等）進行調節，以從輸出層輸出與訓練用三維數據和附加輸入數據對應的膜厚和附加輸出數據。這樣的機器學習的結果，作為學習完成模型的膜厚計算模型得以被編制。膜厚計算模型北儲存在處理系統49的存儲裝置49a內。

此外，處理系統49在基板的研磨中將三維數據及附加輸入數據登錄作為學習完成模型的膜厚計算模型的輸入層，將膜厚及附加輸出數據從膜厚計算模型的輸出層輸出。

根據本實施方式，膜厚計算模型不僅能夠輸出膜厚，而且能夠輸出預測研磨時間、研磨方法等附加資訊。結果，達成研磨裝置的最恰當的運行。

上述實施方式是以具有本發明所屬技術領域中的通常的知識的人員能實施本發明為目標而記載的。上述實施方式的種種變形例只要是本領域人員當然就能夠實施，本發明的技術思想也可以適用於其它的實施方式。因此，本發明不限於所記載的實施方式，按照請求保護的範圍所定義的技術思想解釋為最寬的範圍。

1           研磨頭 2           研磨墊 2a          研磨面 3           研磨台 5           研磨液供給噴嘴 6           研磨台馬達 7           光學感測器頭 9           研磨控制部 10         頭軸 17         連結構件 18         研磨頭馬達 31         投光用光纖光纜 32         受光用光纖光纜 40         光學式膜厚測定裝置 44         光源 47         分光器 48         光檢測器 49         處理系統 49a        存儲裝置 49b       處理裝置 50A       第一孔 50B       第二孔 51         通孔 60         數據庫

圖1是表示研磨裝置的一個實施方式的示意圖。 圖2是表示由處理系統產生的光譜的一實施例的圖。 圖3（a）～圖3（c）是表示處理系統的例子的示意圖。 圖4是表示圖1所示的研磨裝置的詳細結構的一個實施方式的截面圖。 圖5是用來說明光學式膜厚測定裝置的原理的示意圖。 圖6是表示基板與研磨台的位置關係的俯視圖。 圖7是表示由沿研磨時間排列的多個光譜構成的三維數據的一實施例的圖。 圖8是表示參考數據的一實施例的圖。 圖9是說明將三維數據與參考數據比較的步驟的圖。 圖10是表示與三維數據最一致的參考數據內的數據區域的位置的圖。 圖11是說明本實施方式的膜厚決定的方法的流程圖。 圖12是表示用下層構造不同的多個參考基板編制的多個參考數據的圖。 圖13是表示從三維數據變換成二維圖像的步驟的圖。 圖14是表示從參考數據變換成參考圖像的步驟的圖。 圖15是說明將二維圖像與參考圖像比較的步驟的圖。 圖16是表示與二維圖像最一致的參考圖像內的圖像區域的位置的圖。 圖17是說明本實施方式的膜厚決定的方法的流程圖。 圖18是表示膜厚計算模型的一實施例的示意圖。 圖19是說明根據參考數據編制訓練用數據組的一實施例的圖。 圖20是說明本實施方式的膜厚決定的方法的流程圖。 圖21是說明將多個訓練用三維數據根據聚類的演算法分為多個群的步驟的圖。 圖22是說明由反射光的光譜決定膜厚的現有的方法的一實施例的圖。

Claims (18)

1. 一種研磨方法，包含：將基板按壓於進行旋轉的研磨台上的研磨墊而對該基板的表面進行研磨；每當所述研磨台旋轉一圈，產生從所述基板的表面而來的反射光的光譜；通過將在所述研磨台旋轉多次時產生的多個光譜沿研磨時間排列，而編制由所述多個光譜所構成的三維數據；將所述三維數據與參考數據進行比較；決定與所述三維數據最一致的所述參考數據內的數據區域的位置；決定與所述決定了的位置對應的研磨時間，決定與所述決定了的研磨時間相關聯的膜厚；所述參考數據由沿著研磨時間軸而排列的多個參考光譜構成，所述研磨時間軸上的各研磨時間與膜厚預先相關聯。
2. 如請求項1所述的研磨方法，其中：將所述三維數據與所述參考數據比較的步驟，是算出所述三維數據中包含的所述多個光譜與所述參考數據中包含的多個參考光譜之差的步驟，決定與所述三維數據最一致的所述參考數據內的數據區域的位置的步驟，是決定所述差為最小的所述參考數據內的數據區域的位置的步驟。
3. 如請求項1或2所述的研磨方法，其中：所述研磨方法還包括從多個參考數據選擇包括與在所述基板的研磨初期編制的初期三維數據最一致的數據區域的所述參考數據的步驟， 所述多個參考數據分別包括對預先準備的多個參考基板中的一個進行研磨時產生的多個參考光譜。
4. 如請求項1所述的研磨方法，其中決定所述基板的膜厚的步驟包括以下步驟：將所述參考數據和所述三維數據分別變換成參考圖像和二維圖像；決定與所述二維圖像最一致的所述參考圖像內的圖像區域的位置；決定與所述決定了的位置對應的研磨時間，決定與所述決定了的研磨時間相關聯的膜厚。
5. 如請求項4所述的研磨方法，更包括以下步驟：將包括對預先準備的多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個參考數據變換成多個參考圖像；將在所述基板的研磨初期編制的初期三維數據變換成初期二維圖像；從所述多個參考圖像選擇包括與所述初期二維圖像最一致的圖像區域的所述參考圖像。
6. 一種研磨方法，包括以下步驟：將基板按壓於進行旋轉的研磨台上的研磨墊而對該基板的表面進行研磨；每當所述研磨台旋轉一圈，產生從所述基板的表面而來的反射光的光譜；通過將在所述研磨台旋轉多次時產生的多個光譜沿研磨時間排列，而編制由所述多個光譜所構成的三維數據；將所述三維數據登錄根據人工智慧的演算法所構築的膜厚計算模型；從所述膜厚計算模型輸出膜厚。
7. 如請求項6所述的研磨方法，其中： 所述膜厚計算模型是用訓練用數據組構築的學習完成模型，該訓練用數據組包括多個訓練用三維數據與分別和所述多個訓練用三維數據結合的多個膜厚的組合；所述多個訓練用三維數據分別由沿研磨時間排列的多個參考光譜所構成。
8. 如請求項7所述的研磨方法，其中所述膜厚計算模型是如下構築的學習完成模型：編制分別包括對多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個訓練用三維數據；將所述多個訓練用三維數據根據聚類的演算法分為多個群；將對測試基板進行研磨時產生的多個光譜沿研磨時間排列而編制測試三維數據；從所述多個群選擇包括與所述測試三維數據最一致的訓練用三維數據的一個群；用訓練用數據組構築學習完成模型，該訓練用數據組包括屬於選擇的所述群的多個訓練用三維數據與分別和所述多個訓練用三維數據結合的多個膜厚的組合。
9. 一種研磨方法，包含：將基板按壓於進行旋轉的研磨台上的研磨墊而對該基板的表面進行研磨；每當所述研磨台旋轉一圈，產生從所述基板的表面而來的反射光的光譜；編制由沿研磨時間排列的多個光譜所構成的三維數據；編制包括對預先準備的多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個參考數據，各參考數據由沿著研磨時間軸而排列的多個參考光譜構成，所述研磨時間軸上的各研磨時間與膜厚預先相關聯； 將所述多個參考數據分別變換成多個參考圖像；將在所述基板的研磨初期編制的初期三維數據變換成初期二維圖像；從所述多個參考圖像選擇包括與所述初期二維圖像最一致的圖像區域的參考圖像；將所述三維數據變換成二維圖像；決定與所述二維圖像最一致的所述選擇的參考圖像內的圖像區域的位置；決定與所述決定了的位置對應的研磨時間，決定與所述決定了的研磨時間相關聯的膜厚。
10. 一種研磨裝置，包含：研磨台，用來支承研磨墊並能夠旋轉；研磨頭，將基板按壓於所述研磨墊而對該基板的表面進行研磨；感測器頭，配置在所述研磨台內，將光導向所述基板的表面，且接受來自所述基板的表面的反射光；以及處理系統，具有存儲裝置，該存儲裝置儲存用來每當所述研磨台旋轉一圈，產生從所述基板的表面而來的所述反射光的光譜，通過將在所述研磨台旋轉多次時產生的多個光譜沿研磨時間排列，而編制由所述多個光譜所構成的三維數據，根據所述三維數據決定所述基板的膜厚的程式；所述處理系統被構成為：將所述三維數據與參考數據進行比較；決定與所述三維數據最一致的所述參考數據內的數據區域的位置；決定與所述決定了的位置對應的研磨時間，決定與所述決定了的研磨時間相關聯的膜厚；所述參考數據由沿研磨時間軸排列的多個參考光譜所構成，所述研磨時間軸上的各研磨時間與膜厚預先相關聯。
11. 如請求項10所述的研磨裝置，其中：所述處理系統被構成為，算出所述三維數據中包含的所述多個光譜與所述參考數據中包含的多個參考光譜之差，決定所述差為最小的所述參考數據內的數據區域的位置。
12. 如請求項10或11所述的研磨裝置，其中：所述處理系統被構成為，從多個參考數據選擇包括與在所述基板的研磨初期編制的初期三維數據最一致的數據區域的所述參考數據；所述多個參考數據分別包括對預先準備的多個參考基板中的一個進行研磨時產生的多個參考光譜。
13. 如請求項10所述的研磨裝置，其中：所述處理系統被構成為，將所述參考數據和所述三維數據分別變換成參考圖像和二維圖像，決定與所述二維圖像最一致的所述參考圖像內的圖像區域的位置，決定與所述決定了的位置對應的研磨時間，決定與所述決定了的研磨時間相關聯的膜厚。
14. 如請求項13所述的研磨裝置，其中所述處理系統被構成為：將包括對預先準備的多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個參考數據變換成多個參考圖像；將在所述基板的研磨初期編制的初期三維數據變換成初期二維圖像；從所述多個參考圖像選擇包括與所述初期二維圖像最一致的圖像區域的所述參考圖像。
15. 一種研磨裝置，包含：研磨台，用來支承研磨墊並能夠旋轉；研磨頭，將基板按壓於所述研磨墊而對該基板的表面進行研磨； 感測器頭，配置在所述研磨台內，將光導向所述基板的表面，且接受來自所述基板的表面的反射光；以及處理系統，具有存儲裝置，該存儲裝置儲存用來每當所述研磨台旋轉一圈，產生從所述基板的表面而來的所述反射光的光譜，通過將在所述研磨台旋轉多次時產生的多個光譜沿研磨時間排列，而編制由所述多個光譜所構成的三維數據，根據所述三維數據決定所述基板的膜厚的程式；在所述存儲裝置中存儲有根據人工智慧的演算法所構築的膜厚計算模型，所述處理系統被構成為，將所述三維數據登錄所述膜厚計算模型，從所述膜厚計算模型輸出膜厚。
16. 如請求項15所述的研磨裝置，其中：所述膜厚計算模型是用訓練用數據組構築的學習完成模型，該訓練用數據組包括多個訓練用三維數據與分別和所述多個訓練用三維數據結合的多個膜厚的組合；所述多個訓練用三維數據分別由沿研磨時間排列的多個參考光譜所構成。
17. 如請求項15所述的研磨裝置，其中所述膜厚計算模型是如下構築的學習完成模型：編制分別包括對多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個訓練用三維數據；將所述多個訓練用三維數據根據聚類的演算法分為多個群；將對測試基板進行研磨時產生的多個光譜沿研磨時間排列而編制測試三維數據； 從所述多個群選擇包括與所述測試三維數據最一致的訓練用三維數據的一個群；用訓練用數據組構築學習完成模型，該訓練用數據組包括屬於所述選擇了的群的多個訓練用三維數據與分別和所述多個訓練用三維數據結合的多個膜厚的組合。
18. 一種研磨裝置，包含：研磨台，用來支承研磨墊並能夠旋轉；研磨頭，將基板按壓於所述研磨墊而對該基板的表面進行研磨；感測器頭，配置在所述研磨台內，將光導向所述基板的表面，且接受來自所述基板的表面的反射光；以及處理系統，具有存儲裝置，該存儲裝置儲存用來產生所述反射光的光譜，編制由沿研磨時間排列的多個光譜所構成的三維數據，根據所述三維數據決定所述基板的膜厚的程式；所述處理系統被構成為，每當所述研磨台旋轉一圈，產生從所述基板的表面而來的反射光的光譜；編制由沿研磨時間排列的多個光譜所構成的三維數據；編制包括對預先準備的多個參考基板進行研磨時產生的多個參考光譜的多個參考數據，各參考數據由沿著研磨時間軸而排列的多個參考光譜構成，所述研磨時間軸上的各研磨時間與膜厚預先相關聯；將所述多個參考數據分別變換成多個參考圖像；將在所述基板的研磨初期編制的初期三維數據變換成初期二維圖像；從所述多個參考圖像選擇包括與所述初期二維圖像最一致的圖像區域的參考圖像； 將所述三維數據變換成二維圖像；決定與所述二維圖像最一致的所述選擇的參考圖像內的圖像區域的位置；決定與所述決定了的位置對應的研磨時間，決定與所述決定了的研磨時間相關聯的膜厚。