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申请/专利权人：东京毅力科创株式会社
摘要：本发明提供的基片处理的条件设定辅助方法包括：将数据集输入到机器学习装置的步骤，其中，数据集包括基片处理的处理条件和关于该基片处理的质量的实际数据，基片处理由基片处理装置执行并且包括对基片供给处理液的处理；和基于学习模型导出基片处理的推荐处理条件的步骤，其中，学习模型是由机器学习装置基于多组数据集通过机器学习而生成的模型，能够响应于处理条件的输入而输出关于基片处理的质量的预测数据。
主权项：1.一种基片处理的条件设定辅助方法，其特征在于，包括：在显影处理的途中取得表示显影液的供给状态的处理中实际数据的步骤，其中，所述显影处理用于在基片的表面对实施了曝光处理后的感光性覆膜供给显影液；取得处理后实际数据的步骤，其中，所述处理后实际数据包括通过所述显影处理而在所述基片的表面形成的图案的线宽的实际值；基于所述处理中实际数据判断所述供给状态是否为不良状态，在判断为所述供给状态并非不良状态的情况下，将数据集输入到机器学习装置的步骤，其中，所述数据集包括所述显影处理的处理条件和所述处理后实际数据；和基于学习模型导出所述显影处理的推荐处理条件的步骤，其中，所述学习模型是由所述机器学习装置基于多组所述数据集通过机器学习而生成的模型，能够响应于所述处理条件的输入而输出所述线宽的预测数据，其中，所述显影液的供给状态的不良状态包括存在所述显影液在所述基片上发生液体飞溅，基于拍摄部拍摄的所述基片和所述显影液的拍摄图像来取得所述处理中实际数据，基于与所述拍摄部不同的其他传感器的检测结果来取得所述处理后实际数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东京毅力科创株式会社 基片处理的条件设定辅助方法、基片处理系统、存储介质和学习模型
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