加工装置および加工条件算出方法
【課題】装置保守によって装置状態が大きく変わった場合に、その装置状態に適合するモデルを短時間で導出する手法を提供することを目的とする。
【解決手段】実績データの加工量と、この時の加工条件とを用いて加工量予測重回帰式を調整し、
得られた加工量予測重回帰式を用いて、加工対象の加工目標値と加工量予測重回帰式に含まれる加工条件以外の説明因子とから加工条件を算出する手段を備え、
得られた加工条件で加工することを特徴とする加工装置。
【解決手段】実績データの加工量と、この時の加工条件とを用いて加工量予測重回帰式を調整し、
得られた加工量予測重回帰式を用いて、加工対象の加工目標値と加工量予測重回帰式に含まれる加工条件以外の説明因子とから加工条件を算出する手段を備え、
得られた加工条件で加工することを特徴とする加工装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イオンミリング、エッチングなどの加工装置とその加工条件算出方法
に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体集積回路、太陽電池、液晶ディスプレイ、発光ダイオード、磁気ディスク、磁気ヘッドなどの製造プロセスにおいて目標品質を実現するために、製造工程で収集された多数のデータを用いたAPC（Advanced Process Control）や装置異常検知（Fault Detection and Classification）技術が開発されてきた。しかし、装置状態は一定ではなく、変化するため、装置状態を表すモデルを装置状態に合わせて調整していく必要がある。装置異常検知に統計解析手法を用いた特許文献１では、「故障を診断する方法及び装置である。一組のデータサンプルを受信する。一組のデータサンプルには、複数のプロセス変数が含まれる。１つ以上の多変量統計的モデルが適応される。適応には、変更が閾値より大きい場合に、１つ以上の多変量統計的モデルの少なくとも１つの単変量統計に対して変更を適用する工程が含まれる。１つ以上の多変量統計的モデルを用いて、後のプロセスデータを分析して、故障を検出する」と記載されている。また、非特許文献１には、「提案する相関型ＪＩＴ（Ｃ−ＪＩＴ）モデリングでは入出力間の相関関係を適切に考慮してモデル構築用サンプルを選択できるため、プロセス特性の急激な変化にも追従し推定性能を大幅に改善できる」と述べられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００９−５３６４０７号
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Koichi Fujiwara， Manabu Kano， Shinji Hasebe，and Akitoshi Takinami， “Soft−Sensor Development Using Correlation−Based Just−in−Time Modeling”， American Institute of Chemical Engineers Journal，Vol．55， No．7，July 2009， pp．1754−1765
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した特許文献１に記載されている方法は、装置保守のように装置状態が大きく変わる場合はモデルを初期化して、再度モデルを導出する必要がある。また非特許文献１に記載されている方法は、「時間的に近いサンプルほど類似の相関関係を有することを前提として、データセットを構築している。このような前提を満たさない対象については、提案する相関型ＪＩＴ（Ｃ−ＪＩＴ）モデリング法は適用できず、データセットの構築に別途検討を要する」と述べられ、装置保守のような不連続な事象は適用できない。
【０００６】
そこで、本発明は、装置保守によって装置状態が大きく変わる場合に、その装置状態に適合するモデルを短時間で導出する機能を有する加工装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本願発明の加工装置の主な特徴は以下の通りである。
（１）加工量予測重回帰式を用いて、被加工物の加工条件を算出する手段を具備してなる加工装置において、被加工物の加工条件であり被加工物の加工寸法を決定する第１因子を含む第１の説明因子と、加工条件と独立であって被加工物の加工寸法を決定する第２因子を含む第２の説明因子とを用いて、第１の加工量予測重回帰式を求める手段と、被加工物が複数ある場合において、複数の被加工物の一つに対する加工条件である第１因子の実績値と、第２因子の実績値とこのときの加工量実績値とを用いて、第１の加工量予測重回帰式を調整し第２の加工量予測重回帰式を算出する手段と、算出された第２の加工量予測重回帰式を用いて、被加工物の目標加工量を達成するための加工条件を算出する手段とを有し、算出された加工条件により被加工物の一つ以外の他の被加工物を加工することを特徴とする。
（２）あるいは、本願発明の加工装置の別の特徴は以下の通りである。
【０００８】
加工量予測重回帰式を用いて、被加工物の加工条件を算出する手段を具備してなる加工装置において、加工条件を入力する入力手段と、被加工物を所望の形状に加工する加工手段と、加工を制御する制御手段と、加工前および加工後の被加工物形状に係るデータを含む情報を記憶する記憶手段とを備え、記憶装置により、加工量予測重回帰式と、被加工物の一つの加工実績データと、被加工物の目標加工量とを含む情報を記憶し、制御手段により、被加工物の一つの加工実績データを用いて予め設定された加工量予測重回帰式を調整し、調整した加工量予測重回帰式と被加工物の目標加工量とから加工条件を算出し、加工手段により、加工条件を用いて被加工物の一つ以外の他の被加工物を加工することを特徴とする。
（３）また、本願発明の加工条件算出方法の主な特徴は以下の通りである。
【０００９】
加工量予測重回帰式を用いて、加工装置による被加工物の加工条件を算出する加工条件算出方法において、被加工物の一つの加工実績データを用いて予め設定された加工量予測重回帰式を調整するステップと、調整した加工量予測重回帰式と前記被加工物の目標加工量とから、被加工物の一つ以外の他の被加工物を加工する加工条件を算出するステップと、を有することを特徴とする。
【００１０】
すなわち、本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、加工装置保守後の加工実績データの処理条件と処理結果の取得手段と、加工量予測重回帰モデルを備え、実績データを用いて加工量予測重回帰モデルを調整し、加工対象の目標値を満足する加工条件を算出する加工装置およびその条件出し方法を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、装置保守後の装置状態に適合した加工量予測重回帰モデルを１サンプルの処理結果より導出可能であり、条件出し時間を著しく削減する効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】イオンミリング装置の一例を示す構成図である。
【図２】磁気ヘッドの記録素子の加工方法の例を示す図である。
【図３】本発明で実行するミリング条件算出システムの例を示す図である。
【図４】ミリング加工量予測重回帰式導出の一例を示すフローチャートである。
【図５】実験で用いた直交表の一例を示す表である。
【図６】実験で用いたミリング条件の一例を示す表である。
【図７】実験結果を示す表である。
【図８】ミリング加工量予測重回帰式導出の入力データの一例を示す表である。
【図９】説明因子探索に用いる説明因子の一例を示す表である。
【図１０】説明因子探索結果を示す表である。
【図１１】調整因子探索の一例を示すフローチャートである。
【図１２】条件出し結果を示す表である。
【図１３】調整因子探索の入力データの一例を示す表である。
【図１４】調整因子探索結果を示す図である。
【図１５】重回帰式調整の効果を示した図である。
【図１６】ミリング条件出し装置のグラフィカルユーザインターフェースの例を示す図である。
【図１７】ミリング条件出し装置のグラフィカルユーザインターフェースの例を示す図である。
【図１８】ミリング条件出し装置のマスターデータの例である。
【図１９】ミリング条件出し装置のグラフィカルユーザインターフェースの例を示す図である。
【図２０】ミリング条件出し装置の条件算出を示すフローチャートである。
【図２１】条件出し結果を示す図である。
【図２２】本発明を実行するハードウエア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、実施例を、図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１４】
本実施例では、加工装置の条件導出方法を、イオンミリング装置１を対象に磁気ヘッドの製造工程へ適用した例を説明する。なお、以下に示す符号は、数値等と符号の数字と混同を生じやすいと思われる個所は、括弧中に符号を付した。
【００１５】
図１は、本発明に係る加工装置の一例としてイオンミリング装置１の概要の例を示した図である。図１に示す断面構造のイオンミリング装置１を用いて、プラズマ生成室から引き出される２００〜５０００Ｖ程度のエネルギーを持つイオンビームを基板に照射し、該基板をスパッタすることで該基板の表面の微細加工を行う。イオンミリング装置１は、イオン生成室１０１と、イオン生成室１０１からイオンを引き出すグリッド電極１０２と、基板１０３の保持および冷却を行うホルダー１０４と、基板およびホルダーを収納する真空容器１０５と、真空容器内を真空にする真空ポンプ１０６と、真空容器の真空度を計測する真空計１０７から概略構成されている。イオン生成室１０１では、イオン生成室１０１に設けられているガス導入口１０８からアルゴンガス等の中性ガス１０９が導入され、高周波電源１１０より高周波が印加されてアルゴンガスがイオン化される。アルゴンイオンは、グリッド電極１０２により真空容器１０５内へ引き出され基板１０３に照射される。この時、ホルダー１０４のＡＡ’（１１１）を含む面をＢＢ'（１１２）のように角度θ（１１３）だけ傾斜させることにより、アルゴンイオンビーム１１５の基板１０３への入射角を変え、一定の時間アルゴンイオンを基板１０３に入射させることで、所望の基板表面の加工形状を得る。また、基板中心を通るＣＣ’（１１４）を軸にホルダーを回転させることで基板表面をあらゆる方向から入射角θで均一に加工する。本イオンミリング装置１は、バス１２３を介して全体制御部１１６に接続されている。本イオンミリング装置１には、この他に中央演算処理装置（ＣＰＵ）１１７、一次記憶装置１１８、二次記憶装置１１９、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、ネットワークインターフェイスなどの入出力部１２２が備わっている。また、二次記憶装置１１９にはミリング加工量予測重回帰式をグリッド交換後の装置状態に適合するように調整する重回帰式調整プログラム１２０、調整した重回帰式を用いて条件を算出する条件算出プログラム１２１などが格納されている。これらのプログラムは、二次記憶装置１１９から一次記憶装置１１８に読み出され、ＣＰＵ１１７で計算される。
【００１６】
図２は、磁気ヘッドの記録素子となる磁性膜の加工方法を示した図である。垂直磁気記録方式の磁気ヘッドにおいては、良好な磁気記録特性を得るために、図２（ｄ）に示したような、磁気記録面に傾斜をつけた逆台形形状２０１が必要である。図２（ｄ）に示すように、パターン上部の幅Ｌｔ（２０２）の方がパターン下部の幅Ｌｂ（２０３）より大きい逆台形形状とするために、図２（ａ）〜（ｃ）に示した２段階のミリング加工を実施する。図２（ａ）は下地膜２０４の上に磁性膜２０５を成膜し、アルゴンイオンビーム１１５の磁性膜２０５への入射を妨げるマスクとなるポリイミドのパターン２０６を露光装置３０２によって形成した状態を示す。最初に入射角θ１（２０７）、ミリング時間Ｔ１（２０８）の垂直ミリング２０９で、磁性膜２０５を垂直に加工する。次に入射角θ２（２１１）、ミリング時間Ｔ２（２１２）の傾斜ミリング２１３で磁性膜２０５に傾斜をつける。このとき下地膜２０５の削り込み深さＮ（２１４）も磁気記録特性へ影響する重要な因子であり、パターン上部の幅Ｌｔ（２０２）、パターン下部の幅Ｌｂ（２０３）とともにミリング加工の目標寸法となる。ここで、Ｌｔ（２０２）、Ｌｂ（２０３）はマスク２０６の幅に依存する量であり、同じミリング条件で加工してもＬｔ（２０２）、Ｌｂ（２０３）の出来栄えが異なってくる。そこでマスク寸法（例えば、２５０ｎｍ高さ地点のマスク幅Ｌ２５０（２１５））と出来栄え寸法との差分を取ったミリング加工量を加工目標値とする。上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂはそれぞれ、
【００１７】
【数１】
【００１８】
【数２】
【００１９】
のように表される。
【００２０】
図３は、グリッド交換を行った後の新しい装置状態で、上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂ、削り込み深さＮ（２１４）が目標値を満足するミリング条件（θ１、Ｔ１、θ２、Ｔ２）を決定するためのシステム構成である。成膜装置３０１、露光装置３０２を用いて、図２（ａ）に示した構造を形成した１枚のウエハのマスク寸法を検査装置３０３で計測する。次に、暫定的に定めたミリング条件（θ１０、Ｔ１０、θ２０、Ｔ２０）で２段階のミリング加工を実施する。検査装置３０３でパターン上部の幅Ｌｔ（２０２）、パターン下部の幅Ｌｂ（２０３）、削り込み深さＮ（２１４）を計測する。マスク寸法Ｌ２５０（２１５）を用いて、上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂを（式１）、（式２）より得る。重回帰式の導出方法および重回帰式の調整方法について詳細は後述するが、重回帰式を
【００２１】
【数３】
【００２２】
で表す。ここで、Ｙはミリング加工量であり、上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂ、削り込み深さＮに相当する。Ｘｉは加工量Ｙの予測に使われる説明因子であり、予測対象によって異なるが、例えばミリング条件やマスク寸法、磁性膜厚Ｄ（２１６）である。１枚目のマスク寸法３０４、１枚目のミリング条件３０５、１枚目のミリング結果３０６を用いて、（式３）を
【００２３】
【数４】
【００２４】
に調整する。（式４）は、ミリング条件Ｘｉの偏回帰係数を調整して導出した式であるが、グリッド交換後の装置状態に適合させるための調整に適した係数は、加工量Ｙによって異なる。上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂ、削り込み深さＮのそれぞれに対して得られた調整後の予測重回帰式を用いて、目標加工量３０７を満足する条件を算出し、３つの目標加工量に共通した条件を適正条件３０８としてミリング装置３０９でミリングを実施する。
【００２５】
図４は、ミリング加工量予測重回帰式の導出方法を示すフローチャートである。本実施例では、ミリング加工量予測重回帰式の導出、および重回帰式調整因子の選定が重要であり、その方法について図４および図１０のフローチャートを用いて説明する。必要十分な説明因子からなる予測重回帰式を得るために、変数減少法を用いた説明因子探索を実施した後、グリッド交換時に予測誤差最小となる重回帰式の調整因子の選定を実施する。変数減少法は説明因子候補と考えられる因子を全て用いてモデルを導出して、予測への寄与の小さい不要な説明因子を除いていく手法である。
【００２６】
先ず、図４に示すように、精度良い予測重回帰式を得るために、直交表を用いた実験計画法（ＤＯＥ）に基づく実験を実施する（ステップ４０１）。
【００２７】
図５は、１８枚のウエハを用いて、４つのミリング条件（θ１、Ｔ１、θ２、Ｔ２）を３水準で振る際に参照した直交表を示す。横軸５０１は、評価したい条件名称に相当し、縦軸５０２は横軸５０１に示した条件を３水準に設定して１８種類に組み合わせた実験条件に相当する。条件算出に用いる重回帰式はなるべく広範なミリング条件範囲で成立することが望ましい。
【００２８】
図６は、ミリング条件に割り振った３水準である。３水準を組み合わせた１８枚のミリング加工結果が、全て計測可能となる範囲で可能な限り広く設定した。
【００２９】
図７に実験結果を示す。１８枚の実験において設定したミリング条件７０１、及びミリング後の測定結果７０２をまとめたものである。ミリング後の磁性膜２０１の加工寸法に対しては、上部寸法Ｌｔ（２０２）、下部寸法Ｌｂ（２０３）、削りこみ量Ｎ（２１４）を測定したが、ミリング結果に求める形状に応じて、磁性膜の側壁角度など他の因子を計測することも可能である。
【００３０】
図８に重回帰式を導出するための入力データを示す。
図８の入力データは、図７の実験データを用いて導出したもので、図４に示すように、これを用いてミリング加工量の予測重回帰式を作成する（ステップ４０２）。ミリング条件以外にミリング加工する磁性膜の膜厚Ｄ（２１６）、ミリングマスクのマスク寸法差を説明因子８０１として算出した。マスク寸法差Ｌ１０００−Ｌ２５０は、マスク高さ１０００ｎｍ地点のマスク幅Ｌ１０００と、マスク高さ２５０ｎｍ地点のマスク幅Ｌ２５０との差分であり、ミリングマスクの張り出し量に相当する。イオンビームを磁性膜に入射させるミリング加工に影響があると考えられる物理量を説明因子として準備する。図８に示した上部ミリング加工量ｄＬｔ８０２を目的変数とし、それ以外の項目を説明因子として重回帰式を作成する。
【００３１】
次に、図４に示すように、作成した重回帰式の予測誤差を算出する（ステップ４０３）。予測誤差は重回帰式導出には用いなかった未知のデータで評価する必要があり、交差検証法を用いる。すなわち１８枚の実験データの１枚を除いて重回帰式を作成して、除いた１枚のデータで予測誤差を評価し、これを除く１枚を順次変えて１８回実施する。予測誤差は、
【００３２】
【数５】
【００３３】
の二乗平均平方根誤差で算出する。
【００３４】
次に、図４に示すように、重回帰式の偏回帰係数の有意性検定を実施して、説明因子の有意確率を算出する（ステップ４０４）。有意確率は偏回帰係数が０になる確率を示し、１に近いほど該当する説明因子の必要性が低いことを意味する。交差検証法に基づいて１８回繰り返し算出した有意確率の平均値を求めて、重回帰式導出に用いた説明因子の有意確率とする。
【００３５】
次に、図４に示すように、有意確率が最も大きい説明因子を除く（ステップ４０５）。これは予測重回帰式に不要な説明因子を取り除く作業である。この一連の説明因子評価、削減手順を誤差最小となるまで実施する（ステップ４０６）。
【００３６】
図９に評価した説明因子９０１を示す。評価した説明因子は、垂直ミリング入射角θ１、垂直ミリング時間Ｔ１、傾斜ミリング入射角θ２、傾斜ミリング時間Ｔ２、磁性膜厚Ｄ、マスク寸法差Ｌ１０００−Ｌ２５０、マスク寸法差Ｌ７５０−Ｌ２５０、マスク寸法差Ｌ５００−Ｌ２５０、マスク寸法差Ｌ０−Ｌ２５０の９個である。
【００３７】
図１０に説明因子の探索結果を示す。１回目の説明因子評価１００１で有意確率が最も大きな説明因子１００２は、マスク寸法差Ｌ０−Ｌ２５０（１００３）であった。この時の有意確率は０．９４（１００５）である。順次、有意確率が大きな説明因子１００２を除いていくことで、予測誤差１００８が低減する。５回目の説明因子評価で有意確率が０．０２（１００６）であった垂直ミリング時間Ｔ１（１００７）を除くと、予測誤差は１．５ｎｍ（１００９）から１．８ｎｍ（１０１０）に悪化し、ここで予測誤差が最小となり重回帰式は、
【００３８】
【数６】
【００３９】
のように決定する（図４に示すステップ４０７）。
【００４０】
図１１に決定された重回帰式を対象に、調整因子を探索する手順を示す。まず、グリッド交換時の条件出しデータを取得する（ステップ１１０１）。
【００４１】
ここで、図１２に条件出しデータの例を示す。異なる保守時期１２０１（１月〜３月）のミリング条件７０１（垂直ミリング入射角θ１、垂直ミリング時間Ｔ１、傾斜ミリング入射角θ２、傾斜ミリング時間Ｔ２）および加工結果７０２（上部寸法Ｌｔ、下部寸法Ｌｂ、削り込み量Ｎ）がまとめられたものである。
【００４２】
さらに、図１３に、図１２で示した条件出しデータより求めた調整因子探索用データを示す。調整因子探索用データは、（式６）に示した重回帰式の調整因子を探索するためのデータであり、説明因子８０１は垂直ミリング入射角θ１、垂直ミリング時間Ｔ１、傾斜ミリング入射角θ２、傾斜ミリング時間Ｔ２およびマスク寸法差Ｌ５００−Ｌ２５０である。目的変数８０２は上部ミリング量ｄＬｔである。
【００４３】
次に、図１１において、モデル調整因子を１つ選択する（ステップ１１０２）。基準とする最初の重回帰式を（式３）で表し、グリッド交換後の１枚のウエハのミリング実測値をＹ１、この時のミリング条件に対する（式３）の予測値をＹ１’とすると、（式３）の切片を調整した重回帰式は、
【００４４】
【数７】
【００４５】
のように表される。また（式３）の傾きを調整した重回帰式は、
【００４６】
【数８】
【００４７】
のように表される。（式８）では全ての説明因子の係数ａｉに等しい重み付けをして重回帰式が１枚目のウエハの実測値に合うように調整しているが、グリッド交換によって説明因子Ｘ１のミリング加工に対する影響が変化したと仮定した場合、調整後の重回帰式は、
【００４８】
【数９】
【００４９】
のように表される。
【００５０】
どの調整方法が最も良くグリッド交換後の装置状態に重回帰式を調整できるか、順次探索する。本実施例ではモデル調整因子は前述のとおり、重回帰式の切片、傾き、各説明因子（垂直ミリング入射角θ１、垂直ミリング時間Ｔ１、傾斜ミリング入射角θ２、傾斜ミリング時間Ｔ２およびマスク寸法差Ｌ５００−Ｌ２５０）の係数の７つである。
【００５１】
選択した調整因子を用いてモデルを調整する（ステップ１１０３）。切片調整であれば（式６）を用い、傾き調整であれば（式７）を用い、着目した説明因子の係数調整であれば（式８）を用いて、グリッド交換後１枚目の処理条件および処理結果から重回帰式を調整する。
【００５２】
調整した重回帰式を用いて２枚目以降のウエハの上部ミリング量ｄＬｔ予測値を算出し、予測誤差を算出する（ステップ１１０４）。予測誤差は（式５）を用いて算出する。全ての調整因子でモデル調整と予測誤差算出を繰り返し（ステップ１１０５）、予測誤差最小となる調整因子を選択する（ステップ１１０６）。
【００５３】
図１４に調整因子の評価結果を示す。傾斜ミリング時間Ｔ２の係数を調整した場合の予測誤差１４０１が最小となった。
【００５４】
図１５に上部ミリング加工量ｄＬｔ予測重回帰式の予測結果を示す。図１５（ａ）は調整前の重回帰式の予測結果であり、３回の保守後の上部ミリング量ｄＬｔ予測結果をそれぞれ、１回目を●１５０１、２回目を×１５０２、３回目を○１５０３で示した。保守後の１枚目の結果を用いて重回帰式を調整することで、図４（ｂ）に示すとおり３回の保守後の予測値と実測値とがほぼ一致する結果となった。
【００５５】
本実施例によれば、図２で示した逆台形形状２０１を得るための条件出しが１枚のウエハ加工で済み、条件出し時間を大幅に削減できる。
【実施例２】
【００５６】
本実施例では、ミリング装置条件出しツールについて説明する。
図１６は、ミリング装置条件出しツールのグラフィカルユーザインターフェースの一例であり、重回帰式調整機能を有するものである。ミリング加工条件として、ミリングパラメータ垂直ミリング入射角θ１（１６０１）、垂直ミリング時間Ｔ１（１６０２）、傾斜ミリング入射角θ２（１６０３）、傾斜ミリング時間Ｔ２（１６０４）の実績値１６０５を入力する。また重回帰式に含まれる説明因子の中で、既に入力したミリング加工条件以外の説明因子の値を入力する。本実施例では、マスク高さ１５０ｎｍのマスク幅からマスク高さ２５０ｎｍのマスク幅を差し引いたマスク寸法差Ｌ１５０−Ｌ２５０（１６０６）、マスク高さ５００ｎｍのマスク幅からマスク高さ２５０ｎｍのマスク幅を差し引いたマスク寸法差Ｌ５００−Ｌ２５０（１６０７）、マスク高さ７５０ｎｍのマスク幅からマスク高さ２５０ｎｍのマスク幅を差し引いたマスク寸法差Ｌ７５０−Ｌ２５０（１６０８）をそれぞれ入力する１６０９。次に、ミリング加工実績値として、上部ミリング加工量ｄＬｔ（１６１０）、下部ミリング加工量ｄＬｂ（１６１１）、掘り込み深さＮ（１６１２）をそれぞれ入力する１６１３。重回帰式調整ボタン１６１４をクリックすることで、図１６に示した処理が実行される。
【００５７】
すなわち、図１８において、図２２に示すミリング条件出し装置２２０１の制御・演算装置（ＣＰＵ）１１７は入力装置２２０５を介して出力装置２２０６上に入力されたミリング加工条件を読み込み（ステップ１８０１）、説明因子の値を読み込み（ステップ１８０２）、ミリング加工結果を読み込む（ステップ１８０３）。これらの値を用いて、予め導出され二次記憶装置１１９に保存された上部ミリング加工量ｄＬｔ予測重回帰式（式１０）、下部ミリング加工量ｄＬｂ予測重回帰式（式１１）、掘り込み深さＮ予測重回帰式（式１２）を調整する（ステップ１８０４）。
【００５８】
【数１０】
【００５９】
【数１１】
【００６０】
【数１２】
【００６１】
調整に使われる因子は、上部ミリング加工量ｄＬｔ予測重回帰式に対しては傾斜ミリング時間の係数、下部ミリング加工量ｄＬｂ予測重回帰式に対しては傾斜ミリング時間の係数、掘り込み深さＮ予測重回帰式に対しては垂直ミリング入射角の係数が予め選定され、二次記憶装置１１９に保存されたプログラム上に記載されている。
【００６２】
図１７に、図１６に示したグラフィカルユーザインターフェースを生成するためのマスターファイルを示す。マスターファイルには、ミリング加工条件として入力するミリングパラメータ数１７０１およびその名称１７０２、重回帰式に用いる説明因子として入力する説明因子の数１７０３およびその名称１７０４、加工結果として入力する加工形状の因子数１７０５およびその名称１７０６が記載されている。
【００６３】
図１９は、ミリング装置条件出しツールのグラフィカルユーザインターフェースの一例であり、条件算出機能を有するものである。本グラフィカルユーザインターフェースは、図１７に示したミリング加工条件として入力するミリングパラメータ数１７０１およびその名称１７０２、重回帰式に用いる説明因子として入力する説明因子の数１７０３およびその名称１７０４、加工結果として入力する加工形状の因子数１７０５およびその名称１７０６、を記載したマスターファイル１７０７を読み込む事により生成される。ミリング条件探索範囲として、垂直ミリング入射角θ１（１６０１）の探索最大値１９０２と探索最小値１９０３、垂直ミリング時間Ｔ１（１６０２）の探索最大値１９０２と探索最小値１９０３、傾斜ミリング入射角θ２（１６０３）の探索最大値１９０２と探索最小値１９０３、傾斜ミリング時間Ｔ２（１６０３）の探索最大値１９０２と探索最小値１９０３、をそれぞれ入力する。
【００６４】
次に、ミリング加工量予測重回帰式（数１０）（数１１）（数１２）の説明因子の中で、ミリング条件以外の説明因子の値を入力する。ここでは、マスク寸法差Ｌ１５０−Ｌ２５０（１６０６）、マスク寸法差Ｌ５００−Ｌ２５０（１６０７）、マスク寸法差Ｌ７５０−Ｌ２５０（１６０８）の値１９０４をそれぞれ入力する。最後にミリング加工量目標値として、上部ミリング加工量ｄＬｔ目標値１６１０、下部ミリング加工量ｄＬｂ目標値１６１１、掘り込み深さＮ目標値１６１２の値１９０５をそれぞれ入力する。条件算出ボタン１９０６をクリックすることにより、図２０に示した処理が実行される。
【００６５】
図２０は、条件算出処理フローである。制御・演算装置（ＣＰＵ）１１７がミリング条件探索範囲を読み込み（ステップ２００１）、説明因子の値を読み込む（ステップ２００２）。垂直ミリング入射角θ１、垂直ミリング時間Ｔ１、傾斜ミリング入射角θ２、傾斜ミリング時間Ｔ２をそれぞれ条件探索範囲の最小値とする（ステップ２００３）。前述した重回帰式調整機能によって予め二次記憶装置１１９に保存されている調整済みのミリング加工量予測重回帰式を用いて、上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂ、掘り込み深さＮの予測値をそれぞれ算出する（ステップ２００４）。そしてミリング条件および予測結果を一次記憶装置１１８上に保存する（ステップ２００５）。傾斜ミリング時間Ｔ２、傾斜ミリング入射角θ２、垂直ミリング時間Ｔ１、垂直ミリング入射角θ１について０．１ずつ値を増やしていき、それぞれがミリング条件探索範囲の最大値となるまで、全ての組み合わせで上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂ、掘り込み深さＮを予測して、保存する（ステップ２００５〜２０１３）。ミリング加工目標値を読み込み（ステップ２０１４）、上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂ、掘り込み深さＮが目標値を満足するミリング条件を絞込み、提示する（ステップ２０１５）。
【００６６】
図２１に条件出し結果を示す。目標として与えた上部ミリング加工量ｄＬｔ：４１．６ｎｍ、下部ミリング加工量ｄＬｂ：５４ｎｍ、削り込み深さＮ：１４ｎｍに対して、加工量予測値２１０１が、上部ミリング加工量ｄＬｔ：４１．５ｎｍ、下部ミリング加工量ｄＬｂ：５４．１ｎｍ、削り込み深さＮ：１４．２ｎｍとなるミリング加工条件２１０２を得ることができた。本発明によるミリング条件算出装置によって、適正なミリング条件を算出することが可能となった。
【００６７】
図２２は、本発明のミリング条件算出装置のハードウエア構成を示したブロック図の一例である。ミリング条件算出装置２２０１は、ローカルエリアネットワーク２２０２を介してミリング装置３０９に接続されている。ミリング条件算出装置２２０１は通信制御装置２２０４、制御・演算装置（ＣＰＵ）１１７、一次記憶装置１１８、二次記憶装置１１９、キーボードやマウスなどの入力装置２２０５、ディスプレイやプリンタなどの出力装置２２０６を備えている。実績管理データベース２２０３はミリング条件やミリング加工結果を、ローカルエリアネットワーク２２０２を介して収集管理している。ミリング条件やミリング加工結果からなる実績データはローカルエリアネットワーク２２０２、通信制御装置２２０４を介してミリング条件算出装置２２０１に入力される。入力されたミリング条件やミリング加工結果は、二次記憶装置１１９に格納される。図１８、図２０で示した重回帰式調整プログラム１２０、条件算出プログラム１２１は、予め二次記憶装置１１９に格納され、実行時には一次記憶装置１１８に読み込まれて実行される。
【００６８】
以上、ハードディスクドライブの記録素子を形成する工程で、本発明を実施した一例を説明した。本発明はハードディスクドライブの記録素子のみならず、ミリング装置を用いて加工するハードディスクドライブの再生素子や、エッチング装置を用いて加工する半導体素子、あるいはＭＥＭＳ（マイクロエレクトロメカニカルシステム）、分析装置の試料の薄膜加工などにも活用できる。すなわち、被加工物が複数あり、それぞれを枚葉処理する加工プロセスに適用が可能であり、特に、加工装置のメンテナンスなどの装置状態の変動に対して加工プロセスの条件が大きく変動する場合に有効である。例えば、半導体装置の製造方法において、被加工物である酸化膜や窒化物をフォトマスクを用いて、ドライエッチングする場合に、予めエッチング条件，フォトマスクの設計寸法などを説明因子として加工量予測重回帰式を導出しておき、その式をメンテナンス後の１枚目の加工実績を用いて調整し、２枚目以降を加工する場合のエッチング条件算出に適用すると有効である。上記ドライエッチングは、ドライエッチング装置のメンテナンス頻度が高く，装置状態の変化により装置パラメータと被加工物の加工量との関係が大きく変化するからである。
【００６９】
上記実施例１では、被加工物の形状が逆台形（逆テーパ）の例を用いたが、順テーパでも、あるいはテーパがない場合にも適用が可能である。
【００７０】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【００７１】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００７２】
１…イオンミリング装置、１０１…イオン生成室、１０２…グリッド電極、１０３…基板、１０４…ホルダー、１０５…真空容器、１０６…真空ポンプ、１０７…真空計、１０８…ガス導入口、１０９…中性ガス、１１０…高周波電源、１１３…角度θ、１１５…アルゴンイオンビーム、１１６…全体制御部、１１７…ＣＰＵ、１１８…一次記憶装置、１１９…二次記憶装置、１２０…重回帰式調整プログラム、１２１…条件算出プログラム、１２２…入出力部、１２３…バス、１２４…ミリングユニット、２０１…逆台形形状、２０２…パターン上部の幅Ｌｔ、２０３…パターン下部の幅Ｌｂ、２０４…下地膜、２０５…磁性膜、２０６…マスク（ポリイミドのパターン）、２０７…垂直ミリング入射角θ１、２０８…垂直ミリング時間Ｔ１、２０９…垂直ミリング、２１１…傾斜ミリング入射角θ２、２１２…傾斜ミリング時間Ｔ２、２１３…傾斜ミリング、２１４…削り込み深さＮ、２１５…２５０ｎｍ高さ地点のマスク幅Ｌ２５０、２１６…磁性膜厚Ｄ、２１７…５００ｎｍ高さ地点のマスク幅Ｌ５００、３０１…成膜装置、３０２…露光装置、３０３…検査装置、３０４…１枚目のマスク寸法、３０５…１枚目のミリング条件、３０６…１枚目のミリング結果、３０７…目標加工量、３０８…適正条件、３０９…ミリング装置、２２０１…ミリング条件算出装置、２２０２…ローカルエリアネットワーク、２２０４…通信制御装置、２２０５…入力装置、２２０６…出力装置。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イオンミリング、エッチングなどの加工装置とその加工条件算出方法
に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体集積回路、太陽電池、液晶ディスプレイ、発光ダイオード、磁気ディスク、磁気ヘッドなどの製造プロセスにおいて目標品質を実現するために、製造工程で収集された多数のデータを用いたAPC（Advanced Process Control）や装置異常検知（Fault Detection and Classification）技術が開発されてきた。しかし、装置状態は一定ではなく、変化するため、装置状態を表すモデルを装置状態に合わせて調整していく必要がある。装置異常検知に統計解析手法を用いた特許文献１では、「故障を診断する方法及び装置である。一組のデータサンプルを受信する。一組のデータサンプルには、複数のプロセス変数が含まれる。１つ以上の多変量統計的モデルが適応される。適応には、変更が閾値より大きい場合に、１つ以上の多変量統計的モデルの少なくとも１つの単変量統計に対して変更を適用する工程が含まれる。１つ以上の多変量統計的モデルを用いて、後のプロセスデータを分析して、故障を検出する」と記載されている。また、非特許文献１には、「提案する相関型ＪＩＴ（Ｃ−ＪＩＴ）モデリングでは入出力間の相関関係を適切に考慮してモデル構築用サンプルを選択できるため、プロセス特性の急激な変化にも追従し推定性能を大幅に改善できる」と述べられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００９−５３６４０７号
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Koichi Fujiwara， Manabu Kano， Shinji Hasebe，and Akitoshi Takinami， “Soft−Sensor Development Using Correlation−Based Just−in−Time Modeling”， American Institute of Chemical Engineers Journal，Vol．55， No．7，July 2009， pp．1754−1765
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した特許文献１に記載されている方法は、装置保守のように装置状態が大きく変わる場合はモデルを初期化して、再度モデルを導出する必要がある。また非特許文献１に記載されている方法は、「時間的に近いサンプルほど類似の相関関係を有することを前提として、データセットを構築している。このような前提を満たさない対象については、提案する相関型ＪＩＴ（Ｃ−ＪＩＴ）モデリング法は適用できず、データセットの構築に別途検討を要する」と述べられ、装置保守のような不連続な事象は適用できない。
【０００６】
そこで、本発明は、装置保守によって装置状態が大きく変わる場合に、その装置状態に適合するモデルを短時間で導出する機能を有する加工装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本願発明の加工装置の主な特徴は以下の通りである。
（１）加工量予測重回帰式を用いて、被加工物の加工条件を算出する手段を具備してなる加工装置において、被加工物の加工条件であり被加工物の加工寸法を決定する第１因子を含む第１の説明因子と、加工条件と独立であって被加工物の加工寸法を決定する第２因子を含む第２の説明因子とを用いて、第１の加工量予測重回帰式を求める手段と、被加工物が複数ある場合において、複数の被加工物の一つに対する加工条件である第１因子の実績値と、第２因子の実績値とこのときの加工量実績値とを用いて、第１の加工量予測重回帰式を調整し第２の加工量予測重回帰式を算出する手段と、算出された第２の加工量予測重回帰式を用いて、被加工物の目標加工量を達成するための加工条件を算出する手段とを有し、算出された加工条件により被加工物の一つ以外の他の被加工物を加工することを特徴とする。
（２）あるいは、本願発明の加工装置の別の特徴は以下の通りである。
【０００８】
加工量予測重回帰式を用いて、被加工物の加工条件を算出する手段を具備してなる加工装置において、加工条件を入力する入力手段と、被加工物を所望の形状に加工する加工手段と、加工を制御する制御手段と、加工前および加工後の被加工物形状に係るデータを含む情報を記憶する記憶手段とを備え、記憶装置により、加工量予測重回帰式と、被加工物の一つの加工実績データと、被加工物の目標加工量とを含む情報を記憶し、制御手段により、被加工物の一つの加工実績データを用いて予め設定された加工量予測重回帰式を調整し、調整した加工量予測重回帰式と被加工物の目標加工量とから加工条件を算出し、加工手段により、加工条件を用いて被加工物の一つ以外の他の被加工物を加工することを特徴とする。
（３）また、本願発明の加工条件算出方法の主な特徴は以下の通りである。
【０００９】
加工量予測重回帰式を用いて、加工装置による被加工物の加工条件を算出する加工条件算出方法において、被加工物の一つの加工実績データを用いて予め設定された加工量予測重回帰式を調整するステップと、調整した加工量予測重回帰式と前記被加工物の目標加工量とから、被加工物の一つ以外の他の被加工物を加工する加工条件を算出するステップと、を有することを特徴とする。
【００１０】
すなわち、本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、加工装置保守後の加工実績データの処理条件と処理結果の取得手段と、加工量予測重回帰モデルを備え、実績データを用いて加工量予測重回帰モデルを調整し、加工対象の目標値を満足する加工条件を算出する加工装置およびその条件出し方法を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、装置保守後の装置状態に適合した加工量予測重回帰モデルを１サンプルの処理結果より導出可能であり、条件出し時間を著しく削減する効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】イオンミリング装置の一例を示す構成図である。
【図２】磁気ヘッドの記録素子の加工方法の例を示す図である。
【図３】本発明で実行するミリング条件算出システムの例を示す図である。
【図４】ミリング加工量予測重回帰式導出の一例を示すフローチャートである。
【図５】実験で用いた直交表の一例を示す表である。
【図６】実験で用いたミリング条件の一例を示す表である。
【図７】実験結果を示す表である。
【図８】ミリング加工量予測重回帰式導出の入力データの一例を示す表である。
【図９】説明因子探索に用いる説明因子の一例を示す表である。
【図１０】説明因子探索結果を示す表である。
【図１１】調整因子探索の一例を示すフローチャートである。
【図１２】条件出し結果を示す表である。
【図１３】調整因子探索の入力データの一例を示す表である。
【図１４】調整因子探索結果を示す図である。
【図１５】重回帰式調整の効果を示した図である。
【図１６】ミリング条件出し装置のグラフィカルユーザインターフェースの例を示す図である。
【図１７】ミリング条件出し装置のグラフィカルユーザインターフェースの例を示す図である。
【図１８】ミリング条件出し装置のマスターデータの例である。
【図１９】ミリング条件出し装置のグラフィカルユーザインターフェースの例を示す図である。
【図２０】ミリング条件出し装置の条件算出を示すフローチャートである。
【図２１】条件出し結果を示す図である。
【図２２】本発明を実行するハードウエア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、実施例を、図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１４】
本実施例では、加工装置の条件導出方法を、イオンミリング装置１を対象に磁気ヘッドの製造工程へ適用した例を説明する。なお、以下に示す符号は、数値等と符号の数字と混同を生じやすいと思われる個所は、括弧中に符号を付した。
【００１５】
図１は、本発明に係る加工装置の一例としてイオンミリング装置１の概要の例を示した図である。図１に示す断面構造のイオンミリング装置１を用いて、プラズマ生成室から引き出される２００〜５０００Ｖ程度のエネルギーを持つイオンビームを基板に照射し、該基板をスパッタすることで該基板の表面の微細加工を行う。イオンミリング装置１は、イオン生成室１０１と、イオン生成室１０１からイオンを引き出すグリッド電極１０２と、基板１０３の保持および冷却を行うホルダー１０４と、基板およびホルダーを収納する真空容器１０５と、真空容器内を真空にする真空ポンプ１０６と、真空容器の真空度を計測する真空計１０７から概略構成されている。イオン生成室１０１では、イオン生成室１０１に設けられているガス導入口１０８からアルゴンガス等の中性ガス１０９が導入され、高周波電源１１０より高周波が印加されてアルゴンガスがイオン化される。アルゴンイオンは、グリッド電極１０２により真空容器１０５内へ引き出され基板１０３に照射される。この時、ホルダー１０４のＡＡ’（１１１）を含む面をＢＢ'（１１２）のように角度θ（１１３）だけ傾斜させることにより、アルゴンイオンビーム１１５の基板１０３への入射角を変え、一定の時間アルゴンイオンを基板１０３に入射させることで、所望の基板表面の加工形状を得る。また、基板中心を通るＣＣ’（１１４）を軸にホルダーを回転させることで基板表面をあらゆる方向から入射角θで均一に加工する。本イオンミリング装置１は、バス１２３を介して全体制御部１１６に接続されている。本イオンミリング装置１には、この他に中央演算処理装置（ＣＰＵ）１１７、一次記憶装置１１８、二次記憶装置１１９、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、ネットワークインターフェイスなどの入出力部１２２が備わっている。また、二次記憶装置１１９にはミリング加工量予測重回帰式をグリッド交換後の装置状態に適合するように調整する重回帰式調整プログラム１２０、調整した重回帰式を用いて条件を算出する条件算出プログラム１２１などが格納されている。これらのプログラムは、二次記憶装置１１９から一次記憶装置１１８に読み出され、ＣＰＵ１１７で計算される。
【００１６】
図２は、磁気ヘッドの記録素子となる磁性膜の加工方法を示した図である。垂直磁気記録方式の磁気ヘッドにおいては、良好な磁気記録特性を得るために、図２（ｄ）に示したような、磁気記録面に傾斜をつけた逆台形形状２０１が必要である。図２（ｄ）に示すように、パターン上部の幅Ｌｔ（２０２）の方がパターン下部の幅Ｌｂ（２０３）より大きい逆台形形状とするために、図２（ａ）〜（ｃ）に示した２段階のミリング加工を実施する。図２（ａ）は下地膜２０４の上に磁性膜２０５を成膜し、アルゴンイオンビーム１１５の磁性膜２０５への入射を妨げるマスクとなるポリイミドのパターン２０６を露光装置３０２によって形成した状態を示す。最初に入射角θ１（２０７）、ミリング時間Ｔ１（２０８）の垂直ミリング２０９で、磁性膜２０５を垂直に加工する。次に入射角θ２（２１１）、ミリング時間Ｔ２（２１２）の傾斜ミリング２１３で磁性膜２０５に傾斜をつける。このとき下地膜２０５の削り込み深さＮ（２１４）も磁気記録特性へ影響する重要な因子であり、パターン上部の幅Ｌｔ（２０２）、パターン下部の幅Ｌｂ（２０３）とともにミリング加工の目標寸法となる。ここで、Ｌｔ（２０２）、Ｌｂ（２０３）はマスク２０６の幅に依存する量であり、同じミリング条件で加工してもＬｔ（２０２）、Ｌｂ（２０３）の出来栄えが異なってくる。そこでマスク寸法（例えば、２５０ｎｍ高さ地点のマスク幅Ｌ２５０（２１５））と出来栄え寸法との差分を取ったミリング加工量を加工目標値とする。上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂはそれぞれ、
【００１７】
【数１】
【００１８】
【数２】
【００１９】
のように表される。
【００２０】
図３は、グリッド交換を行った後の新しい装置状態で、上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂ、削り込み深さＮ（２１４）が目標値を満足するミリング条件（θ１、Ｔ１、θ２、Ｔ２）を決定するためのシステム構成である。成膜装置３０１、露光装置３０２を用いて、図２（ａ）に示した構造を形成した１枚のウエハのマスク寸法を検査装置３０３で計測する。次に、暫定的に定めたミリング条件（θ１０、Ｔ１０、θ２０、Ｔ２０）で２段階のミリング加工を実施する。検査装置３０３でパターン上部の幅Ｌｔ（２０２）、パターン下部の幅Ｌｂ（２０３）、削り込み深さＮ（２１４）を計測する。マスク寸法Ｌ２５０（２１５）を用いて、上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂを（式１）、（式２）より得る。重回帰式の導出方法および重回帰式の調整方法について詳細は後述するが、重回帰式を
【００２１】
【数３】
【００２２】
で表す。ここで、Ｙはミリング加工量であり、上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂ、削り込み深さＮに相当する。Ｘｉは加工量Ｙの予測に使われる説明因子であり、予測対象によって異なるが、例えばミリング条件やマスク寸法、磁性膜厚Ｄ（２１６）である。１枚目のマスク寸法３０４、１枚目のミリング条件３０５、１枚目のミリング結果３０６を用いて、（式３）を
【００２３】
【数４】
【００２４】
に調整する。（式４）は、ミリング条件Ｘｉの偏回帰係数を調整して導出した式であるが、グリッド交換後の装置状態に適合させるための調整に適した係数は、加工量Ｙによって異なる。上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂ、削り込み深さＮのそれぞれに対して得られた調整後の予測重回帰式を用いて、目標加工量３０７を満足する条件を算出し、３つの目標加工量に共通した条件を適正条件３０８としてミリング装置３０９でミリングを実施する。
【００２５】
図４は、ミリング加工量予測重回帰式の導出方法を示すフローチャートである。本実施例では、ミリング加工量予測重回帰式の導出、および重回帰式調整因子の選定が重要であり、その方法について図４および図１０のフローチャートを用いて説明する。必要十分な説明因子からなる予測重回帰式を得るために、変数減少法を用いた説明因子探索を実施した後、グリッド交換時に予測誤差最小となる重回帰式の調整因子の選定を実施する。変数減少法は説明因子候補と考えられる因子を全て用いてモデルを導出して、予測への寄与の小さい不要な説明因子を除いていく手法である。
【００２６】
先ず、図４に示すように、精度良い予測重回帰式を得るために、直交表を用いた実験計画法（ＤＯＥ）に基づく実験を実施する（ステップ４０１）。
【００２７】
図５は、１８枚のウエハを用いて、４つのミリング条件（θ１、Ｔ１、θ２、Ｔ２）を３水準で振る際に参照した直交表を示す。横軸５０１は、評価したい条件名称に相当し、縦軸５０２は横軸５０１に示した条件を３水準に設定して１８種類に組み合わせた実験条件に相当する。条件算出に用いる重回帰式はなるべく広範なミリング条件範囲で成立することが望ましい。
【００２８】
図６は、ミリング条件に割り振った３水準である。３水準を組み合わせた１８枚のミリング加工結果が、全て計測可能となる範囲で可能な限り広く設定した。
【００２９】
図７に実験結果を示す。１８枚の実験において設定したミリング条件７０１、及びミリング後の測定結果７０２をまとめたものである。ミリング後の磁性膜２０１の加工寸法に対しては、上部寸法Ｌｔ（２０２）、下部寸法Ｌｂ（２０３）、削りこみ量Ｎ（２１４）を測定したが、ミリング結果に求める形状に応じて、磁性膜の側壁角度など他の因子を計測することも可能である。
【００３０】
図８に重回帰式を導出するための入力データを示す。
図８の入力データは、図７の実験データを用いて導出したもので、図４に示すように、これを用いてミリング加工量の予測重回帰式を作成する（ステップ４０２）。ミリング条件以外にミリング加工する磁性膜の膜厚Ｄ（２１６）、ミリングマスクのマスク寸法差を説明因子８０１として算出した。マスク寸法差Ｌ１０００−Ｌ２５０は、マスク高さ１０００ｎｍ地点のマスク幅Ｌ１０００と、マスク高さ２５０ｎｍ地点のマスク幅Ｌ２５０との差分であり、ミリングマスクの張り出し量に相当する。イオンビームを磁性膜に入射させるミリング加工に影響があると考えられる物理量を説明因子として準備する。図８に示した上部ミリング加工量ｄＬｔ８０２を目的変数とし、それ以外の項目を説明因子として重回帰式を作成する。
【００３１】
次に、図４に示すように、作成した重回帰式の予測誤差を算出する（ステップ４０３）。予測誤差は重回帰式導出には用いなかった未知のデータで評価する必要があり、交差検証法を用いる。すなわち１８枚の実験データの１枚を除いて重回帰式を作成して、除いた１枚のデータで予測誤差を評価し、これを除く１枚を順次変えて１８回実施する。予測誤差は、
【００３２】
【数５】
【００３３】
の二乗平均平方根誤差で算出する。
【００３４】
次に、図４に示すように、重回帰式の偏回帰係数の有意性検定を実施して、説明因子の有意確率を算出する（ステップ４０４）。有意確率は偏回帰係数が０になる確率を示し、１に近いほど該当する説明因子の必要性が低いことを意味する。交差検証法に基づいて１８回繰り返し算出した有意確率の平均値を求めて、重回帰式導出に用いた説明因子の有意確率とする。
【００３５】
次に、図４に示すように、有意確率が最も大きい説明因子を除く（ステップ４０５）。これは予測重回帰式に不要な説明因子を取り除く作業である。この一連の説明因子評価、削減手順を誤差最小となるまで実施する（ステップ４０６）。
【００３６】
図９に評価した説明因子９０１を示す。評価した説明因子は、垂直ミリング入射角θ１、垂直ミリング時間Ｔ１、傾斜ミリング入射角θ２、傾斜ミリング時間Ｔ２、磁性膜厚Ｄ、マスク寸法差Ｌ１０００−Ｌ２５０、マスク寸法差Ｌ７５０−Ｌ２５０、マスク寸法差Ｌ５００−Ｌ２５０、マスク寸法差Ｌ０−Ｌ２５０の９個である。
【００３７】
図１０に説明因子の探索結果を示す。１回目の説明因子評価１００１で有意確率が最も大きな説明因子１００２は、マスク寸法差Ｌ０−Ｌ２５０（１００３）であった。この時の有意確率は０．９４（１００５）である。順次、有意確率が大きな説明因子１００２を除いていくことで、予測誤差１００８が低減する。５回目の説明因子評価で有意確率が０．０２（１００６）であった垂直ミリング時間Ｔ１（１００７）を除くと、予測誤差は１．５ｎｍ（１００９）から１．８ｎｍ（１０１０）に悪化し、ここで予測誤差が最小となり重回帰式は、
【００３８】
【数６】
【００３９】
のように決定する（図４に示すステップ４０７）。
【００４０】
図１１に決定された重回帰式を対象に、調整因子を探索する手順を示す。まず、グリッド交換時の条件出しデータを取得する（ステップ１１０１）。
【００４１】
ここで、図１２に条件出しデータの例を示す。異なる保守時期１２０１（１月〜３月）のミリング条件７０１（垂直ミリング入射角θ１、垂直ミリング時間Ｔ１、傾斜ミリング入射角θ２、傾斜ミリング時間Ｔ２）および加工結果７０２（上部寸法Ｌｔ、下部寸法Ｌｂ、削り込み量Ｎ）がまとめられたものである。
【００４２】
さらに、図１３に、図１２で示した条件出しデータより求めた調整因子探索用データを示す。調整因子探索用データは、（式６）に示した重回帰式の調整因子を探索するためのデータであり、説明因子８０１は垂直ミリング入射角θ１、垂直ミリング時間Ｔ１、傾斜ミリング入射角θ２、傾斜ミリング時間Ｔ２およびマスク寸法差Ｌ５００−Ｌ２５０である。目的変数８０２は上部ミリング量ｄＬｔである。
【００４３】
次に、図１１において、モデル調整因子を１つ選択する（ステップ１１０２）。基準とする最初の重回帰式を（式３）で表し、グリッド交換後の１枚のウエハのミリング実測値をＹ１、この時のミリング条件に対する（式３）の予測値をＹ１’とすると、（式３）の切片を調整した重回帰式は、
【００４４】
【数７】
【００４５】
のように表される。また（式３）の傾きを調整した重回帰式は、
【００４６】
【数８】
【００４７】
のように表される。（式８）では全ての説明因子の係数ａｉに等しい重み付けをして重回帰式が１枚目のウエハの実測値に合うように調整しているが、グリッド交換によって説明因子Ｘ１のミリング加工に対する影響が変化したと仮定した場合、調整後の重回帰式は、
【００４８】
【数９】
【００４９】
のように表される。
【００５０】
どの調整方法が最も良くグリッド交換後の装置状態に重回帰式を調整できるか、順次探索する。本実施例ではモデル調整因子は前述のとおり、重回帰式の切片、傾き、各説明因子（垂直ミリング入射角θ１、垂直ミリング時間Ｔ１、傾斜ミリング入射角θ２、傾斜ミリング時間Ｔ２およびマスク寸法差Ｌ５００−Ｌ２５０）の係数の７つである。
【００５１】
選択した調整因子を用いてモデルを調整する（ステップ１１０３）。切片調整であれば（式６）を用い、傾き調整であれば（式７）を用い、着目した説明因子の係数調整であれば（式８）を用いて、グリッド交換後１枚目の処理条件および処理結果から重回帰式を調整する。
【００５２】
調整した重回帰式を用いて２枚目以降のウエハの上部ミリング量ｄＬｔ予測値を算出し、予測誤差を算出する（ステップ１１０４）。予測誤差は（式５）を用いて算出する。全ての調整因子でモデル調整と予測誤差算出を繰り返し（ステップ１１０５）、予測誤差最小となる調整因子を選択する（ステップ１１０６）。
【００５３】
図１４に調整因子の評価結果を示す。傾斜ミリング時間Ｔ２の係数を調整した場合の予測誤差１４０１が最小となった。
【００５４】
図１５に上部ミリング加工量ｄＬｔ予測重回帰式の予測結果を示す。図１５（ａ）は調整前の重回帰式の予測結果であり、３回の保守後の上部ミリング量ｄＬｔ予測結果をそれぞれ、１回目を●１５０１、２回目を×１５０２、３回目を○１５０３で示した。保守後の１枚目の結果を用いて重回帰式を調整することで、図４（ｂ）に示すとおり３回の保守後の予測値と実測値とがほぼ一致する結果となった。
【００５５】
本実施例によれば、図２で示した逆台形形状２０１を得るための条件出しが１枚のウエハ加工で済み、条件出し時間を大幅に削減できる。
【実施例２】
【００５６】
本実施例では、ミリング装置条件出しツールについて説明する。
図１６は、ミリング装置条件出しツールのグラフィカルユーザインターフェースの一例であり、重回帰式調整機能を有するものである。ミリング加工条件として、ミリングパラメータ垂直ミリング入射角θ１（１６０１）、垂直ミリング時間Ｔ１（１６０２）、傾斜ミリング入射角θ２（１６０３）、傾斜ミリング時間Ｔ２（１６０４）の実績値１６０５を入力する。また重回帰式に含まれる説明因子の中で、既に入力したミリング加工条件以外の説明因子の値を入力する。本実施例では、マスク高さ１５０ｎｍのマスク幅からマスク高さ２５０ｎｍのマスク幅を差し引いたマスク寸法差Ｌ１５０−Ｌ２５０（１６０６）、マスク高さ５００ｎｍのマスク幅からマスク高さ２５０ｎｍのマスク幅を差し引いたマスク寸法差Ｌ５００−Ｌ２５０（１６０７）、マスク高さ７５０ｎｍのマスク幅からマスク高さ２５０ｎｍのマスク幅を差し引いたマスク寸法差Ｌ７５０−Ｌ２５０（１６０８）をそれぞれ入力する１６０９。次に、ミリング加工実績値として、上部ミリング加工量ｄＬｔ（１６１０）、下部ミリング加工量ｄＬｂ（１６１１）、掘り込み深さＮ（１６１２）をそれぞれ入力する１６１３。重回帰式調整ボタン１６１４をクリックすることで、図１６に示した処理が実行される。
【００５７】
すなわち、図１８において、図２２に示すミリング条件出し装置２２０１の制御・演算装置（ＣＰＵ）１１７は入力装置２２０５を介して出力装置２２０６上に入力されたミリング加工条件を読み込み（ステップ１８０１）、説明因子の値を読み込み（ステップ１８０２）、ミリング加工結果を読み込む（ステップ１８０３）。これらの値を用いて、予め導出され二次記憶装置１１９に保存された上部ミリング加工量ｄＬｔ予測重回帰式（式１０）、下部ミリング加工量ｄＬｂ予測重回帰式（式１１）、掘り込み深さＮ予測重回帰式（式１２）を調整する（ステップ１８０４）。
【００５８】
【数１０】
【００５９】
【数１１】
【００６０】
【数１２】
【００６１】
調整に使われる因子は、上部ミリング加工量ｄＬｔ予測重回帰式に対しては傾斜ミリング時間の係数、下部ミリング加工量ｄＬｂ予測重回帰式に対しては傾斜ミリング時間の係数、掘り込み深さＮ予測重回帰式に対しては垂直ミリング入射角の係数が予め選定され、二次記憶装置１１９に保存されたプログラム上に記載されている。
【００６２】
図１７に、図１６に示したグラフィカルユーザインターフェースを生成するためのマスターファイルを示す。マスターファイルには、ミリング加工条件として入力するミリングパラメータ数１７０１およびその名称１７０２、重回帰式に用いる説明因子として入力する説明因子の数１７０３およびその名称１７０４、加工結果として入力する加工形状の因子数１７０５およびその名称１７０６が記載されている。
【００６３】
図１９は、ミリング装置条件出しツールのグラフィカルユーザインターフェースの一例であり、条件算出機能を有するものである。本グラフィカルユーザインターフェースは、図１７に示したミリング加工条件として入力するミリングパラメータ数１７０１およびその名称１７０２、重回帰式に用いる説明因子として入力する説明因子の数１７０３およびその名称１７０４、加工結果として入力する加工形状の因子数１７０５およびその名称１７０６、を記載したマスターファイル１７０７を読み込む事により生成される。ミリング条件探索範囲として、垂直ミリング入射角θ１（１６０１）の探索最大値１９０２と探索最小値１９０３、垂直ミリング時間Ｔ１（１６０２）の探索最大値１９０２と探索最小値１９０３、傾斜ミリング入射角θ２（１６０３）の探索最大値１９０２と探索最小値１９０３、傾斜ミリング時間Ｔ２（１６０３）の探索最大値１９０２と探索最小値１９０３、をそれぞれ入力する。
【００６４】
次に、ミリング加工量予測重回帰式（数１０）（数１１）（数１２）の説明因子の中で、ミリング条件以外の説明因子の値を入力する。ここでは、マスク寸法差Ｌ１５０−Ｌ２５０（１６０６）、マスク寸法差Ｌ５００−Ｌ２５０（１６０７）、マスク寸法差Ｌ７５０−Ｌ２５０（１６０８）の値１９０４をそれぞれ入力する。最後にミリング加工量目標値として、上部ミリング加工量ｄＬｔ目標値１６１０、下部ミリング加工量ｄＬｂ目標値１６１１、掘り込み深さＮ目標値１６１２の値１９０５をそれぞれ入力する。条件算出ボタン１９０６をクリックすることにより、図２０に示した処理が実行される。
【００６５】
図２０は、条件算出処理フローである。制御・演算装置（ＣＰＵ）１１７がミリング条件探索範囲を読み込み（ステップ２００１）、説明因子の値を読み込む（ステップ２００２）。垂直ミリング入射角θ１、垂直ミリング時間Ｔ１、傾斜ミリング入射角θ２、傾斜ミリング時間Ｔ２をそれぞれ条件探索範囲の最小値とする（ステップ２００３）。前述した重回帰式調整機能によって予め二次記憶装置１１９に保存されている調整済みのミリング加工量予測重回帰式を用いて、上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂ、掘り込み深さＮの予測値をそれぞれ算出する（ステップ２００４）。そしてミリング条件および予測結果を一次記憶装置１１８上に保存する（ステップ２００５）。傾斜ミリング時間Ｔ２、傾斜ミリング入射角θ２、垂直ミリング時間Ｔ１、垂直ミリング入射角θ１について０．１ずつ値を増やしていき、それぞれがミリング条件探索範囲の最大値となるまで、全ての組み合わせで上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂ、掘り込み深さＮを予測して、保存する（ステップ２００５〜２０１３）。ミリング加工目標値を読み込み（ステップ２０１４）、上部ミリング加工量ｄＬｔ、下部ミリング加工量ｄＬｂ、掘り込み深さＮが目標値を満足するミリング条件を絞込み、提示する（ステップ２０１５）。
【００６６】
図２１に条件出し結果を示す。目標として与えた上部ミリング加工量ｄＬｔ：４１．６ｎｍ、下部ミリング加工量ｄＬｂ：５４ｎｍ、削り込み深さＮ：１４ｎｍに対して、加工量予測値２１０１が、上部ミリング加工量ｄＬｔ：４１．５ｎｍ、下部ミリング加工量ｄＬｂ：５４．１ｎｍ、削り込み深さＮ：１４．２ｎｍとなるミリング加工条件２１０２を得ることができた。本発明によるミリング条件算出装置によって、適正なミリング条件を算出することが可能となった。
【００６７】
図２２は、本発明のミリング条件算出装置のハードウエア構成を示したブロック図の一例である。ミリング条件算出装置２２０１は、ローカルエリアネットワーク２２０２を介してミリング装置３０９に接続されている。ミリング条件算出装置２２０１は通信制御装置２２０４、制御・演算装置（ＣＰＵ）１１７、一次記憶装置１１８、二次記憶装置１１９、キーボードやマウスなどの入力装置２２０５、ディスプレイやプリンタなどの出力装置２２０６を備えている。実績管理データベース２２０３はミリング条件やミリング加工結果を、ローカルエリアネットワーク２２０２を介して収集管理している。ミリング条件やミリング加工結果からなる実績データはローカルエリアネットワーク２２０２、通信制御装置２２０４を介してミリング条件算出装置２２０１に入力される。入力されたミリング条件やミリング加工結果は、二次記憶装置１１９に格納される。図１８、図２０で示した重回帰式調整プログラム１２０、条件算出プログラム１２１は、予め二次記憶装置１１９に格納され、実行時には一次記憶装置１１８に読み込まれて実行される。
【００６８】
以上、ハードディスクドライブの記録素子を形成する工程で、本発明を実施した一例を説明した。本発明はハードディスクドライブの記録素子のみならず、ミリング装置を用いて加工するハードディスクドライブの再生素子や、エッチング装置を用いて加工する半導体素子、あるいはＭＥＭＳ（マイクロエレクトロメカニカルシステム）、分析装置の試料の薄膜加工などにも活用できる。すなわち、被加工物が複数あり、それぞれを枚葉処理する加工プロセスに適用が可能であり、特に、加工装置のメンテナンスなどの装置状態の変動に対して加工プロセスの条件が大きく変動する場合に有効である。例えば、半導体装置の製造方法において、被加工物である酸化膜や窒化物をフォトマスクを用いて、ドライエッチングする場合に、予めエッチング条件，フォトマスクの設計寸法などを説明因子として加工量予測重回帰式を導出しておき、その式をメンテナンス後の１枚目の加工実績を用いて調整し、２枚目以降を加工する場合のエッチング条件算出に適用すると有効である。上記ドライエッチングは、ドライエッチング装置のメンテナンス頻度が高く，装置状態の変化により装置パラメータと被加工物の加工量との関係が大きく変化するからである。
【００６９】
上記実施例１では、被加工物の形状が逆台形（逆テーパ）の例を用いたが、順テーパでも、あるいはテーパがない場合にも適用が可能である。
【００７０】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【００７１】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００７２】
１…イオンミリング装置、１０１…イオン生成室、１０２…グリッド電極、１０３…基板、１０４…ホルダー、１０５…真空容器、１０６…真空ポンプ、１０７…真空計、１０８…ガス導入口、１０９…中性ガス、１１０…高周波電源、１１３…角度θ、１１５…アルゴンイオンビーム、１１６…全体制御部、１１７…ＣＰＵ、１１８…一次記憶装置、１１９…二次記憶装置、１２０…重回帰式調整プログラム、１２１…条件算出プログラム、１２２…入出力部、１２３…バス、１２４…ミリングユニット、２０１…逆台形形状、２０２…パターン上部の幅Ｌｔ、２０３…パターン下部の幅Ｌｂ、２０４…下地膜、２０５…磁性膜、２０６…マスク（ポリイミドのパターン）、２０７…垂直ミリング入射角θ１、２０８…垂直ミリング時間Ｔ１、２０９…垂直ミリング、２１１…傾斜ミリング入射角θ２、２１２…傾斜ミリング時間Ｔ２、２１３…傾斜ミリング、２１４…削り込み深さＮ、２１５…２５０ｎｍ高さ地点のマスク幅Ｌ２５０、２１６…磁性膜厚Ｄ、２１７…５００ｎｍ高さ地点のマスク幅Ｌ５００、３０１…成膜装置、３０２…露光装置、３０３…検査装置、３０４…１枚目のマスク寸法、３０５…１枚目のミリング条件、３０６…１枚目のミリング結果、３０７…目標加工量、３０８…適正条件、３０９…ミリング装置、２２０１…ミリング条件算出装置、２２０２…ローカルエリアネットワーク、２２０４…通信制御装置、２２０５…入力装置、２２０６…出力装置。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
加工量予測重回帰式を用いて、被加工物の加工条件を算出する手段を具備してなる加工装置において、
前記被加工物の加工条件であり前記被加工物の加工寸法を決定する第１因子を含む第１の説明因子と、
前記加工条件と独立であって前記被加工物の加工寸法を決定する第２因子を含む第２の説明因子とを用いて、第１の加工量予測重回帰式を求める手段と、
前記被加工物が複数ある場合において、
前記複数の被加工物の一つに対する加工条件である第１因子の実績値と、前記第２因子の実績値と加工量実績値とを用いて、前記第１の加工量予測重回帰式を調整し第２の加工量予測重回帰式を算出する手段と、
算出された前記第２の加工量予測重回帰式を用いて、前記被加工物の目標加工量を達成するための加工条件を算出する手段と、を有し、
前記算出された加工条件により前記被加工物の一つ以外の他の被加工物を加工することを特徴とする加工装置。
【請求項２】
前記第２因子は、前記被加工物の加工寸法を決定する加工用マスクのマスク寸法であることを特徴とする請求項１記載の加工装置。
【請求項３】
前記加工装置が、ミリング装置、あるいはエッチング装置であることを特徴とする請求項１に記載の加工装置。
【請求項４】
前記第１の加工量予測重回帰式を調整する方法が、モデルの切片調整か、傾き調整か、着目した１つの説明因子の偏回帰係数の調整か、のいずれか１つの方法で行われることを特徴とする請求項１に記載の加工装置。
【請求項５】
前記第２の加工量予測重回帰式の説明因子探索が、変数減少法を用いて行われることを特徴とする請求項１に記載の加工装置。
【請求項６】
加工量予測重回帰式を用いて、被加工物の加工条件を算出する手段を具備してなる加工装置において、
前記加工条件を入力する入力手段と、
前記被加工物を所望の形状に加工する加工手段と、
前記加工を制御する制御手段と、
加工前および加工後の被加工物形状に係るデータを含む情報を記憶する記憶手段とを備え、
前記記憶装置により、加工量予測重回帰式と、前記被加工物の一つの加工実績データと、前記被加工物の目標加工量とを含む情報を記憶し、
前記制御手段により、前記被加工物の一つの加工実績データを用いて予め設定された前記加工量予測重回帰式を調整し、調整した前記加工量予測重回帰式と前記被加工物の目標加工量とから加工条件を算出し、
前記加工手段により、前記加工条件を用いて前記被加工物の一つ以外の他の被加工物を加工することを特徴とする加工装置。
【請求項７】
加工量予測重回帰式を用いて、加工装置による被加工物の加工条件を算出する加工条件算出方法において、
前記被加工物の一つの加工実績データを用いて予め設定された加工量予測重回帰式を調整するステップと、
調整した前記加工量予測重回帰式と前記被加工物の目標加工量とから、前記被加工物の一つ以外の他の被加工物を加工する加工条件を算出するステップと、を有することを特徴とする加工条件算出方法。
【請求項８】
前記加工量予測重回帰式を導出するステップは、
設定された加工量予測重回帰式の予測誤差を算出する第１ステップと、
説明因子の有意確率を算出する第２ステップと、
加工量予測重回帰式に不要な説明因子を取り除く第３ステップと、を含み、
前記第１乃至第３のステップを誤差最小となるまで実施することを特徴とする請求項７記載の加工条件算出方法。
【請求項１】
加工量予測重回帰式を用いて、被加工物の加工条件を算出する手段を具備してなる加工装置において、
前記被加工物の加工条件であり前記被加工物の加工寸法を決定する第１因子を含む第１の説明因子と、
前記加工条件と独立であって前記被加工物の加工寸法を決定する第２因子を含む第２の説明因子とを用いて、第１の加工量予測重回帰式を求める手段と、
前記被加工物が複数ある場合において、
前記複数の被加工物の一つに対する加工条件である第１因子の実績値と、前記第２因子の実績値と加工量実績値とを用いて、前記第１の加工量予測重回帰式を調整し第２の加工量予測重回帰式を算出する手段と、
算出された前記第２の加工量予測重回帰式を用いて、前記被加工物の目標加工量を達成するための加工条件を算出する手段と、を有し、
前記算出された加工条件により前記被加工物の一つ以外の他の被加工物を加工することを特徴とする加工装置。
【請求項２】
前記第２因子は、前記被加工物の加工寸法を決定する加工用マスクのマスク寸法であることを特徴とする請求項１記載の加工装置。
【請求項３】
前記加工装置が、ミリング装置、あるいはエッチング装置であることを特徴とする請求項１に記載の加工装置。
【請求項４】
前記第１の加工量予測重回帰式を調整する方法が、モデルの切片調整か、傾き調整か、着目した１つの説明因子の偏回帰係数の調整か、のいずれか１つの方法で行われることを特徴とする請求項１に記載の加工装置。
【請求項５】
前記第２の加工量予測重回帰式の説明因子探索が、変数減少法を用いて行われることを特徴とする請求項１に記載の加工装置。
【請求項６】
加工量予測重回帰式を用いて、被加工物の加工条件を算出する手段を具備してなる加工装置において、
前記加工条件を入力する入力手段と、
前記被加工物を所望の形状に加工する加工手段と、
前記加工を制御する制御手段と、
加工前および加工後の被加工物形状に係るデータを含む情報を記憶する記憶手段とを備え、
前記記憶装置により、加工量予測重回帰式と、前記被加工物の一つの加工実績データと、前記被加工物の目標加工量とを含む情報を記憶し、
前記制御手段により、前記被加工物の一つの加工実績データを用いて予め設定された前記加工量予測重回帰式を調整し、調整した前記加工量予測重回帰式と前記被加工物の目標加工量とから加工条件を算出し、
前記加工手段により、前記加工条件を用いて前記被加工物の一つ以外の他の被加工物を加工することを特徴とする加工装置。
【請求項７】
加工量予測重回帰式を用いて、加工装置による被加工物の加工条件を算出する加工条件算出方法において、
前記被加工物の一つの加工実績データを用いて予め設定された加工量予測重回帰式を調整するステップと、
調整した前記加工量予測重回帰式と前記被加工物の目標加工量とから、前記被加工物の一つ以外の他の被加工物を加工する加工条件を算出するステップと、を有することを特徴とする加工条件算出方法。
【請求項８】
前記加工量予測重回帰式を導出するステップは、
設定された加工量予測重回帰式の予測誤差を算出する第１ステップと、
説明因子の有意確率を算出する第２ステップと、
加工量予測重回帰式に不要な説明因子を取り除く第３ステップと、を含み、
前記第１乃至第３のステップを誤差最小となるまで実施することを特徴とする請求項７記載の加工条件算出方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【公開番号】特開２０１２−２２７２８２（Ｐ２０１２−２２７２８２Ａ）
【公開日】平成２４年１１月１５日（２０１２．１１．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−９２３８５（Ｐ２０１１−９２３８５）
【出願日】平成２３年４月１８日（２０１１．４．１８）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１１月１５日（２０１２．１１．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年４月１８日（２０１１．４．１８）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
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