講演情報
[9p-N322-15]機械学習を用いた光学干渉非接触温度測定法の高性能化に関する研究
〇Yu Jiawen1、花房 宏明1、東 清一郎1 (1.広大院先進理工)
キーワード：
温度測定、機械学習、AI
半導体プロセスにおける高精度なリアルタイム温度測定は、プロセスの均一性と再現性の確保に不可欠である。我々は独自の光学干渉非接触温度測定法(Optical-Interference Contactless Thermometry: OICT) により、ウェーハの温度変化による光学膜厚変化を解析することで、プラズマ処理やミリ秒アニールといった環境下においても、高精度な測定を実現してきた。先行研究[1]では、OICTに画像処理とデータベース検索を組み合わせることでリアルタイム温度測定を達成したが、汎用性に乏しく、高精度化には膨大な計算・記憶リソースを要するという課題がある。そこで本研究では、AI·機械学習(Machine Learning: ML)の高い適応力と汎化性能に着目し、これを OICT に組み込むことでリアルタイム温度測定を実現する手法を試みた。