講演情報
[8a-N102-1]深層学習に基づく光学干渉非接触温度測定法（OICT）に向けたシリコンウェハ表面温度分布のリアルタイム測定に関する研究
〇Yu Jiawen1、小野 遥夢1、花房 宏明1、東 清一郎1 (1.広大院先進理工)
キーワード：
深層学習、機械学習、リアルタイム温度測定
半導体製造プロセスでは，ウェハ表面温度分布のリアルタイム計測が重要である。本研究では，光学干渉非接触温度測定法（OICT）による多点温度計測と深層学習を組み合わせ，限られた測温点情報からシリコンウェハ表面温度分布を推定する手法を検討した。熱拡散シミュレーションにより学習データを作成し，構造化Deep Neural Network（DNN）を用いて温度分布を予測した。その結果，平均予測誤差約0.4 K，最大予測誤差2.5 K以下を達成し，予測時間は0.1 s未満であった。本手法は，半導体プロセスにおけるウェハ温度分布のリアルタイムモニタリングへの応用が期待される。