成膜装置和成膜方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108165954A

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201711284172.6

    申请日:2017-12-07

    Abstract: 本发明提供控制在作为基片的晶片面内的膜厚分布的技术。在将供给原料气体和作为反应气体的O2气体来形成单分子层的循环反复进行多次,在晶片(W)形成规定膜厚的SiO2膜时,从形成有在晶片(W)的径向上同心圆状地划分成多个而得的、能够彼此独立地排出气体的第一~第三划分区域(Z1~Z3)的气体排出部(4)排出气体。通过原料气体和O2气体的反应来形成SiO2膜,通过改变原料气体的供给量和O2气体的供给量,使SiO2膜的膜厚变化。因此,通过控制成原料气体的供给量和O2气体的供给量在第一~第三划分区域(Z1~Z3)之间彼此不同,能够调整晶片(W)的径向的膜厚,控制膜厚分布。

    学习装置、推断装置以及已学习模型

    公开(公告)号:CN112655071B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN201980058184.8

    申请日:2019-08-29

    Abstract: 提供一种学习装置,使用被输入至输入层的数据,基于学习模型来进行机器学习,所述学习装置具有:计算部,其计算将模拟数据同与晶圆表面平行的XY坐标进行了关联的规定个数的特征量,所述模拟数据是设定用于进行半导体制造工艺的处理容器内的环境信息并将设置于所述处理容器的规定的配件作为变量来进行半导体制造工艺的模拟所得到的结果;以及输入部,其将计算出的所述规定个数的特征量输入至所述输入层。

    学习装置、推断装置以及已学习模型

    公开(公告)号:CN112655071A

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN201980058184.8

    申请日:2019-08-29

    Abstract: 提供一种学习装置,使用被输入至输入层的数据,基于学习模型来进行机器学习,所述学习装置具有:计算部,其计算将模拟数据同与晶圆表面平行的XY坐标进行了关联的规定个数的特征量,所述模拟数据是设定用于进行半导体制造工艺的处理容器内的环境信息并将设置于所述处理容器的规定的配件作为变量来进行半导体制造工艺的模拟所得到的结果;以及输入部,其将计算出的所述规定个数的特征量输入至所述输入层。

    成膜装置和成膜方法
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN108165954B

    公开(公告)日:2020-06-23

    申请号:CN201711284172.6

    申请日:2017-12-07

    Abstract: 本发明提供控制在作为基片的晶片面内的膜厚分布的技术。在将供给原料气体和作为反应气体的O2气体来形成单分子层的循环反复进行多次,在晶片(W)形成规定膜厚的SiO2膜时,从形成有在晶片(W)的径向上同心圆状地划分成多个而得的、能够彼此独立地排出气体的第一~第三划分区域(Z1~Z3)的气体排出部(4)排出气体。通过原料气体和O2气体的反应来形成SiO2膜,通过改变原料气体的供给量和O2气体的供给量,使SiO2膜的膜厚变化。因此,通过控制成原料气体的供给量和O2气体的供给量在第一~第三划分区域(Z1~Z3)之间彼此不同,能够调整晶片(W)的径向的膜厚,控制膜厚分布。

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