(57)【要約】【課題】一部の項目についての処理条件を固定するものとしても、プラズマ処理を適切に行なうための残りの項目についての処理条件を推定可能とする。【解決手段】プラズマ処理用の処理条件決定方法は、異なる種類の処理条件がそれぞれ定められる複数の項目のうち少なくとも一つの項目の選択をユーザから受け付け、複数の項目のうち選択がされた項目を含む一部の項目を入力項目とすると共に残りの項目を出力項目としたモデルを機械学習法により作成する。そして、処理条件決定方法は、入力項目についての処理条件の入力をユーザから受け付け、作成したモデルを用いて入力がされた入力項目についての処理条件から出力項目についての処理条件を推定する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヘッドから処理対象物に対してプラズマを照射するプラズマ処理に必要な処理条件を決定するプラズマ処理用の処理条件決定方法であって、
異なる種類の処理条件がそれぞれ定められる複数の項目のうちいずれかの項目の選択をユーザから受け付け、
前記複数の項目のうち前記選択がされた項目を含む一部の項目を入力項目とすると共に残りの項目を出力項目としたモデルを機械学習法により作成し、
前記入力項目についての処理条件の入力をユーザから受け付け、
前記作成したモデルを用いて前記入力がされた入力項目についての処理条件から前記出力項目についての処理条件を推定する、
プラズマ処理用の処理条件決定方法。
【請求項２】
請求項１に記載のプラズマ処理用の処理条件決定方法であって、
前記複数の項目には、前記プラズマ処理の処理目標値を含む必須項目と、ユーザが任意に選択可能な選択項目と、を有し、
前記入力項目は、前記必須項目と、前記選択項目のうちユーザにより選択がされた項目と、を有し、
前記出力項目は、前記選択項目のうちユーザにより選択がされなかった項目を有する、
プラズマ処理用の処理条件決定方法。
【請求項３】
請求項２に記載のプラズマ処理用の処理条件決定方法であって、
前記必須項目には、前記処理目標値と、前記処理対象物に関する情報と、処理環境に関する情報と、を含み、
前記選択項目には、前記ヘッドと前記処理対象物との距離と、前記ヘッドと前記処理対象物との相対移動速度と、を含む、
プラズマ処理用の処理条件決定方法。
【請求項４】
ヘッドから処理対象物に対してプラズマを照射するプラズマ処理に必要な処理条件を決定するプラズマ処理用の処理条件決定方法であって、
異なる種類の処理条件がそれぞれ定められる複数の項目のうち一部の項目を入力項目とすると共に残りの項目を出力項目としたモデルを、前記入力項目の異なる複数種類の組み合わせ毎に、機械学習法によりそれぞれ作成し、
前記複数の項目のうちいずれかの項目の選択をユーザから受け付けると共に、前記選択がされた項目を含む前記入力項目についての処理条件の入力をユーザから受け付け、
前記作成した各モデルの中から前記選択がされた項目を前記入力項目に含むと共に前記選択がされなかった項目を前記出力項目に含むモデルを抽出し、該抽出したモデルを用いて前記入力がされた入力項目についての処理条件から前記出力項目についての処理条件を推定する、
プラズマ処理用の処理条件決定方法。
【請求項５】
ヘッドから処理対象物に対してプラズマを照射するプラズマ処理に必要な処理条件を決定するプラズマ処理用の処理条件決定装置であって、
異なる種類の処理条件がそれぞれ定められる複数の項目のうちいずれかの項目の選択をユーザから受け付ける項目選択受付手段と、
前記複数の項目のうち前記選択がされた項目を含む一部の項目を入力項目とすると共に残りの項目を出力項目としたモデルを機械学習法により作成するモデル作成手段と、
前記入力項目についての処理条件の入力をユーザから受け付ける条件入力受付手段と、
前記作成されたモデルを用いて前記入力がされた入力項目についての処理条件から前記出力項目についての処理条件を推定する処理条件推定手段と、
を備えるプラズマ処理用の処理条件決定装置。
【請求項６】
ヘッドから処理対象物に対してプラズマを照射するプラズマ処理に必要な処理条件を決定するプラズマ処理用の処理条件決定装置であって、
異なる種類の処理条件がそれぞれ定められる複数の項目のうち一部の項目を入力項目とすると共に残りの項目を出力項目としたモデルを、前記入力項目の異なる複数種類の組み合わせ毎に記憶する記憶手段と、
前記複数の項目のうち少なくとも一つの項目の選択をユーザから受け付けると共に、該選択がされた項目を含む前記入力項目についての処理条件の入力をユーザから受け付ける受付手段と、
前記記憶手段に記憶された各モデルの中から前記選択がされた項目を前記入力項目に含むと共に前記選択がされなかった項目を前記出力項目に含むモデルを抽出し、該抽出したモデルを用いて前記入力がされた入力項目についての処理条件から前記出力項目についての処理条件を推定する処理条件推定手段と、
を備えるプラズマ処理用の処理条件決定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、プラズマ処理用の処理条件決定方法およびプラズマ処理用の処理条件決定装置について開示する。
【背景技術】
【０００２】
従来、プラズマ処理中のプロセス量をモニタするセンサからのモニタ出力および予め設定した処理結果の予測式をもとに処理結果を推定する処理結果推定モデルと、推定結果をもとに加工結果が目標値となるように処理条件の補正量を計算する最適レシピ計算モデルと、を備えるシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。このシステムでは、最適レシピ計算モデルが生成したレシピ（処理条件）をもとにプラズマ処理を制御することにより、外乱による影響を抑制することができる、としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３３２２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、実際のプラズマ処理においては、プラズマ処理装置の構造的な制約や稼働時間の制約などの理由から複数の項目のうち一部の項目についての処理条件を固定（限定）したい場合がある。このような場合でも、プラズマ処理が適切になされるように残りの項目についての処理条件を最適化することが求められる。
【０００５】
本開示は、一部の項目についての処理条件を固定するものとしても、プラズマ処理を適切に行なうための残りの項目についての処理条件を推定することができる処理条件決定方法または処理条件決定装置を提供することを主目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。
【０００７】
本開示の第１のプラズマ処理用の処理条件決定方法は、
ヘッドから処理対象物に対してプラズマを照射するプラズマ処理に必要な処理条件を決定するプラズマ処理用の処理条件決定方法であって、
異なる種類の処理条件がそれぞれ定められる複数の項目のうちいずれかの項目の選択をユーザから受け付け、
前記複数の項目のうち前記選択がされた項目を含む一部の項目を入力項目とすると共に残りの項目を出力項目としたモデルを機械学習法により作成し、
前記入力項目についての処理条件の入力をユーザから受け付け、
前記作成したモデルを用いて前記入力がされた入力項目についての処理条件から前記出力項目についての処理条件を推定する、
ことを要旨とする。
【０００８】
この本開示の第１のプラズマ処理用の処理条件決定方法は、まず、異なる種類の処理条件がそれぞれ定められる複数の項目のうちいずれかの項目の選択をユーザから受け付け、複数の項目のうち選択がされた項目を含む一部の項目を入力項目とし残りの項目を出力項目としたモデルを機械学習法により作成する。そして、処理条件決定方法は、入力項目についての処理条件の入力をユーザから受け付け、作成したモデルを用いて入力がされた入力項目についての処理条件から出力項目についての処理条件を推定する。これにより、例えばプラズマ処理装置の構造的な制約や稼働時間の制約などの理由から一部の項目についての処理条件を固定（限定）する必要が生じても、残りの項目について処理条件を適切に推定することが可能となる。すなわち、ユーザは、複数の項目の中から処理条件を固定したい項目を選択すると共にその項目についての処理条件を入力することで、残りの項目について適切な処理条件を得ることができる。
【０００９】
こうした本開示の第１のプラズマ処理用の処理条件決定方法において、前記複数の項目には、前記プラズマ処理の処理目標値を含む必須項目と、ユーザが任意に選択可能な選択項目と、を有し、前記入力項目は、前記必須項目と、前記選択項目のうちユーザにより選択がされた項目と、を有し、前記出力項目は、前記選択項目のうちユーザにより選択がされなかった項目を有するものとしてもよい。こうすれば、ユーザは、選択項目の中から処理条件を固定したい項目を選択すると共にその項目についての処理条件を入力することで、処理目標値を達成するための残りの項目についての処理条件を得ることができる。この場合、前記必須項目には、前記処理目標値と、前記処理対象物に関する情報と、処理環境に関する情報と、を含み、前記選択項目には、前記ヘッドと前記処理対象物との距離と、前記ヘッドと前記処理対象物との相対移動速度と、を含む、ものとしてもよい。
【００１０】
本開示の第２のプラズマ処理用の処理条件決定方法は、
ヘッドから処理対象物に対してプラズマを照射するプラズマ処理に必要な処理条件を決定するプラズマ処理用の処理条件決定方法であって、
異なる種類の処理条件がそれぞれ定められる複数の項目のうち一部の項目を入力項目とすると共に残りの項目を出力項目としたモデルを、前記入力項目の異なる複数種類の組み合わせ毎に、機械学習法によりそれぞれ作成し、
前記複数の項目のうちいずれかの項目の選択をユーザから受け付けると共に、前記選択がされた項目を含む前記入力項目についての処理条件の入力をユーザから受け付け、
前記作成した各モデルの中から前記選択がされた項目を前記入力項目に含むと共に前記選択がされなかった項目を前記出力項目に含むモデルを抽出し、該抽出したモデルを用いて前記入力がされた入力項目についての処理条件から前記出力項目についての処理条件を推定する、
ことを要旨とする。
【００１１】
この本開示の第２のプラズマ処理用の処理条件決定方法は、まず、異なる種類の処理条件がそれぞれ定められる複数の項目のうち一部の入力項目とすると共に残りの項目を出力項目としたモデルを、入力項目の異なる複数種類の組み合わせ毎に、機械学習法によりそれぞれ作成する。次に、処理条件決定方法は、複数の項目のうちいずれかの項目の選択をユーザから受け付けると共に、選択がされた項目を含む前記入力項目についての処理条件の入力をユーザから受け付ける。そして、処理条件決定方法は、作成した各モデルの中から選択がされた項目を入力項目に含むと共に選択がされなかった項目を出力項目に含むモデルを抽出し、抽出したモデルを用いて入力がされた入力項目についての処理条件から出力項目についての処理条件を推定する。これにより、例えばプラズマ処理装置の構造的な制約や稼働時間の制約などの理由から一部の項目についての処理条件を固定（限定）する必要が生じても、残りの項目について処理条件を適切に推定することが可能となる。すなわち、ユーザは、複数の項目の中から処理条件を固定したい項目を選択すると共にその項目についての処理条件を入力することで、残りの項目について適切な処理条件を得ることができる。
【００１２】
なお、上述した本開示の第１のプラズマ処理用の処理条件決定方法に代えて、第１のプラズマ処理用の処理条件決定装置の形態とすることができる。また、上述した本開示の第２のプラズマ処理用の処理条件決定方法に代えて、第２のプラズマ処理用の処理条件決定装置の形態とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】プラズマ処理装置１０の概略構成図である。
【図２】プラズマ処理装置１０の概略構成図である。
【図３】本実施形態のプラズマ処理用の処理条件決定装置５０の概略構成図である。
【図４】プラズマ処理に用いられるパラメータの一覧を示す説明図である。
【図５】モデル作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】モデル作成の様子を示す説明図である。
【図７】各モデルの種類を示す説明図である。
【図８】処理条件決定処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】変形例のモデル作成処理を示すフローチャートである。
【図１０】変形例の処理条件決定処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本開示を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
【００１５】
図１および図２は、プラズマ処理装置１０の概略構成図である。図３は、本実施形態のプラズマ処理用の処理条件決定装置５０の概略構成図である。プラズマ処理装置１０は、ワークＷに対してプラズマを照射してワークＷの表面を処理するものである。ワークＷは、例えば、基板である。基板には、接着剤が塗布された後、部品が実装される。プラズマ処理装置１０は、基板にプラズマ処理を施すことで基板表面の濡れ性（接着剤の接着強度）を改善する。
【００１６】
プラズマ処理装置１０は、図１，２に示すように、ヘッド２０と、ヘッド２０をＸ軸方向に走査する走査装置３０（図２参照）と、装置全体を制御する制御装置４０（図２参照）と、を備える。
【００１７】
ヘッド２０は、一対の電極と、反応室内に突出するように一対の電極を保持する保持部材と、反応室と連通する噴出口を有するノズル２１と、を備える。ヘッド２０は、一対の電極に電圧を作用させると共に反応室に処理ガスを通してノズル２１から噴出させることにより、プラズマ化させた処理ガスをワークＷの表面に吹き付ける。走査装置３０は、図２に示すように、スライダ３１と、スライダ３１をＸ軸方向に移動させるモータ３２と、を備える。ヘッド２０は、スライダ３１に固定されており、スライダ３１の移動に伴ってＸ軸方向に移動する。ヘッド２０は、ノズル２１の噴出口（先端部）とワークＷの表面（上面）と距離Ｌを所定の上下限値の範囲内で調整可能に構成されている。
【００１８】
制御装置４０は、ＣＰＵを中心としたマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵの他にＲＯＭ，ＲＡＭ、入出力インタフェース、通信インタフェースなどを備える。制御装置４０には、スライダ３１のＸ軸方向における位置を検出する位置センサからの信号などが入出力インタフェースを介して入力される。制御装置４０からは、モータ３２への制御信号やヘッド２０への制御信号などが入出力インタフェースを介して出力される。また、制御装置４０は、通信インタフェースを介して本実施形態の処理条件決定装置５０と通信している。制御装置４０は、処理条件決定装置５０から送信される処理条件に従ってヘッド２０を制御してワークＷに対してプラズマ処理を施す。
【００１９】
本実施形態の処理条件決定装置５０は、上述したプラズマ処理装置１０を用いてワークＷに対してプラズマ処理を行なう際に、それぞれ異なる種類の処理条件が定められる複数の項目（パラメータ）のうち既知の項目を入力項目とすると共に残りの未知の項目を出力項目とし、モデルを用いて入力項目についての処理条件から出力項目についての処理条件を決定するものである。この処理条件決定装置５０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，ハードディスクやフラッシュメモリドライブ（ＳＳＤ）などの外部記憶装置、各種インタフェースを有する汎用のコンピュータを用いて構成される。コンピュータには、液晶ディスプレイなどの表示装置５７や、キーボードやマウスなどの入力装置５８が接続される。処理条件決定装置５０は、機能ブロックとしては、図３に示すように、選択項目受付部５１と、モデル作成部５２と、入力パラメータ受付部５３と、出力パラメータ推定部５４と、プラズマ処理結果データ記憶部５５と、モデル記憶部５６と、を備える。プラズマ処理結果データ記憶部５５は、過去に実行したプラズマ処理で用いられた処理条件（プラズマ処理結果データ）を記憶しておく記憶部である。モデル記憶部５６は、モデル作成部５２で作成されたモデルを記憶しておく記憶部である。各機能ブロックは、コンピュータのＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，外部記憶装置および各種インタフェースなどのハードウエアと、インストールされたプログラムを含むソフトウエアとが一体となって機能する。
【００２０】
ここで、入力項目は、必須項目と、ユーザが任意に選択可能な項目である選択項目のうち選択がされた項目とからなる。出力項目は、選択項目のうちユーザにより選択されなかった項目からなる。
【００２１】
必須項目には、本実施形態では、「接着強度」，「水接触角」，「表面自由エネルギ」，「サチュレート接触角」，「照射回数」，「ヒータＯＮ／ＯＦＦ」，「ノズルの種類」，「接着剤の種類」，「ワークの母材」，「ワークの添加物」，「ワークの融点」，「ワークの厚み」，「雰囲気温度」，「雰囲気湿度」，「供給ガス温度」，「周囲の気体流れ」，「周囲の気体風量」，「電極の長さ」，「内部ノズルの使用時間」，「ワークの表面状態」などが含まれる。「水接触角」，「表面自由エネルギ」は、ワーク表面の濡れ性の指標である。「サチュレート接触角」は、水接触角の最小値を示す。「照射回数」は、プラズマの照射回数を示す。「ヒータＯＮ／ＯＦＦ」は、処理部分の保護に用いられるシールドガスの加熱の有無を示す。「ノズルの種類」は、ヘッド２０に使用されるノズル２１の種類を示す。「接着剤の種類」は、ワークＷ（基板）にプラズマ処理を施した後にワークＷに塗布する接着剤の種類を示す。「ワークの母材」は、アルミニウムやポリプロピレンなどの母材を示す。「ワークの添加物」は、ガラス繊維やゴムなどの材質を示す。「雰囲気温度」は、プラズマ処理時のワーク周囲の温度を示す。「雰囲気湿度」は、プラズマ処理時のワーク周囲の湿度を示す。「供給ガス温度」は、プラズマ処理装置１０に供給する処理ガスの温度を示す。「周囲の気体流れ」は、プラズマ処理時のワーク周囲の気体の方向を示す。「周囲の気体風量」は、プラズマ処理時のワーク周囲の気体の風量を示す。「電極の長さ」は、装置内部の電極の長さを示す。「内部ノズルの使用時間」は、装置の内部ノズルの使用時間を示す。「ワークの表面状態」は、ワーク表面の汚れの有無や汚れの種類を示す。なお、上述した必須項目は、一例であり、用いるプラズマ処理装置１０や施すプラズマ処理の種類によって適宜定めることができる。
【００２２】
選択項目には、本実施形態では、「ヘッドの移動速度」，「ヘッドの距離」などが含まれる。「ヘッドの移動速度」は、図２に示すように、プラズマ照射時のヘッド２０のＸ軸方向における移動速度（走査速度）Ｖを示す。「ヘッドの距離」は、図２に示すように、ノズル２１の先端（噴出口）とワーク表面との距離Ｌを示す。なお、上述した選択項目は、一例であり、例えば、プラズマ噴射量などを含めることもできる。
【００２３】
選択項目受付部５１は、入力装置５８を介して選択項目のうちユーザが処理条件を固定（限定）したい項目の選択を受け付ける。本実施形態では、選択の種類は、「ヘッドの移動速度」のみを選択する場合と、「ヘッドの距離」のみを選択する場合と、「ヘッドの移動速度」および「ヘッドの距離」のいずれも選択しない場合の３通りとなる。
【００２４】
モデル作成部５２は、入力項目についての処理条件から出力項目についての処理条件を推定するためのモデルを作成する。図５は、モデル作成部５２により実行されるモデル作成処理の一例を示すフローチャートである。モデル作成処理が実行されると、モデル作成部５２は、まず、選択項目受付部５１により選択項目の中からユーザによる項目の選択を受け付ける（ステップＳ１００）。続いて、モデル作成部５２は、必須項目と選択項目のうちユーザにより選択がされた項目とを入力項目に設定すると共に、選択項目のうちユーザにより選択がされなかった項目を出力項目に設定する（ステップＳ１１０）。次に、モデル作成部５２は、設定した入力項目についての処理条件をプラズマ処理結果データ記憶部５５に記憶された過去のプラズマ処理結果データを用いて設定する（ステップＳ１２０）。また、モデル作成部５２は、設定した出力項目についての処理条件をプラズマ処理結果データ記憶部５５に記憶された過去のプラズマ処理結果データを用いて設定する（ステップＳ１３０）。そして、モデル作成部５２は、設定した入力項目についての処理条件と出力項目についての処理条件とから機械学習法を用いてモデルを作成し（ステップＳ１４０）、作成したモデルをモデル記憶部５６に登録して（ステップＳ１５０）、モデル作成処理を終了する。機械学習法は、例えば、周知のニューラルネットワークを用いることができる。本実施形態では、モデル作成部５２は、例えば、選択項目である「ヘッドの移動速度」および「ヘッドの距離」のうち「ヘッドの移動速度」の選択が受け付けられた場合、図６に示すように、必須項目（「接着強度」，「ワークの表面状態」など）と「ヘッドの移動速度」とを入力項目とすると共に「ヘッドの距離」を出力項目とし、入力項目と出力項目とにそれぞれ過去のプラズマ処理結果データを与えて機械学習法によりモデルを作成する。本実施形態では、モデル作成部５２は、図７に示すように、ユーザの選択により、「ヘッドの移動速度」および「ヘッドの距離」を出力項目（未知の項目）としたモデル１と、「ヘッドの移動速度」を入力項目（既知の項目）とし「ヘッドの距離」を出力項目としたモデル２と、「ヘッドの距離」を入力項目とし「ヘッドの移動速度」を出力項目としたモデル３のうちいずれかを作成する。
【００２５】
入力パラメータ受付部５３は、入力装置５８を介して入力項目（必須項目および選択項目のうちユーザにより選択がされた項目）についての処理条件の入力を受け付ける。なお、処理条件の詳細については前述した。
【００２６】
出力パラメータ推定部５４は、モデル作成部５２により作成されたモデルを用いて入力項目についての処理条件から出力項目についての処理条件を推定するものである。図８は、出力パラメータ推定部５４により実行される処理条件決定処理の一例を示すフローチャートである。出力パラメータ推定部５４は、まず、入力パラメータ受付部５３により入力項目についての処理条件の入力を受け付ける（ステップＳ２００）。続いて、出力パラメータ推定部５４は、モデル作成部５２により作成されモデル記憶部５６に記憶されたモデルを読み出し、当該モデルを用いて入力項目についての処理条件から出力項目についての処理条件を推定する（ステップＳ２１０）。そして、出力パラメータ推定部５４は、推定した出力項目についての処理条件を表示装置５７に表示すると共に、入力した入力項目についての処理条件と推定した出力項目についての処理条件とをプラズマ処理装置１０の制御装置４０に送信して（ステップＳ２２０）。処理条件決定処理を終了する。ユーザは、表示装置５７に表示された処理条件を確認して、「ヘッドの距離」などのヘッド２０の調整を行なう。プラズマ処理装置１０の制御装置４０は、受信した処理条件に従ってヘッド２０を制御すると共に「ヘッドの移動速度」に従ってヘッド２０が移動するように走査装置３０を制御することによりワークＷに対してプラズマ処理を施す。
【００２７】
ここで、実施形態の主要な要素と請求の範囲に記載した本開示の主要な要素との対応関係について説明する。即ち、本実施形態のヘッド２０がヘッドに相当し、ワークＷ（基板）が処理対象物に相当し、選択項目受付部５１が項目選択受付手段に相当し、モデル作成部５２がモデル作成手段に相当し、入力パラメータ受付部５３が条件入力受付手段に相当し、出力パラメータ推定部５４が処理条件推定手段に相当する。
【００２８】
以上説明した本実施形態の処理条件決定装置５０は、異なる種類の処理条件がそれぞれ定められる複数の項目のうち少なくとも一つの項目の選択をユーザから受け付け、複数の項目のうち選択がされた項目を含む一部の項目を入力項目とし残りの項目を出力項目としたモデルを機械学習法により作成する。そして、処理条件決定装置５０は、入力項目についての処理条件の入力をユーザから受け付け、作成したモデルを用いて入力がされた入力項目についての処理条件から出力項目についての処理条件を推定する。これにより、処理条件決定装置５０は、例えばプラズマ処理装置１０の構造的な制約や稼働時間の制約などの理由から一部の項目についての処理条件を固定（限定）する必要が生じても、事前に対応するモデルを作成しておくことで、残りの項目について処理条件を、モデルを用いて適切に推定することが可能となる。
【００２９】
また、本実施形態の処理条件決定装置５０は、選択項目の中からユーザにより処理を固定したい項目を選択させるだけで、必須項目と選択項目のうち選択がされた項目とを入力項目とし選択がされなかった項目を出力項目としたモデルを、過去のプラズマ処理結果データに基づいて機械学習法により作成する。これにより、ユーザは、簡易な操作によりプラズマ処理用の未知の処理条件を得ることができる。
【００３０】
なお、本開示は上述した実施形態に何ら限定されることはなく、本開示の技術的範囲に属する限り種々の態様で実施し得ることはいうまでもない。
【００３１】
例えば、上述した実施形態では、処理条件決定装置５０は、選択項目のうち選択がされた項目を含む一部の項目を入力項目とし残りの項目を出力項目としたモデルを作成し、作成したモデルを用いて入力項目についての処理条件から出力項目についての処理条件を推定するものとした。しかし、処理条件決定装置５０は、以下のようにしてモデルの作成や出力項目についての処理条件を推定してもよい。図９は、モデル作成部５２により実行される変形例のモデル作成処理を示すフローチャートである。図１０は、出力パラメータ推定部５４により実行される変形例の処理条件推定処理を示すフローチャートである。
【００３２】
図９のモデル作成処理では、モデル作成部５２は、まず、選択項目のうち入力項目に含める組み合わせの対象となる組み合わせ対象項目を決定する（ステップＳ３００）。続いて、モデル作成部５２は、必須項目と組み合わせ対象項目とを入力項目に設定すると共に、選択項目のうち組み合わせ対象項目以外の項目（非組み合わせ対象項目）を出力項目に設定する（ステップＳ３１０）。次に、モデル作成部５２は、設定した入力項目についての処理条件を、プラズマ処理結果データ記憶部５５に記憶された過去のプラズマ処理結果データを用いて設定する（ステップＳ３２０）。また、モデル作成部５２は、設定した出力項目についての処理条件を、プラズマ処理結果データ記憶部５５に記憶された過去のプラズマ処理結果データを用いて設定する（ステップＳ３３０）。そして、モデル作成部５２は、設定した入力項目についての処理条件と出力項目についての処理条件とから機械学習法を用いてモデルを作成し（ステップＳ３４０）、作成したモデルをモデル記憶部５６に登録する（ステップＳ３５０）。次に、モデル作成部５２は、全ての入力項目の組み合わせについてモデルの作成が完了したか否かを判定する（ステップＳ３６０）。モデル作成部５２は、全ての入力項目の組み合わせについてのモデルの作成が完了していないと判定すると、別の組み合わせ対象項目を決定し（ステップＳ３７０）、ステップＳ３１０に戻ってモデルを作成する処理を繰り返す。一方、モデル作成部５２は、全ての入力項目の組み合わせについてモデルの作成が完了したと判定すると、これでモデル作成処理を終了する。モデル作成部５２は、「ヘッドの移動速度」および「ヘッドの距離」を選択項目とした場合、上述したモデル１〜３の３つのモデルを予め作成し、モデル記憶部５６に記憶しておく。
【００３３】
図１０の処理条件推定処理では、出力パラメータ推定部５４は、まず、選択項目受付部５１により選択項目の中からユーザによる項目の選択を受け付ける（ステップＳ４００）。続いて、出力パラメータ推定部５４は、必須項目と選択項目のうちユーザにより選択がされた項目とを入力項目に設定すると共に、選択項目のうちユーザにより選択がされなかった項目を出力項目に設定する（ステップＳ４１０）。次に、出力パラメータ推定部５４は、入力パラメータ受付部５３により入力項目についての処理条件の入力を受け付ける（ステップＳ４２０）。続いて、出力パラメータ推定部５４は、設定した入力項目および出力項目に基づいて該当するモデルを選択してモデル記憶部５６から読み出し（ステップＳ４３０）、読み出したモデルを用いて入力項目についての処理条件から出力項目についての処理条件を推定する（ステップＳ４４０）。そして、出力パラメータ推定部５４は、推定した出力項目についての処理条件を表示装置５７に表示すると共に、入力した入力項目についての処理条件と推定した出力項目についての処理条件とをプラズマ処理装置１０の制御装置４０に送信して（ステップＳ４５０）。処理条件決定処理を終了する。
【００３４】
上述した実施形態では、本開示は処理条件決定装置の形態としたが、処理条件決定方法の形態としてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００３５】
本開示は、プラズマ処理装置の製造産業などに利用可能である。
【符号の説明】
【００３６】
１０  プラズマ処理装置、２０  ヘッド、２１  ノズル、３０  走査装置、３１  スライダ、３２  モータ、４０  制御装置、５０  処理条件決定装置、５１  選択項目受付部、５２  モデル作成部、５３  入力パラメータ受付部、５４  出力パラメータ推定部、５５  プラズマ処理結果データ記憶部、５６  モデル記憶部、５７  表示装置、５８  入力装置、Ｗ  ワーク。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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