(57)【要約】      （修正有）【課題】感光性樹脂組成物の製造方法及び感光性樹脂積層体の製造方法、装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】システム１において学習装置は、感光性樹脂組成物の組成を示す組成データを取得する組成取得部と、感光性樹脂組成物の特性を示す特性データを取得する特性取得部と、取得された組成データおよび特性データを含む学習データを用いて、目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルの学習処理を実行する学習処理部と、を備える。【選択図】図１
2020077346.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
感光性樹脂組成物の組成を示す組成データを取得する組成取得部と、
前記感光性樹脂組成物の特性を示す特性データを取得する特性取得部と、
取得された前記組成データおよび前記特性データを含む学習データを用いて、目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルの学習処理を実行する学習処理部と、
を備える装置。
【請求項２】
目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを取得する目標特性取得部と、
前記目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルに対し、前記目標特性取得部により取得された前記目標特性データを供給する目標特性供給部と、
前記目標特性データを前記モデルに供給したことに応じて前記モデルが出力する前記推奨組成データを取得する推奨組成取得部と、
を備える装置。
【請求項３】
前記感光性樹脂組成物はフィルム状である、請求項１または２に記載の装置。
【請求項４】
前記感光性樹脂組成物は金属配線形成用である、請求項１から３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５】
前記感光性樹脂組成物の前記組成は、
アルカリ可溶性高分子、エチレン性不飽和結合含有化合物、光重合開始剤、酸分解性基を含む繰り返し単位を有する樹脂、フェノール樹脂、光酸発生剤、溶解抑止剤、増感剤、重合禁止剤、密着剤、および、可塑剤の少なくとも１つの有無、
アルカリ可溶性高分子、エチレン性不飽和結合含有化合物、光重合開始剤、酸分解性基を含む繰り返し単位を有する樹脂、フェノール樹脂、光酸発生剤、溶解抑止剤、増感剤、重合禁止剤、密着剤、および、可塑剤の少なくとも１つに含まれる化合物、または、
アルカリ可溶性高分子、エチレン性不飽和結合含有化合物、光重合開始剤、酸分解性基を含む繰り返し単位を有する樹脂、フェノール樹脂、光酸発生剤、溶解抑止剤、増感剤、重合禁止剤、密着剤、および、可塑剤の少なくとも１つに含まれる化合物の含有割合である、請求項１から４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６】
前記感光性樹脂組成物の前記特性は、
前記感光性樹脂組成物の膜厚、最小現像時間、光に対する感度、透過性、解像性、最小のレジスト線幅、基板に対する密着性、現像液発泡性、現像液凝集性、エッジヒューズ特性、硬化膜柔軟性、ベースフィルムまたはカバーフィルムとのタック性、色相安定性、剥離時間、剥離片サイズ、および、テント性の少なくとも１つである、請求項１から５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項７】
感光性樹脂組成物の組成を示す組成データを取得する組成取得段階と、
前記感光性樹脂組成物の特性を示す特性データを取得する特性取得段階と、
取得された前記組成データおよび前記特性データを含む学習データを用いて、目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルの学習処理を実行する学習処理段階と、
を備える方法。
【請求項８】
目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを取得する目標特性取得段階と、
前記目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルに対し、前記目標特性取得段階により取得された前記目標特性データを供給する目標特性供給段階と、
前記目標特性データを前記モデルに供給したことに応じて前記モデルが出力する前記推奨組成データを取得する推奨組成取得段階と、
を備える方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法により取得した前記推奨組成データに基づいて、感光性樹脂組成物の組成を決定する段階と、
前記感光性樹脂組成物を生成する原材料を混合する段階と、
を備える感光性樹脂組成物の製造方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の製造方法により混合された前記感光性樹脂組成物の流体をベースフィルム上に塗布する段階と、
塗布された前記感光性樹脂組成物上にカバーフィルムを設ける段階と、
を備える感光性樹脂積層体の製造方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
感光性樹脂組成物の組成を示す組成データを取得する組成取得部と、
前記感光性樹脂組成物の特性を示す特性データを取得する特性取得部と、
取得された前記組成データおよび前記特性データを含む学習データを用いて、目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルの学習処理を実行する学習処理部
として機能させるプログラム。
【請求項１２】
コンピュータを、
目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを取得する目標特性取得部と、
前記目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルに対し、前記目標特性取得部により取得された前記目標特性データを供給する目標特性供給部と、
前記目標特性データを前記モデルに供給したことに応じて前記モデルが出力する前記推奨組成データを取得する推奨組成取得部
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、装置、方法、プログラム、感光性樹脂組成物の製造方法および感光性樹脂積層体の製造方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、感光性樹脂組成物を製造する場合には、所望の特性を得るために、熟練したオペレータの試行錯誤によって好ましい組成を見出している（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１  特開２０１７−１１４０８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、試行錯誤により組成を得るのは効率が悪い。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、装置が提供される。装置は、感光性樹脂組成物の組成を示す組成データを取得する組成取得部を備えてよい。装置は、感光性樹脂組成物の特性を示す特性データを取得する特性取得部を備えてよい。装置は、取得された組成データおよび特性データを含む学習データを用いて、目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルの学習処理を実行する学習処理部を備えてよい。
【０００５】
本発明の第２の態様においては、装置が提供される。装置は、目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを取得する目標特性取得部を備えてよい。装置は、目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルに対し、目標特性取得部により取得された目標特性データを供給する目標特性供給部を備えてよい。装置は、目標特性データをモデルに供給したことに応じてモデルが出力する推奨組成データを取得する推奨組成取得部とを備えてよい。
【０００６】
本発明の第３の態様においては、方法が提供される。方法は、感光性樹脂組成物の組成を示す組成データを取得する組成取得段階を備えてよい。方法は、感光性樹脂組成物の特性を示す特性データを取得する特性取得段階を備えてよい。方法は、取得された組成データおよび特性データを含む学習データを用いて、目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルの学習処理を実行する学習処理段階を備えてよい。
【０００７】
本発明の第４の態様においては、方法が提供される。方法は、目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを取得する目標特性取得段階を備えてよい。方法は、目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルに対し、目標特性取得段階により取得された目標特性データを供給する目標特性供給段階を備えてよい。方法は、目標特性データをモデルに供給したことに応じてモデルが出力する推奨組成データを取得する推奨組成取得段階を備えてよい。
【０００８】
本発明の第５の態様においては、感光性樹脂組成物の製造方法が提供される。製造方法は、第４の態様の方法により取得した推奨組成データに基づいて、感光性樹脂組成物の組成を決定する段階を備えてよい。製造方法は、感光性樹脂組成物を生成する原材料を混合する段階を備えてよい。
【０００９】
本発明の第６の態様においては、感光性樹脂積層体の製造方法が提供される。製造方法は、第５の態様の製造方法により混合された感光性樹脂組成物の流体をベースフィルム上に塗布する段階を備えてよい。製造方法は、塗布された感光性樹脂組成物上にカバーフィルムを設ける段階を備えてよい。
【００１０】
本発明の第７の態様においては、プログラムが提供される。プログラムは、コンピュータを、感光性樹脂組成物の組成を示す組成データを取得する組成取得部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、感光性樹脂組成物の特性を示す特性データを取得する特性取得部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、取得された組成データおよび特性データを含む学習データを用いて、目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルの学習処理を実行する学習処理部として機能させてよい。
【００１１】
本発明の第８の態様においては、プログラムが提供される。プログラムは、コンピュータを、目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを取得する目標特性取得部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力するモデルに対し、目標特性取得部により取得された目標特性データを供給する目標特性供給部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、目標特性データをモデルに供給したことに応じてモデルが出力する推奨組成データを取得する推奨組成取得部として機能させてよい。
【００１２】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態に係るシステム１を示す。
【図２】モデル３５の学習方法を示す。
【図３】モデル３５を用いた感光性樹脂組成物の製造方法を示す。
【図４】ドライフィルム１００の使用方法を示す。
【図５】本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１５】
［１．システム］
図１は、本実施形態に係るシステム１を示す。システム１は、感光性樹脂組成物の製造装置２および学習処理装置３を備える。感光性樹脂組成物は、光硬化性であってもよいし、光溶解性（光分解性、光軟化性）であってもよい。感光性樹脂組成物はフィルム状でよく、この場合に感光性樹脂組成物はドライフィルムとも称される。本実施形態では一例として、感光性樹脂組成物は、保管や運搬の容易化を目的としてベースフィルム（キャリアフィルム、支持フィルム）およびカバーフィルムと積層されて巻き取られることによりロール状に形成されてよく、この場合にロール状の積層体は感光性樹脂積層体（ドライフィルムロール、ドライフィルムレジストロール）とも称される。
【００１６】
［１−１．製造装置］
製造装置２は、感光性樹脂組成物を製造する。例えば、製造装置２は、感光性樹脂組成物の原材料を混合して感光性樹脂組成物の流体とする混合部２０と、感光性樹脂組成物の流体から感光性樹脂積層体を生成する生成部２１とを有してよい。生成部２１は、原材料を濾過するフィルタリング部や、感光性樹脂組成物の流体をベースフィルム上に塗布して感光性樹脂組成物をフィルム状に形成する塗布部、塗布された感光性樹脂組成物上にカバーフィルムを設けて（一例として張り合わせて）積層物を巻き取るローラ部などを有してよい。
【００１７】
［１−２．学習処理装置］
学習処理装置３は、装置の一例である。学習処理装置３は、モデル３５の学習処理を行うものであり、組成取得部３２と、特性取得部３３と、学習処理部３４と、モデル３５とを有する。また、学習処理装置３は、モデル３５の運用を行うものであり、目標特性取得部３６と、目標特性供給部３７と、推奨組成取得部３８と、制御部３９とを有する。
【００１８】
［１−２−１．組成取得部］
組成取得部３２は、感光性樹脂組成物の組成を示す組成データを取得する。組成取得部３２は、製造装置２によって製造される感光性樹脂組成物の組成データを取得してよい。組成取得部３２は、取得した組成データを学習処理部３４に供給してよい。
【００１９】
［１−２−２．特性取得部］
特性取得部３３は、感光性樹脂組成物の特性を示す特性データを取得する。特性取得部３３は、製造装置２によって製造された感光性樹脂組成物の特性データを取得してよい。特性取得部３３は、取得した特性データを学習処理部３４に供給してよい。本実施形態では一例として、特性取得部３３は特性データをオペレータから取得する。
【００２０】
［１−２−３．学習処理部］
学習処理部３４は、入力される学習データを用いてモデル３５の学習処理を実行する。学習データは、組成取得部３２からの組成データ、および、特性取得部３３からの特性データを含んでよい。
【００２１】
［１−２−４．モデル］
モデル３５は、目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを入力したことに応じて推奨する感光性樹脂組成物の組成を示す推奨組成データを出力する。なお、モデル３５は、学習処理装置３の外部のサーバに格納されてもよい。
【００２２】
［１−２−５．目標特性取得部］
目標特性取得部３６は、目標とする感光性樹脂組成物の特性を示す目標特性データを取得する。本実施形態では一例として、目標特性取得部３６は目標特性データをオペレータから取得する。目標特性取得部３６は、取得した目標特性データを目標特性供給部３７に供給してよい。
【００２３】
［１−２−６．目標特性供給部］
目標特性供給部３７は、目標特性取得部３６からの目標特性データをモデル３５に供給する。
【００２４】
［１−２−７．推奨組成取得部］
推奨組成取得部３８は、目標特性データをモデル３５に供給したことに応じてモデル３５が出力する推奨組成データを取得する。推奨組成取得部３８は、取得した推奨組成データを制御部３９に供給してよい。推奨組成取得部３８は、推奨組成データを学習処理装置３の外部に出力してもよい。
【００２５】
［１−２−８．制御部］
制御部３９は、製造装置２に制御条件データを供給することで、当該制御条件データが示す制御条件で製造装置２を動作させる。例えば制御部３９は、製造装置２に推奨組成データを供給することで、推奨組成データが示す組成で製造装置２の混合部２０に原材料を混合させて感光性樹脂組成物を製造させてよい。
【００２６】
以上のシステム１によれば、組成データおよび特性データを含む学習データを用いて、目標特性データを入力したことに応じて推奨組成データを出力するモデル３５の学習処理が実行される。そして、モデル３５に目標特性を入力することで、目標特性の感光性樹脂組成物を生成するための組成が出力される。従って、熟練した作業者による試行錯誤を必要とせずに、目標特性の感光性樹脂組成物を作るための組成を得ることができる。
【００２７】
［２．組成データ］
組成データで示される組成は、感光性樹脂組成物を生成し得る原材料の有無であってもよいし、原材料に含まれる化合物（例えば一般名で示される原材料に含まれる具体的な化合物の名称または構造式）であってもよい。組成データで示される組成は、原材料に含まれる化合物の含有割合であってもよく、含有割合は０であってもよい。感光性樹脂組成物を生成し得る原材料は、アルカリ可溶性高分子、エチレン性不飽和結合含有化合物、光重合開始剤、酸分解性基（一例として酸によって脱保護される基）を含む繰り返し単位を有する樹脂、フェノール樹脂、光酸発生剤、溶解抑止剤、増感剤、重合禁止剤、密着剤、および、可塑剤の少なくとも１つを含んでよい。
【００２８】
このうち、アルカリ可溶性高分子は、光硬化性の樹脂組成物におけるバインダーポリマーであってよく、例えばカルボキシル基の含有ポリマー（一例として下記の化学式（１）で示されるポリマー）でよい。エチレン性不飽和結合含有化合物は、光硬化性の樹脂組成物におけるモノマーであってよく、一例として下記の化学式（２）で示されるモノマーであってよい。光重合開始剤は、光硬化性の樹脂組成物において露光によりモノマー同士を結合させてよい。酸分解性基を含む繰り返し単位を有する樹脂、および、フェノール樹脂は、光溶解性の樹脂組成物におけるポリマーであってよく、酸により溶解、分解されてよい。光酸発生剤は、光溶解性の樹脂組成物において露光により酸を発生させる。溶解抑止剤は、溶解抑制剤とも称されるものであり、アルカリ水溶液に対する成分の溶解を抑制する。増感剤は、一例として光増感剤であってよいが、N-フェニルグリシンなど他の種類の増感剤であってもよい。重合禁止剤は、光や熱の影響による重合反応を阻害するものであってよい。密着剤は、感光性樹脂組成物の基材表面への密着性を高めるものである。可塑剤は、感光性樹脂組成物に柔軟性を与えたり、加工を容易化したりするために添加されるものである。
【００２９】
【化１】
2020077346.tif 000003
【００３０】
【化２】
2020077346.tif 000004
【００３１】
［３．特性データ］
特性データで示される特性は、例えば、感光性樹脂組成物の膜厚、最小現像時間、光に対する感度、透過性、解像性、最小のレジスト線幅、基板に対する密着性、現像液発泡性、現像液凝集性、エッジヒューズ特性、硬化膜柔軟性、ベースフィルムまたはカバーフィルムとのタック性、色相安定性、剥離時間、剥離片サイズ、および、テント性の少なくとも１つであってよい。
【００３２】
ここで、感光性樹脂組成物の現像とは、感光性樹脂組成物のドライフィルムに露光を行って露光領域の感光性樹脂組成物を硬化または可溶化させた後、露光領域または非露光領域の感光性樹脂組成物を除去し、露光領域に応じたネガ型またはポジ型の像を顕在化させることであってよい。感光性樹脂組成物が光硬化性（ネガ型とも称する）の場合、最小現像時間は、ブレークポイントとも称されるものであり、感光性樹脂組成物が現像される最小時間を示す。一例として、最小現像時間は、基板にラミネートされた感光性樹脂組成物を露光せずにアルカリ溶液のスプレーによる現像を行って全ての感光性樹脂組成物が除去されるまでの時間であってよい。最小現像時間は、スプレー口の数や噴霧圧力など、現像時間に影響を与え得るパラメータを固定値とした場合の時間であってよい。
【００３３】
感光性樹脂組成物が光硬化性の場合、光に対する感度は、最小硬化露光量とも称されるものであり、露光領域に応じた像を形成可能な最小の露光量を示す。例えば、光に対する感度は、感光性樹脂組成物が光硬化性である場合には、基板にラミネートされた感光性樹脂組成物のドライフィルムを露光および現像した場合に、基板上で硬化して残存する感光性樹脂組成物が生じる最小の露光量（ｍＪ／ｃｍ２）であってよい。一例として、光に対する感度は、段階的に透過率が異なるマスクを用いて感光性樹脂組成物を露光し、感光性樹脂組成物が硬化した最も低い透過率から算出してよい。
【００３４】
透過性は、透過率とも称されるものであり、光の透過性を示す。透過する光の波長は、感光性樹脂組成物を硬化または可溶化させる波長であってよい。
【００３５】
解像性は、現像可能な像の密度を示す。一例として、解像性は、銅基板上にラミネートされた感光性樹脂組成物のドライフィルムを露光して現像することで、露光幅を変えて複数のレジスト細線を形成した場合に、レジストの倒れや露光被りによる歪みが生じない最小のレジスト幅であってよい。レジストの膜厚は任意であってよい。
【００３６】
基板に対する密着性は、一例として、銅基板上にラミネートされた感光性樹脂組成物のドライフィルムを露光して現像することで、太さの異なる複数のレジストを形成した場合に、レジストの倒れや剥離が生じない最小のレジスト幅であってよい。
【００３７】
現像液発泡性は、現像液を用いて感光性樹脂組成物を現像する場合の発泡性を示す。現像液発泡性としては、公知の種々の手法で測定された値を用いてよい。
【００３８】
現像液凝集性は、現像液を用いて感光性樹脂組成物を現像する場合の凝集性を示す。現像液凝集性としては、公知の種々の手法で測定された値を用いてよい。
【００３９】
エッジヒューズ特性は、ドライフィルムロールの保管中に巻き圧力によってドライフィルムロールの端面から外側にはみ出す感光性樹脂組成物の量を示す。エッジヒューズ特性は小さいほど、ドライフィルムの使用期限が長くなり好ましい。エッジヒューズ特性としては、公知の種々の手法で測定された値を用いてよい。
【００４０】
硬化膜柔軟性は、現像された光硬化型の感光性樹脂組成物の柔軟性を示す。例えば、硬化膜柔軟性は、フレキシブルな基板上にラミネートされた感光性樹脂組成物のドライフィルムを露光現像した後に、径の異なる複数の円柱に巻き付けた場合に、レジストの割れが生じない最小の径であってよい。一例として、硬化膜柔軟性はマンドレル屈曲試験装置により測定されてよい。
【００４１】
ベースフィルムまたはカバーフィルムとのタック性は、ドライフィルムとベースフィルムまたはカバーフィルムとの接着性を示す。例えば、タック性は、テンシロン装置を用いてドライフィルムをベースフィルムまたはカバーフィルムから剥離した場合に剥離に必要な力であってよい。タック性は過大な場合にも過小な場合にもドライフィルムロールの使い勝手が悪くなるため、適正な範囲内であることが好ましい。
【００４２】
剥離時間は、基板から感光性樹脂組成物を剥離する場合の剥離性を示す。例えば、剥離時間は、基板にラミネートされ露光されたドライフィルムを現像するべくアルカリ剥離液に浸漬した場合に、感光性樹脂組成物が基板から剥離するまでの時間であってよい。剥離時間は短いほうが好ましい。
【００４３】
色相安定性は、感光性樹脂組成物の色合いの安定性を示す。色相安定性としては、公知の種々の手法で測定された値を用いてよい。
【００４４】
剥離片サイズは、基板から剥離された感光性樹脂組成物（剥離片とも称する）の大きさを示す。剥離片サイズは、基板から剥離され水洗スプレーによって細片化された剥離片の大きさであってもよい。剥離片は小さいほうが好ましい。
【００４５】
テント性は、基板のテント穴をドライフィルムでテンティングする場合の破れ率を示す。例えば、テント性は、直径１〜１０ｍｍのテント穴を有する基板にドライフィルムをラミネートして露光現像した場合に、破れたテント穴の数であってよい。テント性は小さいほど好ましい。
【００４６】
［３．動作］
［３−１．モデルの学習処理］
図２は、モデル３５の学習方法を示す。システム１は、ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理によりモデル３５の学習を行う。
【００４７】
ステップＳ１１において制御部３９は、感光性樹脂組成物を製造装置２に製造させる。ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理を複数回行う場合には、制御部３９は、各回で感光性樹脂組成物の組成を変化させて製造を行ってよい。
【００４８】
ステップＳ１３において組成取得部３２および特性取得部３３はそれぞれ、ステップＳ１１の処理で製造した感光性樹脂組成物の組成データおよび特性データを取得する。組成取得部３２は組成データを、オペレータ、および、製造装置２の少なくとも１つから取得してもよいし、他の外部装置（図示せず）から取得してもよい。特性取得部３３は特性データを、オペレータ、および、特性を計測するための計測装置（図示せず）の少なくとも１つから取得してもよいし、他の外部装置（図示せず）から取得してもよい。計測装置は製造装置２の外部に配置されてもよいし、内部に配置されてもよい。特性は感光性樹脂組成物の複数の位置で取得されてよい。なお、ステップＳ１３の処理のうち、組成データの取得処理は、ステップＳ１１の処理前に行われてもよい。
【００４９】
ステップＳ１５において学習処理部３４は、取得された組成データおよび特性データを含む学習データを用いてモデル３５の学習処理を実行する。なお、モデル３５は、本実施形態では一例としてリカレント型またはタイムディレイ型などのニューラルネットワークであるが、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ロジスティック回帰、および、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）などを含む他の機械学習アルゴリズムであってもよい。例えば、モデル３５は、学習データの各要素に対応するノードを入力層に含み、推奨する組成の各原材料に対応するノードを出力層に含んでよい。学習データの１つの要素に対する入力層のノードは１つでもよいし複数でもよい。入力層および出力層の間には、１または複数のノードを含む中間層（隠れ層）が介在してよい。学習処理部３４は、ノード間をつなぐエッジの重み、および、出力ノードのバイアス値を調整することで学習処理を実行してよい。
［３−２．モデルの運用処理］
図３は、モデル３５を用いた感光性樹脂組成物の製造方法を示す。システム１は、ステップＳ２１〜Ｓ２７の処理により感光性樹脂組成物を製造する。
【００５０】
ステップＳ２１において目標特性取得部３６は、目標とする感光性樹脂組成物の目標特性データを取得する。目標特性データは、少なくとも１つの特性について、当該特性の目標範囲を含んでよい。目標範囲は上限値および下限値の少なくとも一方により規定されてよい。
【００５１】
ステップＳ２３において目標特性供給部３７は、取得された目標特性データをモデル３５に供給する。
【００５２】
ステップＳ２５において推奨組成取得部３８は、目標特性データをモデル３５に供給したことに応じてモデル３５が出力する推奨組成データを取得する。推奨組成取得部３８は、目標特性データにバギング（ブートストラップアグリゲーティングとも称する）を行って一部の目標特性のみをサンプリングした部分的な目標特性データを複数生成してよい。推奨組成取得部３８は、複数の部分的な目標特性データをそれぞれモデル３５に供給して推奨組成データを複数取得してよい。推奨組成取得部３８は、取得した複数の推奨組成データをまとめることで、目標特性データにおける全ての特性の目標を達成し得る組成を示す推奨組成データと、少なくとも一部の特性についての目標の達成確率との組を取得してよい。目標の達成確率は、全ての特性の達成確率を相乗した値であってよく、一例として、全ての特性の達成確率を、各特性の重み係数で重み付けして相乗した値であってよい。推奨組成取得部３８は、特性の目標範囲を含む目標特性データを用いることにより、推奨組成データと、少なくとも１つの特性値の確率分布との組を取得してよい。
【００５３】
また、推奨組成取得部３８は、遺伝的アルゴリズムを用いてモデル３５を繰り返し用いて推奨組成データを取得してよい。例えば、推奨組成取得部３８は、目標特性データ（または部分的な目標特性データ）をモデル３５に供給して複数の推奨組成データを取得した後、これらの推奨組成データに対して選択、交叉、および突然変異の何れかを行って、次世代の複数の推奨組成データを生成してよい。交叉とは、一例として、２つの推奨組成データの間で少なくとも一部の原材料の含有割合を入れ替えることであってよい。突然変異とは、推奨組成データの少なくとも一部の原材料の含有割合を変更することであってよい。推奨組成取得部３８は、生成した次世代の推奨組成データをモデル３５に供給して複数の特性データを取得し、モデル３５に供給した複数の推奨組成データのうち、全ての特性が目標を満たす推奨組成データを抽出してよい。以降、推奨組成取得部３８は、抽出した推奨組成データに選択、交叉、および突然変異の何れかを行って次世代の複数の推奨組成データを生成し、それらの推奨組成データのうち特性データが目標を満たす推奨組成データを抽出する処理を繰り返すことで、目標の達成確率が基準確率を超える推奨組成データを取得してよい。
【００５４】
ステップＳ２７において制御部３９は、製造装置２に推奨組成データを供給することで、推奨組成データが示す組成で感光性樹脂組成物を製造させる。制御部３９は、推奨組成取得部３８から複数の推奨組成データを取得した場合には、これらの推奨組成データを表示し、オペレータによって選択される何れか１つの推奨組成データを製造装置２に供給してよい。この場合、制御部３９は、取得した複数の推奨組成データを、目標の達成確率が高い順に表示してよい。また、何れか１つの特性をオペレータが選択した場合には、制御部３９は、当該特性の目標の達成確率が高い順に複数の推奨組成データを表示してよい。
【００５５】
製造装置２では、学習処理装置１から取得した推奨組成データに基づいて製造対象の感光性樹脂組成物の組成を決定し、決定した組成に対応する原材料（成分）を混合して感光性樹脂組成物を製造してよい。一例として感光性樹脂組成物の成分には他の成分を溶解する溶媒、または、他の成分を分散させる分散媒が含まれてよく、製造装置２の混合部２０は各成分を混合して感光性樹脂組成物の流体（塗工液）を調整してよい。また、製造装置２では、混合された感光性樹脂組成物の流体をベースフィルム上に塗布してよい。製造装置２は、感光性樹脂組成物の塗布後に、その溶媒，分散媒を乾燥により除去してよい。これにより、ベースフィルムと、フィルム状の感光性樹脂組成物との積層体が製造される。製造装置２は、感光性樹脂組成物を保護するためのカバーフィルムを感光性樹脂組成物上に設けて、感光性樹脂積層体を製造してよい。なお、推奨組成データに基づく組成の決定、成分の混合、および積層体の製造の少なくとも１つは製造装置２を用いずにオペレータが行ってもよい。また、感光性樹脂組成物の製造後には上述のステップＳ１〜Ｓ１５の処理によりモデル３５の再学習が行われてもよい。
【００５６】
［４．感光性樹脂組成物の使用方法］
図４は、感光性樹脂組成物のドライフィルム１００の使用方法を示す。本実施形態では一例として、感光性樹脂組成物はプリント配線基板（一例としてマザーボード）における金属配線の形成に用いられる。
【００５７】
まず（１）〜（２）部分に示すように、基板２００上に光硬化性のドライフィルム１００を貼り付ける。本実施形態では一例として、ドライフィルムロールにおけるベースフィルムを剥がしながら、ドライフィルム１００およびカバーフィルム１０１を基板２００上に貼り付けている。なお、基板２００は、絶縁板２０１の表面を銅箔２０２で覆ったものであってよい。カバーフィルム１０１はポリエチレンテレフタラート（ＰＥＴ）製であってよい。
【００５８】
次に（３）部分に示すように、マスク３００を通してドライフィルム１００を露光する。照射される光は可視光でもよいし、波長４５０ｎｍ以下の光（一例として紫外光）でもよい。これにより露光領域のドライフィルム１００が硬化する。
【００５９】
次に（４）部分に示すように未硬化のドライフィルム１００を除去して現像する。例えば、弱アルカリ水溶液（一例としてＮａ２ＣＯ３水溶液）に未硬化のドライフィルム１００を溶解させてよい。
【００６０】
次に（５）部分に示すように、残存するドライフィルム１００をレジストとしてエッチングを行う。これにより、レジストで覆われていない部分の銅箔２０２が除去され、残った銅箔２０２で銅線２０３が形成される。エッチングには酸性水溶液（一例としてＣｕＣｌ２水溶液）を用いてよい。
【００６１】
そして（６）部分に示すように、残存するドライフィルム１００、つまり硬化した感光性樹脂組成物を除去する。残存するドライフィルム１００を除去するには、例えば、少なくともドライフィルム１００および銅線２０３の接触部分を強アルカリ水溶液（一例としてＮａＯＨ水溶液）に浸漬した後、絶縁板２０１および銅線２０３からドライフィルム１００を剥離してよい。
【００６２】
なお、上記の実施形態では、学習処理装置３は組成取得部３２、特性取得部３３および学習処理部３４を有することとして説明したが、これらの少なくとも１つを有しないこととしてもよい。この場合には、学習処理装置３はモデル３５の学習処理を行わずに、学習済のモデル３５を用いて推奨組成データの取得を行ってよい。また、学習処理装置３は目標特性取得部３６、目標特性供給部３７および推奨組成取得部３８を有することとして説明したが、これらの少なくとも１つを有しないこととしてもよい。この場合には、学習処理装置３はモデル３５を用いて推奨組成データの取得する処理を行わずに、モデル３５の学習処理を行ってよい。また、学習処理装置３は、制御部３９およびモデル３５を有することとして説明したが、これらの少なくとも１つを有しないこととしてもよい。例えば、制御部３９およびモデル３５は学習処理装置３の外部装置（一例として製造装置２の制御装置）に具備されてよい。
【００６３】
また、感光性樹脂組成物がプリント配線基板における金属配線の形成過程においてレジストとして用いられることとして説明したが、半導体の製造過程においてレジストとして用いられることとしてもよい。
【００６４】
また、本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
【００６５】
コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
【００６６】
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
【００６７】
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
【００６８】
図５は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。
【００６９】
本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インタフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。
【００７０】
ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。
【００７１】
通信インタフェース２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。
【００７２】
ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。
【００７３】
プログラムが、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。
【００７４】
例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
【００７５】
また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。
【００７６】
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
【００７７】
上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。
【００７８】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００７９】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【００８０】
１  システム、２  製造装置、３  学習処理装置、２０  混合部、２１  生成部、３２  組成取得部、３３  特性取得部、３４  学習処理部、３５  モデル、３６  目標特性取得部、３７  目標特性供給部、３８  推奨組成取得部、３９  制御部、１００  ドライフィルム、１０１  カバーフィルム、２００  基板、２０１  絶縁板、２０２  銅箔、２０３  銅線、３００  マスク、２２００  コンピュータ、２２０１  ＤＶＤ−ＲＯＭ、２２１０  ホストコントローラ、２２１２  ＣＰＵ、２２１４  ＲＡＭ、２２１６  グラフィックコントローラ、２２１８  ディスプレイデバイス、２２２０  入／出力コントローラ、２２２２  通信インタフェース、２２２４  ハードディスクドライブ、２２２６  ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、２２３０  ＲＯＭ、２２４０  入／出力チップ、２２４２  キーボード
【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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