【手続補正書】
【提出日】令和3年5月21日(2021.5.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力設計幾何学的形状を有する物体を製造するための堆積プロセス制御パラメータの予測された最適なセットを生成するための方法であって、
ａ）堆積プロセスを使用して物理的に製造される物体の入力設計幾何学的形状を提供する工程と、
ｂ）トレーニングデータセットを提供する工程であって、
（ｉ）前記物理的に製造される物体とは異なる少なくとも１つの物体を含む複数の物体の過去の構築後の物理的検査データ、および
（ｉｉ）複数のプロセス制御パラメータのそれぞれの値を無作為に選択し、前記複数のプロセス制御パラメータへの調整を、望ましくない結果または望ましい結果のいずれかをもたらすものとしてスコア付けする反復プロセスを通じて生成されたトレーニングデータを含み、結果は、前記プロセス制御パラメータの調整から生じる製造される物体で検出された欠陥の有無にそれぞれ基づいている、トレーニングデータセットを提供する工程と、
ｃ）提供されたトレーニングデータセットを使用して機械学習アルゴリズムをトレーニングする工程と、
ｄ）前記物体を製造するための堆積プロセスを開始および実施するための前記複数のプロセス制御パラメータの予測される最適なセットを生成する工程であって、ここで、前記複数のプロセス制御パラメータの予測される最適なセットは、前記トレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して得られる、生成する工程と
を含む方法。
【請求項２】
機械学習アルゴリズムをトレーニングする工程が、プロセスウインドウの指定された範囲内の値を無作為に選択すること、前記無作為に選択された値を使用して、製造プロセスをシミュレートするための有限要素解析などのツールを用いてプロセスシミュレーションデータを生成すること、および、前記生成されたプロセスシミュレーションデータをトレーニングデータセットに組み込んで、プロセス制御パラメータ値をプロセス結果にマッピングする学習モデルを改善することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
トレーニングデータセットを提供する工程が、プロセスシミュレーションデータ、プロセス特性評価データ、複数の設計幾何学的形状またはその一部のインプロセス検査データ、または過去の構築後の物理的検査データを提供することをさらに含み、これは、熟練した操作者により複数のプロセス制御パラメータの１つ以上が手動で調整される間に生成される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
物体が物理的に製造されているときに、複数のセンサのそれぞれから複数の物体特性データを受信する工程をさらに含む、請求項１〜３のいずれかに記載の方法であって、
ここで、トレーニングデータセットを提供する工程が、データを提供することをさらに含み、
ここで、複数のプロセス制御パラメータの予測される最適なセットを生成する工程は、物体が物理的に製造されているときに、複数のプロセス制御パラメータのうちの１つ以上を調整することを含む、方法。
【請求項５】
製造された物体で検出された欠陥が、指定された閾値よりも大きい物体特性データと基準データセットとの間の差として検出され、１クラスサポートベクターマシンと、欠陥のある物体と欠陥のない物体の物体特性データを含むトレーニングデータセットとを使用して分類される、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
機械によって実行されると、機械に操作を実行させる命令をその中に有する機械可読媒体であって、前記操作は、
堆積プロセス制御パラメータの予測された最適なセットを使用して、堆積プロセスによって物理的に製造される物体の入力設計幾何学的形状を受け取る工程、
トレーニングデータセットを受け取る工程であって、前記トレーニングデータセットは、
前記物理的に製造される物体とは異なる少なくとも１つの物体を含む複数の物体の過去の構築後の物理的検査データ、および
複数のプロセス制御パラメータのそれぞれの値を無作為に選択し、複数のプロセス制御パラメータへの調整を、望ましくない結果または望ましい結果のいずれかをもたらすものとしてスコア付けする反復プロセスを通じて生成されたトレーニングデータであって、結果は、プロセス制御パラメータの調整から生じる製造された物体で検出された欠陥の有無にそれぞれ基づいている、トレーニングデータを含む、受け取る工程と、
提供されたトレーニングデータセットを使用して機械学習アルゴリズムをトレーニングする工程、および
物体を製造するための堆積プロセスを開始および実施するための前記複数のプロセス制御パラメータの予測される最適なセットを生成する工程であって、ここで、前記複数のプロセス制御パラメータの予測される最適なセットは、トレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して得られる、生成する工程と
を含む機械可読媒体。
【請求項７】
機械学習アルゴリズムをトレーニングする工程が、プロセスウインドウの指定された範囲内の値を無作為に選択すること、前記無作為に選択された値を使用して、製造プロセスをシミュレートするためのプロセスシミュレーションデータを生成すること、および前記生成されたプロセスシミュレーションデータを、トレーニングデータセットに組み込んで、プロセス制御パラメータ値をプロセス結果にマッピングする学習モデルを改善することをさらに含む、請求項６に記載の機械可読媒体。
【請求項８】
プロセスシミュレーションデータを生成することが、有限要素解析を使用してプロセスシミュレーションデータを生成することを含む、請求項７に記載の機械可読媒体。
【請求項９】
堆積プロセスを制御するためのシステムであって、前記システムは、
ａ）堆積プロセスを使用して、および入力設計幾何学的形状に基づいて、物体を製造するように構成された堆積装置、
ｂ）堆積装置の堆積プロセスを特性評価するように構成された１つ以上のセンサであって、１つ以上のセンサは、１つ以上のプロセスパラメータまたは物体特性に関するデータを提供する、センサ、ならびに
ｃ）プロセッサであって、
（ｉ）物体の製造中に堆積プロセスパラメータを制御するための１つ以上の入力プロセス制御パラメータの予測された最適なセットを提供し、前記１つ以上の入力プロセス制御パラメータの予測された最適なセットは、トレーニングデータセットを使用してトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して得られるようにプログラムされ、
（ｉｉ）機械学習アルゴリズムへの入力として、１つ以上のセンサからデータを受信するようにプログラムされ、
（ｉｉｉ）１つ以上のセンサからのデータを使用して、物体の製造中に物体欠陥を検出するようにプログラムされ、
（ｉｖ）機械学習アルゴリズムを使用して、検出された物体欠陥を分類するようにプログラムされ、
（ｖ）機械学習アルゴリズムへの入力として、検出された物体欠陥の分類を提供するようにプログラムされ、
（ｖｉ）検出された物体欠陥の分類に基づいて、１つ以上の入力プロセス制御パラメータを調整し、前記調整は、機械学習アルゴリズムを使用して得られるようにプログラムされ、そして
（ｖｉｉ）物体の製造中に１つ以上の入力プロセス制御パラメータを調整するように堆積装置に命令を与えるようにプログラムされる、
プロセッサを備える、システム。
【請求項１０】
プロセッサは、反復的に実行し、各反復について検出された物体欠陥の分類をトレーニングデータセットに組み込むようにさらにプログラムされる、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
第１の堆積装置、第１のセンサ、および第１のプロセッサを含む分散型モジュラーシステムとして実装され、ここで、前記第１の堆積装置、前記第１のセンサ、および前記第１のプロセッサは、トレーニングデータを共有し、かつネットワークを介して第２のプロセッサを用いて特性評価データを処理するように構成される、請求項９または１０に記載のシステム。
【請求項１２】
方法であって、前記方法は、
（ａ）物体の製造中に堆積製造プロセスパラメータを制御するための１つ以上の入力プロセス制御パラメータの予測される最適なセットを提供する工程であって、ここで、前記１つ以上の入力プロセス制御パラメータの予測される最適なセットは、トレーニングデータセットを使用してトレーニングされた、機械学習アルゴリズムを使用して得られる、提供する工程、
（ｂ）前記機械学習アルゴリズムへの入力として、１つ以上のセンサから製造されている物体特性を使用して、堆積プロセスを特性評価するデータを受信する工程、
（ｃ）１つ以上のセンサからのデータを使用して、物体の製造中に物体欠陥を検出する工程、
（ｄ）前記機械学習アルゴリズムを使用して、前記検出された物体欠陥を分類する工程、
（ｅ）前記機械学習アルゴリズムへの入力として、前記検出された物体欠陥の分類を提供する工程、
（ｆ）前記検出された物体欠陥の分類に基づいて、１つ以上の入力プロセス制御パラメータを調整する工程であって、ここで、前記調整は、機械学習アルゴリズムを使用して得られる、工程、および
（ｇ）前記物体の製造中に、１つ以上の入力プロセス制御パラメータを調整するための命令を与える工程
を含む、方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、前記方法は、
（ｈ）トレーニングデータセットを提供する工程であって、前記データセットは
（ｉ）前記物理的に製造される物体とは異なる少なくとも１つの物体を含む複数の物体の過去の構築後の物理的検査データ、および
（ｉｉ）複数のプロセス制御パラメータのそれぞれの値を無作為に選択し、前記複数のプロセス制御パラメータへの調整を、望ましくない結果または望ましい結果のいずれかをもたらすものとしてスコア付けする反復プロセスを通じて生成されたトレーニングデータを含み、結果は、前記プロセス制御パラメータの調整から生じる製造される物体で検出された欠陥の有無にそれぞれ基づいている、トレーニングデータセットを提供する工程と、
（ｉ）提供されたトレーニングデータセットを使用して、機械学習アルゴリズムをトレーニングする工程と
をさらに含む、方法。
【請求項１４】
自由形式の堆積プロセスの適応制御のための方法であって、前記方法は、
ａ）自由形式の堆積プロセスを使用して物理的に製造される物体の入力設計幾何学的形状を提供する工程と、
ｂ）トレーニングデータセットを提供する工程であって、
（ｉ）前記物理的に製造される物体とは異なる少なくとも１つの物体を含む複数の物体のプロセス特性評価データ、および
（ｉｉ）複数のプロセス制御パラメータのそれぞれの値を無作為に選択し、前記複数のプロセス制御パラメータへの調整をスコア付けして、望ましくない結果または望ましい結果のいずれかをもたらすものとしてスコア付けする反復プロセスを通じて生成されたトレーニングデータを含み、結果は、前記プロセス制御パラメータの調整から生じる製造される物体で検出された欠陥の有無にそれぞれ基づいている、トレーニングデータセットを提供する工程と、
ｃ）自由形式の堆積プロセスを開始するための複数のプロセス制御パラメータの予測された最適なセットを提供する工程であって、ここで、複数のプロセス制御パラメータの予測された最適なセットは、トレーニングデータセットを使用してトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して得られる、工程、
（ｄ）トレーニングデータを使用してトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して、検出された物体欠陥の分類を提供する工程であって、ここで、複数のセンサからのデータは、機械学習アルゴリズムへの入力として提供され、前記検出された物体欠陥の分類は、機械学習アルゴリズムからの出力である、工程、および
（ｅ）物体を製造するために自由形式の堆積プロセスを実行するための命令を与える工程であって、ここで、前記機械学習アルゴリズムは、自由形式の堆積プロセスを物理的に実行しながら、複数のプロセス制御パラメータを調整する、工程
を含む方法。