(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板上でそれぞれの加工工程及び分析工程を実行するように、協同的に配置及び構成されている複数の加工サブシステム、少なくとも１つの分析サブシステム及びニューラル・ネットワークを備えた加工システムにおいて、インライン方式にて加工プロセスをモニタして制御するための方法であって、
結晶構造を有する基板を第１加工サブシステムを用いて加工する工程と、
前記加工された基板から、結晶構造情報を第１分析サブシステムを用いて収集する工程と、
前記収集された結晶構造情報を前記ニューラル・ネットワークに提供し、前記加工工程に関連する加工パラメータを修正するための制御情報を前記ニューラル・ネットワークによって生成して、生成された制御情報を前記第１加工サブシステムに提供する工程と、
前記ニューラル・ネットワークにより生成された制御情報に基づいて前記第１加工サブシステムの前記加工パラメータを修正する工程と、を含む方法。
【請求項２】
フィードバック経路で、前記第１分析サブシステムで収集された前記結晶構造情報を前記ニューラル・ネットワークに提供する工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１分析サブシステムが前記基板の結晶構造情報を収集した後、前記第２加工サブシステムの前記加工パラメータを修正するために、フィードフォワード経路で、前記収集された結晶構造情報を前記ニューラル・ネットワークに提供し、前記ニューラル・ネットワークにより生成された制御情報を前記第２加工サブシステムに提供する工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記結晶構造情報を収集する工程が、結晶構造の配向、粒子サイズ、又は前記基板の粒子の形態データを収集する工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記分析サブシステムの１つが電子ビーム又はイオン・ビームを発生し、前記結晶構造情報を取得するために、電子回析パターン又はイオン・パターンを使用する工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記加工システムが走査アクチュエータ分析サブシステム、電磁波発生源分析サブシステム、電子検出器分析サブシステム、及びプロセッサ分析サブシステムを含み、
基板ホルダに前記基板を配置する工程と、
電子ビームを前記基板上に照射するように、前記電磁波発生源分析サブシステムを使用する工程と、
前記基板内の間隔を隔てた一連のポイントに前記電子ビームを照射するために前記電子ビームと前記基板との相対運動を制御するように、前記走査アクチュエータ分析サブシステムを使用する工程と、
前記結晶構造情報を発生するために前記基板から回折された電子を検出するように、前記電子検出器分析サブシステムを使用する工程と、
前記結晶構造情報が決定された場合に、前記電子ビームが前記基板に当たったかどうかを判定し、前記基板の別のエリアに移動するために信号を走査アクチュエータに提供するように、前記プロセッサ分析サブシステムを使用する工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記プロセッサ分析サブシステムが画像プロセッサ分析サブシステム及びコントローラを含み、
前記結晶構造情報を提供するように、前記画像プロセッサを使用して画像を処理する工程と、
前記走査アクチュエータが前記電子発生源を前記基板の別のエリアに移動するように、前記画像プロセッサからの信号を前記コントローラに提供する工程をさらに含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記加工システムが走査アクチュエータ分析サブシステム、イオン・ビーム発生源分析サブシステム、電子検出器分析サブシステム、及び画像プロセッサ分析サブシステムを含み、
基板ホルダに前記基板を配置する工程と、
イオン・ビームを前記基板上に照射するように、前記イオン・ビーム発生源分析サブシステムを使用する工程と、
前記基板上に前記イオン・ビームを照射するために前記イオン・ビームと前記基板との相対運動を制御するように、前記走査アクチュエータ分析サブシステムを使用する工程と、
前記結晶構造情報を発生するために前記基板から照射された電子を検出するように、前記電子検出器分析サブシステムを使用する工程と、
前記結晶構造情報が決定された場合に、前記電子検出器分析サブシステムによって受けられたコントラスト画像を処理し、前記基板の別のエリアに移動するために信号を走査アクチュエータに提供するように、前記画像プロセッサ分析サブシステムを使用する工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記イオン・ビーム発生源分析サブシステムが第１イオン・ビーム分析サブシステムであり、前記加工システムがさらに第２イオン・ビーム分析サブシステムを含み、
前記基板の軸上チャネリング角度で、前記基板上に第１イオン・ビームを照射するように、前記第１イオン・ビーム分析サブシステムを使用する工程と、
前記基板の軸外チャネリング角度で、前記基板上に第２イオン・ビームを照射するように、前記第２イオン・ビーム分析サブシステムを使用する工程と、
前記第１イオン・ビームと前記第２イオン・ビームと前記基板との相対運動を制御するように、走査アクチュエータを使用する工程と、
前記基板内の粒子の位置を判定するように、前記第１イオン・ビームを使用する工程と、
前記基板内の粒子サイズを判定するように、前記第２イオン・ビームを使用する工程をさらに含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記加工システムが電子発生源分析サブシステムをさらに含み、
前記基板の表面から９０度の角度で、前記基板にイオン・ビームを照射するように、前記イオン・ビーム発生源分析サブシステムを使用する工程と、
前記基板の表面から０から９０度の範囲の角度で、前記基板に電子ビームを照射するように、前記電子発生源分析サブシステムを使用する工程と、
前記イオン・ビームと前記電子ビームと前記基板との相対運動を制御するように、走査アクチュエータを使用する工程と、
前記基板内の粒子を識別するように、前記イオン・ビームを使用する工程と、
前記基板内の結晶の配向を判定するように、前記電子ビームを使用する工程をさらに含む請求項８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は加工工程に関し、特に加工工程の結晶学的方法論および工程の制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は参照により本明細書に組み込まれている、２００２年２月２２日に出願した米国仮特許出願第６０／３５９，２２２号の利益を主張するものである。
【０００３】
多くの材料の加工に際して、材料の結晶構造配向、粒子サイズ、および粒子の形態のような結晶構造特徴は結果として生ずる材料の品質と特性を決定する上で重要な役割を果たす。例えば、金属加工工程で、サンプルを金属加工工程のある段階でサンプルを金属から取り出し、例えば顕微鏡を使用してこれを検査してサンプルの結晶構造特性を評価することができる。統計学的技術を利用して、サンプルの結晶構造を所望の結晶構造と比較することによって、工程の全体的なクオリティを判定することができる。しかし、このような従来の技術は通常は加工される金属を破壊させるようなサンプリングを必要とし、一般に「オフライン」で行われる。すなわち、これらは加工工程とは別個に実施され、サンプリングの結果は一般に進行中の工程を並行して制御するためには利用されない。サンプルの結晶構造から導出された情報は別の加工バッチに利用される。
【０００４】
別の例では、半導体素子を製造する際の主要な関心事には、半導体素子内で電子を搬送するために利用される金属化の機械的および電気的特性が含まれる。半導体の加工技術はより高度化しているので、結晶マイクロ構造の好適は配向の複雑性のような、半導体素子で使用される材料の物理特性は重要度を増している。結晶構造の配向、粒子サイズ、および粒子の形態は信頼性、品質保証、電気的遊動抵抗、電気特性、化学機械的研磨（ＣＭＰ）除去率、およびＣＭＰのエンドポイントの検出能に重要な役割を果たす。
【０００５】
加工工程における金属の結晶のマイクロ構造は、結晶構造の多面的な二次元マッピングを含む多様な技術で検査することができ、結晶構造のデータは加工物の結晶構造の粒子配向、粒子サイズ、および粒子の境界を判定するという課題に挑むものである。この分析には、走査電子顕微鏡、収束イオン・ビーム顕微鏡、収束ｘ線顕微鏡、および近接光学走査顕微鏡を含む収束光学顕微鏡を含む多くの種類の工学的および電子をベースにした方法のツールを利用できる。限界寸法走査電子顕微鏡（ＣＤ−ＳＥＭ）は表面特徴の見かけの幅を抽出するために画像のラインスキャン・プロファイルの強度に基づくアルゴリズムを利用している。マイクロエレクトロニクス素子を非破壊的に検査するための別の技術は、基板表面の構造または特性を調査するためにプローブ先端が使用されるプローブ走査顕微鏡（ＳＰＭ）である。ＳＰＭツールには原子力顕微鏡（ＡＦＭ）およびスチルス・ナノプロフィロメータ（ＳＮＰ）が含まれる。さらに、高速度の二次元構造情報を得るためにエリプソメーターのような拡散計が提案されている。したがって、この情報を得るには多くの方法があるが、それぞれの方法がやや異なる情報を提示出力、加工工程と並行してリアルタイムで工程制御するのに適さないことがある。
【０００６】
多結晶材料内の粒子は一般に粒子ごとに変化する配向を有している。大量の試験品領域全体から見ると、この変化によって、特定の結晶面をある結晶構造軸に対する配向で区分することができる。加工物の「好適な配向」とは粒子の平均的な、または全体的な配向を基準にしたものである。多結晶マイクロ構造の好適な配向の複雑性は、電子の後方散乱回折パターンの収集を分析する配向写像顕微鏡検査として知られている技術で検査することができる。この技術は統計的妥当性を得るために電子透過顕微鏡検査（ＴＥＭ）における局部的配向の利点と、充分に大きい領域にわたる形態情報とを結合するものである。しかし、この技術は法外な時間を費やし、工程の並行した制御を可能にする準リアルタイムの環境での金属加工の分析に結びつかない。
【０００７】
上記の形態学的な技術は標準的にはオフラインで、すなわち半導体素子を含む部分的に加工された構造を加工手順から外して行われる。多結晶薄膜の粒子サイズまたは好適な配向を識別する「インライン」分析技術、すなわち工程の継続中に工程をモニタし、制御する並行的な分析手順）は現在のところこの分野には存在しないと信じられている。例えば半導体の場合、標準的には素子は時間がかかる電子回折およびｘ線回折技術によって破壊的に計測される。これらのオフライン技術の欠点は試験構造およびウエーハを常時モニタする必要があり、その結果、問題点が生じた場合、および問題点が検知された場合に間に窓のような穴があいてしまうことである。エッチング工程用にある程度を工程と並行した制御を行うために加工システムにニューロー・ネットワークを利用することは公知であるが（例えばＩｂｂｏｔｓｏｎ氏他に交付された米国特許第５，６５３，８９４号、およびＦｒｙｅ氏他に交付された米国特許第５，７３７，４９６号を参照）、さらに改良することが望まれる。
【特許文献１】米国仮特許出願第６０／３５９，２２２号
【特許文献２】米国特許第５，６５３，８９４号
【特許文献３】米国特許第５，７３７，４９６号
【非特許文献１】Ｋｏｈｏｎｅｎ，Ｔ．，Ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ  Ｍｅｍｏｒｙ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ，Ｂｅｒｌｉｎ（１９８４）（「自己組織化および関連メモリ」、シュプリンガー出版、ベルリン、１９８４年刊）
【非特許文献２】Ｂａｌｌａｒｄ，Ｄ，Ｈ．，Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＭＡ，（１９９７）（「自然計算入門」、マサチューセッツ州ケンブリッジのＭＩＴ出版、１９９７年刊）
【非特許文献３】Ｈａｓｓｏｕｎ，Ｍ．，Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ  ｏｆ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＭＡ（１９９７）（「人工ニューラル・ネットワークの基礎」、マサチューセッツ州ケンブリッジのＭＩＴ出版、１９９７年刊）
【非特許文献４】Ｒｅｅｄ，Ｒ．Ｄ．，Ｍａｒｋｓ，ＩＩ，Ｒ．Ｊ．，Ｎｅｕｒａｌ  Ｓｍｉｔｈｉｎｇ−Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｉｎ  Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗａｒｋｓ，ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ（１９９９）（「ニューラル・スミシング−ニューラル・フィードフォワード人工ニューラル・ネットワークにおける管理された学習」、ＭＩＴ出版、ケンブリッジ、１９９９年刊）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、改良された、インラインの加工工程をモニタし、制御する方法およびシステムが必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本明細書では、加工物に対してそれぞれの加工工程を実施するいくつかの加工サブシステムと、加工物が少なくとも第１サブシステムによって加工工程にかけられた後、加工物からの結晶構造情報を収集するための結晶構造分析サブシステムと、を含み、該結晶構造分析サブシステムはそれぞれの加工工程に関連するパラメータを修正するための情報を提供するために、１つ以上の加工サブシステムに結合されている構成の、加工プロセスをモニタし、制御するためのシステムが記載される。加えて、このシステムは加工サブシステムに情報を提供するために、フィードフォワード経路およびフィードバック経路をさらに含んでいてもよい。
【００１０】
本明細書では、加工物に対してそれぞれの加工工程を実施する複数の加工サブシステムを結合する工程と、加工物が少なくとも第１サブシステムによって加工工程にかけられた後、加工物からの結晶構造情報を収集する工程と、それぞれの加工工程に関連するパラメータを修正するための情報を１つ以上の加工サブシステムに提供する工程とを含む、加工プロセスをモニタし、制御するための方法が記載される。加えて、この方法は、フィードバック経路およびフィードフォワード経路で、結晶構造分析サブシステムで作成された情報を第１サブシステムおよび第２サブシステムに供給する工程をさらに含んでいてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
新規であると確信する本発明の特徴は特に添付の特許請求の範囲に開示されている。しかし、本発明自体は構造と動作方法の双方に関して、以下の説明と添付図面を参照することによって最も明解に理解されよう。
【００１２】
Ｉ．加工システム
図１は加工工程をモニタし、制御する方法を実施するために使用できる加工ライン２２を有する加工システム１０を示している。本発明のある態様では、このシステムは加工される加工物も結晶構造な測定に基づいた加工工程のフィードフォワードおよびフィードバック・インライン制御を行う。有利なことには、このシステムは分析を加工システムへと取り込んで、工程の準リアルタイムでの分析と制御を行い、全体多岐な加工時間を短縮し、かつ加工物の加工工程全体に改良された制御を施す。その結果、このシステムはそれ例外の場合に従来のフィードバック・システムで対応できるよりも広い範囲の入力形態から受け入れられる完成品を製造することができる。本発明の別の態様では、他の加工サブシステムの加工パラメータを適応的に調整するために、フィードバック、およびフィードフォワード・ループにニューラル・ネットワーク・アルゴリズムを施すことができる。
【００１３】
図１に示すように、加工物は先ず、第１サブシステム１２を経て処理される。第１サブシステム１２は半導体工程または金属加工工程のような、加工物の結晶構造の特性の分析によって工程の制御を行うどのような公知の製造システムでもよい。そこで加工物は、加工物の結晶構造のような加工物の形状および品質を計測するために分析サブシステム１４を経て処理される。加工ライン２２では、加工物を分析サブシステム部システム１４で処理する前には第１サブシステム１２だけが示されているが、分析サブシステム１４に到達する前に多くのサブシステムが加工物を処理してもよいことが理解されよう。インライン分析サブシステム１４はどのような公知の装置または技術でもよく、原子力顕微鏡、表面反射顕微鏡、ｘ線回折／反射顕微鏡、透過電子顕微鏡（ＴＥＭ）、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）、または収束イオン・ビーム（ＦＩＢ）放射を使用した加工物の結晶特性の評価の展開を含んでいてもよい。
【００１４】
図１の実施形態では、分析サブシステム１４は加工物の複数のパラメータの特性評価をフィードバック信号として第１サブシステム１２、または分析サブシステム１４の前の加工ラインの中のいずれかの他のサブシステムに供給できる。例えば、半導体工程における金属溶着を制御するため、ＲＦ出力、ガス流、および金属溶着工程のその他の制御可能なパラメータを分析サブシステム１４からのフィードバックを介して制御できる。本発明の他の態様では、加工物１８の複数のパラメータの特性評価をフィードバック・ニューラル・ネットワーク２４への入力として供給できる。フィードバック・ニューラル・ネットワーク２４は第１サブシステム１２のパラメータを適応的に調整するためのフィードバック制御信号を供給するため、自己組織化によって、または管理されたトレーニングによって訓練されることができる。加えて、フィードバック・ニューラル・ネットワーク２４には溶着工程用の経歴的な処理データ３２を供給してもよい。フィードバック・ニューラル・ネットワーク２４は、例えば、加工物１８の複数のパラメータの特性評価から、インラインの形態的な要素で判定されたウエーハ上のそれぞれの結晶構造に従って、金属溶着工程でウエーハ上への溶着によって均一な結晶配向を達成するためのパラメータへのマッピングを見出すように設計されている。ニューラル・ネットワークは、加工物１８の複数のパラメータの特性評価と、例えば金属溶着工程で使用されるＲＦ出力との関係を規定するために使用されることが有利である。何故ならば、これらの２つの変数の関係に関して利用できるデータ量も限られているからである。システム１０を経た加工物の工程によって経歴的なデータベース３２に経験が加わるので、このマッピング動作の精度は対応して高まる。
【００１５】
分析サブシステム１４での検査の後、加工物は第２サブシステム１６、例えば半導体用の公知のどの化学機械工程（ＣＭＰ）で処理されてもよい。加工ライン２２では、加工物を分析サブシステム部システム１４で処理した後で第２サブシステム１６だけが示されているが、分析サブシステム１４電力供給システム分析された後、多くのサブシステムが加工物を処理してもよいことが理解されよう。加工物２０の複数のパラメータの特性評価をフィードフォワード・ループ内で第２サブシステム１６に供給してもよく、また本発明の別の態様では入力としてフィードフォワード情報経路内のフィードフォワード・ニューラル・ネットワーク２８に供給されてもよい。次にフィードフォワード・ニューラル・ネットワーク２８は使用される研磨用化学物質の量、除去率曲線、またはＣＭＰ工程で使用されるその他の調整可能なパラメータのような、第２サブシステム１６に供給されたパラメータを適応的に調整するためにフィードフォワード制御信号３０を供給する。それに加えて、フィードバック・ニューラル・ネットワーク２４には加工工程用の経歴的な処理データ３２を供給してもよい。フィードフォワード・ニューラル・ネットワーク２８は、例えば、ウエーハ表面２２の複数のパラメータの特性評価から、インラインの形態的な要素で判定されたウエーハのそれぞれの結晶構造に従って、ウエーハの均一な研磨を達成するためのパラメータへのマッピングを見出すように設計されている。ニューラル・ネットワークは、ウエーハ表面２２の複数のパラメータの特性評価と、例えばＣＭＰ除去率曲線との関係を規定するために使用されることが有利である。何故ならば、これらの２つの変数の関係に関して利用できるデータ量も限られているからである。システム１０を経た加工物の処理によって経歴的なデータベース３２に経験が加わるので、このマッピング動作の精度は対応して高まる。
【００１６】
ニューラル・ネットワーク２４、２８はＫｏｈｏｎｅｎ，Ｔ．著のＳｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ  Ｍｅｍｏｒｙ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ，Ｂｅｒｌｉｎ（１９８４）（「自己組織化および関連メモリ」、シュプリンガー出版、ベルリン、１９８４年刊）に記載されている種類の自己組織化学習アルゴリズムによるものを含めた公知のどのような方法によって訓練されてもよい。Ｋｏｈｏｎｅｎ氏のアルゴリズムはＢａｌｌａｒｄ，Ｄ，Ｈ．著、Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＭＡ（「自然計算入門」、マサチューセッツ州ケンブリッジのＭＩＴ出版、１９９７年刊）、およびＨａｓｓｏｕｎ，Ｍ．Ｈ．著、Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ  ｏｆ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＭＡ（１９９７）（「人工ニューラル・ネットワークの基礎」、マサチューセッツ州ケンブリッジのＭＩＴ出版、１９９７年刊）によって論評されている（競争的学習としても知られている）多くの自己組織化アルゴリズムの１つであるに過ぎない。入力ノード４２を有する自己組織化ネットワーク４０は図２に示されており、以下のようにトレーニングされることができる。入力ベクトルはウエーハ表面２２の多変数特徴付けであるとしよう。このベクトルを記号Ｍで表し、分類ノード４４を記号Ｙで表すものとすると、Ｗは入力４２と分類ノード４４との間の接続行列４６を表す。Ｙベクトル内の任意の所定要素は下記によって得られる。
【数１】
0004737933.tif 000002
【００１７】
接続行列Ｗ内の小さい正の乱数から始まるとすると、各分類ノードは入力ベクトルが同じならば同じ出力値を生ずる。関数ｆは例えば下記のような簡単な論理関数であってよいであろう。
【数２】
0004737933.tif 000003
このアルゴリズムでは、出力ベクトルの要素は他の値よりも大きい値を有する（例えばｙ１＜ｙ２、ｙ１＜ｙ３、ｙ２＜ｙ３）。これらの値を増減することによって個々の出力ベクトル値の要素間の差を計算目的に活用できる。記載している例では、第２の要素が最大値，すなわち勝者である。しかし、どの値が最大であるか、またはどれが最小であるかを明確に判定する必要はない。入力ノードと分類ノードとの間の重みを更新するには下記のアルゴリズムを用いるだけでよい。
Ｗｉｊ（ｔ＋１）＝Ｗｉｊ（ｔ）＋δＷｉｊｘｉ          ［３］
このアルゴリズムの利点は、分類器の出力を明確に調べる必要がないことである。ネットワークの自己組織化が収束したか否かを判定するため、接続行列４６で生ずる変化の大きさをモニタするだけでよい。
【００１８】
ネットワークのトレーニング後、分類ノード用の実際の出力が好適な出力ほど強くなく、互いに差別化されることが分かる。自己組織化分類器の後端にある勝者総取りネットワーク４８を使用することによって、この差異をさらに強調することができる。これは最大の出力を選択するために単純な「もし」のステートメントを利用することによって、または出力ノード５０に到達するＭＡＸ（ｙ）関数によって行うことができる。この段階で、図１のシステム１０はネットワークからの良好なクラスを供給し、これは例えばウエーハ表面２２の複数パラメータの特性評価の質を表す。
【００１９】
フィードバック・ニューラル・ネットワーク２４とフィードフォワード・ニューラル・ネットワーク２８とをトレーニングする際に類似性があってもよく、会ったほうが好適である。エラーの逆伝播として知られている管理された学習アルゴリズムは双方をトレーニングできる。この公刊されているアルゴリズムの２件の出典は、Ｈａｓｓｏｕｎ，Ｍ．Ｈ．著、Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ  ｏｆ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ（「人工ニューラル・ネットワークの基礎」）（マサチューセッツ州ケンブリッジのＭＩＴ出版、１９９７年刊）、およびＲｅｅｄ，Ｒ．Ｄ．、Ｍａｒｋｓ，ＩＩ，Ｒ．Ｊ．共著のＮｅｕｒａｌ  Ｓｍｉｔｈｉｎｇ−Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｉｎ  Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗａｒｋｓ，ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ（１９９９）（「ニューラル・スミシング−ニューラル・フィードフォワード人工ニューラル・ネットワークにおける管理された学習」、ＭＩＴ出版、ケンブリッジ、１９９９年刊）である。以下にトレーニングの簡単な説明、および図３に示すように、これをどのように本発明に応用できるかを示す。
【００２０】
ニューラル・ネットワークｒの出力は下記によって与えられる。
【数３】
0004737933.tif 000004
この方程式は、入力ベクトルｘのｉ番目の要素が接続重みＷｉｊによって乗算されることを示している。その後、この積は別のベクトルを生じる双曲線正接の引数ｔなる。結果として生じたベクトルは別の接続重みＷｊｋのセットで乗算される。下付き文字ｉは入力スペースに及んでいる。下付き文字ｊは「隠れたノード」に及んでおり、下付き文字ｋは出力スペースに及んでいる。接続重みは行列の要素であり、行列要素に対するエラー・スペースの傾斜検索によって見出される。出力応答エラーの最小化のコスト関数は下記によって与えられる。
【数４】
0004737933.tif 000005
最初の項は目標ｔと応答ｒとの間のＲＭＳエラーを表す。第２の項は接続重みＷの大きさを最小限にする制約である。γ（正則係数と呼ばれる）が大きい場合は、重みは必然的に小さいマグニチュード値をとる。それによって、出力応答が小さい変数を有し、モデルは線形の挙動を呈するようになる。この重みの制約によって、コスト関数はエラーを最小限にしようとし、強制的にこのエラーをすべてのトレーニング例で最適なものにする。その作用はネットワークに強いバイアスをかける。このように、係数γはモデルの所望の非直線性の程度の調整可能なパラメータとして機能する。
【００２１】
この技術をフィードフォワード・ニューラル・ネットワーク２８のトレーニングに応用するために、入力ベクトルＸとして例えば加工物２２の複数のパラメータ特性評価を用い、また出力目標置ＴとしてＣＭＰ除去率曲線を用いる。この記述は説明目的だけのためであり、他の加工工程で使用される他の制御パラメータへの本発明の応用を制限するものではない。入力ベクトルＸと目標値Ｔとを選択した後、次にネットワーク２８は前述のよく知られたアルゴリズムを用いて、および／または経歴的処理データ３２を用いてトレーニングされる。この記述では、ネットワーク２８の目的はＣＭＰ工程を実行するためにＣＭＰ除去率曲線を計算することである。ニューラル・ネットワーク２８への入力は加工物２２の複数のパラメータ特性評価であり、ネットワーク２８は加工物２２の複数のパラメータ特性評価をＣＭＰ除去率曲線へとマッピングする工程をモデリングする。追加データは累積されるので、ニューラル・ネットワーク２８内の接続は工程が変化すると更新でき、それによってニューラル・ネットワーク２８を現実の変化に適応させる補助になる。
【００２２】
したがって、一実施例では、計測された加工物の形状を目標とされる受け入れ範囲の方向に動かす制御パラメータの選択を可能にする半導体製造工程のインライン自動化用にシステム１０を利用できる。このようなフィードフォワードおよびフィードバック制御は、工程中の計測法を介して得られた情報を下流および上流の加工段階のそれぞれに利用する。一実施例では、入力として加工物の複数のパラメータ特性評価の形態を有するニューラル・ネットワークを介してそれぞれの加工段階にフィードフォワードおよびフィードバック制御が行われる。この統合型システムは適切にモニタされないことがある変数の変化、または第１サブシステムで処理された後の加工物の実際の特性と、第１サブシステムで処理された後の加工物の所望の特性とに応答して工程を調整するには、そのインパクトが充分には評価されない変数の変化に適応することができる。
【００２３】
ＩＩ．分析サブシステムの実施形態
前述のとおり、分析サブシステム１４はどのような公知の装置または技術、または装置または技術の組合せを含んでいてもよく、また、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）、または収束イオン・ビーム（ＦＩＢ）検査のデータを利用した加工物の結晶構造の特性評価の展開を含んでいてもよい。有利なことに、本発明はオフラインおよび／または破壊的試験の必要なく、従来可能であったよりも迅速に、例えば結晶構造の配向、粒子サイズ、および粒子の形態を計測する新規のシステムおよび方法を提供する。ここで用いられるエリア比率とは多結晶税量の表面に沿った粒子の特定方向に対する配向の百分率を意味している。
【００２４】
図４は工作物を走査するための電磁波発生源６１を含む分析サブシステムの実施形態を示している。本発明の目的のため、電磁波発生源６１は、これらに限定されるものではないが電子ビーム、イオン・ビーム、ｘ線、および光ビームを含む電磁波エネルギを発生するどのような発生源でもよい。一般に、分析サブシステム６０は加工物６３を電磁ビーム６４に対する視射角ｅで保持するための加工物ホルダ６２を含んでいてもよい。電子ビーム６４は電磁波発生源６１によって発生される。走査アクチュエータ６５は電磁ビーム６４と加工物ホルダ６２上の加工物６３との相対運動を制御するために備えられている。走査アクチュエータ６５は電磁ビーム６４を加工物６３のエリアに照射するように制御可能である。言い換えると、走査アクチュエータ６５は電磁ビーム６４を加工物ホルダ６２上の加工物６３に対して移動させる電磁波発生源６１の運動を制御でき、または走査アクチュエータは電磁ビームに対する加工物ホルダの運動を制御でき、または双方とも制御できる。
例えば回折、反射、または吸収される成分のような、電磁ビーム６４が加工物６３の上方で走査される際の電磁放射を検出するために検出器６６が備えられている。検出された放射電磁波は次に、加工物６３に当たった電子ビーム６４の位置に関連する、検出された放射電磁波の特性を評価するためにプロセッサ６７に供給される。プロセッサは検出された放射電磁波を処理して、加工物６３に当たった電子ビーム６４の位置を判定し、コントローラ６８に対して、現在の位置における結晶構造が判定されると、走査アクチュエータに加工物６３上の別のエリアに移動するようにさせる信号を送る指令を発する。プロセッサ６７によって加工物６３の特性を評価する充分な特性評価データが得られた後は、加工物の複数のパラメータ特性評価を含む制御信号６９を、フィード−バック、またはフィードフォワード経路を経て加工システムのサブシステムに供給できる。
【００２５】
図４に示した本発明の態様では、加工物６３の粗さを反射率と相関させることができる。したがって、散乱計の実施形態では、発生源６１は表面から反射、または散乱され、検出器６６によって検出されて、加工物６３の反射率を確定するために処理される可干渉性レーザー・ビームを発することができる。好適な結晶面配向を有する多結晶材料は配向が異なれば異なる比率で成長することは知られている。多結晶材料が核形成し、加工物の表面上で成長を開始すると、ギブスの表面エネルギとして知られている材料特性が結晶面の成長率を規定する。表面の配向は結合の軌道角度を規定するので、配向が異なればギブスの表面エネルギは異なる。アルミニウムのように単一方向で核形成し、成長する傾向がある表面の場合は、特定の平坦位置に対する表面エネルギは比較的等価であるはずであり、その結果、かなり均一な表面成長率になる。タングステンのように外向きに核形成し、異なる方向に成長する多結晶材料の場合は、各々異なる多結晶配向ごとに異なる成長率になる。このような異なる成長率によって、有効に表面粗さが生成され、これは反射顕微鏡および原子力顕微鏡のような様々な監視技術によってモニタ可能である。
【００２６】
このシステムはサンプル表面に向けて照射荒れる波長（単数または複数）を供給するための光源、すなわち前記波長の反射強度を測定するための検出器を使用してもよい。さらに、その他のシステムは特定ポイントでの高さを判定し、その後ラスタ・パターンに沿った各ポイントで高さを判定することによってサンプル表面を識別する物理的なプローブを使用してもよい。
【００２７】
Ａ．走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）
さて図５を参照して、加工物７２を走査するための分析サブシステム７０の実施形態をここで説明する。分析サブシステム７０は加工物７２を電磁ビーム７８に対する視射角θで保持するための加工物ホルダ７４を含んでいてもよい。電子ビーム７８は電磁波発生源７６によって発生される。走査アクチュエータ８０は電磁ビーム７８と加工物ホルダ７４上の加工物７２との相対運動を制御するために備えられている。走査アクチュエータ８０は加工物７２の間隔を隔てた一連のポイントに電磁ビーム７８を照射するように制御可能である。言い換えると、走査アクチュエータ８０は電磁ビーム７８を加工物ホルダ７４上の加工物７２に対して移動させる電磁波発生源７６の運動を制御でき、または走査アクチュエータは電磁ビームに対する加工物ホルダの運動を制御でき、または双方とも制御できる。
【００２８】
例えば画像を強化し、および／または増幅することによって蛍光スクリーン８２上に形成された画像を処理するために画像プロセッサ８４のような処理システムが備えられている。画像プロセッサ８４は画像を取り込むために微光カメラ、または電荷結合カメラ（ＣＣＤ）８８を備えてもよい。蛍光スクリーン８２は入射電子ビーム７８と平行であるように加工物ホルダ７４の近傍に取り付けられる。加工物７２からの回折電子が蛍光スクリーン８２上に画像を形成する。その後、加工物７２からの電子の回折に基づいて結晶構造のデータを生成するためにこれらの画像を処理することができる。別の態様では、画像プロセッサは加工物エリアの特性を評価するための充分なデータが収集されたかを判定するように構成することができる。画像プロセッサは、現在のエリアが処理されてしまうと、走査アクチュエータが電子発生源７８の照準を加工物７２の別のエリアに移すように制御する信号をコントローラ８６に発信する。
【００２９】
Ｂ．単一収束電子ビーム（ＦＩＢ）
さて図６を参照して、加工物１１２を走査するための分析サブシステム１１０のイオン・ビームの実施形態をここで説明する。分析サブシステム１１０は加工物１１２をイオン・ビーム１１８に対する視射角θで保持するための加工物ホルダ１１４を含んでいてもよい。本発明の１つの態様では、視射角は加工物１１２の面から９０°である。イオン・ビーム１１８は収束イオン・ビーム（ＦＩＢ）のようなイオン発生源１１６によって発生される。走査アクチュエータ１２４はイオン・ビーム１１８と加工物ホルダ１１４上の加工物１１２との相対運動を制御するために備えられている。走査アクチュエータ１２４は加工物１１２の選択されたエリアにイオン・ビーム１１８を照射するように制御可能である。言い換えると、走査アクチュエータ１２４はイオン・ビーム１１８を加工物ホルダ１１４上の加工物１１２に対して移動させる運動を制御でき、または走査アクチュエータはイオンビームに対する加工物ホルダの運動を制御でき、または双方とも制御できる。イオン発生源１１６が加工物１１２を横切ってイオン・ビーム１１８を走査すると、加工物１１２の表面から放射された電子１２６を検出するために電子検出器１２０が備えられている。本発明の１つの態様では、電子検出器１２０は図６に示すように加工物の縁部の近傍にイオン・ビーム１１８に対して垂直に取り付けられている。
【００３０】
例えば画像を強化し、または増幅することによって電子検出器１２０によって受けられたコントラスト画像を処理するために画像プロセッサ１２１を備えてもよい。画像が特定エリアについて処理されてしまうと、コントローラ１２２はイオン・ビーム１１８、または加工物ホルダ１１４を加工物１１２の別の所望エリアに移動させるようにさせる制御信号を走査アクチュエータ１２４に送信する。
【００３１】
この分野では公知のように、結晶質の材料からの電子の放射は入射イオンと加工物の表面の結晶核との衝突の統計的確率によって変化する。結晶核の衝突が生じる表面との距離が近いほど、表面からの二次電子の放射強度は高まる。結晶質の材料の場合、表面の近傍での衝突の確率は結晶構造の整列エリア、すなわちチャネリング方向に沿って低下する。すなわち、イオン・ビームは非チャネリング方向よりもチャネリング方向の方により浸透する。
【００３２】
イオン・ビーム１１８が加工物１１２の表面を横切って走査されると、イオン・ビーム１１８がチャネリング方向と交差した場合は加工物１１２から比較的少ない電子が放射され、また、イオン・ビーム１１８が非チャネリング方向と交差した場合は加工物１１２から比較的多い電子が放射される。したがって、入射イオン・ビーム１１８に対する加工物１２２の配向、ならびに加工物１１２内のチャネリング方向の双方が加工物１１２の表面からの電子１２６の放射に影響を及ぼす。
【００３３】
したがって、電子検出器１２０が加工物１１２から放射された電子１２６を検出すると、放射強度がコントローラ１２２に送られて、放射強度と加工物１１２の目標位置とが相関される。相関された放射強度と加工物１１２上の目標位置の情報を利用して、加工物１１２上の結晶質チャネリング・エリアに対応するサンプル１１２のコントラスト・マップを作成することができる。結果として作成されたコントラスト・マップは、加工物１１２の走査エリア内のあるポイントで結晶構造の粒子配向を判定するために利用できる。本発明の実施形態では、例えばＦＩＢを利用して形成されたコントラスト・マップは、半導体金属の繊維テクスチャの性質を利用して工程をモニタし、工程を制御するために利用できる。
【００３４】
Ｃ．デュアルＦＩＢ
さて図７を参照して、軸上、および軸外チャネリング応答に関して加工物１７２を走査するための分析サブシステム１７０のデュアル・イオン・ビームの実施形態をここで説明する。分析サブシステム１７０は加工物１７２をイオン・ビーム１７８に対する軸上のチャネリング角度のような視射角ｅ１で、またイオン・ビーム１８８に対する軸外のチャネリング角度のような視射角ｅ２で保持するための加工物ホルダ１７４を含んでいる。本発明の１つの態様では、視射角ｅ１は加工物１７２の面から９０°である。イオン・ビーム１７８、１８８は収束イオン・ビーム（ＦＩＢ）のようなイオン発生源１７６、１９０によって発生される。走査アクチュエータ１８４はイオン・ビーム１７８、１８８と加工物ホルダ１７４上の加工物１７２との相対運動を制御するために備えられている。走査アクチュエータ１８４は加工物１７２の選択されたエリアにイオン・ビーム１７８、１８８を照射するように制御可能である。言い換えると、走査アクチュエータ１８４はイオン・ビーム１７８、１８８を加工物ホルダ１７４上の加工物１７２に対して移動させる運動を制御でき、または走査アクチュエータ１８４はイオン・ビーム１７８、１８８に対する加工物ホルダ１７４の運動を制御でき、または双方とも制御できる。本発明の１つの態様では、イオン・ビーム１７８，１８８は選択されたスポットについて軸上と軸外のチャネリング応答するために、加工物１７２上の同じスポットを照準するように位置決めされている。イオン発生源１７６、１９０が加工物１７２を横切ってイオン・ビーム１７８、１８８を走査すると、加工物１７２の表面から放射された電子１８６を検出するために電子検出器１８０が備えられている。本発明の１つの態様では、電子検出器１８０は図７に示すように加工物の縁部の近傍にイオン・ビーム１７８に対して垂直に取り付けられている。
【００３５】
例えば画像を強化し、および／または増幅することによって電子検出器１８０によって受けられたコントラスト画像を処理するために画像プロセッサ１８１を備えてもよい。画像が特定エリアについて処理されてしまうと、コントローラ１８２はイオン・ビーム１７８、１８８または加工物ホルダ１７４を加工物１７２の別の所望エリアに移動させるようにさせる制御信号を走査アクチュエータ１８４に送信する。本発明の１つの態様では、イオン発生源１７６、１９０は、これに対応して加工物１７２上の単一の所望スポットに照準する状態を保つように移動してもよく、または別個に移動してもよい。
【００３６】
加工物１７２に対して垂直に取り付けられた単一ＦＩＢの実施形態に関連して前述したように、イオン・ビーム１７８，１８８が加工物を横切って走査されると、電子検出器１８０によって加工物内の二次電子放射の強度を検知することができる。したがって、イオン・ビーム１７８のような表面に対して垂直で、加工物１７２のチャネリング方向に対して軸上のイオン・ビームを利用して粒子の位置を写像することができる。加えて、イオン・ビーム１８８のようなウエーハ表面に対して垂直ではなく、加工物１７２のチャネリング方向に対して軸外のイオン・ビームを利用して粒子のサイズを写像することができる。したがって、ウエーハの粒子サイズと粒子位置の双方を、例えば１対のＦＩＢを利用して写像して、金属溶着工程およびＣＭＰ工程の双方を制御するために利用できるウエーハ加工工程をインラインで分析することができる。
【００３７】
Ｄ．ＳＥＭ／ＦＩＢの組合せ
さて図８を参照して、加工物２１２を走査するための、電子発生源２３０とイオン発生源２１６とを組み合わせた分析サブシステム２００の実施形態をここで説明する。分析サブシステム２１０は加工物２１２をイオン・ビーム２１８に対する視射角ｅ１で、また電子発生源２３０に対する視射角ｅ２で保持するための加工物ホルダ２１４を含んでいる。本発明の１つの態様では、視射角ｅ１は加工物２１２の面から９０°である。別の実施形態では、視射角ｅ１は０°から９０°の間の角度でよい。イオン・ビーム２１８は収束イオン・ビーム（ＦＩＢ）のようなイオン発生源２１６によって発生される。走査アクチュエータ２２４はイオン・ビーム２１８と加工物ホルダ２１４上の加工物２１２との相対運動を制御するために備えられている。走査アクチュエータ２２４は加工物２１２の選択されたエリアにイオン・ビーム２１８を照射するように制御可能である。言い換えると、走査アクチュエータ２２４はイオン・ビーム２１８を加工物ホルダ２１４上の加工物２１２に対して移動させるイオン発生源２１６の運動を制御でき、または走査アクチュエータはイオン・ビームに対する加工物ホルダの運動を制御でき、または双方とも制御できる。イオン発生源２１６が加工物２１２を横切ってイオン・ビーム２１８を走査すると、加工物２１２の表面から放射された電子２２６を検出するために電子検出器２２０が備えられている。本発明の１つの態様では、電子検出器２２０は図２４に示すように加工物の縁部の近傍にイオン・ビーム２１８に対して垂直に取り付けられている。
【００３８】
電子ビーム２２８は電子発生源２３０によって発生される。走査アクチュエータ２２４は電子ビーム２２８と加工物ホルダ２１４上の加工物２１２との相対運動を制御するために備えられている。本発明の１つの態様では、視射角ｅ２は２０°である。走査アクチュエータ２２４は加工物２１２の間隔を隔てた一連のポイントに電子ビーム２２８を例えば加工物２１２の離間された連続点へ照射するように制御可能である。言い換えると、走査アクチュエータ２２４は電子ビーム２１８を加工物ホルダ２１４上の加工物２１２に対して移動させる電子発生源の運動を制御でき、または走査アクチュエータは電子ビームに対する加工物ホルダの運動を制御でき、または双方とも制御できる。
【００３９】
例えば画像を強化し、または増幅することによって、蛍光スクリーン２３２上に形成された画像を処理するための画像プロセッサ２３６が備えられている。画像プロセッサ２３６は画像を取り込むために微光カメラ、または電荷結合カメラ２３４（ＣＣＤ）を備えてもよい。蛍光スクリーン２３２は入射電子ビーム２１８と平行であるように加工物ホルダ２１４の近傍に取り付けられる。図１に関連して説明したように、加工物２１２からの回折電子が蛍光スクリーン２３２上に画像を形成する。これらの画像はキクチ回折パターンとして知られており、加工物２１２の走査エリア内のあるポイントで野結晶構造の粒子配向を判定するために利用できるキクチ・バンドを含んでいる。加えて、例えば画像を強化し、および／または増幅することによって電子検出器２２０によって受けられたコントラスト画像を処理するために画像プロセッサ２２１を備えてもよい。画像が特定エリアについて処理されてしまうと、コントローラ２２２はイオン・ビーム２１８または加工物ホルダ２１４を加工物２１２の別の所望エリアに移動させるようにさせる制御信号を走査アクチュエータ２２４に送信する。本発明の１つの態様では、イオン発生源２１６および電子発生源２３０は、これに対応して加工物２１２上の単一の所望スポットに照準する状態を保つように移動してもよく、または別個に移動してもよい。
【００４０】
したがって、電子発生源２３０とイオン発生源２１６の双方を二重構造で使用することによって、効率的な結晶構造の分析を行うことができる。例えば、粒子の識別のためにイオン・ビームを利用することができ、また結晶構造の配向を判定するためにポイント回折モードで電子ビームを利用することができる。本発明の１つの態様では、粒子の境界位置を粗く判定するためにイオン・ビームを利用することができ、一方、例えば回折パターンを利用したような結晶構造のより精密な分析が必要である場合は、分析モードで電子ビーム２２８を利用することができる。
【００４１】
ＩＩＩ．実施例
以下には本発明のいくつかの実施例を記載する。しかし、本発明は以下の実施形態に限定されるものではなく、加工物の結晶構造または粗さに基づいて制御できるどのような多段階加工工程にも利用できる。一実施形態では、このシステムは金属溶着工程と化学機械工程とを含む半導体製造工程に利用できる。この場合は半導体ウエーハである加工物は金属溶着サブシステムで処理され、次に加工物がＣＭＰサブシステムに送られる前に、ウエーハの結晶構造を判定するため、インライン計測ステーションのような分析サブシステムで分析されることができる。フィードフォワード・ループでの工程を制御するために、インライン計測ステーションで判定された結晶構造に基づいてＣＭＰ工程のパラメータを動的に調整できる。同様に、溶着工程のパラメータを分析サブシステムからのフィードバック・ループで制御できる。
【００４２】
別の半導体製造工程の実施形態では、このシステムはリソグラフィ・サブシステム、インライン計測サブシステム、およびエッチング・サブシステムを備えることができる。インライン計測サブシステムはウエーハの検査によってリソグラフィ工程のクオリティを判定するため、上記のどの分析要素を備えてもよい。ウエーハが検査された後、ウエーハは所望のパターンをエッチングするためにエッチング・ステーションに送られる。インライン計測ステーションで判定された素性の高さ、幅、および形状に基づいて、フィードフォワード・ループ内で工程を制御するためにエッチング工程のパラメータを動的に調整することができる。同様に、リソグラフィ工程のパラメータを分析サブシステムからフィードバック・ループ内で制御することができる。
【００４３】
スチールおよびスチール合金の加工のような金属加工の用途では、工程をモニタし、制御するためにこのシステムを利用できる。例えば、システムはステンレス鋼の原材料を加工するための第１加工サブシステムと、検査サブシステムと、加工されたスチールの例えば鍛造、フライス加工、または仕上げ加工を実施する第２の二次加工サブシステムとを含んでいてもよい。検査サブシステムは第１サブシステムで製造されたスチールのクオリティを判定するために上記のどの分析要素を含んでいてもよい。スチールが検査サブシステムで検査された後、スチールは例えば鍛造、フライス加工、または仕上げ加工を実施するために第２サブシステムに送られる。検査サブシステムで判定された、第１サブシステムで製造されたスチールのクオリティに基づいて、フィードフォワード・ループ内で工程を制御するためにスチールの二次加工工程を動的に調整することができる。同様に、加工工程のパラメータを検査サブシステムからフィードバック・ループ内で制御することができる。
【００４４】
物体または基体に塗装するような塗装の用途では、塗装工程をモニタし、制御するためにこのシステムを利用できる。例えば、システムは塗装を施すための第１サブシステムと、検査サブシステムと、例えば塗装の仕上げ作業を実施する第２の二次塗装サブシステムとを含んでいてもよい。検査サブシステムは第１サブシステムで施された塗装のクオリティを判定するために上記のどの分析要素を含んでいてもよい。施された塗装が検査された後、塗装された物体または基体はさらに仕上げするために第２サブシステムに送られる。検査サブシステムで判定された、第１サブシステムで施された塗装のクオリティに基づいて、フィードフォワード・ループ内で工程を制御するためにスチールの二次塗装工程を動的に調整することができる。同様に、塗装工程のパラメータを検査サブシステムからフィードバック・ループ内で制御することができる。
【００４５】
本発明の好適な実施形態をここに図示し、説明してきたが、このような実施形態は例示のためだけに提示されたことは明白であろう。したがって、本発明は添付の特許請求の範囲の各請求項の趣旨と技術的範囲によってのみ限定されるものである。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】加工工程をモニタし、制御する方法を実施するために使用される加工ラインを有する加工システムを示した図である。
【図２】自己組織化ニューラル・ネットワークの概略図である。
【図３】管理されたニューラル・ネットワーク・アーキテクチャの概略図である。
【図４】加工物を走査するための電磁波発生源を含む分析サブシステムの実施形態を示した図である。
【図５】加工物を走査するための分析サブシステムの実施形態を示した図である。
【図６】加工物を走査するための分析サブシステムのイオン・ビームの実施形態を示した図である。
【図７】加工物を走査するために２つのイオン・ビームを使用する分析サブシステムの実施形態を示した図である。
【図８】加工物を走査するために電子発生源とイオン発生源とを組み合わせた分析サブシステムの実施形態を示した図である。
【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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