【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于来自晶体、基板、面板等的用于半导体器件的制造的工件的反射光的光谱来测定膜厚的技术，尤其是涉及一种检测非研磨对象的错误的工件的技术。
技术介绍
1、半导体元件的制造程序包括对sio2等的绝缘膜进行研磨的工序、对铜、钨等的金属膜进行研磨的工序等各种工序。在背面照射型cmos传感器和硅贯通电极(tsv)的制造工序中，除了绝缘膜、金属膜的研磨工序以外，还包括对硅层(硅晶片)进行研磨的工序。晶片的研磨在构成其表面的膜(绝缘膜、金属膜、硅层等)的厚度达到规定的目标值时结束。
2、晶片的研磨使用研磨装置进行。为了测定绝缘膜、硅层等非金属膜的膜厚，研磨装置一般具备光学膜厚测定装置。该光学膜厚测定装置构成为，将从光源发出的光导向晶片的表面，通过分析来自晶片的反射光的光谱，来检测晶片的膜厚。当晶片的膜厚达到目标值时，晶片的研磨结束。
3、晶片的研磨根据设定于研磨装置的研磨方法来进行。由于该研磨方法根据晶片的种类的不同而不同，因此需要基于研磨对象的晶片的种类来改变研磨方法。另外，如果晶片的种类不同，则来自晶片的反射光的光谱也不同，因此用于研磨终点检测的条件也不同。
4、现有技术文献
5、专利文献
6、专利文献1：日本特开2018-194427号公报
7、专利技术所要解决的技术问题
8、如果非研磨对象的晶片(即，与设定于研磨装置的研磨方法不对应、种类不同的晶片)被搬入研磨装置内，通过研磨装置对晶片进行研磨，则由于研磨方法不适合该晶片，且不能适当地执
技术实现思路
1、因此，本专利技术提供一种能够检测非研磨对象的错误的工件(例如晶片)的方法及光学性膜厚测定装置。
2、用于解决技术问题的技术手段
3、在一方式中，提供一种检侧非研磨对象的错误的工件的方法，在工件的研磨前或研磨开始后制作来自所述工件的反射光的检查用光谱数据，将所述检查用光谱数据输入自动编码器，所述自动编码器是使用训练数据并通过机器学习构筑的学习完成模型，该训练数据包含来自作为研磨对象的正确的工件的多个反射光的多个指标光谱数据，计算从所述自动编码器输出的输出数据与所述检查用光谱数据的差，当所述差比阈值大时，判定为所述检查用光谱数据的制作中使用的所述工件是非研磨对象的错误的工件。
4、在一方式中，制作所述检查用光谱数据的工序是如下工序：在所述工件的化学机械研磨前执行的所述工件的水研磨中，或者在所述工件的化学机械研磨的初始阶段，制作来自所述工件的反射光的检查用光谱数据。
5、在一方式中，所述方法还包含：根据聚类的算法将过去的工件的研磨前或研磨开始后获取的多个光谱数据分类成多个组，制作所述训练数据，该训练数据包含属于所述多个组中的一个组的多个指标光谱数据，使用所述训练数据执行所述机器学习，构筑作为所述学习完成模型的所述自动编码器，属于所述多个组中的一个组的所述多个指标光谱数据是来自作为研磨对象的正确的工件的多个反射光的多个光谱数据。
6、在一方式中，提供一种检侧非研磨对象的错误的工件的方法，根据来自作为研磨对象的正确的工件的多个反射光的多个指标光谱数据来确定基准光谱数据，在工件的研磨前或研磨开始后制作来自所述工件的反射光的检查用光谱数据，计算所述基准光谱数据与所述检查用光谱数据的差，当所述差比阈值大时，判定为所述检查用光谱数据的制作中使用的所述工件是非研磨对象的错误的工件。
7、在一方式中，制作所述检查用光谱数据的工序是如下工序：在所述工件的化学机械研磨前执行的所述工件的水研磨中，或者在所述工件的化学机械研磨的初始阶段，制作来自所述工件的反射光的检查用光谱数据。
8、在一方式中，所述差为欧几里得距离。
9、在一方式中，确定所述基准光谱数据的工序包含如下工序：根据聚类的算法将过去的工件的研磨前或研磨开始后获取的多个光谱数据分类成多个组，根据属于所述多个组中的一个组的多个指标光谱数据确定所述基准光谱数据，属于所述多个组中的一个组的所述多个指标光谱数据是来自作为研磨对象的正确的工件的多个反射光的多个光谱数据。
10、在一方式中，所述方法还包含如下工序：将所述多个指标光谱数据标准化，制作多个标准化后的指标光谱数据，将所述检查用光谱数据标准化，制作标准化后的检查用光谱数据。
11、在一方式中，提供一种光学性地测定工件的膜厚的光学性膜厚测定装置，具备：光源，该光源发光；光学传感器头，该光学传感器头将从所述光源发出的光向所述工件照射，并接收来自所述工件的反射光；以及处理系统，该处理系统基于来自所述工件的反射光的光谱测定数据，确定所述工件的膜厚，所述处理系统构成为：在所述工件的研磨前或研磨开始后制作来自所述工件的反射光的检查用光谱数据，将所述检查用光谱数据输入自动编码器，所述自动编码器是使用训练数据并通过机器学习构筑的学习完成模型，该训练数据包含来自作为研磨对象的正确的工件的多个反射光的多个指标光谱数据，计算从所述自动编码器输出的输出数据与所述检查用光谱数据的差，当所述差比阈值大时，判定为所述检查用光谱数据的制作中使用的所述工件是非研磨对象的错误的工件。
12、在一方式中，所述处理系统构成为：在所述工件的化学机械研磨前执行的所述工件的水研磨中，或者在所述工件的化学机械研磨的初始阶段，制作来自所述工件的反射光的检查用光谱数据。
13、在一方式中，所述处理系统构成为：根据聚类的算法将过去的工件的研磨前或研磨开始后获取的多个光谱数据分类成多个组，制作所述训练数据，该训练数据包含属于所述多个组中的一个组的多个指标光谱数据，使用所述训练数据执行所述机器学习，构筑作为所述学习完成模型的所述自动编码器，属于所述多个组中的一个组的所述多个指标光谱数据是来自作为研磨对象的正确的工件的多个反射光的多个光谱数据。
14、在一方式中，提供一种光学性地测定工件的膜厚的光学性膜厚测定装置，具备：光源，该光源发光；光学传感器头，该光学传感器头将从所述光源发出的光向所述工件照射，并接收来自所述工件的反射光；以及处理系统，该处理系统基于来自所述工件的反射光的光谱测定数据，确定所述工件的膜厚，所述处理系统构成为：根据来自作为研磨对象的正确的工件的多个反射光的多个指标光谱数据来确定基准光谱数据，在所述工件的研磨前或研磨开始后制作来自所述工件的反射光的检查用光谱数据，计算所述基准光谱数据与所述检查用光谱数据的差，当所述差比阈值大时，判定为所述检查用光谱数据的制作中使用的所述工件是非研磨对象的错误的工件。
15、在一方式中，所述处理系统构成为：在所述工件的化学机械研磨前执行的所述工件的水研磨中，或者在所述工件的化学机械研磨的初始阶段，制作来自所述工件的反射光的检查用光谱数据。
16、在一方式中，所述差为欧几里得距离。
17、在一方式中，所述处理系统构成为：根据聚类的算法将过去的工件的研磨前或研磨开始后获取的多个本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，还包含：
4.一种检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，
6.根据权利要求4所述的检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，
7.根据权利要求4所述的检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，
8.根据权利要求4所述的检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，还包含如下工序：
9.一种光学性膜厚测定装置，光学性地测定工件的膜厚，其特征在于，具备：
10.根据权利要求9所述的光学性膜厚测定装置，其特征在于，
11.根据权利要求9所述的光学性膜厚测定装置，其特征在于，
12.一种光学性膜厚测定装置，光学性地测定工件的膜厚，其特征在于，具备：
13.根据权利要
14.根据权利要求12所述的光学性膜厚测定装置，其特征在于，
15.根据权利要求12所述的光学性膜厚测定装置，其特征在于，
16.根据权利要求12所述的光学性膜厚测定装置，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，还包含：
4.一种检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，
6.根据权利要求4所述的检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，
7.根据权利要求4所述的检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在于，
8.根据权利要求4所述的检测非研磨对象的错误的工件的方法，其特征在...
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