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技術 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

出願人 旭化成株式会社
発明者 内藤一也
出願日 2018年11月9日 (2年3ヶ月経過) 出願番号 2018-211805
公開日 2020年5月21日 (9ヶ月経過) 公開番号 2020-077346
状態 未査定
技術分野 CAD 重合方法(一般)
主要キーワード スプレー口 制御条件データ 供給段階 プログラマブル回路 ディスクリート回路 マシン依存 論理操作 バギング
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (6)

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

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学習処理を実行する学習処理部と、を備える。

概要

背景

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

概要

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。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学習処理を実行する学習処理部と、を備える。

目的

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

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

感光性樹脂組成物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。

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

本実施形態に係るシステム1を示す。
モデル35の学習方法を示す。
モデル35を用いた感光性樹脂組成物の製造方法を示す。
ドライフィルム100の使用方法を示す。
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。

実施例

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

0030

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。

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

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