Data assimilation method based on physics-informed machine learning and its application to multiple simultaneous estimation of physical properties of coating films

基于物理信息机器学习的数据同化方法及其在涂膜物理性能多重同时估计中的应用

基本信息

批准号：
22K03909
负责人：
白鳥英
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Tokyo City University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K03909/
关键词：
PINN 液膜流れデータ同化位相シフト干渉法物性値測定膜厚ムラ

项目摘要

半導体デバイスやディスプレイのカラーフィルター等の微細加工プロセスでは、機能性樹脂と揮発性溶媒から成る液膜を基板に均一に塗布する際に種々の膜厚ムラが発生し、これが最終製品の寸法精度低下に直結する課題となっている。本研究では、この膜厚ムラを数値シミュレーションで予測する際に必要となる塗膜の物性値を、物理法則の機械学習法に基づいた新たなデータ同化法によって同定する方法の構築を目指している。具体的には、表面張力と粘性係数の複数の物性値を、膜厚分布という1種類の実測値から同時に同定する。初年度である2022年度はまず、構築を目指す技術の根幹部分となる物理法則の機械学習に基づくデータ同化法について、基本部分のプログラムを実装し、人工データを用いた双子実験によって原理的な妥当性を検証した。実際に測定した膜厚分布を用いたデータ同化システムを構築して測定精度と適用範囲を明らかにするために、液膜の膜厚分布を面情報として高いサンプルレートで取得できるような実験・計測方法を設計・実装した。具体的には、レーザーを用いた位相シフト干渉法によって、直径25mm程度の面内の膜厚分布を同時に取得できる設計とした。既往の位相シフト干渉法では、膜厚分布に応じた干渉を発生させた後に、屈折光学型のビームスプリッターと波長板を複数用いて段階的に位相シフトさせるが、本研究では回折光学素子によるビームスプリッターによって同時に光軸を複数に分岐させ、分岐後の各ビームに対して異なる位相シフト量となるように面付した位相差フィルムを通すことで，位相差の異なる複数の干渉縞を1枚の画像として1台の高速カメラで撮影することで膜厚の時空間分布を十分な分解能で取得できるようにした。測定した膜厚分布については、代表者が保有する既存の白色干渉型膜厚計による計測値と比較して妥当性を検証した。

在精细的处理过程中，例如用于半导体设备的颜色过滤器和显示器，当将功能树脂制成的液体膜和挥发性溶剂均匀地应用于基板时，就会发生各种不均匀厚度，这是一个直接导致最终产品尺寸准确性降低的问题。这项研究旨在构建一种识别涂层的物理特性的方法，这对于通过基于机器学习方法的新数据同化方法来预测通过数值模拟来预测膜厚度不平衡的必要条件。具体而言，从一种实际测量值（即膜厚度分布）同时识别表面张力和粘度系数的多个物理特性。在2022年的第一年，我们首先基于物理法的机器学习实施了基本数据同化方法的程序，这是我们旨在构建的技术的核心部分，并通过使用人工数据通过Twin实验验证其主要有效性。为了使用实际测得的膜厚度分布构建数据同化系统，以阐明测量精度和应用范围，设计和实施了实验和测量方法，以允许以高样品速率作为表面信息获得液体膜厚度分布。具体而言，该设计的设计旨在同时通过使用激光通过相位移动干涉测量法在直径约25 mm的平面内获得膜厚度分布。在过去的相移干涉术中，根据膜厚度分布产生了干扰，然后使用多个折射光束分离器和波长板逐步进行相移。在这项研究中，通过使用衍射光学元素将光轴同时将光轴分为多层，并传递延迟膜，以使分支后的每个光束具有不同的相移量，具有不同相位差异的多个干扰条件作为一个高速摄像机作为一个高速摄像头拍摄，从而使膜的厚度足以获得足够的效果。通过将代表持有的现有白色干扰膜厚度表进行的测量结果将测量的膜厚度分布与代表现有的白色干扰膜厚度表进行的测量进行了比较。