Data assimilation method based on physics-informed machine learning and its application to multiple simultaneous estimation of physical properties of coating films
| Project/Area Number |
22K03909
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 19010:Fluid engineering-related
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| Research Institution | Tokyo City University |
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Principal Investigator |
白鳥 英 東京都市大学, 理工学部, 准教授 (10803447)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 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 |
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| Outline of Research at the Start |
MEMSデバイスや撮像素子のカラーフィルター等の製法におけるレジスト膜の塗布工程において種々の膜厚ムラが発生すること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。この膜厚ムラを数値シミュレーションで予測するにあたり、塗膜物性値の測定に要するコストが障壁となっている。
本研究では物理法則の機械学習に基づいた新たなデータ同化法によって、表面張力・粘性係数などの複数の塗膜物性値を同時に推定することによって前述の課題を解決する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
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。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
申請時の研究計画に2022年度実施内容として記載した、複数物性値を同時に推定する枠組みの構築と双子実験による妥当性検証については計画通り遂行できた。実測データの取得に関しては、膜厚の時空間変動を捉えるための干渉光学系の構築については概ね計画通り遂行できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は主に以下の2点を中心に進める。
まず、2022年度に構築した膜厚の時空間分布の測定系について、測定データの妥当性を検証する。具体的には代表者が保有する走査型の膜厚計による測定値と比較することで定量的に測定精度を明らかにする。また、液膜の表面に膜厚変動を与える部分を設計・実装し、物性値測定法としての全体系を構築する。
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
