本发明涉及异常检测装置以及异常检测方法。
背景技术：
1、通过在半导体工艺中以适合的处理条件对半导体样品进行处理，能够实施期望的半导体加工。近年来，构成器件的新材料被导入并且器件构造复杂化，半导体处理装置的控制范围扩大，追加了很多控制参数。工艺多步骤化，实现了精细且复杂的加工。为了使用半导体处理装置生产高性能的器件，需要进行导出实现半导体样品的目标的加工形状的适合的处理条件的工艺开发。
2、在专利文献1中公开了如下内容：生成表示对半导体处理装置赋予的加工条件与半导体处理装置的加工结果之间的关系的预测模型，使用预测模型来推定输出加工结果的目标值的条件。
3、在先技术文献
4、专利文献
5、专利文献1：日本特开2019-40984号公报
技术实现思路
1、-发明所要解决的课题-
2、使用专利文献1所示的预测模型，有时对某加工条件推定的加工形状与通过半导体处理装置在该加工条件下实际对半导体样品进行加工的加工形状背离。在这种情况下，考虑两种原因。第一是预测模型的精度不充分的情况。在该情况下，需要追加学习数据，实现预测模型的精度提高。第二是在半导体处理装置的处理工序中发生了某些异常，由此无法得到所希望的加工结果的情况。
3、认为即使将包含后者那样的实验结果的学习数据用于预测模型的学习(训练)，也会向不规则的学习数据最终作为例外的现象被忽略的方向推进学习，因此没有问题。然而，为此需要通过更多的学习数据来进行预测模型的学习。
4、半导体处理装置的处理试验的反复会对工艺开发的费用、期间造成很大的影响。因此，在半导体处理装置中产生处理异常的实验结果期望从学习数据排除。
5、-用于解决课题的手段-
6、本发明的一实施方式的异常检测装置是判定通过处理装置进行样品的处理而得到的处理结果有无异常的异常检测装置，具有：加工形状预测部，使用处理结果预测模型来预测处理装置的处理的评价值，其中，所述处理结果预测模型将处理装置的控制参数值以及在处理装置的处理中观测在处理装置内产生的现象而得到的观测参数值作为说明变量，将处理装置的处理的评价值作为目标变量；以及第一异常检测部，基于设为判定对象的处理的评价值与设为判定对象的处理的预测评价值的差异，来检测处理装置的处理结果的异常，其中，所述设为判定对象的处理的预测评价值是通过将在设为判定对象的处理中使用的控制参数值以及在设为判定对象的处理中观测到的观测参数值输入到处理结果预测模型而预测的。
7、-发明效果-
8、能够以较少的学习数据使预测处理装置的处理的预测模型进行学习(训练)。其他的课题和新的特征从本说明书的记述以及附图中变得明确。
1.一种异常检测装置，判定通过处理装置进行样品的处理而得到的处理结果有无异常，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的异常检测装置，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的异常检测装置，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的异常检测装置，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的异常检测装置，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的异常检测装置，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的异常检测装置，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的异常检测装置，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的异常检测装置，其特征在于，
10.根据权利要求1～9中的任一项所述的异常检测装置，其特征在于，
11.一种异常检测方法，使用判定通过处理装置进行样品的处理而得到的处理结果有无异常的异常检测装置，其特征在于，
12.根据权利要求11所述的异常检测方法，其特征在于，
13.根据权利要求12所述的异常检测方法，其特征在于，
14.根据权利要求13所述的异常检测方法，其特征在于，
15.根据权利要求11～14中的任一项所述的异常检测方法，其特征在于，
