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JP7273674B2 - 処理システム、処理方法、および処理プログラム - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、処理システム、処理方法、および処理プログラムに関する。
基板などの表面に複数の粒子を含むガス（エアロゾル）を噴射して、基板などの表面に複数の粒子を用いた膜を形成する技術がある。また、エアロゾルに含まれる複数の粒子の濃度を測定し、エアロゾルに含まれる複数の粒子の濃度が略一定となる様にフィードバック制御を行う技術も提案されている。一般的に、この様な成膜はチャンバの内部において行われる。
ここで、チャンバの内部に供給するエアロゾルの供給量や流速が変動すると、気流に渦が発生する場合がある。気流に渦が発生すると、エアロゾルに含まれる粒子の濃度を略一定にしたとしても、渦が発生した領域の下方と、渦が発生していない領域の下方とでは粒子の堆積量、ひいては形成された膜の厚みが異なるものとなる。
そこで、膜の厚みの均一化を図ることができる技術の開発が望まれていた。
特開２００１－３４８６５９号公報
本発明が解決しようとする課題は、膜の厚みの均一化を図ることができる処理システム、処理方法、および処理プログラムを提供することである。
実施形態に係る処理システムは、内部に処理物を収納可能なチャンバと、前記チャンバの内部に、複数の粒子とガスとを供給可能な供給部と、前記処理物の近傍における気流の状態を検出可能な検出部と、前記検出部からの検出値に基づいて、前記供給部を制御可能なコントローラと、を備えている。前記コントローラは、気流の定常状態に関するデータと、前記検出部からの検出値と、に基づいて渦の発生を判定し、前記渦が発生したと判定した場合には、前記供給部を制御して、前記複数の粒子の供給を停止する。
本実施の形態に係る処理システムを例示するための模式図である。 渦を例示するための模式図である。 気流の定常状態を例示するためのグラフ図である。 渦の発生の検出を例示するためのグラフ図である。
以下、図面を参照しつつ、実施の形態について例示をする。なお、各図面中、同様の構成要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
本実施の形態に係る処理システム１は、エアロゾルを生成し、生成したエアロゾルを処理物に向けて供給し、エアロゾルに含まれていた複数の粒子を処理物の表面に堆積させて膜を形成することができる。本願明細書において、エアロゾルは、複数の粒子を含むガスとすることができる。
この場合、粒子は固体または液体とすることができる。以下においては、一例として、粒子が固体である場合を例に挙げて説明する。固体の粒子の材料には特に限定はないが、例えば、カーボン、セラミックス、あるいはプラチナなどの金属を例示することができる。固体の粒子の大きさにも特に限定はないが、例えば、粒子径は１μｍ以下とすることができる。
図１は、本実施の形態に係る処理システム１を例示するための模式図である。
図１に示すように、処理システム１には、チャンバ２、ノズル３、エアロゾル供給部４、検出部５、およびコントローラ６を設けることができる。
チャンバ２は、箱状を呈し、外部からゴミが侵入しない程度の気密構造を有することができる。チャンバ２の内部空間は、エアロゾル１０２を用いて処理物１００の表面に膜を形成する領域となる。この場合、チャンバ２の内部には気流が形成される。
後述するように、気流に渦１０３が発生すると、渦１０３が発生した領域の下方と、渦１０３が発生していない領域の下方とでは粒子の堆積量、ひいては形成された膜の厚みが異なるものとなる。そのため、チャンバ２の形状は、気流の乱れが少なくなるような形状とすることが好ましい。例えば、チャンバ２の断面寸法（ノズル３から処理物１００が載置される領域に向かう方向に垂直な方向の寸法）が処理物１００が載置される領域に近づくに従い漸増するような形状とすることが好ましい。例えば、チャンバ２の外観形状は、角錐台や円錐台とすることができる。この場合、図１に示すように、チャンバ２の外観形状が円錐台であれば、処理物１００の中心からチャンバ２の内壁までの距離を略一定とすることができる。そのため、気流に対するチャンバ２の内壁の影響を均一にするのが容易となる。
成膜を行う処理物１００は、チャンバ２の内部に収納することができる。例えば、処理物１００は、チャンバ２の底面に載置したり、チャンバ２の底面に設けられた載置台の上に載置したりすることができる。なお、載置台を設ける場合には、載置台に静電チャックなどの保持装置を設けることができる。また、載置台は、水平方向や鉛直方向などに移動可能とすることもできる。
処理物１００の材料、形状、大きさなどには特に限定はない。例えば、図１に例示をしたように、処理物１００の形状は板状、すなわち処理物１００は基板などとすることもできる。
ノズル３は、筒状を呈し、一方の端部には、エアロゾル１０２を吐出させる吐出口３ａを設けることができる。ノズル３の他方の端部側には、エアロゾル１０２を導入する導入口３ｂを設けることができる。ノズル３は、例えば、チャンバ２の天井面に設けることができる。ノズル３は、吐出口３ａが処理物１００と対峙するように設けることができる。なお、ノズル３がチャンバ２の天井面に設けられる場合を例示したが、吐出口３ａが処理物１００と対峙するのであれば、ノズル３の取り付け位置は適宜変更することができる。例えば、ノズル３はチャンバ２の側面に設けることもできるし、チャンバ２の内部に設けることもできる。
エアロゾル供給部４は、エアロゾル１０２を生成することができる。また、エアロゾル供給部４は、生成したエアロゾル１０２をノズル３を介してチャンバ２の内部に供給することができる。すなわち、エアロゾル供給部４は、チャンバ２の内部に、複数の粒子１０１とガスとを供給することができる。
エアロゾル供給部４は、容器４ａ、供給制御部４ｂ、混合部４ｃ、およびガス供給部４ｄを有することができる。
容器４ａは、供給制御部４ｂを介して混合部４ｃと接続することができる。容器４ａは、筒状を呈し、内部に前述した複数の粒子１０１を収納することができる。容器４ａは、例えば、重力を利用して、収納された複数の粒子１０１を供給制御部４ｂに送ることができる。
また、容器４ａの外面には、振動部４ａ１を設けることもできる。振動部４ａ１は、超音波振動、電磁振動、機械的振動などにより、容器４ａの内部に収納された複数の粒子１０１に対して運動エネルギーを与えることができる。振動部４ａ１は、必ずしも必要ではなく、複数の粒子１０１の形状や大きさなどに応じて適宜設けるようにすればよい、ただし、振動部４ａ１が設けられていれば、複数の粒子１０１の供給制御部４ｂへの供給を安定させることができる。
供給制御部４ｂは、容器４ａから混合部４ｃへの複数の粒子１０１の供給量を制御したり、複数の粒子１０１の供給の開始と供給の停止を制御したりすることができる。例えば、供給制御部４ｂは、複数の粒子１０１が通過する孔の大きさを変化させるものとすることができる。
混合部４ｃは、ガス供給部４ｄとノズル３との間に設けることができる。混合部４ｃは、供給制御部４ｂから供給された複数の粒子１０１と、ガス供給部４ｄから供給されたガスとを混合してエアロゾル１０２を生成することができる。例えば、混合部４ｃは、ガス供給部４ｄから供給されたガスの流れに、供給制御部４ｂから供給された所定の量の粒子１０１を投入することでエアロゾル１０２を生成することができる。この場合、ベンチュリ効果を利用して、複数の粒子１０１をガスの流れの中に引き込むこともできる。混合部４ｃにより生成されたエアロゾル１０２は、ノズル３を介してチャンバ２の内部に導入される。
なお、以上は、固体の粒子１０１の場合であるが、液体の粒子の場合も同様にしてエアロゾルを生成することができる。例えば、容器４ａに液体を収納し、混合部４ｃにおいて、ベンチュリ効果を利用して、液体を霧状にするとともに、ガスの流れの中に引き込むようにすればよい。
ガス供給部４ｄは、所定の流量のガスを混合部４ｃに供給することができる。ガスは、処理物１００および粒子１０１と反応し難いものであれば特に限定はない。ガスは、例えば、ヘリウムガスやアルゴンガスなどの不活性ガス、窒素ガス、空気などとすることができる。
ガス供給部４ｄは、ガス源４ｄ１、流量制御部４ｄ２、および開閉弁４ｄ３を有することができる。
ガス源４ｄ１は、ガスを流量制御部４ｄ２に供給することができる。ガス源４ｄ１は、例えば、高圧のガスが収納されたボンベや、ガスを供給する工場配管などとすることができる。
流量制御部４ｄ２は、混合部４ｃに供給するガスの流量を制御することができる。流量制御部４ｄ２は、例えば、ＭＦＣ（Mass Flow Controller）などとすることができる。また、流量制御部４ｄ２は、ガスの供給圧力を制御することでガスの流量を間接的に制御するものであってもよい。この場合、流量制御部４ｄ２は、例えば、ＡＰＣ（Auto Pressure Controller）などとすることができる。
開閉弁４ｄ３は、ガスの供給の開始と、ガスの供給の停止とを切り替えることができる。開閉弁４ｄ３は、例えば、二方弁などとすることができる。なお、流量制御部４ｄ２が、ガスの供給の開始と、ガスの供給の停止とを切り替える機能を有するものであれば、開閉弁４ｄ３を省くことができる。
検出部５は、チャンバ２の内部の処理物１００が載置される領域の近傍における気流の状態を検出することができる。検出部５は、例えば、チャンバ２の外部に設けられ、チャンバ２の側面に設けられた窓を介して、気流の状態を検出することができる。チャンバ２の側面に設けられた窓は、例えば、ガラスなどの透光性を有する材料から形成することができる。
検出部５は、例えば、エアロゾル１０２の流速を検出することで、気流の状態を直接検出するものとすることができる。この場合、検出部５は、例えば、流速計や流量計などとすることができる。また、検出部５は、エアロゾル１０２に含まれる複数の粒子１０１の挙動を検出することで、気流の状態を間接的に検出するものとすることができる。複数の粒子１０１の挙動は、粒子１０１の数の変化や、濃度の変化などにより求めることができる。この場合、検出部５は、例えば、パーティクルカウンタなどとすることができる。
コントローラ６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算部６ａと、メモリなどの記憶部とを備えたものとすることができる。コントローラ６は、例えば、コンピュータなどとすることができる。記憶部には、本実施の形態に係る処理プログラムを格納することができる。また、記憶部には、前述した気流の定常状態に関するデータを格納することができる。コントローラ６は、記憶部に格納されている処理プログラムと、気流の定常状態に関するデータとに基づいて、処理システム１に設けられた各要素の動作を制御することができる。例えば、コントローラ６は、検出部５からの検出値に基づいて、エアロゾル供給部４を制御することができる。例えば、コントローラ６は、エアロゾル供給部４を制御して、複数の粒子１０１を処理物１００の表面に堆積させて成膜を行うことができる。
ここで、気流の定常状態に関するデータについて説明する。
チャンバ２の内部における気流の状態が不規則に変化する場合がある。例えば、チャンバ２の内部に供給されるエアロゾル１０２の流量や流速が変動すると、チャンバ２の内部における気流の状態が不規則に変化する。気流の状態が変化すると、気流に渦１０３が発生し易くなる。また、生産性を向上させるために、エアロゾル１０２の流量を多くしたり、エアロゾル１０２の流速を速くしたりすると、渦１０３がさらに発生し易くなる。
図２は、渦１０３を例示するための模式図である。
図２に示すように、渦１０３が発生すると、渦１０３の周辺において気流の流線１０４が横向きとなる。そのため、エアロゾル１０２に含まれる粒子１０１の濃度を略一定にしたとしても、渦１０３が発生した領域の下方と、渦１０３が発生していない領域の下方とでは粒子１０１の堆積量、ひいては形成された膜の厚みが異なるものとなる。すなわち、形成された膜の厚みに面内分布が生じることになる。
渦１０３の発生時期、渦１０３の発生場所、および、発生した渦１０３の挙動は不規則に変化する。すなわち、渦１０３の発生をなくしたり、渦１０３の発生時期、渦１０３の発生場所、および、発生した渦１０３の挙動を定型的に予測したりするのは困難である。 また、チャンバ２の内部に渦１０３の発生を抑制するための部材を設けたり、実験などにより渦１０３の発生を抑制する条件を求めたりしても、成膜条件（例えば、エアロゾル１０２の流量や流速、粒子１０１の大きさ、材質、濃度など）が変化すれば、渦１０３の発生を抑制することができなくなる。
そこで、本実施の形態に係る処理システム１においては、実験やシミュレーションを行って、チャンバ２の内部の処理物１００が載置される領域の近傍における気流の定常状態（渦１０３が発生していない状態）を求めるようにしている。
図３は、気流の定常状態を例示するためのグラフ図である。
図３は、処理物１００が載置される領域の近傍における気流の流速の変化を例示したものである。なお、縦軸の上側と下側とでは、流速の方向（流れ方向）が逆となっている。 図３から分かるように、渦１０３の発生がなければ、流速の方向はほぼ一定で、かつ、流速の値も同程度となる。そのため、この様な状態を、「定常状態」とすることができる。例えば、成膜条件毎に実験やシミュレーションを行えば、成膜条件に対応した気流の定常状態のデータを得ることができる。定常状態のデータは、例えば、機械学習により随時求めるようにしてもよい。
例えば、再帰型ニューラルネットワークを用いて気流の定常状態のデータを随時求めることができる。なお、データのサンプリング周波数は、成膜条件に応じて適宜変更することができる。この場合、サンプリング周波数を高くすれば、より精度の高い気流の定常状態のデータを得ることができる。
予め求められた気流の定常状態のデータや、機械学習により随時求められた気流の定常状態のデータは、コントローラ６の記憶部に格納され、後述する成膜プロセスにおいて用いることができる。
定常状態のデータは、渦１０３の発生の有無を検出する際に用いることができる。
図４は、渦１０３の発生の検出を例示するためのグラフ図である。
図４から分かるように、渦１０３が発生すると、流速が大きく変化する。そのため、流速を継続的に測定していれば、検出された流速と、定常状態の流速との差が所定の閾値を超えた時点で渦１０３が発生したと判断することができる。この場合、検出値が所定の閾値を超えたことが連続して所定の回数発生した場合に、渦１０３が発生したと判断することもできる。この様にすれば、誤検出を抑制することができる。
また、図４から分かるように、時間の経過とともに発生した渦１０３が消滅する場合もある。例えば、大きく変化した流速が、定常状態の流速と同等となった場合には、渦１０３が消滅して定常状態に戻ったと判断することができる。この場合、定常状態の流速と同等となったことが連続して所定の回数発生した場合に、渦１０３が消滅したと判断することもできる。この様にすれば、誤検出を抑制することができる。
この場合、コントローラ６は、記憶部に格納されている気流の定常状態に関するデータと、検出部５からの検出値とに基づいて渦１０３の発生と消滅を判定することができる。 そして、コントローラ６は渦１０３が発生したと判断した場合には、エアロゾル供給部４（供給制御部４ｂ）を制御して、複数の粒子１０１の供給を停止させることができる。複数の粒子１０１の供給が停止されれば、ガスのみがチャンバ２の内部に供給されるので、発生した渦１０３により複数の粒子１０１の堆積量、ひいては形成された膜の厚みに面内分布が生じるのを抑制することができる。
また、コントローラ６は渦１０３が消滅したと判断した場合には、エアロゾル供給部４（供給制御部４ｂ）を制御して、複数の粒子１０１の供給を再開させることができる。複数の粒子１０１の供給が再開されれば、エアロゾル１０２がチャンバ２の内部に供給されるので、定常状態の気流のもとで複数の粒子１０１の堆積を行うことができる。
すなわち、本実施の形態によれば、気流が定常状態の場合には成膜を行い、渦１０３が発生した場合には成膜を中断し、発生した渦１０３が消滅した場合には成膜を再開させることができる。この様にすれば、渦１０３の発生時期、渦１０３の発生場所、および、発生した渦１０３の挙動が不規則に変化しても、気流が定常状態の時を選んで成膜を行うことができるので、粒子１０１の堆積量の均一化、ひいては形成された膜の厚みの均一化を図ることができる。
また、検出部５により複数の位置の流速や粒子の挙動などを検出すれば、渦１０３の発生場所、および、発生した渦１０３の挙動を知ることができる。そのため、コントローラ６は機械学習により、渦１０３の発生時期、渦１０３の発生場所、および、発生した渦１０３の挙動を学習し、得られたデータを次回発生する渦１０３の予測に用いることができる。
この場合、サンプリング周波数を高くすれば、予測の精度を高めることができる。例えば、０．００１秒毎にデータを取得すれば、０．００１秒後～０．０１秒後においての気流の状態を正確に予測することができる。
発生する渦１０３の予測ができれば、複数の粒子１０１の供給停止、および複数の粒子１０１の供給再開を迅速に行うことができる。すなわち、制御の応答性を向上させることができる。そのため、膜の厚みの均一化をさらに図ることができる。
前述したように、コントローラ６は、渦１０３が発生したと判断した場合には、複数の粒子１０１を供給するのを停止するが、ガス供給部４ｄによるガスの供給は維持する。この場合、ガス供給部４ｄによるガスの供給を停止すれば渦１０３を消滅させることができるが、ガスの供給を再開してから気流が定常状態になるまでの時間が長くなる。本実施の形態においては、ガスの供給は維持されているので、渦１０３の消滅が検出された時点で複数の粒子１０１の供給を再開させれば、成膜を直ちに再開させることができる。そのため、成膜を中断することで成膜時間が長くなるのを緩和させることができる。
なお、コントローラ６は、渦１０３が発生したと判断した場合には、複数の粒子１０１を供給するのを停止するとともに、流量制御部４ｄ２を制御して、ガスの流速を変化させることもできる。例えば、ガスの流速を遅くすることで渦１０３を消滅させることができる場合には、コントローラ６は、流量制御部４ｄ２を制御して、ガスの流速を遅くすることができる。例えば、ガスの流速を速くすることで渦１０３を消滅させることができる場合には、コントローラ６は、流量制御部４ｄ２を制御して、ガスの流速を速くすることができる。
すなわち、コントローラ６は、渦１０３が発生したと判定した場合には、エアロゾル供給部４（流量制御部４ｄ２）を制御して、ガスの流量を維持、または、ガスの流量を変化させることができる。
ガスの流速と渦１０３の消滅との関係は、予め実験やシミュレーションを行うことで知ることができる。また、機械学習によりガスの流速と渦１０３の消滅との関係を随時取得するようにしてもよい。予め求められたガスの流速と渦１０３の消滅との関係や、機械学習により随時求められたガスの流速と渦１０３の消滅との関係は、コントローラ６の記憶部に格納され、前述した成膜プロセスにおいて用いることができる。
次に、処理システム１の作用とともに、本実施の形態に係る処理方法および処理プログラムについて説明する。
まず、チャンバ２の搬入搬出口を介して、チャンバ２の内部に処理物１００が搬入される。搬入された処理物１００は、チャンバ２の底面側に載置することができる。また、チャンバ２の搬入搬出口は扉により閉鎖される。
次に、コントローラ６はガス供給部４ｄを制御して所定の流量のガスを、ノズル３を介してチャンバ２の内部に供給する。
所定の時間が経過して、チャンバ２の内部におけるガスの流れの状態が安定した後に、コントローラ６は供給制御部４ｂを制御して所定の量の粒子１０１を混合部４ｃに供給する。混合部４ｃにおいては、ガスと複数の粒子１０１とが混合されてエアロゾル１０２が生成される。生成されたエアロゾル１０２は、ノズル３を介してチャンバ２の内部に供給される。
チャンバ２の内部において、エアロゾル１０２が処理物１００の表面に到達することで、処理物１００の表面に複数の粒子１０１が堆積し、膜が形成される。
この際、コントローラ６は、検出部５からの検出値に基づいて、処理物１００が載置される領域の近傍における気流の状態を監視する。例えば、コントローラ６は、記憶部に格納されている気流の定常状態のデータと、検出部５からの検出値に基づいて、渦１０３の発生を検出することができる。
コントローラ６は、渦１０３が発生したと判断した場合には、供給制御部４ｂを制御して、複数の粒子１０１の供給を停止させる。この場合、コントローラ６は、ガス供給部４ｄによるガスの供給を維持することができる。また、渦１０３を消滅させるために、コントローラ６は、ガス供給部４ｄを制御して、ガスの流量を変化させることもできる。
コントローラ６は、渦１０３が消滅したと判断した場合には、供給制御部４ｂを制御して、複数の粒子１０１の供給を再開させる。複数の粒子１０１の供給が再開されれば、エアロゾル１０２がチャンバ２の内部に供給されるので、定常状態の気流のもとで複数の粒子１０１の堆積を行うことができる。
なお、渦１０３の発生と消滅、渦１０３の発生と消滅に基づくエアロゾル１０２の生成の制御は、前述したものと同様とすることができるので詳細な説明は省略する。
表面に膜が形成された処理物１００は、チャンバ２の搬入搬出口を介して、チャンバ２の外部に搬出される。
以上の様にして、処理物１００の表面に、複数の粒子１０１を用いた膜を形成することができる。
以上に説明したように、本実施の形態に係る処理方法は、処理物１００に対して複数の粒子１０１とガスとを供給する工程を備えることができる。
そして、この工程において、処理物１００の近傍における気流の状態を検出し、気流の定常状態に関するデータと、気流の状態の検出値と、に基づいて渦１０３の発生を判定し、渦１０３が発生したと判定した場合には、複数の粒子１０１の供給を停止する。
また、この工程において、気流の定常状態に関するデータと、気流の状態の検出値と、に基づいて渦１０３の消滅を判定し、渦１０３が消滅したと判定した場合には、複数の粒子１０１の供給を再開させる。
また、この工程において、渦１０３が発生したと判定した場合には、ガスの流量を維持、または、ガスの流量を変化させる。
また、この工程において、気流の状態の検出値と、再帰型ニューラルネットワークの予測モデルと、を用いて、渦１０３の発生、および渦１０３の消滅の少なくともいずれかを予測する。
また、この工程において、複数の粒子１０１を処理物１００の表面に堆積させて成膜を行う。
また、本実施の形態に係る処理プログラムは以下の工程を備えることができる。
エアロゾル供給部４に、処理物１００に対して複数の粒子１０１とガスとを供給させる。検出部５に、処理物１００の近傍における気流の状態を検出させる。演算部６ａに、気流の定常状態に関するデータと、気流の状態の検出値と、に基づいて渦１０３の発生を判定させる。演算部６ａが、渦１０３が発生したと判定した場合には、エアロゾル供給部４による、複数の粒子１０１の供給を停止させる。
また、演算部６ａに、気流の定常状態に関するデータと、気流の状態の検出値と、に基づいて渦１０３の消滅を判定させる。演算部６ａが、渦１０３が消滅したと判定した場合には、エアロゾル供給部４による、複数の粒子１０１の供給を再開させる。
演算部６ａが、渦１０３が発生したと判定した場合には、エアロゾル供給部４に、ガスの流量を維持、または、ガスの流量を変化させる。
気流の状態の検出値と、再帰型ニューラルネットワークの予測モデルと、を用いて、演算部６ａに、渦１０３の発生、および渦１０３の消滅の少なくともいずれかを予測させる。
エアロゾル供給部４に、複数の粒子１０１とガスとを供給させて、複数の粒子１０１を処理物１００の表面に堆積させて成膜を行わせる。
以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。
１ 処理システム、２ チャンバ、３ ノズル、４ エアロゾル供給部、４ａ 容器、４ｂ 供給制御部、４ｃ 混合部、４ｄ ガス供給部、５ 検出部、６ コントローラ、６ａ 演算部、１００ 処理物、１０１ 粒子、１０２ エアロゾル、１０３ 渦

Claims (15)

  1. 内部に処理物を収納可能なチャンバと、
    前記チャンバの内部に、複数の粒子とガスとを供給可能な供給部と、
    前記処理物の近傍における気流の状態を検出可能な検出部と、
    前記検出部からの検出値に基づいて、前記供給部を制御可能なコントローラと、
    を備え、
    前記コントローラは、
    気流の定常状態に関するデータと、前記検出部からの検出値と、に基づいて渦の発生を判定し、
    前記渦が発生したと判定した場合には、前記供給部を制御して、前記複数の粒子の供給を停止する処理システム。
  2. 前記コントローラは、
    前記気流の定常状態に関するデータと、前記検出部からの検出値と、に基づいて前記渦の消滅を判定し、
    前記渦が消滅したと判定した場合には、前記供給部を制御して、前記複数の粒子の供給を再開させる請求項１記載の処理システム。
  3. 前記コントローラは、前記渦が発生したと判定した場合には、前記供給部を制御して、前記ガスの流量を維持、または、前記ガスの流量を変化させる請求項１または２に記載の処理システム。
  4. 前記コントローラは、前記検出部からの検出値と、再帰型ニューラルネットワークの予測モデルと、を用いて、前記渦の発生、および前記渦の消滅の少なくともいずれかを予測可能な請求項１～３のいずれか１つに記載の処理システム。
  5. 前記コントローラは、前記供給部を制御して、前記複数の粒子を前記処理物の表面に堆積させて成膜を行う請求項１～４のいずれか１つに記載の処理システム。
  6. 処理物に対して複数の粒子とガスとを供給する工程を備え、
    前記工程において、
    前記処理物の近傍における気流の状態を検出し、
    気流の定常状態に関するデータと、前記気流の状態の検出値と、に基づいて渦の発生を判定し、
    前記渦が発生したと判定した場合には、前記複数の粒子の供給を停止する処理方法。
  7. 前記工程において、
    前記気流の定常状態に関するデータと、前記気流の状態の検出値と、に基づいて渦の消滅を判定し、
    前記渦が消滅したと判定した場合には、前記複数の粒子の供給を再開させる請求項６記載の処理方法。
  8. 前記工程において、
    前記渦が発生したと判定した場合には、前記ガスの流量を維持、または、前記ガスの流量を変化させる請求項６または７に記載の処理方法。
  9. 前記工程において、
    前記気流の状態の検出値と、再帰型ニューラルネットワークの予測モデルと、を用いて、前記渦の発生、および前記渦の消滅の少なくともいずれかを予測する請求項６～８のいずれか１つに記載の処理方法。
  10. 前記工程において、前記複数の粒子を前記処理物の表面に堆積させて成膜を行う請求項６～９のいずれか１つに記載の処理方法。
  11. 供給部に、処理物に対して複数の粒子とガスとを供給させ、
    検出部に、前記処理物の近傍における気流の状態を検出させ、
    演算部に、気流の定常状態に関するデータと、前記気流の状態の検出値と、に基づいて渦の発生を判定させ、
    前記演算部が、前記渦が発生したと判定した場合には、前記供給部による、前記複数の粒子の供給を停止させる処理プログラム。
  12. 前記演算部に、前記気流の定常状態に関するデータと、前記気流の状態の検出値と、に基づいて渦の消滅を判定させ、
    前記演算部が、前記渦が消滅したと判定した場合には、前記供給部による、前記複数の粒子の供給を再開させる請求項１１記載の処理プログラム。
  13. 前記演算部が、前記渦が発生したと判定した場合には、前記供給部に、前記ガスの流量を維持、または、前記ガスの流量を変化させる請求項１１または１２に記載の処理プログラム。
  14. 前記気流の状態の検出値と、再帰型ニューラルネットワークの予測モデルと、を用いて、前記演算部に、前記渦の発生、および前記渦の消滅の少なくともいずれかを予測させる請求項１１～１３のいずれか１つに記載の処理プログラム。
  15. 前記供給部に、前記複数の粒子と前記ガスとを供給させて、前記複数の粒子を前記処理物の表面に堆積させて成膜を行わせる請求項１１～１４のいずれか１つに記載の処理プログラム。
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