JP7046358B2 - 研磨装置 - Google Patents

Description

本発明は、例えばシリコンウェーハ等のワークの表面を研磨する研磨装置に関する発明である。

従来から、上定盤と、下定盤と、サンギヤと、インターナルギヤと、キャリアプレートとを備え、キャリアプレートに保持されたシリコンウェーハ等のワークの表面を研磨する研磨装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この研磨装置は、上定盤に形成された貫通穴を介して研磨中のワークの厚さをリアルタイムで計測する計測器を有し、この計測器によるワーク厚さの計測結果に基づいて研磨加工の停止タイミングを判定する。

特開２０１５－４７６５６号公報

ところで、従来の研磨装置では、ワーク厚さの測定結果に基づいて研磨加工の停止タイミングを判定している。しかし、研磨加工を継続した場合の将来的なワークの形状変化の推移は、ワーク厚さの一時的な測定結果から予測することは難しい。そのため、研磨加工を続けたときにワーク形状が所望の形状に近づくのか否かを把握できず、所望のワーク形状になったタイミングでのワークの研磨停止が困難であるという問題が生じる。また、研磨加工に関連する諸条件の違いは、研磨終了後のワーク形状にのみに影響を与えるものではなく、研磨中のワーク形状推移にも影響を与えると考えられる。しかしながら、これまでは研磨加工に伴う時系列的なワーク形状変化の推移はユーザーの技量に依存するところが大きく、プロセス改善の効率向上への障害となっていた。

本発明は、上記問題に着目してなされたもので、研磨中のワークの形状変化の推移に基づき、所望のワーク形状になったタイミング或いは所望のワーク形状になるタイミングでワークの研磨加工を停止できる研磨装置を提供することを課題としている。

上記目的を達成するため、本発明の研磨装置は、回転する定盤によってワークを研磨する研磨機と、定盤に形成された測定孔を介してワークの形状を測定する形状測定器と、形状測定器によって測定されたワークの形状情報を記憶するメモリと、形状測定器によって測定されたワークの形状情報を表示する表示器と、表示器の表示内容を制御する制御部と、を備えている。
そして、制御部は、形状測定器によって測定された現在研磨中のワークである研磨中ワークの形状描画を時系列で並べた第１描画を生成し、この第１描画を表示器に表示させる。

この結果、研磨中のワークの形状変化の推移に基づき、所望のワーク形状になったタイミング或いは所望のワーク形状になるタイミングでワークの研磨加工を停止できる。

実施例１の研磨装置の全体構成を概略的に示す説明図である。 実施例１のサンギヤとインターナルギヤとキャリアプレートの位置関係を示す説明図である。 実施例１の研磨装置において、測定孔がワーク上を通過した際の通過軌跡を示す説明図である。 実施例１の研磨装置において、ワークの断面形状を表した断面形状線を示す説明図である。 実施例１の研磨装置で生成される第１描画を示す説明図である。 実施例１の研磨装置で生成される第２描画を示す説明図である。 実施例１にて実行する研磨停止判定処理の流れを示すフローチャートである。 実施例１にて実行する第２描画生成処理の流れを示すフローチャートである。 実施例１の研磨装置における表示器の画面を示す説明図である。 第１ワークを研磨加工したときの形状描画を時系列で並べた説明図である。 第２ワークを研磨加工したときの形状描画を時系列で並べた説明図である。 第３ワークを研磨加工したときの形状描画を時系列で並べた説明図である。 第４ワークを研磨加工したときの形状描画を時系列で並べた説明図である。 実施例２の研磨装置の全体構成を概略的に示す説明図である。 実施例２にて実行する研磨停止判定処理の流れを示すフローチャートである。 第５ワークを研磨加工したときの形状描画を時系列で並べた説明図である。 第６ワークを研磨加工したときの形状描画を時系列で並べた説明図である。 ワーク研磨時間とワーク中央部の平坦度との関係を示す説明図である。 ワーク研磨時間とワーク外周領域の平坦度との関係を示す説明図である。

以下、本発明の研磨装置を実施するための形態を、図面に示す実施例１及び実施例２に基づいて説明する。

（実施例１）
以下、実施例１の研磨装置１の構成を「全体構成」、「研磨機の詳細構成」、「形状測定器の詳細構成」、「メモリの詳細構成」、「表示器の詳細構成」、「制御部の詳細構成」、「研磨停止判定処理構成」、「第２描画生成処理構成」に分けて説明する。

［全体構成］
実施例１の研磨装置１は、半導体ウェーハ、水晶ウェーハ、サファイアウェーハ、ガラスウェーハ或いはセラミックウェーハといった、薄板状のワークＷの表裏両面を研磨する両面研磨装置である。研磨装置１は、図１に示すように、研磨機１０と、形状測定器２０と、メモリ３０と、表示器４０と、制御部５０と、を備えている。

［研磨機の詳細構成］
研磨機１０は、回転する下定盤１１及び上定盤１２によってワークＷを研磨する。研磨機１０は、軸線Ｌ１を中央とする同心に配置された円板状の下定盤１１及び上定盤１２と、下定盤１１の中央部に回転自在に配置されたサンギヤ１３と、下定盤１１の外周側に配置されたインターナルギヤ１４と、下定盤１１及び上定盤１２の間に配置され且つワーク保持穴１５ａ（図２参照）が形成されたキャリアプレート１５と、を有している。また、下定盤１１の上面には研磨パッド１１ａが貼付され、上定盤１２の下面には研磨パッド１２ａが貼付されている。さらに、上定盤１２には、研磨スラリを供給する供給孔（図示せず）が設けられている。

ここで、キャリアプレート１５は、図２に示すように、サンギヤ１３及びインターナルギヤ１４に噛み合う。そして、キャリアプレート１５は、サンギヤ１３及びインターナルギヤ１４が回転することで自転しながら軸線Ｌ１の周囲を回転（公転）する。

ワークＷは、キャリアプレート１５のワーク保持穴１５ａ内に配置される。そして、回転する下定盤１１に貼付された研磨パッド１１ａと回転する上定盤１２に貼付された研磨パッド１２ａに挟まれた状態でキャリアプレート１５が自転及び公転することで、ワークＷは研磨パッド１１ａ及び研磨パッド１２ａにより研磨加工される。すなわち、研磨パッド１１ａ及び研磨パッド１２ａの表面がワークＷを研磨する研磨面となる。

上定盤１２は、上面に取り付けられた支持スタッド１６ａ及び取付部材１６ｂを介して、ロッド１６に固定されている。ロッド１６は、第５駆動装置Ｍ５によって上下方向に伸縮される。すなわち、上定盤１２は、ロッド１６が伸縮することで上下動する。

研磨機１０の中央には、軸線Ｌ１に沿って起立した第１駆動軸１７ａが配置されている。第１駆動軸１７ａは、第１駆動装置Ｍ１によって回転されるシャフトである。この第１駆動軸１７ａの上端部には、ドライバ１８が固定されている。これにより、ドライバ１８は、第１駆動装置Ｍ１によって第１駆動軸１７ａと一体的に回転される。

ドライバ１８は、上定盤１２に設けたフック１２ｂが係合する溝部（不図示）が外周面に形成されている。そして、ロッド１６が伸長して上定盤１２が下方に移動し、フック１２ｂがドライバ１８の溝部に係合することで、ドライバ１８と上定盤１２とが一体となって回転する。すなわち、上定盤１２は、第１駆動装置Ｍ１によって第１駆動軸１７ａと一体的に回転される。

サンギヤ１３の中央部の穴１３ａには、第２駆動軸１７ｂが貫通状態で固定されている。第２駆動軸１７ｂは、両端が開放した中空管であり、第１駆動軸１７ａが回転自在に貫通している。また、第２駆動軸１７ｂは、第２駆動装置Ｍ２によって回転される。これにより、サンギヤ１３は、第２駆動装置Ｍ２によって第２駆動軸１７ｂと一体的に回転される。

下定盤１１の中央部の下部には、第３駆動軸１７ｃが形成されている。第３駆動軸１７ｃは、両端が開放した中空管であり、第２駆動軸１７ｂが回転自在に貫通している。また、第３駆動軸１７ｃは、第３駆動装置Ｍ３によって回転される。これにより、下定盤１１は、第３駆動装置Ｍ３によって第３駆動軸１７ｃと一体的に回転する。

インターナルギヤ１４には、第４駆動軸１７ｄが形成されている。第４駆動軸１７ｄは、両端が開放した中空管であり、第３駆動軸１７ｃが回転自在に貫通している。また、第４駆動軸１７ｄは、第４駆動装置Ｍ４によって回転される。これにより、インターナルギヤ１４は、第４駆動装置Ｍ４によって第４駆動軸１７ｄと一体的に回転する。

さらに、上定盤１２には、中央から径方向に沿って所定距離離れた位置に測定孔１９が形成されている。この測定孔１９は、上定盤１２及び研磨パッド１２ａを貫通し、測定光であるレーザ光を透過する窓部材１９ａが装着されている。

［形状測定器の詳細構成］
形状測定器２０は、ワークＷに向けて測定光を照射し、ワークＷで反射した測定光を受光して研磨中のワークＷの厚さを測定する。また、この形状測定器２０は、計測したワークＷの厚さからワークＷの断面形状を求める。形状測定器２０は、測定ユニット２１と、厚さ測定部２２と、形状演算部２３と、を有している。

測定ユニット２１は、上定盤１２に取り付けられており、上定盤１２と一体となって回転する。また、測定ユニット２１は、上定盤１２の測定孔１９の窓部材１９ａを介してワークＷに向けて測定光であるレーザ光を照射するレーザ光源（図示せず）と、ワークＷで反射した反射光を受光する受光部（図示せず）とを有する。受光部が受光した受光信号は送信部２１ａにより、厚さ測定部２２へ送信される。

厚さ測定部２２は、例えば光反射干渉法でワークＷの厚さを測定するものである。この厚さ測定部２２は、測定ユニット２１から送信された受光信号を受信する受信部２２ａを有し、この受信部２２ａが受信した受光信号に基づいてワークＷの厚さを求める。

ここで、上定盤１２の回転により、図３Ａに示すように、測定孔１９がワークＷの面上を通過している期間中、測定ユニット２１からのレーザ光がワークＷの面上に連続的に照射される。そのため、厚さ測定部２２は、測定孔１９の通過軌跡Ｎａ～Ｎｃ上のワークＷの各面内位置の厚さを連続的に測定する。そして、この厚さ測定部２２は、測定孔１９が各通過軌跡Ｎａ～Ｎｃを通過している間（ワークＷの一端Ｗ１ａ～Ｗ３ａから他端Ｗ１ｂ～Ｗ３ｂまでの測定孔１９の通過期間中）、連続した多数の厚さデータからなるデータ列を、その通過ごとに出力する。これにより、厚さ測定部２２は、測定孔１９がワークＷの面上を通過するごとに、ワークＷの各面内位置の厚さを測定した複数の連続したデータからなるデータ列を出力する。なお、厚さ測定部２２から出力されたデータ列は、メモリ３０に記憶される。

形状演算部２３は、ワークＷの断面形状を求めるものである。ワークＷの断面形状を求める間隔は任意に設定可能である。実施例１では、例えば１５秒間に取得されたデータ列に基づいてワークＷの断面形状を求め、１５秒間隔で新たにワークＷの断面形状を求める。また、形状演算部２３によって作成されたワーク断面形状などの形状情報や、その形状情報を演算処理して得られたワーク形状パターン、ワークＷを研磨加工した際の条件的属性とワークＷの形状情報との間の相関度の学習結果に基づいて生成したワーク形状パターン等は、メモリ３０に記憶される。

また、形状演算部２３は、図３Ｂに示すような断面形状線Ｔ１を求める。この断面形状線Ｔ１は、ワークＷの断面形状を示す形状描画である。断面形状線Ｔ１は、厚さ測定部２２によってワークＷの厚さを測定するごとに求められる。これにより、同一のワークＷについて求められた断面形状線Ｔ１を時系列で並べることで、当該ワークＷの形状変化の推移が示される。また、当該ワークＷの研磨終了時の断面形状線Ｔ１により、ワークＷの最終ワーク形状である加工結果情報が示される。なお、形状演算部２３によって求められた断面形状線Ｔ１の情報（ワークＷの断面形状の情報）は、メモリ３０に記憶される。

［メモリの詳細構成］
メモリ３０は、形状測定器２０及び制御部５０からデータの読み書きが可能な記憶装置である。このメモリ３０には、厚さ測定部２２によって求められたワークＷの厚さの情報や、形状演算部２３によって求められたワークＷの断面形状の情報（以下、「ワークＷの形状情報」という）等が記憶される。

また、このメモリ３０は、ワークＷの形状情報に、当該ワークＷを研磨加工した際の条件的属性を紐づけて記憶する。ここで、「条件的属性」とは、研磨条件や、研磨環境、装置特性等のワークＷの研磨加工に影響を与え、ワークＷの研磨状態に対して相関を持つ各種のパラメータである。「条件的属性」としては、例えば、研磨機１０の運転条件、研磨スラリ条件、研磨パッド条件、キャリアプレート条件、ワーク条件、研磨プロセス条件等がある。

なお、研磨機１０の運転条件とは、例えば下定盤１１や上定盤１２の回転速度、サンギヤ１３やインターナルギヤ１４の回転速度、上定盤１２の加工荷重設定値及び単位圧力、荷重スロープ、下定盤１１や上定盤１２の冷却水温度、キャリアプレート１５の自転及び公転の回転速度、研磨機１０の振動状態や傾き特性等である。研磨スラリ条件とは、例えば研磨スラリの種類・温度・流量、スラリライフ、スラリｐＨ値等である。研磨パッド条件とは、例えば研磨パッド１１ａや研磨パッド１２ａの種類・厚さ・溝形態・表面粗さ、研磨パッドライフ、変性物堆積度、シーズニング条件等である。キャリアプレート条件とは、キャリアプレート１５の材質・厚さ・ワーク保持穴１５ａや捨て穴の形状・撓み特性、キャリアプレートライフ、摩耗発生部位等である。ワーク条件とは、ワークＷの種類・研磨開始時厚さ・研磨開始時形状、バッチ内におけるワーク厚さのばらつき等である。研磨プロセス条件とは、バッチ内での形状変化の推移情報、連続研磨回数、ワーク研磨量、研磨時間、キャリアプレート１５とワークＷの厚さ差等である。

［表示器の詳細構成］
表示器４０は、制御部５０からの表示指令に基づき、現在研磨中のワークＷの形状情報や、過去に研磨加工したワークＷの形状情報、ワークＷの形状情報を演算処理して得られたワーク形状パターン、ワークＷを研磨加工した際の条件的属性とワークＷの形状情報との間の相関度の学習結果に基づいて生成したワーク形状パターン、ワークＷの研磨停止判定をしたこと等任意の情報を表示する。表示器４０は、例えば研磨機１０に取り付けられている。この表示器４０は、研磨機１０のユーザーが目視可能な画面４０ａ（図８参照）を有している。

［制御部の詳細構成］
制御部５０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）からなる制御演算部５１と、サブメモリ５２と、入力装置５３等を備えている。この制御部５０は、サブメモリ５２に記憶されたプログラムや、入力装置５３を介して研磨機１０のユーザーによって入力されたワークＷの加工目標や条件的属性等に基づき、制御演算部５１から第１駆動装置Ｍ１～第５駆動装置Ｍ５に制御指令を出力し、研磨機１０の動作を制御する。

また、この制御演算部５１は、研磨中のワークＷの形状描画を時系列で並べた第１描画Ｐ１を表示器４０に表示させると共に、形状情報に基づいてワーク形状の推移を予測し、この予測結果に応じてワークＷの研磨加工を停止するか否かを判定する研磨停止判定処理を実施する。すなわち、この制御演算部５１は、第１描画生成部５４と、第２描画生成部５５と、表示制御部５６と、形状推移予測部５７と、状態判定部５８と、を有している。

第１描画生成部５４では、形状測定器２０によって測定された現在研磨加工しているワーク（以下、「研磨中ワークＷα」という）の形状情報をメモリ３０から抽出する。ここで、メモリ３０から抽出する形状情報は、研磨中ワークＷαの研磨開始から、形状情報の抽出直前に行った測定までの間に得られた形状情報である。そして、この第１描画生成部５４では、抽出した研磨中ワークＷαの形状情報に基づいて、研磨中ワークＷαの形状描画（断面形状線Ｔ１）を時系列で順に並べた第１描画Ｐ１（図４参照）を生成する。
なお、研磨中ワークＷαの形状情報は、研磨中ワークＷαの研磨加工の進行に伴って測定回数が増えるごとに増加する。そのため、第１描画Ｐ１は、測定回数に応じて図４の左側に示す図から、図４の右側に示す図のように次第に変化していく。

第２描画生成部５５では、研磨中ワークＷαの条件的属性を取得した上で、過去、つまり研磨中ワークＷαの研磨以前に研磨加工したワークＷのうち、研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられたワーク（以下、「形状参考ワークＷβ」という）の形状情報、又は研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられた典型的な形状情報をメモリ３０から抽出する。
ここで、メモリ３０から抽出する形状情報は、メモリ３０に記憶された形状情報のうちの所望範囲から抽出される。

なお、「典型的な形状情報」とは、ワークＷを研磨加工した際の典型的な形状推移として、算術的に得られた抽象的且つ代表的な形状情報であり、ワークＷを研磨加工した際の条件的属性とワークＷの形状情報との間の相関度の学習結果に基づいて生成したワーク形状パターンである。また、以下では、形状参考ワークＷβの形状情報又は典型的な形状情報を含んで「選択マスターの形状情報」という。

また「研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチする」とは、研磨時の条件的属性が、研磨中ワークＷαの条件的属性と少なくとも一部が同一である場合、又は、研磨中ワークＷαの条件的属性と少なくとも一部が類似する場合を指す。例えば、研磨中ワークＷαの条件的属性として、「下定盤１１の回転速度＝Ａ」、「上定盤１２の回転速度＝Ｂ」、「スラリ種類＝Ｃ」、「キャリア材質＝Ｄ」と設定されている場合には、「下定盤１１の回転速度＝Ａ±ｘ」、「上定盤１２の回転速度＝Ｂ±ｙ」、「スラリ種類＝Ｃ又はＣ´」、「キャリア材質＝Ｄ又はＤ´」等の条件的属性が「研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチする」と判定され、これらの条件的属性に紐づけられた選択マスターの形状情報がメモリ３０から抽出される。なお、条件的属性がマッチしているか否かの判定基準については、任意に設定することができる。

そして、この第２描画生成部５５では、研磨中ワークＷαの条件的属性に基づいて抽出した選択マスターの形状情報に基づいて、この選択マスターの形状描画（断面形状線Ｔ１）を研磨開始から研磨停止までの時系列で順に並べた第２描画Ｐ２（図５参照）を生成する。なお、第２描画生成部５５は、ワークＷの研磨中、常に研磨中ワークＷαの条件的属性を監視する。そして、例えば、スラリ流量異常発生などにより、あるバッチの進行中に、研磨中ワークＷαの条件的属性が当初の設定又は想定された状態から逸脱した場合には、研磨中ワークＷαの条件的属性の逸脱パターンに基づいて新たな条件的属性の組み合わせを編集する。そして、新たに編集された条件的属性の組み合わせに紐づけられた選択マスターの形状情報をメモリ３０から抽出する。そして、新たに抽出した選択マスターの形状情報に基づいて、第２描画Ｐ２を再度生成する。また、この第２描画生成部５５では、第２描画Ｐ２を再生成する際、学習機能により導いた形状描画の仮想パターンに基づいて生成してもよい。

表示制御部５６では、第１描画生成部５４によって生成された第１描画Ｐ１と、第２描画生成部５５によって生成された第２描画Ｐ２とを、表示器４０の画面４０ａに表示させる制御指令を表示器４０に出力する。また、この表示制御部５６は、状態判定部５８が研磨機１０による研磨加工を停止すると判定したとき、この研磨停止判定を行った旨を表示器４０の画面４０ａに表示させる制御指令を表示器４０に出力する。

形状推移予測部５７では、第１描画生成部５４によって抽出された研磨中ワークＷαの形状情報の時系列変化と、第２描画生成部５５によって抽出された選択マスターの形状情報の時系列変化とを比較演算する。そして、この形状推移予測部５７は、比較演算の結果に基づいて、研磨中ワークＷαの今後の形状推移を予測する。なお、この形状推移予測部５７によって予測する研磨中ワークＷαの形状推移とは、最終的な研磨形状を含む測定ごとに得られるワーク形状の推移である。

そして、この形状推移予測部５７による形状情報の時系列変化の比較演算は、例えば以下の手順で行う。すなわち、選択マスターの断面形状線Ｔ１を条件的属性ごとに時系列で並べる。そして、条件的属性ごとの選択マスターの形状推移パターンを生成し、形状推移パターンに関するデータベースを構築する。ここで、選択マスターは、研磨時の条件的属性が研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチしている。そのため、研磨中ワークＷαの形状推移は、選択マスターと同様になると考えられる。

そのため、形状推移予測部５７は、研磨中ワークＷαの断面形状線Ｔ１と、データベース化された形状推移パターンとをパターン認識することで比較する。そして、選択マスターの形状推移を参考にして、現在の研磨中ワークＷαの研磨段階が、研磨開始から研磨停止までの間のどの段階であるかを推定する。さらに、形状推移予測部５７は、研磨中ワークＷαの現在の研磨段階と選択マスターの形状推移に基づき、研磨中ワークＷαの今後の形状推移を予測する。
なお、この形状推移予測部５７は、機械学習機能を備えており、形状推移パターンや経時的変動パターンを機械学習的に随時更新する。さらに、研磨加工の進行に伴って、研磨中ワークＷαの研磨加工中に監視していた条件的属性が、無視できる範囲を超えて変化したときには、この形状推移予測部５７は、即座に新たな条件的属性に基づいてその後の研磨中ワークＷαの形状予測を行い、演算して出力する。

状態判定部５８では、形状推移予測部５７にて予測した研磨中ワークＷαの今後の形状推移に基づき、研磨中ワークＷαの現在の研磨状態を判定する。ここで、「研磨状態」には、研磨中ワークＷαのワーク形状が研磨加工を停止可能なワーク形状に達した研磨停止状態や、研磨機１０による研磨加工の継続が必要な研磨継続状態、等が含まれる。

［研磨停止判定処理構成］
図６は、実施例１の制御部５０の制御演算部５１にて実行される研磨停止判定処理の流れを示すフローチャートである。以下、図６に基づいて、実施例１の研磨停止判定処理の各ステップを説明する。

ステップＳ１では、研磨機１０によるワークＷの研磨加工が実行されているか否かを判定する。ＹＥＳ（ワーク研磨中）の場合にはステップＳ２へ進む。ＮＯ（ワーク研磨なし）の場合はステップＳ１を繰り返す。
ここで、研磨機１０によるワーク研磨実施の判定は、制御演算部５１から第１駆動装置Ｍ１～第５駆動装置Ｍ５への制御指令を伴い、研磨加工指令フラグが立っているか否かに基づいて行う。

ステップＳ２では、ステップＳ１でのワーク研磨中との判定に続き、形状測定器２０によって測定した研磨中ワークＷαの形状情報をメモリ３０から抽出し、ステップＳ３へ進む。

ステップＳ３では、ステップＳ２での研磨中ワークＷαの形状情報の抽出に続き、このステップＳ２にて抽出した研磨中ワークＷαの形状情報に基づいて、研磨中ワークＷαの形状描画を研磨機１０による研磨開始から情報抽出の直前に行った測定までの時系列で順に並べた第１描画Ｐ１（図４参照）を生成し、ステップＳ４へ進む。

ステップＳ４では、ステップＳ３での第１描画Ｐ１の生成に続き、このステップＳ３にて生成した第１描画Ｐ１と、後述する第２描画生成処理にて生成された第２描画Ｐ２（図５参照）とを読み込み、ステップＳ５へ進む。
ここで、第２描画Ｐ２を生成する処理（第２描画生成処理）は、図６に示す研磨停止判定処理の各ステップと並行して実行されており、第２描画Ｐ２は、研磨中ワークＷαの研磨中に条件的属性が変化した場合は、適宜差し替えられる。

ステップＳ５では、ステップＳ４での第１描画Ｐ１及び第２描画Ｐ２の読み込みに続き、ステップＳ３にて生成し、ステップＳ４にて読み込んだ第１描画Ｐ１と、ステップＳ４にて読み込んだ第２描画Ｐ２とを表示器４０の画面４０ａ上に同時に表示させる制御指令を表示器４０に出力し、ステップＳ６へ進む。
なお、実施例１では、図８に示すように、表示器４０は、第１描画Ｐ１及び第２描画Ｐ２の各Ｘ軸及びＺ軸の比率を同一に揃えると共に、第１描画Ｐ１と第２描画Ｐ２とを水平方向に並べて画面４０ａに表示する。また、表示器４０は、研磨中ワークＷαの条件的属性（一部又は全部）も同時に画面４０ａに表示する。なお、全ての条件的属性を表示するか否かは、画面４０ａの表示スペースや条件的属性をモニターすることの利便性等を勘案して設定すればよい。また、研磨中ワークＷαの条件的属性は、画面４０ａに表示しなくてもよい。

ステップＳ６では、ステップＳ５での表示器４０への制御指令の出力に続き、第２描画Ｐ２を生成する際に抽出した選択マスターの形状情報の時系列変化と、ステップＳ２にて抽出した研磨中ワークＷαの形状情報の時系列変化とを比較演算し、この比較演算結果から研磨中ワークＷαの今後の形状推移を予測し、ステップＳ７へ進む。
なお、第２描画Ｐ２を生成する際に抽出した選択マスターの形状情報は、第２描画Ｐ２を差し替えた場合には、差し替えた第２描画Ｐ２に応じて変化する。

ステップＳ７では、ステップＳ６での研磨中ワークＷαの形状推移の予測に続き、この予測した形状推移に基づいて研磨中ワークＷαの研磨状態を判定し、ステップＳ８へ進む。
ここで、研磨中ワークＷαの研磨状態は、研磨加工を停止可能なワーク形状に達した「研磨停止状態」、研磨加工の継続が必要な「研磨継続状態」のいずれかに判定される。

ステップＳ８では、ステップＳ７での研磨中ワークＷαの研磨状態の判定に続き、このステップＳ７にて実施した研磨状態の判定に基づいて、研磨機１０による研磨中ワークＷαの研磨加工を停止するか否かを判定する。ＹＥＳ（研磨停止）の場合にはステップＳ９へ進む。ＮＯ（研磨継続）の場合にはステップＳ２へ進む。
ここで、研磨中ワークＷαの研磨停止との判定は、ステップＳ７にて「研磨停止状態」と判定されたときに行われる。

ステップＳ９では、ステップＳ８での研磨停止の判定に続き、表示器４０の画面４０ａ上に研磨中ワークＷαの研磨停止を判定した旨を表示させる制御指令を表示器４０に出力し、研磨停止判定を報知してステップＳ１０へ進む。

ステップＳ１０では、ステップＳ９での研磨停止判定の報知に続き、研磨機１０による研磨中ワークＷαの研磨加工を停止し、エンドへ進む。
ここで、研磨機１０による研磨加工の停止は、制御演算部５１から第１駆動装置Ｍ１～第５駆動装置Ｍ５へ停止制御指令を出力することで行う。

［第２描画生成処理構成］
図７は、実施例１の制御部５０の第２描画生成部５５にて実行される第２描画生成処理の流れを示すフローチャートである。以下、図７に基づいて、実施例１の第２描画生成処理の各ステップを説明する。

ステップＳ１１では、研磨機１０によるワークＷの研磨加工が実行されているか否かを判定する。ＹＥＳ（ワーク研磨中）の場合にはステップＳ１２へ進む。ＮＯ（ワーク研磨なし）の場合はステップＳ１１を繰り返す。
ここで、研磨機１０によるワーク研磨実施の判定は、研磨停止判定処理におけるステップＳ１と同様に行う。

ステップＳ１２では、ステップＳ１１でのワーク研磨中との判定に続き、現在研磨加工している研磨中ワークＷαの条件的属性を取得し、ステップＳ１３へ進む。
ここで、研磨中ワークＷαの条件的属性は、この研磨中ワークＷαの研磨開始時に研磨機１０のユーザーにより入力装置５３を介して入力されたり、サブメモリ５２に予め記憶されたり、ＣＰＵを介してセンサー等により変化状態を監視されたりしている。

ステップＳ１３では、ステップＳ１２での研磨中ワークＷαの条件的属性の取得に続き、過去に研磨加工したワークＷのうち、ステップＳ１２にて取得した条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられた選択マスターの形状情報（形状参考ワークＷβの形状情報、又は典型的な形状情報）をメモリ３０から抽出し、ステップＳ１４へ進む。

ステップＳ１４では、ステップＳ１３での選択マスターの形状情報の抽出に続き、このステップＳ１３にて抽出した選択マスターの形状情報に基づいて、選択マスターの形状描画を研磨機１０による研磨開始から研磨停止までの時系列で順に並べた第２描画Ｐ２（図５参照）を生成し、ステップＳ１５へ進む。

ステップＳ１５では、ステップＳ１４での第２描画Ｐ２の生成に続き、研磨中ワークＷαの研磨が継続するか否かを判定する。ＹＥＳ（研磨継続）の場合にはステップＳ１６へ進む。ＮＯ（研磨停止）の場合には第２描画Ｐ２の生成や差し替えは不要としてエンドへ進み、第２描画生成処理を終了する。
ここで、研磨中ワークＷαの研磨継続との判定は、研磨中ワークＷαの研磨状態に基づいて研磨加工の継続が必要な「研磨継続状態」と判定されたときに行われる。

ステップＳ１６では、ステップＳ１５での研磨継続との判定に続き、研磨中ワークＷαの条件的属性を再度取得し、ステップＳ１７へ進む。

ステップＳ１７では、ステップＳ１６での研磨中ワークＷαの条件的属性の再取得に続き、研磨中ワークＷαの条件的属性の状態に変化が生じたか否かを判断する。ＹＥＳ（変化あり）の場合にはステップＳ１８へ進む。ＮＯ（変化なし）の場合にはステップＳ１５へ戻る。
ここで、研磨中ワークＷαの条件的属性に状態変化が生じたか否かは、ステップＳ１６にて取得した研磨中ワークＷαの条件的属性と、それ以前に取得した研磨中ワークＷαの条件的属性とを比較し、その乖離に基づいて判断する。なお、研磨中ワークＷαの条件的属性に状態変化が生じた場合とは、研磨加工の進行に伴って、条件的属性が当初設定した状態から大きく逸脱した場合や、条件的属性が想定から大きく変動した場合などである。

ステップＳ１８では、ステップＳ１７での条件的属性の状態変化ありとの判断に続き、ステップＳ１６にて取得した変化した後の研磨中ワークＷαの条件的属性に基づいて、選択マスターの条件的属性を編集し、ステップＳ１９へ進む。
ここで、条件的属性の編集とは、研磨中ワークＷαの条件的属性に基づいて、選択マスターの条件的属性として、ワークＷの研磨加工に与える影響の高い条件的属性や、特定の条件に応じた条件的属性を選択又は置換することである。

ステップＳ１９では、ステップＳ１８での条件的属性の編集に続き、このステップＳ１９にて編集された条件的属性に最もマッチする条件的属性に紐づけられた選択マスターの形状情報（形状参考ワークＷβの形状情報、又は典型的な形状情報）をメモリ３０から抽出し、ステップＳ２０へ進む。

ステップＳ２０では、ステップＳ１９での選択マスターの形状情報の抽出に続き、このステップＳ１９にて抽出した選択マスターの形状情報に基づいて第２描画Ｐ２を再度生成する。そして、選択マスターの形状情報を再度抽出する時点までに生成された第２描画Ｐ２を、この新たに生成した第２描画Ｐ２に差し替えて、ステップＳ１５へ戻る。

以下、作用を説明する。
まず、「ワーク研磨停止時の課題」を説明し、続いて、実施例１の研磨装置１の作用を「研磨停止作用」、「形状推移の予測精度向上作用」に分けて説明する。

［ワーク研磨停止時の課題］
研磨装置１の研磨機１０によってワークＷの両面を研磨する際、ワークＷの厚さ及び断面形状は研磨加工の進行に伴って次第に変化していく。特にワークＷの断面形状は、他の条件的属性が望ましい状態で一定の場合、キャリアプレート１５とワークＷとの厚さ差によって決まることが一般的となるが、研磨加工が進むにつれて例えば「中央凸・外周ダレ形状」から「フラット形状」を経て「中央凹・外周タチ形状」のように推移する。なお、「中央凸形状」とは、ワークＷの中央部の厚さが外周領域よりも大きい形状である。また「外周ダレ形状」とは、ワークＷの外周縁に向かって次第に厚さが小さくなっていく形状である。また「フラット形状」とは、ワークＷの全面がほぼ平坦な形状である。また「中央凹形状」とは、ワークＷの中央部の厚さが外周領域よりも小さい形状である。また「外周タチ形状」とは、ワークＷの外周縁に向かって次第に厚さが大きくなっていく形状である。

そして、ワークＷの厚さが狙い厚さ範囲（Ｔ１≦厚さ≦Ｔ２）に収まっているときに研磨加工を停止することで、ワークＷは所望の厚さになる。一方、ワークＷの断面形状は、後工程の加工プロセスにおける設定にもよるが、一般的にはワークＷの全面がほぼ平坦である「フラット形状」であることが好ましいことが多い。そのため、ワークＷの研磨加工は、厚さが狙い厚さ範囲に収まり、断面形状が「フラット形状」になったときに停止することが望まれている。

これに対し、ワークＷの厚さをリアルタイムで測定し、測定するごとに測定結果に基づいて研磨中のワークＷの形状描画を生成する。そして、このワークＷの形状描画を研磨機１０のユーザーがモニタリングし、ワークＷの厚さが狙い厚さ範囲に収まり、断面形状が「フラット形状」に到達したと思われるタイミングで研磨機１０を停止することが行われる。

しかしながら、ワークＷの研磨時の条件的属性の違い等の影響より、ワークＷの断面形状の変化の過程（形状推移）が異なることがある。また、ワークＷの断面形状は、ワークＷの研磨時の条件的属性との相関によって「フラット形状」のような所望の形状にならない場合があり、その場合には、二次的に許容可能な断面形状で研磨加工を停止する必要が生じる。

一方、ワークＷの形状描画を一時的にモニタリングするだけでは、ワーク形状が将来的にどのように変化していくのかを予測することが難しい。すなわち、例えば、現時点で「弱中央凸形状」のワークＷの場合、研磨加工を継続することで「フラット形状」になる場合と、「外周タチ形状」になる場合がある。現時点のワーク形状である「弱中央凸形状」を一時的にモニタリングしただけでは、その後のワーク形状は不明であり、適切なタイミングで研磨加工を停止できない結果、ワークＷが「外周タチ形状」になってしまい、ワーク外周領域でのＳＦＱＲ（Ｓｉｔｅ ｆｒｏｎｔ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ ｒａｎｇｅ）が悪化するおそれがある。また、ワークＷが「フラット形状」になったのに研磨停止タイミングが適時よりも遅れることも生じうる。

つまり、ワークＷの形状描画を一時的にモニタリングするだけでは、研磨中のワークＷの形状変化の推移を把握できない。そのため、ワークＷの形状変化の推移に基づいて、所望のワーク形状になったタイミング或いは所望のワーク形状になるタイミングでワークＷの研磨加工を停止できないという問題が生じる。

［研磨停止作用］
実施例１の研磨装置１では、研磨機１０によるワークＷの研磨中に形状測定器２０によりワークＷの厚さ及び断面形状を測定する。そして、この研磨装置１は、形状測定器２０で測定したワークＷの厚さ及び断面形状の情報を、メモリ３０に記憶する。

一方、研磨機１０によってワークＷの研磨加工を実行したとき、制御部５０の制御演算部５１はワークＷの研磨中であると判定し、図６のフローチャートに示すステップＳ１からステップＳ２、ステップＳ３、ステップＳ４の各処理を順に行う。つまり、第１描画生成部５４は、研磨中ワークＷαの形状情報をメモリ３０から抽出し、抽出した研磨中ワークＷαの形状情報に基づいて第１描画Ｐ１を生成する。また、表示制御部５６は、第１描画生成部５４にて生成された第１描画Ｐ１と、第２描画生成部５５にて生成された第２描画Ｐ２とを読み込み、表示器４０の画面４０ａに第１描画Ｐ１及び第２描画Ｐ２を表示させる制御指令を出力する。

これにより、表示器４０の画面４０ａには、第１描画Ｐ１と第２描画Ｐ２とが同時に表示される。このように、実施例１の研磨装置１では、形状測定器２０によって研磨中ワークＷαの形状を測定した際、第１描画Ｐ１が表示器４０に表示される。

ここで、第１描画Ｐ１は、研磨中ワークＷαの形状描画（断面形状線Ｔ１）を時系列で順に並べたものである。そのため、研磨機１０のユーザーは、連続的に描画された研磨中ワークＷαの形状描画を一覧的に認識することができる。これにより、ユーザーは、研磨開始から現在（第１描画生成時点）までの間の研磨中ワークＷαの形状変化の推移を把握することができる。この結果、ユーザーは、研磨中ワークＷαの形状変化の推移に基づいて、研磨中ワークＷαの今後の形状推移を予測できる。そのため、ユーザーによるマニュアル操作で研磨機１０を制御して研磨加工を停止する場合であっても、所望のワーク形状になったタイミング或いは、所望のワーク形状になるタイミングで研磨加工を停止しやすい。

また、ユーザーが研磨中ワークＷαの形状描画を条件的属性に紐づいた状態で一覧的に認識できることにより、このユーザーは、研磨機１０の装置設計や、スラリ等の副資材の設計、副資材選択、さらに加工条件の選択等のワーク研磨時の条件的属性の改善立案を容易に行うことができる。そして、ユーザーは、より効率的にプロセス改善立案を行うことができ、ひいては、最終ワーク形状が所望の形状となるウェーハの生産性向上を図ることができる。

しかも、この実施例１では、第１描画Ｐ１と第２描画Ｐ２とが表示器４０の画面４０ａに同時に表示される。そのため、研磨機１０のユーザーは、画面４０ａを目視することで、第１描画Ｐ１及び第２描画Ｐ２を同時にモニタリングすることができる。

ここで、第２描画Ｐ２は、研磨中ワークＷαの条件的属性に基づいて抽出した選択マスターの形状情報に基づき、この選択マスターの形状描画（断面形状線Ｔ１）を時系列で順に並べたものである。そのため、研磨機１０のユーザーは、第１描画Ｐ１をモニタリングすると同時に、第２描画Ｐ２を確認することで、第２描画Ｐ２に示される選択マスターの形状推移を参考にして、研磨中ワークＷαの今後の形状変化の推移をより正確に予測することができる。この結果、ユーザーがマニュアル操作で研磨機１０を制御して研磨加工を停止する場合に、さらに適切なタイミングで研磨加工の停止が可能となる。さらに、場合によっては、条件的属性をあえて変更させ、最終ワーク形状や研磨終了のタイミングを調整することもできる。

一方、この実施例１の研磨装置１では、第１描画Ｐ１及び第２描画Ｐ２を表示器４０の画面４０ａに表示させた後、図６のフローチャートに示すステップＳ６からステップＳ７、ステップＳ８の各処理を順に行う。つまり、形状推移予測部５７は、研磨中ワークＷαの形状情報の時系列変化と、選択マスターの時系列変化とを比較演算し、その結果に基づいて研磨中ワークＷαの今後の形状推移を予測する。また、状態判定部５８は、形状推移予測部５７によって予測された研磨中ワークＷαの形状推移に基づいて、研磨中ワークＷαの現在の研磨状態を判定し、研磨状態の判定結果に基づいて研磨加工を停止するか否かを判定する。

そして、この状態判定部５８により、研磨中ワークＷαの研磨加工を停止すると判定された場合には、図６のフローチャートに示すステップＳ９の処理を行う。つまり、表示制御部５６は、研磨中ワークＷαの研磨停止を判定した旨を、表示器４０の画面４０ａに表示させる制御指令を出力する。そして、表示器４０の画面４０ａには、研磨中ワークＷαの研磨停止が判定されたことが表示され、研磨停止判定が報知される。

この結果、研磨機１０のユーザーは、画面４０ａを目視することで、研磨停止が判定されたことを把握することができる。これにより、ユーザーがマニュアル操作で研磨機１０を制御して研磨加工を停止する場合であっても、適切なタイミングで研磨加工を停止できる。なお、後述するように制御部５０からの停止制御指令によって研磨機１０を停止させる場合であっても、ユーザーが研磨機１０の停止動作を認識することが可能となる。

その後、図６のフローチャートに示すステップＳ１０の処理を行う。つまり、制御部５０の制御演算部５１は、第１駆動装置Ｍ１～第５駆動装置Ｍ５へ停止制御指令等研磨加工終了のための諸出力を行う。この結果、研磨機１０は所定のシーケンスを経て自動停止し、研磨中ワークＷαの研磨加工は終了する。これにより、実施例１の研磨装置１では、研磨加工の停止タイミングが適時より遅れることを防止して、適切なタイミングで自動的に研磨加工を停止できる。

そして、この実施例１の研磨装置１では、制御部５０の制御演算部５１が有する形状推移予測部５７及び状態判定部５８により、研磨中ワークＷαの形状情報の時系列変化と、選択マスターの時系列変化とを比較演算する。さらに、この比較演算の結果に基づいて研磨中ワークＷαの形状変化の推移を予測する。そして、この研磨中ワークＷαの形状変化の推移に基づき、研磨中ワークＷαの研磨状態を自動的に認識する。

ここで、選択マスターの形状情報は、研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられている。そのため、この選択マスターの時系列変化は、研磨中ワークＷαの条件的属性と形状推移との相関を反映したものとなる。これにより、この研磨装置１では、研磨中ワークＷαの形状推移の予測精度を向上させ、研磨中ワークＷαの状態判定を適切に行うことができる。そして、研磨中ワークＷαの状態判定が適切に行われることで、研磨中ワークＷαが所望の形状になった、或いは研磨中ワークＷαが所望の形状になる最適なタイミングで研磨加工を停止することができる。

さらに、この実施例１の研磨装置１では、研磨中ワークＷαの研磨状態に応じて研磨加工の停止又は研磨加工の継続を判定し、適切と判定されるタイミングで研磨機１０を自動停止する。このように研磨停止を自動的に行うことで、研磨停止のタイミングが適時よりも遅れることを防止できる。また、装置制御の組み方によっては、研磨中ワークＷαの条件的属性を意図的に変更し、最終ワーク形状や研磨終了のタイミングを調整することもできる。

また、この実施例１では、第２描画生成部５５において研磨停止判定処理と並行して第２描画生成処理が実施され、研磨中ワークＷαの研磨が開始されてから終了するまでの間、研磨中ワークＷαの条件的属性が変化するか否かを監視する。そして、研磨中ワークＷαの条件的属性が変化したときには、研磨停止判定処理でのその時点でのステップの如何に拘らず、第２描画Ｐ２が差し替えられる。

すなわち、研磨機１０によってワークＷの研磨加工を実行したとき、第２描画生成部５５はワークＷの研磨中であると判定し、図７のフローチャートに示すステップＳ１１からステップＳ１２、ステップＳ１３、ステップＳ１４の各処理を順に行う。つまり、第２描画生成部５５は、研磨中ワークＷαの条件的属性を取得し、その取得された条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられた選択マスターの形状情報（形状参考ワークＷβの形状情報又は典型的な形状情報）をメモリ３０から抽出する。そして、この第２描画生成部５５は、抽出した選択マスターの形状情報に基づいて第２描画Ｐ２を生成する。

第２描画Ｐ２を生成したら、第２描画生成部５５は、ステップＳ１５の処理を行い、研磨中ワークＷαの研磨加工が継続されるか否かを判定する。そして、研磨加工が継続する場合には、ステップＳ１６、ステップＳ１７の各処理を順に行い、研磨中ワークＷαの条件的属性を再度取得して、この条件的属性に変化が生じたか否かを判定する。

そして、研磨中ワークＷαの条件的属性に変化が生じたと判定した場合には、研磨加工の途中で条件的属性が変化したと判断し、図７のフローチャートに示すステップＳ１８からステップＳ１９、ステップＳ２０の処理を行う。つまり、選択マスターの条件的属性を、再度取得した研磨中ワークＷαの条件的属性に基づいて編集しなおし、この編集しなおした条件的属性に最もマッチする条件的属性に紐づけられた選択マスターに基づいて、新たな第２描画Ｐ２を生成する。そして、それまでの第２描画Ｐ２を新しいものに差し替える。

これにより、研磨加工の進行に伴って研磨中ワークＷαの条件的属性が変化しても、第２描画Ｐ２を研磨中ワークＷαの条件的属性の変化に応じた最新の描画とすることができ、その後の研磨中ワークＷαの形状予測を適切に行うことができる。

以下に具体例を挙げて説明する。
図９Ａに示すように、研磨初期の研磨段階Ａにおいて、中央部が比較的大きくへこんでいる「強凹形状」の断面形状の第１ワークＷ１は、研磨加工が進行し、厚さが狙い厚さ範囲（Ｔ１≦厚さ≦Ｔ２）に達した直後の研磨段階Ｂでは、断面形状が「弱凹形状（中央部が小さくへこんだ状態）」となる。そして、研磨加工を継続し、厚さが狙い厚さ範囲の下限（Ｔ１）に近くなった研磨段階Ｃで、この第１ワークＷ１の断面形状は「フラット形状」になる。

一方、図９Ｂに示すように、研磨初期の研磨段階Ａにおいて、中央部が比較的小さく突出している「弱凸形状」の断面形状の第２ワークＷ２は、研磨加工が進行し、厚さが狙い厚さ範囲（Ｔ１≦厚さ≦Ｔ２）に達した直後の研磨段階Ｂでは、断面形状が「弱凹形状（中央部が小さくへこんだ状態）」となる。しかしながら、その後研磨加工を継続し、厚さが狙い厚さ範囲の下限（Ｔ１）に近くなった研磨段階Ｃでは、この第２ワークＷ２の断面形状は「強凹形状（中央部が大きくへこんだ状態）」になってしまう。

これに対し、実施例１の研磨装置１では、第１ワークＷ１や第２ワークＷ２の形状描画を時系列で順に並べた第１描画Ｐ１を生成し、この第１描画Ｐ１を表示器４０に表示させる。そのため、この第１描画Ｐ１から第１ワークＷ１や第２ワークＷ２のそれぞれの形状推移を把握し、その後の形状変化を予測することができる。

つまり、実施例１の研磨装置１では、研磨段階Ｂのとき、第１ワークＷ１では「中央部のへこみが次第に浅くなってきているので、研磨段階Ｃまで研磨加工した方がよい」と判定できる。一方、第２ワークＷ２では「中央部のへこみが次第に深くなってきているので、研磨段階Ｃまで研磨するよりも研磨段階Ｂで研磨加工を停止した方がよい」と判定できる。このように、実施例１の研磨装置１は、研磨開始時のワーク形状に応じて研磨停止の最良タイミングを適切に判定し、所望のワーク形状に研磨することができる。

また、実施例１の研磨装置１では、研磨中ワークＷαの形状情報の時系列変化と、選択マスターの時系列変化とを比較演算する。このため、現在バッチの形状推移だけでは今後のワーク形状の変化の推移を予測できない場合であっても、形状推移を適切に予測することができる。

図１０Ａに示すように、研磨開始時に中央部が比較的大きく突出した「強凸形状」である第３ワークＷ３を「ワーク周縁部が反りにくい条件的属性」の研磨機１０で研磨加工を行う場合について説明する。研磨初期の研磨段階Ａにおいて「強凸形状」の第３ワークＷ３の断面形状は、研磨加工が進行し、厚さが狙い厚さ範囲（Ｔ１≦厚さ≦Ｔ２）に達した直後の研磨段階Ｂでは、「弱凸形状（中央部が小さく突出した状態）」となる。さらに、研磨加工を継続し、厚さが狙い厚さ範囲の下限（Ｔ１）に近くなった研磨段階Ｃで、この第３ワークＷ３の断面形状は「フラット形状」になる。

一方、図１０Ｂに示すように、研磨開始時に中央部が比較的大きく突出した「強凸形状」である第４ワークＷ４を「ワーク周縁部が反りやすい条件的属性」の研磨機１０で研磨加工を行う場合を説明する。研磨初期の研磨段階Ａにおいて「強凸形状」の第４ワークＷ４の断面形状は、研磨加工が進行し、厚さが狙い厚さ範囲（Ｔ１≦厚さ≦Ｔ２）に達した直後の研磨段階Ｂで、「弱凸形状（中央部が小さく突出した状態）」となる。さらに、研磨加工を継続し、厚さが狙い厚さ範囲の下限（Ｔ１）に近くなった研磨段階Ｃでは、この第４ワークＷ４の断面形状は「弱凸・弱タチ形状（中央部及び周縁部がそれぞれ小さく突出した状態）」になる。

ここで、まだデータの蓄積が不十分で条件的属性と強い相関度を持った形状推移の予測ができない場合、例えば、研磨中ワークＷαの研磨直前（例えば１バッチ前）に研磨加工したワークの形状推移から、現在バッチと同一傾向の形状推移を示す現在バッチのある時点以降の研磨中ワークＷαの形状推移を予測することが可能である。すなわち、実施例１の研磨装置１では、選択マスターとして、例えば研磨中ワークＷαの１バッチ前に研磨加工したワークを採用する。そして、選択マスターの時系列変化と、第３ワークＷ３や第４ワークＷ４の形状情報の時系列変化とを比較演算することで、現在バッチやその前後に行われるバッチにおいて使用された研磨機１０の条件的属性を推定することができる。

つまり、実施例１の研磨装置１では、「ワーク周縁部が反りにくい条件的属性」の研磨機１０で研磨加工を行うときには、研磨段階Ｂのときに「中央部の突出が浅くなっても外周領域のタチが出にくいので、研磨段階Ｃまで研磨加工した方がよい」と判定できる。一方、「ワーク周縁部が反りやすい条件的属性」の研磨機１０で研磨加工を行うときには、研磨段階Ｂのときに「研磨加工の進行に伴って外周領域にタチが進んでしまうので、研磨段階Ｃまで研磨するよりも研磨段階Ｂで研磨加工を停止した方がよい」と判定できる。このように、実施例１の研磨装置１は、ユーザーによって選択された研磨機１０の条件的属性、或いは与えられた研磨機１０の条件的属性に応じて研磨停止の最良タイミングを適切に判定し、所望のワーク形状に研磨することができる。

［形状推移の予測精度向上作用］
実施例１の研磨装置１では、ワークＷの形状情報に対して、当該ワークＷの研磨時の条件的属性を紐づけてメモリ３０に記憶する。そして、研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられた選択マスターの形状情報をメモリ３０から抽出し、この抽出された選択マスターの形状情報に基づいて第２描画Ｐ２を生成する。

そのため、第２描画Ｐ２によって示される選択マスターの形状推移は、研磨中ワークＷαにおける条件的属性と形状推移との相関を反映したものとなる。そして、このような第２描画Ｐ２を第１描画Ｐ１と同時に表示することで、これらの描画をモニタリングしたユーザーによる研磨中ワークＷαの形状推移の予測精度を向上することができる。

また、選択マスターの形状情報として、ワークＷを研磨加工した際の条件的属性とワークＷの形状情報との間の相関度の学習結果に基づいて生成したワーク形状パターン（典型的な形状情報）を用いた場合では、選択マスターの形状情報として、形状参考ワークＷβの形状情報を用いた場合よりも、第２描画Ｐ２によって示されるワーク形状の推移精度を向上することができる。そのため、研磨中ワークＷαの形状推移の予測をより正確に行い、さらに適切なタイミングで研磨停止を行うことが可能となる。

また、実施例１では、形状推移予測部５７が機械学習機能を備え、データベース化された形状推移予測パターンを機械学習的に随時更新する。これにより、研磨中ワークＷαの現時点以降の形状推移予測は、自動的により正確になっていく。

さらに、形状推移の予測精度が向上することで、ワーク形状の推移の予測に基づいて研磨中ワークＷαの状態判定を行う際、ワーク状態の判定をより適切に行うことができる。この結果、より高精度に最適なタイミングでの研磨停止を行うことが可能となる。

次に、効果を説明する。
実施例１の研磨装置１にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。

(1) 回転する定盤（下定盤１１及び上定盤１２）によってワークＷを研磨する研磨機１０と、
定盤（上定盤１２）に形成された測定孔１９を介してワークＷの形状を測定する形状測定器２０と、
形状測定器２０によって測定されたワークＷの形状情報を記憶するメモリ３０と、
形状測定器２０によって測定されたワークＷの形状情報を表示する表示器４０と、
表示器４０の表示内容を制御する制御部５０と、を備え、
制御部５０は、形状測定器２０によって測定された現在研磨中のワークである研磨中ワークＷαの形状描画を時系列で並べた第１描画Ｐ１を生成し、この第１描画Ｐ１を表示器４０に表示させる構成とした。
これにより、研磨中ワークＷαの形状変化の推移に基づき、所望のワーク形状になったタイミング或いは所望のワーク形状になるタイミングで研磨中ワークＷαの研磨加工を停止できる。

(2) メモリ３０は、ワークＷの形状情報に、このワークＷを研磨加工した際の条件的属性を紐づけて記憶し、
制御部５０は、研磨中ワークＷαの形状情報の時系列変化と、研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられた形状情報（選択マスターの形状情報）の時系列変化との比較演算の結果に基づいて研磨中ワークＷαの形状推移を予測し、この研磨中ワークＷαの形状推移の予測に基づいて研磨中ワークＷαの状態判定を行う構成とした。
これにより、研磨中ワークＷαの形状推移の予測精度を向上させて状態判定を適切に行うことができ、研磨中ワークＷαが所望の形状になった最適なタイミング、或いは研磨中ワークＷαが所望の形状になる最適なタイミングで研磨加工を停止することができる。

(3) 回転する定盤（下定盤１１及び上定盤１２）によってワークＷを研磨する研磨機１０と、
定盤（上定盤１２）に形成された測定孔１９を介してワークＷの形状を測定する形状測定器２０と、
形状測定器２０によって測定されたワークＷの形状情報を記憶するメモリ３０と、
形状測定器２０によって測定されたワークＷの形状情報を表示する表示器４０と、
表示器４０の表示内容を制御する制御部５０と、を備え、
制御部５０は、形状測定器２０によって測定された現在研磨中のワークである研磨中ワークＷαの形状描画を時系列で並べた第１描画Ｐ１と、研磨中ワークＷαの研磨以前に研磨加工されたワーク（選択マスター）の形状描画を時系列で並べた第２描画Ｐ２と、を生成し、第１描画Ｐ１及び第２描画Ｐ２とを同時に表示器４０に表示させる構成とした。
これにより、研磨中ワークＷαの形状変化の推移に基づき、所望のワーク形状になったタイミング或いは研磨中ワークＷαが所望の形状になるタイミングで研磨中ワークＷαの研磨加工を停止できる。

(4) メモリ３０は、ワークＷの形状情報に、このワークＷを研磨加工した際の条件的属性を紐づけて記憶し、
制御部５０は、研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられたワーク（選択マスター）の形状情報に基づいて第２描画Ｐ２を生成する構成とした。
これにより、研磨中ワークＷαの形状推移の予測精度の向上を図ることができる。

(5) 制御部５０は、ワークＷを研磨加工した際の条件的属性とワークＷの形状情報との相関度に基づいて生成したワーク形状パターン（典型的な形状情報）に基づいて第２描画Ｐ２を生成する。
これにより、第２描画Ｐ２によって示されるワーク形状の推移精度を向上させ、研磨中ワークＷαの形状推移の予測をより正確に行うことができる。

(6) メモリ３０は、ワークＷの形状情報に、このワークＷを研磨加工した際の条件的属性を紐づけて記憶し、
制御部５０は、研磨中ワークＷαの形状情報の時系列変化と、研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられた形状情報（選択マスターの形状情報）の時系列変化との比較演算の結果に基づいて研磨中ワークＷαの形状推移を予測し、この研磨中ワークＷαの形状推移の予測に基づいて研磨中ワークＷαの状態判定を行う構成とした。
これにより、研磨中ワークＷαの形状推移の予測精度を向上させて状態判定を適切に行うことができ、研磨中ワークＷαが所望の形状になった、或いは研磨中ワークＷαが所望の形状になる最適なタイミングで研磨加工を停止することができる。

(7) 制御部５０は、研磨中ワークＷαの状態判定の結果、研磨中ワークＷαの研磨加工を停止すると判定したとき、研磨中ワークＷαの研磨加工を停止させると共に、研磨中ワークＷαの研磨加工を停止判定したことを報知する構成とした。
これにより、研磨中ワークＷαの研磨停止を適切なタイミングで自動的に行うと共に、研磨機１０のユーザーに研磨加工の停止を報知することができる。

（実施例２）
実施例２の研磨装置は、研磨中ワークＷαの最終的なワーク形状が二次的に許容可能なワーク形状になったときの責任パラメータを特定すると共に、当該責任パラメータを報知する例である。以下、実施例２の研磨装置を説明する。なお、実施例１の研磨装置１と同等の構成については、実施例１と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。

実施例２の研磨装置１Ａでは、図１１に示すように、制御部５０Ａの制御演算部５１Ａが、第１描画生成部５４と、第２描画生成部５５と、表示制御部５６Ａと、形状推移予測部５７Ａと、状態判定部５８Ａと、パラメータ特定部５９と、相関度データ処理部６０と、を有している。

実施例２の形状推移予測部５７Ａでは、研磨中ワークＷαの形状情報の時系列変化と、選択マスターの形状情報の時系列変化とを比較演算し、この比較演算の結果に基づいて、研磨中ワークＷαの今後の形状推移を予測する。さらに、この形状推移予測部５７Ａでは、研磨中ワークＷαの今後の形状推移の予測に基づき、相関度データ処理部６０の支援を必要に応じて受けながら、研磨中ワークＷαの最終的なワーク形状（以下、「最終ワーク形状」という）が、所望のワーク形状になり得るか否かについて予測する。

ここで、「所望のワーク形状（以下、「所望状態」という）」とは、予め設定した第１形状条件を満足する形状である。一方、最終ワーク形状が所望状態になり得ないと予測した場合には、形状推移予測部５７Ａは、相関度データ処理部６０の支援を必要に応じて受けながら、最終ワーク形状が二次的に許容可能なワーク形状になり得るか否かについて予測する。なお、「二次的に許容可能なワーク形状（以下、「二次的許容状態」という）」とは、最終ワーク形状が所望状態になり得ない、つまり、研磨加工を継続しても第１形状条件を満足しない、と判定したときに設定される第２形状条件を満足する形状である。

実施例２の状態判定部５８Ａでは、形状推移予測部５７Ａにて予測した研磨中ワークＷαの今後の形状推移に基づき、研磨中ワークＷαの現在の研磨状態を判定する。ここで、この状態判定部５８Ａによって判定される「研磨状態」には、研磨中ワークＷαのワーク形状が所望状態に達した第１研磨停止状態や、研磨中ワークＷαのワーク形状が二次的許容状態に達した第２研磨停止状態、即時の研磨停止が必要な第３研磨停止状態、研磨機１０による研磨加工の継続が必要な研磨継続状態、等が含まれる。

パラメータ特定部５９では、形状推移予測部５７Ａにて最終ワーク形状が二次的許容状態になり得ると判定されたとき、研磨中ワークＷαの最終ワーク形状が二次的許容状態となってしまう（所望状態になり得ない）ことに対して相関度が高い条件的属性（以下、「責任パラメータ」という）を特定する。また、このパラメータ特定部５９では、責任パラメータを相関度強度が高い順に列挙してもよい。

このパラメータ特定部５９による責任パラメータの特定は、例えば以下の手順で行う。すなわち、相関度データ処理部６０によって探索され、メモリ３０に記憶されたワーク形状の異常状態と相関度強度の高い条件的属性のデータと、二次的許容状態になり得ると判定された研磨中ワークＷαの条件的属性とを照合する。そして、相関度強度が相対的に高い条件的属性を「責任パラメータ」として特定する。なお、この責任パラメータは、一つであってもよいし、複数であってもよい。

また、パラメータ特定部５９による責任パラメータの相関度強度の高さ順の列挙は、例えば以下の手順で行う。すなわち、ワーク形状の異常状態と相関度強度の高い条件的属性のデータと、二次的許容状態になり得ると判定された研磨中ワークＷαの条件的属性とを照合する。そして、相関度強度が相対的に高い順に条件的属性を複数選択し、選択した順に責任パラメータを列挙する。なお、選択する条件的属性の数は二つ以上であればよい。

なお、研磨パッド上の温度分布のデータや、ベアリングの振動や温度のデータ等、ワークＷの研磨中に監視している状態情報の異常と、ワーク形状の異常状態との相関を分析することも可能である。そのため、単一のワーク形状推移だけでなく、多数のバッチをまたぐワーク形状推移のトレンドと、条件的属性の推移トレンド間の相関を監視することで、責任パラメータや、責任パラメータの相関度強度の特定精度を向上することができる。なお、これらの相関分析とそれに基づく予測モデルの更新や、予測精度の随時更新には、多変量解析や人工知能（機械学習、ディープラーニング）等を用いることができる。

そして、実施例２の表示制御部５６Ａでは、研磨停止判定を行った旨を表示器４０の画面４０ａに表示させる制御指令を表示器４０に出力するとき、状態判定部５８Ａが「第１研磨停止状態」と判定した場合には、ワーク形状が所望状態である旨を表示させる制御指令を出力する。また、状態判定部５８Ａが「第２研磨停止状態」と判定した場合には、ワーク形状が二次的許容状態である旨と、パラメータ特定部５９によって特定された責任パラメータの情報、又は相関度強度が高い順に列挙された責任パラメータの情報とを表示させる制御指令を出力する。さらに、状態判定部５８Ａが「第３研磨停止状態」と判定された場合には、ワーク形状が許容外形状である旨を表示させる制御指令を出力する。

相関度データ処理部６０は、ワークＷの条件的属性と、研磨時のワークＷの形状推移及び最終ワーク形状との相関度強度の探索を実行する。この相関度データ処理部６０による相関度強度の探索は、例えば以下の手順で行う。

すなわち、過去に行ったワークＷの研磨結果に基づいて、所定の条件的属性についての異常（例えばスラリ流量の不連続）が生じた場合の異常の状態認識と、研磨中ワークＷαのワーク形状が二次的許容状態になる場合の形状推移（以下、「ワーク形状の異常状態」という）との関係をそれぞれ演算的に求める。なお、例えばスラリ流量の不連続の状態認識は、スラリ流量が所定値を下回った時間の長さを閾値と比較することによって行う。

そして、ワーク形状の異常状態が生じたときの条件的属性ごとに、ワーク形状の異常状態との相関度強度を、例えば回帰分析によって相関係数を算出するなどして探索する。また、過去に行ったワークＷの研磨結果から、所定の条件的属性と、そのときのワークＷの形状推移との関係を求める。そして、この所定の条件的属性とワーク形状推移との関係に基づき、研磨加工に伴う所望の形状推移や所望の最終ワーク形状と、実際の形状推移や最終ワーク形状との乖離が生じる原因として疑わしいパラメータを特定することで、条件的属性とワーク形状推移及び最終ワーク形状との相関度強度を探索してもよい。この相関度強度データは、特定した異常の状態の認識及び条件的属性と関連付けてメモリ３０に記憶される。

なお、この相関度データ処理部６０は、ワークＷの条件的属性と、研磨時のワークＷの形状推移及び最終ワーク形状との相関度強度の探索を専用に行う専用演算部である。そのため、この相関度データ処理部６０は、ワークＷの研磨加工中か否かを問わずに、相関度探索の演算を実行することができる。

次に、図１２に示すフローチャートを用いて、実施例２の研磨装置１Ａにて実行される研磨停止判定処理を説明する。実施例１における研磨停止判定処理と同一の処理は、実施例１と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。なお、実施例２の研磨装置１Ａにおいても、図１２に示す研磨停止判定処理と並行して第２描画Ｐ２を生成する第２描画生成処理を実行する。実施例２にて実行される研磨停止判定処理では、第２描画生成処理によって生成された第２描画Ｐ２を必要なタイミング（ステップＳ４）で読み込む。

実施例２にて実行される研磨停止判定処理では、ステップＳ６において選択マスターの形状情報の時系列変化と、研磨中ワークＷαの形状情報の時系列変化とを比較演算する。そして、この比較演算結果から研磨中ワークＷαの今後の形状推移を予測すると、ステップＳ６１へと進む。

ステップＳ６１では、研磨中ワークＷαの今後の形状推移の予測に基づき、研磨中ワークＷαの最終ワーク形状が所望のワーク形状になり得るか否かを判定する。ＹＥＳ（所望状態になり得る）の場合にはステップＳ７１へ進む。ＮＯ（所望状態になり得ない）の場合にはステップＳ６２へ進む。

ステップＳ６２では、ステップＳ６１での最終ワーク形状が所望状態になり得ないとの判定に続き、研磨中ワークＷαの今後の形状推移の予測に基づき、研磨中ワークＷαの最終ワーク形状が二次的に許容可能なワーク形状になり得るか否かを判定する。ＹＥＳ（二次的許容状態になり得る）の場合には、研磨加工を続行すると共にステップＳ６３へ進む。ＮＯ（二次的許容状態になり得ない）の場合にはステップＳ７１へ進む。

ステップＳ６３では、ステップＳ６２での最終ワーク形状が二次的許容状態になり得るとの判定に続き、研磨中ワークＷαの最終ワーク形状が二次的許容状態となってしまうことに対して相関度が高い条件的属性である責任パラメータを特定、又は相関度強度が高い順に責任パラメータを列挙し、ステップＳ７１へ進む。

ステップＳ７１では、ステップＳ６１での最終ワーク形状が所望状態になり得るとの判定、ステップＳ６２での最終ワーク形状が所望状態及び二次的許容状態のいずれにもなり得ないとの判定、ステップＳ６３での責任パラメータの特定、又は相関度強度が高い順の責任パラメータの列挙のいずれかに続き、研磨中ワークＷαの今後の形状推移の予測に基づいて研磨中ワークＷαの研磨状態を判定し、ステップＳ８１へ進む。
ここで、研磨中ワークＷαの研磨状態は、研磨中ワークＷαのワーク形状が所望状態に達した「第１研磨停止状態」、研磨中ワークＷαのワーク形状が二次的許容状態に達した「第２研磨停止状態」、直ちに研磨加工を停止する「第３研磨停止状態」、研磨加工の継続が必要な「研磨継続状態」のいずれかに判定される。

なお、「第１研磨停止状態」か否かの判定は、ステップＳ６１にて最終ワーク形状が所望状態になり得るとの判定がなされたときに行われる。また「第２研磨停止状態」か否か判定は、ステップＳ６３にて責任パラメータの特定、又は相関度強度が高い順に責任パラメータの列挙がなされたときに行われる。また、「第３研磨停止状態」との判定は、ステップＳ６２にて最終ワーク形状が所望状態及び二次的許容状態のいずれにもなり得ないと判定されたときに行われる。さらに「研磨継続状態」との判定は、最終ワーク形状が所望状態又は二次的許容状態のいずれかになると判定されたものの、研磨中ワークＷαの現在のワーク形状が所望状態又は二次的許容状態に達していないときに行われる。

ステップＳ８１では、ステップＳ７１での研磨中ワークＷαの研磨状態の判定に続き、このステップＳ７１にて実施した研磨状態の判定に基づいて、研磨機１０による研磨中ワークＷαの研磨加工を停止するか否かを判定する。ＹＥＳ（研磨停止）の場合にはステップＳ９１へ進む。ＮＯ（研磨継続）の場合にはステップＳ２へ戻る。
ここで、研磨中ワークＷαの研磨停止との判定は、ステップＳ７１にて「第１研磨停止状態」、「第２研磨停止状態」、「第３研磨停止状態」のいずれかの判定がなされたときに行われる。

ステップＳ９１では、ステップＳ８１での研磨停止の判断に続き、表示器４０の画面４０ａ上に研磨中ワークＷαの研磨停止を判定した旨と共に研磨中ワークＷαの状態を表示させる制御指令を表示器４０に出力し、研磨停止判定を報知してステップＳ１０へ進む。
ここで、ステップＳ７１にて「第１研磨停止状態」との判定がなされた場合には、研磨停止を判定した旨と共に研磨中ワークＷαが「所望状態」であることを表示させる制御指令を出力する。また、ステップＳ７１にて「第２研磨停止状態」との判定がなされた場合には、研磨停止を判定した旨と共に研磨中ワークＷαが「二次的許容状態」であることを表示させる制御指令を出力する。さらに、ステップＳ７１にて「第３研磨停止状態」との判定がなされた場合には、研磨停止を判定した旨と共に研磨中ワークＷαが、所望状態及び二次的許容状態のいずれでもないことを意味する「許容外形状」であることを表示させる制御指令を出力する。

次に、実施例２の研磨装置１Ａの作用を説明する。
実施例２の研磨装置１Ａでは、研磨機１０によってワークＷの研磨加工を実行したとき、実施例１と同様に第１描画Ｐ１及び第２描画Ｐ２を表示器４０の画面４０ａに表示させる。その後、図１２のフローチャートに示すステップＳ６、ステップＳ６１の各処理を順に行う。つまり、形状推移予測部５７Ａは、研磨中ワークＷαの形状情報の時系列変化と、選択マスターの形状情報の時系列変化とを比較演算し、その結果に基づいて研磨中ワークＷαの今後の形状推移を予測する。そして、この形状推移の予測に基づき、最終ワーク形状が所望状態になり得るか否かを判定する。

最終ワーク形状が所望状態になり得ると判定されたときには、図１２のフローチャートに示すステップＳ７１からステップＳ８１の処理を順に行う。つまり、状態判定部５８Ａは、形状推移予測部５７Ａによって予測された研磨中ワークＷαの形状推移に基づいて、研磨中ワークＷαの現在の研磨状態を判定し、研磨状態の判定結果に基づいて研磨加工を停止するか否かを判定する。

そして、この状態判定部５８Ａにより、研磨中ワークＷαの研磨状態が「第１研磨停止状態」であると判定された場合には、図１２のフローチャートに示すステップＳ９１の処理を行う。つまり、表示制御部５６Ａは、研磨中ワークＷαの研磨停止を判定した旨と共に研磨中ワークＷαが「所望状態」であることを表示器４０の画面４０ａに表示させる制御指令を出力する。そして、表示器４０の画面４０ａには、研磨中ワークＷαの研磨加工が停止判定されたことに加え、研磨中ワークＷαが「所望状態」であることが表示され、研磨停止判定が報知される。

この結果、研磨機１０のユーザーは、画面４０ａを目視することで、研磨停止が判定されたことと、研磨中ワークＷαのワーク形状を把握することができる。これにより、ユーザーがマニュアル操作で研磨機１０を制御して研磨加工を停止する場合であっても、適切なタイミングで研磨加工を停止できる。また、制御部５０Ａからの停止制御指令によって研磨機１０を停止させる場合であっても、ユーザーは研磨機１０の停止動作を認識することが可能となる。

その後、ステップＳ１０の処理を行い、制御部５０Ａの制御演算部５１Ａは、第１駆動装置Ｍ１～第５駆動装置Ｍ５へ停止制御指令等研磨加工終了のための諸出力を行う。この結果、研磨機１０は所定のシーケンスを経て自動停止し、研磨中ワークＷαの研磨加工は終了する。

一方、研磨中ワークＷαの今後の形状推移の予測に基づいて、最終ワーク形状が所望状態になり得ないと判定されたときには、図１２のフローチャートに示すステップＳ６２の処理を行う。つまり、形状推移予測部５７Ａは、研磨中ワークＷαの今後の形状推移の予測に基づき、最終ワーク形状が二次的許容状態になり得るか否かを判定する。

最終ワーク形状が二次的許容状態になり得ると判定されたときには、図１２のフローチャートに示すステップＳ６３の処理を行う。つまり、パラメータ特定部５９は、研磨中ワークＷαの最終ワーク形状が二次的許容状態になること（最終ワーク形状が所望状態になり得ないこと）に対して相関度が高い責任パラメータを特定、又は相関度強度が高い順に責任パラメータを列挙する。

そして、責任パラメータが特定又は列挙されたら、図１２のフローチャートに示すステップＳ７１からステップＳ８１、ステップＳ９１の処理を順に行う。つまり、状態判定部５８Ａは、研磨中ワークＷαの形状推移に基づき、この研磨中ワークＷαの現在の研磨状態を判定し、研磨状態の判定結果に基づいて研磨加工を停止するか否かを判定する。そして、状態判定部５８Ａにより、研磨中ワークＷαの研磨状態が「第２研磨停止状態」であると判定されると、表示制御部５６Ａは、研磨中ワークＷαの研磨停止を判定した旨に加え、研磨中ワークＷαが「二次的許容状態」であることと、パラメータ特定部５９により特定された責任パラメータ又は相関度強度が高い順に列挙された責任パラメータと、を表示器４０の画面４０ａに表示させる制御指令を出力する。そして、表示器４０の画面４０ａには、研磨中ワークＷαの研磨停止が判定されたこと、研磨中ワークＷαが「二次的許容状態」であること、責任パラメータ又は相関度強度が高い順に列挙された責任パラメータがそれぞれ表示され、研磨停止判定が報知される。

その後、ステップＳ１０の処理を行い、制御部５０Ａの制御演算部５１Ａは、第１駆動装置Ｍ１～第５駆動装置Ｍ５へ停止制御指令等研磨加工終了のための諸出力を行う。この結果、研磨機１０は所定のシーケンスを経て自動停止し、研磨中ワークＷαの研磨加工は終了する。

この結果、研磨機１０のユーザーは、画面４０ａを目視することで、研磨停止が判定されたこと及び研磨中ワークＷαのワーク形状に加え、研磨中ワークＷαが二次的許容状態になったことに対して相関度が高い責任パラメータを把握することができる。これにより、ユーザーがマニュアル操作で研磨機１０を制御して研磨加工を停止する場合であっても、適切なタイミングで研磨加工を停止できる。また、制御部５０Ａからの停止制御指令によって研磨機１０を停止させる場合であっても、ユーザーは研磨機１０の停止動作を認識することが可能となる。

さらに、責任パラメータ又はその候補を把握できることで、最終ワーク形状を所望状態にするための必要な対策（条件的属性の改善や研磨機１０の改善等）を合理的に立案することができる。そして、所望状態のワークＷを効率的に得ることが可能になる。そして、所望の最終ワーク形状と実際のワーク形状との乖離度に応じた経験データや、その乖離を解消するための研磨装置１の改善提案の積み増しを促すことができる。

なお、図１２のフローチャートに示すステップＳ６２の処理において、最終ワーク形状が二次的許容状態にもなり得ないと判定されたときには、ステップＳ６２からステップＳ７１、ステップＳ８１、ステップＳ９１の処理を順に行う。つまり、状態判定部５８Ａは、研磨中ワークＷαの現在の研磨状態を判定し、研磨中ワークＷαの研磨状態が「第３研磨停止状態」で研磨加工を停止すると判定する。そして、表示制御部５６Ａは、研磨中ワークＷαの研磨停止を判定した旨に加え、研磨中ワークＷαが「許容外形状」であることを表示器４０の画面４０ａに表示させる制御指令を出力する。そして、表示器４０の画面４０ａには、研磨中ワークＷαの研磨停止が判定されたこと及び研磨中ワークＷαが「許容外形状」であることが表示され、研磨停止判定が報知される。

その後、ステップＳ１０の処理を行い、制御部５０Ａの制御演算部５１Ａは、第１駆動装置Ｍ１～第５駆動装置Ｍ５へ停止制御指令等研磨加工終了のための諸出力を行う。この結果、研磨機１０は所定のシーケンスを経て自動停止し、研磨中ワークＷαの研磨加工は終了する。

この結果、研磨機１０のユーザーは、画面４０ａを目視することで、研磨停止が判定されたことと、研磨中ワークＷαのワーク形状とを把握することができる。これにより、ユーザーがマニュアル操作で研磨機１０を制御して研磨加工を停止する場合であっても、直ちに研磨加工を停止できる。また、制御部５０Ａからの停止制御指令によって研磨機１０を停止させる場合であっても、ユーザーは研磨機１０の停止動作の認識をすることが可能となる。

また、パラメータ特定部５９により複数の責任パラメータが特定され、これらの責任パラメータを相関度強度が高い順に表示器４０の画面４０ａに表示させる場合では、研磨中ワークＷαが二次的許容状態になったことに対して最も影響が大きい条件的属性を把握しやすくなる。これにより、最終ワーク形状を所望状態にするための必要な対策（条件的属性の改善や研磨機１０の改善等）をさらに合理的に立案することが可能となる。

以下に具体例を挙げて説明する。
図１３Ａに示すように、研磨加工の開始時に外周領域が比較的研磨された「凸ダレ形状」である第５ワークＷ５を「ドレッシング後１バッチ目」の研磨機１０で研磨する場合を説明する。研磨初期の研磨段階Ａで「凸ダレ形状」の第５ワークＷ５の断面形状は、研磨加工が進行し、厚さが狙い厚さ範囲（Ｔ１≦厚さ≦Ｔ２）に達した直後の研磨段階Ｂでは、「フラット・ダレ形状（中央部は平坦で外周領域が過剰に研磨加工された状態）」となる。その後研磨加工を継続し、厚さが狙い厚さ範囲の下限（Ｔ１）に近くなった研磨段階Ｃでは、この第５ワークＷ５の断面形状は所望状態である「フラット形状」になる。

次に、図１３Ｂに示すように、研磨加工の開始時に外周領域が比較的研磨された「凸ダレ形状」である第６ワークＷ６を「ドレッシング後１０バッチ目」の研磨機１０で研磨する場合を説明する。研磨初期の研磨段階Ａで「凸ダレ形状」の第６ワークＷ６の断面形状は、研磨加工が進行し、厚さが狙い厚さ範囲（Ｔ１≦厚さ≦Ｔ２）に達した直後の研磨段階Ｂでは、「フラット・ダレ形状（中央部は平坦で外周領域が過剰に研磨加工された状態）」となる。しかし、さらに研磨加工を継続し、厚さが狙い厚さ範囲の下限（Ｔ１）に近くなった研磨段階Ｃでは、この第６ワークＷ６の断面形状は「凹ダレ形状（中央部が大きくへこむと共に周縁部が過剰に研磨加工された状態）」になる。

ここで、「ドレッシング後１バッチ目」の研磨機１０で研磨加工を行うときには、研磨段階Ｃでは、この第５ワークＷ５の断面形状は「フラット形状」になるので、最終ワーク形状は所望状態になり得ると予測される。これに対し、「ドレッシング後１０バッチ目」の研磨機１０で研磨加工を行うときには、いずれの研磨段階であってもワーク断面形状が「フラット形状」にならない。そのため、第６ワークＷ６の研磨時には、最終ワーク形状は所望状態になり得ないと予測される。しかしながら、研磨段階Ｂにおける「フラット・ダレ形状」は二次的許容状態に該当するため、この第６ワークＷ６の最終ワーク形状は二次的許容状態になり得ると予測される。

また、この第６ワークＷ６の研磨時に最終ワーク形状が所望状態である「フラット形状」にならない事象を現出させることに対して相関度が高い条件的属性（責任パラメータ）は、例えばバッチ数の増加に伴って生じた研磨パッド表面の変質であると特定される。

そのため、実施例２の研磨装置１Ａでは、第６ワークＷ６の研磨中、第６ワークＷ６の形状推移を予測した際、この予測に基づいて最終ワーク形状が所望状態（フラット形状）になり得ず、二次的許容状態（フラット・ダレ形状）になり得ると判定する。そして、研磨加工の進行に伴って第６ワークＷ６のワーク形状が二次的許容状態（フラット・ダレ形状）に達したタイミングで研磨停止判定を報知すると共に、第６ワークＷ６が二次的許容状態（フラット・ダレ形状）であることと、二次的許容状態になることに対する責任度が重いパラメータとして「研磨パッドの表面変質」を報知する。

これにより、研磨停止の最良タイミングを適切に判定し、最終ワーク形状が所望状態ではないものの第２形状条件を満足する二次的許容状態に収めることができる。また、責任パラメータ又はその候補を把握することができるので、ワーク研磨時の条件的属性の改善に寄与し、より効率的なプロセス立案をユーザーができるようになる。また、研磨装置１自体が改善提案をできるようになる。

次に、効果を説明する。
実施例２の研磨装置１Ａにあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。

(8) 制御部５０Ａは、研磨中ワークＷαの形状推移の予測に基づいて、この研磨中ワークＷαが所望のワーク状態になり得ないと判定したとき、研磨中ワークＷαが二次的許容状態のときに研磨中ワークＷαの研磨加工を停止させると共に、研磨加工の停止判定を報知する構成とした。
これにより、最終ワーク形状が所望状態になり得ない場合であっても、適切なタイミングで研磨加工を停止させ、研磨加工の停止遅れが生じることを防止できる。また、研磨加工の停止タイミングが適時より遅れることを防止して、適切なタイミングで自動的に研磨加工を停止できる。

(9) 制御部５０Ａは、研磨中ワークＷαの二次的許容状態の現出に対して相関度が高い条件的属性（責任パラメータ）を特定、又は研磨中ワークＷαの二次的許容状態の現出に対して相関度が高い順に条件的属性を列挙し、特定又は列挙された相関度が高い条件的属性（責任パラメータ又はその候補）を報知する構成とした。
これにより、ユーザーが責任パラメータ又はその候補を把握でき、最終ワーク形状を所望状態にするための必要な対策を合理的に立案することができる。

以上、本発明の研磨装置を実施例１及び実施例２に基づいて説明してきたが、具体的な構成については、これらの実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。

実施例１の研磨装置１では、メモリ３０が、ワークＷの形状情報に、当該ワークＷを研磨加工した際の条件的属性を紐づけて記憶する例を示した。しかしながら、これに限らない。例えば、メモリ３０にワークＷの形状情報を記憶する際、このワークＷの形状情報に対して学習的に生成した条件的属性を紐づけて記憶してもよい。ここで、「学習的に生成した条件的属性」とは、過去に実施された研磨加工時に取得した形状情報と条件的属性との関係（傾向）を学習し、演算した結果得られた条件的属性である。この「学習的に生成した条件的属性」は、例えば、過去に実施された研磨加工において蓄積されたワークＷの形状情報に紐づけられた条件的属性に基づき、ワークＷの形状情報に応じた条件的属性の傾向を学習し、条件的属性の各々のパラメータの研磨結果における影響度の大小を所与の複雑な条件系の中で自動演算し、その結果を用いて影響度予測を重み付けするなどの演算をして出力された条件的属性等が考えられる。

そして、研磨中ワークＷαの条件的属性と、学習的に生成した条件的属性とをマッチングして選択マスターの形状情報を抽出し、研磨中ワークＷαの形状推移の予測を行う場合では、ユーザーが従来とりがちであった予測パターンや傾向を超えて、より最適に予測するようにできる。

すなわち、学習的に生成した条件的属性に紐づけられたワークＷの形状情報に基づいて選択マスターの形状情報を抽出することで、ある条件下での特定のパラメータの影響重度を自発的に見出して提示することや、影響重度の調合を行うことができる。また、影響重度を調合するように組まれた学習的アルゴリズムの組み方次第では、ユーザーによる予測の範囲を超えて、純粋に演算結果としての出力が研磨中ワークＷαの形状推移の予測範囲を広げることができる。

この結果、従来見落としがちであった研磨中ワークＷαの形状予測の精度が、ユーザーによる予測精度よりも格段に向上する。また、特定条件下における条件的属性とワーク形状精度の相関を、客観的に高精度に予測することが可能となり、研磨中ワークＷαの研磨加工前ないし研磨加工の初期段階において、条件的属性の事前変更を必要に応じて促すことができ、良品収率の向上及び安定に寄与することができる。

また、実施例１の研磨装置１では、メモリ３０が、ワークＷの形状情報に、当該ワークＷを研磨加工した際の条件的属性を紐づけて記憶する。そして、形状推移予測部５７において、研磨中ワークＷαの条件的属性を基準に抽出した選択マスターの形状情報の時系列変化と、研磨中ワークＷαの形状情報の時系列変化とを比較演算し、研磨中ワークＷαの形状推移を予測する例を示した。つまり、実施例１では、形状参考ワークＷβの形状情報、又はワークＷを研磨加工した際の条件的属性とワークＷの形状情報との間の相関度の学習結果に基づいて生成したワーク形状パターンである典型的な形状情報に基づいて研磨中ワークＷαの形状推移を推定する。しかしながら、これに限らない。

ワークＷの形状情報を演算処理して得られたワーク形状パターンとして、相関度データ処理部６０の支援を必要に応じて受け、ワークＷの形状的特徴を有する情報を演算処理して得られた所望のワーク形状パターンを用いてもよい。この場合、メモリ３０には、ワークＷの形状的特徴を有するワーク形状パターンに、このワークＷを研磨加工した際の条件的属性を全て紐づけ、条件的属性を必要に応じてグループ化したり、学習の進行に伴って細分化して記憶する。そして、形状推移予測部５７は、研磨中ワークＷαの形状推移を、この研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられたワーク形状パターンに基づいて予測してもよい。

すなわち、ワークＷの形状情報及びワークＷの形状情報を演算処理して得られたワーク形状パターンの少なくとも一方を含む情報を「予測情報」といい、メモリ３０は、この予測情報に、ワークＷを研磨加工した際の条件的属性や、学習的に生成した条件的属性を紐づけて記憶する。そして、制御部５０の形状推移予測部５７は、研磨中ワークＷαの予測情報の時系列変化と、この研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられてメモリ３０に記憶された予測情報の時系列変化との比較演算の結果に基づいて、研磨中ワークＷαの形状推移を予測する。

ここで、「演算処理」とは、例えば条件的属性ごとに選択された複数のワークＷの断面形状線を平均化し、条件的属性ごとの平均的な断面形状線を求めることや、所定の断面形状線における厚さの最大値と最小値の差から平坦度を算出すること、複数の断面形状線の最頻値や中央値を用いて所望の断面形状線を求めること、条件的属性とワーク形状との相関度という視点において、ワークＷの形状的特徴のグループ又は新たに統計的・演算的に生成されたグループと紐づくワーク形状を、当該グループにおける典型的な形状として算出すること等である。

すなわち、例えば過去に研磨加工したワークＷの形状情報から得られたワーク形状パターンであるワークＷの中央部の平坦度をワーク研磨時間ごとに算出する。続いて回帰分析などを行い、図１４Ａに示すように、ワーク研磨時間とワーク中央部の平坦度との関係を第１平坦度予測線Ｌａとして生成する。そして、この第１平坦度予測線Ｌａと研磨中ワークＷαの中央部の平坦度の推移とを比較し、研磨中ワークＷαの形状予測を行ってもよい。

また、過去に研磨加工したワークＷの形状情報から得られたワーク形状パターンであるワークＷの外周領域の平坦度をワーク研磨時間ごとに算出する。続いて回帰分析などを行い、図１４Ｂに示すように、ワーク研磨時間とワーク外周領域の平坦度との関係を第２平坦度予測線Ｌｂとして生成する。そして、この第２平坦度予測線Ｌｂと研磨中ワークＷαの外周領域の平坦度の推移とを比較し、研磨中ワークＷαの形状予測を行ってもよい。

なお、第１平坦度予測線Ｌａから、ワーク中央部の平坦度は、ワーク研磨時間に応じて次第に低下し、所定時間Ｔａを超えると悪化することがわかる。そのため、ワーク研磨時間が所定時間Ｔａに達したタイミングで研磨中ワークＷαの研磨加工を停止することで、中央部の平坦度が良好なワークを得ることができると考えられる。また、第２平坦度予測線Ｌｂから、ワーク外周領域の平坦度は、ワーク研磨時間が所定時間Ｔｂに達するまではマイナス側のほぼ一定値を維持し、ワーク研磨時間が所定時間Ｔｂを超えるとプラス側になり次第に大きくなることがわかる。そのため、ワーク研磨時間が所定時間Ｔｂに達したタイミングで研磨中ワークＷαの研磨加工を停止することで、外周領域の平坦度が良好なワークを得ることができると考えられる。

また、実施例１では、第２描画生成部５５が、研磨中ワークＷαの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられた選択マスターの形状情報に基づいて第２描画Ｐ２を生成する例を示した。しかしながら、第２描画Ｐ２を生成する際に用いるワークＷの形状情報はこれに限らない。例えば、研磨中ワークＷαの条件的属性に拘らず、研磨中ワークＷαを研磨加工した研磨機によって研磨中ワークＷαの直前に研磨加工したワークＷの形状情報に基づいて第２描画Ｐ２を生成してもよい。また、研磨中ワークＷαの条件的属性に拘らず、研磨中ワークＷαを研磨加工した研磨機によって研磨中ワークＷαの直前よりも以前に研磨加工したワークＷの形状情報に基づいて第２描画Ｐ２を生成してもよい。

また、実施例１及び実施例２では、第２描画生成部５５にて、研磨中ワークＷαの条件的属性に基づいて抽出した選択マスターの形状情報に基づいて第２描画Ｐ２を生成する例を示したが、これに限らず、選択マスターの形状情報に基づいた第２の第２描画、第３の第２描画等、研磨中ワークＷαの条件的属性に基づいて複数の選択マスターを抽出し、それらの選択マスターの形状情報に基づいて第２描画を複数生成し、複数の第２描画を表示器４０の画面４０ａに表示したり、複数の第２描画を参考にして研磨中ワークＷαの今後の形状変化の推移を予測してもよい。

さらに、メモリ３０に記憶されたワークＷの形状情報を所望範囲から複数抽出し、抽出したワークＷの形状情報を平均化したり、抽出したワークＷの形状情報から特異データを取得して所望の形状情報を生成する等の演算処理を行って得られた形状的特徴を有するワーク形状パターンに基づいて第２描画Ｐ２を生成してもよい。
この場合であっても、第２描画Ｐ２によって示されるワーク形状の推移の精度は、選択マスターの形状情報を用いて第２描画Ｐ２を生成した場合よりも向上させることができる。そのため、研磨中ワークＷαの形状推移の予測をより正確に行い、さらに適切なタイミングで研磨停止を行うことが可能となる。

そして、このワークＷの形状情報は、研磨機１０とは別に設けられた形状測定専用器（例えば、別個の平坦度測定専用器等）によるワーク形状の測定値データと比較した結果を受けて得られた測定値データを必要に応じて補正し、調整を行ってもよい。

また、実施例１の研磨装置１では、第１描画Ｐ１及び第２描画Ｐ２をそれぞれ生成し、表示器４０に第１描画Ｐ１と第２描画Ｐ２とを同時に表示する例を示した。しかしながら、これに限らない。研磨中ワークＷαの形状描画を時系列で並べた第１描画Ｐ１のみを表示器４０に表示させてもよい。この場合であっても、ユーザーは研磨中ワークＷαの形状変化の推移を把握することができる。そして、この研磨中ワークＷαの形状変化の推移に基づき、所望のワーク形状になったタイミングで研磨中ワークＷαの研磨加工を停止できる。

また、実施例１の研磨装置１では、研磨中ワークＷαの研磨停止を判定したとき、この研磨加工の停止判定を表示器４０に表示して報知すると共に、研磨機１０を停止する例を示した。しかしながら、例えば研磨加工の停止判定を行ったことを報知するだけでもよいし、停止判定を報知することなく研磨機１０を停止制御して研磨中ワークＷαの研磨加工を停止させるだけでもよい。

また、実施例２では、研磨中ワークＷαの形状推移の予測に基づいて、最終ワーク形状が所望状態になり得ないと判定したとき、研磨中ワークＷαが二次的許容状態のときに、この研磨加工の停止判定を表示器４０に表示して報知すると共に、研磨機１０を停止する例を示した。しかしながら、研磨中ワークＷαが二次的許容状態のとき、例えば研磨加工の停止判定を行ったことを報知するだけでもよいし、停止判定を報知することなく研磨機１０を停止制御して研磨中ワークＷαの研磨加工を停止させるだけでもよい。

そして、実施例１では、測定ユニット２１が上定盤１２に取り付けられた例を示したが、これに限らない。例えば、上定盤１２の上方に設置された光学ヘッドから測定光であるレーザ光を照射してもよい。この場合では、上定盤１２の周方向に沿って複数の測定孔を形成し、上定盤１２の回転によってそれぞれの測定孔が光学ヘッドの真下にくるごとにレーザ光が照射され、ワークの厚さを測定する。なお、下定盤１１に測定孔を設けて、下定盤１１の下方からワークＷの下面にレーザ光を照射して厚さを測定するようにしてもよい。

また、実施例１において、ワークＷの断面形状を求める際、得られたデータ列を移動平均処理や多項式近似曲線描画処理などで厚さデータを平均化するが、これに限らずワークＷの断面形状を可視化できればどのような方法であってもよい。

また、実施例１及び実施例２では、研磨停止判定処理に並行して第２描画生成処理を実行し、研磨中ワークＷαの条件的属性の変化を監視して、適宜第２描画Ｐ２を差し替える例を示した。しかしながら、これに限らず、例えば、研磨中と判定した後に取得した研磨中ワークＷαの条件的属性に基づいて一度生成した第２描画Ｐ２を研磨終了まで維持してもよい。さらに、この場合では、研磨停止判定処理に並行して第２描画生成処理を実行しなくてもよく、研磨停止判定処理の途中（例えば、ステップＳ１とステップＳ２の間や、ステップＳ３とステップＳ４の間等）に、第２描画生成処理におけるステップＳ１２、ステップＳ１３、ステップＳ１４の各処理を実行してもよい。

また、実施例１及び実施例２では、下定盤１１と上定盤１２を有し、ワークＷの両面を同時に研磨可能な両面研磨装置を示したが、ワークＷの片面のみを研磨する片面研磨装置であっても、本発明を適用することができる。

１，１Ａ 研磨装置
１０ 研磨機
１１ 下定盤
１２ 上定盤
２０ 形状測定器
１９ 測定孔
３０ メモリ
４０ 表示器
４０ａ 画面
５０，５０Ａ 制御部
５１，５１Ａ 制御演算部
５４ 第１描画生成部
５５ 第２描画生成部
５６，５６Ａ 表示制御部
５７，５７Ａ 形状推移予測部
５８，５８Ａ 状態判定部
５９ パラメータ特定部
６０ 相関度データ処理部

Claims (9)

1. 回転する定盤によってワークを研磨する研磨機と、
   前記定盤に形成された測定孔を介して前記ワークの形状を測定する形状測定器と、
   前記形状測定器によって測定された前記ワークの形状情報を記憶するメモリと、
   前記形状測定器によって測定された前記ワークの形状情報を表示する表示器と、
   前記表示器の表示内容を制御する制御部と、を備え、
   前記制御部は、前記形状測定器によって測定された現在研磨中のワークである研磨中ワークの形状描画を時系列で並べた第１描画を生成し、前記第１描画を前記表示器に表示させる
   ことを特徴とする研磨装置。
2. 請求項１に記載された研磨装置において、
   前記メモリは、前記ワークの形状情報及び前記ワークの形状情報を演算処理して得られたワーク形状パターンの少なくとも一方を含む予測情報に、このワークを研磨加工した際の条件的属性又は学習的に生成した条件的属性を紐づけて記憶し、
   前記制御部は、前記研磨中ワークの予測情報の時系列変化と、前記研磨中ワークの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられた予測情報の時系列変化との比較演算の結果に基づいて前記研磨中ワークの形状推移を予測し、前記研磨中ワークの形状推移の予測に基づいて前記研磨中ワークの状態判定を行う
   ことを特徴とする研磨装置。
3. 回転する定盤によってワークを研磨する研磨機と、
   前記定盤に形成された測定孔を介して前記ワークの形状を測定する形状測定器と、
   前記形状測定器によって測定された前記ワークの形状情報を記憶するメモリと、
   前記形状測定器によって測定された前記ワークの形状情報を表示する表示器と、
   前記表示器の表示内容を制御する制御部と、を備え、
   前記制御部は、前記形状測定器によって測定された現在研磨中のワークである研磨中ワークの形状描画を時系列で並べた第１描画と、前記研磨中ワークの研磨以前に研磨加工されたワークの形状描画を時系列で並べた第２描画と、を生成し、前記第１描画及び前記第２描画を同時に前記表示器に表示させる
   ことを特徴とする研磨装置。
4. 請求項３に記載された研磨装置において、
   前記メモリは、前記ワークの形状情報に、このワークを研磨加工した際の条件的属性又は学習的に生成した条件的属性を紐づけて記憶し、
   前記制御部は、前記研磨中ワークの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられたワークの形状情報に基づいて前記第２描画を生成する
   ことを特徴とする研磨装置。
5. 請求項３又は請求項４に記載された研磨装置において、
   前記制御部は、前記メモリに記憶された前記ワークの形状情報を演算処理して得られたワーク形状パターン、又は前記ワークを研磨加工した際の条件的属性と前記ワークの形状情報との間の相関度の学習結果に基づいて生成したワーク形状パターンに基づいて前記第２描画を生成する
   ことを特徴とする研磨装置。
6. 請求項３から請求項５のいずれか一項に記載された研磨装置において、
   前記メモリは、前記ワークの形状情報及び前記ワークの形状情報を演算処理して得られたワーク形状パターンの少なくとも一方を含む予測情報に、このワークを研磨加工した際の条件的属性又は学習的に生成した条件的属性を紐づけて記憶し、
   前記制御部は、前記研磨中ワークの予測情報の時系列変化と、前記研磨中ワークの条件的属性にマッチする条件的属性に紐づけられた予測情報の時系列変化との比較演算の結果に基づいて前記研磨中ワークの形状推移を予測し、前記形状推移の予測に基づいて前記研磨中ワークの状態判定を行う
   ことを特徴とする研磨装置。
7. 請求項２又は請求項６に記載された研磨装置において、
   前記制御部は、前記研磨中ワークの状態判定の結果、前記研磨中ワークの研磨加工を停止すると判定したとき、前記研磨中ワークの研磨加工の停止及び前記研磨中ワークの研磨加工の停止判定の報知のうち、少なくとも一方を行う
   ことを特徴とする研磨装置。
8. 請求項２又は請求項６に記載された研磨装置において、
   前記制御部は、前記研磨中ワークの形状推移の予測に基づいて前記研磨中ワークが所望のワーク状態になり得ないと判定したとき、前記研磨中ワークが二次的許容状態のときに前記研磨中ワークの研磨加工の停止及び前記研磨中ワークの研磨加工の停止判定の報知のうち、少なくとも一方を行う
   ことを特徴とする研磨装置。
9. 請求項８に記載された研磨装置において、
   前記制御部は、前記研磨中ワークの二次的許容状態の現出に対して相関度が高い条件的属性を特定、又は前記研磨中ワークの二次的許容状態の現出に対して相関度が高い順に条件的属性を列挙し、特定或いは列挙された条件的属性を報知する
   ことを特徴とする研磨装置。

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