CN100508113C - 蚀刻设备在线故障诊断的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种蚀刻设备在线故障诊断的方法，包括以下步骤：首先，选取工艺过程中多个参数，将工艺过程中多个参数进行数学运算得到新的参数，所述新的参数的变化量比单一参数的变化量明显；然后，根据需要设定控制界限，根据新的参数及控制界限判断蚀刻设备的运行状态。在这个过程中，如果参数逐渐上升或逐渐下降或突变的变化趋势属于正常的工艺范围，进行修正，使新的参数的变化趋势接近水平，控制界限设置在新的参数的水平变化趋势的两侧，使故障数据点变化明显，以得到更为灵敏的工艺监测。

Description

蚀刻设备在线故障诊断的方法

技术领域

本发明涉及一种工艺过程故障诊断的方法，尤其涉及一种蚀刻设备在线故障诊断的方法。

背景技术

当半导体硅片(晶片)加工技术发展到90nm以下时，每片硅片上集成的器件单元越来越多，每片硅片的成本就随之增高。为了有效的提高优良率，避免废片的产生，越来越多的300mm硅片加工厂用到了APC(Advanced Process Control，先进工艺控制)，来及时发现硅片加工过程中的问题，并及时对硅片加工质量进行控制。先进工艺控制的一个重要部分是故障诊断和分类，即在硅片加工的过程中，实时监测工艺过程的数据，包括工艺过程涉及的硬件信息，利用统计学的方法以及多变量的分析方法进行数据分析和处理，找出可能使加工结果发生偏移的硅片，并自动给出造成此偏移的原因。

在工艺过程中存在大量与工艺相关的数据，例如射频功率、静电卡盘温度、等离子体发射谱线强度等，这些参数的漂移将会引起工艺过程和工艺结果的偏移，因此通过监测工艺过程参数可以实现在不得到每片硅片测试结果的条件下，预测硅片工艺的质量，如果发生漂移可以初步判断是哪个设备的故障引起。因此利用这样的方法可以节约很多硅片测试的时间，并通过工艺过程参数的变化趋势预测设备需要维护的时间。

目前，在APC中实现故障诊断方法之一是，通过单变量分析的方法，这种方法通过大量实验确定工艺过程中某个对工艺结果较敏感的参数，利用此参数建立SPC(StatisticalProcess Control，统计过程控制)的模型，控制界限是由统计的方法由正常数据计算得到，因此通常控制界限是固定的。监测选定的工艺参数在整个长期的工艺过程中的趋势，当超出控制界限时表明工艺过程出现漂移，由此进行故障诊断。

利用单变量分析方法进行工艺过程监控时，由于用单个参数进行监控，灵敏度通常不够。另外这种方法很难解决控制限固定的问题，当设备进行维护后，设备整体状态都发生了变化，工艺结果仍然在正常的范围内，但此时变量的数值可能会超出控制界限。

如图1所示，在湿法清洗反应腔室前后观察匹配器电容位置，发现此参数发生了明显变化，如果控制界限确定的过小就会使湿法清洗后的正常工艺发生报警，但如果控制限设定过大就会使湿法清洗前真正有故障的硅片漏判。

在APC中实现故障诊断方法之二是，利用多变量数据分析的方法，这种方法可以综合多个参数进行数据分析，结合不同参数的变化趋势，得到更明显的趋势变化。当综合多个参数的结果得到的趋势发生变化时，判断与控制界限的关系，预测是否有故障产生。

这种方法一般较为复杂，需要多变量的统计分析知识，模型的建立需要根据大量实验的结果来确定，并且由于对工艺结果的灵敏度较高，固定的控制限对设备维护更加敏感，因此在设备维护后需要重新建立模型，较复杂、难以应用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种简单、实用、灵敏度高的蚀刻设备在线故障诊断的方法。

针对上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明的蚀刻设备在线故障诊断的方法，包括以下步骤：

A、选取工艺过程中多个参数，将工艺过程中多个参数进行数学运算得到新的参数，所述新的参数的变化量比单一参数的变化量明显；

B、根据需要设定控制界限，根据新的参数及控制界限判断蚀刻设备的运行状态，如果新的参数值超出控制界限时，则：

判断蚀刻设备为故障状态。

所述的步骤A还包括对多个参数逐渐上升或逐渐下降或突变的的变化趋势进行修正，使新的参数的变化趋势接近同一水平线；

所述的步骤B还包括控制界限设置在新的参数的水平变化趋势的两侧。

所述工艺过程中多个参数包括第一参数和第二参数，且第一参数和第二参数变化的趋势相同；

将第一参数和第二参数相减或相除并叠加系数进行数学运算，得到新的参数。

所述工艺过程中多个参数包括第一参数和第二参数，且第一参数和第二参数变化的趋势相反；

将第一参数和第二参数相加或相乘并叠加系数进行数学运算，得到新的参数。

所述第一参数为上匹配器电容位置随硅片加工数量增加的变化量；

所述第二参数为使用射频时间随硅片加工数量增加的变化量。

所述工艺过程中多个参数包括第一参数和第二参数，且第一参数和第二参数在同一位置发生突变；

将第一参数和第二参数相加、相减、相乘或相除并叠加系数进行数学运算，得到新的参数。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，本发明所述的蚀刻设备在线故障诊断的方法，由于选取工艺过程中多个参数，将工艺过程中多个参数进行数学运算得到新的参数，所述新的参数的变化量比单一参数的变化量明显，使故障监测更加灵敏；又由于在这个过程中，如果参数逐渐上升或逐渐下降或突变的变化趋势属于正常的工艺范围，本发明还对这个变化趋势进行修正，使新的参数的变化趋势接近同一水平线，控制界限设置在新的参数的水平变化趋势的两侧，使故障数据点变化明显，避免了由于变化不明显，故障发生了但无法判断的情况。并且多个参数综合的结果使得控制界限不必每次进行重建，从而使得故障诊断更加敏感和可靠，得到更为灵敏的工艺监测。

另外，由于本发明虽然结合多组变量的变化进行监测，但只是对多组变量进行简单的数学运算，所用模型非多变量统计模型，因此避免了多变量分析时的复杂度，提高可应用性。

附图说明

图1为现有技术中腔室内衬湿法清洗前后匹配器下电极电容位置变化图；

图2(a)为参数1的变化图；

图2(b)为参数2的变化图；

图2(c)为本发明参数1/参数2的变化图；

图3为上匹配器电容位置的变化曲线及使用射频时间曲线图；

图4为本发明上匹配器电容位置与使用射频时间叠加后的变化曲线图。

具体实施方式

本发明较佳的具体实施方式是，首先，选取工艺过程中多个参数，将工艺过程中多个参数进行数学运算得到新的参数，所述新的参数的变化量比单一参数的变化量明显；然后，根据需要设定控制界限，根据新的参数及控制界限判断蚀刻设备的运行状态；如果新的参数值超出控制界限时，则判断蚀刻设备为故障状态。

如图2(a)、2(b)、2(c)所示，选取第一参数和第二参数，其中第一参数随硅片加工数量的增加而下降，假设这种下降是故障状态，就需要加大它的变化量，以便早期发现故障状态，进行处理，避免硅片报废。此时，引入第二参数，第二参数随硅片加工数量的增加而上升。由于它们的变化相反，第一参数/第二参数就会使变化更明显，这样就会得到更为灵敏的工艺监测。

上面所述的参数的变化量包括两个方面：

一方面包括参数的瞬间变化量，一般来说，参数的瞬间变化量是故障状态，需要对其进行放大，使其变化更明显，增加监测的灵敏度；

另一方面也包括参数总的变化趋势，比如上升的变化趋势、下降的变化趋势、突变的变化趋势，这种变化趋势有时为故障状态，此时，就需要对其进行放大，以便早期发现故障状态。但有很多情况，这种变化趋势是正常的工艺范围。这就需要对参数的变化趋势进行修正，使新的参数的变化趋势接近水平。

为了处理某一个控制变量在整个正常工艺的过程存在确定的变化趋势的问题，我们可以选择另外的同样存在趋势的变量，通常选择计数型变量，例如射频加入时间、静电卡盘使用时间等，通过这两个参数的线性叠加结果，消除参数在工艺过程中的变化趋势，从而使控制限可以设置的更窄，从而灵敏的检测异常状态。

如图3所示，曲线1为上匹配器电容位置随硅片加工数量的增加而变化的曲线，由于上匹配器的电容位置在长期实验过程中，存在逐渐降低的变化趋势，因此必须增大上控制限和下控制限间的间距，但这样又会使真正的故障数据点(瞬间变化量)无法检测到。此时引入曲线2：射频加入的时间，对上匹配器的变化趋势进行修正，利用上匹配器电容位置和射频加入时间的线形组合，即上匹配器电容位置+射频加入时间。

如图4所示，得到新的曲线3，将曲线1原来逐渐下降的趋势修正，使其变化趋势接近水平。

这样就可以减小上控制限和下控制限间的间距，使其中的故障数据点变化明显，可以分辨。

上述的过程中也可以选用第一参数和第二参数变化的趋势相同，将第一参数和第二参数相减或相除并叠加系数进行数学运算，得到变化趋势接近水平新的参数。

另外，工艺过程中还会有参数出现突变的变化趋势，如果这种变化趋势属于正常的工艺范围，那么就需要对这种变化趋势进行修正。这时，只要在突变处增加一个常变量，或选取一个在同一位置发生突变的参数，将两个参数相加、相减、相乘或相除并叠加系数进行数学运算，得到新的参数。使新的参数的变化趋势接近同一水平线，控制界限设置在新的参数的水平变化趋势的两侧即可。

比如，当进行了设备的定期维护后，如果发现某个控制参数发生了明显的变化，可以找到另外一个同时发生明显变化的其他硬件的参数，将这两个参数进行线性叠加，例如参数1加参数2，由此得到的结果通过进行系数的配比就可以使结果在进行过定期维护时不发生明显的变化，从而不必重新建立控制界限。并且由于这两个参数属于不同的硬件状态参数，如果哪个硬件发生故障仍然会体现到两个参数叠加的结果上，从而不会失去故障诊断的精确性和灵敏性。

本发明虽然结合多组变量的变化进行监测，但只是对多组变量进行简单的数学运算，将多变量参数进行线性叠加，得到的结果建立单变量控制模型，可以根据需要和不同参数的变化趋势选择相减或相乘、相加或相除的结果，并叠加系数的方法，或利用计数型参数与其他参数叠加，建立更严格的控制限，解决工艺过程中参数有固定变化趋势，导致宽松控制界限无法检测到工艺故障的问题。所用模型非多变量统计模型，因此避免了多变量分析时的复杂度，提高了可应用性。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1、一种蚀刻设备在线故障诊断的方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、选取工艺过程中多个参数，将工艺过程中多个参数进行数学运算得到新的参数，所述新的参数的变化量比单一参数的变化量明显；

B、根据需要设定控制界限，根据新的参数及控制界限判断蚀刻设备的运行状态，如果新的参数值超出控制界限时，则：

判断蚀刻设备为故障状态。

2、根据权利要求1所述的蚀刻设备在线故障诊断的方法，其特征在于，所述的步骤A还包括对多个参数逐渐上升或逐渐下降或突变的的变化趋势进行修正，使新的参数的变化趋势接近同一水平线；

所述的步骤B还包括控制界限设置在新的参数的水平变化趋势的两侧。

3、根据权利要求2所述的蚀刻设备在线故障诊断的方法，其特征在于，所述工艺过程中多个参数包括第一参数和第二参数，且第一参数和第二参数变化的趋势相同；

将第一参数和第二参数相减或相除并叠加系数进行数学运算，得到新的参数。

4、根据权利要求2所述的蚀刻设备在线故障诊断的方法，其特征在于，所述工艺过程中多个参数包括第一参数和第二参数，且第一参数和第二参数变化的趋势相反；

将第一参数和第二参数相加或相乘并叠加系数进行数学运算，得到新的参数。

5、根据权利要求4所述的蚀刻设备在线故障诊断的方法，其特征在于，所述第一参数为上匹配器电容位置随硅片加工数量增加的变化量；

所述第二参数为使用射频时间随硅片加工数量增加的变化量。

6、根据权利要求2所述的蚀刻设备在线故障诊断的方法，其特征在于，所述工艺过程中多个参数包括第一参数和第二参数，且第一参数和第二参数在同一位置发生突变；

将第一参数和第二参数相加、相减、相乘或相除并叠加系数进行数学运算，得到新的参数。

Images