CN101526482A - 颗粒发生原因判别系统、和颗粒发生原因判别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供即使是几乎没有与颗粒的发生原因有关知识的人员，也能够正确地判别颗粒的发生原因的颗粒发生原因判别系统和颗粒发生原因判别方法，判别颗粒的发生原因的颗粒发生原因判别系统(43)具备客户PC(47)和主服务器(48)，主服务器(48)具被保存计算与多个颗粒发生原因的各个有关的准确度的计算方法的程序的存储器；和基于各保存的程序，由颗粒分布图、各颗粒的材质、形状和尺寸，针对各颗粒发生原因计算上述准确度的CPU，客户PC(47)在显示器(51)上显示关于各颗粒发生原因计算出的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及颗粒发生原因判别系统、颗粒发生原因判别方法以及存储媒体，涉及判别在基板上实施规定的处理的基板处理系统中发生的颗粒的发生原因的颗粒发生原因判别系统。
背景技术
通常，基板处理系统具备使用等离子体在作为基板的半导体晶片(以下，简单地称为「晶片」。)实施等离子体处理的加工模块、在该加工模块和作为收容晶片的容器的前开式晶圆盒之间搬送晶片的传输模块和装载模块。在该基板处理系统中，在晶片上实施等离子体处理时或者搬送晶片时有时附着颗粒。由于附着的颗粒成为由晶片制造的半导体器件的缺陷的原因，因此需要防止在晶片上附着颗粒。
颗粒由于晶片与构成部件的机械接触、处理气体与其它物质的化学反应等各种原因发生，而在基板处理系统中，由于在多片晶片上实施等离子体处理，批量生产大量的半导体器件，因此如果不消除颗粒的发生原因则半导体器件的成品率极度降低。从而，在基板处理系统中，判别颗粒的发生原因，根绝该发生原因是非常重要的。
因而，当前提出了详细检查在晶片上附着的颗粒，由检查结果判别颗粒的发生原因的种种方案。具体地讲，提倡将晶片中的颗粒的分布状况作为异物图入手，通过自动分类该异物图中的颗粒，使颗粒发生原因的判别变得容易的方法。(例如，参照专利文献1)。
专利文献1：特开平8-189896号公报
发明内容
然而，即使执行上述的方法，在异物图中表示出颗粒的分类结果，当由该分类结果判别颗粒的发生原因时，也需要精通颗粒发生原因的技术人员，例如，需要制造基板处理系统的制造业者的技术人员的知识。
另外，由于基板处理系统不是设置在该基板处理系统的制造业者的工厂而是设置在购买了该基板处理系统的客户的工厂中，因此制造业者的技术人员当然不会始终守候在基板处理系统旁边。从而，即使在晶片上附着颗粒，最初判别颗粒发生原因的是客户的技术人员。
通常，该客户的技术人员由于大多没有关于颗粒发生原因的详细知识，因此存在例如即使显示出颗粒的分类结果，也不能够正确判别颗粒发生原因的问题。从而，发生在制造业者的技术人员到达客户的工厂之前停止基板处理系统，该基板处理系统的工作效率降低等不理想状况。
本发明的目的是提供即使是没有关于颗粒的发生原因的知识的人员，也能够正确判别颗粒的发生原因的颗粒发生原因判别系统、颗粒发生原因判别方法以及存储介质。
为了达到上述目的，方案1记载的颗粒发生原因判别系统，其是具备用户接口装置和颗粒发生原因判别装置，判别颗粒的发生原因的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：上述颗粒发生原因判别装置具备保存部和计算部，上述保存部保存以点数计算关于多个颗粒发生原因的各个的可能性的计算方法的程序，上述计算部基于上述被保存的程序，至少由基板表面的颗粒分布，针对各上述颗粒发生原因计算上述点数，上述用户接口装置显示针对各上述颗粒发生原因所计算出的上述点数。
方案2记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案1上述的颗粒发生原因判别系统中，上述计算部，进一步由上述颗粒的材质、形状以及尺寸的至少一种计算上述点数。
方案3记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案1或2上述的颗粒发生原因判别系统中，上述计算部基于上述被保存的程序，根据上述基板处理系统的种类，判别是否计算上述点数。
方案4记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案1或2上述的颗粒发生原因判别系统中，上述保存部能够保存以点数计算新的颗粒发生原因的可能性的计算方法的程序。
方案5记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案1或2上述的颗粒发生原因判别系统中，与上述保存部保存的上述计算方法的程序相对应的颗粒发生原因包括以下几种中的至少一种：上述基板的边缘部的局部接触、上述基板和包围该基板的部件的摩擦、从包围上述基板的部件产生的灰尘、气孔复制、COP(crystal originatedparticles：晶体原生颗粒)、析出垃圾、水-卤素类气体的反应、和具有上述基板的旋转机构的测定器中产生的灰尘。
方案6记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案5上述的颗粒发生原因判别系统中，在以点数计算上述基板的周边部的局部接触的可能性的计算方法中，基于上述基板的与其它部件接触的部分的表面中的颗粒分布，计算上述点数。
方案7记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案5上述的颗粒发生原因判别系统中，在以点数计算上述基板和包围该基板的部件的摩擦或者从包围上述基板的部件产生的灰尘的可能性的计算方法中，基于上述基板的周边部表面中的颗粒分布计算上述点数。
方案8记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案5上述的颗粒发生原因判别系统中，在以点数计算上述气孔复制的可能性的计算方法中，基于在基板处理系统具备的加工模块中供给处理气体的喷淋头的多个气孔的配置位置与上述基板表面中的颗粒分布位置的偏移，计算上述点数。
方案9记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案5上述的颗粒发生原因判别系统中，在以点数计算上述COP的可能性的计算方法中，基于上述基板的中心部表面中的颗粒分布，计算上述点数。
方案10记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案5上述的颗粒发生原因判别系统中，在以点数计算上述析出垃圾的可能性的计算方法中，基于在上述基板的中心部表面中分布的上述颗粒的数量和在上述基板的周边部表面中分布的上述颗粒的数量，计算上述点数。
方案11记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案5上述的颗粒发生原因判别系统中，在以点数计算上述水-卤素类气体的反应的可能性的计算方法中，基于上述基板表面中的上述颗粒的二次曲线状分布，计算上述点数。
方案12记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案5上述的颗粒发生原因判别系统中，在以点数计算具有上述基板的旋转机构的测定器中产生的灰尘的可能性的计算方法中，基于上述基板表面的上述颗粒的螺旋状分布，计算上述点数。
方案13记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案1或2上述的颗粒发生原因判别系统中，上述用户接口装置显示上述基板表面中的颗粒分布，进一步，在上述颗粒分布中将与各上述颗粒发生原因有关的上述颗粒，通过相对于与其它的上述颗粒发生原因有关的上述颗粒改变颜色、形状、大小、亮度或者显示方式(闪烁、不闪烁)来加以显示。
方案14记载的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：在方案1或2上述的颗粒发生原因判别系统中，上述用户接口装置针对各上述颗粒发生原因，显示对策方法。
为了达成上述目的，方案15记载的颗粒发生原因判别方法，其判别颗粒的发生原因，其特征在于，包括：读取步骤，读取以点数计算关于多个颗粒发生原因的各个的可能性的计算方法的程序；计算步骤，基于上述读取的程序，至少由基板表面的颗粒分布，针对上述颗粒发生原因计算上述点数；和显示步骤，显示针对各上述颗粒发生原因所计算出的上述点数。
为了达到上述目的，方案16的存储媒体是能够用计算机读取保存使计算机执行判别颗粒发生原因的颗粒发生原因判别方法的程序的存储介质，其特征是，上述颗粒发生原因判别方法包括：读取步骤，读取以点数计算关于多个颗粒发生原因的各个的可能性的计算方法的程序；计算步骤，基于上述读取的程序，至少由基板表面的颗粒分布，针对上述颗粒发生原因计算上述点数；和显示步骤，显示针对各上述颗粒发生原因所计算出的上述点数。
发明的效果
依据方案1记载的颗粒发生原因判别系统、和方案15记载的颗粒发生原因判别方法，由于根据以点数计算关于多个颗粒发生原因的各个的可能性的计算方法的程序，至少由基板表面中的颗粒分布针对各颗粒发生原因计算点数，显示该计算出的点数，因此，即使是几乎没有关于颗粒发生原因的知识的人员，也能够通过参照所显示的点数，正确判别颗粒的发生原因。
依据方案2记载的颗粒发生原因判别系统，由于进一步由颗粒的材质、形状以及尺寸的至少一个计算点数，因此，能够更加正确地判别各颗粒发生原因的可能性的点数。
依据方案3记载的颗粒发生原因判别系统，由于根据各保存的程序，判别是否根据基板处理系统的种类计算各颗粒发生原因的可能性的点数，因此，对于不可能的颗粒发生原因不计算可能性的点数，由此，能够更加正确地判别颗粒的发生原因。
依据方案4记载的颗粒发生原因判别系统，由于能够保存以点数计算新的颗粒发生原因的可能性的计算方法的程序，因此能够基于与最新的颗粒发生原因有关的信息判别颗粒的发生原因。
依据方案6记载的颗粒发生原因判别系统，基于基板中的与其它部件接触部分的表面中的颗粒分布计算点数。由于基板的周边部的局部的接触发生的颗粒主要附着在基板中的与其它部件，例如，锥形垫接触的部分中。从而，能够正确地判别基板的周边分中的局部接触是颗粒的发生原因的可能性。
依据方案7记载的颗粒发生原因判别系统，根据基板的周边部表面中的颗粒分布计算点数。由于基板和包围该基板的部件的摩擦或者从包围基板的部件产生的灰尘而发生的颗粒主要附着在基板的周边部。从而，能够正确地判别基板和包围该基板的部件的摩擦或者从包围该基板的部件产生的灰尘是颗粒的发生原因的可能性。
依据方案8记载的颗粒发生原因判别系统，基于喷淋头的多个气孔的配置位置与基板表面中的颗粒分布位置的偏移计算点数。由气孔复制发生的颗粒以与喷淋头的多个气孔的配置位置相对应的方式附着在基板上。从而，能够正确地判别气孔是颗粒的发生原因的可能性。
依据方案9记载的颗粒发生原因判别系统，基于基板的中心部表面中的颗粒分布计算点数。由COP引起的颗粒主要发生在基板的中心部。从而，能够正确地判别COP是颗粒的发生原因的可能性。
依据方案10记载的颗粒发生原因判别系统，基于在基板的中心部表面中分布的颗粒的数量和在基板的周边部表面中分布的颗粒的数量计算点数。析出垃圾不会附着在基板的特定位置，而是普遍地附着在基板的中心部和周边部上。从而，能够正确地判别析出垃圾是颗粒的发生原因的可能性。
依据方案11记载的颗粒发生原因判别系统，基于基板表面中的颗粒的二次曲线状分布计算点数。由于水-卤素类气体的反应发生的颗粒二次曲线状地附着在基板上。从而，能够正确地判别水-卤素类气体的反应是颗粒的发生原因的可能性。
依据方案12记载的颗粒发生原因判别系统，基于基板表面中的颗粒的螺旋状分布计算点数。具有基板的旋转机构的测定器，例如，度量单元在基板的测定过程中，由于该基板旋转，因此在度量单元中产生的灰尘的颗粒螺旋状地附着。从而，能正确地判别具有基板的旋转机构的测定器中产生的灰尘是颗粒的发生原因的可能性。
依据方案13记载的颗粒发生原因判别系统，由于在颗粒分布中将与各颗粒发生原因有关的颗粒，通过相对于与其它的颗粒发生原因有关的颗粒改变颜色、形状、大小、亮度或者显示方式(闪烁、不闪烁)来加以显示。因此能目视确认计算出的点数的正确性。
依据方案14记载的颗粒发生原因判别系统，由于关于各颗粒发生原因显示对策方法，因此能够立即进行对策，由此，能缩短基板处理系统停止的时间，还能够防止基板处理系统的工作效率降低。
附图说明
图1是概略地表示处理附着有由本发明实施方式的颗粒发生原因判别系统判别了发生原因的颗粒的基板的基板处理系统的结构的平面图。
图2是概略地表示图1中的加工模块的结构的剖面图。
图3概略地表示本实施方式的颗粒发生原因判别系统的结构的图。
图4表示图3的颗粒发生原因判别系统使用的数据的图，图4(A)是晶片表面的图像数据，图4(B)是颗粒的大小和形状的SEM图像数据。
图5是表示作为本实施方式的颗粒发生原因判别方法的颗粒发生原因判别处理的流程图。
图6表示图5的步骤S513中的客户PC的显示器的显示内容的图。
图7是表示和与锥形垫的接触有关的准确度计算处理的流程图。
图8表示颗粒分布图中的锥形垫对应区域和锥形垫周围区域的图，图8(A)是表示颗粒分布图中的各锥形垫对应区域的位置的平面图，图8(B)是表示颗粒分布图中的锥形垫对应区域和锥形垫周围区域的放大平面图。
图9是表示和与聚焦环的摩擦有关的准确度计算处理的流程图。
图10是用于说明在和与聚焦环的摩擦有关的准确度计算中使用的数据的图，图10(A)是表示在颗粒分布图的周边部10等分后的各区域的平面图，图10(B)是描绘图10(A)的各区域中的颗粒数的曲线，图10(C)是表示边缘区域的平面图。
图11是表示与聚焦环的肩伤有关的准确度计算处理的流程图。
图12是表示与气孔复制有关的准确度计算处理的流程图。
图13是表示在颗粒分布图的周边部中的规定频率成分的比例的计算中使用的各区域的平面图。
图14是表示与偏向周边有关的准确度计算的处理的流程图。
图15是表示在颗粒分布图的周边部中10等分后的各区域的平面图。
图16是表示与COP有关的准确度计算处理的流程图。
图17是表示在颗粒分布图中从中心分割的各区域的平面图。
图18是表示与析出垃圾有关的准确度计算处理的流程图。
图19是表示与水-CF类气体的反应有关的准确度计算处理的流程图。
图20是用于说明步骤S1902中的V字形二次曲线的指定的图，图20(A)是表示颗粒分布图中的各颗粒群的平面图，图20(B)是表示关于各颗粒群近似计算出的V字形二次曲线的平面图。
图21是表示与度量单元中产生的灰尘有关的准确度计算处理的流程图。
图22是用于说明步骤S2102中的螺旋状分布的指定的图，图22(A)是表示颗粒分布图中的各螺旋状分布的平面图，图22(B)表示x轴是距颗粒分布图中心的距离并且y轴是以颗粒的中心为旋转中心时的旋转角度的坐标系。
符号的说明
W：晶片
10：基板处理系统
12：加工模块
20：锥形垫
24：度量单元
34：聚焦环
35：喷淋头
37：气孔
43：颗粒发生原因判别系统
47：客户PC
48：主服务器
51：显示器
52：准确度列表
53：颗粒分布图
具体实施方式
以下，参照附图说明本发明的实施方式。
图1是概略地表示处理附着有颗粒的基板的基板处理系统的结构的平面图，上述颗粒受由利用本实施方式的颗粒发生原因判别系统判别发生原因的颗粒。
图1中，基板处理系统10具备俯视为六角形的传输模块11、在该传输模块11的周围放射状地配置的4个加工模块12～15、矩形的作为共公搬送室的装载模块16。
各加工模块12～15是在半导体器件用的基板(以下，称为“晶片”。)W上实施规定处理的基板处理装置。例如，加工模块12是使用等离子体在晶片W上实施蚀刻处理的蚀刻处理装置。
在基板处理系统10中，将传输模块11和各加工模块12～15的内部压力维持为真空，将装载模块16的内部压力维持为大气压。
传输模块11在其内部具有构成为自由地伸屈和旋转的蛙腿(frogleg)类型的基板搬送单元17，基板搬送单元17具有沿着水平方向自由伸缩而且自由旋转的臂18、和与该臂18的前端部连接支撑晶片W的双股形的搬送叉19。基板搬送单元17在各加工模块12～15之间搬送晶片W。另外，搬送叉19具有抵接到所支撑的晶片W的周边，稳定该晶片W的突起状的多个锥形垫20(其它部件)。
在装载模块16中连接有：分别载置作为收容25片晶片W的容器的前开式晶圆盒(Front Opening Unified Pod)21的3个前开式晶圆盒载置台22、将从前开式晶圆盒21搬出的晶片W的位置进行预先校准的定位器23、对已实施过蚀刻处理的晶片W的表面进行测定的度量单元24(测定器)。该度量单元24具有载置晶片W的旋转台25(旋转机构)、操作载置在该旋转台25上的晶片W的表面的扫描检测装置(未图示)。装载模块16具有配置在内部而且搬送晶片W的基板搬送单元26，由该基板搬送单元26将晶片W搬送到所希望的位置。
图2是概略地表示图1中的加工模块的结构的剖面图。
图2中，加工模块12例如具有直径300mm的收容晶片W的腔室27，在该腔室27内，配置有载置晶片W的圆柱状的基座28。另外，在腔室27上连接有排气管29。
在排气管29上连接有TMP(Turbo Molecular Pump：涡轮分子泵)和DP(Dry Pump：干泵)(均未图示)，这些泵将腔室27内抽真空减压。
在腔室27内的基座28上连接有下部高频电源30，该下部高频电源30向基座28供给规定的高频电力。在基座28的上部，配置有在内部具有静电电极板31的梯形的静电卡盘32。在静电卡盘32中，在静电电极板31上电连接有直流电源33。如果在静电电极板31上施加正的直流电压，则通过库仑力或者约翰逊·勒比克(Johnsos-Rahbek)力将晶片W吸附保持在静电卡盘32的上表面上。
另外，在静电卡盘32上，以包围被吸附保持的晶片W的方式载置圆环状的聚焦环34(包围基板的部件)。聚焦环34由导电性部件例如由硅构成，使腔室27内的等离子体向晶片W的表面收敛，提高蚀刻处理的效率。
在腔室27的顶棚部中，以与基座28相对的方式配置有喷淋头35。在喷淋头35上连接有上部高频电源36，上部高频电源36向喷淋头35供给规定的高频电力。喷淋头35具有：具备多个气孔37的圆板状的顶棚电极板38、钩吊该顶棚电极板38的冷却板39、覆盖该冷却板39的盖体40。另外，在该冷却板39的内部设置有缓冲室41，在该缓冲室41中连接有处理气体导入管42。喷淋头35将从处理气体导入管42向缓冲室41供给的处理气体、例如包括CF类气体的混合气体，经过气孔37供给到腔室27内。在顶棚电极板38中，在面向腔室27内的下表面中规则性地、例如呈放射状或者同心圆状地配置有多个气孔37。
在加工模块12中，向腔室27内供给处理气体，并且由基座28或者喷淋头35向腔室27内施加高频电压，使得从处理气体发生等离子体，使用该等离子体在晶片W上实施蚀刻处理。
其次，说明本实施方式的颗粒发生原因判别系统。
图3是概略表示本实施方式的颗粒发生原因判别系统的结构的图。
图3中，颗粒发生原因判别系统43具备：拍摄晶片W的表面，接受来自晶片W的表面的反射光，获取晶片W表面的图像数据(图4(A))的晶片表面检查装置44；具有扫描型分析电子显微镜45(SEM-EDX)，作为SEM图像数据取得晶片W表面中的各颗粒的大小和形状(图4(B))，进而分析该颗粒的材质的颗粒材质分析装置46；作为用户接口装置的客户PC47；作为颗粒发生原因判别装置的主服务器48；将晶片表面检查装置44、颗粒材质分析装置46、客户PC47以及主服务器48连接成能够相互通信的电缆49。
客户PC47具有接受客户的技术人员的输入的键盘50、显示关于后述的各颗粒发生原因的准确度的显示器51。主服务器48具有存储器(保存部)和CPU(计算部)(均未图示)。
主服务器48的存储器，当在晶片W的表面吸附有颗粒的情况下，与后述的多个颗粒发生原因相关地保存准确度计算方法的程序，上述准确度计算方法计算与该颗粒是由哪种颗粒发生原因引发相关的准确程度(可能性)的点数(以下，称为「准确度」。)。另外，该存储器预先保存有颗粒的代表性的材质(钠、硫磺、铝、氟、碳等)、形状(球形度、簇状(bunchy)度、薄膜度、针形度、四角锥度、水印(watermark)度、花瓣度、片状度等)和尺寸的数据，上述颗粒由于各种颗粒发生原因而产生。
主服务器48的CPU根据晶片W的诸元值(晶片W的外周圆或内周圆的大小)，通过二值变换等，将从晶片表面检查装置44发送来的晶片W表面的图像数据变换成作为表示晶片W的表面中的颗粒的分布状况的数据的颗粒分布图，进而，从存储器读出与各颗粒发生原因有关的准确度计算方法的程序，由从颗粒分布图或者从颗粒材质分析装置46发送来的各颗粒的材质、形状和尺寸的数据，根据读出的准确度计算方法的程序，计算与各颗粒发生原因有关的准确度。这时，在本实施方式中，直径300mm的晶片W表面的图像数据变换成直径600mm的颗粒分布图。
在本实施方式中，主服务器48的存储器保存和与锥形垫的接触(基板的周边部的局部接触)、与聚焦环的摩擦(基板和包围该基板的部件的摩擦)、聚焦环的肩伤(Attacked Shoulder)(从包围基板的部件产生的灰尘)、气孔复制、偏向周边、COP(crystal originated particles：晶体原生颗粒)、析出垃圾、水-CF类气体的反应(水-卤素类气体的反应)以及度量单元中的灰尘(具有基板的旋转机构的测定器产生的灰尘)的各个相对应的准确度计算方法的程序。关于各颗粒发生原因在后面叙述。另外，该存储器不需要保存上述所有的准确度计算方法的程序，另外，也可以保存上述的准确度计算方法以外的其它准确度计算方法的程序。进而，存储器自由删除、追加准确度计算方法的程序，例如，当发现了新的颗粒发生原因时，能够追加与该颗粒发生原因相对应的新的准确度计算方法的程序。该新的准确度计算方法的程序经存储介质或网络提供给存储器。
另外，颗粒发生原因判别系统43也可以不具备晶片表面检查装置44和颗粒材质分析装置46。在这种情况下，经客户PC47输入颗粒分布图或各颗粒的材质、形状和尺寸的数据。
图5是表示作为本实施方式的颗粒发生原因判别方法的颗粒发生原因判别处理的流程图。本处理与经客户PC47的客户的技术人员的输入相对应，由主服务器48的CPU执行。
图5中，首先，将从晶片表面检查装置44发送来的晶片W表面的图像数据进行变换，取得颗粒分布图(步骤S501)，从该客户PC47取得客户的技术人员用客户PC47输入的基板处理系统10或加工模块12的名称(步骤S502)，进而，从颗粒材质分析装置46取得各颗粒的材质、形状和尺寸的数据(步骤S503)。
接着，从存储器读出作为颗粒发生原因的和与锥形垫的接触有关的准确度计算方法的程序，由颗粒分布图或者各颗粒的材质、形状和尺寸的数据，根据读出的和与锥形垫的接触有关的准确度计算方法的程序，计算和与锥形垫的接触有关的准确度(步骤S504)。以下，同样，计算和与聚焦环的摩擦有关的准确度(步骤S505)，计算和聚焦环的肩伤有关的准确度(步骤S506)，计算和气孔复制有关的准确度(步骤S507)、计算和偏向周边有关的准确度(步骤S508)，计算和COP有关的准确度(步骤S509)，计算和析出垃圾有关的准确度(步骤S510)，计算和水-CF类气体的反应有关的准确度(步骤S511)、以及计算和度量单元中的灰尘有关的准确度(步骤S512)。
接着，在显示器51上显示与计算出的各颗粒发生原因有关的准确度(步骤S513)，然后结束本处理。
图6是表示图5的步骤S513中的客户PC的显示器的显示内容的图。
图6中，显示器51显示表示与各颗粒发生原因有关的准确度的准确度列表52和颗粒分布图53。在准确度列表52中，从准确度高的顺序起排列颗粒发生原因，关于各颗粒发生原因显示其准确度。颗粒分布图53表示晶片W表面中的所有预定大小以上的颗粒的分布状况，而如果用指示器等指示准确度列表52中的某个颗粒发生原因，则在颗粒分布图53中，与所指示的颗粒发生原因有关的颗粒被区别显示与其它颗粒发生原因有关的颗粒的颜色、形状、大小、亮度或者显示形式(闪烁，不闪烁)等。
另外，如果用指示器双击选择准确度列表52中的某个颗粒发生原因，则以文本显示关于该被选择的颗粒发生原因的对策方法(例如，更换聚焦环34或者清洗喷淋头35)。
依据图6的处理，由于显示与多个颗粒发生原因的各个有关的准确度，因此即使是客户的技术人员，通过参照所显示的准确度，也能正确地判别颗粒发生原因。
另外，在图6的处理中，由于根据颗粒分布图或者各颗粒的材质、形状和尺寸计算准确度，因此能够更加正确地计算与各颗粒发生原因有关的准确度。另外，由于不需要根据颗粒分布图和各颗粒的材质、形状和尺寸的全部计算与各颗粒发生原因有关的准确度，因此在颗粒分布图和各颗粒的材质、形状以及尺寸的任一个数据缺少的情况下，仅根据不缺少的数据也能够计算与各颗粒发生原因有关的准确度。
在上述颗粒发生原因判别系统43中，由于主服务器48的存储器能够保存与新的颗粒发生原因相对应的新的准确度计算方法的程序，因此客户的技术人员根据与最新的颗粒的发生原因有关的信息就能判别颗粒的发生原因。
另外，在客户PC47的显示器51中，区别显示颗粒分布图53中与各颗粒发生原因关联的颗粒和与其它颗粒发生原因关联的颗粒的颜色、形状、大小、亮度或者显示形式(闪烁，不闪烁)等，因此能够目视确认与计算出的各颗粒发生原因关联的准确度的准确性。
进而，在客户PC47的显示器51中，由于显示与所选择的颗粒发生原因相关的对策方法，因此能够立即进行对策，由此能够缩短基板处理系统10停止的时间，还能够防止基板处理系统10的工作效率降低。
在上述颗粒发生原因判别系统43中，用客户PC47和主服务器48以分体构成，但也可以将客户PC和主服务器构成为一体，进而，还可以使一体化的客户PC和主服务器添加在基板处理系统10中。
其次，详细叙述图5的步骤S504～S512中的准确度计算。
图7是表示图5的步骤S504中的和与锥形垫的接触有关的准确度计算的处理的流程图。由于与锥形垫20和晶片W的接触发生的颗粒主要附着在晶片W的与锥形垫20接触的部位。从而，在图7的处理中，根据晶片W的与锥形垫20接触的部位的颗粒分布密度计算准确度。
图7中，首先，由于根据基板处理系统10或者加工模块12的种类，搬送叉19的形状或者该搬送叉19上的锥形垫20配置位置、数量不同，因此根据从客户PC47取得的基板处理系统10等的名称指定锥形垫20的类型(配置位置和数量)(步骤S701)。
接着，从已被指定的锥形垫20的配置位置和数量，指定晶片W的与锥形垫20的接触部位，在颗粒分布图中，把与该被指定的接触部位相对应的区域设定为锥形垫对应区域54，判别在该锥形垫对应区域54中是否存在颗粒(步骤S702。)。
锥形垫对应区域54如在图8(A)中用斜线部分表示的那样，是从与各锥形垫20的接触部位起，以颗粒分布图的中心为旋转中心时的旋转角度±5°，是从颗粒分布图的周边向内侧遍及30mm的区域。另外，图8(A)相当于搬送叉19具有8个锥形垫20的情况。
步骤S702的判别结果，在锥形垫对应区域54中存在颗粒的情况下，从颗粒分布图计算锥形垫对应区内的比例、锥形垫周围区域的比例以及锥形垫对应区域内的集中度。锥形垫周围区域55是包围各锥形垫对应区域54的区域，是从与各锥形垫20的接触部位起，以颗粒分布图的中心为旋转中心时的旋转角度±10°，是从颗粒分布图的周边向内侧遍及50mm的区域，是从该区域去除锥形垫对应区域54以外的区域(图8(B))。
锥形垫对应区域内的比例、锥形垫周围区域内的比例以及锥形垫对应区域内的集中度分别用以下的公式表示。
锥形垫对应区域内的比例＝锥形垫对应区域54内的颗粒分布密度/颗粒分布图的半径200mm～300mm之间(外侧)的颗粒分布密度
锥形垫周围区域内的比例＝锥形垫周围区域55内的颗粒分布密度/颗粒分布图中的半径200mm～300mm之间(外侧)的颗粒分布密度
锥形垫对应区域内的集中度＝锥形垫对应区域54内的颗粒数/(锥形垫对应区域54内的颗粒数+锥形垫周围区域55内的颗粒数)×100
进而，由以下的公式计算准确度(步骤S703)，然后进入到步骤S705。
准确度＝锥形垫对应区域内的比例+锥形垫周围区域内的比例×锥形垫对应区域内的集中度
在接着的步骤S705中，判别计算出的准确度是否大于0，在计算出的准确度是0的情况下，结束本处理，在计算出的准确度比0大的情况下，在该准确度中加上由颗粒的材质、形状以及尺寸计算出的准确度(步骤S706)，结束本处理。
在步骤S706中，将保存在存储器中的由于与锥形垫的接触发生的颗粒的代表性的材质、形状以及尺寸的数据与从颗粒材质分析装置46取得的各颗粒的材质、形状以及尺寸的数据进行比较。如果材质的相似度或者形状以及尺寸的一致度是某个阈值以上，则与锥形垫的接触是颗粒发生原因的可能性高，作为准确度计算为5。并且，关于材质、形状以及尺寸的各个进行计算。
步骤S702的判别结果，在锥形垫对应区域54中不存在颗粒的情况下，将准确度设定为0(步骤S704)，结束本处理。
依据图7的处理，由于根据晶片W的与锥形垫20接触的部位的颗粒的分布密度计算准确度，因此能够正确地计算颗粒是否是由于锥形垫20和晶片W的接触而发生的准确度，由此，能够正确地判别与锥形垫的接触是颗粒的发生原因的可能性。
图9是表示图5的步骤S505中的和与聚焦环的摩擦有关的准确度计算的处理的流程图。由于聚焦环34和晶片W的摩擦而发生的颗粒主要附着在晶片W的周边部。另外，由于所谓摩擦是晶片W与聚焦环34局部接触的现象，因此颗粒在晶片W的周边部中分布在局部而且比较内侧的位置。从而，在图9的处理中，根据晶片W的周边部的颗粒的分布密度计算准确度。
根据基板处理系统10或者加工模块12的种类，聚焦环34的种类不同，有时根据基板处理系统10的种类，不发生聚焦环34和晶片W的摩擦。从而，在图9中，首先，根据从客户PC47取得的基板处理系统10等的名称，判别与聚焦环的摩擦是否与颗粒发生原因相当(步骤S901)。
在步骤S901的判别结果，在与聚焦环的摩擦与颗粒发生原因相当的情况下，判别和与锥形垫的接触有关的准确度是否是50以下(步骤S902)。
S902的判别结果，在和与锥形垫的接触有关的准确度是50以下的情况下，由以下的公式计算准确度(步骤S903)，然后进入到步骤S905。
准确度＝稳定度×100
这里，稳定度由以下的公式计算。
稳定度＝矢量平均/标量平均
其中，矢量平均是颗粒分布图中的半径250mm以上的区域中存在的所有颗粒距颗粒分布图中心的距离的平均值，标量平均是与将以颗粒分布图的中心为原点时的颗粒分布图中的半径250mm以上的区域中存在的所有颗粒的位置矢量的x成分和y成分分别平均后的平均x成分和平均y成分相对应的点距离坐标原点的距离。
步骤S902的判别结果，在和与锥形垫的接触有关的准确度大于50的情况下，由以下公式计算准确度(步骤S904)，然后进入到步骤S905。
准确度＝除锥形垫对应区域以外的情况下的稳定度×100
除锥形垫对应区域以外的情况下的稳定度是颗粒分布图中的半径250mm以上的区域，即与除锥形垫对应区域以外的区域中存在的所有颗粒有关的稳定度。该稳定度也由上述公式计算。
接着，判别晶片W的周边部中的峰值数是否是1(步骤S905)。这里，在将沿着周方向将颗粒分布图中的半径200mm以上的区域进行10等分的情况下(图10(A))的各区域(1，2，3……)中存在的颗粒数绘图为曲线(图10(B))时，在该曲线中，在某个区域的颗粒数与邻接的其它区域的颗粒数的差比整个区域中的颗粒数的标准偏差大的情况下，将该某个区域作为上述峰值(在图10(B)中区域9相当于峰值。)。
步骤S905的判别结果，在峰值数是1的情况下，在准确度中加上20(步骤S906)，然后进入到步骤S907，在峰值数不是1的情况下，保持原状进入到步骤S907。
接着，判别边缘区域的角度是否是45°以下(步骤S907)，在边缘区域的角度是45°以下的情况下，进入到步骤S911，在边缘区域的角度大于45°的情况下，进入到步骤S908。
这里，边缘区域是被夹着图10(B)的峰值(区域9)的2个谷(区域7、区域4)所夹持的区域中，分布该区域中存在的所有颗粒的90％以上的区域(相当于图10(C)中的浓色部分。)。
接着，在步骤S908中，判别边缘区域的角度是否是90°以下，在边缘区域的角度是90°以下的情况下，进一步判别从颗粒分布图的中心到颗粒分布图中的半径200mm以上的区域中存在的所有颗粒的距离的平均(以下，称为「颗粒平均距离」。)是否小于270mm(步骤S909)，在颗粒平均距离小于270mm的情况下，进入到步骤S911。
在步骤S908的判别结果，边缘区域的角度比90°大的情况下，以及在步骤S909的判别结果，颗粒平均距离为270mm以上的情况下，用3除准确度(步骤S910)，然后进入到步骤S911。
在接着的步骤S911中，判别计算出的准确度是否大于0，在计算出的准确度是0的情况下，结束本处理，在计算出的准确度大于0的情况下，与步骤S706相同，在准确度中加上由颗粒的材质、形状以及尺寸计算出的与颗粒发生原因相关的准确度(步骤S913)，结束本处理。
另外，步骤S901的判别结果，与聚焦环的摩擦不是与颗粒发生原因相当的情况下，将准确度设定为0(步骤S912)，结束本处理。
依据图9的处理，由于根据晶片W的周边部分中的颗粒的分布密度计算准确度，因此，能够正确地计算颗粒是否是由于聚焦环34和晶片W的摩擦而发生的准确度，由此，能够正确地判别与聚焦环的摩擦是颗粒的发生原因的可能性。
图11是表示图5的步骤S506中的与聚焦环的肩伤有关的准确度计算的处理的流程图。由于晶片W的聚焦环34的肩伤发生的颗粒主要附着在晶片W的周边部。另外，所谓肩伤由于是由等离子体中的离子等通过溅射削去聚焦环的肩部的现象，因此，颗粒在晶片W的周边部分布在宽阔的范围而且比较外侧的部分。从而，在图11的处理中，根据晶片W的周边部的颗粒的分布密度计算准确度。
这里，根据基板处理系统10的种类，有时不发生由晶片W引起的聚焦环34的肩伤。因而，在图11中，首先，根据从客户PC47取得的基板处理系统10等的名称判别聚焦环的肩伤是否与颗粒发生原因相当(步骤S1101)。
步骤S1101的判别结果，在聚焦环的肩伤与颗粒发生原因相当的情况下，判别和与锥形垫的接触有关的准确度是否是50以下(步骤S1102)。
步骤S1102的判别结果，在和与锥形垫的接触有关的准确度是50以下的情况下，由下述公式计算准确度(步骤S1103)，然后进入到步骤S1105。这里的稳定度与图9的处理中的稳定度相同。
准确度＝稳定度×100
步骤S1102的判别结果，在和与锥形垫的接触有关的准确度大于50的情况下，由下述公式计算准确度(步骤S1104)，然后进入到步骤S1105。
准确度＝除锥形垫对应区域以外的情况下的稳定度×100
这里的除锥形垫对应区域以外的情况下的稳定度也与图9的处理中的除锥形垫对应区域以外的情况下的稳定度相同。
其次，判别晶片W的周边部的峰值数是否为1(步骤S1105)。这里的峰值也与图9的处理中的峰值相同。
步骤S1105的判别结果，在峰值数是1的情况下，在准确度上加20(步骤S1106)，然后进入到步骤S1107，在峰值数不是1的情况下，保持原状进入到步骤S1107。
接着，判别边缘区域的角度是否是90°以上(步骤S1107)，在边缘区域的角度是90°以上的情况下，进入到步骤S1111，在边缘区域的角度小于90°的情况下，进入到步骤S1108。这里的边缘区域也与图9的处理中的边缘区域相同。
在接着的步骤S1108中，判别边缘区域的角度是否是45°以上，在边缘区域的角度是45°以上的情况下，进一步，判别上述的颗粒平均距离是否是270mm以上(步骤S1109)，在颗粒平均距离是270mm以上的情况下，进入到步骤S1111。
在步骤S1108的判别结果，当边缘区域的角度小于45°的情况下，和在步骤S1109的判别结果，当颗粒平均距离小于270mm的情况下，用3除准确度(步骤S1110)，然后进入到步骤S1111。
在接着的步骤S1111中，判别计算出的准确度是否大于0，在计算出的准确度是0的情况下，结束本处理，在计算出的准确度大于0的情况下，与步骤S706相同，在准确度上加上由颗粒的材质、形状以及尺寸计算出的与颗粒发生原因有关的准确度(步骤S1113)，结束本处理。
另外，步骤S1101的判别结果，在聚焦环的肩伤与颗粒发生原因不相当的情况下，将准确度设定为0(步骤S1112)，结束本处理。
依据图11的处理，由于根据晶片W周边部的颗粒分布密度计算准确度，因此能够正确地计算颗粒是否是由晶片W导致的聚焦环34的肩伤而发生的准确度，由此，能够正确地判别聚焦环的肩伤是颗粒的发生原因的可能性。
图12是表示图5的步骤S507中的与气孔复制有关的准确度计算处理的流程图。所谓气孔复制，是在腔室11内的上部发生的颗粒由通过从喷淋头35的各气孔37喷出的处理气体的粘性流运输到晶片W的表面，该颗粒附着在晶片W的表面的现象。为此，由气孔复制发生的颗粒与喷淋头35中的多个气孔37的配置位置相对应，例如，呈放射状或者同心圆状地附着在晶片W上。从而，在图12的处理中，根据喷淋头35的多个气孔37的配置位置与晶片W的表面中的颗粒分布位置的偏移计算准确度。
这里，根据晶片处理系统10的种类，有时不发生气孔复制。因而，在图12中，首先根据从客户PC47取得的基板处理系统10等的名称，判别气孔复制是否与颗粒发生原因相当(步骤S1201)。
步骤S1201的判别结果，在气孔复制与颗粒发生原因相当的情况下，进一步，根据基板处理系统10等的名称，判别喷淋头35中的多个气孔37的配置位置是放射状还是同心圆状(步骤S1202)。
步骤S1202的判别结果，在多个气孔37的配置位置是放射状的情况下，由下述公式计算准确度(步骤S1203)，然后进入到步骤S1205。
准确度＝对气孔网格线的颗粒集中度×(颗粒数/10000)
这里，对气孔网格线的颗粒集中度由下述公式计算。
对气孔网格线的颗粒集中度＝2500-((距气孔网格线的距离)2的标准偏差)
这里，作为距气孔网格线的距离，是在颗粒分布图中重叠由一条边是20mm～40mm的任意大小的网孔构成的网格，当将该网格偏移时的在各网孔中的从包含在该网孔内的各颗粒到该网孔的各边(线)的距离的平均值的最小值。另外，从各颗粒到网孔的各边的距离是将该网孔的各边的长度作为100时的相对值。
步骤S1202的判别结果，在多个气孔37的配置位置是同心圆状的情况下，由下述公式计算准确度(步骤S1204)，然后进入到步骤S1205。
准确度＝颗粒分布图的周边部的规定频率成分的比例×10
这里，所谓颗粒分布图的周边部的规定频率成分的比例，是由数列通过带通滤波器得到的130～150频率的成分的比例，该数列是将颗粒分布图中的半径250mm以上的区域，以该颗粒分布图的中心为旋转中心并按照每1°进行分割后的各区域(图13)中包含的颗粒的数目构成。
在接着的步骤S1205中，判别计算出的准确度是否大于0，在计算出的准确度是0的情况下，结束本处理，在计算出的准确度大于0的情况下，与步骤S706相同，在准确度中加上由颗粒的材质、形状以及尺寸计算出的与颗粒发生原因有关的准确度(步骤S1207)，结束本处理。
另外，步骤S1201的判别结果，在气孔复制与颗粒发生原因不相当的情况下，将准确度设定为0(步骤S1206)，结束本处理。
依据图12的处理，由于根据喷淋头35的多个气孔37的配置位置、和晶片W表面中的颗粒分布位置的偏移计算准确度，因此能够正确地计算颗粒是否是由于气孔复制而发生的准确度，由此，能够正确地判别气孔复制是颗粒的发生原因的可能性。
图14是表示图5的步骤S508中的与偏向周边有关的准确度计算处理的流程图。所谓偏向周边，是颗粒在晶片W的周边部中大量分布的状况。从而，在图14的处理中，根据晶片W的周边部中存在的颗粒的比例计算准确度。
这里，根据基板处理系统10的种类，有时不发生偏向周边。因此在图14中，首先根据从客户PC47取得的基板处理系统10等的名称，判别偏向周边是否与颗粒发生原因相当(步骤S1401)。
步骤S1401的判别结果，在偏向周边与颗粒发生原因相当的情况下，进一步，判别和与锥形垫的接触有关的准确度是否大于50，或者和与聚焦环的摩擦有关的准确度是否大于50(步骤S1402)。
步骤S1402的判别结果，在和与锥形垫的接触有关的准确度是50以下，而且和与聚焦环的摩擦有关的准确度是50以下的情况下，不去除图10(A)的锥形垫对应区域，由下述公式计算外侧颗粒的比例(步骤S1403)。
外侧颗粒的比例＝颗粒分布图中的半径200mm以上的区域中的每单位面积的颗粒数/颗粒分布图的整个区域中的每单位面积的颗粒数×100
接着，判别外侧颗粒的比例是否大于50(步骤S1404)，在外侧颗粒的比例大于50的情况下，由下述公式计算准确度(步骤S 1405)，然后进入到步骤S1407。
准确度＝(外侧颗粒的比例-50)×1.5+25
步骤S1404的判别结果，在外侧颗粒的比例是50以下的情况下，由下述公式计算准确度(步骤S1406)，然后进入到步骤S1407。
准确度＝外侧颗粒的比例/2
接着，判别颗粒分布的均匀性是否是0.2以上(步骤S1407)。这里，所谓颗粒分布的均匀性，是沿着周方向将颗粒分布图中的半径200mm以上的区域6等分时(图15)的各区域中包含的颗粒数的最小值用各区域中包含的颗粒数的最大值除所得的值。
步骤S1407的判别结果，在颗粒分布的均匀性是0.2以上的情况下，保持原状进入到步骤S1415，在颗粒分布的均匀性小于0.2的情况下，用2除准确度(步骤S1408)，然后进入到步骤S1415。
步骤S1402的判别结果，在和与锥形垫的接触有关的准确度大于50，或者和与聚焦环的摩擦有关的准确度大于50的情况下，去除图10(A)的锥形垫对应区域，计算外侧颗粒的比例(步骤S1409)。
接着，判别外侧颗粒的比例是否大于50(步骤S1410)，在外侧颗粒的比例大于50的情况下，由下述公式计算准确度(步骤S1411)，然后进入到步骤S1413。
准确度＝(外侧颗粒的比例-50)×1.5+25
步骤S1410的判别结果，在外侧颗粒的比例是50以下的情况下，由下述公式计算准确度(步骤S1412)，然后进入到步骤S1413。
准确度＝外侧颗粒的比例/2
接着，判别颗粒分布的均匀性是否是0.1以上(步骤S1413)。
步骤S1413的判别结果，在颗粒分布的均匀性是0.1以上的情况下，保持原状进入到步骤S1415，在颗粒分布的均匀性小于0.1的情况下，用2除准确度(步骤S1414)，然后进入到步骤S1415。
在接着的步骤S1415中，判别计算出的准确度是否大于0，在计算出的准确度是0的情况下，结束本处理，在计算出的准确度大于0的情况下，与步骤S706相同，在准确度上加上由颗粒的材质、形状以及尺寸计算出的与颗粒发生原因有关的准确度(步骤S1417)，结束本处理。
另外，步骤S1401的判别结果，在偏向周边与颗粒发生原因不相当的情况下，将准确度设定为0(步骤S1416)，结束本处理。
依据图14的处理，由于根据晶片W周边部中存在的颗粒的比例(外侧颗粒的比例)计算准确度，因此能够正确地计算颗粒是否是由于偏向周边而发生的准确度。
图16是表示图5的步骤S509中的与COP有关的准确度计算处理的流程图。所谓COP，是由晶片W的结晶缺陷产生的颗粒，并不是从晶片W的外部附着的颗粒。另外，结晶缺陷大多在制造切出晶片的硅锭时在该锭的中心部发生，其结果是在晶片W的中心易于发生由COP引起的颗粒。从而，在图16的处理中，根据晶片W的中心部表面中的颗粒分布密度计算准确度。
这里，根据晶片的种类有时不发生COP。而且，所使用的晶片几乎根据基板处理系统10的种类决定。因而，在图16中，首先，根据从客户PC47取得的基板处理系统10等的名称，判别COP是否与颗粒发生原因相当(步骤S1601)。
步骤S1601的判别结果，在COP与颗粒发生原因相当的情况下，进一步，判别和与锥形垫的接触有关的准确度是否大于50，或者与偏向周边有关的准确度是否大于50(步骤S1602)。
步骤S1602的判别结果，在和与锥形垫的接触有关的准确度是50以下，而且与偏向周边有关的准确度是50以下的情况下，不去除图10(A)的锥形垫对应区域，由下述公式计算内侧颗粒的比例(步骤S1603)。
内侧颗粒的比例＝颗粒分布图中的半径200mm以下的区域中的每单位面积的颗粒数/颗粒分布图的整个区域中的每单位面积的颗粒数×100
步骤S1602判别结果，在和与锥形垫的接触有关的准确度大于50，或者与偏向周边有关的准确度大于50的情况下，去除图10(A)的锥形垫对应区域，计算内侧颗粒的比例(步骤S1604)。
接着，判别内侧颗粒的比例是否大于50(步骤S1605)，在内侧颗粒的比例大于50的情况下，从下述公式计算准确度(步骤S1606)，然后进入到步骤S1608。
准确度＝(内侧颗粒的比例-50)×1.5+25
步骤S1605的判别结果，在内侧颗粒的比例是50以下的情况下，由下述公式计算准确度(步骤S1607)，然后进入到步骤S1608。
准确度＝内侧颗粒的比例/2
接着，判别颗粒分布密度是否是越接近颗粒分布图的中心部越高(步骤S1608)。具体地讲，如图17所示，在颗粒分布图中，计算半径不足30mm的区域(区域A)、半径30mm以上并且不足100mm的区域(区域B)和半径200mm以上的区域(区域C)的各个中的每单位面积的颗粒数，判别每单位面积的颗粒数是否满足区域A≥区域B≥区域C。
步骤S1608的判别结果，在颗粒分布密度越接近颗粒分布图的中心部越高的情况下，在准确度上加上30(步骤S1609)，在颗粒分布密度不是越接近颗粒分布图的中心部越高的情况下，从准确度减去30(步骤S1610)。
接着，判别颗粒分布的均匀性是否大于0.1(步骤S1611)。这里的颗粒分布的均匀性与图14的处理中的颗粒分布的均匀性相同。
步骤S1611的判别结果，在颗粒分布的均匀性大于0.1的情况下，直接进入到步骤S1613，在颗粒分布的均匀性是0.1以下的情况下，用2除准确度(步骤S1612)，然后进入到步骤S1613。
在接着的步骤S1613中，判别计算出的准确度是否大于0，在计算出的准确度是0的情况下，结束本处理，在计算出的准确度大于0的情况下，与步骤S706相同，在准确度上加上由颗粒的材质、形状以及尺寸计算出的与颗粒发生原因有关的准确度(步骤S1615)，结束本处理。
另外，步骤S1601的判别结果，在COP与颗粒发生原因不相当的情况下，将准确度设定为0(步骤S1614)，结束本处理。
依据图16的处理，由于根据晶片W的中心部表面中的颗粒分布密度计算准确度，因此能够正确地计算颗粒是否是由于COP而发生的准确度，由此，能够正确地判别COP是颗粒的发生原因的可能性。
图18是表示图5的步骤S510中的与析出垃圾有关的准确度计算处理的流程图。所谓析出垃圾，是析出到晶片W的表面上的微小的垃圾，如果晶片W被放置在大气中则该垃圾成长成颗粒。另外，在晶片W的表面，微小的垃圾遍及晶片W的整个表面随意析出。从而，在图18的处理中，根据晶片W的表面中的颗粒的整体分布状态，具体地讲，根据内侧颗粒的比例和外侧颗粒的比例计算准确度。
这里，根据基板处理系统10的种类，有时不发生析出垃圾。因此，在图18中，首先，根据从客户PC47取得的基板处理系统10等的名称，判别析出垃圾是否与颗粒发生原因相当(步骤S1801)。
步骤S1801的判别结果，在析出垃圾与颗粒发生原因相当的情况下，计算内侧颗粒的比例和外侧颗粒的比例(步骤S1802)。这里的内侧颗粒的比例和外侧颗粒的比例与图14和图16的处理中的内侧颗粒的比例和外侧颗粒的比例相同。
接着，由下述公式计算准确度(步骤S1803)。
准确度＝100-ABS(外侧颗粒的比例-内侧颗粒的比例)×2
这里，ABS表示绝对值。
接着，判别与气孔复制有关的准确度是否小于50(步骤S1804)，在与气孔复制有关的准确度小于50的情况下，进一步，判别与偏向周边有关的准确度是否小于50(步骤S1805)，在与偏向周边有关的准确度小于50的情况下，保持原状进入到步骤S1807。
在步骤S1804的判别结果，当与气孔复制有关的准确度是50以上的情况下，和在步骤S1805的判别结果，当与偏向周边有关的准确度是50以上的情况下，用2除准确度然后进入到步骤S1807。
在接着的步骤S1807中，判别计算出的准确度是否大于0，在计算出的准确度是0的情况下，结束本处理，在计算出的准确度大于0的情况下，与步骤S706相同，在准确度上加上由颗粒的材质、形状以及尺寸计算出的与颗粒发生原因有关的准确度(步骤S1809)，结束本处理。
另外，步骤S1801的判别结果，在析出垃圾与颗粒发生原因不相当的情况下，将准确度设定为0(步骤S1808)，结束本处理。
依据图18的处理，由于根据内侧颗粒的比例和外侧颗粒的比例计算准确度，因此能够正确地计算颗粒是否是由于析出垃圾而发生的准确度，由此，能够正确地判别析出垃圾是颗粒的发生原因的可能性。
图19是表示图5的步骤S511中的与水-CF类气体的反应有关的准确度计算处理的流程图。处理气体中的CF类气体残留在腔室11内，如果与水分发生反应则生成反应生成物，该反应生成物作为颗粒附着在晶片W的表面上。这时，附着的颗粒在晶片W的表面上以二次曲线状分布。从而，在图19的处理中，根据晶片W表面中的颗粒的二次曲线状分布计算准确度。
这里，根据基板处理系统10的种类，有时不发生水-CF类气体的反应。因此，在图19中，首先，根据从客户PC47取得的基板处理系统10等的名称，判别水-CF类气体的反应是否与颗粒发生原因相当(步骤S1901)。
步骤S1901的判别结果，在水-CF类气体的反应与颗粒发生原因相当的情况下，在颗粒分布图中指定V字形二次曲线(步骤S1902)。
图20是用于说明步骤S1902中的V字形二次曲线的指定的图。
在图20(A)中，在颗粒分布图上存在用浓色表示的颗粒群56a～56e。由这些颗粒群56a～56e，近似地计算出通过在外缘部中存在的颗粒群(颗粒分布图中的半径275mm以上的区域中存在的颗粒群)、颗粒分布图中的面积小于规定值的颗粒群和以颗粒分布图的中心为原点的坐标系中的各颗粒群的V字形二次曲线，在以该V字形二次曲线为中心线的宽度40mm的带中没有包括全部的颗粒的颗粒群除外。
进一步，近似地计算通过图20(B)表示的没有被除去的颗粒群56a、56b、56c的V字形二次曲线57a、57b，并在颗粒分布图上进行描绘。这时，关于计算出的V字形二次曲线所接近的多个颗粒群之间(例如，颗粒群56a、56b)，计算通过各颗粒群的一个V字形二次曲线57a。
接着，由下述公式计算准确度(步骤S1903)，然后进入到步骤S1904。
准确度＝向V字形二次曲线的颗粒集中度
这里，向V字形二次曲线的颗粒集中度由下述方式计算。
向V字形二次曲线的颗粒集中度＝距颗粒群中的V字形二次曲线的距离是15mm以内的颗粒数/距颗粒群中的V字形二次曲线的距离是30mm以内的颗粒数×100
接着，判别准确度是否大于30并且小于70(步骤S1904)，在准确度是30以下或者70以上的情况下，保持原状进入到步骤S1906，在准确度大于30并且小于70的情况下，由下述公式计算准确度(步骤S1905)，然后进入到步骤S1906。
准确度＝V字形二次曲线中的颗粒占有率
这里，V字形二次曲线中的颗粒占有率是在V字形二次曲线中，颗粒群中的颗粒存在部分的长度相对于V字形二次曲线的全长的比例。
接着，与步骤S706相同，在准确度上加上从颗粒的材质、形状以及尺寸计算出的与颗粒发生原因有关的准确度(步骤S1906)，结束本处理。
另外，步骤S1901的判别结果，在水-CF类气体的反应与颗粒发生原因不相当的情况下，将准确度设定为0(步骤S1907)，结束本处理。
依据图19的处理，由于根据晶片W的表面中的颗粒的二次曲线状分布计算准确度，因此能够正确地计算颗粒是否是由于水-CF类气体的反应而发生的准确度，由此，能够正确地判别水-CF类气体的反应是颗粒的发生原因的可能性。
图21是表示图5的步骤S512中的与度量单元中的灰尘有关的准确度计算处理的流程图。如果晶片W带电，则在度量单元24中产生灰尘浮游的颗粒被吸引到晶片W的表面而附着。另外，在度量单元24中，在检查晶片W的表面时，由于晶片W被载置在旋转台25上而旋转，因此附着在晶片W表面上的颗粒呈螺旋状分布。从而，在图21的处理中，根据晶片W表面中的颗粒的螺旋状分布计算准确度。
这里，根据基板处理系统10的种类，有时不具备度量单元24。因此，在图21中，首先根据从客户PC47取得的基板处理系统10等的名称，判别度量单元中产生的灰尘是否与颗粒发生原因相当(步骤S2101)。
步骤S2101的判别结果，在度量单元中产生的灰尘与颗粒发生原因相当的情况下，在颗粒分布图中指定螺旋状分布(步骤S2102)。
图22是用于说明步骤S2102中的螺旋状分布的指定的图。
在图22(A)中，在颗粒分布图上存在用浓色表示的颗粒的螺旋状分布58a～58c。从这些螺旋状分布58a～58c去除在外缘部存在的颗粒(颗粒分布图中的半径275mm以上的区域中存在的颗粒)和在中心部存在的颗粒(颗粒分布图中半径35mm以下的区域中存在的颗粒)。
另外，用网格将颗粒分布图分解成半径方向3mm而且以颗粒分布图的中心为旋转中心时的旋转角度是1°的网孔(图22(A))，将各网孔变换配置到x轴是距颗粒分布图的中心的距离，而且y轴是以颗粒的中心为旋转中心时的旋转角度的坐标系(以下，称为「变换坐标系」。)(图22(B)，其中，省略图中各网孔的框线。)。进一步，关于x＝300mm的线对称复制变换坐标系。而且，在将变换坐标系和复制的变换坐标系排列在一起的坐标系(以下，称为「放大坐标系」。)中，近似地计算通过各螺旋状分布58a～58c的二次曲线59a～59c。这时，从放大坐标系除去在二次曲线中颗粒存在的网孔(与螺旋状分布相对应的网孔)占有的长度是二次曲线的全长的50％以下的螺旋状分布，或者x轴方向的长度是20mm以下的螺状分布。另外，在一定的条件下结合相互接近的多个螺旋状分布。
接着，由以下公式计算准确度(步骤S2103)，然后进入到步骤S2104。
准确度＝二次曲线中的颗粒占有率×螺旋状分布长度/螺旋状分布结构颗粒数
这里，二次曲线中的颗粒占有率是，放大坐标系中的、相对于二次曲线全长的在二次曲线中颗粒存在的网孔(与螺旋状分布相对应的网孔)占有的长度的比例。
接着，判别准确度是否大于0(步骤S2104)，在准确度是0的情况下，结束本处理，在准确度大于0的情况下，由放大坐标系中的螺旋状分布求回归线(regression line)，在准确度上加上该回归线的斜率(步骤S2105)。
接着，与步骤S706相同，在准确度上加上由颗粒的材质、形状以及尺寸计算出的与颗粒发生原因有关的准确度(步骤S2106)，结束本处理。
另外，步骤S2101的判别结果，在度量单元中产生的灰尘与颗粒发生原因不相当的情况下，将准确度设定为0(步骤S2107)，结束本处理。
依据图21的处理，由于基于晶片W表面的颗粒的螺旋状分布计算准确度，因此能够正确地计算颗粒是否是在度量单元中产生的灰尘的准确度，由此，能够正确地判别度量单元中产生的灰尘是颗粒的发生原因的可能性。
另外，在上述图9的和与聚焦环的摩擦有关的准确度计算处理、图11的与聚焦环的肩伤有关的准确度计算处理、图12的与气孔复制有关的准确度计算处理、图14的与偏向周边有关的准确度计算处理、图16的与COP有关的准确度计算处理、图18的与析出垃圾有关的准确度计算处理、图19的与水-CF类气体的反应有关的准确度计算处理以及图21的与度量单元中产生的灰尘有关的准确度计算处理中，由于根据基板处理系统10等的名称，判别是否计算出与各颗粒发生原因有关的准确度(步骤S901、步骤S1101、步骤S1201、步骤S1401、步骤S1601、步骤S1801、步骤S1901以及步骤S2101)，因此关于在成为对象的基板处理系统10中不能够引起的颗粒发生原因不必计算准确度，由此能够正确地判别颗粒的发生原因。
另外，在上述的本实施方式中，实施蚀刻处理的基板是半导体晶片W，但是实施蚀刻处理的基板不限于此，例如也可以是LCD(液晶显示器)或者FPD(平板显示器)等玻璃基板。
另外，本发明的目的也可以通过将记录有实现上述本实施方式的功能的软件程序的存储介质提供给计算机，计算机的CPU读取并执行保存在存储介质中的程序而实现。
在该情况下，从存储介质读出的程序自身实现上述本实施方式的功能，程序和存储有该程序的存储介质构成本发明。
另外，作为提供程序的存储介质，例如可以是RAM、NV-RAM、软盘(登录商标)、硬盘、光磁盘、CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD(DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)等光盘、磁带、非易失性的存储卡和其它的ROM等能够存储上述程序的介质。或者，上述程序也可以从互联网、商用网络或者局域网等上连接的未图示的其它计算机或数据库等下载供给到计算机。
另外，不仅是通过计算机执行读出的程序实现上述本实施方式的功能，也包括根据该程序的指示，在CPU上工作的OS(操作系统)等进行实际处理的一部分或全部，通过进行该处理实现上述本实施方式的功能的情况。
而且，也包括从存储介质读出的程序被写入到计算机中插入的功能扩展板或者与计算机连接的功能扩展单元中具备的存储器中以后，基于该程序的指示，该功能扩展板或者功能扩展单元具备的CPU等进行实际处理的一部分或者全部，通过其处理实现上述本实施方式的功能的情况。
上述程序的形态也可以由目标代码、由翻译器执行的程序、供给到OS的SCRIPT(スクリプト)数据形式构成。
Claims (15)
1.一种颗粒发生原因判别系统，其具备用户接口装置和颗粒发生原因判别装置，判别颗粒的发生原因，其特征在于：
所述颗粒发生原因判别装置具备保存部和计算部，所述保存部保存以点数计算关于多个颗粒发生原因的各个的可能性的计算方法的程序，所述计算部基于所述被保存的程序，至少由基板表面的颗粒分布，针对各所述颗粒发生原因计算所述点数，
所述用户接口装置显示针对各所述颗粒发生原因所计算出的所述点数。
2.根据权利要求1所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
所述计算部，进一步由所述颗粒的材质、形状以及尺寸的至少一种计算所述点数。
3.根据权利要求1或2所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
所述计算部基于所述被保存的程序，根据所述基板处理系统的种类，判别是否计算所述点数。
4.根据权利要求1或2所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
所述保存部能够保存以点数计算新的颗粒发生原因的可能性的计算方法的程序。
5.根据权利要求1或2所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
与所述保存部保存的所述计算方法的程序相对应的颗粒发生原因包括以下几种中的至少一种：所述基板的边缘部的局部接触、所述基板和包围该基板的部件的摩擦、从包围所述基板的部件产生的灰尘、气孔复制、COP(crystal originated particles：晶体原生颗粒)、析出垃圾、水-卤素类气体的反应、和具有所述基板的旋转机构的测定器中产生的灰尘。
6.根据权利要求5所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
在以点数计算所述基板的周边部的局部接触的可能性的计算方法中，基于所述基板的与其它部件接触的部分的表面中的颗粒分布，计算所述点数。
7.根据权利要求5所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
在以点数计算所述基板和包围该基板的部件的摩擦或者从包围所述基板的部件产生的灰尘的可能性的计算方法中，基于所述基板的周边部表面中的颗粒分布计算所述点数。
8.根据权利要求5所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
在以点数计算所述气孔复制的可能性的计算方法中，基于在基板处理系统具备的加工模块中供给处理气体的喷淋头的多个气孔的配置位置与所述基板表面中的颗粒分布位置的偏移，计算所述点数。
9.根据权利要求5所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
在以点数计算所述COP的可能性的计算方法中，基于所述基板的中心部表面中的颗粒分布，计算所述点数。
10.根据权利要求5所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
在以点数计算所述析出垃圾的可能性的计算方法中，基于在所述基板的中心部表面中分布的所述颗粒的数量和在所述基板的周边部表面中分布的所述颗粒的数量，计算所述点数。
11.根据权利要求5所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
在以点数计算所述水-卤素类气体的反应的可能性的计算方法中，基于所述基板表面中的所述颗粒的二次曲线状分布，计算所述点数。
12.根据权利要求5所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
在以点数计算具有所述基板的旋转机构的测定器中产生的灰尘的可能性的计算方法中，基于所述基板表面的所述颗粒的螺旋状分布，计算所述点数。
13.根据权利要求1或2所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
所述用户接口装置显示所述基板表面中的颗粒分布，进一步，在所述颗粒分布中将与各所述颗粒发生原因有关的所述颗粒，通过相对于与其它的所述颗粒发生原因有关的所述颗粒改变颜色、形状、大小、亮度或者显示方式(闪烁、不闪烁)来加以显示。
14.根据权利要求1或2所述的颗粒发生原因判别系统，其特征在于：
所述用户接口装置针对各所述颗粒发生原因，显示对策方法。
15.一种颗粒发生原因判别方法，其判别颗粒的发生原因，其特征在于，包括：
读取步骤，读取以点数计算关于多个颗粒发生原因的各个的可能性的计算方法的程序；
计算步骤，基于所述读取的程序，至少由基板表面的颗粒分布，针对所述颗粒发生原因计算所述点数；和
显示步骤，显示针对各所述颗粒发生原因所计算出的所述点数。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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Families Citing this family (4)
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Family Cites Families (11)
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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