CN103050421A

CN103050421A - 刻蚀控制方法

Info

Publication number: CN103050421A
Application number: CN2011103154987A
Authority: CN
Inventors: 张海洋; 王新鹏
Original assignee: Semiconductor Manufacturing International Shanghai Corp
Current assignee: Semiconductor Manufacturing International Shanghai Corp; Semiconductor Manufacturing International Corp
Priority date: 2011-10-17
Filing date: 2011-10-17
Publication date: 2013-04-17

Abstract

本发明提供了一种刻蚀控制方法，其中，刻蚀工艺通过APC工艺进行控制，所述APC工艺使用神经网络模型，神经网络模型能够很好地逼近晶圆上各点的特征尺寸，通过精确的特征尺寸对刻蚀工艺进行调整，提高刻蚀工艺的可靠性，进一步的提高器件的可靠性。

Description

刻蚀控制方法

技术领域

本发明涉及集成电路制造工艺，特别涉及一种刻蚀控制方法。

背景技术

先进的半导体过程控制技术(Advanced Process Control，APC)研究的目的就是有效的监控工艺过程与机台，以提高良率和总体设备效能。

APC技术在半导体业的应用研究已近十年。然而真正引起人们注意还是在最近这几年，随着半导体工艺技术进入90纳米，半导体器件加工时的工艺窗口非常狭小，这就对集成电路设备和检测设备制造商提出了比以往严格得多的工艺控制要求，以往的统计过程控制(SPC)和单独对某一参数的控制方法已经不能适应当前的工艺技术要求，因而APC成为一种必不可少的关键技术。APC技术作为一种主要的解决方案逐渐得到了包括半导体设备供应商、测量设备供应商以及制造厂商(Fab)等的认同，目前已经在CMP、CVD、光刻和刻蚀等工艺中逐步推广应用。APC的目的是解决工艺过程中各项参数和性能指标漂移的问题、减短测量所需时间、及时纠正误差，它的实施有助于提高生产率、降低能耗、改善产品质量和连续性、以及改善工艺的安全性等。使得工艺设备能够实现更加严格的工艺窗口，满足未来65纳米技术节点或以下工艺技术的要求。

现有的通过APC工艺对刻蚀工艺进行控制的技术中，该APC工艺使用线性模型，其输出的参数为整个晶圆上的平均值，由此，当晶圆上各点的差别较大时，通过APC工艺输出的平均值对刻蚀工艺进行调整将降低刻蚀工艺的可靠性，从而降低了器件的可靠性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种刻蚀控制方法，以解决现有的通过APC工艺调整刻蚀工艺可靠性不高的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种刻蚀控制方法，包括：成膜工艺，在晶圆上形成制造器件结构的膜层；刻蚀工艺，刻蚀所述膜层以形成器件结构；其中，所述刻蚀工艺通过APC工艺进行控制，所述APC工艺使用神经网络模型。

可选的，在所述的刻蚀控制方法中，所述APC工艺的输出为压缩数据，通过所述压缩数据可得到晶圆上多个点的特征尺寸。

可选的，在所述的刻蚀控制方法中，所述压缩数据为PCA压缩数据或小波压缩数据。

可选的，在所述的刻蚀控制方法中，所述压缩数据的数量小于等于4个。

可选的，在所述的刻蚀控制方法中，所述神经网络的训练参数为DOE数据。

可选的，在所述的刻蚀控制方法中，利用前馈控制或者反馈控制对所述APC工艺进行调整。

可选的，在所述的刻蚀控制方法中，在一片或者多片晶圆完成刻蚀工艺之后对所述APC工艺进行调整。

可选的，在所述的刻蚀控制方法中，所述前馈控制的控制参数包括成膜工艺的工艺结果。

可选的，在所述的刻蚀控制方法中，所述成膜工艺包括：化学气相沉积工艺、物理气相沉积工艺、化学机械研磨工艺及光刻工艺中的一种或者多种。

可选的，在所述的刻蚀控制方法中，所述反馈控制的控制参数包括刻蚀工艺的工艺参数和/或刻蚀工艺的工艺结果。

可选的，在所述的刻蚀控制方法中，所述刻蚀工艺的工艺参数包括：刻蚀气体的流量、刻蚀气体的速率、功率、工艺腔室的压力中的一种或者多种。

在本发明提供的刻蚀控制方法中，刻蚀工艺通过APC工艺进行控制，所述APC工艺使用神经网络模型，神经网络模型能够很好地逼近晶圆上各点的特征尺寸，通过精确的特征尺寸对刻蚀工艺进行调整，提高刻蚀工艺的可靠性，进一步的提高器件的可靠性。

附图说明

图1是本发明实施例的刻蚀控制方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中APC工艺使用的神经网络模型的流程示意图；

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明提出的刻蚀控制方法作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。

本发明的核心思想在于，刻蚀工艺通过APC工艺进行控制，所述APC工艺使用神经网络模型，神经网络模型能够很好地逼近晶圆上各点的特征尺寸，通过精确的特征尺寸对刻蚀工艺进行调整，提高刻蚀工艺的可靠性，进一步的提高器件的可靠性。

请参考图1，其为本发明实施例的刻蚀控制方法的流程示意图。在本实施例中，通过刻蚀工艺将形成晶体管的栅极，所述刻蚀控制方法的具体步骤如下：

执行步骤S10：通过化学气相沉积工艺形成二氧化硅层；

执行步骤S20：对所述二氧化硅层进行化学机械研磨工艺；

执行步骤S30：通过化学气相沉积工艺形成多晶硅层；

执行步骤S40：对所述多晶硅层进行光刻工艺；

执行步骤S50：刻蚀所述多晶硅层形成栅极；

其中，在执行步骤S50之前，通过步骤S100：APC工艺对所述步骤S50(刻蚀形成栅极)的工艺条件进行控制，具体的，可调整所述刻蚀工艺的工艺时间、刻蚀气体的流量、刻蚀气体的速率、工艺腔室的功率及工艺腔室的压力等各种工艺参数中的一种或者多种。若当APC工艺估计接下去的刻蚀工艺将导致晶圆刻蚀不足的时候，APC工艺可调整刻蚀工艺，延长工艺时间、加大刻蚀气体的流量等，从而可防止接下去的刻蚀工艺所产生的不足。

所述APC工艺使用神经网络模型。请参考图2，其为本发明实施例中APC工艺使用的神经网络模型的流程示意图。如图2所示，所述神经网络模型包括输入层、隐藏层及输出层，所述输入层可输入多个参数(x₁、x₂……x_n)，通过所述隐藏层中的多个节点(Q₁、Q₂……Q_n)的运算，可输出多个参数(Y₁、Y₂)。在本实施例中，所述隐藏层为一层，在本发明的其他实施例中，为了更好地逼近晶圆上各点的特征尺寸，所述隐藏层也可以为多层。

在本实施例中，所述神经网络的初始输入、输出参数为DOE(Design OfExperiments，实验设计)数据，通过所述DOE数据对所述神经网络进行训练，通过DOE数据，使得神经网络有效逼近晶圆上各点的特征尺寸，从而确定神经网络模型中的系数(W₁₁、W₁₂、W_1n、W₂₁、W₂₂、W_2n......W_n1、W_n2、W_nn)，即确定神经网络模型。作为输入的DOE数据可包括刻蚀工艺的工艺参数，例如：刻蚀气体的速率、工艺腔室的功率及工艺腔室的压力等，还可包括可影响刻蚀工艺的其他工艺的工艺结果，例如光刻工艺等。作为输出的DOE数据可包括膜层的厚度、侧墙角度等表征晶圆刻蚀结果的特征尺寸。

在本实施例中，使用神经网络模型的APC工艺的输出参数为两个(Y₁、Y₂)，优选的，所述输出参数通过PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)或者小波进行数据压缩，即通过输出压缩数据减少APC工艺数据输出的量，从而简化APC工艺的复杂度。优选地，所述APC工艺的输入参数小于等于四个，所述四个输出参数为压缩参数，即通过该四个参数可得到关于晶圆的更多个参数。通过所述压缩数据可得到晶圆上多个点的特征尺寸，优选的，可得到晶圆上5～200个点的特征尺寸，从而可全面反映晶圆经过刻蚀工艺后的情况，由此，根据这些点的特征尺寸可对刻蚀工艺进行精确地调整，从而提高刻蚀工艺的可靠性，进一步的，提高所形成的器件的可靠性。

在本实施例中，在利用APC工艺对晶圆的刻蚀工艺进行调整的过程中，利用前馈控制或者反馈控制对所述APC工艺进行调整，从而提高APC工艺的可靠性，进一步的提高刻蚀工艺的可靠性。

请继续参考图1，在本实施例中，在完成步骤S10(化学气相沉积工艺)、步骤S20(化学机械研磨工艺)、步骤S30(化学气相沉积工艺)、步骤S40(光刻工艺)每一工艺步骤之后，将该工艺步骤的工艺结果作为前馈控制的控制参数提供给APC工艺。在本发明的其他实施例中，还可包括物理气相沉积工艺等工艺，同样的，可在该工艺步骤之后，将该工艺步骤的工艺结果作为前馈控制的控制参数提供给APC工艺。所述工艺结果可包括所形成的膜层厚度等。所述APC工艺可根据该控制参数进行调整，具体的，调整神经网络，使得APC工艺的输出更逼近晶圆的特征尺寸，从而提高对刻蚀工艺调整的可靠性。

在本实施例中，还将所述步骤S50(刻蚀工艺)的工艺条件或者工艺结果作为反馈控制的控制参数提供给APC工艺，以进一步对APC工艺进行调整，提高APC工艺的可靠性。所述刻蚀工艺的工艺条件包括：刻蚀气体的速率、工艺腔室的功率及工艺腔室的压力等；所述刻蚀工艺的工艺结果包括：刻蚀后晶圆上膜层的厚度以及侧墙角度等。

在本实施例中，对所述APC工艺的调整可在一片晶圆完成刻蚀工艺之后，从而提高对每片晶圆的刻蚀精度；也可在多片晶圆完成刻蚀工艺之后，从而在提高对晶圆的刻蚀精度的情况下，简化工艺的复杂度。

进一步的，又利用前馈控制或者反馈控制对所述APC工艺进行调整，以提高APC工艺的可靠性，进而提高刻蚀工艺的可靠性，提高利用刻蚀工艺所形成的器件的可靠性。

上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。

Claims

1.一种刻蚀控制方法，其特征在于，包括：

成膜工艺，在晶圆上形成制造器件结构的膜层；

刻蚀工艺，刻蚀所述膜层以形成器件结构；

其中，所述刻蚀工艺通过APC工艺进行控制，所述APC工艺使用神经网络模型。

2.如权利要求1所述的刻蚀控制方法，其特征在于，所述APC工艺的输出为压缩数据，通过所述压缩数据可得到晶圆上多个点的特征尺寸。

3.如权利要求2所述的刻蚀控制方法，其特征在于，所述压缩数据为PCA压缩数据或小波压缩数据。

4.如权利要求2所述的刻蚀控制方法，其特征在于，所述压缩数据的数量小于等于4个。

5.如权利要求1至4中的任一项所述的刻蚀控制方法，其特征在于，所述神经网络的训练参数为DOE数据。

6.如权利要求1至4中的任一项所述的刻蚀控制方法，其特征在于，利用前馈控制或者反馈控制对所述APC工艺进行调整。

7.如权利要求6所述的刻蚀控制方法，其特征在于，在一片或者多片晶圆完成刻蚀工艺之后对所述APC工艺进行调整。

8.如权利要求6所述的刻蚀控制方法，其特征在于，所述前馈控制的控制参数包括成膜工艺的工艺结果。

9.如权利要求8所述的刻蚀控制方法，其特征在于，所述成膜工艺包括：化学气相沉积工艺、物理气相沉积工艺、化学机械研磨工艺及光刻工艺中的一种或者多种。

10.如权利要求6所述的刻蚀控制方法，其特征在于，所述反馈控制的控制参数包括刻蚀工艺的工艺参数和/或刻蚀工艺的工艺结果。

11.如权利要求10所述的刻蚀控制方法，其特征在于，所述刻蚀工艺的工艺参数包括：刻蚀气体的流量、刻蚀气体的速率、功率、工艺腔室的压力中的一种或者多种。