CN104332435A

CN104332435A - 一种半导体工艺设备的参数调整方法

Info

Publication number: CN104332435A
Application number: CN201410654247.5A
Authority: CN
Inventors: 王峰; 慕晓航
Original assignee: Beijing Sevenstar Electronics Co Ltd
Current assignee: North China Science And Technology Group Ltd By Share Ltd; Beijing Naura Microelectronics Equipment Co Ltd
Priority date: 2014-11-17
Filing date: 2014-11-17
Publication date: 2015-02-04
Anticipated expiration: 2034-11-17
Also published as: CN104332435B

Abstract

本发明涉及一种半导体工艺设备的参数调整方法，半导体工艺设备的参数包括N个工艺条件参数和M个工艺结果参数，工艺条件参数包括至少一个工艺温度参数、至少一个工艺时间参数和/或至少一个工艺气体流量参数，工艺结果参数至少包括一个结果膜厚参数，N和M为正整数；该方法通过参照实际工艺所需要的工艺结果参数，选择有限次的小样本实验数据，找到N个工艺参数分别与M个工艺结果之间的关系；即将工艺条件参数和工艺结果参数归纳为多输入多输出MIMO问题，并转化为多输入单输出MISO问题解决，从而可以根据实际工艺所需要的工艺结果参数，通过分别求解来确定适合的工艺条件参数，以满足尽量短的时间精确调整符合工艺要求，提高工艺设备的产能。

Description

一种半导体工艺设备的参数调整方法

技术领域

本发明涉及集成电路制造技术领域，尤其涉及一种半导体工艺设备参数调整方法，其用于控制半导体工艺设备在预定响应时间内，精确达到所需要工艺条件的过程。

背景技术

半导体器件的设计向高密度、高集成度的方向迅速发展，对半导体集成电路新工艺、新技术、新设备提出了越来越高的要求。作为集成电路生产线前工序的工艺设备之一的半导体工艺设备，在扩散、退火、合金、氧化、CVD(即化学气相沉积Chemical Vapor Deposition)薄膜生长等硅片生产制造工艺中扮演着重要的角色。在工艺过程中，半导体工艺设备需在预定的响应时间内达到的合适工艺条件，以使半导体工艺设备在该工艺条件下，生产出合格的晶圆产品，即实现半导体工艺设备的满意工艺效果。

半导体工艺设备的工艺效果与多种因素有关，主要因素是同工艺条件和设备工艺参数的调整手段等有关。工艺条件通常包括工艺温度、工艺时间和工艺气体流量等参数，由于半导体设备中的温度和流量控制是分区进行的，例如，有的半导体设备通常具有五个独立的控温区和五个独立区，这时，工艺温度就有五个不同的参数。工艺条件的参数越多，那么多个工艺参数与多个工艺结果之间的关系就更复杂。

由于这些工艺条件参数与工艺结果参数之间是非线性对应关系，即一组N个工艺参数与工艺结果的数据D样本对应关系可以认为如下：

D＝{(x¹,y¹),…，(xⁿ,yⁿ)}

式中，y为工艺参数，包括工艺温度，工艺时间和工艺气体流量；x为工艺结果，包括被监控晶圆(monitor)的片膜厚值，因此，上述多个工艺条件参数与工艺结果参数之间的对应关系问题是多输入多输出(MIMO)问题。

上述半导体工艺条件参数控制条件中的某个或某些参数的变化均会对最后的半导体设备工艺结果参数产生很大的影响，再加上半导体工艺设备在现场执行工艺过程中会遇到多种复杂情况，例如，当被处理的工艺工序更换时或穿插进行另一组工艺工序生产时，在同样的工艺参数条件下，经半导体设备处理过的工艺器件的工艺结果会相差较大。

目前本领域技术人员均是靠经验来预定工艺条件参数的具体初始值的话，由于需考虑的约束条件太多，可以想象，如果工艺参数调整频繁时，现场工程师还是根据经验来调整工艺参数的，那肯定是既费时又费力。首先，在半导体工艺过程开始前，半导体设备工艺参数的调整时间，很难精准控制，即设备往往很难在预定的需要响应时间内达到半导体工艺设备参数满足半导体工艺设备工艺效果的工艺条件，另外，在工艺过程中，也很难精确保证半导体工艺设备在预设的工艺条件下工作，以至于半导体设备的工艺效果(晶圆的合格率)无从保证。

因此，在进行半导体设备工艺参数调整时，怎样得到半导体工艺设备工艺效果与工艺条件及工艺参数调整时间对应关系，即设备工艺参数的优化调整手段，给现场工程师提供方便、可控和有效参数调整方法，将是目前业界急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种在工艺过程中设备达到工艺条件所需要响应时间的半导体工艺设备参数调整方法，其通过参照需要的工艺结果参数，选择有限次数的小样本实验数据，找到多个工艺参数分别与多个工艺结果之间的关系；来满足尽量短的时间调整符合工艺要求，提高工艺设备的产能。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种半导体工艺设备的参数调整方法，用于控制所述设备在预定响应时间内精确达到所需要工艺条件的过程，所述半导体工艺设备的参数包括N个工艺条件参数和M个工艺结果参数，所述工艺条件参数包括至少一个工艺温度参数、至少一个工艺时间响应参数和/或至少一个工艺气体流量参数，所述工艺结果参数至少包括一个结果膜厚参数，N和M为正整数；所述方法包括：

步骤S1：参照实际工艺所需要的工艺结果参数，预选择Z组所述工艺条件参数，执行半导体工艺设备工艺过程，得到相应的Z组所述工艺结果参数，并形成表示工艺条件参数和工艺结果参数对应关系的数据D样本对应表；从所述对应表中选出Z-L组工艺条件参数和工艺结果参数的对应关系形成第一对应表；将剩下的L组所述工艺条件参数和工艺结果参数的对应关系形成第二对应表，其中，Z、L为正整数，且Z大于L；

步骤S2：选择一个工艺结果参数与工艺条件参数之间非线性对应关系模型的多输入单输出的经验模型：

y = f (x) < w, x > + \overset{&OverBar;}{b}

其中，y为工艺参数，x为工艺结果，K为非线性核函数，为阀值；

并将所述第一对应表中的Z-L组所述工艺条件参数与工艺结果参数对应关系带到所述经验模型中进行有约束条件的优化训练，求得所述经验模型的非线性核函数K值和具体参数值，从而得到训练后的多输入单输出经验模型；

步骤S3：将所述第二对应表中的所述工艺结果参数值带入到经验模型中进行验证，得到L组工艺条件参数值；

步骤S4：将得到的L组工艺条件参数值同所述第二对应表中的L组工艺条件参数值分别进行比较；判断该L组工艺条件参数值的误差范围是否在预设的范围内；如果是，执行步骤S5，如果不是，需增加Z值，重新执行步骤S1；

步骤S5：使用训练后所述经验模型，根据实际工艺所需要的工艺结果参数，确定适合的工艺条件参数。

优选地，所述步骤S2中多输入单输出的经验模型具体形成过程为：

y = f (x) = \underset{SVs}{Σ} ({\overset{&OverBar;}{α}}_{i} - {\overset{&OverBar;}{α}}_{i}^{*}) K (x_{i}, x) + \overset{&OverBar;}{b}

y为工艺参数，x为工艺结果，K为非线性核函数，形为

K (x, x_{i}) = \exp (- \frac{{| x - x_{i} |}^{2}}{{2 σ}^{2}}), | x - x_{i} | = \sqrt{Σ_{k = 1}^{n} {(x^{k} - x_{i}^{k})}^{2}},

σ为核宽度，α_i和为拉格朗日乘子；

代价函数为最优回归函数

\max_{α, a^{*}} W (α, α^{*}) = \max_{α, α^{*}} Σ_{i = 1}^{n} α_{i}^{*} (y_{i} - ϵ) - α_{i} (y_{i} - ϵ) - \frac{1}{2} Σ_{i = 1}^{n} Σ_{j = 1}^{n} (α_{i}^{*} - α_{i}) (α_{j}^{*} - α_{j}) K (x_{i}, x_{j})

受限条件为

0 \leq α_{i}, α_{i}^{*} \leq C, i, j = 1, . . ., n

Σ_{i = 1}^{n} (α_{i}^{*} - α_{i}) = 0

式中ε为损失函数，确定误差精度范围形为：

通过拉格朗日多项式乘数法可得

< w, x > = Σ_{i = 1}^{n} (α_{i} - α_{i}^{*}) K (x_{i}, x)

\overset{&OverBar;}{b} = - \frac{1}{2} Σ_{i = 1}^{n} (α_{i}^{*} - α_{i}) (K (x_{i}, x_{r}) + K (x_{i}, x_{s}))

式中，根据KKT条件，拉格朗日乘子α_i和需满足为第一对应表中样本数据个数；

x_r和x_s为满足条件α_r,α_s＞0,y_r＝-1,y_s＝1的支持向量。

优选地，在所述步骤S1得到Z组所述数据D样本对应表后，还包括将所述数据D样本对应表中偏离所述需要的工艺结果参数较大的坏样本去掉，得到仅包括有效样本的数据D样本对应表的步骤。

优选地，还包括判断所述数据D样本对应表中的有效样本数是否达到预定的数量；如果没有，增加Z值，重新执行步骤S1，以确保所述数据D样本对应表中的有效样本数达到预定的数量。

优选地，在所述步骤S1中得到仅包括有效样本的数据D样本对应表的步骤还包括将所述数据D样本对应表中的有效样本进行数据归一化预处理的步骤。

优选地，所述半导体工艺设备具有五个控温区，所述工艺温度参数为5个，分别对应所述五个控温区；所述结果膜厚参数为5个，分别对应所述五个控温区。

优选地，所述步骤S1中的L大于1，则步骤S4中判断该L组工艺条件参数值的误差范围是否在预设的范围内具体包括：将L组工艺条件参数值的误差范围求平均误差范围，判断所述平均误差范围是否在预设的范围内，如果是，执行步骤S5，如果不是，需增加Z值，重新执行步骤S1。

优选地，所述第二对应表中所述结果膜厚参数的选取参照所述实际工艺所需要的工艺结果参数值。

优选地，所述步骤S5中的确定适合的工艺条件参数是根据对工艺结果参数影响效果的大小依次对所述工艺条件参数进行求解。

优选地，所述Z组选自3-10组之一。

从上述技术方案可以看出，本发明一种半导体工艺设备的参数调整方法，其通过参照实际工艺所需要的工艺结果参数，选择有限Z次的小样本实验数据，找到N个工艺参数分别与M个工艺结果之间的关系；即将工艺条件参数和工艺结果参数间多输入多输出MIMO问题，转化为多输入单输出MISO问题解决，从而可以根据实际工艺所需要的工艺结果参数，分别求解确定适合的工艺条件参数，实现控制设备在预定响应时间内精确达到所需要工艺条件的过程。另外，如果增加样本数据，采用本发明方法训练后的经验模型关系结果会更精确。因此，本发明的方法简单有效，离线计算后，只需输入需要的工艺结果参数数据即可分别获得工艺条件参数，为现场工程师调整工艺条件参数提供借鉴，提高了工艺设备的产能。

附图说明

图1为本发明半导体工艺设备的参数调整方法的流程示意图

具体实施方式

下面结合附图1，对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。

需要说明的是，本发明的半导体工艺设备的参数调整方法，是设备工艺参数的优化调整手段，即给现场工程师提供方便、可控和有效参数调整方法，用于控制设备在工艺过程中于所需要响应时间内，达到各工艺条件参数，并在该工艺条件下达到理想工艺结果的过程。

我们知道，半导体工艺设备的参数通常包括多个工艺条件参数和多个工艺结果参数，工艺条件参数包括至少一个工艺温度参数、至少一个工艺时间参数和/或至少一个工艺气体流量参数，工艺结果参数至少包括一个结果膜厚参数。如果半导体设备中的温度和流量控制是分区进行的，例如，半导体设备通常具有五个独立的控温区和五个独立区，这时，工艺温度就有五个不同的参数，那么工艺结果参数也可能具有五个参数，五个工艺温度参数间的影响也同样会影响五个工艺结果参数的值。

本发明的半导体工艺设备参数调整方法，其通过参照需要的工艺结果参数，选择有限次的小样本实验数据，采用求取有约束条件的优化方法，找到多个工艺参数分别与多个工艺结果之间的关系；即将工艺条件参数和工艺结果参数间多输入多输出MIMO问题，转化为多输入单输出MISO问题解决。

实施例一

请参阅图1，图1为本发明应用于半导体工艺设备中的工艺设备参数调整方法的流程示意图。本发明实施例的解决方案主要如下：

步骤S1：参照实际工艺所需要的工艺结果参数，预选择Z组所述工艺条件参数，执行半导体工艺设备工艺，得到相应的Z组所述工艺结果参数，并形成表示工艺条件参数和工艺结果参数对应关系的数据D样本对应表；从所述对应表中选出Z-L组工艺条件参数和工艺结果的数据D样本参数形成第一对应表；将剩下的L组所述工艺条件参数和工艺结果参数的对应关系形成第二对应表，其中，Z、L为正整数，且Z大于L。由于本发明的方法仅需要小数量样本就可以完成，通常Z的取值可以为3到10组。

为叙述方便，在本实施例中，工艺条件参数仅包括两个数值相同工艺温度参数(温度1)、一个工艺时间参数和一个工艺气体流量参数(气体流量1)，工艺结果参数也仅包括两个结果膜厚参数(膜厚1和膜厚2)，并且，Z值的取值为7组，L为1组。

具体地，首先，可以根据以往实验结果的经验，参照实际工艺所需要的工艺结果参数，选取7组工艺条件参数，进行7次半导体工艺设备工艺实验，得到7组与工艺条件参数相应的工艺结果参数(膜厚1和膜厚2)，形成工艺结果参数与工艺条件参数之间的数据D样本对应表(表1)；其中，膜厚的单位为温度的单位为(℃)、气体流量的单位为(SLM)和工艺时间的单位为(min)；数据D样本对应表中的工艺结果参数(膜厚1和膜厚2)的选取，可以考虑选取较接近实际工艺所需要的工艺结果参数(膜厚1和膜厚2)的值。

表1

膜厚1	膜厚2	温度1	气体流量1	工艺时间
					1244.7	1196.2	530	70	60
1148.3	1098.5	530	70	55
					1156.4	1105.8	530	60	55
1167.4	1114.8	530	60	55
					1118.8	1100.9	528	60	55
1046.5	1024.4	528	60	50
					1039.3	1009.3	528	60	50

在步骤S1得到相应的7组工艺结果参数的数据D样本对应表后，在本发明的一些较佳的实施例中，还可以进行将数据D样本对应表中的偏离需要的工艺结果参数较大的坏样本进行去掉，得到仅包括有效样本的数据D样本对应表的步骤。

需要说明的是，如果上述步骤中所出现的坏样本较多，即有效样本的数据D样本对应表中的有效样本数量太少，需增加几组半导体设备工艺实验，以确保数据D样本对应表中的有效样本数达到预定的数量。

并且，在本实施例中，还可以对有效数据D样本对应表中的数据进行预处理，例如，进行数据归一化处理，以加快数据收敛速度。

然后，从对应表1中选出前6组工艺条件参数和工艺结果的数据D样本参数形成第一对应表(表2)：

表2

膜厚1	膜厚2	温度1	气体流量1	工艺时间
					1244.7	1196.2	530	70	60
1148.3	1098.5	530	70	55
					1156.4	1105.8	530	60	55
1167.4	1114.8	530	60	55
					1118.8	1100.9	528	60	55
1046.5	1024.4	528	60	50

最后，将剩下的即最后一组工艺结果参数的数据D样本形成第二对应表(表3)，第二对应表中的数据样本组是由于验证的，当然，第二对应表中数据样本组是可以选择多组的。

在本实施例中，表3中仅选择一组进行示例。

表3

膜厚1	膜厚2	温度1	气体流量1	工艺时间
					1039.3	1009.3	528	60	50

第二对应表中的工艺结果参数(膜厚1和膜厚2)的选取，可以考虑选取最接近实际工艺所需要的工艺结果参数(膜厚1和膜厚2)。

上述步骤完成后，就可以执行步骤S2：选择一个工艺结果参数与工艺条件参数之间非线性对应关系模型的多输入单输出的经验模型，并将第一对应表中的6组工艺条件参数与工艺结果参数带到经验模型中进行有约束条件的优化训练，求得经验模型的非线性核函数K值和具体参数值，从而得到训练后的多输入单输出经验模型。

具体地，可以考虑工艺结果与工艺参数之间的关系为非线性表达式：

y = f (x) < w, x > + \overset{&OverBar;}{b} - - - (1)

其中，y为工艺参数，x为工艺结果参数，K为非线性核函数，为阀值；

具体的表达形式可以为：

y = f (x) = \underset{SVs}{Σ} ({\overset{&OverBar;}{α}}_{i} - {\overset{&OverBar;}{α}}_{i}^{*}) K (x_{i}, x) + \overset{&OverBar;}{b} - - - (2)

式中，y为工艺参数，x为工艺结果，K为非线性核函数，形为：

K (x, x_{i}) = \exp (- \frac{{| x - x_{i} |}^{2}}{{2 σ}^{2}}), | x - x_{i} | = \sqrt{Σ_{k = 1}^{n} {(x^{k} - x_{i}^{k})}^{2}},

σ为核宽度，α_i和为拉格朗日乘子。

假设，考虑代价函数为最优回归函数：

\max_{α, a^{*}} W (α, α^{*}) = \max_{α, α^{*}} Σ_{i = 1}^{n} α_{i}^{*} (y_{i} - ϵ) - α_{i} (y_{i} - ϵ) - \frac{1}{2} Σ_{i = 1}^{n} Σ_{j = 1}^{n} (α_{i}^{*} - α_{i}) (α_{j}^{*} - α_{j}) K (x_{i}, x_{j}) - - - (3)

受限条件为：

0 \leq α_{i}, α_{i}^{*} \leq C, i, j = 1, . . ., n

Σ_{i = 1}^{n} (α_{i}^{*} - α_{i}) = 0

式中ε为损失函数，可确定误差精度范围，形为：

通过拉格朗日多项式乘数法可得：

< w, x > = Σ_{i = 1}^{n} (α_{i} - α_{i}^{*}) K (x_{i}, x) - - - (5)

\overset{&OverBar;}{b} = - \frac{1}{2} Σ_{i = 1}^{n} (α_{i}^{*} - α_{i}) (K (x_{i}, x_{r}) + K (x_{i}, x_{s})) - - - (6)

式中，根据KKT条件，拉格朗日乘子α_i和需满足n为第一对应表中样本数据个数，在本实施例中，n的值为6；

x_r和x_s为满足条件α_r,α_s＞0,y_r＝-1,y_s＝1的支持向量。

于是，根据式(5)和(6)求得的K和就可以得到式(1)的具体表达式。

在得到上述式(1)的具体表达式后，本发明的方法还需要进行通过选取真实的实验数据对本方法得到的式(1)的具体表达式进行精准性验证，该验证方式具体包括如下两个步骤：

步骤S3：将第二对应表中的结果膜厚参数(膜厚1和膜厚2)带入到式(1)的具体表达式(即经验模型)中，分别得到一组工艺条件参数值(温度1、气体流量1和工艺时间)的设定值如表4。

表4：

温度1	气体流量1	工艺时间
			528.4	59	49.8

接下来，就执行步骤S4：将得到的该组工艺条件参数值同第二对应表中的工艺条件参数值分别进行比较。

具体地，从第二对应表中的实际工艺条件参数值(温度1、气体流量1和工艺时间)和根据本发明方法计算出的如表4中的工艺条件参数值(温度1、气体流量1和工艺时间)的比较结果可以看出，两组工艺条件参数值的最大误差为±0.4℃。

如果上述两组工艺条件参数值的误差范围最大误差落在预设的允许范围内；说明本方法是准确有效的；就可以执行步骤S5：即使用训练后经验模型，输入实际工艺所需要的工艺结果参数，分别确定适合的工艺条件参数了。如果不是，需增加Z值，重新执行步骤S1。

具体地，将实际工艺所需要的工艺结果参数的数据结果X(包括monitor片膜厚值1和膜厚值2)代入式(1)中，即可分别得到能够产生该monitor片膜厚值所适合的工艺参数y；其中，工艺参数y包括工艺时间参数，工艺气体流量参数和工艺温度参数等。

也就是说，以化学气相沉积(Chemical Vapor Deposition,简称CVD)薄膜生长工艺具有五个独立的控温区为例，设备工艺参数的调整手段可以是这样进行，如果5个区域实际工艺所需薄膜生长的厚度是1.01nm、1nm、1nm、1nm和1.01nm的话，那么，根据上述本发明的工艺参数之间的非线性对应关系经验公式，将工艺结果参数(上述5个膜厚参数)带入经验公式，就可以分别得到5个工艺温度参数、一个流量控制工艺参数和一个时间控制工艺参数的具体初始值了，上述工艺条件参数的七个初始值就可以用于半导体工艺设备的工艺中了。

需要说明的是，如果上述两组工艺条件参数值的最大误差超出预设的允许范围内；本发明还可以通过增加有效样本数量的方法，使经验公式计算出的工艺条件误差将会更小，即计算得到的工艺参数y设定值会更准确。

在其它一些本发明实施例中，如果步骤S1中L大于1，则在步骤S4中得到了L组工艺条件参数值的误差范围后，首先需将L组工艺条件参数值的误差范围求平均误差范围，然后再判断所述平均误差范围是否在预设的范围内，如果是，执行步骤S5，如果不是，需增加Z值，重新执行步骤S1。

另外，在步骤S5中的确定适合的工艺条件参数是根据影响效果的大小依次对所述工艺条件参数进行求解。

综上所述，本发明的实施例中的技术方案，只需要小样本工艺实验结果数据，省时省力，而且随着样本数据增多，关系结果更精确；方法简单有效，离线计算后，只需输入数据即可获得工艺参数，为现场工程师调整工艺参数提供借鉴。

以上所述的仅为本发明的优选实施例，所述实施例并非用以限制本发明的专利保护范围，因此凡是运用本发明的说明书及附图内容所作的等同结构变化，同理均应包含在本发明的保护范围内。

Claims

1.一种半导体工艺设备的参数调整方法，用于控制所述设备在预定响应时间内精确达到所需要工艺条件的过程，所述半导体工艺设备的参数包括N个工艺条件参数和M个工艺结果参数，所述工艺条件参数包括至少一个工艺温度参数、至少一个工艺时间响应参数和/或至少一个工艺气体流量参数，所述工艺结果参数至少包括一个结果膜厚参数，N和M为正整数；其特征在于，所述方法包括：

y = f (x) = < w, x > + \overset{&OverBar;}{b}

2.根据权利要求1所述的半导体工艺设备的参数调整方法，其特征在于，所述步骤S2中多输入单输出的经验模型具体形成过程为：

y = f (x) = \underset{SVs}{Σ} ({\overset{&OverBar;}{α}}_{i} - {\overset{&OverBar;}{α}}_{i}^{*}) K (x_{i}, x) + \overset{&OverBar;}{b}

y为工艺参数，x为工艺结果，K为非线性核函数，形为

K (x, x_{i}) = \exp (\frac{{| x - x_{i} |}^{2}}{{2 σ}^{2}}), | x - x_{i} | = \sqrt{Σ_{k = 1}^{n} {(x^{k} - x_{i}^{k})}^{2}},

σ为核宽度，α_i和为拉格朗日乘子，n为所述第一对应表中样本数据个数；

代价函数为最优回归函数

\max_{α, α^{*}} W (α, α^{*}) = \max_{α, α^{*}} Σ_{i = 1}^{n} α_{i}^{*} (y_{i} - ϵ) - α_{i} (y_{i} - ϵ) - \frac{1}{2} Σ_{i = 1}^{n} Σ_{j = 1}^{n} (α_{i}^{*} - α_{i}) (α_{j}^{*} - α_{j}) K (x_{i}, x_{j})

受限条件为

0 \leq α_{i}, α_{i}^{*} \leq C, i, j = 1, \cdot \cdot \cdot, n

Σ_{i = 1}^{n} (α_{i}^{*} - α_{i}) = 0

式中ε为损失函数，确定误差精度范围形为：

通过拉格朗日多项式乘数法可得

< w, x > = Σ_{i = 1}^{n} (α_{i} - α_{i}^{*}) K (x_{i}, x)

\overset{&OverBar;}{b} = - \frac{1}{2} Σ_{i = 1}^{n} (α_{i}^{*} - α_{i}) (K (x_{i}, x_{r}) + K (x_{i}, x_{s}))

式中，根据KKT条件，拉格朗日乘子α_i和需满足

x_r和x_s为满足条件α_r,α_s＞0,y_r＝-1,y_s＝1的支持向量。

3.根据权利要求1所述的半导体工艺设备的参数调整方法，其特征在于，在所述步骤S1得到Z组所述数据D样本对应表后，还包括将所述数据D样本对应表中偏离所述需要的工艺结果参数较大的坏样本去掉，得到仅包括有效样本的数据D样本对应表的步骤。

4.根据权利要求3所述的半导体工艺设备的参数调整方法，其特征在于，还包括判断所述数据D样本对应表中的有效样本数是否达到预定的数量；如果没有，增加Z值，重新执行步骤S1，以确保所述数据D样本对应表中的有效样本数达到预定的数量。

5.根据权利要求3所述的半导体工艺设备的参数调整方法，其特征在于，在所述步骤S1中得到仅包括有效样本的数据D样本对应表的步骤还包括将所述数据D样本对应表中的有效样本进行数据归一化预处理的步骤。

6.根据权利要求1所述的半导体工艺设备的参数调整方法，其特征在于，所述半导体工艺设备具有五个控温区，所述工艺温度参数为5个，分别对应所述五个控温区；所述结果膜厚参数为5个，分别对应所述五个控温区。

7.根据权利要求6所述的半导体工艺设备的参数调整方法，其特征在于，所述步骤S1中的L大于1，则步骤S4中判断该L组工艺条件参数值的误差范围是否在预设的范围内具体包括：将L组工艺条件参数值的误差范围求平均误差范围，判断所述平均误差范围是否在预设的范围内，如果是，执行步骤S5，如果不是，需增加Z值，重新执行步骤S1。

8.根据权利要求1-7任意一个所述的半导体工艺设备的参数调整方法，其特征在于，所述第二对应表中所述结果膜厚参数的选取参照所述实际工艺所需要的工艺结果参数值。

9.根据权利要求1-7任意一个所述的半导体工艺设备的参数调整方法，其特征在于，所述步骤S5中的确定适合的工艺条件参数是根据对工艺结果参数影响效果的大小依次对所述工艺条件参数进行求解。

10.根据权利要求1所述的半导体工艺设备的参数调整方法，其特征在于，所述Z组选自3-10组之一。