CN109923638A - 利用频谱射频分析的处理腔室硬件错误检测 - Google Patents

利用频谱射频分析的处理腔室硬件错误检测 Download PDF

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Abstract

描述了一种将错误指派至处理腔室的方法。一些实施例包括：将射频(RF)信号施加至处理腔室，以在所述腔室中激发共振；测量所述腔室中的所施加的RF信号的共振；从所测量的共振提取指纹；将所提取的指纹与指纹库作比较；将相似性指数指派至所提取的指纹与在所述指纹库中的至少一个库指纹的结合；将各个相似性指数与临界值作比较；并且如果所述相似性指数大于临界值，则使用所述库指纹将错误指派至所述处理腔室。

Description

利用频谱射频分析的处理腔室硬件错误检测
技术领域
本说明书涉及等离子体处理腔室，并且具体而言涉及使用频谱射频分析确定在腔室中的错误。
背景技术
在半导体芯片和微电子装置的制造中，硅晶片或其他基板暴露至不同处理腔室中的各种不同的处理。腔室将晶片暴露至多种不同的化学处理和物理处理，由此将微型集成电路建立在基板上。制成集成电路的材料层通过包括化学气相沉积、物理气相沉积、外延生长等的处理而建立。某些材料层使用光蚀刻掩模和湿式或干式蚀刻技术来图案化。基板可以是硅、砷化镓、磷化铟、玻璃或其他适合的材料。
在这些制造处理中，可以使用等离子体以沉积或蚀刻各种材料层。等离子体处理提供优于热处理的许多优点。举例而言，等离子体增强的化学气相沉积(PECVD)相较于在相似的热处理中允许以更低的温度和更高的沉积率执行沉积处理。因此，PECVD允许以较低的温度沉积材料。
在这些处理中所使用的处理腔室具有许多部件以控制温度、气体浓度和压力、高频无线电波、所施加的电荷、在不同组件之间的相对差异和处理的许多其他参数。同时，因为在工件上形成的特征非常小，所以必须非常精确地控制处理参数。此外，工件必须能够快速地放入或移出腔室，以最小化制作延迟。
在腔室组装中硬件、配置或组件的任何错误或失配可能导致腔室中的处理难以精确地控制，或可能单纯改变处理的参数。这影响晶片上的装置将如何被制作，并且可能降低产量或造成失败的批次。在某些情况中，可能导致腔室的停工状况。这些事件可能潜在地造成计划外的停机、产量损失或晶片废料。
腔室通常通过开启腔室并且人工检测各个部件来检查和测试。相同的方法也用于对硬件安装问题进行故障排除，例如错置的组件、缺少的RF(射频)垫圈等等。此类的检查和测试缓慢且需要将腔室移出生产线、冲洗和允许进行冷却，接着为长时间的修复处理。
发明内容
描述了一种将错误指派至处理腔室的方法。某些实施例包括以下步骤：将射频(RF)信号施加至处理腔室，以在腔室中激发共振；测量腔室中被施加的RF信号的共振；从测得的共振提取指纹；将经提取的指纹与指纹的库作比较；将相似性指数指派至经提取的指纹与在指纹库中的至少一个指纹的结合；将各个相似性指数与临界值作比较；并且如果相似性指数大于临界值，则使用库指纹将错误指派至处理腔室。
附图说明
本发明的实施例以示例的方式且非限制地在附图的图中示出，其中：
图1是根据实施例的具有处理腔室和用于网络分析器的连接器的处理系统的局部横截面视图。
图2是根据实施例的确定在处理腔室中的错误的处理流程图。
图3是根据实施例的确定在处理腔室中的错误的特征的处理流程图。
图4是根据实施例的使用临界值选择指纹的处理流程图。
具体实施方式
如本文所述，在半导体处理腔室或微电子处理腔室安装中的错误可以通过使用自动的阻抗测量或相位测量来检测。该方法可以用于提高在使用腔室和制造腔室的领域中使用的当前人工程序以用于质量控制。可以将自动的测量施加至许多不同类型和配置的腔室。建立标称签署和错误库(fault library)并且与测试结果作比较。可以使用在本领域中可以轻易安装的便携式频谱分析器来建立测试器。
所述的方法减少开启处理腔室和人工检测其所有部件的需要。该处理繁琐且不精确。网络分析器可以非原位连接或原位连接，以提取腔室的阻抗指纹，并将此与预建立的错误签署的库作比较。也可以使用相位。在小于10分钟的时间，可以分离且检测出已知的错误。可以接着直接朝向任何检测出的错误引导人工故障排除程序。
在某些实施例中，便携式网络分析器附接至腔室，其中固定器连接至偏压RF杆。分析器发送在例如1-180MHz或任何其他适合的范围的频率频谱上的RF信号，并且输出作为腔室的特征的阻抗频谱。从标称频谱的任何变化是在腔室安装中的潜在未匹配的指示。变化可在腔室的组件中、组件的连接中，以及在RF信号的返回路径中等等。
图1是根据本发明的实施例的包括卡盘组件142的等离子体处理系统100的示意图。等离子体蚀刻或沉积系统100可以是适合用于等离子体处理的任何类型的高性能半导体或微电子腔室。尽管在等离子体系统100的上下文中描述示例性实施例，实施例可以适于适应其他类型的处理腔室。
等离子体处理腔室100包括接地的腔室。处理气体从气体源129供应到腔室105内部，此气体源129通过质量流量控制器149连接至腔室。腔室105经由连接至高容量真空泵堆155的排气阀门151而排空。当施加RF功率至腔室105时，在处理区域中在工件140上形成等离子体。RF偏压功率125耦合至卡盘组件142中，以激励等离子体。第二RF偏压功率126可以用于提供不同频率或大小的功率。两个功率源连接至RF匹配器127，RF匹配器127经由功率导管128而耦合至下电极120。RF源功率130通过另一匹配器(未示出)耦合至等离子体产生元件135，以提供高频源功率而电感式或电容式地激励等离子体。RF源功率130可以具有比RF偏压功率125更高的频率。可以连接其他功率源以向腔室中的卡盘或其他结构提供偏压或其他电压。
工件140通过开口115装载并且被夹持至腔室内侧的卡盘组件142。工件可以是任何晶片、基板或在半导体处理和相关领域中利用的其他材料，并且本发明并未在此方面进行限制。工件被设置在介电层的顶表面或卡盘组件的圆盘(puck)上，圆盘被设置在卡盘组件的冷却底板组件144上。在静电卡盘(ESC)中，夹持电极(未示出)嵌入介电层中。可以使用其他类型的工件保持器以替代ESC。
系统控制器170耦合至各种不同的系统以控制腔室中的制作处理。控制器170可以包括温度控制器175，以执行温度控制算法(例如，温度反馈控制)，并且控制器170可以是软件或硬件，或软件和硬件两者的结合。系统控制器170也包括中央处理单元172、存储器173和输入/输出界面174。温度控制器175从温度传感器143接收温度测量，并且产生输出控制信号来影响卡盘组件142与在等离子体腔室105外部的加热源和/或散热器之间的热传送速率，以控制加热器和冷却剂。系统控制器可以控制载体的其他功能，例如夹持电极、冷却剂、气体注入器、以及为了不模糊本文所示出的错误检测的特征而在本文未示出的其他功能。
在实施例中，除了加热器之外，可以具有冷却剂流动区。在示例实施例中，温度控制器175耦合至热交换器(HTX)/冷却器177。在卡盘组件142中在热交换器/冷却器177和流体导管199之间的阀门185或其他流体控制装置可以由温度控制器175控制，以控制在卡盘中经过导管199的热传送流体的流的速率。热传送流体可以是液体，例如但不限于去离子水/乙二醇、诸如来自3M的或来自Solvay Solexis,Inc.的的氟化的冷却剂，或任何其他适合的介电流体，例如含有全氟化惰性聚醚的介电流体。
为了测试的目的，测试控制器178耦合至网络分析器179。网络分析器产生诸如扫描信号的RF信号以施加至腔室。在此实施例中的网络分析器在腔室的下侧上附接至RF热杆。可以使用与偏压功率源125、126所使用的相同的杆或连接器，或可以将额外的测试界面连接器添加至RF杆。网络分析器可以替代地连接至上部功率源板135，或连接至允许网络分析器在腔室中造成共振的任何其他位置或配件。
在测试期间，偏压功率源125、126、130并未连接或关闭，使得网络分析器控制施加至腔室的信号。网络分析器以频率范围内的多个频率发送低RF功率信号至腔室，且在此频率频谱上读取频谱射频响应。RF信号在腔室中共振，且网络分析器测量腔室中的RF信号共振。这些信号然后可以由网络分析器或测试控制器存储或记录。测试控制器可以是类似于系统控制器170而具有CPU 192、存储器193和I/O 194的额外的计算资源，使得测试控制器能够通过控制网络分析器而控制腔室的测试。两个控制器可以使用局域网、周边装置或其他连接器而连接在一起以协作，用于测试目的。测试控制器和网络分析器的用户界面可以用于存取测试的结果。实际的测试可以通过预定的频率范围以不同大小的多个频率扫描来执行。网络分析器然后确定腔室中的RF能量的阻抗、相位、大小和任何其他所期望的特征。测试可以在工件140在腔室中或不在腔室中时实行。通常在测试期间不会有等离子体且不会有处理气体129。腔室可以由环境空气填充，或由排气系统151、155抽气成低压或接近真空状态。
测试控制器178和处理控制器170两者可以是传统计算机的形式，以用户界面运行测试、处理或温度控制软件，以允许操作者控制机器处理。终端机可以具有耦合至大容量存储介质的处理器、用户界面以及到控制箱的接口。终端机可以具有其他部件(未示出)，例如高速存储器、无线或有线通信接口、额外的处理器等等。大容量存储器可以是机器可读取介质的形式，具有固定状态、光学或磁性存储的指令、参数和各种日志。网络分析器产生RF输入，并且响应于来自测试控制器终端的指令或命令而接收反射。网络分析器可以能够受到来自测试控制器的一般命令而自主地操作。测试控制器178可以替代地整合至网络分析器179中或成为网络分析器179的一部分。
腔室的不同部件以不同频率通过网络分析器影响腔室的阻抗测量。这些差异允许建立多元签署的库，各个签署对不同关键腔室部件中的错误为独一无二的。可以接着使用错误检测处理以将当前腔室签署与库中的签署作比较，来识别错误的类型。错误可以是缺少的部件、未适当安装的部件或有缺陷的部件。
表1是共振特征的示例表，共振特征对多个不同类型的错误感知。这些错误大致以A、B、C、D和E指示。可以测试影响腔室共振的任何错误。在标题行中列出共振频率的示例为1、2、3、4、5、6、7和8。通常，在1至200MHz的范围内存在不同的特征频率。相对应的错误的影响在各个指示的频率处的各个行中中指示。可以通过输入扫描信号或通过输入宽带信号，通过使用特定窄带输入频率产生这些结果。表可以在测试腔室中建立错误之后在测试腔室中测量多个共振频率而发展出。这以频率A至H提供标称基线配置。
可以测试腔室对输入RF信号展现可识别响应的任何错误。某些机械错误为错置的部件、缺少部件、不适合和有缺陷的部件材料、耗损的、破裂的和损伤的部件。也可以检测电子错误，例如短路、断开或接通的接地等等。所检测的错误可以涉及以上所述的任何部件，例如衬垫、电子组件、过滤器、屏幕、喷淋头等等。
如所示，腔室在频率8处具有共振，并且当在腔室中存在错误A时，此共振偏移至右侧，即，偏移至较高频率。此偏移的量可以被特征化并且可以取决于错误的严重程度和错误的某些特征而改变。在不同腔室中的不同部件也可以造成不同的偏移量。如所示，当这是腔室的共振中的唯一的改变时，则可以以一些确定度评定错误A。然而，可以存在并未在此处指示的其他错误，并且该错误也具有频率8处的效果。
类似地，错误B具有衰减频率1的共振峰值，以及将频率2的峰值向右偏移，并且也将频率5的峰值向右偏移的效果。应注意频率1的峰值由所列的错误中的四个影响。错误C放大共振峰值，而错误B和错误D衰减峰值。错误E消除所有的峰值。这些结合的效果使得更难以精确地决定错误的性质。因此，可以建立各种不同的指纹并且进行比较以更精确地区别不同错误。
表1
以另一种方式说明，表1概述了对阻抗频谱的几个不同错误类型的某些感知特征。特征的多元性质导致对不同错误的独一无二的签署。错误A在频率8处造成共振特征，并且或许对其他频率造成向右偏移。此外，阻抗大小可以从基线修正的错误A相差数个欧姆。以相同的方式，错误B造成对较低频率共振特征的影响。再者，于频率5处的较大共振导致大得多的阻抗差异，在某些情况中，比错误A大两个数量级。这些大的差异实现稳健的错误分类。较小的差异使分类更困难。
可以使用宽带向量网络分析器179以测量诸如1-180MHz的宽频率范围上的阻抗。这种网络分析器可以能够提供输入RF功率并且接着测量包括ZMag(阻抗大小)、相位角度改变和相等串联/并联电阻及电抗的输出。通过使用耦合至RF杆或腔室100的类似的RF输入127的这种工具，处理可以从对已知良好的腔室进行基准测试开始。通过测量已知良好的腔室的特征，可以发展出阻抗频谱的数据库。这可以用于寻找已知良好的腔室之间的变化的基线。可以特征化标称变化。
在建立基线和标称变化之后，可以测量错误腔室。可以通过分析RF频谱来测量在RF路径中的任何关键部分对阻抗改变的感知度。对各个部件的阻抗频谱可以用于建立错误特征。可以通过将新的腔室的阻抗频谱与已知的错误签署和基线腔室作比较来测试新的腔室，以检测任何错置、错位或者缺少的部分。可以使用这种方式检测大范围的不同部分及其正确安装。这些部分可以包括介电绝缘体、RF垫圈、连接螺栓等等。
图2是使用网络分析器和测试控制器确定错误的处理流程图。在202处，将RF信号施加至处理腔室以在腔室中激发共振。腔室可以是近期制造的新的腔室，并且在使用之前遭受质量控制处理。处理腔室可以替代地是在生产处理中已经使用的腔室，并且遭受维护检查或故障排除。在204处，在网络分析器处测量响应于所施加的信号的腔室的共振。网络分析器在相同的RF输入处接收所施加的RF信号的反射，并且通过将所接收的反射与原始输入RF信号作比较，网络分析器可以确定共振、吸收以及对输入RF信号的其他影响。共振可以以任何各种不同的方式测量。已经发现以阻抗和相位作为测量对象特别实用。在某些实施例中的测量可以是针对在大的频带上的阻抗(Z)及相位(Φ)频谱。为了覆盖大的频带，可以使用扫描信号或不同频率的多个窄带离散信号。
在204处，从测量提取指纹。指纹可以采取许多不同的形式。在某些实施例中，各个指纹由在整个频带上的形状和阻抗大小以及及相位而表征。对于上述的网络分析器，频带可以是从0至180MHz。数学上，指纹可以由具有两列的矩阵代表，一列为相位并且一列为阻抗。行则对应于频率点的范围。行的数量可以基于所期望的精确度和频率范围来确定。举例而言，指纹可以表示为矩阵
此指纹可以接着在208处与通过上述受控的实验所收集的指纹的库作比较。在210处，可以为测试指纹和库中的指纹的各个结合指派相似性指数。库指纹与特定的错误相关，此错误可以通过使用腔室中的共振来识别。在表1的示例中，具有通过使用共振而已经被表征的五种不同的错误。在这种情况中，指纹库将具有五种不同的指纹，每种用于各个错误。这将提供五种不同的比较。库指纹的数量可以对不同的测试情境而变化。不同的腔室和相同腔室类型的不同的配置可以各自具有不同的库。
相似性指数给予腔室共振与具有错误的类似的腔室的共振匹配得如何的指引。相似性指数越大，则受测试的腔室配置具有由库中的指纹识别的错误配置的可能性越高。可以建立临界值以说明不足以指示错误的差异和变化。在212处，将对各个错误的相似性指数与相对应临界值作比较。
相似性指数可以以各种不同的方式中的任何一种来确定。一种方式是使用关联系数。作为示例，可以分开地确定阻抗频谱的关联系数以及相位频谱的关联系数。这两种系数可以接着以各种不同的方式中的任何一种结合。举例而言，可以使用平均、最大函数、或平方值的和。
可以将对各个x指纹的相似性指数SIx表征为具有各个x库指纹FPx的测试指纹FP测试的系数，并且可以表示为：
SIx＝corr(FP测试,FPx)
实用的临界值可以用于建立任何大于临界值的相似性非常可能为错误。在这种情况中，在214处，将错误指派至腔室。在216处，低于临界值的相似性被拒绝。这个比较在218处继续直到在220处处理完所有的相似性指数。
大于临界值的相似性指数可以以降序的顺序排序，并且用于确定适当的故障排除程序的优先权。在处理所有的相似性指数之后，系统就已经累积了一组可能的错误。错误对应于足够接近所测得的指纹的库指纹。在使用相似性指数或从相对应临界值对各个指数的距离时，可以在222处将错误排序成最可能和最不可能。对应于较高相似性指数的错误可以被排序成比具有较低指数的错误更容易发生。在排序错误之后，然后在224处可以将优先权指派至错误。或者，可调查所有的错误而不论排序、优先权或相似性指数。
图3是建立指纹的库的处理流程图。库以基线共振响应形成，并且接着独特的共振对不同的错误状态响应。这可以被写成对于n个错误：
库→{FP基线,FP错误1,FP错误2…FP错误n}
在252处，基线指纹是基于腔室的功能完备的正确无错误版本的多次测量。这提供了针对可以与错误腔室进行比较的控制。各种错误中的任何一种都可以被表征。通常而言，将表征在制造或在使用中最容易发生的错误。作为示例，可以从基线配置移除特定硬件部件，并且接着可在缺少部件下多次测量腔室。在254处，可以移除不同的部件而重复进行。可以以相同的方式测试和表征其他错误，例如具有不同尺寸的硬件部件，例如厚的或薄的边缘环。可以测量具有不同服务时间的硬件部件，例如新的、在服务寿命之中和服务寿命结束后。在256处，对各个被选择的错误状态和配置收集指纹。
可以由跨频率范围的阻抗和相位曲线的形状和大小，来辨别所收集的所有错误。代替阻抗和相位，或除了阻抗和相位之外，可以使用其他参数。在收集指纹之后，可以使用这些指纹以对各个错误状态建立临界值。在258处，对相同配置的指纹作比较。这些指纹可以来自相同设计的不同测试不同腔室，以及进行相同测试的不同的人。通过对相同配置配对指纹来确定相似性指数。当比较各个结合时，这提供大量的配对。在260处，可以选择相似性指数的最小值作为临界值。最小值代表相同错误的测试之间最大的变化。取决于特定示例，可以将临界值设定为更高或更低。
以此方式，临界值代表测量单元之间的测量工具的差异、代表腔室如何被安装和被组装的差异、以及代表不足以影响使用中的腔室的性能的其他琐碎的变化。在所述的示例中，建立临界值，使得高于临界值的任何相似性指数都被考虑为是重要的。
图4是使用临界值选择库指纹的简化的处理流程图。这个方式允许更快速且简单地选择错误。开始处理并且接着在270处向腔室施加RF信号。在本文的示例中，通过耦合至RF匹配器或定位在腔室上的另一个适合的RF输入的网络分析器施加信号。在272处，网络分析器测量由输入信号所造成的腔室中的共振。输入信号将如参考表1中所述而被修改，具有峰值偏移、衰减及放大。
在274处，从射频频谱响应的测量提取指纹。在276处，这个提取的指纹与指纹的库中的指纹作比较。对于任何结合，在278处，指派相似性指数至被提取的指纹与库指纹的结合。在280处，将指数与对此库指纹的临界值作比较，并且如果相似性指数大于相对应的临界值，则在282处，将错误指派至处理腔室。错误将是对于结合的库指纹已经识别出的错误。在已指派任何错误之后，然后可以采取适当的动作，例如腔室的检测、修复、更换、翻新等等。
如此说明书及随附权利要求中所使用，单数形式的“一”、“一个”及“该”旨在也包括复数的形式，除非上下文另有说明。也将理解本文所使用的术语“和/或”代表且包含一个或更多个相关联的所列举的项目的任何或所有的可能结合。
术语“耦合”及“连接”以及其衍生词可以在本文中用于描述部件之间的功能或结构关系。应理解这些术语并非意图作为彼此的同义词。相反，在特定实施例中，“连接”可以用于指示两个或更多个组件为彼此直接物理、光学、或电气地接触。“耦合”可以用于指示两个或更多个组件为直接或间接地(在组件之间具有其他介入的组件)彼此物理、光学、或电气接触，和/或两个或更多组件彼此配合或交互(例如，为因果关系)。
术语“上方”、“下放”、“之间”及“上”在本文中用于代表一个部件或材料层相对于其他部件或层的相对位置，其中这样的物理关系是值得注意的。举例而言，在材料层的情境中，一层被设置在另一层上方或下方可以直接接触另一层或可以具有一层或更多层中间层。此外，被设置在两层之间的层可以直接与两层接触或可以具有一层或更多层中间层。相对的，第一层“在”第二层“上(on)”是与第二层直接接触。类似的差异存在于部件组装的情境中。
应理解以上说明旨在作为示例性且并非限制。举例而言，尽管附图中的流程图示出通过本发明的某些实施例执行特定顺序的操作，应理解这种顺序并非必要的(例如，替代实施例可以以不同顺序执行操作、结合某些操作、重叠某些操作等等)。进一步，对于本领域技术人员而言，在阅读且理解上述说明书后，许多其他实施例将是显而易见的。尽管已经参考特定示例性实施例说明本发明，将认识到本发明并非限于所述的实施例，但可以以所附权利要求的精神及范围内的修改及替换来执行。因此，本发明的范围应参考所附权利要求以及这些权利要求包含的等效物的完整范围来确定。

Claims (15)

1.一种将错误指派至处理腔室的方法，包含：
将射频(RF)信号施加至处理腔室，以在所述腔室中激发共振；
测量在所述腔室中的所施加的RF信号的共振；
从所测量的共振提取指纹；
将所提取的指纹与指纹库作比较，各个库指纹与处理腔室错误相关联；
将相似性指数指派至所提取的指纹与在所述指纹库中的至少一个库指纹的结合，以形成多个相似性指数；
将各个相似性指数与临界值作比较；
如果所述相似性指数大于临界值，则使用所相关联的库指纹将错误指派至所述处理腔室。
2.如权利要求1所述的方法，其中，指派相似性指数包含为多个库指纹指派相似性指数，并且其中比较包含将所述相似性指数中的每一个与所述临界值作比较，所述方法进一步包含基于所述相似性指数的值，对所述库指纹排序。
3.如权利要求2所述的方法，其中，指派包含为所排序的库指纹中的每一个指派错误，所述方法进一步包含基于所述排序，将优先权指派至所指派的错误中的每一个。
4.如权利要求1所述的方法，进一步包含拒绝所述相似性指数低于所述临界值的任何库指纹。
5.如权利要求1所述的方法，其中，使用以不同错误施加至不同腔室的受控的实验来收集所述指纹库。
6.如权利要求1所述的方法，进一步包含通过以下步骤对单一处理腔室错误的库指纹建立临界值：
为多个处理腔室和多个测量的单一错误配置收集指纹；
为相同错误配置的所收集的指纹的不同配对计算相似性指数；以及
选择所计算的相似性指数的最小值作为所述错误配置的所述临界值。
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述处理腔室错误包含以下中的至少一个：缺少硬件部件、硬件部件的尺寸以及耗损的硬件部件。
8.如权利要求1所述的方法，其中，指派相似性指数包含确定测量的阻抗的关联系数和测量的相位的关联系数，并且结合所述关联系数。
9.如权利要求8所述的方法，其中，结合所述关联系数包含将所述关联系数的平方值相加。
10.如权利要求1所述的方法，其中，施加RF信号包含施加扫描过频带的RF扫描信号，并且其中测量包含测量整个所述频带。
11.如权利要求1所述的方法，其中，提取指纹包含在所述频带上提取阻抗和相位的形状和大小。
12.如权利要求11所述的方法，进一步包含将所述形状和大小转换成在所述频带中对多个频率中的每一个的两行和一列的矩阵。
13.如权利要求1所述的方法，其中，所述共振包含阻抗共振。
14.一种用于将错误指派至处理腔室的系统，包含：
网络分析器，用于将射频(RF)信号施加至处理腔室，以在所述腔室中激发共振，并且用于测量在所述腔室中的所施加的RF信号的共振；以及
控制器，用于从所测量的共振提取指纹；用于将所提取的指纹与指纹库作比较，各个库指纹与处理腔室错误相关联；用于将相似性指数指派至所提取的指纹与在所述指纹库中的至少一个库指纹的结合，以形成多个相似性指数；用于将各个相似性指数与临界值作比较；并且如果所述相似性指数大于临界值，则用于使用所相关联的库指纹将错误指派至所述处理腔室。
15.如权利要求14所述的方法，其中，指派相似性指数包含确定测量的阻抗的关联系数和测量的相位的关联系数，并且结合所述关联系数。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6939739B2 (ja) * 2018-08-21 2021-09-22 トヨタ自動車株式会社 流体供給装置の故障診断装置、及び流体供給装置の故障診断方法
CN109765479B (zh) * 2019-01-28 2021-10-01 合肥京东方视讯科技有限公司 一种电路板缺件检测装置和方法
US11486927B2 (en) * 2020-04-02 2022-11-01 Applied Materials, Inc. Bode fingerprinting for characterizations and failure detections in processing chamber

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060281199A1 (en) * 2005-06-14 2006-12-14 Hiroshi Matsushita Abnormality cause specifying method, abnormality cause specifying system, and semiconductor device fabrication method
US20090105980A1 (en) * 2007-10-19 2009-04-23 Tsutomu Tetsuka Plasma processing apparatus and method for detecting status of said apparatus
JP2011517806A (ja) * 2008-03-08 2011-06-16 東京エレクトロン株式会社 自律的に適応する半導体製造
US20150079700A1 (en) * 2013-09-13 2015-03-19 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Systems and methods for similarity-based semiconductor process control

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050009093A1 (en) * 2000-12-15 2005-01-13 Ola Engkvist Focussing of compound libraries using atomic electrotopological values
US7972483B2 (en) * 2001-12-31 2011-07-05 Tokyo Electron Limited Method of fault detection for material process system
US6826489B2 (en) 2002-02-14 2004-11-30 Scientific Systems Research Limited Fault classification in a plasma process chamber
US6873114B2 (en) * 2002-09-26 2005-03-29 Lam Research Corporation Method for toolmatching and troubleshooting a plasma processing system
US20060021580A1 (en) * 2004-06-02 2006-02-02 Tokyo Electron Limited Plasma processing apparatus and impedance adjustment method
JP4875291B2 (ja) * 2004-06-07 2012-02-15 株式会社日立国際電気 基板処理装置
US7292045B2 (en) 2004-09-04 2007-11-06 Applied Materials, Inc. Detection and suppression of electrical arcing
US7596718B2 (en) * 2006-05-07 2009-09-29 Applied Materials, Inc. Ranged fault signatures for fault diagnosis
US7829468B2 (en) 2006-06-07 2010-11-09 Lam Research Corporation Method and apparatus to detect fault conditions of plasma processing reactor
JP4843056B2 (ja) * 2006-11-30 2011-12-21 富士通株式会社 試験装置、試験方法、および製造方法
US8399827B1 (en) * 2007-09-10 2013-03-19 Cedars-Sinai Medical Center Mass spectrometry systems
JP2010056304A (ja) * 2008-08-28 2010-03-11 Fujitsu Microelectronics Ltd 半導体製造装置とその制御方法、及び半導体装置の製造方法
US8650002B2 (en) * 2009-06-30 2014-02-11 Lam Research Corporation Determining plasma processing system readiness without generating plasma
US9091588B2 (en) * 2010-05-28 2015-07-28 Prognost Systems Gmbh System and method of mechanical fault detection based on signature detection
US10128090B2 (en) * 2012-02-22 2018-11-13 Lam Research Corporation RF impedance model based fault detection
US8281917B1 (en) * 2012-05-23 2012-10-09 Paradigm Circuit Solutions Inc. System and method to automate transport of electronic devices on an assembly line for testing
WO2014021144A1 (ja) * 2012-07-31 2014-02-06 株式会社日立メディコ 磁気共鳴撮像装置、診断支援システムおよびプログラム
US9653269B2 (en) 2013-08-14 2017-05-16 Applied Materials, Inc. Detecting arcing using processing chamber data
JP5850581B2 (ja) 2013-11-29 2016-02-03 株式会社京三製作所 プラズマ未着火状態判別装置およびプラズマ未着火判別方法
US9642014B2 (en) * 2014-06-09 2017-05-02 Nokomis, Inc. Non-contact electromagnetic illuminated detection of part anomalies for cyber physical security
DE102014219467A1 (de) * 2014-09-25 2016-03-31 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zu einer Bewegungskorrektur für eine Magnetresonanz-Fingerprintinguntersuchung an einem Untersuchungsobjekt
US9851389B2 (en) * 2014-10-21 2017-12-26 Lam Research Corporation Identifying components associated with a fault in a plasma system
MX369761B (es) * 2014-10-23 2019-11-20 Dail Jr Kimrey Harold Sistema de calentamiento por radiofrecuencia.
JP2016091204A (ja) * 2014-10-31 2016-05-23 日本電信電話株式会社 電磁的情報漏洩評価システムおよびその方法
CN107209236B (zh) * 2015-02-02 2020-08-04 皇家飞利浦有限公司 用于确定mr系统的性能退化的mr指纹识别
GB201509313D0 (en) * 2015-05-29 2015-07-15 Micromass Ltd Sample mass spectrum analysis
KR102459432B1 (ko) * 2015-06-16 2022-10-27 삼성전자주식회사 기판 제조 설비 및 그의 관리 방법
US9958521B2 (en) * 2015-07-07 2018-05-01 Q Bio, Inc. Field-invariant quantitative magnetic-resonance signatures
DE102015220078B4 (de) * 2015-10-15 2018-11-15 Siemens Healthcare Gmbh Erstellung von reduzierten Signalverläufen für eine Magnetresonanz-Fingerprinting-Untersuchung eines Untersuchungsobjekts

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060281199A1 (en) * 2005-06-14 2006-12-14 Hiroshi Matsushita Abnormality cause specifying method, abnormality cause specifying system, and semiconductor device fabrication method
US20090105980A1 (en) * 2007-10-19 2009-04-23 Tsutomu Tetsuka Plasma processing apparatus and method for detecting status of said apparatus
JP2011517806A (ja) * 2008-03-08 2011-06-16 東京エレクトロン株式会社 自律的に適応する半導体製造
US20150079700A1 (en) * 2013-09-13 2015-03-19 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Systems and methods for similarity-based semiconductor process control

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王永庆: "《人工智能原理与方法》", 31 May 1988, 西安：西安交通大学出版社 *

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Publication number Publication date
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