CN1197130C - 处理装置运转监视方法,评价方法及异常检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明的运转监视方法，对预先成为基准的多个晶片(W)用检测器分别检测多个运转数据，用这些运转数据通过控制装置(10)进行主因素分析。而且，用由运转数据产生的主因素分析结果，评价等离子体处理装置(1)的运转状态。

Description

处理装置的运转监视方法、评价方法及异常检测方法

技术领域

本发明涉及在用例如等离子体进行半导体晶片的蚀刻处理等的处理装置中，用于进行其运转状态监视或特性评价等的方法。

背景技术

半导体制造工序用多种类半导体制造装置或检查装置等的处理装置。这些处理装置用各种的运转数据，监视各自的运转状态，如果认为运转状态异常，则要弄清其原因。在弄清原因时收集用于把握处理装置运转状态的各种运转数据，通过分析弄清异常处于哪个位置。

例如等离子体处理装置用于蚀刻处理或成膜处理等。这种等离子体处理装置例如包含在处理容器内相互平行配置的上部电极和下部电极，在下部电极上施加高频电力的同时，向处理容器内导入处理气体，通过上部电极和下部电极间的放电产生处理气体的等离子体，对半导体晶片等被处理体实施预定的等离子体处理。而且等离子体处理装置的运转状态用各自的检测器检测处理容器内的压力或下部电极施加的电力或处理气体供给流量等30多种数据，各自的检测值作为运转数据利用，监视处理装置的运转状态。

然而，如果通过处理装置经历长时间继续预定的处理，则运转状态随时间变化，根据不同情况会出现运转状态突发的变化。这时，对于例如高频电力、处理气体的流量、处理容器内的处理气体的压力等运转数据个别地求出平均值、最大值、最小值以及离散值等统计数据，根据各自的统计数据来评价处理装置的运转状态。不过，问题是由于检测器数量多，对于全部的检测器的运转数据求出统计数据，为了对每个检测器评价运转数据，因烦杂而耗力、耗时。

例如在评价新的处理装置或维护后的处理装置时，对各自的处理装置进行试运转。而且，在试运转中得到的运转数据，与成为基准的处理装置(以下称为「基准处理装置」)对应的、由检测器得到的运转数据，如图11～图15所示地一一加以比较、分析。因此，也有所谓这类处理装置的评价耗时、耗力等问题。

其次，这种等离子体处理装置例如在处理容器内的电极上施加高频电力的同时，向处理容器内导入处理气体，在处理容器内产生处理气体的等离子体，对半导体晶片等被处理体实施预定的等离子体处理。这时，被处理体的处理在供给高频电力的高频电源根据处理容器内的状态稳定后进行。可是，处理装置刚启动后，直到高频电源与处理容器状态磨合为止，在不稳定下，经历长时间仍然不稳定。

例如，图23a是示出与匹配电路的高频关联的参数(电压)变化的图，图23b是示出以匹配电路的调整状态为特征的电容器的参量(电容量)变化的图。任一参量都随时间的变化大，难以判断稳定状态。例如在图23a所示的参量，观测批量初期峰，难以判断是否稳定化。并且，在处理容器内施加高频电力的环境下的磨合也需要相当的时间，不那么稳定。因此，目前通过操作者的经验判断高频电源或处理容器内稳定与否，在判断达到稳定区时实施预定的处理。再有，图8a及图8b示出在装置维修检查后，对处理装置进行4天真空抽气后的沉积少的运转条件下的结果。关于沉积少的条件后述。

这样，目前没有客观地判断处理装置的高频电源或处理容器内是否稳定的手法，不得不依赖操作者的经验和直觉。由于不能评价用于引导处理装置处于稳定状态的处理条件，所以其评价不得不依赖试行错误。

在维护检查处理装置时边更换消耗品，边进行清洗，由于处理装置是精密机械，所以对其安装要高度注意。例如即使高频电源或处理容器内各部件的螺丝固定稍许松驰，或一部分部件安装差错等出现些许异常，等离子体也变得不稳定。可是，按照传统方式万一未发觉这类装置的异常，运转了处理装置时，由于没有打开处理装置进行检查，没有判定异常的方法，所以弄清其原因需要很多时间和劳力。

发明内容

本发明的目的是解决上述问题，提供通过把大量运转数据统计地汇集成少量的数据进行分析，能够进行简单而且可靠地监视处理装置的运转状态或性能评价。

为了达到该目的，本发明是用在处理装置上附设的多个检测器，以每个被处理体上检测的多个检测值作为运转数据加以利用，监视该处理装置运转的方法，用前述运转数据进行多变量分析，评价处理装置的运转状态，提供以此作为特征的运转监视方法。

本发明是用在等离子体处理装置上附设的多个检测器，将检测的多个检测值作为运转数据加以利用，监视该等离子体处理装置运转的方法，关于预先成为基准的多个被处理体，分别获得多个运转数据的同时，用由此获得的运转数据进行主因素分析，用该主因素分析的结果来评价等离子体处理装置的运转状态，提供以此作为特征的运转监视方法。

本发明是用在处理装置上附设的多个检测器，以每个被处理体上检测的多个检测值作为运转数据加以利用，监视处理装置运转的方法，把前述运转数据分为相对贡献率高的主因素和贡献率低的主因素的同时，求出属于前述贡献率低的主因素的运转数据的残差矩阵，根据该残差矩阵得到的残差所得值评价处理装置的运转状态，提供以此为特征的运转监视方法。

本发明是用在处理装置上附设的多个检测器，以每个被处理体上检测的多个检测值作为运转数据加以利用，评价多个处理装置间的特性差的方法，本发明提供包含以下工序作为特征的处理装置的评价方法，即：用基准处理装置获得多个被处理体各自的第1运转数据的工序；用前述第1运转数据，进行多变量分析的工序；用应与前述基准处理装置比较的比较处理装置，获得多个被处理体各自的第2运转数据的工序；得到把前述第2运转数据放到前述多变量分析结果里的分析结果的工序；以及通过对由前述第1运转数据产生的分析结果和由前述第2运转数据产生的分析结果进行比较，评价处理装置之间性能差的工序。

本发明是用在处理装置上附设的多个检测器，以每个被处理体上前述各检测器的检测值作为运转数据加以利用，来评价多个处理装置之间性能差的方法，本发明提供包含以下工序作为特征的处理装置的评价方法，即：用基准处理装置获得多个被处理体各自的第1运转数据的工序；用前述第1运转数据，进行主因素分析，求残差矩阵的工序：用应与前述基准处理装置比较的比较处理装置获得多个处理体各自的第2运转数据的工序；得到把前述第2运转数据放到前述多变量分析结果里求残差矩阵的工序；以及通过对由前述第1运转数据产生的残差矩阵和由第2运转数据产生的残差矩阵进行比较，评价处理装置间性能差的工序。

另外，本发明的目的是提供通过客观地判断处理装置启动后的稳定状态，使处理条件最佳化，可以运转的处理装置的运转监视方法。此外，本发明的目的是还提供能够不打开处理装置而可靠地检测出装置异常的处理装置异常的检测方法。

为了达到这个目的，本发明是在处理装置中从高频电源把高频电力施加到处理容器内的电极上产生等离子体从而对被处理体进行处理期间，根据前述被处理容器内的状态，用测量器测定变化的前述高频电源的多个电数据的同时，用测定的多个电数据进行多变量分析，检测前述高频电源施加状态的处理装置的运转监视方法，本发明提供包含以下工序作为特征的处理装置的运转监视方法，即：在基准处理装置中，根据容器内的状态，使前述高频电源施加状态稳定时的前述多个电数据作为基准用数据的测定工序；用得到的多个基准数据进行基准用的多变量分析的工序；在监视的比较处理装置中，以前述多个电数据作为比较用数据，从装置启动后开始随时间测量的工序；用得到的多个电数据作为比较用数据，进行比较用的多变量分析的工序；以及对前述比较用的多变量分析结果和前述基准用的多变量分析的结果进行比较，从两者之差判断在前述比较处理装置内的高频电源的施加状态相应前述处理容器内的状态是否达到稳定状态的判断工序。

本发明是在处理装置中从高频电源把高频电力施加在处理容器内的电极上产生等离子体，在处理被处理体期间，根据前述处理容器内的状态，用测量器测量变化的前述高频电源的多个电数据的同时，通过用测量的多个电数据进行多变量分析，检测前述高频电源的施加状态，检测处理装置异常的方法，本发明提供包含以下工序作为特征的处理装置的异常检测方法，即：在正常的基准处理装置中，根据处理容器内的状态，以前述高频电源施加状态的稳定化时的前述多个电数据作为基准用数据测量的工序；用得到的多个基准用数据进行基准用的多变量分析的工序；在应检测异常的比较处理装置中，以前述多个电数据作为比较用数据，进行测量的工序；用得到的多个比较用数据，进行比较用的多变量分析的工序；以及对前述比较用的多变量分析的结果和前述基准用的多变量分析结果进行比较，从两者之差检测前述处理装置的异常。

附图说明

图1示出适用本发明的运转监视方法的等离子体处理装置一例的构成图。

图2示出由本发明的一实施方式得到的图1所示等离子体处理装置的第1主因素所得值变化的图。

图3示出图1所示等离子体处理装置的高频电压变化的图。

图4示出由本发明一实施方式得到的图1所示等离子体处理装置的第2主因素所得值变化的图。

图5示出与图4所示第2主因素所得值关联的高频电力的反射波突发变化的图。

图6示出与图4所示第2主因素所得值关联的高频电压突发变化的图。

图7示出与图4所示第2主因素所得值关联的CO气体供给量突发变化的图。

图8示出残差所得值随每个晶片的变化状态的图。

图9示出由本发明的处理装置评价方法的一实施方式求得的基准处理装置以及比较处理装置的残差所得值的图。

图10示出在图9所示的图中。与基准处理装置的残差所得值偏移的比较处理装置参量的残差的图。

图11示出在比较研究现有的处理装置间性能上的差异时用的处理装置间参量差异的图。

图12为与示出其它参量的图11相当的图。

图13为与示出其它参量的图11相当的图。

图14为与示出其它参量的图11相当的图。

图15为与示出其它参量的图11相当的图。

图16是示出适用本发明处理装置的运转监视方法及异常检测方法的处理装置一例的构成图。

图17a、图17b是示出分别用高次谐波测量器。直到处理装置的电数据稳定化为止推移的图。

图18a、图18b是分别示出直到与图17a、图17b对应的电数据的残差所得值稳定化为止推移的图。

图19a、图19b是示出分别用高次谐波测量器直到处理装置的电数据稳定化为止推移的图。

图20是(以状态A，状态B)分别示出推移至与图17a、图17b对应的电数据的残差所得值稳定化为止的图。

图21是示出基于正常的处理装置以及异常的处理装置的电数据的残差所得值的图。

图22a、图22b以及图22c是分别示出异常的处理装置的电数据的残差成分的图，

图23a、图23b是示出现有方式使用的处理装置刚启动后的电数据变化的图。

具体实施方式

以下基于图1～图22c所示的实施方式对本发明加以说明。

首先，就适用于本发明方法的等离子体处理装置一例，边参照图1边加以说明。图1所示的等离子体处理装置1包含由铝等导电性材料构成的处理容器11。在该处理容器11内，兼作载置作为被处理体的半导体晶片W的载置台的下部电极12设置在容器底面上。在该下部电极12的上方，以预定间隔配置兼作处理气体供给部的、以中空状接地的上部电极13。围绕处理容器11的外周设置产生旋转磁场的磁场形成设备14。

在处理容器11的上面连接与上部电极13连通的气体供给管15。由此，借助气体供给管15以及上部电极13就能从气体供给源(未图示)向处理容器11内提供处理气体。在处理容器11的侧面上连接与未图示的真空排气装置连通的气体排出管16。由此，经真空排气装置以及气体排出管16，使真空容器11内减压，就能保持在预定的真空度。在下部电极12上连接高频电源19，就能从高频电源19向下部电极12施加高频电力。

而且，该装置1通过在控制装置10的控制下向两电极13，12之间产生的电场作用、由磁场形成设备14产生的旋转磁场B，在处理容器11内形成处理气体的高密度等离子体。通过该等离子体就能谋求对处理容器11内的晶片W进行例如预定的蚀刻处理等的均匀的等离子体处理。

在等离子体处理装置1上安装例如36种检测器，用这些检测器，以例如高频电压V_PP，高频电力P，处理气体流量F等作为等离子体处理时的运转数据就能逐次进行检测。这些运转数据逐次输入到各控制装置10内。在该控制装置10内作为多变量分析程序储存例如主因素分析程序，经该程序进行主因素分析，监视运转状态。即：通过以各检测器检测值的运转数据作为参量，评价装置的运转状态，进行该运转状态的监视。

例如在本实施方式进行主因素分析时，预先对成为基准的多枚(例如25枚)样品晶片进行蚀刻处理。而且对处理过的每个晶片作为运转数据用各检测器逐次检测高频电压V_PP，高频电力P，处理气体流量F等。这些数据通过对电压V_PP等各自分别减去平均值定中心(centering)以及除以偏差定标(scaling)来实现标准化。此时，原来的运转数据和标准化数据的对应关系例如配合数据的检测顺序而明确。例如，如果对m枚晶片分别存在n个检测值，则用加入标准化的运转数据的矩阵(1)表示。

而且，在控制装置10中，计算每个晶片检测值的平均值、最大值、最小值、离散值。用基于这些计算值的方差协方差矩阵，进行多个运转数据的主因素分析，求特征值及其特征向量。特征值表示运转数据离散的大小，按照特征值大小的顺序，作为第1主因素，第2主因素，...第n主因素定义。在各特征值具有属于各自的特征向量。通常，主因素次数n越高，则对数据评价的贡献率越低，其利用价值越差。

例如，对m枚晶片分别采用n个检测值时，第i个晶片的第j个特征值对应的第j个主因素由数式(2)表示。

t_ij＝X_i1P_ji+X_i2P_j2+…+X_inP_jn…(2)

而且，把具体的第i个检测值(X_i1，X_i2；…Xin)代入该第j的主因素t_ij得到的值成为第i个晶片的第j主因素的所得值。因而第j主因素的所得值t_j由数式(3)定义，第j主因素的特征向量P_j由数式(4)定义。

t_j是表示测量值间关系的所得值。P_j是表示测量值间的重要性的特征向量。而且，用矩阵X和特征向量P_j由数式(5)表示第j主因素的所得值t_j。

t_j＝XP_j…(5)

矩阵X用主因素所得值和各自的特征向量，由数式(6)表示。

X＝t₁P₁ ^T+t₂P₂ ^T+…+t_nP_n ^T…(6)

其中，P_n ^T是P_n的转置矩阵。

因此，在主因素分析中，即使有多种类的运转数据，也把这些作为例如第1主因素以及第2主因素，至多达到第3主因素为止的少数统计数据汇集，通过只调研这些少数统计数据来评价运转状态就可以把握。例如，如果例如通常第1直到第2主因素为止的特征值的累积贡献率超过90％，则基于第1，第2主因素的评价成为可靠性高的评价。第1主因素，如上所述示出运转数据最大离散的方向，成为进行处理装置运转状态综合评价的指标，适于处理装置运转状态随时间变化的判断、评价。如果用同一处理装置，处理同一种晶片，则第1，第2主因素的特征值及其特征向量基本上是相同的。

因此，在本实施方式中，用预定处理装置，在预定条件下处理多枚样品晶片，预先求出在该条件下的特征值及其特征向量。而且这些特征值及其特征向量适用于实际的晶片，判断、评价工作时处理装置的运转状态。

例如，在本实施方式中，在下述条件下对晶片进行蚀刻，对此时的各检测器的检测值作主因素分析。在该主因素分析中，特征值用方差协方差值求出。最大的特征值成为离散值的最大的第1主因素。第1主因素的特征向量用特征值及方差协方差值求出。而且，用第1主因素及其后较大的第2主因素评价运转状态。如果在处理装置10处于稳定状态时对25枚样品晶片的每个晶片求第1主因素所得值t₁并记录，则与直到图2的25枚为止的晶片对应。如果用25枚样品晶片的第1主因素所得值t₁求25晶片的主因素所得值t₁的标准偏差σ，则25枚晶片的主因素所得值t₁都进入±3σ的范围内。第1主因素所得值t₁处于±3σ范围内时，可以认为等离子体处理装置在正常状态下运转。

[处理条件]

处理装置：磁控管RIE型处理装置，

晶片：200mm，

被蚀刻膜：氧化硅膜，

衬底层：氮化硅膜，

处理内容：SAC，

下部电极的电源高频及电力：13.56MHz，1700W，

电极间间隙：27mm，

处理压力：53mTorr，

处理气体：C₄F₈＝16sccm，CO＝300sccm，Ar＝400sccm，

载气：He＝7Torr(电极中央部)，40Torr(电极边缘部)，

静电卡盘直流电压：1.5KV，

处理温度：上部电极＝60℃，侧壁＝60℃，下部电极＝20℃。

这样一来，用25枚样品晶片进行主因素分析后，在同一条件下，进行实际的晶片蚀刻，用各检测器检测运转数据。而且，用通过各检测器的运转数据和样品晶片得到的第1主因素的特征向量，求每个晶片的第1主因素所得值。图示该第1主因素所得值，如图2的第26枚以后所示。从图2可以判断，直到第120枚的晶片位为止第1主因素所得值属于正常的运转圈内，而其后的第1主因素所得值逐渐离开正常的运转圈。作为其原因，认为是随着晶片处理枚数的增加，在容器内附着、积层等离子体副生成物，运转条件逐渐变化等。

图3是示出蚀刻时的高频电压V_PP的随时间变化的图。判断图3所示的高频电压V_PP的变化倾向和图2所示的第1主因素所得值的变化倾向为相同倾向。因此，在正常运转圈以外划分的优选时间点停止运转，进行维护等较好。

如以上说明所示，根据本实施方式，预先对样品晶片检测的运转数据进行作为多变量分析的主因素分析，来评价运转状态。由此，与个别地比较、评价全部的检测值的意义内容，观察运转状态的现有方法不同，即使有多数运转数据，通过对其进行主因素分析，自动地集中于所谓第1主因素所得值以及第2主因素所得值的少数的数据，希望可以简单且正确地把握运转状态。

由于作为运转监视方法希望用主因素分析的第1主因素所得值，通过每个晶片的第1主因素所得值变化可以把握运转状态的随时间变化。并且，通过将每个晶片的第1主因素所得值的标准偏差σ的±3倍的值作为基准，来判断等离子体处理装置的运转停止时间，可以简单且可靠地把握等离子体处理装置的停止时间，即维护时间等。

在这里，图4是图示对样品晶片以及实际晶片蚀刻处理时的第2主因素所得值。求实际的晶片第2主因素所得值时，用样品晶片得到的第2主因素的特征向量。第2主因素所得值基本上变化小，始终稳定，集中于0的附近，不过发现随着不同位置，第2主因素所得值突发变化，大大偏离运转圈的时间点。在蚀刻刚开始后，未发现第2主因素所得值大的变化，然而在超过40枚时在一处发现大的变化，第120枚之后，出现比较多的变化。由于变化大小分为3群，认为因群不同，变化原因各异。

调查各群的变化原因，在图4中，变化最大的第1群G1判断为与图5上用O包围的位置的高频电力的反射波突发变化所对应(图5的横轴表示一批量内的枚数，与图4没有直接对应的)。第2群G2判别为与图6用O包围位置的高频电压V_PP突发的变化对应的(图6的横轴表示1枚晶片处理中的时间)。第3群G3判别为与图7用O包围位置的处理气体中的CO气体流量突发变化对应的(图7的横轴表示1枚晶片处理中的时间)。

这样，通过用每个晶片的第2主因素所得值，确认第2主因素所得值突发变化的晶片时，只通过确认该晶片的各检测值，就能简单地知道任何一个检测值有异常。

其次，在本实施方式中，通过如下方法也可以更加可靠地把握在第1，第2主因素没有把握的运转状态的变化。例如，如果直到贡献率高的第k主因素为止的累积贡献率超过90％，通过主因素分析，可以判断、评价运转状态的变化，然而产生最高达10％的把握漏掉。因此，贡献率低的第(k+1)以上的高次主因素集中为一个，制作用数式(7)定义的残差矩阵E(各行的成分与各检测器的检测值对应，各列的成分与晶片的枚数对应)。

如果把该残差矩阵E填入前述数式(6)，则数式(6)用数式(8)表示。

X＝t₁P₁ ^T+t₂P₂ ^T+…t_kP_k ^T+E…(8)

该残差矩阵E的残差所得值Qi用数式(9)定义的行向量e_i的数式(10)定义，表示与第i个晶片的各检测值的残差。

ei＝[e_i1e_i2…e_in]…(9)

Qi＝e_ie_i ^T…(10)，其中，e_i表示第i次测量。

即：残差所得值Q_i作为行向量e_i及其转置向量e_i ^T的积表示，成为各残误差的平方和，正成分及负成分不能互相抵消，作为可靠的残差求出。

通过求出该残差所得值Q，使多方面判断、评价运转状态成为可能。由于只通过第1，第2主因素决定各自的特征向量，所以不能多方面评价各检测器的运转数据(检测值)。与此相反，通过求出残差矩阵，可以多方面评价作为各检测值的统计数据的重要性，可以把握用低次的第1～第k成分不能抓住的运转状态的变化。因此，某晶片的残差所得值Q_i与样品晶片的残留所得值Q_o不符时，如果观察行向量e_i的成分，判断该晶片处理时该晶片的任一检测值中有较大的偏移，可以确定异常的原因。

例如，如果第1，第2主因素的特征值的累积贡献率超过90％，则用第1，第2主因素可以判别运转状态的随时间变化或突发变化，此外，用第1，第2主因素不能把握的变化可以通过残差所得值Q_i把握。取k＝2，用直到第1，第2主因素为止，以及残差矩阵E的情况填入数式(8)内，得到数式(11)。

$X=t_1{p}_1^T+t_2{p}_2^T+E\·\·\·\left(11\right)$

图8是记录在前述处理条件下，处理晶片时的每个晶片的残留所得值Q_i的。如图8所示，可以看到与第1主因素所得值t_i同样地，残差所得值Qi也随着晶片处理枚数的增加出现随时间变化的倾向。此外，与第2主因素所得值同样地也可以了解残差所得值Q_i突发变化的情况。由此，如果把握残差所得值Q，则也可以把握通过第1、第2主因素把握的现象。此外，也可以多方面把握由第1，第2主因素不能把握的现象。而且，在与具有残差矩阵E的晶片对应的行上，通过关注具有比其它参量(运转数据)更大的残差参量，可以正确地确认在该晶片上任一检测值上是否有异常。

如上所示，基于运转数据求出第1，第2主因素各自的所得值时，希望对这些主因素以外残差小的运转数据集中于一个作为残差所得值Q求出。由此，可以多方面把握各检测值，通过第1、第2主因素所得值可以可靠地抓住容易看漏的变化，可以更加详细地把握运转状态。可是，关于用残差所得值发现异常的晶体通过进一步分析残差矩阵E的行成分可以知道由哪个检测器产生的检测值发生异常。

第2实施方式

在前述的实施方式中，对用主因素分析，评价在处理装置中处理晶片时的运转状态的方法加以说明，然而该方法也可以利用于判断、评价处理装置间的固体差(性能等的特性差)。即：在本实施方式中，用残差所得值Q把握处理装置间的特性差。如上所述，通过残差所得值，可以多方面把握各检测值的变化，而且可以确定变化的检测值。

例如，首先用基准处理装置处理25枚晶片，与前述实施方式同样地把多个检测器的检测值作为第1运转数据得到。用这些第1运转数据(作为参量)，进行多变量分析求得残差矩阵E及其残差所得值Q_o。而且，基于该残差所得值Q_o。把握基准处理装置的特性。而且，如上所述，利用基准装置的残差所得值Q_o。作为判断、评价应比较的其它处理装置(比较处理装置)的特性的基准值。

即：在得到基准处理装置的残差所得值Q_o后，用比较处理装置，在与基准处理装置同一条件下作晶片处理，以各检测器的检测值作为第2运转数据得到。而且，把由比较处理装置得到的第2运转数据填入到获得由基准处理装置得到的残差所得值Q_o时的前述数式(11)，求比较处理装置的残差所得值Q。此外，对比较处理装置的残差所得值Q和基准处理装置的残差所得值Q_o进行比较，确认前者之值和后者之值是否一致。在比较处理装置的残差所得值Q与基准处理装置的残差所得值Q_o偏离时，判断比较处理装置的任一检测值与基准值偏离。在本实施方式，某残差矩阵E的行由该处理装置上的每一晶片的各检测器的残差构成。

在本实施方式，如图9所示，作为基准处理装置用装置F、I，对25枚晶片在与前述实施方式同一条件下进行蚀刻处理。而且，以作为基准处理装置F、I的各检测器的检测值的第1运转数据作为参量与前述实施方式同样地进行主因素分析，在求第1、第2主因素特征值及特征向量的同时求残差所得值Q。而且在比较处理装置A～E，G，H，J的主因素分析程序上设定由有关基准处理装置F、I的主因素分析得到的特征值及特征向量等的常数。其次，用比较处理装置A～E，G，H，J，进行同一条件的蚀刻处理，以各自的检测器的检测值作为第2运转数据得到。而且，图9示出求每个处理装置上残差所得值Q的结果。为了得到残差所得值Q，用前述数式(10)。

根据图9所示结果，处理装置A，D，G及J的残差所得值Q与基准处理装置F、I的残差所得值几乎没有变化，然而，处理装置B、C、E、H的残差所得值Q与基准处理装置的残差所得值Q有很大偏离。因此，判断处理装置B，C，E，H对基准处理装置F，I的任一参量的残差变化较大。因此，为了研究残差大的参量，观看表示处理装置B、C、E、H的各参量的残差的图10。这样作，则判断在处理装置B中，参量G、H、K的残差变大，在处理装置C中，参量C，H，J，K的残差变大，在处理装置E中，参量C、H的残差变大，在处理装置H中，参量G，H，J的残差变大。由此，在比较处理装置的残差所得值Q与基准处理装置F、I的残差所得值Q偏离较大时，通过比较该处理装置的各检测器参量的残差，可以简单地确定成为偏移原因的检测器。

从以上所示，求比较处理装置的残差所得值Q，只通过此值与基准处理装置的残差所得值Q_o进行比较，就可以简单地评价具有与基准装置特性不符的特性的比较处理装置。可是，如图10所示一目了然地判断该比较装置各参量的残差，在确认残差大的特定参量时，简单判断为该参量与基准处理装置不符。因此，在进行新制造的处理装置或维护后的处理装置的性能调整时，只通过求该处理装置的残差矩阵E以及残差所得值Q，可以简单发现性能上的问题，而且，可以确定该问题，在短时间进行性能调整。

以上说明是关于用方差协方差的主因素分析的，不过由于多个检测器的检测值分别具有固有的单位，所以如果把各自的检测值原封不动地用作主因素分析用数据，则不能正确地反映运转数据的评价。因此，通过对全检测值数据标准化，用相关矩阵进行主因素分析，预先排除由于各检测值单位不同产生的影响，可以正确地评价运转状态。

在本实施方式，用残差所得值Q把握处理装置间的特性，例如性能差，可以评价该处理装置相对性能的好坏。而且如果观察残差成分，则可以简单迅速地确定性能差的部位。因此，可以迅速简单地进行新制造的处理装置或维护后的处理装置的性能判断或性能评价。

再有，以上的实施方式如下述处理条件1～5所示变更前述处理条件，也可以获得同样的作用效果。

[处理条件1]

处理装置：磁控管RIE型处理装置，

晶片：300mm，

被蚀刻膜：氧化硅膜，

衬底层：Si，

处理内容：接触孔，

下部电极：电源高频频率＝13.56MHz，电源电力＝4000W，

电极间间隙：40mm，

处理压力：40mTorr，

处理气体：C₄F₈＝20sccm，CO＝100sccm，Ar＝440sccm，O₂＝10sccm，

载气：He＝10Torr(电极中央部)，50Torr(电极边缘部)，

静电卡盘直流电压：2.5KV，

处理温度：上部电极＝60℃，侧壁＝60℃，下部电极＝10℃。

[处理条件2]

处理装置：磁控管PIE型处理装置，

晶片：300mm，

被蚀刻膜：氧化硅膜，

衬底层：SiN，

处理内容：SAC，

下部电极：电源高频频率＝13.56MHz，电源电力＝4000W，

电极间间隙：40mm，

处理压力：40mTorr，

处理气体：C₄F₈＝24sccm，CO＝450sccm，Ar＝600sccm，

载气：He＝10Torr(电极中央部)，50Torr(电极边缘部)，

静电卡盘直流电压：2.5KV，

处理温度：上部电极＝60℃，侧壁＝60℃，下部电极＝10℃。

[处理条件3]

处理装置：双频等离子体蚀刻处理装置(施加在上下两电极)，

晶片：300mm，

被蚀刻膜：氧化硅膜，

衬底层：Si，金属膜，

处理内容：通孔，通路接触，

上部电极：电源频率＝60MHz，电源电力＝3300W，

下部电极：电源高频频率＝2MHz，电源电力＝3800W，

电极间间隙：35mm，

处理压力：25mTorr，

处理气体：C₅F₈＝32sccm，Ar＝750sccm，O₂＝45sccm，

载气：He＝20Torr(电极中央部)，35Torr(电极边缘部)，

静电卡盘直流电压：2.5KV，

处理温度：上部电极＝60℃，侧壁＝50℃，下部电极＝20℃。

[处理条件4]

处理装置：二频率等离子体蚀刻处理装置(施加在上下两电极)，

晶片：300mm，

被蚀刻膜：多晶硅，

衬底层：热氧化膜，

处理内容：栅极，

上部电极：电源频率＝60MHz，电源电力＝200W，

下部电极：电源高频频率＝13.56MHz，电源电力＝150W，

电极间间隙：170mm，

处理压力：30mTorr，

处理气体：HBr＝400sccm，

载气：He＝3Torr(电极中央部)，3Torr(电极边缘部)，

静电卡盘直流电压：3.0KV，

处理温度：上部电极＝80℃，侧壁＝60℃，下部电极＝60℃。

[处理条件5]

处理装置：二频率等离子体蚀刻处理装置(施加在上下电极)，

晶片：300mm，

被蚀刻膜：Si，

衬底层：---，

处理内容：ST1，

上部电极：电源频率＝60MHz，电源电力＝1800W，

下部电极：电源高频频率＝13.56MHz，电源电力＝300W，

电极间间隙：170mm，

处理压力：100mTorr，

处理气体：O₂＝5sccm，HBr＝570sccm，CL₂＝30sccm，

载气：He＝3Torr(电极中央部)，3Torr(电极边缘部)，

静电卡盘直流电压：3.0KV，

处理温度：上部电极＝80℃，侧壁＝60℃，下部电极＝60℃。

第3实施方式

其次，对与处理装置的高频电源的电数据有关联的实施方式加以说明。

首先，参照图16对本实施方式适用的处理装置一例加以说明。再有，在图16所示处理装置1′中，对于与图1所示处理装置1实质上相同的构成部分附加同一符号，省略详细说明。图16所示的处理装置1′包含由铝等导电性材料构成的处理容器11。在该处理装置1′中，接地的处理容器11的上面11a作成与兼作载置台的下部电极12对置的上部电极。该处理装置1′，在控制装置10′的控制下，在上下两电极11a，12之间产生的电场内，通过磁场形成手段14而使旋转磁场B作用，以便形成导入处理容器11内的处理气体的高密度等离子体。通过该等离子体谋求对处理容器11内晶片W进行例如预定的蚀刻处理等均匀的等离子体处理。再有，在下部电极12的周缘部上配置聚焦环20，借助该聚焦环20，使等离子体向晶片W上聚束地构成。

在这里，在本实施方式，在高频电源19和下部电极12之间顺序地夹入设置匹配电路18以及高频测量器17。而且，从高频电源19在下部电极12上施加13.56MHz的高频电力。这时，在电极12上另外施加以13.56MHz高频作为基波的高次谐波(例如27.12MHz，40.68MHz)。可是，由高频电源19向下部电极12上施加的高频电力的电压、电流、相位以及阻抗等电数据在处理装置1′刚启动后怎么也不容易稳定。而且不能客观地知道处理容器11内的状态。因此，在本实施方式，测定这些电压、电流、相位以及阻抗等的电数据，希望利用这些测定值检测处理装置1′的稳定状态，具体讲，检测处理容器11内预定的等离子体处理中需要的稳定状态。

即，用高次谐波测量器17，从处理装置1′启动时开始直到高频电源19稳定为止间歇地测定作为高频电源19的基波及其高次谐波的电数据的电压、电流、相位及阻抗，把这些电数据逐次输入控制装置10′内。在该控制装置10′内储存作为多变量分析程序的主因素分析程序。经该程序进行测量值的主因素分析，检测处理装置的稳定状态。例如，在本实施方式进行主因素分析时，使用从高频电源19向电极12所施加状态稳定化的基准处理装置，以作为高频电源19的基波及其高次谐波电数据的电压V，电流I、相位P以及阻抗Z作为各自的基准用数据间歇地测量。由此，得到作为各频率f_n的基准用数据的测量值V(f_n)，I(f_n)，P(f_n)，Z(f_n)。而且，这些数据通过对电压V等各自分别减去平均值定中心以及除以偏差定标来实现标准化。此时，原有的测量值和标准化的测量值之间的对应关系，例如符合测量值的排列顺序明确地进行。其次，例如标准化的各种测量值(标准化测量值)的测量个数为n个，直到稳定为止进行m次(晶片m枚)的测量，则容纳作为基准处理装置的基准用数据的全部标准化测量值的矩阵用前述数式(1)表示。

其次，在控制装置10′中，对全部标准化测量值求平均值、最大值、最小值、离散值，用基于这些计算值的方差协方差矩阵，进行多个标准化测量值的主因素分析，求出特征值及其特征向量。

例如通过m次测量，分别挑选n个标准化测量值，与第i次测量的第j次的特征值对应的第j主因素用前述数式(2)表示。而且，把具体的第i个标准化测量值(X_i1，X_i2，…，X_in)代入该第j主因素t_ij得到的值成为第i次测量的第j个主因素所得值。因此，第j个主因素所得值t_j用前述数式(3)定义，第j个主因素特征向量P_j由前式数式(4)定义。t_j是表示测量值间关系的所得值。此外，P_j是表示测量值间重要性的特征向量。而且，用矩阵X和特征向量P_j由前述数式(5)表示第j主因素的所得值t_j。此外，用各主因素所得值和各自的特征向量由前述数式(6)表示矩阵X。

因此，在主因素分析中，即使有多种的测量数据也可以对其作为例如第1主因素及第2主因素，至多直到第3主因素的少数统计数据汇集，通过只调研少数统计数据就能评价、把握运转状态。如上所述，通常如果第1、第2主因素的特征值的累积贡献超过90％，则基于第1、第2主因素的评价可靠性变高。第1主因素，如上所示，表示测量数据最大离散方向，成为对处理装置运转状态综合评价的指标，适用于处理装置运转状态的随时间变化的判断、评价。第2主因素在与第1主因素正交方向离散，成为从正常的运转状态的瞬时偏移的指标，适用于运转状态突发变化的判断，评价。

然而，第1主因素通常观察特征向量或第1主因素所得值等，可以综合评价数据是怎样的倾向等，然而由于通过第1、第2主因素单意地决定各自的特征向量，所以不能多方面把握各个测量数据在每次测量时处于怎样的状态，甚至怎样变化等。

因此，在本实施方式中，根据处理容器11内的状态，作为检测高频电源19的施加状态达到稳定状态的方法，建立通过将贡献率低的第(K+1)以上的高次主因素汇集于一个的前述数式(7)定义的残差矩阵E(各行的成分与高频的基波及其高次谐波的各标准化测量值对应，各列的成分与测量次数对应)。而且，如果把该残差矩阵E填入前述数式(6)内，则数式(6)由前述数式(8)表示。此外，以基准处理装置的残差矩阵E的残差所得值作为基准残差所得值Q_o求得。而且，以该残差所得值Q_o作为基准，在与基准处理装置比较中，希望从应作为监视对象的处理装置(比较处理装置)启动开始，检测其是否达到稳定。

通常，残差所得值Q_i作为行向量e_i及其转置向量e_i ^T之积表示，成为各残差成分的平方和，正成分及负成分不能抵消，可靠地作为残差求得。因此，通过对每次测量的基准处理装置的残差所得值Q_o和比较处理装置的残差所得值Qi进行比较，可以判断比较处理装置是否达到稳定。而且，比较处理装置在某时刻点的残差所得值Q_i与同一时刻点的基准处理装置的残差所得值Q_o不一致时，如果观察通过残差矩阵E的前述数式(10)表示的各行的行向量e_i的成分，则判断在该时刻点哪一个测量值中具有大的偏移，就可以确定异常的原因。

即，在检测比较处理装置的稳定状态时，首先对基准处理装置预先求残差矩阵E的残差Q_o。而且把通过基准处理装置得到的所得值残差Q_o及特征向量等的常数在比较处理装置的主因素分析程序中设定，在该设定条件下，从比较处理装置测量的电数据求残差所得值Q。其次，求比较处理装置的残差所得值Q与基准处理装置的残留所得值Q_o之差(偏移量)，基于该残差所得值之差(Q-Q_o)，判断比较处理装置上高频电源19的施加状态是否达到稳定状态。即：如果残差所得值之差(Q-Q_o)大，则表示该比较处理装置与基准处理装置之间的偏移大，是不稳定的，如果差(Q-Q_o)小，则表示与基准处理装置之间的偏移小，接近于稳定状态。如果基准处理装置的残差所得值Q_o＝0，则比较处理装置的残差所得值Q本身成为与其基准水平的偏移量。此外，计算变数值，以便使平均值为0。

这里，根据本实施方式的处理装置的运转监视方法，适宜组合下述状态A、B及处理条件A、B，实际上处理晶片。而且，图17a～图20示出其处理中基波及其高次谐波的测量值V(f_n)，I(f_n)，P(f_n)，Z(f_n)的标准化测量值及残差所得值。在比较处理装置的主因素程序中预先设定通过基准处理装置得到的主因素分析结果。在各图的曲线表示每一枚晶片的平均值。下述处理条件下的沉积值取沉积量少的条件值为1，取沉积量多的条件为相对沉积量少的条件的相对值。

I.状态：

状态A：对处理容器12小时真空抽气的状态；

状态B：对处理容器4天真空抽气的状态。

II.处理条件

处理条件A(沉积少的条件)

晶片处理时间：1分钟，

高频电力：1700W，

处理容器压力：45mTorr，

处理气体：C₄F₈＝10sccm，CO＝50sccm，Ar＝200sccm，O₂＝5sccm，

沉积：1(相对值)。

处理条件B(沉积多的条件)

晶片处理时间：1分钟，

高频电力：1500W，

处理容器压力：53mTorr，

处理气体：C₄F₈＝16sccm，CO＝300sccm，Ar＝400sccm，

沉积：1.95(相对值)。

首先，边参照图17a到图18b，边就用维护检测后的处理条件不同产生的稳定化差别加以说明。

(1)状态A+处理条件A(图17a及图18a)

把处理容器11内引入状态A后，把处理装置设定在沉积少的处理条件A。在该状态下，对搬入处理容器11内的晶片W加以处理。从晶片刚搬入之后(刚启动后)开始用高次谐波测量器17每隔约0.2秒测量高频波电源19的基波及高次谐波电压、电流、相位及阻抗，求每个晶片的各自的测量值V(f_n)，I(f_n)，P(f_n)，Z(f_n)的平均值。把这些平均值换算成与各自的基准处理装置的对应值(基准值)的相对值，图17a示出其变化的样子。

根据图17a所示结果，从处理刚开始后各测量值缓慢地向基准值(＝1)收敛，判断从图中的每个加O印处开始，大体上达到基准值水平，成为稳定状态。在O印之后也看到上下振动。即使在该图17a所示的情况，如果与图23a及图23b所示的现有方法作比较，也容易判断为稳定状态。与此相反，通过本实施方式的方法，从前述测量值求残差所得值Q的结果能如图18a所示。在图18a，把多个测量值作为残差所得值Q汇集于一个，与图17a比较，也容易判断与基准值偏移，可以判断稳定状态是在晶片的处理枚数在100～120枚的范围内。其后发现残差所得值Q周期地有若干增加的倾向。

(2)状态A+处理条件B(图17b及图18b)

其次，与(1)同样，处理容器11内引入状态A之后，与(1)不同，设定在沉积多的处理条件B。而且，对搬入处理容器11内的晶片W加以处理。从处理装置刚启动之后直到高频电波19施加状态稳定为止得到测量值之后，对各测量值与(1)的情况同样地采用对基准值的相对值，图17b示出其结果。根据图17b所示结果，各测量值与(1)的情况相比，更快地倾向于稳定状态，但是达到振动幅度小的稳定状态的正是根据图中加O印处所示，与(1)的情况没有太大变化。与此相反，如果根据本实施方式方法求残差所得值，则如图18b所示，残差所得值Q比(1)的情况更快地收敛于基准值，达到稳定状态，判定为容易判断稳定状态的时刻。如果用基准处理装置，预先确定成为判断稳定状态基准的残差所得值，则能可靠地判断比较处理装置的稳定状态。

其次，边参照图19a，图19b及图20，对由维护检测后的处理容器内状态差异引起的稳定化差异加以说明。

(3)状态A+处理条件A(图19a及图20)

把处理容器11内引入状态A后，把处理装置设定在沉积少的处理条件A上。而且，对搬入处理容器11内的晶片W加以处理。从紧临处理装置刚启动后直到高频电源19所施加状态稳定为止得到测量值之后，对各测量值与(1)的情况同样地采用对基准值的相对值，图19a示出其结果。根据图19所示结果，各测量值缓慢地向基准值进行收敛，判别达到稳定状态慢。判断晶片处理枚数120枚左右加O印附近成为稳定状态，不过其后也有上下振动的测量值，判别为难以进行稳定化判断。与此相反，根据本实施方式，求残差所得值的结果，如图20的状态A所示。正如从图20a的状态A所示结果表明的，与图18a所示结果不同，残差所得值Q直到收敛于基准值为止，花费了意想不到的时间，在晶片处理枚数180枚前后加O印附近，判别为开始成为稳定状态。

(4)状态B+处理条件A(图19b及图20)

其次，把处理容器11内引入状态B后，与(3)的情况同样地，把处理装置设定在沉积少的处理条件A上。而且，对搬入处理容器11内的晶片W加以处理。从处理装置刚开始启动后直到高频电源19所加状态稳定为止得到测量值后，对各测量值与(1)同样地采用对基准值的相对值，其结果如图19b所示。根据图19b所示的结果，各测量值比(3)的情况更快收敛于基准值，判断为更快达到稳定状态。根据本实施方式的方法求残差所得值Q的结果，如图20的状态B所示。正如图20的状态B所示结果表明的，残差所得值Q到达基准值更快，在晶片处理枚数100枚以内有变化，明确地判断完全稳定的是在100枚以上。

如上所示，根据本实施方式，用稳定化的处理装置1′的基波及高次谐波各自的电压值、电流值、相位及阻抗等电数据的测量值V(f_n)，I(f_n)，P(f_n)，Z(f_n)，预先进行成为基准的主因素分析，求基准用的残差所得值Q_o。其后，在维护检测后的比较处理装置1′刚启动后，用高次谐波测量器17测量电数据，用该测量值V(f_n)，I(f_n)，P(f_n)，Z(f_n)进行比较用的主因素分析，求比较用的残差所得值Q。而且，对比较用的残差所得值Q和基准用残差所得值Q_o进行比较，从两者之差(Q-Q_o)检出维护检测后比较处理装置1′的高频电源19的稳定状态。由此，即使有膨大的测量值，也可以只通过把这些数据汇集于一个的残差所得值Q与基准值比较，可以客观而且可靠地评价、判断维护检测后的比较处理装置1′，具体说，是该处理装置容器11内的稳定状态。根据本实施方式，不仅能够评价、判断到达稳定状态的时刻点，而且也可以评价、判断如何设定引入稳定状态的处理容器11内的真空抽气时间等的处理条件。

第4实施方式

其次，就有关处理装置的异常检测方法的实施方式加以说明。

本实施方式的处理装置的异常检测方法在使用主因素分析的残差所得值Q这一点也与前述第3实施方式的运转监视方法是共通的。可是，在本实施方式，在正常的处理装置，即处理容器11内或在高频电源19内没有部件安装误差等，以遵守设计规格，正确安装的处理装置作为基准处理装置使用。在本实施方式，在处理装置启动后的高频电源19的施加状态脱离不稳定状态达到稳定状态的阶段，测定基波及其高次谐波的电数据。

因此，在本实施方式也与前述实施方式同样地，间歇地测量作为有关基准处理装置的基波及其高次谐波的电压、电流、相位及阻抗各自的电数据，得到各频率的测量值V(f_n)，I(f_n)，P(f_n)，Z(f_n)，使这些测量值标准化。而且，对基准处理装置预先求出由前述数式(9)定义的残差所得值Q_o。把由基准处理装置得到的特征向量的常数在比较处理装置的主因素分析程序内设定，在该设定条件下从比较处理装置的电数据求残差所得值Q。其次，求基准处理装置的残差所得值Q。和比较处理装置的残差所得值Q之差(偏移量)，基于该残差之差(Q-Q_o)，判断在比较处理装置内是否有异常。

即：如果残差所得值之差(Q-Q_o)大，则表示在其比较处理装置上存在处理容器11或高频电源19的部件安装误差等异常。另一方面，如果误差(Q-Q_o)在允许值以下，则判断该处理装置为正常。在某残差所得值Q表示与其它残差所得值不同的值时，着眼于残差矩阵E中表示不同值的行残差所得值。例如，第i次测量结果的残差所得值是与基准残差所得值Q_o不同值时，通过观测第i行的e_i的残差成分e_ij，可以判断是哪个变量(测量值)对残差所得值Q偏移的贡献。由此，通过异常的原因与误差大的变量(基波、高次谐波的电压、电流等)的关联，可以对异常原因加以分类。

图21是具体示出残差所得值Q和部件安装误差关系的图。

在图21，N1及N2表示正常处理装置的残差所得值，状态A表示特定部分没有螺丝时的残差所得值，状态C表示没有特定部分螺丝·盖时的残差所得值，状态D表示与状态A不同的部分没有螺丝时的残差所得值，状态E表示与状态C不同部位没有螺丝·盖时的残差所得值，状态F是表示特定部分的螺丝松驰时的残差所得值，状态G表示没有特定的部件时的残差所得值。

例如，如果观察表示图21状态A的残差所得值的行的残差所得值，则如图22a所示，判别基波(f_o)的电压V及阻抗Z的负侧有特别大的振动，三次谐波(f₃)的电流I在正侧有特别大的振动。对于图21的状态C，如图22b所示，判别基波的电压V及阻抗Z在负侧有特别大的振动，基波相位P在正侧有较大振动。对图21的状态C，如图22c所示，判别基波电流I及相位P在负侧有大振动，基波的阻抗Z在正侧有特大振动。这样，成为异常原因的特定状态(关联部件的种类或安装部位)等和残差所得值大的成分之间关系加以分类是可能的。因此，通过预先把握该关系，知道对残差所得值的贡献率高的成分，可以判断存在怎样的异常。

如上所述，根据本实施方式，预先用正常的基准处理装置的高频电源19的测量数据，进行主因素分析，求基准用的残差所得值。其次，对比较用残差所得值Q和基准用残差所得值Q_o加以比较，从两者之差(Q-Q_o)可以检出比较处理装置的异常。由此，不打开处理装置可以可靠地检出因部件安装错误产生的异常。可以从残差矩阵E的成分对处理装置的部件安装错误加以分类。

在以上的实施方式，对作为多变量分析用主因素分析的情况加以说明，然而即使用回归分析等其它多变量分析手法也可以实现本发明。在以上的实施方式，以在半导体晶体上进行蚀刻处理的等离子体装置作例加以说明，然而在除此之外的半导体制造装置或其它一般的处理装置也可以适用本发明。

Claims (18)

1.一种运转监视方法，它是将用附设于处理装置上的多个检测器检测出的各个被处理体上的多个检测值作为运转数据加以利用，监视处理装置运转的方法，其特征为，

分别从预先作为基准的多个被处理体得到多个运转数据，并且用由此得到的运转数据进行主因素分析，

将所述运转数据分为相对贡献率高的主因素和贡献率低的主因素，并且求出属于所述贡献率低的主成分的运转数据的残差矩阵，基于从该残差矩阵得到的残差所得值，对处理装置的运转状态进行评价。

2.根据权利要求1所述的运转监视方法，其特征为，用第1主因素所得值作为所述主因素分析的结果。

3.根据权利要求2所述的运转监视方法，其特征为，用所述第1主因素所得值的离散值，判断运转停止时间。

4.根据权利要求1所述的运转监视方法，其特征为，用第2主因素所得值作为所述主因素分析的结果。

5.根据权利要求1所述的运转监视方法，其特征为，所述残差矩阵是从比第2主因素高次的主因素求得的。

6.一种处理装置的评价方法，它是将用附设于处理装置上的多个检测器检测出各个被处理体上的多个检测值作为运转数据加以利用，评价多个处理装置间的特性差的方法，其特征为，它包含以下工序：

用基准处理装置得到多个被处理体的各自第1运转数据的工序；

用所述第1运转数据进行多变量分析的工序；

用所述基准处理装置和应比较的比较处理装置，得到多个被处理体的各自第2运转数据的工序；

把所述第2运转数据填入所述多变量分析结果内、得到分析结果的工序，以及

通过对由所述第1运转数据产生的分析结果和由所述第2运转数据产生的分析结果加以比较，评价处理装置间性能差的工序。

7.一种处理装置的评价方法，它是将用附设于处理装置上的多个检测器检测出的各个被处理体上的多个检测值作为运转数据加以利用，评价多个处理装置间的特性差的方法，其特征为，它包含以下工序：

用基准处理装置得到多个被处理体的各自第1运转数据的工序；

用所述第1运转数据进行主因素分析，求出残差矩阵的工序；

用所述基准处理装置和应比较的比较处理装置，得到多个被处理体的各自第2运转数据的工序；

把所述第2运转数据填入所述多变量分析结果内、求出残差矩阵的工序；以及

通过对由所述第1运转数据产生的分析结果和由所述第2运转数据产生的分析结果加以比较，评价处理装置间性能差的工序。

8.根据权利要求7所述的处理装置的评价方法，其特征为，所述残差矩阵彼此之间的比较用残差所得值进行。

9.一种处理装置的运转监视方法，它是在处理装置中，从高频电源把高频电力施加在处理容器内的电极上，从而产生等离子体并对被处理体进行处理时，用测量器测量相应于所述处理容器内的状态而变化的所述高频电源的多个电数据，并且用测量的多个电数据进行多变量分析，检测出所述高频电源的施加状态的处理装置的运转监视方法，其特征为，它包含以下工序：

在基准处理装置中，根据处理容器内的状态，对所述高频电源的施加状态稳定时的所述多个电数据作为基准用数据进行测定的工序；

用得到的多个基准用数据进行基准用多变量分析的工序；

在要监视的比较处理装置中，以所述多个电数据作为比较用数据，从装置启动后开始随时间进行测量的工序；

用得到的多个比较用数据进行比较用多变量分析的工序；以及

对所述比较用的多变量分析结果和所述基准用的多变量分析结果加以比较，从两者之差判断所述比较处理装置中的高频电源的施加状态根据所述处理容器内的状态是否达到稳定状态的工序。

10.根据权利要求9所述的运转监视方法，其特征为，至少用基波及高次谐波各自的电压值、电流值、阻抗以及相位角作为所述电数据。

11.根据权利要求9所述的运转监视方法，其特征为，进行主因素分析以作为所述多变量分析。

12.根据权利要求11所述的运转监视方法，其特征为，用残差所得值作为所述主因素分析的结果。

13.根据权利要求12所述的运转监视方法，其特征为，根据所述残差所得值之间的比较结果，判断处理装置的处理条件及/或工作条件。

14.一种处理装置的异常检测方法，它是在处理装置中，从高频电源把高频电力施加在处理容器内的电极上从而产生等离子体并对被处理体进行处理时，用测定器测定相应于所述处理容器内的状态而变化的所述高频电源的多个电数据，并且通过用测量的多个电数据进行多变量分析，从而检测所述高频电源的施加状态，检测出处理装置异常的方法，其特征为，

在正常的基准处理装置中，根据处理容器内的状态，对所述高频电源的施加状态稳定时的所述多个电数据作为基准用数据进行测量的工序：

用得到的多个基准用数据，进行基准用多变量分析的工序；

在要检测出异常的比较处理装置中，以所述多个电数据作为比较用数据进行测量的工序；

用得到的多个比较用数据，进行比较用多变量分析的工序；以及

对所述比较用多变量分析的结果和所述基准用多变量分析的结果加以比较，从两者之差检测所述比较处理装置的异常的工序。

15.根据权利要求14所述的处理装置的异常检测方法，其特征为，至少用基波及高次谐波各自的电压值、电流值、阻抗及相位角作为所述电数据。

16.根据权利要求14所述的处理装置的异常检测方法，其特征为，进行主因素分析以作为所述多变量分析。

17.根据权利要求16所述的处理装置的异常检测方法，其特征为，用残差所得值作为所述主因素分析的结果。

18.根据权利要求16所述的处理装置的异常检测方法，其特征为，根据由所述主因素分析得到的残差矩阵的成分，对处理装置异常原因进行分类。

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