DE102021101885A1

DE102021101885A1 - System und verfahren zum dynamischen einstellen von dünnfilmabscheidungsparametern

Info

Publication number: DE102021101885A1
Application number: DE102021101885.4A
Authority: DE
Inventors: Chung-Liang Cheng
Original assignee: Taiwan Semiconductor Manufacturing Co TSMC Ltd
Current assignee: Taiwan Semiconductor Manufacturing Co TSMC Ltd
Priority date: 2021-01-15
Filing date: 2021-01-28
Publication date: 2022-07-21
Also published as: TWI818241B; TW202230183A; CN114457324A; US20220228265A1; KR20240018554A; KR20220103583A

Abstract

Ein Dünnfilmabscheidungssystem scheidet Dünnfilme auf Halbleiterwafern ab. Das Dünnfilmabscheidungssystem weist ein auf Maschinenlernen basierendes Analysemodell auf. Das Analysemodell wählt Prozessbedingungen dynamisch für einen nächsten Abscheidungsprozess durch Empfangen statischer Prozessbedingungen und Zieldünnfilmdaten. Das Analysemodell identifiziert dynamische Prozessbedingungsdaten, die, gemeinsam mit den statischen Prozessbedingungsdaten, zu vorhergesagten Dünnfilmdaten führen, die mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen. Das Abscheidungssystem verwendet dann die statischen und dynamischen Prozessbedingungsdaten für den nächsten Dünnfilmabscheidungsprozess.

Description

HINTERGRUND
Technisches Gebiet
Die vorliegende Offenbarung betrifft das Gebiet der Dünnfilmabscheidung.
Beschreibung des Standes der Technik
Es besteht ein anhaltender Bedarf an steigender Rechenleistung in elektronischen Vorrichtungen, enthaltend Smartphones, Tablets, Desktop-Computer, Laptop-Computer und viele andere Arten von elektronischen Vorrichtungen. Integrierte Schaltungen stellen diesen elektronischen Vorrichtungen Rechenleistung bereit. Eine Möglichkeit, Rechenleistung in integrierten Schaltungen zu erhöhen, ist die Erhöhung der Anzahl von Transistoren und anderen IC-Merkmalen, die in eine bestimmten Fläche eine Halbleitersubstrats enthalten sein können.
Zur fortgesetzten Verringerung der Größe von Merkmalen in integrierten Schaltungen werden verschiedene Dünnfilmabscheidungstechniken implementiert. Diese Techniken können sehr dünne Filme bilden. Dünnfilmabscheidungstechniken stehen jedoch auch vor ernsthaften Schwierigkeiten um sicherzustellen, dass die Dünnfilme richtig gebildet werden.
Figurenliste

1 ist eine Darstellung eines Dünnfilmabscheidungssystems gemäß einer Ausführungsform.
2 ist ein Blockdiagramm eines Steuersystems eines Dünnfilmabscheidungssystems gemäß einer Ausführungsform.
3A ist ein Ablaufdiagramm eines Prozesses zum Trainieren eines Analysemodells eines Steuersystems gemäß einer Ausführungsform.
3B ist ein Blockdiagramm, das Betriebs- und Trainingsaspekte eines Analysemodus gemäß einer Ausführungsform veranschaulicht.
4 ist ein Ablaufdiagramm eines Prozesses zum Durchführen eines Dünnfilmabscheidungsprozesses in Verbindung mit einem Analysemodell gemäß einer Ausführungsform.
5 ist ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Bilden eines Dünnfilms gemäß einer Ausführungsform.
6 ist ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Bilden eines Dünnfilms gemäß einer Ausführungsform.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
In der folgenden Beschreibung sind viele Dicken und Materialien für verschiedene Schichten und Strukturen in einem IC-Die beschrieben. Besondere Abmessungen und Materialien sind als Beispiel für verschiedene Ausführungsformen beschrieben. Fachleute werden angesichts der vorliegenden Offenbarung erkennen, dass andere Abmessungen und Materialien in vielen Fällen verwendet werden können, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
Die folgende Offenbarung stellt viele verschiedene Ausführungsformen, oder Beispiele, zum Implementieren verschiedener Merkmale des bereitgestellten Gegenstands bereit. Spezifische Beispiele von Komponenten und Anordnungen werden unten beschrieben, um die vorliegende Beschreibung zu vereinfachen. Diese sind selbstverständlich bloß Beispiele und nicht beabsichtigt einschränkend zu sein. Zum Beispiel kann die Bildung eines ersten Merkmals über oder auf einem zweiten Merkmal in der folgenden Beschreibung Ausführungsformen enthalten, in denen das erste und das zweite Merkmal in direktem Kontakt gebildet sind und kann auch Ausführungsformen enthalten, in denen zusätzliche Merkmale zwischen dem ersten und dem zweiten Merkmal gebildet sein können, sodass das erste und das zweite Merkmal nicht in direktem Kontakt sein könnten. Zusätzlich kann die vorliegende Offenbarung Referenznummern und/oder -buchstaben in den unterschiedlichen Beispielen wiederholen. Diese Wiederholung dient dem Zweck der Vereinfachung und Klarheit und gibt selbst keine Beziehung zwischen den unterschiedlichen besprochenen Ausführungsformen und/oder Konfigurationen vor.
Weiter können räumlich relative Ausdrücke wie „unterliegend“, „unterhalb“, „unter“, „überliegend“, „ober“ und dergleichen hierin zur Erleichterung der Beschreibung verwendet werden, um die Beziehung eines Elements oder Merkmals zu (einem) anderen Element(en) oder Merkmal(en) wie in den Figuren veranschaulicht zu beschreiben. Die räumlich relativen Ausdrücke sind beabsichtigt, verschiedene Ausrichtungen des Bauelements in Verwendung oder Betrieb zusätzlich zu der in den Figuren abgebildeten Ausrichtung zu umschließen. Die Vorrichtung kann anders ausgerichtet sein (um 90 Grad gedreht oder bei anderen Ausrichtungen) und die hierin verwendeten räumlich relativen Beschreibungsausdrücke können ebenso entsprechend ausgelegt werden.
In der folgenden Beschreibung sind gewisse besondere Einzelheiten angeführt, um ein umfassendes Verständnis verschiedener Ausführungsformen der Offenbarung zu bieten. Für einen Fachmann ist jedoch klar, dass die Offenbarung ohne diese besonderen Einzelheiten in die Praxis umgesetzt werden kann. In anderen Fällen wurden allgemein bekannte Strukturen in Verbindung mit elektronischen Komponenten und Fertigungstechniken nicht beschrieben, um ein unnötiges Verschleiern der Beschreibungen der Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zu vermeiden.
Falls der Zusammenhang nicht anderes verlangt, sind in der folgenden Beschreibung und den Ansprüchen das Wort „umfassen“ und Variationen davon, wie „umfasst“ und „umfassend“ in einem offenen, einschließenden Sinn auszulegen, das heißt als „enthaltend, ohne aber darauf beschränkt zu sein“.
Die Verwendung von Ordnungszahlen wie erster, zweiter und dritter bedeutet nicht unbedingt eine geordnete Reihung, sondern kann nur zwischen mehreren Fällen einer Handlung oder Struktur unterscheiden.
Bezugnahme in dieser Beschreibung auf „eine Ausführungsform“ oder „eine beliebige Ausführungsform“ bedeutet, dass ein besonderes Merkmal, eine besondere Struktur oder Eigenschaft, die in Verbindung mit der Ausführungsform beschrieben ist, in mindestens einer Ausführungsform enthalten ist. Daher bezieht sich die Verwendung der Phrasen „in einer Ausführungsform“ oder „in einer beliebigen Ausführungsform“ an verschiedenen Stellen in dieser Beschreibung nicht unbedingt immer auf dieselbe Ausführungsform. Ferner können die besonderen Merkmale, Strukturen oder Eigenschaften in einer oder mehreren Ausführungsformen in beliebiger Weise kombiniert werden.
Wie in dieser Beschreibung und den beiliegenden Ansprüchen verwendet, enthalten die Singularformen „einer“, „eine“, „eines“, und „der“, „die“, „das“ die Pluralangeben, falls der Inhalt nicht klar anderes verlangt. Es sollte auch festgehalten werden, dass der Begriff „oder“ im Allgemeinen so verwendet werden, dass er „und/oder“ enthält, falls der Zusammenhang nicht eindeutig anderes verlangt.
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung stellen Dünnfilme zuverlässiger Dicke und Zusammensetzung bereit. Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung benutzen Maschinenlerntechniken zur Einstellung von Dünnfilmabscheidungsprozessparametern zwischen Abscheidungsprozessen oder sogar während Abscheidungsprozessen. Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung benutzen Maschinenlerntechniken, um ein Analysemodell zu trainieren, um Prozessparameter zu bestimmen, die für einen nächsten Dünnfilmabscheidungsprozess oder sogar für eine nächste Phase eines aktuellen Dünnfilmabscheidungsprozesses implementiert werden sollten. Das Ergebnis ist, dass Dünnfilmabscheidungsprozesse Dünnfilme mit Dicken und Zusammensetzungen erzeugen, die zuverlässig innerhalb von Zielspezifikationen liegen. Integrierte Schaltungen, die Dünnfilme aufweisen, haben keine Leistungsprobleme, die entstehen können, wenn die Dünnfilme nicht richtig gebildet sind. Ferner haben Chargen von Halbleiterwafern verbesserte Ausbeuten und weniger fehlerhafte Wafer.
1 ist ein Blockdiagramm eines Dünnfilmabscheidungssystems 100 gemäß einer Ausführungsform. Das Dünnfilmabscheidungssystem 100 weist eine Dünnfilmabscheidungskammer 102 auf, die ein Innenvolumen 103 aufweist. Ein Träger 106 ist innerhalb des Innenvolumens 103 positioniert und gestaltet, ein Substrat 104 während eines Dünnfilmabscheidungsprozesses zu stützen. Das Dünnfilmabscheidungssystem 100 ist gestaltet, einen Dünnfilm auf dem Substrat 104 abzuscheiden. Das Dünnfilmabscheidungssystem 100 weist ein Steuersystem 124 auf, das Dünnfilmabscheidungsparameter dynamisch einstellt. Einzelheiten des Steuersystems 124 sind nach Beschreibung des Betriebs des Dünnfilmabscheidungssystems 100 angegeben.
In einer Ausführungsform weist das Dünnfilmabscheidungssystem 100 eine erste Fluidquelle 108 und eine zweite Fluidquelle 110 auf. Die erste Fluidquelle 108 leitet ein erstes Fluid in das Innenvolumen 103. Die zweite Fluidquelle 110 leitet ein zweites Fluid in das Innenvolumen 103. Das erste und das zweite Fluid tragen beide zum Abscheiden eines Dünnfilms auf dem Substrat 104 bei. Während 1 Fluidquellen 108 und 110 veranschaulicht, können in der Praxis die Fluidquellen 108 und 110 andere Materialien als Fluida aufweisen oder zuleiten. Zum Beispiel können die Fluidquellen 108 und 110 Materialquellen aufweisen, die alle Materialien für den Abscheidungsprozess bereitstellen.
In einer Ausführungsform ist das Dünnfilmabscheidungssystem 100 ein Atomlagenabscheidungssystem (ALD-System), das ALD-Prozesse durchführt. Die ALD-Prozesse bilden eine Keimschicht auf dem Substrat 104. Die Keimschicht ist gewählt, um mit einem ersten Vorläufergas, wie dem ersten Fluid, chemisch zu interagieren, das durch die erste Fluidquelle 108 zugeleitet wird. Das erste Fluid wird in das Innenvolumen 103 geleitet. Das erste Fluid reagiert mit der Keimschicht, um neue Verbindungen mit jedem Atom oder Molekül der Oberfläche der Keimschicht zu bilden. Dies entspricht der Abscheidung einer ersten Schicht oder einem ersten Schritt in der Abscheidung der ersten Schicht des Dünnfilms. 1 und die hier beschriebenen Figuren sind vorwiegend unter Bezugnahme auf ein ALD-System beschrieben. Es können jedoch andere Arten von Dünnfilmabscheidungssystemen benutzt werden, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Diese und andere Arten von Dünnfilmabscheidungssystemen können chemische Dampfabscheidungssysteme, physikalische Dampfabscheidungssysteme oder andere Arten von Abscheidungssystemen enthalten.
Die Reaktion zwischen der Keimschicht und dem ersten Fluid führt zu einem Nebenprodukt. Nachdem das erste Fluid über eine ausgewählte Zeitdauer geströmt ist, wird ein Spülgas in das Innenvolumen geleitet, um die Nebenprodukte des ersten Fluids wie auch die nicht zur Reaktion gebrachten Teile des ersten Fluids aus dem Innenvolumen 103 durch den Ablasskanal 120 zu spülen.
Sobald das erste Fluid ausgespült ist, wird ein zweites Vorläufergas, wie das zweite Fluid, aus der zweiten Fluidquelle 110 in das Innenvolumen geleitet. Das zweite Fluid reagiert mit der ersten Schicht zur Bildung einer zweiten Schicht auf der Oberseite der ersten Schicht. Alternativ kann der Strom des zweiten Fluids die Bildung der ersten Schicht durch Reaktion mit dem ersten Teil der ersten Schicht vollenden. Diese Reaktion kann auch zu Nebenprodukten führen. Es wird wieder ein Spülgas in das Innenvolumen 103 geleitet, um die Nebenprodukte des zweiten Fluids wie auch die nicht zur Reaktion gebrachten Teile des zweiten Fluids aus dem Innenvolumen 103 zu spülen. Diese Abfolge von Zuleiten des ersten Fluids, Spülen, Zuleiten des zweiten Fluids und wieder Spülen, wird wiederholt, bis der Dünnfilm eine ausgewählte Dicke hat.
Die Parameter eines Dünnfilms, der durch das Dünnfilmabscheidungssystem 100 erzeugt wird, können von einer großen Anzahl von Prozessbedingungen beeinflusst sein. Die Prozessbedingungen können eine Menge an Fluid oder Material, die in den Fluidquellen 108, 110 verbleibt, eine Strömungsrate von Fluid oder Material von den Fluidquellen 108, 110, den Druck von Fluida, die durch die Fluidquellen 108 und 110 bereitgestellt werden, die Länge von Rohren oder Leitungen, die Fluid oder Material in die Abscheidungskammer 102 führen, das Alter einer Ampulle, die die Abscheidungskammer 102 definiert oder darin enthalten ist, die Temperatur innerhalb der Abscheidungskammer 102, die Feuchtigkeit innerhalb der Abscheidungskammer 102, den Druck innerhalb der Abscheidungskammer 102, Lichtabsorption einer Reflexion innerhalb der Abscheidungskammer 102, Oberflächenmerkmale des Halbleiterwafers 104, die Zusammensetzung von Materialien, die durch die Fluidquellen 108 und 110 bereitgestellt werden, die Phase von Materialien, die durch die Fluidquellen 108 und 110 bereitgestellt werden, die Dauer des Abscheidungsprozesses, die Dauer einzelner Phasen des Abscheidungsprozesses und verschiedene andere Faktoren, enthaltend andere Faktoren, die oben nicht ausdrücklich genannt sind, enthalten, ohne aber darauf beschränkt zu sein.
Die Kombination der verschiedenen Prozessbedingungen während des Abscheidungsprozesses bestimmt die Dicke, Zusammensetzung oder Kristallstruktur oder andere Parameter eines Dünnfilms, der durch den Abscheidungsprozess gebildet ist. Es ist möglich, dass Prozessbedingungen zu Dünnfilmen führen, die keine Parameter haben, die innerhalb von Zielparametern liegen. Falls dies eintritt, könnten die integrierten Schaltungen, die aus dem Halbleiterwafer 104 gebildet werden, nicht richtig funktionieren. Die Qualität von Chargen von Halbleiterwafern kann leiden. In manchen Fällen könnten einige Halbleiterwafer entsorgt werden müssen.
Das Dünnfilmabscheidungssystem 100 benutzt das Steuersystem 124 zur dynamischen Einstellung von Prozessbedingungen um sicherzustellen, dass Abscheidungsprozessen zu Dünnfilmen mit Parametern oder Eigenschaften führen, die innerhalb von Zielparametern oder -eigenschaften liegen. Das Steuersystem 124 ist mit Bearbeitungsgeräten verbunden, die mit dem Dünnfilmabscheidungssystem 100 verbunden sind. Die Bearbeitungsgeräte können Komponenten aufweisen, die in 1 dargestellt sind, und Komponenten, die nicht in 1 dargestellt sind. Das Steuersystem 124 kann die Strömungsrate von Material aus den Fluidquellen 108 und 110, die Temperatur von Materialien, die durch die Fluidquellen 108 und 110 zugeleitet werden, den Druck von Fluida, die durch die Fluidquellen 108 und 110 bereitgestellt werden, die Strömungsrate von Material aus Spülquellen 112 und 114, die Dauer eines Stroms von Materialien aus den Fluidquellen 108 und 110 und den Spülquellen 112 und 114, die Temperatur innerhalb der Abscheidungskammer 102, den Druck innerhalb der Abscheidungskammer 102, die Feuchtigkeit innerhalb der Abscheidungskammer 102 und andere Aspekte des Dünnfilmabscheidungsprozesses steuern. Das Steuersystem 124 steuert diese Prozessparameter, sodass der Dünnfilmabscheidungsprozess zu einem Dünnfilm mit Zielparametern wie einer Zieldicke, einer Zielzusammensetzung, einer Zielkristallorientierung usw. führt.
Das Steuersystem 124 benutzt Maschinenlernprozesse zum dynamischen Einstellen von Prozessparametern, um die Qualität von Dünnfilmen sicherzustellen. Wie später in Bezug auf 2 näher beschrieben wird, benutzt das Steuersystem 124 eine große Menge an Daten, die sich auf eine große Anzahl von historischen Dünnfilmabscheidungsprozessen beziehen. Die Daten enthalten historische Prozessparameter und die Parameter der resultierenden Dünnfilme. Der Maschinenlernprozess trainiert ein Analysemodell, um Dünnfilmeigenschaften auf der Basis eines Satzes von Prozessparametern vorherzusagen. Sobald das Analysemodell trainiert ist, ist das Steuersystem 124 imstande, Prozessparameter für zukünftige Dünnfilmabscheidungsprozesses dynamisch zu wählen.
In manchen Fällen kann der Dünnfilmabscheidungsprozess gegenüber Konzentrationen oder Strömungsraten des ersten und des zweiten Fluids in den verschiedenen Stufen während der Dünnfilmabscheidungsprozesse sehr empfindlich sein. Wenn die Konzentration oder Strömungsrate des ersten oder des zweiten Fluids in bestimmten Stufen nicht ausreichend hoch ist, kann der Dünnfilm nicht richtig auf dem Substrat 104 gebildet werden. Zum Beispiel kann der Dünnfilm keine gewünschte Zusammensetzung oder Dicke haben, wenn die Konzentration oder Strömungsrate des ersten oder des zweiten Fluids nicht ausreichend hoch ist.
Die Menge an Fluid, die in der ersten und der zweiten Fluidquelle 108 und 110 verbleibt, kann die Strömungsrate oder Konzentration des ersten und des zweiten Fluids in der Abscheidungskammer 102 beeinflussen. Wenn zum Beispiel die erste Fluidquelle 108 eine geringe verbleibende Menge des ersten Fluids hat, kann die Strömungsrate des ersten Fluids von der ersten Fluidquelle 108 gering sein. Wenn die erste Fluidquelle 108 leer ist und kein erstes Fluid mehr aufweist, besteht kein Strom des ersten Fluids von der ersten Fluidquelle 108. Dieselben Überlegungen gelten für die zweite Fluidquelle 110. Niedere oder nicht vorhandene Strömungsraten können zu einem Dünnfilm führen, der nicht richtig gebildet ist.
In einer Ausführungsform weist das Dünnfilmabscheidungssystem 100 einen Ablasskanal 120 auf, der kommunikativ an das Innenvolumen 103 der Abscheidungskammer 102 gekoppelt ist. Abgasprodukte von dem Dünnfilmabscheidungsprozess strömen über den Ablasskanal 120 aus dem Innenvolumen 103. Die Abgasprodukte können nicht zur Reaktion gebrachte Teile des ersten und des zweiten Fluids, Nebenprodukte des ersten und des zweiten Fluids, Spülfluida, die zum Spülen des Innenvolumens 103 verwendet werden, oder andere Fluida oder Materialien enthalten.
Das Dünnfilmabscheidungssystem 100 kann einen Nebenproduktsensor aufweisen, der an den Ablasskanal 120 gekoppelt ist. Der Nebenproduktsensor 122 ist gestaltet, die Gegenwart und/oder Konzentration von Nebenprodukten von einem oder beiden des ersten und des zweiten Fluids in den abgeleiteten Fluida zu erfassen, die durch den Ablasskanal 120 strömen. Das erste und das zweite Fluid interagieren, um den Dünnfilm auf dem Substrat 104 zu bilden. Der Abscheidungsprozess führt auch zu Nebenprodukten von dem ersten und dem zweiten Fluid. Die Konzentration dieser Nebenprodukte zeigt die Konzentration oder Strömungsrate von einem oder beiden des ersten und des zweiten Fluids während Abscheidung an. Der Nebenproduktsensor 122 erfasst die Konzentration der Nebenprodukte in den abgeleiteten Fluida, die durch den Ablasskanal 120 aus dem Innenvolumen 103 strömen.
In einer Ausführungsform weist das Dünnfilmabscheidungssystem 100 ein Steuersystem 124 auf. Das Steuersystem 124 ist an den Nebenproduktsensor 122 gekoppelt. Das Steuersystem 124 empfängt die Sensorsignale von dem Nebenproduktsensor 122. Die Sensorsignale von dem Nebenproduktsensor 122 geben die Konzentration von Nebenprodukten von einem oder beiden des ersten und des zweiten Fluids in dem abgeleiteten Fluid an. Das Steuersystem 124 kann die Sensorsignale analysieren und eine Strömungsrate oder Konzentration von einer oder beiden der ersten und des zweiten Fluidquellen 108, 110 während bestimmter Stufen des Abscheidungsprozesses bestimmen. Das Steuersystem 124 kann auch einen Restpegel des ersten Fluids in der ersten Fluidquelle 108 und/oder des zweiten Fluids in der zweiten Fluidquelle 110 bestimmen.
Das Steuersystem 124 kann einen oder mehrere computerlesbare Speicher aufweisen. Der eine oder die mehreren Speicher können Softwareanweisungen zum Analysieren von Sensorsignalen von dem Nebenproduktsensor 122 und zum Steuern verschiedener Aspekte des Dünnfilmabscheidungssystems 100 basierend auf den Sensorsignalen speichern. Das Steuersystem 124 kann einen oder mehrere Prozessoren aufweisen, die gestaltet sind, die Softwareanweisungen auszuführen. Das Steuersystem 124 kann Kommunikationsressourcen aufweisen, die Kommunikation mit dem Nebenproduktsensor 122 und anderen Komponenten des Dünnfilmabscheidungssystems 100 ermöglichen.
In einer Ausführungsform ist das Steuersystem 124 kommunikativ über einen oder mehrere Kommunikationskanäle 125 an die erste und die zweite Fluidquelle 108, 110 gekoppelt. Das Steuersystem 124 kann über die Kommunikationskanäle 125 Signale an die erste Fluidquelle 108 und die zweite Fluidquelle 110 senden. Das Steuersystem 124 kann Funktionalität der ersten und der zweiten Fluidquelle 108, 110 teilweise in Reaktion auf die Steuersignale von dem Nebenproduktsensor 122 steuern.
In einer Ausführungsform erfasst der Nebenproduktsensor 122 eine Konzentration von Nebenprodukten in dem abgeleiteten Fluid. Der Nebenproduktsensor 122 sendet Sensorsignale an das Steuersystem 124. Das Steuersystem 124 analysiert die Sensorsignale und bestimmt, das eine jüngste Strömungsrate des ersten Fluids von der ersten Fluidquelle 108 niedriger als erwartet war, basierend auf den Sensorsignalen von dem Nebenproduktsensor 122. Das Steuersystem 124 sendet Steuersignale an die erste Fluidquelle 108, die der ersten Fluidquelle 108 befehlen, eine Strömungsrate des ersten Fluids während eines anschließenden Abscheidungszyklus zu erhöhen. Die erste Fluidquelle 108 erhöht die Strömungsrate des ersten Fluids in das Innenvolumen 103 der Abscheidungskammer 102 in Reaktion auf die Steuersignale von dem Steuersystem 124. Der Nebenproduktsensor 122 kann wieder Sensorsignale erzeugen, die die Konzentration von Nebenprodukten des ersten Fluids während des anschließenden Abscheidungszyklus angeben. Das Steuersystem 124 kann basierend auf den Sensorsignalen von dem Nebenproduktsensor 122 bestimmen, ob die Strömungsrate des ersten Fluids eingestellt werden muss. Auf diese Weise bilden der Nebenproduktsensor 122, das Steuersystem 124 und die erste Fluidquelle 108 eine Rückkopplungsschleife zum Einstellen der Strömungsrate des ersten Fluids. Das Steuersystem 124 kann auch die zweite Fluidquelle 110 auf dieselbe Weise wie die erste Fluidquelle 108 steuern. Ferner kann das Steuersystem 124 sowohl die erste Fluidquelle 108 als auch die zweite Fluidquelle 110 steuern.
In einer Ausführungsform kann das Dünnfilmabscheidungssystem 100 ein oder mehrere Ventile, Pumpen oder andere Strömungssteuermechanismen zum Steuern der Strömungsrate des ersten Fluids von der ersten Fluidquelle 108 steuern. Diese Strömungssteuermechanismen können Teil der Fluidquelle 108 sein oder können getrennt von der Fluidquelle 108 sein. Das Steuersystem 124 kann kommunikativ an diese Strömungssteuermechanismen oder an Systeme, die diese Strömungssteuermechanismen steuern, gekoppelt sein. Das Steuersystem 124 kann die Strömungsrate des ersten Fluids durch Steuern dieser Mechanismen steuern. Das Steuersystem 100 kann Ventile, Pumpen oder andere Strömungssteuermechanismen aufweisen, die den Strom des zweiten Fluids von der zweiten Fluidquelle 110 in derselben Weise wie oben unter Bezugnahme auf das erste Fluid und die erste Fluidquelle 108 beschrieben steuern.
In einer Ausführungsform kann das Steuersystem 124 basierend auf den Sensorsignalen von dem Nebenproduktsensor 122 bestimmen, wie viel von dem ersten Fluid in der ersten Fluidquelle 108 verbleibt. Das Steuersystem 124 kann die Sensorsignale analysieren um zu bestimmen, dass die erste Fluidquelle 108 leer oder nahezu leer ist. Das Steuersystem 124 kann eine Angabe für Techniker oder anderes Personal bereitstellen, die angibt, dass die erste Fluidquelle 108 leer oder nahezu leer ist und dass die erste Fluidquelle 108 wieder gefüllt oder getauscht werden sollte. Diese Angaben können auf einer Anzeige angezeigt werden, können über E-Mail, Sofortnachricht oder andere Kommunikationsplattformen gesendet werden, die Technikern oder anderen Fachleuten oder Systemen ermöglichen zu erkennen, dass eine oder beide der ersten und der zweiten Fluidquelle 108, 110 leer oder nahezu leer sind.
In einer Ausführungsform weist das Dünnfilmabscheidungssystem 100 einen Sammelmischer 116 und einen Fluidverteiler 118 auf. Der Sammelmischer 116 empfängt das erste und das zweite Fluid, entweder gemeinsam oder getrennt, von der ersten Fluidquelle 108 und der zweiten Fluidquelle 110. Der Sammelmischer 116 stellt entweder das erste Fluid, das zweite Fluid oder ein Gemisch des ersten und des zweiten Fluids dem Fluidverteiler 118 bereit. Der Fluidverteiler 118 empfängt ein oder mehrere Fluida von dem Sammelmischer 116 und verteilt das eine Fluid oder die mehreren Fluida in das Innenvolumen 103 der Dünnfilmabscheidungskammer 102.
In einer Ausführungsform ist die erste Fluidquelle 108 durch einen ersten Fluidkanal 130 an den Sammelmischer 116 gekoppelt. Der erste Fluidkanal 130 befördert das erste Fluid von der Fluidquelle 108 zu dem Sammelmischer 116. Der erste Fluidkanal 130 kann ein Rohr, eine Rohrleitung oder ein anderer geeigneter Kanal zum Leiten des ersten Fluids von der ersten Fluidquelle 108 zu dem Sammelmischer 116 sein. Die zweite Fluidquelle 110 ist durch den zweiten Fluidkanal 132 an den Sammelmischer 116 gekoppelt. Der zweite Fluidkanal 132 befördert das zweite Fluid von der zweiten Fluidquelle 110 zu dem Sammelmischer 116.
In einer Ausführungsform ist der Sammelmischer 116 durch eine dritte Fluidleitung 134 an den Fluidverteiler 118 gekoppelt. Die dritte Fluidleitung 134 befördert Fluid von dem Sammelmischer 116 zu dem Fluidverteiler 118. Die dritte Fluidleitung 134 kann das erste Fluid, das zweite Fluid, ein Gemisch des ersten und des zweiten Fluids oder andere Fluida befördern, wie weiter unten ausführlicher besprochen wird.
Die erste und die zweite Fluidquelle 108, 110 können Fluidtanks aufweisen. Die Fluidtanks können das erste und das zweite Fluid lagern. Die Fluidtanks können das erste und das zweite Fluid selektiv ausgeben.
In einer Ausführungsform weist das Dünnfilmabscheidungssystem 100 eine erste Spülquelle 112 und die zweite Spülquelle 114 auf. Die erste Spülquelle ist durch eine erste Spülleitung 136 an die erste Fluidleitung 130 gekoppelt. Die zweite Spülquelle ist durch eine zweite Spülleitung 138 an die Fluidleitung 132 gekoppelt. In der Praxis können die erste und die zweite Spülquelle eine einzelne Spülquelle sein.
In einer Ausführungsform leiten die erste und die zweite Spülquelle 112, 114 ein Spülgas in das Innenvolumen 103 der Abscheidungskammer 102. Das Spülfluid ist ein Fluid, das ausgewählt ist, um das erste Fluid, das zweite Fluid, Nebenprodukte des ersten oder des zweiten Fluids oder andere Fluida aus dem Innenvolumen 103 der Abscheidungskammer 102 zu befördern oder zu spülen. Das Spülfluid ist ausgewählt, nicht mit dem Substrat 104, der Dünnfilmschicht, die auf dem Substrat 104 abgeschieden ist, dem ersten und dem zweiten Fluid und Nebenprodukten dieses ersten oder dieses zweiten Fluids nicht zu interagieren. Daher kann das Spülfluid ein inertes Gas sein, enthaltend Ar oder N2, ohne aber darauf beschränkt zu sein.
Nach einem Strömungszyklus eines oder beider des ersten oder des zweiten Fluids in das Innenvolumen 103, spült das Dünnfilmabscheidungssystem 100 das Innenvolumen 103, indem das Spülfluid in das Innenvolumen 103 und durch den Ablasskanal 120 strömen gelassen wird. Das Steuersystem 124 kann kommunikativ an die erste und die zweite Spülquelle 112, 114 oder Strömungsmechanismen gekoppelt sein, die den Strom des Spülfluids von der ersten und der zweiten Spülquelle 112, 114 steuern. Das Steuersystem 124 kann das Innenvolumen 103 nach oder zwischen Abscheidungszyklen steuern, wie weiter unten ausführlicher erklärt wird.
In einer Ausführungsform verbinden die erste und die zweite Spülleitung 136, 138 die erste und die zweite Fluidleitung 130, 132 in ausgewählten Winkeln. Die Winkel sind so gewählt, dass sichergestellt ist, dass das Spülfluid zu dem Sammelmischer 116 und nicht zu der ersten oder der zweiten Fluidquelle 108, 110 strömt. Ebenso hilft der Winkel sicherzustellen, dass das erste und das zweite Fluid von der ersten und der zweiten Fluidquelle 108, 110 zu dem Sammelmischer 116 und nicht zu der ersten und der zweiten Spülquellen 112, 114 strömen.
Während 1 eine erste Fluidquelle 108 und eine zweite Fluidquelle 110 veranschaulicht, kann in der Praxis das Dünnfilmabscheidungssystem 100 andere Anzahlen von Fluidquellen aufweisen. Zum Beispiel kann das Dünnfilmabscheidungssystem 100 nur eine einzige Fluidquelle oder mehr als zwei Fluidquellen aufweisen. Daher kann das Dünnfilmabscheidungssystem 100 eine andere Anzahl als zwei Fluidquellen aufweisen, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
Ferner wurde das Dünnfilmabscheidungssystem 100 in einer Ausführungsform als ein ALD-System beschrieben, das Dünnfilmabscheidungssystem 100 kann andere Arten von Abscheidungssystemen aufweisen, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Zum Beispiel kann das Dünnfilmabscheidungssystem 100 ein chemisches Dampfabscheidungssystem, ein physikalisches Dampfabscheidungssystem, ein Sputtersystem oder andere Arten von Dünnfilmabscheidungssystemen aufweisen, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Ein Nebenproduktsensor 122 kann benutzt werden, um die Strömungsrate oder Konzentration von Abscheidungsfluida wie auch die Menge an Abscheidungsfluid, die in einer Abscheidungsfluidquelle verbleibt, zu bestimmen.
In einer Ausführungsform enthält die erste Fluidquelle 108 H2O in Gasform oder flüssiger Form. Die zweite Fluidquelle 110 enthält HfCL₄-Fluid. Das HfCL₄-Fluid kann ein Gas sein. Das erste und das zweite Fluid können verwendet werden, um eine High-K-Gate-Dielektrikumschicht auf Basis von Hafnium für CMOS-Transistoren zu bilden.
Während einer ersten Zeitperiode wird das erste Fluid (H2O) von der ersten Fluidquelle 108 in das Innenvolumen 103 abgegeben. In einem Beispiel strömt das erste Fluid etwa 10 Sekunden, obwohl andere Zeitperioden verwendet werden können, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
Nach der ersten Zeitperiode wird ein Spülgas aus der Spülquelle 112 in das Innenvolumen 103 während einer zweiten Zeitperiode abgegeben. Das Spülgas kann Stickstoffmoleküle (N2) oder ein anderes, nicht reaktionsfähiges Gas enthalten. In einem Beispiel strömt Spülgas 2-10 Sekunden, obwohl andere Zeitperioden verwendet werden können, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Das Spülgas kann aus der Spülquelle 112 oder aus sowohl der Spülquelle 112 als auch der Spülquelle 114 strömen.
Während einer dritten Zeitperiode nach der zweiten Zeitperiode wird HfCL₄ aus der zweiten Fluidquelle 110 in das Innenvolumen 103 abgegeben. In einem Beispiel strömt das HfCL₄ etwa 1-10s, obwohl andere Zeitperioden verwendet werden können, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
Während einer vierten Zeitperiode nach der dritten Zeitperiode wird ein Spülgas aus der Spülquelle 112 in das Innenvolumen 103 abgegeben. In einem Beispiel strömt Spülgas 1-10s, obwohl andere Zeitperioden verwendet werden können, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Das Spülgas kann aus der Spülquelle 114 oder aus sowohl der Spülquelle 112 als auch der Spülquelle 114 strömen.
In einer Ausführungsform enthält die Keimschicht funktionalisierte Sauerstoffatome. Wenn das erste Fluid (H2O) dem Innenvolumen 103 bereitgestellt wird, reagieren die H2O-Moleküle mit den funktionalisierten Sauerstoffatomen der Keimschicht, um OH aus jedem funktionalisierten Sauerstoffatom zu bilden. Die Nebenprodukte dieser Reaktion wie auch sämtliche verbleibenden H20-Moleküle werden durch den Strom des Spülgases über den Ablasskanal 120 aus dem Innenvolumen 103 gespült. Das HfCl₄ wird dann dem Innenvolumen 103 bereitgestellt. Das HfCl₄ reagiert mit den OH-Verbindungen, um auf dem Substrat 104 Hf-O-HfCl₃ zu bilden. Eines der Nebenprodukte dieser Reaktion ist HCl. Das Spülgas strömt wieder, gefolgt von H2O. Das H2O reagiert mit dem Hf-O-HfCl₃, um auf dem Substrat 104 Hf-OH₃ zu bilden. Ein Nebenprodukt dieser Reaktion ist HCl. Das Spülgas fließt dann wieder. Der Zyklus kann, wie oben beschrieben, mehrere Male wiederholt werden.
Das Steuersystem 124 kann Maschinenlernprozesse verwenden, um Parameter des ALD-Prozesses zwischen Zyklen und zwischen Abscheidungen dynamisch einzustellen. Dynamisches Einstellen von Parametern kann Einstellen der Zeitdauer der verschiedene Fluidstrom- und Spülzyklen umfassen. Dynamisches Einstellen von Parametern kann Einstellen der Strömungsrate von Fluida von den Fluidquellen 108 und 110 und von den Spülquellen 112 und 114 umfassen.
2 ist ein Blockdiagramm des Steuersystems 124 gemäß einer Ausführungsform. Das Steuersystem 124 von 2 ist gestaltet, Betrieb eines ALD-Systems 100 gemäß einer Ausführungsform zu steuern. Das Steuersystem 124 benutzt Maschinenlernen, um Parameter des ALD-Systems 100 einzustellen. Das Steuersystem 124 kann Parameter des ALD-Systems 100 zwischen ALD-Durchläufen oder sogar zwischen ALD-Zyklen einstellen um sicherzustellen, dass eine Dünnfilmschicht, die durch den ALD-Prozess gebildet wird, innerhalb ausgewählter Spezifikationen liegt.
In einer Ausführungsform weist das Steuersystem 124 ein Analysemodell 140 und ein Trainingsmodul 141 auf. Das Trainingsmodul trainiert das Analysemodell 140 mit einem Maschinenlernprozess. Der Maschinenlernprozess trainiert das Analysemodell 140, um Parameter für einen ALD-Prozess zu wählen, die zu einem Dünnfilm mit ausgewählten Eigenschaften führen. Obwohl das Trainingsmodul 141 getrennt von dem Analysemodell 140 dargestellt ist, kann in der Praxis das Trainingsmodul 141 Teil des Analysemodells 140 sein.
Das Steuersystem 124 enthält oder speichert Trainingssatzdaten 142. Die Trainingssatzdaten 142 enthalten historische Dünnfilmdaten 144 und historische Prozessbedingungsdaten 146. Die historischen Dünnfilmdaten 144 enthalten Daten, die sich auf Dünnfilme beziehen, die aus ALD-Prozessen resultieren. Die historischen Prozessbedingungsdaten 146 enthalten Daten, die sich auf Prozessbedingungen während der ALD-Prozesse beziehen, die die Dünnfilme erzeugten. Wie weiter unten ausführlicher erklärt ist, benutzt das Trainingsmodul 141 die historischen Dünnfilmdaten 144 und die historischen Prozessbedingungsdaten 146, um das Analysemodell 140 mit einem Maschinenlernprozess zu trainieren.
In einer Ausführungsform enthalten die historischen Dünnfilmdaten 144 Daten, die sich auf die Dicke zuvor abgeschiedener Dünnfilme beziehen. Zum Beispiel können während des Betriebs einer Halbleiterfertigungsanlage tausende oder Millionen von Halbleiterwafern im Verlauf von mehreren Monaten oder Jahren bearbeitet werden. Jeder der Halbleiterwafer kann Dünnfilme aufweisen, die durch ALD-Prozess abgeschieden werden. Nach jedem ALD-Prozess werden die Dicken der Dünnfilme als Teil eines Qualitätskontrollprozesses gemessen. Die historischen Dünnfilmdaten 144 enthalten die Dicke jedes der Dünnfilme, die durch ALD-Prozesse abgeschieden wurden. Daher können die historischen Dünnfilmdaten 144 Dickendaten für eine große Anzahl von Dünnfilmen enthalten, die durch ALD-Prozesse abgeschieden werden.
In einer Ausführungsform können die historischen Dünnfilmdaten 144 auch Daten enthalten, die sich auf die Dicke von Dünnfilmen in Zwischenstufen der Dünnfilmabscheidungsprozesse beziehen. Zum Beispiel kann ein ALD-Prozess eine große Anzahl von Abscheidungszyklen enthalten, in welchen einzelne Schichten des Dünnfilms abgeschieden werden. Die historischen Dünnfilmdaten 144 können Dickendaten für Dünnfilme nach einzelnen Abscheidungszyklen oder Gruppen von Abscheidungszyklen enthalten. Daher enthalten die historischen Dünnfilmdaten 144 nicht nur Daten, die sich auf die Gesamtdicke eines Dünnfilms nach Beendigung eines ALD-Prozesses beziehen, sondern können auch Daten enthalten, die sich auf die Dicke des Dünnfilms in verschiedenen Stufen des ALD-Prozesses beziehen.
In einer Ausführungsform enthalten die historischen Dünnfilmdaten 144 Daten, die sich auf die Zusammensetzung der Dünnfilme beziehen, die durch ALD-Prozesse abgeschieden werden. Nach Abscheidung eines Dünnfilms können Messungen vorgenommen werden, um die elementare oder molekulare Zusammensetzung der Dünnfilme zu bestimmen. Erfolgreiche Abscheidung der Dünnfilme führt zu einem Dünnfilm, der bestimmte Anteile an gewissen Elementen oder Verbindungen enthält. Nicht erfolgreiche Abscheidungen können zu einem Dünnfilm führen, der die bestimmte Anteile an Elementen oder Verbindungen nicht enthält. Die historischen Dünnfilmdaten 144 können Daten aus Messungen enthalten, die die Elemente oder Verbindungen angeben, die die verschiedene Dünnfilme bilden.
In einer Ausführungsform enthalten die historischen Dünnfilmdaten 144 Daten, die sich auf Kristallstrukturen von Dünnfilmen beziehen, die durch ALD-Prozesse abgeschieden werden. Erfolgreiche Abscheidung eines Dünnfilms kann zu einer bestimmten Kristallstruktur führen. Röntgenkristallografiemessungen können an den Dünnfilmen vorgenommen werden, um die Kristallstrukturen der verschiedenen Dünnfilme zu bestimmen. Die historischen Dünnfilmdaten 144 können Kristallstrukturdaten für die verschiedenen Dünnfilme enthalten.
In einer Ausführungsform enthalten die historischen Prozessbedingungen 146 verschiedene Prozessbedingungen oder Parameter während ALD-Prozesse, die die Dünnfilme erzeugen, die mit den historischen Dünnfilmdaten 144 verknüpft sind. Daher können für jeden Dünnfilm mit Daten in den historischen Dünnfilmdaten 144 die historischen Prozessbedingungsdaten 146 die Prozessbedingungen oder Parameter enthalten, die während der Abscheidung des Dünnfilms vorlagen. Zum Beispiel können die historischen Prozessbedingungsdaten 146 Daten enthalten, die sich auf den Druck, die Temperatur und Fluidströmungsraten innerhalb der Prozesskammer während ALD-Prozesse beziehen.
Die historischen Prozessbedingungsdaten 146 können Daten enthalten, die sich auf Restmengen von Vorläufermaterial in den Fluidquellen während ALD-Prozesse beziehen. Die historischen Prozessbedingungsdaten 146 können Daten enthalten, die sich auf das Alter der Abscheidungskammer 102, die Anzahl von Abscheidungsprozessen, die in der Abscheidungskammer 102 durchgeführt wurden, eine Anzahl von Abscheidungsprozessen, die in der Prozesskammer 102 seit dem letzten Reinigungszyklus der Prozesskammer 102 durchgeführt wurden, beziehen, oder andere Daten, die sich auf die Prozesskammer 102 beziehen. Die historischen Prozessbedingungsdaten 146 können Daten enthalten, die sich auf Verbindungen oder Fluida beziehen, die in die Prozesskammer 102 während des Abscheidungsprozesses eingeleitet werden. Die Daten, die sich auf die Verbindungen beziehen, können Arten von Verbindungen, Phasen von Verbindungen (fest, gasförmig oder flüssig), Gemische von Verbindungen oder andere Aspekte enthalten, die sich auf Verbindungen oder Fluida beziehen, die in die Prozesskammer 102 eingeleitet werden. Die historischen Prozessbedingungsdaten 146 können Daten enthalten, die sich auf die Feuchtigkeit innerhalb der Prozesskammer 102 während ALD-Prozesse beziehen. Die historischen Prozessbedingungsdaten 146 können Daten enthalten, die sich auf Lichtabsorption, Lichtadsorption und Lichtreflexion in Bezug auf die Prozesskammer 102 beziehen. Die historischen Prozessbedingungsdaten 126 können Daten enthalten, die sich auf die Länge von Rohrleitungen, Rohren oder Leitungen beziehen, die Verbindungen oder Fluida während ALD-Prozesse in die Prozesskammer 102 befördern. Die historischen Prozessbedingungsdaten 146 können Daten enthalten, die sich auf die Bedingung von Trägergasen beziehen, die Verbindungen oder Fluida während ALD-Prozesse in die Prozesskammer 102 befördern.
In einer Ausführungsform können historische Prozessbedingungsdaten 146 Prozessbedingungen für jeden von mehreren einzelnen Zyklen eines einzelnen ALD-Prozesses enthalten. Daher können die historischen Prozessbedingungsdaten 146 Prozessbedingungsdaten für eine sehr große Anzahl von ALD-Zyklen enthalten.
In einer Ausführungsform verbinden die Trainingssatzdaten 142 die historischen Dünnfilmdaten 144 mit den historischen Prozessbedingungsdaten 146. Mit anderen Worten, die Dünnfilmdicke, Materialzusammensetzung oder Kristallstruktur, die mit einem Dünnfilm in den historischen Dünnfilmdaten 144 verknüpft sind, werden an die Prozessbedingungsdaten gebunden, die mit dem Abscheidungsprozess verknüpft sind. Wie weiter unten ausführlicher erklärt wird, können die markierten Trainingssatzdaten in einem Maschinenlernprozess zum Trainieren des Analysemodells 140 benutzt werden, um Halbleiterprozessbedingungen vorherzusagen, die zu richtig gebildeten Dünnfilmen führen.
In einer Ausführungsform weist das Analysemodell 140 ein neuronales Netzwerk auf. Training des Analysemodells 140 wird in Bezug auf ein neuronales Netzwerk beschrieben. Es können jedoch andere Arten von Analysemodellen oder Algorithmen verwendet werden, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Das Trainingsmodul 141 benutzt die Trainingssatzdaten 142 zum Trainieren des neuronalen Netzwerks mit einem Maschinenlernprozess. Während des Trainingsprozesses empfängt das neuronale Netzwerk als Eingang historische Prozessbedingungsdaten 146 von dem Trainingssatzdaten. Während des Trainingsprozesses gibt das neuronale Netzwerk vorhergesagte Dünnfilmdaten aus. Die vorhergesagten Dünnfilmdaten sagen Eigenschaften eines Dünnfilms vorher, der sich aus den historischen Prozessbedingungsdaten ergäbe. Der Trainingsprozess trainiert das neuronale Netzwerk, um vorhergesagte Dünnfilmdaten zu erzeugen. Die vorhergesagten Dünnfilmdaten können Dünnfilmdicke, Dünnfilmdichte, Dünnfilmzusammensetzung oder andere Dünnfilmparameter enthalten.
In einer Ausführungsform enthält das neuronale Netzwerk mehrere neuronale Schichten. Die verschiedenen neuronalen Schichten weisen Neuronen auf, die eine oder mehrere interne Funktionen definieren. Die internen Funktionen beruhen auf Gewichtungswerten, die mit Neuronen jeder neuronalen Schicht des neuronalen Netzwerks verknüpft sind. Während des Trainings vergleicht das Steuersystem 124 für jeden Satz historischer Prozessbedingungsdaten die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den tatsächlichen historischen Dünnfilmdaten, die mit dem Dünnfilm verknüpft sind, der aus diesen Prozessbedingungen resultiert. Das Steuersystem erzeugt eine Fehlerfunktion, die angibt, wie eng die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den historischen Dünnfilmdaten übereinstimmen. Das Steuersystem 124 stellt dann die internen Funktionen des neuronalen Netzwerks ein. Da das neuronale Netzwerk vorhergesagte Dünnfilmdaten basierend auf den internen Funktionen erzeugt, führt Einstellen der internen Funktionen zum Erzeugen verschiedener vorhergesagter Dünnfilmdaten für einen selben Satz historischer Prozessbedingungsdaten. Einstellen der internen Funktionen kann zu vorhergesagten Dünnfilmdaten führen, die größere Fehlerfunktionen (schlechtere Abstimmung mit den historischen Dünnfilmdaten 144) oder kleinere Fehlerfunktionen (bessere Abstimmung mit den historischen Dünnfilmdaten 144) erzeugen.
Nach Einstellen der internen Funktionen des neuronalen Netzwerks werden die historischen Prozessbedingungsdaten 146 erneut zu dem neuronalen Netzwerk geleitet und das Analysemodell 140 erzeugt wieder vorhergesagte Dünnfilmdaten. Das Trainingsmodul 141 vergleicht wieder die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den historischen Dünnfilmdaten 144. Das Trainingsmodul 141 stellt wieder die internen Funktionen des neuronalen Netzwerks ein. Dieser Prozess wird in einer sehr großen Anzahl von Wiederholungen zur Überwachung der Fehlerfunktionen und Einstellung der internen Funktionen des neuronalen Netzwerks wiederholt, bis ein Satz interner Funktionen, die zu vorhergesagten Dünnfilmdaten führen, die mit den historischen Dünnfilmdaten 144 übereinstimmen, über den gesamten Trainingssatz ermittelt ist.
Zu Beginn des Trainingsprozesses stimmen die vorhergesagten Dünnfilmdaten wahrscheinlich nicht sehr eng mit den historischen Dünnfilmdaten 144 überein. Während der Trainingsprozess jedoch durch viele Wiederholungen zur Einstellung der internen Funktionen des neuronalen Netzwerks läuft, werden die Fehlerfunktionen tendenziell immer kleiner, bis ein Satz interner Funktionen ermittelt ist, der dazu führt, dass vorhergesagte Dünnfilmdaten mit den historischen Dünnfilmdaten 144 übereinstimmen. Identifizierung eines Satzes interner Funktionen, der dazu führt, dass vorhergesagte Dünnfilmdaten mit den historischen Dünnfilmdaten 144 übereinstimmen, entspricht einer Beendigung des Trainingsprozesses. Sobald der Trainingsprozess fertig ist, ist das neuronale Netzwerk bereit, zum Einstellen von Dünnfilmabscheidungsprozessparametern verwendet zu werden.
In einer Ausführungsform, nachdem das Analysemodell 140 trainiert wurde, kann das Analysemodell 140 benutzt werden, um Sätze von Prozessbedingungen zu erzeugen, die zu Dünnfilmen mit ausgewählten Eigenschaften führen. Zum Beispiel kann das Steuersystem 124 dem Analysemodell 140 Zieldünnfilmparameter bereitstellen, die gewünschten Parametern eines Dünnfilms entsprechen. Die Zielparameter können eine Dicke des Films, eine Zusammensetzung des Dünnfilms, eine Kristallstruktur des Dünnfilms oder andere Zielparameter enthalten. Wie weiter unten ausführlicher angegeben ist, identifiziert das Analysemodell 140 einen Satz von Prozessparametern, die zu einem Dünnfilm mit den Zielparametern führen. Insbesondere erzeugt das Analysemodell 140 Prozesseinstellungsdaten, die Prozessparameter angeben, die für den nächsten Dünnfilmabscheidungsprozess oder die nächste Phase im Dünnfilmabscheidungsprozess benutzt werden sollten.
In einer Ausführungsform benutzt das Analysemodell 140 aktuelle Prozessparameterdaten zur Unterstützung der Erzeugung von Prozesseinstellungsdaten. Die aktuellen Prozessparameterdaten enthalten Daten, die sich auf aktuelle Bedingungen von Bearbeitungsgeräten beziehen, die mit den Dünnfilmabscheidungsprozessen verknüpft sind. Zum Beispiel können die aktuellen Prozessbedingungsdaten ein aktuelles Alter eine Ampulle enthalten, die in einem Dünnfilmabscheidungsprozess benutzt wird. Das aktuelle Alter der Ampulle kann eines oder beides von einem tatsächlichen Alter der Ampulle und einer Anzahl von Abscheidungsprozessen angeben, die mit der Ampulle durchgeführt wurden. Die aktuellen Prozessparameterdaten können Restmaterialspiegel in den Fluidquellen 108 und 110 oder den Spülquellen 112 und 114 enthalten. Die aktuellen Prozessparameterdaten können die Arten von Materialien enthalten, die in dem Dünnfilmabscheidungsprozess benutzt werden. Die aktuellen Prozessbedingungsdaten können Daten enthalten, die sich auf eine Phase von Materialien beziehen, die in dem Dünnfilmabscheidungsprozess benutzt werden. Die aktuellen Prozessbedingungsdaten können die Längen von Rohrleitungen, Leitungen, oder Rohren enthalten, die Fluida oder Materialien in die Abscheidungskammer befördern.
Die aktuellen Prozessbedingungsdaten können Daten enthalten, die sich auf den Halbleiterwafer oder ein anderes Ziel beziehen, das in dem nächsten Abscheidungsprozess benutzt wird. Zum Beispiel können die aktuellen Prozessbedingungsdaten eine effektive freigelegte Spielfläche des Halbleiterwafers enthalten. Die aktuellen Prozessbedingungsdaten können eine Kristallorientierung der freigelegten effektiven Spielfläche des Halbleiterwafers enthalten. Die aktuellen Prozessbedingungsdaten können eine Rauheitsindex der freigelegten effektiven ebenen Fläche enthalten. Die aktuellen Prozessbedingungsdaten können eine freigelegte effektive Seitenwandneigung enthalten, die mit Oberflächenmerkmalen des Halbleiterwafers oder eines anderen Ziels verknüpft ist. Die aktuellen Prozessbedingungsdaten können eine Dünnfilmfunktionsgruppe enthalten, die mit der freigelegten Oberfläche des Halbleiterwafers oder eines anderen Ziels verknüpft ist. Die aktuellen Prozessbedingungsdaten können die Funktionsgruppe einer freigelegten Seitenwand eines Merkmals eines Halbleiterwafers oder eines anderen Ziels enthalten. Die aktuellen Prozessbedingungsdaten können die Waferrotations- oder Neigungsparameter enthalten, die mit dem Halbleiterwafer oder einem anderen Ziel verknüpft sind.
Daher können die aktuellen Prozessbedingungsdaten festgesetzte Bedingungen für den nächsten Dünnfilmabscheidungsprozess oder die nächste Dünnfilmabscheidungsphase der nächsten Phase eines Dünnfilmabscheidungsprozesses enthalten. Die aktuellen Prozessbedingungsdaten können viele Daten derselben Art enthalten, die in den historischen Prozessbedingungsdaten 146 enthalten sind.
In einer Ausführungsform können die aktuellen Prozessbedingungsdaten Daten enthalten, die sich auf die Temperatur innerhalb der Abscheidungskammer während des Abscheidungsprozesses beziehen. Die aktuellen Prozessbedingungsdaten können Daten enthalten, die sich auf den Druck innerhalb der Abscheidungskammer während des Abscheidungsprozesses beziehen. Die aktuellen Prozessbedingungsdaten können Daten enthalten, die sich auf die Feuchtigkeit innerhalb der Abscheidungskammer beziehen.
In einer Ausführungsform benutzt das Analysemodell 140 die aktuellen Prozessbedingungsdaten und die Zieldünnfilmparameterdaten zur Erzeugung von Prozesseinstellungsdaten. Die Prozesseinstellungsdaten identifizieren Prozessparameter, die für den nächsten Dünnfilmabscheidungsprozess oder für die nächste Phase eines Dünnfilmabscheidungsprozesses benutzt werden sollen, basierend auf den aktuellen Prozessbedingungsdaten und den Zieldünnfilmparameterdaten. Die Prozesseinstellungsdaten entsprechen Bedingungen oder Parametern, die für den nächsten Abscheidungsprozess oder nächsten Dünnfilmabscheidungsprozess geändert oder eingestellt werden können. Beispiele für Parameter, die eingestellt werden können, enthalten die Strömungsrate von Fluida oder Materialien von den Fluidquellen 108 und 110 in die Abscheidungskammer, die Temperatur innerhalb der Abscheidungskammer, den Druck innerhalb der Abscheidungskammer, die Zeitdauer des Abscheidungsprozesses oder der Phase eines Abscheidungsprozesses, Spannungspegel, die während des Dünnfilmabscheidungsprozesses angelegt werden, oder andere Aspekte, die dynamisch zwischen Dünnfilmabscheidungsprozessen oder zwischen Phasen eines Dünnfilmabscheidungsprozesses eingestellt werden können. Das Analysemodell 140 kann Werte für diese Parameter identifizieren, die zu einem Dünnfilm mit den Zieldünnfilmparametern führen, wie Zieldicke, Zielzusammensetzung, Zielkristallstruktur oder andere Eigenschaften.
In einer Ausführungsform erzeugt das Analysemodell 140 Prozesseinstellungsdaten, indem es die aktuellen Prozessbedingungsdaten zu dem Analysemodell 140 leitet. Das Analysemodell 140 wählt dann Versuchswerte für dynamische Prozessbedingungen, die eingestellt werden können. Das Analysemodell 140 erzeugt dann vorhergesagte Dünnfilmdaten auf Basis der aktuellen Prozessbedingungsdaten und der Versuchswerte für dynamische Prozessbedingungen. Die vorhergesagten Dünnfilmdaten enthalten eine vorhergesagte Dicke, eine vorhergesagte Zusammensetzung, eine vorhergesagte Kristallstruktur oder andere vorhergesagte Eigenschaften eines Dünnfilms, der sich aus einem Dünnfilmabscheidungsprozess basierend auf den aktuellen Prozessbedingungsdaten und den dynamischen Prozessbedingungsdaten ergäbe. Wenn die vorhergesagten Dünnfilmdaten innerhalb der Zieldünnfilmparameter liegen, kann das Analysemodell 140 Prozesseinstellungsdaten erzeugen, die Werte für die dynamischen Prozessbedingungsdaten spezifizieren. Die spezifizierten Werte werden für den nächsten Dünnfilmabscheidungsprozess oder die nächste Phase des Dünnfilmabscheidungsprozesses benutzt. Wenn die vorhergesagten Dünnfilmdaten nicht innerhalb der Zieldünnfilmparameter liegen, wählt das Analysemodell 140 andere Versuchswerte für die dynamischen Prozessbedingungsdaten und erzeugt vorhergesagte Dünnfilmdaten auf Basis der neuen Versuchswerte. Dieser Prozess wird wiederholt, bis Werte für die dynamischen Prozessbedingungen ermittelt werden, die zu vorhergesagten Dünnfilmdaten führen, die innerhalb der Zieldünnfilmparameter liegen.
In einer Ausführungsform, da das Analysemodell 140 mit einem Maschinenlernprozess trainiert wurde, der das Analysemodell 140 trainiert, Dünnfilmdaten auf Basis von Prozessbedingungsdaten zu erzeugen, ist das Analysemodell 140 imstande, Prozesseinstellungsdaten zu identifizieren, die zu einem Dünnfilm mit Parametern führen, die innerhalb der Zieldünnfilmparameter liegen. Das Analysemodell 140 kann Prozesseinstellungsdaten in einer sehr kurzen Zeit erzeugen. Zum Beispiel kann das Analysemodell 140 Prozesseinstellungsdaten in weniger als drei Sekunden erzeugen, obwohl andere Werte möglich sind, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Daher kann das Analysemodell 140 zwischen jedem Dünnfilmabscheidungsprozess oder zwischen jeder Phase eines Dünnfilmabscheidungsprozesses laufen.
In einer Ausführungsform weist das Steuersystem 124 Verarbeitungsressourcen 148, Speicherressourcen 150 und Kommunikationsressourcen 152 auf. Die Verarbeitungsressourcen 148 können eine(n) oder mehrere Steuerungen oder Prozessoren aufweisen. Die Verarbeitungsressourcen 148 sind gestaltet, Softwareanweisungen auszuführen, Daten zu verarbeiten, Dünnfilmabscheidungssteuerentscheidungen zu treffen, Signalverarbeitung durchzuführen, Daten aus einem Speicher zu lesen, Daten in einen Speicher zu schreiben und andere Verarbeitungsbetriebe durchzuführen. Die Verarbeitungsressourcen 148 können physische Verarbeitungsressourcen 148 aufweisen, die an einer Stelle oder Anlage des Dünnfilmabscheidungssystems 100 liegen. Die Verarbeitungsressourcen können virtuelle Verarbeitungsressourcen 148 fern von der Stelle des Dünnfilmabscheidungssystems 100 oder einer Anlage, an der sich das Dünnfilmabscheidungssystem 100 befindet, aufweisen. Die Verarbeitungsressourcen 148 können Cloud-basierte Verarbeitungsressourcen aufweisen, die Prozessoren und Server aufweisen, auf die über eine oder mehrere Cloud-Rechenplattformen zugegriffen wird.
In einer Ausführungsform können die Speicherressourcen 150 einen oder mehrere computerlesbare Speicher aufweisen. Die Speicherressourcen 150 sind gestaltet, Softwareanweisungen zu speichern, die mit der Funktion des Steuersystems und seiner Komponenten verknüpft sind, enthaltend, ohne aber darauf beschränkt zu sein, das Analysemodell 140. Die Speicherressourcen 150 können Daten speichern, die mit der Funktion des Steuersystems 124 und seiner Komponenten verknüpft sind. Die Daten können die Trainingssatzdaten 142, aktuelle Prozessbedingungsdaten und beliebige andere Daten enthalten, die mit dem Betrieb des Steuersystems 124 oder einer seiner Komponenten verknüpft sind. Die Speicherressourcen 150 können physische Speicherressourcen aufweisen, die sich an der Stelle oder Anlage des Dünnfilmabscheidungssystems 100 befinden. Die Speicherressourcen können virtuelle Speicherressourcen aufweisen, die sich fern von der Stelle oder Anlage des Dünnfilmabscheidungssystems 100 befinden. Die Speicherressourcen 150 können Cloud-basierte Speicherressourcen aufweisen, auf die über eine oder mehrere Cloud-Rechenplattformen zugegriffen wird.
In einer Ausführungsform können die Kommunikationsressourcen Ressourcen aufweisen, die dem Steuersystem 124 ermöglichen, mit Geräten zu kommunizieren, die mit dem Dünnfilmabscheidungssystem 100 verknüpft sind. Zum Beispiel können die Kommunikationsressourcen 152 verdrahtete und drahtlose Kommunikationsressourcen aufweisen, die dem Steuersystem 124 ermöglichen, Sensordaten, die mit dem Dünnfilmabscheidungssystem 100 verknüpft sind, zu empfangen und Geräte des Dünnfilmabscheidungssystems 100 zu steuern. Die Kommunikationsressourcen 152 können dem Steuersystem 124 ermöglichen, den Strom von Fluida oder anderem Material von den Fluidquellen 108 und 110 und von den Spülquellen 112 und 114 zu steuern. Die Kommunikationsressourcen 152 können dem Steuersystem 124 ermöglichen, Heizeinrichtungen, Spannungsquellen, Ventile, Ablasskanäle, Wafertransfergeräte und sämtliche anderen Geräte zu steuern, die mit dem Dünnfilmabscheidungssystem 100 verknüpft sind. Die Kommunikationsressourcen 152 können dem Steuersystem 124 ermöglichen, mit fernen Systemen zu kommunizieren. Die Kommunikationsressourcen 152 können ein oder mehrere Netzwerke wie verdrahtete Netzwerke, drahtlose Netzwerke, das Internet oder ein Intranet aufweisen oder Kommunikation mit diesen erleichtern. Die Kommunikationsressourcen 152 können Komponenten des Steuersystems 124 ermöglichen, miteinander zu kommunizieren.
In einer Ausführungsform ist das Analysemodell 140 über die Verarbeitungsressourcen 148, die Speicherressourcen 150 und die Kommunikationsressourcen 152 implementiert. Das Steuersystem 124 kann ein verstreutes Steuersystem sein mit Komponenten und Ressourcen und Positionen, die fern voneinander und von dem Dünnfilmabscheidungssystem 100 sind.
3A ist ein Ablaufdiagramm eines Prozesses 300 zum Trainieren eines Analysemodells, um Prozessbedingungen zu identifizieren, die zu einer richtigen Abscheidung eines Dünnfilms führen, gemäß einer Ausführungsform. Ein Beispiel eines Analysemodells ist das Analysemodell 140 von 2. Die verschiedenen Schritte des Prozesses 300 können Komponenten, Prozesse und Techniken verwenden, die in Bezug auf 1-2 beschrieben sind. Daher wird 3A unter Bezugnahme auf 1-2 beschrieben.
Bei 302 sammelt der Prozess 300 Trainingssatzdaten, die historische Dünnfilmdaten und historische Prozessbedingungsdaten enthalten. Dies kann durch Verwenden eines Datengewinnungssystems oder -prozesses erfolgen. Das Datengewinnungssystem oder der Datengewinnungsprozess kann Trainingssatzdaten durch Zugriff auf eine oder mehrere Datenbanken, die mit dem Dünnfilmabscheidungssystem 100 verknüpft sind, zusammenstellen und verschiedene Arten von Daten, die in der einen oder den mehreren Datenbanken enthalten sind, sammeln und organisieren. Das Datengewinnungssystem oder der Datengewinnungsprozess oder ein anderes System oder ein anderer Prozess kann die gesammelten Daten verarbeiten und formatieren, um Trainingssatzdaten zu erzeugen. Die Trainingssatzdaten 142 können historische Dünnfilmdaten 144 und historische Prozessbedingungsdaten 146 enthalten, wie in Bezug auf 2 beschrieben.
Bei 304 gibt der Prozess 300 historische Prozessbedingungsdaten in das Analysemodell ein. In einem Beispiel kann dies Eingabe von historischen Prozessbedingungsdaten 146 in das Analysemodell 140 mit dem Trainingsmodul 141 umfassen, wie in Bezug auf 2 beschrieben. Die historischen Prozessbedingungsdaten können in einzelnen aufeinanderfolgenden Sätzen dem Analysemodell 140 bereitgestellt werden. Jeder einzelne Satz kann einem einzelnen Dünnfilmabscheidungsprozess oder einem Teil eines einzelnen Dünnfilmabscheidungsprozesses entsprechen. Die historischen Prozessbedingungsdaten können dem Analysemodell 140 als Vektoren bereitgestellt werden. Jeder Satz kann einen oder mehrere Vektoren enthalten, die zur Empfangsverarbeitung durch das Analysemodell 140 formatiert sind. Die historischen Prozessbedingungsdaten können dem Analysemodell 140 in anderen Formaten bereitgestellt werden, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
Bei 306 erzeugt der Prozess 300 vorhergesagte Dünnfilmdaten auf Basis von historischen Prozessbedingungsdaten. Insbesondere erzeugt das Analysemodell 140 für jeden Satz historischer Dünnfilmbedingungsdaten 146 vorhergesagte Dünnfilmdaten. Die vorhergesagten Dünnfilmdaten entsprechen einer Vorhersage von Eigenschaften eines Dünnfilms, der aus diesem bestimmten Satz von Prozessbedingungen entstünde. Die vorhergesagten Dünnfilmdaten können Dicke, Gleichförmigkeit, Zusammensetzung, Kristallstruktur oder andere Aspekte eines Dünnfilms enthalten.
Bei 308 werden die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den historischen Dünnfilmdaten 144 verglichen. Insbesondere werden die vorhergesagten Dünnfilmdaten für jeden Satz von historischen Prozessbedingungsdaten mit den historischen Dünnfilmdaten 144 verglichen, die mit diesem Satz historischer Prozessbedingungsdaten verknüpft sind. Der Vergleich kann zu einer Fehlerfunktion führen, die angibt, wie eng die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den historischen Dünnfilmdaten 144 übereinstimmen. Dieser Vergleich wird für jeden Satz vorhergesagter Dünnfilmdaten durchgeführt. In einer Ausführungsform kann dieser Prozess Erzeugen einer aggregierten Fehlerfunktion oder Angabe, die angibt, die die Gesamtheit der vorhergesagten Dünnfilmdaten im Vergleich zu den historischen Dünnfilmdaten 144 ist, umfassen. Diese Vergleiche können durch das Trainingsmodul 141 oder durch das Analysemodell 140 durchgeführt werden. Die Vergleiche können andere Arten von Funktionen oder Daten als die zuvor beschriebenen enthalten, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
Bei 310 bestimmt der Prozess 300 auf Basis der Vergleiche, die in Schritt 308 erzeugt wurden, ob die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den historischen Dünnfilmdaten übereinstimmen. In einem Beispiel, wenn die aggregierte Fehlerfunktion kleiner als eine Fehlertoleranz ist, bestimmt der Prozess 300, dass die Dünnfilmdaten nicht mit den historischen Dünnfilmdaten übereinstimmen. In einem Beispiel, wenn die aggregierte Fehlerfunktion größer als eine Fehlertoleranz ist, bestimmt der Prozess 300, dass die Dünnfilmdaten nicht mit den historischen Dünnfilmdaten übereinstimmen. In einem Beispiel kann die Fehlertoleranz eine Toleranz zwischen 0,1 und 0 aufweisen. Mit anderen Worten, wenn der aggregierte Fehler in Prozent kleiner als 0,1, oder 10% ist, nimmt der Prozess 300 an, dass die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den historischen Dünnfilmdaten übereinstimmen. Wenn der aggregierte Fehler in Prozent größer als 0,1 oder 10% ist, nimmt der Prozess 300 an, dass die vorhergesagten Dünnfilmdaten nicht mit den historischen Dünnfilmdaten übereinstimmen. Andere Toleranzbereiche können benutzt werden, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Fehlerwerte können auf verschiedene Weisen berechnet werden, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Das Trainingsmodul 141 oder das Analysemodell 140 kann die Bestimmungen vornehmen, die mit Prozessschritt 310 verknüpft sind.
In einer Ausführungsform, wenn die vorhergesagten Dünnfilmdaten nicht mit den historischen Dünnfilmdaten 144 in Schritt 310 übereinstimmen, fährt der Prozess mit Schritt 312 fort. In Schritt 312 stellt der Prozess 300 die internen Funktionen ein, die mit dem Analysemodell 140 verknüpft sind. In einem Beispiel stellt das Trainingsmodul 141 die internen Funktionen ein, die mit dem Analysemodell 140 verknüpft sind. Von Schritt 312 kehrt der Prozess zu Schritt 304 zurück. In Schritt 304 werden die historischen Prozessbedingungsdaten wieder dem Analysemodell 140 bereitgestellt. Sobald die internen Funktionen des Analysemodells 140 eingestellt sind, erzeugt das Analysemodell 140 andere vorhergesagte Dünnfilmdaten als im vorherigen Zyklus. Der Prozess fährt mit Schritten 306, 308 und 310 fort und der aggregierte Fehler wird berechnet. Wenn die vorhergesagten Dünnfilmdaten nicht mit den historischen Dünnfilmdaten übereinstimmen, kehrt der Prozess zu Schritt 312 zurück und die internen Funktionen des Analysemodells 140 werden wieder eingestellt. Dieser Prozess fährt mit Wiederholungen fort, bis das Analysemodell 140 vorhergesagte Dünnfilmdaten erzeugt, die mit den historischen Dünnfilmdaten 144 übereinstimmen.
In einer Ausführungsform, wenn die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den historischen Dünnfilmdaten übereinstimmen, fährt Prozessschritt 310, in dem Prozess 300, mit 314 fort. In Schritt 314 ist das Training fertig. Das Analysemodell 140 ist nun bereit, benutzt zu werden, um Prozessbedingungen zu identifizieren, und kann in Dünnfilmabscheidungsprozessen benutzt werden, die durch das Dünnfilmabscheidungssystem 100 durchgeführt werden. Der Prozess 300 kann andere Schritte oder Anordnungen von Schritten als jene umfassen, die hier dargestellt und beschrieben sind, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
3B ist ein Blockdiagramm 350, das betriebliche Aspekte und Trainingsaspekte von Analysemodell 140 gemäß einer Ausführungsform veranschaulicht. Wie zuvor beschrieben, enthalten die Trainingssatzdaten 142 Daten, die sich auf mehrere zuvor durchgeführte Dünnfilmabscheidungsprozesse beziehen. Jeder zuvor durchgeführte Dünnfilmabscheidungsprozess fand unter bestimmten Prozessbedingungen statt und führte zu einem Dünnfilm mit einer bestimmten Eigenschaft. Die Prozessbedingungen für jeden zuvor durchgeführten Dünnfilmabscheidungsprozess werden zu einem entsprechenden Prozessbedingungsvektor 352 formatiert. Der Prozessbedingungsvektor weist mehrere Datenfelder 354 auf. Jedes Datenfeld 354 entspricht einer bestimmten Prozessbedingung.
Das Beispiel von 3B veranschaulicht einen einzelnen Prozessbedingungsvektor 352, der während des Trainingsprozesses zu dem Analysemodell 140 geleitet wird. In dem Beispiel von 3B weist der Prozessbedingungsvektor 352 neun Datenfelder 354 auf. Ein erstes Datenfeld 354 entspricht der Temperatur während des zuvor durchgeführten Dünnfilmabscheidungsprozesses. Ein zweites Datenfeld 356 entspricht dem Druck während des zuvor durchgeführten Dünnfilmabscheidungsprozesses. Ein drittes Datenfeld 354 entspricht der Feuchtigkeit während des zuvor durchgeführten Dünnfilmabscheidungsprozesses. Das vierte Datenfeld 354 entspricht der Strömungsrate von Abscheidungsmaterialien während des zuvor durchgeführten Dünnfilmabscheidungsprozesses. Das fünfte Datenfeld 354 entspricht der Phase (flüssig, fest oder gasförmig) von Abscheidungsmaterialien während des zuvor durchgeführten Dünnfilmabscheidungsprozesses. Das sechste Datenfeld 354 entspricht dem Alter der Ampulle, die in dem zuvor durchgeführten Dünnfilmabscheidungsprozess verwendet wurde. Das siebente Datenfeld 354 entspricht einer Größe einer Abscheidungsfläche auf einem Wafer während des zuvor durchgeführten Dünnfilmabscheidungsprozesses. Das achte Datenfeld 354 entspricht der Dichte von Oberflächenmerkmalen des Wafers, der während des zuvor durchgeführten Dünnfilmabscheidungsprozesses benutzt wurde. Das neunte Datenfeld entspricht dem Winkel von Seitenwänden von Oberflächenmerkmalen während des zuvor durchgeführten Dünnfilmabscheidungsprozesses. In der Praxis kann jeder Prozessbedingungsvektor 352 mehr oder weniger Datenfelder als in 3B dargestellt aufweisen, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Jeder Prozessbedingungsvektor 352 kann verschiedene Arten von Prozessbedingungen aufweisen, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Die bestimmten, in 3B veranschaulichten Prozessbedingungen sind als Beispiel angeführt. Jede Prozessbedingung ist durch einen numerischen Wert in dem entsprechenden Datenfeld 354 dargestellt. Für Arten von Bedingungen, die an sich nicht in Zahlen dargestellt werden, wie Materialphase, kann jeder möglichen Phase eine Zahl zugewiesen werden.
Das Analysemodell 140 weist mehrere neuronale Schichten 356a-e auf. Jede neuronale Schicht weist mehrere Knoten 358 auf. Jeder Knoten 358 kann auch als ein Neuron bezeichnet werden. Jeder Knoten 358 von der ersten neuronales Schicht 356a empfängt die Datenwerte für jedes Datenfeld von dem Prozessbedingungsvektor 352. Daher empfängt in dem Beispiel von 3B jeder Knoten 358 von der ersten neuronales Schicht 356a neun Datenwerte, da der Prozessbedingungsvektor 352 neun Datenfelder hat. Jedes Neuron 358 weist eine entsprechende interne mathematische Funktion auf, die in 3B mit F(x) gekennzeichnet ist. Jeder Knoten 358 der ersten neuronalen Schicht 356a erzeugt einen Skalarwert durch Anwenden der internen mathematischen Funktion F(x) an den Datenwerten von den Datenfeldern 354 des Prozessbedingungsvektors 352. Weitere Einzelheiten zu den internen mathematischen Funktionen F(x) sind unten bereitgestellt.
Jeder Knoten 358 der zweiten neuronalen Schicht 356b empfängt die Skalarwerte, die von jedem Knoten 358 der ersten neuronalen Schicht 356a erzeugt werden. Daher empfängt in dem Beispiel von 3B jeder Knoten der zweiten neuronalen Schicht 350 6B vier Skalarwerte, da es vier Knoten 358 in der ersten neuronalen Schicht 356a gibt. Jeder Knoten 358 der zweiten neuronalen Schicht 356b erzeugt einen Skalarwert durch Anwenden der entsprechenden internen mathematischen Funktion F(x) an den Skalarwerten der ersten neuronalen Schicht 356a.
Jeder Knoten 358 der dritten neuronalen Schicht 356c empfängt die Skalarwerte, die von jedem Knoten 358 der zweiten neuronalen Schicht 356b erzeugt werden. Daher empfängt in dem Beispiel von 3B jeder Knoten der dritten neuronalen Schicht 356c fünf Skalarwerte, da es fünf Knoten 358 in der zweiten neuronalen Schicht 356b gibt. Jeder Knoten 358 der dritten neuronalen Schicht 356c erzeugt einen Skalarwert durch Anwenden der entsprechenden internen mathematischen Funktion F(x) an den Skalarwerten von den Knoten 358 der zweiten neuronalen Schicht 356b.
Jeder Knoten 358 der neuronalen Schicht 356d empfängt die Skalarwerte, die von jedem Knoten 358 der vorherigen neuronalen Schicht (nicht dargestellt) erzeugt wurden. Jeder Knoten 358 der neuronalen Schicht 356d erzeugt einen Skalarwert durch Anwenden der entsprechenden internen mathematischen Funktion F(x) an den Skalarwerten von den Knoten 358 der zweiten neuronalen Schicht 356b.
Die letzte neuronale Schicht weist nur einen einzigen Knoten 358 auf. Die letzte neuronale Schicht empfängt die Skalarwerte, die von jedem Knoten 358 der vorherigen neuronalen Schicht 356d erzeugt wurden. Der Knoten 358 der letzten neuronalen Schicht 356e erzeugt einen Datenwert 368 durch Anwenden einer mathematischen Funktion F(x) an den Skalarwerten, die von den Knoten 358 der neuronalen Schicht 356d empfangen wurden.
In dem Beispiel von 3B entspricht der Datenwert 368 der vorhergesagten Dicke eines Dünnfilms, der durch Prozessbedingungsdaten entsprechend Werten erzeugt wird, die in dem Prozessbedingungsvektor 352 enthalten sind. In anderen Ausführungsformen kann die letzte neuronale Schicht 356e mehrere Datenwerte erzeugen, die jeweils einer bestimmten Dünnfilmeigenschaft entsprechen, wie Dünnfilmkristallorientierung, Dünnfilmgleichförmigkeit oder anderen Eigenschaften eines Dünnfilms. Die letzte neuronale Schicht 356e weist einen entsprechenden Knoten 358 für jeden zu erzeugenden Ausgangsdatenwert auf. Im Fall einer vorhergesagten Dünnfilmdicke können Techniker Einschränkungen bereitstellen, die spezifizieren, dass die vorhergesagte Dünnfilmdicke 368 in einen ausgewählten Bereich liegen muss, wie zwischen 0 nm und 50 nm in einem Beispiel. Das Analysemodell 140 stellt interne Funktionen F(x) ein um sicherzustellen, dass der Datenwert 368 entsprechend der vorhergesagten Dünnfilmdicke in dem spezifizierten Bereich liegt.
Während des Maschinenlernprozesses vergleicht das Analysemodell die vorhergesagte Dicke in dem Datenwert 368 mit der tatsächlichen Dicke des Dünnfilms, wie durch den Datenwert 370 angegeben. Wie zuvor erklärt, weist der Trainingssatzdaten 142 für jeden Satz historischer Prozessbedingungsdaten Dünnfilmeigenschaftsdaten auf, die die Eigenschaften des Dünnfilms angeben, der sich aus dem historischen Dünnfilmabscheidungsprozess ergeben hat. Daher weist das Datenfeld 370 die tatsächliche Dicke des Dünnfilms auf, die sich aus dem Abscheidungsprozess ergeben hat, der sich in dem Prozessbedingungsvektor 352 wiederspiegelt. Das Analysemodell 140 vergleicht die vorhergesagte Dicke aus dem Datenwert 368 mit der tatsächlichen Dicke aus dem Datenwert 370. Das Analysemodell 140 erzeugt einen Fehlerwert 372, der den Fehler oder die Differenz zwischen dem vorhergesagten Dicke aus dem Datenwert 368 und der tatsächlichen Dicke aus dem Datenwert 370 angibt. Der Fehlerwert 372 wird zum Trainieren des Analysemodells 140 benutzt.
Das Training des Analysemodells 140 wird durch Besprechung der internen mathematischen Funktionen F(x) verständlicher. Während alle der Knoten 358 mit einer internen mathematischen Funktion F(x) gekennzeichnet sind, ist die mathematische Funktion F(x) jedes Knotens einzigartig. In einem Beispiel hat jede interne mathematische Funktion die folgende Form: $F (x) = x1*w1 + x2*w2 + \dots xn*w1 + b .$
In der obenstehenden Gleichung entspricht jeder Wert xi-xn einem Datenwert, der von einem Knoten 358 in der vorherigen neuronalen Schicht empfangen wurde, oder im Fall der ersten neuronalen Schicht 356a entspricht jeder Wert xi-xn einem entsprechenden Datenwert aus den Datenfeldern 354 des Prozessbedingungsvektors 352. Daher ist n für einen gegebenen Knoten gleich der Anzahl von Knoten in der vorherigen neuronalen Schicht. Die Werte w1-wn sind skalare Gewichtungswerte, die mit einem entsprechenden Knoten von der vorherigen Schicht verknüpft sind. Das Analysemodell 140 wählt die Werte der Gewichtungswerte w1-wn. Die Konstante b ist ein skalarer Biasing-Wert und kann auch mit einem Gewichtungswert multipliziert werden. Der Wert, der durch einen Knoten 358 erzeugt wird, basiert auf den Gewichtungswerten w1-wn. Daher hat jeder Knoten 358 n Gewichtungswerte w1-wn. Obwohl oben nicht dargestellt, kann jede Funktion F(x) auch eine Aktivierungsfunktion aufweisen. Die Summe, die in der oben stehenden Gleichung angegeben ist, wird mit der Aktvierungsfunktion multipliziert. Beispiele für Aktivierungsfunktionen können Funktionen einer gleichgerichteten linearen Einheit (ReLU, Rectified Linear Unit), Sigmoidfunktionen, hyperbolische Spannungsfunktionen oder andere Arten von Aktivierungsfunktionen aufweisen.
Nachdem der Fehlerwert 372 berechnet wurde, stellt das Analysemodell 140 die Gewichtungswerte w1-wn für die verschiedenen Knoten 358 der verschiedenen neuronalen Schichten 356a-356e ein. Nachdem das Analysemodell 140 die Gewichtungswerte w1-wn eingestellt hat, stellt das Analysemodell 140 wieder den Prozessbedingungsvektor 352 der eingegebenen neuronalen Schicht 356a bereit. Da die Gewichtungswerte für die verschiedenen Knoten 358 des Analysemodells 140 verschieden sind, unterscheidet sich die vorhergesagte Dicke 368 von jener in der vorherigen Wiederholung. Das Analysemodell 140 erzeugt wieder einen Fehlerwert 372 durch Vergleichen der tatsächlichen Dicke 370 mit der vorhergesagten Dicke 368.
Das Analysemodell 140 stellt wieder die Gewichtungswerte w1-wn ein, die mit den verschiedenen Knoten 358 verknüpft sind. Das Analysemodell 140 verarbeitet wieder den Prozessbedingungsvektor 352 und erzeugt eine vorhergesagte Dicke 368 und einen verknüpften Fehlerwert 372. Der Trainingsprozess umfasst Einstellen der Gewichtungswerte w1-wn in Wiederholungen, bis der Fehlerwert 372 minimiert ist.
3B veranschaulicht einen einzelnen Prozessbedingungsvektor 352, der zu dem Analysemodell 140 geleitet wird. In der Praxis umfasst der Trainingsprozess Durchleiten einer großen Anzahl von Prozessbedingungsvektoren 352 durch das Analysemodell 140, Erzeugen einer vorhergesagten Dicke 368 für jeden Prozessbedingungsvektor 352 und Erzeugen eines verknüpften Fehlerwerts 372 für jede vorhergesagte Dicke. Der Trainingsprozess kann auch Erzeugen eines gesamten Fehlerwerts umfassen, der den Durchschnittsfehler aller vorhergesagten Dicken für eine Charge von Prozessbedingungsvektoren 352 angibt. Das Analysemodell 140 stellt die Gewichtungswerte w1-wn nach Verarbeitung jeder Charge von Prozessbedingungsvektoren 352 ein. Der Trainingsprozess fährt fort, bis der durchschnittliche Fehler über alle Prozessbedingungsvektoren 352 kleiner als eine gewählte Schwellentoleranz ist. Wenn der durchschnittliche Fehler kleiner als die gewählte Schwellentoleranz ist, ist das Training des Analysemodells 140 fertig und das Analysemodell ist zur exakten Vorhersage der Dicke von Dünnfilmen auf Basis von der Prozessbedingungen trainiert. Das Analysemodell 140 kann dann zum Vorhersagen von Dünnfilmdicken und zum Auswählen von Prozessbedingungen verwendet werden, die zu einer gewünschten Dünnfilmdicke führen. Während Verwendung des trainierten Modells 140 wird ein Prozessbedingungsvektor, der aktuelle Prozessbedingung für einen aktuellen durchzuführenden Dünnfilmabscheidungsprozess darstellt und dasselbe Format bei dem Prozessbedingungsvektor 352 hat, dem trainierten Analysemodell 140 bereitgestellt. Das trainierte Analysemodell 140 kann dann die Dicke eines Dünnfilms vorhersagen, der sich aus diesen Prozessbedingungen ergibt.
Ein bestimmtes Beispiel eines auf einem neuronalen Netzwerk basierenden Analysemodells 140 wurde in Bezug auf 3B beschrieben. Es können jedoch andere Arten von auf neuronalem Netzwerk basierenden Analysemodellen oder Analysemodelle anderer Arten als neuronale Netzwerke benutzt werden, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Ferner kann das neuronale Netzwerk unterschiedliche Anzahlen neuronaler Schichten mit unterschiedlichen Anzahlen von Knoten aufweisen, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
4 ist ein Ablaufdiagramm eines Prozesses 400 zum dynamischen Auswählen von Prozessbedingungen für einen Dünnfilmabscheidungsprozess und zum Durchführen eines Dünnfilmabscheidungsprozesses gemäß einer Ausführungsform. Die verschiedenen Schritte des Prozesses 400 können Komponenten, Prozesse und Techniken benutzen, die in Bezug auf 1-3B beschrieben sind. Daher wird 4 unter Bezugnahme auf 1-3B beschrieben.
Bei 402 stellt der Prozess 400 dem Analysemodell 140 Zieldünnfilmbedingungsdaten bereit. Die Zieldünnfilmbedingungsdaten identifizieren ausgewählte Eigenschaften eines Dünnfilms, der durch den Dünnfilmabscheidungsprozess zu bilden ist. Die Zieldünnfilmbedingungsdaten können eine Zieldicke, eine Zielzusammensetzung, Zielkristallstruktur oder andere Eigenschaften des Dünnfilms enthalten. Die Zieldünnfilmbedingungsdaten können einen Bereich von Dicken enthalten. Die Zielbedingung oder Eigenschaften, die gewählt werden können sind auf Basis von Dünnfilmeigenschaft(en), die in dem Trainingsprozess benutzt werden. In dem Beispiel von 3B konzentriert sich der Trainingsprozess auf Dünnfilmdicke.
Bei 404 stellt der Prozess 400 dem Analysemodell 140 statische Prozessbedingungen bereit. Die statischen Prozessbedingungen enthalten Prozessbedingungen, die für einen nächsten Dünnfilmabscheidungsprozess nicht eingestellt werden. Die statischen Prozessbedingungen können die Zielvorrichtungsstrukturdichte enthalten, die die Dichte von Strukturen auf dem Wafer angibt, auf dem der Dünnfilmabscheidungsprozess durchgeführt wird. Die statischen Prozessbedingungen können eine effektive Plangebiet-Kristallorientierung, einen effektiven Plangebiet-Rauheitsindex, eine effektive Seitenwandfläche der Merkmale auf der Oberfläche des Halbleiterwafers, einen freigelegten effektiven Seitenwandneigungswinkel, eine Filmfunktionsgruppe mit freigelegter Oberfläche, eine Filmfunktionsgruppe mit freigelegter Seitenwand, eine Drehung oder Neigung des Halbleiterwafers, Prozessgasparameter (Materialien, Phase von Materialien und Temperatur von Materialien), eine Restmenge von Materialfluid in den Fluidquellen 108 und 110, eine Restmenge von Fluid in den Spülquellen 112 und 114, eine Feuchtigkeit innerhalb einer Abscheidungskammer, ein Alter einer Ampulle, die in dem Abscheidungsprozess benutzt wird, Lichtabsorption oder Reflexion innerhalb der Abscheidungskammer, die Länge von Rohrleitungen oder Leitungen, die der Abscheidungskammer Fluida bereitstellen, oder andere Bedingungen enthalten. Die statischen Prozessbedingungen können andere Bedingungen als die oben beschriebenen enthalten, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Überdies können in manchen Fällen die oben aufgezählten statischen Prozessbedingungen dynamische Prozessbedingungen sein, die einer Einstellung unterliegen, wie weiter unten ausführlicher besprochen wird. In dem Beispiel von 3B enthalten dynamische Prozessbedingungen Temperatur, Druck, Feuchtigkeit und Strömungsrate. Statische Prozessbedingungen enthalten Phase, Ampullenalter, Abscheidungsfläche, Abscheidungsdichte und Seitenwandwinkel.
Bei 406 wählt der Prozess 400 dynamische Prozessbedingungen für das Analysemodell gemäß einer Ausführungsform. Die dynamischen Prozessbedingungen können sämtliche Prozessbedingungen enthalten, die nicht als statische Prozessbedingungen bezeichnet sind. Zum Beispiel können die Trainingssatzdaten eine große Anzahl verschiedener Arten von Prozessbedingungsdaten in den historischen Prozessbedingungsdaten 146 enthalten. Manche dieser Arten von Prozessbedingungen sind die definierten statischen Prozessbedingungen und manche dieser Arten von Prozessbedingungen sind als dynamische Prozessbedingungen definiert. Wenn daher die statischen Prozessbedingungen in Schritt 404 zugeleitet werden, können die verbleibenden Arten von Prozessbedingungen als dynamische Prozessbedingungen definiert werden. Das Analysemodell 140 kann anfänglich Anfangswerte für die dynamischen Prozessbedingungen auswählen. Nachdem die Anfangswerte für die dynamischen Prozessbedingungen ausgewählt wurden, hat das Analysemodell einen vollen Satz von Prozessbedingungen zu analysieren. In einer Ausführungsform können die Anfangswerte für die dynamischen Prozessbedingungen auf Basis von zuvor bestimmten Ausgangswerten oder in Übereinstimmung mit anderen Schemata ausgewählt werden.
Die dynamischen Prozessbedingungen können die Strömungsrate von Fluida oder Materialien von den Fluidquellen 108 und 110 während des Abscheidungsprozesses enthalten. Die dynamischen Prozessbedingungen können die Strömungsrate von Fluida oder Materialien von den Spülquellen 112 und 114 enthalten. Die dynamischen Prozessbedingungen können einen Druck innerhalb der Abscheidungskammer, eine Temperatur innerhalb der Abscheidungskammer, eine Feuchtigkeit innerhalb der Abscheidungskammer, Dauer verschiedener Schritte des Abscheidungsprozesses oder Spannungen oder elektrisches Feld, das innerhalb der Abscheidungskammer erzeugt wird, enthalten. Die dynamischen Prozessbedingungen können andere Arten von Bedingungen enthalten, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
Bei 408 erzeugt das Analysemodell 140 vorhergesagte Dünnfilmdaten auf Basis der statischen und dynamischen Prozessbedingungen. Die vorhergesagten Dünnfilmdaten enthalten dieselben Arten von Dünnfilmeigenschaften, die in den Zieldünnfilmbedingungsdaten etabliert wurden. Insbesondere enthalten die vorhergesagten Dünnfilmdaten die Arten von vorhergesagten Dünnfilmdaten aus dem Trainingsprozess, der in Bezug auf 3A und 3B beschrieben wurde. Zum Beispiel können die vorhergesagten Dünnfilmdaten Dünnfilmdicke, Filmzusammensetzung oder andere Parameter von Dünnfilmen enthalten.
Bei 410 vergleicht der Prozess die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den Zieldünnfilmdaten. Insbesondere vergleicht das Analysemodell 140 die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den Zieldünnfilmdaten. Der Vergleich gibt an, wie eng die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen. Der Vergleich kann angeben, ob die vorhergesagten Dünnfilmdaten innerhalb von Toleranzen oder Bereichen liegen, die durch die Zieldünnfilmdaten etabliert wurden. Wenn zum Beispiel die Zieldünnfilmdicke zwischen 2 nm und 4 nm ist, gibt der Vergleich an, ob die vorhergesagten Dünnfilmdaten innerhalb dieses Bereichs liegen.
Bei 412, wenn die vorhergesagten Dünnfilmdaten nicht mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen, fährt der Prozess mit 414 fort. Bei 414 stellt das Analysemodell 140 die dynamischen Prozessbedingungsdaten ein. Von 414 kehrt der Prozess zu 408 zurück. Bei 408 erzeugt das Analysemodell 140 wieder vorhergesagte Dünnfilmdaten auf Basis der statischen Prozessbedingungen und der eingestellten dynamischen Prozessbedingungen. Das Analysemodell vergleicht dann die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den Zieldünnfilmdaten bei 410. Bei 412, wenn die vorhergesagten Dünnfilmdaten nicht mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen, fährt der Prozess mit 414 fort und das Analysemodell 140 stellt wieder die dynamischen Prozessbedingungen ein. Dieser Prozess läuft, bis vorhergesagte Dünnfilmdaten erzeugt sind, die mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen. Wenn die vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den Zieldünnfilmdaten 412 übereinstimmen, fährt der Prozess mit 416 fort.
Bei 416 stellt der Prozess 400 die Dünnfilmprozessbedingungen des Dünnfilmabscheidungssystems 100 auf Basis der dynamischen Prozessbedingungen ein, die zu vorhergesagten Dünnfilmdaten innerhalb der Zieldünnfilmdaten führten. Zum Beispiel kann das Steuersystem 124 Fluidströmungsraten, Abscheidungsschrittdauer, Druck, Temperatur, Feuchtigkeit oder andere Faktoren gemäß den dynamischen Prozessbedingungsdaten einstellen.
Bei 418 führt das Dünnfilmabscheidungssystem 100 einen Dünnfilmabscheidungsprozess in Übereinstimmung mit den eingestellten dynamischen Prozessbedingungen durch, die durch das Analysemodell identifiziert wurden. In einer Ausführungsform ist der Dünnfilmabscheidungsprozess ein ALD-Prozess. Es können jedoch andere Dünnfilmabscheidungsprozesse benutzt werden, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. In einer Ausführungsform stellt das Dünnfilmabscheidungssystem 100 die Prozessparameter auf Basis des Analysemodells zwischen einzelnen Abscheidungsstufen in einem Dünnfilmabscheidungsprozess ein. Zum Beispiel wird in einem ALD-Prozess der Dünnfilm jeweils in einer Schicht abgeschieden. Das Analysemodell 140 kann Parameter identifizieren, die zur Abscheidung der nächsten Schicht zu benutzen sind. Daher kann das Dünnfilmabscheidungssystem Abscheidungsbedingungen zwischen den verschiedenen Abscheidungsstufen einstellen.
5 ist ein Ablaufdiagramm eines Dünnfilmabscheidungsverfahrens 500 gemäß einer Ausführungsform. Bei 502 umfasst das Verfahren 500 Bereitstellen statischer Prozessbedingungsdaten für ein Analysemodell. Ein Beispiel eines Analysemodells ist das Analysemodell 140 von 2. Bei 504 umfasst das Verfahren 500 Auswählen, mit dem Analysemodell, erster dynamischer Prozessbedingungsdaten. Bei 506 umfasst das Verfahren 500 Erzeugen, mit dem Analysemodell, erster vorhergesagter Dünnfilmdaten auf Basis der statischen Prozessbedingungsdaten und der ersten dynamischen Prozessbedingungsdaten. Bei 508 umfasst das Verfahren 500 Vergleichen der ersten vorhergesagten Dünnfilmdaten mit Zieldünnfilmdaten. Bei 510 umfasst das Verfahren 500, wenn die ersten vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen, Durchführen eines Dünnfilmabscheidungsprozesses mit Abscheidungsprozessbedingungen auf Basis der statischen Prozessbedingungsdaten und der ersten dynamischen Prozessbedingungsdaten. Bei 512 umfasst das Verfahren 500, wenn die ersten vorhergesagten Dünnfilmdaten nicht mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen, Einstellen der ersten dynamischen Prozessbedingungsdaten.
6 ist ein Ablaufdiagramm eines Dünnfilmabscheidungsverfahrens 600 gemäß einer Ausführungsform. Bei 602 umfasst das Verfahren 600 Trainieren eines Analysemodells mit einem Maschinenlernprozess, um Eigenschaften von Dünnfilmen vorherzusagen. Ein Beispiel eines Analysemodells ist das Analysemodell 140 von 2. Bei 604 umfasst das Verfahren 600 nach Trainieren des Analysemodells, Bereitstellen von Zieldünnfilmdaten für das Analysemodell. Bei 606 umfasst das Verfahren 600 Identifizieren, mit dem Analysemodell, von Prozessbedingungsdaten, die zu vorhergesagten Dünnfilmdaten führen, die mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen. Bei 608 umfasst das Verfahren 600 Durchführen eines Dünnfilmabscheidungsprozesses an einem Halbleiterwafer mit Abscheidungsprozessbedingungen in Übereinstimmung mit den Prozessbedingungsdaten. Ein Beispiel eines Halbleiterwafers ist der Halbleiterwafer 104 von 1.
In einer Ausführungsform umfasst ein Dünnfilmabscheidungsverfahren Bereitstellen statischer Prozessbedingungsdaten für ein Analysemodell. Das Verfahren umfasst Auswählen, mit dem Analysemodell, erster dynamischer Prozessbedingungsdaten. Das Verfahren umfasst Erzeugen, mit dem Analysemodell, erster vorhergesagter Dünnfilmdaten auf Basis der statischen Prozessbedingungsdaten und der ersten dynamischen Prozessbedingungsdaten. Das Verfahren umfasst Vergleichen der ersten vorhergesagten Dünnfilmdaten mit Zieldünnfilmdaten. Das Verfahren umfasst, wenn die ersten vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen, Durchführen eines Dünnfilmabscheidungsprozesses mit Abscheidungsprozessbedingungen auf Basis der statischen Prozessbedingungsdaten und der ersten dynamischen Prozessbedingungsdaten. Das Verfahren umfasst, wenn die ersten vorhergesagten Dünnfilmdaten nicht mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen, Einstellen der ersten dynamischen Prozessbedingungsdaten.
In einer Ausführungsform umfasst ein Dünnfilmabscheidungsverfahren Trainieren eines Analysemodells mit einem Maschinenlernprozess, um Eigenschaften von Dünnfilmen vorherzusagen. Das Verfahren umfasst, nach Trainieren des Analysemodells, Bereitstellen von Zieldünnfilmdaten für das Analysemodell. Das Verfahren umfasst Identifizieren, mit dem Analysemodell, von Prozessbedingungsdaten, die zu vorhergesagten Dünnfilmdaten führen, die mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen. Das Verfahren umfasst Durchführen eines Dünnfilmabscheidungsprozesses an einem Halbleiterwafer mit Abscheidungsprozessbedingungen in Übereinstimmung mit den Prozessbedingungsdaten.
In einer Ausführungsform umfasst ein Dünnfilmabscheidungssystem eine Dünnfilmabscheidungskammer, einen Träger, der gestaltet ist, ein Substrat innerhalb der Dünnfilmabscheidungskammer zu stützen, und eine Fluidquelle, die gestaltet ist, ein Fluid in die Dünnfilmabscheidungskammer während eines Dünnfilmabscheidungsprozesses bereitzustellen. Das System umfasst ein Steuersystem, das gestaltet ist, Prozessbedingungsdaten für den Dünnfilmabscheidungsprozess auf Basis eines Maschinenlernprozesses zu identifizieren und die erste Fluidquelle während des Dünnfilmabscheidungsprozesses in Übereinstimmung mit den Prozessbedingungsdaten zu steuern.
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung stellen Dünnfilme zuverlässiger Dicke und Zusammensetzung bereit. Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung stellen Prozessparameter dynamisch ein um sicherzustellen, dass Dünnfilme gewünschte Eigenschaften aufweisen.
Die verschiedenen oben beschriebenen Ausführungsformen können kombiniert werden, um weitere Ausführungsformen bereitzustellen. Alle US Patentanmeldungsveröffentlichungen und US Patentanmeldungen, auf die in dieser Beschreibung Bezug genommen wird und/oder die in dem Anmeldungsdatenblatt auflistet sind, werden durch Bezugnahme in die vorliegende Anmeldung aufgenommen. Aspekte der Ausführungsformen können, falls notwendig, modifiziert werden, um Konzepte der verschiedenen Patente, Anmeldungen und Veröffentlichungen zu verwenden, um weitere Ausführungsformen bereitzustellen.
Diese und andere Änderungen können an den Ausführungsformen angesichts der vorangehenden ausführlichen Beschreibung vorgenommen werden. Im Allgemeinen sollten die in den folgenden Ansprüchen verwendeten Begriffe nicht als Einschränkung der Ansprüche auf die spezifischen Ausführungsformen ausgelegt werden, die in der Beschreibung und den Ansprüchen offenbart sind, sondern sollten so ausgelegt werden, dass sie alle möglichen Ausführungsformen gemeinsam mit dem vollen Umfang von Äquivalenten aufweisen, zu welchen solche Ansprüche berechtigt sind. Daher sind die Ansprüche durch die Offenbarung nicht eingeschränkt.

Claims

Dünnfilmabscheidungsverfahren, umfassend: Bereitstellen statischer Prozessbedingungsdaten für ein Analysemodell (140); Auswählen, mit dem Analysemodell, erster dynamischer Prozessbedingungsdaten; Erzeugen, mit dem Analysemodell, erster vorhergesagter Dünnfilmdaten auf Basis der statischen Prozessbedingungsdaten und der ersten dynamischen Prozessbedingungsdaten; Vergleichen der ersten vorhergesagten Dünnfilmdaten mit Zieldünnfilmdaten; wenn die ersten vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen, Durchführen eines Dünnfilmabscheidungsprozesses mit Abscheidungsprozessbedingungen auf Basis der statischen Prozessbedingungsdaten und der ersten dynamischen Prozessbedingungsdaten; und wenn die ersten vorhergesagten Dünnfilmdaten nicht mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen, Einstellen der ersten dynamischen Prozessbedingungsdaten.
Verfahren nach Anspruch 1, weiter umfassend, wenn die ersten vorhergesagten Dünnfilmdaten nicht mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen: Erzeugen zweiter vorhergesagter Dünnfilmdaten auf Basis der eingestellten ersten dynamischen Prozessbedingungsdaten; Vergleichen zweiter vorhergesagter Dünnfilmdaten mit den Zieldünnfilmdaten; und wenn die zweiten vorhergesagten Dünnfilmdaten mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen, Durchführen des Dünnfilmabscheidungsprozesses mit Prozessbedingungen auf Basis der statischen Prozessbedingungsdaten und der eingestellten ersten dynamischen Prozessbedingungsdaten.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei der Dünnfilmabscheidungsprozess ein Atomlagenabscheidungsprozess ist.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei Durchführen des Dünnfilmabscheidungsprozesses Durchführen eines ersten Zyklus des Atomlagenabscheidungsprozesses umfasst.
Verfahren nach Anspruch 4, weiter umfassend, nach dem ersten Zyklus: Identifizieren, mit dem Analysemodell, zweiter dynamischer Prozessbedingungsdaten; und Durchführen eines zweiten Zyklus des Atomlagenabscheidungsprozesses auf Basis der statischen Prozessbedingungsdaten und der zweiten dynamischen Prozessbedingungsdaten.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei das Analysemodell ein neuronales Netzwerk aufweist.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die statischen Prozessbedingungsdaten eines oder mehrere enthalten von: einem Abscheidungsmaterial; Merkmalen einer Abscheidungsfläche; und einem Alter von Abscheidungsgeräten.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei die ersten dynamischen Prozessbedingungsdaten eines oder mehrere enthalten von: einer Strömungsrate des Abscheidungsmaterials; einer Strömungsdauer des Abscheidungsmaterials; einem Druck in einer Abscheidungskammer; einer Temperatur in der Abscheidungskammer; und einer Feuchtigkeit in der Abscheidungskammer.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Zieldünnfilmdaten eine Zieldünnfilmdicke identifizieren.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei die Zieldünnfilmdaten einen Zieldünnfilmdickenbereich identifizieren.
Dünnfilmabscheidungsverfahren, umfassend: Trainieren eines Analysemodells (140) mit einem Maschinenlernprozess, um Eigenschaften von Dünnfilmen vorherzusagen; nach Trainieren des Analysemodells, Bereitstellen von Zieldünnfilmdaten für das Analysemodell; Identifizieren, mit dem Analysemodell, von Prozessbedingungsdaten, die zu vorhergesagten Dünnfilmdaten führen, die mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen; und Durchführen eines Dünnfilmabscheidungsprozesses an einem Halbleiterwafer (104) mit Abscheidungsprozessbedingungen in Übereinstimmung mit den Prozessbedingungsdaten.
Verfahren nach Anspruch 11, weiter umfassend: Speichern von Trainingssatzdaten; und Trainieren des Analysemodells mit den Trainingssatzdaten.
Verfahren nach Anspruch 12, wobei die Trainingssatzdaten historische Dünnfilmdaten enthalten, die Eigenschaften zuvor abgeschiedener Dünnfilme identifizieren, wobei die Trainingssatzdaten historische Prozessbedingungsdaten enthalten, die historische Prozessbedingungen identifizieren, die mit den zuvor abgeschiedenen Dünnfilmen verknüpft sind.
Verfahren nach Anspruch 13, weiter umfassend Sammeln der Trainingssatzdaten durch Durchführen eines Datengewinnungsprozesses an einer Dünnfilmabscheidungsdatenbank.
Dünnfilmabscheidungssystem, aufweisend: eine Dünnfilmabscheidungskammer (102); einen Träger (106), der gestaltet ist, ein Substrat innerhalb der Dünnfilmabscheidungskammer zu stützen; eine Fluidquelle (108), die gestaltet ist, ein Fluid in die Dünnfilmabscheidungskammer während eines Dünnfilmabscheidungsprozesses bereitzustellen; und ein Steuersystem (124), das gestaltet ist, Prozessbedingungsdaten für den Dünnfilmabscheidungsprozess auf Basis eines Maschinenlernprozesses zu identifizieren und die erste Fluidquelle während des Dünnfilmabscheidungsprozesses in Übereinstimmung mit den Prozessbedingungsdaten zu steuern.
System nach Anspruch 15, wobei das Steuersystem ein Analysemodell aufweist, wobei das Analysemodell gestaltet ist, die Prozessbedingungsdaten zu identifizieren.
System nach Anspruch 16, wobei das Analysemodell gestaltet ist, Zieldünnfilmdaten zu empfangen, die Zielparameter des Dünnfilms angeben, und die Prozessbedingungsdaten durch Erzeugen vorhergesagten Dünnfilmdaten zu identifizieren, die mit den Zieldünnfilmdaten übereinstimmen.
System nach Anspruch 17, wobei das Analysemodell gestaltet ist, statische Prozessbedingungsdaten zu empfangen und die Prozessbedingungsdaten auf Basis der statischen Prozessbedingungsdaten und der Zieldünnfilmdaten zu identifizieren.
System nach einem der vorstehenden Ansprüche 15 bis 18, wobei ein Analysemodell ein neuronales Netzwerk aufweist.
System nach einem der vorstehenden Ansprüche 15 bis 19, wobei der Dünnfilmabscheidungsprozess ein Atomlagenabscheidungsprozess ist.