JP2001523586A

JP2001523586A - 化学機械的研磨工程をモデル化する方法および装置

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Publication number: JP2001523586A
Application number: JP2000520940A
Authority: JP
Inventors: スコットアール．ラネルズ，; インキーキム，
Original assignee: Speedfam IPEC Corp
Current assignee: Speedfam IPEC Corp
Priority date: 1997-11-18
Filing date: 1998-11-12
Publication date: 2001-11-27
Also published as: GB0010451D0; DE19882821T1; KR20010032223A; GB2346103A; WO1999025520A1

Abstract

(57)【要約】化学機械的研磨（ＣＭＰ）モデル化システムは、所定ＣＭＰ手順に関連したウエハスケール均一性結果および特徴スケール平面性結果の両方をシミュレートできる。このモデル化システムは、これらのシミュレートしたＣＭＰ結果を対応する実験的ＣＭＰ結果と比較することにより、モデル化パラメータを最適化する。このモデル化システムはまた、この実験的ＣＭＰ結果が、ユーザーにより規定された理想的または所定のＣＭＰ結果に近くなるように、これらのＣＭＰプロセスパラメータを最適化できる。このモデル化システムは、ヒストリカルデータに影響を与えて、これらのモデル化パラメータ用の補間式を作成する。このような補間式の使用により、このモデル化システムは、実験データの存在していないＣＭＰ手順をシミュレートすることが可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】（発明の技術分野）本発明は、一般に、化学機械的研磨（ＣＭＰ）システムに関し、これは、半導
体ウエハのような加工物を加工する。さらに特定すると、本発明は、モデル化シ
ステムに関し、これは、ＣＭＰ結果をシミュレートし、そして加工物の全体的な
均一性と特徴−スケール平面性との間の特定のバランスに従って、このＣＭＰシ
ステムに関連したプロセスパラメータの最適化を容易にする。

【０００２】（発明の背景）半導体ウエハの化学機械的研磨（ＣＭＰ）は、集積回路製作の種々の段階にて
、誘電材料および他の材料の層を平面化するための好ましい方法になりつつある
。このＣＭＰ加工中にて、加工物の表面は、回転している圧盤（これは、１個ま
たはそれ以上のスラリー浸漬した研磨パッドで被覆され得る）に対して、保持さ
れている。典型的な従来のＣＭＰシステムでは、比較的に堅い上部パッド（例え
ば、ポリウレタンパッド）と共に、比較的に柔軟な基部パッドが使用される。殆
どのＣＭＰシステムに使用されるスラリーは、コロイド状シリカ粒子を懸濁した
水ベース組成物である。

【０００３】ＣＭＰシステムは、しばしば、半導体ウエハから二酸化ケイ素（一般的には、
「酸化物」と呼ばれる）層を加工するのに使用される。ＣＭＰ加工の目的は、そ
のウエハ表面を占める小さな（サブミクロンからミリメートルまで）特徴（ｆｅ
ａｔｕｒｅｓ）がなくなるように、ウエハにわたって材料を均一に取り除くこと
にある。そうするためには、ウエハ表面の全体的な特徴を維持すべきである。結
果的に、効果的なＣＭＰシステムは、特徴−スケール（ｆｅａｔｕｒｅ−ｓｃａ
ｌｅ）平面性（すなわち、小さな特徴の除去）に加えて、ウエハ−スケール（ｗ
ａｆｅｒ−ｓｃａｌｅ）均一性（すなわち、この加工物の表面にわたる均一な材
料除去）を提供できる。

【０００４】ＣＭＰ加工の品質は、加工物の均一性または平面性によって示され得る。結果
的に、特定のＣＭＰプロセスパラメータ、スラリー組成、および／または研磨手
法（ｒｅｃｉｐｅ）は、加工したウエハが所望の均一性または平面性要件を満た
すように、選択される。例えば、剛性上部パッドは、比較的に弾力性の上部パッ
ドよりも、加工物の表面を平面化する傾向にある。対照的に、比較的に柔軟な上
部パッドは、この加工物表面の全体的な形状および輪郭に適合できるので、良好
な全体的均一性を与える。従来のＣＭＰモデル化システムの多くは、このＣＭＰ
パラメータを算出して、この加工物の全体的な均一性を最適化するが、このよう
な最適化がこの加工物の特徴−スケール平面化に対してもたらし得る負の効果を
考慮しない。このようなシステムは、均一性および平面性の両方の最適化したバ
ランスに効果的に達することができない。

【０００５】１つの従来のシステム（これは、１９９７年２月４日にＰａｒｋｅｒらに登録
された米国特許５，５９９，４２３号で開示されている）は、半導体ウエハ研磨
プロセスをシミュレートし最適化するように設計されている。このＰａｒｋｅｒ
らのシステムは、主に、その研磨パラメータを最適化するのに、実験的な方法に
頼っている。特に、Ｐａｒｋｅｒらのシステムは、その研磨手法および消耗可能
設定を反復的に変え、各プロセスの反復に関連して実際の研磨結果を測定し、そ
の実験データを分析して、最適化研磨プロセスを決定する。しかしながら、この
システムは、単に、ウエハ表面の全体的な均一性を最適化するにすぎず、このよ
うな最適化がウエハの特徴−スケール平面性に対してもたらし得る効果を顧慮し
ていない。その固有の限界のために、このシステムは、初期特徴−スケールパラ
メータに従って、または加工したウエハの意図した平面化特徴に従って、このＣ
ＭＰプロセスパラメータを最適化できない。

【０００６】他のＣＭＰモデル化またはシミュレーション方法は、シミュレーション誤差を
最小にするモデル化パラメータを算出する性能に欠けている。このようなＣＭＰ
モデル化システムは、不正確なシミュレーション結果を生じ得、これは、特定セ
ットのＣＭＰプロセスパラメータに関連したヒストリカルデータを利用できない
。さらに、従来のＣＭＰモデル化システムは、特定のＣＭＰシステムと共に使用
するように限定されている。このようにモデル化システムは、多数の異なる物理
的特性および多数の異なるプロセスパラメータを有する理論的ＣＭＰシステムを
モデル化しまたは設計するために、１つのＣＭＰシステムに関連した実験的なお
よび／またはシミュレーションした加工結果を処理できない。

【０００７】それゆえ、従来技術の前述の限界を検討するために、ＣＭＰモデル化システム
が必要とされている。

【０００８】（発明の要旨）従って、本発明の利点は、改良した化学機械的研磨（ＣＭＰ）モデル化システ
ムを提供することにある。

【０００９】本発明の他の利点は、このＣＭＰモデル化システムが、ウエハ−スケールシミ
ュレーションおよび特徴−スケールシミュレーションの両方を提供できることに
ある。

【００１０】他の利点は、このＣＭＰモデル化システムが、ウエハの均一性と平面性との間
の特定のバランスに基づいて、最適セットのＣＭＰプロセスパラメータを作成で
きることにある。

【００１１】本発明のさらに他の利点は、実験的に決定したＣＭＰ結果に従って、そのモデ
ル化パラメータを算出して、それにより、シミュレーション誤差を最小にするＣ
ＭＰモデル化システムを提供することにある。

【００１２】他の利点は、本発明が、実験データが殆どまたは全く存在しないＣＭＰ結果を
効果的にシミュレートするために、補間法を使用するＣＭＰモデル化システムを
提供することにある。

【００１３】このＣＭＰモデル化システムのさらに他の利点は、既存のＣＭＰシステムとは
異なる物理的特性および加工特性を有する新規ＣＭＰシステムの設計を助けるた
めに、既存のＣＭＰシステムに対して集めたシミュレーションデータが使用され
得ることにある。

【００１４】（好ましい代表的な実施態様の詳細な説明）図１を参照すると、本発明の好ましい実施態様に従った化学機械的研磨（ＣＭ
Ｐ）モデル化システム１０は、任意の適当なＣＭＰシステム１２と共に使用され
得る。モデル化システム１０およびＣＭＰシステム１２は、多数の加工物に関連
して使用され得るものの、本明細書中では、便宜上および明瞭にするために、半
導体ウエハと共に使用するのに適合したシステムを記述する。本発明は、任意の
特定のＣＭＰシステムまたは任意の特定型の加工物に限定されないことを理解す
べきである。さらに、ＣＭＰシステムは、一般に、半導体製作工業において周知
であるので、本発明を理解するのに必要な場合以外は、本明細書中では、詳細に
は記述しない。

【００１５】モデル化システム１０は、一般に、少なくとも、コンピューター１４、ユーザ
ーインターフェイス１６、および出力装置１８を包含する。好ましい実施態様で
は、コンピューター１４は、プロセッサ２０およびメモリー２２を有する通常の
パーソナルコンピューターとして構成されている。本明細書中で記述するプロセ
スに加えて、コンピューター１４は、本発明には関係していない多数の通常の機
能を実行し得、また、コンピューター１４は、図１では示していない追加ハード
ウエア部品を包含し得る。コンピューター１４は、メインフレームコンピュータ
ーシステムの一部、ネットワーク環境の一部、またはＣＭＰシステムとの一体化
部分として、交互に構成され得る。実際、コンピューター１４は、本発明の要件
を支持するのに充分な量のコンピューター出力およびメモリー容量を含む限り、
種々の形状で実現され得る。

【００１６】プロセッサ２０は、好ましくは、モデル化システム１０により使用される多数
のプロセス（下記）を実行するように構成されている。このようなプロセスは、
メモリー２２内またはコンピューター１４に付随した別個のメモリー要素内に保
存されたソフトウエアプログラム化指示により、実現され得る。便宜上、図１は
、プロセッサ２０内に存在する機能ブロックとして、ＣＭＰシミュレーションプ
ロセス２４、モデル認証プロセス２６、ＣＭＰ最適化プロセス２８、補間式作成
プロセス３０、および特徴−スケールシミュレーションプロセス３１を描写して
いる。プロセッサ２０（および／またはコンピューター１４）は、好ましくは、
ユーザーインターフェイス１６、出力装置１８、およびＣＭＰシステム１２（例
えば、ＣＭＰ制御装置３２を経由して）と相互作用するように、構成されている
。

【００１７】メモリー２２は、通常の様式でプロセッサ２０と協同して、プロセッサ２０２
からまたはそこへ、モデル化、ＣＭＰ、およびユーザー規定データを保存、最新
化および提供する。メモリー２２は任意の適当な様式で配列され得るものの、図
１は、明瞭にするために、多数の別個のデータベースに整理したメモリー２２を
描写している。特に、モデル化システム１０は、好ましくは、少なくとも、ＣＭ
Ｐプロセスパラメータデータベース３４、モデル化パラメータデータベース３６
、補間式データベース３８、ユーザー規定ＣＭＰデータのデータベース４０、実
験的ＣＭＰ結果データベース４２、およびシミュレートしたＣＭＰ結果データベ
ース４４を包含する。上記データベースは、単一メモリー要素に位置づける必要
はないこと、また、これらのデータベースの１種またはそれ以上は、フロッピー
ディスクまたはＣＤ−ＲＯＭのような取り外し可能媒体に保存され得ることを理
解すべきである。

【００１８】ユーザーインターフェイス１６は、必要に応じて、操作者が入力データをモデ
ル化システム１０に入力して、このＣＭＰモデル化を実行し、このモデル化結果
を操作し、そうでなければ、モデル化システム１０の操作を制御するように、構
成されている。その好ましい実施態様は、ユーザーインターフェイス１６用の通
常のキーボードを使用するものの、本発明は、任意の適当なインターフェイス（
例えば、タッチスクリーンディスプレイなど）を使用し得る。出力装置１８は、
通常のコンピューターディスプレイ端末、プリンタ、プロッタ、またはモデル化
結果およびモデル化システム１０により使用される他の情報を運ぶのに適当な任
意の部品であり得る。

【００１９】ＣＭＰシステム１２は、ウエハが加工されるにつれて、このＣＭＰ手法のＣＭ
Ｐプロセスパラメータのリアルタイム最適化を容易にする様式で、モデル化シス
テム１０と連絡し得る。これを達成するためには、モデル化システム１０は、こ
のＣＭＰプロセス中にて、必要に応じて、ＣＭＰ制御装置３２に調節指令を与え
得る。実際の実験的測定データのフィードバックは、ＣＭＰ制御装置３２を経由
して、モデル化システム１０に提供され得、これは、多数の現場（ｉｎ−ｓｉｔ
ｕ）加工物測定システムからの測定データを得ることができる。半導体の層厚、
平面性および均一性の測定用のシステムは、当業者に公知であるので、本明細書
中では、詳細には記述しない。

【００２０】モデル化システム１０は、一般に、ウエハ−スケール（例えば、均一性評価用
）および微細特徴−スケール（例えば、平面性評価用）の両方で、ＣＭＰプロセ
ス結果をシミュレートするために、作動する。モデル化システム１０は、これら
のＣＭＰパラメータ（例えば、ユーザーが規定した初期ダイスパターン、ユーザ
ーが規定した初期局所特徴プロフィール、および／またはウエハ平面性とウエハ
均一性との間のユーザーが規定したに重要性に従ったプロセス手法）を最適化で
きる。モデル化システム１０は、補間モデル化式を作成し使用するが、これは、
ヒストリカルデータに従って、最適化される；これらのモデル化式は、実験デー
タが存在しないＣＭＰプロセスをシミュレートするのに使用され得るか、または
理論的ＣＭＰシステムの性能をシミュレートするのに使用され得る。

【００２１】今ここで、図２を参照すると、モデルシステム１０が使用するシミュレーショ
ンプロセス２４は、フロー図として、描写されている。プロセス２４は、好まし
くは、コンピューター１４により実行され、そしてプロセス２４は、ユーザーイ
ンターフェイス１６によって得られる数個のユーザー規定パラメータを必要とし
得る。好ましい実施態様では、操作者は、モデル化システム１０により作成され
た表示に応答して、特定のデータを入力するように促される。このようなプロン
プトに応答して、ユーザーは、ユーザーインターフェイス１６からデータを手動
で入力し、モデル化システム１０が作成した値の所定の表から値を選択し、また
はモデル化システム１０が提示した１個またはそれ以上のデフォルト値を受れ入
れ得る。

【００２２】プロセス２４は、好ましくは、タスク５２を包含し、この間、モデル化システ
ム１０は、加工物に対して実行するＣＭＰ手順に関連した複数のＣＭＰプロセス
パラメータを得る。この記述に関連して、「ＣＭＰプロセスパラメータ」は、任
意の量、特徴、寸法、またはこのＣＭＰプロセスの結果に対して影響を与えうる
他の変数である。例えば、このようなＣＭＰプロセスパラメータは、所望の研磨
手法（例えば、研磨時間、その研磨要素の速度および関連した加速勾配（ｒａｍ
ｐ）時間、加工物キャリヤ速度および加速勾配時間、キャリヤ下降力および適用
勾配時間、キャリヤ掃引範囲、およびキャリヤ掃引速度）に関係し得る。このＣ
ＭＰプロセスの異なる研磨段階には、異なる研磨手法もまた指定し得る。研磨手
法情報に加えて、これらのＣＭＰプロセスパラメータ（例えば、この研磨パッド
の寸法および／または硬度、加工する加工物の寸法、このキャリヤ掃引範囲およ
び旋回点の特徴など）は、このＣＭＰプロセス中で使用される特定のＣＭＰシス
テム１２に関係し得る。タスク５２中にて、多数のＣＭＰプロセスパラメータが
得られること、およびモデル化システム１０は、タスク５２中にて、１個または
それ以上のデフォルトＣＭＰプロセスパラメータを提供するか、または１個また
はそれ以上の既存のＣＭＰシステム構成の選択を容易にし得ることに注目すべき
である。これらのＣＭＰプロセスパラメータは、将来の使用のために、データー
ベース３４（図１を参照）に保存され得る。

【００２３】ＣＭＰシミュレーションプロセス２４もまた、タスク５４を包含し、この間、
モデル化システム１０により、複数の初期モデル化パラメータが得られる。これ
らのモデル化パラメータは、一旦、得られると、データベース３６に保存され、
引き続いて、モデル化システム１０によりアクセスされ得る。これらのモデル化
パラメータは、特に、これらのＣＭＰプロセスパラメータと関連したシミュレー
ト化ＣＭＰ結果を算定するために、モデル化システム１０により使用され得る。
好ましい実施態様では、各モデル化パラメータは、多数のユーザーが規定可能な
方程式係数を有する二次方程式によって、表わされる。それゆえ、タスク５４は
、ユーザーから多数のこのような方程式係数を受容することにより、この初期モ
デル化パラメータを得るかまたは計算し得る。本発明に関連して、これらのモデ
ル化パラメータの各々は、以下を含めた１個またはそれ以上のＣＭＰパラメータ
の関数であり得る：研磨台速度、加工物キャリヤ速度、加工物キャリヤ下降力、
研磨要素の組成または構造、スラリーの特性、および加工する特定のフィルム層
であって、これらの各々は、シミュレートするＣＭＰ手順に関係している。

【００２４】本発明は、多数の適当なモデル化方法を包含し得るものの、その好ましい実施
態様は、材料除去に対するＰｒｅｓｔｏｎ方程式から誘導した方法論を使用する
：材料除去速度（Ｒ）＝κＰＳここで、κ（Ｐｒｅｓｔｏｎ係数）は、化学効果を表わす因子であり、Ｐは、ウ
エハが研磨パッドに加えた圧力であり、そしてＳは、ウエハ上の１点と研磨パッ
ドとの間の相対速度である。言い換えれば、積ＰＳは、このＣＭＰプロセスに関
連した機械的な効果を表わす。このモデルは、比較的に簡単であるものの、κ値
は、ウエハ上の研磨スラリーの有効性に加えて、研磨スラリーとウエハとの間の
化学反応を包含する。結果的に、κは、研磨スラリーの組成、ウエハの組成、こ
の研磨パッドの特性、ウエハキャリヤの速度、およびこの研磨台の速度により、
影響され得る。実際、κは、このシミュレーション作業を簡単にするために、一
定に保たれ得るものの、それは、実際には、ウエハの表面にわたって、変わり得
る。

【００２５】Ｐもまた、ウエハの表面にわたって変わり得るものの、それは、典型的には、
κよりもうまく規定される。例えば、Ｐに対する平均値は、キャリヤの下降力を
ウエハの表面積で割ることにより、計算できる。ウエハ裏打ちフィルムの曲率お
よび真空穴（これは、ウエハに固定するために、ウエハキャリヤにより使用され
る）の位置のような付加的な因子は、いかにして、Ｐが、ウエハの表面にわたっ
て分散されるかを効果的に概算するために、分析され得る。本明細書中で記述す
る代表的なＣＭＰ用途については、Ｐは、ウエハの半径で、二次的に変わる。

【００２６】ウエハおよびその下にあるパッド上の各点間での相対速度の計算は、動力学を
率直に適用することにより、達成される。従って、Ｓ値は、ほぼ確実に予測でき
る。Ｓは、κまたはＰに影響を及ぼさないので、このＣＭＰプロセスに対するそ
の効果は、高い確実性で予測できる。

【００２７】好ましい実施態様では、κは、モデル化パラメータの１つである；κを変える
ことにより、シミュレートしたＣＭＰプロセスに関連した材料除去の対応するス
ケーリングがなされる。κに加えて、モデル化システム１０は、好ましくは、ウ
エハの表面にわたる圧力分布を特定するために、多数の追加モデル化パラメータ
を使用する。上記のように、ウエハにわたる実際の平均圧力は、もし、ウエハの
キャリヤ下降力および表面積が公知であるなら、容易に計算できる。それゆえ、
モデル化システム１０は、追加モデル化パラメータ（好ましい実施態様では、５
個まで）を使用して、ウエハにわたる実際の圧力分布を概算し、そしてこのＣＭ
Ｐ手順に関連した対応する材料除去特性をシミュレートする。モデル化システム
１０は、現在のインテロゲーション（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｉｏｎ）点またはサ
ンプリング点がこのシミュレーション研磨要素の溝部または間隙上に位置してい
るとき、またはこのシミュレーションウエハがシミュレーション研磨要素の内部
に突き出ているとき、κを０に等しく保持するように構成され得ることに注目す
べきである。この追加要件は、この研磨要素がウエハと接触しないかまたは接触
できないサンプリング点を補償するのが望まれ得る。

【００２８】モデル化システム１０は、所定ＣＭＰシミュレーションに対して、１個または
それ以上のデフォルトモデル化パラメータを与えるように構成され得る；ユーザ
ーは、このようなデフォルトモデル化パラメータを望ましいように変えるという
選択肢を有し得る。同様に、モデル化システム１０は、タスク５４中に必要なカ
スタムデータ入力の量を簡単にするために、所定モデル化パラメータに対して、
多数のデフォルト係数を提供し得る。以下でさらに詳細に記述するように、タス
ク５４は、単に、特定のＣＭＰシステム、特定のウエハサイズおよび／または特
定のウエハ組成に対して最適化したモデル化パラメータのセットを得る。

【００２９】図２をさらに参照すると、シミュレーションプロセス２４はまた、タスク５６
を実行し、その間、モデル化システム１０により、多数のシミュレーション制御
パラメータが得られる。これらのシミュレーション制御パラメータは、このＣＭ
Ｐシミュレーションを実行する様式に関係している。例えば、モデル化システム
１０は、好ましくは、シミュレートしたＣＭＰ結果が、所定加工物上の複数の別
個の（ｄｉｓｃｒｅｔｅ）インテロゲーション点と関連したデータを包含するよ
うに、構成されている。異なるサンプリング点の使用は、同じ点で測定した実験
的ＣＭＰ結果に対して、シミュレートしたＣＭＰ結果の正確な比較を可能にする
ことが望ましい。従って、これらのシミュレーション制御パラメータは、ウエハ
上のサンプリング点の位置および数、出力プロットに使用する座標系、および共
通サンプリング点に対する繰り返しシミュレーションに関連した時間に関係して
いる。もちろん、タスク５６中には、シミュレーションプロトコルに関係した多
数の追加設定または変数が得られる。

【００３０】タスク５８は、好ましくは、分析すべきＣＭＰ手順に関係したユーザー規定Ｃ
ＭＰデータを得るために、実行される。タスク５８中に得られるデータは、好ま
しくはモデル化システム１０による使用のために、データベース４０（図１を参
照）に保存される。本発明の目的上、「ユーザー規定ＣＭＰデータ」との用語は
、このＣＭＰシミュレーションに対して効果があり得る初期ウエハまたは加工し
たウエハの理論的特徴、所望の特徴または実際の特徴を意味する。例えば、モデ
ル化システム１０により作成される提案ＣＭＰ手法は、この加工物に関連した初
期特徴−スケールパターン、この加工物に関連した初期局所フィルム厚プロフィ
ール、所望レベルの全体的ウエハ均一性、または所望レベルのウエハ平面性に依
存し得る。さらに、モデル化システム１０により行われるシミュレーション手順
は、この加工物のための局所ダイス平面性に対する全体的なウエハ均一性の相対
的な重要性の指示に依存し得る。

【００３１】タスク５８中では、初期ダイスパターンおよび／または初期フィルム厚プロフ
ィールを表示するデータは、任意の適当なフォーマットで得られる。例えば、所
定パターンは、複数のアレイ（各々は、複数のノードにより規定される）から形
成され得る；各アレイは、その中に含まれる機能の数、そのヘッド部分の長さ、
そのテール部分の長さ、「ヒル」の数およびヒルの高さ；このヒル間の間隔また
は「谷」の長さ、および他の記述的要素により、規定され得る。実際には、この
ユーザーは、この初期ダイスパターンをモデル化システム１０に運ぶために、こ
のパターンのパターン特徴、数値的記述子、または図形的表現の物理的特徴を入
力し得る。同様に、この初期厚さプロフィールは、任意の適当な様式（例えば、
点ごとの基準で）、与えられ得る。

【００３２】平面性に対する均一性の指標は、比、パーセント、スケールナンバ、図式的表
現、または任意の適当な様式で表わされ得る。例えば、一様に重みを付けた指標
により、モデル化システム１０は、均一性および平面性の両方を最適化し、そし
て一様なバランスを反映する特定のＣＭＰ手法を作成し得る。しかしながら、均
一性を好む指標により、モデル化システム１０は、全体的な異なるＣＭＰ手法（
これは、特徴−スケール平面化を犠牲にして、ウエハの均一性を高めることを意
図している）を作成し得る。

【００３３】ＣＭＰシミュレーションプロセス中には、上記タスク５２、５４、５６および
５８の全てを実行する必要はないこと、および上記タスク５２、５４、５６およ
び５８は、本明細書中で記述した順序とは異なる順序で実行し得ることに注目す
べきである。さらに、その関連したデータは、上記の特定の様式で整理し、配列
し、または得る必要はない。例えば、このＣＭＰプロセスパラメータ、初期特徴
−スケールパターン、および局所ダイス平面化に対する全体的なウエハ均一性の
指標は、全て、ＣＭＰデータとして分類され得る。同様に、これらのモデル化パ
ラメータおよびシミュレーション制御パラメータは、全て、モデル化またはシミ
ュレーションデータとして、分類され得る。さらに、上で示したデータおよび情
報は、任意の様式で、コンピューター１４、メモリー２２、またはプロセッサ２
０（またはコンピューター１４の他の部品）により受容され得、このようなデー
タおよび情報は、最終的に、メモリー２２に保存されるか、またはモデル化シス
テム１０により実行される種々のプロセスに従って、それ以上の操作のために、
プロセッサ２０へと送られ得る。

【００３４】適当なデータがモデル化システム１０により受容された後、タスク１０は、モ
デル化システム１０に適当なモデル化ルーチンを実行させて、所定の加工物に対
してシミュレートしたＣＭＰ結果を得る。このシミュレートしたＣＭＰ結果は、
最終的に、データベース４４（図１を参照）に保存される；このデータは、モデ
ル化システム１０による引き続いた処理中に使用され得る。好ましい実施態様で
は、このシミュレートしたＣＭＰ結果は、このＣＭＰプロセスパラメータ、初期
モデル化パラメータ、およびユーザー規定ＣＭＰデータの少なくとも１個の要素
に関連している。言い換えれば、モデル化システム１０により作成されたシミュ
レートしたＣＭＰ結果は、これらのユーザー規定ＣＭＰのいずれかの変化に敏感
であり得る。

【００３５】上記のように、１つの代表的な支配方程式は、多数の別個のサンプリング点で
のフィルム厚を、このＣＭＰ手順に関連した多数の変数と関係させる。この例で
は、（ｘ_i、ｙ_i）を、ウエハの表面上のＮサンプリング点の座標とし（ここで、
ｉ＝１、２、３、…、Ｎ）、そしてＴ_iを、特定のサンプリング点でのフィルム厚とする。次いで、各サンプリング点でのフィルム厚は、以下の微分方程式によ
り、支配される：

【００３６】

【数１】ここで：ｉ＝１、２、３、…、Ｎ； κ（ｔ）＝Ｐｒｅｓｔｏｎ係数；Ｐ＝このサンプリング点での圧力；Ｖ_p＝このサンプリング点の下でのパッドの速度；およびＶ_w＝このサンプリング点でのウエハの速度。

【００３７】実際には、モデル化システム１０は、Ｐｒｅｓｔｏｎ関係に基づいた上記微分
方程式（または潜在的には、他の方程式）を解く多数の数値計算を実行する；得
られた解は、特定のＣＭＰ手順に関係した理論的材料除去速度に関係している。
このモデル化パラメータから誘導される理論的圧力分布は、このシミュレーショ
ン中にて、ウエハ上の特定サンプリング点で、どれだけの材料を除去するかを予
測するために、適用される。この材料除去速度は、この研磨パッドによりウエハ
に加えられる力の量に依存して、ダイス間および各ダイス内で異なり得ることを
理解すべきである。モデル化システム１０は、好ましくは、局在化基準で、ウエ
ハに加えられる力の量を分析し、そして力の局在化した分布に応答して、ウエハ
の浸食を決定する。

【００３８】タスク６０中にて、モデル化システム１０は、好ましくは、少なくとも、現在
の加工物に対するウエハ−スケールシミュレーション結果および特徴−スケール
シミュレーション結果を得る。本発明の代表的な実施態様では、このウエハ−ス
ケールシミュレーション結果は、シミュレートしたフィルム厚プロフィールを包
含し、そして特徴−スケールシミュレーション結果は、シミュレートした局所パ
ターンプロフィールを包含する。このフィルム厚プロフィールは、全体的なウエ
ハ均一性情報を誘導するために使用され、また、この局所パターンは、局所ダイ
ス平面化情報を誘導するのに使用され得る。この全体的な均一性情報は、種々の
サンプリング点で計算されるシミュレートしたフィルム厚に関係しているのに対
して、この平面化情報は、特定のダイス位置での局在化平面度に関係している。
特徴−スケールシミュレーションプロセス３１は、この特徴−スケールシミュレ
ーション結果を得るためにモデル化システム１０により実行され得るが、以下で
さらに詳細に記述する。このシミュレートしたＣＭＰ結果は、ウエハの特徴に関
係した追加情報を含有し得、また、シミュレートしたＣＭＰ結果は、任意の適当
な様式で、フォーマットまたは表現され得る。

【００３９】ウエハに対するモデル化ルーチンが完了した後（または特定時間にわたって、
数個のモデル化操作が完了した後）、タスク６２により、モデル化システム１０
は、ユーザーによる再検討のために、適当な出力を生じる。図１に関連して上で
記述したように、出力装置１８は、ディスプレイ端末、プリンタ、プロッタ、ま
たは適当なシミュレーション結果をユーザーに運ぶことができる任意の適当な装
置であり得る。好ましい実施態様では、タスク６２は、ウエハ−スケールシミュ
レーション結果および／または特徴−スケールシミュレーション結果を表示する
出力を生じる。図３は、モデル化システム１０により生じる代表的なウエハ−ス
ケールシミュレーション結果（例えば、フィルム厚プロフィール）であり、これ
は、通常のコンピューター端末で表示されている。各プロット７０は、ウエハの
表面の特定の位置（例えば、ウエハの直径に沿って取り出したサンプル点）での
フィルム厚を表わす。同じシミュレーションに対する異なるプロット７０は、異
なる処理時間でのウエハの状態に関係し得る。例えば、プロット７２は、時間ｔ
でのフィルム厚を表わし得るのに対して、プロット７４は、時間ｔ＋ｔ’でのフ
ィルム厚を表わし得る。

【００４０】図４は、モデル化システム１０により生じる代表的な特徴−スケールシミュレ
ーション結果（例えば、局所パターンプロフィール）である。この特定のシミュ
レーション結果は、初期ユーザー規定特徴−スケールパターン７６（例えば、タ
スク５８中に得られた初期局所ダイスパターン（図２を参照））を包含する。こ
のシミュレーション結果はまた、このシミュレートしたＣＭＰ手順での種々の段
階を表わす１個またはそれ以上のプロット７８を包含し得る。このようなシミュ
レーション結果は、ＣＭＰプロセスパラメータがウエハの局所平面化に与える効
果を決定するのに、使用され得る。

【００４１】タスク６２が、これらのモデル化結果に関係した１個またはそれ以上の出力を
生じた後、ＣＭＰシミュレーションプロセス２４は終了する。プロセス２４は、
多数の追加タスクと共に継続され得ること、およびプロセス２４は、モデル化シ
ステム１０またはＣＭＰシステム１２により使用される１個またはそれ以上の総
合的なプロセスに組み込まれ得ることを理解すべきである。

【００４２】図５は、特徴−スケールシミュレーションプロセス３１を描写しているフロー
図である。プロセス３１は、ＣＭＰシミュレーションプロセス２４中にて、モデ
ル化システム１０により実行され得る。プロセス３１は、好ましくは、タスク１
５０と共に開始するが、これにより、モデル化システム１０は、この加工物に関
連した初期特徴−スケールパターンを得る。タスク５８に関連して上で記述して
いるように（図２を参照）、この初期特徴−スケールパターンは、プロセス３１
中での引き続いたアクセスのために、メモリー２２に保存され得る。図６を参照
すると、代表的な特徴−スケールパターン１７０が図示されている。パターン１
７０は、研磨要素による加工の準備ができた位置にて、ウエハが表側を下にして
いるように、示されている。図示しているように、特徴−スケールパターン１７
０は、好ましくは、本発明に従ったＣＭＰ手順をシミュレートする目的上、ライ
ンセグメントにより接続された複数のノード１７２により、表わされる。ノード
１７２間の間隔は、例えば、パターン１７０の充分に正確なモデルを提供するの
に適当な様式で、選択され得る。

【００４３】図５に戻って参照すると、タスク１５２は、研磨要素（例えば、ＣＭＰシステ
ム１２により使用される研磨パッド）の変形情報を獲得するように、実行され得
る。この変形モデルは、ユーザー規定モデル、モデル化システム１０により使用
されるデフォルトモデル、またはユーザー規定およびデフォルト特徴の組合せで
あり得る。代表的な変形モデル１７４は、図６にて、変形状態で示されており、
これは、ＣＭＰシステムにより使用される実際の研磨要素の特徴をシミュレート
する。好ましい実施態様では、変形モデル１７４は、ノード１７６（これは、（
水平軸に対して）、ノード１７２に対応している）で規定される。さらに、変形
モデル１７４は、隣接ノード１７６がラインセグメントにより接続されているこ
とを仮定し得る。

【００４４】このＣＭＰシミュレーション中の任意の所定時間では、特徴−スケールパター
ン１７０は、剛性であると見なされ、そしてこの研磨パッドは、変形モデル１７
４に従って、変形可能であると見なされる。変形モデル１７４は、好ましくは、
負荷に応答して圧縮できる複数の一次力／変位要素１７８により、規定される。
図６で示した代表的な実施態様では、各一次力／変位要素１７８は、ノード１７
６の１個の関係している。各一次力／変位要素１７８は、少なくとも１個の追加
一次力／変位要素１７８に「結合」しているか、そうでなければ、付随している
。好ましい実施態様では、一次力／変位要素１７８は、二次力／変位要素１８０
を経由して、それらの隣接一次力／変位要素１７８の各々に「連結」される。一
次および二次力／変位要素１７８、１８０を特徴付けるためには、任意のモデル
化パラメータが使用され得る。変位要素１７８、１８０は、分析のために、バネ
として機能すると考えられ得る。

【００４５】タスク１５２がパッド変形モデル１７４を獲得した後、タスク１５４は、好ま
しくは、この研磨パッドに対して、ウエハの変位１８２を初期化するように機能
する。実際には、変位１８２は、このＣＭＰ手順中にて、ウエハキャリアに関連
した下方移動の量に関係し得る。この初期変位は、任意の適当な値で設定され得
る。この変位に応答して、タスク１５６により、モデル化システム１０は、この
研磨要素の変形を（シミュレーションにより）決定する。タスク１５６中にて、
モデル化システム１０は、適当には、特徴−スケールパターン１７０に現在の状
態に対して、変形モデル１７４に関連したシミュレートした接触プロフィールお
よび／または局在化力プロフィールを作成し得る。この接触プロフィールは、パ
ターン１７０のどのノード１７２が、変形モデル１７４の対応するノード１７６
と接触しているかを確認し得る。図６で示すように、シミュレートした研磨要素
の一部は、シミュレートしたウエハダイスパターンと接触せず、また、二次力／
偏向要素１８０は、一部の一次力／偏向要素１７８の伸長を限定し得る（これら
の要素は、限定されないなら、このシミュレートしたダイスパターンと接触する
ように伸長する）。この力プロフィールは、次いで、変位１８２に対する適当な
力／偏向要素１７８、１８０を分析することにより、ノード１７６によりノード
１７２に課せられた局在化力の量を確認し得る。

【００４６】この接触プロフィールは、好ましくは、ノード１７６での静止力平衡方程式（
ｓｔａｔｉｃｆｏｒｃｅｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍｅｑｕａｔｉｏｎｓ）を
使用することにより、計算される。その隣接ノードに対するこのノードの相対的
変位は、追加の力（その相対的な位置に依存して、上方または下方のいずれか）
を誘発する。モデル化システム１０は、好ましくは、任意の所定ノードに対する
ノード力の相加がゼロに等しくなることを仮定している。この制限が、あるノー
ドに対して数学的に課せられるとき、所定ノードの変位および所定ノードに隣接
したノードの変位に関する方程式が形成される。ノード１７６の各々に対してこ
のような方程式を組み合わせることにより、ノード１７６の変位に関する代数方
程式のセットが形成される。そのセットの方程式では、ウエハに接触していると
予め判定した任意のノードに対する力バランス（ｆｏｒｃｅ−ｂａｌａｎｃｅ）
方程式は、このノードの位置がその点でのウエハの垂直位置に等しいことを保持
している等式で置き換えられる。

【００４７】この等式の系が解かれた後、この研磨パッドの変位が検討される。もし、ノー
ド位置が、その点での対応するダイスパターンの位置よりも高いように決定され
るなら、このノード位置は、このダイスパターン位置に等しくなるように自動的
に決定され、そして「潜在的な接触ノード」として確認される。この方程式の系
は、次いで、再度解かれ、この力バランス方程式を各「潜在的な接触ノード」に
ついて特定の変位で置き換え、これは、そのノードでのウエハ表面の位置である
。同様に、もし、ノード（これは、以前には、「潜在的な接触ノード」であると
考えられていた）が、この力バランスに基づいて、接触されていないと決定され
たなら、それは、「潜在的な接触ノード」のリストから取り除かれ、その対応す
る方程式は、この力バランス方程式で置き換えられる。これらの方程式の解決お
よびそれに続いた「潜在的な接触ノード」の決定は、反復間に変化が起こらなく
なるまで、繰り返される。その時点では、「潜在的な接触ノード」は、ウエハに
接触していると決定され、そして「接触ノード」として確認される。各接触ノー
ドによりウエハに課せされる力は、一次および二次力／偏向要素１７８、１８０
に関連した力関係を用いて、計算される。

【００４８】タスク１５６が、現在の変位１８２に対して適当な力プロフィールを作成した
後、質問タスク１５８が実行される。質問タスク１５８は、好ましくは、この局
在化力プロフィールに含まれるノード力の総和を、分析しているウエハの特定領
域に関連した現在の（シミュレートした）下降力と比較する。この下降力は、ユ
ーザー規定量であり得るか、または全ウエハに関連した既知キャリヤ下降力およ
び分析下にあるウエハの既知領域から誘導され得る。もし、質問タスク１５８が
、これらのノード力の総和が局所下降力に実質的に等しくない（あるいは、もし
、この総和とこの下降力との間の相違が、所望の公差内に入らない）と決定した
なら、変位１８２を適当な量だけ調節するために、タスク１６０が実行される。
変位１６０を調節することにより、変形モデル１７４、現在の接触力、および現
在の局在化力プロフィールに変化が起こる。従って、タスク１５６および質問タ
スク１５８は、好ましくは、最新変位１８２について、繰り返される。

【００４９】質問タスク１５８が、このノード力の総和がウエハに加えた局所下降力にほぼ
等しいと決定するまで、タスク１５６、１５８および１６０は、好ましくは、適
当な様式で変位１８２を調節する加工ループを形成する。もし、これらの力が実
質的に釣り合っているなら、タスク１６２は、モデル化システム１０が、所定時
間にわたって、ウエハの浸食をシミュレートするように、実行される。好ましい
実施態様では、浸食は、現在のＣＭＰパラメータ、スラリー組成、ウエハ組成な
どに依存し得る量により、適当なノード１７２の位置を調節することによって、
シミュレートされる。それゆえ、ＣＭＰ加工が始まってから程ない所定時間にわ
たって、この局所ダイスパターンは、初期ダイスパターンと酷似し得る（図４を
参照）。後の時点では、モデル化システム１０は、経過シミュレーションデータ
に影響を与えて、長い間での浸食シミュレーションを可能にし得る。例えば、特
徴−スケールプロセス３１の引き続いた反復は、タスク１５０に関連して上で記
述した初期ダイスパターンよりもむしろ、部分的に平面化した型のダイスパター
ンを使用し得る。

【００５０】図７は、最適化プロセス２８を描写し、これは、実際のＣＭＰ手順中にて使用
するためのＣＭＰプロセスパラメータの好ましいセットを作成するために、モデ
ル化システム１０により実行され得る。これらのＣＭＰプロセスパラメータは、
好ましくは、意図したＣＭＰ結果に応答してＣＭＰ研磨手法を生じるように、最
適化される。プロセス２８は、ＣＭＰシミュレーションプロセス２４に関連して
、または別個の異なるプロセスとして、実行され得る。

【００５１】最適化プロセス２８は、好ましくは、タスク８６により開始し、これにより、
モデル化システム１０は、例えば、メモリー２２中のデータベース４４（図１を
参照）から、現在シミュレートしたＣＭＰ結果を取り出す。タスク８６に続いて
、タスク８８が実行されて、プロセス２８に対する最適化パラメータを取り出す
。これらの最適化パラメータは、データベース４０から取り出され得る。本記述
に関連して、最適化パラメータは、特定のＣＭＰシステム１２により加工される
「理想的な」ウエハに関連した任意の特徴、品質または機能であり得る。モデル
化システム１０の好ましい実施態様は、以下に関係した多数の最適化パラメータ
を包含し得る：初期特徴−スケールパターン；初期フィルム厚プロフィール；ウ
エハ平面性に対するウエハ均一性の相対的な重要性；または目的の平面性または
均一性結果。これらのパラメータは、ユーザー規定され得る。

【００５２】タスク８８に続いて、タスク９０が実行されて、モデル化システム１０は、現
在シミュレートしたＣＭＰ結果の特徴を、これらの最適化パラメータにより指示
された対応する特徴と比較する。例えば、特徴−スケール平面性に関連して、タ
スク９０は、意図したダイスパターンとシミュレートしたダイスパターン（これ
は、現在シミュレートしたＣＭＰ結果に含まれる）との間の誤差を分析し得る。
同様に、ウエハ−スケール均一性に関して、タスク９０は、目的のフィルム厚と
シミュレートした厚さ測定値との間の差を分析し得る。

【００５３】質問タスク９２は、好ましくは、このシミュレートしたＣＭＰ結果と目的ＣＭ
Ｐ結果との間の誤差が実質的に最小化されているかどうかを決定するように、実
行される。最適化プロセス２８は、このシミュレーション誤差を分析する多数の
手法（例えば、曲線フィッティング、最小二乗、平均化など）を使用し得る。も
し、質問タスク９２が、このシミュレーション誤差が実質的に最小化されたと判
定したなら、この現在のシミュレーションは受容できるとみなされ、質問タスク
９２は、タスク９４を促し得、これは、現在のＣＭＰプロセスパラメータを保存
し表示する。タスク９４に続いて、最適化プロセス２８が終了し、操作者は、最
適化したプロセスパラメータを、実際のＣＭＰ手順に適用し得る。もし、質問タ
スク９２が、シミュレートした目的ＣＭＰ結果間の誤差が最小化されていること
を発見したなら、タスク９６が実行されて、モデル化システム１０は、少なくと
も１個のＣＭＰプロセスパラメータを調節し得る。例えば、タスク９６は、この
研磨台速度、ウエハキャリヤ下降力、研磨時間、キャリヤの寸法または掃引範囲
などを変え得る。タスク９６はまた、（ユーザーの入力に応答してまたは自動的
に）、１個またはそれ以上のＣＭＰプロセスパラメータを一定に保持して、引き
続いた加工を簡単にし得る。

【００５４】タスク９６が初期ＣＭＰプロセスパラメータを調節した後、タスク９８により
、モデル化システム１０は、適当な位置での最新ＣＭＰプロセスパラメータを用
いて、このモデル化ルーチンを実行する。このモデル化ルーチンは、図２に関連
して、上で記述されている。タスク９０および９２が繰り返されて、シミュレー
トしたＣＭＰ結果を分析する。このようにして、タスク９０、９２、９６および
９８は、プロセスループを形成し、この間、このＣＭＰプロセスパラメータは、
目的ＣＭＰ結果に従って、最適化される。将来の参照のために、または引き続い
た最適化作業を開始するために、データベース３４（図１）には、特定セットの
ＣＭＰプロセスパラメータが保存され得る。

【００５５】当業者は、理論的ＣＭＰシステムに関係したＣＭＰプロセスパラメータを最適
化するために、最適化プロセス２８（またはその改良型）が使用され得ることを
理解すべきである。このようなシミュレーションは、実際の実験および試作品作
成に関連したコストおよび労力なしで、新たなＣＭＰシステムの設計および開発
を容易にし得る。例えば、既存のＣＭＰシステムに対して、特定のＣＭＰ手順が
最適化されると、最適化ＣＭＰプロセスパラメータの少なくとも１個を変えるた
めに、プロセス２８が実行され得、それにより、最新ＣＭＰプロセスパラメータ
セットを規定する。次いで、この最新ＣＭＰプロセスパラメータを使用して、第
二のシミュレートしたＣＭＰ結果が得られる。このようにして、操作者は、試作
品を形成する前に、新たなＣＭＰシステムの性能を効果的にシミュレートし最適
化できる。

【００５６】最適化プロセス２８は、上記の特定の最適化プロトコルには限定されない。実
際、プロセス２８は、同じ結果を達成するために、任意の最適化手法を使用し得
ることに注目すべきである。例えば、プロセス２８は、定量化可能なＣＭＰ結果
に関連した１個またはそれ以上の値を最適化するための最小化または最大化を使
用し得る。好ましい実施態様では、プロセス２８は、以下の手法に従って、この
ＣＭＰプロセスパラメータを調節することにより、このＣＭＰ結果の特質を最高
にするように努め得る。特質測定値（Ｑ）は、以下のようにして、定義される：
Ｑ＝（α）（均一性）＋（１−α）（平面性）、ここで、ユーザーは、０と１の
間で、α（平面性に対する均一性の相対的な重要性）に対する値を選択する。そ
れゆえ、プロセス２８は、αの特定の値に対して、Ｑを最大にするようにＣＭＰ
プロセスパラメータを反復して調節し得る。

【００５７】好ましい実施態様では、モデル化システム１０は、シミュレートしたＣＭＰ結
果と実験的ＣＭＰ結果との間の誤差が（同じＣＭＰプロセスパラメータを用いて
）実質的に最小にされるように、シミュレートしたＣＭＰ結果に関連したモデル
化パラメータを有効にできる。このようなモデル有効化は、そのモデル化パラメ
ータの操作によって、所定モデルが実験データを再現して、新たな構成に対する
モデル化パラメータを計算するための規定を確立し、そしてこのような規定の信
頼性およびこれらのシミュレーションの精度を判定できるかどうかを決定するの
に、望ましい。

【００５８】図８は、モデル化システム１０により実行され得るモデル有効化プロセス２６
のフロー図である。一般に、プロセス２６により、モデル化システム１０は、シ
ミュレートした結果を対応する実験結果と比較すること、およびこれらのモデル
化パラメータを調節してこのシミュレーションの精度を高めることにより、その
シミュレーション結果を有効にできる。それゆえ、モデル化システム１０は、ヒ
ストリカルデータに影響を与えてこれらのＣＭＰシミュレーションの性能を改良
するように、構成され得る。プロセス２６は、広範囲の異なる加工環境に対する
正確なシミュレーションを可能にするために、多数のモデル化パラメータについ
て、また、異なるＣＭＰプロセスパラメータについて、実行され得る。

【００５９】モデル有効化プロセス２６は、タスク１１２と共に開始し、これにより、モデ
ル化システム１０は、特定のまたは現在のＣＭＰシミュレーションを取り出す。
タスク１１２は、図７に関連した上記タスク８６と類似し得る。タスク１１２中
に取り出されたＣＭＰシミュレーションは、本発明に従って、モデル化システム
１０により作成され得るか、あるいは、任意の適当なモデル化方法論により、作
成され得る。ＣＭＰ手順は、タスク１１４中に行われる；このＣＭＰ手順は、対
応するＣＭＰシミュレーション中に設計されたＣＭＰプロセスパラメータに従っ
て、ＣＭＰシステム１２により実行される。タスク１１４は、モデル化システム
１０からの制御信号に応答して、またはＣＭＰシステム１２での操作者入力に応
答して、実行され得る。さらに、タスク１１４は、タスク１１２の前または後の
いずれかの時点で、実行され得る。代替的な実施態様では、タスク１１４は、モ
デル化システムが実質的にリアルタイムのＣＭＰシミュレーションを生じるにつ
れて、反復様式で、実行され得る。

【００６０】タスク１１４に続いて、タスク１１６は、このＣＭＰ手順中に加工されたウエ
ハに関連した実験的ＣＭＰ結果を測定するように、実行され得る。この実験的Ｃ
ＭＰ結果は、好ましくは、モデル化システム１０による引き続いた使用のために
、データベース４２（図１を参照）に保存される。好ましい実施態様では、タス
ク１１６は、ＣＭＰシステム１２に包含される測定システムにより、または１個
またはそれ以上の測定システムにより、実行され得る。ＣＭＰシステム１２は、
現在のシミュレーション結果に応答して、これらのＣＭＰプロセスパラメータの
実質的にリアルタイムでより最適化を容易にするために、多数の現場ウエハ測定
装置を包含し得る。このような測定装置（および他のウエハ測定システム）は、
タスク１１６の目的上、使用され得る；このようなシステムおよび装置は、当業
者に公知であり得るので、本明細書中にて、詳細には記述しない。

【００６１】タスク１１６は、好ましくは、少なくとも、加工したウエハの全体的な均一性
（これは、フィルム厚プロフィールから誘導される）および加工したウエハの局
所平面性（これは、局所特徴パターンプロフィールから誘導される）を測定する
。それゆえ、タスク１１６は、実験的ＣＭＰ結果を得、これは、ウエハ−スケー
ル実験的ＣＭＰ結果および特徴−スケール実験的ＣＭＰ結果を含有する。それゆ
え、この全体的な均一性は、ウエハの表面の多数の点にて、このフィルムまたは
ウエハの厚さを測定することにより、誘導され得る。代表的な実施態様では、こ
の厚さプロフィールは、Ｏｐｔｉｐｒｏｂｅシステムのような薄膜厚測定システ
ムで測定される。この局所平面性は、ウエハの表面を走査すること、およびその
小規模な特徴を分析することにより、誘導され得る。例えば、好ましい実施態様
は、表面プロフィール測定システムを使用し、これは、独立型システムとして、
市販されている。ウエハの均一性、平面性または他の特徴を測定するために、タ
スク１１６中にて、他の適当な方法が使用され得、例えば、反射または屈折レン
ズを使用するシステム、またはマイクロメーターまたは観察的方法を使用するシ
ステムがある。適合性のために、これらの測定点は、好ましくは、現在のＣＭＰ
結果を生じるのにモデル化システム１０により使用されるサンプリング点に対応
している。

【００６２】タスク１１６が必要量の実験的ＣＭＰデータを得た後、タスク１１８は、シミ
ュレートしたＣＭＰ結果を実験的ＣＭＰ結果と比較するために、実行される。実
際には、モデル化システム１０は、このシミュレートした実験的フィルム厚およ
びシミュレートした実験的局所特徴プロフィールを比較し得る。タスク１１８中
にて、ウエハ−スケール実験的ＣＭＰ結果および特徴−スケール実験的ＣＭＰ結
果は、それらの各個のシミュレートした対応物と比較される。モデル化システム
１０は、タスク１１８中の任意の適当な方法を使用して、実験的結果およびシミ
ュレートした結果を比較する。例えば、種々のサンプリング点が個々の基準で分
析され得、または所定の測定に関連した複数のサンプリング点が、集合的な様式
で処理され得る。あるいは、タスク１１８は、多数の通常の曲線フィッティング
法、最小二乗法などを使用し得る。

【００６３】モデル化システム１０の代表的な実施態様に従って、質問タスク１２０は、実
験的およびシミュレートしたＣＭＰ結果が得られた後、実行される。質問タスク
１２０は、シミュレーション誤差（これは、タスク１１８中に得られる）が実質
的に最小になっているかどうかを決定する。このようなシミュレーション誤差は
、個々のサンプリング点について、または多数のサンプリング点に関連した収集
量または平均量について、決定され得る。例えば、好ましい実施態様では、この
差は、種々のデータ点でのシミュレートした結果と実験的結果との間の個々の差
を合計することにより、数学的に決定される。これらの個々の差の合計は、モデ
ル化システム１０により使用されるモデル化パラメータの値に依存している。

【００６４】もし、質問タスク１２０が、現在のシミュレーション誤差が最小になったこと
を決定したなら、タスク１２２が実行されて、引き続いたモデル化ルーチンで使
用するために、現在のモデル化パラメータを保存する。言い換えれば、最適化さ
れたモデル化パラメータのセットは、さらに先のシミュレーションを確信的な様
式で行うために、使用され得る。最適化されたモデル化パラメータは、メモリー
２２のデータベース３６（図１を参照）に保存され得る。タスク１２２の完了後
、モデル有効化プロセス２６は終了する。プロセス２６は、反復または組合せ様
式で、最適化プロセス２８と共に実行されて、所定ＣＭＰ手順に対して最適化し
たモデル化パラメータおよびＣＭＰプロセスパラメータが得られることを理解す
べきである。

【００６５】もし、質問タスク１２０が、現在のシミュレーションが受け入れられないと決
定したなら、モデル有効プロセス２６は、タスク１２４につながる。タスク１２
４により、モデル化システム１０は、少なくとも１個のモデル化パラメータを調
節して、最新モデル化パラメータセットを得る。モデル化システム１０は、適当
には、多数の様式および任意の順序で、これらのモデル化パラメータを系統的に
調節するように、構成され得る。タスク１２０により、また、モデル化システム
１０は、この調節手順中に固定されたモデル化パラメータの少なくとも１個を保
持して、効果的かつ迅速な最適化を促進する。固定すべき特定のモデル化パラメ
ータは、モデル有効化プロセス２６の前に、プロセス２６中に、またはデフォル
トにより、ユーザーによって指定され得る。このシミュレーション誤差は、種々
のモデル化パラメータに依存するので、プロセス２６は、多変量（ｍｕｌｔｉ−
ｖａｒｉａｎｔ）最適化の問題に還元されることに注目すべきである。

【００６６】タスク１２４に続いて、タスク１２６により、好ましくは、モデル化システム
１０は、引き続いたモデル化ルーチンを実行して、最新モデル化パラメータに関
連した最新ＣＭＰ結果を得る。タスク１２６は、図７に関連したタスク９８と類
似している。タスク１２６が新たにシミュレートしたＣＭＰ結果を得た後、モデ
ル有効化プロセス２６は、タスク１１８に再入して、実験的ＣＭＰ結果と最新シ
ミュレートしたＣＭＰ結果とを再比較する。それゆえ、タスク１１８、１２０、
１２４および１２６は、好ましくは、このシミュレートしたＣＭＰ結果と実験的
ＣＭＰ結果との間の誤差が実質的に最小になるまで、繰り返される。言い換えれ
ば、このシミュレートしたＣＭＰ結果は、この実験的ＣＭＰ結果に対する「最良
適合」が得られるまで、変えられる。この加工ループにより、モデル化システム
１０は、このシミュレートしたＣＭＰ結果が実験的ＣＭＰ結果と実質的に合致す
るまで、そのモデル化パラメータを自己最適化する。本発明は、このモデル化パ
ラメータを最適化するために非線形回帰法を使用するものの、所定シミュレーシ
ョンに使用する特定のモデル化パラメータを決定するために、多数の適当な方法
論が使用され得る。

【００６７】図９は、モデル化システム１０の代表的な実施態様により実行される補間式一
般化プロセス３０のフロー図である。プロセス３０は、好ましくは、タスク１３
２と共に開始し、この間、モデル化システム１０は、複数の最適化したモデル化
パラメータを得、各々は、特定セットのＣＭＰプロセスパラメータに関連してい
る。言い換えれば、これらの最適化したモデル化パラメータの各々は、この特定
のＣＭＰ手順中で加工したウエハについてシミュレートしたＣＭＰ結果を得るた
めに、このＣＭＰモデル化ルーチンと共に使用するように設定されている。これ
らの最適化したモデル化パラメータは、好ましくは、モデル有効化プロセス２６
（図８を参照）中に、または等価パラメータ概算法（ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｐ
ａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）により、得ら
れる。タスク１３２は、データベース３６（図１を参照）からのモデル化パラメ
ータから得てもよい。

【００６８】タスク１３２は、タスク１３４につながり、これにより、モデル化システム１
０は、この最適化したモデル化パラメータセットに関連した複数の補間式を展開
する。これらの補間式は、ＣＭＰプロセスパラメータの新たな未試験セットにつ
いてモデル化パラメータを予測するために、モデル化システム１０により使用さ
れ得る。当業者は、これらのモデル化パラメータに対する補間解法を形成するの
に、多数の方法が使用され得ることを理解する。最も簡単な様式は、単に、各モ
デル化パラメータを、これらのＣＭＰプロセスパラメータの各々の一次関数また
は二次関数として表わすことである。このような方法論は、充分な数のＣＭＰ手
順を包含するために多量の実験データが蓄積されているときに、受け入れられ得
る。しかしながら、この方策は、限られた量の実験データしか存在しないとき、
充分ではない場合がある。

【００６９】好ましい実施態様は、性能に影響を与えるかおよび／またはこのモデル化パラ
メータに対して信頼できる補間解法を与えるＣＭＰ変数に関連した補間式を作成
するように努める。この目標を達成する１方法は、可変ＣＭＰプロセスパラメー
タを、以下に限定する：Ｔ＝台速度Ｃ＝キャリヤ速度Ｆ＝キャリヤ下降力モデル化システム１０は、これらのモデル化パラメータを補間するために、これ
らの変数の組合せを使用する；この組合せは、ＩＩとして定義され、ここで、ＩＩ＝Ｔ^e1Ｃ^e2（Ｔ−Ｃ）^e3Ｆ^e4 である。もし、χ²が、最小化問題の目的関数であり、そしてχ²＝（ｅ₁、ｅ₂、
ｅ₃、ｅ₄）であるなら、異なる可能な組合せを計算すること、およびχ²を分析することにより、補間解法が得られる。この解決法への近似として、それらの指
数は、−１、０または１の値に制限できる（ｅ₃≠１）。次いで、この補間式のために、最良の全体的「適合」が選択される。

【００７０】タスク１３４にて、これらの補間式が充分に展開した後、タスク１３６は、モ
デル化システム１０が特定のＣＭＰ手順に関連したＣＭＰデータを受容するよう
に、実行され得る。上記のように、このＣＭＰデータは、ＣＭＰプロセスパラメ
ータおよび／または目的ＣＭＰ結果（例えば、平面性に対する均一性のバランス
、ダイスパターンなど）に関係し得る。タスク１３６は、ユーザー規定入力に応
答して、またはモデル化システム１０により受容された他の指令に従って、実行
され得る。

【００７１】タスク１３８は、好ましくは、タスク１３６で受容されたＣＭＰデータに応答
して、実行される。タスク１３８により、モデル化システム１０は、現在のＣＭ
Ｐデータに基づいた補間モデル化パラメータセットを作成する。タスク１３８は
、１つまたはそれ以上の補間式を使用して、所定ＣＭＰデータに対する補間モデ
ル化パラメータを作成する。タスク１３８に続いて、プロセス３０は、終了し得
る。これらの補間モデル化パラメータは、保存されるか、または特定ＣＭＰ手順
に対してシミュレートしたＣＭＰ結果を得るために、直ちに使用され得る。

【００７２】図９の楕円および接続矢印で描写されるように、タスク１４０（これは、別の
プロセスに関連して、後に実行され得る）が実行されて、目的ＣＭＰ結果に応答
して、複数のＣＭＰプロセスパラメータが生じ得、この場合、これらのＣＭＰプ
ロセスパラメータは、上記最適化手順によって得られ、これは、これらの補間式
を調べることを包含する。それゆえ、プロセス３０（または関連プロセス）は、
モデル化システム１０により実行されて、もし、目的ＣＭＰ結果が前もって知ら
れているなら、未試験ＣＭＰ手順に対する示唆ＣＭＰプロセスパラメータが得ら
れる。

【００７３】タスク１４０中に得られたＣＭＰプロセスパラメータは、引き続いて（または
実質的に同時に）、プロセス３０に関係したタスク１４２で描写されるように、
ＣＭＰシステム１２に適用され得る。タスク１４２により、モデル化システム１
０は、これらのＣＭＰプロセスパラメータを、ＣＭＰシステム１２内のＣＭＰ制
御装置３２（図１を参照）と連絡し得る。あるいは、操作者は、これらのＣＭＰ
プロセスパラメータの記録をとり、適当な様式でＣＭＰシステム１２を調節して
、所望の設定を生じ得る。タスク１４２に続いて、タスク１４４により、ＣＭＰ
システム１２は、タスク１４０で生じたＣＭＰプロセスパラメータに従って、Ｃ
ＭＰ手順を実行する。タスク１４４は、図８に関連して上で記述したタスク１１
４と類似している。タスク１４４に続いて、プロセス３０は終了する。上記のよ
うに、タスク１４４中に得られた実験的ＣＭＰ結果は、モデル有効化プロセス２
６中に使用され得る。

【００７４】要約すると、本発明は、改良したＣＭＰモデル化システムを提供し、これは、
ウエハ−スケールシミュレーションおよび特徴−スケールシミュレーションの両
方を提供できる。このＣＭＰモデル化システムは、ウエハ均一性と平面性との間
の特定のバランスに基づいて、ＣＭＰプロセスパラメータの最適化セットを作成
できる。さらに、このモデル化システムは、実験的に決定したＣＭＰ結果に従っ
て、そのモデル化係数を計算し、それにより、シミュレーション誤差を少なくす
る。このモデル化システムは、そのモデル化パラメータに対して補間法を使用し
て、殆どまたは全く実験データが存在しないＣＭＰ結果を効果的にシミュレート
し、また、それは、既存のＣＭＰシステムについて収集したシミュレーションデ
ータを処理して、既存のＣＭＰシステムとは異なる物理的および加工特徴を有す
る新規ＣＭＰシステムの設計を助けることができる。

【００７５】本発明は、好ましい代表的な実施態様を参照して、上で記述している。しかし
ながら、当業者は、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、その好まし
い実施態様に対して、変更および改良を加え得ることを認識する。例えば、本発
明は、本明細書中で記述した特定のモデル化法、最適化法または補間法には限定
されない。さらに、種々のハードウエア部品は、本明細書中で図示し記述したも
のとは異なり得、また、種々のプロセスは、本明細書中で記述した正確な様式で
実行する必要はない。これらのまたは他の変更または改良は、上記請求の範囲で
示されるような本発明の範囲内に入ることを意図している。

【図面の簡単な説明】

本発明は、図面と関連して考慮すると、その詳細な説明および請求の範囲を参
照することにより、さらに完全に理解され得、この場合、同じ参照番号は、これ
らの図面全体にわたって、類似の要素を意味する。

【図１】図１は、ＣＭＰシステムを含む代表的な操作環境にて、本発明に従って、化学
機械的研磨（ＣＭＰ）モデル化システムの概略的ブロック線図である。

【図２】図２は、このＣＭＰモデル化システムにより実行されるＣＭＰシミュレーショ
ンプロセスのフロー図である。

【図３】図３は、このＣＭＰモデル化システムにより作成された代表的なウエハ−スケ
ールシミュレーション結果である。

【図４】図４は、このＣＭＰモデル化システムにより作成された代表的な特徴−スケー
ルシミュレーション結果である。

【図５】図５は、このＣＭＰモデル化システムにより実行され得る特徴−スケールシミ
ュレーショプロセスのフロー図である。

【図６】図６は、研磨要素に関連したモデル化ダイスパターンおよび対応する変形モデ
ルの概略的描写（ｒｅｎｄｉｔｉｏｎ）である。

【図７】図７は、このＣＭＰモデル化システムにより実行されたＣＭＰプロセスパラメ
ータ最適化プロセスのフロー図である。

【図８】図８は、このＣＭＰモデル化システムにより実行されたモデル有効化プロセス
のフロー図である。

【図９】図９は、このＣＭＰモデル化システムにより実行された補間式作成プロセスの
フロー図である。

【手続補正書】

【提出日】平成１２年６月２７日（２０００．６．２７）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】特許請求の範囲

【補正方法】変更

【補正内容】

【特許請求の範囲】

【請求項２１】化学機械的研磨（ＣＭＰ）システムと共に使用するモデル化方法であって、該システムは、加工物に対してＣＭＰ手順を実行し、該モデル化方法は以下の工程：多数の最適化されたモデル化パラメータセットを得る工程であって、各モデル化パラメータセットは該加工物のためのシミュレートされたＣＭＰ結果を得るためのモデル化ルーチンとともに使用するように構成された、工程；該最適化されたモデル化パラメータセットに関連した複数の補間式を展開する工程；該ＣＭＰ手順に関連したＣＭＰデータを受容する工程；そして該ＣＭＰデータに応答して補間したモデル化パラメータセットを発生させ、該発生させる工程が該補間式を利用する工程、を包含する方法。

【請求項２２】前記ＣＭＰデータが複数のＣＭＰプロセスパラメータを包含する、請求項２１に記載のモデル化方法。

【請求項２３】前記ＣＭＰデータが前記加工物に関連した、意図されたＣＭＰ結果を包含する、請求項２１に記載のモデル化方法。

【請求項２４】前記意図されたＣＭＰ結果に応答して複数のＣＭＰプロセスパラメータを作成する工程を更に包含し、該作成する工程が前記補間式を利用する、請求項２３に記載のモデル化方法。

【請求項２５】更に以下の工程：前記ＣＭＰプロセスパラメータを前記ＣＭＰシステムに適用する工程；および該ＣＭＰプロセスパラメータに従って前記ＣＭＰ手順を行う工程、を包含する請求項２４に記載のモデル化方法。

【請求項２６】更に以下の工程：複数の実験的ＣＭＰ結果を収集し、前記ＣＭＰ手順に関連して、それぞれが異なる複数のＣＭＰプロセスパラメータに対応する工程；および該実験的ＣＭＰ結果の各々に関連してモデル化パラメータセットを最適化して、前記最適化されたモデル化パラメータを得る工程、を包含する、請求項２１に記載のモデル化方法。

【請求項２７】前記得る工程、展開する工程、受容する工程、発生させる工程、収集する工程、および最適化する工程が既存のＣＭＰシステムのために行われ、そして、以下の工程：理論的ＣＭＰシステムに従って前記ＣＭＰデータを変化させ、それにより最新化されたＣＭＰデータを得る工程；およびその後前記モデル化ルーチンを行い、該理論的ＣＭＰシステムのための第２のシミュレートされたＣＭＰ結果を得る工程であって、該第２のシミュレートされたＣＭＰ結果が該最新化されたＣＭＰデータに応答性である、工程、を更に包含する、請求項２６に記載のモデル化方法。

【請求項２８】前記最適化する工程が以下の工程：初期のモデル化パラメータセットとともに前記モデル化ルーチンを行い、初期シミュレートされたＣＭＰ結果を得る工程；該初期シミュレートされたＣＭＰ結果を前記実験的ＣＭＰ結果のうちの１つと比較する工程；および該比較する工程に応答して該初期モデル化パラメータセットを調節する工程、を包含する、請求項２６に記載のモデル化方法。

【請求項２９】モデル化ルーチンを行う工程を更に包含し、それにより、前記加工物のためのウェハ−スケールシミュレーション結果、および特徴−スケールシミュレーション結果を得、該ウェーハ−スケールシミュレーション結果および該特徴−スケールシミュレーション結果のそれぞれが、前記補間されたモデル化パラメータセットに応答性である、請求項２１に記載のモデル化方法。

【請求項３０】化学機械研磨（ＣＭＰ）システムと共に使用するモデル化方法であって、該システムは、ＣＭＰ手順の間研磨パッドに対して加工物を保持するよう構成されたキャリヤ要素を有し、該モデル化方法が以下の工程：該加工物に関連した初期特徴−スケールパターンを得る工程；該ＣＭＰシステムと関連した研磨要素の変形モデルを獲得する工程；モデル化ルーチンを行う工程であって、それにより該加工物のための特徴−スケールシミュレーション結果を得、該特徴−スケールシミュレーション結果が該初期特徴−スケールパターンおよび該変形モデルに応答性である工程、を包含する、モデル化方法。

【請求項３１】前記初期特徴−スケールパターンが複数のノードにおいて規定され、そして前記獲得する工程が複数の力／変位要素を獲得し、各該力／変位要素が該ノードの１つに関連する、請求項３０に記載のモデル化方法。

【請求項３２】前記行う工程が、前記モデル化ルーチン工程を実行し、現状シミュレートされた特徴−スケールパターンに関連して前記研磨要素のために、シミュレートされた接触プロフィールを発生させ、該シミュレートされた接触プロフィールが前記力／変位要素の現在の状態に応答し、そして、該行う工程が該モデル化ルーチンを実行し、該シミュレートされた接触プロフィールに応答して前記加工物の浸食をシミュレートし、それにより、該特徴−スケールシミュレーション結果を得る、請求項３１に記載のモデル化方法。

【請求項３３】前記行う工程が、前記モデル化ルーチンを実行し、現在のシミュレートされた特徴−スケールパターンに関連して前記研磨要素に関連して局在化された力プロフィールを決定し、そして、該行う工程が、該モデル化ルーチンを実行し、該局在化された力プロフィールに応答して前記加工物の浸食をシミュレートし、それにより前記特徴−スケールシミュレーション結果を得る、請求項３１に記載のモデル化方法。

【請求項３４】前記力／変位要素の各々が、負荷に応答して前記研磨要素の変位に関連して、一次構成要素備える、請求項３１に記載のモデル化方法。

【請求項３５】前記力／変位要素の各々が、少なくとも互いの力／変位要素の変位に関連したそれぞれの二次構成要素を備える、請求項３４に記載のモデル化方法。

【請求項３６】多数の前記力／変位要素が、第１および第２の隣接する力／変位要素の変位にそれぞれ関連した第１および第２の構成要素を備える、請求項３１に記載のモデル化方法。

【請求項３７】前記ＣＭＰ手順に関連した複数のＣＭＰプロセスパラメータを得る工程を更に包含し、ここで前記特徴−スケールシミュレーションが更に該ＣＭＰプロセスパラメータに応答性となる結果となる、請求項３０に記載のモデル化方法。

【請求項３８】前記行う工程が、前記変形モデルに関連したシミュレートされた局在的力に応答して、前記加工物の浸食を見積もる工程を包含する、請求項３０に記載のモデル化方法。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 305 Ｎｏｒｔｈ 54ｔｈＳｔｒｅｅｔ，Ｃｈａｎｄｌｅｒ，Ａｒｉｚｏｎａ 85226 Ｕ．Ｓ．Ａ． (72)発明者キム，インキーアメリカ合衆国アリゾナ 85284，テンペ，イー．ナイトレーン 1129 Ｆターム(参考） 3C034 AA13 CB20 DD07 DD10 DD20 3C058 BA02 BA04 BA09 BB02 BB06 BB08 BB09 BC03 CB01 CB03 DA12 DA17

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】化学機械的研磨（ＣＭＰ）機と共に使用するコンピューター
モデル化システムであって、該研磨機は、加工物に対してＣＭＰ手順を実行する
ように構成されており、該モデル化システムは、以下を包含する：データ入力部であって、該データ入力部は、該ＣＭＰ手順に関連したデータを
受容するためにある；およびプロセッサであって、該プロセッサは、コンピューターモデル化ルーチンを実
行してウエハ−スケールシミュレーション結果を得るように構成されており、全
体的な加工物の均一性、および特徴−スケールシミュレーション結果を表示し、
局在化加工物の平面性を表示し、該加工物について、該ウエハ−スケールシミュ
レーション結果および該特徴−スケールシミュレーション結果の各々は、該ＣＭ
Ｐデータの関数である；ここで、該プロセッサは、さらに、該ウエハ−スケールシミュレーション結果
および該特徴−スケールシミュレーション結果の少なくとも１個を、該ＣＭＰ手
順に関連した実験的ＣＭＰ結果と比較して、それにより、シミュレーション誤差
を得るように構成されている、モデル化システム。
【請求項２】前記ＣＭＰデータが、数学方程式として表わされる複数のモ
デル化パラメータを包含し、前記プロセッサが、さらに、該モデル化パラメータを使用して、前記ウエハ−
スケールシミュレーション結果および前記特徴−スケールシミュレーション結果
を得、そして前記シミュレーション誤差に応答して、該モデル化パラメータの少
なくとも１個を調節するように構成されている、請求項１に記載のモデル化シス
テム。
【請求項３】さらに、出力装置を包含し、該出力装置が、前記ウエハ−ス
ケールシミュレーション結果および前記特徴−スケールシミュレーション結果の
少なくとも１個を表示する出力を発生するように構成されている、請求項１に記
載のモデル化システム。
【請求項４】前記ＣＭＰデータが、複数のＣＭＰプロセスパラメータを包
含し、該ＣＭＰプロセスパラメータが、研磨時間、前記加工物を研磨するのに使
用する研磨要素の速度、該加工物用のキャリヤの速度、およびキャリヤ下降力の
うちの少なくとも１つを包含し、該ＣＭＰデータが、さらに、該加工物のための
局所ダイス平面性に対する全体的なウエハ均一性の相対的な重要性を表示する数
値表示器を包含し、そして前記プロセッサが、さらに、該表示器に応答して該ＣＭＰパラメータを最適化
して、それにより、前記ＣＭＰ手順中で使用するためのＣＭＰ手法を得るように
構成されている、請求項１に記載のモデル化システム。
【請求項５】前記ＣＭＰデータが、複数のＣＭＰプロセスパラメータを包
み、該ＣＭＰプロセスパラメータが、研磨時間、前記加工物を研磨するのに使用
される研磨要素の速度、該加工物用のキャリヤの速度、およびキャリヤ下降力の
うちの少なくとも１つを包含し、該ＣＭＰデータが、さらに、該加工物のための
局所ダイス平面性に対する全体的なウエハ均一性の相対的重要度を表示する数値
表示器を包含し、そして、前記プロセッサがさらに、該表示器に応答して該ＣＭＰパラメータを最適化す
るよう構成され、それにより前記ＣＭＰ処理中で使用するためのＣＭＰ手法を得
ることができる、請求項１に記載のモデル化システム。
【請求項６】前記プロセッサが、さらに、以下のように構成されている：多数の最適化モデル化パラメータセットを作成し、各々が、前記加工物に対し
てシミュレートしたＣＭＰ結果を得るために、モデル化ルーチンと共に使用する
ように構成されている；複数の補間式を展開して、それにより、前記ＣＭＰデータに応答して、補間モ
デル化パラメータセットを作成する、請求項１に記載のモデル化システム。
【請求項７】前記データ入力部が、前記加工物に関連した初期特徴−スケ
ールパターンを受容するように、また、前記ＣＭＰシステムに関連した研磨要素
の変形モデルを受容するように構成されており、そして前記プロセッサが、該初期特徴−スケールパターンおよび該変形モデルに応答
して、前記特徴−スケールシミュレーション結果を得るように構成されている、請求項１に記載のモデル化システム。
【請求項８】前記データ入力部が、さらに、前記加工物に関連した初期フ
ィルム厚プロフィールを受容するように、また、前記ＣＭＰシステムに関連した
研磨要素の変形モデルを受容するように構成されており、そして前記プロセッサが、該初期フィルム厚プロフィールおよび該変形モデルに応答
して、前記ウエハ−スケールシミュレーション結果を得るように構成されている
、請求項１に記載のモデル化システム。
【請求項９】化学機械的研磨（ＣＭＰ）システムと共に使用するコンピュ
ーター実装モデル化方法であって、該モデル化方法は、以下の工程を包含する：加工物に対して実装するＣＭＰ手順に関連した複数のＣＭＰプロセスパラメー
タを得ること；コンピューター実行モデル化ルーチンを実行して、それにより、該加工物につ
いて、フィルム厚プロフィールを代表するウエハ−スケールシミュレーション結
果、および特徴パターンプロフィールを代表する特徴−スケールシミュレーショ
ン結果を得ることであって、該ウエハ−スケールシミュレーション結果および該
特徴−スケールシミュレーション結果の各々は、該ＣＭＰプロセスパラメータに
応答性である；そして該ウエハ−スケールシミュレーション結果および該特徴−スケールシミュレー
ション結果の少なくとも１個を表示する出力を発生させること、を包含する、モデル化方法。
【請求項１０】前記フィルム厚プロフィールが、全体的なウエハ均一性の
情報を包含し、そして前記特徴パターンプロフィールが、局所ダイス平面性の情報を包含する、請求項９に記載のモデル化方法。
【請求項１１】さらに、以下の工程：前記実行工程前に、前記加工物のための局所ダイス平面性に対する全体的なウ
エハ均一性の相対的な重要性を表示する数値表示を決定すること；および該表示に応答して、前記ＣＭＰパラメータを再計算して、それにより、引き続
いたＣＭＰ手順中で使用するための最適化ＣＭＰデータを生じること、を包含する、請求項９に記載のモデル化方法。
【請求項１２】さらに、以下の工程を包含する：前記モデル化ルーチンに関連したモデル化パラメータの初期値を確立すること
；前記ＣＭＰ手順を行って、実験的ＣＭＰ結果を得ること；前記ウエハ−スケールシミュレーション結果および前記特徴−スケールシミュ
レーション結果の少なくとも１個を該実験的ＣＭＰ結果と比較すること；および該比較工程に応答して、該モデル化パラメータを調節すること、を包含する、請求項９に記載のモデル化方法。
【請求項１３】前記実験的ＣＭＰ結果が、ウエハ−スケール実験的ＣＭＰ
結果を包含し、そして前記モデル化方法が、さらに、以下の工程を包含する：前記ウエハ−スケールシミュレーション結果を該ウエハ−スケール実験的ＣＭ
Ｐ結果と比較すること；および該ウエハ−スケールシミュレーション結果と該ウエハ−スケール実験的ＣＭＰ
結果との間の誤差が実質的に最小となるように、前記モデル化パラメータを再計
算すること、を包含する、請求項１２に記載のモデル化方法。
【請求項１４】前記実験的ＣＭＰ結果が、特徴−スケール実験的ＣＭＰ結
果を包含し、そして前記モデル化方法が、さらに、以下の工程を包含する：前記特徴−スケールシミュレーション結果を該特徴−スケール実験的ＣＭＰ結
果と比較すること；および該特徴−スケールシミュレーション結果と該特徴−スケール実験的ＣＭＰ結果
との間の誤差が実質的に最小となるように、前記モデル化パラメータを最適化す
ること、を包含する、請求項１２に記載のモデル化方法。
【請求項１５】前記得る工程、前記実行する工程、前記発生させる工程、
前記初期化する工程、前記行う工程、前記比較する工程、および前記調節する工
程が、既存ＣＭＰシステムについて実行され、ここで、前記方法が、さらに、以
下の工程を包含する：前記ＣＭＰプロセスパラメータの少なくとも１個を変えて、それにより、最新
ＣＭＰプロセスパラメータセットを決定すること；およびその後、該実行する工程を繰り返して、それにより、理論的ＣＭＰシステムに
対する第二ウエハ−スケールシミュレーション結果を得ることであって、前記ウ
エハ−スケールシミュレーション結果および前記特徴−スケールシミュレーショ
ン結果の各々は、該最新ＣＭＰプロセスパラメータセットに応答性である、請求項１２に記載のモデル化方法。
【請求項１６】前記方法が、さらに、前記加工物に関連した初期特徴−ス
ケールパターンを得る工程を包含し、そして前記実行する工程が、該初期特徴−スケールパターンに応答性である、請求項９に記載のモデル化方法。
【請求項１７】さらに、以下の工程：前記モデル化ルーチンに関連したモデル化パラメータを初期化すること；およ
び前記初期特徴−スケールパターンに応答して、該モデル化パラメータを最適化
すること、を包含する、請求項１６に記載のモデル化方法。
【請求項１８】前記方法が、さらに、前記加工物に関連した初期フィルム
厚プロフィールを得る工程を包含し、そして前記実行する工程が、該初期フィルム厚プロフィールに応答性である、請求項９に記載のモデル化方法。
【請求項１９】さらに、以下の工程：前記モデル化ルーチンに関連したモデル化パラメータを初期化すること；およ
び前記初期フィルム厚プロフィールに応答して、該モデル化パラメータを最適化
すること、を包含する、請求項１８に記載のモデル化方法。
【請求項２０】さらに、以下の工程：前記加工物に関連した初期特徴−スケールパターンを得ること；および前記ＣＭＰシステムに関連した研磨要素の変形モデルを獲得することであって
、該変形モデルは、研磨要素の変形特性を表示する；ここで、前記実行する工程が、該初期特徴−スケールパターンおよび該変形モ
デルに応答して、該特徴−スケールシミュレーション結果を得る、を包含する、請求項９に記載のモデル化方法。