JP2002208544A - 鏡像ターゲットに基づく半導体処理ツールの実行毎制御 - Google Patents

鏡像ターゲットに基づく半導体処理ツールの実行毎制御

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JP2002208544A JP2001246707A JP2001246707A JP2002208544A JP 2002208544 A JP2002208544 A JP 2002208544A JP 2001246707 A JP2001246707 A JP 2001246707A JP 2001246707 A JP2001246707 A JP 2001246707A JP 2002208544 A JP2002208544 A JP 2002208544A
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リンベロポーロス ディミトリス
Terry Reiss
レイズ テリー
Arulkumar Shanmugasundram
シャンムガサンドラム アルールクマール
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Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 半導体組み立てツールの処理結果における実
行ごとの変動を最小化する新しい技術を提供する。 【解決手段】 半導体組み立てツールにおける実行ごと
の変動が、鏡像ターゲットを用いることにより最小化さ
れる。目標は、ツールの操作から所望される処理結果を
表す。鏡像ターゲットは、ツールにおける前の実行から
の出力と目標との間の差に、目標を加えることにより生
成される。ツール性能の予測は、ツールにおける前の実
行において観測された処理結果に操作パラメータを相関
させる参照ライブラリを用いて、データ中心のモデル化
エンジンに基き行われる。鏡像ターゲットベクトルが参
照ライブラリと比較され、引き続く実行のためのレシピ
を生成するための基礎となる。このレシピは、ツールの
操作を自動的に目標へと引き戻す。

Description

【発明の詳細な説明】
発明の背景 新世代の半導体回路（ＩＣ）が、従来の世代において考
えられていたより小さい寸法特質を有するに従い、これ
らの集積回路を組み立てるために用いられるツールの精
度に対する要求が高まっている。特に、実行ごとのツー
ルの結果における些細な変動がユーザにより認識され、
補正される必要がある。
【０００１】図１は、一般的な半導体組み立てシステム
１００の機能を示す概略図である。具体的には、組み立
てシステム１００は、組み立てツール１０４に与えられ
る操作パラメータ１０２ａ、１０２ｂ、及び１０２ｃの
形をとる入力を含む。操作パラメータ１０２ａ―ｃは、
特定の実行についての組み立てツール１０４における機
能を管理する設定値である。
【０００２】操作パラメータの入力に基づき、ツール１
０４は半導体基板上に組み立て処理を実行する。この組
み立て処理の特徴は、処理結果１０６ａ及び１０６ｂに
より表される。処理結果１０６ａ及び１０６ｂは、変化
した半導体基板から直接測定されるデータ、或いは変化
した半導体基板から測定されたデータを基に得られるも
のであり得る。
【０００３】理想的な状態の下では、組み立てツール１
０４は、各実行時において、所与の操作パラメータ設定
値から同一の処理結果を導き出すよう機能する。しかし
ながら現実には、組み立てツールの操作は、ユーザによ
り全てが確実に制御し得るものではない多数の複雑な変
数の影響下にある。従って、組み立てツールの性能は時
間と共に若干変更し、所与の操作パラメータと処理結果
との間の関係は実行ごとで変動する。
【０００４】従って、最新の半導体装置における若干の
許容度を考え合わせると、変動を補正し、変化する処理
結果を所望の目標へ戻すため、実行ごとに組み立てツー
ルの操作パラメータを調整する必要がある。従来は、対
応する処理結果が所望の目標に沿うように戻される操作
状態をユーザが手動で決定することが求められる。しか
しながら、操作状態を作り出す行為は、しばしば、オペ
レータの直観を用いた試行錯誤により非体系的に行われ
る。しかしながら、その方法では首尾一貫した方法論を
欠いているため、従来の方式による処理変動の修正には
時間がかかり、エラーが生じやすく、更に実行ごと、ツ
ールごと、及びユーザごとで一貫したものではなくな
る。
【０００５】従って、半導体組み立てツールの処理結果
における実行ごとの変動を最小化する新しい技術が望ま
れる。
【０００６】発明の概要 本発明は、半導体組み立てツールの操作における実行ご
との変動を最小化する方法に関する。一実施形態では、
処理結果における実行ごとの変動は、最新の処理実行か
らの出力を所望の固定目標に比較することにより最小化
される。次いで、固定目標と出力との差が算出される。
その差を固定目標に加えることで、固定目標に対する出
力の鏡像が作られる。鏡像は、処理結果を所望の目標に
近づけるため、引き続く処理実行におけるツールの動き
を予測するためのターゲットとして用いられる。
【０００７】本発明による方法は、具体的には、データ
中心のモデル化エンジンを用いてその動きが予測される
半導体組み立て処理の変動を最小化することに適してい
る。しかしながら、本発明は、この型の組み立て処理の
制御に制約されるものではない。
【０００８】本発明による方法の一実施形態は、ツール
により導き出されることが求められる処理結果の目標を
決定するステップと、初期のレシピに則り、ツールの最
新実行から実際の処理結果出力を検知するステップとを
含む。実際の出力から目標を差し引くことによりそれら
の差が算出され、その差を目標に加えることで鏡像ター
ゲットが算出される。提示レシピが鏡像ターゲットから
生成され、その提示レシピを用いてツールの次の実行が
行われて、目標と類似する、第二の実際の処理結果出力
を導き出す。
【０００９】本発明のこれらの及びその他の実施形態
を、本発明の利点及び特徴と共に、以下の本文及び添付
図面に基づき、より詳細に説明する。
【００１０】具体的な実施形態の説明 本発明の方法は、堆積処理、エッチング処理、及びイン
プラント処理に限定されない、それらを含む様々な半導
体処理において、実行ごとの変動を最小化するために用
いられ得る。しかしながら、解説の便宜上、以下の詳細
な説明は、データ中心のモデル化エンジンを用いた化学
機械的研磨（ＣＭＰ）ツールの操作における実行ごとの
変動を最小化することに関連した方法に焦点を当てる。 Ｉ．本発明を実践するために構成された例示的なＣＭＰ
システム 図２は、化学機械的研磨（ＣＭＰ）ツール２００の簡単
な概略図である。ツール２００としては、Ａｐｐｌｉｅ
ｄ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ， Ｉｎｃ．ｏｆ Ｓａｎｔａ
Ｃｌａｒａ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ（カリフォルニア
州サンタクララのＡｐｐｌｉｅｄ Ｍａｔｅｒｉａｌ
社）により製造されたＭｉｒｒａRＣＭＰツールを用い
ることができる。米国特許第５，７３８，５７４号公報
において、同様の研磨機についての説明が見られ、ここ
で、その開示内容全体を本願明細書の一部として援用す
る。ＣＭＰツール２００は一連の研磨部２０２及び移動
部２０４を含む。移動部２０４は、個別の基板２０６を
ロボット２０８から受け取り、基板２０６を洗浄し、更
に基板２０６を運搬ヘッド２１０に装填することを含
む、複数の機能を受け持つ。
【００１１】典型的には、各研磨部２０２は、例えば標
準パッド、固定研磨パッド、或いは研磨パッドといった
研磨パッド２１４を保持する回転可能圧盤２１２を含
む。回転可能カルーセル２１６は、研磨部２０２の上に
保持される４つの運搬ヘッド２１８を有する。カルーセ
ル２１６は、研磨部２０２と移動部２０４との間で基板
２０６を運搬するよう回転する。
【００１２】ＣＭＰ２００の通常の操作では、未研磨の
基板がロボット２０８により取り込まれ、移動部２０４
上に設置される。移動部２０４から、真空吸引により運
搬ヘッド２１８が基板２０６を係合し、次いで、基板２
０６を回転圧盤２１２及び研磨パッド２１４に連絡させ
る。スラリー容器２２２からパッド２１４の表面にスラ
リー２２０が排出され、パッド２１４は基板２０６の表
面に対して押し付けられ、回転させられる。基板２０６
の表面へのパッド２１４の接触は、基板２０６からの、
化学的動作及び機械的動作の組み合わせによる半導体材
料の除去を引き起こす。
【００１３】プロセッサ２２４は、メモリ２２６に記憶
されるコンピュータ指示を実行することによりＣＭＰツ
ール２００の操作を制御する。プロセッサ２２４は圧盤
２１２及びスラリー容器２２２と電気的に連動してお
り、それらに対する制御を行う。この方法で、プロセッ
サ２２４は、圧盤２１２の回転速度、パッド２１４によ
り加えられる圧力、更に又、容器２２２から排出される
スラリー２２０のｐＨについての操作パラメータを決定
する。
【００１４】ツール２００は更にセンサ２２８を含む。
センサ２２８は、基板２０６からのデータを受け取る。
センサ２２８は研磨部に組み込まれる監視システムの部
分、或いはインライン又はオフライン度量衡部の部分で
あり得る。センサ２２８からのデータはプロセッサ２２
４に連絡され、続いて、プロセッサ２２４がツール２０
０に基づいて基板厚及び研磨均一度の処理結果を決定す
る。プロセッサ２２４は、又、以下にそのステップの詳
細が示される実行ごとの制御方法を行う回路を含む。 ＩＩ．本発明の一実施形態による、実行ごとの変動の最
小化 図３は、図２のＣＭＰツールにおける機能を表す概略図
である。ＣＭＰツール２００は操作パラメータ２３０ａ
―ｃの形で入力を受け取る。図３に示されるように、操
作パラメータ２３０ａ―ｃとしてのＣＭＰツール２００
への入力カテゴリは、圧盤回転速度、パッド圧、及びス
ラリーｐＨを含む。しかしながら、操作パラメータのこ
れらのカテゴリは単に例示的なものであり、ＣＭＰ操作
パラメータの他のカテゴリも本発明において用いられ得
る。
【００１５】操作パラメータ２３０ａ―ｃに基づき、Ｃ
ＭＰツール２００は半導体基板２０６を平面化するよう
機能する。この平面化の特徴は、処理結果２３２ａ―ｂ
に示される。図３に示されように、ＣＭＰツール２００
の処理結果２３２ａ―ｂは、研磨後の残留半導体材料の
厚さ、及び基板から除去された半導体材料の均一度を含
む。ここでも、処理結果についてのこれらのカテゴリは
単に例示的なものであり、ＣＭＰ処理結果のその他のカ
テゴリも本発明において用いられ得る。
【００１６】理想的には、ＣＭＰツール２００は、所与
の操作パラメータから毎実行ごとに同一の処理結果値を
導き出すように機能する。しかしながら実際には、ＣＭ
Ｐツール２００は非常に複雑で、ツールの操作は、その
いくつかのみがユーザにより容易に制御可能である多く
の変数の影響下にある。従って、ＣＭＰツール２００の
性能は時間の経過と共に変動及び変化する。
【００１７】入力である操作パラメータと出力である処
理結果との間の関係における実行ごとのそのような変化
を考慮すると、修正されたツール操作パラメータを所与
のものとして、オペレータは処理結果を予測し得なけれ
ばならない。この予測は、モデル化の使用により達成さ
れ得る。
【００１８】図４は、ＣＭＰ組み立てツールの動きを予
測するための、フィードフォーワードモデルの概略図で
ある。モデル４００は、ツールにおける前の実行から収
集されたデータのみに基づき作動する。具体的には、入
力として、所望の処理結果４３２ａ―ｂがモデル化エン
ジン４０４に与えられる。モデル化エンジン４０４は、
様々な操作パラメータ下で実行された、ツールの前の実
行４０７から得られる処理結果のライブラリ４０６を含
む。処理結果４３２ａ―ｂのエンジン４０４への入力に
基づき、エンジン４０４はライブラリ４０６を参照し、
処理結果４３２ａ―ｂを最も導き出しそうな、モデル化
された操作パラメータ４３０ａ―ｃを出力する。
【００１９】データ中心のモデル化エンジン４０４の予
測は、参照ライブラリ４０６に蓄積された実際のデータ
のみにより決定される。具体的には、モデル化エンジン
４０４は、与えられた処理結果を具体的な前回の組み立
て実行の形をとるデータに比較することに限定される。
データ中心のモデル化エンジン４０４が、数学的公式又
は方程式を用いて、前の処理結果と対応する操作パラメ
ータとの間の関係を一般化するよう試行することはな
い。データ中心のモデル化エンジン４０４は固定された
所望の目標を反映する処理結果のみを入力として考慮す
るので、エンジン４０４は、実際のツールの性能に関わ
らず、同一の操作パラメータを繰り返し出力する。従っ
て、データ中心のモデル化エンジン４０４は、複雑な組
み立てツールでの入力と出力との関係における変化を説
明し得ない。
【００２０】それに対応して、図５は、本発明の一実施
形態による実行ごとの制御への一般的なアプローチを示
す。組み立てツールにおける第一の処理結果及び第二の
処理結果を含む実際の出力５００は、所望の固定目標５
０２と比較され、目標５０２に対する鏡像ターゲット５
０６を作り出す。次に、以下に詳細に説明されるよう
に、この鏡像ターゲットはデータ中心のモデル化エンジ
ンに与えられ、組み立てツールの操作を所望の固定目標
５０２に引き戻すために算出される、操作パラメータを
導き出す。
【００２１】図６は、変動を修正し、処理結果を所望の
目標に近づけるため、ＣＭＰツール６０１に対して行わ
れる実行ごとの制御方法６００における詳細なステップ
を示す。
【００２２】ＣＭＰツール６０１は、パッドの回転速
度、パッド圧、及びスラリーのｐＨを含む初期のレシピ
６０２を受け取る。次いで、ＣＭＰツール６０１は、基
板へのＣＭＰ処理を実行するよう初期のレシピ６０２に
基づいて操作され、それにより、材料厚及び研磨均一度
の処理結果６０４ａ―ｂを含む出力ベクトル６０４が導
き出される。
【００２３】図６に示されるように、パッドの回転速度
５．２、パッド厚６．０、及びスラリーｐＨ１．３とい
った初期のレシピ６０２におけるＣＭＰツール６０１の
操作は、材料厚１０．０及び研磨均一度２．４の出力ベ
クトル６０４を導き出す。操作パラメータ６０２ａ―ｃ
及び対応する処理結果６０４ａ―ｂに対するバルブは解
説の便宜からのみ設けられ、必ずしも、操作パラメー
タ、或いは読み取られた実際のプラズマエッチングツー
ルによるエッチング結果を反映するものではない。
【００２４】図６は実行ごとの制御方法６００における
次のステップを示し、そこでは、出力ベクトル６０４が
目標ベクトル６０６に比較されて、鏡像ターゲットベク
トル６０８を生成する。目標ベクトル６０６は出力ベク
トル６０４に含まれる２つの成分と同一の成分（材料厚
及び研磨均一度）を含む。目標ベクトル６０６の処理結
果の値は、ツールの操作により達成されることが求めら
れるものである。
【００２５】鏡像ターゲットベクトル６０８は変化した
処理結果を表し、目標ベクトル６０６を生じさせる操作
パラメータの予測のための基礎を提供する。具体的に
は、鏡像ターゲットベクトル６０８は、目標ベクトル６
０６と、出力ベクトル６０４と目標ベクトル６０６の差
との合計を表す： （１）鏡像ベクトル＝ターゲットベクトル＋（出力ベク
トル−ターゲットベクトル） 図７は材料厚と研磨均一度とを座標に表したもので、目
標ベクトル６０６及び出力ベクトル６０２からの鏡像タ
ーゲットベクトル６０８の算出を示す。鏡像ターゲット
ベクトル６０８を生成するための最初のステップは、目
標ベクトル６０６及び出力ベクトル６０２の処理結果を
座標化することである。差異ベクトル６１０は出力ベク
トル６０２と目標ベクトル６０６との差に対応する。こ
こで、差異ベクトル６１０は−０．１（２．３−２．４
＝−０．１）の研磨均一成分と、１．０（１１−１０＝
１．０）の材料厚成分とを有する。
【００２６】次いで、鏡像ターゲットベクトル６０８が
差異ベクトル６１０と目標ベクトル６０６との合計から
生成される。ここで、鏡像ターゲットベクトル６０８は
２．２（−０．１＋２．３＝２．２）の研磨均一度と、
１２．０（１＋１１．０＝１２．０）の材料厚を有す
る。鏡像ターゲットベクトル６０８は、引き続く処理実
行においてツール６０１の操作を所望の目標に引き戻す
ことが予想される状態を表す。
【００２７】実行ごとの制御方法６００における次のス
テップでは、鏡像ターゲットベクトル６０８が初期レシ
ピ６０２の操作パラメータ６０２ａ―ｃと組み合わされ
て、基準ベクトル６１１を導き出す。次に、基準ベクト
ル６１１はライブラリデータファイル６１２に比較され
る。ライブラリデータファイル６１２は、様々な操作パ
ラメータに対応する、前の処理結果を反映した個別のベ
クトル６１４を蓄積したものである。
【００２８】基準ベクトル６０８とライブラリデータフ
ァイル６１２との比較は、ライブラリデータファイル６
１２の各ベクトル６１４についての類似性係数６１６を
生成する。方法６００において、類似性係数６１６の値
は、前記技術における通常の技術者により理解されるよ
うに、Ｋ―最近傍アプローチを用いて算出される。これ
は、変動を修正するために、最新の実行における出力ベ
クトル１０２に対して作られる変化が最小であることを
確実にする。
【００２９】実行ごとの制御方法６００において、類似
性係数６１６の算出は処理結果のみに基づくのではな
く、更に操作パラメータにも基づいて行われる。それに
より類似性決定への確認が行われ、極端に異なる操作パ
ラメータから類似の処理結果を導き出すベクトル６１４
は類似性として考慮されないことを確実にする。類似性
係数６１６の値を算出するために選択される方法によ
り、類似性係数６１６は、基準ベクトル６１１及びライ
ブラリ６１２の個別ベクトル６１４についての、操作パ
ラメータ間の類似性対読み取られたエッチング結果同士
の類似性の影響を割引いて考慮するか、或いは強調し得
る。
【００３０】類似性係数６１６についての除去値（この
場合は≧０．９４）に基づき、基準ベクトル６０８に緊
密に類似する個別ベクトル６２０のサブセット６１８が
ライブラリデータファイル６１２から蓄積される。サブ
セット６１８は、鏡像ターゲットベクトル６０８に対応
する出力ベクトルを最も導き出しやすいツールの操作パ
ラメータを反映する。
【００３１】次のステップでは、加重値６２２がサブセ
ット６１８の各個別ベクトル６２０に割当てられる。加
重値６２２を割当てる方法は、具体的なエッチング処理
及び／又はオペレータの好みにより、ここでも又、異な
り得る。具体的な実施形態では、上述の類似性係数を加
味した公式に基いて、個別のベクトルに加重が割当てら
れる。
【００３２】サブセット６１８の加重付けされたベクト
ルは、次に、線形的に合計され、結合ベクトル６２３を
導く。結合ベクトル６２３の操作パラメータ情報は、目
標ベクトル６０６と一致するようＣＭＰ処理を引き戻す
ことが意図される提示レシピ６２４を表す。
【００３３】初期レシピ６０２と提示レシピ６２４との
比較に基づき、ＣＭＰツール６０１の操作パラメータを
変化させるかどうかの決定が行われる。提示レシピ６２
４が、初期レシピ６０２からの少しの変動を反映した比
較的少量の変化を示す場合、変動を修正するために、Ｃ
ＭＰツール６０１は次の実行において提示レシピ６２４
を用い得る。
【００３４】しかしながら、提示レシピ６２４が初期レ
シピ６０２と著しく類似している場合は、ツールの現在
の状態を乱さないよう決定が下され、提示レシピ６２４
はツール６０１により適用され得ない。ツール６０１に
おける次の処理実行では、単純に、初期レシピ６０２を
利用する。
【００３５】提示レシピ６２４が初期レシピ６０２から
の極端な乖離を示す場合は、ツール６０１における深刻
な問題を示していることが有り得る。そのような状況下
では、ツールはまたも提示レシピ６２４を無視し得、代
わりに、オペレータに問題を警告するアラームを発生す
る。具体的な場合における適切な動作順序を左右する状
態は、オペレータの好み、或いは特定のアプリケーショ
ンにおける指示に応じてプログラムされ得る。
【００３６】エッチングツール６０１に対して最終的に
提示レシピ６２４を提供することが決定された場合、エ
ッチングツール６０１の次の実行は提示レシピ６２４に
より与えられる操作パラメータに従う。これらの操作パ
ラメータには、ツール６０１の操作を目標ベクトル６０
６に引き戻すことが期待される。この方法で、エッチン
グ処理に対する実行ごとの制御が達成される。
【００３７】本発明の一実施形態による実行ごとの制御
方法は、従来技術に比べ、数々の優位性を提供する。優
位性の１つは、オペレータに求められる労力の削減であ
る。具体的には、ツールにおいて観測される出力に基づ
き、ツールを制御するプロセッサにより自動的に鏡像タ
ーゲットが算出される。この方法により提示されるレシ
ピを実際に利用するのか、或いは無視するのか、という
こと以外は、実行ごとの制御を達成するためのオペレー
タによる手動の介入は全く必要とされず、オペレータは
他の作業に専念し得る。
【００３８】本発明の一実施形態による方法における別
の重要な優位性は、実行ごとの制御における不均一性の
削減である。以前までは、ツールのオペレータには、そ
れに対応する処理結果がツールを所望の目標に引き戻す
操作パラメータを、手動で判定することが求められてい
た。しかしながら、そのような操作状況を作り出す動作
は、しばしば試行錯誤により非体系的な方法で行われて
きた。従来の技術では一貫性のある方法論が欠落してい
たため、処理における変動の修正は、実行ごと、ツール
ごと、及びユーザごとで一貫性を欠いたものであった。
【００３９】本発明を用いることで、実行ごとの制御は
自動化され、測定された処理結果及び所定の目標といっ
た客観的な変数に則り行われる。このアプローチは、一
貫したツール操作、及び容易に再生可能な結果につなが
る。
【００４０】本発明の一実施形態による方法は、応答の
良さといった優位点をも提供する。オペレータが処理結
果を測定し、手動の算出に基づく調整を行う代わりに、
本技術は各組み立て実行の最終地点においてこれらの作
業を自動的に実行する。オペレータは、提示レシピをほ
とんど瞬時に提示され、ツールの次の実行においてその
提示レシピを利用するかどうかの決定を下すため、他の
要素を考慮するに十分な時間を有することになる。
【００４１】本発明による実施形態の少なくとも１つが
十分に説明されたが、当業者には、本発明による半導体
組み立て処理における他の同等な、或いは別の方法が明
らかであろう。例えば、本発明は、以上に主としてＣＭ
Ｐツールにおける実行ごとの制御に関連して説明された
が、発明は他の様々な半導体組み立て処理を観測し、制
御するために用いられ得る。従って、本発明の一実施形
態により、連続する実行でのプラズマエッチング処理の
結果における変動を制御することもできる。そのような
実施形態では、室内圧、温度、及びＲＦ電力等の操作パ
ラメータが提示レシピの成分を形成しながら、除去速度
及びエッチング均一度等の処理結果が、鏡像ターゲット
ベクトルを算出するために用いられる出力ベクトル及び
目標ベクトルの成分を形成し得る。
【００４２】更に、上述の方法は、ＩＣ又はフラットパ
ネルディスプレイ等の半導体装置の組み立てに用いられ
るツールにおける実行ごとの変動を制御する方法に関連
して説明されたが、本発明はこの形式の適用例に限定さ
れるものではない。出力及び目標からの鏡像ターゲット
の生成は、他の型の処理における変動を制御するために
用いることができ、その方法は依然本発明の範疇に収ま
るものである。
【００４３】加えて、本発明は、データ中心のモデル化
エンジンを用いてモデル化された処理に関連して説明さ
れたが、本発明はそのような処理に限定されるものでは
ない。様々な他の型のモデル化エンジンによりモデル化
された処理に対する実行ごとの制御もまた、本発明に従
って実践することができる。
【００４４】更に、目標ベクトル及び出力ベクトルから
の２次元空間における鏡像ターゲットベクトルの生成を
示して、発明の方法が説明されたが、これも又、本発明
における必要条件ではない。鏡像ターゲットベクトルは
３つ、４つ、又はＮ個の異なる処理結果を反映する出力
ベクトル及び目標ベクトルから生成され得、その場合、
出力ベクトル、目標ベクトル、差異ベクトル、及び鏡像
ターゲットベクトルがそれぞれに相応してＮ次元空間で
座標化される。
【００４５】更に、鏡像ターゲットから提示レシピを生
成するために、データ中心の参照ライブラリが用いられ
る場合、ベクトルサブセットが生成される類似性係数を
決定するために、Ｋ―最近傍アプローチ以外の方法を用
いることもできる。
【００４６】加えて、以上に説明された方法は、ツール
の連続する実行において、操作パラメータ及び読み取ら
れた結果の、提示レシピ間における変動を引き起こし得
る。そのような変動は、決して正確には達成されない所
望の目標の周囲で発生しやすく、実際の実行ごとの変動
よりもむしろモデル化エンジンの特徴にその原因を帰し
得る。そのような無意味な、処理パラメータの繰り返し
周期を除去するためには、減衰因子の使用をその方法に
含んでもよい。
【００４７】例えば、図６に関連して以上に説明された
発明の方法では、減衰因子は、以下の方程式（ＩＩ）に
則り目標ベクトルから鏡像ターゲットベクトルを生成す
るために用いることができる。 （ＩＩ）鏡像ベクトル＝ターゲットベクトル＋Ａ*（出
力ベクトル−ターゲットベクトル） ここで、Ａは０から１の間の減衰因子を表し、前の処理
実行における結果の、以前の任意の繰り返し変動を反映
する。
【００４８】本発明の以上の詳細な説明及びそこに記載
された様々な実施形態に鑑み、これらの等価物及び代替
例並びに理解される自明な変更及び変形例は本発明の範
囲内に含まれるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】一般的な半導体組み立てツールの操作を示す概
略図である。
【図２】本発明の一実施形態による、実行ごとの制御に
適したＣＭＰツールを示す図である。
【図３】ＣＭＰ組み立てツールの操作を示す概略図であ
る。
【図４】図２に示されるＣＭＰツールのフィードフォー
ワードデータ中心モデルを示す概略図である。
【図５】第一の処理結果と第二の処理結果との関係を示
す図であり、本発明の一実施形態による実行ごとの制御
方法の一般的なアプローチを示す図である。
【図６】本発明によるＣＭＰツールにおける、実行ごと
の制御方法の一実施形態における、詳細なステップを示
すフローチャートである。
【図７】材料厚対研磨均一度を表す図であり、ターゲッ
トベクトル及び最新の出力ベクトルからの鏡像ベクトル
の生成を示す図である。
【符号の説明】
１００ 一般的な半導体組み立てシステム １０２ａ−ｃ 一般的な操作パラメータ １０４ 一般的な組み立てツール １０６ａ−ｂ 一般的な処理結果 ２００ ＣＭＰツール ２０２ 研磨部 ２０４ 移動部 ２０６ 基板 ２０８ ロボット ２１０ 運搬ヘッド ２１２ 圧盤 ２１４ 研磨パッド ２１６ カルーセル ２２０ スラリー ２２２ スラリー容器 ２２４ プロセッサ ２２６ メモリ ２２８ センサ ２３０ａ−ｃ ＣＭＰツール操作パラメータ ２３２ａ−ｂ ＣＭＰツール処理結果 ４００ ＣＭＰフィードフォーワードモデル ４０４ モデル化エンジン ４０６ データ中心の参照ライブラリ ４３０ａ−ｃ モデル化操作パラメータ ４３２ａ−ｂ 所望の処理結果 ５００ 実際の出力 ５０２ 所望の固定目標 ５０６ 鏡像ターゲット ６００ 実行ごとの制御方法 ６０１ ＣＭＰツール ６０２ 初期レシピ ６０２ａ−ｃ 初期操作パラメータ ６０４ 出力ベクトル ６０４ａ−ｂ 処理結果 ６０６ 目標ベクトル ６０８ 鏡像ターゲットベクトル ６１０ 差異ベクトル ６１１ 基準ベクトル ６１２ ライブラリデータファイル ６１４ ライブラリデータファイルのベクトル ６１６ 類似性係数 ６１８ ベクトルサブセット ６２０ ベクトルサブセットのベクトル ６２２ 加重値 ６２３ 結合ベクトル ６２４ 提示レシピ
フロントページの続き (72)発明者 ディミトリス リンベロポーロス アメリカ合衆国， カリフォルニア州， サン ノゼ， パセオ ピューブロウ ド ライヴ 6160 (72)発明者 テリー レイズ アメリカ合衆国， カリフォルニア州， サン ノゼ， ベイ ストリート 397 (72)発明者 アルールクマール シャンムガサンドラム アメリカ合衆国， カリフォルニア州， サニーヴェール マデーラ アヴェニュー 428 ナンバー10 Ｆターム(参考） 5F004 CA09 CB01 5F043 DD16

Claims (13)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 半導体処理ツールの実行ごとの変動を最
    小化する方法であって、 前記ツールにより作り出されるべき処理結果の目標を決
    定するステップと、 初期レシピに基づく前記ツールの最新の実行から、前記
    処理結果の実際の出力を検知するステップと、 前記実際の出力から前記目標を差し引くことにより差を
    算出するステップと、 前記目標に前記差を加えることにより鏡像ターゲットを
    算出するステップと、 前記鏡像ターゲットから提示レシピを生成するステップ
    と、 前記提示レシピを用いて前記ツールの次の実行を行い、
    前記目標に類似する前記処理結果の第二の実際の出力を
    生成するステップと、を備える方法。
  2. 【請求項２】 前記提示レシピを生成するステップが、 前記鏡像ターゲットを、前の処理結果及び対応する操作
    パラメータのデータライブラリと比較するステップと、 前記鏡像ターゲットとの類似性に基き、前記データライ
    ブラリから処理結果及び対応する操作パラメータのサブ
    セットを生成するステップと、 前記サブセットの前記操作パラメータを組み合わせて前
    記提示レシピを生成するステップと、 をさらに含む請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記サブセットの前記操作パラメータを
    組み合わせるステップが、 前記サブセットに加重値を割当てるステップと、 前記加重値を割当てられた前記操作パラメータを線形的
    に組み合わせるステップと、 を含む請求項２に記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記サブセットを生成するステップが、
    K−最近傍アプローチに基いて前記類似性を算出するス
    テップを含む請求項２に記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記サブセットを生成するステップが、
    前記鏡像ターゲットの前記操作パラメータ及び前記処理
    結果を用いて類似性を決定するステップを含む請求項２
    に記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記提示レシピを前記初期レシピと比較
    して、前記提示レシピを用いて前記ツールの次の実行を
    行うかどうかを決定するステップ、 をさらに備える請求項１に記載の方法。
  7. 【請求項７】 減衰因子を利用して、前の実行から提示
    レシピの同一の値間で繰り返される変動を除去するステ
    ップ、 をさらに備える請求項１に記載の方法。
  8. 【請求項８】 前記減衰因子を利用するステップが、前
    記差を前記目標に加える前に、前記差に０から１の間の
    係数を掛けるステップを含む請求項７に記載の方法。
  9. 【請求項９】 基板を処理する装置であって、 基板処理部と、 前記基板処理部に機能上結合され、前記基板からの読み
    取り結果を検知するセンサと、 前記装置の操作のための操作パラメータを制御するコン
    ピュータプロセッサと、 前記コンピュータコントローラに結合されると共に、 ａ）前記ツールにより作り出されるべき処理結果の目標
    を提供し、 ｂ）初期レシピに基づき、前記ツールの最新の実行から
    前記処理結果の実際の出力を検知し、 ｃ）前記実際の出力から前記目標を差し引くことにより
    差を算出し、 ｄ）前記目標に前記差を加えることにより鏡像ターゲッ
    トを算出し、 ｅ）前記鏡像ターゲットから提示レシピを生成し、 ｆ）前記提示レシピを用いて前記ツールの次の実行を行
    い、前記目標に類似する前記処理結果の第二の実際の出
    力を導き出す、 ように前記装置を制御するためのコンピュータ指示を含
    む、コンピュータにより読み取り可能な形式でのコンピ
    ュータプログラムを記憶するメモリと、 を備える装置。
  10. 【請求項１０】 前記基板処理部がプラズマエッチング
    チャンバである請求項９に記載の装置。
  11. 【請求項１１】 前記処理結果が、除去速度及びエッチ
    ング均一度のうち少なくとも一方を含む請求項１０に記
    載の装置。
  12. 【請求項１２】 前記基板処理部が化学機械的研磨部で
    ある請求項９に記載の装置。
  13. 【請求項１３】 前記処理結果が、材料厚及び研磨均一
    度のうち少なくとも一方を含む請求項１２に記載の装
    置。
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