JP2002520836A - 改良されたプロセスモニタ方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 基板（１１）は、プラズマ発光を発生させるプロセスにおいて、真空エンクロージャ（９）内でエッチングされる。該プロセスは、発せられた光がウィンドウ（１２）、薄膜バンドフィルタ（１３）、および「ファブリ−ペロ」エタン（１４）を通過して検出器（１５）に達することで、監視される。該検出器（１５）からの出力信号は、形状認識技術によって分析され、プロセスの進行測定を導き出す。形状認識は、理論的分析または補正実行から導き出される参照データのデジタルフィルタリングおよび比較を利用することが好ましい。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】 本発明は、薄膜および／または基板材料の堆積、除去、または変更の分野に関
する。

【０００２】 薄膜は、表面特性を変化させるために広く使用されており、またこれらの膜を
堆積／除去、または変化させるためには真空装置内で発生するプロセスが広く用
いられ、用途によっては、この変更が基礎をなす基板材料にまで拡張されること
がある。典型的な応用分野としては、光透過特性や光反射特性を改良するために
光学機器にコーティングを施す分野、接着特性を改良するために組成材料をコー
ティングする分野、半導体装置に絶縁層を設けたり特別な電気的特性を有する他
の層を設けたりするために半導体にコーティングする分野、およびセンサおよび
コンピュータベースの記録装置に使用される超小型三次元構造を製作する分野が
含まれる。通常、これらの膜および構造は、１μｍから数百ミクロンの寸法を有
する。膜は、層毎に化学組成が異なる積層状態で構造化されることが多い。この
ような積層状態は、一方の材料上に他方の材料があるといった最も単純なものか
ら、次から次へと連続した数百の異なる層まで様々である。

【０００３】 これら構造が設計された機能を実行するためには、これら材料をエッチング、
堆積、または一旦堆積させた後に極めて精度の高い状態で一部あるいは全部を除
去あるいは変化させる（例えば、アニーリングする）必要があることが多い。こ
の堆積または除去はしばしば、温度制御された環境と、プラズマ状態に励起され
たガスを使用する真空条件下で実行される。堆積または除去の測定は、現場で（
in-situ)実行することが有利である。このようなプロセスでは、電気的、熱的、
光学的、振動的および無線周波数的に相当大きな量の雑音が発生する。

【０００４】 本発明は、このように本来雑音が多く、困難な条件下でのこのような堆積、エ
ッチング、または変更プロセスのプロセス制御を改良する。

【０００５】 この分野において、プラズマから発せられた光を用いて、任意特定の時間にお
いて発生している活性種および化学的濃度の組成を決定することができることが
すでに知られている（Goffered G. G., SPIE Vol 1392, p454 - p459）。記載さ
れているプロセス制御のための測定技術は、非侵襲的である点において、水晶微
量天秤または抵抗率測定等の代替技術よりも好ましいが、後述するように、雑音
に関してかなりの問題がある。レーザ反射計（JVSTE 12 (6) p3306 '94およびＷ
Ｏ９８／０７００２）等代替の非侵襲的技術が存在するが、これらは試料から反
射される光源を慎重にセットアップする必要があり、処理チャンバの幾何学的形
状または付帯機器の位置を制限しうる。質量分析法は代替技術となりうるが、分
析のために試料を抽出する必要があるという欠点を有し、特定の化学種の個々の
寿命に付随する問題を有する。

【０００６】 最も単純な形態において、スペクトル放射法は、便利な遠隔測定技術を提供し
て、要素「Ａ」の濃度を測定するよう選択的に調整され、かつ要素「Ａ」から構
成される基板上に配置されると共に、該基板を覆い隠す要素「Ｂ」を主成分とす
る膜を除去するために、エッチングプロセスが行われる場合、エッチングがすべ
てのオーバレイ膜に達すると、要素「Ｂ」を表す信号が、要素「Ａ」を表す信号
で置換される非常に小さな値に低下する。この信号の理想化された「段階的変化
」は、原理上は非常に検出しやすく、かつ単純なレベルの変化アルゴリズムで、
ブレークスルーポイントを自動的に検出することができるため、膜除去プロセス
の自動化を可能にする。調整した測定チャネルをいくつか確立する（個々のチャ
ネルまたは複数の方式として実現しうる）ことで、多数の特性スペクトル出力を
同時に測定でき、識別を助けることができる。

【０００７】 上記既知の技術は、信号変化が往々にして単純で急激なステップではないとい
う欠点を有する。さらに、現在では、プロセスの効率を向上させるために、パル
ス化プロセスがより一般的に用いられている。さらに、信号自体の周波数属性は
、多数の微細な詳細（多数の線の形態の）あるいは非常にわずかな微細な詳細（
連続体の形態の）が交互になった複雑な形状を形成しうる。したがって、物理的
状況の性質は、良好な実行再現性を達成するプロセス終点の厳密な決定には、過
度の補正（calibration）およびプラズマエッチング、堆積、または表面変更プ
ロセスからのスペクトル放射を用いて、プロセス制御をセットアップするプロセ
ス技術者の側に高度の熟練が必要であるものである。本発明の目的は、プラズマ
プロセスからのスペクトル放射を用いた改良されたプロセス制御を提供すること
である。

【０００８】 プロセス中、幾人かの熟練した操作者が、補正手順中に認められた挙動との比
較を試みるために、プラズマにおける特定の構成成分が発する光の特性の挙動を
時を違えずに検査する。これは、操作者が常に存在することに頼っており、操作
者の間で繰り返すことができない。

【０００９】 本発明の一態様は、プラズマからの放射の、またはプラズマが吸収する所定の
周波数または周波数帯を連続して監視し、放射または吸収のレベルに対応するグ
ラフまたは数値の出力を作成し、その出力を所定の出力または予測される傾向と
電気的に比較して、プロセス進行の指示を提供することを含む、プラズマ処理の
進行を自動的に決定する方法にある。

【００１０】 本発明の別の態様は、プラズマからの放射の周波数限定試料を連続して捕獲す
る手段と、放射の強度が変化する時間を示す出力を生成する検出器と、該出力を
予測される出力または傾向と比較して、プロセス進行の指示を提供する形状認識
手段と、を備える、プラズマベースのプロセスを制御するプロセス制御システム
にある。

【００１１】 本発明の別の態様は、所定範囲の周波数を連続して捕獲する手段と、形状認識
手段を用いて電気信号に変換する前に、スペクトル領域における特性形状を識別
する手段と、を備える、プラズマベースのプロセスを制御するプロセス制御シス
テムにある。そして、厳正な信号が検出器手段に入り、強度が変化する時間を示
す出力が生成される。次に、形状認識手段が時間領域において採用され、該出力
を予測された出力または傾向と比較し、プロセス進行の指示を提供する。

【００１２】 本発明の別の態様は、所定範囲の周波数を連続して捕獲する手段と、該所定範
囲の周波数が検出器手段に入った後に、形状認識手段を用いて、スペクトル領域
における特性形状を識別することを含む、プラズマベースのプロセスを制御する
プロセス制御システムにある。そして、厳正な信号は、強度が変化する時間を示
す。次に、形状認識手段が時間領域において採用され、該出力を予測された出力
または傾向と比較し、プロセス進行の指示を提供する。

【００１３】 本発明のさらに別の態様は、プラズマからの時間進展スペクトル出力が、スペ
クトル検出手段によって検出されてから、形状認識技術の適用との組み合わせて
用いて、予測される傾向に対するプロセス進行の連続した測定を提供する、プロ
セス制御システムにある。

【００１４】 したがって、本発明の実施形態において、プラズマ系のスペクトル出力は、形
状認識技術によって監視される。特定の特性形態に応答して、フィルタを時間領
域、周波数領域、および光周波数領域に確立することができる。予測される信号
の挙動は、終点に向けてのプロセス進行を示すデータセットをもたらすプロセス
を実行する前に、これら特性形態について検査される。自動化する必要があるプ
ロセス実行中に、実データトレインは、同じ形状認識フィルタセットによって検
査され、絶えず更新されて、エッチング位置または他のプロセスの状態の測定に
対して常に完全にアクセスできるようにする、予測された挙動に対するポインタ
の位置をもたらす。

【００１５】 さらなる変更および改良を本発明の範囲から逸脱せずに行いうるが、以下に図
面を参照して本発明の例を説明する。

【００１６】 特に図４を参照して、典型的なプロセスでは、エッチングされるシリコン基板
１１は、二次元パターンのフォトレジストでマスクされ、シリコン構造の深さ内
に、それ自体周知の様式で、酸化シリコンの埋め込み層を含む。基板１１は、真
空排気手段（図示せず）を設けた真空室８と、電極９および１０とを備えるプラ
ズマ反応器系内に配置される。基板１１は、電極９、１０の一方付近またはその
上に配置される。

【００１７】 エッチング系には、プラズマ励起手段６と、ガス制御手段７とが設けられる。
好ましい実施形態では、これらの少なくとも一方が、真空室８内の環境を周期的
に変化させるように、パルスされる。

【００１８】 ウィンドウ１２は、プラズマからの光学的放射を、プラズマ放射の特定のスペ
クトル線を計算するために設けられ、特定プロセスの周期的な挙動特性を示す放
射を分離するよう適宜調節された「ファブリ−ペロ」エタロン１４が続く薄膜フ
ィルタ１３からなる機構に入射できるようにする。「ファブリ−ペロ」エタロン
１４の出力は、検出器手段１５に入り、検出器手段１５は、選択されたスペクト
ル周波数の瞬間強度を示す出力を生成する。次に、検出器手段１５は、その出力
信号を信号処理手段１６に渡し、その中で形状認識アルゴリズムが信号を分析し
、所定の事象が発生したときを示すか、またはプロセス進行についての連続した
リポートを生成するために、制御信号を生成する。

【００１９】 図１に示すように、狭帯域フィルタ１３は、特定のスペクトル線の分離に便利
な手段を提供するが、一般に、特定の線に干渉しうる他の線を除外するよう特定
の線を分離するのにその応答は十分に正確ではない。このようなフィルタの典型
的な帯域通過１は、約５ナノメートルである。

【００２０】 一方、図２に示すように、「ファブリ−ペロ」エタロン１４は、非常にシャー
プなスペクトル応答を提供するが、周波数に関して比較的近い隣接したシャープ
な応答も許容してしまう。個々の光学的通過帯域は、通常約０．２ナノメートル
と非常に狭いが、通常１０ナノメートル隔てられた個々の光学的通過帯域が複数
ある。

【００２１】 ２つの要素の組み合わせ（図３）は、特定のスペクトル線を便利に分離する手
段を提供する。「ファブリ−ペロ」エタロンの角度を適宜調整すると、監視して
いるエッチングプロセスの周波数特性において、単一の狭い通過帯域が得られる
。

【００２２】 当業者は、適した薄膜フィルタおよび「ファブリ−ペロ」エタロンを容易に識
別するであろう。一例として、適した要素とは、マン島（Isle of Man)、Onchan
に所在のMelles Griot Technical Optics Limitedから入手可能なものである。
同様に、検出器は、光学出力の処理に適したいずれの検出器であってもよく、一
例として、本発明者らはHamamatsuによる光電子増倍管を使用した。

【００２３】 ガスの先駆物質は、１つの特定濃度の成分および特定のレベルおよびバイアス
の無線周波数またはマイクロ波パワーで、シリコン材料がエッチングされるよう
に選択される。作業場で特徴を形成する、周期的エッチング／パッシベーション
方法を参照して、エッチングおよびパッシベーションの各ステップは離散的であ
る。例えば、その内容を参照により援用する、公開済みのＰＣＴ出願ＷＯ−Ａ−
９４１４１８７を参照されたい。

【００２４】 検出器１５からの出力信号（図５）は、反復する二重ピークの時間に対する特
性波形を示す。反復信号は、プロセスの周期的性質に起因する。示差的な二重ピ
ーク形状は、ポリマーのエッチングの後にシリコンのエッチングが続くことに起
因する。信号全体は、堆積／エッチングサイクルが用いられる場合、光雑音およ
び時間ジッターパルシングを含む様々なソースからの雑音に重畳される。スペク
トル線信号の時間進展特性形状は、インパルス応答が異なる時間期間の特性にマ
ッチするデジタルフィルタのアレイによって提供される。このフィルタのアレイ
は、漸進的であることができ、プロセスの終点に近づくにつれてより長い時間セ
グメントを検査することができる。特性信号形状のより長いセグメントに対する
履歴的なマッチングは、任意特定の時間において、エッチングがプロセス進行の
どこにあるかを正確に測定する信頼度を増大させる。

【００２５】 次に、形状認識プロセスのより具体的な例について説明する。 好ましい実施形態において実行されるデータ処理をフローチャートの形態で示
す図６を参照すると、好ましい実施形態ではデータサイズの範囲が１／３０００
であるデータウィンドウでありうる、データウィンドウ９１によりスキャンする
ことで、プロセスから信号の理想化予測が得られた。そして、データウィンドウ
９１の内容は、周波数を分析するソフトウェアルーチン９２に渡される。好まし
い実施形態において、これは、高速フーリエ変換である。次に、高速フーリエ変
換９２の出力は、データウィンドウ９１において存在すると予測された周波数の
みを通し他の周波数を減衰する適応デジタルフィルタ９３の構築に用いられる。
デジタルフィルタ９３の出力は、処理済みの信号として時間９４に即して記録さ
れる。そして、デジタルフィルタ９３を用いて、理想化予測９０と比較する形状
認識９５を実行する。好ましい実施形態において、この形状認識９５は、処理済
み信号のフーリエスペクトルと理想化信号のフーリエスペクトルとの相関分析に
よってなされる。次に、形状認識９５の出力は、処理された信号の時間における
任意のポイントにおけるパラメータ９６である最適適合をもたらす。次に、この
値が、目標とするプロセス条件と比較されて、終了オン／オフ決定を与える。こ
の値はまた、９８において時間と比較されて、閉ループプロセス制御に使用しう
る速度信号をもたらす。

【００２６】 完全に理想化信号を生成するにはプロセスについての知識が不十分である場合
、形状認識は、補正実行によって達成することができる。図７では、エッチング
プロセスの未処理信号出力１００が次に、キーボード入力１０２から導き出され
るフィルタパラメータを用いたデジタルフィルタ１０１によって処理されている
。次に、デジタルフィルタの出力１０３は、任意の予測モデルまたは過去にあっ
た膜形状と比較され、代表的な特徴を備えていることが確認される。この処理さ
れる補正実行は、次に、スタイラスプロファイリング等のオフライン技術により
所望のエッチングに対して補正される。そして、結果得られる補正データセット
１０５は、先の好ましい実施形態における理想化信号データセット９０と全く同
様に用いられる。

【００２７】 当業者は、周波数分析の方法には、余弦、正弦、またはラプラス法等の多くの
異なる種類がありうることを理解しよう。当業者はまた、形状比較技術にもラプ
ラス変換およびグラジオメータ変換を含む多くの技術によって達成しうることを
理解しよう。データウィンドウの範囲も変えることができる。比較の対象となる
データセットは、データウィンドウの範囲と併せて用いられる。ここでデータセ
ットは、モデルから得られる理想化データセットと補正データセットのいずれで
もよい。これらのデータウィンドウは、それぞれ長さを増しており、これにより
高速フーリエ変換やラプラス技術を用いた相関分析技術や、グラジオメータ変換
など他の形状認識技術の適応による形状認識の信頼度が事前に設定された最低値
を下回る場合、次にサイズの大きいウィンドウを用いることができる。サイズの
大きいデータウィンドウを用いると、特性認識においてより多くのデータを用い
ることができるという利点がある。これは、意味のある比較を可能にするために
は、処理したデータストリームに、より多くのデータが存在する必要があるとい
う付随する欠点を有するが、大きいデータウィンドウに対するこの傾向が生じる
のは他の処理データが既に集積された後であるため、この欠点は、プロセスデー
タの利用可能性に対しては何ら影響を及ぼさない。適合の信頼度が非常に高いこ
とが望ましい状況下では、サイズのあまり変わらないデータウィンドウを用い、
不適当な結果が記録される前に自動的に次のデータウィンドウへと切り替わるよ
うにすることが望ましいであろう。

【００２８】 引用した例は、シリコンの周期的な（エッチング／パッシベーション）エッチ
ングについてのものであるが、他の材料をエッチングすることができ、または他
のプラズマプロセスを、本方法およびシステムの制御下で行うことが可能である
ことを理解されたい。

【００２９】 本発明の利点は、形状認識技術を用いることにより、プラズマプロセスを自動
化し、プロセスを無人で作動でき、かつ高速でプロセスを試運転できることであ
る。本発明のさらなる利点は、従来のレベル区分とは異なり曲線の形状および傾
向を用いることで、パルス化プロセスにおける時間ジッタから生じる散弾雑音を
含む雑音源に対する測定の免疫が高まることである。本技術のさらなる利点は、
形状認識方法が、予測される曲線に沿ったすべてのポイントにおいて適合する信
頼性をもたらし、終点検出に加え、プロセスパラメータの連続最適化に使用でき
る測定を提供することである。

【００３０】 さらなる利点は、プラズマからの光を広範な場所で得ることができるため、シ
ステムがチャンバの設計を制限しないことである。実際、フィルタ１３への入力
は、光ファイバにおけるチャンバから持ってくることができる。

【００３１】 プラズマのスペクトル放射を用いる代わりに、プラズマ、あるいは周波数掃引
レーザ等定義された光源の反応種または生成種によるスペクトル吸収を用いるこ
とが可能である。これは、同様にして分析される時間に伴い変化する信号を生成
するために使用される。

【００３２】 本発明のさらなる例として、プロセス進展特性であるスペクトル出力が原子ス
ペクトル線（図８）ではなく、振動的に広げられた分子シリーズである場合、ス
ペクトル領域において形状認識技術を用いる具体例は、特性形態に応答する要素
を使用して、この種の存在をさがすことである。振動的に広げられた分子列は、
波数において特徴的であり、一定の間隔を有する。便利なことに、「ファブリ−
ペロ」エタロンは、これもまた波数において線形的に隔たれた一連の通過帯域を
有する。したがって、特別に設計された「ファブリ−ペロ」エタロンは、ソフト
ウェアよりもむしろハードウェアにおいて形状認識技術を便利に実施する。

【００３３】 本発明のさらなる例として、プロセス開発の特性であるスペクトル出力がメイ
ンプラズマプロセスの副産物として生成される反応物間の化学反応の結果である
場合、このような化学ルミネセンスのスペクトル出力は、広い連続体スペクトル
特徴を形成する傾向がある。スペクトル領域における形状認識技術（図９）の便
利な実施は、高速で広帯域スペクトル測定を行ってから、監視する必要がある特
定反応の広帯域化学ルミネセンス信号の特定のエンベロープ機能形態特性から導
き出される、形状認識アルゴリズムをスペクトル領域に適用することである。こ
のようなアプローチにより、特定のプラズマプロセスから導き出される強い信号
を、時間挙動について該信号を検査する前に、なくすことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 薄膜フィルタの典型的な光伝送を示す。

【図２】 「ファブリ−ペロ」エタロンの典型的な光伝送を示す。

【図３】 薄膜フィルタと「ファブリ−ペロ」エタロンを組み合わせたものの典型的な光
伝送を示す。

【図４】 本発明の装置の好ましい実施形態の概略図である。

【図５】 図４の装置の検出器からの典型的な出力信号を示す。

【図６】 本発明の一形態において実行されるデータ処理を示すフローチャートである。

【図７】 データ処理の代替実施形態を示す。

【図８】 変更した本発明の適用を示すグラフである。

【図９】 さらなる変更をグラフで示す。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，Ｅ Ａ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ， ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，Ｇ Ｅ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ， ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，Ｍ Ｎ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ， ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，Ｚ Ａ，ＺＷ (72)発明者 ホルブルック，マーク，バートン イギリス，パースシャー エフ ケイ 15 ０ ディー イー，ダンブレーン，４ セント マーガレッツ ローン (72)発明者 ベックマン，ウィリアム，ジョージ イギリス，パースシャー エフ ケイ 15 ０ ディー イー，ダンブレーン，４ セント マーガレッツ ローン (72)発明者 グランジェ，ジャックス，アンドレ イギリス，カーディフ シー エフ ２ ４ エイチ ユー，15 クライド ストリ ート Ｆターム(参考） 2G043 AA03 CA02 CA07 EA06 EA10 EA13 FA03 GA04 GA08 GB21 JA03 JA04 KA09 LA01 NA01 4M106 AA01 BA05 CA48 DH03 DH12 DH32 DJ11 DJ17 DJ20 5F004 BB03 CB02 CB16

Claims (32)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 反応種を用いて、または生成種を生成して、プロセスの進行を自動的に決定す
   る方法であって、前記種からの放射の、または前記種が吸収する所定の周波数ま
   たは周波数帯を連続して監視し、該放射または吸収のレベルに対応するグラフま
   たは数値の出力を作成し、該出力を所定の出力または予測される傾向と電気的に
   比較して、プロセス進行の指示を提供することを含む、方法。
2. 【請求項２】 前記出力の形状が比較される、請求項１記載の方法。
3. 【請求項３】 前記プロセスの進行における所定の段階に達したときに、前記プロセスを制御
   する制御信号を生成することをさらに含む、請求項１または２記載の方法。
4. 【請求項４】 前記プロセスはプラズマベースである、請求項１乃至３のいずれかに記載の方
   法。
5. 【請求項５】 半導体を処理する方法であって、請求項１乃至４のいずれかに記載のように前
   記プロセスの進行を決定し、前記提供される指示に応答して前記プロセスを制御
   することを含む、方法。
6. 【請求項６】 前記プロセスからの放射の光周波数限定試料を連続して捕獲する手段と、放射
   の強度が異なる時間を示す出力を生成する検出器と、該出力を予測される出力ま
   たは傾向と比較して、プロセス進行の指示を提供する形状認識手段と、を備える
   、反応種を用いて、または生成種を生成してプロセスを制御するプロセス制御シ
   ステム。
7. 【請求項７】 前記放射の光周波数が異なる試料は、時間領域で処理される前に、光周波数領
   域で動作する形状認識手段によって処理される、請求項６記載のシステム。
8. 【請求項８】 前記光周波数領域で動作する形状認識手段は、特別に設計された「ファブリ−
   ペロ」エタロンである、請求項７記載のシステム。
9. 【請求項９】 前記「ファブリ−ペロ」エタロンは、静止位置を中心として連続して傾けるこ
   とで、中心周波数においてスキャンされる、請求項８記載のシステム。
10. 【請求項１０】 前記放射の周波数が異なる試料は、モノクロメータ手段から導き出され、前記
    光周波数領域で動作する形状認識手段は、前記信号を検出し、該信号を電気信号
    に変換した後、ソフトウェアにおいて実施される、請求項７記載のシステム。
11. 【請求項１１】 前記放射捕獲手段は、光学出力と、薄膜フィルタと、干渉装置と、を備える、
    請求項６記載のシステム。
12. 【請求項１２】 前記干渉装置は「ファブリ−ペロ」エタロンである、請求項１１記載のシステ
    ム。
13. 【請求項１３】 反応からの時間進展スペクトル出力は、スペクトル検出手段で検出されてから
    、形状認識技術の適用と組み合わせて用いられ、予測される傾向に対するプロセ
    ス進行の連続した測定を提供する、プロセス制御システム
14. 【請求項１４】 前記スペクトル検出手段は、腹膜フィルタを干渉手段と組み合わせたものを含
    む、請求項１３記載のプロセス制御システム。
15. 【請求項１５】 前記干渉手段は「ファブリ−ペロ」エタロンである、請求項１４記載のプロセ
    ス制御システム。
16. 【請求項１６】 前記干渉手段はスキャンされた「ファブリ−ペロ」である、請求項１４記載の
    プロセス制御システム。
17. 【請求項１７】 時間進展スペクトル出力の形状を決定するデジタルフィルタを備える、請求項
    １３乃至１６のいずれかに記載のプロセス制御システム。
18. 【請求項１８】 前記形状認識は、グラジオメータ変換を用いて異なる時間期間から導き出され
    る一連のマスクによって達成される、請求項１３乃至１６のいずれかに記載のプ
    ロセス制御システム。
19. 【請求項１９】 前記形状認識は、フーリエ変換を用いて異なる時間期間から導き出される一連
    のマスクによって達成される、請求項１３乃至１６のいずれかに記載のプロセス
    制御システム。
20. 【請求項２０】 前記形状認識は、ラプラス変換を用いて異なる時間期間から導き出される一連
    のマスクによって達成される、請求項１３乃至１６のいずれかに記載のプロセス
    制御システム。
21. 【請求項２１】 前記形状認識は、Kohonenの自己組織化マップを用いて異なる時間期間から導
    き出される一連のマスクによって達成される、請求項１３乃至１６のいずれかに
    記載のプロセス制御システム。
22. 【請求項２２】 前記形状認識は、セルラニューラルネットワークパラダイムを用いて異なる時
    間期間から導き出される一連のマスクによって達成される、請求項１３乃至１６
    のいずれかに記載のプロセス制御システム。
23. 【請求項２３】 前記形状認識は、多項式補間測定を用いて異なる時間期間から導き出される一
    連のマスクによって達成される、請求項１３乃至１６のいずれかに記載のプロセ
    ス制御システム。
24. 【請求項２４】 前記形状認識は、フラクタル法を用いて異なる時間期間から導き出される一連
    のマスクによって達成される、請求項１３乃至１６のいずれかに記載のプロセス
    制御システム。
25. 【請求項２５】 前記スペクトル検出手段は、分散格子モノクロメータを含む、請求項１３乃至
    ２４のいずれかに記載のプロセス制御システム。
26. 【請求項２６】 前記スペクトル検出手段はスキャンされた「ファブリ−ペロ」干渉計を含む、
    請求項１３乃至２４のいずれかに記載のプロセス制御システム。
27. 【請求項２７】 前記スペクトル検出手段はフーリエ変換分光計を含む、請求項１３乃至２４の
    いずれかに記載のプロセス制御システム。
28. 【請求項２８】 複数のスペクトル部分は同時に検査される、請求項１３乃至２７のいずれかに
    記載のプロセス制御システム。
29. 【請求項２９】 前記スペクトル検出手段は、特定の特性波長の光の吸収スペクトルを検出する
    、請求項１３乃至２７のいずれかに記載のプロセス制御システム。
30. 【請求項３０】 特定波長の光を提供するレーザを光源として備える、請求項１３乃至２７のい
    ずれかに記載のプロセス制御システム。
31. 【請求項３１】 光源として周波数掃引レーザを備える、請求項１３乃至２７のいずれかに記載
    のプロセス制御システム。
32. 【請求項３２】 前記プロセスはプラズマベースである、請求項１３乃至２７のいずれかに記載
    のプロセス制御システム。