JP2003017471A - プラズマ処理装置および処理方法 - Google Patents

プラズマ処理装置および処理方法

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Abstract

(57)【要約】 【課題】外乱による影響を抑制することのできるプラズ
マ処理装置および処理方法を提供する。 【解決手段】真空処理室内に収容した試料に処理を施す
プラズマ処理装置２３と、前記処理中のプロセス量をモ
ニタするセンサ２４と、前記センサからのモニタ出力お
よび予め設定した加工結果の予測式をもとに加工結果を
推定する加工結果推定モデル２５と、前記加工結果の推
定モデルの推定結果をもとに加工結果が目標値となるよ
うに処理条件の補正量を計算する最適レシピ計算モデル
２６を備え、該最適レシピ計算モデルが生成したレシピ
をもとに前記プラズマ処理装置２３を制御する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はプラズマ処理装置お
よび処理方法にかかり、特に外乱による影響を抑制する
ことのできるプラズマ処理装置および処理方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】プラズマ処理装置は、例えば、真空処理
室内にエッチングガスを導入し、減圧下でプラズマ放電
を発生させ、このプラズマ中に発生するラジカルあるい
はイオンを、被処理物であるウエハ表面に反応させてエ
ッチングをする装置が知られている。 このような処理
を行うドライエッチング装置は、レシピと呼ばれる製造
条件（ガス流量、ガス圧力、投入電力、エッチング時間
等）のもとにエッチング処理を行う。前記レシピは半導
体デバイスの特定の製造工程（同一プロセス）において
は、常に一定に保持されている。なお、前記１つのプロ
セスを数ステップに分割して各ステップ毎に製造条件を
変更する場合もある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】半導体製造工程におい
て、ドライエッチング装置があるプロセスを処理する場
合、前述のようにレシピと呼ばれる製造条件をウエハ処
理毎に毎回一定に設定してウエハ加工を行う。
【０００４】しかし、最近の微細化が進んだ状態でのド
ライエッチングプロセスでは、ウエハとエッチングガス
の反応生成物が処理室内壁に堆積し、この堆積物からア
ウトガスと呼ばれる不要なガスが発生し、このため処理
室内の環境が経時変化する。さらに、処理室関連部品の
温度変化、部品の消耗によっても処理室内環境は変化す
る。このようにドライエッチング装置には様々な外乱要
因が存在する。
【０００５】また、エッチングの前工程であるリソグラ
フィー工程で形成するマスクの形状寸法のばらつきも、
エッチング結果に重要な影響を与える。
【０００６】すなわち、一定のレシピを用いてエッチン
グ処理を行っても、種々の外乱により一定の性能を得る
ことは困難である。本発明はこれらの問題点に鑑みてな
されたもので、特に外乱による影響を抑制することので
きるプラズマ処理装置および処理方法を提供する。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記の課題を
解決するために次のような手段を採用した。
【０００８】真空処理室内に収容した試料に処理を施す
プラズマ処理装置と、該処理装置の処理中のプロセス量
をモニタするセンサと、該センサからのモニタ出力およ
び予め設定した加工結果の予測式をもとに加工結果を推
定する加工結果推定モデルと、前記加工結果推定モデル
の推定結果をもとに加工結果が目標値となるように最適
な処理条件を再計算する最適レシピ計算モデルを備え、
該最適レシピ計算モデルが生成したレシピをもとに前記
プラズマ処理装置２３を制御する。
【０００９】また、真空処理室内に収容した試料にプラ
ズマ処理を施すプラズマ処理方法であって、該処理方法
は、前記処理中のプロセス量をモニタするステップと、
前記モニタ結果をもとに加工結果を推定するステップ
と、前記加工結果の推定結果をもとに加工結果が目標値
となるように処理条件の補正量を計算して最適レシピを
生成するステップと、前記生成した最適レシピをもとに
前記プラズマ処理装置を制御するステップからなる。
【００１０】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施形態にかか
るドライエッチング装置の概要を示す図である。図にお
いて、１はプラズマ１ｃを生成するプラズマ処理室、１
ｂは処理室内のウエハステージ１ａ上に載置した被処理
物であるウエハである。２は装置に供給するガス流量、
ガス流量、ガス圧力、投入電力等の処理中のプロセス量
をモニタするためのセンサであり、これらのセンサは通
常ドライエッチング装置に標準装備される。３は付加セ
ンサであり、例えば、プラズマ光のスペクトルを解析す
るための発光分光センサ（ＯＥＳ： Ｏｐｔｉｃａｌ
Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、プラ
ズマ粒子の質量を分析するための４重極質量分析装置
（ＱＭＳ： Ｑｕａｄｒｕｐｏｌｅ Ｍａｓｓ Ｓｐｅ
ｃｔｒｏｍｅｔｒｙ）、４はレシピ６に従ってドライエ
ッチング装置を制御するアクチュエータ、５は処理中の
プロセス量をレシピあるいは生産管理情報（ロット番
号、ウエハＩＤ等）と結合して保存するデータベースで
ある。なお、前記レシピはウエハ処理中あるいはウエハ
処理毎に変更可能である。
【００１１】図２は、本発明の第１の実施形態にかかる
ドライエッチング処理システムの全体構成を示す図であ
る。該装置はフィードバック（ＦＢ）制御系およびフィ
ードフォワード（ＦＦ）制御系を含む。
【００１２】図において、２１はフォトリソグラフィ処
理装置であり、例えば半導体基板上にレジストを塗布
し、該レジストを、例えば目的とするＦＥＴのゲート部
分に目的とする電極幅のゲート電極が得られるようにエ
ッチング加工する。以下この電極幅の目標値あるいは加
工結果の値をＣＤ（ｃｒｔｉｃａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏ
ｎ）値と称する。２２は前記エッチング後のレジストの
ＣＤ値を計測するＣＤ−ＳＥＭ等の計測機、２３はプラ
ズマエッチング処理装置（エッチャ）、２４はプラズマ
エッチング処理装置に供給するガス流量、ガス圧力、投
入電力、ＯＥＳ、ＱＭＳ等の処理中のプロセス量をモニ
タするためのセンサ（以下Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサと称す
る）である。２５は加工結果推定モデルであり、前記Ｉ
ｎ−Ｓｉｔｕセンサのモニタ出力あるいは予め設定した
加工結果の予測式を用いて加工結果（例えば前記加工結
果ＣＤ値）を推定する。なお、Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサは
ウエハ処理中にウエハ毎にモニタ可能であるため、前記
推定モデルはウエハ毎に加工結果を推定することができ
る。また、この推定モデルは後述する加工結果の測定機
出力に基づき修正することができる。
【００１３】２６は最適レシピ計算モデルであり、前記
加工結果の推定モデルの推定結果および目標値２７をも
とに最適レシピ計算モデルを、例えば図の例１または例
２に示すように修正して最適レシピを生成する。また、
この計算モデルは前記ＣＤ−ＳＥＭ等の計測機２２の出
力を例３に示すようにフィードフォワード制御入力とし
て利用することができる。
【００１４】２８は使用可能レシピ選択手段であり、レ
シピサーバ２９に格納したレシピの中から最適レシピ計
算モデルが生成した最適レシピに最も近いレシピを選択
して使用可能レシピとして設定する。
【００１５】３０は加工結果のＣＤ値を測定するＣＤ−
ＳＥＭ（寸法側長用走査形電子顕微鏡（Ｃｒｉｔｉｃａ
ｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ−Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃ
ｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ））、３１はその他の
加工結果を測定するＸ−ＳＥＭ（断面測定用走査形電子
顕微鏡（Ｃｒｏｓｓ Ｓｅｃｔｉｏｎ−Ｓｃａｎｎｉｎ
ｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ））等の
加工結果の測定機であり、加工結果をＣＤ値あるいはゲ
ート形状信号３２として出力する。なお、前記ＣＤ−Ｓ
ＥＭ３０およびＸ−ＳＥＭ３１等の測定機は、前記プラ
ズマエッチング処理装置の処理単位毎（ロット単位毎）
にウエハをサンプリングして計測することになる。この
ため前記ＣＤ値あるいはゲート形状はロット毎に得られ
ることになる。
【００１６】図３は、本実施形態のドライエッチング装
置のフィードバック制御を説明する図である。まずステ
ップ１において、加工目標値（ＣＤ値）を設定する。ス
テップ２において最適レシピ計算モデルは加工目標値か
ら目標値を達成するのに最適なレシピを計算する。ステ
ップ３において、最適レシピに最も近い使用可能なレシ
ピを選択し、ステップ４において、該レシピをエッチン
グ処理装置２３に設定する。ステップ５において、エッ
チングを開始する。ステップ６において、エッチングを
行っている間の装置の状態をＩｎ−Ｓｉｔｕセンサによ
りモニタリングする。ステップ７において、１枚のウエ
ハのエッチング処理が終了すると、ステップ８におい
て、加工結果推定モデルを用いて、前記Ｉｎ−Ｓｉｔｕ
センサの測定値をもとにウエハの加工結果を推定する。
ステップ９において、前記推定した加工結果と目標値を
もとに、図４に示すように最適レシピ計算モデルを修正
し、修正した最適レシピをエッチング処理装置２３に設
定する。次いでステップ２に進んで次のウエハを処理す
る。
【００１７】また、前述のように、各ロット毎にウエハ
を１枚ずつサンプリングして、ウエハの実寸法をＣＤ−
ＳＥＭ３０あるいはＸ−ＳＥＭ３１等の加工結果の測定
機で測定し、該測定結果に基づいて加工結果の推定モデ
ルを精度よく修正することができる。また、この推定モ
デルの修正により、前記サンプリング検査のみによりウ
エハの全数検査に相当する精度のよい検査を実行するこ
とができる。
【００１８】このように本制御方式によれば、Ｉｎ−Ｓ
ｉｔｕセンサの測定値を用いて加工結果を推定し、フィ
ードバック制御することができる。また、Ｉｎ−Ｓｉｔ
ｕセンサの測定値を用いるので、ウエハの実寸法をＣＤ
−ＳＥＭ３０あるいはＸ−ＳＥＭ３１等の加工結果の測
定機のみで測定する方法（Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサを用い
ない方法）に比して、高速なフィードバックループ（ウ
エハ毎のフィードバック制御ループ）構成することがで
き、不良ウエハの大量生産を抑制することができる。
【００１９】次に、本実施形態のドライエッチング装置
のフィードフォワード制御を説明する。フォトリソグラ
フィ処理装置２１により処理したウエハのレジスト加工
寸法（例えばＣＤ値）はＣＤ−ＳＥＭ等の測定機２２に
より測定する。最適レシピ計算モデル２６は、この測定
値と前記目標値２７とを比較し、ホトリソグラフィ工程
におけるレジスト加工寸法の目標値からの前記ずれを相
殺する加工量（ＣＤシフト量）を見積もり（図中Ｙ）、
この見積もりをもとに最適レシピ計算モデルを用いて最
適レシピを計算する。次いで、使用可能レシピ選択手段
２８はレシピサーバに格納したレシピの中から最適レシ
ピ計算モデルが生成した最適レシピに最も近いレシピを
選択して使用可能レシピとして設定する。
【００２０】図４においては、ホトリソグラフィ工程に
おける加工結果が目標ＣＤ値よりも大の場合の例を示し
ている。このようなような場合は、レジストを目標ＣＤ
値になるようにエッチング処理で細くする（スリミング
処理）か、あるいは、ＢＡＲＣ／ＨＬＤ（反射防止膜）
エッチング処理で目標ＣＤ値になるように調整する。次
いで目標ＣＤ値となったレジスト、あるいはＢＡＲＣ／
ＨＬＤをマスクとしてエッチング処理する。この場合、
目標とするレジストのサイドエッチングによって生じる
ＣＤシフト量を見積り、この見積もりをもとに、図５に
示すように最適レシピ計算モデルにより最適レシピを計
算する。次いで、計算した最適レシピにもっとも近い、
使用可能なレシピを選択し、レジストをエッチング処理
する。
【００２１】次に、同様に、前記レジストのＣＤ値をも
とに、最適レシピ計算モデルにより最適レシピを計算
し、計算した最適レシピにもっとも近い使用可能なレシ
ピを選択してウエハのエッチング処理を行い、エッチン
グ処理の工程を終了する図６は、本発明のドライエッチ
ング装置の他の例を示す図である。なお、図において図
２に示される部分と同一部分については同一符号を付し
てその説明を省略する。この例においては、図２に示す
加工結果推定モデルは使用しない。こうすることによ
り、フィードバックのループ速度は遅くなるが、加工結
果の測定機３０，３１，からの実データを用いたフィー
ドバックを行うことができる。このため、最適レシピ計
算モデルをより正確に修正することができる。
【００２２】図１６は、本発明のドライエッチング装置
の他の例を示す図である。なお、図において図２に示さ
れる部分と同一部分については同一符号を付してその説
明を省略する。この例においては、図２に示すＣＤ−Ｓ
ＥＭ３０とＸ−ＳＥＭ３１、および加工結果３２は使用
しない。Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサ２４と加工結果推定モデ
ル２５が高精度で維持できる場合、ＣＤ−ＳＥＭ等から
のモデル補正は不要となるためである。こうすることに
より、ＣＤ−ＳＥＭ、Ｘ−ＳＥＭ等の検査装置を必要と
しない処理方法が実現でき、半導体製造において検査工
程を削減できる。
【００２３】図７は、本発明のドライエッチング装置の
さらに他の例を示す図である。なお、図において図２に
示される部分と同一部分については同一符号を付してそ
の説明を省略する。この例においては、図２に示すＩｎ
−Ｓｉｔｕセンサ２４に代えて、光散乱形状推定手段
（Ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ）を用いる。光散乱形状
推定手段は、ウェハ上に設けた複数の格子マークに、波
長もしくは入射角をパラメータとして光を照射して反射
率を測定する。つぎに、予め理論計算によって作成して
おいた特徴ライブラリと比較して一致度の良いライブラ
リ波形を探索し、さらに、形状パラメータを調整するこ
とにより複数の格子マークにより形成されるウエハの形
状、寸法を推定することができる。
【００２４】この光散乱形形状推定手段２４Ａを用い
て、ロット毎にサンプルしたウエハの格子マークの加工
形状を測定し、前記加工結果推定モデル２５を修正する
ようにすれば、Ｘ−ＳＥＭによる破壊検査を行うことな
く形状推定精度を修正することができる（図１５）。
【００２５】この光散乱推定手段２４Ａを、プロセス量
をモニタするための測定装置（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ
Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ）としてエッチング処理装置２３に
組み込み、エッチング直後のウェハをエッチング装置内
で計測し、寸法、形状を推定する。推定結果を基に最適
レシピ計算モデルを修正することは図２の場合と同様で
ある。
【００２６】図８は、Ｉｎ−ｓｉｔｕセンサを用いた加
工結果推定と加工制御の効果を示す図である。図では、
Ｉｎ−ｓｉｔｕセンサの例として処理中のプラズマ発光
を測定する例を示す。プラズマ発光には、プロセスを支
配するエッチャントやイオンの情報が含まれており、プ
ラズマ発光のピーク強度やスペクトル形状の変化から加
工結果の変化を推定することができる。
【００２７】なお、プラズマ発光の変化はわずかである
ので、プラズマ発光に対してなんらかの数値処理を施し
て発光スペクトルの変化成分を感度よく抽出することが
望ましい。演算処理としては、たとえば標準スペクトル
に対して比や差分をとる方法がある。あるいは統計解析
的な手法、たとえば主成分分析を用いれば、多くの発光
ピークのなかから変化したピーク成分のみをフィルタリ
ングしてとりだすことができる。
【００２８】図８の左欄には、プラズマ発光に対して数
値処理をほどこした結果を示している。図の＊印は、側
壁デポジットに影響を与える発光ピークの変化を示す。
この発光ピークの分析結果から、加工結果推定モデルに
もとづいて加工結果が推定できる。この様子は図８の中
央部に示してあり、所定の形状（最上段に示す）に比べ
て、発光ピークの変化に対応して側壁デポジットが増加
してテーパ角が増加していることが推定される。
【００２９】これらの結果にもとづいて、最適なレシピ
を計算して加工制御をおこなう。最適レシピ計算は、処
理レシピに対して補正をかけることで行う。加工目標値
からのずれ量に応じて、例えば、テーパ角が目標値に一
致している場合は補正を加えずに、テーパ角が大きい場
合は補正量を大きくとる。これにより、図３の右欄に示
すように、テーパ角を一定にたもつことができる。この
最適レシピ計算の方法は後述する。なお、ここではＩｎ
−ｓｉｔｕセンサとして、プラズマ発光をを検出するセ
ンサ用いたが、これ以外にも、たとえば放電電圧（Ｖｐ
ｐ）やバイアス電圧（Ｖｄｃ）、あるいはインピーダン
スモニタを用いることもできる。
【００３０】図９は、本実施形態にかかるドライエッチ
ング装置のエッチング制御を説明するブロック図であ
る。
【００３１】プロセス量をモニタし、さらに加工結果を
モニタするセンサ９１としては、発光分光器などの多数
のデータを出力するセンサ、プラズマインピーダンスモ
ニタのようにプラズマの状態に感度が高いセンサ、その
他の圧力や温度や電圧、電力の入射、反射などの種々の
センサを備えることができる。また、発光分光器のよう
に多数のデータを同時に取得できるセンサが一つあるだ
けでもよい。これらのセンサは一定時間毎、たとえば１
秒毎に、装置の状態を表す信号を出力する。この一回の
出力あたりに、センサデータの数は数十個から数千個で
ある。
【００３２】信号圧縮部９２はこれらの多数のデータを
圧縮して装置状態信号を生成する。装置状態信号の数は
場合によって変わるが、数個から数十個の場合がある。
この信号圧縮には主成分分析などの統計的解析法を用い
ることができる。
【００３３】加工結果推定部９３は、前記装置状態信号
の時間変化から、平均化や微分操作によって、ウエハ毎
の処理状態信号を生成する。
【００３４】ここで、図の加工結果予測式９４は、前記
生成したウエハ毎の処理状態信号から処理後のウエハの
加工結果を予測する予測式であり、予めデータベースに
格納しておく。さらに、前記加工結果推定部９３は前記
処理状態信号および予測式を用いてウエハの加工形状を
予測する。なおウエハ内で加工形状のばらつきがあると
きには、このばらつきも計算する。
【００３５】最適レシピ計算モデル９５は前記予測結果
および処理の目標値９６を入力して、加工結果が目標値
になるように処理条件の補正量を計算する。この補正さ
れた処理条件（最適レシピ）を装置制御部９７に渡し
て、エッチング装置９８を制御して、次のウエハの処理
を行う。なお、前記加工結果予測式は、その予測精度の
検定をＣＤ−ＳＥＭなどの加工形状の測定機による実測
結果と比較することにより行うことができる。
【００３６】図１０は、フィードバック制御あるいはフ
ィードフォワード制御による安定化の効果を示す図であ
る。縦軸はＣＤゲインであり、ＣＤ値の加工による太り
量を示す。生産管理上、このＣＤゲインはわずかに正の
値で一定に保たれることが理想的である。しかし、リア
クタ内壁面への反応生成物の堆積などにより、プラズマ
やケミストリの状態がわずかではあるが変化していくた
めに加工に長期的な変動が生じる。これをこの図ではロ
ット間変動と名づけている。特にリアクタを大気開放し
て内部の堆積物を除去する全掃後から、リアクタ内壁面
の状態が安定するまでの間に変動がでる。また、ロット
内においても、反応生成物の堆積や内壁面の温度変化な
どにより短期的な変動（ロット内変動）が生じる。さら
に、ホト工程やエッチング工程の加工によるばらつき変
動も生じる。
【００３７】従来からこうした変動に対しては、内壁面
の温度調整などのハード的な改善により、あるいは適当
な間隔で（たとえばロットごとやウエハごとに）クリー
ニングをおこなって堆積物を除去して、リアクタの状態
を安定化させることによりデバイス加工のマージン以内
におさめている。しかしながら、デバイスの微細化にと
もない、加工マージンが小さくなると従来の方法では安
定化の限界が生じている。これに対して本実施形態に示
すようにフィードバック制御あるいはフィードフォワー
ド制御を施すことにより、図１０下段に示すようにロッ
ト間変動・ロット内変動・ばらつき変動をおさえてデバ
イス加工のマージン以内におさめることが可能になる。
【００３８】図１１は、図９に示す加工結果予測式を生
成するための処理を説明する図である。まず、ステップ
１において、エッチング処理装置を用いて試料（ウエ
ハ）の処理を行う。ステップ２において、プロセス量を
モニタするセンサのデータをデータ圧縮部において圧縮
し、ステップ３において圧縮したデータを処理状態信号
データベースに格納する。ステップ４において、前記処
理の終了したウエハの加工形状を、例えばＣＤ−ＳＥＭ
などで測定し、ステップ５において、加工結果データベ
ースに保存する。ステップ６において、前記実測した加
工形状と処理状態信号の相関関係式を重回帰分析により
求め、加工結果予測式を生成する。
【００３９】図１２は、本発明のドライエッチング装置
のさらに他の例を示す図である。この例では、最適レシ
ピ計算モデルのモデル化方法として統計処理に一般に用
いられている応答曲面モデルを利用した。また、図１３
は最適レシピ計算モデル構築のための処理を示す図であ
る。
【００４０】まず、目標とするエッチング性能の項目を
Ａ，Ｂ，Ｃとし、エッチング装置へ設定するレシピパラ
メータがａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆの６項目であるとす
る。Ａ，Ｂ，Ｃは、例えば選択比、サイドエッチング
量、テーパー角度といったものであり、ａ，ｂ，ｃ，
ｄ，ｅ，ｆは、例えばガス流量、圧力、電圧、電力、温
度、時間といったものである。まず、ステップ１におい
て、タグチメソッドを用いた評価実験を行い、ステップ
２において、均一性に影響を与えるレシピパラメータを
選択し、制御可能なパラメータから除外する。これらの
パラメータ（本図ではｄ，ｅ，ｆ）は固定レシピパラメ
ータとして常時固定とすることで、ウエハ毎のフィード
バック制御（Ｒｕｎ−ｔｏ−Ｒｕｎ制御）により均一性
が劣化することを防ぐ。
【００４１】ステップ３において、実験計画法を用いて
モデル化に必要なデータを取得し、ステップ４におい
て、最適レシピ計算モデルを作成する。図１１において
は最適レシピ計算モデルの概念を容易に理解できるよう
レシピパラメータａ，ｂ，ｃに対して、エッチ性能Ａ，
Ｂ、エッチ性能Ａ，Ｃ、およびエッチ性能Ｂ，Ｃのみが
それぞれ関与している３次元のモデルを仮定した。実際
には応答曲面法により生成される最適レシピ計算モデル
は、エッチ性能Ａ，Ｂ，Ｃを入力とし、レシピパラメー
タａ，ｂ，ｃを出力とするような多次元のモデルであ
る。本構築例においては、エッチング性能を変化させる
ためにモデルの傾斜を変化させる方法をとった。このよ
うにして修正されたモデルを用いて導かれる更新された
レシピパラメータａ’，ｂ’，ｃ’と固定レシピパラメ
ータｄ，ｅ，ｆを次のウエハの処理条件として与える。
ステップ５において、前記エッチング条件にしたがって
エッチング処理を実行する。
【００４２】図１４は、使用可能レシピ選択手段の使用
可能レシピ選択方法を説明する図である。あるプロセス
において、１枚目のウェハを処理する場合、まず、最適
レシピ計算モデルにより、ＣＤシフト量およびＣＤテー
パの目標値を元に、で示すレシピＮｏ．２０が算出さ
れて、このレシピで処理が行われる。ここでは説明を簡
便にするために目標値を２変数としたが、２変数以上の
場合も同様である。
【００４３】１枚目のウェハのエッチング処理終了後、
加工結果推定モデルあるいはＣＤ−ＳＥＭ等の計測機に
より加工結果を測定する。この測定結果がに示すよう
に目標としていたものからずれていたとする。この場合
は、当初の計算モデルが経時変化などにより変動してい
ると判断し、モデルを当初のレシピ（ここではレシピＮ
ｏ．２０）が当該加工結果に一致するように移動もしく
は傾斜させ、モデル修正を行う（初期の最適レシピ計算
モデルを移動して修正後の最適レシピ計算モデル（１）
とする）。
【００４４】２枚目のウェハのエッチング処理時には、
修正された最適レシピ計算モデル（１）を使用し、目標
値から最適レシピ（に示す２枚目ウェハのレシピＮ
ｏ．１０）を選択する。
【００４５】しかし、モデル修正後にモデルが図中に示
している「修正後の最適レシピ計算モデル（２）」にな
った場合は、目標値での最適レシピは存在しない。した
がって、この場合は、アラームを出し、エッチング処理
は行わないことになる。これにより、装置が異常になっ
た場合、多くの不良を出すことを未然に防ぐことができ
る。また、このアラームは、前記全掃といわれるメンテ
ナンス処理の実行判断として使用することもできる。な
お、以上の説明ではプラズマ処理装置としてプラズマエ
ッチング装置を代表例として説明したが、本発明はプラ
ズマＣＶＤ装置等の他のプラズマ処理装置にも適用する
ことができる。
【００４６】以上説明したように、本実施形態によれ
ば、プロセス量をモニタするためのセンサ出力あるいは
加工結果の測定機の測定結果を基にフィードバック制御
あるいはフィードフォワード制御を施すので、経時変化
等に基づくロット間変動・ロット内変動およびばらつき
変動をおさえて精度のよいデバイス加工を実施すること
ができる。
【００４７】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、外
乱による影響を抑制することのできるプラズマ処理装置
および処理方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態にかかるドライエッチング装
置の概要を示す図である。
【図２】ドライエッチング装置の全体構成を示す図であ
る。
【図３】ドライエッチング装置のフィードバック制御を
説明する図である。
【図４】最適レシピ計算モデルの修正を説明する図であ
る。
【図５】最適レシピの計算を説明する図である。
【図６】ドライエッチング装置の他の例を示す図であ
る。
【図７】ドライエッチング装置のさらに他の例を示す図
である。
【図８】Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサセンサを用いた加工結果
推定と加工制御の効果を示す図である。
【図９】ドライエッチング装置のエッチング制御を説明
する図である。
【図１０】フィードバック制御あるいはフィードフォワ
ード制御による安定化の効果を示す図である。
【図１１】加工結果予測式を生成するための処理を説明
する図である。
【図１２】ドライエッチング装置のさらに他の例を示す
図である。
【図１３】最適レシピ計算モデル構築のための処理を示
す図である。
【図１４】使用可能レシピ選択手段の使用可能レシピ選
択方法を説明する図である。
【図１５】ドライエッチング装置のさらに他の例を示す
図である。
【図１６】ドライエッチング装置のさらに他の例を示す
図である。
【符号の説明】
１ プラズマ処理室 １ａ ウエハステージ １ｂ ウエハ ２ センサ ３ 付加センサ ４ アクチュエータ ５ データベース ６ レシピ ７ 生産管理情報 ２１ フォトリソグラフィ処理装置 ２２ ＣＤ−ＳＥＭ ２３ プラズマエッチング処理装置 ２４ Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサ ２４Ａ 光散乱式形状推定手段 ２５ 加工結果推定モデル ２６ 最適レシピ計算モデル ２７ 目標値 ２８ 使用可能レシピ選択手段 ２９ レシピサーバ ３０ ＣＤ−ＳＥＭ ３１ Ｘ−ＳＥＭ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 鹿子嶋 昭 山口県下松市大字東豊井794番地 株式会 社日立製作所笠戸事業所内 (72)発明者 山本 秀之 山口県下松市大字東豊井794番地 株式会 社日立製作所笠戸事業所内 (72)発明者 幾原 祥二 東京都足立区中川四丁目13番17号 日立テ クノエンジニアリング株式会社内 (72)発明者 増田 俊夫 茨城県土浦市神立町502番地 株式会社日 立製作所機械研究所内 (72)発明者 橘内 浩之 茨城県土浦市神立町502番地 株式会社日 立製作所機械研究所内 (72)発明者 田中 潤一 茨城県土浦市神立町502番地 株式会社日 立製作所機械研究所内 (72)発明者 森岡 なつよ 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者 玉置 研二 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所生産技術研究所内 Ｆターム(参考） 4G075 AA30 AA62 AA65 BC06 CA12 DA01 DA04 EB41 5F004 AA16 CA02 CA03 CA08 CB02 CB04

Claims (15)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 真空処理室内に収容した試料に処理を施
    すプラズマ処理装置と、 該処理装置の処理中のプロセス量をモニタするセンサ
    と、 該センサからのモニタ出力および予め設定した処理結果
    の予測式をもとに処理結果を推定する処理結果推定モデ
    ルと、 前記処理結果推定モデルの推定結果をもとに処理結果が
    目標値となるように処理条件の補正量を計算する最適レ
    シピ計算モデルを備え、 該最適レシピ計算モデルが生成したレシピをもとに前記
    プラズマ処理を制御することを特徴とするプラズマ処理
    装置、またはシステム。
  2. 【請求項２】 請求項１の記載において、 前記プラズマ処理装置、またはシステムは、処理結果得
    られた前記試料の形状を測定する処理結果の測定機を備
    え、該測定機の測定結果に基づき前記処理結果推定モデ
    ルを修正することを特徴とするプラズマ処理装置、また
    はシステム。
  3. 【請求項３】 請求項１ないし請求項２の何れか１の記
    載において、前記最適レシピ計算モデルは、該モデルが
    計算した最適レシピの妥当性を判断して使用可能なレシ
    ピを選択する使用可能レシピ選択手段を備えたことを特
    徴とするプラズマ処理装置、またはシステム。
  4. 【請求項４】 請求項３の記載において、前記使用可能
    レシピ選択手段は、予め格納したレシピの中から、前記
    最適レシピ計算モデルが計算した最適レシピに最も近似
    するレシピを選択することを特徴とするプラズマ処理装
    置、またはシステム。
  5. 【請求項５】 請求項１ないし請求項４の何れか１の記
    載において、前記最適レシピ計算モデルは前記試料の加
    工前形状を測定する測定機を備え、該測定機の測定結果
    に基づき前記最適レシピ計算モデルを用いて処理結果が
    目標値となるように処理条件を計算するフィードフォワ
    ード制御を最適レシピ計算処理に付加することを特徴と
    するプラズマ処理装置、またはシステム。
  6. 【請求項６】 真空処理室内に収容した試料に処理を施
    すプラズマ処理装置と、 処理結果の測定機の測定結果および目標値をもとに最適
    レシピを計算する最適レシピ計算モデルと、 前記最適レシピ計算モデルが計算した最適レシピの妥当
    性を判断して使用可能レシピを選択する使用可能レシピ
    選択手段を備え、 該使用可能レシピ選択手段が選択したレシピをもとに前
    記プラズマ処理装置を制御することを特徴とするプラズ
    マ処理装置、またはシステム。
  7. 【請求項７】 請求項６の記載において、前記最適レシ
    ピ計算モデルは前記試料の加工前形状を測定する測定機
    を備え、該測定機の測定結果に基づき前記最適レシピ計
    算モデルを用いて処理結果が目標値となるように処理条
    件を計算するフィードフォワード制御を最適レシピ解散
    処理に付加することを特徴とするプラズマ処理装置、ま
    たはシステム。
  8. 【請求項８】 請求項１ないし請求項７の何れか１の記
    載において、処理結果を推定する光散乱式の形状推定手
    段を備えたことを特徴とするプラズマ処理装置、または
    システム。
  9. 【請求項９】 請求項１ないし請求項８の何れか１の記
    載において、前記プラズマ処理装置はプラズマエッチン
    グ処理装置であることを特徴とするプラズマ処理装置、
    またはシステム。
  10. 【請求項１０】 真空処理室内に収容した試料にプラズ
    マ処理を施すプラズマ処理方法であって、 該処理方法は、前記処理中のプロセス量をモニタするス
    テップと、 前記モニタ結果をもとに処理結果を推定するステップ
    と、 前記処理結果の推定結果をもとに処理結果が目標値とな
    るように処理条件の補正量を計算して最適レシピを生成
    するステップと、 前記生成した最適レシピをもとに前記プラズマ処理装置
    を制御するステップからなることを特徴とするプラズマ
    処理方法。
  11. 【請求項１１】 請求項１０の記載において、前記モニ
    タ結果をもとに処理結果を推定するステップは推定モデ
    ルを備え、処理結果得られた前記試料の形状の測定結果
    に基づき前記推定モデルを修正するステップを備えたこ
    とを特徴とするプラズマ処理方法。
  12. 【請求項１２】 真空処理室内に収容した試料にプラズ
    マ処理を施すプラズマ処理方法であって、 処理結果の測定機の測定結果および目標値をもとに最適
    レシピを計算するステップと、 前記最適レシピの妥当性を判断するステップと、 妥当性有りと判断したレシピをもとに前記プラズマ処理
    装置を制御することを特徴とするプラズマ処理方法。
  13. 【請求項１３】 請求項１ないし請求項９の何れか１の
    記載において、複数の項目からなる処理条件を、予めウ
    エハ面内の加工結果の均一性に影響を与える処理条件と
    均一性に影響を与えない処理条件とに二分して、均一性
    に影響を与えない処理条件のみを用いて処理結果が目標
    値に一致するように制御することを特徴とするプラズマ
    処理装置。
  14. 【請求項１４】 請求項１０ないし請求項１２の何れか
    １の記載において、該処理ステップの最初に、 複数の項目からなる処理条件を、予めウエハ面内の加工
    結果の均一性に影響を与える処理条件と均一性に影響を
    与えない処理条件とに二分するステップと、 均一性に影響を与える処理条件を均一性の観点から最適
    化するステップと、を付け加えたものであり、かつ最適
    レシピを生成するステップを、 均一性に影響を与えない処理条件のみを対象にして処理
    結果が目標値に一致するように処理条件の補正量を計算
    して補正し、予め最適化しておいた均一性に影響を与え
    る処理条件と合わせて最適レシピとする、ことを特徴と
    するプラズマ処理方法。
  15. 【請求項１５】 請求項８の記載において、光散乱形状
    推定手段を用いて、ロット毎にサンプルしたウエハの格
    子マークの加工形状を破壊検査を行うことなく測定し、
    前記処理結果推定モデルを修正することを特徴とするプ
    ラズマ処理装置。
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