JP2009252945A - エッチング処理状態の判定方法、システム - Google Patents

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Abstract

【課題】物質を想定することなく、簡易な方法で、エッチング処理の際の発光スペクトル分布から、エッチング処理の状態（異常、正常）を検出する。
【解決手段】複数のウエハのエッチング処理中の発光をモニタした発光スペクトル分布を取得するスペクトルデータ取得ステップと、エッチング処理中の特定の時点における、発光スペクトル分布から、ピークを検出し、ピーク特徴量を求めるピーク検出ステップと、記ピーク検出ステップで検出したピークの中から、ウエハ間で共通のピークを特定する共通ピーク特定ステップと、共通のピークについて、特徴量を比較して、エッチング処理におけるウエハごとの状態を検出する状態検出ステップと、を有することを特徴とするエッチング処理状態の判定方法。
【選択図】 図９

Description

本発明は、エッチング装置におけるプラズマの発光をモニタした得た発光スペクトル分布に基づいて、エッチング処理の状態（異常・正常）の判定を行う技術に関する。
ウエハ上に形成される半導体装置などの微細形状を得るために、プラズマを利用して物質を電離し、その物質の作用（ウェハ表面における反応）によりウエハ上の物質を取り去るエッチング処理が行われる。電離する物質は様々であり、ウエハ上の物質も製品機能に応じて多種多様である。さらにウエハ上に形状を形成するために、有機系物質のレジストを塗布してホトリソグラフィーにより形状を形成してからエッチング処理を行う。また、所定の形状を得るために反応の速さを調節するための物質も導入される。エッチング処理を行っているチャンバ容器内では多種多様な物質が反応しあっている。
プラズマによる電離現象は発光現象を伴うため、プラズマを利用して処理を行うエッチング装置には発光分光器（ＯＥＳ；Ｏｐｔｉｃａｌ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）を搭載し、プラズマの発生状態をモニタできるようにしている。
このプラズマによる発光現象をモニタすることで、エッチング処理の性能を確認できる。
特許文献１では、複数の物質を指定し、またデータベースに各種物質の発する光の波長と強度データを準備しておき、ピークを発生させている物質を特定する方法が示されている。特に学習機能によって分析する度に物質の特定精度を向上する方法について示している。
特開平８−６２１４１号公報
しかしながら、特許文献１ではピークの波長は予め物質に対する波長として定義されている。すなわち物質が発する光の波長においてピークが存在するかを判定する方法であるため、準備した物質が発する光の波長以外の波長においてピークがあっても、それを検出できない。したがって、エッチング処理の異常・正常を的確に判定できない。
そこで、本発明は、物質を想定することなく、簡易な方法で、エッチング処理の際の発光スペクトル分布から、エッチング処理の状態（異常、正常）を検出することを目的とする。
上記目的を達成するため、本願発明のエッチング処理状態の判定方法は、複数のウエハのエッチング処理中の発光をモニタした発光スペクトル分布を取得するスペクトルデータ取得ステップと、エッチング処理中の特定の時点における、前記発光スペクトル分布から、ピークを検出し、ピーク特徴量を求めるピーク検出ステップと、
前記ピーク検出ステップで検出したピークの中から、ウエハ間で共通のピークを特定する共通ピーク特定ステップと、共通のピークについて、特徴量を比較して、エッチング処理におけるウエハごとの状態を検出する状態検出ステップと、を有する。
また、本願発明のエッチング処理状態の判定方法は、複数のウエハのエッチング処理中の発光をモニタした発光スペクトル分布を取得するスペクトルデータ取得ステップと、エッチング処理中の特定の時点における、前記発光スペクトル分布から、ピークを検出し、ピーク特徴量を求めるピーク検出ステップと、予め定めた基準となるウエハの発光スペクトル分布を基準として、他のウエハの発光スペクトル分布について、スペクトル比率を、波長位置ごとに求めて、所定の幅の波長位置ごとに、前記スペクトル比率の標準偏差を求め、所定の幅の波長位置ごとに、前記スペクトル比率の微分を求め、所定の幅の波長位置ごとに、前記標準偏差を前記微分の絶対値で除したばらつきの指標を求め、前記ばらつきの指標に基づいて、前記基準となるウエハに対する、前記他のウエハの状態の変化を検出する状態検出ステップと、を有していてもよい。
本発明によれば、物質を想定することなく、エッチング処理の際の発光スペクトル分布から、エッチング処理の状態（異常、正常）を検出することができる。
以下に、本願発明の一実施形態について図面を参照して説明する。
まず、発光スペクトル分布について説明する。
図１は、発光分光器ＯＥＳによる発光スペクトル分布を示す。時間１０４をｘ軸、波長１０５をｙ軸にとった発光スペクトル分布は、ビットマップとして表現できる。
ビットマップ１０１、１０２、１０３は、複数のウエハに対する発光現象を描画したものである。ある時点での発光スペクトル分布１１１から、モニタ波長の中心付近で大域的に凸状となり、また多数の波長位置においてピークが存在することがわかる。
また、特定の波長における処理時間に沿っての発光強度グラフ１２１、１２２により、エッチングの処理が進むにつれ、発光強度が変化し、また処理内容の変更時１０７に、発光現象が変化することがわかる。
このプラズマによる発光現象をモニタすることで、エッチング処理の性能を確認できる。例えば、装置の立上げ時においては、所定の反応が起こっているかを判断してエッチング処理の確認できる。また、量産においては、ウエハの連続着工で発光強度をモニタすることにより異常検知を行うことができる。また、発光スペクトル分布は、エッチングの処理終了時点を判定する終点検出に活用されている。特に、発光スペクトル分布は、エッチング処理を行っている最中に同時並行してエッチング状況をモニタすることができるため、発光状態の効率的な判定、さらに量産で利用するためには自動的な発光状態の判定をウエハ着工の度に実行できることが重要である。
また、エッチングの目的は、ウエハ上の所定の形状を実現することにあるため、発光状態と形状、もしくはエッチング反応の速さ（エッチングレート）との関係を定めて、発光データよりエッチング処理結果を予測できることは極めて重要である。
図２は、本発明の一実施形態にかかるエッチングプロセス判定システムの構成図である。
エッチングプロセス判定システムは、エッチング装置２０１と、データベース（ＤＢ）２２３と、ＯＥＳデータ解析システム２２４と、検査装置２２１と、を備える。これらは、ネットワーク２２２で接続されている。
エッチング装置２０１には、チャンバ２０２が設置され、このチャンバ２０２内にてエッチングが行われる。ウエハ２０５は、電極２０３，２０６に挟まれるように配置される。この電極２０３，２０６間にプラズマを発生させることで、ウエハ２０５表面をエッチングする。
プラズマは発光を伴う。この光を分光器（ＯＥＳ）２１０により、光２１２の波長別に発光強度を検知する。分光器（ＯＥＳ）２１０は、窓２１１を通してチャンバ２０２内部の光を取る。
分光器（ＯＥＳ）２１０および装置コントローラ・外部通信装置２０８は、ネットワーク２２２を介してデータベースＤＢ２２３に接続されており、ＯＥＳデータ（発光スペクトル分布を示すデータ）やエッチング処理に関するデータをＤＢ２２３に格納する。
また、検査装置２２１は、エッチング前／後のウエハのパターンの線幅や膜厚を計測する。検査装置２２１は、ネットワーク２２２に接続されており、検査結果を、ＤＢ２２３に格納する。
ＯＥＳデータ解析システム２２４は、ＤＢ２２３に格納されたＯＥＳデータ、エッチング処理に関するデータ、および検査結果を解析し、エッチングの異常・正常を判定する。
ＯＥＳデータ解析システム２２４は、演算装置であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２２５と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などのメモリ２２６と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの補助記憶装置（不図示）と、操作者からの入力値や命令を受け付ける入力装置２２８と、液晶ディスプレイなどの表示装置２２９と、外部との通信インターフェース２２７とを備える、汎用的なコンピュータにより実現される。後述する図３で示す各要素及び機能は、ＣＰＵ２２５がメインメモリ２２６にロードした所定のプログラムを実行することにより達成される。かかるプログラムは、補助記憶装置に予め記憶されていてもよいし、ネットワークを介して外部の装置から読み込んで実行されるものであってもよい。
図３は、本システムのＯＥＳデータ解析システム２２４の機能構成図である。
ＯＥＳデータ解析システム２２４は、その機能部として、ＯＥＳデータ取得部３１１と、検査結果取得部３１２と、ピーク特徴量検出部３２１と、ピーク除去部３２２と、大域的分布特徴量検出部３２３と、プロファイル補正部３２４と、ピークトレンド判定部３２５と、大域的特徴量トレンド判定部３２６と、重回帰分析部３２７と、検査結果予測部３２８と、初期過程時系列ピーク整列部３３１と、安定化指数算出部３３２と、安定化判定部３３３と、ピーク遅れ量算出部３３４と、スペクトル比算出部３４１と、スペクトル比ばらつき算出部３４２と、を備える。
ＯＥＳデータ取得部３１１は、解析対象となるウエハのＯＥＳデータをデータベース２２３から取得する。
検査結果取得部３１２は、解析対象となるウエハの検査結果（パターンの形状、エッチングレートなど）をデータベース２２３から取得する。
ピーク特徴量検出部３２１は、発光スペクトル分布から、ピークを自動検出するとともに、ピーク特徴量を求める。
ピークトレンド判定部３２５は、ピーク特徴量検出部３２１で検出されたピークの中から、ウエハ間で共通のピーク（すなわち、発光の原因物質が同じピーク）を抽出する。そして、共通のピークの特徴量に基づいて、エッチング処理のウエハごとの状態（異常、正常など）を判定する。
ピーク除去部３２２は、元の発光スペクトル分布から、ピーク特徴量検出部３２１で検出したピークを取り除いて、ピーク除去後の発光スペクトル分布を求める。
大域的分布特徴量検出部３２３は、ピーク除去後の発光スペクトル分布から、所定の波長位置の強度を複数抽出することにより、発光スペクトル分布の大域的な変化である大域的分布特徴量を求める。
大域的分布特徴量トレンド判定部３２６は、大域的分布特徴量を比較して、エッチング処理におけるウエハごとの状態（異常、正常など）を判定する。
プロファイル補正部３２４は、大域的分布特徴量を用いて、元の発光スペクトル分布を補正する。具体的には、プロファイル補正部３２４は、まず、予め定めた基準となるウエハの発光スペクトル分布の大域的分布特徴量を基準として、補正対象の他のウエハの発光スペクトル分布の大域的分布特徴量との比率を、全波長域にわたり（所定の波長位置ごとに）求める。そして、当該比率を、補正対象のウエハの元の発光スペクトル分布に、全波長域にわたり（所定の波長位置ごとに）掛け合わせる。これにより、ウエハ間の差異を取り除いた補正後の発光スペクトル分布を求める。
スペクトル比算出部３４１は、複数のウエハの発光スペクトル分布間のスペクトル比を求める。具体的には、基準となる発光スペクトル分布（例えば、発光強度の平均値が最大の発光スペクトル分布）を定めて、かかる基準となる発光スペクトル分布に対する、他のウエハの発光スペクトル分布のスペクトル比率を、全波長域にわたり（所定の波長位置ごとに）求める。
スペクトル比ばらつき判定部３４２は、スペクトル比算出部３４１で求めた特定の波長におけるスペクトル比に基づいて、ウエハのエッチング処理の異常・正常を判定する。具体的には、スペクトル比ばらつき判定部３４２は、所定の波長幅ごとに、スペクトル比の標準偏差を求め、スペクトル比率の微分を求め、標準偏差を前微分の絶対値で除したばらつきの指標を求める。そして、ばらつきの指標を所定の値を比較して、基準となるウエハに対する、他のウエハの状態の変化を判定し、エッチング処理の異常・正常を判定する。
重回帰分析部３２７は、ピーク（ピーク特徴量検出部３２１で求めたピーク特徴量）と検査結果（検査装置２２１で測定したパターンの形状（線幅、膜厚など）やエッチングレートなど）との関係モデルを求める。なお、重回帰分析部３２７は、検査結果に大きな影響を与えるピークを特定するために、関係モデルにおけるピークの項数を減らしていき、モデル間において予測精度を評価する。
検査結果予測部３２８は、検査結果の予測対象となるウエハのＯＥＳデータ（発光スペクトル分布）に基づいて、重回帰分析部３２７で求めた関係モデルを用いて、検査結果を予測し、エッチング処理の異常・正常を判定する。
初期過程時系列ピーク整列部３３１は、ピーク特徴量検出部３２１により検出されたピークを用いて、各ウエハのエッチングの初期過程の各ピーク特徴量（例えば、発光強度）を時系列に並べる。
安定化指数算出部３３２は、安定化指数を算出する。具体的には、各時点でのピーク特徴量（例えば、発光強度）と初期過程終了時点でのピーク特徴量の差を時系列でのピーク特徴量の標準偏差で除し、二乗した後に、ピーク特徴量間の平均（１つのウエハにおいて全てのピーク特徴量の総和を取ってピーク特徴量数で除す）を、各時点で求め、安定化指数とする。
安定化判定部３３３は、安定化指数に基づいて、安定化時点を判定する。例えば、安定化指数の平均が所定の値、もしくは自由度がピーク数となるカイ二乗値よりも小さくなったときに、エッチングの初期過程が安定となった判定する。
ピーク遅れ量算出部３３４は、エッチング初期過程におけるピークにおける反応開始の遅れ量を求める。例えば、まず、各ピークについて時系列での最大値を１、最小値を０としてピーク特徴量を規格化する。そして、ある基準となるウエハの規格化ピーク特徴量に対して、他ウエハの同一の波長位置にある規格化ピーク特徴量の差の二乗を、他ウエハの規格化ピーク特徴量の時間をずらしながら求める。さらに、基準の規格化ピーク特徴量と他ウエハの時間をずらした規格化ピーク特徴量とで時間が重なっている範囲でピーク特徴量の差の二乗を時間平均し、その差の二乗の時間平均が最も小さくなったときの時間のずらし量を遅れ、もしくは進みとして遅れ量を求める。そして、遅れ量の大きさにより、エッチング処理の異常・正常を判定する。
次に、エッチング処理の異常・正常を判定する処理の流れを説明する。
本実施形態には、エッチング処理の異常・正常を判定する方法として、第１〜第３のモードがある。いずれのモードで行うかは、操作者からの指示に従って定められる。
＜第１のモード＞
第１のモードでは、ＯＥＳデータの発光スペクトル分布からピークを自動的に検出し、ウエハ間での共通ピークの特徴量の差により、エッチング処理の異常・正常を判定する。
まず、ピーク特徴量を検出する方法を説明する。
なお、下記の処理は、処理内容に応じて、図３で示したいずれかの機能部が行うが、説明の簡略化のため、主体をＣＰＵ２５５として記載する。
図４は、発光スペクトル分布４０１に基づいてピークを検出する方法を説明するための図である。
ＣＰＵ２５５は、波長に沿って発光強度を走査４１１することにより、強度が急に大きくなったところを検出する。そのために、強度の変化４１２に沿って、強度の変化が急に上昇する部分４２１，４２２，４２３，４２４，４２５，４２６の波長を検出し、さらに各上昇に引き続いて強度の変化が急に下降する部分４３１，４３２，４３３，４３４，４３５，４３６の波長を検出することでピークを検出する。
図５は、ピーク検出方法を示す。本方法では、ＣＰＵ２５５は、まず、上昇と下降による変化を検出してピーク検出処理５０１を行い、さらにピークであるかどうかを形状により判定するピーク判定処理５１１を行う。
ピーク検出処理５０１では、ＣＰＵ２５５は、波長にそって強度５０４を走査し、急な上昇５０５１を検出し、引き続き急な下降５０５２を検出した後、平坦化５０５３を検出する。そして、かかる部分を、ピーク候補として検出する。急な上昇５０５１の開始と平坦化５０５３の開始の間隔が、ピーク区間５０３となる。
そして、ＣＰＵ２５５は、ピーク検出処理５０１で得たピーク候補に対して、ピーク判定処理５１１を行う。
具体的には、ＣＰＵ２５５は、最大の強度と左端部での強度の差を左高さ５１３１とし、右端部での強度の差を右高さ５１３２とし、また最大強度となる波長と左端部の波長との差を左幅５１３３とし、右端部の波長との差を右幅５１３４とする。そして、右、左それぞれで高さを幅で除して、アスペクト比ＡＲを求める。なお、左端部は、急な上昇５０５１の開始位置である。右端部は、平坦化５０５３の開始位置である。
ＣＰＵ２５５は、得られたアスペクト比と高さとが所定の下限値を共に満たした場合（５１４）に、そのピーク候補をピークであると判定する。判定の際には右と左のアスペクト比、及び高さを、それぞれ平均などとすれば良い。
検出されたピークは、強度の最大値だけではなく幅や高さももっているため、ピーク特徴量として定義される。
図６は、ピーク特徴量の定義を説明するための図である。
ピーク特徴量として定義される値は、例えば、
ピークにおける短い波長側の立ち上がり位置の波長（「左端部波長」という）ＷLeft_Bottom；
左端部波長ＷLeft_Bottomに対応する発光強度ＭLeft_Bottom；
発光スペクトル分布強度が最大となる波長ＷTop；
強度最大波長ＷTopに対応する発光スペクトル分布強度ＭTop；
ピークにおける長い波長側の立ち上がり位置の波長（「右側端部波長」という）ＷRight_Bottom；
右側端部波長ＷRight_Bottomに対応する発光スペクトル分布強度ＭRight_Bottom；
発光スペクトル分布強度の最大値ＭTopと、左側端部波長の発光スペクトル分布強度ＭLeft_Bottomとの差（「左側ピーク差」という）ＭLeft_H；
発光スペクトル分布強度最大値ＭTopと、右側端部波長の発光スペクトル分布強度ＭRight_Bottomとの差（「右側ピーク差」という）ＭRight_H；
左側ピーク差ＭLeft_Hと右側ピーク差ＭRight_Hとの平均ＭAVE_H；
左側ピーク差ＭLeft_Hを、強度が最大となる波長ＷTopと左側端部波長ＷLeft_Bottomとの差ＷLeft_Ｗで除して求まるアスペクト比（「左側アスペクト比」という）Ｌｅｆｔ＿ＡＲ；
右側ピーク差ＭRight_Hを、強度が最大となる波長ＷTopと右側端部波長ＷRight_Bottomとの差ＷRight_Ｗで除して求まるアスペクト比（「右側アスペクト比」という）Ｒｉｇｈｔ＿ＡＲ；
左側アスペクト比Ｌｅｆｔ＿ＡＲと右側アスペクト比Ｒｉｇｈｔ＿ＡＲとの平均ＡＶＥ＿ＡＲ；
などである。
図６を参照すると、波長６０１については、左端６１１、最大強度波長６１２、右端６１３が特徴量となる。強度に関しては、最大強度６２１が特徴量となる。形状については、左高さ６３１、右高さ６３２、左幅６４１、右幅６４２、さらに左アスペクト比６５１、右アスペクト比６５２が特徴量となる。ピークの鋭さ、大きさについては、アスペクト比平均６６１、高さ平均６６２が特徴量となる。
次に、図７及び図８を用いて、大域的分布特徴量を検出する方法を説明する。
図７のグラフ７０１に示すようにピークが検出された場合に、もとの発光スペクトル分布から、これらのピークを除去すると、ピーク除去例７１１となる。このピークを除去した発光スペクトル分布（ピーク除去後分布）の変化により全体的な発光スペクトル分布の特徴を定義したものが大域的分布特徴量７１２となる。
ピーク除去後分布は、その変化がなだらかであるため、連続線分として定義できる。そのため、大域的分布特徴量は、波長と強度の組を節点として扱い、節点間を結ぶ連続線分により表現できる。
ＣＰＵ２５５は、例えば、節点のＸ座標である波長位置を、２００，３００，４００（ｎｍ）などと適宜定めて、ピーク除去後分布における強度を取ることで、大域的分布特徴量を求めることができる。
なお、ピーク除去後分布において変化のあるところを抽出して、大域的分布特徴量として検出しても良い。
図８は、かかる場合の大域的分布特徴量の検出方法の例を示す。
ＣＰＵ２５５は、もとの発光スペクトル分布８０１から、ピーク除去後分布８０２を求める。そして、ピーク除去後分布８０２を平滑化して平滑化分布８０３を得る。さらに波長方向で微分することにより、微分分布８０４を求める。さらに、その微分分布８０４において強度が「０」となる波長８０５１，８０５２において、傾き８０５３，８０５４の大きさを判定して、傾きが所定の閾値（予め定めた閾値）よりも大きいならばそこでの波長に特徴量（節）があるとする。
図８の例では、連続線分の節（波長位置と強度との組で定義される）８０６１，８０６２，８０６３，８０６４，８０６５が大域的分布特徴量８０６となる。
大域的分布特徴量の求め方については、操作者からの指示により変更可能である。
以上、ピーク特徴量及び大域的分布特徴量を検出する方法について説明した。
図９は、第１のモードにおける、エッチング処理の異常・正常を判定する処理のフローチャートである。
なお、第１のモードでは、着工の度に発生するエッチングの現象自体の経時変動ではなく発光モニタ方式自体に関連した経時変動を補正する処理（「プロファイル補正」という）；重回帰分析により発光スペクトル分布のピークと検査結果との関係を求めて、予測対象のＯＥＳデータより検査結果を予測する処理；とを含む。
始めに、ＣＰＵ２５５は、入力装置２２８を介して操作者により入力された入力値に基づいて、ピーク及び大域的分布特徴量の検出用のパラメータを設定する（ステップＳ１０１）。
具体的には、ＣＰＵ２５５は、ピークの検出用のパラメータとして、図５（Ａ）で示した、急な上昇５０５１を判定するための閾値、急な下降５０５２を判定するための閾値、平坦化５０５３を判定するための閾値、アスペクト比ＡＲの下限値、高さＨの下限値などを設定する。
また、ＣＰＵ２５５は、大域的分布特徴量の検出用のパラメータとして、連続線分の節点となる複数の波長位置を設定する。または、自動的に波長位置も含めて検出する場合には、平滑化用移動平均数、微分分布の傾きを判定するための閾値を設定する。
また、ＣＰＵ２５５は、ピーク及び大域的分布特徴量を検出する範囲も設定する。ピーク及び大域的分布特徴量を検出する処理では、ＣＰＵ２５５は、かかる設定された範囲で、ピークの検出、及び大域的分布特徴量の検出することになる。
また、ＣＰＵ２５５は、ピーク及び大域的分布特徴量により異常・正常を判定するために、ピークと大域的分布特徴量の管理値（強度についての上限、下限、目標値とピークや大域的分布特徴量の節点の波長範囲）を設定しておいても良い。かかる管理値を設定した場合には、ＣＰＵ２５５は、検出したピークの特徴量や大域的分布特徴量と、管理値とを比較することにより、エッチング処理の異常・正常を判定することになる
次に、ＣＰＵ２５５は、操作者からの入力値に基づいて、ピーク及び大域的分布特徴量の検出の対象となる複数のウエハを設定する（ステップＳ１０２）。
通常、ウエハはロット（複数のウェハをまとめた単位）毎に着工される。そこで、ＣＰＵ２５５は、ロットの識別子を設定する。
また、エッチング処理では、複数の積層膜を１回の着工で行うような場合に複数のステップを経て処理がなされる。そこで、ＣＰＵ２５５は、エッチング処理のステップを設定する。さらに、ＣＰＵ２５５は、エッチング開始からの時点を設定する。
なお、時点ではなくエッチング処理時間に渡っての平均、最小、または最大の発光スペクトル分布が対象になるように設定にしてもよい。かかる場合、ＣＰＵ２５５は、エッチング処理時間に渡って得られた平均、最小、または最大の発光スペクトル分布を、Ｓ１０３からの処理の対象とする。
また、ＣＰＵ２５５は、エッチングの現象自体によらない経時変動の補正（プロファイル補正）の要否も設定する。
そして、ＣＰＵ２５５は、Ｓ１０２で設定された条件を満たすＯＥＳデータの発光スペクトル分布をデータベース２２３から読み込み、ピーク及び大域的分布特徴量の検出処理を開始する（ステップＳ１０３以降）。
まず、ＣＰＵ２５５は、プロファイル補正の要否を判定し（ステップＳ１０３）、必要な場合、プロファイル補正を実施する（ステップ１０４）。
図１０は、プロファイル補正の方法を示す。
図１０に示した発光スペクトル分布１００１は、発光分光器によるプラズマ観察用の窓（図２の窓２１１参照）に物質が付着して曇ってしまい、観察された発光強度が低下してしまった例である。発光強度が強い分布１００２は、窓曇りが少ない例である。発光強度が弱い分布１００３は、窓曇りが多い例である。
まず、ＣＰＵ２５５は、上述の方法で、ピークを検出した後、ピーク除去後分布１０１２を求める（ステップＳ１０４１）。
さらに、ＣＰＵ２５５は、上述の方法で、大域的分布特徴量を求める（ステップＳ１０４２）。そして、大域的分布特徴量の線分区間毎に、比率により分布を圧縮することで（ステップＳ１０４３）、プロファイル補正分布１０３２を求める。
具体的には、ＣＰＵ２５５は、線分区間において基準となる大域的分布特徴量の強度（下記式（１））と、変形の対象となる大域的分布特徴量の強度（下記式（２））を求め、それらの比率により元の発光スペクトル分布を変形する（下記式（３））ことにより、分布を圧縮する。
Figure 2009252945
ここで、ｍａｇは発光強度であり、ｗｌｅｎは波長であり、ｉ＃は波長に対応するインデクスであり、ｓｅｇ＃は線分区間に対応するインデクスである。ｒｉｇｈｔ、ｌｅｆｔは線分区間の右、左端部の波長に対応するインデクスを求める演算である。変数の右上に付く添え字のＢＡＳＥは基準となる発光スペクトル分布を意味し、ｓａｍｐｌｅは変形の対象となる発光スペクトル分布を意味し、右下のｅｌｉｍはピーク除去分布を意味し、ｄｅｆｏｒｍは補正後分布を意味する。
プロファイル補正により、エッチング処理本来の微妙な発光の差異をウエハ間で評価可能となる。プロファイル補正を行った場合、ＣＰＵ２２５は、補正後の発光スペクトル分布に対して、以降の処理（Ｓ１０５〜Ｓ１１２）の処理を行うことになる。
次に、ＣＰＵ２２５は、上述の方法で、各ウエハについてピークを検出し、ピーク特徴量を求め、また大域的分布特徴量を求める（ステップＳ１０５〜１０７）。
そして、ＣＰＵ２２５は、求めたピーク特徴量及び大域的分布特徴量を、ウエハ間で集計して、異常・正常を判定する（ステップＳ１０８）。
ここで、ＣＰＵ２２５は、ピーク及び大域的分布特徴量の発光強度の平均、最小、最大、標準偏差などといった統計量を求める。しかし、ウエハ間でピークや大域的分布の節点の波長位置がわずかに異なることや、またピークが検出出来なかった場合もある。そこで、ＣＰＵ２５５は、ウエハ間で共通のピーク（すなわち、発光原因物質が同じであるピーク）を特定する処理を行う。
図１１は、かかるピークの同一性の判定方法を説明するための図である。図１１は、あるウエハのピークＡ１１０１に対して別のウエハのピークＢ１１１１が一致しているか否かを判定する例である。
ＣＰＵ２５５は、下記式（４）及び（５）に基づいて判定する。具体的には、ＣＰＵ２５５は、ピークＡの左右の端部の波長ＬｅｆｔＡ１１０２，ＲｉｇｈｔＡ１１０４の範囲にピークＢの最大強度波長ＴｏｐＢ１１１３が入っている場合に、同一であると判定する。
Figure 2009252945
ＣＰＵ２５５は、上記のように判定した後に、下記式（６）〜（９）に基づいて、さらに基準となるピークＡ１１０１の範囲を調整する。これはさらに他のウエハとのピークの一致を判定するために、よりピーク範囲を限定するためである。
Figure 2009252945
ＣＰＵ２５５は、大域的分布特徴量分布についても、各節点に対し左右の幅を設定することにより、同様に一致・不一致を判定することができる。
なお、ＣＰＵ２５５は、ステップＳ１０１で設定したパラメータの中に、エッチングの異常・正常を判定するための管理値（波長と強度の範囲）が設定されているか否かを調べる。そして、管理値が設定されている場合には、ウエハ毎に、管理値で規定されている波長範囲に存在するピークの強度が管理値の強度範囲から逸脱するか否か判定する。そして、逸脱する場合には異常であると判定する。
なお、かかる管理値は、次のように決定されたものでもよい。すなわち、過去着工の同一レシピ（ガス流量やプラズマ発生用の電気的条件、圧力、温度といったエッチングの処理条件）・ウエハ構造におけるＯＥＳデータより、ピーク特徴量を求めて、発光強度の平均とウエハ間ばらつきより、例えば３σ範囲により管理値（波長範囲と、その波長範囲のピーク強度の上限、下限、狙い）を決定する。もしくは、実験計画法によりエッチング処理条件を数種類設定し、平均と実験毎の発光強度の変化を求めて管理値を設定しても良い。
ステップＳ１０１で管理値が設定されていない場合には、ＣＰＵ２５５は、検出した共通のピークについて、ピーク特徴量または大域的分布特徴量（例えば、強度を用いる）のウエハ間平均と標準偏差により各ウエハでの外れ率（分布を仮定しての平均からの誤差の量が発生する確率）を求める。そして、外れ率が所定値を超えるか否かにより、エッチングの異常・正常を判定する。
または、ＣＰＵ２５５は、クロスバリデーションにより１つのウエハのピーク強度を、他のウエハのピークを集計した平均、標準偏差で比較して、例えば３×標準偏差といった所定の値を超えるか否かにより、エッチング処理の異常・正常を判定しても良い。
ＣＰＵ２５５は、判定後に、その結果を、表示装置２２９に表示する（ステップＳ１０９）。
図１２に表示例を示す。
ＣＰＵ２５５は、検出したピークをＩｎ−Ｓｉｔｕ時系列でウェハ毎・ピーク毎に表示する（画面領域１２００Ａ、１２００Ｂ参照）。また、検出に用いた発光スペクトル分布を表示する（領域１２００Ｃ参照）。また、判定結果を表示する（画面領域１２００Ｄ参照）。
具体的には、画面領域１２００Ａには、横軸を時間１２０２、１２１２、１２２２とし、縦軸を強度１２０３、１２１３、１２２３としたグラフが表示される。グラフは、ウエハ１２０１、１２１１、１２２１ごとに表示される。各グラフには、各ピーク（ｐｅａｋ＃１，ｐｅａｋ＃２，ｐｅａｋ＃３，ｐｅａｋ＃４）の経時変化１２０４〜１２０７、１２１４〜１２１７、１２２４〜１２２７が表示される。
画面領域１２００Ｂには、横軸を時間１２４２、１２５２、１２６２、１２７２とし、縦軸を強度１２４３、１２５３、１２６３、１２７３としたグラフが表示される。グラフは、ピーク１２４１、１２５１、１２７１ごと表示される。各グラフには、各ウエハ（ｗａｆｅｒ１，ｗａｆｅｒ＃２，ｗａｆｅｒ＃３，ｗａｆｅｒ＃４）おけるそのピークの経時変化（１２０４、１２１４、１２２４；１２０５、１２１５、１２２５；１２０６、１２１６、１２２６；１２０７、１２１７、１２２７）が表示される。
ＣＰＵ２２５は、操作者から入力装置２２８を介して、画面領域１２００Ｃに表示する発光スペクトル分布の指定（ウエハ識別子で指定）を受け付ける。そして、指定された発光スペクトル分布を表示する。
画面領域１２００Ｄには、各ウエハ１２９１の共通ピークについて、ピーク波長１２９３と、上記の方法（例えば、管理値を逸脱するか否かによる判定方法）により求めたエッチング処理の異常・正常を示す情報１２９４を表示する。図１２の例では、「ＮＧ」は、管理値を逸脱している場合を示す。「ＯＫ」は、管理値の範囲内であることを示す。
また、ＣＰＵ２５５は、異常と判定されたピークの数に応じて、エッチング処理の総合判定結果１２９５を求めて、表示してもよい。例えば、１つでも「ＮＧ」がある場合、総合判定結果１２９５を「異常」として表示する。いくつ「ＮＧ」がある場合に「異常」とするからは、処理対象のウエハに応じて適宜設定できる。
次に、ＣＰＵ２５５は、重回帰分析により、検出したピーク特徴量と検査結果との関係のモデル化を行う（図９のステップＳ１１１）。
具体的には、ＣＰＵ２５５は、まずウエハに対応付けて、検査装置２２１による検査結果のデータ（例えば、線幅、膜厚）を、出力データｙとして設定する。また、ピーク特徴量を、入力データｘとして設定する。
なお、ウエハによってはピークが検出されない場合もある。ピークとして検出されなかったピークについては、入力データとしない。また、ウエハ間でピークの発光強度が全く変化しなかったピークについても、入力データとしない。
そして、ＣＰＵ２５５は、重回帰分析を実行する。具体的には、モデルを下記式（１０）としたとき、その係数ａｉ（ｉ＝０〜ｎ；ｎは入力データ項目数）の推定は、下記式（１１）となる。
Figure 2009252945
ここで、Ｘはサンプル数ｎｓａｍｐｌｅ×（ｎ＋１）の入力データ行列である。ｙはｎｓａｍｐｌｅ出力ベクトルである。
そして、ＣＰＵ２５５は、操作者に指定された検査結果の予測対象のＯＥＳデータの発光スペクトル分布を取得し、ピークを検出し、モデル式（１０）に基づき、その検査結果を推定する。
なお、かかる重回帰分析を用いれば、ＣＰＵ２５５は、エッチングの着工処理中に、処理中のウエハの発光スペクトル分布を取得することで、発光をモニタしながら処理後の検査に至るまでに、検査結果を予測することができる。
本発明におけるピーク特徴量の検出方法では、２０〜３０を超えるピーク数を一度に検出できる。いずれのピークが検査結果に影響が大きいかを判断できることは、エッチングの正常・異常判定のために重要である。
そこで、ＣＰＵ２５５は、重回帰分析における入力ｘの出力ｙに対する必要性を判定する。すなわち係数ａｉがゼロ”０”であるか否かに関する検定を行う。重回帰分析において係数が取りえる値の分布は、ｔ分布に基づくとする。ＣＰＵ２５５は、モデルを下記式（１２）として、下記式（１３）〜（１９）によりそのｔ統計量を算出できる。そして、ｔ分布に基づき求めたｔ統計量の発生確率を判断する。
Figure 2009252945
ここで、ｉ＃、ｊ＃、ｋ＃は、インデクスである。式（１８）の出力ｙの添え字のアスタリスク”＊”は実績値（画面で設定した値）である。ハット”＾”は推定値（式（１２）により求めた値）である。
ＣＰＵ２５５は、各入力ｘについてｔ統計量の大きな値を削除して重回帰分析を繰り返すことで、各モデルでの標準誤差σ２＊（下記式（２０））を評価する。これによって、例えば標準誤差が最小となる時のピークの組み合わせが最も良くエッチングの検査結果に対する現象を表現できているとして、検査結果の推定に有効となるピークを限定することができる。すなわち、関係モデルに導入するピーク特徴量の数を減らして、項数を減らし、できるだけ少ないピーク特徴量でありつつも十分良い予測精度となるピーク特徴量を特定することができる。
Figure 2009252945
ＣＰＵ２５５は、計算処理が終了したら結果（重回帰分析の関係モデル、検査結果の予測値）を画面に表示する（ステップＳ１１２）。
なお、ＣＰＵは、検査結果の予測値が予め設定された閾値の範囲内を逸脱するか否かにより、エッチング処理の異常・正常を判定することができ、その結果を表示することができる。
以上、第１のモードにおけるエッチング処理の異常・正常を判定する処理のフローについて説明した。
＜第２のモード＞
次に、発光スペクトル分布の比（スペクトル比）を利用してウエハ間でのエッチングの経時的な変化を検出して、エッチング処理の異常・正常を判定する方法を説明する。
本方法は特に、エッチング自体の経時変動だけではなく、発光分光器の発光モニタ方式といった他の要因に関連した経時変動がある場合に、エッチング自体の経時変動を検出する方法である。本方法を「スペクトル比判定法」と呼ぶ。
図１３は、スペクトル比を利用した判定処理のフローチャートを示す。
まず、ＣＰＵ２５５は、操作者からの入力値に基づいて、スペクトル比判定用のパラメータを設定する（ステップＳ２０１）。本方法では、平滑化および波長帯域範囲を限定して標準偏差を求めるため、ＣＰＵ２５５は、平滑化用の移動平均数と標準偏差算出用のサンプル数とを設定する。なお、評価の対象とする波長の帯域（最小波長、最大波長）を設定してもよい。
また、ＣＰＵ２５５は、判定のための閾値を設定する。本閾値は、過去の同一レシピでのウエハ間の時系列変動を用いてスペクトル比判定を行っておくことで準備されたもので良い。
次に、ＣＰＵ２５５は、上述のステップＳ１０２の処理と同様に、操作者からの入力値に基づいて、スペクトル比判定の対象となるウエハを設定する（ステップＳ２０２）。
そして、ＣＰＵ２５５は、Ｓ２０２で設定された条件を満たすＯＥＳデータの発光スペクトル分布をデータベース２２３から読み込み、ステップＳ１０３以降の処理を行う。
まず、ＣＰＵ２５５は、各ウエハについて、スペクトル比誤差ばらつき（標準偏差）を検出する（ステップＳ２０３〜Ｓ２０５）。
図１４は、スペクトル比誤差ばらつきを求めて、エッチング処理の異常・正常を判定する方法を示す。
まず、ＣＰＵ２５５は、ある１つの発光スペクトル分布を基準として、他の発光スペクトル分布１４０１について、それぞれ比率を取り、スペクトル比１４１１を求める（下記式（２１））。図１４では、最大強度を持つ発光スペクトル分布を基準として比率を取った。
そして、ＣＰＵ２５５は、スペクトル比を移動平均により平滑化１４２１する（下記式２２）。
Figure 2009252945
ここでｉ＃は波長に関するインデクスである。ｒａｎｇｅＮＭＡ ＨＡＬＦは片側移動平均数１４２２である。ｒａｔｉｏの右上の添え字ＭＡは移動平均であることを示す。ＭＡ（ｉ＃，Ｎ，ｄａｔａ）は、位置ｉ＃を中心に片側Ｎで変数ｄａｔａの移動平均を求める手続きである。
そして、ＣＰＵ２５５は、スペクトル比誤差標準偏差を求める。まずスペクトル比とその移動平均の誤差を求めて片側ｒａｎｇｅＮｓｉｇｍａ ＨＡＬＦの範囲で各波長位置での標準偏差１４３１を求める。
Figure 2009252945
ここで注意する点がある。この計算では、スペクトル比の傾きが、原因１４３３において、ばらつきではなく傾きが大きい場合にもスペクトル比誤差標準偏差は大きな値となってしまう。
そこで傾きを補正することで、ばらつきが大きい波長位置のみを検出可能とする。具体的には、ＣＰＵ２５５は、下記式（２５）、（２６）により傾きΔを求めて平滑化し、式（２７）により傾き補正をしたスペクトル比誤差標準偏差σｃｏｒｒｅｃｔｒａｔｉｏ１４１１を求める。
Figure 2009252945
そして、ＣＰＵ２５５は、求めたスペクトル比誤差標準偏差σｃｏｒｒｅｃｔ ｒａｔｉｏ１４４１が、予め設定された閾値（下限値）σＬＣＬ ｒａｔｉｏ１４４２を超えたならば、その波長においてウエハ間でエッチング処理に差が有る、もしくは異常があったと判断する（下記式（２８））。
Figure 2009252945
ＣＰＵ２５５は、最後にスペクトル比表示画面を表示する。この画面には判定結果と図１４中に示した各種グラフが表示される。
なお、ＣＰＵ２５５は、Ｓ２０３の処理の前に、発光スペクトル分布のピークを検出して、発光モニタの最大強度に達した部分（オーバースケール）のピークのみを除去する処理を行ってもよい。Ｓ２０３以降の処理では、オーバースケール除去後の発光スペクトル分布に基づいて、スペクトル比を求めるなどの処理を続行してもよい。
＜第３のモード＞
次にエッチングの初期過程を評価して、エッチング処理の異常・正常を判定する方法を示す。
図１５は、かかる判定方法のフローを示す。ここではエッチング開始時の不安定な状態が安定するまでの時間を分析する安定化指数の算出と、あるウエハのエッチングに対するほかのウエハでのエッチング処理における立ち上がり（反応の遅れ）を分析する遅れ量の算出とにより、初期過程の分析を行う。
ＣＰＵ２５５は、上述のステップＳ１０１と同様に、操作者からの入力値に基づいて、ピーク検出用のパラメータを設定する（ステップＳ３０１）。
また、ＣＰＵ２５５は、対象となるＯＥＳデータの発光スペクトル分布を特定するために、ロット、ウエハ、ステップを設定する（ステップＳ３０２）。
具体的には、ＣＰＵ２５５は、操作者からの入力値に基づいて、Ｉｎ−Ｓｉｔｕ時系列における初期過程の時間範囲を決めるためにエッチング処理開始からの初期過程が終了すると考えられる時点、もしくは初期過程としての分析対象の時間範囲を決めるための時点を設定する。また、遅れ量算出用パラメータと遅れ量算出用の基準ウエハを設定する。遅れ量算出用のパラメータは、比較範囲の開始・終了時点、遅れ評価範囲（遅れ側、進み側）、比較範囲でのデータの時間刻み幅である。これらのパラメータの意味は、各ピークの遅れ量算出処理（ステップＳ３０８）を説明する際に示す。
ＣＰＵ２５５は、対象となるＯＥＳデータを取得した後、初期過程の各時点について、各ウエハの発光スペクトル分布についてピークを検出する（ステップＳ３０３〜Ｓ３０７）。
図１６は、検出したピークをＩｎ−Ｓｉｔｕ時系列に並べたグラフを示す。
２枚のウエハ間の処理において、ピーク１６０２とピーク１６１２の様に立ち上がり時期に差１６２１があり、またピーク１６０２とピーク１６０３の様に強度と変化の大きさに差があることを確認できる。
そして、ＣＰＵ２５５は、各時点の安定化指数を算出し、また各ピークの遅れ量を算出する（ステップＳ３０８）。
まず、安定化指数を算出する方法を説明する。
図１７は、安定化指数の考え方を示す。図１６に示したように、ウエハ間でピークの立ち上がりに差があるものの、いずれのピークについても強度はある値に収束する。そこで、ＣＰＵ２５５は、ピーク強度が収束した初期過程の終了時点（言い換えれば、ピーク強度の変化が所定範囲内となった時点）を、基準１７０２として、各時点での強度の差（大きさ）１７０３を求める。さらに各ピークでは強度とその変化の大きさが異なるので、ＣＰＵ２５５は、全てのピークを反映して安定化するために、複数のピーク１７１２，１７１３について強度の変化の大きさを規格化１７１４する。
規格化には、強度変化の最大・最小値を複数のピークで一致させる方法もあるが、ばらつきに対する変化の大きさを評価すれば、例えば、ばらつきが正規分布に従う場合には統計的に正規化されたデータとして変化を扱うことができる。ばらつきには、初期過程終了時点に対する各時点での強度の差（大きさ）のばらつきを利用すれば良い。
このように安定化を表現する指標を、安定化指標と呼び、次式で定義できる。
Figure 2009252945
ここでｉ＃およびｋ＃は時点を表すインデクスである。ｊ＃はピークを表すインデクスである。Ｎｐｅａｋは検出したピークの総数である。＃ｅｎｄは終了時点を意味するインデクスの番号である。
Figure 2009252945
は、データｄの標準偏差をインデクスｋ＃に渡って求める演算である。
本式によれば、もしもピークの強度ｍａｇが正規分布に従うならば安定化指数Ｓｔａｂｉｌｉｔｙｉｎｉｔｉａｌは自由度ピーク数Ｎｐｅａｋのカイ二乗分布に従うので、危険率を設定することでカイ二乗により安定化を検定できる。
図１８は、ウエハ４枚を対象にした安定化指数１８０１の算出結果を示す。ＣＰＵ２５５は、安定化指数１８０１を、時間１８０２毎に算出する。
図１８の例では、安定化指数のＩｎ−Ｓｉｔｕ時系列の変化１８０３は、徐々に小さくなり、およそ３秒の時点１８０４でおよそ安定している。
ＣＰＵ２５５は、設定した危険率（例えば、５％）、自由度（ウェハ枚数１５）のカイ二乗値１８０５と比較することで安定した時点（図１８の例では、４秒の時点）を判定できる。
そして、ＣＰＵ２５５は、安定した時点が、予め定められた時期より遅いか否かにより、エッチング処理の異常・正常を判定することができる。
なお、ＣＰＵ２５５は、各ウエハにおいて検出できなかったピーク特徴量がある場合には、時系列での前／後のピーク特徴量の平均値などにより、検出できなかった時点でのピーク特徴量を補間（データフィリング）するか、もしくはそのピーク特徴量が検出された波長にあるピーク特徴量を全てのウエハについて無視する処理を行ってもよい。
次に遅れ量算出方法を示す。
図１９に、あるピークにおける各ウエハのピーク強度変化１９０１を示す。なお、横軸は時間であり、縦軸は強度である。図１９の例では、ピーク強度の変化１９０４は、時間１９０２に沿って遅れていることを確認できる。ただし、ウエハ間で、強度１９０３方向に違いがある。すなわち、遅れだけでなく変化の傾きも異なる。
図２０は、遅れ量を求める方法を説明するための図である。
ＣＰＵ２５５は、まず、対象となるピーク強度変化のデータを取得する（ステップＳ４０１）。なお、図２０では、基準とするピーク強度変化２００２と、遅れを求めるピーク強度変化２００３を示している。
ピーク強度変化には、時点によってはピークを検出できず、欠損値２００４がある場合がある。
そこで、ＣＰＵ２５５は、データフィリング（ステップＳ４０２）により、欠損値を補間値２０１４により補間して、強度変化２０１２、２０１３を得る。なお、ＣＰＵ２５５は、各ウエハにおいて検出できなかったピーク特徴量がある場合には、そのピーク特徴量が検出された波長にあるピーク特徴量を全てのウエハについて無視する処理を行ってもよい。
そして、ＣＰＵ２５５は、データを規格化して、強度変化２０２２，２０２３のように、最小値を０、最大値を１とするように強度範囲を合わせる（ステップＳ４０３）。
ＣＰＵ２５５は、比較範囲のデータをアレンジする（ステップＳ４０４）。具体的には、予め定められた開始時点２０３２、終了時点２０３３により、比較範囲２０３４を限定し、細かい遅れ量を求めるために、細かい時間刻み２０３５で強度を補間する。
そして、ＣＰＵ２５５は、２つのピーク強度変化の違いを定量化するずれ量を算出する（ステップＳ４０５）。具体的には、ＣＰＵ２５５は、遅れ量を求める強度変化２０４３について進み方向、遅れ方向にずらした強度変化２０４４，２０４５を求める。
そして、ＣＰＵ２５５は、基準とする分布２０４２との差を求めて積分により定量化する（ステップＳ４０６）。図２０の例では、ずれ量は、領域２０４６，２０４７，２０４８の部分となる。
そして、ＣＰＵ２５５は、最もずれ量が小さくなる位置を求めて、遅れ量とする（遅れ探索「ステップＳ４０７」）。ずれ量は、差の積分を重なった時間範囲で平均を取った分布の差の量（差二乗平均）２０５２である。このずれ量が最小となる位置が遅れ量２０５３となる。
以上により、遅れ量を算出することができる。
ＣＰＵ２５５は、遅れ量が予め定めた量を超えたか否かにより、エッチング処理の異常・正常を判定することができる。
最後に、ＣＰＵ２５５は、表示装置２２９に、安定化指数算出結果、ピーク遅れ量算出結果、エッチング処理の異常・正常の判定結果を、ウエハ毎、ピークごとに一覧表示した初期過程分析結果画面を表示する（図１５のステップＳ３０９）。なお、図２０で示した計算過程のグラフを順次または同時に表示してもよい。
以上、本発明の一実施形態にかかるエッチング処理の状態判定システムについて説明した。
上記実施形態によれば、物質を想定することなく、エッチング処理の際の発光スペクトル分布から、ピークを自動的に検出し、ウエハ間の状態の相違を検出し、異常の有無を判定することができる
また、ピークではなく波長に渡った大域的な発光スペクトル分布も求めて判断に利用できる。
また、複数のウエハをエッチングする度に発光状態は変化していく。これはチャンバ内のプラズマに関連するエッチング反応における物質の構成（量の比率や混入物質）が着工の度に変化していくことが理由である。しかしながら、例えばチャンバ内部観察用窓への物質の付着といった、発光分光器による発光モニタ方式自体に関連した着工の度に発生する経時変動も存在する。本実施形態によれば、このエッチング反応とは関係の無い変動を補正して発光スペクトル分布をウエハ間で比較することができる。
また、本実施形態によれば、ウエハ上の所定の形状を実現するために、自動的に検出した発光スペクトル分布のピークと形状、もしくはエッチングレートとの関係を定め、発光スペクトル分布データよりウエハ上の形状、もしくはエッチングレートを予測することができる。
また、本実施形態によれば、エッチング処理中の異常を検出するために、特にエッチングの反応の安定化に関連するエッチング初期段階のウエハ間の違いを検出することができる。また、発光のピークが安定化するまでの時間、および反応が定常化するまでの立ち上がりの遅れを定量化し、ウエハ間の違いを自動的に比較することができる。
これにより装置の立上げ時においては、過去の同一装置での立上げでのＯＥＳデータを事前に評価しておくことで、ＯＥＳデータを取得することで所定の反応が起こっているかを判断でき、装置立上げを効率化できる。
量産においては、ＯＥＳデータはウエハ着工の度に取得できるため、着工の度に異常検知することができ、さらにピークを自動的に検出できることから、自動的に各ピークの強度の変化をモニタすることができる。特に検査結果をピークにより予測可能となるため、実際には検査することなしに検査結果を得ることができ、製品品質上の異常を検知でき、またピークの経時変動に基づくエッチングレシピの補正も可能となる。
さらにメンテナンスの際には、ＯＥＳデータを活用して装置性能を確認できるため、装置性能確認テスト項目の削減や従来は確認できていなかった機能・性能を確認できる。
本発明のエッチングの異常・正常判定方法での処理は、プロセスがエッチングでなくても、またプロセスの対象がウエハや半導体装置でなくても、少なくとも発光スペクトル分布を取得する手段を備えており、発光スペクトル分布がプロセスの対象毎に異なる場合の異常・正常判定方法を行う製造方法に適用できる。
発光分光器ＯＥＳによる発光スペクトル分布を説明するための図。 エッチング処理の状態判定システムの構成図。 ＯＥＳデータ解析システムの機能ブロック図。 ピーク検出方法を説明するための図。 ピーク検出方法を説明するための図。 ピーク特徴量の定義を説明するための図。 大域的分布特徴量の検出方法を説明するための図。 大域的分布特徴量の検出方法を説明するための図。 異常・正常判定方法のフローチャート。 プロファイル補正方法を説明するための図。 共通ピークの検出方法を説明するための図。 表示画面例の図。 スペクトル比を利用した異常・正常判定方法のフローチャート。 スペクトル比誤差ばらつきにより異常・正常を判定する方法の説明図。 初期過程における異常・正常判定方法のフローチャート。 検出ピークのＩｎ−Ｓｉｔｕ時系列のグラフ。 安定化指数を説明するための図。 安定化指数の算出結果の例。 ウエハ間のピーク強度変化のＩｎ−Ｓｉｔｕ時系列グラフ。 遅れ量を求める方法の説明図。
符号の説明
２０１ エッチング装置
２０２ チャンバ
２０３ 電極
２０４ プラズマ
２０５ ウエハ
２０６ 電極
２０７ 排気系
２０８ 装置コントローラ・外部通信装置
２０９ ガス供給系
２１０ 分光器（ＯＥＳ）
２１１ 窓
２１２ 光
２２１ 検査装置
２２２ ネットワーク
２２３ データベース
２２４ ＯＥＳデータ解析システム
２２５ ＣＰＵ
２２６ メモリ
２２７ インターフェース
２２８ 入力装置
２２９ 出力装置

Claims (11)

  1. 複数のウエハのエッチング処理中の発光をモニタした発光スペクトル分布を取得するスペクトルデータ取得ステップと、
    エッチング処理中の特定の時点における、前記発光スペクトル分布から、ピークを検出し、ピーク特徴量を求めるピーク検出ステップと、
    前記ピーク検出ステップで検出したピークの中から、ウエハ間で共通のピークを特定する共通ピーク特定ステップと、
    共通のピークについて、特徴量を比較して、エッチング処理におけるウエハごとの状態を検出する状態検出ステップと、
    を有することを特徴とするエッチング処理状態の判定方法。
  2. 請求項１に記載のエッチング処理状態の判定方法であって、
    前記ピーク検出ステップは、
    前記発光スペクトル分布の中から、強度の急激な上昇と下降で特定されるピーク候補を抽出し、さらに、
    ピークにおける短い波長側の立ち上がり位置の波長（「左側立ち上がり波長」という）ＷLeft_Bottomに対応する発光スペクトル分布強度ＭLeft_Bottom；
    発光スペクトル分布強度が最大となる波長ＷTopに対応する発光スペクトル分布強度ＭTop；
    ピークにおける長い波長側の立ち上がり位置の波長（「右側立ち上がり波長」という）ＷRight_Bottomに対応する発光スペクトル分布強度ＭRight_Bottom；
    発光スペクトル分布強度の最大値ＭTopと、前記左側立ち上がり波長の発光スペクトル分布強度ＭLeft_Bottomとの差（「左側ピーク差」という）ＭLeft_H；
    発光スペクトル分布強度最大値ＭTopと、前記右側立ち上がり波長の発光スペクトル分布強度ＭRight_Bottomとの差（「右側ピーク差」という）ＭRight_H；
    前記左側ピーク差ＭLeft_Hと前記右側ピーク差ＭRight_Hとの平均ＭAVE_H；
    前記左側ピーク差ＭLeft_Hを、発光スペクトル分布強度が最大となる波長ＷTopと前記左側立ち上がり波長ＷLeft_Bottomとの差ＷLeft_Ｗで除して求まるアスペクト比（「左側アスペクト比」という）Ｌｅｆｔ＿ＡＲ；
    前記右側ピーク差ＭRight_Hを、発光スペクトル分布強度が最大となる波長ＷTopと前記右側立ち上がり波長ＷRight_Bottomとの差ＷRight_Ｗで除して求まるアスペクト比（「右側アスペクト比」という）Ｒｉｇｈｔ＿ＡＲ；
    前記左側アスペクト比Ｌｅｆｔ＿ＡＲと前記右側アスペクト比Ｒｉｇｈｔ＿ＡＲとの平均ＡＶＥ＿ＡＲ；を求め、
    平均ＡＶＥ＿ＡＲ及び平均ＭAVE_Hが、それぞれ所定の値以上のピーク候補を、ピークとして検出する
    ことを特徴とするエッチング処理状態の判定方法。
  3. 請求項１または２に記載のエッチング処理状態の判定方法であって、
    前記ピーク特徴量は、
    ピークにおける短い波長側の立ち上がり位置の波長（「左側立ち上がり波長」という）ＷLeft_Bottomに対応する発光スペクトル分布強度ＭLeft_Bottom；
    発光スペクトル分布強度が最大となる波長ＷTopに対応する発光スペクトル分布強度ＭTop；
    ピークにおける長い波長側の立ち上がり位置の波長（「右側立ち上がり波長」という）ＷRight_Bottomに対応する発光スペクトル分布強度ＭRight_Bottom；
    発光スペクトル分布強度の最大値ＭTopと、前記左側立ち上がり波長の発光スペクトル分布強度ＭLeft_Bottomとの差（「左側ピーク差」という）ＭLeft_H；
    発光スペクトル分布強度最大値ＭTopと、前記右側立ち上がり波長の発光スペクトル分布強度ＭRight_Bottomとの差（「右側ピーク差」という）ＭRight_H；
    前記左側ピーク差ＭLeft_Hと前記右側ピーク差ＭRight_Hとの平均ＭAVE_H；
    前記左側ピーク差ＭLeft_Hを、発光スペクトル分布強度が最大となる波長ＷTopと前記左側立ち上がり波長ＷLeft_Bottomとの差ＷLeft_Ｗで除して求まるアスペクト比（「左側アスペクト比」という）Ｌｅｆｔ＿ＡＲ；
    前記右側ピーク差ＭRight_Hを、発光スペクトル分布強度が最大となる波長ＷTopと前記右側立ち上がり波長ＷRight_Bottomとの差ＷRight_Ｗで除して求まるアスペクト比（「右側アスペクト比」という）Ｒｉｇｈｔ＿ＡＲ；
    前記左側アスペクト比Ｌｅｆｔ＿ＡＲと前記右側アスペクト比Ｒｉｇｈｔ＿ＡＲとの平均ＡＶＥ＿ＡＲ；
    のうちの少なくとも一つを含む、
    ことを特徴とするエッチング処理状態の判定方法。
  4. 請求項１または２に記載のエッチング処理状態の判定方法であって、
    元の発光スペクトル分布から、前記ピーク検出ステップで検出したピークを取り除いて、ピーク除去後の発光スペクトル分布を求めるピーク除去ステップと、
    前記ピーク除去後の発光スペクトル分布から、所定の波長位置の強度を複数求めることにより、前記発光スペクトル分布の大域的な変化を示す大域的分布特徴量を求める大域的分布特徴量算出ステップと、
    前記大域的分布特徴量を比較して、エッチング処理におけるウエハごとの状態を検出する状態検出ステップと、
    を有することを特徴とするエッチング処理状態の判定方法。
  5. 請求項１または２に記載のエッチング処理状態の判定方法であって、
    元の発光スペクトル分布から、前記ピーク検出ステップで検出したピークを取り除いて、ピーク除去後の発光スペクトル分布を求めるピーク除去ステップと、
    前記ピーク除去後の発光スペクトル分布から、所定の波長位置の強度を複数求めることにより、前記発光スペクトル分布の大域的な変化を示す大域的分布特徴量を求める大域的分布特徴量算出ステップと、
    予め定めた基準となるウエハの大域的分布特徴量に対する、他のウエハの大域的分布特徴量の比率を、波長位置ごとに求めて、当該比率を、前記他のウエハの元の発光スペクトル分布に、波長位置ごとに掛け合わせることで、ウエハ間の差異を取り除いた補正後の発光スペクトル分布を求める補正ステップと、を有し、
    前記状態検出ステップは、
    前記補正ステップにより求めた補正後の発光スペクトル分布におけるピークのピーク特徴量を比較して、エッチング処理におけるウエハ間の状態の相違を検出する
    ことを特徴とするエッチング処理状態の判定方法。
  6. 請求項１または２に記載のエッチング処理状態の判定方法であって、さらに、
    複数のウエハに関して、発光スペクトル分布を取得するととともに、当該発光スペクトル分布がモニタされたウエハの表面形状もしくはエッチングレートを示すデータを取得するステップと、
    前記ウエハの表面形状もしくはエッチングレートと、前記ウエハの発光スペクトル分布のピーク特徴量と、の関係モデルを、重回帰分析により求める関係モデル算出ステップと、
    予測対象のウエハの発光をモニタして得た発光スペクトル分布を取得するステップと、
    前記予測対象のウエハの発光スペクトル分布からピーク特徴量を求めるステップと、
    前記予測対象のウエハの発光スペクトル分布のピーク特徴量を用いて、前記関係モデルから、前記予測対象のウエハの表面形状もしくはエッチングレートを推定するステップと
    を行うことを特徴とするエッチング処理の状態定方法。
  7. 請求項６に記載のエッチング処理状態の判定方法であって、
    前記関係モデル算出ステップは、
    前記ピーク検出ステップで検出したピーク特徴量の中から、前記関係モデルに導入するピーク特徴量の数を減らす処理を行う
    ことを特徴とするエッチング処理状態の判定方法。
  8. 請求項１または２に記載のエッチング処理の状態判定方法であって、さらに、
    エッチング処理開始から所定の初期過程終了時点までの、時間刻みの各時点における発光スペクトル分布を取得するステップと、
    前記ピーク検出ステップで検出したピーク特徴量を時系列で並べるステップと、
    各ピーク特徴量について時系列での最大値と最小値とを用いて、ピーク特徴量を規格化するステップと、
    各時点でのピーク特徴量と初期過程終了時点でのピーク特徴量の差を時系列でのピーク特徴量の標準偏差で除し、二乗した後に、ピーク特徴量間の平均を、各時点で求め安定化指数を求めるステップと、
    ウエハ間での安定化指数の平均が所定の値、もしくは自由度がピーク数となるカイ二乗値よりも小さくなったときに、エッチングの初期過程が安定となったと判定する安定化判定ステップと、
    を有することを特徴とするエッチング処理の状態判定方法。
  9. 請求項１または２に記載のエッチング処理の状態判定方法であって、さらに、
    エッチング処理開始から所定の初期過程終了時点までの、時間刻みの各時点における発光スペクトル分布を取得するステップと、
    前記ピーク検出ステップで検出したピーク特徴量を時系列で並べるステップと、
    各ピーク特徴量について時系列での最大値と最小値とを用いて、ピーク特徴量を規格化するステップと、
    ある基準となるウエハの規格化特徴量に対して、他ウエハの同一の波長位置にある規格化ピーク特徴量の差の二乗を、他ウエハの規格化ピーク特徴量の時間をずらしながら求めて、
    基準の規格化ピーク特徴量と他ウエハの時間をずらした規格化ピーク特徴量とで時間が重なっている範囲でピーク特徴量の差の二乗を時間平均し、
    その差の二乗の時間平均が最も小さくなったときの時間のずらし量を遅れ、もしくは進みとして遅れ量を求めて、
    遅れ量の大きさに基づいてエッチング処理の状態検出を行うステップと、
    を有することを特徴とするエッチング処理状態の判定方法。
  10. 複数のウエハのエッチング処理中の発光をモニタした発光スペクトル分布を取得するスペクトルデータ取得ステップと、
    エッチング処理中の特定の時点における、前記発光スペクトル分布から、ピークを検出し、ピーク特徴量を求めるピーク検出ステップと、
    予め定めた基準となるウエハの発光スペクトル分布を基準として、他のウエハの発光スペクトル分布について、スペクトル比率を、波長位置ごとに求めて、
    所定の幅の波長位置ごとに、前記スペクトル比率の標準偏差を求め、
    所定の幅の波長位置ごとに、前記スペクトル比率の微分を求め、
    所定の幅の波長位置ごとに、前記標準偏差を前記微分の絶対値で除したばらつきの指標を求め、
    前記ばらつきの指標に基づいて、前記基準となるウエハに対する、前記他のウエハの状態の変化を検出する状態検出ステップと、
    を有することを特徴とするエッチング処理状態の判定方法。
  11. 複数のウエハのエッチング処理中の発光をモニタした発光スペクトル分布を取得するスペクトルデータ取得手段と、
    エッチング処理中の特定の時点における、前記発光スペクトル分布から、ピークを検出し、ピーク特徴量を求めるピーク検出手段と、
    前記ピーク検出ステップで検出したピークの中から、ウエハ間で共通のピークを特定する共通ピーク特定手段と、
    共通のピークについて、特徴量を比較して、エッチング処理におけるウエハごとの状態を検出する状態検出手段と、
    を有することを特徴とするエッチング処理状態の判定システム。
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