JP2013115355A - Simulation method, simulation program, semiconductor manufacturing apparatus - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a simulation method which allows for accurate prediction of the amount of damage of ultraviolet ray on a film.SOLUTION: The simulation method for predicting the amount of damage due to ultraviolet ray is executed in the manufacturing of a semiconductor device from a predicted emission spectrum of an ultraviolet region, by calculating a prediction formula of light emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region associated with the emission spectrum of a visible region by multivariate analysis, and then predicting the emission spectrum of the ultraviolet region by using the prediction formula thus calculated and the emission spectrum of a visible region detected actually.

Description

本技術は、半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するための、シミュレーション方法及びシミュレーションプログラムに係わる。また、本技術は、紫外線によるダメージ量を予測して、プロセス条件を制御する半導体製造装置に係わる。   The present technology relates to a simulation method and a simulation program for predicting an amount of damage caused by ultraviolet rays in manufacturing a semiconductor device. The present technology also relates to a semiconductor manufacturing apparatus that predicts the amount of damage caused by ultraviolet rays and controls process conditions.

半導体装置の製造において、高周波バイアス印加によって生成されるプラズマを利用した加工が広く行われている。   In the manufacture of semiconductor devices, processing using plasma generated by applying a high frequency bias is widely performed.

プラズマ中では、加工チャンバの構造及びプロセス条件に応じて、粒子同士の衝突やチャンバの壁との相互作用反応が起こり、イオン、ラジカル、光が生成されている。
このうちのイオンが膜へ照射されることで引き起こされる、膜へのダメージ(結晶欠陥)の予測や制御の技術開発については、シミュレーションからプロセス手法、装置構造に至るまで、様々な技術が提案されている。
In plasma, depending on the structure of the processing chamber and the process conditions, collisions between particles and interaction reaction with the walls of the chamber occur, and ions, radicals, and light are generated.
Various technologies have been proposed, ranging from simulations to process methods and device structures, for the development of technology for predicting and controlling damage (crystal defects) to the film caused by the irradiation of ions. ing.

イオンが引き起こすダメージに加えて、近年、プラズマから照射される光、特に紫外線、即ち紫外(UV;ultraviolet)や真空紫外(VUV;vacuum-ultraviolet)による、膜へのダメージが懸念されている。そして、プラズマから照射される紫外線による膜へのダメージに関する基礎研究やモニタリング技術が国内外で活発化してきている。   In addition to the damage caused by ions, in recent years, there is a concern about damage to the film due to light irradiated from plasma, particularly ultraviolet rays, that is, ultraviolet (UV) or vacuum-ultraviolet (VUV). And basic research and monitoring technology about damage to the film by ultraviolet rays irradiated from plasma have been activated in Japan and overseas.

昨今、半導体デバイスが薄膜化し、有機や化合物半導体デバイスの開発が拡大してゆくことにより、紫外領域での発光強度予測、紫外線が引き起こすダメージの定量予測、並びに、制御技術の開発が望まれている。
そして、従来から、半導体装置の製造において、紫外線のモニタ方法や紫外線によるダメージ量予測には、いくつかの方法が提案されている。
As semiconductor devices become thinner and the development of organic and compound semiconductor devices expands in recent years, prediction of emission intensity in the ultraviolet region, quantitative prediction of damage caused by ultraviolet rays, and development of control technology are desired. .
Conventionally, several methods have been proposed for the monitoring method of ultraviolet rays and the prediction of damage caused by ultraviolet rays in the manufacture of semiconductor devices.

例えば、ウェハ中やプラズマチャンバの天板に、シリコン膜と酸化膜の積層からなるセンサを設置し、負バイアス印加の下で、センサに入射した紫外線により生成されるホールを誘導電流として検出する方法が提案されている(特許文献1、特許文献2を参照)。
プラズマプロセス中に、この誘導電流の変動を測定することによって、トータル(分光はしていない)の紫外線強度をリアルタイムでモニタリングすることができる。また、この紫外線強度を指標として、ダメージ量を予測する。
For example, a method in which a sensor made of a laminated silicon film and oxide film is installed in a wafer or on the top plate of a plasma chamber, and a hole generated by ultraviolet light incident on the sensor is detected as an induced current under negative bias application. Has been proposed (see Patent Document 1 and Patent Document 2).
By measuring the variation of the induced current during the plasma process, the total (non-spectral) ultraviolet intensity can be monitored in real time. Further, the amount of damage is predicted using this ultraviolet intensity as an index.

また、有機物除去のための紫外線洗浄装置において、紫外線ランプから放射される紫外線のモニタリング方法が提案されている(特許文献3を参照)。
洗浄には波長が254nmの紫外線を用いているが、その強い発光強度ゆえに、直接モニタするとセンサがすぐに劣化してしまう問題がある。
そのため、提案されている方法では、直接254nmの波長をモニタせずに、この波長と相関を持ち、かつ、強度の小さい313nmの紫外線強度をリファレンスとしてモニタリングすることにより、本来知りたい波長254nmの強度変化を予測する。
In addition, a method for monitoring ultraviolet rays emitted from an ultraviolet lamp has been proposed in an ultraviolet cleaning apparatus for removing organic substances (see Patent Document 3).
Ultraviolet light having a wavelength of 254 nm is used for cleaning, but due to its strong emission intensity, there is a problem that the sensor deteriorates quickly when directly monitored.
Therefore, the proposed method does not directly monitor the wavelength of 254 nm, but monitors the UV intensity of 313 nm, which has a correlation with this wavelength and has a small intensity, as a reference, so that the intensity of the wavelength of 254 nm originally desired is known. Predict changes.

特開2009−283838号公報JP 2009-283838 A 特開2009−59879号公報JP 2009-59879 A 特開昭62−122130号公報JP 62-122130 A

ところで、紫外線照射による膜へのダメージは、照射される紫外線の波長と対象となる膜のバンドギャップとが関係する。
例えば、シリコン(バンドギャップは1.12eV)であれば、紫外線(エネルギー4eV以上で310nmより短い波長)が入射されると、その紫外線波長全帯で吸収があり、結晶欠陥が引き起こされる。
SiO(8.95eV:139nm)やSiN(5.1eV:243nm)であれば、シリコンよりもバンドギャップが大きいために、310nmより短い波長でも波長帯によって吸収度やダメージ量は大きく異なる。
従って、シリコンよりも上層の膜の構造や厚さ、さらには照射波長によって、シリコンへのダメージ量は大きく異なる。
また、使用するプロセス条件によっても発光スペクトル分布は異なるため、半導体装置の製造への実用という意味では、紫外(UV)から真空紫外(VUV)にかけた分光が重要となる。
そして、実際の半導体装置の製造におけるプラズマプロセス中では、様々な紫外域波長がダメージに関与していると考えられる。
By the way, damage to the film due to ultraviolet irradiation is related to the wavelength of the irradiated ultraviolet ray and the band gap of the target film.
For example, in the case of silicon (with a band gap of 1.12 eV), when ultraviolet rays (wavelengths of 4 eV or more and shorter than 310 nm) are incident, absorption occurs in the entire ultraviolet wavelength range, causing crystal defects.
In the case of SiO 2 (8.95 eV: 139 nm) and SiN (5.1 eV: 243 nm), the band gap is larger than that of silicon. Therefore, even at a wavelength shorter than 310 nm, the absorbance and the amount of damage vary greatly depending on the wavelength band.
Therefore, the amount of damage to silicon varies greatly depending on the structure and thickness of the upper layer of silicon and the irradiation wavelength.
In addition, since the emission spectrum distribution varies depending on the process conditions to be used, spectroscopy from ultraviolet (UV) to vacuum ultraviolet (VUV) is important in terms of practical use for manufacturing semiconductor devices.
And, it is considered that various ultraviolet wavelengths are involved in the damage during the plasma process in the actual manufacture of the semiconductor device.

しかしながら、特許文献1や特許文献2に記載された方法では、紫外線のトータル量をモニタリングしていることになるが、波長ごとの強度をモニタリングする(分光する)ことはできていない。そのため、ダメージ量の正確な予測・制御が行えない。
また、特許文献3に記載された方法では、特定の2つの波長のみにピンポイントで着目しているため、ダメージ量の正確な予測・制御が行えない。
However, in the methods described in Patent Document 1 and Patent Document 2, the total amount of ultraviolet rays is monitored, but the intensity for each wavelength cannot be monitored (spectrometric). As a result, the amount of damage cannot be accurately predicted or controlled.
Further, in the method described in Patent Document 3, since attention is focused on only two specific wavelengths, the damage amount cannot be accurately predicted and controlled.

本技術の目的は、紫外線の膜へのダメージ量の正確な予測が行えるようにするシミュレーション方法及びシミュレーションを提供するものである。また、紫外線の膜へのダメージ量を予測して、ダメージ量を制御することができる半導体製造装置を提供するものである。   An object of the present technology is to provide a simulation method and a simulation capable of accurately predicting the amount of damage to an ultraviolet ray film. It is another object of the present invention to provide a semiconductor manufacturing apparatus capable of controlling the amount of damage by predicting the amount of damage to an ultraviolet film.

本技術のシミュレーション方法は、半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーション方法である。
そして、可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、算出した予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。さらに、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する。
The simulation method of the present technology is a simulation method for predicting an amount of damage caused by ultraviolet rays in manufacturing a semiconductor device.
Then, a prediction formula for the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region, which is associated with the emission spectrum in the visible region, is calculated by multivariate analysis, and the calculated prediction equation and the emission spectrum in the visible region actually detected are Used to predict the emission spectrum in the ultraviolet region. Further, the amount of damage caused by ultraviolet rays is predicted from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region.

本技術のシミュレーションプログラムは、半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーションプログラムである。
まず、可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出する。次に、算出した予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。さらに、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する。
そして、これらの機能を情報処理装置に実装して実行させる。
The simulation program of the present technology is a simulation program that predicts the amount of damage caused by ultraviolet rays in manufacturing a semiconductor device.
First, a prediction formula for the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region, which is associated with the emission spectrum in the visible region, is calculated by multivariate analysis. Next, the emission spectrum in the ultraviolet region is predicted using the calculated prediction formula and the emission spectrum in the visible region actually detected. Further, the amount of damage caused by ultraviolet rays is predicted from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region.
Then, these functions are implemented in the information processing apparatus and executed.

本技術の半導体製造装置は、ウェハが配置されるチャンバと、チャンバ内における可視領域の発光スペクトルを検出するセンサと、チャンバ内のプロセス条件を算出する算出部と、チャンバ内のプロセス条件を制御する制御部を備える。
算出部は、可視領域の発光スペクトルに関連付けして、多変量解析によって算出された、紫外領域の各波長の発光強度の予測式と、センサで実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。そして、予測した紫外領域の発光スペクトルから紫外線によるダメージ量を予測し、このダメージ量がなるべく少なくなるようにチャンバ内のプロセス条件を算出する。
制御部は、算出部で算出されたプロセス条件となるように、チャンバ内のプロセス条件を制御する。
A semiconductor manufacturing apparatus according to an embodiment of the present technology controls a chamber in which a wafer is disposed, a sensor that detects a light emission spectrum in a visible region in the chamber, a calculation unit that calculates a process condition in the chamber, and a process condition in the chamber. A control unit is provided.
The calculation unit correlates the emission spectrum of the visible region with the prediction formula of the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region, calculated by multivariate analysis, and the emission spectrum of the visible region actually detected by the sensor. Used to predict the emission spectrum in the ultraviolet region. Then, the amount of damage caused by ultraviolet rays is predicted from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region, and the process conditions in the chamber are calculated so that the amount of damage is minimized.
The control unit controls the process condition in the chamber so as to be the process condition calculated by the calculation unit.

上述の本技術のシミュレーション方法によれば、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出して、この予測式と実際に検出された可視領域の発光スペクトルを用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。これにより、紫外領域の発光スペクトルを正確に予測することができる。
さらに、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測するので、発光する紫外線波長に応じて、発光強度及び紫外線によるダメージ量を正確に予測することができる。
According to the simulation method of the present technology described above, the prediction formula of the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region is calculated by multivariate analysis, and using this prediction formula and the emission spectrum of the visible region actually detected, Predict the emission spectrum in the ultraviolet region. Thereby, the emission spectrum in the ultraviolet region can be accurately predicted.
Furthermore, since the damage amount due to the ultraviolet rays is predicted from the predicted emission spectrum in the ultraviolet region, the emission intensity and the damage amount due to the ultraviolet rays can be accurately predicted according to the wavelength of the emitted ultraviolet light.

上述の本技術のシミュレーションプログラムによれば、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出する。そして、この予測式と実際に検出された可視領域の発光スペクトルを用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。さらに、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する。
これにより、紫外領域の発光スペクトルを正確に予測することができ、発光する紫外線波長に応じて、発光強度及び紫外線によるダメージ量を正確に予測することができる。
According to the simulation program of the present technology described above, the prediction formula of the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region is calculated by multivariate analysis. Then, the emission spectrum in the ultraviolet region is predicted using this prediction formula and the emission spectrum in the visible region actually detected. Further, the amount of damage caused by ultraviolet rays is predicted from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region.
Thereby, the emission spectrum in the ultraviolet region can be accurately predicted, and the emission intensity and the amount of damage due to the ultraviolet rays can be accurately predicted in accordance with the wavelength of emitted ultraviolet light.

上述の本技術の半導体製造装置の構成によれば、算出部は、多変量解析によって算出された、紫外領域の各波長の発光強度の予測式と、センサで実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。これにより、紫外領域の発光スペクトルを正確に予測することが可能になる。
そして、算出部は、予測した紫外領域の発光スペクトルから紫外線によるダメージ量を予測する。これにより、発光する紫外線波長に応じて、発光強度及び紫外線によるダメージ量を正確に予測することが可能になる。
さらに、算出部は、このダメージ量がなるべく少なくなるようにチャンバ内のプロセス条件を算出し、制御部は、算出部で算出されたプロセス条件となるように、チャンバ内のプロセス条件を制御する。これにより、ダメージ量がなるべく少なくなるようにチャンバ内のプロセス条件が制御されるので、半導体装置を製造する際の紫外線によるダメージ量を少なくすることが可能になる。
According to the configuration of the semiconductor manufacturing apparatus of the present technology described above, the calculating unit calculates the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region calculated by multivariate analysis and the light emission in the visible region actually detected by the sensor. The spectrum is used to predict the emission spectrum in the ultraviolet region. This makes it possible to accurately predict the emission spectrum in the ultraviolet region.
And a calculation part estimates the amount of damage by ultraviolet rays from the emission spectrum of the estimated ultraviolet region. This makes it possible to accurately predict the light emission intensity and the amount of damage caused by ultraviolet rays according to the wavelength of emitted ultraviolet rays.
Further, the calculation unit calculates the process conditions in the chamber so that the amount of damage is as small as possible, and the control unit controls the process conditions in the chamber so as to be the process conditions calculated by the calculation unit. As a result, the process conditions in the chamber are controlled so as to reduce the damage amount as much as possible, so that it is possible to reduce the damage amount due to ultraviolet rays when manufacturing the semiconductor device.

上述の本技術によれば、紫外線波長に応じて、発光強度及び紫外線によるダメージ量を正確に予測することが可能になるため、効率良くそれぞれの膜に対する紫外線による変質(ダメージ)を低減させることが可能になる。
従って、本技術により、紫外線による変質(ダメージ)が少なく、良好な特性を有する半導体装置を製造することが可能になる。
According to the above-described present technology, since it becomes possible to accurately predict the emission intensity and the amount of damage due to ultraviolet rays according to the ultraviolet wavelength, it is possible to efficiently reduce deterioration (damage) of each film by ultraviolet rays. It becomes possible.
Therefore, according to the present technology, it becomes possible to manufacture a semiconductor device having less quality (damage) due to ultraviolet rays and having good characteristics.

本技術に係るシミュレーション方法の基本フロー図である。It is a basic flow figure of the simulation method concerning this art. 紫外領域の発光スペクトルの定量予測のシミュレーションのフロー図である。It is a flowchart of simulation of quantitative prediction of the emission spectrum of an ultraviolet region. 多変量解析での予測式の作成のフロー図である。It is a flowchart of preparation of the prediction formula in multivariate analysis. ダメージ量データベースの一部の概要である。It is an outline of a part of damage amount database. 本技術による半導体製造装置の概念図である。It is a conceptual diagram of the semiconductor manufacturing apparatus by this technique. 図5の半導体製造装置において、製造プロセスの条件を補正するフローチャートである。6 is a flowchart for correcting a manufacturing process condition in the semiconductor manufacturing apparatus of FIG. 第1の実施の形態のシミュレーション方法で使用するパターン構造図である。It is a pattern structure figure used with the simulation method of a 1st embodiment. 第2の実施の形態のシミュレータの概念図である。It is a conceptual diagram of the simulator of 2nd Embodiment. 第3の実施の形態のドライエッチング装置の概略構成図である。It is a schematic block diagram of the dry etching apparatus of 3rd Embodiment. 図9のドライエッチング装置において、製造プロセスの条件を補正するフローチャートである。10 is a flowchart for correcting the manufacturing process conditions in the dry etching apparatus of FIG. 9. 第4の実施の形態のドライエッチング装置の概略構成図(ブロック図)である。It is a schematic block diagram (block diagram) of the dry etching apparatus of 4th Embodiment. 図11のドライエッチング装置において、製造プロセスの条件を補正するフローチャートである。12 is a flowchart for correcting conditions of a manufacturing process in the dry etching apparatus of FIG. 第5の実施の形態のドライエッチング装置において、オーバーエッチングの終点を検出するフローチャートである。9 is a flowchart for detecting an end point of overetching in a dry etching apparatus according to a fifth embodiment.

以下、本技術を実施するための最良の形態(以下、実施の形態とする)について説明する。
なお、説明は以下の順序で行う。
1.本技術の概要
2.第1の実施の形態(シミュレーション方法)
3.第2の実施の形態(シミュレータ)
4.第3の実施の形態(ドライエッチング装置)
5.第4の実施の形態(ドライエッチング装置)
6.第5の実施の形態(ドライエッチング装置及びエッチング加工方法)
The best mode for carrying out the present technology (hereinafter referred to as an embodiment) will be described below.
The description will be given in the following order.
1. 1. Overview of this technology First embodiment (simulation method)
3. Second embodiment (simulator)
4). Third embodiment (dry etching apparatus)
5. Fourth embodiment (dry etching apparatus)
6). Fifth embodiment (dry etching apparatus and etching processing method)

<1.本技術の概要>
まず、具体的な実施の形態の説明に先立ち、本技術の概要を説明する。
<1. Overview of this technology>
First, prior to description of specific embodiments, an outline of the present technology will be described.

本技術においては、紫外発光を直接モニタリングすることなく、可視発光スペクトルデータに基づいて、紫外発光スペクトルをシミュレーションにより予測する。
また、シミュレーションによる紫外発光スペクトルの予測の結果をインプット情報として、膜へのダメージ量をシミュレーションにより予測する。
さらに、リアルタイムに紫外線ダメージを低減することを目的として、上述した予測方法に基づくソフトウェアを実装した半導体製造装置を構成する。
In the present technology, the ultraviolet emission spectrum is predicted by simulation based on the visible emission spectrum data without directly monitoring the ultraviolet emission.
In addition, the amount of damage to the film is predicted by simulation using the result of prediction of the ultraviolet emission spectrum by simulation as input information.
Furthermore, for the purpose of reducing ultraviolet damage in real time, a semiconductor manufacturing apparatus is installed that is equipped with software based on the above-described prediction method.

(原理)
まず、本技術が利用する原理を説明する。
原子や分子からの紫外発光や可視発光(振動遷移・回転遷移、微細構造遷移、超微細構造遷移を伴う電子遷移)は、各エネルギーバンド間に存在する電子状態の変化(電子移動)であり、一般には下式のように表現できる。
(principle)
First, the principle used by the present technology will be described.
Ultraviolet light emission and visible light emission from atoms and molecules (vibrational transition / rotational transition, fine structure transition, electronic transition accompanied by hyperfine structure transition) are changes in electronic states (electron transfer) that exist between energy bands. In general, it can be expressed as:

ここで、nは電子密度、σλは反応断面積、Aλは各遷移におけるアインシュタインのA係数、[x]λは各準位でのpopulation、Iλは波長λの光の強度、hはプランク係数、νλは対応する周波数、βは逃避率、Sは源泉関数、Pはバックグラウンド関数である。 Here, ne is the electron density, σ λ is the reaction cross section, A λ is the Einstein A coefficient at each transition, [x] λ is the population at each level, I λ is the intensity of light of wavelength λ, h Is the Planck coefficient, ν λ is the corresponding frequency, β is the escape rate, S is the source function, and P is the background function.

この式のように、発光強度Iはその他の準位の寄与で決まるので、多かれ少なかれ、互いに相関を持っている。
そして、本技術では、可視領域と紫外領域での相関性を原理として利用して、紫外発光の強度の予測とダメージ予測を行う。
As shown in this equation, the emission intensity I is determined by the contribution of other levels, and is more or less correlated with each other.
In the present technology, the correlation between the visible region and the ultraviolet region is used as a principle to predict the intensity of ultraviolet light emission and to predict damage.

本技術では、上述した原理を利用して、下記のように、シミュレーション方法、シミュレーションプログラム、半導体製造装置を構成する。   In the present technology, using the principle described above, a simulation method, a simulation program, and a semiconductor manufacturing apparatus are configured as follows.

本技術のシミュレーション方法は、半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーション方法である。
そして、可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、算出した予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。さらに、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する。
The simulation method of the present technology is a simulation method for predicting an amount of damage caused by ultraviolet rays in manufacturing a semiconductor device.
Then, a prediction formula for the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region, which is associated with the emission spectrum in the visible region, is calculated by multivariate analysis, and the calculated prediction equation and the emission spectrum in the visible region actually detected are Used to predict the emission spectrum in the ultraviolet region. Further, the amount of damage caused by ultraviolet rays is predicted from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region.

本技術のシミュレーションプログラムは、半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーションプログラムである。
まず、可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出する。次に、算出した予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。さらに、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する。
そして、これらの機能を情報処理装置に実装して実行させる。
The simulation program of the present technology is a simulation program that predicts the amount of damage caused by ultraviolet rays in manufacturing a semiconductor device.
First, a prediction formula for the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region, which is associated with the emission spectrum in the visible region, is calculated by multivariate analysis. Next, the emission spectrum in the ultraviolet region is predicted using the calculated prediction formula and the emission spectrum in the visible region actually detected. Further, the amount of damage caused by ultraviolet rays is predicted from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region.
Then, these functions are implemented in the information processing apparatus and executed.

本技術の半導体製造装置は、ウェハが配置されるチャンバと、チャンバ内における可視領域の発光スペクトルを検出するセンサと、チャンバ内のプロセス条件を算出する算出部と、チャンバ内のプロセス条件を制御する制御部を備える。
算出部は、可視領域の発光スペクトルに関連付けして、多変量解析によって算出された、紫外領域の各波長の発光強度の予測式と、前記センサで実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。そして、予測した紫外領域の発光スペクトルから紫外線によるダメージ量を予測し、このダメージ量がなるべく少なくなるように前記チャンバ内のプロセス条件を算出する。
制御部は、算出部で算出されたプロセス条件となるように、チャンバ内のプロセス条件を制御する。
A semiconductor manufacturing apparatus according to an embodiment of the present technology controls a chamber in which a wafer is disposed, a sensor that detects a light emission spectrum in a visible region in the chamber, a calculation unit that calculates a process condition in the chamber, and a process condition in the chamber. A control unit is provided.
The calculation unit is associated with the emission spectrum of the visible region, calculated by multivariate analysis, the prediction formula of the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region, the emission spectrum of the visible region actually detected by the sensor, Is used to predict the emission spectrum in the ultraviolet region. Then, the amount of damage caused by ultraviolet rays is predicted from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region, and the process conditions in the chamber are calculated so that the amount of damage is minimized.
The control unit controls the process condition in the chamber so as to be the process condition calculated by the calculation unit.

(シミュレーション方法)
次に、本技術に係るシミュレーション方法について、詳細に説明する。
本技術に係るシミュレーション方法の基本フロー図を、図1に示す。
図1に示すフローは、詳細を後述する、シミュレータ(情報処理装置、算出部)により実行される。
図1に示すように、まず、ステップS1において、シミュレータは、可視領域(例えば、300nm−800nm:領域Aと呼ぶ)の発光スペクトルデータをインプットデータとして読み込む。この可視領域の発光スペクトルデータは、実際に、半導体製造装置(加工装置等)のチャンバ内で発光し、OES(Optical Emission Spectrometer)等のセンサによって検出された、可視領域の発光スペクトルのデータである。
次に、ステップS2において、シミュレータは、読み込んだ可視領域の発光スペクトルデータを、予め求めておいた多変量解析予測式に当てはめることにより、紫外領域(例えば、10nm−300nm:領域Bと呼ぶ)の発光スペクトルの定量予測を行う。
次に、ステップS3において、シミュレータは、パターン構造データ、即ち、紫外線が照射される対象であるパターン構造の情報を読み込む。パターン構造データとしては、マスク情報(例えば、GDSファイル情報)と膜厚情報を読み込む。
次に、ステップS4において、シミュレータは、ダメージ量を予測する。ここでは、シミュレータが、ステップS2で予測した紫外領域の発光スペクトルと、読み込んだパターン構造データとから、ダメージ量データベースとの照合を行い、ダメージ量を予測する。
(Simulation method)
Next, the simulation method according to the present technology will be described in detail.
A basic flow diagram of a simulation method according to the present technology is shown in FIG.
The flow shown in FIG. 1 is executed by a simulator (information processing apparatus, calculation unit), which will be described in detail later.
As shown in FIG. 1, first, in step S <b> 1, the simulator reads emission spectrum data in a visible region (for example, 300 nm-800 nm: referred to as region A) as input data. The emission spectrum data in the visible region is data of the emission spectrum in the visible region that is actually emitted in a chamber of a semiconductor manufacturing apparatus (processing apparatus or the like) and detected by a sensor such as an OES (Optical Emission Spectrometer). .
Next, in step S2, the simulator applies the emission spectrum data in the visible region that has been read to the multivariate analysis prediction formula that has been obtained in advance, so that the ultraviolet region (for example, 10 nm-300 nm: referred to as region B) is obtained. Quantitative prediction of emission spectrum is performed.
Next, in step S <b> 3, the simulator reads pattern structure data, that is, information on the pattern structure that is a target irradiated with ultraviolet rays. As pattern structure data, mask information (for example, GDS file information) and film thickness information are read.
Next, in step S4, the simulator predicts the damage amount. Here, the simulator compares the damage spectrum with the emission spectrum in the ultraviolet region predicted in step S2 and the read pattern structure data, and predicts the damage amount.

さらに、図1のフローの各ステップについて、詳細に説明する。
図1のステップS2における、紫外領域の発光スペクトルの定量予測は、例えば、以下に説明するようにして、行うことができる。
Furthermore, each step of the flow of FIG. 1 will be described in detail.
The quantitative prediction of the emission spectrum in the ultraviolet region in step S2 in FIG. 1 can be performed, for example, as described below.

紫外領域の発光スペクトルの定量予測のシミュレーションのフロー図を、図2に示す。
図2に示すフローも、詳細を後述する、シミュレータ(情報処理装置、算出部)により実行される。
シリコンの加工、SiOの加工、SiNの加工、有機膜の加工、化合物半導体の加工、金属の加工、等の様々なプロセス条件と加工装置の条件に対して、可視領域及び紫外領域でのスペクトルデータを事前に取得して、データベース101を構成する。加工装置としては、CCP(Capacitive Coupled Plasma)装置、ICP(Inductively Coupled Plasma)装置、ECR(Electron Cyclotron Resonance)装置等が挙げられる。
A flow chart of a simulation for quantitative prediction of the emission spectrum in the ultraviolet region is shown in FIG.
The flow shown in FIG. 2 is also executed by a simulator (information processing apparatus, calculation unit), which will be described in detail later.
Spectra in the visible and ultraviolet regions for various process conditions and processing equipment conditions such as silicon processing, SiO 2 processing, SiN processing, organic film processing, compound semiconductor processing, metal processing, etc. Data is acquired in advance, and the database 101 is configured. Examples of the processing apparatus include a CCP (Capacitive Coupled Plasma) apparatus, an ICP (Inductively Coupled Plasma) apparatus, an ECR (Electron Cyclotron Resonance) apparatus, and the like.

次に、ステップS11において、シミュレータは、データベース101のデータを利用して、多変量解析での予測式を作成する。この予測式の作成のフロー図を、図3に示す。
図3に示すフローも、詳細を後述する、シミュレータ(情報処理装置、算出部)により実行される。
図3に示すように、予め、波長と強度のデータ群から成る、紫外領域と可視領域のスペクトルデータ111を用意しておく。
そして、図3のステップS21において、シミュレータは、プロセス条件(レシピ情報)112から、可視発光に関する発光種及び波長群を同定して、各波長での発光強度情報を、スペクトルデータ111から抽出して取得する。
さらに、図3のステップS22において、シミュレータは、取得した各波長での強度情報を用いて、主成分分析を行い、主成分分析によって導かれる、寄与率の高い波長強度を選び出す。このとき、シミュレータは、具体的には、下記の式で表される累積寄与率Pmが例えば80%(この限りではない)に達するまでの、寄与率上位m個の波長強度を選び出す。
Next, in step S11, the simulator uses the data in the database 101 to create a prediction formula in multivariate analysis. FIG. 3 shows a flowchart for creating this prediction formula.
The flow shown in FIG. 3 is also executed by a simulator (information processing apparatus, calculation unit), which will be described in detail later.
As shown in FIG. 3, spectral data 111 in the ultraviolet region and the visible region, which are composed of data groups of wavelength and intensity, are prepared in advance.
In step S21 of FIG. 3, the simulator identifies the light emission type and wavelength group related to visible light emission from the process conditions (recipe information) 112, and extracts light emission intensity information at each wavelength from the spectrum data 111. get.
Further, in step S22 of FIG. 3, the simulator performs principal component analysis using the acquired intensity information at each wavelength, and selects a wavelength intensity having a high contribution ratio derived by the principal component analysis. At this time, the simulator specifically selects the top m wavelength intensities until the cumulative contribution rate Pm represented by the following expression reaches 80% (not limited to this), for example.

ここで、行列Vは、下記の式のような共分散行列、λは共分散行列Vのj番目に大きい固有値、tr(V)はVの固有値の総和である。 Here, the matrix V is a covariance matrix such as the following equation, λ j is the jth largest eigenvalue of the covariance matrix V, and tr (V) is the sum of the eigenvalues of V.

ここで、Nはサンプル数、xNPは各波長の可視発光強度である。 Here, N is the number of samples, and x NP is the visible light emission intensity at each wavelength.

さらに、図3のステップS23において、シミュレータは、重回帰分析を行って、紫外発光予測式を導出する。
このとき、シミュレータは、具体的には、ステップS22の主成分分析で数をある程度絞り込んだ可視発光データを用いて、下記の式で表されるフィッティングモデルを設定して、重回帰分析を行う。そして、シミュレータは、重回帰分析により、式のB及びCを求めて、最終的な紫外領域の波長iの発光強度予測式Iを導出する。重回帰分析としては、例えば、ステップワイズ法を使用するが、この限りではない。
Further, in step S23 of FIG. 3, the simulator performs multiple regression analysis to derive an ultraviolet emission prediction formula.
At this time, specifically, the simulator performs multiple regression analysis by setting a fitting model represented by the following equation using visible light emission data whose number is reduced to some extent in the principal component analysis in step S22. Then, the simulator obtains formulas B j and C i by multiple regression analysis, and derives a final emission intensity prediction formula I i of the wavelength i in the ultraviolet region. As the multiple regression analysis, for example, a stepwise method is used, but this is not restrictive.

このようにして、図2のステップS11の予測式を作成することができる。
次に、図2のステップS12において、シミュレータは、別途測定した可視領域スペクトルデータ102と、ステップS11で作成した予測式とを使用して、紫外領域(領域B)のスペクトルの予測を行う。例えば、I(50nm)=ΣB×I(300−800nm)+C,I(51nm)=ΣBx+1×I(300−800nm)+Cx+1,・・・,I(299nm)=ΣB×I(300−800nm)+C、と紫外領域の各波長の強度を予測する。
これにより、予測した紫外領域(領域B)のスペクトル分布を含む、紫外領域及び可視領域の発光スペクトル分布103が得られる。
In this way, the prediction formula of step S11 in FIG. 2 can be created.
Next, in step S12 of FIG. 2, the simulator predicts the spectrum in the ultraviolet region (region B) using the separately measured visible region spectrum data 102 and the prediction formula created in step S11. For example, I (50 nm) = ΣB x × I (300−800 nm) + C x , I (51 nm) = ΣB x + 1 × I (300−800 nm) + C x + 1 ,..., I (299 nm) = ΣB n × I ( 300-800 nm) + C n , and the intensity of each wavelength in the ultraviolet region.
Thereby, the emission spectrum distribution 103 of the ultraviolet region and the visible region including the predicted spectral distribution of the ultraviolet region (region B) is obtained.

図1のステップS4における、ダメージ量の予測は、ダメージ量データベースを利用する。このダメージ量データベースは、膜種(Si,SiO,SiN,有機膜、化合物)に対して、特定波長ごとに、パターン構造、ドーズ量、プロセス条件(ガス種、流量、圧力、パワー)の各データと、ダメージ量(結晶欠陥)のデータとの組み合わせから成る。
このダメージ量データベースの一部の概要を、図4に示す。図4では、Siと有機膜に対して、それぞれ、特定の波長1、波長2、波長3ごとに、パターン構造、ドーズ量、プロセス条件のデータとダメージ量のデータとの組み合わせを示している。
なお、図4では、波長1に1組のパターン構造、ドーズ量、プロセス条件のデータとダメージ量のデータとの組み合わせを記載しているが、実際のダメージ量データベースでは、波長1、波長2、波長3のそれぞれに多数の組の組み合わせがある。
ダメージ量データベースは、あらかじめ実測によって作成しても良いし、MD(Molecular Dynamics)等による数値シミュレーション等で作成しても良い。
The damage amount prediction in step S4 in FIG. 1 uses a damage amount database. This damage amount database includes each of the pattern structure, dose amount, and process conditions (gas type, flow rate, pressure, power) for each specific wavelength with respect to the film type (Si, SiO 2 , SiN, organic film, compound). It consists of a combination of data and damage amount (crystal defect) data.
An outline of a part of the damage amount database is shown in FIG. FIG. 4 shows combinations of pattern structure, dose amount, process condition data, and damage amount data for each of the specific wavelength 1, wavelength 2, and wavelength 3 for Si and the organic film, respectively.
In FIG. 4, a combination of pattern structure data, dose amount, process condition data and damage amount data for wavelength 1 is shown, but in an actual damage amount database, wavelength 1, wavelength 2, There are many sets of combinations for each of the wavelengths 3.
The damage amount database may be created in advance by actual measurement, or may be created by numerical simulation using MD (Molecular Dynamics) or the like.

図4に示したような構成のダメージ量データベースを使用することにより、紫外線の波長及び強度と、プロセス条件・パターン構造・開口率との関連付けを行って、ダメージ量を予測することができる。
これにより、予測したダメージ量に基づいて、紫外線によるダメージをできるだけ少なく抑制する、プロセス条件やデバイス構造(又はパターンレイアウト)の最適化を定量的に行うことが可能になる。
By using the damage amount database configured as shown in FIG. 4, the damage amount can be predicted by associating the wavelength and intensity of ultraviolet rays with the process conditions / pattern structure / aperture ratio.
This makes it possible to quantitatively optimize process conditions and device structure (or pattern layout) that suppress damage due to ultraviolet rays as much as possible based on the predicted damage amount.

そして、シミュレータは、図2のステップS12で得られた紫外領域の発光スペクトルと、ステップS3で読み込んだ、紫外線が照射される実際のパターン構造の情報とを用いて、図4に示したようなダメージ量データベースと照合し、スプライン補間する。これにより、紫外線ダメージ量を予測する。
このようにして紫外線ダメージ量を予測して、図1に示す処理が終了する。
Then, the simulator uses the emission spectrum in the ultraviolet region obtained in step S12 in FIG. 2 and information on the actual pattern structure irradiated with ultraviolet rays read in step S3 as shown in FIG. Check the damage amount database and perform spline interpolation. Thereby, the amount of ultraviolet damage is predicted.
In this way, the amount of ultraviolet damage is predicted, and the process shown in FIG. 1 ends.

上述した本技術のシミュレーション方法によれば、多変量解析によって、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を算出している。そして、算出した予測式と実際にセンサで検出された可視領域の発光スペクトルを用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測している。これにより、紫外領域の発光スペクトルを正確に予測することができる。
さらに、予測して得られた紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測するので、プロセス中に発光する紫外線波長に応じて、発光強度及び紫外線によるダメージ量を正確に予測することができる。
According to the simulation method of the present technology described above, a prediction formula for the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region is calculated by multivariate analysis. Then, the emission spectrum in the ultraviolet region is predicted using the calculated prediction formula and the emission spectrum in the visible region actually detected by the sensor. Thereby, the emission spectrum in the ultraviolet region can be accurately predicted.
Furthermore, since the amount of damage caused by ultraviolet rays is predicted from the emission spectrum of the ultraviolet region obtained by prediction, the emission intensity and the amount of damage caused by ultraviolet rays can be accurately predicted according to the wavelength of ultraviolet rays emitted during the process. .

(半導体製造装置)
本技術による半導体製造装置の概念図を、図5に示す。また、本技術による半導体製造装置のプロセス補正動作のフローチャートを、図6に示す。
図5に示す半導体製造装置1は、プラズマチャンバ2、可視領域発光モニタであるOES、シミュレーションを実行するためのシミュレーションプログラム(ソフトウェア)を実装したシミュレータ4、制御部5を有して、構成されている。シミュレータ4は、コンピュータ等の情報処理装置であり、本技術に係る「算出部」に該当する。
(Semiconductor manufacturing equipment)
A conceptual diagram of a semiconductor manufacturing apparatus according to the present technology is shown in FIG. FIG. 6 shows a flowchart of the process correction operation of the semiconductor manufacturing apparatus according to the present technology.
A semiconductor manufacturing apparatus 1 shown in FIG. 5 includes a plasma chamber 2, an OES that is a visible light emission monitor, a simulator 4 that implements a simulation program (software) for executing a simulation, and a control unit 5. Yes. The simulator 4 is an information processing apparatus such as a computer, and corresponds to a “calculation unit” according to the present technology.

プラズマチャンバ2内には、下部に電極3が設けられている。この電極3上に、ウェハ6を載置して、ウェハ6に対して成膜や膜の加工が行われる。
なお、図示しないが、プラズマチャンバ2内の上部にも電極(上部電極)を設けており、電極(下部電極)3と上部電極との間に電界をかけて、プラズマを発生させた状態で、ウェハ6に対して成膜や膜の加工が行われる。
An electrode 3 is provided in the lower part of the plasma chamber 2. A wafer 6 is placed on the electrode 3, and film formation or film processing is performed on the wafer 6.
Although not shown, an electrode (upper electrode) is also provided in the upper part of the plasma chamber 2, and an electric field is applied between the electrode (lower electrode) 3 and the upper electrode to generate plasma. Film formation or film processing is performed on the wafer 6.

シミュレータ4に実装させるシミュレーションプログラム(ソフトウェア)は、オンライン及び/又はオフラインで動作可能な構成とする。
そして、シミュレータ4は、図5の右側の図に示すように、OESにより取得したモニタリングデータから、紫外領域のスペクトルを予測し、ダメージ量を予測して、最適化されたプロセス条件を探し出す、操作を実行する。
なお、シミュレータ4に実装させるシミュレーションプログラム(ソフトウェア)を、ダメージ量の予測の後で、さらに、破線で囲まれた、形状変動予測を行って、最適化されたプロセス条件を探し出す構成としても良い。
The simulation program (software) to be installed in the simulator 4 is configured to be able to operate online and / or offline.
Then, as shown in the diagram on the right side of FIG. 5, the simulator 4 predicts the spectrum in the ultraviolet region from the monitoring data acquired by OES, predicts the damage amount, and finds the optimized process condition. Execute.
Note that the simulation program (software) to be installed in the simulator 4 may be configured to search for an optimized process condition by predicting the shape variation surrounded by a broken line after the damage amount is predicted.

制御部5は、シミュレータ4において実行されたシミュレーションで得られた、プラズマチャンバ2のプロセス条件の補正を、プラズマチャンバ2へフィードバックするように制御を行う。
なお、可視領域発光モニタとしては、図5に示したOES以外の構成も採用することが可能である。
The control unit 5 performs control so that the correction of the process conditions of the plasma chamber 2 obtained by the simulation executed in the simulator 4 is fed back to the plasma chamber 2.
It should be noted that a configuration other than the OES shown in FIG.

そして、図5に示した半導体製造装置1では、例えば、図6に示すフローチャートに従って、製造プロセスの条件を補正する。
図6に示すように、まず、ステップS31において、プラズマ加工中に、プラズマチャンバ2に備え付けられたOESによって、可視領域の発光スペクトルデータ(例えば、波長300−800nm)を逐次取得する。
次に、ステップS32において、シミュレータ4は、前述した多変量解析による予測式と、OESにより取得した可視領域の発光スペクトルデータから、紫外領域の発光スペクトルを予測する。
次に、ステップS33において、シミュレータ4は、紫外線が照射される対象である、パターン構造のデータ(マスク情報と膜厚情報等)を読み込む。
次に、ステップS34において、シミュレータ4は、前述したシミュレーション方法により、紫外線ダメージ量を予測する。ここでは、シミュレータ4が、ステップS32で予測した紫外領域の発光スペクトルと、読み込んだパターン構造データとから、ダメージ量データベースとの照合を行い、ダメージ量を予測する。
次に、ステップS35において、シミュレータ4は、ダメージ量データベースから、レシピ条件に近い範囲内(例えば、±50%)でダメージを低減するプロセス条件(圧力、流量、パワー)を選定する。
次に、図5及び図6において破線で囲われた、形状変動予測を行わない場合には、そのままステップS37に進み、シミュレータ4は、選定したプロセス条件の補正パラメータを、制御部5に受け渡す。
In the semiconductor manufacturing apparatus 1 shown in FIG. 5, for example, the manufacturing process conditions are corrected according to the flowchart shown in FIG.
As shown in FIG. 6, first, in step S31, emission spectrum data in the visible region (for example, wavelength 300 to 800 nm) is sequentially acquired by OES provided in the plasma chamber 2 during plasma processing.
Next, in step S <b> 32, the simulator 4 predicts the emission spectrum in the ultraviolet region from the prediction formula based on the multivariate analysis described above and the emission spectrum data in the visible region acquired by OES.
Next, in step S <b> 33, the simulator 4 reads pattern structure data (mask information, film thickness information, and the like), which is a target to be irradiated with ultraviolet rays.
Next, in step S34, the simulator 4 predicts the amount of ultraviolet damage by the above-described simulation method. Here, the simulator 4 collates with the damage amount database from the emission spectrum in the ultraviolet region predicted in step S32 and the read pattern structure data, and predicts the damage amount.
Next, in step S35, the simulator 4 selects process conditions (pressure, flow rate, power) for reducing damage within a range close to the recipe conditions (for example, ± 50%) from the damage amount database.
Next, when the shape variation prediction enclosed by the broken line in FIGS. 5 and 6 is not performed, the process proceeds to step S37 as it is, and the simulator 4 transfers the correction parameter of the selected process condition to the control unit 5. .

これに対して、図5及び図6において破線で囲われた、形状変動予測を行う場合には、ステップS35からステップS36に進んで、シミュレータ4が形状変動予測を行う。具体的には、シミュレータ4が、選定されたプロセス条件及び、ウェハ開口率・Semi-Local開口率・パターン構造を用いて、形状シミュレーションを行うことにより、形状変動を予測する。形状シミュレーションは、例えば、特開2009−152269号公報に記載された方法を採用することができる。
予測の結果、変動が許容範囲内(例えば、±10%以内)であれば、ステップS37に進み、シミュレータ4は、選定したプロセス条件の補正パラメータを、制御部5に受け渡す。
一方、変動が許容範囲を超える場合には、ステップS35に戻り、シミュレータ4が、ダメージを低減することができ、かつ、前回選定したプロセス条件とは別のプロセス条件を選定する。そして、ステップS36に進み、シミュレータ4が、選定したプロセス条件に対して、形状変動予測を行う、
これを繰り返すことで、シミュレータ4は、スペックを満たす形状と紫外線ダメージ量の低減を行うことのできる最適プロセス条件を探し出す。
プロセス条件が決定したら、シミュレータ4は、決定したプロセス条件を、制御部5を通じてプラズマチャンバ2側に送り、プロセス条件の補正をリアルタイムに行う。
On the other hand, in the case of performing the shape variation prediction surrounded by the broken line in FIGS. 5 and 6, the process proceeds from step S35 to step S36, and the simulator 4 performs the shape variation prediction. Specifically, the simulator 4 predicts a shape variation by performing a shape simulation using the selected process conditions and the wafer aperture ratio / Semi-Local aperture ratio / pattern structure. For the shape simulation, for example, a method described in JP2009-152269A can be employed.
As a result of the prediction, if the fluctuation is within an allowable range (for example, within ± 10%), the process proceeds to step S37, and the simulator 4 transfers the correction parameter of the selected process condition to the control unit 5.
On the other hand, when the fluctuation exceeds the allowable range, the process returns to step S35, and the simulator 4 selects a process condition that can reduce damage and is different from the process condition selected last time. And it progresses to step S36 and the simulator 4 performs shape variation prediction with respect to the selected process conditions.
By repeating this, the simulator 4 searches for an optimum process condition that can reduce the ultraviolet ray damage amount and the shape that satisfies the specifications.
When the process condition is determined, the simulator 4 sends the determined process condition to the plasma chamber 2 side through the control unit 5 to correct the process condition in real time.

このように、本技術による半導体製造装置では、加工中のプラズマ状態やチャンバ壁状態を反映する、可視領域発光の情報を用いて紫外線スペクトルの予測を行うため、これまでの手法よりも、正確に紫外線ダメージ量を制御することが可能となる。これにより、半導体デバイスの電気特性、即ち、トランジスタI−V特性、イメージャの白点・暗電流、太陽電池の変換効率、レーザーの出力特性等の向上を行うことが可能になる。
また、形状変動予測も行う場合には、プロセス条件をさらに最適化することが可能となる。
As described above, the semiconductor manufacturing apparatus according to the present technology predicts the ultraviolet spectrum using the information of visible region luminescence that reflects the plasma state and the chamber wall state during processing, and thus more accurately than the conventional methods. It is possible to control the amount of ultraviolet damage. Thereby, it becomes possible to improve the electrical characteristics of the semiconductor device, that is, the transistor IV characteristics, the white spot / dark current of the imager, the conversion efficiency of the solar cell, the output characteristics of the laser, and the like.
In addition, when shape variation prediction is also performed, the process conditions can be further optimized.

なお、本技術による半導体製造装置は、プラズマを用いる加工であれば、ドライエッチング、CVD(Chemical Vapor Deposition)、PVD(Physical Vapor Deposition)等、加工の種類を問わず、適用することができる。   Note that the semiconductor manufacturing apparatus according to the present technology can be applied to any type of processing such as dry etching, CVD (Chemical Vapor Deposition), PVD (Physical Vapor Deposition), etc., as long as the processing uses plasma.

<2.第1の実施の形態(シミュレーション方法)>
続いて、具体的な実施の形態を説明する。
まず、第1の実施の形態のシミュレーション方法を説明する。
本実施の形態のシミュレーション方法は、OESによるモニタリングデータを用いて、紫外発光スペクトル及びダメージ量のシミュレーションを行う。
<2. First Embodiment (Simulation Method)>
Next, a specific embodiment will be described.
First, the simulation method of the first embodiment will be described.
In the simulation method of the present embodiment, the ultraviolet emission spectrum and the damage amount are simulated using the monitoring data by OES.

本実施の形態のシミュレーション方法で使用する、パターン構造図を、図7に示す。
図7に示すパターン構造は、裏面照射型イメージセンサ(画素サイズ1.5μm)のフォトダイオードPDからOCL(On Chip Lens)までの各層である。
フォトダイオードPDは厚さ3000nm、その上の層間膜21は厚さ1500nm、その上の3色R,G,Bのカラーフィルター22は厚さ700nm、その上のOCL23は厚さ700nmである。
図7は、このパターン構造を作製する際の、OCL23のドライエッチング加工の際に生じる真空紫外線VUVが、OCL23、カラーフィルター22、層間膜21中を減衰・透過し、フォトダイオードPDへダメージを与える概念図である。ここでは、真空紫外線VUVは、波長10〜200nmとする。
本実施の形態では、この状況で真空紫外線VUVがフォトダイオードPDへ与えるダメージ量をシミュレーション予測する。
OCL23の加工に用いる加工装置の構造情報とプロセス条件を、以下に示す。
A pattern structure diagram used in the simulation method of the present embodiment is shown in FIG.
The pattern structure shown in FIG. 7 is each layer from the photodiode PD to the OCL (On Chip Lens) of the back-illuminated image sensor (pixel size 1.5 μm).
The photodiode PD has a thickness of 3000 nm, the interlayer film 21 thereon has a thickness of 1500 nm, the color filters 22 of the three colors R, G, and B thereon have a thickness of 700 nm, and the OCL 23 thereon has a thickness of 700 nm.
FIG. 7 shows that the vacuum ultraviolet VUV generated during the dry etching process of the OCL 23 during the production of this pattern structure attenuates and transmits through the OCL 23, the color filter 22, and the interlayer film 21, and damages the photodiode PD. It is a conceptual diagram. Here, the vacuum ultraviolet VUV has a wavelength of 10 to 200 nm.
In the present embodiment, the amount of damage that the vacuum ultraviolet VUV gives to the photodiode PD in this situation is predicted.
The structure information and process conditions of the processing apparatus used for processing the OCL 23 are shown below.

(加工装置)
CCP(Capacitive Coupled Plasma)ドライエッチング装置
周波数:上部=60MHz、下部=2MHz
チャンバ直径:100cm
上下電極ギャップ:40mm
可視光モニタ装置:OES
(Processing equipment)
CCP (Capacitive Coupled Plasma) dry etching equipment Frequency: Upper = 60 MHz, Lower = 2 MHz
Chamber diameter: 100cm
Upper and lower electrode gap: 40 mm
Visible light monitoring device: OES

(プロセス条件)
ガス種類:CF
ガス流量:150sccm
圧力:60mTorr
上部印加パワー:1000W
エッチング時間:15分
(Process conditions)
Gas type: CF 4
Gas flow rate: 150sccm
Pressure: 60mTorr
Upper applied power: 1000W
Etching time: 15 minutes

可視光モニタ装置であるOES(波長帯域:200−800nm、波長分解能:0.5nm)は、加工装置のチャンバの壁のポート(窓材は、例えば、サファイア)越しに設置する。
このOESにより、エッチング中にプラズマから発せられる発光スペクトルを、逐次データ取得する。
本実施の形態では、上述した加工装置の情報、構造情報(OCL23、カラーフィルター22、層間膜21の各層の厚さ)、上述したプロセス条件の情報、OESにより取得した可視発光スペクトル情報を、入力情報とする。
そして、これらの入力情報と図1に示した本技術に係るダメージ量の予測方法を用い、多変量解析による予測式はCFガスプロセス用のプロセス条件(レシピ)の発光のデータベースから、図3に従い作成する。これにより、本実施の形態では、波長200nm以下の紫外領域のスペクトル、並びにフォトダイオードPDの表層に形成されるシリコンの結晶欠陥量をシミュレーション予測することができる。
An OES (wavelength band: 200-800 nm, wavelength resolution: 0.5 nm) which is a visible light monitoring device is installed over a port (a window material is, for example, sapphire) of a chamber wall of the processing device.
By this OES, the emission spectrum emitted from the plasma during etching is sequentially acquired.
In the present embodiment, information on the above-described processing apparatus, structure information (the thickness of each layer of the OCL 23, the color filter 22, and the interlayer film 21), information on the above-described process conditions, and visible light emission spectrum information acquired by OES are input. Information.
Then, using these input information and the damage amount prediction method according to the present technology shown in FIG. 1, a prediction formula by multivariate analysis is obtained from a light emission database of process conditions (recipe) for the CF 4 gas process. Create according to Thereby, in the present embodiment, it is possible to predict the simulation of the spectrum in the ultraviolet region having a wavelength of 200 nm or less and the crystal defect amount of silicon formed on the surface layer of the photodiode PD.

上述の本実施の形態のシミュレーション方法によれば、多変量解析によって、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を算出する。そして、算出した予測式と実際にOESにより取得した可視領域の発光スペクトルを入力情報として用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測して得られた紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する。これにより、プロセス中に発光する紫外線波長に応じて、発光強度及び紫外線によるダメージ量を正確に予測することができる。   According to the simulation method of the present embodiment described above, a prediction formula for the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region is calculated by multivariate analysis. Then, using the calculated prediction formula and the emission spectrum of the visible region actually obtained by OES as input information, the emission spectrum of the ultraviolet region is predicted, and the ultraviolet emission spectrum obtained from the predicted emission spectrum is damaged by ultraviolet rays. Predict the amount. Thereby, according to the ultraviolet wavelength which light-emits during a process, the emitted light intensity and the damage amount by an ultraviolet-ray can be estimated correctly.

なお、本実施の形態ではCCPドライエッチング装置に本技術を適用したが、本技術に係るシミュレーション方法を適用する加工装置は、ICP(Inductive Coupled Plasma)装置やECR(Electron Cyclotron Resonance)装置等、種類は問わない。
また、本技術に係るシミュレーション方法を適用する加工工程は、図7に示したパターン構造のOCL23のドライエッチング以外にも、トランジスタ、やSTI(Shallow Trench Isolation)、サイドウォール、コンタクトホール等、種類は問わない。
さらにまた、本技術に係るシミュレーション方法を適用するプロセス条件についても、ターゲット膜を加工できる条件であれば、特に限定されない。
Although the present technology is applied to the CCP dry etching apparatus in the present embodiment, the processing apparatus to which the simulation method according to the present technique is applied is an ICP (Inductive Coupled Plasma) apparatus, an ECR (Electron Cyclotron Resonance) apparatus, or the like. Does not matter.
In addition to the dry etching of the OCL 23 having the pattern structure shown in FIG. 7, the processing steps to which the simulation method according to the present technology is applied include transistors, STI (Shallow Trench Isolation), sidewalls, contact holes, and the like. It doesn't matter.
Furthermore, the process condition to which the simulation method according to the present technology is applied is not particularly limited as long as the target film can be processed.

<3.第2の実施の形態(シミュレータ)>
続いて、第2の実施の形態のシミュレータを説明する。
本実施の形態のシミュレータ(情報処理装置、算出部)は、本技術に係るダメージ量を予測するシミュレーションの機能を実行させるコンピュータプログラム(ソフトウェア)を実装しており、本技術に係るシミュレーション方法を実行する。
<3. Second Embodiment (Simulator)>
Next, the simulator according to the second embodiment will be described.
The simulator (information processing apparatus, calculation unit) according to the present embodiment has a computer program (software) that executes a simulation function for predicting the amount of damage according to the present technology, and executes the simulation method according to the present technology. To do.

第2の実施の形態のシミュレータの概念図を、図8に示す。
図8に示すシミュレータ30は、入力部31、紫外スペクトル演算部32、プロセス条件別の発光の波長データベース33、ダメージ量演算部34、ダメージ量データベース35、出力部36から構成されている。
FIG. 8 shows a conceptual diagram of the simulator of the second embodiment.
The simulator 30 shown in FIG. 8 includes an input unit 31, an ultraviolet spectrum calculation unit 32, a light emission wavelength database 33 for each process condition, a damage amount calculation unit 34, a damage amount database 35, and an output unit 36.

シミュレータ30は、エッチング装置等の加工装置40と信号やデータをやり取りする。
そして、シミュレータ30内では、図8の矢印に従って処理が進む。
The simulator 30 exchanges signals and data with the processing apparatus 40 such as an etching apparatus.
In the simulator 30, the process proceeds according to the arrow in FIG.

入力部31には、入力情報として各種のデータDATAが入力される。
この各種のデータDATAとしては、パターン構造データ(例えば、GDSデータ)、膜厚データ、装置パラメータ、プロセスパラメータ・可視発光スペクトルデータ、等が挙げられる。
Various data DATA is input to the input unit 31 as input information.
Examples of the various data DATA include pattern structure data (for example, GDS data), film thickness data, apparatus parameters, process parameters / visible emission spectrum data, and the like.

紫外スペクトル演算部32では、入力部31に入力されたデータDATAを用い、このデータDATAに基づいて、プロセス条件別の発光の波長データベース33を参照して、対応する波長データを取得し、紫外領域の発光スペクトルを求める演算を行う。プロセス条件別の発光の波長データベース33は、図3に示したように、プロセス条件毎に、それぞれ波長群をデータとして持っている。
ダメージ量演算部34では、紫外スペクトル演算部32で得た紫外領域の発光スペクトルを用い、この紫外領域の発光スペクトル及び入力されたデータDATAに基づいてダメージ量データベース35を参照し、ダメージ量を求める演算を行う。
出力部36では、求めたダメージ量をシミュレータ30から外部に出力する。
In the ultraviolet spectrum calculation unit 32, the data DATA input to the input unit 31 is used, and based on the data DATA, the corresponding wavelength data is obtained by referring to the wavelength database 33 of light emission for each process condition. The calculation for obtaining the emission spectrum is performed. As shown in FIG. 3, the emission wavelength database 33 for each process condition has a wavelength group as data for each process condition.
The damage amount calculation unit 34 uses the emission spectrum in the ultraviolet region obtained by the ultraviolet spectrum calculation unit 32 and refers to the damage amount database 35 based on the emission spectrum in the ultraviolet region and the input data DATA to obtain the damage amount. Perform the operation.
The output unit 36 outputs the obtained damage amount from the simulator 30 to the outside.

本実施の形態のシミュレータに実装させるコンピュータプログラム(ソフトウェア)は、好ましくは、GUI(グラフィカルユーザーインターフェイス)から操作を行うことによって、データ入力から計算の実行、計算経緯や結果の表示がなされる構成とする。GUIとしては、例えば、tcl/tkやMotif等で構築されたGUIを採用することができるが、これらに限らない。
また、本実施の形態のシミュレータに実装させるコンピュータプログラム(ソフトウェア)の動作プラットフォームは、OS(Operation System)の種類を問わず、各種OSに適用することが可能である。
さらに、本実施の形態のシミュレータに実装させるコンピュータプログラム(ソフトウェア)は、オフラインでの動作でもよいし、オンラインでシミュレータ30と接続されていても良い。
The computer program (software) to be implemented in the simulator according to the present embodiment preferably has a configuration in which calculation is performed from data input, calculation history, and results are displayed by operating from a GUI (graphical user interface). To do. As the GUI, for example, a GUI constructed by tcl / tk, Motif, or the like can be used, but is not limited thereto.
The operation platform of the computer program (software) to be implemented in the simulator according to the present embodiment can be applied to various OSs regardless of the type of OS (Operation System).
Furthermore, the computer program (software) to be implemented in the simulator of the present embodiment may be operated offline or connected to the simulator 30 online.

<4.第3の実施の形態(ドライエッチング装置)>
次に、第3の実施の形態のドライエッチング装置を説明する。
本実施の形態のドライエッチング装置は、紫外線によるダメージ量を最適化するように、プロセス条件を自動制御する構成である。
第3の実施の形態のドライエッチング装置の概略構成図(ブロック図)を、図9に示す。
<4. Third Embodiment (Dry Etching Apparatus)>
Next, a dry etching apparatus according to a third embodiment will be described.
The dry etching apparatus of the present embodiment is configured to automatically control process conditions so as to optimize the amount of damage caused by ultraviolet rays.
FIG. 9 shows a schematic configuration diagram (block diagram) of a dry etching apparatus according to the third embodiment.

図9に示すドライエッチング装置41は、プラズマチャンバ42、OES、シミュレーションを実行するためのシミュレーションプログラム(ソフトウェア)を実装したシミュレータ44、制御部45を有して、構成されている。シミュレータ44は、コンピュータ等の情報処理装置であり、本技術に係る「算出部」に該当する。   A dry etching apparatus 41 shown in FIG. 9 includes a plasma chamber 42, an OES, a simulator 44 on which a simulation program (software) for executing a simulation is mounted, and a control unit 45. The simulator 44 is an information processing apparatus such as a computer, and corresponds to a “calculation unit” according to the present technology.

プラズマチャンバ42内には、下部に電極43が設けられている。この電極43上に、ウェハ46を載置して、ウェハ46に対してエッチング加工が行われる。
なお、図示しないが、プラズマチャンバ42内の上部にも電極(上部電極)を設けており、電極(下部電極)43と上部電極との間に電界をかけて、プラズマを発生させた状態で、ウェハ46に対してエッチング加工が行われる。
OESは、プラズマチャンバ42の壁のポート窓越しに設置されている。
OESは、例えば、波形分解能が0.5nmであり、波長帯域が300nm−800nmである構成とすることができる。
In the plasma chamber 42, an electrode 43 is provided at the bottom. A wafer 46 is placed on the electrode 43 and the wafer 46 is etched.
Although not shown, an electrode (upper electrode) is also provided in the upper part of the plasma chamber 42, and an electric field is applied between the electrode (lower electrode) 43 and the upper electrode to generate plasma. Etching is performed on the wafer 46.
The OES is installed through a port window on the wall of the plasma chamber 42.
For example, the OES can have a waveform resolution of 0.5 nm and a wavelength band of 300 nm to 800 nm.

本実施の形態のドライエッチング装置41において、エッチングの際の条件としては、例えば、上部電極の周波数を60MHz、下部電極の周波数を13.56MHz、プラズマチャンバ42の直径を100cm、上下の電極のギャップを40mmとする。   In the dry etching apparatus 41 of the present embodiment, the etching conditions include, for example, an upper electrode frequency of 60 MHz, a lower electrode frequency of 13.56 MHz, a plasma chamber 42 diameter of 100 cm, and upper and lower electrode gaps. Is 40 mm.

シミュレータ44に実装させるシミュレーションプログラム(ソフトウェア)は、オンライン及び/又はオフラインで動作可能な構成とする。
そして、シミュレータ44は、図9の右側の図に示すように、OESにより取得したモニタリングデータから、紫外領域のスペクトルを予測し、ダメージ量を予測して、最適化されたプロセス条件を探し出す、操作を実行する。
The simulation program (software) to be installed in the simulator 44 is configured to be able to operate online and / or offline.
Then, as shown in the diagram on the right side of FIG. 9, the simulator 44 predicts the spectrum in the ultraviolet region from the monitoring data acquired by OES, predicts the damage amount, and finds the optimized process condition. Execute.

制御部45は、シミュレーションで得られた、プラズマチャンバ42のプロセス条件の補正を、プラズマチャンバ42へフィードバックするように制御を行う。
なお、可視領域発光モニタとしては、図9に示したOES以外の構成も採用することが可能である。
The control unit 45 performs control so that the correction of the process conditions of the plasma chamber 42 obtained by the simulation is fed back to the plasma chamber 42.
It should be noted that a configuration other than the OES shown in FIG. 9 can be employed as the visible region light emission monitor.

そして、図9に示したドライエッチング装置41では、例えば、図10に示すフローチャートに従って、製造プロセスの条件を補正する。
図10に示すように、まず、ステップS41において、ドライエッチング加工中に、プラズマチャンバ42に備え付けられたOESによって、例えば1秒毎に、可視領域の発光スペクトルデータ(例えば、波長300−800nm)を取得する。
次に、ステップS42において、シミュレータ44は、前述した多変量解析による予測式と、OESにより取得した可視領域の発光スペクトルデータから、紫外領域の発光スペクトルを予測する。
次に、ステップS43において、シミュレータ44は、紫外線が照射される対象である、パターン構造のデータ(マスク情報と膜厚情報等)を読み込む。
次に、ステップS44において、シミュレータ44は、前述したシミュレーション方法により、紫外線ダメージ量を予測する。ここでは、シミュレータ44が、予測した紫外領域の発光スペクトルと、読み込んだパターン構造データとから、ダメージ量データベースとの照合を行い、ダメージ量を予測する。
次に、ステップS45において、シミュレータ44は、ダメージ量データベースから、レシピ条件に近い範囲内(例えば、±50%)でダメージを低減するように、プロセス条件(圧力、流量、パワー)を選定する。
次に、ステップS46において、シミュレータ44は、選定したプロセス条件の補正パラメータを、制御部45に受け渡す。
これらのステップを、エッチングの終了まで、逐次繰り返すことにより、紫外線ダメージ量を低減したドライエッチングが可能になる。
In the dry etching apparatus 41 shown in FIG. 9, for example, the conditions of the manufacturing process are corrected according to the flowchart shown in FIG.
As shown in FIG. 10, first, in step S41, during dry etching, emission spectrum data (for example, wavelength of 300 to 800 nm) in the visible region is obtained by OES provided in the plasma chamber 42, for example, every second. get.
Next, in step S42, the simulator 44 predicts the emission spectrum in the ultraviolet region from the prediction formula based on the multivariate analysis described above and the emission spectrum data in the visible region acquired by OES.
Next, in step S43, the simulator 44 reads pattern structure data (mask information, film thickness information, etc.), which is a target irradiated with ultraviolet rays.
Next, in step S44, the simulator 44 predicts the amount of ultraviolet damage by the above-described simulation method. Here, the simulator 44 collates with the damage amount database from the predicted emission spectrum in the ultraviolet region and the read pattern structure data, and predicts the damage amount.
Next, in step S45, the simulator 44 selects process conditions (pressure, flow rate, power) from the damage amount database so as to reduce damage within a range close to the recipe conditions (for example, ± 50%).
Next, in step S <b> 46, the simulator 44 delivers the correction parameter for the selected process condition to the control unit 45.
By sequentially repeating these steps until the end of etching, dry etching with reduced UV damage can be achieved.

そして、ステップS47において、シミュレータ44は、エッチング時間が終了したかを判断する。
エッチング時間が終了している場合には、エッチング処理を終了させる。
エッチング時間が終了していない場合には、ステップS41に戻り、OESによって、可視領域の発光スペクトルデータを取得する。
このようにして、紫外線ダメージ量を低減したドライエッチングが可能となる。
In step S47, the simulator 44 determines whether the etching time has ended.
If the etching time has expired, the etching process is terminated.
If the etching time has not ended, the process returns to step S41, and emission spectrum data in the visible region is acquired by OES.
In this way, dry etching with reduced UV damage is possible.

なお、本実施の形態において、ドライエッチング装置は、CCP装置、ICP装置、ECR装置、のいずれも使用することが可能である。
また、CVD(化学的気相成長法)装置やPVD(物理的気相成長法)装置等のプラズマを用いた半導体加工装置にも、本実施の形態を適用することができる。
In the present embodiment, any of a CCP device, an ICP device, and an ECR device can be used as the dry etching device.
The present embodiment can also be applied to a semiconductor processing apparatus using plasma such as a CVD (chemical vapor deposition) apparatus or a PVD (physical vapor deposition) apparatus.

上述の本実施の形態のドライエッチング装置41によれば、シミュレータ44において、紫外領域の発光スペクトルの予測とダメージ量の予測が行われ、ダメージ量を最適化するプロセス条件が選定される。そして、制御部45において、シミュレーションで得られた、プラズマチャンバ42のプロセス条件の補正を、プラズマチャンバ42へフィードバックするように制御が行われる。
これにより、ダメージ量を最適化する(なるべく少なくなる)ようにプロセスチャンバ42のプロセス条件が制御されるので、ドライエッチングの際の紫外線によるダメージ量を少なくすることが可能になる。
従って、ドライエッチングの際の紫外線によるダメージが少なく、良好な特性を有する半導体装置を製造することが可能になる。
According to the dry etching apparatus 41 of the present embodiment described above, the simulator 44 predicts the emission spectrum in the ultraviolet region and the damage amount, and selects the process conditions that optimize the damage amount. Then, the control unit 45 performs control so that the correction of the process condition of the plasma chamber 42 obtained by the simulation is fed back to the plasma chamber 42.
As a result, the process conditions of the process chamber 42 are controlled so as to optimize the damage amount (as much as possible), so that it is possible to reduce the damage amount due to ultraviolet rays during dry etching.
Therefore, it is possible to manufacture a semiconductor device having good characteristics with little damage caused by ultraviolet rays during dry etching.

<5.第4の実施の形態(ドライエッチング装置)>
次に、第4の実施の形態のドライエッチング装置を説明する。
本実施の形態のドライエッチング装置は、形状変動も考慮して、紫外線によるダメージ量を最適化するように、プロセス条件を自動制御する構成である。
第4の実施の形態のドライエッチング装置の概略構成図(ブロック図)を、図11に示す。
<5. Fourth Embodiment (Dry Etching Apparatus)>
Next, a dry etching apparatus according to a fourth embodiment will be described.
The dry etching apparatus of the present embodiment is configured to automatically control process conditions so as to optimize the amount of damage caused by ultraviolet rays in consideration of shape variation.
FIG. 11 shows a schematic configuration diagram (block diagram) of a dry etching apparatus according to the fourth embodiment.

図11に示すドライエッチング装置51は、プラズマチャンバ52、OES、シミュレーションを実行するためのシミュレーションプログラム(ソフトウェア)を実装したシミュレータ54、制御部55を有して、構成されている。シミュレータ54は、コンピュータ等の情報処理装置であり、本技術に係る「算出部」に該当する。   A dry etching apparatus 51 shown in FIG. 11 includes a plasma chamber 52, an OES, a simulator 54 on which a simulation program (software) for executing a simulation is mounted, and a control unit 55. The simulator 54 is an information processing apparatus such as a computer, and corresponds to a “calculation unit” according to the present technology.

プラズマチャンバ52内には、下部に電極53が設けられている。この電極53上に、ウェハ56を載置して、ウェハ56に対してエッチング加工が行われる。
なお、図示しないが、プラズマチャンバ52内の上部にも電極(上部電極)を設けており、電極(下部電極)53と上部電極との間に電界をかけて、プラズマを発生させた状態で、ウェハ56に対してエッチング加工が行われる。
OESは、プラズマチャンバ52の壁のポート窓越しに設置されている。
OESは、例えば、波形分解能が0.5nmであり、波長帯域が300nm−800nmである構成とすることができる。
In the plasma chamber 52, an electrode 53 is provided in the lower part. A wafer 56 is placed on the electrode 53 and the wafer 56 is etched.
Although not shown, an electrode (upper electrode) is also provided in the upper part of the plasma chamber 52, and an electric field is applied between the electrode (lower electrode) 53 and the upper electrode to generate plasma. Etching is performed on the wafer 56.
The OES is installed through a port window on the wall of the plasma chamber 52.
For example, the OES can have a waveform resolution of 0.5 nm and a wavelength band of 300 nm to 800 nm.

本実施の形態のドライエッチング装置51において、エッチングの際の条件としては、例えば、上部電極の周波数を60MHz、下部電極の周波数を13.56MHz、プラズマチャンバ52の直径を100cm、上下の電極のギャップを40mmとする。   In the dry etching apparatus 51 of the present embodiment, the etching conditions include, for example, an upper electrode frequency of 60 MHz, a lower electrode frequency of 13.56 MHz, a plasma chamber 52 diameter of 100 cm, and upper and lower electrode gaps. Is 40 mm.

シミュレータ54に実装させるシミュレーションプログラム(ソフトウェア)は、オンライン及び/又はオフラインで動作可能な構成とする。
そして、シミュレータ54は、図11の右側の図に示すように、OESにより取得したモニタリングデータから、紫外領域のスペクトルを予測し、ダメージ量を予測する、操作を実行する。
シミュレータ54は、ダメージ量を予測した後に、さらに、形状変動を予測して、最適化されたプロセス条件を探し出す、操作を実行する。
The simulation program (software) to be installed in the simulator 54 is configured to be able to operate online and / or offline.
Then, as shown in the right diagram of FIG. 11, the simulator 54 performs an operation of predicting the spectrum in the ultraviolet region and predicting the damage amount from the monitoring data acquired by OES.
After predicting the amount of damage, the simulator 54 further performs an operation of predicting the shape variation and searching for an optimized process condition.

制御部55は、シミュレーションで得られた、プラズマチャンバ52のプロセス条件の補正を、プラズマチャンバ52へフィードバックするように制御を行う。
なお、可視領域発光モニタとしては、図11に示したOES以外の構成も採用することが可能である。
The control unit 55 performs control so that the correction of the process condition of the plasma chamber 52 obtained by the simulation is fed back to the plasma chamber 52.
Note that a configuration other than the OES shown in FIG. 11 can be employed as the visible region light emission monitor.

そして、図11に示したドライエッチング装置51では、例えば、図12に示すフローチャートに従って、製造プロセスの条件を補正する。
図12に示すように、まず、ステップS51において、ドライエッチング加工中に、プラズマチャンバ52に備え付けられたOESによって、例えば1秒毎に、可視領域の発光スペクトルデータ(例えば、波長300−800nm)を取得する。
次に、ステップS52において、シミュレータ54は、前述した多変量解析による予測式と、OESにより取得した可視領域の発光スペクトルデータから、紫外領域の発光スペクトルを予測する。
次に、ステップS53において、シミュレータ54は、紫外線が照射される対象である、パターン構造のデータ(マスク情報と膜厚情報等)を読み込む。
次に、ステップS54において、シミュレータ54は、前述したシミュレーション方法により、紫外線ダメージ量を予測する。ここでは、シミュレータ54が、多変量解析による予測式と、読み込んだパターン構造データとから、ダメージ量データベースとの照合を行い、ダメージ量を予測する。
次に、ステップS55において、シミュレータ54は、ダメージ量データベースから、レシピ条件に近い範囲内(例えば、±50%)でダメージを低減するように、プロセス条件(圧力、流量、パワー)を選定する。
In the dry etching apparatus 51 shown in FIG. 11, for example, the manufacturing process conditions are corrected according to the flowchart shown in FIG.
As shown in FIG. 12, first, in step S51, emission spectrum data (for example, wavelength 300-800 nm) in the visible region is obtained, for example, every second by OES provided in the plasma chamber 52 during dry etching. get.
Next, in step S52, the simulator 54 predicts the emission spectrum in the ultraviolet region from the prediction formula based on the multivariate analysis described above and the emission spectrum data in the visible region acquired by OES.
Next, in step S <b> 53, the simulator 54 reads pattern structure data (mask information, film thickness information, and the like), which is a target to be irradiated with ultraviolet rays.
Next, in step S54, the simulator 54 predicts the amount of ultraviolet damage by the above-described simulation method. Here, the simulator 54 compares the damage amount database with the prediction formula based on multivariate analysis and the read pattern structure data, and predicts the damage amount.
Next, in step S55, the simulator 54 selects process conditions (pressure, flow rate, power) from the damage amount database so as to reduce damage within a range close to the recipe conditions (for example, ± 50%).

続いて、ステップS56に進んで、シミュレータ54が形状変動予測を行う。具体的には、シミュレータ54が、選定されたプロセス条件及び、ウェハ開口率・Semi-Local開口率・パターン構造を用いて、形状シミュレーションを行うことにより、形状変動を予測する。なお、Semi-Local開口率は、注目するパターン周辺の数十mm領域(例えば、30mm。プロセス条件によって異なり、粒子の平均自由行程の数倍程度の値である。)における、レジストマスクの開口率である。
形状シミュレーションは、例えば、特開2009−152269号公報に記載された方法を採用することができる。
予測の結果、形状変動が許容範囲内であれば、ステップS57に進み、シミュレータ54は、選定したプロセス条件の補正パラメータを、制御部55に受け渡す。
一方、形状変動が許容範囲を超える場合には、ステップS55に戻り、シミュレータ54が、ダメージを低減することができ、かつ、前回選定したプロセス条件とは別のプロセス条件を選定する。そして、ステップS56に進み、シミュレータ54は、選定したプロセス条件に対して、形状変動予測を行う、
プロセス条件が決定したら、シミュレータ54は、決定したプロセス条件を、制御部55を通じてプラズマチャンバ52側に送り、プロセス条件の補正をリアルタイムに行う。
これらのステップを、エッチングの終了まで、逐次繰り返すことにより、スペックを満たす形状の制御と、紫外線ダメージ量の低減とが可能になる。
Then, it progresses to step S56 and the simulator 54 performs shape fluctuation | variation prediction. Specifically, the simulator 54 predicts the shape variation by performing a shape simulation using the selected process conditions and the wafer aperture ratio / Semi-Local aperture ratio / pattern structure. Note that the Semi-Local aperture ratio is a resist mask aperture ratio in a region of several tens of mm around the pattern of interest (for example, 30 mm, which varies depending on the process conditions and is a value about several times the average free path of particles). It is.
For the shape simulation, for example, a method described in JP2009-152269A can be employed.
If the shape variation is within the allowable range as a result of the prediction, the process proceeds to step S57, and the simulator 54 passes the correction parameter of the selected process condition to the control unit 55.
On the other hand, when the shape variation exceeds the allowable range, the process returns to step S55, and the simulator 54 can reduce the damage and selects a process condition different from the process condition selected last time. And it progresses to step S56 and the simulator 54 performs shape fluctuation | variation prediction with respect to the selected process conditions.
When the process conditions are determined, the simulator 54 sends the determined process conditions to the plasma chamber 52 side through the controller 55, and corrects the process conditions in real time.
By sequentially repeating these steps until the end of etching, it becomes possible to control the shape satisfying the specifications and reduce the amount of ultraviolet damage.

次に、ステップS58において、シミュレータ54は、エッチング時間が終了したかを判断する。
エッチング時間が終了している場合には、エッチング処理を終了させる。
エッチング時間が終了していない場合には、ステップS51に戻り、OESによって、可視領域の発光スペクトルデータを取得する。
このようにして、形状変動を抑制し、かつ紫外線ダメージ量を低減したドライエッチングが可能となる。
Next, in step S58, the simulator 54 determines whether or not the etching time has ended.
If the etching time has expired, the etching process is terminated.
If the etching time has not ended, the process returns to step S51, and emission spectrum data in the visible region is acquired by OES.
In this way, it is possible to perform dry etching with suppressed shape variation and reduced ultraviolet damage.

なお、本実施の形態において、ドライエッチング装置は、CCP装置、ICP装置、ECR装置、のいずれも使用することが可能である。
また、CVD(化学的気相成長法)装置やPVD(物理的気相成長法)装置等のプラズマを用いた半導体加工装置にも、本実施の形態を適用することができる。
In the present embodiment, any of a CCP device, an ICP device, and an ECR device can be used as the dry etching device.
The present embodiment can also be applied to a semiconductor processing apparatus using plasma such as a CVD (chemical vapor deposition) apparatus or a PVD (physical vapor deposition) apparatus.

上述の本実施の形態のドライエッチング装置51によれば、シミュレータ54において、紫外領域の発光スペクトルの予測とダメージ量の予測が行われ、ダメージ量を最適化するプロセス条件が選定される。そして、制御部55において、シミュレーションで得られた、プラズマチャンバ52のプロセス条件の補正を、プラズマチャンバ52へフィードバックするように制御が行われる。
これにより、ダメージ量を最適化する(なるべく少なくなる)ようにプロセスチャンバ52のプロセス条件が制御されるので、ドライエッチングの際の紫外線によるダメージ量を少なくすることが可能になる。
従って、ドライエッチングの際の紫外線によるダメージが少なく、良好な特性を有する半導体装置を製造することが可能になる。
According to the dry etching apparatus 51 of the present embodiment described above, the simulator 54 predicts the emission spectrum in the ultraviolet region and the damage amount, and selects the process conditions that optimize the damage amount. Then, the control unit 55 performs control so that the correction of the process conditions of the plasma chamber 52 obtained by the simulation is fed back to the plasma chamber 52.
As a result, the process conditions of the process chamber 52 are controlled so as to optimize the damage amount (as much as possible), so that it is possible to reduce the damage amount due to ultraviolet rays during dry etching.
Therefore, it is possible to manufacture a semiconductor device having good characteristics with little damage caused by ultraviolet rays during dry etching.

また、上述の本実施の形態のドライエッチング装置51によれば、さらに、シミュレータ54において、紫外領域の発光スペクトルの予測とダメージ量の予測の間に、形状変動の予測が行われる。
従って、ドライエッチングの際の形状の変動が少なく、良好な特性を有する半導体装置を安定して歩留まり良く製造することが可能になる。
Further, according to the dry etching apparatus 51 of the present embodiment described above, the simulator 54 predicts the shape variation between the prediction of the emission spectrum in the ultraviolet region and the prediction of the damage amount.
Therefore, it is possible to stably manufacture a semiconductor device having good characteristics with a good yield with little variation in shape during dry etching.

<6.第5の実施の形態(ドライエッチング装置及びエッチング加工方法)>
次に、第5の実施の形態のドライエッチング装置を説明する。また、このドライエッチング装置を用いたエッチング加工方法を説明する。
本実施の形態のドライエッチング装置は、オーバーエッチングの終点の検出を、ダメージ量のシミュレーションで制御する構成である。
<6. Fifth Embodiment (Dry Etching Apparatus and Etching Method)>
Next, a dry etching apparatus according to a fifth embodiment will be described. An etching method using this dry etching apparatus will be described.
The dry etching apparatus of the present embodiment is configured to control the detection of the end point of overetching by simulation of the damage amount.

ドライエッチング装置の各部の構成は、図5、図9、図11に示した装置と同様とすることができる。   The configuration of each part of the dry etching apparatus can be the same as the apparatus shown in FIGS. 5, 9, and 11.

本実施の形態のドライエッチング装置では、例えば、図13に示すフローチャートに従って、オーバーエッチングの終点を検出する。
図13に示すように、ステップS61において、ドライエッチング装置は、メインエッチングを開始する。
メインエッチングが進行していくと、ステップS62において、ドライエッチング装置は、メインエッチングの終点検出を行う。
メインエッチングの終点は、例えば、前述したOESによって可視領域の発光をモニタリングすることによって、検出することができる。
In the dry etching apparatus of this embodiment, for example, the end point of overetching is detected according to the flowchart shown in FIG.
As shown in FIG. 13, in step S61, the dry etching apparatus starts main etching.
As the main etching proceeds, in step S62, the dry etching apparatus detects the end point of the main etching.
The end point of the main etching can be detected, for example, by monitoring light emission in the visible region by the above-described OES.

メインエッチングの終点を検出した後に、ステップS63において、ドライエッチング装置は、オーバーエッチングを開始する。
次に、ステップS64において、ドライエッチング装置は、紫外線によるダメージ量を予測する。ダメージ量の予測は、図1に示したシミュレーションフローに従って行われる。
After detecting the end point of the main etching, in step S63, the dry etching apparatus starts over-etching.
Next, in step S64, the dry etching apparatus predicts the amount of damage due to ultraviolet rays. The amount of damage is predicted according to the simulation flow shown in FIG.

続いて、ステップS65において、ドライエッチング装置は、予め設定されたダメージ量に到達したかどうかを判断する。
設定されたダメージ量に到達している場合には、ステップS66に進み、ドライエッチング装置は、オーバーエッチングの終点検出を行う。
設定されたダメージ量に到達していない場合には、ステップS64に戻り、ドライエッチング装置は、オーバーエッチングを続行する。そして、再びダメージ量の予測を行う。
このようにして、オーバーエッチングの終点を検出することができる。
図13に示したオーバーエッチングの終点を検出するフローチャートは、図5、図9、図11に示した装置のシミュレータ4,44,54に実装されたコンピュータプログラム(ソフトウェア)によって、実行することができる。
Subsequently, in step S65, the dry etching apparatus determines whether or not a preset amount of damage has been reached.
If the set amount of damage has been reached, the process proceeds to step S66, and the dry etching apparatus detects the end point of overetching.
If the set amount of damage has not been reached, the process returns to step S64, and the dry etching apparatus continues overetching. Then, the damage amount is predicted again.
In this way, the end point of overetching can be detected.
The flowchart for detecting the end point of overetching shown in FIG. 13 can be executed by a computer program (software) installed in the simulator 4, 44, 54 of the apparatus shown in FIGS. .

ここで、本実施の形態のエッチングの終点検出を、半導体装置の製造プロセスにおけるエッチングに適用する場合の具体例を示す。
この具体例では、シリコン基板上のSiOが厚さ2nm、その上のポリシリコンが厚さ150nm、その上に形成するレジストマスクが厚さ300nmであり、レジストマスクを用いたエッチングによって、ポリシリコンをゲートのパターンにパターニングする。
初期のレジストマスクの線幅は、100nmとする。
この具体例において、加工に用いる装置とプロセス条件を、以下に示す。
Here, a specific example in the case where the etching end point detection according to the present embodiment is applied to etching in a manufacturing process of a semiconductor device will be described.
In this specific example, the SiO 2 on the silicon substrate is 2 nm thick, the polysilicon thereon is 150 nm thick, and the resist mask formed thereon is 300 nm thick, and the polysilicon is etched by etching using the resist mask. Is patterned into a gate pattern.
The line width of the initial resist mask is 100 nm.
In this specific example, the apparatus and process conditions used for processing are shown below.

(加工装置)
CCP(Capacitive Coupled Plasma)ドライエッチング装置
周波数:上部=60MHz、下部=13.56MHz
チャンバ直径:100cm
上下電極ギャップ:60mm
可視光モニタ装置:OES
(Processing equipment)
CCP (Capacitive Coupled Plasma) dry etching system Frequency: Upper = 60 MHz, Lower = 13.56 MHz
Chamber diameter: 100cm
Upper and lower electrode gap: 60mm
Visible light monitoring device: OES

(プロセス条件)
ガス種類:HBr/O
ガス流量:500sccm/5sccm
圧力:30mTorr
上部印加パワー:150W
下部印加パワー:60W
エッチング時間:メインエッチング100秒+オーバーエッチング
(Process conditions)
Gas type: HBr / O 2
Gas flow rate: 500sccm / 5sccm
Pressure: 30mTorr
Upper applied power: 150W
Lower applied power: 60W
Etching time: Main etching 100 seconds + Over etching

ポリシリコンのメインエッチングの終点検出は、従来から行われているように、OES(波長帯域:300−800nm、波長分解能:0.5nm)により、可視領域の発光を指標にして、その発光強度の変動によって行う。本具体例では、例えば、SiBrの波長526nm発光を指標にする。
また、オーバーエッチングについては、紫外線ダメージシミュレーションで予測されるシリコン基板へのダメージ量が許容値(例えば、シリコン結晶欠陥密度が1017cm)を超えたときに、終点検出とする。
これにより、シリコン基板へのダメージ量を可視化しながら、ポリシリコンのオーバーエッチングを行うことが可能となり、シリコン基板へのダメージを低減することができる。
Detection of the end point of the main etching of polysilicon is performed using OES (wavelength band: 300-800 nm, wavelength resolution: 0.5 nm) as an index, and the emission intensity of the visible region as an index. Do by variation. In this specific example, for example, light emission with a wavelength of 526 nm of SiBr is used as an index.
For over-etching, the end point is detected when the amount of damage to the silicon substrate predicted by the ultraviolet damage simulation exceeds an allowable value (for example, the silicon crystal defect density is 10 17 cm 3 ).
As a result, over-etching of polysilicon can be performed while visualizing the amount of damage to the silicon substrate, and damage to the silicon substrate can be reduced.

上述の本実施の形態のエッチング加工方法によれば、紫外線によるダメージ量を指標にして、オーバーエッチングの終点検出を行うので、リアルタイムにダメージ量を確認しながらダメージを低減したプラズマ加工が可能になる。   According to the etching processing method of the present embodiment described above, the end point of over-etching is detected using the amount of damage due to ultraviolet rays as an index, so that plasma processing with reduced damage can be performed while checking the amount of damage in real time. .

なお、上述した第5の実施の形態のエッチング方法は、加工条件やその時のリファレンスとする可視領域発光を最適化することで、ゲートエッチングに限らず、STIやサイドウォール、コンタクトホール等のエッチングにも適用可能である。
また、第5の実施の形態のエッチング方法は、有機膜や化合物半導体(GaNやSiGe等)といった、その他の膜のオーバーエッチング終点検出にも適用できる。
また、第5の実施の形態の終点検出を、第3の実施の形態のエッチング装置や第4の実施の形態のエッチング装置に具備させても構わない。
Note that the etching method of the fifth embodiment described above is not limited to gate etching by optimizing the processing conditions and visible region light emission as a reference at that time, so that etching of STI, sidewalls, contact holes, etc. is performed. Is also applicable.
Further, the etching method of the fifth embodiment can be applied to overetching endpoint detection of other films such as organic films and compound semiconductors (GaN, SiGe, etc.).
Further, the end point detection of the fifth embodiment may be provided in the etching apparatus of the third embodiment or the etching apparatus of the fourth embodiment.

以上、上述の実施の形態は本技術の好ましい様態を示すものである。
本技術の技術的範囲は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、紫外線以外の波長領域への応用も同様に可能である。さらに、ドライエッチングに限定されるものではなく、プラズマを利用する半導体装置の製造プロセス及び半導体製造装置に対して広く適用できるものである。
As mentioned above, the above-mentioned embodiment shows the desirable mode of this art.
The technical scope of the present technology is not limited to the above-described embodiments, and application to wavelength regions other than ultraviolet rays is possible as well. Furthermore, the present invention is not limited to dry etching, and can be widely applied to semiconductor device manufacturing processes and semiconductor manufacturing apparatuses using plasma.

なお、本開示は以下のような構成も取ることができる。
(1)半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーション方法であって、可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、算出した前記予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーション方法。
(2)予測した紫外領域の発光スペクトルと、作製するパターン構造のデータから、紫外線によるダメージ量を予測する前記(1)に記載のシミュレーション方法。
(3)膜の材料、紫外線の波長、パターン構造、紫外線のドーズ量、プロセス条件と、ダメージ量を関連付けたダメージ量データベースを予め作成しておき、紫外線によるダメージ量を予測する際に、前記ダメージ量データベースと照合を行う、前記(2)に記載のシミュレーション方法。
(4)半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーションプログラムであって、可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、算出した前記予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する、機能を情報処理装置に実装して実行させるシミュレーションプログラム。
(5)ウェハが配置されるチャンバと、前記チャンバ内における可視領域の発光スペクトルを検出するセンサと、可視領域の発光スペクトルに関連付けして、多変量解析によって算出された、紫外領域の各波長の発光強度の予測式と、前記センサで実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測した紫外領域の発光スペクトルから紫外線によるダメージ量を予測し、前記ダメージ量がなるべく少なくなるように前記チャンバ内のプロセス条件を算出する算出部と、前記算出部で算出されたプロセス条件となるように、前記チャンバ内のプロセス条件を制御する制御部を備えた半導体製造装置。
(6)前記算出部は、紫外線によるダメージ量を予測し、前記チャンバ内のプロセス条件を算出した後に、形状シミュレーションによってプロセス中の形状変動を予測し、形状変動が許容範囲を超える場合には、先に算出したプロセス条件とは別のプロセス条件を算出する、前記(5)に記載の半導体製造装置。
(7)前記算出部は、さらに、メインエッチング後のオーバーエッチングの終点検出を、予測した紫外線によるダメージ量が、予め設定したダメージ量に到達したことにより行う、前記(5)又は前記(6)に記載の半導体製造装置。
In addition, this indication can also take the following structures.
(1) A simulation method for predicting the amount of damage caused by ultraviolet rays in the manufacture of a semiconductor device, and calculating a prediction formula for the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region in association with the emission spectrum in the visible region by multivariate analysis. A simulation for predicting an ultraviolet emission spectrum using the calculated prediction formula and an actually detected emission spectrum of the visible region, and predicting an amount of damage caused by ultraviolet rays from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region Method.
(2) The simulation method according to (1), wherein the amount of damage caused by ultraviolet rays is predicted from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region and data of the pattern structure to be produced.
(3) A damage amount database in which the film material, the wavelength of ultraviolet rays, the pattern structure, the dose amount of ultraviolet rays, the process conditions, and the damage amount are associated in advance and the damage amount due to the ultraviolet ray is predicted. The simulation method according to (2), wherein collation with a quantity database is performed.
(4) A simulation program for predicting the amount of damage caused by ultraviolet rays in the manufacture of a semiconductor device, and calculating the prediction formula of the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region associated with the emission spectrum in the visible region by multivariate analysis. The calculated prediction formula and the emission spectrum of the visible region actually detected are used to predict the emission spectrum of the ultraviolet region, and the amount of damage caused by ultraviolet rays is predicted from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region. A simulation program that implements and executes functions on an information processing device.
(5) A chamber in which the wafer is disposed, a sensor for detecting an emission spectrum in the visible region in the chamber, and each wavelength in the ultraviolet region calculated by multivariate analysis in association with the emission spectrum in the visible region. Using the prediction formula of the emission intensity and the emission spectrum of the visible region actually detected by the sensor, the emission spectrum of the ultraviolet region is predicted, and the amount of damage caused by ultraviolet rays is predicted from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region. A calculation unit that calculates a process condition in the chamber so that the amount of damage is minimized, and a control unit that controls the process condition in the chamber so that the process condition is calculated by the calculation unit. Semiconductor manufacturing equipment.
(6) The calculation unit predicts the amount of damage due to ultraviolet rays, calculates the process conditions in the chamber, predicts the shape variation during the process by shape simulation, and when the shape variation exceeds the allowable range, The semiconductor manufacturing apparatus according to (5), wherein a process condition different from the previously calculated process condition is calculated.
(7) The calculation unit further detects the end point of over-etching after main etching when the predicted damage amount due to ultraviolet rays reaches a preset damage amount, (5) or (6) The semiconductor manufacturing apparatus described in 1.

1 半導体製造装置、2,42,52 プラズマチャンバ、3,43,53 電極、4,44,54 シミュレータ、5,45,55 制御部、6,46,56 ウェハ、21 層間膜、22 カラーフィルター、23 OCL、30 シミュレータ、31 入力部、32 紫外スペクトル演算部、34 ダメージ量演算部、35 ダメージ量データベース、36 出力部、40 加工装置、41,51 ドライエッチング装置、PD フォトダイオード、VUV 真空紫外線 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Semiconductor manufacturing apparatus, 2,42,52 Plasma chamber, 3,43,53 Electrode, 4,44,54 Simulator, 5,45,55 Control part, 6,46,56 Wafer, 21 Interlayer film, 22 Color filter, 23 OCL, 30 simulator, 31 input unit, 32 ultraviolet spectrum calculation unit, 34 damage amount calculation unit, 35 damage amount database, 36 output unit, 40 processing device, 41, 51 dry etching device, PD photodiode, VUV vacuum ultraviolet ray

Claims (7)

半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーション方法であって、
可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、
算出した前記予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、
予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する
シミュレーション方法。
A simulation method for predicting the amount of damage caused by ultraviolet rays in the manufacture of semiconductor devices,
Calculate the prediction formula of the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region in relation to the emission spectrum in the visible region by multivariate analysis.
Using the calculated prediction formula and the emission spectrum of the visible region actually detected, the emission spectrum of the ultraviolet region is predicted,
A simulation method that predicts the amount of damage caused by ultraviolet rays from the predicted emission spectrum in the ultraviolet region.
予測した紫外領域の発光スペクトルと、作製するパターン構造のデータから、紫外線によるダメージ量を予測する請求項1に記載のシミュレーション方法。   The simulation method according to claim 1, wherein the damage amount due to ultraviolet rays is predicted from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region and data of a pattern structure to be produced. 膜の材料、紫外線の波長、パターン構造、紫外線のドーズ量、プロセス条件と、ダメージ量を関連付けたダメージ量データベースを予め作成しておき、紫外線によるダメージ量を予測する際に、前記ダメージ量データベースと照合を行う、請求項2に記載のシミュレーション方法。   A damage amount database in which a film material, an ultraviolet wavelength, a pattern structure, an ultraviolet dose, a process condition, and a damage amount are associated in advance is created, and when the damage amount due to ultraviolet rays is predicted, the damage amount database and The simulation method according to claim 2, wherein collation is performed. 半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーションプログラムであって、
可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、算出した前記予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する、機能を情報処理装置に実装して実行させる
シミュレーションプログラム。
A simulation program for predicting the amount of damage caused by ultraviolet rays in the manufacture of semiconductor devices,
The prediction formula of the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region, which is associated with the emission spectrum of the visible region, is calculated by multivariate analysis, and the calculated prediction formula and the emission spectrum of the visible region actually detected are used. A simulation program that predicts the emission spectrum in the ultraviolet region, and predicts the amount of damage caused by ultraviolet light from the predicted emission spectrum in the ultraviolet region, and executes it on an information processing device.
ウェハが配置されるチャンバと、
前記チャンバ内における可視領域の発光スペクトルを検出するセンサと、
可視領域の発光スペクトルに関連付けして、多変量解析によって算出された、紫外領域の各波長の発光強度の予測式と、前記センサで実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測した紫外領域の発光スペクトルから紫外線によるダメージ量を予測し、前記ダメージ量がなるべく少なくなるように前記チャンバ内のプロセス条件を算出する算出部と、
前記算出部で算出されたプロセス条件となるように、前記チャンバ内のプロセス条件を制御する制御部を備えた
半導体製造装置。
A chamber in which the wafer is placed;
A sensor for detecting an emission spectrum in a visible region in the chamber;
Using the prediction formula of the emission intensity of each wavelength in the ultraviolet region, calculated by multivariate analysis in association with the emission spectrum of the visible region, and the emission spectrum of the visible region actually detected by the sensor, Predicting the emission spectrum of the ultraviolet region, predicting the amount of damage caused by ultraviolet light from the predicted emission spectrum of the ultraviolet region, and calculating the process conditions in the chamber so that the amount of damage is as small as possible,
A semiconductor manufacturing apparatus comprising a control unit that controls process conditions in the chamber so that the process conditions calculated by the calculation unit are obtained.
前記算出部は、紫外線によるダメージ量を予測し、前記チャンバ内のプロセス条件を算出した後に、形状シミュレーションによってプロセス中の形状変動を予測し、形状変動が許容範囲を超える場合には、先に算出したプロセス条件とは別のプロセス条件を算出する、請求項5に記載の半導体製造装置。   The calculation unit predicts the amount of damage caused by ultraviolet rays, calculates the process conditions in the chamber, and then predicts the shape variation during the process by shape simulation. If the shape variation exceeds the allowable range, calculate it first. The semiconductor manufacturing apparatus according to claim 5, wherein a process condition different from the processed process condition is calculated. 前記算出部は、さらに、メインエッチング後のオーバーエッチングの終点検出を、予測した紫外線によるダメージ量が、予め設定したダメージ量に到達したことにより行う、請求項5に記載の半導体製造装置。   The semiconductor manufacturing apparatus according to claim 5, wherein the calculation unit further detects an end point of overetching after main etching when the predicted damage amount due to ultraviolet rays reaches a preset damage amount.
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