JP2017163100A - 半導体製造装置の制御装置および制御方法 - Google Patents

半導体製造装置の制御装置および制御方法 Download PDF

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Abstract

【課題】基板の加工の変化点を加工音を用いて精度よく検知可能な半導体製造装置の制御装置および制御方法を提供する。
【解決手段】一の実施形態によれば、半導体製造装置の制御装置は、半導体製造装置による基板の加工音を収集する音収集部を備える。前記制御装置はさらに、前記加工音のパワースペクトルの変化量を算出する変化量算出部を備える。前記制御装置はさらに、前記変化量に基づいて、前記基板の加工の変化点を判定する変化点判定部を備える。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、半導体製造装置の制御装置および制御方法に関する。
ウェハの表面を研磨装置により研磨する場合において、ストッパ層上に形成された被加工層を研磨する際には、何らかの方法で研磨の終点（変化点）を検知することで研磨を終了する。例えば、研磨の終点を研磨音を用いて検知する方法がある。この場合、研磨の終点を精度よく検知するためには、研磨音を適切に収集することが求められる。これは、基板を研磨装置以外の半導体製造装置により加工する際に、基板の加工の変化点を加工音を用いて検知する場合にも同様である。
特開２００３−８６５５１号公報
基板の加工の変化点を加工音を用いて精度よく検知可能な半導体製造装置の制御装置および制御方法を提供する。
一の実施形態によれば、半導体製造装置の制御装置は、半導体製造装置による基板の加工音を収集する音収集部を備える。前記制御装置はさらに、前記加工音のパワースペクトルの変化量を算出する変化量算出部を備える。前記制御装置はさらに、前記変化量に基づいて、前記基板の加工の変化点を判定する変化点判定部を備える。
第１実施形態の半導体製造システムの構成を模式的に示す断面図である。 第１実施形態の終点検知方法を説明するためのグラフである。 第１実施形態の終点検知方法を示すフローチャートである。 第１実施形態の制御装置の構成を示すブロック図である。 第２実施形態の半導体製造システムの構成を模式的に示す断面図である。 第２実施形態の終点検知方法を示すフローチャートである。 第２実施形態の制御装置の構成を示すブロック図である。 第３実施形態の終点検知方法を説明するためのグラフである。 第３実施形態の終点検知方法を説明するための別のグラフである。 第３実施形態の終点検知方法を示すフローチャートである。 第３実施形態の制御装置の構成を示すブロック図である。
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態の半導体製造システムの構成を模式的に示す断面図である。
図１の半導体製造システムは、ウェハ（基板）１１の表面を研磨パッド１２により研磨する研磨装置１と、研磨装置１の動作を制御する制御装置２とを備えている。研磨装置１は、研磨ヘッド１３と、駆動部１４と、研磨テーブル１５と、回転部１６と、スラリ供給部１７と、音響センサ１８とを備えている。研磨装置１は、半導体製造装置の例である。制御装置２は、半導体製造装置の制御装置の例である。本実施形態の研磨装置１は、ＣＭＰ（Chemical Mechanical Polishing）装置である。
図１は、研磨装置１の設置面に平行で互いに垂直なＸ方向およびＹ方向と、研磨装置１の設置面に垂直なＺ方向とを示している。本明細書においては、＋Ｚ方向を上方向として取り扱い、−Ｚ方向を下方向として取り扱う。例えば、ウェハ１１と研磨パッド１２との位置関係は、研磨パッド１２がウェハ１１の下方に位置していると表現される。なお、本実施形態の−Ｚ方向は、重力方向と一致していてもよいし、重力方向と一致していなくてもよい。
研磨ヘッド１３は、ウェハ１１を下向きに保持する。駆動部１４は、研磨ヘッド１３に連結されており、研磨ヘッド１３を駆動する。研磨テーブル１５は、研磨パッド１２を上向きに保持する。回転部１６は、研磨テーブル１５に連結されており、研磨テーブル１５を回転させる。スラリ供給部１７は、研磨パッド１２の表面にスラリを供給する。
研磨装置１は、ウェハ１１を駆動部１４により回転させ、研磨パッド１２を回転部１６により回転させ、研磨パッド１２の表面にスラリ供給部１７からスラリを供給する。矢印Ｒ１は、ウェハ１１や研磨ヘッド１３の回転方向を示す。矢印Ｒ２は、研磨パッド１２や研磨テーブル１５の回転方向を示す。そして、研磨装置１は、ウェハ１１を駆動部１４により研磨パッド１２に押し付ける。その結果、ウェハ１１の表面が研磨パッド１２により研磨される。研磨ヘッド１３、駆動部１４、研磨テーブル１５、回転部１６、およびスラリ供給部１７の動作は、制御装置２により制御される。
音響センサ１８は、研磨装置１によるウェハ１１の研磨音を集音し、研磨音の集音結果を制御装置２に出力する。音響センサ１８は、例えばマイクロフォンである。研磨音は、半導体製造装置による基板の加工音の例である。音響センサ１８の動作は、制御装置２により制御される。
図２は、第１実施形態の終点検知方法を説明するためのグラフである。
図２(ａ)は、時間ｔ１における研磨音のパワースペクトルを示している。図２(ａ)の横軸は、研磨音の周波数を示す。図２(ａ)の縦軸は、研磨音のパワースペクトル、すなわち、各周波数における研磨音のパワーを示す。制御装置２は、音響センサ１８から研磨音を収集し、収集された研磨音に基づいて時間ｔ１のパワースペクトルを算出する。制御装置２は、時間ｔ１以外のパワースペクトルも同様に算出する。
図２(ｂ)は、時間ｔ１と時間ｔ２との間における研磨音のパワースペクトルの変化量を示している。図２(ｂ)の横軸は、研磨音の周波数を示す。図２(ｂ)の縦軸は、研磨音のパワースペクトルの変化量、すなわち、各周波数における研磨音のパワーの変化量を示す。制御装置２は、時間ｔ１のパワースペクトルから時間ｔ２のパワースペクトルを引くことで、時間ｔ１〜ｔ２のパワースペクトルの変化量を算出する。また、制御装置２は、時間ｔ１と時間ｔ２との差を単位時間に設定することで、単位時間あたりのパワースペクトルの変化量を算出することができる。制御装置２は、時間ｔ１〜ｔ２以外の変化量も同様に算出する。
図２(ｃ)は、時間ｔ１〜ｔ２のパワースペクトルの変化量における信号周波数帯域ＲＳとノイズ周波数帯域ＲＮとを示している。制御装置２は、信号周波数帯域ＲＳにおいて研磨音のパワーの変化量の平均をとることで、信号周波数帯域ＲＳにおけるパワースペクトルの変化量の平均値を算出する。信号周波数帯域ＲＳは第１の周波数帯域の例であり、この平均値は第１の値の例である。制御装置２はさらに、ノイズ周波数帯域ＲＮにおいて研磨音のパワーの変化量の平均をとることで、ノイズ周波数帯域ＲＮにおけるパワースペクトルの変化量の平均値を算出する。ノイズ周波数帯域ＲＮは第２の周波数帯域の例であり、この平均値は第２の値の例である。制御装置２は、時間ｔ１〜ｔ２以外の平均値も同様に算出する。
図２(ｄ)は、研磨音のＳ／Ｎ比（信号雑音比）の時間変化を示している。図２(ｄ)の横軸は、時間を示す。図２(ｄ)の縦軸は、単位時間あたりのＳ／Ｎ比を示す。制御装置２は、信号周波数帯域ＲＳにおける上記平均値をノイズ周波数帯域ＲＮにおける上記平均値で割ることで、単位時間あたりのＳ／Ｎ比を算出する。例えば、時間ｔ２における単位時間あたりのＳ／Ｎ比は、時間ｔ１〜ｔ２の平均値から時間ｔ１〜ｔ２のＳ／Ｎ比を算出し、時間ｔ１と時間ｔ２との差を単位時間に設定することで算出される。
制御装置２は、このＳ／Ｎ比に基づいて、ウェハ１１の研磨の終点を判定する。具体的には、制御装置２は、ある時間ｔにＳ／Ｎ比が閾値に達した場合に、その時間ｔを研磨の終点であると判定する（図２(ｄ)の囲み線Ｐを参照）。このように、制御装置２は、研磨音のパワースペクトルの変化量に基づいて、研磨の終点を検知することができる。制御装置２は、研磨の終点を検知した場合、ウェハ１１の研磨を終了するように研磨装置１の動作を制御する。例えば、制御装置２は、研磨の終点を検知した場合、ウェハ１１を持ち上げて研磨パッド１２から引き離す。
なお、制御装置２の機能に関し、研磨音を収集する機能は、音収集部の例である。上記の変化量、平均値、Ｓ／Ｎ比を算出する機能は、変化量算出部の例である。研磨の終点を判定する機能は、変化点判定部の例である。研磨を終了するように研磨装置１を制御する機能は、終了制御部の例である。これらの機能の詳細は、図３や図４を参照して説明することにする。
図３は、第１実施形態の終点検知方法を示すフローチャートである。この方法は、制御装置２により実行される。
まず、研磨装置１によるウェハ１１の研磨を開始する（ステップＳ１１）。次に、音響センサ１８からウェハ１１の研磨音を収集する（ステップＳ１２）。次に、収集された研磨音に対し周波数分析（ＦＦＴ）と時間周波数解析とを行う（ステップＳ１３、Ｓ１４）。その結果、図２(ａ)に示すような研磨音のパワースペクトルが算出される。
次に、単位時間あたりのパワースペクトルの変化量を算出する（ステップＳ２１）。この変化量の例は、図２(ｂ)に示す通りである。本実施形態の単位時間は、周波数分析の際の時間分解の間隔である。
次に、信号周波数帯域ＲＳとノイズ周波数帯域ＲＮにおいて、パワースペクトルの変化量を平均化する（ステップＳ２２）。その結果、信号周波数帯域ＲＳにおける変化量の平均値と、ノイズ周波数帯域ＲＮにおける変化量の平均値が算出される。信号周波数帯域ＲＳとノイズ周波数帯域ＲＮの例は、図２(ｃ)に示す通りである。本実施形態の平均化の方法は、単純移動平均でもよいし、その他の方法でもよい。
ウェハ１１の研磨が終点に達すると、特徴的な周波数を有する研磨音がウェハ１１から発生する。そこで、本実施形態の制御装置２は、特徴的な周波数やその付近の周波数を有する研磨音を信号として検知し、その他の周波数を有する研磨音をノイズとして検知した後、これらの信号とノイズに基づいてＳ／Ｎ比を算出し、Ｓ／Ｎ比に基づいて研磨の終点を判定する。理由は、ウェハ１１の研磨が終点に達すると、研磨音に占める信号の割合が大きくなり、Ｓ／Ｎ比が高くなるからである。本実施形態では、特徴的な周波数を含む帯域を信号周波数帯域ＲＳとして設定し、その他の帯域をノイズ周波数帯域ＲＮとして設定し、これらの帯域を利用してＳ／Ｎ比を算出する。
ただし、特徴的な周波数は、ウェハ１１の種類によって異なる。例えば、ウェハ１１上のシリコン酸化膜を研磨する場合の特徴的な周波数と、ウェハ１１上のシリコン窒化膜を研磨する場合の特徴的な周波数は、互いに異なる。そこで、本実施形態では、ウェハ１１の種類ごとに信号周波数帯域ＲＳの上限および下限を、データベースにあらかじめ保存しておく。本実施形態の制御装置２は、あるウェハ１１を研磨する場合に、そのウェハ１１の識別情報を取得し、識別情報に対応する上限および下限を読み出し、上限および下限に基づいて信号周波数帯域ＲＳを設定し、その他の帯域をノイズ周波数帯域ＲＮとして設定する。識別情報は、基板に関する情報の例である。
次に、信号周波数帯域ＲＳにおける平均値と、ノイズ周波数帯域ＲＮにおける平均値とに基づいて、単位時間あたりのＳ／Ｎ比を計算する（ステップＳ２３）。Ｓ／Ｎ比の例は、図２(ｄ)に示す通りである。
次に、Ｓ／Ｎ比に基づいて研磨の変化点を抽出し、この変化点を研磨の終点であると判定する（ステップＳ２４、Ｓ２５）。具体的には、Ｓ／Ｎ比が閾値に達する時間ｔを変化点として抽出し、この時間ｔを研磨の終点であると判定する。研磨の終点が検知された場合には、研磨装置１によるウェハ１１の研磨を終了する（ステップＳ２６）。
その後、制御装置２は、ステップＳ１１〜Ｓ２６の処理を、１ロットのすべてのウェハ１１に対して繰り返し実行する（ステップＳ２７）。この際、同じロットのウェハ１１同士は一般に同じ特徴的な周波数を有するため、これらのウェハ１１に対するステップＳ２２は通常、同じ上限および下限を使用して実行される。こうして、１ロットのウェハ１１の研磨が実行される。
研磨の終点は、例えばトルク電流値を用いて検知されることがある。この場合、電流値の微分前と微分後に電流値を平滑化することで、終点の検知精度を向上させることができる。一方、研磨音を用いて終点を検知する場合には、研磨音に信号とノイズが混在しているため、この場合にも研磨音の平滑化処理（移動平均処理）が行われることが多い。しかしながら、研磨音の平滑化処理を行うと、終点の検知が遅れる可能性や、終点を検知できない可能性がある。
そこで、本実施形態では、研磨音のパワースペクトルの変化量に基づいて、研磨の終点を判定する。例えば、本実施形態によれば、この変化量から単位時間あたりのＳ／Ｎ比を算出し、単位時間あたりのＳ／Ｎ比を用いて終点を判定することで、平滑化処理を用いずに終点を検知することが可能となる。よって、本実施形態によれば、終点の検知が遅れる可能性や、終点を検知できない可能性を低減することができ、終点を短時間で確実に検知することができる。
図４は、第１実施形態の制御装置２の構成を示すブロック図である。
制御装置２は、図４に示すように、音収集部２１と、特徴抽出部２２と、終点判定部２３と、出力部２４と、周波数帯域判断部２５と、記録部２６とを備えている。
音収集部２１は、ステップＳ１２の処理を実行する。よって、音収集部２１は、音響センサ１８からウェハ１１の研磨音を収集する。
特徴抽出部２２は、ステップＳ１３〜Ｓ２３の処理を実行する。よって、特徴抽出部２２は、上記のパワースペクトル、変化量、平均値、Ｓ／Ｎ比を算出する。
終点判定部２３は、ステップＳ２４、Ｓ２５の処理を実行する。よって、終点判定部２３は、Ｓ／Ｎ比に基づいて研磨の変化点を抽出し、この変化点を研磨の終点であると判定する。
出力部２４は、ステップＳ１１、Ｓ２６の処理を実行する。よって、出力部２４は、ウェハ１１の研磨を開始および終了するように研磨装置１を制御する。出力部２４は、終点判定部２３により研磨の終点が検知された場合に、研磨装置１によるウェハ１１の研磨を終了する。
周波数帯域判断部２５は、特徴抽出部２２からの要求に応じて、信号周波数帯域ＲＳとノイズ周波数帯域ＲＮの設定情報を特徴抽出部２２に出力する。具体的には、周波数帯域判断部２５は、研磨対象のウェハ１１の識別情報を特徴抽出部２２から取得すると、このウェハ１１の信号周波数帯域ＲＳとノイズ周波数帯域ＲＮを設定するためのマスタ情報を記録部２６から読み出し、マスタ情報に対応する設定情報を特徴抽出部２２に出力する。マスタ情報の例は、信号周波数帯域ＲＳの上限および下限である。
識別情報は、ウェハ１１を識別可能であれば、どのような情報でもよい。識別情報の例は、ウェハ１１から製造予定の製品のレシピ情報である。
マスタ情報の上限および下限は、研磨装置１によるウェハ１１の研磨音をあらかじめ収集し、研磨の終点でパワースペクトルが最も大きく変化する周波数帯域をピックアップすることで設定可能である。このような周波数帯域は例えば、パワースペクトルの標準偏差を時間ごとに記録し、ウェハ１１の研磨レートから終点の時間帯をおおまかに推定し、この時間帯の標準偏差の変化を調査することでピックアップ可能である。
マスタ情報の上限および下限は、１種類のウェハ１１に対し１種類だけ存在してもよいし、１種類のウェハ１１に対して複数種類存在してもよい。後者の場合、制御装置２は、あるウェハ１１を研磨する際に、研磨装置１の状態や環境に応じてそのウェハ１１の研磨用の上限および下限を自動的に選択してもよい。これは、その他のマスタ情報についても同様である。
記録部２６は例えば、過去に研磨されたウェハ１１や今後研磨予定のウェハ１１の識別情報やマスタ情報を記録するために使用される。制御装置２は、識別情報やマスタ情報を新規登録、更新、編集するための入出力部を備えていてもよい。本実施形態の制御装置２は、あるウェハ１１の識別情報を取得すると、識別情報に基づいてこのウェハ１１のマスタ情報を自動的に特定し、このウェハ１１の信号周波数帯域ＲＳとノイズ周波数帯域ＲＮをマスタ情報に基づいて自動的に設定することができる。よって、本実施形態では、研磨対象のウェハ１１の種類が切り替わった場合、ユーザがこの切り替えを意識することなく信号周波数帯域ＲＳとノイズ周波数帯域ＲＮを変更することができる。
以上のように、本実施形態では、研磨音のパワースペクトルの変化量に基づいて、研磨の終点を判定する。よって、本実施形態によれば、研磨の終点を研磨音を用いて迅速かつ確実に検知することが可能となる。
（第２実施形態）
図５は、第２実施形態の半導体製造システムの構成を模式的に示す断面図である。
図５の半導体製造システムは、研磨装置１と、制御装置２とを備えている。研磨装置１は、図１に示す構成要素に加え、校正用スピーカ１９を備えている。
校正用スピーカ１９は、音響センサ１８の校正用の基準音（試験音）を発生させる。校正用スピーカ１９の動作は、制御装置２により制御される。音響センサ１８は、研磨音および基準音を集音し、これらの音の集音結果を制御装置２に出力する。これらの音の集音結果は、制御装置２の音収集部２１により収集される。制御装置２は、収集された基準音に基づいて、音響センサ１８を校正する。
音響センサ１８を基準音により校正する場合、基準音の音圧を校正に利用することが考えられる。この場合、所定の音圧を有する基準音を校正用スピーカ１９から発生させ、基準音を音響センサ１８により集音し、集音された基準音の音圧が規定の音圧であるか否かを制御装置２にて判断することで、音響センサ１８を校正する。しかしながら、集音される音圧は、研磨装置１の状態、研磨装置１の環境、研磨音の周波数などにより変化する。そのため、音響センサ１８を音圧により校正する場合、正確な校正が難しく、終点検知の精度が低下する可能性がある。また、研磨の終点を研磨音のパワースペクトルに基づいて検知する場合には、研磨音の周波数を正確に検知することが求められる。
そこで、本実施形態では、基準音の周波数を校正に利用する。具体的には、所定の周波数を有する基準音を校正用スピーカ１９から発生させ、基準音を音響センサ１８により集音し、集音された基準音の周波数が規定の周波数であるか否かを制御装置２にて判断することで、音響センサ１８を校正する。これにより、正確な校正を行い、終点検知の精度を向上させることが可能となる。
なお、音響センサ１８を音圧により校正する場合には、基準音の周波数は可聴域の周波数に設定することが多い。一方、研磨の終点において特徴的な周波数は、可聴域の周波数よりも高いことがあり、例えば１０ｋＨｚ以上となり得る。この場合、終点検知のために音響センサ１８を校正する際には、基準音の周波数は可聴域の周波数よりも高く設定する必要がある。これにより、終点検知に適した校正を行うことが可能となり、終点検知時の周波数の測定誤差を低減することが可能となる。
本実施形態の基準音の周波数は、１種類でも複数種類でもよいし、ある帯域に拡がっていてもよい。また、基準音の周波数は、研磨装置１の状態や環境の変化に応じて変更してもよい。これにより、終点検知が行われる状態や環境で校正を行うことが可能となり、終点検知時の周波数の測定誤差をさらに低減することが可能となる。
図６は、第２実施形態の終点検知方法を示すフローチャートである。この方法は、制御装置２により実行される。
まず、ウェハ１１の研磨を開始する前に、校正用スピーカ１９から基準音を発生させ、音響センサ１８から基準音を収集する（ステップＳ１）。本実施形態の制御装置２は、研磨装置１の状態や環境に応じて信号周波数帯域ＲＳの上限および下限を自動で選択し、上限および下限に応じて基準音の周波数を自動で選択し、この基準音を一定音圧で一定時間だけ発生させる。研磨装置１の状態や環境の例は、研磨装置１の周囲の温度や、研磨装置１の集音条件である。基準音の周波数の例は、上限に相当する周波数、下限に相当する周波数、上限と下限との中間の周波数などである。
制御装置２は、ステップＳ１にて、基準音の周波数をＮ種類（Ｎは２以上の整数）選択してもよい。この場合、制御装置２は、Ｎ種類の周波数の基準音を順番に発生させる。各周波数の基準音は、上記の一定時間だけ出力される。また、Ｎ種類の周波数の基準音は、Δｔの間隔で順番に出力される。すなわち、ある基準音の出力が時間ｔに終了したら、次の基準音の出力が時間ｔ＋Δｔに開始される。
次に、収集された基準音の周波数分析（ＦＦＴ）を行う（ステップＳ２）。その結果、基準音のパワースペクトルが算出される（ステップＳ３）。Ｎ種類の周波数の基準音が出力された場合には、Δｔの分解能で周波数分析が行われる。パワースペクトルの例は、デシベル（ｄＢ）値である。
次に、基準音のパワースペクトルに基づいて、音響センサ１８を校正する（ステップＳ４）。本実施形態の制御装置２は、基準音のパワースペクトルから基準音の周波数の測定値を取得し、基準音の周波数の設定値を記録部２６（図４参照）から読み出し、これらの測定値および設定値に基づいて音響センサ１８を校正する。
例えば、基準音の周波数の測定値は、基準音のパワースペクトルが最大となる周波数を特定することで取得可能である。また、基準音の周波数の設定値は、ステップＳ１で選択された周波数である。
また、制御装置２は、測定値が設定値と等しくなるように音響センサ１８を校正する。本実施形態では、音響センサ１８内の設定を変更して測定値を変化させることで、音響センサ１８を校正してもよいし、記録部２６内の設定値を測定値に更新して設定値を変化させることで、音響センサ１８を校正してもよい。本実施形態の制御装置２は、後者の方法で音響センサ１８を校正する。後者の方法には、音響センサ１８内の設定を変更するために音響センサ１８を研磨装置１から取り外す必要がなく、音響センサ１８を簡単に校正できるという利点がある。
なお、制御装置２の機能に関し、基準音の周波数の測定値を取得する機能は、取得部の例である。基準音の周波数の設定値を読み出す機能は、読出部の例である。音響センサ１８を校正する機能は、校正部の例である。これらの機能の詳細は、図７を参照して後述することにする。
次に、音響センサ１８の校正値を記録部２６に記録する（ステップＳ５）。本実施形態の校正値は、基準値の周波数の測定値であり、新たな設定値として記録される。また、本実施形態では、新たな設定値に基づいて、信号周波数帯域ＲＳの上限および下限などのマスタ情報も更新される。例えば、設定値が２０Ｈｚだけ増加した場合には、信号周波数帯域ＲＳの上限および下限も２０Ｈｚだけ増加される。
なお、制御装置２は、ステップＳ１において、音響センサ１８から校正時のバックグラウンドの暗騒音も収集してもよい。この場合、制御装置２は、ステップＳ２において、基準音と暗騒音との差分を計算し、この差分について周波数分析を行う。これにより、暗騒音が存在する環境でも精度の高い校正を行うことが可能となる。
その後、本実施形態では、第１実施形態と同様にステップＳ１１〜Ｓ２７の処理が実行される。この際、ステップＳ２２は、更新後の上限および下限を使用して実行される。なお、１ロット分のウェハ１１の研磨中に上限および下限の設定を変更する場合には、設定変更前にステップＳ１〜Ｓ５の処理を再度実行してもよい。
図７は、第２実施形態の制御装置２の構成を示すブロック図である。
制御装置２は、図７に示すように、音収集部２１と、記録部２６と、校正部３１と、装置状態判断部３２と、入出力部３３とを備えている。なお、本実施形態の制御装置２は、第１実施形態の制御装置２と同様に、特徴抽出部２２、終点判定部２３、出力部２４、および周波数帯域判断部２５も備えているが、これらの構成要素の図示は省略した。
ステップＳ１において、装置状態判断部３２は、校正用スピーカ１９から基準音を発生させ、音収集部２１は、音響センサ１８から基準音を収集する。この際、装置状態判断部３２は、研磨装置１の状態や環境に応じて信号周波数帯域ＲＳの上限および下限を自動で選択し、上限および下限に応じて基準音の周波数を自動で選択し、この基準音を一定音圧で一定時間だけ発生させる。
装置状態判断部３２はさらに、ステップＳ２、Ｓ３の処理を実行する。よって、装置状態判断部３２は、基準音の周波数分析を行い、基準音のパワースペクトルを算出する。また、校正部３１は、ステップＳ４、Ｓ５の処理を実行する。よって、校正部３１は、音響センサ１８を校正し、音響センサ１８の校正値を記録部２６に記録する。
装置状態判断部３２は、研磨装置１の状態や環境の変化を判断する。例えば、装置状態判断部３２は、研磨対象のウェハ１１の識別情報に基づいて、基準音の周波数の設定値を記録部２６から読み出す。この設定値は、ステップＳ１で基準音を発生させる際や、ステップＳ４で音響センサ１８を校正する際に使用される。また、装置状態判断部３２は、研磨装置１の部材が変更された旨の情報を研磨装置１から取得し、この情報に基づいて、記録部２６から読み出す設定値を選択する。
記録部２６には、研磨装置１の状態や環境の変化と研磨音の特徴的な周波数との関係がマスタ情報としてあらかじめ登録されている。入出力部３３は、マスタ情報を新規登録、更新、編集するために使用される。
以上のように、本実施形態では、音響センサ１８から収集された基準音の周波数に基づいて、音響センサ１８を校正する。よって、本実施形態によれば、音響センサ１８を正確に校正し、終点検知の精度を向上させることが可能となる。
（第３実施形態）
図８は、第３実施形態の終点検知方法を説明するためのグラフである。第３実施形態の終点検知方法は、図１の半導体製造システム内の制御装置２により実行される。
図８(ａ)の曲線Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３はそれぞれ、時間ｔ１、ｔ２、ｔ３における研磨音のパワースペクトルを示している。図８(ａ)の横軸は、研磨音の周波数を示す。図８(ａ)の縦軸は、研磨音のパワースペクトルを示す。図８(ａ)の奥行き方向の軸は、時間を示す。
制御装置２は、所定の周波数帯域Ｒにおいてパワースペクトルの変化量の平均値を算出し、平均値に基づいてＳ／Ｎ比を算出し、Ｓ／Ｎ比に基づいて終点を判定することが可能である。周波数帯域Ｒは、ウェハ１１の研磨が終点に達した際にウェハ１１から発生する研磨音の特徴的な周波数を含むように設定されている。符号ｆ１は、周波数帯域Ｒの下限の周波数を示す。符号ｆ２は、周波数帯域Ｒの上限の周波数を示す。制御装置２は、周波数帯域Ｒに絞ってパワースペクトルの変化量の平均値を算出し、この平均値を時間軸上で信号時間帯の平均値とノイズ時間帯の平均値とに分け、これらの平均値に基づいてＳ／Ｎ比を算出する。
ウェハ１１は例えば、半導体基板と、半導体基板上のストッパ層と、ストッパ層上の被加工層とを備える。この場合、制御装置２は、被加工層を研磨するように研磨装置１を制御し、被加工層が除去されてストッパ層が露出したタイミングを終点として取り扱う。研磨が終点に達すると、被加工層とストッパ層との選択比の違いにより、研磨音のパワースペクトルに特徴的な変化が生じる。例えば、ある周波数のパワースペクトルが終点において極大または極小に達する。周波数帯域Ｒは、この周波数を含むように設定される。
図８(ｂ)は、この周波数のパワースペクトルを示している。図８(ｂ)の横軸は、時間を示す。図８(ｂ)の縦軸は、研磨音のパワースペクトルを示す。符号Ｕは、パワースペクトルの極大を示す。符号Ｖは、パワースペクトルの極小を示す。図８(ｂ)では、時間ｔに研磨が終点に達し、時間ｔにパワースペクトルが極小Ｖに達している。
この特徴的な周波数（または周波数帯域）は、研磨装置１の本体の状態や、研磨パッド１２や研磨ドレッサなどの消耗部材の状態により変化する可能性がある。例えば、周波数が高周波側または低周波側に変化したり、周波数帯域が広帯域または狭帯域に変化する。そのため、周波数帯域Ｒを固定すると、終点検知の精度がウェハ１１ごとにばらつき、正確な終点検知が困難となる可能性がある。
そこで、本実施形態の制御装置２は、あるウェハ１１（第１のウェハ１１）を研磨する際に、周波数帯域Ｒを第１の帯域ΔｆＡに設定して、終点を判定する。本実施形態の制御装置２はさらに、第１のウェハ１１の研磨時に収集された研磨音に基づいて、周波数帯域Ｒの新たな設定として第２の帯域ΔｆＢを決定する。本実施形態の制御装置２はさらに、次のウェハ１１（第２のウェハ１１）を研磨する際に、周波数帯域Ｒを第２の帯域ΔｆＢに変更して、終点を判定する。
このように、本実施形態の制御装置２は、あるウェハ１１の研磨時に収集された研磨音に基づいて、次のウェハ１１の研磨時の周波数帯域Ｒを補正する。本実施形態の制御装置２は、マスタ情報の上限（ｆ２）および下限（ｆ１）を変更することで、周波数帯域Ｒを補正することができる。
なお、制御装置２の機能に関し、周波数帯域Ｒの新たな設定を決定する機能は、決定部の例である。周波数帯域Ｒを新たな設定に応じて変更する機能は、変更部の例である。これらの機能の詳細は、図９〜図１１を参照して説明することにする。
図９は、第３実施形態の終点検知方法を説明するための別のグラフである。
図９(ａ)は、第１のウェハ１１の研磨時に収集された研磨音のパワースペクトルを示している。具体的には、図９(ａ)は、図８(ｂ)と同様に、特徴的な周波数におけるパワースペクトルの時間推移波形を示している。この周波数は、第１の帯域ΔｆＡに含まれている。符号ＵＡ、ＶＡ、ｔＡはそれぞれ、極大、極小、終点を示す。符号ΔＰＡは、パワースペクトルの極大ＵＡと極小ＶＡとの間のパワー差を示す。
図９(ｂ)も、第１のウェハ１１の研磨時に収集された研磨音のパワースペクトルを示している。ただし、図９(ｂ)は、様々な周波数におけるパワースペクトルの時間推移波形を示している。制御装置２は、研磨音のパワーの時間推移波形を周波数ごとに分解することで、図９(ｂ)の時間推移波形を取得する。制御装置２はさらに、これらの時間推移波形が２次元画像として表現された第１の画像データを生成する。
第１の画像データにおいて、横軸は時間を示し、縦軸はパワースペクトルを示す。第１の画像データは、様々な周波数における時間推移波形を含み、各時間推移波形は、各周波数におけるパワースペクトルと時間との関係を示す。第１の画像データの内容は例えば、図９(ｂ)に示すグラフと同様である。第１の画像データは、第１の帯域ΔｆＡ内の周波数の時間推移波形だけでなく、音響センサ１８が検知可能なその他の周波数の時間推移波形も含んでいる。第１の画像データを生成する機能は、画像生成部の例である。
制御装置２は、第１の画像データとの照合用の第２の画像データを、記録部２６（図４参照）内にあらかじめ保持している。第２の画像データは、特徴的な周波数やその付近の周波数における時間推移波形（基準波形）を含んでいる。基準波形は、研磨の終点付近における時間推移波形である。第２の画像データのサイズ（基準空間）は、図９(ｂ)にて四角形で示すように、ΔＴ×Δｆである。第２の画像データは、試験用のウェハ１１を研磨装置１により事前に研磨し、この研磨時の研磨音を収集することで生成可能である。
制御装置２は、第１の画像データを図９(ｂ)の矢印のようにスキャンして、第１の画像データと第２の画像データとを照合する。そして、制御装置２は、パターン認識技術により、第２の画像データと最も近い画像を含む領域を第１の画像データから抽出する。
符号ＫＡは、第１の帯域ΔｆＡを縦幅とする領域を示す。符号ＫＢは、第２の帯域ΔｆＢを縦幅とする領域を示す。第２の画像データと最も違い画像を含む領域として領域ＫＢが抽出された場合、制御装置２は、周波数帯域Ｒの新たな設定として第２の帯域ΔｆＢを決定する。周波数帯域Ｒの新たな設定を画像照合により決定する機能は、画像照合部の例である。
なお、制御装置２は、２種類以上の第２の画像データを保持していてもよい。これらのΔＴやΔｆの値は、互いに異なっていてもよい。また、上記のパターン認識技術は、どのような技術であってもよい。
図９(ｃ)は、第２のウェハ１１の研磨時に収集された研磨音のパワースペクトルを示している。具体的には、図９(ｃ)の実線は、第２の帯域ΔｆＢ内の周波数におけるパワースペクトルの時間推移波形を示している。比較のため、図９(ｃ)の破線は、第１の帯域ΔｆＡ内の周波数におけるパワースペクトルの時間推移波形を示している。符号ＵＢ、ＶＢ、ｔＢ、ΔＰＢはそれぞれ、極大、極小、終点、パワー差を示す。
図１０は、第３実施形態の終点検知方法を示すフローチャートである。
まず、第１のウェハ１１の研磨を開始し（ステップＳ１１）、第１のウェハ１１の研磨音に対しステップＳ１２〜Ｓ１４の処理を実行する。その結果、研磨音のパワースペクトルが算出される。
次に、単位時間あたりのパワースペクトルの変化量を算出し（ステップＳ２１）、所定の周波数領域Ｒにおける変化量に基づいて研磨の終点（変化点）を判定する（ステップＳ３１）。終点は例えば、信号時間帯とノイズ時間帯との間のＳ／Ｎ比に基づいて判定可能である。研磨の終点が検知された場合には、第１のウェハ１１の研磨を終了する（ステップＳ２６）。
第１のウェハ１１の研磨が終了したら、第１のウェハ１１の研磨音から特徴周波数帯域を抽出する（ステップＳ３１）。具体的には、図９(ｂ)の照合処理により、上述の領域ＫＢの帯域ΔｆＢを抽出する。
次に、監視周波数帯域を抽出された帯域に変更する（ステップＳ３２）。具体的には、周波数帯域Ｒを帯域ΔｆＢに決定する。
次に、第２のウェハ１１の研磨を開始し（ステップＳ１１）、ステップＳ１２以降の処理を実行する。この際、周波数帯域Ｒとして帯域ΔｆＢを使用する。
制御装置２は、以上の処理を１ロットのすべてのウェハ１１に対して繰り返す（ステップＳ２７）。こうして、１ロットのウェハ１１の研磨が実行される。
図１１は、第３実施形態の制御装置２の構成を示すブロック図である。
制御装置２は、図１１に示すように、音収集部２１と、終点判定部２３と、特徴周波数抽出部４１と、監視周波数帯域変更部４２とを備えている。なお、本実施形態の制御装置２は、第１実施形態の制御装置２と同様に、特徴抽出部２２、出力部２４、周波数帯域判断部２５、および記録部２６も備えているが、これらの構成要素の図示は省略した。
特徴周波数抽出部４１は、ステップＳ３１において、研磨音から特徴周波数帯域を抽出する。監視周波数帯域変更部４２は、ステップＳ３２において、監視周波数帯域を抽出された帯域に変更する。本実施形態の制御装置２は、これらの構成要素により周波数帯域Ｒを補正する。
以上のように、本実施形態では、第１のウェハ１１の研磨時に収集された研磨音に基づいて、第２のウェハ１１の研磨時の周波数帯域Ｒを補正する。この補正は例えば、第１の画像データと第２の画像データとの照合により実行される。よって、本実施形態によれば、周波数帯域Ｒの補正により研磨音収集の感度を向上させることで、終点検知の精度を向上させることが可能となる。
以上、いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例としてのみ提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図したものではない。本明細書で説明した新規な装置および方法は、その他の様々な形態で実施することができる。また、本明細書で説明した装置および方法の形態に対し、発明の要旨を逸脱しない範囲内で、種々の省略、置換、変更を行うことができる。添付の特許請求の範囲およびこれに均等な範囲は、発明の範囲や要旨に含まれるこのような形態や変形例を含むように意図されている。
１：研磨装置、２：制御装置、
１１：ウェハ、１２：研磨パッド、１３：研磨ヘッド、
１４：駆動部、１５：研磨テーブル、１６：回転部、
１７：スラリ供給部、１８：音響センサ、１９：校正用スピーカ、
２１：音収集部、２２：特徴抽出部、２３：終点判定部、
２４：出力部、２５：周波数帯域判断部、２６：記録部、
３１：校正部、３２：装置状態判断部、３３：入出力部、
４１：特徴周波数帯域抽出部、４２：監視周波数帯域変更部

Claims (10)

  1. 半導体製造装置による基板の加工音を収集する音収集部と、
    前記加工音のパワースペクトルの変化量を算出する変化量算出部と、
    前記変化量に基づいて、前記基板の加工の変化点を判定する変化点判定部と、
    を備える半導体製造装置の制御装置。
  2. 前記変化量算出部は、第１の周波数帯域における前記変化量に基づいて、第１の値を算出し、第２の周波数帯域における前記変化量に基づいて、第２の値を算出し、
    前記変化点判定部は、前記第１および第２の値に基づいて、前記変化点を判定する、
    請求項１に記載の半導体製造装置の制御装置。
  3. 前記第１の値は、前記第１の周波数帯域における前記変化量の平均値であり、
    前記第２の値は、前記第２の周波数帯域における前記変化量の平均値である、
    請求項２に記載の半導体製造装置の制御装置。
  4. 前記変化量算出部は、前記基板に関する情報に基づいて、前記第１および第２の周波数帯域を変更する、請求項２または３に記載の半導体製造装置の制御装置。
  5. 前記変化量算出部は、前記第１および第２の値に基づいて、前記加工音のＳ／Ｎ比（信号雑音比）を算出し、
    前記変化点判定部は、前記Ｓ／Ｎ比に基づいて、前記変化点を判定する、
    請求項２から４のいずれか１項に記載の半導体製造装置の制御装置。
  6. 前記音収集部は、音響センサから、前記加工音と、前記音響センサの校正用の基準音とを収集し、
    さらに、
    収集された前記基準音を利用して、前記基準音の周波数の測定値を取得する取得部と、
    前記基準音の周波数の設定値を記録部から読み出す読出部と、
    前記基準音の周波数の測定値と、前記基準音の周波数の設定値とに基づいて、前記音響センサを校正する校正部と、
    を備える請求項１に記載の半導体製造装置の制御装置。
  7. 前記変化点判定部は、所定の周波数帯域における前記変化量に基づいて、前記変化点を判定し、
    さらに、
    第１の基板の加工時に収集された前記加工音に基づいて、前記所定の周波数帯域の設定を決定する決定部と、
    第２の基板の加工時に、前記所定の周波数帯域を前記設定に応じて変更する変更部と、
    を備える請求項１に記載の半導体製造装置の制御装置。
  8. 前記決定部は、
    前記第１の基板の加工時に収集された前記加工音の前記パワースペクトルと時間との関係を示す第１の画像データを生成する画像生成部と、
    前記第１の画像データと、前記変化点における前記パワースペクトルと時間との関係を示す第２の画像データとを照合して、前記所定の周波数帯域の前記設定を決定する画像照合部と、
    を備える請求項７に記載の半導体製造装置の制御装置。
  9. さらに、前記変化点判定部により前記変化点が検知された場合に、前記基板の加工を終了するように前記半導体製造装置を制御する終了制御部を備える、請求項１から８のいずれか１項に記載の半導体製造装置の制御装置。
  10. 半導体製造装置による基板の加工音を収集し、
    前記加工音のパワースペクトルの変化量を算出し、
    前記変化量に基づいて、前記基板の加工の変化点を判定する、
    ことを含む半導体製造装置の制御方法。
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