JP2019033165A - プラズマ処理装置及びプラズマ処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】プラズマ処理装置の状態の変化に追随して処理結果指標を高精度で予測する。【解決手段】試料をプラズマ処理するプラズマ処理部１１と、プラズマ処理を制御する制御部１３とを備え、制御部１３は、プラズマ処理部１１の状態に基づいてプラズマ処理の結果を予測する複数の予測モデルの中から一つを選択し、選択された予測モデルを用いてプラズマ処理の結果を予測する。【選択図】図１

Description

本発明は、プラズマ処理装置及びプラズマ処理システムに関する。

プラズマ処理装置では、半導体ウェハ上に形成される半導体装置などの微細形状を得るために、物質を電離した状態（プラズマ状態）にし、その物質の作用（ウェハ表面における反応）によりウェハ上の物質を取り去るプラズマ処理が行われる。

ここで、半導体装置の微細形状の幅や深さなどの寸法や、プラズマ処理装置が微細形状を加工する際の加工速度（エッチレート）を処理結果指標と呼ぶ。

プラズマ処理装置では、同一のプラズマ処理条件で処理を行っても様々な外乱やプラズマ状態の経時変化により同一の処理結果指標を得ることは困難になっている。そのため、処理結果指標を安定化させるために、プラズマ処理装置には、エッチング中に計測された装置のモニタデータを用いて処理結果指標を予測し、予測した結果に基づいてプラズマ処理条件を変更する制御技術が適用されている。モニタデータには、プラズマ処理中のプラズマの発光や半導体ウェハ表面の反射光などを分光器で計測したデータ（以下、分光データと呼ぶ）が用いられる。

このような分光データを用いて処理結果指標を予測して制御する方法は、例えば、特許文献１に記載されている。特許文献１では、分光データの多数の波長の中から加工寸法の予測に適した波長を選択して予測及び制御を行っている。

特開２０１６−２５１４５号公報

特許文献１では、分光データと処理結果指標との間に相関関係があることを活用し、分光データを入力とした単一の関数である予測モデルを用いて処理結果指標を予測している。

しかし、特許文献１では、単一の予測モデルを用いているため、プラズマ処理装置の状態の変化により分光データと処理結果指標の間の相関関係が変化した場合には、その変化に追随できず予測精度が低下してしまう。

本発明の目的は、プラズマ処理装置の状態の変化に追随して処理結果指標を高精度で予測することにある。

本発明の一態様のプラズマ処理装置は、試料をプラズマ処理するプラズマ処理部と、前記プラズマ処理を制御する制御部とを備え、前記制御部は、前記プラズマ処理部の状態に基づいて前記プラズマ処理の結果を予測する複数の予測モデルの中から一つを選択し、前記選択された予測モデルを用いて前記プラズマ処理の結果を予測することを特徴とする。

本発明の一態様のプラズマ処理システムは、試料をプラズマ処理するプラズマ処理部と、前記プラズマ処理を制御する制御部と、前記プラズマ処理部の状態を示す管理値を保持する装置状態管理部を有する処理部とを備え、前記プラズマ処理部と前記処理部とがネットワークを介して接続され、前記制御部は、前記管理値の閾値に基づいて前記プラズマ処理の結果を予測する複数の予測モデルの中から一つを選択し、前記選択された予測モデルを用いて前記プラズマ処理の結果を予測することを特徴とする。

本発明の一態様によれば、プラズマ処理装置の状態の変化に追随して処理結果指標を高精度で予測することができる。

実施例のプラズマ処理装置の概略の構成を示すブロック図である。 プラズマ処理装置の処理部の概略の構成を示すブロック図である。 制御部の予測及び制御処理を説明する構成図である。 予測モデル記憶領域の例を示す表である。 データ解析装置の解析処理を示すフロー図である。 処理履歴記憶領域の例を示すテーブルを示す図である。 評価結果記憶領域の例を示すテーブルを示す図である。 予測モデルを切換える予測及び制御処理の設定を入力する画面を示す図である。 予測モデルを切換える予測及び制御処理の結果を表示する画面の例を示す図である。 データ解析装置の解析処理の入力画面を示す図である。 データ解析装置の解析処理の出力画面を示す図である。 解析処理の解析例を示す図である。 解析処理の解析例を示す図である。 解析処理の解析例を示す図である。 解析処理の解析例を示す図である。 予測モデルの例を示す図である。 他の実施例の予測及び制御処理を説明する構成図である。 他の実施例のプラズマ処理システムの概略の構成を示すブロック図である。 分光器で計測された分光データの例を示す図である。

以下、図面を用いて、実施例について説明する。

［プラズマ処理装置］
図１を参照して、プラズマ処理装置１の構成について説明する。
図１に示すように、プラズマ処理装置１は、処理部１０と解析部２０と入力部３０と出力部３１と通信インタフェース部（通信ＩＦ部）３２と処理結果取得部３３を有し、これらはバス３４を介して相互に接続されている。

処理部１０は、プラズマ処理部１１と分光器１２と制御部１３と装置状態管理部１４と記憶部１４とインタフェース部（ＩＦ部）１１０とを有する。プラズマ処理部１１はプラズマを発生させてウェハ（試料）を加工し、分光器１２はプラズマ処理が行われる間にプラズマの発光データや、ウェハ表面又はプラズマ処理部１１の内壁面での反射光である分光データを取得する。分光データはＩＦ部２４を介して解析部２０の有する記憶部２２に格納される。

制御部１３は、プラズマ処理部１１での処理を制御する。制御部１３は、後述の予測モデルを用いてプラズマ処理の処理結果指標を予測し、プラズマ処理条件を調整する予測及び制御処理（ＡＰＣ：Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）を行う。記憶部１５の予測モデル記憶領域１６には、予測モデルを特定する情報が格納される。

解析部２０は、予測モデルの切換えに用いる装置状態管理項目とその判定基準を特定する処理を行う。解析部２０は、データを解析する演算部２１と、記憶部２２、インタフェース部（ＩＦ部）２１０を有する。

記憶部２２は、過去のプラズマ処理の結果を示す処理履歴記憶領域２３と、解析処理の結果を示す解析結果記憶領域２３を有する。

演算部２１は、処理履歴記憶領域２３を用いて装置状態管理項目とその判定基準を決定する解析処理を行う。演算部２１の行う解析処理の詳細については、後述する。

入力部３０は、ユーザ操作による情報入力を受け付ける例えばマウスやキーボード等である。出力部３１は、ユーザに対して情報を出力するディスプレイやプリンタ等である。通信ＩＦ部３２は、バス３４や外部ネットワーク等を介して他の装置やシステム（既存の生産管理システム等とも接続可能である）と接続し情報送受信を行うためのインタフェースである。

バス３４は、各部（１０、２０、３０、３１、３２、３３）を連結する。各部のＩＦ部（１１０、２１０）は、バス３４を介して情報送受信を行うためのインタフェースである。処理結果取得部３３は、処理結果指標を計測する検査装置等から処理結果指標を取得するインタフェースである。なお、解析部２０を解析装置として独立させて、プラズマ処理部１０を有するプラズマ処理装置にＩＦ部２１０を介して接続される形態としても良い。

［プラズマ処理部］
処理部１０は、プラズマ処理部１１と分光器１２と制御部１３と記憶部１４とＩＦ部１１０とを備えている。プラズマ処理部１１は、図２に示すように、真空排気手段(図示せず)で内部を真空に排気されるチャンバ１１１と、電源(図示せず)により高周波電力が印加されて真空に排気されたチャンバ１１１の内部にプラズマを発生させる１対の電極１１２ａ及び１１２ｂと、チャンバ１１１の内部を外側から観察する窓１１５と、真空に排気されたチャンバ１１１の内部にウェハ（試料）１１４をプラズマ処理するためのプラズマ処理ガスを供給するガス供給器１１７とを備えている。なお、ガス供給部１１７は、複数の種類のガス（ＣＦ４、ＣＨＦ3、Ａｒ等）をそれぞれ供給することが可能となっている。

このような構成において、制御部１３からの指示によってプラズマ処理部１１は、ウェハ１１４をチャンバ１１１の内部に格納してチャンバ１１１の内部を排気手段で真空に排気した状態で、ガス供給器１１７からプラズマ処理ガスを供給し、電源により電極１１２ａ及び１１２ｂに高周波電力を印加する。これにより、電極１１２ａと１１２ｂとの間でプラズマ処理ガスをプラズマ化させる。プラズマ化したガス１１３をウェハ１１４に化学的及び物理的に反応させることでウェハ１１４を加工する。

プラズマ化したガス１１３は、ガス供給器１１７から供給されたプラズマ処理ガスに含まれるエレメントやウェハ１１４から加工の過程で発生したエレメントを含んでおり、プラズマ化したガス１１３に含まれているエレメントに応じた波長の光１１６を発生させる。発生した光１１６は窓１１５を通して分光器１２にて計測され、ＩＦ部１１０を介して解析部２０の記憶部２２の処理履歴記憶領域２３に記憶される。なお、外部光源(図示せず)を用いてチャンバ１１１の壁面やウェハ１１４に光を照射し、分光器１２でその反射光や透過光を計測するようにしても良い。この場合は、プラズマ処理をされたウェハ１１４やチャンバ１１１の壁面の状態に応じた分光データが得られる。

制御部１３は、プラズマ処理部１１への指示に加えて、分光器１２で計測された分光データを入力としてプラズマ処理条件を変更する処理を行う。

装置状態管理部１４は、プラズマ処理部１１の状態として、クリーニングからのプラズマ処理の回数（例えば、ウェハ１１４の処理回数）や、プラズマ処理部１１の待機時間を測定又は保持する。ここで、装置状態管理部１４による装置状態管理とは、例えば、プラズマ処理部１１の状態を管理することである。これらのデータの値は、予測及び制御処理に利用されるだけでなく、ＩＦ部１１０を介して解析部２０の記憶部２２の処理履歴記憶領域２３に記憶される。

記憶部１５は、処理結果指標の予測値を算出するための予測モデルと、予測モデルを切換えに用いる装置状態管理項目と判定基準が記憶される。これらの情報は、予測モデル記憶領域１６に記憶される。

図４を参照して、予測モデル記憶領域１６の例について説明する。
図４に示すように、予測モデル記憶領域１６は、予測モデル切換テーブル１６−１ａと予測モデルテーブル１６−２ａで構成される。予測モデル切換テーブル１６−１ａには、予測モデルを切換えに用いる装置状態管理項目（装置状態管理項目欄１６−１ｂ）と判定基準（判定基準欄１６−１ｃ）と、それぞれの判定基準に合致する場合に利用される予測モデルのＩＤ（予測モデルＩＤ欄１６−１ｄ）が格納される。

予測モデルテーブル１６−２ａには、予測モデルのＩＤ（予測モデルＩＤ欄１６−２ｂ）と、その予測モデルに用いる分光データの波長（波長欄１６−２ｃ）と、分光データから処理結果指標を計算するための計算式（計算式欄１６−２ｄ）が格納される。計算式は、波長１６−２ｃにおける分光データの発光強度の平均値を入力として、処理結果指標を算出する形式である。以降では、分光データの発光強度の平均値を分光モニタ値と呼ぶ。

ここで、図１６に、分光器１２で計測された分光データの例を示す。分光データは、各波長について計測された発光強度の値を表している。

プラズマ処理の終了後には、処理されたウェハ１１４はチャンバ１１１から取り出されて別の装置（検査装置など）に搬送され、また新たな別のウェハ１１４がプラズマ処理部１１に格納されてプラズマ処理が行われる。処理されたウェハ１１４は、別の装置（検査装置など）にてプラズマ処理の結果として得られるパターンの形状の寸法などが計測される。この形状の寸法などは処理結果指標のデータとして、処理結果取得部３３を介して、記憶部２２の処理履歴記憶領域２３に記憶される。

［予測及び制御処理（ＡＰＣ）］
図３を参照して、制御部１４にて行われるＡＰＣの処理の例について説明する。
ウェハ１１４のプラズマ処理が完了すると、ＡＰＣを実行するように設定されている場合には、制御部１３は予測モデル切換えの判定を行う（Ｓ１０１）。

Ｓ１０１では、装置状態管理部１３から装置状態管理項目のデータを取得し、予測モデル切換テーブル１６−１ａの判定基準欄１６−１ｃについて、基準を満たす行を特定し、それに対応する予測モデルＩＤ欄１６−１ｄの情報を予測に用いる予測モデルとして特定する。

更に、制御部１３は、特定した予測モデルと分光データを用いて処理結果指標を予測する（Ｓ１０２）。Ｓ１０２では、特定された予測モデルについて、予測モデルテーブル１６−２ａの波長欄１６−２ｃから予測に用いる波長の情報を取得する。そして、分光データから当該波長の分光モニタ値を算出し、計算式欄１６−２ｄで特定される計算式に代入することで処理結果指標の予測値を算出する。なお、発光強度の最大値や最小値、中央値を分光モニタ値としてもよい。また、波長はプラズマに含まれるエレメント（ＡｒやＳｉ）の発光波長を利用できる。また、ウェハ１１４やチャンバ１１１の壁面から反射された光の強度を用いる場合には、ウェハ１１４やチャンバ１１１の壁面の状態によって強度が異なる波長が利用できる。また複数の波長における発光強度の比を用いても良い。

次に、制御部１３は記憶部１４に格納されている予測モデルで指定された係数を、分光モニタ値に掛けることで、処理結果指標の予測値を算出する（Ｓ１０２）。

さらに、制御部１３は、処理結果指標の予測値と目標値の差分に従って、プラズマ処理条件を調整する（Ｓ１０３）。プラズマ処理条件としては、例えばガス供給器１１７から供給するプラズマ処理ガスの流量（ガス流量）が調整される。また、Ｓ１０３においては、プラズマ処理条件の調整をするだけでなく、処理結果指標の予測値と目標値の差分が予め定めた閾値よりも大きい場合に、異常としてアラームを出力する構成としても良い。また、プラズマ処理条件を調整せずに、プラズマ処理装置の後の装置のために、処理結果指標の予測値を出力する構成としても良い。

［予測及び制御処理（ＡＰＣ）の画面］
前述の予測及び制御処理を行う場合には、生産工程でプラズマ処理装置１を用いて複数のウェハ１１４を順次プラズマ処理する前の段階で予め装置管理者によって、予測モデルの切換えに用いる装置状態管理項目や判定基準、予測モデルの計算式を入力する必要がある。

図８を参照して、装置管理者による入力画面Ｄ１００の例について説明する。
装置管理者は、切換え項目欄Ｄ１０１で、予測モデルを切換えに用いる装置状態管理項目や判定基準を入力し、予測モデル欄Ｄ１０２にて分光モニタ値の算出に用いる波長や予測モデルの計算式を入力する。入力後、予測のみを行う場合はＤ１０３にて指示し、ＡＰＣを行う場合は、Ｄ１０４にて指示をする。

図９を参照して、予測やＡＰＣの結果を示す画面の例について説明する。
予測のみを行った場合の例が、Ｄ２００である。ここでは、処理結果指標の実測値と予測値を合わせて表示している。また、予測に用いた予測モデルを該当する区間について表示している。例えば、今回のようにウェハ１１４の処理回数の前半と後半で、装置状態の変化に起因する処理結果指標の変化のトレンドが異なる場合には、前半と後半で異なる予測モデルを用いることで予測精度を向上できる。例えば、図９に示すように、前半で予測モデル１を用い、後半で予測モデル２を用いる。

ＡＰＣを行った場合の例が、Ｄ３００である。ここでは、処理結果指標の実測値と予測に用いた予測モデルを表示している。装置状態の変化に合わせて予測モデルを切換えることで、Ｄ２００に示したように予測精度を向上でき、その結果Ｄ３００に示したように制御結果のばらつきも低減できる。このＡＰＣの設定は、次の解析部２０の解析処理にて過去の処理履歴から作成される。

［解析部］
図１に示すように、解析部２０は、演算部２１と記憶部２２とＩＦ部２４を有する。記憶部２２は、処理履歴記憶領域２３と解析結果記憶領域２４とを備えている。処理履歴記憶領域２３には、プラズマ処理をしたウェハごとに、プラズマ処理中に分光器１２で計測された分光モニタ値と、そのときの装置状態管理項目の値と、計測装置で計測された処理結果指標の値を特定する情報が格納される。

図６は、処理履歴記憶領域２３の例である処理履歴データテーブル２３ａを示す。本テーブルは、ウェハＩＤ欄２３ｂ、分光モニタ値欄２３ｃ、装置状態管理項目値欄２３ｄ、処理結果指標欄２３ｅ、等の各フィールドを有する。

ウェハＩＤ欄２３ｂには、ウェハ１１４を特定する情報が格納される。分光モニタ値欄２３ｃには、分光器１２で計測された分光器計測データを特定する情報が格納される。分光モニタ欄２３ｃは、図６に示すように波長ごとにフィールドが分割されており、それぞれのフィールドには各波長における発光強度をプラズマ処理時間で平均した値が格納される。また、各行がその分光データを計測したウェハのＩＤと対応付いている。

なお、格納される分光データは、ウェハ１１４を加工するためのプラズマ処理の際に得られた分光データであってもよいし、ウェハ１１４を加工する前にプラズマ処理部１１の状態を整えるために行われるプラズマ処理の際に得られた分光データであってもよい。

また、それぞれの波長は、プラズマに含まれるエレメント（ＡｒやＳｉ）の発光波長が格納される。また、ウェハ１１４やチャンバ１１１の壁面から反射された光の強度を用いる場合には、ウェハ１１４やチャンバ１１１の壁面の状態によって強度が異なる波長が格納される。また、複数の波長における発光強度の比を用いても良い。

また、格納される値は発光強度のプラズマ処理時間での平均値ではなく最大値や最小値、中央値であってもよいし、プラズマ処理の中間時点での発光強度の値など、ある指定した時間における発光強度の値であってもよい。

装置状態管理項目値欄２３ｄには、それぞれのウェハの処理を行ったときの装置状態管理部１４の管理値や測定値を特定する情報が格納される。装置状態管理項目欄２３ｃは、図６に示すように、管理項目ごとにフィールドが分割されており、それぞれ該当する管理項目の値が格納される。管理項目としては、例えばクリーニングからのプラズマ処理の回数や、前回のプラズマ処理からの待機時間などが利用される。

処理結果指標欄２３ｅには、プラズマ処理の結果を特定する情報が格納される。例えば、プラズマ処理後にプラズマ処理装置１に接続された計測装置などを用いて、ウェハＩＤ欄２３ｂにて特定されるウェハ１１４の表面形状を計測した結果（例えば、測長ＳＥＭや光学式計測装置などの計測装置で計測したウェハ１１４上に形成されたパターンの寸法、パターン間の寸法など）が格納される。ウェハ１１４ごとに表面形状の寸法情報が、処理結果取得部３３を介して処理結果指標欄２３ｅに格納される。

また、ウェハ１１４ごとにプラズマ処理条件が調整された場合には、プラズマ処理条件の調整量と処理結果指標の変更量の間の関数を用いてプラズマ処理条件の調整量による処理結果指標の変更量を算出し、計測された処理結果指標を処理結果指標の変更量で補正した値を、処理結果指標欄２３ｅに格納してもよい。

図７は、解析結果記憶領域２４の例である解析結果データテーブル２４ａを示す。本テーブルは、波長欄２４ｂ、装置状態管理項目欄２４ｃ、判定基準閾値欄２４ｄ、決定係数欄２４ｅ、ロバスト性評価欄２４ｆ、分布間距離評価欄２４ｇ、係数評価欄２４ｈ、等の各フィールドを有する。

波長欄２４ｂ、装置状態管理項目欄２４ｃ、判定基準閾値欄２４ｄに格納される値は、予測モデルの分光モニタ値を算出する波長、予測モデルを切換える装置状態管理項目、切換えの判定基準の閾値を表している。

また、判定基準閾値欄２４ｄ、決定係数欄２４ｅ、ロバスト性評価欄２４ｆ、分布間距離評価欄２４ｇ、係数評価欄２４ｈに格納される値は、前期の波長欄２４ｂ、装置状態管理項目欄２４ｃ、判定基準閾値欄２４ｄの組合せの良否を特定するための情報が格納される。本データテーブルの値は、後述の解析処理の中で格納される。

［解析部２０の解析処理］
実施例による解析処理は、プラズマを用いてウェハ１１４を加工するプラズマ処理において、処理結果指標を予測する予測モデルの切換えに用いる装置状態管理項目とその判定基準の閾値を特定する。

実施例による解析処理は、分光データの波長と装置状態管理項目とその判定基準の閾値の組合せそれぞれについて、当該波長の分光モニタ値と処理結果指標の間の相関の強さやそのロバスト性などを評価する。これにより、予測モデルの切換えに用いる装置状態管理項目とその判定基準の閾値を特定する。

以下に、実施例による解析処理の方法を、具体的に説明する。
生産工程でプラズマ処理装置１を用いて複数のウェハ１１４を順次プラズマ処理する前の段階として、プラズマ処理装置１を扱う装置管理者が、予測に用いる装置状態管理項目とその判定基準の閾値と予測モデルを作成するために、解析部２０において解析処理を実行する。

予測モデルとその切換えの条件は、プラズマ処理の対象であるウェハ１１４の表面上の膜の構成などによって変化するため、プラズマ処理の立上げ時には、適宜、本解析処理を実行することが必要になる。

次に、図５を参照して、解析部２０において実行される解析処理の流れについて説明する。
図１０に示すような表示画面Ｄ４００上で装置管理者が解析対象となる波長（Ｄ４０１）と装置状態管理項目（Ｄ４０２）を入力し、解析処理の実行を指示する（Ｄ４０３）と解析部２０は解析処理を行う。

はじめに、入力された波長と装置状態管理項目を元に、波長と装置状態管理項目と閾値の組み合わせを作成し（Ｓ２０１）、それぞれの組合せについて、Ｓ２０３以降の処理を行う（Ｓ０２）。

まず、解析対象となる処理履歴を装置状態管理項目とその閾値で２つに層別し（Ｓ２０３）、層別したそれぞれのデータについて、評価対象の波長における分光モニタ値と処理結果指標の相関の強さである決定係数を算出する（Ｓ２０４）。

更に、閾値を微変更したときの相関のロバスト性の評価（Ｓ２０５）と、層別データ間の距離（Ｓ２０６）と、層別データの回帰式の評価（Ｓ２０７）を、全ての組み合わせについて計算し（Ｓ２０８）、評価の最も良い波長と装置状態管理項目と閾値の組合せを特定する（Ｓ２０９）。特定した組合せで予測モデルを切換える設定と、予測モデルデータを作成し、装置管理者に表示画面Ｄ５００（図１１参照）で提示することで（Ｓ２１０）、解析処理を終了する。

次に、各ステップの詳細を説明する。
Ｓ２０１では、演算部２１は、図１０に示す表示画面４００上で装置管理者によって入力された波長と装置管理項目を取得する。入力された装置管理項目については、その閾値の候補を設定する。例えば、装置管理項目の最大値と最小値の間をＮ分割（Ｎ＝５、１０など）するように閾値の候補を設定する。この閾値の候補と、波長と装置管理項目を用いて、波長と装置管理項目とその閾値の全組合せを作成する。作成した組合せを、解析結果データテーブル２４ａ（図７参照）の波長欄２４ｂ、装置状態管理項目欄２４ｃ、判定基準閾値欄２４ｄに格納する。解析結果データテーブル２４ａの各行は、それぞれの組合せを表すことになる。

Ｓ２０２では、演算部２１は、Ｓ２０１で作成した全ての組合せについて、すなわち解析結果データテーブル２４ａ（図７参照）の各行について、それらの組合せの良否を評価する。以下では計算対象となっている波長を波長Ｗｉ，装置状態管理項目を項目Ｈｊ，装置状態管理項目の閾値を閾値ＨｊＴｋと記載する。

Ｓ２０３では、演算部２１は、処理履歴データテーブル２３ａ（図６参照）のデータを、装置状態管理項目値欄２３ｄを基準に２つに層別（分割）する。装置状態管理項目値欄２３ｄの項目Ｈｊの値が閾値ＨｊＴｋよりも大きいデータと、閾値ＨｊＴｋ以下となるデータの２つに層別する。

Ｓ２０４では、演算部２１は、層別した処理履歴データテーブル２３ａ（図６参照）のデータそれぞれについて、波長Ｗｉにおける分光モニタ値と処理結果指標を取得する。このデータは、図１２ａに示すように、２つのグループに層別される。それぞれのグループについて相関の強さを示す決定係数を算出し、２つのグループの決定係数の平均を、この組合せの評価指標として解析結果データテーブル２４ａの決定係数欄２４ｅに格納する。

Ｓ２０５では、演算部２１は、閾値ＨｊＴｋの値を微変更（例えば＋−５％増減）した場合の相関のロバスト性を評価する。具体的には、微変更した閾値においても、Ｓ２０３、Ｓ２０４と同じ処理を行い、決定係数の平均値を算出する。この決定係数とＳ２０４の決定係数の差分が、予め定めた閾値よりも大きい場合には、相関のロバスト性が低いとして、解析結果データテーブル２４ａのロバスト性評価欄２４ｆに×を格納する。

閾値ＨｊＴｋを微変更した場合に、例えば図１２ｂのように、層別したデータのグループが変更されると決定係数の差分が大きくなり、ロバスト性が低いと評価される。前記の差分が小さい場合は、ロバスト性が大きいとして○を格納する。

装置状態管理項目の種類によっては、外乱により予測モデル切換えのタイミングがばらつく可能性もある。その様な場合にも予測精度を悪化させないために、ロバスト性の高い組合せを特定する。

Ｓ２０６では、演算部２１は、層別した２つのデータの距離を評価する。例えば、それぞれの重心間のユークリッド距離を算出し、それが予め定めた閾値よりも大きい場合は、距離が大きいとして、分布間距離評価欄２４ｇに○を格納し、そうでなければ×を格納する。距離が小さい場合の例を図１２ｃに示す。距離が大きいほど予測モデル切換えの効果が大きいために、そのような組合せを選択する。

Ｓ２０７では、演算部２１は、層別した２つのデータにおける回帰式の係数を評価する。ここでは２つのデータについて作成した単回帰式の傾きを評価する。その傾きの差分が予め定めた閾値よりも小さい場合は、傾きが小さいとして係数欄２４ｆに○を格納し、そうでなければ×を格納する。傾きの差が大きい例を図１２ｄに示す。これは、分布モニタ値と処理結果指標の相関関係の変化が小さいものを選択するためのである。

Ｓ２０８では、演算部２１は、波長と装置状態管理項目、閾値の全ての組合せについてＳ２０４からＳ２０７の処理を行う。処理が完了した場合にはＳ２０９に進む。

Ｓ２０９では、演算部２１は、最も良い波長と装置状態管理項目、閾値の組合を特定する。具体的には、解析結果データテーブル２４ａのロバスト性評価２４ｆ、分布間距離評価２４ｇ、係数２４ｈが全て満たす（○である）波長と装置状態管理項目、閾値の組合せのうち、決定係数欄２４ｅが最も大きい組合せを特定する。

Ｓ２１０では、演算部２１は、Ｓ２０９で特定した組合せを表示画面Ｄ５００の切換え項目欄に表示する。また、波長と装置状態管理項目、閾値の組合せで作成される層別されたデータについて、図１３に示すようにそれぞれ単回帰式（ｒ１、ｒ２）を作成し、その数式を予測モデル欄Ｄ５０２に表示する。

装置管理者は、この予測モデルを用いてＡＰＣを行う場合はＤ５０３（図１１参照）で指示をする。ＡＰＣを行う場合、図１１に示す画面（Ｄ５０１，Ｄ５０２）に表示された情報は、予測モデル記憶領域１６に格納され、制御に利用される。

以上で解析処理の説明であるが、層別したデータを更に同様の手法で層別して、切換える予測モデルを３つ以上にすることも可能である。

このようにして、装置管理者は、容易に予測モデル切換えに用いる装置状態管理項目とその判定基準となる閾値を特定することができる。

以上説明したように、実施例のプラズマ処理装置１（解析部２０）は、装置状態に応じて予測モデルを切換えることにより、処理結果指標の予測精度を向上できる。具体的には、ウェハ（試料）をプラズマ処理するプラズマ処理部１１と、プラズマ処理を制御する制御部１３とを備え、制御部１３は、プラズマ処理部１１の状態に基づいてプラズマ処理の結果を予測する複数の予測モデルの中から一つを選択し、選択された予測モデルを用いてプラズマ処理の結果を予測する。また、予測モデルを切換えるための装置状態管理項目と判定基準となる閾値も処理履歴から作成できる。これにより、ＡＰＣを行うときの処理結果指標を更にばらつきを小さく制御できるようになる。

なお、実施例としては、装置管理者がモデル切換の装置状態管理項目及び閾値の特定と予測モデルの作成を指示したが、処理履歴のデータが蓄積された段階で、装置状態管理項目で項目及び閾値の特定と予測モデルの作成を行う構成としても良い。

また、図１４に示すように、予測モデルの切換え判定（Ｓ１０１）を、処理結果取得部３３から取得した処理結果指標の値にしたがって行う構成としても良い。

具体的には、図１４に示す処理部１０を含むプラズマ処理装置１は、プラズマ処理を行うチャンバ１１１内の発光を計測する分光器１２と、検査装置（図示せず）からプラズマ処理の結果の指標を取得する処理結果取得部３３とを有する。制御部１４は、処理結果取得部３３が取得したプラズマ処理の結果の指標に基づいて予測モデルを切換え、切換えた予測モデルに分光データを入力してプラズマ処理の結果を予測する。

また、予測モデルの予測誤差を逐次計算し、予測誤差の大きさにしたがって予測モデルの切換え判定（Ｓ１０１）を行う構成としても良い。

あるいは、図１５に示すように、図１にて処理部１０内に位置していた制御部１３、装置状態管理部１４、記憶部１５をネットワークで接続されたシステム上に移動し、そこで予測及び制御をする構成としても良い。

具体的には、図１５に示すプラズマ処理システムは、処理部１０を含むプラズマ処理装置１と、処理部２とがネットワーク３３を介して接続されている。処理部１０は、ウェハ１１４をプラズマ処理して加工するプラズマ処理部１１と、プラズマ処理部１１のチャンバ１１１内の発光を計測する分光器１２とを含む。また、処理部２は、プラズマ処理部１１でのプラズマ処理を制御する制御部１３と、プラズマ処理部１１の状態を示す管理値を保持する装置状態管理部１４とを含む。

制御部１３は、プラズマ処理の結果を予測するための複数の予測モデルを有し、装置状態管理部１４に保持された管理値の閾値に基づいて予測モデルを切換え、切換えた予測モデルに分光データを入力してプラズマ処理の結果を予測する。

上記実施例によれば、プラズマ処理装置の状態の変化に追随して処理結果指標を高精度で予測することができる。

１ プラズマ処理装置
１０ 処理部
１１ プラズマ処理部
１２ 分光器
１３ 制御部
１４ 装置状態管理部
１５ 記憶部
１６ 予測モデル記憶領域
１１０ ＩＦ部
２０ 解析部
２１ 演算部
２２ 記憶部
２３ 処理履歴記憶領域
２４ 解析結果記憶領域
２１０ ＩＦ部
３０ 入力部
３１ 出力部
３２ 通信ＩＦ部
３３ 処理結果取得部
３４ バス

Claims (8)

1. 試料をプラズマ処理するプラズマ処理部と、
   前記プラズマ処理を制御する制御部と、を備え、
   前記制御部は、
   前記プラズマ処理部の状態に基づいて前記プラズマ処理の結果を予測する複数の予測モデルの中から一つを選択し、前記選択された予測モデルを用いて前記プラズマ処理の結果を予測することを特徴とするプラズマ処理装置。
2. 前記プラズマ処理部の状態を示す管理値が保持される装置状態管理部を更に備え、
   前記制御部は、
   前記装置状態管理部に保持された前記管理値の閾値に基づいて前記予測モデルを選択することを特徴とする請求項１に記載のプラズマ処理装置。
3. 前記装置状態管理部は、
   前記管理値として前記試料のプラズマ処理回数を保持することを特徴とする請求項２に記載のプラズマ処理装置。
4. 前記制御部は、
   前記前記プラズマ処理の結果として前記試料上に形成されたパターンの寸法を予測することを特徴とする請求項１に記載のプラズマ処理装置。
5. 前記プラズマ処理結果を予測した予測値を前記予測モデルに対応させて表示する出力部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のプラズマ処理装置。
6. 前記プラズマ処理の結果における過去の履歴と発光データにおける過去の履歴とが記憶される記憶部を更に備え、
   前記制御部は、
   前記プラズマ処理の結果における過去の履歴と前記発光データにおける過去の履歴との相関に基づいて前記管理値の閾値を求めることを特徴とする請求項２に記載のプラズマ処理装置。
7. 検査装置により前記プラズマ処理の結果の指標を取得する処理結果取得部を更に備え、
   前記制御部は、
   前記指標に基づいて前記予測モデルを選択することを特徴とする請求項１に記載のプラズマ処理装置。
8. 試料をプラズマ処理するプラズマ処理部と、
   前記プラズマ処理を制御する制御部と、前記プラズマ処理部の状態を示す管理値を保持する装置状態管理部を有する処理部とを備え、
   前記プラズマ処理部と前記処理部とがネットワークを介して接続されたプラズマ処理システムにおいて、
   前記制御部は、
   前記管理値の閾値に基づいて前記プラズマ処理の結果を予測する複数の予測モデルの中から一つを選択し、
   前記選択された予測モデルを用いて前記プラズマ処理の結果を予測することを特徴とするプラズマ処理システム。

Images