JP2020070494A - 薄膜蒸着工程を制御するための装置、方法及び命令を記録した記録媒体 - Google Patents
薄膜蒸着工程を制御するための装置、方法及び命令を記録した記録媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020070494A JP2020070494A JP2019100773A JP2019100773A JP2020070494A JP 2020070494 A JP2020070494 A JP 2020070494A JP 2019100773 A JP2019100773 A JP 2019100773A JP 2019100773 A JP2019100773 A JP 2019100773A JP 2020070494 A JP2020070494 A JP 2020070494A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- thin film
- data
- correlation model
- state data
- measurement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 440
- 239000010409 thin film Substances 0.000 title claims abstract description 419
- 238000005019 vapor deposition process Methods 0.000 title abstract 3
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 222
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 170
- 238000000427 thin-film deposition Methods 0.000 claims abstract description 118
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 31
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims abstract description 31
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 24
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims description 49
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 29
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 28
- 238000000151 deposition Methods 0.000 claims description 21
- 238000007736 thin film deposition technique Methods 0.000 claims description 21
- 238000010894 electron beam technology Methods 0.000 claims description 17
- 230000008021 deposition Effects 0.000 claims description 15
- 239000013078 crystal Substances 0.000 claims description 14
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 10
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 10
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 9
- 238000001451 molecular beam epitaxy Methods 0.000 claims description 8
- 238000004549 pulsed laser deposition Methods 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000000623 plasma-assisted chemical vapour deposition Methods 0.000 claims description 6
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 claims description 5
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 claims description 5
- 238000005229 chemical vapour deposition Methods 0.000 claims description 4
- 239000002184 metal Substances 0.000 claims description 4
- 238000004544 sputter deposition Methods 0.000 claims description 4
- 238000000859 sublimation Methods 0.000 claims description 4
- 230000008022 sublimation Effects 0.000 claims description 4
- 238000000231 atomic layer deposition Methods 0.000 claims 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 19
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 11
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 10
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 10
- 238000002003 electron diffraction Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 4
- 238000002441 X-ray diffraction Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 3
- 238000009966 trimming Methods 0.000 description 3
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 2
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013501 data transformation Methods 0.000 description 1
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000004993 emission spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011066 ex-situ storage Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000010408 film Substances 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012625 in-situ measurement Methods 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 230000031700 light absorption Effects 0.000 description 1
- 238000000004 low energy electron diffraction Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000005424 photoluminescence Methods 0.000 description 1
- 229920001296 polysiloxane Polymers 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000004626 scanning electron microscopy Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C23—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; CHEMICAL SURFACE TREATMENT; DIFFUSION TREATMENT OF METALLIC MATERIAL; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL; INHIBITING CORROSION OF METALLIC MATERIAL OR INCRUSTATION IN GENERAL
- C23C—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; SURFACE TREATMENT OF METALLIC MATERIAL BY DIFFUSION INTO THE SURFACE, BY CHEMICAL CONVERSION OR SUBSTITUTION; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL
- C23C14/00—Coating by vacuum evaporation, by sputtering or by ion implantation of the coating forming material
- C23C14/22—Coating by vacuum evaporation, by sputtering or by ion implantation of the coating forming material characterised by the process of coating
- C23C14/54—Controlling or regulating the coating process
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C23—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; CHEMICAL SURFACE TREATMENT; DIFFUSION TREATMENT OF METALLIC MATERIAL; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL; INHIBITING CORROSION OF METALLIC MATERIAL OR INCRUSTATION IN GENERAL
- C23C—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; SURFACE TREATMENT OF METALLIC MATERIAL BY DIFFUSION INTO THE SURFACE, BY CHEMICAL CONVERSION OR SUBSTITUTION; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL
- C23C14/00—Coating by vacuum evaporation, by sputtering or by ion implantation of the coating forming material
- C23C14/22—Coating by vacuum evaporation, by sputtering or by ion implantation of the coating forming material characterised by the process of coating
- C23C14/54—Controlling or regulating the coating process
- C23C14/542—Controlling the film thickness or evaporation rate
- C23C14/545—Controlling the film thickness or evaporation rate using measurement on deposited material
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C23—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; CHEMICAL SURFACE TREATMENT; DIFFUSION TREATMENT OF METALLIC MATERIAL; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL; INHIBITING CORROSION OF METALLIC MATERIAL OR INCRUSTATION IN GENERAL
- C23C—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; SURFACE TREATMENT OF METALLIC MATERIAL BY DIFFUSION INTO THE SURFACE, BY CHEMICAL CONVERSION OR SUBSTITUTION; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL
- C23C16/00—Chemical coating by decomposition of gaseous compounds, without leaving reaction products of surface material in the coating, i.e. chemical vapour deposition [CVD] processes
- C23C16/44—Chemical coating by decomposition of gaseous compounds, without leaving reaction products of surface material in the coating, i.e. chemical vapour deposition [CVD] processes characterised by the method of coating
- C23C16/52—Controlling or regulating the coating process
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/20—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by using diffraction of the radiation by the materials, e.g. for investigating crystal structure; by using scattering of the radiation by the materials, e.g. for investigating non-crystalline materials; by using reflection of the radiation by the materials
- G01N23/20058—Measuring diffraction of electrons, e.g. low energy electron diffraction [LEED] method or reflection high energy electron diffraction [RHEED] method
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
- H01J37/00—Discharge tubes with provision for introducing objects or material to be exposed to the discharge, e.g. for the purpose of examination or processing thereof
- H01J37/32—Gas-filled discharge tubes
- H01J37/32917—Plasma diagnostics
- H01J37/32935—Monitoring and controlling tubes by information coming from the object and/or discharge
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Metallurgy (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Plasma & Fusion (AREA)
- Physical Vapour Deposition (AREA)
- Chemical Vapour Deposition (AREA)
Abstract
Description
Claims (21)
- 基板上に薄膜を蒸着する1つ以上の薄膜蒸着装置を制御するための制御装置において、
前記薄膜蒸着装置、前記薄膜蒸着装置の少なくとも一部の状態をセンシングしてセンシングデータを生成する1つ以上のセンサ、及び前記基板上の前記薄膜の状態を測定して薄膜測定結果を生成する1つ以上の測定装置と通信する通信インターフェース;
予め設定された工程条件データに従って薄膜蒸着工程を行うためのレシピ;及び
機械学習アルゴリズムにより、工程条件データセット、センシングデータセット、工程中薄膜状態データセット、及び工程後薄膜状態データセット間の相関関係をモデリングして構築された第1相関モデル
を格納する1つ以上のメモリ;及び
1つ以上のプロセッサを含み、
前記工程条件データセット、前記センシングデータセット、前記工程中薄膜状態データセット、及び前記工程後薄膜状態データセットは、前記基板と異なる複数の基板に対して生成されたデータであり、
前記プロセッサは、
前記メモリにアクセスして前記レシピを実行して前記薄膜蒸着装置に前記工程を実行させ、
前記工程中に前記通信インターフェースを介して受信された前記薄膜測定結果から前記薄膜の工程中薄膜状態データを取得し、
前記第1相関モデルを用いて、前記工程条件データ、前記センシングデータ、及び前記工程中薄膜状態データから前記薄膜の工程後薄膜状態データを導き出すように構成される、
制御装置。 - 第1項において、
前記メモリは、前記薄膜の規格データをさらに格納し、
前記プロセッサは、前記工程後薄膜状態データ及び前記規格データに基づいて、前記薄膜が前記工程後に良品と判定される確率を計算するように構成される、制御装置。 - 第2項において、
前記プロセッサは、前記確率が予め設定された基準値以下である場合、前記確率を示す知らせを1つ以上の出力装置に伝達するように構成される、制御装置。 - 第1項において、
前記プロセッサは、データ変換アルゴリズムを用いて前記薄膜測定結果の一部を定量的データに変換することにより前処理された測定データを取得するように構成される、制御装置。 - 第4項において、
前記メモリは、機械学習アルゴリズムにより薄膜測定結果セット、前処理された測定データセット、及び工程中薄膜状態データセット間の相関関係をモデリングして構築された第2相関モデルをさらに格納し、
前記薄膜測定結果セット、前記前処理された測定データセット、及び前記工程中薄膜状態データセットは、前記複数の基板に対して生成されたデータであり、
前記プロセッサは、
前記第2相関モデルを用いて、前記薄膜測定結果及び前記前処理された測定データのうち少なくとも1つから前記工程中薄膜状態データを導き出すように構成される、制御装置。 - 第5項において、
前記薄膜測定結果は、前記測定装置が前記工程中に前記薄膜に照射した電子ビームが前記薄膜から反射されて形成される回折パターンを示す回折パターンイメージであって、
前記前処理された測定データは、前記回折パターンのパターン類型、パターン間隔、及び前記反射された電子ビームの強度のうち少なくとも1つを含み、
前記第2相関モデルを用いて導き出される前記工程中薄膜状態データは、前記工程中の前記薄膜の表面構造、結晶構造、薄膜の原子組成、応力(stress)、及び蒸着速度のうち少なくとも1つを含む、制御装置。 - 第5項において、
前記プロセッサは、
前記工程条件データ、前記センシングデータ、前記工程中薄膜状態データ、前記工程後薄膜状態データ、前記薄膜測定結果及び前記前処理された測定データのうち少なくとも1つを、1つ以上の出力装置に伝達するように構成される、制御装置。 - 第2項において、
前記プロセッサは、
前記第1相関モデルを用いて、前記工程条件データ、前記センシングデータ、及び前記工程中薄膜状態データから、前記工程後薄膜状態データが前記規格データにマッチングされるようにする工程条件変更データ及びターゲットセンシングデータのうち少なくとも1つを導き出し、
前記工程条件変更データ及び前記ターゲットセンシングデータのうち少なくとも1つに基づいて、前記薄膜蒸着装置を制御するように構成される、制御装置。 - 第3項において、
前記プロセッサは、
前記第1相関モデルを用いて、前記工程条件データ、前記センシングデータ、及び前記工程中薄膜状態データから、前記確率を前記基準値以上にするための工程条件変更データ及びターゲットセンシングデータのうち少なくとも1つを導き出し、
前記工程条件変更データ及び前記ターゲットセンシングデータのうち少なくとも1つに基づいて、前記薄膜蒸着装置を制御するように構成される、制御装置。 - 第1項において、
前記プロセッサは、
予め設定されたAPI(Application Program Interface)を用いて、前記通信インターフェースを介して、前記薄膜に対して前記工程後に測定された工程後薄膜状態測定データを格納するサーバから前記工程後薄膜状態測定データを受信する、制御装置。 - 第10項において、
前記プロセッサは、
前記工程条件データ、前記センシングデータ、前記工程中薄膜状態データ、前記工程後薄膜状態測定データ、及び前記第1相関モデルから導き出された前記工程後薄膜状態データを前記第1相関モデルに入力し、機械学習アルゴリズムにより前記第1相関モデルの相関関係を更新するように構成される、制御装置。 - 第1項において、
前記薄膜蒸着装置は、MBE(Molecular Beam Epitaxy)、PLD(Pulsed Laser Deposition)、MOCVD(Metal Organic Chemical Vapor Deposition)、PECVD(Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition)、ALD(Atomic Layer Deposition)、蒸発(Evaporation)、スパッタリング(Sputtering)及び昇華(Sublimation)のうち少なくとも1つの薄膜蒸着方法により前記工程を行う、制御装置。 - 1つ以上の薄膜蒸着装置を用いて、基板上に薄膜を蒸着するための方法において、
1つ以上のプロセッサが1つ以上のメモリにアクセスし、予め設定された工程条件データに従って薄膜蒸着工程を行うためのレシピを実行して、前記薄膜蒸着装置に前記工程を実行させる段階;
前記1つ以上のプロセッサにより、前記工程中の前記薄膜の状態を測定して薄膜測定結果を生成する1つ以上の測定装置から前記薄膜測定結果を取得する段階;
前記1つ以上のプロセッサにより、前記薄膜測定結果から前記薄膜の工程中薄膜状態データを取得する段階;
前記1つ以上のプロセッサが、第1相関モデルを用いて、前記工程条件データ、センシングデータ、及び前記工程中薄膜状態データから前記薄膜の工程後薄膜状態データを導き出す段階を含むものの、
前記センシングデータは、1つ以上のセンサが前記薄膜蒸着装置の少なくとも一部の状態をセンシングして生成され、
前記第1相関モデルは、機械学習アルゴリズムにより、工程条件データセット、センシングデータセット、工程中薄膜状態データセット、及び工程後薄膜状態データセット間の相関関係をモデリングして構築された相関モデルであって、
前記工程条件データセット、前記センシングデータセット、前記工程中薄膜状態データセット、及び前記工程後薄膜状態データセットは、前記基板と異なる複数の基板に対して生成されたデータである、薄膜蒸着方法。 - 第13項において、
前記1つ以上のプロセッサが、前記工程後薄膜状態データ及び前記薄膜の規格データに基づいて、前記薄膜が前記工程後に良品と判定される確率を計算する段階をさらに含む、薄膜蒸着方法。 - 1つ以上のプロセッサによる実行時、前記1つ以上のプロセッサが演算を行うようにする命令を記録した非一時的コンピュータ読み取り可能記録媒体において、
前記1つ以上のプロセッサにより行われる前記演算は、
予め設定された工程条件データに従って基板上に薄膜を蒸着する薄膜蒸着工程を行うためのレシピを実行して、1つ以上の薄膜蒸着装置に前記工程を実行させる演算;
前記工程中の前記薄膜の状態を測定して薄膜測定結果を生成する1つ以上の測定装置から前記薄膜測定結果を取得する演算;
前記薄膜測定結果から前記薄膜の工程中薄膜状態データを取得する演算;
第1相関モデルを用いて、前記工程条件データ、センシングデータ、及び前記工程中薄膜状態データから前記薄膜の工程後薄膜状態データを導き出す演算を含み、
前記センシングデータは、1つ以上のセンサが前記薄膜蒸着装置の少なくとも一部の状態をセンシングして生成され、
前記第1相関モデルは、機械学習アルゴリズムにより、工程条件データセット、センシングデータセット、工程中薄膜状態データセット、及び工程後薄膜状態データセット間の相関関係をモデリングして構築された相関モデルであって、
前記工程条件データセット、前記センシングデータセット、前記工程中薄膜状態データセット、及び前記工程後薄膜状態データセットは、前記基板と異なる複数の基板に対して生成されたデータである、コンピュータ読み取り可能記録媒体。 - 第15項において、前記1つ以上のプロセッサにより行われる前記演算は、
前記工程後薄膜状態データ及び前記薄膜の規格データに基づいて、前記薄膜が前記工程後に良品と判定される確率を計算する演算;及び
前記確率が予め設定された基準値以下である場合、前記確率を示す知らせを1つ以上の出力装置に伝達する演算をさらに含む、コンピュータ読み取り可能記録媒体。 - 第15項において、前記工程中薄膜状態データを取得する演算は、
データ変換アルゴリズムを用いて前記薄膜測定結果の一部を定量的データに変換することにより、前処理された測定データを取得する演算を含む、コンピュータ読み取り可能記録媒体。 - 第17項において、前記工程中薄膜状態データを取得する演算は、
第2相関モデルを用いて、前記薄膜測定結果及び前記前処理された測定データのうち少なくとも1つから前記工程中薄膜状態データを導き出す演算をさらに含み、
前記第2相関モデルは、機械学習アルゴリズムにより、薄膜測定結果セット、前処理された測定データセット、及び工程中薄膜状態データセット間の相関関係をモデリングして構築された相関モデルであって、
前記薄膜測定結果セット、前記前処理された測定データセット、及び前記工程中薄膜状態データセットは、前記複数の基板に対して生成されたデータである、コンピュータ読み取り可能記録媒体。 - 第18項において、
前記薄膜測定結果は、前記測定装置が前記工程中に前記薄膜に照射した電子ビームが前記薄膜から反射されて形成される回折パターンを示す回折パターンイメージであって、
前記前処理された測定データは、前記回折パターンのパターン類型、パターン間隔、及び前記反射された電子ビームの強度のうち少なくとも1つを含み、
前記第2相関モデルを用いて導き出される前記工程中薄膜状態データは、前記工程中の前記薄膜の表面構造、結晶構造、薄膜の原子組成、応力(stress)、及び蒸着速度のうち少なくとも1つを含む、コンピュータ読み取り可能記録媒体。 - 第18項において、前記1つ以上のプロセッサにより行われる前記演算は、
前記工程条件データ、前記センシングデータ、前記工程中薄膜状態データ、前記工程後薄膜状態データ、前記薄膜測定結果及び前記前処理された測定データのうち少なくとも1つを、1つ以上の出力装置に伝達する演算をさらに含む、コンピュータ読み取り可能記録媒体。 - 第16項において、前記1つ以上のプロセッサにより行われる前記演算は、
前記第1相関モデルを用いて、前記工程条件データ、前記センシングデータ、及び前記工程中薄膜状態データから、前記確率を前記基準値以上にするための工程条件変更データ及びターゲットセンシングデータのうち少なくとも1つを導き出す演算;及び
前記工程条件変更データ及び前記ターゲットセンシングデータのうち少なくとも1つに基づいて、前記薄膜蒸着装置を制御する演算をさらに含む、コンピュータ読み取り可能記録媒体。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021054312A JP7536302B2 (ja) | 2018-11-02 | 2021-03-26 | 薄膜蒸着工程を制御するための制御装置、及び方法 |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180133542A KR101965605B1 (ko) | 2018-11-02 | 2018-11-02 | 박막 증착 공정을 제어하기 위한 장치, 방법 및 명령을 기록한 기록 매체 |
KR10-2018-0133542 | 2018-11-02 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021054312A Division JP7536302B2 (ja) | 2018-11-02 | 2021-03-26 | 薄膜蒸着工程を制御するための制御装置、及び方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020070494A true JP2020070494A (ja) | 2020-05-07 |
JP6865474B2 JP6865474B2 (ja) | 2021-04-28 |
Family
ID=65812143
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019100773A Active JP6865474B2 (ja) | 2018-11-02 | 2019-05-29 | 薄膜蒸着工程を制御するための装置、方法及び命令を記録した記録媒体 |
JP2021054312A Active JP7536302B2 (ja) | 2018-11-02 | 2021-03-26 | 薄膜蒸着工程を制御するための制御装置、及び方法 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021054312A Active JP7536302B2 (ja) | 2018-11-02 | 2021-03-26 | 薄膜蒸着工程を制御するための制御装置、及び方法 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US11597997B2 (ja) |
EP (1) | EP3647458A1 (ja) |
JP (2) | JP6865474B2 (ja) |
KR (1) | KR101965605B1 (ja) |
TW (2) | TWI704600B (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022018155A (ja) * | 2020-07-15 | 2022-01-27 | 株式会社神戸製鋼所 | 機械学習方法、機械学習装置、機械学習プログラム、通信方法、及び成膜装置 |
JP2022024291A (ja) * | 2020-07-15 | 2022-02-09 | 株式会社神戸製鋼所 | 機械学習方法、機械学習装置、機械学習プログラム、通信方法、及び成膜装置 |
WO2022113867A1 (ja) * | 2020-11-30 | 2022-06-02 | コニカミノルタ株式会社 | 解析装置、検査システム、および学習装置 |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3916122A1 (en) * | 2020-05-28 | 2021-12-01 | Solmates B.V. | Method for controlling stress in a substrate during laser deposition |
KR102578368B1 (ko) * | 2021-01-08 | 2023-09-15 | 대한광통신(주) | 머신러닝 기반 합성유리 퇴적공정 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
US20220228265A1 (en) * | 2021-01-15 | 2022-07-21 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | System and method for dynamically adjusting thin-film deposition parameters |
CN114662424B (zh) * | 2022-05-20 | 2022-09-02 | 季华实验室 | 薄膜沉积模拟方法、装置、电子设备及存储介质 |
KR20240047842A (ko) * | 2022-10-05 | 2024-04-12 | 서울대학교산학협력단 | 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0637021A (ja) * | 1992-07-17 | 1994-02-10 | Fuji Electric Co Ltd | 学習予測・指示機能付半導体製造装置 |
KR20090127681A (ko) * | 2008-06-09 | 2009-12-14 | 삼성모바일디스플레이주식회사 | 가상 계측 장치 및 계측 방법 |
Family Cites Families (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2000024052A1 (en) * | 1998-10-19 | 2000-04-27 | The Secretary Of State For Defence | Layer processing |
US6970532B2 (en) * | 2000-05-10 | 2005-11-29 | Rigaku Corporation | Method and apparatus for measuring thin film, and thin film deposition system |
JP3670208B2 (ja) * | 2000-11-08 | 2005-07-13 | アルプス電気株式会社 | プラズマ処理装置,プラズマ処理システムおよびこれらの性能確認システム,検査方法 |
US6563578B2 (en) * | 2001-04-02 | 2003-05-13 | Advanced Micro Devices, Inc. | In-situ thickness measurement for use in semiconductor processing |
US7201936B2 (en) * | 2001-06-19 | 2007-04-10 | Applied Materials, Inc. | Method of feedback control of sub-atmospheric chemical vapor deposition processes |
US6593748B1 (en) * | 2001-07-12 | 2003-07-15 | Advanced Micro Devices, Inc. | Process integration of electrical thickness measurement of gate oxide and tunnel oxides by corona discharge technique |
JP3828443B2 (ja) * | 2002-03-22 | 2006-10-04 | 株式会社東芝 | 赤外線撮像装置及びその製造方法 |
US6849151B2 (en) * | 2002-08-07 | 2005-02-01 | Michael S. Barnes | Monitoring substrate processing by detecting reflectively diffracted light |
JP3811150B2 (ja) | 2003-09-05 | 2006-08-16 | 株式会社東芝 | 膜厚測定方法、膜厚測定システム、半導体装置の製造方法及び膜厚測定システム制御プログラム |
CN1828508A (zh) * | 2005-03-01 | 2006-09-06 | 中国科学院半导体研究所 | 高能电子衍射图像处理系统及方法 |
US20110212256A1 (en) * | 2010-02-12 | 2011-09-01 | First Solar, Inc. | Deposition rate control |
JP2013151721A (ja) * | 2012-01-25 | 2013-08-08 | Toyota Motor Corp | 固体電解質膜の製造方法 |
KR101340425B1 (ko) * | 2012-05-15 | 2013-12-10 | (주)베오스솔루션 | 박막 증착 장치 및 방법 |
JP6017243B2 (ja) * | 2012-09-26 | 2016-10-26 | スタンレー電気株式会社 | ZnO系半導体素子、及び、ZnO系半導体素子の製造方法 |
JP6116989B2 (ja) * | 2013-04-22 | 2017-04-19 | スタンレー電気株式会社 | Cuドープp型ZnO系半導体結晶層とその製造方法 |
JP2014240780A (ja) * | 2013-06-11 | 2014-12-25 | 株式会社東芝 | 試料構造分析方法、透過電子顕微鏡およびプログラム |
US9460917B2 (en) * | 2014-02-12 | 2016-10-04 | Translucent, Inc. | Method of growing III-N semiconductor layer on Si substrate |
US20160148850A1 (en) * | 2014-11-25 | 2016-05-26 | Stream Mosaic, Inc. | Process control techniques for semiconductor manufacturing processes |
US10269545B2 (en) * | 2016-08-03 | 2019-04-23 | Lam Research Corporation | Methods for monitoring plasma processing systems for advanced process and tool control |
KR102135317B1 (ko) * | 2016-12-12 | 2020-07-20 | 주식회사 원익아이피에스 | 기판 처리 장치 |
JP6649302B2 (ja) * | 2017-02-28 | 2020-02-19 | 日本電信電話株式会社 | 単結晶性薄膜の形成方法 |
-
2018
- 2018-11-02 KR KR1020180133542A patent/KR101965605B1/ko active
-
2019
- 2019-03-14 EP EP19162726.4A patent/EP3647458A1/en active Pending
- 2019-03-21 TW TW108109693A patent/TWI704600B/zh active
- 2019-03-21 TW TW109123463A patent/TWI726767B/zh active
- 2019-04-11 US US16/381,318 patent/US11597997B2/en active Active
- 2019-05-29 JP JP2019100773A patent/JP6865474B2/ja active Active
-
2021
- 2021-03-26 JP JP2021054312A patent/JP7536302B2/ja active Active
-
2023
- 2023-02-08 US US18/107,359 patent/US20230279538A1/en active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0637021A (ja) * | 1992-07-17 | 1994-02-10 | Fuji Electric Co Ltd | 学習予測・指示機能付半導体製造装置 |
KR20090127681A (ko) * | 2008-06-09 | 2009-12-14 | 삼성모바일디스플레이주식회사 | 가상 계측 장치 및 계측 방법 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022018155A (ja) * | 2020-07-15 | 2022-01-27 | 株式会社神戸製鋼所 | 機械学習方法、機械学習装置、機械学習プログラム、通信方法、及び成膜装置 |
JP2022024291A (ja) * | 2020-07-15 | 2022-02-09 | 株式会社神戸製鋼所 | 機械学習方法、機械学習装置、機械学習プログラム、通信方法、及び成膜装置 |
JP7481185B2 (ja) | 2020-07-15 | 2024-05-10 | 株式会社神戸製鋼所 | 機械学習方法、機械学習装置、機械学習プログラム、通信方法、及び成膜装置 |
JP7481184B2 (ja) | 2020-07-15 | 2024-05-10 | 株式会社神戸製鋼所 | 機械学習方法、機械学習装置、機械学習プログラム、通信方法、及び成膜装置 |
WO2022113867A1 (ja) * | 2020-11-30 | 2022-06-02 | コニカミノルタ株式会社 | 解析装置、検査システム、および学習装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR101965605B1 (ko) | 2019-08-13 |
US20200140993A1 (en) | 2020-05-07 |
TW202018771A (zh) | 2020-05-16 |
US20230279538A1 (en) | 2023-09-07 |
TW202046383A (zh) | 2020-12-16 |
JP6865474B2 (ja) | 2021-04-28 |
JP2021095642A (ja) | 2021-06-24 |
EP3647458A1 (en) | 2020-05-06 |
TWI726767B (zh) | 2021-05-01 |
JP7536302B2 (ja) | 2024-08-20 |
TWI704600B (zh) | 2020-09-11 |
US11597997B2 (en) | 2023-03-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2020070494A (ja) | 薄膜蒸着工程を制御するための装置、方法及び命令を記録した記録媒体 | |
US11836429B2 (en) | Determination of recipes for manufacturing semiconductor devices | |
JP2023511122A (ja) | 半導体製造プロセスのための性能予測子 | |
TWI837493B (zh) | 從使用神經網路的聚集統計的異常偵測 | |
TWI525407B (zh) | 用於自主學習和自主改進半導體製造工具之方法和系統 | |
US11687804B2 (en) | Latent feature dimensionality bounds for robust machine learning on high dimensional datasets | |
Pang et al. | OTL-PEM: an optimization-based two-layer pointwise ensemble of surrogate models | |
CN113743971A (zh) | 一种数据处理方法和装置 | |
Notley et al. | Synchrotron imaging derived relationship between process parameters and build quality for directed energy deposition additively manufactured in718 | |
Crespo et al. | A scenario optimization approach to system identification with reliability guarantees | |
CN116578041B (zh) | 一种用于cnc控制器的数据处理方法 | |
US20240184858A1 (en) | Methods and mechanisms for automatic sensor grouping to improve anomaly detection | |
US11580275B1 (en) | Experimental discovery processes | |
US20240193473A1 (en) | Semiconductor metrology system and method | |
US20240320508A1 (en) | Transfer learning for metrology data analysis | |
US20230384777A1 (en) | Methods and mechanisms for preventing fluctuation in machine-learning model performance | |
Kim et al. | Virtual metrology scheme for predictive plasma uniformity diagnosis of plasma-enhanced atomic layer deposition process using optical emission spectroscopy | |
US11892821B2 (en) | Communication node to interface between evaluation systems and a manufacturing system | |
US20230342016A1 (en) | Methods and mechanisms for generating virtual knobs for model performance tuning | |
Dwivedi et al. | Software Development Life Time Prediction Using Machine Learning Approach and There Comparison | |
Murdan et al. | Comparing Machine Learning Techniques for Hourly Solar Power Generation Prediction | |
WO2024197142A1 (en) | Transfer learning for metrology data analysis | |
Pak et al. | Under Sampling for Imbalanced Data using Minor Class based SVM (MCSVM) in Semiconductor Process | |
Casal et al. | Sensitivity Analysis of Surrogate Modeling for Manufacturing in Digital Twins | |
KR20240132376A (ko) | 평가 시스템들과 제조 시스템 사이에서 인터페이스하기 위한 통신 노드 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190628 |
|
A80 | Written request to apply exceptions to lack of novelty of invention |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A80 Effective date: 20190628 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200721 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201019 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210302 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210330 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6865474 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |