JP2022127882A - 基板処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】音響センサを用いて基板研磨の終点を精度良く検知すること
【解決手段】
基板を研磨パッドに押し付けることにより基板の研磨を行う基板処理装置は、基板の研磨に伴う音響事象を検出して音響信号として出力する研磨音センサと、音響信号から音圧レベルのスペクトルを示すパワースペクトルを生成するパワースペクトル生成部と、パワースペクトルを時系列に並べることで前記パワースペクトルの時間変化を示すパワースペクトルマップを生成するマップ更新部と、パワースペクトルマップにおける音圧レベルの変化に基づいて基板の研磨終点を検出する終点判定部とを備える。
【選択図】図８

Description

本発明は、半導体基板等の基板の表面を処理する基板処理装置に関する。

半導体デバイスの製造工程では、半導体基板等の基板の表面を研磨処理する研磨装置が広く使用されている。この種の研磨装置では、基板はトップリング又は研磨ヘッドと称される基板保持装置により保持された状態で回転する。この状態で、研磨パッドとともに研磨テーブルを回転させながら、基板の表面を研磨パッドの研磨面に押し付け、研磨液の存在下で基板の表面を研磨面に摺接させることで、基板の表面が研磨される。基板表面の研磨により、基板表面の膜厚が所定値に達した場合、あるいは下地層（例えばストッパ層）が表れたことが検出されると、基板研磨処理が終了される。

このような研磨処理においては、加工後の基板表面の膜厚を正確に制御することが求められており、そのために基板研磨の終了を正確に検出することが重要とされる。基板研磨の終了を検出するために様々な方法が検討されており、例えば音響センサを用いて研磨音の変化を検出することも提案されている。

例えば特許文献１に記載の制御装置では、基板からの研磨音のパワースペクトルを検出するとともに、当該パワースペクトルの変化量から単位時間あたりのＳ／Ｎ比を算出し、得られたＳ／Ｎ比が閾値を超えた場合に基板研磨の終点であると判定するように構成されている。

特開２０１７－１６３１００号公報

基板研磨における研磨条件（例えば、研磨パッドの状態、研磨液の分布、研磨パッドによる押圧力）は常に一定ではなく、音響センサによる測定で得られるパワースペクトルの変化量にばらつきが生じうることから、Ｓ／Ｎ比の値が閾値を超えるタイミング（研磨終了のタイミング）にばらつきが生じ得る。また、Ｓ／Ｎ比が閾値を超えない場合には、研磨終了を検出することができない。

本発明は、上記に鑑みなされたものであり、音響センサを用いて基板研磨の終点を精度良く検知することが可能な基板処理装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様は、基板を研磨パッドに押し付けることにより前記基板の研磨を行う基板処理装置であって、基板の研磨に伴う音響事象を検出して音響信号として出力する音響センサと、音響信号から音圧レベルのスペクトルを示すパワースペクトルを生成するパワースペクトル生成部と、パワースペクトルを時系列に並べることで、前記パワースペクトルの時間変化を示すパワースペクトルマップを生成するマップ更新部と、パワースペクトルマップにおける前記音圧レベルの変化に基づき、基板の研磨終点を検出する終点判定部とを備える。

終点判定部は、所定の監視周波数帯域においてのみ、パワースペクトルマップにおける音圧レベルの変化を検出することが好ましい。これにより、基板の研磨終了の検出に要する処理を軽減することができる。また、終点判定部は基板の各層を構成する材料に応じて監視周波数帯域を設定する。これにより、基板を構成する材料に応じて適切な監視周波数帯域を設定することができる。

パワースペクトル生成部は、直近の所定時間の音響信号のみを用いてパワースペクトルを生成することが好ましい。これにより、パワースペクトル生成の処理を軽減することができる。

終点判定部は、研磨終了の程度を示す研磨終了指標を生成するための学習済みモデルを備え、パワースペクトルマップの画像を学習済みモデルに入力して得られた前記研磨終了指標が所定値を超えた場合に基板の研磨終点を検出することができる。これにより、基板研磨の終点を精度良く検知することが可能となる。

基板処理装置は、基板を押圧するための複数の圧力室を形成する研磨ヘッドと、複数の圧力室内の圧力を個別に制御することで、圧力フィードバック制御を行うための圧力制御部とをさらに備え、前記研磨パッド内には複数の前記音響センサが設けられ、終点判定部は音響センサの各々により生成されたパワースペクトルマップに変化が発生した時刻を検出するとともに、当該変化が発生した時刻の差から基板の表面が露呈した箇所を特定し、圧力制御部は基板の表面が露呈した箇所に対応する圧力室の圧力を減少させる。これにより、基板の被研磨面における研磨量のばらつきを抑制することができる。

本発明によれば、基板研磨音の音圧レベルのスペクトルを示すパワースペクトルを生成し、パワースペクトルの時間変化を示すパワースペクトルマップにおける音圧レベルの変化に基づき、基板の研磨終点を検出するように構成したから、音響センサを用いて基板研磨の終点を精度良く検知することができる。

本発明の一実施形態に係る基板処理装置の構成を概略的に示す平面図である。 基板研磨ユニットの一実施形態を概略的に示す斜視図である。 基板研磨ユニットの構成を示す側面図である。 研磨パッドを底面から見たときの構成を概略的に示す説明図である。 制御装置の構成の一例を示す説明図である。 音響センサからの信号の一例を示すグラフである。 音圧レベルのパワースペクトルの一例を示すグラフである。 音圧レベルのカラーマップの一例を示すグラフである。 基板研磨ユニットの構成を部分的に示す部分断面図である。 基板処理の一例を示すフローチャートである。 基板内の音源と音響センサとの位置関係を示す説明図である。 基板研磨ユニットの別の構成を示す側面図である。 音圧レベルのカラーマップの別の例を示すグラフである。 制御装置と学習装置の構成の一例を示す説明図である。 画像検出のためのニューラルネットワークの一例を示す説明図である。 半導体デバイスの製造方法を概略的に示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態に係る基板処理装置について、図面を参照して説明する。なお、同一または相当する構成要素には、同一の符号を付して重複した説明を省略する。

図１は、基板処理装置の全体構成を示す平面図である。基板処理装置１０は、ロード／アンロード部１２、研磨部１３と、洗浄部１４とに区画されており、これらは矩形状のハウジング１１の内部に設けられている。また、基板処理装置１０は、基板搬送、研磨、洗浄等の処理の動作制御を行う制御装置１５を備えている。

ロード／アンロード部１２は、複数のフロントロード部２０と、走行機構２１と、２台の搬送ロボット２２を備えている。フロントロード部２０には、多数の基板（ウエハ）Ｗをストックする基板カセットが載置される。搬送ロボット２２は、上下に２つのハンドを備えており、走行機構２１上を移動することで、フロントロード部２０内の基板カセットから基板Ｗを取り出して研磨部１３へ送るとともに、洗浄部１４から送られる処理済みの基板を基板カセットに戻す動作を行う。

研磨部１３は、基板の研磨（平坦化処理）を行う領域であり、複数の研磨ユニット１３Ａ～１３Ｄが設けられ、基板処理装置の長手方向に沿って配列されている。個々の研磨ユニットは、研磨テーブル上の基板Ｗを研磨パッドに押圧しながら研磨するためのトップリングと、研磨パッドに研磨液や純水等の液体を供給する液体供給ノズルと、研磨パッドの研磨面のドレッシングを行うドレッサと、液体と気体の混合流体または霧状の液体を研磨面に噴射して研磨面に残留する研磨屑や砥粒を洗い流すアトマイザを備えている。

研磨部１３と洗浄部１４との間には、基板Ｗを搬送する搬送機構として、第１，第２リニアトランスポータ１６，１７が設けられている。第１リニアトランスポータ１６は、ロード／アンロード部１２から基板Ｗを受け取る第１位置、研磨ユニット１３Ａ，１３Ｂとの間で基板Ｗの受け渡しを行う第２，第３位置、第２リニアトランスポータ１７へ基板Ｗを受け渡すための第４位置との間で移動自在とされている。

第２リニアトランスポータ１７は、第１リニアトランスポータ１６から基板Ｗを受け取るための第５位置、研磨ユニット１３Ｃ，１３Ｄとの間で基板Ｗの受け渡しを行う第６，第７位置との間で移動自在とされている。これらトランスポータ１６，１７の間には、基板Ｗを第４位置や第５位置から洗浄部１４へ、及び第４位置から第５位置へ送るためのスイングトランスポータ２３が備えられている。

洗浄部１４は、第１基板洗浄装置３０、第２基板洗浄装置３１、基板乾燥装置３２と、これら装置間で基板の受け渡しを行うための搬送ロボット３３，３４を備えている。研磨ユニットで研磨処理が施された基板Ｗは、第１基板洗浄装置３０で洗浄（一次洗浄）され、次いで第２基板洗浄装置３１で更に洗浄（仕上げ洗浄）される。洗浄後の基板は、第２基板洗浄装置３１から基板乾燥装置３２に搬入されてスピン乾燥が施される。乾燥後の基板Ｗは、ロード／アンロード部１２に戻される。

図２は研磨ユニットの構成を概略的に示す斜視図である。研磨ユニット４０は、基板（ウエハ）Ｗを保持して回転させるトップリング（基板保持装置）４１と、研磨パッド４２を支持する研磨テーブル４３と、研磨パッド４２にスラリー（研磨液）を供給する研磨液供給ノズル４５を備えている。また、研磨パッド４２の下部には、図３で示す音響センサ５０、５１が設けられている。

トップリング４１は、トップリングシャフト４７及びトップリングヘッドカバー４６によって回転可能に支持されており、さらに、その下面に真空吸着により基板Ｗを保持できるように構成されている。また、トップリングヘッドカバー４６は、回転軸４６ａにより回動可能に指示されており、回転軸４６ａの回転により、トップリング４１は、基板Ｗの研磨を行う研磨位置と、基板Ｗを交換する交換位置との間で移動する。

研磨テーブル４３は、図示しないモータによりテーブル軸４３ａを中心として回転可能とされている。トップリング４１と研磨テーブル４３は、矢印で示す方向に回転し、この状態でトップリング４１は、基板Ｗを研磨テーブル４３に保持される研磨パッド４２の上側の研磨面４２ａに押しつける。研磨液供給ノズル４５から研磨パッド４２上に供給される研磨液の存在下で、基板Ｗは研磨パッド４２に摺接されて研磨される。

基板Ｗは、例えば金属やシリコン酸化膜といった上層と、例えばシリコン膜である下層から構成される。基板Ｗの上層と下層を構成する材料が異なるため、基板Ｗの上層の研磨が進行して下層が露出したとき、研磨パッド４２に押圧される基板Ｗからの音響スペクトル（パワースペクトル）が変化する。なお、本発明における基板Ｗの構成はこれに限られることはなく、半導体チップ製造プロセスで用いられる種々の材料を用いることができる。

図３は、研磨ユニットの構成を概略的に示す側面図である。トップリングシャフト４７は、ベルト等の連結手段４８を介して研磨ヘッドモータ４９に連結されて回転可能に構成されている。このトップリングシャフト４７の回転により、トップリング４１が矢印で示す方向に回転する。これら連結手段４８及び研磨ヘッドモータ４９は、図２のトップリングヘッドカバー４６の内部に配置されている。

音響センサ５０，５１は、一般的なアコースティックエミッションセンサ（ＡＥセンサ）が用いられ、研磨パッド４２の径方向に２つ並べられた状態で、研磨パッド４２の下部に配置されている。研磨中の基板Ｗが研磨パッド４２に押圧されて変形を受けると、基板Ｗから歪みエネルギーが弾性波（ＡＥ波）として放出される。音響センサ５０，５１は研磨パッド４２を介して伝達される弾性波を検出して、電気信号（音響信号）として出力する。あるいは、音響センサ５０，５１を超音波マイクから構成し、トップリング４１による押圧を受けた基板Ｗと研磨パッド４２との摩擦に起因する研磨音を検出して電気信号（音響信号）として出力するようにしても良い。出力された音響信号は、テーブル軸４３ａの側面に取り付けられたコネクタを介して、テーブル軸４３ａ内部に設置されたロータリーコネクタ６１と接続されている。ロータリーコネクタ６１は制御装置１５に接続されており、基板Ｗの研磨音に対応する音響信号が制御装置１５に送られる。これにより、テーブル軸４３ａの回転に影響されることなく、音響センサ５０，５１からの音響信号を制御装置に出力することができる。

図４は、研磨テーブル４３を底面から見たときの説明図である。研磨テーブル４３の底面には窪み４３ｂ、４３ｃが形成されており、音響センサ５０、５１のそれぞれは、窪み４３ｂ、４３ｃの内部に入り込んだ状態で、研磨テーブル４３に固定される。音響センサ５０、５１を研磨テーブル４３の内部で（研磨面に近づけて）固定することで、音響センサ５０、５１による検出精度を高めることができる。

図５は、制御装置１５の構成の一例を示したものである。制御装置１５は、例えば汎用のコンピュータ装置であり、ＣＰＵ、制御プログラムを記憶するメモリ、入力部、表示部などを備えている。制御装置１５は、メモリに記憶された制御プログラムを起動させることにより、研磨制御部５２、スペクトル生成部５４、カラーマップ更新部５６、終点判定部５８として動作することで、研磨ユニット４０の動作を統括的に制御する。なお、制御装置１５の構成は図５に示されたものに限定されず、基板処理装置１０の他の要素（例えば、ロード／アンロード部１２や洗浄部１４）の動作を制御する構成も備えられている。

基板処理装置１０の動作を制御するための制御プログラムは、予め制御装置１５を構成するコンピュータにインストールされていても良く、あるいは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶されていても良く、さらには、インターネットを介して制御装置１５にインストールするようにしても良い。

研磨制御部５２は、研磨ユニット４０を構成するトップリング４１、研磨テーブル４３等の動作を制御して、トップリング４１に保持された基板Ｗに対して研磨処理を行う。

スペクトル生成部５４は、音響センサ５０，５１から送信されてきた音響信号（研磨パッド４２による押圧を受けた基板Ｗの歪みに起因する信号）のデータに対して、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行って周波数成分とその強度を抽出し、基板Ｗの音響信号のパワースペクトル（周波数に対する音圧レベル）として出力する。ここで、パワースペクトルの生成に用いる音響信号のデータ数については、基板研磨開始から取得された全てのデータを用いても良いが、直近の一定時間（例えば１０秒間）の音響信号のデータのみを用いることが望ましく、これによりパワースペクトルの生成処理の時間を短縮することができる。

図６は、音響センサ５０，５１から送信されてきた信号の一例を示したグラフであり、横軸は基板研磨開始からの経過時間を、縦軸は音響信号の強度（電圧）を示している。基板Ｗの研磨に伴い、トップリング４１による押圧を受けた基板Ｗの歪みに起因する信号（音響信号）が発生しており、スペクトル生成部５４は、直近の例えば１０秒間における信号（図６の点線で示した「解析ウインドウ」に含まれる区間内の信号）を用いて、パワースペクトルを生成する。本実施形態において、これら２つの音響センサ５０，５１からの一方のみの信号を用いてパワースペクトルを生成しても良く、あるいは平均値を用いても良い。また、音響センサ５０からの音響信号によるパワースペクトルと、もう一つの音響センサ５１からの音響信号によるパワースペクトルを別々に生成して、それぞれを後述する終点検知の判定に用いるように構成しても良い。

図７は、上記のようにして生成されたパワースペクトル（ここでは、２つの音響センサ５０，５１の一方の音響信号のみを用いた場合を示す）の一例を示したグラフであり、横軸は周波数を、縦軸は音圧レベルを、それぞれ示している。前述のとおり、スペクトル生成部５４は、一定時間間隔（例えば１秒間隔）で、解析ウインドウ（図６参照）内に含まれる音響信号を用いてパワースペクトルを生成する。これにより、基板Ｗの研磨に伴い、複数のパワースペクトルのデータが時系列で生成される（図７では模式的に解析ウインドウ毎のグラフの生成を３つ積層化して示している）。

なお、周波数が低い領域における音圧レベルは、基板研磨の状況変化とは無関係である場合が多いため、音響センサ５０，５１の出力側にハイパスフィルタ（あるいはバンドパスフィルタ）を設けて、低周波領域の信号をカットするように構成してもよい。

カラーマップ更新部５６は、スペクトル生成部５４において生成されたパワースペクトルのデータを時系列で並べ替えることで、周波数と音圧レベルの経時変化を示すグラフ（カラーマップ）を生成する。図８はカラーマップの一例を示したグラフであり、横軸は時間を、縦軸は周波数をそれぞれ示しており、ある時点及び周波数における音圧レベルが、色分けされて（あるいは白黒の濃度の分布により）構成される。生成されたカラーマップは、制御装置１５に設けられた表示部（ディスプレイ装置）に表示される。

図８の例では、音圧レベルが所定値（例えば２０ｄＢ）ごとに色分けして表示されるようにカラーマップを構成しているが、この態様に限られるものではなく、例えば色がグラデーション状に変化するようにカラーマップを構成しても良い。

図８のグラフにおいて、横軸（時間）の「０」とは、研磨開始時点（すなわち、音響センサ５０，５１による音圧信号の測定を開始した時点）を表している。スペクトル生成部５４は、直近の例えば１０秒間（図５の「解析ウインドウ」の幅に相当する時間）における信号を用いてパワースペクトルを生成するため、（信号が生成されていない）最初の約１０秒間におけるパワースペクトルは後述する研磨終了判定には用いられない。あるいは、パワースペクトルの生成を行わないように構成しても良い。図８の例では、周波数が低い領域における音圧レベルが比較的高く、周波数が高くなるほど音圧レベルが低くなっていることが示されている。

終点判定部５８は、所定の周波数帯域（モニタ範囲）におけるカラーマップの音圧レベルを監視し、当該モニタ範囲におけるカラーマップに変化が生じたか否かを判定する。図７の例では、研磨が開始してから４０秒が経過した時点において、１２～１６ｋＨｚ帯における音圧レベルが高くなっている。これは、研磨開始時点では上層に隠れていた下層が少しずつ露呈され、下地層の影響を受けて基板Ｗからの音響信号のスペクトルに変化が生じたことに起因する。

終点判定部５８は、モニタ範囲におけるカラーマップの変化を検出したときに、基板研磨の終了を指示する信号を研磨制御部５２に送る。例えば、一定時間における音圧レベルの変化割合が所定値を超えた場合、カラーマップにおいて音圧レベルが増加した領域の面積が所定値を超えた場合、モニタ範囲における音圧レベルが増加した後に減少し、変動量が閾値未満となった場合に、基板Ｗの下層が露呈したと検出することができる。

終点判定部５８において音圧レベルをモニタするモニタ範囲は、基板Ｗを構成する各層の材料の組み合わせに応じて設定することができる。あるいは、基板Ｗの実際の研磨に先立ち、層構造が共通するダミー基板を用いてテスト研磨を行い、生成されたカラーマップに変化が生じた周波数帯域をモニタ範囲として設定するようにしても良い。

記憶部６０は、例えば不揮発性のメモリ装置であり、音響センサ５０，５１から受信した信号の情報、スペクトル生成部５４において生成されたパワースペクトルの情報、カラーマップ更新部５６において生成されたカラーマップの情報、基板Ｗを構成する各層の種類毎に定められたモニタ範囲といった情報が記憶され、適宜読み出される。

図９に示すように、トップリング４１は、トップリングシャフト４７の下端に固定されたヘッド本体７０と、基板Ｗの側縁を支持するリテーナリング７１と、基板Ｗを研磨パッド４２の研磨面に対して押圧する柔軟な弾性膜７２を備えている。リテーナリング７１は基板Ｗを囲むように配置されており、ヘッド本体７０に連結されている。弾性膜７２は、ヘッド本体７０の下面を覆うようにヘッド本体７０に取り付けられている。

ヘッド本体７０は、例えばエンジニアリングプラスティック（例えば、ＰＥＥＫ）などの樹脂により形成され、弾性膜７２は、例えばエチレンプロピレンゴム（ＥＰＤＭ）、ポリウレタンゴム、シリコンゴム等の強度及び耐久性に優れたゴム材によって形成されている。

トップリング４１を構成するトップリング本体７０およびリテーナリング７１は、トップリングシャフト４７の回転により一体に回転するように構成されている。

リテーナリング７１は、トップリング本体７０及び弾性膜７２を囲むように配置されている。このリテーナリング７１は、研磨パッド４２の研磨面４２ａに接触するリング状の樹脂材料から構成された部材であり、トップリング本体７０に保持される基板Ｗの外周縁を囲むように配置されており、研磨中の基板Ｗがトップリング４１から飛び出さないように基板Ｗの外周縁を支持している。

リテーナリング７１の上面には、図示しない環状のリテーナリング押圧機構に連結されており、リテーナリング７１の上面の全体に均一な下向きの荷重を与える。これによりリテーナリング７１の下面を研磨パッド４２の研磨面４２ａに対して押圧する。

弾性膜７２は、同心状に配置された複数（図９では４つ）の環状の周壁７２ａ，７２ｂ，７２ｃ，７２ｄが設けられている。これら複数の周壁７２ａ～７２ｄによって、弾性膜７２の上面とヘッド本体７０の下面との間に、中央に位置する円形状の第１圧力室Ｄ１と、環状の第２、第３及び第４圧力室Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４が形成されている。

ヘッド本体７０内には、中央の第１圧力室Ｄ１に連通する流路Ｇ１、第２～第４圧力室に連通する流路Ｇ２～Ｇ４が、それぞれ形成されている。これら流路Ｇ１～Ｇ４は、それぞれ流体ラインを介して流体供給源７４に接続されている。流体ラインには、開閉バルブＶ１～Ｖ４と図示しない圧力コントローラが設置されている。

リテーナリング７１の直上にはリテーナ室Ｄ５が形成されており、リテーナ圧力室Ｄ５は、ヘッド本体７０内に形成された流路Ｇ５、開閉バルブＶ５及び図示しない圧力コントローラが設置された流体ラインを介して流体供給源７４に接続されている。流体ラインに設置された圧力コントローラは、それぞれ流体供給源７４から圧力室Ｄ１～Ｄ４およびリテーナ圧力室Ｄ５に供給する圧力流体の圧力を調整する圧力調整機能を有している。圧力コントローラおよび開閉バルブＶ１～Ｖ５は、それらの作動が制御装置１５で制御されるようになっている。

以下、上記構成による基板研磨装置１０の動作について、図１０のフローチャートを用いて説明する。基板Ｗへの研磨が開始されると、音響センサ５０、５１は、研磨パッド４２を介して伝達される基板Ｗの研磨音を検出して、音圧レベルを示す音響信号に変換して制御装置１５へ出力する（ステップＳ１０）。

制御装置１５は、音響センサ５０、５１から受信した音響信号のデータを記憶部６０に記憶する。そして、制御装置１５は、記憶部６０に記憶された音響信号のデータ量が所定値（例えば、１０秒間に相当する分のデータ量）を超えたかどうかを判定する（ステップＳ１１）。データ量が所定値を超えている場合には、スペクトル生成部５４は、記憶部６０に記憶された直近１０秒分の音響信号のデータを読み出して、ＦＦＴ処理を施すことで、ある時点における周波数スペクトル（パワースペクトル）を生成する（ステップＳ１２）。周波数スペクトルのデータは、記憶部６０に記憶される。

次に、制御装置１５のカラーマップ更新部５６は、記憶部６０に記憶された周波数スペクトルのデータを時系列に並べることで、例えば図８に示すようなカラーマップを生成し、これを更新する（ステップＳ１３）。カラーマップのデータは記憶部６０に記憶される。

終点判定部５８は、カラーマップ更新部５６により生成（更新）されたカラーマップに対し、所定の終点検出条件を満たしたかどうか（例えば、モニタ領域（モニタ周波数領域）における音圧レベルに所定の変動が生じたかどうか）を判定する（ステップＳ１４）。終点検出条件を満たしていない場合は、制御装置１５は音響センサ５０、５１から音響信号のデータを受信し（ステップＳ１５）、ステップＳ１２に戻ってスペクトル生成部５４においてパワースペクトルを生成し、カラーマップ更新部５６においてカラーマップを更新する。

一方、終点判定部５８において終点検出条件が満たされたと判定された場合には、研磨制御部５２は、トップリング４１及び研磨パッド４２の回転を停止して、研磨処理を終了する（ステップＳ１６）。

このように、音響センサで得られた音響信号に基づき、音圧レベルのカラーマップ（強度分布図）を生成し、当該カラーマップの変化から基板研磨の終点を検出するようにしたから、基板研磨の終点を精度良く検知することができる。

上記実施形態では、２つの音響センサ５０，５１からの音響信号を用いてパワースペクトルを生成しているが、本発明における音響センサは２つに限られることはなく、１つ又は３つ以上の音響センサを用いても良い。

また、２つの音響センサ５０，５１のそれぞれから取得した音響信号を用いて、個別にパワースペクトル及びカラーマップを生成するように構成し、いずれか又は両方のカラーマップが終点検出条件を満たした場合に、基板研磨を終了するようにしても良い。この場合、２つのカラーマップに変化が発生した時刻の差から、基板Ｗの表面が露呈した箇所（図１１における音源）を特定し、当該露呈した箇所に対応するエリアの圧力室における圧力を減少させることで、当該露呈した箇所の研磨速度を調整することができる。これにより、研磨中の基板の面内における膜厚分布のばらつきを抑制することができる。

上記実施形態では、研磨テーブル内に埋め込まれた音響センサを用いて、基板Ｗの音響信号を生成しているが、本発明はこれに限られることはなく、例えば図１２に示すように、研磨テーブルの上方に研磨音センサとしての集音マイク（超音波マイク）８０を配置して、当該集音マイク８０を用いて基板Ｗからの音響信号を生成し、上記実施形態と同様の手順によりカラーマップを生成するようにしても良い。図１２に示す例では、集音マイク８０は保持機構８２によってトップリングヘッドカバー４６の底部に固定されている。

図１３は、集音マイク８０で得られた音響信号により生成されたカラーマップの一例であり、研磨テーブル内に埋め込まれた音響センサを用いた場合と同様に、所定の周波数範囲（モニタ範囲）における音圧レベルの変化を検出することで、下層の露出（基板研磨の終了）を検出することができる。なお、図１３の例では、音圧レベルが所定値ごとに色分けして表示されるようにカラーマップを構成しているが、この態様に限られるものではなく、例えば、色がグラデーション状に変化するようにカラーマップを構成しても良い。

上記実施形態では、カラーマップの変化から基板研磨の終点を検出するようにしているが、基板研磨の終端検知方法はこれに限られることはなく、例えば終点に達したことを示す複数のカラーマップ画像を機械学習させることで学習済みモデルを生成し、当該学習済みモデルを用いた画像検出により終点検知を行うようにしても良い。

図１４は、学習済みモデルを用いた画像検出を行う実施形態におけるシステムの構成を示したものである。なお、前述した実施形態と同一の構成については、同一の符番を付して詳細な説明を省略する。図１４において、システムは、基板研磨及び終点検出を行う制御装置１００と、カラーマップの画像について機械学習を行う学習装置１１０とを備える。制御装置１００は、前述した制御装置１５の構成に加えて、終了判定部１０２及び画像抽出部１０４を備えている。

終了判定部１０２は、後述する学習済モデル１０６を備えている。この学習済モデル１０６は、例えばニューラルネットワークを用いて、生成されたカラーマップの画像が研磨終了画像と一致するかの程度を推定する学習を行った学習済みの機械学習モデルである。この学習済みモデル１０６は、学習装置１１０から制御装置１００の記憶部６０に記憶され、制御装置１００において画像検出による研磨終了判定を行う場合に、終了判定部５４により読み出される。

このニューラルネットワークとしては、例えば図１５に示す畳み込みニューラルネットワーク１２０が用いられる。畳み込みニューラルネットワーク１２０は、畳み込み層１２２及びプーリング層１２４が交互に接続された構造を有しており、出力側のプーリング層１２４の出力が全結合層１２６に入力され、全結合層１２６の出力が出力層１２８に入力される。

畳み込み層１２２では、入力される画像の画像データと所定の重みフィルタとの相関を算出することで、入力画像の各局所領域における特徴量が出力される。プーリング層１２４では、畳み込み層１２２で出力された局所領域における特徴量について、最大値又は平均値を出力する。全結合層１２６は、複数の層から構成され、各層は１又は複数のニューロン（ノード）を備えており、隣接する層のニューロンが互いに結合されている。出力層１２８は、ニューラルネットワーク１２０の最も出力側に配置され、入力されたカラーマップの画像が研磨終了画像と一致するかの程度を示す推定情報を出力する。

ニューロンの結合には重みが設定されており、また、各ニューロンには閾値が設定されている。各ニューロンへの入力と重みの積の和が閾値を超えるかによって、各ニューロンの出力が決定され、これによりニューラルネットワークにおいて推定情報が出力される。研磨判定部は、学習済みモデルより出力された推定情報の値が予め設定された基準値を超える場合に、入力画像が研磨終了画像と一致すると判定して、基板研磨を終了させる。

なお、本実施形態におけるニューラルネットワークはこれに限られることはなく、例えば入力層、中間層及び出力層を備えた全結合ニューラルネットワークを用いても良く、畳み込みニューラルネットワークと全結合ニューラルネットワークとを組み合わせて用いても良い。さらに、内部にループを有する再帰型ニューラルネットワーク（例えばＬＳＴＭネットワーク）を設けてもよい。

画像抽出部１０４は、カラーマップ更新部５６により更新されたカラーマップについて、所定周波数帯域及び所定時間で確定されるカラーマップの一部の画像を抽出し、これを終了判定部の学習済モデル１０２に入力する。これにより、終点検出に不要な部分の画像データが省略され、画像検出による終点検出の処理時間を短縮することができる。さらに、画像抽出部１０４において、抽出された画像の解像度を低減させても良く、これによっても終点検出の処理時間を短縮することができる。

学習装置１１０は、例えば汎用のコンピュータであり、ＣＰＵ、学習プログラムを記憶するメモリ、入力装置、表示装置等を備えており、図示しない通信回線を介して制御装置１００と接続されている。学習装置１１０は、図示しないメモリに予め記憶された（あるいはネットワークを通じてインストールされた）学習プログラムを起動することで、画像入力部１１２、教師データ格納部１１４、学習部１１６及び学習済モデル格納部１１８として動作する。なお、学習装置１１０と制御装置１００を一体として構成しても良い。

画像入力部１１２は、テスト研磨により基板研磨が終了した時点でのカラーマップの画像を入力し、所定周波数帯域及び所定時間で確定される一部の画像（教師データ）として、教師データ格納部１１４に格納する。学習部１１６は、前述したニューラルネットワーク１２０と同等の構成を備えており、当該教師データが入力されると基準値を超える推定情報が出力として得られるように、各ニューロンの重み及び閾値を調整することで、ニューラルネットワークの学習を行う。教師データ格納部１１４に格納された複数の教師データに対して、基準値を超える推定情報が出力された段階で、学習を終了し、学習済モデル格納部１１８に学習済モデルとして記憶する。また、学習装置１１０は、学習が終了した学習済モデルのデータを制御装置１００に送り、これにより制御装置１００の学習済モデル１０６がアップデートされる。

図１６は、本実施形態に係る基板処理制御を含む半導体デバイスの製造方法を概略的に示すフローチャートである。まず、基板Ｗを準備する（ステップＳ１０１）。次に、例えばフォトリソグラフィーを用いて基板Ｗの表面に開口パターンを形成し（ステップＳ１０２）、例えば化学気相成長（ＣＶＤ）又は物理気相成長（ＰＶＤ）を用いて開口パターンを有する基板Ｗの表面に例えば金属やシリコン酸化膜の膜を形成する（ステップＳ１０３）。そして、本実施形態に係る基板処理制御により、基板Ｗの表面の研磨を行う（ステップＳ１０４）。基板Ｗ表面への開口パターンの形成及び成膜と、基板Ｗの研磨とは、それぞれ、複数回行ってもよい。

上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうる。本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲に解釈されるものである。

１０ 基板処理装置
１５、１００ 制御装置
４０ 研磨ユニット
４１ トップリング
４２ 研磨パッド
５０、５１ 音響センサ
５２ 研磨制御部
５４ スペクトル生成部
５６ カラーマップ更新部
５８、１０２ 終点判定部
６０ 記憶部
８０ 集音マイク
１０６ 学習済モデル
１１０ 学習装置
Ｗ 基板

Claims (7)

1. 基板を研磨パッドに押し付けることにより前記基板の研磨を行う基板処理装置において、
   前記基板の研磨に伴う音響事象を検出して、音響信号として出力する音響センサと、
   前記音響信号から音圧レベルのスペクトルを示すパワースペクトルを生成するパワースペクトル生成部と、
   前記パワースペクトルを時系列に並べることで、前記パワースペクトルの時間変化を示すパワースペクトルマップを生成するマップ更新部と、
   前記パワースペクトルマップにおける前記音圧レベルの変化に基づき、前記基板の研磨終点を検出する終点判定部と、を備えたことを特徴とする基板処理装置。
2. 前記終点判定部は、所定の監視周波数帯域においてのみ、前記パワースペクトルマップにおける前記音圧レベルの変化を検出することを特徴とする、請求項１記載の基板処理装置。
3. 前記終点判定部は、前記基板の各層を構成する材料に応じて、前記監視周波数帯域を設定することを特徴とする、請求項２記載の基板処理装置。
4. 前記パワースペクトル生成部は、直近の所定時間の前記音響信号のみを用いて前記パワースペクトルを生成することを特徴とする、請求項１～３のいずれか記載の基板処理装置。
5. 前記終点判定部は、研磨終了の程度を示す研磨終了指標を生成するための学習済みモデルを備え、前記パワースペクトルマップの画像を前記学習済みモデルに入力して得られた前記研磨終了指標が所定値を超えた場合に、前記基板の研磨終点を検出することを特徴とする、請求項１～４のいずれか記載の基板処理装置。
6. 前記基板を押圧するための複数の圧力室を形成する研磨ヘッドと、
   前記複数の圧力室内の圧力を個別に制御することで、圧力フィードバック制御を行うための圧力制御部とを備え、
   前記研磨パッド内には複数の前記音響センサが設けられ、
   前記終点判定部は、前記音響センサの各々により生成された前記パワースペクトルマップに変化が発生した時刻を検出するとともに、当該変化が発生した時刻の差から前記基板の表面が露呈した箇所を特定し、
   前記圧力制御部は、前記基板の表面が露呈した箇所に対応する前記圧力室の圧力を減少させることを特徴とする、請求項１～５のいずれか記載の基板処理装置。
7. 前記音響センサは、前記研磨パッドを支持する研磨テーブルに形成された窪みの中に配置されていることを特徴とする、請求項１記載の基板処理装置。

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