JP2022544816A - プラズマエッチングにおける終点検出のための合成波長 - Google Patents

Abstract

発光分光分析（ＯＥＳ）データを入力として使用してエッチング処理の終点を判定する方法が記載される。ＯＥＳデータは、プラズマエッチング処理チャンバ内の分光計によって取得される。取得された時間発展スペクトルデータは、最初にフィルタリング及び平均除去され、且つその後、以前に計算された主成分重みが使用されて変換を実現する主成分分析等の多変量解析を使用して、変換されたスペクトルデータ又はトレンドに変換される。主成分重みを、正及び負の自然波長に対応する２つの別々のグループに分類することは、別々の符号付きトレンド（合成波長）を生成する。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１９年８月２２日出願の「Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈｓ ｆｏｒ Ｅｎｄｐｏｉｎｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｐｌａｓｍａ Ｅｔｃｈｉｎｇ」という名称の米国特許出願公開第１６／５４８，３３３号明細書に関連し、且つその優先権の利益を主張するものであり、その全内容が参照により本明細書に援用される。

本出願は、例えば、半導体製造において基板上の構造をエッチングする処理を制御する方法及びシステムに関する。より具体的には、本発明は、基板のエッチング処理の終点を判定する方法に関する。

本出願は、「Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｅｎｄｐｏｉｎｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐｌａｓｍａ ｅｔｃｈｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｕｓｉｎｇ ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ」という名称の米国特許第９，３３０，９９０号明細書（‘９９０）及び「Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｅｎｄｐｏｉｎｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐｌａｓｍａ ｅｔｃｈｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｕｓｉｎｇ ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ」という名称の米国特許出願公開第１０，００２，８０４号明細書に関連する。

プラズマエッチング処理は、一般に、半導体素子、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）及びいくつかのフォトボルタイクス（ＰＶ）の製造工程においてフォトリソグラフィと合わせて使用される。一般に、フォトレジスト等の放射線感応材料の層が最初に基板にコーティングされ、パターン化された光に露光されて潜像が形成される。その後、露光された放射線感応材料が現像され、露光された（又は陰画フォトレジストが使用される場合には未露光の）放射線感応材料が除去され、エッチングされる領域が露出した放射線感応材料のパターンを残し、エッチングを要しない領域を覆う。エッチング処理、例えばプラズマエッチング処理中、基板及び放射線感応物質的なパターンをプラズマ処理チャンバ内の励起イオンに露出して、ビア孔、溝等のエッチング特徴を形成するために放射線感応材料の下側の材料の除去を行う。下側材料の特徴のエッチングに続いて、剥離処理を使用して残りの放射線感応材料を基板から除去して、更なる処理が可能であるように、形成されたエッチングされた構造を露光する。

半導体素子等、多くの種類の素子において、第２の材料層を覆う第１の材料層にプラズマエッチング処理が実行され、エッチング処理により第１の材料層に開口又はパターンが形成されると、下側の第２の材料層のエッチングに進むことなく、エッチング処理を正確に停止することが重要である。

エッチング処理を制御する目的のため、各種の終点制御が利用され、これらのいくつかは、例えば、エッチング中の層の化学組成と異なる化学組成を有する下側層までエッチング処理が進んだか否かを推定するために、プラズマ処理チャンバ内のガスの化学組成の分析に依存する。他の処理は、エッチング中の構造の直接的なその場測定に依存し得る。前者のグループにおいて、プラズマ処理チャンバ内のガスの化学組成を監視するために発光分光分析（ＯＥＳ）が頻繁に使用される。プラズマ処理チャンバ内のガスの化学種は、使用されるプラズマ励起機構により励起され、励起された化学種は、プラズマの発光スペクトル内で異なるスペクトルシグネチャを生成する。例えば、エッチング中の層の洗浄及び基板上の下側層の露出に起因する発光スペクトルの変化を監視して、エッチング処理を厳密に終わらせる、すなわち終点に到達することにより、下側層のエッチング又はアンダーカット等、歩留まりを低下させる他の欠陥の形成を避けることができる。

エッチング中の構造の種類及びエッチング処理パラメータに依存して、エッチング処理の終点におけるプラズマの発光スペクトルの変化は、極めて明瞭であり且つ検出が容易であるか、又は逆に微妙であり且つ検出が極めて困難であり得る。例えば、開口比が極めて低い構造のエッチングでは、ＯＥＳデータ処理のための現行アルゴリズムを使用する終点検出が困難になり得る。従って、このような困難なエッチング処理条件において、ＯＥＳデータに基づくエッチング終点検出をより堅牢にするための改良が必要とされている。

本出願の特徴は、エッチング処理におけるエッチング処理終点を判定する方法に関し、ここで、終点において、エッチング処理が第１の材料層の開口又はパターンを形成すると、下側の第２の材料層のエッチングに進むことなく、エッチング処理が正確に停止される。

非限定的な一実施形態において、複数のＯＥＳデータ行列、複数の平均ＯＥＳデータ行列及び１つの平均ＯＥＳデータ行列を得るために、異なるエッチング処理実行のためのＯＥＳデータが取得される。このデータを使用して、取得されたＯＥＳデータの多変量モデルを確立できるようにする。ＯＥＳデータの多変量モデルが確立されると、それは、その後、その場エッチング終点検出のために使用される。

同様の挙動の波長を分類する解析を使用して、ＯＥＳデータベクトルをトレンド領域に変換するための重みベクトルＰを判定する。好適には、主成分重みを、正及び負の自然波長に対応する２つの別々のグループに分類することにより、別々の符号付きトレンド（合成波長）が生成される。

その場エッチング終点検出中に合成波長を判定すると、合成波長の時間発展する値の関数形式は、時間に対してプロットされて、エッチング処理の終点を判定する。

例えば、一実施形態において、合成波長の比の時間発展又は合成波長の比の時間微分の時間発展が計算される。しかし、他の実施形態では、合成波長の比の２乗若しくは単なる単一の符号付き合成波長又は単なる自然波長トレンド等、他の任意の関数形式も計算され得る。

更なる非限定的な一実施形態において、異なるウェーハ間でのＯＥＳドリフトを補償するために、主成分分析（ＰＣＡ）方法において、正規化されたＯＥＳスペクトルを使用する。

時間発展トレンド変数が計算された後、終点に到達しているか否かの判定がなされる。実際に終点に到達している場合、エッチング処理を終了し、さもなければエッチング処理が継続され、エッチング終点について継続的に監視される。

合成波長の生成は、終点検出のために自然波長と同様のトレンド取得を可能にするが、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）終点信号が高くなる。

本出願は、添付の図面と合わせて、非限定的に与えられる説明に照らしてよりよく理解されるであろう。

ＯＥＳデータの取得に使用される分光計を含む光検出装置を有する例示的なプラズマエッチング処理システム及び本明細書に記述するエッチング終点検出方法を実装するコントローラの概略図である。 多変量解析を使用する後のその場エッチング位置検出のためのエッチング終点データを準備する方法の例示的なフローチャートである。 ＰＣＡ解析を使用する後のその場エッチング位置検出のためのエッチング終点データを準備する方法の例示的なフローチャートである。 その場エッチング終点検出方法の例示的なフローチャートである。 合成波長トレンドと単一波長トレンドとの比を含むトレンド可変関数形式の時間微分の時間発展の例示的なグラフを示す。 合成波長トレンドの比を含むトレンド可変関数形式の時間発展の例示的なグラフを示す。 合成波長トレンドの比を含む、図５Ａのトレンド可変関数形式の時間微分の時間発展の例示的なグラフを示す。 単一波長を含むトレンド可変関数形式の時間発展の例示的なグラフを示す。 単一波長を含む、図６Ａのトレンド可変関数形式の時間微分の時間発展の例示的なグラフを示す。 単一波長を含むトレンド可変関数形式の時間微分の時間発展の例示的なグラフを示す。 合成波長トレンドの比を含むトレンド可変関数形式の時間微分の時間発展の例示的なグラフを示す。 正規化された単一合成波長を含むトレンド可変関数形式の時間微分の時間発展の例示的なグラフを示す。

本明細書全体を通して、「１つの実施形態」又は「一実施形態」は、その実施形態との関連で記述された特定の特徴、構造、材料又は特性が本出願の少なくとも１つの実施形態に含まれるが、全ての実施形態に存在することを意味するものではない。従って、本明細書を通して様々な箇所で「１つの実施形態において」又は「一実施形態において」という語句が出現しても、必ずしも本出願の同一の実施形態を指すわけではない。更に、特定の特徴、構造、材料又は特性は、１つ以上の実施形態で任意の適当な方法で組み合わされ得る。

図１に示す本出願の一実施形態は、プラズマエッチング処理システム１０及びコントローラ５５であり、コントローラ５５は、プラズマエッチング処理システム１０に結合される。コントローラ５５は、プラズマエッチング処理システム１０に配置された各種のセンサから得られたデータを使用して、プラズマエッチング処理システム１０の性能を監視するように構成される。例えば、コントローラ５５を使用して、プラズマエッチング処理システム１０の各種の構成要素を制御し、故障を検出し、且つエッチング処理の終点を検出することができる。

図１に示す本出願の例示的な実施形態によれば、プラズマエッチング処理システム１０は、処理チャンバ１５、処理される基板２５が固定された基板ホルダ２０、ガス注入システム４０及び真空ポンプシステム５８を含む。基板２５は、例えば、半導体基板、ウェーハ又はＬＣＤであり得る。プラズマエッチング処理システム１０は、例えば、基板２５の表面に隣接する処理領域４５内でのプラズマの生成を可能にするように構成され得、プラズマは、加熱電子とイオン化可能ガスとの衝突を介して形成される。イオン化可能ガス又はガスの混合物は、ガス注入システム４０を介して導入されて処理圧力を調整する。望ましくは、プラズマを利用して、所定の材料処理に固有の材料を作成し、基板２５の露光表面からの材料の除去を支援する。例えば、コントローラ５５を使用して、真空ポンプシステム５８及びガス注入システム４０を制御することができる。

基板２５は、例えば、基板ホルダ２０内に収納された基板リフトピン（図示せず）により基板を受け取り、そのホルダ内に収納された機器により機械的に搬送するロボット式基板転送システムにより、スロット弁（図示せず）及びチャンバ貫通孔（図示せず）を通してプラズマエッチング処理システム１０を出入りさせることができる。基板転送システムから基板２５が受け取られると、それは、基板ホルダ２０の上面まで下降される。

例えば、静電クランピングシステム２８を介して基板２５を基板ホルダ２０に固定することができる。更に、基板ホルダ２０は、基板ホルダ２０から熱を受け取って熱交換器システム（図示せず）に熱を転送するか、又は加熱の場合には熱交換器システムから熱を転送する再循環冷却液流を含む冷却システムを更に含み得る。更に、裏面ガス配送システム２６を介してガスを基板の裏面に配送して、基板２５と基板ホルダ２０とのガスギャップ熱伝導率を向上させることができる。このようなシステムは、温度が上昇又は下降した際に基板の温度制御が必要である場合に利用することができる。例えば、基板の温度制御は、プラズマから基板２５に配送された熱流束と、基板ホルダ２０への伝導により基板２５から除去された熱流束とのバランスに起因して達成された定常状態の温度を上回る温度で役立ち得る。他の実施形態において、抵抗加熱素子等の加熱素子又は熱電気加熱器／冷却器が含まれ得る。

引き続き図１を参照すると、処理ガスは、例えば、ガス注入システム４０を介して処理領域４５に導入することができる。処理ガスは、例えば、酸化物のエッチング用途のためのアルゴン、ＣＦ_４及びＯ_２又はＡｒ、Ｃ_４Ｆ_８及びＯ_２等のガスの混合物又はＯ_２／ＣＯ／Ａｒ／Ｃ_４Ｆ_８、Ｏ_２／ＣＯ／Ａｒ／Ｃ_５Ｆ_８、Ｏ_２／ＣＯ／Ａｒ／Ｃ_４Ｆ_６、Ｏ_２／Ａｒ／Ｃ_４Ｆ_６、Ｎ_２／Ｈ_２等、他の化学品を含み得る。ガス注入システム４０は、シャワーヘッドを含み、処理ガスは、ガス注入プレナム（図示せず）及び多開口シャワーヘッドガス注入プレート（図示せず）を介してガス配送システム（図示せず）から処理領域４５に供給される。

図１に更に示すように、プラズマエッチング処理システム１０は、プラズマ源８０を含む。例えば、ＲＦ又はマイクロ波電力は、ジェネレータ８２からインピーダンスマッチネットワーク又はチューナ８４を介してプラズマ源８０に結合させることができる。プラズマ源にＲＦ電力を印加する周波数は、容量結合（ＣＣＰ）、誘導結合（ＩＣＰ）及び変圧器結合（ＴＣＰ）されたプラズマ源の場合、１０ＭＨｚ～２００ＭＨｚの範囲、好ましくは６０ＭＨｚである。電子サイクロトロン（ＥＣＲ）及び表面波プラズマ（ＳＷＰ）源等のマイクロ波プラズマ源８０の場合、ジェネレータ８２の動作の典型的周波数は、１～５ＧＨｚ、好ましくは約２．４５ＧＨｚである。ＳＷＰ源８０の一例は、ラジアルラインスロットアンテナ（ＲＬＳＡ）プラズマ源である。更に、コントローラ５５は、プラズマ源８０へのＲＦ又はマイクロ波電力の印加を制御するために、ジェネレータ８２及びインピーダンスマッチネットワーク又はチューナ８４に結合され得る。

図１に示すように、基板ホルダ２０は、インピーダンスマッチネットワーク３２を介したＲＦジェネレータ３０から基板ホルダ２０へのＲＦ電力の配送により、ＲＦ電圧で電気的にバイアスを掛けられ得る。ＲＦバイアスは、エッチング処理を容易にするために、処理領域４５内で形成されたプラズマからイオンを引きつける役割を果たすことができる。基板ホルダ２０への電力を印加する周波数は、０．１ＭＨｚ～３０ＭＨｚの範囲であり得、好ましくは２ＭＨｚである。代替的に、ＲＦ電力は、複数の周波数で基板ホルダ２０に印加することができる。更に、インピーダンスマッチネットワーク３２は、反射電力を最小化することにより、処理チャンバ１５内のプラズマへのＲＦ電力の転送を最大化する役割を果たす。各種のマッチネットワークトポロジ（例えば、Ｌ型、π型、Ｔ型等）及び自動制御方法を利用することができる。

各種のセンサは、プラズマエッチング処理システム１０からツールデータを受信するように構成される。これらのセンサは、プラズマエッチング処理システム１０に固有のセンサ及びプラズマエッチング処理システム１０外のセンサの両方を含み得る。固有センサは、ヘリウム裏面ガス圧、ヘリウム裏面流、静電チャック（ＥＳＣ）電圧、ＥＳＣ電流、基板ホルダ２０温度（又は下部電極（ＬＥＬ）温度）、冷却液温度、上部電極（ＵＥＬ）温度、順方向ＲＦ電力、反射ＲＦ電力、ＲＦ自己誘導ＤＣバイアス、ＲＦピーク間電圧、チャンバ壁温度、処理ガス流量、処理ガス分圧、チャンバ圧力、コンデンサ設定（すなわちＣ１及びＣ２位置）、焦点リング厚、ＲＦ時間、焦点リングＲＦ時間及びこれらの任意の統計値の測定等、プラズマエッチング処理システム１０の機能に関するセンサを含み得る。代替的に、外部センサは、図１に示すように、処理領域４５内のプラズマから発された光を監視する光検出装置３４等、プラズマエッチング処理システム１０の機能に直接関係しないものを含み得る。

光検出装置３４は、プラズマから発された全光強度を測定するための（シリコン）フォトダイオード又は光電子増倍管（ＰＭＴ）等の検出器を含み得る。光検出装置３４は更に、狭帯域干渉フィルタ等の光フィルタを含み得る。代替的な一実施形態において、光検出装置３４は、ラインＣＣＤ（電荷結合素子）又はＣＩＤ（電荷注入素子）アレイ及び回折格子又はプリズム等の光分散素子を含み得る。更に、光検出装置３４は、所与の波長で光を測定するためのモノクロメータ（例えば、回折格子／検出器システム）又は光スペクトルを測定するための分光計（例えば回転又は固定回折を有する）を含み得る。光検出装置３４は、ピークセンサシステムからの高分解能ＯＥＳセンサを含み得る。このようなＯＥＳセンサは、紫外（ＵＶ）、可視（ＶＩＳ）及び近赤外（ＮＩＲ）光スペクトルにわたる広いスペクトルを有する。ピークセンサシステムにおいて、分解能は、約１．４オングストロームであり、すなわち、センサは、２４０～１０００ｎｍの範囲で５５５０の波長を集めることができる。ピークシステムセンサにおいて、センサは、２０４８ピクセルの線形ＣＣＤアレイと一体化された高感度小型光ファイバＵＶ－ＶＩＳ－ＮＩＲ分光計を備える。

本出願の一実施形態における分光計は、単一の束ねられた光ファイバを介して伝送された光を受光し、光ファイバから出力された光は、固定回折格子を使用するラインＣＣＤアレイ全体にわたり分散される。上述の構成と同様に、光学真空ウインドウを介して伝送された光は、レンズ又はミラーを介して光ファイバの入力端に集光される。所与のスペクトル範囲（ＵＶ、ＶＩＳ及びＮＩＲ）に対して各々が個別に調整された異なる分光計又はＵＶ、ＶＩＳ及びＮＩＲに対応する広帯域分光計は、処理チャンバのためのセンサを形成する。各分光計は、独立アナログデジタル（Ａ／Ｄ）変換器を含む。最後に、センサ利用度に応じて、０．０１～１．０秒毎又はこれよりも速く全発光スペクトルを記録することができる。

代替的に、一実施形態において、光検出装置３４は、全ての反射光学部品を有する分光計を用い得る。更に、一実施形態において、検出される光波長の全範囲に対応する単一の回折格子及び単一の検出器を含む単一の分光計を使用し得る。例えば、光検出装置３４を使用して光ＯＥＳデータを取得するための発光分光分析ハードウェアの設計及びの利用は、光学プラズマ診断分野の当業者に公知である。

コントローラ５５は、プラズマエッチング処理システム１０に入力を伝送して起動させると共に、プラズマエッチング処理システム１０からの出力を監視するのに十分な制御電圧を生成可能なマイクロプロセッサ、メモリ及びデジタルＩ／Ｏポート（潜在的にＤ／Ａ及び／又はＡ／Ｄコンバータを含む）を含む。図１に示すように、コントローラ５５は、ＲＦジェネレータ３０、インピーダンスマッチネットワーク３２、ガス注入システム４０、真空ポンプシステム５８、裏面ガス配送システム２６、静電クランピングシステム２８及び光検出装置３４と結合され、これらと情報を交換することができる。メモリに保存されているプログラムを利用して、保存された処理命令に従い、プラズマエッチング処理システム１０の上述の構成要素と対話する。コントローラ５５の一例は、テキサス州オースティンのデル社から購入可能なＤＥＬＬ ＰＲＥＣＩＳＩＯＮ ＷＯＲＫＳＴＡＴＩＯＮ ５３０（商標）である。コントローラ５５は、プラズマエッチング処理システム１０の近傍に設置されるか、又はプラズマエッチング処理システム１０から離れて設定され得る。例えば、コントローラ５５は、直接接続、イントラネット及びインターネットの少なくとも１つを使用してプラズマエッチング処理システム１０とデータ交換を行うことができる。コントローラ５５は、例えば、顧客サイト（すなわち装置メーカー等）でイントラネットに結合されるか、又は例えばベンダーサイト（すなわち設備メーカー）でイントラネットに結合され得る。更に、例えば、コントローラ５５は、インターネットに結合され得る。更に、別のコンピュータ（すなわちコントローラ、サーバ等）は、例えば、コントローラ５５にアクセスして、直接接続、イントラネット及びインターネットの少なくとも１つを介してデータを交換することができる。コントローラ５５は、本明細書で詳述するように、光検出装置３４から与えられた入力データに基づいて、プラズマエッチング処理システム１０で実行中のエッチング処理の終点を検出するアルゴリズムも実装する。

プラズマエッチング処理において、発光分光分析を使用する終点検出（ＥＰＤ）は、ウェーハ間のエッチング整合性を制御するために重要な技術である。１又は２つの選択された発光波長から生成された時間に伴って変化するトレンドを監視することで、エッチング処理を停止又は終了すべき終点が明らかになる。合成波長を使用する多変量データ解析は、ＳＮＲ及びＥＰＤの堅牢さを向上させるのに役立つ。しかし、多変量データ解析から生成された合成波長は、一般に、物理的に意味がある等、自然波長のいくつかの固有の特性を保つことができない。

多変量モデル（その非限定的な一例は、ＰＣＡである）を使用する自然波長の分類は、ＥＰＤの自然波長と同様のトレンドを可能にするが、より高いＳＮＲ終点信号を有する合成波長を生成することができる。本出願の非限定的な実施形態の一例において、分類は、建設的又は破壊的な寄与を示す自然波長の選択を含み、波長の分類に際して波長毎に別々の正及び負の重みを使用してＯＥＳデータをＰＣＡ領域に変換する。しかし、合成ＯＥＳデータの生成において、波長を分類する他の方法を使用し得る。

一実施形態による終点の判定処理は、２つのフェーズで進む。第１のフェーズにおいて、プラズマ処理チャンバ１５内でプラズマエッチング処理実行が行われ（図２のステップ１１０）、プラズマエッチング処理システム１０で実行される１つ以上のエッチング処理実行中に光検出装置３４を使用してＯＥＳデータを取得する（ステップ１２０）ことにより、取得されたＯＥＳデータの多変量モデルを確立することができる（ステップ１３０）。

ＯＥＳデータの多変量モデルが確立されると、それは、第２のフェーズ中に実行されているエッチング処理が、エッチングされる構造、エッチング処理条件、使用されるエッチング処理システム等の観点から、第１のフェーズで行われている１つ以上のエッチング処理実行で使用されているものと合理的に類似する限り、第２のフェーズでその場エッチング終点検出に使用することができる（ステップ１４０）。これは、多変量モデルの正当性を保証するためである。

終点判定の非限定的な一実施形態（図３に示す）において、ＰＣＡ解析多変量モデルが自然波長（すなわち正及び負の重みを有する）の特定の分類と共に使用され、終点検出２００は、例えば、光検出装置３４を使用してエッチング処理実行が行われ、且つＯＥＳデータを取得している状態で開始される。各プラズマエッチング処理実行中、スペクトルがｎ回取得され（図３のステップ２１０）、ここで、ｎは、整数１よりも大きい整数である。連続するＯＥＳデータ取得、すなわちスペクトル取得間のサンプリング時間は、０．０１～１．０秒の範囲において又はそれよりも速く変化し得る。各々の取得されたＯＥＳデータ組、すなわちスペクトルは、ＣＣＤ検出器のｍ個のピクセルに対応する光強度のｍ個の測定値を含み、各ピクセルは、典型的には、光検出装置３４内の光分散素子として用いられる回折格子によりピクセルに投射される特定の光波長に対応する。ＣＣＤ検出器は、所望のスペクトル分解能に応じて２５６～８１９２のピクセルを有し得るが、最も一般的には２０４８又は４０９６のピクセルを使用する。例えば、４ｋ×４ｋのピクセルを有する２次元検出器を使用し得る。

次に、ＯＥＳデータ行列［Ｘ］^［ｉ］が全てのプラズマエッチング処理実行ｉ＝１，２，．．．ｋに設定される（ステップ２１５）。各行列［Ｘ］^［ｉ］は、ｎ×ｍ行列であり、取得されたスペクトルは、行列の行に配置され、各行は、ＯＥＳデータが取られるｎ個の時点に対応し、各列は、ピクセル番号ｍに対応する。次いで、全てのｉ＝１，２，．．．ｋ回のプラズマエッチング処理実行にわたり取得された全ての行列［Ｘ］^［ｉ］の各要素を平均化することにより、ｎ×ｍ平均ＯＥＳデータ行列［Ｘ］^ａｖｇが任意選択的に計算される（ステップ２２０）。平均を計算する前に、任意選択のＯＥＳスペクトル正規化を実行し得る。ｋ＝１の場合、１つのウェーハＯＥＳ測定値のみが存在し、その場合、平均ＯＥＳ行列は、計算されない。

一実施形態において、ＯＥＳデータ行列［Ｘ］^［ｉ］は、任意選択的に、以下のように正規化され得る。ＯＥＳデータ行列［Ｘ］^［ｉ］は、成分ｘ_ｉｊを有するｎ×ｍ行列であり、ここで、ｉ＝１，２，．．．ｎであり、各行は、時点ｔでのＯＥＳスナップショットに対応し、ｊ＝１，２，．．．ｍであり、各列は、波長λでのトレンドに対応するため、各列は、単一の波長トレンドである。ＯＥＳデータ正規化は、２通りの方法で適用することができる。第１の方法では、本方法は、時点Ｒ（すなわち第Ｒ行）における基準スナップショットＳ_Ｒ＝ｘ_Ｒ，ｊを選択し、次いで全てのＯＥＳデータを基準スナップショットで除算する、ｘ_ｉ，ｊ＝ｘ_ｉ，ｊ／ｘ_Ｒ，ｊ。単一の時間スナップショット又はある期間にわたる平均化されたスナップショットが存在し得る。第２の方法において、本方法は、基準波長λ_Ｒ（すなわち第Ｒ列）を選択し、次いで全ての波長を基準波長の強度で除算する、ｘ_ｉ，ｊ＝ｘ_ｉ，ｊ／ｘ_ｉ，Ｒ。同様に、単一の波長又は波長の特定の帯域の平均が存在し得る。本発明者らは、正規化により、異なるウェーハ間でのＯＥＳ実行中に生起する強度ドリフトが解決されることを発見した。

次いで、’９９０号特許に詳述されているように、平均ＯＥＳデータ行列［Ｘ］^ａｖｇからノイズがフィルタリングされ（ステップ２２５）、行列［Ｘ］^［ｉ］及び［Ｘ］^ａｖｇに対して切り捨てが行われて（ステップ２３０）、プラズマ起動中に取得されたスペクトルを除去し、任意選択的に実際のエッチング処理終点に続いて、平均ＯＥＳデータ行列［Ｓ_ａｖｇ］が計算され（ステップ２３５）、各列の全ての要素は、平均ＯＥＳデータ行列［Ｘ］^ａｖｇの要素の列全体にわたる（すなわち全ての時点にわたる）平均に設定されて、各々の取得されたＯＥＳデータ行列［Ｘ］^［ｉ］ ｉ＝１，２，．．．ｋから減算されて（ステップ２４０）、取得されたＯＥＳデータの多変量モデルを構築する前に、平均除去、すなわち平均減算のステップを実行する。

次に、非限定的な一実施形態において、ＯＥＳデータを変換するために多変量解析で使用される（図３のステップ２４０とステップ２４５との間のステップ２４２を参照されたい）主成分重み［Ｐ］を判定する方法ＰＣＡについて、以下のステップで記述する。他の多変量データ解析方法、例えば独立成分分析（ＩＣＡ）方法を使用し得る。ＰＣＡは、教師なし訓練方法の一例である。部分的最小二乗（ＰＬＳ）、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）回帰又は分類方法等の各々又はいくつかのＯＥＳスペクトル目標値が利用可能である限り、他の教師あり方法を使用し得る。目標値は、ｘＳＥＭ、透過型電子顕微鏡検査（ＴＥＭ）、光学臨界寸法（ＯＣＤ）分光学、臨界寸法走査型電子顕微鏡（ＣＤＳＥＭ）又は他のツールから得ることができる。

ステップ１の実行中、［Ｘ］の平均スペクトルが各行から減算される（図３のステップ２４０）が、データが任意選択的に［Ｘ］の標準偏差を使用して正規化されない。

ステップ２の実行中、共分散行列ｃｏｖ（λ）＝［σ^２ _ｋｊ］が計算される。共分散行列は、ｍ×ｍである。各列（各波長）について、平均

が計算される。次いで、列ｊの分散は、以下の式で与えられる。

行ｋ及び列ｊの共分散は、以下の式の通りである。

ステップ３の実行中、式［共分散行列］・［固有ベクトル］＝［固有値］・［固有ベクトル］を満たす共分散行列の固有ベクトル及び固有値を計算する。これは、共分散行列ｃｏｖ（λ）の特異値分解を実行することにより行われる。
Ｐ’ｃｏｖ（λ）Ｐ＝Ｌ （３）
ここで、Ｌは、ｃｏｖ（λ）の固有値の対角行列であり、Ｐは、ｃｏｖ（λ）の固有ベクトルの行列である。固有値は、降順に並べられ、本方法が重要度順に主成分重みを発見できるようにする。例えば、特定のソフトウェアにおいて、上位３つ（最大５つ）の固有ベクトルを使用する。

次いで、平均除去されたＯＥＳデータ［Ｘ］^［ｉ］－［Ｓ_ａｖｇ］を多変量解析、例えば上で導出された導出重みベクトルＰを使用するＰＣＡへの入力として使用して（ステップ２４５）、ＯＥＳデータベクトルをＰＣＡ領域に変換する。

本発明者らは、主成分重みＰｊ（λｊ）を、正及び負の重み付けられた波長に対応する２つの別々のグループに分類することにより、別々のトレンドＴｊが生成される（Ｔ^＋ｊ＋Ｔ^－ｊ＝Ｔｊ）ことを発見した。Ｔ^＋ｊ又はＴ^－ｊは、それぞれ単一の正トレンドである。従って、スナップショット正規化を行ってこれらの任意のものの比を取る等、全ての従来型トレンド動作をＴ^＋ｊ及びＴ^－ｊに容易に適用することができる。

一実施形態において、ベクトル［Ｐ］が計算され、次いで正ベクトル［Ｐ^＋］及び負ベクトル［Ｐ^－］が形成される。例えば、［Ｐ^＋］は、［Ｐ］内の全ての負値をゼロに設定することによって形成され、［Ｐ^－］は、［Ｐ］内の全ての正値をゼロに設定し、次いで絶対値を取る（すなわち正数に変換する）ことによって形成される。

ステップ２４５において、平均除去されたＯＥＳデータ［Ｘ］^［ｉ］－［Ｓ_ａｖｇ］を、判定されたベクトル［Ｐ］と共に使用して、変換されたＯＥＳデータをＰＣＡ領域に導出する。
［Ｔ^＋］＝（［Ｘ］－［Ｓ_ａｖｇ］）［Ｐ^＋］及び［Ｔ］＝（［Ｘ］－［Ｓ_ａｖｇ］）［Ｐ^－］ （４）

本明細書に記述する方法は、合成波長（正及び負の重み付き自然波長に対応する）を生成して、単一の符号付きトレンド（変換されたＯＥＳベクトル）を形成する。例えば、正及び負の合成波長が形成される。

ここで、ｎ１は、正の重みの数であり、ｎ２は、負の重みの数であり、以下の式が成り立つ。

ここで、Ｓ_ｉは、時点ｔ_ｉでのλ_ｉの強度であり、Ｔ_１、Λ^＋ _１及びΛ^－ _１は、全て時間経過に伴って変化する。

合成波長及び結果的に生じるトレンド［Ｔ^＋］＝［Λ^＋］及び［Ｔ^－］＝［Λ^－］を判定すると、終点検出方法の第２のフェーズは、時間発展する値［Ｔ^＋］及び［Ｔ^－］の関数形式を使用することによって実行される。トレンド［Ｔ^＋］及び［Ｔ^－］は、既に正の信号であるため、全てが正であるトレンドを上方にシフトさせるオフセットを行ってからそのオフセットを新たなウェーハに実時間で適用しなくても、互除法により強化された信号を得ることができる。例えば、一実施形態において、比Ｔ^＋ _１（ｔ）／Ｔ^＋ _３（ｔ）が計算される。しかし、他の実施形態では、合成波長の比の二乗又は単に１つの合成波長等、他の任意の関数形式が計算され得る。

第１のフェーズの目標は、後のその場エッチング終点検出のために有用な多変量モデルパラメータを事前に計算することであり、各種のパラメータは、後の使用のために保存される。ステップ２５０において、その場測定されたＯＥＳデータの平均除去を容易にするために、平均ＯＥＳデータ行列［Ｓ_ａｖｇ］が揮発性又は不揮発性記憶媒体に保存される。本ステップでは、主成分（ＰＣ）重みのベクトル［Ｐ］が揮発性又は不揮発性記憶媒体に保存されて、その場測定されたＯＥＳデータを変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ］への迅速な変換も容易にする。

いくつかの場合、本発明者らは、変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ］の要素Ｔ_ｉの計算された値、すなわち主成分は、大きい正又は負値に成長するのではなく、値ゼロの周辺で集中するように時間に伴って発展するため、これらをシフトさせることが終点検出の信頼性にとって有用であることを発見した。このシフトは、ステップ２５５で達成され、測定値が取られた際、変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ］の少なくとも１つの要素Ｔ_ｉがエッチング処理実行中の各時点で評価され、このような１つ又は複数の要素の最小値、ｍｉｎ（Ｔ_ｉ）が発見される。この目的のため、平均ＯＥＳデータ行列［Ｘ_ａｖｇ］からの時間発展データ又は他のデータを使用し得る。この最小値は、次いで、その場終点検出での後の使用のためにステップ２６０で揮発性又は不揮発性記憶媒体に保存されるため、変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ］の要素Ｔ_ｉの最小値ｍｉｎ（Ｔ_ｉ）を使用して、その場測定された発光分光分析（ＯＥＳ）データから計算された変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ］の同一の要素Ｔ_ｉの時間発展値をシフトすることができる。

揮発性又は不揮発性記憶媒体に保存されたデータ値は、ここで、第２のフェーズ、すなわちその場エッチング終点検出に使用する準備ができている。

図４は、フローチャート２００のステップ２５０、２６０で保存されたデータが利用できる光検出装置３４を備えたプラズマエッチング処理システム１００におけるその場終点検出の処理の例示的なフローチャート３００を示す。

ステップ３１０、３１５において、以前に判定された平均ＯＥＳデータ行列［Ｓ_ａｖｇ］及び主成分（ＰＣ）重みのベクトル［Ｐ］が揮発性又は不揮発性記憶媒体から読み出されて、図１のプラズマエッチング処理システム１０のコントローラ５５のメモリにロードされる。コントローラ５５は、プラズマ処理の終点の判定に必要な全てのその場計算を実行する。また、変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ］の要素Ｔ_ｉの少なくとも１つの最小値ｍｉｎ（Ｔ_ｉ）を使用する場合、ステップ３２０で揮発性又は不揮発性媒体からコントローラ５５のメモリにロードすることができる。

ステップ３２５において、基板２５がプラズマエッチング処理システム１０にロードされて、処理領域４５にプラズマが形成される。

ステップ３３０において、光検出装置３４を使用して、ＯＥＳデータをその場で、すなわち時間経過に伴って発展するエッチング処理実行中に取得する。

ステップ３３５において、読み出された平均ＯＥＳデータ行列［Ｓ_ａｖｇ］要素は、各々の取得されたＯＥＳデータの組、すなわちスペクトルから減算され、既に発展した多変量モデルを使用して、取得されたスペクトルを変換前に平均除去する。

ステップ３４０において、既に発展したＰＣＡ多変量モデルを使用して、平均除去されたＯＥＳデータを、式４を使用して変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ］、すなわち主成分及び主成分（ＰＣ）重みの読み出されたベクトル［Ｐ］に変換する。この処理が極めて高速である理由は、それが単純な乗算のみを含み、従ってその場実時間計算に適しているからである。計算された要素Ｔ_ｉ、例えば変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ］の自然な波長Λ^＋ _ｉ及びΛ^－ _ｉは、時間経過に伴って発展するにつれて、終点検出に使用することができる（ステップ３４５）。

ステップ３５０において、変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ］の各時間発展要素Ｔｉを任意選択的に区別して、トレンド変数傾斜データを使用して終点検出を更に容易にすることができる。

時間発展トレンド変数が計算された後、プラズマエッチング処理システム１０のコントローラ５５は、終点に到達しているか否かを判定する（ステップ３５５）。終点に到達している場合、エッチング処理をステップ３６０で終了し、さもなければエッチング処理が継続し、フローチャート３００のステップ３３０～３５５を介して各終点について連続的に監視される。

図５は、エッチング処理のトレンド変数の時間微分の時間発展を示す。区別されたトレンド変数がエッチング終点で通過する、深い、従って容易に識別される最小値が見られる。軌跡の最下部のグループは、合成波長が適用されたトレンドΛ^＋ _１（ｔ）／Λ^＋ _３（ｔ）を使用して得られたトレンドに対応する。異なるエッチング実行で使用される異なるウェーハに対応する様々な軌跡が示されている。図５は、λ＝６５６ｎｍでの単一波長トレンドの時間微分の時間発展及び２つの単一波長トレンドλ＝６５６ｎｍ及びλ＝７７７ｎｍの比の時間微分の時間発展を含む（異なるウェーハの）他の種類のトレンドの時間発展も示す。図５に見られるように、終点は、エッチング処理が約３２秒経過した時点で生じる。

図６Ａは、異なるウェーハのトレンドΛ^＋ _１（ｔ）／Λ^＋ _３（ｔ）の時間発展を示し、図６Ｂは、別のエッチング処理実行における異なるウェーハのトレンドΛ^＋ _１（ｔ）／Λ^＋ _３（ｔ）の時間微分の時間発展を示す。

図７Ａは、異なるウェーハのλ＝６５６ｎｍでの単一波長トレンドの時間発展を示し、図７Ｂは、別のエッチング処理実行における異なるウェーハのλ＝６５６ｎｍでの単一波長の時間微分の時間発展を示す。

図８Ａは、異なるウェーハのλ＝２６０ｎｍでの単一波長トレンドの時間微分の時間発展を示し、図８Ｂは、別のエッチング処理実行における異なるウェーハのトレンドΛ^＋ _１（ｔ）／Λ^＋ _３（ｔ）を使用して得られたトレンドの時間微分の時間発展を示す。

図８Ｃは、上述の正規化を使用する合成波長トレンドの時間微分の時間発展を示す。プロットは、正規化が事前に適用されるため、比率ではなく、成波長のみを示す。

時間発展トレンド変数が計算された後、プラズマエッチング処理システム１０のコントローラ５５は、ステップ３５５で終点に到達しているか否かを判定する必要がある。実際に終点に到達している場合、エッチング処理をステップ３６０で終了し、さもなければエッチング処理が継続され、フローチャート３００のステップ３３０～３５５を介してエッチング終点について連続的に監視される。

上述の教示内容に照らして、本出願に多くの改良形態及び変更形態がなされ得る。従って、本明細書に別途記述されない限り、添付の請求項の範囲内で本出願が実施され得ることを理解されたい。

Claims (22)

1. プラズマ処理システムにおけるエッチング処理終点データを判定する方法であって、
   エッチング処理システムのプラズマ処理チャンバ内でプラズマエッチング処理実行を行うステップと、
   １つ以上のエッチング処理中に前記プラズマ処理チャンバから発光分光分析（ＯＥＳ）データを取得するステップと、
   波長を分類することにより、前記ＯＥＳデータに対して多変量データ解析を行って、前記ＯＥＳデータから合成ＯＥＳデータを生成するステップと、
   エッチング処理終点のその場判定での後の使用のために前記合成ＯＥＳデータを使用するステップと
   を含む方法。
2. 合成ＯＥＳデータを生成する前記ステップは、変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ］を得るステップを含み、
   ［Ｔ］＝（［Ｘ］－［Ｓ_ａｖｇ］）［Ｐ］
   であり、ここで、［Ｘ］は、ＯＥＳデータ行列であり、［Ｐ］は、重みベクトルであり、及び［Ｓ_ａｖｇ］は、ｎ×ｍ平均ＯＥＳデータ行列であり、前記ｎ×ｍ平均ＯＥＳデータ行列の各要素は、ｎ×ｍ平均ＯＥＳデータ行列である［Ｘ］^ａｖｇの対応する列のｎ個の要素の平均値として計算され、前記［Ｘ］^ａｖｇの各要素は、前記ｋ回のエッチング処理実行にわたる前記ＯＥＳデータ行列［Ｘ］の対応する要素の平均として計算され、ｎは、ＯＥＳデータが取られる時点に対応し、及びｍは、検出器により、前記プラズマ処理チャンバ内で測定された光強度の数に対応する、請求項１に記載の方法。
3. 合成ＯＥＳデータを生成する前記ステップは、正及び負の重みに対応する波長を分類するステップを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記重みベクトル［Ｐ］は、
   行列［Ｘ］に関連付けられた共分散行列の固有ベクトル及び固有値を計算するステップと、
   前記重みベクトル［Ｐ］を表す前記固有値を降順に並べるステップと、
   ［Ｐ］の全ての負の成分をゼロに設定することにより、正の重みベクトル［Ｐ^＋］を設定し、及び［Ｐ］の全ての正の成分をゼロに設定し、且つその絶対値を取ることにより、負の重みベクトル［Ｐ^－］を設定するステップと
   によって判定される、請求項３に記載の方法。
5. 変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ＋］又は［Ｔ^－］を得るステップを更に含み、
   ［Ｔ^＋］＝（［Ｘ］－［Ｓ_ａｖｇ］）［Ｐ^＋］，［Ｔ^－］＝（［Ｘ］－［Ｓ_ａｖｇ］）［Ｐ^－］
   である、請求項４に記載の方法。
6. 前記変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ^＋］又は［Ｔ^－］の要素を伴う関数形式を選択し、且つ前記選択された関数形式の時間発展を計算するステップを更に含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記選択された関数形式の時間微分を計算し、且つ前記選択された関数形式の前記時間微分の時間発展を計算するステップを更に含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記関数形式は、［Ｔ^＋］、［Ｔ^－］、比［Ｔ^＋］／［Ｔ^－］、比［Ｔ^＋］／［Ｔ^－］のべき乗又は前記変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ^＋］若しくは［Ｔ^－］の単一の要素或いは［Ｔ^＋］及び／又は［Ｔ^－］を使用する任意の数学的形式を含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記プラズマ処理チャンバ内でｋ回のプラズマエッチング処理実行を行うステップを更に含み、ｋは、０よりも大きい整数であり、前記ｋ回のプラズマエッチング処理実行の各々は、
   処理される基板を前記プラズマ処理チャンバにロードするステップであって、前記プラズマ処理チャンバは、ｍ個のピクセルを含む検出器を有する分光計を含み、各ピクセルは、異なる光波長に対応する、ステップと、
   前記プラズマエッチング処理チャンバ内でプラズマを形成するステップと、
   １つ以上のエッチング処理中、前記プラズマ処理チャンバからＯＥＳデータを取得し、且つ前記ｋ回のプラズマエッチング処理実行の各々についてＯＥＳデータ行列［Ｘ］を形成するステップと
   を含む、請求項１に記載の方法。
10. ｎ×ｍ平均ＯＥＳデータ行列［Ｘ］^ａｖｇを計算するステップであって、各要素は、前記ｋ回のエッチング処理実行にわたる前記ＯＥＳ行列［Ｘ］の対応する要素の平均として計算される、ステップ、
    前記平均ＯＥＳデータ行列［Ｘ］^ａｖｇからノイズをフィルタリングするステップ、
    各ＯＥＳデータ行列［Ｘ］及び［Ｘ］^ａｖｇに対して切り捨てを行うステップであって、プラズマの起動中及びエッチング処理終点を超える回数にわたって取得されたデータは、破棄される、ステップ、
    ｎ×ｍ平均ＯＥＳデータ行列［Ｓ_ａｖｇ］を計算するステップであって、各要素は、［Ｘ］^ａｖｇの対応する列のｎ個の要素の平均値として計算される、ステップ、
    前記ＯＥＳデータを平均除去するために、各ｋについて行列［Ｘ］から［Ｓ_ａｖｇ］を減算するステップ
    を更に含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記プラズマエッチング処理実行の各々について、前記ＯＥＳデータ行列［Ｘ］を形成した後且つ前記ｎ×ｍ平均ＯＥＳデータ行列［Ｘ］^ａｖｇを計算する前に、前記ＯＥＳデータ行列［Ｘ］を正規化する、請求項２に記載の方法。
12. 前記ＯＥＳデータ行列正規化は、時点Ｒにおける基準スナップショットｘ_Ｒ，ｊを選択し、且つその後、全てのＯＥＳデータを前記基準スナップショットによって除算する、ｘ_ｉ，ｊ＝ｘ_ｉ，ｊ／ｘ_Ｒ，ｊ、ステップを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記基準スナップショットは、単一の時間スナップショット又はある期間にわたって平均化されたスナップショットである、請求項１２に記載の方法。
14. 前記ＯＥＳデータ行列正規化は、基準波長λ_Ｒを選択し、且つその後、全てのＯＥＳデータを前記基準波長における強度によって除算する、ｘ_ｉ，ｊ＝ｘ_ｉ，ｊ／ｘ_ｉ，Ｒ、ステップを含む、請求項１１に記載の方法。
15. 前記基準波長は、単一の波長又は帯域波長の平均である、請求項１４に記載の方法。
16. プラズマ処理システムにおけるエッチング処理終点データを判定する方法であって、
    エッチング処理システムのプラズマ処理チャンバ内でプラズマエッチング処理実行を行うステップと、
    １つ以上のエッチング処理中に前記プラズマ処理チャンバから発光分光分析（ＯＥＳ）データを取得するステップと、
    自然波長に関連付けられた正及び負の重みに対応する波長を分類することにより、前記ＯＥＳデータに対して多変量データ解析を行って、前記ＯＥＳデータから合成ＯＥＳデータを生成するステップと、
    エッチング処理終点のその場判定での後の使用のために前記合成ＯＥＳデータを使用するステップと
    を含む方法。
17. 前記多変量データ解析は、独立成分分析を使用して行われる、請求項１６に記載の方法。
18. 前記多変量データ解析は、教師あり多変量データ解析方法を使用して行われ、前記教師あり多変量データ解析方法は、サポートベクトルマシン回帰を含む、請求項１６に記載の方法。
19. 変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ＋］又は［Ｔ^－］を得るステップを更に含み、
    ［Ｔ^＋］＝（［Ｘ］－［Ｓ_ａｖｇ］）［Ｐ^＋］，［Ｔ^－］＝（［Ｘ］－［Ｓ_ａｖｇ］）［Ｐ^－］
    であり、ここで、［Ｘ］は、ＯＥＳデータ行列であり、［Ｐ^＋］は、正の重みベクトルであり、［Ｐ^－］は、負の重みベクトルであり、及び［Ｓ_ａｖｇ］は、ｎ×ｍ平均ＯＥＳデータ行列であり、前記ｎ×ｍ平均ＯＥＳデータ行列の各要素は、ｎ×ｍ平均ＯＥＳデータ行列である［Ｘ］^ａｖｇの対応する列のｎ個の要素の平均値として計算され、前記［Ｘ］^ａｖｇの各要素は、前記ｋ回のエッチング処理実行にわたる前記ＯＥＳデータ行列［Ｘ］の対応する要素の平均として計算され、ｎは、ＯＥＳデータが取られる時点に対応し、及びｍは、検出器により、前記プラズマ処理チャンバ内で測定された光強度の数に対応する、請求項１６に記載の方法。
20. 前記変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ^＋］又は［Ｔ^－］の要素を伴う関数形式を選択し、且つ前記選択された関数形式の時間発展を計算するステップを更に含む、請求項１９に記載の方法。
21. 前記選択された関数形式の時間微分を計算し、且つ前記選択された関数形式の前記時間微分の時間発展を計算するステップを更に含む、請求項２０に記載の方法。
22. 前記関数形式は、［Ｔ^＋］、［Ｔ^－］、比［Ｔ^＋］／［Ｔ^－］、比［Ｔ^＋］／［Ｔ^－］のべき乗又は前記変換されたＯＥＳデータベクトル［Ｔ^＋］若しくは［Ｔ^－］の単一の要素或いは［Ｔ^＋］及び／又は［Ｔ^－］を使用する任意の数学的形式を含む、請求項２１に記載の方法。

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