JP2024048886A - ワークピースの膜厚測定の異常を検出する方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ウェーハなどのワークピースの膜厚測定の異常を検出する技術を提供する。【解決手段】本方法は、ワークピースの研磨中の所定期間に亘ってワークピース上の複数の測定点からの反射光の複数のスペクトルを生成し、複数のスペクトルを、各スペクトルの特徴量に従って第１グループおよび第２グループを少なくとも含む複数のグループに分類し、少なくとも第１グループに含まれるスペクトルの数に基づいてモニタリング指標値を決定し、モニタリング指標値としきい値との比較に基づいて少なくとも１枚のワークピースの膜厚測定の異常を検出する。【選択図】図１０

Description

本発明は、ウェーハ、配線基板、角基板などの、表面に配線構造を有するワークピースの研磨に関し、特にワークピースからの反射光の複数のスペクトルに基づいてワークピースの膜厚測定の異常を検出する技術に関する。

半導体デバイスの製造工程では、シリコンウェーハ上に種々の材料が繰り返し形成され、積層構造を形成する。この積層構造を形成するためには、最上層の表面を平坦にする技術が重要となっている。このような平坦化の一手段として、化学機械研磨（ＣＭＰ）が使用されている。

化学機械研磨（ＣＭＰ）は研磨装置によって実行される。この種の研磨装置は、一般に、研磨パッドを支持する研磨テーブルと、膜を有するウェーハを保持する研磨ヘッドと、研磨液（例えばスラリー）を研磨パッド上に供給する研磨液供給ノズルとを備える。研磨装置は、研磨ヘッドと研磨テーブルをそれぞれ回転させながら、研磨液供給ノズルから研磨液を研磨パッド上に供給する。研磨ヘッドは、ウェーハの表面を研磨パッドに押し付けることにより、ウェーハと研磨パッドとの間に研磨液が存在した状態で、ウェーハの表面を構成する膜を研磨する。

絶縁膜やシリコン層などの非金属膜の厚さ（以下、単に膜厚と称する）を測定するために、研磨装置は、一般に、光学式膜厚測定装置を備える。この光学式膜厚測定装置は、光源により発せられた光をウェーハの表面に導き、ウェーハからの反射光のスペクトルを解析することで、ウェーハの膜厚を決定するように構成される。

特開２０２０－５３５５０号公報 特開２００３－３１２８９２号公報

半導体デバイス構造の微細化に伴い、光学式膜厚測定装置に要求される性能はますます高くなっている。光学式膜厚測定装置は、その機能を調節するための複数のパラメータを有しており、これらパラメータの調整や設定が正しく行われていないと、光学式膜厚測定装置はウェーハの膜厚を正しく測定することができない。また、光学式膜厚測定装置自体に不具合がある場合も、光学式膜厚測定装置はウェーハの膜厚を正しく測定することができない。

光学式膜厚測定装置の上記パラメータはウェーハの表面構造に基づいて予め調整される。しかしながら、測定されるウェーハのタイプが異なると、その表面構造が異なり、結果として、光学式膜厚測定装置はウェーハの膜厚を正しく測定することができない。

このようにウェーハの膜厚測定に異常があると、研磨装置はウェーハを正しく研磨することができない。そこで、本発明は、ウェーハなどのワークピースの膜厚測定の異常を検出する技術を提供する。

一態様では、ワークピースの膜厚測定の異常を検出する方法であって、少なくとも１枚のワークピースの研磨中の所定期間に亘って、前記少なくとも１枚のワークピース上の複数の測定点からの反射光の複数のスペクトルを光学式膜厚測定装置により生成し、前記複数のスペクトルを、各スペクトルの特徴量に従って第１グループおよび第２グループを少なくとも含む複数のグループに分類し、少なくとも前記第１グループに含まれるスペクトルの数に基づいてモニタリング指標値を決定し、前記モニタリング指標値としきい値との比較に基づいて前記少なくとも１枚のワークピースの膜厚測定の異常を検出する、方法が提供される。

一態様では、前記第１グループに含まれるスペクトルは、前記少なくとも１枚のワークピースの表面に形成されている配線パターン領域からの反射光のスペクトル、およびノイズスペクトルのいずれか一方であり、前記第２グループに含まれるスペクトルは、前記配線パターン領域からの反射光のスペクトルおよび前記ノイズスペクトルのうちの他方である。
一態様では、前記方法は、前記少なくとも１枚のワークピースと同じ表面構造を有するサンプルを研磨しながら、前記サンプルの複数の測定点からの反射光の複数のサンプルスペクトルを生成し、前記複数のサンプルスペクトルに対してクラスタリングを実行して、前記複数のサンプルスペクトルを複数のサンプルグループに分類し、前記複数のサンプルグループに分類された前記複数のサンプルスペクトルの特徴量に基づいて、スペクトル分類器を作成する工程をさらに含み、前記スペクトル分類器は、新規なスペクトルを、その特徴量に従って、第１サンプルグループおよび第２サンプルグループを少なくとも含む複数のサンプルグループのうちのいずれかに分類するように構成され、少なくとも前記第１サンプルグループに含まれるサンプルスペクトルの数に基づいて前記しきい値を決定することをさらに含む。
一態様では、前記方法は、前記複数のスペクトルを、各スペクトルの特徴量に従って前記第１グループおよび前記第２グループを少なくとも含む複数のグループに分類する工程は、前記複数のスペクトルを、前記スペクトル分類器により、前記第１グループおよび前記第２グループを少なくとも含む複数のグループに分類する工程である。

一態様では、前記モニタリング指標値は、前記第１グループに含まれるスペクトルの数、前記第２グループに含まれるスペクトルの数に対する前記第１グループに含まれるスペクトルの数の割合、前記第１グループに含まれるスペクトルの数に対する前記第２グループに含まれるスペクトルの数の割合、前記所定期間に亘って生成された前記複数のスペクトルの総数に対する前記第１グループに含まれるスペクトルの数の割合のいずれかである。
一態様では、前記少なくとも１枚のワークピースの研磨中の前記所定期間は、１枚のワークピースの研磨開始から研磨終了までの全期間または前記全期間の一部である。
一態様では、前記少なくとも１枚のワークピースの研磨中の前記所定期間は、複数枚のワークピースの研磨の全期間である。
一態様では、前記しきい値は、前記少なくとも１枚のワークピースの研磨中に変化する。

スペクトルは、ワークピースの表面構造に依存して変化する。例えば、ワークピースの表面上の配線パターン領域からの反射光のスペクトルと、ワークピースの表面上のスクライブラインからの反射光のスペクトルは、異なる形状を有する。反射光の複数のスペクトルは、各スペクトルの特徴量（例えばスペクトルの形状、またはスペクトルに示される反射光の強度データ）に基づいて複数のグループに分類される。

ワークピースの研磨中、ワークピースの表面構造自体は変化しない。したがって、クラスタリングによって分類された第１グループに含まれる複数のスペクトルの数は、ワークピースの研磨中、概ね一定である。しかしながら、光学式膜厚測定装置に不具合が発生すると、生成されるスペクトルが変化し、結果として第１グループに含まれる複数のスペクトルの数が変わる。研磨されているワークピースが、想定されている表面構造と異なる表面構造を有している場合も、同様に、第１グループに含まれる複数のスペクトルの数が変わる。

したがって、少なくとも第１グループに含まれる複数のスペクトルの数に基づいて決定されるモニタリング指標値は、膜厚測定の異常を判定する指標に使用できる。本発明によれば、モニタリング指標値としきい値との比較に基づいて、膜厚測定の異常を正確に検出することができる。

研磨装置の一実施形態を示す模式図である。 光学式膜厚測定装置の詳細な構成を示す断面図である。 光強度測定データから生成されたスペクトルを示す図である。 ワークピースの研磨中の所定期間内に生成された複数のスペクトルを示すグラフである。 ワークピースの表面構造の一部の一例を示す模式図である。 図４に示す複数のスペクトルを３つのグループに分類した図である。 光学式膜厚測定装置が正常状態にあるときの３つのグループ内のそれぞれのスペクトルの数の一例を示すグラフである。 光学式膜厚測定装置に不具合があるときの３つのグループ内のそれぞれのスペクトルの数の一例を示すグラフである。 モニタリング指標値と比較されるしきい値を決定する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。 処理システムが膜厚測定の異常を検出する一実施形態を説明するフローチャートである。 処理システムが膜厚測定の異常を検出する他の実施形態を説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、研磨装置の一実施形態を示す模式図である。図１に示すように、研磨装置は、研磨パッド２を支持する研磨テーブル３と、ワークピースＷを研磨パッド２に押し付ける研磨ヘッド１と、研磨テーブル３を回転させるテーブルモータ６と、研磨パッド２上にスラリーなどの研磨液を供給するための研磨液供給ノズル５と、研磨装置の動作を制御するための動作制御部９を備えている。研磨パッド２の上面は、ワークピースＷを研磨する研磨面２ａを構成する。ワークピースＷは、その表面に、配線構造を構成する膜を有している。ワークピースＷの例としては、半導体デバイスの製造に使用されるウェーハ、配線基板、角基板などが挙げられる。

研磨ヘッド１はヘッドシャフト１０に連結されており、ヘッドシャフト１０は図示しない研磨ヘッドモータに連結されている。研磨ヘッドモータは、研磨ヘッド１をヘッドシャフト１０とともに矢印で示す方向に回転させるように構成されている。研磨テーブル３はテーブルモータ６に連結されており、テーブルモータ６は研磨テーブル３および研磨パッド２を矢印で示す方向に回転させるように構成されている。研磨ヘッド１、研磨ヘッドモータ、およびテーブルモータ６は動作制御部９に接続されている。

ワークピースＷは次のようにして研磨される。研磨テーブル３および研磨ヘッド１を図１の矢印で示す方向に回転させながら、研磨液供給ノズル５から研磨液が研磨テーブル３上の研磨パッド２の研磨面２ａに供給される。ワークピースＷは研磨ヘッド１によって回転されながら、研磨パッド２上に研磨液が存在した状態でワークピースＷは研磨ヘッド１によって研磨パッド２の研磨面２ａに押し付けられる。ワークピースＷの表面は、研磨液の化学的作用と、研磨液に含まれる砥粒および研磨パッド２の機械的作用により研磨される。

動作制御部９は、プログラムが格納された記憶装置９ａと、プログラムに含まれる命令に従って演算を実行する演算装置９ｂを備えている。動作制御部９は、少なくとも１台のコンピュータから構成される。記憶装置９ａは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの主記憶装置と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などの補助記憶装置を備えている。演算装置９ｂの例としては、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＧＰＵ（グラフィックプロセッシングユニット）が挙げられる。ただし、動作制御部９の具体的構成はこれらの例に限定されない。

研磨装置は、ワークピースＷの膜の厚さを測定する光学式膜厚測定装置２０を備えている。光学式膜厚測定装置２０は、光を発する光源２２と、光源２２の光をワークピースＷに照射し、ワークピースＷからの反射光を受ける光学センサヘッド２５と、光学センサヘッド２５に連結された分光器２７と、ワークピースＷからの反射光のスペクトルに基づいてワークピースＷの膜の厚さを決定する処理システム３０を備えている。光学センサヘッド２５は、研磨テーブル３内に配置されており、研磨テーブル３とともに回転する。

処理システム３０は、プログラムが格納された記憶装置３０ａと、プログラムに含まれる命令に従って演算を実行する演算装置３０ｂを備えている。処理システム３０は、少なくとも１台のコンピュータから構成される。記憶装置３０ａは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの主記憶装置と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などの補助記憶装置を備えている。演算装置３０ｂの例としては、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＧＰＵ（グラフィックプロセッシングユニット）が挙げられる。ただし、処理システム３０の具体的構成はこれらの例に限定されない。

動作制御部９および処理システム３０のそれぞれは、複数のコンピュータから構成されてもよい。例えば、動作制御部９および処理システム３０のそれぞれは、エッジサーバおよびクラウドサーバの組み合わせから構成されてもよい。一実施形態では、動作制御部９および処理システム３０は、１台のコンピュータから構成されてもよい。

図２は、光学式膜厚測定装置２０の詳細な構成を示す断面図である。光学式膜厚測定装置２０は、光源２２に連結された投光光ファイバーケーブル３１と、分光器２７に連結された受光光ファイバーケーブル３２を備えている。投光光ファイバーケーブル３１の先端３１ａおよび受光光ファイバーケーブル３２の先端３２ａは、光学センサヘッド２５を構成している。すなわち、投光光ファイバーケーブル３１は、光源２２によって発せられた光を研磨パッド２上のワークピースＷに導き、受光光ファイバーケーブル３２はワークピースＷからの反射光を受け、分光器２７に伝達する。

分光器２７は処理システム３０に接続されている。投光光ファイバーケーブル３１、受光光ファイバーケーブル３２、光源２２、および分光器２７は研磨テーブル３に取り付けられており、研磨テーブル３および研磨パッド２とともに一体に回転する。投光光ファイバーケーブル３１の先端３１ａおよび受光光ファイバーケーブル３２の先端３２ａから構成される光学センサヘッド２５は、研磨パッド２上のワークピースＷの表面に対向して配置されている。光学センサヘッド２５の位置は、研磨テーブル３および研磨パッド２が一回転するたびに研磨パッド２上のワークピースＷの表面を横切る位置である。研磨パッド２は、光学センサヘッド２５の上方に位置した通孔２ｂを有している。光学センサヘッド２５は、研磨テーブル３が一回転するたびに光を通孔２ｂを通じてワークピースＷに照射し、かつワークピースＷからの反射光を通孔２ｂを通じて受ける。

光源２２は、短い時間間隔で繰り返し発光するフラッシュ光源である。光源２２の例としては、キセノンフラッシュランプが挙げられる。光源２２は、動作制御部９に電気的に接続されており、動作制御部９から送られるトリガー信号を受けて発光する。より具体的には、光学センサヘッド２５が研磨パッド２上のワークピースＷの表面を横切る間、光源２２は複数のトリガー信号を受けて複数回発光する。したがって、研磨テーブル３が一回転するたびに、ワークピースＷ上の複数の測定点に光が照射される。

光源２２によって発せられた光は、光学センサヘッド２５に伝達される。すなわち、光は、投光光ファイバーケーブル３１を通って光学センサヘッド２５に伝達され、光学センサヘッド２５から放射される。光は、研磨パッド２の通孔２ｂを通って研磨パッド２上のワークピースＷに入射する。ワークピースＷから反射した光は、研磨パッド２の通孔２ｂを再び通過し、光学センサヘッド２５によって受けられる。ワークピースＷからの反射光は、受光光ファイバーケーブル３２を通って分光器２７に伝達される。

分光器２７は、反射光を波長に従って分解し、各波長での反射光の強度を所定の波長範囲に亘って測定するように構成される。すなわち、分光器２７は、ワークピースＷからの反射光を波長に従って分解し、各波長での反射光の強度を所定の波長範囲に亘って測定して、光強度測定データを生成する。各波長での反射光の強度は、反射率または相対反射率などの相対値として表わすこともできる。光強度測定データは、処理システム３０に送られる。

処理システム３０は、光強度測定データから、図３に示すようなスペクトルを生成する。ワークピースＷからの反射光のスペクトルは、ワークピースＷの膜厚の情報を含む。言い換えれば、反射光のスペクトルは、ワークピースＷの膜厚に依存して変化する。処理システム３０は、反射光のスペクトルに基づいてワークピースＷの膜厚を決定するように構成される。

スペクトルに基づいてワークピースＷの膜厚を決定する方法には、公知の技術が用いられる。例えば、処理システム３０は、スペクトルに最も形状が近い参照スペクトルを参照スペクトルライブラリの中から決定し、この決定された参照スペクトルに関連付けられた膜厚を決定する。他の例では、処理システム３０は、スペクトルに対してフーリエ変換を実行し、得られた周波数スペクトルから膜厚を決定する。

処理システム３０は、ワークピースＷの膜厚測定の異常を検出する機能を有している。膜厚測定の異常は、様々な原因に起因して起こりうる。例えば、光学式膜厚測定装置２０の動作を決定するパラメータの調整や設定が正しく行われていない場合、光学式膜厚測定装置２０の光学系に不具合がある場合、あるいは想定されていた表面構造とは異なるタイプのワークピースＷの膜厚を測定する場合では、光学式膜厚測定装置２０は膜厚を正しく測定することができない。

そこで、処理システム３０は、上述のようにワークピースＷからの反射光のスペクトルに基づいて膜厚を測定しながら、以下のようにして、ワークピースＷの膜厚測定の異常を検出する。

処理システム３０は、ワークピースＷの研磨中の所定期間に亘って、ワークピースＷ上の複数の測定点からの反射光の複数のスペクトルを生成する。ワークピースＷの研磨中の所定期間の例としては、研磨テーブル３がＮ回転する期間（Ｎは自然数）、ワークピースＷの研磨開始から研磨終了までの全期間、ワークピースＷの研磨開始から研磨終了までの全期間の一部が挙げられる。処理システム３０は、ワークピースＷの研磨中の各時点で生成された反射光のスペクトルに基づいてワークピースＷの膜厚を決定する。

一実施形態では、複数枚のワークピースを研磨し、これらワークピースの研磨の全期間内に生成された反射光の複数のスペクトルが使用されてもよい。

処理システム３０は、上記所定期間内に生成された複数のスペクトルを、各スペクトルの特徴量に従って複数のグループに分類する。各スペクトルの特徴量の例としては、スペクトルの形状、またはスペクトルに示される反射光の強度データが挙げられる。本実施形態では、処理システム３０は、後述するスペクトル分類器を備えており、このスペクトル分類器により、複数のスペクトルを複数のグループに分類するように構成される。

図４は、ワークピースＷの研磨中の所定期間内に生成された複数のスペクトルを示すグラフである。図４において、縦軸はワークピースＷからの反射光の強度を表し、横軸は反射光の波長を表している。反射光の強度は、反射率または相対反射率などの相対値として表わされてもよい。一般に、スペクトルは、ワークピースＷの膜厚の変化に伴って変化する。その一方で、スペクトルは、ワークピースＷの表面構造によっても変わる。すなわち、ワークピースＷの研磨中には、光はワークピースＷの表面上の複数の測定点に照射され、これら複数の測定点からの反射光のスペクトルが生成される。複数の測定点は、ワークピースＷの全体を横切るように分布する。

図５は、ワークピースＷの表面の一部の一例を示す模式図である。ワークピースＷの表面は、配線パターンが形成された複数の配線パターン領域１００（セルとも呼ばれる）と、配線パターン領域１００間に存在するスクライブライン１０１を有する。配線パターン領域１００内の測定点ＭＰ１からの反射光のスペクトルは、スクライブライン１０１内の測定点ＭＰ２からの反射光のスペクトルと異なる形状を有する。したがって、ワークピースＷの研磨中の所定期間内に生成された複数のスペクトルは、それらの測定点の位置に依存して変わる。

さらに、ワークピースＷの研磨中の所定期間内に生成された複数のスペクトルは、ノイズスペクトルも含む。ノイズスペクトルは、種々の原因で生じるノイズであり、各ノイズスペクトルは膜厚を正しく反映していない。このノイズスペクトルは、配線パターン領域１００からの反射光のスペクトルと、スクライブライン１０１からの反射光のスペクトルのどちらとも異なる形状を有する。

したがって、図４に示す複数のスペクトルは、配線パターン領域１００からの反射光のスペクトルと、スクライブライン１０１からの反射光のスペクトルと、ノイズスペクトルを含む。処理システム３０は、ワークピースＷの研磨中の所定期間内に生成された複数のスペクトルを、それらの特徴量に従って、グループＧ１、グループＧ２、およびグループＧ３に分類する。本実施形態では、グループＧ１は、配線パターン領域１００からの反射光のスペクトルのグループであり、グループＧ２は、スクライブライン１０１からの反射光のスペクトルのグループであり、グループＧ３は、ノイズスペクトルのグループである。

図６は、図４に示す複数のスペクトルをグループＧ１、グループＧ２、およびグループＧ３に分類した図である。処理システム３０は、各スペクトルの特徴量（例えばスペクトルの形状、またはスペクトルに示される反射光の強度データ）に基づいて、複数のスペクトルを、図６に示すように、グループＧ１、グループＧ２、およびグループＧ３に分類する。ただし、ワークピースＷの表面構造によっては、複数のスペクトルは２つのグループ、または４つ以上のグループに分類されることもある。

処理システム３０は、さらにグループＧ１、グループＧ２、およびグループＧ３のそれぞれに含まれるスペクトルの数を計数する。図７は、グループＧ１、グループＧ２、およびグループＧ３内のそれぞれのスペクトルの数の一例を示すグラフである。図７において、縦軸はスペクトルの数を表し、横軸は研磨時間を表している。ワークピースＷの研磨中、ワークピースＷの膜厚は変化するが、ワークピースＷの表面構造自体は変化しない。したがって、グループＧ１、グループＧ２、グループＧ３に含まれる複数のスペクトルの数の比は、ワークピースＷの表面構造に依存して決まる。

しかしながら、光学式膜厚測定装置２０に不具合（例えば、光ファイバーケーブルの不具合）などが発生すると、生成されるスペクトルが変化し、結果としてグループＧ１に含まれる複数のスペクトルの数が変わる。研磨されているワークピースＷが、想定されている表面構造と異なる表面構造を有している場合も、同様に、グループＧ１に含まれる複数のスペクトルの数が変わる。

図８は、光学式膜厚測定装置２０に不具合が起きたときのグループＧ１、グループＧ２、およびグループＧ３内のそれぞれのスペクトルの数の一例を示すグラフである。図８に示すように、光学式膜厚測定装置２０の不具合に起因して、グループＧ１内のスペクトルの数が減少し、その一方でグループＧ３内のノイズスペクトルの数が上昇する。このように、光学式膜厚測定装置２０の不具合が起こると、正常時に比べて、グループＧ１内のスペクトルの数およびグループＧ３内のスペクトルの数が変化する。結果として、光学式膜厚測定装置２０は、ワークピースＷの膜厚を正しく測定することができない。光学式膜厚測定装置２０の動作を決定するパラメータの調整や設定が正しく行われていない場合や、想定されていた表面構造とは異なるタイプのワークピースＷの膜厚を測定する場合でも、同様の現象が起こる。

そこで、処理システム３０は、少なくともグループＧ１に含まれるスペクトルの数に基づいてモニタリング指標値を決定し、モニタリング指標値としきい値との比較に基づいてワークピースＷの膜厚測定の異常を検出する。しきい値は、後述するように、予め定められた数値である。図８の例では、グループＧ１に含まれるスペクトルの数は、正常時に比べて増加している。したがって、グループＧ１に含まれる複数のスペクトルの数に基づいて決定されるモニタリング指標値は、膜厚測定の異常を判定する指標に使用できる。

モニタリング指標値は、グループＧ１に含まれるスペクトルの数の変化を反映する数値である。モニタリング指標値の具体例としては、グループＧ１に含まれるスペクトルの数、グループＧ３に含まれるスペクトルの数に対するグループＧ１に含まれるスペクトルの数の割合、グループＧ１に含まれるスペクトルの数に対するグループＧ３に含まれるスペクトルの数の割合、上記所定期間に亘って生成された複数のスペクトルの総数に対するグループＧ１に含まれるスペクトルの数の割合が挙げられる。

一実施形態では、後述するように、モニタリング指標値は、少なくともグループＧ３に含まれる複数のスペクトルの数に基づいて決定されてもよい。この場合は、モニタリング指標値の具体例としては、グループＧ３に含まれるスペクトルの数、グループＧ１に含まれるスペクトルの数に対するグループＧ３に含まれるスペクトルの数の割合、グループＧ３に含まれるスペクトルの数に対するグループＧ１に含まれるスペクトルの数の割合、上記所定期間に亘って生成された複数のスペクトルの総数に対するグループＧ３に含まれるスペクトルの数の割合が挙げられる。

処理システム３０は、モニタリング指標値としきい値との比較に基づいて、膜厚測定の異常を検出するように構成される。より具体的には、処理システム３０は、モニタリング指標値がしきい値を下回ったとき、またはモニタリング指標値がしきい値を上回ったときに、膜厚測定の異常が発生していることを決定する。

次に、モニタリング指標値と比較されるしきい値を決定する方法の一実施形態について図９のフローチャートを参照して説明する。
ステップ１０１では、ワークピースＷと同じ表面構造を有するサンプルが研磨される。１枚のサンプルが研磨されてもよいが、膜厚測定の異常検出の精度を高めるために、複数のサンプルが研磨されてもよい。

ステップ１０２では、処理システム３０は、サンプルの研磨中に生成された複数のサンプルスペクトルに対してクラスタリングを実行して、複数のサンプルスペクトルをサンプルグループＳ１、サンプルグループＳ２、およびサンプルグループＳ３に分類する。クラスタリングは、複数のサンプルスペクトルをそれらの特徴量に従って分類する教師なし機械学習であり、クラスター分析またはデータ分類法とも呼ばれる。

ステップ１０３では、処理システム３０は、サンプルグループＳ１、サンプルグループＳ２、およびサンプルグループＳ３に分類された上記複数のサンプルスペクトルの特徴量に基づいて、スペクトル分類器を作成する。このスペクトル分類器は、新規なスペクトルを、その特徴量に従って、サンプルグループＳ１、サンプルグループＳ２、およびサンプルグループＳ３のいずれかに分類する（振り分ける）ように構成される。スペクトル分類器は、処理システム３０の記憶装置３０ａ内に格納される。

スペクトル分類器は、処理システム３０内に仮想的に構築された装置であり、上述した機能を実行することができる限りにおいて、その具体的構成（アルゴリズム）は特に限定されない。一例では、処理システム３０は、サンプルグループＳ１に属する複数のサンプルスペクトルの特徴量（例えば形状）を含む第１範囲を決定し、サンプルグループＳ２に属する複数のサンプルスペクトルの特徴量（例えば形状）を含む第２範囲を決定し、サンプルグループＳ３に属する複数のサンプルスペクトルの特徴量（例えば形状）を含む第３範囲を決定し、新規なスペクトルの特徴量が、第１範囲、第２範囲、第３範囲のいずれに含まれるかを判定するスペクトル分類器を作成する。

一実施形態では、スペクトル分類器は、機械学習により構築された学習済みモデルであってもよい。例えば、処理システム３０は、サンプルグループＳ１、サンプルグループＳ２、およびサンプルグループＳ３に分類された上記複数のサンプルスペクトルを訓練データとして用いて機械学習を実行し、学習済みモデルであるスペクトル分類機を作成してもよい。

ステップ１０４では、処理システム３０は、上記ステップ１０１のサンプルの研磨中に得られた上記複数の複数のサンプルスペクトルを、上記スペクトル分類器によりサンプルグループＳ１’、サンプルグループＳ２’、およびサンプルグループＳ３’に分類する。具体的には、上記複数のサンプルスペクトルのそれぞれを、スペクトル分類器によりサンプルグループＳ１’、サンプルグループＳ２’、またはサンプルグループＳ３’のいずれかに振り分ける。サンプルグループＳ１’は、サンプルの配線パターン領域からの反射光のスペクトルを含み、サンプルグループＳ２’は、スクライブラインからの反射光のスペクトルを含み、サンプルグループＳ３’は、ノイズスペクトルを含む。処理システム３０は、スペクトル分類器を用いた分類結果に基づいて、図７を参照して説明したような、スペクトルスペクトルの数と研磨時間との関係を示すグラフを作成してもよい。

ステップ１０５では、スペクトル分類器を用いた分類結果に基づいて、モニタリング指標値の算定（決定）の仕方を決定する。一実施形態では、モニタリング指標値は、少なくともサンプルグループＳ１’に含まれるサンプルスペクトルの数に基づいて決定（算定）される。モニタリング指標値の算定（決定）の仕方の具体例としては、サンプルグループＳ１’に含まれるサンプルスペクトルの数、サンプルグループＳ３’に含まれるサンプルスペクトルの数に対するサンプルグループＳ１’に含まれるサンプルスペクトルの数の割合、サンプルグループＳ１’に含まれるサンプルスペクトルの数に対するサンプルグループＳ３’に含まれるサンプルスペクトルの数の割合、上記所定期間に亘って生成された複数のサンプルスペクトルの総数に対するサンプルグループＳ１’に含まれるサンプルスペクトルの数の割合が挙げられる。

他の実施形態では、モニタリング指標値は、少なくともサンプルグループＳ３’に含まれるサンプルスペクトルの数に基づいて決定（算定）されてもよい。図７および図８に示すように、光学式膜厚測定装置２０の不具合などが起こると、正常時に比べて、グループＧ３内のノイズスペクトルの数が変化する。したがって、処理システム３０は、ノイズスペクトルの数に基づいて決定されたモニタリング指標値としきい値との比較に基づいてワークピースＷの膜厚測定の異常を検出してもよい。この場合、モニタリング指標値の算定（決定）の仕方の例としては、サンプルグループＳ３’に含まれるサンプルスペクトルの数、サンプルグループＳ１’に含まれるサンプルスペクトルの数に対するサンプルグループＳ３’に含まれるサンプルスペクトルの数の割合、サンプルグループＳ３’に含まれるサンプルスペクトルの数に対するサンプルグループＳ１’に含まれるサンプルスペクトルの数の割合、上記所定期間に亘って生成された複数のサンプルススペクトルの総数に対するサンプルグループＳ３’に含まれるサンプルスペクトルの数の割合が挙げられる。

ステップ１０６では、処理システム３０は、サンプルグループＳ１’，Ｓ２’，Ｓ３’のうちの少なくとも１つを用いて、上記ステップ１０５により決定された算定（決定）の仕方に従ってモニタリング指標値を算定（決定）し、得られたモニタリング指標値に基づいてしきい値を決定する。しきい値は、算定（決定）されたモニタリング指標値と同じ数値であってもよく、またはモニタリング指標値よりも所定の許容幅だけ大きい、または小さい数値であってもよい。このようにして決定されたしきい値は、処理システム３０の記憶装置３０ａ内に格納される。処理システム３０は、ワークピースＷの研磨中または研磨後にモニタリング指標値を算定し、モニタリング指標値がしきい値を下回ったとき、またはモニタリング指標値がしきい値を上回ったときに、膜厚測定の異常が発生していることを決定する。

図１０は、処理システム３０が膜厚測定の異常を検出する一実施形態を説明するフローチャートである。
ステップ２０１では、図１および図２に示す研磨装置により、ワークピースＷの研磨が開始される。
ステップ２０２では、処理システム３０は、ワークピースＷの研磨中の所定期間内に生成された複数のスペクトルを、スペクトル分類器を用いて、グループＧ１、グループＧ２、およびグループＧ３に分類する。本実施形態では、処理システム３０のスペクトル分類器は、複数のスペクトルを、各スペクトルの特徴量に従って、グループＧ１、グループＧ２、およびグループＧ３に分類する。図１０に示す実施形態では、所定期間は、研磨テーブルが一回転する時間である。

ステップ２０３では、処理システム３０は、少なくともグループＧ１（またはＧ３）に含まれるスペクトルの数に基づいてモニタリング指標値を算定（決定）する。モニタリング指標値は、上記ステップ１０５により決定された算定（決定）の仕方に従って算定（決定）される。
ステップ２０４では、処理システム３０は、モニタリング指標値がしきい値を下回ったか（あるいは上回ったか）否かを判定する。
ステップ２０５では、処理システム３０は、モニタリング指標値がしきい値を下回った（あるいは上回った）場合には、膜厚測定の異常を知らせる警報信号を生成する。

モニタリング指標値がしきい値を下回っていない（あるいは上回っていない）場合には、ステップ２０６にて、処理システム３０はワークピースＷの研磨終点に達したか否かを判定する。ワークピースＷの研磨終点は、例えば、ワークピースＷの膜厚が目標膜厚に達した時点である。ワークピースＷの研磨終点に達した場合には、処理システム３０は研磨終点信号を動作制御部９に送り、動作制御部９は研磨装置によるワークピースＷの研磨を終了させる。ワークピースＷの研磨終点に達していなければ、処理システム３０は、上記ステップ２０２を再度実行する。

図１１は、処理システム３０が膜厚測定の異常を検出する他の実施形態を説明するフローチャートである。
ステップ３０１では、図１および図２に示す研磨装置により、ワークピースＷが研磨される。
ステップ３０２では、処理システム３０は、ワークピースＷの研磨後、ワークピースＷの研磨中の所定期間内に生成された複数のスペクトルを、スペクトル分類器を用いて、グループＧ１、グループＧ２、およびグループＧ３に分類する。本実施形態では、処理システム３０のスペクトル分類器は、複数のスペクトルを、各スペクトルの特徴量に従って、グループＧ１、グループＧ２、およびグループＧ３に分類する。図１１に示す実施形態では、所定期間は、ワークピースＷの研磨開始から研磨終点までの全期間である。

ステップ３０３では、処理システム３０は、少なくともグループＧ１（またはＧ３）に含まれるスペクトルの数に基づいてモニタリング指標値を算定（決定）する。モニタリング指標値は、上記ステップ１０５により決定された算定（決定）の仕方に従って算定（決定）される。
ステップ３０４では、処理システム３０は、モニタリング指標値がしきい値を下回ったか（あるいは上回ったか）否かを判定する。
ステップ３０５では、処理システム３０は、モニタリング指標値がしきい値を下回った（あるいは上回った）場合には、膜厚測定の異常を知らせる警報信号を生成する。モニタリング指標値がしきい値を下回っていない（あるいは上回っていない）場合には、処理システム３０は、膜厚測定の異常検出の動作を終了する。

上述した実施形態では、複数のスペクトルは、グループＧ１、グループＧ２、およびグループＧ３の３つのグループに分類されるが、ワークピースＷの表面構造によっては、複数のスペクトルは２つのグループ、または４つ以上のグループに分類されることもある。

図１０を参照して説明した実施形態では、ワークピースＷを研磨しながら、モニタリング指標値はしきい値と比較される。ワークピースＷの研磨中、しきい値は一定である。ワークピースＷの研磨とともに、ワークピースＷの膜厚は減少する。膜厚の減少は、グループＧ１に含まれるスペクトルの数、および／またはグループＧ３に含まれるノイズスペクトルの数に影響を与えることもありうる。そこで、そのような影響を排除するために、一実施形態では、処理システム３０は、ワークピースＷの研磨中に、しきい値を変化させてもよい。例えば、処理システム３０は、ワークピースＷの研磨時間または膜厚の変化に従って、しきい値を変化させてもよい。

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。したがって、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。

１ 研磨ヘッド
２ 研磨パッド
２ａ 研磨面
３ 研磨テーブル
５ 研磨液供給ノズル
６ テーブルモータ
９ 動作制御部
１０ ヘッドシャフト
２０ 光学式膜厚測定装置
２２ 光源
２５ 光学センサヘッド
２７ 分光器
３０ 処理システム
３１ 投光光ファイバーケーブル
３２ 受光光ファイバーケーブル
Ｗ ワークピース

Claims (8)

1. ワークピースの膜厚測定の異常を検出する方法であって、
   少なくとも１枚のワークピースの研磨中の所定期間に亘って、前記少なくとも１枚のワークピース上の複数の測定点からの反射光の複数のスペクトルを光学式膜厚測定装置により生成し、
   前記複数のスペクトルを、各スペクトルの特徴量に従って第１グループおよび第２グループを少なくとも含む複数のグループに分類し、
   少なくとも前記第１グループに含まれるスペクトルの数に基づいてモニタリング指標値を決定し、
   前記モニタリング指標値としきい値との比較に基づいて前記少なくとも１枚のワークピースの膜厚測定の異常を検出する、方法。
2. 前記第１グループに含まれるスペクトルは、前記少なくとも１枚のワークピースの表面に形成されている配線パターン領域からの反射光のスペクトル、およびノイズスペクトルのいずれか一方であり、前記第２グループに含まれるスペクトルは、前記配線パターン領域からの反射光のスペクトルおよび前記ノイズスペクトルのうちの他方である、請求項１に記載の方法。
3. 前記少なくとも１枚のワークピースと同じ表面構造を有するサンプルを研磨しながら、前記サンプルの複数の測定点からの反射光の複数のサンプルスペクトルを生成し、
   前記複数のサンプルスペクトルに対してクラスタリングを実行して、前記複数のサンプルスペクトルを複数のサンプルグループに分類し、
   前記複数のサンプルグループに分類された前記複数のサンプルスペクトルの特徴量に基づいて、スペクトル分類器を作成する工程をさらに含み、
   前記スペクトル分類器は、新規なスペクトルを、その特徴量に従って、第１サンプルグループおよび第２サンプルグループを少なくとも含む複数のサンプルグループのうちのいずれかに分類するように構成され、
   少なくとも前記第１サンプルグループに含まれるサンプルスペクトルの数に基づいて前記しきい値を決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記複数のスペクトルを、各スペクトルの特徴量に従って前記第１グループおよび前記第２グループを少なくとも含む複数のグループに分類する工程は、前記複数のスペクトルを、前記スペクトル分類器により、前記第１グループおよび前記第２グループを少なくとも含む複数のグループに分類する工程である、請求項３に記載の方法。
5. 前記モニタリング指標値は、前記第１グループに含まれるスペクトルの数、前記第２グループに含まれるスペクトルの数に対する前記第１グループに含まれるスペクトルの数の割合、前記第１グループに含まれるスペクトルの数に対する前記第２グループに含まれるスペクトルの数の割合、前記所定期間に亘って生成された前記複数のスペクトルの総数に対する前記第１グループに含まれるスペクトルの数の割合のいずれかである、請求項１に記載の方法。
6. 前記少なくとも１枚のワークピースの研磨中の前記所定期間は、１枚のワークピースの研磨開始から研磨終了までの全期間または前記全期間の一部である、請求項１に記載の方法。
7. 前記少なくとも１枚のワークピースの研磨中の前記所定期間は、複数枚のワークピースの研磨の全期間である、請求項１に記載の方法。
8. 前記しきい値は、前記少なくとも１枚のワークピースの研磨中に変化する、請求項１に記載の方法。

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