JP3179997B2 - プラズマ・データを分析する方法およびシステム - Google Patents
プラズマ・データを分析する方法およびシステムInfo
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-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
- G01N21/71—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light thermally excited
-
- H—ELECTRICITY
- H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H05H—PLASMA TECHNIQUE; PRODUCTION OF ACCELERATED ELECTRICALLY-CHARGED PARTICLES OR OF NEUTRONS; PRODUCTION OR ACCELERATION OF NEUTRAL MOLECULAR OR ATOMIC BEAMS
- H05H1/00—Generating plasma; Handling plasma
- H05H1/0006—Investigating plasma, e.g. measuring the degree of ionisation or the electron temperature
- H05H1/0012—Investigating plasma, e.g. measuring the degree of ionisation or the electron temperature using electromagnetic or particle radiation, e.g. interferometry
- H05H1/0037—Investigating plasma, e.g. measuring the degree of ionisation or the electron temperature using electromagnetic or particle radiation, e.g. interferometry by spectrometry
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- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、全般的には自動化デー
タ分析に関する。具体的には、本発明は、プラズマ内に
存在する気体種を表す検知データの自動化分析に関す
る。
タ分析に関する。具体的には、本発明は、プラズマ内に
存在する気体種を表す検知データの自動化分析に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】ほとんどのプラズマ加工では、所与の時
刻にプラズマ内に存在する気体種に関して得られたデー
タを、そのようなデータの分析の訓練をうけた分析者に
よってオフラインで分析しなければならない。このよう
なデータのオフライン分析は、プラズマ加工制御にとっ
てとりわけ重要である。しかし、このようなデータの分
析は、そのような分析者にとって困難で時間のかかる処
理であることがわかっている。
刻にプラズマ内に存在する気体種に関して得られたデー
タを、そのようなデータの分析の訓練をうけた分析者に
よってオフラインで分析しなければならない。このよう
なデータのオフライン分析は、プラズマ加工制御にとっ
てとりわけ重要である。しかし、このようなデータの分
析は、そのような分析者にとって困難で時間のかかる処
理であることがわかっている。
【０００３】いくつかの技法が、プラズマ加工での気体
種を検知するための可能性のある技術として提案されて
きた。これには、発光分光学（ＯＥＳ）、フーリエ変換
赤外分光学およびレーザ誘導蛍光が含まれる。どの技法
も、プラズマ環境に関する独自の情報を提供する。しか
し、これらの分析手法のそれぞれが、プラズマ環境内で
時間上の同一点で発生する１つまたは複数の電磁波長に
関する強度を判定することによって気体種の特徴を表
す。
種を検知するための可能性のある技術として提案されて
きた。これには、発光分光学（ＯＥＳ）、フーリエ変換
赤外分光学およびレーザ誘導蛍光が含まれる。どの技法
も、プラズマ環境に関する独自の情報を提供する。しか
し、これらの分析手法のそれぞれが、プラズマ環境内で
時間上の同一点で発生する１つまたは複数の電磁波長に
関する強度を判定することによって気体種の特徴を表
す。
【０００４】本明細書に記載の好ましい実施例では、発
光分光計をセンサとして利用する。発光分光計は、プラ
ズマ・チャンバ内のさまざまな気体の存在と相対濃度の
検出に使用される市販の装置である。発光分光計は、チ
ャンバ内から発する光の、相対強度と対応波長の両方を
検出することによって機能する。
光分光計をセンサとして利用する。発光分光計は、プラ
ズマ・チャンバ内のさまざまな気体の存在と相対濃度の
検出に使用される市販の装置である。発光分光計は、チ
ャンバ内から発する光の、相対強度と対応波長の両方を
検出することによって機能する。
【０００５】プラズマ内の気体種に関するデータを分析
する処理は、歴史的には人間の手による処理である。し
かし、最近、この分析の部分的な自動化に関して、多少
の進歩があった。たとえば、一部の自動化システムは、
特定の気体に関する既知の強度および波長のデータを保
持し、生データの手動較正を支援する。既存のシステム
のいずれもが、分析を高速化し、結果の精度を高めるた
めに使用可能なコンピュータ技術を完全に利用してはい
ない。
する処理は、歴史的には人間の手による処理である。し
かし、最近、この分析の部分的な自動化に関して、多少
の進歩があった。たとえば、一部の自動化システムは、
特定の気体に関する既知の強度および波長のデータを保
持し、生データの手動較正を支援する。既存のシステム
のいずれもが、分析を高速化し、結果の精度を高めるた
めに使用可能なコンピュータ技術を完全に利用してはい
ない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】したがって、プラズマ
内の気体種に関するプラズマ加工から得られたデータを
解釈する際のより広範囲に自動化された支援が必要であ
る。
内の気体種に関するプラズマ加工から得られたデータを
解釈する際のより広範囲に自動化された支援が必要であ
る。
【０００７】本発明の目的は、プラズマ加工から得られ
た気体種に関するデータの解釈での自動化支援を提供す
ることである。
た気体種に関するデータの解釈での自動化支援を提供す
ることである。
【０００８】本発明のもう１つの目的は、分析者からの
限られた入力のみを用いるプラズマ内の気体種に関する
データの自動化較正を提供することである。
限られた入力のみを用いるプラズマ内の気体種に関する
データの自動化較正を提供することである。
【０００９】本発明のもう１つの目的は、プラズマ内の
気体種に関するデータの解釈において、時間にともなっ
て精度を向上させる自動化支援を提供することである。
気体種に関するデータの解釈において、時間にともなっ
て精度を向上させる自動化支援を提供することである。
【００１０】本発明のもう１つの目的は、プラズマに関
して得られたデータからの、プラズマ内の気体種の選択
的な自動化識別を提供することである。
して得られたデータからの、プラズマ内の気体種の選択
的な自動化識別を提供することである。
【００１１】本発明のもう１つの目的は、プラズマに関
して得られたデータからプラズマ加工での気体種の時間
的変化を分析する際の自動化支援を提供することであ
る。
して得られたデータからプラズマ加工での気体種の時間
的変化を分析する際の自動化支援を提供することであ
る。
【００１２】
【課題を解決するための手段】手短に言うと、本発明
は、分析者の入力が最少の自動較正、１つまたは複数の
気体種の選択的自動識別、時間に関するプラズマ内の気
体種の自動分析およびプラズマ内の気体種の自動識別を
改善するための学習機能を提供することによって、プラ
ズマ関連データに関する自動化データ分析の改良に関す
る要求を満足する。
は、分析者の入力が最少の自動較正、１つまたは複数の
気体種の選択的自動識別、時間に関するプラズマ内の気
体種の自動分析およびプラズマ内の気体種の自動識別を
改善するための学習機能を提供することによって、プラ
ズマ関連データに関する自動化データ分析の改良に関す
る要求を満足する。
【００１３】上記の目的に従い、本発明は、第１の態様
で、複数の気体種を含むプラズマから得られたデータを
分析する方法を提供する。この方法には、コンピュータ
にデータを入力するステップと、プラズマに関する情報
をコンピュータに入力するステップと、コンピュータを
介してデータを自動的に較正するステップと、複数の気
体種のうちの１つを識別するステップとが含まれる。コ
ンピュータに入力されるデータは、プラズマ加工の際に
生成されその後に検知される電気光学信号から得られ
る。この方法には、識別すべき少なくとも１つの気体種
を選択するステップを含めることができ、この識別ステ
ップには、少なくとも１つの気体種を識別するステップ
が含まれる。少なくとも１つの気体種を識別するステッ
プは、仮定されたパラメータに基づいて行うことができ
る。その場合、パラメータは、識別ステップの結果に基
づき、後続の識別を改善するように修正することができ
る。
で、複数の気体種を含むプラズマから得られたデータを
分析する方法を提供する。この方法には、コンピュータ
にデータを入力するステップと、プラズマに関する情報
をコンピュータに入力するステップと、コンピュータを
介してデータを自動的に較正するステップと、複数の気
体種のうちの１つを識別するステップとが含まれる。コ
ンピュータに入力されるデータは、プラズマ加工の際に
生成されその後に検知される電気光学信号から得られ
る。この方法には、識別すべき少なくとも１つの気体種
を選択するステップを含めることができ、この識別ステ
ップには、少なくとも１つの気体種を識別するステップ
が含まれる。少なくとも１つの気体種を識別するステッ
プは、仮定されたパラメータに基づいて行うことができ
る。その場合、パラメータは、識別ステップの結果に基
づき、後続の識別を改善するように修正することができ
る。
【００１４】本発明の第２の態様では、第１の態様の方
法の原理を実施する例示のシステムを提供する。
法の原理を実施する例示のシステムを提供する。
【００１５】
【実施例】本明細書の議論では、発光分光計からのデー
タの解釈に使用される統計的分析の方法のいくつかを参
考にすることができる。そのような情報は、参照によっ
て本明細書に全体を組み込まれる、ブロック・オズボー
ン（Brock E. Osborn）著、表題"Statistical Modeling
in Manufacturing: Adapting a Diagnostic Toolto Re
al-Time Applications," IBM Journal of Research and
Development, Vol. 37 No. 4、１９９３年７月（以
下、「オズボーン論文」と呼称する）に見出すことがで
きる。
タの解釈に使用される統計的分析の方法のいくつかを参
考にすることができる。そのような情報は、参照によっ
て本明細書に全体を組み込まれる、ブロック・オズボー
ン（Brock E. Osborn）著、表題"Statistical Modeling
in Manufacturing: Adapting a Diagnostic Toolto Re
al-Time Applications," IBM Journal of Research and
Development, Vol. 37 No. 4、１９９３年７月（以
下、「オズボーン論文」と呼称する）に見出すことがで
きる。
【００１６】発光分光計は、本明細書では、加工チャン
バ内の気体の存在と相対濃度の検出のために使用される
ことが好ましい。本発明は、オズボーン論文に示された
分析方法に関連して、対話式グラフィック指向システム
の例の形式で説明する。本明細書に記載の議論は、例と
してのみ提供され、当業者であれば、請求の範囲によっ
て定義される本発明の範囲から逸脱することなく、記載
の構造および方法に対するさまざまな修正および置換が
可能であることを諒解するであろう。
バ内の気体の存在と相対濃度の検出のために使用される
ことが好ましい。本発明は、オズボーン論文に示された
分析方法に関連して、対話式グラフィック指向システム
の例の形式で説明する。本明細書に記載の議論は、例と
してのみ提供され、当業者であれば、請求の範囲によっ
て定義される本発明の範囲から逸脱することなく、記載
の構造および方法に対するさまざまな修正および置換が
可能であることを諒解するであろう。
【００１７】初めに述べたように、発光分光計（以下、
「分光計」と呼称する）は、原子および分子、特に気体
または気化した原子および分子の中で発生する電子遷移
から発する光を検出することによって機能する。分光計
は、加工の再現性と品質を保証するためにウエハ製造中
のプラズマ環境の化学的性質の特徴を調べるのに使用さ
れる。発光分光学のこれ以上の詳細は、ギフォード（G.
Gifford）著、表題"Applications of Optical Emissio
ns Spectroscopy in Plasma Manufacturing Systems",
SPIE Microelectronic Integrated Processing Symposi
um (1990)に記載されている。
「分光計」と呼称する）は、原子および分子、特に気体
または気化した原子および分子の中で発生する電子遷移
から発する光を検出することによって機能する。分光計
は、加工の再現性と品質を保証するためにウエハ製造中
のプラズマ環境の化学的性質の特徴を調べるのに使用さ
れる。発光分光学のこれ以上の詳細は、ギフォード（G.
Gifford）著、表題"Applications of Optical Emissio
ns Spectroscopy in Plasma Manufacturing Systems",
SPIE Microelectronic Integrated Processing Symposi
um (1990)に記載されている。
【００１８】ヘリウムの発光スペクトルの手書きの例を
図１に示す。これは、エネルギ放射強度対測定波長のグ
ラフである。
図１に示す。これは、エネルギ放射強度対測定波長のグ
ラフである。
【００１９】分光計は、特定の波長の発光を測定する。
隣接する波長は、一連の複数のダイオード、たとえば５
１２個あるいは１０２４個のダイオードを用いて検出す
るか、または単一のダイオードを用い走査モノクロメー
タのように複数の隣接する波長の光を単一の検出器また
はダイオードに順次露光させることによって、得ること
ができる。したがって、分光計装置の重要な特徴は、波
長分解能のレベルである。図１は、約０．６ｎｍごとに
読みが得られる「低分解能」分光計データの例である。
分光計装置は、もっと高い分解能で測定することができ
るが、このためには、同一の波長範囲をカバーするのに
長時間が必要になり、結果的にリアルタイム応用分野で
の実用性が制限される。１．０ｎｍより低い分解能で得
られた読みは、専門家にとっても、少なくとも現在の自
動化技法を用いる自動化ルーチンにとっても、種を識別
することが困難な粗いスペクトルをもたらす。
隣接する波長は、一連の複数のダイオード、たとえば５
１２個あるいは１０２４個のダイオードを用いて検出す
るか、または単一のダイオードを用い走査モノクロメー
タのように複数の隣接する波長の光を単一の検出器また
はダイオードに順次露光させることによって、得ること
ができる。したがって、分光計装置の重要な特徴は、波
長分解能のレベルである。図１は、約０．６ｎｍごとに
読みが得られる「低分解能」分光計データの例である。
分光計装置は、もっと高い分解能で測定することができ
るが、このためには、同一の波長範囲をカバーするのに
長時間が必要になり、結果的にリアルタイム応用分野で
の実用性が制限される。１．０ｎｍより低い分解能で得
られた読みは、専門家にとっても、少なくとも現在の自
動化技法を用いる自動化ルーチンにとっても、種を識別
することが困難な粗いスペクトルをもたらす。
【００２０】特定の気体のピークが現れるはずの位置と
それらのピークの近似相対強度を示す表が、公開された
文献に記載されている。そのような表のヘリウムに関す
る部分を、表１に示す（リーダー（J. Reader）および
コーリス（C. Corliss）著、"Line Spectra of the Ele
ments", CRC Handbook of Chemistry and Physics (198
3)を参照されたい）。
それらのピークの近似相対強度を示す表が、公開された
文献に記載されている。そのような表のヘリウムに関す
る部分を、表１に示す（リーダー（J. Reader）および
コーリス（C. Corliss）著、"Line Spectra of the Ele
ments", CRC Handbook of Chemistry and Physics (198
3)を参照されたい）。
【表１】
【００２１】ここに示された統計的問題は、ＯＥＳ測定
データに対して、時間上の特定の点でチャンバ内に存在
する気体を識別することである。第１ステップは、グラ
フ内でピークが現れる波長を決定することである。ピー
クの識別は、当業者に既知のとおり複数の異なる方法で
達成できるが、その１つをこれから説明する。
データに対して、時間上の特定の点でチャンバ内に存在
する気体を識別することである。第１ステップは、グラ
フ内でピークが現れる波長を決定することである。ピー
クの識別は、当業者に既知のとおり複数の異なる方法で
達成できるが、その１つをこれから説明する。
【００２２】ＯＥＳデータは、順序対Γi＝（λi，
Ιi）の集合からなると考えることができる。ここで、
λは波長であり、Ιはその波長での対応する強度レベル
である。図１のグラフは、７００点からなり（すなわ
ち、"ｉ"は１から７００までの範囲）、Γiは約０．６
ｎｍごとに与えられる。
Ιi）の集合からなると考えることができる。ここで、
λは波長であり、Ιはその波長での対応する強度レベル
である。図１のグラフは、７００点からなり（すなわ
ち、"ｉ"は１から７００までの範囲）、Γiは約０．６
ｎｍごとに与えられる。
【００２３】まず、Γiを、強度の降順すなわち、Ι1≧
Ι2≧…≧ΙNになるように並べ変える。次に、下記の方
法でΓiをグループ化する。 １．第１のグループをΓ1から始める ２．"ｉ"＝２にセットする ３．λiが既存のグループのλのうちのどれかよりも１
つ大きいまたは１つ小さい場合、Γiをそのグループに
入れる（そうでない場合、Γiで始まる新しいグループ
を作成する） ４．"ｉ"＝"ｉ"＋１にセットする ５．"ｉ"≦Ｎの場合、上の３に進む（そうでない場合、
停止する） この処理が完了したならば、グラフ内のΚ個のピークに
対応するΚ個のグループが定義される。各ピークの波長
と強度は、各グループの先頭のΓiによって与えられ
る。ピークが存在する場合、グラフの端（すなわち、最
大波長または最小波長）にあるピークは、通常はその位
置でデータが打ち切られているので、無視しなければな
らないことに留意されたい。
Ι2≧…≧ΙNになるように並べ変える。次に、下記の方
法でΓiをグループ化する。 １．第１のグループをΓ1から始める ２．"ｉ"＝２にセットする ３．λiが既存のグループのλのうちのどれかよりも１
つ大きいまたは１つ小さい場合、Γiをそのグループに
入れる（そうでない場合、Γiで始まる新しいグループ
を作成する） ４．"ｉ"＝"ｉ"＋１にセットする ５．"ｉ"≦Ｎの場合、上の３に進む（そうでない場合、
停止する） この処理が完了したならば、グラフ内のΚ個のピークに
対応するΚ個のグループが定義される。各ピークの波長
と強度は、各グループの先頭のΓiによって与えられ
る。ピークが存在する場合、グラフの端（すなわち、最
大波長または最小波長）にあるピークは、通常はその位
置でデータが打ち切られているので、無視しなければな
らないことに留意されたい。
【００２４】上で概略を示した、グラフ内の各ピークの
波長を識別するための手順は、使用する分光計の分解能
のレベルによって制限される。図示の場合では、０．６
ｎｍごとに読みが得られるので、たとえば３９６．３ｎ
ｍで識別されたピークは、実際には３９６．０ｎｍと３
９６．６ｎｍの間のどこかにあるはずである。波長の見
積の精度は、本明細書で「ピーク・シャープニング」と
称する外挿手順を介して改善できる。
波長を識別するための手順は、使用する分光計の分解能
のレベルによって制限される。図示の場合では、０．６
ｎｍごとに読みが得られるので、たとえば３９６．３ｎ
ｍで識別されたピークは、実際には３９６．０ｎｍと３
９６．６ｎｍの間のどこかにあるはずである。波長の見
積の精度は、本明細書で「ピーク・シャープニング」と
称する外挿手順を介して改善できる。
【００２５】図２は、図１のヘリウムのプロットの特定
のピークを拡大した図である。このピークは、約３９
６．３ｎｍにある。ピークの両側でそれぞれ３点を使用
して、２本の回帰線（破線で図示）をこれに合わせ、３
９６．５ｎｍにある「シャープニング」されたピークを
画定する。このピークは、ピークの実際の位置（表１に
よる）である３９６．４７２９ｎｍによりよく対応して
いる。ピークの強度がより大きい場合、両側でより多く
の点を使用して、精度を高めることができるはずであ
る。
のピークを拡大した図である。このピークは、約３９
６．３ｎｍにある。ピークの両側でそれぞれ３点を使用
して、２本の回帰線（破線で図示）をこれに合わせ、３
９６．５ｎｍにある「シャープニング」されたピークを
画定する。このピークは、ピークの実際の位置（表１に
よる）である３９６．４７２９ｎｍによりよく対応して
いる。ピークの強度がより大きい場合、両側でより多く
の点を使用して、精度を高めることができるはずであ
る。
【００２６】発光分光学（ＯＥＳ）は、適切なエネルギ
源によって励起された原子および小さい分子の化学組成
およびエネルギ状態に関する詳細な情報を提供できる敏
感な分析技法である。図３では、そのようなエネルギ源
を有するプラズマ加工システム４２が、材料のエッチン
グと付着のための半導体製造での通常の形で使用されて
いる。このような加工から、さまざまな目的のためにデ
ータをオフラインで分析する必要が生じる場合がある。
一般的なプラズマ加工システム４２を、光ファイバ・ケ
ーブル４４によって、一般的な分光写真器４６に結合す
る。プラズマ加工では周知のとおり、エネルギ源が、半
導体加工に使用される気体内の電子を励起する。吸収さ
れたエネルギが気体によって解放される際に、脱励起機
構により、しばしば光を生じる。この解放された光の波
長は、原子または分子のエネルギ状態の差によって決定
される。原子および分子のそれぞれの種は、独自の組の
波長の光を発する。この加工システムは、窓４３を有す
ることができ、これを通して光を監視することができ
る。
源によって励起された原子および小さい分子の化学組成
およびエネルギ状態に関する詳細な情報を提供できる敏
感な分析技法である。図３では、そのようなエネルギ源
を有するプラズマ加工システム４２が、材料のエッチン
グと付着のための半導体製造での通常の形で使用されて
いる。このような加工から、さまざまな目的のためにデ
ータをオフラインで分析する必要が生じる場合がある。
一般的なプラズマ加工システム４２を、光ファイバ・ケ
ーブル４４によって、一般的な分光写真器４６に結合す
る。プラズマ加工では周知のとおり、エネルギ源が、半
導体加工に使用される気体内の電子を励起する。吸収さ
れたエネルギが気体によって解放される際に、脱励起機
構により、しばしば光を生じる。この解放された光の波
長は、原子または分子のエネルギ状態の差によって決定
される。原子および分子のそれぞれの種は、独自の組の
波長の光を発する。この加工システムは、窓４３を有す
ることができ、これを通して光を監視することができ
る。
【００２７】窓４３に、光ファイバ・ケーブル４４を結
合する。光ファイバ・ケーブル４４は、しばしばシリカ
から作られるが、プラズマ加工システム４２からの光を
集め、その光を分光写真器４６に渡す。分光写真器は、
入射光を回折させて、プラズマ加工システム４２内の気
体種が発したさまざまな波長を分離する。分光写真器の
焦点距離と、格子上の回折ルール間の間隔によって、分
光写真器の有効分解能が決定され、したがって、さまざ
まな波長の分離の度合が決定される。分光写真器の出口
平面に、屈折した光を遮るように光検出器４７を置く。
これは、格子を回転して複数の波長がそれを通過するよ
うにする場合には単一チャネル検出器とすることがで
き、そうでない場合には多重チャネル・ダイオード・ア
レイまたはＣＣＤ（電化結合素子の２次元アレイ）とす
ることができる。光検出器は、それが受ける光束に比例
した電気信号を生じる。複数のチャネルが存在する場
合、複数の電気信号が作られる。
合する。光ファイバ・ケーブル４４は、しばしばシリカ
から作られるが、プラズマ加工システム４２からの光を
集め、その光を分光写真器４６に渡す。分光写真器は、
入射光を回折させて、プラズマ加工システム４２内の気
体種が発したさまざまな波長を分離する。分光写真器の
焦点距離と、格子上の回折ルール間の間隔によって、分
光写真器の有効分解能が決定され、したがって、さまざ
まな波長の分離の度合が決定される。分光写真器の出口
平面に、屈折した光を遮るように光検出器４７を置く。
これは、格子を回転して複数の波長がそれを通過するよ
うにする場合には単一チャネル検出器とすることがで
き、そうでない場合には多重チャネル・ダイオード・ア
レイまたはＣＣＤ（電化結合素子の２次元アレイ）とす
ることができる。光検出器は、それが受ける光束に比例
した電気信号を生じる。複数のチャネルが存在する場
合、複数の電気信号が作られる。
【００２８】電気ケーブル４８が、光検出器４７によっ
て作られた電気信号を電子制御機構およびコンピュータ
５０に送り、ここで、まず信号をアナログ形式からディ
ジタル形式に変換した後に、電子制御機構およびコンピ
ュータ５０によって読み取る。電子制御機構およびコン
ピュータ５０は、光検出器４７が信号の組のそれぞれを
収集する時刻を制御する。コンピュータを使用して、制
御機構に命令し、入力データを分析するソフトウェアを
走行させる。制御機構およびコンピュータで走行するソ
フトウェアが、モニタおよび制御システムの自動分析能
力およびフィードバック制御能力を決定する。
て作られた電気信号を電子制御機構およびコンピュータ
５０に送り、ここで、まず信号をアナログ形式からディ
ジタル形式に変換した後に、電子制御機構およびコンピ
ュータ５０によって読み取る。電子制御機構およびコン
ピュータ５０は、光検出器４７が信号の組のそれぞれを
収集する時刻を制御する。コンピュータを使用して、制
御機構に命令し、入力データを分析するソフトウェアを
走行させる。制御機構およびコンピュータで走行するソ
フトウェアが、モニタおよび制御システムの自動分析能
力およびフィードバック制御能力を決定する。
【００２９】図４は、ブロック図形式で、本発明を実践
するため、すなわち、発光分光学（ＯＥＳ）データなど
のプラズマ・データを解釈するための対話式ツールを提
供するために、正しくプログラムされた例のコンピュー
タ・システム５４を示す図である。コンピュータ・シス
テム５４には、中央処理装置５６、モニタ５８、キーボ
ード６０、マウス６２、メモリ６４、ディスク駆動装置
６６およびディスク６８が含まれる。モニタ５８は、グ
ラフィックス用の適切な解像度を有することが好まし
い。しかし、このような正しくプログラムされたコンピ
ュータは、メイン・フレーム・コンピュータやラップ・
トップ・コンピュータなど、多くの形態をとることがで
きることを理解されたい。コンピュータ・システム５４
の動作は、当業者によって理解されるものであり、した
がって、その動作に関する詳細は省略する。また、本発
明の対話的な性質を容易にするハードウェアは、さまざ
まな形をとることができることも理解されよう。たとえ
ば、対話要素を提供するには、ファンクション・キーを
ユーザが使用することができ、メニュー駆動式ソフトウ
ェア手法を使用することができ、タッチ・スクリーンな
どのより精巧な方式を使用することができる。さらに、
ディスク駆動装置６６とディスク６８（および、磁気記
憶検索システム全般）を、たとえば光学データ記憶検索
システムと置換することも可能である。
するため、すなわち、発光分光学（ＯＥＳ）データなど
のプラズマ・データを解釈するための対話式ツールを提
供するために、正しくプログラムされた例のコンピュー
タ・システム５４を示す図である。コンピュータ・シス
テム５４には、中央処理装置５６、モニタ５８、キーボ
ード６０、マウス６２、メモリ６４、ディスク駆動装置
６６およびディスク６８が含まれる。モニタ５８は、グ
ラフィックス用の適切な解像度を有することが好まし
い。しかし、このような正しくプログラムされたコンピ
ュータは、メイン・フレーム・コンピュータやラップ・
トップ・コンピュータなど、多くの形態をとることがで
きることを理解されたい。コンピュータ・システム５４
の動作は、当業者によって理解されるものであり、した
がって、その動作に関する詳細は省略する。また、本発
明の対話的な性質を容易にするハードウェアは、さまざ
まな形をとることができることも理解されよう。たとえ
ば、対話要素を提供するには、ファンクション・キーを
ユーザが使用することができ、メニュー駆動式ソフトウ
ェア手法を使用することができ、タッチ・スクリーンな
どのより精巧な方式を使用することができる。さらに、
ディスク駆動装置６６とディスク６８（および、磁気記
憶検索システム全般）を、たとえば光学データ記憶検索
システムと置換することも可能である。
【００３０】プラズマ加工から導出された、ＯＥＳデー
タなどの波長データおよび強度データは、ディスク６８
上に存在し、ディスク駆動装置６６を介してコンピュー
タ・システム５４に入力され、ＡＳＣＩＩファイルや圧
縮２進数ファイルなど、さまざまなフォーマットのいず
れであってもよい。図５ないし図１２に、ユーザ（図示
せず）が、コンピュータ・システム５４を操作して入力
の波形データおよび強度データの解釈を支援させる時に
モニタ５８上で見るであろうものの一連の例を示す。
タなどの波長データおよび強度データは、ディスク６８
上に存在し、ディスク駆動装置６６を介してコンピュー
タ・システム５４に入力され、ＡＳＣＩＩファイルや圧
縮２進数ファイルなど、さまざまなフォーマットのいず
れであってもよい。図５ないし図１２に、ユーザ（図示
せず）が、コンピュータ・システム５４を操作して入力
の波形データおよび強度データの解釈を支援させる時に
モニタ５８上で見るであろうものの一連の例を示す。
【００３１】図５は、なんらかのプラズマ加工、たとえ
ば半導体製造から得られた未較正または生のＯＥＳデー
タのプロット７０を示す図である。プロット７０は、Ｘ
軸７２に沿ってナノメートル単位の可視光波長、Ｙ軸７
４に沿って相対光強度をプロットしたものである。ＯＥ
Ｓデータをプロットする目的の１つが、ピーク７６など
のプロット７０内のピークを介して、プラズマ内の１つ
または複数の気体の識別を同定することである。これ
は、たとえば、オズボーン論文に記載の分析技法（以
下、「ＯＥＳ不純物分析」または「ＯＥＳＩＡ」と呼称
する）の使用を介して行うことができる。しかし、適度
な確実性のある気体の識別を行う前に、まずＯＥＳデー
タを較正しなければならない。すなわち、ＯＥＳ波長デ
ータに関して正しい波長スケールを見つけなければなら
ない。
ば半導体製造から得られた未較正または生のＯＥＳデー
タのプロット７０を示す図である。プロット７０は、Ｘ
軸７２に沿ってナノメートル単位の可視光波長、Ｙ軸７
４に沿って相対光強度をプロットしたものである。ＯＥ
Ｓデータをプロットする目的の１つが、ピーク７６など
のプロット７０内のピークを介して、プラズマ内の１つ
または複数の気体の識別を同定することである。これ
は、たとえば、オズボーン論文に記載の分析技法（以
下、「ＯＥＳ不純物分析」または「ＯＥＳＩＡ」と呼称
する）の使用を介して行うことができる。しかし、適度
な確実性のある気体の識別を行う前に、まずＯＥＳデー
タを較正しなければならない。すなわち、ＯＥＳ波長デ
ータに関して正しい波長スケールを見つけなければなら
ない。
【００３２】ＯＥＳデータの手動較正は、時間のかかる
困難な処理である。較正という重荷は、コンピュータ・
システム５４などのコンピュータの使用を介して軽減す
ることができる。波長または気体のいずれかによってプ
ロット７０内で手動で複数のピークを識別することによ
って、コンピュータに真と仮定される情報を与え、デー
タの残りを、たとえば線形回帰によって、プロットに合
わせることができる。図５では、コンピュータ・システ
ム５４が、ピーク７６の波長またはそれに関連すると仮
定される気体名のいずれかを入力するようユーザに促す
プロンプト（７８）を表示している。
困難な処理である。較正という重荷は、コンピュータ・
システム５４などのコンピュータの使用を介して軽減す
ることができる。波長または気体のいずれかによってプ
ロット７０内で手動で複数のピークを識別することによ
って、コンピュータに真と仮定される情報を与え、デー
タの残りを、たとえば線形回帰によって、プロットに合
わせることができる。図５では、コンピュータ・システ
ム５４が、ピーク７６の波長またはそれに関連すると仮
定される気体名のいずれかを入力するようユーザに促す
プロンプト（７８）を表示している。
【００３３】上で説明した手動較正処理の代替案とし
て、本発明では、自動較正が可能であり、ユーザは、デ
ータを取得した時にプラズマ内に存在したことがわかっ
ているかユーザがそう確信している単一の気体の名前を
入力するだけでよい。本発明のこの態様を、以下では
「動的較正」と呼称する。
て、本発明では、自動較正が可能であり、ユーザは、デ
ータを取得した時にプラズマ内に存在したことがわかっ
ているかユーザがそう確信している単一の気体の名前を
入力するだけでよい。本発明のこの態様を、以下では
「動的較正」と呼称する。
【００３４】図６は、プラズマ内に存在すると仮定され
る動的較正気体をユーザが識別するよう求めるコンピュ
ータ・システム５４からのプロンプト８０を含む、図５
のプロット７０を示す図である。識別される気体は、た
とえば特定のプラズマ加工のユーザの知識などに基づい
て、プラズマ内に存在することがユーザにわかってお
り、プロット７０内で最も高いピークを有する気体であ
ることが好ましい。コンピュータ・システム５４は、識
別された気体に対応するものとして、所定の数、たとえ
ば５つの最も高いピークを識別する。最も単純な実施態
様では、コンピュータが、データから所定の個数の最も
高いピークを探索し、それらのすべてが識別された気体
に対応するという前提から処理を進める。しかし、これ
が最も高いピークである必要はなく、ピークの個数が５
である必要もないことを理解されたい。動的較正ルーチ
ンの詳細は、後で詳しく説明する。ユーザが提供した情
報から、コンピュータは、ＯＥＳデータに対する最適一
致をもたらすＸ軸スケールを見つけることができる。
る動的較正気体をユーザが識別するよう求めるコンピュ
ータ・システム５４からのプロンプト８０を含む、図５
のプロット７０を示す図である。識別される気体は、た
とえば特定のプラズマ加工のユーザの知識などに基づい
て、プラズマ内に存在することがユーザにわかってお
り、プロット７０内で最も高いピークを有する気体であ
ることが好ましい。コンピュータ・システム５４は、識
別された気体に対応するものとして、所定の数、たとえ
ば５つの最も高いピークを識別する。最も単純な実施態
様では、コンピュータが、データから所定の個数の最も
高いピークを探索し、それらのすべてが識別された気体
に対応するという前提から処理を進める。しかし、これ
が最も高いピークである必要はなく、ピークの個数が５
である必要もないことを理解されたい。動的較正ルーチ
ンの詳細は、後で詳しく説明する。ユーザが提供した情
報から、コンピュータは、ＯＥＳデータに対する最適一
致をもたらすＸ軸スケールを見つけることができる。
【００３５】図７は、特定のファンクション・キーを押
すなど、ユーザからの適切な指示に応答してピークを識
別した後のプロット７０を示す図である。たとえば、ピ
ーク７６は、一酸化炭素（ＣＯ）に対応するものとして
識別されている。
すなど、ユーザからの適切な指示に応答してピークを識
別した後のプロット７０を示す図である。たとえば、ピ
ーク７６は、一酸化炭素（ＣＯ）に対応するものとして
識別されている。
【００３６】本発明のもう１つの特徴を用いると、ユー
ザが、コンピュータ・システム５４に特定のピークを指
示できるようになり、コンピュータは、プロット７０か
らは得られないか簡単には認識できない詳細な情報を提
供する。たとえば、図７の矢印カーソル７７を、プロッ
ト７０内の特定のピークに移動することができ、コンピ
ュータ・システム５４は、おそらくは図８のウィンドウ
８２などのウィンドウを介して、Ｘ軸７２のスケールに
従うそのピークの実際の波長をユーザに示すはずであ
る。さらに、気体の完全な名前や、本明細書に記載の表
１などの表によるそのピークの実際の波長など、他の情
報を含めることが望ましい場合がある。
ザが、コンピュータ・システム５４に特定のピークを指
示できるようになり、コンピュータは、プロット７０か
らは得られないか簡単には認識できない詳細な情報を提
供する。たとえば、図７の矢印カーソル７７を、プロッ
ト７０内の特定のピークに移動することができ、コンピ
ュータ・システム５４は、おそらくは図８のウィンドウ
８２などのウィンドウを介して、Ｘ軸７２のスケールに
従うそのピークの実際の波長をユーザに示すはずであ
る。さらに、気体の完全な名前や、本明細書に記載の表
１などの表によるそのピークの実際の波長など、他の情
報を含めることが望ましい場合がある。
【００３７】図８は、ＯＥＳデータに基づく、プラズマ
内の気体の最尤構成の成分気体と、そのそれぞれについ
てプラズマ内にそれが実際に存在する確率とをリストし
たウィンドウ８２を含む、図７のプロット７０を示す図
である。ウィンドウ８２は、たとえばファンクション・
キーを押すなど、ユーザによる適切な処置に応答して現
れる。図９は、図８のプロット７０の一部８４の拡大図
を示す図である。図９からわかるように、拡大図を用い
ると、混み合った区域など、プロット７０の特定の区域
の詳細をユーザが見られるようになる。
内の気体の最尤構成の成分気体と、そのそれぞれについ
てプラズマ内にそれが実際に存在する確率とをリストし
たウィンドウ８２を含む、図７のプロット７０を示す図
である。ウィンドウ８２は、たとえばファンクション・
キーを押すなど、ユーザによる適切な処置に応答して現
れる。図９は、図８のプロット７０の一部８４の拡大図
を示す図である。図９からわかるように、拡大図を用い
ると、混み合った区域など、プロット７０の特定の区域
の詳細をユーザが見られるようになる。
【００３８】図１０は、気体分析の結果がなく、コンピ
ュータ・システム５４がプロット７０内のピークとの相
関を試みる気体を所定の選択肢のリストから指示するよ
うユーザに要求するプロンプト８６があるプロット７０
を示す図である。すなわち、コンピュータ・システム５
４は、ここで指示された気体だけに対してＯＥＳ不純物
分析を実行する（以下、「選択的識別」と呼称する）。
本明細書に記載の実施例では、プロンプト８６で、ユー
ザに、選択的識別を行う気体のそれぞれの隣に"ｙ"をタ
イプするよう要求している。図１０で指示された気体に
関する選択的識別を走行させた結果を、図１１に示す。
選択的に指定された気体、この場合では水素と一酸化炭
素に関連するピークだけにラベルがついていることに留
意されたい。
ュータ・システム５４がプロット７０内のピークとの相
関を試みる気体を所定の選択肢のリストから指示するよ
うユーザに要求するプロンプト８６があるプロット７０
を示す図である。すなわち、コンピュータ・システム５
４は、ここで指示された気体だけに対してＯＥＳ不純物
分析を実行する（以下、「選択的識別」と呼称する）。
本明細書に記載の実施例では、プロンプト８６で、ユー
ザに、選択的識別を行う気体のそれぞれの隣に"ｙ"をタ
イプするよう要求している。図１０で指示された気体に
関する選択的識別を走行させた結果を、図１１に示す。
選択的に指定された気体、この場合では水素と一酸化炭
素に関連するピークだけにラベルがついていることに留
意されたい。
【００３９】本発明では、同一の機器を用いてある時間
にわたってとられた一連のＯＥＳデータのそれぞれを分
析するためにＯＥＳＩＡを走行させて、プラズマの気体
組成の時間的変化を判定する（以下、「フィンガープリ
ンティング」と呼称する）を表示することができる。実
際には、ユーザは、時間に対する特定の波長（またはピ
ーク）のグラフや、時間に対する特定の気体に関連する
すべての波長（またはピーク）のグラフを、単にコンピ
ュータ・システム５４に指示することによって得ること
ができる。図１２に、アルゴンに関する、１０個の間隔
でとられたＯＥＳデータに対して、後に詳細に説明する
フィンガープリンティング・ルーチンを走行させた結果
を、グラフの形で示す。この図には、Ｘ軸９０上の時間
間隔に対して、Ｙ軸９２上の特定の波長の相対強度の変
化の表示をプロットした、プロット８８が示されてい
る。この表示は、図６のプロット７０のスペクトル・プ
ロットに類似のスペクトル・プロット（図示せず）での
ピークの相対強度の和に対するその特定の波長（または
ピーク）での相対強度の比であることが好ましい。
にわたってとられた一連のＯＥＳデータのそれぞれを分
析するためにＯＥＳＩＡを走行させて、プラズマの気体
組成の時間的変化を判定する（以下、「フィンガープリ
ンティング」と呼称する）を表示することができる。実
際には、ユーザは、時間に対する特定の波長（またはピ
ーク）のグラフや、時間に対する特定の気体に関連する
すべての波長（またはピーク）のグラフを、単にコンピ
ュータ・システム５４に指示することによって得ること
ができる。図１２に、アルゴンに関する、１０個の間隔
でとられたＯＥＳデータに対して、後に詳細に説明する
フィンガープリンティング・ルーチンを走行させた結果
を、グラフの形で示す。この図には、Ｘ軸９０上の時間
間隔に対して、Ｙ軸９２上の特定の波長の相対強度の変
化の表示をプロットした、プロット８８が示されてい
る。この表示は、図６のプロット７０のスペクトル・プ
ロットに類似のスペクトル・プロット（図示せず）での
ピークの相対強度の和に対するその特定の波長（または
ピーク）での相対強度の比であることが好ましい。
【００４０】図１３は、上で述べた動的較正ルーチンの
流れ図である。ユーザは、まず、ステップ９４「動的較
正気体についてユーザにプロンプトを表示する」で、何
らかの形で動的較正気体を識別するよう促される。その
後、ステップ９６「指定された気体に関する先験的確率
＝１．０、他のすべての確率＝０．０およびσ＝３×σ
で所定のピークに対してＯＥＳＩＡを走行させる」で、
気体識別アルゴリズム（やはり「ＯＥＳＩＡ」と呼称す
る）を、指定された気体に関する先験的確率を１．０、
それ以外のすべての先験的確率を０．０、σの値をその
通常値の３倍（たとえば０．２）にセットして、グラフ
内の所定の個数のピーク、たとえば５個のピークに対し
て走行させる。最も高い相対強度を有する所定のピーク
を使用することが好ましい。しかし、使用するピークに
関する他の判断基準、たとえば最低のピークやグラフの
異なる区域からのピークのサンプリングなどを選択でき
ることを理解されたい。
流れ図である。ユーザは、まず、ステップ９４「動的較
正気体についてユーザにプロンプトを表示する」で、何
らかの形で動的較正気体を識別するよう促される。その
後、ステップ９６「指定された気体に関する先験的確率
＝１．０、他のすべての確率＝０．０およびσ＝３×σ
で所定のピークに対してＯＥＳＩＡを走行させる」で、
気体識別アルゴリズム（やはり「ＯＥＳＩＡ」と呼称す
る）を、指定された気体に関する先験的確率を１．０、
それ以外のすべての先験的確率を０．０、σの値をその
通常値の３倍（たとえば０．２）にセットして、グラフ
内の所定の個数のピーク、たとえば５個のピークに対し
て走行させる。最も高い相対強度を有する所定のピーク
を使用することが好ましい。しかし、使用するピークに
関する他の判断基準、たとえば最低のピークやグラフの
異なる区域からのピークのサンプリングなどを選択でき
ることを理解されたい。
【００４１】次に、ステップ９８「最初に識別されたピ
ークを使用してデータを較正する」で、所定の個数の識
別されたピークを使用して、ＯＥＳデータをまず較正す
る。較正を達成するために、まず、ピークに、特定の気
体に関する波長と対応相対強度値とをリストした既知の
気体の既存のＯＥＳピーク・チャート内の値を割り当て
る。ピークにＯＥＳピーク・チャート内の既知の値を割
り当てた後に、スケールを決定してＯＥＳデータに最適
の「一致」をもたらすことができる。このようなスケー
ルは、多数の方法、たとえば線形回帰の使用を介して決
定できる。当業者であれば、所与の状況で変化し得る適
当なスケーリングを決定する方法がわかるはずである。
ークを使用してデータを較正する」で、所定の個数の識
別されたピークを使用して、ＯＥＳデータをまず較正す
る。較正を達成するために、まず、ピークに、特定の気
体に関する波長と対応相対強度値とをリストした既知の
気体の既存のＯＥＳピーク・チャート内の値を割り当て
る。ピークにＯＥＳピーク・チャート内の既知の値を割
り当てた後に、スケールを決定してＯＥＳデータに最適
の「一致」をもたらすことができる。このようなスケー
ルは、多数の方法、たとえば線形回帰の使用を介して決
定できる。当業者であれば、所与の状況で変化し得る適
当なスケーリングを決定する方法がわかるはずである。
【００４２】最初の走行でデータを較正した後に、σを
元の値（この場合では０．２）に戻し、指定された気体
の先験的確率を１．０にセットし、他のすべての先験的
確率を０．０にセットして、ステップ１００「σを復元
し、指定された気体の先験的確率＝１．０、他のすべて
の先験的確率＝０．０でＯＥＳＩＡを走行させる」で、
もう一度すべてのピークに対してＯＥＳＩＡを走行させ
る。最後に、ステップ１０２「新しく識別されたピーク
を使用してＯＥＳデータを完全に較正する」で、新たに
識別されたピークのすべてを使用して、ＯＥＳデータを
完全に較正する。
元の値（この場合では０．２）に戻し、指定された気体
の先験的確率を１．０にセットし、他のすべての先験的
確率を０．０にセットして、ステップ１００「σを復元
し、指定された気体の先験的確率＝１．０、他のすべて
の先験的確率＝０．０でＯＥＳＩＡを走行させる」で、
もう一度すべてのピークに対してＯＥＳＩＡを走行させ
る。最後に、ステップ１０２「新しく識別されたピーク
を使用してＯＥＳデータを完全に較正する」で、新たに
識別されたピークのすべてを使用して、ＯＥＳデータを
完全に較正する。
【００４３】上で言及した学習ルーチンの動作を、これ
より詳細に説明する。以下の説明では、強度ピークが発
生する位置の、使用可能な表にリストされた既知の波長
が、ｗ（１）…ｗ（ｍ）によって指定され、このｍは、
所与の気体に関連する表項目の総数である。この表にリ
ストされた既知の相対強度値は、ｆ（１）…ｆ（ｍ）に
よって指定される。分子ｎ（１）…ｎ（ｍ）および分母
ｄ（１）…ｄ（ｍ）と呼ばれる整数値を、当初は０にセ
ットする（図１４のステップ１０４「ｎ（１）…ｎ
（ｍ）およびｄ（１）…ｄ（ｍ）＝０」を参照された
い）。生ＯＥＳデータの最短波長をＭＩＮとし、生ＯＥ
Ｓデータの最長波長をＭＡＸとする。最後に、ｇ（１）
…ｇ（Ｎ）を、ＯＥＳデータを得たプラズマに存在する
異なる気体種の集合とする。さらに、この学習ルーチン
では、生ＯＥＳデータのグラフ内のピークのうちの少な
くとも１つが、たとえばＯＥＳＩＡの前の実行やユーザ
の手動による識別などによって、前にある気体に関連付
けられていると仮定する。
より詳細に説明する。以下の説明では、強度ピークが発
生する位置の、使用可能な表にリストされた既知の波長
が、ｗ（１）…ｗ（ｍ）によって指定され、このｍは、
所与の気体に関連する表項目の総数である。この表にリ
ストされた既知の相対強度値は、ｆ（１）…ｆ（ｍ）に
よって指定される。分子ｎ（１）…ｎ（ｍ）および分母
ｄ（１）…ｄ（ｍ）と呼ばれる整数値を、当初は０にセ
ットする（図１４のステップ１０４「ｎ（１）…ｎ
（ｍ）およびｄ（１）…ｄ（ｍ）＝０」を参照された
い）。生ＯＥＳデータの最短波長をＭＩＮとし、生ＯＥ
Ｓデータの最長波長をＭＡＸとする。最後に、ｇ（１）
…ｇ（Ｎ）を、ＯＥＳデータを得たプラズマに存在する
異なる気体種の集合とする。さらに、この学習ルーチン
では、生ＯＥＳデータのグラフ内のピークのうちの少な
くとも１つが、たとえばＯＥＳＩＡの前の実行やユーザ
の手動による識別などによって、前にある気体に関連付
けられていると仮定する。
【００４４】図１４および図１５は、組み合わせると学
習ルーチンの流れ図になり、その最終出力は、プラズマ
加工中に得られた生値からの相対強度値の修正である。
カウンタｉおよびｊを、ステップ１０６「ｉ＝１」およ
びステップ１０８「ｊ＝１」で１に初期設定する。カウ
ンタｉおよびｊを初期設定した後に、表内のｊ番目の波
長がＭＩＮとＭＡＸの間にあるかどうかに関する問い合
わせすなわち、ステップ１１０の問い合わせ「ｗ（ｊ）
＞ＭＩＮかつｗ（ｊ）＜ＭＡＸか」を行う。ステップ１
１０の回答が肯定の場合、ステップ１１２「ｄ（ｊ）＝
ｄ（ｊ）＋１」で分母ｄ（ｊ）を増分する。ｄ（ｊ）の
増分は、ｊ番目の表項目値に関連する生ＯＥＳデータの
グラフでピークに遭遇する適度な可能性が少なくとも存
在することを意味する。次に、ステップ１１４「表項目
Ｊは前に割り当てられているか」で、テーブル項目ｊが
グラフ内のピークに前に割り当てられているかどうかに
関する問い合わせを行う。ステップ１１０またはステッ
プ１１４の回答が否定の場合、ステップ１１６「ｊ＝ｊ
＋１」で、カウンタｊを増分する。
習ルーチンの流れ図になり、その最終出力は、プラズマ
加工中に得られた生値からの相対強度値の修正である。
カウンタｉおよびｊを、ステップ１０６「ｉ＝１」およ
びステップ１０８「ｊ＝１」で１に初期設定する。カウ
ンタｉおよびｊを初期設定した後に、表内のｊ番目の波
長がＭＩＮとＭＡＸの間にあるかどうかに関する問い合
わせすなわち、ステップ１１０の問い合わせ「ｗ（ｊ）
＞ＭＩＮかつｗ（ｊ）＜ＭＡＸか」を行う。ステップ１
１０の回答が肯定の場合、ステップ１１２「ｄ（ｊ）＝
ｄ（ｊ）＋１」で分母ｄ（ｊ）を増分する。ｄ（ｊ）の
増分は、ｊ番目の表項目値に関連する生ＯＥＳデータの
グラフでピークに遭遇する適度な可能性が少なくとも存
在することを意味する。次に、ステップ１１４「表項目
Ｊは前に割り当てられているか」で、テーブル項目ｊが
グラフ内のピークに前に割り当てられているかどうかに
関する問い合わせを行う。ステップ１１０またはステッ
プ１１４の回答が否定の場合、ステップ１１６「ｊ＝ｊ
＋１」で、カウンタｊを増分する。
【００４５】ステップ１１４の回答が肯定の場合、ステ
ップ１１８「ｎ（ｊ）＝ｎ（ｊ）＋１」で、ｊ番目の分
子を増分する。ｊ番目の分子を増分した後に、ステップ
１２０「ｄ（ｊ）＞５か」で、ｊ番目の分子が５を超え
たかどうかを問い合わせる。ステップ１２０の回答が否
定の場合、これは、ｊ番目の相対強度値を修正するには
不十分な情報しかないことを意味し、このルーチンは、
ステップ１１６に進む。ステップ１２０の回答が肯定の
場合、ステップ１２２「相対強度値を修正する」で、ｊ
番目の相対強度値を修正する。ｊ番目の相対強度値Ｆ
（ｊ）は、下記の式の組に従って修正することが好まし
い。 p1=n(j)/d(j) p2=loge((p1×1.10825)/(1-p1)) F(j)=(p2-0.5244)/0.018847
ップ１１８「ｎ（ｊ）＝ｎ（ｊ）＋１」で、ｊ番目の分
子を増分する。ｊ番目の分子を増分した後に、ステップ
１２０「ｄ（ｊ）＞５か」で、ｊ番目の分子が５を超え
たかどうかを問い合わせる。ステップ１２０の回答が否
定の場合、これは、ｊ番目の相対強度値を修正するには
不十分な情報しかないことを意味し、このルーチンは、
ステップ１１６に進む。ステップ１２０の回答が肯定の
場合、ステップ１２２「相対強度値を修正する」で、ｊ
番目の相対強度値を修正する。ｊ番目の相対強度値Ｆ
（ｊ）は、下記の式の組に従って修正することが好まし
い。 p1=n(j)/d(j) p2=loge((p1×1.10825)/(1-p1)) F(j)=(p2-0.5244)/0.018847
【００４６】相対強度値を修正した後に、ステップ１１
６に戻る、すなわち、カウンタｊを増分する。どのよう
な理由であれステップ１１６を実行した後には、ステッ
プ１２４「ｊ＜ｍか」で、カウンタｊが、対象である存
在する気体に関連する表項目の総数ｍ未満であるかどう
かに関する問い合わせを行う。ステップ１２４の回答が
肯定の場合、このルーチンはステップ１１０に戻る。ス
テップ１２４の回答が否定の場合、ステップ１２６「ｉ
＝ｉ＋１」で、カウンタｉを増分する。カウンタｉを増
分すると、問題の気体が変更される。カウンタｉを増分
した後に、ステップ１２８「ｉ＜ｎか」で、カウンタｉ
が問題の気体種の総数未満であるかどうかに関する問い
合わせを行う。ステップ１２８の回答が肯定の場合、こ
のルーチンはステップ１０８に戻る。最後に、問題の気
体種が残っていない場合、すなわち、ステップ１２８の
回答が否定の場合、このルーチンは終了する。
６に戻る、すなわち、カウンタｊを増分する。どのよう
な理由であれステップ１１６を実行した後には、ステッ
プ１２４「ｊ＜ｍか」で、カウンタｊが、対象である存
在する気体に関連する表項目の総数ｍ未満であるかどう
かに関する問い合わせを行う。ステップ１２４の回答が
肯定の場合、このルーチンはステップ１１０に戻る。ス
テップ１２４の回答が否定の場合、ステップ１２６「ｉ
＝ｉ＋１」で、カウンタｉを増分する。カウンタｉを増
分すると、問題の気体が変更される。カウンタｉを増分
した後に、ステップ１２８「ｉ＜ｎか」で、カウンタｉ
が問題の気体種の総数未満であるかどうかに関する問い
合わせを行う。ステップ１２８の回答が肯定の場合、こ
のルーチンはステップ１０８に戻る。最後に、問題の気
体種が残っていない場合、すなわち、ステップ１２８の
回答が否定の場合、このルーチンは終了する。
【００４７】本発明の複数の態様を図示し、説明してき
たが、当業者であれば、同一の目的を達成するために別
の態様を実施することができる。たとえば、本明細書に
記載の動的較正ルーチンでは、ユーザによって入力され
た単一の気体種に基づいて較正を行うが、このルーチン
を変更して、複数の気体種に適応させることができる。
したがって、そのような代替態様のすべてが、本発明の
真の趣旨と範囲に含まれるものとして請求の範囲に含ま
れている。
たが、当業者であれば、同一の目的を達成するために別
の態様を実施することができる。たとえば、本明細書に
記載の動的較正ルーチンでは、ユーザによって入力され
た単一の気体種に基づいて較正を行うが、このルーチン
を変更して、複数の気体種に適応させることができる。
したがって、そのような代替態様のすべてが、本発明の
真の趣旨と範囲に含まれるものとして請求の範囲に含ま
れている。
【００４８】まとめとして、本発明の構成に関して以下
の事項を開示する。
の事項を開示する。
【００４９】（１）複数の気体種を含むプラズマから得
た気体検知データをコンピュータに入力するステップ
と、前記コンピュータに前記プラズマに関する情報を入
力するステップと、前記入力情報に基づいて前記コンピ
ュータを介して前記データを自動的に較正するステップ
と、前記複数の気体種のうちの少なくとも１つを識別す
るステップとを含む、プラズマ・データを分析する方
法。 （２）前記識別のステップが、適切な入力に応答して前
記コンピュータによって自動的に実行されることを特徴
とする、上記（１）の方法。 （３）前記コンピュータが表示装置を含み、前記方法が
さらに、前記データを自動的に表示するステップと、前
記自動的に較正されたデータを自動的に表示するステッ
プとを含むことを特徴とする、上記（１）の方法。 （４）前記データおよび前記自動的に較正されたデータ
のそれぞれが、相対強度データおよび対応電磁波長デー
タを含み、前記自動的に表示するステップのそれぞれ
が、前記対応電磁波長データに対して前記相対強度デー
タをプロットするステップを含むことを特徴とする、上
記（３）の方法。 （５）前記自動的に較正するステップが、前記対応電磁
波長データ用のスケールを作成するステップを含むこと
を特徴とする、上記（４）の方法。 （６）前記作成のステップが、線形回帰を組み込むステ
ップを含むことを特徴とする、上記（５）の方法。 （７）前記プロットのステップが、プロットを作成する
ステップを含み、前記方法がさらに、前記プロットの一
部の拡大図を作成するステップを含むことを特徴とす
る、上記（４）の方法。 （８）前記情報を入力するステップが、前記プラズマ内
に存在すると仮定される気体種を前記コンピュータに指
示するステップを含み、前記自動的に較正するステップ
が、前記指示された気体に基づいて前記コンピュータを
介して前記データを自動的に較正するステップを含むこ
とを特徴とする、上記（１）の方法。 （９）前記指示のステップが、前記コンピュータからの
それに関するプロンプトに応答して、前記存在を仮定さ
れる気体種を前記コンピュータに指示するステップを含
むことを特徴とする、上記（８）の方法。 （１０）前記データが相対強度データを含み、前記指示
のステップが、前記複数の気体種のうちの他の気体種に
対応する他の前記相対強度データと比較して高い相対強
度データを有すると期待される気体種を前記コンピュー
タに指示するステップを含むことを特徴とする、上記
（８）の方法。 （１１）前記コンピュータが、所定の複数の気体種の既
知のプラズマ・データを記憶するためのメモリを含み、
前記自動的に較正するステップが、前記指示された気体
種に関して前記データを前記既知のプラズマ・データに
相関させるステップを含むことを特徴とする、上記
（８）の方法。 （１２）前記データがデータの複数の組を含み、前記相
関ステップが、前記指示された気体種に関して、前記デ
ータの複数の組のうちの所定の数を前記既知のプラズマ
・データに相関させるステップを含むことを特徴とす
る、上記（１１）の方法。 （１３）前記識別ステップが、前記コンピュータを介し
て前記複数の気体種を自動的に識別するステップを含む
ことを特徴とする、上記（２）の方法。 （１４）前記識別された複数の気体種の構成を前記コン
ピュータを介して自動的に決定するステップをさらに含
む、上記（１３）の方法。 （１５）前記構成内の所与の気体種が実際に存在する確
率を前記コンピュータを介して自動的に決定するステッ
プをさらに含む、上記（１４）の方法。 （１６）前記確率の信頼区間を前記コンピュータを介し
て自動的に決定するステップをさらに含む、上記（１
５）の方法。 （１７）前記データがデータの複数の組を含み、前記識
別ステップが、前記複数の気体種のうちの前記少なくと
も１つに所定の数のデータのピークの組を関連付けるス
テップを含むことを特徴とする、上記（１）の方法。 （１８）前記データが、光発光分光学データを含み、前
記光発光分光学データが、相対強度データおよび対応可
視光波長データを含み、前記データを入力する前記ステ
ップが、前記相対強度データおよび前記対応可視光波長
データを入力するステップを含むことを特徴とする、上
記（１）の方法。 （１９）識別すべき少なくとも１つの気体種を前記コン
ピュータに指示するステップをさらに含み、前記識別ス
テップが、前記コンピュータを介して前記少なくとも１
つの気体種を自動的に識別するステップを含むことを特
徴とする、上記（１）の方法。 （２０）前記自動的に識別するステップが、前記コンピ
ュータを介して、仮定されたパラメータに基づいて前記
少なくとも１つの気体種を自動的に識別するステップを
含み、前記方法がさらに、前記自動的に識別するステッ
プの後続結果が改善されるように、前記識別ステップの
結果に基づいて前記仮定されたパラメータを修正するス
テップを含むことを特徴とする、上記（１９）の方法。 （２１）前記コンピュータが、所定の複数の気体種のそ
れぞれについて既知のプラズマ・データの複数の組を記
憶するためのメモリを含み、前記既知のプラズマ・デー
タの複数の組のそれぞれが、既知の相対強度値および対
応する既知の電磁波長を含み、前記データが、データの
複数の組を含み、前記データの複数の組のそれぞれが、
生相対強度値および対応する生電磁波長を含み、前記自
動的に識別するステップが、（ａ）所与の既知の電磁波
長が、前記データの複数の組に存在する電磁波長の範囲
内にあるかどうかを判定するステップと、（ｂ）ステッ
プ（ａ）で前記所与の既知の電磁波長が前記範囲内にあ
ると判定される場合に、分子と分母とを含む相対確率で
あって、前記所与の既知の電磁波長が前記データの複数
の組に存在する前記相対確率を修正するステップと、
（ｃ）前記相対確率がステップ（ｂ）で修正された場合
に、前記所与の既知の電磁波長が、前記識別すべき少な
くとも１つの気体種に対応する前記データの複数の組内
の所与の生相対強度値に前に関連付けられているかどう
かを判定するステップと、（ｄ）ステップ（ｃ）で前記
所与の既知の電磁波長が前記所与の生相対強度値に前に
関連付けられていると判定される場合に、前記分子を修
正するステップと、（ｅ）前記分子が、前記識別すべき
少なくとも１つの気体種に関連する生相対強度を修正す
るのに不十分な情報を示す所定の数より大きいかどうか
を判定するステップと、（ｆ）ステップ（ｅ）で前記分
子が前記所定の数より大きいと判定される場合に、ステ
ップ（ｅ）の前記生相対強度値を修正するステップとを
含むことを特徴とする、上記（２０）の方法。 （２２）前記ステップ（ｆ）が、式 n=前記分子 d=前記分母 p1=n/d p2=loge((p1×1.10825)/(1-p1)) F=(p2-0.5244)/0.018847 に従って、前記生相対強度値Ｆを修正するステップを含
むことを特徴とする、上記（２１）の方法。 （２３）前記識別すべき少なくとも１つの気体種が、少
なくとも２つの気体種を含み、前記方法がさらに、
（ｇ）前記少なくとも２つの気体種のそれぞれについて
ステップ（ａ）ないしステップ（ｆ）を繰り返すステッ
プを含むことを特徴とする、上記（２１）の方法。 （２４）前記複数の気体種のうちの前記１つの特性の時
間的変化を判定するステップをさらに含む、上記（１）
の方法。 （２５）複数の気体種を含むプラズマが作成されるプラ
ズマ加工を実行するステップと、前記プラズマ加工から
データを得るステップと、前記データをコンピュータに
入力するステップと、前記プラズマに関する情報を前記
コンピュータに入力するステップと、前記入力情報に基
づいて、前記コンピュータを介して前記データを自動的
に較正するステップと、前記複数の気体種のうちの少な
くとも１つを識別するステップとを含む、プラズマ内の
気体種を識別する方法。 （２６）前記プラズマ加工が、複数のプラズマ加工パラ
メータに基づいて実行され、前記方法がさらに、前記識
別のステップに基づいて前記プラズマ加工パラメータの
うちの少なくとも１つを変更するステップと、前記変更
された少なくとも１つのプラズマ加工パラメータに基づ
いて前記プラズマ加工を実行するステップとを含むこと
を特徴とする、上記（２５）の方法。 （２７）識別すべき少なくとも１つの気体種を前記コン
ピュータに指示するステップをさらに含み、前記識別の
ステップが、前記少なくとも１つの気体種を識別するス
テップを含むことを特徴とする、上記（２５）の方法。 （２８）前記識別のステップが、仮定されたパラメータ
に基づいて前記少なくとも１つの気体種を識別するステ
ップを含み、前記方法がさらに、前記識別ステップの後
続結果が改善されるように、前記識別ステップの結果に
基づいて前記仮定されたパラメータを修正するステップ
を含むことを特徴とする、上記（２７）の方法。 （２９）前記複数の気体種のうちの前記１つの特性の時
間的変化を判定するステップをさらに含む、上記（２
５）の方法。 （３０）コンピュータと、前記コンピュータに、複数の
気体種を含むプラズマから導出されたデータを入力する
手段と、前記コンピュータに、前記プラズマに関する情
報を入力する手段と、前記入力情報に基づいて、前記デ
ータを自動的に較正する手段と、前記複数の気体種のう
ちの少なくとも１つを自動的に識別する手段とを含む、
前記データの分析に関して分析者を支援するためのシス
テム。 （３１）前記データおよび前記較正されたデータを表示
する手段をさらに含む、上記（３０）のシステム。 （３２）前記表示手段が、前記データおよび前記較正さ
れたデータをグラフィックに表示する手段を含むことを
特徴とする、上記（３１）のシステム。 （３３）前記分析者に前記情報を求めるプロンプトを表
示する手段をさらに含む、上記（３０）のシステム。 （３４）所定の複数の気体種の既知のプラズマ・データ
を記憶するためのメモリをさらに含む、上記（３０）の
システム。 （３５）前記自動較正手段が、前記データを前記既知の
プラズマ・データと相関させる手段を含むことを特徴と
する、上記（３４）のシステム。 （３６）所与の識別された気体種が実際に存在する確率
を判定する手段をさらに含む、上記（３５）のシステ
ム。 （３７）前記自動識別手段が、少なくとも１つの気体種
を選択的に識別する手段を含むことを特徴とする、上記
（３０）のシステム。 （３８）過去の自動識別に基づいて、前記少なくとも１
つの気体種の自動識別を改善するための手段をさらに含
む、上記（３７）のシステム。 （３９）前記複数の気体種のうちの前記１つの特性の時
間的変化を判定するための手段をさらに含む、上記（３
０）のシステム。
た気体検知データをコンピュータに入力するステップ
と、前記コンピュータに前記プラズマに関する情報を入
力するステップと、前記入力情報に基づいて前記コンピ
ュータを介して前記データを自動的に較正するステップ
と、前記複数の気体種のうちの少なくとも１つを識別す
るステップとを含む、プラズマ・データを分析する方
法。 （２）前記識別のステップが、適切な入力に応答して前
記コンピュータによって自動的に実行されることを特徴
とする、上記（１）の方法。 （３）前記コンピュータが表示装置を含み、前記方法が
さらに、前記データを自動的に表示するステップと、前
記自動的に較正されたデータを自動的に表示するステッ
プとを含むことを特徴とする、上記（１）の方法。 （４）前記データおよび前記自動的に較正されたデータ
のそれぞれが、相対強度データおよび対応電磁波長デー
タを含み、前記自動的に表示するステップのそれぞれ
が、前記対応電磁波長データに対して前記相対強度デー
タをプロットするステップを含むことを特徴とする、上
記（３）の方法。 （５）前記自動的に較正するステップが、前記対応電磁
波長データ用のスケールを作成するステップを含むこと
を特徴とする、上記（４）の方法。 （６）前記作成のステップが、線形回帰を組み込むステ
ップを含むことを特徴とする、上記（５）の方法。 （７）前記プロットのステップが、プロットを作成する
ステップを含み、前記方法がさらに、前記プロットの一
部の拡大図を作成するステップを含むことを特徴とす
る、上記（４）の方法。 （８）前記情報を入力するステップが、前記プラズマ内
に存在すると仮定される気体種を前記コンピュータに指
示するステップを含み、前記自動的に較正するステップ
が、前記指示された気体に基づいて前記コンピュータを
介して前記データを自動的に較正するステップを含むこ
とを特徴とする、上記（１）の方法。 （９）前記指示のステップが、前記コンピュータからの
それに関するプロンプトに応答して、前記存在を仮定さ
れる気体種を前記コンピュータに指示するステップを含
むことを特徴とする、上記（８）の方法。 （１０）前記データが相対強度データを含み、前記指示
のステップが、前記複数の気体種のうちの他の気体種に
対応する他の前記相対強度データと比較して高い相対強
度データを有すると期待される気体種を前記コンピュー
タに指示するステップを含むことを特徴とする、上記
（８）の方法。 （１１）前記コンピュータが、所定の複数の気体種の既
知のプラズマ・データを記憶するためのメモリを含み、
前記自動的に較正するステップが、前記指示された気体
種に関して前記データを前記既知のプラズマ・データに
相関させるステップを含むことを特徴とする、上記
（８）の方法。 （１２）前記データがデータの複数の組を含み、前記相
関ステップが、前記指示された気体種に関して、前記デ
ータの複数の組のうちの所定の数を前記既知のプラズマ
・データに相関させるステップを含むことを特徴とす
る、上記（１１）の方法。 （１３）前記識別ステップが、前記コンピュータを介し
て前記複数の気体種を自動的に識別するステップを含む
ことを特徴とする、上記（２）の方法。 （１４）前記識別された複数の気体種の構成を前記コン
ピュータを介して自動的に決定するステップをさらに含
む、上記（１３）の方法。 （１５）前記構成内の所与の気体種が実際に存在する確
率を前記コンピュータを介して自動的に決定するステッ
プをさらに含む、上記（１４）の方法。 （１６）前記確率の信頼区間を前記コンピュータを介し
て自動的に決定するステップをさらに含む、上記（１
５）の方法。 （１７）前記データがデータの複数の組を含み、前記識
別ステップが、前記複数の気体種のうちの前記少なくと
も１つに所定の数のデータのピークの組を関連付けるス
テップを含むことを特徴とする、上記（１）の方法。 （１８）前記データが、光発光分光学データを含み、前
記光発光分光学データが、相対強度データおよび対応可
視光波長データを含み、前記データを入力する前記ステ
ップが、前記相対強度データおよび前記対応可視光波長
データを入力するステップを含むことを特徴とする、上
記（１）の方法。 （１９）識別すべき少なくとも１つの気体種を前記コン
ピュータに指示するステップをさらに含み、前記識別ス
テップが、前記コンピュータを介して前記少なくとも１
つの気体種を自動的に識別するステップを含むことを特
徴とする、上記（１）の方法。 （２０）前記自動的に識別するステップが、前記コンピ
ュータを介して、仮定されたパラメータに基づいて前記
少なくとも１つの気体種を自動的に識別するステップを
含み、前記方法がさらに、前記自動的に識別するステッ
プの後続結果が改善されるように、前記識別ステップの
結果に基づいて前記仮定されたパラメータを修正するス
テップを含むことを特徴とする、上記（１９）の方法。 （２１）前記コンピュータが、所定の複数の気体種のそ
れぞれについて既知のプラズマ・データの複数の組を記
憶するためのメモリを含み、前記既知のプラズマ・デー
タの複数の組のそれぞれが、既知の相対強度値および対
応する既知の電磁波長を含み、前記データが、データの
複数の組を含み、前記データの複数の組のそれぞれが、
生相対強度値および対応する生電磁波長を含み、前記自
動的に識別するステップが、（ａ）所与の既知の電磁波
長が、前記データの複数の組に存在する電磁波長の範囲
内にあるかどうかを判定するステップと、（ｂ）ステッ
プ（ａ）で前記所与の既知の電磁波長が前記範囲内にあ
ると判定される場合に、分子と分母とを含む相対確率で
あって、前記所与の既知の電磁波長が前記データの複数
の組に存在する前記相対確率を修正するステップと、
（ｃ）前記相対確率がステップ（ｂ）で修正された場合
に、前記所与の既知の電磁波長が、前記識別すべき少な
くとも１つの気体種に対応する前記データの複数の組内
の所与の生相対強度値に前に関連付けられているかどう
かを判定するステップと、（ｄ）ステップ（ｃ）で前記
所与の既知の電磁波長が前記所与の生相対強度値に前に
関連付けられていると判定される場合に、前記分子を修
正するステップと、（ｅ）前記分子が、前記識別すべき
少なくとも１つの気体種に関連する生相対強度を修正す
るのに不十分な情報を示す所定の数より大きいかどうか
を判定するステップと、（ｆ）ステップ（ｅ）で前記分
子が前記所定の数より大きいと判定される場合に、ステ
ップ（ｅ）の前記生相対強度値を修正するステップとを
含むことを特徴とする、上記（２０）の方法。 （２２）前記ステップ（ｆ）が、式 n=前記分子 d=前記分母 p1=n/d p2=loge((p1×1.10825)/(1-p1)) F=(p2-0.5244)/0.018847 に従って、前記生相対強度値Ｆを修正するステップを含
むことを特徴とする、上記（２１）の方法。 （２３）前記識別すべき少なくとも１つの気体種が、少
なくとも２つの気体種を含み、前記方法がさらに、
（ｇ）前記少なくとも２つの気体種のそれぞれについて
ステップ（ａ）ないしステップ（ｆ）を繰り返すステッ
プを含むことを特徴とする、上記（２１）の方法。 （２４）前記複数の気体種のうちの前記１つの特性の時
間的変化を判定するステップをさらに含む、上記（１）
の方法。 （２５）複数の気体種を含むプラズマが作成されるプラ
ズマ加工を実行するステップと、前記プラズマ加工から
データを得るステップと、前記データをコンピュータに
入力するステップと、前記プラズマに関する情報を前記
コンピュータに入力するステップと、前記入力情報に基
づいて、前記コンピュータを介して前記データを自動的
に較正するステップと、前記複数の気体種のうちの少な
くとも１つを識別するステップとを含む、プラズマ内の
気体種を識別する方法。 （２６）前記プラズマ加工が、複数のプラズマ加工パラ
メータに基づいて実行され、前記方法がさらに、前記識
別のステップに基づいて前記プラズマ加工パラメータの
うちの少なくとも１つを変更するステップと、前記変更
された少なくとも１つのプラズマ加工パラメータに基づ
いて前記プラズマ加工を実行するステップとを含むこと
を特徴とする、上記（２５）の方法。 （２７）識別すべき少なくとも１つの気体種を前記コン
ピュータに指示するステップをさらに含み、前記識別の
ステップが、前記少なくとも１つの気体種を識別するス
テップを含むことを特徴とする、上記（２５）の方法。 （２８）前記識別のステップが、仮定されたパラメータ
に基づいて前記少なくとも１つの気体種を識別するステ
ップを含み、前記方法がさらに、前記識別ステップの後
続結果が改善されるように、前記識別ステップの結果に
基づいて前記仮定されたパラメータを修正するステップ
を含むことを特徴とする、上記（２７）の方法。 （２９）前記複数の気体種のうちの前記１つの特性の時
間的変化を判定するステップをさらに含む、上記（２
５）の方法。 （３０）コンピュータと、前記コンピュータに、複数の
気体種を含むプラズマから導出されたデータを入力する
手段と、前記コンピュータに、前記プラズマに関する情
報を入力する手段と、前記入力情報に基づいて、前記デ
ータを自動的に較正する手段と、前記複数の気体種のう
ちの少なくとも１つを自動的に識別する手段とを含む、
前記データの分析に関して分析者を支援するためのシス
テム。 （３１）前記データおよび前記較正されたデータを表示
する手段をさらに含む、上記（３０）のシステム。 （３２）前記表示手段が、前記データおよび前記較正さ
れたデータをグラフィックに表示する手段を含むことを
特徴とする、上記（３１）のシステム。 （３３）前記分析者に前記情報を求めるプロンプトを表
示する手段をさらに含む、上記（３０）のシステム。 （３４）所定の複数の気体種の既知のプラズマ・データ
を記憶するためのメモリをさらに含む、上記（３０）の
システム。 （３５）前記自動較正手段が、前記データを前記既知の
プラズマ・データと相関させる手段を含むことを特徴と
する、上記（３４）のシステム。 （３６）所与の識別された気体種が実際に存在する確率
を判定する手段をさらに含む、上記（３５）のシステ
ム。 （３７）前記自動識別手段が、少なくとも１つの気体種
を選択的に識別する手段を含むことを特徴とする、上記
（３０）のシステム。 （３８）過去の自動識別に基づいて、前記少なくとも１
つの気体種の自動識別を改善するための手段をさらに含
む、上記（３７）のシステム。 （３９）前記複数の気体種のうちの前記１つの特性の時
間的変化を判定するための手段をさらに含む、上記（３
０）のシステム。
【００５０】
【発明の効果】本発明によって、分析者の入力が最少の
自動較正、１つまたは複数の気体種の選択的自動識別、
時間に関するプラズマ内の気体種の自動分析およびプラ
ズマ内の気体種の自動識別を改善するための学習機能を
提供することによって、プラズマ関連データに関する自
動化データ分析の改良に関する要求が満足された。
自動較正、１つまたは複数の気体種の選択的自動識別、
時間に関するプラズマ内の気体種の自動分析およびプラ
ズマ内の気体種の自動識別を改善するための学習機能を
提供することによって、プラズマ関連データに関する自
動化データ分析の改良に関する要求が満足された。
【図１】ヘリウムの発光スペクトルを示す、手書きのグ
ラフである。
ラフである。
【図２】「ピーク・シャープニング」の説明に役立つ、
図１の発光スペクトルの一部を拡大したグラフである。
図１の発光スペクトルの一部を拡大したグラフである。
【図３】本発明に従ってデータを収集し、分析すること
ができる、処理システムの例のブロック図である。
ができる、処理システムの例のブロック図である。
【図４】本発明の方法を実行するようにプログラムされ
たコンピュータ・システムの例を示す図である。
たコンピュータ・システムの例を示す図である。
【図５】手動較正による支援を要求するプロンプトを含
む、未較正のＯＥＳデータのプロットを示す図である。
む、未較正のＯＥＳデータのプロットを示す図である。
【図６】本発明による自動較正のための動的較正気体の
入力を要求するプロンプトを含む、図５のプロットを示
す図である。
入力を要求するプロンプトを含む、図５のプロットを示
す図である。
【図７】自動較正の後、ピークが気体種に関連付けられ
た後の、図６のプロットを示す図である。
た後の、図６のプロットを示す図である。
【図８】最尤構成と最尤構成での各気体の確率を示すウ
ィンドウを含む、図７のプロットを示す図である。
ィンドウを含む、図７のプロットを示す図である。
【図９】図７のプロットの一部の拡大図である。
【図１０】本発明による選択的識別のためのすべての気
体の指示を要求するプロンプトを含む、図６のプロット
を示す図である。
体の指示を要求するプロンプトを含む、図６のプロット
を示す図である。
【図１１】指示された気体の選択的識別の結果を含む、
図１０のプロットを示す図である。
図１０のプロットを示す図である。
【図１２】本発明による、時間に関する所与の気体の変
化すなわちフィンガープリンティングのプロットを示す
図である。
化すなわちフィンガープリンティングのプロットを示す
図である。
【図１３】本発明による動的較正の流れ図である。
【図１４】本発明による学習ルーチンの流れ図である。
【図１５】本発明による学習ルーチンの流れ図である。
４２ プラズマ加工システム ４３ 窓 ４４ 光ファイバ・ケーブル ４６ 分光写真器 ４７ 光検出器 ４８ 電気ケーブル ５０ 電子制御機構およびコンピュータ ５４ コンピュータ・システム ５６ 中央処理装置 ５８ モニタ ６０ キーボード ６２ マウス ６４ メモリ ６６ ディスク駆動装置 ６８ ディスク ７０ プロット ７２ Ｘ軸 ７４ Ｙ軸 ７６ ピーク ７７ 矢印カーソル ７８ プロンプト ８０ プロンプト ８２ ウィンドウ ８４ 一部（プロット７０の） ８６ プロンプト ８８ プロット ９０ Ｘ軸 ９２ Ｙ軸
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ブロック・エステル・オズボーン アメリカ合衆国12538 ニューヨーク州 ハイド・パーク フォールキル・ロード 30 (56)参考文献 特開 平６−224098（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−150331（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−291188（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−127039（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−122824（ＪＰ，Ａ) 実開 平１−102856（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/62 - 21/74 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (4)
- 【請求項１】複数の気体種を含むプラズマから得た気体
検知データをコンピュータを用いて分析する方法であっ
て、前記コンピュータが所定の複数の気体種の既知のプ
ラズマ・データを記憶するためのメモリを含み、前記方
法が、 前記気体検知データをコンピュータに入力するステップ
と、 前記気体検知データを表示装置に表示するステップと、 前記プラズマに存在すると想定される気体種を前記コン
ピュータに指示するステップと、 前記指示された気体種に関して前記気体検知データを前
記既知のプラズマ・データに相関させることにより前記
気体検知データを自動的に識別するステップと、 前記自動的に識別された気体検知データを前記表示装置
に表示するステップと、 を含み、 前記気体検知データおよび前記自動的に識別されたデー
タのそれぞれが、相対強度データおよび対応電磁波長デ
ータを含み、前記表示するステップのそれぞれが、前記
対応電磁波長データに対して前記相対強度データをプロ
ットするステップを含むことを特徴とするプラズマ・デ
ータを分析する方法。 - 【請求項２】前記識別するステップが、前記コンピュー
タによって自動的に実行されることを特徴とする、請求
項１の方法。 - 【請求項３】前記データが相対強度データを含み、前記
指示するステップが、前記複数の気体種のうちの他の気
体種に対応する他の前記相対強度データと比較して高い
相対強度データを有すると期待される気体種を前記コン
ピュータに指示するステップを含むことを特徴とする、
請求項２の方法。 - 【請求項４】複数の気体種を含むプラズマから得た気体
検知データを分析するシステムであって、 コンピュータと、 所定の複数の気体種の既知のプラズマ・データを記憶す
るためのメモリと、 前記気体検知データをコンピュータに入力する手段と、 前記気体検知データを表示装置に表示する手段と、 前記プラズマに存在すると想定される気体種を前記コン
ピュータに指示する手段と、 前記指示された気体種に関して前記気体検知データを前
記既知のプラズマ・データに相関させることにより前記
気体検知データを自動的に識別する手段と、 前記自動的に識別されたデータを前記表示装置に表示す
る手段と、 を含み、 前記気体検知データおよび前記自動的に識別されたデー
タのそれぞれが、相対強度データおよび対応電磁波長デ
ータを含み、前記表示する手段のそれぞれが、前記対応
電磁波長データに対して前記相対強度データをプロット
する手段を含むことを特徴とするプラズマ・データを分
析するシステム。
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