JP4173311B2

JP4173311B2 - Seasoning completion detection method, plasma processing method, and plasma processing apparatus

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Publication number: JP4173311B2
Application number: JP2002066369A
Authority: JP
Inventors: 直樹高山; 斌王; 智原田
Original assignee: Tokyo Electron Ltd
Current assignee: Tokyo Electron Ltd
Priority date: 2002-03-12
Filing date: 2002-03-12
Publication date: 2008-10-29
Anticipated expiration: 2022-03-12
Also published as: CN100355040C; TW200421411A; AU2003221362A1; WO2003077303A1; CN1643664A; TWI297904B; JP2003264179A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、エッチング処理装置等の処理装置についてのシーズニング終了検知方法及びこのシーズニング終了検知方法を用いたプラズマ処理方法並びにプラズマ処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えばエッチング処理装置等の処理装置は、気密構造の処理容器と、この処理容器内に配設され且つ被処理体を保持する保持体とを備え、処理容器内でプラズマを発生させて被処理体に対して所定の処理を施すように構成されている。そして、被処理体の処理を継続すると、処理容器内が副生成物等によって汚染されたり、内部部品が消耗したりする。そのため、処理装置を一旦停止し、処理容器内のクリーニングや消耗品の交換等のメンテナンスを行う。そして、メンテナンス終了後には処理装置を再起動する。
【０００３】
例えばエッチング処理装置の場合には、再起動する際に処理容器内に所定枚数のダミーウエハを供給してエッチングサイクルを繰り返し、処理容器内を生産時に要求される状態に整える、いわゆるシーズニングを行う。シーズニング終了後にエッチングレートやウエハ面内のエッチングの均一性等を調べる。シーズニングの際の複数枚のダミーウエハから得られる測定データ、例えば終点検出器によって得られる発光スペクトルの測定データを用いてデータ解析を行う。そして、この解析データの変化を観てシーズニングが終了したか否かを判断している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の解析データではシーズニングの終了の判断基準となる変化がシーズニングによる変化、つまり処理容器内の状態変化に基づく変化であるのか、各ダミーウエハ間の温度の変化に基づく変化であるのかの見極めが難しく、ひいてはシーズニングが終了しているか否かの判断が難しいという課題があった。
【０００５】
即ち、本発明者等は例えば測定データを多変量解析の一つである主成分分析を用いて後述のようにしてデータ解析を行ったが、この解析結果では変化を示す大きなピークが二つ認められ、シーズニングが終了しているのか否かの判断が難しい。そこで、この主成分分析について説明する。この場合従来と同様の手法により測定データを採取する。例えば、初日に１３０枚のダミーウエハを供給し、二日目には生産工程に入って３０枚のダミーウエハを供給してエッチングを行った。初日の５１〜６０枚目のダミーウエハ及び１２１〜１３０枚目のダミーウエハからそれぞれ得られる発光スペクトルの測定データを用いて主成分分析を行い、図８の（ａ）、（ｂ）及び図９の（ａ）、（ｂ）に示す解析結果を得た。この主成分分析では、発光スペクトルのうち、１９３ｎｍ〜４１９ｎｍの短波長領域にある２９７種類の波長を使用して一枚のダミーウエハについて１分間で３秒毎に各波長強度を１８回測定し、これらの測定データに基づいて主成分分析を行った。そして、各測定時の主成分得点及び残差をそれぞれ求め、HOTELLINGS ＴSQUARE（主成分得点の二乗和）をプロットしたものが各図の（ａ）であり、残差の二乗和（残差得点）をプロットしたものが各図の（ｂ）である。これらの解析結果からも明らかなように、いずれのグラフにも初日のデータ及び二日目のデータ共に大きなピークが認められ、シーズニング終了の判断が難しい。尚、各グラフの横軸は測定回数を示している。
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、シーズニングの終了を明確に判断することができるシーズニング終了検知方法及びプラズマ処理方法並びにプラズマ処理装置を提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明者等は、二つのピークが認められる原因について種々検討した結果、データ解析に用いる測定データの採取方法に原因があることが判った。そこで、データを採取する際に処理容器に特定の処置を施すことで、ダミーウエハ間の温度変化による影響を排除し、シーズニングによる変化を確実に把握し、シーズニングの終了を確実に判断できるとの知見を得た。
【０００８】
本発明は上記知見に基づいてなされたもので、本発明の請求項１に記載のシーズニング終了検知方法は、処理装置の処理容器内に試験用被処理体を供給してシーズニングを行う際の上記シーズニングの終了を検知する方法において、上記処理容器内に上記試験用被処理体を一枚ずつ複数回に亘って供給してこれらの試験用被処理体それぞれに所定の処理を行った後、上記処理容器を直ぐに再起動できる状態で放置して上記処理容器内を冷却し、冷却後に再度上記処理容器内に上記試験用被処理体を一枚ずつ複数回に亘って供給してこれらの試験用被処理体それぞれに所定の処理を行い、上記の各処理に用いられるそれぞれの試験用被処理体から得られる複数の測定データを用いて多変量解析を行ない、上記シーズニングの終了を予測する予測式を作成する工程と、上記予測式に基づいて上記シーズニングを行なう際のシーズニングの終了を検知する工程とを有することを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明の請求項２に記載のシーズニング終了検知方法は、請求項１に記載の発明において、上記多変量解析として主成分分析を用いることを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明の請求項３に記載のシーズニング終了検知方法は、請求項１または請求項２に記載の発明において、上記測定データとしてプラズマの発光スペクトルを用いることを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明の請求項４に記載のシーズニング終了検知方法は、請求項３に記載の発明において、上記発光スペクトルの波長のうち、残差への寄与率の高い波長を用いることを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明の請求項５に記載のシーズニング終了検知方法は、請求項１または請求項２に記載の発明において、上記測定データとしてＶＩプローブで得られる高周波電圧を用いることを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明の請求項６に記載のシーズニング終了検知方法は、請求項１または請求項２に記載の発明において、上記測定データとしてＶＩプローブで得られる高周波電流を用いることを特徴とするものである。
【００１４】
また、本発明の請求項７に記載のシーズニング終了検知方法は、請求項１または請求項２に記載の発明において、上記測定データとしてＶＩプローブで得られる高周波電圧と高周波電流の位相差を用いることを特徴とするものである。
【００１５】
また、本発明の請求項８に記載のプラズマ処理方法は、処理装置の処理容器内に試験用被処理体を供給してシーズニングを行う際の上記シーズニングの終了を検知する工程を含むプラズマ処理方法において、上記工程は、上記処理容器内に上記試験用被処理体を供給して得られる複数の測定データを用いて多変量解析を行い、上記シーズニングの終了を予測する予測式を作成する工程と、上記予測式に基づいて上記シーズニングを行う際のシーズニングの終了を検知する工程とを有し、上記予測式を作成する工程では、上記処理容器内に上記試験用被処理体を一枚ずつ複数回に亘って供給してこれらの試験用被処理体それぞれに所定の処理を行った後、上記処理容器を直ぐに再起動できる状態で放置して上記処理容器内を冷却し、冷却後に再度上記処理容器内に上記試験用被処理体を一枚ずつ複数回に亘って供給してこれらの試験用被処理体それぞれに所定の処理を行い、上記の各処理に用いられるそれぞれの試験用被処理体から得られる複数の測定データを用いて上記多変量解析を行うことを特徴とするものである。
また、本発明の請求項９に記載のプラズマ処理方法は、請求項８に記載の発明において、上記多変量解析として主成分分析を用いることを特徴とするものである。
また、本発明の請求項１０に記載のプラズマ処理方法は、請求項８または請求項９に記載の発明において、上記測定データとしてプラズマの発光スペクトルを用いることを特徴とするものである。
また、本発明の請求項１１に記載のプラズマ処理方法は、請求項１０に記載の発明において、上記発光スペクトルの波長のうち、残差への寄与率の高い波長を用いることを特徴とするものである。
また、本発明の請求項１２に記載のプラズマ処理装置は、被処理体を収容する処理容器と、この処理容器内のプラズマの発光スペクトルを測定する検出器と、この検出器に接続されたこの検出器からの測定データが入力される制御装置とを備え、上記制御装置は、上記処理容器内に試験用被処理体を供給してシーズニングを行う際に、上記処理容器内に上記試験用被処理体を一枚ずつ複数回に亘って供給してこれらの試験用被処理体それぞれに所定の処理を行った後、上記処理容器を直ぐに再起動できる状態で放置して上記処理容器内を冷却し、再度上記処理容器内に上記試験用被処理体を一枚ずつ複数回に亘って供給してこれらの試験用被処理体それぞれに所定の処理を行い、上記検出器を用いて上記の各処理に用いられるそれぞれの試験用被処理体から得られる複数の測定データを基に多変量解析プログラムを用いて多変量解析を行い、上記シーズニングの終了を予測する予測式を作成し、この予測式に基づいて上記シーズニングを行う際のシーズニングの終了を検知することを特徴とするものである。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図１〜図７に示す実施形態に基づいて本発明を説明する。
本実施形態のプラズマ装置１は、例えば図１に示すように、所望の高真空度を保持することができる、表面がアルマイト加工され且つ電気的に接地された処理容器２と、この処理容器２内の底面中央に配設され且つ被処理体（例えば、ウエハ）Ｗを載置する下部電極３と、この下部電極３を下方から支持し且つ処理容器２の底面に絶縁部材２Ａを介して配設された支持体４と、下部電極３と隙間を介して配設され且つ中空状に形成された上部電極５とを備えている。下部電極３には例えば２ＭＨｚの高周波電源６が整合器６Ａを介して接続され、上部電極５には下部電極３よりも周波数の高い、例えば６０ＭＨｚの高周波電源７が整合器７Ａを介して接続されている。下部電極３にはハイパスフィルタ８が接続され、上部電極５にはローパスフィルタ９が接続されている。また、処理容器２の底面の排気口２Ｂには排気装置１１がガス排気管１１Ａを介して接続され、この排気装置１１は処理容器２内を真空排気して所望の真空度を維持する。尚、以下では、必要に応じて下部電極３と支持体４を纏めて載置台１０と称して説明する。
【００１７】
上部電極５の上面中央にはガス導入管５Ａが形成され、このガス導入管５Ａは絶縁部材２Ｃを介して処理容器２の上面中央を貫通している。そして、このガス導入管５Ａには処理ガス供給源１２がガス供給管１３を介して接続され、この処理ガス供給源１２からエッチングガスを供給する。即ち、処理ガス供給源１２は、Ｃ_５Ｆ_８ガス供給源１２Ａ、Ｏ_２ガス供給源１２Ｂ及びＡｒガス供給源１２Ｃを有し、これらの各ガス供給源１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃがそれぞれガス供給管１３の分岐管１３Ａ、１３Ｂ、１３Ｃに接続されている。各分岐管１３Ａ、１３Ｂ、１３ＣにはＣ_５Ｆ_８ガス供給源１２Ａ、Ｏ_２ガス供給源１２Ｂ及びＡｒガス供給源１２Ｃに対応する流量制御装置１２Ｄ、１２Ｅ、１２Ｆ及びバルブ１２Ｇ、１２Ｈ、１２Ｉが上流側から下流側に向けて順次設けられ、これらの流量制御装置１２Ｄ、１２Ｅ、１２Ｆ及びバルブ１２Ｇ、１２Ｈ、１２Ｉを介して処理容器２内へ供給するエッチングガスを所定流量に制御する。
【００１８】
上部電極５の下面には多数の孔５Ｂが均等に分散されて形成され、各孔５Ｂから処理容器２内へ処理ガスを均等に分散供給する。従って、排気装置１１によって処理容器２内を真空引きすると共に処理ガス供給源１２から所定のエッチングガスを所定の流量で供給した状態で、下部電極３及び上部電極５にそれぞれの高周波電力を印加し、処理容器２内でエッチングガスのプラズマを発生させ、下部電極３上のウエハＷに対して所定のエッチングを施す。この下部電極３には温度センサ（図示せず）が装着され、温度センサを介して下部電極３上のウエハＷの温度を常時監視している。
【００１９】
載置台１０内には所定の冷媒（例えば、従来公知のフッ素系流体、水等）が通る冷媒流路１０Ａが形成され、冷媒が冷媒流路１０Ａを流れる間に下部電極３が冷却され、下部電極３を介してウエハＷを冷却し、ウエハＷを所望の温度に制御する。また、下部極３上には絶縁材材料からなる静電チャック１４が配置され、静電チャック１４内の電極板１４Ａには高圧直流電源１５に接続されている。静電チャック１４は高圧直流電源１５から電極板１４Ａに印加された高電圧によって表面に発生する静電気によってウエハＷを静電吸着する。下部電極３の外周縁には静電チャック１４を囲むフォーカスリング１６が配置され、フォーカスリング１６を介してプラズマがウエハＷに集束する。
【００２０】
載置台１０にはＨｅガス等の熱伝導性ガスをバックサイドガスとして供給するガス流路１０Ｂが形成され、ガス流路１０Ｂは載置台１０の上面の複数箇所で開口している。これらの開口部は載置台１０上の静電チャック１４に形成された貫通孔と一致している。従って、載置台１０のガス流路１０Ｂにバックサイドガスを供給すると、バックサイドガスはガス流路１０Ｂを経由して静電チャック１３の貫通孔から流出し、静電チャック１４とウエハＷ間の隙間全体に均等に拡散し、隙間での熱伝導性を高めている。尚、図１において、１７は処理容器２に形成されたウエハＷの搬出入口を開閉するゲートバルブである。
【００２１】
プラズマ処理装置１には例えば終点検出器１８が取り付けられ、この終点検出器１８を用いて処理容器２内のプラズマの発光スペクトルを測定し、この測定値を制御装置１９内に取り込むようにしている。この制御装置１９には多変量解析プログラムとして例えば主成分分析用のプログラムが格納され、このプログラムを介して主成分分析を行うようにしている。この主成分分析用のプログラムは処理容器２をシーズニングする際に、シーズニング用のデータを解析するために用いられる。データ解析用のデータとしては終点検出器１８の発光スペクトルの測定データを用いる。測定データとしては例えば１９３ｎｍ〜９５０ｎｍの範囲にある１０２４種類の波長を使用する。
【００２２】
そこで、本実施形態のシーズニングデータ解析方法、いわゆるシーズニング終了を予測する予測式の作成に用いられる測定データの採取について説明する。即ち、処理容器２内のクリーニングやフォーカスリング（図示せず）等の消耗品を交換した後、処理容器２の安定化を図るために以下の手順でシーズニングを行う。まず、初日にプラズマ処理装置１を起動した後、処理容器２内へダミーウエハ（ベアシリコン）Ｗを供給した後、ガス供給管１６から処理容器２内へエッチングガスを供給して所定の真空度を保持した状態で高周波電源６、７から例えば６０ＭＨｚ及び２ＭＨｚの高周波電力を印加してエッチングを行う。この処理を例えば１３０枚のダミーウエハＷについて繰り返し行う。１３０枚のダミーウエハＷの処理で一日目の処理を終了する。
【００２３】
その後、エッチング処理を一旦停止し、電源の入ったまま、即ち、直ぐに再起動できる状態で処理容器２を数時間以上放置し、エッチング処理によって高温になった処理容器２自体及び下部電極１２等の内部の部品を設定温度まで冷却する。
【００２４】
次いで、二日目に再度、生産工程の条件で例えば３０枚のダミーウエハＷを一枚ずつ処理容器２内へ供給し、各ダミーウエハＷについてエッチングサイクルを繰り返す。エッチングサイクルの開始時点では処理容器２内は冷却されているため、一枚目のダミーウエハＷから３０枚目までエッチングを行う間に処理容器２自体及び処理容器２内の下部電極１２、フォーカスリング等の部品の温度が徐々に昇温する。本実施形態では３０枚のうち、最初から２０枚目までの温度変化がある時点でのダミーウエハＷについて発光スペクトルを約１分間で１８回測定し、上述した２９７種類の波長の発光強度を主成分分析の測定データとして用いる。従って、これらの測定データには処理容器２内の温度変化が反映されている。
【００２５】
而して、上記測定データを用いて主成分分析を行う。例えば、２０枚のダミーウエハについてｍ回（本実施形態では１８×２０＝３６０回）の測定を行い、各測定毎にｎ個（本実施形態では２９７個の波長の発光強度）の測定データが存在すると、測定データが入った行列は数１で表される。この行列の行は一回の測定で得られる測定波長の測定データがその成分となり、その列は各波長の時間によって変化する測定データがその成分になっている。そして、制御装置１９においてそれぞれの測定データに基づいて平均値、分散値、標準偏差を求めた後、平均値と標準偏差値で規格化する。これらの規格化された値に基づいた相関行列を用いて複数の測定データの主成分分析を行って固有値及びその固有ベクトルを求める。固有値は各測定データの分散の大きさを表し、固有値の大きさ順に、第１主成分、第２主成分、・・・第ｎ主成分として定義されている。また、各固有値にはそれぞれに属する固有ベクトル（重み）がある。通常、主成分の次数が高いほどデータの評価に対する寄与率が低くなり、その利用価値が薄れる。
【数１】

【００２６】
本実施形態では２０枚のダミーウエハに対してｍ回の測定を行い、各測定毎にそれぞれｎ個の測定データを取り、ｉ番目の測定のｊ番目の固有値に対応する第ｊ主成分は数２で表される。そして、この第ｊ主成分ｔ_ｉｊに具体的なｉ番目の測定によって得られる測定データ（ｘ_ｉ１、ｘ_ｉ２、・・・、ｘ_ｉｎ）を代入して得られた値がｉ番目の測定に対する第ｊ主成分の得点になる。従って、第ｊ主成分の得点ｔ_ｊは数３で定義され、第ｊ主成分の固有ベクトルＰ_ｊは数４で定義される。そして、第ｊ主成分の得点ｔ_ｊを行列Ｘと固有ベクトルＰ_ｊを用いると数５で表される。また、行列Ｘを主成分の得点とそれぞれの固有ベクトルを用いると数６で表される。
【数２】

【数３】

【数４】

【数５】

【数６】

但し、Ｐ_ｎ ^ＴはＰ_ｎの転置行列である。
【００２７】
従って、主成分分析では多種類の測定データがあっても例えば第１主成分及び第２主成分、多くても第３主成分までの少数の統計データとして纏め、少数の統計データを調べるだけでシーズニングの状況を把握し、シーズニングの終了を判断することができる。例えば一般的に第１、第２主成分の固有値の累積寄与率が９０％を超えれば、第１、第２主成分に基づいた評価は信頼性の高いものになる。第１主成分は上述のように測定データが最も大きく分散する方向を示し、処理容器２のシーズニングの経時的変化の把握、シーズニング終了の判断に適している。第１、第２主成分で把握しきれない変化は残差得点よって把握することができる。本実施形態では第１主成分を求める。
【００２８】
そこで、本実施形態では下記条件でダミーウエハＷにエッチングを施し、この時の測定データの主成分分析により、固有値は測定データの相関行列を用いて求めることができ、最も大きな固有値が第１主成分得点の分散になる。第１主成分の固有ベクトルは固有値及び相関行列を用いて求めることができる。そして、各測定データの主成分得点を算出し、それぞれの主成分得点の二乗和（HOTELLINGSＴSQUARE）をプロットしたものが図２の（ａ）に示すグラフである。このグラフからも明らかなように初日の測定データにだけ大きなピークが認められ、二日目の測定データには大きなピークは認められず、シーズニングの終了を確実に判断することができる。また、各測定データの残差の二乗和をプロットしたものが図２の（ｂ）に示すグラフである。この図においても初日の測定データにのみ大きなピークが認められ、シーズニングの終了を確実に判断することができる。尚、各グラフの横軸は測定回数を示している。本実施形態では一枚のダミーウエハＷについて１８回の測定を行っており、しかも二日間で１６０枚のダミーウエハＷを処理したことになるから、１８×１６０＝２８８０まで目盛りがある。
【００２９】

【００３０】
以上説明したように本実施形態によれば、シーズニングの終了を予測する予測式を作成する際に、ダミーウエハＷを用いて生産工程に入った段階の途中でプラズマ処理装置１を一旦停止した後、直ぐに再起動できる状態で処理容器２を数時間放置して処理容器２自体及びその内部の下部電極１２等の部品を冷却した後、再度生産工程に入って２０枚のダミーウエハＷを処理する間にシーズニング終了を判断するための測定データを採取しているため、処理容器２自体及び下部電極３等の部品の温度変化が反映された測定データを得ることができ、その解析結果から温度変化に基づくピークを排除することができ、更にこの解析結果をシーズニング時に用いることにより、シーズニングの終了を確実に検知し、判断することができる。従って、シーズニングを確実に検知した後、プラズマ処理を行なうことによってウエハに対して安定したエッチング処理を施すことができる。
【００３１】
図３は本発明の他の実施形態のデータ解析方法を示す図である。本実施形態では、上記実施形態とは異なり、各ダミーウエハＷについて得られた１８個の測定データ（２９７種類の波長）の平均値を求めた後、これらの平均値を用いて主成分分析を行って固有値及び固有ベクトルを求めた。そして、各ダミーウエハＷの主成分得点の二乗和及び残差の二乗和をプロットしたものが図３の（ａ）及び（ｂ）に示すグラフである。図３の（ａ）、（ｂ）から明らかなように図２に示す上記実施形態のグラフと同様にシーズニングの終了を判断することができる。尚、横軸の数値はダミーウエハの枚数を示す。
【００３２】
また、図４、図５は本発明の更に他の実施形態のデータ解析方法を示す図である。本実施形態では図４に示すように測定データの残差への寄与の大きな波長（例えば、図４の○で囲んだ波長）を例えば１０種類を選択し、これら１０種類の波長について、上記実施形態と同様にダミーウエハＷ毎に平均値を求めた後、これらの平均値を用いて主成分分析を行って固有値及び固有ベクトルを求めた。そして、各ダミーウエハＷの第１主成分得点及び残差得点をプロットしたものが図５の（ａ）及び（ｂ）に示すグラフである。図５の（ａ）、（ｂ）から明らかなように、図２に示す実施形態と比較してグラフのギザギザが減少して滑らかな曲線になり、シーズニングの終了をより簡単に判断することができる。
【００３３】
また、図６は本発明の更に他の実施形態のデータ解析方法を示す図である。本実施形態では図５に示す実施形態と同様に残差への寄与率の高い１０種類の波長を選択している。そして、図５に示す実施形態ではダミーウエハＷについて各波長の測定データの時間平均値を採用しているが、本実施形態では測定データそのものを使用する点で図２に示す場合と同様である。しかしながら、図２の場合には行列の行は一回の測定で得られる測定波長の測定データがその成分となり、その列は各波長の時間によって変化する測定データがその成分になっているが、本実施形態では各ダミーウエハＷと各波長毎に行と列を転置している。一つの行は１０波長につき１６回測定しているため、１０×１６＝１６０の成分を持つ。一つの列はウエハ２０枚を訓練集合に入れたため、２０の成分を持つ主成分分析の訓練集合は２０行、１６０列の行列である。この行列に基づいて上記各実施形態と同様に主成分分析を行い、主成分得点の二乗和及び残差の二乗和をプロットしたものが図６の（ａ）及び（ｂ）に示すグラフである。図６の（ａ）、（ｂ）から明らかなように、図５に示すグラフと比較してギザギザが減少してより一層滑らかな曲線になり、シーズニングの終了をより簡単に判断することができる。
【００３４】
また、図７に示すプラズマ処理装置２０についても上記プラズマ処理装置１と同様に本発明を適用することができ、上記プラズマ処理装置１と同様の作用効果を期することができる。このプラズマ処理装置２０は、図７に示すように、アルミニウム等の導電性材料からなる処理容器２１と、この処理容器２１内の底面に配設され且つウエハＷを載置する載置台を兼ねた下部電極２２と、この下部電極２２の上方に所定の間隔を隔てて配設され且つエッチングガスの供給部を兼ねた中空状の接地された上部電極２３と、回転磁場を付与する磁場形成手段２４とを備え、制御装置２５の制御下で処理容器２１の上下両電極間で発生する電界に磁場形成手段２４による回転磁界Ｂが作用し、高密度プラズマでウエハＷに対して均一なプラズマ処理を行う。
【００３５】
処理容器２１の上面には上部電極２３に連通させたガス供給管２６が接続され、ガス供給管２６及び上部電極２３を介してガス供給源（図示せず）から処理容器２１内へエッチングガスを供給する。処理容器２１の側面には図示しない真空排気装置に連結されたガス排出管２７が接続され、真空排気装置及びガス排出管２７を介して処理容器２１内を減圧して所定の真空度に保持する。下部電極２２には高周波電源２８が接続され、高周波電源２８から下部電極２２へ高周波電力を印加し両電極２２、２３間でエッチングガスのプラズマを発生させ、下部電極２２上の半導体ウエハＷ表面に例えば所定のエッチング処理を施す。
【００３６】
プラズマ処理装置２０には例えば終点検出器２９が取り付けられ、この終点検出器２９を用いて処理容器２１内のプラズマの発光スペクトルを測定し、この測定値を制御装置２５内に取り込むようにしている。この制御装置２５には多変量解析プログラムとして例えば主成分分析用のプログラムが格納され、このプログラムを介して主成分分析を行うようにしている。この主成分分析用のプログラムは処理容器２１をシーズニングする際に、シーズニング用のデータを解析するために用いられる。データ解析用のデータとしては終点検出器２９の発光スペクトルの測定データを用いる。測定データとしては例えば１９３ｎｍ〜９５０ｎｍの範囲にある１０２４種類の波長を使用する。
【００３７】
尚、上記各実施形態では、シーズニングの終了を判断するデータの解析手法として主成分分析を例に挙げて説明したが、その他の多変量解析を用いても良い。また、上記各実施形態ではプラズマの発光スペクトルを用いた場合について説明したが、その他の測定データ、例えばプラズマ処理装置内に設けられたＶＩプローブによって検出される高周波電圧、高周波電流、高周波電圧と高周波電流の位相差等の処理容器内の温度変化の影響を受け易い測定データを用いることができる。また、上記各実施形態ではエッチング処理装置を例に挙げて説明したが、その他のプラズマ処理装置にも本発明を適用することができる。
【００３８】
【発明の効果】
本発明の請求項１〜請求項７に記載の発明によれば、試験用被処理体を用いて処理装置のシーズニングの終了を予測する予測式を作成する際に、シーズニングの途中でシーズニングを中断し、直ぐに再起動できる状態のまま処理容器を放置して冷却した後、再度シーズニングを行い、それぞれのシーズニングによって得られた測定データを用いて予測式を作成するため、試験用被処理体の温度変動の影響を排除してシーズニングの終了を確実に判断することができるシーズニング終了検知方法を提供することができる。
【００３９】
また、本発明の請求項８〜請求項１２に記載の発明によれば、プラズマ処理に先立って、試験用被処理体を用いて処理装置のシーズニングの終了を予測する予測式を作成する際に、シーズニングの途中でシーズニングを中断し、直ぐに再起動できる状態のまま処理容器を放置して冷却した後、再度シーズニングを行い、それぞれのシーズニングによって得られた測定データを用いて予測式を作成するため、試験用被処理体の温度変動の影響を排除してシーズニングの終了を確実に検知した後、プラズマ処理を行なうことによって被処理体に対して安定したプラズマ処理を施すことができるプラズマ処理方法及びプラズマ処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシーズニングデータの解析方法及びシーズニング終了検知方法を適用するプラズマ処理装置の一例を示す構成図である。
【図２】本発明の一実施形態によって得られた図１に示すプラズマ処理装置に関する測定データの解析結果を示す図で、（ａ）は測定データの主成分得点の二乗和の変動を示すグラフ、（ｂ）は測定データの残差得点の変動を示すグラフである。
【図３】（ａ）、（ｂ）は本発明の他の実施形態によって得られた解析結果を示す図で、図２の（ａ）、（ｂ）に相当するグラフである。
【図４】本発明の更に他の実施形態で用いられる発光スペクトルの測定データの残差への寄与率を示すグラフである。
【図５】図４に示す波長の平均値を用いて得られた解析結果を示す図で、図２の（ａ）、（ｂ）に相当するグラフである。
【図６】図４に示す波長を用いて得られた解析結果を示す図で、図２の（ａ）、（ｂ）に相当するグラフである。
【図７】本発明のシーズニングデータの解析方法及びシーズニング終了検知方法を適用するプラズマ処理装置の他の一例を示す構成図である。
【図８】従来の解析手法で得られた解析結果を示す図で、シーズニング初日の５１〜６０枚目のダミーウエハを用いた時の図２の（ａ）、（ｂ）に相当するグラフである。
【図９】従来の解析手法で得られた他の解析結果を示す図で、シーズニング初日の１２１〜１３０枚目のダミーウエハを用いた時の図２の（ａ）、（ｂ）に相当するグラフである。
【符号の説明】
１０プラズマ処理装置（処理装置）
１１処理容器
１２下部電極
Ｗダミーウエハ（試験用被処理体）[0001]
[Industrial application fields]
  The present invention relates to a seasoning end detection method for a processing apparatus such as an etching processing apparatus, and a plasma processing method using the seasoning end detection method.And plasma processing apparatusAbout.
[0002]
[Prior art]
For example, a processing apparatus such as an etching processing apparatus includes a processing container having an airtight structure and a holding body that is disposed in the processing container and holds the target object, and generates plasma in the processing container to generate the target object. Is configured to perform predetermined processing. When the processing of the object to be processed is continued, the inside of the processing container is contaminated with by-products or the internal parts are consumed. Therefore, the processing apparatus is temporarily stopped, and maintenance such as cleaning of the processing container and replacement of consumables is performed. Then, after the maintenance is completed, the processing apparatus is restarted.
[0003]
For example, in the case of an etching processing apparatus, when restarting, so-called seasoning is performed in which a predetermined number of dummy wafers are supplied into the processing container and the etching cycle is repeated to adjust the processing container to a state required at the time of production. After seasoning, the etching rate, the uniformity of etching within the wafer surface, and the like are examined. Data analysis is performed using measurement data obtained from a plurality of dummy wafers during seasoning, for example, emission spectrum measurement data obtained by an end point detector. Then, it is determined whether or not seasoning has been completed by observing the change in the analysis data.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the conventional analysis data, it is determined whether the change that is the criterion for the end of seasoning is a change due to seasoning, that is, a change based on a change in the state of the processing container, or a change based on a change in temperature between each dummy wafer. However, it is difficult to determine whether seasoning has been completed.
[0005]
That is, for example, the present inventors performed data analysis of measurement data using principal component analysis, which is one of multivariate analyses, as will be described later. In this analysis result, two large peaks indicating changes are recognized. It is difficult to determine whether seasoning has been completed. Therefore, this principal component analysis will be described. In this case, measurement data is collected by a method similar to the conventional method. For example, 130 dummy wafers were supplied on the first day, and on the second day, the production process was started and 30 dummy wafers were supplied for etching. Principal component analysis was performed using emission spectrum measurement data obtained from the 51st to 60th dummy wafers and the 121st to 130th dummy wafers on the first day, respectively, and (a), (b) and ( The analysis results shown in a) and (b) were obtained. In this principal component analysis, each wavelength intensity is measured 18 times every 3 seconds for 1 dummy wafer using 297 kinds of wavelengths in the short wavelength region of 193 nm to 419 nm in the emission spectrum, Principal component analysis was performed based on the measured data. The principal component scores and residuals at each measurement are obtained, and HOTELLINGS TSQUARE (the sum of squares of the principal component scores) is plotted in (a) of each figure, and the square sum of the residuals (residual score). (B) of each figure is plotted. As is apparent from these analysis results, both graphs have large peaks in both the first day data and the second day data, and it is difficult to judge the end of seasoning. The horizontal axis of each graph indicates the number of measurements.
[0006]
  The present invention has been made to solve the above-described problem, and a seasoning end detection method and a plasma processing method capable of clearly determining the end of seasoning.And plasma processing apparatusThe purpose is to provide.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
As a result of various studies on the cause of the two peaks, the present inventors have found that there is a cause in the method of collecting measurement data used for data analysis. Therefore, knowledge that it is possible to eliminate the effects of temperature changes between dummy wafers, accurately grasp changes due to seasoning, and reliably determine the end of seasoning by applying specific measures to the processing container when collecting data Got.
[0008]
  The present invention has been made on the basis of the above knowledge, and the seasoning end detection method according to claim 1 of the present invention is the above-described case where the test object is supplied into the processing container of the processing apparatus and seasoning is performed. In the method of detecting the end of seasoning, the test object is placed in the processing container.Multiple times one by oneSupplyAfter performing predetermined processing on each of these test objects,Leave the above treatment container in a state where it can be restarted immediately.Cooling the inside of the processing vesselAnd after coolingThe test object to be processed is again placed in the processing container.Multiple times one by oneSupplyThen, perform predetermined processing on each of these test objects.,From each test object used for each of the above treatmentsPerforming multivariate analysis using a plurality of obtained measurement data, creating a prediction formula for predicting the end of seasoning, and detecting the end of seasoning when performing seasoning based on the prediction formula; It is characterized by having.
[0009]
The seasoning end detection method according to claim 2 of the present invention is characterized in that, in the invention according to claim 1, principal component analysis is used as the multivariate analysis.
[0010]
A seasoning completion detection method according to claim 3 of the present invention is characterized in that, in the invention according to claim 1 or claim 2, the emission spectrum of plasma is used as the measurement data.
[0011]
The seasoning end detection method according to claim 4 of the present invention is characterized in that, in the invention according to claim 3, a wavelength having a high contribution ratio to the residual is used among the wavelengths of the emission spectrum. Is.
[0012]
The seasoning completion detection method according to claim 5 of the present invention is characterized in that, in the invention according to claim 1 or 2, a high-frequency voltage obtained by a VI probe is used as the measurement data. is there.
[0013]
The seasoning end detection method according to claim 6 of the present invention is characterized in that, in the invention according to claim 1 or 2, a high-frequency current obtained by a VI probe is used as the measurement data. is there.
[0014]
The seasoning end detection method according to claim 7 of the present invention uses the phase difference between the high-frequency voltage and the high-frequency current obtained by the VI probe as the measurement data in the invention according to claim 1 or 2. It is characterized by.
[0015]
  In addition, the present inventionClaim 8The plasma processing method described in the above item detects the end of seasoning when supplying a test object into a processing container of a processing apparatus and performing seasoning.Including processIn the plasma processing method,The above processSupply the test object to be processed in the processing containerdo itPerforming multivariate analysis using a plurality of obtained measurement data, creating a prediction formula for predicting the end of seasoning, and detecting the end of seasoning when performing seasoning based on the prediction formula; HaveThen, in the step of creating the prediction formula, after supplying the test object to be processed one by one into the processing container several times and performing a predetermined process on each of the test objects to be processed The processing container is left in a state where it can be restarted immediately to cool the inside of the processing container, and after cooling, the test object to be processed is supplied to the processing container again several times one by one. A predetermined process is performed on each test object, and the multivariate analysis is performed using a plurality of measurement data obtained from each test object used in each of the above processes.It is characterized by this.
  In addition, the present inventionClaim 9The plasma processing method described inClaim 8In the invention described in item 1, the principal component analysis is used as the multivariate analysis.
  In addition, the present inventionClaim 10The plasma processing method described inClaim 8 or Claim 9In the invention described in item 1, the emission spectrum of plasma is used as the measurement data.
  In addition, the present inventionClaim 11The plasma processing method described inClaim 10In the invention described in (1), among the wavelengths of the emission spectrum, a wavelength having a high contribution rate to the residual is used.
  In addition, the present inventionClaim 12The plasma processing apparatus described in 1) receives a processing container that accommodates an object to be processed, a detector that measures an emission spectrum of plasma in the processing container, and measurement data from the detector connected to the detector. A control device, and the control device supplies the test object to be processed in the processing container when supplying the test object to the processing container and performing seasoning.Multiple times one by oneSupplyAfter performing predetermined processing on each of these test objects, the processing container is left in a state where it can be restarted immediately to cool the inside of the processing container, and again in the processing container. Supply the body multiple times one by one and perform a predetermined process on each of these test objects,Above detectorObtained from each test object used in each of the above treatmentsPerform multivariate analysis using a multivariate analysis program based on multiple measurement data, create a prediction formula that predicts the end of the seasoning, and detect the end of seasoning when performing the seasoning based on the prediction formula It is characterized by doing.
[0016]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, the present invention will be described based on the embodiment shown in FIGS.
As shown in FIG. 1, for example, the plasma apparatus 1 of the present embodiment has a processing vessel 2 that can maintain a desired high vacuum degree and whose surface is anodized and electrically grounded, and the processing vessel 2. A lower electrode 3 disposed at the center of the bottom surface of the inside and on which a workpiece (for example, a wafer) W is placed, supports the lower electrode 3 from below and is disposed on the bottom surface of the processing container 2 via an insulating member 2A. The support 4 is provided, and the lower electrode 3 and the upper electrode 5 which is disposed through the gap and is formed in a hollow shape. A high frequency power source 6 of 2 MHz, for example, is connected to the lower electrode 3 via a matching device 6A, and a high frequency power source 7 having a frequency higher than that of the lower electrode 3, for example 60 MHz, is connected to the upper electrode 5 via a matching device 7A. ing. A high pass filter 8 is connected to the lower electrode 3, and a low pass filter 9 is connected to the upper electrode 5. An exhaust device 11 is connected to an exhaust port 2B on the bottom surface of the processing container 2 via a gas exhaust pipe 11A. The exhaust device 11 evacuates the processing container 2 to maintain a desired degree of vacuum. In the following description, the lower electrode 3 and the support 4 are collectively referred to as a mounting table 10 as necessary.
[0017]
A gas introduction pipe 5A is formed at the center of the upper surface of the upper electrode 5, and the gas introduction pipe 5A passes through the center of the upper surface of the processing vessel 2 via an insulating member 2C. A processing gas supply source 12 is connected to the gas introduction pipe 5 </ b> A via a gas supply pipe 13, and an etching gas is supplied from the processing gas supply source 12. That is, the processing gas supply source 12 is C₅F₈Gas supply source 12A, O₂A gas supply source 12B and an Ar gas supply source 12C are provided, and these

gas supply sources

12A, 12B, and 12C are connected to branch

pipes

13A, 13B, and 13C of the gas supply pipe 13, respectively. Each

branch pipe

13A, 13B, 13C has C₅F₈Gas supply source 12A, O₂

Flow control devices

12D, 12E, 12F and valves 12G, 12H, 12I corresponding to the gas supply source 12B and the Ar gas supply source 12C are sequentially provided from the upstream side to the downstream side, and these

flow control devices

12D, 12E, The etching gas supplied into the processing container 2 through 12F and valves 12G, 12H, and 12I is controlled to a predetermined flow rate.
[0018]
A large number of holes 5B are uniformly distributed on the lower surface of the upper electrode 5, and the processing gas is uniformly distributed from the holes 5B into the processing container 2. Accordingly, the high-frequency power is applied to the lower electrode 3 and the upper electrode 5 in a state in which the inside of the processing vessel 2 is evacuated by the exhaust device 11 and a predetermined etching gas is supplied from the processing gas supply source 12 at a predetermined flow rate. Then, plasma of an etching gas is generated in the processing container 2 to perform predetermined etching on the wafer W on the lower electrode 3. A temperature sensor (not shown) is attached to the lower electrode 3 and the temperature of the wafer W on the lower electrode 3 is constantly monitored via the temperature sensor.
[0019]
A refrigerant channel 10A through which a predetermined refrigerant (for example, a conventionally known fluorine-based fluid, water, etc.) passes is formed in the mounting table 10, and the lower electrode 3 is cooled while the refrigerant flows through the refrigerant channel 10A. The wafer W is cooled via the electrode 3, and the wafer W is controlled to a desired temperature. An electrostatic chuck 14 made of an insulating material is disposed on the lower electrode 3, and an electrode plate 14 </ b> A in the electrostatic chuck 14 is connected to a high voltage DC power supply 15. The electrostatic chuck 14 electrostatically attracts the wafer W by static electricity generated on the surface by a high voltage applied to the electrode plate 14A from the high-voltage DC power supply 15. A focus ring 16 surrounding the electrostatic chuck 14 is disposed on the outer peripheral edge of the lower electrode 3, and plasma is focused on the wafer W through the focus ring 16.
[0020]
The mounting table 10 is formed with gas flow paths 10B for supplying a heat conductive gas such as He gas as a backside gas, and the gas flow paths 10B are opened at a plurality of locations on the upper surface of the mounting table 10. These openings coincide with through holes formed in the electrostatic chuck 14 on the mounting table 10. Accordingly, when the backside gas is supplied to the gas flow path 10B of the mounting table 10, the backside gas flows out from the through hole of the electrostatic chuck 13 via the gas flow path 10B, and between the electrostatic chuck 14 and the wafer W. It spreads evenly throughout the gap, increasing the thermal conductivity in the gap. In FIG. 1, reference numeral 17 denotes a gate valve that opens and closes a wafer W loading / unloading port formed in the processing container 2.
[0021]
For example, an end point detector 18 is attached to the plasma processing apparatus 1, and an emission spectrum of plasma in the processing container 2 is measured using the end point detector 18, and the measured value is taken into the control device 19. . The control device 19 stores, for example, a principal component analysis program as a multivariate analysis program, and the principal component analysis is performed via this program. This principal component analysis program is used to analyze seasoning data when seasoning the processing container 2. As data for data analysis, measurement data of the emission spectrum of the end point detector 18 is used. As measurement data, for example, 1024 types of wavelengths in the range of 193 nm to 950 nm are used.
[0022]
Therefore, the seasoning data analysis method according to the present embodiment, that is, the collection of measurement data used for creating a prediction formula for predicting the end of seasoning will be described. That is, after cleaning in the processing container 2 and exchanging consumables such as a focus ring (not shown), seasoning is performed according to the following procedure in order to stabilize the processing container 2. First, after starting the plasma processing apparatus 1 on the first day, a dummy wafer (bare silicon) W is supplied into the processing container 2 and then an etching gas is supplied from the gas supply pipe 16 into the processing container 2 to obtain a predetermined degree of vacuum. Etching is performed by applying high-frequency power of, for example, 60 MHz and 2 MHz from the high-

frequency power sources

6 and 7 while being held. This process is repeated for 130 dummy wafers W, for example. The processing of the first day is completed by processing 130 dummy wafers W.
[0023]
Thereafter, the etching process is temporarily stopped, and the processing container 2 is left for several hours or more with the power turned on, that is, in a state where it can be restarted immediately. Cool internal parts to set temperature.
[0024]
Next, on the second day, for example, 30 dummy wafers W are supplied into the processing container 2 one by one under the conditions of the production process, and the etching cycle is repeated for each dummy wafer W. Since the inside of the processing chamber 2 is cooled at the start of the etching cycle, the processing chamber 2 itself, the lower electrode 12 in the processing chamber 2, the focus ring, and the like during the etching from the first dummy wafer W to the 30th wafer. The temperature of the parts gradually increases. In the present embodiment, the emission spectrum of the dummy wafer W at the time when there is a temperature change from the first to the 20th among the 30 wafers.aboutMeasurement is performed 18 times in one minute, and the above-described 297 kinds of emission intensities are used as measurement data for principal component analysis. Therefore, the temperature change in the processing container 2 is reflected in these measurement data.
[0025]
Thus, principal component analysis is performed using the measurement data. For example, measurement is performed m times (18 × 20 = 360 times in the present embodiment) on 20 dummy wafers, and n measurement data (emission intensity of 297 wavelengths in the present embodiment) exist for each measurement. Then, the matrix containing the measurement data is expressed by Equation 1. The row of this matrix has the measurement data of the measurement wavelength obtained by one measurement as its component, and the column has the measurement data that changes with the time of each wavelength as its component. Then, after obtaining an average value, a variance value, and a standard deviation based on each measurement data in the control device 19, normalization is performed using the average value and the standard deviation value. A principal component analysis of a plurality of measurement data is performed using a correlation matrix based on these normalized values to obtain an eigenvalue and its eigenvector. The eigenvalue represents the magnitude of variance of each measurement data, and is defined as a first principal component, a second principal component,. Each eigenvalue has an eigenvector (weight) belonging to the eigenvalue. In general, the higher the order of the principal component, the lower the contribution rate to the data evaluation, and the less the utility value.
[Expression 1]

[0026]
In the present embodiment, m measurements are performed on 20 dummy wafers, n pieces of measurement data are taken for each measurement, and the j-th principal component corresponding to the j-th eigenvalue of the i-th measurement is expressed by the following equation (2). It is represented by This j-th principal component t_ijMeasurement data obtained by a specific i-th measurement (x_i1, X_i2, ..., x_in) Is the score of the j-th principal component for the i-th measurement. Therefore, the score t of the j-th principal component_jIs defined by Equation 3, and the eigenvector P of the j-th principal component_jIs defined by Equation 4. And the score t of the j-th principal component_jTo matrix X and eigenvector P_jWhen is used, it is expressed by Formula 5. Further, the matrix X is expressed by Equation 6 using the main component scores and the respective eigenvectors.
[Expression 2]

[Equation 3]

[Expression 4]

[Equation 5]

[Formula 6]

However, P_n ^TIs P_nThis is the transpose matrix.
[0027]
Therefore, in the principal component analysis, even if there are many kinds of measurement data, for example, only a small number of statistical data up to the first principal component and the second principal component, and at most the third principal component are collected and only a small number of statistical data is examined. The seasoning situation can be grasped and the end of seasoning can be determined. For example, generally, if the cumulative contribution ratio of the eigenvalues of the first and second principal components exceeds 90%, the evaluation based on the first and second principal components becomes highly reliable. As described above, the first principal component indicates the direction in which the measurement data is dispersed most greatly, and is suitable for grasping the change with time of seasoning of the processing container 2 and determining the end of seasoning. Changes that cannot be grasped by the first and second principal components can be grasped by the residual score. In the present embodiment, the first principal component is obtained.
[0028]
Therefore, in this embodiment, the dummy wafer W is etched under the following conditions, and the eigenvalue can be obtained using the correlation matrix of the measurement data by the principal component analysis of the measurement data at this time, and the largest eigenvalue is the first principal component. Dispersion of scores. The eigenvector of the first principal component can be obtained using the eigenvalue and the correlation matrix. The principal component score of each measurement data is calculated, and the sum of squares (HOTELLINGSTSQUARE) of each principal component score is plotted in the graph shown in FIG. As is apparent from this graph, a large peak is recognized only in the measurement data on the first day, and no large peak is observed in the measurement data on the second day, so that the end of seasoning can be determined with certainty. Moreover, what plotted the square sum of the residual of each measurement data is the graph shown to (b) of FIG. Also in this figure, a large peak is recognized only in the measurement data on the first day, and the end of seasoning can be reliably determined. The horizontal axis of each graph indicates the number of measurements. In the present embodiment, 18 measurements are performed on one dummy wafer W, and 160 dummy wafers W are processed in two days. Therefore, the scale is 18 × 160 = 2880.
[0029]

[0030]
As described above, this embodimentAccording toPrediction formula for predicting the end of the seasoningTheCreateWhenAfter temporarily stopping the plasma processing apparatus 1 during the stage of entering the production process using the dummy wafer W,In a state where it can be restarted immediatelyIn order to determine the end of seasoning while processing the 20 dummy wafers W again after entering the production process after the processing vessel 2 is left for several hours to cool the processing vessel 2 itself and the components such as the lower electrode 12 therein. Since the measurement data is collected, the measurement data reflecting the temperature change of the processing vessel 2 itself and the parts such as the lower electrode 3 can be obtained, and the peak based on the temperature change can be excluded from the analysis result. soAnd moreBy using this analysis result during seasoning, the end of seasoning can be reliably detected and judged. Therefore, a stable etching process can be performed on the wafer by performing a plasma process after reliably detecting seasoning.
[0031]
FIG. 3 is a diagram showing a data analysis method according to another embodiment of the present invention. In the present embodiment, unlike the above-described embodiment, an average value of 18 measurement data (297 types of wavelengths) obtained for each dummy wafer W is obtained, and then a principal component analysis is performed using these average values. Thus, eigenvalues and eigenvectors were obtained. The graphs shown in FIGS. 3A and 3B are obtained by plotting the square sum of the principal component scores and the square sum of the residuals of each dummy wafer W. FIG. As is clear from FIGS. 3A and 3B, the end of seasoning can be determined in the same manner as the graph of the above embodiment shown in FIG. The numerical values on the horizontal axis indicate the number of dummy wafers.
[0032]
4 and 5 are diagrams showing a data analysis method according to still another embodiment of the present invention. In this embodiment, as shown in FIG. 4, for example, ten types of wavelengths having a large contribution to the residual of the measurement data (for example, wavelengths surrounded by circles in FIG. 4) are selected, and the above-described implementation is performed for these ten types of wavelengths. Similar to the embodiment, after obtaining an average value for each dummy wafer W, a principal component analysis was performed using these average values to obtain eigenvalues and eigenvectors. The graphs shown in FIGS. 5A and 5B are obtained by plotting the first principal component score and the residual score of each dummy wafer W. FIG. As is clear from FIGS. 5A and 5B, the jaggedness of the graph is reduced to a smooth curve as compared with the embodiment shown in FIG. 2, and the end of seasoning can be more easily determined. it can.
[0033]
FIG. 6 is a diagram showing a data analysis method according to still another embodiment of the present invention. In this embodiment, ten types of wavelengths having a high contribution rate to the residual are selected as in the embodiment shown in FIG. In the embodiment shown in FIG. 5, the time average value of the measurement data of each wavelength is adopted for the dummy wafer W, but this embodiment is the same as the case shown in FIG. 2 in that the measurement data itself is used. However, in the case of FIG. 2, the measurement data of the measurement wavelength obtained by one measurement is the component of the row of the matrix, and the measurement data that changes with the time of each wavelength is the component of the column. In this embodiment, rows and columns are transposed for each dummy wafer W and each wavelength. Since one row is measured 16 times per 10 wavelengths, it has 10 × 16 = 160 components. Since one column includes 20 wafers in the training set, the training set for principal component analysis having 20 components is a matrix of 20 rows and 160 columns. Based on this matrix, principal component analysis is performed in the same manner as in each of the above embodiments, and the graphs shown in FIGS. 6A and 6B are obtained by plotting the square sum of the principal component scores and the square sum of the residuals. . As is apparent from FIGS. 6A and 6B, the jaggedness is reduced as compared with the graph shown in FIG. 5, resulting in a smoother curve, and the end of seasoning can be more easily determined. .
[0034]
Further, the present invention can be applied to the plasma processing apparatus 20 shown in FIG. 7 similarly to the plasma processing apparatus 1, and the same effect as the plasma processing apparatus 1 can be expected. As shown in FIG. 7, the plasma processing apparatus 20 also serves as a processing container 21 made of a conductive material such as aluminum, and a mounting table disposed on the bottom surface of the processing container 21 and mounting the wafer W thereon. The lower electrode 22, a hollow grounded upper electrode 23 disposed above the lower electrode 22 at a predetermined interval and also serving as an etching gas supply unit, and magnetic field forming means 24 for applying a rotating magnetic field The rotating magnetic field B by the magnetic field forming means 24 acts on the electric field generated between the upper and lower electrodes of the processing vessel 21 under the control of the control device 25, and uniform plasma processing is performed on the wafer W with high-density plasma. Do.
[0035]
A gas supply pipe 26 communicated with the upper electrode 23 is connected to the upper surface of the processing container 21, and etching gas is introduced into the processing container 21 from a gas supply source (not shown) via the gas supply pipe 26 and the upper electrode 23. Supply. A gas discharge pipe 27 connected to a vacuum exhaust device (not shown) is connected to the side surface of the processing container 21, and the inside of the processing container 21 is depressurized through the vacuum exhaust apparatus and the gas exhaust pipe 27 to maintain a predetermined degree of vacuum. . A high-frequency power source 28 is connected to the lower electrode 22, and high-frequency power is applied from the high-frequency power source 28 to the lower electrode 22 to generate an etching gas plasma between the

electrodes

22 and 23. For example, a predetermined etching process is performed.
[0036]
For example, an end point detector 29 is attached to the plasma processing apparatus 20, and an emission spectrum of plasma in the processing container 21 is measured using the end point detector 29, and the measured value is taken into the control device 25. . For example, a program for principal component analysis is stored in the control device 25 as a multivariate analysis program, and the principal component analysis is performed via this program. This principal component analysis program is used to analyze seasoning data when seasoning the processing vessel 21. As data for data analysis, measurement data of the emission spectrum of the end point detector 29 is used. As measurement data, for example, 1024 types of wavelengths in the range of 193 nm to 950 nm are used.
[0037]
In each of the above embodiments, the principal component analysis has been described as an example of the data analysis method for determining the end of seasoning. However, other multivariate analysis may be used. In each of the above embodiments, the case where the emission spectrum of plasma is used has been described. However, other measurement data, for example, a high frequency voltage, a high frequency current, a high frequency voltage and a high frequency detected by a VI probe provided in the plasma processing apparatus. Measurement data that is easily affected by a temperature change in the processing vessel such as a phase difference of current can be used. In each of the above embodiments, the etching processing apparatus has been described as an example. However, the present invention can be applied to other plasma processing apparatuses.
[0038]
【The invention's effect】
Claims 1 to 1 of the present inventionClaim 7According to the invention described inWhen creating a prediction formula that predicts the end of seasoning of the processing equipment using the test object, after stopping the seasoning in the middle of seasoning and leaving the processing container in a state where it can be restarted immediately, , Seasoning again, and using the measurement data obtained by each seasoning to create prediction formulas, eliminating the effects of temperature fluctuations on the test objectEnd of seasoningSureIt is possible to provide a seasoning end detection method that can be used for determination.
[0039]
In addition, the present inventionClaim 8~Claim 12According to the invention described inPrior to plasma processing, when creating a prediction formula that predicts the end of seasoning of the processing equipment using the test object, the seasoning is interrupted in the middle of seasoning, and the processing container is left in a state where it can be restarted immediately. After allowing it to cool, seasoning is performed again, and the prediction formula is created using the measurement data obtained by each seasoning, eliminating the effects of temperature fluctuations on the test object.seasoningEnd ofBy reliably detecting plasma and then performing plasma treatmentObject to be processedStable againstplasmaPlasma treatment method capable of performing treatmentAnd plasma processing apparatusCan be provided.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram showing an example of a plasma processing apparatus to which a seasoning data analysis method and seasoning end detection method of the present invention are applied.
2 is a diagram showing an analysis result of measurement data regarding the plasma processing apparatus shown in FIG. 1 obtained according to an embodiment of the present invention, in which (a) is a graph showing fluctuations in the sum of squares of main component scores of measurement data; (B) is a graph which shows the fluctuation | variation of the residual score of measurement data.
FIGS. 3A and 3B are diagrams showing analysis results obtained by another embodiment of the present invention, and are graphs corresponding to FIGS. 2A and 2B. FIGS.
FIG. 4 is a graph showing a contribution ratio of measurement data of an emission spectrum to a residual used in still another embodiment of the present invention.
5 is a graph showing an analysis result obtained using the average value of wavelengths shown in FIG. 4, and is a graph corresponding to (a) and (b) of FIG.
6 is a graph showing an analysis result obtained using the wavelength shown in FIG. 4, and is a graph corresponding to (a) and (b) of FIG.
FIG. 7 is a block diagram showing another example of a plasma processing apparatus to which the seasoning data analysis method and seasoning end detection method of the present invention are applied.
8 is a graph showing the analysis result obtained by the conventional analysis method, and is a graph corresponding to (a) and (b) of FIG. 2 when the 51st to 60th dummy wafers on the first seasoning are used. .
9 is a diagram showing another analysis result obtained by a conventional analysis method, and is a graph corresponding to (a) and (b) of FIG. 2 when the 121st to 130th dummy wafers on the first seasoning are used. It is.
[Explanation of symbols]
10 Plasma processing equipment (processing equipment)
11 Processing container
12 Lower electrode
W Dummy wafer (test object)

Claims

In the method for detecting the end of seasoning when supplying a test object to the processing container of the processing apparatus and performing seasoning, the test object is put in the processing container one by one several times. And supplying a predetermined treatment to each of the test objects, the processing vessel is left in a state where it can be restarted immediately to cool the inside of the processing vessel, and after cooling , the processing vessel is again put into the processing vessel. The test object to be processed is supplied multiple times one by one to perform a predetermined process on each of the test objects to be processed and obtained from each test object to be used for each of the above processes. Performing multivariate analysis using a plurality of measurement data, creating a prediction formula for predicting the end of seasoning, and detecting the end of seasoning when performing the seasoning based on the prediction formula Seasoning end detection method characterized by a step.

The seasoning end detection method according to claim 1, wherein principal component analysis is used as the multivariate analysis.

The seasoning end detection method according to claim 1 or 2, wherein a plasma emission spectrum is used as the measurement data.

4. The seasoning end detection method according to claim 3, wherein, among the wavelengths of the emission spectrum, a wavelength having a high contribution ratio to the residual is used.

The seasoning end detection method according to claim 1 or 2, wherein a high-frequency voltage obtained by a VI probe is used as the measurement data.

The seasoning end detection method according to claim 1 or 2, wherein a high-frequency current obtained by a VI probe is used as the measurement data.

3. The seasoning end detection method according to claim 1, wherein a phase difference between a high-frequency voltage and a high-frequency current obtained by a VI probe is used as the measurement data.

In the plasma processing method by supplying a test object to be processed into the processing chamber of the processing apparatus comprises a step of detecting the completion of the seasoning at the time of performing the seasoning, the process may be treated for the test to the processing chamber Performing a multivariate analysis using a plurality of measurement data obtained by supplying a body, creating a prediction formula for predicting the end of the seasoning, and ending seasoning when performing the seasoning based on the prediction formula was closed and a step of detecting, in the step of creating the prediction equation for each of these test object to be processed by the test object to be processed in the processing vessel by supplying a plurality of times one by one After performing the predetermined processing, the processing container is left in a state where it can be restarted immediately to cool the inside of the processing container, and after cooling, a plurality of test objects to be processed are placed in the processing container one by one. The multivariate analysis using a plurality of measurement data obtained from each test object used for each of the above-mentioned processes. A plasma processing method characterized by performing .

9. The plasma processing method according to claim 8 , wherein principal component analysis is used as the multivariate analysis.

10. The plasma processing method according to claim 8 , wherein a plasma emission spectrum is used as the measurement data.

The plasma processing method according to claim 10 , wherein a wavelength having a high contribution ratio to the residual is used among the wavelengths of the emission spectrum.

A processing container that accommodates an object to be processed; a detector that measures an emission spectrum of plasma in the processing container; and a control device that receives measurement data from the detector connected to the detector. When the control device supplies the test object to the processing container and performs seasoning, the control device supplies the test object to the processing container several times one by one . After performing a predetermined process on each test object, the process container is left in a state where it can be immediately restarted to cool the process container, and the test object is again placed in the process container. Each of these test objects to be processed is supplied in a plurality of times and each of the test objects is subjected to a predetermined process, and a plurality of test objects obtained from the respective test objects to be used for each of the above processes using the detector. Multivariate solution based on measured data Performs multivariate analysis using the program to create a prediction equation for predicting the end of the seasoning, a plasma processing apparatus characterized by detecting the end of seasoning in performing the seasoning on the basis of the prediction equation.