JP4344674B2 - プラズマ処理装置 - Google Patents

Description

本発明はプラズマ処理装置および処理方法にかかり、特に外乱による影響を抑制することのできるプラズマ処理装置および処理方法に関する。

プラズマ処理装置は、例えば、真空処理室内にエッチングガスを導入し、減圧下でプラズマ放電を発生させ、このプラズマ中に発生するラジカルあるいはイオンを、被処理物であるウエハ表面に反応させてエッチングをする装置が知られている。 このような処理を行うドライエッチング装置は、レシピと呼ばれる製造条件（ガス流量、ガス圧力、投入電力、エッチング時間等）のもとにエッチング処理を行う。前記レシピは半導体デバイスの特定の製造工程（同一プロセス）においては、常に一定に保持されている。なお、前記１つのプロセスを数ステップに分割して各ステップ毎に製造条件を変更する場合もある。

半導体製造工程において、ドライエッチング装置があるプロセスを処理する場合、前述のようにレシピと呼ばれる製造条件をウエハ処理毎に毎回一定に設定してウエハ加工を行う。

しかし、最近の微細化が進んだ状態でのドライエッチングプロセスでは、ウエハとエッチングガスの反応生成物が処理室内壁に堆積し、この堆積物からアウトガスと呼ばれる不要なガスが発生し、このため処理室内の環境が経時変化する。さらに、処理室関連部品の温度変化、部品の消耗によっても処理室内環境は変化する。このようにドライエッチング装置には様々な外乱要因が存在する。

また、エッチングの前工程であるリソグラフィー工程で形成するマスクの形状寸法のばらつきも、エッチング結果に重要な影響を与える。

すなわち、一定のレシピを用いてエッチング処理を行っても、種々の外乱により一定の性能を得ることは困難である。本発明はこれらの問題点に鑑みてなされたもので、特に外乱による影響を抑制することのできるプラズマ処理装置および処理方法を提供する。

本発明は上記課題を解決するため、次のような手段を採用した。

真空処理室内に収容した試料に処理を施す真空処理装置と、該真空処理装置の処理中のプロセス量をモニタするセンサと、該センサからの信号を圧縮して装置状態信号を生成する信号圧縮部と、該信号圧縮部からの装置状態信号および設定された処理結果の予測式をもとに処理結果を推定する加工結果推定モデルユニットと、前記加工結果推定モデルユニットの推定結果をもとに処理結果が目標値となるように処理条件の補正量を計算する最適レシピ計算モデルユニットと、レシピサーバに格納したレシピの中から前記最適レシピ計算モデルユニットが計算した最適レシピに最も近いレシピを選択して使用可能レシピとして設定する使用可能レシピ選択手段を備え、前記試料の処理中に前記使用可能レシピ選択手段が選択したレシピをもとに次の処理ステップで最適条件の試料処理を行う。

本発明によれば、外乱による影響を抑制することのできるプラズマ処理装置および処理方法を提供することができる。

図１は、本発明の実施形態にかかるドライエッチング装置の概要を示す図である。図において、１はプラズマ１ｃを生成するプラズマ処理室、１ｂは処理室内のウエハステージ１ａ上に載置した被処理物であるウエハである。２は装置に供給するガス流量、ガス流量、ガス圧力、投入電力等の処理中のプロセス量をモニタするためのセンサであり、これらのセンサは通常ドライエッチング装置に標準装備される。３は付加センサであり、例えば、プラズマ光のスペクトルを解析するための発光分光センサ（ＯＥＳ： Ｏｐｔｉｃａｌ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、プラズマ粒子の質量を分析するための４重極質量分析装置（ＱＭＳ： Ｑｕａｄｒｕｐｏｌｅ Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ）、４はレシピ６に従ってドライエッチング装置を制御するアクチュエータ、５は処理中のプロセス量をレシピあるいは生産管理情報（ロット番号、ウエハＩＤ等）と結合して保存するデータベースである。なお、前記レシピはウエハ処理中あるいはウエハ処理毎に変更可能である。

図２は、本発明の第１の実施形態にかかるドライエッチング処理システムの全体構成を示す図である。該装置はフィードバック（ＦＢ）制御系およびフィードフォワード（ＦＦ）制御系を含む。

図において、２１はフォトリソグラフィ処理装置であり、例えば半導体基板上にレジストを塗布し、該レジストを、例えば目的とするＦＥＴのゲート部分に目的とする電極幅のゲート電極が得られるようにエッチング加工する。以下この電極幅の目標値あるいは加工結果の値をＣＤ（ｃｒｔｉｃａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）値と称する。２２は前記エッチング後のレジストのＣＤ値を計測するＣＤ−ＳＥＭ等の計測機、２３はプラズマエッチング処理装置（エッチャ）、２４はプラズマエッチング処理装置に供給するガス流量、ガス圧力、投入電力、ＯＥＳ、ＱＭＳ等の処理中のプロセス量をモニタするためのセンサ（以下Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサと称する）である。２５は加工結果推定モデルであり、前記Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサのモニタ出力あるいは予め設定した加工結果の予測式を用いて加工結果（例えば前記加工結果ＣＤ値）を推定する。なお、Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサはウエハ処理中にウエハ毎にモニタ可能であるため、前記推定モデルはウエハ毎に加工結果を推定することができる。また、この推定モデルは後述する加工結果の測定機出力に基づき修正することができる。

２６は最適レシピ計算モデルであり、前記加工結果の推定モデルの推定結果および目標値２７をもとに最適レシピ計算モデルを、例えば図の例１または例２に示すように修正して最適レシピを生成する。また、この計算モデルは前記ＣＤ−ＳＥＭ等の計測機２２の出力を例３に示すようにフィードフォワード制御入力として利用することができる。

２８は使用可能レシピ選択手段であり、レシピサーバ２９に格納したレシピの中から最適レシピ計算モデルが生成した最適レシピに最も近いレシピを選択して使用可能レシピとして設定する。

３０は加工結果のＣＤ値を測定するＣＤ−ＳＥＭ（寸法側長用走査形電子顕微鏡（Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ−Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ））、３１はその他の加工結果を測定するＸ−ＳＥＭ（断面測定用走査形電子顕微鏡（Ｃｒｏｓｓ Ｓｅｃｔｉｏｎ−Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ））等の加工結果の測定機であり、加工結果をＣＤ値あるいはゲート形状信号３２として出力する。なお、前記ＣＤ−ＳＥＭ３０およびＸ−ＳＥＭ３１等の測定機は、前記プラズマエッチング処理装置の処理単位毎（ロット単位毎）にウエハをサンプリングして計測することになる。このため前記ＣＤ値あるいはゲート形状はロット毎に得られることになる。

図３は、本実施形態のドライエッチング装置のフィードバック制御を説明する図である。まずステップ１において、加工目標値（ＣＤ値）を設定する。ステップ２において最適レシピ計算モデルは加工目標値から目標値を達成するのに最適なレシピを計算する。ステップ３において、最適レシピに最も近い使用可能なレシピを選択し、ステップ４において、該レシピをエッチング処理装置２３に設定する。ステップ５において、エッチングを開始する。ステップ６において、エッチングを行っている間の装置の状態をＩｎ−Ｓｉｔｕセンサによりモニタリングする。ステップ７において、１枚のウエハのエッチング処理が終了すると、ステップ８において、加工結果推定モデルを用いて、前記Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサの測定値をもとにウエハの加工結果を推定する。ステップ９において、前記推定した加工結果と目標値をもとに、図４に示すように最適レシピ計算モデルを修正し、修正した最適レシピをエッチング処理装置２３に設定する。次いでステップ２に進んで次のウエハを処理する。

また、前述のように、各ロット毎にウエハを１枚ずつサンプリングして、ウエハの実寸法をＣＤ−ＳＥＭ３０あるいはＸ−ＳＥＭ３１等の加工結果の測定機で測定し、該測定結果に基づいて加工結果の推定モデルを精度よく修正することができる。また、この推定モデルの修正により、前記サンプリング検査のみによりウエハの全数検査に相当する精度のよい検査を実行することができる。

このように本制御方式によれば、Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサの測定値を用いて加工結果を推定し、フィードバック制御することができる。また、Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサの測定値を用いるので、ウエハの実寸法をＣＤ−ＳＥＭ３０あるいはＸ−ＳＥＭ３１等の加工結果の測定機のみで測定する方法（Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサを用いない方法）に比して、高速なフィードバックループ（ウエハ毎のフィードバック制御ループ）構成することができ、不良ウエハの大量生産を抑制することができる。

次に、本実施形態のドライエッチング装置のフィードフォワード制御を説明する。フォトリソグラフィ処理装置２１により処理したウエハのレジスト加工寸法（例えばＣＤ値）はＣＤ−ＳＥＭ等の測定機２２により測定する。最適レシピ計算モデル２６は、この測定値と前記目標値２７とを比較し、ホトリソグラフィ工程におけるレジスト加工寸法の目標値からの前記ずれを相殺する加工量（ＣＤシフト量）を見積もり（図中Ｙ）、この見積もりをもとに最適レシピ計算モデルを用いて最適レシピを計算する。次いで、使用可能レシピ選択手段２８はレシピサーバに格納したレシピの中から最適レシピ計算モデルが生成した最適レシピに最も近いレシピを選択して使用可能レシピとして設定する。

図４においては、ホトリソグラフィ工程における加工結果が目標ＣＤ値よりも大の場合の例を示している。このようなような場合は、レジストを目標ＣＤ値になるようにエッチング処理で細くする（スリミング処理）か、あるいは、ＢＡＲＣ／ＨＬＤ（反射防止膜）エッチング処理で目標ＣＤ値になるように調整する。次いで目標ＣＤ値となったレジスト、あるいはＢＡＲＣ／ＨＬＤをマスクとしてエッチング処理する。この場合、目標とするレジストのサイドエッチングによって生じるＣＤシフト量を見積り、この見積もりをもとに、図５に示すように最適レシピ計算モデルにより最適レシピを計算する。次いで、計算した最適レシピにもっとも近い、使用可能なレシピを選択し、レジストをエッチング処理する。

次に、同様に、前記レジストのＣＤ値をもとに、最適レシピ計算モデルにより最適レシピを計算し、計算した最適レシピにもっとも近い使用可能なレシピを選択してウエハのエッチング処理を行い、エッチング処理の工程を終了する 図６は、本発明のドライエッチング装置の他の例を示す図である。なお、図において図２に示される部分と同一部分については同一符号を付してその説明を省略する。この例においては、図２に示す加工結果推定モデルは使用しない。こうすることにより、フィードバックのループ速度は遅くなるが、加工結果の測定機３０，３１，からの実データを用いたフィードバックを行うことができる。このため、最適レシピ計算モデルをより正確に修正することができる。

図１６は、本発明のドライエッチング装置の他の例を示す図である。なお、図において図２に示される部分と同一部分については同一符号を付してその説明を省略する。この例においては、図２に示すＣＤ−ＳＥＭ３０とＸ−ＳＥＭ３１、および加工結果３２は使用しない。Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサ２４と加工結果推定モデル２５が高精度で維持できる場合、ＣＤ−ＳＥＭ等からのモデル補正は不要となるためである。こうすることにより、ＣＤ−ＳＥＭ、Ｘ−ＳＥＭ等の検査装置を必要としない処理方法が実現でき、半導体製造において検査工程を削減できる。

図７は、本発明のドライエッチング装置のさらに他の例を示す図である。なお、図において図２に示される部分と同一部分については同一符号を付してその説明を省略する。この例においては、図２に示すＩｎ−Ｓｉｔｕセンサ２４に代えて、光散乱形状推定手段（Ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ）を用いる。光散乱形状推定手段は、ウェハ上に設けた複数の格子マークに、波長もしくは入射角をパラメータとして光を照射して反射率を測定する。つぎに、予め理論計算によって作成しておいた特徴ライブラリと比較して一致度の良いライブラリ波形を探索し、さらに、形状パラメータを調整することにより複数の格子マークにより形成されるウエハの形状、寸法を推定することができる。

この光散乱形形状推定手段２４Ａを用いて、ロット毎にサンプルしたウエハの格子マークの加工形状を測定し、前記加工結果推定モデル２５を修正するようにすれば、Ｘ−ＳＥＭによる破壊検査を行うことなく形状推定精度を修正することができる（図１５）。

この光散乱推定手段２４Ａを、プロセス量をモニタするための測定装置（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ）としてエッチング処理装置２３に組み込み、エッチング直後のウェハをエッチング装置内で計測し、寸法、形状を推定する。推定結果を基に最適レシピ計算モデルを修正することは図２の場合と同様である。

図８は、Ｉｎ−ｓｉｔｕセンサを用いた加工結果推定と加工制御の効果を示す図である。図では、Ｉｎ−ｓｉｔｕセンサの例として処理中のプラズマ発光を測定する例を示す。プラズマ発光には、プロセスを支配するエッチャントやイオンの情報が含まれており、プラズマ発光のピーク強度やスペクトル形状の変化から加工結果の変化を推定することができる。

なお、プラズマ発光の変化はわずかであるので、プラズマ発光に対してなんらかの数値処理を施して発光スペクトルの変化成分を感度よく抽出することが望ましい。演算処理としては、たとえば標準スペクトルに対して比や差分をとる方法がある。あるいは統計解析的な手法、たとえば主成分分析を用いれば、多くの発光ピークのなかから変化したピーク成分のみをフィルタリングしてとりだすことができる。

図８の左欄には、プラズマ発光に対して数値処理をほどこした結果を示している。図の＊印は、側壁デポジットに影響を与える発光ピークの変化を示す。この発光ピークの分析結果から、加工結果推定モデルにもとづいて加工結果が推定できる。この様子は図８の中央部に示してあり、所定の形状（最上段に示す）に比べて、発光ピークの変化に対応して側壁デポジットが増加してテーパ角が増加していることが推定される。

これらの結果にもとづいて、最適なレシピを計算して加工制御をおこなう。最適レシピ計算は、処理レシピに対して補正をかけることで行う。加工目標値からのずれ量に応じて、例えば、テーパ角が目標値に一致している場合は補正を加えずに、テーパ角が大きい場合は補正量を大きくとる。これにより、図３の右欄に示すように、テーパ角を一定にたもつことができる。この最適レシピ計算の方法は後述する。なお、ここではＩｎ−ｓｉｔｕセンサとして、プラズマ発光をを検出するセンサ用いたが、これ以外にも、たとえば放電電圧（Ｖｐｐ）やバイアス電圧（Ｖｄｃ）、あるいはインピーダンスモニタを用いることもできる。

図９は、本実施形態にかかるドライエッチング装置のエッチング制御を説明するブロック図である。

プロセス量をモニタし、さらに加工結果をモニタするセンサ９１としては、発光分光器などの多数のデータを出力するセンサ、プラズマインピーダンスモニタのようにプラズマの状態に感度が高いセンサ、その他の圧力や温度や電圧、電力の入射、反射などの種々のセンサを備えることができる。また、発光分光器のように多数のデータを同時に取得できるセンサが一つあるだけでもよい。これらのセンサは一定時間毎、たとえば１秒毎に、装置の状態を表す信号を出力する。この一回の出力あたりに、センサデータの数は数十個から数千個である。

信号圧縮部９２はこれらの多数のデータを圧縮して装置状態信号を生成する。装置状態信号の数は場合によって変わるが、数個から数十個の場合がある。この信号圧縮には主成分分析などの統計的解析法を用いることができる。

加工結果推定部９３は、前記装置状態信号の時間変化から、平均化や微分操作によって、ウエハ毎の処理状態信号を生成する。

ここで、図の加工結果予測式９４は、前記生成したウエハ毎の処理状態信号から処理後のウエハの加工結果を予測する予測式であり、予めデータベースに格納しておく。さらに、前記加工結果推定部９３は前記処理状態信号および予測式を用いてウエハの加工形状を予測する。なおウエハ内で加工形状のばらつきがあるときには、このばらつきも計算する。

最適レシピ計算モデル９５は前記予測結果および処理の目標値９６を入力して、加工結果が目標値になるように処理条件の補正量を計算する。この補正された処理条件（最適レシピ）を装置制御部９７に渡して、エッチング装置９８を制御して、次のウエハの処理を行う。なお、前記加工結果予測式は、その予測精度の検定をＣＤ−ＳＥＭなどの加工形状の測定機による実測結果と比較することにより行うことができる。

図１０は、フィードバック制御あるいはフィードフォワード制御による安定化の効果を示す図である。縦軸はＣＤゲインであり、ＣＤ値の加工による太り量を示す。生産管理上、このＣＤゲインはわずかに正の値で一定に保たれることが理想的である。しかし、リアクタ内壁面への反応生成物の堆積などにより、プラズマやケミストリの状態がわずかではあるが変化していくために加工に長期的な変動が生じる。これをこの図ではロット間変動と名づけている。特にリアクタを大気開放して内部の堆積物を除去する全掃後から、リアクタ内壁面の状態が安定するまでの間に変動がでる。また、ロット内においても、反応生成物の堆積や内壁面の温度変化などにより短期的な変動（ロット内変動）が生じる。さらに、ホト工程やエッチング工程の加工によるばらつき変動も生じる。

従来からこうした変動に対しては、内壁面の温度調整などのハード的な改善により、あるいは適当な間隔で（たとえばロットごとやウエハごとに）クリーニングをおこなって堆積物を除去して、リアクタの状態を安定化させることによりデバイス加工のマージン以内におさめている。しかしながら、デバイスの微細化にともない、加工マージンが小さくなると従来の方法では安定化の限界が生じている。これに対して本実施形態に示すようにフィードバック制御あるいはフィードフォワード制御を施すことにより、図１０下段に示すようにロット間変動・ロット内変動・ばらつき変動をおさえてデバイス加工のマージン以内におさめることが可能になる。

図１１は、図９に示す加工結果予測式を生成するための処理を説明する図である。まず、ステップ１において、エッチング処理装置を用いて試料（ウエハ）の処理を行う。ステップ２において、プロセス量をモニタするセンサのデータをデータ圧縮部において圧縮し、ステップ３において圧縮したデータを処理状態信号データベースに格納する。ステップ４において、前記処理の終了したウエハの加工形状を、例えばＣＤ−ＳＥＭなどで測定し、ステップ５において、加工結果データベースに保存する。ステップ６において、前記実測した加工形状と処理状態信号の相関関係式を重回帰分析により求め、加工結果予測式を生成する。

図１２は、本発明のドライエッチング装置のさらに他の例を示す図である。この例では、最適レシピ計算モデルのモデル化方法として統計処理に一般に用いられている応答曲面モデルを利用した。また、図１３は最適レシピ計算モデル構築のための処理を示す図である。

まず、目標とするエッチング性能の項目をＡ，Ｂ，Ｃとし、エッチング装置へ設定するレシピパラメータがａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆの６項目であるとする。Ａ，Ｂ，Ｃは、例えば選択比、サイドエッチング量、テーパー角度といったものであり、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆは、例えばガス流量、圧力、電圧、電力、温度、時間といったものである。まず、ステップ１において、タグチメソッドを用いた評価実験を行い、ステップ２において、均一性に影響を与えるレシピパラメータを選択し、制御可能なパラメータから除外する。これらのパラメータ（本図ではｄ，ｅ，ｆ）は固定レシピパラメータとして常時固定とすることで、ウエハ毎のフィードバック制御（Ｒｕｎ−ｔｏ−Ｒｕｎ制御）により均一性が劣化することを防ぐ。

ステップ３において、実験計画法を用いてモデル化に必要なデータを取得し、ステップ４において、最適レシピ計算モデルを作成する。図１１においては最適レシピ計算モデルの概念を容易に理解できるようレシピパラメータａ，ｂ，ｃに対して、エッチ性能Ａ，Ｂ、エッチ性能Ａ，Ｃ、およびエッチ性能Ｂ，Ｃのみがそれぞれ関与している３次元のモデルを仮定した。実際には応答曲面法により生成される最適レシピ計算モデルは、エッチ性能Ａ，Ｂ，Ｃを入力とし、レシピパラメータａ，ｂ，ｃを出力とするような多次元のモデルである。本構築例においては、エッチング性能を変化させるためにモデルの傾斜を変化させる方法をとった。このようにして修正されたモデルを用いて導かれる更新されたレシピパラメータａ’，ｂ’，ｃ’と固定レシピパラメータｄ，ｅ，ｆを次のウエハの処理条件として与える。ステップ５において、前記エッチング条件にしたがってエッチング処理を実行する。

図１４は、使用可能レシピ選択手段の使用可能レシピ選択方法を説明する図である。あるプロセスにおいて、１枚目のウェハを処理する場合、まず、最適レシピ計算モデルにより、ＣＤシフト量およびＣＤテーパの目標値を元に、［１］（図では丸付数字で示している）で示すレシピＮｏ．２０が算出されて、このレシピで処理が行われる。ここでは説明を簡便にするために目標値を２変数としたが、２変数以上の場合も同様である。

１枚目のウェハのエッチング処理終了後、加工結果推定モデルあるいはＣＤ−ＳＥＭ等の計測機により加工結果を測定する。この測定結果が［２］に示すように目標としていたものからずれていたとする。この場合は、当初の計算モデルが経時変化などにより変動していると判断し、モデルを当初のレシピ（ここではレシピＮｏ．２０）が当該加工結果に一致するように移動もしくは傾斜させ、モデル修正を行う（初期の最適レシピ計算モデルを移動して修正後の最適レシピ計算モデル（１）とする）。

２枚目のウェハのエッチング処理時には、修正された最適レシピ計算モデル（１）を使用し、目標値から最適レシピ（［４］に示す２枚目ウェハのレシピＮｏ．１０）を選択する。

しかし、モデル修正後にモデルが図中に示している「修正後の最適レシピ計算モデル（２）」になった場合は、目標値での最適レシピは存在しない。したがって、この場合は、アラームを出し、エッチング処理は行わないことになる。これにより、装置が異常になった場合、多くの不良を出すことを未然に防ぐことができる。また、このアラームは、前記全掃といわれるメンテナンス処理の実行判断として使用することもできる。なお、以上の説明ではプラズマ処理装置としてプラズマエッチング装置を代表例として説明したが、本発明はプラズマＣＶＤ装置等の他のプラズマ処理装置にも適用することができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、プロセス量をモニタするためのセンサ出力あるいは加工結果の測定機の測定結果を基にフィードバック制御あるいはフィードフォワード制御を施すので、経時変化等に基づくロット間変動・ロット内変動およびばらつき変動をおさえて精度のよいデバイス加工を実施することができる。

本発明の実施形態にかかるドライエッチング装置の概要を示す図である。 ドライエッチング装置の全体構成を示す図である。 ドライエッチング装置のフィードバック制御を説明する図である。 最適レシピ計算モデルの修正を説明する図である。 最適レシピの計算を説明する図である。 ドライエッチング装置の他の例を示す図である。 ドライエッチング装置のさらに他の例を示す図である。 Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサセンサを用いた加工結果推定と加工制御の効果を示す図である。 ドライエッチング装置のエッチング制御を説明する図である。 フィードバック制御あるいはフィードフォワード制御による安定化の効果を示す図である。 加工結果予測式を生成するための処理を説明する図である。 ドライエッチング装置のさらに他の例を示す図である。 最適レシピ計算モデル構築のための処理を示す図である。 使用可能レシピ選択手段の使用可能レシピ選択方法を説明する図である。 ドライエッチング装置のさらに他の例を示す図である。 ドライエッチング装置のさらに他の例を示す図である。

符号の説明

１ プラズマ処理室
１ａ ウエハステージ
１ｂ ウエハ
２ センサ
３ 付加センサ
４ アクチュエータ
５ データベース
６ レシピ
７ 生産管理情報
２１ フォトリソグラフィ処理装置
２２ ＣＤ−ＳＥＭ
２３ プラズマエッチング処理装置
２４ Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサ
２４Ａ 光散乱式形状推定手段
２５ 加工結果推定モデル
２６ 最適レシピ計算モデル
２７ 目標値
２８ 使用可能レシピ選択手段
２９ レシピサーバ
３０ ＣＤ−ＳＥＭ
３１ Ｘ−ＳＥＭ

Claims (5)

1. 真空処理室内に収容した試料に処理を施す真空処理装置と、
   該真空処理装置の処理中のプロセス量をモニタするセンサと、
   該センサからの信号を圧縮して装置状態信号を生成する信号圧縮部と、
   該信号圧縮部からの装置状態信号および設定された処理結果の予測式をもとに処理結果を推定する加工結果推定モデルユニットと、
   前記加工結果推定モデルユニットの推定結果をもとに処理結果が目標値となるように処理条件の補正量を計算する最適レシピ計算モデルユニットと、
   レシピサーバに格納したレシピの中から前記最適レシピ計算モデルユニットが計算した最適レシピに最も近いレシピを選択して使用可能レシピとして設定する使用可能レシピ選択手段を備え、
   前記試料の処理中に前記使用可能レシピ選択手段が選択したレシピをもとに次の処理ステップで最適条件の試料処理を行うことを特徴とするプラズマ処理装置。
2. 請求項１の記載において、
   前記加工結果推定モデルユニットは、処理結果得られた前記試料の形状の測定結果に基づき、修正されることを特徴とするプラズマ処理装置。
3. 請求項１または２の記載において、
   前記最適レシピ計算モデルユニットには前記試料の加工前形状の測定結果に基づき、前記処理結果が目標値となるように処理条件を計算するフィードフォワード制御を付加することを特徴とするプラズマ処理装置。
4. 請求項１の記載において、 前記最適レシピ計算モデルユニットは、処理結果得られた前記試料の形状の測定結果に基づき、修正されることを特徴とするプラズマ処理装置。
5. 請求項１、２、４の何れか１の記載において、
   前記真空処理装置はプラズマエッチング処理装置であることを特徴とするプラズマ処理装置。

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