JP4448335B2 - プラズマ処理方法及びプラズマ処理装置 - Google Patents

プラズマ処理方法及びプラズマ処理装置 Download PDF

Info

Publication number
JP4448335B2
JP4448335B2 JP2004002883A JP2004002883A JP4448335B2 JP 4448335 B2 JP4448335 B2 JP 4448335B2 JP 2004002883 A JP2004002883 A JP 2004002883A JP 2004002883 A JP2004002883 A JP 2004002883A JP 4448335 B2 JP4448335 B2 JP 4448335B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
plasma processing
measurement data
model
processing
plasma
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2004002883A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2005197503A (ja
JP2005197503A5 (ja
Inventor
昌幸 友安
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tokyo Electron Ltd
Original Assignee
Tokyo Electron Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tokyo Electron Ltd filed Critical Tokyo Electron Ltd
Priority to JP2004002883A priority Critical patent/JP4448335B2/ja
Priority to TW094100506A priority patent/TW200527256A/zh
Priority to KR1020050001514A priority patent/KR100612736B1/ko
Priority to US11/030,049 priority patent/US7289866B2/en
Priority to CNB200510000398XA priority patent/CN100401481C/zh
Publication of JP2005197503A publication Critical patent/JP2005197503A/ja
Publication of JP2005197503A5 publication Critical patent/JP2005197503A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4448335B2 publication Critical patent/JP4448335B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J37/00—Discharge tubes with provision for introducing objects or material to be exposed to the discharge, e.g. for the purpose of examination or processing thereof
    • H01J37/32—Gas-filled discharge tubes
    • H01J37/32917—Plasma diagnostics
    • H01J37/32935—Monitoring and controlling tubes by information coming from the object and/or discharge
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J37/00—Discharge tubes with provision for introducing objects or material to be exposed to the discharge, e.g. for the purpose of examination or processing thereof
    • H01J37/32—Gas-filled discharge tubes
    • H01J37/32009—Arrangements for generation of plasma specially adapted for examination or treatment of objects, e.g. plasma sources
    • H01J37/32082—Radio frequency generated discharge
    • H01J37/32091—Radio frequency generated discharge the radio frequency energy being capacitively coupled to the plasma
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67011—Apparatus for manufacture or treatment
    • H01L21/67017—Apparatus for fluid treatment
    • H01L21/67063—Apparatus for fluid treatment for etching
    • H01L21/67069—Apparatus for fluid treatment for etching for drying etching
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32201—Build statistical model of past normal proces, compare with actual process
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/45—Nc applications
    • G05B2219/45031—Manufacturing semiconductor wafers
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Plasma Technology (AREA)
  • Drying Of Semiconductors (AREA)

Description

本発明は，プラズマ処理方法及びプラズマ処理装置にかかり，特に半導体ウェハなどの被処理体を処理する際，処理装置の異常検出，装置状態の予測又は被処理体の状態予測などプラズマ処理に関する情報を監視するプラズマ処理方法及びプラズマ処理装置に関する。
半導体製造工程では種々の処理装置が用いられている。例えば半導体ウエハやガラス基板等の被処理体の成膜工程やエッチング工程ではプラズマ処理装置等の処理装置が広く使用されている。例えばプラズマ処理装置では，気密な処理室内に導入した処理ガスをプラズマ化して被処理体例えば半導体ウエハの表面をプラズマ処理する。従って，プラズマ処理を繰返すうちに，プラズマによる反応生成物などが発生して処理室の内壁に付着するなどによりプラズマ状態が微妙に変化する。このようなプラズマ状態の変化はエッチングによるウエハの処理結果に影響するため，常に安定した処理を行うためには，プラズマ状態の変化や処理結果を監視する必要がある。
このため，例えばテストウエハを予め作製し，テストウエハに対して定期的にエッチング処理を行い，その処理結果（例えば，テストウエハの削れ量やその均一性等）に基づいてその時々の処理装置の状態を判断するものもある。
しかしながら，テストウエハに基づいてその時々の処理装置の状態を判断するものでは，多くのテストウエハを作製する必要がある。しかも処理装置を用いて多くのテストウエハを処理し，その都度それぞれの処理結果を測定する必要があるため，テストウエハの作製及び処理結果の測定に多くの工数と時間を割かなくてはならないという問題があった。
また，特許文献１に記載の技術のようにプラズマ処理装置のプロセスモニタ方法も提案されている。この方法は，処理前に試用ウエハを用いてプラズマ状態を反映する電気的信号とプラズマ処理特性を関連づけるモデル式を作成し，実ウエハを処理する時に得られる電気的信号の検出値をモデル式に代入してプラズマ処理特性を予測している。
特開平１０−１２５６６０号公報
しかしながら，電気的信号とプラズマ処理特性を関連づけるモデル式を作成するものにおいては，異なる運転条件例えば異なるエッチング条件によりプラズマ処理を行うときにも，同じモデルを利用すると，そのモデルを利用して得られた予測結果や異常検出を高精度で行うことができないという問題がある。例えば運転条件Ａによりプラズマ処理を行ってモデルＡを作成したときに，運転条件Ｂによりプラズマ処理を行うときにモデルＡを利用して処理結果などの予測結果やプラズマ状態などの異常検出を行うと，精度が低下することがある。このことは，運転条件によって最適なモデルも異なるということを意味している。従って，運転条件ごとに多変量解析を行ってモデル式を作成し直す必要があり，一つのモデル式を他の運転条件のモデル式として流用したのでは，予測結果や異常検出の精度を高めるには不十分な場合がある。半導体製造においては，ますます多品種少量の流れが加速し，多くの運転条件に対して上記モデル式を作成していかなければならない。
ところが，運転条件を変える度にモデルを作成し直すとすれば，モデル作成に要する演算処理の負担が増大する。例えば数週間にわたるウエットサイクルのデータ収集や，中心条件から直交表により運転条件を変えた数十回のデータを取得，分析しなければならないなどの負担がある。
また，半導体ウエハなどの処理結果の予測では，モデルを作成するためにプラズマ処理後に半導体ウエハを取出して，形状やエッチングレートなど処理結果を計測して計測データを取得することが必要となる。この場合もやはり，直交表などにより数十の条件で，センサデータ，ウエハの処理結果を取得する必要がある。運転条件を変える度にモデルを作成し直すとすれば，このような測定の負担も増大する。
さらに，上述したような問題は，プラズマ処理特性を予測する際の電気的信号を用いた場合に限られず，プラズマからの発光，プラズマ中のラジカルによる発光吸収，四重極質量分析法やＦＴ−ＩＲ（赤外分光分析）による処理室内の排気ガス成分の分析，音響素子などによる処理室の内壁へのポリマーの堆積膜厚の測定データなどを用いた場合にも同様の課題が発生する。
そこで，本発明は，このような問題に鑑みてなされたもので，その目的とするところは，プラズマ処理装置の異常検出，当該装置の状態予測又は被処理体の状態予測などの精度を高めることができるとともに，モデル作成の際の負担（例えば数十のウエハ処理結果のデータ取得の負担や長期にわたる処理結果の分析などの負担）を軽減する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にある。
上記課題を解決するために，本発明のある観点によれば，処理装置の運転条件を設定して，前記処理装置に備えられた気密な処理容器内にプラズマを発生させて被処理体にプラズマ処理を施す際に，前記処理装置に設けられた計測器によって計測された計測データに基づいて多変量解析を行ってモデルを作成し，そのモデルに基づいてプラズマ処理に関する情報を監視する，又はそのモデルによるプラズマ処理に関する情報の変化に対応させてプラズマ処理の運転条件を変更するプラズマ処理方法において，第１の運転条件を設定してプラズマ処理を行ったときに，前記計測器によって第１の計測データを取得する工程と，前記第１の計測データに基づいて多変量解析により第１のモデルを作成する工程と，第２の運転条件を設定してプラズマ処理を行ったときに，前記計測器によって第２の計測データを取得する工程と，前記第２の計測データに基づいて多変量解析により第２のモデルを作成する工程と，第３の運転条件を設定してプラズマ処理を行ったときに，前記計測器によって第３の計測データを取得する工程と，前記第３の計測データを前記第１の計測データと前記第２の計測データとにそれぞれ重み係数を乗じたものを加えた重み付計測データとすることにより，前記重み係数を求める工程と，前記第１のモデルと前記第２のモデルとにそれぞれ前記重み係数を乗じたものを加えることにより，第３の運転条件に基づく第３のモデルを求める工程とを有することを特徴とするプラズマ処理方法が提供される。
上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，運転条件を設定して，気密な処理容器内にプラズマを発生させて被処理体にプラズマ処理を施す際に，計測器によって計測された計測データに基づいて多変量解析を行ってモデルを作成し，そのモデルに基づいてプラズマ処理に関する情報を監視する，，又はそのモデルによるプラズマ処理に関する情報の変化に対応させてプラズマ処理の運転条件を変更するプラズマ処理装置において，第１の運転条件を設定してプラズマ処理を行ったときに，前記計測器によって第１の計測データを記憶する手段と，前記第１の計測データに基づいて多変量解析により作成された第１のモデルを記憶する手段と，第２の運転条件を設定してプラズマ処理を行ったときに，前記計測器によって第２の計測データを記憶する手段と，前記第２の計測データに基づいて多変量解析により作成された第２のモデルを記憶する手段と，第３の運転条件を設定してプラズマ処理を行ったときに，前記計測器によって第３の計測データを記憶する手段と，前記第３の計測データを前記第１の計測データと前記第２の計測データとにそれぞれ重み係数を乗じたものを加えた重み付計測データとすることにより，前記重み係数を求める手段と，前記第１のモデルと前記第２のモデルとにそれぞれ前記重み係数を乗じたものを加えることにより，第３の運転条件に基づく第３のモデルを求める手段とを有することを特徴とするプラズマ処理装置が提供される。
このような本発明によれば，新たな第３の運転条件による第３の測定データを第１の測定データと第２の測定データのそれぞれに重み係数を乗じて加えた重み付計測データとして表現し，取得した第１〜第３の測定データを当てはめることにより，重み係数が算出される。そして，新たな第３の運転条件によるモデルは，第１モデルと第２のモデルのそれぞれに同じ重み係数を乗じて加えることにより，多変量解析を行うことなく，簡単に求めることができる。例えば第１の運転条件を基準とし，第１の運転条件のパラメータのうち１つを変化させた第２の運転条件による各測定データと各モデルを予め用意しておくだけで，新たな第３の運転条件によるモデルを簡単に算出することができる。
これにより，このモデルに基づいて行うプラズマ処理装置の異常検出，プラズマ処理装置の状態予測又は被処理体の状態予測などの精度を高めることができるとともに，モデルを作成する際の負担を軽減することができる。例えばモデル作成の際のデータ取得の負担や処理結果などの分析の負担を軽減することができる。
上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，処理装置の運転条件を設定して，前記処理装置に備えられた気密な処理容器内にプラズマを発生させて被処理体にプラズマ処理を施す際に，前記処理装置に設けられた計測器によって計測された計測データに基づいて多変量解析を行ってモデルを作成し，そのモデルに基づいてプラズマ処理に関する情報を監視する，又はそのモデルによるプラズマ処理に関する情報の変化に対応させてプラズマ処理の運転条件を変更するプラズマ処理方法において，異なる複数の運転条件を設定しつつプラズマ処理を行い，各運転条件によるプラズマ処理によって前記計測器から計測データを取得する工程と，前記各計測データに基づいて多変量解析を行い，各モデルを作成する工程と，新たな運転条件を設定してプラズマ処理を行ったときに，前記計測器から新たな計測データを取得する工程と，前記新たな計測データを前記各計測データに重み係数を乗じたものを加えた重み付計測データとすることにより，前記重み係数を求める工程と，前記各モデルに前記重み係数を乗じたものを加えることにより，新たな運転条件に基づくモデルを求める工程とを備えたことを特徴とするプラズマ処理方法が提供される。
上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，運転条件を設定して，気密な処理容器内にプラズマを発生させて被処理体にプラズマ処理を施す際に，計測器によって計測された計測データに基づいて多変量解析を行ってモデルを作成し，そのモデルに基づいてプラズマ処理に関する情報を監視する，又はそのモデルによるプラズマ処理に関する情報の変化に対応させてプラズマ処理の運転条件を変更するプラズマ処理装置において，異なる複数の運転条件を設定して行った各プラズマ処理によって前記計測器から計測された各計測データを記憶する手段と，前記各計測データに基づいて多変量解析により作成された各モデルを記憶する手段と，新たな運転条件を設定してプラズマ処理を行ったときに，前記計測器から新たな計測データを記憶する手段と，前記新たな計測データを前記各計測データに重み係数を乗じたものを加えた重み付計測データとすることにより，前記重み係数を求める手段と，前記各モデルに前記重み係数を乗じたものを加えることにより，新たな運転条件に基づくモデルを求める手段とを備えたことを特徴とするプラズマ処理装置が提供される。
このような本発明によれば，予め異なる複数の運転条件により各計測データを計測し，多変量解析により各モデルを作成しておけば，さらに異なる複数の運転条件による各計測データのそれぞれに重み係数を乗じて加えることにより，新たな運転条件による測定データを重み付計測データとして表現するので，これらに各測定データを当てはめるだけで重み係数が算出される。そして，新たな運転条件によるモデルは，多変量解析により予め求めた各モデルのそれぞれに同じ重み係数を乗じて加えることにより，簡単に求めることができる。このように，新たな運転条件によるモデルは多変量解析を行うことなく求めることができる。
また，上記方法及び装置において，前記運転条件は，複数のパラメータからなり，前記異なる複数の運転条件は，基準とする運転条件と，この基準とする運転条件のパラメータのうちの１つのみの値を変更した１以上の運転条件とから構成され，新たな運転条件は，基準とする運転条件に対して少なくとも１つのパラメータの値が変更されたものであって，そのパラメータは少なくとも前記異なる複数の運転条件において変更されたパラメータであることが好ましい。このように，新たな運転条件で変更されたパラメータと同じパラメータを変更した運転条件によるモデルに重み係数を乗じてかけ合わせた数式により，新たな運転条件によるモデルを算出するので，運転条件の他のパラメータによるノイズが入りにくくなるため，このモデルを利用して行った予測などの精度を向上することができる。
また，上記方法及び装置において，変更する前記運転条件のパラメータは，前記処理容器内に設けられプラズマを発生させるための電極に供給する高周波電力，前記処理容器内の圧力，プラズマ処理を施すために前記処理容器内に供給される複数種の処理ガスの流量比，前記被処理体を冷却するために前記被処理体の裏面に供給するバックサイドガス圧力の群から選ばれた１以上のパラメータとしてもよい。実用的にはここに挙げたようなパラメータを変えてプラズマ処理を行うことが多いので，これらのパラメータを変更する効果は大きい。
また，上記方法及び装置において，前記モデルは，前記計測データと前記プラズマ処理による処理結果データとの相関関係係数であり，前記相関関係係数により作成された相関関係式に基づいて前記処理結果を予測するようにしてもよい。これにより，処理結果の予測精度を高めることができ，さらに予測を行う運転条件のモデルを作成する際の負担を軽減することができる。特に，条件が増える毎に同じ量のデータを計測する必要がなく，直交表により運転条件を中心にして，条件を変化させたデータや長期の変動データを取得する必要がなくなる。
また，上記方法及び装置において，前記多変量解析は，部分最小二乗法により行ってもよく，また主成分分析法により行ってもよい。部分最小二乗法によれば，処理結果若しくは異常の発生源の予測などの精度を向上することができ，主成分分析法によれば運転状態の異常検出などの精度を向上することができる。また，いずれの場合も予測を行う運転条件のモデルを作成する際の負担を軽減することができる。
本発明によれば，処理装置の異常検出，当該装置の状態予測又は被処理体の状態予測などの精度を高めることができる。これにより，常に正確にプラズマ処理に関する情報の監視を行うことができ，歩留りの低下を防止し，生産性を向上させることができる。さらに，モデルを作成する際の負担を軽減することができる。
以下に添付図面を参照しながら，本発明にかかる装置の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
（プラズマ処理装置）
先ず，本実施形態の処理装置例えばマグネトロン反応性エッチング処理装置（以下，「プラズマ処理装置１００」と称す。）について説明する。このプラズマ処理装置１００は例えば図１に示すように，アルミニウム製の処理室１０１と，この処理室１０１内に配置された下部電極１０２を絶縁材１０２Ａを介して支持する昇降可能なアルミニウム製の支持体１０３と，この支持体１０３の上方に配置され且つプロセスガスを供給し且つ上部電極を兼ねるシャワーヘッド（以下では，必要に応じて「上部電極」とも称す。）１０４とを備えている。上部電極１０４は，絶縁材１０４Ｃを介して処理室１０１と絶縁されている。
上部電極１０４には，第１の高周波電源１０４Ｅが接続されており，その給電線には整合器１０４Ｄが介挿されている。この第１の高周波電源１０４Ｅは，５０〜１５０ＭＨｚの範囲の周波数を有している。このように高い周波数の電力を印加することにより，処理室１０１内に好ましい解離状態でかつ高密度のプラズマを形成することができ，従来より低圧条件下のプラズマ処理が可能となる。この第１の高周波電源１０４Ｅの周波数は，５０〜８０ＭＨｚが好ましく，典型的には図示した６０ＭＨｚまたはその近傍の周波数が採用される。
上部電極１０４には，処理室１０１内のプラズマ発光を検出する分光器（以下，「光学計測器」と称す。）１２０が設けられている。この光学計測器１２０から検出される波長の発光スペクトル強度は光学データとして用いられる。
上記処理室１０１は上部が小径の上室１０１Ａとして形成され，下部が大径の下室１０１Ｂとして形成されている。上室１０１Ａはダイポールリング磁石１０５によって包囲されている。このダイポールリング磁石１０５は複数の異方性セグメント柱状磁石がリング状の磁性体からなるケーシング内に収納されて配置され，上室１０１Ａ内で全体として一方向に向かう一様な水平磁界を形成する。下室１０１Ｂの上部にはウエハＷを搬出入するための出入口が形成され，この出入口にはゲートバルブ１０６が取り付けられている。
下部電極１０２には，電気計測器（例えばＶＩプローブ）１０７Ｃ，整合器１０７Ａ，電力計１０７Ｂを介して第２の高周波電源１０７が接続されている。この第２の高周波電源１０７は数百ｋＨｚ〜十数ＭＨｚの範囲の周波数を有している。このような範囲の周波数を印加することにより，被処理体であるウエハＷに対してダメージを与えることなく適切なイオン作用を与えることができる。第２の高周波電源１０７の周波数は，典型的には図示した１３．５６ＭＨＺまたは２ＭＨｚ等の周波数が採用される。
整合器１０７Ａ内には，下部電極１０２側（高周波電圧の出力側）の高周波（ＲＦ）電圧Ｖｐｐを測定する測定器（図示せず）を備える。整合器１０７Ａは具体的には例えば２個の可変コンデンサＣ１，Ｃ２，コンデンサＣ及びコイルＬを内蔵し，可変コンデンサＣ１，Ｃ２を介してインピーダンス整合を取っている。
整合器１０７Ａは電力計１０７ａを備え，この電力計１０７ａにより第２の高周波電力の供給ライン（電線）とプラズマ処理装置１００のグランド（接地）との間の電圧Ｖｄｃを計測することができる。
整合器１０７Ａの下部電極１０２側（高周波電力の出力側）に接続された電力計１０７Ｂにより，第２の高周波電源１０７からの第２の高周波電力Ｐが測定される。上室１０１Ａ内ではプロセスガスを介して高周波電源１０７による電界とダイポールリング磁石１０５による水平磁界とでマグネトロン放電が生成され，上室１０１Ａ内に供給されるプロセスガスのプラズマが生成される。
なお，上室１０１Ａ内に発生するプラズマに基づく基本波（高周波電力の進行波及び反射波）及び高調波の高周波電圧Ｖ，高周波電流Ｉ，高周波位相Ｐ，インピーダンスＺは，上記電気計測器（例えばＶＩプローブ）１０７Ｃを介して下部電極１０２に印加される高周波電力Ｐにより，電気的データとして検出することができる。
下部電極１０２の上面には，静電チャック１０８が配置され，この静電チャック１０８の電極板１０８Ａには直流電源１０９が接続されている。このような静電チャック１０８によれば，高真空下で直流電源１０９から電極板１０８Ａに高電圧を印加することにより，ウエハＷを静電吸着することができる。この静電チャック１０８の電極板１０８Ａと直流電源１０９との間には，静電チャック１０８の印加電流，印加電圧を検出する電力計１０９ａが接続されている。
下部電極１０２の外周には，フォーカスリング１１０ａが配置され，上室１０１Ａ内で生成したプラズマをウエハＷに集める。フォーカスリング１１０ａの下側には支持体１０３の上部に取り付けられた排気リング１１１が配置されている。この排気リング１１１には複数の孔が全周に渡って周方向等間隔に形成され，これらの孔を介して上室１０１Ａ内のガスを下室１０１Ｂへ排気する。
上記支持体１０３はボールネジ機構１１２及びベローズ１１３を介して上室１０１Ａと下室１０１Ｂ間で昇降可能になっている。従って，ウエハＷを下部電極１０２上に供給する場合には，支持体１０３を介して下部電極１０２が下室１０１Ｂまで下降し，ゲートバルブ１０６を開放して図示しない搬送機構を介してウエハＷを下部電極１０２上に供給する。
支持体１０３の内部には冷媒配管１１４に接続された冷媒流路１０３Ａが形成され，冷媒配管１１４を介して冷媒流路１０３Ａ内で冷媒を循環させ，ウエハＷを所定の温度に調整する。
支持体１０３，絶縁材１０２Ａ，下部電極１０２及び静電チャック１０８にはそれぞれガス流路１０３Ｂが形成され，ガス導入機構１１５からガス配管１１５Ａを介して静電チャック１０８とウエハＷ間の細隙に例えばＨｅガスを所定の圧力でバックサイドガス（ウエハ裏面ガス）として供給し，Ｈｅガスを介して静電チャック１０８とウエハＷ間の熱伝導性を高めている。バックサイドガスの圧力（ウエハ裏面ガス圧力）は圧力センサ（図示せず）を検出し，その検出値を圧力計１１５Ｂに表示する。尚，１１６はベローズカバーである。またガス導入機構１１５には例えばマスフローコントローラ（図示せず）が設けられており，このマスフローコントローラによりバックサイドガスのガス流量を検出することができる。
上記シャワーヘッド１０４の上面にはガス導入部１０４Ａが形成され，このガス導入部１０４Ａには配管１１７を介してプロセスガス供給系１１８が接続されている。プロセスガス供給系１１８は，Ｃ５Ｆ８ガス供給源１１８Ａ，Ｏ２ガス供給源１１８Ｄ，Ａｒガス供給源１１８Ｇを有している。
これらのガス供給源１１８Ａ，１１８Ｄ，１１８Ｇはそれぞれバルブ１１８Ｂ，１１８Ｅ，１１８Ｈ及びマスフローコントローラ１１８Ｃ，１１８Ｆ，１１８Ｉを介してそれぞれのガスを所定の流量でシャワーヘッド１０４へ供給し，その内部で所定の配合比を持った混合ガスとして調整する。シャワーヘッド１０４の下面には複数の孔１０４Ｂが全面に渡って均等に配置され，これらの孔１０４Ｂを介してシャワーヘッド１０４から上室１０１Ａ内へ混合ガスをプロセスガスとして供給する。
尚，図１において，１０１Ｃは排気管，１１９は排気管１０１Ｃに接続された真空ポンプ等からなる排気系である。排気管１０１Ｃには，ＡＰＣ（Ａｕｔｏ
Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）バルブ１０１Ｄが設けられており，処理室１０１内のガス圧力に即してＡＰＣバルブの開度が自動的に調節される。
（解析処理装置）
上記プラズマ処理装置１００は，例えば図２に示すように計測データ及び処理結果データを統計的に処理する解析処理装置２００と，処理結果データを入力すると共に解析結果等の情報を出力する入出力装置２２０とを備える。プラズマ処理装置１００は解析処理装置２００を介して例えば計測データ及び処理結果データを多変量解析して両者の相関関係を求めた後，必要に応じて解析結果等の情報を入出力装置２２０から出力する。
上記解析処理装置２００は，計測データ記憶部２０２，処理結果データ記憶部２０４，プログラム記憶部２０６，解析処理部２０８及び解析処理結果記憶部２１０を備える。
上記計測データ記憶部２０２は計測データを記憶する手段を構成し，上記処理結果データ記憶部２０４は処理結果データを記憶する手段を構成する。解析処理部２０８は計測データと処理結果データとの相関関係（予測式，回帰式も含む。）を求める手段と相関関係に基づいて処理結果を予測する手段を構成する。解析処理結果記憶部２１０は解析処理部２０８により求めた相関関係（例えば後述するＰＬＳ法による回帰式（１）によるモデルＫ）などを記憶する手段を構成する。
上記プログラム記憶部２０６は，例えば多変量解析プログラムや例えば後述する線形の数式（線形式）によりモデルを算出するプログラムなどを記憶する。解析処理装置２００はプログラム記憶部２０６からのプログラムに基づいて解析処理を行うようになっている。
上記解析処理装置２００は，プログラム記憶部２０６からのプログラムに基づいて動作するマイクロプロセッサなどで構成してもよい。上記計測データ記憶部２０２，処理結果データ記憶部２０４，解析処理結果記憶部２１０はそれぞれメモリなどの記録手段で構成してもよく，またハードディスクなどの記録手段にそれぞれのメモリ領域を設けて構成してもよい。
解析処理装置２００は，計測データ及び処理結果データの入力によりそれぞれのデータが計測データ記憶部２０２及び処理結果データ記憶部２０４で記憶されると，例えば計測データ記憶部２０２及び処理結果データ記憶部２０４の各データ及びプログラム記憶部２０６の多変量解析プログラムを取り出して，解析処理部２０８において計測データ及び処理結果データの多変量解析を行い，その処理結果を解析処理結果記憶部２１０で記憶する。
ここで，計測データとはウエハＷを処理する際のプラズマ処理装置１００に付設された複数の測定器それぞれから得られるセンサデータを意味し，処理結果データとはウエハＷを処理した結果得られるウエハＷに関するプロセス特性データ，処理室１０１内の状態に関する装置状態データを意味する。計測データはウエハＷを処理する間に間欠的に測定し，処理結果データはウエハの処理後にプラズマ処理装置１００の内部に組込まれた計測器又はプラズマ処理装置１００とは別個に設けられる外部計測器により必要に応じて測定する。外部計測器により計測したデータは，例えば直接ネットワークを経由してプラズマ処理装置１００が受取るようにしてもよく，また例えば工場管理コンピュータ（ＥＥＳ：Equipment Engineering System）を経由してプラズマ処理装置１００が受取るようにしてもよい。この場合，プラズマ処理装置１００は外部計測器からのデータを例えばＣＳＶ形式（Comma Separated Value format），ＸＭＬ形式（eXtensible Markup Language format）など所定のフォーマットで受取るようにしてもよい。これらの測定結果はそれぞれの記憶部２０２，２０４に記憶される。
本実施形態では，計測データと処理結果データの相関関係を求める関係上，計測データとしては処理結果に影響し易いデータを用いることが好ましい。本実施形態では計測データとして光学データ，ＶＩプローブデータを用いている。光学データとしては，上述した光学計測器１２０から検出される波長の発光スペクトル強度を用いる。またＶＩプローブデータとしては，例えば電気計測器（ＶＩプローブ）１０７Ｃにおける高調波の高周波電圧Ｖ，高周波電流Ｉ，高周波位相Ｐ，インピーダンスＺなどを用いる。
また，処理結果データのうちプロセス特性データとしては，例えばウエハＷをエッチング処理して形成された形状の所定寸法などエッチングに関するデータを用いる。本実施形態では，処理結果データとしてエッチング処理により形成されたホールのＣＤシフト量を用いている。例えばウエハ上に形成されたシリコン酸化膜（例えばＳｉＯ２膜）上にマスク層を形成し，所定のエッチング処理を施すことにより，上記シリコン酸化膜にホールを形成する。このホールの底部の径幅をエッチング後に計測し，この計測値と目標値（設計値）との差をＣＤシフト量とする。各ウエハのエッチング処理後にＣＤシフト量を求めて，これを処理結果データとして処理結果データ記憶部２０４に記憶する。
本実施形態において上記解析処理装置２００は，複数種の計測データを説明変量（説明変数）とし，プロセス特性データを被説明変量（目的変量，目的変数）とする下記の（１）式のようなモデル式（相関関係式）を多変量解析プログラムを用いて求める。下記のモデル式（１）において，Ｘは説明変量の行列を意味し，Ｙは被説明変量の行列を意味する。また，Ｋは説明変量の係数からなる回帰行列である。この回帰行列（以下，モデルとも称する。）Ｋは，説明変量Ｘと被説明変量Ｙとの相関関係を表す係数である。
Ｙ＝ＫＸ …（１）
本実施形態において上記（１）式を求める際には，例えばJOURNAL OF CHEMOMETRICS,VOL.2(PP211-228)(1998)に掲載されているＰＬＳ(Partial
Least Squares)法を用いている。このＰＬＳ法は，行列Ｘ，Ｙそれぞれに多数の説明変量及び被説明変量があってもそれぞれの少数の実測値があればＸとＹのモデル式（１）を求めることができる。しかも，少ない実測値で得られたモデル式（１）であっても安定性及び信頼性の高いものであることもＰＬＳ法の特徴である。
プログラム記憶部２０６にはＰＬＳ法用のプログラムが記憶され，解析処理部２０８において計測データ及びプロセス特性データをプログラムの手順に従って処理し，上記モデル式（１）を求め，この結果を解析処理結果記憶部２１０で記憶する。従って，本実施形態では上記モデル式（１）を求めれば，後は計測データを説明変量として行列Ｘに当てはめることによってプロセス特性を予測することができる。しかもこの予測値は信頼性の高いものになる。
例えば，ＸＴＹ行列に対してｉ番目の固有値に対応する第ｉ主成分はｔｉで表される。行列Ｘはこの第ｉ主成分の得点ｔｉとベクトルｐｉを用いると下記の（２）式で表され，行列Ｙはこの第ｉ主成分の得点ｔｉとベクトルｃｉを用いると下記の（３）式で表される。なお，下記の（２）式，（３）式において，Ｘｉ＋１，Ｙｉ＋１はＸ，Ｙの残差行列であり，ＸＴは行列Ｘの転置行列である。以下では指数Ｔは転置行列を意味する。
Ｘ＝ｔ１ｐ１＋ｔ２ｐ２＋ｔ３ｐ３＋・・＋ｔｉｐｉ＋Ｘｉ＋１ （２）
Ｙ＝ｔ１ｃ１＋ｔ２ｃ２＋ｔ３ｃ３＋・・＋ｔｉｃｉ＋Ｙｉ＋１ （３）
而して，実施形態で用いられるＰＬＳ法は，上記（２）式，（３）式を相関させた場合の複数の固有値及びそれぞれの固有ベクトルを少ない計算量で算出する手法である。
ＰＬＳ法は以下の手順で実施される。先ず第１段階では，行列Ｘ，Ｙのセンタリング及びスケーリングの操作を行う。そして，ｉ＝１を設定し，Ｘ１＝Ｘ，Ｙ１＝Ｙとする。また，ｕ１として行列Ｙ１の第１列を設定する。尚，センタリングとは各行の個々の値からそれぞれの行の平均値を差し引く操作であり，スケーリングとは各行の個々の値をそれぞれの行の標準偏差で除する操作（処理）である。
第２段階では，ｗｉ＝Ｘｉ Ｔｕｉ／（ｕｉ Ｔｕｉ）を求めた後，ｗｉの行列式を正規化し，ｔｉ＝Ｘｉｗｉを求める。また，行列Ｙについても同様の処理を行って，ｃｉ＝Ｙｉ Ｔｔｉ／（ｔｉ Ｔｔｉ）を求めた後，ｃｉの行列式を正規化し，ｕｉ＝Ｙｉｃｉ／（ｃｉ Ｔｃｉ）を求める。
第３段階ではＸローディング（負荷量）ｐｉ＝Ｘｉ Ｔｔｉ／（ｔｉ Ｔｔｉ），Ｙ負荷量ｑｉ＝Ｙｉ Ｔｕｉ／（ｕｉ Ｔｕｉ）を求める。そして，ｕをｔに回帰させたｂｉ＝ｕｉ Ｔｔｉ／（ｔｉ Ｔｔｉ）を求める。次いで，残差行列Ｘｉ＝Ｘｉ−ｔｉｐｉ Ｔ，残差行列Ｙｉ＝Ｙｉ−ｂｉｔｉｃｉ Ｔを求める。そして，ｉをインクリメントしてｉ＝ｉ＋１を設定し，第２段階からの処理を繰返す。これら一連の処理をＰＬＳ法のプログラムに従って所定の停止条件を満たすまで，あるいは残差行列Ｘｉ＋１がゼロに収束するまで繰り返し，残差行列の最大固有値及びその固有ベクトルを求める。
ＰＬＳ法は残差行列Ｘｉ＋１の停止条件またはゼロへの収束が速く，１０回程度の計算の繰返すだけで残差行列が停止条件またはゼロに収束する。一般的には４〜５回の計算の繰り返しで残差行列が停止条件またはゼロへの収束する。この計算処理によって求められた最大固有値及びその固有ベクトルを用いてＸＴＹ行列の第１主成分を求め，Ｘ行列とＹ行列の最大の相関関係を知ることができる。
このようなＰＬＳ法によりモデル式（１）が求まると，新たな運転条件でプラズマ処理したときに計測された計測データを説明変量として行列Ｘに当てはめることによってプロセス特性を予測することができる。この場合，例えば通常運転条件を中心にして直交表により９条件又は１８条件など，条件を変更して，そのときの計測データとプロセス特性データを上記の手順に代入することによりモデル式（１）が求まる。
ところが，異なる運転条件（例えば異なるエッチング条件）によるプラズマ処理に対しても，同じモデル式（１）を利用すると，利用して得られた予測結果や異常検出の精度が低下することがある。特に運転条件を変えたときの変化量が大きいほど予測等の精度が低下する。このことは，運転条件によっては，最適なモデル式が異なるということを意味している。
従って，予測結果や異常検出の精度を高めるためには，運転条件ごとに多変量解析を行ってモデル式を作成し直す必要があり，一つのモデル式を他の運転条件のモデル式として流用したのでは，予測結果や異常検出の精度を高めるには不十分な場合がある。
しかしながら，半導体ウエハなどの処理結果の予測では，モデルを作成するために直交表などに基づく数条件について，プラズマ処理後に半導体ウエハを取出して，形状やエッチングレートなど処理結果を計測して計測データを取得することが必要となる。また，運転条件を変える度にモデルを作成し直すとすれば，モデル作成に要する演算処理の負担が増大するとともに，上述したような計測の負担も増大する。
そこで，本発明では，新たな運転条件については，新たな多変量解析による演算を行うことなく，最低限のデータ計測により予め運転条件を振って求めておいた複数のモデルから簡単な数式を作成し，この数式により新たなモデルを近似的に求めるようにしている。このような新たなモデルを作成する方法の詳細は後述する。これにより，モデル作成の際の負担（例えばモデル作成の際のデータ取得の負担や演算処理の負担，処理結果などの分析や計測の負担など）を軽減することができる。
（本発明における新たなモデルを作成する原理）
次に，このような本発明における新たな運転条件でプラズマ処理した際のモデルを作成する原理を説明する。運転条件の制御パラメータとしては，上述したように下部電極１０２への高周波電力，処理室１０１内の圧力，処理ガスの流量比などが挙げられる。これら運転条件の制御パラメータを変えてプラズマ処理を行うと，それに応じて各計測器から計測される計測データも変化する。この場合，運転条件のうちある１つの制御パラメータに注目すれば，その制御パラメータを徐々に変えていくと，それに応じて計測データも徐々に変っていく。従って，運転条件のうちの１つの制御パラメータをいくつかの値に変化させてプラズマ処理を行った場合，各プラズマ処理により得られた各計測データは，近似的に線形関係を有するものと考えられる。
そこで，第１の運転条件として例えば基準とする運転条件をＡとし，第２の運転条件として例えば運転条件Ａのうちの１つの制御パラメータを変えた運転条件をＢとする。そして，第３の運転条件として例えば上記と同じ制御パラメータを変えた新たな運転条件をＰとする。すると，上記運転条件Ａにより予めプラズマ処理を行って第１の計測データとして計測データＸａを取得し，上記運転条件Ｂにより予めプラズマ処理を行って第２の計測データとして計測データＸｂを取得しておけば，新たな運転条件Ｐによりプラズマ処理を行った場合に得られた計測データＸｐは，各計測データＸａ，Ｘｂに重み係数Ｗａ，Ｗｂを乗じたものを加えた重み付計測データとして下記の式（４）で表すことができる。このとき，重み係数Ｗａ，Ｗｂを求めるためのデータ計測は，運転条件Ｐについての計測データのみで足り，直交表などで変化させた条件でのデータを取る必要もなく，またプロセス特性データについてもまったく測定する必要がない。
Ｘｐ＝ＷａＸａ＋ＷｂＸｂ …（４）
従って，新たな運転条件Ｐによりプラズマ処理を行って計測データＸｐを取得すれば，各計測データＸａ，Ｘｂは既知であるため，上記（４）式により重み係数Ｗａ，Ｗｂを求めることができる。これにより，各計測データ間の線形の関係式を求めることができる。
一方，例えばＰＬＳ法によれば，目的変数Ｙと説明変数Ｘとの間には，モデル式（１）に示すような関係がある。このモデル式（１）のモデルＫは，計測データＸが変化すると，その変化に応じて変化する。この計測データＸの変化は，運転条件の変化によるものである。従って，上述したように運転条件のうちの１つの制御パラメータをいくつかの値に変化させてプラズマ処理を行った場合，各プラズマ処理により得られたモデルＫについても，近似的に線形関係を有するものと考えられる。しかも，モデル式（１）に照らしてみれば，各モデルＫ間の重み係数は，計測データ間の重み係数としても利用できる。
そこで，上述した例のように例えば基準とする運転条件Ａと，運転条件Ａのうちの１つの制御パラメータを変えた運転条件Ｂによりプラズマ処理を行って得られた計測データＸａ，Ｘｂなどから多変量解析を行って第１のモデルＫａ，第２のモデルＫｂを求めておけば，新たな運転条件Ｐとして同じ制御パラメータを変えてプラズマ処理を行った場合における第３のモデルＫｐは，第１のモデルＫａ，第２のモデルＫｂにそれぞれ上記（４）式と同じ重み係数Ｗａ，Ｗｂをかけ合わせて下記のような式（５）で表すことができる。
Ｋｐ＝ＷａＫａ＋ＷｂＫｂ …（５）
従って，重み係数Ｗａ，Ｗｂは上記（４）式によって求められ，Ｋａ，Ｋｂは既知であるため，これらを上記（５）式に当てはめることによって，新たな運転条件Ｐによる第３のモデルＫｐは，新たに多変量解析を行わなくとも簡単に求めることができる。
なお，以上においては運転条件の制御パラメータの１つを変えた場合について説明したが，運転条件のうちの複数の制御パラメータを変えた場合においても同様に考えられる。すなわち，新たな運転条件Ｐによる計測データＸｐは，新たな運転条件Ｐのうち基準とする運転条件Ａから変更した複数の制御パラメータと同じ数でそれぞれ独立に制御パラメータを変更した運転条件群による計測データにそれぞれ重み係数を乗じて加えた重み付計測データとして数式により表現できる。また，この新たな運転条件ＰによるモデルＫｐは，上記運転条件によるモデルにそれぞれ上記と同じ重み係数をかけ合わせて加えた数式により表現できる。
例えば，基準とする運転条件Ａのうち，１つの制御パラメータを変化させた運転条件を１つの運転条件とした場合に，新たな運転条件Ｐのうち基準とする運転条件Ａから変更した複数の制御パラメータと同じ制御パラメータを変更した運転条件をＸａ〜Ｘｎとすると，新たな運転条件Ｐによる計測データＸｐは下記（６）式で表すことができ，新たな運転条件ＰによるモデルＫｐは下記（７）式で表すことができる。
Ｘｐ＝ＷａＸａ＋ＷｂＸｂ＋…＋ＷｎＸｎ …（６）
Ｋｐ＝ＷａＫａ＋ＷｂＫｂ＋…＋ＷｎＫｎ …（７）
ここで，添字は運転条件を示す。例えば，Ｘａ，Ｘｂ，…Ｘｎ，Ｘｐはそれぞれ運転条件Ａ，Ｂ，…Ｎ，Ｐでエッチング処理したときの計測データを示している。計測データＸは例えば（８）式に示すような対角行列で表すことができ，重み係数Ｗは例えば（９）式に示すような対角行列で表すことができる。回帰行列Ｋは，（１０）式に示すように，ｍ×ｎ行列で表すことができる。ｍはセンサデータの数，ｎは運転条件の数である。
Figure 0004448335
Figure 0004448335
Figure 0004448335
このように，運転条件のうちの複数の制御パラメータを変更する場合についても，新たな運転条件Ｐによる計測データＸｐは上記（６）式のような式で表すことができ，モデルＫｐは（７）式のような式で表すことができるので，（６）式により重み係数Ｗａ〜Ｗｎを求め，この重み係数Ｗａ〜Ｗｎを（７）式に当てはめることにより，多変量解析することなく，簡単にモデルＫｐを求めることができる。
すなわち，新たな運転条件として，基準とする運転条件のうち変更する制御パラメータと同じ制御パラメータを変化させた各運転条件による各計測データと，多変量解析により作成した各モデルとを予め用意しておけば，（６）式，（７）式により新たなモデルＫｐを簡単に求めることができる。
なお，予めモデルを作成する運転条件としては，下部電極への高周波電力，処理室内圧力，プラズマ処理を施すために前記処理容器内に供給される複数種の処理ガスの流量比，前記被処理体を冷却するために前記被処理体の裏面に供給するバックサイドガス圧力の各制御パラメータのうちから選ばれた少なくとも１つ以上とすることが好ましい。実用的にはこれらの制御パラメータを変えた運転条件でプラズマ処理する場合が多いからである。
また，上述した運転条件の数ｎは，例えば３〜６程度である。これにより，例えばｎ＝２０〜５０程度の運転条件を，より少ないｎ＝６程度の運転条件のデータに基づくモデルにより予測することができる。
また，予めモデルを作成する運転条件の各制御パラメータを変更する範囲，すなわち制御パラメータを振る範囲は，エッチング処理を行っている時に制御パラメータが最大限変動する範囲を想定し，この想定した範囲で制御パラメータを振ることが望ましい。
（処理装置の動作）
次に，上記プラズマ処理装置１００の動作を説明する。所定の運転条件を設定して，プラズマ処理装置１００によりプラズマ処理を行う。プラズマ処理は，予め多変量解析によりモデルを求めるための運転条件Ａ〜Ｎを設定して行う場合と，予測しようとする新たな運転条件Ｐを設定して行う場合がある。
プラズマ処理装置１００の運転を開始すると，支持体１０３がボールネジ機構１１２を介して処理室１０１の下室１０１Ｂまで下降すると共に，ゲートバルブ１０６が開放した出入口からウエハＷを搬入して下部電極１０２上に載置する。ウエハＷの搬入後，ゲートバルブ１０６が閉じると共に排気系１１９が作動して処理室１０１内を所定の真空度に維持する。この際，ガス導入機構１１５からＨｅガスをバックガスとして所定の圧力で供給し，ウエハＷと下部電極１０２，具体的には静電チャック１０８とウエハＷ間の熱伝導性を高めてウエハＷの冷却効率を高める。また，上部電極１０４の温度，下部電極１０２の温度，側壁の温度をそれぞれを所定の温度にする。
一方，プロセスガス供給系１１８から処理ガスを供給する。具体的には例えばＣ５Ｆ８ガス，Ｏ２ガス，Ａｒガスをそれぞれ所定のガス流量比で供給する。この時，処理室１０１内の圧力は所定の圧力にとなるようにする。この状態で，各電極（上部電極１０４，下部電極１０２）には所定の高周波電力を印加する。これにより，ダイポールリング磁石１０５の作用と相俟ってマグネトロン放電が発生し，処理ガスのプラズマを生成して例えばウエハＷの酸化膜をエッチングする。エッチング終了後には搬入時とは逆の操作で処理後のウエハＷを処理室１０１内から搬出し，後続のウエハＷに対して同様の処理を繰り返し，所定の枚数を処理して一連の処理を終了する。そして，予め多変量解析によりモデルを作成する際に用いるトレーニングウエハについては，各ウエハＷのＣＤシフト量を求め，このＣＤシフト量を処理結果データとする。
基準とする運転条件Ａによりプラズマ処理を行う場合には，運転条件Ａの制御パラメータとして例えば処理室１０１内の圧力は４．７Ｐａとし，上部電極１０４に印加する高周波電力は６０ＭＨｚの周波数で２８００Ｗ，下部電極１０２に印加する高周波電力は１３．５６ＭＨｚの周波数で３６６０Ｗ，Ｃ５Ｆ８ガス，Ｏ２ガス，Ａｒガスの流量比は，Ｃ５Ｆ８ガス流量／Ｏ２ガス流量／Ａｒガス流量＝１２ｓｃｃｍ／２０ｓｃｃｍ／１３００ｓｃｃｍとする。基礎とする運転条件Ａのその他の制御パラメータとして，例えばバックガス圧力はセンタ圧力１３．３ｈＰａ，エッジ圧力５９．９ｈＰａとし，上部電極１０４の温度は６０℃，下部電極１０２の温度は４０℃，側壁の温度は６０℃とする。
（プラズマ処理に関する情報の監視方法）
次に，上述したようなプラズマ処理により得られた計測データ及び処理結果データを用いて実際のウエハについてプラズマ処理に関する情報を監視する方法について説明する。本実施の形態では，プラズマ処理に関する情報として，例えばある運転条件でプラズマ処理したときの処理結果を予測して監視する場合について説明する。例えば運転条件Ｐでプラズマ処理したときの処理結果の予測を行う場合には，運転条件ＰによるモデルＫｐを求める必要がある。
そこで，先ず，運転条件ＰによるモデルＫｐを求める方法について説明する。本実施形態では，このモデルＫｐを新たな多変量解析を行わずに求める。ここでは，運転条件Ｐとしては，例えば運転条件Ａを基準としたときに，運転条件Ａに対して電極（下部電極又は上部電極）に印加する高周波電力，処理室内圧力，処理ガスの流量比の３つの制御パラメータを変えたものとする。各制御パラメータメータを変えた運転条件Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄによる計測データをＸａ，Ｘｂ，Ｘｃ，Ｘｄとし，モデルをＫａ，Ｋｂ，Ｋｃ，Ｋｄとすると，上記（６）式，（７）式における重み係数Ｗｅ〜Ｗｎを０にしたものに相当するので，Ｘｐは下記の（１１）式，（１２）式のように表すことができる。
Ｘｐ＝ＷａＸａ＋ＷｂＸｂ＋ＷｃＸｃ＋ＷｄＸｄ …（１１）
Ｋｐ＝ＷａＫａ＋ＷｂＫｂ＋ＷｃＫｃ＋ＷｄＫｄ …（１２）
従って，モデルＫａ，Ｋｂ，Ｋｃ，Ｋｄを多変量解析により予め求めておく。例えば運転条件ＡによるモデルＫａを求める場合には，運転条件Ａを設定してプラズマ処理装置１００を動作させて，トレーニングウエハにプラズマ処理を施し，計測データＸａ及び処理結果データＹａを取得して，計測データ記憶部２０２，処理結果データ記憶部２０４に記憶する。次いで解析処理部２０８により，計測データＸａを説明変数とし，処理結果データＹａを目的変数として，ＰＬＳ法による多変量解析を行ってモデルＫａを求め，解析処理結果記憶部２１０に記憶する。なお，トレーニングウエハは，運転条件ごとに１枚ずつ処理して計測データを取得してもよく，また運転条件ごとに複数枚ずつ処理してその平均値を計測データとしてもよい。
また，運転条件Ｂ，Ｃ，Ｄについても，運転条件Ａの場合と同様に，プラズマ処理装置１００において例えば直交表などを用いて決定した複数の条件により，トレーニングウエハについてプラズマ処理を施して，計測データＸｂ〜Ｘｄ及び処理結果データＹｂ〜Ｙｄを取得し，ＰＬＳ法によりモデルＫｂ〜Ｋｄを求めて，解析処理結果記憶部２１０に記憶する。
そして，実際に処理結果の予測を行う際には，運転条件Ｐを設定してプラズマ処理装置１００により運転条件Ｐのみにおいてテストウエハについてプラズマ処理を施して，計測データＸｐを取得し，計測データ記憶部２０２に記憶する。
続いて，解析処理部２０８により運転条件Ｐによる計測データＸｐ，各運転条件Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄにより得られた計測データＸａ〜Ｘｄを（１１）式に当てはめることにより，重み係数Ｗａ〜Ｗｄを求める。次いで，求めた重み係数Ｗａ〜Ｗｄと各運転条件Ａ〜Ｄにより求められた各モデルＫａ〜Ｋｄを（１２）式に当てはめてモデルＫｐを求める。
これにより，上述したモデル式（１）に当てはめて，下記の（１３）式に示すような運転条件Ｐによるモデル式が求められる。このモデル式（１３）に運転条件Ｐによる計測データＸｐを当てはめるだけで，予測値である処理結果データＹｐを求めることができる。
Ｙｐ＝ＫｐＸｐ …（１３）
このような方法により，さらなる新たな運転条件によるモデルを次々と求めて，処理結果を予測し，これらの予測値を監視する。そして，例えばこの予測値と設計値との差が許容値を超えた場合には異常と判断し，報知手段などにより報知する。なお，そのモデルによるプラズマ処理に関する情報の変化に対応させてプラズマ処理の運転条件を変更するようにしてもよい。例えば上記予測値の変動を補正するために別途設定されたアルゴリズムにより運転条件を変化させ，プラズマ処理結果が常に許容範囲内に収るように制御するようにしてもよい。
また，上記の例では，新たな運転条件Ｐは３つの制御パラメータを変えたものであったが，そのうちの２つの制御パラメータを変えた運転条件についてのモデルを作成する場合には，その各制御パラメータについての計測データとモデルによる数式を作成すればよい。例えば，新たな運転条件が制御パラメータのうち基準とする運転条件Ａに対して処理室内圧力と電極へ印加する高周波電力を変えたものであれば，基準とする運転条件Ａと，対応する制御パラメータのみを変えた運転条件Ｂ，Ｃによる数式で表す。具体的には，（６）式，（７）式において対応する運転条件Ａ，Ｂ，Ｃの重み係数Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃ以外の重み係数を０とすればよい。
以上詳述したように，本実施形態によれば，実際にウエハの処理結果を予測する際の運転条件ＰによるモデルＫｐを多変量解析を行うことなく簡単に求めることができる。これにより，処理装置の異常検出，当該装置の状態予測又は被処理体の状態予測などの精度を高めることができるとともに，モデル作成の際の演算処理の負担や処理結果などの計測の負担を軽減することができる。
なお，処理結果を予測する新たな運転条件Ｐが，基準とする運転条件Ａに対して制御パラメータの変化量が少ない場合には，基準とする運転条件Ａについての新たな運転条件ＰによるモデルＫｐ＝モデルＫａとしてもよい。例えば，処理結果を予測する新たな運転条件Ｐの制御パラメータについて，基準とする運転条件Ａの制御パラメータに対する変化量が±３０％以内である場合には，新たな運転条件ＰによるモデルＫｐ＝モデルＫａとしてもよい。
また，本発明によれば，計測データとプラズマ処理による処理結果データとの相関関係係数をモデルとして作成し，相関関係係数により作成された相関関係式に基づいて，プラズマ処理の異常を判定又は予想することもできる。また，上記相関関係式に基づいて，プラズマ処理の異常の発生原因を推定することもできる。さらに，上記相関関係式を，プラズマ処理の変動を補正するための基準データとすることもできる。
また，本実施形態では，多変量解析としてＰＬＳ法によるモデル式を作成する場合について説明したが，必ずしもこれに限定されるものではなく，多変量解析として主成分分析によるモデル式を作成する場合について適用してもよい。例えばＰＬＳ法によれば，プラズマ処理に関する情報の監視として，例えば処理装置の異常を予想したり，異常の発生源を推定することができ，主成分分析によれば，プラズマ処理に関する情報の監視として，例えば処理装置の異常を判定することができる。
また，本実施形態では，計測データとして光学データ，ＶＩプローブデータを使用しているが，トレースデータを用いてもよい。トレースデータとしては，例えば各マスフローコントローラ１１８Ｃ，１１８Ｆ，１１８Ｉにより計測されたガス流量，ＡＰＣバルブ１０１ＤによるＡＰＣ開度，電力計１０９ａから検出された静電チャック１０８の印加電流，印加電圧のデータ，圧力計１１５Ｂにより検出されるバックサイドガスのガス圧力，整合器１０７Ａにおける測定値（例えば整合状態での可変コンデンサＣ１，Ｃ２のポジション，高周波電力供給ライン（電線）と接地間の電圧Ｖｄｃ），電気計測器（ＶＩプローブ）１０７Ｃにおける測定値（例えば高周波電力の進行波及び反射波など）が挙げられる。
また，本実施形態では，処理結果データとして例えばエッチング処理によって形成された形状の寸法など被処理体の加工寸法を用いている。これにより，計測に時間と手間がかかる加工寸法を精度よく予測することによって，加工寸法の監視を簡単に行うことができる。また被処理体の全枚数についても加工寸法を精度よく予測することができるため，適切な監視を行うことができる。
その他，処理結果データとしては，エッチング処理によるエッチングレートを用いてもよく，また処理室内の副生成物の膜厚，フォーカスリング１１０ａ等の部品の消耗量などの装置状態に関する装置状態データを用いてもよい。副生成物の膜厚，フォーカスリング１１０ａ等の部品の消耗量を装置状態データとして用いることにより，プラズマ処理装置１００のクリーニング時期やフォーカスリング１１０ａ等の部品の交換時期を予測することもできる。
また，ウエハＷをエッチング処理する場合について説明したが，エッチング処理以外の成膜処理等の処理装置にも本発明を適用することができる。また，被処理体のウエハに制限されるものではない。
以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された範疇内において，各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば，上記プラズマ処理装置１００としては，平行平板型のプラズマエッチング装置に限られず，処理室内にプラズマを発生させるヘリコン波プラズマエッチング装置，誘導結合型プラズマエッチング装置等に適用してもよい。また，上記実施の形態では，ダイポールリング磁石を用いたプラズマ処理装置に適用した場合について説明したが，必ずしもこれに限定されるものではなく，例えばダイポールリング磁石を用いず上部電極と下部電極に高周波電力を印加してプラズマを発生させるプラズマ処理装置に適用してもよい。
本発明は，プラズマ処理方法及びプラズマ処理装置に適用可能である。
本発明の実施形態にかかるプラズマ処理装置の概略構成を示す断面図である。 本実施形態における多変量解析手段の１例を示すブロック図。
符号の説明
１００ プラズマ処理装置
１０１ 処理室
１０２ 下部電極
１０４ シャワーヘッド（上部電極）
１０４Ｅ 第１の高周波電源
１０５ ダイポールリング磁石
１０６ ゲートバルブ
１０７ 第２の高周波電源
１０７ａ 電力計
１０７Ａ 整合器
１０７Ｂ 電力計
１０８ 静電チャック
１０８Ａ 電極板
１０９ 直流電源
１０９ａ 電力計
１１２ ボールネジ機構
１１３ ベローズ
１１４ 冷媒配管
１１５ ガス導入機構
１１５Ａ ガス配管
１１５Ｂ 圧力計
１１８ プロセスガス供給系
１１９ 排気系
１２０ 光学計測器
２００ 解析処理装置
２０２ 計測データ記憶部
２０４ 処理結果データ記憶部
２０６ プログラム記憶部
２０８ 解析処理部
２１０ 解析処理結果記憶部
２２０ 入出力装置

Claims (20)

  1. 処理装置の運転条件を設定して，前記処理装置に備えられた気密な処理容器内にプラズマを発生させて被処理体にプラズマ処理を施す際に，前記処理装置に設けられた計測器によって計測された計測データに基づいて多変量解析を行ってモデルを作成し，そのモデルに基づいてプラズマ処理に関する情報を監視する，又はそのモデルによるプラズマ処理に関する情報の変化に対応させてプラズマ処理の運転条件を変更するプラズマ処理方法において，
    第１の運転条件を設定して、前記処理装置にてプラズマ処理を行ったときに，前記計測器によって第１の計測データを取得する工程と，
    前記第１の計測データに基づいて多変量解析により第１のモデルを作成する工程と，
    第２の運転条件を設定して、前記処理装置と同一の処理装置にてプラズマ処理を行ったときに，前記計測器によって第２の計測データを取得する工程と，
    前記第２の計測データに基づいて多変量解析により第２のモデルを作成する工程と，
    第３の運転条件を設定して、前記処理装置と同一の処理装置にてプラズマ処理を行ったときに，前記計測器によって第３の計測データを取得する工程と，
    前記第３の計測データを前記第１の計測データと前記第２の計測データとにそれぞれ重み係数を乗じたものを加えた重み付計測データとすることにより，前記重み係数を求める工程と，
    前記第１のモデルと前記第２のモデルとにそれぞれ前記重み係数を乗じたものを加えることにより，第３の運転条件に基づく第３のモデルを求める工程と，
    を有することを特徴とするプラズマ処理方法。
  2. 処理装置の運転条件を設定して，前記処理装置に備えられた気密な処理容器内にプラズマを発生させて被処理体にプラズマ処理を施す際に，前記処理装置に設けられた計測器によって計測された計測データに基づいて多変量解析を行ってモデルを作成し，そのモデルに基づいてプラズマ処理に関する情報を監視する，又はそのモデルによるプラズマ処理に関する情報の変化に対応させてプラズマ処理の運転条件を変更するプラズマ処理方法において，
    異なる複数の運転条件を設定しつつ、各運転条件のすべてにおいて前記処理装置と同一処理装置にてプラズマ処理を行うことによって前記計測器から計測データを取得する工程と，
    前記各計測データに基づいて多変量解析を行い，各モデルを作成する工程と，
    新たな運転条件を設定してプラズマ処理を行ったときに，前記計測器から新たな計測データを取得する工程と，
    前記新たな計測データを前記各計測データに重み係数を乗じたものを加えた重み付計測データとすることにより，前記重み係数を求める工程と，
    前記各モデルに前記重み係数を乗じたものを加えることにより，新たな運転条件に基づくモデルを求める工程と，
    を有することを特徴とするプラズマ処理方法。
  3. 前記運転条件は，複数のパラメータからなり，
    前記異なる複数の運転条件は，基準とする運転条件と，この基準とする運転条件のパラメータのうちの１つのみの値を変更した１以上の運転条件とから構成され，
    新たな運転条件は，基準とする運転条件に対して少なくとも１つのパラメータの値が変更されたものであって，そのパラメータは少なくとも前記異なる複数の運転条件において変更されたパラメータであることを特徴とする請求項２に記載のプラズマ処理方法。
  4. 変更する前記運転条件のパラメータは，前記処理容器内に設けられプラズマを発生させるための電極に供給する高周波電力，前記処理容器内の圧力，プラズマ処理を施すために前記処理容器内に供給される複数種の処理ガスの流量比，前記被処理体を冷却するために前記被処理体の裏面に供給するバックサイドガス圧力の群から選ばれた１以上のパラメータであることを特徴とする請求項３に記載のプラズマ処理方法。
  5. 前記モデルは，前記計測データと前記プラズマ処理による処理結果データとの相関関係係数であり，
    前記相関関係係数により作成された相関関係式に基づいて前記処理結果を予測することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載のプラズマ処理方法。
  6. 前記モデルは，前記計測データと前記プラズマ処理による処理結果データとの相関関係係数であり，
    前記相関関係係数により作成された相関関係式に基づいて，プラズマ処理の異常を判定又は予想することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載のプラズマ処理方法。
  7. 前記モデルは，前記計測データと前記プラズマ処理による処理結果データとの相関関係係数であり，
    前記相関関係係数により作成された相関関係式に基づいて，プラズマ処理の異常の発生原因を推定することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載のプラズマ処理方法。
  8. 前記モデルは，前記計測データと前記プラズマ処理による処理結果データとの相関関係係数であり，
    前記相関関係係数により作成された相関関係式を，プラズマ処理の変動を補正するための基準データとすることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載のプラズマ処理方法。
  9. 前記多変量解析は，部分最小二乗法により行うことを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載のプラズマ処理方法。
  10. 前記多変量解析は，主成分分析法により行うことを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載のプラズマ処理方法。
  11. 運転条件を設定して，気密な処理容器内にプラズマを発生させて被処理体にプラズマ処理を施す際に，計測器によって計測された計測データに基づいて多変量解析を行ってモデルを作成し，そのモデルに基づいてプラズマ処理に関する情報を監視する，又はそのモデルによるプラズマ処理に関する情報の変化に対応させてプラズマ処理の運転条件を変更するプラズマ処理装置において，
    第１の運転条件を設定して、前記プラズマ処理装置にてプラズマ処理を行ったときに，前記計測器によって第１の計測データを記憶する手段と，
    前記第１の計測データに基づいて多変量解析により作成された第１のモデルを記憶する手段と，
    第２の運転条件を設定して、前記プラズマ処理装置と同一の処理装置にてプラズマ処理を行ったときに，前記計測器によって第２の計測データを記憶する手段と，
    前記第２の計測データに基づいて多変量解析により作成された第２のモデルを記憶する手段と，
    第３の運転条件を設定して、前記プラズマ処理装置と同一の処理装置にてプラズマ処理を行ったときに，前記計測器によって第３の計測データを記憶する手段と，
    前記第３の計測データを前記第１の計測データと前記第２の計測データとにそれぞれ重み係数を乗じたものを加えた重み付計測データとすることにより，前記重み係数を求める手段と，
    前記第１のモデルと前記第２のモデルとにそれぞれ前記重み係数を乗じたものを加えることにより，第３の運転条件に基づく第３のモデルを求める手段と，
    を設けたことを特徴とするプラズマ処理装置。
  12. 運転条件を設定して，気密な処理容器内にプラズマを発生させて被処理体にプラズマ処理を施す際に，計測器によって計測された計測データに基づいて多変量解析を行ってモデルを作成し，そのモデルに基づいてプラズマ処理に関する情報を監視する，又はそのモデルによるプラズマ処理に関する情報の変化に対応させてプラズマ処理の運転条件を変更するプラズマ処理装置において，
    異なる複数の運転条件を設定しつつ、各運転条件のすべてにおいて前記プラズマ処理装置にてプラズマ処理を行うことによって前記計測器から計測された各計測データを記憶する手段と，
    前記各計測データに基づいて多変量解析により作成された各モデルを記憶する手段と，
    新たな運転条件を設定して前記プラズマ処理装置と同一処理装置にてプラズマ処理を行ったときに，前記計測器から新たな計測データを記憶する手段と，
    前記新たな計測データを前記各計測データに重み係数を乗じたものを加えた重み付計測データとすることにより，前記重み係数を求める手段と，
    前記各モデルに前記重み係数を乗じたものを加えることにより，新たな運転条件に基づくモデルを求める手段と，
    を設けたことを特徴とするプラズマ処理装置。
  13. 前記運転条件は，複数のパラメータからなり，
    前記異なる複数の運転条件は，基準とする運転条件と，この基準とする運転条件のパラメータのうちの１つのみの値を変更した１以上の運転条件とから構成され，
    新たな運転条件は，基準とする運転条件に対して少なくとも１つのパラメータの値が変更されたものであって，そのパラメータは少なくとも前記異なる複数の運転条件において変更されたパラメータであることを特徴とする請求項１２に記載のプラズマ処理装置。
  14. 変更する前記運転条件のパラメータは，前記処理容器内に設けられプラズマを発生させるための電極に供給する高周波電力，前記処理容器内の圧力，プラズマ処理を施すために前記処理容器内に供給される複数種の前記処理ガスの流量比，前記被処理体を冷却するために前記被処理体の裏面に供給するバックサイドガス圧力の群から選ばれた１以上のパラメータであることを特徴とする請求項１３に記載のプラズマ処理装置。
  15. 前記モデルは，前記計測データと前記プラズマ処理による処理結果データとの相関関係係数であり，
    前記相関関係係数により作成された相関関係式に基づいて前記処理結果を予測することを特徴とする請求項１１〜１４のいずれかに記載のプラズマ処理装置。
  16. 前記モデルは，前記計測データと前記プラズマ処理による処理結果データとの相関関係係数であり，
    前記相関関係係数により作成された相関関係式に基づいて，プラズマ処理の異常を判定又は予想することを特徴とする請求項１１〜１４のいずれかに記載のプラズマ処理装置。
  17. 前記モデルは，前記計測データと前記プラズマ処理による処理結果データとの相関関係係数であり，
    前記相関関係係数により作成された相関関係式に基づいて，プラズマ処理の異常の発生原因を推定することを特徴とする請求項１１〜１４のいずれかに記載のプラズマ処理装置。
  18. 前記モデルは，前記計測データと前記プラズマ処理による処理結果データとの相関関係係数であり，
    前記相関関係係数により作成された相関関係式を，プラズマ処理の変動を補正するための基準データとすることを特徴とする請求項１１〜１４のいずれかに記載のプラズマ処理装置。
  19. 前記多変量解析は，部分最小二乗法により行うことを特徴とする請求項１１〜１８のいずれかに記載のプラズマ処理装置。
  20. 前記多変量解析は，主成分分析法により行うことを特徴とする請求項１１〜１８のいずれかに記載のプラズマ処理装置。
JP2004002883A 2004-01-08 2004-01-08 プラズマ処理方法及びプラズマ処理装置 Expired - Fee Related JP4448335B2 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004002883A JP4448335B2 (ja) 2004-01-08 2004-01-08 プラズマ処理方法及びプラズマ処理装置
TW094100506A TW200527256A (en) 2004-01-08 2005-01-07 Plasma processing method and apparatus thereof
KR1020050001514A KR100612736B1 (ko) 2004-01-08 2005-01-07 플라즈마 처리 방법 및 플라즈마 처리 장치
US11/030,049 US7289866B2 (en) 2004-01-08 2005-01-07 Plasma processing method and apparatus
CNB200510000398XA CN100401481C (zh) 2004-01-08 2005-01-10 等离子体处理方法和等离子体装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004002883A JP4448335B2 (ja) 2004-01-08 2004-01-08 プラズマ処理方法及びプラズマ処理装置

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2005197503A JP2005197503A (ja) 2005-07-21
JP2005197503A5 JP2005197503A5 (ja) 2007-01-25
JP4448335B2 true JP4448335B2 (ja) 2010-04-07

Family

ID=34737130

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2004002883A Expired - Fee Related JP4448335B2 (ja) 2004-01-08 2004-01-08 プラズマ処理方法及びプラズマ処理装置

Country Status (5)

Country Link
US (1) US7289866B2 (ja)
JP (1) JP4448335B2 (ja)
KR (1) KR100612736B1 (ja)
CN (1) CN100401481C (ja)
TW (1) TW200527256A (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200021868A (ko) * 2018-08-21 2020-03-02 가부시키가이샤 히다치 하이테크놀로지즈 상태 예측 장치 및 반도체 제조 장치

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7596421B2 (en) * 2005-06-21 2009-09-29 Kabushik Kaisha Toshiba Process control system, process control method, and method of manufacturing electronic apparatus
US7833381B2 (en) * 2005-08-18 2010-11-16 David Johnson Optical emission interferometry for PECVD using a gas injection hole
JP4874678B2 (ja) 2006-03-07 2012-02-15 株式会社東芝 半導体製造装置の制御方法、および半導体製造装置の制御システム
JP4640828B2 (ja) * 2006-03-17 2011-03-02 東京エレクトロン株式会社 プラズマ処理方法及びプラズマ処理装置
JP5107597B2 (ja) * 2006-03-29 2012-12-26 東京エレクトロン株式会社 プラズマ処理装置
US8070972B2 (en) * 2006-03-30 2011-12-06 Tokyo Electron Limited Etching method and etching apparatus
JP4914119B2 (ja) * 2006-05-31 2012-04-11 株式会社日立ハイテクノロジーズ プラズマ処理方法およびプラズマ処理装置
US7286948B1 (en) * 2006-06-16 2007-10-23 Applied Materials, Inc. Method for determining plasma characteristics
US7676790B1 (en) 2006-08-04 2010-03-09 Lam Research Corporation Plasma processing system component analysis software and methods and systems for creating the same
JP5105399B2 (ja) * 2006-08-08 2012-12-26 東京エレクトロン株式会社 データ収集方法，基板処理装置，基板処理システム
US7937178B2 (en) * 2006-08-28 2011-05-03 Tokyo Electron Limited Charging method for semiconductor device manufacturing apparatus, storage medium storing program for implementing the charging method, and semiconductor device manufacturing apparatus implementing the charging method
JP5312765B2 (ja) * 2007-01-26 2013-10-09 株式会社日立国際電気 基板処理方法及び半導体製造装置
US8158017B2 (en) * 2008-05-12 2012-04-17 Lam Research Corporation Detection of arcing events in wafer plasma processing through monitoring of trace gas concentrations
JP5102706B2 (ja) * 2008-06-23 2012-12-19 東京エレクトロン株式会社 バッフル板及び基板処理装置
TWI531023B (zh) * 2009-11-19 2016-04-21 蘭姆研究公司 電漿處理系統之控制方法及設備
JP5397215B2 (ja) * 2009-12-25 2014-01-22 ソニー株式会社 半導体製造装置、半導体装置の製造方法、シミュレーション装置及びシミュレーションプログラム
US20110297088A1 (en) * 2010-06-04 2011-12-08 Texas Instruments Incorporated Thin edge carrier ring
US9330990B2 (en) 2012-10-17 2016-05-03 Tokyo Electron Limited Method of endpoint detection of plasma etching process using multivariate analysis
JP6312405B2 (ja) * 2013-11-05 2018-04-18 東京エレクトロン株式会社 プラズマ処理装置
JPWO2015125193A1 (ja) * 2014-02-21 2017-03-30 キヤノンアネルバ株式会社 処理装置
JP6388491B2 (ja) * 2014-05-02 2018-09-12 三菱重工業株式会社 計測装置を備えたプラズマ発生装置及びプラズマ推進器
JP6310866B2 (ja) * 2015-01-30 2018-04-11 株式会社日立ハイテクノロジーズ プラズマ処理装置及びプラズマ処理方法並びに解析方法
US10269545B2 (en) * 2016-08-03 2019-04-23 Lam Research Corporation Methods for monitoring plasma processing systems for advanced process and tool control
JP6875224B2 (ja) * 2017-08-08 2021-05-19 株式会社日立ハイテク プラズマ処理装置及び半導体装置製造システム
JP6676020B2 (ja) * 2017-09-20 2020-04-08 株式会社日立ハイテク プラズマ処理装置及びプラズマ処理装置状態予測方法
JP6914211B2 (ja) * 2018-01-30 2021-08-04 株式会社日立ハイテク プラズマ処理装置及び状態予測装置
JP7154119B2 (ja) * 2018-12-06 2022-10-17 東京エレクトロン株式会社 制御方法及びプラズマ処理装置
CN111326387B (zh) * 2018-12-17 2023-04-21 中微半导体设备(上海)股份有限公司 一种电容耦合等离子体刻蚀设备
JP2021038452A (ja) * 2019-09-05 2021-03-11 東京エレクトロン株式会社 プラズマ処理装置及び制御方法
US20230096706A1 (en) * 2021-09-27 2023-03-30 Applied Materials, Inc. Model-based characterization of plasmas in semiconductor processing systems

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US181299A (en) * 1876-08-22 Improvement in pumps
JP3630931B2 (ja) * 1996-08-29 2005-03-23 富士通株式会社 プラズマ処理装置、プロセスモニタ方法及び半導体装置の製造方法
US6197116B1 (en) 1996-08-29 2001-03-06 Fujitsu Limited Plasma processing system
EP1018088A4 (en) * 1997-09-17 2006-08-16 Tokyo Electron Ltd SYSTEM AND METHOD FOR CONTROLLING AND REGULATING PLASMA TREATMENTS
US6151532A (en) * 1998-03-03 2000-11-21 Lam Research Corporation Method and apparatus for predicting plasma-process surface profiles
JP4776783B2 (ja) * 1999-05-07 2011-09-21 東京エレクトロン株式会社 基板処理方法及び基板処理装置
JP3709552B2 (ja) * 1999-09-03 2005-10-26 株式会社日立製作所 プラズマ処理装置及びプラズマ処理方法
US6725121B1 (en) * 2001-05-24 2004-04-20 Advanced Micro Devices, Inc. Method and apparatus for using a dynamic control model to compensate for a process interrupt
JP3639268B2 (ja) * 2002-06-14 2005-04-20 株式会社日立製作所 エッチング処理方法
JP4317701B2 (ja) 2003-03-12 2009-08-19 東京エレクトロン株式会社 処理結果の予測方法及び予測装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200021868A (ko) * 2018-08-21 2020-03-02 가부시키가이샤 히다치 하이테크놀로지즈 상태 예측 장치 및 반도체 제조 장치
KR102206348B1 (ko) 2018-08-21 2021-01-22 주식회사 히타치하이테크 상태 예측 장치 및 반도체 제조 장치

Also Published As

Publication number Publication date
CN1641841A (zh) 2005-07-20
TW200527256A (en) 2005-08-16
KR100612736B1 (ko) 2006-08-21
KR20050073414A (ko) 2005-07-13
US20050154482A1 (en) 2005-07-14
CN100401481C (zh) 2008-07-09
TWI356322B (ja) 2012-01-11
JP2005197503A (ja) 2005-07-21
US7289866B2 (en) 2007-10-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4448335B2 (ja) プラズマ処理方法及びプラズマ処理装置
JP4317701B2 (ja) 処理結果の予測方法及び予測装置
JP4464276B2 (ja) プラズマ処理方法及びプラズマ処理装置
JP2004335841A (ja) プラズマ処理装置の予測装置及び予測方法
CN100552889C (zh) 等离子体处理装置
US8382941B2 (en) Plasma reactor with adjustable plasma electrodes and associated methods
JP2012503339A (ja) 自己診断半導体装置
WO2003098677A1 (fr) Procede de prediction d'etat de dispositif de traitement ou de resultat de traitement
JP2004349419A (ja) プラズマ処理装置の異常原因判定方法及び異常原因判定装置
JP2004039952A (ja) プラズマ処理装置の監視方法およびプラズマ処理装置
JP2021521652A (ja) シーズニングプロセスの終点を検出するための方法および装置
CN100426471C (zh) 处理装置用的多变量解析方法、处理装置的控制装置、处理装置的控制系统
JP4220378B2 (ja) 処理結果の予測方法および処理装置
US7630064B2 (en) Prediction method and apparatus for substrate processing apparatus
JP4675266B2 (ja) 基板処理装置の処理結果の予測方法及び予測装置
JP4173311B2 (ja) 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
US20040175849A1 (en) Method and apparatus for processing semiconductor
JP2004039805A (ja) プロセスの予測方法及び処理装置
US20060049036A1 (en) Method and apparatus for real-time control and monitor of deposition processes
KR20230123791A (ko) 플라즈마 공정 모니터링 방법, 플라즈마 공정 모니터링 장치 및 플라즈마 발생 장치
JP2016086040A (ja) 半導体製造装置の出力検査方法及び半導体製造装置

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20061206

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20061206

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20081226

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20091104

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20091216

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20100119

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20100122

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130129

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 4448335

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160129

Year of fee payment: 6

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees