JP4600522B2 - プロセス制御装置及びプロセス制御方法 - Google Patents
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Description
より詳細には、プロセス装置に与えるレシピを補正する技術に関する。
なお、本発明に関係する技術内容について、非特許文献1を示す。
(1)先ず、プロセス装置による、半導体ウエハに対する加工処理を行う。
(2)次に、測定装置による、半導体ウエハ上に形成された加工処理の結果に対する測定処理を行う。
(3)そして、測定結果がプロセス制御装置に送られる。
(4)プロセス制御装置は受信した測定結果に基づいて、レシピの微調整を実施する。
(5)そして、修正が施されたレシピがプロセス装置に送られ、次の半導体ウエハの加工処理に利用される。
ここで、プロセス装置は一種のロボットである。レシピとは、プロセス装置の動作の手順(シーケンス)を細かく指示するデータであり、そのプロセス装置(ロボット)に対して被制御対象の動作タイミングや所定の状態の維持を指示するデータである。
半導体製造システム101は、半導体ウエハ102が搬送路103上に置かれて移動する。半導体ウエハ102は、第一プロセス装置104a,第二プロセス装置104b…第nプロセス装置104nに到達すると、それらプロセス装置によって様々な加工が施される。プロセス装置による加工の後には、第一測定装置105a,第二測定装置105b…第n測定装置105nによって所定の測定(検査)が行われる。図1では、搬送路103上にプロセス装置と測定装置がそれぞれ複数設けられている有り様を示している。
第一プロセス装置104a、第二プロセス装置104b…第nプロセス装置104nよりなる各々のプロセス装置と、第一測定装置105a、第二測定装置105b…第n測定装置105nよりなる各々の測定装置には、LAN106が接続されている。LAN106にはプロセス制御装置107も接続されている。
プロセス制御装置107は、工業用途に調製されたコンピュータであり、その実体は周知のパーソナルコンピュータと実質的に同一である。
半導体製造システム101は、半導体ウエハ102に複数の工程を施すものであるが、プロセス装置202と測定装置203毎に見ると、それぞれが独立した工程単位として見ることができる。
プロセス装置202は一種のロボットであり、動作の手順(シーケンス)を細かく指示するレシピ204と呼ばれるデータを受けて、半導体ウエハ102に所定の加工を施す。レシピ204に記されるデータはプロセス装置202内部の制御部205によって解釈され、被制御対象206を適切に駆動制御する。
プロセス装置202にはレシピ204による制御の結果を取得する多種多様なセンサ207が内蔵されており、それらセンサ207が発するデータが、装置データ208としてプロセス制御装置107に送られる。この装置データ208はセンサ207の種類によって、リアルタイムに送出されるものもあれば、所定の時間間隔で離散的に送出されるものなど、様々である。
測定装置203はプロセス装置202に備えられているセンサ207とは別のセンサ209が設けられており、プロセス装置202による半導体ウエハ102の加工が正常な状態で行われたかを計測する。計測した結果は、測定データ210としてプロセス制御装置107に送信される。
なお、半導体ウエハ102にバーコードを刻む代わりに、半導体ウエハ102を25枚装填したキャリアにバーコードを付して、これを読み取り、半導体ウエハ102のキャリア内の位置を検出してウエハIDを取得する方法もある。いずれの場合であっても、プロセス制御装置107は半導体ウエハ102をユニークに識別するための手段をバーコードリーダ211を用いて得ている。
図3は、プロセス制御装置107の機能ブロック図である。
周知のパーソナルコンピュータとほぼ同等のハードウェアであるプロセス制御装置107は、所定のプログラムにてプロセス制御装置としての機能を実現する。図3に示す機能ブロックは、プログラムにて実現されるものである。
ネットワーク入出力部302は、プロセス装置202から出力される装置データ208、測定装置203から出力される測定データ210、バーコードリーダ211から出力されるウエハナンバー213を受信してログ記録部303に送出すると共に、レシピ補正部304から出力される補正済みレシピをプロセス装置202へ送信する。ネットワーク入出力部302の実体は、ネットワークインターフェースとTCP/IPプロトコルスタックである。
図4は各テーブルのフィールドを示す図である。
測定データログテーブル305は、ログ記録部303によって、測定装置203から得られる測定値が、ウエハナンバー213と対応付けて記録される。測定値の数は測定装置203によってまちまちである。図4の場合では、測定値が二種類ある場合を示している。
プロセス開始時は、バーコードリーダ211からウエハナンバー213が得られた時点の日時でも良いし、プロセス装置202内部のセンサ207の中で、プロセスの開始を明確に認識できるものがあれば、それをきっかけにしても良い。同様に、プロセス終了時も測定装置203から測定データ210が得られた時点の日時でも良いし、プロセス装置202内部のセンサ207の中で、プロセスの終了を明確に認識できるものがあれば、それをきっかけにしても良い。いずれの場合であっても、ウエハ日時テーブル306は、ウエハナンバー213と、当該半導体ウエハ102がプロセス装置202によって処理が行われた時間を関連付けるテーブルである。
事前処理部309は、装置データログテーブル308、ウエハ日時テーブル306と測定データログテーブル305を読み込み、判定部310と補正値演算部311に対し、必要なデータを作成して出力する。
判定部310は、装置データログテーブル308とウエハ日時テーブル306から後述する最新の装置データ608(図6参照)を抽出して、所定の演算処理を施した上で、所定の閾値を超えているか否かを判定する。
補正値演算部311は、判定部310からの判定結果と、最新の装置データ608を受け取り、所定の演算処理を行い、レシピ補正データを作成する。
レシピ補正部304は、レシピ204に対してレシピ補正データを用いてレシピ312に微調整を施す。これが補正済みレシピである。その後、レシピ補正部304は、作成した補正済みレシピを、ネットワーク入出力部302とログ記録部303に出力する。
一つは、プロセス装置202を実稼動させる前に、予め準備をしておく、事前処理部309の処理である。
もう一つは、プロセス装置202を実稼動させる際に稼動する、判定部310、補正値演算部311及びレシピ補正部304の処理である。
事前処理部309は、大きく二つの機能に分けられる。
多変量解析演算部502は、装置データログテーブル308とウエハ日時テーブル306を読み込み、多変量解析演算を行う。そして、判定部310が必要とする演算用参照データと閾値を、判定部310に出力する。
第一近似式作成部503は、測定データログテーブル305、装置データログテーブル308、ウエハ日時テーブル306とレシピログテーブル307を読み込み、第一近似式を作成する。
第二近似式作成部504は、装置データログテーブル308、ウエハ日時テーブル306とレシピログテーブル307を読み込み、第二近似式を作成する。
第一近似式及び第二近似式は、プロセス装置202の動作の傾向を近似的に表現する数式である。近似式を作成する手法は、周知の最小二乗法等を用いる。
一つは、判定部310に演算用参照データと閾値を出力する処理である。
もう一つは、補正値演算部311に第一近似式及び第二近似式を出力する処理である。
この二つの処理は、いずれもプロセス装置202を実稼動させる前に実行される処理である。
装置データ抽出部602は、ウエハ日時テーブル306の最新のレコードに記録されている、最新のウエハナンバー213のプロセス開始時間とプロセス終了時間を取得する。そして、その時間帯に該当する装置データ208を、装置データログテーブル308から読み出す。
多変量演算部603は、予め事前処理部309から取得済みの演算用参照データ604を用いて、装置データ抽出部602から出力される最新の装置データ608から、所定のスカラ値を算出する。
比較部605は、予め事前処理部309から取得済みの閾値606を用いて、多変量演算部603から出力される所定のスカラ値と比較し、その大小の比較結果を出力する。また、前述のスカラ値が閾値606より小さい場合には、スイッチ607がオン制御され、装置データ抽出部602から最新の装置データ608が補正値演算部311へ出力される。
判定部310から出力される比較結果は、判定出力として第一補正演算部702と第二補正演算部703を排他的に駆動制御する。このため、第二補正演算部703に供給される判定部310からの判定出力はNOTゲート706によって論理が反転されている。
第一補正演算部702は、測定データログテーブル305から最新の測定データ210を取得すると共に、判定部310から出力される最新の装置データ608を取得し、予め事前処理部309から得た第一近似式704を用いて、レシピ312の補正値を演算する。
第二補正演算部703は、測定データログテーブル305から最新の測定データを取得し、予め事前処理部309から得た第二近似式705を用いて、レシピ312の補正値を演算する。
第一補正演算部702及び第二補正演算部703から出力されるレシピ補正値は、レシピ補正部304に供給される。
図8は、事前処理部309内の多変量解析演算部502にて行われる、装置データの演算の流れを示すフローチャートである。これはプロセス制御における多変量解析として公知である。
処理を開始すると(S801)、多変量解析演算部502は、最初に装置データログテーブル308とウエハ日時テーブル306から、所定数のレコードの装置データを用意する(S802)。具体的には、例えば「ウエハ50枚分」と決めたら、ウエハ日時テーブル306から該当する時間情報を取得し、これに相当する装置データを特定する。
この処理は、装置データという一つの大きなテーブルの中で、多数存在するセンサのフィールドから幾つかを間引くことを意味する。
先ず、カウンタ変数iを1に初期化する(S806)。
次に、装置データから主成分、主成分軸、重心座標及び標準偏差を算出し、図示しない不揮発性ストレージに記憶する(S807)。主成分分析とは、多変量解析の手法の一つで、標本データからそのデータの特性を説明する主成分を抽出する分析手法である。主成分分析の演算については非特許文献1に開示されている。
超球変換とは、主成分分析において各主成分を軸方向の標準偏差で割る事で標準化する処理である。超球とは、n次元の空間で、ある点(中心)からの距離が半径と呼ぶある距離以内にある点の集合のことで、2次元の円や3次元の球の自然な拡張になっている。n次元空間で原点を中心とする半径rの球の内部の点は、(x(1)^2 + x(2)^2 + ... + x(n)^2) <= r^2という不等式を満たす。球面上の点は、(x(1)^2 + x(2)^2 + ... + x(n)^2) = r^2という方程式を満たす。
そして、この有意水準値を不揮発性ストレージに記憶する(S810)。この有意水準値は、後述するステップS814にて最終的に確定すると、判定部310に閾値606として出力される。
演算用参照データ604は、最後に実行されたステップS807にて得られた主成分軸、重心座標、そして標準偏差である。
閾値606は、最後に実行されたステップS810にて得られた有意水準値である。
これらの値はループ処理の進行と共に更新され、ループ処理の終了と共に確定されることとなる。
処理を開始すると(S901)、先ず、操作者は表示部505を見ながら入力部506を操作することによって、入出力制御部507を通じて、装置データログテーブル308、ウエハ日時テーブル306、レシピログテーブル307、そして測定データログテーブル305の、演算対象となるレコードを決定する(S902)。そして、操作者は装置データログテーブル308の中から、レシピ312を微調整する際に判断する対象となるセンサデータ(項目)を選択する(S903)。なお、これは操作者の経験によって選択されるが、所定の統計演算を用いても同様又はそれ以上の効果が得られる。
測定装置203による測定処理が終了すると、一連の処理が開始する(S1001)。判定部310内の装置データ抽出部602は、測定装置203による測定処理の終了を認識すると、装置データログテーブル308とウエハ日時テーブル306から、最新の装置データ608を抽出する。この最新の装置データ608は、多変量演算部603に供給される。多変量演算部603は、最新の装置データ608と演算用参照データ604、具体的には前述の主成分軸、重心座標、そして標準偏差を用いて、主成分を算出する(S1002)。
T2は比較部605に供給される。比較部605のもう一方の端子には事前処理部309が算出した閾値606、つまり有意水準値が与えられる。比較部605は、T2と閾値606を比較する(S1005)。比較の結果、T2が閾値606未満であれば(S1005のY)、判定出力は真になる。この判定出力は補正値演算部311に供給される。また、判定出力がスイッチ607に与えられることにより、スイッチ607がオン制御され、最新の装置データ608が補正値演算部311に出力される。
第一補正演算部702は、判定出力の「真」を受けて動作する。最新の装置データ608と、測定データログテーブル305の最新のレコードを受けて、第一近似式704を用いてレシピ補正値を演算する(S1006)。
第二補正演算部703は、判定出力の「偽」を受けて動作する。測定データログテーブル305の最新のレコードを受けて、第二近似式705を用いてレシピ補正値を演算する(S1007)。
いずれの場合でも、レシピ補正値はレシピ補正部304に供給され、レシピ204の微調整が行われた後、プロセス装置202に送信されて(S1008)、一連の処理が終了する(S1009)。
図11では、説明を簡単にするため、測定値は一つ、微調整対象レシピデータは一つと仮定している。
グラフ上で測定値がV1102である時が最良の値であるとする。V1102に対応する微調整対象レシピデータは、近似式カーブL1101上の最良点P1102から、R1102である。
今、あるウエハを測定した結果、測定値がV1103であったとする。すると、近似式カーブL1101上で、対応する点がP1103となり、対応する微調整対象レシピデータがR1103となる。そこで、次のウエハを処理するに当たっては、測定値をV1103からV1102に近づけるために、微調整対象レシピデータに、R1103とR1102の間の差分を加える処理を行う。
これが、図7の第二補正演算部703の処理であり、図10のステップS1007に該当する。
図12では、説明を簡単にするため、測定値(線幅)は一つ、微調整対象レシピデータ(露光エネルギー量)は一つ、観測対象装置データ(発光度)も一つと仮定している。
図11ではパラメータが二つであったので、二次元のグラフであったが、図12ではパラメータが三つになるので、三次元のグラフになる。図11の近似式カーブL1101に対応するものが、図12では近似式曲面F1201である。しかし、この近似式曲面F1201は、プロセス装置の状態が健常でないときのデータも含めて計算されている。近似式曲面F1201の中で、プロセス装置の状態が健常である時の範囲、つまり装置データが正常な範囲内にあるときの曲面は、第一補正演算対象範囲F1202である。
図7の第一補正演算部702は、図10のステップS1006において測定値を重心に近づけるべく、レシピ補正値を算出する。
本実施形態では、「プロセス装置の計時劣化をレシピの補正で補う」という技術思想を、プロセス制御装置に採用した。この技術思想を実現するために、レシピ補正のための近似式を、測定データだけではなく、装置データも要素として追加した。
しかし、この技術思想はプロセス制御において全面的に採用することはできない。何故ならば、プロセス装置の状態が健常でなくなると、装置データ自体がレシピ補正に対して悪影響を及ぼすからである。そこで、本実施形態では、この「装置データを加味した近似式を用いたレシピ補正」を、装置データが正常な範囲内に収まっている時、つまりプロセス装置が健常状態にあるときに限って実施する。
(1)多変量解析演算部502及び多変量演算部603が実施する多変量解析は、図8及び図10の内容に限られない。多変量を統計処理して所定のスカラ値に変換し、それを所定の閾値と比較して正常或は異常を判定する、一般的な多変量解析のアルゴリズムであれば、そのまま利用可能である。重回帰分析、マハラノビス距離等、多数のアルゴリズムが挙げられる。
従来行われていた、測定データに基づくレシピの補正に加え、装置データが健常状態にあることを検出したら、測定データと装置データに基づくレシピの補正を行うように、プロセス制御装置に機能を追加した。
この、レシピ補正機能を追加したことにより、半導体ウエハの加工状態を最良にすることを目指すだけでなく、プロセス装置の計時劣化による悪影響を最小限に抑えるプロセス制御が実現できる。
これにより、今まで以上にウエハの品質を最良に維持する効果が見込めるので、歩留まりの向上に寄与する。
また、このことは、プロセス装置の健常性を維持するために行われる、メンテナンス作業の頻度を低減する効果が見込める。つまり、プロセス装置の稼動を一時停止してメンテナンス作業を行う頻度が少なくなるので、半導体製造システム全体の生産性の向上に寄与する。
Claims (2)
- プロセス装置に備えられているセンサから発される装置データを読み込み前記プロセス装置が健常状態にあるか否かを判定する判定部と、
前記プロセス装置が健常状態にあると前記判定部が判定したときには前記プロセス装置の後続に備えられている測定装置から発される測定データと前記装置データを用いてレシピの補正値を演算し、前記プロセス装置が健常状態にないと前記判定部が判定したときには前記測定データを用いて前記レシピの補正値を演算する補正値演算部と、
前記補正値演算部が出力する補正値に基づいて前記プロセス装置に供給するレシピを補正して前記プロセス装置へ送信するレシピ補正部と、
前記装置データと前記測定データと前記レシピとをそれぞれ装置データログテーブルと測定データログテーブルとレシピログテーブルに記録するログ記録部と、
前記装置データログテーブルを読み込み、前記判定部が利用する演算用参照データ及び閾値を算出する多変量解析演算部と、
前記装置データログテーブルと前記測定データログテーブルと前記レシピログテーブルを読み込み、前記プロセス装置が健常状態にあると前記判定部が判定したときに前記補正値演算部が利用する第一近似式を算出する第一近似式作成部と、
前記装置データログテーブルと前記レシピログテーブルを読み込み、前記プロセス装置が健常状態にないと前記判定部が判定したときに前記補正値演算部が利用する第二近似式を算出する第二近似式作成部と
を備えるプロセス制御装置。 - プロセス処理に先立って、予めプロセス装置に備えられているセンサから発された装置データが蓄積されている装置データログテーブルから前記プロセス装置の健常状態を判定するための演算用参照データ及び閾値を算出する多変量解析演算ステップと、
前記プロセス処理に先立って、予め前記プロセス装置の後続に備えられている測定装置から発される測定データが蓄積されている測定データログテーブルと前記プロセス装置に供給するレシピが蓄積されているレシピログテーブルと前記装置データログテーブルを読み込み、前記プロセス装置が健常状態にあるときに前記レシピを補正するための第一近似式を作成する第一近似式作成ステップと、
前記プロセス処理に先立って、予め前記レシピログテーブルと前記装置データログテーブルを読み込み、前記プロセス装置が健常状態にないときに前記レシピを補正するための第二近似式を作成する第二近似式作成ステップと、
前記プロセス処理の結果によって前記プロセス装置から得られた前記装置データと前記演算用参照データ及び前記閾値を用いて演算処理を行い、前記プロセス装置が健常状態にあるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップの結果に基づき、前記プロセス装置が健常状態にあるときには前記第一近似式を用いて前記レシピの補正値を演算し、前記プロセス装置が健常状態にないときには前記第二近似式を用いて前記レシピの補正値を演算する補正値演算ステップと、
前記補正値を用いて前記レシピを補正して前記プロセス装置へ送信するレシピ補正ステップと
を含むプロセス制御方法。
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Citations (2)
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JP2005123641A (ja) * | 2004-12-03 | 2005-05-12 | Hitachi Ltd | エッチング処理装置及び処理方法 |
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