JP5583603B2 - アーク検出システムおよび方法 - Google Patents

Description

発明の詳細な説明

[関連出願に対する相互参照]
この出願は、２００８年２月１４日に出願された米国特許出願番号１２／０３１，１７１の一部継続出願であり、２００８年７月１８日に出願された米国特許出願番号１２／１２５，８６７の継続出願である。上記出願の開示は、本明細書に参照として含まれる。

[分野]
本開示は、無線周波数（ＲＦ）プラズマ生成システムにおいてアークを検出することに関する。

[背景技術]
本明細書において提供される背景技術の記載は、開示の内容を一般的に示す目的のものである。ここで名前を挙げられる発明者の成果は、背景技術の項目で記載されていても、明らかに、また、含意的に出願時の従来技術と見なされない。

半導体装置またはフラットパネルディスプレイ等の加工品を製造する際に用いられる化学蒸着、スパッタ堆積、およびプラズマ強化エッチング処理等の様々な処理を行うために、プラズマチェンバーが用いられ得る。プラズマ放電は、電力源からのＲＦ電力または直流電力をプラズマに結合することによって維持される。上記結合は、典型的にチェンバー内で電力源を電極に接続することによって、または、チェンバー内もしくはチェンバーに隣接するアンテナもしくは磁気コイルに接続することによって達成される。

プラズマチェンバー内の状態は一般的に、チェンバー内にて行われる製造処理が進展している間に変化し、このような変化は、チェンバー内における電気的アークを時々引き起こす。プラズマと製造中の加工品との間で何らかのアークが発生すると、またはプラズマとチェンバーコンポーネントのいずれかの部分との間で何らかのアークが発生すると、加工品またはチェンバーコンポーネントにダメージが発生し得る。

[概要]
プラズマ生成システムのためのアーク検出システムは、プラズマチェンバーに投入されているＲＦ電力における各電気的特性に基づいて第１信号および第２信号を生成する無線周波数（ＲＦ）センサと、上記第１信号および上記第２信号に基づいてアーク検出信号を生成する分析モジュールとを備える。相関モジュールは、第１信号および第２信号に基づいてアーク検出信号を生成する。アーク検出信号は、アークがプラズマチェンバー内で発生しているか否かを示し、アークを消弧するために、ＲＦ電力を生成するための上記第１信号および上記第２信号を変化させるために用いられる。

他の特徴では、上記分析モジュールは、上記第１信号および上記第２信号のうちの１つずつから信号レベルを減算する減算モジュールを備える。上記分析モジュールは、上記第１信号および上記第２信号にウィンドウ関数を加えるウィンドウモジュールを備える。確率的モジュールは、上記アーク検出信号に基づいて、アーク事象の確率を演算する。上記確率的モジュールは、上記アーク事象の確率的モデルを算出するために、バウム−ウェルチアルゴリズムを用いる。上記確率的モジュールは、上記アーク事象の確率を演算するために、ビタビアルゴリズムを用いる。上記相関モジュールは、上記アーク検出信号の生成を選択的に可能にする有効信号を受信する。アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換モジュールは、上記第１信号および上記第２信号をデジタル化する。上記ＲＦセンサは、電圧／電流（Ｖ／Ｉ）センサであり得、上記第１信号および上記第２信号はそれぞれ、上記ＲＦ電力における電圧および電流を示す。上記ＲＦセンサは方向性結合器であり得、上記第１信号および上記第２信号はそれぞれ、上記ＲＦ電力における進行波電力および反射波電力を示す。

プラズマ生成システムのためのアーク検出方法であって、プラズマチェンバーに投入されている無線周波数（ＲＦ）電力における各電気的特性に基づいて、第１信号および第２信号を生成する工程と、上記第１信号および上記第２信号に基づいてアーク検出信号を生成し、上記アーク検出信号は、上記プラズマチェンバー内でアークが発生しているか否かを示す工程と、上記アークを消弧するために、上記ＲＦ電力を生成するための上記第１信号および上記第２信号を変化させるために上記アーク検出信号を用いる工程と、上記第１信号および上記第２信号に基づいて上記アークにおける予測されるエネルギーを生成する工程とを含む。アーク検出信号は、プラズマチェンバーにおいてアークが発生しているか否かを示す。上記方法は、アークを消弧するために、ＲＦ電力を生成するための上記第１信号および上記第２信号を変化させるようにアーク検出信号を用いる工程を含む。

他の特徴において、上記方法は、上記第１信号および上記第２信号の１つずつから信号レベルを減算する工程をさらに含む。上記方法は、相関モジュールと通信するための第１信号および第２信号の期間を選択する工程を含む。上記方法は、上記アーク検出信号に基づいて、アーク事象の確率を演算する工程をさらに含む。上記演算工程は、上記アーク事象の確率的モデルを算出するために、バウム−ウェルチアルゴリズムを用いる工程をさらに含む。上記方法は、上記アーク検出信号の生成を選択的に可能にする有効信号を受信する工程をさらに含む。上記方法は、上記第１信号および上記第２信号をデジタル化する工程をさらに含む。

プラズマ生成システムのための検出システムは、プラズマチェンバーに投入されている（ＲＦ）電力における各電気的特性に基づいて、第１信号および第２信号を生成する無線周波数（ＲＦ）センサを備える。アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換モジュールは、第１信号および第２信号に基づいて、デジタルデータを生成する。減算モジュールは、デジタルデータから数値を減算する。ウィンドウモジュールは、デジタルデータにウィンドウ関数を加える。相関モジュールは、第１信号および第２信号がウィンドウの施されたデジタルデータで表されるときにそれらと相関し、上記相関に基づいてアーク検出信号を生成する。上記アーク検出信号は、アークがプラズマチェンバーにおいて発生するか否かを示す。

他の特徴では、確率的モジュールは、上記アーク検出信号に基づいて、アーク事象の確率を演算する。上記確率的モジュールは、上記アーク事象の確率的モデルを算出するために、バウム−ウェルチアルゴリズムを用いる。上記確率的モジュールは、上記アーク事象の確率を演算するために、ビタビアルゴリズムを用いる。上記相関モジュールは、上記アーク検出信号の生成を選択的に可能にする有効信号を受信する。上記ＲＦセンサは電圧／電流（Ｖ／Ｉ）センサであり得、上記第１信号および上記第２信号のぞれぞれは、上記ＲＦ電力における電圧および電流を示す。

プラズマ生成システムのためのアーク検出システムは、プラズマチェンバーに投入されているＲＦ電力の各電気的特性に基づいて、第１信号および第２信号を生成する無線周波数（ＲＦ）センサを備える。分析モジュールは、上記第１信号および上記第２信号に基づいてアーク検出信号を生成する。上記アーク検出信号は、アークがプラズマチェンバーにおいて発生するか否かを示し、上記アークを消弧するために、ＲＦ電力を生成するための上記第１信号および上記第２信号を変化させるために用いられる。さらに、分析モジュールは、上記第１信号および上記第２信号に基づいてアークの予測されるエネルギーを決定する。

他の特徴では、減算モジュールは、上記第１信号および上記第２信号のうちの１つずつから信号レベルを減算する。ウィンドウモジュールは、上記デジタルデータにウィンドウ関数を加える。確率的モジュールは、上記アーク検出信号に基づいてアーク事象の確率を演算する。確率的モジュールは、上記アーク事象の確率的モデルを算出するために、バウム−ウェルチアルゴリズムを用いる。上記確率的モジュールは、上記アーク事象の確率を演算するために、ビタビアルゴリズムを用いる。上記分析モジュールは、上記アーク検出信号の生成を選択的に可能にする有効信号を受信する。アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換モジュールは、上記第１信号および上記第２信号をデジタル化する。ＲＦセンサは、方向性結合器であり得、上記第１信号および上記第２信号はそれぞれ、上記ＲＦ電力における進行波電力および反射波電力を示す。上記ＲＦセンサは電圧／電流（Ｖ／Ｉ）センサであり得、上記第１信号および上記第２信号はそれぞれ、上記ＲＦ電力における電圧および電流を示す。上記アークにおける予測されるエネルギーは、上記アークの期間と、上記アークの間の上記ＲＦ電力の電圧および電流の電力予測における差とを乗じることによって決定され得る。上記電力予測は、以下の式によって決定され得る。

ｖ[ｎ]は、時間ｎにおける電圧であり、ｉ[ｎ]は、時間ｎにおける電流であり、ｒ_ｖｉ（τ：０）は、時間ｎにおける電力予測であり、Ｅ[ｖ[ｎ]]は、時間ｎにおけるｖ[ｎ]の平均であり、Ｅ[ｉ[ｎ]]は、時間ｎにおけるｉ[ｎ]の平均であり、∀ｎは、目標ウィンドウにおける全ての時間ｎを含む。

プラズマ生成システムのためのアーク検出方法は、プラズマチェンバーに投入されている無線周波数（ＲＦ）電力の各電気的特性に基づいて、第１信号および第２信号を生成する工程と、上記第１信号および上記第２信号に基づいて、アーク検出信号を生成する工程とを含む。上記アーク検出信号は、アークがプラズマチェンバー内で発生するか否かを示す。上記方法は、上記アークを消弧するために、ＲＦ電力を生成するための上記第１信号および上記第２信号を変化させるために上記アーク検出信号を用いる工程と、上記第１信号および上記第２信号に基づいて上記アークにおける予測されるエネルギーを生成する工程とを含む。

他の特徴では、上記方法は、上記第１信号および上記第２信号のうちの１つずつから信号レベルを減算する工程を含む。上記方法は、上記第１信号および上記第２信号にウィンドウ関数を加える工程を含む。上記方法は、上記アーク検出信号に基づいて、アーク事象の確率を演算する工程を含む。上記演算工程は、上記アーク事象の確率的モデルを算出するために、バウム−ウェルチアルゴリズムを用いる工程をさらに含む。上記演算工程は、上記アーク事象の確率を演算するために、ビタビアルゴリズムを用いる工程を含む。上記方法は、上記アーク検出信号を生成することを選択的に可能にする有効信号を受信する工程を含む。上記方法は、上記第１信号および上記第２信号をデジタル化する工程を含む。上記第１信号および上記第２信号は、上記ＲＦ電力における進行波電力と反射波電力とをそれぞれ示し得る。上記第１信号および上記第２信号は、上記ＲＦ電力における電圧および電流をそれぞれ示し得る。上記アークにおける予測されるエネルギーは、上記アークの期間と、上記アークの間の上記ＲＦ電力の電圧および電流の電力予測における差とを乗じることによって決定され得る。上記電力予測は、以下の式によって決定され得る。

ｖ[ｎ]は、時間ｎにおける電圧であり、ｉ[ｎ]は時間ｎにおける電流であり、ｒ_ｖｉ（τ：＝０）は、時間ｎにおける電力予測であり、Ｅ[ｖ[ｎ]]は、時間ｎにおけるｖ[ｎ]の平均であり、Ｅ[ｉ[ｎ]]は、時間ｎにおけるｉ[ｎ]の平均であり、∀ｎは、目標ウィンドウにおける全ての時間ｎを含む。

本開示の応用性におけるさらなる領域は、以下の詳細な説明から明らかとなるであろう。詳細な説明および特定の実施例は、説明目的のみを意図するものであり、開示の範囲を限定する意図のものではないことを理解しなければならない。

[図面の簡単な説明]
本明細書における図面は、解説目的のみを意図するものであり、本開示の範囲を何ら限定する意図のものではない。

［図１］無線周波数（ＲＦ）プラズマ生成システムの機能ブロック図である。

［図２］分析モジュールの機能ブロック図である。

［図３Ａ］正規化されたＲＦ電圧信号のそれぞれの波形を示す図である。

［図３Ｂ］正規化されたＲＦ電流信号のそれぞれの波形を示す図である。

［図４］図３ＡのＲＦ電圧信号の自己相関関数のグラフである。

［図５］図３ＢのＲＦ電流信号の自己相関関数のグラフである。

［図６］図３ＡのＲＦ電圧信号および図３ＢのＲＦ電流信号の相互相関のグラフである。

［図７］ｋ：＝４についてのＲＦ電圧信号の自己相関関数のグラフである。

［図８］ｋ：＝４についてのＲＦ電流信号の自己相関関数のグラフである。

［図９］図３Ａの電圧信号についての自己相関関数の第１差異のグラフである。

［図１０］図３Ｂの電流信号についての自己相関関数の第１差異のグラフである。

［図１１］電圧信号および電流信号の相互相関についての正規化された出力のグラフである。

［図１２Ａ］サンプルインターバルと比較したときの、短い期間を有するアークにおける正規化された電圧信号のそれぞれの波形を示す図である。

［図１２Ｂ］サンプルインターバルと比較したときの、短い期間を有するアークにおける正規化された電流信号のそれぞれの波形を示す図である。

［図１３］ｋ：＝４のＶＩ相互相関関数における時間差をブロック処理することによって検出される、図１２Ａおよび図１２Ｂのアーク事象のグラフである。

［図１４］アーク処理を示すマルコフ連鎖を示す図である。

［図１５］ＲＦプラズマ生成システムについて、時間に対する信号電力のグラフである。

［図１６］ＲＦプラズマ生成システムについて、時間に対する信号電力のグラフである。

［図１７］ＲＦプラズマ生成システムについて、時間に対する信号電力のグラフである。

［図１８］ＲＦプラズマ生成システムについて、時間に対する信号電力のグラフである。

［図１９］電力算出のサンプルサイズに対する、図１５の信号電力の時間平均における標準偏差のグラフである。

［図２０］電力算出のサンプルサイズに対する、二重ＲＦプラズマ生成システムについての信号電力の時間平均における標準偏差のグラフである。

[詳細な説明]
以下の説明は本質的に例示のみを行い、本開示、その応用、または使用を限定する意図は無い。明確化を図るために、同じ参照番号が図面にも用いられており、同様の要素を識別している。本明細書で用いられるように、Ａ、Ｂ、およびＣのうちの少なくとも１つという表現は、排他的論理和ではなく、論理和（Ａ＋Ｂ＋Ｃ）という意味合いであると解釈すべきである。方法における工程は、本開示における原理を変えることなく異なった順番で実行されてもよいということを理解すべきである。

本明細書において用いられるように、モジュールという用語は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、電子回路、プロセッサ（共有、専用、またはグループのもの）、１つ以上のソフトウェアまたはファームウェアプログラムを実行するメモリ、組み合わせ論理回路、および／または、記述する機能性を実現する他の適切なコンポーネントを意味する。

ここで図１を参照するが、いくつかの実施形態の１つにおける無線周波数（ＲＦ）プラズマ生成システム１０が示される。ＲＦプラズマ生成システム１０は、プラズマチェンバー１８についてのＲＦ電力を生成するＲＦジェネレータ１２を有する。ＲＦセンサ１６は、ＲＦ電力における各電気的特性を示す第１信号および第２信号を生成する。ＲＦセンサ１６は、電圧／電流（Ｖ／Ｉ）センサまたは方向性結合器とともに実装され得る。Ｖ／ＩセンサとともにＲＦセンサ１６が実現されるとき、第１信号および第２信号はそれぞれ、ＲＦ電力における電圧および電流を示す。ＲＦセンサ１６が方向性結合器とともに実装されるとき、第１信号および第２信号はそれぞれ、ＲＦ電力における進行波電力および反射波電力を示す。この記述の残りは、ＲＦセンサ１６がＶ／Ｉセンサとともに実現されることを仮定するが、この記述は、ＲＦセンサ１６が方向性結合器とともに実現されるときにも適用されるということを理解すべきである。方向性結合器を用いるとき、進行波電力および反射波電力は、本明細書におけるＲＦ電力の電圧および電流への言及に取って代わるものである。

インピーダンス整合ネットワーク１４は、ＲＦジェネレータ１２の出力インピーダンスをプラズマチェンバー１８の入力インピーダンスに整合させる。インピーダンス整合ネットワーク１４がＲＦセンサの下流に接続される状態が示されるが、それはＲＦセンサ１６の上流に、すなわち、ＲＦセンサ１６およびプラズマチェンバー１８の間に接続されてもよい。

アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）モジュール２０は、ＲＦセンサ１６からの第１信号および第２信号をそれぞれデジタル信号に変換する。デジタル信号は、分析モジュール２２に伝達される。分析モジュール２２は、第１信号および第２信号に基づいて、プラズマチェンバー１８内のアークを検出するために、相関関数を用いる。アーク検出方法を以下に詳細に説明する。分析モジュール２２は、アーク検出方法の結果に基づいてアーク検出信号を生成する。アーク検出信号は制御モジュール２４および確率的モジュール３６に伝達され、アークがプラズマチェンバー１８内で発生しているか否かを示す。

制御モジュール２４は、ＲＦジェネレータ１２のＲＦ電力出力を制御する制御信号２６を生成する。制御モジュール２４はまた、分析モジュール２２を介して第１信号および第２信号からアーク検出信号およびデータを受信する。制御モジュール２４は、データおよびアーク検出信号に基づく出力を生成する。出力制御ＲＦジェネレータでは、所望のようにプラズマが生成され、プラズマにおいて検出される任意のアークが、アーク検出信号に応じて消弧される。

いくつかの実施形態では、ＲＦジェネレータ１２および／または制御モジュール２４は、有効信号２８を生成し、分析モジュール２２に伝達する。有効信号２８は、ＲＦジェネレータ１２がプラズマチェンバー１８においてプラズマ生成を開始するときに用いられる。プラズマ生成を開始する一方、ＲＦ電力における電圧および電流は変動する。ＲＦジェネレータ１２および／または制御モジュール２４は、有効信号２８の生成を停止して分析モジュール２２を無効にし、分析モジュール２２が上記変動をアークと誤認することを防ぐ。

いくつかの実施形態では、分析モジュール２２は、プラズマ生成が開始しているか否かを検出し、有効信号２８の必要性を除去する。分析モジュール２２は、ＲＦ電力の電圧および電流を監視することによってプラズマ生成が開始しているか否かを判定し得る。ゼロからゼロでない数値へ上記電圧および上記電流が推移するとき、分析モジュール２２は、上記電圧および上記電流がゼロでない数値で安定するまで、アーク検出信号の生成を遅らせ得る。

確率的モジュール３６は、後で説明する方法に基づいて、アーク検出信号を処理するために用いられ得る。確率的モジュール３６は、確率的モデルを演算し、アーク事象の確率を予想するためにアーク検出信号を用いる。上記モデルはバウム−ウェルチアルゴリズムを用いて演算され、アーク事象の確率は、ビタビアルゴリズムを用いて演算される。確率的モジュール３６は、データ収集後に上記モデルを生成するオフラインの処理であってもよい。その結果得られる確率的モデルは、半導体製造処理に関わるパラメータを処理するための変形が様々な期間においてアークが減少する可能性をもたらすか否かを判定する数値目標となる。

ここで図２を参照するが、機能ブロック図は分析モジュール２２を示す。分析モジュール２２は、減算モジュール３０、ウィンドウモジュール３２、および相関モジュール３４とを有する。減算モジュール３０は、Ａ／Ｄモジュール２０によって生成されるデジタル信号からＤＣオフセットを減算する。ウィンドウモジュール３２は、ウィンドウ関数を、減算モジュール３０からのデジタルデータに加える。相関モジュール３４は、後に説明する方法に基づいて、ウィンドウが設けられたデータと相互に相関する。

相関モジュール３４の操作をここで詳細に説明する。Ａ／Ｄモジュール２０からの広帯域、かつ高速のデジタルデータは、ＲＦジェネレータ１２とプラズマチェンバー１８との間のＲＦ伝達ラインに存在するＲＦ電力の分光内容の有益情報を与える。これらの信号に含まれる空間的情報は、ＲＦ伝達ラインに接続されるシステムの一時的な挙動を示す。アーク検出は、空間的情報を、相関モジュール３４内の相関関数の演算と組み合わせることによって達成可能である。確率的モジュール３６は、アーク検出を強化し、アーク事象の可能性を低減することによって処理の向上を示すように数量的測定を実現するために、確率的なフレームワークを実施する。

アーク事象は、ＲＦ生成プラズマと、プラズマチェンバー１８の電極との間の放電に由来する急速かつ急激な推移によって特徴付けられ得る。アーク事象は、半導体製造処理の間に組み立てられる装置を損傷し得る。他のアーク事象は、プラズマからプラズマチェンバー２８の側壁までの放電、および／または、プラズマ内のポリマー構造の形成から発生したプラズマ内の放電によって特徴付けられる。陰イオンが重合したものはまた、塵粒と称してもよい。連続して電力を供給されるプラズマのためのプラズマ覆いは、陰イオンを保持する。一定時間の後に、これらの陰イオンは組み合わさり、重合して汚染粒子を形成する。これらのアーク事象のいずれかが発生すると、上記放電に由来する推移によって、Ａ／Ｄモジュール２０によって示される電磁信号における摂動を招来する。

相関モジュール３４は、離散時間自己相関関数を実行する。

ｘは、第１デジタル信号および第２デジタル信号のうちの１つを示す。

ｎはデジタルサンプルのインデックスを示す。

τは、関数における遅滞または遅延を示す。

式（１）は、偶関数であり、その最大値はτ＝０において発生する。これは、後で説明するアーク検出スキームの効率的な実行に役立つ。式（１）における２つの付加的な特性は、アーク検出のために活用される。第１の特性は、式（１）が電圧および電流の変化の比率の測定を含んでいることである。第２の特性は、電圧信号および電流信号が周期的な成分を含んでいる場合、上記関数は周期的であることである。上記相関は、基礎的ＲＦ信号のＭ期間を含むＮ離散時間サンプルを含むデジタル信号におけるウィンドウが設けられたバージョンにおいて行われる。ウィンドウモジュール３２は、デジタルサンプルにウィンドウ関数を加える。

ＲＦ電力の周波数は、基本信号と称される。上記事象において、プラズマジェネレータシステム１０は、異なる動作周波数を有する複数のＲＦジェネレータ１２を備える。上記基礎的信号は、動作における最も低い周波数帯の最も低い周波数として選択される。

信号のスペクトル予想を演算するための手順は、平均μ_ｘを、Ａ／Ｄモジュール２０からの離散時間信号ｘから減算する減算モジュール３０を用いて開始する。

ウィンドウ関数ｗ[ｎ]を加える工程は以下の式によって示される。

ｘについての自己相関関数は、ｒ_ａ[Ｔ]と、ウィンドウ関数ｒ_ｗ[Ｔ]についての自己相関関数の要素によって倍率をかけられる要素とに由来する。

Ａ／Ｄモジュール２０からのサンプルにおけるオーバーラップしていないブロックから、アーク検出のための信頼性のあるブロック処理スキームが達成され得る。ここで図３Ａおよび図３Ｂを参照すると、１００ＭＳＰＳの比率で得られる正規化されたサンプルのプロットが示される。図３Ａは電圧包絡線５０を示し、図３Ｂは電流包絡線６０を示す。アーク事象は約１５０μｓにおいて発生し、それは矢印５２において示され、矢印５４において示されるように、約２３μｓが経過した後に終了する。目視検査によると、一時的挙動は、電圧信号および電流信号において検出可能である。

Ｍ：＝６およびＮ：＝４４で、長さＮのハニングウィンドウを用いて、電圧信号および電流信号について自己相関関数が演算される。電圧信号についての自己相関を図４に示す。図５は、電流信号についての自己相関関数を示す。電圧信号および電流信号は基礎的周波数（この場合１３．５６ＭＨｚであるが、他の周波数を用いてもよいということを理解すべきである）についての周期的要素を含むので、対応する相関関数も周期的である。τの遅滞はまた、プラズマから放出される周期的高調波を示す。時間５２において、自己相関関数は、アーク事象の最初の出現と一致する急激な変化をもたらす。アークが発生していることを示すために安定状態値を一時的に達成した後で、自己相関関数はまた、時間５４においてアーク事象の終わりと一致する急峻な推移を示す。図６は、相互相関関数ｒ_ｖｉ[Ｔ]を示し、また、実質的に検出可能なアーク事象を用いて周期関数をもたらす。

アーク検出方法は、異なるプラズマ荷重インピーダンスおよび電力レベルに対して不変であるべきである。電圧信号および電流信号の相互相関機能は、スミスチャート全体にわたって、より広いレンジの信号に対する不活性を実現する。上記アーク事象は、時刻５２と時刻５４（図６参照）との間で顕著であり、相互相関関数から検出可能である。次に、アーク事象検出器について上記関数がどのように用いられ得るかを説明する。

分析モジュール２２は、擬似陽性アーク検出を最小に抑えなくてはならない。これを達成するために、分析モジュール２２は、確率的モジュール３６を有する。確率的モジュール３６は、可能性を、検出されたアーク事象の数に割り当てる確率的フレームワークを実行する。擬似陽性は、正常に発生する推移によるものであり得、電力レベルにおける変化またははるかにより急激な変化から由来する不安定さによるものであり得る。後者に対する解決策は、プラズマが安定状態にあるときにアーク検出を行うために有効信号２８を用いることである。これはパルシングのようなアプリケーションにおいて重要であり、上記の状態でなければ、プラズマ状態追随推移期間はアーク事象として誤って検出され得る。

相関モジュール３４は、相関関数のｊ番目の相関関数

に対する第１差異を実行する。電圧信号（図９）および電流信号（図１０）の自己相関関数の第１差異において、例えばアーク事象の開始および消弧を検出する時間において、目だった隆線が検出され得る。図１１は、電圧および電流の相互相関についての正規化された出力のプロットを示す。このプロットにおいて、アーク事象の期間は、示される期間を用いると容易に分かる。

上記相関関数が偶関数であるので、アーク検出の効率的実行は、上記相関関数の半分のみを考慮することによって行われ得る。さらに、Ｎ個のサンプルのｋ番目のブロック毎についての相関関数のみが処理される必要がある。このシナリオは、図３Ａおよび図３Ｂのアーク事象と比較するときに、上記アーク事象が、低信号振幅を有するいくつかのサンプルの順序で発生している困難な状況の下で検証される。この場合について用いられるデータは図１２Ａおよび図１２Ｂに示される。図１２Ａは、電圧包絡線５０を示し、図１２Ｂは電流包絡線６０を示す。アークは、７０における下降スパイクとして示される。ｋ：＝４に関して、対応するアーク検出は、アーク事象７０において大きなスパイク反応とともに示される。電圧および電流についての相互相関関数を用いるアーク検出を図１３において示す。

ここで図１４を参照するが、一次マルコフ連鎖を示し、アーク事象の推移を分析するための手順についての確率的フレームワークを説明する。このモデルを時間等の指数に順次揃えることによって、期間を測るトレリスが生成される。上記期間は、処理工程、全工程についての時間の長さ、またはそれよりも長い時間と一致し得る。

マルコフ連鎖は、３つの状態を含む。アークが全く検出されない状態（Ｓ_０）と、アーク事象が検出される状態（Ｓ_１）と、アーク事象が発生しつつある状態（Ｓ_２）とを含む。可能性はまた、状態ｍから状態ｎまでの遷移可能性Ｐ_ｍｎを説明するために示される。我々のアプローチを説明するために用いられる２つの例から、このモデルがアークにおける変化する期間の検出をどのように反映するかを確認することができる。図３Ａおよび図３Ｂにおける第１例では、アーク事象は約２３μｓ続いた。この場合について、アーク事象が時間５２において検出されたとき、マルコフ連鎖は状態Ｓ_０に始まりＳ_１に遷移する。上記例が活性状態のままのアーク事象を有するので、Ｓ_１からＳ_２への遷移はこのシナリオを示す。アーク事象の間、アーク事象の最後が時刻５４において検出されるまで、上記状態はＳ_２のままである。時刻５４において、Ｓ_２からＳ_１への状態の遷移が起こり、最終的に、Ｓ_１からＳ_０への遷移はアークの消滅を示す。これらの離散的状態遷移は、Ｖ：＝[．．．Ｓ_０Ｓ_０Ｓ_１Ｓ_２Ｓ_２．．．Ｓ_２Ｓ_２Ｓ_１Ｓ_０]の配列によって説明される。

同様に、図１２Ａおよび図１２Ｂに示される第２アーク事象を説明するための配列は、Ｖ：＝[Ｓ_０Ｓ_０Ｓ_１Ｓ_１Ｓ_０]である。Ｓ_１２までの遷移は、アーク事象の短い期間のため、発生しない。

このフレームワークを用いることの説得力は、システムエンジニアが処理パラメータを調節し、定量的に結果として得られる改良を判定するためにこの情報を用い得る、アーク事象の可能性を判定する能力を与えるところにある。アーク検出器からの観察を用いる、この配列の解読は、ビタビアルゴリズムを用いることによって達成される。このアルゴリズムは、

から観察される配列の確率をもたらす。ここで、ｗは、我々のモデルにおける観察不可能な状態のベクトルを示す。ＲＦ等の他の観察可能な情報およびパラメータに影響を及ぼす他の処理を含むことについて何ら限定を行うものでないことを理解するべきである。

処理調節に基づく改良を用いてシステムエンジニアの役に立つ量的指標として、状態遷移確率がまた演算され得る。調節が行われ、処理が行われるとき、観察可能な情報が集められる。後処理アルゴリズムを有するこの情報を用いて、遷移確率は演算され得、調節前の状態遷移可能性と比較され得る。これらの確率は、期待値最大化アルゴリズムを用いて演算される。期待値最大化アルゴリズムは、観察されたデータに基づくモデルパラメータを最大化するために用いられる反復性アルゴリズムである。期待値最大化モデルについて２つの工程がある。第１反復について、初期状態がモデルに適用される。第２反復の間、モデルパラメータは最適化される。モデルパラメータの収束が達成されるまで、これら２つの工程にわたって上記処理が反復される。上記手順は、表１における擬似コードによって説明される。

いくつかの実施形態では、分析モジュール２２は、アナログドメインにおいて実行されてもよい。このような実施形態では、Ａ／Ｄモジュール２０は取り除かれ（図１参照）、分析モジュール２２はＲＦセンサ１６からアナログの第１信号および第２信号を受信する。また、減算モジュール３０、ウィンドウモジュール３２、ウィンドウ関数、および相関モジュール３４もアナログドメインにおいて実行される。

ここで図１５〜図２０を参照して、本開示のいくつかの実施形態に係る相関モジュール３４の操作を開示する。相関モジュール３４は、自己相関関数を実行し得る。

ここで、ｖ[ｎ]は、時間ｎにおいてＲＦプラズマジェネレータシステム１０におけるサンプルされた電圧を示し、ｉ[ｎ]は、時間ｎにおいてＲＦプラズマジェネレータシステム１０におけるサンプルされた電流を示し、τは、上記関数における遅滞または遅延を示し、ｒ_ｖｉ（τ）は、τの遅延を有するＲＦプラズマジェネレータシステム１０における電圧および電流の相互相関を示す。

ゼロの遅延について、すなわち、τがゼロに等しいとき、相互相関関数は、電圧信号および電流信号に存在する電力と等しいドット積である。より適切な結果を得るために、また、オフセットのマイナス効果を改善するために、例えば、基礎的信号の周波数と一貫しないサンプリングレートによって引き起こされる効果を改善するために、相互相関を行う前に電圧信号および電流信号のそれぞれから平均が減算される。これによって、時間ｎにおける信号の電力は、以下の式によって特徴付けられる。

ここで、ｖ[ｎ]は、時間ｎにおいてＲＦプラズマジェネレータシステム１０におけるサンプルされた電圧を示し、ｉ[ｎ]は、時間ｎにおいてＲＦプラズマジェネレータシステム１０におけるサンプルされた電流を示し、ｒ_ｖｉ（τ：＝０）は、遅延のないＲＦプラズマジェネレータシステム１０の電圧および電流の相互相関を示し、Ｅ[ｖ[ｎ]]は、上記式（２）によって決定され得るｖ[ｎ]の平均を示し、Ｅ[ｉ[ｎ]]は、上記式（２）によって決定され得るｉ[ｎ]の平均を示す。遅延の無い、すなわち、τ＝０のときの電圧信号および電流信号の相互相関の決定によって、基礎的信号に存在する電力がもたらされる。

ＲＦプラズマジェネレータシステム１０に届けられる電力における急激な変化は、様々な遅延時間における相互相関に関して上記したように、上記システムにおけるアークを示し得る。さらに、アーク事象の期間はまた、本明細書において説明されるように、２つの信号の相互相関を監視することに基づいて決定され得る。これら２つの決定、すなわち、アーク事象の間の電力における期間および変化に基づいて、アーク事象において失われるエネルギーは、以下の式によって示される。

ここで、ΔＰは、アーク事象の前の電圧信号および電流信号の（遅延の無い）相互相関と、アーク事象の間の相互相関との間の差異、例えば、上記式によって決定される差異を示し、ｔは、アーク事象の期間を示す。この式に基づいて、システムエンジニアは、プラズマチェンバー１９に届けられるエネルギーにおける変化を予想し得る。

ここで図１５を参照するが、波形１００は、ｘ軸における時間に対するｙ軸における相互相関関数ｒ_ｖｉ（τ：＝０）によって決定される信号電力のグラフである。波形１００は、１３．５６ＭＨｚにおける基礎的信号周波数と、期間毎の７．４サンプルにおよそ対応する１００ＭＳＰＳのサンプル比とに基づく。アーク事象の最初は、矢印５２によって示され、アーク事象はおよそ２３μｓ後の、矢印５４で示される時間に終了する。矢印線１０５は、アーク事象の間の信号の電力における変化を示し、一方、矢印線１０７は、アーク事象の期間を示す。電圧信号および電流信号はキャリブレーションされずに、実際の電圧および電流ではない測定された電圧および電流に基づくので、電力における変化もキャリブレーションされずに、信号における測定された電力と関連し、実際の電力ではない。その代わり、相互相関関数によって決定される電力における変化が国立標準技術研究所の追跡可能標準へキャリブレーションされるなら、その結果は信号の実際の電力における変化を含むものとなるであろう。上記のように、アーク事象の間に失われるエネルギーは、アーク事象の期間で電力における変化を乗じることによって予想することができる。

ここで図１６を参照するが、波形１１０は、短期間のアーク事象を説明する、時間に対する信号電力のグラフである。上記と同様に、矢印５２はアーク事象の始まりを示し、矢印５４はアーク事象の終わりを示す。アーク事象の期間は、矢印１１７によって示される。電力における変化は、矢印線１１５によって示される。図１６では、アーク事象の期間は、１つの相互相関ブロックに限定される。したがって、上記期間は、このようなブロックの間の期間と等しいと予想される。したがって、さらに、相互相関関数によって決定される電力における変化はまた、測定される電力における変化の予想であるという事実によると、アーク事象のエネルギーは、正確な数値よりはむしろ予想を含む。

ここで図１７および図１８を参照するが、信号電力波形１００’および１００”は、期間毎のサンプル数がそれぞれ２２および３２と等しい、波形１００における交互の信号電力を含む。これらのグラフに基づいて、波形１００”は、波形１００のより可変的な（またはよりノイズの多い）バージョンであり、それゆえ、アーク事象のエネルギーを予測するにはあまり適切ではない。このため、期間毎のサンプル数（ここではＮと称する）は、測定システムの正確さにおいて一定の役割を果たすものであり、任意に選択されるべきものではない。

ここで図１９を参照するが、サンプルサイズに対する相互相関関数の時間平均の標準偏差１２０を示す。上記のように、波形１００は、ＲＦジェネレータ１２における１３．５６ＭＨｚの周波数と１００ＭＳＰＳのサンプリングレートに基づく。これらの設定されたポイントに基づいて、サンプル数はおよそ、期間毎の７．４倍に等しい。標準偏差が周期的間隔においてその谷に達する標準偏差波形１２０に基づいて、最も適切な信号電力予測を得るために、期間毎のサンプル数が目標期間におけるサンプル数の整数乗算になるように選択されなければならない。したがって、図１７および図１８に示されるように、期間毎のサンプル数が２２に等しい波形１００’は、期間毎において３２に等しいサンプル数と関連する波形１００”よりも適切であることが予測され、それは、数２２は、数３２よりも密接に７．４の整数乗算に対応するからである。

ここで図２０を参照するが、電力算出のサンプルサイズに対する二重周波数ＲＦジェネレータシステムの電力の時間平均の標準偏差１３０のグラフを示す。二重周波数は、この例においては２ＭＨｚと２７．１２ＭＨｚである。図示するように、標準偏差１３０は、２ＭＨｚに対応する目標期間におけるサンプル数の乗算において、すなわち、５０の乗算において、その谷に達する。したがって、二重または多重周波数システムにおいて、期間毎のサンプル数が、ＲＦジェネレータにおける最低周波数に基づいて選択されなければならない。

上記の説明から、当業者であれば、本開示における広い教示が様々な形態で実行できることを理解できるであろう。したがって、本開示が特定の例を含む一方、図面、明細書、および以下の請求項を読めば他の変更が当業者には明らかとなるであろうから、本開示の真の範囲は、それらに限定されない。

無線周波数（ＲＦ）プラズマ生成システムの機能ブロック図である。 分析モジュールの機能ブロック図である。 正規化されたＲＦ電圧信号のそれぞれの波形を示す図である。 正規化されたＲＦ電流信号のそれぞれの波形を示す図である。 図３ＡのＲＦ電圧信号の自己相関関数のグラフである。 図３ＢのＲＦ電流信号の自己相関関数のグラフである。 図３ＡのＲＦ電圧信号および図３ＢのＲＦ電流信号の相互相関のグラフである。 ｋ：＝４についてのＲＦ電圧信号の自己相関関数のグラフである。 ｋ：＝４についてのＲＦ電流信号の自己相関関数のグラフである。 図３Ａの電圧信号についての自己相関関数の第１差異のグラフである。 図３Ｂの電流信号についての自己相関関数の第１差異のグラフである。 電圧信号および電流信号の相互相関についての正規化された出力のグラフである。 サンプルインターバルと比較したときの、短い期間を有するアークにおける正規化された電圧信号のそれぞれの波形を示す図である。 サンプルインターバルと比較したときの、短い期間を有するアークにおける正規化された電流信号のそれぞれの波形を示す図である。 ｋ：＝４のＶＩ相互相関関数における時間差をブロック処理することによって検出される、図１２Ａおよび図１２Ｂのアーク事象のグラフである。 アーク処理を示すマルコフ連鎖を示す図である。 ＲＦプラズマ生成システムについて、時間に対する信号電力のグラフである。 ＲＦプラズマ生成システムについて、時間に対する信号電力のグラフである。 ＲＦプラズマ生成システムについて、時間に対する信号電力のグラフである。 ＲＦプラズマ生成システムについて、時間に対する信号電力のグラフである。 電力算出のサンプルサイズに対する、図１５の信号電力の時間平均における標準偏差のグラフである。 電力算出のサンプルサイズに対する、二重ＲＦプラズマ生成システムについての信号電力の時間平均における標準偏差のグラフである。

Claims (48)

1. プラズマ生成システムのためのアーク検出システムであって、
   プラズマチェンバーに投入されているＲＦ電力における各電気的特性に基づいて第１信号および第２信号を生成する無線周波数（ＲＦ）センサと、
   上記第１信号および上記第２信号の相関に基づいてアーク検出信号を生成する分析モジュールとを備え、
   上記アーク検出信号は、上記プラズマチェンバー内でアークが発生しているか否かを示し、上記アークを消弧するために、上記ＲＦ電力を生成するための上記第１信号および上記第２信号を変化させるように用いられ、
   上記分析モジュールは、上記第１信号および上記第２信号に基づいて、上記アーク事象の間に失われるエネルギーを予測する、アーク検出システム。
2. 上記分析モジュールは、上記第１信号および上記第２信号のうちの１つずつから信号レベルを減算する減算モジュールを備える、請求項１に記載のアーク検出システム。
3. 上記分析モジュールは、上記第１信号および上記第２信号にウィンドウ関数を加えるウィンドウモジュールを備える、請求項１に記載のアーク検出システム。
4. 上記アーク検出信号に基づいて、アーク事象の確率を演算する確率的モジュールをさらに備える、請求項１に記載のアーク検出システム。
5. 上記確率的モジュールは、上記アーク事象の確率的モデルを算出するために、バウム−ウェルチアルゴリズムを用いる、請求項４に記載のアーク検出システム。
6. 上記確率的モジュールは、上記アーク事象の確率を演算するために、ビタビアルゴリズムを用いる、請求項５に記載のアーク検出システム。
7. 上記分析モジュールは、上記アーク検出信号の生成を選択的に可能にする有効信号を受信する、請求項１に記載のアーク検出システム。
8. 上記第１信号および上記第２信号をデジタル化するアナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換モジュールをさらに備える、請求項１に記載のアーク検出システム。
9. 上記ＲＦセンサは方向性結合器であり、上記第１信号および上記第２信号はそれぞれ、上記ＲＦ電力における進行波電力および反射波電力を示す、請求項１に記載のアーク検出システム。
10. 上記ＲＦセンサは電圧／電流（Ｖ／Ｉ）センサであり、上記第１信号および上記第２信号はそれぞれ、上記ＲＦ電力における電圧および電流を示す、請求項１に記載のアーク検出システム。
11. 上記アークにおける予測されるエネルギーは、上記アークの期間と、上記アークの間の上記ＲＦ電力の電圧および電流の電力予測における差とを乗ずることによって決定される、請求項１０に記載のアーク検出システム。
12. 上記電力予測は、以下の式によって決定され、
    

    

    ここで、ｖ[ｎ]は時間ｎにおける電圧を示し、ｉ[ｎ]は時間ｎにおける電流を示し、ｒ_vi（τ：＝０）は時間ｎにおける電力予測を示し、Ｅ[ｖ[ｎ]]は時間ｎにおけるｖ[ｎ]の平均を示し、Ｅ[ｉ[ｎ]]は時間ｎにおけるｉ[ｎ]の平均を示し、∀ｎは目標ウィンドウにおける全ての時間ｎを含む、請求項１１に記載のアーク検出システム。
13. プラズマ生成システムのためのアーク検出方法であって、
    プラズマチェンバーに投入されている無線周波数（ＲＦ）電力における各電気的特性に基づいて、第１信号および第２信号を生成する工程と、
    上記第１信号および上記第２信号に基づいてアーク検出信号を生成し、上記アーク検出信号は、上記プラズマチェンバー内でアークが発生しているか否かを示す工程と、
    上記アークを消弧するために、上記ＲＦ電力を生成するための上記第１信号および上記第２信号を変化させるために上記アーク検出信号を用いる工程と、
    上記第１信号および上記第２信号に基づいて上記アーク事象の間に失われるエネルギーを予測する工程とを含む、アーク検出方法。
14. 上記第１信号および上記第２信号の１つずつから信号レベルを減算する工程をさらに含む、請求項１３に記載のアーク検出方法。
15. 上記第１信号および上記第２信号にウィンドウ関数を加える工程をさらに含む、請求項１３に記載のアーク検出方法。
16. 上記アーク検出信号に基づいて、アーク事象の確率を演算する工程をさらに含む、請求項１３に記載のアーク検出方法。
17. 上記演算工程は、上記アーク事象の確率的モデルを算出するために、バウム−ウェルチアルゴリズムを用いる工程をさらに含む、請求項１６に記載のアーク検出方法。
18. 上記演算工程は、上記アーク事象の確率を演算するために、ビタビアルゴリズムを用いる工程をさらに含む、請求項１７に記載のアーク検出方法。
19. 上記アーク検出信号の生成を選択的に可能にする有効信号を受信する工程をさらに含む、請求項１３に記載のアーク検出方法。
20. 上記第１信号および上記第２信号をデジタル化する工程をさらに含む、請求項１３に記載のアーク検出方法。
21. 上記第１信号および上記第２信号はそれぞれ、上記ＲＦ電力における進行波電力および反射波電力を示す、請求項１３に記載のアーク検出方法。
22. 上記第１信号および上記第２信号はそれぞれ、上記ＲＦ電力における電圧および電流を示す、請求項１３に記載のアーク検出方法。
23. 上記アークにおける予測されるエネルギーは、上記アークの期間と、上記アークの間の上記ＲＦ電力の電圧および電流の電力予測における差とを乗ずることによって決定される、請求項２２に記載のアーク検出方法。
24. 上記電力予測は、以下の式によって決定され、
    

    

    ここで、ｖ[ｎ]は時間ｎにおける電圧を示し、ｉ[ｎ]は時間ｎにおける電流を示し、ｒ_vi（τ：＝０）は時間ｎにおける電力予測を示し、Ｅ[ｖ[ｎ]]は時間ｎにおけるｖ[ｎ]の平均を示し、Ｅ[ｉ[ｎ]]は時間ｎにおけるｉ[ｎ]の平均を示し、∀ｎは目標ウィンドウにおける全ての時間ｎを含む、請求項２３に記載のアーク検出方法。
25. プラズマ生成システムのためのアーク検出システムであって、
    プラズマチェンバーに投入されている（ＲＦ）電力における各電気的特性に基づいて、第１信号および第２信号を生成する無線周波数（ＲＦ）センサと、
    上記第１信号および上記第２信号の相関に基づいてアーク検出信号を生成する相関モジュールとを備え、
    上記アーク検出信号は、上記プラズマチェンバー内でアークが発生しているか否かを示し、上記アークを消弧するために、上記ＲＦ電力を生成するための上記第１信号および上記第２信号を変化させるために用いられる、アーク検出システム。
26. 上記第１信号および上記第２信号における１つずつから信号レベルを減算する減算モジュールをさらに備える、請求項２５に記載のアーク検出システム。
27. 上記第１信号および上記第２信号にウィンドウ関数を加えるウィンドウモジュールをさらに備える、請求項２５に記載のアーク検出システム。
28. 上記アーク検出信号に基づいて、アーク事象の確率を演算する確率的モジュールをさらに備える、請求項２５に記載のアーク検出システム。
29. 上記確率的モジュールは、上記アーク事象の確率的モデルを算出するために、バウム−ウェルチアルゴリズムを用いる、請求項２８に記載のアーク検出システム。
30. 上記確率的モジュールは、上記アーク事象の確率を演算するために、ビタビアルゴリズムを用いる、請求項２９に記載のアーク検出システム。
31. 上記相関モジュールは、上記アーク検出信号の生成を選択的に可能にする有効信号を受信する、請求項２５に記載のアーク検出システム。
32. 上記第１信号および上記第２信号をデジタル化するアナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換モジュールをさらに備える、請求項２５に記載のアーク検出システム。
33. 上記ＲＦセンサは電圧／電流（Ｖ／Ｉ）センサであり、上記第１信号および上記第２信号のぞれぞれは、上記ＲＦ電力における電圧および電流を示す、請求項２５に記載のアーク検出システム。
34. 上記ＲＦセンサは方向性結合器であり、上記第１信号および上記第２信号のそれぞれは、上記ＲＦ電力における進行波電力および反射波電力を示す、請求項２５に記載のアーク検出システム。
35. プラズマ生成システムのためのアーク検出方法であって、
    プラズマチェンバーに投入されている（ＲＦ）電力における各電気的特性に基づいて、第１信号および第２信号を生成する工程と、
    上記第１信号および上記第２信号に基づいてアーク検出信号を生成し、上記アーク検出信号は上記プラズマチェンバー内でアークが発生しているか否かを示す工程と、
    上記アークを消弧するために、上記ＲＦ電力を生成するための上記第１信号および上記第２信号を変化させるために上記アーク検出信号を用いる工程と、
    上記アーク検出信号に基づいて、アーク事象の確率を演算する工程とを含む、アーク検出方法。
36. 上記第１信号および上記第２信号における１つずつから信号レベルを減算する工程をさらに含む、請求項３５に記載のアーク検出方法。
37. 上記第１信号および上記第２信号にウィンドウ関数を加える工程をさらに含む、請求項３５に記載のアーク検出方法。
38. 上記演算工程は、上記アーク事象の確率的モデルを算出するために、バウム−ウェルチアルゴリズムを用いる工程をさらに含む、請求項３５に記載のアーク検出方法。
39. 上記演算工程は、上記アーク事象の確率を演算するために、ビタビアルゴリズムを用いる工程をさらに含む、請求項３８に記載のアーク検出方法。
40. 上記アーク検出信号の生成を選択的に可能にする有効信号を受信する工程をさらに含む、請求項３５に記載のアーク検出方法。
41. 上記第１信号および上記第２信号をデジタル化する工程をさらに含む、請求項３５に記載のアーク検出方法。
42. プラズマ生成システムのためのアーク検出システムであって、
    プラズマチェンバーに投入されている各電気的特性ＲＦ電力に基づいて、第１信号および第２信号を生成する無線周波数（ＲＦ）センサと、
    上記第１信号および上記第２信号に基づいて、デジタルデータを生成するアナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換モジュールと、
    上記デジタルデータから数値を減算する減算モジュールと、
    上記デジタルデータにウィンドウ関数を加えるウィンドウモジュールと、
    上記第１信号および上記第２信号がウィンドウの設けられたデジタルデータで示されるときに上記第１信号および上記第２信号を相関させ、上記相関に基づいてアーク検出信号を生成する相関モジュールとを備え、
    上記アーク検出信号は、上記プラズマチェンバー内でアークが発生しているか否かを示し、
    上記相関モジュールは、上記第１信号および上記第２信号のための相関関数を備え、上記ウィンドウを用いて、上記ウィンドウの設けられたデジタルデータとしての上記第１信号および上記第２信号のための相関関数を演算し、上記演算に基づいてアーク検出信号を生成する、アーク検出システム。
43. 上記アーク検出信号に基づいて、アーク事象の確率を演算する確率的モジュールをさらに備える、請求項４２に記載のアーク検出システム。
44. 上記確率的モジュールは、上記アーク事象の確率的モデルを算出するために、バウム−ウェルチアルゴリズムを用いる、請求項４３に記載のアーク検出システム。
45. 上記確率的モジュールは、上記アーク事象の確率を演算するために、ビタビアルゴリズムを用いる、請求項４４に記載のアーク検出システム。
46. 上記相関モジュールは、上記アーク検出信号の生成を選択的に可能にする有効信号を受信する、請求項４２に記載のアーク検出システム。
47. 上記ＲＦセンサは電圧／電流（Ｖ／Ｉ）センサであり、上記第１信号および上記第２信号はそれぞれ、上記ＲＦ電力における電圧および電流を示す、請求項４２に記載のアーク検出システム。
48. 上記ＲＦセンサは方向性結合器であり、上記第１信号および上記第２信号はそれぞれ、上記ＲＦ電力における進行波電力および反射波電力を示す、請求項４２に記載のアーク検出システム。

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