JP5726730B2 - プラズマを自動的に特徴付けるための方法、及び、その方法の少なくとも１つを実行するコンピュータ可読コードを格納するプログラム格納媒体 - Google Patents

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Description

プラズマ処理の進歩は、半導体産業の成長を導いてきた。標準的な一電子製品のチップを供給するには、幾百又は幾千の基板（半導体ウエハなど）が処理されると考えられる。競争力を有するために、メーカは、最短の処理時間で基板を処理して高品質の半導体素子に仕上げられる必要がある。
通常、プラズマ処理中は、基板に悪影響を及ぼす可能性がある問題が発生しえる。処理されている基板の品質を変える可能性がある重要な要因は、１つには、プラズマ自体である。プラズマを解析するのに十分なデータを得るためには、各基板に関する処理データを収集するためのセンサが用いられてよい。収集されたデータは、問題の原因を突き止めるために解析されてよい。
考察を進めるため、図１は、プラズマシステム１００の一部におけるデータ収集プローブの簡単な配線図を示している。プラズマシステム１００は、プラズマ１０６を発生させるためにリアクタチャンバ１０４に容量結合される、パルス状ＲＦ周波発生器などの高周波（ＲＦ）源１０２を含んでよい。ＲＦ源１０２がオンにされると、外部コンデンサ１０８にバイアス電圧がかけられ、これは、約２６．２ナノファラッド（ｎＦ）でありえる。一例では、ＲＦ源１０２は、数ミリ秒（例えば約５ミリ秒）ごとに小さな電力バースト（例えば１１．５メガヘルツ）を提供して外部コンデンサ１０８を充電させてよい。ＲＦ源１０２がオフにされると、外部コンデンサ１０８には、極性を持つバイアス電圧が残るので、プローブ１１０は、バイアスをかけられてイオンを収集する。バイアス電圧が減衰するにつれて、図２Ａ、図２Ｂ、及び図３に示されるような曲線が描かれると考えられる。
当業者ならば、プローブ１１０が大抵は、リアクタチャンバ１０４の壁を背にして位置決め可能な伝導性の平面を持つ電気プローブであることを承知している。プローブ１１０は、したがって、リアクタチャンバ１０４環境に直接曝される。プローブ１１０によって収集された電流データ及び電圧データは、解析されてよい。レシピによっては、プローブ１１０上に非伝導性の付着層１１６を付着さる可能性があるので、全てのプローブが、信頼できる測定結果を収集できるとは限らない。しかしながら、当業者ならば、ＰＩＦ（平面イオン束）プローブが、測定の実施のために直流（ＤＣ）を引き込む必要がないその方式ゆえに、非伝導性の付着層にもかかわらずデータを収集可能であることを承知している。
プラズマシステム１００内における電流信号及び電圧信号は、他のセンサによって測定される。例１００において、ＲＦ源１０２がオフに切り替えられると、電流及び電圧をそれぞれ測定するために、電流センサ１１２及び高インピーダンス電圧センサ１１４が用いられる。電流センサ１１２及び電圧センサ１１４から収集された測定データは、次いで、プロットされて電流グラフ及び電圧グラフに作成されえる。データは、手作業でプロットされてグラフに作成されてもよいし、又はソフトウェアプログラムに入力されてグラフに作成されてもよい。
図２Ａは、ＲＦ充電サイクル後における電圧対時間のグラフを示している。データ点２０２において、ＲＦ源１０２は、ＲＦ充電がなされた後にオフに切り替えられている（即ち、ＲＦバースト）。この例では、データ点２０２において、プローブ１１０にかかる電圧は、約マイナス５７ボルトである。プラズマシステム１００が、休止状態（データ点２０４と２０６との間の区間）に戻るにつれて、電圧は、大抵は浮遊電圧電位に達する。この例では、浮遊電圧電位は、約マイナス５７ボルトから約ゼロボルトに上昇する。しかしながら、浮遊電圧電位は、ゼロである必要はなく、マイナス又はプラスのバイアス電圧電位であってもよい。
同様に、図２Ｂは、ＲＦ充電後における収集された電流データのグラフを示している。データ点２５２において、ＲＦ源１０２は、ＲＦ充電がなされた後にオフに切り替えられている。減衰期間２５４中に、外部コンデンサ１０８における戻り電流は、放電されるであろう。一例では、満充電のときに（データ点２５２）、電流は、約０．８６ｍＡ／ｃｍ2である。しかしながら、電流は、完全に放電されたときに（データ点２５６）、ゼロに戻っている。このグラフに基づくと、放電は、約７５ミリ秒かかる。データ点２５６からデータ点２５８までの間、コンデンサは、放電された状態にとどまる。
電流データ及び電圧データは、一定期間にわたって収集されるので、電流対電圧グラフは、時間で統合して時間変数を排除することによって作成されえる。換言すると、収集された電流データは、収集された電圧データに対応付けられてよい。図３は、ＲＦバースト間の一時間区間に及ぶ簡単な電流対電圧グラフを示している。データ点３０２において、ＲＦ源１０２は、ＲＦ充電がなされた後にオフに切り替えられている。
各ＲＦバースト中に収集されたデータに対して非線形適合を適用することによって、プラズマ１０６が特徴付けされてよい。換言すると、プラズマ１０６を特徴付けしえるパラメータ（例えば、イオン飽和、イオン飽和の傾き、電子温度、浮遊電圧電位など）が決定されてよい。プラズマ１０６は、収集されたデータによって特徴付けされてよいが、パラメータを計算するプロセスは、人による介在を必要とする単調な手作業のプロセスである。一例では、各ＲＦバースト後（即ち、ＲＦ充電がなされ、次いでオフにされたとき）に収集されたデータを、ソフトウェア解析プログラムに取り込んでよい。ソフトウェア解析プログラムは、プラズマを特徴付けしえるパラメータを決定するために、非線形適合を実施してよい。プラズマを特徴付けることによって、技術者は、基板の低水準処理を最小限に抑えるためにどのようにレシピを調整すればよいかを決定できると考えられる。
あいにく、各ＲＦバーストについてデータを解析する先行技術の方法は、完了までに数秒の、又は数分もの時間を必要する可能性がある。解析されるべきＲＦバーストは、幾百万まではいかなくても通常幾千はあるので、レシピのためにプラズマを特徴付けるには、計算のために合計で幾時間も費やされると考えられる。ゆえに、先行技術の方法は、プロセス制御目的で時宜に即した関連データを提供するのに効果的な方法ではない。
本発明は、一実施形態において、基板処理中にプラズマを自動的に特徴付けるための方法に関する。方法は、プロセスデータの集合を収集することを含み、該プロセスデータの集合は、電流及び電圧に関するデータを少なくとも含む。方法は、また、プロセスデータの集合について関連性範囲を特定することも含み、該関連性範囲は、プロセスデータの集合のなかの小集合を含む。方法は、更に、シード値の集合を決定することを含む。方法は、尚も更に、関連性範囲及びシード値の集合を用いて曲線適合を実施することを含み、該曲線適合は、プラズマが自動的に特徴付けされることを可能にする。
（１）本発明の第１の形態は、リアクタチャンバと、前記リアクタチャンバ内に設置されたプローブとを用いて、基板処理中にプラズマを自動的に特徴付けるための方法であって、
前記プローブを用いて、電流及び電圧に関するデータを少なくとも含むプロセスデータの集合を収集することと、
前記プローブに高周波（ＲＦ）バーストを与える各一回の高周波（ＲＦ）充電後に、前記プロセスデータの集合について、前記プロセスデータの集合のなかの小集合を含み前記プラズマの特徴に関連する関連性範囲を特定することと、
傾き、電子温度、イオン飽和値、又は浮遊電圧電位の推定値であるシード値の集合を決定することと、
前記関連性範囲及び前記シード値の集合を用いて、前記プラズマが自動的に特徴付けされることを可能にする曲線適合を実施する、ことと、
を備え、
前記関連性範囲は、
（ｉ）前記プローブを用いて一回の高周波バースト中に取得されたプロセスデータの時間変化のうちの初期データ値から変曲点までの間のデータ値の集合、又は、
（ｉｉ）前記初期データ値と前記初期データ値から一定のパーセント低いデータ値であるパーセント減衰点までの間のデータ値の集合、
である、方法である。
（２）本発明の第２の形態は、リアクタチャンバと、前記リアクタチャンバ内に設置されたプローブとを用いて、基板処理中にプラズマを自動的に特徴付けるように構成されたコンピュータ可読コードを盛り込まれたプログラム格納媒体であって、前記コンピュータ可読コードは、コンピュータに、
前記プローブを用いて、電流及び電圧に関するデータを少なくとも含むプロセスデータの集合を収集させるためのコードと、
前記プローブに高周波（ＲＦ）バーストを与える各一回の高周波（ＲＦ）充電後に、前記プロセスデータの集合について、前記プロセスデータの集合のなかの小集合を含み前記プラズマの特徴に関連する関連性範囲を特定させるためのコードと、
傾き、電子温度、イオン飽和値、又は浮遊電圧電位の推定値であるシード値の集合を決定させるためのコードと、
前記関連性範囲及び前記シード値の集合を用いて、前記プラズマが自動的に特徴付けされることを可能にする曲線適合を実施させるためのコードと、
を含み、
前記関連性範囲は、
（ｉ）前記プローブを用いて一回の高周波バースト中に取得されたプロセスデータの時間変化のうちの初期データ値から変曲点までの間のデータ値の集合、又は、
（ｉｉ）前記初期データ値と前記初期データ値から一定のパーセント低いデータ値であるパーセント減衰点までの間のデータ値の集合、
である、プログラム格納媒体である。
本発明は、以下の適用例としても実現可能である。
［適用例１］
基板処理中にプラズマを自動的に特徴付けるための方法であって、
電流及び電圧に関するデータを少なくとも含むプロセスデータの集合を収集することと、
各高周波（ＲＦ）充電後に前記プロセスデータの集合について、前記プロセスデータの集合のなかの小集合を含む関連性範囲を特定することと、
シード値の集合を決定することと、
前記関連性範囲及び前記シード値の集合を用いて、前記プラズマが自動的に特徴付けされることを可能にする曲線適合を実施する、ことと、
を備える方法。
［適用例２］
適用例１に記載の方法であって、
前記関連性範囲を特定することは、前記プロセスデータの集合の一次微分のピークを計算することを少なくとも含む、方法。
［適用例３］
適用例１に記載の方法であって、
前記関連性範囲を特定することは、初めのデータ値よりも低いレベルを表わすパーセント減衰点を決定することを少なくとも含み、
前記関連性範囲は、前記初めのデータ値と前記パーセント減衰点との間である、方法。
［適用例４］
適用例３に記載の方法であって、
前記関連性範囲を特定することは、更に、変曲点を特定することを含み、
前記関連性範囲は、前記初めのデータ値と前記変曲点との間の範囲によって表わされ、
前記変曲点は、前記パーセント減衰点と第２の減衰点との間の前記電流値の一次微分であり、
前記第２の減衰点は、前記初めのデータ値と前記パーセント減衰点との間である、方法。
［適用例５］
適用例４に記載の方法であって、
前記シード値の集合は、傾き、電子温度、イオン飽和値、及び浮遊電圧電位のうちの少なくとも１つを含む、方法。
［適用例６］
適用例５に記載の方法であって、
前記シード値の集合を決定することは、前記初めのデータ値から前記第２の減衰点までの区間であるイオン飽和区間を決定することを含む、方法。
［適用例７］
適用例６に記載の方法であって、
前記傾きは、前記イオン飽和区間の線形回帰を実施することによって決定される、方法。
［適用例８］
適用例７に記載の方法であって、
前記イオン飽和値は、前記イオン飽和区間内のデータ値を平均化することによって決定される、方法。
［適用例９］
適用例８に記載の方法であって、
前記電子温度は、前記変曲点における収集されたデータの一次微分を求めることによって決定される、方法。
［適用例１０］
適用例９に記載の方法であって、
前記浮遊電圧電位は、初期浮遊電圧電位点から第２のＲＦ充電前のデータ点までの収集された電圧データを平均化することによって決定される、方法。
［適用例１１］
基板処理中にプラズマを自動的に特徴付けるように構成されたコンピュータ可読コードを盛り込まれたプログラム格納媒体を備える製造品であって、
電流及び電圧に関するデータを少なくとも含むプロセスデータの集合を収集するためのコードと、
各高周波（ＲＦ）充電後に前記プロセスデータの集合について、前記プロセスデータの集合のなかの小集合を含む関連性範囲を特定するためのコードと、
シード値の集合を決定するためのコードと、
前記関連性範囲及び前記シード値の集合を用いて、前記プラズマが自動的に特徴付けされることを可能にする曲線適合を実施するためのコードと、
を含む、製造品。
［適用例１２］
適用例１１に記載の製造品であって、
前記関連性範囲を特定するためのコードは、前記プロセスデータの集合の一次微分のピークを計算するためのコードを少なくとも含む、製造品。
［適用例１３］
適用例１１に記載の製造品であって、
前記関連性範囲を特定するためのコードは、初めのデータ値よりも低いレベルを表わすパーセント減衰点を決定するためのコードを少なくとも含み、
前記関連性範囲は、前記初めのデータ値と前記パーセント減衰点との間である、製造品。
［適用例１４］
適用例１３に記載の製造品であって、
前記関連性範囲を特定するためのコードは、更に、変曲点を特定するためのコードを含み、
前記関連性範囲は、前記初めのデータ値と前記変曲点との間の範囲によって表わされ、
前記変曲点は、前記パーセント減衰点と第２の減衰点との間の前記電流値の一次微分であり、
前記第２の減衰点は、前記初めのデータ値と前記パーセント減衰点との間である、製造品。
［適用例１５］
適用例１４に記載の製造品であって、
前記シード値の集合は、傾き、電子温度、イオン飽和値、及び浮遊電圧電位のうちの少なくとも１つを含む、製造品。
［適用例１６］
適用例１５に記載の製造品であって、
前記シード値の集合を決定するためのコードは、前記初めのデータ値から前記第２の減衰点までの区間であるイオン飽和区間を決定するためのコードを含む、製造品。
［適用例１７］
適用例１６に記載の製造品であって、
前記傾きを決定するためのコードは、前記イオン飽和区間の線形回帰を実施するためのコードを含む、製造品。
［適用例１８］
適用例１７に記載の製造品であって、
前記イオン飽和値を決定するためのコードは、前記イオン飽和区間内のデータ値を平均化するためのコードを含む、製造品。
［適用例１９］
適用例１８に記載の製造品であって、
前記電子温度を決定するためのコードは、前記変曲点における収集されたデータの一次微分を求めるためのコードを含む、製造品。
［適用例２０］
適用例１９に記載の製造品であって、
前記浮遊電圧電位を決定するためのコードは、初期浮遊電圧電位点から第２のＲＦ充電前のデータ点までの収集された電圧データを平均化するためのコードを含む、製造品。
上記の概要は、本明細書において開示される発明の多くの実施形態の１つに関するに過ぎず、特許請求の範囲において定められる発明の範囲を限定することを意図しない。本発明のこれらの及びその他の特徴は、発明の詳細な説明において以下の図面との関連のもとで更に詳しく下記に説明される。
本発明は、添付の図面において限定としてではなく例として示され、図中、類似の参照符号は、同様の要素を指すものとする。
プラズマを発生させるために高周波（ＲＦ）源をリアクタチャンバに容量結合されたプラズマシステムの一部分の簡単な配線図を示している。
ＲＦ充電後における電圧対時間のグラフを示している。
ＲＦ充電後における収集された電流データのグラフを示している。
ＲＦバースト間の一時間区間について簡単な電流対電圧グラフを示している。
発明の一実施形態における、基板処理中にプラズマを自動的に特徴付けるための全工程を説明した簡単なフローチャートを示している。
発明の一実施形態における、関連性範囲及びシード値を決定するための簡単なアルゴリズムを示している。
ＲＦバースト後における電流対時間の一例を示している。
ＲＦバースト後における電圧対時間の一例を示している。
変曲点の一例を示している。
電流対電圧グラフに適用される曲線適合の一例を示している。
添付の図面に例示される幾つかの実施形態を参照にして、本発明が詳細に説明される。以下の説明では、本発明の完全な理解を可能にするために、多くの詳細が特定されている。しかしながら、当業者ならば明らかなように、本発明は、これらの一部又は全部の詳細を特定しなくても実施されえる。また、本発明が不必要に不明瞭にされないように、周知のプロセス工程及び／又は構造は詳細に説明されていない。
以下では、方法及び技術を含む、種々の実施形態が説明される。発明は、発明技術の実施形態を実施するためのコンピュータ可読命令を格納されたコンピュータ可読媒体を含む製造品も対象としえることを、念頭に置かれるべきである。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読コードを格納するための、例えば半導体、磁気、光磁気、光、又はその他の形態のコンピュータ可読媒体を含みえる。更に、発明は、発明の実施形態を実施するための装置も対象としえる。このような装置は、発明の実施形態にかかわるタスクを実施するための、専用の及び／又はプログラム可能な回路を含みえる。このような装置の例は、適切にプログラムされたときの汎用コンピュータ及び／又は専用計算装置を含み、コンピュータ／計算装置と、発明の実施形態にかかわる種々のタスクに適応された専用の／プログラム可能な回路との組み合わせを含みえる。
上記のように、プラズマに関するデータを収集するためにＰＩＦプローブ法が用いられ、リアクタチャンバ環境内に位置決めされてよい。センサ（例えばＰＩＦプローブ）から収集されたデータは、リアクタチャンバ内のプラズマを特徴付けるために用いられてよい。また、センサは、図１に示されるように収集表面を用いるので、チャンバの表面に関するデータも決定されえる。先行技術では、ＰＳＤによって収集されたデータが、解析に利用可能な即座のデータ源を提供する。あいにく、収集されえるデータの甚大な量が、時宜に即したデータの解析を困難にしている。幾千の、又は幾百万ものデータ点が収集されえるので、プラズマを正確に特徴付けるために関連区間を測定する作業は、とりわけデータが大抵は手作業で解析されるゆえに、気の遠くなる作業になるであろう。結果的に、収集されたデータは、時宜に即したプラズマの特徴付けをプラズマ処理システムに提供するのに有用ではなかった。
しかしながら、もし、プラズマの特徴付けに必要とされる関連のデータ点が、収集されえる幾千／幾百万のデータ点から特定されるならば、プラズマの特徴付けに必要とされる時間は、大幅に短縮されるであろう。発明の実施形態にしたがって、比較的短期間でプラズマを自動的に特徴付けるための方法が提供される。本明細書において説明される発明の実施形態は、プラズマを特徴付けるための解析を必要としえるデータ点を減らすために関連性範囲を特定するためのアルゴリズムを提供する。本明細書において論じられるように、関連性範囲は、各ＲＦバースト間に収集されえる幾千又は幾百万のデータ点のなかの、より小さいデータ点の集合を言う。発明の実施形態は、更に、プラズマを特徴付けるための値を計算する数学モデルに適用されえるシード値を推定することも提供する。関連性範囲に対して曲線適合を実施することによって、プラズマを特徴付けるために利用されえるパラメータが計算されえる。
本発明の特徴及び利点は、以下の図面及び議論を参照にして更に良く理解されるであろう。
図４は、発明の一実施形態における、基板処理中にプラズマを自動的に特徴付けるための工程を説明した簡単なフローチャートを示している。基板処理中にＲＦ充電が提供された状況を考える。
第１の工程４０２では、電流データ及び電圧データが収集される。一例では、ＲＦ源がオンにされた後に、ＲＦ充電（パルス）が提供される。ＲＦ充電がオフにされた後は、リアクタチャンバのチャンバ壁に取り付け可能な平面イオン束プローブなどのプローブでデータを収集するために、電流センサ及び電圧センサが用いられてよい。上記のように、センサによって収集されえるデータ点の数は、幾千又は幾百万に及ぶであろう。一部のケースでは、各ＲＦバースト間において幾千から幾万のデータ点が収集されることがあり、これは、先行技術によるリアルタイムに近い解析をほぼ不可能にする。
先行技術では、半導体基板処理中に収集される測定データを解析するために、数時間の時間が充てられることがある。ここで、発明の一態様では、発明者らは、プラズマの特徴付けのために各ＲＦバースト間における測定データを解析する必要はないことに気付いた。その代わりに、もし、データ集合の関連性範囲に対して曲線適合が適用されるならば、プラズマの特徴付けに利用されえるパラメータが決定されるであろう。
次の工程４０４では、関連性範囲が決定される。上記のように、関連性範囲は、各ＲＦバースト間に収集されたデータ集合のなかの小集合を言う。先行技術では、データは手作業で解析されているので、収集されたデータの甚大な量は、関連性範囲の計算を困難な作業にする。多くの場合、関連性範囲は、視覚的に推定されえる。関連性範囲を特定するにあたっては、データ集合のなかの小集合から、存在しえるノイズが実質的に排除されてよい。一例では、複雑な基板処理中に、プローブ上にポリマが蓄積され、収集されたデータの一部を歪曲させることがある。例えば、影響を受けるデータの一部は、コンデンサが完全に放電された時点で収集されえるデータである傾向がある。関連性範囲を特定するにあたっては、ポリマの蓄積に関連したデータが、解析から取り除かれてよい。換言すると、関連性範囲の決定は、プラズマの特徴付けが不規則ノイズに見舞われることなく行われることを可能にしえる。一例として、関連性範囲がどのように決定されえるかに関しては、下記の図５の考察において論じられる。
関連性範囲を特定することに加えて、次の工程４０６では、シード値も決定されてよい。本明細書において論じられるように、シード値は、傾き、電子温度、イオン飽和値、浮遊電圧電位などの推定値を言う。例えばシード値がどのように推定されえるかに関しては、図５の考察において提供される。
関連性範囲及びシード値は、曲線適合を実施するために用いられる。曲線適合は、次のＲＦバースト前に実施される必要があるので、関連性範囲及び／又はシード値を決定するために用いられる方法は、最小限のオーバーヘッドで最終適合値に近い値を生成することによって、急速な収束を達成するために必要とされえる曲線適合の反復回数を減らす必要がある。
関連性範囲及びシード値によって、次の工程４０８では、非線形適合（例えば曲線適合）が実施されることによって、高価な高性能のコンピュータを必要とすることなく短期間でプラズマが特徴付けされることを可能にしてよい。先行技術と異なり、この方法は、処理のために数分、又は数時間もの時間を必要とする代わりに、一ＲＦバーストに起因する減衰区間からの結果がおよそ２０ミリ秒内に特徴付けされることを可能にする。リアルタイムに近い解析能力によって、この方法は、自動制御システムの一部として適用されて、プラズマ処理中に技術者に関連データを提供しえる。
図５は、発明の一実施形態における、関連性範囲及びシード値を決定するための簡単なアルゴリズムを示している。図５は、図６Ａ、図６Ｂ、図６Ｃ、及び図６Ｄとの関連で論じられる。
第１の工程５０２では、各ＲＦバースト中に収集されたデータが、自動的にプロットされる。一例では、電流センサによって収集される電流データがプロットされ、図６Ａに示されるような電流対時間グラフ６００に作成される。別の例では、収集された電圧データがプロットされ、図６Ｂに示されるような電圧対時間グラフ６５０に作成されてよい。データは、先行技術の場合と同様のグラフを生じえるが、先行技術と異なり、収集されたデータは、人による介在を必要とすることなく自動的に解析プログラムに取り込まれる。或いは、収集された測定データは、プロットされる必要がなく、その代わりに、解析プログラムに直接取り込まれてよい。その代わりに、グラフは、アルゴリズムを説明するための視覚的な例として提供される。
先行技術と異なり、プラズマを特徴付けるためにデータ集合全体が解析されるのではなく、その代わりに、関連性範囲が決定される。関連性範囲を決定するために、次の工程５０４では、先ず、パーセント減衰点が決定されてよい。本明細書において論じられるように、パーセント減衰点は、初めの値がその一定のパーセントまで減衰したところのデータ点を言う。一実施形態では、パーセント減衰点は、解析されるべきデータ区間の終わりを表わしてよい。一例において、ＲＦ源がオフに切り換えられたとき、電流値は、約０．８６ｍＡ／ｃｍ2である。値は、図６Ａのグラフ６００上のデータ点６０２によって表わされる。もしパーセント減衰点が、初めの値の１０パーセントに設定されるならば、パーセント減衰点は、データ点６０４にあり、約０．０８６ｍＡ／ｃｍ2である。換言すると、パーセント減衰点は、ＲＦ源がオフに切り換えられシステムが平衡状態に戻っていくときの電荷の値である初めの値の所定のパーセントをとることによって決定されてよい。一実施形態では、パーセントは、経験的に決定される。一実施形態では、データ区間の終わりを決定するためにパーセント減衰点を用いる代わりに、各ＲＦバーストについて収集されたデータの一次微分のピークが計算されてよい。
次の工程５０６では、アルゴリズムは、初めの値と第２の減衰点との間のデータ小集合であるイオン飽和区間を決定してよい。本明細書において論じられるイオン飽和区間は、プローブへの電子束が無視できるようにプローブ電位が浮遊電位に対して十分に負であるような電流電圧（ＩＶ）曲線の領域を言う。この領域では、プローブへの電流は、電位の負の度合いが増すにつれて緩やかに線形に増加する。また、イオン飽和区間は、プローブがシステム内における利用可能イオンを全て収集できるようにバイアス電圧が浮遊電位に対して十分に負であるような領域である。換言すると、収集される電流は、バイアス電圧が十分高く上昇されるにつれて「飽和」する。また、本明細書において論じられるように、「利用可能イオン」は、「シース境界」に衝突するイオン束を言い、これは、バイアス電圧が更に増加されるにつれて拡大するであろう。
換言すると、イオン飽和区間は、図６Ａのデータ点６０２から６０６までの区間である。一実施形態では、第２の減衰点は、初めの値（即ち、データ点６０２）のパーセントをとることによって決定されてよい。一例において、もし第２の減衰点が、初めの値の約９５パーセントであるならば、第２の減衰点は、約０．８１ｍＡ／ｃｍ2（即ち、データ点６０６）である。したがって、イオン飽和区間は、初めの値（データ点６０２）から第２の減衰点（データ点６０６）までである。なお、第２の減衰点（データ点６０６など）及び第３の減衰点（データ点６０８など）は、初めの値（データ点６０２）とパーセント減衰点（データ点６０４）との間であることがわかる。パーセント減衰点と同様に、第２の減衰点もまた、一実施形態では所定の閾値に基づいてよい。一実施形態では、パーセントは、経験的に決定される。
イオン飽和区間が決定されたら、次の工程５０８では、傾き（ｓ）及びイオン飽和（ｉ0）が推定されてよい。上記のように、傾き（ｓ）及びイオン飽和（ｉ0）は、プラズマを特徴付けるパラメータを決定するために数学モデル（下記の式２）に適用されえる４つのシード値のうちの２つである。一例では、傾き（ｓ）は、線形回帰を実施することによって決定されてよい。別の実施形態では、アルゴリズムは、データ点６０２と６０６との間のデータ値の平均をとることによってイオン飽和（ｉ0）も決定してよい。
次の工程５１０では、アルゴリズムは、二次微分が符号を変える点である変曲点を決定してよい。一実施形態では、変曲点は、パーセント減衰点と第２の減衰点との間の電流値の一次微分の最小値を特定することによって計算されてよい。説明のため、図６Ｃは、電流信号６６０のパーセント減衰点（６６４）と初めの点（６６２）との間の値の一次微分を示している。変曲点は、一次微分（６７０）の最小データ点であり、（データ点６６６によって示されるように）−０．０１２ｍＡ／ｃｍ2の値と２２６の指標値とを有する。変曲値を決定するために、指標値は、電流信号プロット６６０に対してマッピングされている。この例において、一次微分の指標値が、電流信号６６０に対してマッピングされているとき、変曲値は、データ点６６８によって示されるように、０．４７１４ｍＡ／ｃｍ2である。
一実施形態では、関連性範囲は、初めの値と変曲点との間の範囲として定義される。その追加として又は代わりとして、変曲点を計算する代わりに（例えば３５パーセントの）パーセント減衰閾値が設定されてよい。一例において、経験的に決定されえる３５パーセントのパーセント減衰点を使用すると、関連性範囲は、図６Ａの点６０２と６０４との間に入るであろう。
Figure 0005726730
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変曲点を特定されたら、次の工程５１２では、電子温度が推定されてよい。電子温度は、上記の式１を用いて推定されてよい。電子温度を計算するために用いられる電流データ及び電圧データは、プローブが引き込む電流が大抵はイオン飽和電流よりも少ないときである推移区間内にある。一実施形態では、電流データ及び電圧データが測定される時刻は、変曲点に対応していてよい。或いは、電流電圧（Ｉ−Ｖ）曲線の変曲点が用いられてもよい。電子温度は、電流電圧曲線上の変曲点に対応する時刻における、一ＲＦバーストについて収集されたデータの一次微分（パーセント減衰点を計算するにあたって決定される）の率であるので、その数字を生成するために必要とされえる計算のオーバーヘッドは、最小限である。
次の工程５１４では、アルゴリズムは、浮遊電圧電位を決定してよい。浮遊電圧電位は、収集された電圧データに基づいて決定されるので、浮遊電圧電位は、工程５０４〜５１２において計算されるような値を最初に決定する必要なく決定されえる。当業者ならば、浮遊電圧電位が、外部コンデンサが完全に放電された後にプローブが浮遊する電位であることを承知している。通常、浮遊電圧電位は、次のＲＦバーストの直前に生じる信号を見ることによって決定されてよい。しかしながら、ポリマの蓄積が歪みを引き起こす可能性ゆえに、誤ったデータ（即ち、ノイズ）が収集されることがあり、したがって、浮遊電圧電位は、収集期間の終わり頃に収集される電圧値を平均化することによって計算されてよい。一実施形態では、浮遊電圧電位は、図６Ｂに示されるように、データ点６５２（電圧がその浮遊電位に最初に到達するデータ点）からデータ点６５４（次のＲＦバーストの直前のデータ点）にかけて計算されてよい。別の実施形態では、浮遊電圧電位は、図６Ｂに示されるようにデータ点６５２と６５４との間に位置する窓６５６内の電圧値に基づいてよい。一実施形態では、窓６５６は、先のパルスが９９パーセントを超えて減衰する前に始まって次のパルスが始まる前に終わる限り、任意のサイズであってよい。一実施形態では、浮遊電圧電位は、標準偏差（誤差）の小さい平均値を提供する窓から決定されてよい。
以上からわかるように、関連性範囲及びシード値を決定するための方法は、電流、電圧、及び／又は電流電圧（Ｉ−Ｖ）曲線に生じえる異常を打ち消す。一例では、ＲＦバーストの終わりにポリマの蓄積が発生しえる。しかしながら、上記のアルゴリズムを適用することによって、関連性範囲及びシード値は、処理中に発生しえる予想外のアーチファクトに影響されなくなる。
関連性範囲が決定されシード値が計算されると、次の工程５１６では、図６Ｄのグラフ６８０を作成するために、電流値が電圧値に対してプロットされ曲線適合が適用されてよい。一例では、曲線適合を実施するために、レベンバーグ・マーカード（Levenberg-Marquardt）アルゴリズムが適用されてよい。曲線適合グラフを作成すること、及び下記の式２のような数学モデルにシード値を適用することによって、プラズマを特徴付けるために利用されえる４つのパラメータが決定されえる。
Figure 0005726730
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本発明の１つ又は複数の実施形態からわかるように、プラズマ処理中にプラズマを特徴付けるための自動化された方法が提供される。関連性範囲及びシード値の集合を決定することによって、一ＲＦバースト後に大抵収集される幾千又は幾百万のデータ点を処理する必要なくプラズマの特徴付けが生じえる。自動化されたこの方法は、手作業によるこれまでの単調なプロセスを、迅速に且つ効率良く実施されえる自動的な作業に転換する。データ解析を数分（又は数時間）から数ミリ秒に大幅に短縮されたことによって、プラズマ特徴付けは、製造プロセス後の代わりにプラズマ処理中に実施されえる。したがって、関連性データは、現時点のプラズマ環境を明らかにすることによって、レシピ及び／又はツールの調整を行うこと並びに廃棄を最小限に抑えることを可能にしえる。
本発明は、幾つかの好ましい実施形態の観点から説明されているが、本発明の範囲内に入るものとして、代替形態、置換形態、及び均等物がある。本明細書では、種々の例が提供されるが、これらの例は、例示的であって、発明に対して限定的であることを意図されない。
また、名称及び要約は、便宜のために本明細書に提供されており、特許請求の範囲の範囲を解釈するために用いられるべきでない。更に、要約は、極めて短縮された形で記載され、便宜のために本明細書に提供されており、したがって、特許請求の範囲に述べられた発明全体を解釈する又は制限するために用いられるべきでない。もし本明細書において、「集合」という用語が用いられる場合は、このような用語は、ゼロ、１つ、又は２つ以上の要素を含む普通に理解される数学的意味を有することを意図される。また、本発明の方法及び装置を実現する多くの代替的手法があることも留意されるべきである。したがって、以下の添付の特許請求の範囲は、本発明の真の趣旨及び範囲に含まれるものとしてこのようなあらゆる代替形態、置換形態、及び均等物を含むと解釈されることを意図される。

Claims (16)

  1. リアクタチャンバと、前記リアクタチャンバ内に設置されたプローブとを用いて、基板処理中にプラズマを自動的に特徴付けるための方法であって、
    前記プローブを用いて、電流及び電圧に関するデータを少なくとも含むプロセスデータの集合を収集することと、
    前記プローブに高周波（ＲＦ）バーストを与える各一回の高周波（ＲＦ）充電後に、前記プロセスデータの集合について、前記プロセスデータの集合のなかの小集合を含み前記プラズマの特徴に関連する関連性範囲を特定することと、
    傾き、電子温度、イオン飽和値、又は浮遊電圧電位の推定値であるシード値の集合を決定することと、
    前記関連性範囲及び前記シード値の集合を用いて、前記プラズマが自動的に特徴付けされることを可能にする曲線適合を実施する、ことと、
    を備え、
    前記関連性範囲は、
    （ｉ）前記プローブを用いて一回の高周波バースト中に取得されたプロセスデータの時間変化のうちの初期データ値から変曲点までの間のデータ値の集合、又は、
    （ｉｉ）前記初期データ値と前記初期データ値から一定のパーセント低いデータ値であるパーセント減衰点までの間のデータ値の集合、
    である、方法。
  2. 請求項１に記載の方法であって、
    前記関連性範囲を特定することは、前記プロセスデータの集合の一次微分のピークを計算することを少なくとも含む、方法。
  3. 請求項１に記載の方法であって、
    前記関連性範囲は、前記初期データ値と前記変曲点との間の範囲によって表わされ、
    前記変曲点は、前記パーセント減衰点と第２の減衰点との間の前記電流値の一次微分の最小値を示す点であり、
    前記第２の減衰点は、前記初期データ値と前記パーセント減衰点との間である、方法。
  4. 請求項１に記載の方法であって、
    前記シード値の集合を決定することは、前記初期データ値から前記第２の減衰点までの区間であるイオン飽和区間を決定することを含む、方法。
  5. 請求項４に記載の方法であって、
    前記傾きは、前記イオン飽和区間の線形回帰を実施することによって決定される、方法。
  6. 請求項５に記載の方法であって、
    前記イオン飽和値は、前記イオン飽和区間内のデータ値を平均化することによって決定される、方法。
  7. 請求項６に記載の方法であって、
    前記電子温度は、前記変曲点における収集されたデータの一次微分を求めることによって決定される、方法。
  8. 請求項７に記載の方法であって、
    前記浮遊電圧電位は、第１のＲＦ充電後に初期浮遊電圧電位に最初に到達したデータ点から第２のＲＦ充電前のデータ点までの収集された電圧データを平均化することによって決定される、方法。
  9. リアクタチャンバと、前記リアクタチャンバ内に設置されたプローブとを用いて、基板処理中にプラズマを自動的に特徴付けるように構成されたコンピュータ可読コードを盛り込まれたプログラム格納媒体であって、前記コンピュータ可読コードは、コンピュータに、
    前記プローブを用いて、電流及び電圧に関するデータを少なくとも含むプロセスデータの集合を収集させるためのコードと、
    前記プローブに高周波（ＲＦ）バーストを与える各一回の高周波（ＲＦ）充電後に、前記プロセスデータの集合について、前記プロセスデータの集合のなかの小集合を含み前記プラズマの特徴に関連する関連性範囲を特定させるためのコードと、
    傾き、電子温度、イオン飽和値、又は浮遊電圧電位の推定値であるシード値の集合を決定させるためのコードと、
    前記関連性範囲及び前記シード値の集合を用いて、前記プラズマが自動的に特徴付けされることを可能にする曲線適合を実施させるためのコードと、
    を含み、
    前記関連性範囲は、
    （ｉ）前記プローブを用いて一回の高周波バースト中に取得されたプロセスデータの時間変化のうちの初期データ値から変曲点までの間のデータ値の集合、又は、
    （ｉｉ）前記初期データ値と前記初期データ値から一定のパーセント低いデータ値であるパーセント減衰点までの間のデータ値の集合、
    である、プログラム格納媒体。
  10. 請求項９に記載のプログラム格納媒体であって、
    前記関連性範囲を特定するためのコードは、前記プロセスデータの集合の一次微分のピークを計算するためのコードを少なくとも含む、プログラム格納媒体。
  11. 請求項９に記載のプログラム格納媒体であって、
    前記関連性範囲は、前記初期データ値と前記変曲点との間の範囲によって表わされ、
    前記変曲点は、前記パーセント減衰点と第２の減衰点との間の前記電流値の一次微分の最小値を示す点であり、
    前記第２の減衰点は、前記初期データ値と前記パーセント減衰点との間である、プログラム格納媒体。
  12. 請求項９に記載のプログラム格納媒体であって、
    前記シード値の集合を決定するためのコードは、前記初期データ値から前記第２の減衰点までの区間であるイオン飽和区間を決定するためのコードを含む、プログラム格納媒体。
  13. 請求項１２に記載のプログラム格納媒体であって、
    前記傾きを決定するためのコードは、前記イオン飽和区間の線形回帰を実施するためのコードを含む、プログラム格納媒体。
  14. 請求項１３に記載のプログラム格納媒体であって、
    前記イオン飽和値を決定するためのコードは、前記イオン飽和区間内のデータ値を平均化するためのコードを含む、プログラム格納媒体。
  15. 請求項１４に記載のプログラム格納媒体であって、
    前記電子温度を決定するためのコードは、前記変曲点における収集されたデータの一次微分を求めるためのコードを含む、プログラム格納媒体。
  16. 請求項１５に記載のプログラム格納媒体であって、
    前記浮遊電圧電位を決定するためのコードは、第１のＲＦ充電後に初期浮遊電圧電位に最初に到達したデータ点から第２のＲＦ充電前のデータ点までの収集された電圧データを平均化するためのコードを含む、プログラム格納媒体。
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