JP5825492B2 - プラズマプロセスによる加工形状の予測システム、方法及びプログラム - Google Patents

プラズマプロセスによる加工形状の予測システム、方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP5825492B2
JP5825492B2 JP2012505650A JP2012505650A JP5825492B2 JP 5825492 B2 JP5825492 B2 JP 5825492B2 JP 2012505650 A JP2012505650 A JP 2012505650A JP 2012505650 A JP2012505650 A JP 2012505650A JP 5825492 B2 JP5825492 B2 JP 5825492B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
machining
processing
plasma
incident
point
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
JP2012505650A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2011115023A1 (ja
Inventor
誠二 寒川
誠二 寒川
耕平 小野
耕平 小野
拓也 岩崎
拓也 岩崎
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.)
Tohoku Techno Arch Co Ltd
Mizuho Information and Research Institute Inc
Original Assignee
Tohoku Techno Arch Co Ltd
Mizuho Information and Research Institute Inc
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 Tohoku Techno Arch Co Ltd, Mizuho Information and Research Institute Inc filed Critical Tohoku Techno Arch Co Ltd
Priority to JP2012505650A priority Critical patent/JP5825492B2/ja
Publication of JPWO2011115023A1 publication Critical patent/JPWO2011115023A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5825492B2 publication Critical patent/JP5825492B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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
    • H01J37/32954—Electron temperature measurement
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/66—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light electrically excited, e.g. electroluminescence
    • G01N21/67—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light electrically excited, e.g. electroluminescence using electric arcs or discharges
    • 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
    • H01L21/02—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof
    • H01L21/04—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having potential barriers, e.g. a PN junction, depletion layer or carrier concentration layer
    • H01L21/18—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having potential barriers, e.g. a PN junction, depletion layer or carrier concentration layer the devices having semiconductor bodies comprising elements of Group IV of the Periodic Table or AIIIBV compounds with or without impurities, e.g. doping materials
    • H01L21/30—Treatment of semiconductor bodies using processes or apparatus not provided for in groups H01L21/20 - H01L21/26
    • H01L21/302—Treatment of semiconductor bodies using processes or apparatus not provided for in groups H01L21/20 - H01L21/26 to change their surface-physical characteristics or shape, e.g. etching, polishing, cutting
    • H01L21/306—Chemical or electrical treatment, e.g. electrolytic etching
    • H01L21/3065—Plasma etching; Reactive-ion etching
    • 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
    • H01J37/32926—Software, data control or modelling
    • 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
    • H01J37/32917—Plasma diagnostics
    • H01J37/3299—Feedback systems
    • 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
    • H01L21/02—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof
    • H01L21/04—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having potential barriers, e.g. a PN junction, depletion layer or carrier concentration layer
    • H01L21/18—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having potential barriers, e.g. a PN junction, depletion layer or carrier concentration layer the devices having semiconductor bodies comprising elements of Group IV of the Periodic Table or AIIIBV compounds with or without impurities, e.g. doping materials
    • H01L21/30—Treatment of semiconductor bodies using processes or apparatus not provided for in groups H01L21/20 - H01L21/26
    • H01L21/31—Treatment of semiconductor bodies using processes or apparatus not provided for in groups H01L21/20 - H01L21/26 to form insulating layers thereon, e.g. for masking or by using photolithographic techniques; After treatment of these layers; Selection of materials for these layers
    • H01L21/3105—After-treatment
    • H01L21/311—Etching the insulating layers by chemical or physical means
    • H01L21/31105—Etching inorganic layers
    • H01L21/31111—Etching inorganic layers by chemical means
    • H01L21/31116—Etching inorganic layers by chemical means by dry-etching
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/20—Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps
    • H01L22/26—Acting in response to an ongoing measurement without interruption of processing, e.g. endpoint detection, in-situ thickness measurement
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L2924/00—Indexing scheme for arrangements or methods for connecting or disconnecting semiconductor or solid-state bodies as covered by H01L24/00
    • H01L2924/0001—Technical content checked by a classifier
    • H01L2924/0002—Not covered by any one of groups H01L24/00, H01L24/00 and H01L2224/00

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Inorganic Chemistry (AREA)
  • Plasma Technology (AREA)
  • Drying Of Semiconductors (AREA)

Description

本発明は、プラズマプロセスにより形成される形状をプラズマの実測データに基いて予測するための、プラズマプロセスによる加工形状の予測システム、方法及びプログラムに関する。
半導体の製造プロセスにおいては、工程数の増加に伴い、製造プロセスを安定かつ正確に行うことが求められている。その点に関し、特許文献１では次のことが開示されている。すなわち、被加工物に対する複数の工程を順次実行するプロセス装置において、各処理のうち所定の工程における処理状態又は当該プロセス装置の状態をモニターし、このモニター結果に応じて、所定の工程における被加工物の形状をシミュレートする。このシミュレートされた形状と予め定められている標準形状とのずれを検出し、上記所定の工程に続く工程に対し、検出されたずれを補償するための処理条件を設定している。
特許文献１に具体的な開示はなされていないが、プラズマエッチングやプラズマデポジションによる形状を計算する方法としては、従来、プラズマシミュレーションによるものがある。この方法では、先ず、プラズマを生成する電源電圧、圧力、ガス種等の外部的なプラズマパラメータから、プラズマの電子やイオンの密度、温度を計算し、基板に流入するイオンやラジカルの種類、密度、エネルギーなどを求めている。その後、反応係数を人為的に与えてエッチング形状を時系列で計算している。
一方、半導体の製造プロセスにおいてプラズマの電子温度、電子密度や活性種等を計測することにより、プロセスの最適化が行われている。特許文献２には、ウエハ表面でのプラズマを計測するためのオンウエハセンサについて開示されている。このオンウエハセンサは複数の検出機能を備えており、基板表面への入射イオンのエネルギー分布の測定、ＶＵＶ（真空紫外線）フォトンの検出、及び電荷蓄積量の計測のほか、電子温度及び電子密度の組とイオン電流及びシース電圧の組の何れか一方及び双方の計測を行うことができる。このオンウエハセンサは他の検出法、例えば発光分光法と併用することでラジカル種やイオン種の測定を行うことができる。
特開２００５−２７７３６１号公報 特開２００３‐２８２５４６号公報
A.MISAKA,K.HARAFUJI,M.KUBOTA AND N.NOMURA ,"Novel Surface Reaction Model in Dry-Etching Process Simulator",JPN.J.APPL.PHYS 31 PAGE.4363-4669（1992）
前述したように、プラズマシミュレーションによってエッチングされる形状を計算しても、計算されたイオン軌道及びエッチング形状と、実際のイオン軌道及びエッチング形状とは、限られた条件でしか対応していないのが現状であり、特許文献１に開示されているように、ずれを補償するための処理条件を求めるまでに至っていない。
また、外部的プラズマパラメータが同じであっても、装置構成により、プラズマの状態は大きく異なっているのが現状である。
そこで、本発明においては、各種センサを用いてプロセス状態をリアルタイムに計測してそのプラズマ計測データに基いて形状を予測することができる、プラズマプロセス加工形状予測システム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明におけるプラズマプロセスによる加工形状の予測システムは、プラズマ加工装置内に加工対象物と同様に収容されてプラズマ状態をモニタリングするセンサからの実測データに基いて、プラズマ加工装置による加工表面形状を予測するもので；
プラズマ加工装置の運転条件毎に、荷電粒子のフラックスの入射エネルギー分布及び角度分布に関するデータを格納した入射イオンデータベースと；
プラズマ加工装置の運転条件毎に、ラジカルの入射エネルギー分布及び入射角度分布に関するデータを格納した入射ラジカルデータベースと；、
ラジカル吸着反応計算、イオン反応計算及び熱励起型化学反応計算でそれぞれ必要となる反応毎の各種係数と、軌道計算及び反応計算で必要となる材料毎の物性値とを格納した材料物性及び表面反応データベースと、プラズマ加工装置の運転条件毎に、センサの実測データから電子温度、電子密度が上記入射イオンデータベース及び上記入射ラジカルデータベースにそれぞれ格納されているデータと関係付けて格納されている実測データベースと、センサから入力される実測データのうち電流−電圧特性から求められる電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は該電流−電圧特性から求められるイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、プラズマから加工表面に入射する荷電粒子の軌道を求める軌道計算手段と；、
軌道計算手段で求まる荷電粒子の軌道に基いて加工表面の各点に入射する各種イオンを求め、入射イオンデータベースと入射ラジカルデータベースと材料物性及び表面反応データベースと実測データベースに格納されているデータを用いて、加工表面の各点における反応計算を行ってエッチングレート及びデポジションレートを算出しその差分から加工表面の各点での移動速度を算出することで表面形状を算出する表面形状計算手段と；を有する。
本発明におけるプラズマプロセスによる加工形状の予測方法は、基板表面近傍を複数の要素に分割し、初期状態及びプラズマ加工条件を設定し、プラズマプロセスにより生じる加工表面形状を予測するものであって；
加工条件下で生成されるプラズマの実測データのうち電流−電圧特性から求めた電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と加工表面における電荷分布とに基いて、又は、該電流−電圧特性から求めたイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、プラズマから加工表面に流入する荷電粒子の軌道を算出する軌道算出ステップと；
軌道算出ステップにおいて算出した荷電粒子の軌道に沿って加工表面の各点に入射するイオン種を求め、そのイオン種とラジカルの入射フラックス分布を用いて、加工表面の各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出し、その差分から表面各点での移動速度を求める表面移動速度算出ステップと；
表面移動速度算出ステップで求まった加工表面の各点での移動速度から加工条件で設定されている加工量を満たすか否かを判定し、満たさない場合には新たに加工表面各点を設定し直して上記軌道算出ステップに戻るステップと；を含む。
本発明におけるプラズマプロセスによる加工形状の予測プログラムは、基板表面近傍を複数の要素に分割し、初期状態及びプラズマ加工条件を設定し、プラズマプロセスにより生じる加工表面形状を予測するものであって；
加工条件下で生成されるプラズマの実測データのうち電流−電圧特性から求めた電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は該電流−電圧特性から求めたイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、プラズマから加工表面に流入する荷電粒子の軌道を算出する軌道算出ステップと；
軌道算出ステップにおいて算出した荷電粒子の軌道に沿って加工表面の各点に入射するイオン種を求め、そのイオン種とラジカルの入射フラックス分布を用いて、加工表面の各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出し、その差分から表面各点での移動速度を求める表面移動速度算出ステップと；
表面移動速度算出ステップで求まった加工表面の各点での移動速度から加工条件で設定されている加工量を満たすか否かを判定し、満たさない場合には新たに加工表面各点を設定し直して上記軌道算出ステップに戻るステップと；を含む。
本発明によれば、センサを用いてプラズマ状態をリアルタイムに計測してその計測データに基いて加工形状を予測することができる。よって、加工形状が所定の形状にならないと予測される場合には、プラズマ加工装置の条件を変更して、所定の加工形状を得ることができる。
本発明の実施形態に係るプラズマプロセスによる加工形状の予測システムの構成図である。 （Ａ）は連続体モデルの場合、（Ｂ）は粒子モデルの場合について、紫外線吸収による欠陥の表現の仕方を模式的に示す図である。 プラズマエッチングによる基板表面の加工の様子を模式的に示す図である。 加工表面形状の一般的な計算のフローの概略を示す図である。 加工表面を２次元的に表す手法を説明する図である。 図４のフローにより求まる形状変化を模式的に示す図である。 本発明の実施形態に係るプラズマプロセス加工形状予測プログラムにより実現されるプラズマプロセスによる加工形状の予測方法を示すフローの一部を示す図である。 図７Ａに示すフローの残りを示す図である。 オンウエハセンサのうち紫外線センサを示す断面図である。 紫外線センサの測定データから紫外線波長スペクトルを求める際のニューラルネットワークを模式的に示す図である。 紫外線照射損傷の計算のためのモデルとなるデバイス構造を示す図である。 オンウエハセンサのうちシース形状センサの模式的断面図である。 シース形状センサのＩＶ特性を示す図である。 図１１に示すようなシース形状センサを用いて、下部電極であるアルミニウム（Ａｌ）電極にＲＦバイアスを印加したときの電流電圧特性を示す図である。 オンウエハセンサのうちチャージアップセンサの模式的断面図である。 チャージアップセンサにより求めた表面電位（第２の多結晶シリコン膜での電位）及び孔底電位（第１の多結晶シリコン膜での電位）の高周波電力依存性についての実測例を示す図である。 実施例に関する手順を示すフロー図である。 （Ａ）はイオン軌道を計算するために設置したモデルを示す図、（Ｂ）は（Ａ）の溝の側壁の拡大を示す図である。 実施例で求めたイオン軌道を示す図である。 実施例で求めたエッチング形状を示す図である。
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。
〔プラズマプロセスによる加工形状の予測システム〕
図１は、本発明の実施形態に係るプラズマプロセスによる加工形状の予測システムの構成図である。本発明の実施形態に係る予測システム１は、プラズマ加工装置１０とシミュレーション装置２０とが、ネットワーク２などにより接続されて構築されている。ここで、ネットワーク２は図１に示すように有線により構成される場合のみならず、プラズマ加工装置１０中のオンウエハセンサ１１に搭載されている無線通信部との無線、或いはチャンバー１５のポートなどを介在した有線により構成されてもよいし、又はそれらの組み合わせから構成されてもよい。
プラズマ加工装置１０は、例えばチャンバー１５内にガスを導入してそのガスを高周波やマイクロ波の電力により放電し、チャンバー１５内に収容した基板（図示せず）を加工処理するものである。加工処理にはエッチング処理のほか膜形成処理が含まれる。チャンバー１５内には、プラズマ状態及び基板状態をモニタリングするためのセンサとしてオンウエハセンサ１１が基板と同様に収容されている。オンウエハセンサ１１には例えば測定器１２が接続されている。これにより、オンウエハセンサ１１内の所定の電極に電圧を印加して流れる電流を測定し、或いはフォトンにより生じる電流を測定することができる。測定器１２は、図１に示すようにチャンバー１５の外側に設けられてもよいし、オンウエハセンサ１１それ自体に搭載されていてもよい。オンウエハセンサ１１についての詳細は後述する。
シミュレーション装置２０は、装置条件データベース（Date Base、ＤＢと略す。）２１と、入射イオンＤＢ２２と、入射ラジカルＤＢ２３と、実測ＤＢ２４と、材料物性及び表面反応ＤＢ２５と、軌道計算手段２６と、表面形状計算手段２７と、操作の利便性を図るＧＵＩ（Graphical User Interface）２８と、を備えている。このシミュレーション装置２０は、コンピュータに本発明の実施形態に係るプラズマプロセス加工形状予測プログラムが格納されており、コンピュータによりそのプログラムが実行されることで構築してもよい。このため、プラズマプロセスによる加工形状の予測プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納されていてもよい。ここで、プログラムとは、コンピュータに対する指令であって一の結果を得ることができるように組み合わされたものである。
装置条件ＤＢ２１は、プラズマ加工装置の種類、型番、加工条件等を含む装置条件に関する情報を格納するデータベースである。装置条件ＤＢ２１には、ガス種、ガス流量、ガス圧、投入電力その他の装置運転条件のほか、基板の種類、材質等のデータが、プラズマ加工装置毎に格納されている。
入射イオンＤＢ２２は、プラズマ加工装置の運転条件毎に、荷電粒子のフラックスに関するデータを格納するデータベースである。この入射イオンＤＢ２２に格納されるデータ項目としては、イオン種、入射エネルギー分布及び入射角度分布がある。入射イオンＤＢ２２は、プラズマ加工装置１０の種類及び運転条件毎に、例えば、Ｃｌ2 +、ＳＦ5 +などの各種イオンや電子の荷電粒子フラックスの入射エネルギー分布及び角度分布に関するデータを格納している。これらの値は、オンウエハセンサ１１のうちシース形状センサやチャージアップセンサなどの測定データを用いて軌道計算手段２６により求められる。
入射ラジカルＤＢ２３は、プラズマ加工装置の運転条件毎にラジカルフラックスに関するデータを格納するデータベースである。入射ラジカルＤＢ２３に格納されるデータ項目としては、ラジカル種、入射エネルギー分布及び入射角分布がある。入射ラジカルＤＢ２３は、プラズマ加工装置１０の種類や型番及び運転条件毎に、例えば、ＣＦ3 *、Ｆ*、Ｏ*などの各種ラジカルフラックスの入射エネルギー分布及び角度分布に関するデータを格納している。これらの値は、オンウエハセンサ１１を用いないで別の方法で測定した結果に基いている。
実測ＤＢ２４は、プラズマ加工装置１０の運転条件毎に、オンウエハセンサ１１から出力された実測データを基にして求めた電子温度と電子密度を格納するか及び／又はイオン電流とシース電圧を格納するデータベースであって、シース形状に関するデータを入射イオンＤＢ２２及び入射ラジカルＤＢ２３にそれぞれ格納されているデータと関連付けて格納するものである。すなわち、実測ＤＢ２４は、プラズマ加工装置１０により処理される対象物に対して入射するイオン、フォトンにより生じるプロセス特性データ、例えば欠陥発生率、電荷蓄積率、加工形状に関して、オンウエハセンサ１１による実測データに基いて算出したデータを格納するものである。格納されるデータ項目としては、紫外線スペクトル、基板電位、孔底電位のほか、電子温度、電子密度、イオン電流、シース電圧などがある。実測ＤＢ２４に格納されるデータは、入射イオンＤＢ２２及び入射ラジカルＤＢ２３に格納されるデータと、ニューラルネットワークなどの多変量解析手法を用いて相関が関係付けられている。これにより、実測ＤＢ２４にオンウエハセンサ１１からの実測データが入力されると、軌道計算手段２６及び表面形状計算手段２７により、欠陥分布や加工形状などを予測することができる。
材料物性及び表面反応ＤＢ２５は、軌道計算手段２６による軌道計算において必要となるデータと、表面形状計算手段２７による反応計算において必要となるデータとを格納するものである。材料物性及び表面反応ＤＢ２５に格納されるデータは、材料物性のデータと表面反応に関するデータとが含まれている。例えば、軌道計算手段２６ではポアソンの方程式やニュートンの運動方程式を用いて解析がなされるため、各材料の誘電率や導電率、イオン種や電子の質量などデータが格納されている。表面形状計算手段２７ではラジカル吸着反応計算、イオン反応計算及び熱励起型化学反応計算がなされるため、各計算において必要となる反応毎の各種係数が格納される。表面形状計算手段２７において必要となるために格納されるデータ項目としては、紫外線による欠陥発生率、入射ラジカル及びイオンの吸着率、反応確率、反応生成物の種類、反応生成物が表面から再放出される際の角度分布やエネルギー分布などがある。材料物性及び表面反応ＤＢ２５に格納されるデータのうち、実験的に取得困難なデータについては、別途、第一原理計算や分子動学計算等の量子力学的計算手法を用いて計算した結果が格納されてもよい。
ここで、材料物性のデータには、基板表面での反応生成物名とエッチング、デポジションの何れかとの組み合わせ以外に、原子数密度や分子数密度などの粒子数密度、吸着サイトの面密度、比誘電率、消滅因子、導電性材料の導電率、電気的性質（例えば、導電体か絶縁体かの区別）、波長毎の光吸収係数、波長毎の欠陥発生係数などが材料毎に格納される。ここで、「材料」とは、反応生成物、基板材料を形成するものを意味する。一方、表面反応のデータには、中性粒子吸着モデル、イオン反応モデル、熱励起型化学反応モデルにおける各データが含まれる。中性粒子吸着反応モデルに関するデータ項目として、吸着反応による反応性生物名、入射ラジカル及び反応生成物毎の吸着率、ラジカル吸着の角度依存性、ラジカルの反射率などがある。イオン反応モデルに関するデータ項目として、イオンアシスト反応が生じる基板材料又は反応生成物名とイオン名との組み合わせ、離脱率、イオンアシスト反応の反応率などがある。熱励起型化学反応モデルに関するデータ項目として、熱励起型化学反応の反応係数、活性化エネルギー等などがある。
軌道計算手段２６は、表面形状計算手段２７において必要となる荷電粒子の軌跡を算出するものである。軌道計算手段２６は、装置条件ＤＢ２１、入射イオンＤＢ２２からプラズマ加工装置１０の加工条件に応じて取得したデータと、実測ＤＢ２４からのプラズマ加工装置１０の加工条件に応じたデータと、オンウエハセンサ１１からの実測データと、に基いて、基板表面に入射する各種イオンや電子の軌跡を算出するものである。
軌道計算手段２６は、一般には、オンウエハセンサ１１その他のセンサから入力される実測データのうち、電流−電圧特性から求められる電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は上記電流−電圧特性から求められるイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、プラズマから加工表面に入射する荷電粒子の軌道を求める。例えば、軌跡計算手段２６は、装置条件ＤＢ２１、入射イオンＤＢ２２及び実測ＤＢ２４に格納されているデータを用いないで、オンウエハセンサ１１におけるシース形状センサ、必要に応じてチャージアップセンサが測定して求めた、加工表面における電位、電子温度及び電子密度から、シース電圧を計算し、基板に流入する荷電粒子即ち、電子及びイオンの各軌跡を計算してもよい。具体的には、加工表面における電荷の蓄積分布から、ポアソンの方程式を解くことにより、電荷蓄積分布により生じる電界を計算する。その後、その電界分布から、基板表面に流入する荷電粒子の軌跡を計算する。詳細については後述する。
イオン軌道が計算されることで、エネルギー及び角度の関数として、イオンフラックス分布が求められる。これらの値は、入射イオンＤＢ２２に格納されて、表面形状計算手段２７による計算において用いられてもよい。
表面形状計算手段２７は、プラズマプロセスによる形状の変化を計算するものである。表面形状計算手段２７は、軌道計算手段２６による算出結果に基いて材料物性及び表面反応ＤＢ２５に格納されているデータを参照しながら、ラジカル吸着反応、イオンアシスト反応、熱励起型化学反応による表面の形状変化を求める。
表面形状計算手段２７は、プラズマから流入するラジカル、イオンの各フラックス密度、ウエハ表面への吸着確率、化学反応率、反射率などから、加工表面における各点において、材料毎にエッチングレート及びデポジションレートを求め、エッチングレートとデポジションレートとの差分から表面の移動の推移を計算し、例えばウエハの断面形状の経時変化を計算する。計算の詳細については後述する。
表面形状計算手段２７では、紫外線照射により生じる欠陥の発生を考慮して、欠陥発生によるエッチング速度の変化を加味して表面形状を求めることができる。
紫外線による欠陥発生の計算は、オンウエハセンサ１１におけるＵＶセンサから測定した紫外線スペクトルに基いて、加工表面に進入する紫外線の強度を角度積分により計算し、加工表面近傍の各点に照射される紫外線の強度値から単位時間当たりの平均欠陥発生数を求める。これを時間積分することで、欠陥密度分布を計算することができる。
欠陥の表し方としては各種考えられる。連続体モデルとして表現する場合と粒子モデルとして表現する場合とがある。両者を使い分けるメルクマールは欠陥密度の大きさである。連続体モデルとして表現する場合には、欠陥分布を連続体として扱う。図２（Ａ）に示すように、材料内部を格子状に分割し、格子点又はセル毎に欠陥密度を実数として与える。粒子モデルとして表現する場合には、一つの欠陥は一つの粒子として扱われ、図２（Ｂ）に示すように、各欠陥の座標値がデータとして保持される。欠陥の発生する位置は、紫外線強度に基いて確率分布を考慮した上で乱数を用いて決定される。数ｎｍの線幅においては、原子数が数十〜数百程度しか存在しないため、欠陥を連続体として扱うことに限界があるからである。
〔プラズマプロセスによる加工形状の予測方法〕
以下、本発明の実施形態に係るプラズマプロセスによる加工形状の予測システム１を用いて加工形状を予測する方法について、具体的に説明する。
〔前提〕
先ず、プラズマプロセスによる加工形状をどのようにして予測するかを説明する前提として、加工表面の状態をどのように記述し、その表面状態の変化をどのように記述するかについて、概念的に説明する。
図３は、プラズマエッチングによる基板表面の加工の様子を模式的に示す図である。基板表面が高速イオンでエッチングされている場合、加工表面では、化学反応及びスパッタリングが生じている。そこで、先ず、基板表面の輪郭を離散的な黒点（●）で示し、その間を直線で結ぶ。この直線をストリングと呼ぶことにする。ラジカルや高速イオンが表面に入射すると、表面では化学反応やスパッタリングが生じ、基板表面上にはラジカルが吸着したり、離脱したりする。それらをデポジションレート、エッチングレートとして表し、これらの差分によりエッチング速度又は成膜速度を求め、ストリングを移動させていく。以下の説明においては二次元の場合について説明するが、三次元の場合でも同様に適用可能である。
図４は加工表面形状の一般的な計算のフローの概略を示す図である。図５に示すように、実線で示すレジスト表面をストリングポイント、一般には「加工表面での各点」で区切り、隣接するストリングポイント同士を点線で示すようにストリング、一般には「要素」により近似する。このストリング上で表面反応を記述することを考える。基板材料の表面占有率をθ0とし、材料ｍの表面占有率をθm、吸着サイトの面密度をσsとすると、束縛条件として、次式が成り立つ。
Figure 0005825492
Figure 0005825492
 また、一般的に、材料ｍの単位時間当たりの生成数をＧm、材料ｍの単位時間当たりの消滅数をＨmとすると、次の基本方程式が成り立つ。
Figure 0005825492
Figure 0005825492
 よって、束縛条件により基本方程式を解くことで、各吸着ラジカルの表面被覆率を算出する（ＳＴＥＰ１−１）。なお、材料ｍはラジカルと呼ぶ場合もある。
次に、エッチングレート及びデポジションレートを算出する（ＳＴＥＰ１−２）。ここで、エッチングレートは、熱励起型化学反応によるエッチングレートと物理的スパッタリングによるエッチングレートとイオンアシスト反応によるエッチングレートとの和として算出される。デポジションレートは、堆積物が降り注ぐ効果によるデポジションレートと堆積物の生成によるデポジションレートとイオンアシスト反応によるデポジションレートとの和として算出される。プラズマによるエッチングとデポジションレートはそれぞれ次式のように求められる（非特許文献１）。
すなわち、エッチングレートＥＲを式（５）のように分解する。ＥＲtotalは、吸着ラジカルに被覆されている表面における熱励起型化学反応エッチングレートであり、ＥＲphysicalは、高エネルギーイオンによる清浄な被エッチング材料表面に対する物理的スパッタリングによるエッチングレートであり、ＥＲionassistedは、高エネルギーイオンによる吸着ラジカルに被覆されている表面に対する物理的及び化学的スパッタリング（「イオンアシスト反応」とも呼ぶ。）によるエッチングレートである。
Figure 0005825492
各エッチングレートＥＲthermal、ＥＲphysical及びＥＲionassistedは、次のように決めることができる。点Ｐにおける熱励起型化学反応エッチングレートＥＲthermalは、式（６）で表現される。
Figure 0005825492
Figure 0005825492
点Ｐにおける物理的スパッタリングによるエッチングレートＥＲphyicalは、式（７）で表現される。
Figure 0005825492
Figure 0005825492
式（７）から分かるように、ＥＲphyicalは反応性イオンと非反応性イオンの両方のイオンｉについての和である。
点Ｐにおけるイオンアシスト反応によるエッチングレートＥＲionassistedは、式（８）で表現される。
Figure 0005825492
Figure 0005825492
デポジションレートＤＲは式（９）のように分解することができる。式（９）の右辺の第１項は、堆積物が降り注ぐ効果によるデポジションレートである。式（９）の第２項は入射ラジカルと表面反応層のラジカルとが反応して堆積物が生成される効果によるデポジションレートである。式（９）の第３項はイオンアシスト反応によって表面反応層から堆積物が離脱する効果によるデポジションレートである。
Figure 0005825492
点Ｐにおいて堆積物が降り注ぐ効果によるデポジションレートは、式（１０）で示される。
Figure 0005825492
 ここで、ρdはデポジション層の密度であり、σm0（ε）はラジカルｍと清浄な被エッチング材料膜との間の吸着率であり、σmk（ε）はラジカルｍと被エッチング材料膜上に形成されたラジカルｋの吸着層膜との間の吸着率である。εとはラジカルｍのエネルギーである。
式（１０）から分かるように、被エッチング材料膜上に形成されたラジカルｋがラジカルｍに置き換わる全てのｋにわたって加算され、さらに全ての堆積物にわたってｍが加算される。
点Ｐにおいてエネルギーεを持った入射ラジカルと表面反応層のラジカルとが反応して堆積物が生成される効果によるデポジションレートは、式（１１）で示される。
Figure 0005825492
Figure 0005825492
点Ｐにおいてエネルギーεを持ったイオンが入射し表面反応層から堆積物が離脱する反応は、一般にイオンアシスト反応と呼ばれ、このイオンアシスト反応の効果に基づくデポジションレートは、式（１２）で示される。
Figure 0005825492
Figure 0005825492
次に、各ストリングＰの移動速度を求める（ＳＴＥＰ１−３）。即ち、エッチングレートとデポジションレートの差から、エッチングレートがデポジションレートより大であればエッチングが進み、逆にデポジションレートがエッチングレートより大であればデポジションが進むことになる。そして、任意時間における表面を記述するストリングポイントをつなぎ合わせることにより、表面移動速度が求まり、その任意時間における基板表面の形状を求めることが可能となり、形状についての結果を出力表示できる状態となる（ＳＴＥＰ１−４）。図６は、このようにして求まる形状変化について示している。
〔荷電粒子の軌道計算、紫外線に起因する欠陥を考慮した加工表面形状の計算〕
表面形状計算手段２７が、軌道計算手段２６及び表面形状計算手段２７で求まった計算結果に基いて表面加工形状をどのように予測するかについて説明する。
図７Ａは、本発明の実施形態に係るプラズマプロセスによる加工形状の予測プログラムにより実現される予測方法を示すフローの一部を示す図であり、図７Ｂは図７Ａに示すフローの残りを示す図である。ＳＴＥＰ２−１として、ＧＵＩ２８からの入力操作により、シミュレーション開始ステップを開始すると、初期値、境界条件、物性値などの入力データを、前述した装置条件ＤＢ２１と入射イオンＤＢ２２と入射ラジカルＤＢ２３と実測ＤＢ２４と材料物性及び表面反応ＤＢ２５を必要に応じて参照する。その際、ラジカルフラックス分布についても予め設定を行う。具体的には、加工対象物となる例えば基板の領域を複数の要素（メッシュ）に分割し、基板の領域に相当する要素に材料の種類を設定する。マスクとなる部分の領域を設定することで加工表面の領域を定める。その際、材料物性及び表面反応ＤＢ２５に格納されているデータから必要なものを入手する。
ＳＴＥＰ２−２として、エッチングのトータル時間と計算の刻み幅とを設定する。エッチングのトータル時間の代わりに見積もられるエッチング量を設定してもよい。
その後、ＳＴＥＰ２−３からＳＴＥＰ２−９のループをＳＴＥＰ２−９がＹｅｓとなるまで繰り返す。
シミュレートする表面の要素（二次元の場合にはストリング）の設定を行い（ＳＴＥＰ２−３）、軌道計算ステップ（ＳＴＥＰ２−４）に移行する。軌道計算ステップにおいては、軌道計算とイオンフラックス分布の設定を行う。詳細は次の通りである。オンウエハセンサ１１により入力される電流−電圧特性などの実測データから電子温度及び電子密度を求めるか又はイオン電流及びシース電圧を求め、その他基板表面電位、孔底電位又は側壁抵抗を測定する。これにより、電子温度及び電子密度を求めた場合にはシース長、シース電圧が求められ、イオン電流及びシース電圧を求めた場合にはシース長が求められる。この実測データは測定器１２から実測ＤＢ２４に格納されているので、実測ＤＢ２４から入手し、或いはオンウエハセンサ１１から直接求めてもよい。なお、オンウエハセンサ１１から実測データを求める点についての詳細は後述する。
軌道計算手段２６は、実測ＤＢ２４から電子温度及び電子密度などのデータ、並びにイオン電流及びシース電圧などのデータの何れか又は双方を取得する一方、加工表面における電荷蓄積量を境界条件としてポアソンの方程式を解くことにより、電界分布を求め、イオン及び電子の各軌道をニュートンの運動方程式により計算する。ここで、本実施形態においては、電界分布が求められているためこの電位差による荷電粒子の加速度を考慮して、イオン及び電子の各速度及び進行方向を正確に求めることができる。
具体的には、ＳＴＥＰ２−４Ａとして、入射するイオン及び電子が加工表面に到達したとして加工表面の電荷分布を求め、加工表面における各点での電荷蓄積量を境界条件としてポアソンの方程式を解いて電界分布を算出する。さらに、電界分布によりイオン及び電子を含む各荷電粒子の軌道をニュートンの運動方程式により求める。
ＳＴＥＰ２−４Ｂとして、この度求めた電界分布が前回求めた電界分布とほぼ同じであるか否かを判断し、同じ範囲であると判断できなければ、各イオンの軌道、電子の軌道に従って各イオン、電子が流入すると扱って、新たに電荷分布を算出し（ＳＴＥＰ２−４Ｃ）、ＳＴＥＰ２−４Ａに戻る。ＳＴＥＰ２−４Ｂにより求めた電界分布が前回求めた電界分布とほぼ同じであり、即ち電界分布が収束していると判断した場合には、加工表面における電界分布が定常となるので、各イオンの軌道及び速度に基いて、加工表面の各点に入射するイオンに対して角度及びエネルギーの関数として設定することができる。この設定した関数は、入射イオンＤＢ２２として格納される。なお、統計量としてばらつきが小さくなるだけの十分な量の軌道計算を行うことが好ましい。また、既に、入射イオンＤＢ２２に格納されている関数を利用することができる場合には、軌道計算手段２６は、その関数を利用してもよい。
ＳＴＥＰ２−４の軌道算出ステップにおいては、電界分布を求める場合、加工面を模したチャージアップセンサにおける表面電位及び底部電位（底部電位を孔底電位とも言う。）の実測データを用いて加工溝の側壁抵抗を加味して加工溝表面の電荷分布を求め、その電荷分布から電界分布を求めるとよい。これにより、加工面がチャージアップセンサのトレンチ構造と同様である場合、チャージアップセンサにおける溝内での電子やイオンの挙動を把握することもできる。詳細については後述する。
このＳＴＥＰ２−４の処理は軌道計算手段２６が主として行う。これにより、加工表面が平らな状態であれば、加工表面に入射する各イオン及び電子のデータとしてオンウエハセンサ１１の実測データに基いて設定することができる。一方、加工処理がある程度進んで窪みが形成されている状態であれば、その窪みに入射するイオン及び電子が窪み内の電界分布に応じてどのように軌道が曲げられるかを考慮して表面加工がなされるかをシミュレートすることができる。本発明の実施形態では、加工が進んでいないで加工表面が平らな状態であれば、オンウエハセンサ１１の上方から流入する荷電粒子を、加工表面に流入する荷電粒子と同一視することができる。加工が進んで凹凸が生じている加工表面における電荷については、初期状態である平らな表面から逐次的に計算して荷電粒子の分布を求めているため、現実に近く精度のよいシミュレートを行なえる。
このＳＴＥＰ２−４の軌道計算ステップを行うことで、加工表面に流入する荷電粒子を考慮することができ、ラジカル等の中性粒子及びフォトンについては別途センサで求め、入力設定する。ラジカル等の中性粒子については、入射ラジカルＤＢ２３を参照するなどして、ラジカル種毎にエネルギーと角度をパラメータとして入射分布を入力する（ＳＴＥＰ２−５）。
以上により、加工表面に外から入射する荷電粒子、ラジカルなどが加工表面に吸着したり、吸着した荷電粒子やラジカルが加工表面から離脱したりする。粒子などの表面反応にかかわる全種類の粒子について、入射エネルギーや入射角などを設定することができる。
次に、このように設定したイオン種及びラジカル種による表面反応の計算を行う。以下では、紫外線により欠陥が生じる影響を考慮する場合を前提として説明する。
ＳＴＥＰ２−６として、オンウエハセンサ１１におけるＵＶセンサから励起電流が入力され、励起電流からＵＶスペクトルを予測し、そのＵＶスペクトルから加工表面近傍の欠陥密度を算出する。
具体的に説明する。先ず、ＳＴＥＰ２−６Ａとして、オンウエハセンサ１１におけるＵＶセンサから励起電流が入力され、その励起電流からＵＶスペクトルを求める。本発明の実施形態では、励起電流とＵＶスペクトルとがニューラルネットワークを用いて関係付けされているので、オンウエハセンサ１１から励起電流の入力があるとＵＶスペクトルが短時間で精度よく求められる。
ＳＴＥＰ２−６Ｂとして、ＵＶスペクトルの入力を受けると、物性材料及び表面反応ＤＢ２５に格納されているデータを用いて、デバイス構造と材料のＵＶ吸収率との関係に基いて、基板内部で吸収されるＵＶ吸収量の分布を算出する。
ＳＴＥＰ２−６Ｃとして、ＳＴＥＰ２−６Ｂで求めたＵＶ吸収分布から基板内部におけるＵＶ照射による欠陥密度分布を算出する。
ＳＴＥＰ２−７として、ＳＴＥＰ２−６で求めた欠陥密度分布に基いて、ラジカル種、イオン種の加工表面への吸着率及び離脱率、活性化エネルギーなどを、加工表面の各点に応じて、再設定する。この再設定は、材料物性及び表面反応ＤＢ２５に格納されている反応毎の各係数を選択することで行われる。例えば、材料物性及び表面反応ＤＢ２５には、離脱率、吸着率、熱励起型活性化エネルギーが欠陥密度の関数として定義されていてもよいし、欠陥がない場合の値に対して掛算される係数が定義されていてもよい。
ＳＴＥＰ２−８として、加工表面の各点での各反応係数に基いて、軌道算出ステップで求めた軌道に沿って加工表面の各点に入射するイオンと、別の手法で測定に基づくラジカルの入射フラックス分布とから、各エッチングレート及びデポジションレートを算出し、その差分から表面各点での移動推移を算出する。
ＳＴＥＰ２−８の表面移動速度算出ステップの詳細について説明する。
ＳＴＥＰ２−８Ａとして、ＳＴＥＰ２−７で求めた加工表面の各点での各反応係数に基いて、各加工表面における表面材料とラジカルとの反応及びその表面材料とイオンとの反応を計算し、各材料の被覆率が定常状態となるまで繰り返す。これにより、エッチングレート及びデポジションレートがそれぞれ求まる。エッチングレートは、前述の式（５）のように、熱励起型化学反応、物理的スパッタリング、イオンアシスト反応のそれぞれによるエッチングレートの和として求める。デポジションレートは、前述の式（９）のように、堆積物が降り注ぐ効果、堆積物の生成、イオンアシスト反応のそれぞれによるデポジションレートの和として求める。これらの反応毎の各係数を加味して各レートを求めることで、紫外線による欠陥を考慮して、加工表面の移動推移を算出する。そして、ＳＴＥＰ２−８Ｂとして、エッチングレートとデポジションレートの差分から加工表面の移動推移を算出する。
次に、ＳＴＥＰ２−９として、ＳＴＥＰ２−８の表面移動速度算出ステップで求まった加工表面の各点での移動速度から加工条件で設定されている加工量又は加工時間を満たすか否かを判定し、満たさない場合には、ＳＴＥＰ２−３に戻って新たに加工表面各点を設定し直してＳＴＥＰ２−４の軌道算出ステップに戻る。図７Ｂに示すように、ＳＴＥＰ２−８で求めた表面の移動量が、所定のエッチング量よりも大きい場合、すなわち、ＳＴＥＰ２−８で求めたエッチング量がＳＴＥＰ２−２で設定されているエッチング量に達していない場合には、新たに、表面各点を設定し直し（ＳＴＥＰ２−３）、ＳＴＥＰ２−４に戻るという処理を繰り返す。一方、ＳＴＥＰ２−８で求めたエッチング量がＳＴＥＰ２−２で設定されているエッチング量に達している場合には、ループから抜けて、求めた表面形状のデータを出力する。なお、エッチング量ではなく、エッチング時間によって、ループの処理の繰り返しを判断してもよい。
ここで、ＳＴＥＰ２−６を経由せずＳＴＥＰ２−７での再設定をしなければ、紫外線による欠陥の影響を考慮しないで、表面形状をシミュレートすることができる。
以上に説明した各事項について、次に詳細に説明する。
〔紫外線センサ〕
最初に、オンウエハセンサ１１のうち紫外線センサについて説明する。
図８は紫外線センサ１１Ｃの一例を模式的に示す断面図である。紫外線センサ１１Ｃの構成は、図示するように、シリコン基板４１上に絶縁膜としてシリコン酸化膜４２が設けられ、シリコン酸化膜４２上に電極となるよう所定のパターンを有する多結晶シリコン膜４３ａ、４３ｂが設けられ、さらに多結晶シリコン膜４３ａ，４３ｂ上に絶縁膜４４が積層されている。絶縁膜４４は所定の開口を有しており、多結晶シリコン膜４３ａ，４３ｂと導通している。
紫外線センサ１１Ｃは図８に示すユニットが複数並んで構成され、各絶縁膜４４は異なるバンドギャップを有する。絶縁膜４４としてシリコン酸化膜を用いると、シリコン酸化膜のバンドギャップエネルギーは８．８ｅＶであるので、このバンドギャップに対応する紫外線波長１４０ｎｍ以下の光が紫外線センサに照射されると電極としての多結晶シリコン４３ａ,４３ｂ間に電流が流れる。絶縁膜４４としてシリコン酸化膜を用いると、１４０ｎｍ以上の波長を有する光が照射されても電流は流れない。絶縁膜４４としてシリコン窒化膜を用いた場合、２５０ｎｍ以下の波長を有する光が照射されると電流が流れ、絶縁膜４４がシリコン窒化膜とシリコン酸化膜との積層構造を有する場合には波長２５０ｎｍ以上の光が照射されたときに電流が流れる。
このように、２つ以上の紫外線センサ１１Ｃを用いて、同じプラズマを照射した場合、そのプラズマの発する紫外線のスペクトルによってそれぞれのセンサに流れる電流は異なる。本発明の実施形態においては、このような性質を利用して、絶縁膜４４の種類が異なる複数の紫外線センサの電流値から紫外線スペクトルを計算する。
〔紫外線スペクトルの計算手法〕
紫外線スペクトルの計算手法について説明する。絶縁膜４４としてシリコン酸化膜一層で構成した紫外線センサ１１Ｃと、絶縁膜４４としてシリコン窒化膜一層で構成した紫外線センサ１１Ｃと、絶縁膜４４としてシリコン窒化膜とシリコン酸化膜との積層構造で構成した紫外線センサ１１Ｃと、からなる紫外線センサユニットに、プラズマを照射させ、各紫外線センサ１１Ｃに流れる電流値を元にして紫外線スペクトルを計算する。
この計算においては事前に学習を行う。先ず、例えば絶縁膜４４の異なる３種類の紫外線センサユニットにプラズマを照射した場合、各紫外線センサ１１Ｃに流れる電流を計測する。同じプラズマを紫外線分光器で測定し、紫外線強度が分かっている紫外線ランプの光を紫外線分光器で測定する。これらの結果から、紫外線分光器で測定した紫外線スペクトルは絶対光量（例えば光子／（ｃｍ2秒））に変換することができる。この方法により、各種のプラズマについて各紫外線センサ１１Ｃで検出した電流値と絶対光量紫外線スペクトルのデータセットを用意する。このデータセットを用意した後、フィードフォワードニューラルネットワークでシステムを構成する。
図９はニューラルネットワークの概要を示す図である。図９に示すように、入力をセンサの電流、出力を絶対光量紫外線スペクトルとし、データセットに基いてニューラルネットの重み付けを決定する。その際、出力は規格化した値若しくは正規化した値でもよいし、又はある関数で計算処理した値であってもよい。また、プラズマの発光輝線が分かっている場合には、発光輝線の波長をニューラルネットの出力として使用してもよい。
次に、図９に示すようなニューラルネットワークシステムを使用して、紫外線スペクトルの計算を行う。システムの学習が済んでしまえば、あらゆるプラズマ加工装置１０で使用することができる。
一例を挙げると、紫外線スペクトルを測定したいチャンバー１５に３種類の紫外線センサ１１Ｃを入れて放電によりプラズマを発生させる。紫外線センサ１１Ｃから出力される電流を測定しニューラルネットワークシステムに入力されると、ニューラルネットワークから紫外線スペクトルの絶対強度が出力される。
紫外線センサによる測定の正確性を確かめるために、チャンバー内に３種類の紫外線センサ１１Ｃを収容しておき、圧力０．７Ｐａとなるようアルゴン、ヨウ化３フッ化メタン、８フッ化シクロブタンをチャンバーに導入し、誘導結合型プラズマ源によりプラズマを生成した。３種類の紫外線センサ１Ｃによる測定データに基いて上記手法から発光スペクトルを求めた。一方、チャンバー中のプラズマを別途紫外線分光器で計測した。何れの測定で求めた発光スペクトルは相互にほぼ一致していた。よって、この手法の正しさを証明している。
ここで、前述の説明では、紫外線センサ１１Ｃを３種類用いたが、２種類でも４種類以上でもよい。また、ガス種はアルゴンやフルオロカーボンガス以外に、塩素や臭素などのほかのハロゲン、水素、窒素など各種のガスであってもよい。
〔紫外線照射損傷の計算〕
前述の紫外線強度スペクトルに基いて半導体デバイスに生じる紫外線照射損傷の計算手法について説明する。この計算手法は、紫外線の吸収量の計算過程と損傷量の計算過程とに分けることができる。
紫外線の吸収量の計算過程について説明する。例えば図１０に示すように、モデルとなるデバイス構造を先ず設定する。ここでは、シリコン酸化膜からなる単層膜での損傷の計算を例にとって説明する。デバイスから十分離れた場所（図の点線Ｌ）からデバイスに降り注ぐ光を計算する。具体的には、場所Ｌ上の点Ａで光る紫外線量をΓとすれば、立体角φに進む光は、Γ／２π×φ、となる。この光の強度をΓ1とし、デバイス中の材料の吸収効率をＡ（λ）とすると、この光は式（１３）に従ってデバイス中に吸収される。ここで、λは紫外線の波長である。
Figure 0005825492
 この方法を点Ａのあらゆる方向、場所Ｌのあらゆる点からの紫外線の軌道を計算するのに使用すれば、デバイス中に吸収される紫外光量を計算することができる。
ここで、本発明者らは、吸収される紫外光スペクトルと絶縁膜中に発生する欠陥（E' Center）の間には次のような関係があることを見出している。
Figure 0005825492
 ただし、ｎは欠陥密度、ｔは時間、φは紫外線の吸収量、λは紫外線の波長、τは時定数、ｆは欠陥生成係数であり、ｆ＝３．２１（λ−１０５．０）＋２５．０なる関係がある。
式（１４）を用いることにより、デバイス中に吸収された紫外光量からデバイス材料中に発生する欠陥密度を計算することが可能となる。こうして計算した欠陥密度の深さ方向分布は、電子スピン共鳴法で測定した欠陥密度の深さ方向分布と良く一致していることを確認している。
この手法は、例えばエッチングのような形状が変化していく場合にも適用することができ、形状の変化に伴い照射する光の吸収が生じる場所を変えていくことにより、エッチングが進行していく間に形成される欠陥密度を時間進展で計算することができる。
よって、紫外線センサ１１Ｃにより紫外線スペクトルを求め、この紫外線スペクトルから欠陥分布を求めることができる。すなわち、複数の紫外線センサ１１Ｃから出力された電流値の情報と、デバイスの構造やプロセス時間などから、デバイスに起こる欠陥密度を定量的に計算することができる。
〔紫外線スペクトルの応用〕
ちなみに、紫外線センサ１１Ｃにより紫外線スペクトルを求めて、半導体デバイスの電気特性劣化を計算することもできる。事前に紫外線スペクトルとトランジスタ劣化の関係を関係付けておく。例えばニューラルネットワークなどを用いて、紫外線スペクトルとトランジスタのチャージポンピング電流を関係付けておく。チャージポンピング電流は、シリコン酸化膜とシリコン基板の界面の欠陥及び界面準位に対応した値となるため、界面準位の測定でたびたび用いられるものである。
先ず、透過光量の計算を行う。図１０と同様にモデルとなるデバイス構造を設定し、光の軌道を計算すると、デバイスの核心部であるトランジスタにどのような波長の光が照射されるかが分かる。例えばモデルとしてシリコン酸化膜からなる単層膜を想定する。前記のニューラルネットを用いて、トランジスタ部に照射される光の情報から、トランジスタの劣化量を計算することが可能である。
ここで、ヨウ化３フッ化メタンプラズマをＭＯＳデバイスに照射した場合のチャージポンピング電流の計算結果と、チャージポンピング法で測定した実測の電流値とを比較した結果、良い一致が見られた。
以上のことから、複数の紫外線センサ１１Ｃから出力された電流値の情報と、デバイスの構造やプロセス時間などから、トランジスタに起こる欠陥密度を定量的に計算することができる。
本発明の実施形態においては、前述したように、例えばシリコン酸化膜の単層、シリコン窒化膜の単層、シリコン窒化膜とシリコン酸化膜との積層をそれぞれ有する三種類の紫外線センサ１１Ｃを用い、これらの紫外線センサ１１Ｃが紫外線に暴露する際に流れる電流を計測する。そして、予め電流値と紫外線スペクトルとの関係を蓄積したデータベースからニューラルネットワークを事前に構築しておき、測定時にはセンサの電流信号のみから紫外線スペクトルを導出するようにする。
この紫外線照射損傷の計算について説明する。紫外線センサ１１Ｃにおいて絶縁膜４４に紫外線が照射された場合、絶縁膜４４に生じる欠陥の生成速度が、紫外線光量及び紫外線波長の関数となる。この欠陥の密度は数十秒程度のある時定数で飽和することが分かっている。このことから、紫外線照射が生じた場合の欠陥密度が計算される。
〔オンウエハセンサのシース形状センサ〕
オンウエハセンサ１１中のシース形状センサにより、電子温度及び電子密度の測定を行い、その結果からシース長及びシース電圧を計算により求めることができる。又は、シース形状センサにより、イオン電流及びシース電圧の測定を行い、その結果からシース長を計算により求めることができる。
図１に示すように、プラズマ加工装置１０のチャンバー１５内にオンウエハセンサ１１を設置し、サンプルをエッチングする場合と同じ条件下で測定を行う。
図１に示すように、プラズマ加工装置１０のチャンバー１５内にオンウエハセンサ１１を設置し、サンプルをエッチングする場合と同じ条件下で測定を行う。図１１は、オンウエハセンサ１１のうちシース形状センサ１１Ａの一例を模式的に示す断面図である。図１１に示すように、シリコン基板３１の上にシリコン酸化膜３２が設けられ、シリコン酸化膜３２の上に所定のパターンを有するＡｌ電極３３が設けられ、Ａｌ電極３３の上に例えば０．３ミクロンの孔が多数開いたＡｌ2Ｏ3膜３４が設けられている。このシース形状センサ１１Ａは、プラズマプロセス処理される基板が配置されている状況とほぼ同一の状況となるよう配置される。シース形状センサ１１Ａの測定器１２（図１参照）について説明すると、プラズマ処理される基板がフローティング状態である場合には、図１１に示すように、Ａｌ電極３３には、フィルタ３０ａを必要に応じて介在させ、測定用の電源として直流電圧源３０ｂが接続されている。直流電圧源３０ｂからの出力電圧を可変して印加し、Ａｌ電極３３に流れる電流を計測器３０ｃで計測する。プラズマ処理される基板にｄｃバイアスやＲＦバイアスが印加される場合には、シース形状センサ１１Ａの測定器１２としては、測定用の電源が直流電源、高周波電源の何れか又はその組み合わせで構成され、測定用の電源とＡｌ電極３３とが配線により接続され、その配線に流れる電流のうち直流成分をフィルタを介在させて計測する。
先ず、プラズマ処理される基板がフローティング状態で配置される場合において、基板表面の荷電粒子による電流計測とシースに関する情報がどのようにして求められるかについて説明する。
この場合、基板上のシースはChild's Lawに従うと仮定することができる。基板に印加する電圧に応じて流れる電流が変化する。基板の電圧がフローティングポテンシャル（浮遊電位）よりも低いと、電子が電界に反発され、イオンのみが基板に流れる。基板の電圧がフローティングポテンシャルよりも高くプラズマポテンシャル、即ちプラズマ空間電位よりも低いと、イオンも電子も基板に流れる。基板の電位がプラズマポテンシャルよりも高いと基板にはイオンが流入せず電子電流のみが流れる。よって、シース形状センサ１１Ａの下部電極であるＡｌ電極の電圧を変化させて電流−電圧特性を測定することにより、プラズマ中の電子密度、電子温度、シース長が求められる。
図１２は、シース形状センサ１１Ａから求められる電流−電圧特性を模式的に示す図である。図１２において、横軸はリニアスケールで示した電極の電位（Ｖ）であり、縦軸はログスケールで示した電流（ｍＡ）である。図１２に示すように、電流−電圧特性の傾きから電子温度が求まり、飽和電子電流から電子密度が求まる。こうして求めた電子密度、電子温度は基板近傍の重要な情報が含まれている。
具体的には、電流が０Ａになるとき、すなわち電子電流とイオン電流が等しくなるときの電圧がフローティングポテンシャルＶfであり、図１２で示すグラフにおいて、低電圧側を近似した直線と高電圧側を近似した直線との交点の横軸の座標からプラズマ電位Ｖpが求められ、その交点の縦軸の座標から電子電流Ｉe0が求められ、式（１５）、式（１６）により、電子温度ｎe、電子密度Ｔeが求まる。
Figure 0005825492
Figure 0005825492
 ここで、ｅは電気素量、ｋはボルツマン定数、Ｓは電極面積である。
式（１５）及び式（１６）で求めた電子温度及び電子密度から、式（１７）〜式（１９）を用いてシース長ｓ、シース電圧Ｖ0が求まる。なお、λDeはデバイ長である。
Figure 0005825492
Figure 0005825492
Figure 0005825492
 ここで、式（１９）については、実際にはバイアス電圧Ｖbiasを加算するなどして、基板つまりオンウエハセンサ１１にバイアス電圧が印加されていることを次の要領で考慮する。
プラズマ処理される基板にバイアスが印加される場合としてＲＦバイアスの印加を例にとって、基板表面の荷電粒子による電流計測とシースに関する情報がどのようにして求められるかについて説明する。
図１３は、図１１に示すようなシース形状センサ１１Ａを用いて、下部電極であるＡｌ電極３３にＲＦバイアスを印加したときの電流電圧特性を示す図である。図の横軸は印加される電圧の直流成分、縦軸は電流の直流成分である。何れの軸もリニアスケールで表示している。図中、■、●、▲、▼の各プロットの種類は高周波電力の大きさの違いであり、順に、高周波を印加していないとき、２０Ｗ，４０Ｗ，６０Ｗでそれぞれ高周波電力を印加したときである。
図１３から、高周波電力が増加するに従い、電流電圧の波形が負の電圧方向にシフトしていることが分かる。これは、下部電極、つまりＡｌ電極３３にＲＦバイアスが印加されると、基板には直流の自己バイアスが生じるためである。この場合、基板上のシースはChild's Lawに従わず、直流高電圧シースとして考える必要がある。従って、シース長を計算する際には、式（１７）を用いることができない。
基板に自己バイアスが生じると、電子はシース端で反射されてしまい、シース内には電子が存在しないで電子電流がゼロと近似することができる。一方、イオンはシース電圧により加速されながらシースを通り抜け、基板に到達する。イオン電流密度Ｊ0の連続の式と、エネルギー保存則を用いてポアソンの方程式を解くことにより、イオン電流密度Ｊ0として式（２０）が得られる。
Figure 0005825492
 式（２０）はChild-Langmuir の式と本質的に同じであり、電子の代わりにイオンの空間電荷効果を扱ったことになる。式（２０）より式（２１）が求められる。
Figure 0005825492
 式（２０）、式（２１）において、ｓはシース長（ｍ）であり、J0はイオン電流密度（Ａ／ｍ2）であり、ｍiはイオン質量（ｋｇ）であり、Ｖoはシース電圧（Ｖ）である。
ＲＦバイアスを印加していないときは、シース電圧は、プラズマポテンシャルとフローティングポテンシャルとの差で求められる。これに対して、ＲＦバイアスが印加されているときは、シース電圧にはフローティング状態のシース電圧に加えてさらに自己バイアス電圧が加わる。よって、シース電圧は式（２２）から求めることができる。
Figure 0005825492
 ここで、シフト量Ｖshiftは、ＲＦバイアスを印加した状態での電流電圧波形が、ＲＦバイアスを印加していない状態での電流電圧波形に対して負の電圧方向へどれだけの大きさシフトしたかで求めることができる。なお、電子温度に比べて負の自己バイアス電圧が非常に大きい場合には、測定電圧をシース電圧Ｖ0とみなして利用することもある。
イオン飽和電流密度Ｊ0については、電流−電圧波形のうち、負の電圧を印加した場合の領域、つまり、イオン飽和電流における電流値を電極面積で割ることにより求めることができる。
よって、シース電圧Ｖ0とイオン飽和電流密度Ｊ0とが求められるので、式（２１）よりシース長ｓを求めることができる。式（２１）は上述したモデルから求めたものであって、必ずしもこの式に限定されるものではなく、シースモデルが別であってもよい。
なお、ＲＦバイアスを印加している場合には、図１３に示す電流電圧特性から電子密度、電子温度については求めることができず、シース長が求められるに過ぎない。よって、プラズマの電子密度、電子温度に関する情報が必要な場合には、下部電極であるＡｌ電極３３をフローティング状態にして電流電圧波形を計測し、前述した基板がフローティングの状態で行った場合と同様に、電子密度、電子温度を計測することができる。
〔オンウエハセンサのチャージアップセンサ〕
図１４は、オンウエハセンサ１１のうちチャージアップセンサ１１Ｂを模式的に示す断面図である。チャージアップセンサ１１Ｂは全体として積層構造を有する。図１４に示すように、このチャージアップセンサ１１Ｂは、シリコン基板３５の上にシリコン酸化膜３６が設けられ、シリコン酸化膜３６の上に所定のパターンを有する第１の多結晶シリコン膜３７が設けられ、第１の多結晶シリコン膜３７の上に所定の溝を有するシリコン酸化膜３８が設けられ、シリコン酸化膜３８上に第２の多結晶シリコン膜３９が設けられた積層構造である。チャージアップセンサ１１Ｂには、多結晶膜３７、シリコン酸化膜３８を貫く多数の孔が例えば０．１ミクロン径で開けられている。チャージアップセンサ１１Ｂをプラズマプロセス中に設置すると、等方性の速度分布を持つ電子は孔底までたどり着くことができないが、基板に加速されるイオンは孔底まで達することができる。よって、基板表面と孔底では異なる電位となる。第１の多結晶シリコン膜３７の電位を測定することで孔底の電位を、また、第２の多結晶シリコン膜３９の電位を測定することで表面の電位を求めることが可能である。
図１５は、チャージアップセンサ１１Ｂにより求めた表面電位、即ち第２の多結晶シリコン膜３９の電位と、孔底電位、即ち、第１の多結晶シリコン膜３７の電位の高周波電力依存性を示す実測例である。チャージアップセンサ１１Ｂを用いることにより、微細な構造における電位の偏りを定量的に測定することができる。
〔シース電位分布の計算〕
前述したように、式（１７）から算出したシース長から、電位計算の解析領域を決定し、シース電圧を境界条件として与えてシース電位を算出する。具体的には、解析領域として、基板表面からシース長だけの上部の領域と、微細パターンが形成される下部の領域を設定する。
〔軌道計算〕
次に、モンテカルロシミュレーション法により粒子軌道計算を行う。
前述のようにして求めたシース電位分布から、イオン粒子軌道の計算を行う。粒子は、シース上端から基板に向かって垂直に入射し、与えられている電位分布に従って加速し、軌道が曲げられ、解析領域の下側の基板に衝突する。
粒子の初期の速度ｕionは、実測で得られた電子温度から式（２３）により求まるＢｏｈｍ速度に基いて定める。
Figure 0005825492
 求められた粒子軌道から、基板にぶつかる場所毎の入射角度を求める。
イオンの基板入射角度分布及びエネルギー分布に基いて、プラズマエッチングシミュレーションを行う。その際、シース電位分布により曲げられたイオン軌道の影響は、イオン入射フラックスの角度分布に反映させて計算を行う。その後、プラズマエッチングシミュレーションを前述した手順により求める。
以下、実施例により本発明をさらに詳細に説明する。
シース形状センサ１１Ａ及びチャージアップセンサ１１Ｂを用いて、これらの電気的な測定から得られた基板近傍の情報からイオン軌道を計算した。図１６は実施例での手順を示すフロー図である。
ＳＴＥＰ３−１、ＳＴＥＰ３−２として、シース形状センサ１１Ａを用いて基板近傍の電子温度及び電子密度を求める。また、チャージアップセンサ１１Ｂを用いて基板表面電位及び孔底の電位を求める。
ここで、イオン軌道を計算するモデルを図１７に示すように設定した。図１７（Ａ）はイオン軌道を計算するために設置したモデルを示す図であり、（Ｂ）は（Ａ）の溝の側壁の拡大を示す図である。シリコン酸化膜の孔加工を仮定し、孔の寸法は１００ｎｍ、孔の深さは１５００ｎｍとし、孔は軸対象として、図１７（Ａ）の右半分だけを計算する。電子温度から電子の速度及びイオンの初速を求める。
ＳＴＥＰ３−３として、先ず、第一の電子の発射位置を図１７のｙ＝０、ｘ＝ランダムとして決める。次に電子の発射方向をランダムに決める。電子は発射位置から電界に沿って運動し、電子がパターンに衝突するまで運動の計算を行う。パターンに衝突した電子はその位置に蓄積する。次に第一のイオンの発射位置を図のｙ＝０、ｘ＝ランダムとして決める。イオンは初速をもって基板に垂直に運動する。イオンは発射位置から電界に沿って運動し、イオンがパターンに衝突するまで運動の計算を行う。パターンに衝突したイオンはその位置に蓄積する。
ＳＴＥＰ３−４として、蓄積した電子やイオンによる電界を計算し、電界を変化させる。その際、後から来る電子、イオンは電界により加減速される（ＳＴＥＰ３−５）。
さらに第二の電子及び第二のイオンの運動計算、電界計算、第三の電子及び第三のイオンの運動計算、そして電界計算というように運動の計算と電界の計算を交互に行う。電界計算をしても電界が変わらなくなるまで荷電粒子の運動の計算と電界の計算を行う（ＳＴＥＰ３−６）。
こうして得られた電界を元に、再度、イオンの軌道を求めることで微細構造中のイオン軌道を求めることができる。その際、パターン側壁はある程度の導電性を持つことが予想されるため、側壁抵抗を仮定して、孔底の電位を実測値に合わせることにより、イオン軌道の信頼性を向上させることができる。
具体的には、図１７（Ｂ）に示すように、シリコン酸化膜における孔の側壁部が複数の要素に分けられ、表面要素の点毎に電位を仮定する。図１４に示すチャージアップセンサ１１Ｂを用いることで、第２の多結晶シリコン膜３９の電位（この電位を一般には加工表面の電位と呼ぶ。）と、第１の多結晶シリコン膜３７の電位（この電位を一般に底部の電位と呼ぶ。）とを、図１５のように計測できる。よって、図１７（Ｂ）に示すように、側壁部における側壁部表面抵抗Ｒとし、例えば、ある点（第１の点）での電荷密度をρ、電位をＶ1とし、その上下の点（この点の一方を第０の点、他方を第２の点）での電位をそれぞれＶ0、Ｖ2とする。また、第１の点に入射する電子、イオンの量を、それぞれフラックス密度で表し、電子フラックスΓe，イオンフラックスΓpとする。すると、第１の点における電荷密度ρは、式（２１）で求められる。なお、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ0は加工表面の電位と底部の電位とから、各点の配列、各点での材料の導電率等から、算出することができる。
Figure 0005825492
 このように、加工面を模したチャージアップセンサ１１Ｂにおける表面電位及び底部電位の実測データを用いて、加工溝の側壁抵抗を加味して加工溝表面の電荷分布を求めることで、溝内での荷電粒子の挙動を把握することができる。
図１８は、実施例で求めたイオン軌道を示す図である。プラズマ発生などの条件は、Ａｒを５ｍＴ、誘導結合型プラズマのパワーを１ｋＷ、基板バイアスを１００Ｗとした。図１８から、イオンの軌道は深くなるほど中央に集中し、エッチングが先細りになることが予想できる。
エッチング対象はシリコン酸化膜の孔であるが、溝パターンや電極パターンでもよく、材料もシリコン窒化膜やシリコン炭窒化膜、炭素ドープシリコン酸化膜であってもよい。
このようにしてイオンの軌道のみならず、イオンのフラックス及びエネルギーも同時に求め、エッチング形状を求めた。図１９は求めたエッチング形状を示した図である。図１９から、孔が深くなるほどイオンの軌道が孔中央に集まるので、エッチング形状も先細りとなることが分かる。
本発明の実施形態では、オンウエハセンサによる電気的な測定のみならず、基板近傍の情報を発光分光や質量分析によりラジカルやイオンの種類、密度を求め、この求めた情報からエッチング形状を計算することができる。例えば、オンウエハセンサの測定時にチャンバーのビューポートからプラズマの発光を測定する。そして、発光データから基板に流入するラジカルの種類およびフラックスを計算することができる。これらラジカルやイオンのデータ及びイオンフラックス・エネルギーと被エッチング材料の加工量の関係を別途求めておけば、エッチング量を計算することができる。
１：プラズマプロセス加工形状予測システム
２：ネットワーク
１０：プラズマ加工装置
１１：オンウエハセンサ
１１Ａ：シース形状センサ
１１Ｂ：チャージアップセンサ
１１Ｃ：紫外線センサ
１２：測定器
１５：チャンバー
２０：シミュレーション装置
２１：装置条件ＤＢ
２２：入射イオンＤＢ
２３：入射ラジカルＤＢ
２４：実測ＤＢ
２５：材料物性及び表面反応ＤＢ
２６：軌道計算手段
２７：表面形状計算手段
２８：ＧＵＩ
３０ａ：フィルタ
３０ｂ：直流電圧源
３０ｃ：計測器
３１：シリコン基板
３２：シリコン酸化膜
３３：Ａｌ電極
３４：アルミナ膜
３５：シリコン基板
３６：シリコン酸化膜
３７：第１の多結晶シリコン膜
３８：シリコン酸化膜
３９：第２の多結晶シリコン膜
４１：シリコン基板
４２：シリコン酸化膜
４３ａ，４３ｂ：多結晶シリコン膜
４３：多結晶シリコン膜
４４：絶縁膜

Claims (7)

  1. プラズマ加工装置内に加工対象物と同様に収容されてプラズマ状態をモニタリングするセンサからの実測データに基いて、プラズマ加工装置による加工表面形状を予測するプラズマプロセスによる加工形状の予測システムにおいて、
    プラズマ加工装置の運転条件毎に、荷電粒子のフラックスの入射エネルギー分布及び角度分布に関するデータを格納した入射イオンデータベースと、
    プラズマ加工装置の運転条件毎に、ラジカルの入射エネルギー分布及び入射角度分布に関するデータを格納した入射ラジカルデータベースと、
    ラジカル吸着反応計算、イオン反応計算及び熱励起型化学反応計算でそれぞれ必要となる反応毎の各種係数と、軌道計算及び反応計算で必要となる材料毎の物性値とを格納した材料物性及び表面反応データベースと、
    プラズマ加工装置の運転条件毎に、前記センサの実測データから電子温度、電子密度が前記入射イオンデータベース及び前記入射ラジカルデータベースにそれぞれ格納されているデータと関係付けて格納されている実測データベースと、
    前記センサから入力される実測データのうち電流−電圧特性から求められる電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は該電流−電圧特性から求められるイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、加工表面における各点での電荷蓄積量を境界条件としてポアソンの方程式から電界分布を求め、その電界分布により次に加工表面に流入する荷電粒子の軌道が収束するまで、軌道計算を繰り返し行うことにより、プラズマから加工表面に入射する荷電粒子の軌道を求める軌道計算手段と、
    前記軌道計算手段で求まる荷電粒子の軌道に基いて加工表面の各点に入射する各種イオンを求め、前記入射イオンデータベースと前記入射ラジカルデータベースと前記材料物性及び表面反応データベースと前記実測データベースに格納されているデータを用いて、加工表面の各点における反応計算を行ってエッチングレート及びデポジションレートを算出しその差分から加工表面の各点での移動速度を算出することで表面形状を算出する表面形状計算手段と、
    を有し、
    前記センサには紫外線センサを含んでおり、
    前記実測データベースは、前記紫外線センサから送られる実測データから紫外線吸収量を求めて格納しており、
    前記表面形状計算手段は、前記紫外線センサから送られる実測データから前記実測データベースに基いて定まる紫外線吸収量と紫外線の照射方向とから紫外線による欠陥発生分布を求め、前記材料物性及び表面反応データベース中に格納されている、ラジカル吸着反応計算、イオン反応計算及び熱励起型化学反応計算で用いる反応毎の各種係数を、求めた欠陥発生分布に対応して加工表面の各点に応じて選択し、加工表面の各点における反応計算に基いてエッチングレート及びデポジションレートを算出することを特徴とする、プラズマプロセスによる加工形状の予測システム。
  2. プラズマ加工装置内に加工対象物と同様に収容されてプラズマ状態をモニタリングするセンサからの実測データに基いて、プラズマ加工装置による加工表面形状を予測するプラズマプロセスによる加工形状の予測システムにおいて、
    プラズマ加工装置の運転条件毎に、荷電粒子のフラックスの入射エネルギー分布及び角度分布に関するデータを格納した入射イオンデータベースと、
    プラズマ加工装置の運転条件毎に、ラジカルの入射エネルギー分布及び入射角度分布に関するデータを格納した入射ラジカルデータベースと、
    ラジカル吸着反応計算、イオン反応計算及び熱励起型化学反応計算でそれぞれ必要となる反応毎の各種係数と、軌道計算及び反応計算で必要となる材料毎の物性値とを格納した材料物性及び表面反応データベースと、
    プラズマ加工装置の運転条件毎に、前記センサの実測データから電子温度、電子密度が前記入射イオンデータベース及び前記入射ラジカルデータベースにそれぞれ格納されているデータと関係付けて格納されている実測データベースと、
    前記センサから入力される実測データのうち電流−電圧特性から求められる電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は該電流−電圧特性から求められるイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、加工表面における各点での電荷蓄積量を境界条件としてポアソンの方程式から電界分布を求め、その電界分布により次に加工表面に流入する荷電粒子の軌道が収束するまで、軌道計算を繰り返し行うことにより、プラズマから加工表面に入射する荷電粒子の軌道を求める軌道計算手段と、
    前記軌道計算手段で求まる荷電粒子の軌道に基いて加工表面の各点に入射する各種イオンを求め、前記入射イオンデータベースと前記入射ラジカルデータベースと前記材料物性及び表面反応データベースと前記実測データベースに格納されているデータを用いて、加工表面の各点における反応計算を行ってエッチングレート及びデポジションレートを算出しその差分から加工表面の各点での移動速度を算出することで表面形状を算出する表面形状計算手段と、
    を有し、
    前記プラズマ加工装置内のセンサが、溝を有するチャージアップセンサを含んでおり、 前記軌道計算手段は、前記チャージアップセンサから送られてくる表面電位及び前記溝の底部電位の実測データと加工溝の側壁抵抗と加工溝各点に入射する電子、イオンのフラックス密度とから、加工溝各点における電荷密度を求めることにより、加工溝表面の電荷分布を求めてから、電界分布を求めることを特徴とする、プラズマプロセスによる加工形状の予測システム。
  3. さらに、プラズマ加工装置の種類、型番、加工条件を含む装置条件に関する情報を格納する装置条件データベースを備え、
    前記入射イオンデータベース、前記入射ラジカルデータベース及び前記実測データベースが前記装置条件データベースに格納されている情報毎に格納されていることを特徴とする、請求項１又は２に記載のプラズマプロセスによる加工形状の予測システム。
  4. 基板表面近傍を複数の要素に分割し、初期状態及びプラズマ加工条件を設定し、プラズマプロセスにより生じる加工表面形状を予測する、プラズマプロセスによる加工形状の予測方法において、
    加工条件下で生成されるプラズマの実測データのうち電流−電圧特性から求めた電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は、該電流−電圧特性から求めたイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、加工表面における各点での電荷蓄積量を境界条件としてポアソンの方程式から電界分布を求め、その電界分布により次に加工表面に流入する荷電粒子の軌道が収束するまで、軌道計算を繰り返し行うことにより、プラズマから加工表面に入射する荷電粒子の軌道を算出する軌道算出ステップと、
    前記軌道算出ステップにおいて算出した荷電粒子の軌道に沿って加工表面の各点に入射するイオン種を求め、そのイオン種とラジカルの入射フラックス分布を用いて、加工表面の各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出し、その差分から表面各点での移動速度を求める表面移動速度算出ステップと、
    前記表面移動速度算出ステップで求まった加工表面の各点での移動速度から加工条件で設定されている加工量を満たすか否かを判定し、満たさない場合には新たに加工表面各点を設定し直して前記軌道算出ステップに戻るステップと、
    を含み、
    前記表面移動速度算出ステップでは、加工条件下で生成されるプラズマから加工表面の各点に入射する紫外線の量の実測データを用いて、加工表面近傍での紫外線吸収率から、加工表面近傍に生じる欠陥分布を求め、この欠陥分布に基いて、各種ラジカルやイオンの加工表面との吸着率及び離脱率を加工表面の各点毎に再設定して、加工表面での各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出することを特徴とする、プラズマプロセスによる加工形状の予測方法。
  5. 基板表面近傍を複数の要素に分割し、初期状態及びプラズマ加工条件を設定し、プラズマプロセスにより生じる加工表面形状を予測する、プラズマプロセスによる加工形状の予測方法において、
    加工条件下で生成されるプラズマの実測データのうち電流−電圧特性から求めた電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は、該電流−電圧特性から求めたイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、加工表面における各点での電荷蓄積量を境界条件としてポアソンの方程式から電界分布を求め、その電界分布により次に加工表面に流入する荷電粒子の軌道が収束するまで、軌道計算を繰り返し行うことにより、プラズマから加工表面に入射する荷電粒子の軌道を算出する軌道算出ステップと、
    前記軌道算出ステップにおいて算出した荷電粒子の軌道に沿って加工表面の各点に入射するイオン種を求め、そのイオン種とラジカルの入射フラックス分布を用いて、加工表面の各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出し、その差分から表面各点での移動速度を求める表面移動速度算出ステップと、
    前記表面移動速度算出ステップで求まった加工表面の各点での移動速度から加工条件で設定されている加工量を満たすか否かを判定し、満たさない場合には新たに加工表面各点を設定し直して前記軌道算出ステップに戻るステップと、
    を含み、
    前記軌道算出ステップでは、加工面を模したチャージアップセンサにおける表面電位及び底部電位の実測データと加工溝の側壁抵抗と加工溝各点に入射する電子、イオンのフラックス密度とから加工溝各点における電荷密度を求めることにより、加工溝表面の電荷分布を求めてから、電界分布を求めることを特徴とする、プラズマプロセスによる加工形状の予測方法。
  6. 基板表面近傍を複数の要素に分割し、初期状態及びプラズマ加工条件を設定し、プラズマプロセスにより生じる加工表面形状を予測する、プラズマプロセスによる加工形状の予測プログラムにおいて、
    加工条件下で生成されるプラズマの実測データのうち電流−電圧特性から求めた電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は該電流−電圧特性から求めたイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、加工表面における各点での電荷蓄積量を境界条件としてポアソンの方程式から電界分布を求め、その電界分布により次に加工表面に流入する荷電粒子の軌道が収束するまで、軌道計算を繰り返し行うことにより、プラズマから加工表面に入射する荷電粒子の軌道を算出する軌道算出ステップと、
    前記軌道算出ステップにおいて算出した荷電粒子の軌道に沿って加工表面の各点に入射するイオン種を求め、そのイオン種とラジカルの入射フラックス分布を用いて、加工表面の各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出し、その差分から表面各点での移動速度を求める表面移動速度算出ステップと、
    前記表面移動速度算出ステップで求まった加工表面の各点での移動速度から加工条件で設定されている加工量を満たすか否かを判定し、満たさない場合には新たに加工表面各点を設定し直して前記軌道算出ステップに戻るステップと、
    を含み、
    前記表面移動速度算出ステップでは、加工条件下で生成されるプラズマから加工表面の各点に入射する紫外線の量の実測データを用いて、加工表面近傍での紫外線吸収率から、加工表面近傍に生じる欠陥分布を求め、この欠陥分布に基いて、各種ラジカルやイオンの加工表面との吸着率及び離脱率を加工表面の各点毎に再設定して、加工表面での各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出することを特徴とする、プラズマプロセスによる加工形状の予測プログラム。
  7. 基板表面近傍を複数の要素に分割し、初期状態及びプラズマ加工条件を設定し、プラズマプロセスにより生じる加工表面形状を予測する、プラズマプロセスによる加工形状の予測プログラムにおいて、
    加工条件下で生成されるプラズマの実測データのうち電流−電圧特性から求めた電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は該電流−電圧特性から求めたイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、加工表面における各点での電荷蓄積量を境界条件としてポアソンの方程式から電界分布を求め、その電界分布により次に加工表面に流入する荷電粒子の軌道が収束するまで、軌道計算を繰り返し行うことにより、プラズマから加工表面に入射する荷電粒子の軌道を算出する軌道算出ステップと、
    前記軌道算出ステップにおいて算出した荷電粒子の軌道に沿って加工表面の各点に入射するイオン種を求め、そのイオン種とラジカルの入射フラックス分布を用いて、加工表面の各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出し、その差分から表面各点での移動速度を求める表面移動速度算出ステップと、
    前記表面移動速度算出ステップで求まった加工表面の各点での移動速度から加工条件で設定されている加工量を満たすか否かを判定し、満たさない場合には新たに加工表面各点を設定し直して前記軌道算出ステップに戻るステップと、
    を含み、
    前記軌道算出ステップでは、加工面を模したチャージアップセンサにおける表面電位及び底部電位の実測データと加工溝の側壁抵抗と加工溝各点に入射する電子、イオンのフラックス密度とから加工溝各点における電荷密度を求めることにより、加工溝表面の電荷分布を求めてから、電界分布を求めることを特徴とする、プラズマプロセスによる加工形状の予測プログラム。
JP2012505650A 2010-03-16 2011-03-11 プラズマプロセスによる加工形状の予測システム、方法及びプログラム Expired - Fee Related JP5825492B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012505650A JP5825492B2 (ja) 2010-03-16 2011-03-11 プラズマプロセスによる加工形状の予測システム、方法及びプログラム

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010060028 2010-03-16
JP2010060028 2010-03-16
PCT/JP2011/055848 WO2011115023A1 (ja) 2010-03-16 2011-03-11 プラズマプロセスによる加工形状の予測システム、方法及びプログラム
JP2012505650A JP5825492B2 (ja) 2010-03-16 2011-03-11 プラズマプロセスによる加工形状の予測システム、方法及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2011115023A1 JPWO2011115023A1 (ja) 2013-06-27
JP5825492B2 true JP5825492B2 (ja) 2015-12-02

Family

ID=44649117

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012505650A Expired - Fee Related JP5825492B2 (ja) 2010-03-16 2011-03-11 プラズマプロセスによる加工形状の予測システム、方法及びプログラム

Country Status (6)

Country Link
US (1) US9620338B2 (ja)
EP (1) EP2549523A4 (ja)
JP (1) JP5825492B2 (ja)
KR (1) KR101656762B1 (ja)
TW (1) TWI496185B (ja)
WO (1) WO2011115023A1 (ja)

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5732843B2 (ja) * 2010-12-21 2015-06-10 ソニー株式会社 シミュレータ、加工装置、ダメージ評価方法、及び、ダメージ評価プログラム
JP5685762B2 (ja) * 2011-03-07 2015-03-18 みずほ情報総研株式会社 プラズマ加工形状シミュレーション装置及びプログラム
US9287097B2 (en) * 2011-11-30 2016-03-15 Sony Corporation Predicting ultraviolet ray damage with visible wavelength spectroscopy during a semiconductor manufacturing process
KR101446083B1 (ko) * 2013-07-15 2014-10-01 한국과학기술원 ExB 탐침의 신호 처리 방법
JP6117746B2 (ja) * 2014-07-30 2017-04-19 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 エッチング特性推定方法、プログラム、情報処理装置、加工装置、設計方法、および、製造方法
JP6781689B2 (ja) * 2015-02-20 2020-11-04 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 情報処理装置、加工装置、推定方法、プログラム、および、加工方法
US9792393B2 (en) * 2016-02-08 2017-10-17 Lam Research Corporation Methods and apparatuses for etch profile optimization by reflectance spectra matching and surface kinetic model optimization
JP2018067677A (ja) * 2016-10-21 2018-04-26 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 ダメージ予測方法、プログラム、および半導体加工システム
CN109243955B (zh) * 2017-07-11 2020-10-13 北京北方华创微电子装备有限公司 等离子体起辉状态监测方法及监测装置和半导体处理设备
KR20190048491A (ko) 2017-10-31 2019-05-09 삼성전자주식회사 식각 효과 예측 방법 및 입력 파라미터 결정 방법
KR102608468B1 (ko) * 2017-11-28 2023-12-01 삼성전자주식회사 배터리 상태 추정 방법 및 장치
US10572697B2 (en) 2018-04-06 2020-02-25 Lam Research Corporation Method of etch model calibration using optical scatterometry
KR20200131342A (ko) 2018-04-10 2020-11-23 램 리써치 코포레이션 레지스트 및 에칭 모델링
CN111971551A (zh) 2018-04-10 2020-11-20 朗姆研究公司 机器学习中的光学计量以表征特征
US11520953B2 (en) 2018-05-03 2022-12-06 Lam Research Corporation Predicting etch characteristics in thermal etching and atomic layer etching
US11153960B1 (en) * 2018-06-08 2021-10-19 Innoveering, LLC Plasma-based electro-optical sensing and methods
JP7125749B2 (ja) * 2018-10-29 2022-08-25 株式会社日立ハイテクサイエンス 荷電粒子ビーム装置
KR102242572B1 (ko) * 2019-11-04 2021-04-21 한국핵융합에너지연구원 플라즈마 장비의 시뮬레이션 방법 및 장치
KR20210064445A (ko) 2019-11-25 2021-06-03 삼성전자주식회사 반도체 공정 시뮬레이션 시스템 및 그것의 시뮬레이션 방법
KR102299463B1 (ko) * 2020-04-23 2021-09-08 한국핵융합에너지연구원 플라즈마 진단 방법 및 장치
US20230170192A1 (en) * 2021-11-29 2023-06-01 Applied Materials, Inc. Method and apparatus for realtime wafer potential measurement in a plasma processing chamber
WO2023199380A1 (ja) * 2022-04-11 2023-10-19 三菱電機株式会社 プラズマ処理システム及び学習済モデルの製造方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09266199A (ja) * 1996-03-29 1997-10-07 Hitachi Ltd プラズマの評価方法ならびに装置
JP2000150607A (ja) * 1998-11-09 2000-05-30 Toshiba Corp シミュレーション方法、シミュレータ、シミュレーションプログラムを格納した記録媒体、パターン設計方法、パターン設計装置、パターン設計プログラムを格納した記録媒体、および半導体装置の製造方法
JP2005217276A (ja) * 2004-01-30 2005-08-11 Konica Minolta Holdings Inc ハイブリッド反応モデルを用いたシミュレーションシステムまたはシミュレーション方法。
JP2009283838A (ja) * 2008-05-26 2009-12-03 Oki Semiconductor Co Ltd 紫外光モニタリングシステム

Family Cites Families (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4344142A (en) * 1974-05-23 1982-08-10 Federal-Mogul Corporation Direct digital control of rubber molding presses
US5070469A (en) * 1988-11-29 1991-12-03 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Topography simulation method
US5728253A (en) * 1993-03-04 1998-03-17 Tokyo Electron Limited Method and devices for detecting the end point of plasma process
US5421934A (en) * 1993-03-26 1995-06-06 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Dry-etching process simulator
US5733820A (en) * 1995-04-27 1998-03-31 Sharp Kabushiki Kaisha Dry etching method
JP3546596B2 (ja) * 1996-06-04 2004-07-28 ソニー株式会社 表面形状のシミュレーション方法
JPH10172792A (ja) * 1996-12-05 1998-06-26 Tokyo Electron Ltd プラズマ処理装置
US6153115A (en) * 1997-10-23 2000-11-28 Massachusetts Institute Of Technology Monitor of plasma processes with multivariate statistical analysis of plasma emission spectra
US6151532A (en) * 1998-03-03 2000-11-21 Lam Research Corporation Method and apparatus for predicting plasma-process surface profiles
US6355570B1 (en) * 1998-03-04 2002-03-12 Hitachi, Ltd. Semiconductor manufacturing methods, plasma processing methods and plasma processing apparatuses
US6492277B1 (en) * 1999-09-10 2002-12-10 Hitachi, Ltd. Specimen surface processing method and apparatus
US7041224B2 (en) * 1999-10-26 2006-05-09 Reflectivity, Inc. Method for vapor phase etching of silicon
TW525213B (en) * 2000-02-16 2003-03-21 Hitachi Ltd Process monitoring methods in a plasma processing apparatus, monitoring units, and a sample processing method using the monitoring units
US6633132B2 (en) * 2001-01-23 2003-10-14 Wafermasters Inc. Plasma gereration apparatus and method
JP4313046B2 (ja) * 2001-05-03 2009-08-12 アピト コープ．エス．アー． 表面処理用の活性ガスカーテンの発生方法および装置
JP4175456B2 (ja) 2002-03-26 2008-11-05 株式会社 東北テクノアーチ オンウエハ・モニタリング・システム
US20050028049A1 (en) * 2002-04-19 2005-02-03 Kameshwar Poolla Sensor methods and apparatus
US6830650B2 (en) * 2002-07-12 2004-12-14 Advanced Energy Industries, Inc. Wafer probe for measuring plasma and surface characteristics in plasma processing environments
US20050011611A1 (en) * 2002-07-12 2005-01-20 Mahoney Leonard J. Wafer probe for measuring plasma and surface characteristics in plasma processing environments
JP4068481B2 (ja) * 2003-02-28 2008-03-26 株式会社東芝 シミュレーション方法、シミュレーションプログラム、シミュレーション装置および表面反応装置
JP5404984B2 (ja) * 2003-04-24 2014-02-05 東京エレクトロン株式会社 プラズマモニタリング方法、プラズマモニタリング装置及びプラズマ処理装置
JP2005043052A (ja) * 2003-07-22 2005-02-17 Hitachi High-Technologies Corp 異物検出方法、処理装置および異物管理システム
US6902646B2 (en) * 2003-08-14 2005-06-07 Advanced Energy Industries, Inc. Sensor array for measuring plasma characteristics in plasma processing environments
KR100557673B1 (ko) * 2003-12-22 2006-03-06 어댑티브프라즈마테크놀로지 주식회사 플라즈마 장비를 시즌닝하는 방법
JP2005277361A (ja) 2004-02-25 2005-10-06 Toshiba Corp プロセス装置の制御システムおよび制御方法
JP2006066536A (ja) * 2004-08-25 2006-03-09 Hitachi High-Technologies Corp プラズマ処理装置及び処理方法
US7728253B2 (en) * 2005-06-29 2010-06-01 Northeastern University Nano-particle trap using a microplasma
US7902078B2 (en) * 2006-02-17 2011-03-08 Tokyo Electron Limited Processing method and plasma etching method
US7749398B2 (en) * 2006-09-29 2010-07-06 Tokyo Electron Limited Selective-redeposition sources for calibrating a plasma process
KR20080060426A (ko) * 2006-12-27 2008-07-02 세메스 주식회사 리모트 플라즈마 애싱 장치
JP5322413B2 (ja) * 2007-08-16 2013-10-23 株式会社東芝 シミュレーション方法およびシミュレーションプログラム
JP5026326B2 (ja) * 2008-04-04 2012-09-12 株式会社日立ハイテクノロジーズ エッチング処理状態の判定方法、システム
FR2938066B1 (fr) * 2008-11-06 2010-12-17 Centre Nat Rech Scient Systeme et procede d'analyse quantitative de la composition elementaire de la matiere par spectroscopie du plasma induit par laser (libs)
JP5383265B2 (ja) * 2009-03-17 2014-01-08 株式会社日立ハイテクノロジーズ エッチング装置、分析装置、エッチング処理方法、およびエッチング処理プログラム
JP5428450B2 (ja) * 2009-03-30 2014-02-26 ソニー株式会社 イオン照射ダメージの予測方法とイオン照射ダメージのシミュレータ、およびイオン照射装置とイオン照射方法
JP5608943B2 (ja) * 2009-03-31 2014-10-22 マイクロ化学技研株式会社 血漿分離装置及び方法
US8623171B2 (en) * 2009-04-03 2014-01-07 Varian Semiconductor Equipment Associates, Inc. Plasma processing apparatus
JP5406621B2 (ja) * 2009-08-06 2014-02-05 勝 堀 レーザー脱離イオン化質量分析用試料基板、これを用いたレーザー脱離イオン化質量分析方法及び装置
US10720350B2 (en) * 2010-09-28 2020-07-21 Kla-Tencore Corporation Etch-resistant coating on sensor wafers for in-situ measurement

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09266199A (ja) * 1996-03-29 1997-10-07 Hitachi Ltd プラズマの評価方法ならびに装置
JP2000150607A (ja) * 1998-11-09 2000-05-30 Toshiba Corp シミュレーション方法、シミュレータ、シミュレーションプログラムを格納した記録媒体、パターン設計方法、パターン設計装置、パターン設計プログラムを格納した記録媒体、および半導体装置の製造方法
JP2005217276A (ja) * 2004-01-30 2005-08-11 Konica Minolta Holdings Inc ハイブリッド反応モデルを用いたシミュレーションシステムまたはシミュレーション方法。
JP2009283838A (ja) * 2008-05-26 2009-12-03 Oki Semiconductor Co Ltd 紫外光モニタリングシステム

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CSNH200400123001; 藤田 秀樹 Ｈ． Ｆｕｊｉｔａ: '最近の当社のＣＡＥ技術について Ｒｅｃｅｎｔ ＣＡＥ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ Ｎｉｓｓｉｎ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ' 日新電機技報 第４８巻 第１号 Ｔｈｅ Ｎｉｓｓｉｎ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｒｅｖｉｅｗ 第４８巻第１号, 20030320, 第６ページ, 日新電機株式会社 *
CSNH200400155015; 尾上 誠司 Ｓｅｉｊｉ ＯＮＯＵＥ: '半導体プロセスを仮想設計するＴＣＡＤシミュレーション ＴＣＡＤ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｓｅｍｉｃｏｎｄ' 東芝レビュー 第５８巻 第６号 ＴＯＳＨＩＢＡ ＲＥＶＩＥＷ 第５８巻第６号, 20030601, 第６０-６３ページ, 株式会社東芝 ＴＯＳＨＩＢＡ ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ *
JPN6015003059; 尾上 誠司 Ｓｅｉｊｉ ＯＮＯＵＥ: '半導体プロセスを仮想設計するＴＣＡＤシミュレーション ＴＣＡＤ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｓｅｍｉｃｏｎｄ' 東芝レビュー 第５８巻 第６号 ＴＯＳＨＩＢＡ ＲＥＶＩＥＷ 第５８巻第６号, 20030601, 第６０-６３ページ, 株式会社東芝 ＴＯＳＨＩＢＡ ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ *
JPN6015003060; 藤田 秀樹 Ｈ． Ｆｕｊｉｔａ: '最近の当社のＣＡＥ技術について Ｒｅｃｅｎｔ ＣＡＥ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ Ｎｉｓｓｉｎ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ' 日新電機技報 第４８巻 第１号 Ｔｈｅ Ｎｉｓｓｉｎ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｒｅｖｉｅｗ 第４８巻第１号, 20030320, 第６ページ, 日新電機株式会社 *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2011115023A1 (ja) 2011-09-22
EP2549523A4 (en) 2016-03-30
KR20120139802A (ko) 2012-12-27
JPWO2011115023A1 (ja) 2013-06-27
TW201142914A (en) 2011-12-01
US9620338B2 (en) 2017-04-11
US20130013253A1 (en) 2013-01-10
KR101656762B1 (ko) 2016-09-12
EP2549523A1 (en) 2013-01-23
TWI496185B (zh) 2015-08-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5825492B2 (ja) プラズマプロセスによる加工形状の予測システム、方法及びプログラム
KR102577904B1 (ko) 엔드포인트 검출을 위한 에칭 계측 민감도
JP5685762B2 (ja) プラズマ加工形状シミュレーション装置及びプログラム
KR20100065321A (ko) 가스의 화학적 조성을 확인하는 방법 및 장치
Lynn Virtual metrology for plasma etch processes.
TW202234515A (zh) 電漿處理方法
Stillahn et al. Plasma diagnostics for unraveling process chemistry
Chang et al. A unified semi-global surface reaction model of polymer deposition and SiO2 etching in fluorocarbon plasma
Belen et al. Feature-scale model of Si etching in SF6∕ O2 plasma and comparison with experiments
Park et al. Micro-range uniformity control of the etching profile in the OLED display mass production referring to the PI-VM model
Hsu et al. Measurement and modeling of time-and spatial-resolved wafer surface temperature in inductively coupled plasmas
JP2011199072A (ja) 終点検出装置、プラズマ処理装置および終点検出方法
Moore et al. 2-dimensional ion velocity distributions measured by laser-induced fluorescence above a radio-frequency biased silicon wafer
Li et al. Understanding plasma enhanced chemical vapor deposition mechanisms in tetraethoxysilane-based plasma
Kim et al. Methodology for Plasma Diagnosis and Accurate Virtual Measurement Modeling Using Optical Emission Spectroscopy
Meng et al. Direct measurement and modeling of the redirected ion flux in a high-powered pulsed-plasma magnetron
Ji-Won et al. Development of Virtual Metrology Using Plasma Information Variables to Predict Si Etch Profile Processed by SF 6/O 2/Ar Capacitively Coupled Plasma
Petrović et al. Axial distribution of emission and rate of deposition of diamond-like film in rf discharges in CH4
McWilliams et al. Laser-induced fluorescence ion diagnostics in light of plasma processing
Vatsal et al. Model-Based XPS Technique for Characterization of Surface Composition on Nano-Scale SiCOH Sidewalls
Orlikovskii et al. In situDiagnostics of Plasma Processes in Microelectronics: The Current Status and Immediate Prospects, Part IV
Wells Electron beam exciter for optical emission spectroscopy and optical excitation cross section analysis in processing systems
Ikegawa et al. Scale-up of a parallel plate RF plasma etching reactor by using reactive gas flow simulations
JP2013115354A (ja) シミュレーション方法、シミュレーションプログラム、半導体製造装置
Titus Plasma diagnostics and plasma-surface interactions in inductively coupled plasmas

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20131209

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20131209

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20150127

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20150317

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: 20150908

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20150929

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5825492

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees