JP6437608B1

JP6437608B1 - 研磨装置、研磨方法、および研磨制御装置

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Publication number: JP6437608B1
Application number: JP2017173298A
Authority: JP
Inventors: 俊一小野; 三木　勉; 勉三木
Original assignee: Toshiba Memory Corp
Current assignee: Kioxia Corp
Priority date: 2017-09-08
Filing date: 2017-09-08
Publication date: 2018-12-12
Anticipated expiration: 2037-09-08
Also published as: US20190076985A1; US11110565B2; JP2019048344A

Abstract

【課題】研磨終点の検知感度を向上させることが可能な研磨装置を提供する。【解決手段】実施形態によれば、研磨装置は、音響センサと、音収集部と、分析部と、特徴量算出部と、終点判定部と、を備える。音響センサは、研磨対象物の研磨音を検出する。音収集部は、音響センサから研磨音を収集する。分析部は、所定の時間分解能で研磨音のパワースペクトルを周波数分析する。特徴量算出部は、分析部の分析結果を示す分析データを用いて、予め設定された時間差の関係にあるパワースペクトル同士の演算値を研磨の特徴量として算出する。終点判定部は、特徴量の変化に基づいて、研磨対象物の研磨終点を判定する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、研磨装置、研磨方法、および研磨制御装置に関する。

研磨対象物の研磨音を収集することによって、研磨終点を検知する方法が知られている。この方法では、研磨音のパワースペクトルが研磨状況を示す特徴量として算出され、研磨終点は、このパワースペクトル変化に基づいて判定される。

しかし、研磨音のパワースペクトル変化は、研磨部品の状態に影響を受ける場合がある。例えば、交換直後の研磨パッドで研磨対象物を研磨すると、研磨レートが交換前に比べて低くなる。その結果、研磨終点時における研磨音のパワースペクトル変化が小さくなるので、研磨終点の検知感度が低下する可能性が高い。

特開２００３−８６５５１号公報

研磨終点の検知感度を向上させることが可能な研磨装置、研磨方法、および研磨制御装置を提供する。

一実施形態によれば、研磨装置は、音響センサと、音収集部と、分析部と、特徴量算出部と、終点判定部と、を備える。音響センサは、研磨対象物の研磨音を検出する。音収集部は、音響センサから研磨音を収集する。分析部は、所定の時間分解能で研磨音のパワースペクトルを周波数分析する。特徴量算出部は、分析部の分析結果を示す分析データを用いて、予め設定された時間差の関係にあるパワースペクトル同士の演算値を研磨の特徴量として算出する。終点判定部は、特徴量の変化に基づいて、研磨対象物の研磨終点を判定する。

本実施形態に係る研磨装置の構成を模式的に示す図である。（ａ）は、研磨部品の交換前の研磨音のパワースペクトル変化を示すグラフであり、（ｂ）は、研磨部品の交換直後の研磨音のパワースペクトル変化を示すグラフである。本実施形態に係る研磨終点の検知方法を示すフローチャートである。分析データの一例を示す図である。特徴量算出方法を示すフローチャートである。（ａ）は、研磨レートが早い研磨音のパワースペクトル変化を示す図であり、（ｂ）は研磨レートが遅い研磨音のパワースペクトル変化を示す図である。特徴量データの一例を示す図である。特徴量データ処理を示すフローチャートである。低下開始時点ｔ_ｐを有する特徴量の変化を示す図である。（ａ）は特徴量の相関が高いことを示す図であり、（ｂ）は、特徴量との相関が低いことを示す図である。（ａ）は比較例の終点検知方法で用いる研磨音のパワースペクトルを示す図であり、（ｂ）は、本実施形態の終点検知方法で用いる研磨音のパワースペクトルを示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。本実施形態は、本発明を限定するものではない。

図１は、本実施形態に係る研磨装置の構成を模式的に示す図である。図１に示す研磨装置１は、研磨対象物１１を化学的機械的に研磨するＣＭＰ（Chemical Mechanical Polishing）装置である。本実施形態では、研磨対象物１１はウェハ状の半導体基板である。

研磨装置１は、研磨パッド１２と、研磨ヘッド１３と、駆動部１４と、研磨テーブル１５と、回転部１６と、スラリ供給部１７と、音響センサ１８と、ドレッサ１９と、研磨制御装置２０と、を備える。研磨制御装置２０は、研磨装置１の構成に含まれていてもよいし、研磨装置１から独立した構成であってもよい。

研磨パッド１２は、研磨テーブル１５に交換可能に保持されている。研磨パッド１２は、例えばポリウレタンで構成されている。研磨ヘッド１３は、研磨対象物１１を下向きに保持する。駆動部１４は、研磨ヘッド１３に連結されており、研磨ヘッド１３を駆動する。回転部１６は、研磨テーブル１５に連結されており、研磨テーブル１５を回転させる。スラリ供給部１７は、研磨パッド１２の表面にスラリ１００を供給する。ドレッサ１９は、研磨対象物１１の研磨終了後に研磨パッド１２の表面を研削する。

研磨装置１は、研磨対象物１１を駆動部１４により回転させ、研磨パッド１２を回転部１６により回転させ、研磨パッド１２の表面にスラリ供給部１７からスラリ１００を供給する。矢印Ｃ１は、研磨対象物１１や研磨ヘッド１３の回転方向を示す。矢印Ｃ２は、研磨パッド１２や研磨テーブル１５の回転方向を示す。そして、研磨装置１は、研磨対象物１１を駆動部１４により研磨パッド１２に押し付ける。その結果、研磨対象物１１の表面が研磨パッド１２により研磨される。研磨ヘッド１３、駆動部１４、研磨テーブル１５、回転部１６、およびスラリ供給部１７の動作は、研磨制御装置２０により制御される。

音響センサ１８は、研磨対象物１１の研磨中に発生する研磨音を集音し、研磨音の集音結果を研磨制御装置２０に出力する。音響センサ１８は、例えばマイクロフォンである。音響センサ１８の動作も、研磨制御装置２０により制御される。

図２（ａ）は、研磨部品の交換前の研磨音のパワースペクトル（power spectrum）変化を示すグラフである。図２（ｂ）は、研磨部品の交換直後の研磨音のパワースペクトル変化を示すグラフである。研磨部品には、例えば、研磨パッド１２またはドレッサ１９が該当する。なお、図２（ａ）における縦軸および横軸のスケールは、図２（ｂ）における縦軸および横軸のスケールと等しい。

研磨対象物１１において、例えば、シリコン基板上に配線パターンが形成され、さらに、配線パターン上にシリコン酸化膜等の絶縁膜が形成されているとする。研磨パッド１２でこの絶縁膜を研磨していくと、配線パターンが露出し始める。このとき、研磨パッド１２の交換前は、図２（ａ）に示すように、研磨終点時におけるパワースペクトル変化量ΔＰ１が大きいので、研磨終点の検知感度は高い。一方、研磨パッド１２またはドレッサ１９を交換すると、交換直後は、図２（ｂ）に示すように、パワースペクトル変化量ΔＰ２は小さいので、研磨終点の検知感度が低下してしまう。

そこで、本実施形態では、研磨終点の検知感度を向上させるための研磨制御装置２０が設けられている。研磨制御装置２０は、図１に示すように、音収集部２１と、分析部２２と、特徴量算出部２３と、特徴量処理部２４と、終点判定部２５と、制御部２６と、記録部２７と、を備える。以下、各部の機能および動作について、図３に示すフローチャートを参照しながら説明する。

図３は、本実施形態に係る研磨終点の検知方法を示すフローチャートである。まず、制御部２６が、研磨対象物１１の研磨を開始させる（ステップＳ１）。続いて、音収集部２１が、音響センサ１８で検出された研磨対象物１１の研磨音を収集する（ステップＳ２）。

次に、分析部２２が、収集された研磨音に対し周波数分析と時間周波数解析とを行う（ステップＳ３、Ｓ４）。本実施形態では、分析部２２は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって、所定の時間分解能で研磨音のパワースペクトルを周波数分析する。その結果、図４に示す分析データＤ１が記録部２７に記録される。この分析データＤ１は、研磨音のパワースペクトルＰを単位時間ｔおよび周波数ｆにそれぞれ対応付けて示している。この単位時間ｔは、周波数分析の時間分解の間隔である。

次に、特徴量算出部２３が、分析データＤ１を用いて、予め設定された時間差Δｔの関係にある研磨音のパワースペクトル同士の演算値を、研磨の特徴量として算出する（ステップＳ５）。ここで、図３に示すフローチャートからステップＳ５を抜き出して詳しく説明する。

図５は、特徴量算出方法を示すフローチャートである。図５に示すように、まず、特徴量算出部２３は、時間差Δｔを算出する（ステップＳ５１）。ここで、図６（ａ）および図６（ｂ）を用いて時間差Δｔの算出方法を説明する。

図６（ａ）は、研磨レートが早い研磨音のパワースペクトル変化を示す図であり、図６（ｂ）は研磨レートが遅い研磨音のパワースペクトル変化を示す図である。図６（ａ）および図６（ｂ）に示す研磨音のパワースペクトルを示すデータは、マスタ情報として記録部２７に予め記録されている。マスタ情報には、例えば、過去に研磨された研磨対象物１１のデータを用いることができる。なお、図６（ａ）における縦軸および横軸のスケールは、図６（ｂ）における縦軸および横軸のスケールと等しい。

時間差Δｔを算出するために、特徴量算出部２３は、まず、パワースペクトルの上昇開始時点（原点０）からパワースペクトルの低下開始時点ｔ_ｐまでの時間、すなわち、パワースペクトルの上昇時間を算出する。

次に、特徴量算出部２３は、低下開始時点ｔ_ｐと、低下開始時点ｔ_ｐから所定時間経過した経過点とを通る直線が時間軸と交わる交点ｔ_ｑを特定する。本実施形態では、所定時間は３単位時間（３ｔ）に設定されているが、３単位時間に限定されない。

次に、特徴量算出部２３は、仮想的な２次元座標に第１直角三角形Ｋ１および第２直角三角形Ｋ２を形成して時間差Δｔを算出する。第１直角三角形Ｋ１は、原点０と、低下開始時点ｔ_ｐと、低下開始時点ｔ_ｐにおけるパワースペクトルのピーク点とを頂点とする直角三角形である。一方、第２直角三角形Ｋ２は、低下開始時点ｔ_ｐと、上記ピーク点と、交点ｔ_ｑとを頂点とする直角三角形である。特徴量算出部２３は、パワースペクトルの上昇度合いを示す角度θ_１と、パワースペクトルの低下度合い示す角度θ₂と、を算出し、その後、算出したこれらの角度やピタゴラスの定理を用いて時間差Δｔを算出する。

上記のように算出された時間差Δｔは、パワースペクトルの低下時間に対応している。パワースペクトルの低下時間は、研磨レートに応じて変化する。そのため、特徴量算出部２３は、研磨環境に応じて最適なマスタ情報を選択して時間差Δｔを算出する。例えば、研磨パッド１２の交換直後に研磨対象物１１を研磨する場合、特徴量算出部２３は、図６（ｂ）に示すパワースペクトルのデータに基づいて時間差Δｔを算出する。

上記のように時間差Δｔが算出されると、特徴量算出部２３は、分析データＤ１を用いて、同一周波数内で時間差Δｔの関係にあるパワースペクトルＰ同士を乗算する（ステップＳ５２）。例えば、特徴量算出部２３は、分析データＤ１の周波数ｆ１における時間ｔ_１０のパワースペクトルＰ_１１０と、時間ｔ_２０のパワースペクトルＰ_１２０とを乗算する。この乗算値は、自己相関に対応する。自己相関とは、一の信号と、その一の信号を時間シフトした他の信号との整合性を示す尺度のことである。

次に、特徴量算出部２３は、分析データＤ１を用いて、異なる周波数間で時間差Δｔの関係にあるパワースペクトルＰ同士を乗算する（ステップＳ５３）。例えば、特徴量算出部２３は、周波数ｆ１における時間ｔ_１０のパワースペクトルＰ_１１０と、周波数ｆ２における時間ｔ_２０のパワースペクトルＰ_２２０とを乗算する。

特徴量算出部２３は、時間差Δｔの関係にある全ての組み合わせについてパワースペクトル同士の乗算値を算出するまでステップＳ５２およびステップＳ５３の動作を繰り返す（ステップＳ５４）。その結果、図７に示す特徴量データＤ２が記録部２７に記録される。特徴量データＤ２は、研磨音のパワースペクトルを単位時間および混合周波数Ｆにそれぞれ対応付けて示す。

次に、特徴量処理部２４が特徴量データＤ２を処理する（ステップＳ６）。ここで、図３に示すフローチャートからステップＳ６を抜き出して詳しく説明する。

図８は、特徴量データ処理を示すフローチャートである。まず、特徴量処理部２４は、特徴量データＤ２から、特徴量が上昇から低下へ変化している混合周波数を選定する（ステップＳ６１）。

ステップＳ６１では、特徴量処理部２４は、例えば、時間差Δｔの算出と同様に、特徴量の変化度合いを示す角度を算出する。特徴量が上昇から低下へ変化すると、この角度も変化する。ステップＳ６１によれば、特徴量処理部２４は、図９に示すように特徴量（feature quantities）が低下開始時点ｔ_ｐを有する混合周波数を選定するので、特徴量が一定の混合周波数は除かれる。このような特徴量は研磨の終点検知に適さない。そのため、特徴量データＤ２から終点検知に不要なデータを除くことができる。

次に、特徴量処理部２４は、ステップＳ６１で選定した混合周波数の組み合わせを決定する（ステップＳ６２）。次に、特徴量処理部２４は、２つの混合周波数の組み合わせの全てについて、特徴量の相関係数Ｒを算出する（ステップＳ６３）。相関係数Ｒは、共分散を、２つの混合周波数における各特徴量の標準偏差の積で除算することによって算出できる。

次に、特徴量処理部２４は、相関係数Ｒとしきい値とを比較する（ステップＳ６４）。本実施形態では、しきい値は０．５に設定されているが、０．５に限定されない。

図１０（ａ）は、混合周波数Ｆ１の特徴量と混合周波数Ｆ２の特徴量との相関を示す図である。また、図１０（ｂ）は、混合周波数Ｆ１の特徴量と混合周波数Ｆ３の特徴量との相関を示す図である。混合周波数Ｆ１〜Ｆ３の特徴量の波形は、図９に示されている。なお、図１０（ａ）における縦軸および横軸のスケールは、図１０（ｂ）における縦軸および横軸のスケールと等しい。

図９に示すように、混合周波数Ｆ１と混合周波数Ｆ２との間で特徴量の変化は類似している。そのため、図１０（ａ）に示すように、相関係数Ｒはしきい値以上になる。一方、混合周波数Ｆ１と混合周波数Ｆ３との間で特徴量の変化は相違している。そのため、図１０（ｂ）に示すように、相関係数Ｒはしきい値よりも小さくなる。

相関係数Ｒがしきい値以上である場合、特徴量処理部２４は、特徴量を合成する（ステップＳ６５）。これにより、研磨終点の検知に適したパワースペクトルが生成される。

次に、上記パワースペクトルの波形を滑らかな検知しやすい波形にするため、特徴量処理部２４は平滑化処理を行う（ステップＳ６６）。ステップＳ６６では、特徴量処理部２４は、例えば、パワースペクトルに対して単純移動平均処理を行う。

特徴量処理部２４による平滑化処理が終了すると、図３に示すように、終点判定部２５が、平滑化処理されたパワースペクトルにおけるパワースペクトル変化の検知によって、研磨終点を判定する（ステップＳ７）。終点判定部２５が研磨終点を検知すると、制御部２６が研磨対象物１１の研磨を終了させる（ステップＳ８）。具体的には、制御部２６は、回転部１６および駆動部１４の回転を停止させる。

図１１（ａ）は、比較例の終点検知方法で用いる研磨音のパワースペクトルを示す図である。図１１（ｂ）は、本実施形態の終点検知方法で用いる研磨音のパワースペクトルを示す図である。なお、図１１（ａ）における縦軸および横軸のスケールは、図１１（ｂ）における縦軸および横軸のスケールと等しい。

比較例の終点検知方法では、分析データＤ１のみを用いて研磨音のパワースペクトルを生成する。そのため、研磨環境が変化すると、図１１（ａ）の点線領域で示すように、研磨終点時におけるパワースペクトル変化量が小さくなる可能性が高い。

一方、上述した本実施形態によれば、分析データＤ１を用いて、時間差Δｔの関係にあるパワースペクトルの演算値を新たな特徴量として算出している。新たな特徴量は、研磨終点を検知しやすくなるように正規化されている。よって、図１１（ｂ）の点線領域で示すように、研磨終点時におけるパワースペクトル変化量が大きくなるので、研磨終点の検知感度を向上させることが可能となる。

なお、特許請求の範囲に記載された研磨装置または研磨制御装置は、
分析データと、特徴量算出部の算出結果を示す特徴量データと、を記録する記録部をさらに備えていてもよい。

また、上記研磨装置または上記研磨制御装置において、
特徴量算出部は、過去に研磨された研磨対象物のパワースペクトルの低下時間に基づいて時間差を算出してもよい。

また、上記研磨装置または上記研磨制御装置において、
記録部は、研磨レートが異なるパワースペクトルをマスタ情報として予め記録し、
特徴量算出部は、研磨環境に応じてマスタ情報を選択して時間差を算出してもよい。

また、上記研磨装置または上記研磨制御装置において、
特徴量処理部は、合成した特徴量に対して平滑化処理を行ってもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１８音響センサ、２０研磨制御装置、２１音収集部、２２分析部２２特徴量算出部、２４特徴量処理部、２５終点判定部

Claims

研磨対象物の研磨音を検出する音響センサと、
前記音響センサから前記研磨音を収集する音収集部と、
所定の時間分解能で前記研磨音のパワースペクトルを周波数分析する分析部と、
前記分析部の分析結果を示す分析データを用いて、予め設定された時間差の関係にある前記パワースペクトル同士の演算値を研磨の特徴量として算出する特徴量算出部と、
前記特徴量の変化に基づいて、前記研磨対象物の研磨終点を判定する終点判定部と、
を備え、
前記時間差が、前記パワースペクトルの低下時間に対応付けて設定され、
前記低下時間は、予め記録されたパワースペクトルの低下開始時点から、前記低下開始時点における当該パワースペクトルのピーク点と前記低下開始時点から所定時間経過したときの当該パワースペクトルの経過点とを結んだ直線が時間軸と交わる交点までの時間である、研磨装置。
研磨対象物の研磨音を検出する音響センサと、
前記音響センサから前記研磨音を収集する音収集部と、
所定の時間分解能で前記研磨音のパワースペクトルを周波数分析する分析部と、
前記分析部の分析結果を示す分析データを用いて、予め設定された時間差の関係にある前記パワースペクトル同士の演算値を研磨の特徴量として算出する特徴量算出部と、
前記演算値に対応する混合周波数が異なる前記特徴量同士の相関係数を算出し、算出した相関係数としきい値との比較結果に基づいて前記特徴量同士を合成する特徴量処理部と、
前記特徴量処理部で合成された特徴量の変化に基づいて、前記研磨対象物の研磨終点を判定する終点判定部と、
を備える研磨装置。
前記特徴量処理部は、前記特徴量の変化に基づいて、前記相関係数を算出する、請求項２に記載の研磨装置。
研磨対象物の研磨音を検出し、
前記研磨音を収集し、
所定の時間分解能で前記研磨音のパワースペクトルを周波数分析し、
前記周波数分析の結果を示す分析データを用いて、予め設定された時間差の関係にある前記パワースペクトルの演算値を研磨の特徴量として算出し、
前記特徴量の変化に基づいて、前記研磨対象物の研磨終点を判定し、
前記時間差を、前記パワースペクトルの低下時間に対応付けて設定し、
前記低下時間は、予め記録されたパワースペクトルの低下開始時点から、前記低下開始時点における当該パワースペクトルのピーク点と前記低下開始時点から所定時間経過したときの当該パワースペクトルの経過点とを結んだ直線が時間軸と交わる交点までの時間である、研磨方法。
研磨対象物の研磨音を検出し、
前記研磨音を収集し、
所定の時間分解能で前記研磨音のパワースペクトルを周波数分析し、
前記周波数分析の結果を示す分析データを用いて、予め設定された時間差の関係にある前記パワースペクトルの演算値を研磨の特徴量として算出し、
前記演算値に対応する混合周波数が異なる前記特徴量同士の相関係数を算出し、算出した相関係数としきい値との比較結果に基づいて前記特徴量同士を合成し、
合成後の特徴量の変化に基づいて、前記研磨対象物の研磨終点を判定する、
研磨方法。
研磨対象物の研磨音を収集する音収集部と、
所定の時間分解能で前記研磨音のパワースペクトルを周波数分析する分析部と、
前記分析部の分析結果を示す分析データを用いて、予め設定された時間差の関係にある前記パワースペクトルの演算値を研磨の特徴量として算出する特徴量算出部と、
前記特徴量の変化に基づいて、前記研磨対象物の研磨終点を判定する終点判定部と、
を備え、
前記時間差が、前記パワースペクトルの低下時間に対応付けて設定され、
前記低下時間は、予め記録されたパワースペクトルの低下開始時点から、前記低下開始時点における当該パワースペクトルのピーク点と前記低下開始時点から所定時間経過したときの当該パワースペクトルの経過点とを結んだ直線が時間軸と交わる交点までの時間である、研磨制御装置。
研磨対象物の研磨音を収集する音収集部と、
所定の時間分解能で前記研磨音のパワースペクトルを周波数分析する分析部と、
前記分析部の分析結果を示す分析データを用いて、予め設定された時間差の関係にある前記パワースペクトルの演算値を研磨の特徴量として算出する特徴量算出部と、
前記演算値に対応する混合周波数が異なる前記特徴量同士の相関係数を算出し、算出した相関係数としきい値との比較結果に基づいて前記特徴量同士を合成する特徴量処理部と、
前記特徴量処理部で合成された特徴量の変化に基づいて、前記研磨対象物の研磨終点を判定する終点判定部と、
を備える研磨制御装置。