JP6466131B2 - 研磨基板からのスペクトルデータのグループ分け - Google Patents

Description

本発明は、例えば基板の化学機械研磨を制御する、又は理解するために、研磨基板からのスペクトルデータをグループ分けすることに関する。

集積回路は通常、シリコンウェハに導電層、半導電層、又は絶縁層を連続的に堆積させることによって基板に形成される。様々な製造プロセスにおいて、基板の層の平坦化が求められる。例えば、特定の用途、例えば、金属層を研磨してパターン層のトレンチにバイアス、プラグ、及びラインを形成する場合に、パターン層の上面が露出するまで上位層が平坦化される。他の用途、例えば、フォトリソグラフィにおいて誘電体層が平坦化される場合に、上位層は下位層の上に望ましい厚みが残るまで研磨される。

化学機械研磨（ＣＭＰ）は、一つの受け入れられている平坦化の方法である。この平坦化の方法では通常、基板をキャリアヘッドに取り付ける必要がある。基板の露出面は通常、回転している研磨パッドに当接して置かれる。キャリアヘッドにより、基板に制御可能な負荷がかかり、基板が研磨パッドに押し付けられる。研磨粒子を有するスラリ等の研磨液が通常、研磨パッドの表面に供給される。

化学機械研磨の一つの問題は、研磨プロセスが完了したか否か、すなわち、基板層が所望の平坦度又は厚さまで平坦化されているか否か、又はいつ所望の量の材料が除去されたかを判断することである。基板層の初期の厚さ、スラリ組成物、研磨パッドの条件、研磨パッドと基板との間の相対速度、基板上の負荷の変動により、材料の除去速度が変動しうる。この変動は、研磨終点に到達するために要する時間の変動の原因となる。したがって、研磨終点を単なる研磨時間の関数として決定することができない可能性がある。

幾つかのシステムでは、基板は単独の計測工程において光学的に測定される。しかしながら、上記システムのスループットはしばしば限定されている。あるシステムでは、基板は研磨中に、インシトゥ、例えば研磨パッドの窓を通して光学的にモニタされる。しかしながら、既存の光学モニタ技術では、半導体デバイスメーカーの高まる要求を満たすことができない場合がある。

ある態様では、コンピュータベースの方法は、基板の複数の異なる位置において、基板から反射した複数の測定スペクトルを、一又は複数のコンピュータによって受信することを含む。基板は、異なる構造的特徴を有する少なくとも２つの領域を含む。本方法は、複数の測定スペクトルのスペクトル特性に基づいて、複数の測定スペクトルを任意の数のグループに分けるために、一又は複数のコンピュータによって複数の測定スペクトルにクラスタ化アルゴリズムを実行することと、複数の測定スペクトルからスペクトルのサブセットを有する特定グループを得るために、任意の数のグループの内の一つを選択することと、一又は複数のコンピュータにおいて、特定グループのスペクトルのサブセットに基づき、基板に対して少なくとも一つの特性値を決定することも含む。

別の態様では、コンピュータプログラム製品はコンピュータ可読媒体内に含まれ、基板の複数の異なる位置において基板から反射した複数の測定スペクトルをプロセッサに受信させるための命令を含む。基板は、異なる構造的特徴を有する少なくとも２つの領域を含む。プロセッサにはまた、複数の測定スペクトルのスペクトル特性に基づいて、複数の測定スペクトルを任意の数のグループに分けるために、複数の測定スペクトルにクラスタ化アルゴリズムを実行させ、複数の測定スペクトルからスペクトルのサブセットを有する特定グループを得るために、任意の数のグループの内の一つを選択させ、特定グループのスペクトルのサブセットに基づき、基板に対して少なくとも一つの特性値を決定させる。

別の態様では、コンピュータシステムはプロセッサ、メモリ、及びメモリを使用してプロセッサによって実行するためのプログラムを記憶する記憶デバイスを含む。プログラムには、基板の複数の異なる位置において基板から反射した複数の測定スペクトルをプロセッサに受信させるように構成された命令が含まれる。基板は、異なる構造的特徴を有する少なくとも２つの領域を備える。プロセッサにはまた、複数の測定スペクトルのスペクトル特性に基づいて、複数の測定スペクトルを任意の数のグループに分けるために、複数の測定スペクトルにクラスタ化アルゴリズムを実行させ、複数の測定スペクトルからスペクトルのサブセットを有する特定グループを得るために、任意の数のグループの内の一つを選択させ、コンピュータにおいて、特定グループのスペクトルのサブセットに基づき、基板に対して少なくとも一つの特性値を決定させる。

本方法、コンピュータプログラム製品、及び／又はコンピュータシステムの特定の実装態様は、下記の利点の内の一又は複数を含みうる。特性値は、基板の最外層の厚さである。
クラスタ化アルゴリズムは、Ｋ平均クラスタ化アルゴリズムを含む。クラスタ化アルゴリズムの実行には、各グループのセントロイドを初期化することが含まれる。各グループのセントロイドの初期化には、選択されたスペクトルを得るために、複数の測定スペクトルからスペクトルを選択することと、選択されたスペクトルのスペクトル特性を有するようにセントロイドを設定することとが含まれる。各グループのセントロイドの初期化には、複数の測定スペクトルから最大距離メトリックを有する一対のスペクトルを選択することと、一対のスペクトルの第１スペクトルのスペクトル特性を有するように第１セントロイドを設定することと、一対のスペクトルの第２スペクトルのスペクトル特性を有するように第２セントロイドを設定することとが含まれる。複数の測定スペクトルから最大距離メトリックを有する一対のスペクトルを選択することには、複数の測定スペクトルから各対のスペクトル間のユークリッド距離を決定することと、最大ユークリッド距離を有する一対のスペクトルを選択することとが含まれる。クラスタ化アルゴリズムの実行には、受信した複数のスペクトルの各スペクトルを、最も近い初期化されたセントロイドに割り当てて、割り当てに基づき複数のグループを形成することが含まれる。クラスタ化アルゴリズムの実行には、各グループのスペクトルを平均することによって、各グループの新たなセントロイドを生成することが含まれる。クラスタ化アルゴリズムの実行には、受信した複数のスペクトルの各スペクトルを、最も近い新たなセントロイドに再度割り当てて、割り当てに基づき複数の新たなグループを形成することが含まれる。クラスタ化アルゴリズムの実行には、新たなセントロイドを反復更新して、新たなセントロイドが収束するまで新たなグループを形成することが含まれる。グループの数は、基板に予測される領域の数に基づいて選択される。グループの数は、基板に予測される領域の数を超える、又はそれと等しい数になるように選択される。複数の測定スペクトルは、基板を研磨する前、又は研磨した後に、インラインモニタシステムを用いて測定される。複数の測定スペクトルは、基板を研磨している間にインシトゥモニタシステムを用いて測定される。研磨終点は、特性値に基づいて決定される。

特定の実装態様は、下記の利点のうちの一又は複数を含みうる。クラスタ化スペクトルのデータは、単一ウェハの異なる構造的特徴を示しうる。クラスタ化スペクトルに基づいて決定された特性値を使用して、異なる構造的特徴における研磨進捗を特徴づけることができる。研磨される層の厚さは、異なる構造的特徴を有する異なる場所において測定することができる。研磨終点は、ウェハ上の選択された構造的特徴に基づき、高い精度で決定することができる。所望の研磨終点を検出する終点システムの信頼性が上がる可能性がある。

研磨工程の一例の概略断面図である。 複数のゾーンを有する基板の概略上面図である。 インラインモニタ工程の一例の概略断面図である。 研磨パッドの上面図であり、基板においてインシトゥ測定が行われる場所を示す。 例示のダイの概略上面図である。 例示のダイの概略断面図である。 測定スペクトルをクラスタ化する例示のプロセスのフロー図である。 スペクトルのクラスタのセントロイドを初期化する例示のプロセスのフロー図である。

研磨作業を制御するためのある光学モニタ技術では、研磨している間にインシトゥで、又はインライン計測工程において基板から反射される光のスペクトルを測定して、例えば光学モデル等の関数を測定スペクトルに適合させる。別の技術では、測定スペクトルをライブラリからの複数の基準スペクトルと比較して、最適に一致する基準スペクトルを識別する。

光学モデルの適合、又は最適に一致する基準スペクトルの識別は、例えば最外層の厚さ等の特性値を生成するのに使用される。適合において、厚さは光学モデルの入力パラメータとして処理することができ、適合プロセスにより厚さの値が生成される。一致するものを見つけるために、基準スペクトルに関連付けされる厚さの値を識別することができる。

化学機械研磨を使用して、第１層の所望の厚さが除去される、第１層の所望の厚さが残る、又は第２層が露出するまで、基板を平坦化することができる。

一般に、基板は、例えば異なる層の積み重ね、及び異なる特徴密度等の異なる構造的特徴を有する領域を有する。加えて、異なる領域は異なる厚さを有しうる。光学モニタリングの実施において、基板の異なる領域又は最外層から反射した複数の光のスペクトルが測定される。本発明の方法及びシステムでは、これらのスペクトルを、異なる構造的特徴を有するこれらの異なる領域に対応する複数のクラスタ又はグループにクラスタ化する。スペクトルの各グループ又はクラスタは、対応する構造的特徴を特徴づける情報を含む。異なるスペクトルのグループ又はクラスタに基づいて決定された特性値を使用して、例えば研磨プロセスを制御する、又はトレースを通して研磨プロセスを理解することができる。

図１は、研磨装置１００の一例を示す図である。研磨装置１００は、研磨パッド１１０が位置する回転可能な円盤状のプラテン１２０を含む。プラテンは軸１２５周囲を回転するように操作可能である。例えば、モータ１２１はドライブシャフト１２４を回して、プラテン１２０を回転させることができる。研磨パッド１１０は、外側研磨層１１２及び軟性バッキング層１１４を有する二層研磨パッドであってよい。

研磨装置１００は、スラリ等の研磨液１３２を研磨パッド１１０に分注するためのポート１３０を含むことができる。研磨装置はまた、研磨パッド１１０を薄く削って研磨パッド１１０を一貫した研磨状態に保つ研磨パッド調整器も含むことができる。

研磨装置１００は一又は複数のキャリアヘッド１４０を含む。各キャリアヘッド１４０は、ウェハ等の基板１０を研磨パッド１１０に当接して保持するように操作可能である。各キャリアヘッド１４０は、各基板それぞれに関連付けされる研磨パラメータ、例えば圧力の個別制御を有することができる。各キャリアヘッドは、基板１０を研磨パッド１１０上の適所に保持する保持リング１４２を含む。

各キャリアヘッド１４０は支持構造１５０、例えば回転台又はトラックから吊るされ、ドライブシャフト１５２によってキャリアヘッドの回転モータ１５４に接続されており、これによりキャリアヘッドが軸１５５を中心として回転することができる。任意に、各キャリアヘッド１４０は、回転台自体の回転振動によって、又はキャリアヘッド１４０をトラックに沿って支持する運び台１０８の動きによって、例えば回転台１５０のスライダー上を横方向に振動させることができる。

作業中、プラテンはプラテンの中心軸１２５を中心として回転し、各キャリアヘッドはキャリアヘッドの中心軸１５５を中心として回転し、研磨パッドの上面にわたって横方向に平行移動する。

キャリアヘッド１４０を一つのみ図示したが、キャリアヘッドをさらに設けて追加の基板を保持することができ、これにより、研磨パッド１１０の表面積を効率的に使用することができる。このため、同時研磨プロセスにおいて基板を保持するように構成されるキャリアヘッドアセンブリの数は、少なくとも一部には、研磨パッド１１０の表面積に基づくものでありうる。

ある実装態様では、研磨装置は、例えば分光モニタシステム等の、研磨中の基板から反射した光のスペクトルを測定するのに使用可能なインシトゥ光学モニタシステム１６０を含む。研磨パッドを通る光アクセスは、開孔（すなわちパッドを貫通する孔）、又は固体ウインドウ１１８を含むことによって得られる。

図２に示すように、ウインドウ１１８がプラテンに設置された場合、プラテン（←２０４で示す）の回転に起因して、ウインドウ１１８がキャリアヘッドの下を移動した時に、サンプリング周波数においてスペクトルの測定を行う光学モニタシステムにより、基板１０を横切るアークの場所２０１においてスペクトルの測定が行われる。

ある実装態様では、図３に示すように、研磨装置は、２つの研磨ステーションの間、又は研磨ステーションと移動ステーションとの間に位置決めされるプローブ１８０を有するインシーケンス光学モニタシステム１６０を含む。インシーケンスモニタシステム１６０のプローブ１８０はプラットフォーム１０６上に支持することができ、キャリアヘッドの経路上に位置決めすることができる。

プローブ１８０は、プラットフォーム１０６の上面に対してそれ自体の垂直方向の高さを調節する仕組みを含むことができる。ある実装態様では、プローブ１８０は、トラックの平面に平行である平面を横方向にプローブ１８０を移動させるように構成されたアクチュエータシステム１８２上に支持される。アクチュエータシステム１８２は、２つの直交軸に沿って個別にプローブ１８０を移動させる２つの個別の線形アクチュエータを含むＸＹアクチュエータシステムであってよい。ある実装態様では、アクチュエータシステム１８２はなく、キャリアヘッド１４０が移動することにより、プローブ１８０によって測定される箇所が基板上の経路を横切る間、プローブ１８０は（プラットフォーム１０６に対して）静止している。

図４を参照すると、プローブ１８０が基板の上の経路１８４を横切っている間にモニタシステムが一連のスペクトル測定を行うことができ、これにより基板上の異なる位置で複数のスペクトルが測定される。スペクトル測定の経路及び速度を適切に選択することにより、ウェハ上で実質的に均一な密度で測定を行うことができる。あるいは、基板のエッジ近くでさらに測定を行うことができる。

図４に示す特定の実装態様では、キャリアヘッド１４０が回転している間、運び台１０８により、基板の中心がプローブ１８０から外向きに移動することができ、これによりプローブ１８０によって測定される箇所１８４が、基板１０上のらせん経路１８４を横切ることになる。しかしながら、他の動きが組み合わさることにより、プローブが例えば基板１０の中心を通過する一連の同心円又は一連のアーチ形部分等の他の経路を横切ることになる場合もある。さらに、モニタステーションがＸＹアクチュエータシステムを含む場合、測定箇所１８４は、複数の等間隔に並んだ平行線部分を有する経路を横切る場合がある。これにより、光学計測システム１６０が、基板の上で長方形のパターンの間隔で測定を行うことが可能になる。

図１及び３を再度参照する。インシトゥ又はインシーケンス光学モニタシステム１６０のいずれかの実施形態では、光学モニタシステム１６０は、光源１６２と、光検出器１６４と、例えばコンピュータ等の遠隔コントローラ１９０、光源１６２、及び光検出器１６４の間で信号を送受信するための回路１６６とを含むことができる。一又は複数の光ファイバを使用して、光源１６２からの光を研磨パッドの光アクセスに伝送し、基板１０から反射された光を検出器１６４に伝送することができる。例えば、分岐光ファイバ１７０を使用して、光源１６２からの光を基板１０に伝送し、再び検出器１６４に伝送することができる。分岐光ファイバは、光アクセスに近接して位置決めされたトランク１７２と、それぞれ光源１６２及び検出器１６４に接続された２つの分岐１７４及び１７６を含むことができる。プローブ１８０は、分岐光ファイバのトランク端部を含むことができる。

光源１６２は白色光を放射するように操作可能であってよい。ある実装態様では、放射される白色光は２００〜８００ナノメートルの波長を有する光を含む。ある実装態様では、光源１６２は非偏光を生成する。ある実装態様では、（図１のインシトゥシステムにおいて使用可能であるが、図３に示すような）偏光フィルタ１７８を、光源１６２と基板１０との間に位置決めすることができる。適切な光源はキセノン・ランプ又はキセノン水銀ランプである。

光検出器１６４は分光光度計であってよい。分光光度計は、電磁気スペクトルの一部の光の強度を測定する光学機器である。適切な分光光度計は、格子分光光度計である。分光光度計は通常、光の強度を波長（又は周波数）の関数として出力する。

上述したように、光源１６２と光検出器１６４は、光源１６２と光検出器１６４の作業を制御し、これらの信号を受信するように操作可能なコンピュータ・デバイス、例えばコントローラ１９０に接続させることができる。コンピュータ・デバイスは、研磨装置の近くに位置するマイクロプロセッサ、例えばプログラム可能コンピュータを含むことができる。作業中、コントローラ１９０は、光源の特定の閃光又は検出器のタイム・フレームに対し、例えば光検出器が受ける光のスペクトルを表す情報を伝達する信号を受信することができる。

研磨装置によって研磨される基板１０は通常約８〜１８インチの直径を有し、基板１０が研磨された後で、例えば切断等によって互いに分離させることができる数十、数百、又は数千ものダイを含むことができる。各ダイは約１インチ以下にまたがることができる。ある実装態様では、基板１０のダイは、分離しやすくするためにスクライバでラインを形成することによって互いに分離される。

各ダイはデバイス、例えばメモリチップ、中央処理ユニット等であってよい。一般に、ダイは光のスペクトル反射が異なったものとなる、異なる物理特性を有する複数の領域を有しうる。異なる領域は、異なる特徴密度、異なる特徴配置、又は異なる層構造を有する領域であってよい。例えば、メモリセルを有する基板上の領域等の規則的なパターンの金属特徴を有する領域が存在する場合がある。別の例では、例えばプロセッサ又は論理を有する部分等の規則的に配列していない高密度の金属特徴を有する領域が存在する場合がある。例えばコンタクトパッド等の、ほぼ連続的な金属特徴の領域が存在する場合がある。例えば誘電場等の、疎密度又は低密度の金属特徴を有する領域が存在する場合がある。ダイの一部ではなく、例えばスクライバで形成されたライン等の異なる（ふつうは単純な）層の積み重ねを有する領域が存在する場合がある。

例えば、図５Ａは、メモリセル５０４を収容する中心領域５０２を含むメモリチップ５００を示す。領域５０２は、同一であり、格子形状に配置された何百万ものメモリセル５０４を収容することができる。各メモリセル５０４のサイズは、ほぼ１ミクロン以下程度であってよい。メモリチップ５００は、アドレスラインを収容する領域５０６と、制御ユニットを収容する領域５０８も含む。チップは他の領域及び構造を含みうる。各領域５０２、５０６、５０８は、異なる物理特性を有する。例えば、領域５０２は、一般に規則的に配列しているメモリセルを収容し、領域５０６及び５０８は金属ライン及び領域５０２のパターンほど規則的に配置されていないパターンの他の物理構造を含むことができる。

図５Ｂに示す概略断面図では、基板は複数の層を有し、複数の層は、下部の半導体ウェハ５１０、特徴を含むパターン層５１２、及び研磨の対象である外側層５１４を含む。ウェハ５１０とパターン層５１２との間、及び／又はパターン層５１２と外側層５１４との間に追加の層があってもよい。領域５０６、５０８等の異なる領域に対応する基板の異なる部分は、異なる層の組み合わせ、異なる層の異なる材料、及び／又は異なる特徴密度を有しうる。

一般に、厚さのモニタリングにおいて、光源１６２から基板１０に差し込む光の直径は、約２ｍｍ、０．５ｍｍ、又はそれ以下である。光点は、ダイの領域のうちの任意の一つであってよい。図５Ａ及び５Ｂに示す例では、光点は領域５０２にあって数百ものメモリセルをカバーすることができ、領域５０４、領域５０６、又はいかなる機能的構造も収容しない領域５０９にあってもよい。光点が２つ以上の領域の一部をカバーすることも可能である。

ある実装態様では、インラインシステムにおいて、又はインシトゥシステムにおいて、基板１０の厚さを判断するために基板１０から測定される反射光は、ダイの任意の領域に当たる、例えばランダムに当たる光点に対応しうる。図２及び４に関して説明したように、研磨面１１０と基板１０が相対的に動く、例えば回転すると、例えばプラテンが回転する毎に、又はプラテンが複数回回転する毎に、複数のスペクトルの測定が行われる。例えば、ダイがメモリチップである場合、いくつかの閃光を周辺領域に当てることができ、いくつかの閃光を中心領域に当たるように方向づけすることができる。別の例では、閃光をメモリチップ（図５Ａ及び５Ｂには図示せず）のＳＲＡＭ（スタティックランダムアクセスメモリ）エリアに当てることができる。ある実装態様では、ウェハ表面の光点のサイズは、測定される構造領域のサイズに基づいて選択することができる。一般に、光点のサイズは、厚さが測定される領域の表面積よりも小さくなるように選択される。例えば、メモリの周辺領域の厚さを測定するために、光点のサイズは、周辺エリアに当たった時に光点が中心領域に到達しないように選択される。

この結果、ダイの異なる場所から反射した光は、例えば上述したような異なる物理特性を有する異なる領域に対応して、異なる特性、すなわち異なる光のスペクトルを有しうる。

ある実装態様では、同様の物理特性を有する領域から測定されたスペクトルは一緒のグループに分けられる。各グループ内では、スペクトルは、測定領域の共通物理特性に対応する共通の特徴を有する。共通の特徴には、ノイズデータが含まれうる。

基板の厚さ、例えば終点の厚さを判断するのに基準スペクトルを使用する場合、ある実装態様では、ダイの選択された領域からのスペクトルによって基準スペクトルを生成することができる。したがって、基板の厚さを判断するために、基準スペクトルとともに選択された領域に対応するスペクトルのグループを使用することができる。ダイの複数の領域に対して複数の基準スペクトルを生成することができることもあり、基板の厚さを判断するのに複数の領域に対応する複数のスペクトルのグループを基準スペクトルと共に使用することができる。

グループ分けされたスペクトルを使用して、効率的に及び正確に基板の厚さ、又は基板の領域の厚さを判断することができる。基準スペクトルがダイのある特定の領域に関連づけされる場合、基準スペクトルと共にダイの他の領域から測定されたスペクトルを使用することによって、不正確な結果が出る場合がある。スペクトルをグループ分けすれば、ダイの特定領域に対応するスペクトルのグループを使用して正確な結果を生成することができる。ダイのある特定の構造領域の厚さに基づいて研磨終点を決定しうる場合がある。他の場合には、基板全体の代わりに、特定の構造領域の厚さを制御する、又は測定することが望ましいことがある。基板上のダイの異なる種類の構造領域を表すスペクトルをグループ分けすることにより、ユーザが特定のスペクトルのグループにモデルを適用して、対応する種類の領域の厚さを判断することが可能になりうる。ある特定の種類のデバイス、又はウェハの構造特徴に対して厚さを判断することにより、ユーザがその種類の領域の研磨の進行を見守る、又はそのスペクトルのグループに経験的に収集されたライブラリ、例えばＲＬＦ経験的ライブラリを適用することも可能になりうる。

メモリチップ５００の例では、測定スペクトルを２つ以上のグループにグループ分けすることができる。例えば、あるグループを領域５０４に対応させることができ、他のグループをチップ５００の他の領域に対応させることができる。異なる領域５０６、５０８のスペクトルを分離するために、又は光点が複数の領域に当たった時に生成される複数の領域を融合したものに対応するスペクトルを収容するために、さらにグループを形成することができる。

さらに、一般には、測定スペクトルはノイズデータを含む。ある実装態様では、グループ分けされたスペクトルのノイズは、構造的特徴の厚さを判断するのに使用する前に、削減されている又は除去されていてよい。ノイズ削減技術の例は、本願と同日に出願され、参照することにより本明細書に全体的な内容が組み込まれる米国特許出願第１４／０６３９１７に記載されている。ある実装態様では、厚さを判断するために全測定スペクトルよりも少ない測定スペクトルが使用可能である。例えば、異なる構造的特徴又はデバイスの組み合わせについての情報を含むスペクトルは有用でない可能性がある。スペクトルをグループ分けすることによって、使用可能ではないスペクトルから有用なスペクトルを分離することができる。一又は複数の有用なスペクトルのグループをさらに解析し、これらのグループに基づいて厚さの判断をすることで、グループ分けしていない測定スペクトルに基づいて判断を行うよりもより的確で正確な判断ができる。

ある実装態様では、図１のコントローラ１９０、コンピュータ、又はその他等の光学モニタシステムに近い又は光学モニタシステムから離れたコンピュータは、例えばＫ平均クラスタ化アルゴリズム等のクラスタ化アルゴリズムに基づいて測定スペクトルをソートしグループ分けすることができる。ソート及び／又はグループ分けは、任意のユーザ入力なしに自動的に行うことができる。ユーザは、例えばユーザインターフェースを備えること等により、ソート及び／又はグループ分けと相互作用することができるようにもすることができる。

コンピュータは、任意の特定の理論に限定されることなく、インシトゥ、インライン、又はインシーケンスモニタシステムからのスペクトルを自動的にソートしグループ分けする。異なるグループのスペクトルは、異なる構造的特徴を有する基板上の異なる領域に対応する。アルゴリズムへの入力は、コンピュータの近くの、又はコンピュータから離れたモニタシステムから配信される測定スペクトルを表すデータであってよい。具体的には、入力データは波長の範囲にわたって測定された光の強度を表す。データは処理されていない生の測定データであってよい、又はデータをフィルタ処理する又は平滑化することができる。ある実装態様では、測定されたウェハのスペクトルを、ウェハを研磨した後でソートしグループ分けすることができる。ソート及びグループ分けのプロセス、及び関連する後続の信号処理からのすべての知識を先にフィードバックして、次のウェハの研磨を制御する、又は測定直後のウェハの再処理を行うことができる。

ある実装態様では、クラスタ化アルゴリズムをデータに反復適用して、モニタシステムによってランダムに測定された異なるデバイスの種類を表すスペクトルがグループ分けされる。Ｋ平均クラスタ化アルゴリズムを使用して測定スペクトルをソートしグループ分けするプロセスの詳細は、図６に示す例６００にある。

最初に、アルゴリズムを実行するコンピュータが、スペクトルについての情報を受信する（６０２）。各スペクトルには、特定の波長で測定された光の強度が含まれる。ｎ個の光の強度の総数は、スペクトルを１×ｎの大きさを有するベクターによって表すことができるｎ個の波長の総数において測定することができる。ある例では、ｎは２００〜５００、例えば３０１であってよい。コンピュータによって受信される情報には、スペクトルのベクターの大きさが含まれる。ユーザは、ユーザインターフェースを通してコンピュータに情報を送ることができる。ある実装態様では、情報はコンピュータに記憶され、ユーザに提示されるオプションの内から選択される。ユーザインターフェースは相互作用的であってよい。例えば、ユーザが十分な情報を入力しなかった場合、ユーザインターフェースはユーザに入力を続けるように促す場合がある。情報は、コンピュータが情報、例えばスペクトルのベクターの大きさ等を自動的に抽出することに基づき、スペクトルデータであってもよい。受信した情報を、コンピュータにおいて局所的に、又は別の異なるコンピュータに記憶させることができる。

あるいは、スペクトルは例えばスペクトルの波長、及びスペクトルのピーク及び／又は谷のセットの強度等の場所によって定義されうる。この場合、スペクトルは２ｍの大きさを有するベクターによって表すことができ、ここでｍはピーク及び／又は谷の数値である。
他の定義も使用することができる。判断された特徴を、機械に局所的に、又は別の異なる機械に記憶させることができる。コンピュータは、Ｋ平均クラスタ化において使用されるセントロイドの総数も決定する（６０４）。ある実装態様では、ユーザはセントロイドの総数を決定し、その数をコンピュータに入力することができる。セントロイドの総数は、クラスタ化によって形成されるグループの総数に対応する。クラスタ化プロセスの後、各セントロイドはクラスタの中心を表す。クラスタは測定スペクトルでできており、各クラスタのセントロイドは、測定スペクトルと同じ大きさを有するベクターでもある。

セントロイドの総数は、予測されるスペクトルのグループの数によって、例えばウェハの構造的特徴の認識に基づいて先験的に、あるいはテスト基板等に見られるスペクトルに基づいて経験的に推定することができる。コンピュータは、ユーザ入力から構造的特徴についての情報、又はスペクトルのグループの予測される数を受け取ることができる。あるいは、又は加えて、コンピュータは、受け取ったスペクトルのデータに基づいて自動的に数を決定することもできる。セントロイドの総数は、予測されるクラスタの数よりも大きくなるように設定されることもある。例えば、メモリデバイスを製造するために、２種類の領域（周辺の配列及び規則的な配列）のみ存在するという認識に基づいて、セントロイドの数を２に設定することができる。しかしながら、前述したように、２つの領域の組み合わせ、例えば周辺の配列と規則的な配列とが重なる箇所を表すスペクトルが存在する場合がある。したがって、セントロイドの総数が３に設定された場合、純粋な配列と純粋な周辺スペクトルを容易にはっきりと識別することができ、３つ目のセントロイドが両方が混合したスペクトルを表すことが可能になる。

各セントロイドは次に初期化される（６０６）、つまり、セントロイドの各パラメータの初期値が設定される。初期化は、任意の数の方法で、コンピュータによって自動的に行うことができる。初期化されたセントロイドは、測定スペクトルのうちの一つのスペクトルに対応しうる。あるいは、初期化されたセントロイドは、測定スペクトルのいずれにも対応しないスペクトルでありうる。

ある実装態様では、各セントロイドの各パラメータの値は、予測される範囲の値になるようにランダムに初期化することができる。例えば、ある波長のパラメータ値の予測される範囲は、クラスタ化が行われる最初の回転の全スペクトルの平均に基づいて決定することができる。別の例では、ユーザ又はコンピュータは予測される範囲を選び、（各波長に対して）その範囲のランダムな数を選択する場合がある。

あるいは、セントロイドは、例えばユークリッド距離法を使用して、最も離れている測定スペクトルを使用するために、初期化することができる。図７は、セントロイドを初期化する上記プロセス７００の一例を示す。最初に、測定スペクトルの全セットをグループ分けする、又はクラスタ化するために、各対の測定スペクトル間のユークリッド距離が、例えば平方差の合計として計算される（７０４）。最大のユークリッド距離を有する対の測定スペクトルのうちの２つの測定スペクトルの値を使用するために、２つのセントロイドが初期化される（７０６）。

次にユーザ又はコンピュータは、初期化する追加のセントロイドが存在するか否かを判断する（７０８）。存在しない場合、その後セントロイドの初期化プロセスは終了する（７１０）。追加のセントロイドが存在する場合、次のセントロイドが、前に初期化されたセントロイドに対し一又は複数の最大のユークリッド距離を有するスペクトルに初期化される（７１２）。例として、一又は複数の最大のユークリッド距離は、各測定スペクトル間のユークリッド距離と前に初期化されたセントロイドを加算し、最大の加算距離に対応するスペクトルを選択することによって得ることができる。次に、すべてのセントロイドが初期化されるまでステップ７０８からのプロセスを繰り返す。各反復において、新たなセントロイドは、前に初期化されたセントロイドに対して最大のユークリッド距離を有するスペクトルに初期化される。この結果、初期化されたセントロイドは互いに離れており、パラメータ空間全体においてスペクトルデータの広がりにわたる。

図６を再び参照する。すべてのセントロイドが初期化された後、各測定スペクトルと各セントロイドとの間のユークリッド距離が計算される（６０８）。各スペクトルは最も近いセントロイドに割り当てられる（６１０）。この近さは（ステップ６０８において）計算されたユークリッド距離に基づいて決定することができる。各セントロイド及びセントロイドに割り当てられたすべてのスペクトルにより、提案のグループ又はクラスタが形成される。すべてのスペクトルが割り当てられ、前に設定された数のグループ又はクラスタが形成される。

次に、各提案クラスタに対して新たなセントロイドが生成される（６１２）。一例として、各パラメータについて、提案クラスタのすべての測定スペクトルからそのパラメータの値が平均される。例えば、各波長に対し、その波長のクラスタの全スペクトルの光強度が平均される。この例では、新たなセントロイドはしたがって、提案クラスタの測定スペクトルに対し、各波長の平均光強度を有するスペクトルを表すものである。

次に、コンピュータは、プロセス（６０８〜６１２）を反復するか否かを判断する（６１４）。一般に、セントロイドがもはや変わらない又は収束しないと思われるところまでプロセスを反復する。一般に、コンピュータは、新たなセントロイドを前のセントロイドと比較することによって、セントロイドが安定したか否かを判断することができる。例えば、コンピュータは、新たなセントロイドの各々のパラメータの値が前のセントロイドからの値と厳密に一致するかを判断することができる。しかしながら、新たなセントロイド各々につき、例えば新たなセントロイド各々に対応する前のセントロイドとの間のユークリッド距離等の差が所定値よりも小さい場合、プロセスを停止することができる。厳密に一致しない場合、ステップ６０８からプロセス６００が繰り返される。一致した場合、セントロイドはもはや変わらない又は収束しないと考えられ、プロセス６００を終了する（６１６）。ある実装態様では、既定の最大数の反復、例えば５００回の反復に到達した場合にプロセス６００を終了する（６１６）。例えば、ある状況においては、新たなセントロイドと前のセントロイドとの間の差は収束しない、つまりユーザ定義の閾値を下回る場合があり、プロセス６００は代替基準下で終了しうる。

インシトゥモニタシステムが使用された場合、スペクトルの測定は異なる研磨の回転、例えば各研磨の回転において行うことができる。一回転に対するスペクトルは、図６及び７のプロセス６００、７００を使用して処理される。ある実装態様では、プラテンが一回転している間に取得されたスペクトルのセットがクラスタ化された後、クラスタは、次のプラテンの回転において別のスペクトルのセットを初期化するのに使用される。例えば、クラスタのセントロイドを、別のスペクトルのセットの初期セントロイドとして使用することができる。２回を超えるプラテンの回転においてスペクトルの測定が行われる場合、次の回転のスペクトルは、前の回転、例えば次の回転の直前の回転において測定されたクラスタ化スペクトルによって初期化することができる。上記の技術を使用して、スペクトルの一クラスタに対応する所定の構造の種類を、研磨プロセスの間中監視することができる。インシーケンス又はインラインモニタリングにおいて、一つのウェハについて形成されたスペクトルのクラスタを使用して、次のウェハについて測定されるスペクトルを初期化することができる。

図１を再び参照する。コントローラ１９０は、例えばノイズを削減する又は除去するために、クラスタ化スペクトルをさらに処理することができる。クラスタのうちの一つのクラスタのスペクトルを次に使用して、基板の特性値を計算することができる。特性値は通常、基板１０の外側層の測定領域の厚さであるが、除去された厚さ等の関連特性であってもよい。加えて、上述では詳しく述べていないが、特性値は厚さ、例えば金属ライン抵抗等の厚さ以外の物理的性質であってもよい。特性値は、研磨プロセスを経た基板の進捗をより一般的に表現したもの、例えば既定の進捗に沿った研磨プロセスでスペクトルが観察されることが予期される時間又はプラテンの回転数を表す指標値であってもよい。スペクトルに基づいて特性値を決定する技術の詳細は、参照することによって内容全体が本明細書に組み込まれる米国特許第７７６４３７７号明細書、及び米国特許出願第１３／７７７６７２号明細書に記載されている。

本明細書で使用する基板という用語には例えば、（例えば複数のメモリ又はプロセッサダイが含まれる）製品基板、テスト基板、はだか基板、及びゲート基板が含まれうる。基板は、集積回路の様々な製造段階のものであってよく、例えば基板ははだかのウェハであってよく、又は基板は一又は複数の堆積層及び／又はパターン層を含むことができる。基板という用語には円板及び矩形薄板が含まれうる。

上述した研磨装置及び方法を様々な研磨システムに適用することができる。研磨パッド、又はキャリアヘッド、又はこれらの両方を動かして、研磨面と基板との間の相対運動を起こすことができる。例えば、プラテンを回転させる代わりに周回させることができる。研磨パッドは、プラテンに固定された円形（又は何らかの他の形状の）パッドであってよい。終点検出システムのある態様を、例えば研磨パッドが連続的である、又はオープンリール式のベルトが線形に移動する線形研磨システムに適用可能であってよい。研磨層は、標準（例えばフィラーを含む、又は含まないポリウレタン）の研磨材料、軟性材料、又は固定研削材であってよい。相対位置という用語が使用されているが、研磨面及び基板は、垂直の向きに、又は他のいずれかの向きにも保持されうることを理解すべきである。

上述の説明は、化学機械研磨システムの制御に焦点を当てたが、インシーケンス計測ステーションを他の種類の基板処理システム、例えばエッチング、又は堆積システムに適用可能でありうる。

本発明の例えばスペクトルのクラスタ化等の実施形態、及び本明細書に記載された機能的動作は、本明細書に開示された構造、及びこれらの構造的同等物、又はこれらの一又は複数の組み合わせを含め、デジタル電気回路において、有形で具現化されたコンピュータのソフトウェア又はファームウェア、コンピュータのハードウェアにおいて実装することができる。本明細書に記載された主題の実施形態を、一又は複数のコンピュータプログラムとして、つまり、データ処理装置によって実行するために、又はデータ処理装置の動作を制御するために、有形の非一時的記憶媒体に符号化されたコンピュータプログラム命令の一又は複数のモジュールとして実行することができる。あるいは、又は加えて、プログラム命令は、データ処理装置によって実行するために適切な受信装置に送信するための情報を符号化するために生成される、人為的に生じさせた伝播信号、例えば、コンピュータ生成電気、光学、又は電磁気信号に符号化することができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読記憶デバイス、コンピュータ可読記憶基板、ランダム又はシリアルアクセスメモリデバイス、又はこれらの一又は複数の組み合わせであってよい。

「データ処理装置」という用語は、データ処理ハードウェアを指すものであり、例えばプログラマブルデジタルプロセッサ、デジタルコンピュータ、又は複数のデジタルプロセッサ又はコンピュータを含むデータを処理するためのすべての種類の装置、デバイス、及び機械を網羅する。装置は、特殊用途論理回路、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）であってもよい、又はこれらをさらに含む。装置は任意に、ハードウェアに加えて、コンピュータプログラムの実行環境を作り出すコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、又はこれらの一又は複数の組み合わせからなるコードを含むことができる。

プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、モジュール、ソフトウェアモジュール、スクリプト、又はコードとも呼ぶことができる、又はそのように説明されるコンピュータプログラムを、コンパイラ型言語、又はインタープリタ型言語、又は宣言型言語、プロシージャ言語を含む任意の形態のプログラミング言語で書くことができ、スタンドアロンプログラムとして、又はモジュール、コンポーネント、サブルーチン、又はコンピュータ環境において使用される適切な他のユニットを含む任意の形態で展開させることができる。コンピュータプログラムは、ファイルシステムのファイルに対応していて良いが、対応している必要はない。プログラムは、他のプログラム又はデータ、例えばマークアップ言語ドキュメントに記憶された一又は複数のスクリプトを保持するファイルの一部、対象のプログラム専用の単一ファイル、又は複数の調整されたファイル、例えば、一又は複数のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部を記憶するファイルに記憶させることができる。コンピュータプログラムを、一つのサイトに位置する、又は複数のサイトにわたって配分され、データ通信網によって相互接続されている一つのコンピュータ上で、又は複数のコンピュータ上で実行するように展開させることができる。

本明細書に記載されるプロセス及び論理フローは、入力データに作用して出力を生成することによって機能を実行するための一又は複数のコンピュータプログラムを実行する一又は複数のプログラマブルコンピュータによって実行することができる。プロセス及び論理フローは特殊用途論理回路、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特殊用途向け集積回路）によって実行することもでき、装置を特殊用途論理回路、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特殊用途向け集積回路）として実行することもできる。一又は複数のコンピュータのシステムが特定の動作又は作用を実行するように「構成されている」とは、動作中にシステムに動作又は作用を実行させるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はそれらの組み合わせがシステムにインストールされていることを意味する。一又は複数のコンピュータプログラムが特定の動作又は作用を実行するように構成されているとは、一又は複数のプログラムが、データ処理装置によって実行された時に、装置に動作又は作用を実行させる命令を含むことを意味する。

コンピュータプログラムの実行に適切なコンピュータは、例えば汎用又は特殊用途マイクロプロセッサ又はこの両方、又は任意の他の種類の中央処理ユニットに基づくものであってよい。一般に、中央処理ユニットは、読み取り専用メモリ、又はランダムアクセスメモリ、又はこの両方から命令及びデータを受け取る。コンピュータの必須要素は、命令を実施する又は実行する中央処理ユニットと、命令及びデータを記憶する一又は複数のメモリデバイスである。一般に、コンピュータは、データを記憶する一又は複数の大容量記憶デバイス、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、又は光ディスクも含む、又はデータの受信、又はデータの送信、又は送受信の両方を行うためにこれらに動作可能に結合される。しかしながら、コンピュータは上記デバイスを有する必要はない。さらに、コンピュータは別のデバイス、例えばいくつか挙げると、携帯電話、電子手帳（ＰＤＡ）、携帯オーディオプレーヤー、又はビデオプレーヤー、ゲーム機、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブ等の携帯記憶デバイスに組み込むことができる。

コンピュータプログラム命令とデータを記憶させるのに適切なコンピュータ可読媒体は、例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の半導体メモリデバイス、フラッシュメモリデバイス、内蔵ハードディスク又はリムーバブルディスク等の磁気ディスク、光磁気ディスク、及びＣＤ ＲＯＭ及びＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含むすべての形態の不揮発性メモリ、媒体及びメモリデバイスを含む。プロセッサ及びメモリは、特殊用途論理回路によって支援されうる、又は特殊用途論理回路に組み込むことができる。

本明細書に記載された様々なシステム及びプロセス、又はこれらの一部の制御を、一又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、一又は複数の処理デバイスにおいて実行可能な命令を含むコンピュータプログラム製品において実行することができる。本明細書に記載されるシステム、又はそれらの一部を、本明細書に記載された動作を実行する実行可能な命令を記憶させる一又は複数の処理デバイス及びメモリを含むことができる装置、方法、又は電気システムとして実行することができる。

本明細書は特定の実行形態の詳細を多数包含しているが、これらは本発明のいかなる範囲、又は特許請求の範囲においても限定するものとして解釈すべきでなく、特定の発明の特定の実施形態特有でありうる特徴の説明として解釈すべきである。別々の実施形態に関連して本明細書に記載された特定の特徴を、単一の実施形態において組み合わせて実行することも可能である。反対に、単一の実施形態に関連して記載される様々な特徴を、複数の実施形態に別々に、又は任意の適切なサブコンビネーションにおいて実行することもできる。さらに、特徴は特定の組み合わせにおいて作用するものとして上述し、最初はそのように主張される場合があるが、主張される組み合わせからの一又は複数の特徴は、ある場合には、その組み合わせから取り出すことができ、主張される組み合わせは、サブコンビネーション又は様々なサブコンビネーションを対象とすることができる。

同様に、動作を図面に特定の順番に図示したが、所望の結果を得るために、上記動作を図示した特定の順番に、又は生じる順番に実行する必要がある、又は記載された動作をすべて実行する必要があると見なすべきではない。特定の状況においては、マルチタスク及び並行処理が有利でありうる。さらに、上述した実施形態における様々なシステムモジュール及びコンポーネントの分離は、すべての実施形態において上記の分離が必要であると見なすべきではなく、記載されたプログラムコンポーネント及びシステムは一般に、単一のソフトウェア製品に統合することができる、又は複数のソフトウェア製品にパッケージ化することができることを承知すべきである。

本発明の特定の実施形態を説明してきた。他の実施形態は、下記の特許請求の範囲内に収まる。例えば、特許請求の範囲に列挙される作用を異なる順番で実行しても所望の結果を得ることができる。ある例として、添付の図面に図示されるプロセスは必ずしも、所望の結果を得るために図示した特定の順番、又は生じた順番である必要はない。ある場合には、マルチタスク及び並行処理は有利でありうる。

１０ 基板
１００ 研磨装置
１１０ 研磨パッド
１１２ 外側研磨層
１１４ 軟性バッキング層
１１８ 個体ウインドウ
１２０ プラテン
１２１ モータ
１２４ ドライブシャフト
１２５ プラテンの中心軸
１２８ トラック
１３０ ポート
１３２ 研磨液
１４０ キャリアヘッド
１４２ 保持リング
１５０ 支持構造
１５２ ドライブシャフト
１５４ 回転モータ
１５５ キャリアヘッドの中心軸
１６０ インシトゥ光学モニタシステム
１６２ 光源
１６４ 光検出器
１６６ 回路
１７０ 分岐光ファイバ
１７２ トランク
１７４ 分岐
１７６ 分岐
１８４ 基板上の経路
１９０ 遠隔コントローラ
２０１ アークの場所
２０４ プラテンの回転方向
５００ メモリチップ
５０２ 中心領域
５０４ メモリセル
５０６ アドレスラインを収容する領域
５０８ 制御ユニットを収容する領域
５０９ いかなる機能的構造も収容しない領域
５１０ 下部の半導体ウェハ
５１２ パターン層
５１４ 外側層
６００ Ｋ平均クラスタ化アルゴリズムを使用して測定スペクトルをソートしグループ分けするプロセスの一例
７００ セントロイドを初期化するプロセスの一例

Claims (15)

1. コンピュータによる方法であって、
   一又は複数のコンピュータによって、異なる構造的特徴を有する少なくとも２つの領域を備える基板の複数の異なる位置において光を当てた前記基板から反射した複数の光の測定スペクトルを受け取ることと、
   前記一又は複数のコンピュータによって、前記複数の測定スペクトルのスペクトル特性に基づいて、前記複数の測定スペクトルを任意の数のグループに分けるために、前記複数の測定スペクトルにクラスタ化アルゴリズムを実行することと、
   前記複数の測定スペクトルからスペクトルのサブセットを有する特定グループを得るために、前記任意の数のグループのうちの一つを選択することと、
   前記一又は複数のコンピュータにおいて、前記特定グループの前記スペクトルのサブセットに基づいて、前記基板の少なくとも一つの特性値を決定することと
   を含む方法。
2. 前記特性値が前記基板の最外層の厚さである、請求項１に記載の方法。
3. 前記クラスタ化アルゴリズムを実行することが、各グループのセントロイドを初期化することを含む、請求項１に記載の方法。
4. 各グループのセントロイドを初期化することが、選択されたスペクトルを得るために前記複数の測定スペクトルからスペクトルを選択することと、前記選択されたスペクトルの前記スペクトル特性を有するように前記セントロイドを設定することとを含む、請求項３に記載の方法。
5. 各グループのセントロイドを初期化することが、前記複数の測定スペクトルから最大距離メトリックを有する一対のスペクトルを選択することと、前記一対のスペクトルのうちの第１のスペクトルの前記スペクトル特性を有するように第１のセントロイドを設定することと、前記一対のスペクトルの第２のスペクトルの前記スペクトル特性を有するように第２のセントロイドを設定することとを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記複数の測定スペクトルから最大距離メトリックを有する一対のスペクトルを選択することが、前記複数の測定スペクトルからすべての対のスペクトル間のユークリッド距離を決定することと、最大ユークリッド距離を有する一対のスペクトルを選択することとを含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記クラスタ化アルゴリズムを実行することが、前記受け取った複数のスペクトルの各スペクトルを、それ自体に最も近い初期化されたセントロイドに割り当てることと、前記割り当てに基づいて複数のグループを形成することとを含む、請求項３に記載の方法。
8. 前記クラスタ化アルゴリズムを実行することが、各グループのスペクトルを平均することによって各グループの新たなセントロイドを生成することと、前記受け取った複数のスペクトルの各スペクトルをそれ自体に最も近い新たなセントロイドに再度割り当て、前記割り当てに基づいて複数の新たなグループを形成することと、前記新たなセントロイドを反復更新し、前記新たなセントロイドが収束するまで新たなグループを形成することとを含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記任意の数のグループが、前記基板に予測される領域の数よりも多くなるように選択される、請求項１に記載の方法。
10. コンピュータ可読媒体に存在するコンピュータプログラム製品であって、
    異なる構造的特徴を有する少なくとも２つの領域を備える基板の複数の異なる位置において、光を当てた前記基板から反射した複数の光の測定スペクトルを受け取ることと、
    前記複数の測定スペクトルのスペクトル特性に基づいて、前記複数の測定スペクトルを任意の数のグループに分けるために、前記複数の測定スペクトルにクラスタ化アルゴリズムを実行することと、
    前記複数の測定スペクトルからスペクトルのサブセットを有する特定グループを得るために、前記任意の数のグループのうちの一つを選択することと、
    前記特定グループのスペクトルの前記サブセットに基づいて、前記基板の少なくとも一つの特性値を決定することと
    をプロセッサに実行させる命令を含む、コンピュータプログラム製品。
11. 前記特性値が前記基板の最外層の厚さである、請求項１０に記載のコンピュータプログラム製品。
12. 前記任意の数のグループが、前記基板に予測される領域の数よりも多くなるように選択される、請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
13. 研磨システムであって、
    研磨パッドを保持する支持体と、
    前記研磨パッドと接触する異なる構造的特徴を有する少なくとも２つの領域を備える基板を保持するキャリアヘッドと、
    前記基板の複数の異なる位置において光を当てた前記基板から反射した複数の光の測定スペクトルを測定するインシトゥ光学モニタシステムと、
    コントローラであって、
    前記インシトゥ光学モニタシステムから前記複数の測定スペクトルを受け取り、
    前記複数の測定スペクトルのスペクトル特性に基づいて前記複数の測定スペクトルを任意の数のグループに分けるために、前記複数の測定スペクトルにクラスタ化アルゴリズムを実行し、
    前記複数の測定スペクトルからスペクトルのサブセットを有する特定グループを得るために、前記任意の数のグループのうちの一つを選択し、
    前記特定グループの前記スペクトルのサブセットに基づいて前記基板の少なくとも一つの特性値を決定し、
    前記特性値に基づいて研磨終点を決定する
    ように構成されたコントローラと
    を備える研磨システム。
14. 前記特性値が、前記基板の最外層の厚さである、請求項１３に記載の研磨システム。
15. 前記任意の数のグループが、前記基板に予測される領域の数よりも多くなるように選択される、請求項１３に記載の研磨システム。

Images