以下の実施形態では、より低い無線周波(RF)発生器の周期により高い周波数のRF発生器に向かって反射する電力を低減し、反射電力を低減させる関係を用いるためのシステムおよび方法が説明される。本実施形態は、これらの特定の詳細のいくつかまたは全てなしに実施されてよいことが明らかになるだろう。その他の例では、周知の工程は、本実施形態を不必要に曖昧にしないように詳細には説明されていない。
図1は、xメガヘルツ(MHz)のRF発生器によって生成されるRF信号の周期P1における、モデルシステム102を用いた複数の負荷インピーダンスZL(P1)nの生成を表すプラズマシステム100の実施形態の図である。プラズマシステム100には、xMHzRF発生器、yMHzRF発生器、インピーダンス整合ネットワーク106、およびプラズマチャンバ108が含まれる。プラズマシステム100は、ホストコンピュータシステム110、ドライブアセンブリ112、および1つ以上の接続機構114を含む。
プラズマチャンバ108は、上部電極116、チャック118、およびウエハWを備える。上部電極116は、チャック118に面し、接地されている(例えば、基準電圧に結合されている、ゼロ電圧に結合されている、負電圧に結合されている)。チャック118の例には、静電チャック(ESC)および電磁チャックが含まれる。チャック118の下部電極は、アルマイトやアルミニウム合金などの金属製である。様々な実施形態では、チャック118の下部電極は、セラミック層で覆われている金属の薄層である。上部電極116も、アルミニウムやアルミニウム合金などの金属製である。いくつかの実施形態では、上部電極116は、シリコン製である。上部電極116は、チャック118の下部電極に対向して位置する。ウエハWは、チャック118の上面120に設置されて、例えば、ウエハW上への材料の堆積、ウエハWの洗浄、ウエハW上に堆積する層のエッチング、ウエハWのドーピング、ウエハW上へのイオン注入、ウエハW上へのフォトリソグラフィパターンの形成、ウエハWのエッチング、ウエハWのスパッタリング、またはそれらの組み合わせなどの処理が施される。
いくつかの実施形態では、プラズマチャンバ108は、例えば、上部電極116を取り囲む上部電極拡張部、チャック118の下部電極を取り囲む下部電極拡張部、上部電極116と上部電極拡張部との間の誘電体リング、下部電極と下部電極拡張部との間の誘電体リング、上部電極116およびチャック118の端に位置し、プラズマが形成されるプラズマチャンバ108内の領域を取り囲む閉じ込めリングなどの付属部品を用いて形成される。
インピーダンス整合ネットワーク106には、互いに結合されている1つ以上の回路部品(例えば、1つ以上のインダクタ、1つ以上のコンデンサ、1つ以上の抵抗器、または2つ以上のこれらの組み合わせ)が含まれる。例えば、インピーダンス整合ネットワーク106は、コンデンサと直列に結合されるインダクタを含む直列回路を備える。インピーダンス整合ネットワーク106は、さらに、直列回路に接続されるシャント回路を備える。シャント回路は、インダクタと直列に接続されるコンデンサを備える。インピーダンス整合ネットワーク106は、1つ以上のコンデンサを備え、1つ以上のコンデンサ(例えば、全ての可変コンデンサ)の対応する容量は可変であり、例えば、ドライブアセンブリを用いて変更される。インピーダンス整合ネットワーク106は、例えば、ドライブアセンブリ112を用いて変更されない、固定の容量を有する1つ以上のコンデンサを備える。インピーダンス整合ネットワーク106の1つ以上の可変コンデンサの合成可変容量は、値C1である。例えば、1つ以上の可変コンデンサの対応する対向に位置するプレートは、可変容量C1を設定するため固定位置になるように調整される。例えば、互いに平行に接続される2つ以上のコンデンサの合成容量は、それらのコンデンサの容量の合計である。別の例として、互いに直列に接続される2つ以上のコンデンサの合成容量は、それらのコンデンサの容量の逆数の合計の逆数である。インピーダンス整合ネットワーク106の例は、出願番号14/245,803の特許出願に記載されている。
いくつかの実施形態では、モデルシステム102には、インピーダンス整合ネットワーク106のコンピュータ生成モデルが含まれる。例えば、モデルシステム102は、ホストコンピュータシステム110のプロセッサ134によって生成される。整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐から生じる(例えば、分岐を表す)。例えば、yMHzRF発生器がインピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路に接続されている場合、整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路の回路を表す(例えば、そのコンピュータ生成モデルである)。別の例として、整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク106と同じ数の回路部品を有しない。
いくつかの実施形態では、整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク106の回路部品数より少ない回路素子を有する。例えば、整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路を簡略化したものである。さらに例えると、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路の複数の可変コンデンサの可変容量は、整合ネットワークモデルの1つ以上の可変容量素子によって表される合成可変容量に合成され、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路の複数の固定コンデンサの固定容量は、整合ネットワークモデルの1つ以上の固定容量素子によって表される合成固定容量に合成され、および/または、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路の複数の固定インダクタのインダクタンスは、整合ネットワークモデルの1つ以上の誘導性素子によって表される合成インダクタンスに合成され、および/または、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路の複数の抵抗器の抵抗は、整合ネットワークモデルの1つ以上の抵抗素子によって表される固定抵抗に合成される。さらに例えると、直列のコンデンサの容量は、複数の反転した容量を生成するため各容量を反転させることによって、反転した合成容量を生成するため反転した容量を合計することによって、および合成容量を生成するため反転した合成容量を反転することによって合成される。別の例として、直列に接続されるインダクタの複数のインダクタンスは、合成インダクタンスを生成するために加算され、直列の抵抗器の複数の抵抗は、合成抵抗を生成するために合成される。インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路の全ての固定コンデンサの全ての固定容量は、整合ネットワークモデルの1つ以上の固定容量素子の合成固定容量に合成される。整合ネットワークモデルのその他の例は、出願番号14/245,803の特許出願に記載されている。インピーダンス整合ネットワークから整合ネットワークモデルを生成する方法も、出願番号14/245,803の特許出願に記載されている。
いくつかの実施形態では、整合ネットワークモデルは、それぞれxMHz、yMHz、zMHzRF発生器のための3つの分岐を有するインピーダンス整合ネットワーク106の回路図から生成される。3つの分岐は、インピーダンス整合ネットワーク106の出力140で互いに接合する。回路図は、最初に様々な組み合わせの多数のインダクタおよびコンデンサを含む。整合ネットワークモデルは、個々に考えられる3つの分岐のうちの1つに対して3つの分岐のうちの1つを表す。回路素子は、入力装置を介して整合ネットワークモデルに追加され、その例は以下に記載される。追加された回路素子の例には、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐における電力損失を説明するため、以前には回路図に含まれていなかった抵抗器が含まれ、様々な連結RFストラップのインダクタンスを表すため、以前には回路図に含まれなかったインダクタが含まれ、寄生容量を表すため以前には回路図に含まれなかったコンデンサが含まれる。また、いくつかの回路素子は、さらに、インピーダンス整合ネットワーク106の物質的寸法のため、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐の伝送線の性質を表すために入力装置を介して回路図に追加される。例えば、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐における1つ以上のインダクタの非コイル状の長さは、1つ以上のインダクタを通過するRF信号の波長と比べてごくわずかである。この効果を説明するため、回路図のインダクタは、2つ以上のインダクタに分けられる。その後、いくつかの回路素子は、整合ネットワークモデルを生成するために入力装置を介して回路図から除去される。
様々な実施形態では、整合ネットワークモデルは、回路素子間の接続や回路素子の数など、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路と同じトポロジを有する。例えば、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路がインダクタと直列に結合されたコンデンサを含む場合、整合ネットワークモデルは、インダクタと直列に結合されたコンデンサを含む。この例では、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路および整合ネットワークモデルのインダクタは同じ値を有し、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路および整合ネットワークモデルのコンデンサは同じ値を有する。別の例として、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路がインダクタと平行に結合されたコンデンサを含む場合、整合ネットワークモデルは、インダクタと平行に結合されたコンデンサを含む。この例では、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路および整合ネットワークモデルのインダクタは同じ値を有し、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路およびモデルシステム102のコンデンサは同じ値を有する。別の例として、整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク106と同じ数および同じ種類の回路部品を有し、回路部品間と同じ種類の回路素子間の接続を有する。回路素子の種類の例には、抵抗器、インダクタ、およびコンデンサが含まれる。接続の種類の例には、直列、平行などが含まれる。
様々な実施形態では、モデルシステム102は、整合ネットワークモデルとRF伝送モデルとの組み合わせを含む。整合ネットワークモデルの入力は、入力142である。RF伝送モデルは、整合ネットワークモデルの出力に直列に接続され、出力144を有する。RF伝送モデルは、整合ネットワークモデルがインピーダンス整合ネットワーク106から派生されるのと同じ方法で、RF伝送線路132から派生される。例えば、RF伝送モデルは、RF伝送線路132のインダクタンス、容量、および/または抵抗から派生されるインダクタンス、容量、および/または抵抗を有する。別の例として、RF伝送モデルの容量は、RF伝送線路132の容量と一致し、RF伝送モデルのインダクタンスは、RF伝送線路132のインダクタンスと一致し、RF伝送モデルの抵抗は、RF伝送線路132の抵抗と一致する。
いくつかの実施形態では、モデルシステム102には、RFケーブルモデル、整合ネットワークモデル、およびRF伝送モデルの組み合わせが含まれる。RFケーブルモデルの入力は、入力142である。RFケーブルモデルの出力は、整合ネットワークモデルの入力に接続され、整合ネットワークモデルの出力は、RF伝送モデルの入力に接続される。RF伝送モデルは、出力144を有する。RFケーブルモデルは、整合ネットワークモデルがインピーダンス整合ネットワーク106から派生されるのと同じ方法で、RFケーブル130から派生される。例えば、RFケーブルモデルは、RFケーブル130のインダクタンス、容量、および/または抵抗から派生されるインダクタンス、容量、および/または抵抗を有する。別の例として、RFケーブルモデルの容量は、RFケーブル130の容量と一致し、RFケーブルモデルのインダクタンスは、RFケーブル130のインダクタンスと一致し、RFケーブルモデルの抵抗は、RFケーブル130の抵抗と一致する。
xMHzRF発生器は、RF信号を生成するためのRF電源121を備える。RF電源121は、xMHzRF発生器の出力でもある出力123を有する。出力123は、RFケーブル127を介してインピーダンス整合ネットワーク106の入力125に接続される。xMHzRF発生器は、インピーダンス整合ネットワーク106の追加分岐の入力125を介してその追加分岐に接続される。追加分岐は、yMHzRF発生器がその入力128において接続された分岐回路とは異なる。例えば、追加分岐には、入力128に接続された分岐回路内の1つ以上の抵抗器、および/または1つ以上のコンデンサ、および/または1つ以上のインダクタの組み合わせとは異なる1つ以上の抵抗器、および/または1つ以上のコンデンサ、および/または1つ以上のインダクタの組み合わせが含まれる。入力125に接続された追加分岐および入力128に接続された分岐回路は、共に出力140に接続される。
また、yMHzRF発生器は、RF信号を生成するためのRF電源122を備える。yMHzRF発生器は、例えば、複素インピーダンスセンサ、複素電流電圧センサ、複素反射係数センサ、複素電圧センサ、複素電流センサなどの、yMHzRF発生器の出力126に接続されるセンサ124を備える。出力126は、RFケーブル130を介してインピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路の入力128に接続される。インピーダンス整合ネットワーク106は、出力140、ならびにRFロッドおよびRFロッドを囲むRF外部導体を備えるRF伝送線路132を介して、プラズマチャンバ108に接続される。
ドライブアセンブリ112は、ドライバ(1つ以上のトランジスタなど)およびモータを備え、モータは、接続機構114を介してインピーダンス整合ネットワーク106の可変コンデンサに接続される。接続機構114の例には、1つ以上のロッド、またはギヤを介して互いに接続されるロッドなどが含まれる。接続機構114は、インピーダンス整合ネットワーク106の可変コンデンサに接続される。例えば、接続機構114は、入力128を介してyMHzRF発生器に接続された分岐回路の一部である可変コンデンサに接続される。
インピーダンス整合ネットワーク106が、yMHzRF発生器に接続される分岐回路内に1つ以上の可変コンデンサを備える場合、ドライブアセンブリ112は、1つ以上の可変コンデンサを制御するための別個のモータを備え、各モータは、対応する接続機構を介して対応する可変コンデンサに接続されることに注意されたい。この場合、複数の接続機構が接続機構114と見なされる。
いくつかの実施形態では、xMHzRF発生器の例には2MHzRF発生器が含まれ、yMHzRF発生器の例には27MHzRF発生器が含まれ、zMHzRF発生器の例には60MHzRF発生器が含まれる。様々な実施形態では、xMHzRF発生器の例には400kHzRF発生器が含まれ、yMHzRF発生器の例には27MHzRF発生器が含まれ、zMHzRF発生器の例には60MHzRF発生器が含まれる。
3つのRF発生器(xMHz、yMHz、およびzMHzRF発生器など)がプラズマシステム100で用いられるときは、xMHzRF発生器はインピーダンス整合ネットワーク106の入力125に接続され、yMHzRF発生器はインピーダンス整合ネットワーク106の入力128に接続され、3つ目のRF発生器はインピーダンス整合ネットワーク106の第3の入力に接続されることに注意されたい。出力140は、インピーダンス整合ネットワーク106の追加分岐を介して入力125に接続され、出力140は、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路を介して入力128に接続される。出力140は、インピーダンス整合ネットワーク106の第3の回路分岐を介して第3の入力に接続される。
ホストコンピュータシステム110は、プロセッサ134および記憶装置137を備える。記憶装置137は、モデルシステム102を格納する。モデルシステム102は、プロセッサ134による実行のために記憶装置137からアクセスされる。ホストコンピュータ110の例には、ラップトップ型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータ、タブレット型端末、またはスマートフォンなどが含まれる。本明細書では、プロセッサの代わりに、中央処理装置(CPU)、制御装置、特定用途向け集積回路(ASIC)、またはプログラマブルロジックデバイス(PLD)が用いられ、これらの単語は本明細書では同じ意味で用いられる。記憶装置の例には、読み取り専用メモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、ハードディスク、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、記憶ディスクの冗長アレイ、フラッシュメモリなどが含まれる。センサ124は、ネットワークケーブル136を介してホストコンピュータシステム110に接続される。本明細書におけるネットワークケーブルの例は、データを連続して、並列して、またはユニバーサルシリアルバス(USB)プロトコルを用いて転送するのに用いられるケーブルである。
xMHzRF発生器によって生成されるRF信号の周期P1において、xMHzRF発生器よりも高い周波数を有するyMHzRF発生器は、複数の無線周波数値RF1(P1)o(oはゼロよりも大きい整数)で動作する。複数の無線周波数値RF1(P1)oの例には、RF1(P1)1、RF1(P1)2、RF1(P1)3などが含まれる。例えば、プロセッサ134は、複数の無線周波数値RF1(P1)oおよび周期P1の複数の電力レベルを含むレシピをyMHzRF発生器に提供する。
様々な実施形態では、xMHzおよびyMHzRF発生器のそれぞれは、ホストコンピュータシステム110内のプロセッサ134から、または発振器などのクロック源からクロック信号を受信する。xMHzRF発生器の周期P1に、yMHzRF発生器は、複数の周期を有するRF信号を生成する。例えば、クロック信号のクロックサイクル時にクロック信号を受信すると、xMHzRF発生器は、クロックサイクルの間繰り返す周期P1を有するRF信号を生成する。例えば、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号は、周期P1において繰り返す。また、例においては、クロック信号のクロックサイクル時にクロック信号を受信すると、yMHzRF発生器は、周期P1内で複数の周期を有するRF信号を生成する。例えば、yMHzRF発生器によって生成されたRF信号は、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の1振動である周期P1に振動を複数回繰り返す。
xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周期P1において、yMHzRF発生器は、yMHzRF発生器およびホストコンピュータシステム110に接続されるネットワークケーブル138を介してレシピを受信し、yMHzRF発生器のデジタル信号プロセッサ(DSP)は、レシピをRF電源122に提供する。RF電源122は、レシピに規定された無線周波数値RF1(P1)oおよび電力レベルを有するRF信号を生成する。
インピーダンス整合ネットワーク106は、合成可変容量C1を有するように初期化される。例えば、プロセッサ134は、信号をドライブアセンブリ112のドライバに送信して1つ以上の電流信号を生成する。1つ以上の電流信号は、ドライバによって生成され、ドライブアセンブリ112の対応する1つ以上のモータの対応する1つ以上のステータに送信される。対応する1つ以上のステータと電場接触するドライブアセンブリ112の1つ以上のロータは、接続機構114を動かすように回転してインピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路の合成可変容量をC1に変更する。合成可変容量C1を有するインピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路は、無線周波数値RF1(P1)oを有するRF信号を入力128およびRFケーブル130を介して出力126から受信する。また、インピーダンス整合ネットワーク106の追加分岐は、RF信号をRFケーブル127および入力125を介してxMHzRF発生器の出力123から受信する。RF信号をxMHzのRF生成器およびyMHzのRF生成器から受信すると、インピーダンス整合ネットワーク106は、RF信号である修正信号を生成するために、インピーダンス整合ネットワーク106に接続された負荷のインピーダンスをインピーダンス整合ネットワーク106に接続されたソースのインピーダンスと一致させる。負荷の例には、プラズマチャンバ108およびRF伝送線路132が含まれる。ソースの例には、RFケーブル127、RFケーブル130、xMHzRF発生器、およびyMHzRF発生器が含まれる。修正信号は、RF伝送線路132を介してインピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路の出力140からチャック118に提供される。修正信号が1つ以上の処理ガス(酸素含有ガス、フッ素含有ガスなど)と共にチャック118に提供されるときは、チャック118と上部電極116との間の空間でプラズマが生成される、または維持される。
無線周波RF1(P1)oを有するRF信号の生成時に、インピーダンス整合ネットワーク106は合成可変容量C1を有し、xMHzRF発生器はRF信号の周期P1を生成し、センサ124は、出力126において複数の電圧反射係数Гmi(P1)n(nはゼロより大きい整数)を感知して、複数の電圧反射係数Гmi(P1)nをネットワークケーブル136を介してプロセッサ134に提供する。例えば、周期P1では、センサ124は、複数の電圧反射係数Гmi(P1)nを所定の周期的な時間間隔(毎0.3マイクロ秒、毎0.5マイクロ秒、0.1マイクロ秒、一定比率のマイクロ秒、毎0.vマイクロ秒など)で測定する(nは、時間間隔の数であり、電圧反射係数Гmi(P1)nと同じ数、vはゼロより大きく10より小さい実数)。さらに例えると、周期P1に、センサ124は、電圧反射係数Гmi(P1)1を周期P1の開始から0.3マイクロ秒において測定し、電圧反射係数Гmi(P1)2を周期P1の開始から0.6マイクロ秒において測定する。電圧反射係数の例には、プラズマチャンバ108からyMHzRF発生器に向かって反射する電圧と、yMHzRF発生器によって生成されるRF信号内に供給される電圧との比率が含まれる。
別の例として、400kHzのRF信号の周期P1は、8つのサブ周期(例えば、ΔT1、ΔT2、ΔT3、ΔT4、ΔT5、ΔT6、ΔT7、ΔT8)に分けられる。それらサブ周期のそれぞれは、P1/8に等しいまたは約0.vマイクロ秒などの短い時間間隔である。いくつかの実施形態では、400kHzの周波数が350kHzと450kHzの間で変化するにつれて、それらサブ周期のそれぞれの継続期間は、プロセッサ134によってより長くまたはより短くなり、サブ周期の数は、プロセッサ134によって増加または減少する。400kHzのRF信号の周期P1の開始は、プロセッサ134によって検出され、周期の開始は、サブ周期ΔT1の開始を示し、さらなるΔT2からΔT8のそれぞれは、順にサブ周期ΔT1に続く。60MHzRF発生器に関連する複数の電圧反射係数Гmi(P1)nの8つの測定が行われる(例えば、Гmi(P1)1、Гmi(P1)2、Гmi(P1)3、Гmi(P1)4、Гmi(P1)5、Гmi(P1)6、Гmi(P1)7、Гmi(P1)8)。いくつかの実施形態では、8つの測定は、周期P1において行われる。様々な実施形態では、8つの測定(Гmi(P1)1、Гmi(P1)2、Гmi(P1)3、Гmi(P1)4、Гmi(P1)5、Гmi(P1)6、Гmi(P1)7、Гmi(P1)8)は、400kHzのRF信号の複数の周期(周期P1、周期P(1+1)、周期P(1+2)など)にわたって行われる。8つの測定は例であり、いくつかの実施形態では、周期P1においてまたは複数周期にわたって電圧反射係数の測定が何度でも行われることに注意されたい。
プロセッサ134は、複数のインピーダンスZmi(P1)nを複数の電圧反射係数Гmi(P1)nから算出する。例えば、プロセッサ134は、式(1)であるГmi(P1)1=(Zmi(P1)1−Zo)/(Zmi(P1)1+Zo)を適用してZmi(P1)1について解くことで、インピーダンスZmi(P1)1を算出する(ZoはRF伝送線路132の特性インピーダンス)。別の例として、プロセッサ134は、式(2)であるГmi(P1)2=(Zmi(P1)2−Zo)/(Zmi(P1)2+Zo)を適用してZmi(P1)2について解くことで、インピーダンスZmi(P1)2を算出する。インピーダンスZoは、入力/出力インターフェース(シリアルインターフェース、パラレルインターフェース、USBインターフェースなど)を介してプロセッサ134に接続される入力装置(マウス、キーボード、タッチペン、キーパッド、ボタン、タッチスクリーンなど)を介してプロセッサ134に提供される。いくつかの実施形態では、センサ124は、インピーダンスZmi(P1)nを測定し、ネットワークケーブル136を介してインピーダンスZmi(P1)nをプロセッサ134に提供する。
インピーダンスZmi(P1)nは、プロセッサ134によってモデルシステム102の入力142に印加され、モデルシステム102の出力144において複数の負荷インピーダンスZL(P1)nを算出するために、モデルシステム102を介して順方向に伝播される。モデルシステム102は、合成可変容量C1および複数の無線周波数値RF1(P1)oを有するように、プロセッサ134によって初期化される。例えば、インピーダンスZmi(P1)1は、負荷インピーダンスZL(P1)1を生成するために、モデルシステム102の1つ以上の回路素子を介してプロセッサ134によって順方向に伝播される。例えば、モデルシステム102は、無線周波RF1(P1)1および合成可変容量C1を有するように初期化される。モデルシステム102が、抵抗素子、誘導性素子、固定容量素子、および可変容量素子の直列の組み合わせを含むときは、プロセッサ134は、負荷インピーダンスZL(P1)1を生成するために、モデルシステム102の入力142で受信したインピーダンスZmi(P1)1、抵抗素子における複素インピーダンス、誘導性素子における複素インピーダンス、可変容量C1を有する可変容量素子における複素インピーダンス、および固定容量素子における複素インピーダンスの方向和を算出する。別の例として、インピーダンスZmi(P1)2は、負荷インピーダンスZL(P1)2を生成するために、モデルシステム102の1つ以上の回路素子を介してプロセッサ134によって順方向に伝播される。例えば、モデルシステム102は、無線周波RF1(P1)2および合成可変容量C1を有するように初期化される。モデルシステム102が、抵抗素子、誘導性素子、固定容量素子、および可変容量素子の直列の組み合わせを含むときは、プロセッサ134は、負荷インピーダンスZL(P1)2を生成するために、モデルシステム102の入力142で受信したインピーダンスZmi(P1)2、抵抗素子における複素インピーダンス、誘導性素子における複素インピーダンス、可変容量C1を有する可変容量素子における複素インピーダンス、および固定容量素子における複素インピーダンスの方向和を算出する。
様々な実施形態では、電圧反射係数は、出力126で電圧反射係数を測定する代わりに、出力126から入力128までのRFケーブル130上のどの点でも計測される。例えば、センサ124は、電圧反射係数を測定するために、RF電源122とインピーダンス整合ネットワーク106との間の点に接続される。
いくつかの実施形態では、測定された電圧反射係数Гmi(P1)nのそれぞれは、予め割り当てられた重みに従ってプロセッサ134によって重み付けされる。プロセッサ134によって電圧反射係数Гmi(P1)nに加えられた重みは、プロセッサ134によって入力装置を介して入力として受信され、以下に説明される技術的知見および/または工程条件に基づいて決定される。重み付けされた電圧反射係数wГmi(P1)n(各wは予め割り当てられた重み)は、電圧反射係数Гmi(P1)nを加える代わりに、負荷インピーダンスZL(P1)nを決定するためモデルシステム102に加えられる。
図2は、複数の無線周波数値RF(P1)nを決定するために、無線周波数値RF1(P1)oおよび可変容量C1を有するように初期化されるモデルシステム102の実施形態の図である。入力142における周期P1の電圧反射係数Г(P1)nは、無線周波数値RF(P1)nのそれぞれに対して最小である。プロセッサ134は、負荷インピーダンスZL(P1)nおよびモデルシステム102から複数の無線周波数値RF(P1)nを算出する。電圧反射係数Г(P1)は、無線周波数値RF(P1)nのそれぞれに対して電圧反射係数Г(P1)の複数値の中から最小である。例えば、プロセッサ134は、無線周波RF1(P1)1および可変容量C1を有するように初期化されるモデルシステム102を介して負荷インピーダンスZL(P1)1を逆方向に伝播し、周期P1に入力142で入力インピーダンスZ1を生成する無線周波数値RF(P1)1を決定する。プロセッサ134は、式(1)を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г(P1)1を入力インピーダンスZ1から算出する。また、プロセッサ134は、無線周波RF1(P1)1および可変容量C1を有するように初期化されるモデルシステム102を介して負荷インピーダンスZL(P1)1を逆方向に伝播し、周期P1に入力142で入力インピーダンスZ2を生成する無線周波数値RF(P1)1_1を決定する。プロセッサ134は、式(1)を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г(P1)2を入力インピーダンスZ2から算出する。プロセッサ134は、電圧反射係数Г(P1)1が電圧反射係数Г(P1)2より小さいことを決定し、無線周波数値RF1(P1)1が電圧反射係数Г(P1)1が最小の無線周波数値であることを決定する。
別の例として、プロセッサ134は、無線周波RF1(P1)2および可変容量C1を有するように初期化されるモデルシステム102を介して負荷インピーダンスZL(P1)2を逆方向に伝播し、周期P1に入力142で入力インピーダンスZ3を生成する無線周波数値RF(P1)2を決定する。プロセッサ134は、式(2)を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г(P1)3を入力インピーダンスZ3から算出する。また、プロセッサ134は、無線周波RF1(P1)2および可変容量C1を有するように初期化されるモデルシステム102を介して負荷インピーダンスZL(P1)2を逆方向に伝播し、周期P1に入力142で入力インピーダンスZ4を生成する無線周波数値RF(P1)2_2を決定する。プロセッサ134は、式(2)を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г(P1)4を入力インピーダンスZ4から算出する。プロセッサ134は、電圧反射係数Г(P1)3が電圧反射係数Г(P1)4より小さいことを決定し、無線周波数値RF(P1)2が電圧反射係数Г(P1)3が最小の無線周波数値であることを決定する。
値ZL(P1)1は、周期P1の開始から周期P1の途中の第1の期間(例えば、t1)の終わりに測定される値Zmi(P1)1から決定されることに注意されたい。値ZL(P1)2は、第1の期間から周期P1の途中の第2の時間(例えば、t2)の終わりに測定される負荷値Zmi(P1)2から決定される。第2の期間t2は、第1の期間t1に連続的で、第1の期間t1に等しい長さである。様々な実施形態では、電圧反射係数Г(P1)1は、第1の期間t1における全ての電圧反射係数の中で最小であり、電圧反射係数Г(P1)2は、第2の期間t2における全ての電圧反射係数の中で最小である。
いくつかの実施形態では、負荷インピーダンスZL(P1)nおよびモデルシステム102から無線周波数値RF(P1)nの値を求めて算出するために、非線形最小二乗最適化ルーチンがプロセッサ134によって実行される。周期P1の電圧反射係数Г(P1)nは、無線周波数値RF(P1)nのそれぞれに対して最小である。様々な実施形態では、負荷インピーダンスZL(P1)nおよびモデルシステム102から無線周波数値RF(P1)nの値を求めて算出するために、所定の式がプロセッサ134によって適用される。
様々な実施形態では、入力142における電圧反射係数Гが最小であるモデルシステム102の無線周波数値は、本明細書では好ましいRF値と称される。
いくつかの実施形態では、RF値は、本明細書では「パラメトリック値」とも称される。また、容量は、本明細書では「測定可能な因子」とも称される。
様々な実施形態では、周期P1の合成可変容量Coptimum(P1)の値は、無線周波数値RF(P1)nに加えてまたは無線周波数値RF(P1)nの代わりに、プロセッサ134によって算出される。例えば、プロセッサ134は、入力142における電圧反射係数Г(P1)nの加重平均が最小である合成可変容量Coptimum(P1)を算出する。例えば、プロセッサ134は、電圧反射係数Г(P1)nの加重平均を算出する。プロセッサ134は、モデルシステム102を介して負荷インピーダンスZL(P1)nを逆方向に伝播し、電圧反射係数Г(P1)nの加重平均が最小である合成可変容量Coptimum(P1)を決定する。例えば、プロセッサ134は、モデルシステム102を介して全ての負荷インピーダンスZL(P1)n(例えば、ZL(P1)1またはZL(P1)2)を逆方向に伝播し、電圧反射係数Г(P1)nの加重平均が第1の値を有する合成可変容量Coptimum(P1)1を決定する。全ての負荷インピーダンスZL(P1)nが逆方向に伝播されるとき、モデルシステム102は、全ての対応する無線周波数値RF1(P1)nおよび可変容量C1に初期化される。例えば、負荷インピーダンスZL(P1)1が逆方向に伝播されるとき、モデルシステム102は、対応する無線周波数値RF1(P1)1に初期化され、負荷インピーダンスZL(P1)2が逆方向に伝播されるとき、モデルシステム102は、対応する無線周波数値RF1(P1)2に初期化される。さらに説明を続けると、プロセッサ134は、モデルシステム102を介して全ての負荷インピーダンスZL(P1)nを逆方向に伝播し、電圧反射係数Г(P1)nの加重平均が第2の値を有する別の合成可変容量Coptimum(P1)2を決定する。プロセッサ134は、第1の値が第2の値より低いことを決定し、合成可変容量Coptimum(P1)1が電圧反射係数Г(P1)nの加重平均が最小である最適合成可変容量Coptimum(P1)であることを決定する。加重平均を生成するための電圧反射係数Г(P1)nのそれぞれの重さは、プロセッサ134によって入力から受信されることに注意されたい。
様々な実施形態では、センサ124(図1)から電圧反射係数Гmi(P1)nのn測定値を得る代わりに、電圧反射係数Гmi(P1)qのq測定値がセンサ124によって生成される(qは、nより大きくゼロより大きい整数)。プロセッサ134は、モデルシステム102を介して電圧反射係数Гmi(P1)qを順方向に伝播し、モデルシステム102の出力144において負荷インピーダンスZL(P1)qのq値を生成する。モデルシステム102は、可変容量C1および値RF1(P1)oを有するように初期化される。プロセッサ134は、負荷インピーダンスZL(P1)qをnの等しい区分に分割し、各n区分内の負荷インピーダンスの平均を算出する。例えば、プロセッサ134は、10の測定値ZL(P1)1からZL(P1)10の第1の平均値を算出し、10の測定値ZL(P1)11からZL(P1)20の第2の平均値を算出する(1、10、11、および20はqの例)。第1の平均値は、負荷インピーダンスZL(P1)nの1つの例であり、第2の平均値は、負荷インピーダンスZL(P1)nの別の1つの例である。
いくつかの実施形態では、電圧反射係数Г(P1)nを最小化する代わりに、電力反射係数などの別のパラメータが入力142で最小化される。
図3は、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周期P(1+m)における、モデルシステム102を用いた複数の負荷インピーダンスZL(P(1+m))nの生成を表すプラズマシステム100の実施形態の図である(mはゼロより大きい整数)。周期P(1+m)は、周期P1に続いて起こる。例えば、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の第1の発振のすぐ後に、RF信号の第2の発振が続く。第2の発振は第1の発振に続き、第1の発振と第2の発振との間に他の発振はない。第2の発振は周期P2の期間を有し、第1の発振は周期P1の期間を有する。いくつかの実施形態では、周期P2の期間の長さは、周期P1の期間の長さと同じである。別の例として、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の第1の発振の後に、RF信号の第2の発振はすぐには続かず、1つ以上の発振がすぐに続き、その後さらにすぐ周期P(1+m)の(1+m)番目の発振が続く。(1+m)番目の発振は第1の発振に続いて起こらず、第1の発振と(1+m)番目の発振との間には1つ以上の中間発振がある。いくつかの実施形態では、周期P1(1+m)に及ぶクロックサイクルの期間は、周期P1に及ぶクロックサイクルの期間と同じである。
xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周期P1(1+m)では、プロセッサ134は、無線周波数値RF(P1)nを含むようにレシピを修正し、無線周波数値RF(P1)nをyMHzRF発生器に提供する。また、プロセッサ134は、周期P(1+m)のステップ可変容量値Cstep1を決定する。例えば、400kHzRF発生器のサイクルP(1+m)の開始は、プロセッサ134によって検出され、無線周波数値RF(P(1)1は、RF信号の周期P(1+m)の第1の部分(サイクルP(1+m)の最初の1/8の部分など)に適用される。続いて、無線周波数値RF(P(1)2は、RF信号の周期P(1+m)の第2の部分(サイクルP(1+m)の2番目の1/8の部分など)に適用される。周期P(1+m)の第2の部分は、周期P(1+m)の第1の部分に連続的である。ステップ可変容量値Cstep1は、値C1から値Coptimum(P1)の方向のステップである。
インピーダンス整合ネットワーク106の1つ以上の可変コンデンサの対応する1つ以上の容量がC1からCoptimum(P1)に変更するように修正されるとき、1つ以上の可変コンデンサは、yMHzRF発生器によって生成されたRF信号のRF周波数の変化に対して十分に遅く移動することに注意されたい。プロセッサ134は、インピーダンス整合ネットワーク102の合成可変容量を値Coptimum(P1)に設定する代わりに、インピーダンス整合ネットワーク106の合成可変容量が値Cstep1に設定されるようにドライブアセンブリ112を制御する。yMHzRF発生器が無線周波数値RF(P1)nを有するRF信号を生成する時間よりも、インピーダンス整合ネットワーク106が可変容量Coptimum(P1)を達成する時間の方が長い(例えば、数秒程度)。例えば、yMHzRF発生器が無線周波RF1(P1)oから無線周波数値RF(P1)nを達成するのに、数マイクロ秒程度要する。その結果、yMHzRF発生器の出力126における電圧反射係数Г(P1)nが最小となるように、値RF1(P1)oから無線周波数値RF(P1)nを達成することと同時に、値C1から可変容量Coptimum(P1)を直接達成することは難しい。そのため、インピーダンス整合ネットワーク106の可変容量は、周期P(1+m)において可変容量Coptimum(P1)に向かう方向のステップ(例えば、Cstep1)で調整される。
プロセッサ134は、さらに、yMHzRF発生器を制御して、周期P(1+m)に無線周波数値RF(P1)nで動作する。yMHzRF発生器は、無線周波数値RF(P1)nおよび可変容量Cstep1に対して、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路に伝わる無線周波数値RF(P1)nを有するRF信号を生成する。また、インピーダンス整合ネットワーク106の追加分岐は、xMHzRF発生器の出力123からRFケーブル127および入力125を介してRF信号を受信する。xMHzRF発生器およびyMHzRF発生器からRF信号を受信すると、インピーダンス整合ネットワーク106は、下部電極118に提供される修正信号を生成する。値RF(P1)nが値RF(P1)oの代わりに用いられるときは、周期P1に比べて周期P(1+m)ではより少ない電力量がyMHzRF発生器に向かって反射される。
yMHzRF発生器が周期P(1+m)で無線周波数値RF(P1)nを有するRF信号を生成し、合成可変容量がCstep1のときに、センサ124は、出力126において複数の電圧反射係数Гmi(P(1+m))nを測定する。例として、400kHzのRF信号の周期P(1+m)は、8つのサブ周期(例えばΔT1、ΔT2、ΔT3、ΔT4、ΔT5、ΔT6、ΔT7、ΔT8)に分割される。それらサブ周期のそれぞれは、P(1+m)/8に等しいまたは約0.vマイクロ秒などの短い時間間隔である。いくつかの実施形態では、400kHzの周波数が350kHzと450kHzの間で変化するにつれて、それらサブ周期のそれぞれの継続期間は、プロセッサ134によってより長くまたはより短くなり、サブ周期の数は、プロセッサ134によって増加または減少する。400kHzのRF信号の周期P(1+m)の開始はプロセッサ134によって検出され、周期の開始はサブ周期ΔT1の開始を示し、さらなるΔT2からΔT8のそれぞれは順にサブ周期ΔT1に続く。60MHzRF発生器に関連する複数の電圧反射係数Гmi(P(1+m)nの8つの測定が行われる(例えば、Гmi(P(1+m))1、Гmi(P(1+m))2、Гmi(P(1+m))3、Гmi(P(1+m))4、Гmi(P(1+m))5、Гmi(P(1+m))6、Гmi(P(1+m))7、Гmi(P(1+m))8)。いくつかの実施形態では、8つの測定は、周期P(1+m)において行われる。様々な実施形態では、8つの測定であるГmi(P(1+m))1、Гmi(P(1+m))2、Гmi(P(1+m))3、Гmi(P(1+m))4、Гmi(P(1+m))5、Гmi(P(1+m))6、Гmi(P(1+m))7、およびГmi(P(1+m))8は、400kHzのRF信号の複数の周期(周期P(1+m)、周期P(1+m+1)、および周期P(1+m+2)など)において行われる。8つの測定は例であり、いくつかの実施形態では、周期P(1+m)においてまたは複数周期にわたって電圧反射係数の測定が何度でも行われることに注意されたい。
センサ124は、周期P(1+m)において、ネットワークケーブル136を介して電圧反射係数Гmi(P(1+m))nをプロセッサ134に提供する。プロセッサ134は、インピーダンスZmi(P1)nが電圧反射係数Гmi(P1)nから生成される上述の方法と同じ方法で、複数のインピーダンスZmi(P(1+m))nを電圧反射係数Гmi(P(1+m))nから生成する。例えば、プロセッサ134は、周期P(1+m)の開始から周期P(1+m)の第1の期間t1に測定される電圧反射係数Гmi(P(1+m))1からインピーダンス値Zmi(P(1+m))1を生成する。また、プロセッサ134は、周期P(1+m)の開始からである期間t1の終わりから周期P(1+m)の第2の期間t2の終わりに測定される電圧反射係数Гmi(P(1+m))2からインピーダンス値Zmi(P(1+m))2を生成する。
また、モデルシステム102が周期P(1+m)に無線周波数値RF(P1)nを、周期P(1+m)に合成可変容量Cstep1を有するように設定されるときは、インピーダンスZmi(P(1+m))nは、負荷インピーダンスZL(P1)nがモデルシステム102の入力142におけるインピーダンスZmi(P1)nから出力144において生成されるのと同じ方法で、モデルシステム102を介して順方向に伝播し、モデルシステム102の出力144で負荷インピーダンスZL(P(1+m))nを生成する。
様々な実施形態では、合成可変容量Cstep1は、合成可変容量C1に比べて合成可変容量Coptimum(P1)により近い。例えば、合成可変容量Cstep1は、合成可変容量C1より大きく、合成可変容量Coptimum(P1)は、合成可変容量Cstep1よりも大きい。別の例として、合成可変容量Cstep1は、合成可変容量C1よりも小さく、合成可変容量Coptimum(P1)は、合成可変容量Cstep1よりも小さい。
いくつかの実施形態では、プロセッサ134は、センサ124から受信するГmi(P1)n、Гmi(P(1+m))nなどの電圧反射係数からインピーダンスZmi(P1)n、Zmi(P(1+m))nなどのインピーダンスを生成する代わりに、電圧反射係数を受信して、モデルシステム102の出力144においてГL(P1)n、ГL(P(1+m))nなどの複数の対応する負荷電圧反射係数を生成する。複数の対応する負荷電圧反射係数は、ZL(P1)n、ZL(P(1+m))nなどの負荷インピーダンスがモデルシステム102の出力で適用されるのと同じ方法で、モデルシステム102の出力144において適用される。電圧反射係数からインピーダンスに変換する必要はなく、逆の場合も同じである。
いくつかの実施形態では、測定された電圧反射係数Гmi(P(1+m))nのそれぞれは、予め割り当てられた重みに従ってプロセッサ134に重み付けされる。プロセッサ134によって電圧反射係数Гmi(P(1+m))nに加えられた重みは、入力装置を介してプロセッサ134によって入力として受信され、技術的知見および/または工程条件に基づいて決定される。電圧反射係数Гmi(P(1+m))nを加える代わりに、負荷インピーダンスZL(P(1+m))nを決定するため重み付けされた電圧反射係数wГmi(P(1+m))nがモデルシステム102に加えられる(各wは予め割り当てられた重み)。
様々な実施形態では、値Coptimum(P1)および値Cstep1は、無線周波数値RF(P1)nを決定してプラズマシステム100に適用することなく、プラズマシステム100に適用される。
図4は、複数の無線周波数値RF(P(1+m))nを決定するために無線周波数値RF(P1)nおよび可変容量Cstep1を有するように初期化されるモデルシステム102の実施形態の図である。入力142における周期P(1+m)の電圧反射係数Г(P(1+m))nは、無線周波数値RF(P(1+m))nのそれぞれに対して最小である。プロセッサ134は、負荷インピーダンスZL(P(1+m))nおよびモデルシステム102から複数の無線周波数値RF(P(1+m))nを算出する。入力142における電圧反射係数Г(P(1+m))は、無線周波数値RF(P(1+m))nのそれぞれに対して、電圧反射係数Г(P(1+m))の複数値の中から最小である。例えば、プロセッサ134は、無線周波RF(P1)1および可変容量Cstep1を有するように設定されたモデルシステム102を介して負荷インピーダンスZL((P(1+m))1を逆方向に伝播し、周期P(1+m)において入力142で入力インピーダンスZ5を生成する無線周波数値RF(P(1+m))1を決定する。プロセッサ134は、式(1)を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г(P(1+m))5を入力インピーダンスZ5から算出する。また、プロセッサ134は、無線周波RF(P1)1および可変容量Cstep1を有するように設定されたモデルシステム102を介して負荷インピーダンスZL((P(1+m))1を逆方向に伝播し、周期P(1+m)において入力142で入力インピーダンスZ6を生成する別の無線周波数値RF(P(1+m))1_1を決定する。プロセッサ134は、式(1)を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г(P(1+m))6を入力インピーダンスZ6から算出する。プロセッサ134は、電圧反射係数Г(P(1+m))5が電圧反射係数Г(P(1+m))6より小さいことを決定し、無線周波数値RF(P(1+m))1が電圧反射係数Г(P(1+m))5が最小の無線周波数値であることを決定する。
別の例として、プロセッサ134は、無線周波数値RF(P1)2および可変容量Cstep1を有するように設定されたモデルシステム102を介して、負荷インピーダンスZL((P(1+m)2)を逆方向に伝播し、周期P(1+m)において入力142で入力インピーダンスZ7を生成する無線周波数値RF(P(1+m)2)を決定する。プロセッサ134は、式(1)を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г(P(1+m))7を入力インピーダンスZ7から算出する。また、プロセッサ134は、無線周波RF(P1)2および可変容量Cstep1を有するように設定されたモデルシステム102を介して負荷インピーダンスZL(P(1+m)2)を逆方向に伝播し、周期P(1+m)において入力142で入力インピーダンスZ8を生成する無線周波数値RF(P(1+m)2_1)を決定する。プロセッサ134は、式(1)を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г(P(1+m))8を入力インピーダンスZ8から算出する。プロセッサ134は、電圧反射係数Г(P(1+m))7が電圧反射係数Г(P(1+m))8より小さいことを決定し、無線周波数値RF(P(1+m)2)が電圧反射係数Г(P(1+m))7が最小の無線周波数値であることを決定する。
値ZL(P(1+m)1)は、周期P(1+m)の開始から第1の期間(t1など)の終わりに測定される負荷値Zmi(P(1+m))1から決定されることに注意されたい。値ZL(P(1+m))2は、周期P(1+m)の開始からである第1の期間t1の終わりから第2の期間(t2など)の終わりに測定される負荷値Zmi(P(1+m))2から決定される。周期P(1+m)の第2の期間は、周期(1+m)の第1の期間に連続的である。電圧反射係数Г(P(1+m))5は、周期(1+m)の第1の期間における全ての電圧反射係数の中で最小であり、電圧反射係数Г(P(1+m))7は、周期(1+m)の第2の期間における全ての電圧反射係数の中で最小である。
いくつかの実施形態では、負荷インピーダンスZL(P(1+m))nおよびモデルシステム102から無線周波数値RF(P(1+m))nの値を求めて算出するために、非線形最小二乗最適化ルーチンがプロセッサ134によって実行される。周期P(1+m)の電圧反射係数Г(P(1+m))nは、無線周波数値RF(P(1+m))nのそれぞれに対して最小である。様々な実施形態では、負荷インピーダンスZL(P(1+m))nおよびモデルシステム102から無線周波数値RF(P(1+m))nの値を求めて算出するために、所定の式がプロセッサ134によって適用される。
いくつかの実施形態では、合成可変容量Coptimum(P(1+m))の値は、周期(1+m)において無線周波数値RF(P(1+m))nに加えてまたは無線周波数値RF(P(1+m))nの代わりに求められる。例えば、プロセッサ134は、入力142における電圧反射係数Г(P(1+m))nの加重平均が最小である合成可変容量Coptimum(P(1+m))を算出する。例えば、プロセッサ134は、電圧反射係数Г(P(1+m))nの加重平均を算出する。プロセッサ134は、モデルシステム102を介して負荷インピーダンスZL(P(1+m))nを逆方向に伝播し、電圧反射係数Г(P(1+m))nの加重平均が最小である合成可変容量Coptimum(P(1+m))を決定する。例えば、プロセッサ134は、モデルシステム102を介して全ての負荷インピーダンスZL(P(1+m))n(例えば、ZL(P(1+m))1またはZL(P(1+m))2)を逆方向に伝播し、電圧反射係数Г(P(1+m))nの加重平均が第1の値を有する合成可変容量Coptimum(P(1+m))1を決定する。全ての負荷インピーダンスZL(P(1+m))nが逆方向に伝播されるときは、モデルシステム102は、全ての対応する無線周波数値RF(P(1)nおよび可変容量Cstep1に初期化される。例えば、負荷インピーダンスZL(P(1+m))1が逆方向に伝播されるときは、モデルシステム102は対応する無線周波数値RF(P1)1に初期化され、負荷インピーダンスZL(P(1+m))2が逆方向に伝播されるときは、モデルシステム102は対応する無線周波数値RF(P1)2に初期化される。さらに説明を続けると、プロセッサ134は、モデルシステム102を介して全ての負荷インピーダンスZL(P(1+m))nを逆方向に伝播し、電圧反射係数Г(P(1+m))nの加重平均が第2の値を有する別の合成可変容量Coptimum(P(1+m))2を決定する。プロセッサ134は、第1の値が第2の値より小さいことを決定し、合成可変容量Coptimum(P(1+m))1が電圧反射係数Г(P(1+m))nの加重平均が最小である最適合成可変容量Coptimum(P(1+m))であることを決定する。加重平均を生成するための電圧反射係数Г(P(1+m))nのそれぞれの重さは、プロセッサ134によって入力装置から受信されることに注意されたい。
様々な実施形態では、電圧反射係数Гmi(P(1+m))nのn測定値をセンサ124(図3)から得る代わりに、電圧反射係数Гmi(P(1+m))qのq測定値がセンサ124によって生成される。プロセッサ134は、モデルシステム102を介して電圧反射係数Гmi(P(1+m))qを順方向に伝播し、モデルシステム102の出力144において負荷インピーダンスZL(P(1+m))qのq値を生成する。モデルシステム102は、可変容量Coptimum(P1)および値RF1(P1)nを有するように初期化される。プロセッサ134は、負荷インピーダンスZL(P(1+m))qをnの等しい区分に分割し、各n区分内の負荷インピーダンスの平均を算出する。例えば、プロセッサ134は、10の測定値ZL(P(1+m))1からZL(P(1+m))10の第1の平均値を算出し、10の測定値ZL(P(1+m))11からZL(P(1+m))20の第2の平均値を算出する(1、10、11、および20はqの例)。第1の平均値は、負荷インピーダンスZL(P(1+m))nの1つの例であり、第2の平均値は、負荷インピーダンスZL(P(1+m))nの別の1つの例である。
いくつかの実施形態では、電圧反射係数Г(P(1+m))nを最小化する代わりに、電力反射係数などの別のパラメータが入力142で最小化される。
図5は、容量値Coptimum(P(1+m))および無線周波数値RF(P(1+m))nを用いて、xMHzRF発生器によって生成されるRF信号の周期P(1+m+q)においてウエハWを処理するプラズマシステム100の実施形態の図である(qはゼロより大きい整数)。周期P(1+m+q)は、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周期P(1+m)に続いて起こる。例えば、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の第2の発振のすぐ後に、RF信号の第3の発振が続く。第3の発振は、第2の発振に連続的であり、第2の発振と第3の発振との間には他の発振はない。第3の発振は周期P3を有し、第2の発振は周期P2を有する。いくつかの実施形態では、周期P3の時間の長さは、周期P2の時間の長さと同じである。別の例として、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の第2の発振の後に、RF信号の第3の発振はすぐには続かず、1つ以上の発振がすぐに続き、その後さらにすぐ周期P(1+m+q)の(1+m+q)番目の発振が続く。(1+m+q)番目の発振は、第2の発振に連続的でなく、第2の発振と(1+m+q)番目の発振との間には1つ以上の中間発振がある。いくつかの実施形態では、周期P(1+m+q)にかかるクロックサイクルの時間は、周期P(1+m)にかかるクロックサイクルの時間と同じである。
xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周期P(1+m+q)において、プロセッサ134は、無線周波数値RF(P(1+m)nを含むように周期P(1+m+q)でレシピを修正し、無線周波数値RF(P(1+m)nをyMHzRF発生器に提供する。例えば、400kHzRF発生器のサイクルP(1+m+q)の開始は、プロセッサ134によって検出され、無線周波数値RF(P(1+m))1は、RF信号の周期P(1+m+q)の第1の部分(例えば、サイクルP(1+m+q)の最初の1/8の部分)に適用される。続いて、無線周波数値RF(P(1+m))2は、RF信号の周期P(1+m+q)の第2の部分(例えば、サイクルP(1+m+q)の2番目の1/8の部分)に適用される。周期P(1+m+q)の第2の部分は、周期P(1+m+q)の第1の部分に連続的である。値RF(P(1+m))nが値RF(P1)nの代わりに用いられるときは、周期P(1+m)と比べて周期P(1+m+q)ではより少ない電力量がyMHzRF発生器に向かって反射する。
また、プロセッサ134は、インピーダンス整合ネットワーク102の分岐回路の合成可変容量が、最適合成可変容量Coptimum(P(1+m))に向けたステップである値Cstep2に設定されるように、ドライブアセンブリ112を制御する。いくつかの実施形態では、合成可変容量Cstep2は、合成可変容量Coptimum(P(1+m))と同じであることに注意されたい。
xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周期P(1+m+q)において、インピーダンス整合ネットワーク106の合成可変容量がCstep2のときは、yMHzRF発生器は、無線高周波数値RF(P(1+m))nを有するRF信号を生成する。無線高周波数値RF(P(1+m))nを有するRF信号は、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路に移動する。また、インピーダンス整合ネットワーク106の追加分岐は、RFケーブル127および入力125を介してxMHzのRF生成器の出力123からRF信号を受信する。xMHzRF発生器およびyMHzRF発生器からRF信号を受信すると、インピーダンス整合ネットワーク106は、周期P(1+m+q)にウエハWを処理するために下部電極118に提供される修正信号を生成する。
様々な実施形態では、合成可変容量Cstep2は、合成可変容量Cstep1と比べて合成可変容量Coptimum(P(1+m))に近い。例えば、合成可変容量Cstep2は、合成可変容量Cstep1より大きく、合成可変容量Coptimum(P(1+m))は、合成可変容量Cstep2より大きい。別の例として、合成可変容量Cstep2は、合成可変容量Cstep1より小さく、合成可変容量Coptimum(P(1+m))は、合成可変容量Cstep2より小さい。
様々な実施形態では、値Coptimum(P(1+m))および値Cstep2は、無線高周波数値RF(P(1+m))nを決定してプラズマシステム100に適用することなくプラズマシステム100に適用される。
図6は、yMHzRF発生器によって生成されるRF信号606の複数の周期、およびxMHzRF発生器によって生成されるRF信号608の周期内に起こる複数の周期を表すグラフ602および604の実施形態を示す。グラフ602は、y軸にRF信号606の電力値を、対してx軸に時間tを示す。グラフ604は、y軸にRF信号608の電力値を、対してx軸に時間tを示す。RF信号606および608両方の時間軸tは同じである。例えば、時間区分t2内に、RF信号608の10の周期が起こり、RF信号606の周期P1が起こる。また、時間t2とt4との間の時間区分内に、RF信号608の10の周期が起こり、RF信号606の周期P2が起こる。同様に、時間t4とt6との間の時間区分内に、RF信号608の10の周期が起こり、RF信号606の周期P3が起こる。RF発生器によって生成されたRF信号の各周期は、本明細書ではRFサイクルと称されることもある。RF信号606の各周期では、RF信号608の10の周期が起こる。また、周期P1のすぐ後には、RF信号606の周期P2が続いて起こる。周期P2のすぐ後には、RF信号606の周期P3が続いて起こる。
いくつかの実施形態では、RF信号606の1つの周期において、RF信号608の1つ以上の周期(例えば、100周期、200周期、100から200の間のあらゆる周期)が起こる。RF信号608およびRF信号606の周期間のかかる比率は、RF信号608および606の周波数の比率である。
周期P2は周期P1に連続的で、周期P3は周期P2に連続的である。また、周期P3は周期P1に連続的でない。周期P1とP3との間には周期P2の発振がある。
図7Aは、プラズマチャンバ108の様々な処理条件における負荷インピーダンスZloadの値からの最適合成可変容量値Coptimum(Coptimum1、Coptimum2、Coptimum3など)の生成を表すグラフ700の実施形態である。グラフ700は、y軸に負荷インピーダンスZloadの虚数部(リアクタンスなど)をIm(Zload)として、負荷インピーダンスZloadの実数部(抵抗など)をRe(Zload)として示す。処理条件の例には、xMHzRF発生器の動作の様々な周波数値、yMHzRF発生器の動作の様々な周波数値、上部電極116とチャック118との間の距離、プラズマチャンバ108内の温度、プラズマチャンバ108内の圧力、xMHzRF発生器によって生成されるRF信号の電力値、yMHzRF発生器によって生成されるRF信号の電力値、プラズマチャンバ108内のガス化学物質、またはこれら2つ以上の組み合わせが含まれる。例えば、工程条件1には、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周波数値frq1、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の電力値pwr1、yMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周波数値frq1、yMHzRF発生器によって生成されたRF信号の電力値pwr2、プラズマチャンバ108内の温度tmp1、プラズマチャンバ108内の圧力pr1、距離gp1ミリメートル(mm)、および2つの処理ガスの化学物質が含まれる。工程条件2には、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周波数値frq2、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の電力値pwr2、yMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周波数値frq3、yMHzRF発生器によって生成されたRF信号の電力値pwr3、プラズマチャンバ108内の温度tmp1、プラズマチャンバ108内の圧力pr1、距離gp1mm、および2つの処理ガスの化学物質が含まれる。値Zload1は処理工程1に対応し、値Zload2は処理工程2に対応する。同様に、値ZloadQは処理工程Qに対応する(Qはゼロより大きい整数)。例えば、ZloadQは、プラズマチャンバ108が処理条件Qで動作するときに、インピーダンス整合ネットワーク106の出力140とチャック118との間で測定されるインピーダンスである。様々な実施形態では、プラズマチャンバ108は、限られた数の処理工程Qを用いて動作し、その限られた数以外では動作しない。
図7Bは、モデルシステム102の入力142において電圧反射係数Гがゼロである最適値Coptimumの生成を表すモデルシステム102の実施形態の図である。プロセッサ134は、モデルシステム102を介してZloadの様々な値をモデルシステム102の出力144から逆方向に伝播し、入力142において電圧反射係数Гがゼロである最適値Coptimumを決定する。Zloadの値は、入力装置を介する入力として提供され、またはプロセッサ134によって生成されるように予めプログラムされ、そして処理条件に基づいて制限される。例えば、インピーダンス整合ネットワーク106の出力140とチャック118との間の地点で測定されるZloadは、処理条件1がプラズマチャンバ108内に存在するときはZload1である。別の例として、インピーダンス整合ネットワーク106の出力140とチャック118との間の地点で測定されるZloadは、処理条件2がプラズマチャンバ108内に存在するときはZload2である。この例では、Zloadの値は、処理条件が処理条件1および2に限定されるときは、Zload1およびZload2に限定される。プラズマチャンバ108は、当該処理条件以外の処理条件を用いて動作しない。いくつかの実施形態では、プラズマチャンバ108は、当該処理条件以外の処理条件を用いて動作できない。
Zloadの各値に対する最適合成可変容量Coptimumの値は、モデルシステム102を介してプロセッサ134によって決定される。例えば、値Zload1に対しては、モデルシステム102の入力142における電圧反射係数Гがゼロである容量値Coptimum1が決定される。また、値Zload2に対しては、モデルシステム102の入力142における電圧反射係数Гがゼロである容量値Coptimum2が決定される。
いくつかの実施形態では、電圧反射係数Гのゼロ値を達成する代わりに、電力反射係数などの別のパラメータのゼロ値が入力142で達成される。
図7Cは、共にプロセッサ134によって生成されるテーブル720および多項式(1)の実施形態である。テーブル720には、負荷インピーダンス値Zloadと最適合成可変容量値Coptimumとの対応が含まれる。例えば、プロセッサ134は、図7Bを参照に上述されたように、モデルシステム102を適用することによって、値ZloadQに対してモデルシステム102の入力142における電圧反射係数Гがゼロである容量値CoptimumQが決定されることを決定する(Qはゼロより大きい整数)。値ZloadQは値Zloadの1つであり、値CoptimumQは値Coptimumの1つである。プロセッサ134は、記憶装置137にテーブル720を格納する。テーブル620は、負荷インピーダンス値Zloadと容量値Coptimumの関係の例である。
いくつかの実施形態では、プロセッサ134は、テーブル720を作成する代わりに、またはテーブル620の作成に加えて、最適合成可変容量値Coptimumと負荷インピーダンス値Zloadとの関係である多項式(1)を生成する。合成可変容量値Coptimumは、Zloadの実数部およびZloadの虚数部の関数であり、その関数は、グラフ600(図6A)の値Coptimumに当てはめることで決定される。多項式(1)で表される関数は、プロセッサ134によって当てはめられる。
図8Aは、最適容量値Coptimumおよび負荷インピーダンス値ZloadからのRFoptimum1、RFoptimum2、RFoptimum3などの最適RF値の生成を表すグラフ800の実施形態である。グラフ800は、x軸に負荷インピーダンス値Zloadの実数部を、y軸に負荷インピーダンス値Zloadの虚数部を、z軸に最適容量値Coptimumを示す。最適容量値Coptimum1および負荷インピーダンス値Zload1は、最適RF値RFoptimum1に対応する。また、最適容量値Coptimum2および負荷インピーダンス値Zload2は、最適RF値RFoptimum2に対応し、最適容量値Coptimum3および負荷インピーダンス値Zload3は、最適RF値RFoptimum3に対応する。
図8Bは、最適容量値Coptimumおよび負荷インピーダンス値Zloadからの最適RF値RFoptimumの生成を表すモデルシステム102の実施形態である。プロセッサ134は、モデルシステム102の出力144において負荷インピーダンス値ZloadQを適用し、値CoptimumQを有するようにモデルシステム102を初期化し、さらに、モデルシステム102を介して値ZloadQを逆方向に伝播して、モデルシステム102の入力142における電圧反射係数Гが最小(非ゼロなど)である最適RF値RFoptimumQを決定する(Qはゼロより大きい整数)。例えば、プロセッサ134は、値Coptimum1を有するように初期化されるモデルシステム102を介して負荷インピーダンス値Zload1を逆方向に伝播し、モデルシステム102の入力142における電圧反射係数Гが第1の値を有する第1のRF最適値RFAを決定する。また、プロセッサ134は、モデルシステム102を介して負荷インピーダンス値Zload1を逆方向に伝播し、モデルシステム102の入力142における電圧反射係数Гが第2の値を有する第2のRF最適値RFBを決定する。プロセッサ134は、第1の値と第2の値を比較して、第1の値が2つの値の間で最小であることを決定し、さらに、値RFAが入力142における電圧反射係数Гが最小の値であることを決定する。値RFAは、値RFoptimum1の例である。別の例として、プロセッサ134は、値Coptimum2を有するように初期化されるモデルシステム102を介して負荷インピーダンス値Zload2を逆方向に伝播し、モデルシステム102の入力142における電圧反射係数Гが第1の値を有する第1のRF最適値RFCを決定する。また、プロセッサ134は、モデルシステム102を介して負荷インピーダンス値Zload2を逆方向に伝播し、モデルシステム102の入力142における電圧反射係数Гが第2の値を有する第2のRF最適値RFDを決定する。プロセッサ134は、第1の値と第2の値を比較して、第1の値が2つの値の間で最小であることを決定し、さらに、RF値RFCが入力142における電圧反射係数Гが最小の値であることを決定する。値RFCは、値RFoptimum2の例である。値RFoptimumQは、値RFoptimumの1つである。
また別の例として、プロセッサ134は、モデルシステム102の出力144において負荷インピーダンス値ZloadQを適用して、値CoptimumQを有するようにモデルシステム102を初期化し、さらに、モデルシステム102を介して値ZloadQを逆方向に伝播して、RF発生器によって生成されたRF信号の状態S1の電圧反射係数多項式Г1と、RF発生器によって生成されたRF信号の状態S2の電圧反射係数多項式Г2との組み合わせの値が最小(非ゼロ、ゼロ値など)である最適RF値RFoptimumQを決定する。電圧反射係数の組み合わせの例は、A*Г1+B*Г2である(Aは0と1の間の係数、Bは0と1の間の別の係数)。係数AおよびBは、ユーザによって入力装置を介してプロセッサ132に提供される。Bの例は、(1−A)である。例えば、プロセッサ134は、値Coptimum1を有するように初期化されるモデルシステム102を介して負荷インピーダンス値Zload1を逆方向に伝播し、モデルシステム102の入力142における電圧反射係数Г1およびГ2の組み合わせが第1の値を有する第1のRF最適値RFAを決定する。また、プロセッサ134は、モデルシステム102を介して負荷インピーダンス値Zload1を逆方向に伝播し、モデルシステム102の入力142における電圧反射係数Г1およびГ2の組み合わせが第2の値を有する第2のRF最適値RFBを決定する。プロセッサ134は、第1の値と第2の値を比較して、第1の値が2つの値の間で最小であることを決定し、さらに、値RFAがモデルシステム102の入力142における多項式A*Г1+(1−A)*Г2が最小の値であることを決定する。値RFAは、値RFoptimum1の例である。
いくつかの実施形態では、電圧反射係数Гまたは電圧反射係数Г1および電圧反射係数Г2の組み合わせを最小化する代わりに、電力反射係数などの別のパラメータまたは状態S1および状態S2のパラメータの組み合わせが入力142において最小化される。
様々な実施形態では、状態S1において、RF発生器によって生成されたRF信号は、状態S2におけるRF信号の電力レベルより高い電力レベル(例えば、1つ以上の電力量、1つ以上の電力量の二乗平均平方根電力量、RF信号のエンベロープの電力レベル)を有する。同様に、状態S1において、RF信号は、状態S2におけるRF信号の周波数レベルより高い周波数レベル(例えば、1つ以上の周波数量、1つ以上の周波数量の二乗平均平方根周波数量)を有する。これらの実施形態において、本明細書では状態S1は高い状態、状態S2は低い状態と称される。
いくつかの実施形態では、状態S2において、RF発生器によって生成されたRF信号は、状態S1におけるRF信号の電力レベルより高い電力レベルを有する。同様に、これらの実施形態では、状態S2において、RF信号は、状態S1におけるRF信号の周波数レベルより高いまたは低い周波数レベル(例えば、1つ以上の周波数量、1つ以上の周波数量の二乗平均平方根周波数量)を有する。これらの実施形態において、本明細書では状態S1は低い状態、状態S2は高い状態と称される。
様々な実施形態では、状態S2において、RF発生器によって生成されたRF信号は、状態S1におけるRF信号の電力レベルに等しい電力レベルを有する。
様々な実施形態では、状態S2においてRF発生器によって生成されたRF信号の電力レベルが状態S1におけるRF信号の電力レベルより高いまたは低いに関わらず、状態S2におけるRF信号の周波数レベルは、状態S1におけるRF信号の周波数レベルより高いまたは低い。
いくつかの実施形態では、本明細書におけるレベル(周波数レベル、電力レベルなど)は、1つ以上の値を含み、第1の状態のレベル(状態S1、状態S2など)は、第1の状態とは異なる第2の状態(状態S1、状態S2など)のレベルの値を除く値を有する。例えば、状態S1におけるRF信号の電力値で、状態S2におけるRF信号の電力値と同じものはない。別の例として、状態S1におけるRF信号の周波数値で、状態S2におけるRF信号の周波数値と同じものはない。
図8Cは、モデルシステム102を用いてプロセッサ134によって決定される、負荷インピーダンス値Zload、最適容量値Coptimum、および最適無線周波数値RFoptimumの間の対応を含むテーブル820の実施形態である。例えば、プロセッサ134は、図8Bを参照に上述されたように、モデルシステム102を適用することによって、値ZloadQおよび容量値CoptimumQに対して、モデルシステム102の入力142における電圧反射係数Гが最小である値RFoptimumQが決定されることを決定する(Qはゼロより大きい整数)。プロセッサ134は、テーブル820を記憶装置137に保存する。
図8Bを参照に上述されたように、モデルシステム102を適用することによりプロセッサ134によって生成されるテーブルのその他の例が以下に挙げられる。
R1からR5は抵抗値であり、X1からX5はリアクタンス値であることに注意されたい。さらに、テーブルIのRFoptimum値は、モデルシステム102が最適容量値Coptimum1に初期化されるときに生成されることに注意されたい。また、テーブルIIのRFoptimum値は、モデルシステム102が最適容量値Coptimum2に初期化されるときに生成される。同様に、テーブルIIIのRFoptimum値は、モデルシステム102が最適容量値Coptimum3に初期化されるときに生成される。
プロセッサ134は、負荷インピーダンスZloadQおよび最適容量値Coptimum1の各値に対して、テーブルI内の行を求めてRe(Zload)の値を求め、テーブルI内の列を求めてIm(Zload)の値を求め、Re(Zload)およびIm(Zload)の値に基づいて最適値RFoptimumQを求める。同様に、プロセッサ134は、負荷インピーダンスZloadQおよび最適容量値Coptimum2の各値に対して、テーブルII内の行を求めてRe(Zload)の値を求め、テーブルII内の列を求めてIm(Zload)の値を求め、Re(Zload)およびIm(Zload)の値に基づいて最適値RFoptimumQを求める。また、プロセッサ134は、負荷インピーダンスZloadQおよび最適容量値Coptimum3の各値に対して、テーブルIII内の行を求めてRe(Zload)の値を求め、テーブルIII内の列を求めてIm(Zload)の値を求め、Re(Zload)およびIm(Zload)の値に基づいて最適値RFoptimumQを求める。
本明細書では、様々な実施形態において、RFoptimumQおよびRFoptimumの表現は同じ意味で用いられる。また、本明細書では、それらの実施形態において、ZloadQおよびZloadの表現は同じ意味で用いられる。同様に、本明細書では、それらの実施形態において、CoptimumおよびCoptimumQの表現は同じ意味で用いられる。
いくつかの実施形態では、ルックアップテーブルI、II、およびIIIは、多項式RFoptimumQ=Function3(Re(Zload),Im(Zload),CoptimumQ)を生成するため、プロセッサ134によって近似される(Function3は関数)。例えば、テーブルIからIIIにおけるRFoptimumQ値、Re(Zload)およびIm(Zload)の値、ならびにCoptimumQ値への最適値は、多項式RFoptimumQ=Function3(Re(Zload),Im(Zload),CoptimumQ)を生成するためにプロセッサ134によって生成される。ルックアップテーブルIからIIおよび多項式RFoptimumQ=Function3(Re(Zload),Im(Zload),CoptimumQ)は、記憶装置137に保存される。
図8Cは、多項式(2)の実施形態も示している。テーブル820および多項式(2)のそれぞれは、負荷インピーダンス値Zload、最適容量値Coptimum、および最適無線周波数値RFoptimumの間の関係の例である。いくつかの実施形態では、プロセッサ134は、テーブル820の代わりにまたはテーブル820に加えて、多項式(2)を生成する。RF値RFoptimumは、合成可変容量値Coptimum、Zload値の実数部、およびZload値の虚数部の関数であり、その関数は、グラフ800(図8A)の値RFoptimumに当てはめて決定される。多項式(2)で表される関数は、プロセッサ134によって当てはめられる。
図9は、モデルシステム102の入力142における電圧反射係数Гがゼロである最適値CoptimumおよびRFoptimumの生成を表すモデルシステム102の実施形態のブロック図である。入力142におけるモデルシステム102に対する電圧反射係数Гは、負荷インピーダンス値Zload、最適容量値Coptimum(可変コンデンサ位置など)、およびRF周波数最適値RFoptimumに依存する。負荷インピーダンスZloadQの各値に対しては、プロセッサ134によって決定される、モデルシステム102の入力142においてГ=0をもたらす最適容量値CoptimumQとRF周波数最適値RFoptimumQとの単一の組み合わせがある。例えば、プロセッサ134は、モデルシステム102の出力144において負荷インピーダンス値ZloadQを適用し、さらに、モデルシステム102を介して値ZloadQを逆方向に伝播して、モデルシステム102の入力142における電圧反射係数Гがゼロである最適RF値RFoptimumQおよび最適容量値CoptimumQを決定する。最適容量値CoptimumQおよびRF周波数最適値RFoptimumQは、本明細書では調整値と称されることもある。インピーダンス整合ネットワーク106は、インピーダンス整合ネットワーク106の入力128における電圧反射係数Гがゼロ(入力128における50+0jΩのインピーダンスと同等(jは複素数))になるように、調整値を用いて、インピーダンス整合ネットワーク106の出力140における負荷インピーダンスを調整する。プロセッサ134は、調整値を求めるために、モデルシステム102を用いてルックアップテーブルまたは多項式関数を事前に算出する、または生成する。以下は、ルックアップテーブルの例である。
プラズマ処理時に、プロセッサ134は、負荷インピーダンスZloadの各値に対して、テーブルIV内の行を求めてRe(Zload)の値を求め、テーブルIV内の列を求めてIm(Zload)の値を求め、Re(Zload)およびIm(Zload)の値に基づいて最適容量値CoptimumQ(例えば、Coptimum11、Coptimum12、Coptimum13、Coptimum14、Coptimum15、Coptimum21、Coptimum22、Coptimum23、Coptimum24、Coptimum25、Coptimum31、Coptimum32、Coptimum33、Coptimum34、Coptimum35、Coptimum41、Coptimum42、Coptimum43、Coptimum44、Coptimum45、Coptimum51、Coptimum52、Coptimum53、Coptimum54、またはCoptimum55)を求める。同様に、プラズマ処理時に、プロセッサ134は、負荷インピーダンスZloadの各値に対して、テーブルV内の行を求めてRe(Zload)の値を求め、テーブルV内の列を求めてIm(Zload)の値を求め、Re(Zload)およびIm(Zload)の値に基づいてRF周波数最適値RFoptimumQ(例えば、RFoptimum11、RFoptimum12、RFoptimum13、RFoptimum14、RFoptimum15、RFoptimum21、RFoptimum22、RFoptimum23、RFoptimum24、RFoptimum25、RFoptimum31、RFoptimum32、RFoptimum33、RFoptimum34、RFoptimum35、RFoptimum41、RFoptimum42、RFoptimum43、RFoptimum44、RFoptimum45、RFoptimum51、RFoptimum52、RFoptimum53、RFoptimum54、またはRFoptimum55)を求める。テーブルIVの各CoptimumQ値およびテーブルVの各RF最適値RFoptimumQに対する、整合ネットワークモデル102の入力142における電圧反射係数は、ゼロである。
いくつかの実施形態では、プロセッサ134は、多項式関数を生成することによってルックアップテーブルIVおよびVを近似する。
Coptimum=Function1(RE(Zload),Im(Zload))...式(3)
RFoptimum=Function2(Re(Zload),Im(Zload))...式(4)
Function1はRe(Zload)およびIm(Zload)の関数であり、Function2はRe(Zload)およびIm(Zload)の関数である。例えば、テーブルIVのRe(Zload)およびIm(Zload)の値ならびにCoptimum値の最適値は、式(3)を生成するためにプロセッサ134によって生成される。別の例として、テーブルVのRFoptimum値ならびにRe(Zload)およびIm(Zload)の値の最適値は、式(4)を生成するためにプロセッサ134によって生成される。ルックアップテーブルIVおよびVならびに式(3)および(4)は、記憶装置137に保存される。
図10は、負荷インピーダンス値Zloadに基づく最適値RFoptimumおよびCoptimumの適用を表すプラズマシステム1000の実施形態のブロック図である。プラズマシステム1000は、yMHzRF発生器を備える。いくつかの実施形態では、yMHzRF発生器は、400kHzRF発生器、2MHzRF発生器、27MHzRF発生器、または60MHzRF発生器である。プラズマチャンバ108におけるウエハWの処理時に、センサ124は、yMHzRF発生器の出力126における電圧反射係数Гmiの量を測定する。プロセッサ134は、ネットワークケーブル136を介して電圧反射係数Гmiを受信し、式(1)を適用して電圧反射係数Гmiをインピーダンス値Zmiに変換する。
プロセッサ134は、入力142においてインピーダンス値Zmiを適用し、モデルシステム102を介してインピーダンス値Zmiを順方向に伝播して、値Zmi(P1)n(図1)から負荷インピーダンス値ZL(P1)nを生成するのと同様の方法で、出力144において負荷インピーダンス値ZLoadQを生成する。プロセッサ134は、記憶装置137からテーブルA(例えば、テーブルI、またはテーブルII、またはテーブルIII、またはテーブルIVおよびV、またはテーブル820)にアクセスし、値ZloadQに対応する値CoptimumQおよび値RFoptimumQをテーブルAから決定する。例えば、モデルシステム102の出力144における負荷インピーダンスがZload1になるように決定されるときは、プロセッサ134は、記憶装置137からテーブルAにアクセスし、値Zload1に対応する値Coptimum1および値RFoptimum1をテーブルAから決定する。別の例として、モデルシステム102の出力144における負荷インピーダンスがZload2になるように決定されるときは、プロセッサ134は、記憶装置137からテーブルAにアクセスし、値Zload2に対応する値Coptimum2および値RFoptimum2をテーブルAから決定する。また別の例として、インピーダンス整合ネットワーク106およびモデルシステム102の容量がCoptimum1に設定され、モデルシステム102の出力144における負荷インピーダンスの抵抗がR1になるように決定され、負荷インピーダンスのリアクタンスがX1になるように決定されるときは、プロセッサ134は、値RFoptimum111が値R1およびX1に対応することをテーブルIから決定する。別の例として、モデルシステム102の出力144における負荷インピーダンスの抵抗がR1になるように決定され、負荷インピーダンスのリアクタンスがX1になるように決定されるときは、プロセッサ134は、値Coptimum11が値R1およびX1に対応することをテーブルIVから決定する。また、この例において、プロセッサ134は、値RFoptimum11が値R1およびX1に対応することをテーブルVから決定する。
別の例として、プロセッサ134は、多項式(1)を値ZloadQに適用して値CoptimumQを算出し、多項式(2)を値ZloadQおよびCoptimumQに適用して値RFoptimumQを決定する。例えば、プロセッサ134は、多項式(1)を値Zload1に適用して値Coptimum1を算出し、多項式(2)を値Zload1およびCoptimum1に適用して値RFoptimum1を決定する。別の例として、プロセッサ134は、多項式(1)を値Zload2に適用して値Coptimum2を算出し、多項式(2)を値Zload2およびCoptimum2に適用して値RFoptimum2を決定する。また別の例として、プロセッサ134は、記憶装置137から多項式RFoptimumQ=Function3(Re(Zload),Im(Zload),CoptimumQ)にアクセスし、多項式を値R1、X1、およびCoptimum1に適用して値RFoptimum111を生成する。この例では、インピーダンス整合ネットワーク106およびモデルシステム102の容量は、Coptimum1に設定される。別の例として、プロセッサ134は、記憶装置137から式(3)にアクセスし、式(3)を値R1およびX1に適用して値Coptimum1を決定する。また、この例では、プロセッサ134は、記憶装置137から式(4)にアクセスし、式(4)を値R1およびX1に適用して値RFoptimum1を決定する。別の例として、プロセッサ134は、yMHzRF発生器によって生成されたRF信号が複数状態信号であるかどうかを決定する。例えば、RF信号が2つの状態S1およびS2を有すべきことは、プロセッサ134に提供されるレシピに規定される。この例では、インピーダンス整合ネットワーク106およびモデルシステム102の容量は、Coptimum1に設定される。プロセッサ134は、yMHzRF発生器によって生成されたRF信号の状態S1の電圧反射係数多項式Г1とRF信号の状態S2の電圧反射係数多項式Г2との組み合わせを最小化するため、値Coptimum1に関して、最適RF値RFoptimumQがyMHzRF発生器に提供されるべきことを予め決定しておく。
プロセッサ134は、レシピに値RFoptimumQが含まれるようにレシピを修正し、ネットワークケーブル138を介してレシピをyMHzRF発生器に送信する。値RFoptimumQを受信すると、yMHzRF発生器のDSPは、RF電源122を制御して周波数値RFoptimumQを有するRF信号、または周波数値RFoptimumQの所定の範囲内のRF信号を生成する。周波数値RFoptimumQを有するRF信号、または周波数値RFoptimumQの所定の範囲内のRF信号が生成されたことを示す信号を受信すると、RF電源122は、RF信号を生成し、RFケーブル130を介してRF信号をインピーダンス整合ネットワーク106の入力128に送信する。
また、インピーダンス整合ネットワーク106の合成可変容量が変更されるいくつかの実施形態では、プロセッサ134は、値CoptimumQを表す信号をドライブアセンブリ112のドライバに送信して1つ以上の電流信号を生成する。例えば、テーブルI、II、III、または多項式RFoptimumQ=Function3(Re(Zload),Im(Zload),CoptimumQ)が適用されるときは、インピーダンス整合ネットワーク106およびモデルシステム102は、そこからRFoptimumQが決定される値CoptimumQに設定され、値CoptimumQを達成する必要はない。この例では、値ZloadQは、モデルシステム102が最適値CoptimumQを有するように初期化されるときに決定される。別の例として、テーブルIVおよびV、または式(3)および(4)が適用されるときは、インピーダンス整合ネットワーク106およびモデルシステム102は、値CoptimumQに設定され、別の合成可変容量値に設定される。その他の合成可変容量は、値CoptimumQを達成するように調整される。
1つ以上の電流信号は、容量値CoptimumQに基づいてドライバによって生成され、ドライブアセンブリ112の対応する1つ以上のモータの対応する1つ以上のステータに送信される。対応する1つ以上のステータと電界接触するドライブアセンブリ112の1つ以上のロータは、接続機構114を動かすように回転して、インピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路の合成可変容量をCoptimumQに変更する。合成可変容量CoptimumQを有するインピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路は、入力128およびRFケーブル130を介して出力126から無線周波数値RFoptimumQを有するRF信号を受信し、インピーダンス整合ネットワーク106に接続された負荷のインピーダンスをインピーダンス整合ネットワーク106に接続された電源のインピーダンスに一致させて修正信号を生成する。電源の例には、yMHzRF発生器およびRFケーブル130が含まれる。修正信号は、RF伝送線路132を介してインピーダンス整合ネットワーク106の分岐回路の出力140からチャック118に提供される。修正信号が1つ以上の処理ガスと共にチャック118に提供されるときは、ウエハWの処理のために、プラズマは、生成されるまたはチャック118と上部電極116との間の空間に維持される。
テーブルA(例えば、テーブルI、テーブルII、テーブルIII、テーブルIVおよびV、もしくはテーブル820)または多項式A(例えば、多項式(2)、多項式RFoptimumQ=Function3(Re(Zload),Im(Zload),CoptimumQ)、もしくは式(3)および(4))を用いて値RFoptimumQおよびCoptimumQを生成することで、ウエハWの処理のためのプラズマシステム1000の動作速度が増す。例えば、センサ124による電圧反射係数Гmiの測定後に値RFoptimumQおよびCoptimumQを決定するために、モデルシステム102を用いる必要はない。むしろ、値RFoptimumQおよびCoptimumQは、テーブルAに予め保存される、および/または、多項式Aは、センサ124による電圧反射係数Гmiの測定前に生成される。電圧反射係数Гmiがセンサ124に測定されると、値RFoptimumQおよびCoptimumQは、プロセッサ134によってテーブルAからアクセスされる、および/または多項式Aを適用することでプロセッサ134によって算出される。電圧反射係数Гmiの測定後に値RFoptimumQおよびCoptimumQの算出のためにモデルシステム102を使用しないことで、ウエハWの処理時に時間が節約される。また、値RFoptimumQおよびCoptimumQをプラズマシステム1000に適用することで、yMHzRF発生器に向かって反射する電力が低減されてウエハWの処理における効率が高まる。
いくつかの実施形態では、値RFoptimumQまたは値CoptimumQは、物理的にアクセス可能な空間の外にある。例えば、60MHzRF発生器の周波数同調範囲は、57.00MHzから63.00MHzであり、モデルシステム102から決定される値RFoptimum1は、57MHzより低く63MHzより高い。かかる場合では、最適動作条件は、範囲外の解(例えば、RFoptimumQ、CoptimumQなど)までの縮尺距離の観点から最も近い制約空間の境界にある。縮尺距離の例は、縮尺距離=[(コンデンサ位置)−(CoptimumQ)]^2+k^2*[(RF周波数)−(RFoptimumQ)]^2である(kは、入力装置を介してプロセッサ134に入力として提供される事前定義された値)。
様々な実施形態では、測定された電圧反射係数Гmiのそれぞれは、予め割り当てられた重みに従ってプロセッサ134に重み付けされる。プロセッサ134によって電圧反射係数Гmiに適用された重みは、プロセッサ134によって入力装置を介して入力として受信され、技術的知見および/または工程条件に基づいて決定される。負荷インピーダンスZLoadQを決定するために、電圧反射係数Гmiを適用する代わりに重み付けされた電圧反射係数wГmiがモデルシステム102に加えられる(各wは、予め割り当てられた重み)。
図11は、yMHzRF発生器が60MHzRF発生器であるときの、入力128におけるインピーダンス整合ネットワーク106の入力インピーダンスの変化を表すグラフ1100の実施形態である。ガンマの実数部および虚数部は、入力インピーダンスから算出され、xMHzRF発生器によって生成されるRF信号の影響で時間と共に変化することが示されている。グラフ1100は、x軸にガンマの実数部を、y軸にガンマの虚数部を示す。ガンマの実数部および虚数部のパターンは、グラフ1100に示されるように形成される。グラフ1100に示されるように、パターンの全サイクルは、xMHzRF発生器の1周期または約2.5マイクロ秒である。いくつかの実施形態では、全サイクルは、2.5マイクロ秒以上または以下(例えば、2マイクロ秒、3マイクロ秒、2.5から4マイクロ秒の範囲、1から2.5マイクロ秒の範囲)である。
図12は、yMHzRF発生器が60MHzRF発生器であるときの、yMHzRF発生器によって供給される順方向電力の端数として表現される、yMHzRF発生器に向かって反射する電圧のフーリエ変換を表すグラフ1200の実施形態である。グラフ1200は、電圧の二乗に対するyMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周波数を示す。電圧の二乗は、yMHzRF発生器に向かって反射する電力の基準である。いくつかの実施形態では、yMHzRF発生器によって生成されたRF信号の基本周波数における反射電力は、本明細書で説明されるシステムおよび方法によってフィルタにかけられる。グラフ1200には、基本周波数におけるグラフ1100のフーリエスペクトルの小さい反射電力ピークが表されている。また、60MHz±400kHzなどの相互変調周波数における大きな反射電力ピークがある。本明細書で説明されるシステムおよび方法は、モデルシステム102を適用して様々な周波数(例えば、yMHz±xMHzの相互変調周波数、60MHz±400kHzの相互変調周波数、基本周波数など)のyMHzRF発生器に向かって反射する電力を低減させる。本明細書で説明されるシステムおよび方法は、基本周波数だけでなくその他の周波数(yMHz±xMHzの相互変調周波数など)の最小の全反射電力に対する最適合成可変容量および無線周波数値を求める。
いくつかの実施形態では、反射した電力を低減させるために、yMHzRF発生器のための順方向の反射波形データは、xMHzRF発生器の1周期内における変化を捉える速度で収集される。例えば、かかる収集は、少なくとも1ギガサンプル/秒の速度で、少なくとも2.5マイクロ秒で行われる。収集されたデータは、次にxMHz周期の2.5マイクロ秒を25の別々のインピーダンス測定値に分割するために、区分(例えば、0.1マイクロ秒ウィンドウ)ごとに分析される。図11に表されるのは、0.03マイクロ秒区画間の時間差によって波形の0.1マイクロ秒区画を分析した結果であり、そのため地点間でいくつかの重複がある。次に、yMHzRF発生器に向かって反射する平均電力を得るために、xMHzの1周期にわたって算出され、電力反射係数(例えば、|Γ|^2)の平均値が算出される。合成可変容量およびRF周波数は、モデルシステム102のプロセッサ134によって変更され、電力反射係数が25のインピーダンス測定値のそれぞれに対してどう変化したかがプロセッサ134によって記憶装置137に記録される。その後、総合(例えば、平均)電力反射係数を最小化するインピーダンス整合ネットワーク106の合成可変容量のコンデンサ位置の値および/またはyMHzRF発生器のRF周波数がプロセッサ134によって決定される。様々な実施形態では、全算出時間は2.5マイクロ秒より長くなるが、おそらく数ミリ秒の時間規模の電力供給の改善が達成される。yMHzRF発生器は、モデルシステム102を用いてRF周波数に調整されて、xMHzのRF周波数の周期において平均化される電力反射係数|Γ|^2の最小平均値を達成する。xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の1周期には、合成可変容量およびRF周波数の同じコンデンサ値が用いられる。
いくつかの実施形態では、yMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周波数は、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の単一RFサイクル内で調整される。例えば、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号のRFサイクル(例えば、2.5マイクロ秒周期)は、例えば、0.5マイクロ秒の5区画ごとに分割される。各区画では異なるyMHzの発生器が適用され、異なる周波数のそれぞれは、モデルシステム102の合成可変容量の最適値のためにモデルシステム102を用いて決定された最適周波数である。別の例として、xMHzRF発生器によって生成されたRF信号の周期の2.5マイクロ秒期間は、0.625マイクロ秒ごとの4つの区画に分割され、yMHzRF発生器によって生成されたRF信号の異なる周波数は、4つの区画のそれぞれにおいて決定される。周波数は、モデルシステム102から決定され、各区画において、yMHzRF発生器の出力126または入力128(図1)における反射電力係数を最小化する。また別の例として、yMHzRF発生器によって生成されたRF信号のRF周波数は、いくつかの単係数(正弦波、余弦波など)によってxMHzで変調される。yMHzRF発生器の出力126で得られた25の初期測定値は、周波数変調の振幅および位相を算出してサイクル平均化された電力反射係数を低減させるために、プロセッサ134によって得られる。いくつかの実施形態では、yMHzRF発生器の周波数は、マイクロ秒、マイクロ秒未満、またはミリ秒の時間規模で調整される。
いくつかの実施形態では、xMHzRF発生器およびyMHzRF発生器によって生成されたRF信号は、複数の状態を有する。例えば、xMHzRF発生器は、動作の状態S1およびS2を有し、yMHzRF発生器も同様である。状態S1においてRF発生器によって生成されたRF信号の電力レベルは、状態S2においてRF発生器によって生成されたRF信号の電力レベルより高い。例えば、状態S1においてRF発生器によって生成されたRF信号の電力量のエンベロープは、状態S2におけるRF信号の電力量のエンベロープより高い電力レベルを有する。
様々な実施形態では、xMHzRF発生器およびyMHzRF発生器によって生成されたRF信号は連続している。例えば、xMHzの発生器およびyMHzの発生器のそれぞれは、単一状態を有する。
いくつかの上述の実施形態では、RF信号はチャック118の下部電極に供給され、上部電極116は接地されることに注意されたい。様々な実施形態では、RF信号は上部電極116に適用され、チャック118の下部電極は接地される。
本明細書で述べる実施形態は、携帯型ハードウェア・ユニット、マイクロプロセッサ・システム、マイクロプロセッサ・ベースのまたはプログラム可能な家電、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含む様々なコンピュータシステム構成によって実行されてよい。本明細書で述べる実施形態は、コンピュータネットワークを通じてつながっている遠隔処理ハードウェア・ユニットによってタスクが実施される分散コンピューティング環境において実行されてもよい。
いくつかの実施形態では、制御装置はシステムの一部であって、上述の例の一部であってよい。システムには、処理ツール、チャンバ、処理プラットフォーム、および/または特定の処理部品(ウエハ台座、ガス流システムなど)を含む半導体処理装置が含まれる。システムは、半導体ウエハまたは基板の処理前、処理時、および処理後にその動作を制御するための電子装置に組み込まれている。電子装置は、システムの様々な部品または副部品を制御できる「制御装置」と称される。制御装置は、処理ガスの供給、温度設定(例えば、加熱および/または冷却)、圧力設定、真空設定、電力設定、RF発生器の設定、RF整合回路の設定、周波数設定、流量設定、流体供給設定、位置および動作の設定、ツール及び他の搬送ツールに対するウエハの搬出入、ならびに/またはシステムと接続もしくはインターフェースするロードロックを含む本明細書に開示される全ての処理を、処理条件および/またはシステムの種類に応じて制御するようにプログラムされる。
概して、様々な実施形態では、制御装置は、命令を受け取り、命令を発行し、動作を制御し、洗浄動作を可能にし、エンドポイント測定を可能にするなどの様々な集積回路、論理、メモリ、および/またはソフトウェアを有する電子装置として定義される。集積回路は、プログラム命令を格納するファームウェア形式のチップ、DSP、ASICとして定義されるチップ、PLD、1つ以上のマイクロプロセッサ、もしくはプログラム命令(例えば、ソフトウェア)を実行するマイクロ制御装置を含む。プログラム命令は、様々な個別設定(又は、プログラムファイル)の形式で制御装置に伝達される命令であって、半導体ウエハ上でもしくは半導体ウエハ用に処理を実行するための動作パラメータを定義する。いくつかの実施形態では、動作パラメータは、1つ以上の層、材料、金属、酸化物、シリコン、二酸化シリコン、表面、回路、および/またはウエハダイの製作時における1つ以上の処理工程を実現するためにプロセスエンジニアによって定義されるレシピの一部である。
いくつかの実施形態では、制御装置は、システムと統合または結合された、そうでなければシステムにネットワーク接続された、もしくはこれらが組み合わされたコンピュータの一部である、またはそのコンピュータに結合される。例えば、制御装置は、「クラウド」内にある、または、ウエハ処理のリモートアクセスを可能にする全てもしくは一部のファブホストコンピュータシステムである。制御装置は、システムへのリモートアクセスを可能にして、製作動作の進捗状況を監視し、過去の製作動作の経歴を調査し、複数の製作動作から傾向または実施の基準を調査し、現在の処理のパラメータを変更し、現在の処理に続く処理工程を設定し、または新しい処理を開始する。
いくつかの例では、リモートコンピュータ(例えば、サーバ)は、ローカルネットワークまたはインターネットを含むコンピュータネットワークを通じてプロセスレシピをシステムに提供する。リモートコンピュータには、次にリモートコンピュータからシステムに連通されるパラメータおよび/もしくは設定のエントリまたはプログラミングを可能にするユーザインターフェースが含まれる。いくつかの例では、制御装置は、ウエハ処理のための設定形式の命令を受け取る。設定は、ウエハに実施される処理の種類、および、制御装置が接続又は制御するツールの種類に特有であることを理解されたい。そのため、上述のように、制御装置は、例えば、互いにネットワーク接続されている1つ以上の離散制御装置を含み、本明細書で述べる工程を実行するなど共通の目的に向かって取り組むことにより配置される。かかる目的で配置された制御装置の例には、遠隔に(例えば、プラットフォームレベル又は遠隔コンピュータの一部として)位置し、組み合わせてチャンバ内の工程を制御する1つ以上の集積回路と連通するチャンバ上の1つ以上の集積回路が含まれる。
無制限には、様々な実施形態では、システムには、プラズマエッチングチャンバ、堆積チャンバ、スピンリンスチャンバ、金属めっきチャンバ、クリーンチャンバ、ベベルエッジエッチングチャンバ、物理気相堆積(PVD)チャンバ、化学気相堆積(CVD)チャンバ、原子層堆積(ALD)チャンバ、原子層エッチング(ALE)チャンバ、イオン注入チャンバ、トラックチャンバ、ならびに半導体ウエハの製作および/または製造において関連するまたは用いられるその他の半導体処理チャンバが含まれる。
上述の動作が平行平板型プラズマチャンバ(容量結合型プラズマチャンバなど)を参照に説明されても、いくつかの実施形態では、上述の動作は、その他の種類のプラズマチャンバ(誘導結合型プラズマ(ICP)リアクタ、トランス結合型プラズマ(TCP)リアクタ、導体ツール、誘電体ツール、電子サイクロトロン共鳴(ECR)リアクタを含むプラズマチャンバなど)に当てはまることにさらに注意されたい。例えば、xMHzRF発生器、yMHzRF発生器、およびzMHzRF発生器は、ICPプラズマチャンバ内のインダクタに結合される。インダクタの形状の例には、ソレノイド、ドーム状コイル、扁平状コイルなどが含まれる。
上述のように、ツールによって実施される工程動作に応じて、制御装置は、1つ以上の他のツール回路もしくはモジュール、他のツール部品、クラスタツール、他のツールインターフェース、隣接するツール、近接するツール、工場全体に設置されるツール、メインコンピュータ、別の制御装置、または半導体製造工場においてウエハ容器をツール位置および/もしくはロードポートに搬入出する材料搬送において用いられるツールと連通する。
上述の実施形態を考慮して、いくつかの実施形態では、コンピュータシステムに保存されたデータに関するコンピュータで実施される様々な動作が採用されることを理解されたい。これらのコンピュータで実施される動作は、物理量を操作するものである。
いくつかの実施形態も、これらの動作を実施するためのハードウェア・ユニットまたは装置に関する。装置は、特に専用コンピュータ向けに構成されている。コンピュータは、専用コンピュータとして定義されるときは、その他の処理、プログラムの実行、または、特定の目的の一部ではないものの特定の目的のために動作する能力があるルーチンを実施する。
いくつかの実施形態では、本明細書で述べる動作は、選択的に作動されたコンピュータによって実施される、コンピュータメモリに保存された1つ以上のコンピュータプログラムによって構成される、またはコンピュータネットワークを通じて獲得される。データは、コンピュータネットワークを通じて獲得されると、コンピュータネットワークのその他のコンピュータ(計算資源群など)によって処理されてよい。
本明細書で述べる1つ以上の実施形態は、非一時的コンピュータ可読媒体のコンピュータ可読コードとして製造されることもできる。非一時的コンピュータ可読媒体は、コンピュータシステムによってその後に読み取られるデータを保存するあらゆるデータ記憶ハードウェアユニット(記憶装置など)である。非一時的コンピュータ可読媒体の例には、ハードドライブ、ネットワーク接続ストレージ(NAS)、ROM、RAM、コンパクトディスクROM(CD−ROM)、書き込み可能CD(CD−R)、書き換え可能CD(CD−RW)、磁気テープ、ならびにその他の光および非光データストレージハードウェアユニットが含まれる。いくつかの実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体には、コンピュータ可読コードが分散保存され実行されるように、ネットワーク結合コンピュータシステムを通じて配布されるコンピュータ可読有形媒体が含まれる。
上述されたいくつかの方法動作が特定の順序で提示されたが、様々な実施形態では、その他のハウスキーピング動作は、方法動作の間に実施される、もしくは、方法動作は、わずかに異なる時間で起こるように調整される、方法動作の様々な間隔での発生を可能にするシステムに分散される、または上述とは異なる順序で実施されることを理解されたい。
さらに、ある実施形態では、上述の全ての実施形態の1つ以上の特徴は、本開示で説明された様々な実施形態の範囲を逸脱することなく、その他の全ての実施形態の1つ以上の特徴と組み合わされる。
上述の実施形態が明確な理解のために多少詳しく説明されてきたが、一定の変更および修正が添付の特許請求の範囲内で実施されてよいことは明らかであろう。従って、本実施形態は、限定ではなく実例と見なされ、本明細書に述べる詳細に限定されるべきではないが、添付の特許請求の範囲内およびその同意義内で修正されてよい。
本発明は以下の適用例としても実現できる。
[適用例1]
低い無線周波(RF)発生器の周期における反射電力を低減させる方法であって、
第2のRF発生器が第1の複数のパラメトリック値で動作し、インピーダンス整合ネットワークが第1の可変測定可能要素を有するときに、第1のRF発生器の第1のRFサイクルにおいて、前記第2のRF発生器の出力と前記インピーダンス整合ネットワークの入力との間で検出された第1の複数の測定入力パラメータ値を受信することと、
前記第1のRFサイクルにおいて、前記第1の可変測定可能要素および前記第1の複数のパラメトリック値を有するように1つ以上のモデルを初期化することであって、前記1つ以上のモデルは、前記インピーダンス整合ネットワークのモデルを含むことと、
前記1つ以上のモデルが前記第1の可変測定可能要素および前記第1の複数のパラメトリック値を有するときに、前記第1のRFサイクルにおいて、前記1つ以上のモデルを用いて前記第1の複数の測定入力パラメータ値から第1の複数の出力パラメータ値を算出することと、
前記第1の複数の出力パラメータ値および前記1つ以上のモデルを用いて、第1の複数の好ましいパラメトリック値を算出することであって、前記1つ以上のモデルの入力における前記第1のRFサイクルの反射係数は、前記第1の複数の好ましいパラメトリック値のそれぞれに対して最小であることと、
前記第1のRF発生器の第2のRFサイクルに、前記第2のRF発生器が前記第1の複数の好ましいパラメトリック値で動作するように制御することと、
を備える方法。
[適用例2]
適用例1に記載の方法であって、さらに、
前記第2のRF発生器が前記第1の複数のパラメトリック値で動作するときに、前記第1のRF発生器の前記第2のRFサイクルにおいて、前記第2のRF発生器の前記出力と前記インピーダンス整合ネットワークの前記入力との間で検出された第2の複数の測定入力パラメータ値を受信することと、
前記第2のRFサイクル時に、前記インピーダンス整合ネットワークの前記1つ以上のモデルが前記第1の複数の好ましいパラメトリック値を有するように初期化することと、
前記1つ以上のモデルが前記第1の複数の好ましいパラメトリック値を有するときに、前記第2のRFサイクル時に、前記1つ以上のモデルを用いて前記第2の複数の測定入力パラメータ値から第2の複数の出力パラメータ値を算出することと、
前記第2の複数の出力パラメータ値および前記1つ以上のモデルを用いて、第2の複数の好ましいパラメトリック値を算出することであって、前記1つ以上のモデルの前記入力における前記第2のRFサイクルの前記反射係数は、前記第2の複数の好ましいパラメトリック値のそれぞれに対して最小であることと、
前記第1のRF発生器の第3のRFサイクルにおいて、前記第2のRF発生器が前記第2の複数の好ましいパラメトリック値で動作するように制御することと、
を備える方法。
[適用例3]
適用例2に記載の方法であって、
前記第3のRFサイクルは、前記第2のRFサイクルに連続的である、方法。
[適用例4]
適用例2に記載の方法であって、
前記第3のRFサイクルは、前記第2のRFサイクルに続いて、前記第2のRFサイクルと前記第3のRFサイクルとの間の1つ以上の中間RFサイクルの後に起こる、方法。
[適用例5]
適用例1に記載の方法であって、
前記第2のRFサイクルは、前記第1のRFサイクルに連続的である、方法。
[適用例6]
適用例1に記載の方法であって、
前記第2のRFサイクルは、前記第1のRFサイクルに続いて、前記第1のRFサイクルと前記第2のRFサイクルとの間の1つ以上の中間RFサイクルの後に起こる、方法。
[適用例7]
適用例1に記載の方法であって、さらに、
前記第1の複数の出力パラメータ値および前記1つ以上のモデルを用いて、前記1つ以上のモデルの前記入力における重み付けされた反射係数が最小である最適可変容量値を算出することを備える、方法。
[適用例8]
適用例1に記載の方法であって、さらに、
前記第1の複数の測定入力パラメータ値を重み付けすることを備える、方法。
[適用例9]
無線周波(RF)発生器に向かって反射する反射電力を低減させるためのシステムであって、
出力を有する第1の無線周波(RF)発生器と、
出力を有する第2のRF発生器と、
前記第1のRF発生器の前記出力に接続される第1の入力を有し、前記第2のRF発生器の前記出力に接続される第2の入力を有するインピーダンス整合ネットワークと、
RF伝送線路を介して前記インピーダンス整合ネットワークに接続されるプラズマチャンバと、
前記RF発生器に結合されるプロセッサであって、前記第2のRF発生器が第1の複数のパラメトリック値で動作し、前記インピーダンス整合ネットワークが第1の可変測定可能要素を有するときに、前記第1のRF発生器の第1のRFサイクルにおいて、前記第2のRF発生器の前記出力と前記インピーダンス整合ネットワークの前記第2の入力との間で検知される第1の複数の測定入力パラメータ値を受信するように構成されているプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記第1のRFサイクル時に、1つ以上のモデルが前記第1の可変測定可能要素および前記第1の複数のパラメトリック値を有するよう初期化するように構成され、前記1つ以上のモデルは、前記インピーダンス整合ネットワークのモデルを含み、
前記プロセッサは、前記1つ以上のモデルが前記第1の可変測定可能要素および前記第1の複数のパラメトリック値を有するときに、前記第1のRFサイクル時に、前記1つ以上のモデルを用いて前記第1の複数の測定入力パラメータ値から第1の複数の出力パラメータ値を算出するように構成され、
前記プロセッサは、前記第1の複数の出力パラメータ値および前記1つ以上のモデルを用いて、第1の複数の好ましいパラメトリック値を算出するように構成され、前記1つ以上のモデルの入力における前記第1のRFサイクル時の反射係数は、前記第1の複数の好ましいパラメトリック値のそれぞれに対して最小であり、
前記プロセッサは、前記第1のRF発生器の第2のRFサイクルにおいて、前記第2のRF発生器が前記第1の複数の好ましいパラメトリック値で動作するよう制御するように構成されている、システム。
[適用例10]
適用例9に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、前記第2のRF発生器が前記第1の複数の好ましいパラメトリック値で動作するときに、前記第1のRF発生器の第2のRFサイクル時に、前記第2のRF発生器の前記出力と前記インピーダンス整合ネットワークの前記入力との間で検知される第2の複数の測定入力パラメータ値を受信するように構成され、
前記プロセッサは、前記第2のRFサイクルにおいて、前記インピーダンス整合ネットワークの前記1つ以上のモデルを前記第1の複数の好ましいパラメトリック値を有するよう初期化するように構成され、
前記プロセッサは、前記1つ以上のモデルが前記第1の複数の好ましいパラメトリック値を有するときに、前記第2のRFサイクルにおいて、前記1つ以上のモデルを用いて前記第2の複数の測定入力パラメータ値から第2の複数の出力パラメータ値を算出するように構成され、
前記プロセッサは、前記第2の複数の出力パラメータ値および前記1つ以上のモデルを用いて、第2の複数の好ましいパラメトリック値を算出するように構成され、前記1つ以上のモデルの入力における前記第2のRFサイクル時の反射係数は、前記第2の複数の好ましいパラメトリック値のそれぞれに対して最小であり、
前記プロセッサは、第1のRF発生器の第3のRFサイクル時に、前記第2のRF発生器を前記第2の複数の好ましいパラメトリック値で動作するよう制御するように構成されている、システム。
[適用例11]
適用例10に記載のシステムであって、
前記第3のRFサイクルは、前記第2のRFサイクルに連続的である、システム。
[適用例12]
適用例10に記載のシステムであって、
前記第3のRFサイクルは、前記第2のRFサイクルに続いて、前記第2のRFサイクルと前記第3のRFサイクルとの間の1つ以上の中間RFサイクルの後に起こる、システム。
[適用例13]
適用例9に記載のシステムであって、
前記第2のRFサイクルは、前記第1のRFサイクルに連続的である、システム。
[適用例14]
適用例9に記載のシステムであって、
前記第2のRFサイクルは、前記第1のRFサイクルに続いて、前記第1のRFサイクルと前記第2のRFサイクルとの間の1つ以上の中間RFサイクルの後に起こる、システム。
[適用例15]
適用例9に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、前記第1の複数の出力パラメータ値および前記1つ以上のモデルを用いて、前記1つ以上のモデルの前記入力における重み付けされた反射係数が最小である最適可変容量値を算出するように構成されている、システム。
[適用例16]
適用例9に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、前記第1の複数の測定入力パラメータ値を重み付けするように構成されている、システム。
[適用例17]
無線周波(RF)発生器に向かって反射する電力を低減させる方法であって、
それぞれが異なる工程条件に関連付けられている複数の負荷インピーダンス値を受信することと、
前記複数の負荷インピーダンス値を1つ以上のモデルに適用して、前記1つ以上のモデルの入力における反射係数がゼロである複数の最適可変容量値を生成することであって、前記1つ以上のモデルは、インピーダンス整合ネットワークのコンピュータ生成モデルを含むことと、
前記複数の最適可変容量値と前記複数の負荷インピーダンス値との間で第1の関係を生成することと、
前記負荷インピーダンス値および前記最適可変容量値を前記1つ以上のモデルに適用して、複数の最適RF値を決定することであって、前記1つ以上のモデルの前記入力における前記反射係数は、前記最適RF値のそれぞれに対して最小であることと、
前記負荷インピーダンス値、前記最適可変容量値、および前記最適RF値の間で第2の関係を生成することと、
プラズマ処理時に前記負荷インピーダンス値の1つを算出することであって、前記負荷インピーダンス値の前記1つは、RF発生器の出力で測定されるパラメータから算出されることと、
前記第2の関係から、前記最適可変容量値の1つおよび前記最適RF値の1つを決定することと、
前記プラズマ処理時に前記最適RF値の前記1つで動作するように前記RF発生器を制御することと、
前記プラズマ処理時に前記最適可変容量値の前記1つを有するように前記インピーダンス整合ネットワークを制御することと、
を備える、方法。
[適用例18]
適用例18に記載の方法であって、
前記第1の関係はテーブルであり、前記第2の関係はテーブルである、方法。
[適用例19]
適用例19に記載の方法であって、
前記第1の関係は多項式であり、前記第2の関係は多項式である、方法。
[適用例20]
適用例19に記載の方法であって、
前記1つ以上のモデルは、前記インピーダンス整合ネットワークをプラズマチャンバと接続するRF伝送線路のモデル、および前記インピーダンス整合ネットワークを前記RF発生器に接続するRFケーブルのモデルを含む、方法。
[適用例21]
無線周波(RF)発生器に向かって反射する電力を低減させる方法であって、
それぞれが異なる工程条件に関連付けられている複数の負荷インピーダンス値を受信することと、
前記複数の負荷インピーダンス値を1つ以上のモデルに適用して、前記1つ以上のモデルの入力における変数が最適化される複数の最適パラメータ値を生成することであって、前記1つ以上のモデルは、インピーダンス整合ネットワークのコンピュータ生成モデルを含むことと、
前記複数の最適パラメータ値と前記複数の負荷インピーダンス値との間で関係を生成することと、
プラズマ処理時に前記負荷インピーダンス値の1つを算出することであって、前記負荷インピーダンス値の前記1つは、RF発生器の出力で測定されるパラメータから算出されることと、
前記最適パラメータ値の1つを前記関係および前記負荷インピーダンス値の前記1つから決定することと、
前記プラズマ処理時に前記最適パラメータ値の前記1つで動作するように前記RF発生器を制御することと、
を備える、方法。
[適用例22]
適用例21に記載の方法であって、さらに、
前記プラズマ処理時に前記パラメータ値の別の1つで動作するように前記インピーダンス整合ネットワークを制御することを備える、方法。
[適用例23]
適用例21に記載の方法であって、
前記最適パラメータ値は、前記1つ以上のモデルが最適容量値を有するように最適化されるときに複数の無線周波最適値を含む、方法。
[適用例24]
適用例21に記載の方法であって、
前記最適パラメータ値は、複数の最適容量値および複数の最適無線周波数値を含む、方法。
[適用例25]
適用例21に記載の方法であって、
前記関係は、多項式である、方法。
[適用例26]
適用例21に記載の方法であって、
前記変数は、ゼロまたは最小値であるときに最適化される電圧反射係数である、方法。