JP7083279B2 - 渦電流センサの軌道を特定する方法、基板の研磨の進行度を算出する方法、基板研磨装置の動作を停止する方法および基板研磨の進行度を均一化する方法、これらの方法を実行するためのプログラムならびに当該プログラムが記録された非一過性の記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、渦電流センサの軌道を特定する方法、基板の研磨の進行度を算出する方法、基板研磨装置の動作を停止する方法および基板研磨の進行度を均一化する方法、これらの方法を実行するためのプログラムならびに当該プログラムが記録された非一過性の記録媒体に関する。

半導体デバイスの製造装置のひとつに、ＣＭＰ（Chemical Mechanical Polishing、化学機械研磨）装置がある。代表的なＣＭＰ装置は、研磨パッドが取り付けられた研磨テーブルと、基板が取り付けられた研磨ヘッドと、を備える。代表的なＣＭＰ装置においては、研磨液を研磨パッドに供給し、研磨パッドと基板とを接触させた状態で研磨テーブルおよび研磨ヘッドの少なくとも一方を回転させることで基板が研磨される。

基板の研磨量または基板の研磨の終点を検出するために、終点検出センサを備えるＣＭＰ装置が知られている。終点検出センサのひとつに、渦電流を用いて基板の研磨量または基板の研磨の終点を検出するセンサがある（以下では「渦電流センサ」という。）。渦電流センサは、基板表面の導電層の厚さを検出するように構成される。

渦電流センサの出力する信号は、基板表面の導電層の厚さのみならず、他の要因によっても増減し得る。したがって、渦電流センサを用いて基板研磨の終点を精度よく検知するためには、渦電流センサの出力する信号の大きさを増減させる要因を考慮しなければならない。

渦電流センサの出力する信号の大きさを増減させる要因は、基板の場所によって変化し得る。したがって、渦電流センサを用いて基板研磨の終点を精度よく検知するためには、基板から見た渦電流センサの軌道を特定する必要がある。そこで本願は、渦電流センサの基板から見た軌道を特定することを一つの目的とする。

本願は、一実施形態として、渦電流センサが設けられた研磨テーブルであって、回転可能に構成された研磨テーブルと、研磨テーブルに対向し、回転可能に構成された研磨ヘッドであって、研磨テーブルと対向する面に基板を取り付け可能である研磨ヘッドと、を備える基板研磨装置における、基板から見た渦電流センサの軌道を特定する方法であって、基板の被研磨面の全面に対する渦電流センサの出力信号を表すマップであるセンサ出力マップを３次元データとして取得する段階と、基板を取り付けた研磨ヘッドと、研磨テーブルとを回転させながら、基板を研磨テーブルに押し付けて基板を研磨する段階と、基板が研磨されている間に渦電流センサが出力する信号である、研磨中信号のプロファイルを２次元データとして取得する段階と、２次元データである研磨中信号のプロファイルと最も類似したプロファイルを有する軌道を、３次元データであるセンサ出力マップから抽出し、抽出された軌道を基板から見た渦電流センサの軌道として特定する段階と、を備える、基板から見た渦電流センサの軌道を特定する方法を開示する。

一実施形態にかかる基板研磨装置（ＣＭＰ装置）の正面図である。 基板から見た渦電流センサの基板上の軌道を示す図である。 一実施形態にかかる方法を説明するためのフローチャートである。 第１のセンサ出力マップを示す図である。 第２のセンサ出力マップを示す図である。 画像処理部を有する制御部を備えるＣＭＰ装置の正面図である。 ルータを介してクラウドまたはフォグに接続されたＣＭＰ装置の正面図である。 エッジコンピューティング機能を有するルータを介してクラウドまたはフォグに接続されたＣＭＰ装置の正面図である。 光学センサをさらに備えるＣＭＰ装置の正面図である。 ステップ３２０および３３０の説明のためにセンサ出力マップを示す図である。 説明のために用いられる、研磨中信号のプロファイルを示す図である。 プロファイルＡ－Ａ’、Ｂ－Ｂ’およびＣ－Ｃ’を示す図である。 図９の研磨中信号のプロファイルと、プロファイルＣ－Ｃ’を重ねた図である。

図１は、一実施形態にかかる基板研磨装置１００の正面図である。本実施形態における基板研磨装置１００はＣＭＰ装置１００である。ただし、基板研磨装置１００はＣＭＰ装置に限られない。基板研磨装置１００は、渦電流センサが設けられた研磨テーブルを回転させて基板を研磨する装置であればよい。

ＣＭＰ装置１００は、研磨テーブル１１０と、研磨ヘッド１２０と、液体供給機構１３０と、を備える。ＣＭＰ装置１００は、各構成要素を制御するための制御部１４０をさらに備えてもよい。制御部１４０は、たとえば、ストレージデバイス１４１、プロセッサ１４２および入出力装置１４３を備えてよい。

研磨テーブル１１０の上面には研磨パッド１１１が着脱可能に取り付けられている。ここで研磨テーブル１１０の「上面」とは、研磨テーブル１１０のうち研磨ヘッド１２０と対向する面を指す用語である。したがって、研磨テーブル１１０の「上面」は「鉛直上方向に位置する面」に限られない。研磨ヘッド１２０は研磨テーブル１１０と対向するように設けられている。研磨ヘッド１２０のうち研磨テーブル１１０と対向する面には基板１２１が着脱可能に取り付けられている。液体供給機構１３０はスラリなどの研磨液を研磨パッド１１１に供給するよう構成されている。なお、液体供給機構１３０は、研磨液以外にも洗浄液または薬液などを供給するように構成されていてもよい。

ＣＭＰ装置１００は、図示しない上下動機構により研磨ヘッド１２０を下降させて基板１２１を研磨パッド１１１に接触させることができる。ただし、上下動機構は研磨テーブル１１０を上下動させることができてもよい。研磨テーブル１１０および研磨ヘッド１２０は図示しないモータなどによって回転させられる。ＣＭＰ装置１００は、基板１２１と研磨パッド１１１とが接触した状態で研磨テーブル１１０および研磨ヘッド１２０の双方を回転させることで基板１２１を研磨する。

ＣＭＰ装置１００はさらに、複数の区画に分割されたエアバッグ１２２を備えてよい。エアバッグ１２２は研磨ヘッド１２０に設けられていてよい。追加または代替として、エアバッグ１２２は研磨テーブル１１０に設けられていてもよい。エアバッグ１２２は基板１２１の研磨圧力を基板１２１の領域ごとに調整するための部材である。エアバッグ１２
２は、内部に導入された空気の圧力によって体積が変化するように構成されている。なお、「エア」バッグという名称ではあるが、空気以外の流体、たとえば窒素ガスや純水、がエアバッグ１２２に導入されてもよい。

研磨テーブル１１０の内部には渦電流センサ１５０が設けられている。具体的には、渦電流センサ１５０は、研磨中の基板１２１の中心を通過する位置に設置されている。渦電流センサ１５０は基板１２１の表面の導電層に渦電流を誘起する。渦電流センサ１５０はさらに、当該渦電流により生じる磁界に起因するインピーダンスの変化から基板１２１の表面の導電層の厚さを検出する。渦電流センサ１５０（または渦電流センサ１５０に接続された制御部１４０もしくは渦電流センサ１５０の出力を読み取ったオペレータ）は、検出された導電層の厚さから、基板研磨の終点を検知することができる。

ここで、渦電流センサ１５０が出力する信号の大きさは、基板１２１の表面の導電層の厚さ以外によっても変化する。渦電流センサ１５０が出力する信号の大きさを増減させる要因には、たとえば基板１２１上に形成されている配線の密度および幅ならびに下層配線の有無などが挙げられる。したがって、基板研磨の進行具合を検出するまたは基板研磨の終点を精度よく検知するためには、渦電流センサ１５０の出力する信号の大きさを増減させる要因を考慮しなければならない。なお、ここでの「下層配線」とは、基板１２１の表面に露出していない配線を指す。したがって、図１では鉛直下方向に位置する配線が下層配線となる。しかし、基板１２１の向きによっては、「下層」配線は必ずしも鉛直下方向に位置するとは限らない。また、「配『線』」という名称ではあるが、配線の形状は線状に限られない。

信号の大きさを増減させる要因（前述のとおり、たとえば配線の密度および幅ならびに下層配線の有無など）は、基板１２１の場所によって変化し得る。したがって、渦電流センサ１５０を用いて基板研磨の終点を精度よく検知するためには、渦電流センサ１５０が基板１２１のどの位置を測定したのかを特定しなければ特定しなければならない。換言すれば、渦電流センサ１５０を用いて基板研磨の終点を精度よく検知するためには、基板１２１から見た渦電流センサ１５０の軌道を特定しなければならない。

ここで、各部品の寸法誤差、組立誤差および回転速度の誤差等が全くない場合（以下では「理想的な状況である場合」という）、かつ、研磨テーブル１１０の回転速度と研磨ヘッド１２０の回転速度が所定の組み合わせである場合、基板から見た渦電流センサ１５０の軌道は何通りかに限定される。一例として、研磨テーブル１１０の回転速度が７０ ｒｐｍ（７０ ｍｉｎ^－１）かつ研磨ヘッド１２０の回転速度が７７ ｒｐｍ（７７ ｍｉｎ^－１）である場合、基板１２１から見た渦電流センサ１５０の基板１２１上の軌道は図２に示される通りとなる。図２は基板１２１を表面から見た図であり、渦電流センサ１５０の軌道が矢印の付された実線で示されている。この条件下では、研磨テーブル１１０が１回転するごとに渦電流センサ１５０の軌道が３６度回転する。換言すれば、基板１２１から見た渦電流センサ１５０の軌道の間隔θは３６度である。したがって、この場合の軌道の本数は１０本となる（３６０（度）／３６（度／本）＝１０（本））。なお、図２中に付された「１」～「１０」の符号は、渦電流センサ１５０の１周目の軌道～１０週目の軌道を表す符号である。

基板１２１から見た渦電流センサ１５０の軌道が何通りかに限定されているのであれば、渦電流センサ１５０の軌道を特定することは不要であるか、または、渦電流センサ１５０の軌道を特定することは困難ではないと考えられる。しかし、現実的には、ＣＭＰ装置１００が理想的な状況にあることは有り得ないであろう。また、研磨テーブル１１０の回転速度および研磨ヘッド１２０の回転速度は常に一定であるとは限らない。研磨プロセスによっては、研磨テーブル１１０の回転速度および研磨ヘッド１２０の回転速度は基板１
２１の研磨中に変更され得る。したがって、現実のＣＭＰ装置においては、渦電流センサ１５０の軌道が限定されるとは限らない。

そこで、一実施形態にかかる方法は、
・基板１２１の被研磨面の全面に対する渦電流センサ１５０の出力信号の大きさを表すマップ（以下では「センサ出力マップ」という）を３次元データとして取得する段階と、
・研磨中信号のプロファイルを２次元データとして取得する段階であって、研磨中信号は研磨テーブル１１０と研磨ヘッド１２０の回転により基板１２１が研磨されている間に渦電流センサ１５０が出力する信号である、研磨中信号のプロファイルを２次元データとして取得する段階と、
・２次元データである研磨中信号のプロファイルと最も類似したプロファイルを有する軌道を、３次元データであるセンサ出力マップから抽出する段階と、
によって、基板から見た渦電流センサ１５０の軌道を特定する。図３は一実施形態にかかる方法を説明するフローチャートである。以下では、まずセンサ出力マップの取得方法を説明し、その後にセンサ出力マップの使用方法について説明する。

ステップ３００：センサ出力マップを３次元データとして取得する段階。取得されたセンサ出力マップはストレージデバイス１４１に記憶されてよい。前述のとおり、センサ出力マップは基板１２１の被研磨面の全面に対する渦電流センサ１５０の出力信号の大きさを表す。したがって、センサ出力マップのデータポイントは基板１２１上に２次元的に位置する。各データポイントにおいて渦電流センサ１５０の出力信号が記録されるため、センサ出力マップは３次元データとなる（位置を表わすための２次元および出力信号の大きさを表わすための１次元、計３次元）。センサ出力マップは、渦電流センサ１５０の出力信号の凹凸を十分に解像できる解像度（データポイント数）を有することが好ましい。たとえば、基板１２１の大きさおよび基板１２１上の配線の形状などにもよるが、センサ出力マップのデータポイント数は、好ましくは１００点×１００点以上である。より好ましくは、１０００点×１０００点以上である。ただし、センサ出力マップのデータポイントはｘｙ座標ではなくｒθ座標その他の座標で表わされていてもよい。

センサ出力マップは、たとえば渦電流センサ１５０の実際の出力信号から生成されることによって取得されてよい。センサ出力マップは、ＣＭＰ装置１００を動作させた状態、より具体的には研磨テーブル１１０および研磨ヘッド１２０を回転させた場合に渦電流センサ１５０が出力した信号から生成される。

センサ出力マップを生成する際の、基板１２１から見た渦電流センサ１５０の軌道の間隔θは、渦電流センサ１５０の出力信号の凹凸を十分に解像できる間隔であることが好ましい。たとえば、好ましくは、センサ出力マップを生成する際の研磨テーブル１１０および研磨ヘッド１２０の回転速度は、基板１２１から見た渦電流センサ１５０の軌道の間隔θが１０度以下となるよう構成される。たとえば基板１２１から見た渦電流センサ１５０の軌道の間隔θが２度ちょうどである場合、軌道の本数は１８０本となる（３６０（度）／２（度／本）＝１８０（本））。渦電流センサ１５０が基板１２１上の多数の軌道を通ることにより、基板１２１のほぼ全面について渦電流センサ１５０の信号が出力される。基板１２１のほぼ全面についての出力信号から、センサ出力マップを生成して取得することが可能である。その他の設定として、たとえば研磨テーブル１１０の回転速度を６０ ｒｐｍに、研磨ヘッド１２０の研磨テーブルを６１ ｒｐｍとしてもよい。この場合、θは約６度となる。また、基板１２１の研磨中に、基板１２１が研磨ヘッド１２０の内部または研磨ヘッド１２０の上で回転し得ることが知られている。この基板１２１の回転現象が起こり得る場合には、θを計算する際に基板１２１の回転現象が考慮に入れられてもよい。たとえば、基板１２１の回転速度を、（研磨ヘッド１２０の回転数）×（研磨ヘッド１２０の内径）／（基板１２１の外径）という式から算出してもよい。また、センサ出力
マップの生成および取得に際して、研磨テーブル１１０および渦電流センサ１５０の回転速度の複数の組み合わせが用いられてもよい。

センサ出力マップを生成するためには渦電流センサ１５０に複数の軌道を通らせる必要がある。渦電流センサ１５０に複数の軌道を通らせるためには研磨テーブル１１０は何回も回転させられる必要がある。たとえばθが２度ちょうどである場合、研磨テーブル１１０は少なくとも１８０回転させられる必要がある。研磨パッド１１１に研磨剤が残留している場合、研磨テーブル１１０が何度も回転するうちに基板１２１の研磨が進行してしまうと考えられる。センサ出力マップを取得する際に基板１２１の研磨が進んでしまうと、正しいセンサ出力マップを取得することができない。したがって、センサ出力マップの取得は基板１２１が実質的に研磨されない条件下で実行されることが好ましい。

基板１２１が実質的に研磨されないようにするためには、研磨パッド１１１上の研磨剤を除去し、研磨パッド１１１を清浄な状態に保つ必要がある。研磨パッド１１１上の研磨剤を除去し、研磨パッド１１１を清浄な状態に保つために、センサ出力マップの取得中は液体供給機構１３０から水（純水）を研磨パッド１１１に供給してもよい。清浄な研磨パッド１１１を用いた場合、かつ、研磨パッド１１１自体が研磨効果を有しない場合、基板１２１は実質的に研磨されないだろう。なお、厳密に言えば、基板１２１と研磨パッド１１１とは接触しているので、清浄な研磨パッド１１１を用いた場合であっても基板１２１の研磨（摩耗）が起こり得る可能性がある。しかし、清浄な環境下における基板１２１の研磨量は無視することができるほど少ないと考えられる。

研磨パッド１１１に砥粒が埋め込まれているなど、研磨パッド１１１自体が研磨効果を発揮する場合、研磨パッド１１１を清浄に保ったとしても基板１２１が研磨され得る。その場合、研磨テーブル１１０に取り付けられた研磨パッド１１１を取り外し、研磨効果を有しない研磨パッド１１１を研磨テーブル１１０に取り付けた後に、センサ出力マップが取得されてよい。研磨パッド１１１は、センサ出力マップの取得後にさらに取り換えられて（元に戻されて）よい。

他の手法として、基板１２１の配線パターンの設計データが事前に判明している場合、渦電流センサ１５０の出力する信号を基板１２１の設計データに基づいてシミュレーションすることによってセンサ出力マップを生成してもよい。その他、任意の方法で生成及び取得されたセンサ出力マップが利用されてもよい。

センサ出力マップは後述するステップ３１０において基板１２１が研磨される前に取得される。渦電流センサ１５０の実際の出力信号からセンサ出力マップが生成される場合、センサ出力マップの取得時に用いられる基板１２１は、その後に研磨されるべき基板１２１と同種かつ別個体の基板である。ここで「同種の基板」とは、「その上に設けられた配線パターンが少なくとも設計上は同一である基板」を意味する。取得されたセンサ出力マップはストレージデバイス１４１に記憶されてよい。たとえば基板１２１の対称性、既知の配線高さの情報および配線高さの設計値などに基づいて補正されたセンサ出力マップが生成されてもよい。

上記に説明した方法により取得された第１のセンサ出力マップ４００を図４に示す。第１のセンサ出力マップ４００は研磨前の基板１２１から生成されたマップである。ただし、研磨後の基板１２１から取得され、生成されたセンサ出力マップが用いられてもよく、研磨未了の基板１２１から取得され、生成されたセンサ出力マップが用いられてもよい。ただし、ここでいう「研磨未了の基板」とは、所望の研磨量に達しない程度に研磨加工がされた基板を指す。図４から見てとれるように、第１のセンサ出力マップ４００は周期的な凹凸を有する。これは、第１のセンサ出力マップ４００の生成の際に用いられた基板１
２１に周期的なパターンが形成されているためである。

取得されたセンサ出力マップ（たとえば第１のセンサ出力マップ４００）に描いた任意形状の線上において、渦電流センサ１５０の出力した信号の値（または渦電流センサ１５０が出力すべき信号の値）をプロファイル化することができる。すなわち、取得されたセンサ出力マップから、任意の軌道上のプロファイルを算出することができる。

ステップ３１０：基板１２１を研磨しながら研磨中信号のプロファイルを２次元データとして取得する段階。より詳細には、ステップ３１０は、基板１２１を取り付けた研磨ヘッド１２０と、研磨テーブル１１０とを回転させながら、基板１２１を研磨テーブル１１０に押し付けて基板１２１を研磨する段階と、研磨中信号のプロファイルを２次元データとして取得する段階とに分けられる。ここで「研磨中信号」とは、研磨テーブル１１０と研磨ヘッド１２０の回転により基板１２１が研磨されている間に渦電流センサ１５０が出力する信号である。ここで「プロファイル」とは、ある軌道上における渦電流センサ１５０の出力信号の大きさをプロットした２次元データを指す（軌道上の位置を示すための１次元および出力信号の大きさを示す１次元、計２次元）。ステップ３００においてセンサ出力マップを取得した後、オペレータまたは制御部１４０は、ＣＭＰ装置１００を動作させて基板１２１を研磨しながら渦電流センサ１５０から出力される信号（研磨中信号）を取得する。研磨中信号のプロファイルは、渦電流センサ１５０の出力信号の凹凸を十分に解像できるデータポイント数を有することが好ましい。軌道の長さおよび基板１２１上の配線の形状などにもよるが、１つのプロファイル上のデータポイントは１０点以上であることが好ましい。より好ましくは、１つのプロファイル上のデータポイントは１００点以上である。

ステップ３２０：渦電流センサ１５０の研磨中信号のプロファイルと最も類似したプロファイルを有する軌道をセンサ出力マップから抽出する段階、および、ステップ３３０：抽出された軌道を基板１２１から見た渦電流センサ１５０の軌道として特定する段階。制御部１４０は、ストレージデバイス１４１などからセンサ出力マップを読み出し、渦電流センサ１５０の研磨中信号のプロファイルと最も類似したプロファイルを有する軌道をセンサ出力マップから抽出する。基板１２１の研磨が過度に進まない限り、基板１２１の研磨が進行したとしても、同一の軌道から得られる渦電流センサ１５０の信号は類似していると考えられる。したがって、抽出した軌道を、基板１２１から見た渦電流センサ１５０の軌道として特定することができる。

渦電流センサ１５０の信号は、基板１２１の表面の導電層の厚さに少なくとも部分的に依存する。したがって、渦電流センサ１５０の研磨中信号は基板１２１の研磨の進行具合により増減する。以上の観点から、センサ出力マップを取得した際の渦電流センサ１５０の信号の大きさと、渦電流センサ１５０の研磨中信号の大きさには差がある可能性がある。そこで、ステップ３２０において、センサ出力マップを取得した際の渦電流センサ１５０の信号の大きさと、研磨中信号を取得した際の渦電流センサ１５０の信号の大きさの両者を規格化してもよい。規格化によって、センサ出力マップから切り出したプロファイルと研磨中信号のプロファイルの単純な加算または減算を用いることができるようになる。たとえば渦電流センサ１５０のセンサ出力マップの、ある軌道上のプロファイルと、渦電流センサ１５０の研磨中信号のプロファイルの差分の総和を取ることによって、両プロファイルの類似度を判断することができる。この場合、両プロファイルの差分の総和によって、両プロファイルの類似度が判断される。たとえば、差分の総和が最も少ない場合、両プロファイルは最も類似していると判断される。他の手法として、たとえばセンサ出力マップのある軌道上のプロファイルのピーク形状、ピーク位置またはピーク大きさの少なくともひとつと、渦電流センサ１５０の研磨中信号のプロファイルのピーク形状、ピーク位置またはピーク大きさの少なくともひとつを比較することによって類似度が判断されても
よい。その他、プロファイルの類似度を判断するための知られた任意の手法が用いられてもよい。

ステップ３２０およびステップ３３０について、第１のセンサ出力マップ４００を例にして更に説明する。なお、以下に説明する事項は、第１のセンサ出力マップ４００以外のマップを用いる場合においても同様である。図８の第１のセンサ出力マップ４００からは、例として、軌道Ａ－Ａ’、軌道Ｂ－Ｂ’および軌道Ｃ－Ｃ’上のプロファイルが切り出される。後述するように、各軌道間（各プロファイル間）の角度間隔θは０．１度以下であってよく、切り出されるプロファイルの本数は４本以上であってよい。さらに、後述するように、各軌道の形状は曲線状であってよい。図８に示された各軌道は説明のための例示に過ぎないことに留意されたい。また、ステップ３１０において、図９に示すような研磨中信号のプロファイル９００が得られたものとする。

制御部１４０は、第１のセンサ出力マップ４００の各軌道上のプロファイルを取得する。この例では、図８に示すように軌道は３つである。したがって、この例では、図１０に示すように第１のセンサ出力マップ４００のプロファイルが３つ取得される（プロファイルＡ－Ａ’、プロファイルＢ－Ｂ’およびプロファイルＣ－Ｃ’。なお、「プロファイルＸ－Ｘ’」とは、「第１のセンサ出力マップ４００の軌道Ｘ－Ｘ’上のプロファイル」を意味する。）。なお、図１０のプロファイルは、図８の第１のセンサ出力マップ４００のプロファイルを厳密に再現したものではない。図８と図１０の相違は、説明の便宜のために生じたものにすぎないと理解されたい。

制御部１４０は、類似度比較のための任意の手法を用いて、研磨中信号のプロファイル９００と最も類似したプロファイルを有する軌道を抽出する。たとえば、制御部１４０は、研磨中信号のプロファイル９００ならびにプロファイルＡ－Ａ’、プロファイルＢ－Ｂ’およびプロファイルＣ－Ｃ’を規格化したのちに、平均二乗誤差の大小から、類似度を算出および／または判定する。この例では、プロファイルＣ－Ｃ’がもっとも研磨中信号のプロファイル９００と類似していると算出されたものとする。念のため研磨中信号のプロファイル９００と、プロファイルＣ－Ｃ’を視覚化すると、図１１に示されるとおりとなる（なお、制御部１４０内でプロファイルを視覚化することは必要ではない）。制御部１４０は、抽出された軌道Ｃ－Ｃ’を基板１２１から見た渦電流センサ１５０の軌道として特定する。

プロファイルの類似度の比較にあたっては、センサ出力マップから切り出すプロファイル間の間隔はなるべく小さいことが好ましい。一実施形態では、プロファイルは、基板１２１から見た渦電流センサ１５０の軌道の間隔θが０．１度以下となるようにセンサ出力マップから切り出される。したがって、後述する配線パターンの対称性を考慮しない場合、３６００本（３６０（度）／０．１（度）＝３６００（無次元数））のプロファイルと、渦電流センサ１５０の研磨中信号のプロファイルとが比較されることとなる。

基板１２１上の配線パターンが回転対称である場合、対称的な軌道上のプロファイルは実質的に同値となる。したがって、配線パターンが回転対称である場合、対称性に応じて比較するプロファイルの個数を減じてもよい。たとえば配線パターンが２回回転対称である場合、センサ出力マップからプロファイルが切り出される範囲は１８０度の範囲であってよい。同様に、３回回転対称であれば１２０度の範囲、４回回転対称であれば９０度の範囲、ｎ回回転対称であれば３６０／ｎ度の範囲であってよい。

なお、センサ出力マップからプロファイルを切り出す際のプロファイル間の間隔と、センサ出力マップ取得時の渦電流センサ１５０の軌道の間隔θは異なり得ることに留意されたい。センサ出力マップは当然ながらマップ化されているので、取得時の渦電流センサ１
５０の軌道にかかわらず任意の軌道上におけるプロファイルをセンサ出力マップから切り出すことができる。

また、センサ出力マップから抽出される軌道は曲線状であってよい。図２に示したように、渦電流センサ１５０の実際の軌道は曲線状となり得るからである。抽出される軌道の形状（曲率など）は研磨テーブル１１０および研磨ヘッド１２０の形状、位置関係および回転速度などから算出されてよい。

ステップ３４０：特定された軌道上の、渦電流センサ１５０についてのセンサ出力マップのプロファイルと、渦電流センサ１５０の研磨中信号のプロファイルとの比較結果に基づいて、基板１２１の研磨の進行度を算出する段階。仮にセンサ出力マップとして第１のセンサ出力マップ４００が用いられており、かつ、ステップ３１０で用いられた基板１２１の研磨の進行度がゼロである場合、少なくとも理論上は、センサ出力マップのプロファイルと研磨中信号のプロファイルとが一致する。したがって、研磨の進行度がゼロである場合は、センサ出力マップのプロファイルと研磨中信号のプロファイルとの差分の総和が実質的にゼロになると考えられる。

基板１２１が研磨されると、基板１２１表面の導電膜の厚さは減少する。したがって、研磨された基板１２１から得られる渦電流センサ１５０の研磨中信号は、研磨前の基板１２１から得られる渦電流センサ１５０の研磨中信号と比して小さいものとなるだろう。よって、基板１２１の研磨の進行度がゼロでない場合、センサ出力マップのプロファイルと研磨中信号のプロファイルとの差分の総和はゼロ以外の値となると考えられる。

センサ出力マップのプロファイルと研磨中信号のプロファイルとの差分の総和は、基板の研磨が進行するにしたがって大きくなると考えられる。逆に言えば、当該総和の大きさに何らかの係数を掛ける（線形近似する）ことによって、基板の研磨の進行度を算出することが可能である。

他の手法として、特定された軌道上のセンサ出力マップのプロファイルのピークの大きさと、渦電流センサ１５０の研磨中信号のプロファイルのピークの大きさとの比較結果から基板の研磨の進行度が算出されてもよい。センサ出力マップのプロファイルのピークをガウシアンフィッティングした際のシグナル強度と、渦電流センサ１５０の研磨中信号のプロファイルのピークをガウシアンフィッティングした際のシグナル強度とを比較することにより研磨の進行度が算出されてもよい。その他、形状が類似したプロファイルから何らかの情報を抽出するための知られた任意の手法が用いられて良い。

ステップ３５０：基板１２１の研磨が終点に達したか判断する段階。ステップ３４０によって算出された研磨の進行度が所定の度数以上であった場合、すなわち研磨が終点に達したと判断された場合、ＣＭＰ装置１００の動作が停止される。研磨の進行度が所定の度数に達していなければ、ＣＭＰ装置１００による基板の研磨を継続した状態でステップ３１０に戻る。

基板１２１の研磨の進行具合を精度よく算出するためには、ストレージデバイス１４１に複数のセンサ出力マップが記憶されていることが好ましい。複数のセンサ出力マップはそれぞれ異なった研磨量の基板１２１から取得されたものであるか、異なった研磨量の基板１２１を想定したシミュレーションにより得られたものであることが好ましい。複数のセンサ出力マップと渦電流センサ１５０の研磨中信号を比較することで、研磨の進行度を精度よく算出することが可能である。たとえば、複数のセンサ出力マップが記憶されていれば、線形近似の際に用いられる係数を決定することが可能になる。

特に好ましい実施形態では、ストレージデバイス１４１には少なくとも研磨前の基板１２１のセンサ出力マップ（前述の第１のセンサ出力マップ４００）と、研磨後の基板１２１のセンサ出力マップ（第２のセンサ出力マップ５００）と、が記憶されている。第２のセンサ出力マップ５００を図５に示す。第２のセンサ出力マップ５００は研磨後の基板１２１から生成されたマップである。ここで、「研磨後の基板」とは「所望の量だけ研磨された基板」を指す。また、「研磨後」という用語は基板１２１の性質を表わす用語であり、ステップの順番を表わす用語ではないことに留意されたい。「研磨後」の基板１２１を用いたセンサ出力マップの取得はステップ３１０による「研磨段階の前」に実行されることに留意されたい（ステップ３１０で研磨される基板１２１はステップ３００で用いられる基板１２１とは別個体である）。第２のセンサ出力マップ５００がストレージデバイス１４１に記録されている場合、ステップ３４０およびステップ３５０の一方または双方に代え、特定された軌道上の第２のセンサ出力マップ５００のプロファイルと研磨中信号のプロファイルの一致度に基づき研磨終点に達したかどうか判断するステップが実行されてよい。

以上の方法によれば、基板１２１から見た渦電流センサ１５０の軌道を特定することができる。軌道を特定することで、基板１２１の研磨の終点を精度よく検出することができる。特定された軌道に関する情報は、研磨終点検出以外の目的に用いられてもよい。以上に説明した各段階はオペレータが手動で行ってもよい。以上に説明した各段階は制御部１４０、具体的にはプロセッサ１４２により制御されてもよい。限定されるわけではないが、本方法が適用される基板１２１は「メタルクリア」された後の基板であってよい。ここで「メタルクリア」とは、たとえばめっき加工などによって基板１２１の最表面に形成されたフラットな金属層（配線として働かない金属層）を除去することを指す。メタルクリアにより、基板１２１の最表面には配線として働く金属層のみが残留する。

ステップ３４０において、基板１２１の領域ごとに研磨の進行度が算出されてよい。たとえば、基板１２１の中心付近の研磨の進行度と、外周付近の研磨の進行度と、が区別されて算出されてよい。また、図３に示されたフローチャートを何度かループさせると、複数の異なる軌道において研磨の進行度が算出されることになる。複数の異なる軌道において算出された研磨の進行度から、基板１２１の研磨の進行度を示すマップを生成してもよい。領域ごとに研磨の進行度が算出された場合、制御部１４０は、エアバッグ１２２の内部圧力を増減させて、研磨の進行度が低いと判断された領域の研磨圧力を高くし、および／または、研磨の進行度が高いと判断された領域の研磨圧力を低くしてもよい。この制御により、基板１２１の研磨の進行度を均一化することができる。

装置１００が複数の渦電流センサ１５０を備える場合、渦電流センサ１５０のそれぞれのために独立してセンサ出力マップが取得されてもよい。一方で、渦電流センサ１５０のそれぞれがほぼ同一の信号を出力している場合または渦電流センサ１５０のそれぞれの出力信号を規格化できる場合であれば、複数の渦電流センサ１５０が単一のセンサ出力マップを共用してもよい。

また、方法は、渦電流センサ１５０の研磨中信号を学習データとしてセンサ出力マップにフィードバックする段階を更に備えてよい。フィードバックによって、センサ出力マップの精度を向上させることができる。フィードバックする段階は、たとえば渦電流センサ１５０の出力する信号の大きさが経時変化する場合などに特に有効である。

ステップ３５０において研磨が終点に達したと判断された後、ＣＭＰ装置１００による新たな基板１２１の研磨が開始されてよい。新たな基板１２１がこれまで用いられていた基板１２１と同種の基板であるならば、新たな基板１２１の研磨の際に本方法はステップ３１０から開始されてよい。

以上に述べた方法のそれぞれはプログラムによって実施されてよい。当該プログラムはコンピュータ可読な非一過性の記録媒体、たとえばストレージデバイス１４１に記録されてよい。当該プログラムはストレージデバイス１４１以外の記録媒体、たとえばＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤ－ＲＯＭなどであってもよい。当該プログラムはインターネットなどの手段を介して提供されてもよい。

次に、図６を用いてＣＭＰ装置１００の情報を取り扱うための構成を説明する。ただし、図６ではＣＭＰ装置１００は簡易的に描かれており、いくつかの部品（研磨ヘッド１２０など）は描かれていない。

図６Ａは、画像処理部６００を有する制御部１４０を備えるＣＭＰ装置１００の正面図である。画像処理部６００にはＡＩ（Artificial Intelligence、人工知能）機能が搭載されていてよい。画像処理部６００は何らかのハードウェアであってもよく、たとえば記憶媒体に記憶されたプログラムであってもよい。図１０では画像処理部６００は制御部１４０の他の要素と独立した要素であるように描かれているが、画像処理部６００はたとえばストレージデバイス１４１に記憶されていてよく、画像処理部６００はたとえばプロセッサ１４２によって制御されてもよい。画像処理部６００は、たとえばステップ３００におけるセンサ出力マップの生成及び取得、ステップ３２０におけるセンサ出力マップと渦電流センサ１５０の研磨中信号の比較、および、実主力信号を学習データとしたフィードバックなど、画像処理および大規模な計算が必要な処理を行うよう構成される。図６Ａの構成は、ＣＭＰ装置１００を単独で（スタンドアロンで）動作させ得るという利点がある。

図６Ｂは、ルータ６１０を介してクラウド（またはフォグ）６２０に接続されたＣＭＰ装置１００の正面図である。ルータ６１０は、制御部１４０とクラウド（またはフォグ）６２０とを接続するための装置である。ルータ６１０は「ゲートウェイ機能を有する装置」と呼ばれてもよい。クラウド６２０はインターネットなどのコンピュータネットワークを通じて提供されるコンピュータ資源を指す。なお、ルータ６１０とクラウド６２０間の接続がローカルエリアネットワークである場合、クラウド６２０はフォグ６２０と呼ばれる場合もある。たとえば地球上に点在する複数の工場を接続する際はクラウド６２０が用いられ、ある特定の工場内でネットワークを構築する場合はフォグ６２０が用いられるだろう。フォグ６２０はさらに外部のフォグまたはクラウドへ接続されていてよい。図６Ｂでは制御部１４０とルータ６１０とが有線接続され、ルータ６１０とクラウド（またはフォグ）６２０とが有線接続されている。しかし、各接続は無線接続であってよい。クラウド（またはフォグ）６２０には複数のＣＭＰ装置１００が接続されている。複数のＣＭＰ装置１００のそれぞれは、ルータ６１０を介してクラウド（またはフォグ）６２０と接続されている。各ＣＭＰ装置１００が得たデータ（渦電流センサ１５０からの出力信号、センサ出力マップその他任意の情報）はクラウド（またはフォグ）６２０の中に集積される。また、図６Ｂのクラウド（またはフォグ）６２０はＡＩ機能を有していてよく、データの処理はクラウド（またはフォグ６２０）において行われる。ただし、処理が部分的に制御部１４０で行われてもよい。図６Ｂの構成は、集積された大量のデータに基づいてＣＭＰ装置１００を制御することができるという利点がある。

図６Ｃは、エッジコンピューティング機能を有するルータ６１０’を介してクラウド（またはフォグ）６２０に接続されたＣＭＰ装置１００の正面図である。図６Ｃのクラウド（またはフォグ）６２０も複数のＣＭＰ装置１００に接続されている。図６Ｃの複数のＣＭＰ装置１００のそれぞれは、ルータ６１０’を介してクラウド（またはフォグ）６２０に接続されている。ただし、ルータのうちのいくつかはエッジコンピューティング機能を有していなくともよい（ルータのうちいくつかは図６Ｂのルータ６１０であってもよい）
。ルータ６１０’には制御部６１１が設けられている。ただし、図６Ｃでは代表してひとつのルータ６１０’のみに制御部６１１が図示されている。さらに、ルータ６１０’にはＡＩ機能が搭載されていてよい。制御部６１１およびルータ６１０’のＡＩ機能は、制御部１４０から得たデータをＣＭＰ装置１００の近くで処理することができる。なお、ここでいう近さとは、物理的な距離を意味する用語ではなく、ネットワーク上の距離を指す用語である。ただし、ネットワーク上の距離が近ければ物理的な距離も近いことが多い。したがって、ルータ６１０’における演算速度とクラウド（またはフォグ）６２０における演算速度が同程度ならば、ルータ６１０’における処理は、クラウド（またはフォグ）６２０における処理よりも高速となる。両者の演算速度に差がある場合であっても、制御部１４０から送信された情報がルータ６１０’に到達する速度は、制御部１４０から送信された情報がクラウド（またはフォグ）６２０に到達する速度より早い。

図６Ｃのルータ６１０’、より具体的にはルータ６１０’の制御部６１１は、処理すべきデータのうち高速処理が必要なデータのみを処理する。ルータ６１０’の制御部６１１は、高速処理が不要なデータをクラウド（またはフォグ）６２０に送信する。図６Ｃの構成は、ＣＭＰ装置１００の近くでの高速処理と、集積されたデータに基づく制御との両立が可能になるという利点がある。

他の実施形態として、光学センサ７００を備えるＣＭＰ装置１００について説明する。図７は光学センサ７００をさらに備えるＣＭＰ装置１００の模式的な正面図である。図７の研磨テーブル１１０には光学センサ７００が設けられている。なお、図示の都合上、図７では渦電流センサ１５０と光学センサ７００が研磨テーブル１１０の径方向に隣り合うように描かれている。しかし、渦電流センサ１５０と光学センサ７００は研磨テーブル１１０の周方向に隣り合うように設けられてもよい。また、渦電流センサ１５０と光学センサ７００は必ずしも隣り合う必要はない。基板１２１の測定が可能な位置であれば、光学センサ７００は研磨テーブル１１０の任意の位置に設けられていてよい。研磨テーブル１１０は複数の光学センサ７００を有していてもよい。

光学センサ７００は、照射光を基板１２１の被研磨面に照射し、基板１２１の被研磨面で反射された反射光の光学特性を測定することで基板１２１の研磨の進行度を検出するセンサである。また、光学センサ７００からの照射光を基板１２１に到達させるため、および、基板１２１の被研磨面からの反射光を光学センサ７００に到達させるため、研磨パッド１１１には開口が設けられていてよい。開口の内部には照射光および反射光を導くための光ファイバが配置されていてよい。研磨パッド１１１の開口には透明な窓部材が取り付けられていてよい。代替として、「水封式」と呼ばれる光学センサ７００が用いられてもよい。水封式の光学センサ７００では、研磨パッド１１１の開口は塞がれていない。水封式の光学センサ７００が取り付けられている場合、研磨パッド１１１の開口には水（純水）が供給される。光学センサ７００はたとえばフォトディテクタ（フォトマルチプライヤ）を備えていてよい。

前述のとおり、渦電流センサ１５０は、渦電流を誘起し、当該渦電流によって生じる磁界に起因するインピーダンスの変化から基板１２１の表面の導電層の厚さを検出する。検出対象に誘起される渦電流は、対象の抵抗値（抵抗率）などによって変化し得る。したがって、渦電流センサ１５０の出力する信号は検出対象の材質によって変化し得る。よって、渦電流センサ１５０のみを用いて複数の材質が混在する基板１２１の研磨量を測定することは困難であった。特に、基板１２１の表面に金属膜と酸化膜が混在している場合、抵抗値（抵抗率）および透磁率の少なくとも一方は大きく異なると考えられる。一方で、光学センサ７００は反射光の光学特性を検出している。基板１２１の被研磨面の反射率は、基板１２１最表面の材質が変わった瞬間、すなわち基板１２１最表面の膜が取り除かれた瞬間に大きく変化することが知られている。光学センサ７００はたとえば基板１２１の反
射率の変化（反射光の強度の変化）から基板研磨の終点を検知することができる。

上述のように、渦電流センサ１５０の検出原理と光学センサ７００の検出原理は異なる。光学センサ７００の検出値は対象の抵抗値（抵抗率）に依存していない。渦電流センサ１５０と光学センサ７００とを組み合わせて用いることで、渦電流センサ１５０の有する欠点を補い、結果として基板１２１の研磨の進行度をさらに高精度に検出することができるようになると考えられる。

光学センサ７００についても、渦電流センサ１５０と同様の手法（図３のステップ３００参照）でセンサ出力マップを取得することが可能である。したがって、一実施形態では、ストレージデバイス１４１に２種類のセンサ出力マップ（渦電流センサ１５０についてのマップおよび光学センサ７００についてのマップ）が記憶されることとなる。好ましい形態では、渦電流センサ１５０についてのマップが２つ以上、光学センサ７００についてのマップが２つ以上、計４つ以上のセンサ出力マップがストレージデバイス１４１に記憶される。

研磨中信号のプロファイルの取得に際しても、渦電流センサ１５０と同様の手法を採用することができる（図３のステップ３１０参照）。なお、以下では「ＣＭＰ装置１００を動作させている間に光学センサ７００から出力される信号」を「光学センサ７００の研磨中信号」という。研磨中信号を取得する段階では、渦電流センサ１５０の研磨中信号と光学センサ７００の研磨中信号とが同時に取得される。ただし、渦電流センサ１５０の出力する信号をサンプリングするタイミングと、光学センサ７００の出力する信号をサンプリングするタイミングは厳密に同時でなくともよい。

研磨中信号を取得する段階の後、ステップ３２０に相当する段階、すなわち渦電流センサ１５０の研磨中信号のプロファイルと最も類似したプロファイルを有する軌道を渦電流センサ１５０についてのセンサ出力マップから抽出し、かつ、光学センサ７００の研磨中信号のプロファイルと最も類似したプロファイルを有する軌道を光学センサ７００についてのセンサ出力マップから抽出する段階が実行される。上記比較する段階の後、ステップ３３０に相当する段階、すなわち抽出されたそれぞれの軌道を基板１２１から見た渦電流センサ１５０および光学センサ７００のそれぞれの軌道として特定する段階が実行される。

ステップ３２０に相当する段階およびステップ３３０に相当する段階において、渦電流センサ１５０と光学センサ７００が実質的に同じ位置に配置されている場合、渦電流センサ１５０および光学センサ７００の軌道は同一であるとみなされてもよい。ステップ３２０に相当する段階およびステップ３３０に相当する段階において、渦電流センサ１５０および光学センサ７００のどちらか一方の軌道を、渦電流センサ１５０と光学センサ７００の位置関係などから算出して特定してもよい。

上記軌道を特定する段階の後、ステップ３４０に相当する段階、すなわち特定された軌道上の渦電流センサ１５０についてのセンサ出力マップのプロファイルと渦電流センサ１５０の研磨中信号のプロファイルを比較し、かつ、特定された軌道上の光学センサ７００についてのセンサ出力マップのプロファイルと光学センサ７００の研磨中信号のプロファイルを比較し、これらの比較結果に基づいて基板１２１の研磨の進行度を算出する段階が実行される。

渦電流センサ１５０に基づいて算出された進行度と、光学センサ７００に基づいて算出された進行度とは相違し得る。前述のとおり、渦電流センサ１５０と光学センサ７００の検出原理は異なるので、各センサの出力する信号は異なり得ることがひとつの原因である
。そこで、研磨の進行度の算出に当たっては、渦電流センサ１５０に基づいて算出された進行度に第１の係数ｎを掛けた値と、光学センサ７００に基づいて算出された進行度に第２の係数ｍを掛けた値を足した値を進行度としてよい。第１の係数ｎおよび第２の係数ｍは、たとえば基板１２１上の酸化膜の密度、基板１２１に形成された導電層の抵抗率、基板１２１の最表面の層および第２層との間の反射率の差、などから適宜設定されてよい。たとえば基板１２１上の酸化膜の密度が高い場合、第１の係数ｎを低く、第２の係数ｍを高く設定してよい。逆に、基板１２１上の酸化膜の密度が低い場合、第１の係数ｎを高く、第２の係数ｍを低くしてよい。

第１の係数ｎと第２の係数ｍは、基板１２１の領域ごとに異なってよい。たとえば、基板１２１の中央付近では第１の係数としてｎ_centerを、第２の係数としてｍ_centerを用い、基板１２１の外周付近では第１の係数としてｎ_peripheryを、第２の係数としてｍ_peripheryを用いてよい。基板１２１の領域ごとに異なった第１の係数ｎと第２の係数ｍを用いる場合、基板をどのように区分するかは任意に決められてよい。たとえば、基板１２１を円環状の領域に区分けして、円環状の領域ごとに異なった第１の係数ｎと第２の係数ｍを用いてよい。

ステップ３４０に相当する段階の後、ステップ３５０に相当する段階が実行されてよい。ステップ３５０に相当する段階では、渦電流センサ１５０の出力する信号に基づく研磨進行度または光学センサ７００の出力する信号に基づく研磨進行度のどちらか一方に基づいて研磨が終点に達したかどうかが判断されてよい。代替として、ステップ３５０に相当する段階では、渦電流センサ１５０に基づいて算出された進行度に第１の係数ｎを掛けた値と、光学センサ７００に基づいて算出された進行度に第２の係数ｍを掛けた値を足した値に戻対で研磨が終点に達したかどうかが判断されてよい。

以上、いくつかの本発明の実施形態について説明してきた。しかし、上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物が含まれることは勿論である。また、上述した課題の少なくとも一部を解決できる範囲、または、効果の少なくとも一部を奏する範囲において、特許請求の範囲および明細書に記載された各構成要素の任意の組み合わせ、または、省略が可能である。

本願は、一実施形態として、渦電流センサが設けられた研磨テーブルであって、回転可能に構成された研磨テーブルと、研磨テーブルに対向し、回転可能に構成された研磨ヘッドであって、研磨テーブルと対向する面に基板を取り付け可能である研磨ヘッドと、を備える基板研磨装置における、基板から見た渦電流センサの軌道を特定する方法であって、基板の被研磨面の全面に対する渦電流センサの出力信号を表すマップであるセンサ出力マップを３次元データとして取得する段階と、基板を取り付けた研磨ヘッドと、研磨テーブルとを回転させながら、基板を研磨テーブルに押し付けて基板を研磨する段階と、基板が研磨されている間に渦電流センサが出力する信号である、研磨中信号のプロファイルを２次元データとして取得する段階と、２次元データである研磨中信号のプロファイルと最も類似したプロファイルを有する軌道を、３次元データであるセンサ出力マップから抽出し、抽出された軌道を基板から見た渦電流センサの軌道として特定する段階と、を備える、基板から見た渦電流センサの軌道を特定する方法を開示する。

さらに本願は、一実施形態として、渦電流センサが設けられた研磨テーブルであって、回転可能に構成された研磨テーブルと、研磨テーブルに対向し、回転可能に構成された研磨ヘッドであって、研磨テーブルと対向する面に基板を取り付け可能である研磨ヘッドと、制御部と、を備える、基板研磨装置であって、制御部は、基板の被研磨面の全面に対する渦電流センサの出力信号を表すマップであるセンサ出力マップを３次元データとして取
得し、基板を取り付けた研磨ヘッドと、研磨テーブルとを回転させながら、基板を研磨テーブルに押し付けて基板を研磨し、基板が研磨されている間に渦電流センサが出力する信号である、研磨中信号のプロファイルを２次元データとして取得し、２次元データである研磨中信号のプロファイルと最も類似したプロファイルを有する軌道を、３次元データであるセンサ出力マップから抽出し、抽出された軌道を基板から見た渦電流センサの軌道として特定するように基板研磨装置を制御する、基板研磨装置を開示する。

上記の方法または基板研磨装置は、渦電流センサの軌道を特定することで、基板の研磨の進行度を精度よく算出することができ得るという効果を一例として奏する。

さらに、一実施形態にかかる方法では、センサ出力マップから抽出される軌道の形状は、少なくとも研磨テーブルおよび研磨ヘッドの形状、位置関係および回転速度に基づいて決定される。

さらに、一実施形態にかかる方法では、センサ出力マップは、研磨する段階において研磨される基板と同種かつ別個体の基板が研磨ヘッドに取り付けられた状態で研磨テーブルおよび研磨ヘッドを回転させて、渦電流センサを複数の軌道を通過させた場合に渦電流センサが出力した信号から生成される。

さらに、一実施形態にかかる方法では、センサ出力マップの生成は、基板が実質的に研磨されない条件下で実行される。

さらに、一実施形態にかかる方法では、センサ出力マップは、研磨中信号を取得する段階において研磨される基板の設計データに基づくシミュレーションによって生成される。

さらに、一実施形態にかかる方法は、研磨中信号を学習データとしてセンサ出力マップにフィードバックする段階を更に備える。

さらに、一実施形態にかかる方法では、センサ出力マップを取得する段階において、複数のセンサ出力マップが取得される。

さらに、一実施形態にかかる方法では、複数のセンサ出力マップのうちの少なくとも１つは研磨前の基板についてのマップであり、複数のセンサ出力マップのうちの少なくとも１つは研磨後の基板についてのマップである。

これらの開示内容により、渦電流センサの軌道を特定する方法の詳細が明らかにされる。

さらに本願は、一実施形態として、前述の方法によって渦電流センサの軌道を特定し、特定された軌道上のセンサ出力マップのプロファイルと、研磨中信号のプロファイルとの比較結果に基づいて、研磨されている基板の研磨の進行度を算出する方法を開示する。

この方法は、基板の研磨の進行度を精度よく算出することができるという効果を一例として奏する。

さらに本願は、一実施形態として、前述の方法によって研磨の進行度を算出し、算出された進行度が所定の度数以上であった場合、基板研磨装置の動作を停止する方法を開示する。

この開示内容により、前述の方法によって算出された研磨の進行度を研磨の終点検知に
用いることができることが明らかになる。

さらに本願は、一実施形態として、前述の方法によって渦電流センサの軌道を特定し、特定された軌道上のセンサ出力マップのプロファイルと、研磨中信号のプロファイルとの比較結果に基づいて、研磨されている基板の研磨の進行度を基板の領域ごとに算出し、基板のうち研磨の進行度が高いと算出された領域の研磨圧力を低下させ、および／または、基板のうち研磨の進行度が低いと算出された領域の研磨圧力を上昇させて、基板の研磨の進行度を均一化する方法を開示する。

さらに本願は、一実施形態として、基板研磨装置はエアバッグを備え、研磨圧力の低下および上昇はエアバッグにより行われる方法を開示する。

これらの方法は、基板の研磨の進行度を領域ごとに均一化することができるという効果を一例として奏する。

さらに本願は、一実施形態として、前述の方法を実行するためのプログラムを開示する。さらに本願は、一実施形態として、前述のプログラムが記録された非一過性の記録媒体を開示する。

これらの開示内容により、プログラムおよび記録媒体の詳細が明らかにされる。

１００…基板研磨装置（ＣＭＰ装置）
１１０…研磨テーブル
１１１…研磨パッド
１２０…研磨ヘッド
１２１…基板
１２２…エアバッグ
１３０…液体供給機構
１４０…制御部
１４１…ストレージデバイス
１４２…プロセッサ
１４３…入出力装置
１５０…渦電流センサ
４００…第１のセンサ出力マップ
５００…第２のセンサ出力マップ
６００…画像処理部
６１０、６１０’…ルータ
６１１…制御部
６２０…クラウドまたはフォグ
７００…光学センサ
９００…説明のために用いられる、研磨中信号のプロファイル
ｎ…第１の係数
ｍ…第２の係数

Claims (15)

1. 渦電流センサが設けられた研磨テーブルであって、回転可能に構成された研磨テーブルと、
   前記研磨テーブルに対向し、回転可能に構成された研磨ヘッドであって、前記研磨テーブルと対向する面に基板を取り付け可能である研磨ヘッドと、
   制御部と、
   を備える基板研磨装置における、前記制御部が基板から見た渦電流センサの軌道を特定する方法であって、
   基板の被研磨面の全面に対する前記渦電流センサの出力信号を表すマップであるセンサ出力マップを３次元データとして取得する段階と、
   基板を取り付けた前記研磨ヘッドと、前記研磨テーブルとを回転させながら、前記基板を前記研磨テーブルに押し付けて前記基板を研磨する段階と、
   前記基板が研磨されている間に前記渦電流センサが出力する信号である、研磨中信号のプロファイルを２次元データとして取得する段階と、
   ２次元データである前記研磨中信号のプロファイルと最も類似したプロファイルを有する軌道を、３次元データである前記センサ出力マップから抽出し、抽出された軌道を前記基板から見た前記渦電流センサの軌道として特定する段階と、
   を備える、基板から見た渦電流センサの軌道を特定する方法。
2. 前記センサ出力マップから抽出される軌道の形状は、少なくとも前記研磨テーブルおよび前記研磨ヘッドの形状、位置関係および回転速度に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
3. 前記センサ出力マップは、前記研磨する段階において研磨される前記基板と同種かつ別個体の基板が前記研磨ヘッドに取り付けられた状態で前記研磨テーブルおよび前記研磨ヘッドを回転させて、前記渦電流センサを複数の軌道を通過させた場合に前記渦電流センサが出力した信号から生成される、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記センサ出力マップの生成は、基板が実質的に研磨されない条件下で実行される、請求項３に記載の方法。
5. 前記センサ出力マップは、前記研磨中信号を取得する段階において研磨される前記基板の設計データに基づくシミュレーションによって生成される、請求項１または２に記載の方法。
6. 前記研磨中信号を学習データとして前記センサ出力マップにフィードバックする段階を更に備える、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
7. 前記センサ出力マップを取得する段階において、複数の前記センサ出力マップが取得される、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
8. 前記複数の前記センサ出力マップのうちの少なくとも１つは研磨前の基板についてのマップであり、前記複数の前記センサ出力マップのうちの少なくとも１つは研磨後の基板についてのマップである、請求項７に記載の方法。
9. 請求項１から８のいずれか一項に記載の方法によって前記渦電流センサの軌道を特定し、特定された前記軌道上の前記センサ出力マップのプロファイルと、前記研磨中信号のプロファイルとの比較結果に基づいて、研磨されている前記基板の研磨の進行度を算出する方法。
10. 請求項９に記載の方法によって研磨の進行度を算出し、算出された前記進行度が所定の度数以上であった場合、前記基板研磨装置の動作を停止する方法。
11. 請求項１から８のいずれか一項に記載の方法によって前記渦電流センサの軌道を特定し、
    特定された前記軌道上の前記センサ出力マップのプロファイルと、前記研磨中信号のプロファイルとの比較結果に基づいて、研磨されている前記基板の研磨の進行度を前記基板の領域ごとに算出し、
    前記基板のうち研磨の進行度が高いと算出された領域の研磨圧力を低下させ、および／または、前記基板のうち研磨の進行度が低いと算出された領域の研磨圧力を上昇させて、前記基板の研磨の進行度を均一化する方法。
12. 前記基板研磨装置はエアバッグを備え、前記研磨圧力の低下および上昇は前記エアバッグにより行われる、請求項１１に記載の方法。
13. 請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法を実行するためのプログラム。
14. 請求項１３に記載のプログラムが記録された非一過性の記録媒体。
15. 渦電流センサが設けられた研磨テーブルであって、回転可能に構成された研磨テーブルと、
    前記研磨テーブルに対向し、回転可能に構成された研磨ヘッドであって、前記研磨テーブルと対向する面に基板を取り付け可能である研磨ヘッドと、
    制御部と、
    を備える、基板研磨装置であって、
    前記制御部は、
    ・基板の被研磨面の全面に対する前記渦電流センサの出力信号を表すマップであるセ
    ンサ出力マップを３次元データとして取得し、
    ・基板を取り付けた前記研磨ヘッドと、前記研磨テーブルとを回転させながら、基板を前記研磨テーブルに押し付けて前記基板を研磨し、
    ・前記基板が研磨されている間に前記渦電流センサが出力する信号である、研磨中信号のプロファイルを２次元データとして取得し、
    ・２次元データである前記研磨中信号のプロファイルと最も類似したプロファイルを有する軌道を、３次元データである前記センサ出力マップから抽出し、抽出された軌道を前記基板から見た前記渦電流センサの軌道として特定する
    ように前記基板研磨装置を制御する、基板研磨装置。

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