JP7325354B2 - 測定システム及び測定方法 - Google Patents

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Description

本開示は、測定システム及び測定方法に関する。
特許文献１は、光学的なインテグラル・フォトグラフィ（Integral Photography）の原理を利用して、複雑な構成や複雑な演算を必要とせずに、対象物の３次元情報を取得できる３次元情報取得装置を提供することを提案する。
特許文献２は、リソグラフィ装置において、ライトフィールド画像データに基づいて、それぞれフォーカス方向の位置が互いに異なる複数の画像データを再構成するリフォーカス演算を行うことを提案する。特許文献２は、リフォーカス演算によって再構成された複数の画像データに基づいて、原版保持部および基板保持部の少なくともいずれかの位置を調整することを提案する。
特開２０１９－４５２９９号公報 特開２０１８－６６８６５号公報
本開示は、簡易にプラズマパラメータを取得できる技術を提供する。
本開示の一の態様によれば、処理容器内に供給したガスからプラズマを生成するプラズマ生成部と制御部とを有するプラズマ処理装置と、撮像装置と、を備える測定システムであって、前記撮像装置は、前記処理容器に設けられたビューポートを介して撮影したプラズマの画像データから前記プラズマの光学的情報を生成し、前記制御部は、前記プラズマの光学的情報と、前記プラズマの物理的な特性を決定するプラズマパラメータの計測結果と、の相関情報を記憶した記憶部を参照して、生成した前記プラズマの光学的情報を前記プラズマパラメータに変換する、測定システムが提供される。
一の側面によれば、簡易にプラズマパラメータを取得できる。
一実施形態に係るプラズマ処理装置を示す図。 一実施形態に係る撮像装置と制御部の構成の一例を示す図。 一実施形態に係る検量線作成処理を示すフローチャート。 一実施形態に係る検量線と３次元のプラズマパラメータを説明するための図。 一実施形態に係る光学的情報とプラズマパラメータの計測結果の一例を示す図。 一実施形態に係るプラズマパラメータ推定処理を示すフローチャート。 一実施形態に係る光学的情報とプラズマパラメータの相関の一例を示すグラフ。 一実施形態に係る光学的情報とプラズマパラメータの相関の一例を示すグラフ。 一実施形態に係る検量線の作成を説明するための図。
以下、図面を参照して本開示を実施するための形態について説明する。各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。
[測定システム]
初めに、プラズマ処理装置１０と撮像装置２００とを備える測定システムについて、図１を参照しながら説明する。図１は、一実施形態に係るプラズマ処理装置１０と撮像装置２００とを備える測定システムの一例を示す図である。
プラズマ処理装置１０は、処理ガスからプラズマを励起するために用いられるいくつかのプラズマ生成システムの一例を与える。図１のプラズマ処理装置１０は、容量結合プラズマ（ＣＣＰ）装置を示しており、処理容器２内部の上部電極３と載置台ＳＴとの間にプラズマＰが形成される。載置台ＳＴは、下部電極４及び静電チャック５を有する。プロセス中、下部電極４上には基板Ｗが保持される。処理容器２には光を透過する石英等の誘電体で構成されたビューポート１１が設けられ、ビューポート１１には光ファイバ１２を介して発光分光分析装置１３が接続されている。発光分光分析装置１３は、プラズマを計測する計測機器の一例である。
第１の高周波電源６は上部電極３に接続され、第２の高周波電源７は下部電極４に接続され、異なる周波数の高周波が用いられ得る。第１の高周波電源６と第２の高周波電源７はいずれも下部電極４に結合されてもよい。更に、直流（ＤＣ）電源が上部電極３に結合されてもよい。処理容器２にはガス供給部８が接続され、処理ガスを供給する。また、処理容器２には排気部９が接続され、処理容器２の内部を排気する。
プラズマ処理装置１０は、制御部１００を有する。制御部１００は、プラズマ処理装置１０の各要素を制御して基板Ｗに成膜、エッチング等のプラズマ処理を実行する。
プラズマ処理装置１０は、発光分光分析装置１３に加えて又は発光分光分析装置１３の替わりに他の計測機器を有し、様々な計測方法でプラズマパラメータを計測する。プラズマパラメータは、プラズマの物理的な特性を決定するパラメータである。プラズマパラメータは、プラズマの発光強度、プラズマ密度（Ｎｅ）、プラズマ温度（Ｔｅ）のいずれかを含んでもよい。プラズマパラメータは、プラズマポテンシャル（プラズマ電位）、ラジカル密度、電子エネルギー密度（ＥＥＤＦ：electron energy distribution function）のいずれかを含んでもよい。
計測方法としては、光学計測、プローブ計測、四重極質量分析（ＱＭＳ：Quadrupole Mass Spectrometer）、写真（画像データ）の撮像が一例として挙げられる。例えば、撮像装置２００がビューポート１１を介してプラズマ空間の写真を撮り、その画像データからプラズマ分布やシース厚さ、特定の波長の発光分布を把握することが行われる。光学計測には、発光分光分析（ＯＥＳ：optical emission spectrometer）、真空紫外吸収分光法（ＶＵＶＡＳ：Vacuum Ultraviolet Absorption Spectroscopy）等がある。光学計測の一例としては、発光分光分析装置１３を使用し、プラズマからの発光を捉えることでプラズマの発光強度を計測する方法がある。光学計測は、発光分光分析装置１３のような専用の計測機器が必要であり、他の計測方法と比べて高価でフットプリントが大きい。
プローブ計測は、プローブをプラズマ中に挿入し、プラズマ密度（Ｎｅ）、プラズマ温度（Ｔｅ）、プラズマポテンシャル、電子エネルギー密度等のプラズマパラメータを計測（実測）する。プローブ計測では、測定用のプローブ等のハードが必要であり、場所の制約がある。使用されるプローブには、ラングミュアプローブ、プラズマ吸収プローブ（ＰＡＰ：Plasma Absorption Probe）、イオン電流プローブ、絶縁プローブ等がある。
四重極質量分析（ＱＭＳ）は、ガス空間から採取し帯電させた分子を、電場を利用して質量電荷比に応じて分離し計測する手法である。質量分析は、プロセス空間に適用することが難しく通常は排気空間に設置する。
第１の高周波電源６は、高周波電力を上部電極３に印加する。これにより、プラズマ処理空間に供給された１又はそれ以上のガスからプラズマが生成される。第１の高周波電源６は、高周波電力を下部電極４に印加してもよい。従って、第１の高周波電源６は、処理容器２において１又はそれ以上のガスからプラズマを生成するように構成されるプラズマ生成部の少なくとも一部として機能し得る。
撮像装置２００は、例えば、インテグラル・フォトグラフィの技術を使用して３次元データを取得可能な多視点カメラであり、たとえばライトフィールドカメラであってもよい。例えば、撮像装置２００は、光の強度分布だけでなく、光の入射方向の情報を取得可能である。図２に示すように、撮像装置２００は、撮像部２０、ＡＦＥ（アナログ信号処理回路）２０１、ＤＦＥ（デジタル信号処理回路）２０２、画像処理部２０３、メモリ２０４、及びシステム制御部２０５を有する。
撮像部２０には、撮影レンズ２１と撮像素子２３との間にマイクロレンズアレイ２２が配置され、撮像素子２３の複数の画素に対して１つのマイクロレンズ２４が対応する。マイクロレンズ２４を通過した光は、撮像素子２３の複数の画素によって入射方向別に取得される。このように取得された画素信号に対してインテグラル・フォトグラフィの原理を使用することで、任意の像面にピントを合わせた画像データを撮影後に再構成できる。例えば、プラズマ処理空間の３次元の任意の像面にピントを合わせた画像データは、プラズマ処理空間中の任意の地点で形成される所望のガスのプラズマＰの光学的情報（例えばＲＧＢの各輝度）を示す。
撮影レンズ２１を通過した光は、撮影レンズ２１の焦点位置近傍に結像する。マイクロレンズアレイ２２は、複数のマイクロレンズ２４から構成されており、撮影レンズ２１の焦点位置近傍に配置される。そのため、マイクロレンズアレイ２２は、撮影レンズ２１の異なる領域を通過した光を領域毎に分割して出射する機能を有する。
撮像素子２３は、ＣＭＯＳイメージセンサやＣＣＤイメージセンサに代表される光電変換素子である。撮像素子２３は、複数のマイクロレンズ２４の各々に対して複数の画素が対応するように配置される。そのため、撮像素子２３は、マイクロレンズ２４で領域毎に分割して出射された光を、分割情報を保ったまま受光し、データ処理可能な画像データに変換する機能を有する。例えば、データ処理可能な画像データとして、光の３原色であるＲＧＢ（Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ）それぞれの輝度を階調値（例えば０～２５５の値）に変換することができる。
なお、撮像部２０の構成は、処理容器２内のプラズマＰが生成されるプラズマ処理空間の３次元的な光学的情報を取得できる撮像光学系であれば、図２に示す構成に限定されない。
かかる構成により、撮像部２０は、ビューポート１１から処理容器２内のプラズマＰを撮影し、マイクロレンズアレイ２２を内蔵した多数箇所に焦点を合わせてプラズマ処理空間の３次元的な撮像を可能とする。撮像部２０は、撮影したプラズマの画像データからプラズマの３次元的な光学的情報を生成する。
以下では、光学的情報の一例として、ＲＧＢの各輝度を例に挙げて説明するが、光学的情報はこれに限られず、可視光、赤外光、及び被可視光のいずれかの情報であり得る。なお、光学的情報は、撮像部２０で撮像された画像中のＲＧＢの各輝度であってもよいし、ＲＧＢの各輝度を画像処理部２０３で処理した後の情報であってもよい。また、光学情報はＲＧＢの各輝度に限定されず、ＨＳＶ（Ｈｕｅ色相、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ彩度、Ｖａｌｕｅ明度）や、より多くの波長情報からなるハイパースペクトルであってもよい。
ＡＦＥ２０１は、撮像素子２３から出力されるＲＧＢの各輝度を含む画像データの信号に対してＡ／Ｄ変換処理等を行う。ＤＦＥ２０２は、ＡＦＥ２０１から出力される画像データの信号に対してデジタル画像データ処理を行う。
画像処理部２０３は、ＤＦＥ２０２から出力された画像データの信号に対して所望の画像データ処理を施す。例えば、画像処理部２０３は、撮像データに含まれる各画像の重なりをデータ処理によって解消し、３次元のプラズマ発光強度の画像データを生成してもよい。メモリ２０４は、画像処理部２０３から出力された画像データの信号を一時的に保持する揮発性メモリである。システム制御部２０５は、撮像装置２００の全体を統括的に駆動及び制御する。
制御部１００は、演算部１０１、推定部１０２、及び記憶部１０３を有する。演算部１０１は、撮像装置２００から取得した画像データ中のＲＧＢの各輝度と、発光分光分析装置１３から取得したプラズマの発光強度との相関情報を算出し、予め記憶部１０３に記憶する。
推定部１０２は、記憶部１０３を参照して、ＲＧＢの各輝度をプラズマの発光強度に変換する。なお、記憶部１０３は、不揮発性メモリ、又はメモリカード等の記録媒体であり、相関情報の他、撮像装置２００から出力された画像データの信号等を記憶してもよい。
撮像装置２００は、ガス種を変えて、又はその他のプロセス条件を変えて生成されたプラズマを撮影し、撮影した画像データからＲＧＢの各輝度を生成し、ＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度の計測結果との相関情報を算出し、記憶部１０３に記憶しておく。
撮像装置２００は所望のガスから生成されたプラズマを新たに撮影し、撮影した画像データからＲＧＢの各輝度を生成する。推定部１０２は、記憶部１０３を参照して、所望のガスに対応する相関情報に基づき、新たに撮影した画像データのＲＧＢの各輝度をプラズマパラメータに変換する。これにより、プラズマを撮影した画像データに基づき、プラズマ計測を行わずにプラズマパラメータを推定できる。
更に、撮像装置２００は、プラズマが生成される３次元空間を分割した各空間のプラズマの光学的情報を生成できる。例えば、撮像装置２００は、プラズマの画像データから３次元空間を分割した各空間のＲＧＢの各輝度を生成できる。これにより、推定部１０２は、記憶部１０３を参照して、所望のガスに対応する相関情報に基づき、３次元空間を分割した各空間のプラズマのＲＧＢの各輝度から、３次元空間のプラズマパラメータを推定することができる。なお、実施形態では、相関情報は、１次元のプラズマ又は２次元のプラズマ分布を決定する情報を示すが、３次元のプラズマ分布を決定する情報であってもよい。
プラズマ処理装置１０において、プラズマ処理空間に生成されたプラズマＰの３次元のプラズマパラメータを簡易、高速、非擾乱で計測し、プラズマの状態を把握したいというユーザのニーズがある。しかしながら、前述した計測方法(プローブ計測、光学計測、質量分析等)では３次元のプラズマパラメータを簡易、高速、非擾乱で計測することは困難である。例えば、既存の計測技術を用いて３次元のプラズマパラメータを取得するためには、高額な専用の計測チャンバ、治具、計測機器、及び大量の計測時間が必要となり、既存の装置では実現が難しい。
そこで、本実施形態にかかる測定システムでは、インテグラル・フォトグラフィ技術による３次元のプラズマの画像データとプラズマ計測技術を組み合わせることで、簡易、高速、非擾乱に３次元のプラズマパラメータを推定することを提案する。これにより、本実施形態にかかる測定システムでは、プラズマに計測用プローブを挿入してプラズマを乱すことなく３次元のプラズマパラメータを推定することができ、３次元のプラズマ計測が可能となる。
ただし、実施形態に係る測定方法は、３次元のプラズマ計測に限られず、１次元のプラズマパラメータを推定してもよい。１次元のプラズマパラメータの推定であっても、プローブ等をプラズマ空間に挿入する必要がなくなり、プラズマ状態を安定的に維持することができるため、有益である。
[測定方法]
（検量線作成処理）
次に、実施形態に係る測定方法について、図３～図６を参照して説明する。図３は、一実施形態に係る検量線作成処理を示すフローチャートである。図４は、一実施形態に係る検量線と３次元空間のプラズマパラメータを説明するための図である。図５は、一実施形態に係る光学的情報とプラズマパラメータの計測結果の一例を示す図である。図６は、一実施形態に係るプラズマパラメータ推定処理を示すフローチャートである。
図４に示す検量線は、記憶部１０３に記憶した相関情報、すなわち、プロセス条件毎（ガス種等）のプラズマの光学的情報と、プロセス条件毎（ガス種等）のプラズマパラメータの計測結果との相関情報の一例である。また、図５に示す各種情報は、記憶部１０３に記憶したプロセス条件毎の光学的情報（ＲＧＢ輝度）と、プラズマパラメータ（発光強度、Ｎｅ、Ｔｅ）の計測結果の情報の一例を示す。
図３の処理が開始されると、撮像装置２００は、撮像部２０（例えば、ライトフィールドカメラ）によりビューポート１１を介して所望のプロセス条件で生成されたプラズマを撮影し、撮影したプラズマの画像データに基づき、所望のプロセス条件のＲＧＢの各輝度を生成する(ステップＳ１)。ステップＳ１で生成されたプロセス条件毎のＲＧＢの各輝度は、制御部１００に送信される。
制御部１００（演算部１０１）は、撮像装置２００からプロセス条件毎のＲＧＢの各輝度を取得する（ステップＳ２）。次に、演算部１０１は、発光分光分析装置１３が計測したプロセス条件毎のプラズマの発光強度を取得する(ステップＳ３)。次に、制御部１００は、プロセス条件毎のＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度との相関情報の一例である検量線を作成し、記憶部１０３に記憶する（ステップＳ４）。図３の処理は、繰り返し行われ、これにより、複数のプロセス条件のそれぞれに対応する光学的情報とプラズマパラメータとの相関情報が記憶部１０３に蓄積される。
プロセス条件は、処理容器２内に供給するガス種を含み、更に、高周波電力、圧力、温度及びプラズマ生成方法の少なくともいずれかを含む。高周波電力は、第１の高周波電源６から印加される高周波電力及び／又は第２の高周波電源７から印加される高周波電力であり得る。
圧力は、処理容器２内の空間の圧力であり得る。処理容器２内の温度は、例えば、載置台ＳＴの温度、処理容器２の内壁の温度、上部電極３の温度等、処理容器２内のパーツの温度であり得る。プラズマ生成方法の一例としては、放電条件が挙げられるが、これに限られない。処理容器２内のプラズマ生成方法は、ＣＣＰ（Capacitively Coupled Plasma)、ＩＣＰ（Inductively Coupled Plasma)、ＭＷＰ（Microwave Plasma）のいずれかであり得る。更に、プロセス条件は、処理容器２内の経時変化を示す情報を含んでもよい。これにより、ＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度との相関情報に処理容器２内の経時変化の要素を加味して、ＲＧＢの各輝度からプラズマパラメータを推定できる。
算出した検量線の一例を、図４（ａ）に示す。図４（ａ）に示すグラフの横軸は、プロセス条件を示す。プロセス条件は、ガス種であってもよいし、ガス種と圧力との組合せであってもよい。図４（ａ）に示すグラフの横軸は、１つのプロセス条件を示してもよいし、２つ以上のプロセス条件の組合せを示してもよい。
図４（ａ）に示すグラフの縦軸（右）は、ＲＧＢ（赤、青、緑）の各輝度を示す。グラフの縦軸（左）は、プラズマの発光強度を示す。グラフの縦軸（右）に示すＲＧＢ（赤、青、緑）の各輝度は、撮影した画像データから取得した光学的情報の一例である。グラフの縦軸（左）に示すプラズマの発光強度は、プラズマパラメータの一例であり、プラズマの計測結果の一例である。
一例として、演算部１０１は、ＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度とを比較し、「Ｂ(青色)」の輝度とプラズマの発光強度とに一定の相関があるとして、両者の相関を示す検量線Ａ、Ｄを作成する。検量線Ａ、Ｄで示される相関情報は、プロセス条件と紐付けて記憶部１０３に記憶される。
検量線（相関情報）を作成するために使用する、プラズマパラメータの計測結果は、プラズマにプローブを挿入して計測した結果（実測データ）を含んでもよい。プラズマパラメータの計測結果は、プラズマの物理モデルを用いたプラズマパラメータのシミュレーション結果（シミュレーションデータ）を含んでもよい。
これによれば、計測したプラズマパラメータの実測データ数が少ない場合でも、シミュレーションデータによって使用可能なデータ数を補完することができる。これにより、作成した検量線が示す相関情報の精度を向上させることができる。
なお、図５の例では、プロセス条件に、ガス種又はガス種と圧力の組合せが示されているが、プロセス条件の少なくとも１つに光学的情報及びプラズマパラメータが紐付けられていればよい。例えば、温度に光学的情報及びプラズマパラメータが紐付けられてもよい。また、単一のガス又はガスの組合せに光学的情報及びプラズマパラメータが紐付けられてもよい。
（プラズマパラメータ推定処理）
次に、図６に示すプラズマパラメータ推定処理について説明する。図６に示すプラズマパラメータ推定処理は、実施形態に係る測定方法の動作の一部である。図６の処理が開始されると、撮像装置２００は、ビューポート１１を介して所望のプロセス条件にて生成されるプラズマを撮影し、撮影したプラズマの画像データに基づき、所望のプロセス条件におけるＲＧＢの各輝度を生成する(ステップＳ１１)。ステップＳ１１で生成されたＲＧＢの各輝度は、制御部１００に送信される。
制御部１００（演算部１０１）は、撮像装置２００から所望のプロセス条件におけるＲＧＢの各輝度を取得する（ステップＳ１２）。次に、推定部１０２は、記憶部１０３に記憶された、所望のプロセス条件に合致した検量線を参照して、取得したＲＧＢの各輝度からプラズマの発光強度を推定する（ステップＳ１３）。
ステップＳ１３では、プラズマの画像データに含まれる３次元のＲＧＢの各輝度から２次元又は３次元のプラズマの発光強度を推定してもよい。また、１次元又は２次元のＲＧＢの各輝度から１次元又は２次元のプラズマの発光強度を推定してもよい。
例えば、撮像装置２００は、プラズマの画像データから３次元空間を分割した各空間のＲＧＢの各輝度を生成できる。推定部１０２は、検量線により示される相関情報を記憶した記憶部１０３を参照して、３次元空間を分割した各空間のプラズマのＲＧＢの各輝度から、３次元空間のプラズマパラメータを推定することができる。
例えば、図４（ｂ）に示すように、３次元のプラズマ処理空間を分割した各空間Ｌ１，１～Ｌ４，４・・・におけるＲＧＢの各輝度から、プラズマ計測を行わずに、３次元のプラズマ処理空間の各空間Ｌ１，１～Ｌ４，４・・・におけるプラズマパラメータを推定することができる。
推定した３次元のプラズマパラメータは、例えば、プラズマ処理装置１０の開発時に利用できる。推定した３次元のプラズマパラメータを使用することで、これまでの計測方法により測定されたプラズマパラメータよりも計測データの点数が格段に増加する。これにより、プラズマの評価の質を格段に向上させることができる。また、プラズマ処理装置１０の量産ラインにおいてプラズマ処理装置１０のプロセス条件を自律制御を行い、評価したプラズマの状態に応じてプロセス条件を自動で制御できる。
図７及び図８は、「Optical emission spectroscopy in low-temperature plasmas containing argon and nitrogen: determination of the electron temperature and density by the line-ratio method」、Xi-Ming Zhu and Yi-Kang Pu, Published 21 September 2010，の論文のＦｉｇ．７及びＦｉｇ．１１に示されている図である。
図７及び図８は、光学的情報とプラズマパラメータの相関の一例を示す。例えば、図７（ａ）～（ｄ）に示すように、プロセス条件の１つである圧力、プラズマ生成方法を変えると、他のプロセス条件が同じでも可視光域の波長強度は変わる。図７の例では、圧力及びプラズマ生成方法を変え、同じアルゴンガスを使用している。発光はプラズマ中の化学反応に起因しており、ガス種によっても可視光域の波長強度は変わる。
また、図８に示すように、同じアルゴンガスを使用し、異なる圧力及び異なるプラズマ生成方法（ＩＣＰ又はＣＣＰ）でプラズマを生成した場合について、設定する圧力又はプラズマ生成方法によりプラズマ電子密度（Ｎｅ）及びプラズマ電子温度（Ｔｅ）に違いがあることがわかる。
よって、ガス種、圧力、プラズマ生成方法等のプロセス条件を一つでも変化させると、プラズマの画像データ中のＲＧＢの各輝度にも変化があると予想される。よってプロセス条件毎に上記検量線を作成することで、あるプロセス条件のプロセス時に撮影したプラズマの画像データに含まれるＲＧＢの各輝度から、検量線を参照してプラズマの発光強度を予測できる。
[検量線（相関情報）の機械学習]
以上に説明した実施形態に係る測定方法において作成する検量線の機械学習について、図９を参照して説明する。図９は、一実施形態に係る検量線の作成を説明するための図である。
図９の例では、プロセス条件の一例としてガス種をＡｒガス、Ｎ２ガス、Ｏ２ガス、Ａｒ／Ｏ２ガス、Ａｒ／Ｈ２ガス、ＳｉＨ４／ＮＨ３ガス、ＴＥＯＳ／Ｏ２ガス・・・と変えてプラズマを生成する。
この場合、制御部１００は、（ａ）～（ｃ）に示す処理を行う。制御部１００は、（ａ）において撮像装置２００により撮影した画像データ中のＲＧＢの各輝度を取得する。制御部１００は、（ｂ）においてプローブ等によるプラズマ計測及び／又はシミュレーションによる結果の情報を取得する。プラズマ計測又はシミュレーションによる結果の一例として、プラズマ電子密度（Ｎｅ）、プラズマ電子温度（Ｔｅ）、プラズマの発光強度が示されるが、これに限られない。ここではプラズマ計測又はシミュレーションによる結果の一例としてプラズマの発光強度を挙げると、制御部１００は、（ｃ）においてガス種毎のＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度との相関を検出し、例えば図９の検量線Ａ、Ｄに相当する相関情報を生成する。相関情報は、ＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度との相関関係を示すものに限られず、所定のプロセス条件で生成したプラズマの光学的情報と、プラズマパラメータの計測結果及び／又はプラズマパラメータのシミュレーション結果との相関関係を示すものであればよい。ＲＧＢの各輝度は、所定のプロセス条件で生成したプラズマの光学的情報の一例であり、例えば、相関情報は、ＲＧＢと各輝度とプラズマ電子密度（Ｎｅ）との相関関係を示すものであってもよい。また、ＲＧＢと各輝度とプラズマ電子温度（Ｔｅ）との相関関係を示すものであってもよい。また、プラズマの光学的情報と、他のプラズマパラメータとの相関関係を示すものであってもよい。
相関情報の生成方法としては、学習機を使用することができる。この場合、所定のプロセス条件と、そのプロセス条件で生成したプラズマの光学的情報と、プラズマパラメータの計測結果と、をデータセットにして学習機に入力して相関情報を生成してもよい。
更に、制御部１００は、計測結果を補完するためにシミュレーションにより求めたプラズマパラメータのシミュレーション結果と、そのプラズマパラメータが得られた処理容器２内の３次元空間の位置データとを組み合わせてデータセットとして学習機に入力してもよい。制御部１００は、プラズマパラメータの計測結果と、そのプラズマパラメータが得られた処理容器２内の３次元空間の位置データとを組み合わせてデータセットとして学習機に入力してもよい。これにより、学習機は、入力した位置（例えば図４（ｂ）の空間Ｌ１，１等の位置を定めるもの）とその位置のプラズマパラメータとをデータセットとして、入力した位置のＲＧＢの各輝度とプラズマパラメータとの相関を学習し、相関情報をより適正に生成することができる。
例えば、図４（ａ）では、プラズマの発光強度が「Ｂ(青色)」の輝度と相関があると認識し、検量線Ａ、Ｄに相当する相関情報を生成したが、機械学習により「Ｒ(赤色)」の輝度や「Ｇ(緑色)」の輝度と発光強度との相関も考慮してより適正に相関情報を生成することができる。これにより、新たに撮影した画像中のＲＧＢの各輝度から、より適正に生成された相関情報を参照してより高精度にプラズマパラメータを推定することができる。
以上に説明したように、実施形態に係る測定システム及び測定システムが実行する測定方法によれば、簡易にプラズマパラメータを取得できる。また、インテグラル・フォトグラフィ技術による３次元のプラズマＰの画像データから作成したプラズマの光学的情報と、プラズマパラメータの計測結果を示す相関情報を参照して簡易に３次元のプラズマパラメータを推定することができる。
今回開示された一実施形態に係る測定システム及び測定方法は、すべての点において例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。上記の実施形態は、添付の請求の範囲及びその主旨を逸脱することなく、様々な形態で変形及び改良が可能である。上記複数の実施形態に記載された事項は、矛盾しない範囲で他の構成も取り得ることができ、また、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。
本開示のプラズマ処理装置は、Capacitively Coupled Plasma(CCP)、Inductively Coupled Plasma(ICP)、Microwave Plasma(MWP)、 Electron Cyclotron Resonance Plasma(ECR)、Helicon Wave Plasma(HWP)のいずれのタイプの装置でも適用可能である。
また、プラズマ処理装置は、基板に所定のプラズマ処理（例えば、成膜、エッチング等）を施す装置であればよい。
２ 処理容器
３ 上部電極
４ 下部電極
５ 静電チャック
６ 第１の高周波電源
７ 第２の高周波電源
８ ガス供給部
９ 排気装置
１０ プラズマ処理装置
１１ ビューポート
１２ 光ファイバ
１３ 発光分光分析装置
２０ 撮像部
２１ 撮影レンズ
２２ マイクロレンズアレイ
２３ 撮像素子
２４ マイクロレンズ
１００ 制御部
２００ 撮像装置
ＳＴ 載置台
Ｐ プラズマ

Claims (12)

  1. 処理容器内に供給したガスからプラズマを生成するプラズマ生成部と制御部とを有するプラズマ処理装置と、撮像装置と、を備える測定システムであって、
    前記撮像装置は、前記処理容器に設けられたビューポートを介して撮影したプラズマの画像データから前記プラズマの光学的情報を生成し、
    前記制御部は、前記プラズマの光学的情報と、前記プラズマの物理的な特性を決定するプラズマパラメータの計測結果と、の相関情報を記憶した記憶部を参照して、生成した前記プラズマの光学的情報を前記プラズマパラメータに変換する、
    測定システム。
  2. 前記撮像装置は、撮影した前記プラズマの画像データから、前記プラズマが生成される３次元空間を分割した各空間の前記プラズマの光学的情報を生成し、
    前記制御部は、前記記憶部を参照して、各空間の前記プラズマの光学的情報を前記プラズマパラメータに変換することで、前記３次元空間の前記プラズマパラメータを推定する、
    請求項１に記載の測定システム。
  3. 前記プラズマの光学的情報は、可視光、赤外光、及び被可視光のいずれかの情報である、
    請求項１又は２に記載の測定システム。
  4. 前記プラズマパラメータは、プラズマの発光強度、プラズマ密度、プラズマ温度、プラズマポテンシャル、ラジカル密度、及び電子エネルギー密度のいずれかのパラメータである、
    請求項１～３のいずれか一項に記載の測定システム。
  5. 前記撮像装置は、所与のプロセス条件で生成したプラズマの画像データから、前記プロセス条件におけるプラズマの光学的情報を生成し、
    前記制御部は、プロセス条件毎のプラズマの光学的情報と、プロセス条件毎のプラズマパラメータの計測結果との相関情報を記憶した前記記憶部を参照して、生成した前記プロセス条件におけるプラズマの光学的情報を前記プラズマパラメータに変換する、
    請求項１～４のいずれか一項に記載の測定システム。
  6. 前記プロセス条件は、前記処理容器内に供給するガス種を含み、更に、前記処理容器内に印加する電力、前記処理容器内の圧力、前記処理容器内の温度及び前記処理容器内のプラズマ生成方法の少なくともいずれかを含む、
    請求項５に記載の測定システム。
  7. 前記プロセス条件、前記プロセス条件で生成したプラズマの光学的情報及び前記プラズマパラメータの計測結果とをデータセットにして学習機に入力し、前記学習機から出力された前記相関情報を前記記憶部に記憶する、
    請求項６に記載の測定システム。
  8. 前記データセットとして前記プラズマパラメータの計測結果及び／又は前記プラズマパラメータのシミュレーション結果が得られた前記処理容器内の３次元空間の位置情報が、前記プラズマパラメータと組み合わせて前記学習機に入力される、
    請求項７に記載の測定システム。
  9. 前記プラズマパラメータの計測結果は、生成した前記プラズマを計測したプラズマパラメータを含む、
    請求項１～８のいずれか一項に記載の測定システム。
  10. 前記プラズマパラメータの計測結果は、シミュレーションにより求めたプラズマパラメータを含む、
    請求項１～９のいずれか一項に記載の測定システム。
  11. 前記撮像装置は、マイクロレンズアレイと複数の撮像素子とを有し、撮影した前記プラズマの画像データから、前記処理容器内の３次元空間を分割した各空間のＲＧＢの各輝度を生成し、
    前記制御部は、生成した各空間のＲＧＢの各輝度を前記プラズマの発光強度に変換することで、前記３次元空間の前記プラズマの発光強度を推定する、
    請求項１～１０のいずれか一項に記載の測定システム。
  12. プラズマ処理装置の処理容器内に供給したガスから生成されたプラズマを測定する測定方法であって、
    前記処理容器に設けられたビューポートを介して撮像装置が撮影したプラズマの画像データから前記プラズマの光学的情報を生成する工程と、
    前記プラズマの光学的情報と、前記プラズマの物理的な特性を決定するプラズマパラメータの計測結果と、の相関情報を記憶した記憶部を参照して、生成した前記プラズマの光学的情報を前記プラズマパラメータに変換する工程と、を有する測定方法。
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