JP7480745B2 - ウェーハ形状測定器の評価方法 - Google Patents

Description

本発明は、ウェーハ形状測定器の評価方法に関する。

従来、ウェーハ形状測定器の評価（測定精度評価）は、ＳＦＱＲやＥＳＦＱＲ等、フラットネスパラメーターの測定値再現性（繰り返し測定精度）の善し悪しの比較によって行われてきた。しかしながら、このような評価方法は厳密には十分な測定精度の評価方法とは言えない。
例えばあるウェーハのあるセクターのＥＳＦＱＲを見た場合、その値が１５ｎｍだったとする。ＥＳＦＱＲはウェーハ外周部分を任意の角度毎に短冊状に切り取った厚さむらを最小二乗面でノーマライズ（規格化）し、その後、最大厚みと最低厚みとの差から算出される。繰り返し測定において、この任意のセクター内の最高厚みと最低厚みが常に同じ位置にならなくても、最大値と最低値の差が近い値であれば、その測定器のＥＳＦＱＲ再現性（精度）は良好であると判断されてしまう。

ＥＳＦＱＲｍａｘの再現性（精度）についても同様の事が言える。例えば、ＥＳＦＱＲの値が比較的高くなるセクターが複数個含まれ、各々のＥＳＦＱＲが近い値を持つウェーハがあった場合、ＥＳＦＱＲｍａｘのセクターが繰り返し測定ごとに変わってしまっても、似通ったＥＳＦＱＲ値を出力していれば、ＥＳＦＱＲｍａｘの測定値再現性は良好であると判断されてしまう。

例えば、図１２は繰り返し測定（３０回）によって得られた、各セクター（角度）のＥＳＦＱＲの値とその標準偏差（Ｓｔｄｅｖ）を示すものである。左側縦軸はＥＳＦＱＲの値（単位：μｍ）、右側縦軸はＳｔｄｅｖ（単位：μｍ）、横軸は、セクター角度を示している。ＥＳＦＱＲの測定条件は、５°ピッチ、３０ｍｍＬｅｎｇｔｈ、ＥＥ１ｍｍとした。各セクターにおいてＥＳＦＱＲはウェーハ厚み形状に応じた様々な値を取るが、その再現性はＳｔｄｅｖで０．４～０．８ｎｍと良好な精度を示している。

一方、図１３は同測定において、ＥＳＦＱＲの値が最大値となったセクターの推移を示している。縦軸はセクター角度（ＥＳＦＱＲｍａｘ）、横軸は測定回数に相当する。
図１２において各セクターの測定値再現性は、上記のようにＳｔｄｅｖ＝０．４～０．８ｎｍで良好ではあったが、最大値を示すセクターは必ずしも一定ではなく、この結果から測定器の再現性は決して良好であるとは言えない。これらのことから、従来の、あるフラットネスパラメーターの測定値再現性のみを精度の尺度とする見方は、測定器の精度を吟味するうえで十分な方法とは言えないことが分かる。

過去に特許文献１－３といった技術が提案されているが、特許文献１はやはりＥＳＦＱＲやＬｉｎｅ ＳＦＱＲと言った形状を表す代表値を基に測定器を選定するにとどまっている。
また、特許文献２はウェーハをチャック上で吸着／非吸着の状態における形状差を製造プロセスに反映する技術と言え、特許文献３はウェーハ外周形状を一次元的に表現し、その微分形状からウェーハを選別する技術であり、測定器の厳格な選定技術は未だ開発されていない。

特開２０２０－１７６８４７号公報 特開２００９－１８２１７０号公報 特開２００４－０２０２８６号公報

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、ウェーハ形状測定器の測定値再現性（繰り返し測定精度）を精度よく取得（評価）して、より正確に測定器の良否を評価することができる方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明は、ウェーハ形状測定器の評価方法であって、
表面が鏡面加工されたウェーハ状の複数枚の標準サンプルを準備する工程Ａと、
前記ウェーハ形状測定器の測定精度を評価するための前記標準サンプルにおけるウェーハ面内の評価領域を決定する工程Ｂと、
前記ウェーハ形状測定器を用いて、前記複数枚の標準サンプルの各々の前記決定した評価領域に対して、前記ウェーハ形状測定器の最小グリッド単位で区分したグリッドにおける厚さを繰り返し測定する工程Ｃと、
前記複数枚の標準サンプルの各々において、前記繰り返し測定した厚さから、前記ウェーハ形状測定器の同一標準サンプル内の繰り返し測定精度を算出する工程Ｄと、
前記各々のウェーハ形状測定器の同一標準サンプル内の繰り返し測定精度同士を比較して、前記ウェーハ形状測定器の良否を評価する工程Ｅと、
を含むことを特徴とするウェーハ形状測定器の評価方法を提供する。

このような評価方法であれば、分解能が高く、より高精度な測定値再現性（繰り返し測定精度）からウェーハ形状測定器の評価を行うことができ、適切にその良否を評価することができる。測定値再現性について、標準サンプル同士の間での比較から、例えば、そのウェーハ形状測定器特有の機械的な問題や各種ウェーハに対する相性が存在するのかなど、より詳しい評価を行うことができ、ひいては良好なウェーハ形状測定器の選定に役立てることができる。

このとき、前記工程Ｄは、
各グリッドにおいて、前記繰り返し測定した厚さから平均値を算出して「平均厚さ」を得るステップと、
前記繰り返し測定した厚さにおいて、（「各測定回の測定値」－「平均厚さ」）の値である「差分厚さ」を算出するステップと、
該「差分厚さ」を、前記評価領域における全てのグリッドの「差分厚さ」の平均値が０になるように、補正して規格化して「差分厚さ（規格化）」を算出するステップと、
前記評価領域における各グリッドの「差分厚さ（規格化）」の二乗平均平方根（ＲＭＳ）または標準偏差を算出して前記同一標準サンプル内の繰り返し測定精度とするステップ、
を含むことができる。

各「差分厚さ」にはウェーハ形状測定器固有のオフセットが乗っているので、オフセットを取り除いて規格化してからバラツキだけを計算により数値化して評価する。上記のような評価方法であれば、より簡便に、しかしながら、ウェーハの評価領域を構成する全グリッドデータを用いて高精度に評価を行うことができる。

また、前記工程Ｅを、
異なるウェーハ形状測定器ごとに算出した前記ウェーハ形状測定器の同一標準サンプル内の繰り返し測定精度を、測定器間で比較することによって行うことができる。

このようにすれば、異なるウェーハ形状測定器同士でその優劣を比較することができ、より一層優れたウェーハ形状測定器を見出すのに有効である。

また、前記評価領域を、前記ウェーハ状の標準サンプル全領域、または、ＥＳＦＱＲを測定する領域に相当する領域、とすることができる。

このように、従来の評価方法の際に使用されてきた評価領域と同様の領域を用いてウェーハ形状測定器を評価することができる。

また、前記評価領域を、前記ＥＳＦＱＲを測定する領域に相当する領域とするとき、
前記工程Ｅにおいて、前記標準サンプルの外周領域を所定の中心角ごとに分割し、該分割した領域同士間の前記ウェーハ形状測定器の同一標準サンプル内の繰り返し測定精度を比較することができる。

このようにすれば、標準サンプル面内の中心角に応じた位置の測定値再現性について評価を行うことができる。

また、前記標準サンプルを、ポリシュドウェーハ、エピタキシャルウェーハ、およびＳＯＩウェーハのうちのいずれかとすることができる。

ウェーハ形状測定器を評価するにあたり、上記のような各種のウェーハを用いることができる。

以上のように、本発明のウェーハ形状測定器の評価方法であれば、ウェーハ形状測定器の測定値再現性（繰り返し測定精度）をより高精度に評価して、測定器の良否をより適切に評価することができる。

本発明のウェーハ形状測定器の評価方法の工程の一例を示すフロー図である。 工程Ｄのステップ１で各標準サンプルの各グリッドの平均厚さを算出する様子を示す説明図である。 工程Ｃと工程Ｄのステップ１－３の様子を示す説明図である。 工程Ｄのステップ４において、評価領域が、ＥＳＦＱＲを測定する領域に相当する領域の場合の様子を示す説明図である。 工程Ｄのステップ４において、評価領域が、ウェーハ状の標準サンプル全領域の場合の様子を示す説明図である。 測定器Ａ－＃０１での、実施例（ＲＭＳ）（ＥＳＦＱＲ相当領域）と比較例（ＥＳＦＱＲ標準偏差）を示すグラフである。 測定器Ａ－＃０２での、実施例（ＲＭＳ）（ＥＳＦＱＲ相当領域）と比較例（ＥＳＦＱＲ標準偏差）を示すグラフである。 測定器Ａ－＃０３での、実施例（ＲＭＳ）（ＥＳＦＱＲ相当領域）と比較例（ＥＳＦＱＲ標準偏差）を示すグラフである。 測定器Ａ－＃０４での、実施例（ＲＭＳ）（ＥＳＦＱＲ相当領域）と比較例（ＥＳＦＱＲ標準偏差）を示すグラフである。 測定器Ａ－＃０５での、実施例（ＲＭＳ）（ＥＳＦＱＲ相当領域）と比較例（ＥＳＦＱＲ標準偏差）を示すグラフである。 実施例（ＲＭＳ）（ＧＢＩＲ相当領域）と比較例（ＧＢＩＲ標準偏差）を示すグラフである。 繰り返し測定によって得られた、各セクター（角度）のＥＳＦＱＲの値とその標準偏差を示すグラフである。 繰り返し測定でのＥＳＦＱＲの値が最大値となったセクター（角度）の推移を示すグラフである。

前述したように、従来の、あるフラットネスパラメーターの測定値再現性のみを精度の尺度とするような評価方法では、ウェーハ形状測定器（以下、単に測定器とも言う）の評価としては不十分であった。
そこで本発明者が鋭意研究を行ったところ、表面が鏡面加工されたウェーハ状の複数枚の標準サンプルを準備する工程Ａと、測定器の測定精度の評価のための標準サンプルにおけるウェーハ面内の評価領域を決定する工程Ｂと、測定器を用いて、複数枚の標準サンプルの各々の評価領域に対して、測定器の最小グリッド単位で区分したグリッドにおける厚さを繰り返し測定する工程Ｃと、複数枚の標準サンプルの各々において、繰り返し測定した厚さから、測定器の同一標準サンプル内の繰り返し測定精度を算出する工程Ｄと、各々の同一標準サンプル内の繰り返し測定精度同士を比較して、測定器の良否を評価する工程Ｅと、を含むウェーハ形状測定器の評価方法であれば、分解能が高く、より高精度な測定値再現性の評価が可能であり、十分正確に測定器の良否を評価できることを見出した。さらには、測定値再現性について、その測定器特有の機械的な問題や各種ウェーハに対する相性などの詳細な評価も可能であり、優れた測定器の選定に役立てることができることも見出し、本発明を完成させた。

以下、本発明について図面を参照して実施の形態を説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。
図１に本発明のウェーハ形状測定器の評価方法の工程の一例を示す。
（工程Ａ：標準サンプル準備工程）
まず、複数枚の標準サンプル（以下、サンプルウェーハ、または、単にウェーハとも言う）を準備する。これはウェーハ状のものであり、表面が鏡面加工されたものであれば良い。
例としては、ＰＷ（ポリシュドウェーハ）、ＥＰＷ（エピタキシャルウェーハ）、ＳＯＩウェーハなどが挙げられるが、これらに限定されない。１種類だけでなく、これらの各種ウェーハを混ぜて準備しても構わない。特に中心や周辺の厚さが異なるウェーハを標準サンプルとして使用すれば、特定のウェーハ形状の測定精度が劣るウェーハ形状測定器（フラットネス測定器）を検出しやすくなるので、標準サンプルとして厚さ形状の異なるウェーハを準備するのが好ましい。また加工条件が同一であっても良いし、異なっていても良い。

枚数は複数枚であれば良く、例えば、５～２５枚準備することができるが、後述する平均厚さを求めるためには、特には５～１０枚程度もあれば良い。また当然、それ以上の数を準備することもできる。またサイズも特に限定されず、例えば直径２００ｍｍウェーハ、３００ｍｍウェーハ、さらにはそれ以上のサイズのウェーハとすることができる。
ここでは例としてＦＯＵＰに保管された同一加工条件のサンプル（直径３００ｍｍ、ＥＰＷ）を２５枚準備する。

（工程Ｂ：評価領域決定工程）
次に、測定器の測定精度を評価するための標準サンプルにおけるウェーハ面内の評価領域を決定する。
例えば、ウェーハ状の標準サンプル全領域、または、ＥＳＦＱＲを測定する領域に相当する領域とすることができる。後者の場合、標準サンプルの外周領域を所定の中心角ごとに分割した領域とすることができる。例えば５°間隔で７２個に分割した領域（セクター）とすることができる。ただし、この評価領域はその範囲や分割数は限定されず、その都度任意に選択することができる。

（工程Ｃ：繰り返し測定工程）
複数枚の標準サンプルウェーハを同一の評価したい測定器で繰り返し測定する。すなわち、複数回（２回以上）測定する。
測定は、前述したように決定した評価領域を、測定器の最小グリッド単位（ｘ－ｙまたはｒ－θ単位）で区分したグリッドにおける厚さを測定する。
測定するグリッドサイズとしては、上記のように測定器の最小単位であり、例えば０．２ｍｍ程度以下とすることができる。
測定器の本質的な厚み測定再現性を評価することが目的であるため、最小単位のステップでデータを採取する。
通常、１０数ｍｍから数十ｍｍの幅でフラットネスパラメーターを算出する領域の設定が行われることが多くみられるが、ウェーハ最外周領域におけるウェーハ厚さの変化は大きい。本発明では最小グリッド単位、例えば０．５ｍｍよりも小さなグリッドサイズ、さらには上記のように０．２ｍｍ以下のグリッドサイズで測定して評価する。

これを各標準サンプルに対して２回以上測定する。繰り返し測定回数は１０回程度が好ましい。再現性や精度の算出の変動の可能性も考慮すると、その程度の回数で十分であり効率的である。
標準サンプルは測定後ＦＯＵＰに保管して再利用することができる。そして、同様の測定を異なる標準サンプルに対しても行う。

（工程Ｄ：繰り返し測定精度算出工程）
まず、この工程Ｄの全体の流れについて説明し、その後、例を挙げてより具体的に説明する。
ステップ１として、各標準サンプルの各グリッドにおいて繰り返し測定した厚さから平均値を算出し、「平均厚さ」を得る。図２は、各標準サンプル（例えば２５枚：Ｓａｍｐｌｅ Ｓｌｏｔ－０１～２５）の測定から、各グリッドの平均厚さを算出する様子を示す説明図である。
各グリッドの平均厚さは標準サンプル別に求める。平均厚さは、最小単位のグリッド毎に繰り返し測定した測定結果を平均化することによって得る。

ステップ２として、全グリッドについて各グリッドの「差分厚さ」（繰り返し測定した厚さにおいて、［各測定回の測定値］－［平均厚さ］）を標準サンプル毎に算出する。

ステップ３として、この差分厚さを、同じ標準サンプルの評価領域における繰り返し測定の各測定回の全グリッドデータの差分厚さの平均値が０になるように補正して規格化して、「差分厚さ（規格化）」を算出する。

ステップ４として、評価領域における各グリッドの差分厚さ（規格化）の二乗平均平方根（ＲＭＳ）または標準偏差を算出する（同一標準サンプル内の繰り返し測定精度の算出）。

以下、工程Ｃと工程Ｄのステップ１－３の様子を示す図３、ステップ４の様子を示す図４、５を参照しつつ、具体例を挙げてさらに詳しく説明する。ここでは１枚目の標準サンプル（Ｓｌｏｔ－０１）に着目して手順を述べるが、実際には複数枚の標準サンプルがあるので、２枚目以降も同様の手順を行う。
まず、工程Ｃで説明したように、標準サンプルの厚さを測定器の最小の測定サイズで評価領域（例えばウェーハ全面）全体にわたって繰り返し測定する。このとき、例えば１０回繰り返し測定した場合、１枚の標準サンプルに対して、各グリッドの厚さの実測値は測定１～測定１０（Ａ－１～Ａ－１０）の１０個の厚さデータが存在する。

ステップ１：標準サンプルごとに、各グリッドの繰り返し測定結果（厚さ）を足し合わせ、測定回数で割ることによって各標準サンプルの厚さ形状の平均値（平均厚さ：Ｂ）を算出する。これにより各グリッドで厚みが平均化された１個のＢが算出される（１枚の標準サンプルあたり）。

ステップ２：各グリッドの測定１～測定１０の厚さの実測値のそれぞれについて平均厚さＢを引いて差分厚さ（Ｃ－１～Ｃ－１０）を求める。
（Ａ－１～Ａ－１０）－Ｂ＝（Ｃ－１～Ｃ－１０）（ここでは、算出した値は、正の値と負の値が存在する）

つまり、１枚目の１回目の厚さ測定値から１枚目の平均厚さを引く。理想的な測定器であれば、１０回とも同じデータが出るはずなので、引き算の結果は厚さ０の面となるはずだが、実際は全体的にオフセットや厚みムラのある差分形状（差分厚さ）が得られる。同様に１枚目の２回目の厚さ測定値から平均厚さを引くと、１回目の差分形状とはまた若干異なる差分形状が得られる。この引き算を１枚の標準サンプルに対して測定回数分（１０回）行うと、１枚のウェーハに対して１０個の差分形状が得られる。

ステップ３：各測定回（測定１～測定１０）のそれぞれについて全グリッドの「差分厚さ」の平均値を求め、各測定回の全グリッドの差分厚さの平均値が０となるように各測定回の各グリッドの差分厚さに補正を加えて規格化する。
これは、ばらつきの評価には厚さの絶対値は無関係であるので、各測定回の平均の厚さを同じにするもので、測定１～測定１０の各グリッドの「差分厚さ」Ｃ－１～Ｃ－１０は「差分厚さ（規格化）」Ｄ－１～Ｄ－１０に規格化される。

繰り返して説明すると、上記のように各差分厚さ（差分形状）には±のオフセットが乗っている。これを規格化するために、１枚目の１回目測定の差分厚さの平均値を算出して、差分厚さから差分厚さの平均値を引く補正をする。全ての差分厚さ（１０個）に対して、それぞれの平均値で同様の引き算を行い、差分厚さを０基準に規格化（ノーマライズ）する。

ステップ４：評価領域（例えば、ウェーハ全体、あるいは、フラットネスパラメーターで定められた領域）ごとに、上記差分形状（規格化）の厚みバラツキをＲＭＳや標準偏差で表現する（図４参照）。
理想的な測定器が存在すれば差分厚さ（規格化）は、前述した通り０の面となるが、実際は厚みムラが存在するため、差分厚さ（規格化）は微小な高低差を持った面となる。そこで、評価領域内（ウェーハの面全体或いは、ＳＦＱＲやＥＳＦＱＲで規定された領域内）で高低差のバラツキを算出する。バラツキは上記の標準偏差、二乗平均平方根等様々な統計値を用いてよい。

例えば、ＥＳＦＱＲで定められたウェーハ上の特定領域におけるＲＭＳ値を算出する際について述べる。直径３００ｍｍのウェーハに対して、ＥＳＦＱＲを算出する領域をＫＬＡ社製のフラットネス測定器ＷａｆｅｒＳｉｇｈｔ２＋を使用し、ＥＥ１ｍｍ（外周１ｍｍ除外）、７２セクター、セクター長３０ｍｍ、ｒ（半径）方向０．２ｍｍピッチ、θ（角度）方向１°ピッチだとした場合、１セクターの中には７５０点のｒ－θデータ（グリッドデータ）が存在する。そして、各測定回において、差分厚さ（規格化）の１セクターにおける７５０点分のグリッドデータからＲＭＳ値を算出する。このように１回の測定において、１セクターに対してＲＭＳ値は１つ算出される。

測定は繰り返し行われるため、次の測定回においても同様にして、１セクターに対してＲＭＳ値を１つ算出する。例えば１０回繰り返し測定を行った場合、１セクターに対してＲＭＳ値は１０個算出される（Ｄ－１のときのＲＭＳ値～Ｄ－１０のときのＲＭＳ値の計１０個）。これら１０個のＲＭＳ値の平均を当該セクターの代表値とする。同様にＥＳＦＱＲ測定領域を７２分割した各セクターのＲＭＳ値の代表値を７２個算出する。このように、標準サンプル１枚あたりで７２個のＲＭＳ値の代表値を得て、同一標準サンプル内の繰り返し測定精度とすることができる。

これに対し、図５に示すように、ＧＢＩＲの様に一枚のウェーハに対して１つしか求めることのできないフラットネスパラメーターを対象にした場合のＲＭＳ値の算出はより単純である。例えば３００ｍｍウェーハに対してＥＥ１ｍｍでＧＢＩＲを求めたとする。この場合、ＧＢＩＲを求めるために使用されるグリッドデータは、ｒ－θ座標系においてｒ（半径）方向０．２ｍｍピッチ、θ（角度）方向１°ピッチだとした場合、２７００００点弱となるが、ＧＢＩＲの領域に相当するＲＭＳ値はこれら２７００００点弱のグリッドに与えられた差分厚さ（規格化）のＲＭＳを計算すればよい。１枚のウェーハに対して差分厚さ（規格化）から算出されるＲＭＳ値は１個のみであり、ウェーハ全面の差分厚さ（規格化）のＲＭＳ値の代表値は繰り返し測定回数分で平均すればよい。限定された評価領域でＲＭＳ値を算出する場合も、該当するグリッドデータから算出する。

以上ではＲＭＳ値の算出の方法について説明したが、ＲＭＳ値に代えて標準偏差を求めて評価することもできる。

上記のＲＭＳ値の算出までのステップを別の標準サンプルでも同様にして行う。このようなステップにより上記のような繰り返し測定精度を得れば、ウェーハの評価領域を構成する全グリッドデータを用いた高精度な評価をより簡便に行うことができる。

（工程Ｅ：測定器の評価工程）
上記のようにして求めた各々標準サンプルでの同一標準サンプル内の繰り返し測定精度同士を比較して、ウェーハ形状測定器の良否を評価する。
測定値再現性（繰り返し測定精度）が良好な測定器はＲＭＳの値が０に近づき、繰り返し測定精度が不良な測定器はＲＭＳの値が増大する。ＲＭＳ値あるいは標準偏差といったバラツキを表現する統計値が小さい測定器を再現性（精度）が高い測定器と位置づけることができるが、定量的にＲＭＳが幾らなら、どのようなＲＭＳパターンなら測定器として合格なのか現段階で示すことができるわけではない。しかし、ウェーハごとのＲＭＳ同士を比較することで、例えば、測定器の測定値再現性について機械的な問題があるのか、ウェーハに対する相性が存在するのか、などの手掛かりとなる情報を得ることができ、測定器の良否の評価に結び付けることができる。これらは従来の評価方法では得られない、より詳細な情報である。

また、ＥＳＦＱＲの相当領域ごとにＲＭＳを求めた場合、その領域同士のＲＭＳの比較により、ウェーハの外周部分のどの位置で繰り返し測定精度が悪化するのかが明確となり、繰り返し測定精度が周期的に悪化するのか、ランダムに悪化するのかが判明する。無論、外周部分に限らず、その他の評価したい任意の部位に限定して比較評価することもできる。

さらには、異なる測定器でも同様に測定を行い、同一標準サンプルを異なる測定器で測定した場合の上記のＲＭＳ等の繰り返し測定精度を比較することにより、繰り返し測定精度の高い測定器や繰り返し測定精度の低い測定器を選別することができる。

以下、本発明の実施例及び比較例を示して本発明をより具体的に説明するが、本発明はこれらに限定されるものではない。
（実施例）
ウェーハ形状測定器として異なる５台のＫＬＡ社製ＷａｆｅｒＳｉｇｈｔ２＋を使用し、直径３００ｍｍのエピタキシャルウェーハ２５枚を各測定器で１０回繰り返し測定を行った。ここで得られる厚みデータはｒ（半径）方向０．２ｍｍピッチ、θ（角度）方向１°ピッチのｒ－θ座標系のグリッドデータとなっており、データ点数はウェーハ一枚当たり約２７００００点となる。各ウェーハの１０回分の測定グリッドデータからグリッド単位で平均厚さを算出し、平均厚さプロファイルを得て、これを基に各測定回で得られる厚さプロファイルからの差分厚さ、さらには差分厚さ（規格化）を求め、差分厚さ（規格化）のバラツキより装置の厚み測定再現性を評価した。
後述するように評価領域としてＧＢＩＲ相当、およびＥＳＦＱＲ相当の両方に対して領域設定を行なった。ＧＢＩＲ相当領域とは、３００ｍｍウェーハのエッヂから１ｍｍの領域を除外した半径１４９ｍｍ内の領域に相当し、ＷａｆｅｒＳｉｇｈｔ２＋のｒ－θ座標系におけるデータ点数は約２７００００点となる。また、ＥＳＦＱＲ相当領域とは、約２７００００点のデータのうち、半径１１９．２ｍｍから１４９ｍｍ内のデータを使用し、これらを７２セクターで分割した７５０点のデータを１セクター当たりのデータとして用いた。

上記のように、各測定回のウェーハ厚さ測定値と平均厚さとから差分厚さを算出し、得られた差分厚さの平均値で差分厚さをノーマライズして差分厚さ（規格化）を得る。
ウェーハ全体、或いは、フラットネス評価に供されるサイト、セクターに準じた領域ごとに、各ウェーハの二乗平均平方根（ＲＭＳ）や標準偏差（Ｓｔｄｅｖ）等、差分厚さ（規格化）のバラツキを定量的に算出し、測定器の測定値再現性（繰り返し測定精度）を評価し、測定器の良否を評価する。

（比較例）
従来法と同様にして、ＧＢＩＲ、ＥＳＦＱＲ（７２ｓｅｃｔｏｒｓ，３０ｍｍＬｅｎｇｔｈ）の測定値再現性により、測定器の評価を行った。ＧＢＩＲとＥＳＦＱＲの測定条件は、それぞれ以下の通りである。
エッヂエクスクルージョンを１ｍｍとして半径１４９ｍｍ内の最高点と最低点の厚さの差をＧＢＩＲとした。実施例で用いたエピタキシャルウェーハ２５枚を実施例で用いた測定器で各々１０回繰り返し測定を行い、ＧＢＩＲの繰り返し再現性を標準偏差で表現した。
ＥＳＦＱＲはウェーハを５°ピッチで７２個のセクターに円周方向に分割し、各セクターの半径１１９．２ｍｍから１４９ｍｍ内の厚みプロファイルに対して最小二乗面を形成し、各セクターの厚みプロファイルから最小二乗面を差引く。最小二乗面によって規格化された厚みプロファイルの最も高い点と低い点との差をＥＳＦＱＲとし、各ウェーハの各セクターのＥＳＦＱＲの１０回繰り返し再現性を標準偏差で表現した。

図６－１０は、測定器ごとの、比較例のＥＳＦＱＲ（７２ｓｅｃｔｏｒｓ，３０ｍｍＬｅｎｇｔｈ）の再現性（Ｓｔｄｅｖ）（白抜きの〇データ）と実施例の差分厚さ（規格化）のバラツキ（ＲＭＳ）（塗りつぶしの●データ）との比較を示している。５枚のウェーハ（Ｓｌｏｔ０１～０５）についてのグラフである。
比較例のＥＳＦＱＲの再現性（１０回測定の標準偏差）は測定器やウェーハによって特段個性を持つわけでは無く、ランダムな値を示している。一方、実施例のＲＭＳは測定器毎に個性を持ったプロファイルを示し、ウェーハの違いや、ウェーハの特定領域において厚さ測定値の再現性に善し悪しが有ることを示している。
これらの図において、測定器＃０３はウェーハによらず、概ね一定のＲＭＳ値を示し、比較した５台の装置の中で最も小さいことから測定器＃０３はＥＳＦＱＲ測定に最も適していることを示唆している。実際にＲＭＳ値の平均値を比較すると（表１参照）、測定器＃０３は最も小さいＲＭＳ値を示している。

この実施例での測定器の評価についてさらに詳述する。
上記の５つの図は測定器毎に２５枚中の５枚のウェーハのセクター（１枚あたり７２セクター）のＲＭＳをプロットしているが、異なる形状のウェーハを測定しているにもかかわらず、セクターに対するＲＭＳの変動パターンは、測定器毎にほぼ相似している。分かりやすいのは測定器＃０２、＃０４、＃０５である。
特に測定器＃０２と＃０５は、どのウェーハを測定してもウェーハの特定部位に対して厚みの再現性（ＲＭＳ）が高かったり低かったりしている。このことから測定器＃０２と＃０５は他の測定器より、ウェーハの部位によって厚みを再現性良く測定出来たりできなかったりする、つまり、機械的に何らかの不具合があり、どのウェーハを測定しても決まった位置の厚み再現性に規則的な違いがあることを示している。

一方、＃０４はウェーハのどの部位を測定しても似たようなＲＭＳ値になることから機械的な不具合は＃０２や＃０５より小さいと言える。しかしながら、ウェーハ毎にＲＭＳのベースラインが変動することから、ウェーハの厚み形状や平均的な厚みによって、再現性が変動している。つまり、ウェーハに対して測定値再現性の得手不得手があるということが分かる。

そして、測定器同士の比較において、この５台の測定器の中でどれが一番良好な測定器と言えるのかというと、ここでは上記のように＃０３ということになる。ウェーハの部位によって厚さ再現性のムラ（ＲＭＳの違い）はあるものの、ウェーハに対する相性の問題はなく、ＲＭＳのベースライン自体が５台の中で最も小さいからである。

これに対して、比較例の繰り返し測定から導出されるＥＳＦＱＲの標準偏差では、上記のようなウェーハ間や測定器間での特徴は見られず、そのような比較はできない。

同様にウェーハの全領域（ＧＢＩＲ）でＥＳＦＱＲ領域と同様な比較を行った。
その結果を図１１に示す。各測定器（＃０１－＃０５）における２５枚の算出結果を各々横並びに表示している。また、各測定器でのＲＭＳ値の平均値を表２に示す。

比較例のＧＢＩＲの標準偏差は、各ウェーハ間、測定器間でほぼ同一で測定精度に大きな差が無いように見える。
しかしながら、実施例のグリッド単位のＲＭＳ値で比較すると、測定器＃０３はウェーハ同士の間でいずれも０に近い値となっており、どのウェーハに対しても測定値再現性が良い。
さらに、他の測定器の＃０１、＃０２、＃０４、＃０５についても見ると、各ウェーハのＲＭＳ値同士にばらつきが見られる。これらの測定器間での比較をすると、その差は歴然としており、測定器＃０３が最もグリッド単位でも良好な精度（ＲＭＳ値）を示していることが分かる。これは、前述したＥＳＦＱＲ相当領域における結果と一致している。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。上記実施形態は、例示であり、本発明の特許請求の範囲に記載された技術的思想と実質的に同一な構成を有し、同様な作用効果を奏するものは、いかなるものであっても本発明の技術的範囲に包含される。

Claims (6)

1. ウェーハ形状測定器の評価方法であって、
   表面が鏡面加工されたウェーハ状の複数枚の標準サンプルを準備する工程Ａと、
   前記ウェーハ形状測定器の測定精度を評価するための前記標準サンプルにおけるウェーハ面内の評価領域を決定する工程Ｂと、
   前記ウェーハ形状測定器を用いて、前記複数枚の標準サンプルの各々の前記決定した評価領域に対して、前記ウェーハ形状測定器の最小グリッド単位で区分したグリッドにおける厚さを繰り返し測定する工程Ｃと、
   前記複数枚の標準サンプルの各々において、前記繰り返し測定した厚さから、前記ウェーハ形状測定器の同一標準サンプル内の繰り返し測定精度を算出する工程Ｄと、
   前記各々のウェーハ形状測定器の同一標準サンプル内の繰り返し測定精度同士を比較して、前記ウェーハ形状測定器の良否を評価する工程Ｅと、
   を含むことを特徴とするウェーハ形状測定器の評価方法。
2. 前記工程Ｄは、
   各グリッドにおいて、前記繰り返し測定した厚さから平均値を算出して「平均厚さ」を得るステップと、
   前記繰り返し測定した厚さにおいて、（「各測定回の測定値」－「平均厚さ」）の値である「差分厚さ」を算出するステップと、
   該「差分厚さ」を、前記評価領域における全てのグリッドの「差分厚さ」の平均値が０になるように、補正して規格化して「差分厚さ（規格化）」を算出するステップと、
   前記評価領域における各グリッドの「差分厚さ（規格化）」の二乗平均平方根（ＲＭＳ）または標準偏差を算出して前記同一標準サンプル内の繰り返し測定精度とするステップ、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載のウェーハ形状測定器の評価方法。
3. 前記工程Ｅを、
   異なるウェーハ形状測定器ごとに算出した前記ウェーハ形状測定器の同一標準サンプル内の繰り返し測定精度を、測定器間で比較することによって行うことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のウェーハ形状測定器の評価方法。
4. 前記評価領域を、前記ウェーハ状の標準サンプル全領域、または、ＥＳＦＱＲを測定する領域に相当する領域、とすることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のウェーハ形状測定器の評価方法。
5. 前記評価領域を、前記ＥＳＦＱＲを測定する領域に相当する領域とするとき、
   前記工程Ｅにおいて、前記標準サンプルの外周領域を所定の中心角ごとに分割し、該分割した領域同士間の前記ウェーハ形状測定器の同一標準サンプル内の繰り返し測定精度を比較することを特徴とする請求項４に記載のウェーハ形状測定器の評価方法。
6. 前記標準サンプルを、ポリシュドウェーハ、エピタキシャルウェーハ、およびＳＯＩウェーハのうちのいずれかとすることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のウェーハ形状測定器の評価方法。
   

Images