JPH04339229A - リーク位置標定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は半導体装置の製造等に用
いる真空装置や気相成長（ＣＶＤ）　装置等のチャンバ
のリーク位置標定装置に関する。

【０００２】近年，　半導体ウエハプロセスにおいて製
造装置のガスリークはウエハの膜厚異常や膜質異常等を
引き起こすため深刻な問題となっている。しかしながら
，このリークを根絶することは困難であるので，　現状
ではいかに早くリークを検知し，装置を復旧させるかが
重要である。

【０００３】そのために，リークをできるだけ早く検知
し，正確なリーク位置を標定（座標決定）する必要があ
る。本発明はこの必要性に対応した装置として利用でき
る。

【０００４】

【従来の技術】従来のリーク調査は，　チャンバ内の処
理で使用するガスに対して反応するガスを利用して，　
直接このガスをチャンバの外側から吹きつけてリーク箇
所を見つけていた。

【０００５】しかしながら，　この作業は非常に大まか
なものであり，リーク箇所の発見は極めて難しかった。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】従来法では，　リアル
タイムにリーク箇所を発見することができず，リーク位
置の標定にかなりの誤差が生じ厳密さに欠けていた。

【０００７】本発明は，　チャンバのリークに対し即時
に正確なリーク位置の標定ができる装置の提供を目的と
する。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記課題の解決は，検査
対象のチャンバ１に設置した複数の音響エネルギー放射
（ＡＥ）センサ２と，これらのＡＥセンサから出力され
るＡＥ信号と既知のリーク位置の関係を予めティーチン
グして作成した標定基準に収斂するように該ＡＥ信号を
データ処理する演算装置３とを有するリーク位置標定装
置により達成される。

【０００９】

【作用】図１は本発明の原理説明図である。図において
，検査対象のチャンバ１の外側に複数個のＡＥ（Ａｃｏ
ｕｓｔｉｃ　Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）センサ２（２Ａ，　２
Ｂ，　２Ｃ，　２Ｄ）　を設置し，リーク位置Ｌの位置
標定を行う。

【００１０】ここで，ＡＥは本来，　固体の変形および
破壊に伴って開放されるエネルギーが音響パルスとなっ
て伝播する現象と定義されているが，　本発明者の実験
結果よりＡＥ現象はリーク検出にも適用可能であること
が分かった。

【００１１】各ＡＥセンサ２からのＡＥ信号をニューロ
コンピュータ３によりデータ処理し，リーク位置Ｌ（Ｘ
，Ｙ）　を標定し，その結果は，例えばディスプレイ装
置４に表示される。

【００１２】すなわち，各ＡＥセンサ２でリーク発生時
に生ずるＡＥをとらえ，前もってＡＥ信号とリーク位置
の座標の関係がティーチングされたニューロコンピュー
タ３によりＡＥ信号がデータ処理されて位置標定が行わ
れる。

【００１３】図２はニューロコンピュータのネットワー
ク構造の一例を示す図である。図の入力層Ａ，Ｂ，Ｃ，
ＤはＡＥセンサ２Ａ，　２Ｂ，　２Ｃ，　２Ｄの出力信
号，Ａ’　，　Ｂ’　，Ｃ’　，Ｄ’　は中間層のデー
タ，Ｘ，Ｙは出力層でリーク位置の２次元座標であり，
各矢印は処理の方向を示す。

【００１４】また，中間層のデータはバックプロパゲー
ションされて，当初の入力層と共に中間層に入力され，
出力層のデータが収斂するように処理を繰り返す。以下
にネットワーク構造について具体的に説明する。

【００１５】ニューロコンピュータのネットワークは周
知のように神経細胞に相当するニューロン（またはセル
，またはユニットと呼ばれ図の各層の丸印内のデータ）
と神経繊維に相当するシナプス（図の矢印の線分）とか
らなり，ニューロンを結ぶシナプスはそれぞれに重み係
数があり，これはニューロンを結ぶ結合強さを示してい
る。

【００１６】シナプスはニューロンの状態値にその重み
を乗じた値を次のニューロンに伝える。各ニューロンは
しきい値を持ち，各シナプスからの入力の総和とこのし
きい値との差から自分の状態値を計算してこれを出力す
る。従って，重み係数の設定しだいでネットワークの出
力は変わることになる。

【００１７】この例は多層型ニューラルネットワークで
階層状をしており，信号は入力層から中間層，中間層か
ら出力層へ向かって一方向にしか流れないで，各層のニ
ューロンは前の層から受け取った信号を基にしてその状
態値を決め，次の層のニューロンに送られ出力層の状態
値が出力される。

【００１８】この際，ニューロンのシナプスの重み係数
は基準により学習しながら決めていく。図３はリーク発
生直後よりの各ＡＥセンサ２Ａ，　２Ｂ，２Ｃ，　２Ｄ
の出力Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの波形の一例（減衰波形の例）の
時間経過を示す図で，　縦軸はＡＥ信号電圧Ｖ，　横軸
は時間ｔである。

【００１９】リーク位置に発生したＡＥが各センサまで
伝播する時間がずれている様子が示されている。これら
のずれはリーク位置に依存する。いま，時間ｔ０，ｔ１
，ｔ２，・・・・に対する各センサの出力を次のように
表す。

【００２０】 時間　　　　ｔ０，ｔ１，ｔ２，・・・・Ａ　　　　　
　ａ０，ａ１，ａ２，・・・・Ｂ　　　　　　ｂ０，ｂ
１，ｂ２，・・・・Ｃ　　　　　　ｃ０，ｃ１，ｃ２，
・・・・Ｄ　　　　　　ｄ０，ｄ１，ｄ２，・・・・上
記のＡＥ信号波形のピーク時刻を基にしてＡＥの発生位
置の標定を行うことはすでに行われている１）。 １）　　例えば，　ＡＥ解析装置　　ＡＥ−９００シリ
ーズ，　製造元：株）　ＮＦ回路設計ブロックところが
，本発明の対象とするリークは，すでにリークが発生し
て継続してリークしている場合であって，この場合は上
記のようなＡＥ信号波形のピーク時刻を基にした測定が
出来ないため，ニューロコンピュータを用いて，これに
既知のリーク位置と各ＡＥ信号との関係をティーチング
して，図２のネットワークにより演算を繰り返して出力
層の位置データが収斂するようにして学習させた後，　
リーク位置を標定するものである。

【００２１】

【実施例】図４は本発明の一実施例を説明する構成図で
ある。図において，１はチャンバ，２はＡＥセンサ　　
３は演算装置でニューロコンピュータ，４はディスプレ
イ装置でＣＲＴ，５はプリアンプ，６はＡＥ信号変換装
置でＡＥ波形を弁別してパルス化するディスクリミネー
タある。

【００２２】ここで，　ＡＥセンサとして　ＰＺＴ　（
ジルコン酸チタン酸鉛セラミック）　を使用したＡＥ−
９００Ｓ−ＷＢ〔製造元：株）　ＮＦ回路設計ブロック
〕をチャンバの一つの面に４個設置した。

【００２３】また，演算装置として　ＦＭ　Ｒ−７０，
　ＮＥＵＲＯＳＩＭＩＬ　　ＶＩ　　（ニューロボード
）（製造元：富士通株）　を用いた。ＡＥセンサでリー
ク箇所から継続して発生しているＡＥ信号をとらえ，そ
の信号がＡＥ信号変換装置６で数値化されて，演算装置
３でデータ処理されリーク位置を標定する。

【００２４】標定基準は，ＡＥ　信号と標定結果の関係
を演算装置３に予めティーチングすることにより装置自
身で作成される。従って，　標定に先だって，既知の位
置にリークを発生させて標定基準作成のためのティーチ
ングを行うことが必要である。

【００２５】次に，図２を用いてティーチングの処理の
流れを説明する。図は前記のように多層型ニューラルネ
ットワークで各ニューロンは出力層に向かって結合して
おり，層内の結合はない。入力データは入力層から出力
層へ伝わる。一方，学習は出力層から入力層に向かって
進む。この学習とは実際の出力と基準値（既知のリーク
座標）との差を減らすように結合の強さ（重み係数）を
変えることである。

【００２６】まず，ティーチングの手順の第１段階とし
て，入力層の４個のニューロンＡｎ　，Ｂｎ　，Ｃｎ　
，Ｄｎ　に入力データを与える。この信号は各ニューロ
ンごとに変換され，中間層に伝わり最後に出力層に出て
くる。

【００２７】次に第２段階として，このときの中間層の
４個のニューロンの値と同様な値を入力層ニューロンＡ
ｎ−１　，Ｂｎ−１　，Ｃｎ−１　，Ｄｎ−１　に入力
し，当初の入力層とともに再度８個のニューロンを入力
層として処理を繰り返す。

【００２８】このような処理を繰り返すことにより，　
出力値と基準値との差を減らすように結合の強さを変え
ていく。つまり，この学習アルゴリズムはバックプロパ
ゲーションの手法を用いている。

【００２９】

【発明の効果】チャンバのリークに対し即時に正確なリ
ーク位置の標定ができる装置が得られた。

【００３０】この結果，　リーク位置標定の自動化が可
能となり，装置の補修が即時に行え稼働率の向上に寄与
することができた。

【図面の簡単な説明】

【図１】　　本発明の原理説明図

【図２】　　ニューロコンピュータのネットワーク構造
の一例を示す図

【図３】　　リーク発生直後よりの各ＡＥセンサ２Ａ，
　２Ｂ，　２Ｃ，　２Ｄの出力Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの波形の
一例（減衰波形の例）の時間経過を示す図

【図４】　　本発明の一実施例を説明する構成図

【符号の説明】

１　　検査対象のチャンバ ２　　ＡＥセンサ ３　　演算装置でニューロコンピュータ４　　ディスプ
レイ装置でＣＲＴ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　検査対象のチャンバ（１）　に設置し
   た複数の音響エネルギー放射（ＡＥ）センサ（２）　と
   ，これらのＡＥセンサから出力されるＡＥ信号と既知の
   リーク位置の関係を予めティーチングして作成した標定
   基準に収斂するように該ＡＥ信号をデータ処理する演算
   装置（３）とを有することを特徴とするリーク位置標定
   装置。