KR100612736B1 - 플라즈마 처리 방법 및 플라즈마 처리 장치 - Google Patents

플라즈마 처리 방법 및 플라즈마 처리 장치 Download PDF

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Abstract

플라즈마 처리 장치에 의한 처리 결과의 예측 등의 정밀도를 높일 수 있음과 더불어, 모델 작성시의 부담을 경감시킨다. 기준이 되는 운전 조건 A, B에 따른 계측 데이터 Xa, Xb를 계측 데이터 기억부(202)에 기억하고, 다변량 해석에 의해서 작성된 모델 Ka, Kb를 해석 처리 결과 기억부(210)에 기억하고, 새로운 운전 조건P에 의한 계측 데이터 Xp를 계측 데이터 기억부(202)에 기억하고, 해석 처리부(208)에 의해서, 계측 데이터 Xp를 계측 데이터 Xa와 계측 데이터 Xb에 각각 가중 계수 Wa, Wb를 곱한 것을 더한 가중 부가 계측 데이터로 하는 것에 의해서 가중 계수 Wa, Wb를 구하고, 모델 Ka와 모델 Kb에 각각 가중 계수 Wa, Wb를 곱한 것을 더함으로써, 새로운 운전 조건 P에 근거한 모델 Kp를 구하도록 했다.
다변량 해석, 부가가중계수, 운전 조건

Description

플라즈마 처리 방법 및 플라즈마 처리 장치{PLASMA PROCESSING METHOD AND APPARATUS}
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 플라즈마 처리 장치의 개략 구성을 도시한 단면도이다.
도 2는 본 실시예에 있어서의 다변량 해석 수단의 1예를 도시한 블록도이다.
부호의 설명
100 플라즈마 처리 장치, 101 처리실
102 하부 전극, 104 샤워 헤드(상부 전극)
104E 제 1 고주파 전원, 105 다이폴 링 자석
106 게이트 밸브, 107 제 2 고주파 전원
107a 전력계, 107A 정합기
107B 전력계, 108 정전 척
108A 전극판, 109 직류 전원
109a 전력계, 112 볼 나사 기구
113 벨로스, 114 냉매 배관
115 가스 도입 기구, 115A 가스 배관
115B 압력계, 118 프로세스 가스 공급계
119 배기계, 120 광학 계측기
200 해석 처리 장치
202 계측 데이터 기억부
204 처리 결과 데이터 기억부
206 프로그램 기억부
208 해석 처리부
210 해석 처리 결과 기억부
220 입출력 장치
본 발명은 플라즈마 처리 방법 및 플라즈마 처리 장치에 관한 것으로, 특히 반도체 웨이퍼 등의 피처리체를 처리할 때, 처리 장치의 이상 검출, 장치 상태의 예측 또는 피처리체의 상태 예측 등 플라즈마 처리에 관한 정보를 감시하는 플라즈마 처리 방법 및 플라즈마 처리 장치에 관한 것이다.
반도체 제조 공정에서는 여러가지의 처리 장치가 이용되고 있다. 예컨대 반 도체 웨이퍼나 유리 기판 등의 피처리체의 성막공정이나 에칭공정에서는 플라즈마 처리 장치 등의 처리 장치가 널리 사용되고 있다. 예컨대 플라즈마 처리 장치에서는, 기밀한 처리실내에 도입한 처리 가스를 플라즈마화하여 피처리체 예컨대 반도체 웨이퍼의 표면을 플라즈마 처리한다. 따라서, 플라즈마 처리를 반복하는 동안에, 플라즈마에 의한 반응 생성물 등이 발생하여 처리실의 내벽에 부착하는 등에 의해 플라즈마 상태가 미묘하게 변화한다. 이러한 플라즈마 상태의 변화는 에칭에 의한 웨이퍼의 처리 결과에 영향을 미치기 때문에, 항상 안정적인 처리를 하기 위해서는, 플라즈마 상태의 변화나 처리 결과를 감시해야 한다.
이 때문에, 예컨대 테스트 웨이퍼를 미리 제작하여, 테스트 웨이퍼에 대하여 정기적으로 에칭 처리를 하고, 그 처리 결과(예컨대, 테스트 웨이퍼의 마모량이나 균일성 등)에 근거하여 그때마다의 처리 장치의 상태를 판단하는 것도 있다.
그러나, 테스트 웨이퍼에 근거하여 그때마다의 처리 장치의 상태를 판단하려면, 많은 테스트 웨이퍼를 제작해야 한다. 더구나 처리 장치를 이용하여 많은 테스트 웨이퍼를 처리하고, 그 때마다 각각의 처리 결과를 측정해야 하기 때문에, 테스트 웨이퍼의 제작 및 처리 결과의 측정에 많은 공정수와 시간을 내어야 한다고 하는 문제가 있었다.
또한, 특허문헌1에 기재된 기술과 같이 플라즈마 처리 장치의 프로세스 모니터 방법도 제안되어 있다. 이 방법은, 처리전에 시험용 웨이퍼를 이용하여 플라즈마 상태를 반영하는 전기적 신호와 플라즈마 처리 특성을 관련짓는 모델식을 작성하여, 실제 웨이퍼를 처리할 때에 얻어지는 전기적 신호의 검출값을 모델식에 대입 하여 플라즈마 처리 특성을 예측하고 있다.
(특허문헌1) 일본 특허 공개 공보 평성10-125660호
그러나, 전기적 신호와 플라즈마 처리 특성을 관련짓는 모델식을 작성하는 것에 있어서는, 다른 운전 조건 예컨대 다른 에칭 조건에 의해서 플라즈마 처리를 할 때에도, 같은 모델을 이용하면, 그 모델을 이용하여 얻어진 예측 결과나 이상 검출을 고정밀도로 실행할 수 없다고 하는 문제가 있다. 예컨대 운전 조건 A에 의해서 플라즈마 처리를 하여 모델 A를 작성했을 때에, 운전 조건 B에 의해서 플라즈마 처리를 할 때에 모델 A를 이용하여 처리 결과 등의 예측 결과나 플라즈마 상태 등의 이상 검출을 하면, 정밀도가 저하하는 일이 있다. 이 것은, 운전 조건에 따라서 최적인 모델도 다르다는 것을 뜻하고 있다. 따라서, 운전 조건마다 다변량 해석을 하여 모델식을 다시 작성할 필요가 있어, 하나의 모델식을 다른 운전 조건의 모델식으로서 유용한 것으로는, 예측 결과나 이상 검출의 정밀도를 높이기 위해서는 불충분한 경우가 있다. 반도체 제조에 있어서는, 점점더 다품종 소량의 흐름이 가속하여, 많은 운전 조건에 대하여 상기 모델식을 작성해가지 않으면 안된다.
그런데, 운전 조건을 바꿀 때마다 모델을 다시 작성한다고 하면, 모델 작성에 필요한 연산 처리의 부담이 증대한다. 예를들면, 수주간에 걸친 웨트 사이클의 데이터 수집이나, 중심조건으로부터 직교표에 의해서 운전 조건을 바꾼 수십회의 데이터를 취득, 분석해야하는 등의 부담이 있다.
또한, 반도체 웨이퍼 등의 처리 결과의 예측하기 위한 모델을 작성하기 위해서, 예를 들어 센서 데이터와 같은 계측 데이터를 구하고, 플라즈마 처리 후에 반도체 웨이퍼를 취출하여 형상이나 에칭레이트 등 처리결과를 취득하는 것이 필요해진다. 이 경우에도 역시, 직교표 등에 의해서 수십의 조건에서 센서 데이터, 웨이퍼의 처리 결과를 취득할 필요가 있다. 운전 조건을 바꿀 때마다 모델을 다시 작성한다고 하면, 이와 같은 측정의 부담도 증대한다.
또한, 상술한 바와 같은 문제는, 플라즈마 처리 특성을 예측할 때의 전기적 신호를 사용한 경우에 한하지 않고, 플라즈마로부터의 발광, 플라즈마중의 래디컬에 의한 발광 흡수, 사중극질량 분석법이나 FT-IR(적외분광분석)에 의한 처리실내의 배기 가스 성분의 분석, 음향 소자 등에 의한 처리실의 내벽으로의 폴리머의 퇴적 막두께의 측정 데이터 등을 사용한 경우에도 마찬가지의 과제가 발생한다.
따라서, 본발명은 이와같은 문제에 비추어 이루어진 것으로, 그 목적으로 하는 것은 플라즈마 처리장치의 이상 검출, 해당 장치의 상태 예측 또는 피처리체의 상태 예측 등의 정밀도를 높일 수 있음과 더불어, 모델 작성시의 부담(예컨대 수십 웨이퍼 처리 결과의 데이터 취득의 부담이나 장기에 걸친 처리결과의 분석 등의 부담)을 경감시킬 수 있는 플라즈마 처리 방법 및 플라즈마 처리 장치를 제공하는 것에 있다.
상기 과제를 해결하기 위해서, 본발명의 한 관점에 따르면, 처리장치의 운전 조건을 설정하고, 상기 처리장치에 구비된 기밀한 처리용기내에 플라즈마를 발생시켜서 피처리체에 플라즈마 처리를 실시할 때에, 상기 처리장치에 설치된 계측기에 의해서 계측된 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석을 실행하여 모델을 작성하고, 그 모델에 근거하여 플라즈마 처리에 관한 정보를 감시하는, 또는 그 모델에 의한 플라즈마 처리에 관한 정보의 변화에 대응시켜서 플라즈마 처리의 운전 조건을 변경하는 플라즈마 처리방법에 있어서, 제 1 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 실행했을 때에, 상기 계측기에 의해서 제 1 계측 데이터를 취득하는 공정과, 상기 제 1 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석에 의해서 제 1 모델을 작성하는 공정과, 제 2 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 실행했을 때에, 상기 계측기에 의해서 제 2 계측 데이터를 취득하는 공정과, 상기 제 2 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석에 의해서 제 2 모델을 작성하는 공정과, 제 3 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 실행했을 때에 상기 계측기에 의해서 제 3 계측 데이터를 취득하는 공정과, 상기 제 3 계측 데이터를 상기 제 1 계측 데이터와 상기 제 2 계측 데이터에 각각 가중 계수를 곱한 것을 더한 가중 부가 계측 데이터로 하는 것에 의해서, 상기 가중 계수를 구하는 공정과, 상기 제 1 모델과 상기 제 2 모델에 각각 상기 가중 계수를 곱한 것을 더하는 것에 의해서, 제 3 운전 조건에 근거한 제 3 모델을 구하는 공정을 갖는 것을 특징으로 하는 플라즈마 처리 방법이 제공된다.
상기 과제를 해결하기 위해서, 본발명의 다른 관점에 의하면, 운전 조건을 설정하고, 기밀한 처리용기내에 플라즈마를 발생시켜 피처리체에 플라즈마 처리를 실시할 때에, 계측기에 의해서 계측된 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석을 하여 모델을 작성하고, 그 모델에 근거하여 플라즈마 처리에 관한 정보를 감시하는, 또는 그 모델에 의한 플라즈마 처리에 관한 정보의 변화에 대응시켜 플라즈마 처리의 운전 조건을 변경하는 플라즈마 처리 장치에 있어서, 제 1 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 했을 때에, 상기 계측기에 의해서 제 1 계측 데이터를 기억하는 수단과, 상기 제 1 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석에 의해서 작성된 제 1 모델을 기억하는 수단과, 제 2 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 했을 때에, 상기 계측기에 의해서 제 2 계측 데이터를 기억하는 수단과, 상기 제 2 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석에 의해서 작성된 제 2 모델을 기억하는 수단과, 제 3 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 했을 때에, 상기 계측기에 의해서 제 3 계측 데이터를 기억하는 수단과, 상기 제 3 계측 데이터를 상기 제 1 계측 데이터와 상기 제 2 계측 데이터에 각각 가중 계수를 곱한 것을 더한 가중 부가 계측 데이터로 함으로써 상기 가중 계수를 구하는 수단과, 상기 제 1 모델과 상기 제 2 모델에 각각 상기 가중 계수를 곱한 것을 더하는 것에 의해, 제 3 운전 조건에 근거하는 제 3 모델을 구하는 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 플라즈마 처리 장치가 제공된다.
이와 같은 본발명에 의하면, 새로운 제 3 운전 조건에 따른 제 3 측정 데이터를 제 1 측정 데이터와 제 2 측정 데이터의 각각에 가중 계수를 곱하여 더한 가중 부가 계측 데이터로서 표현하고, 취득한 제 1 내지 제 3 측정 데이터를 적용시키는 것에 의해서, 가중 계수가 산출된다. 그리고, 새로운 제 3 운전 조건에 따른 모델은 제 1 모델과 제 2 모델의 각각에 동일한 가중 계수를 곱하여 더하는 것에 의해서, 다변량 해석을 하지 않고, 간단하게 구할 수 있다. 예컨대 제 1 운전 조 건을 기준으로 하고, 제 1 운전 조건의 파라미터 중 하나를 변화시킨 제 2 운전 조건에 따른 각 측정 데이터와 각 모델을 사전에 준비해 두는 것만으로, 새로운 제 3 운전 조건에 따른 모델을 간단하게 산출할 수 있다.
이것에 의해서, 이 모델에 근거하여 실행하는 플라즈마 처리 장치의 이상 검출, 플라즈마 처리 장치의 상태 예측 또는 피처리체의 상태 예측 등의 정밀도를 높일 수 있음과 더불어, 모델을 작성할 때의 부담을 경감시킬 수 있다. 예를들면 모델 작성시의 데이터 취득의 부담이나 처리 결과 등의 분석의 부담을 경감시킬 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위해서, 본발명의 다른 관점에 의하면, 처리 장치의 운전 조건을 설정하고, 상기 처리 장치에 구비된 기밀한 처리용기내에 플라즈마를 발생시켜서 피처리체에 플라즈마 처리를 실시할 때에, 상기 처리장치에 설치된 계측기에 의해서 계측된 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석을 하여 모델을 작성하고, 그 모델에 근거하여 플라즈마 처리에 관한 정보를 감시하는, 또는 그 모델에 의한 플라즈마 처리에 관한 정보의 변화에 대응시켜서 플라즈마 처리의 운전 조건을 변경하는 플라즈마 처리 방법에 있어서, 서로 다른 복수의 운전 조건을 설정하면서 플라즈마 처리를 실행하고, 각 운전 조건에 따른 플라즈마 처리에 의해서 상기 계측기로부터 계측 데이터를 취득하는 공정과, 상기 각 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석을 실행하고, 각 모델을 작성하는 공정과, 새로운 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 실행했을 때에, 상기 계측기로부터 새로운 계측 데이터를 취득하는 공정과, 상기 새로운 계측 데이터를 상기 각 계측 데이터에 가중 계수를 곱한 것을 더한 가중 부가 계측 데이터로 하는 것에 의해서 상기 가중 계수를 구하는 공정과, 상기 각 모델에 상기 가중 계수를 곱한 것을 더하는 것에 의해서, 새로운 운전 조건에 근거한 모델을 구하는 공정을 구비한 것을 특징으로 하는 플라즈마 처리 방법이 제공된다.
상기 과제를 해결하기 위해서, 본발명의 다른 관점에 의하면, 운전 조건을 설정하고, 기밀한 처리 용기내에 플라즈마를 발생시켜 피처리체에 플라즈마 처리를 실시할 때에, 계측기에 의해서 계측된 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석을 실행하여 모델을 작성하고, 그 모델에 근거하여 플라즈마 처리에 관한 정보를 감시하는, 또는 그 모델에 의한 플라즈마 처리에 관한 정보의 변화에 대응시켜서 플라즈마 처리의 운전 조건을 변경하는 플라즈마 처리 장치에 있어서, 서로 다른 복수의 운전 조건을 설정하여 실행한 각 플라즈마 처리에 의해서 상기 계측기로부터 계측된 각 계측 데이터를 기억하는 수단과, 상기 각 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석에 의해서 작성된 각 모델을 기억하는 수단과, 새로운 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 실행했을 때에, 상기 계측기로부터 새로운 계측 데이터를 기억하는 수단과, 상기 새로운 계측 데이터를 상기 각 계측 데이터에 가중 계수를 곱한 것을 더한 가중 부가 계측 데이터로 하는 것에 의해서 상기 가중 계수를 구하는 수단과, 상기 각 모델에 상기 가중 계수를 곱한 것을 더하는 것에 의해서 새로운 운전 조건에 근거한 모델을 구하는 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 플라즈마 처리 장치가 제공된다.
이러한 본 발명에 의하면, 사전에 서로 다른 복수의 운전 조건에 의해서 각 계측 데이터를 계측하고, 다변량 해석에 의해서 각 모델을 작성해 두면, 또 다른 복수의 운전 조건에 의한 각 계측 데이터의 각각에 가중 계수를 곱하여 더하는 것에 의해서, 새로운 운전 조건에 의한 측정 데이터를 가중 부가 계측 데이터로서 표현하므로, 이들에 각 측정 데이터를 적용시키는 것만으로 가중 계수가 산출된다. 그리고, 새로운 운전 조건에 따른 모델은 다변량 해석에 의해서 사전에 구한 각 모델의 각각에 동일한 가중 계수를 곱하여 더하는 것에 의해서, 간단하게 구할 수 있다. 이와 같이, 새로운 운전 조건에 따른 모델은 다변량 해석을 실행하지 않고 구할 수 있다.
또한, 상기 방법 및 장치에 있어서, 상기 운전 조건은 복수의 파라미터로 이루어지고, 상기 서로 다른 복수의 운전 조건은 기준이 되는 운전 조건과, 이 기준이 되는 운전 조건의 파라미터 중 하나만의 값을 변경한 1이상의 운전 조건으로 구성되고, 새로운 운전 조건은 기준이 되는 운전 조건에 대하여 적어도 하나의 파라미터의 값이 변경된 것으로서, 그 파라미터는 적어도 상기 다른 복수의 운전 조건에서 변경된 파라미터인 것이 바람직하다. 이와 같이, 새로운 운전 조건으로 변경된 파라미터와 동일한 파라미터를 변경한 운전 조건에 따른 모델에 가중 계수를 곱하여 곱셈한 수식에 의해서, 새로운 운전 조건에 따른 모델을 산출하므로, 운전 조건외의 파라미터에 의한 노이즈가 들어가기 어려워지기 때문에, 이 모델을 이용하여 실행한 예측 등의 정밀도를 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 방법 및 장치에 있어서, 변경하는 상기 운전 조건의 파라미터는 상기 처리용기내에 설치되어 플라즈마를 발생시키기 위한 전극에 공급하는 고주파 전력, 상기 처리용기내의 압력, 플라즈마 처리를 실시하기 위해서 상기 처리용기내에 공급되는 복수종의 처리 가스의 유량비, 상기 피처리체를 냉각하기 위해서 상기 피처리체의 이면에 공급하는 백사이드가스 압력의 군으로부터 선택된 1이상의 파라미터로 해도 좋다. 실용적으로는 여기에 예를 든 것 같은 파라미터를 바꿔 플라즈마 처리를 실행하는 일이 많으므로, 이들 파라미터를 변경하는 효과가 크다.
또한, 상기 방법 및 장치에 있어서, 상기 모델은 상기 계측 데이터와 상기 플라즈마 처리에 의한 처리 결과 데이터의 상관관계 계수이고, 상기 상관관계 계수에 의해서 작성된 상관관계식에 근거하여 상기 처리결과를 예측하도록 해도 좋다. 이것에 의해서, 처리결과의 예측 정밀도를 높일 수 있고, 또한 예측을 실행하는 운전 조건의 모델을 작성할 때의 부담을 경감시킬 수 있다. 특히, 조건이 증가할 때마다 동일한 양의 데이터를 계측할 필요가 없고, 직교표에 의해서 운전 조건을 중심으로 하여, 조건을 변경시킨 데이터나 장기의 변동 데이터를 취득할 필요가 없어진다.
또한, 상기 방법 및 장치에 있어서, 상기 모델은 상기 계측 데이터와 상기 플라즈마 처리에 의한 처리 결과 데이터의 상관관계 계수이며, 상기 상관관계 계수에 의해 작성된 상관관계식에 근거하여, 플라즈마 처리의 이상을 판정 또는 예상할 수 있다.
또한, 상기 방법 및 장치에 있어서, 상기 모델은 상기 계측 데이터와 상기 플라즈마 처리에 의한 처리 결과 데이터의 상관관계 계수이며, 상기 상관관계 계수에 의해 작성된 상관관계식에 근거하여, 플라즈마 처리의 이상의 발생원인을 추정 할 수 있다.
또한, 상기 방법 및 장치에 있어서, 상기 모델은 상기 계측 데이터와 상기 플라즈마 처리에 의한 처리 결과 데이터의 상관관계 계수이며, 상기 상관관계 계수에 의해 작성된 상관관계식을, 플라즈마 처리의 변동을 보정하기 위한 기준 데이터로 할 수 있다.
또한, 상기 방법 및 장치에 있어서, 상기 다변량 해석은 부분 최소 제곱법에 의해서 실행해도 좋고, 또한 주성분 분석법에 의해서 실행해도 좋다. 부분 최소 제곱법에 의하면, 처리 결과 또는 이상의 발생원의 예측 등의 정밀도를 향상시킬 수 있고, 주성분 분석법에 의하면 운전상태의 이상 검출 등의 정밀도를 향상시킬 수 있다. 또한, 어떠한 경우에도 예측을 실행하는 운전 조건의 모델을 작성할 때의 부담을 경감시킬 수 있다.
이하에 첨부 도면을 참조하면서, 본발명에 따른 장치의 바람직한 실시예에 대해서 상세하게 설명한다. 또한, 본 명세서 및 도면에서 실질적으로 동일한 기능 구성을 갖는 구성 요소에 대해서는 동일한 부호를 부여함으로써 중복 설명을 생략한다.
(플라즈마 처리 장치)
우선, 본 실시예의 처리 장치 예컨대 마그네트론 반응성 에칭 처리 장치(이 하, "플라즈마 처리 장치(100)"라고 칭함)에 대하여 설명한다. 이 플라즈마 처리 장치(100)는 예컨대 도 1에 도시하는 바와 같이, 알루미늄제의 처리실(101)과, 이 처리실(101)내에 배치된 하부 전극(102)을 절연재(102A)를 거쳐서 지지하는 승강 가능한 알루미늄제의 지지체(103)와, 이 지지체(103)의 위쪽에 배치되고 또한 프로세스 가스를 공급하고 또한 상부 전극을 겸하는 샤워헤드(이하에서는, 필요에 따라서 "상부 전극"이라고도 칭함)(104)를 구비하고 있다. 상부 전극(104)은 절연재(104C)를 거쳐서 처리실(101)과 절연되어 있다.
상부 전극(104)에는 제 1 고주파 전원(104E)이 접속되어 있고, 그 급전선에는 정합기(104D)가 개재되어 삽입되어 있다. 이 제 1 고주파 전원(104E)은 50 내지 150 MHz의 범위의 주파수를 갖고 있다. 이와 같이 높은 주파수의 전력을 인가함으로써, 처리실(101)내에 바람직한 해리 상태로 또한 고밀도의 플라즈마를 형성할 수 있고, 종래보다 저압 조건하의 플라즈마 처리가 가능해진다. 이 제 1 고주파 전원(104E)의 주파수는 50 내지 80 MHz가 바람직하고, 전형적으로는 도시한 60MHz 또는 그 근방의 주파수가 채용된다.
상부 전극(104)에는 처리실(101)내의 플라즈마 발광을 검출하는 분광기(이하, "광학계측기"라고 칭함)(120)가 설치되어 있다. 이 광학계측기(120)로부터 검출되는 파장의 발광 스펙트럼 강도는 광학 데이터로서 이용된다.
상기 처리실(101)은 상부가 작은 직경인 상부실(101A)로서 형성되고, 하부가 큰직경인 하부실(101B)로서 형성되어 있다. 상부실(101A)은 다이폴 링 자석(105)에 의해서 포위되어 있다. 이 다이폴 링 자석(105)은 복수의 이방성 세그먼트 주 상 자석이 링형상의 자성체로 이루어지는 케이스내에 수납되어 배치되고, 상부실(101A)내에서 전체적으로 일 방향을 향하는 똑같은 수평자계를 형성한다. 하부실(101B)의 상부에는 웨이퍼(W)를 반출입하기 위한 출입구가 형성되고, 이 출입구에는 게이트밸브(106)가 장착되어 있다.
하부 전극(102)에는 전기계측기(예컨대 VI 프로브)(107C), 정합기(107A), 전력계(107B)를 거쳐서 제 2 고주파 전원(107)이 접속되어 있다. 이 제 2 고주파 전원(107)은 수백kHz 내지 십수MHz의 범위의 주파수를 갖고 있다. 이러한 범위의 주파수를 인가함으로써, 피처리체인 웨이퍼(W)에 대하여 손상을 부여하는 일없이 적절한 이온작용을 부여할 수 있다. 제 2 고주파 전원(107)의 주파수는 전형적으로는 도시한 13.56MHZ 또는 2MHz 등의 주파수가 채용된다.
정합기(107A) 내에는 하부 전극(102)측(고주파 전압의 출력측)의 고주파(RF) 전압 Vpp을 측정하는 측정기(도시하지 않음)를 구비한다. 정합기(107A)는 구체적으로는 예컨대 2개의 가변 콘덴서(C1, C2), 콘덴서(C) 및 코일(L)을 내장하고, 가변 콘덴서(C1, C2)를 거쳐서 임피던스정합을 취하고 있다.
정합기(107A)는 전력계(107a)를 구비하고, 이 전력계(107a)에 의해 제 2 고주파 전력의 공급라인(전선)과 플라즈마 처리 장치(100)의 그라운드(접지)의 사이의 전압 Vdc을 계측할 수 있다.
정합기(107A)의 하부 전극(102)측(고주파 전력의 출력측)에 접속된 전력계(107B)에 의해, 제 2 고주파 전원(107)으로부터의 제 2 고주파 전력(P)이 측정된다. 상부실(101A)내에서는 프로세스 가스를 거쳐서 고주파 전원(107)에 의한 전계 와 다이폴 링 자석(105)에 의한 수평 자계에서 마그네트론 방전이 생성되고, 상부실(101A)내에 공급되는 프로세스 가스의 플라즈마가 생성된다.
또한, 상부실(101A)내에 발생하는 플라즈마에 근거한 기본파(진행파 및 반사파) 및 고주파의 고주파 전압 V, 고주파 전류 I, 고주파 위상 P, 임피던스 Z는 상기 전기 계측기(예컨대, VI 프로브)(107C)를 거쳐서 하부 전극(102)에 인가되는 고주파 전력 P에 의해서 전기적 데이터로서 검출할 수 있다.
하부 전극(102)의 상면에는 정전척(108)이 배치되고, 이 정전척(108)의 전극판(108A)에는 직류 전원(109)이 접속되어 있다. 이와 같은 정전척(108)에 의하면, 고진공하에서 직류 전원(109)으로부터 전극판(108A)에 고전압을 인가하는 것에 의해서, 웨이퍼(W)를 정전 흡착할 수 있다. 이 정전척(108)의 전극판(108A)과 직류 전원(109)의 사이에는 정전척(108)의 인가 전류, 인가 전압을 검출하는 전력계(109a)가 접속되어 있다.
하부전극(102)의 외주에는 포커스 링(110a)이 배치되고, 상부실(101A)내에서 생성한 플라즈마를 웨이퍼(W)에 모은다. 포커스 링(110a)의 하측에는 지지체(103)의 상부에 장착된 배기 링(111)이 배치되어 있다. 이 배기 링(111)에는 복수의 구멍이 전체 둘레에 걸쳐서 둘레 방향 등간격으로 형성되고, 이들 구멍을 거쳐서 상부실(101A)내의 가스를 하부실(101B)로 배기한다.
상기 지지체(103)는 볼나사 기구(112) 및 벨로스(113)를 거쳐서 상부실(101A)과 하부실(101B) 사이에서 승강 가능하게 되어 있다. 따라서, 웨이퍼(W)를 하부 전극(102)상에 공급하는 경우에는 지지체(103)를 거쳐서 하부 전극(102)이 하 부실(101B)까지 하강하고, 게이트 밸브(106)를 개방하여 도시하지 않은 반송 기구를 거쳐서 웨이퍼(W)를 하부 전극(102)상에 공급한다.
지지체(103)의 내부에는 냉매 배관(114)에 접속된 냉매 유로(103A)가 형성되고, 냉매 배관(114)을 거쳐서 냉매 유로(103A)내에서 냉매를 순환시키고, 웨이퍼(W)를 소정의 온도로 조정한다.
지지체(103), 절연재(102A), 하부 전극(102) 및 정전 척(108)에는 각각 가스 유로(103B)가 형성되고, 가스 도입 기구(115)로부터 가스 배관(115A)을 거쳐서 정전 척(108)과 웨이퍼(W) 사이의 세극에 예컨대 He가스를 소정의 압력으로 백사이드 가스(웨이퍼 이면 가스)로서 공급하고, He 가스를 거쳐서 정전 척(108)과 웨이퍼(W) 사이의 열전도성을 높이고 있다. 백사이드 가스의 압력(웨이퍼 이면 가스 압력)은 압력 센서(도시하지 않음)를 검출하고, 그 검출값을 압력계(115B)에 표시한다. 또한, 참조부호(116)는 벨로스 커버이다. 또한 가스 도입 기구(115)에는 예컨대 매스플로우 컨트롤러(도시하지 않음)가 설치되어 있고, 이 매스플로우 컨트롤러에 의해서 백사이드 가스의 가스 유량을 검출할 수 있다.
상기 샤워 헤드(104)의 상면에는 가스 도입부(104A)가 형성되고, 이 가스 도입부(104A)에는 배관(117)을 거쳐서 프로세스 가스 공급계(118)가 접속되어 있다. 프로세스 가스 공급계(118)는 C5F8가스 공급원(118A), O2가스 공급원(118D), Ar가스 공급원(118G)을 갖고 있다.
이들 가스 공급원(118A, 118D, 118G)은 각각 밸브(118B, 118E, 118H) 및 매 스플로우 컨트롤러(118C, 118F, 118I)를 거쳐서 각각의 가스를 소정의 유량으로 샤워 헤드(104)로 공급하고, 그 내부에서 소정의 배합비를 가진 혼합 가스로서 조정한다. 샤워 헤드(104)의 하면에는 복수의 구멍(104B)이 전면에 걸쳐서 균등하게 배치되고, 이들 구멍(104B)을 거쳐서 샤워 헤드(104)로부터 상부실(101A)내로 혼합 가스를 프로세스 가스로서 공급한다.
또한, 도 1에 있어서, 참조부호(101C)는 배기관, 참조부호(119)는 배기관(101C)에 접속된 진공 펌프 등으로 이루어지는 배기계이다. 배기관(101C)에는 APC(Automatic Pressure Controller) 밸브(101D)가 설치되어 있고, 처리실(101)내의 가스 압력에 의거하여 APC 밸브의 개방도가 자동적으로 조절된다.
(해석 처리 장치)
상기 플라즈마 처리 장치(100)는, 예컨대 도 2에 도시하는 바와 같이 계측 데이터 및 처리 결과 데이터를 통계적으로 처리하는 해석 처리 장치(200)와, 처리 결과 데이터를 입력함과 더불어 해석 결과 등의 정보를 출력하는 입출력 장치(220)를 구비한다. 플라즈마 처리 장치(100)는 해석 처리 장치(200)를 거쳐서 예컨대 계측 데이터 및 처리 결과 데이터를 다변량 해석하여 양자의 상관관계를 구한 후, 필요에 따라서 해석 결과 등의 정보를 입출력 장치(220)로부터 출력한다.
상기 해석 처리 장치(200)는 계측 데이터 기억부(202), 처리 결과 데이터 기억부(204), 프로그램 기억부(206), 해석 처리부(208) 및 해석 처리 결과 기억부(210)를 구비한다.
상기 계측 데이터 기억부(202)는 계측 데이터를 기억하는 수단을 구성하고, 상기 처리 결과 데이터 기억부(204)는 처리 결과 데이터를 기억하는 수단을 구성한다. 해석 처리부(208)는 계측 데이터와 처리 결과 데이터의 상관관계(예측식, 회귀식도 포함)를 구하는 수단과 상관관계에 근거하여 처리 결과를 예측하는 수단을 구성한다. 해석 처리 결과 기억부(210)는 해석 처리부(208)에 의해서 구한 상관관계(예컨대 후술하는 PLS법에 의한 회귀식(1)에 의한 모델 K) 등을 기억하는 수단을 구성한다.
상기 프로그램 기억부(206)는 예컨대 다변량 해석 프로그램이나 예컨대 후술하는 선형의 수식(선형식)에 의해서 모델을 산출하는 프로그램 등을 기억한다. 해석 처리 장치(200)는 프로그램 기억부(206)로부터의 프로그램에 근거하여 해석 처리를 실행하도록 되어 있다.
상기 해석 처리 장치(200)는 프로그램 기억부(206)로부터의 프로그램에 근거하여 동작하는 마이크로 프로세서 등으로 구성해도 좋다. 상기 계측 데이터 기억부(202), 처리 결과 데이터 기억부(204), 해석 처리 결과 기억부(210)는 각각 메모리 등의 기록 수단으로 구성해도 좋고, 또한 하드디스크 등의 기억 수단에 각각의 메모리 영역을 마련하여 구성해도 좋다.
해석 처리 장치(200)는 계측 데이터 및 처리 결과 데이터의 입력에 의해서 각각의 데이터가 계측 데이터 기억부(202) 및 처리 결과 데이터 기억부(204)에서 기억되면, 예컨대 계측 데이터 기억부(202) 및 처리 결과 데이터 기억부(204)의 각 데이터 및 프로그램 기억부(206)의 다변량 해석 프로그램을 취출하여, 해석 처리부 (208)에서 계측 데이터 및 프로세스 특성 데이터의 다변량 해석을 실행하고, 그 처리 결과를 해석 처리 결과 기억부(210)에서 기억한다.
여기서, 계측 데이터란 웨이퍼(W)를 처리할 때의 플라즈마 처리 장치(100)에 부설된 복수의 측정기 각각으로부터 얻어지는 센서 데이터를 의미하고, 처리 결과 데이터란 웨이퍼(W)를 처리한 결과 얻어지는 웨이퍼(W)에 관한 프로세스 특성 데이터, 처리실(101)내의 상태에 관한 장치 상태 데이터를 의미한다. 계측 데이터는 웨이퍼(W)를 처리하는 동안에 간헐적으로 측정하고, 처리 결과 데이터는 웨이퍼의 처리후에 플라즈마 처리장치(100)의 내부에 설치된 계측기 또는 플라즈마 처리장치(100)와는 별개로 설치되는 외부 계측기에 의해서 필요에 따라서 측정한다. 외부 계측기에 의해서 계측한 데이터는, 예컨대 직접 네트워크를 경유하여 플라즈마 처리장치(100)가 받도록 해도 좋고, 또는 예컨대 공장 관리 컴퓨터(EES:Equipment Engineering System)를 경유하여 플라즈마 처리장치(100)가 받도록 해도 좋다. 이 경우, 플라즈마 처리장치(100)는 외부 계측기로부터의 데이터를 예컨대 CSV형식(Comma Separated Value format), XML형식(eXtensible Markup Language format) 등 소정의 포맷으로 받도록 해도 좋다. 이들 측정 결과는 각각의 기억부(202, 204)에 기억된다.
본 실시예에서는 계측 데이터와 처리 결과 데이터의 상관관계를 구하는 관계상, 계측 데이터로서는 처리 결과에 영향을 주기 쉬운 데이터를 사용하는 것이 바람직하다. 본 실시예에서는 계측 데이터로서 광학 데이터, VI 프로브 데이터를 사용하고 있다. 광학 데이터로서는 상술한 광학 계측기(120)로부터 검출되는 파장의 발광 스펙트럼 강도를 사용한다. 또한 VI 프로브 데이터로서는, 예컨대 전기 계측기(VI 프로브)(107C)에 있어서의 고주파의 고주파 전압 V, 고주파 전류 I, 고주파 위상 P, 임피던스 Z 등을 사용한다.
또한, 처리 결과 데이터 중 프로세스 특성 데이터로서는, 예컨대 웨이퍼(W)를 에칭 처리하여 형성된 형상의 소정 치수 등 에칭에 관한 데이터를 사용한다. 본 실시예에서는 처리 결과 데이터로서 에칭 처리에 의해서 형성된 홀의 CD 시프트량을 사용하고 있다. 예컨대 웨이퍼 상에 형성된 실리콘 산화막(예컨대 SiO2막)상에 마스크층을 형성하고, 소정의 에칭 처리를 실시하는 것에 의해서, 상기 실리콘 산화막에 홀을 형성한다. 이 홀의 바닥부의 직경 폭을 에칭후에 계측하고, 이 계측값과 목표값(설계값)의 차이를 CD 시프트량으로 한다. 각 웨이퍼의 에칭 처리 후에 CD 시프트량을 구하고, 이것을 처리 결과 데이터로서 처리 결과 데이터 기억부(204)에 기억한다.
본 실시예에 있어서 상기 해석 처리 장치(200)는, 복수종의 계측 데이터를 독립(설명) 변량(독립 변수)으로 하고, 프로세스 특성 데이터를 종속 변량(종속 변량, 목적 변수)으로 하는 하기의 (1)식과 같은 모델식(상관관계식)을 다변량 해석 프로그램을 사용하여 구한다. 하기의 모델식(1)에 있어서, X는 설명 변량의 행렬을 의미하고, Y는 피설명 변량의 행렬을 의미한다. 또한, K는 설명 변량의 계수로 이루어지는 회귀행렬이다. 이 회귀행렬(이하, 모델이라고도 칭함) K는 설명 변량 X와 피설명 변량 Y의 상관관계를 나타내는 계수이다.
Y=KX
본 실시예에서 상기 (1)식을 구할 때에는, 예컨대 JOURNAL OF CHEMOMETRICS, VOL. 2(PP211-228)(1998)에 게재되어 있는 PLS(Partial Least Squares)법을 사용하고 있다. 이 PLS법은 행렬 X, Y 각각에 다수의 설명 변량 및 피설명 변량이 있더라도 각각의 소수의 실측값이 있다면 X와 Y의 모델식(1)을 구할 수 있다. 게다가, 적은 실측값으로 얻어진 모델식(1)이더라도 안정성 및 신뢰성이 높은 것인 것도 PLS법의 특징이다.
프로그램 기억부(206)에는 PLS법용의 프로그램이 기억되고, 해석 처리부(208)에서 계측 데이터 및 프로세스 특성 데이터를 프로그램의 순서에 따라서 처리하고, 상기 모델식(1)을 구하고, 이 결과를 해석 처리 결과 기억부(210)에서 기억한다. 따라서, 본 실시예에서는 상기 모델식(1)을 구하면, 다음에는 계측 데이터를 설명 변량으로서 행렬 X에 적용하는 것에 의해서 프로세스 특성을 예측할 수 있다. 게다가 이 예측값은 신뢰성이 높은 것이 된다.
예컨대 XTY행렬에 대하여 i번째의 고유값에 대응하는 제 i 주성분은 ti로 표시된다. 행렬 X는 이 제 i 주성분의 이점 ti와 벡터 pi를 이용하면 하기의 (2)식으로 표시되고, 행렬 Y는 이 제 i 주성분의 이점 ti와 벡터 ci를 이용하면 하기의 (3) 식으로 표시된다. 또한, 하기의 (2)식, (3)식에 있어서, Xi+1, Yi+1은 X, Y의 잔차행렬이고, XT는 행렬 X의 전치행렬이다. 이하에서는 지수 T는 전치행렬을 의미한다.
X=t1p1+t2p2+t3p3+‥+tip i+Xi+1
Y=t1c1+t2c2+t3c3+‥+tic i+Yi+1
그리고, 실시예에서 사용되는 PLS법은 상기 (2)식, (3)식을 상관시킨 경우의 복수의 고유값 및 각각의 고유 벡터를 적은 계산량으로 산출하는 방법이다.
PLS법은 이하의 순서로 실시된다. 우선 제 1 단계에서는 행렬 X, Y의 센터링 및 스케일링의 조작을 실행한다. 그리고, i=1을 설정하고, X1=X, Y1=Y로 한다. 또한, u1로서 행렬 Y1의 제 1 열을 설정한다. 또한, 센터링이란 각행의 각각의 값으로부터 각각의 행의 평균값을 빼는 조작이고, 스케일링이란 각 행의 각각의 값을 각각의 행의 표준 편차로 나누는 조작(처리)이다.
제 2 단계에서는 wi=Xi Tui/(ui Tui )를 구한 후, wi의 행렬식을 정규화하고, ti=Xiwi를 구한다. 또한, 행렬 Y에 대해서도 마찬가지의 처리를 행하여, ci=Yi Tti/(ti Tti)를 구한 후, ci의 행렬식을 정규화하고, ui=Yici/(ci Tci)를 구한다.
제 3 단계에서는 X 로딩(부하량) pi=Xi Tti/(ti Tti), Y부하량 qi=Yi Tui/(ui Tui)를 구한다. 그리고, u를 t에 회귀시킨 bi=ui Tti/(ti Tti)를 구한다. 이어서, 잔차행렬Xi=Xi-tipi T, 잔차행렬 Yi=Yi -bitici T를 구한다. 그리고, i를 증가시켜 i=i+1을 설정하고, 제 2 단계로부터의 처리를 반복한다. 이들 일련의 처리를 PLS법의 프로그램에 따라서 소정의 정지 조건을 만족시킬 때까지, 혹은 잔차행렬 Xi+1이 제로로 수렴될 때까지 반복하여, 잔차행렬의 최대 고유값 및 그 고유 벡터를 구한다.
PLS법은 잔차행렬 Xi+1의 정지 조건 또는 제로로의 수렴이 빠르고, 10회 정도 계산을 반복하는 것만으로 잔차 행렬이 정지 조건 또는 제로로 수렴된다. 일반적으로는 4 내지 5회의 계산의 반복으로 잔차 행렬이 정지 조건 또는 제로로 수렴된다. 이 계산 처리에 의해서 구해진 최대 고유값 및 그 고유 벡터를 사용하여 XTY행렬의 제 1 주성분을 구하고, X행렬과 Y행렬의 최대의 상관관계를 알 수 있다.
이와 같은 PLS법에 의해서 모델식(1)이 구해지면, 새로운 운전 조건으로 플라즈마 처리했을 때에 계측된 계측 데이터를 설명 변량으로서 행렬 X에 적용시키는 것에 의해서 프로세스 특성을 예측할 수 있다. 이 경우, 예컨대 통상 운전 조건을 중심으로 하여 직교표에 의해서 9 조건 또는 18 조건 등, 조건을 변경하여 그 때의 계측 데이터와 프로세스 특성 데이터를 상기의 순서에 대입하는 것에 의해서 모델식(1)이 구해진다.
그런데, 다른 운전 조건(예컨대 다른 에칭 조건)에 의한 플라즈마 처리에 대해서도, 동일한 모델식(1)을 이용하면, 이용하여 얻어진 예측 결과나 이상 검출의 정밀도가 저하하는 일이 있다. 특히 운전 조건을 바꾸었을 때의 변화량이 클수록 예측 등의 정밀도가 저하한다. 이 것은 운전 조건에 따라서는 최적인 모델식이 다르다고 하는 것을 의미하고 있다.
따라서, 예측 결과나 이상 검출의 정밀도를 높이기 위해서는, 운전 조건마다 다변량 해석을 실행하여 모델식을 다시 작성할 필요가 있고, 하나의 모델식을 다른 운전 조건의 모델식으로 하여 유용한 것으로는 예측 결과나 이상 검출의 정밀도를 높이기에는 불충분한 경우가 있다.
그러나, 반도체 웨이퍼 등의 처리 결과의 예측에서는, 모델을 작성하기 위해서 직교표 등에 근거한 수 조건에 대해서, 플라즈마 처리 후에 반도체 웨이퍼를 꺼내어, 형상이나 에칭 레이트 등 처리 결과를 계측하여 계측 데이터를 취득하는 것이 필요해진다. 또한, 운전 조건을 바꿀 때마다 모델을 다시 작성한다고 하면, 모델 작성에 필요한 연산 처리의 부담이 증대함과 함께, 상술한 바와 같은 계측의 부담도 증대한다.
따라서, 본 발명에서는 새로운 운전 조건에 대해서는 새로운 다변량 해석에 따른 연산을 실행하지 않고, 최저한의 데이터 계측에 의해서 미리 운전 조건을 나 누어 구해놓은 복수의 모델로부터 간단한 수식을 작성하고, 이 수식에 의해서 새로운 모델을 근사적으로 구하도록 하고 있다. 이와 같은 새로운 모델을 작성하는 방법의 상세는 후술한다. 이것에 의해서 모델 작성시의 부담(예컨대, 모델 작성시의 데이터 취득의 부담이나 연산 처리의 부담, 처리 결과 등의 분석이나 계측의 부담 등)을 경감시킬 수 있다.
(본 발명에 있어서의 새로운 모델을 작성하는 원리)
다음에, 이와 같은 본 발명에 있어서의 새로운 운전 조건으로 플라즈마 처리했을 때의 모델을 작성하는 원리를 설명한다. 운전 조건의 제어 파라미터로서는 상술한 바와 같이 하부 전극(102)으로의 고주파 전력, 처리실(101)내의 압력, 처리 가스의 유량비 등을 들 수 있다. 이들 운전 조건의 제어 파라미터를 바꿔서 플라즈마 처리를 실행하면, 그것에 따라서 각 계측기로부터 계측되는 계측 데이터도 변화한다. 이 경우, 운전 조건 중 어느 하나의 제어 파라미터에 주목하면, 그 제어 파라미터를 서서히 바꿔가면, 그것에 따라서 계측 데이터도 서서리 바뀌어 간다. 따라서, 운전 조건 중 하나의 제어 파라미터를 몇 개의 값으로 변화시켜서 플라즈마 처리를 실행한 경우, 각 플라즈마 처리에 의해서 얻어진 각 계측 데이터는 근사적으로 선형 관계를 갖는다고 생각된다.
그래서, 제 1 운전 조건으로서 예컨대 기준이 되는 운전 조건을 A로 하고, 제 2 운전 조건으로서 예컨대 운전 조건 A 중 하나의 제어 파라미터를 바꾼 운전 조건을 B로 한다. 그리고, 제 3 운전 조건으로서 예컨대 상기와 동일한 제어 파라미터를 바꾼 새로운 운전 조건을 P로 한다. 그러면, 상기 운전 조건 A에 의해서 미리 플라즈마 처리를 실행하여 제 1 계측 데이터로서 계측 데이터 Xa를 취득하고, 상기 운전 조건 B에 의해서 미리 플라즈마 처리를 실행하여 제 2 계측 데이터로서 계측 데이터 Xb를 취득해 두면, 새로운 운전 조건 P에 의해서 플라즈마 처리를 실행한 경우에 얻어진 계측 데이터 Xp는 각 계측 데이터 Xa, Xb에 가중 계수 Wa, Wb를 곱한 것을 더한 가중 부가 계측 데이터로서 하기의 식(4)로 나타낼 수 있다. 이 때, 가중 계수 Wa, Wb를 구하기 위한 데이터 계측은 운전 조건 P에 대한 계측 데이터만으로 충분하고, 직교표 등으로 변화시킨 조건에서의 데이터를 얻을 필요도 없고, 또한 프로세스 특성 데이터에 대해서도 전혀 측정할 필요가 없다.
Xp=WaXa+WbXb
따라서, 새로운 운전 조건 P에 의해서 플라즈마 처리를 실행하여 계측 데이터 Xp를 취득하면, 각 계측 데이터 Xa, Xb는 이미 알고 있기 때문에, 상기 (4)식에 의해서 가중 계수 Wa, Wb를 구할 수 있다. 이것에 의해서, 각 계측 데이터 사이의 선형의 관계식을 구할 수 있다.
한편, 예컨대 PLS법에 의하면, 목적 변수 Y와 설명 변수 X의 사이에는 모델식(1)에 나타내는 바와 같은 관계가 있다. 이 모델식(1)의 모델 K는 계측 데이터 X가 변화하면, 그 변화에 따라서 변화한다. 이 계측 데이터 X의 변화는 운전 조건의 변화에 따른 것이다. 따라서, 상술한 바와 같이 운전 조건 중 하나의 제어 파라미터를 몇 개의 값으로 변화시켜서 플라즈마 처리를 실행한 경우, 각 플라즈마 처리에 의해서 얻어진 모델 K에 대해서도 근사적으로 선형 관계를 갖는 것이라고 생각된다. 게다가, 모델식(1)에 비추어 보면, 계측 데이터 사이의 가중 계수는 모델 K 사이의 가중 계수로도 이용할 수 있다.
따라서, 상술한 예와 같이 예컨대 기준이 되는 운전 조건 A와, 운전 조건 A 중 하나의 제어 파라미터를 바꾼 운전 조건 B에 의해서 플라즈마 처리를 실행하여 얻어진 계측 데이터 Xa, Xb 등으로부터 다변량 해석을 실행하여 제 1 모델 Ka, 제 2 모델 Kb를 구해두면, 새로운 운전 조건 P로서 동일한 제어 파라미터를 바꾸어 플라즈마 처리를 실행한 경우에 있어서의 제 3 모델 Kp는 제 1 계측 데이터 Ka, 제 2 계측 데이터 Kb에 각각 상기 (4)식과 동일한 가중 계수 Wa, Wb를 곱셈하여 하기와 같은 식(5)로 나타낼 수 있다.
Kp=WaKa+WbKb
따라서, 가중 계수 Wa, Wb는 상기 (4)식에 의해서 구해지고, Ka, Kb는 이미 알고 있기 때문에, 이들을 상기 (5)식에 적용시킴으로써, 새로운 운전 조건 P에 의한 제 3 모델 Kp는 새롭게 다변량 해석을 실행하지 않아도 간단하게 구할 수 있다.
또한, 이상에서는 운전 조건의 제어 파라미터의 하나를 바꾼 경우에 대해서 설명했지만, 운전 조건 중 복수의 제어 파라미터를 바꾼 경우에도 마찬가지로 생각할 수 있다. 즉, 새로운 운전 조건 P에 따른 계측 데이터 Xp는 새로운 운전 조건 P 중 기준이 되는 운전 조건 A로부터 변경한 복수의 제어 파라미터와 동일한 수로 각각 독립적으로 제어 파라미터를 변경한 운전 조건군에 의한 계측 데이터에 각각 가중 계수를 곱하여 더한 가중 부가 계측 데이터로서 수식에 의해서 표현할 수 있다. 또한, 이 새로운 운전 조건 P에 따른 모델 Kp는 상기 운전 조건에 따른 모델에 각각 상기와 동일한 가중 계수를 곱셈하여 더한 수식에 의해서 표현할 수 있다.
예컨대, 기준이 되는 운전 조건 A 중, 하나의 제어 파라미터를 변화시킨 운전 조건을 하나의 운전 조건으로 한 경우에, 새로운 운전 조건 P 중 기준이 되는 운전 조건 A로부터 변경한 복수의 제어 파라미터와 동일한 제어 파라미터를 변경한 운전 조건을 Xa~Xn으로 하면, 새로운 운전 조건 P에 의한 계측 데이터 Xp는 하기 (6)식으로 나타낼 수 있고, 새로운 운전 조건 P에 따른 모델 Xp는 하기 (7)식으로 나타낼 수 있다.
Xp=WaXa+WbXb+…+WnXn
Kp=WaKa+WbKb+…+WnKn
여기서, 첨자는 운전 조건을 나타낸다. 예컨대 Xa, Xb, …Xn, Xp는 각각 운전 조건 A, B, …N, P로 에칭 처리했을 때의 계측 데이터를 나타내고 있다. 계측 데이터 X는 예컨대 (8)식에 나타내는 바와 같은 대각행렬로 나타낼 수 있고, 가중 계수 W는 예컨대 (9)식에 나타내는 것 같은 대각행렬로 나타낼 수 있다. 회귀행렬 K는 (10)식에 나타내는 바와 같이, m×n행렬로 나타낼 수 있다. m은 센서 데이터의 수, n은 운전 조건의 수이다.
Figure 112005000883020-pat00001
Figure 112005000883020-pat00002
Figure 112005000883020-pat00003
이와 같이, 운전 조건 중 복수의 제어 파라미터를 변경하는 경우에 대해서도, 새로운 운전 조건 P에 의한 계측 데이터 Xp는 상기 (6)식과 같은 식으로 나타낼 수 있고, 모델 Kp는 (7)식과 같은 식으로 나타낼 수 있으므로, (6)식에 의해서 가중 계수 Wa~Wn을 구하고, 이 가중 계수 Wa~Wn을 (7)식에 적용함으로써, 다변량 해석하지 않고, 간단하게 모델 Kp를 구할 수 있다.
즉, 새로운 운전 조건으로서, 기준이 되는 운전 조건 중 변경하는 제어 파라미터와 동일한 제어 파라미터를 변화시킨 각 운전 조건에 따른 각 계측 데이터와, 다변량 해석에 의해서 작성한 각 모델을 미리 준비해 두면, (6)식, (7)식에 의해서 새로운 모델 Kp를 간단하게 구할 수 있다.
또한, 하부 전극으로의 고주파 전력, 처리실내 압력, 플라즈마 처리를 실시하기 위해서 상기 처리용기 내에 공급되는 복수종의 처리가스의 유량비, 및 상기 피처리체를 냉각하기 위해서 상기 피처리체의 이면에 공급하는 백사이드가스 압력 으로 이루어지는 제어 파라미터 중 적어도 하나를 변화시킨 운전 조건에 대하여, 미리 모델을 작성하는 것이 바람직하다. 실용적으로, 이들 제어 파라미터를 바꾼 운전 조건으로 플라즈마 처리하는 경우가 많기 때문이다.
또한, 상술한 운전 조건의 수n은 예컨대 3~6 정도이다. 이것에 의해서, 예컨대 n=20~50 정도의 운전 조건을 더 적은 n=6 정도의 운전 조건의 데이터에 근거한 모델에 의해서 예측할 수 있다.
또한, 미리 모델을 작성하는 운전 조건의 각 제어 파라미터를 변경하는 범위, 즉 제어 파라미터를 할당하는 범위는 에칭 처리를 실행하고 있을 때에 제어 파라미터가 최대한 변동하는 범위를 상정하고, 이 상정한 범위로 제어 파라미터를 할당하는 것이 바람직하다.
(처리장치의 동작)
다음에, 상기 플라즈마 처리장치(100)의 동작을 설명한다. 소정의 운전 조건을 설정하고, 플라즈마 처리 장치(100)에 의해서 플라즈마 처리를 실행한다. 플라즈마 처리는 미리 다변량 해석에 의해서 모델을 구하기 위한 운전 조건 A~N을 설정하여 실행하는 경우와, 예측하고자 하는 새로운 운전 조건 P를 설정하여 실행하는 경우가 있다.
플라즈마 처리 장치(100)의 운전을 개시하면, 지지체(103)가 볼나사 기구(112)를 거쳐서 처리실(101)의 하부실(101B)까지 하강함과 더불어, 게이트 밸브(106)가 개방한 출입구로부터 웨이퍼(W)를 반입하여 하부 전극(102)상에 탑재한다. 웨이퍼(W)의 반입후, 게이트 밸브(106)가 폐쇄됨과 더불어 배기계(119)가 작동하여 처리실(101)내를 소정의 진공도로 유지한다. 이 때, 가스 도입 기구(115)로부터 He 가스를 백가스로서 소정의 압력으로 공급하고, 웨이퍼(W)와 하부 전극(102), 구체적으로는 정전 척(108)과 웨이퍼(W) 사이의 열전도성을 높여서 웨이퍼(W)의 냉각 효율을 높인다. 또한, 상부 전극(104)의 온도, 하부 전극(102)의 온도, 측벽의 온도를 각각을 소정의 온도로 한다.
한편, 프로세스 가스 공급계(118)로부터 처리 가스를 공급한다. 구체적으로는 예컨대 C5F8가스, O2가스, Ar가스를 각각 소정의 가스 유량비로 공급한다. 이 때, 처리실(101)내의 압력은 소정의 압력이 되도록 한다. 이 상태에서, 각 전극(상부 전극(104), 하부 전극(102))에는 소정의 고주파 전력을 인가한다. 이것에 의해서, 다이폴 링 자석(105)의 작용과 함께 마그네트론 방전이 발생하고, 처리 가스의 플라즈마를 생성하여 예컨대 웨이퍼(W)의 산화막을 에칭한다. 에칭 종료후에는 반입시와는 반대의 조작으로 처리후의 웨이퍼(W)를 처리실(101)내에서 반출하고, 후속 웨이퍼(W)에 대하여 마찬가지의 처리를 반복하고, 소정의 매수를 처리하여 일련의 처리를 종료한다. 그리고, 미리 다변량 해석에 의해서 모델을 작성할 때에 사용하는 트레이닝 웨이퍼에 대해서는 각 웨이퍼(W)의 CD시프트량을 구하고, 이 CD시프트량을 처리 결과 데이터로 한다.
기준이 되는 운전 조건 A에 의해서 플라즈마 처리를 실행하는 경우에는 운전 조건 A의 제어 파라미터로서 예컨대 처리실(101)내의 압력은 4.7Pa로 하고, 상부 전극(104)에 인가하는 고주파 전력은 60MHz의 주파수로 2800W, 하부 전극(102)에 인가하는 고주파 전력은 13.56MHz의 주파수에서 3660W, C5F8가스, O2가스, Ar가스의 유량비는 C5F8 가스 유량/O2 가스 유량/Ar 가스 유량=12sccm/20sccm/1300sccm으로 한다. 기초가 되는 운전 조건 A의 그 외의 제어 파라미터로서, 예컨대 백가스 압력은 센터 압력 13.3hPa, 에지 압력 59.9hPa로 하고, 상부 전극(104)의 온도는 60℃, 하부 전극(102)의 온도는 40℃, 측벽의 온도는 60℃로 한다.
(플라즈마 처리에 관한 정보의 감시 방법)
다음에, 상술한 바와 같은 플라즈마 처리에 의해서 얻어진 계측 데이터 및 처리 결과 데이터를 사용하여 실제의 웨이퍼에 대해서 플라즈마 처리에 관한 정보를 감시하는 방법에 대해서 설명한다. 본 실시예에서는 플라즈마 처리에 관한 정보로서, 예컨대 어느 운전 조건에서 플라즈마 처리했을 때의 처리 결과를 예측하여 감시하는 경우에 대해서 설명한다. 예컨대 운전 조건 P에서 플라즈마 처리했을 때의 처리 결과의 예측을 실행하는 경우에는 운전 조건P에 의한 모델 Kp를 구할 필요가 있다.
따라서, 우선 운전 조건 P에 따른 모델 Kp를 구하는 방법에 대해서 설명한다. 본 실시예에서는 이 모델 Kp를 새로운 다변량 해석을 실행하지 않고 구한다. 여기서는, 운전 조건 P로서는, 예컨대 운전 조건 A를 기준으로 했을 때에, 운전 조건 A에 대해서 전극(하부 전극 또는 상부 전극)에 인가하는 고주파 전력, 처리실내 압력, 처리 가스의 유량비의 3개의 제어 파라미터를 바꾼 것으로 한다. 각 제어 파라미터 미터를 바꾼 운전 조건 A, B, C, D에 의한 계측 데이터를 Xa, Xb, Xc, Xd로 하고, 모델을 Ka, Kb, Kc, Kd로 하면, 상기 (6)식, (7)식에 있어서의 가중 계수 We~Wn을 0으로 한 것에 상당하므로, Xp는 상기의 (11)식, (12)식과 같이 나타낼 수 있다.
Xp=WaXa+WbXb+WcXc+WdXd
Kp=WaKa+WbKb+WcKc+WdKd
따라서, 모델 Ka, Kb, Kc, Kd를 다변량 해석에 의해서 구해둔다. 예컨대 운전 조건 A에 따른 모델 Ka를 구하는 경우에는, 운전 조건 A를 설정하여 플라즈마 처리 장치(100)를 동작시키고, 트레이닝 웨이퍼에 플라즈마 처리를 실시하고, 계측 데이터 Xa 및 처리 결과 데이터 Ya를 취득하여, 계측 데이터 기억부(202), 처리 결과 데이터 기억부(204)에 기억한다. 다음에 해석 처리부(208)에 의해서, 계측 데이터 Xa를 설명 변수로 하고, 처리 결과 데이터 Ya를 목적 변수로 하여, PLS법에 따른 다변량 해석을 실행하여 모델 Ka를 구하고, 해석 처리 결과 기억부(210)에 기억한다. 또한, 트레이닝 웨이퍼는 운전 조건마다 한 장씩 처리하여 계측 데이터를 취득해도 좋고, 또한 운전 조건마다 복수매씩 처리하여 그 평균값을 계측 데이터로 해도 좋다.
또한, 운전 조건 B, C, D에 대해서도, 운전 조건 A의 경우와 마찬가지로, 플라즈마 처리 장치(100)에 있어서 예컨대 직교표 등을 사용하여 결정한 복수의 조건에 의해서, 트레이닝 웨이퍼에 대해서 플라즈마 처리를 실시하고, 계측 데이터 Xb~Xd 및 처리 결과 데이터 Yb~Yd를 취득하고, PLS법에 의해서 모델 Kb~Kd를 구하여, 해석 처리 결과 기억부(210)에 기억한다.
그리고, 실제로 처리 결과의 예측을 실행할 때에는 운전 조건 P를 설정하여 플라즈마 처리 장치(100)에 의해서 운전 조건P에서만 테스트 웨이퍼에 대해서 플라즈마 처리를 실시하고, 계측 데이터 Xp를 취득하고, 계측 데이터 기억부(202)에 기억한다.
이어서, 해석 처리부(208)에 의해서 운전 조건 P에 따른 계측 데이터 Xp, 각 운전 조건 A, B, C, D에 의해서 얻어진 계측 데이터 Xa~Xd를 (11)식에 적용시킴으로써, 가중 계수 Wa~Wd를 구한다. 다음에, 구한 가중 계수 Wa~Wd와 각 운전 조건 A~D에 의해서 구해진 각 모델 Ka~Kd를 (12)식에 적용시켜서 모델 Kp를 구한다.
이것에 의해서, 상술한 모델식(1)에 적용시켜, 하기의 (13)식에 나타내는 것과 같은 운전 조건P에 따른 모델식이 구해진다. 이 모델식(13)에 운전 조건P에 따른 계측 데이터 Xp를 적용시키는 것만으로, 예측값인 처리 결과 데이터 Yp를 구할 수 있다.
Yp=KpXp
이와 같은 방법에 의해서, 또 다른 새로운 운전 조건에 따른 모델을 계속 구하여, 처리 결과를 예측하고, 이들 예측값을 감시한다. 그리고, 예컨대 이 예측값과 설계값의 차이가 허용치를 넘은 경우에는 이상이라고 판단하고, 통지 수단 등에 의해서 통지한다. 또한, 그 모델에 의한 플라즈마 처리에 관한 정보의 변화에 대응시켜서 플라즈마 처리의 운전 조건을 변경하도록 해도 좋다. 예컨대 상기 예측값의 변동을 보정하기 위해서 별도 설정된 알고리즘에 의해서 운전 조건을 변화시키고, 플라즈마 처리 결과가 항상 허용 범위내에 들어가도록 제어하도록 해도 좋다.
또한, 상기의 예에서는 새로운 운전 조건 P는 3개의 제어 파라미터를 바꾼 것이었지만, 그 중 2개의 제어 파라미터를 바꾼 운전 조건에 대한 모델을 작성하는 경우에는 그 각 제어 파라미터에 대한 계측 데이터와 모델에 따른 수식을 작성하면 좋다. 예컨대, 새로운 운전 조건이 제어 파라미터 중 기준이 되는 운전 조건 A에 대해서 처리실내 압력과 전극에 인가하는 고주파 전력을 바꾼 것이라면, 기준이 되는 운전 조건 A와, 대응하는 제어 파라미터만을 바꾼 운전 조건 B, C에 따른 수식으로 나타낸다. 구체적으로는 (6)식, (7)식에서 대응하는 운전 조건 A, B, C의 가중 계수 Wa, Wc 이외의 가중 계수를 0으로 하면 좋다.
이상 상술한 바와 같이, 본 실시예에 따르면, 실제로 웨이퍼의 처리 결과를 예측할 때의 운전 조건 P에 따른 모델 Kp를 다변량 해석을 실행하지 않고 간단하게 구할 수 있다. 이것에 의해서, 처리 장치의 이상 검출, 해당 장치의 상태 예측 또는 피처리체의 상태 예측 등의 정밀도를 높일 수 있음과 동시에, 모델 작성시의 연산 처리의 부담이나 처리 결과 등의 계측의 부담을 경감시킬 수 있다.
또한, 처리 결과를 예측하는 새로운 운전 조건 P가 기준이 되는 운전 조건 A에 대해서 제어 파라미터의 변화량이 적은 경우에는 기준이 되는 운전 조건 A에 대한 새로운 운전 조건 P에 따른 모델 Kp=모델 Ka로 해도 좋다. 예컨대, 처리 결과를 예측하는 새로운 운전 조건 P의 제어 파라미터에 대해서, 기준이 되는 운전 조건 A의 제어 파라미터에 대한 변화량이 ±30%이내인 경우에는 새로운 운전 조건 P에 의한 모델 Kp=모델 Ka로 해도 좋다.
또한, 본 발명에 따르면, 계측 데이터와 플라즈마 처리에 따른 처리 결과 데이터의 상관관계 계수를 모델로 하여 작성하고, 상관관계 계수에 의해서 작성된 상관관계식에 기초하여, 플라즈마 처리의 이상을 판정 또는 예상하는 것도 가능하다. 또한, 상기 상관관계식에 기초하여, 플라즈마 처리의 이상의 발생 원인을 추정하는 것도 가능하다. 또한, 상기 상관관계식을 플라즈마 처리의 변동을 보정하기 위한 기준 데이터로 하는 것도 가능하다.
또한, 본 실시예에서는 다변량 해석으로서 PLS법에 의한 모델식을 작성하는 경우에 대해서 설명했지만, 반드시 이것에 한정되는 것은 아니고, 다변량 해석으로서 주성분 분석에 의한 모델식을 작성하는 경우에 대해서 적용해도 좋다. 예컨대 PLS법에 따르면, 플라즈마 처리에 관한 정보의 감시로서, 예컨대 처리 장치의 이상 을 예상하거나, 이상의 발생원을 추정할 수 있고, 주성분 분석에 의하면, 플라즈마 처리에 관한 정보의 감시로서, 예컨대 처리 장치의 이상을 판정할 수 있다.
또한, 본 실시예에서는 계측 데이터로서 광학 데이터, VI 프로브 데이터를 사용하고 있지만, 트레이스 데이터를 사용해도 좋다. 트레이스 데이터로는 예컨대 각 매스플로우 컨트롤러(118C, 118F, 118I)에 의해서 계측된 가스 유량, APC 밸브(101D)에 의한 APC 개방도, 전력계(109a)로부터 검출된 정전 척(108)의 인가 전류, 인가 전압의 데이터, 압력계(115B)에 의해서 검출되는 백사이드가스의 가스 압력, 정합기(107A)에 있어서의 측정치(예컨대 정합 상태에서의 가변 콘덴서 C1, C2의 포지션, 고주파 전력 공급 라인(전선)과 접지 사이의 전압 Vdc), 전기 계측기(VI 프로브)(107C)에 있어서의 측정치(예컨대 고주파 전력의 진행파 및 반사파 등)을 들 수 있다.
또한, 본 실시예에서는 처리 결과 데이터로서 예컨대 에칭 처리에 의해서 형성된 형상의 치수 등 피처리체의 가공 치수를 사용하고 있다. 이것에 의해서 계측에 시간과 수고가 드는 가공 치수를 높은 정밀도로 예측함으로써, 가공 치수의 감시를 간단하게 실행할 수 있다. 또한, 피처리체의 전체 매수에 대해서도 가공 치수를 높은 정밀도로 예측할 수 있기 때문에, 적절한 감시를 실행할 수 있다.
그 외, 처리 결과 데이터로서는 에칭 처리에 의한 에칭 레이트를 사용해도 좋고, 또한 처리실내의 부생성물의 막두께, 포커스링(110a) 등의 부품의 소모량 등의 장치 상태에 관한 장치 상태 데이터를 사용해도 좋다. 부생성물 막두께, 포커스링(110a) 등의 부품의 소모량을 장치 상태 데이터로서 사용함으로써, 플라즈마 처리 장치(100)의 클리닝 시기나 포커스링(110a) 등의 부품의 교환 시기를 예측하는 것도 가능하다.
또한, 웨이퍼(W)를 에칭 처리하는 경우에 대해서 설명했지만, 에칭 처리 이외의 성막 처리 등의 처리 장치에도 본 발명을 적용할 수 있다. 또한, 피처리체의 웨이퍼에 제한되는 것은 아니다.
이상, 첨부 도면을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예에 대해서 설명했지만, 본 발명은 이러한 예에 한정되지 않는 것은 말할 필요도 없다. 당업자라면, 특허청구의 범위에 기재된 범주내에서 각종 변경예 또는 수정예를 생각해낼 수 있는 것은 명확하고, 그것들에 대해서도 당연히 본 발명의 기술적 범위에 속하는 것으로 이해된다.
예컨대, 상기 플라즈마 처리 장치(100)로서는, 평행 평판형의 플라즈마 에칭 장치에 한정되지 않고, 처리실내에 플라즈마를 발생시키는 헬리콘파 플라즈마 에칭 장치, 유도 결합형 플라즈마 에칭 장치 등에 적용해도 좋다. 또한, 상기 실시예에서는 다이폴 링 자석을 사용한 플라즈마 처리 장치에 적용한 경우에 대해서 설명했지만, 반드시 이것에 한정되는 것은 아니고, 예컨대 다이폴 링 자석을 사용하지 않고 상부 전극과 하부 전극에 고주파 전력을 인가하여 플라즈마를 발생시키는 플라즈마 처리장치에 적용해도 좋다.
본발명에 의하면, 처리장치의 이상 검출, 해당 장치의 상태 예측 또는 피처리체의 상태 예측 등의 정밀도를 높일 수 있다. 이것에 의해서, 항상 정확하게 플라즈마 처리에 관한 정보의 감시를 할 수 있고, 양품률의 저하를 방지하고, 생산성을 향상시킬 수 있다. 또한, 모델을 작성할 때의 부담을 경감시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 플라즈마 처리 방법 및 플라즈마 처리 장치에 적용할 수 있다.

Claims (20)

  1. 처리장치의 운전 조건을 설정하고, 상기 처리장치에 구비된 기밀한 처리용기내에 플라즈마를 발생시켜서 피처리체에 플라즈마 처리를 실시할 때에, 상기 처리장치에 설치된 계측기에 의해서 계측된 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석을 실행하여 모델을 작성하고, 그 모델에 근거하여 플라즈마 처리에 관한 정보를 감시하는, 또는 그 모델에 의한 플라즈마 처리에 관한 정보의 변화에 대응시켜서 플라즈마 처리의 운전 조건을 변경하는 플라즈마 처리 방법에 있어서,
    제 1 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 실행했을 때에, 상기 계측기에 의해서 제 1 계측 데이터를 취득하는 공정과,
    상기 제 1 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석에 의해서 제 1 모델을 작성하는 공정과,
    제 2 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 실행했을 때에, 상기 계측기에 의해서 제 2 계측 데이터를 취득하는 공정과,
    상기 제 2 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석에 의해서 제 2 모델을 작성하는 공정과,
    제 3 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 실행했을 때에, 상기 계측기에 의해서 제 3 계측 데이터를 취득하는 공정과,
    상기 제 3 계측 데이터를 상기 제 1 계측 데이터와 상기 제 2 계측 데이터에 각각 가중 계수를 곱한 것을 더한 가중 부가 계측 데이터로 하는 것에 의해서, 상 기 가중 계수를 구하는 공정과,
    상기 제 1 모델과 상기 제 2 모델에 각각 상기 가중 계수를 곱한 것을 더하는 것에 의해서, 제 3 운전 조건에 근거한 제 3 모델을 구하는 공정을 갖는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 방법.
  2. 처리장치의 운전 조건을 설정하고, 상기 처리장치에 구비된 기밀한 처리용기내에 플라즈마를 발생시켜서 피처리체에 플라즈마 처리를 실시할 때에, 상기 처리장치에 설치된 계측기에 의해서 계측된 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석을 실행하여 모델을 작성하고, 그 모델에 근거하여 플라즈마 처리에 관한 정보를 감시하는, 또는 그 모델에 의한 플라즈마 처리에 관한 정보의 변화에 대응시켜서 플라즈마 처리의 운전 조건을 변경하는 플라즈마 처리 방법에 있어서,
    서로 다른 복수의 운전 조건을 설정하면서 플라즈마 처리를 실행하고, 각 운전 조건에 따른 플라즈마 처리에 의해서 상기 계측기로부터 계측 데이터를 취득하는 공정과,
    상기 각 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석을 실행하여, 각 모델을 작성하는 공정과,
    새로운 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 실행했을 때에, 상기 계측기로부터 새로운 계측 데이터를 취득하는 공정과,
    상기 새로운 계측 데이터를 상기 각 계측 데이터에 가중 계수를 곱한 것을 더한 가중 부가 계측 데이터로 하는 것에 의해서, 상기 가중 계수를 구하는 공정과,
    상기 각 모델에 상기 가중 계수를 곱한 것을 더하는 것에 의해서, 새로운 운전 조건에 근거하는 모델을 구하는 공정을 갖는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 운전 조건은 복수의 파라미터로 이루어지고,
    상기 서로 다른 복수의 운전 조건은 기준이 되는 운전 조건과, 이 기준이되는 운전 조건의 파라미터 중 하나만의 값을 변경한 1이상의 운전 조건으로 구성되고,
    새로운 운전 조건은 기준이 되는 운전 조건에 대하여 적어도 하나의 파라미터의 값이 변경된 것으로서, 그 파라미터는 적어도 상기 서로 다른 복수의 운전 조건에서 변경된 파라미터인 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    변경하는 상기 운전 조건의 파라미터는 상기 처리용기내에 설치된 플라즈마를 발생시키기 위한 전극에 공급하는 고주파 전력, 상기 처리용기내의 압력, 플라즈마 처리를 실시하기 위해서 상기 처리용기내에 공급되는 복수종의 처리가스의 유량비, 상기 피처리체를 냉각하기 위해서 상기 피처리체의 이면에 공급하는 백사이드가스 압력의 군으로부터 선택된 1 이상의 파라미터인 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 모델은 상기 계측 데이터와 상기 플라즈마 처리에 의한 처리 결과 데이터의 상관관계 계수이며,
    상기 상관관계 계수에 의해 작성된 상관관계식에 근거하여 상기 처리 결과를 예측하는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 방법.
  6. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 모델은 상기 계측 데이터와 상기 플라즈마 처리에 의한 처리 결과 데이터의 상관관계 계수이며,
    상기 상관관계 계수에 의해 작성된 상관관계식에 근거하여, 플라즈마 처리의 이상을 판정 또는 예상하는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 방법.
  7. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 모델은 상기 계측 데이터와 상기 플라즈마 처리에 의한 처리 결과 데이터의 상관관계 계수이며,
    상기 상관관계 계수에 의해 작성된 상관관계식에 근거하여, 플라즈마 처리의 이상의 발생원인을 추정하는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 방법.
  8. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 모델은 상기 계측 데이터와 상기 플라즈마 처리에 의한 처리 결과 데이터의 상관관계 계수이며,
    상기 상관관계 계수에 의해 작성된 상관관계식을, 플라즈마 처리의 변동을 보정하기 위한 기준 데이터로 하는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 방법.
  9. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 다변량 해석은 부분 최소 제곱법에 의해 실행하는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 방법.
  10. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 다변량 해석은 주성분 분석법에 의해서 실행하는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 방법.
  11. 운전 조건을 설정하고, 기밀한 처리용기내에 플라즈마를 발생시켜 피처리체에 플라즈마 처리를 실시할 때에, 계측기에 의해서 계측된 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석을 하여 모델을 작성하고, 그 모델에 근거하여 플라즈마 처리에 관한 정보를 감시하는, 또는 그 모델에 의한 플라즈마 처리에 관한 정보의 변화에 대응시켜 플라즈마 처리의 운전 조건을 변경하는 플라즈마 처리 장치에 있어서,
    제 1 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 했을 때에, 상기 계측기에 의해서 제 1 계측 데이터를 기억하는 수단과,
    상기 제 1 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석에 의해서 작성된 제 1 모델을 기억하는 수단과,
    제 2 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 했을 때에, 상기 계측기에 의해서 제 2 계측 데이터를 기억하는 수단과,
    상기 제 2 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석에 의해서 작성된 제 2 모델을 기억하는 수단과,
    제 3 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 했을 때에, 상기 계측기에 의해서 제 3 계측 데이터를 기억하는 수단과,
    상기 제 3 계측 데이터를 상기 제 1 계측 데이터와 상기 제 2 계측 데이터에 각각 가중 계수를 곱한 것을 더한 가중 부가 계측 데이터로 함으로써 상기 가중 계수를 구하는 수단과,
    상기 제 1 모델과 상기 제 2 모델에 각각 상기 가중 계수를 곱한 것을 더하는 것에 의해, 제 3 운전 조건에 근거하는 제 3 모델을 구하는 수단을 마련한 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 장치.
  12. 운전 조건을 설정하고, 기밀한 처리용기내에 플라즈마를 발생시켜 피처리체에 플라즈마 처리를 실시할 때에, 계측기에 의해서 계측된 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석을 실행하여 모델을 작성하고, 그 모델에 근거하여 플라즈마 처리에 관한 정보를 감시하는, 또는 그 모델에 의한 플라즈마 처리에 관한 정보의 변화에 대응시켜 플라즈마 처리의 운전 조건을 변경하는 플라즈마 처리 장치에 있어서,
    서로 다른 복수의 운전 조건을 설정하여 실행한 각 플라즈마 처리에 의해서 상기 계측기로부터 계측된 각 계측 데이터를 기억하는 수단과,
    상기 각 계측 데이터에 근거하여 다변량 해석에 의해서 작성된 각 모델을 기억하는 수단과,
    새로운 운전 조건을 설정하여 플라즈마 처리를 했을 때에, 상기 계측기로부터 새로운 계측 데이터를 기억하는 수단과,
    상기 새로운 계측 데이터를 상기 각 계측 데이터에 가중 계수를 곱한 것을 더한 가중 부가 계측 데이터로 하는 것에 의해서 상기 가중 계수를 구하는 수단과,
    상기 각 모델에 상기 가중 계수를 곱한 것을 더하는 것에 의해서 새로운 운전 조건에 근거하는 모델을 구하는 수단을 마련한 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 운전 조건은 복수의 파라미터로 이루어지고,
    상기 서로 다른 복수의 운전 조건은 기준이 되는 운전 조건과, 이 기준이 되는 운전 조건의 파라미터 중 하나만의 값을 변경한 1 이상의 운전 조건으로 구성되고,
    새로운 운전 조건은 기준이 되는 운전 조건에 대하여 적어도 하나의 파라미터의 값이 변경된 것으로, 그 파라미터는 적어도 상기 다른 복수의 운전 조건에 있 어서 변경된 파라미터인 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    변경하는 상기 운전 조건의 파라미터는, 상기 처리용기내에 마련되어 플라즈마를 발생시키기 위한 전극에 공급하는 고주파 전력, 상기 처리용기내의 압력, 플라즈마 처리를 실시하기 위해서 상기 처리용기내에 공급되는 복수종의 상기 처리 가스의 유량비, 상기 피처리체를 냉각하기 위해서 상기 피처리체의 이면에 공급하는 백사이드가스 압력의 군으로부터 선택된 1 이상의 파라미터인 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 장치.
  15. 제11항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 모델은 상기 계측 데이터와 상기 플라즈마 처리에 의한 처리 결과 데이터의 상관관계 계수이며,
    상기 상관관계 계수에 의해 작성된 상관관계식에 근거하여 상기 처리 결과를 예측하는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 장치.
  16. 제11항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 모델은 상기 계측 데이터와 상기 플라즈마 처리에 의한 처리 결과 데이터의 상관관계 계수이며,
    상기 상관관계 계수에 의해 작성된 상관관계식에 근거하여, 플라즈마 처리의 이상을 판정 또는 예상하는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 장치.
  17. 제11항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 모델은 상기 계측 데이터와 상기 플라즈마 처리에 의한 처리 결과 데이터의 상관관계 계수이며,
    상기 상관관계 계수에 의해 작성된 상관관계식에 근거하여, 플라즈마 처리의 이상의 발생원인을 추정하는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 장치.
  18. 제11항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 모델은 상기 계측 데이터와 상기 플라즈마 처리에 의한 처리 결과 데이터의 상관관계 계수이며,
    상기 상관관계 계수에 의해 작성된 상관관계식을, 플라즈마 처리의 변동을 보정하기 위한 기준 데이터로 하는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 장치.
  19. 제11항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 다변량 해석은 부분 최소 제곱법에 의해서 실행하는 것을 특징으로 하는 플라즈마 처리 장치.
  20. 제11항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 다변량 해석은 주성분 분석법에 의해서 실행하는 것을 특징으로 하는
    플라즈마 처리 장치.
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