KR101113203B1 - 상태 추정 결과에 기초한 샘플링 레이트 조정 - Google Patents

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Abstract

상태 추정 결과에 기초하여 샘플링 레이트를 조정하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 본 방법은 워크피스의 처리와 연관되는 측정 데이터의 수신, 측정 데이터의 적어도 일부에 기초하여 후차 공정 상태의 추정, 및 추정된 후차 공정 상태와 연관되는 에러 값의 결정을 포함한다. 상기 방법은 추정된 후차 공정 상태에 기초하여 복수의 워크피스의 처리, 및 결정된 에러 값에 기초하여 측정될 상기 처리된 워크피스의 샘플링 프로토콜의 조정을 더 포함한다.
샘플링 레이트, 공정 상태, 측정 에러,

Description

상태 추정 결과에 기초한 샘플링 레이트 조정{ADJUSTING A SAMPLING RATE BASED ON STATE ESTIMATION RESULTS}
본 발명은 일반적으로 산업 공정에 관한 것으로서, 특히 공정처리된 워크피스들(workpieces)의 샘플링 레이트를 상태 추정 결과에 기초하여 조정하는 것에 관한 것이다.
반도체 산업에서는 집적회로 디바이스, 예를 들어 마이크로프로세서, 메모리 장치 등의 품질, 신뢰성, 및 작업량을 증가시키고자 하는 경향이 있다. 이러한 경향은 고품질, 더 신뢰성 있게 동작하는 컴퓨터 및 전자 디바이스에 대한 소비자 수요에 의해 가속된다. 이러한 요구는 반도체 디바이스(예컨대, 트랜지스터)의 제조뿐만 아니라 트랜지스터를 포함하는 집적회로 디바이스 제조에 있어서 연이은 개선을 가져왔다. 이에 더하여, 전형적인 트랜지스터 부품의 제조에 있어서 결함의 감소는, 트랜지스터 하나당 전체 비용뿐만 아니라 트랜지스터를 포함하는 집적회로 디바이스의 비용도 또한 낮추고 있다.
일반적으로, 한 세트의 공정 단계는 종종 "로트(lot)"로서 불려지는 웨이퍼 그룹상에서 수행되며, 이는 포토리쏘그래피 스테퍼, 에칭 툴, 증착 툴, 연마 툴, 급속 열 처리 툴, 주입 툴 등을 포함하는 다양한 공정 툴을 사용한다. 반도체 공정 툴에 기초가 되는 기술은 지난 수년 동안 증가된 관심을 불러일으켰으며, 실질적인 개선을 가져왔다.
반도체 공정 라인 동작을 개선하기 위한 일 기술은, 공장 규모의(factory wide) 제어 시스템을 사용하여 다양한 공정 툴(processing tool) 동작을 자동으로 제어하는 것을 포함한다. 제조 툴(manufacturing tool)은 제조 프레임워크 또는 공정 모듈 네트워크와 교신한다. 일반적으로, 각각의 제조 툴들은 장비 인터페이스(equipment interface)에 연결된다. 장비 인터페이스는 머신 인터페이스(machine interface)에 연결되는바, 이는 제조 툴과 제조 프레임워크 사이에서 통신을 용이하게 한다. 머신 인터페이스는 일반적으로 진보된 공정 제어(Advanced Process Control : APC) 시스템의 일부가 될 수 있다. APC 시스템은 제조 모델에 기초하여 제어 스크립트를 초기화하며, 이는 제조 공정을 실행하는데 필요한 데이터를 자동으로 검색하는 소프트웨어 프로그램이 될 수 있다. 종종, 반도체 장치는 다중 공정들을 위한 다중 제조 툴을 통해서 스테이지화될 수 있으며, 이는 처리되는 반도체 장치의 품질에 관련된 데이터를 발생시킨다.
제조 공정 중에, 제조되는 반도체 성능에 영향을 주는 다양한 이벤트가 발생된다. 즉, 제조 공정 단계들에 있어서의 변동은 장치 성능의 변동을 야기한다. 가령, 피처 임계 치수, 도핑 레벨, 파티클 오염, 필름의 광 특성, 필름의 두께, 필름의 균일성 등과 같은 팩터들은 모두, 장치의 최종 성능에 잠재적으로 영향을 미친다. 공정 라인의 다양한 툴은 성능 모델에 따라 제어되어 공정 변화를 감소시키게 된다. 공통으로 제어되는 툴들은 리쏘그래피 스테퍼, 연마 툴, 에칭 툴, 및 증착 툴 등을 포함한다. 전처리 및/또는 후처리 측정 데이터(metrology data)는 툴에 대한 공정 제어기에 제공된다. 후처리 결과를 타겟값에 가능한한 가깝게 만들기 위하여, 공정 시간과 같은 동작 레시피(recipe) 파라메터가 성능 모델 및 측정 데이터에 기초하여 공정 제어기에 의해 계산된다. 이러한 방식으로 변동을 감소시키는 것은, 생산성의 증가, 비용의 감소, 디바이스 성능의 고성능화 등을 가져오게 되며, 이들 모두는 이윤을 증가시킨다.
반도체 제조에서 실행간 제어(run-to-run control)는 일종의 배치 제어(batch control)이며, 여기서 배치(batch)는 웨이퍼 하나만큼 작을 수도 있으며 또는 웨이퍼들의 수개의 로트들만큼 클 수도 있다. 실행간 제어기의 전형적인 출력은 공정 레시피이다. 이러한 레시피는 공정 툴 내에 구축된 "저-레벨(low-level)" 제어기에 대한 세트 포인트(set point)를 정의한다. 이런 방식으로, 실행간 제어기는 온도, 압력, 유량(flow), 및 공정 시간과 같은 공정 변수들에 대해 요구되는 값을 특정함으로써 툴 제어기를 감독한다. 툴 제어기는 이들 변수들을 요구되는 값으로 유지하기 위한 활동들을 초기화한다.
실행간 제어 셋업은 피드백 루프를 포함할 수도 있는바, 공정처리 이후에 측정된 배치 특성들(batch properties)에 기초하여 레시피 파라메터에 대한 조정이 이루어진다. 일반적으로, 웨이퍼(들)에 대한 처리를 제어하기 위해서는, "공정" 상태(예를 들어, 공정 툴의 상태, 웨이퍼의 상태 등)를 알아야 하는 것이 바람직하며, 이는 웨이퍼들의 다음번 배치(next batch)를 처리하기 위한 것이다. 하지만, "공정" 상태는 직접적으로는 측정되지 않는 것이 전형적이며, 이전에 처리된 웨이퍼로부터의 측정값들에 기초하여 추정된다. 시간과 비용 문제 때문에, 배치 내의 모든 웨이퍼들이 측정되지 않을 수도 있다. 예컨대, 일부 구현예에서는, 처리된 5개의 웨이퍼들 마다 하나의 웨이퍼의 출력 특성이 측정된다. 하지만, 이전에 처리된 웨이퍼로부터의 측정에 기초하여 공정 상태가 추정되기 때문에, 고려되는 샘플 측정들의 개수는 공정 상태 추정의 정확성에 영향을 준다. 또한, 추정된 공정 상태의 정확성은 바람직한 타겟값 또는 목적값을 달성하기 위해 공정이 얼마나 잘 제어되는지에 영향을 준다. 따라서, 요구되는 목적을 달성하기 위해 공정을 제어하기에 바람직한 샘플 측정들의 개수를 조정하는 방식이 요구되고 있다.
본 발명의 목적은 상기 제시된 문제점 중 하나 이상을 극복하거나 적어도 그 영향을 감소시키는 것이다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상태 추정 결과에 기초하여 샘플링 레이트를 조정하는 방법이 제공된다. 상기 방법은, 워크피스들의 처리에 관련된 측정 데이터를 수신하는 단계, 상기 측정 데이터의 적어도 일부에 기초하여 후차 공정 상태를 추정하는 단계 그리고 그 추정된 후차 공정 상태에 관련된 에러 값을 결정하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 방법은, 추정된 후차 공정 상태에 기초하여 복수의 워크피스들을 처리하는 단계 및 결정된 상기 에러 값에 기초하여 측정될 상기 처리된 워크피스들의 샘플링 프로토콜을 조정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에서는, 상태 추정 결과에 기초하여 샘플링 레이트를 조정하는 장치가 제공된다. 상기 장치는 제어 유닛에 통신가능하게 연결된 인터페이스를 포함한다. 상기 인터페이스는 워크피스의 처리에 관련된 측정 데이터를 수신한다. 제어 유닛은 측정 데이터의 적어도 일부에 기초하여 후차 공정 상태를 추정하며, 추정된 후차 공정 상태에 관련된 에러 값을 결정하며, 추정된 후차 공정 상태에 기초하여 복수의 워크피스를 처리한다. 또한, 상기 제어 유닛은 결정된 에러 값에 기초하여 측정될 상기 처리된 워크피스의 샘플링 프로토콜을 조정한다.
본 발명의 추가적인 실시예에서는, 명령들을 포함하고 있는 하나 이상의 머신-판독가능한 저장 매체를 포함하는 제품(article)이 제공되는바, 이는 상태 추정 결과에 기초하여 샘플링 레이트를 조정하기 위한 것이다. 상기 하나 이상의 명령들은, 실행되는 때에, 워크피스의 처리에 관련된 측정 데이터를 처리기가 수신하게 하며, 측정 데이터의 적어도 일부에 기초하여 후차 공정 상태를 처리기가 추정하게 하며, 추정된 후차 공정 상태에 관련된 에러 값을 처리기가 결정하게 한다. 또한, 상기 하나 이상의 명령들은, 실행되는 때에, 추정된 후차 공정 상태에 기초하여 복수의 워크피스를 처리기가 처리하게 하며, 결정된 에러 값에 기초하여 측정될 상기 처리된 워크피스들의 개수를 조정하게 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에서는, 상태 추정 결과에 기초하여 샘플링 레이트를 조정하는 시스템이 제공된다. 상기 시스템은 제어기와 공정 툴을 포함한다. 상기 제어기는 워크피스의 처리에 관련된 측정 데이터를 수신하며, 측정 데이터의 적어도 일부에 기초하여 후차 공정 상태를 추정하며, 추정된 후차 공정 상태에 관련된 에러 값을 결정한다. 상기 공정 툴은 추정된 후차 공정 상태에 기초하여 복수의 워크피스를 처리한다. 상기 제어기는 결정된 에러 값에 기초하여 측정될 상기 처리된 워크피스의 개수를 조정한다.
본 발명은 첨부 도면과 함께 고려되는 하기의 상세한 설명을 참조하여 이해되며, 동일 참조 번호는 동일 요소를 식별한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 산업 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 산업 시스템에 구현될 수 있는 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 처리되는 워크피스의 샘플링 프로토콜을 조정하는 방법의 흐름도이다.
본 발명의 다양한 변형 및 대안 형태가 가능하지만, 그 특정 실시예는 도면의 예에 의해 도시되며 본원에서 상세히 설명된다. 하지만, 본원의 특정 실시예의 상세한 설명은 개시된 특정 형태로 본 발명을 제한하려는 것이 아니며, 첨부된 청구범위에 한정된 바와같이 본 발명의 사상 및 범주 내에 드는 모든 변형물, 균등물, 및 대안을 포함하도록 의도된다.
본 발명의 예시적 실시예가 하기에 설명된다. 명확성을 위해서, 실제 구현의 모든 피처(feature)들이 본 명세서에 설명되어 있지는 않다. 물론, 임의의 실제 실시예의 개발에 있어서는, 개발자의 특정한 목적을 달성하기 위해서, 시스템-관련 제약 및 비지니스-관련 제약에 순응하는 것과 같은 구현예별로 특정한 수많은 결정들이 이루어져야 하며, 이는 구현예마다 달라질 수 있음을 이해하여야 한다. 게다가, 이러한 개발 노력은 복잡하며 시간-소모적일 수 있지만, 그럼에도 불구하고 본 명세서에 개시된 바의 이익을 갖는 해당 기술분야의 당업자에게는 이러한 개발 노력이 통상적인 작업임이 이해되어야 한다.
이제 도면들, 특히 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템(100)의 블록도가 도시되어 있다. 예시된 실시예에서, 상기 시스템(100)은 적어도 하나의 공정 동작(process operation)(102)을 수행할 것인바, 이러한 공정 동작은 반도체 제조 공정, 포토그래픽 공정, 화학 공정, 또는 공정 상태(들) 또는 공정 출력이 시간에 따라 변할 수 있는 임의의 공정과 같은 산업 공정이 될 수 있다.
시스템(100)에서, 공정 동작(102)은 하나 이상의 공정 툴(105)을 사용하여 수행될 수 있다. 일반적으로, 수행되는 공정 동작(102)의 특정 타입, 공정 동작(102)에 적용되는 공정 툴(들)(105)의 유형은 특정한 구현예에 의존한다. 예컨대, 화학 산업 공정에서, 공정 동작(102)은 폴리머 공정을 포함할 수 있다. 포토그래픽 공정에서, 공정 동작(102)은 예를 들어 필름(film)의 처리공정을 포함할 수 있다.
예시적인 목적으로, 도 1에 도시된 공정 동작(102)은 반도체 제조 공정의 적어도 일부이며, 이는 예를 들어, 전체 반도체 공정 흐름의 일부가 될 수 있다. 공정 동작(102)의 예는 에칭 공정, 증착 공정, 화학적 기계적 연마(CMP) 공정 등이 될 수 있다. 예시된 실시예에서 공정 툴(105)은, 공정처리된(processed) 워크피스(예컨대, 실리콘 웨이퍼)들을 생산하는데 이용될 수 있는 임의의 반도체 제조 장비의 형태를 취할 수 있다. 반도체 공정은 마이크로프로세서, 메모리 디바이스, 디지털 신호 처리기, 응용 특정 집적회로(ASIC), 또는 다른 유사 디바이스를 포함하는 다양한 집적회로 제품을 생성하는데 이용될 수 있지만, 이에 국한되지는 않는다. 예시적 공정 툴(105)은 노광 툴, 에칭 툴, 증착 툴, 연마 툴, 급속 열 어닐 공정 툴, 시험-장비 툴, 이온 주입 툴, 패키징 툴 등을 포함할 수 있다.
도 1의 시스템(100)에서, 공정 동작(102)은 하나 이상의 공정 툴(105)을 사용하여 수행될 수 있다. 시스템(100)은 공정 동작(102)에서 처리되는 하나 이상의 다양한 양상의 워크피스(예를 들어, 웨이퍼)를 측정하기 위한 하나 이상의 측정 툴(112)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 측정 툴(112)은 워크피스 오프-라인, 인-라인, 또는 이들의 조합 양상을 측정할 수 있다. 예시적 실시예에서, 디스패치 모듈(114)은 측정을 위해 측정 툴(112)에 제공되는 워크피스의 개수를 나타낸다.
하기에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 본 발명의 하나 이상의 실시예에 따르면, 디스패치 모듈(114)은 공정 상태 추정의 결과에 기초하여, 처리된 워크피스들의 측정 빈도(measurement frequency)를 조정한다. 공정 상태 추정의 결과에 따라, 디스패치 모듈(114)은 샘플링 주파수를 증가시키거나, 샘플링 주파수를 감소시키거나 또는 변경하지 않은 채로 그대로 둔다. 본원에서 이용된 바와같이, "샘플링 주파수(sampling frequency)"를 조정하는 것은, 출력 특성이 측정되는 워크피스(예를 들어, 웨이퍼)들의 개수를 증가/감소시키는 것을 포함하거나 또는 소정의 워크피스(들)로부터 취해지는 측정들의 개수를 증가/감소시키는 것을 포함하거나 또는 이들 모두를 포함할 수 있다.
제조 시스템(100)은 APC 프레임워크(120)에 연결된 제조 실행 시스템(MES : Manufacturing Execution System)(115)을 포함할 수 있다. 제조 실행 시스템(115)은 예를 들어, 공정 툴(105)에 의해 수행될 공정들을 결정하거나, 이들 공정들이 언제 수행될지를 결정하거나, 이들 공정들이 어떻게 수행될지 등을 결정할 수 있다. 예시적 실시예에서, 제조 실행 시스템(115)은 APC 프레임워크(120)를 통해 전체 시스템을 관리하고 제어한다.
제조 시스템(100)에 이용되기에 적합한 예시적인 APC 프레임워크(120)는, KLA-Tencor, Inc.에 의해 제공되는 카탈리스트 시스템(Catalyst system)을 사용하여 구현될 수 있다. 카탈리스트 시스템은 국제 반도체 장비 및 물질(Semiconductor Equipment and Materials International)(SEMI) 컴퓨터 집적 제조(Computer Integrated Manufacturing)(CIM) 프레임워크 호환 시스템 기술들을 이용하며 그리고 APC 프레임워크에 기초한다. CIM(SEMI E81-0699 - CIM 프레임워크 도메인 아키텍처에 대한 가 사양) 사양 및 APC(SEMI E93-0999 - CIM 프레임워크 고급 공정 제어 요소에 대한 가 사양) 사양은 캘리포니아, 마운틴 뷰에 본사를 둔 SEMI로부터 공개적으로 입수할 수 있다.
APC 프레임워크(120)는 적어도 하나의 공정 제어기(155)를 포함하는바, 이는 피드백 및/또는 피드포워드 공정을 통해 공정 툴(105)이 바람직한 공정을 수행하는 것을 도와주며, 이에 따라 바람직한 결과를 얻게 한다. 예시적인 실시예에서 공정 제어기(155)는 제어 유닛(156), 저장 유닛(157), 저장 유닛(157)에 저장될 수 있는 공정 모델(158)을 포함한다. 공정 제어기(155)는 추정기 모듈(180)로부터의 입력에 적어도 기초하여, 공정 툴(105)에 대한 후차 제어 이동(next control move)을 결정하기 위해 공정 모델(158)을 사용한다. 공정 제어기(155)에 의해 취해지는 특정한 제어 동작들은, 공정 툴(105)에 의해 수행되는 특정 공정, 및 추정기 모듈(180)의 출력에 의존한다.
공정 모델(158)은 공지된 선형 또는 비-선형 기술을 사용하여 경험적으로 개발될 수 있다. 공정 모델(158)은 비교적 단순한 방정식-기반 모델(equation-based model)(예를 들어, 선형, 지수, 가중 평균 등) 또는 신경 네트워크 모델, 기본 요소 분석법(principal component analysis)(PCA) 모델, 부분 최소 제곱 프로젝션/잠복 구조(partial least square projection/latent structures)(PLS) 모델 등과 같은 다소 복잡한 모델이 될 수 있다. 공정 모델(158)의 특정 구현은 선택된 모델링 기술 및 제어되는 공정에 따라 달라질 수 있다. 일 실시예에서, 공정 제어기(155)는 공정 동작(102)에 관련되는 인입 "상태" 정보를 유지하며, 여기서 "상태" 정보는, 측정 데이터를 수집하기 위해 선택된 웨이퍼의 특성들(예를 들어, 웨이퍼 상태 데이터) 및/또는 피제어 공정 툴(105)에 관한 공지의 상태 정보(예를 들어, 툴 상태 데이터)에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 용어 "공정" 상태는 본원에서 "워크피스" 상태 및/또는 "공정" 툴 상태를 표시하기 위해 사용된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 공정 제어기(155)는 샘플링 모듈(182)을 포함한다. 하기에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 샘플링 모듈(182)은 추정기 모듈(180)의 공정 상태 추정 결과에 적어도 기초하여, 처리된 웨이퍼의 샘플링 주파수를 조정하기 위해 디스패치 모듈(114)에 지시(indication)를 제공한다.
추정기 모듈(180)은 이전에 처리된 워크피스 및 이전에 추정된 상태에 관련된 측정 데이터에 기초하여 공정 툴(105)의 후차 툴 상태(또는 후차 공정 상태)를 추정한다. 본원에서 이용된 바와같이. 용어 "후차 툴 상태(next tool state)"는 워크피스들의 후차 배치(next batch)가 처리되기 이전의 공정 툴(105)의 상태를 말한다. 추정된 후차 툴 상태에 기초하여, 공정 제어기(155)는 공정 툴(105)에 대한 후차 레시피 또는 제어 이동(control move, 즉, 공정 파라미터의 조정)을 생성한다. 예컨대, 에칭 공정 환경에서, 추정기 모듈(180)은 수신된 측정 데이터(예를 들어, 에칭 깊이)에 기초하여 공정 툴(105)의 에칭율을 추정하며, 이후에 공정 제어기(155)는 공정 툴(105)의 추정된 에칭율에 기초하여 후차 워크피스(예를 들어, 웨이퍼)를 에칭해야 하는 에칭 시간(예를 들어, 레시피)을 결정한다.
예시적인 목적으로, 공정 동작(102)은 에칭 공정이며 공정 툴(105)은 에칭 툴인 경우에 추정기 모듈(180)에 대해 설명한다. 하지만, 추정기 모듈(180)의 응용은 이러한 예시에 국한되지 않으며, 이는 임의의 바람직한 산업 공정에 응용가능함을 이해해야 한다. 예시적인 실시예에서, 추정기 모듈(180)은 에칭 공정의 시스템 역학을 설명하는 상태 공간 모델을 사용하는바, 에칭 공정은 도 1의 공정 동작(102)에 의해 도시된다. 본원에서는 예시적인 목적으로, 공정 툴(105)의 에칭율의 동적 특성은 식(1) 및 (2)에서 보여지는 선형 드리프트 모델을 사용하여 설명될 수 있다:
x(k+1) = Ax(k)+υ(k), (1)
y(k) = Cx(k)+w(k), (2)
여기서 A 및 C의 예시적 값은
Figure 112005055859449-pct00001
및
Figure 112005055859449-pct00002
가 될 수 있다.
예시적인 일례에서,
Figure 112009003057974-pct00003
이며, 따라서 이는 두개의 상태들 즉, 에칭율 상태 x1(k) 및 드리프트 상태의 슬로프 x2(k)를 포함한다. 상기 식에서, y(k)는 출력 측정(예를 들어, 실제로 측정된 에칭율)을 나타내며, υ(k)는 공정 잡음 항을 나타내며, w(k)는 측정 잡음을 나타낸다.
예시적 실시예에서 추정기 모듈(180)은 공정 툴(105)의 후차 상태를 예측하거나 후차 공정 상태를 예측하는 칼만 필터(Kalman filter)를 포함한다. 대안 실시예에서, 다른 필터 또는 필터링 기술이 후차 공정 또는 툴 상태를 예측하는데 이용된다. 추정기 모듈(180)이 칼만 필터를 포함하기 때문에, (식 (1) 및 (2)에 보여진 상태 공간 모델에 기초하여) 필터의 정상 상태의 일반적 형태는 식(3)으로 표시된다:
Figure 112005055859449-pct00004
= A
Figure 112005055859449-pct00005
+ J[k](y[k]-C
Figure 112005055859449-pct00006
), (3)
여기서
Figure 112005055859449-pct00007
는 x(k)의 추정치이며, J[k]는 칼만 필터 이득이다. 식 (3)에 보여진 바와같이, 후차 추정 공정 상태,
Figure 112005055859449-pct00008
,는 전형적으로 이전 상태 추정
Figure 112005055859449-pct00009
및 측정 y(k)에 기초하여 계산된다.
식(3)의 칼만 필터 이득, J[k],은 식(4)에서 정의된다:
J[k] = AP[k]CT(R + CP[k]CT)-1 (4)
칼만 필터 이득, J[k]는 P에 대한 대수 리카티 방정식(Algebraic Riccati Equation)을 풀음으로써 계산될 수 있으며, 여기서 에러 분산을 나타내는 P는 식(5)에 의해 정의된다:
P[k+1] = A(P[k]-P[k]CT(R+CP[k]CT)-1 CP[k])AT + Q (5)
도시된 예에서, Q 및 R은 w(k) 및 υ(k) 각각의 공분산(covariance)이며, 여기서 Q 및 R은 공정 또는 공정 동작(102)에 관련된 잡음항을 나타낸다.
워크피스 측정이 이용가능하지(취해지지) 않은 때에는, 전형적으로 공정 모델의 결정 부분(deterministic part)만이 공정 상태를 갱신하는데 사용될 수 있다(즉, x[k+1]=Ax[k] 및 y[k]=Cx[k]), 여기서 대응 후차 상태 및 추정 에러 분산은 각각
Figure 112011008268662-pct00010
=A
Figure 112011008268662-pct00011
및 P[k+1]=AP[k]AT + Q이다. 따라서, 어떤 워크피스 측정(들)도 이용가능하지 않은 때에는, 추정 에러 분산은 증가하기 시작하여 시간이 무한대로 접근함에 따라 무한대로 접근한다. 출력 잡음 분산은 P[k]가 증가하는 속도에 영향을 미친다.
공정 툴(105)의 후차 상태를 추정함에 있어서, 추정기 모듈(180)의 칼만 필터는 Q 및 R 공분산 매트릭스를 사용하여 공정 잡음 및 측정 잡음과 같은 잡음 항을 고려한다. 예시적 예에서, Q 매트릭스는 측정 잡음(예를 들어, 측정 툴, 인간 등으로 인한 측정 에러)과 관련되며, R 매트릭스는 공정 잡음(예를 들어, 스텝 교란(step disturbance), 파워 불안정 등)과 관련된다. Q 및 R 매트릭스의 크기는 변할 것이며(예를 들어, 2 × 2, 4 × 4, 100 × 100 매트릭스), 이는 소정의 공정에 대해 모니터링되는 입력 및 출력의 개수에 의존한다. Q 및 R 매트릭스에서, 상이한 우선 번호(priority number)(또는 값)가 입력과 연관되는 잡음을 고려하기 위해 공정 입력에 지정될 수 있다.
도시된 실시예에서 공정 제어기(155)는, 서술된 기능들을 구현하기 위해 소프트웨어로 프로그램된 컴퓨터이다. 하지만, 본 기술분야의 당업자에게 이해되는 바와 같이, 특정 기능을 구현하도록 설계된 하드웨어 제어기가 또한 사용될 수 있다. 게다가. 본원에서 설명된 바와같이, 공정 제어기(155)에 의해 수행되는 기능은 시스템 전체에 걸쳐서 분산되어 있는 다수의 제어기 디바이스들에 의해 수행될 수도 있다. 추가적으로, 공정 제어기(155)는 공정 툴(105)에 상주하는 독립형 제어기가 될 수도 있으며 또는 집적회로 제조 설비에서 시스템 제어 동작의 일부가 될 수도 있다. 본원에서 이용된 바와같이, 용어 "모듈"은 소프트웨어, 하드웨어, 또는 임의의 이들의 조합으로 구현될 수 있다.
특별히 달리 언급되지 않았다거나 또는 상기 논의로부터 자명한 바와같이, "처리" 또는 "연산" 또는 "계산" 또는 "결정" 또는 "디스플레이" 등과 같은 용어는 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자적인 컴퓨팅 디바이스의 동작 및 처리를 말하며, 이는 컴퓨터 시스템의 레지스터 및 메모리 내의 물리적, 전기적인 양으로서 표시된 데이터를 조작하거나 컴퓨터 시스템의 메모리 또는 레지스터 또는 다른 정보 저장소, 전송 디바이스 또는 디스플레이 디바이스 내에서 물리적인 양으로 유사하게 표시되는 다른 데이터로 변환한다.
도 1의 시스템(100)의 블록도에 도시된 구성요소들은 단지 예시적인 것들이며, 대안적인 실시예에서는 더 많거나 또는 더 적은 구성요소들이 본 발명의 사상 또는 범주를 벗어남이 없이 이용될 수 있음을 이해해야 한다. 일례로서, 본 발명의 일 실시예에서는, 시스템(100)의 다양한 구성요소들은 APC 프레임워크(120) 없이도 서로 통신할 수 있다. 추가적인 일례로서 일 실시예에서, 공정 툴(105), 측정 툴(112), 및/또는 MES(115)는 관련된 장비 인터페이스(미도시)를 통해 APC 프레임워크(120)와 각각 인터페이스할 수 있다. 추가적으로, 도 1의 시스템(100)의 디스패치 모듈(114)과 같은 다양한 요소가 독립형 요소로서 도시되었지만은, 대안 실시예에서, 이런 요소는 시스템(100)의 다른 요소와 통합될 수 있음을 주목해야 한다.
도 2를 참조하면, 도 1의 제조 시스템(100)에서 구현될 수 있는 방법의 흐름도가 본 발명의 일 실시예에 따라 도시된다. 예시적 목적으로, 도 2의 방법은 에칭 공정 환경에서 설명된다. 특히, 도 2의 방법은 소정의 공정 실행(process run)과 연관되어 수행되는 예시적 단계를 도시한다. 이 단계들은 각 공정 실행(process run)에 대해 바람직한 바와같이 반복될 수 있다.
제조 시스템(100)에서, 워크피스의 제 1 배치가 공정 툴(105)에 의해 처리된 이후에(또는 처리된 때에), 측정 툴(112)(또는 인-시츄(in-situ) 측정 툴)은 처리된 워크피스의 하나 이상의 출력 특성을 측정한다(단계 212). 에칭 공정 환경에서, 측정 데이터는 예를 들어, 임계 치수, 처리되는 웨이퍼 상에 형성된 피처의 프로파일 및/또는 에칭 깊이를 포함할 수 있다. 측정 데이터는 공정 제어기(155)의 추정기 모듈(180)에 제공되며 이에 의해 수신된다(단계 215).
단계 220에서 추정기 모듈(180)은 후차 공정 상태를 추정한다. 설명된 바와 같은 에칭 공정에서, 후차 공정 상태는 에칭율이다. 일 실시예에서, 추정기 모듈(180)은 상기 식 (3)을 사용하여 후차 공정 상태,
Figure 112011008268662-pct00012
,를 추정한다. 추정된 에칭율에 기초하여, 공정 제어기(115)는 공정 툴(105)에 대한 제어 이동(예를 들어, 에칭 시간)을 결정한다. 일반적으로, 추정된 공정 상태의 정확성은 공정이 바람직한 타겟값 또는 목적값을 얻기 위해 얼마나 양호하게 제어되는지에 영향을 미친다.
추정기 모듈(180)은 후차 공정 상태의 추정(단계 220)에 관련된 에러 값을 결정한다(단계 225). 일 실시예에서, 에러 값은 추정된 공정 상태가 공정 툴(105)의 실제 상태에 얼마나 가까운지를 표시할 수 있다. 즉, 비교적 높은 에러 값은, 후차 제어 이동을 결정하기 위해 공정 제어기(155)에 의해 이용되는 추정된 공정 상태 값이 실제 공정 상태를 나타내고 있지 않으며, 이에 따라 예상되는 편차보다 더 큰 편차가 공정 결과에서 발생하게 됨을 나타낸다. 대조적으로, 비교적 작은 에러 값은, 추정된 상태 값이 실제 공정 상태 값에 가까움을 나타낸다. 다양한 에러 값 중 임의의 하나가 결정될 수 있다(단계 225). 예컨대, 추정기 모듈(180)은 단계 230에서 예측 에러 값을 결정할 수 있는바, 이는 처리된 워크피스의 측정된 출력 특성과 의도된 타겟 값 사이에서의 차이를 나타낸다. 일 실시예에서, 두개 이상의 예측 에러 값들이 계산되는 경우(예를 들어, 측정된 각각의 워크피스에 대해 하나씩인), 상기 복수의 계산된 에러 값들은 조합되어(예컨대, 평균화되어) 합성 에러 값을 만들 수도 있다. 이후에, 이 차이는 예측 에러 값을 확인하기 위해 합성 값과 타겟 값 사이에서 결정될 수 있다(단계 230).
일 실시예에서, 추정기 모듈(180)은 에러 분산 값을 결정할 수 있는바(단계 235), 이는 공정 상태의 추정(단계 220)에 관련된 값이다. 추정기 모듈(180)이 후차 공정 상태를 추정하기 위해 식(3)을 이용한다고 가정하면, 후차 공정 상태의 추정에 관련된 에러 분산 값은 상기 식(5)를 P에 대해 풀음으로써 계산될 수 있다.
단계 225에서 결정된 에러 값에 기초하여, 샘플링 모듈(182)(도 1 참조)은 단계 240에서 측정될 상기 처리된 워크피스의 샘플링 프로토콜을 조정한다. 단계 240에서 샘플링 프로토콜의 조정은 측정될 상기 처리된 워크피스의 샘플링 주파수의 조정, 측정될 상기 처리된 워크피스 상에 형성된 피처의 개수, 및/또는 측정될 피처의 타입을 조정하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에서는, 처리된 워크피스로부터 바람직한 샘플 측정의 개수(또는 타입)를 증가시키거나 감소시키도록 디스패치 모듈(114)에 지시함으로써 샘플링 프로토콜이 조정된다. 만일 샘플링 주파수를 변경하지 않는 것이 바람직하다면, 샘플링 모듈(182)은 그와 같이 디스패치 모듈(114)에 지시하거나, 또는 대안적으로는 디스패치 모듈(114)에 아무런 지시를 제공하지 않을 수 있는바, 이는 샘플링 주파수를 변경하지 않는 것이 바람직하다는 것을 나타낸다. 샘플링 프로토콜을 조정하는 동작(단계 240)의 일 실시예는 도 3에 도시되어 있으며, 이에 대해서는 이후에 설명될 것이다.
도 2에서, 공정 툴(105)은 추정된 후차 공정 상태에 기초하여 워크피스들의 후차 배치(next batch)를 처리한다(단계 250). 에칭 공정 환경에서, 공정 툴(105)은 레시피(또는 제어 이동)에 따라 웨이퍼를 에칭하는바, 레시피는 추정된 에칭율에 기초하여 생성된다.
측정 툴(112)은 조정된 샘플링 프로토콜(240)에 기초하여, 처리된 워크피스들 중에서 선택된 소정 개수를 측정한다(255). 따라서, 예를 들어, 만일 샘플링 모듈(182)이 (240)에서 샘플링 주파수를 증가시킨다면, 측정 툴(112)은 하나 이상의 이전 공정 실행 동안에 취해진 것보다 많은 측정을 하게 될 것이다. 예를 들어 측정 툴(112)은, 샘플링되는 처리된 워크피스들의 개수를 증가시키거나, 측정될 처리된 워크피스들의 피처들의 개수를 증가시키거나 또는, 이들을 조합함으로써 더 많은 측정을 할 수 있다. 전술한 바와 같이 다른 경우에 있어서는, 측정 툴(112)은 이전보다 더 적은 수의 처리된 워크피스를 측정할 수 있다. 처리된 워크피스들을 측정한다는 것은, 처리된 워크피스들의 하나 이상의 피처들 또는 출력 특성들(예를 들어, 증착 두께, 에칭 깊이, 임계 치수)을 측정하는 것을 포함할 수 있다.
도 3에서, 샘플링 모듈(182)은 블록(225)에서 결정된 에러 값이 사전선택된 제 1 드레쉬홀드 값보다 큰지를 결정하며(310), 만일 그러하다면, 샘플링 모듈(182)은 디스패치 모듈에게 지시하여 샘플링 주파수를 증가시키도록 한다(315). 샘플링 주파수의 증가는 바람직할 수 있는데, 왜나하면 사전선택된 제 1 드레쉬홀드 값보다 에러값이 크다는 것은, 추정된 공정 상태 값이 실제 공정 상태를 나타내고 있지 않음을 의미하며, 따라서 공정 상태 추정을 개선하기 위해서는 더 많은 측정들이 필요하기 때문이다. 여기서, 추정된 공정 상태 값은 후차 제어 이동을 결정하기 위해 공정 제어기(155)에 의해 이용된다. 본 발명의 일 실시예에서, 상기 샘플링 모듈(182)은 에러 값의 크기에 의존하여, 바람직한 새로운 샘플링 주파수를 디스패치 모듈(114)에게 지시할 수 있다. 사전선택된 제 1 드레쉬홀드 값에 지정되는 특정한 값은 구현예별로 달라질 수 있음을 이해해야 한다.
만일, 에러 값이 사전선택된 제 1 드레쉬홀드 값보다 크지 않는 경우(310), 샘플링 모듈(182)은 에러 값이 사전선택된 제 2 드레쉬홀드 값보다 작은지를 결정한다(320). 만일 에러 값이 제 2 드레쉬홀드 값보다 작은 경우, 일 실시예에서, 샘플링 모듈(182)은 디스패치 모듈(114)에게 샘플링 주파수를 감소시키도록 지시한다(330). 샘플링 주파수의 감소는 바람직할 수 있는데, 왜나하면 사전선택된 제 2 드레쉬홀드보다 에러 값이 낮다는 것은, 추정된 공정 상태 값이 실제 공정 상태에 비교적 가깝다는 것을 의미하며, 따라서 요구되는 측정 개수가 공정 상태 추정에 실질적으로 악영향을 미침이 없이도 감소될 수 있기 때문이다. 대안적인 실시예에서 샘플링 모듈(182)은, 복수의 에러 값이 사전선택된 제 2 드레쉬홀드 값보다 작은 것으로 결정될 때까지 샘플링 주파수를 감소시키라는 지시를 제공하지 않을 수도 있다. 즉, 샘플링 주파수는, 다수의 연속되는 에러 값들(여러개의 공정 실행에 관련되는)이 제 2 드레쉬홀드 값보다 낮아진 이후에만 감소된다. 일 실시예에서, 샘플링 모듈(182)은 에러 값의 크기에 의존하여, 바람직한 새로운 샘플링 주파수를 디스패치 모듈(114)에게 지시할 수 있다. 사전선택된 제 2 드레쉬홀드 값으로 선택된 특정한 값은 구현예에 따라 달라질 수 있다.
만일 에러 값이 사전선택된 제 1 드레쉬홀드 값보다 크지 않으며, 사전선택된 제 2 드레쉬홀드 값보다 작지 않은 경우, 도시된 실시예에서, 샘플링 모듈(182)은 디스패치 모듈(114)에게 샘플링 주파수에 대한 어떠한 변경도 바람직하지 않음을 지시할 수 있다. 대안적인 실시예에서, 샘플링 주파수에 대한 어떠한 변경도 바람직하지 않은 것으로 결정된다면, 샘플링 모듈(182)은 디스패치 모듈(114)에게 어떠한 지시도 제공하지 않는바, 즉 샘플링 모듈(182)은 이전 샘플링 주파수(또는, 소정의 디폴트 샘플링 주파수)에서 샘플링을 계속할 것이다.
본 발명의 하나 이상의 실시예는 공정 상태 추정의 결과, 특히, 공정 상태 추정에 관련된 에러 값에 기초하여, 필요한 샘플링 프로토콜을 조정한다. 예컨대, 에러가 비교적 크다고 결정되는 경우에는 샘플링 레이트가 증가될 수 있으며, 비교적 작다고 결정되는 경우에 샘플링 레이트가 감소될 수 있다. 이와 달리, 에러가 비교적 크지도 않으며 비교적 작지도 않다고 결정되는 경우에는 샘플링 프로토콜은 변경되지 않을 것이다. 샘플링 주파수를 바람직하게 조정함으로써, 요망하는 목적을 달성하기 위한 효율적이며 효과적인 공정 제어 방식이 제공될 수 있다.
다양한 시스템 계층들, 루틴들, 또는 모듈들이 제어 유닛(156)에 의해 실행가능하다(도 1 참조). 본원에서 이용되는 바와 같이, 용어 "제어 유닛"은, 마이크로프로세서, 마이크로콘트롤러, 디지털 신호 처리기, 프로세서 카드(하나 이상의 마이크로프로세서 또는 제어기를 포함함), 또는 다른 제어 디바이스 혹은 연산 디바이스를 포함할 수 있다. 상기 논의에서 언급된 저장 유닛(157)(도 1 참조)은 데이터 및 명령을 저장하기 위한 하나 이상의 머신-판독가능한 저장 매체를 포함할 수 있다. 저장 매체는 상이한 형태의 메모리를 포함할 수 있는바, 이는 동적 또는 정적 랜덤 액세스 메모리(DRAM 또는 SRAM), 소거가능 및 프로그램가능한 읽기 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능하며 프로그램가능한 읽기 전용 메모리(EEPROM) 및 플래쉬 메모리와 같은 반도체 메모리 디바이스를 포함하는 메모리; 플로피 디스크, 고정형(fixed) 디스크, 분리형(removalbw) 디스크와 같은 자기 디스크; 테이프를 포함하는 다른 자기 매체; 그리고 콤팩트 디스크(CD) 또는 디지털 비디오 디스크(DVD)와 같은 광 매체를 포함할 수 있다. 다양한 시스템에서 다양한 소프트웨어 계층, 루틴, 및 모듈을 구성하는 명령은 각 저장 디바이스에 저장될 수 있다. 각 제어 유닛에 의해 명령이 실행될 때에 상기 명령은 대응 시스템에 프로그램된 동작을 수행하도록 한다.
본원에서 교시(teaching)의 이익을 갖는 본 기술분야의 당업자에게는 자명한, 상이하지만 등가의 방식으로 본 발명이 변형 및 실시될 수 있기에, 상기 개시된 특정 실시예들은 단지 예시적인 것에 불과하다. 더욱이, 하기의 청구범위에서 설명되는 것 이외에, 본원에서 도시된 구성 또는 설계의 상세한 설명에 국한되어서는 아니된다. 따라서, 상기 개시된 특정 실시예는 변경되거나 변형될 수 있으며, 이런 모든 변화는 본 발명의 사상 및 범주 내의 것으로 고려됨이 분명하다. 따라서, 본원에서 요구하는 보호범위는 하기의 청구범위에서 제시된 바와 같다.

Claims (10)

  1. 공정처리된 반도체 디바이스용 워크피스들(workpieces)의 샘플링 레이트를 장치를 이용하여 조정하는 방법으로서, 상기 장치는 인터페이스 및 상기 인터페이스에 접속되어 통신하는 제어 유닛을 포함하며,
    공정에 의해 이전에 처리된 하나 이상의 반도체 디바이스용 워크피스들에 관련된 측정 데이터를 측정 툴로부터 상기 인터페이스가 수신하는 단계와;
    상기 측정 데이터의 적어도 일부에 기초하여 상기 공정의 후차 공정 상태를 상기 제어 유닛이 추정하는 단계와;
    상기 추정된 후차 공정 상태에 관련된 에러 값을 상기 제어 유닛이 결정하는 단계와, 상기 에러 값은 현재 공정 상태에 관련된 에러 값, 공정 잡음, 하나 이상의 상태 공간 매트릭스 중 적어도 하나에 기초하여 결정되며; 그리고
    후속적으로 처리되는 반도체 디바이스용 워크피스들의 샘플링 프로토콜을 상기 결정된 에러 값에 기초하여 상기 제어 유닛이 조정하는 단계를 포함하며,
    상기 후속적으로 처리되는 워크피스들은 상기 추정된 후차 공정 상태에 기초하여 처리되는 것을 특징으로 하는 공정처리된 반도체 디바이스용 워크피스들의 샘플링 레이트를 조정하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 후차 공정 상태를 추정하는 단계는,
    이전 상태 추정 및 상태 공간 모델에 기초하여 상기 후차 공정 상태를 추정하는 것을 포함하는 공정처리된 반도체 디바이스용 워크피스들의 샘플링 레이트를 조정하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 샘플링 프로토콜을 조정하는 단계는,
    측정될 상기 후속적으로 처리되는 워크피스들의 개수, 측정될 상기 후속적으로 처리되는 워크피스들 상에 형성된 피처(feature)들의 개수, 및 측정될 피처들의 타입 중 적어도 하나를 조정하는 것을 포함하는 공정처리된 반도체 디바이스용 워크피스들의 샘플링 레이트를 조정하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 에러 값을 결정하는 단계는,
    상기 추정된 후차 공정 상태에 관련된 에러 분산을 결정하는 것을 포함하는 공정처리된 반도체 디바이스용 워크피스들의 샘플링 레이트를 조정하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 후속적으로 처리되는 워크피스들의 개수를 조정하는 단계는,
    상기 에러 분산이 사전선택된 드레쉬홀드 값보다 큰 경우, 측정될 상기 후속적으로 처리되는 워크피스들의 개수를 증가시키는 것을 포함하는 공정처리된 반도체 디바이스용 워크피스들의 샘플링 레이트를 조정하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    복수의 공정 실행들(process runs) 각각에 대해 에러 분산을 결정하는 단계를 더 포함하며,
    상기 후속적으로 처리되는 워크피스들의 개수를 조정하는 단계는,
    상기 복수의 공정 실행들 각각에 대한 에러 분산이 상기 사전선택된 드레쉬홀드 값보다 작은 경우, 측정될 상기 후속적으로 처리되는 워크피스들의 개수를 감소시키는 것을 포함하는 공정처리된 반도체 디바이스용 워크피스들의 샘플링 레이트를 조정하는 방법.
  7. 반도체 디바이스용 워크피스들의 공정에 의한 처리에 관련된 측정 데이터를 측정 툴로부터 수신하는 인터페이스와; 그리고
    상기 인터페이스에 접속되어 통신하는 제어 유닛(155)
    을 포함하여 구성되며,
    상기 제어 유닛(155)은,
    상기 측정 데이터의 적어도 일부에 기초하여 상기 공정의 후차 공정 상태를 추정하며 그리고 상기 추정된 후차 공정 상태에 관련된 에러 값을 결정하는 추정기(180)와; 그리고
    후속적으로 처리되는 반도체 디바이스용 워크피스들의 샘플링 프로토콜을 상기 결정된 에러 값에 기초하여 조정하는 샘플링 모듈(182)
    을 포함하며,
    상기 후속적으로 처리되는 워크피스들은 상기 추정된 후차 공정 상태에 기초하여 처리되는 것을 특징으로 하는 장치(120).
  8. 제7항에 있어서,
    상기 추정기(180)는, 이전의 상태 추정에 기초하여 칼만 필터(Kalman filter)를 사용하여 상기 후차 공정 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 추정기(180)는, 상기 추정된 후차 공정 상태에 관련된 에러 분산을 결정함으로써 상기 에러 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 샘플링 유닛(182)은,
    상기 에러 분산이 사전선택된 드레쉬홀드 값보다 큰 경우에는 측정될 상기 후속적으로 처리되는 워크피스들의 개수를 증가시키며, 상기 에러 분산이 사전선택된 드레쉬홀드 값보다 작은 경우에는 상기 후속적으로 처리되는 워크피스들의 개수를 감소시키도록 된 것을 특징으로 하는 장치.
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