KR101708078B1 - 플라즈마 챔버의 검정을 위한 에칭 레이트 균일성을 예측하는 방법 및 장치 - Google Patents

플라즈마 챔버의 검정을 위한 에칭 레이트 균일성을 예측하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

기판들의 기판 프로세싱 동안 프로세싱 챔버의 건전성 상태를 검정하기 위해 에칭 레이트 균일성을 예측하는 방법이 제공된다. 방법은 레시피를 실행하는 것과 제 1 세트의 센서들로부터 프로세싱 데이터를 수신하는 것을 포함한다. 방법은 서브시스템 건전성 확인 예측 모델을 사용하여 프로세싱 데이터를 분석하여 계산된 데이터를 결정하는 것을 더 포함하며, 계산된 데이터는 에칭 레이트 데이터와 균일성 데이터 중 적어도 하나를 포함한다. 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은 일 세트의 비-필름 기판들의 유사한 프로세싱 동안 수집된 프로세싱 데이터와 일 세트의 필름 기판들로부터의 측정 데이터를 상관시킴으로써 구성된다. 방법은 또한 서브시스템 건전성 확인 예측 모델에 의해 정의된 일 세트의 제어 한계들에 대한 계산된 데이터의 비교를 수행하는 것을 포함한다. 방법은 또한 계산된 데이터가 상기 일 세트의 제어 한계들 밖에 있는 경우 경고를 발생하는 것을 더 포함한다.

Description

플라즈마 챔버의 검정을 위한 에칭 레이트 균일성을 예측하는 방법 및 장치{METHODS AND APPARATUS TO PREDICT ETCH RATE UNIFORMITY FOR QUALIFICATION OF A PLASMA CHAMBER}
플라즈마 프로세싱에 있어서의 진보는 반도체 산업에 있어서의 성장을 제공했다. 오늘날의 경쟁 시장에서, 낭비를 최소화하고 고품질 반도체 디바이스를 생산하는 능력은 디바이스 제조자에게 경쟁력을 제공한다. 이에 따라, 프로세싱 환경의 엄격한 제어가 기판 프로세싱 동안 만족스러운 결과를 달성하기 위해 일반적으로 요구된다.
당업자는 프로세싱 챔버의 조건이 생산되고 있는 반도체 디바이스의 품질에 영향을 줄 수 있다는 것을 알고 있다. 이에 따라, 프로세싱 챔버를 정확히 검정하는 (qualify) 능력은 프로세싱 툴의 소유의 비용을 감소시키며 낭비를 감소시킬 수도 있다. 일 예에서, 프로세싱 챔버를 정확히 검정함으로써, 레시피가 챔버 조건을 설명하도록 조정될 수도 있다. 다른 예로서, 프로세싱 챔버를 정확히 검정함으로써, 프로세싱 챔버가 양호한 작업 조건에 유지되어, 챔버의 수명을 연장하고 낭비에 대한 잠재성을 감소시킬 수 있다. 여기에 설명된 바와 같이, 용어 "프로세싱 챔버를 검정" 는 프로세싱 챔버의 조건을 식별하는 프로세스 및/또는 챔버가 규제를 준수하게 하는데 요구되는 조치를 칭한다.
메트롤로지 방법 (metrology method) 이 프로세싱 챔버를 검정하는데 사용될 수도 있다. 메트롤로지 방법에서는, 실제의 메트롤로지 툴이 기판의 막 두께 또는 임계 치수 (CD) 등의 계측을 행하는데 사용될 수도 있다. 그러한 계측을 행할 수 있는 상업적으로 이용가능한 기구의 예는 KLA-Tencor 사로부터의 ASET-F5x 박막 메트롤로지 시스템이다. 기판이 프로세싱되기 전후에 계측이 수행될 수도 있다. 계측 데이터가 수집된 후에, 기판에 대한 에칭 레이트 및/또는 CD 바이어스 값이 결정될 수 있다. 계측된 에칭 레이트 및/또는 CD 바이어스 값의 공간적 맵으로부터, 균일성이 계산될 수 있다. 여기서 설명된 바와 같이, 균일성은 에칭 레이트 및/또는 CD 바이어스 값의 표준 편차를 취함으로써 계산될 수도 있다.
비록 메트롤로지 방법이 프로세싱 챔버를 검정하는 정확한 방법을 제공할 수 있더라도, 메트롤로지 방법은 고가이고 시간 소모적인 절차일 수 있다. 일 예에서, 단지 하나의 기판의 CD 바이어스를 계측하는 태스크는 한 시간까지 걸릴 수도 있다. 결과적으로, 대부분의 계측은 기판들 사이 대신에 기판 로트가 프로세싱된 후에 행해질 수도 있다. 이러한 이유로, 전체 기판 로트가 문제가 식별될 수 있기 전에 손상을 입을 수도 있다.
본 발명은 예로써 첨부된 도면에서 제한으로서가 아니라 예시로서 도시되며, 동일한 참조부호는 동일한 요소를 지칭한다.
도 1 은 프로세싱 챔버를 검정하는 예측 에칭 레이트 모델을 구성하는 방법을 설명하는 간단한 흐름도를 도시한다.
도 2 는 본 발명의 실시형태에 있어서, 프로세싱 챔버를 검정하는 시스템 건전성 확인 (SSHC) 예측 모델을 구성하는 방법의 일반적 개관을 도시한다.
도 3 은 본 발명의 실시형태에 있어서, SSHC 예측 모델을 구성하는 일 구현을 도시한다.
도 4a 는 기판의 극 스캔을 도시한다.
도 4b 는 본 발명의 실시형태에 있어서, 기판 계측 포인트들을 구획하기 위해 동심원들을 사용하는 에칭 레이트 균일성을 도시하는 간단한 다이어그램을 도시한다.
도 5 는 실시형태에 있어서, 프로세싱 챔버를 검정하는 SSHC 예측 모델을 적용하는 방법을 설명하는 간단한 흐름도를 도시한다.
이제 본 발명이 첨부된 도면에 도시된 바와 같은 몇 가지 실시형태를 참조하여 상세히 설명된다. 다음의 설명에서, 다수의 특정의 상세가 본 발명의 철저한 이해를 제공하기 위해 진술된다. 그러나, 당업자에게는 본 발명이 이들 특정의 상세의 일부 또는 전부가 없이 실시될 수도 있다는 것이 명백하다. 다른 예시에서, 잘 알려진 프로세스 단계 및/또는 구조는 본 발명을 불필요하게 모호하게 하지 않도록 상세히 설명되지 않았다.
방법과 기법을 포함하여, 다양한 실시형태들이 이하에 설명된다. 본 발명은 발명의 기법에 대한 실시형태들을 수행하는 컴퓨터 판독가능 명령들이 저장된 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 제조 물품들을 커버한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 예를 들어 반도체, 자기, 광자기, 광학, 또는 컴퓨터 판독가능 코드를 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체의 다른 형태들을 포함할 수도 있다. 또, 본 발명은 또한 본 발명의 실시형태들을 실시하는 장치들을 커버할 수도 있다. 그러한 장치는 본 발명의 실시형태들에 속하는 태스크들을 수행하는, 전용의 및/또는 프로그램가능한 회로들을 포함할 수도 있다. 그러한 장치의 예들은 적절히 프로그램되는 경우 범용 컴퓨터 및/또는 전용의 컴퓨팅 디바이스를 포함하고 본 발명의 실시형태들에 속하는 다양한 태스크들에 적응된 컴퓨터/컴퓨팅 디바이스 및 전용의/프로그램가능한 회로들의 조합을 포함할 수도 있다.
가상의 메트롤로지 방법이 프로세싱 챔버를 검정하기 위해 사용될 수도 있다. 현재의 가상의 메트롤로지 방법은 특정의 프로세싱 챔버에 대한 예측 모델에 기초할 수도 있다. 예측 모델을 구성하기 위해, 일 세트의 필름 기판들의 프로세싱 동안 수집된 데이터가 동일한 세트의 필름 기판들에 대해 프로세싱 전 측정 데이터 및 프로세싱 후 측정 데이터에 기초하여 계산될 수도 있는 에칭 레이트들 및/또는 CD 바이어스 데이터의 공간 맵들과 같은 일 세트의 온-웨이퍼 측정들에 대해 상관될 수도 있다.
논의를 용이하게 하기 위해, 도 1 은 프로세싱 챔버를 검정하는 예측 에칭 레이트 모델을 구성하는 방법을 설명하는 간단한 흐름도를 도시한다.
제 1 단계 (100) 에서, 예측 모델을 구성하는 프로세스가 개시된다. 예측 모델은 습식 세정 사이클 동안 임의의 스테이지에서 시작할 수 있다.
다음의 단계 (102) 에서, 프로세싱 전 측정 데이터가 일 세트의 기판들에 대해 획득된다. 예측 모델을 구성하기 위해, 일 세트의 테스트 기판들이 사용된다. 일 세트의 테스트 기판들은 통상 일 세트의 필름 기판들 또는 SensArray 웨이퍼들이다. 통상, 필름 기판은 필름 층을 갖는 패터닝되지 않은 기판이다. 기판들이 세트를 프로세싱하기 전에, 각각의 필름 기판 상의 일 세트의 데이터 포인트들에 대해 프로세싱 전 측정 데이터가 획득된다. 일 예에서, 각 필름 기판의 두께가 측정된다.
다음의 단계 (104) 에서, 필름 웨이퍼들의 세트가 프로세싱된다. 제품 웨이퍼들을 프로세싱하는데 사용되는 실제의 레시피를 사용하는 대신에, 레시피의 변경된 버전이 사용될 수도 있다. 변경된 레시피는 제조 레시피의 더 간단한 버전일 수도 있고, 제조 레시피와 동일한 에칭 행동을 나타낼 수도 있다. 프로세스 동안, (광 방출 센서, 압력 측정 센서, 온도 측정 센서, 가스 측정 센서 등과 같은) 일 세트의 센서들이 프로세싱 데이터를 캡쳐하기 위해 사용된다.
기판 프로세싱이 종료한 후, 다음의 단계 (106) 에서, 프로세싱 후 측정 데이터가 프로세싱된 테스트 가판들에 대해 획득된다.
다음의 단계 (108) 에서, 각각의 데이터 포인트에 대한 프로세싱 전 측정 데이터와 프로세싱 후 측정 데이터 (에칭 깊이) 간의 차이가 계산될 수도 있고, 평균 에칭 레이트가 각각의 필름 기판에 대해 결정될 수도 있다.
다음의 단계 (110) 에서, 예측 모델이 구성된다. 예측 모델은 센서들에 의해 수집된 프로세싱 데이터와 에칭 레이트들의 측정된 공간 맵들에 기초할 수도 있다. 일 예에서, 계산된 평균 에칭 레이트들은 예측 모델에서의 목표 에칭 레이트 값들로서 설정된다. 그 후, 프로세싱 데이터는 목표 에칭 레이트 값들에 대해 상관되어 예측 모델을 구성한다. 그러나, 예측 모델이 구성된 후에도, 예측 모델은 여전히 끊임없는 업데이트들을 요구할 수도 있다. 업데이트들은 스케쥴링된 유지보수 사이클의 과정 동안 프로세싱 챔버의 변화하는 조건들에 기인하여 발생할 수도 있다.
일 예에서, 변화하는 챔버 조건들, 센서들 상의 증착 등에 기인하여 드리프트가 발생할 수도 있다. 드리프트를 설명하기 위해, 예측 모델은 소정 세트의 기지의 드리프트 값들에 기초하여 정규화될 수도 있다. 일 예에서, 습식 세정 후에, 프로세싱 챔버는 드리프트가 발생하지 않은 이상적인 상태에 있을 수도 있다. 그러나, 수 주의 기판 프로세싱 후, 가스 분배 시스템은 수 퍼센트의 드리프트를 경험했을 수도 있다. 그 드리프트를 설명하기 위해, 예측 모델이 이에 따라 조정될 수도 있다.
또 다른 예에서, 습식 세정의 일부로서, 챔버 벽이 세정 및 정화되었을 수도 있고, 부식된 하드웨어 부품들이 교체되었을 수도 있다. 예측 모델이 본래 프로세싱 챔버가 "깨끗하지 않을" 때 구성되었다면, 예측 모델은 "새로운" 챔버 조건을 설명하도록 조정될 필요가 있을 수도 있다.
변화하는 챔버 조건에 기인하여, 보상의 또는 이동하는 윈도우 모델이 예측 모델을 업데이트하기 위해 제공될 수도 있다 (단계 (112). 즉, 단계들 (102-108) 은 새로운 세트의 필름 기판들에 대해 반복될 수도 있다. 그 후, 새로운 테스트 실행으로부터의 결과들이 예측 모델을 업데이트하는데 사용될 수도 있다.
예측 모델이 가상 메트롤로지 방법으로부터 구성될 수도 있지만, 현재의 가상 메트롤로지 방법에 대한 몇가지 제한들이 존재한다.
첫째로, 현재의 가상 메트롤로지 방법은 균일성이 예측 모델로부터 결정될 수 없기 때문에 프로세싱 챔버를 검정하는 정확한 방법을 제공하지 않는다. 예측 모델이 기판에 대해 평균 에칭 레이트 및/또는 CD 바이어스를 정확히 예측할 수 없을지라도, 예측 모델에 의해 제공된 수치는 여전히 단지 평균 수치일 뿐이다. 당업자는 실제의 에칭 레이트들 및/또는 CD 바이어스 값들이 기판의 표면에 걸쳐 변할 수도 있다는 것을 알고 있다. 이러한 이유로, 예를 들어 평균 에칭 레이트는 기판의 표면에 걸친 실제의 에칭 레이트 값들을 나타내지 않을 수도 있다. 따라서, 균일성이 결정될 수 없다. 결과적으로, 예측 모델은 항상 프로세싱 챔버를 정확히 검정하지는 않을 수도 있다.
또 다른 제한은 예측 모델의 강건성은 매우 종종, 센서에 의해 수집되는 프로세싱 데이터의 세분성 (granularity) 에 의존한다는 것이다. 대부분의 프로세싱 툴은 강건한 예측 모델을 구성하는데 요구될 수도 있는 필요한 데이터 세분성을 제공할 수 없는 센서를 갖는다. 비록 센서가 예측 모델을 구성하는데 필요할 수도 있는 높은 충실도의 데이터를 제공하기 위해 이용가능하더라도, 대부분의 프로세싱 도구는 분석을 수행할 능력이 부족하다. 결과적으로, 대부분의 예측 모델은 바람직한 것보다 더 큰 에러를 제공한다.
상술된 제한들에 더하여, 예측 모델을 구성하고 유지하는 비용은 꽤 비용이 많이 들 수 있다. 일례에서, 통상의 예측 모델은 구성하고 유지하는데 약 수십만 달러 가량의 비용이 들 수도 있다. 그 비용은 부분적으로 사용되고 있는 고가의 필름 기판에 기인한다. 예측 모델이 구성된 후에도, 예측 모델이 업데이트될 때마다 추가적인 비용이 발생된다. 또한, 덜 고가인 기판이 이용가능하더라도, 디바이스 제조자가 프로세싱 챔버를 검정하는데 있어서 예측 모델을 사용하기를 원한다면, 디바이스 제조자는 제조 환경에서 더 고가인 필름 기판을 계속 사용하도록 요구될 수도 있다.
본 발명의 실시형태들에 따르면, 프로세싱 챔버를 검정하기 위한 서브시스템 건전성 확인 (SSHC) 예측 모델을 생성하는 방법이 제공된다. 본 발명의 실시형태들은 대부분의 경우에 유한 횟수 재사용될 수 있는 (비-필름 기판 등의) 덜 고가인 기판에 적용될 수도 있는 SSHC 예측 모델을 구성하는 방법들을 포함한다. 본 발명의 실시형태들은 또한 균일성에 기초하여 프로세싱 챔버를 검정하는 방법들을 포함한다. 본 발명의 실시형태들은 또한 제조 환경에서 SSHC 예측 모델을 구현하는 방법들을 포함한다.
본 문서에서는, 다양한 구현들이 예로서 에칭 레이트를 사용하여 논의될 수도 있다. 그러나, 본 발명은 에칭 레이트에 제한되지 않고, 예를 들어 CD 바이어스와 같은 다른 프로세스 파라미터에 적용될 수도 있다. 대신에, 논의는 예시를 의미하며, 본 발명은 제공된 예시들에 의해 제한되지 않는다.
본 발명의 일 실시형태에서는, SSHC 예측 모델이 적어도 2 개의 상이한 기판 타입으로부터의 데이터를 사용하여 구축되는 방법이 제공된다. 일 예에서, 필름 기판에 대한 온-웨이퍼 (on-wafer) 측정이 비-필름 기판들의 세트의 유사한 프로세싱 동안 수집된 데이터에 대해 상관될 수도 있다. 본 발명의 일 양태에서는, 발명자들은 2 개의 데이터 세트들 사이에 소정의 관계가 확립된다면, 하나의 타입의 기판으로부터의 측정 데이터가 제 2 타입의 기판으로부터의 센서 데이터에 대해 상관될 수도 있다는 것을 알았다.
일 예에서, 필름 기판들의 세트에 대한 메트롤로지 데이터와 필름 기판들의 동일한 세트에 대한 센서 데이터 사이에 소정의 관계가 존재한다. 이 관계는 종래 기술의 예측 모델에 대한 기초이다. 동일한 변경된 레시피가 (덜 고가인 베어 실리콘 기판들와 같은) 비-필름 기판들의 세트에 적용되는 경우, 데이터가 동일한 프로세싱 환경에서 수집되고 있기 때문에, 센서 데이터의 2 개의 세트들 사이에 상관이 확립될 수도 있다. 치환을 통해, 필름 기판들의 세트의 측정 데이터와 비-필름 기판들의 세트에 대한 센서 데이터 사이에 상관이 확립될 수도 있다. 이러한 상관에 기초하여, 프로세싱 챔버를 검정하는 SSHC 예측 모델이 비-필름 기판들로부터 수집된 센서 데이터로부터 구성될 수도 있다.
SSHC 예측 모델에 있어서의 드리프트 및/또는 노이즈를 더욱 제거하기 위해, 일 실시형태에서는, 습식 세정 사이클 내의 상이한 기간들에서 데이터가 수집될 수도 있다. 일 예에서, SSHC 예측 모델은 습식 세정 사이클의 시작에서, 습식 세정 사이클의 중간에서, 및 습식 세정 사이클의 끝에서 수집된 데이터 세트들에 기초하여 구성될 수도 있다. 따라서, (종래 기술의 예측 모델과 달리) SSHC 예측 모델은, SSHC 예측 모델이 이미 그러한 상황을 설명하기 때문에, 프로세싱 챔버가 습식 세정을 겪을 때마다 업데이트될 필요는 없다. 또한, 동일한 하드웨어 구성 (configuration) 을 갖는 상이한 챔버들 사이의 유사한 데이터 세트들은 (설치 및 센서 간 변동에 의해 초래된 변동들과 같은) 챔버 간 변동을 확인 및 제거하기 위해 사용될 수 있다.
이전에 언급된 바와 같이, 종래 기술의 예측 모델의 제한들 중 하나는 예측 모델이 항상 세분성이 부족할 수도 있는 데이터에 기초한다는 것이다. 강건한 SSHC 예측 모델을 구성하기 위해 필요한 요구된 데이터를 제공하기 위해, 고도 세분화 데이터를 수집할 수 있는 센서들이 사용될 수도 있다. 센서들의 예들은 예를 들어, VI 프로브 센서, OES 센서, 압력 센서 등을 포함하지만, 이것에 제한되지 않는다.
더 높은 세분성의 더 많은 볼륨의 데이터와 함께, 강건한 데이터 분석 모듈이 데이터를 프로세싱하고 SSHC 예측 모델을 구성하기 위해 사용될 수도 있다. 일 실시형태에서, 강건한 데이터 분석 모듈은 많은 볼륨의 데이터를 다루도록 구성될 수 있는 고속 프로세싱 컴퓨팅 엔진이다. 또한, 강건한 데이터 분석 모듈은 제조 설비 호스트 제어기를 통해 또는 심지어 프로세스 모듈 제어기를 통해 중계되는 데이터를 갖는 대신에 센서들로부터 직접 프로세싱 데이터를 수신하도록 구성될 수도 있다. Huang 등에 의해 2009 년 9월 8일자로 출원된 출원번호 제 12/555,674 호는 분석을 수행하기 위해 적합한 예시 분석 컴퓨터를 기재하고 있다.
일 실시형태에서, SSHC 예측 모델은 균일성을 예측하기 위해 사용될 수도 있다. 당업자는 에칭 레이트가 기판의 표면에 걸쳐 균일하지 않을 수도 있다는 것을 알고 있다. 많은 팩터들이 균일성에 영향을 줄 수 있다. 예를 들어, 가스가 프로세싱 챔버로 분배될 수도 있는 각도는 균일성에 영향을 미칠 수도 있다. 다른 예에서는, 프로세싱 챔버 내의 전력 분포가 균일성을 영향을 미칠 수도 있다.
에칭 레이트가 기판의 표면에 걸쳐 균일하지 않더라도, 실험적 증거는 기판의 소정 영역이 실질적으로 동일한 에칭 레이트를 가질 수도 있다는 것을 나타낸다. 본 발명의 일 실시형태에서, 기판은 3 개의 동심원들로 (추상적 의미에서) 분할될 수도 있고, 각각의 동심원 내의 영역은 실험적으로 동일한 균일성을 갖도록 고려된다. 일 실시형태에서, 균일성은 프로세싱된 기판의 에칭 레이트들로부터 계산될 수도 있다. 먼저, 각각의 동심 원의 평균 에칭 레이트가 결정된다. 그 후, 각각의 평균 에칭 레이트는 동심원 내에서 측정된 데이터 포인트들의 수에 의해 승산된다 (또는, 메트롤로지 측정들을 갖지 않는 비-필름 기판의 경우, 그들은 메트롤로지 툴에 의해 존재하는 것으로 가정된 계측 포인트들 ("가상" 포인트들) 의 수에 의해 승산된다 (도 4 참조)). 모든 3 개의 동심원들에 대한 값들이 가산되고, 기판에 대한 평균 에칭 레이트가 계산될 수도 있다. 그 후, 균일성이 기판의 전체 평균 에칭 레이트에 대한 각각의 동심원 평균 에칭 레이트의 표준 편차를 계산함으로써 결정된다. 그 후, 전체 기판 균일성이 모든 실제 또는 "가상" 에칭 깊이들의 표준 편차를 계산하고 평균 에칭 레이트에 대한 그것의 퍼센티지를 컴퓨팅함으로써 결정된다.
일단 SSHC 예측 모델이 구성되면, SSHC 예측 모델은 제조로 옮겨질 수도 있다. SSHC 예측 모델은 부분적으로 비-필름 기판들로부터 수집된 데이터에 기초하여 구성되기 때문에, 제조 환경에서 SSHC 예측 모델을 구현하는 비용은 종래 기술의 예측 모델보다 상당히 적다. 상당한 비용 감소에 대한 하나의 이유는 SSHC 예측 모델이 덜 고가의 비-필름 기판들로부터 수집된 프로세싱 데이터에 적용될 수 있다는 것이다. 또한, 감소된 측정 요건들은 제조 필요에 부합하도록 요구되는 더 적은 수의 메트롤로지 툴들로 기인한 절약을 제공한다. 챔버의 검정을 위한 더욱 빠른 소요 시간은 또한, 프로세서 챔버의 문제들이 더욱 빠르게 검출될 수 있기 때문에, 프로세싱되고 있는 더 적은 수의 위험에 있는 (at-risk) 제조 웨이퍼들을 초래할 수도 있다. 이에 따라, SSHC 예측 모델은 소유 비용을 효과적으로 감소시키면서 프로세싱 챔버를 검정하는 효과적인 모델을 제공한다.
본 발명의 특징 및 이점은 도면 및 다음의 설명을 참조하면 더욱 잘 이해될 수 있다.
도 2 는 본 발명의 일 실시형태에서, 프로세싱 챔버를 검정하는 서브시스템 건전성 확인 (SSHC) 예측 모델을 구성하는 방법의 일반적인 개관을 도시한다.
제 1 단계 (202) 에서, 프로세싱 전 (pre-processing) 측정이 필름 기판들의 세트에 대해 수행된다. 종래 기술과 유사하게, (KLA-Tencor 박막 메트롤로지 툴과 같은) 메트롤로지 툴이 기판의 두께를 측정하는 것과 같은 측정을 행하는데 사용될 수도 있다. 기판의 두께는 전체 기판에 걸쳐 변화할 수도 있기 때문에, (도 4a 의 기판 (402) 의 49 개 포인트 극 스캔에서 도시된 데이터 포인트들과 같은) 기판 상의 상이한 데이터 포인트들이 측정될 수도 있다.
다음의 단계 (204) 에서, 필름 기판들의 세트가 프로세싱된다. 종래 기술과 유사하게, 변경된 레시피가 테스트 환경 내에서 사용될 수도 있다. 변경된 레시피는 제조 레시피의 더 간단한 버전일 수도 이고, 제조 레시피의 에칭 행동을 시뮬레이션하는 경향이 있다.
당업자는 파라미터 변경가 기판의 평균 에칭 레이트 및/또는 균일성에 영향을 줄 수도 있다는 것을 알고 있다. 따라서, 프로세싱 챔버를 정확히 검정하기 위해, 파라미터 변경들이 SSHC 예측 모델을 생성하는데 있어서 고려되어야 할 수도 있다. 모델의 강건성을 개선하기 위해, 제조에서의 잠재적인 변화들에 대한 시스템 응답이 평가된다. 레시피 파라미터들은 하나 이상의 테스트 기판들이 프로세싱됨에 따라 변경될 수도 있다. 일 예에서, 제 1 소수의 기판들 (예를 들어, 3 개의 기판들) 이 기본적인 변경된 레시피를 사용하여 실행될 수도 있다. 제 4 및 제 5 기판들의 경우, 프로세싱 챔버에서 발생할 수도 있는 압력 레벨 변화에 대해 설명하기 위해 압력 값이 변경될 수도 있다. 또다른 예에서는, 가스 흐름 분포가 다음의 4 개의 기판들에 대해 조정되어, 총 가스의 더 많은 퍼센티지가 기판의 중심을 향해 흘러 (통상 기판의 에치 근처에서 발견되는 부식된 챔버 소모품들에 기인하여 발생할 수도 있는 에지 에칭 레이트를 약간 높이 오프셋시킨다.
필름 기판들의 세트가 프로세싱된 후, 다음 단계 (206) 에서, (베어 실리콘 기판들과 같은) 비-필름 기판들의 세트가 필름 기판들의 세트에 적용된 것과 동일한 변경된 레시피를 사용하여 프로세싱될 수도 있다. 일 예에서, 압력 값이 제 4 필름 기판에 대해 증가된 경우, 동일한 압력 값이 제 4 비-필름 기판에 적용된다. 비-필름 기판들이 프로세싱되는 동안, 센서들은 또한 프로세싱 데이터를 수집하고 있을 수도 있다. 일 실시형태에서, 필름 기판들의 세트 및 비-필름 기판들의 세트를 프로세싱하는 순서는 본 발명을 제한하지 않는다. 즉, 단계 (204) 또는 단계 (206) 중 어느 것이 먼저 발생할 수 있다.
종래 기술에서 이전에 언급된 바와 같이, 종래 기술 방법의 제한들 중 하나는 수집되는 데이터의 세분성에 기인한다. 일 실시형태에서, 본 문서에 기재된 방법들은 더 높은 세분화 데이터를 수집할 수도 있는 (VI 프로브 센서, OES 센서, 압력 센스 등과 같은) 센서들을 지원하는 프로세싱 툴에서 적용된다. 또한, 고속 프로세싱 컴퓨팅 분석 모듈은 데이터를 빠르게 프로세싱하고 분석하도록 구현될 수도 있다. 일 실시형태에서, 고속 프로세싱 컴퓨팅 분석 모듈은 진보된 프로세스 및 장비 제어 시스템 (Advanced Process and Equipment Control System: APECS) 일 수도 있다. APECS 모듈은 복수의 데이터를 빠르게 분석하도록 구성될 수도 있고, 프로세싱 챔버의 프로세싱 모듈 (processing module: PM) 제어기에 피드백을 제공할 수 있어 PM 제어기가 다음의 인커밍 기판에 대한 에칭 레이트 및/또는 균일성을 예측하는 것을 가능하게 한다. Huang 등에 의해 2009 년 9월 8일자로 출원된 출원번호 제 12/555,674 호는 분석을 수행하기 위해 적합한 예시 분석 컴퓨터를 기재하고 있다.
기판 프로세싱이 종료된 후, 다음의 단계 (208) 에서, 프로세싱 후 (post-processing) 측정 데이터가 획득된다. 일 예에서, (예를 들어, 도 4a 에 도시된 것과) 동일한 세트의 데이터 포인트들에서의 프로세싱 후 측정 데이터가 각각의 프로세싱된 필름 기판에 대해 수집될 수도 있다.
다음의 단계 (210) 에서, 프로세싱 전 측정 데이터와 프로세싱 후 측정 데이터 사이의 차이가 계산되고, 평균 에칭 레이트 및/또는 균일성이 각각의 필름 기판에 대해 계산될 수도 있다. 균일성에 대한 논의는 이하에 도 3 및 도 4 에서 상세히 제공된다.
일 실시형태에서, 노이즈 및/또는 드리프트를 더욱 제거하기 위해, SSHC 예측 모델을 구성하는 단계들 (202-210) 이 적어도 2 회 수행될 수도 있다. 일 실시형태에서, 그 단계들은 습식 세정 사이클의 시작에서 (즉, 유지보수가 프로세싱 챔버에 대해 수행된 후) 및 습식 세정의 끝까지 (즉, 다음의 유지보수가 수행되기 전의 기간에) 수행될 수도 있다. 또, 데이터가 습식 세정 사이클의 중간 동안 수집될 수도 있다.
일단 데이터가 수집되면, 다음의 단계 (212) 에서, 센서 프로세싱 데이터 및 메트롤로지 데이터가 상관될 수도 있고, 프로세싱 챔버를 검정하기 위한 SSHC 예측 모델이 구성될 수도 있다. 일 실시형태에서, SSHC 예측 모델은 부분 최소 자승 모델에 기초할 수도 있다. 부분 최소 자승 모델은 데이터의 2 개의 세트들 사이의 관계들을 발견하기 위한 기법이다. 부분 최소 자승 모델은 최소 자승 선형 피팅의 목적과 유사한 목적을 가질 수도 있지만, 통상 (입력 행렬 X 에서의) 다수의 독립 변수들 및 (입력 행렬 Y 에서의) 가능한 다수의 종속 변수들이 존재하는 경우 사용된다. 부분 최소 자승 모델에서, Y 변수들은 연속이지만 대신에 독립적인 이산 값들 또는 클래스들의 세트로 이루어진다. 분석은 입력 데이터를 이들 이산 클래스들 중 하나로 분류하는데 사용될 수 있는 X 변수들의 선형 조합들을 발견하는데 목적이 있다.
도 2 로부터 알 수 있는 바와 같이, 습식 세정 사이클 동안의 상이한 기간들에서의 프로세싱 챔버의 조건들을 고려할 수도 있는 SSHC 예측 모델의 구성을 위한 방법이 제공된다. 비록 도 2 에 기재된 바와 같은 SSHC 예측 모델이 (도 1 에 기재된 방법에 비해) 구성되는데 추가적인 시간을 요구할지라도, 일단 구성되면, 그 SSHC 예측 모델은 (종래 기술의 방법에 의해 요구되는 바와 같이) 끊임없이 업데이트될 필요가 없다. 따라서, SSHC 예측 모델을 구성하는데 요구되는 자원은 통상 (종래 기술의 방법에 의해 요구되는 바와 같이) 계속적인 비용 대신 일회성 비용이다. 또한, SSHC 예측 모델이 비-필름 기판들로부터 수집된 데이터에 대해 적용될 수도 있기 때문에, 디바이스 제조자가 SSHC 예측 모델을 효과적으로 적용하기 위해 제조 환경 내의 더욱 고가의 필름 기판들을 계속 사용할 필요가 없으므로, 소유의 비용이 상당히 감소된다.
도 3 은 본 발명의 일 실시형태에서, SSHC 예측 모델을 구성하는 일 구현을 도시한다.
제 1 단계 (302) 에서, 제 1 세트의 데이터가 수집된다. 일 실시형태에서, 제 1 세트의 데이터는 (유지보수가 프로세싱 챔버에 대해 수행된 후) 습식 세정 사이클의 시작에서 수집된다. 제 1 세트의 데이터는 비-필름 기판들의 세트에 대해 센서들에 의해 수집된 프로세싱 데이터 및 필름 기판들의 제 1 세트에 대해 수집된 메트롤로지 데이터를 포함할 수도 있다. 즉, 도 2 의 단계들 (202-210) 은 비-필름 기판들의 세트 및 필름 기판들의 제 1 세트에 대해 수행된다. 일 실시형태에서, 필름 기판의 제 1 세트 및 비-필름 기판들의 세트는 동일한 수의 기판들을 포함할 수도 있다.
다음의 단계 (304) 에서, 제 2 세트의 데이터가 수집된다. 일 실시형태에서, 단계 (304) 는 선택적이다. 단계 (304) 동안 수집된 데이터는 유효 데이터로서 사용될 수도 있다. 단계 (304) 는 통상 발생할 수도 있는 잠재적인 드리프트를 설명하기 위해 습식 세정 사이클의 중간 동안에 수행된다. 일 예에서, (예를 들어, 가스 분배 시스템과 같은) 하드웨어 컴포넌트들의 일부는 수회의 제조가 실행된 후에 드리프트했을 수도 있다.
필름 기판과 달리, 비-필름 기판은 다수회 프로세싱될 수도 있다. 당업자는 적어도 (베어 실리콘 기판들과 같은) 적어도 비-필름 기판들이 더이상 추후 프로세싱을 다룰 수 없을 수도 있기 전에 비-필름 기판들이 약 10-15 회까지 프로세싱될 수도 있다는 것을 알고 있다. 따라서, 단계 (302) 에서 이전에 에칭된 비-필름 기판들의 동일한 세트가 단계 (304) 에서 다시 그리고 단계 (306) 에서 이후에 프로세싱될 수도 있다.
다음의 단계 (306) 에서, 제 3 세트의 데이터가 수집된다. 일 실시형태에서, 제 3 세트의 데이터는 습식 세정 사이클의 끝으로 수집된다. 제 3 세트의 데이터는 비-필름 기판들의 세트 (단계 (304) 로부터의 비-필름 기판들의 동일한 세트일 수도 있슴) 에 대한 센서들에 의해 수집된 프로세싱 데이터 및 필름 기판들의 제 3 세트에 대해 수집된 메트롤로지 데이터를 포함한다.
습식 세정 사이클 동안의 상이한 기간들로부터 데이터를 수집함으로써, SSHC 예측 모델은 정상의 습식 세정 사이클을 통해 프로세싱 챔버의 행동을 캡쳐할 수도 있다.
단계 (308) 에서, 시스템은 충분한 모델 세트 데이터가 수집되었는지를 결정하기 위해 체크한다. 여기서 논의된 바와 같이, 모델 세트 데이터는 단계 (302) 및 단계 (306) 에서 수집된 데이터를 지칭한다.
불충분한 모델 세트 데이터가 존재하는 경우, 단계 (310) 에서, 더 많은 데이터가 분석이 시작될 수 있기 전에 수집된다. 예를 들어, 충분하지 않은 필름 기판들이 프로세싱된 경우에, 불충분한 데이터가 수집될 수도 있다. 또다른 예에서, 센서들에 의해 수집된 프로세싱된 데이터의 일부는 수용 불가할 수도 있고 SSHC 예측 모델을 구성하는데 사용될 수 없다.
그러나, 충분한 양의 모델 세트 데이터가 존재하는 경우, 다음의 단계 (312) 에서, 시스템은 제어 한계가 특정되었는지를 체크한다. 일 실시형태에서, 제어 한계는 사용자에게 수용가능할 수도 있는 에러 범위이다. SSHC 예측 모델이 고도 세분화 데이터에 기초하여 구성되고 있기 때문에, 제어 한계는 2 내지 3 퍼센트만큼 낮게 설정될 수도 있다.
제어 한계가 아직 설정되지 않은 경우, 다음의 단계 (314) 에서, 시스템은 제어 한계가 제공될 것을 요구할 수도 있다.
그러나, 제어 한계가 특정된 경우, 다음의 단계 (316) 에서, 시스템은 SSHC 예측 모델을 구성하는 프로세스를 시작할 수도 있다. SSHC 예측 모델은 센서 프로세싱 데이터에 상관된 목표 에칭 레이트로서 평균 에칭 레이트를 포함한다.
목표 에칭 레이트는 모델 세트 메트롤로지 데이터를 사용하여 계산될 수도 있다. 일 예에서, 기판 위치는 약 500 nm 의 프로세싱 전 측정을 가질 수도 있다. 일단 기판이 프로세싱되면, 동일한 위치에서의 기판의 두께는 이제 375 nm 이다. 에칭 깊이가 프로세싱 전 측정 및 프로세싱 후 측정 사이의 차이인 경우, 주어진 데이터 포인트에서의 에칭 깊이 (예를 들어, 0 도의 배향, 115 mm 의 반경) 는 125 nm 이다. 기판에 대한 프로세스 시간이 2 분인 경우, 에칭 레이트는 그 데이터 포인트 (예를 들어, 기판 위치) 에 대해 분당 62.5 nm 이다. 일단 에칭 레이트가 결정되면, 기판 상의 데이터 포인트들의 각각은 이제 에칭 레이트와 연관될 수도 있다.
종래의 기술과 달리, 기판의 평균 에칭 레이트는 모든 에칭 레이트 값들을 가산하고 그 총 에칭 레이트 값을 데이터 포인트들의 수로 나눔으로써 계산되지 않는다. 대신에, 기판의 평균 에칭 레이트는 에칭 레이트가 기판에 걸쳐 동일하지 않다는 개념에 기초한다. 대신에, 실험적 테스트는 기판이 유사한 에칭 레이트를 갖는 동심원 내의 각각의 데이터 포인트를 갖는 (도 4b 의 동심원들 (450, 440 및 430 으로 도시된 바와 같이) 3 개의 동심원들로 (추상적 방식으로) 분할될 수도 있다는 것을 나타낸다.
논의를 용이하게 하기 위해, 평균 에칭 레이트들이 동심원 (450(ER1)), 동심원 (440(ER2)) 및 동심원 (430(ER3)) 에 대해 각각 62.5 nm/분, 72.5 nm/분 및 82.5 nm 라고 가정한다. 3 개의 평균 에칭 레이트들이 결정된 후, 각각의 평균 에칭 레이트가 정규화될 수도 있다. 일 예에서, 동심원 (450) 은 9 개의 데이터 포인트들을 갖는다. 이에 따라, 평균 에칭 레이트 (62.5 nm/분) 는 9 가 승산된다. 평균 에칭 레이트가 정규화된 후, 전체 평균 에칭 레이트는 3 개의 정규화된 평균 에칭 레이트들을 결합하고, 그 총계를 데이터 포인트들의 수 (이 예에서는, 49 개의 데이터 포인트들에서 측정이 행해졌다) 로 나눔으로써 계산된다. 이러한 예에서, 기판에 대한 전체 평균 에칭 레이트는 75.6 nm/분이다.
일단 평균 에칭 레이트가 계산되면, 그 후 균일성이 계산될 수도 있다. 상술된 바와 같이, 기판의 에칭 레이트 값들은 3 개의 동심원들로 분할될 수도 있다. 즉, 동심원 내의 주어진 데이터 포인트에서의 에칭 레이트는 본질적으로 동일할 수도 있다. 따라서, 기판은 동심원 내에서 실질적으로 균일하다. 이에 따라, 동심원에 대한 균일성은 기판의 전체 평균 에칭 레이트에 대한 동심원에 대한 평균 에칭 레이트의 표준 편차를 계산함으로써 결정될 수도 있다.
다음의 단계 (318) 에서, 모델 세트 예측 에칭 레이트 및 균일성이 수집된 센서 프로세싱 데이터를 사용하여 계산될 수도 있다. 비-필름 기판에 대한 에칭 레이트 및 균일성이 센서 데이터와 메트롤로지 정보 사이의 이전에 확립된 상관 (즉, 부분 최소 자승 모델링) 을 사용하여 예측될 수도 있다.
다음의 단계 (320) 에서. 시스템은 유효 데이터가 수집되었는지를 결정하기 위해 체크한다. 상술된 바와 같이, 유효 데이터는 선택적 단계 (304) 동안 수집될 수도 있다. 유효 데이터가 존재하는 경우, 다음의 단계 (322) 에서, 그 유효 데이터에 기초한 평균 에칭 레이트 및 균일성이 계산될 수도 있다.
다음의 단계 (324) 에서, 유효 데이터 세트에 대한 SSHC 모델 예측 에칭 레이트 및 균일성이 실제의 메트롤로지 측정들에 대해 비교된다. 이러한 단계는 SSHC 예측 모델을 검증하는데 사용될 수도 있다.
일단 비교가 수행되면, 시스템은 다음 단계 (326) 로 진행할 수도 있다. 유사하게, 유효 데이터가 존재하지 않는 경우, 시스템은 다음 단계 (326) 로 진행할 수도 있다.
다음의 단계 (326) 에서, 시스템은 예측 에러 레이트를 제어 한계와 비교할 수도 있다. 일 예에서, 제어 한계가 3 퍼센트인 경우, 예측 에러 레이트는 3 퍼센트 이하이어야 한다.
예측 에러가 수용불가능한 경우, 다음의 단계 (328) 에서, 사용자에게 SSHC 예측 모델이 조정될 필요가 있을 수 있다고 통지하는 경고가 발행된다.
그러나, 예측 에러 레이트가 수용가능한 경우, 다음의 단계 (330) 에서, SSHC 예측 모델은 제조로 이동되어 프로세싱 챔버를 검정하기 위해 이용가능하게 될 수도 있다.
도 5 는 일 실시형태에서, 프로세싱 챔버를 검정하는데 SSHC 예측 모델을 적용하는 방법을 도시하는 간단한 흐름도를 도시한다. 제조가 실행되기 전에, 서브시스템 건전성 확인 테스트가 실행될 수도 있다. 즉, SSHC 예측 모델이 테스트 기판으로부터 수집된 데이터에 대해 적용되어 프로세싱 챔버의 건전성 상태를 결정할 수도 있다.
제 1 단계 (504) 에서, 사용자는 SSHC 예측 모델을 활성화할 수도 있다. 사용자 사양 (예를 들어, 레시피, 파일명 등) 이 입력될 수도 있다. 이러한 정보는 또한 라이브러리 (502) 로부터 풀링될 (pull) 수도 있다. 라이브러리 (502) 는 (상위 제어 한계, 하위 제어 한계, 목표 에칭 레이트, 균일성 등과 같은) 레시피 특정 파라미터들을 포함할 수도 있다.
다음의 단계 (506) 에서, 시스템은 선제적 평가를 수행할 수도 있다. 선제적 평가는 프로세싱 챔버의 준비 상태를 결정하기 위해 수행될 수도 있다.
선제적 평가가 실패한 경우 (예를 들어, 미리정의된 임계 범위 밖에 있는 경우), 다음의 단계 (526) 에서, 시스템은 알람 (실패) 의 원인을 결정할 수도 있다. 일 실시형태에서, 알람의 원인은 연결성, 주파수의 변화, 및/또는 온도의 변화로부터 초래될 수도 있다 (528).
알람의 원인이 연결성에 기인하는 경우, 하나 이상의 센서들이 적절히 연결되어 있지 않을 수도 있다. 센서가 부정확하게 연결되는 경우, 센서는 프로세싱 데이터를 캡쳐할 수 없다.
알람의 또 다른 원인은 큰 주파수 변화에 기인할 수도 있다. 일 예에서, (VI 프로브 센서와 같은) 전기 프로브에 의해 기록된 주파수 및 발생기에 의해 보고된 주파수가 서로 비교된다. 그 2 개의 주파수들 간의 차이가 임계값 위에 있는 (예를 들어, 너무 큰) 경우, 예를 들어 VI 프로브 센서에 문제가 존재할 수도 있다. 일 예에서, VI 프로브 센서는 너무 활성일 수도 있다. 또 다른 예에서, VI 프로브 센서는 디스에이블되었을 수도 있다.
알람의 또 다른 원인은 프로세싱 챔버 내의 현재의 온도와 원하는 설정점 온도 (즉, 레시피 온도) 사이의 큰 온도 변화에 기인할 수도 있다. 일 예에서, 프로세싱 툴이 먼저 턴 온되는 경우, 프로세싱 챔버 내의 온도는 원하는 설정점 온도에 이르는데 수 분을 요구할 수도 있다. 시스템은 프로세싱이 시작될 수 있기 전에 프로세싱 챔버 내의 온도가 원하는 임계값 내에 있다는 것을 확인하기 위해 체크한다.
일단 시스템이 선제적 평가를 통과하면, 다음의 단계 (508) 에서, 시스템은 SSHC 예측 모델이 존재하는지 결정하기 위해 체크한다.
SSHC 예측 모델이 존재하지 않는 경우, 다음의 단계 (522) 에서, SSHC 예측 모델이 (도 2 및/또는 도 3 에 기재한 바와 같이) 구성된다.
그러나, SSHC 예측 모델이 존재하는 경우, 기판이 프로세싱되고 프로세싱 데이터가 수집된다. 일 실시형태에서, SSHC 예측 모델이 프로세싱 데이터에 대해 적용되어 현재의 기판에 대한 에칭 레이트 및/또는 균일성 (계산된 데이터) 을 예측한다 (단계 510).
다음의 단계 (512) 에서, 시스템은 에칭 레이트 및 균일성이 제어 한계 내에 있는지를 결정하기 위해 체크한다. 에칭 레이트 및/또는 균일성이 제어 한계 내에 있지 않는 경우, 다음의 단계 (514) 에서, 실패 통지가 발행될 수도 있다. 실패 통지는 프로세싱 챔버 내에 존재할 수도 있는 잠재적인 문제에 대한 상세를 제공할 수도 있다. 일 예에서, 실패 통지는 레시피가 프로세싱 챔버 내의 드리프트를 설명하도록 조정될 필요가 있을 수도 있다는 것을 나타낼 수도 있다. 다른 예에서는, 실패 통지는 기판 프로세싱 동안 갑작스런 온도 증가가 존재했다는 것을 나타낼 수도 있고, 이것은 챔버 온도를 조정하기에 불충분한 냉각제에 의해 초래되었을 수도 있다.
그러나, 에칭 레이트 및 균일성이 제어 한계 내에 있는 경우, 다음의 단계 (516) 에서, 시스템은 SSHC 검증 정도가 만족되었는지를 결정하기 위해 체크할 수도 있다. 일 예에서, 사용자는 3 개의 연속되는 기판들에 대한 에칭 레이트 및 균일성이 제어 한계 내에 있는 경우 프로세싱 챔버가 양호한 작동 상태 내에 있다는 것을 나타내는 한계를 설정했을 수도 있다.
SSHC 검증 정도가 충족되지 않는 경우, 다음의 단계 (518) 에서, 시스템은 다음 기판으로 계속할 (단계 (510) 으로 복귀할) 수도 있다. 단계 (510 내지 518) 는 반복적이다. 일 실시형태에서, 단계 (510 내지 518) 는 SSHC 검증 정도가 만족될 때까지 수행될 수도 있다. 또 다른 실시형태에서, 미리결정된 수의 기판들 내에서의 SSHC 검증 정도를 만족시키는 것에 대한 불능 사용자에게의 실패 통지를 초래하여, 사용자에게 시스템의 잠재적 문제에 대해 알릴 수도 있다.
그러나, SSHC 검증 정도가 만족되는 경우, 다음의 단계 (520) 에서, 프로세싱 챔버는 서브시스템 건전성 확인을 통과했고 제조 실행이 시작될 수도 있다.
상술한 것으로부터 인정되는 바와 같이, 프로세싱 챔버를 검정하는 방법들이 제공된다. 습식 세정 사이클 동안의 2회 이상의 테스트 실행들로부터의 데이터를 외삽함으로써, 습식 세정 사이클 동안 발생할 수도 있는 변화들을 고려하는 SSHC 예측 모델이 구성될 수도 있다. 강건한 SSHC 예측 모델의 경우에, SSHC 예측 모델은 소유 비용을 효과적으로 감소시키면서 프로세싱 챔버를 검정하는 효과적인 모델을 제공한다.
본 발명이 수 개의 바람직한 실시형태들에 의해 설명되었지만, 본 발명의 범위 내에 있는 변경들, 치환들, 및 등가물들이 존재한다. 다양한 예들이 여기에 제공되어 있지만, 이들 예는 예시적인 것이고 본 발명에 대해 제한하는 것이 아니다.
또한, 발명의 명칭과 개요는 편의를 위해 여기에 제공되며 청구항들의 범위를 해석하는데 사용되지 않아야 한다. 또한, 요약서는 고도로 축약된 형태로 기록되어 있고 편의를 위해 여기서 제공되며, 따라서 청구항들에 표현되는 전체 발명을 해석하거나 제한하는데 사용되지 않아야 한다. 용어 "세트" 가 여기서 사용되는 경우, 그러한 용어는 제로인 부재, 하나의 부재, 또는 둘 이상의 부재를 커버하는 공통적으로 이해되는 수학적 의미를 갖는 것으로 의도된다. 또한, 본 발명의 방법 및 장치를 구현하는 많은 대안적인 방식들이 존재한다. 따라서, 다음의 첨부된 청구항들은 본 발명의 진정한 사상 및 범위 내에 있는 그러한 변경들, 치환들, 및 등가물들 모두를 포함하는 것으로 해석되는 것으로 의도된다.

Claims (20)

  1. 일 세트의 기판들의 기판 프로세싱 동안 프로세싱 챔버의 건전성 상태를 검정하기 (qualify) 위해 에칭 레이트 균일성을 예측하는 방법으로서,
    상기 일 세트의 기판들 중 제 1 기판에 대해 레시피를 실행하는 단계;
    상기 레시피의 상기 실행 동안 제 1 세트의 센서들로부터 프로세싱 데이터를 수신하는 단계;
    계산된 데이터를 결정하기 위해 서브시스템 건전성 확인 예측 모델을 이용하여 상기 프로세싱 데이터를 분석하는 단계로서, 상기 계산된 데이터는 에칭 레이트 데이터 및 균일성 데이터 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은 제 1 세트의 데이터 및 제 2 세트의 데이터를 상관시킴으로써 구성되며, 상기 제 1 세트의 데이터는 일 세트의 필름 기판들로부터의 측정 데이터를 포함하고, 상기 제 2 세트의 데이터는 일 세트의 비-필름 기판들의 유사한 프로세싱 동안 수집된 프로세싱 데이터를 포함하고, 상기 균일성 데이터는 에칭 레이트와 전체 평균 에칭 레이트의 표준 편차 또는 에칭 깊이와 평균 에칭 레이트의 표준 편차에 기초하여 결정되는, 상기 프로세싱 데이터를 분석하는 단계;
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델에 의해 정의된 일 세트의 제어 한계들에 대한 상기 제 1 기판의 상기 계산된 데이터의 비교를 수행하는 단계; 및
    상기 계산된 데이터가 상기 일 세트의 제어 한계들 밖에 있는 경우, 경고를 발생시키는 단계를 포함하는, 에칭 레이트 균일성 예측 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세싱 챔버의 준비 상태를 결정하기 위해 선제적 평가를 수행하는 단계를 더 포함하는, 에칭 레이트 균일성 예측 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 선제적 평가가 미리 정의된 임계값 밖에 있는 경우, 문제의 원인을 결정하는 단계를 더 포함하는, 에칭 레이트 균일성 예측 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델을 지원하기 위해 라이브러리로부터 데이터를 가져오는 단계를 더 포함하는, 에칭 레이트 균일성 예측 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 일 세트의 제어 한계들은 사용자 구성가능한 (user-configurable), 에칭 레이트 균일성 예측 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 계산된 데이터가 상기 일 세트의 제어 한계들 내에 있는 경우, 미리 정의된 수의 기판들이 상기 계산된 데이터와 상기 일 세트의 제어 한계들 사이의 상기 비교를 통과했는지를 결정하기 위해 검증 정도 (verification degree) 를 입증하는 단계를 더 포함하는, 에칭 레이트 균일성 예측 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은 시간 주기로부터 수집된 데이터로부터 구성되고,
    상기 시간 주기는 습식 사이클의 시작 시점에 있는 경우, 상기 습식 사이클 동안 있는 경우 및 상기 습식 사이클의 끝 시점에 있는 경우 중 하나에 있는, 에칭 레이트 균일성 예측 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은 하나의 시간 주기로부터 수집된 데이터로부터 구성되는, 에칭 레이트 균일성 예측 방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은 적어도 두 개의 시간 주기들로부터 수집된 데이터로부터 구성되는, 에칭 레이트 균일성 예측 방법.
  10. 플라즈마 프로세싱 시스템의 프로세싱 챔버에 자격을 부여하기 위해 에칭 레이트 균일성을 예측하기 위한 프로세싱 챔버 건전성 확인 장치로서,
    상기 프로세싱 챔버의 준비 (readiness) 를 결정하는 사전 평가 모듈;
    레시피들 및 레시피 파라미터들 중 적어도 하나를 저장하는 라이브러리;
    서브시스템 건전성 확인 예측 모델을 포함하고,
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은,
    기판 프로세싱 동안 제 1 세트의 센서들로부터 프로세싱 데이터를 수신하는 것;
    일 세트의 계산된 데이터를 결정하기 위해 상기 프로세싱 데이터를 분석하는 것으로서, 상기 일 세트의 계산된 데이터는 에칭 레이트 데이터 및 균일성 데이터 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 균일성 데이터는 에칭 레이트와 전체 평균 에칭 레이트의 표준 편차 또는 에칭 깊이와 평균 에칭 레이트의 표준 편차에 기초하여 결정되는, 상기 프로세싱 데이터를 분석하는 것;
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델에 의해 정의된 일 세트의 미리 정의된 제어 한계들과 상기 일 세트의 계산된 데이터를 비교하는 것; 및
    상기 일 세트의 계산된 데이터가 상기 일 세트의 미리 정의된 제어 한계들 밖에 있는 경우, 경고를 발생시키는 것을 위해 구성되는, 프로세싱 챔버 건전성 확인 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은, 상기 일 세트의 계산된 데이터가 상기 일 세트의 제어 한계들 내에 있는 경우, 미리 정의된 수의 기판들이 상기 일 세트의 계산된 데이터와 상기 일 세트의 제어 한계들 사이의 상기 비교를 통과했는지를 결정하기 위해 검증 정도를 입증하는 것을 더 포함하는, 프로세싱 챔버 건전성 확인 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은,
    제 1 세트의 기판들로부터 제 1 세트의 데이터를 획득하는 것으로서, 상기 제 1 세트의 기판들은 일 세트의 필름 기판들이고, 상기 제 1 세트의 데이터는 프로세싱 전 측정 데이터 및 프로세싱 후 측정 데이터를 포함하며, 상기 프로세싱 후 측정 데이터는 상기 제 1 세트의 기판들에 대해 레시피를 실행한 후 수집되는, 상기 제 1 세트의 데이터를 획득하는 것;
    제 2 세트의 기판들로부터 제 2 세트의 데이터를 수집하는 것으로서, 상기 제 2 세트의 데이터는 상기 레시피의 유사한 실행의 실행 동안 일 세트의 센서들에 의해 수집되는, 상기 제 2 세트의 데이터를 수집하는 것; 및
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델을 구성하기 위해 상기 제 2 세트의 데이터와 상기 제 1 세트의 데이터를 상관시키는 것에 의해 구성되는, 프로세싱 챔버 건전성 확인 장치.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은 시간 주기로부터 수집된 데이터로부터 구성되고,
    상기 시간 주기는 습식 사이클의 시작 시점에 있는 경우, 상기 습식 사이클 동안 있는 경우 및 상기 습식 사이클의 끝 시점에 있는 경우 중 하나에 있는, 프로세싱 챔버 건전성 확인 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은 하나의 시간 주기로부터 수집된 데이터로부터 구성되는, 프로세싱 챔버 건전성 확인 장치.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은 적어도 두 개의 시간 주기들로부터 수집된 데이터로부터 구성되는, 프로세싱 챔버 건전성 확인 장치.
  16. 컴퓨터 판독가능 코드를 포함하는 프로그램 저장 매체를 포함하는 제조물품으로서,
    상기 컴퓨터 판독가능 코드는,
    일 세트의 기판들의 기판 프로세싱 동안 프로세싱 챔버의 건전성 상태를 검정하기 위해 에칭 레이트 균일성을 예측하도록 구성되고,
    상기 일 세트의 기판들 중 제 1 기판에 대해 레시피를 실행하는 코드;
    상기 레시피의 상기 실행 동안 제 1 세트의 센서들로부터 프로세싱 데이터를 수신하는 코드;
    계산된 데이터를 결정하기 위해 서브시스템 건전성 확인 예측 모델을 이용하여 상기 프로세싱 데이터를 분석하는 코드로서, 상기 계산된 데이터는 에칭 레이트 데이터 및 균일성 데이터 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은 제 1 세트의 데이터 및 제 2 세트의 데이터를 상관시킴으로써 구성되며, 상기 제 1 세트의 데이터는 일 세트의 필름 기판들로부터의 측정 데이터를 포함하고, 상기 제 2 세트의 데이터는 일 세트의 비-필름 기판들의 유사한 프로세싱 동안 수집된 프로세싱 데이터를 포함하고, 상기 균일성 데이터는 에칭 레이트와 전체 평균 에칭 레이트의 표준 편차 또는 에칭 깊이와 평균 에칭 레이트의 표준 편차에 기초하여 결정되는, 상기 프로세싱 데이터를 분석하는 코드;
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델에 의해 정의된 일 세트의 제어 한계들에 대해 상기 제 1 기판의 상기 계산된 데이터를 비교하는 코드; 및
    상기 계산된 데이터가 상기 일 세트의 제어 한계들 밖에 있는 경우, 경고를 발생시키는 코드를 포함하는, 프로그램 저장 매체를 포함하는 제조 물품.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 프로세싱 챔버의 준비 상태를 결정하기 위해 선제적 평가를 수행하는 코드를 더 포함하는, 프로그램 저장 매체를 포함하는 제조 물품.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델을 지원하기 위해 라이브러리로부터 데이터를 가져오는 코드를 더 포함하는, 프로그램 저장 매체를 포함하는 제조 물품.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 계산된 데이터가 상기 일 세트의 제어 한계들 내에 있는 경우, 미리 정의된 수의 기판들이 상기 계산된 데이터와 상기 일 세트의 제어 한계들 사이의 상기 비교를 통과했는지를 결정하기 위해 검증 정도를 입증하는 코드를 더 포함하는, 프로그램 저장 매체를 포함하는 제조 물품.
  20. 제 16 항에 있어서,
    상기 서브시스템 건전성 확인 예측 모델은 시간 주기로부터 수집된 데이터로부터 구성되고,
    상기 시간 주기는 습식 사이클의 시작 시점에 있는 경우, 상기 습식 사이클 동안 있는 경우 및 상기 습식 사이클의 끝 시점에 있는 경우 중 하나에 있는, 프로그램 저장 매체를 포함하는 제조 물품.
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