KR101887383B1

KR101887383B1 - 플라스마 처리 장치 및 플라스마 처리 데이터를 해석하는 해석 방법

Info

Publication number: KR101887383B1
Application number: KR1020170004060A
Authority: KR
Inventors: 료지 아사쿠라; 다이스케 시라이시; 아키라 가고시마; 사토미 이노우에
Original assignee: 가부시키가이샤 히다치 하이테크놀로지즈
Priority date: 2016-07-21
Filing date: 2017-01-11
Publication date: 2018-08-10
Also published as: JP2018014403A; JP6643202B2; TWI682456B; KR20180010946A; US20180025894A1; TW201812899A; US20200328067A1; US11404253B2; US10734207B2

Abstract

본 발명은, 수집된 모니터링 데이터와 처리 결과 지표 데이터 사이에 높은 상관이 있음과 함께 새로이 계측된 모니터링 데이터에 있어서도 처리 결과 지표를 높은 정밀도로 예측할 수 있는 플라스마 처리 장치 및 해석 방법을 제공하는 것을 과제로 한다.
이러한 과제를 해결하기 위한 수단으로서 본 발명은, 플라스마 처리 결과와 상관이 있는 상기 발광의 파장을 구함과 함께 상기 발광의 강도 분포의 편차를 나타내는 제 1 지표가 제 1 소정의 값보다 큰 파장을 상기 구해진 파장 중에서 선택하고, 상기 선택된 파장을 이용해서 상기 플라스마 처리 결과를 예측하거나, 또는, 복수 파장의 각각의 발광 강도를 이용해서 연산되며 상기 플라스마 처리 결과와 상관이 있는 값을 구함과 함께 상기 구해진 값의 분포의 편차를 나타내는 제 2 지표가 제 2 소정의 값보다 큰 값을 상기 구해진 값 중에서 선택하고, 상기 선택된 값을 이용해서 상기 플라스마 처리 결과를 예측하는 것을 특징으로 하는 해석부를 구비하는 플라스마 처리 장치를 제공한다.

Description

플라스마 처리 장치 및 플라스마 처리 데이터를 해석하는 해석 방법{PLASMA PROCESSING APPARATUS AND ANALYSIS METHOD FOR ANALYZING PLASMA PROCESSING DATA}

본 발명은, 플라스마를 이용해서 반도체의 웨이퍼를 처리하는 플라스마 처리 장치 및 플라스마 처리 데이터를 해석하는 해석 방법에 관한 것이다.

반도체 웨이퍼 상에 형성되는 반도체 장치 등의 미세 형상을 얻기 위하여 물질을 전리한 상태(플라스마 상태)로 하고, 그 물질의 작용(웨이퍼 표면에 있어서의 반응)에 의해 웨이퍼 상의 물질을 제거하는 플라스마 처리가 행해진다. 또한, 반도체 장치의 미세 형상의 폭이나 깊이 등의 치수나, 플라스마 처리 장치가 미세 형상을 형성할 때의 속도(에칭 레이트)를 이하에서는 처리 결과 지표라 부른다.

플라스마 처리 장치에서는, 동일한 플라스마 처리 조건에서 처리를 행해도 다양한 외란이나 플라스마 상태의 경시(經時) 변화에 의해 동일한 처리 결과 지표를 얻는 것은 곤란하게 되어 있다. 그 때문에, 처리 결과 지표를 안정화시키기 위하여 플라스마 처리 장치에는, 에칭 중에 계측된 장치의 모니터링 데이터를 이용해서 처리 결과 지표를 예측하고, 예측한 결과에 의거해서 플라스마 처리 조건을 변경하는 제어 기술이 적용되어 있다. 모니터링 데이터에는 플라스마 처리 중의 플라스마의 발광이나 반도체 웨이퍼 표면의 반사광 등을 분광기로 계측한 분광기 계측 데이터가 이용된다.

분광기 계측 데이터를 이용해서 처리 결과 지표를 예측하는 방법으로서 이하에 나타내는 방법이 알려져 있다.

특허문헌 1에는, 처리 결과 데이터 자체에 오차가 포함되어 있어도, 그 오차의 영향이 최대한 미치지 않도록 운전 데이터와 처리 결과 데이터의 상관관계(회귀식, 모델)를 구할 수 있으며, 이것에 의해 피처리 기판을 처리했을 때의 처리 결과의 예측 정밀도를 향상시킬 수 있는 기판 처리 장치의 예측 방법 및 예측 장치가 개시되어 있다.

또한, 특허문헌 2에는, 기억부(22)의 에칭 처리 결과 데이터 기억 영역(23)에 기억된 에칭 처리 결과 데이터와, OES 데이터 기억 영역(24)에 기억된 OES 데이터를 이용해서, 파장과 시간 구간의 조합마다 발광 강도로 에칭 처리 결과를 예측할 때의 예측 오차를 복수의 웨이퍼를 이용해서 순차 평가하고, 에칭 처리 결과의 예측에 이용할 파장과 시간 구간의 조합을 특정하는 처리를 행하는 것이 개시되어 있다.

일본국 특개2007-250902호 공보 일본국 특개2016-25145호 공보

특허문헌 1에 나타내는 방법은, 운전 데이터와 CD 쉬프트량의 상관관계를 이용해서, 운전 데이터로부터 CD 쉬프트량을 예측하기 위한 함수(이하, 예측 모델이라 부름)를 작성하고 있다. 또한, 특허문헌 2에 개시된 방법은, 에칭 처리 결과를 예측할 때의 예측 오차에 의거해서 에칭 처리 결과의 예측에 이용하기 위한 최적인 파장과 시간 구간의 조합을 특정한다.

그러나, 특허문헌 1 및 2에 개시된 예측 모델은, 예측 모델 작성 시에는 에칭 처리 결과와 상관이 있어도, 예측 모델 작성 후에는 상관이 악화되는 경우가 있다. 또한, 이와 같은 경우 예측 오차 확대의 요인으로 된다. 이러한 점에서 특허문헌 1 및 2에 개시된 예측 모델에는, 어느 계가 응력이나 환경의 변화 같은 외란의 영향에 의해서 변화하는 것을 저지하는 내적인 구조, 또는 성질의 것, 즉 로버스트성이 고려되어 있지 않다고 할 수 있다. 이 때문에, 수집한 모니터링 데이터와 처리 결과 지표 데이터 사이에 높은 상관이 있을 뿐만 아니라, 새로이 계측된 모니터링 데이터에 있어서 처리 결과 지표를 높은 정밀도로 예측할 수 있는 것이 필요하다.

그래서 본 발명은, 수집된 모니터링 데이터와 처리 결과 지표 데이터 사이에 높은 상관이 있음과 함께 새로이 계측된 모니터링 데이터에 있어서도 처리 결과 지표를 높은 정밀도로 예측할 수 있는 플라스마 처리 장치 및 해석 방법을 제공한다.

본 발명은, 플라스마를 이용해서 처리가 행해지는 처리실과, 상기 플라스마의 발광의 데이터를 해석하는 해석부를 구비하는 플라스마 처리 장치에 있어서, 상기 해석부는, 플라스마 처리 결과와 상관이 있는 상기 발광의 파장을 구함과 함께 상기 발광의 강도 분포의 편차를 나타내는 제 1 지표가 제 1 소정의 값보다 큰 파장을 상기 구해진 파장 중에서 선택하고, 상기 선택된 파장을 이용해서 상기 플라스마 처리 결과를 예측하거나, 또는, 복수 파장의 각각의 발광 강도를 이용해서 연산되며 상기 플라스마 처리 결과와 상관이 있는 값을 구함과 함께 상기 구해진 값의 분포의 편차를 나타내는 제 2 지표가 제 2 소정의 값보다 큰 값을 상기 구해진 값 중에서 선택하고, 상기 선택된 값을 이용해서 상기 플라스마 처리 결과를 예측하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은, 플라스마의 발광의 데이터를 해석하는 해석 방법에 있어서, 플라스마 처리 결과와 상관이 있는 상기 발광의 파장을 구함과 함께 상기 발광의 강도 분포의 편차를 나타내는 제 1 지표가 제 1 소정의 값보다 큰 파장을 상기 구해진 파장 중에서 선택하고, 상기 선택된 파장을 이용해서 상기 플라스마 처리 결과를 예측하거나, 또는, 복수 파장의 각각의 발광 강도를 이용해서 연산되며 상기 플라스마 처리 결과와 상관이 있는 값을 구함과 함께 상기 구해진 값의 분포의 편차를 나타내는 제 2 지표가 제 2 소정의 값보다 큰 값을 상기 구해진 값 중에서 선택하고, 상기 선택된 값을 이용해서 상기 플라스마 처리 결과를 예측하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의해, 수집된 모니터링 데이터와 처리 결과 지표 데이터 사이에 높은 상관이 있음과 함께 새로이 계측된 모니터링 데이터에 있어서도 처리 결과 지표를 높은 정밀도로 예측할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시형태에 따른 플라스마 처리 장치의 개략의 구성을 나타내는 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시형태에 따른 플라스마 처리 장치의 플라스마 처리부의 개략의 구성을 나타내는 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시형태에 따른 처리 결과 지표의 예측과 제어의 처리를 설명하는 흐름도.
도 4는 분광기 계측 데이터를 설명하는 그래프.
도 5는 시간 평균한 분광기 계측 데이터를 설명하는 그래프.
도 6은 본 발명의 일 실시형태에 따른 분광기 계측 데이터 기억 영역을 나타내는 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시형태에 따른 처리 결과 지표 데이터 기억 영역을 나타내는 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시형태에 따른 엘리먼트 파장 데이터 기억 영역을 나타내는 도면.
도 9는 본 발명의 일 실시형태에 따른 참조용 분광기 계측 데이터 기억 영역을 나타내는 도면.
도 10은 본 발명의 일 실시형태에 따른 문턱값 데이터 기억 영역을 나타내는 도면.
도 11은 본 발명의 일 실시형태에 따른 모니터링 후보 데이터 기억 영역을 나타내는 도면.
도 12는 본 발명의 일 실시형태에 따른 상관·편차 데이터 기억 영역을 나타내는 도면.
도 13은 본 발명의 일 실시형태에 따른 모니터링 데이터 기억 영역을 나타내는 도면.
도 14는 본 발명의 일 실시형태에 따른 예측 모델 데이터 기억 영역을 나타내는 도면.
도 15는 본 발명의 일 실시형태에 따른 연산부의 해석 처리 수순을 나타내는 흐름도.
도 16은 본 발명의 일 실시형태에 따른 해석 처리의 실행을 지시하는 화면의 정면도.
도 17은 본 발명의 일 실시형태에 따른 해석 처리의 결과를 표시하는 화면의 정면도.
도 18a는 변동 계수가 큰 데이터 항목의 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표의 산포도.
도 18b는 변동 계수가 작은 데이터 항목의 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표의 산포도.
도 19a는 표준편차비가 큰 데이터 항목의 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표의 산포도.
도 19b는 표준편차비가 작은 데이터 항목의 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표의 산포도.

본 발명의 일 실시형태를 도면에 의거해서 설명한다. 또한, 실시형태를 설명하기 위한 모든 도면에 있어서 동일한 부재에는 원칙적으로 동일한 부호를 부여하고 그 반복 설명은 생략한다.

먼저 플라스마 처리 장치에 대하여 설명한다. 본 실시예에서는, 도 1의 플라스마 처리 장치의 구성도에 나타내는 바와 같이 플라스마 처리 장치(1)는, 플라스마 처리부(10)와 해석부(20)와 입력부(30)와 출력부(31)와 통신 인터페이스부(통신 IF부)(32)를 가지며, 이들은 버스(33)를 통해서 상호 접속되어 있다.

플라스마 처리부(10)는 플라스마 처리실(11)과 분광기(12)와 제어부(13)와 기억부(14)와 인터페이스부(IF부)(15)를 구비하며, 플라스마 처리실(11)은 플라스마를 생성시켜서 웨이퍼를 에칭하고, 분광기(12)는 플라스마 처리가 행해지는 동안에 플라스마의 발광 데이터나 웨이퍼 표면이나 플라스마 처리실 내벽면에서의 반사광인 분광기 계측 데이터를 취득한다. 분광기 계측 데이터는 IF부(15)를 통해서 해석부(20)가 갖는 기억부(22)에 저장된다.

제어부(13)는 플라스마 처리실(11)에서의 처리를 제어한다. 제어부(13)는 후술하는 예측 모델을 이용해서 플라스마 처리의 처리 결과 지표를 예측하며, 플라스마 처리 조건을 조정하는 처리(Advanced Process Control : APC, 이하, APC라 칭함)를 행한다. 플라스마 처리부(10)의 상세를 후술하는 도 2에서 설명한다. 또한, 제어부(13)의 APC의 처리의 상세에 대해서도 후술하는 도 3에서 설명한다.

해석부(20)는 처리 결과 지표의 예측에 이용할 데이터 항목을 특정하고 예측 모델을 작성하는 처리를 행한다. 해석부(20)는 데이터를 해석하는 연산부(21)와, 기억부(22)와, 인터페이스부(IF부)(212)를 구비하고 있다.

기억부(22)는, 플라스마 처리를 행했을 때에 얻어진 분광기의 계측값을 기억하는 분광기 계측 데이터 기억 영역(23)과, 플라스마 처리를 행했을 때의 처리 결과 지표를 기억하는 처리 결과 지표 데이터 기억 영역(24)과, 플라스마에 포함되는 원소나 화합물이 발하는 광의 파장을 기억하는 엘리먼트 파장 데이터 기억 영역(25)과, 분광기 계측 데이터의 편차를 비교하기 위한 참조용 데이터인 참조용 분광기 계측 데이터 기억 영역(26)과, 해석의 판정에 이용할 문턱값을 기억하는 문턱값 데이터 기억 영역(27)과, 예측 모델의 작성에 이용할 데이터의 후보를 기억하는 모니터링 후보 데이터 기억 영역(28)과, 발광 강도와 처리 결과 지표의 상관 계수나 발광 강도의 편차를 나타내는 값을 기억하는 상관·편차 데이터 기억 영역(29)과, 예측 모델의 작성에 이용할 데이터를 기억하는 모니터링 데이터 기억 영역(210)과, 작성한 예측 모델을 기억하기 위한 예측 모델 데이터 기억 영역(211)을 구비하고 있다. 또한, 엘리먼트란 원자나 화합물 등이다.

연산부(21)는, 기억부(22)의 분광기 계측 데이터 기억 영역(23)에 기억된 분광기 계측 데이터와, 처리 결과 지표 데이터 기억 영역(24)에 기억된 처리 결과 지표 데이터와, 엘리먼트 파장 데이터 기억 영역(25)에 기억된 파장의 정보와, 참조용 분광기 계측 데이터 기억 영역(26)에 기억된 참조용의 분광기 계측 데이터와, 문턱값 데이터 기억 영역(27)에 저장된 문턱값 데이터를 이용해서 예측 모델 작성에 이용할 데이터를 특정하고, 특정한 데이터를 이용해서 플라스마 처리의 결과 지표를 예측하는 예측 모델을 작성해서 예측 모델 데이터 기억 영역(211)에 저장하는 처리를 행한다. 또한, 연산부(21)가 행하는 해석 처리의 상세에 대해서는 후술한다.

입력부(30)는 유저 조작에 의한 정보 입력을 받아들이는 기기이며, 예를 들면 마우스나 키보드 등이다. 출력부(31)는 유저에 대해서 정보를 출력하는 디스플레이나 프린터 등이다. 통신 IF부(32)는, 버스(33)나 외부 네트워크 등을 통해서 다른 장치(처리 결과 지표를 계측하는 검사 장치 등과도 접속 가능함)나 시스템(기존의 생산 관리 시스템 등과도 접속 가능함)과 접속해 정보 송수신을 행하기 위한 인터페이스이다.

버스(33)는 각 부(10, 20, 30, 31, 32)를 연결한다. 각 부의 IF부(15, 212 등)는 버스(33)를 통해서 정보 송수신을 행하기 위한 인터페이스이다. 또한, 해석부(20)를 해석 장치로서 독립시켜 플라스마 처리부(10)로 이루어지는 플라스마 처리 장치에 IF부(212)를 통해서 접속되는 형태로 해도 된다.

다음으로 플라스마 처리부에 대하여 설명한다. 플라스마 처리부(10)는 플라스마 처리실(11)과 분광기(12)와 제어부(13)와 기억부(14)와 IF부(15)를 구비하고 있다. 플라스마 처리실(11)은, 도 2에 나타내는 바와 같이 진공 배기 수단(도시하지 않음)에 의해 내부가 진공으로 배기되는 챔버(111)와, 전원(도시하지 않음)에 의해 고주파 전력이 공급되어 진공으로 배기된 챔버(111)의 내부에 플라스마를 생성시키는 한 쌍의 전극(112a 및 112b)과, 챔버(111)의 내부를 외측으로부터 관찰하는 창(115)과, 진공으로 배기된 챔버(111)의 내부에 웨이퍼(114)를 플라스마 처리하기 위한 플라스마 처리 가스를 공급하는 가스 공급부(117)를 구비하고 있다. 또한, 가스 공급부(117)는 복수 종류의 가스(CF₄, CHF₃, Ar 등)를 각각 공급하는 것이 가능하게 되어 있다.

이러한 구성에 있어서, 제어부(13)로부터의 지시에 의해 플라스마 처리실(11)은, 시료인 웨이퍼(114)를 챔버(111)의 내부에 배치된 시료대인 전극(112b)에 재치(載置)하고 챔버(111)의 내부를 배기 수단(도시하지 않음)에 의해 진공으로 배기한 상태에서 가스 공급부(117)로부터 플라스마 처리 가스를 공급하고, 전원(도시하지 않음)에 의해 전극(112a) 및 전극(112b)에 고주파 전력을 인가하는 것에 의해서, 전극(112a와 112b) 사이에 플라스마 처리 가스를 플라스마화시킨다. 플라스마화된 가스를 웨이퍼(114)에 반응시키는 것에 의해 웨이퍼(114)를 에칭한다.

플라스마(113)는, 가스 공급부(117)로부터 공급된 플라스마 처리 가스에 포함되는 엘리먼트나 웨이퍼(114)로부터 에칭의 과정에서 발생한 엘리먼트를 포함하고 있으며, 플라스마화된 가스에 포함되어 있는 엘리먼트에 따른 파장의 광(116)을 발생시킨다.

발생한 광(116)은 창(115)을 통해서 분광기(12)에서 계측되며, IF부(15)를 통해서 해석부(20)의 기억부(22)의 분광기 계측 데이터 기억 영역(23)에 기억된다. 또한, 외부 광원(도시하지 않음)을 이용해서 챔버(111)의 벽면이나 웨이퍼(114)에 광을 조사하고 분광기(12)로 그 반사광이나 투과광을 계측하도록 해도 된다.

제어부(13)는 플라스마 처리실(11)의 제어에 부가해서, 후술하는 처리 결과 지표의 예측과 플라스마 처리 조건의 제어(APC)에 나타내는, 분광기(12)에서 계측된 분광기 계측 데이터를 입력으로 해서 레시피를 변경하는 처리도 행한다. 기억부(14)는 처리 결과 지표의 예측값을 산출하기 위한 계산식으로서 후술하는 예측 모델 데이터 기억 영역(211)에 기억되는 데이터의 카피가 기억된다.

플라스마 처리의 종료 후, 처리된 웨이퍼(114)는 챔버(111)로부터 반출되어 검사 장치 등의 다른 장치에 반송된다. 또한, 새로운 다른 웨이퍼(114)가 플라스마 처리부(10)에 반입되어 플라스마 처리가 행해진다. 처리된 웨이퍼(114)는 검사 장치 등의 다른 장치에서 플라스마 처리의 결과로서 얻어지는 패턴의 형상의 치수 등이 계측된다. 이 형상의 치수 등은 처리 결과 지표 데이터로서 기억부(22)의 처리 결과 지표 데이터 기억 영역(24)에 기억된다.

다음으로 분광기 계측 데이터에 대하여 설명한다. 도 5에 분광기(12)에서 계측된 플라스마 발광의 분광기 계측 데이터의 예로서 파형 신호(301)를 나타낸다. 분광기 계측 데이터의 파형 신호(301)는 파장과 시간의 2차원의 요소를 가지며, 각 파장, 각 시간에 대해 각각 계측된 발광 강도의 값을 나타내고 있다.

또한, 도 4에 분광기 계측 데이터의 각 파장에 대하여 각각 계측된 발광 강도의 값의 시간 평균을 계산한 값의 예를 나타낸다. 시간 평균은, 예를 들면 소정의 플라스마 처리 가스에 의한 플라스마 처리의 개시에서부터 종료까지의 시간에 대하여 평균이 취해진다. 이 분광기 계측 데이터의 평균값은 계측된 웨이퍼의 ID와 함께 후술하는 분광기 계측 데이터 기억 영역(23)에 저장된다. 또한, 분광기 계측 데이터 기억 영역(23)에 저장되는 값은 시간 구간의 평균값에 한하지 않으며 최대값이나 최소값, 중앙값 등의 값이어도 된다.

다음으로 APC를 이용한 플라스마 처리 조건의 제어에 대하여 설명한다. 도 3에 제어부(13)에서 행해지는 APC의 처리의 예를 나타낸다. 웨이퍼의 플라스마 처리가 완료되면, APC를 실행하도록 설정되어 있을 경우, 제어부(13)는, 기억부(14)에 저장되어 있는 예측 모델로 지정된 파장이나 파장의 조합에 대하여 분광기(12)에서 계측한 분광기 계측 데이터의 발광 강도의 평균값을 산출한다. 또는 발광 강도의 평균값을 다른 발광 강도의 평균값으로 나눈 값을 산출한다(S101). 이후에서는 발광 강도의 평균값이나 발광 강도의 평균값을 다른 발광 강도의 평균값으로 나눈 값을 발광 강도 모니터링값이라 부른다. 또한, 발광 강도의 최대값이나 최소값, 중앙값을 발광 강도 모니터링값으로 해도 된다.

다음으로 제어부(13)는, 기억부(14)에 저장되어 있는 예측 모델로 지정된 계수를 발광 강도 모니터링값에 곱하는 것에 의해, 처리 결과 지표의 예측값을 산출한다(S102). 또한 제어부(13)는 처리 결과 지표의 예측값과 목표값의 차분에 의거해서 플라스마 처리 조건을 조정한다(S103). 플라스마 처리 조건으로서는, 예를 들면 가스 공급부(1117)로부터 공급하는 플라스마 처리 가스의 유량(가스 유량)이 조정된다. 또한, S103에 있어서는, 플라스마 처리 조건의 조정을 할 뿐만 아니라, 처리 결과 지표의 예측값과 목표값의 차분이 미리 정한 문턱값보다도 클 경우에 비정상으로서 알람을 통지하는 구성으로 해도 된다.

다음으로 해석부에 대하여 설명한다. 도 1에 나타내는 바와 같이 해석부(20)는 연산부(21)와 기억부(22)와 IF부(212)를 구비한다. 기억부(22)는, 분광기 계측 데이터 기억 영역(23)과 처리 결과 지표 데이터 기억 영역(24)과 엘리먼트 파장 데이터 기억 영역(25)과 참조용 분광기 계측 데이터 기억 영역(26)과 문턱값 데이터 기억 영역(27)과 모니터링 후보 데이터 기억 영역(28)과 상관·편차 데이터 기억 영역(29)과 모니터링 데이터 기억 영역(210)과 예측 모델 데이터 기억 영역(211)을 구비하고 있다.

분광기 계측 데이터 기억 영역(23)에는, 웨이퍼마다 플라스마 처리 중에 분광기(12)에서 계측되어 얻어진 분광기 계측 데이터를 특정하는 정보가 저장된다. 도 6은 분광기 계측 데이터 기억 영역(23)의 예인 분광기 계측 데이터 테이블(23a)을 나타낸다. 본 테이블은 웨이퍼 ID란(23b), 발광 강도란(23c) 등의 각 필드를 갖는다. 웨이퍼 ID란(23b)에는 웨이퍼(114)를 특정하는 정보가 저장된다. 웨이퍼 ID란(23b)에 저장되는 값은 후술하는 처리 결과 지표 데이터 테이블(24a)의 웨이퍼 ID란(24b)에 저장된 값과 대응되어 있으며, 각각의 웨이퍼를 플라스마 처리할 때에 얻어진 분광기 계측 데이터와 처리 결과 지표가 대응되도록 되어 있다.

발광 강도란(23c)에는 분광기(12)에 의해 계측된 분광기 계측 데이터를 특정하는 정보가 저장된다. 발광 강도란(23c)은 도 6의 23d에 나타내는 바와 같이 파장마다 필드가 분할되어 있으며, 각각의 필드에는 각 파장에 있어서의 발광 강도를 플라스마 처리 시간으로 평균한 값이 저장된다. 또한, 각 행이 그 분광기 계측 데이터를 계측한 웨이퍼의 ID와 대응하도록 되어 있다.

또한, 저장되는 분광기 계측 데이터는, 웨이퍼를 에칭하기 위한 플라스마 처리 시에 얻어진 분광기 계측 데이터여도 되고, 웨이퍼를 에칭하기 전에 플라스마 처리실(11)의 상태를 정돈하기 위하여 행해지는 플라스마 처리 시에 얻어진 분광기 계측 데이터여도 된다. 또한, 저장되는 값은 발광 강도의 플라스마 처리 시간에서의 평균값이 아닌 최대값이나 최소값, 중앙값이어도 되고, 플라스마 처리의 중간 시점에서의 발광 강도의 값 등, 임의의 지정한 시간에 있어서의 발광 강도의 값이어도 된다.

처리 결과 지표 데이터 기억 영역(24)에는 웨이퍼마다의 플라스마 처리의 결과를 특정하는 정보가 저장된다. 도 7은 처리 결과 지표 데이터 기억 영역(24)의 예인 처리 결과 지표 데이터 테이블(24a)을 나타낸다. 본 테이블은 웨이퍼 ID란(24b), 처리 결과 지표란(24c) 등의 각 필드를 갖는다. 웨이퍼 ID란(24b)에는 웨이퍼(114)를 특정하는 정보가 저장된다. 웨이퍼 ID란(24b)에 저장되는 값은 분광기 계측 데이터 테이블(23a)의 웨이퍼 ID란(23b)에 저장된 값과 대응되어 있다. 처리 결과 지표란(24c)에는 플라스마 처리의 결과를 특정하는 정보가 저장된다.

예를 들면, 플라스마 처리 후에 플라스마 처리 장치(1)에 접속된 계측 장치 등을 이용해서 웨이퍼 ID란(23b)에서 특정되는 웨이퍼(114)의 표면 형상을 계측한 결과(예를 들면, 측장(測長) SEM이나 광학식 계측 장치 등의 계측 장치로 계측한 웨이퍼(114) 상에 형성된 패턴의 치수, 패턴 간의 치수 등)가 저장된다. 웨이퍼마다 표면 형상의 치수 정보가 통신 IF부(32)를 통해서 처리 결과 지표 데이터 기억 영역(24)에 저장된다. 또한, 웨이퍼마다 플라스마 처리 조건이 조정되었을 경우에는, 플라스마 처리 조건의 조정량과 처리 결과 지표의 변경량의 상관관계의 함수를 이용해서 플라스마 처리 조건의 조정량에 의한 처리 결과 지표의 변경량을 산출하고, 계측된 처리 결과 지표를 처리 결과 지표의 변경량에 의해 보정한 값을 처리 결과 지표 데이터 기억 영역(24)에 저장해도 된다.

엘리먼트 파장 데이터 기억 영역(25)에는 플라스마에 포함되는 엘리먼트가 발하는 광의 파장을 특정하는 정보가 저장된다. 도 8은 엘리먼트 파장 데이터 기억 영역(25)의 예인 엘리먼트 파장 데이터 테이블(25a)을 나타낸다. 본 테이블은 엘리먼트란(25b)과 파장란(25c) 등의 각 필드를 갖는다. 엘리먼트란(25b)에는 플라스마 중에 포함되는 엘리먼트(원소나 화합물)의 후보를 특정하는 정보가 저장된다. 파장란(25c)에는 엘리먼트가 발하는 광의 파장을 특정하는 정보가 저장된다.

참조용 분광기 계측 데이터 기억 영역(26)에는 분광기 계측 데이터의 참조값으로서 처리 결과 지표 데이터와 대응되어 있지 않은 분광기 계측 데이터가 웨이퍼마다 저장된다. 저장되는 분광기 계측 데이터는, 예를 들면 발췌 계측을 행했기 때문에 처리 결과 지표를 계측할 수 없는 웨이퍼를 플라스마 처리했을 경우의 분광기 계측 데이터나 치수 등 처리 결과 지표를 계측할 수 없는 더미 웨이퍼를 플라스마 처리했을 때의 분광기 계측 데이터가 저장된다. 또한, 저장되는 데이터는 플라스마 처리 장치(1) 이외의 플라스마 처리 장치에서 계측된 분광기 계측 데이터여도 된다.

도 9는 참조용 분광기 계측 데이터 기억 영역(26)의 예인 참조용 분광기 계측 데이터 테이블(26a)을 나타낸다. 본 테이블은 참조용 웨이퍼 ID란(26b), 참조용 웨이퍼 발광 강도란(26c) 등의 각 필드를 갖는다. 참조용 웨이퍼 ID란(26b)에는 웨이퍼(114)를 특정하는 정보가 저장된다. 참조용 웨이퍼 발광 강도란(26c)에는 분광기(12)에서 계측된 분광기 계측 데이터를 특정하는 정보가 저장된다. 참조용 웨이퍼 발광 강도란(26c)은 도 9의 26d에 나타내는 바와 같이 파장마다 필드가 분할되어 있고, 각각의 필드에는 각 파장에 있어서의 발광 강도를 플라스마 처리 시간으로 평균한 값이 저장된다.

또한, 각 행이 그 분광기 계측 데이터를 계측한 웨이퍼의 ID와 대응하도록 되어 있다. 참조용 웨이퍼 발광 강도란(26c)은 분광기 계측 데이터 테이블(23a)의 발광 강도란(23c)과 대응하는 발광 강도의 계산값이 저장된다. 예를 들면, 발광 강도란(23c)에 웨이퍼를 가공하기 위한 플라스마 처리 시에 얻어진 분광기 계측 데이터가 저장될 경우에는, 참조용 웨이퍼 발광 강도란(26c)에도 마찬가지의 분광기 계측 데이터가 저장되고, 발광 강도란(23c)에 웨이퍼를 에칭하기 전에 플라스마 처리실(11)의 상태를 정돈하기 위하여 행해지는 플라스마 처리 시에 얻어진 분광기 계측 데이터가 저장될 경우에는, 참조용 웨이퍼 발광 강도란(26c)에도 마찬가지의 분광기 계측 데이터가 저장된다. 문턱값 데이터 기억 영역(27)에는 후술하는 해석 처리에 이용할 문턱값을 특정하는 정보가 저장된다.

도 10은 문턱값 데이터 기억 영역(27)의 예인 문턱값 데이터 테이블(27a)을 나타낸다. 본 테이블은 문턱값 1란(27b), 문턱값 2란(27c), 문턱값 3란(27d) 등의 각 필드를 갖는다.

문턱값 1란(27b)에는 후술하는 해석 처리에서 상관 계수의 판정에 이용할 문턱값이 저장된다. 문턱값 2란(27c)에는 후술하는 해석 처리에서 변동 계수의 판정에 이용할 문턱값이 저장된다. 그리고 문턱값 3란(27d)에는 후술하는 해석 처리에서 표준편차비의 판정에 이용할 문턱값이 저장된다. 모니터링 후보 데이터 기억 영역(28)에는 예측 모델 작성에 이용할 데이터 항목의 후보에 대하여 발광 강도 모니터링값을 특정하는 정보가 저장된다.

도 11은 모니터링 후보 데이터 기억 영역(28)의 예인 모니터링 후보 데이터 테이블(28a)을 나타낸다. 본 테이블은 웨이퍼 ID란(28b), 발광 강도 모니터링값 후보란(28c) 등의 각 필드를 갖는다. 웨이퍼 ID란(28b)에는 웨이퍼(114)를 특정하는 정보가 저장된다. 웨이퍼 ID란(28b)에 저장되는 값은 전술한 분광기 계측 데이터 테이블(23a)의 웨이퍼 ID란(23b)에 저장된 값과 대응되어 있다. 따라서, 처리 결과 지표 데이터 테이블(24a)의 웨이퍼 ID란(24b)에 저장된 값과 대응되어 있다.

발광 강도 모니터링값 후보란(28c)에는, 분광기 계측 데이터 테이블(23a)의 발광 강도란(23c)의 특정의 파장에 저장된 값, 또는 복수의 파장에 저장된 값의 비가 저장된다. 발광 강도 모니터링값 후보란(28c)은 도 11의 28d에 나타내는 바와 같이 데이터 항목마다 필드가 분할되어 있으며, 각각의 필드는 파장 또는 복수의 파장의 비를 나타내고 있다. 예를 들면, 「707㎚」의 열에는 각 웨이퍼에 있어서의 707㎚의 파장에 있어서의 발광 강도의 값이 저장된다. 또한 「288㎚/707㎚」의 열에는 각 웨이퍼에 있어서 288㎚의 파장에 있어서의 발광 강도의 값을 707㎚의 파장에 있어서의 발광 강도로 나눈 값이 저장된다. 또한, 저장되는 값은 지정된 파장을 포함하는 미리 정해진 범위(플러스마이너스 몇 ㎚의 범위)에 있어서의 발광 강도의 최대값이나 평균값으로 해도 된다.

상관·편차 데이터 기억 영역(29)에는, 발광 강도 모니터링값을 산출하는 데이터 항목(파장 또는 복수의 파장의 조합)마다 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표 데이터의 상관을 특정하는 정보나 발광 강도 모니터링값의 편차를 특정하는 정보와, 데이터 항목을 상관이나 편차로 평가한 결과를 특정하는 정보가 저장된다. 도 12는 상관·편차 데이터 기억 영역(29)의 예인 상관·편차 데이터 테이블(29a)을 나타낸다. 본 테이블은, 데이터 항목란(29b), 상관 계수란(29c), 상관 판정란(29d), 변동 계수란(29e), 표준편차비란(29f), 변동 계수 판정란(29g), 표준편차비 판정란(29h), 선택 데이터 항목란(29i) 등의 각 필드를 갖는다.

데이터 항목란(29b)에는 발광 강도 모니터링값을 산출하기 위한 파장 또는 복수의 파장을 특정하는 정보가 저장된다. 데이터 항목란(29b)의 각 행은 모니터링 후보 데이터 테이블(28a)의 발광 강도 모니터링값 후보란(28c)의 각 열과 대응되어 있다. 상관 계수란(29c)에는 데이터 항목란(29b)에서 특정되는 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표 데이터의 상관 계수를 특정하는 정보가 저장된다. 상관 판정란(29d)에는 상관 계수란(29c)에 저장된 상관 계수가 소정의 문턱값보다도 큰 데이터 항목을 특정하기 위한 정보가 저장된다. 변동 계수란(29e)에는 데이터 항목란(29b)에서 특정되는 발광 강도 모니터링값의 변동 계수를 특정하는 정보가 저장된다.

표준편차비란(29f)에는 데이터 항목란(29b)에서 특정되는 발광 강도 모니터링값의 표준편차비를 특정하는 정보가 저장된다. 변동 계수 판정란(29g)에는 변동 계수란(29e)에 저장된 변동 계수가 소정의 문턱값보다 큰 데이터 항목을 특정하기 위한 정보가 저장된다. 표준편차비 판정란(29h)에는 표준편차비란(29f)에 저장된 표준편차비가 소정의 문턱값보다 큰 데이터 항목을 특정하기 위한 정보가 저장된다. 선택 데이터 항목란(29i)에는 데이터 항목란(29b)에 저장된 데이터 항목 중에서 예측 모델 작성에 이용할 데이터 항목을 특정하기 위한 정보가 저장된다. 모니터링 데이터 기억 영역(210)에는 예측 모델 작성에 이용할 발광 강도 모니터링값을 특정하는 정보가 저장된다.

도 13은 모니터링 데이터 기억 영역(210)의 예인 모니터링 데이터 테이블(210a)을 나타낸다. 본 테이블은 웨이퍼 ID란(210b), 발광 강도 모니터링값란(210c) 등의 각 필드를 갖는다. 웨이퍼 ID란(210b)에는 웨이퍼(114)를 특정하는 정보가 저장된다. 웨이퍼 ID란(210b)에 저장되는 값은 전술한 모니터링 후보 데이터 테이블(28a)의 웨이퍼 ID란(28b)과 대응되어 있다. 발광 강도 모니터링값란(210c)에는 분광기 계측 데이터 테이블(23a)의 발광 강도란(23c)의 특정의 파장에 저장된 값, 또는 복수의 파장에 저장된 값의 비가 저장된다.

발광 강도 모니터링값(210c)은 도 13의 210d에 나타내는 바와 같이 데이터 항목마다 필드가 분할되어 있으며, 각각의 필드는 파장 또는 복수의 파장의 조합을 나타내고 있다. 전술한 모니터링 후보 데이터 테이블(28a)의 발광 강도 모니터링값 후보란(28c)의 데이터 항목 중, 후술하는 해석 처리에서 선택된 데이터 항목의 발광 강도 모니터링값이 저장된다. 예측 모델 데이터 기억 영역(211)에는 작성한 예측 모델의 데이터 항목이나 계수를 특정하는 정보가 저장된다.

도 14는 예측 모델 데이터 기억 영역(211)의 예인 예측 모델 데이터 테이블(211a)을 나타낸다. 본 테이블은 상수항란(211b), 예측 모델 데이터 항목란(211c), 계수란(211d) 등의 각 필드를 갖는다. 상수항란(211b)에는 예측 모델의 상수항(절편)의 값을 특정하는 정보가 저장된다. 예측 모델 데이터 항목란(211c)에는 발광 강도 모니터링값을 산출하는 파장 또는 파장의 조합을 특정하는 정보가 저장된다. 저장되는 정보는 후술하는 해석 처리에서 선택된 데이터 항목이며, 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 선택 데이터 항목란(29i)에 저장된 정보와 대응되어 있다.

계수란(211d)에는, 예측 모델 데이터 항목란(211c)에 저장된 파장 또는 파장의 조합으로 계산되는 발광 강도 모니터링값에 곱할 계수를 특정하는 정보가 저장된다. 상수항란(211b)에 저장된 정보와 발광 강도 모니터링값에 계수란(211d)의 계수를 곱한 값의 합이 처리 결과 지표 데이터의 예측값으로서 이용된다.

다음으로 해석부(20)의 해석 처리에 대하여 설명한다. 본 실시예에 의한 해석 처리의 방법은, 플라스마를 이용해서 웨이퍼를 처리하는 플라스마 처리에 있어서, 처리 결과 지표를 예측하기 위한 분광기 계측 데이터의 데이터 항목(파장 또는 파장의 조합)을 특정하는 해석 방법이다. 본 실시예에 의한 해석 처리의 방법은, 분광기 계측 데이터의 데이터 항목 각각에 대하여 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표의 상관의 강도와, 발광 강도 모니터링값의 편차의 크기를 나타내는 변동 계수와 표준편차비의 크기를 평가하고, 처리 결과 지표의 예측에 이용할 데이터 항목을 특정해, 처리 결과 지표를 예측하는 예측 모델을 작성한다. 이하에, 본 실시예에 의한 해석 처리의 방법을 구체적으로 설명한다.

생산 공정에서 플라스마 처리 장치(1)를 이용하여 복수의 웨이퍼를 순차, 플라스마 처리하기 전의 단계로서 플라스마 처리 장치(1)를 사용하는 장치 관리자가 처리 결과 지표의 예측에 이용할 예측 모델을 작성하기 위하여 해석부(20)에 있어서 해석 처리를 실행한다. 예측 모델은 플라스마 처리의 대상인 웨이퍼 표면상의 막의 구성 등에 따라서 변화하기 때문에, 플라스마 처리의 개시 시에는 적절히 본 해석 처리를 실행하는 것이 필요해진다. 본 해석 처리에 의해 결정한 플라스마 처리의 조건을 이용하여 생산 공정(양산 공정)에 있어서 플라스마 처리 장치(1)를 이용해서 복수의 웨이퍼가 순차, 플라스마 처리된다. 다음으로 해석부(20)에 있어서 실행되는 해석 처리의 흐름을 도 15를 이용해서 설명한다.

도 16에 나타내는 바와 같은 표시 화면(D100) 상에서 장치 관리자가 해석 처리의 실행을 입력하면 해석부(20)는 해석 처리를 행한다. 최초에 엘리먼트 지정에 의한 예측 모델 작성의 경우에는(S201, Yes), 지정된 엘리먼트의 발광을 나타내는 파장 및 파장의 조합을 발광 강도 모니터링값의 산출에 이용할 데이터 항목으로서 상관·편차 데이터 기억 영역(29)에 저장한다(S202). 파장 지정에 의한 예측 모델 작성의 경우에는, 장치 관리자가 지정한 파장을 데이터 항목으로서 상관·편차 데이터 기억 영역(29)에 저장한다(S201, No).

다음으로 저장된 데이터 항목 각각에 대하여 발광 강도 모니터링값을 산출하고, 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표 데이터의 상관 계수를 산출해(S203∼S206), 상관이 강한 데이터 항목을 특정한다(S207). 상관이 강한 데이터 항목에 대해서는, 각각 발광 강도 모니터링값의 편차를 나타내는 지표인 변동 계수와 표준편차비를 산출한다(S208∼S211). 또한 산출한 변동 계수가 큰 데이터 항목과 표준편차비가 큰 데이터 항목을 특정해(S212, S213), 양자(兩者)가 큰 데이터 항목(발광 강도 모니터링값의 편차가 큰 데이터 항목)을 예측 모델에 이용할 데이터 항목으로서 특정한다(S214).

특정한 데이터 항목에 있어서의 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표 데이터를 이용해서 예측 모델을 작성하고(S215), 작성한 예측 모델을 표시 화면(D200) 상에서 장치 관리자에게 제시하는 것에 의해(S216) 해석 처리를 종료한다. 다음으로 각 스텝의 상세를 설명한다.

S201에 있어서의 연산부(21)는, 도 16에 나타내는 표시 화면(D100) 상에서, 장치 관리자에 의해 지정 엘리먼트란(D101)에 파장을 계산할 엘리먼트가 입력되고 실행 1 버튼(D102)이 클릭되었을 경우, 또는 장치 관리자에 의해 지정 데이터 항목란(D103)에 파장 또는 파장의 조합이 입력되고 실행 2 버튼(D104)이 클릭되면 해석 처리를 개시한다. 연산부(21)는, 실행 1 버튼(D102)이 클릭되었을 경우, 즉 엘리먼트 지정에 의한 해석 처리를 실행할 경우에는, 다음으로 처리 S202로 진행한다. 또한, 실행 2 버튼(D104)이 클릭되었을 경우, 즉 파장 지정에 의해 해석 처리를 실행할 경우에는, 지정 데이터 항목란(D103)에 저장된 정보를 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 데이터 항목란(29b)에 저장하고, 처리 S203으로 진행한다.

S202에 있어서의 연산부(21)는 엘리먼트의 정보를 이용해서 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 데이터 항목란(29b)에 저장할 정보를 작성한다. 연산부(21)는, 지정 엘리먼트란(D101)에 저장된 엘리먼트의 정보를 이용해서 엘리먼트 파장 데이터 테이블(25a)의 엘리먼트란(25b)에 대하여 해당하는 엘리먼트를 특정하고, 당해 엘리먼트와 동일 행에 저장되어 있는 파장란(25c)의 정보를 모두 취득한다. 취득한 파장에 대해서는 파장의 비를 취하는 조합(예 : 252㎚/707㎚)을 작성하고, 취득한 파장 및 작성한 파장의 조합의 정보를 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 데이터 항목란(29b)에 저장한다. S203에 있어서의 연산부(21)는, 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 데이터 항목란(29b)에 저장된 각각의 데이터 항목에 대하여 다음의 처리 S204, 205를 실행한다.

S204에 있어서의 연산부(21)는, 데이터 항목란(29b)에 저장된 파장 또는 파장의 조합의 정보를 이용하여 분광기 계측 데이터 테이블(23a)의 발광 강도란(23c)의 당해 파장에서 지정되는 발광 강도를 웨이퍼 ID 각각에 대하여 취득하고, 취득한 값을 발광 강도 모니터링값으로서 모니터링값 후보 데이터 테이블(28a)의 발광 강도 모니터링값 후보란(28c)에 저장한다. 또한 발광 강도 모니터링값 후보란(28c)에는 데이터 항목(파장·파장의 조합)을 아울러서 저장한다. 또한, 데이터 항목이 파장의 조합일 경우에는, 1개의 지정되는 파장에 있어서의 발광 강도를 다른 1개의 지정되는 파장에 있어서의 발광 강도로 나눈 값을 발광 강도 모니터링값으로서 발광 강도 모니터링값 후보란(28c)에 저장한다.

S205에 있어서의 연산부(21)는, 또한 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표의 상관의 강도를 나타내는 정보인 상관 계수를 이하의 식(1)을 이용해서 산출한다.

[수 1]

상기한 식에 있어서 cr은 상관 계수를 나타내고 있다. ei는 발광 강도 모니터링값의 제 i 번째의 값(발광 강도 모니터링값 후보란(28c)의 당해 데이터 항목의 제 i 행에 저장된 값)을, ri는 처리 결과 지표 데이터 테이블(24a)의 처리 결과 지표 데이터란(24b)의 제 i 행째에 저장된 값을 나타내고 있다. me는 발광 강도 모니터링값의 평균값을 나타내고, mr은 처리 결과 지표 데이터란(24b)에 저장된 값의 평균값을 나타내고 있다. n은 처리 결과 지표 데이터 테이블(24a) 및 모니터링 후보 데이터 테이블(28a)의 행수를 나타내고 있다. Σ 기호는 처리 결과 지표 데이터 테이블(24a) 및 모니터링 후보 데이터 테이블(28a)의 모든 행에 대한 합을 취하는 것을 나타내고 있다. 연산부(21)는 산출한 상관 계수(cr)를 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 상관 계수란(29c)의 당해 데이터 항목의 행에 저장한다.

S206에 있어서의 연산부(21)는 모든 데이터 항목에 대하여 상관 계수의 산출을 행했을 경우에는 처리 S207로 진행한다. 아직 계산되어 있지 않은 데이터 항목이 있을 경우에는 다시 처리 S204, S205를 실행한다. S207에 있어서의 연산부(21)는 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 상관 계수란(29c)을 참조해 상관이 강한 데이터 항목을 특정한다. 연산부(21)는, 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 각 행에 대하여 상관 계수란(29c)에 저장된 값의 절대값과, 문턱값 데이터 테이블(27a)의 문턱값 1란(27b)에 저장된 값을 비교해, 상관 계수란(29c)에 저장된 값의 절대값 쪽이 클 경우에는, 당해 행의 상관 판정란(29d)에 상관이 강한 것을 나타내는 「○」를 입력한다.

또한, 상관의 강도를 판정하기 위한 문턱값은 웨이퍼수(모니터링 후보 데이터 테이블(28a)의 행수)에 의거해서 웨이퍼수가 작을수록 커지도록 보정을 해도 된다. 또한, 본 실시예에서는 절대값에 의거해서 상관의 강도를 판정했지만, 상관의 검정을 이용해서 상관의 유무를 판정해 상관이 있는 것으로 판정되었을 경우에 「○」를 입력하는 방식으로 해도 된다. S208에 있어서의 연산부(21)는 상관이 강한 것으로 판정한 데이터 항목 각각에 대하여 이하의 처리 S209, S210을 실행한다.

S209에 있어서의 연산부(21)는, 상관이 강한 것으로 판정한 데이터 항목, 즉 상관·편차 데이터항 테이블(29a)의 상관 판정란(29d)에 「○」가 저장된 데이터 항목에 대하여 발광 강도 모니터링값의 편차의 크기를 나타내는 값으로서 발광 강도 모니터링값의 표준편차를 평균값으로 나눈 값인 변동 계수를 이하의 식(2)을 이용해서 산출한다.

[수 2]

상기한 식에 있어서 cv는 변동 계수를 나타내고 있다. ei는 발광 강도 모니터링값의 제 i 번째의 값(발광 강도 모니터링값 후보란(28c)의 당해 데이터 항목의 제 i 행에 저장된 값)을 나타내고 있다. me는 발광 강도 모니터링값의 평균값을 나타내고 있다. n은 모니터링 후보 데이터 테이블(28a)의 행수를 나타내고 있다. Σ 기호는 모니터링 후보 데이터 테이블(28a)의 모든 행에 대한 합을 취하는 것을 나타내고 있다. 연산부(21)는 산출한 변동 계수(cv)를 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 변동 계수란(29e)의 당해 데이터 항목의 행에 저장한다. 또한, 여기에서 변동 계수를 식(2)에 있어서 평균값 me 대신에 중앙값을 이용해서 산출해도 된다.

S210에 있어서의 연산부(21)는, 상관이 강한 것으로 판정한 데이터 항목, 즉 상관·편차 데이터항 테이블(29a)의 상관 판정란(29d)에 ○가 저장된 데이터 항목에 대하여 발광 강도 모니터링값의 편차의 크기를 나타내는 값으로서 발광 강도 모니터링값의 표준편차를 참조용 웨이퍼의 분광기 계측 데이터로 산출한 발광 강도 모니터링값의 표준편차로 나눈 값인 표준편차비를 이하의 식(3)을 이용해서 산출한다.

[수 3]

상기한 식에 있어서 sr은 표준편차비를 나타내고 있다. ei는 발광 강도 모니터링값의 제 i 번째의 값(발광 강도 모니터링값 후보란(28c)의 당해 데이터 항목의 제 i 행에 저장된 값)을 나타내고 있다. me는 발광 강도 모니터링값의 평균값을 나타내고 있다. n은 모니터링 후보 데이터 테이블(28a)의 행수를 나타내고 있다. 또한, rei는 참조용 분광기 계측 데이터 테이블(26a)의 참조용 웨이퍼 발광 강도란(26c)에 대하여 당해 데이터 항목에서 지정되는 파장 또는 파장의 조합으로 산출한 발광 강도 모니터링값의 제 i 번째의 값(참조용 웨이퍼 발광 강도란(26c)의 제 i 행에 대하여 산출한 값)을 나타내고 있다.

mre는 rei의 평균값을 나타내고 있다. m은 참조용 분광기 계측 데이터 테이블(26a)의 행수를 나타내고 있다. Σ 기호는, 모니터링 후보 데이터 테이블(28a) 또는 참조용 분광기 계측 데이터 테이블(26a)의 모든 행에 대한 합을 취하는 것을 나타내고 있다. 연산부(21)는, 산출한 표준편차비(sr)를 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 표준편차비란(29f)의 당해 데이터 항목의 행에 저장한다. 또한, 여기에서 표준편차비를 식(3)에 있어서 평균값 me나 mre 대신에 중앙값을 이용해서 산출해도 된다.

S211에 있어서의 연산부(21)는, 상관이 강한 것으로 판정한 모든 데이터 항목에 대하여 변동 계수 및 표준편차비의 산출을 행했을 경우에는 처리 S212로 진행한다. 아직 계산되어 있지 않은 데이터 항목이 있을 경우에는 다시 처리 S209, S210을 실행한다. S212에 있어서의 연산부(21)는 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 변동 계수란(29e)을 참조해 변동 계수가 큰 데이터 항목을 특정한다. 연산부(21)는, 상관·편차 데이터 테이블(29a) 중 변동 계수를 계산한 행, 즉 상관이 강한 것으로 판정한 행에 대하여, 변동 계수란(29e)에 저장된 값이 큰 것에서부터 차례로 순위 매김을 행하고, 각 데이터 항목에 대하여 순위와 상관이 강한 것으로 판정한 행수의 비를 산출하고, 상기 비가 문턱값 데이터 테이블(27a)의 문턱값 2란(27c)에 저장된 값보다도 작은 행에 대해서는, 당해 행의 변동 계수 판정란(29g)에 변동 계수가 큰 것을 나타내는 「○」를 입력한다. 본 처리에 의해 상관이 강한 것으로 판정한 데이터 항목 중에서 상대적으로 변동 계수가 큰 데이터 항목에는 「○」가 입력된다.

또한, 변동 계수의 판정 방법으로서 문턱값 2란(27c)에 변동 계수의 값과 비교하기 위한 값을 저장하고, 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 각 행에 대하여 변동 계수란(29e)에 저장된 값과 문턱값 2란(27c)에 저장된 값을 비교해, 변동 계수란(29e)에 저장된 값 쪽이 클 경우에는, 당해 행의 변동 계수 판정란(29g)에 변동 계수가 큰 것을 나타내는 「○」를 입력하는 형식으로 해도 된다.

S213에 있어서의 연산부(21)는 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 표준편차비란(29f)을 참조해 표준편차비가 큰 데이터 항목을 특정한다. 연산부(21)는, 상관·편차 데이터 테이블(29a) 중 표준편차비를 계산한 행, 즉 상관이 강한 것으로 판정한 행에 대하여 표준편차비란(29f)에 저장된 값이 큰 것에서부터 차례로 순위 매김을 행하고, 각 데이터 항목에 대하여 순위와 상관이 강한 것으로 판정한 행수의 비를 산출하고, 상기 비가 문턱값 데이터 테이블(27a)의 문턱값 3란(27d)에 저장된 값보다도 작은 행에 대해서는, 당해 행의 표준편차비 판정란(29h)에 표준편차비가 큰 것을 나타내는 「○」를 입력한다. 본 처리에 의해, 상관이 강한 것으로 판정한 데이터 항목 중, 상대적으로 표준편차비가 큰 데이터 항목에는 「○」가 입력된다.

또한, 표준편차비의 판정 방법으로서 문턱값 3란(27d)에 표준편차비의 값과 비교하기 위한 값을 저장하고, 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 각 행에 대하여 표준편차비란(29f)에 저장된 값과 문턱값 3란(27d)에 저장된 값을 비교해, 표준편차비란(29f)에 저장된 값 쪽이 클 경우에는, 당해 행의 표준편차비 판정란(29h)에 표준편차비가 큰 것을 나타내는 「○」를 입력하는 형식으로 해도 된다.

S214에 있어서의 연산부(21)는 상관이 강하며, 또한 변동 계수 및 표준편차비가 큰 데이터 항목을 예측 모델에 이용할 데이터 항목으로서 특정하고, 당해 데이터 항목의 발광 강도 모니터링값을 모니터링 데이터 테이블(210a)에 저장한다. 연산부(21)는, 상관·편차 데이터 테이블(29a)의 변동 계수 판정란(29g) 및 표준편차비 판정란(29h)의 각각에 값이 큰 것을 나타내는 「○」가 저장된 행을 특정하고, 선택 데이터 항목란(29i)의 당해 행에 예측 모델에 이용할 데이터 항목을 나타내는 ○를 입력한다.

또한, 본 실시예에 있어서는, 복수의 데이터 항목이 선택되어 있지만, 후술하는 예측 모델 작성 처리(S215)에 있어서, 1개의 데이터 항목을 이용하는 단회귀(單回歸)에 의해서 예측 모델을 작성할 경우에는, 변동 계수 판정란(29g) 및 표준편차비 판정란(29h)에 「○」가 저장된 행 중에서 상관 계수의 절대값이 가장 큰 행을 예측 모델에 이용할 데이터 항목으로서 특정해도 된다. 또한 연산부(21)는, 모니터링 후보 데이터 테이블(28a)의 발광 강도 모니터링값 후보란(28c) 중, 예측 모델에 이용할 데이터 항목, 즉 선택 데이터 항목란(29i)에 ○가 저장된 데이터 항목에 해당하는 열의 정보를 모니터링 데이터 테이블(28a)의 발광 강도 모니터링값란(210c)에 복제한다.

S215에 있어서의 연산부(21)는 선택된 데이터 항목의 발광 강도 모니터링값을 이용해서 이하의 식(4)으로 표시되는 예측 모델을 작성한다.

[수 4]

상기한 식에 있어서 y는 처리 결과 지표의 예측값을 나타내고 있다. b는 상수항(절편)을 나타내고 있다. xi는 선택한 데이터 항목에 있어서의 발광 강도 모니터링값을 나타내고 있다. ai는 선택한 데이터 항목에 있어서의 발광 강도 모니터링값에 곱할 계수를 나타내고 있다. l은 선택한 데이터 항목의 개수를 나타내고 있다. Σ 기호는 선택한 데이터 항목에 대하여 발광 강도 모니터링값과 계수의 곱의 합을 취하는 것을 나타내고 있다. 식(4)은 일반적인 선형(線形) 회귀의 형식이므로, 특허문헌 1에 있는 부분 최소 제곱법이나 최소 제곱법으로 상수항 및 계수를 산출할 수 있다. 최소 제곱법을 이용할 경우에는 상수항 b 및 계수 ai는 이하의 식(5)(6)(7)(8)(9)으로 구할 수 있다.

[수 5]

[수 6]

[수 7]

[수 8]

[수 9]

상기한 식에 있어서 A는, 상수항(절편)인 b의 근원으로 되는 a0과, 계수인 ai(i=1, …l)로 표시되는 행렬을 나타내고 있다. X는, 모니터링 데이터 테이블(210a)의 발광 강도 모니터링값란(210c)에 저장되는 값인 xjk(j=1, …n, k=1, …l)와 1에 의해 구성되는 행렬을 나타내고 있다. xjk는, 발광 강도 모니터링값란(210c)의 k번째의 데이터 항목(제 k 열)의 j번째의 웨이퍼 ID(제 j 행)에 있어서의 발광 강도 모니터링값을 나타낸다. mxk는, 발광 강도 모니터링값란(210c)의 k번째의 데이터 항목(제 k 열)에 저장되는 발광 강도 모니터링값의 행 방향의 평균값을 나타낸다. Y는 처리 결과 지표 데이터 테이블(24a)의 처리 결과 지표란(24c)에 저장되는 값인 yj(j=1, …n)에 의해 구성되는 행렬을 나타내고 있다. yj는 처리 결과 지표란(24c)의 j번째의 웨이퍼 ID(제j행)에 있어서의 처리 결과 지표를 나타낸다.

또한, 식(5)에 의해 계수 ai를 산출하기 전에 선택한 데이터 항목 간에 있어서 발광 강도 모니터링값끼리의 상관이 강할 경우에는 어느 한쪽의 데이터 항목을 삭제해서 계산해도 된다. 연산부(21)는, 예측 모델에 이용할 데이터 항목을 예측 모델 데이터 테이블(211a)의 예측 모델 데이터 항목란(211c)에 저장하고, 작성한 예측 모델의 상수항을 상수항란(211b)에 저장하고, 계수를 계수란(211d)의 예측 모델 데이터 항목란(211c)에 대응해서 저장한다.

S216에 있어서의 연산부(21)는 해석 처리의 결과로서 작성한 예측 모델을 화면상에 출력해서 처리를 종료한다. 연산부(21)가 장치 관리자에게 제시하는 출력 화면의 일례를 도 17에 나타낸다. 도 17에 나타낸 출력 화면에는, 예측 모델 데이터 테이블(211)에 저장된 예측 모델의 정보를 D201의 표로서 표시한다. 장치 관리자가 이 예측 모델을 이용해서 APC를 행할 경우에는 D202의 「Yes 버튼」을 클릭한다. 클릭되면 연산부(21)는, 플라스마 처리부(10)의 기억부(14)에 예측 모델의 카피를 저장하고, 제어부(13)에 APC의 실행 지시를 내보내고 해석 처리를 종료한다.

장치 관리자가 이 예측 모델을 이용하지 않을 경우에는 D203의 「No 버튼」을 클릭하고 연산부(21)는 해석 처리를 종료한다. 또한, 상관·편차 데이터 테이블(29a)에 저장된 정보가 D204의 표로서 표시된다. 장치 관리자는, 예측 모델에 이용할 데이터 항목 및 예측 모델에 이용할 데이터 항목의 후보에 대하여 상관이나 편차 등의 정보를 참조할 수 있다.

다음으로 「편차」에 의한 데이터 항목의 선택에 대하여 설명한다. 연산부(21)가 행하는 변동 계수 및 표준편차비에 의한 데이터 항목의 선택의 의미를 도 18a, 도 18b, 도 19a, 도 19b를 이용해서 설명한다.

우선, 변동 계수에 의한 선택의 의미를 도 18a 및 도 18b를 이용해서 설명한다. 도 18a 및 도 18b의 각각의 도면은 발광 강도 모니터링값을 가로축에 취하고 처리 결과 지표를 세로축에 취한 산포도이다. 도 18a는 변동 계수가 큰 데이터 항목의 예를 나타내고, 도 18b는 변동 계수가 작은 데이터 항목의 예를 나타내고 있다. 도 18a의 a1, a3, 도 18b의 b1, b3 등의 각 점은 각 웨이퍼에 있어서의 계측값을 나타내고 있고, a1, b1은 예측 모델을 작성하기 전에 취득된 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표의 예를 나타내고 있다. 또한, a3, b3은 예측 모델 작성 후에 APC를 행할 때에 새로이 취득된 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표의 예를 나타내고 있다. a3, b3 등의 각 점은, a1, b1 등의 각 점으로부터 발광 강도 모니터링값을 같은 비율(Δm)만큼 뺀 점이다. 이것은, 분광기가 접하는 계측창의 블러 등에 의해 발광 강도 모니터링값이 어느 일정한 비율로 감소한 상태를 나타내고 있다. a1을 이용해서 처리 결과 지표의 예측 모델을 작성할 경우에는 각 점으로부터의 거리가 최소로 되는 직선으로서 a2의 직선을 나타내는 함수가 작성된다. 또한, 마찬가지로 b1을 이용해서 예측 모델을 작성할 경우에는 b2의 직선을 나타내는 함수가 작성된다.

이 a2 또는 b2의 예측 모델을 이용해서 a3 및 b3의 데이터에 대하여 발광 강도 모니터값으로부터 처리 결과 지표를 예측할 경우, 발광 강도 모니터링값의 감소에 의해 처리 결과 지표의 예측에 오차가 생긴다. 이 경우의 오차는 Δpa 및 Δpb로 부여되며 Δpa는 Δpb보다도 작다. 변동 계수가 큰 데이터 항목을 이용해서 예측 모델을 작성하는 것에 의해, 계측창의 블러 등에 기인하는 발광 강도 모니터링값의 감소(혹은 증가)에 대해서 오차가 작은 로버스트성을 갖는 예측 모델을 작성할 수 있다. 다음으로, 표준편차비에 의한 데이터 항목의 선택의 의미를 도 19a 및 도 19b를 이용해서 설명한다.

도 19a 및 도 19b의 각각의 도면의 상부에 있는 그래프는 참조용 분광기 계측 데이터에 있어서의 발광 강도 모니터링값을 가로축에 취한 산포도이고, 하부에 있는 그래프는 발광 강도 모니터링값을 가로축에 취하고 처리 결과 지표를 세로축에 취한 산포도이다. 도 19a는 표준편차비가 큰 데이터 항목의 예를 나타내고, 도 19b는 표준편차비가 작은 데이터 항목의 예를 나타내고 있다. 도 19a의 a0, b0 등의 각 점은 참조용 분광기 계측 데이터의 각 웨이퍼에 있어서의 계측값을 나타내고 있으며, 그 편차의 크기는 「stdRa」 및 「stdRb」로 표시된다.

도 19a의 a1, a3, 도 19b의 b1, b3 등의 각 점은 각 웨이퍼에 있어서의 계측값을 나타내고 있으며, a1, b1은 예측 모델을 작성하기 전에 취득된 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표의 예를 나타내고, a3, b3은 예측 모델 작성 후에 APC를 행할 때에 새로이 취득된 발광 강도 모니터링값과 처리 결과 지표의 예를 나타내고 있다. a1 및 b1의 편차는 「stda」, 「stdb」로 표시된다.

a1을 이용해서 처리 결과 지표의 예측 모델을 작성할 경우에는 각 점으로부터의 거리가 최소로 되는 직선으로서 a2의 직선을 나타내는 함수가 작성된다. 또한, 마찬가지로 b1을 이용해서 예측 모델을 작성할 경우에는 b2의 직선을 나타내는 함수가 작성된다.

표준편차비가 큰 경우와 비교해서 표준편차비가 작을 경우에는, 예측 모델 작성에 이용한 데이터(b1)의 분포보다 발광 강도 모니터링값이 크게 불균일할 가능성이 높다. 그 때문에, APC를 행할 때에는 b3에 나타내는 바와 같이 b1의 발광 강도 모니터링값의 분포의 외측에 새롭게 발광 강도 모니터링값이 계측될 가능성이 높다. 분포의 외측에 데이터가 출력되면 예측 모델을 데이터가 계측되어 있지 않은 범위로 확장(외삽(外揷))하게 되기 때문에 오차가 확대되기 쉽다. 표준편차비가 큰 데이터 항목을 이용해서 예측 모델을 작성하는 것에 의해 외삽에 의한 오차가 발생할 가능성을 저감할 수 있다.

전술한 바와 같이, 도 18 및 19에 나타내는 바와 같이 변동 계수 및 표준편차비가 큰 데이터 항목을 선택하는 것에 의해, 로버스트성을 갖는 예측 모델을 작성할 수 있는데 이유는 이하와 같이 생각된다.

통상의 양산에 있어서 경시 변화 등에 의해 예를 들면 발광 강도값이 크게 불균일한 경우가 있다. 한편, 발광 강도값의 편차가 작은 발광의 파장에 있어서 예측 모델을 작성했을 경우, 양산 데이터의 발광 강도값의 편차가 클 경우에 있어서의 처리 결과 지표를 상기 작성된 예측 모델에 의해서 예측 모델 작성 시에 있어서의 발광 강도값이 편차 범위 밖인 양산 데이터의 발광 강도값을 예측하는 것은 곤란해진다. 이러한 이유에 의해, 로버스트성을 갖는 예측 모델을 작성하기 위해서는, 변동 계수 및 표준편차비가 큰 데이터 항목을 선택해서 예측 모델을 작성하는 것이 필요하다.

이상, 본 실시예에 따른 본 발명은, 플라스마 처리 장치로부터 취득된 데이터를 이용한 데이터의 해석 방법에 있어서, 플라스마 처리 시에 얻어지는 복수의 파장에 있어서의 발광 강도를 나타내는 분광기 계측 데이터와, 플라스마 처리를 한 반도체 웨이퍼의 치수나 가공의 속도를 나타내는 처리 결과 지표 데이터를 취득하고, 분광기 계측 데이터의 파장 또는 파장의 조합인 데이터 항목에 대하여, 발광 강도와 처리 결과 지표 데이터 사이의 상관 계수와, 발광 강도의 편차를 나타내는 변동 계수 또는 표준편차비를 산출하고, 상기 상관 계수가 크며, 또한 변동 계수 또는 표준편차비가 큰 데이터 항목을 특정하는 것이고, 또한 당해 데이터 항목의 발광 강도를 이용해서 처리 결과 지표를 예측하는 예측 모델을 작성하도록 한 것이다. 또한, 이들을 플라스마 처리 장치에 적용한 것이다.

또한, 본 발명의 적용예는 플라스마 처리 장치로 한정되지 않으며, 본 발명에 따른 플라스마 처리 장치를 이용한 플라스마 처리 방법, 본 실시예에 따른 데이터 해석을 행하는 해석 장치 및 해석 방법에 적용하는 것도 가능하다.

전술한 바와 같이 본 실시형태의 플라스마 처리 장치(1)(해석부(20))가 실행하는 해석 방법을 이용하는 것에 의해서, 처리 결과 지표의 높은 예측 정밀도를 유지할 수 있는 데이터 항목을 특정해서 예측 모델을 작성할 수 있다.

본 실시예에 따르면, 분광기 계측 데이터로부터 발광 강도 모니터링값을 산출하는 데이터 항목(파장이나 파장의 조합)을 적절하게 구할 수 있게 되었다. 이것에 의해, 처리 결과 지표를 고정밀도로 예측할 수 있어 처리 결과 지표의 편차를 더 작게 제어할 수 있게 되었다.

또한, 본 발명에 의해, 변동 계수가 큰 파장을 선택함으로써, 발광 강도의 감소나 증가에 기인하는 예측 정밀도의 악화를 저감할 수 있다. 또한, 표준편차비가 큰 파장을 선택하는 것으로 예측 모델의 외삽에 의한 예측 정밀도의 악화를 저감할 수 있다. 이 두 가지 효과에 의해 높은 예측 정밀도를 유지하는 데이터 항목을 선택해 처리 결과 지표를 예측할 수 있다.

이상, 본 발명을 실시형태에 의거해 구체적으로 설명했지만, 본 발명은 전술한 실시형태로 한정되는 것은 아니며, 그 요지를 일탈하지 않는 범위에서 다양하게 변경 가능하다.

1 : 플라스마 처리 장치, 10 : 플라스마 처리부, 11 : 플라스마 처리실, 12 : 분광기, 13 : 제어부, 14 : 기억부, 15 : IF부, 20 : 해석부, 21 : 연산부, 22 : 기억부, 23 : 분광기 계측 데이터 기억 영역, 24 : 처리 결과 지표 데이터 기억 영역, 25 : 엘리먼트 파장 데이터 기억 영역, 26 : 참조용 분광기 계측 데이터 기억 영역, 27 : 문턱값 데이터 기억 영역, 28 : 모니터링 후보 데이터 기억 영역, 29 : 상관·편차 데이터 기억 영역, 210 : 모니터링 데이터 기억 영역, 211 : 예측 모델 데이터 기억 영역, 212 : IF부, 30 : 입력부, 31 : 출력부, 32 : 통신 IF부, 33 : 버스

Claims

플라스마를 이용해서 처리가 행해지는 처리실과, 상기 플라스마의 발광의 데이터를 해석하는 해석부를 구비하는 플라스마 처리 장치에 있어서,
상기 해석부는, 플라스마 처리 결과와 상관이 있는 상기 발광의 파장을 구함과 함께 상기 발광의 강도 분포의 편차를 나타내는 제 1 지표가 제 1 소정의 값보다 큰 파장을 상기 구해진 플라스마 처리 결과와 상관이 있는 상기 발광의 파장 중에서 선택하고, 상기 선택된 파장을 이용해서 상기 플라스마 처리 결과를 예측하거나, 또는, 복수 파장의 각각의 발광 강도를 이용해서 연산되며 상기 플라스마 처리 결과와 상관이 있는 값을 구함과 함께 상기 구해진 값의 분포의 편차를 나타내는 제 2 지표가 제 2 소정의 값보다 큰 값을 상기 구해진 값 중에서 선택하고, 상기 선택된 값을 이용해서 상기 플라스마 처리 결과를 예측하는 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 제 1 소정의 값은, 상기 선택된 파장을 이용해서 구해진 예측식의 예측 오차가 허용값으로 되도록 규정된 값인 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 제 1 지표는, 표준편차 또는 상기 표준편차의 제곱값을 이용해서 구해지는 값인 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 제 1 지표는, 표준편차를 상기 발광의 강도의 평균값에 의해 나눈 값인 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 제 1 지표는, 상기 플라스마의 처리가 행해지는 시료의 다른 2개의 집합으로부터 구해진 각각의 표준편차의 비인 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
표준편차를 상기 발광의 강도의 평균값에 의해 나눈 값과 상기 플라스마의 처리가 행해지는 시료의 다른 2개의 집합으로부터 구해진 각각의 표준편차의 비가 상기 제 1 지표로서 이용되는 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 예측된 플라스마 처리 결과에 의거해서 플라스마 처리 조건을 조정하는 제어가 행해지는 제어부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 예측된 플라스마 처리 결과가 소정의 범위를 초과할 경우, 비정상으로 하는 처리가 행해지는 제어부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
플라스마의 발광의 데이터를 해석하는 해석 방법에 있어서,
플라스마 처리 결과와 상관이 있는 상기 발광의 파장을 구함과 함께 상기 발광의 강도 분포의 편차를 나타내는 제 1 지표가 제 1 소정의 값보다 큰 파장을 상기 구해진 플라스마 처리 결과와 상관이 있는 상기 발광의 파장 중에서 선택하고, 상기 선택된 파장을 이용해서 상기 플라스마 처리 결과를 예측하거나, 또는, 복수 파장의 각각의 발광 강도를 이용해서 연산되며 상기 플라스마 처리 결과와 상관이 있는 값을 구함과 함께 상기 구해진 값의 분포의 편차를 나타내는 제 2 지표가 제 2 소정의 값보다 큰 값을 상기 구해진 값 중에서 선택하고, 상기 선택된 값을 이용해서 상기 플라스마 처리 결과를 예측하는 것을 특징으로 하는 해석 방법.
제 9 항에 있어서,
상기 제 1 소정의 값은, 상기 플라스마 처리 결과를 예측하는 예측식의 예측 오차가 허용값으로 되도록 규정된 값인 것을 특징으로 하는 해석 방법.
제 9 항에 있어서,
상기 제 1 지표는, 표준편차 또는 상기 표준편차의 제곱값을 이용해서 구해지는 값인 것을 특징으로 하는 해석 방법.
제 9 항 또는 제 10 항에 있어서,
상기 제 1 지표는, 표준편차를 상기 발광의 강도의 평균값에 의해 나눈 값인 것을 특징으로 하는 해석 방법.
제 9 항 또는 제 10 항에 있어서,
상기 제 1 지표는, 상기 플라스마의 처리가 행해지는 시료의 다른 2개의 집합으로부터 구해진 각각의 표준편차의 비인 것을 특징으로 하는 해석 방법.
제 9 항 또는 제 10 항에 있어서,
표준편차를 상기 발광의 강도의 평균값에 의해 나눈 값과 상기 플라스마의 처리가 행해지는 시료의 다른 2개의 집합으로부터 구해진 각각의 표준편차의 비가 상기 제 1 지표로서 이용되는 것을 특징으로 하는 해석 방법.