KR102045241B1 - 플라즈마 처리 장치 및 플라즈마 처리 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 플라즈마 처리 장치의 상태 변화에 추종해서 처리 결과 지표를 고정밀도로 예측하는 것을 과제로 한다.
이러한 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 시료를 플라즈마 처리하는 플라즈마 처리부(11)와, 플라즈마 처리를 제어하는 제어부(13)를 구비하며, 제어부(13)는, 플라즈마 처리부(11)의 상태에 의거하여 플라즈마 처리의 결과를 예측하는 복수의 예측 모델 중에서 하나를 선택하고, 선택된 예측 모델을 사용하여 플라즈마 처리의 결과를 예측한다.

Description

플라즈마 처리 장치 및 플라즈마 처리 시스템{PLASMA PROCESSING APPARATUS AND PLASMA PROCESSING SYSTEM}
본 발명은 플라즈마 처리 장치 및 플라즈마 처리 시스템에 관한 것이다.
플라즈마 처리 장치에서는, 반도체 웨이퍼 상에 형성되는 반도체 장치 등의 미세 형상을 얻기 위해서, 물질을 전리한 상태(플라즈마 상태)로 하고, 그 물질의 작용(웨이퍼 표면에 있어서의 반응)에 의해 웨이퍼 상의 물질을 제거하는 플라즈마 처리가 행하여진다.
여기서, 반도체 장치의 미세 형상의 폭이나 깊이 등의 치수나, 플라즈마 처리 장치가 미세 형상을 가공할 때의 가공 속도(H 레이트)를 처리 결과 지표라고 부른다.
플라즈마 처리 장치에서는, 동일한 플라즈마 처리 조건에서 처리를 행해도 여러가지 외란이나 플라즈마 상태의 경시 변화에 의해 동일한 처리 결과 지표를 얻는 것이 곤란하게 되어 있다. 그 때문에, 처리 결과 지표를 안정화시키기 위해서, 플라즈마 처리 장치에는, 에칭중에 계측된 장치의 모니터 데이터를 사용하여 처리 결과 지표를 예측하고, 예측한 결과에 의거하여 플라즈마 처리 조건을 변경하는 제어 기술이 적용되고 있다. 모니터 데이터에는, 플라즈마 처리중의 플라즈마의 발광이나 반도체 웨이퍼 표면의 반사광 등을 분광기에서 계측한 데이터(이하, 분광 데이터라고 부름)를 사용할 수 있다.
이러한 분광 데이터를 사용하여 처리 결과 지표를 예측해서 제어하는 방법은, 예를 들면 특허문헌 1에 기재되어 있다. 특허문헌 1에서는, 분광 데이터의 다수의 파장 중에서 가공 치수의 예측에 적합한 파장을 선택해서 예측 및 제어를 행하고 있다.
일본국 특개 2016-25145호 공보
특허문헌 1에서는, 분광 데이터와 처리 결과 지표 사이에 상관 관계가 있는 것을 활용하여, 분광 데이터를 입력으로 한 단일의 함수인 예측 모델을 사용하여 처리 결과 지표를 예측하고 있다.
그러나, 특허문헌 1에서는, 단일의 예측 모델을 사용하고 있기 때문에, 플라즈마 처리 장치의 상태의 변화에 의해 분광 데이터와 처리 결과 지표 사이의 상관 관계가 변화되었을 경우에는, 그 변화에 추종할 수 없어 예측 정밀도가 저하되어 버린다.
본 발명의 목적은, 플라즈마 처리 장치의 상태의 변화에 추종해서 처리 결과 지표를 고정밀도로 예측하는 것에 있다.
본 발명의 일 태양의 플라즈마 처리 장치는, 시료를 플라즈마 처리하는 플라즈마 처리부와, 상기 플라즈마 처리를 제어하는 제어부를 구비하며, 상기 제어부는, 상기 플라즈마 처리부의 상태에 의거하여 상기 플라즈마 처리의 결과를 예측하는 복수의 예측 모델 중에서 하나를 선택하고, 상기 선택된 예측 모델을 사용하여 상기 플라즈마 처리의 결과를 예측하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 태양의 플라즈마 처리 시스템은, 시료를 플라즈마 처리하는 플라즈마 처리부와, 상기 플라즈마 처리를 제어하는 제어부와, 상기 플라즈마 처리부의 상태를 나타내는 관리값을 유지하는 장치 상태 관리부를 갖는 처리부를 구비하고, 상기 플라즈마 처리부와 상기 처리부가 네트워크를 통해 접속되며, 상기 제어부는, 상기 관리값의 임계값에 의거하여 상기 플라즈마 처리의 결과를 예측하는 복수의 예측 모델 중에서 하나를 선택하고, 상기 선택된 예측 모델을 사용하여 상기 플라즈마 처리의 결과를 예측하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 플라즈마 처리 장치의 상태의 변화에 추종해서 처리 결과 지표를 고정밀도로 예측할 수 있다.
도 1은 실시예의 플라즈마 처리 장치의 개략의 구성을 나타내는 블록도.
도 2는 플라즈마 처리 장치의 처리부의 개략의 구성을 나타내는 블록도.
도 3은 제어부의 예측 및 제어 처리를 설명하는 구성도.
도 4는 예측 모델 기억 영역의 예를 나타내는 표.
도 5는 데이터 해석 장치의 해석 처리를 나타내는 흐름도.
도 6은 처리 이력 기억 영역의 예를 나타내는 테이블을 나타내는 도면.
도 7은 평가 결과 기억 영역의 예를 나타내는 테이블을 나타내는 도면.
도 8은 예측 모델을 전환하는 예측 및 제어 처리의 설정을 입력하는 화면을 나타내는 도면.
도 9는 예측 모델을 전환하는 예측 및 제어 처리의 결과를 표시하는 화면의 예를 나타내는 도면.
도 10은 데이터 해석 장치의 해석 처리의 입력 화면을 나타내는 도면.
도 11은 데이터 해석 장치의 해석 처리의 출력 화면을 나타내는 도면.
도 12a는 해석 처리의 해석예를 나타내는 도면.
도 12b는 해석 처리의 해석예를 나타내는 도면.
도 12c는 해석 처리의 해석예를 나타내는 도면.
도 12d는 해석 처리의 해석예를 나타내는 도면.
도 13은 예측 모델의 예를 나타내는 도면.
도 14는 다른 실시예의 예측 및 제어 처리를 설명하는 구성도.
도 15는 다른 실시예의 플라즈마 처리 시스템의 개략의 구성을 나타내는 블록도.
도 16은 분광기로 계측된 분광 데이터의 예를 나타내는 도면.
이하, 도면을 이용하여, 실시예에 대해서 설명한다.
[플라즈마 처리 장치]
도 1을 참조하여, 플라즈마 처리 장치(1)의 구성에 대해 설명한다.
도 1에 나타나 있는 바와 같이, 플라즈마 처리 장치(1)는, 처리부(10)와 해석부(20)와 입력부(30)와 출력부(31)와 통신 인터페이스부(통신 IF부)(32)와 처리 결과 취득부(33)를 가지며, 이들은 버스(34)를 통해 서로 접속되어 있다.
처리부(10)는, 플라즈마 처리부(11)와 분광기(12)와 제어부(13)와 장치 상태 관리부(14)와 기억부(15)와 인터페이스부(IF부)(110)를 갖는다. 플라즈마 처리부(11)는 플라즈마를 발생시켜서 웨이퍼(시료)를 가공하며, 분광기(12)는 플라즈마 처리가 행해지는 동안에 플라즈마의 발광 데이터나, 웨이퍼 표면 또는 플라즈마 처리부(11)의 내벽면에서의 반사광인 분광 데이터를 취득한다. 분광 데이터는 IF부(210)를 통해서 해석부(20)가 가진 기억부(22)에 저장된다.
제어부(13)는, 플라즈마 처리부(11)에서의 처리를 제어한다. 제어부(13)는, 후술하는 예측 모델을 사용하여 플라즈마 처리의 처리 결과 지표를 예측하고, 플라즈마 처리 조건을 조정하는 예측 및 제어 처리(APC: Advanced Process Control)를 행한다. 기억부(15)의 예측 모델 기억 영역(16)에는, 예측 모델을 특정하는 정보가 저장된다.
해석부(20)는, 예측 모델의 전환에 사용하는 장치 상태 관리 항목과 그 판정 기준을 특정하는 처리를 행한다. 해석부(20)는, 데이터를 해석하는 연산부(21)와, 기억부(22), 인터페이스부(IF부)(210)를 갖는다.
기억부(22)는, 과거의 플라즈마 처리의 결과를 나타내는 처리 이력 기억 영역(24)과, 해석 처리의 결과를 나타내는 해석 결과 기억 영역(23)을 갖는다.
연산부(21)는, 처리 이력 기억 영역(23)을 사용하여 장치 상태 관리 항목과 그 판정 기준을 결정하는 해석 처리를 행한다. 연산부(21)가 행하는 해석 처리의 상세에 대해서는, 후술한다.
입력부(30)는, 유저 조작에 의한 정보 입력을 받아들이는 예를 들면 마우스나 키보드 등이다. 출력부(31)는, 유저에 대하여 정보를 출력하는 디스플레이나 프린터 등이다. 통신 IF부(32)는, 버스(34)나 외부 네트워크 등을 통해 다른 장치나 시스템(기존의 생산 관리 시스템 등과도 접속 가능함)과 접속하여 정보 송수신을 행하기 위한 인터페이스이다.
버스(34)는, 각 부(10, 20, 30, 31, 32, 33)를 연결한다. 각 부의 IF부(110, 210)는, 버스(34)를 통해 정보 송수신을 행하기 위한 인터페이스이다. 처리 결과 취득부(33)는, 처리 결과 지표를 계측하는 검사 장치 등으로부터 처리 결과 지표를 취득하는 인터페이스이다. 또, 해석부(20)를 해석 장치로서 독립시켜서, 플라즈마 처리부(10)를 가진 플라즈마 처리 장치에 IF부(210)를 통해 접속되는 형태로 해도 된다.
[플라즈마 처리부]
처리부(10)는, 플라즈마 처리부(11)와 분광기(12)와 제어부(13)와 기억부(15)와 IF부(110)를 구비하고 있다. 플라즈마 처리부(11)는, 도 2에 나타나 있는 바와 같이, 진공 배기 수단(미도시)으로 내부가 진공으로 배기되는 챔버(111)와, 전원(미도시)에 의해 고주파 전력이 인가되어서 진공으로 배기된 챔버(111)의 내부에 플라즈마를 발생시키는 한 쌍의 전극(112a 및 112b)과, 챔버(111)의 내부를 외측에서 관찰하는 창(115)과, 진공으로 배기된 챔버(111)의 내부에 웨이퍼(시료)(114)를 플라즈마 처리하기 위한 플라즈마 처리 가스를 공급하는 가스 공급기(117)를 구비하고 있다. 또, 가스 공급부(117)는, 복수의 종류의 가스(CF4, CHF3, Ar 등)를 각각 공급하는 것이 가능하게 되어 있다.
이와 같은 구성에 있어서, 제어부(13)로부터의 지시에 따라 플라즈마 처리부(11)는, 웨이퍼(114)를 챔버(111)의 내부에 격납하고 챔버(111)의 내부를 배기 수단에 의해서 진공으로 배기한 상태에서, 가스 공급기(117)로부터 플라즈마 처리 가스를 공급하고, 전원에 의해 전극(112a 및 112b)에 고주파 전력을 인가한다. 이에 따라, 전극(112a와 112b) 사이에서 플라즈마 처리 가스를 플라즈마화시킨다. 플라즈마화한 가스(113)를 웨이퍼(114)에 화학적 및 물리적으로 반응시킴으로써 웨이퍼(114)를 가공한다.
플라즈마화한 가스(113)는, 가스 공급기(117)로부터 공급된 플라즈마 처리 가스에 포함되는 엘리먼트나 웨이퍼(114)로부터 가공의 과정에서 발생한 엘리먼트를 포함하고 있어, 플라즈마화한 가스(113)에 포함되어 있는 엘리먼트에 맞는 파장의 광(116)을 발생시킨다. 발생한 광(116)은 창(115)을 통해서 분광기(12)에서 계측되어, IF부(110)를 통해 해석부(20)의 기억부(22)의 처리 이력 기억 영역(23)에 기억된다. 또, 외부 광원(미도시)을 이용하여 챔버(111)의 벽면이나 웨이퍼(114)에 광을 조사하고, 분광기(12)에서 그 반사광이나 투과광을 계측하게 해도 된다. 이 경우에는, 플라즈마 처리가 된 웨이퍼(114)나 챔버(111)의 벽면의 상태에 따른 분광 데이터가 얻어진다.
제어부(13)는, 플라즈마 처리부(11)에의 지시에 더해서, 분광기(12)에서 계측된 분광 데이터를 입력으로 하여 플라즈마 처리 조건을 변경하는 처리를 행한다.
장치 상태 관리부(14)는, 플라즈마 처리부(11)의 상태로서, 클리닝으로부터의 플라즈마 처리의 횟수(예를 들면, 웨이퍼(114)의 처리 횟수)나, 플라즈마 처리부(11)의 대기 시간을 측정 또는 유지한다. 여기서, 장치 상태 관리부(14)에 의한 장치 상태 관리란, 예를 들면 플라즈마 처리부(11)의 상태를 관리하는 것이다. 이들의 데이터의 값은, 예측 및 제어 처리에 이용될 뿐만아니라, IF부(110)를 통해 해석부(20)의 기억부(22)의 처리 이력 기억 영역(23)에 기억된다.
기억부(15)는, 처리 결과 지표의 예측값을 산출하기 위한 예측 모델과, 예측 모델을 전환하는데 사용하는 장치 상태 관리 항목과 판정 기준이 기억된다. 이들의 정보는, 예측 모델 기억 영역(16)에 기억된다.
도 4를 참조하여, 예측 모델 기억 영역(16)의 예에 대해 설명한다.
도 4에 나타나 있는 바와 같이, 예측 모델 기억 영역(16)은, 예측 모델 전환 테이블(16-1a)과 예측 모델 테이블(16-2a)로 구성된다. 예측 모델 전환 테이블(16-1a)에는, 예측 모델을 전환하는데 사용하는 장치 상태 관리 항목(장치 상태 관리 항목란(16-1b))과 판정 기준(판정 기준란(16-1c))과, 각각의 판정 기준에 합치할 경우에 사용되는 예측 모델의 ID(예측 모델 ID란(16-1d))가 저장된다.
예측 모델 테이블(16-2a)에는, 예측 모델의 ID(예측 모델 ID란(16-2b))와, 그 예측 모델에 사용하는 분광 데이터의 파장(파장란(16-2c))과, 분광 데이터로부터 처리 결과 지표를 계산하기 위한 계산식(계산식란(16-2d))이 저장된다. 계산식은, 파장(16-2c)에 있어서의 분광 데이터의 발광 강도의 평균값을 입력으로 하여, 처리 결과 지표를 산출하는 형식이다. 이하에서는, 분광 데이터의 발광 강도의 평균값을 분광 모니터 값이라고 부른다.
여기서, 도 16에, 분광기(12)에서 계측된 분광 데이터의 예를 나타낸다. 분광 데이터는, 각 파장에 대해서 계측된 발광 강도의 값을 나타내고 있다.
플라즈마 처리의 종료 후에는, 처리된 웨이퍼(114)는 챔버(111)로부터 취출되어 다른 장치(검사 장치 등)에 반송되며, 또한 새로운 다른 웨이퍼(114)가 플라즈마 처리부(11)에 격납되어 플라즈마 처리가 행하여진다. 처리된 웨이퍼(114)는, 다른 장치(검사 장치 등)에서 플라즈마 처리의 결과로서 얻어지는 패턴 형상의 치수 등이 계측된다. 이 형상의 치수 등은 처리 결과 지표의 데이터로서, 처리 결과 취득부(33)를 통해, 기억부(22)의 처리 이력 기억 영역(23)에 기억된다.
[예측 및 제어 처리(APC)]
도 3을 참조하여, 제어부(13)에서 행해지는 APC의 처리의 예에 대해 설명한다.
웨이퍼(114)의 플라즈마 처리가 완료되면, APC를 실행하도록 설정되어 있을 경우에는, 제어부(13)는 예측 모델 전환의 판정을 행한다(S101).
S101에서는, 장치 상태 관리부(14)로부터 장치 상태 관리 항목의 데이터를 취득하여, 예측 모델 전환 테이블(16-1a)의 판정 기준란(16-1c)에 대해서, 기준을 만족시키는 행을 특정하고, 그것에 대응하는 예측 모델 ID란(16-1d)의 정보를 예측에 사용하는 예측 모델로서 특정한다.
또한 제어부(13)는, 특정한 예측 모델과 분광 데이터를 사용하여 처리 결과 지표를 예측한다(S102). S102에서는, 특정된 예측 모델에 대해서, 예측 모델 테이블(16-2a)의 파장란(16-2c)으로부터 예측에 사용하는 파장의 정보를 취득한다. 그리고, 분광 데이터로부터 당해 파장의 분광 모니터 값을 산출하고, 계산식란(16-2d)에서 특정되는 계산식에 대입함으로써 처리 결과 지표의 예측값을 산출한다. 또, 발광 강도의 최대값이나 최소값, 중앙값을 분광 모니터 값으로 해도 된다. 또한, 파장은 플라즈마에 포함되는 엘리먼트(Ar이나 Si)의 발광 파장을 사용할 수 있다. 또한, 웨이퍼(114)나 챔버(111)의 벽면으로부터 반사된 광의 강도를 사용할 경우에는, 웨이퍼(114)나 챔버(111)의 벽면의 상태에 따라서 강도가 다른 파장을 사용할 수 있다. 또한 복수의 파장에 있어서의 발광 강도의 비(比)를 사용해도 된다.
다음으로, 제어부(13)는 기억부(15)에 저장되어 있는 예측 모델에서 지정된 계수를, 분광 모니터 값에 곱함으로써 처리 결과 지표의 예측값을 산출한다(S102).
또한, 제어부(13)는, 처리 결과 지표의 예측값과 목표값의 차분에 따라서, 플라즈마 처리 조건을 조정한다(S103). 플라즈마 처리 조건으로서는, 예를 들면 가스 공급기(117)로부터 공급하는 플라즈마 처리 가스의 유량(가스 유량)이 조정된다. 또한, S103에 있어서는, 플라즈마 처리 조건의 조정을 할뿐만 아니라, 처리 결과 지표의 예측값과 목표값의 차분이 미리 정한 임계값보다도 클 경우에, 이상(異常)으로서 알람을 출력하는 구성으로 해도 된다. 또한, 플라즈마 처리 조건을 조정하지 않고, 플라즈마 처리 장치의 뒤의 장치를 위해, 처리 결과 지표의 예측값을 출력하는 구성으로 해도 된다.
[예측 및 제어 처리(APC)의 화면]
전술한 예측 및 제어 처리를 행할 경우에는, 생산 공정에서 플라즈마 처리 장치(1)를 사용하여 복수의 웨이퍼(114)를 순차적으로 플라즈마 처리하기 전의 단계에서 미리 장치 관리자에 의해, 예측 모델의 전환에 사용할 장치 상태 관리 항목이나 판정 기준, 예측 모델의 계산식을 입력할 필요가 있다.
도 8을 참조하여, 장치 관리자에 의한 입력 화면(D100)의 예에 대해 설명한다.
장치 관리자는, 전환 항목란(D101)에서, 예측 모델을 전환하는데 사용할 장치 상태 관리 항목이나 판정 기준을 입력하고, 예측 모델란(D102)에서 분광 모니터 값의 산출에 사용할 파장이나 예측 모델의 계산식을 입력한다. 입력 후, 예측만을 행할 경우에는 D103에서 지시하고, APC를 행할 경우에는, D104에서 지시를 한다.
도 9를 참조하여, 예측이나 APC의 결과를 나타내는 화면의 예에 대해 설명한다.
예측만을 행했을 경우의 예가, D200이다. 여기서는, 처리 결과 지표의 실측값과 예측값을 함께 표시하고 있다. 또한, 예측에 사용한 예측 모델을 해당하는 구간에 대해서 표시하고 있다. 예를 들면, 금회(今回)와 같이 웨이퍼(114)의 처리 횟수의 전반과 후반에서, 장치 상태의 변화에 기인하는 처리 결과 지표의 변화의 트렌드가 다를 경우에는, 전반과 후반에서 서로 다른 예측 모델을 사용함으로써 예측 정밀도를 향상시킬 수 있다. 예를 들면, 도 9에 나타나 있는 바와 같이, 전반에서 예측 모델1을 사용하고, 후반에서 예측 모델2를 사용한다.
APC를 행했을 경우의 예가, D300이다. 여기서는, 처리 결과 지표의 실측값과 예측에 사용한 예측 모델을 표시하고 있다. 장치 상태의 변화에 맞춰서 예측 모델을 전환함으로써, D200에 나타낸 바와 같이 예측 정밀도를 향상시킬 수 있고, 그 결과 D300에 나타낸 바와 같이 제어 결과의 격차도 저감할 수 있다. 이 APC의 설정은, 다음의 해석부(20)의 해석 처리에서 과거의 처리 이력으로부터 작성된다.
[해석부]
도 1에 나타나 있는 바와 같이, 해석부(20)는, 연산부(21)와 기억부(22)와 IF부(210)를 갖는다. 기억부(22)는, 처리 이력 기억 영역(23)과 해석 결과 기억 영역(24)을 구비하고 있다. 처리 이력 기억 영역(23)에는, 플라즈마 처리를 한 웨이퍼마다, 플라즈마 처리중에 분광기(12)에서 계측된 분광 모니터 값과, 그 때의 장치 상태 관리 항목의 값과, 계측 장치에서 계측된 처리 결과 지표의 값을 특정하는 정보가 저장된다.
도 6은, 처리 이력 기억 영역(23)의 예인 처리 이력 데이터 테이블(23a)을 나타낸다. 본 테이블은, 웨이퍼 ID란(23b), 분광 모니터 값란(23c), 장치 상태 관리 항목값란(23d), 처리 결과 지표란(23e) 등의 각 필드를 갖는다.
웨이퍼 ID란(23b)에는, 웨이퍼(114)를 특정하는 정보가 저장된다. 분광 모니터 값란(23c)에는, 분광기(12)에서 계측된 분광기 계측 데이터를 특정하는 정보가 저장된다. 분광 모니터란(23c)은, 도 6에 나타나 있는 바와 같이 파장마다 필드가 분할되어 있고, 각각의 필드에는 각 파장에 있어서의 발광 강도를 플라즈마 처리 시간으로 평균한 값이 저장된다. 또한, 각 행이 그 분광 데이터를 계측한 웨이퍼의 ID와 대응지어 있다.
또, 저장되는 분광 데이터는, 웨이퍼(114)를 가공하기 위한 플라즈마 처리의 때에 얻어진 분광 데이터여도 되고, 웨이퍼(114)를 가공하기 전에 플라즈마 처리부(11)의 상태를 조절하기 위해서 행해지는 플라즈마 처리의 때에 얻어진 분광 데이터여도 된다.
또한 각각의 파장은, 플라즈마에 포함되는 엘리먼트(Ar이나 Si)의 발광 파장이 저장된다. 또한, 웨이퍼(114)나 챔버(111)의 벽면으로부터 반사된 광의 강도를 사용할 경우에는, 웨이퍼(114)나 챔버(111)의 벽면의 상태에 따라서 강도가 다른 파장이 저장된다. 또한, 복수의 파장에 있어서의 발광 강도의 비를 사용해도 된다.
또한, 저장되는 값은 발광 강도의 플라즈마 처리 시간에서의 평균값이 아니라 최대값이나 최소값, 중앙값이어도 되고, 플라즈마 처리의 중간 시점에서의 발광 강도의 값 등, 임의의 지정한 시간에 있어서의 발광 강도의 값이어도 된다.
장치 상태 관리 항목값란(23d)에는, 각각의 웨이퍼의 처리를 행했을 때의 장치 상태 관리부(14)의 관리값이나 측정값을 특정하는 정보가 저장된다. 장치 상태 관리 항목란(23d)은, 도 6에 나타나 있는 바와 같이, 관리 항목마다 필드가 분할되어 있고, 각각 해당하는 관리 항목의 값이 저장된다. 관리 항목으로서는, 예를 들면 클리닝으로부터의 플라즈마 처리의 횟수나, 전회(前回)의 플라즈마 처리로부터의 대기 시간 등이 사용된다.
처리 결과 지표란(23e)에는, 플라즈마 처리의 결과를 특정하는 정보가 저장된다. 예를 들면, 플라즈마 처리 후에 플라즈마 처리 장치(1)에 접속된 계측 장치 등을 사용하여, 웨이퍼 ID란(23b)에서 특정되는 웨이퍼(114)의 표면 형상을 계측한 결과(예를 들면, 측장 SEM이나 광학식 계측 장치 등의 계측 장치로 계측한 웨이퍼(114) 상에 형성된 패턴의 치수, 패턴간의 치수 등)가 저장된다. 웨이퍼(114)마다 표면 형상의 치수 정보가, 처리 결과 취득부(33)를 통해 처리 결과 지표란(23e)에 저장된다.
또한, 웨이퍼(114)마다 플라즈마 처리 조건이 조정되었을 경우에는, 플라즈마 처리 조건의 조정량과 처리 결과 지표의 변경량 사이의 함수를 이용하여 플라즈마 처리 조건의 조정량에 따른 처리 결과 지표의 변경량을 산출하고, 계측된 처리 결과 지표를 처리 결과 지표의 변경량으로 보정한 값을, 처리 결과 지표란(23e)에 저장해도 된다.
도 7은, 해석 결과 기억 영역(24)의 예인 해석 결과 데이터 테이블(24a)을 나타낸다. 본 테이블은, 파장란(24b), 장치 상태 관리 항목란(24c), 판정 기준 임계값란(24d), 결정 계수란(24e), 로버스트성 평가란(24f), 분포간 거리 평가란(24g), 계수 평가란(24h) 등의 각 필드를 갖는다.
파장란(24b), 장치 상태 관리 항목란(24c), 판정 기준 임계값란(24d)에 저장되는 값은, 예측 모델의 분광 모니터 값을 산출하는 파장, 예측 모델을 전환할 장치 상태 관리 항목, 전환의 판정 기준의 임계값을 나타내고 있다.
또한, 판정 기준 임계값란(24d), 결정 계수란(24e), 로버스트성 평가란(24f), 분포간 거리 평가란(24g), 계수 평가란(24h)에 저장되는 값은, 상기의 파장란(24b), 장치 상태 관리 항목란(24c), 판정 기준 임계값란(24d)의 조합의 양부(良否)를 특정하기 위한 정보가 저장된다. 본 데이터 테이블의 값은, 후술하는 해석 처리의 중에서 저장된다.
[해석부(20)의 해석 처리]
실시예에 따른 해석 처리는, 플라즈마를 사용하여 웨이퍼(114)를 가공하는 플라즈마 처리에 있어서, 처리 결과 지표를 예측하는 예측 모델의 전환에 사용하는 장치 상태 관리 항목과 그 판정 기준의 임계값을 특정한다.
실시예에 따른 해석 처리는, 분광 데이터의 파장과 장치 상태 관리 항목과 그 판정 기준의 임계값의 조합 각각에 대해서, 당해 파장의 분광 모니터 값과 처리 결과 지표 사이의 상관의 강도나 그 로버스트성 등을 평가한다. 이에 따라, 예측 모델의 전환에 사용할 장치 상태 관리 항목과 그 판정 기준의 임계값을 특정한다.
이하에, 실시예에 따른 해석 처리의 방법을, 구체적으로 설명한다.
생산 공정에서 플라즈마 처리 장치(1)를 사용하여 복수의 웨이퍼(114)를 순차적으로 플라즈마 처리하기 전의 단계로서, 플라즈마 처리 장치(1)를 다루는 장치 관리자가, 예측에 사용할 장치 상태 관리 항목과 그 판정 기준의 임계값과 예측 모델을 작성하기 위해서, 해석부(20)에 있어서 해석 처리를 실행한다.
예측 모델과 그 전환의 조건은, 플라즈마 처리의 대상인 웨이퍼(114)의 표면 상의 막의 구성 등에 의해 변화되기 때문에, 플라즈마 처리의 가동 시에는, 적절하게, 본 해석 처리를 실행하는 것이 필요하게 된다.
다음으로, 도 5를 참조하여, 해석부(20)에 있어서 실행되는 해석 처리의 흐름에 대해 설명한다.
도 10에 나타나 있는 바와 같은 표시 화면(D400) 상에서 장치 관리자가 해석 대상이 되는 파장(D401)과 장치 상태 관리 항목(D402)을 입력하고, 해석 처리의 실행을 지시하면(D403) 해석부(20)는 해석 처리를 행한다.
처음에, 입력된 파장과 장치 상태 관리 항목을 바탕으로, 파장과 장치 상태 관리 항목과 임계값의 조합을 작성하고(S201), 각각의 조합에 대해서, S203 이후의 처리를 행한다(S202).
먼저, 해석 대상이 되는 처리 이력을 장치 상태 관리 항목과 그 임계값에서 2개로 층별(層別)하고(S203), 층별한 각각의 데이터에 대해서, 평가 대상의 파장에 있어서의 분광 모니터 값과 처리 결과 지표의 상관의 강도인 결정 계수를 산출한다(S204).
또한, 임계값을 미변경했을 때의 상관의 로버스트성의 평가(S205)와, 층별 데이터간의 거리(S206)와, 층별 데이터의 회귀식의 평가(S207)를, 모든 조합에 대해서 계산하고(S208), 평가가 가장 좋은 파장과 장치 상태 관리 항목과 임계값의 조합을 특정한다(S209). 특정한 조합으로 예측 모델을 전환하는 설정과, 예측 모델 데이터를 작성하고, 장치 관리자에게 표시 화면(D500)(도 11 참조)으로 제시함으로써(S210), 해석 처리를 종료한다.
다음으로, 각 스텝의 상세를 설명한다.
S201에서는, 연산부(21)는, 도 10에 나타내는 표시 화면(400) 상에서 장치 관리자에 의해 입력된 파장과 장치 관리 항목을 취득한다. 입력된 장치 관리 항목에 대해서는, 그 임계값의 후보를 설정한다. 예를 들면, 장치 관리 항목의 최대값과 최소값 사이를 N분할(N=5, 10 등)하도록 임계값의 후보를 설정한다. 이 임계값의 후보와, 파장과 장치 관리 항목을 사용하여, 파장과 장치 관리 항목과 그 임계값의 모든 조합을 작성한다. 작성한 조합을, 해석 결과 데이터 테이블(24a)(도 7 참조)의 파장란(24b), 장치 상태 관리 항목란(24c), 판정 기준 임계값란(24d)에 저장한다. 해석 결과 데이터 테이블(24a)의 각 행은, 각각의 조합을 나타내게 된다.
S202에서는, 연산부(21)는, S201에서 작성한 모든 조합에 대해서, 즉 해석 결과 데이터 테이블(24a)(도 7 참조)의 각 행에 대해서, 그들 조합의 양부를 평가한다. 이하에서는 계산 대상이 되어 있는 파장을 파장(Wi), 장치 상태 관리 항목을 항목(Hj), 장치 상태 관리 항목의 임계값을 임계값(HjTk)으로 기재한다.
S203에서는, 연산부(21)는, 처리 이력 데이터 테이블(23a)(도 6 참조)의 데이터를, 장치 상태 관리 항목값란(23d)을 기준으로 2개로 층별(분할)한다. 장치 상태 관리 항목값란(23d)의 항목(Hj)의 값이 임계값(HjTk)보다 큰 데이터와, 임계값(HjTk) 이하가 되는 데이터의 2개로 층별한다.
S204에서는, 연산부(21)는, 층별한 처리 이력 데이터 테이블(23a)(도 6 참조)의 데이터 각각에 대해서, 파장(Wi)에 있어서의 분광 모니터 값과 처리 결과 지표를 취득한다. 이 데이터는, 도 12a에 나타나 있는 바와 같이, 2개의 그룹으로 층별된다. 각각의 그룹에 대해서 상관의 강도를 나타내는 결정 계수를 산출하고, 2개의 그룹의 결정 계수의 평균을, 이 조합의 평가 지표로서 해석 결과 데이터 테이블(24a)의 결정 계수란(24e)에 저장한다.
S205에서는, 연산부(21)는, 임계값(HjTk)의 값을 미변경(예를 들면 +-5% 증감)했을 경우의 상관의 로버스트성을 평가한다. 구체적으로는, 미변경한 임계값에 있어서도, S203, S204와 동일한 처리를 행하여, 결정 계수의 평균값을 산출한다. 이 결정 계수와 S204의 결정 계수의 차분이, 미리 정한 임계값보다 클 경우에는, 상관의 로버스트성이 낮은 것으로 해서, 해석 결과 데이터 테이블(24a)의 로버스트성 평가란(24f)에 ×를 저장한다.
임계값(HjTk)을 미변경했을 경우에, 예를 들면 도 12b와 같이 , 층별한 데이터의 그룹이 변경되면 결정 계수의 차분이 커져서, 로버스트성이 낮은 것으로 평가된다. 상기의 차분이 작을 경우에는, 로버스트성이 큰 것으로 해서 ○을 저장한다.
장치 상태 관리 항목의 종류에 따라서는, 외란에 의해 예측 모델 전환의 타이밍이 불규칙하게 될 가능성도 있다. 그러한 경우에도 예측 정밀도를 악화시키지 않기 위해서, 로버스트성이 높은 조합을 특정한다.
S206에서는, 연산부(21)는, 층별한 2개의 데이터의 거리를 평가한다. 예를 들면, 각각의 중심간의 유클리드 거리를 산출하고, 그것이 미리 정한 임계값보다 클 경우에는, 거리가 큰 것으로 해서, 분포간 거리 평가란(24g)에 ○을 저장하고, 그렇지 않으면 ×를 저장한다. 거리가 작을 경우의 예를 도 12c에 나타낸다. 거리가 클수록 예측 모델 전환의 효과가 크기 때문에, 그러한 조합을 선택한다.
S207에서는, 연산부(21)는, 층별한 2개의 데이터에 있어서의 회귀식의 계수를 평가한다. 여기서는 2개의 데이터에 대해서 작성한 단회귀식의 기울기를 평가한다. 그 기울기의 차분이 미리 정한 임계값보다 작을 경우에는, 기울기가 작은 것으로 해서 계수란(24f)에 ○을 저장하고, 그렇지 않으면 ×를 저장한다. 기울기의 차이가 큰 예를 도 12d에 나타낸다. 이것은, 분포 모니터 값과 처리 결과 지표의 상관 관계의 변화가 작은 것을 선택하기 위한 것이다.
S208에서는, 연산부(21)는, 파장과 장치 상태 관리 항목, 임계값의 모든 조합에 대해서 S204 내지 S207의 처리를 행한다. 처리가 완료되었을 경우에는 S209로 진행된다.
S209에서는, 연산부(21)는, 가장 바람직한 파장과 장치 상태 관리 항목, 임계값의 조합을 특정한다. 구체적으로는, 해석 결과 데이터 테이블(24a)의 로버스트성 평가(24f), 분포간 거리 평가(24g), 계수(24h)를 모두 만족시키는(○인) 파장과 장치 상태 관리 항목, 임계값의 조합 중, 결정 계수란(24e)이 가장 큰 조합을 특정한다.
S210에서는, 연산부(21)는, S209에서 특정한 조합을 표시 화면(D500)의 전환 항목란에 표시한다. 또한, 파장과 장치 상태 관리 항목, 임계값의 조합으로 작성되는 층별된 데이터에 대해서, 도 13에 나타나 있는 바와 같이 각각 단회귀식(r1, r2)을 작성하고, 그 수식을 예측 모델란(D502)에 표시한다.
장치 관리자는, 이 예측 모델을 사용하여 APC를 행할 경우에는 D503(도 11 참조)으로 지시를 한다. APC를 행할 경우, 도 11에 나타내는 화면(D501,D502)에 표시된 정보는, 예측 모델 기억 영역(16)에 저장되어, 제어에 이용된다.
이상으로 해석 처리의 설명이지만, 층별한 데이터를 마찬가지의 방법으로 층별해서, 전환하는 예측 모델을 3개 이상으로 하는 것도 또한 가능하다.
이와 같이 하여, 장치 관리자는, 용이하게 예측 모델 전환에 사용하는 장치 상태 관리 항목과 그 판정 기준이 되는 임계값을 특정할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 실시예의 플라즈마 처리 장치(1)(해석부(20))는, 장치 상태에 따라 예측 모델을 전환함으로써, 처리 결과 지표의 예측 정밀도를 향상시킬 수 있다. 구체적으로는, 웨이퍼(시료)를 플라즈마 처리하는 플라즈마 처리부(11)와, 플라즈마 처리를 제어하는 제어부(13)를 구비하며, 제어부(13)는, 플라즈마 처리부(11)의 상태에 의거하여 플라즈마 처리의 결과를 예측하는 복수의 예측 모델 중에서 하나를 선택하고, 선택된 예측 모델을 사용하여 플라즈마 처리의 결과를 예측한다. 또한, 예측 모델을 전환하기 위한 장치 상태 관리 항목과 판정 기준이 되는 임계값도 처리 이력으로부터 작성할 수 있다. 이에 따라, APC를 행할 때의 처리 결과 지표를 더욱 격차를 작게 제어할 수 있게 된다.
또, 실시예로서는, 장치 관리자가 모델 전환할 장치 상태 관리 항목 및 임계값의 특정과 예측 모델의 작성을 지시했지만, 처리 이력의 데이터가 축적된 단계에서, 장치 상태 관리 항목에서 항목 및 임계값의 특정과 예측 모델의 작성을 행하는 구성으로 해도 된다.
또한, 도 14에 나타나 있는 바와 같이, 예측 모델의 전환 판정(S101)을, 처리 결과 취득부(33)로부터 취득한 처리 결과 지표의 값에 따라서 행하는 구성으로 해도 된다.
구체적으로는, 도 14에 나타내는 처리부(10)를 포함하는 플라즈마 처리 장치(1)는, 플라즈마 처리를 행하는 챔버(111) 내의 발광을 계측하는 분광기(12)와, 검사 장치(미도시)로부터 플라즈마 처리 결과의 지표를 취득하는 처리 결과 취득부(33)를 갖는다. 제어부(13)는, 처리 결과 취득부(33)가 취득한 플라즈마 처리 결과의 지표에 의거하여 예측 모델을 전환하고, 전환한 예측 모델에 분광 데이터를 입력해서 플라즈마 처리의 결과를 예측한다.
또한, 예측 모델의 예측 오차를 순차 계산하고, 예측 오차의 크기에 따라서 예측 모델의 전환 판정(S101)을 행하는 구성으로 해도 된다.
또는, 도 15에 나타나 있는 바와 같이, 도 1에서 처리부(10) 내에 위치하고 있었던 제어부(13), 장치 상태 관리부(14), 기억부(15)를 네트워크로 접속된 시스템 상으로 이동하고, 거기에서 예측 및 제어를 하는 구성으로 해도 된다.
구체적으로는, 도 15에 나타내는 플라즈마 처리 시스템은, 처리부(10)를 포함하는 플라즈마 처리 장치(1)와, 처리부(2)가 네트워크(33)를 통해 접속되어 있다. 처리부(10)는, 웨이퍼(114)를 플라즈마 처리해서 가공하는 플라즈마 처리부(11)와, 플라즈마 처리부(11)의 챔버(111) 내의 발광을 계측하는 분광기(12)를 포함한다. 또한, 처리부(2)는, 플라즈마 처리부(11)에서의 플라즈마 처리를 제어하는 제어부(13)와, 플라즈마 처리부(11)의 상태를 나타내는 관리값을 유지하는 장치 상태 관리부(14)를 포함한다.
제어부(13)는, 플라즈마 처리의 결과를 예측하기 위한 복수의 예측 모델을 가지며, 장치 상태 관리부(14)에 유지된 관리값의 임계값에 의거하여 예측 모델을 전환하고, 전환한 예측 모델에 분광 데이터를 입력해서 플라즈마 처리의 결과를 예측한다.
상기 실시예에 의하면, 플라즈마 처리 장치의 상태의 변화에 추종해서 처리 결과 지표를 고정밀도로 예측할 수 있다.
1: 플라즈마 처리 장치 10: 처리부
11: 플라즈마 처리부 12: 분광기
13: 제어부 14: 장치 상태 관리부
15: 기억부 16: 예측 모델 기억 영역
110: IF부 20: 해석부
21: 연산부 22: 기억부
23: 처리 이력 기억 영역 24: 해석 결과 기억 영역
210: IF부 30: 입력부
31: 출력부 32: 통신 IF부
33: 처리 결과 취득부 34: 버스

Claims (8)

  1. 시료를 플라즈마 처리하는 플라즈마 처리부와,
    상기 플라즈마 처리를 제어하는 제어부를 구비하며,
    상기 제어부는,
    상기 플라즈마 처리의 결과를 예측하는 복수의 예측 모델 중에서 하나의 상기 예측 모델을 분할된 데이터마다 선택하고, 상기 분할된 데이터마다 선택된 예측 모델을 사용하여 상기 플라즈마 처리의 결과를 예측하며,
    상기 분할된 데이터는, 상기 플라즈마 처리부의 상태를 나타내는 관리값의 임계값에 따라 분할된 데이터인 것을 특징으로 하는 플라즈마 처리 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 관리값은, 상기 시료의 플라즈마 처리 횟수인 것을 특징으로 하는 플라즈마 처리 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 플라즈마 처리의 결과는, 플라즈마 에칭된 상기 시료 상에 형성된 패턴의 치수인 것을 특징으로 하는 플라즈마 처리 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    예측된 상기 플라즈마 처리결과를 상기 예측 모델에 대응시켜서 표시하는 출력부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 플라즈마 처리 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 플라즈마 처리의 결과에 있어서의 과거의 이력과 발광 데이터에 있어서의 과거의 이력이 기억되는 기억부를 더 구비하며,
    상기 제어부는,
    상기 플라즈마 처리의 결과에 있어서의 과거의 이력과 상기 발광 데이터에 있어서의 과거의 이력의 상관에 의거하여 상기 관리값의 임계값을 구하는 것을 특징으로 하는 플라즈마 처리 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    검사 장치에 의해 상기 플라즈마 처리의 결과의 지표를 취득하는 처리 결과 취득부를 더 구비하며,
    상기 제어부는,
    상기 지표에 의거하여 상기 예측 모델을 선택하는 것을 특징으로 하는 플라즈마 처리 장치.
  7. 시료를 플라즈마 처리하는 플라즈마 처리부와,
    상기 플라즈마 처리를 제어하는 제어부와, 상기 플라즈마 처리부의 상태를 나타내는 관리값을 유지하는 장치 상태 관리부를 갖는 처리부를 구비하고,
    상기 플라즈마 처리부와 상기 처리부가 네트워크를 통해 접속된 플라즈마 처리 시스템에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 플라즈마 처리의 결과를 예측하는 복수의 예측 모델 중에서 하나의 상기 예측 모델을 분할된 데이터마다 선택하고,
    상기 분할된 데이터마다 선택된 예측 모델을 사용하여 상기 플라즈마 처리의 결과를 예측하는 것을 특징으로 하는 플라즈마 처리 시스템.
  8. 삭제
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