KR102460246B1

KR102460246B1 - 단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위한 시스템들 및 방법들

Info

Publication number: KR102460246B1
Application number: KR1020170025504A
Authority: KR
Inventors: 아더 엠. 하워드; 주니어 존 씨. 발코어; 앤드류 퐁; 데이비드 홉킨스
Original assignee: 램 리써치 코포레이션
Priority date: 2016-03-04
Filing date: 2017-02-27
Publication date: 2022-10-27
Also published as: KR20170103660A; TW202333541A; TW202211732A; TWI804067B; CN107154787B; TW201742514A; CN107154787A; TWI750154B

Abstract

단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위한 시스템들 및 방법들이 기술된다. RF (radio frequency) 의 최적값들 및 결합된 가변 커패시턴스를 바로 달성하는 대신 단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝함으로써, 튜닝된 최적값들을 사용한 웨이퍼의 프로세싱이 실현 가능해진다.

Description

단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위한 시스템들 및 방법들{SYSTEMS AND METHODS FOR TUNING AN IMPEDANCE MATCHING NETWORK IN A STEP-WISE FASHION}

본 실시예들은 단계적 (step-wise) 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.

플라즈마 시스템들은 플라즈마 프로세스들을 제어하도록 사용된다. 플라즈마 시스템은 복수의 RF (radio frequency) 소스들, 임피던스 매칭부, 및 플라즈마 반응기를 포함한다. 워크피스는 플라즈마 챔버 내부에 배치되고 그리고 플라즈마는 워크피스를 프로세싱하도록 플라즈마 챔버 내에서 생성된다. 워크피스가 유사하거나 균일한 방식으로 프로세싱된다는 것이 중요하다. 유사하거나 균일한 방식으로 워크피스를 프로세싱하도록, RF 소스들 및 임피던스 매칭부가 튜닝된다는 것이 중요하다.

본 개시에 기술된 실시예들은 이 맥락에서 발생한다.

본 개시의 실시예들은 단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위한 장치, 방법들 및 컴퓨터 프로그램들을 제공한다. 본 실시예들은 수많은 방식들로, 예를 들어, 프로세스, 장치, 시스템, 하드웨어의 일 피스, 또는 컴퓨터-판독가능 매체 상의 방법으로 구현될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 몇몇의 실시예들이 이하에 기술된다.

플라즈마 툴은 RF 매칭 네트워크 튜닝 알고리즘 (tune algorithm) 을 갖는다. 플라즈마 툴은 하나 또는 2 개의 RF 생성기들을 갖고, 그리고 RF 생성기 각각은 50 Ω 동축 RF 케이블에 연결된다. RF 케이블들은 RF 전송선을 통해 플라즈마 챔버에 연결되는 임피던스 매칭 네트워크에 연결된다. RF 생성기들은 50 + 0j Ω, 또는 거의 50 + 0j Ω의 부하 임피던스들을 사용하여 동작하도록 설계된다. 임피던스 매칭 네트워크의 일 목적은 통상적으로 거의 50 + 0j Ω이 아닌, 플라즈마 챔버 및 RF 전송선의 부하 임피던스를 50 + 0j Ω 또는 거의 50 + 0j Ω으로 변환하는 것이다. 50 + 0j Ω 또는 거의 50 + 0j Ω의 타깃 임피던스는 2 개의 부분들, 50 Ω 또는 거의 50 Ω이어야 하는 실수부, 및 0 Ω 또는 거의 0 Ω이어야 하는 허수부를 갖는다. 그러므로, 2 개의 RF 생성기들 중 일 RF 생성기에 연결되는 임피던스 매칭 네트워크의 분기 회로는 2 개의 가변 엘리먼트들을 갖는다. 2 개의 가변 엘리먼트들은 RF 생성기들 중 일 RF 생성기로부터의 가변 RF 주파수 출력 및 일 모터-구동된 가변 커패시턴스를 포함한다.

가변 커패시턴스는 레시피에서 미리 설정되고 그리고 레시피 단계에서 가변하지 않는다. 가변 커패시턴스는 레시피를 수정함으로써 변화된다. 가변 RF 주파수는 RF 생성기 내에서 내부적으로 프로세스 실행에 의해 제어된다. 프로세스는 전압 반사 계수에 따라 동작한다. 반사 계수가 문턱값에 비해 높다면, 프로세스는 RF 주파수를 증가시키거나 감소시키고, 그리고 이 방식으로, 반사 계수에 기초하여 RF 주파수를 일 방향 또는 다른 방향으로 변화시킨다. RF 생성기 내의 센서는 협대역 필터를 사용하여 반사된 전압을 검출하고 그리고 기본 주파수에서 반사된 전압의 일부를 검출하지만, 상호변조 주파수들에서 큰 반사파 진폭들이 존재할 수 있고, 이는 검출되지 않는다. 다음의 입력들, 예를 들어, RF 전력, 가변 커패시턴스 및 가변 RF 주파수의 값들, 및 RF 생성기의 출력부에서의 RF 부하 임피던스의 측정된 값, 등이 입력들로서 매칭 네트워크 모델에 제공될 때, 임피던스 매칭 네트워크를 위한 매칭 네트워크 모델은 RF 전압, 전류, 및 RF 전압과 전류 사이의 위상 또는 임피던스 매칭 네트워크의 출력부에서의 부하 임피던스를 예측하도록 사용된다. 매칭 네트워크 모델은 임피던스 매칭 네트워크의 출력부와 척 사이의 RF 전압 및 전류를 예측하도록 확장된다. 다양한 실시예들에서, 매칭 네트워크 모델은 출원 번호 제 14/245,803 호를 가진 특허 출원에 기술된 바와 같이, 모두 동일한 형태를 가진 일련의 모듈들을 포함한다.

일부 실시예들에서, RF 생성기의 출력부에서의 부하 임피던스는 가변 커패시턴스 및 가변 RF 주파수로부터 매칭 네트워크 모델의 출력부에서의 부하 임피던스를 계산하도록 매칭 네트워크 모델을 통해 순방향으로 전파되고, 그리고 출력부에서의 부하 임피던스는 이어서 가변 커패시턴스 및 가변 RF 주파수에 대한 최적의 값들을 결정하도록 역방향으로 전파된다. 최적의 값들을 결정할시, RF 생성기 및 임피던스 매칭 네트워크는 가변 커패시턴스 및 RF 가변 주파수의 최적의 값들을 달성하도록 튜닝된다. 가변 RF 주파수는, 가변 커패시턴스가 가변 커패시턴스의 최적의 값을 달성하도록 가변될 수 있는 것보다 가변 RF 주파수의 최적의 값을 달성하도록 훨씬 보다 신속하게 가변될 수 있다. 예를 들어, 가변 RF 주파수는 가변 커패시턴스를 가변하기 위한 대략 초와 비교할 때, 대략 마이크로초로 가변된다. 그래서, 가변 RF 주파수의 최적의 값으로 동작하도록 RF 생성기를 직접적으로 설정하고 그리고 가변 커패시턴스의 최적의 값으로 동작하도록 임피던스 매칭 네트워크를 설정하는 것은 어렵다. 가변 커패시턴스의 최적의 값을 달성하도록 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하고 그리고 가변 RF 주파수의 최적의 값을 달성하도록 RF 생성기를 튜닝하는 대신, 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위해, 임피던스 매칭 네트워크는 가변 커패시턴스의 최적의 값 대신 스텝 가변 커패시턴스 값을 생성하도록 단계적 방식으로 튜닝되고 그리고 스텝 가변 커패시턴스에 대한 가변 RF 주파수의 국부적 최적의 값이 계산된다. 예를 들어, 임피던스 매칭 네트워크는 가변 커패시턴스의 최적의 값의 방향에 있는 가변 커패시턴스의 값 및 가변 커패시턴스의 값에 대해 결정된 가변 RF 주파수의 국부적 최적의 값을 갖도록 튜닝된다. 이러한 방식으로, 가변 커패시턴스의 최적의 값 및 가변 RF 주파수의 최적의 값을 바로 달성하는 대신 가변 커패시턴스의 최적의 값 및 가변 RF 주파수의 최적의 값이 달성된다.

본 명세서에 기술된 시스템들 및 방법들의 일부 이점들은 임피던스 매칭 네트워크의 가변 커패시턴스를 튜닝하는 단계적 방식을 적용하는 것을 포함한다. 단계적 방식에서, 매칭 네트워크 모델의 입력부에서의 반사 계수가 최소 값인 가변 RF 주파수의 국부적 최적의 값은 가변 커패시턴스의 스텝 값에 대해 계산된다. 이어서 스텝 값은 증분되고 그리고 매칭 네트워크 모델의 입력부에서의 반사 계수가 최소 값인 가변 RF 주파수의 또 다른 값은 가변 커패시턴스의 증분된 스텝 값에 대해 계산된다. 스텝 값은 가변 커패시턴스의 최적의 값에 도달될 때까지 증분된다. 가변 RF 주파수의 최적의 값이 달성되는 동시에 임피던스 매칭 네트워크가 동작되는 값으로부터 바로 가변 커패시턴스의 최적의 값을 달성하는 것은 어렵다. 이는 RF 생성기를 제어하는 속도와 동일한 속도로 임피던스 매칭 네트워크의 하나 이상의 가변 커패시터들을 제어하는 것이 어렵기 때문이다. 단계적 방식을 사용함으로써, 가변 커패시턴스의 최적의 값 및 RF 주파수의 최적의 값이 달성된다.

다른 양태들은 첨부된 도면들과 함께 취해진, 다음의 상세한 기술로부터 분명해질 것이다.

실시예들은 첨부된 도면들과 함께 취해진 다음의 기술을 참조하여 이해된다.
도 1은 매칭 네트워크 모델을 사용하여 부하 임피던스 ZL1의 생성을 예시하기 위한 플라즈마 시스템의 실시예의 다이어그램이다.
도 2는 매칭 네트워크 모델의 입력부에서 반사 계수 Γi을 생성하도록 무선 주파수 RF1 및 가변 커패시턴스 C1을 초기화하는 매칭 네트워크 모델의 실시예의 다이어그램이다.
도 3은 스텝 결합된 가변 커패시턴스 값 Cstep1을 생성하기 위한 커패시턴스 Coptimum1의 사용, 및 부하 임피던스 ZL2를 생성하기 위한 값 RFoptimum1@C1의 사용을 예시하기 위한 플라즈마 시스템의 실시예의 다이어그램이다.
도 4는 매칭 네트워크 모델의 입력부에서 반사 계수 Γi의 최소 값을 생성하도록 무선 주파수 RFoptimum1@C1 및 결합된 가변 커패시턴스 Cstep1로 설정되는 매칭 네트워크 모델의 실시예의 다이어그램이다.
도 5는 또 다른 스텝 결합된 가변 커패시턴스 값 Cstep2를 생성하기 위한 커패시턴스 값 Coptimum2의 사용, 및 부하 임피던스 ZL3을 생성하기 위한 값 RFoptimum1@Cstep1의 사용을 예시하기 위한 플라즈마 시스템의 실시예의 다이어그램이다.
도 6은 매칭 네트워크 모델의 입력부에서 반사 계수 Γi의 최소 값을 생성하도록 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1 및 결합된 가변 커패시턴스 Cstep2로 설정되는 매칭 네트워크 모델의 실시예의 다이어그램이다.
도 7은 부하 임피던스 ZL4를 생성하도록, 커패시턴스 값 Coptimum3의 사용, 및 값 RFoptimum1@Cstep2의 사용을 예시하기 위한 플라즈마 시스템의 실시예의 다이어그램이다.
도 8은 매칭 네트워크 모델의 입력부에서 반사 계수 Γi의 최소 값을 생성하도록 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2 및 결합된 가변 커패시턴스 Coptimum3으로 설정되는 매칭 네트워크 모델의 실시예의 다이어그램이다.
도 9는 웨이퍼 (W) 를 프로세싱하도록, 커패시턴스 값 Coptimum3의 사용, 및 값 RFoptimum1@Coptimum의 사용을 예시하기 위한 플라즈마 시스템의 실시예의 다이어그램이다.
도 10은 임피던스 매칭 네트워크의 단계적 튜닝 및 플라즈마 시스템의 RF 생성기의 단계적 튜닝을 예시하기 위한 그래프의 실시예이다.

다음의 실시예들은 임피던스 매칭 네트워크를 단계적 방식으로 튜닝하기 위한 시스템들 및 방법들을 기술한다. 본 실시예들은 이들 구체적인 상세들의 일부 또는 전부 없이 실시될 수도 있다는 것이 자명할 것이다. 다른 예들에서, 공지된 프로세스 동작들은 본 실시예들을 불필요하게 모호하게 하지 않도록 상세히 기술되지 않았다.

도 1은 매칭 네트워크 모델 (102) 을 사용하여 부하 임피던스 ZL1의 생성을 예시하기 위한 플라즈마 시스템 (100) 의 실시예의 다이어그램이다. 플라즈마 시스템 (100) 은 무선 주파수 (RF) 생성기 (104), 임피던스 매칭 네트워크 (106), 및 플라즈마 챔버 (108) 를 포함한다. 플라즈마 시스템 (100) 은 호스트 컴퓨터 시스템 (110), 드라이브 어셈블리 (112), 및 하나 이상의 연결 메커니즘들 (114) 을 포함한다.

플라즈마 챔버 (108) 는 상부 전극 (116), 척 (118), 및 웨이퍼 (W) 를 포함한다. 상부 전극 (116) 은 척 (118) 과 대면하고 그리고 접지되고, 예를 들어, 기준 전압에 커플링되고, 0 전압에 커플링되고, 음 전압에 커플링, 등이 된다. 척 (118) 의 예들은 정전 척 (ESC) 및 자기 척을 포함한다. 척 (118) 의 하부 전극은 금속, 예를 들어, 양극산화된 알루미늄, 알루미늄의 합금, 등으로 이루어진다. 다양한 실시예들에서, 척 (118) 의 하부 전극은 세라믹의 층에 의해 커버되는 금속의 박층이다. 또한, 상부 전극 (116) 은 금속, 예를 들어, 알루미늄, 알루미늄의 합금, 등으로 이루어진다. 일부 실시예들에서, 상부 전극 (116) 은 실리콘으로 이루어진다. 상부 전극 (116) 은 척 (118) 의 하부 전극 반대편에 위치되고 그리고 척 (118) 의 하부 전극과 대면한다. 웨이퍼 (W) 는, 프로세싱, 예를 들어, 웨이퍼 (W) 상에 재료들 증착, 또는 웨이퍼 (W) 의 세정, 또는 웨이퍼 (W) 상에 증착된 층들 에칭, 또는 웨이퍼 (W) 도핑, 또는 웨이퍼 (W) 상에 이온들의 주입, 또는 웨이퍼 (W) 상에 포토리소그래피 패턴 생성, 또는 웨이퍼 (W) 에칭, 또는 웨이퍼 (W) 스퍼터링, 또는 이들의 조합을 위해 척 (118) 의 상단 표면 (120) 상에 배치된다.

일부 실시예들에서, 플라즈마 챔버 (108) 는 플라즈마가 형성되는 플라즈마 챔버 (108) 내의 구역을 둘러싸도록, 부가적인 부품들, 예를 들어, 상부 전극 (116) 을 둘러싸는 상부 전극 연장부, 척 (118) 의 하부 전극을 둘러싸는 하부 전극 연장부, 상부 전극 (116) 과 상부 전극 연장부 사이의 유전체 링, 하부 전극과 하부 전극 연장부 사이의 유전체 링, 상부 전극 (116) 의 에지들에 위치된 한정 링들 및 척 (118), 등을 사용하여 형성된다.

임피던스 매칭 네트워크 (106) 는 서로 커플링되는, 하나 이상의 회로 컴포넌트들 (components), 예를 들어, 하나 이상의 인덕터들, 또는 하나 이상의 커패시터들, 또는 하나 이상의 레지스터들, 또는 이들의 2 개 이상의 조합, 등을 포함한다. 예를 들어, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 는 커패시터와 직렬로 커플링된 인덕터를 포함하는 직렬 회로를 포함한다. 임피던스 매칭 네트워크 (106) 는 직렬 회로에 연결된 션트 회로를 더 포함한다. 션트 회로는 인덕터와 직렬로 연결된 커패시터를 포함한다. 임피던스 매칭 네트워크 (106) 는 하나 이상의 커패시터들을 포함하고 그리고 하나 이상의 커패시터들, 예를 들어, 모든 가변 커패시터들, 등의 대응하는 커패시턴스들은 가변되고, 예를 들어, 드라이브 어셈블리, 등을 사용하여 가변된다. 임피던스 매칭 네트워크 (106) 는 예를 들어, 드라이브 어셈블리 (112), 등을 사용하여 변화될 수 없는 고정 커패시턴스들을 가진 하나 이상의 커패시터들을 포함한다. 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 하나 이상의 가변 커패시터들의 결합된 가변 커패시턴스는 값 C1이다. 예를 들어, 하나 이상의 가변 커패시터들의 대응하는 마주보고 위치된 플레이트들은 가변 커패시턴스 C1으로 설정하도록 고정된 위치에 있게 조정된다. 예시를 위해, 서로 병렬로 연결되는 2 개 이상의 커패시터들의 결합된 커패시턴스는 커패시터들의 커패시턴스들의 합이다. 또 다른 예시로서, 서로 직렬로 연결되는 2 개 이상의 커패시터들의 결합된 커패시턴스는 커패시터들의 커패시턴스들의 역수들의 합의 역수이다. 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 예는 출원 번호 제 14/245,803 호를 가진 특허 출원에 제공된다.

매칭 네트워크 모델 (102) 은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기로부터 유도되고 예를 들어, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기를 나타내는, 등 한다. 예를 들어, x ㎒ (megahertz) RF 생성기가 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로에 연결될 때, 매칭 네트워크 모델 (102) 은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 회로의 컴퓨터-생성 모델, 등을 나타내고, 예를 들어, 컴퓨터-생성 모델이다. 또 다른 예로서, 매칭 네트워크 모델 (102) 은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 와 동일한 수의 회로 컴포넌트들을 갖지 않는다. 일부 실시예들에서, 매칭 네트워크 모델 (102) 은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 회로 컴포넌트들의 수보다 적은 수의 회로 엘리먼트들을 갖는다. 예시를 위해, 매칭 네트워크 모델 (102) 은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 간략화된 형태이다. 추가의 예시를 위해, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 복수의 가변 커패시터들의 가변 커패시턴스들은 매칭 네트워크 모델 (102) 의 하나 이상의 가변 용량 엘리먼트들에 의해 나타낸 결합된 가변 커패시턴스로 결합되고, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 복수의 고정 커패시터들의 고정 커패시턴스들은 매칭 네트워크 모델 (102) 의 하나 이상의 고정 용량 엘리먼트들에 의해 나타낸 결합된 고정 커패시턴스로 결합되고, 그리고/또는 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 복수의 고정 인덕터들의 인덕턴스들은 매칭 네트워크 모델 (102) 의 하나 이상의 유도 엘리먼트들에 의해 나타낸 결합된 인덕턴스로 결합되고, 그리고/또는 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 복수의 레지스터들의 레지스턴스들은 매칭 네트워크 모델 (102) 의 하나 이상의 저항성 엘리먼트들에 의해 나타낸 고정 레지스턴스로 결합된다. 더 예시를 위해, 직렬인 커패시터들의 커패시턴스들은 복수의 인버팅된 커패시턴스들을 생성하도록 커패시턴스들 각각을 인버팅하고, 인버팅된 결합된 커패시턴스를 생성하도록 인버팅된 커패시턴스들을 합산하고, 그리고 결합된 커패시턴스를 생성하도록 인버팅된 결합된 커패시턴스를 인버팅함으로써 결합된다. 또 다른 예시로서, 직렬로 연결되는 인덕터들의 복수의 인덕턴스들은 결합된 인덕턴스를 생성하도록 합산되고 그리고 직렬인 레지스터들의 복수의 레지스턴스들은 결합된 레지스턴스를 생성하도록 결합된다. 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 부분의 모든 고정 커패시터들의 모든 고정 커패시턴스들은 매칭 네트워크 모델 (102) 의 하나 이상의 고정 용량 엘리먼트들의 결합된 고정 커패시턴스로 결합된다. 매칭 네트워크 모델 (102) 의 다른 예들은 출원 번호 제 14/245,803 호를 가진 특허 출원에 제공된다. 또한, 임피던스 매칭 네트워크로부터 매칭 네트워크 모델을 생성하는 방식은 출원 번호 제 14/245,803 호를 가진 특허 출원에 기술된다.

일부 실시예들에서, 매칭 네트워크 모델 (102) 은 3 개의 분기부들을 가진 임피던스 매칭 네트워크 (106) 에 대한 배선도 (schematic) 로부터 생성되고, 분기부들 각각은 x ㎒ RF 생성기, y ㎒ RF 생성기, 및 z ㎒ RF 생성기에 대한 것이다. 3 개의 분기부들은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 출력부 (140) 에서 서로 조인한다 (join). 배선도는 처음에 다양한 조합들로 복수의 인덕터들 및 커패시터들을 포함한다. 3 개의 분기부들 중 하나를 개별적으로 고려하기 위해, 매칭 네트워크 모델 (102) 은 3 개의 분기부들 중 하나를 나타낸다. 회로 엘리먼트들은 입력 디바이스를 통해 매칭 네트워크 모델 (102) 에 부가되고, 이 예들은 이하에 제공된다. 부가된 회로 엘리먼트들의 예들은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기부의 전력 손실들을 고려하기 위한, 배선도에 이전에 포함되지 않은, 레지스터들, 다양한 연결 RF 스트랩들 (straps) 의 인덕턴스를 나타내기 위한, 배선도에 이전에 포함되지 않은, 인덕터들, 및 기생 커패시턴스들을 나타내기 위한, 배선도에 이전에 포함되지 않은, 커패시터들을 포함한다. 게다가, 일부 회로 엘리먼트들은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 물리적 규모 때문에 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기부의 전송선 특성을 나타내도록 입력 디바이스를 통해 배선도에 더 부가된다. 예를 들어, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기부 내의 하나 이상의 인덕터들의 감기지 않은 길이는 하나 이상의 인덕터들을 통해 지나가는 RF 신호의 파장과 비교하여 무시할 수 없다. 이 영향을 고려하기 위해, 배선도의 인덕터는 2 개 이상의 인덕터들로 분할된다. 그 후에, 일부 회로 엘리먼트들은 매칭 네트워크 모델 (102) 을 생성하도록 배선도로부터 입력 디바이스를 통해 제거된다.

다양한 실시예들에서, 매칭 네트워크 모델 (102) 은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로와 동일한 토폴로지, 예를 들어, 회로 엘리먼트들 사이의 연결들, 회로 엘리먼트들의 수, 등을 갖는다. 예를 들어, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로가 인덕터와 직렬로 커플링된 커패시터를 포함한다면, 매칭 네트워크 모델 (102) 은 인덕터와 직렬로 커플링된 커패시터를 포함한다. 이 예에서, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 인덕터들과 매칭 네트워크 모델 (102) 의 인덕터들은 동일한 값을 갖고 그리고 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 커패시터들과 매칭 네트워크 모델 (102) 의 커패시터들은 동일한 값을 갖는다. 또 다른 예로서, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로가 인덕터와 병렬로 커플링된 커패시터를 포함한다면, 매칭 네트워크 모델 (102) 은 인덕터와 병렬로 커플링된 커패시터를 포함한다. 이 예에서, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 인덕터들과 매칭 네트워크 모델 (102) 의 인덕터들은 동일한 값을 갖고 그리고 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 커패시터들과 매칭 네트워크 모델 (102) 의 커패시터들은 동일한 값을 갖는다. 또 다른 예로서, 매칭 네트워크 모델 (102) 은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 회로 컴포넌트들과 동일한 수 및 동일한 타입의 회로 엘리먼트들을 갖고 그리고 회로 컴포넌트들 사이와 동일한 타입의 회로 엘리먼트들 사이의 연결들을 갖는다. 회로 엘리먼트들의 타입들의 예들은 레지스터들, 인덕터들, 및 커패시터들을 포함한다. 연결들의 타입의 예들은 직렬, 병렬, 등을 포함한다.

게다가, RF 생성기 (104) 는 RF 신호를 생성하기 위한 RF 전력 공급부 (122) 를 포함한다. RF 생성기 (104) 는 RF 생성기 (104) 의 출력부 (126) 에 연결되는, 센서 (124), 예를 들어, 복소 임피던스 센서, 복소 전류 및 전압 센서, 복소 반사 계수 센서, 복소 전압 센서, 복소 전류 센서, 등을 포함한다. 출력부 (126) 는 RF 케이블 (130) 을 통해 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 입력부 (128) 에 연결된다. 임피던스 매칭 네트워크 (106) 는 RF 로드 (rod) 및 RF 로드를 둘러싸는 RF 외측 컨덕터를 포함하는 RF 전송선 (132) 을 통해 플라즈마 챔버 (108) 에 연결된다.

드라이브 어셈블리 (112) 는 드라이버, 예를 들어, 하나 이상의 트랜지스터들, 등, 및 모터를 포함하고, 그리고 모터는 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 가변 커패시터에 연결 메커니즘 (114) 을 통해 연결된다. 연결 메커니즘 (114) 의 예들은 하나 이상의 로드들, 또는 기어를 통해 서로 연결되는 로드들, 등을 포함한다. 연결 메커니즘 (114) 은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 가변 커패시터에 연결된다. 예를 들어, 연결 메커니즘 (114) 은 입력부 (128) 를 통해 RF 생성기 (104) 에 연결되는 분기 회로의 일부인 가변 커패시터에 연결된다.

임피던스 매칭 네트워크 (106) 가 RF 생성기 (104) 에 연결되는 분기 회로 내에 2 개 이상의 가변 커패시터를 포함하는 경우에, 드라이브 어셈블리 (112) 는 2 개 이상의 가변 커패시터를 제어하기 위한 개별적인 모터들을 포함하고, 그리고 모터 각각은 대응하는 연결 메커니즘을 통해 대응하는 가변 커패시터에 연결된다는 것이 주의되어야 한다. 이 경우에, 복수의 연결 메커니즘들은 연결 메커니즘 (114) 으로서 지칭된다.

RF 생성기 (104) 는 x ㎒ RF 생성기 또는 y ㎒ RF 생성기 또는 z ㎒ RF 생성기이다. 일부 실시예들에서, x ㎒ RF 생성기의 예는 2 ㎒ RF 생성기를 포함하고, y ㎒ RF 생성기의 예는 27 ㎒ RF 생성기를 포함하고, 그리고 z ㎒ RF 생성기의 예는 60 ㎒ RF 생성기를 포함한다. 다양한 실시예들에서, x ㎒ RF 생성기의 예는 400 ㎑ RF 생성기를 포함하고, y ㎒ RF 생성기의 예는 27 ㎒ RF 생성기를 포함하고, 그리고 z ㎒ RF 생성기의 예는 60 ㎒ RF 생성기를 포함한다.

2 개의 RF 생성기들, 예를 들어, x 및 y ㎒ RF 생성기들, 등이 플라즈마 시스템 (100) 내에서 사용되는 경우에, 2 개의 RF 생성기들 중 일 RF 생성기는 입력부 (128) 에 연결되고 그리고 RF 생성기들 중 또 다른 RF 생성기는 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 또 다른 입력부에 연결된다는 것이 주의되어야 한다. 유사하게, 3 개의 RF 생성기들, 예를 들어, x, y, 및 z ㎒ RF 생성기들, 등이 플라즈마 시스템 (100) 내에서 사용되는 경우에, RF 생성기들 중 제 1 RF 생성기는 입력부 (128) 에 연결되고, RF 생성기들 중 제 2 RF 생성기는 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 제 2 입력부에 연결되고, 그리고 RF 생성기들 중 제 3 RF 생성기는 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 제 3 입력부에 연결된다. 출력부 (140) 는 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로를 통해 입력부 (128) 에 연결된다. 복수의 RF 생성기들이 사용되는 실시예들에서, 출력부 (140) 는 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 제 2 분기 회로를 통해 제 2 입력부에 연결되고 그리고 출력부 (140) 는 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 제 3 분기 회로를 통해 제 3 입력부에 연결된다.

호스트 컴퓨터 시스템 (110) 은 프로세서 (134) 및 메모리 디바이스 (137) 를 포함한다. 호스트 컴퓨터 시스템 (110) 의 예들은 랩탑 컴퓨터 또는 데스크탑 컴퓨터 또는 태블릿 또는 스마트 폰, 등을 포함한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 프로세서 대신에, CPU (central processing unit), 제어기, ASIC (application specific integrated circuit), 또는 PLD (programmable logic device) 가 사용되고, 그리고 이들 용어들은 본 명세서에서 상호 교환 가능하게 사용된다. 메모리 디바이스의 예들은 ROM (read-only memory), RAM (random access memory), 하드디스크, 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 저장 디스크들의 리던던트 (redundant) 어레이, 플래시 메모리, 등을 포함한다. 센서 (124) 는 네트워크 케이블 (136) 을 통해 호스트 컴퓨터 시스템 (110) 에 연결된다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 네트워크 케이블의 예들은 직렬 방식으로, 또는 병렬 방식으로, 또는 USB 프로토콜을 사용하여, 등으로 데이터를 전송하도록 사용되는 케이블이다.

RF 생성기 (104) 는 무선 주파수 RF1로 동작된다. 예를 들어, 프로세서 (134) 는 무선 주파수 RF1 및 전력 값을 포함하는 레시피를 RF 생성기 (104) 에 제공한다. RF 생성기 (104) 는 호스트 컴퓨터 시스템 (110) 및 RF 생성기 (104) 에 연결되는 네트워크 케이블 (138) 을 통해 레시피를 수신하고, 그리고 RF 생성기 (104) 의 DSP (digital signal processor) 는 레시피를 RF 전력 공급부 (122) 에 제공한다. RF 전력 공급부 (122) 는 레시피에 규정된 (prescribed) 무선 주파수 RF1 및 전력을 가진 RF 신호를 생성한다.

임피던스 매칭 네트워크 (106) 는 결합된 가변 커패시턴스 C1을 갖도록 초기화된다. 예를 들어, 프로세서 (134) 는 하나 이상의 전류 신호들을 생성하도록 드라이브 어셈블리 (112) 의 드라이버로 신호를 전송한다. 하나 이상의 전류 신호들이 드라이버에 의해 생성되고 그리고 드라이브 어셈블리 (112) 의 대응하는 하나 이상의 모터들의 대응하는 하나 이상의 고정자들로 전송된다. 드라이브 어셈블리 (112) 의 대응하는 하나 이상의 회전자들은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 결합된 가변 커패시턴스를 C1로 변화시키도록 연결 메커니즘 (114) 을 이동시키게 회전한다. 결합된 가변 커패시턴스 C1을 가진 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로는 출력부 (126) 로부터 입력부 (128) 및 RF 케이블 (130) 을 통해 무선 주파수 RF1을 가진 RF 신호를 수신하고 그리고 RF 신호인 수정된 신호를 생성하도록 임피던스 매칭 네트워크 (106) 에 연결된 소스의 임피던스와 임피던스 매칭 네트워크 (106) 에 연결된 부하의 임피던스를 매칭한다. 부하의 예들은 플라즈마 챔버 (108) 및 RF 전송선 (132) 을 포함한다. 소스의 예들은 RF 케이블 (130) 및 RF 생성기 (104) 를 포함한다. 수정된 신호는 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 분기 회로의 출력부 (140) 로부터 RF 전송선 (132) 을 통해 척 (118) 으로 제공된다. 수정된 신호가 하나 이상의 프로세스 가스들, 예를 들어, 산소 함유 가스, 불소 함유 가스, 등과 함께 척 (118) 에 제공될 때, 플라즈마가 척 (118) 과 상부 전극 (116) 사이의 갭에서 생성되거나 유지된다.

무선 주파수 RF1을 가진 RF 신호가 생성되고 그리고 임피던스 매칭 네트워크 (106) 가 결합된 가변 커패시턴스 C1을 가질 때, 센서 (124) 는 출력부 (126) 에서 전압 반사 계수 Γmi1을 센싱하고 그리고 네트워크 케이블 (136) 을 통해 프로세서 (134) 로 전압 반사 계수를 제공한다. 전압 반사 계수의 예는 플라즈마 챔버 (108) 로부터 RF 생성기 (104) 를 향해 반사된 전력과 RF 생성기 (104) 에 의해 생성된 RF 신호 내에 공급된 전력의 비를 포함한다. 프로세서 (134) 는 전압 반사 계수 Γmi1로부터 임피던스 Zmi1을 계산한다. 예를 들어, 프로세서 (134) 는 Γmi1 = (Zmi1 - Zo)/(Zmi1 + Zo) 인 방정식 (1) 을 적용하고 Zmi1에 대해 풀어서, 임피던스 Zmi1을 계산하고, 여기서 Zo은 RF 전송선 (132) 의 특성 임피던스이다. 임피던스 Zo은 입력/출력 인터페이스, 예를 들어, 직렬 인터페이스, 병렬 인터페이스, USB (universal serial bus) 인터페이스, 등을 통해 프로세서 (134) 에 연결되는, 입력 디바이스, 예를 들어, 마우스, 키보드, 스타일러스, 키패드, 버튼, 터치 스크린, 등을 통해 프로세서 (134) 에 제공된다. 일부 실시예들에서, 센서 (124) 는 임피던스 Zmi1을 측정하고 그리고 임피던스 Zmi1을 네트워크 케이블 (136) 을 통해 프로세서 (134) 에 제공한다.

임피던스 Zmi1은 매칭 네트워크 모델 (102) 의 입력부 (142) 에 프로세서 (134) 에 의해 인가되고 그리고 매칭 네트워크 모델 (102) 의 출력부 (144) 에서 부하 임피던스 ZL1을 계산하도록 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 순방향으로 전파된다. 예를 들어, 임피던스 Zmi1은 부하 임피던스 ZL1을 생성하도록 프로세서 (134) 에 의해 매칭 네트워크 모델 (102) 의 하나 이상의 회로 엘리먼트들을 통해 순방향으로 전파된다. 예시를 위해, 매칭 네트워크 모델 (102) 은 무선 주파수 RF1을 갖도록 초기화된다. 매칭 네트워크 모델 (102) 이 저항성 엘리먼트, 유도 엘리먼트, 고정 용량 엘리먼트, 및 가변 용량 엘리먼트의 직렬 조합을 포함할 때, 프로세서 (134) 는 부하 임피던스 ZL1을 생성하도록, 매칭 네트워크 모델 (102) 의 입력부 (142) 에서 수신된 임피던스 Zmi1, 저항성 엘리먼트에 걸친 복소 임피던스, 유도 엘리먼트에 걸친 복소 임피던스, 및 가변 커패시턴스 C1을 가진 가변 용량 엘리먼트에 걸친 복소 임피던스, 및 고정 용량 엘리먼트에 걸친 복소 임피던스의 방향성 합을 계산한다.

일부 실시예들에서, RF 생성기 (104) 는 펄스파 모드가 아닌 연속파 모드로 동작한다. 예를 들어, RF 생성기 (104) 는 펄싱된 상태들 (S1 및 S2) 을 갖지 않고, 상태 (S2) 의 RF 신호의 모든 전력 값들은 상태 (S1) 의 RF 신호의 전력 값들을 제외한다. 상태 (S2) 는 상태 (S1) 의 전력 값들보다 낮은 전력 값들을 갖는다. 또 다른 예로서, 연속파 모드에서, 일 상태를 생성하도록 상태들 (S1 및 S2) 사이의 차를 제거하게 상태 (S2) 의 적어도 하나의 전력 값과 상태 (S1) 의 적어도 하나의 전력 값들의 오버랩이 있다.

다양한 실시예들에서, 출력부 (126) 에서 전압 반사 계수를 측정하는 대신, 전압 반사 계수는 출력부 (126) 를 포함하여 출력부 (126) 로부터 입력부 (128) 로의 RF 케이블 (130) 상의 임의의 지점에서 측정된다. 예를 들어, 센서 (124) 는 전압 반사 계수를 측정하도록 RF 전력 공급부 (122) 와 임피던스 매칭 네트워크 (106) 사이의 지점에 연결된다.

도 2는 입력부 (142) 에서 전압 반사 계수 Γi를 생성하도록 무선 주파수 RF1 및 가변 커패시턴스 C1로 초기화되는 매칭 네트워크 모델 (102) 의 실시예의 다이어그램이다. 프로세서 (134) 는 부하 임피던스 ZL1 및 매칭 네트워크 모델 (102) 로부터 전압 반사 계수 Γi가 0인 무선 주파수 값 RFoptimum 및 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum1을 계산한다. 예를 들어, 프로세서 (134) 는 입력부 (142) 에서 0 값을 갖는 전압 반사 계수 Γi에 대응하는 입력 임피던스 Zi을 생성하도록 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 부하 임피던스 ZL1을 역방향으로 전파한다. 역방향 전파는 역방향 전파가 순방향 전파와 반대의 방향인 것을 제외하고 순방향 전파와 동일하다. 일부 실시예들에서, 비선형 최소 제곱 최적화 루틴은 부하 임피던스 ZL1 및 매칭 네트워크 모델 (102) 로부터 전압 반사 계수 Γi가 0인 무선 주파수 값 RFoptimum 및 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum1을 계산하도록 프로세서 (134) 에 의해 실행된다. 다양한 실시예들에서, 미리 결정된 방정식들은 부하 임피던스 ZL1 및 매칭 네트워크 모델 (102) 로부터 전압 반사 계수 Γi가 0인 무선 주파수 값 RFoptimum 및 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum1을 계산하도록 프로세서 (134) 에 의해 적용된다.

게다가, 프로세서 (134) 는 매칭 네트워크 모델 (102) 에 인가된 무선 주파수 값들을 RFoptimum1@C1로부터 RFoptimumn@C1로 가변하고 그리고 전압 반사 계수 Γi가 최소 값인 무선 주파수 RFoptimum1@C1을 결정하도록 부하 임피던스 ZL1을 역방향으로 전파하고, 여기서 n은 1 초과의 정수이다. 예를 들어, 프로세서 (134) 는 전압 반사 계수 Γi가 제 1 값을 갖는다는 것을 결정하도록 매칭 네트워크 모델 (102) 이 무선 주파수 RFoptimum1@C1을 가질 때, 가변 커패시턴스 C1을 갖는 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 부하 임피던스 ZL1을 역방향으로 전파한다. 게다가, 이 예에서, 프로세서 (134) 는 전압 반사 계수 Γi가 제 2 값을 갖는다는 것을 결정하도록 매칭 네트워크 모델 (102) 이 무선 주파수 RFoptimum2@C1을 가질 때, 가변 커패시턴스 C1을 갖는 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 부하 임피던스 ZL1을 역방향으로 전파한다. 프로세서 (134) 는 RFoptimum1@C1이 전압 반사 계수 Γi가 최소 값인 무선 주파수 값임을 또한 결정하도록 제 1 값이 제 1 값 및 제 2 값 중 최소 값임을 결정한다. 일부 실시예들에서, 비선형 제곱 최적화 루틴은 전압 반사 계수 Γi가 최소 값을 갖는 무선 주파수 값 RFoptimum1@C1을 찾도록 사용된다.

다양한 실시예들에서, 전압 반사 계수가 최소 값에 있는 무선 주파수의 값은 적합한 RF 값으로서 본 명세서에 지칭된다.

일부 실시예들에서, RF 값은 본 명세서에서 때때로 "파라미터 값"으로서 지칭된다. 게다가, 커패시턴스는 본 명세서에서 때때로 "측정 가능한 인자"로서 지칭된다.

도 3은 스텝 결합된 가변 커패시턴스 값 Cstep1을 생성하기 위한 커패시턴스 값 Coptimum1의 사용 및 매칭 네트워크 모델 (102) 의 출력부 (144) 에서 부하 임피던스 ZL2를 생성하기 위한 값 RFoptimum1@C1의 사용을 예시하기 위한 플라즈마 시스템 (100) 의 실시예의 다이어그램이다. 프로세서 (134) 는 무선 주파수 값 RFoptimum1@C1을 포함하도록 레시피를 수정하고 그리고 무선 주파수 값 RFoptimum1@C1을 RF 생성기 (104) 에 제공한다. 게다가, 프로세서 (134) 는 값 C1로부터 값 Coptimum1의 방향으로 일 스텝인 스텝 가변 커패시턴스 값 Cstep1을 결정한다. 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 대응하는 하나 이상의 가변 커패시터들의 하나 이상의 커패시턴스들이 C1로부터 Coptimum1을 향해 변화하도록 수정될지라도, 하나 이상의 가변 커패시터들은 RF 생성기 (104) 에 의해 생성된 RF 신호의 RF 주파수의 변화들에 대해 충분히 느리게 이동한다는 것이 주의되어야 한다.

임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 결합된 가변 커패시턴스를 값 Coptimum1로 설정하는 대신 그리고 무선 주파수 RFoptimum을 가진 RF 신호를 생성하도록 RF 생성기 (104) 를 설정하는 대신, 프로세서 (134) 는, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 결합된 가변 커패시턴스가 값 Cstep1로 설정되도록 드라이브 어셈블리 (112) 를 제어하고 그리고 무선 주파수 RFoptimum1@C1로 동작하도록 RF 생성기 (104) 를 제어한다. 무선 주파수 RFoptimum을 가진 RF 신호를 생성하도록 RF 생성기 (104) 에 의해 걸린 시간보다 임피던스 매칭 네트워크 (106) 가 가변 커패시턴스 Coptimum1을 달성하는데 시간이 더 걸리고, 예를 들어, 대략 초, 등이 걸린다. 예를 들어, RF 생성기 (104) 가 무선 주파수 RF1로부터 무선 주파수 RFoptimum을 달성하는데 대략 마이크로초가 걸린다. 그 결과, RF 생성기 (104) 의 출력부 (126) 에서 전압 반사 계수가 0이도록 값 RF1로부터 값 RFoptimum을 달성하는 동시에 값 C1로부터 값 Coptimum1을 바로 달성하는 것이 어렵다. 그러므로, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 가변 커패시턴스는 가변 커패시턴스 Coptimum1을 향하는 방향으로 스텝들, 예를 들어, Cstep1 등으로 조정된다.

무선 주파수 RFoptimum1@C1 및 가변 커패시턴스 Cstep1에 대해, RF 생성기 (104) 는 척 (118) 의 하부 전극에 제공되는 수정된 신호를 생성하도록 임피던스 매칭 네트워크 (106) 를 통해 지나가는, 무선 주파수 RFoptimum1@C1을 가진 RF 신호를 생성한다. RF 생성기 (104) 가 무선 주파수 RFoptimum1@C1을 가진 RF 신호를 생성하고 그리고 결합된 가변 커패시턴스가 Cstep1일 때, 센서 (124) 는 출력부 (126) 에서 전압 반사 계수 Γmi2를 측정하고 그리고 프로세서 (134) 는, 임피던스 Zmi1이 전압 반사 계수 Γmi1로부터 생성되는, 상기에 기술된 동일한 방식으로 전압 반사 계수 Γmi2로부터 임피던스 Zmi2를 생성한다. 게다가, 임피던스 Zmi2는 부하 임피던스 ZL1이 매칭 네트워크 모델 (102) 의 입력부 (142) 의 임피던스 Zmi1로부터 출력부 (144) 에서 생성되는 동일한 방식으로 매칭 네트워크 모델 (102) 의 출력부 (144) 에서 부하 임피던스 ZL2를 생성하도록 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 순방향으로 전파된다.

도 4는 입력부 (142) 에서 전압 반사 계수 Γi의 최소 값을 생성하도록 무선 주파수 RFoptimum1@C1 및 결합된 가변 커패시턴스 Cstep1로 설정되는 매칭 네트워크 모델 (102) 의 실시예의 다이어그램이다. 예를 들어, 프로세서 (134) 는 무선 주파수 RFoptimum1@C1 및 결합된 가변 커패시턴스 Cstep1을 매칭 네트워크 모델 (102) 에 인가한다. 또 다른 예로서, 프로세서 (134) 는 무선 주파수의 값 RFoptimum1@C1 및 결합된 가변 커패시턴스의 값 Cstep1을 가진 것으로서 매칭 네트워크 모델 (102) 의 파라미터들의 값들을 설정한다.

결합된 가변 커패시턴스 Coptimum1을 계산하기 위한 상기에 기술된 동일한 방식으로, 프로세서 (134) 는 부하 임피던스 ZL2 및 매칭 네트워크 모델 (102) 로부터 전압 반사 계수 Γi가 0인 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum2를 계산한다. 프로세서 (134) 는 매칭 네트워크 모델 (102) 에 인가된 무선 주파수 값들을 RFoptimum1@Cstep1로부터 RFoptimumn@Cstep1로 가변하고 그리고 전압 반사 계수 Γi가 최소 값인 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1을 결정하도록 부하 임피던스 ZL2를 역방향으로 전파하고, 여기서 n은 1 초과의 정수이다. 예를 들어, 프로세서 (134) 는 전압 반사 계수 Γi가 제 1 값을 갖는다는 것을 결정하도록 매칭 네트워크 모델 (102) 이 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1을 가질 때, 가변 커패시턴스 Cstep1을 가진 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 임피던스 ZL2를 역방향으로 전파한다. 게다가, 이 예에서, 프로세서 (134) 는 전압 반사 계수 Γi가 제 2 값을 갖는다는 것을 결정하도록 매칭 네트워크 모델 (102) 이 무선 주파수 RFoptimum2@Cstep1을 가질 때, 가변 커패시턴스 Cstep1을 가진 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 임피던스 ZL2를 역방향으로 전파한다. 프로세서 (134) 는 전압 반사 계수 Γi가 최소 값인 무선 주파수 값이 RFoptimum1@Cstep1임을 더 결정하도록 제 1 값이 제 1 값 및 제 2 값 중 최소 값임을 결정한다.

도 5는 또 다른 스텝 결합된 가변 커패시턴스 값 Cstep2를 생성하기 위한 커패시턴스 값 Coptimum2의 사용, 및 부하 임피던스 ZL3을 생성하기 위한 값 RFoptimum1@Cstep1의 사용을 예시하기 위한 시스템 (100) 의 실시예의 다이어그램이다. 프로세서 (134) 는 무선 주파수 값 RFoptimum1@Cstep1을 포함하도록 레시피를 수정하고 그리고 무선 주파수 값 RFoptimum1@Cstep1을 RF 생성기 (104) 에 제공한다. 게다가, 프로세서 (134) 는 값 Cstep1로부터 값 Coptimum2의 방향으로 일 부가적인 스텝인 스텝 가변 커패시턴스 값 Cstep2를 결정한다. 예를 들어, 가변 커패시턴스 값들 Cstep1, Cstep2, 및 Coptimum2 중에서, 가변 커패시턴스 값 Cstep2는 값 Cstep1보다 크고 그리고 값 Coptimum2보다 작으며, 그리고 값들 Cstep2 및 Cstep1은 값 C1보다 크다. 또 다른 예로서, 가변 커패시턴스 값들 Cstep1, Cstep2, 및 Coptimum2 중에서, 가변 커패시턴스 값 Cstep2는 값 Cstep1보다 작고 그리고 값 Coptimum2보다 크며, 그리고 값들 Cstep1 및 Cstep2는 값 C1보다 작다.

값 Coptimum2로 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 결합된 가변 커패시턴스를 설정하는 대신 그리고 무선 주파수 RFoptimum을 가진 RF 신호를 생성하도록 RF 생성기 (104) 를 설정하는 대신, 프로세서 (134) 는 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 결합된 가변 커패시턴스가 값 Cstep2로 설정되도록 드라이브 어셈블리 (112) 를 제어하고 그리고 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1에서 동작하도록 RF 생성기 (104) 를 제어한다. 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1 및 가변 커패시턴스 Cstep2에 대해, RF 생성기 (104) 는, 척 (118) 의 하부 전극에 제공되는 수정된 신호를 생성하도록 임피던스 매칭 네트워크 (106) 를 통해 지나가는, 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1을 가진 RF 신호를 생성한다. 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1 및 가변 커패시턴스 Cstep2에 대해, 센서 (124) 는 출력부 (126) 에서 전압 반사 계수 Γmi3을 측정하고 그리고 프로세서 (134) 는 임피던스 Zmi1이 전압 반사 계수 Γmi1로부터 생성되는 동일한 방식으로 전압 반사 계수로부터 임피던스 Zmi3을 생성한다. 게다가, 임피던스 Zmi3은, 부하 임피던스 ZL1이 매칭 네트워크 모델 (102) 의 입력부 (142) 의 임피던스 Zmi1로부터 출력부 (144) 에서 생성되는 동일한 방식으로 매칭 네트워크 모델 (102) 의 출력부 (144) 에서 부하 임피던스 ZL3을 생성하도록 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 순방향으로 전파된다.

일부 실시예들에서, 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1은 최적의 무선 주파수 값 RFoptimum과 같고 그리고 Cstep2의 결합된 가변 커패시턴스는 값 Coptimum2와 같다. 이들 실시예들에서, 도 6 내지 도 9를 참조하여 이하에 기술된 동작들은 수행되지 않는다.

도 6은 입력부 (142) 에서 전압 반사 계수 Γi의 최소 값을 생성하도록 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1 및 결합된 가변 커패시턴스 Cstep2로 설정되는 매칭 네트워크 모델 (102) 의 실시예의 다이어그램이다. 결합된 가변 커패시턴스 Coptimum1을 계산하기 위해 상기에 기술된 동일한 방식으로, 프로세서 (134) 는 부하 임피던스 ZL3 및 매칭 네트워크 모델 (102) 로부터 전압 반사 계수 Γi가 0인 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum3을 계산한다.

게다가, 프로세서 (134) 는 매칭 네트워크 모델 (102) 에 인가된 무선 주파수 값들을 RFoptimum1@Cstep2로부터 RFoptimumn@Cstep2로 가변하고 그리고 전압 반사 계수 Γi가 최소 값인 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2를 결정하도록 부하 임피던스 ZL3을 역방향으로 전파하고, 여기서 n은 1보다 큰 정수이다. 예를 들어, 프로세서 (134) 는, 전압 반사 계수 Γi가 제 1 값을 갖는다는 것을 결정하도록 매칭 네트워크 모델 (102) 이 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2를 가질 때, 결합된 가변 커패시턴스 Cstep2를 가진 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 임피던스 ZL3을 역방향으로 전파한다. 게다가, 이 예에서, 프로세서 (134) 는, 전압 반사 계수 Γi가 제 2 값을 갖는다는 것을 결정하도록 매칭 네트워크 모델 (102) 이 무선 주파수 RFoptimum2@Cstep2를 가질 때, 결합된 가변 커패시턴스 Cstep2를 가진 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 임피던스 ZL3을 역방향으로 전파한다. 프로세서 (134) 는, 전압 반사 계수 Γi가 최소 값인 무선 주파수 값이 RFoptimum1@Cstep2임을 또한 결정하도록 제 1 값 및 제 2 값 중 최소 값이 제 1 값임을 결정한다.

일부 실시예들에서, 커패시턴스 값들 Coptimum2 및 Coptimum3 중 어느 하나는 전압 반사 계수 Γi가 0인 커패시턴스 값 Coptimum1과 같다.

도 7은 부하 임피던스 ZL4를 생성하도록, 커패시턴스 값 Coptimum3의 사용, 및 값 RFoptimum1@Cstep2의 사용을 예시하기 위한 플라즈마 시스템 (100) 의 실시예의 다이어그램이다. 프로세서 (134) 는 무선 주파수 값 RFoptimum1@Cstep2를 포함하도록 레시피를 수정하고 그리고 무선 주파수 값 RFoptimum1@Cstep2를 RF 생성기 (104) 에 제공한다. 게다가, 프로세서 (134) 는 값 Cstep2로부터 값 Coptimum3의 방향으로 일 부가적인 스텝인 스텝 가변 커패시턴스 값 Cstep3을 결정한다. 예를 들어, 값 Cstep 3은 값 Coptimum3이다. 추가의 예시를 위해, 가변 커패시턴스 값들 Cstep1, Cstep2, 및 Coptimum3 중에서, 가변 커패시턴스 값 Coptimum3은 값 Cstep2보다 크고, 그리고 값 Cstep2는 값 Cstep1보다 크고, 값 Cstep1은 커패시턴스 값 C1보다 크다. 또 다른 예시로서, 가변 커패시턴스 값들 Cstep1, Cstep2, 및 Coptimum3 중에서, 가변 커패시턴스 값 Coptimum3은 값 Cstep2보다 작고, 값 Cstep2는 값 Cstep1보다 작고, 그리고 값 Cstep1은 값 C1보다 작다.

프로세서 (134) 는, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 결합된 가변 커패시턴스가 값 Coptimum3으로 설정되도록 드라이브 어셈블리 (112) 를 제어한다. 게다가, 무선 주파수 RFoptimum을 가진 RF 신호를 생성하도록 RF 생성기 (104) 를 설정하는 대신, 프로세서 (134) 는 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2로 동작하도록 RF 생성기 (104) 를 제어한다.

무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2 및 가변 커패시턴스 Coptimum3에 대해, RF 생성기 (104) 는 척 (118) 의 하부 전극에 제공되는 수정된 신호를 생성하도록 임피던스 매칭 네트워크 (106) 를 통해 지나가는, 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2를 가진 RF 신호를 생성한다. 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2 및 가변 커패시턴스 Coptimum3에 대해, 센서 (124) 는 출력부 (126) 에서 전압 반사 계수 Γmi4를 측정하고 그리고 프로세서 (134) 는 임피던스 Zmi1이 전압 반사 계수 Γmi1로부터 생성되는 동일한 방식으로 전압 반사 계수 Γmi4로부터 임피던스 Zmi4를 생성한다. 게다가, 임피던스 Zmi4는 부하 임피던스 ZL1이 매칭 네트워크 모델 (102) 의 입력부 (142) 의 임피던스 Zmi1로부터 출력부 (144) 에서 생성되는 동일한 방식으로 매칭 네트워크 모델 (102) 의 출력부 (144) 에서 부하 임피던스 ZL4를 생성하도록 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 순방향으로 전파된다.

일부 실시예들에서, 값 RFoptimum1@Cstep2는 무선 주파수 값 RFoptimum과 같다. 이들 실시예들에서, 도 8 및 도 9를 참조하여 이하에 기술된 동작들은 수행되지 않는다.

다양한 실시예들에서, 최적의 값들 Coptimum1, Coptimum2, 및 Coptimum3 각각은 프로세서 (134) 가 미리 결정된 커패시턴스 값 경계들 내에 있는 최적의 커패시턴스 값을 계산하도록 제한되게 프로그래밍된 후 획득된다. 예를 들어, 프로세서 (134) 는 커패시턴스 값 Coptimum1이 미리 결정된 상한값과 미리 결정된 하한값 사이에 있다는 것을 제외하고 도 2에 대해 상기에 기술된 방식으로 최적의 커패시턴스 값 Coptimum1을 결정하도록 프로그래밍된다. 미리 결정된 경계들은 임피던스 매칭 네트워크 (106) (도 1) 의 하나 이상의 가변 커패시터들의 동작 상의 경계들과 동일하다. 예를 들어, 하나 이상의 가변 커패시터들은 동작 상의 경계들 외부에서 물리적으로 동작할 수 없다. 또 다른 예로서, 프로세서 (134) 는 커패시턴스 값 Coptimum2가 미리 결정된 상한값과 미리 결정된 하한값 사이에 있다는 것을 제외하고 도 4에 대해 상기에 기술된 방식으로 최적의 커패시턴스 값 Coptimum2를 결정하도록 프로그래밍된다. 또 다른 예로서, 프로세서 (134) 는 커패시턴스 값 Coptimum3이 미리 결정된 상한값과 미리 결정된 하한값 사이에 있다는 것을 제외하고 도 6에 대해 상기에 기술된 방식으로 최적의 커패시턴스 값 Coptimum3을 결정하도록 프로그래밍된다.

일부 실시예들에서, 값들 RFoptimum1@C1, RFoptimum1@Cstep1, RFoptimum1@Cstep2, 및 RFoptimum1@Coptimum 각각은 프로세서 (134) 가 미리 결정된 제한값들 내에 있는 최적의 RF 값을 계산하도록 제한되게 프로그래밍된 후 획득된다. 예를 들어, 프로세서 (134) 는 RF 값 RFoptimum1@C1이 미리 결정된 상부 경계와 미리 결정된 하부 경계 사이에 있다는 것을 제외하고 도 2에 대해 상기에 기술된 방식으로 RF 값 RFoptimum1@C1을 결정하도록 프로그래밍된다. 미리 결정된 제한값들은 RF 생성기 (104) (도 1) 의 동작 상의 경계들과 동일하다. 예를 들어, RF 생성기 (104) 는 동작 상의 경계들 외부에서 물리적으로 동작할 수 없다. 또 다른 예로서, 프로세서 (134) 는 RF 값 RFoptimum1@Cstep1이 미리 결정된 상부 경계와 미리 결정된 하부 경계 사이에 있다는 것을 제외하고 도 4에 대해 상기에 기술된 방식으로 RF 값 RFoptimum1@Cstep1을 결정하도록 프로그래밍된다. 또 다른 예로서, 프로세서 (134) 는 RF 값 RFoptimum1@Cstep2가 미리 결정된 상부 경계와 미리 결정된 하부 경계 사이에 있다는 것을 제외하고 도 6에 대해 상기에 기술된 방식으로 최적의 RF 값 RFoptimum1@Cstep2를 결정하도록 프로그래밍된다. 또 다른 예로서, 프로세서 (134) 는 RF 값 RFoptimum1@Coptimum이 미리 결정된 상부 경계와 미리 결정된 하부 경계 사이에 있다는 것을 제외하고 도 8에 대해 상기에 기술된 방식으로 최적의 RF 값 RFoptimum1@Coptimum을 결정하도록 프로그래밍된다.

도 8은 입력부 (142) 에서 전압 반사 계수 Γi의 최소 값을 생성하도록 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2 및 결합된 가변 커패시턴스 Coptimum3으로 설정되는 매칭 네트워크 모델 (102) 의 실시예의 다이어그램이다. 프로세서 (134) 는 매칭 네트워크 모델 (102) 에 인가된 무선 주파수 값들을 RFoptimum1@Coptimum으로부터 RFoptimumn@Coptimum으로 가변하고 그리고 전압 반사 계수 Γi가 최소 값인 무선 주파수 RFoptimum1@Coptimum을 결정하도록 부하 임피던스 ZL4를 역방향으로 전파하고, 여기서 n은 1 초과의 정수이다. 예를 들어, 프로세서 (134) 는 전압 반사 계수 Γi가 제 1 값을 갖는다는 것을 결정하도록 매칭 네트워크 모델이 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2를 가질 때, 가변 커패시턴스 Coptimum3을 가진 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 부하 임피던스 ZL4를 역방향으로 전파한다. 게다가, 이 예에서, 프로세서 (134) 는 전압 반사 계수 Γi가 제 2 값을 갖는다는 것을 결정하도록 매칭 네트워크 모델이 무선 주파수 RFoptimum2@Cstep2를 가질 때, 가변 커패시턴스 Coptimum3을 가진 매칭 네트워크 모델 (102) 을 통해 부하 임피던스 ZL4를 역방향으로 전파한다. 프로세서 (134) 는 전압 반사 계수 Γi가 최소 값인 무선 주파수 값이 RFoptimum1@Coptimum임을 또한 결정하도록 제 1 값 및 제 2 값 중 최소 값이 제 1 값임을 결정한다.

일부 실시예들에서, 값 RFoptimum1@Coptimum은 값 RFoptimum과 같다.

도 9는 웨이퍼 (W) 를 프로세싱하도록 커패시턴스 값 Coptimum3의 사용, 및 값 RFoptimum1@Coptimum의 사용을 예시하기 위한 시스템 (100) 의 실시예의 다이어그램이다. 프로세서 (134) 는 무선 주파수 값 RFoptimum1@Coptimum을 포함하도록 레시피를 수정하고 그리고 무선 주파수 값 RFoptimum1@Coptimum을 RF 생성기 (104) 에 제공한다. 게다가, 프로세서 (134) 는 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 결합된 가변 커패시턴스가 값 Coptimum3으로 설정되도록 드라이브 어셈블리 (112) 를 계속 제어한다. 게다가, 무선 주파수 RFoptimum을 가진 RF 신호를 생성하도록 RF 생성기 (104) 를 설정하는 대신, 프로세서 (134) 는 무선 주파수 RFoptimum1@Coptimum으로 동작하도록 RF 생성기 (104) 를 제어한다.

무선 주파수 RFoptimum1@Coptimum 및 가변 커패시턴스 Coptimum3에 대해, RF 생성기 (104) 는 웨이퍼 (W) 를 프로세싱하기 위해 척 (118) 의 하부 전극에 제공되는 수정된 신호를 생성하도록 임피던스 매칭 네트워크 (106) 를 통해 지나가는, 무선 주파수 RFoptimum1@Coptimum을 가진 RF 신호를 생성한다. 이 방식으로, 무선 주파수 RF1로부터 바로 무선 주파수 RFoptimum을 인가하는 대신 그리고 결합된 가변 커패시턴스 값 C1로부터 바로 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum1을 인가하는 대신, 결합된 가변 커패시턴스 값 Cstep1과 무선 주파수 RFoptimum1@C1이 처음 인가되고, 이어서 결합된 가변 커패시턴스 값 Cstep1과 무선 주파수 RFoptimum1@C1을 처음 인가하고, 이어서 결합된 가변 커패시턴스 값 Cstep2와 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1를 두번째로 인가하고, 그리고 이어서 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum3과 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2를 세번째로 인가하고, 그리고 마지막으로 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum3과 무선 주파수 RFoptimum1@Coptimum를 인가하는 단계 방식이 제공된다. 예를 들어, 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum3과 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2의 인가는 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum3과 무선 주파수 RFoptimum1@Coptimum의 인가에 선행한다. 게다가, 결합된 가변 커패시턴스 값 Cstep2와 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1의 인가는 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum3과 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2의 인가에 선행한다. 또한, 결합된 가변 커패시턴스 값 Cstep1과 무선 주파수 RFoptimum1@C1의 인가는 결합된 가변 커패시턴스 값 Cstep2와 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1의 인가에 선행한다.

일부 실시예들에서, 무선 주파수 RF1로부터 바로 무선 주파수 RFoptimum을 인가하는 대신 그리고 결합된 가변 커패시턴스 값 C1로부터 바로 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum1을 인가하는 대신, 결합된 가변 커패시턴스 값 Cstep1이 무선 주파수 RFoptimum1@C1과 처음 인가되고 (도 3 참조), 이어서 결합된 가변 커패시턴스 값 Cstep2와 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep1을 두번째로 인가하고 (도 5 참조), 이어서 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum3과 무선 주파수 RFoptimum1@Cstep2를 세번째로 인가하고 (도 7 참조), 그리고 이어서 마지막으로 결합된 가변 커패시턴스 값 Coptimum3과 무선 주파수 RFoptimum1@Coptimum을 인가하는 (도 9 참조) 단계 방식이 제공된다.

일부 실시예들에서, 센서 (124) 로부터 수신된 전압 반사 계수, 예를 들어, Γmi1, Γmi2, Γmi3, Γmi4, 등으로부터 임피던스, 예를 들어, 임피던스 Zmi1, 등을 생성하는 대신, 프로세서 (134) 는 매칭 네트워크 모델 (102) 의 출력부 (144) 에서 대응하는 부하 전압 반사 계수 임피던스, 예를 들어, ΓL1, ΓL2, ΓL3, ΓL4, 등을 생성하도록 전압 반사 계수를 수신한다. 전압 반사 계수로부터 임피던스로 변환할 필요가 없고 그 역도 그러하다.

다양한 실시예들에서, 매칭 네트워크 모델 (102) 대신에, 매칭 네트워크 모델 (102) 과 RF 전송 모델의 조합이 본 명세서에 기술된 바와 같이, 단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 커패시턴스를 변화시키도록 사용된다. 예를 들어, 부하 임피던스들 ZL1, ZL2, ZL3, 및 ZL4는 매칭 네트워크 모델 (102) 의 출력부 (144) 대신에 RF 전송 모델의 출력부에서 계산된다. 또 다른 예로서, 도 2, 도 4, 도 6, 및 도 8의 매칭 네트워크 모델 (102) 을 사용하는 대신, 매칭 네트워크 모델 (102) 및 RF 전송 모델 양자가 사용된다. RF 전송 모델은 매칭 네트워크 모델 (102) 의 출력부 (144) 에 직렬로 연결되고 그리고 매칭 네트워크 모델 (102) 이 임피던스 매칭 네트워크 (106) 로부터 유도되는 유사한 방식으로 RF 전송선 (132) 으로부터 유도된다. 예를 들어, RF 전송 모델은 RF 전송선 (132) 의 인덕턴스들, 커패시턴스들, 및/또는 레지스턴스들로부터 유도되는 인덕턴스들, 커패시턴스들, 및/또는 레지스턴스들을 갖는다. 또 다른 예로서, RF 전송 모델의 커패시턴스는 RF 전송선 (132) 의 커패시턴스와 매칭하고, RF 전송 모델의 인덕턴스는 RF 전송선 (132) 의 인덕턴스와 매칭하고, 그리고 RF 전송 모델의 레지스턴스는 RF 전송선 (132) 의 레지스턴스와 매칭한다.

일부 실시예들에서, 매칭 네트워크 모델 (102) 대신, RF 케이블 모델, 매칭 네트워크 모델 (102), 및 RF 전송 모델의 조합이 본 명세서에 기술된 바와 같이, 단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 커패시턴스를 변화시키도록 사용된다. 예를 들어, 부하 임피던스들 ZL1, ZL2, ZL3, 및 ZL4는 매칭 네트워크 모델 (102) 의 출력부 (144) 대신 RF 전송 모델의 출력부에서 계산된다. 또 다른 예로서, 도 2, 도 4, 도 6, 및 도 8의 매칭 네트워크 모델 (102) 을 사용하는 대신, RF 케이블 모델, 매칭 네트워크 모델 (102), 및 RF 전송 모델이 사용된다. RF 케이블 모델은 매칭 네트워크 모델 (102) 의 입력부 (142) 에 직렬로 연결되고 그리고 매칭 네트워크 모델 (102) 이 임피던스 매칭 네트워크 (106) 로부터 유도되는 유사한 방식으로 RF 케이블 (130) 로부터 유도된다. 예를 들어, RF 케이블 모델은 RF 케이블 (130) 의 인덕턴스들, 커패시턴스들, 및/또는 레지스턴스들로부터 유도되는 인덕턴스들, 커패시턴스들, 및/또는 레지스턴스들을 갖는다. 또 다른 예로서, RF 케이블 모델의 커패시턴스는 RF 케이블 (130) 의 커패시턴스와 매칭하고, RF 케이블 모델의 인덕턴스는 RF 케이블 (130) 의 인덕턴스와 매칭하고, RF 케이블 모델의 레지스턴스는 RF 케이블 (130) 의 레지스턴스와 매칭한다.

도 10은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 단계적 튜닝 및 RF 생성기 (104) 의 단계적 튜닝을 예시하기 위한 그래프 1000의 실시예이다. 그래프 1000은 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 결합된 가변 커패시턴스에 대해 RF 생성기 (104) 에 의해 생성된 RF 신호의 주파수를 플롯팅한다. 그래프 1000은 RF 생성기 (104) 에 의해 생성된 RF 신호의 주파수와 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 결합된 가변 커패시턴스의 함수로서 전압 반사 계수 Γ의 대표적인 윤곽들을 플롯팅한다. 전압 반사 계수의 크기가 대략 0.5와 같은 점 B에서 시작해서, 매칭 네트워크 모델 (102) 은 Γ의 크기가 대략 0과 같고 그리고 출력부 (126) (도 1) 에서의 레지스턴스의 값이 50 Ω인 A가 최적의 튜닝 점임을 나타낸다. RF 생성기 (104) 에 의해 생성된 RF 신호의 주파수와 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 결합된 가변 커패시턴스가 최대 달성 가능한 레이트들로 변화된다면, 주파수는, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 보다 느린 가변 커패시턴스가 이동하려고 변화하기 전에, 전압 반사 계수 Γ의 크기가 훨씬 낮은 점 C로 매우 신속하게 하락한다. 단계적 튜닝에서, 임피던스 매칭 네트워크 (106) 의 결합된 가변 커패시턴스는 점 B로부터 점 A로 변화되지만 점들 D, E, 및 F를 통하고, 그리고 RF 신호의 주파수는 점들 D, E, 및 F에서의 가변 커패시턴스들 각각에 대해 튜닝된다. 점들 D, E, 및 F 각각에서, 전압 반사 계수 Γ의 최소 크기에 대한 RF 신호의 국부적 최적의 주파수가 결정된다.

상기에 기술된 실시예들 중 일부에서, RF 신호가 척 (118) 의 하부 전극에 공급되고 그리고 상부 전극 (116) 이 접지된다는 것이 주의되어야 한다. 다양한 실시예들에서, RF 신호가 상부 전극 (116) 에 인가되고 그리고 척 (118) 의 하부 전극이 접지된다.

본 명세서에 기술된 실시예들은 휴대형 하드웨어 유닛들, 마이크로프로세서 시스템들, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램가능 가전제품들, 미니컴퓨터들, 메인프레임 컴퓨터들 등을 포함하는 다양한 컴퓨터 시스템 구성들로 실시될 수도 있다. 본 명세서에 기술된 실시예들은 또한 컴퓨터 네트워크를 통해 링크된 리모트 프로세싱 하드웨어 유닛들에 의해 태스크들이 수행되는 분산 컴퓨팅 환경들에서 실시될 수 있다.

일부 실시예들에서, 제어기는 상술한 실례들의 일부일 수 있는 시스템의 일부이다. 시스템은, 프로세싱 툴 또는 툴들, 챔버 또는 챔버들, 프로세싱용 플랫폼 또는 플랫폼들, 및/또는 특정 프로세싱 컴포넌트들 (웨이퍼 페데스탈, 가스 플로우 시스템, 등) 을 포함하는, 반도체 프로세싱 장비를 포함한다. 시스템은 반도체 웨이퍼 또는 기판의 프로세싱 이전에, 프로세싱 동안에 그리고 프로세싱 이후에 그 동작을 제어하기 위한 전자장치에 통합된다. 전자장치는 시스템의 다양한 컴포넌트들 또는 하위부품들을 제어할 수도 있는 "제어기"로서 지칭된다. 제어기는, 시스템의 프로세싱 요건들 및/또는 타입에 따라서, 프로세스 가스들의 전달, 온도 설정사항들 (예를 들어, 가열 및/또는 냉각), 압력 설정사항들, 진공 설정사항들, 전력 설정사항들, RF 생성기 설정사항들, RF 매칭 회로 설정사항들, 주파수 설정사항들, 플로우 레이트 설정사항들, 유체 전달 설정사항들, 위치 및 동작 설정사항들, 툴 및 다른 전달 툴들 및/또는 시스템과 연결되거나 인터페이싱된 로드록들 내외로의 웨이퍼 전달들을 포함하는, 본 명세서에 개시된 임의의 프로세스를 제어하도록 프로그램된다.

일반적으로 말하면, 다양한 실시예들에서, 제어기는 인스트럭션들을 수신하고 인스트럭션들을 발행하고 동작을 제어하고 세정 동작들을 인에이블하고, 엔드포인트 측정들을 인에이블하는 등을 하는 다양한 집적 회로들, 로직, 메모리, 및/또는 소프트웨어를 갖는 전자장치로서 규정된다. 집적 회로들은 프로그램 인스트럭션들을 저장하는 펌웨어의 형태의 칩들, 디지털 신호 프로세서들 (DSP), ASIC (application specific integrated circuit) 으로서 규정되는 칩들, PLD들, 프로그램 인스트럭션들 (예를 들어, 소프트웨어) 을 실행하는 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 마이크로제어기들을 포함한다. 프로그램 인스트럭션들은 반도체 웨이퍼 상에서 또는 반도체 웨이퍼에 대한 프로세스를 실행하기 위한 동작 파라미터들을 규정하는, 다양한 개별 설정사항들 (또는 프로그램 파일들) 의 형태로 제어기로 전달되는 인스트럭션들이다. 일부 실시예들에서, 동작 파라미터들은 하나 이상의 층들, 재료들, 금속들, 옥사이드들, 실리콘, 실리콘 다이옥사이드, 표면들, 회로들, 및/또는 웨이퍼의 다이들의 제조 동안에 하나 이상의 프로세싱 단계들을 달성하도록 프로세스 엔지니어에 의해서 규정된 레시피의 일부이다.

제어기는, 일부 실시예들에서, 시스템에 통합되거나, 시스템에 커플링되거나, 이와 달리 시스템에 네트워킹되거나, 또는 이들의 조합으로 되는 컴퓨터에 커플링되거나 이의 일부이다. 예를 들어, 제어기는 웨이퍼 프로세싱의 리모트 액세스를 가능하게 하는 공장 (fab) 호스트 컴퓨터 시스템의 전부 또는 일부 또는 "클라우드" 내에 있다. 제어기는 제조 동작들의 현 진행을 모니터링하고, 과거 제조 동작들의 이력을 조사하고, 복수의 제조 동작들로부터 경향들 또는 성능 계측치들을 조사하고, 현 프로세싱의 파라미터들을 변경하고, 현 프로세싱을 따르는 프로세싱 단계들을 설정하고, 또는 새로운 프로세스를 시작하기 위해서 시스템으로의 리모트 액세스를 인에이블한다.

일부 실시예들에서, 리모트 컴퓨터 (예를 들어, 서버) 는 로컬 네트워크 또는 인터넷을 포함하는 컴퓨터 네트워크를 통해서 프로세스 레시피들을 시스템에 제공한다. 리모트 컴퓨터는 차후에 리모트 컴퓨터로부터 시스템으로 전달될 파라미터들 및/또는 설정사항들의 입력 또는 프로그래밍을 가능하게 하는 사용자 인터페이스를 포함한다. 일부 예들에서, 제어기는 웨이퍼를 프로세싱하기 위한 설정사항들의 형태의 인스트럭션들을 수신한다. 이 설정사항들은 제어기가 제어하거나 인터페이싱하는 툴의 타입 및 웨이퍼 상에서 수행될 프로세스의 타입에 특정적임이 이해되어야 한다. 따라서, 상술한 바와 같이, 제어기는 예를 들어, 함께 네트워킹되어서 함께 공통 목적을 위해서 작용하는, 예컨대, 본 명세서에 기술된 프로세스들을 실시하는 것과 같은 하나 이상의 개별 제어기들을 포함함으로써 분산된다. 이러한 목적들을 위한 분산형 제어기의 예는 챔버에서 프로세스를 제어하도록 조합되는, (예를 들어, 플랫폼 레벨에서 또는 리모트 컴퓨터의 일부로서) 리모트로 위치한 하나 이상의 집적 회로들과 통신하는 챔버 상의 하나 이상의 집적 회로들을 포함한다.

비한정적으로, 다양한 실시예들에서, 시스템은 플라즈마 에칭 챔버, 증착 챔버, 스핀-린스 챔버, 금속 도금 챔버, 세정 챔버, 베벨 에지 에칭 챔버, PVD (physical vapor deposition) 챔버, CVD (chemical vapor deposition) 챔버, ALD (atomic layer deposition) 챔버, ALE (atomic layer etch) 챔버, 이온 주입 챔버, 트랙 (track) 챔버, 및 반도체 웨이퍼들의 제조 및/또는 제작 시에 사용되거나 연관되는 임의의 다른 반도체 프로세싱 챔버를 포함한다.

상기 기술된 동작들이 평행한 플레이트 플라즈마 챔버, 예를 들어, 용량 결합된 플라즈마 챔버, 등에 대해 기술될지라도, 일부 실시예들에서, 상기 기술된 동작들은 다른 타입들의 플라즈마 챔버들, 예를 들어, 유도 결합된 플라즈마 (ICP) 반응기, TCP (transformer coupled plasma) 반응기, 컨덕터 툴들, 유전체 툴들을 포함한 플라즈마 챔버, ECR (electron cyclotron resonance) 반응기를 포함한 플라즈마 챔버, 등에 적용된다는 것이 더 주의된다. 예를 들어, x ㎒ RF 생성기, y ㎒ RF 생성기, 및 z ㎒ RF 생성기는 ICP 플라즈마 챔버 내에서 인덕터에 커플링된다.

상술한 바와 같이, 툴에 의해서 수행될 프로세스 동작에 따라서, 제어기는, 반도체 제조 공장 내의 툴 위치들 및/또는 로드 포트들로부터/로 웨이퍼들의 컨테이너들을 이동시키는 재료 이송 시에 사용되는, 다른 툴 회로들 또는 모듈들, 다른 툴 컴포넌트들, 클러스터 툴들, 다른 툴 인터페이스들, 인접 툴들, 이웃하는 툴들, 공장 도처에 위치한 툴들, 메인 컴퓨터, 다른 제어기 또는 툴들 중 하나 이상과 통신한다.

상기 실시예들을 고려하여, 실시예들 중 일부가 컴퓨터 시스템들에 저장된 데이터를 수반하는 다양한 컴퓨터-구현된 동작들을 채용한다는 것이 이해되어야 한다. 이들 컴퓨터-구현된 동작들은 물리량들을 조작하는 동작들이다.

실시예들 중 일부는 또한 이들 동작들을 수행하기 위한 하드웨어 유닛 또는 장치와 관련된다. 장치는 특수 목적 컴퓨터로 특별히 구성된다. 특수 목적 컴퓨터로서 규정될 때, 컴퓨터는 또한 특수 목적의 일부가 아닌 다른 프로세싱, 프로그램 실행 또는 루틴들을 수행하지만, 여전히 특수 목적을 위해 동작할 수 있다.

일부 실시예들에서, 본 명세서에 기술된 동작들은 선택적으로 활성화된 컴퓨터에 의해 수행되거나, 컴퓨터 메모리에 저장된 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들에 의해 구성되거나, 네트워크를 통해 획득된다. 데이터가 컴퓨터 네트워크를 통해 획득될 때, 데이터는 컴퓨터 네트워크 상의 다른 컴퓨터들, 예를 들어, 컴퓨팅 리소스들의 클라우드에 의해 프로세싱될 수도 있다.

본 명세서에 기술된 하나 이상의 실시예들은 또한 비일시적인 컴퓨터-판독가능 매체 상의 컴퓨터 판독가능 코드로서 제작될 수 있다. 비일시적인 컴퓨터-판독가능 매체는 이후에 컴퓨터 시스템에 의해 판독되는 데이터를 저장하는 임의의 데이터 저장 하드웨어 유닛, 예를 들어, 메모리 디바이스, 등이다. 비일시적인 컴퓨터-판독가능 매체의 예들은 하드 드라이브들, NAS (network attached storage), ROM, RAM, CD-ROMs (compact disc-ROMs), CD-Rs (CD-recordables), CD-RWs (CD-rewritables), 자기 테이프들, 및 다른 광학 및 비광학 데이터 저장 하드웨어 유닛들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 비일시적인 컴퓨터-판독가능 매체는 컴퓨터 판독가능 코드가 분산된 방식으로 저장되고 실행되도록 네트워크 커플링된 컴퓨터 시스템들을 통해 분산된 컴퓨터-판독가능 유형의 매체를 포함한다.

상기에 기술된 일부 방법 동작들이 특정한 순서로 제시되었지만, 다양한 실시예들에서, 다른 하우스키핑 (housekeeping) 동작들이 방법 동작들 사이에 수행되거나, 방법 동작들이 약간 상이한 시간들에서 발생하도록 방법 동작들이 조정되거나, 다양한 간격들로 방법 동작들의 발생을 허용하는 시스템 내에서 분산되거나, 상기 기술된 것과 상이한 순서로 수행된다는 것이 이해되어야 한다.

일 실시예에서, 본 개시에 기술된 다양한 실시예들에 기술된 범위로부터 벗어나지 않고 임의의 다른 실시예의 하나 이상의 특징들과 상기 기술된 임의의 실시예로부터의 하나 이상의 특징들이 결합된다는 것이 더 주의되어야 한다.

전술한 실시예들이 이해의 명료성의 목적들을 위해 일부 상세히 기술될지라도, 특정한 변화들 및 수정들이 첨부된 청구항들의 범위 내에서 실행될 수 있다는 것이 분명할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 제한적인 것이 아닌 예시적인 것으로서 고려되고, 본 실시예들은 본 명세서에 주어진 상세사항들로 제한되지 않지만, 첨부된 청구항들의 범위 및 등가물들 내에서 수정될 수도 있다.

Claims

단계적 (step-wise) 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위한 제어기에 있어서,
RF (radio frequency) 생성기가 제 1 파라미터 값으로 동작하고 그리고 임피던스 매칭 네트워크가 제 1 가변 측정 가능 인자를 가질 때, 상기 RF 생성기의 출력부와 상기 임피던스 매칭 네트워크의 입력부 사이에서 센싱된 제 1 측정된 입력 파라미터 값을 수신하도록 구성된 프로세서로서,
상기 프로세서는 상기 제 1 가변 측정 가능 인자 및 상기 제 1 파라미터 값을 갖게 하나 이상의 모델들을 초기화하도록 구성되고, 상기 하나 이상의 모델들은 상기 임피던스 매칭 네트워크의 모델을 포함하는, 상기 프로세서; 및
상기 프로세서에 연결된 메모리 디바이스로서, 상기 하나 이상의 모델들을 저장하도록 구성되는, 상기 메모리 디바이스를 포함하고,
상기 하나 이상의 모델들이 상기 제 1 가변 측정 가능 인자 및 상기 제 1 파라미터 값을 가질 때, 상기 프로세서는 제 1 출력 파라미터 값을 출력하기 위해 상기 제 1 측정된 입력 파라미터 값을 상기 하나 이상의 모델들을 통해 전파하도록 구성되고, 상기 프로세서는 상기 제 1 측정된 입력 파라미터 값을 전파하도록 구성되고,
상기 프로세서는, 상기 제 1 출력 파라미터 값 및 상기 하나 이상의 모델들을 사용하여, 상기 하나 이상의 모델들의 입력부에서의 반사 계수가 0인 최적의 가변 측정 가능 인자 및 최적의 파라미터 값을 결정하도록 구성되고,
상기 프로세서는, 상기 제 1 출력 파라미터 값 및 상기 하나 이상의 모델들을 사용하여, 상기 하나 이상의 모델들의 상기 입력부에서의 상기 반사 계수가 최소 값에 있는 제 1 적합한 파라미터 값을 결정하도록 구성되고,
상기 프로세서는 상기 제 1 적합한 파라미터 값으로 상기 RF 생성기를 동작시키도록 구성되고,
상기 프로세서는 제 1 스텝 가변 측정 가능 인자를 갖게 상기 임피던스 매칭 네트워크를 설정하도록 구성되고, 상기 제 1 스텝 가변 측정 가능 인자는 상기 임피던스 매칭 네트워크가 단계적 방식으로 튜닝되도록 상기 제 1 가변 측정 가능 인자와 비교하여 상기 최적의 가변 측정 가능 인자에 보다 가까운, 단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위한 제어기.
제 1 항에 있어서,
상기 RF 생성기가 상기 제 1 적합한 파라미터 값으로 동작되고 그리고 상기 임피던스 매칭 네트워크가 상기 제 1 스텝 가변 측정 가능 인자를 갖도록 설정될 때, 상기 프로세서는 상기 RF 생성기의 상기 출력부와 상기 임피던스 매칭 네트워크의 상기 입력부 사이에서 센싱된 제 2 측정된 입력 파라미터 값을 수신하도록 구성되고,
상기 프로세서는 상기 제 1 스텝 가변 측정 가능 인자 및 상기 제 1 적합한 파라미터 값을 갖게 상기 하나 이상의 모델들을 설정하도록 구성되고,
상기 하나 이상의 모델들이 상기 제 1 스텝 가변 측정 가능 인자 및 상기 제 1 적합한 파라미터 값을 가질 때, 상기 프로세서는 상기 제 2 측정된 입력 파라미터 값으로부터 상기 하나 이상의 모델들을 사용하여 제 2 출력 파라미터 값을 산출하도록 구성되고,
상기 프로세서는 상기 제 2 출력 파라미터 값 및 상기 하나 이상의 모델들을 사용하여, 상기 하나 이상의 모델들의 상기 입력부에서의 상기 반사 계수가 최소 값에 있는 제 2 적합한 파라미터 값을 산출하도록 구성되고,
상기 프로세서는 상기 제 2 적합한 파라미터 값으로 상기 RF 생성기를 동작시키도록 구성되고, 그리고
상기 프로세서는 제 2 스텝 가변 측정 가능 인자를 갖게 상기 임피던스 매칭 네트워크를 설정하도록 구성되는, 단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위한 제어기.
제 2 항에 있어서,
상기 RF 생성기가 상기 제 2 적합한 파라미터 값으로 동작되고 그리고 상기 임피던스 매칭 네트워크가 상기 제 2 스텝 가변 측정 가능 인자를 갖도록 설정될 때, 상기 프로세서는 상기 RF 생성기의 상기 출력부와 상기 임피던스 매칭 네트워크의 상기 입력부 사이에서 센싱된 제 3 측정된 입력 파라미터 값을 수신하도록 구성되고,
상기 프로세서는 상기 제 2 스텝 가변 측정 가능 인자 및 상기 제 2 적합한 파라미터 값을 갖게 상기 하나 이상의 모델들을 설정하도록 구성되고,
상기 프로세서는 상기 제 3 측정된 입력 파라미터 값으로부터 상기 하나 이상의 모델들을 사용하여 제 3 출력 파라미터 값을 산출하도록 구성되고,
상기 프로세서는 상기 제 3 출력 파라미터 값 및 상기 하나 이상의 모델들을 사용하여, 상기 하나 이상의 모델들의 상기 입력부에서의 상기 반사 계수가 최소 값에 있는 제 3 적합한 파라미터 값을 산출하도록 구성되고, 그리고
상기 프로세서는 상기 제 3 적합한 파라미터 값으로 상기 RF 생성기를 동작시키도록 구성되는, 단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위한 제어기.
제 3 항에 있어서,
상기 제 3 적합한 파라미터 값은 상기 최적의 파라미터 값인, 단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위한 제어기.
제 3 항에 있어서,
상기 제 3 적합한 파라미터 값은 상기 최적의 파라미터 값과 상이한, 단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위한 제어기.
제 1 항에 있어서,
상기 제 1 측정된 입력 파라미터 값은 상기 RF 생성기의 상기 출력부에 커플링되는 센서에 의해 센싱되고, 상기 제 1 측정된 입력 파라미터 값은 임피던스 또는 반사 계수인, 단계적 방식으로 임피던스 매칭 네트워크를 튜닝하기 위한 제어기.
프로세서로서,
RF 생성기가 제 1 파라미터 값에서 동작할 때 상기 RF 생성기의 출력과 연관된 제 1 입력 파라미터 값을 획득하고;
상기 제 1 파라미터 값을 갖도록 하나 이상의 모델들을 초기화하고;
상기 하나 이상의 모델들이 상기 제 1 파라미터 값을 가질 때 제 1 출력 파라미터 값을 출력하기 위해 상기 하나 이상의 모델들을 통해 상기 제 1 입력 파라미터 값을 전파하고;
상기 제 1 출력 파라미터 값 및 상기 하나 이상의 모델들을 사용하여, 상기 하나 이상의 모델들의 입력부에서 반사 계수가 최소 값에 있는 출력 파라미터 값을 결정하고; 그리고
상기 출력 파라미터 값으로 동작하도록 상기 RF 생성기를 제어하도록 구성된, 상기 프로세서; 및
상기 프로세서에 커플링된 메모리 디바이스를 포함하는, 제어기.
제 7 항에 있어서,
상기 하나 이상의 모델들은 하나 이상의 컴퓨터 모델들을 포함하는, 제어기.
제 7 항에 있어서,
상기 하나 이상의 모델들은 임피던스 매칭 네트워크의 매칭 네트워크 모델을 포함하는, 제어기.
제 7 항에 있어서,
상기 제 1 입력 파라미터 값은 임피던스 값을 포함하고 그리고 상기 제 1 출력 파라미터 값은 또 다른 임피던스 값을 포함하는, 제어기.
제 7 항에 있어서,
제 1 출력 파라미터 값을 출력하기 위해 상기 하나 이상의 모델들을 통해 상기 제 1 입력 파라미터 값을 전파하기 위해, 상기 프로세서는,
상기 제 1 출력 파라미터 값을 획득하도록 상기 하나 이상의 모델들의 하나 이상의 회로 엘리먼트들과 연관된 하나 이상의 파라미터 값들과 상기 제 1 입력 파라미터 값의 방향성 합을 산출하도록 구성되는, 제어기.
제 7 항에 있어서,
상기 제 1 출력 파라미터 값 및 상기 하나 이상의 모델들을 사용하여, 상기 하나 이상의 모델들의 상기 입력부에서 상기 반사 계수가 최소 값에 있는 상기 출력 파라미터 값을 결정하기 위해, 상기 프로세서는,
상기 하나 이상의 모델들의 상기 입력부에서 상기 반사 계수의 제 1 값을 계산하기 위해 제 1 출력 값을 갖는 상기 하나 이상의 모델들을 통해 상기 제 1 출력 파라미터 값을 역방향으로 전파하고;
상기 하나 이상의 모델들의 상기 입력부에서 상기 반사 계수의 제 2 값을 계산하기 위해 제 2 출력 값을 갖는 상기 하나 이상의 모델들을 통해 상기 제 1 출력 파라미터 값을 역방향으로 전파하고;
상기 반사 계수의 상기 제 1 값이 상기 반사 계수의 상기 제 2 값보다 작다고 결정하고; 그리고
상기 반사 계수의 상기 제 1 값이 상기 반사 계수의 상기 제 2 값보다 작다는 결정시 상기 출력 파라미터 값으로서 상기 제 1 출력 값을 선택하도록 구성되는, 제어기.
제 7 항에 있어서,
상기 출력 파라미터 값은 무선 주파수 값인, 제어기.
제 7 항에 있어서,
상기 제 1 입력 파라미터 값은 상기 RF 생성기의 상기 출력과 연관된 센서에 의해 측정된 전압 반사 계수로부터 계산되는, 제어기.
제 7 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 RF 생성기가 상기 출력 파라미터 값으로 동작할 때 상기 RF 생성기의 상기 출력과 연관된 제 2 입력 파라미터 값을 획득하고;
상기 출력 파라미터 값을 갖도록 상기 하나 이상의 모델들을 초기화하고;
상기 하나 이상의 모델들이 상기 출력 파라미터 값을 가질 때 제 2 출력 파라미터 값을 출력하기 위해 상기 하나 이상의 모델들을 통해 상기 제 2 입력 파라미터 값을 전파하고;
상기 제 2 출력 파라미터 값 및 상기 하나 이상의 모델들을 사용하여, 상기 하나 이상의 모델들의 상기 입력부에서 상기 반사 계수가 최소 값에 있는 또 다른 출력 파라미터 값을 결정하고; 그리고
상기 다른 출력 파라미터 값으로 동작하게 상기 RF 생성기를 제어하도록 더 구성되는, 제어기.
제 7 항에 있어서,
상기 RF 생성기의 상기 출력은 RF 케이블을 통해 임피던스 매칭 네트워크의 입력부에 커플링되는, 제어기.
프로세서로서,
임피던스 매칭 네트워크가 제 1 커패시턴스 값으로 동작할 때 RF 생성기의 출력부와 연관된 제 1 입력 파라미터 값을 획득하고;
상기 제 1 커패시턴스 값을 갖도록 모델을 초기화하고;
상기 모델이 상기 제 1 커패시턴스 값을 가질 때 제 1 출력 파라미터 값을 출력하도록 상기 모델을 통해 상기 제 1 입력 파라미터 값을 전파하고;
상기 제 1 출력 파라미터 값 및 상기 모델을 사용하여, 상기 모델의 입력부에서 반사 계수가 최소 값에 있는 최적의 커패시턴스 값을 결정하고; 그리고
상기 제 1 커패시턴스 값을 상기 최적의 커패시턴스 값에 보다 가깝게 수정하게 상기 임피던스 매칭 네트워크를 제어하도록 구성된, 상기 프로세서; 및
상기 프로세서에 커플링된 메모리 디바이스를 포함하는, 제어기.
제 17 항에 있어서,
상기 제 1 입력 파라미터 값은 임피던스 값이고, 그리고 상기 제 1 출력 파라미터 값은 임피던스 값이고, 상기 제 1 입력 파라미터 값은 상기 RF 생성기의 상기 출력부에서 측정된 전압 반사 계수로부터 계산되는, 제어기.
제 17 항에 있어서,
상기 제 1 커패시턴스 값은 상기 임피던스 매칭 네트워크의 하나 이상의 가변 커패시터들의 결합된 커패시턴스이고, 상기 프로세서는 상기 제 1 커패시턴스 값으로 동작하도록 상기 하나 이상의 가변 커패시터들을 제어하도록 드라이버 시스템에 커플링되는, 제어기.
제 17 항에 있어서,
상기 모델은 상기 임피던스 매칭 네트워크의 컴퓨터 모델인, 제어기.
제 17 항에 있어서,
상기 제 1 입력 파라미터 값은 임피던스 값이고, 상기 제 1 입력 파라미터 값을 전파하기 위해, 상기 프로세서는 상기 임피던스 매칭 네트워크의 하나 이상의 네트워크 엘리먼트들과 연관된 하나 이상의 임피던스 값들과 상기 제 1 입력 파라미터 값의 방향성 합을 계산하도록 구성되는, 제어기.
제 17 항에 있어서,
상기 반사 계수는 전압 반사 계수이고, 상기 전압 반사 계수의 상기 최소 값은 0 값인, 제어기.
제 17 항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 최적의 커패시턴스 값에 보다 가까운 스텝으로 상기 제 1 커패시턴스 값을 수정하기 위해 상기 임피던스 매칭 네트워크를 제어하도록 드라이버 시스템에 커플링되는, 제어기.