KR102557527B1 - 스펙트럼 필터링 시스템, 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 개시는 광학 데이터를 나타내는 전기 데이터에서 비정상 신호들을 식별함으로써 광학 데이터의 개선된 프로세싱을 제공한다. 개선된 프로세싱은 또한 광학 데이터의 보다 정확한 표현을 제공하기 위해 식별된 비정상 신호 데이터를 수정하는 것을 포함할 수 있다. 개시된 프로세싱은 광학 데이터에 대응하는 스펙트럼 데이터를 처리하기 위한 다양한 시스템들 및 장치들에 의해 사용될 수 있다. 개선된 프로세싱은 반도체 프로세스의 모니터링을 개선하고 그에 따라 전체 반도체 프로세스를 개선하는 데 사용될 수 있다. 일례에서, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법은: (1) 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들을 수신하는 단계, 및 (2) 스펙트럼 데이터 샘플들의 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들에 기초하여 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들 중 중간 샘플의 하나 이상의 비정상 신호들을 식별하는 단계를 포함한다.
Description
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 2021년 4월 13일 필런트 크리스 디. 등에 의해 출원된 것으로 본 출원과 함께 통상적으로 양도된 "스펙트럼 필터링 시스템, 장치 및 방법"이라는 제목의 미국 가출원 일련 번호 63/174,126의 이익을 주장하며, 그 전체가 참조로 여기에 포함된다.
본 개시는 일반적으로 광학 분광 시스템 및 사용 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 반도체 프로세싱 동안 사용되는 다채널 이미징 분광계로부터 기록된 데이터의 개선된 스펙트럼 필터링에 관한 것이다.
반도체 프로세스의 광학적 모니터링은 에칭(etch), 증착(deposition), 화학 기계적 연마(chemical mechanical polishing), 및 주입(implantation)과 같은 프로세스들을 제어하기 위한 잘 확립된 방법이다. 광방출 분광법(OES) 및 간섭 측정 엔드포인트(IEP)는 데이터 수집(data collection)을 위한 두 가지 기본 유형들의 동작 모드들이다. OES 애플리케이션들에서, 상기 프로세스로부터, 일반적으로 플라즈마로부터 방출되는 광이 모니터링 중인 프로세스의 상태 또는 진행을 나타내는 원자 및 분자 종의 변화를 식별하고 추적하기 위해 수집 및 분석된다. IEP 애플리케이션들에서, 광은 일반적으로 플래시 램프와 같은 외부 소스로부터 공급되어 워크피스에 전달된다. 워크피스에서 반사되면, 소싱된 광은 워크피스의 상태를 나타내는 워크피스의 반사율 형태로 정보를 전달한다. 워크피스의 반사율의 추출 및 모델링은 다른 속성들 중에서 필름 두께 및 피처 크기/깊이/폭을 이해할 수 있게 한다.
다음 설명에서, 본 발명의 일부를 형성하고 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예들이 예시로서 도시된 첨부 도면들을 참조한다. 이들 실시예들은 당업자가 본 발명을 실시할 수 있도록 충분히 상세하게 설명되며, 다른 실시예들이 이용될 수 있음을 이해해야 한다. 구조적, 절차적 및 시스템 변경들이 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않고 이루어질 수 있음을 또한 이해해야 한다. 따라서, 다음 설명은 제한적인 의미로 받아들여서는 안 된다. 설명의 명확성을 위해, 첨부 도면들에 도시된 유사한 특징들은 유사한 참조 번호들로 표시되고, 도면들에서 대안적인 실시예들에 도시된 유사한 특징들은 유사한 참조 번호들로 표시된다. 본 발명의 다른 특징들은 첨부된 도면들과 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다. 설명을 명확하게 하기 위해, 도면들에서의 특정 요소들은 축척에 맞게 그려지지 않았을 수도 있다.
더 빠른 프로세스, 더 작은 피처 크기 및 더 복잡한 구조를 향한 반도체 프로세스의 지속적인 발전으로 인해 프로세스 모니터링 기술들에 대한 요구가 커졌다. 예를 들어, FINFET 및 3D NAND 구조들과 같이 옹스트롬(몇 개의 원자층)의 변화가 중요한 매우 얇은 층에서 훨씬 빠른 에칭 속도를 정확하게 모니터링하기 위해 더 높은 데이터 속도가 필요하다. 반사율과 광 방출 모두/어느 한쪽에 대한 작은 변화를 검출하는 데 도움이 되도록 많은 경우들에서 OES와 IEP 방법론 모두에 대해 더 넓은 광 대역폭과 더 큰 신호 대 잡음비가 필요하다. 프로세스 장비가 더 복잡해지고 자체적으로 비용이 많이 들게 됨에 따라 비용 및 패키징 크기도 역시 지속적으로 압박을 받고 있다. 이러한 모든 요구 사항들은 반도체 프로세스의 광학 모니터링 성능을 향상시키기 위한 것이다. OES 또는 IEP 방법론에 관계없이, 많은 광학 모니터링 시스템들의 중요한 구성 요소는 분광계들 및 반도체 프로세스들의 제어 및 모니터링을 위해 수신된 광학 데이터를 전기 데이터로 정확하게 변환하는 능력이다.
따라서, 광학 데이터를 나타내는 전기 데이터에서 비정상 신호들(anomalous signals)을 식별함으로써 광학 데이터의 개선된 프로세싱을 제공하는 프로세스, 시스템 및 장치가 여기에 개시된다. 개선된 프로세싱은 또한, 광학 데이터의 보다 정확한 표현(truer representation)을 제공하기 위해 아날로그 또는 디지털 신호 도메인에서 비정상 신호들, 또는 비정상 신호들과 연관된 데이터를 수정하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 개선된 프로세싱이 반도체 프로세스들을 보다 정확하게 모니터링하는 데 사용될 수 있다.
이제 본 개시의 원리에 따른 예들을 예시하는 첨부 도면들과 함께 취해진 다음의 설명들이 참조된다. 여기서:
도 1은 반도체 프로세스 툴 내에서 플라즈마 또는 비-플라즈마 공정의 상태를 모니터링 및/또는 제어하기 위해 OES 및/또는 IEP를 사용하는 시스템의 블록도이다.
도 2a는 전형적인 영역 CCD 센서의 기능적 요소들을 일반적으로 도시하는 개략도이다.
도 2b는 CCD 픽셀 어레이의 감지 부분 위에 중첩된 한 쌍의 비정상 신호 이벤트들(anomalous signal events)과 CCD의 시프트 레지스터 부분 위에 중첩된 단일의 비정상 신호 이벤트를 도시하는 도 2a의 영역 CCD 센서의 개략도이다.
도 3a는 본 개시의 실시예에 따른, 전형적인 OES 광학 신호(스펙트럼)의 플롯이다.
도 3b는 본 개시의 실시예에 따른, 비정상 신호 이벤트의 발생으로 인한 신호를 포함하는 도 3a의 플롯의 파장 영역의 확대된 부분이다.
도 3c는 본 개시의 실시예에 따른, 비정상 신호 이벤트가 발생하지 않는 스펙트럼을 나타내는 도 3a의 플롯의 파장 영역의 확대된 부분이다.
도 4는 본 개시의 실시예에 따른, CCD 장치로부터 스펙트럼 데이터의 일련의 시간 정렬된 수집들(a series of time ordered collections)을 일반적으로 도시하는 개략도이다.
도 5는 본 개시의 실시예에 따른, 분광계 및 특정 관련 시스템들의 블록도이다.
도 6은 본 개시의 실시예에 따른, CCD 디바이스로부터 스펙트럼 데이터를 판독하고 스펙트럼 데이터를 처리하여 비정상 신호 이벤트의 발생으로 인한 신호를 수정하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 7은 본 개시의 실시예에 따른, 도 6의 방법의 다양한 단계들을 상세히 설명하는 흐름도이다.
도 8은 본 개시의 실시예에 따른, 도 6의 방법의 다양한 단계들을 상세히 설명하는 제2 흐름도이다.
도 9 내지 도 13은 본 개시의 실시예에 따른, 비정상 신호 이벤트들의 발생으로 인한 신호들을 수정하도록 처리된 스펙트럼 데이터의 예들이다.
도 14는 본 개시의 원리에 따라 스펙트럼 데이터에서 비정상 신호들을 식별하고 처리하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스의 예의 블록도를 도시한다.
도 1은 반도체 프로세스 툴 내에서 플라즈마 또는 비-플라즈마 공정의 상태를 모니터링 및/또는 제어하기 위해 OES 및/또는 IEP를 사용하는 시스템의 블록도이다.
도 2a는 전형적인 영역 CCD 센서의 기능적 요소들을 일반적으로 도시하는 개략도이다.
도 2b는 CCD 픽셀 어레이의 감지 부분 위에 중첩된 한 쌍의 비정상 신호 이벤트들(anomalous signal events)과 CCD의 시프트 레지스터 부분 위에 중첩된 단일의 비정상 신호 이벤트를 도시하는 도 2a의 영역 CCD 센서의 개략도이다.
도 3a는 본 개시의 실시예에 따른, 전형적인 OES 광학 신호(스펙트럼)의 플롯이다.
도 3b는 본 개시의 실시예에 따른, 비정상 신호 이벤트의 발생으로 인한 신호를 포함하는 도 3a의 플롯의 파장 영역의 확대된 부분이다.
도 3c는 본 개시의 실시예에 따른, 비정상 신호 이벤트가 발생하지 않는 스펙트럼을 나타내는 도 3a의 플롯의 파장 영역의 확대된 부분이다.
도 4는 본 개시의 실시예에 따른, CCD 장치로부터 스펙트럼 데이터의 일련의 시간 정렬된 수집들(a series of time ordered collections)을 일반적으로 도시하는 개략도이다.
도 5는 본 개시의 실시예에 따른, 분광계 및 특정 관련 시스템들의 블록도이다.
도 6은 본 개시의 실시예에 따른, CCD 디바이스로부터 스펙트럼 데이터를 판독하고 스펙트럼 데이터를 처리하여 비정상 신호 이벤트의 발생으로 인한 신호를 수정하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 7은 본 개시의 실시예에 따른, 도 6의 방법의 다양한 단계들을 상세히 설명하는 흐름도이다.
도 8은 본 개시의 실시예에 따른, 도 6의 방법의 다양한 단계들을 상세히 설명하는 제2 흐름도이다.
도 9 내지 도 13은 본 개시의 실시예에 따른, 비정상 신호 이벤트들의 발생으로 인한 신호들을 수정하도록 처리된 스펙트럼 데이터의 예들이다.
도 14는 본 개시의 원리에 따라 스펙트럼 데이터에서 비정상 신호들을 식별하고 처리하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스의 예의 블록도를 도시한다.
프로세스 툴 내에서 반도체 프로세스의 상태를 모니터링하고 평가하는 것과 특히 관련하여, 도 1은 반도체 프로세스 툴(110) 내에서 플라즈마 또는 비-플라즈마 프로세스의 상태를 모니터링 및/또는 제어하기 위해 OES 및/또는 IEP를 이용하는 프로세스 시스템(100)의 블록도를 예시한다. 반도체 프로세스 툴(110) 또는 단순히 프로세스 툴(110)은 일반적으로 다양한 프로세스 가스를 포함할 수 있는 챔버(135)의 일반적으로 부분적으로 비워진 볼륨에서 웨이퍼(120) 및 가능하게는 프로세스 플라즈마(130)를 둘러싸고 있다. 프로세스 툴(110)은 다양한 위치들(locations) 및 배향들(orientations)에서 챔버(135) 내로의 관찰을 허용하기 위해 하나 또는 다수의 광학 인터페이스, 또는 단순히 인터페이스들(140, 141 및 142)을 포함할 수 있다. 인터페이스들(140, 141 및 142)은 이에 국한되지는 않지만, 광학 필터, 렌즈, 윈도우, 애퍼처, 광섬유 등과 같은 다수 유형들의 광학 요소들을 포함할 수 있다.
IEP 애플리케이션들의 경우, 광원(150)은 인터페이스(140)와 직접 연결되거나 광섬유 케이블 어셈블리(153)를 통해 연결될 수 있다. 이러한 구성에 도시된 바와 같이, 인터페이스(140)는 웨이퍼(120)의 표면에 수직으로 배향되고 종종 웨이퍼(120)에 대해 중심에 위치한다. 광원(150)으로부터의 광은 시준된 빔(155)의 형태로 챔버(135)의 내부 볼륨에 들어갈 수 있다. 웨이퍼(120)로부터 반사된 빔(155)은 인터페이스(140)에 의해 다시 수신될 수 있다. 통상의 애플리케이션들에서, 인터페이스(140)는 광학 시준기일 수 있다. 인터페이스(140)에 의한 수신에 이어, 광은 검출 및 디지털 신호로의 변환을 위해 광섬유 케이블 어셈블리(157)를 통해 분광계(160)로 전달될 수 있다. 광은 소싱되고(sourced) 검출된 광을 포함할 수 있고, 예를 들어 심자외선(DUV)으로부터 근적외선(NIR)까지의 파장 범위를 포함할 수 있다. 관심 파장들은 파장 범위의 임의의 하위 범위로부터 선택될 수 있다. 더 큰 기판들의 경우 또는 웨이퍼 불균일성에 대한 이해가 우려되는 경우, 일반적으로 웨이퍼(120)와 함께 배향된 추가 광학 인터페이스들(도 1에 도시되지 않음)이 사용될 수 있다. 프로세싱 툴(110)은 또한 다른 모니터링 옵션들을 위해 상이한 위치들에 위치된 추가 광학 인터페이스들을 포함할 수 있다.
OES 애플리케이션들의 경우, 인터페이스(142)는 플라즈마(130)로부터 방출된 광을 수집하도록 배향될 수 있다. 인터페이스(142)는 단순히 뷰포트일 수 있거나 또는 렌즈, 미러 및 광학 파장 필터들과 같은 다른 광학 장치들(optics)을 추가로 포함할 수 있다. 광섬유 케이블 어셈블리(159)는 검출과 디지털 신호들로의 변환을 위해 수집된 광을 분광계(160)로 보낼 수 있다. 분광계(160)는 검출 및 변환을 위해 도 2a 및 2b의 CCD 센서(200) 및 변환기(250)와 같은 CCD 센서 및 변환기를 포함할 수 있다. 여러 인터페이스들이 OES 관련 광학 신호들을 수집하기 위해 개별적으로 또는 병행하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(141)는 웨이퍼(120)의 표면 근처로부터 방출물들을 수집하도록 위치될 수 있는 반면, 인터페이스(142)는 도 1에 도시된 바와 같이 플라즈마(130)의 벌크를 보도록 위치될 수 있다.
많은 반도체 프로세싱 애플리케이션들에서, OES 및 IEP 광학 신호들 모두를 수집하는 것이 일반적이며, 이러한 수집은 분광계(160) 사용에 대한 여러 문제들을 제공한다. 일반적으로, OES 신호들은 시간적으로 연속적인 반면, IEP 신호들은 시간적으로 연속적이거나 이산적일 수 있거나 또는 모두일 수 있다. 이러한 신호들의 혼합은 프로세스 제어가 종종 OES 및 IEP 신호들 모두의 작은 변화를 검출해야 하며 두 신호 중 하나의 고유한 변화가 다른 신호의 변화 관찰을 가릴 수 있기 때문에 많은 어려움을 야기한다. 예를 들어, 비용, 복잡성, 신호 타이밍 동기화의 불편함, 교정, 및 패키징 등으로 인해, 각 신호 유형에 대해 여러 분광계들을 지원하는 것은 유리하지 않다.
분광계(160)에 의해 수신된 광학 신호들을 검출 및 아날로그 전기 신호들로 변환한 후, 아날로그 전기 신호들은 일반적으로 분광계(160)의 서브시스템 내에서 증폭 및 디지털화되어 신호 프로세서(170)로 전달된다. 신호 프로세서(170)는 예를 들어 산업용 PC, PLC 또는 다른 시스템일 수 있으며, 이는 예를 들어 두 파장 대역들의 비율 또는 특정 파장의 강도를 나타내는 아날로그 또는 디지털 제어 값과 같은 출력(180)을 생성하기 위해 하나 이상의 알고리즘들을 사용한다. 별도의 디바이스 대신에, 신호 프로세서(170)가 대안적으로 분광계(160)와 통합될 수 있다. 신호 프로세서(170)는 미리 결정된 파장(들)에서 방출 강도 신호들을 분석하고 프로세스의 상태와 관련되고 예컨대 엔드 포인트, 에칭 깊이 등의 해당 상태에 액세스하는 데 사용될 수 있는 추세 파라미터들(trend parameters)을 결정하는 OES 알고리즘을 이용할 수 있다. IEP 애플리케이션들의 경우, 신호 프로세서(170)는 막 두께를 결정하기 위해 스펙트럼의 광대역폭 부분들을 분석하는 알고리즘을 이용할 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 참고로 포함된 미국 특허 7,049,156의 필름 두께 및 트렌치 깊이의 현장 모니터링 및 제어를 위한 시스템 및 방법을 참조하기 바란다. 출력(180)은 프로세스 툴(110)의 챔버(135) 내에서 발생하는 생산 프로세스를 모니터링 및/또는 수정하기 위해 통신 링크(185)를 통해 프로세스 툴(110)로 전송될 수 있다.
도 1에 도시되고 설명된 구성요소들은 편의를 위해 단순화되었으며 통상적으로 알려져 있는 것이다. 공통 기능들에 추가하여, 분광계(160) 또는 신호 프로세서(170)는 또한 스펙트럼의 비정상 신호들(spectrally anomalous signals)을 식별하고 본 명세서에 개시된 방법들 및/또는 특징들에 따라 이러한 신호들을 처리하도록 구성될 수 있다. 이와 같이, 분광계(160) 또는 신호 프로세서(170)는 스펙트럼의 비정상 신호들을 식별하고 처리하기 위한 알고리즘, 프로세싱 능력, 및/또는 로직을 포함할 수 있다. 알고리즘, 프로세싱 능력, 및/또는 로직은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합의 형태일 수 있다. 알고리즘, 프로세싱 능력, 및/또는 로직은 하나의 컴퓨팅 디바이스 내에 있을 수 있거나 분광계(160) 및 신호 프로세서(170)와 같은 여러 디바이스들에 분산될 수도 있다.
도 2a는 통상적인 영역 CCD 센서(200)의 기능적 요소들을 일반적으로 도시하는 개략도이다. 센서(200)는 일반적으로 일본 Hamamatsu의 S7031 CCD 센서에서와 같이 1024(H)x122(V)와 같은 개별 픽셀들의 어레이로 분할될 수 있는 활성 픽셀 영역(210)을 포함한다. 정의 및 명확성의 문제로서, 여기에서 광센서를 언급할 때 "수평" 및 "수직"의 사용은 논의 중인 광센서의 물리적 장축 및 물리적 단축을 각각 지칭한다는 점에 유의해야 한다. 분광학 애플리케이션에서, 광센서의 장축/수평 축은 파장 분산의 배향(orientation)과 정렬되는 반면, 단축/수직 축은 섬유 또는 광학 슬릿과 같은 정의된 광원 또는 조명된 애퍼처의 이미징과 연관된다.
센서(200)는 또한 픽셀 영역(210)에 근접한 수평 시프트 레지스터(220)를 포함한다. 예를 들어 광섬유 케이블 어셈블리(157 또는 159)로부터 센서(200)에 통합된 광학 신호들은 일반적으로 픽셀 영역(210)의 각 픽셀에 저장된 전하를 화살표(230)로 표시된 바와 같이 수직으로 수평 시프트 레지스터(220)로 시프트함으로써 판독된다. 활성 픽셀 영역(210)의 전부 또는 일부는 행 단위 방식으로 그와 같이 시프트될 수 있다. 수직 시프트에 이어서, 화살표(240)로 표시된 바와 같이 수평 시프트가 수행될 수 있다. 수평 시프트 레지스터(220)의 각 픽셀이 시프트됨에 따라(도 2a에서 오른쪽으로), 그 신호 내용은 변환기(250)에 의해 아날로그에서 디지털 신호로 변환될 수 있으며, 예를 들어 아날로그 전기 신호에서 디지털 전기 신호로 변환될 수 있다. 결과적인 디지털 데이터의 후속 핸들링 및 프로세싱이 분광계 내부 또는 외부에서 발생할 수 있으며, 평균화, 곡선 맞춤(curve fitting), 임계값 검출, 필터링, 다른 수학적 조작을 포함할 수 있다.
도 2b에서, 도 2a의 영역 CCD 센서(200)는 CCD 픽셀 어레이의 감지 부분 위에 중첩된 한 쌍의 비정상 신호 이벤트들(260 및 262) 및 CCD의 시프트 레지스터 부분 위에 중첩된 단일의 비정상 신호 이벤트(264)로 도시되어 있다. 비정상 신호 이벤트는, 전기 신호(비정상 신호)가 원하는 수의 데이터 간격들보다 짧은 지속 시간을 갖게 되는 비정상적이고 예상치 못한 이벤트이다. 예를 들어, 샘플링 또는 수집 속도가 1000Hz인 경우, 비정상 신호의 지속 시간은 약 1ms 미만일 수 있다. 따라서 비정상 신호의 지속 시간은 애플리케이션마다 다를 수 있다. 또한, 비정상 신호의 물리적 또는 파장 "폭"은 광센서 상의 물리적 위치들에 대응하는 픽셀 공간 또는 보간된 신호들과 연관된 파장 공간에서 인접한 요소들과 같은 다수의 요소들에 대응할 수 있다. 예를 들어, 비정상 신호 이벤트들(260 및 262)은 근접한 행들과 열들의 다중 인접 픽셀들을 통해 확장될 수 있고, 비정상 신호 이벤트(264)는 동일한 행의 다중 픽셀들로 확장될 수 있다.
비정상 신호 이벤트들(260, 262 및 264)은 도 3b와 관련하여 아래에 설명된 것과 같은 비정상 신호들을 생성한다. 비정상 신호 이벤트들은 우주 방사선, 방사성 붕괴, 광학적 불안정성/교란, 및/또는 전기적 불안정성과 같은 다양한 원인들과 연관될 수 있다.
도 3a, 3b 및 3c는 비정상 신호 이벤트의 컨텍스트 및 비정상 신호들의 처리를 위해 여기에 설명된 방법을 제공한다. 도 3a, 3b 및 3c 각각은 x축의 파장 및 y축의 신호 카운트를 갖는 OES 신호의 플롯을 예시한다. 도 3a는 전형적인 OES 광학 신호(스펙트럼)(320)의 플롯(300)을 도시한다. 스펙트럼(320)은 분자(400nm 부근의 광대역 구조)와 원자 방출(전체적으로 좁은 피크)의 전형적인 특징들을 보여준다. 도 3c는 270nm 파장 부근의 비정상 신호(330)를 포함하는 예시적인 스펙트럼의 플롯(310)인 도 3b의 스펙트럼과 쉽게 비교할 수 있도록 도 3a의 스펙트럼(320)의 확대된 부분(도 3a의 점선 타원에 해당)의 플롯(340)을 도시한다. 비정상 신호(330)는 원자 방출 라인으로 쉽게 잘못 식별될 수 있고, OES 광학 신호 데이터의 잘못된 프로세싱 및 분석을 초래할 수 있다. 비정상 신호(330)의 특정 특성들은 비정상 신호(330)의 발생을 식별, 특성화 및 정정하기 위해 사용될 수 있다. 비정상 신호들의 유용한 특성들은 발생의 시간 및/또는 공간 (파장) 주파수, 진폭, 스펙트럼 폭, 신호 대 잡음비, 신호 종횡비, 및 지속 시간을 포함하지만 이에 국한되지 않는다. 비정상 신호들은 일반적으로 짧은 지속 시간, 좁은 폭, 즉 픽셀 공간(파장 공간)의 폭, 스펙트럼의 잡음 레벨보다 큰 진폭, 및 여러 샘플들에 걸친 제한된 수의 발생들을 갖는다. 잡음과는 다른 비정상 신호들은 이러한 파라미터들에 따라 식별되고, 제거되고 및/또는 완화될 수 있다. 예를 들어, 임계값이 일반적인 잡음보다 더 높은 진폭을 갖는 비정상 신호를 식별하는 데 사용될 수 있으며, 시간 브래킷(temporal bracketing)이 비정상이 아닌 피처들(non-anomalous features)에 비교하여 일관성 없는 발생 빈도 및 일반적으로 더 짧은 지속 시간에 기초하여 비정상 신호들을 식별하는 데 사용될 수 있다.
여기에서 논의된 예들에서, 비정상 신호 이벤트의 지속 시간은 도 2a 및 도 2b의 CCD(200)와 같은 광센서로부터 후속 획득하는 스펙트럼 데이터 사이의 시간보다 짧은 것으로 간주된다. 약 1 내지 1000Hz의 스펙트럼 데이터 획득 속도에서 비정상 신호 이벤트는 약 1000 내지 1ms의 지속 시간을 갖는 것으로 간주될 수 있다. 비정상 신호는 신호 수집의 어느 부분 동안에서나 발생할 수 있으며 또는 여러 신호 데이터 수집들을 통해 확장될 수 있다. 예를 들어, 도 4는 단일 신호 수집(460) 내에서 발생하는 비정상 신호(465)를 예시하지만, 비정상 신호는 460 및 480, 460 및 440, 또는 440, 460 및 480과 같은 여러 인접한 신호 수집들로 확장될 수 있다. 비정상 신호 이벤트 기간의 지속 시간과 스펙트럼 데이터 수집의 조정은 비정상 신호의 프로세싱 및 정정을 위해 여기에 설명된 시간 브래킷 방법들의 사용을 지원한다. 이러한 지식을 통해, 비정상 신호들이 바람직하게 브래킷(bracket)되고 핸들링될 수 있다.
도 4는 일반적으로 CCD 디바이스(420)로부터 스펙트럼 데이터(440, 460 및 480)의 일련의 시간 정렬된 수집들을 나타내는 개략도(400)를 도시한다. 스펙트럼 데이터는 스펙트럼 이미지 데이터(예를 들어, 2차원(2-d) 어레이)일 수 있고 또는 비닝된 스펙트럼 데이터(binned spectral data)(예를 들어, 1-차원(1-d) 어레이)일 수 있으며, 여기서 스펙트럼 데이터(440, 460 및 480)의 정렬된 수집들은 하나 이상의 요소들의 행들을 포함한다. 예를 들어, 비닝된 스펙트럼 데이터는 CCD의 시프트 레지스터의 출력에 대응할 수 있다. CCD 디바이스(420)는 예를 들어 CCD(200)일 수 있다. 스펙트럼 데이터(480)는 CCD 디바이스(420)로부터 가장 최근에, 즉 시간 t0에서 수집된 데이터이다. 스펙트럼 데이터(460)는 스펙트럼 데이터(480)보다 이전의 시간(하나 이상의 데이터 획득 기간), 즉 시간 t-1에서 CCD 디바이스(420)로부터 수집되었다. 표시된 바와 같이, 스펙트럼 데이터(440)는 스펙트럼 데이터(460)보다 이전의 시간(하나 이상의 데이터 획득 기간), 즉 시간 t-2에서 CCD 디바이스(420)로부터 수집되었다. 스펙트럼 데이터(460)는 스펙트럼 데이터(460) 내에서만 발생하고 스펙트럼 데이터(440) 또는 스펙트럼 데이터(480) 내에서는 발생하지 않도록 스펙트럼 데이터(460)의 수집과 충분히 동시적인 비정상 신호 이벤트로부터의 적어도 하나의 비정상 신호(465)를 포함한다. 비정상 신호(465)는 예를 들어 도 2b의 비정상 신호 이벤트들(260, 262, 264) 중 하나로부터의 것일 수 있다. 스펙트럼 데이터(440 및 480)는 예를 들어 도 3c의 스펙트럼과 연관될 수 있고, 스펙트럼 데이터(460)는 예를 들어 도 3b의 스펙트럼과 연관될 수 있다. 스펙트럼 데이터(440, 460 및 480)는 예를 들어, 부호 없는 16비트 값의 1024 또는 2048 요소 어레이로 디지털 방식으로 표현될 수 있다. 비정상 신호들은 1차원 어레이의 1개, 2개, 또는 5개 요소와 같은 일부 개수 또는 2차원 어레이의 일부 n x m 개수의 요소 내에 있을 수 있다. 스펙트럼 데이터(440, 460 및 480)는 도 1의 분광계(160)와 같은 광학 기기의 하나 이상의 구성요소들 내에 디지털 형태로 존재할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 분광계(510) 및 특정 관련 시스템들을 포함하는 광학 시스템(500)의 블록도이다. 분광계(510)는 반도체 프로세스로부터 광학 신호 측정의 이점을 위해 본 명세서에 개시된 시스템, 특징, 및 방법들을 통합할 수 있고, 도 1의 분광계(160)와 연관될 수 있다. 분광계(510)는 광섬유 케이블 어셈블리들(157 또는 159)을 통해 외부 광학 장치(530)로부터 광학 신호들을 수신할 수 있고, 통합 및 변환 후에 데이터를 도 1의 출력(180)과 같은 외부 시스템들(520)로 전송할 수 있으며, 이는 또한 예를 들어, 여기에 정의된 바와 같이 동작 모드를 선택하거나 통합 타이밍을 제어함으로써 분광계(510)를 제어하는 데 사용될 수 있다. 분광계(510)는 초소형 어셈블리(SMA) 또는 페룰 커넥터(ferrule connector)(FC) 광섬유 커넥터 또는 다른 광-기계 인터페이스(opto-mechanical interface)와 같은 광학 인터페이스(540)를 포함할 수 있다. 슬릿, 렌즈, 필터, 및 격자와 같은 추가 광학 구성요소들(545)이 수신된 광학 신호들을 형성, 안내 및 색채 분리하고 통합 및 변환을 위해 이들을 센서(550)로 보내도록 작용할 수 있다. 센서(550)는 도 2의 센서(200) 또는 도 4의 CCD 디바이스(420)와 연관될 수 있다. 센서(550)의 낮은 레벨 기능들은 FPGA(560) 및 프로세서(570)와 같은 요소들에 의해 제어될 수 있다. 광에서 전기로의 변환에 이어, 아날로그 신호들은 A/D 변환기(580)로 보내질 수 있고 전기 아날로그 신호에서 전기 디지털 신호로 변환될 수 있으며, 이는 그 다음 즉시 또는 이후의 사용 및 예를 들어 외부 시스템들(520)(참조, 도 1의 신호 프로세서(170))로의 전송을 위해 메모리(590)에 저장될 수 있다. 특정 인터페이스들 및 관계들은 화살표들로 표시되지만 모든 상호 작용들 및 제어 관계들이 도 5에 표시되는 것은 아니다. 도 4의 스펙트럼 데이터(440, 460 및 480)는, 예를 들어, 메모리/스토리지(590), FPGA(560), 프로세서(570) 및/또는 외부 시스템들(520) 중 하나 또는 다수에 의해/내에서 도 6 내지 도 13에 의해 설명된 예들 및 프로세스들에 따라 수집, 저장 및/또는 동작될 수 있다. 분광계(510)는 또한 전원 공급장치(595)를 포함하며, 이는 일반적으로 분광계에 포함된 통상의 AC 또는 DC 전원 공급장치일 수 있다.
도 6은 예로서 CCD 센서(200 또는 420)를 포함하는 CCD 디바이스와 같은 광센서로부터 스펙트럼 데이터를 수집하고 스펙트럼 데이터를 처리하여 비정상 신호 이벤트의 발생으로 인한 비정상 신호들을 식별하고 처리하는 방법(600)에 대한 흐름도이다. 프로세스(600)의 하나 이상의 단계들은 도 1 및 도 5의 분광계(160) 또는 분광계(510) 각각의 신호 프로세서(170) 또는 프로세서 또는 FPGA와 같은 하나 이상의 프로세서들의 동작을 지시하는 소프트웨어에 의해 표현되는 알고리즘에 대응할 수 있다. 방법(600)은 임의의 예비 액션들이 수행될 수 있는 준비 단계(610)로 시작한다. 예비 액션들은 스펙트럼 데이터 수집 속도의 사전 결정, 비정상 신호 정정 파라미터 및 비정상 신호 분류 메트릭의 확립을 포함할 수 있다. 다음으로, 단계(620)에서, 스펙트럼 데이터가 수집될 수 있다. 도 7(일반적으로 비정상 신호들의 식별) 및 도 8(일반적으로 비정상 신호들을 수정)과 관련하여 설명된 추가적인 프로세싱 세부사항에 따라, 스펙트럼 데이터의 하나 이상의 세트들이 적절한 프로세스 시퀀스를 확립하도록 수집될 수 있다.
다음으로, 단계(630)에서, 수집된 스펙트럼 데이터가 분석되어, 수집된 스펙트럼 데이터에 비정상 신호들이 존재한다면 비정상 신호들을 식별하고 분류할 수 있다. 비정상 신호들이 식별되면, 단계(640)에서 비정상 신호들을 처리하거나 아무것도 하지 않는 것과 같은 상이한 액션을 수행하기 위한 결정이 내려진다. 단계들(630 및 640)의 적어도 일부는 도 7의 프로세스(700)에 따라 수행될 수 있다. 비정상 신호들의 프로세싱은 스펙트럼 데이터가 처리되는 단계(650)에서 수행된다. 단계(650)의 적어도 일부는 도 8의 프로세스(800)에서와 같이 수행될 수 있다. 프로세싱은 비정상 신호를 제거, 수정, 크기 감소 등을 포함할 수 있다. 비정상 신호가 있는 스펙트럼 데이터의 요소들의 수에 따라 아무 조치도 취하지 않는 것이 적절할 수도 있다. 이와 같이, 가능한 비정상 신호(possible anomalous signal)로서 식별되는 공간/파장 확장 신호가 비정상이 아닌 이벤트를 나타낼 수도 있다. 또한, 긴 시간의 지속 시간을 갖는 가능한 비정상 신호는 비정상 신호가 아닐 수도 있으며 프로세싱 챔버의 기준선 이동과 같은 다른 유형의 변화를 나타낼 수도 있다. 따라서, 이러한 신호들을 수정하는 것은 그러한 변화를 마스킹하고 비정상이 아닌 신호의 적절한 식별을 억제할 수 있다. 다음으로, 단계(660)에서, 스펙트럼 데이터는 프로세스 툴(110) 또는 외부 시스템들(520)과 같은 다른 디바이스 또는 시스템으로 출력될 수 있다. 단계들(620 내지 660)은 스펙트럼 데이터의 임의의 수의 수집들에 대해 반복될 수 있다. 방법(600)은 모든 수집된 스펙트럼 데이터가 처리되었을 때 단계(670)에서 종료된다.
도 7은 도 6의 방법의 다양한 단계들을 상세히 설명하는 프로세스(700)의 흐름도이다. 프로세스(700)의 하나 이상의 단계들은 분광계(160) 또는 분광계(510)의 신호 프로세서(170) 또는 프로세서 또는 FPGA와 같은 하나 이상의 프로세서들의 동작을 지시하는 소프트웨어에 의해 표현되는 알고리즘에 대응할 수 있다. 프로세스(700)는 단계(620)에서와 같이 스펙트럼 데이터의 수집, 및 단계(630)에서와 같이 비정상 신호들을 포함할 수 있는 스펙트럼 데이터 어레이의 개별 요소들의 식별을 설명한다. 프로세스(700)는 오프셋/이득 조정, 방사선 측정 정정(radiometric correction), 픽셀 공간에서 파장 공간으로의 파장 재샘플링과 같은 다른 스펙트럼 데이터 프로세싱 또는 분석으로 활용될 수 있다. 프로세스(700)는 단계(705)에서 스펙트럼 데이터의 수집으로 시작한다. 이러한 예시적인 프로세스에서, 인덱스들 A, B 및 C로 식별된 스펙트럼 데이터 어레이들은 수집된 스펙트럼 데이터의 시간 정렬(time-ordering)과 연관되며, 여기서 C는 가장 최근에 수집된 스펙트럼 데이터이고, A는 가장 오래된 수집된 스펙트럼 데이터이고, B는 A와 C에 대해 중간에 수집된 스펙트럼 데이터이며, 이는 도 4에 나타낸 스펙트럼 데이터(440, 460, 480)의 일련의 시간 정렬된 수집들과 관련하여 설명된 바와 같다. 다양한 예들에서, 프로세스(700)의 시작 전에 스펙트럼 데이터 어레이들 A, B 및 C의 내용들은 중요하지 않다. 여기에 설명된 예들에서, 프로세스(700)는 비정상 신호들에 대해 수집된 스펙트럼 데이터를 분석하기 전에 3개 세트의 스펙트럼 데이터를 수집할 수 있다. 처음 및 후속 수집 동안, 스펙트럼 데이터 및/또는 연관된 인덱스들(예를 들어, A, B, C)은 도 7에 설명된 단계들에 따라 회전/이동될 수 있다. 스펙트럼 데이터 어레이들은 CCD 디바이스로부터 비롯된 데이터에 적합한 적절한 크기(요소들의 수) 및 데이터 유형일 수 있다. 예를 들어, 1-d 비닝된 데이터에 대한 CCD의 물리적 구성에 따라 1024 또는 2048 요소 어레이가 될 수 있다.
단계(710)에서, 가장 최근에 수집된 스펙트럼 데이터는 C로 정의된다. 그 다음, 가장 최근에 수집된 스펙트럼 데이터가 제1 또는 제2 수집된 데이터인지 여부가 단계(720)에서 이루어진다. 그렇다면, 프로세스(700)는 단계(724)로 계속되고, 여기서 스펙트럼 데이터 어레이 A는 스펙트럼 데이터 어레이 B로 설정되고 스펙트럼 데이터 어레이 B는 스펙트럼 데이터 어레이 C로 설정된다. 그리고 스펙트럼 데이터 어레이 B는, 도 6의 단계(660)에 따른 출력을 위한 것과 같이, 단계(728)에서 추가 사용을 위해 리턴되고, 방법(700)은 단계(710)로 계속된다. 710, 720, 724 및 728의 루프는 이 예에서는 스펙트럼 데이터 어레이 B가 되는 분석을 위한 단일 스펙트럼 데이터 어레이의 브래킷을 위해 3개의 스펙트럼 데이터 어레이들을 얻도록 반복된다. 이 예에서, 3개의 수집된 스펙트럼들이 다음 프로세싱을 위해 사용되며, 프로세스(700)는 제3 스펙트럼이 수집될 때까지 (단계 724 이후 인덱스 B와 연관된) 가장 최근 스펙트럼을 리턴/출력한다. 프로세스(700)는 "초과 카운트(Exceed Count)"에 대한 내부 카운터가 0으로 설정되는 단계(730)로 계속된다. 여기에서 "폭 카운트 값" 또는 간단히 "폭 카운트"라고도 지칭되는 초과 카운트는, 비정상 신호를 식별하고, 단계(750)에 의해 제기된 조건들에 따라 스펙트럼 데이터 어레이의 요소들의 수를 누적하여 신호의 공간/파장 폭을 결정함으로써 비정상 신호와 비정상이 아닌 신호(적절한 데이터 상태 변경) 간의 차이를 결정하는 데 사용되는 파라미터이다.
프로세스(700)의 이 시점에서 3개의 스펙트럼 데이터 어레이들(A, B 및 C)이 수집되고 분석되어 스펙트럼 데이터 어레이 B가 여기서 "강도 임계의 값" 또는 간단히 "강도 임계값"으로 또한 지칭되는 "임계값” 및 폭 카운트에 기초하여 비정상 신호를 포함하는지 여부를 결정한다. 따라서 프로세스(700)는 2차원 식별 프로세스를 사용하며, 여기서 강도 임계값 및 "초과 한계"(여기서 "폭 카운트 한계"라고도 함)는 높이(신호 카운트/강도) 및 신호의 공간/파장 폭 모두가 비정상 신호의 정의된 범위 내에 있는지를 결정하는 데 사용된다. 도 7에 표시된 바와 같이, 단계들(740, 750 및 755)은 예를 들면 1024 또는 2048번과 같이 스펙트럼 데이터 어레이들의 모든 요소들에 대해 반복되며, 여기서 'i'는 스펙트럼 데이터 어레이들의 요소 인덱스이다.
단계(740)에서, 스펙트럼 데이터 어레이들(A 및 C)의 평균이 결정된다. "AC_mean"은 요소들의 합계에 0.5를 곱하여 계산될 수 있다. 즉, 0.5*(Ai+Ci). AC_mean은 스펙트럼 데이터 어레이들(예를 들어, 1024 또는 2048 요소)의 크기와 동등한 크기의 어레이 객체에 의해 디지털로 표시될 수 있다. 비정상 신호들은 단계(750)에서 부분적으로 식별된다. 가능한 비정상 신호는, 예를 들어 수량 계산에 의한 요소별 방식으로 3개의 가장 최근의 수집들의 스펙트럼 데이터를 비교함으로써 식별될 수 있다: Bi - 0.5*(Ai+Ci) > 강도 임계값, 여기서 강도 임계값은 프로세스(700)의 구성 가능한 파라미터이다. 강도 임계값은 일반적으로, 비정상 신호가 기준 값(예: AC_Mean) 이상일 수 있고 적어도 예상되는 비정상 및 비정상이 아닌 신호들의 잡음 레벨, 동적 범위 및 다른 메트릭들과 관련하여 정의될 수 있는, 스펙트럼 데이터의 강도 또는 카운트들의 수에 대응하는 값이다. 강도 임계값은 프로세스를 모니터링하거나 스펙트럼 데이터를 수신하기 전에 미리 설정될 수 있다. 강도 임계값은 또한, 능동적으로 수신되는 스펙트럼 데이터로부터의 메트릭들의 계산에 기초하여 동적으로 설정하거나 조정될 수 있다.
임계값 연산을 통해 단계(750)에서 가능한 비정상 신호가 식별되면, 프로세스는 단계(755)로 계속되고 여기서 폭 카운트(도 7에서 초과 카운트로 표시됨)가 1 증가되고 가능한 비정상 신호와 연관된 비정상 이벤트가 수집된 데이터의 요소들의 폭 카운트 수로 확장됨을 나타낸다. 그 다음, 프로세스(700)는 다음 요소가 분석되는 단계(740)로 계속된다. 단계(750)에서 가능한 비정상 신호가 식별되지 않으면, 프로세스(700)는 폭 카운트를 증가시키지 않고 단계(740)로 계속된다. 스펙트럼 데이터 어레이들의 모든 요소들이 처리되면, 단계들(740, 750 및 755)의 루프가 완료되고 프로세스(700)는 단계(760)로 계속된다.
단계(760)에서 폭 카운트가 폭 카운트 한계보다 큰지 여부가 결정된다. 일반적으로, 폭 카운트가 폭 카운트 제한보다 크다는 것은, 예상되는 비정상 신호들보다 스펙트럼적으로 더 넓으며 따라서 비정상이 아닌 신호로 처리되는 가능한 비정상 신호를 나타낸다. 그렇다면, 프로세스(700)는 단계(764)로 계속되고, 여기서 스펙트럼 데이터 어레이 A는 스펙트럼 데이터 어레이 B로 설정되고 스펙트럼 데이터 어레이 B는 스펙트럼 데이터 어레이 C로 설정된다. 그리고, 프로세스(700)는 스펙트럼 데이터 어레이 A가 리턴되는 단계(768)로 계속된다. 그리고, 프로세스(700)는 분석을 위한 새로운 스펙트럼 데이터 어레이의 획득을 위해 단계(710)로 계속된다.
단계(760)로 돌아가서, 폭 카운트가 폭 카운트 한계보다 크지 않는다면, 프로세스(700)는 폭 카운트가 0과 같은지에 대한 결정이 이루어지는 단계(770)로 계속된다. 일반적으로, 폭 카운트가 0일 때 단계들(740, 750 및 755)의 임계값 비교 동안 가능한 비정상 신호가 검출되지 않았음을 나타낸다. 그렇다면, 프로세스는 단계(764)로 계속된다. 그렇지 않다면, 단계(750)에서 식별된 가능한 비정상 신호는 프로세스(700)의 2차원 식별 프로세스에 기초하여 비정상 신호로서 식별되고, 단계(780)로 계속되어 종료된다.
프로세스(700)에 따르면, 가능한 비정상 값들을 갖는 것으로 식별된 스펙트럼 데이터 어레이 요소들이 카운팅될 수 있고 추가 분류 기준의 대상이 될 수 있다. 예를 들어, 프로세스(700)의 구성 가능한 폭 카운트 파라미터에 따라, 가능한 비정상 값들을 갖는 많은 요소들이 스펙트럼 데이터 어레이 B 내에서 식별된다면, 가능한 비정상 요소들 및 그와 연관된 값들은 비정상 신호들이 비정상 신호 분류 메트릭들 및/또는 비정상 신호 정정 파라미터들에 따라 "스펙트럼적으로 좁은" 것으로 정의되거나 스펙트럼 데이터 어레이들(A, B, C)의 소수의 요소들 내에 존재하는 경우 비정상이 아닌 것으로 재특성화될 수 있다. 스펙트럼 데이터 어레이들(A, B, C) 내에서 연속적으로 발생하는지 여부와 같이 비정상 요소들 간의 관계 또는 수에 대한 다른 기준이 유용한 분류에 사용될 수 있다. 기준은 스펙트럼 데이터 수집 전에 미리 결정될 수 있거나 수집된 스펙트럼 데이터의 분석을 통해 런타임 동작 중에 결정될 수 있다.
일반적으로, 프로세싱 동안, 스펙트럼 데이터 어레이 B는 예를 들어 프로세스(700)에 의해 식별된 비정상 신호 데이터를 제거하거나 조정하도록 변경될 수 있다. 도 8은 본 개시의 원리에 따라 비정상 신호 데이터를 수정하기 위한 프로세스(800)의 예의 흐름도를 도시한다. 프로세스(800)의 하나 이상의 단계들은 분광계(160) 또는 분광계(510)의 신호 프로세서(170) 또는 프로세서 또는 FPGA와 같은 하나 이상의 프로세서들의 동작을 지시하는 소프트웨어에 의해 표현되는 알고리즘에 대응할 수 있다. 프로세스(800)는 프로세스들(700 및 800)이 어떻게 협력하여 비정상 신호들을 식별하고 수정할 수 있는지의 예로서 프로세스(700)의 단계들과 연관될 수 있다. 예를 들어, 단계(750)에서 비정상 값을 포함하도록 프로세스(700)에 의해 이전에 식별된 스펙트럼 데이터 어레이 B의 각 요소는 단계(820)에서 값 Bi가 AC_MEAN으로 변경될 수 있으며, 여기서 AC_MEAN = 0.5*(Ai+Ci)이다. 일반적으로, 프로세스(800)는 프로세스(700)의 단계들(770 및 780) 사이에서 실행될 수 있다. 도 8에 도시되지 않았지만 도 9 내지 도 13의 예들에서 표현된 일 실시예에서, 비정상 값들과 연관된 각 요소에 중심을 둔 요소들의 연속 세트가 대응하는 AC_MEAN 값으로 변경될 수 있다. 데이터를 후속 시스템들 또는 프로세싱으로 출력하기 전에, 스펙트럼 데이터 및/또는 연관된 인덱스들(예를 들어, A, B, C)이 CCD 디바이스(420)와 같은 디바이스로부터 스펙트럼 데이터의 새로운 수집을 수용하기 위해 도 8에 요약된 프로세스(700)의 단계들에 따라 회전/이동될 수 있다. 프로세스들(600, 700 및 800)에 따른 수집된 스펙트럼 데이터의 프로세싱은 하나의 수집 기간의 신호 지연이 발생한다는 점에 유의해야 한다. 다른 프로세싱 방법론들은 더 큰 또는 더 작은 신호 지연 상태들을 일으킬 수 있다.
프로세스(700)는 비정상 신호들을 식별하는 예를 제공하고, 프로세스(800)는 비정상 신호들을 수정하는 예를 제공한다. 일 실시예에서, 단계(750)에서와 같이 AC_MEAN = 0.5*(Ai+Ci)와 비교하여 강도 임계값을 초과하는 비정상 신호들의 요소들만이 수정될 수 있다. 강도 임계값 이상으로 식별된 요소들에 근접한 추가 요소들이 또한 강도 임계값을 초과하지 않을 수 있는 비정상 신호 부분들의 적절한 수정을 보장하기 위해 수정될 수도 있다. 도 9 내지 도 12에 제시된 예들을 검토하면, 요소 값들과 관계없이 더 낮고 더 높은 요소 인덱스들을 가진 추가 요소들이 수정될 수 있음을 보여준다. 이렇게 수정된 근접 요소들의 수는 비정상 신호 분류 메트릭들 및/또는 비정상 신호 정정 파라미터들에 따를 수 있다. 수정할 근접 요소들의 수는 고정되거나 또는 가변 범위를 가질 수 있다. 예를 들어, 낮고 높은 요소 인덱스들의 1개 내지 5개 요소들이 수정될 수 있다. 도 10은 요소(1554)에서의 신호 카운트가 강도 임계 파라미터를 초과하고 수정되는 예를 제공한다. 또한, 요소(1554)의 각 측면에 있는 두 요소들(1552, 1553 및 1555, 1556)의 신호 카운트들이 수정된다. 이러한 특정 예에서, 요소(1552)에서의 수신된 신호 카운트 및 수정된 신호 카운트는 본질적으로 동일하다. 다시 말해서, 비정상 신호 이벤트가 이러한 요소의 신호 카운트 값에 상당한 변화를 일으키지 않았기 때문에 요소(1552)에서의 신호 카운트는 효과적으로 동일하게 유지된다. 다양한 강도 임계값들이 도 9 내지 도 12에 표시된 예들에서 사용되었다. 예를 들어, 도 12는 대략 200 카운트에서 2000 카운트 사이에 있는 강도 임계값의 예를 제공한다.
따라서, 도 9 내지 도 13은 비정상 신호 이벤트들의 발생으로 인한 비정상 신호들을 식별하고 수정하기 위해 처리된 스펙트럼 데이터의 예들이다. 스펙트럼 데이터는 본 명세서에서 논의된 바와 같이 프로세스들(600, 700 및 800)의 하나 이상의 단계들에 따라 처리될 수 있다. 도 9 내지 도 12의 각각에서, 스펙트럼 데이터는 예를 들어 도 4에 도시된 바와 같은 CCD 디바이스를 통해 수집된 3개의 스펙트럼 데이터 어레이들(A, B 및 C)로 표시된다. 또한, 도 9 내지 도 12는 기존의 비정상 신호들을 갖는 원래의 스펙트럼 데이터와 "정정된" 신호 추적에 의해 표시되는 정정된 스펙트럼 데이터를 포함하는 스펙트럼 데이터 어레이 B의 세부 이미지를 포함한다. 각각의 도 9 내지 도 12에서, 플롯팅된 비정상 신호들은 프로세스(700)의 단계(750)에 따른 프로세싱에 따라 강도 임계값 이상으로 검출된 비정상 신호에 대응하는 요소 값의 위치에 하나 이상의 점들을 포함한다. 스펙트럼 데이터 어레이 B의 상세한 이미지들에서 분명히 알 수 있듯이, 점들은 신호들의 개별 샘플 지점들에 대응하는 꼭짓점에 위치된다.
도 9에서, 스펙트럼 데이터 어레이 B의 4개의 요소들(4개의 점들로 표시됨)에 걸쳐 있는 비정상 신호(910)가 정정을 위해 식별되었다. 비정상 신호(910)는 "실제" 스펙트럼 피처(920)와 스펙트럼적으로 일치하며, 이는 몇 개의 데이터 간격들보다 큰 시간적 지속 시간을 갖는 일반적으로 예상되고 지속적인 피처(원자 방출 라인, 분자 방출 라인, 광대역 방출 등)로 정의될 수 있다. 비정상 신호(910)는 데이터 어레이 B 내에서만 짧은 시간적 지속 시간으로 발생하는 것으로 관찰되는 반면, 기본적인 피처(920)는 데이터 어레이들 A, B 및 C 내에서 더 긴 시간적 지속 시간으로 발생하는 것으로 관찰된다. 이 예에서 비정상 신호(910)의 식별 및 정정은 소위 "픽셀 공간"에서 수행되며, 스펙트럼 데이터 어레이 B는 CCD 디바이스의 물리적 픽셀 요소들과 연관된다. 이 경우, 스펙트럼 데이터는 2048개의 픽셀 요소들을 갖는 디바이스에서 가져온 것이며, 비정상 신호(910)는 CCD 디바이스의 요소들(933 내지 936)에서 식별된다. 비정상 신호(910)의 식별 및 정정은 또한 소위 "파장 공간" 내에서 수행될 수 있으며, 이는 "픽셀 공간" 스펙트럼 데이터를 예를 들어 0.25 또는 0.5 nm와 같은 규칙적인 간격들로 파장 도메인으로 재 매핑하는 것이다. "픽셀 공간"에서 비정상 신호 데이터의 식별 및 정정은 스펙트럼 신호 데이터 보간으로 인한 복잡성을 제한할 수 있으며, 도 5의 분광계(500) 내의 임베디드 프로세서들 내에서 더 낮은 운영 비용으로 수행될 수 있다.
도 10에서, 스펙트럼 데이터 어레이 B의 한 요소에 걸쳐 있는 비정상 신호(1010)가 식별되고 정정되었다. 비정상 신호(1010)는 위에서 설명된 방법들에 따른 시간 도메인 프로세싱의 사용으로 인해 1020과 같은 유사하게 좁은 "실제" 스펙트럼 피처들과 쉽게 구별된다. 기존의 프로세싱 방법들(z-스코어링, 이동 중앙값 필터 등)은 종종 시간 도메인이 아닌 파장 도메인(한 번에 하나의 스펙트럼 데이터 어레이)에 걸쳐 동작하며, 따라서 유사한 스펙트럼 모양의 "실제" 피처들로부터 비정상 신호(1010)를 구별하는 데 있어 상당한 어려움이 있다는 점에 유의해야 한다. 명명된 "원래의" 데이터와 "정정된" 데이터를 비교하면 확립된 기준에 따라 식별된 단일 요소(요소 값의 위치에서 점으로 표시) 외에 적어도 3개의 추가 근접 요소들(점으로 표시되지 않음)이 또한 정정되는 것을 보여준다. 정정될 수 있는 프로세스(700)에 의해 식별된 것 이외의 요소들의 수는 추가의 조정 가능한 근접 또는 인접 파라미터를 통해 제어될 수 있다(예를 들어, 강도 임계값 위의 비정상 신호를 포함하는 것으로 식별된 요소들의 각 측면에 대한 2개의 추가 요소들을 정정). 강도 임계값 및 폭 카운트 제한과 마찬가지로 인접 파라미터는 식별 및 프로세싱 기능들을 위해 사용자에 의해 입력될 수 있는 파라미터들이다. 3개의 파라미터들의 각각은 식별 및/또는 프로세싱 전에 미리 결정될 수 있으며 및/또는 비정상 신호들의 식별 및/또는 프로세싱 동안 동적으로 설정/변경될 수 있다.
도 11에서, 스펙트럼 데이터 어레이 B의 3개의 요소들에 걸쳐 있는 비정상 신호(1110)는 정정된 데이터로 표현되는 바와 같이 식별되어 정정되었다. 비정상 신호(1110)는 위에서 설명된 방법들에 따른 시간 도메인 프로세싱의 사용으로 인해 1120과 같은 유사하게 좁은 "실제" 스펙트럼 피처들과 쉽게 구별된다. 비정상 신호(1110)의 비대칭은 식별 및 정정에 부정적인 영향을 미치지 않는다.
도 12에서, 스펙트럼 데이터 어레이 B의 5개의 요소들에 걸쳐 있는 큰 비정상 신호(1210)가 식별되고 정정되었다. 비정상 신호(1210)는 위에서 설명된 방법들에 따른 시간 도메인 및 임계값 프로세싱의 사용으로 인해 유사하게 좁은 "실제" 스펙트럼 피처들 및 스펙트럼 신호 잡음과 쉽게 구별된다. 비정상 신호 데이터의 진폭은 식별 및 정정에 부정적인 영향을 미치지 않으며 노이즈 플로어 이상에서 덜 어려운 분류로 이끈다.
도 13에서, 일반적으로 스펙트럼 데이터 어레이 B인 스펙트럼 데이터 어레이의 대략 10개의 요소들에 걸쳐 있는 복잡한 비정상 신호(1310)가 식별되고 정정되었다. 비정상 신호(1310)는 관심 스펙트럼의 부분을 둘러싸는 점선 타원으로 표시된다. 도시된 스펙트럼 데이터는 크세논 플래시램프(Xenon flashlamp)로부터의 것이며, 비정상 신호(1310)는 플래시램프 내의 전극 스퍼터 이벤트 및/또는 아크/방전 불안정성으로 구동되는 비정상 신호 이벤트와 연관될 수 있다. 플롯(1300)은 복잡한 비정상 신호(1310)를 갖는 스펙트럼 데이터 어레이를 예시하고, 플롯(1301)은 복잡한 비정상 신호(1310)가 수정된 스펙트럼 데이터 어레이를 예시한다. 각 플롯(1300 및 1301)에 대해, x축은 파장이고 y축은 강도 또는 카운트이다.
도 14는 스펙트럼 데이터에서 비정상 신호들을 식별하고 비정상 신호들을 처리하는 것과 같이 여기에 개시된 프로세스들에 사용될 수 있는 컴퓨팅 디바이스(1400)를 도시한다. 컴퓨팅 디바이스(1400)는 여기에 개시된 분광계(160 또는 510)와 같은 분광계 또는 분광계의 일부일 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1400)는 적어도 하나의 인터페이스(1432), 메모리(1434), 및 프로세서(1436)를 포함할 수 있다. 인터페이스(1432)는 예를 들어 원시 스펙트럼 데이터를 수신하고 예를 들어 처리된 스펙트럼 데이터를 전송하는 데 필요한 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합을 포함한다. 인터페이스(1432)의 일부는 또한 아날로그 또는 디지털 전기 신호들을 통신하기 위해 필요한 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 인터페이스(1432)는 표준 프로토콜 또는 독점 프로토콜과 같은 프로토콜들에 따라 다양한 통신 시스템, 연결, 버스 등을 통해 통신하는 기존의 인터페이스일 수 있다(예를 들어, 인터페이스(1432)는 I2C, USB, RS232, SPI, 또는 MODBUS를 지원할 수 있다). 메모리(1434)는 컴퓨팅 디바이스(1400)와 관련된 다양한 소프트웨어 및 디지털 데이터 양상들을 저장하도록 구성된다. 또한, 메모리(1434)는, 예를 들어 스펙트럼 데이터에서 비정상 신호들을 식별하고 식별된 비정상 신호들을 처리하도록 개시될 때 프로세서(1436)의 동작을 지시하는 알고리즘 또는 알고리즘들에 대응하는 일련의 동작 명령들을 저장하도록 구성된다. 프로세스들(600, 700 및 800)은 알고리즘들의 대표적인 예들이다. 프로세싱은 비정상 신호 데이터 또는 상이한 액션을 제거하거나 수정하는 것을 포함할 수 있다. 메모리(1434)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체(예를 들어, 플래시 메모리 및/또는 다른 매체)일 수 있다.
프로세서(1436)는 컴퓨팅 디바이스(1400)의 동작을 지시하도록 구성된다. 이와 같이, 프로세서(1436)는 인터페이스(1432) 및 메모리(1434)와 통신하고 스펙트럼 데이터에서 비정상 신호들을 식별 및 처리하기 위해 여기에 설명된 기능들을 수행하는 데 필요한 로직을 포함한다. 전술한 장치들, 시스템들 또는 방법들의 일부는 통상적인 디지털 데이터 프로세서들 또는 컴퓨터들과 같은 다양한 방법으로 구현되거나 수행될 수 있으며, 여기서 컴퓨터들은 방법들의 하나 이상의 단계들을 수행하도록 프로그래밍되거나 소프트웨어 명령 시퀀스의 실행 가능한 프로그램들을 저장한다. 이러한 프로그램 또는 코드의 소프트웨어 명령들은 알고리즘들을 나타낼 수 있고, 예를 들어 자기 또는 광 디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 자기 하드 디스크, 플래시 메모리, 및/또는 판독 전용 메모리(ROM)와 같은 비일시적 디지털 데이터 저장 매체 상에 기계 실행 가능한 형태로 인코딩될 수 있으며, 이는 다양한 유형의 디지털 데이터 프로세서들 또는 컴퓨터들이 여기에서 설명된 기능들, 시스템들 또는 장치들, 또는 전술한 방법들의 하나 이상의 단계들 중 하나, 다수 또는 모두를 수행할 수 있도록 한다.
개시된 실시예들의 일부는 여기에 설명된 방법의 단계들을 실행하거나 또는 장치, 디바이스의 일부를 구현하는 다양한 컴퓨터 구현 동작들을 수행하기 위한 프로그램 코드를 갖는 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 컴퓨터 저장 제품들에 관한 것일 수 있다. 여기에서 사용된 비일시적이란 일시적인 전파 신호들을 제외한 모든 컴퓨터 판독 가능한 매체들을 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체들의 예들은: 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체; CD-ROM 디스크와 같은 광학 매체; 플롭티컬 디스크와 같은 광자기 매체; 및 ROM 및 RAM 디바이스들과 같은 프로그램 코드를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 디바이스들을 포함하지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 프로그램 코드의 예들은 컴파일러에 의해 생성된 것과 같은 기계어 코드와 인터프리터를 사용하여 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 상위 레벨 코드를 포함하는 파일들 모두를 포함한다. 구성된 것은 예를 들어 작업 또는 작업들을 수행하는 데 필요한 로직, 알고리즘, 프로세싱 명령 및/또는 피처들을 사용하여 설계, 구성 또는 프로그래밍된 것을 의미한다.
위에서 설명된 변경(변화) 및 다른 것들은 본 명세서의 범위를 벗어나지 않고 본 명세서에 설명된 광학 측정 시스템들 및 서브시스템들에서 이루어질 수 있다. 예를 들어, 특정 예들이 반도체 웨이퍼 프로세싱 장비와 관련하여 설명되었지만, 여기에 설명된 광학 측정 시스템들은 롤-투-롤(roll-to-roll) 박막 프로세싱, 태양 전지 제조와 같은 다른 유형들의 프로세싱 장비 또는 고정밀 광학 측정이 필요할 수 있는 모든 애플리케이션들에 적용될 수 있음을 이해할 수 있다. 또한, 여기에서 논의된 특정 실시예들이 이미징 분광기와 같은 통상의 광 분석 디바이스의 사용을 설명하지만, 알려진 상대 감도를 갖는 다중 광 분석 디바이스들이 이용될 수 있음을 이해해야 한다. 또한, 본 발명의 양상들을 설명할 때 "웨이퍼"라는 용어가 여기에서 사용되었지만, 석영 플레이트, 위상 시프트 마스크, LED 기판 및 고체, 기체 및 액체 워크피스를 포함하여 다른 비반도체 프로세싱 관련 기판 및 워크피스와 같은 다른 유형의 워크피스들이 사용될 수 있다는 것을 이해해야 한다.
여기에 기재된 예시적인 실시예들은 본 발명의 원리 및 실제 적용을 가장 잘 설명하고, 숙고하는 특정 사용에 적합한 다양한 변형들을 갖는 다양한 실시예들에 대한 본 발명을 당업자가 이해할 수 있도록 하기 위하여 선택되고 설명되었다. 여기에 기재된 특정 실시예들은 본 발명의 범위 및 의도를 벗어나지 않고서 다양한 변형들 및 환경들에서 실시될 수 있기 때문에 본 발명의 범위를 제한하려는 의도가 결코 아니다. 따라서, 본 발명은 설명된 실시예들에 제한되도록 의도되지 않았으며, 여기에서 설명된 원리들 및 특징들과 일치하는 가장 넓은 범위에 따라야 한다.
도면들의 흐름도 및 블록도는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품의 가능한 구현들의 아키텍처, 기능, 및 동작을 예시한다. 이와 관련하여, 흐름도 또는 블록도의 각 블록은 모듈, 세그먼트, 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 이는 지정된 논리 기능(들)을 구현하기 위한 하나 이상의 실행가능한 명령들을 포함한다. 또한, 일부 대안적인 구현들에서, 블록에 언급된 기능들은 도면들에 언급된 순서와 다르게 일어날 수 있다는 점에 유의해야 한다. 예를 들어, 연속적으로 도시된 2개의 블록들은 실제로는, 실질적으로 동시에 실행될 수 있거나 관련된 기능에 따라 블록들이 때때로 역순으로 실행될 수 있다. 흐름도 및/또는 블록도의 각각의 블록과 흐름도 및/또는 블록도의 블록들의 조합은 지정된 기능들 또는 행위들을 수행하는 특수 목적 하드웨어 기반 시스템 또는 특수 목적 하드웨어와 컴퓨터 명령들의 조합에 의해 구현될 수 있다.
여기에서 사용된 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명의 내용을 한정하려 의도된 것이 아니다. 여기에서 사용된 단수 형태("a", "an" 및 "the")는 문맥상 그렇지 않다는 것을 명백히 지시하지 않는 한 복수 형태를 포함하도록 의도된다. 여기에서 사용되는 "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는 명시된 특징, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 구성요소의 존재를 열거하지만, 하나 이상의 다른 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 요소들, 구성요소들 및/또는 그들의 그룹들의 존재나 추가를 배제하지 않는다는 것을 이해해야할 것이다.
당업자가 이해할 수 있는 바와 같이, 본 발명은 방법, 시스템, 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수 있다. 따라서, 본 발명은 전체 하드웨어 실시예, 전체 소프트웨어 실시예(펌웨어, 상주 소프트웨어, 마이크로코드 등을 포함) 또는 여기에서 “회로" 또는 "모듈”이라고 일반적으로 지칭되는 소프트웨어와 하드웨어 측면들 모두를 결합한 실시예들의 형태를 취할 수 있다. 또한, 본 발명은 매체에 구현된 컴퓨터 사용 가능한 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 사용 가능한 저장 매체 상의 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 취할 수 있다.
여기에 개시된 장치들, 시스템들 및 방법들을 포함하는 본 개시의 다양한 양상들이 청구될 수 있다. 여기에 개시된 양상들은 다음과 같다:
A. 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법은: (1) 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들을 수신하는 단계, 및 (2) 스펙트럼 데이터 샘플들의 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들에 기초하여 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들 중 중간 샘플의 하나 이상의 비정상 신호들을 식별하는 단계를 포함한다.
B. 스펙트럼 데이터를 처리하는 장치는: (1) 하나 이상의 비정상 신호들을 식별하기 위한 알고리즘에 대응하는 동작 명령들을 갖는 메모리, 및 (2) 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들을 수신하는 것 및 스펙트럼 데이터 샘플들의 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들에 기초하여 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들 중 중간 샘플의 하나 이상의 비정상 신호들을 식별하는 것을 포함하는, 동작 명령들에 따른 하나 이상의 동작들을 수행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서들을 포함한다.
C. 비정상 신호들을 식별하기 위한 시스템은: (1) 프로세싱 툴, 및 (2) 프로세싱 툴 내에서 수행되는 반도체 프로세스로부터 광학 데이터를 수신하고 광학 데이터를 스펙트럼 데이터로 변환하는 장치를 포함하며, 상기 장치는: (2A) 하나 이상의 비정상 신호들을 식별하기 위한 알고리즘에 대응하는 동작 명령들을 갖는 메모리, 및 (2B) 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들을 수신하는 것 및 스펙트럼 데이터 샘플들의 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들에 기초하여 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들 중 중간 샘플의 하나 이상의 비정상 신호들을 식별하는 것을 포함하는, 동작 명령들에 따른 하나 이상의 동작들을 수행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서들을 포함한다.
D. 일련의 동작 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 상기 동작 명령들은 시작될 때 하나 이상의 프로세서들에게 다음의 동작들을 포함하는 동작들을 수행함으로써 스펙트럼 데이터를 처리하도록 지시하며, 상기 다음의 동작들은: (1) 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들을 수신하는 동작, 및 (2) 스펙트럼 데이터 샘플들의 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들에 기초하여 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들 중 중간 샘플의 하나 이상의 비정상 신호들을 식별하는 동작을 포함한다.
양상들 A, B, C 및 D 각각은 다음의 추가 요소들 중 하나 이상을 조합하여 가질 수 있다: 요소 1: 3개의 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들이 있고, 중간 샘플은 3개의 샘플들 중 가운데 샘플이다. 요소 2: 스펙트럼 데이터 샘플들 중 적어도 하나의 선행하는 샘플과 적어도 하나의 후속하는 샘플은 중간 샘플의 하나 이상의 비정상 신호들을 브래킷(bracket)한다. 요소 3: 상기 식별하는 것은 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들의 요소들에서 스펙트럼 데이터의 폭 카운트를 카운트들의 수에 대응하는 폭 카운트 한계에 비교하는 것을 포함한다. 요소 4: 상기 식별하는 것은 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플의 중간 샘플의 요소들과 스펙트럼 데이터 샘플들 중 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들의 대응하는 요소들의 평균 사이의 차이를 강도 임계값에 비교하는 것을 더 포함한다. 요소 5: 강도 임계값은 미리 결정된다. 요소 6: 강도 임계값은 동적으로 설정된다. 요소 7: 상기 차이가 강도 임계값보다 클 때 폭 카운트를 증가시키는 단계를 더 포함한다. 요소 8: 하나 이상의 식별된 비정상 신호들을 처리하는 프로세싱 단계를 더 포함한다. 요소 9: 상기 프로세싱은 비정상 신호들을 포함하도록 식별된 요소들의 하나 이상의 카운트 값들 중 적어도 하나를 수정하는 것을 포함한다. 요소 10: 상기 프로세싱은 인접 파라미터에 기초하여, 비정상 신호를 포함하도록 식별된 요소들에 근접한 추가 요소들의 적어도 하나 이상의 카운트 값들을 수정하는 것을 포함한다. 요소 11: 상기 프로세싱은 프로세싱은 비정상 신호들을 포함하도록 식별된 요소들의 하나 이상의 카운트 값들 중 적어도 하나를 수정하지 않는 것을 포함한다. 요소 12: 상기 수정하는 것은 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플의 중간 샘플의 요소들과 스펙트럼 데이터 샘플들 중 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들의 대응하는 요소들의 평균 사이의 차이를 강도 임계값에 비교하는 것에 기초하여 수행된다. 요소 13: 상기 방법에 대한 적어도 일부 로직은 임베디드 프로세서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA: field-programmable gate array), 또는 이 둘의 조합에 코드로 저장된다. 요소 14: 상기 장치는 분광계이다. 요소 15: 하나 이상의 프로세서들 중 적어도 하나는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)를 포함한다.
Claims (26)
- 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법에 있어서:
시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들을 수신하는 단계; 및
스펙트럼 데이터 샘플들의 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들에 기초하여 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들 중 중간 샘플의 하나 이상의 비정상 신호들을 식별하는 단계를 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법. - 제1항에 있어서, 3개의 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들이 있고, 상기 중간 샘플은 3개의 샘플들 중 가운데 샘플인, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 제1항에 있어서, 스펙트럼 데이터 샘플들 중 적어도 하나의 선행하는 샘플과 적어도 하나의 후속하는 샘플은 중간 샘플의 하나 이상의 비정상 신호들을 브래킷(bracket)하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 식별하는 단계는 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들의 요소들에서 스펙트럼 데이터의 폭 카운트를 카운트들의 수에 대응하는 폭 카운트 한계에 비교하는 단계를 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 식별하는 단계는 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플의 중간 샘플의 요소들과 스펙트럼 데이터 샘플들 중 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들의 대응하는 요소들의 평균 사이의 차이를 강도 임계값에 비교하는 단계를 더 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 강도 임계값은 미리 결정되는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 강도 임계값은 동적으로 설정되는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 차이가 강도 임계값보다 클 때 폭 카운트를 증가시키는 단계를 더 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 제1항에 있어서, 하나 이상의 식별된 비정상 신호들을 처리하는 단계를 더 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 제9항에 있어서, 상기 처리하는 단계는 비정상 신호들을 포함하도록 식별된 요소들의 하나 이상의 카운트 값들 중 적어도 하나를 수정하는 단계를 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 제10항에 있어서, 상기 처리하는 단계는 인접 파라미터에 기초하여, 비정상 신호들을 포함하도록 식별된 요소들에 근접한 추가 요소들의 적어도 하나 이상의 카운트 값들을 수정하는 단계를 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 제9항에 있어서, 상기 처리하는 단계는 비정상 신호들을 포함하도록 식별된 요소들의 하나 이상의 카운트 값들 중 적어도 하나를 수정하지 않는 단계를 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 제10항에 있어서, 상기 수정하는 단계는 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플의 중간 샘플의 요소들과 스펙트럼 데이터 샘플들 중 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들의 대응하는 요소들의 평균 사이의 차이를 강도 임계값에 비교하는 것에 기초하여 수행되는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 방법에 대한 적어도 일부 로직은 임베디드 프로세서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 또는 이 둘의 조합에 코드로 저장되는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 방법.
- 스펙트럼 데이터를 처리하는 장치에 있어서:
하나 이상의 비정상 신호들을 식별하기 위한 알고리즘에 대응하는 동작 명령들을 갖는 메모리; 및
하나 이상의 프로세서들로서,
시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들을 수신하고; 및
스펙트럼 데이터 샘플들의 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들에 기초하여 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들 중 중간 샘플의 하나 이상의 비정상 신호들을 식별하는 것을 포함하는, 동작 명령들에 따른 하나 이상의 동작들을 수행하도록 구성된, 상기 하나 이상의 프로세서들을 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 장치. - 제15항에 있어서, 상기 장치는 분광계인, 스펙트럼 데이터를 처리하는 장치.
- 제15항에 있어서, 상기 식별하는 것은 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플의 중간 샘플의 요소들과 스펙트럼 데이터 샘플들 중 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들의 대응하는 요소들의 평균 사이의 차이를 카운트들의 수에 대응하는 강도 임계값에 비교하는 것을 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 장치.
- 제17항에 있어서, 상기 식별하는 것은 상기 차이가 강도 임계값보다 클 때 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들의 요소들에서 스펙트럼 데이터의 폭 카운트를 증가시키는 것을 더 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 장치.
- 제18항에 있어서, 상기 식별하는 것은 폭 카운트를 카운트들의 수에 대응하는 폭 카운트 한계에 비교하는 것을 더 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 장치.
- 제19항에 있어서, 상기 동작들은 하나 이상의 식별된 비정상 신호들을 처리하는 것을 더 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 장치.
- 제20항에 있어서, 상기 처리하는 것은 비정상 신호들을 포함하도록 식별된 요소들의 하나 이상의 카운트 값들 중 적어도 하나를 수정하는 것을 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 장치.
- 제21항에 있어서, 상기 처리하는 것은 인접 파라미터에 기초하여, 비정상 신호들을 포함하도록 식별된 요소들에 근접한 추가 요소들의 적어도 하나 이상의 카운트 값들을 수정하는 것을 더 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 장치.
- 제21항에 있어서, 상기 수정하는 것은 상기 차이에 기초하여 수행되는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 장치.
- 제15항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서들 중 적어도 하나는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)를 포함하는, 스펙트럼 데이터를 처리하는 장치.
- 비정상 신호들을 식별하는 시스템에 있어서:
프로세싱 툴: 및
프로세싱 툴 내에서 수행되는 반도체 프로세스로부터 광학 데이터를 수신하고 광학 데이터를 스펙트럼 데이터로 변환하는 장치를 포함하며,
상기 장치는:
하나 이상의 비정상 신호들을 식별하기 위한 알고리즘에 대응하는 동작 명령들을 갖는 메모리; 및
하나 이상의 프로세서들로서,
시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들을 수신하고;
스펙트럼 데이터 샘플들의 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들에 기초하여 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들 중 중간 샘플의 하나 이상의 비정상 신호들을 식별하는 것을 포함하는, 동작 명령들에 따른 하나 이상의 동작들을 수행하도록 구성된, 상기 하나 이상의 프로세서들을 포함하는, 비정상 신호들을 식별하는 시스템. - 일련의 동작 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램를 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서, 상기 동작 명령들은 시작될 때 하나 이상의 프로세서들에게,
시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들을 수신하는 동작; 및
스펙트럼 데이터 샘플들의 적어도 하나의 선행하는 및 적어도 하나의 후속하는 샘플들에 기초하여 시간적으로 분리된 스펙트럼 데이터 샘플들 중 중간 샘플의 하나 이상의 비정상 신호들을 식별하는 동작을 포함하는, 동작들을 수행함으로써 스펙트럼 데이터를 처리하도록 지시하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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