KR20060007388A

KR20060007388A - 제조장비에서 결함 검출방법

Info

Publication number: KR20060007388A
Application number: KR1020057019876A
Authority: KR
Inventors: 미하엘 홉킨스; 죤 스칸랜; 케빈 오리어리; 마커스 카베리
Original assignee: 싸이언티픽 시스템즈 리써치 리미티드
Priority date: 2003-06-11
Filing date: 2004-05-03
Publication date: 2006-01-24
Also published as: TW200506560A; WO2004112118A1; JP2006527488A; US7062411B2; US20040254762A1; TWI348080B; JP5102488B2; EP1636832A1; KR101224705B1; IE20030730A1

Abstract

반도체 제조 장비 상에서 결함 확인의 방법은 기구 센서 출력을 모니터하는 단계와, 복수의 센서 출력에 근거하여 기구 상태의 핑거프린트를 확립하는 단계와, 결함 조건을 나타내는 센서 데이터를 획득하는 단계와, 결함 핑거프린트의 라이브러리를 작성하는 단계와, 결함 조건을 확인하기 위해 결함 핑거프린트와 현재 기구 핑거프린트를 비교하는 단계와 공정 출력에서 결함 조건과 같은 효과를 확립하는 단계를 포함하여 구성된다. 결함 라이브러리는 체계적인 방법으로 결함을 포함하거나 그 결함이 발생한 후 알려진 결함의 핑거프린트를 추가함으로써 구성된다.

Description

제조장비에서 결함 검출방법{A method of fault detection in manufacturing equipment}

본 발명은 제조장비에서 결함 검출방법에 관한 것으로, 특히, 플라즈마 챔버를 이용하는 반도체 제조장비에 관한 것이지만, 이에 한정되지는 않는다.

반도체 집적회로의 제조는 많은 복합 단계를 요구하는 세분화된 공정이다. 전형적인 반도체 제조 기계장치(또는 fab)는 실리콘 기판 또는 웨이퍼 상에 마이크로프로세서 또는 메모리 칩과 같은 복잡한 장치를 제조하기 위해 수백의 고도로 복잡한 기구를 필요로 한다. 단일 웨이퍼는 종종 제조 공정을 완성하기 위하여 200개의 단계가 요구된다. 이러한 단계는 각 장치를 정의하기 위해 실리콘 웨이퍼의 리소그래픽 패터닝과, 중요한 전자 장치를 제작하기 위해 금속 또는 유전체로 구조 및 갭을 채우는 것을 만들기 위한 에칭 라인을 포함한다. 공정을 시작하여 끝까지 완성하는데 몇 주 걸릴 수 있다.

이러한 제조 장치에서 결함은 발생할 수 있다. 단일 웨이퍼에서 결함은 그 웨이퍼상의 모든 장치가 손상될 수 있고, 그 웨이퍼상의 이어지는 단계는 쓸모없게 되고 웨이퍼는 폐기된다. 따라서, 적시에 효과적인 결함 검출이 필요하다. 반도체 제조 장비의 예가 도 1에 묘사되고, 플라즈마 공정 챔버(1), 처리되는 기판 (2), 입력 공정 또는 포인트 설정(3), 장비 상태 및 공정 상태 센서 출력(4) 및 데이터 수집 인터페이스(5)를 나타낸다.

제조 기구는 복잡하고 다른 많은 결함이 발생하고, 이때 기구 공정으로의 임팩트 기구 생산성 및 산출 같은 몇몇의 특성이 동작 된다(플라즈마 챔버의 경우에서, 어느 주어진 시간에서 동작 되는 공정은 "처리 방법(recipe)"으로써 종래에 알려져 있다). 결함이 발생할 수 있는 타입의 예로써, 장치의 제조에서 반도체나 절연체 원료의 층(layers)을 퇴적하기 위해 사용되는, 열적 화학 증기 침전(CVD) 기구가 고려된다. 공정의 품질은 출력에 의해 결정되고, 필름 균일(uniformity), 스트레스 등과 같은 몇몇의 매트릭스에 의해 측정된다. 열 CVD 기구의 경우에서, 차례로 출력의 품질은, 예를 들면, 가스 흐름 비율, 반응기 압력 및 온도와 같은 공정의 입력에 의존한다. 어떤 공정의 파라미터에서 편차가 있다면, 그 출력의 품질은 부정적으로 나쁜 영향을 줄 수 있다.

결함의 다른 형태는 공정 자체에 일탈(excursions)과 관계된다. 챔버 진공에서 절충물, 리액터 벽 조건 또는 챔버 하드웨어와 전기의 아크 또는 심지어 인입 웨이퍼가 가지는 문제점을 포함하는, 많은 예가 있다. 다시 출력의 품질은 도구 산출에 대한 가능한 임팩트와 함께 영향을 받을 것이다.

이러한 모든 결함에서 공통적인 특징은, 비록 이것이 기구 센서의 민감도에 의존되지만, 기구에서 센서들은 시스템 상태에서 변화를 일반적으로 나타낼 것이다. 플라즈마를 처리하는 챔버들은 기구-상태 센서, 예를 들면 가스 흐름 미터 및 압력 게이지와, 공정-상태 센서, 예를 들면 광 방출 검출기 및 임피던스 모니터 에 일반적으로 설치된다. 그리고, 공정 입력이 변한다면, 또 이 기구 센서들은 변경을 기록할 것이다. 공정 리액터 상태들이 변한다면, 또 이 기구 센서들은 변경을 기록할 것이다.

모든 공정 입력이 기록되지 않고 제어 차트가 제어 결과의 출력을 위해 모니터되지 않더라도, 공정 제어에 대부분의 일반적인 해결방법과 반도체 제조 기구에서 결함 검출은 통계상의 공정 제어(Statistical Process Control, SPC)이다. 도 2는 전형적인 반도체 제조 기구에서 센서 데이터에 근거한 SPC 차트를 나타낸다. 제어 한계는 데이터 평균으로부터 통계상 있을 법하지 않은 편차에 근거한다. 그들은 도 2에서 상측 제어 한계(Upper Control Limit, UCL)와 하측 제어 한계(Lower Control Limit, LCL)로써 보여진다. 전형적으로 이들 한계는 통상의 분배 모델을 사용하는, 데이터 설정의 평균으로부터 3 또는 4 시간 표준 편차(sigma)로 설정된다.

첫 번째 문제는, 제조에서 기구당 십여 개의 센서 및 수백의 기구가 있을 수 있기 때문에, 모든 SPC 차트를 모니터링 하는 크기를 정할 수 없다. 두 번째 문제는, 공정 출력 및/또는 공정 입력에서 뚜렷한 효과가 제어 한계 내에 존재하지 않지만 공정 출력이 공정 상태에서 변하기 때문에 제어의 출력이 드리프트 할 수 있는 것으로, 개개의 센서 출력이 제어 한계 밖으로 벗어날 수 있다. 이것은 처리하는 기구가 기구 그 자체의 상태뿐 아니라 결합 입력에 의존하는 그들의 출력 및 전형적으로 복합체이기 때문이다. 이것은 반도체 제조가 적어도 산출을 예보하기 때문에 테스트 웨이퍼들에서 규칙적인 공정 품질 샘플링을 일반적으로 사용하 는 이유이다. 예를 들면, 테스트 웨이퍼들은 CVD 공정의 경우에서 필름 스트레스 또는 에칭(etch) 공정의 경우에서 임계 치수와 같은 프로세서 품질을 체크하기 위해 빈번히 동작된다. 이것은 공장의 산출 및 생산성에 부정적으로 나쁜 영향을 주는 공정 품질을 테스트하기 위해 테스트 웨이퍼들을 동작하고 실제 생산을 멈추기 때문에, 제어 처리를 위해 매우 비싼 비용의 해결 방법이 알려져 있다. 세 번째 문제는 기구 센서에서 SPC 한계 설정의 어려움에 관한 것이다. SPC 해결 방법은 통계상이고 보통의 분배된 데이터를 나타낸다. 이것은 일반적인 케이스는 아니다. 예방의 유지(preventive maintenance, PM) 활성과 같은 보통의 기구 조정뿐만 아니라 기구 및 센서 드리프트는 보통의 분배되지 않은 데이터 설정으로 끝난다.

도 3은 웨이퍼(1018)에서 압력 결함이 검출된 시간 동안, 약 웨이퍼(1100)의 주기 이상으로 기구를 처리하는 산화물 에칭 플라즈마에서 센서로부터 출력 파라미터(1 및 2)에 대한 2개의 데이터 흐름을 나타낸다. 결함은 불완전한 압력 제어기에 의해 야기된다. 플라즈마 챔버의 2개의 예방의 유지(PM) 습식-세척은 예측하는 결함 간격으로 실행된다. 이 PM 결과 및 효과가 순환하는 챔버는 가공하지 않은 데이터에서 명확해진다. 데이터는, 자동-상호관게 및 단절을 가지는 높은 비정상으로 또한 보일 것이다. 따라서, SPC 접근은 이 데이터를 효과적으로 처리할 수 없고 중요한 이벤트는 데이터에서 잃어버릴 수 있다. 게다가, 도 3의 예에 있어서, 웨이퍼(1018)에서 발생 된 결함은 SPC 접근을 사용하는 데이터를 식별하기 위해서는 불가능하다.

다변량(multivariate) 통계상의 기술은 상기 언급된 2개의 문제점(미국특허 제 5479340호)을 상쇄하기 위한 시도에서 사용되어 졌다. 다변량 기술은 제어 파라미터의 개개의 변화뿐만 아니라, 그들의 공분산(covariance)도 고려한다. 다변량 통계량에서 SPC 기술의 약간 부족한 어드레스는 더 기준화할 수 있는 해결에서 생기는 제어 차트의 수를 감소시키는 식으로 데이터를 축소하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 개개의 센서 변화와 센서에서 센서 공분산을 얻는 호텔링 T²과 같은 단일 통계치로 센서 데이터 스트림의 집합을 대신할 수 있다. 이들 기술을 사용하여 제어 차트의 수는 크게 감소되고 단일의 통계치는 전체 시스템의 상태를 더욱 잘 나타낸다.

그러나 다변량 접근이 통계적으로 근거되므로, 세 번째 문제는 어드레싱되지 않는다. 이것은 도 4에 나타나 있고, 도 3에 나타낸 흐름을 포함하는 센서 데이터에 근거한 호텔링 T² 통계를 나타낸다(뿐만 아니라 더 많은 센서출력 파라미터들에 대한 스트림). 언급된 바와 같이 이 데이터 집합에서 오직 하나의 결함이 있고, 웨이퍼(1018)에서 발생한다. 드리프트와 PM 불연속성을 포함하는 다른 모든 데이터는 정상이다. 그러나 이 단일 다변량 통계는 통계적으로 정상인 동작에서 벗어나 있으므로 99%보다 높은 신뢰도를 가지는 한 쌍의 통계적인 탈선을 알리지만, 실제 결함 상태는 놓치게 된다. 다변량 통계적 접근은 부가적인 결점이 있다. 다시 통계적으로 근거되므로, 탈선의 규모가 해석되기 어렵다. 통계에서 큰 탈선은 반드시 매우 중요한 공정 품질에 해당하는 것은 아니고, 반면에 작은 탈선이 때로 주요한 공정 탈선을 가리킨다.

다양한-기구 반도체 제조장소에서 통계적 접근을 사용할 때 추가적인 결과가 발생한다. 실제로, 플라즈마 처리실은 완벽하게 매치되지 않는다. 하나의 챔버의 센서 응답은 같은 타입의(같은 노미널 설계로 작성) 다른 챔버의 센서 응답과, 심지어 같은 제조법을 실행할 때에도, 동일하지 않고, 본질적으로 다를 수 있다. 따라서, 통계적 결함 검출 모델은 하나의 챔버에서 다른 챔버로 전송될 수 없고, 센서 응답의 작은 차이로 결함 경보를 기동하게 된다. 통계적 모델은 챔버에서 챔버로 전파될 필요가 있다. 이는 접근에 있어 추가적인 제한이다.

상기한 바와 같이, 제조 장비의 통계적인 모니터링뿐만 아니라, 반도체 산업의 공정 제어는 일반적인 공정 품질 샘플링을 사용한다. 게다가, 산출이 공정 품질에 의해 직접적으로 결정되므로, 궁극적으로 이는 가장 힘든 기술이다. 그러나 모든 공정 단계에서 모든 웨이퍼의 공정 품질을 측정하는 것은, 특히 웨이퍼로부터 측정하는 것은, 감소된 공장 처리량과 측정장비의 비용의 관점에서 금지시된다. 미국특허 제 5926690호에는 CD(critical dimension ; 정밀 치수) 측정하고 측정에 근거하여 에칭 시간을 변화시킴으로써 공정을 제어하는 것에 근거한 에칭 도구 제어공정을 위한 방법이 기술되어 있다. 단일 공정 품질 출력, CD는 단일 공정 입력, 포토레지스트 에칭 시간을 선택적으로 변경함으로써 제어된다. 필름 측정 기구가 에칭 기구와 통합되면, CD는 측정하게 될 수 있고, 이후 모든 웨이퍼가 움직이며 조정은 플라이상에서 된다. 변화가 모든 웨이퍼 또는 적당한 통계상 샘플에서 확인되면 공정 제어의 이 방법은 CD와 결정의 정확한 측정을 신뢰 한다. 그러나 CD 또는 일반적인 경우, 공정 품질 측정의 정확한 결정에 대한 신뢰는 기술을 조작하는 것에 매우 비용이 많이 들게 한다. 공정 품질 측정 규준(metric)의 정확한 측정을 가지기 위해 필요하지 않은 대안의 접근은 유리할 것이다.

공정 제어를 위한 다른 개념은 미국특허 제 6174450호에 기재된다. 이 경우, 단일 공정 파라미터, 즉 직류 전류 바이어스는 RF 전원을 변환하는 것에 의해 제어된다. 특정한 공정 입력을 고정하는 것에 의한 이 개념은, 특정한 공정 출력이 보다 잘 제어될 것이다. 공정 출력이 몇 개의 입력에 의존하고 모든 것이 제어되지 않는 이 접근에 관한 하나의 문제는, 공정 출력은 추론될 수 없다.

분리되지만 관련된 문제는 기구 매칭이다. 특히, 제조 공장이 공정 라인에 설정되는 것은, 각 라인이 특정한 공정 단계에 맡겨진다. 예를 들면, 제조는 리소그래피 라인, 에칭 라인, 퇴적 라인(deposition line) 등을 포함할 것이다. 웨이퍼는 장치를 형성하는 공정이 진행하는 것으로 각 라인을 통해 처리된다. 각 개개의 라인은 적어도 하나의 플라즈마 처리 챔버와 더불어 기구의 유사한 설정으로 이루어질 것이다. 전형적인 제조가 수십의 유사한 챔버 모양을 포함하는 것은, 공정 단계의 설정에 맡겨진다. 공정 단계는 각 개개의 처리법이 할당되고 특정한 장치가 처리하고 있는 것에 따라 많은 챔버는 제조 공장에서 처리된 모드 웨이퍼상에서 처리법을 행하기 위해 채용될 것이다. 이상적으로는, 어느 주어진 공정 챔버상에서 처리 코스는 모든 다른 유사한 챔버로써 장치 품질에 의해 동일한 출력을 산출할 것이다. 예를 들면, 특별한 에칭 처리법을 행하면서, 이상적으로 기동하는 모든 챔버는 웨이퍼 전체에서 같은 균일함 등으로 동일한 비율로 웨이퍼를 에칭한다. 그러나, 논의에 따라, 미스-매치된(mis-matched) 출력 설정에서 나오는 것으로 외견상으로 유사한 챔버 사이의 차이는 나올 수 있다. 이 미스-매치는 공장 생산성과 산출에 결국 영향을 준다.

챔버끼리 미스-매치는 몇몇의 방법으로 곧 처리된다. 첫 번째로, 작은 챔버끼리 차이가 공정 출력에 대한 사소한 효과를 가지도록 넓은 동작 윈도우와 함께 공정을 설계하도록 한다. 두 번째로, 챔버 출력에서 큰 차이는 최종 규정에 따라 분류하는 장치에 의해 허용된다. 예를 들면, 마이크로-프로세서 제조의 경우에서 스피드 비닝이(speed binning) 있다. 세 번째로, 모든 시도는 모든 동일한 챔버를 만들도록 한다. 이것은 상당한 눈금 조정뿐만 아니라 스와핑(swapping)을 점검하는 시행 착오(trial-and-error) 부품을 포함할 수 있고 그것은 일반적으로 곤란한 접근이다.

반도체 제조가 100nm 미만 트랜지스터 게이트 길이와 라인-폭과 함께 장치를 처리하기 위해 시작하는 것에 따라, 공정 윈도우는 챔버끼리 출력 차이의 임팩트를 더욱더 곤란하게 악화시켰다. 기구 설계 분류가 표준 이하의 기구로써 비용은 매우 낮은 시장 가격을 갖는다. 마침내, 많은 시간과 노력이 문제에 쓰일 수 있는 많은 경우 때문에, 시행 착오 부품 스와핑과 눈금 조정에 의해 동일한 것을 점검하는 모든 챔버를 만들기 위한 노력은 복귀 균등화를 감소한다.

챔버 출력을 측정하는 것은 출력 차이를 결정하는 확실한 방법이다. 게다가, 규칙적인 공정 품질 점검은 제조에서 단지 그것을 하기 위한 일반적으로 채용 된다. 이들 품질 점검은 일반적인 이전 상태(ex-situ)이고 시간 지연은 웨이퍼의 설정을 처리하는 것과 출력 차이가 임팩트 산출인지의 사이가 필연적이다. 이전 상태 모니터링은 더욱 비싼 접근이고, 출력 품질의 이전 상태 결정에 앞서 챔버끼리 차이를 결정하는 것이 더욱 유리할 것이다.

상기한 바와 같이, 하나의 챔버에서 센서 응답은 동일한 처리법을 계속 이용하는 동일한 형태의 다른 챔버에서의 응답으로부터 실질적으로 다를지도 모른다. 이 차이는 약간 또는 다음의 모두를 반영할 것이다.

(a) "실제" 이러한 챔버로부터 출력에서 명백히 될 챔버끼리의 차이,

(b) 챔버끼리 차이는 챔버 상태에 근거하고, 오차 허용도 및 챔버의 수명을 작성하고,

(c) 센서의 출력에서 작은 차이는 눈금 한계 차이 때문에 각 기구상에 설정한다.

상기(a)를 결정하기 위해 원래의 센서 데이터를 사용하는 것에 관한 문제는 (b)와 (c)에 의해 혼동되는 것이다.

챔버끼리의 차이를 실시간으로 분리하는 것은 공정 실시자에게 주어진 공정 라인으로부터의 공정 품질 출력의 명확한 정보를 제공한다. 매치가 제대로 되지 않고 분리된 챔버가 있으면, 다음 단계는 라인 설정을 맞추는 상태의 챔버로 돌아간다. 상기 상태와 같이, 접근은 챔버 출력이 매치될 때까지 부품교환과 조정에 관련되는 시행 착오를 반복한다. 원인의 실시간 분류는 챔버 차이를 훨씬 더 이롭게 한다.

미국특허 제 6586265호는 챔버의 불일치 문제를 인식하고 공정 라인의 설정을 통한 최적 공정의 선택에 근거한 공정 흐름의 최적화를 위한 방법을 개시하고 있다. 이러한 접근은 챔버의 불일치를 해결하기 위한 수고를 들이지 않고 제대로 매치되지 않은 챔버가 가능한 적게 사용되도록 한다.

2003년 3월의 유럽 진보된 공정제어 심포지움(European Advanced Process Control Symposium) 회보에서, 도구(tool) 제조동안 챔버 차이를 분리하고 시험하는 방법이 개시되었다. 이 방법은 주어진 도구에서 개별 공정 챔버에 관련된 모든 센서 데이터를 수집하고 센서 데이터 집합의 주요 구성 모델(PCA)을 구축한다. PCA는 비상관 주요 성분, 원래 성분의 각각의 선형 조합의 집합의 상관된 다변수 데이터 집합(센서)으로부터 모든 공정 변수들을 효과적으로 획득한다. 제 1주요 성분은 원래 데이터에서 가능한 한 많은 변화를 야기하고, 제 2 성분은 가능한 많은 나머지 변화를 야기하고 제 1 성분 등과 상관되지 않는다. 이는 일반적으로, 특히 센서 데이터 집합이 공정 기구로서 상관될 때, 변화의 다수는 소수의 제 1 성분에 포획된다. 따라서 PCA 공간의 제도 도구(plotting tool) 센서 데이터는 사용자가 대부분의 센서 변화를 쉽게 관찰하고 챔버 끼리의 차이를 포착하도록 한다. 그러나 PCA 공간 내에서 보이는 바와 같은 변화는 실제(출력에 영향을 주는) 챔버 차이와의 혼동을 남기고 있고, 챔버 차이와 센서 집합 차이가 나타난다. 더욱이, 그 차이로 인한 근원적인 경로의 분류에 대한 규정은 없다.

따라서 본 발명의 목적은 제조 장비의 개선된 결함 검출 방법을 제공하는 것이며, 특히 플라즈마 챔버를 사용하는 반도체 제조 장비에 한정되는 것이 아니라 상기한 공정 제어와 챔버 매칭의 문제를 회피하거나 완화하기 위해 사용될 수 있는 것이다.

따라서, 본 발명은 장치의 현재 상태의 출력을 나타내는 센서를 가지는 제조 장비에서 결함 검출방법에 있어서,

(a) 결함 조건("결함 핑거프린터(fingerprint)")하에서 장치의 상태를 표시하는 센서 데이터를 확인하는 단계와,

(b) 결함 핑거프린터 라이브러리에 데이터를 저장하는 단계와,

(c) 상기 센서를 사용하는 상기 장치의 현재 상태를 결정하는 단계와,

(d) 상기 결함 핑거프린트 라이브러리에서 상기 현재 상태 센서 데이터와 결함 핑거프린트의 비교에 근거하여 결함을 검출하는 단계를 포함하는 결함 검출방법을 제공한다.

도 1은 장비 상태를 나타내는 입력 설정 및 센서 출력으로 전형적인 반도체 제조 기구를 묘사하는 도면이다.

도 2는 하나의 센서 출력에 기초한 통계상의 공정 제어 차트를 나타내는 도면이다.

도 3은 예방의 유지 결과 및 실제 결함을 포함하는 시간의 주기 이상의 처리되지 않은 센서 데이터를 나타내는 도면이다.

도 4는 기구 센서 출력의 선택에 근거한 다변량의 호텔링(Hotelling) T² 공정 제어 차트이다.

도 5는 몇 개의 전형적인 센서 입력의 기능으로써 센서 출력 응답을 나타내는 도면이다.

도 6은 공정 입력과 센서 출력의 상호 관계의 예를 나타내는 도면이다.

도 7은 15개의 센서 파라미터로 구성된 전형적인 결함 핑거프린터를 나타내는 도면이다.

도 8은 공정 출력과 공정 입력의 상호 관계의 예를 나타내는 도면이다.

도 9는 발명의 제 1실시예의 흐름도이다.

도 10은 3개의 다른 공정 챔버로부터 센서 데이터를 나타내는 도면이다.

도 11은 발명의 제 2실시예의 흐름도이다.

도 12는 3개의 테스트 챔버에 적용된 제 2실시예의 방법의 결과를 나타내는 도면이다.

도 13은 도 12에 나타낸 결과를 발생하는 유도 변화를 나타내는 표이다.

본 발명의 제 1 실시예에서, 반도체 제조 장비의 공정 제어 방법은 그 방법에 적용되는 각 기구에 대한 제 1 기구 결정 프로필을 포함한다. 본 실시예에서, 기구 프로필은 복수의 기구 센서 데이터로부터 구성된다. 센서 데이터는 하나의 센서 데이터 또는 센서 집합으로부터의 데이터로부터의 다차원 데이터일 수 있으나 각 경우 모두 데이터는 기구 상태와 공정 상태 변화에 민감해야 한다. 중요한 기준은 센서 데이터는 각각의 복수의 결함 상태를 정의하기 위한 복수의 다른 핑거프린트를 용인하기 충분한 차수를 가져야 한다는 것이다. 여기 사용된 “핑거프린트”는 장비의 특정한 상태를 규정하는 센서 데이터의 집합 - 즉 결함 핑거프린트는 결함 상태에 있는 장비의 상태를 규정하는 센서 데이터의 집합을 의미한다.

도 5는 특정한 에칭 방법을 실행하는 플라즈마 챔버에 대한 전형적인 기구 프로필의 일부를 나타낸다. 부호(15)의 응답 센서 출력(A1 ... A5)은 두 개의 기구 입력 각각의 변화를 나타낸다. 이 경우 센서 출력은 플라즈마의 여진(excitation)을 통해 생성된 5개의 RF 하모닉에 대한 전압, 전류 및 위상에 대한 값이고 기구 입력은 RF 전력과 공정 압력이다. 각 센서 출력값은 공정 입력이 변화함에 따라 변화하는 것이 관찰된다. 예를 들면, 출력값(A8)은 RF 전력이 증가함에 따라 감소하지만 압력이 증가하는 만큼 값은 증가한다. 그러므로 특히 모든 센서 출력이 계산되면, 공정 압력의 변화는 RF 전력에 의한 변화와 달라지고 구별될 수 있다. 많은 기구 입력이 실험 설계에서 변화되면 공정 입력에 대한 센서 응답의 집합을 포함하는 완전한 기구 프로필이 확립될 수 있다. 실제로는, 챔버들 사이의 변화보다 훨씬 적으나, 하나의 챔버에 대해서도 센서값이 같은 방법에 대해 약간씩 변화할 수 있으므로, 도 5에 나타낸 변화는 몇 번의 실행에 걸친 센서값의 평균에 관한 변화이다.

본 발명은 입력값의 명목상 설정에 무관한 공정 입력값을 예측하기 위해 센 서 출력의 신뢰도에 의존한다. 도 6은 일반적인 공정 입력값, 이 경우 RF 전력, 대 도 5의 플라즈마 에칭기 RF 센서의 응답 곡선과 같은 기구 센서 출력으로부터 예측된 입력값의 그래프를 나타낸다. 이 경우에 일반적으로 실제 입력과 센서 출력 데이터에 근거한 입력의 예측된 값 사이에 좋은 관계가 관찰된다. 따라서 기구 센서는 적어도 하나의 기구 입력을 정확히 예측하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 결함 상태에서, 작업자가 RF 전력을 노미널 값으로 설정했다고 해도, 센서 데이터는 RF 전력 전달 제어장치보다 더 확실한 전달된 RF 전력의 측정을 제공할 수 있다.

미국특허 제 6441620호에 기재된 바와 같이, 기구 프로필은 특정 입력에 서명을 적용하기 위해 사용될 수 있다. 그 후, 센서 출력이 변화하고 그 변화가 학습된 응답곡선의 집합으로부터 예측된 변화와 매치되면, 결함 원인은 즉시 구분될 수 있다. 그러나 미국특허 제 6441620호는 예를 들면 공정 후의 생산물을 검사함으로써 일단 검출된 결함을 진단하는 데에만 유용하고, 우연히 발생된 또는 우연히 발생할 것 같은 결함은 검출할 수 없다.

상기 설명된 바와 같이, 본 발명의 발명에서는 결함 핑거프린트가 결함을 만나기 전에 분류되고, 이 과정은 상기 방법이 이러한 결함을 검출하는데 매우 확고하다는 것을 확신한다.

이 기구 프로필이 일단 세워지면, 종래 결함 핑거프린트의 라이브러리는 기구 입력에 변경을 가하여 센서 출력에 변경을 측정함으로써, 새로운 결함이 발생된 결함 핑거프린트를 배움으로써 또는 결함 핑거프린트 데이터를 다른 기구로부터 끌 어들임으로써 둘 중 하나가 시뮬레이션한 결함에 의해 발생된다. 이 마지막 옵션(option)은 제조 공장에서 각각의 기구를 위한 모델을 배우는데 보낸 시간을 회피할 때 높은 이점이 있다. 본 배경에서, 기구 결함은 기구에 의해 산출된 생산품의 품질상의 받아들일 수 없는 반대 효과를 사실적으로 야기하거나, 내버려 둔다면 이러한 효과를 산출하는데 더 나쁜 것 같은 기구의 상태에 대한 편차가 있다.

실시예에서, 결함 핑거프린트는 노미널 공정 입력값을 위한 기구 프로필값으로부터 센서 출력값에서의 차이로서 저장된다. 도 7은 결합의 부재(absence)내 동일한 센서로부터의 데이터와 비교된 바와 같이, 결함 핑거프린트를 나타내는 센서 데이터의 전형적인 변화에 대한 시각적인 표시이다. 예를 들면, 노미널 값보다 위로 드래프팅(drifting)하는 RF 전력과 같은 결함은 A8을 위한 음의 값, A9를 위한 양의 값 등을 구성하는 결함 핑거프린트에 의해 특징될 수 있다. 이들 차이는 각각이 크기(도 7의 화살표 길이) 및 방향(플러스(plus) 또는 마이너스(minus))을 가지기 때문에 벡터로 간주된다.

논의된 바와 같이, 심지어 기구가 같은 형태이고 같은 방법을 계속 사용할지라도, 센서 출력을 위한 절대값이 일반적으로 기구에서 기구까지 변화하기 때문에 기구 프로필은 각각의 기구를 위해 요구된다. 그러나, 선호하는 실시에는 적어도 동일한 노미널 방법을 계속 사용할 때 동일한 형태의 하나의 기구에서 다른 기구까지 센서 출력의 변경률이 실제적으로 같다는 사실에 기초한다. 이것은 결함 핑거프린트가 동일한 형태의 기구에 교차하여 실제적으로 불변하고, 동일한 노미널 방법을 계속 이용한다. 그리고, 결함 핑거프린트는 하나의 기구에서 다른 기구 까지 확실히 포트될 수 있다. 또한, 그것은 도 5의 센서 출력 이를 테면 기울기(slope)내 변경이 단지 주어진 방법을 게속 이용하는 주어진 형태의 하나의 좋은 기구를 위해 결정되어야 한다. 이러한 기울기가 결정되어진다면, 동일한 형태의 다른 기구과, 동일한 방법을 계속 이용하는 기구 프로필은 단지 노미널 공정 입력값을 위한 센서 출력값을 구성할 수 있다.

마침내, 결함 조건은 도 7의 어떤 종래 결함 상태를 위한 지문을 가진 도 5의 기구 프로필에 의해 나타낸 바와 같이 그들 노미널 값으로부터 측정된 센서 출력값의 편차에 관한 현재의 기구 상태의 구성에 의해서 결정된다. 결함 라이브러리에 저장된 결함을 나타내는 각각의 벡터 세트는 현재의 기구 상태를 위한 벡터의 대응하는 세트에 상호 관련되고, 현재의 기구 상태와 라이브러리에 저장된 결함을 나타내는 벡터 세트에 의해 한정된 기구 상태 사이의 중요한 매치가 존재한다면, 결함이 검출된다.

계속적인 이용까지의 개개의 센서 출력에 대한 변동이 비교적 클 수 있다는 것이 도 3에서 볼 수 있다. 그러나, 이 방법에서, 개개의 센서 각각에 대한 변동이 종래 변동 패턴 이를 테면, 결함 핑거프린트와 거의 일치하지 않는다면, 그때 무시된다. 만약, 센서 데이터가 많은 면적을 가진다면, 그때 틀린 매치의 확률은 무시될 수 있다. 그러므로, 이 방법에서의 제어 공정은 현재의 조건과 정상 조건이 아닌 결함 조건을 비교함으로써 진행되고, 이것은 기술이 매우 확고하도록 한다.

또한, 결함을 검출하기 위해, 기구 프로필이 단지 노미널 공정 입력값을 위 한 센서 출력값을 포함해야 한다는 것이 위에서 볼 수 있다. 그러나, 나중에 설명될 바와 같이, 공정 출력상의 결함에 대한 효과를 결정하는 것에 대해 공정 입력과 대비하여 센서 출력의 변화율을 이해하는 것이 필요하다.

실시예에서는 핑거프린트에 결함 라이브러리를 발생하여 부가하는 어떤 새로운 결함의 핑거프린트를 배우는데 적용될 수 있다. 새로운 결함이 나타날 때, 복수의 기구 센서는 상태 변화를 보고할 것이다. 제 1발생에 있어서, 결함 라이브러리의 매칭하는 핑거프린트가 없고, 결함은 분류될 수 없다. 결함이 예를 들면, 계측학에 의해 독립적으로 확인될 때, 새로운 결함의 핑거프린트가 부가될 수 있다. 그 후에, 이 결함이 다시 나타난다면, 즉시로 분류된다. 그러므로, 그 방법은 결함 라이브러리의 확장 및 연속적인 습득을 고려한다.

상기 언급된 바와 같이, 전형적인 결함 조건을 나타내는 이들 변화에 대한 습득을 증가시키는 것이 또한 유도될 수 있다. 예를 들면, 하드웨어 및 공정의 집적은 고의로 타협될 수 있으므로, 이들 핑거프린트는 기록되고 포함될 수 있다. 예에서는 공기 누설, 하드웨어 성분의 부적합 또는 생략 및 웨이퍼의 잘못된 위치 등이 유도될 것임에 틀림없다.

실시예에서, 챔버의 결함 조건을 플래그(flag)할 때, 결함이 공정 출력에 영향을 끼친다면 다음 단계가 결정된다.

도 5의 반응 곡선은 센서 출력 변화의 크기를 공정 입력 변화의 크기에 관련시키는 것을 볼 것이다.

도 8은 공정 입력상의 공정 출력에 대한 의존을 나타내는 플롯(plot)의 설정 을 나타낸다. 이들 의존은 주어진 제조 기구를 위해 전형적으로 잘 알려져 있다. 한 쌍의 수평 대시선은 각각의 행렬이 타겟 설계를 만족하는 산출품을 위해 놓여져야 하는 "원도우(window)"에 대응한다. 이 경우에서, 타겟 설계인 에칭 공정은 101㎚와 103㎚ 사이의 에칭후 CD(임계 면적)에 관한 것이다. 그러므로, 상기 도시된 바와 같은 방법이 결점이 생기는 것을 지시하고, 예를 들면, 결점이 130sccm의 설정 포인트로부터 15sccm의 HBr 흐름내 편차가 있다는 것을 지시한다면, 그 다음에 CD상의 임팩트는 타겟 설계에 의해 견뎌지는 것보다 넓은 CD를 산출할 수 있다. 그러므로, 결점이 플래그되고, 공정이 정지된다. 바로, 조작자가 결점이 있는 곳을 알기 때문에, 조작자는 즉시 결점을 고치도록 진행할 수 있다.

그러므로, 어떤 결함이 발생했는지를 예측하는 것이 가능할 뿐만 아니라, 결함의 크기 이를 테면, 공정 출력의 편차에 의해 생긴 공정 출력의 변화가 결정될 수 있기 때문에, 이 때 이것은 공정 출력 특성상의 임팩트를 평가하는데 이용될 수 있다.

좀더 상세한 제 1실시예를 도시한 도 9를 참조하면, 단계(20)에서, 기구 프로필 데이터는 기구 상태(예를 들면, RF 전력, 가스 흐름)를 센서 출력(예를 들면, 전압, 전류, 위상)에 관련시키는 도 5에 도시된 종류의 복수 반응 곡선으로서 세이브된다. 결함 상태 데이터가 획득되고, 공정 입력에 강요된 변화; 결함 발생으로 라이브러리에 결함 핑거프린트 데이터를 추가하고; 또는 다른 기구로부터 결함 핑거프린트를 나타낸는 것으로 단계(22)의 결함 라이브러리에 추가된다. 이 마 지막 옵션은 결함 라이브러리에 재빠르게 포함시키는 것을 허가한다. 도 7의 각 핑거프린트는 어떤 크기의 공정 변경으로서 태그될 수 있다.

제품을 생산하는데 있어서, 제품 웨이퍼는 복수의 센서 출력을 거쳐 모니터되고, 결함 라이브러리 핑거프린트와 끊임없이 비교된다(단계 24). 양쪽 크기의 편차와 기구에 대해 그들의 예상되는 노미널 값으로부터 센서 출력의 방향은 각 핑거프린트의 대응하는 값과 비교된다. 비록, 많은 가능한 접근이 있지만, 본 실시예에서, 비교는 수학적 상호 관계에 근거한다. 그러나, 유클리드의 거리는 또한 사용될 수 있었다. 따라서, 상호 관계값이 주어진 스레스홀드(threshold)를 넘거나 유클리드 거리가 주어진 스레스홀드보다 아래이면, 결함 상태는 플래그된다(단계 26). 결함의 임팩트는 결함의 크기를 비교함으로써 결정되고(단계 28), 도 8에 나타낸 바와 같은 공정 종속 데이터와 함께 기구 프로필(도 5)로부터 결정된다. 결함이 부정을 가지거나 공정 출력에서 임팩트를 받아들이기 힘들도록 결정되면(단계 30), 그 기구는 정지되고 확인되는 문제는 고쳐진다(단계 32).

상기의 과정이 입력으로써, 아날로그-디지털 전환 이후, 관계가 있는 센서 값을 가지는 컴퓨터 프로그램으로서 당업자에 의해 실행될 수 있다고 빠르게 인정될 것이다.

발견하기 위해 방법이 설계된 공정 입력 파라미터에 변화의 이해는 적절한 외부 입력 설정에서 변화에 대응한 발생과 같은 것은 아니다. 오히려, 그것은 플라즈마 공정에서 몇몇 결함을 통해 무의미하게 변하지 않는 채로 남는 입력 설정에도 불구하고 변화가 발생한다. 예를 들면, 대량의 흐름 비율 센서는 센서에 의해 나타낸 값으로부터 챔버로의 가스 이입의 실제 비율이 변화하도록 결함을 발생시킬 수 있거나, 전달된 RF전원이 RF소스와 연합되는 전원 미터에서 나타낸 것보다 미만이 되도록 매치부는 전원을 흡수할 수 있다.

상기 기술된 방법은 또한 제품 결함을 받드시 초래하지 않지만 제품 결함이 될지도 모르는 공정 출력에 영향을 미치는 공정 상태에 있어서 변화를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 도 8을 참조하면, 공정 입력에서 변경이 알려지면 원하는 출력 명세 내에서 공정에서 출력되는 변경을 예측하는 것은 가능하다. 예를 들면, 여기에서 기술되는 방법은 공정 전원에서 변경과 같은 결함을 결정하기 위해 상용될 수 있다. 변경이 원하는 명세 범위 밖으로 CD를 벗어나지 않게 결정되지만 더 넓은 CDs에서 나타날 수 있다. 비록 최종 제품이 파멸적으로 영향을 받지 않지만, 조작자가 공정 출력에 안 좋은 영향을 가지는 결함을 그것이 발생하기 전에 예측할 수 있도록 경향을 나타낼지도 모른다.

결함의 크기가 알려져 있기 때문에, 방법은 또한 폐루프 공정 제어를 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 웨이퍼(1018)에서의 도 3의 경우, 압력 설정 포인트 결함은 현재의 방법으로 검출될 수 있다. 조작자는 공정을 정지하고 문제점을 고치거나 불완전한 압력 게이지를 무시하면서 예측된 변경에 근거하여 압력을 변경하기 위해 선택할 수 있다

더욱이, 이 예에서는 압력 변경이 공정 출력에서 변경을 예측하기 위해 사용될 수 있기 때문에, 조작자는 공정 출력의 예측에 근거하여 압력을 변경할 수 있다.

상술한 실시예에서, 결함을 검출하는 것은 단지 결함 상태의 저장된 핑거프린트를 인지하는 것에 근거한다. 즉, 결함 검출은 원하지 않은 상태의 라이브러리와 함께 장비를 제조하는 현재의 상태를 비교하는 것에 의해 진행된다. 기구의 현재상태가 인지되는 경우에만 결함 상태로써 그것은 플래그 된다. 따라서, 잘못된 긍정은 본질적으로 없고, 결함 검출 및 결함 인식은 동의어이다. 더욱이, 현재의 상태가 결함에 매치된다고 결정됨으로써, 결함의 크기는 결정되고 특별한 공정을 위한 도구의 결함 허용 한계와 비교된다. 이와 같이, 그것이 공정 출력에서 역효과를 가지지 않는다면, 결함 조건은 무시될 수 있다.

본 실시예는 종래의 기술을 극복하는 다음의 유리함을 가진다.

(a) 통계상 편차는 잘못된 알람이 유발하지 않도록 결함은 패턴 인식 방법에 의해 검출되고,

(b) 핑커프린트 인식의 확고함은 예방의 정비와 같은 공정 환경에서 사용자에 의해 만들어진 보통의 간섭에 의해 손상되지 않고,

(c) 결함의 크기는 쉽게 해석되고, 사용자에게 중요성의 척도로 보고될 수 있고,

(d) CD와 같은 제품 특징을 측정하기 위해, 예를 들면, 공정 품질의 연속적으로 정확한 내부-상태의 측정 필요성이 없다. 이 방법은 공정 품질에 영향을 주는 어느 결함의 결정에 근거한 공정 품질을 예측하고,

(e) 이 핑거프린트의 라이브러리는 기구의 설정을 가로질러 비례 축소가 가능하도록 이동된다.

본 발명의 제 2실시예는, 상기의 기재된 기술이 플라즈마 챔버 매칭에 적용된다. 제 1실시예에서 인식된, 각 기구 프로필은(동일한 형태의 챔버가 동일한 방법으로 계속 이어지는 것조차도, 챔버끼리에서 차이가 리콜될 것이다) 적절한 챔버가 알려진 좋은 상태일 때 생성되는 것을 갖는다. 제 2실시예는 테스트 챔버가 또한 기본 챔버에 좋게 매치된다면, 테스트 하에서 어느 주어진 챔버와 결정하기 위한 동일한 방법을 계속 이어지는 동일한 형태의 알려진 좋은(기본) 챔버를 비교한다.

상기한 바와 같이, 센서 데이터 및 기본 챔버로부터 원래 센서 데이터는 챔버끼리 센서 출력에서 변화가 "실제"(기호)챔버 차이가 양호한 챔버 차이 및 센서끼리 차이에 의해 만들어지는 것으로 클 수 있기 때문에 챔버를 비교하기 위해 사용할 수 없다.

예를 들면,도 10은 3개의 플라즈마 챔버로부터 센서 데이터를 나타낸다. 이 3개의 챔버는 동일한 설계 및 동일한 방법을 계속 행한다는 점으로 각각 만드는 것에서 외적으로 매치된다. 모든 입력 제어는 표준으로 조정된다. 그러나, 이 경우 챔버(2)로부터 출력이 다르다는 것을 알 수 있다. 특히, 챔버(2)로부터 에칭 비율은 챔버(1 및 3)가 이하의 받아들일 수 있는 공정 품질 설계보다 낮다. 센서 데이터(A1 내지 A10)는 단일 센서로부터 다차원의 데이터이지만, 어느 챔버 센서 데이터 설정의 전형적이다. 도 10a는 다른 센서가 각 챔버에서 사용된 각 챔버로부터 센서 데이터를 나타낸다. 이 경우, "실제" 차이가 센서 차이 및 양호한 챔버 차이에 의해 혼돈되기 때문에, 나쁜 챔버 및 좋은 것 사이에 분명한 차 이는 없다. 도 10b는 모든 3개의 챔버에서 동일한 센서를 사용함으로써 동일한 3개의 챔버에서 데이터를 나타낸다. 다시, 나쁜 챔버는 "실제" 차이가 지금 양호한 차이에 의해 혼란하게 되는 것으로, 특히 두드러지지 않는다.

어려움은 또한 이미 기술된 시간에서 센서 데이터 경향 및 PM 이벤트에 있어서의 큰 변경을 어떻게 받는지 나타내는 것을 도 3에서 나타낸다. 이 사이클의 다른 점에서 챔버는 매우 다른 센서 데이터를 출력할 것이다. 그들이 챔버 출력에 영향을 미치지 않고 보통의 챔버 동작이기 때문에, 이것들은 양호한 챔버끼리 차이로써 간주된다. 따라서, 원래의 센서 데이터는 비록 그것이 정보를 내포하지만, 실제 챔버 차이 상에서 정보가 쉽게 복귀될 수 없다.

따라서, 도 11의 제 2실시예에서, 특별한 방법을 계속 행하는, 기본 챔버를 위한 기구 프로필은 상기에 기재된 제 1실시예(단계 40)로써 첫 번째로 결정된다. 다음의,단계(42)에서, 동일한 노미널 방법은 테스트 챔버 상에서 계속 행하여지고, 단계(44)에서 테스트 챔버의 현재 상태에 대한 노미널 값으로부터 센서 출력의 크기 및 방향에 의한 편차는 결함 핑거프린트 라이브러리에서 결함 핑거프린트의 대응하는 값과 비교된다. 그러나, 제 1실시예에서 중대한 차이는 현재 상태의 벡터를 결정하기 위해 사용되는 노미널 센서 값이, 데스트 하에서 챔버의 기구 프로필이 아닌 기본 챔버의 기구 프로필이다. 다시 말해, 각 현재 상태 벡터는 테스트 챔버의 센서의 각각의 현재 값과 기본 챔버의 테스트 프로필에서 센서에 대응하는 노미널 값과의 차이이다. 챔버 사이의 비교에서 온화함과 센서끼리 차이의 효과를 넓게 제거하는 것을 알았다. 이 비교는, 상기 기재한 바와 같이, 수학적 상호 관계 또는 유클리드 거리에 의해 만들어질지도 모른다.

단계(46)의 핑거프린트에 대한 매치가 발견되지 않으면, 테스트 챔버는 기본 챔버와 매치되는 것으로 간주된다. 그러나, 핑거프린트의 매치가 발견되면, 테스트 챔버는 결함으로 간주된다. 결함의 원인은 단계(48)에서 확인되고 테스트 챔버는 결함을 정정하기 위해 고정했다. 다른 결함 핑거프린트가 다른 챔버 및/또는 공정 파라미터에서 편차에 관련이 있기 때문에, 결함의 원인은 매치된 특별한 핑거프린트로부터 확인될 수 있다.

도 12는 3개의 테스트 챔버로부터 처리된 센서 데이터를 나타낸다. 포인트(1 내지 28)는 챔버(1)에서 계속 동작하는 웨이퍼이고, 포인트(29 내지 50)는 챔버(2)에서 동작하는 웨이퍼이고, 포인트(57 내지 84)는 챔버(3)에서 동작하는 웨이퍼이다. 포인트(28)의 각 설정에 관해, 변경은 도 13의 테이블에서 나타낸 바와 같이 3개의 챔버를 가로질러 되어진다. 도 12a에서, 현재 기구 상태와 전원 변경을 위한 알려진 결함 핑거프린트 사이의 상호 관계는 테스트된다. y-축은 이 경우, 전원에서 예측된 변경의 크기이다. 명백한 것은, 전원 변경은 각 챔버에서 적절한 웨이퍼 상에서 올바르게 확인된다. 도 12b에서, 현재 챔버 상태와 공정 온도를 위한 결함 핑거프린트 사이의 상호 관계는 테스트된다. 공정 온도 결함 핑거프린트는 웨이퍼 기판 온도 설정에서 변경을 야기하고 핑거프린트를 기억함으로써 이전에 결함 핑거프린트 라이브러리에 기억되고 추가된다. 각 챔버가 모든 웨이퍼를 가로질러 공정 온도 매치에 대해 다른 크기를 어떻게 보여주는지 주의해야한다. 이것은 챔버는 온도에 잘 매치되지 않는 것을 나타낸다. 이와 같 이, 근본적인 원인 차이는 확인되고 그 후에 복구될 수 있다. 도 12b에서, 온도 변경으로써, 테스트에서 전원에서 변경으로서 플래그 되는 것을 볼 수 있다. 이 기구 타입에 있어서의 플라즈마 전원에서의 변경이 웨이퍼 온도를 변경하기 때문에, 이것은 기대된다.

제 1실시예의 경우에 있어서, 상기 공정은 입력으로써, 아날로그-디지털 전환 이후 관계된 센서 값을 가지는 컴퓨터 프로그램으로써 당업자에 의해 실행될 수 있다.

본 발명은 발명의 범위에서 벗어나지 않는 것에 수정 또는 변경할 수 있고 상기 기재된 실시예에 한정되지 않는다.

챔버 출력을 측정하는 것은 출력 차이를 결정하는 확실한 방법이다. 게다가, 규칙적인 공정 품질 점검은 제조에서 단지 그것을 하기 위한 일반적으로 채용된다. 이들 품질 점검은 일반적인 이전 상태(ex-situ)이고 시간 지연은 웨이퍼의 설정을 처리하는 것과 출력 차이가 임팩트 산출인지의 사이가 필연적이다. 이전 상태 모니터링은 더욱 비싼 접근이고, 출력 품질의 이전 상태 결정에 앞서 챔버끼리 차이를 결정하는 것이 더욱 유리할 것이다.

상기(a) 결정하기 위해 원래의 센서 데이터를 상용하는 것에 관한 문제는 (b)와 (c)에 의해 혼동되는 것이다.

Claims

장치의 현재 상태의 출력을 나타내는 센서를 가지는 제조 장비의 결함 검출방법에 있어서,

(a) 결함 조건("fault fingerprint") 하에서 장치의 상태를 표시하는 센서 데이터를 확립하는 단계와,

(b) 결함 핑거프린트 라이브러리에 상기 데이터를 저장하는 단계와,

(c) 상기 센서를 사용하는 상기 장치의 현재 상태를 결정하는 단계와,

(d) 상기 현재 상태 센서 데이터와 상기 결함 핑거프린트 라이브러리의 결함 핑거프린트와의 비교에 근거하여 결함을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
제 1항에 있어서,

상기 결함 핑거프린트는 같은 노미널(nominal) 설계로 만들어진 다른 제조 장비에 걸쳐 사실상 동일하고 같은 노미널 처리를 실행하는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
제 2항에 있어서,

상기 결함검출 단계(d)에서 비교는 결함 핑거프린트에 대해 노미널 값에서 센서 데이터의 편차를 나타내는 벡터의 설정과 현재 상태에 대한 노미널 값에서 센 서 데이터의 편차를 나타내는 벡터의 상응하는 설정 사이에서 이루어지는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
제 3항에 있어서,

현재 상태에 대한 벡터의 설정을 계산하기 위해 사용된 상기 노미널 값은 상기 제조 장비의 센서로부터 센서 데이터의 노미널 값인 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
제 3항에 있어서,

현재 상태에 대한 벡터의 설정을 계산하기 위해 사용된 상기 노미널 값은 같은 노미널 설계로 만들어진 다른 제조 장비의 센서로부터 센서 데이터의 노미널 값이며, 첫 번째 언급된 장비로서 동일한 노미널 공정을 실행하는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
제 3항에 있어서,

상기 비교는 상기 결함 핑거프린트와 현재 상태 벡터의 설정 사이의 상호관계에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
제 3항에 있어서,

상기 비교는 결함 핑거프린트와 현재 상태 벡터 사이의 유클리드(Euclidean) 간격을 계산하는 것에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
제 1항에 있어서,

특정한 공정 출력에 대한 결함의 영향을 미리 예측하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
제 1항에 있어서,

결함에 대한 보정을 위해 장비 입력을 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
제 1항에 있어서,

상기 핑거프린트는 장비 입력 설정 대 센서 응답 곡선을 포함하는 기구 프로필로부터 도출된 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
제 1항에 있어서,

상기 제조 장비는 플라즈마 챔버를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출방법.
프로그램 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체가, 데이터 처리 장치에 의해 실행될 때, 제 1항의 방법 단계를 실행하는 것을 특징으로 하는 결함 검출방 법.