KR20120037420A - 플라즈마 프로세싱 툴을 위한 인-시츄 프로세스 모니터링 및 제어를 위한 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
레시피의 실행 동안 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치가 제공된다. 장치는 레시피 실행 동안 세트 포인트들의 모니터링을 용이하게 하기 위해 제1 세트의 센서 데이터를 적어도 수집하도록 구성된 제어-루프 센서들을 포함하며, 제어-루프 센서들은 프로세스 제어 루프의 일부이다. 장치는 또한 프로세스 제어 루프의 일부가 아닌 제2 세트의 센서 데이터을 적어도 수집하도록 구성된 독립 센서들을 포함한다. 장치는 또한 제1 세트의 센서 데이터 및 제 2 세트의 센서 데이터 중 적어도 하나를 적어도 수신하도록 구성된 허브를 포함한다. 장치는 또한 허브에 통신가능하게 커플링되어 제 1 세트의 센서 데이터 및 제 2 세트의 센서 데이터 중 적어도 하나의 분석을 수행하도록 구성된 분석 컴퓨터를 포함한다.
Description
경쟁 시장에서, 반도체 디바이스 제조자들은 경쟁력을 유지하기 위해 낭비를 최소화하고 지속적으로 고품질 반도체 디바이스를 제조할 필요가 있다. 이에 따라, 프로세싱 환경의 엄격한 제어가 기판 프로세싱 동안 최적의 결과들을 달성하는 것이 바람직하다. 따라서, 제조 회사들은 기판 프로세싱을 개선하기 위한 방법 및/또는 장치를 식별하는데 시간과 자원을 바쳤다.
프로세싱 환경의 엄격한 제어를 제공하기 위해, 프로세싱 환경의 특성화가 요구될 수도 있다. 프로세싱 챔버의 프로세싱 환경을 특성화하는데 필요한 데이터를 제공하기 위해, 센서들이 사용되어 레시피의 실행 동안 프로세싱 데이터를 캡쳐할 수도 있다. 데이터가 분석되고 프로세싱 환경이 이에 따라 조정될 (예를 들어, "레시피를 튜닝할") 수도 있다.
통상적으로, 분석은 단일의 기판 또는 기판 로트가 프로세싱된 후에 수행된다. 측정은 통상 하나 이상의 계측학 툴들에 의해 오프라인으로 수행된다. 방법은 통상 측정을 행하고 및/또는 측정 데이터를 분석하는 시간과 기술을 요구한다. 문제가 식별되는 경우, 문제의 원인을 결정하기 위해 프로세싱 데이터와 측정 데이터를 상호 참조하는데 추가적인 시간이 요구될 수도 있다. 통상, 분석은 복잡하고 전문적인 인간 해석을 요구할 수도 있다. 또한, 분석은 통상 적어도 하나, 및 가능한 경우 수개의 기판들이 프로세싱될 때까지는 수행되지 않는다. 분석이 인-시츄 및 실시간으로 수행되지 않기 때문에, 손상 및/또는 바람직하지 않은 효과들이 이미 기판(들) 및/또는 프로세싱 챔버/챔버 부품들에 발생했을 수도 있다.
일부 프라즈마 프로세싱 툴들에서, 센서들은 프로세스 제어 루프의 일부로서 통합될 수도 있다. 따라서, 센서들은 프로세싱 데이터를 수집할 뿐아니라 모니터링 툴로서 사용될 수도 있다. 일 예에서, 압력 마노미터가 압력 데이터를 수집하기 위해 사용될 수도 있다. 그러나, 압력 마노미터에 의해 수집된 데이터는 예를 들어 레시피의 실행 동안 압력 설정 포인트를 조정하기 위해 프로세싱 모듈 제어기에 의해 사용될 수도 있다.
논의를 용이하게 하기 위해, 도 1 은 프로세싱 챔버의 간단한 블록도를 도시한다. 그 블록도는 프로세싱 챔버의 정확한 표현인 것을 의미하지 않는다. 대신에, 그 블록도는 프로세스 레시피의 실행을 용이하게 하기 위해 어떻게 일 세트의 센서들이 프로세싱 챔버 내에서 구현될 수도 있는지를 설명하기 위한 것이다.
예를 들어, 기판 로트가 프로세싱 챔버 (100) 내에서 프로세싱되는 상황을 고려하자. 프로세싱 이전에, (하나 이상의 계측학 툴일 수도 있는) 계측학 툴 (102) 이 프로세싱 전 측정들을 수행하기 위해 사용될 수도 있다. 계측학 툴 (102) 로부터의 프로세싱 전 측정 데이터는 제조 설비 호스트 제어기 (106) 에 링크 (104) 를 통해 업로드될 수도 있다.
기판 로트를 프로세싱하기 시작하기 위하여, 사용자는 제조 설비 호스트 제어기 (106) 를 사용하여 실행을 위해 레시피를 선택할 수도 있다. 일부의 예들에서, 측정 데이터는 제조 설비 호스트 제어기 (106) 에 의해 사용되어 인커밍 재료 차이들을 보상하기 위해 레시피 세트 포인트들을 조정할 수도 있다. 일 예에서, 기판의 프로세싱 전 측정 데이터는 기판의 물리적 특성이 레시피에 의해 기대되는 것과 상이하다는 것을 나타내 수도 있다. 결과적으로, 레시피 세트 포인트들은 기판에서의 알려진 차이들을 설명하도록 조정될 수도 있다.
일단 레시피가 선택되고 레시피가 사전 계측 데이터에 기초하여 조정되었다면, 제조 설비 호스트 제어기 (106) 는 레시피를 링크 (110) 를 통해 프로세스 모듈 (Process Module: PM) 제어기 (108) 로 전송할 수도 있다. 기판 (112) 이 프로세싱 챔버 (100) 로 로드되 수도 있다. 기판 (112) 은 (정전 척과 같은) 하부 전극 (114) 과 상부 전극 (116) 사이에 위치될 수도 있다. 프로세싱 동안, 플라즈마 (118) 가 기판 (112) 을 프로세스 (예를 들어, 에칭) 하기 위해 형성될 수도 있다.
프로세싱 동안, 복수의 센서들이 프로세싱 챔버 (100), 플라즈마 (118), 및/또는 기판 (112) 의 상태를 모니터하기 위해 사용될 수도 있다. 센서들의 예들은 가스 흐름 제어기 (120), 온도 센서들 (122 및 124), 압력 센서 (126), 일 세트의 매치 박스 제어기 (128), 라디오 주파수 (RF) 제어기 (130), 밸브 제어기 (132), 터보 펌프 제어기 (134) 등을 포함할 수도 있지만, 이들에 제한되지 않는다. 일 예에서, 압력 센서 (126) 가 프로세싱 챔버 (100) 내의 압력 데이터를 캡쳐하고 있을 수도 있다. 다른 예에서, RF 발생기 제어기 (130) 및/또는 일 세트의 매치 박스 제어기 (128) 가 반사 전력, 임피던스, 고조파 등에 대한 데이터를 수집하고 있을 수도 있다.
센서들의 각각에 의해 수집된 데이터는 분석을 위해 제어 데이터 허브 (136) 로 (140, 142, 144, 146, 148, 150 및 152 와 같은) 통신 라인들을 따라 포워드될 수도 있다. 임의의 하나의 레시피 세트 포인트가 분석에 기초하여 조정될 필요가 있는 경우, 제어 데이터 허브 (136) 는 결과를 (링크 (138) 를 통해) 프로세스 모듈 제어기 (108) 로 전송할 수도 있고, 프로세스 모듈 제어기 (108) 는 이에 따라 레시피 세트 포인트를 조정할 수도 있다. 일 예에서, 레시피에 따른 원하는 압력 세트 포인트는 30 밀리토르로 세트될 수도 있다. 그러나, 압력 센서 (126) 에 따르면, 압력 측정은 실제로 26 밀리토르이다. 결과적으로, 프로세스 모듈 제어기 (108) 는 압력을 원하는 레시피 세트 포인트로 되돌리기 위해 압력 제어 액츄에이터를 조정할 수도 있다.
단변량 (uni-variate) 직교 제어 방식은 레시피 세트 포인트들 및 센서들 사이에 구현된 프로세스 제어 관계에 전형적이다. 즉, 레시피 세트 포인트는 단일의 파라미터에 유일하게 응답하는 것으로 고려되는 단일의 센서로부터 수집된 데이터와 연관될 수도 있다. 임의의 다른 센서로부터 수집된 데이터는 통상 특정의 레시피 세트 포인트가 후속되어야 하는지를 결정하는데 고려되지 않는다.
상기 예에서, 챔버 압력은 압력 센서 (126) 에 의해 제공된 데이터에 기초하여 조정된다. 조정을 행함에 있어서, 프로세스 모듈 제어기 (108) 는 압력 센서 (126) 가 정확한 데이터를 제공하고 있다는 것과, 압력 센서 (126) 가 드리프트 및/또는 부품 마모를 겪고 있지 않다는 것을 가정하고 있을 수도 있다. 그러나, 압력 센서 (126) 가 실제로 드리프트한 경우, 챔버 조건을 원하는 상태로 되돌리려는 시도에서의 프로세스 모듈 제어기 (108) 에 의한 압력의 증가는 기판 (112) 상에 바람직하지 않은 결과를 초래할 수도 있고, 비정상적인 상태들이 (센서들 자신을 포함하여) 챔버 벽들 및 그 컴포넌트들에 관계될 수도 있다.
본 발명이 첨부한 도면을 참조하여 제한이 아니라 예시로서 설명되며, 동일한 참조 부호는 동일한 구성 요소를 나타낸다.
도 1 은 프로세싱 챔버의 간단한 블록도를 도시한다.
도 2 는 본 발명의 일 실시형태에서, 인-시츄 제어 프로세스 장치를 갖는 프로세싱 챔버의 간단한 블록도를 도시한다.
도 3 은 본 발명의 일 실시형태에서, 센서들 사이의 계층적 관계를 도시한다.
도 4 는 본 발명의 일 실시형태에서, 가상 계측학을 수행하는 인-시츄 제어 프로세스 방법의 일 구현을 도시하는 간단한 흐름도를 도시한다.
도 5 는 본 발명의 일 실시형태에서, 실시간 제어 능력을 제공하는 인-시츄 제어 프로세스의 구현을 도시하는 간단한 흐름도를 도시한다.
도 1 은 프로세싱 챔버의 간단한 블록도를 도시한다.
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도 5 는 본 발명의 일 실시형태에서, 실시간 제어 능력을 제공하는 인-시츄 제어 프로세스의 구현을 도시하는 간단한 흐름도를 도시한다.
본 발명이 이제 첨부한 도면에 도시된 몇가지 실시형태들을 참조하여 상세히 설명된다. 다음의 설명에서, 다수의 특정의 상세는 본 발명의 철저한 이해를 제공하기 위해 진술된다. 그러나, 당업자에게는 본 발명이 이들 특정의 상세의 일부 또는 전부가 없이도 실시될 수도 있다는 것이 명백하다. 다른 예에서는, 잘 알려진 프로세스 단계들 및/또는 구조들은 본 발명을 불필요하게 모호하게 하지 않도록 상세히 설명되지 않았다.
방법과 기법을 포함하여, 다양한 실시형태들이 이하에 설명된다. 본 발명은 발명의 기법에 대한 실시형태들을 수행하는 컴퓨터 판독가능 명령들이 저장된 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 제조품들을 커버한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 예를 들어 반도체, 자기, 광자기, 광학, 또는 컴퓨터 판독가능 코드를 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체의 다른 형태들을 포함할 수도 있다. 또, 본 발명은 또한 본 발명의 실시형태들을 실시하는 장치들을 커버할 수도 있다. 그러한 장치는 본 발명의 실시형태들에 속하는 태스크들을 수행하는, 전용의 및/또는 프로그램가능한 회로들을 포함할 수도 있다. 그러한 장치의 예들은 적절히 프로그램되는 경우 범용 컴퓨터 및/또는 전용의 컴퓨팅 디바이스를 포함하고 본 발명의 실시형태들에 속하는 다양한 태스크들에 적응된 컴퓨터/컴퓨팅 디바이스 및 전용의/프로그램가능한 회로들의 조합을 포함할 수도 있다.
상술된 바와 같이, 프로세싱 환경의 엄격한 제어는 일관성 있는 결과로 기판 프로세싱을 수행하기 위해 바람직하다. 그러나, 통상 단변량 센서 데이터에 기초하는 레시피 조정은 센서들이 부정확하고, 다수의 파라미터들에 민감하고, 시간의 경과에 따라 드리프트하고, 및/또는 결함을 갖게 된다면 때때로 오류가 발생할 수 있다.
당업자는 일부 파라미터들이 다른 것들보다 기판의 특성화에 있어서 더욱 중요할 수도 있다는 것을 알고 있다. 일 예에서, 프로세싱 파라미터로서의 전자 밀도를 제어하는 능력은 덜 직접적인 압력 레벨을 제어하는 능력보다 기판 프로세싱 결과들에 대한 더 엄격한 제어를 제공할 수도 있다. 그러나, 모든 파라미터들이 단일의 센서에 의해 용이하게 직접적으로 측정되지는 않을 수도 있다. 또한, 모든 파라미터들이 단일의 직적적인 물리적 액츄에이터/제어기에 의해 제어되지는 않을 수도 있다. 예를 들어, 압력 레벨은 압력 마노미터에 의해 측정될 수도 있다. 따라서, 압력 측정이 압력이 원하는 압력으로부터 벗어났다는 것을 나타내는 경우, 압력 제어기가 챔버 내의 압력을 보상하기 위해 조정하도록 사용될 수도 있다. 그러나, 전자 밀도는 단일의 센서에 의해 직접적으로 측정가능하지 않을 수도 있는 파라미터이다. 대신에, 전자 밀도가 하나 이상의 센서들로부터 복수의 프로세싱 데이터 포인트들로부터 도출될 필요가 있을 수도 있기 때문에, 전자 밀도를 결정하기 위해, 복잡한 계산이 수행될 필요가 있을 수도 있다. 또한, 간단한 직접적인 물리적 액츄에이터가 기판 프로세싱 동안 전자 밀도를 제어하기 위해 이용가능하지 않을 수도 있다.
본 발명의 일 양태에서, 발명자들은 독립적인 데이터 스트림 (직접 프로세스 제어 루프와 독립적인 하나 이상의 센서들로부터 획득되는 것) 을 사용함으로써, 레시피 튜닝이 수행되기 전후에 검증이 제공될 수도 있다는 것을 인식했다. 또한, 발명자들은 다변량 비직교 분석을 수행함으로써, 직접적으로 측정되지 않을 수도 있는 파라미터들이 알고리즘/모델 기반 계산들을 사용하여 도출되고 레시피 조정을 수행하기 위해 사용될 수도 있다는 것을 인식했다.
본 발명의 실시형태들에 따르면, 인-시츄 프로세스 제어를 가능하게 하는 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 실시형태들은 독립적인 데이터 스트림을 제공하는 장치를 포함한다. 독립적인 데이터 스트림은 제어-루프 센서들 및/또는 독립 센서들로부터 수집된 데이터를 포함할 수도 있다. 본 발명의 실시형태들은 또한 고장 검출, 고장 분류, 및/또는 레시피 튜닝을 수행하기 위해 가상의 센서들 및/또는 가상의 액츄에이터들을 제공하는 자동 다변량 비직교 제어 방식을 포함한다.
여기서 설명되는 바와 같이, 제어-루프 센서들은 또한 프로세스 제어 루프의 일부인 센서들을 지칭한다. 즉, 제어-루프 센서들로부터의 데이터는 레시피 실행 동안 레시피 세트 포인트들을 모니터하는데 사용된다. 종래 기술에서, 제어-루프 센서들로부터 수집된 데이터는 통상 레시피 세트 포인트들에 대한 조정을 행하는데 사용된다.
여기서 설명되는 바와 같이, 독립 센서들은 일반적으로 이제까지 종래의 프로세스 제어 루프의 일부가 아닌 센서들을 지칭한다. 본 발명의 일 실시형태에서, 독립 센서들은 챔버 마다 매칭되고 교정된다. 다른 실시형태에서, 독립 센서들은 중복적인 센서들일 수도 있다. 일 예로서, 독립 센서는 프로세스 제어 루프에 사용될 수도 있는 압력 마노미터와 동일한 모델 또는 유형일 수도 있다. 그러나, 독립적인 압력 마노미터는 프로세스 제어 루프에 독립이다. 일 실시형태에서, 중복적인 독립 센서는 독립적이지만 중복적인 측정을 행하는 것을 기대하며 제어-루프 센서 근처에 위치될 수도 있다.
여기서 설명되는 바와 같이, 가상 센서는 하드웨어 컴포넌트가 아닌 소프트웨어 구현 센서를 지칭한다. 일 실시형태에서, 가상 센서는 복합 센서 또는 다수의 센서들의 유도체 (derivative) 이고 통상 직접 측정되지 않는 파라미터들에 대한 가상의 센서 측정들을 제공할 수도 있다. 일 실시형태에서, 가상 파라미터는 복수의 데이터 소스들로부터 계산 및/또는 추론될 수도 있다. 따라서, 가상 센서들을 사용하면, 단일의 센서에 의해 물리적으로 측정되지 않을 수도 있는 파라미터들이 유도될 수도 있다. 가상 파라미터들의 예들은 예를 들어, 이온 플럭스, 이온 에너지, 전자 밀도, 에칭 레이트 대 증착 레이트 비 등을 포함하지만 이들에 제한되지 않는다.
여기서 설명되는 바와 같이, 가상 액츄에이터는 단일의 물리적 액츄에이터에 의해 직접 측정가능하거나 제어가능하지 않은 파라미터들의 제어를 구현하기 위해 사용될 수도 있는 소프트웨어 구현 제어기들을 지칭한다. 물리적 액츄에이터 (예를 들어, 이온 플럭스 제어기) 는 예를 들어 파라미터가 물리적 센서를 사용하여 직접 측정되지 않을 수도 있기 때문에 파라미터 (예를 들어, 이온 플럭스) 에 대해 존재하지 않을 수도 있고, 상이한 데이터 소스들로부터 계산될, 예를 들어 간접적으로 도출될 필요가 있을 수도 있다.
본 발명의 일 실시형태에서, 인-시츄 프로세스 제어 체제를 위한 방법 및 장치가 제공된다. 통상, 제어-루프 센서들이 사용되어 프로세싱 데이터를 캡쳐하고 프로세싱 모듈 제어기로 피드백을 제공하여 레시피 세트 포인트들을 필요에 따라 조정한다. 일반적으로, 단변량 직교 제어 방식이 사용된다. 즉, 레시피 세트 포인트와 센서 사이에 일대일 관계가 존재한다. 다른 센서들로부터의 데이터는 통상 세트 포인트들을 조정하는데 사용되지 않는다. 그러나, 제어-루프 센서들로부터의 데이터는 관심있는 챔버/플라즈마/기판 파라미터들을 확인하는데 불충분할 수도 있다. 결과적으로, 제어-루프 센서들로부터의 데이터에 엄격하게 기초하여 레시피 세트 포인트들을 조정하는 것은 부정적인 결과들 (예를 들어, 빈약한 프로세싱 결과, 또는 심지어 기판에 대한 손상, 챔버 벽에 대한 손상, 챔버 컴포넌트들에 대한 손상 등) 을 가질 수도 있다.
일 실시형태에서, 독립적인 데이터 스트림은 챔버/플라즈마/기판 상태들에 속하는 소정의 조건들을 결정하기 위해 제공된다. 일 실시형태에서, 독립적인 데이터 스트림은 또한 독립 센서들로부터만 수집된 데이터를 포함할 수도 있다. 상술된 바와 같이, 독립 센서들은 전통적인 프로세스 제어 루프의 일부가 아닌 센서들이다. 일 실시형태에서, 독립 센서들은 유니버셜 표준으로 매칭 및 교정된다. 즉, 독립 센서들은 챔버의 특정의 특징들을 캡쳐하기 위해 사용될 수도 있다.
일 실시형태에서, 독립적인 데이터 스트림은 제어-루프 센서들 및/또는 독립 센서들로부터 수집된 데이터를 포함할 수도 있다. 일 예에서, 압력 세트 포인트를 세팅하기 위해, 예를 들어 압력 마노미터로부터의 압력 데이터만이 사용될 수도 있더라도, 압력 레벨에 속하는 데이터가 다양한 제어-루프 센서들에 의해 수집될 수도 있다. 따라서, 제어-루프 센서들에 의해 수집된 데이터는 이러한 실시형태에서 단일의 제어-루프 센서에 의해 제공된 데이터를 확인하기 위해 독립적인 데이터 스트림의 일부로서 사용 (될 것을 요구하지는 않지만) 될 수도 있다.
일 실시형태에서, 독립적인 데이터 스트림은 챔버/플라즈마/기판 상태들에 속하는 소정의 조건들을 결정하기 위한 가상의 센서들을 확립하기 위해 분석될 수도 있다. 상술된 바와 같이, 일부 챔버/플라즈마/기판 상태들은 직접 측정되지 않을 수도 있다. 대신에, 이들 챔버/플라즈마/기판 상태들을 특성화할 수도 있는 파라미터들을 도출하기 위해 복잡한 계산들이 수행될 필요가 있을 수도 있다. 일 실시형태에서, 발명자들은 가상 계측학을 용이하게 하는 센서들 간에 계층적 관계 존재한다는 것을 인식했다. 일 예에서, 독립적인 데이터 스트림을 현상학적 모델에 적용함으로써, 이온 플럭스 분포, 전자 밀도, 에칭 레이트, 중성 밀도 등과 같은 가상 센서들이 유도될 수도 있다.
일 실시형태에서, 독립적인 데이터 스트림은 단독으로 또는 제어-루프 센서들로부터의 데이터 스트림과 함께 분석되어 센서에 의해 직접 측정가능하지 않을 수도 있는 레시피 파라미터를 조정하기 위해 가상의 센서 데이터를 생성할 수도 있다. 일단 가상의 센서들이 생성되면, 프로세스 제어는 정의될 수 있는 가상 센서 세트 포인트들에 기초할 수도 있다. 레시피 실행 동안, 가상 센서들에 의해 제공된 센서 데이터는 가상 센서 세트 포인트들에 대해 비교될 수도 있고 차이가 계산될 수도 있다. 그 후, 가상의 액츄에이터가 사용되어 하나 이상의 물리적 액츄에이터들을 제어하여 이들 가상의 세트 포인트들을 조정한다.
본 발명의 특징 및 이점은 후속하는 도면 및 설명을 참조하여 더욱 잘 이해될 수도 있다.
도 2 는 본 발명의 일 실시형태에서, 인-시츄 제어 프로세스 장치를 갖는 프로세싱 챔버의 간단한 블록도를 도시한다. 본 발명은 도시된 장치 및/또는 컴포넌트들에 제한되지 않는다. 대신에, 블록도는 일 예로서의 본 발명의 하나의 실시형태에 대한 논의를 용이하게 하는 것을 의미한다.
예를 들어, 기판 로트가 프로세싱 챔버 (200) 내에서 프로세싱되는 상황을 고려하자. 기판이 프로세싱될 수도 있기 전에, 프로세싱 전 측정 데이터 (외부 데이터) 가 일 세트의 계측학 툴들 (202) 에 의해 취해질 수도 있다. 계측학 툴 (202) 로 부터의 측정 데이터는 링크 (204) 를 통해 제조 설비 호스트 제어기 (206) 로 업로드될 수도 있다. 프로세싱 전 측정 데이터는 본 발명을 구현하는데 요구되지 않는다. 그러나, 일 실시형태에서, 프로세싱 챔버 (200) 는 원한다면 계측학 데이터를 기판 프로세싱에 통합하기 위해 계측학 툴 (202) 과 제조 설비 호스트 제어기 (206) 사이에 통신 링크 (204) 를 제공할 수도 있다. 그렇게 함으로써, 들어오는 기판들의 변동에 대해 보상하고 나가는 제품의 바람직하지 않은 변동을 감소시키는 기초를 제공한다.
프로세싱을 개시하기 위해, 레시피가 제조 설비 호스트 제어기 (206) 에 의해 선택될 수도 있다. 프로세싱 전 측정 데이터가 이용가능한 경우, 예를 들어 기판들 중의 들어오는 물리적 변동들을 설명하기 위해 레시피에 대한 조정들이 행해질 수도 있다. 일단 완료하면, 제조 설비 호스트 제어기 (206) 는 레시피를 링크 (210) 를 통해 프로세스 모듈 (PM) 제어기 (208) 로 전송할 수도 있다. 링크 (210) 는 제조 설비 호스트 제어기 (206) 와 프로세스 모듈 제어기 (208) 간의 데이터 교환을 용이하게 하는 양방향 링크이다.
기판 (212) 은 프로세싱 챔버 (200) 내로 로드될 수도 있다. 기판 (212) 은 (정전 척과 같은) 하부 전극 (214) 과 상부 전극 (216) 사이에 위치될 수도 있다. 프로세싱 동안, 플라즈마 (218) 가 기판 (212) 을 프로세스 (예를 들어, 에칭) 하기 위해 형성될 수도 있다.
복수의 센서들이 레시피 실행 동안 프로세싱 챔버 (200), 플라즈마 (218), 및/또는 기판 (212) 에 속하는 다양한 파라미터들을 모니터하기 위해 사용될 수도 있다. 센서들의 예들은 가스 흐름 제어기 (220), 온도 센서들 (222 및 224), 압력 센서 (226), 일 세트의 매치 박스 제어기 (228), 라디오 주파수 (RF) 제어기 (230), 밸브 제어기 (232), 터보 펌프 제어기 (234) 등을 포함할 수도 있지만, 이들에 제한되지 않는다. 일 예에서, 온도 센서 (222) 는 프로세싱 챔버 (200) 내의 온도 데이터를 수집하고 있을 수도 있다. 다른 예에서, 터보 펌프 제어기 (234) 는 펌프의 속도 및 흐름 레이트에 대한 데이터를 수집하고 있을 수도 있다.
논의의 편의를 위해, 상술된 센서들은 함께 그룹핑되어 이하에 제어-루프 센서들로서 알려진다. 여기에 설명된 바와 같이, 제어-루프 센서들은 프로세스 제어 루프의 일부이고 전통적으로 레시피 실행 동안 레시피 세트 포인트들을 모니터하기 위해 사용된 센서들을 지칭한다.
프로세스 제어 루프의 일부인 제어-루프 센서들에 부가하여, 독립 센서들 (예를 들어, 260, 262 및 264) 이 또한 제공될 수도 있다. 일 실시형태에서, 독립 센서들은 전통적으로 프로세스 제어 루프의 일부가 아니다. 독립 센서들의 수는 다양할 수도 있다. 본 발명의 일 실시형태에서, 독립 센서들은 절대 표준들에 대해 및 그들 사이에 매칭 및 교정되어 챔버 마다 일관성 있는 결과들을 제공할 수도 있다.
본 발명의 일 실시형태에서, 독립 센서들이 선택 및 제공되어 적어도 데이터의 부분적인 중첩이 일부 또는 전체 데이터 아이텀들에 대해 제공된다. 즉, 특정의 가상 센서 파라미터에 대한 데이터는 하나 이상의 센서에 의해 캡쳐될 수도 있다. 일 예에서, 독립 센서 (262) 는 (압력 종속 데이터를 포함하는) 데이터를 수집하도록 구성될 수도 있다. 수집된 데이터는 예를 들어 압력 센서 (226) 에 의해 수집된 압력 데이터와 중첩할 수도 있다.
일 실시형태에서, 독립 센서들은 중복적인 센서들일 수도 있다. 예를 들어, 독립 센서는 프로세스 제어 루프에서 사용될 수도 있는 압력 마노미터와 동일한 모델일 수도 있다. 그러나, 독립 센서 마노미터는 전통적인 프로세스 제어 루프와 독립이다.
일 실시형태에서, 독립 센서들은 제어-루프 센서들과 직접 중첩을 갖지 않는 센서들로 이루어질 수도 있다. 일 예에서, 전압/전류 프로브는 가상 센서 측정을 도출하기 위해 압력 센서와 함께 사용된 독립 센서들 중 하나로서 사용될 수도 있다.
제어-루프 센서들에 의해 수집된 데이터는 (종래 기술과 유사한) 분석을 위해 제어 데이터 허브 (236) 로 (240, 242, 244, 246, 248, 250 및 252 와 같은) 통신 라인들을 따라 포워드될 수도 있다. 또한, 독립 센서들 (260, 262 및 264) 로부터의 데이터는 또한 측정 센서 데이터 허브 (280) 로 통신 라인들 (270, 272 및 274) 을 따라 포워드될 수도 있다. 일 실시형태에서, 제어-루프 센서들에 의해 수집된 소정의 데이터는 제어 데이터 허브 (236) 로부터 측정 센서 데이터 허브 (280) 로 통신 링크 (254) 를 통해 포워드될 수도 있다. 다른 실시형태에서, 제어-루프 센서들에 의해 수집된 모든 데이터는 제어 데이터 허브 (236) 를 통해 측정 센서 데이터 허브 (280) 로 포워드될 수도 있다.
데이터를 수집하고 (디지털 포맷 변환과 같은) 일부 사전 프로세싱 태스크들을 선택적으로 수행한 후, 데이터는 통신 라인 (284) 을 통해 별도의 전용 컴퓨터 (282) 내에 구현될 수도 있는 분석 프로세서로 포워드될 수도 있다. 일 실시형태에서, 제어-루프 센서들에 의해 수집된 데이터는 또한 통신 라인 (256) 을 통해 제어 데이터 허브 (236) 로부터 분석 컴퓨터 (282) 로 포워드될 수도 있다.
상술한 것으로부터 알 수 있는 바와 같이, 높은 볼륨의 데이터가 제어-루프 센서들 및 독립 센서들에 의해 수집될 수도 있다. 일 실시형태에서, 독립 센서들에 의해 수집된 데이터는 고도 세분화 데이터일 수도 있다. 일 실시형태에서, 분석 컴퓨터 (282) 는 큰 볼륨의 데이터를 다루도록 구성될 수도 있는 고속 프로세싱 모듈일 수도 있다. 데이터는 먼저 제조 설비 호스트 제어기 또는 심지어 프로세스 모듈 제어기를 통과하지 않고 센서들로부터 직접 전송될 수도 있다. Huang 등에 의해 2009년 9월 8일자로 출원된 출원 번호 제 12/555,674 호는 분석 컴퓨터 (282) 를 구현하는데 적합한 예시의 분석 컴퓨터를 기재하고 있다.
일 실시형태에서, 센서들로부터 수집된 데이터 이외에, 분석 컴퓨터 (282) 는 또한 통신 링크 (290) 를 통해 계측학 툴 (202) 로부터 계측학 데이터를 수신하고 있을 수도 있다. 일 실시형태에서, 제조 설비 호스트 제어기 (206) 에 제공되었을 수도 있는 계측학 데이터는 또한 분석 컴퓨터 (282) 로 포워드될 수도 있다. 따라서, 분석 컴퓨터 (282) 는 제조 설비 호스트 제어기 (206) 에 의해 이전에 수행되었을 수도 있는 레시피 조정을 다루도록 구성될 수도 있다.
일 실시형태에서, 분석 컴퓨터 (282) 는 독립적인 데이터 스트림을 분석하도록 구성되고, 그 결과가 통신 링크 (286) 을 통해 프로세스 모듈 제어기 (208) 로 전송될 수도 있다. 도 3 은 분석 컴퓨터 (282) 가 분석을 수행하는데 사용할 수도 있는 계층적 관계의 예를 나타낸다. 일 실시형태에서, 고속 통신 링크가 사용되어 프로세스 모듈 제어기 (208) 에 실시간 업데이트들을 제공한다. 분석 컴퓨터 (282) 로부터의 결과들은 가상 센서 세트 포인트 조정들, 고장 검출 및 분류, 및 다중 센서 종점을 포함할 수도 있다. 그 결과들에 따라, 프로세스 모듈 제어기 (208) 는 레시피를 조정하고 및/또는 프로세싱을 정지시킬 수도 있다.
종래 기술과 달리, 다변량 비직교 제어 방식은 레시피 세트 포인트들과 센서들 간의 관계를 정의하는데 사용될 수도 있다. 다변량 비직교 방식은 2 개의 특징들을 가질 수도 있다: (a) 레시피 세트 포인트들과 가상 센서 파라미터들 사이에 일대일 관계가 존재하지 않음, 및 (b) 다수의 센서들로부터의 파라미터들이 가상 센서 파라미터들을 결정하기 위해 사용됨. 즉, 레시피 세트 포인트는 복수의 센서들로부터 수집된 데이터와 연관될 수도 있다. 종래 기술과 달리, 레시피 세트 포인트들에 대한 조정들은 더 이상 제어-루프 센서들에 의해 수집된 데이터에만 종속하지 않을 수도 있다. 대신에, 독립 센서들에 의해 (및 일 실시형태에서는, 제어-루프 센서들에 의해) 수집된 데이터는 단독으로 또는 제어-루프 센서들과 함께 사용되어 소정의 챔버/플라즈마/기판 상태들을 결정 및 제어할 수도 있다.
논의를 용이하게 하기 위해, 도 3 은, 본 발명의 실시형태에서, 센서들/액츄에이터들 간의 계측정 관계를 도시한다. 예를 들어, 기판 (212) 이 프로세싱 챔버 (200) 에서 프로세싱되고 있는 상황을 고려하자. 먼저 레시피가 개시되는 경우, 레시피 세트 포인트들이 제공된다. 레시피 세트 포인트들은 전통적으로 제어-루프 센서들로부터의 측정들에 종속한다. 전통적으로, 프로세스 모듈 제어기 (208) 는 제어-루프 센서들로부터의 데이터를 사용하여 기판 또는 기판 로트가 프로세싱된 후 레시피 세트 포인트들을 튜닝할 수도 있다 (블록 302). 논의의 편의를 위해, 블록 (302) 은 벡터 (S) 로서 알려질 수도 있다.
그러나, 이전에 논의된 바와 같이, 제어-루프 센서들로부터의 데이터는 항상 정확하지는 않을 수도 있고, 특히 레시피 세트 포인트와 제어-루프 센서 사이에 단변량 직교 관계가 존재하는 경우, 이것은 검출가능하지 않을 수도 있다. 따라서, (압력 센서 (226) 와 같은) 제어-루프 센서가 기능 불량을 갖는 경우, 제어-루프 센서에 의해 제공된 데이터에 대한 의존은 열악한 프로세싱 결과 및 심지어 손상된 기판을 초래할 수도 있고, 심지어 챔버 컴포넌트들을 손상시킬 수도 있다.
예를 들어, 압력 데이터를 확인하기 위해 데이터의 독립적인 소스를 제공하기 위해, 레시피 압력 세트 포인트를 튜닝하기 전에, 추가적인 데이터가 다른 제어-루프 센서들과 독립 센서들을 통해 제공될 수도 있다. 데이터가 레시피의 실행 전 또는 동안 획득될 수도 있지만 특정된 레시피 세트 포인트에 대해 프로세스 제어 루프에 독립일 수도 있다 (블록 304). 논의의 용이성을 위해, 블록 (304) 은 벡터 (V) 로서 알려질 수도 있다.
일 실시형태에서, 실험적 관계 (벡터 Q) 가 블록 (302) 와 블록 (304) 사이에 존재할 수도 있다. 제조 허용오차에 기인하여 변화할 수도 있는 개개의 센서 특성들과 특정의 챔버 조건들에 기인하여, 벡터 S (302) 와 벡터 V (304) 사이의 실험적 관계 (벡터 Q) 는 챔버 특정 (chamber specific) 인 경향이 있다.
상술된 바와 같이, 블록 (304) 은 블록 (302) 의 제어-루프 센서들에 의해 제공된 데이터를 확인하는데 사용될 수도 있다. 일 예에서, 독립 센서 (264) 는 압력 센서 (226) 에 의해 제공된 데이터를 검증하지 않은 데이터를 제공할 수도 있다. 즉, 독립 센서 (264) 에 의해 제공된 데이터는 압력 센서 (226) 가 달리 나타낼 수 있을지라도 압력이 조정될 필요가 없다는 것을 나타낸다.
그러나, 단지 (압력 레벨과 같은) 하나의 파라미터 또는 다수의 직접 측정가능한 파라미터들을 분석하는 것만으로는 기판 및/또는 플라즈마를 원하는 상태로 하는데 필요한 모든 데이터를 제공하지 않을 수도 있다. 프로세스를 더 직접적이거나 더 효율적으로 원하는 상태로 하기 위해, 가상 센서들 및/또는 가상 액츄에이터들이 제공될 수도 있다 (블록 306). 논의의 용이성을 위해, 블록 (306) 은 벡터 R 로서 알려질 수도 있다.
여기서 논의된 바와 같이, 가상 센서는 단일의 센서에 의해 직접 측정되지 않을 수도 있는 파라미터들을 가상의 방식으로 측정할 수도 있는 복합 센서 또는 다수의 센서들의 유도체를 지칭한다. 대신에, 가상 센서 파라미터들은 복수의 센서들로부터의 데이터로부터 계산 및/또는 추론될 수도 있다. 가상 파라미터들의 예들은 예를 들어 이온 플럭스, 이온 에너지, 전자 밀도, 에칭 레이트 대 증착 레이트 비 등을 포함할 수도 있지만, 이들에 제한되지 않는다.
일 실시형태에서, 현상학적 관계 (벡터 M) 가 벡터 R 과 벡터 V 사이에 존재할 수도 있다. 여기서 논의된 바와 같이, 현상학적 관계는 관계가 비선형이거나 고도로 복잡할지라도 파라미터들이 서로 관련되고 서로로부터 도출가능할 수도 있는 관계를 지칭한다. 따라서, 가상 센서들을 확립하기 위해, 레시피의 (근저에 있는 물리학과 같은) 현상학적 행동의 이해가 요구될 수도 있고, 일반적으로 근저에 있는 모델이 타당성을 갖는다면 순수히 통계적 분석을 통해 개선을 산출하는 것으로 기대될 수도 있다. 결과적으로, 벡터 M 은 프로세스 유형에 특정인 경향이 있다.
일 예에서, 챔버의 지오메트리, 소모성 부품들의 상태, 가스 흐름 제어기의 정확성, 압력 제어기의 정확성, 기판 및 다른 유사한 데이터는 모두 이온 플럭스 분포에 영향을 줄 수도 있다. 모든 이들 영향들을 고려함으로써 이온 플럭스 분포를 정확히 모델링하는 것은 고도로 복잡하고 오랜 시간이 걸릴 수도 있다. 그러나, 예를 들어 이온 플럭스에 관련한 가상 센서를 도출하기 위해, 하나의 위치에서의 이온 플럭스 측정 및 프로세싱 챔버의 일부 전기적 모델에 따른 RF 전압 및 전류의 측정이 사용될 수도 있는 현상학적 관계가 정의될 수도 있다.
도 3 으로부터 알 수 있는 바와 같이, 신뢰성 있는 방식으로 블록 (302) 로부터 블록 (306) 으로 횡단하는 것은 (블록 304 에 의해 제공된) 독립적인 데이터 스트림을 요구할 수도 있다. 독립적인 데이터 스트림으로부터의 데이터는 블록 (306) 에서 가상 센서들에 대한 측정들을 계산하기 위해 사용될 수도 있다. 즉, 블록 (302) 로부터 블록 (304) 를 통해 블록 (306) 으로 계층적 관계가 횡단하는 경우, 실시간 계측학 능력이 제공될 수도 있다.
일 실시형태에서, 역 계층적 관계가 실행되는 경우, 실시간 프로세스 제어 능력이 제공될 수도 있다. 즉, 시스템이 블록 (306) 으로부터 블록 (304) 을 통해 블록 (302) 로 횡단하는 경우, 일 세트의 가상 액츄에이터들이 레시피를 튜닝하기 위해 구현될 수도 있다. 일 예에서, 전자 밀도 (가상 센서 값) 는 원하는 범위 밖에 있는 것으로 식별될 수도 있다. 세트 포인트 전자 밀도와 가상 전자 밀도 값 사이의 갭이 계산될 수도 있다. 일 실시형태에서, 제어-루프 센서가 드리프트하지 않은 경우, 계산된 갭이 가상 액츄에이터에 의해 사용되어 프로세스를 원하는 세트 포인트로 튜닝할 수도 있다. 그러나, 제어-루프 센서가 (독립 센서들에 의해 표시되는 바와 같이) 약간 드리프트한 경우, 계산된 갭은 레시피가 튜닝되기 전 드리프트를 설명하기 위해 변경되어야 할 수도 있다.
일 실시형태에서, 가상 액츄에이터가 작은 증분들로 구동될 수도 있다. 일 예에서, (상기 예에서) 레시피를 튜닝하기 위해 전체 계산된 갭을 적용하는 대신에, 가상 액츄에이터가 불리하게 문제를 악화시키지 않는 것을 보장하기 위해 먼저 작은 값이 적용될 수도 있다. 예를 들어, 작은 변경 후의 분석이 기판이 원하는 상태로 이동하고 있는 것을 나타내는 경우, 추가의 조정들이 레시피를 튜닝하는 쪽으로 적용될 수도 있다. 스티피스트 디센트 (steepest descent) 기법들과 같은 진보된 비선형 "립 어헤드 (leap ahead)" 조정들이 파라미터 공간이 잘 행동되는 곳에 사용될 수도 있지만, 파라미터 공간이 더욱 복잡하고 잘못 컨디셔닝된 곳에서는 제한된 스텝-바이-스텝 접근법이 더 양호한 결과들을 산출할 수도 있다.
도 4 는 본 발명의 일 실시형태에서, 가상 계측학을 수행하는 인-시츄 제어 프로세스 방법의 일 구현을 도시하는 간단한 흐름도를 도시한다. 여기서 논의된 바와 같이, 가상 계측학은 실제의 측정을 수행하지 않고 직접 측정가능하지 않은 것들을 포함하는 측정 데이터를 획득하는 것을 지칭한다.
제 1 단계 (402) 에서, 레시피가 프로세스 모듈 제어기로 다운로드된다. 일 예에서, 제조 설비 호스트 제어기 (206) 은 통신 링크 (210) 를 통해 프로세스 모듈 제어기 (208) 로 레시피를 전송할 수도 있다.
다음의 단계 (404) 에서, 센서 교정 데이터 (벡터 Q) 가 제공된다. 일 실시형태에서, 제어-루프 센서들과 독립 센서들 사이의 실험적 관계가 분석 컴퓨터 (282) 에 제공된다.
다음의 단계 (406) 에서, 다운로드된 레시피가 실행되고, 레시피는 (블록 302 에 나타낸 바와 같은) 레시피 세트 포인트로 튜닝된다.
다음의 단계 (408) 에서, 데이터는 센서들에 의한 프로세싱 동안 획득된다.
다음의 단계 (410) 에서, 시스템은 프로세스가 정지했는지를 결정하기 위해 체크한다.
프로세스가 정지하지 않았다면, 시스템은 데이터를 획득하기를 계속하기 위해 단계 (408) 로 리턴한다.
그러나, 프로세스가 정지한 경우, 시스템은 원하는 결과가 달성되는지 결정하기 위해 단계 (412) 로 진행한다. 실제의 측정을 수행하지 않고 이러한 결정을 행하기 위해, 가상 측정들 (벡터 R) 을 계산하기 위해 현상학적 모델 (벡터 M) 이 블록 (304) (벡터 V) 에 적용되는 계층적 관계가 적용될 수도 있다.
다음의 단계 (414) 에서, (분석 컴퓨터 (282) 와 같은) 시스템은 미리정의된 임계값에 대해 가상의 "측정들" 을 비교할 수도 있다. 이러한 단계에서, 시스템은 프로세스 결과들이 제어 한계들 내에 있는지를 결정하기 위해 프로세스 결과들을 재검토할 수도 있다.
프로세스 결과들이 제어 한계들 내에 있는 경우, 다음의 단계 (416) 에서, 다른 기판이 프로세싱을 위해 로드되고 시스템은 단계 (406) 로 리턴한다.
그러나, 가상 측정들이 미리정의된 임계값들 밖에 있는 경우, 다음의 단계 (418) 에서, 시스템은 경고 또는 알람을 트리거할 수도 있다 (통상 구별이 행해지며, 경고는 시스템 및 오퍼레이터에게 조정에 대한 필요, 진단적 조사 및 유지 보수의 필요성을 경각시키는 반면, 알람은 계류중인 정정 동작을 처리를 중지하여 기판 및/또는 머신 손상을 방지한다). 일 실시형태에서, 경고 또는 알람을 트리거하는 것은 고장 검출, 고장 분류 및/또는 레시피의 튜닝을 초래할 수도 있다.
도 4 로부터 알 수 있는 바와 같이, 인-시츄 제어 프로세스는 가상으로 프로세싱 측정을 수행하는 방법을 제공한다. 종래 기술과 달리, 기판은 챔버로부터 제거되고 물리적 계측학 툴을 사용하여 측정될 필요가 없다. 따라서, 이러한 발명적 시스템에 의해 제공된 가상 계측학 능력은 고가의 계측학 도구들의 비용을 감소시킬 수도 있다. 또한, 가상 계측학 능력은 계측학 분석을 수행하는데 요구되는 시간과 자원을 실질적으로 감소시킬 수도 있다. 또한, 인간은 측정 및 분석을 수행할 것이 요구되지 않는다. 대신에, (예를 들어, 분석 컴퓨터를 통해) 시스템은 자동적으로 가상 측정 데이터를 수집 및 계산하도록 구성될 수도 있다. 본 발명의 추가적인 잇점은 프로세스 동안 개재할 수 있는 능력이다. 표준으로부터의 편차들이 레시피 실행 동안 검출될 수 있기 때문에, 웨이퍼가 회복불가능하게 손상되기 전에 프로세스를 계속할지 여부에 관한 결정이 행해질 수 있다. 많은 프로세스들에서, 임계 치수에 가장 영향을 주는 단계들은 통상 마스크 개방 단계들이다. 편차가 마스크 프로세싱 단계 동안 검출되는 경우, 웨이퍼는 여전히 재생을 통해 회복가능하다.
도 5 는 본 발명의 일 실시형태에서, 실시간 프로세스 제어 능력을 제공하는 인-시츄 제어 프로세스의 구현을 도시하는 간단한 흐름도를 도시한다.
제 1 단계 (502) 에서, 레시피가 프로세스 모듈 제어기에 다운로드된다. 일 예에서, 제조 설비 호스트 제어기 (206) 는 레시피를 통신 링크 (210) 를 통해 프로세스 모듈 제어기 (208) 로 전송할 수도 있다.
다음의 단계 (504) 에서, 센서 교정 데이터 (벡터 Q) 가 제공된다. 일 실시형태에서, 제어-루프 센서들과 독립 센서들 간의 실험적 관계가 분석 컴퓨터 (282) 에 제공될 수도 있다.
다음의 단계 (506) 에서, 레시피가 실행되고 레시피는 (블록 302 에서 나타낸 바와 같이) 레시피 세트 포인트로 튜닝된다.
다음의 단계 (508) 에서, 프로세싱 동안 데이터가 획득된다. 데이터는 상이한 시간 간격들에서 획득될 수도 있다. 일 실시형태에서, 데이터는 예를 들어 약 10 헤르츠의 주파수에서 획득된다.
제 1 세트의 데이터 세트가 분석 컴퓨터 (282) 에 의해 획득된 후, 다음의 단계 (510) 에서, 가상 측정들이 획득될 수도 있다. 즉, 가상 측정들 (벡터 R) 을 계산하기 위해 현상학적 모델 (벡터 M) 이 블록 (304) (벡터 V) 에 적용될 수도 있는 계층적 관계가 적용될 수도 있다.
다음의 단계 (512) 에서, 시스템은 프로세스가 원하는 상태에 있는지를 결정하기 위해 체크할 수도 있다.
프로세스가 원하는 상태에 있는 경우, 다음의 단계 (514) 에서, 시스템은 프로세스가 종료했는지를 결정하기 위해 체크할 수도 있다.
레시피가 여전히 실행되고 있는 경우, 시스템은 다음 세트의 데이터를 획득하기 위해 단계 (508) 로 다시 진행할 수도 있다.
그러나, 프로세스가 정지한 경우, 다음의 단계 (516) 에서, 시스템은 프로세싱을 정지한다.
단계 (512) 를 다시 참조하면, 프로세스가 원하는 상태 내에 있지 않은 경우, 다음의 단계 (518) 에서, 시스템은 고장이 검출되었는지를 결정하기 위한 체크를 행할 수도 있다.
고장이 검출된 경우, 다음의 단계 (520) 에서, 시스템은 알람을 트리거할 수도 있고, 다음의 단계 (522) 에서, 고장이 분류될 수도 있다.
그러나, 고장이 검출되지 않은 경우, 다음의 단계 (524) 에서, 조정된 레시피 세트 포인트가 계산될 수도 있다. 레시피를 조정하기 위해 적용될 수도 있는 가상 액츄에이터를 결정하기 위해, 계층적 모델이 적용될 수도 있다. 일 예에서, 데이터는 제어-루프 센서들 및 독립 센서들로부터 수집되었다. 또한, 가상 센서들은 독립 데이터 스트림과 제어-루프 센서들 사이에 존재할 수도 있는 현상학적 모델들 및 수집된 데이터에 기초하여 계산되었다. 일단 가상 센서들이 결정된 경우, 가상 센서 측정들은 원하는 값들에 대해 비교될 수도 있다. 차이들은 레시피를 튜닝하기 위해 가상 액츄에이터들에 의해 사용될 수도 있다.
상술한 바와 같이, 가공하지 않은 차이들은 레시피를 튜닝하기 위해 프로세스 모듈 제어기로 전송될 수도 있는 실제의 값이 아닐 수도 있다. 대신에, 새로운 레시피 세트 포인트를 도출하기 위해 임의의 잠재적인 노이즈 또는 드리프트 (벡터 V) 에 대해 고려할 필요가 있을 수도 있다.
새로운 레시피 세프 포인트가 결정된 후, 다음의 단계 (526) 에서, 시스템은 프로세스 모듈 제어기로 새로운 레시피 세프 포인트를 전송할 수도 있다.
다음의 단계 (528) 에서, 레시피는 새로운 레시피 세트 포인트로 튜닝된다.
일단 레시피가 새로운 레시피 세트 포인트로 튜닝되면, 시스템은 새로운 세트의 데이터를 획득하기 위해 단계 (508) 로 리턴할 수도 있다.
도 5 로부터 알 수 있는 바와 같이, 레시피 미세-튜닝이 래시피의 실행 동안 (실시간으로) 수행될 수도 있다. 종래 기술과 달리, 레시피의 튜닝은 독립적인 데이터 스트림에 의해 검증될 수도 있다. 또한, 튜닝될 수도 있는 세트 포인트들은 더 이상 직접 측정될 수도 있는 파라미터들에 제한되지 않는다. 대신에, 다수의 파라미터들에 종속할 수도 있는 파라미터들이 계산되고 세트 포인트 목적을 위해 사용될 수도 있다.
또한, 액츄에이터들은 이용가능한 물리적 액츄에이터들에 제한되지 않는다. 활성화될 때, 차례로 복수의 다른 물리적 액츄에이터들을 활성화하는 가상 액츄에이터가 사용될 수도 있다. 이러한 방식으로, 프로세스 모니터링 및 제어는 본질적으로 단순작업화된다.
상술한 것으로부터 알 수 있는 바와 같이, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 제공하는 방법 및 장치가 제공된다. 인-시츄 프로세스 제어 방식을 사용하면, 원하는 레시피 상태로 각 기판을 프로세싱하는데 실시간 제어가 제공된다. 인-시츄 프로세스 제어는 또한 실시간으로 고장 검출 및 분류를 수행하는 인-시츄 방법을 제공할 수도 있다. 또한, 인-시츄 제어 프로세스는 툴에 프로세싱된 기판의 상태를 결정하기 위한 가상 계측학 능력을 제공할 수도 있다.
본 발명이 몇가지 바람직한 실시형태들에 의해 기술되었지만, 본 발명의 범위 내에 있는 변경, 치환, 등가물이 존재한다. 다양한 예들이 여기에 제공되었지만, 이들 예들은 예시적인 것이고 본 발명에 대해 제한하는 것이 아니다.
또한, 발명의 명칭 및 개요는 편의를 위해 여기에 제공되며 청구항들의 범위를 해석하는데 사용되지 않아야 한다. 또한, 요약서는 고도로 축약된 형태로 기록되어 있고 편의를 위해 제공되며, 따라서 청구항들에 표현되어 있는 전체 발명을 해석하거나 제한하는데 사용되지 않아야 한다. 용어 "세트" 는 여기서 사용되는 경우, 그러한 용어는 제로, 하나 또는 하나 이상의 부재를 커버하는 공통으로 이해되는 수학적 의미를 갖는 것으로 의도된다. 본 발명의 방법 및 장치를 구현하는 많은 대안의 방법들이 존재한다. 따라서, 다음의 첨부된 청구항들은 본 발명의 진정한 사상 및 범위에 있는 모든 변경, 치환 및 등가물을 포함하는 것으로 해석된다.
Claims (20)
- 플라즈마 프로세싱 시스템의 프로세싱 챔버 내에서 기판에 대한 레시피의 실행 동안 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치로서,
상기 레시피의 상기 실행 동안 세트 포인트들의 모니터링을 용이하게 하기 위해 제 1 세트의 센서 데이터를 적어도 수집하도록 구성된 복수의 제어-루프 센서들로서, 상기 복수의 제어-루프 센서들은 프로세스 제어 루프의 일부인, 상기 복수의 제어-루프 센서들;
제 2 세트의 센서 데이터를 적어도 수집하도록 구성된 일 세트의 독립 센서들로서, 상기 일 세트의 독립 센서들은 상기 프로세스 제어 루프의 일부가 아닌, 상기 일 세트의 독립 센서들;
상기 제 1 세트의 센서 데이터 및 상기 제 2 세트의 센서 데이터 중 적어도 하나를 적어도 수신하도록 구성된 허브;
상기 허브에 통신가능하게 커플링되어, 상기 제 1 세트의 센서 데이터 및 상기 제 2 세트의 센서 데이터 중 적어도 하나의 분석을 수행하도록 구성된 분석 컴퓨터로서, 상기 분석 컴퓨터는 높은 볼륨의 데이터를 분석하기 위한 고속 프로세서를 포함하는, 상기 분석 컴퓨터를 포함하는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 레시피를 적어도 선택하도록 구성된 제조 설비 호스트 제어기;
주어진 세트의 레시피 세트 포인트들에 기초하여 상기 레시피를 적어도 실행하도록 구성된 프로세스 모듈 제어기; 및
상기 제조 설비 호스트 제어기 및 상기 분석 컴퓨터 중 적어도 하나에 측정 데이터를 제공하도록 구성된 일 세트의 계측학 툴들로서, 상기 측정 데이터는 상기 레시피에 통합되는데 이용가능한, 상기 일 세트의 계측학 툴들을 더 포함하는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 일 세트의 독립 센서들에 의해 수집된 상기 제 2 세트의 센서 데이터는 상기 복수의 제어-루프 센서들에 의해 이미 수집된 적어도 부분적 세트의 데이터를 포함하도록 구성되는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 일 세트의 독립 센서들에 의해 수집된 상기 제 2 세트의 센서 데이터는 상기 복수의 제어-루프 센서들에 의해 이미 수집된 데이터를 포함하지 않도록 구성되는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 2 항에 있어서,
상기 분석 컴퓨터는 센서 교정 데이터를 적어도 수신하도록 구성되고, 상기 센서 교정 데이터는 제어-루프 센서들의 세트와 독립 센서들의 세트 사이의 실험적 관계를 포함하는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 5 항에 있어서,
상기 센서 교정 데이터는 챔버 특정 (chamber specific) 인, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 5 항에 있어서,
상기 분석 컴퓨터는 상기 제 1 세트의 센서 데이터를 확인하기 위해 상기 제 2 세트의 센서 데이터를 적어도 이용하도록 구성되는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 7 항에 있어서,
상기 분석 컴퓨터는 일 세트의 가상 센서들을 적어도 확립하도록 구성되고,
상기 일 세트의 가상 센서들의 각각의 가상 센서는 복수의 센서들로부터 수집된 센서 데이터로부터 결정되고 있는 일 세트의 가상 파라미터들과 연관되고,
상기 복수의 센서들은 상기 일 세트의 독립 센서들 및 상기 세트의 제어-루프 센서들 중 적어도 하나로부터의 센서들을 포함하는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 일 세트의 가상 파라미터들은 이온 플럭스, 이온 에너지, 전자 밀도, 및 에칭 레이트 대 증착 레이트 비 중 적어도 하나를 포함하는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 분석 컴퓨터는 상기 가상 센서들과 상기 제 2 세트의 센서 데이터 사이의 현상학적 관계를 적어도 확립하도록 구성되고,
상기 현상학적 관계는,
관련된 파라미터들, 및
서로로부터 도출가능한 파라미터들
중 적어도 하나를 포함하는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 10 항에 있어서,
상기 분석 컴퓨터는 실시간 계측학을 제공하기 위해 가상 측정들을 적어도 계산하도록 구성되는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 11 항에 있어서,
상기 분석 컴퓨터는 일 세트의 가상 센서 값들이 미리정의된 임계값 밖에 있는 경우, 상기 레시피를 튜닝하기 위해 일 세트의 가상 액츄에이터들을 확립함으로써 실시간 프로세스 제어 능력을 적어도 제공하도록 구성되는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 11 항에 있어서,
상기 분석 컴퓨터는 상기 프로세스 모듈 제어기에 상기 분석으로부터의 출력들을 전송하도록 구성되고,
상기 출력들은 일 세트의 가상 센서 세트 포인트 조정들, 고장 검출, 분류, 및 다중-센서 종점 중 적어도 하나를 포함하는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 제 13 항에 있어서,
상기 일 세트의 가상 센서 세트 포인트 조정들은 적어도 하나의 레시피 세트 포인트를 조정하기 위해 이용되는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 장치. - 플라즈마 프로세싱 시스템의 프로세싱 챔버 내에서 기판에 대한 레시피의 실행 동안 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 방법으로서,
상기 기판의 기판 프로세싱을 위해 상기 레시피를 검색하는 단계;
분석 컴퓨터로 센서 교정 데이터를 제공하는 단계로서, 상기 센서 교정 데이터는 일 세트의 제어-루프 센서들 및 일 세트의 독립 센서들 사이의 실험적 관계를 포함하는, 상기 센서 교정 데이터를 제공하는 단계;
일 세트의 레시피 세트 포인트들로 상기 레시피를 튜닝하는 단계;
상기 레시피를 실행하는 단계;
상기 일 세트의 제어-루프 센서들로부터의 제 1 세트의 센서 데이터 및 상기 일 세트의 독립 센서들로부터의 제 2 세트의 센서 데이터를 수신하는 단계;
일 세트의 가상 측정들을 계산하기 위해 상기 제 1 세트의 센서 데이터 및 상기 제 2 세트의 센서 데이터 중 적어도 하나를 분석하는 단계;
미리정의된 임계값과 상기 일 세트의 가상 측정들을 비교하는 단계; 및
상기 일 세트의 가상 측정들이 상기 미리정의된 임계값 밖에 있는 경우, 경고 및 알람 중 적어도 하나를 발생시키는 단계를 포함하는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 방법. - 제 15 항에 있어서,
상기 분석하는 단계는 미리정의된 시간 간격으로 발생하는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 방법. - 제 16 항에 있어서,
상기 가상 측정들은 현상학적 모델을 적용하는 것에 기초하여 계산되는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 방법. - 제 17 항에 있어서,
상기 일 세트의 가상 측정들이 상기 미리정의된 임계값 밖에 있는 경우 고장의 존재를 결정하는 단계를 더 포함하는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 방법. - 제 18 항에 있어서,
일 세트의 조정된 레시피 세트 포인트들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 방법. - 제 19 항에 있어서,
상기 레시피를 튜닝하기 위해 일 세트의 가상 액츄이터들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 자동 인-시츄 프로세스 제어 방식을 구현하는 방법.
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