KR20160141283A - 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법 및 그 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 플라즈마 챔버 내의 플라즈마 공간과 윈도우 표면 사이의 경계에 대응하는 관심 공간에 대한 깊이별 복수의 단층 영상을 획득하는 단계와, 상기 복수의 단층 영상 내에서 각각 임의의 그레이 스케일 범위에 속하는 입자들의 총 개수를 환산하여 모두 합산하는 단계와, 상기 합산 값을 각 시점 별로 수집하는 단계, 및 상기 수집한 합산 값을 이용하여 상기 윈도우의 클리닝 상태를 판단하는 단계를 포함하는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법을 제공한다.
상기 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법 및 그 장치에 따르면, 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법 및 그 장치에 따르면, 플라즈마 챔버의 윈도우 표면에 증착되는 물질의 공간적 분포와 변이를 실시간 감시할 수 있어 윈도우 클리닝 시기를 효과적으로 결정할 수 있으며 플라즈마 공정 효율을 높일 수 있는 이점이 있다.

Description

플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법 및 그 장치{Method for monitoring window of plasma chamber and apparatus thereof}

본 발명은 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 플라즈마 챔버의 윈도우 표면에 증착되는 물질의 실시간 분포를 제공할 수 있는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

일반적으로 반도체 제조를 위한 식각, 증착, 스퍼터링 공정에는 주로 플라즈마가 사용된다. 플라즈마는 고주파 전력을 통해 진공 플라즈마 챔버 내에 생성되며 플라즈마 공정은 플라즈마 내에 포함된 전자, 이온, 그리고 라디칼들의 물리적 또는 화학적 특성들을 이용한다. 플라즈마 공정 중에는 윈도우를 통하여 플라즈마의 광학적 특성을 관측하는 방법으로 공정 상태를 모니터링한다.

여기서 공정 과정에서 윈도우 표면 또는 챔버 내벽에는 폴리머(불순물)가 점점 축적되는데, 특히 윈도우 표면에 축적되는 폴리머는 플라즈마 상태를 감시하는데 방해 요인이 되므로 적절한 시점에 클리닝 될 필요성이 있다.

종래에는 단순히 윈도우를 통과하는 빛의 투과율 변화를 이용하여 윈도우 표면에 증착되는 물질을 모니터링하여 클리닝 여부를 결정한다. 하지만, 이와 같은 종래의 방법은 윈도우 표면에 증착되는 물질에 대한 두께 변이, 입자 분포 등을 모니터링할 수 없고 정확한 클리닝 시점의 확인이 어려워 공정의 질을 확보할 수 없는 문제점이 있다.

본 발명의 배경이 되는 기술은 한국공개특허 제2008-0099695호(2008.11.13 공개)에 개시되어 있다.

본 발명은 플라즈마 챔버의 윈도우 표면에 증착되는 물질의 변이를 실시간 모니터링할 수 있는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법 및 그 장치를 제공하는데 목적이 있다.

본 발명은, 플라즈마 챔버 내의 플라즈마 공간과 윈도우 표면 사이의 경계에 대응하는 관심 공간에 대한 깊이별 복수의 단층 영상을 획득하는 단계와, 상기 복수의 단층 영상 내에서 각각 임의의 그레이 스케일 범위에 속하는 입자들의 총 개수를 환산하여 모두 합산하는 단계와, 상기 합산 값을 각 시점 별로 수집하는 단계, 및 상기 수집한 합산 값을 이용하여 상기 윈도우의 클리닝 상태를 판단하는 단계를 포함하는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법을 제공한다.

여기서, 상기 윈도우의 클리닝 상태를 판단하는 단계는, 현재 시점에서의 상기 합산 값이 제1 임계값 이상이면 상기 윈도우의 클리닝이 필요한 것으로 판단할 수 있다.

또한, 상기 윈도우의 클리닝을 판단하는 단계는, 현재 시점의 합산 값에 플라즈마 발생 전 진공 상태의 시점에서 얻은 합산 값을 차감한 값이 제2 임계값 이상이면 상기 윈도우의 클리닝이 필요한 것으로 판단할 수 있다.

또한, 상기 복수의 단층 영상을 획득하는 단계는, 상기 플라즈마 챔버 내에 레이저를 조사하여 얻은 3D 홀로그램 영상으로부터 획득할 수 있다.

또한, 상기 관심 공간은, 상기 윈도우 표면의 시작 지점의 깊이로부터 설정 거리 이격된 깊이까지의 공간일 수 있다.

그리고, 본 발명은 플라즈마 챔버 내의 플라즈마 공간과 윈도우 표면 사이의 경계에 대응하는 관심 공간에 대한 깊이별 복수의 단층 영상을 획득하는 영상 획득부와, 상기 복수의 단층 영상 내에서 각각 임의의 그레이 스케일 범위에 속하는 입자들의 총 개수를 환산하여 모두 합산하는 입자수 연산부와, 상기 합산 값을 각 시점 별로 수집하는 데이터 수집부, 및 상기 각 시점 별로 수집한 합산 값을 이용하여 상기 윈도우의 클리닝 상태를 판단하는 판단부를 포함하는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 장치를 제공한다.

본 발명에 따른 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법 및 그 장치에 따르면, 플라즈마 챔버의 윈도우 표면에 증착되는 물질의 공간적 분포와 변이를 실시간 감시할 수 있어 윈도우 클리닝 시기를 효과적으로 결정할 수 있으며 플라즈마 공정 효율을 높일 수 있는 이점이 있다.

도 1은 본 발명의 실시예를 위한 광학 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링을 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 장치의 구성도이다.
도 4는 도 3의 장치를 이용한 윈도우 모니터링 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에서 획득한 홀로그램 영상의 일례를 나타낸 도면이다.
도 6은 도 5에 도시된 홀로그램 영상마다 얻은 각 사이클별 입자 에너지 분포 그래프를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에서 초기 진공 환경에서 깊이별 단층 영상마다 임의 그레이 스케일 범위에 속하는 입자들의 총 개수를 연산한 결과를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에서 깊이별 복수의 단층 영상마다 임의 그레이 스케일 범위에 속하는 입자들의 총 개수를 연산한 결과를 각 사이클별로 나타낸 도면이다.
도 9는 도 5의 홀로그램 영상에 따른 도 6의 입자 분포를 이용하여 각 사이클별 입자수 변이를 감시한 예를 나타낸 도면이다.

그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예를 위한 광학 시스템의 구성도이다. 본 발명의 실시예에 따른 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법은 도 1의 (a) 또는 (b)와 같은 구조의 광학 시스템을 이용할 수 있다.

도 1의 (a)는 기존의 In-Line 광학 시스템으로서 레이저(Laser), 빔 확장기, CCD 센서로 구성된다. 플라즈마 챔버에는 두 개의 윈도우(창 1, 창 2)이 요구된다. 척 위에는 박막이 배치된 웨이퍼가 놓여진다. 레이저에서 발사된 빔은 빔 확장기에서 확장되어 척을 포함을 포함한 부분 또는 척에 입접한 상단부를 비춘다. 이때, 레이저 빛을 흡수, 반사, 또는 투과하는 물질 입자의 정보가 CCD 센서에 저장된다.

도 1의 (b)는 기존의 On-Axis 광학 시스템의 변형예로서 빔 분할기의 상단부에 반사판이 없는 구조로서, 레이저부, 빔 분할기, 빔 확장기, CCD 센서로 구성된다. 이 경우 플라즈마 챔버에는 하나의 윈도우(창 1)가 요구된다. 레이저에 발사된 빛은 빔 분할기에서 수평 및 수직 방향의 빔으로 분할되고, 분할된 수평 방향의 빔은 창 1을 통과하여 척의 상단부를 비춘 다음 챔버의 반대편 벽에서 다시 반사된다. 또한, 벽에서 반사된 빛은 식각 물질 및 플라즈마 입자와 반응하게 되며 그 반응된 입자의 분포가 CCD 센서에 저장된다. 도 1의 (a), (b) 모두 CCD 센서의 전단에 각종 필터(ex, spatial filter)가 설치되면 입자의 해상도를 증진시킬 수 있다.

도 1의 시스템을 통해 촬영한 영상을 이용하면 챔버의 가로(또는 세로) 방향으로의 임의의 공간에서 입자수 분포를 구할 수 있다. 입자수 분포의 공간 분해를 위한 알고리즘은 프레넬 존 변환(Fresnel zone transformation)을 이용한다.

도 1을 이용하여 얻어지는 CCD 이미지는 본래 2차원 평면인 X, Y 축으로 이루어져 있지만 복원을 통하여 2차원 평면을 Z축으로 이동시켜 3차원의 공간에서 대상물을 구분할 수 있다. 이 복원 기술은 공지된 일반적인 방법으로서 플라즈마 공간 내의 전자나 이온 분포를 계산하는 데에 응용된다. 복원 식은 수학식 1을 참조한다.

여기서, u(x,y)는 입력 이미지이고, d는 object가 떨어진 거리이다. 예를 들어 d 값은 CCD 센서와 챔버 내의 임의 지점 사이의 거리(깊이)를 의미할 수 있다. kx, ky 는 프레넬 존 패턴(Fresnel zone pattern)을 만들기 위한 특이 함수이다. h(r,c)는 실수부와 허수부로 나뉜다. 수학식 2는 위상, 수학식 3은 크기를 나타내는 것으로서 이를 통해 다시 이미지화할 수 있게 된다.

수학식 1의 d를 조절하면 플라즈마 챔버 내의 임의의 공간에서의 2차원 2D 입자 분포를 수학식 3을 통해 복원할 수 있다. 수학식 3은 실수부와 허수부의 영상 정보를 이용하여 얻어진 것이다. 실수부의 영상 정보는 수학식 3으로 복원된 영상과 비슷하며, 따라서 복원된 영상을 대체하여 사용할 수 있다. 플라즈마 챔버의 가로(또는 세로) 방향의 전체 거리에 대해 2D 입자 분포를 구한 다음 이를 결합하면 3차원의 3D 입자 분포를 구하는 것도 가능하다.

이하의 본 발명의 실시예는 설명의 편의를 위해 도 1의 (a) 구조에서 CCD 센서에서 촬상되는 입자들을 이용하여 플라즈마 챔버의 윈도우를 모니터링하는 방법을 설명한다. 또한 본 발명의 실시예에서 챔버 내에서 수행되는 플라즈마 공정은 식각, 증착, 스퍼터링 등일 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링을 위한 개념도이다. 이러한 도 2는 웨이퍼(20) 위에 증착되는 박막 증착 공정 중에 플라즈마 챔버(10) 내에 레이저를 입사시켜서 레이저 홀로그램 이미지를 CCD 센서(30)를 통해 수집하는 모습을 나타낸 것이다.

이와 같이 본 발명의 실시예는 플라즈마 공정 중에 플라즈마 챔버(10) 내에 레이저가 조사되는 상태에서 CCD 센서(30)로부터 챔버(10) 내의 플라즈마의 입자 분포를 획득한다.

본 발명의 실시예는 CCD 센서(30)에서 수집된 이미지로부터 윈도우 표면과 플라즈마 공간 사이에 해당하는 경계면 부근의 입자 에너지 분포를 추출할 수 있으며 시간 흐름에 따라 경계면 부근(윈도우 표면)에 누적(증착)되는 입자수 변이를 실시간 연산하는 방법으로 윈도우의 클리닝 시점을 결정한다.

만일, 누적되는 입자수가 허용치를 넘어서면 공정을 중단하고 윈도우와 챔버를 클리닝할 수 있다. 반대로, 누적되는 입자수가 허용치를 넘어서지 않으면 공정을 계속 진행하면 된다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 장치의 구성도이다. 상기 장치(100)는 영상 획득부(110), 입자수 연산부(120), 데이터 수집부(130), 판단부(140)를 포함한다.

영상 획득부(110)는 플라즈마 챔버 내의 플라즈마 공간과 윈도우 표면 사이의 경계에 대응하는 관심 공간에 대한 깊이별 복수의 단층 영상을 CCD 센서를 통하여 획득한다.

입자수 연산수(120)는 복수의 단층 영상 내에서 임의의 그레이 스케일 범위에 속하는 입자들의 개수를 환산하여 모두 합산한다. 데이터 수집부(130)는 상기 합산 값을 각 시점 별로 수집한다.

판단부(140)는 각 시점 별로 수집한 합산 값을 이용하여 윈도우의 클리닝 상태를 판단하는데, 구체적으로는 현재 시점의 합산 값을 기준 값(허용치)과 비교한 다음, 합산 값이 기준 값을 초과하면 윈도우의 클리닝을 진행하도록 하고 기준 값을 초과하지 않으면 현재의 공정을 계속 진행하도록 한다.

도 4는 도 3의 장치를 이용한 윈도우 모니터링 방법의 흐름도이다. 이하에서는 도 3 및 도 4를 참조로 하여 본 실시예에 따른 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법에 관하여 상세히 설명한다.

먼저, 영상 획득부(110)는 플라즈마 챔버 내의 플라즈마 공간과 윈도우 표면 사이의 경계에 대응하는 관심 공간에 대한 깊이별 복수의 단층 영상을 획득한다(S410).

여기서 단층 영상이란 임의 깊이의 공간에서 복원된 2차원 영상으로서 이는 앞서 수학식 1 내지 수학식 3의 방법을 이용하면 된다. 또한, d 값을 조절하면 깊이별 2차원 영상을 획득할 수 있다. 깊이별 2차원 영상이 모이면 3차원 영상이 된다. 이러한 S410 단계는 플라즈마 챔버(10) 내에 레이저를 조사하여 얻은 3D 홀로그램 영상으로부터 획득할 수 있다.

본 발명의 실시예는 윈도우 표면에 누적(적층)되는 입자들을 관측하여 윈도우 클리닝 시기를 결정하는 것으로서, 실질적으로 윈도우 표면 부위로부터 일정 깊이의 공간까지의 영역을 관심 공간으로 정의할 수 있다. 즉, 본 발명의 실시예에서 관심 공간이란 도 2에 도시된 것처럼, 윈도우 표면의 시작 지점(ⓑ)의 깊이로부터 플라즈마 공간 쪽으로 설정 거리 이격된 깊이까지의 공간에 해당할 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시예에서 획득한 홀로그램 영상의 일례를 나타낸 도면이다. 이러한 도 5는 임의 깊이에서 복원한 홀로그램 영상을 시간 흐름에 따라 획득한 것이다.

도 5의 (a)는 플라즈마 챔버 내에 플라즈마가 존재하지 않는 초기 진공 상태의 영상을 나타낸다. 도 5의 (b) 내지 (e)는 플라즈마가 발생한 상태로서 (a) 상태 이후 매 사이클(5초 간격)마다 촬상한 영상을 나타내며, 제1 내지 제5 사이클의 영상에 해당한다.

시간 흐름에 따라 즉, 사이클의 증가에 따라 윈도우에 입자들이 지속적으로 로 누적된다. 여기서 시간에 따른 입자 분포의 변이를 계산하면 윈도우의 클리닝 시기를 알 수 있다. 이러한 입자 분포의 변이는 윈도우의 표면에 증착되는 물질(폴리머)의 실시간 두께 변이에 직접적으로 관여하며 윈도우의 클리닝을 판단하는데 중요한 요소가 된다.

앞서 도 5의 (a)와 같은 홀로그램 영상은 CCD 센서(30)로부터 얻은 2차원 영상으로서, 실질적으로 S410 단계는 이와 같은 홀로그램 영상을 관심 공간 내의 각각의 깊이별로 획득하여 복수의 단층 영상을 얻는다.

이후, 입자수 연산부(120)는 복수의 단층 영상 내에서 각각 임의의 그레이 스케일 범위에 속하는 입자들의 총 개수를 환산하여 모두 합산한다(S420). 이러한 S420 과정은 시간 흐름에 따라 각 시점(사이클) 별로 수행된다. 따라서, 데이터 수집부(130)는 각 시점(사이클) 별로 계산된 상기 합산 값을 수집한다(S430).

우선 S420 단계를 상세히 설명하면 다음과 같다. 도 6은 도 5에 도시된 홀로그램 영상마다 얻은 각 사이클별 입자 에너지 분포 그래프를 나타낸 도면이다.

도 6의 가로 축은 그레이 스케일 값이고 세로 축은 각각의 그레이 스케일별 픽셀수이다. 여기서 픽셀수는 곧 입자수에 대응한다. 이와 같이 도 6은 홀로그램 영상을 구성하는 전체 픽셀들 중에서 각 그레이 스케일 값에 해당하는 픽셀들의 개수를 그래프로 나타낸 것이다. 본 실시예의 경우 픽셀의 그레이 스케일 값을 8 비트로 사용하므로 그레이 스케일 값은 0~255의 값을 가진다. 또한 그레이 스케일 값이 클수록 밝은 입자를 나타낸다.

상기 S420 단계를 위해, 우선 도 6과 같은 입자 에너지 분포 그래프를 복수의 단층 영상마다 개별 획득한다. 그런 다음, 복수의 각 단층 영상별로 단층 영상 내에서 각각 임의 그레이 스케일 범위(ex, 0~100)에 속하는 입자들의 총 개수를 연산한 다음, 각 단층 영상별 환산한 총 개수를 모두 합산한다. 여기서 그레이 스케일 값 범위의 상한 값은 이에 한정되지 않으며 100보다 작거나 커질 수 있다.

복수의 단층 영상은 앞서와 같이 윈도우 표면상의 관심 공간 내의 깊이별 단층 영상에 해당되는 것으로서, 복수의 단층 영상별로 0~100 범위의 그레이 스케일 값을 가지는 픽셀들의 총 개수를 모두 환산하여 합산하면, 현재 시점에서 관심 공간에 적층된 0~100 범위의 모든 입자수를 확인할 수 있다.

이후, 이러한 관심 공간 내의 입자들의 합산 값을 여러 시점(각 사이클) 별로 수집하면 된다. 즉, S430 단계는 시간 흐름에 따른 상기 합산 값의 변이 정보를 수집하는 과정을 나타낸다.

이러한 S430 단계를 설명하기에 앞서, 플라즈마가 존재하지 않는 초기 진공 상태에서 얻은 깊이별 단층 영상으로부터 입자수를 연산한 예시를 설명한다.

도 7은 본 발명의 실시예에서 초기 진공 환경에서 깊이별 단층 영상마다 임의 그레이 스케일 범위에 속하는 입자들의 총 개수를 연산한 결과를 나타낸 도면이다. 이러한 도 7은 초기 진공 상태의 깊이별 단층 영상마다 임의 그레이 스케일 범위(ex, 0~230)에 속하는 총 입자수를 환산한 것이다. 여기서 사용된 그레이 스케일 범위는 임의적으로 넓은 범위를 사용한 것인데, 만일 앞서와 같은 0~100 범위를 사용한다면 세로 축에 도시된 픽셀 값은 더 작은 수가 될 것이다.

도 7에서 가로 축은 시그마(sigma) 값으로서, 수학식 1에서 깊이(위치) 정보를 나타내는 파라미터 즉, d 값과 연관된다. 세로 축은 각 시그마 값 즉, 각 깊이 지점의 단층 영상에 존재하는 0~230 범위의 입자수(픽셀수)를 나타낸다. 시그마 값과 d 값 간의 관계는 다음과 같다. d = 1cm일 때, 시그마 = 3.3으로 환산되는데, 2cm의 윈도우 두께에 대응하는 시그마 값은 6.6으로 환산된다.

이러한 도 7은 영상의 복원 변수(시그마 값)를 45.0 ~ 55.1 범위로 설정하여 얻은 결과로서, 본 발명의 실시예는 실제의 관심 공간보다 넓은 범위로 영상을 복원한 다음, 관심 공간에 대응하는 시그마 값(ex, 52.9~53.3 범위)에 해당하는 입자수만을 이용하여 클리닝 상태를 판단할 수도 있다.

도 7의 ⓐ, ⓑ 지점은 도 2에 도시된 윈도우 외표면과 내표면 부위에 각각 대응하며, 시그마 값이 대략 46.2, 52.8에 해당하는 위치를 나타낸다. 도 7에서 46.2와 52.8 사이의 간격은 6.6(=2 cm)인데 이는 윈도우의 두께에 대응하는 값이다. 여기서 물론 각 지점에 대한 시그마 값과 실제 윈도우 표면 지점 간에는 약간의 편차가 발생할 수도 있다. 윈도우 표면에 대응하는 깊이 지점(시그마 값)와 관심 공간에 대응하는 폭을 알면, 윈도우 표면으로부터 해당 폭으로 형성된 관심 공간 내의 단층 영상들을 선택적으로 복원하는 것도 가능하다.

이하의 본 발명의 실시예에서 관심 공간은 시그마 값이 52.9 ~ 53.3 범위인 공간을 예시한다. 물론 이는 단지 실시예에 불과하며 관심 공간에 해당하는 지점의 시그마 값은 오차 범위에서 변경될 수 있으며 그 범위 또한 더 넓거나 좁아질 수 있다. 그 범위의 폭이 작아지면 클리닝 판단의 민감도는 커지게 될 것이다.

도 8은 본 발명의 실시예에서 깊이별 복수의 단층 영상마다 임의 그레이 스케일 범위에 속하는 입자들의 총 개수를 연산한 결과를 각 사이클별로 나타낸 도면이다. 이러한 도 8은 플라즈마 발생 5초 후, 15초 후, 25초 후에 해당하는 제1 cycle, 제3 cycle, 제5 cycle에서의 결과를 도시하고 있다. 도 8에서는 합산 값의 연산을 위해 설정 간격의 사이클(홀수 번째의 사이클)만 사용한 것을 예시하고 있으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

도 8은 도 7과 같이 영상의 복원 변수(시그마)를 45.0 ~ 55.1로 설정하여 얻은 결과이므로, 실제 관심 영역(Sigma: 52.9 ~ 53.3)뿐만 아니라 그 이외의 깊이 지점에서 얻은 입자수도 함께 표현되어 있다.

아래의 표 1은 각 시점(사이클)에서 관심 영역 내의 입자수들을 이용하여 S430 단계를 수행한 결과로서, 각 시점 별로 수집한 합산 값을 나타낸다.

사이클	관심 영역 내 입자수 합계	증가 폭
1 cycle	10432063	-
3 cycle	10875270	4%
5 cycle	12007338	10%

표 1과 도 8을 참조하면, 제1 사이클(1 cycle)의 경우, 관심 영역(52.9 ~ 53.3) 내의 각 단층 영상에서 얻은 5개의 입자수 값을 모두 합산하면 10432063이 된다. 같은 방법으로 제3 사이클(3 cycle)의 경우 관심 영역 내에서 얻은 5개의 입자수 값들을 모두 합산하면 10875270이 된다. 제5 사이클(5 cycle)의 경우, 관심 영역 내에서 얻은 5개의 입자수 값들을 모두 합산하면 12007338이 된다.

이후, 판단부(140)는 상기와 같이 수집한 각 시점별 합산 값을 이용하여 윈도우의 클리닝 상태를 판단한다. 이를 위한 실시예는 구체적으로 두 가지가 존재한다. 그 중에서 제1 실시예는 표 1의 데이터를 그대로 이용하는 방법이며, 제2 실시예는 표 1의 입자수 데이터에 대해 진공 상태에서 얻은 데이터를 차감한 값을 이용하는 방법이다.

먼저, 제1 실시예의 경우는 현재 시점에서의 합산 값이 제1 임계값 이상이면 윈도우의 클리닝이 필요한 것으로 판단한다. 여기서, 현재 시점에서의 합산 값이란 관심 공간 내에 현재까지 누적된 임의 그레이 스케일 범위의 입자수 총계를 의미하는 것으로서, 실질적으로 윈도우 표면에 폴리머 물질이 쌓인 정도에 대응한다.

예를 들면, 제1 사이클에서 얻은 입자수 합계(10432063)를 제1 임계값과 비교한 다음(S440), 입자수 합계가 기 설정된 제1 임계값 미만이면 현재의 플라즈마 공정을 계속 실시한다(S450).

이후, 다시 제3 사이클을 통해 입자수 합계(10875270)를 얻은 다음 이를 제1 임계값과 비교하는데(S440), 만일 현재의 입자수 합계(10875270)가 제1 임계값 이상이면 윈도우 챔버의 클리닝이 필요한 것으로 판단하여 클리닝을 실시하고(S460), 제1 임계값 미만이면 플라즈마 공정을 계속 실시한다.

이와 달리, 제2 실시예의 경우는 현재 시점의 합산 값에 플라즈마 발생 전 초기 진공 상태의 시점에서 얻은 기준 합산 값을 차감한 값이 제2 임계값 이상이면 윈도우의 클리닝이 필요한 것으로 판단한다. 이때 사용되는 제2 임계값은 제1 임계값보다는 작을 것이다. 또한, 기준 합산 값이란, 초기 진공 상태에서 각 관심 공간 내에서 얻은 깊이별 단층 영상에서 0~100의 그레이 스케일 값을 가지는 입자수들을 모두 합산한 값을 나타낸다.

만일, 플라즈마 발생 전의 초기 진공 상태의 시점에서 얻은 기준 합산 값이 8721079 개인 경우, 표 1의 각 시점에서 얻은 합산 값에 각각 8721079을 차감하게 되면 아래의 표 2와 같은 데이터를 얻을 수 있다.

사이클	표 1에서 초기 진공 상태의 입자수를 차감한 값	증가폭
1 cycle	710984	-
3 cycle	154191	26%
5 cycle	286259	53%

즉, 제2 실시예의 경우, 현재 시점에서 얻은 표 2에 의한 차감 값을 기 설정된 제2 임계값과 실시간 비교하여 클리닝 여부를 결정한다. 여기서, 표 2의 방법을 이용하면, 표 1의 방법과 비교하여 볼 때 각 사이클별 입자수의 증가폭이 훨씬 커진 것을 알 수 있다. 따라서, 입자수 증가의 민감도 측면에서 볼 때, 표 2의 방법이 표 1의 방법보다 더욱 효과적인 것을 알 수 있다.

도 9는 도 5의 홀로그램 영상에 따른 도 6의 입자 분포를 이용하여 각 사이클별 입자수 변이를 감시한 예를 나타낸 도면이다. 도 9는 각 분포에서 가장 작은 그레이 스케일 값(ex, 0)부터 최대 픽셀수의 그레이 스케일 값까지 속하는 전체 픽셀수의 합을 각 사이클별로 환산한 것이다. 초기 진공 상태를 예를 들면, 0~70의 그레이 스케일 범위에 속하는 픽셀수를 모두 합하면 약 1350000가 된다.

도 9의 방법은 도 5의 2D 영상 하나만 이용한 것으로서, 3 사이클까지는 진공과 비교해서 계속 입자수가 증가하다가 4 사이클에서 일시 감소하다가 다시 증가하는 경향을 보이고 있다.. 하지만 이러한 결과는 시간이 지남에 따라 윈도우 표면에 폴리머가 점차 누적된다는 점을 감안할 때 신뢰성이 떨어진다고 볼 수 있다.

이와 달리, 본 발명의 실시예에 따르면, 표 1 및 표 2의 두 실시예 모두 시간 흐름에 따라 입자수가 점점 증가하는 패턴을 보이는 것을 알 수 있다. 즉, 5 사이클에서의 입자수가 3 사이클에 비해 더 크며, 이는 예상된 결과와 일치하게 된다. 따라서 발명의 실시예는 윈도우에 축적되는 입자수를 공간적으로 감시함에 따라 현재의 윈도우의 상태를 더욱 정확하게 파악할 수 있고 이로부터 윈도우의 클리닝 시점을 더욱 신뢰성 있게 결정할 수 있다. 여기서 윈도우의 클리닝 시에 챔버의 클리닝을 동시에 수행할 수 있음은 물론이다.

이상과 같은 본 발명에 따른 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법 및 그 장치에 따르면, 플라즈마 챔버의 윈도우 표면에 증착되는 물질의 공간적 분포와 변이를 실시간 감시할 수 있어 윈도우 클리닝 시기를 효과적으로 결정할 수 있으며 그에 따른 플라즈마 공정 효율을 높일 수 있는 이점이 있다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

100: 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 장치
110: 영상 획득부 120: 입자수 연산부
130: 데이터 수집부 140: 판단부

Claims (10)

1. 플라즈마 챔버 내의 플라즈마 공간과 윈도우 표면 사이의 경계에 대응하는 관심 공간에 대한 깊이별 복수의 단층 영상을 획득하는 단계;
   상기 복수의 단층 영상 내에서 각각 임의의 그레이 스케일 범위에 속하는 입자들의 총 개수를 환산하여 모두 합산하는 단계;
   상기 합산 값을 각 시점 별로 수집하는 단계; 및
   상기 수집한 합산 값을 이용하여 상기 윈도우의 클리닝 상태를 판단하는 단계를 포함하는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법.
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 윈도우의 클리닝 상태를 판단하는 단계는,
   현재 시점에서의 상기 합산 값이 제1 임계값 이상이면 상기 윈도우의 클리닝이 필요한 것으로 판단하는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법.
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 윈도우의 클리닝 상태를 판단하는 단계는,
   현재 시점의 합산 값에 플라즈마 발생 전 진공 상태의 시점에서 얻은 합산 값을 차감한 값이 제2 임계값 이상이면 상기 윈도우의 클리닝이 필요한 것으로 판단하는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법.
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 복수의 단층 영상을 획득하는 단계는,
   상기 플라즈마 챔버 내에 레이저를 조사하여 얻은 3D 홀로그램 영상으로부터 획득하는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법.
5. 청구항 1 또는 청구항 4에 있어서,
   상기 관심 공간은,
   상기 윈도우 표면의 시작 지점의 깊이로부터 설정 거리 이격된 깊이까지의 공간인 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 방법.
6. 플라즈마 챔버 내의 플라즈마 공간과 윈도우 표면 사이의 경계에 대응하는 관심 공간에 대한 깊이별 복수의 단층 영상을 획득하는 영상 획득부;
   상기 복수의 단층 영상 내에서 각각 임의의 그레이 스케일 범위에 속하는 입자들의 총 개수를 환산하여 모두 합산하는 입자수 연산부;
   상기 합산 값을 각 시점 별로 수집하는 데이터 수집부; 및
   상기 수집한 합산 값을 이용하여 상기 윈도우의 클리닝 상태를 판단하는 판단부를 포함하는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 장치.
7. 청구항 6에 있어서,
   상기 판단부는,
   현재 시점에서의 상기 합산 값이 제1 임계값 이상이면 상기 윈도우의 클리닝이 필요한 것으로 판단하는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 장치.
8. 청구항 6에 있어서,
   상기 판단부는,
   현재 시점의 합산 값에 플라즈마 발생 전 진공 상태의 시점에서 얻은 합산 값을 차감한 값이 제2 임계값 이상이면 상기 윈도우의 클리닝이 필요한 것으로 판단하는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 장치.
9. 청구항 6에 있어서,
   상기 영상 획득부는,
   상기 플라즈마 챔버 내에 레이저를 조사하여 얻은 3D 홀로그램 영상으로부터 획득하는 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 장치.
10. 청구항 6 또는 청구항 9에 있어서,
    상기 관심 공간은,
    상기 윈도우 표면의 시작 지점의 깊이로부터 설정 거리 이격된 깊이까지의 공간인 플라즈마 챔버의 윈도우 모니터링 장치.

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