KR20220161434A - 반도체 처리 챔버들에서의 플라즈마 점화 최적화 - Google Patents

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KR20220161434A
KR20220161434A KR1020227037801A KR20227037801A KR20220161434A KR 20220161434 A KR20220161434 A KR 20220161434A KR 1020227037801 A KR1020227037801 A KR 1020227037801A KR 20227037801 A KR20227037801 A KR 20227037801A KR 20220161434 A KR20220161434 A KR 20220161434A
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순욱 정
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어플라이드 머티어리얼스, 인코포레이티드
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Abstract

기판 처리 챔버들에서 반사된 무선 주파수(RF) 전력을 감소시키는 방법은, 기판에 대해 프로세스를 수행하기 위해 레시피로부터 도출되는, 처리 챔버에 대한 입력 파라미터들에 접근하는 단계를 포함할 수 있다. 입력 파라미터들은 챔버에 대한 이전의 입력 파라미터들 및 대응하는 센서 측정치들을 사용하여 훈련된 모델에 제공될 수 있다. 반사된 RF 전력의 예측된 양은 모델로부터 수신될 수 있고, 예측된 반사된 RF 전력이 최적화된 것인지 여부가 결정될 수 있다. 입력 파라미터들은, 반사된 RF 전력을 최적화하는 입력 파라미터 값들이 발견될 때까지 모델에 의해 반복적으로 조정되고 처리될 수 있다. 그 다음, 기판을 처리하기 위해, 최적화된 입력 파라미터들이 챔버에 제공될 수 있다.

Description

반도체 처리 챔버들에서의 플라즈마 점화 최적화
본 출원은 2020년 11월 22일자로 출원되고 발명의 명칭이 "PLASMA IGNITION OPTIMIZATION IN SEMICONDUCTOR PROCESSING CHAMBERS"인 미국 정식 출원 번호 17/100,927의 이익 및 그에 대한 우선권을 주장하며, 상기 미국 정식 출원의 내용은 그 전체가 모든 목적을 위해 본원에 참조로 포함된다.
본 개시내용은 반도체 시스템들, 프로세스들 및 장비에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 개시내용은 플라즈마 점화 동안 무선 주파수(RF) 공급원으로 복귀되는 반사된 RF 전력의 양을 최적화하기 위한 모델들을 훈련시키고/거나 사용하는 것에 관한 것이다.
집적 회로들 및 다른 전자 디바이스들의 제조 시, 다양한 물질 층들의 증착 또는 식각을 위해 플라즈마 프로세스들이 종종 사용된다. 플라즈마 강화 화학 기상 증착(PECVD) 프로세스는, 전자기 에너지가 적어도 하나의 전구체 가스 또는 전구체 증기에 인가되어 전구체를 반응성 플라즈마로 변환하는 화학 프로세스이다. 플라즈마는 처리 챔버 내부에서, 즉, 인-시튜로, 또는 처리 챔버로부터 원격 위치된 원격 플라즈마 생성기에서 생성될 수 있다. 이러한 프로세스는 고품질 및 고성능 반도체 디바이스들을 생성하기 위해 기판들 상에 물질들을 증착시키는 데 널리 사용된다.
처리 챔버에서 사용되는 플라즈마들은 RF 공급원으로부터 챔버에 무선 주파수(RF) 에너지를 제공함으로써 점화될 수 있다. RF 공급원에 의해 제공되는 전압들/전류들은 에너지가 플라즈마에 균일하게 제공될 수 있도록 엄격하게 제어될 수 있다. 그러나, 기판 프로세스들 간의 장비 및/또는 처리 챔버의 조건들에서의 변동들은 플라즈마가 얼마나 신속하게 점화될 수 있는지에 있어서의 변동들을 야기할 수 있다. RF 공급원 및 제어 시스템에 대한 입력 파라미터들은 하나의 세션에서 플라즈마를 신속하게 점화할 수 있고, 그 다음, 동일한 파라미터들을 사용하는 후속 세션 동안 플라즈마 점화의 지연을 야기할 수 있다. 플라즈마가 신속하게 점화되는 데 실패하는 경우, RF 에너지는 RF 공급원 내로 다시 반사될 수 있다. 이는 RF 공급원을 손상시키고, 기판의 결함들을 야기하고, 플라즈마를 점화하는 어려움을 증가시킬 수 있다.
그러므로, RF 공급원 내로 다시 반사되는 RF 전력의 양을 최소화하기 위해, 처리 챔버들에 대한 레시피의 일부인 입력 파라미터들을 최적화하는 데 사용될 수 있는 개선된 시스템들 및 방법들이 필요하다. 이러한 그리고 다른 기술적 문제들은 본원에 개시된 실시예들에 의해 해결된다.
일부 실시예들에서, 기판 처리 챔버들에서 반사된 무선 주파수(RF) 전력을 감소시키는 방법은 처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들에 접근하는 단계를 포함할 수 있고, 복수의 입력 파라미터들은 기판에 대해 프로세스를 수행하기 위한 처리 챔버에 대한 레시피로부터 부분적으로 도출될 수 있다. 방법은 또한, 처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들을 모델에 제공하는 단계를 포함할 수 있고, 모델은 이전의 복수의 입력 파라미터들 및 대응하는 복수의 센서 측정치들을 사용하여 훈련되었을 수 있다. 방법은 추가적으로, 처리 챔버에서 플라즈마를 점화할 때 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제1 양을 나타내는 하나 이상의 제1 출력을 모델로부터 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은, 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제1 양이 최적화되지 않은 것으로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 방법은 또한, 조정된 입력 파라미터들을 생성하기 위해 처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들을 조정하는 단계, 처리 챔버에 대한 조정된 입력 파라미터들을 모델에 제공하는 단계, 및 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제2 양을 나타내는 하나 이상의 제2 출력을 모델로부터 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 추가적으로, 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제2 양이 최적화된 것으로 결정하는 단계, 및 기판에 대해 프로세스를 수행하기 위해, 조정된 입력 파라미터들을 처리 챔버에 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 시스템은 하나 이상의 프로세서, 및 명령어들을 포함하는 하나 이상의 메모리 디바이스를 포함할 수 있고, 명령어들은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들에 접근하는 것을 포함하는 동작들을 수행하게 하고, 복수의 입력 파라미터들은 기판에 대해 프로세스를 수행하기 위한 처리 챔버에 대한 레시피로부터 부분적으로 도출될 수 있다. 동작들은 또한, 처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들을 모델에 제공하는 것을 포함할 수 있고, 모델은 이전의 복수의 입력 파라미터들 및 대응하는 복수의 센서 측정치들을 사용하여 훈련되었을 수 있다. 동작들은 추가적으로, 처리 챔버에서 플라즈마를 점화할 때 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제1 양을 나타내는 하나 이상의 제1 출력을 모델로부터 수신하는 것을 포함할 수 있다. 동작들은, 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제1 양이 최적화되지 않은 것으로 결정하는 것을 더 포함할 수 있다. 동작들은 또한, 조정된 입력 파라미터들을 생성하기 위해 처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들을 조정하는 것, 처리 챔버에 대한 조정된 입력 파라미터들을 모델에 제공하는 것, 및 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제2 양을 나타내는 하나 이상의 제2 출력을 모델로부터 수신하는 것을 포함할 수 있다. 동작들은 추가적으로, 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제2 양이 최적화된 것으로 결정하는 것, 및 기판에 대해 프로세스를 수행하기 위해, 조정된 입력 파라미터들을 처리 챔버에 제공하는 것을 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체는 명령어들을 포함할 수 있고, 명령어들은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들에 접근하는 것을 포함하는 동작들을 수행하게 하고, 복수의 입력 파라미터들은 기판에 대해 프로세스를 수행하기 위한 처리 챔버에 대한 레시피로부터 부분적으로 도출될 수 있다. 동작들은 또한, 처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들을 모델에 제공하는 것을 포함할 수 있고, 모델은 이전의 복수의 입력 파라미터들 및 대응하는 복수의 센서 측정치들을 사용하여 훈련되었을 수 있다. 동작들은 추가적으로, 처리 챔버에서 플라즈마를 점화할 때 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제1 양을 나타내는 하나 이상의 제1 출력을 모델로부터 수신하는 것을 포함할 수 있다. 동작들은, 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제1 양이 최적화되지 않은 것으로 결정하는 것을 더 포함할 수 있다. 동작들은 또한, 조정된 입력 파라미터들을 생성하기 위해 처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들을 조정하는 것, 처리 챔버에 대한 조정된 입력 파라미터들을 모델에 제공하는 것, 및 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제2 양을 나타내는 하나 이상의 제2 출력을 모델로부터 수신하는 것을 포함할 수 있다. 동작들은 추가적으로, 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제2 양이 최적화된 것으로 결정하는 것, 및 기판에 대해 프로세스를 수행하기 위해, 조정된 입력 파라미터들을 처리 챔버에 제공하는 것을 포함할 수 있다.
임의의 실시예들에서, 다음의 특징들 중 임의의 것 및 전부는 제한 없이 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 방법/동작들은 또한, 복수의 훈련 데이터 세트들에 접근하는 것을 포함할 수 있고, 복수의 훈련 데이터 세트들 각각은, 이전 프로세스로부터의 복수의 이전 입력 파라미터들 및 프로세스 동안 처리 챔버로부터 다시 반사된 RF 전력의 양을 나타내는 대응하는 센서 데이터를 포함할 수 있다. 방법/동작들은 또한, 복수의 훈련 데이터 세트들을 사용하여 모델을 훈련시키는 것을 포함할 수 있다. 방법/동작들은 또한, 복수의 훈련 데이터 세트들이, 처리 챔버에서 다시 반사된 RF 전력의 평균 초과 양들을 나타내는 센서 데이터를 포함하는 적어도 임계 개수의 훈련 데이터 세트를 포함하도록, 복수의 훈련 데이터 세트들을 선별하는 것을 포함할 수 있다. 모델은, 복수의 은닉 계층들 및 입력 파라미터들에 대응하는 입력들을 포함할 수 있는 신경망을 포함할 수 있다. 신경망은, 예측된 최대 RF 전력을 나타내는 제1 출력 및 예측된 RF 전력 지속기간을 나타내는 제2 출력을 포함할 수 있다. 신경망은 신경망의 내부 노드들 사이에 가중치들을 설정하기 위해 최적화 프로세스를 사용하여 훈련되었을 수 있다. 프로세스는 기판에 대한 플라즈마 식각 프로세스를 포함할 수 있다. 복수의 입력 파라미터들은 처리 챔버를 위한 RF 공급원에 대한 설정들을 포함할 수 있다. 복수의 입력 파라미터들은 처리 챔버에서 기판들에 대해 이전에 실행된 프로세스들의 개수를 나타내는 웨이퍼 카운트를 포함할 수 있다. 복수의 입력 파라미터들은 이전 플라즈마 프로세스가 처리 챔버에서 완료된 후부터의 시간을 나타내는 챔버 유휴 시간을 포함할 수 있다. 복수의 입력 파라미터들은 처리 챔버에서 실행된 이전 레시피에 대한 식별자를 포함할 수 있다. 복수의 입력 파라미터들은 처리 챔버의 하나 이상의 조정 커패시터에 대한 사전 설정된 값들을 포함할 수 있다. 복수의 입력 파라미터들은 처리 챔버의 하나 이상의 조정 인덕터에 대한 사전 설정된 값들을 포함할 수 있다. 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제2 양이 최적화된 것으로 결정하는 것은, RF 전력의 제2 양이, 복수의 입력 파라미터들 각각에 대한 값들의 범위에 걸쳐 모델에 의해 예측된 반사된 RF 전력의 최소 값을 나타낸다는 것으로 결정하는 것, 및/또는 RF 전력의 제2 양이, 미리 결정된 임계치 미만인 것으로 결정하는 것을 포함할 수 있다. 미리 결정된 임계치는 대략 50 W일 수 있다. 방법/동작들은, 프로세스 동안 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 양을 나타내는 센서 데이터를 측정하는 것; 및 측정된 센서 데이터를 RF 전력의 예측된 제2 양과 비교하는 것을 더 포함할 수 있다. 방법/동작들은 또한, 측정된 센서 데이터가 RF 전력의 예측된 제2 양을 미리 결정된 임계량보다 많이 초과할 때 사용자 인터페이스에 제공되는 표시를 생성하는 것을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들의 속성 및 장점들의 추가의 이해는, 도면들 및 본 명세서의 나머지 부분들을 참조하여 실현될 수 있고, 유사한 참조 번호들은 여러 도면들 전반에서 유사한 구성요소들을 지칭하는 데 사용된다. 일부 경우들에서, 다수의 유사한 구성요소들 중 하나를 나타내기 위해 서브라벨이 참조 번호와 연관된다. 기존의 서브라벨에 대한 명세 없이 참조 번호가 참조될 때, 이는 그러한 다수의 유사한 구성요소들 전부를 지칭하는 것으로 의도된다.
도면들 중 몇몇은 개략도들로서 포함된다. 도면들은 예시적인 목적들을 위한 것이며, 축척을 고려했다고 구체적으로 언급되지 않는 한, 축척을 고려하지 않은 것임을 이해해야 한다. 추가적으로, 개략도들로서, 도면들은 이해를 돕기 위해 제공되며, 현실적인 표현들과 비교하여 모든 양상들 또는 정보를 포함하지 않을 수 있고, 예시의 목적들을 위해 과장된 물질을 포함할 수 있다.
도 1은 일부 실시예들에 따른, 증착, 식각, 베이킹, 및 경화 챔버들의 처리 시스템의 상면도를 예시한다.
도 2a는 일부 실시예들에 따른, 구획된 플라즈마 생성 영역들을 처리 챔버 내에 갖는 예시적인 프로세스 챔버 시스템(200)의 단면도를 예시한다.
도 2b는 일부 실시예들에 따른, 면판을 통한 처리 가스 분배에 영향을 주는 피쳐들의 상세도를 예시한다.
도 3은 일부 실시예들에 따른, 처리 챔버의 부분의 단면도를 예시한다.
도 4a는 일부 실시예들에 따른, 상이한 레시피들 동안 센서들에 의해 측정된 최대의 반사된 RF 전력의 그래프를 예시한다.
도 4b는 일부 실시예들에 따른, 입력 파라미터들 중 하나의 입력 파라미터의 상이한 값들에 대해 센서들에 의해 측정된 최대의 반사된 전력의 그래프를 예시한다.
도 5는 일부 실시예들에 따른, 예측된 반사된 RF 전력을 출력하기 위해 모델이 어떻게 훈련될 수 있는지를 예시한다.
도 6은 일부 실시예들에 따른, 이력 입력 파라미터들 및 이전 세션들로부터의 측정된 출력들을 사용하여 모델이 어떻게 훈련될 수 있는지를 예시한다.
도 7은 일부 실시예들에 따른, 모델을 훈련시키는 방법의 흐름도를 예시한다.
도 8은 일부 실시예들에 따른, 반사된 RF 전력을 예측하고 반사된 RF 전력을 최소화하기 위해 입력 파라미터들을 조정하기 위해, 훈련된 모델이 어떻게 사용될 수 있는지를 예시한다.
도 9는 일부 실시예들에 따른, 기판 처리 챔버들에서 반사된 RF 전력을 감소시키는 방법의 흐름도를 예시한다.
도 10은 다양한 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨터 시스템을 예시한다.
전력은 플라즈마 챔버들에서 RF 공급원으로 다시 반사될 수 있다. 반사된 전력의 예측불가능한 변동은, 반사된 전력의 크기와 함께, 플라즈마를 점화할 때 다수의 방식들로 프로세스 및 처리 챔버 자체에 부정적인 영향을 줄 수 있는 기술적 난제를 나타낸다. 첫째, 반사된 전력의 크기와 프로세스에서의 대응하는 기판에서의 결함률 사이의 상관이 관측되었다. 플라즈마 점화 동안, 반사된 전력이 더 높으면, 대응하는 기판에 더 높은 결함률이 존재하는 경향이 있다. 둘째, 더 많은 전력이 반사됨에 따라 플라즈마는 점화하기 더 어려워지고, 이는 더 긴 점화 시간들을 초래하고 반사된 전력의 양을 더 증가시킨다. 셋째, 반사된 전력 자체가 RF 공급원에 유해할 수 있다. 반사된 전력이 과도해지고/거나 너무 빈번해지는 경우, RF 공급원이 손상될 수 있다. 그러므로, 플라즈마 점화 동안, 반사된 전력의 크기를 감소시키고 반사된 전력의 크기를 더 정확하게 예측하기 위해 개선들이 필요하다.
본원에 설명된 실시예들은 이러한 그리고 다른 기술적 문제들을 해결함으로써 처리 챔버 기술을 개선한다. 구체적으로, 이러한 실시예들은, 현재 세션에 대한 입력 파라미터들의 적어도 일부에 기초하여, 반사된 전력 출력을 예측하기 위해, 훈련된 모델을 사용함으로써, 반사된 전력의 크기를 감소시키고 이러한 프로세스의 예측가능성을 증가시킨다. 모델이, 최적화되지 않은 값을 출력하는 경우, 입력 파라미터들이 조정될 수 있다. 예를 들어, RF 공급원에 의한 전압 출력이 증가될 수 있다. 그 다음, 반사된 전력의 새로운 양을 예측하기 위해, 조정된 입력 파라미터들이 모델 내로 다시 전달될 수 있다. 모델을 사용하여 입력 파라미터들을 처리하고 대응하는 출력이 최적화되었는지 여부를 결정하는 이러한 프로세스는 입력 파라미터들의 최적의 세트가 발견될 때까지 계속될 수 있다. 그 다음, 프로세스는, 반사된 RF 전력의 최소 및 예측가능한 양을 달성하기 위해, 최적화된 입력 파라미터들을 사용하여 수행될 수 있다.
도 1은 일부 실시예들에 따른, 증착, 식각, 베이킹, 및 경화 챔버들의 처리 시스템(100)의 상면도를 예시한다. 전방 개구부 통합 포드들(102)의 쌍이, 다양한 크기들의 기판들을 공급할 수 있고, 이 기판들은, 탠덤 섹션들(109a-c)에 위치된 기판 처리 챔버들(108a-f) 중 하나 내에 배치되기 전에, 로봇 암들(104)에 의해 수용되고 저압 유지 영역(106) 내에 배치된다. 제2 로봇 암(110)은, 기판 웨이퍼들을 유지 영역(106)으로부터 기판 처리 챔버들(108a-f)로 그리고 되돌려 운송하는 데 사용될 수 있다. 각각의 기판 처리 챔버(108a-f)는, 반도체 물질들의 스택들의 형성, 플라즈마 강화 화학 기상 증착, 원자 층 증착, 물리 기상 증착, 식각, 사전 세정, 탈기, 배향, 및/또는 어닐링, 애싱 등을 포함하는 다른 기판 프로세스들을 포함하는 다수의 기판 처리 동작들을 수행하도록 구비될 수 있다.
기판 처리 챔버들(108a-f)은 유전체 또는 다른 막을 기판 상에 증착, 어닐링, 경화 및/또는 식각하기 위한 하나 이상의 시스템 구성요소를 포함할 수 있다. 일 구성에서, 처리 챔버들의 2개의 쌍들(예를 들어, 108c-d 및 108e-f)은 기판 상에 유전체 물질을 증착시키는 데에 사용될 수 있고, 처리 챔버들의 제3 쌍(예를 들어, 108a-b)은 증착된 유전체를 식각하는 데 사용될 수 있다. 다른 구성에서, 챔버들의 3개의 쌍들 전부(예를 들어, 108a-f)가, 교번하는 유전체 막들의 스택들을 기판 상에 증착시키도록 구성될 수 있다. 설명되는 프로세스들 중 임의의 하나 이상의 프로세스는 상이한 실시예들에 도시된 제조 시스템으로부터 분리된 챔버들에서 수행될 수 있다. 유전체 막들을 위한 증착, 식각, 어닐링, 및 경화 챔버들의 추가적인 구성들이 시스템(100)에 의해 고려될 수 있음을 이해할 것이다.
도 2a는 일부 실시예들에 따른, 구획된 플라즈마 생성 영역들을 처리 챔버 내에 갖는 예시적인 프로세스 챔버 시스템(200)의 단면도를 예시한다. 막, 예를 들어, 질화티타늄, 질화탄탈럼, 텅스텐, 규소, 폴리실리콘, 산화규소, 질화규소, 산질화규소, 산탄화규소 등의 식각 동안, 프로세스 가스는 가스 유입구 조립체(205)를 통해 제1 플라즈마 영역(215) 내로 유동될 수 있다. 원격 플라즈마 시스템(RPS)(201)이 시스템에 선택적으로 포함될 수 있고, 제1 가스를 처리할 수 있으며, 이 가스는 그 후 가스 유입구 조립체(205)를 통해 이동한다. 가스 유입구 조립체(205)는 2개 이상의 별개의 가스 공급 채널들을 포함할 수 있고, 가스 공급 채널들에서 제2 채널(도시되지 않음)은, 포함된 경우, RPS(201)를 우회할 수 있다.
냉각 판(203), 면판(217), 이온 억제기(223), 샤워헤드(225), 및 페디스털(265) 또는 기판 지지부 - 기판 지지부는 기판 지지부 상에 배치된 기판(255)을 가짐 - 가 도시되며, 실시예들에 따라 각각 포함될 수 있다. 페디스털(265)은 열 교환 채널을 가질 수 있으며, 기판의 온도를 제어하기 위해 열 교환 채널을 통해 열 교환 유체가 유동하고, 열 교환 채널은 처리 동작들 동안 기판 또는 웨이퍼를 가열하고/거나 냉각하도록 동작될 수 있다. 알루미늄, 세라믹, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있는, 페디스털(265)의 웨이퍼 지지 플래터는 또한, 비교적 높은 온도들, 예컨대, 최대 100 ℃ 또는 약 100 ℃ 내지 약 1100 ℃ 또는 1100 ℃ 초과를 달성하기 위해, 내장된 저항성 가열기 요소를 사용하여 저항성 가열될 수 있다.
면판(217)은 피라미드형, 원뿔형, 또는 좁은 최상부 부분이 넓은 바닥 부분으로 확장되는 다른 유사한 구조일 수 있다. 면판(217)은 추가적으로, 도시된 바와 같이 평평할 수 있고, 프로세스 가스들을 분배하는 데에 사용되는 복수의 관통 채널들을 포함할 수 있다. RPS(201)의 사용에 따라, 플라즈마 생성 가스들 및/또는 플라즈마 여기된 종들은, 제1 플라즈마 영역(215) 내로의 더 균일한 전달을 위해 면판(217)의, 도 2b에 도시된 복수의 홀들을 통과할 수 있다.
예시적인 구성들은, 가스들/종들이 면판(217)의 홀들을 통해 제1 플라즈마 영역(215) 내로 유동하도록, 면판(217)에 의해 제1 플라즈마 영역(215)으로부터 구획된 가스 공급 영역(258) 내로 개방된 가스 유입구 조립체(205)를 갖는 것을 포함할 수 있다. 구조적 및 동작적 피쳐들은 제1 플라즈마 영역(215)으로부터 다시 가스 공급 영역(258), 가스 유입구 조립체(205) 및 유체 공급 시스템(210) 내로의 플라즈마의 상당한 역류를 방지하도록 선택될 수 있다. 면판(217), 또는 챔버의 전도성 최상부 부분, 및 샤워헤드(225)는 피쳐들 사이에 위치된 절연 링(220)을 갖는 것으로 도시되며, 절연 링은 AC 전위가 샤워헤드(225) 및/또는 이온 억제기(223)에 대해서 면판(217)에 인가되는 것을 허용한다. 절연 링(220)은 면판(217)과 샤워헤드(225) 및/또는 이온 억제기(223) 사이에 위치되어, 용량성 결합된 플라즈마(CCP)가 제1 플라즈마 영역에 형성되는 것을 가능하게 할 수 있다. 가스 유입구 조립체(205)를 통하는, 영역 내로의 유체의 유동에 영향을 미치기 위해 배플(도시되지 않음)이 제1 플라즈마 영역(215)에 추가적으로 위치되거나, 다른 방식으로 가스 유입구 조립체(205)와 결합될 수 있다.
이온 억제기(223)는, 이온성 대전된 종들이 제1 플라즈마 영역(215) 밖으로 이동하는 것을 억제하는 한편, 대전되지 않은 중성 또는 라디칼 종들이 이온 억제기(223)를 통과하여 억제기와 샤워헤드 사이의 활성화된 가스 전달 영역 내로 전달되는 것을 허용하도록 구성된 구조 전반에 걸쳐 복수의 애퍼쳐들을 한정하는 판 또는 다른 기하형상을 포함할 수 있다. 실시예들에서, 이온 억제기(223)는 다양한 애퍼쳐 구성들을 갖는 천공된 판을 포함할 수 있다. 이러한 대전되지 않은 종들은, 덜 반응성인 캐리어 가스와 함께 애퍼쳐들을 통해 운송되는 고도의 반응성 종들을 포함할 수 있다. 위에서 언급된 바와 같이, 홀들을 통한 이온 종들의 이동이 감소될 수 있고, 일부 경우들에서는 완전히 억제될 수 있다. 이온 억제기(223)를 통과하는 이온 종들의 양을 제어하는 것은 유리하게, 아래 놓인 웨이퍼 기판과 접촉하게 되는 가스 혼합물에 대한 증가된 제어를 제공할 수 있고, 이는 차례로, 가스 혼합물의 증착 및/또는 식각 특성들의 제어를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 가스 혼합물의 이온 농도의 조정들은 가스 혼합물의 식각 선택도, 예를 들어, SiNx:SiOx 식각 비율들, Si:SiOx 식각 비율들 등을 상당히 변경할 수 있다. 증착이 수행되는 대안적인 실시예들에서, 또한, 유전체 물질들에 대한 등각성-대-유동성 양식의 증착들의 균형이 변화될 수 있다.
이온 억제기(223)의 복수의 애퍼쳐들은, 이온 억제기(223)를 통해, 활성화된 가스, 즉, 이온, 라디칼, 및/또는 중성 종의 통과를 제어하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 홀들의 종횡비, 또는 홀 직경 대 길이, 및/또는 홀들의 기하형상은, 이온 억제기(223)를 통과하는 활성화된 가스의 이온성 대전된 종들의 유동이 감소되도록 제어될 수 있다. 이온 억제기(223)의 홀들은 플라즈마 여기 영역, 예컨대, 제1 플라즈마 영역(215)을 향하는 점감 부분, 및 샤워헤드(225)를 향하는 원통형 부분을 포함할 수 있다. 원통형 부분은 샤워헤드(225)로 전달되는 이온 종들의 유동을 제어하기 위해 형상 및 치수가 결정될 수 있다. 조정가능한 전기 바이어스가 또한, 억제기를 통해 이온 종들의 유동을 제어하기 위한 추가적인 수단으로서 이온 억제기(223)에 인가될 수 있다.
이온 억제기(223)는 플라즈마 생성 영역으로부터 기판으로 이동하는 이온성 대전된 종들의 양을 감소시키거나 제거하도록 기능할 수 있다. 대전되지 않은 중성 및 라디칼 종들은 기판과 반응하기 위해 이온 억제기의 개구부들을 여전히 통과할 수 있다. 실시예들에서, 기판을 둘러싸는 반응 영역에서의 이온성 대전된 종들의 완전한 제거가 수행되지 않을 수 있다는 점을 주목해야 한다. 특정 경우들에서, 이온 종들은 식각 및/또는 증착 프로세스를 수행하기 위해 기판에 도달하도록 의도된다. 이러한 경우들에서, 이온 억제기는 반응 영역에서의 이온 종들의 농도를 프로세스를 보조하는 수준으로 제어하는 것을 도울 수 있다.
이온 억제기(223)와 조합된 샤워헤드(225)는, 여기된 종들이 제1 플라즈마 영역(215)으로부터 기판 처리 영역(233) 내로 이동하는 것을 여전히 허용하면서, 제1 플라즈마 영역(215)에 존재하는 플라즈마가 기판 처리 영역(233)의 가스들을 직접 여기시키는 것을 회피하는 것을 허용할 수 있다. 이러한 방식으로, 챔버는, 플라즈마가, 식각되는 기판(255)과 접촉하는 것을 방지하도록 구성될 수 있다. 이는 생성된 플라즈마에 의해 직접 접촉된 경우에 손상되거나, 전위되거나, 다른 방식으로 휠 수 있는, 기판 상에 패터닝된 다양한 복잡한 구조들 및 막들을 유리하게 보호할 수 있다. 추가적으로, 플라즈마가 기판과 접촉하거나 기판 수준에 접근하는 것이 허용될 때, 산화물 종들이 식각되는 속도가 증가할 수 있다. 이에 따라, 물질의 노출된 영역이 산화물인 경우, 이러한 물질은, 플라즈마를 기판으로부터 원격으로 유지함으로써 더 보호될 수 있다.
처리 시스템은 플라즈마를 제1 플라즈마 영역(215) 또는 기판 처리 영역(233)에 생성하기 위해 면판(217), 이온 억제기(223), 샤워헤드(225), 및/또는 페디스털(265)에 전력을 제공하기 위해 처리 챔버와 전기적으로 결합된 전력 공급부(240)를 더 포함할 수 있다. 전력 공급부는, 수행되는 프로세스에 따라, 조정가능한 양의 전력을 챔버에 전달하도록 구성될 수 있다. 그러한 구성은 조정가능한 플라즈마가, 수행되는 프로세스들에 사용되는 것을 허용할 수 있다. 종종 온 또는 오프 기능과 함께 제공되는 원격 플라즈마 유닛과 달리, 조정가능한 플라즈마는 특정 양의 전력을 제1 플라즈마 영역(215)에 전달하도록 구성될 수 있다. 이는 차례로, 이러한 전구체들에 의해 생성되는 식각 프로파일들을 향상시키기 위해 전구체들이 특정 방식들로 해리될 수 있도록, 특정 플라즈마 특성들의 발달을 허용할 수 있다.
플라즈마는 샤워헤드(225) 위의 제1 플라즈마 영역(215)에서 또는 샤워헤드(225) 아래의 기판 처리 영역(233)에서 점화될 수 있다. 예를 들어, 플루오린 함유 전구체 또는 다른 전구체의 유입으로부터 라디칼 전구체들을 생성하기 위해, 플라즈마가 제1 플라즈마 영역(215)에 존재할 수 있다. 증착 동안 제1 플라즈마 영역(215)의 플라즈마를 점화하기 위해, 처리 챔버의 전도성 최상부 부분, 예컨대, 면판(217)과 샤워헤드(225) 및/또는 이온 억제기(223) 사이에 전형적인 무선 주파수(RF) 범위의 AC 전압이 인가될 수 있다. RF 전력 공급부는 13.56 MHz의 높은 RF 주파수를 생성할 수 있지만, 또한, 다른 주파수들을 단독으로 또는 13.56 MHz 주파수와 조합하여 생성할 수 있다.
도 2b는 일부 실시예들에 따른, 면판(217)을 통한 처리 가스 분배에 영향을 주는 피쳐들의 상세도(253)를 예시한다. 도 2a 및 2b에 도시된 바와 같이, 면판(217), 냉각 판(203), 및 가스 유입구 조립체(205)는 가스 공급 영역(258)을 한정하도록 교차하며, 프로세스 가스들이 가스 유입구 조립체(205)로부터 가스 공급 영역 내로 전달될 수 있다. 가스들은 가스 공급 영역(258)을 채울 수 있고, 면판(217)의 애퍼쳐들(259)을 통해 제1 플라즈마 영역(215)으로 유동할 수 있다. 애퍼쳐들(259)은, 프로세스 가스들이 기판 처리 영역(233) 내로 유동할 수 있지만, 면판(217)을 횡단한 후에 가스 공급 영역(258) 내로의 역류가 부분적으로 또는 완전히 방지될 수 있도록, 유동을 실질적으로 단방향 방식으로 지향시키도록 구성될 수 있다.
처리 챔버 섹션(200)에서 사용하기 위한 가스 분배 조립체들, 예컨대, 샤워헤드(225)는 이중 채널 샤워헤드들로서 지칭될 수 있고, 도 3에 설명된 실시예들에서 추가적으로 상세히 설명된다. 이중 채널 샤워헤드는, 처리 영역 내에 전달되기 전에 챔버 구성요소들과의 그리고 서로 간의 제한된 상호작용을 제공하기 위해 기판 처리 영역(233) 외부에서의 식각제들의 분리를 허용하는 식각 프로세스들을 제공할 수 있다.
샤워헤드(225)는 상부 판(214) 및 하부 판(216)을 포함할 수 있다. 판들은 판들 사이에 용적(218)을 한정하기 위해 서로 결합될 수 있다. 판들의 결합은 상부 판 및 하부 판을 통한 제1 유체 채널들(219) 및 하부 판(216)을 통한 제2 유체 채널들(221)을 제공하기 위한 것일 수 있다. 형성된 채널들은, 제2 유체 채널들(221)만을 통해 하부 판(216)을 통해 용적(218)으로부터의 유체 접근을 제공하도록 구성될 수 있고, 제1 유체 채널들(219)은 판들과 제2 유체 채널들(221) 사이의 용적(218)으로부터 유체적으로 격리될 수 있다. 용적(218)은 샤워헤드(225)의 측을 통해 유체적으로 접근가능할 수 있다.
도 3은 일부 실시예들에 따른, 처리 챔버(300)의 부분의 단면도를 예시한다. 도시된 바와 같이, 처리 챔버(300)는 기판(354)을 식각하기에 적합한 식각 챔버일 수 있다. 다른 처리 챔버들이 이러한 실시예들로부터 이익을 얻도록 적응될 수 있다는 것이 고려된다. 처리 챔버(300)는 다양한 플라즈마 프로세스들에 사용될 수 있다. 예를 들어, 처리 챔버(300)는 하나 이상의 식각제로 건식 식각을 수행하는 데 사용될 수 있다. 처리 챔버는 전구체(CxFy)(x 및 y는 알려진 화합물들에 대한 값들을 나타냄), O2, NF3, 또는 이들의 조합들로부터의 플라즈마의 점화에 사용될 수 있다. 다른 예에서, 처리 챔버(300)는 하나 이상의 전구체를 사용한 플라즈마 강화 화학 기상 증착(PECVD) 프로세스에 사용될 수 있다.
처리 챔버(300)는 챔버 몸체(302) 및 지지 조립체(304)를 포함할 수 있다. 처리 챔버는 또한, 리드 조립체, 전극, 가스 분배기 판, 처리 용적(320) 내로 프로세스 가스를 수용하기 위한 개구부들, 도관, 가열기, 가스 분배기 판, 및/또는 위에서 설명된 처리 챔버의 다른 요소들 중 임의의 것을 포함할 수 있다. 이러한 요소들은 RF 전력을 처리 용적(320)에 제공하기 위한 전기 시스템에 초점을 맞추기 위해 간략화를 위해 도 3에서 생략되었다.
지지 조립체(304)는 챔버 몸체(302)의 바닥 표면을 통해 연장되는 샤프트(344)를 통해 리프트 메커니즘에 결합될 수 있다. 리프트 메커니즘은 샤프트(344) 주위로부터 진공 누설을 방지하는 벨로우즈에 의해 챔버 몸체(302)에 가요적으로 밀봉될 수 있다. 리프트 메커니즘은 기판(354)을 전극(308)에 근접하여 배치하기 위해 지지 조립체(304)가 챔버 몸체(302) 내에서 이송 위치와 다수의 프로세스 위치들 사이에서 수직으로 이동되는 것을 허용할 수 있다.
지지 조립체(304)는 금속성 또는 세라믹 물질로 형성될 수 있다. 예를 들어, 금속 산화물, 질화물, 또는 산화물/질화물 혼합물, 예컨대, 알루미늄, 산화알루미늄, 질화알루미늄, 산화/질화알루미늄 혼합물, 및/또는 다른 유사한 물질들이 사용될 수 있다. 전형적인 구현들에서, 하나 이상의 페디스털 전극이 지지 조립체(304)에 포함될 수 있다. 하나 이상의 페디스털 전극은 RF 에너지를 처리 용적(320)의 플라즈마에 전달하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, RF 공급원(360)은 지지 조립체(304) 내의 하나 이상의 페디스털 전극(372, 374)에 RF 에너지를 제공하기 위해 챔버 몸체(302)의 외부에 제공될 수 있다. RF 에너지는 플라즈마를 생성하기 위해 하나 이상의 페디스털 전극을 통해 처리 용적(320)의 가스에 전달될 수 있다. 플라즈마는 기판(354) 상에 물질의 층을 증착시키기 위해 기판(354) 위에 유지될 수 있다. 기판(354) 상에 물질을 균일하게 증착시키기 위해, 플라즈마에 전달되는 에너지는 기판(354)의 표면적에 걸쳐 균일하게 유지되어야 한다.
양극성 척킹으로 알려진 방법은 제1 페디스털 전극(372) 및 제2 페디스털 전극(374)과 함께 사용될 수 있다. 양극성 척킹은 제1 페디스털 전극(372)과 제2 페디스털 전극(374) 사이에 DC 전압차를 인가하는 방법이다. 이러한 정전기 차이는 기판(354)을 지지 조립체(304)에 유지하는 역할을 한다. 이는, 단일 페디스털 전극만이 사용되거나 DC 전압이 단일 페디스털 전극에만 인가되는 단극성 척킹과 대조될 수 있다. 단극성 척킹은, 회로를 완성하기 위해 에너지가 플라즈마에 인가될 때에만 효과적이게 된다. 양극성 척킹은 RF 공급원(360)으로부터 제1 페디스털 전극(372) 및 제2 페디스털 전극(374) 각각으로의 2개의 개별적인 전기 경로들을 사용한다. 도 3의 예에서, 제1 DC 전압 공급원(362)은 제1 페디스털 전극(372)에 대한 제1 전기 경로에 인가된다. 제2 DC 전압 공급원(364)은 제2 페디스털 전극(374)에 대한 제2 전기 경로에 인가된다. 도 3에 명시적으로 도시되지는 않았지만, 제1 및 제2 전기 경로들은 DC 전압 공급원들(362, 364)을 서로로부터 격리시키기 위한, 커패시터들, 인덕터들, 또는 다른 방법들을 포함할 수 있다. 예를 들어, DC 전압들을 서로로부터 차단하기 위해 비교적 큰 커패시터들(예를 들어, 50 nF)의 쌍이 전기 경로들 각각에 모여 배치된다.
제1 페디스털 전극(372) 및 제2 페디스털 전극(374)은 지지 조립체(304)에 제공될 수 있다. 제1 페디스털 전극(372) 및 제2 페디스털 전극(374)은 지지 조립체(304) 내에 내장되고/거나 지지 조립체(304)의 표면에 결합될 수 있다. 제1 페디스털 전극(372) 및 제2 페디스털 전극(374)은 판, 천공된 판, 메쉬, 와이어 스크린, 또는 임의의 다른 분산된 전도성 배열일 수 있다. 도 3은 2개의 페디스털 전극들만을 예시하지만, 다른 실시예들은 아래에 상세히 설명되는 바와 같이 지지 조립체(304)에 상이한 기하형상들 및/또는 배열들을 갖는 2개 초과의 페디스털 전극들을 사용할 수 있다.
RF 공급원(360)은 RF 전력을 페디스털 전극들(372, 374)에 제공할 수 있고, 페디스털 전극들 각각은 지지 조립체(304)의 상이한 부분에 배치될 수 있다. 페디스털 전극들(372, 374) 각각에 전달되는 RF 전력을 미세 조정하기 위해, 조정 커패시터들(390, 394) 및/또는 조정 인덕터들(392, 396)이 회로 경로들에 제공될 수 있다. 조정 커패시터들(390, 394) 및 조정 인덕터들(392, 396) 양쪽 모두가 도 3에서 전기 경로들 각각에 대해 예시되지만, 이는 제한적인 것으로 의도되지 않는다. 일부 실시예들은 조정 커패시터들(390, 394)만을 사용할 수 있는 반면, 다른 실시예들은 조정 커패시터들(390, 394) 및/또는 조정 인덕터들(392, 396)의 조합들을 임의의 조합으로 그리고 제한 없이 사용할 수 있다. 조정 커패시터들(390, 394) 및/또는 조정 인덕터들(390, 396)은 조정가능할 수 있어서, 그들의 커패시턴스/인덕턴스 값들은 조작자에 의해 또는 제어 시스템에 의해 자동으로 변경될 수 있다. 이러한 값들을 조정하는 것은, 시스템이, RF 전력을 처리 용적(320)에 제공하기 위한 상이한 전기 경로들의 회로 경로 길이들, 저항들, 또는 다른 물리적 특성들의 사소한 차이들을 보상하기 위해, 제1 페디스털 전극(372) 및/또는 제2 페디스털 전극(374)에 제공되는 RF 에너지의 균형을 맞추는 것을 허용한다.
RF 공급원(360)은 국부 제어 시스템(384)에 의해 제어될 수 있다. 국부 제어부는 제어 시스템(382)과 통신하기 위해 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 제어 시스템(382)은 아래에 도 10에 설명되는 바와 같은 컴퓨팅 시스템을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어 시스템(382)은 하나 이상의 프로세서, 및 하나 이상의 프로세서로 하여금 입력 파라미터들을 RF 공급원(360)에 전달하는 것과 같은 동작들을 수행하게 하는 명령어들을 저장한 하나 이상의 메모리 디바이스를 포함할 수 있다. 제어 시스템(382)은, 예를 들어, 이더캣(EtherCAT) 통신 프로토콜을 사용하여 통신 버스(380)를 통해 명령들을 전달할 수 있다. 제어 시스템(382)은 RF 공급원(360)의 출력의 출력 주파수, 출력 전압, 출력 전류, 및/또는 타이밍들을 제어하는 입력 파라미터들을 RF 공급원(360)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 제어 시스템(382)은 RF 공급원(360)으로 하여금 13.56 MHz의 주파수를 갖는 사인파 출력 신호를 출력하게 하는 직렬 명령들을 RF 공급원(360)에 전송할 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "세션"은 처리 챔버(300)에서 수행되는 프로세스, 예컨대, 플라즈마 식각 또는 다른 유사한 프로세스를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 기판(354) 또는 웨이퍼는 위에서 설명된 바와 같이 지지 조립체(304) 상에 로딩될 수 있고, 가스들은 처리 용적(320)에 제공될 수 있고, 플라즈마는 RF 공급원(360)으로부터 RF 에너지를 제공함으로써 점화될 수 있고, 그 후에, 플라즈마 식각을 수행하도록 제어될 수 있다. 세션의 끝에서, 기판(354)은 처리 챔버(300)로부터 제거될 수 있고, 처리 챔버 몸체(302)는, 처리 챔버(300)로부터 가스들을 제거하고 후속 세션에서 다른 기판을 수용하도록 처리 챔버(300)를 준비시키기 위해 웨이퍼간 챔버 세정(ICC) 프로세스를 겪을 수 있다.
제어 시스템(382)은 각각의 세션에 대한 입력 데이터 및/또는 출력 데이터를 저장하도록 구성된 데이터베이스(388)를 포함할 수 있다. 저장될 수 있는 입력 데이터는 세션 동안 처리 챔버(300)에 대한 입력 파라미터들 중 임의의 것 또는 전부를 포함할 수 있다. 이러한 입력 파라미터들은, 출력 크기들, 주파수들, 타이밍들, 및/또는 다른 전기적 특성들; 가스 혼합물들, 유량들, 타이밍, 압력들, 유형들, 및/또는 다른 가스 특성들; 및 챔버 압력, 챔버 온도, 챔버에 인가되는 전압들에 대한 타이밍들, 세션 타이밍들, 및/또는 처리 챔버(300)의 다른 동작 특성들을 포함하는, RF 공급원(360)에 대한 설정들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들은 또한, 처리 챔버(300)에 대해 수행된 세션들의 이력 웨이퍼 카운트, 처리 챔버(300)에 대해 실행된 이전 레시피, 위에서 설명된 바와 같이 RF 전력을 조정하기 위한 커패시터/인덕터 사전 설정들, 이전 세션 사이의 챔버 유휴 시간, 및/또는 현재 세션의 다른 특성들을 포함하는 입력 파라미터들을 저장할 수 있다. 이러한 입력 파라미터들은 세션 동안의 처리 챔버(300)의 동작 특성들을 정의하는 "레시피"의 일부일 수 있다. 상이한 레시피들이 제어 시스템(382) 내에 로딩될 수 있고, 처리 챔버(300)는 각각의 세션 동안 제어 시스템(382)으로부터 상이한 레시피를 제공함으로써 상이한 기판들에 대해 상이한 프로세스들을 수행하도록 구성될 수 있다. 이러한 입력 파라미터들은 데이터베이스(388)에 저장될 수 있고, 각각의 세션이 완료될 때 각각의 세션과 연관될 수 있다. 그러므로, 결과적인 데이터베이스(388)는 각각의 이전 세션 동안 처리 챔버에 대한 입력 파라미터들 중 각각의 입력 파라미터의 이력 또는 기록을 포함할 수 있다.
일부 실시예들은 또한, 하나 이상의 센서(386)를 제공할 수 있다. 센서들(386)은 제어부(360)로 다시 반사되는 RF 에너지를 검출하도록 구성되는 전압 센서 및/또는 전류 센서를 포함할 수 있다. 처음에 플라즈마를 점화할 때, 처리 챔버(300)로 지향된 RF 에너지 중 일부는 처음에 플라즈마에 의해 흡수되지 않을 수 있고, 대신에 RF 공급원(360)으로 다시 반사될 수 있다. 센서들(386)은 처리 용적(320)으로부터 다시 수신되는 반사된 전력 펄스들의 크기 및 폭을 측정할 수 있다. 센서들(386)은 관련 기술분야에 알려져 있는 임의의 전압 및/또는 전류 센서로 구현될 수 있다. 예를 들어, 일부 RF 공급원들은 챔버로부터의 반사 전력의 최대 1 초까지 모니터링할 수 있는 내부 반사 전력 센서를 구비할 수 있다. 일부 실시예들은 또한, 대략 1 ms 이하의 반사 전력 측정치들을 측정할 수 있는 이더캣 호환가능한 반사 전력 센서들을 포함할 수 있다. 센서들(386)은 전압 및/또는 전류 파형들을 측정하고 RF 공급원(360)에 다시 반사되는 최대 전력(와트)을 계산할 수 있다. 데이터베이스(388)는 또한, 각각의 세션 동안 기록된 센서 측정치들을 저장할 수 있다. 그러므로, 각각의 세션에 대해, 데이터베이스(388)는 센서 측정치들의 저장된 세트와 함께, 입력 파라미터들의 저장된 세트를 포함할 수 있다.
이상적으로, 동일한 처리 챔버에 대해 동일한 레시피를 반복적으로 실행하는 것은 유사한 결과들을 생성할 것이다. 구체적으로, RF 공급원에 대해 동일한 입력 파라미터들을 사용하는 것은 이상적으로 항상, 플라즈마를 점화할 때 동일한 반사된 RF 전력을 생성할 것이다. 이는, 입력 파라미터들이 레시피 및 처리 챔버에 대해 한 번 최적화되고, 그 다음, 유사한 결과들을 생성하기 위해 장래에 반복적으로 재사용되는 것을 허용할 것이다. 그러나, 동일한 프로세스 챔버에 대해 동일한 레시피를 실행하는 것은 종종, 상이한 세션들에서 반사된 RF 전력의 양에 광범위한 변동을 초래한다는 것을 밝혀냈다. 도 4a는 일부 실시예들에 따른, 상이한 레시피들 동안 센서들에 의해 측정된 최대의 반사된 RF 전력의 그래프(400)를 예시한다. 그래프(400)는, 각각이, 동일한 처리 챔버에 대해 실행된 12개의 상이한 레시피들에 대한 반사된 전력의 최대량들을 도시한다. 레시피들 각각에 대한 반사된 전력에 대한 데이터 지점들 대부분이 50 W - 100 W 미만에 함께 그룹화될 수 있지만, 많은 이상치 데이터 지점들이 또한 관찰될 수 있다. 이는, 동일한 프로세스가 RF 공급원으로부터의 반사된 전력의 상당히 상이한 양들을 어떻게 초래할 수 있는지를 예시한다. 유사하게, 도 4b는 일부 실시예들에 따른, 입력 파라미터들 중 하나의 입력 파라미터의 상이한 값들에 대해 센서들에 의해 측정된 최대의 반사된 전력의 그래프(402)를 예시한다. 구체적으로, 지지 조립체로의 2개의 상이한 전기 경로들 상의 조정 커패시터들에 대한 값들이 데이터 그룹화들 각각에 대해 예시된다. 54/59.5 값들은 50 W 미만의 데이터 지점들의 긴밀한 그룹화를 예시하지만, 그래프(402)의 다른 2개의 커패시터 값들 양쪽 모두는 100 W 초과의 더 넓은 그룹화들 및 이상치들을 예시한다. 이러한 값들은 조정가능한 커패시턴스의 조정가능한 위치의 백분율을 전체 범위의 백분율로서 지칭한다는 것을 주목한다. 예를 들어, 0-1000 pF의 범위를 갖는 조정가능한 커패시터의 경우, 도 4b에서 참조된 54라는 숫자는 대략 540 pF에 대응할 것이다.
반사된 전력의 예측불가능한 변동은, 반사된 전력의 크기와 함께, 플라즈마를 점화할 때 다수의 방식들로 프로세스 및 처리 챔버 자체에 부정적인 영향을 줄 수 있는 기술적 난제를 나타낸다. 첫째, 반사된 전력의 크기와 프로세스에서의 대응하는 기판에서의 결함률 사이의 상관이 관측되었다. 플라즈마 점화 동안, 반사된 전력이 더 높으면, 대응하는 기판에 더 높은 결함률이 존재하는 경향이 있다. 둘째, 더 많은 전력이 반사됨에 따라 플라즈마는 점화하기 더 어려워지고, 이는 더 긴 점화 시간들을 초래하고 반사된 전력의 양을 더 증가시킨다. 셋째, 반사된 전력 자체가 RF 공급원에 유해할 수 있다. 반사된 전력이 과도해지고/거나 너무 빈번해지는 경우, RF 공급원이 손상될 수 있다. 그러므로, 플라즈마 점화 동안, 반사된 전력의 크기를 감소시키고 반사된 전력의 크기를 더 정확하게 예측하기 위해 개선들이 필요하다.
본원에 설명된 실시예들은 이러한 그리고 다른 기술적 문제들을 해결함으로써 처리 챔버 기술을 개선한다. 구체적으로, 이러한 실시예들은, 현재 세션에 대한 입력 파라미터들의 적어도 일부에 기초하여, 반사된 전력 출력을 예측하기 위해, 훈련된 모델을 사용함으로써, 반사된 전력의 크기를 감소시키고 이러한 프로세스의 예측가능성을 증가시킨다. 모델이, 최적화되지 않은 값을 출력하는 경우, 입력 파라미터들이 조정될 수 있다. 예를 들어, RF 공급원에 의한 전압 출력이 증가될 수 있다. 그 다음, 반사된 전력의 새로운 양을 예측하기 위해, 조정된 입력 파라미터들이 모델 내로 다시 전달될 수 있다. 모델을 사용하여 입력 파라미터들을 처리하고 대응하는 출력이 최적화되었는지 여부를 결정하는 이러한 프로세스는 입력 파라미터들의 최적의 세트가 발견될 때까지 계속될 수 있다. 그 다음, 프로세스는, 반사된 RF 전력의 최소 및 예측가능한 양을 달성하기 위해, 최적화된 입력 파라미터들을 사용하여 수행될 수 있다.
도 5는 일부 실시예들에 따른, 예측된 반사된 RF 전력을 출력하기 위해 모델이 어떻게 훈련될 수 있는지를 예시한다. 예로서, 일부 구현들에서, 신경망이 모델(516)로서 사용될 수 있다. 신경망은 복수의 은닉 계층들을 갖는 피드포워드 신경망일 수 있다. 일부 실시예들은 은닉 계층들 각각에 6-10개의 노드들을 갖는 5-10개의 은닉 계층들을 사용할 수 있다. 신경망의 각각의 노드는, 노드들과 후속 계층들 사이의 연결들에 적용되는 복수의 가중치들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 노드(510)는 개별 가중치들(512)(예를 들어, w1, w2, w3, w4, w5, 및 w6)을 갖는 복수의 연결들을 포함할 수 있다. 모델(506)을 훈련시킬 때, 훈련 프로세스는 아래에 설명되는 바와 같이 가중치들(512)에 대한 값들을 설정할 수 있다. 도 5에 예시된 신경망은 단지 예로서 제공된 것이며 제한적인 것으로 의도되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 다른 실시예들은 신경망 대신에 다른 유형들의 모델들을 사용할 수 있다.
모델(506)은 모델(506)에 대한 입력들로서 복수의 입력 파라미터들(502)을 수신할 수 있다. 입력 파라미터들(502)은 위에서 설명된 입력 파라미터들 중 임의의 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 입력 파라미터들(502)은, 플라즈마가 점화된 이전 세션 이후로부터 경과된 시간을 나타내는 챔버 유휴 시간(502-1)을 포함할 수 있다. 일반적으로, 챔버 유휴 시간(502-1)이 길수록, 플라즈마는 점화하기가 더 어렵고, 더 많은 전력이 RF 공급원으로 다시 반사될 것이다. 챔버 유휴 시간(502-1)은 세션들 사이에서 측정될 수 있다. 대안적으로, 일부 세션들은 다수의 플라즈마 점화들을 포함할 수 있고, 챔버 유휴 시간(502-1)은, 점화들이 단일 세션에 있는지 또는 다수의 세션들에 걸쳐 확산되는지 여부에 관계없이, RF 전력이 이전 플라즈마에 인가되는 것이 정지된 때와 후속 플라즈마에 인가되기 시작한 때 사이에서 측정될 수 있다.
입력 파라미터들(502)은 또한, 조정 사전 설정들(502-2)을 포함할 수 있다. 조정 사전 설정들(502-2)은 처리 챔버에 존재할 수 있는 조정 커패시터들 및/또는 조정 인덕터들에 대한 설정들을 포함할 수 있다. 디폴트로, 조정 사전 설정들(502-2)은 동일한 값들로 설정될 수 있고, 그 다음, 상이한 전기 경로들에서의 변동들을 보상하기 위해 페디스털의 RF 메쉬들 각각에서 유사한 결과들을 생성하도록 조정될 수 있다. 위에서 도 4b에 예시된 바와 같이, 이러한 값들은 반사된 RF 전력의 양을 최소화하기 위해 각각의 세션에서 조정될 수 있다.
입력 파라미터들(502)은 또한, RF 공급원에 대한 RF 전력 설정들(502-3)을 포함할 수 있다. RF 전력 설정들(502-3)은 파형 특성들, 주파수들, 기간들, 전압 진폭들, 전류들, 출력 임피던스들, 및/또는 RF 공급원에 주어진 명령들에 의해 설정될 수 있는 임의의 다른 특성을 포함할 수 있다.
입력 파라미터들(502)은 또한, 웨이퍼 카운트(502-4)를 포함할 수 있다. 웨이퍼 카운트(502-4)는 처리 챔버에서 처리되는 기판들 또는 웨이퍼들의 개수를 나타낼 수 있다. 처리 챔버의 물리적 특성들이 시간에 따라 드리프트할 수 있으므로, 웨이퍼 카운트는, 시간 및 사용에 따라 점진적으로 처리 챔버 내로 도입될 수 있는, 노화, 피로, 열화, 및/또는 다른 효과들의 영향들을 나타내는 파라미터일 수 있다.
입력 파라미터들(502)은 또한, 이전 레시피(502-5)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이전 레시피(502-5)는 숫자 또는 다른 식별자에 의해 식별될 수 있다. 이전 레시피(502-5)를 식별하는 것은, 특정 유형들의 레시피들을 실행함으로써 야기될 수 있는 상이한 효과들에 대한 대용으로서 사용될 수 있다. 예를 들어, 이전 레시피(502-5)는 He, NF3, 및 추가적인 불활성 가스들을 사용하여 처리 챔버의 벽들 상의 수소 축적을 제거하는 ICC 세정 프로세스를 포함할 수 있다. ICC 프로세스 동안, 처리 챔버의 표면들은 수소화되는 대신에 플루오린화될 수 있고, 조정 커패시터들의 임피던스 값들은 세정 프로세스 동안 점근적으로 편이될 것이다. 다른 예에서, 이전 레시피(502-5)를 참조하는 것은 처리 챔버에 존재했던 음전기 가스들의 양을 포함하는 방법을 제공한다. 이러한 값들은 측정될 필요가 없지만, 이전 레시피(502-5)를 식별하고 그 식별자를 모델(506)에 대한 입력으로서 사용함으로써, 모델은 반사된 전력 출력을 예측할 때 이전 레시피로부터의 이러한 고유 인자들 전부를 고려하도록 자동으로 훈련될 수 있다는 것을 주목한다.
일부 실시예들에서, 모델(506)은 처리 챔버에서 플라즈마를 점화할 때 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 수 있는 RF 전력의 예측된 양을 나타낼 수 있는 하나 이상의 출력(504)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 출력들(504)은 RF 공급원으로 다시 반사될 최대의 반사된 전력을 나타내는 반사된 전력 크기(504-1)를 포함할 수 있다. 출력들(504)은 또한, 반사된 전력 신호의 지속기간을 나타내는 반사된 전력 지속기간(504-2)을 포함할 수 있다. 일부 실시예들은 반사된 전력 크기(504-1) 및 반사된 전력 지속기간(504-2)을 함께 고려하고 이러한 2개의 값들의 조합을 최소화할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들은, 최소화되고/거나 최적화될 수 있는 전력 곡선 아래의 면적을 계산하기 위해 이러한 출력들(504)을 사용할 수 있다.
도 5에 예시된 입력 파라미터들(502) 및/또는 출력들(504)은 단지 예로서 제공되는 것이며, 제한적인 것으로 의도되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 다른 실시예들은, 처리 챔버에 대해 설정되거나 측정될 수 있는 임의의 다른 특성과 함께 레시피의 설정들을 포함하여, 위에서 설명된 입력 파라미터들 중 임의의 것을 포함할 수 있다. RF 공급원으로부터의 반사된 전력의 임의의 측정가능한 특성을 포함하는 다른 출력들이 또한 생성될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들은 또한, 기판에 대한 결함률을 예측할 수 있다.
도 6은 일부 실시예들에 따른, 이력 입력 파라미터들 및 이전 세션들로부터의 측정된 출력들을 사용하여 모델이 어떻게 훈련될 수 있는지를 예시한다. 위에서 설명된 바와 같이, 제어 시스템(382)은 이전에 수행된 세션들에 대한 측정된 센서 데이터 및 입력 파라미터들의 이력 쌍들을 저장할 수 있다. 모델(506)을 훈련시키기 위해, 제어 시스템(382)은 개별 세션들로부터의 측정된 센서 데이터(604) 및 입력 파라미터들(602)를 포함하는 입력/출력 데이터의 훈련 쌍들을 제공할 수 있다. 입력 파라미터들(602)은 입력 파라미터들(502)로서 모델(506)에 제공될 수 있다. 측정된 센서 데이터(604)(예를 들어, 반사된 전력 크기, 반사된 전력 지속기간 등)는 모델(506)을 훈련시키기 위한 출력들로서 제공될 수 있다.
모델(506)을 훈련시키기 위해, 최적화 프로세스(612)는 모델(506)의 연결들 각각에 대해 가중치들(610)을 설정하거나 조정할 수 있다. 최적화 프로세스(612)는 훈련 데이터에 의해 제공되는 입력 파라미터들(502)이 모델로 하여금 훈련 데이터 쌍의 대응하는 출력들(504)을 생성하게 하도록 가중치들(610)을 변경하는 데 사용되는 알고리즘 또는 방법을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 훈련 데이터 쌍들의 집합적 세트에 대한 출력들(504)과 입력 파라미터들(502) 사이의 오차를 최소화하기 위해 최적화 알고리즘들이 사용될 수 있다. 많은 상이한 유형들의 최적화 알고리즘들이 최적화 프로세스(612)에 의해 사용될 수 있다. 일부 실시예들은 경사하강법 알고리즘 또는 확률적 경사하강법 알고리즘을 사용할 수 있다. 일부 실시예들은 미니-배치(mini-batch) 경사하강법 알고리즘 또는 네스테로프 가속(Nesterov accelerated) 경사 알고리즘을 사용할 수 있다. 다른 실시예들은 아다그라드(Adagrad), 아다델타(AdaDelta), 아담(Adam), 또는 다른 최적화 알고리즘들과 같은 알고리즘들을 사용할 수 있다.
제어 시스템(382)에 의해 제공되는 훈련 데이터는, 모델(506)의 오차가 최소화될 때까지 이전 세션들로부터의 임의의 개수의 훈련 쌍들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 훈련 프로세스들은 10개의 훈련 쌍들, 20개의 훈련 쌍들, 50개의 훈련 쌍들, 75개의 훈련 쌍들, 100개의 훈련 쌍들 등을 사용할 수 있다. 일부 실시예에서, 훈련 데이터는, 반사된 RF 전력의 높은 수준 및 낮은 수준 양쪽 모두를 나타내는 측정된 센서 데이터(604)를 포함하도록 선별될 수 있다. 상기 도 4a에 예시된 바와 같이, 훈련 데이터 세트들의 대부분은 정상 또는 예상된 범위 내에 있는 반사된 RF 전력의 측정된 양을 포함할 수 있는 반면, 더 적은 개수의 훈련 데이터 세트들은 높거나 예상치 못한 반사된 RF 전력의 측정된 양을 포함할 수 있다. 그러므로, 일부 실시예들은 많은 양의 반사된 RF 전력을 포함하는 적어도 임계 개수의 훈련 데이터 세트들을 제공하기 위해 훈련 데이터 세트를 필터링할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들은, 훈련 데이터 세트들의 임계 백분율(예를 들어, 대략 10 %, 15 %, 20 %, 25 %, 30 %, 40 % 등)이, 평균 초과 또는 다른 미리 결정된 임계치 초과(예를 들어, 대략 100 W, 110 W, 120 W, 130 W 등 초과)인 측정된 반사된 RF 전력을 포함하는 것을 보장할 수 있다. 모델(506)을 훈련시킨 후에, 모델은 플라즈마 점화 동안의 처리 챔버의 동작을 나타낼 수 있고, 예측된 반사된 RF 전력을 생성하는 데 사용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 각각의 처리 챔버에 대해 고유 모델이 생성될 수 있다. 따라서, 처리 챔버에 대한 이력 데이터는 그 처리 챔버에 특정한 모델(506)을 훈련시키는 데 사용될 수 있다. 다른 실시예들에서, 모델(506)은 더 일반화될 수 있고, 특정 처리 챔버에 대한 식별자가 입력 파라미터들(602) 중 하나로서 제공될 수 있다. 이러한 실시예들에서, 처리 챔버들의 그룹으로부터의 이력 데이터는 처리 챔버들의 그룹에 적용가능할 수 있는 단일 모델을 훈련시키는 데 사용될 수 있다. 이는, 런타임 입력 파라미터들, 예컨대, RF 전력 설정들 및 챔버 유휴 시간이, 반사된 RF 전력의 양에 가장 크게 영향을 미치는 동일한 처리 챔버들의 그룹에 유용할 수 있다.
도 7은 일부 실시예들에 따른, 모델을 훈련시키는 방법의 흐름도(700)를 예시한다. 이 방법은 제어 시스템, 예컨대, 상기 도 3에서 예시된 국부 제어 시스템(384) 및/또는 제어 시스템(382)에 의해 수행될 수 있다. 이 방법은 웨이퍼 처리 세션들 사이에서 또는 오프라인으로 수행될 수 있고, 방법은 데이터베이스 또는 다른 데이터 저장 구조에 저장된 데이터를 사용할 수 있다.
방법은, 복수의 훈련 데이터 세트들에 접근하는 단계를 포함할 수 있다. 훈련 데이터 세트들 각각은, 이전 프로세스들로부터의 이력 또는 이전 입력 파라미터들을 포함할 수 있다(702). 훈련 데이터 세트들 각각은 또한, 처리 챔버로부터 다시 반사된 RF 전력의 양을 나타내는 이력 또는 이전의 대응하는 센서 데이터를 포함할 수 있다(704). 방법은 또한, 복수의 훈련 데이터 세트들을 사용하여 모델을 훈련시키는 단계(706)를 포함할 수 있다. 모델을 훈련시키는 단계는, 모델의 가중치들을 훈련 데이터 세트들로부터의 센서 데이터 및 입력 파라미터들에 피팅하기 위해 최적화 알고리즘을 실행하는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 동작들은 도 6과 관련하여 위에서 설명된 바와 같이 실행될 수 있다.
도 6에 예시된 특정 단계들은, 다양한 실시예들에 따른, 기판 처리 챔버들에서 반사된 RF 전력을 감소시키는 특정 방법들을 제공한다는 것을 이해해야 한다. 대안적인 실시예들에 따라, 다른 순서들의 단계들이 또한 수행될 수 있다. 예를 들어, 대안적인 실시예들은 위에서 약술된 단계들을 상이한 순서로 수행할 수 있다. 게다가, 도 6에 예시된 개별 단계들은, 개별 단계에 적절하게 다양한 순서들로 수행될 수 있는 다수의 하위 단계들을 포함할 수 있다. 또한, 특정 응용들에 따라, 추가적인 단계들이 추가되거나 제거될 수 있다. 많은 변형들, 수정들, 및 대안들이 또한 본 개시내용의 범위 내에 속한다.
도 8은 일부 실시예들에 따른, 반사된 RF 전력을 예측하고 반사된 RF 전력을 최소화하기 위해 입력 파라미터들을 조정하기 위해, 훈련된 모델이 어떻게 사용될 수 있는지를 예시한다. 모델(506)을 훈련시키기 위해 이력 훈련 세트들을 사용하는 대신에, 이러한 프로세스는, 처리 챔버에 대해 막 실행되려고 하는 세션에 대한 입력 파라미터들을 사용하여, 반사된 RF 전력의 양을 예측하기 위해 훈련이 일어난 후의 모델(560)을 사용할 수 있다. 예를 들어, 기판 또는 웨이퍼는 위에서 설명된 바와 같이 처리 챔버 내로 로딩될 수 있다. 제어 시스템(382)은 웨이퍼 또는 기판을 처리하기 위해 실행될 현재의 레시피를 수신할 수 있다. 레시피가 처리 챔버에 의해 실행되게 하기 전에, 제어 시스템(382)은 모델(506)에 대한 입력 파라미터들(802)을 모을 수 있다. 예를 들어, 제어 시스템(382)은 챔버 유휴 시간, 커패시터/인덕터 사전 설정된 값들, RF 전력 설정들, 웨이퍼 카운트, 이전 레시피 등을 포함하는 입력 파라미터들을 모을 수 있다. 입력 파라미터들(802)은 레시피의 일부인 커패시터 사전 설정들 및 RF 전력에 대한 디폴트 값들을 포함할 수 있다. 웨이퍼 카운트는 처리 챔버에 의해 실행되는 각각의 프로세스에 대해 증분될 수 있고, 현재 값이 입력 파라미터로서 사용될 수 있다. 이전 레시피에 대한 식별자는 제어 시스템(382)에 의해 저장되고 입력 파라미터들(802) 중 하나로서 제공될 수 있다. 제어 시스템(382)은 또한, 이전 플라즈마 프로세스 이후로부터의 시간을 기록하는 타이머를 제공할 수 있고, 이러한 타이머의 값은 챔버 유휴 시간으로서 제공될 수 있다.
입력 파라미터들(802)은 입력들(803)로서 모델(506)에 제공될 수 있다. 모델(506)은 상기 도 6-7에서 설명된 프로세스를 사용하여 이전에 훈련되었을 수 있다. 그 다음, 모델(506)은 처리 챔버에서 플라즈마를 점화할 때 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 수 있는 RF 전력의 예측된 양을 나타내는 하나 이상의 출력을 생성할 수 있다. 그 다음, 제어 시스템(382)은, 반사된 RF 전력의 예측된 양이 최적 범위 내에 있는지를 결정하기 위해, 모델(506)의 출력(804)을 하나 이상의 임계치와 비교할 수 있다.
출력들(804)에 의해 표시된 반사된 RF 전력의 양이 최적화되었는지 여부를 결정하는 것은, 다음의 비교들 또는 동작들 중 임의의 것 및/또는 전부를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 예측된 반사된 RF 전력은 임계치(예를 들어, 대략 50 W, 60 W, 75 W, 100 W 등)와 비교될 수 있다. 반사된 RF 전력이 임계치 미만인 경우, 이는 최적화된 것으로 간주될 수 있는 반면, 반사된 RF 전력이 임계치 초과인 경우, 이는 최적화되지 않거나 수용가능하지 않은 것으로 간주될 수 있다. 임계치는 이러한 동일한 레시피에 대해 측정된 이력 반사된 RF 전력을 참조하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 임계치는, 이력 반사된 RF 전력의 평균을 초과하는 다수의 표준 편차들(예를 들어, 대략 1 표준 편차, 2 표준 편차, 3 표준 편차, 4 표준 편차 등)로 설정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 반사된 RF 전력의 양을 최적화하는 것은, 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 반사된 RF 전력의 예측된 양을 최소화하는 것을 포함할 수 있다.
반사된 RF 전력의 예측된 양이 최적화되거나 최적 범위 내에 있다고 결정되는 경우, 프로세스는 입력 파라미터들(802)을 사용하여 실행될 수 있다. 그러나, RF 전력의 예측된 양이 최적화되지 않거나 최적 범위 밖에 있다고 결정되는 경우, 입력 파라미터들에 대한 조정(806)이 이루어질 수 있다. 이 프로세스를 단순화하고 해 공간을 좁히기 위해, 입력 파라미터들 중 일부는 이 스테이지에서 조정될 가능성이 없는 것으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 일반적으로 챔버 유휴 시간은 최소화되어야 하고, 이러한 시간은 이전 플라즈마 프로세스 이후로부터 타이머에 의해 지배된다. 유사하게, 처리 챔버에 대한 웨이퍼 카운트는 전형적으로, 이 스테이지에서 조정되지 않을 것이다. 이전 레시피는 또한 통상적으로, 입력 파라미터들에 대한 조정(806)에 의해 변경될 파라미터가 아니다. 대조적으로, 다음 동작을 위해 제어 시스템(382)에 의해 동작 조건들로서 설정될 수 있는 파라미터들은 이 스테이지에서 조정될 가능성이 더 높을 수 있다. 예를 들어, RF 전력 설정들 및/또는 커패시터/인덕터 사전 설정들은 조정될 수 있다. 이는, 입력 파라미터들의 총 개수보다 적은 개수의 변수들에 대한 조정들의 범위를 최소화하고, 최적의 해가 계산될 수 있는 속도를 증가시킨다.
일부 실시예들에서, 입력 파라미터들(802)은 가능한 값들의 범위를 통해 증분함으로써 조정될 수 있다. 예를 들어, RF 전력 설정들에 대한 입력 파라미터는 최소 출력(예를 들어, 최소 전압)에서 시작할 수 있고, 최대 전압에 도달할 때까지 증분들을 통해 진행할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들은 100 V(피크 대 피크) 내지 최대 1000 V(피크 대 피크)의 범위를 사용할 수 있다. 일부 실시예들에서, 해 공간은 전압들을 통해 증분하면서 국소 최소값이 식별될 수 있도록 단순화될 수 있다. 예를 들어, RF 전압은, 반사된 RF 전력이 감소하는 동안 시작 최소 전압으로부터 상향으로 증분될 수 있고, 반사된 전력의 증가가 일단 관측되기 시작하면 정지될 수 있다. 유사하게, 조정 커패시터들/인덕터들에 대한 사전 설정된 값들은 조정들의 좁은 범위 내에 속할 수 있고, 입력 조정(806)은 반사된 RF 전력에 대한 최적 출력 값을 찾기 위해 이러한 범위를 통해 순환할 수 있다. 일부 실시예들은 추가적인 입력 파라미터들로 이동하기 전에 한 번에 하나의 입력 파라미터에 대해 조정들을 행할 수 있다. 대안적으로, 일부 실시예들은, 2개의 입력 파라미터들에 대해 각각의 값 조합을 시험하기 위해, 입력 파라미터에 대해 조정을 행한 다음, 다른 입력 파라미터에 대해서는 가능한 값 증분들을 통해 순환할 수 있다. 예를 들어, RF 공급원의 전압 출력은 1 볼트만큼 증가될 수 있고, 그 다음, 조정 커패시턴스 값들은 그 전압에서의 각각의 증분 값을 통해 스테핑될 수 있다.
일부 실시예들은, 예측된 반사된 RF 전력을 최소화함으로써, 반사된 RF 전력의 예측된 양이 최적화되는지 여부를 결정할 수 있다. 이는, 상이한 이용가능한 입력 파라미터 값들의 각각의 조합을 시험하기 위해 입력 파라미터들의 증분 값을 통해 순환함으로써 계산될 수 있다. 예를 들어, 예측된 출력들을 생성하기 위해, RF 공급원에 대한 출력 설정들과 커패시터 사전 설정 값들의 각각의 조합이 모델(506)을 통과할 수 있다. 최소의 예측된 반사된 RF 전력을 생성하는 이러한 입력 파라미터들에 대한 값들의 조합이 최적 값으로 간주될 수 있다.
일부 실시예들은 레시피로부터의 디폴트 값들을 도 8의 결함이 있는 프로세스에 대한 초기 값들로서 사용할 수 있다. 다른 실시예들은 동일한 레시피에 대한 최적화된 입력 값들인 것으로 이전에 결정된 값들을 사용할 수 있다. 예를 들어, 레시피 A를 실행할 때, 입력 파라미터들(802)은 레시피 A의 이전 실행으로부터 결정된 최적 입력 파라미터들을 시작 지점으로서 사용할 수 있다. 이는, 모델 프로세스에 대한 시작 지점을 해 공간에서의 국부 최소치에 더 가깝게 이동시킴으로써, 최적화된 해를 식별하는 데 요구되는 시간을 감소시킬 수 있다.
최적화된 예측된 반사된 RF 전력을 생성하는 입력 파라미터들이 일단 식별되면, 이러한 입력 파라미터들은 처리 챔버(300)에 대해 레시피를 실행하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, RF 공급원 설정들에 대한 최적화된 값들 및 커패시터/인덕터 사전 설정된 값들은 레시피의 일부로서 처리 챔버(300)에 전송될 수 있다. 반사된 RF 전력의 최적의 양을 생성하는 최적의 입력 파라미터들을 식별하는 이러한 프로세스는 프로세스 동안 추가적인 인간 입력을 요구하지 않고 제어 시스템(382)에 의해 자동으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 조작자는 레시피 A를 실행하도록 제어 시스템(382)에 명령하는 입력을 제공할 수 있다. 그 다음, 제어 시스템(382)은 모델(506)을 자동으로 로딩하고 위에서 설명된 최적화 프로세스를 실행할 수 있다. 그 다음, RF 공급원에 대한 최적화된 제어 값들 및/또는 커패시터/인덕터 사전 설정된 값들은 레시피에서 대체될 수 있고, 실행을 위해 처리 챔버(300)에 자동으로 제공될 수 있다.
일부 실시예들에서, 제어 시스템(382)은 현재 레시피의 실행에 대한 변경들을 행하기 위해 제어 시스템(382)의 사용자 인터페이스를 통해 추천들을 제공할 수 있다. 제어 시스템(382)은 또한, 추천되는 변경들이 자동으로 구현되는 것을 허가하기 위한 요청을 제공할 수 있다. 예를 들어, 제어 시스템(382)은 (실제 이전 레시피가 이미 실행되었더라도) 이전 레시피에 대한 식별자를 변경할 수 있다. 이는, 성능에 영향을 미칠 수 있는, 레시피들이 실행되는 순서의 패턴들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 모델(506)은 반복적으로 실행되는 레시피 A가 각각의 실행에서 반사된 RF 전력의 양을 지속적으로 증가시키는 것을 보여줄 수 있다. 입력 파라미터들(802)에서 이전 레시피의 식별자를 변경함으로써, 모델(506)은, 레시피 B와 교번하는 레시피 A가 두 레시피들 모두 동안 반사된 RF 전력을 감소시킬 수 있다는 것을 보여줄 수 있다. 이러한 상황이 제어 시스템(382)에 의해 식별될 때, 레시피 실행 순서를 변경하기 위해 사용자 인터페이스를 통해 추천이 이루어질 수 있다.
모델(506)을 훈련시키는 프로세스는, 각각의 레시피가 실행된 후에 모델(506)이 증분적으로 훈련되도록, 진행 중인 프로세스일 수 있다. 예를 들어, 처리 챔버(300)가, 위에서 설명된 바와 같이, 최적화된 입력 파라미터들을 사용하여 레시피를 실행한 후에, 처리 챔버(300)는 레시피의 그 실행 동안 반사된 RF 전력의 실제 측정된 양을 나타내는 센서 데이터를 제공할 수 있다. 입력 파라미터들(802) 및 센서 데이터는, 상기 도 6-7에서 설명된 모델(506)에 대한 훈련 프로세스에 제공될 수 있는 다른 훈련 쌍으로서 데이터베이스에 저장될 수 있다. 추가적으로, 일부 실시예들은, 처리 챔버의 오작동들 또는 열화를 식별하기 위해, 측정된 센서 데이터를 사용할 수 있다. 예를 들어, 측정된 센서 데이터는, 모델(506)로부터의 예측된 출력들(804)에서의 예측된 반사된 RF 전력과 비교될 수 있다. 예측된 출력들(804)이, 측정된 센서 데이터로부터 백분율 또는 임계량보다 많이 벗어나는 경우, 제어 시스템(382)은 이러한 편차의 표시를 생성할 수 있고, 이러한 표시는 사용자에게 송신될 수 있다. 이러한 편차는 처리 챔버(300)에 대한 문제를 나타낼 수 있고/거나, 처리 챔버(300)가 노화됨에 따라 시간에 따른 성능 열화를 추적하는 데 사용될 수 있다.
도 9는 일부 실시예들에 따른, 기판 처리 챔버들에서 반사된 RF 전력을 감소시키는 방법의 흐름도(900)를 예시한다. 이 방법은 제어 시스템, 예컨대, 상기 도 3에서 예시된 국부 제어 시스템(384) 및/또는 제어 시스템(382)에 의해 수행될 수 있다. 이 방법은 처리 챔버에서의 레시피의 실행 이전에 런타임으로 수행될 수 있다. 위에서 설명된 바와 같이, 이러한 방법은 레시피가 실행되기 전에 입력 파라미터들에 대한 조정들을 행하기 위해 레시피를 수신한 후에 실행될 수 있다.
방법은 처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들에 접근하는 단계(902)를 포함할 수 있다. 복수의 입력들은 기판에 대해 프로세스를 수행하기 위한 처리 챔버에 대한 레시피로부터 부분적으로 도출될 수 있다. 예를 들어, 입력 파라미터들은 레시피로부터의 RF 공급원 설정들 및/또는 커패시터/인덕턴스 사전 설정된 값들을 포함할 수 있다. 입력 파라미터들은 또한, 제어 시스템에 의해 저장된 값들, 예컨대, 웨이퍼 카운트, 챔버 유휴 시간 및/또는 이전 레시피 등으로부터 부분적으로 도출될 수 있다.
방법은 또한, 복수의 입력 파라미터들을 모델에 제공하는 단계(904)를 포함할 수 있다. 모델은 상기 도 6-7에서 설명된 프로세스를 사용하여 훈련될 수 있다. 예를 들어, 모델은 입력 파라미터들 및 대응하는 센서 측정치들의 이전의 훈련 쌍들을 사용하여 훈련되었을 수 있다. 센서 측정치들은 플라즈마 점화 동안 측정된 반사된 RF 전력의 특성들을 포함할 수 있다. 모델은 처리 챔버에 특정되고/거나 레시피에 특정될 수 있다.
방법은 추가적으로, 처리 챔버에서 플라즈마를 점화할 때 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제1 양을 나타내는 하나 이상의 제1 출력을 모델로부터 수신하는 단계(906)를 포함할 수 있다. 이러한 출력들은 예측된 최대의 반사된 RF 전력 및/또는 예측된 반사된 RF 전력 지속기간을 포함할 수 있다. 입력 파라미터들을 모델에 제공하고 예측된 출력들을 수신하는 프로세스는 상기 도 8에 따라 수행될 수 있다. RF 전력의 "제1" 양은 단지, 이러한 예측된 결과를 이러한 프로세스에서 나중에 생성될 예측된 결과들과 구별하기 위해서 이와 같이 지정된다는 것을 주목한다.
방법은, 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제1 양이 최적화되지 않은 것으로 결정하는 단계(908)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 예측된 반사된 RF 전력이, 미리 결정된 임계치(예를 들어, 50 W)를 초과하고, 따라서 최적화되지 않은 것이 결정될 수 있다. 일부 경우들에서, 예측된 반사된 RF 전력에 대한 최소 값이, 모델에 의해 처리될 가능한 입력 파라미터 값들의 범위에 대해 아직 결정되지 않았다고 결정될 수 있다. 이러한 최적화 프로세스는 도 8에 따라 위에서 설명된 바와 같이 수행될 수 있다.
출력이 아직 최적화되지 않은 것으로 결정한 후에, 방법은, 조정된 입력 파라미터들을 생성하기 위해 처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들을 조정하는 단계(910)를 포함할 수 있다. 위에서 설명된 바와 같이, 이러한 프로세스는 한 번에 하나의 입력 파라미터를 선택하고 그에 대해 조정을 행하는 단계를 포함할 수 있다. 도 9에 예시된 바와 같이, 이러한 프로세스는, 다양한 입력 파라미터들에 대해 조정들이 이루어질 때 반복적으로 순환할 수 있다. 따라서, 조정을 행한 후에, 방법은 처리 챔버에 대한 조정된 입력 파라미터들을 모델에 제공하는 단계, 및 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제2 양을 나타내는 하나 이상의 제2 출력을 모델로부터 수신하는 단계(906)를 포함할 수 있다. RF 전력의 "제2" 양은 단지, 모델의 후속 결과를 모델의 이전 결과와 구별하기 위해 이와 같이 지정된다는 것을 주목한다. 모델로부터 "제2" 출력들을 생성하는 이러한 프로세스는 결과를 식별하고 최적화하기 위해 필요한 횟수만큼 반복될 수 있다는 것을 이해해야 한다.
방법은 또한, 처리 챔버로 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 "제2" 양들 중 적어도 하나가 최적화된 것으로 결정하는 단계(908)를 포함할 수 있다. 도 8과 관련하여 위에서 설명된 바와 같이, 이러한 최적화된 값은 임계치와의 비교에 의해 식별될 수 있다. 이러한 최적화된 값은 또한, 모델에 의해 처리되는 바와 같이 입력 파라미터 조정들의 범위에 걸쳐 생성되는 최소의 예측된 반사된 RF 전력을 결정함으로써 식별될 수 있다. 그 다음, 기판에 대해 프로세스를 수행하기 위해, 조정된 입력 파라미터들이 처리 챔버에 제공될 수 있다(912). 예를 들어, RF 전력 설정들 및/또는 커패시터/인덕터 사전 설정된 값들은 프로세스를 실행하기 위해 레시피의 일부로서 처리 챔버에 제공될 수 있다.
도 9에 예시된 특정 단계들은, 다양한 실시예들에 따른, 기판 처리 챔버들에서 반사된 RF 전력을 감소시키는 특정 방법들을 제공한다는 것을 이해해야 한다. 대안적인 실시예들에 따라, 다른 순서들의 단계들이 또한 수행될 수 있다. 예를 들어, 대안적인 실시예들은 위에서 약술된 단계들을 상이한 순서로 수행할 수 있다. 게다가, 도 9에 예시된 개별 단계들은, 개별 단계에 적절하게 다양한 순서들로 수행될 수 있는 다수의 하위 단계들을 포함할 수 있다. 또한, 특정 응용들에 따라, 추가적인 단계들이 추가되거나 제거될 수 있다. 많은 변형들, 수정들, 및 대안들이 또한 본 개시내용의 범위 내에 속한다.
본원에 설명된 방법들 각각은 컴퓨터 시스템에 의해 구현될 수 있다. 이러한 방법들의 각각의 단계는 컴퓨터 시스템에 의해 자동으로 실행될 수 있고/거나, 사용자를 수반하는 입력들/출력들이 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 방법의 각각의 단계에 대한 입력들을 제공할 수 있고, 이러한 입력들 각각은 그러한 입력을 요청하는 특정 출력에 대한 응답일 수 있으며, 출력은 컴퓨터 시스템에 의해 생성된다. 각각의 입력은 대응하는 요청 출력에 응답하여 수신될 수 있다. 또한, 입력들은 사용자로부터 수신될 수 있고, 다른 컴퓨터 시스템으로부터 데이터 스트림으로서 수신될 수 있고, 메모리 위치로부터 검색될 수 있고, 네트워크를 통해 검색될 수 있고/거나, 웹 서비스로부터 요청될 수 있는 등이다. 마찬가지로, 출력들은 사용자에게 제공될 수 있고, 다른 컴퓨터 시스템에 데이터 스트림으로서 제공될 수 있고, 메모리 위치에 저장될 수 있고, 네트워크를 통해 전송될 수 있고/거나, 웹 서비스에 제공될 수 있는 등이다. 요약하면, 본원에 설명된 방법들의 각각의 단계는 컴퓨터 시스템에 의해 수행될 수 있고, 사용자를 수반할 수 있거나 수반하지 않을 수 있는, 컴퓨터 시스템으로의 그리고 컴퓨터 시스템으로부터의 임의의 개수의 입력들, 출력들, 및/또는 요청들을 수반할 수 있다. 사용자를 수반하지 않는 그러한 단계들은 인간의 개입 없이 컴퓨터 시스템에 의해 자동으로 수행된다고 말할 수 있다. 그러므로, 본 개시내용에 비추어, 본원에 설명된 각각의 방법의 각각의 단계는 사용자로의 그리고 사용자로부터의 입력 및 출력을 포함하도록 변경될 수 있거나, 인간의 개입 없이 컴퓨터 시스템에 의해 자동으로 행해질 수 있고 이 경우에 프로세서에 의해 임의의 결정이 이루어지는 것이 이해될 것이다. 또한, 본원에 설명된 방법들 중 각각의 방법의 일부 실시예들은, 유형의 소프트웨어 제품을 형성하기 위해 유형의 비일시적 저장 매체 상에 저장된 명령어들의 세트로서 구현될 수 있다.
도 10은 다양한 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨터 시스템(1000)을 예시한다. 컴퓨터 시스템(1000)은 위에서 설명된 컴퓨터 시스템들 중 임의의 것을 구현하는 데 사용될 수 있다. 도면에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 시스템(1000)은 버스 서브시스템(1002)을 통해 다수의 주변 서브시스템들과 통신하는 처리 유닛(1004)을 포함한다. 이러한 주변 서브시스템들은 처리 가속 유닛(1006), I/O 서브시스템(1008), 저장 서브시스템(1018) 및 통신 서브시스템(1024)을 포함할 수 있다. 저장 서브시스템(1018)은 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1022) 및 시스템 메모리(1010)를 포함한다.
버스 서브시스템(1002)은 컴퓨터 시스템(1000)의 다양한 구성요소들 및 서브시스템들이 의도된 대로 서로 통신하게 하기 위한 메커니즘을 제공한다. 버스 서브시스템(1002)이 단일 버스로서 개략적으로 도시되지만, 버스 서브시스템의 대안적인 실시예들은 다수의 버스들을 활용할 수 있다. 버스 서브시스템(1002)은 메모리 버스 또는 메모리 제어기, 주변장치 버스, 및 다양한 버스 아키텍처들 중 임의의 것을 사용하는 로컬 버스를 포함하는 여러 유형들의 버스 구조들 중 임의의 것일 수 있다. 예를 들어, 그러한 아키텍처들은 산업 표준 아키텍처(ISA) 버스, 마이크로 채널 아키텍처(MCA) 버스, 향상된 ISA(EISA) 버스, 비디오 전자 표준 위원회(VESA) 로컬 버스, 및 IEEE P1386.1 표준에 따라 제조되는 메자닌 버스(Mezzanine bus)로서 구현될 수 있는 PCI(peripheral component interconnect) 버스를 포함할 수 있다.
하나 이상의 집적 회로(예를 들어, 종래의 마이크로프로세서 또는 마이크로제어기)로서 구현될 수 있는 처리 유닛(1004)은 컴퓨터 시스템(1000)의 동작을 제어한다. 하나 이상의 프로세서가 처리 유닛(1004)에 포함될 수 있다. 이러한 프로세서들은 싱글코어 또는 멀티코어 프로세서들을 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 처리 유닛(1004)은 하나 이상의 독립적인 처리 유닛(1032 및/또는 1034)으로서 구현될 수 있고, 싱글 또는 멀티코어 프로세서들이 각각의 처리 유닛에 포함된다. 다른 실시예들에서, 처리 유닛(1004)은 또한, 2개의 듀얼코어 프로세서들을 단일 칩에 통합함으로써 형성되는 쿼드코어 처리 유닛으로서 구현될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 처리 유닛(1004)은 프로그램 코드에 응답하여 다양한 프로그램들을 실행할 수 있고, 다수의 동시에 실행되는 프로그램들 또는 프로세스들을 유지할 수 있다. 임의의 주어진 시간에, 실행될 프로그램 코드의 일부 또는 전부가 처리 유닛(1004)에 그리고/또는 저장 서브시스템(1018)에 상주할 수 있다. 적합한 프로그래밍을 통해, 처리 유닛(1004)은 위에서 설명된 다양한 기능들을 제공할 수 있다. 컴퓨터 시스템(1000)은 디지털 신호 프로세서(DSP) 및 특수 목적 프로세서 등을 포함할 수 있는 처리 가속 유닛(1006)을 추가적으로 포함할 수 있다.
I/O 서브시스템(1008)은 사용자 인터페이스 입력 디바이스들 및 사용자 인터페이스 출력 디바이스들을 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 입력 디바이스들은 키보드, 포인팅 디바이스들, 예컨대, 마우스 또는 트랙볼, 디스플레이에 통합된 터치 스크린 또는 터치패드, 스크롤 휠, 클릭 휠, 다이얼, 버튼, 스위치, 키패드, 음성 명령 인식 시스템들을 갖는 오디오 입력 디바이스들, 마이크로폰들, 및 다른 유형들의 입력 디바이스들을 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 입력 디바이스들은, 예를 들어, 모션 감지 및/또는 제스처 인식 디바이스들, 예컨대, 사용자들이 제스처들 및 구두 명령들을 사용하여 내추럴 사용자 인터페이스를 통해 입력 디바이스, 예컨대, 마이크로소프트 엑스박스® 360(Microsoft Xbox® 360) 게임 제어기를 제어하고 그와 상호작용할 수 있게 하는 마이크로소프트 키넥트®(Kinect®) 모션 센서를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 입력 디바이스들은 또한, 눈 제스처 인식 디바이스들, 예컨대, 사용자들로부터 눈 활동(예를 들어, 사진을 찍고/거나 메뉴 선택을 하는 동안 '깜박거림')을 검출하고 눈 제스처들을 입력 디바이스(예를 들어, 구글 글래스®(Google Glass®))로의 입력으로 변환하는 구글 글래스® 깜박임 검출기를 포함할 수 있다. 추가적으로, 사용자 인터페이스 입력 디바이스들은 사용자들이 음성 명령들을 통해 음성 인식 시스템들(예를 들어, 시리®(Siri®) 내비게이터)과 상호작용할 수 있게 하는 음성 인식 감지 디바이스들을 포함할 수 있다.
사용자 인터페이스 입력 디바이스들은 또한, 제한 없이, 3차원(3D) 마우스들, 조이스틱들 또는 포인팅 스틱들, 게임패드들 및 그래픽 태블릿들, 및 오디오/비주얼 디바이스들, 예컨대, 스피커들, 디지털 카메라들, 디지털 캠코더들, 휴대용 미디어 플레이어들, 웹캠들, 이미지 스캐너들, 지문 스캐너들, 바코드 판독기 3D 스캐너들, 3D 프린터들, 레이저 거리측정기들, 및 시선 추적 디바이스들을 포함할 수 있다. 추가적으로, 사용자 인터페이스 입력 디바이스들은, 예를 들어, 의료 이미징 입력 디바이스들, 예컨대, 컴퓨터 단층촬영, 자기 공명 이미징, 양전자 방출 단층촬영, 의료 초음파검사 디바이스들을 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 입력 디바이스들은 또한, 예를 들어, 오디오 입력 디바이스들, 예컨대, MIDI 키보드들, 디지털 악기들 등을 포함할 수 있다.
사용자 인터페이스 출력 디바이스들은 디스플레이 서브시스템, 표시등, 또는 비시각적 디스플레이들, 예컨대, 오디오 출력 디바이스들 등을 포함할 수 있다. 디스플레이 서브시스템은 음극선관(CRT), 평판 디바이스, 예컨대, 액정 디스플레이(LCD) 또는 플라즈마 디스플레이를 사용하는 것, 프로젝션 디바이스, 터치 스크린 등일 수 있다. 일반적으로, "출력 디바이스"라는 용어의 사용은 컴퓨터 시스템(1000)으로부터 사용자 또는 다른 컴퓨터로 정보를 출력하기 위한 모든 가능한 유형들의 디바이스들 및 메커니즘들을 포함하도록 의도된다. 예를 들어, 사용자 인터페이스 출력 디바이스들은, 제한 없이, 텍스트, 그래픽 및 오디오/비디오 정보를 시각적으로 전달하는 다양한 디스플레이 디바이스들, 예컨대, 모니터들, 프린터들, 스피커들, 헤드폰들, 자동차 내비게이션 시스템들, 플로터들, 음성 출력 디바이스들, 및 모뎀들을 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(1000)은 시스템 메모리(1010) 내에 현재 위치되는 것으로 도시된 소프트웨어 요소들을 포함하는 저장 서브시스템(1018)을 포함할 수 있다. 시스템 메모리(1010)는 처리 유닛(1004) 상에 로딩가능하고 실행가능한 프로그램 명령어들뿐만 아니라, 이러한 프로그램들의 실행 동안 생성된 데이터를 저장할 수 있다.
컴퓨터 시스템(1000)의 구성 및 유형에 따라, 시스템 메모리(1010)는 휘발성(예컨대, 랜덤 액세스 메모리(RAM)) 및/또는 비휘발성(예컨대, 판독 전용 메모리(ROM), 플래시 메모리 등)일 수 있다. RAM은 전형적으로, 처리 유닛(1004)에 의해 즉시 접근가능하고/거나 현재 동작되고 실행되는 데이터 및/또는 프로그램 모듈들을 포함한다. 일부 구현들에서, 시스템 메모리(1010)는 다수의 상이한 유형들의 메모리, 예컨대, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM) 또는 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM)를 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 시동 동안과 같은 때에, 컴퓨터 시스템(1000) 내의 요소들 간의 정보 전송을 돕는 기본 루틴들을 포함하는 기본 입력/출력 시스템(BIOS)이 전형적으로 ROM에 저장될 수 있다. 제한이 아닌 예로서, 시스템 메모리(1010)는 또한, 클라이언트 애플리케이션들, 웹 브라우저들, 중간 계층 애플리케이션들, 관계형 데이터베이스 관리 시스템들(RDBMS) 등을 포함할 수 있는 애플리케이션 프로그램들(1012), 프로그램 데이터(1014), 및 운영 체제(1016)를 예시한다. 예로서, 운영 체제(1016)는 다양한 버전들의 마이크로소프트 윈도우®(Microsoft Windows®), 애플 매킨토시®(Apple Macintosh®), 및/또는 리눅스(Linux) 운영 체제들, 다양한 상업적으로 이용가능한 유닉스®(UNIX®) 또는 유닉스-유사 운영 체제들(제한 없이, 다양한 GNU/리눅스 운영 체제들, 구글 크롬®(Chrome®) OS 등을 포함함), 및/또는 모바일 운영 체제들, 예컨대, iOS, 윈도우® 폰, 안드로이드®(Android®) OS, 블랙베리®(BlackBerry®) 10 OS, 및 팜®(Palm®) OS 운영 체제들을 포함할 수 있다.
저장 서브시스템(1018)은 또한, 일부 실시예들의 기능을 제공하는 기본 프로그래밍 및 데이터 구성들을 저장하기 위한 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 제공할 수 있다. 프로세서에 의해 실행될 때, 위에서 설명된 기능을 제공하는 소프트웨어(프로그램들, 코드 모듈들, 명령어들)는 저장 서브시스템(1018)에 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 모듈들 또는 명령어들은 처리 유닛(1004)에 의해 실행될 수 있다. 저장 서브시스템(1018)은 또한, 일부 실시예들에 따라 사용되는 데이터를 저장하기 위한 저장소를 제공할 수 있다.
저장 서브시스템(1018)은 또한, 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1022)에 더 연결될 수 있는 컴퓨터 판독가능 저장 매체 판독기(1020)를 포함할 수 있다. 시스템 메모리(1010)와 함께 그리고 선택적으로, 그와 조합하여, 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1022)는 원격, 로컬, 고정, 및/또는 이동식 저장 디바이스들에 더하여, 컴퓨터 판독가능 정보를 일시적으로 그리고/또는 보다 영구적으로 포함, 저장, 송신, 및 검색하기 위한 저장 매체를 포괄적으로 나타낼 수 있다.
코드 또는 코드의 부분들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1022)는 또한, 저장 매체 및 통신 매체, 예컨대, 정보의 저장 및/또는 송신을 위해 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성의, 이동식 및 비이동식 매체(그러나 이에 제한되지 않음)를 포함하는 임의의 적절한 매체를 포함할 수 있다. 이는 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 예컨대, RAM, ROM, 전기적으로 소거가능한 프로그래밍가능 ROM(EEPROM), 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다기능 디스크(DVD), 또는 다른 광학 저장소, 자기 카세트들, 자기 테이프, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 다른 유형의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수 있다. 이는 또한, 비유형 컴퓨터 판독가능 매체, 예컨대, 데이터 신호들, 데이터 송신들, 또는 원하는 정보를 송신하는 데 사용될 수 있고 컴퓨팅 시스템(1000)에 의해 접근될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다.
예로서, 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1022)는 비이동식, 비휘발성 자기 매체로부터 판독하거나 그에 기입하는 하드 디스크 드라이브, 이동식, 비휘발성 자기 디스크로부터 판독하거나 그에 기입하는 자기 디스크 드라이브, 및 이동식, 비휘발성 광학 디스크, 예컨대, CD ROM, DVD, 및 블루레이® 디스크, 또는 다른 광학 매체로부터 판독하거나 그에 기입하는 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1022)는 집®(Zip®) 드라이브들, 플래시 메모리 카드들, 범용 직렬 버스(USB) 플래시 드라이브들, 보안 디지털(SD) 카드들, DVD 디스크들, 디지털 비디오 테이프 등을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1022)는 또한, 비휘발성 메모리에 기초한 고체 상태 드라이브들(SSD), 예컨대, 플래시 메모리 기반 SSD들, 엔터프라이즈 플래시 드라이브들, 고체 상태 ROM 등, 휘발성 메모리에 기초한 SSD들, 예컨대, 고체 상태 RAM, 동적 RAM, 정적 RAM, DRAM 기반 SSD들, 자기저항 RAM(MRAM) SSD들, 및 DRAM과 플래시 메모리 기반 SSD들의 조합을 사용하는 하이브리드 SSD들을 포함할 수 있다. 디스크 드라이브들 및 그들의 연관된 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 및 다른 데이터의 비휘발성 저장소를 컴퓨터 시스템(1000)에 제공할 수 있다.
통신 서브시스템(1024)은 다른 컴퓨터 시스템들 및 네트워크들에 대한 인터페이스를 제공한다. 통신 서브시스템(1024)은 컴퓨터 시스템(1000)으로부터 다른 시스템들에 데이터를 송신하고 다른 시스템들로부터 데이터를 수신하기 위한 인터페이스의 역할을 한다. 예를 들어, 통신 서브시스템(1024)은 컴퓨터 시스템(1000)이 인터넷을 통해 하나 이상의 디바이스에 접속하는 것을 가능하게 할 수 있다. 일부 실시예들에서, 통신 서브시스템(1024)은 (예를 들어, 셀룰러 전화 기술, 진보된 데이터 네트워크 기술, 예컨대, 3G, 4G 또는 글로벌 진화를 위한 향상된 데이터 속도(EDGE), WiFi(IEEE 802.11 패밀리 표준들, 또는 다른 모바일 통신 기술들, 또는 이들의 임의의 조합을 사용하는) 무선 음성 및/또는 데이터 네트워크들에 접근하기 위한 무선 주파수(RF) 송수신기 구성요소들, 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 수신기 구성요소들, 및/또는 다른 구성요소들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 통신 서브시스템(1024)은 무선 인터페이스에 추가하여 또는 그 대신에 유선 네트워크 연결(예를 들어, 이더넷)을 제공할 수 있다.
일부 실시예들에서, 통신 서브시스템(1024)은 또한, 컴퓨터 시스템(1000)을 사용할 수 있는 하나 이상의 사용자를 대신하여, 구조화된 및/또는 구조화되지 않은 데이터 피드들(1026), 이벤트 스트림들(1028), 이벤트 업데이트들(1030) 등의 형태의 입력 통신을 수신할 수 있다.
예로서, 통신 서브시스템(1024)은, 데이터 피드들(1026)을 소셜 네트워크들 및/또는 다른 통신 서비스들, 예컨대, 트위터®(Twitter®) 피드들, 페이스북®(Facebook®) 업데이트들, 웹 피드들, 예컨대, 리치 사이트 요약(RSS) 피드들, 및/또는 하나 이상의 제3자 정보 공급원으로부터의 실시간 업데이트들의 사용자들로부터 실시간으로 수신하도록 구성될 수 있다.
추가적으로, 통신 서브시스템(1024)은 또한, 연속적이거나 명시적인 종료 없이 사실상 무한할 수 있는, 실시간 이벤트들의 이벤트 스트림들(1028) 및/또는 이벤트 업데이트들(1030)을 포함할 수 있는, 연속적인 데이터 스트림들의 형태의 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 연속적인 데이터를 생성하는 애플리케이션들의 예들은, 예를 들어, 센서 데이터 애플리케이션들, 금융 시세 표시기들, 네트워크 성능 측정 툴들(예를 들어, 네트워크 모니터링 및 교통 관리 애플리케이션들), 클릭스트림 분석 툴들, 자동차 교통 모니터링 등을 포함할 수 있다.
통신 서브시스템(1024)은 또한, 구조화된 및/또는 구조화되지 않은 데이터 피드들(1026), 이벤트 스트림들(1028), 이벤트 업데이트들(1030) 등을 컴퓨터 시스템(1000)에 결합된 하나 이상의 스트리밍 데이터 공급원 컴퓨터와 통신할 수 있는 하나 이상의 데이터베이스에 출력하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 시스템(1000)은 핸드헬드 휴대용 디바이스(예를 들어, 아이폰®(iPhone®) 셀룰러 폰, 아이패드®(iPad®) 컴퓨팅 태블릿, PDA), 웨어러블 디바이스(예를 들어, 구글 글래스® 헤드 장착 디스플레이), PC, 워크스테이션, 메인프레임, 키오스크, 서버 랙, 또는 임의의 다른 데이터 처리 시스템을 포함하는 다양한 유형들 중 하나일 수 있다.
컴퓨터들 및 네트워크들의 계속 변화하는 속성으로 인해, 도면에 도시된 컴퓨터 시스템(1000)의 설명은 특정 예로서만 의도된다. 도면에 도시된 시스템보다 더 많거나 더 적은 구성요소들을 갖는 많은 다른 구성들이 가능하다. 예를 들어, 맞춤화된 하드웨어가 또한 사용될 수 있고/거나 특정 요소들이 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어(애플릿들을 포함함), 또는 조합으로 구현될 수 있다. 또한, 네트워크 입력/출력 디바이스들과 같은 다른 컴퓨팅 디바이스들에 대한 연결이 채용될 수 있다. 본원에 제공된 개시내용 및 교시들에 기초하여, 다양한 실시예들을 구현하기 위한 다른 방식들 및/또는 방법들이 명백해야 한다.
전술한 설명에서, 설명의 목적들을 위해, 다수의 특정한 세부사항들이, 다양한 실시예들의 철저한 이해를 제공하기 위해 제시되었다. 그러나, 일부 실시예들은 이러한 특정 세부사항들 중 일부가 없이 실시될 수 있다는 것이 명백할 것이다. 다른 경우들에서, 잘 알려진 구조들 및 디바이스들은 블록도 형태로 도시된다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "대략"이라는 용어는 특정된 값의 10% 내에 있는 값을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 대략 50 W는 45 W 내지 55 W의 범위를 암시한다.
전술한 설명은 예시적인 실시예들만을 제공하고, 본 개시내용의 범위, 적용가능성 또는 구성을 제한하도록 의도되지 않는다. 오히려, 다양한 실시예들의 전술한 설명은 적어도 하나의 실시예를 구현하기 위한 가능한 개시내용을 제공할 것이다. 첨부된 청구항들에 제시된 바와 같은 일부 실시예들의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않고서, 요소들의 기능 및 배열에 다양한 변화들이 이루어질 수 있다는 것을 이해해야 한다.
실시예들의 철저한 이해를 제공하기 위해 전술한 설명에서 특정 세부사항들이 주어진다. 그러나, 실시예들은 이러한 특정 세부사항들 없이 실시될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 회로들, 시스템들, 네트워크들, 프로세스들, 및 다른 구성요소들은 불필요한 세부사항으로 실시예들을 모호하게 하지 않기 위해 블록도 형태의 구성요소들로서 도시되었을 수 있다. 다른 경우들에서, 실시예들을 모호하게 하는 것을 회피하기 위해, 잘 알려진 회로들, 프로세스들, 알고리즘들, 구조들, 및 기법들은 불필요한 세부사항 없이 도시되었을 수 있다.
또한, 개별 실시예들은 흐름도, 순서도, 데이터 순서도, 구조도 또는 블록도로서 도시되는 프로세스로서 설명되었을 수 있다는 것을 주목한다. 흐름도가 동작들을 순차적 프로세스로서 설명했을 수 있지만, 동작들 중 다수는 병렬로 또는 동시에 수행될 수 있다. 추가적으로, 동작들의 순서는 재배열될 수 있다. 프로세스는 프로세스의 동작들이 완료될 때 종료되지만, 도면에 포함되지 않은 추가적인 단계들을 가질 수 있다. 프로세스는 방법, 함수, 프로시저, 서브루틴, 서브프로그램 등에 대응할 수 있다. 프로세스가 함수에 대응할 때, 그의 종료는 호출 함수 또는 메인 함수로의 함수의 복귀에 대응할 수 있다.
"컴퓨터 판독가능 매체"라는 용어는 휴대용 또는 고정 저장 디바이스들, 광학 저장 디바이스들, 무선 채널들, 및 명령어(들) 및/또는 데이터를 저장, 포함 또는 운반할 수 있는 다양한 다른 매체들을 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다. 코드 세그먼트 또는 머신 실행가능 명령어들은 프로시저, 함수, 서브프로그램, 프로그램, 루틴, 서브루틴, 모듈, 소프트웨어 패키지, 클래스, 또는 명령어들, 데이터 구조들, 또는 프로그램문들의 임의의 조합을 나타낼 수 있다. 코드 세그먼트는 정보, 데이터, 인수들, 파라미터들, 또는 메모리 내용들을 전달하고/거나 수신함으로써 다른 코드 세그먼트 또는 하드웨어 회로에 결합될 수 있다. 정보, 인수들, 파라미터들, 데이터 등은 메모리 공유, 메시지 전달, 토큰 전달, 네트워크 송신 등을 포함하는 임의의 적합한 수단을 통해 전달되거나 포워딩되거나 또는 송신될 수 있다.
또한, 실시예들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 기술 언어들, 또는 이들의 임의의 조합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어 또는 마이크로코드로 구현될 때, 필요한 작업들을 수행하기 위한 프로그램 코드 또는 코드 세그먼트들은 머신 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 프로세서(들)는 필요한 작업들을 수행할 수 있다.
전술한 명세서에서, 특징들은 그의 특정 실시예들을 참조하여 설명되지만, 모든 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니라는 것을 인식해야 한다. 일부 실시예들의 다양한 특징들 및 양상들은 개별적으로 또는 공동으로 사용될 수 있다. 또한, 실시예들은 본 명세서의 더 넓은 사상 및 범위로부터 벗어나지 않고서 본원에 설명된 것들 외의 임의의 개수의 환경 및 응용에서 활용될 수 있다. 이에 따라, 본 명세서 및 도면들은 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 간주되어야 한다.
추가적으로, 예시의 목적들을 위해, 방법들은 특정 순서로 설명되었다. 대안적인 실시예들에서, 방법들은 설명된 것과 상이한 순서로 수행될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 또한, 위에서 설명된 방법들은 하드웨어 구성요소들에 의해 수행될 수 있거나, 머신, 예컨대, 범용 또는 특수 목적 프로세서, 또는 명령어들로 프로그래밍된 로직 회로들로 하여금 방법들을 수행하게 하는 데 사용될 수 있는 머신 실행가능 명령어들의 순서들로 구현될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 이러한 머신 실행가능 명령어들은 하나 이상의 머신 판독가능 매체, 예컨대, CD-ROM들 또는 다른 유형의 광학 디스크들, 플로피 디스켓들, ROM들, RAM들, EPROM들, EEPROM들, 자기 또는 광학 카드들, 플래시 메모리, 또는 전자 명령어들을 저장하기에 적합한 다른 유형들의 머신 판독가능 매체들 상에 저장될 수 있다. 대안적으로, 방법들은 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 수행될 수 있다.

Claims (20)

  1. 기판 처리 챔버들에서 반사된 무선 주파수(RF) 전력을 감소시키는 방법으로서,
    처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들에 접근하는 단계 - 상기 복수의 입력 파라미터들은 기판에 대해 프로세스를 수행하기 위한 상기 처리 챔버에 대한 레시피로부터 부분적으로 도출됨 -;
    상기 처리 챔버에 대한 상기 복수의 입력 파라미터들을 모델에 제공하는 단계 - 상기 모델은 이전의 복수의 입력 파라미터들 및 대응하는 복수의 센서 측정치들을 사용하여 훈련됨 -;
    상기 처리 챔버에서 플라즈마를 점화할 때 상기 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제1 양을 나타내는 하나 이상의 제1 출력을 상기 모델로부터 수신하는 단계;
    상기 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제1 양이 최적화되지 않은 것으로 결정하는 단계;
    조정된 입력 파라미터들을 생성하기 위해 상기 처리 챔버에 대한 상기 복수의 입력 파라미터들을 조정하는 단계;
    상기 처리 챔버에 대한 상기 조정된 입력 파라미터들을 상기 모델에 제공하는 단계;
    상기 처리 챔버로부터 상기 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제2 양을 나타내는 하나 이상의 제2 출력을 상기 모델로부터 수신하는 단계;
    상기 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제2 양이 최적화된 것으로 결정하는 단계; 및
    상기 기판에 대해 상기 프로세스를 수행하기 위해, 상기 조정된 입력 파라미터들을 상기 처리 챔버에 제공하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    복수의 훈련 데이터 세트들에 접근하는 단계 - 상기 복수의 훈련 데이터 세트들 각각은:
    이전 프로세스로부터의 복수의 이전 입력 파라미터들, 및
    상기 프로세스 동안 상기 처리 챔버로부터 다시 반사된 RF 전력의 양을 나타내는 대응하는 센서 데이터를 포함함 -;
    상기 복수의 훈련 데이터 세트들을 사용하여 상기 모델을 훈련시키는 단계를 더 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 훈련 데이터 세트들이, 상기 처리 챔버에서 다시 반사된 RF 전력의 평균 초과 양들을 나타내는 센서 데이터를 포함하는 적어도 임계 개수의 훈련 데이터 세트들을 포함하도록, 상기 복수의 훈련 데이터 세트들을 선별하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 모델은, 복수의 은닉 계층들 및 상기 입력 파라미터들에 대응하는 입력들을 포함하는 신경망을 포함하는, 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 신경망은, 예측된 최대 RF 전력을 나타내는 제1 출력 및 예측된 RF 전력 지속기간을 나타내는 제2 출력을 포함하는, 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 신경망은 상기 신경망의 내부 노드들 사이에 가중치들을 설정하기 위해 최적화 프로세스를 사용하여 훈련되는, 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세스는 상기 기판에 대한 플라즈마 식각 프로세스를 포함하는, 방법.
  8. 시스템으로서,
    하나 이상의 프로세서; 및
    명령어들을 포함하는 하나 이상의 메모리 디바이스
    를 포함하고, 상기 명령어들은 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
    처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들에 접근하는 동작 - 상기 복수의 입력 파라미터들은 기판에 대해 프로세스를 수행하기 위한 상기 처리 챔버에 대한 레시피로부터 부분적으로 도출됨 -;
    상기 처리 챔버에 대한 상기 복수의 입력 파라미터들을 모델에 제공하는 동작 - 상기 모델은 이전의 복수의 입력 파라미터들 및 대응하는 복수의 센서 측정치들을 사용하여 훈련됨 -;
    상기 처리 챔버에서 플라즈마를 점화할 때 상기 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제1 양을 나타내는 하나 이상의 제1 출력을 상기 모델로부터 수신하는 동작;
    상기 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제1 양이 최적화되지 않은 것으로 결정하는 동작;
    조정된 입력 파라미터들을 생성하기 위해 상기 처리 챔버에 대한 상기 복수의 입력 파라미터들을 조정하는 동작;
    상기 처리 챔버에 대한 상기 조정된 입력 파라미터들을 상기 모델에 제공하는 동작;
    상기 처리 챔버로부터 상기 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제2 양을 나타내는 하나 이상의 제2 출력을 상기 모델로부터 수신하는 동작;
    상기 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제2 양이 최적화된 것으로 결정하는 동작; 및
    상기 기판에 대해 상기 프로세스를 수행하기 위해, 상기 조정된 입력 파라미터들을 상기 처리 챔버에 제공하는 동작을 포함하는 동작들을 수행하게 하는, 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 입력 파라미터들은 상기 처리 챔버를 위한 RF 공급원에 대한 설정들을 포함하는, 시스템.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 입력 파라미터들은 상기 처리 챔버에서 기판들에 대해 이전에 실행된 프로세스들의 개수를 나타내는 웨이퍼 카운트를 포함하는, 시스템.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 입력 파라미터들은, 이전 플라즈마 프로세스가 상기 처리 챔버에서 완료된 후부터의 시간을 나타내는 챔버 유휴 시간을 포함하는, 시스템.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 입력 파라미터들은 상기 처리 챔버에서 실행된 이전 레시피에 대한 식별자를 포함하는, 시스템.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 입력 파라미터들은 상기 처리 챔버에서의 하나 이상의 조정 커패시터에 대한 사전 설정된 값들을 포함하는, 시스템.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 입력 파라미터들은 상기 처리 챔버에서의 하나 이상의 조정 인덕터에 대한 사전 설정된 값들을 포함하는, 시스템.
  15. 명령어들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 명령어들은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
    처리 챔버에 대한 복수의 입력 파라미터들에 접근하는 동작 - 상기 복수의 입력 파라미터들은 기판에 대해 프로세스를 수행하기 위한 상기 처리 챔버에 대한 레시피로부터 부분적으로 도출됨 -;
    상기 처리 챔버에 대한 상기 복수의 입력 파라미터들을 모델에 제공하는 동작 - 상기 모델은 이전의 복수의 입력 파라미터들 및 대응하는 복수의 센서 측정치들을 사용하여 훈련됨 -;
    상기 처리 챔버에서 플라즈마를 점화할 때 상기 처리 챔버로부터 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제1 양을 나타내는 하나 이상의 제1 출력을 상기 모델로부터 수신하는 동작;
    상기 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제1 양이 최적화되지 않은 것으로 결정하는 동작;
    조정된 입력 파라미터들을 생성하기 위해 상기 처리 챔버에 대한 상기 복수의 입력 파라미터들을 조정하는 동작;
    상기 처리 챔버에 대한 상기 조정된 입력 파라미터들을 상기 모델에 제공하는 동작;
    상기 처리 챔버로부터 상기 RF 공급원으로 다시 반사될 RF 전력의 예측된 제2 양을 나타내는 하나 이상의 제2 출력을 상기 모델로부터 수신하는 동작;
    상기 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제2 양이 최적화된 것으로 결정하는 동작; 및
    상기 기판에 대해 상기 프로세스를 수행하기 위해, 상기 조정된 입력 파라미터들을 상기 처리 챔버에 제공하는 동작을 포함하는 동작들을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제2 양이 최적화된 것으로 결정하는 동작은:
    RF 전력의 상기 제2 양이, 상기 복수의 입력 파라미터들 각각에 대한 값들의 범위에 걸쳐 상기 모델에 의해 예측된 반사된 RF 전력의 최소 값을 나타낸다는 것으로 결정하는 것을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 예측된 제2 양이 최적화된 것으로 결정하는 동작은:
    RF 전력의 상기 제2 양이, 미리 결정된 임계치 미만인 것으로 결정하는 것을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 미리 결정된 임계치는 대략 50 W인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 동작들은:
    상기 프로세스 동안 상기 처리 챔버로부터 다시 반사되는 RF 전력의 양을 나타내는 센서 데이터를 측정하는 동작; 및
    상기 측정된 센서 데이터를 RF 전력의 상기 예측된 제2 양과 비교하는 동작을 더 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 동작들은:
    상기 측정된 센서 데이터가 RF 전력의 상기 예측된 제2 양을 미리 결정된 임계량보다 많이 초과할 때 사용자 인터페이스에 제공되는 표시를 생성하는 동작을 더 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
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