TW202304655A - 訓練神經網路以用於拋光期間的原位監測及拋光系統的技術 - Google Patents

訓練神經網路以用於拋光期間的原位監測及拋光系統的技術 Download PDF

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Abstract

一種拋光基板的方法，包括以下操作：在拋光站處拋光在基板上的導電層、用原位渦流監測系統監測該層，以針對該層上的複數個不同位置產生複數個測量的信號值、產生該等位置的厚度測量結果、並且基於厚度測量結果，來偵測拋光終點或修改拋光參數。導電層由具有第一電導率的第一材料形成。產生之操作包括以下操作：基於複數個測量的信號值，來計算初始厚度值，並且透過神經網路處理初始厚度值，以產生調整的厚度值，該神經網路使用了訓練資料進行訓練，該訓練資料藉由測量校準基板而獲得，該等校準基板具有由第二材料形成的導電層，該第二材料具有小於第一電導率的第二電導率。

Description

訓練神經網路以用於拋光期間的原位監測及拋光系統的技術
本公開涉及在基板的拋光期間使用原位監測來重建在基板邊緣附近進行的測量結果（measurement）。
通常藉由在矽晶圓上依序沉積導電層、半導電層或絕緣層並藉由隨後處理該等層，來在基板（例如半導體晶圓）上形成積體電路。
一個製造步驟涉及在非平面表面上方沉積填充層，並且平坦化填充層直到暴露出非平面表面。例如，可在圖案化的絕緣層上沉積導電填充層，以填充在絕緣層中的溝槽或孔。然後拋光填充層直到暴露出絕緣層的凸起圖案。在平坦化之後，保留在絕緣層的凸起圖案之間的導電層之一部分形成通孔、插塞及線，該等通孔、插塞及線在基板上的薄膜電路之間提供導電路徑。此外，可使用平坦化，來平坦化基板表面以供光刻。
化學機械拋光（CMP）是一種可接受的平坦化方法。該平坦化方法通常需要將基板安裝在承載頭上。將基板的暴露的表面抵靠旋轉拋光墊放置。承載頭在基板上提供可控制的負載，以推動基板抵靠拋光墊。將拋光液（諸如具有磨蝕顆粒的漿料）供應到拋光墊的表面。
在半導體處理期間，可能需要確定基板或基板上的層的一或更多個特性。例如，可能需要知道在CMP處理期間的導電層的厚度，以便可在正確的時間終止處理。可使用數種方法，來確定基板特性。例如，可使用光學感測器，來在化學機械拋光期間原位監測基板。替代地（或附加地），可使用渦流感測系統，來在基板上的導電區域中感應渦流，以確定參數（諸如導電區域的局部厚度）。
在一個態樣中，一種拋光基板的方法包括以下操作：在拋光站處拋光在基板上的導電層、用原位渦流監測系統在拋光站處在拋光期間監測該層，以針對該層上的複數個不同位置產生複數個測量的信號值、針對複數個不同位置的每個位置產生對該位置的估計的厚度量度、並且基於每個估計的厚度量度，來進行以下操作中之至少一者：偵測拋光終點或修改拋光參數。導電層由具有第一電導率的第一材料形成。產生之操作包括以下操作：基於複數個測量的信號值，來計算初始厚度值，並且透過神經網路處理初始厚度值，以產生調整的厚度值，該神經網路使用了訓練資料進行訓練，該訓練資料藉由測量校準基板而獲得，該等校準基板具有由第二材料形成的導電層，該第二材料具有小於第一電導率的第二電導率。
在另一態樣中，一種訓練用於原位監測系統的神經網路的方法包括以下操作：跨校準基板掃描原位監測系統的感測器，該校準基板具有由具有第一電導率的第一材料形成的導電層，監測系統產生第一組感測器測量結果。獲得校準基板的導電層的厚度的基準真相（ground truth）測量結果，以提供第一厚度分佈（profile）。基於第一電導率和大於第一電導率的目標第二電導率，來縮放第一厚度分佈，以提供修改的第二厚度分佈，該第二厚度分佈等效於如果由第二電導率的材料形成該導電層而將產生的厚度分佈。訓練神經網路，以將來自原位監測系統的感測器測量結果轉換成針對由第二材料形成的層的厚度測量結果。使用訓練資料，來進行訓練，該訓練資料包括基於來自由第一材料形成的導電層的第一組感測器測量結果的修改的訓練分佈和校準厚度值。
某些實施方式可包括以下優點中之一或更多者。原位監測系統（例如渦流監測系統）可在感測器跨基板掃描時產生信號。系統可補償對應於基板邊緣的信號之一部分中的失真。信號可用於拋光參數（例如承載頭壓力）的終點控制及/或閉環控制，從而提供改進的晶圓內非均勻性（WIWNU）和水對晶圓非均勻性（WTWNU）。原位監測系統可例如在清理步驟期間產生對非常薄的層為更準確的厚度測量結果。
一或更多個實施方式的細節被闡述在附圖和以下描述中。其他態樣、特徵及優點將是從描述和附圖以及從申請專利範圍而顯而易見的。
拋光設備可使用原位監測系統（例如渦流監測系統），來偵測在基板上被拋光的外層的厚度。在外層的拋光期間，原位監測系統可確定在基板上的該層的不同位置的厚度。可使用厚度測量結果，來觸發拋光終點及/或即時調整拋光處理的處理參數。例如，基板承載頭可調整在基板的背面上的壓力，以增加或減少外層的位置的拋光速率。可調整拋光速率，使得該層的位置在拋光後具有基本上相同的厚度。CMP系統可調整拋光速率，使得對該層的位置的拋光大約在相同時間完成。這種分佈控制可稱為即時分佈控制（RTPC）。
原位監測系統可受到針對在靠近基板邊緣的位置處的測量結果的信號失真的影響。例如，渦流監測系統可產生磁場。在基板邊緣附近，信號可能因人為因素而很低，這是因為磁場與基板的導電層僅部分重疊。如果渦流感測器頭很大，則由於較大的感測器頭可能需要更多時間和空間來通過邊緣區域上方，並降低空間分辨率，因此信號較早減弱，信號因而可能會進一步減小。補償在基板處的失真的技術是使用神經網路，基於由原位監測系統產生的測量的信號，來產生修改的信號。
然而，在拋光操作接近尾聲時（例如在或接近清理以暴露下方的層時），導電層的厚度變得越來越薄，並且由神經網路進行的信號的重建可能變得不可靠。不受任何特定理論的限制，可使用具有相對厚的導電層的不同材料的校準基板，來訓練神經網路進行邊緣重建；這種訓練可能不適合配置神經網路來針對在基板邊緣處的薄導電層重建層厚度。特別地，校準晶圓上的薄層可包括不連續性（例如已經暴露下方的層的區域）。結果是，可能無法例如使用四點探針而從校準晶圓獲得基準真相測量結果，並且因此可能無法針對薄層獲得可靠的訓練資料。
然而，可藉由使用具有較厚的層但由具有較低電導率的材料組成的校準晶圓來收集信號，來獲得測量結果，然後基於兩個校準晶圓之間的相對電導性比例，來縮放測量結果，以提供等效於具有較高電導率的較薄層的訓練資料。可使用該訓練資料，來訓練神經網路，從而增強神經網路針對由高電導率材料製成的非常薄層來產生基板邊緣的估計的厚度量度的能力。
圖1A和圖1B示出拋光設備100的實例。拋光設備100包括可旋轉的盤形壓板120，拋光墊110位於該壓板120上。壓板可操作以繞軸125旋轉。例如，馬達121可轉動驅動軸124，以旋轉壓板120。拋光墊110可以是具有外拋光層112和較軟的背襯層114的兩層式拋光墊。
拋光設備100可包括端口130，用以將拋光液132（例如漿料）分配到拋光墊110上。拋光設備還可包括拋光墊調節器，用以研磨拋光墊110，以維持拋光墊110處於一致的磨蝕狀態中。
拋光設備100包括至少一個承載頭140。承載頭140可操作以將基板10固持抵靠拋光墊110。承載頭140可具有對與每個相對基板相關聯的拋光參數（例如壓力）的獨立控制。
特別地，承載頭140可包括保持環142，用以將基板10保持在柔性膜144下方。承載頭140還包括由該膜限定的複數個獨立可控制的可加壓腔室（例如三個腔室146a-146c），該等腔室可將獨立可控制的壓力施加到柔性膜144上的相關區域，並且因此施加到基板10上。儘管為了便於說明而在圖1A中僅示出三個腔室，但是可存在一個或兩個腔室，或者四個或更多個腔室（例如五個腔室）。
承載頭140懸掛在支撐結構150（例如轉盤或軌道）上，並且由驅動軸152連接到承載頭旋轉馬達154，使得承載頭可繞軸155旋轉。可選地，承載頭140可例如在轉盤150或軌道上的滑塊上橫向震盪；或由轉盤本身的旋轉震盪來橫向震盪。在操作中，壓板繞其中心軸125旋轉，並且承載頭繞其中心軸155旋轉且跨拋光墊的頂表面橫向平移。
雖然僅示出一個承載頭140，但是可提供更多的承載頭，以固持額外的基板，使得可有效地使用拋光墊110的表面積。
拋光設備100還包括原位監測系統160。原位監測系統160產生隨時間變化的值的序列，該等值取決於基板上的層的厚度。原位監測系統160包括在其產生測量結果的感測器頭；由於基板與感測器頭之間的相對運動，將在基板上的不同位置處進行測量。
原位監測系統160可以是渦流監測系統。渦流監測系統160包括在基板上的導電層中感應渦流的驅動系統和偵測由驅動系統在導電層中感應的渦流的感測系統。監測系統160包括定位在凹槽128中以與壓板一起旋轉的芯部162、纏繞在芯部162之一部分周圍的至少一個線圈164、及由佈線168連接到線圈164的驅動和感測電路系統166。芯部162與線圈164之組合可提供感測器頭。在一些實施方式中，芯部162在壓板120的頂表面上方突出，例如進入拋光墊110的底部中的凹槽118中。
驅動和感測電路系統166經配置以將振盪電信號施加到線圈164，並且測量產生的渦流。針對驅動和感測電路系統以及針對線圈的配置和位置的多種配置都是可能的，例如如美國專利公告號第6,924,641、7,112,960、及8,284,560號中與美國專利公開號第2011-0189925和2012-0276661號所述。驅動和感測電路系統166可位於壓板120的相同凹槽128或不同部分中，或者可位於壓板120的外部，並且透過旋轉電接頭129耦接到壓板中的元件。
在操作中，驅動和感測電路系統166驅動線圈164，以產生振盪磁場。磁場之至少一部分延伸透過拋光墊110且進入基板10。如果導電層存在於基板10上，則振盪磁場在導電層中產生渦流。渦流使導電層充當耦接到驅動和感測電路系統166的阻抗源。隨著導電層的厚度改變，阻抗跟著改變，並且這可以被驅動和感測電路系統166偵測到。不同導電層材料具有不同導電特性，從而導致來自渦流感測器的信號強度不同。銅（Cu）具有高電導率，而因此是導電層的常用材料。其他導電材料（例如鈷、鎢、氮化鈦）可用於基於特定應用（例如阻擋層、鐵磁記憶體等）的導電層。
替代地或附加地，可用作反射計或干涉計的光學監測系統可固定到凹槽128中的壓板120。如果使用兩個系統，則光學監測系統和渦流監測系統可監測基板之相同一部分。
CMP設備100還可包括位置感測器180（諸如光學中斷器），以感測芯部162何時在基板10下方。例如，光學中斷器可安裝在與承載頭140相對的固定點處。標誌182附接到壓板的外圍。標誌182的附接點和長度被選擇為使得當芯部162掃過基板10下方時，標誌182中斷感測器180的光學信號。替代地或附加地，CMP設備可包括編碼器，用以確定壓板的角位置。
控制器190（諸如通用可程式化數位電腦）從渦流監測系統160接收強度信號。控制器190可包括處理器、記憶體及I/O裝置，以及輸出裝置192（例如螢幕）和輸入裝置194（例如鍵盤）。
信號可從渦流監測系統160透過旋轉電接頭129傳到控制器190。替代地，電路系統166可藉由無線信號而與控制器190通訊。
由於芯部162在壓板的每次旋轉時掃過基板下方，因此原位地且在連續即時基礎上（每次壓板旋轉一次）累積有關導電層厚度的資訊。控制器190可程式化以當基板大致覆蓋在芯部162上時（由位置感測器來確定），從監測系統取樣測量結果。隨著拋光進展，導電層的厚度跟著改變，並且取樣的信號隨時間改變。隨時間改變的取樣信號可稱為軌跡。來自監測系統的測量結果可在拋光期間顯示在輸出裝置192上，以允許裝置的操作者視覺上監測拋光操作的進展。
在操作中，CMP設備100可使用渦流監測系統160，來確定填充層的主體何時已經去除及/或確定在下方的停止層何時已經基本上暴露。用於偵測器邏輯的可能處理控制和終點標準包括局部最小值或最大值、斜率的改變、幅度或斜率的閾值、或其組合。
控制器190還可連接到控制由承載頭140施加的壓力的壓力機制、連接到承載頭旋轉馬達154以控制承載頭旋轉速率、連接到壓板旋轉馬達121以控制壓板旋轉速率、或連接到漿料分配系統130以控制供應到拋光墊的漿料組合物。此外，電腦190可程式化以將來自基板下方的每次掃過且來自渦流監測系統160的測量結果劃分為複數個取樣區、計算每個取樣區的徑向位置、及將振幅測量結果分類到徑向範圍，如美國專利公告號第6,399,501號所述。在將測量結果分類到徑向範圍後，可將有關薄膜厚度的資訊即時饋送到閉環控制器中，以週期地或連續地修改由承載頭施加的拋光壓力分佈，以提供改進的拋光均勻性。
控制器190可使用將由原位監測系統160的測量的信號值與在基板10上拋光的層的厚度進行相關的相關曲線，來計算拋光的層的厚度值。相關曲線303的示例在圖3中示出。在圖3中描繪的坐標系統中，橫軸代表從原位監測系統160接收的信號的值，而縱軸代表針對基板10的層的厚度的值。對於給定的信號值，控制器190可使用相關曲線303，來產生對應的厚度值。相關曲線303可被認為是「靜態」公式，因為它預測每個信號值的厚度值，而與感測器頭獲得信號的時間或位置無關。相關曲線可由多種函數（諸如多項式函數或與線性插值相結合的查找表（LUT））來表示。
參考圖1B和圖2，感測器頭相對於基板10的位置的改變可導致來自原位監測系統160的信號的改變。即，當感測器頭跨基板10掃描時，原位監測系統160將針對基板10上的不同位置處的多個區域94（例如測量結果點）進行測量結果。區域94可部分重疊（參見圖2）。
圖4示出曲線圖420，曲線圖420示出在感測器頭在基板10下方的單次透過期間的來自原位監測系統160的信號401。當感測器頭掃過基板下方時，信號401由來自感測器頭的一系列單獨測量結果組成。曲線圖420可以是測量結果時間或在基板上的測量結果的位置（例如徑向位置）的函數。在任一情況下，信號401的不同部分對應於由感測器頭掃描的基板10上的不同位置處的測量結果點94。因此，針對由感測器頭掃描的基板的給定位置，曲線圖420描繪來自信號401的對應測量的信號值。
參考圖2和圖4，信號401包括第一部分422、第二部分424、及第三部分426，當感測器頭越過基板10的前緣時，第一部分422對應於基板10的邊緣區域203中的位置，第二部分424對應於基板10的中心區域201中的位置，並且當感測器頭越過基板10的後緣時，第三部分426對應於邊緣區域203中的位置。信號還可包括部分428，部分428對應於偏離基板的測量結果，即，當感測器頭掃描超出在圖2中的基板10的邊緣204的區域時產生的信號。
邊緣區域203可對應於其中感測器頭的測量結果點211與基板邊緣204重疊的基板的一部分。中心區域201可包括環形錨定區域202和內部區域205，環形錨定區域202與邊緣區域203相鄰，內部區域205被錨定區域202包圍。感測器頭可在其路徑210上掃描這些區域，並且產生測量結果的序列，測量結果的序列對應於沿著路徑210的位置的序列。
在第一部分422中，信號強度從初始強度（通常是當不存在基板和承載頭時產生的信號）斜升至更高強度。這是由從初始與基板僅略微在基板的邊緣204處重疊（產生初始較低值）的監測位置到與基板幾乎完全重疊（產生較高值）的監測位置的過渡引起的。類似地，在第三部分426中，當監測位置過渡到基板的邊緣204時，信號強度斜降。
當填充層的主體已經去除時，基板的邊緣區域203中的金屬層變薄，並且可能隨著絕緣層的凸起圖案暴露而出現不連續性。這導致在第一部分422和第三部分426以及較低信號振幅的第二部分424中的附加雜訊。額外地，如果使用較大的渦流感測器來偵測薄的導電填充層，則感測器的空間分辨率會有損失。這導致第一部分422和第三部分426被進一步拉長，因為監測位置與基板的邊緣204更早且更長重疊，由於感測器頭與基板邊緣重疊，而進一步增加信號的失真。
儘管第二部分424被示出為平坦的，這是為了簡化起見；第二部分424中的真實信號很可能包括由於雜訊和層厚度的變化引起的波動。第二部分424對應於掃描中心區域201的監測位置。第二部分424包括由掃描中心區域201的錨定區域202的監測位置引起的子部分421和423，及包括由掃描中心區域201的內部區域205的監測位置引起的子部分427。
如上所述，區域422、426中的信號強度的變化部分是由與基板邊緣重疊的感測器的測量結果區域引起的，而不是被監測的層的厚度或電導率的固有變化。因此，信號401中的這種失真會引起在計算基板的特徵值（例如基板邊緣附近的層的厚度）時出現錯誤。為了解決這個問題，控制器190可包括神經網路（例如圖5的神經網路500），以基於對應於彼等位置的計算的厚度值，來產生對應於基板10的一或更多個位置的修改的厚度值。
現在參考圖5，神經網路500經配置以在適當訓練時產生修改的厚度值，修改的厚度值減少及/或去除在基板邊緣附近的計算的厚度值的失真。神經網路500接收一組輸入504，並且透過一或更多個神經網路層處理輸入504，來產生一組輸出550。神經網路500的層包括輸入層510、輸出層530、及一或更多個隱藏層520。
神經網路500的每一層包括一或更多個神經網路節點。神經網路層中的每個神經網路節點接收一或更多個節點輸入值（從輸入504到神經網路500或來自前面的神經網路層的一或更多個節點的輸出）、根據一或更多個參數值來處理節點輸入值，以產生激活值、及可選地將非線性變換函數（例如sigmoid函數或tanh函數）應用於激活值，以產生用於神經網路節點的輸出。
輸入層510中的每個節點接收對神經網路500的輸入504中之一者作為節點輸入值。
神經網路的輸入504包括來自原位監測系統160的針對基板10上的多個不同位置的初始厚度值，諸如第一初始厚度值501、第二初始厚度值502、到第n個計算的厚度值503。初始厚度值可以是使用相關曲線的從信號401中的信號值的序列計算的單獨厚度值。
一般而言，多個不同位置包括在基板10的邊緣區域203和錨定區域202中的位置。在一些實施方式中，多個不同位置僅在邊緣區域203和錨定區域202中。在其他實施方式中，多個不同位置跨越基板的所有區域。在其他實施方式中，多個不同位置可包括第二基板10的邊緣區域203和錨定區域202中的位置。在一些實施方式中，多個不同位置僅在第二基板10的邊緣區域203和錨定區域202中。在其他實施方式中，多個不同位置跨越第二基板的所有區域。
在信號輸入節點544處接收這些初始厚度值。可選地，神經網路500的輸入節點510還可包括一或更多個狀態輸入節點516，狀態輸入節點516接收一或更多個處理狀態信號504（例如拋光設備100的墊110的磨損量度）。
隱藏層520和輸出層530的節點示出為從前面的層的每個節點接收輸入。在全連接的前饋神經網路中就是這種情況。然而，神經網路500可以是非全連接的前饋神經網路或非前饋神經網路。此外，神經網路500可包括一或更多個全連接的前饋層、一或更多個非全連接的前饋層、及一或更多個非前饋層中之至少一者。
神經網路在輸出層530的節點（即，「輸出節點」560）處產生一組修改的厚度值作為輸出550。在一些實施方式中，針對來自原位監測系統的被饋送到神經網路500的每個測量的信號都存在輸出節點560。在這種情況下，輸出節點560的數量可對應於輸入層510的信號輸入節點544的數量。
例如，信號輸入節點544的數量可等於邊緣區域203和錨定區域202中的測量結果的數量，並且可具有相同數量的輸出節點550。因此，每個輸出節點560產生修改的厚度值，該修改的厚度值對應於供應作為對信號輸入節點544的輸入的相應測量的信號（例如針對第一測量的信號501的第一修改的厚度值551、針對第二測量的信號502的第二修改的厚度值552、及針對第n個測量的信號503的第n個修改的厚度值553）。
在一些實施方式中，輸出節點560的數量小於輸入節點504的數量。在一些實施方式中，輸出節點560的數量小於信號輸入節點544的數量。例如，信號輸入節點544的數量可等於邊緣區域203中的測量結果的數量，或信號輸入節點544的數量可等於邊緣區域203和錨定區域202中的測量結果的數量。再次，輸出層530的每個輸出節點560產生修改的厚度值，該修改的厚度值對應於供應到信號輸入節點544的相應測量的信號（例如針對第一測量的信號501的第一修改的厚度值551），但僅針對從邊緣區域203接收信號的信號輸入節點544。
拋光設備100可使用神經網路500，來產生修改的厚度值。修改的厚度值然後可用作基板的第一組位置中的每個位置（例如邊緣區域（和可能的錨定區域）中的位置）的確定的厚度。例如，返回參考圖4，針對邊緣區域的修改的厚度值可提供信號401的修改的部分430。
例如，控制器190可使用神經網路500，針對邊緣區域中的一或更多個位置中之每一者，來確定修改的厚度值。可選地，控制器190可使用神經網路500，針對基板的錨定區域中的一或更多個位置中之每一者，來確定修改的厚度值。相比之下，控制器190可將初始厚度值用於其他區域（例如內部區域205）中的位置。即，來自其他區域（例如內部區域205）的位置的信號值可轉換為厚度值，然後無需由神經網路修改即可使用。
在一些實施方式中，針對對應於給定的測量結果位置的修改的厚度值，神經網路500可經配置以使得僅來自該給定的位置的預定距離內的測量結果位置的輸入信號值用於確定修改的厚度值。例如，如果接收到信號值S 1、S 2、...、S M、...、S N（對應於在路徑210上的N個連續位置處的測量結果），則針對第M個位置（在R M處指示）的修改的厚度值S' M可僅使用厚度值S M-L （ min 1 ）、…、S M、…、S M+L （ max N ），以計算修改的厚度值S' M。可選擇L的值，以便使用最多相距約2-4mm的測量結果，來產生給定修改的厚度值S' M；可使用在測量結果S M的位置的約1-2mm內的測量結果（例如1.5mm）。例如，L可以是0到4範圍內的數字（例如1或2）。例如，如果使用3mm內的測量結果，並且測量結果之間的間距是1mm，則L可以是1；如果間距是0.5mm，則L可以是2；如果間距是0.25，則L可以是4。然而，這取決於拋光設備的配置和處理條件。其他參數的值（例如墊磨損）仍可用於計算修改的厚度值S' M。
例如，一或更多個隱藏層520的隱藏節點570（即，「隱藏節點」570）的數量可等於信號輸入節點544的數量，其中每個隱藏節點570對應於相應信號輸入節點544。每個隱藏節點570可與輸入節點544斷開連接（或針對輸入節點544具有為零的參數值），輸入節點544對應於離相應輸入節點的測量結果的位置大於預定距離的位置的測量結果。例如，第M個隱藏節點可與第1個到第（M-L-1）個輸入節點544和第（M+L+1）個到第N個輸入節點斷開連接（或針對第1個到第（M-L-1）個輸入節點544和第（M+L+1）個到第N個輸入節點具有為零的參數值）。類似地，每個輸出節點560可與隱藏節點570斷開連接（或針對隱藏節點570具有為零的參數值），隱藏節點570對應於離輸出節點的測量結果的位置大於預定距離的位置的修改的厚度。例如，第M個輸出節點可與第1個到第（M-L-1）個隱藏節點570和第（M+L+1）個到第N個隱藏節點斷開連接（或針對第1個到第（M-L-1）個隱藏節點570和第（M+L+1）個到第N個隱藏節點具有為零的參數值）。
為了訓練神經網路，需要訓練資料集。這個訓練資料集應該包括複數個記錄，其中每個記錄包括將被輸入到輸入節點的一組輸入值和來自輸出節點的一組期望輸出值（即，該組輸入值所期望的輸出值）。
產生這個訓練資料集的一種技術是獲得一組校準基板，其中每個基板具有不同厚度分佈。校準基板是與待拋光的基板具有相同尺寸和區域的一組基板。可準確地測量層的厚度（例如使用四點探針），以產生基準真相測量結果。通常，校準基板包括相同材料的層，相同材料的層用作在拋光期間去除的導電填充層（例如針對銅導電填充層的銅校準層）。
針對每個校準基板，可跨校準基板掃描拋光設備100的渦流感測器，以產生校準信號值的序列。這些校準信號值類似於拋光期間獲得的信號值的序列，但沒有施加壓力或拋光液，從而不對校準基板進行拋光。可使用相關曲線，將校準信號值轉換為校準厚度值。此外，針對每個校準基板，例如使用四點探針，針對校準基板上的多個位置，來產生基準真相厚度測量結果。可在數個區域（例如中心區域201、錨定區域202及邊緣區域203）中收集信號值和基準真相厚度測量結果。因此，特定校準基板的校準厚度值和基準真相厚度測量結果提供用於訓練資料集的記錄。
假設不同校準基板具有足夠多的厚度分佈，並且跨越足夠的厚度範圍，應該可使用資料集來訓練神經網路。因此，在其中拋光和監測第一基板的拋光操作中，可將由神經網路500產生的修改的厚度值認為是基於來自第二基板（校準基板）上的測量結果位置的厚度值。
如果填充層的主體已經去除，則在邊緣區域中的位置處產生修改的厚度值時會出現特定問題。隨著導電填充層去除且絕緣層的凸起圖案暴露，可能需要更大的渦流感測器，來偵測薄的導電填充層。暴露絕緣層會導致信號品質降低，因為渦流感測器可能跨越包含導電層區域和絕緣層區域的區域。更大的渦流感測器覆蓋更大的區域，從而覆蓋更多的導電層區域和絕緣層區域。這可能引起信號的第一部分422的斜率減小和雜訊增加。當渦流感測器頭的路徑210試圖測量來自邊緣區域203的信號時，出現信號的進一步減小。因此，這些區域在測量的初始厚度值與實際厚度之間可能有很大的變化。特別需要訓練資料，來訓練神經網路，以在其中填充層的主體已經去除的邊緣區域中的位置處準確地產生修改的厚度值。
然而，由於在拋光的後期階段（例如清理）期間難以產生與導電填充層相同材料和厚度的校準晶圓，因此獲得這種資料並因此重建在邊緣區域203處的薄的導電層的厚度更加困難。可藉由使用具有較低電導率但類似電導性的第一材料的校準晶圓，針對第二材料的基板進行神經網路訓練，來至少部分地解決該個問題。
現在參考圖6，分別使用四點探針和渦流感測器獲得的具有第一材料601的層的一組校準晶圓的校準厚度值和基準真相厚度測量結果可用作訓練資料以訓練神經網路，即使當神經網路隨後用於原位監測具有不同電導率的第二材料602的層的一組基板時。
特別地，為了模擬具有第二導電材料的薄層的第二校準基板，可使用具有更厚層但較低電導率的第一導電材料的層的第一校準基板，因為第一校準基板的導電層將具有與模擬的第二校準基板相似的電導性。電導性（ G）是度量材料如何導電的指標，並且定義為 G=σ*A/l，其中 σ是電導率， A是橫截面積， l是待測量材料的長度或厚度。
如果第一材料601的電導率小於第二材料602的電導率（例如10× σ 1= σ 2），則第一材料610的厚度610可成比例地大於第二材料611的厚度612（例如 l 1=10× l 2），以維持相似的電導性。這允許操作者針對校準基板中的導電層選擇大致的厚度範圍。例如，如果難以獲得具有0.2至0.5微米厚度的銅層（ρ=5.96x10 7）的校準基板，則反而可使用具有5至12.5微米厚度的鈦層（ρ=2.38x10 6）的校準基板。
針對具有第二材料的層的每個校準基板，可跨校準基板掃描拋光設備100的渦流感測器，以產生校準信號值的序列。可使用相關曲線，將校準信號值轉換為校準厚度值。相關曲線假設材料具有與第一材料相關聯的電導率，但由於層的電導率相似，因此渦流感測器將產生顯示為第一材料的較薄層的校準厚度值。
此外，針對具有第二材料的層的每個校準基板，例如使用四點探針針，針對校準基板上的多個位置產生基準真相厚度測量結果。然後，將校準晶圓的基準真相厚度測量結果藉由第一材料和第二材料之間的電導率的比例進行縮放，以產生調整的厚度值。例如，如果待拋光的基板具有銅層，並且相關曲線類似地假設監測銅層（ρ=5.96x10 7Ωm）的厚度，但校準基板具有鈦層（ρ=2.38x10 6Ωm），則基準真相厚度測量結果可除以約25倍（5.96x10 7/2.38x10 6），以產生對應於具有相同電導性的銅層的調整的厚度值（並且因此將使用渦流感測器，來產生相同校準厚度測量結果）。
針對具有第二材料的層的每個校準基板，針對該校準基板的校準厚度值和調整的厚度測量結果可提供用於訓練資料集的記錄。這允許產生訓練資料集，該訓練資料集包括模擬具有非常薄層的基板的資料。這允許訓練神經網路，以將初始厚度值適當地轉換為其中層是非常薄的調整的厚度值，並且因此改進原位監測系統的準確性和可靠性。
第一材料和第二材料的可能材料包括銅、鋁、鎢、鈷、鈦及氮化鈦。如上所述，第一材料可具有比第二材料更高的電導率。在一些實施方式中，第一材料可以是銅、鋁或鎢。在一些實施方式中，第二材料可以是鈷、鈦或氮化鈦。
在一些實施方式中，訓練資料集包括僅從具有與第一材料不同組成的導電層的校準基板獲得的資料。在一些實施方式中，訓練資料集包括從具有與第一材料不同組成的第二材料的導電層的第一組校準基板獲得的資料，並且包括從具有第一材料的導電層的第二組校準基板獲得的資料。
圖7是用於拋光基板10的示例處理700的流程圖。處理700可由拋光設備100進行。
拋光設備100拋光（702）基板10上的層，並且在拋光期間監測（704）該層，以產生針對該層上的不同位置的測量的信號值。層上的位置可包括在基板的邊緣區域203內的一或更多個位置（對應於信號401的區域422/426），並且包括在基板上的錨定區域202內的一或更多個位置（對應於信號的區域421/423）。錨定區域202與基板邊緣204間隔開，並且在基板的中心區域201內，並且因此不受由基板邊緣204產生的失真的影響。然而，錨定區域202可與邊緣區域203相鄰。錨定區域202還可圍繞中心區域201的內部區域205。錨定位置的數量可取決於由原位監測系統160的測量結果點尺寸和測量結果頻率。在一些實施例中，錨定位置的數量不能超過最大值（諸如最大值為4）。
拋光設備100基於將靜態公式應用於針對位置的測量的信號，來產生（706）針對不同位置的每個位置的初始厚度值。
對神經網路500的輸入可以是由原位監測系統160針對不同位置產生的計算的厚度值。在一些實施例中，藉由對信號的值進行正規化（normalization），設備100更新每個測量的信號。這種正規化可增加對神經網路系統500的輸入504中之至少一些者落入特定範圍內的可能性，這又可增加神經網路的訓練品質及/或由神經網路500進行推理的準確性。然後，可藉由應用靜態公式，將正規化的信號值製成正規化的厚度值。
神經網路500的輸出是修改的厚度值，每個厚度值對應於輸入計算的厚度值。如果輸入是正規化的厚度值，則對應於計算的厚度值的修改的厚度值也將是正規化的厚度值。因此，在使用修改的信號來估計基板的厚度之前，拋光設備100可能需要將這種修改的厚度值轉換為非正規化的值。
拋光設備100偵測（708）拋光終點及/或基於每個修改的厚度值來修改拋光參數。
圖8是用於使用神經網路500來產生修改的厚度值的示例處理800的流程圖。處理800可由拋光設備100進行。
拋光設備100識別（802）基板的一組位置的錨定位置，並且獲得（804）針對該組位置的每個位置的測量的信號。在一些實施例中，錨定位置與基板的邊緣間隔開。
基於錨定位置的測量的信號值，拋光設備100對每個測量的信號值進行正規化（806）（例如藉由將每個位置處的每個測量的信號值除以錨定位置的測量的信號），以更新測量的信號。拋光設備100然後透過神經網路500處理（808）正規化測量的信號值，以產生針對每個正規化測量的信號值的修改的厚度值。拋光設備100然後使用錨定位置的測量的信號值，將修改的厚度值轉換（810）為非正規化的信號值（例如藉由將每個位置處的每個測量的信號值乘以錨定位置的測量的信號），以更新測量的信號。拋光設備100然後使用非正規化修改的信號值，來產生神經網路500的該組位置的每個位置的計算的厚度值。
監測系統可用於多種拋光系統。拋光墊或承載頭或兩者都可以移動，以提供在拋光表面與基板之間的相對運動。拋光墊可以是固定到壓板上的圓形（或一些其他形狀）墊、在供應輥與捲取輥之間延伸的捲帶、或連續帶。拋光墊可固定在壓板上、在拋光操作之間在壓板上遞增推進、或在拋光期間在壓板上連續驅動。墊可在拋光期間固定到壓板上，或可在拋光期間在壓板與拋光墊之間存在流體軸承。拋光墊可以是標準的（例如具有或不具有填料的聚氨酯）粗糙墊、軟墊、或固定磨蝕墊。
儘管上文的討論集中在渦流監測系統上，但校正技術可應用於在基板邊緣上掃描的其他種類的監測系統（例如光學監測系統）。此外，雖然上文的討論集中在拋光系統上，但校正技術可應用於包括在基板的邊緣上掃描的原位監測系統的其他種類的基板處理系統（例如沉積或蝕刻系統）。
已經描述了本發明的數個實施例。然而，將理解的是，可在不脫離本發明的精神和範疇的情況下，進行各種修改。因此，其他實施例在下文的申請專利範圍的範疇內。
10:基板 94:區域 100:設備 110:墊 112:拋光層 114:背襯層 118:凹槽 120:壓板 121:馬達 124:驅動軸 125:軸 128:凹槽 129:旋轉電接頭 130:端口/漿料分配系統 132:拋光液 140:承載頭 142:保持環 144:柔性膜 146a,146b,146c:腔室 150:支撐結構/轉盤 152:驅動軸 154:承載頭旋轉馬達 155:軸 160:監測系統 162:芯部 164:線圈 166:電路系統 168:佈線 180:感測器 182:標誌 190:控制器/電腦 192:輸出裝置 194:輸入裝置 201:中心區域 202:錨定區域 203:邊緣區域 204:邊緣 205:內部區域 210:路徑 211:測量結果點 303:相關曲線 401:信號 420:曲線圖 421:子部分/區域 422:第一部分/區域 423:子部分/區域 424:第二部分 426:第三部分/區域 427:子部分 428:部分 430:修改的部分 500:神經網路 501:第一初始厚度值/第一測量的信號 502:第二初始厚度值/第二測量的信號 503:第n個計算的厚度值/第n個測量的信號 504:輸入 510:輸入層 516:狀態輸入節點 520:隱藏層 530:輸出層 544:輸入節點 550:輸出 551:第一修改的厚度值 552:第二修改的厚度值 553:第n個修改的厚度值 560:輸出節點 570:隱藏節點 700:處理 702,704,706,708:操作 800:處理 802,804,806,808,810:操作
圖1A是包括渦流監測系統的化學機械拋光站的示意性側視圖（局部橫截面）。
圖1B是化學機械拋光站的示意性頂視圖。
圖2是由拋光設備的感測器頭掃描的基板的示意性頂視圖。
圖3是用於基於測量的信號來確定基板厚度的靜態公式的示意曲線圖。
圖4是在監測基板上的位置時獲得的測量的信號的示意曲線圖。
圖5是示例神經網路。
圖6是不同材料的兩個校準晶圓的示意圖。
圖7是用於拋光基板的示例處理的流程圖。
圖8是用於使用神經網路來產生估計的厚度量度的示例處理的流程圖。
在不同圖中的相似元件符號指示相似元件。
國內寄存資訊(請依寄存機構、日期、號碼順序註記) 無 國外寄存資訊(請依寄存國家、機構、日期、號碼順序註記) 無
800:處理
802,804,806,808,810:操作

Claims (10)

  1. 一種拋光一基板的方法，包括以下步驟： 在一拋光站處拋光在該基板上的一導電層，該導電層由具有一第一電導率的一第一材料形成； 在該拋光站處進行拋光期間，利用一原位渦流監測系統來監測該導電層，以針對該導電層上的複數個不同測量結果點產生複數個測量的信號值； 針對該導電層上的複數個不同位置產生複數個厚度測量結果，產生的步驟包括以下步驟： 將針對該複數個不同測量結果點的該複數個測量的信號值輸入到一神經網路的複數個對應的輸入節點，該神經網路使用了藉由測量具有由一第二材料形成的一導電層的校準基板而獲得的訓練資料進行訓練，以產生調整的厚度值，該第二材料具有小於該第一電導率的一第二電導率，及 從該神經網路的複數個輸出節點接收對應於該複數個厚度測量結果的複數個輸出；及 基於該複數個厚度測量結果，執行以下步驟中之至少一者：偵測一拋光終點或修改一拋光參數。
  2. 如請求項1所述之方法，其中該神經網路還使用了藉由測量具有由該第一材料形成的一導電層的校準基板而獲得的訓練資料進行訓練。
  3. 如請求項1所述之方法，其中該神經網路使用了藉由基於該第一電導率和該第二電導率縮放來自該等校準基板的一初始厚度分佈而獲得的一修改的厚度分佈進行訓練，使得該修改的厚度分佈等效於如果該等校準基板上的該導電層由該第一電導率的該第一材料形成而將產生的一厚度分佈。
  4. 如請求項1所述之方法，其中該第一材料和該第二材料選自包括銅、鋁、鈷、鎢、鈦及氮化鈦的一材料群組。
  5. 如請求項4所述之方法，其中該第一材料是銅，並且該第二材料是鎢或氮化鈦。
  6. 如請求項1所述之方法，其中該第一電導率和該第二電導率選自包括銅、鋁、鈷、鎢、鈦及氮化鈦的電導率的一電導率群組。
  7. 如請求項6所述之方法，其中該第一電導率是銅的電導率，並且該第二電導率是鎢或氮化鈦的電導率。
  8. 一種拋光系統，包括： 一壓板，用以支撐一拋光墊； 一承載頭，用以固持一基板與該拋光墊接觸； 一原位渦流監測系統；及 一控制器，經配置以執行以下操作： 從該原位渦流監測系統接收針對該基板上的一導電層上的複數個不同測量結果點的複數個測量的信號值，該導電層由具有一第一電導率的一第一材料形成， 通過以下操作，針對該導電層上的複數個不同位置產生複數個厚度測量值： 將針對該複數個不同測量結果點的該複數個測量的信號值輸入到一神經網路的複數個對應的輸入節點，該神經網路使用了藉由測量具有由一第二材料形成的一導電層的校準基板而獲得的訓練資料進行訓練，以產生調整的厚度值，該第二材料具有小於該第一電導率的一第二電導率，及 從該神經網路的複數個輸出節點接收對應於該複數個厚度測量結果的複數個輸出，及 基於該複數個厚度測量結果，執行以下操作中之至少一者：偵測一拋光終點或修改一拋光參數。
  9. 如請求項8所述之系統，其中該神經網路還使用了藉由測量具有由該第一材料形成的一導電層的校準基板而獲得的訓練資料進行訓練。
  10. 如請求項8所述之系統，其中該神經網路使用了藉由基於該第一電導率和該第二電導率縮放來自該等校準基板的一初始厚度分佈而獲得的一修改的厚度分佈進行訓練，使得該修改的厚度分佈等效於如果該等校準基板上的該導電層由該第一電導率的該第一材料形成而將產生的一厚度分佈。
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