TW202411618A - 用於半導體處理系統之改良控制 - Google Patents

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Abstract

本發明提供具有延時、可重複性、穩定性、信號可偵測性及其他益處之改良之光學資料的處理。改良之處理可用於更準確且一致地監測及控制半導體製程。在一個實例中，處理光譜資料之一方法包括：(1)收集一或多個波長上之光學發射光譜資料之一時間有序序列，(2)自光學發射光譜資料之該時間有序序列提取一或多個屬性，(3)分析該一或多個屬性之特性，(4)判定該一或多個屬性之調節，(5)根據一預定濾波器集合、該調節及該等特性來處理該一或多個屬性，及(6)基於該一或多個屬性之該處理來選擇用於處理該光譜資料之一濾波器組態。

Description

用於半導體處理系統之改良控制
本發明大體上係關於光學光譜系統及使用方法，且更具體而言，係關於用於自用於光學信號收集之光譜儀及半導體工具控制器收集之即時資料之間的控制之更低延時、增加之可重複性及其他益處的改良之信號處理。
半導體製程之光學監測為用於控制諸如蝕刻、沈積、化學機械拋光及注入等製程之行之有效的方法。光學發射光譜(OES)及干涉量測終點(IEP)為用於資料收集之兩種基本類型的操作模式。在OES應用中，收集及分析自製程(通常自電漿)發射之光，以識別及追蹤原子及分子物種之改變，該等改變指示所監測製程之狀態或進展。在IEP應用中，通常自外部源(諸如閃光燈)供應光，且將該光引導至工件上。在自工件反射之後，發出之光攜載呈工件之反射率形式的資訊，該資訊指示工件之狀態。工件之反射率之提取及建模准許理解膜厚度及特徵大小/深度/寬度以及其他性質。
在一個態樣中，本發明提供一種處理光譜資料之方法。在一個實例中，該方法包括：(1)收集一或多個波長上之光學發射光譜資料之一時間有序序列，(2)自光學發射光譜資料之該時間有序序列提取一或多個屬性，(3)分析該一或多個屬性之特性，(4)判定該一或多個屬性之調節，(5)根據一預定濾波器集合、該調節及該等特性來處理該一或多個屬性，及(6)基於該一或多個屬性之該處理而選擇用於處理該光譜資料之一濾波器組態。
在另一態樣中，本發明提供一種控制一半導體製程之方法。在一個實例中，該控制之方法包括：(1)收集一或多個波長上之光學發射光譜資料，(2)使用經選擇以在判定一終點指示時提供最小處理延遲之一預選方法來處理該資料，及(3)基於該資料之該處理而更改該半導體製程。
在又一態樣中，本發明提供一種計算裝置。在一個實例中，該計算裝置包括一或多個處理器，其執行包括以下之操作：(1)收集一或多個波長上之光學發射光譜資料，(2)使用經選擇以在判定一終點指示時提供最小處理延遲之一預選方法來處理該資料，及(3)基於該資料之該處理而更改一半導體製程。
在又另一態樣中，本發明提供一種電腦程式產品，其具有儲存在一非暫時性電腦可讀媒體上之一系列操作指令，該非暫時性電腦可讀媒體在起始時引導一或多個處理器之操作，藉此執行用於處理光譜資料之操作。在一個實例中，該等操作包括：(1)自一半導體製程收集一或多個波長上之光學發射光譜資料之一時間有序序列，(2)自光學發射光譜資料之該時間有序序列提取一或多個屬性，(3)分析該一或多個屬性之特性，(4)判定該一或多個屬性之調節，(5)根據一預定濾波器集合、該調節及該等特性來處理該一或多個屬性；及(6)基於該一或多個屬性之該處理，使用來自該預定濾波器集合之一或多個濾波器來選擇用於處理該光譜資料之一濾波器組態。
相關申請案之交叉參考 本申請案主張Chris Pylant在2022年7月15日申請之名稱為「Improved Control for Semiconductor Processing Systems」之美國臨時申請案第63/389,416號的權益，該申請案係與本申請案共同轉讓且係以全文引用的方式併入本文中。
在以下描述中，參考形成本發明之一部分之附圖，且在附圖中以圖示方式展示其中可實踐本發明的具體實施例。足夠詳細地描述此等實施例以使得熟習此項技術者能夠實踐本發明，且應理解，可利用其他實施例。亦應理解，在不脫離本發明之精神及範疇之情況下，可進行結構、程序及系統改變。因此，不應以限制意義對待以下描述。為了解釋清楚起見，附圖中展示之相同特徵以相同參考編號指示，且圖式中在替代實施例中展示之類似特徵以類似參考編號指示。本發明的其他特徵將自附圖及以下詳細描述中顯而易見。應注意，出於說明清晰之目的，圖式中之特定元件可能未按比例繪製。
半導體製程朝向更快製程、更小特徵大小及更複雜結構之不斷進步對製程監測技術提出了很高的要求。舉例而言，需要更高之資料速率來準確地監測極薄層上之快得多的蝕刻速率，其中以埃(幾個原子層)計之改變諸如對於鰭式場效電晶體(FINFET)及三維NAND (3D NAND)結構來說至關重要。在許多情況下，OES及IEP方法均需要更寬之光學頻寬及更大之信雜比，以幫助偵測反射率及/或光學發射的小改變。隨著製程設備本身變得更加複雜及昂貴，成本及封裝大小亦面臨著持續之壓力。所有此等要求均尋求提高半導體製程之光學監測之效能。無論OES抑或IEP方法，許多光學監測系統的重要組件為光譜儀，且其能夠將所接收之光學資料一致且準確地轉換為電資料以控制及監測半導體製程。
因此，本文中揭示藉由表徵雜訊、調節及濾波器選擇對光學趨勢資料及/或光學特徵(統稱為屬性)之影響來提供光學資料之改良的處理以實現更低延時、增加之可重複性、改良之製程穩定性、增加之信號可偵測性及其他益處的製程、系統及設備。改良之處理可用於更準確且一致地監測及控制半導體製程。
具體關於監測及評估製程工具內之半導體製程之狀態， 圖 1繪示利用OES及/或IEP來監測及/或控制半導體製程工具110內的電漿或非電漿製程之狀態之製程系統100的方塊圖。半導體製程工具110，或簡單地說製程工具110通常將晶圓120及可能之製程電漿130圍封在腔室135之通常部分抽空的體積中，該腔室可包括各種製程氣體。製程工具110可包括一或多個光學介面或簡單地說介面140、141及142以准許在各種位置及定向對腔室135內進行觀測。介面140、141及142可包括多種類型之光學元件，諸如但不限於光學濾波器、透鏡、窗口、孔徑、光纖等。
對於IEP應用，光源150可直接或經由光纖電纜總成153與介面140連接。如此組態中所展示，介面140垂直於晶圓120之表面定向，且常常相對於該表面居中。來自光源150之光可以準直光束155之形式進入腔室135的內部體積。光束155在自晶圓120反射後可再次由介面140接收。在常見應用中，介面140可為光學準直器。在由介面140接收之後，光可經由光纖電纜總成157傳送至光譜儀160以用於偵測及轉換為數位信號。光可包括有來源及偵測到之光，且可包括例如自深紫外線(DUV)至近紅外線(NIR)之波長範圍。所關注波長可選自波長範圍之任何子範圍。對於較大基板或在需要理解晶圓不均勻性之情況下，可使用與晶圓120垂直定向之額外光學介面( 圖 1中未展示)。處理工具110亦可包括定位在不同位置以用於其他監測選項之額外光學介面。
對於OES應用，介面142可經定向以收集來自電漿130之光發射。介面142可簡單地為視埠，或可另外包括其他光學器件，諸如透鏡、鏡及光學波長濾波器。光纖電纜總成159可將任何所收集之光引導至光譜儀160以用於偵測及轉換為數位信號。光譜儀160可包括CCD感測器及轉換器，諸如 圖 2之CCD感測器200及轉換器250，以用於偵測及轉換。可單獨地或並行地使用多個介面以收集OES相關光學信號。舉例而言，介面141可經定位以收集來自晶圓120之表面附近的發射，而介面142可經定位以觀察電漿130之主體，如 圖 1中所展示。
在許多半導體處理應用中，常見對OES及IEP光學信號進行收集，且此收集給使用光譜儀160帶來多個問題。通常，OES信號在時間上為連續的，而IEP信號可能在時間上為連續的或離散的。此等信號之混合造成許多困難，因為製程控制常常需要偵測OES及IEP信號中之微小改變，且任一信號中之固有變化可掩蓋對另一信號中之改變的觀測。由於例如信號定時同步、校準及封裝之成本、複雜性、不便性，因此支援用於各信號類型之多個光譜儀係不利的。
在由光譜儀160偵測且將所接收之光學信號轉換為類比電信號之後，類比電信號通常在光譜儀160的子系統內被放大及數位化，且被傳遞至信號處理器170。信號處理器170可為(例如)工業PC、PLC或其他系統，其採用一或多個演算法來產生輸出180，諸如表示特定波長之強度或兩個波長帶之比率的類比或數位控制值。代替單獨裝置，信號處理器170經可替代地與光譜儀160整合。信號處理器170可採用一或多個OES演算法，該演算法分析預定波長下之發射強度信號且判定表示與製程之狀態相關之趨勢的趨勢參數，且可用於存取彼狀態，例如終點偵測、蝕刻深度等。對於IEP應用，信號處理器170可採用分析光譜之寬頻寬部分以判定膜厚度的一或多個演算法。舉例而言，參見以引用的方式併入本文中的美國專利7,049,156，System and Method for In-situ Monitor and Control of Film Thickness and Trench Depth。圖11A及圖11B根據本發明之經不同地處理的代表性IEP光學信號資料的曲線圖。輸出180可係經由通信鏈路185傳送至製程工具110，用於監測及/或修改製程工具110之腔室135內發生的生產製程。
為了方便起見， 圖 1之組件被簡化且為通常已知的。除了常見功能以外，光譜儀160或信號處理器170亦可經組態以識別靜態及暫態光學及非光學信號，且根據本文中所揭示之方法及/或特徵來處理此等信號。因而，光譜儀160或信號處理器170可包括識別且處理自其提取之光學信號及時間趨勢的一或多個演算法、處理能力及/或邏輯。演算法、處理能力及/或邏輯可係呈硬體、軟體、韌體或其任何組合之形式。演算法、處理能力及/或邏輯可係在一個計算裝置內，或亦可係分散在諸如光譜儀160及信號處理器170的多個裝置上。
圖 2為大體上描繪習知面陣CCD感測器200之功能元件之示意圖。感測器200通常包括主動像素區域210，該主動像素區域可被劃分成個別像素之陣列，諸如1024(H) x 122(V)，如來自日本濱松(Hamamatsu of Japan)之S7031 CCD感測器中。為了定義及清晰起見，應注意，本文中在提及光學感測器時使用的「水平」及「豎直」分別指所論述之光學感測器之長實體軸及短實體軸。在光譜應用中，通常光學感測器之長/水平軸與波長色散之定向對準，而短/豎直軸與所限定光源或照明孔徑(諸如光纖或光學狹縫)的成像或收集相關聯。
感測器200亦包括接近於像素區域210之水平移位暫存器220。諸如來自光纖電纜總成157或159之整合於感測器200上之光學信號通常經由將像素區域210中的各像素中之所儲存電荷如箭頭230所指示豎直地移位至水平移位暫存器220中來讀取。主動像素區域210之全部或部分可按逐列方式如此移位。在豎直移位之後，可如箭頭240所指示執行水平移位。當水平移位暫存器220之各像素經移位(朝向 圖 2中之頂部)，其信號內容可由轉換器250自類比信號轉換至數位信號基礎，例如，自類比電信號轉換至數位電信號。所得數位資料之後續處置及處理可在光譜儀內部或外部發生，且可包括平均、曲線擬合、臨限值偵測、濾波及/或諸如本文中所描述的其他數學變換以獲得一致性且減少在光譜資料之處理期間偵測一或多個屬性之延時。
感測器200可進一步包括非照明或部分照明元件之一或多個區，諸如移位暫存器元件260及261及像素區域元件270、271及272。通常，元件260及261可稱為「空白」像素，且元件270、271及272可稱為「斜面」像素。元件之此等區中之一或多者可包括在感測器200內以提供感測器200固有的非光學信號電平之表徵。非光學信號可通常包括信號偏移、信號瞬變及由溫度或其他非光學因素驅動之其他形式之信號變化。
圖 3繪示提供可經由光譜儀(諸如 圖 1的光譜儀160)收集之典型OES光學信號(光譜) 320之上下文的曲線圖300，因為其隨時間推移與所監測半導體製程一起演變，且可如本文中所描述自該系列提取及處理趨勢。曲線圖300具有以波長為單位之x軸及以信號計數為單位之y軸。光譜320可自感測器(諸如 圖 2之感測器200)上的入射光導出。光譜320展示分子發射(接近400 nm之寬帶結構)及原子發射(遍及窄峰)兩者的典型特徵。窄峰、窄特徵330之實例對應於氫之656 nm發射線，且可提取以用於監測及結束半導體蝕刻製程。
圖 4展示可自例如 圖 3之OES光譜320之光譜的時間系列提取之未處理信號趨勢410之曲線圖400。曲線圖400具有以時間(秒)為單位之x軸及信號計數之y軸。具體而言，可藉由選擇接近所關注光譜特徵出現的光譜值之範圍來產生趨勢410。舉例而言，為了監測656 nm氫發射，諸如由 圖 3中之窄特徵330表示，對應於655至657之光譜區的值可被平均或求和且儲存於按時間組織之陣列中以產生趨勢410。歸因於光學校準及解析度限制，光譜特徵在所收集之光譜中具有有限寬度，且可使用比實際發射線寬度更寬之光譜區進行處理。趨勢410在5秒的時段內收集，且對應於通常快速之半導體製程。可以適合於分析之可調整速率收集趨勢410之個別點及原始對應光譜。在此實例中，趨勢410以每秒50個樣本收集，但可以在每秒幾個樣本至每秒100個樣本之範圍內的速率下收集。可調整取樣速率及趨勢中之所得點數目以最佳地符合如本文中所描述之處理及控制要求，且可在一或多個取樣速率下執行所描述的製程以判定較佳結果。應注意，趨勢410在收集後展示且因此為非即時的，且可包括在特定終點步驟或監測過程之前及之後的額外資料。即時資料更新將僅包括直至當前處理及/或收集時間之趨勢410之部分。適用於如本文中所描述之處理之趨勢可包括例如單個波長趨勢、多個波長趨勢及/或波長趨勢的組合，諸如比率、乘積、總和及差。
圖 5展示自光學感測器讀取資料且處理資料以實現更低延時、增加之可重複性及其他益處之方法500的實例之流程圖。應注意，方法500可包括在受控制程期間、在受控制程之前及/或在受控制程之後即時或非即時地執行的步驟。即時可定義為在製程之主動控制或監測期間發生。即時可與因果處理相關聯，因為該資料僅包括當前時間及過去時間。在已收集資料之後的非因果處理包括在表示監測事件之前、期間、時及之後的時間之資料。
方法500開始於準備步驟510，在此期間可採取任何預備動作。此等動作可包括光學量測系統組件之機械連接、光譜儀之取樣速率的選擇及所關注光譜線或特徵之判定。步驟510為可在受控制程之前執行之方法500的步驟之實例。在任何預備動作之後，方法500前進至步驟520，其中可收集光譜資料。可使用如上文根據 圖 1及 圖 2所描述之光譜儀及附件收集光譜資料。
在步驟530中，可自在步驟520期間收集之光譜資料提取來自一或多個趨勢之趨勢資料。對於即時分析及控制，個別趨勢值提取與包括於在步驟520期間收集的光譜資料內之各光譜之收集幾乎同時。對於非即時分析及控制，趨勢提取可在步驟520之光譜資料之任何或所有部分的收集之後發生。諸如 圖 4之趨勢410之趨勢可自所收集的光譜資料之各種樣本提取。接下來在步驟540中，分析趨勢資料之一或多個特性。自趨勢資料判定且分析之特性可包括例如雜訊特性、信號估計、終點特性、終點可偵測性及/或信雜比評估，諸如在下文中結合 圖 6至 圖 9所論述。在步驟550中，調節趨勢資料。在步驟540中之趨勢資料的分析之前、之後及/或同時，可在步驟550中調節趨勢資料。調節可包括例如縮放、正規化、標準化、配比、偏移調整或有益於趨勢資料處理之其他數學運算。一般而言，資料之調節改良其對其所使用之控制應用的可用性及適用性。舉例而言，偏移調整可應用於趨勢資料以自趨勢資料移除非所要DC信號偏移，該趨勢資料之主要資訊內容被編碼在趨勢內之變化內而非一般信號值內。另外，配比可用於移除可使後續趨勢資料處理複雜化之系統共模雜訊及/或信號變化。
在步驟560中，基於步驟540中之特性的分析及步驟550中之趨勢資料的調節而處理趨勢資料。趨勢資料可即時地處理或在收集之後經後處理以應用及評估調節及濾波器之組合，諸如下文關於 圖 6至 圖 10所描述。可自在步驟530中提取之一或多個趨勢選擇且獲得趨勢資料。趨勢資料之處理可包括理解信號及與信號相關聯之雜訊，且接著進行不同方法以判定如何處理趨勢資料或最佳化處理該趨勢資料的方式。判定如何處理可包括對具有不同值之趨勢資料測試及評估不同濾波器及/或濾波器之組合，例如本文中所提及的彼等。處理之所要結果為識別特徵之一致性，以及特徵出現之「真實」時間與識別之實際時間之間的時間量(延時)。舉例而言，特徵理想地發生在時間5s，但直至時間5.5s才被識別/偵測到，由此產生之延時為0.5s。該處理不必包括識別特定趨勢，但可針對在沒有識別特定趨勢之情況下識別一或多個特徵。因此，步驟560之處理可利用經定義之度量來進行，該經定義之度量包括例如特定趨勢的識別、特徵(特定製程度量)的識別及/或兩者之組合。
在步驟570中，基於方法500之步驟540至560之分析、調節、處理或其組合而更改一或多個半導體製程。在其中即時地應用方法500的條件下，可即時地更改半導體製程，且半導體製程可為其中在步驟520中收集光譜資料之製程。亦可在步驟520之當前半導體製程非即時地更改另一半導體製程。作為趨勢資料之非即時處理之實例，來自方法500的趨勢資料之處理及分析方法之描述或其一部分可儲存且程式化至控制系統中，以供稍後在另一後續即時半導體製程期間使用。趨勢資料之處理及分析之描述可包括例如應用於資料以實現如本文中所描述的調節及處理之多個數學運算、等式、公式及製程。趨勢資料之處理及分析的描述可例如在製程系統100之光譜儀160或信號處理器170，光學系統1200之記憶體/儲存器1290、FPGA 1260、處理器1270及/或外部系統1220，及/或計算裝置1300之記憶體1334、處理器1336中/上儲存及/或程式化。記憶體/儲存器1290及記憶體1334可為非暫時性電腦可讀媒體。
方法500繼續至步驟580且結束。在即時處理期間，步驟580可包括終止半導體製程且儲存相關聯資料以供將來分析。應注意，方法500可經執行任何次數且可經設計以基於即時或非即時之額外表徵、分析及處理而更新。
與諸如趨勢410之非即時資料一起工作准許將諸如薩維茨基-戈萊(Savitzky-Golay)濾波之非因果信號處理的應用應用於所收集之趨勢以允許信號估計及雜訊提取及表徵。薩維茨基-戈萊濾波以及其他濾波製程(諸如維納(Weiner)濾波器及其他一般「匹配濾波器」)可以因果方式(通常為即時的)或非因果方式(通常為非即時的)使用。 圖 6A展示與圖4之趨勢相關聯之雜訊的曲線圖600及趨勢610，如經由用低階多項式薩維茨基-戈萊濾波器處理提取。 圖 6A具有以時間為單位之x軸及以雜訊計數為單位之y軸。類似地， 圖 6B展示與圖4之趨勢相關聯之雜訊的直方圖650。 圖 6B具有以雜訊計數為單位之x軸及以「出現次數」為單位之y軸。另外， 圖 6C展示與圖4之趨勢相關聯之雜訊的功率光譜密度圖670。 圖 6C具有以頻率為單位之x軸及以功率光譜密度(dB/Hz)為單位之y軸。雜訊處理及分析之各方法提供對雜訊幅度之時間及頻率變化的深刻理解，從而支援趨勢之進一步處理。舉例而言，功率光譜密度圖670展示雜訊之清晰頻率分佈及其低於~3 Hz之變化，此在時間或直方圖中並不立即顯而易見。
圖 7展示估計信號720及選自圖4之趨勢410之特徵730及740的曲線圖700。 圖 7具有以時間為單位之x軸及以計數為單位之y軸。豎直線指示基於非因果薩維茨基-戈萊一階導數估計之時間上之波峰及波谷拐點位置。此等拐點及其他特徵可用於表徵各種處理方法及所得特徵偵測延時，其可另外與終點及其他製程控制事件之判定相關聯。舉例而言，根據本文中所描述之方法處理控制趨勢之控制系統可首先識別拐點730且接著識別拐點740，且在識別拐點740之後用信號通知終點時間某一數目的秒或樣本。因此，拐點730及740為經由可能需要控制之非因果分析識別的變化點(趨勢特徵) (控制點)。
圖 8A 至圖 8G展示應用於圖4之趨勢之各種濾波方法的曲線圖800、815、830、845、855、875及890。 圖 8A 至圖 8G各自具有以時間為單位之x軸及以計數為單位之y軸。拐點730及740包括於曲線圖800、815、830、845、855、875及890中的各者中。對於下文所描述之實例，下表(表1)概括對應於 圖 8A 至 圖 8G之曲線圖的各種濾波器及可調整參數：
濾波器名稱 濾波器描述 濾波器參數
IIR 無限脈衝回應 p值：0.5、0.545、0.59、0.635、0.68、0.725、0.77、0.815、0.86、0.905、0.95
AVG 平均 長度值：6、10、14、18、22、26、30、34、38、42、46
巴特沃斯(Butterworth) 2階，低通 Fc值：0.5、1.4、2.3、3.2、4.1、5.0、5.9、6.8、7.7、8.6、9.5 Hz
橢圓 2階，低通，min atten. 40 dB Fc值：0.5、1.4、2.3、3.2、4.1、5.0、5.9、6.8、7.7、8.6、9.5 Hz
平滑 薩維茨基-戈萊 長度值：7、13、19、25、31、37、43、49、55、61、67、73
平滑/AVG 薩維茨基-戈萊及4-樣本平均 長度值：7、13、19、25、31、37、43、49、55、61、67、73
表1
曲線圖800、815、830、845、855、875及890各自展示在其參數值之範圍內應用各濾波器類型(上文提及之各曲線圖)所產生的輸出趨勢。對於各濾波器類型及濾波器參數值之各範圍，可觀測到雜訊減少、信號偏移、信號增益以及趨勢延遲的變化。舉例而言，可在用於IIR濾波器之曲線圖800及用於平均濾波器之曲線圖815中觀測到延遲與雜訊減少之間的增加之權衡。類似地，對於分別為巴特沃斯濾波器及橢圓濾波器之曲線圖830及845，針對各濾波器之某些值觀測到高雜訊減少及大延遲。
圖 8G之曲線圖890展示 圖 8F之曲線圖875的放大細節，以更清楚地展示雜訊減少及由組合之薩維茨基-戈萊及4-樣本平均濾波器操作之各種組態提供的對趨勢之其他改變。具體而言，對於大部分組態，拐點740之偵測時間被非常一致地判定，而沒有針對某些其他濾波器觀測到的延遲。
圖 9展示比較當應用各種濾波器時圖4之趨勢之經計算終點延時的曲線圖900。舉例而言，由於實例趨勢近似為二階多項式，因此多項式階數被固定在『2』之薩維茨基-戈萊濾波(「平滑」濾波器)的因果實施為適用的，且通常提供低延時結果。對於近似其他多項式階數之其他趨勢，可改變濾波器之多項式階數。此外，對於薩維茨基-戈萊濾波，拐點必須根據濾波器窗口長度由多個樣本適當地分離。對於巴特沃斯及橢圓低通濾波器，雜訊頻譜(約3.5 Hz之雜訊功率比DC之雜訊高~40 dB)表明低通濾波器可能對處理有效，但由於濾波器的複雜性增加，此等濾波器通常帶來延遲的總體增加。由平滑(Avg2(n=4))指定之濾波器達成低延時，且歸因於適當之基於模型的估計(2階多項式)及短運行平均值之優點的組合而對平滑()長度參數在很大程度上不敏感。
圖 10A及 圖 10B展示在具有及不具有調節之情況下進行不同地濾波之圖4之趨勢的曲線圖1000及1050。圖9之圖例亦應用於圖10A及圖10B。在沒有信號調節之情況下，多個濾波器實施可受瞬變及其他回應之影響，該瞬變及其他回應在被應用於趨勢時破壞濾波器的預期效能度量(延時、平滑、增益、振鈴、穩定時間等)。對於曲線圖1000中展示之所有趨勢，在第一秒內很容易注意到瞬變及振鈴。調節可包括對趨勢中之資料的一或多個操縱，以減輕非所要干擾。調節可包括縮放、正規化、標準化、配比、偏移調整或其他數學運算。舉例而言，應用於曲線圖1050之趨勢的調節包括在應用濾波器之前自所有後續值減去趨勢的第一值。在曲線圖1050中，當與曲線圖1000比較時，可觀測到瞬變及振鈴不存在。此等相同趨勢之替代調節可包括自所有後續值減去多個初始值的平均值。
儘管前述實例已針對趨勢資料(諸如一段時間範圍內之單個值或以其他方式稱為標量趨勢資料)之處理及分析；其中之方法及製程可應用於多值資料(所謂的向量趨勢資料)，其中多個值係與各時間點相關聯。此類型之資料更通常係與IEP光學資料相關聯。 圖 11A及 圖 11B為根據本發明之經不同地收集及處理之代表性IEP光學信號資料的曲線圖。兩個圖均具有以波長為單位之x軸及以計數為單位之y軸。 圖 11A之曲線圖1100包括在兩個不同時間收集之IEP光譜的樣本。具體而言，資料1110來自比資料1120更早的時間。資料1110及1120之比較展示在~325 nm至800 nm之波長範圍內信號存在複雜差異。此等差異可藉由如本文所論述之處理、濾波及調節被更清楚地暴露。在 圖 11B之曲線圖1150中，資料1160為資料1110及1120之減法，其中在減法之前對各資料集應用偏移調整。信號中的複雜差異被更清楚地表示為特徵之振盪集合但強殘餘的信號(例如520 nm處之峰值附近的尖峰)，此為資料收集期間使用之閃光燈之變化的結果。在520 nm附近之峰值之偵測很重要的控制情況下，殘餘信號模糊此偵測。資料1170為資料1160之經濾波版本，其中已應用薩維茨基-戈萊濾波器。類似於 圖 8A 至圖 8G之濾波趨勢，可觀測到雜訊減少，但已藉由此濾波過程引入顯著相移。同樣類似於 圖 8A 至圖 8G中之趨勢，可回顧各種濾波器以判定具有最佳所要結果(諸如最小延時或最大屬性可偵測性)的濾波器。
圖 12為根據本發明之一個實施例之包括光譜儀1210及特定相關系統之光學系統1200之方塊圖。光譜儀1210可併入本文中所揭示之系統、特徵及方法以便於量測、表徵、分析及處理來自半導體製程之光學信號，且可與 圖 1之光譜儀160相關聯。光譜儀1210可諸如經由光纖電纜總成157或159自外部光學器件1230接收光學信號，且可在積分及轉換之後將資料發送至外部系統1220，諸如圖1之輸出180，該外部系統亦可用於藉由例如選擇如本文所定義之操作模式或控制積分定時來控制光譜儀1210。光譜儀1210可包括光學介面1240，諸如微型總成(SMA)或套箍連接器(FC)光纖連接器或其他光學-機械介面。諸如狹縫、透鏡、濾波器及光柵之其他光學組件1245可用於形成、引導及色度分離所接收光學信號，且將其引導至感測器1250以進行積分及轉換。感測器1250可與 圖 2之感測器200相關聯。感測器1250之低級別功能可由諸如FPGA 1260及處理器1270之元件控制。在光至電轉換之後，類比信號可被引導至A/D轉換器1280且自電類比信號轉換為電數位信號，該電數位信號接著可儲存於記憶體1290中以用於立即或稍後使用及傳輸，諸如傳輸至外部系統1220 (參看， 圖 1之信號處理器170)。儘管某些介面及關係由箭頭指示，但並非所有交互及控制關係在 圖 12中指示。 圖 3中展示之光譜資料可例如根據 圖 5之製程500之一或多個步驟，且在記憶體/儲存器1290、FPGA 1260、處理器1270及/或外部系統1220中之一個或多個內/由其收集、儲存及/或作用。因而，光譜儀1210可組態(亦即，設計、建構或程式化，其中必要之邏輯及/或特徵用於執行一或多個任務)以藉由基於偵測一致性及延時而測試及評估不同濾波器及/或具有不同值之濾波器之組合來處理信號。光譜儀1210亦包括電源1295，其可為通常包括在光譜儀內之習知AC或DC電源。
圖 13繪示可用於本文中所揭示之製程(諸如識別光譜資料中之信號且處理該信號)的計算裝置1300。計算裝置1300可為光譜儀或光譜儀之一部分，諸如本文中所揭示之光譜儀160或1210。計算裝置1300可包括至少一個介面1332、記憶體1334及處理器1336。介面1332包括必要硬體、軟體或其組合以接收例如原始光譜資料且傳輸例如經處理光譜資料。介面1332之一部分亦可包括用於傳送類比或數位電信號之必要硬體、軟體或其組合。介面1332可為根據協定(諸如標準協定或專用協定(例如，介面1332可支援I2C、USB、RS232、SPI或MODBUS))經由各種通信系統、連接、匯流排等通信之習知介面。記憶體1334經組態以儲存與計算裝置1300相關之各種軟體及數位資料態樣。另外，記憶體1334經組態以儲存對應於一或多個演算法之一系列操作指令，該等演算法在起始時引導處理器1336之操作以例如識別光譜資料中的異常信號且處理經識別異常信號。製程500及其變化形式為演算法之代表性實例。處理可包括移除或修改信號資料或不同動作。記憶體1334可為非暫時性電腦可讀媒體(例如，快閃記憶體及/或其他媒體)。
處理器1336經組態以引導計算裝置1300之操作。因而，處理器1336包括用以與介面1332及記憶體1334通信且執行本文中所描述之功能以識別及處理光譜資料中之異常信號(諸如方法500的步驟中之一或多者中)之必要邏輯。上述設備、系統或方法之一部分可體現於各種諸如習知數位資料處理器或電腦中或由其執行，其中電腦經程式化或儲存軟體指令序列之可執行程式，以執行方法的步驟中之一或多者。此類程式或程式碼之軟體指令可表示演算法，且以機器可執行形式編碼在非暫時性數位資料儲存媒體上，例如磁碟或光碟、隨機存取記憶體(RAM)、磁性硬碟、快閃記憶體及/或唯讀記憶體(ROM)，以使得各種類型之數位資料處理器或電腦能夠執行本文中所描述的一或多個上述方法之步驟、或功能、系統或設備中之一者、多者或全部。
所揭示之實施例之部分可能係關於具有非暫時性電腦可讀媒體的電腦儲存產品，該非暫時性電腦可讀媒體上具有用於執行各種電腦實施之操作之程式碼，此等操作體現本文中所闡述之設備、裝置的一部分或進行本文中所闡述之方法之步驟。本文所使用之非暫時性係指除了暫時的傳播信號之外的所有電腦可讀媒體。非暫時性電腦可讀媒體之實例包括但不限於：磁性媒體，諸如硬碟、軟碟及磁帶；光學媒體，諸如CD-ROM碟；磁-光媒體，諸如軟磁光碟；以及專門經組態以儲存及執行程式碼之硬體裝置，諸如ROM及RAM裝置。程式碼的實例包括諸如由編譯器產生之機器程式碼及含有電腦可使用解譯器執行之更高級別程式碼之檔案兩者。經組態意指例如利用必要邏輯、演算法、處理指令及/或特徵設計、建構或程式化以執行一或多個任務。
在不脫離本發明之範疇之情況下，可在本文中所描述的光學量測系統及子系統中進行上文所描述之改變等。舉例而言，儘管結合半導體晶圓處理設備描述某些實例，但可理解，本文中所描述之光學量測系統可適於其他類型之處理設備，諸如捲繞式薄膜處理、太陽能電池製造，或可能需要高精度光學量測的任何應用。此外，儘管本文中所論述之某些實施例描述諸如成像攝譜儀之普通光分析裝置之使用，但應理解，可利用具有已知相對靈敏度的多個光分析裝置。此外，儘管在描述本發明之各態樣時在本文中使用術語「晶圓」，但應理解，可使用其他類型之工件，諸如石英板、相移光罩、LED基板及其他非半導體處理相關之基板以及工件，該工件包括固體、氣體及液體工件。
選擇且描述本文中所描述之例示性實施例，以便最好地解釋本發明之原理及實際應用，且使得熟習此項技術者能夠理解本發明的具有適合經考慮特定用途之各種修改之各種實施例。本文中所描述之特定實施例絕非意欲限制本發明之範疇，因為本發明可在不脫離本發明的範疇及意圖之情況下在各種變化及環境中實踐。因此，本發明並不意欲限於所展示之實施例，而應被賦予與本文中所描述之原理及特徵相一致的最廣泛範疇。
圖式中之流程圖及方塊圖繪示根據本發明之各種實施例的系統、方法及電腦程式產品之可能實施之架構、功能性及操作。就此而言，流程圖或方塊圖中之各區塊可表示模組、區段或程式碼之部分，其包含用於實施指定邏輯功能的一或多個可執行指令。亦應注意，在一些替代實施中，區塊中提及之功能可不按圖式中提及之次序發生。舉例而言，取決於所涉及的功能性，連續展示之兩個區塊實際上可實質上同時執行，或區塊有時可能以相反次序執行。亦應注意，方塊圖及/或流程圖圖示中之各區塊，以及方塊圖及/或流程圖圖示中之區塊之組合可藉由專用的基於硬體之系統(其執行指定功能或動作)或專用硬體與電腦指令之組合實施。
本文中所使用之術語僅用於描述特定實施例之目的，且並不意欲為對本發明之限制。如本文中所使用，除非上下文另外清楚地指示，否則單數形式「一(a/an)」及「該」亦意欲包括複數形式。應進一步理解，術語「包含(comprises/comprising)」在用於本說明書中時指定所陳述特徵、整數、步驟、操作、元件及/或組件之存在，但並不排除一或多個其他特徵、整數、步驟、操作、元件、組件及/或其群組之存在或添加。
如熟習此項技術者將瞭解，本發明可體現為方法、系統或電腦程式產品。因此，本發明可呈完全硬體實施例、完全軟體實施例(包括韌體、常駐軟體、微碼等)或組合軟體與硬體態樣之實施例之形式，一般通常在本文中被稱為「電路」或「模組」。此外，本發明可呈在電腦可用儲存媒體上具有電腦可用程式碼之電腦程式產品之形式，該電腦可用程式碼體現於該媒體中。
可主張本發明之各個態樣，包括如本文中所揭示之設備、系統及方法。本文揭示且在發明內容中提及之各態樣包括：
A. 一種處理光譜資料之方法，其包括：(1)收集一或多個波長上之光學發射光譜資料之時間有序序列，(2)自光學發射光譜資料之該時間有序序列提取一或多個屬性，(3)分析該一或多個屬性之特性，(4)判定該一或多個屬性之調節，(5)根據預定濾波器集合、該調節及該等特性來處理該一或多個屬性，及(6)基於該一或多個屬性之該處理而選擇用於處理該光譜資料之濾波器組態。
B. 一種控制半導體製程之方法，其包括：(1)收集一或多個波長上之光學發射光譜資料，(2)使用經選擇以在判定終點指示時提供最小處理延遲之預選方法來處理該資料，及(3)基於該資料之該處理而更改該半導體製程。
C. 一種計算裝置，其包含執行操作之一或多個處理器，該等操作包括：(1)收集一或多個波長上之光學發射光譜資料，(2)使用經選擇以在判定終點指示時提供最小處理延遲之預選方法來處理該資料，及(3)基於該資料之該處理而更改半導體製程。
D. 一種電腦程式產品，其具有儲存在非暫時性電腦可讀媒體上之一系列操作指令，該非暫時性電腦可讀媒體在起始時引導一或多個處理器之操作，藉此執行用於處理光譜資料之操作。在一個實例中，該等操作包括：(1)自半導體製程收集一或多個波長上之光學發射光譜資料之時間有序序列，(2)自光學發射光譜資料之該時間有序序列提取一或多個屬性，(3)分析該一或多個屬性之特性，(4)判定該一或多個屬性之調節，(5)根據預定濾波器集合、該調節及該等特性來處理該一或多個屬性；及(6)基於該一或多個屬性之該處理，使用來自該預定濾波器集合之一或多個濾波器來選擇用於處理該光譜資料之濾波器組態。
態樣A、B、C及D中之各者可組合地具有以下額外要素中之一或多者：要素1：其中該濾波器集合包括單個濾波器。要素2：其中該濾波器集合包括選自由以下組成之濾波器群組的至少一個濾波器：無限脈衝回應濾波器、平均濾波器、巴特沃斯濾波器、橢圓濾波器、薩維茨基-戈萊平滑濾波器及薩維茨基-戈萊平滑/平均濾波器。要素3：其中該一或多個屬性之該處理包括改變該濾波器集合中之至少一個濾波器的參數值。要素4：其中該一或多個屬性之該收集、提取、分析、判定及該處理為即時的。要素5：其中該濾波器組態包括來自該預定濾波器集合之濾波器，且該光譜資料之該處理為即時的。要素6：其中該選擇係基於在該一或多個屬性之該處理期間偵測該一或多個屬性之一致性及延時。要素7：其中該一或多個屬性包括一或多個趨勢、一或多個特徵或一或多個趨勢與一或多個特徵之組合。要素8：其中該光學發射光譜資料由光譜儀自處理工具接收。要素9：其中該濾波器組態包括來自該預定濾波器集合之濾波器。要素10：其中該預選方法藉由以下操作來選擇：自該光學發射光譜資料之時間有序序列提取一或多個屬性；分析該一或多個屬性之特性；判定該一或多個屬性之調節；根據預定濾波器集合、該等特性及該調節來處理該一或多個屬性；及基於該一或多個屬性之該處理而選擇該預選方法。要素11：其中該一或多個屬性包括一或多個趨勢、一或多個特徵或一或多個趨勢與一或多個特徵之組合。要素12：其中自該半導體製程收集該光學發射光譜資料。要素13：其中該預選方法藉由以下操作來選擇：自該光學發射光譜資料之時間有序序列提取一或多個屬性；分析該一或多個屬性之特性；判定該一或多個屬性之調節；根據預定濾波器集合、該等特性及該調節來處理該一或多個屬性；及基於該一或多個屬性之該處理而選擇該預選方法。要素14：其中該一或多個屬性包括一或多個趨勢。要素15：其中該一或多個屬性進一步包括一或多個特徵或該一或多個趨勢與該一或多個特徵之組合。要素16：其中該計算裝置為光譜儀。
100:製程系統 110:半導體製程工具 120:晶圓 130:製程電漿 135:腔室 140:介面 141:介面 142:介面 150:光源 153:光纖電纜總成 155:光束 157:光纖電纜總成 159:光纖電纜總成 160:光譜儀 170:信號處理器 180:輸出 185:通信鏈路 200:感測器 210:像素區域 220:水平移位暫存器 230:箭頭 240:箭頭 250:轉換器 260:移位暫存器元件 261:移位暫存器元件 270:像素區域元件 271:像素區域元件 272:像素區域元件 300:曲線圖 320:光譜 330:窄特徵 400:曲線圖 410:趨勢 500:方法 510:步驟 520:步驟 530:步驟 540:步驟 550:步驟 560:步驟 570:步驟 580:步驟 600:曲線圖 610:趨勢 650:直方圖 670:功率光譜密度圖 700:曲線圖 720:估計信號 730:特徵/拐點 740:特徵/拐點 800:曲線圖 815:曲線圖 830:曲線圖 845:曲線圖 855:曲線圖 875:曲線圖 890:曲線圖 900:曲線圖 1000:曲線圖 1050:曲線圖 1100:光學系統/曲線圖 1110:資料 1120:外部系統/資料 1150:曲線圖 1160:FPGA/資料 1170:處理器/資料 1200:計算裝置/光學系統 1210:光譜儀 1220:外部系統 1230:外部光學器件 1240:光學介面 1245:光學組件 1250:感測器 1260:FPGA 1270:處理器 1280:A/D轉換器 1290:記憶體 1295:電源 1300:計算裝置 1332:介面 1334:記憶體 1336:處理器
現結合附圖參考以下描述，其中：
圖 1為用於採用OES及/或IEP來監測及/或控制半導體製程工具內之電漿或非電漿製程之狀態的系統之方塊圖；
圖 2為大體上描繪典型面陣CCD感測器之功能元件的示意圖；
圖 3為根據本發明之由所收集光之轉換產生的典型OES光學信號(光譜)之曲線圖；
圖 4為根據本發明之自自光學感測器收集之數位化信號(諸如圖3的OES光學信號)提取之未處理信號趨勢之曲線圖；
圖 5為根據本發明之自光學感測器收集資料且處理該資料以實現更低延時、增加之可重複性及其他益處的方法之流程圖；
圖 6A為根據本發明之與圖4之趨勢相關聯的雜訊之時間演變之曲線圖；
圖 6B為根據本發明之與圖4之趨勢相關聯的雜訊之直方圖；
圖 6C為根據本發明之與圖4之趨勢相關聯的雜訊之功率光譜密度圖；
圖 7為根據本發明之選自圖4之趨勢的估計信號及特徵之曲線圖；
圖 8A 至圖 8G為根據本發明之應用於圖4之趨勢的各種濾波方法之曲線圖；
圖 9為根據本發明之比較當應用各種濾波器時圖4之趨勢的經計算終點延時之曲線圖；
圖 10A及 圖 10B為根據本發明之在具有及不具有調節之情況下進行不同地濾波的圖4之趨勢之曲線圖；
圖 11A及 圖 11B為根據本發明之經不同地處理之代表性IEP光學信號資料的曲線圖；
圖 12為根據本發明之光譜儀及特定相關系統之方塊圖；且
圖 13繪示根據本發明之經組態以將光譜及趨勢處理應用於光譜資料之計算裝置的實例之方塊圖。
500:方法
510:步驟
520:步驟
530:步驟
540:步驟
550:步驟
560:步驟
570:步驟
580:步驟

Claims (20)

  1. 一種處理光譜資料之方法，其包含： 收集一或多個波長上之光學發射光譜資料的一時間有序序列； 自光學發射光譜資料之該時間有序序列提取一或多個屬性； 分析該一或多個屬性之特性； 判定該一或多個屬性之調節； 根據一預定濾波器集合、該調節及該等特性來處理該一或多個屬性；及 基於該一或多個屬性之該處理來選擇用於處理該光譜資料的一濾波器組態。
  2. 如請求項1之方法，其中該濾波器集合包括一單個濾波器。
  3. 如請求項1之方法，其中該濾波器集合包括選自由以下組成之濾波器群組的至少一個濾波器： 一無限脈衝回應濾波器， 一平均濾波器， 一巴特沃斯(Butterworth)濾波器， 一橢圓濾波器， 一薩維茨基-戈萊(Savitzky-Golay)平滑濾波器，及 一薩維茨基-戈萊平滑/平均濾波器。
  4. 如請求項1之方法，其中該一或多個屬性之該處理包括改變該濾波器集合中之至少一個濾波器的參數值。
  5. 如請求項1之方法，其中該一或多個屬性之該收集、提取、分析、判定及該處理係即時的。
  6. 如請求項5之方法，其中該濾波器組態包括來自該預定濾波器集合之濾波器，且該光譜資料之該處理係即時的。
  7. 如請求項1之方法，其中該選擇係基於在該一或多個屬性之該處理期間偵測該一或多個屬性的一致性及延時。
  8. 如請求項1之方法，其中該一或多個屬性包括一或多個趨勢、一或多個特徵，或一或多個趨勢與一或多個特徵的一組合。
  9. 如請求項1之方法，其中該光學發射光譜資料係由一光譜儀自一處理工具接收。
  10. 如請求項1之方法，其中該濾波器組態包括來自該預定濾波器集合之濾波器。
  11. 一種控制一半導體製程之方法，其包含： 收集一或多個波長上之光學發射光譜資料， 使用經選擇以在判定一終點指示時提供最小處理延遲之一預選方法來處理該資料，及 基於該資料之該處理來更改該半導體製程。
  12. 如請求項11之方法，其中該預選方法係藉由以下操作來選擇：自該光學發射光譜資料之一時間有序序列提取一或多個屬性；分析該一或多個屬性之特性；判定該一或多個屬性之調節；根據一預定濾波器集合、該等特性及該調節來處理該一或多個屬性；及基於該一或多個屬性之該處理來選擇該預選方法。
  13. 如請求項12之方法，其中該一或多個屬性包括一或多個趨勢、一或多個特徵，或一或多個趨勢與一或多個特徵的一組合。
  14. 如請求項11之方法，其中自該半導體製程收集該光學發射光譜資料。
  15. 一種計算裝置，其包含： 一或多個處理器，其執行包括以下之操作： 收集一或多個波長上之光學發射光譜資料， 使用經選擇以在判定一終點指示時提供最小處理延遲之一預選方法來處理該資料，及 基於該資料之該處理來更改一半導體製程。
  16. 如請求項15之計算裝置，其中該預選方法係藉由以下操作來選擇：自該光學發射光譜資料之一時間有序序列提取一或多個屬性；分析該一或多個屬性之特性；判定該一或多個屬性之調節；根據一預定濾波器集合、該等特性及該調節來處理該一或多個屬性；及基於該一或多個屬性之該處理來選擇該預選方法。
  17. 如請求項15之計算裝置，其中該一或多個屬性包括一或多個趨勢。
  18. 如請求項17之計算裝置，其中該一或多個屬性進一步包括一或多個特徵，或該一或多個趨勢與該一或多個特徵的一組合。
  19. 如請求項15之計算裝置，其中該計算裝置為一光譜儀。
  20. 一種電腦程式產品，其具有經儲存在一非暫時性電腦可讀媒體上之一系列操作指令，該非暫時性電腦可讀媒體在被起始時引導一或多個處理器之操作，藉此執行用於處理光譜資料之操作，該等操作包含： 自一半導體製程收集一或多個波長上之光學發射光譜資料的一時間有序序列； 自光學發射光譜資料之該時間有序序列提取一或多個屬性； 分析該一或多個屬性之特性； 判定該一或多個屬性之調節； 根據一預定濾波器集合、該調節及該等特性來處理該一或多個屬性；及 基於該一或多個屬性之該處理，使用來自該預定濾波器集合之一或多個濾波器來選擇用於處理該光譜資料的一濾波器組態。
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