TWI447597B - 微調整處方用之模型的產生方法與設備 - Google Patents
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Description
本發明係關於Huang等人於2007年9月28日申請之申請案號為60/976,165之代理人備忘錄編號為P1753P/LMRX-P146P1之名為「Methods And Arrangement For Creating Models For Fine-Tuning Recipes」的共讓渡美國臨時專利申請案,並基於35 U.S.C. §119(e)主張其為優先權母案,特將其內容包含於此作為參考。
本發明係關於微調整處方用的模型,尤其是電漿處理系統中微調整處方用之模型。
電漿處理的演進促使半導體工業成長。一般而言,自單一已經過處理的晶圓可產生複數半導體裝置。長久以來,處方(recipe)被用來提供製造半導體裝置的步驟。然而,由於外部的條件如不同的腔室條件,處方必須要受到調整才能兼顧所有變動。
常用來調整處方的方法為通用的處方調整方法。利用通用的處方調整方法時,於晶圓受到處理後,可藉著獨立的量測工具來測量一或多片晶圓。然而,利用通用的處方調整方法時,通常無法立即地供給量測數據以調整晶圓之目前批次用的處方。取而代之的,量測數據可能會被前饋而用以微調整晶圓之下一批次用的處方。因此,若目前腔室確認出處方有問題,自量測數據所獲得的資訊可能無法被運用直到晶圓的目前批認已被處理完畢為止。
近幾年來,已採用了整合型的量測方法而能夠線上採集量測數據,藉此使得已被採集的量測數據能以反饋方式傳送至電漿處理系統的處理控制電腦。因此,可微調整處方俾使晶圓之相同批次內的下一片晶圓可受惠於已調整的處方。換言之,不若通用的處方調整方法,使用整合型的量測方法可針對晶圓之目前批次用的處方作調整,而毋需等到晶圓的目前批次已處理完畢為止。
利用通用的處方調整方法及尤其是整合型的量測方法兩者,可採取複數的量測數據(例如,側壁角度量測數據、邊緣與中央的關鍵尺寸、判斷均勻性的量測值等)。為了收集量測數據,可使用一或多個模型來收集必要的量測數據,以決定可能必須要對處方所做的調整。
如文中所討論,模型意指一或多個輸入與一或多個輸出之間的關係。此關係為通常以方程式所表示的數學關係。一般而言,此方程式為處方特有的。輸入數據可來自於各種源頭,包含但不限制為:感測器數據、處理數據及軟體數據。輸出通常被用來調整處方的單一參數。
隨著時間可產生新模型或可改善已存在的模型。在一實例中,若處方的一改變導入了新的參數,則可能必須要產生新的模型。在另一實例中,若一參數的可接受範圍改變了,則針對該參數產生量測數據用之模型可能必須要修改。在更另一實施例中,當導入新處方時,可能必須要產生新的模型。
無論需要新模型或經修改之模型的理由為何,產生新模型及/或修改現行模型的處理通常不是一個簡單的任務。此種處理通常牽涉到至少兩方:設備使用者及軟體工程師。設備使用者通常為擁有電漿處理系統之公司的員工。設備使用者可能會察覺到產生新模型及/或調整現行模型的需求。因此,設備使用者通常要負責將規格提供予軟體工程師。軟體工程師通常並非為公司的員工,且通常與電漿處理系統的製造商相關。
為了促進討論,圖1顯示了獲得新模型之先前方法的簡單流程。例如,考慮下列情況:公司A所擁有之電漿處理系統的設備使用者已察覺到需要新模型。
在第一步驟102中,設備使用者可辨識出模型的參數。換言之,設備使用者可能必須要辨識出輸入、方程式及期望的輸出。
在下一步驟104中,設備使用者可將所需的參數提供予外部單位。由於設備使用者必須要通過外部單位(即,軟體工程師)以產生及/或修改模型,因此設備使用者可能必須要與外部單位分享專有的資訊。在一實例中,蝕刻晶圓的一處方可能包含了使公司A較公司B更具有競爭優勢的步驟。然而,由於來自公司A的設備使用者欲產生新模型,設備使用者可能必須要將處方上的專有數據提供予外部單位,使外部單位能修改模型。
修改現行模型及/或產生新模型的現行方法對設備使用者與電漿處理系統的製造商雙方皆產生了潛在的智財風險。熟知此項技藝者意識到,處方可包含專有數據,此些數據可提供一個公司優於其對手的壓倒性優勢。因此,藉著與外部單位分享與處方相關的細節,設備使用者將其專有數據的至少一部分暴露予外部單位。
又,可能存在著下列風險:部分智財權(例如,專有的處方)可能會被公開予非預謀的使用者使用。在一實例中,與電漿處理系統之製造商相關的工程師可能會同時為兩家競爭公司建立模型。在與客戶互動的期間,工程師可能會不小心地將為了公司A所建立的模型傳送至其在公司B的聯絡人。由於此工程師的無心舉動,公司A的專有資訊已被不小心地分享了’且該工程師與電漿處理設備的製造商可能負有法律責任。
除了潛在的智財權暴露之外,產生及/或修改模型的任務在完成前可能要耗費少則數禮拜多則數個月。長週轉時間可能是產生於數個原因。首先,由於設備使用者必須與外部單位(即,軟體工程師)合作以完成產生及/或修改模型的任務,因此,完成任務的週轉時間可能取決於外部單位的工作日程表。在一實例中,由於軟體工程師的繁忙日程,軟體工程師可能直到兩個月後才能處理設備使用者的需求。第二,長週轉時間亦可能部分是由於外部單位需要時間來熟悉處方。第三,對軟體工程師與設備使用者而言,在內建模型的新編碼移至量產並可用於微調整處方之前,處理可能需要至少一個測試週期以測試編碼的改變。
在下一步驟106,設備使用者可接收模型並利用此模型來進行測試運行。換言之,一旦工程師產生模型後,模型可被傳送至設備使用者處準備測試。
在下一步驟108處,設備使用者判斷該模型是否有根據其規格來運行。若否,則可重覆步驟104與106。
然而,若毋需額外的改變,則在下一步驟110中,設備使用者可接收針對其目前電漿處理系統之系統軟體程式的新製造版本且具有嵌置於系統軟體中的新模型。一旦設備使用者接收了新製造版本後,額外的改變可能需要再次重覆整個處理。
在下一步驟112中,設備使用者可將具有嵌置模型的新軟體編碼用於製造。在先前技術中,模型並未耦合至處方。因此,設備使用者可能必須要對處方與模型具有充分的知識以決定哪一模型最適合哪一處方步驟。又,設備使用者可能必須要瞭解單一處方步驟在何時可能需要一個以上的模型以微調整負責各種變數如不同處理室條件的處方。
在一實例中,目前正在腔室B中接受處理的晶圓批次曾經在腔室A中接受過處理。然而,腔室B中的條件係與腔室A中的條件稍有不同,因此處方必須要被微調整以適於不同的處理環境。設備使用者通常要負責辨識可提供微調整用之必要量測數據的一系列模型。若設備使用者缺乏經驗及/或技巧,則設備使用者可能無法快速地辨識出正確的模型及/或可能未意識到必須要執行兩個不同的模型以獲得微調整處方的必要數據。
如自圖1所見,模型建立及/或修改的任務是一個缺乏彈性的耗時處理,其可能需要外部單位的合作而達成任務。因此,先前技術的方法可能會產生智財權暴露的風險。此外,先前技術的方法可能會需要設備使用者對處方與模型具有相當良好的瞭解,以正確地應用模型來產生可用以微調整處方的量測數據。
在一實施例中,本發明係關於一種產生模型的設備,電漿處理系統的使用者係藉由此模型而收集已處理之基板的相關量測數據。此設備包含一通用模型建立件,其係用以至少產生該模型。此設備亦包含輸入模組,其包含來自複數輸入源的一系列輸入數據。此設備包含輸入調整與確認模組,其係用以至少決定該組輸入數據的完整性。該設備更包含關聯性模組,其係用以至少產生一組數學關係。該設備亦包含輸出調整與確認模組,其係用以至少決定一組輸出數據的完整性。
上述發明內容係僅關於本文中所揭露之眾多發明實施例中的一者且意不在限制本發明之範疇,本發明之範疇係於申請專利範圍中界定。在下列結合了附圖的本發明詳細敘述中將更詳盡地說明本發明的此些與其他特徵。
現將參考附圖中所顯示的數個實施例來詳細地敘述本發明。在下列敘述中,顯示了一些特定細節以提供對本發明的全面瞭解。然而,熟知此項技藝者應瞭解,在毋需部分或全部此些特定細節的情況下亦可施行本發明。在其他情況下,便不詳細敘述已知的處理步驟及/或結構,以免不必要地模糊本發明。
下列將敘述包含方法與技術的各種實施例。應謹記在心,本發明亦可包含物品製造,其包含:儲存了用以施行發明技術之實施例之電腦可讀指令的電腦可讀媒體。例如,電腦可讀媒體可包含:用以儲存電腦可讀碼的半導體、磁、光磁、光或其他形式的電腦可讀媒體。又,本發明亦可包含用以施行本發明實施例的設備。此類設備可包含:專門及/或可程式化之用以施行與本發明實施例相關之任務的電路。此類設備的實例包含通用電腦及/或在適當地程式化時專用的計算裝置,且可包含:適合用於本發明實施例相關之各種任務的電腦/計算裝置及專門/可程式化電路的組合。
在本發明之一態樣中,本發明人體悟到:模型可藉由電漿處理系統之使用者在現場建立。若將模型建立件提供予使用者,使用者具有依需要產生及/或修改模型的能力,以納入使用者在製造中可能遭遇到的改變,此類改變包含:不同腔室條件、新處方、現行處方的改變等。
根據本發明之一或多個實施例,提供一種用以產生及修改模型的通用模型建立設備,模型可用來進行下列至少一者:施行錯誤偵測、微調整處方及提供輸入數據予方程式。本發明之實施例包含用以確認輸入數據之完整性、產生數學關係式及確認輸出數據之完整性的模型與方法。本發明之實施例亦包含一種用以關聯使用者建立之樣板與處方步驟的方法。
在本發明之一實施例中,通用模型建立設備可包含:通用模型建立件,可用以產生新模型及/或修改現行模型。通用模型建立件可用以自輸入模組接收數據。輸入模組可包含來自複數源的數據,此些數據包含但不限制為:感測器數據、量測數據、終點數據、經軟體計算之數據、處理數據、使用者定義之數據等。
在一實施例中,通用模型建立件可包含一輸入調整與確認模組。在一實施例中,輸入調整與確認模組可以分離模組的方式施行。由於輸入數據可來自於複數源,因此在輸入數據可被饋送至方程式前,其完整性必須受到檢驗。因此,輸入調整與確認模組可用以檢驗輸入模組的完整性。
在一實施例中,調整動作可包含過濾數據。過濾技術的實例可包含但不限制為:有限脈衝響應(FIR)與無限脈衝響應(IIR)。當外部條件如腔室條件漂移時可使得某些數據(例如,處理數據)超出其他數據所形成的趨勢線範圍,過濾技術可用以將可能會發生的雜訊最小化。
除了應用過濾技術外,輸入調整與確認模組亦可比較數據與已建立的範圍。已建立的範圍可包含但不限制為:輸入數據的期望值、軟體容限、硬體容限、最小值與最大值。在一實例中,若輸入數據與期望值不匹配,則輸入數據可能至少要落在硬體容限之內。然而,若輸入數據落在預定的範圍外,則輸入調整與確認模組可摒棄輸入數據作為可被饋送至方程式中的有效數據組。
在一實施例中,通用模組建立件可包含一關聯模組。此關聯模組可用以讓使用者能夠繪出輸入數據對輸入變數的映射。在一實施例中,關聯模組亦可藉著結合一組輸入變數與一組數學運算子而讓使用者產生及/或修改數學關係式如方程式。為了讓使用者能夠改變數據方程式以考慮到處方內的特殊設定,關聯模組亦可包含矩陣轉換調整元件。在一實施例中,聯關模組亦允許使用者在複雜的數學表示式中輸入。
在一實施例中,模型可包含一或多個數學關係式。因此對於單一模型而言,可產生大於一個的輸出變數。在一實施例中,可使用輸出調整與確認模組以檢驗輸出數據的完整性。輸出調整與確認模組亦可應用如前列討論的相同過濾技術。此外,輸出調整與確認模組可比較輸出數據與預定範圍。
一旦產生了模型之後,使用者可使用模型來產生例如針對特定處方步驟所特別訂作的一系列樣板。樣板與處方步驟的關聯處理使得不同技術與知識背景的使用者能夠在不需要先設定處方與樣板間之關係的情況下,執行嵌置了樣板的處方。
在一實施例中,來自方程式的輸出數據可被用來作為在製造環境中微調整處方用的處方設定點。在另一實施例中,輸出數據可用來作為另一方程式的輸入數據。在更另一實施例中,輸出數據可被用來進行錯誤偵測。因此,尤其可利用可製造能讓使用者進行錯誤偵測之輸出數據的方程式,建立一或多個模型。
參考下列的圖示與討論可更瞭解本發明之特徵與優點。
圖2顯示了在本發明一實施例中之通用模型建立設備的簡單邏輯圖。通用模型建立設備200可用以代表呈現輸入數據與輸出數據間之關係的各種方式。在一實施例中,通用模型建立設備200可包含輸入模組202。輸入模組202可包含複數輸入源(例如,預測量測數據源204、後量測數據源206、使用者定義數據208、經軟體計算之數據源210、終點數據源212等)。在一實例中,預量測數據源204可包含在處理晶圓前所收集的量測數據。在另一實例中,經計算之數據源210可包含另一方程式所計算之數據。在更另一實例中,使用者定義數據208可藉著將專有數據隱藏為絕對值而用於智財保護。如前述,潛在的輸入源可改變且可取決於使用者的判斷。
來自輸入模組202的數據可被輸入調整模組214與輸入確認模組216所接收。在輸入數據可被用於方程式中前,可能必須要藉由例如過濾及/或確認來檢驗輸入數據的完整性。在一實施例中,輸入調整模組214係用以對接收到的輸入數據進行過濾以去除雜訊。如本文中所討論,雜訊可代表因為外在條件(例如處理室內的條件漂移)而脫離其他數據之趨勢線的數據。為了最小化雜訊,可使用過濾技術如有限脈衝響應(FIR)與無限脈衝響應(IIR)。
如本文中所討論的,FIR係指一組參數數據被常態化的過濾技術。在一實例中,FIR方法可包含自最接近的五片晶圓取原始數據並進行統計分析如平均以最小化雜訊的可能性,而非使用自最近之晶圓所收集的原始數據。因此,可饋送至方程式中的數據更能代表參數的真實特性。
輸入調整模組214可施用的另一過濾技術為IIR。如本文中所討論,IIR係指針對一參數所收集的所有數據皆被常態化的過濾技術。在一實例中,IIR可包含對參數的所有已收集數據進行統計分析,而非使用自最近之晶圓所收集的原始數據。雖然IIR方法可包含許多原始數據,但對於參數之最近的數據組可給予較舊的歷史數據更重的權重。在一實例中,已收集了100組數據組。最新的數據組被給予較重的權重(例如,80百分比),而剩餘的99組數據組可被給予較輕的權重(例如,20百分比)。一旦數據被給予過權重後,例如可平均經過權重的數據以計算可被輸入至方程式的數據組。
除了過濾數據外,亦可進行確認。在一實施例中,輸入確認模組216可藉著比較數據與預定範圍而確認輸入數據的有效性。在一實例中,可針對每一參數,可使用期望值、軟體容限、硬體容限、最小值與最大值來比較進入數據的合理性。換言之,若輸入數據落在已建立的預定範圍外,則可摒棄該輸入數據。在一實例中,若輸入數據的最小值落在期望最小值以下或超過期望最大值,則可摒棄輸入數據。
一旦已進行了數據過濾與確認後,可將輸入數據映射至一或多個輸入變數。例如在一實例中,與關鍵尺寸相關的輸入數據可被映射至輸入變數ffBotCD及/或輸入變數ffMidCD。藉著將輸入源映射至輸入變數,數據可自動地自數據源被抽取而非仰賴人為介入。
在一實施例中,通用模型建立設備200可包含關聯模組218。在一實施例中,關聯模組218可包含數學表示式建立元件220、矩陣轉換調整元件222與客製化數據表示式元件224。在一實施例中,關聯模組218的每一元件可被單獨地使用以產生數學關係式。在另一實施例中,關聯模組218的一或多個元件可一起作用以產生一或多個數學關係式。
習知地,數學關係式如方程式可藉由一或多個輸入變數與一或多個數學運算子所產生。在一實施例中,使用者可活化數學表示式建立元件220以針對一數學關係式輸入及/或選擇一組輸入變數。又,使用者可組合該組輸入變數與一組數學運算子,以產生數學關係式。在一實例中,使用者可選擇ffMidCD與ffBotCD作為輸入變數並選擇乘法符號(*)與平方根符號(sqrt)作為數學運算子,以產生數學關係式[ffMidCD*(sqrt)(ffBotCD)]。
此外或或者,矩陣轉換調整元件222可用以產生數學關係式。某些數學關係式可能較為抽象且可能需要操縱。為了使此類的數學關係式能被表示,因此可使用矩陣轉換調整元件222以定義此類數學關係。
數學表示式建立元件220與矩陣轉換調整元件222允許使用者建立自己的數學關係式。然而,複數的數學關係式尤其是複雜者,可能已經由複數的數學軟體程式(如MATHLAB)所定義且可被使用。為了利用易使用之數學關係式的優點,通用模型建立設備200可包含客製化數學表示式元件224。藉著使用客製化數學表示式元件224,使用者可將第三單位所能使用的複雜數學關係式整合至正被建立及/或修改的模型中。
在一實施例中,通用模型建立設備200可包含輸出調整模組226與輸出確認模組228。輸出調整模組226與輸出確認模組228的行為可類似於輸入調整模組214與輸入確認模組216。然而,輸出調整模組226與輸出確認模組228係分析輸出數據而非分析輸入數據。換言之,輸出數據正受到清理(例如,消除雜訊、摒棄落在預定範圍外的輸出數據等)。
在先前技術中,輸出數據通常被用來微調整處方。不若先前技術,在本發明中輸出數據可具有許多不同的用途。在一實例中,輸出數據可被用來作為一或多個處方步驟的處方設定點230。除了被用來作為處方設定點230之外,輸出數據亦可被用來作為另一方程式的輸入數據源232。又,輸出數據可被用來進行錯誤偵測234。在一實例中,輸出數據可顯示出:處理室可能已遭到大幅改變;及若處理室未被清理,則在處理室中接受處理的晶圓可能會有缺陷。
如自圖2所示,藉著使用通用模型建立設備200,使用者能夠產生自己的模型而毋需仰賴第三單位。由於使用者不再仰賴外部單位產生及/或建立模型,因此可大幅地降低週轉時間。又,由於專有數據係不再與外部單位分享,因此可大幅消除智財暴露的風險。
圖3顯示了本發明一實施例中通用模型建立設備之使用者介面之主畫面的實例。如上所述,通用模型建立設備可被用以產生新模型及/或修改現行模型。使用者介面302的主畫面可包含:方程式模組304,其能夠產生及/或修改一或多個數學關係式如方程式。方程式模組304可包含:動作部306、方程式部308與初始值部310。
動作部306允許使用者對方程式執行動作。在一實例中,藉著按下動作部306的動作格,方程式編輯器402可出現,如圖4A中所示。方程式編輯器402可用以產生及/或修改方程式。在一實施例中,方程式編輯器402可包含圖2之關聯模組中的一或多個元件。因此,使用者能夠利用關聯模組元件中的至少一者而產生方程式。因此,使用者能夠產生之方程式的類型可包含:簡單方程式、直觀方程式、可能需要使用者操縱的方程式、來自外部供應商的複雜方程式等。
在一實施例中,方程式編輯器402可包含:輸入變數列表404,其可為使用者可選擇的列表,使得使用者能夠自複數輸入變數(例如圖4B之輸入變數列表454中所示者)中進行選擇。輸入變數列表454可來自於各種源,包含但不限制為:感測器與量測數據(部件456)、來自其他方程式的輸出(部件458)及使用者定義變數(部件460)。
藉著組合一或多個輸入變數與數學運算子如部件406與408中所示者,使用者能夠產生方程式。在一實例中,使用者藉著組合輸入變數「ffMidCD」與輸入變數「udCoeff1」及加法運算子(+),可產生方程式410。自前列內容可瞭解,可被包含於方程式中的輸入變數與數學運算子的數目可根據使用者的判斷而改變。
一旦產生了方程式後,方程式可顯示於方程式部308中。在一實例中,方程式410(例如,ffMidCD+udCoeff1)可顯示於方程式部308之方程式格312中。不若先前技術,可被產生及/或修改的方程式數目可改變。在此實例中,可產生及/或修改四個方程式。藉著使大於一個方程式與一模型相關聯,單一模型可被用來解決一處方步驟中的不同參數,當處方必須要被微調整時,此處方步驟必須要被調整。
在一實施例中,若尚未被提供值或無值可用時,每一方程式可具有一初始值如初始值部310中所示。在一實例中,模型可具有兩方程式,且第二方程式係與第一方程式相依以提供所需輸入值中的一者。在模型的第一執行期間,第一方程式的初始值可為預設值例如80.00,以使第二方程式能夠計算輸出值。
在一實施例中,使用者介面302的主畫面亦可包含:調整模組314,其可被用以濾除數據。數據過濾的實例可包含但不限制為:有限脈衝響應(FIR)與無限脈衝響應(IIR)。如前所述,過濾可被應用至輸入及/或輸出數據,以檢驗數據的完整性。換言之,可進行過濾以消除因外部條件而產生的雜訊。在一實例中,過濾可使得在較差條件下所收集的原始數據受到平均,例如以實質地消除雜訊因子。
調整模組314可包含輸入過濾部316與輸出過濾部318。每一部可包含過濾技術部、樣本之數目部及係數部。在一實例中,輸入過濾技術部320可允許使用者定義可應用之過濾技術的類型如FIR與IIR。若選擇了FIR過濾技術,則使用者能夠定義可被使用之樣本的選定數目。在一實例中,在樣本之輸入數目部下,於第一方程式的FIR過濾技術期間可使用三個樣本。然而,若選擇了IIR過濾技術,則使用者能夠在輸入係數部324下指出最近數據組的權重值。在一實例中,使用者可輸入0.90作為輸入係數。如前所述,輸出過濾部318亦可包含與輸入過濾部316類似的部(輸出過濾技術部326、樣本之輸出數部328及輸出係數部330)。
在一實施例中,通用模型建立設備亦可包含:輸出部332,其讓使用者能夠決定如何使用輸出。在一實例中,使用者可藉著提供參數名稱而使輸出與特定處方設定點相關聯。在另一實例中,使用者可選擇「無」而顯示輸出值可被用作為另一方程式的輸入或可被用於進行錯誤偵測。
在一實施例中,使用者介面302的主畫面亦可包含輸入確認模組334。輸入確認模組334可用以確認輸入變數之數據的有效性。在一實施例中,針對每一輸入變數,可提供期望值、軟體容限、硬體容限、最小值與最大值。
在一實例中,輸入變數336(例如,ffMidCD)可具有80.00的期望值、15.00的軟體容限、20.00的硬體容限。因此,若ffMidCD的輸入數據落在定義範圍之外,則例如可摒棄此輸入數據。
在一實施例中,使用者介面302的主畫面亦可包含使用者定義變數模組338。如前所述,通用模型建立設備讓使用者能夠增加輸入變數。使用者可藉著在使用者定義變數模組338中定義變數而增加額外的輸入變數。在一實例中,使用者可定義udCoeff1為1.25且udCoeff2為2.15。藉著使用使用者定義變數,使用者能夠隱藏專有數據,例如可給予公司競爭優勢的處方特殊設定。藉著使用使用者定義變數,使用者能夠在不暴露專有數據的方式下操縱方程式,以考慮到處方的獨特性。
此外,使用者介面302的主畫面亦可包含:輸出確認模組340,其可用以確認輸出數據的有效性。可針對每一輸出變數來定義範圍。在一實施例中,該範圍可包含期望值、軟體容限及硬體容限。在一實例中,處理時間的期望值(如輸出格342中所示)為30.00、軟體容限為10.00且硬體容限為20.00。在量產期間,可比較真實輸出與輸出確認模組340中所定義的值。若值係落在範圍設定內,則輸出可被用以調整處方設定點及/或作為另一方程式之輸入變數。然而,輸出值亦可被用以施行錯誤偵測,尤其當輸出值落在容限範圍外時。
在一實施例中,使用者介面302的主畫面亦可包含:逼近的良好程度(GOF)閾值模組344,其可用以檢驗輸出數據的信心程度。熟知此項技藝者皆體悟到,GOF通常被用來判斷真實值與期望值間的差異。通常,會將最小值與GOF最小值作比對。在此實例中,在輸入變數未落在所定義之信心程度內時,GOF閾值模組344能夠啟動警告。在一實例中,若值大於1.00時會啟動FF警告。
如前述可瞭解,圖3與4顯示了可協助使用者產生新模型及/或修改現行模型之使用者介面的實例。利用通用模型建立設備,可在毋需外部單位協助的情況下產生及/或修改模型。因此,由於可在毋需與外部單位分享專有處方的情況下產生及/或修改模型,因此大幅消除了將智財暴露予外部單位的風險。又,由於現在模型可由內部處理而非與其他需求競爭工程師的時間,因此現在模型的產生及/或修改可具有更快的週轉時間。
圖5A顯示了在本發明一實施例中說明了一模型與一處方間之關係的簡單方塊圖。設備500可包含:通用模型建立件502與電漿處理系統504。通用模型建立件502可為一軟體程式,其位置可能不可知。在一實施例中,通用模型建立件502係直接或經由中間元件間接與電漿處理系統504的控制器交互作用,以使得通用模型建立件502與電漿處理系統504間能夠交換數據。
如前所述,通用模型建立件502可用以產生新模型及/或修改現行模型。一旦每一模型被產生及/或修改後,可自每一模型產生一或多個樣板。如此文中所討論,樣板係指針對特定處理室內之處方之特定步驟所打造的模型。在一實施例中,通用模型建立件502可包含用以儲存複數樣板的資料庫508。
樣板資料庫508可藉由路徑510自通用模型建立件502而被傳輸至電漿處理系統504的控制器506。因此,控制器506可儲存與電漿處理系統504相關之可用樣板514的現行版本。
在一實施例中,可儲存於控制器405內的處方編輯器512可用以關聯樣板與處方步驟。圖5B中顯示了本發明一實施例中處方編輯器550之值畫面的實例。在值畫面中,除了輸入處方之每一參數(例如,偏壓匹配、最大流量、氦流量等)值外,使用者亦可利用處方編輯器550來關聯樣板與處方步驟。
在一實例中,處方編輯器550可包含具有兩步驟(如欄552與欄554所示)的處方。對於每一步驟而言,可在格556與558處分別為步驟1與2選擇樣板。在此實例中,已知為「inner」的樣板已與步驟1相關聯,但已知為「innerOuter」的樣板已與步驟2相關聯。
藉由聯關樣板與處方步驟,一次便解決了樣板與處方步驟的聯關任務。不若先前技術,使用毋需對處方及/或樣板具有深層的知識以利用收集量測數據中的樣板。如前述可瞭解,藉著將樣板耦合至處方步驟,基本上已不斷地消除了哪一樣板屬於哪一處方步驟的判斷決定。
此外,產生及/或修改模型的任務並非取決於設備製造商的排程,相反的是,客戶可利用通用模型建立件來產生及/或修改模型。因此,模型之產生及/或修改的週轉時間可大幅縮減。
圖6顯示了本發明一實施例中說明了如何產生及/或修改模型之簡單流程圖。
在第一步驟602中,電漿處理系統的製造商可將通用模型建立件提供予使用者。不若先前技術,通用模型建立件可整合至電漿處理系統中成為一整合部件。
在下一步驟604中,使用者可啟動通用模型建立件以產生或修改模型。不若先前技術,使用者毋需領入外部單位來進行任務便可產生每一模型。因此,使用者可保護其公司的智財不被暴露予外部單位。又,產生及/或修改模型的任務並非取決於設備製造商的排程,而是客戶可利用通用模型建立件來產生及/或修改模型。因此,產生及/或修改模型的週轉時間可大幅降低。
在下一步驟606中,使用者可測試與確認模型的有效性。在一實例中,使用者可進行模擬來獲得可判斷例如均勻度問題是否已被解決的量測數據。
在下一步驟608中,此方法能夠判斷模型是否需要被修改。若需要額外的變更,可重覆步驟604至606。雖然在測試階段可辨識出變更,但可在不必趕著配合外部單位之排程的情況下快速地施行變更。因此,可及時地建立及/或修改模型。
然而,若不需要任何變更,則在下一步驟610中接受模型並可產生一系列的樣板。
在下一步驟612中,使用者可關聯該系列之樣板與處方步驟。不若先前技術,樣板可與處方耦合,藉此消除使用者在製造運行期間必須要判斷必須要執行哪一樣板的需要。
自前所述可瞭解,本發明之一或多個實施例提供了用以產生及/或修改模型的一種通用模型建立設備,以致使處方微調整。藉由使用通用模型建立設備,使用者能夠保護智財並同時維持對於模型的控制。又,藉著將樣板耦合至特定的處理步驟,通用模型建立設備讓知識較不足的使用者能夠在對處方及/或樣板不具有深層知識的情況下微調整處方。又,通用模型建立設備為可向後相容的不昂貴解決方案,藉此使得現行電漿處理系統的擁有者能夠施用通用模型建立設備但卻毋需負擔額外的高擁有成本。
雖然已就數個較佳實施例說明了本發明,但在本發明之範疇內仍存在許多修改、變更及等效物。即便在此文中提供了各種實例,但此些實例意在說明而非限制本發明。
又,本文中所提供之發明名稱及發明內容係為了便利性考量,不應被用來解讀文中之申請專利範圍。又,摘要係以高度精簡之形式撰寫並提供便利性,因此不應用來解讀或限制申請專利範圍中所界定之整體發明。若在文中使用「一系列」一詞,此類詞語意在具有其最廣為瞭解的數學意義以包含零、一或大於一之數目。亦應注意,有許多其他方式可施行本發明之方法與設備。因此,下列隨附之申請專利範圍應被解讀為包含所有此類落在本發明之真實精神與範疇內的變更、修改與均等物。
102...使用者定義模型
104...使用者將規格提供予外部單位
106...使用者使用並測試模型
108...改變?
110...使用者接收嵌有模型的新系統軟體
112...使用者在製造時使用嵌有模型的新系統軟體
200...通用模型建立設備
202...輸入模組
204...預測量測數據源
206...後量測數據源
208...使用者定義數據
210...經軟體計算之數據源
212...終點數據源
214...輸入調整模組
216...輸入確認模組
218...關聯模組
220...數學表示式建立元件
222...矩陣轉換調整元件
224...客製化數據表示式元件
226...輸出調整模組
228...輸出確認模組
230...處方設定點
232...輸入數據源
234...錯誤偵測
302...使用者介面
304...方程式模組
306...動作部
308...方程式部
310...初始值部
312...方程式格
314...調整模組
316...輸入過濾部
318...輸出過濾部
320...輸入過濾技術部
324...輸入係數部
326...輸出過濾技術部
328...樣本之輸出數部
330...輸出係數部
332...輸出部
334...輸入確認模組
336...輸入變數
338...使用者定義變數模組
340...輸出確認模組
342...輸出格
402...方程式編輯器
404...輸入變數列表
406...部件
410...方程式
454...輸入變數列表
456...部件
458...部件
460...部件
500...設備
502...通用模型建立件
504...電漿處理系統
506...控制器
508...資料庫
510...路徑
512...處方編輯器
514...樣板
550...處方編輯器
552...欄
554...欄
556...格
558...格
在附圖的圖示中係以實例方式說明但卻不限制本發明,且其中類似的參考標號係表示類似的元件。
圖1顯示了獲得新模型之先前技藝方法的簡單流程。
圖2顯示了在本發明一實施例中通用模型建立設備的簡單邏輯圖。
圖3顯示了在本發明一實施例中通用模型建立設備之使用者介面的主畫面實例。
圖4A與4B顯示了本發明一實施例中之方程式編輯器的實例。
圖5A顯示了本發明一實施例中說明了模型與處方間之關係的簡單方塊圖。
圖5B顯示了本發明一實施例中處方編輯器之值畫面的實例。
圖6顯示了本發明一實施例中說明了如何產生及/或修改模型的簡單流程。
200...通用模型建立設備
202...輸入模組
204...預測量測數據源
206...後量測數據源
208...使用者定義數據
210...經軟體計算之數據源
212...終點數據源
214...輸入調整模組(ICM)
216...輸入確認模組(IVM)
218...關聯模組
220...數學表示式建立元件
222...矩陣轉換調整元件
224...客製化數據表示式元件
226...輸出調整模組(OCM)
228...輸出確認模組(OVM)
230...處方設定點
232...輸入數據源
234...錯誤偵測
Claims (20)
- 一種模型的產生設備,用以收集電漿處理系統之使用者所處理之基板的量測數據,此模型的產生設備包含:通用模型建立件,此通用模型建立件係用以產生該模型,該模型包含一組輸入數據與一組輸出數據間的關係,該組輸出數據包含顯示該電漿處理系統之腔室之條件漂移的數據;輸入模組,用以接收來自複數輸入源之該組輸入數據;輸入調整與確認模組,用以判斷接收自該複數輸入源之該組輸入數據的完整性,並摒棄無效的輸入數據;關聯模組,此關聯模組係用以至少產生一組數學關係式;及輸出調整及確認模組,用以判斷該組輸出數據的完整性,若該組輸出數據顯示該腔室之條件漂移,該輸出調整及確認模組施行錯誤偵測以指出具有缺陷的晶圓。
- 如申請專利範圍第1項之模型的產生設備,其中該複數輸入源包含下列之一或更多者:使用者定義源、預先量測數據源、後量測數據源、感測器數據源、終點數據源及經軟體計算之數據源。
- 如申請專利範圍第1項之模型的產生設備,其中該關聯模組係用以映射一組輸入變數至該組輸入數據。
- 如申請專利範圍第1項之模型的產生設備,其中該關聯模組係包含下列中至少一者:數學表示式元件、矩陣轉換調整元件及客製化數學表示式元件。
- 如申請專利範圍第1項之模型的產生設備,其中該組輸出數據係與下列中的至少一者相關聯:處方設定點、另一數學關係式的輸入數據及施行錯誤偵測用 的數據。
- 如申請專利範圍第1項之模型的產生設備,其中該通用模型建立件更用以藉由輸入該輸入調整與確認模組及該輸出調整與確認模組中之至少一者之參數的值而自該模型產生一組樣板。
- 如申請專利範圍第6項之模型的產生設備,其中該組樣板中的一樣板係與第一處方步驟相關聯。
- 一種模型的產生方法,該模型用於調整電漿處理系統中所使用之一或更多處方,此模型的產生方法包含下列步驟:啟動通用模型建立件,此通用模型建立件係用以產生該模型,該模型包含一組輸入數據與一組輸出數據間的關係,該組輸入數據係接收自該電漿處理系統的複數輸入源,該組輸出數據包含顯示該電漿處理系統之腔室之條件漂移的數據;判斷接收自該複數輸入源之該組輸入數據的完整性,並摒棄無效的輸入數據;顯示映射至該組輸入數據之輸入變數的選擇;顯示數學運算子的選擇;接收來自該輸入變數的選擇之一或更多使用者選定輸入變數、及來自該數學運算子的選擇之一或更多使用者選定數學運算子;產生一組數學關係式,其中該組數學關係式中的第一數學關係式包含該一或更多使用者選定輸入變數與該一或更多使用者選定數學運算子,該第一數學關係式係用以至少提供該組輸出數據的第一輸出數據;及判斷該組輸出數據的完整性,且若該組輸出數據顯示該腔室之條件漂移,施行錯誤偵測以指出具有缺陷的晶圓。
- 如申請專利範圍第8項之模型的產生方法,更包含: 映射該輸入變數的選擇至從該複數輸入源所接收的該組輸入數據。
- 如申請專利範圍第9項之模型的產生方法,其中該複數輸入源包含:使用者定義源、預先量測數據源、後量測數據源、感測器數據源、終點數據源及經軟體計算之數據源。
- 如申請專利範圍第8項之模型的產生方法,更包含使用關聯模組產生該第一數學關係式,此關聯模組包含下列中之至少一者:數學表示式元件、矩陣轉換調整元件及客製化數學表示式元件。
- 如申請專利範圍第8項之模型的產生方法,更包含:產生該組數學關係式的第二數學關係式,此第二數學關係式包含該一或更多使用者選定輸入變數與該一或更多使用者選定數學運算子,該第二數學關係式係用以至少提供該組輸出數據的第二輸出數據。
- 如申請專利範圍第8項之模型的產生方法,更包含將該組輸出數據定義為下列中的至少一者:處方設定點、另一數學關係式的輸入數據及施行錯誤偵測用的數據。
- 如申請專利範圍第8項之模型的產生方法,更包含:藉由輸入過濾條件與確認規則中之至少一者的值而自該模型產生一組樣板。
- 如申請專利範圍第14項之模型的產生方法,更包含使該組樣板的第一樣板與該一或更多處方的第一處方步驟相關聯。
- 一種包含具有電腦可讀碼嵌入其中的程式儲存媒體之製品,該電腦可讀碼係用以使處理器施行操作而產生模型,該模型用於調整電漿處理系統中所使用之一或更多處方,該操作包含:啟動通用模型建立件,此通用模型建立件係用以至少產生該模型,該模型包含一組輸入數據與一組輸出數據間的關係,該組輸出數據包含顯示該電漿處理系統之腔室之條件漂移的數據;自該電漿處理系統之複數輸入源接收該組輸入數據;判斷自該複數輸入源接收之該組輸入數據的完整性,並摒棄無效的輸入數據;顯示映射至該組輸入數據之輸入變數的選擇;顯示數學運算子的選擇;接收來自該輸入變數的選擇之一或更多使用者選定輸入變數、及來自該數學運算子的選擇之一或更多使用者選定數學運算子;產生一組數學關係式,其中該組數學關係式包含該一或更多使用者選定輸入變數與該一或更多使用者選定數學運算子,該組數學關係式係用以至少提供該組輸出數據;及判斷該組輸出數據的完整性,且若該組輸出數據顯示該腔室之條件漂移,施行錯誤偵測以指出具有缺陷的晶圓。
- 如申請專利範圍第16項之包含具有電腦可讀碼嵌入其中的程式儲存媒體之製品,其中該操作更包含:映射該組輸入變數至從該複數輸入源所接收之該組輸入數據。
- 如申請專利範圍第16項之包含具有電腦可讀碼嵌入其中的程式儲存媒體之製品,其中該操作更包含:將該組輸出數據定義為處方設定點、另一數學關係式之輸入數據及施行錯誤偵測用之數據中的至少一者。
- 如申請專利範圍第16項之包含具有電腦可讀碼嵌入其中的程式儲存媒體之製品,其中該操作更包含:藉著輸入過濾條件及確認規則之至少一者的值而自該模型產生一組樣板。
- 如申請專利範圍第19項之包含具有電腦可讀碼嵌入其中的程式儲存媒體之製品,其中該操作更包含:使該組樣板的第一樣板與該一或更多處方之第一處方步驟相關聯。
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---|---|---|---|
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Publication Number | Publication Date |
---|---|
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Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
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---|---|
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TW (1) | TWI447597B (zh) |
WO (1) | WO2009043008A2 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI797187B (zh) * | 2017-11-03 | 2023-04-01 | 日商東京威力科創股份有限公司 | 功能微電子元件之良率提高 |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8225269B2 (en) * | 2009-10-30 | 2012-07-17 | Synopsys, Inc. | Technique for generating an analysis equation |
US9280151B2 (en) * | 2012-05-15 | 2016-03-08 | Wafertech, Llc | Recipe management system and method |
JP6239294B2 (ja) | 2013-07-18 | 2017-11-29 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | プラズマ処理装置及びプラズマ処理装置の運転方法 |
US10558204B2 (en) * | 2016-09-19 | 2020-02-11 | Palo Alto Research Center Incorporated | System and method for scalable real-time micro-object position control with the aid of a digital computer |
GB2570115B (en) | 2018-01-10 | 2022-12-21 | Spiro Control Ltd | Process control system and method |
JP7094377B2 (ja) | 2019-12-23 | 2022-07-01 | 株式会社日立ハイテク | プラズマ処理方法およびプラズマ処理に用いる波長選択方法 |
US20230147976A1 (en) * | 2021-11-11 | 2023-05-11 | Applied Materials, Inc. | Coded substrate material identifier communication tool |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6442512B1 (en) * | 1998-10-26 | 2002-08-27 | Invensys Systems, Inc. | Interactive process modeling system |
TW567528B (en) * | 2001-10-22 | 2003-12-21 | Silicon Perspective Corp | Method for generating a partitioned IC layout |
US6961636B1 (en) * | 2001-04-19 | 2005-11-01 | Advanced Micro Devices Inc. | Method and apparatus for dynamically monitoring controller tuning parameters |
TW200604865A (en) * | 2004-07-16 | 2006-02-01 | Hon Hai Prec Ind Co Ltd | System and method for crosstalk checking of nets in a layout |
US7155301B2 (en) * | 2002-08-28 | 2006-12-26 | Tokyo Electron Limited | Method and system for dynamic modeling and recipe optimization of semiconductor etch processes |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6631299B1 (en) * | 1998-12-22 | 2003-10-07 | Texas Instruments Incorporated | System and method for self-tuning feedback control of a system |
US7698012B2 (en) * | 2001-06-19 | 2010-04-13 | Applied Materials, Inc. | Dynamic metrology schemes and sampling schemes for advanced process control in semiconductor processing |
US6965895B2 (en) * | 2001-07-16 | 2005-11-15 | Applied Materials, Inc. | Method and apparatus for analyzing manufacturing data |
JP4158384B2 (ja) * | 2001-07-19 | 2008-10-01 | 株式会社日立製作所 | 半導体デバイスの製造工程監視方法及びそのシステム |
US6905895B1 (en) * | 2002-06-28 | 2005-06-14 | Advanced Micro Devices, Inc. | Predicting process excursions based upon tool state variables |
US6720194B1 (en) * | 2002-10-02 | 2004-04-13 | Siverion, Inc. | Semiconductor characterization and production information system |
US6836691B1 (en) * | 2003-05-01 | 2004-12-28 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method and apparatus for filtering metrology data based on collection purpose |
JP4495960B2 (ja) * | 2003-12-26 | 2010-07-07 | キヤノンItソリューションズ株式会社 | プロセスと品質との関係についてのモデル作成装置 |
KR100588668B1 (ko) * | 2003-12-31 | 2006-06-12 | 동부일렉트로닉스 주식회사 | 반도체의 레서피 변경방법 |
JP2007250647A (ja) * | 2006-03-14 | 2007-09-27 | Omron Corp | モデル作成装置およびモデル作成方法 |
-
2008
- 2008-09-22 US US12/235,453 patent/US20090089024A1/en not_active Abandoned
- 2008-09-26 TW TW097137259A patent/TWI447597B/zh active
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- 2008-09-29 JP JP2010527238A patent/JP5443365B2/ja active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6442512B1 (en) * | 1998-10-26 | 2002-08-27 | Invensys Systems, Inc. | Interactive process modeling system |
US6961636B1 (en) * | 2001-04-19 | 2005-11-01 | Advanced Micro Devices Inc. | Method and apparatus for dynamically monitoring controller tuning parameters |
TW567528B (en) * | 2001-10-22 | 2003-12-21 | Silicon Perspective Corp | Method for generating a partitioned IC layout |
US7155301B2 (en) * | 2002-08-28 | 2006-12-26 | Tokyo Electron Limited | Method and system for dynamic modeling and recipe optimization of semiconductor etch processes |
TW200604865A (en) * | 2004-07-16 | 2006-02-01 | Hon Hai Prec Ind Co Ltd | System and method for crosstalk checking of nets in a layout |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI797187B (zh) * | 2017-11-03 | 2023-04-01 | 日商東京威力科創股份有限公司 | 功能微電子元件之良率提高 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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