TWI484435B - 預測蝕刻率均勻性以驗證電漿腔室的方法與設備 - Google Patents

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Description

預測蝕刻率均勻性以驗證電漿腔室的方法與設備 【相關專利及申請案之參照】
本申請案主張共同擁有之美國臨時專利申請案第61/222,102號(於西元2009年6月30日申請、發明名稱為『Methods and Systems for Advance Equipment Control/Advance Process Control for Plasma Processing Tools』、發明人為Venugopal等人)之優先權，其所有內容係合併於此做為參考文獻。
此部分延續案主張共同受讓之美國專利申請案第12/555,674號(於西元2009年9月8日申請、發明名稱為『Arrangement for Identifying Uncontrolled Events at the Process Module Level and Methods Thereof』、發明人為Huang等人)之優先權；其關於及主張共同受讓之美國臨時專利申請案第61/222,024號(於西元2009年6月30日申請、發明名稱為『Arrangement for Identifying Uncontrolled Events at the Process Module Level and Methods Thereof』、發明人為Huang等人)之優先權。其所有內容係合併於此做為參考文獻。
本發明關於一種驗證電漿腔室的方法與設備。
電漿處理之發展已提供半導體工業之成長。在現今的競爭市場中，減少浪費及製造高品質半導體元件之能力給與元件製造商一個競爭性的優勢。因此，處理環境之嚴格控制通常是必要的，以在基板處理時達成令人滿意的結果。
熟悉此項技藝者知道，處理腔室之狀態可影響所製造之半導體元件之品質。因此，準確地驗證處理腔室之能力可降低處理工具之持有成本、及減少浪費。在一例子中，藉由準確地驗證處理腔室，一配方可被調整以應付腔室狀態。在另一例子中，藉由準確地驗證處理腔室，處理腔室可被保持在良好的工作狀態，因而延長腔室之使用期限、及降低浪費之可能。如同本文中所討論，「驗證處理腔室」之用語係關於確認處理腔室狀態之過程、及/或使腔室順應所需之步驟。
可使用量測法以驗證處理腔室。隨著量測法，可使用實際的量測工具，以獲得例如基板之膜厚或關鍵尺寸(CD)等之測量結果。可獲得此類測量結果之商品儀器之一例為KLA-Tencor公司之ASET-F5x薄膜量測系統。測量可以在處理基板之前及之後進行。在收集到測量資料之後，可以決定基板之蝕刻率及/或CD偏差值。由所測得之蝕刻率及/或CD偏差值之空間圖，可以計算出均勻性(uniformity)。如同本文中所討論，藉由取得蝕刻率及/或CD偏差值之標準偏差，可以計算出均勻性。
雖然量測法可以提供驗證處理腔室之準確方法，但是量測法可能是昂貴及耗時的程序。在一例子中，僅僅單一基板之CD偏差之測量工作可能需要上至一個小時。因此，大部分量測結果之獲得，是在處理完一基板批量之後，而不是在基板之間。所以，在發現問題之前，整個基板批量可能受到損壞。
本發明提出一種蝕刻率均勻性之預測方法，用於在一組基板之基板處理期間驗證一處理腔室之健康狀況，該方法包括：在該組基板之一第一基板上執行一配方；在執行該配方期間從一第一組感測器接收處理資料；利用一子系統健康檢驗預測模型分析該處理資料，以決定計算資料，該計算資料包括蝕刻率資料及均勻性資料之至少一者，其中，該子系統健康檢驗預測模型係藉由使一第一組資料與一第二組資料產生關聯而加以建立，該第一組資料包括來自一組薄膜基板之測量資料，該第二組資料包括在一組非薄膜基板之類似處理期間所收集到之處理資料；執行該第一基板之該計算資料與一組控制界限之比較，該組控制界限係由該子系統健康檢驗預測模型加以界定；及若該計算資料在該組控制界限之外，則產生一警告。
本發明提出一種處理腔室健康檢驗裝置，用於驗證一電漿處理系統之一處理腔室，包括：一先行評估模組，用於決定該處理腔室之準備狀況；一資料庫，用於儲存配方及配方參數之至少一者；及一子系統健康檢驗預測模型，用於：在基板處理期間從一第一組感測器接收處理資料；分析該處理資料，以決定一組計算資料，其中，該組計算資料包括蝕刻率資料及均勻性資料之至少一者；比較該組計算資料與一組預定控制界限；及當該組計算資料在該組預定控制界限之外，產生警告。
本發明在附圖中藉由實例來加以說明，而非做為限制，其中，類似的元件符號表示類似的元件。
本發明將參考說明於附圖之數個實施例而加以詳細說明。以下的描述中將提出數個特定細節，以提供對於本發明之徹底了解。然而，對於熟悉此項技藝者而言，明顯地，缺少這些特定細節之部分或全部，亦可實施本發明。在其它例子中，並未詳盡地描述習知的處理步驟及/或結構，以避免不必要地模擬了本發明。
下文將描述各種實施例，包括方法及手段。應當記住，本發明應該也涵蓋包括電腦可讀媒體的製造物品，用來實施本發明技術的實施例之電腦可讀指令係儲存於電腦可讀媒體上。電腦可讀媒體可能包括，例如，用來儲存電腦可讀碼的半導體、磁性、光磁性、光學、或其它形式的電腦可讀媒體。此外，本發明可能也涵蓋用來實施本發明的實施例之裝置。這樣的裝置可能包括專用的及/或可程式的電路，以執行與本發明實施例有關的工作。這種裝置的例子包括適當地被程式化的通用計算機及/或專用計算裝置，也可能包括用於與本發明實施例有關的各種工作之計算機/計算裝置與專用/程式化電路的組合。
可使用虛擬量測法以驗證處理腔室。現行的虛擬量測法可能基於用於特定處理腔室之預測模型。為了建立預測模型，在一組薄膜基板之處理期間所收集之資料可被關聯到一組晶圓上測量結果(例如蝕刻率及/或CD偏差資料之空間圖)，該組晶圓上測量結果可基於同一組薄膜基板之處理前及處理後測量資料加以計算。
為了便於討論，圖1顯示一簡易流程圖，其說明用於驗證處理腔室之預測蝕刻率模型之建立方法。
在第一步驟100，開始預測模型之建立程序。該預測模型可在溼式清潔週期中之任何階段開始。
在下一步驟102，獲得一組基板之處理前測量資料。為了建立預測模型，一組測試基板被使用。該組測試基板通常是一組薄膜基板或SensArray晶圓。通常，薄膜基板是具有膜層之非圖案化基板。在處理該組基板之前，取得在每一薄膜基板上之一組資料點之處理前測量資料。在一例子中，量測每一薄膜基板之厚度。
在下一步驟104，處理該組薄膜晶圓。不使用處理產品晶圓所用之實際配方，而使用該配方之修改版本。該修改配方可能是生產配方之較簡易版本、並且可以表現出和生產配方相同的蝕刻行為。在處理期間，一組感測器(例如光放射感測器、壓力測量感測器、溫度測量感測器、氣體測量感測器等等)被使用以獲得處理資料。
在基板處理結束後，在下一步驟106，獲得經處理的測試基板之處理後測量資料。
在下一步驟108，可計算每一資料點之處理前與處理後測量資料之間的差距(蝕刻深度)，並且可決定每一薄膜基板之平均蝕刻率。
在下一步驟110，建立一預測模型。該預測模型可基於經測量的蝕刻率空間圖及該等感測器所收集之處理資料。在一例子中，經計算的平均蝕刻率被設定為該預測模型之目標蝕刻率值。接著，經處理的資料被關聯到目標蝕刻率值，以建立預測模型。然而，甚至在預測模型已經建立之後，該預測模型可能仍然需要持續的更新。更新之發生，可能是由於在預定的維護週期之程序中、處理腔室之狀態有所改變。
在一例子中，漂移之發生，可能是由於改變的腔室狀態、在感測器上之沉積等等。為了應付漂移，預測模型可基於一組已知的漂移值加以常態化。在一例子中，在溼式清潔之後，處理腔室可能是處於沒有漂移發生之理想狀況。然而，在幾週之基板處理之後，氣體分配子系統可能已經遭受到數個百分率之漂移。為了應付漂移，預測模型可以相應地加以調整。
在另一例子中，做為溼式清潔之一部分，腔室壁可能已經被清潔及擦洗，且被腐蝕的硬體零件可能已經被更換。若原先在建立預測模型時，處理腔室“不是清潔的”，則該預測模型可能必須被調整，以應付“新的”腔室狀態。
由於改變的腔室狀態，可提供一補償或移動視窗模型(步驟112)以更新預測模型。換言之，可在一組新的薄膜基板上重複步驟102~108。接著，新的測試運轉所產生之結果被使用於更新預測模型。
雖然可以由虛擬量測法建立預測模型，但是現行的虛擬量測法具有數個限制。
首先，現行的虛擬量測法並未提供用於驗證處理腔室之準確方法，因為均勻性不能由預測模型加以判定。即使預測模型可以準確地預測基板之平均蝕刻率及/或CD偏差，預測模型所提供之數字仍然只是一個平均數。熟悉此項技藝者知道，在基板表面之各處，實際的蝕刻率及/或CD偏差值可能不同。所以，平均蝕刻率，例如，不能表示在基板表面各處之實際蝕刻率值。因此，均勻性不能被決定。因此，預測模型不能一直準確地驗證處理腔室。
另一個限制為，預測模型之健全度(robustness)通常是取決於由感測器所收集之處理資料之細微度(granularity)。大部分處理工具之感測器不能提供在建立一個健全的預測模型時所需之必要資料細微度。即使感測器可提供在建立預測模型時所需之高保真度的資料，大部分處理工具欠缺執行分析之能力。因此，大部分預測模型之誤差是不符期望的。
除了上述限制之外，建立及維護預測模型之費用可能變得相當昂貴。在一例子中，建立及維護一個典型的預測模型可能花費約數十萬美金。此費用有部分是來自於所使用之昂貴的薄膜基板。甚至在預測模型已經建立之後，每當預測模型必須被更新時，便會產生額外的費用。此外，即使可買到較便宜的基板，若元件製造商想要將預測模型使用於處理腔室之驗證，則該元件製造商可能必須在生產環境中持續使用較昂貴的薄膜基板。
根據本發明之實施例，提出用於驗證處理腔室之子系統健康檢驗(subsystem health check，以下稱為SSHC)預測模型之產生方法。本發明之實施例包括用於建立SSHC預測模型之方法，該SSHC預測模型可被應用於在大部分情況下可以重複使用有限次數之較便宜基板(例如非薄膜基板)。本發明之實施例也包括基於均勻性以驗證處理腔室之方法。本發明之實施例更包括在生產環境中實施SSHC預測模型之方法。
在此文件中，數個實作之討論可能使用蝕刻率做為例子。然而，本發明不限於蝕刻率，其可以應用於其它製程參數，例如CD偏差。該些討論係做為範例之用，且本發明並不限於所描述之範例。
在本發明之一實施例中提出一種方法，其中利用來自至少兩個不同基板類型之資料以建立SSHC預測模型。在一例子中，薄膜基板之晶圓上測量結果可被關聯到在一組非薄膜基板之類似處理期間所收集之資料。在本發明之一態樣中，發明人了解，來自一種基板之測量資料可以被關聯到來自第二種基板之感測器資料(如果可以建立兩個資料組之間的相關性)。
在一例子中，在一組薄膜基板之量測資料與同一組薄膜基板之感測器資料之間存在著相關性。在先前技術中，此相關性是預測模型之基礎。若將相同的修改配方應用於一組非薄膜基板(例如較便宜的裸矽基板)，則可建立兩組感測器資料之間的關聯性，因為該等資料是在相同的處理環境中被收集。藉由代換，可建立該組薄膜基板之測量資料與該組非薄膜基板之感測器資料之間的關聯性。基於此關聯性，由非薄膜基板所收集之感測器資料可建立用於驗證處理腔室之SSHC預測模型。
為了進一步消除在SSHC預測模型中之漂移及/或雜訊，在一實施例中，可以在一溼式清潔週期之內的不同時期收集資料。在一例子中，SSHC預測模型之建立，可基於在溼式清潔週期之起始處、在溼式清潔週期之中間、及接近溼式清潔週期之末端處所收集之資料組。因此，與先前技術之預測模型不同，此SSHC預測模型不需要在每次處理腔室進行溼式清潔時加以更新，因為此SSHC預測模型已經應付這樣的情況。此外，在具有相同硬體結構之不同腔室之間的類似資料組可用於確定及消除腔室之間的差異(例如安裝所導致之差異、及感測器之間的差異)。
如上所述，先前技術之預測模型之限制之一，是預測模型通常基於欠缺細微度之資料。為了提供用於建立健全的SSHC預測模型之所需資料，可採用能夠收集高細微度資料之感測器。感測器之例子包括，但不限於，例如電壓電流探針(VI probe)感測器、光放射光譜(OES)感測器、壓力感測器等等。
由於較高細微度時之較大量資料，健全的資料分析模組可以被使用於處理該等資料、及建立SSHC預測模型。在一實施例中，該健全的資料分析模組是可用於處理大量資料之快速處理計算引擎。此外，該健全的資料分析模組可用於直接從感測器接收處理資料，而不是經由製造設備主機控制器、或甚至經由處理模組控制器而獲得被分程傳遞的資料。美國專利申請案第12/555,674號(於西元2009年9月8日申請、發明人為Huang等人)中敘述了適合用於執行該分析之分析電腦之一例。
在一實施例中，SSHC預測模型可被用於預測均勻性。熟悉此項技藝者知道，在基板表面各處之蝕刻率不可能是均勻的。許多的因素可能對均勻性造成影響。例如，氣體被散佈進入處理腔室之角度可能影響均勻性。在另一例子中，處理腔室中之功率分佈可能影響均勻性。
即使在基板表面各處之蝕刻率可能不是均勻的，實徵證據顯示基板之某些區域可能具有大致相同的蝕刻率。在本發明之一實施例中，基板可以被劃分(以抽象的感覺)為三個同心圓，每一同心圓之內的區域被視為經驗上具有相同的均勻性。在一實施例中，可以由經處理的基板之蝕刻率計算出均勻性。首先，確定每一同心圓之平均蝕刻率。接著，將每一平均蝕刻率乘上在同心圓中被測量之資料點之數目(或者就沒有量測結果之非薄膜基板而言，它們被乘上量測工具所假設之測量點(「虛擬」點)之數目(見圖4))。將所有三個同心圓之該等值相加，可計算出基板之平均蝕刻率。接著，計算出每一同心圓平均蝕刻率對基板之總平均蝕刻率之標準偏差，以確定均勻性。接著，計算出所有實際的或「虛擬的」蝕刻深度之標準偏差，並且計算其相較於平均蝕刻率之百分率，以確定總基板均勻性。
一旦SSHC預測模型被建立，該SSHC預測模型可被移入生產。因為SSHC預測模型之建立，部分是基於由非薄膜基板所收集之資料，所以在生產環境中實施SSHC預測模型之成本是顯著地低於先前技藝之預測模型。此顯著的成本降低之一個原因是，該SSHC預測模型可應用於由較便宜的非薄膜基板所收集之處理資料。此外，減少的測量需求提供更多的節省，因為需要較少的量測工具來符合生產需求。較快速的腔室驗證處理時間也可以產生較少的處理中、有風險的生產晶圓，因為可以較快速地偵測到處理腔室的問題。因此，SSHC預測模型提供一種用於驗證處理腔室之有效模型，同時有效地降低持有成本。
參考下述之圖式及討論，可以更加了解本發明之特徵及優點。
圖2顯示在本發明之一實施例中之用於驗證處理腔室之子系統健康檢驗(SSHC)預測模型之建立方法之通用概觀。
在第一步驟202，在一組薄膜基板上實施處理前測量。與先前技術類似，可使用量測工具(例如KLA-Tencor薄膜量測工具)以獲得量測結果，例如測量基板之厚度。因為在整個基板各處之基板厚度可能不同，可量測基板上之不同資料點(例如，在圖4A中、基板402之49點極掃瞄(polar scan)所示之資料點)。
在下一步驟204，處理該組薄膜基板。與先前技術類似，在測試環境中可使用修改配方。該修改配方可能是生產配方之較簡易版本、並且傾向於模仿生產配方之蝕刻行為。
熟悉此項技藝者知道，一參數改變可能影響基板之平均蝕刻率及/或均勻性。因此，為了準確地驗證處理腔室，在建立SSHC預測模型時可能必須應付參數之變化。為了改善該模型之健全度，系統對於生產中之潛在變化之回應被評估。當處理一或多個測試基板時，可改變配方參數。在一例子中，最前面的幾片基板(例如，三片基板)可執行基本的修改配方。對於第四及第五片基板，可改變壓力值以應付可能在處理腔室中發生之壓力位準變化。在另一實施例中，對於接下來的四片基板，可調整氣體流量分佈，俾使全部氣體之較大百分率流向基板中心，以稍微補償由於被腐蝕的腔室耗材(其通常在基板邊緣之附近被發現)所造成之較高的邊緣蝕刻率。
在處理完該組薄膜基板之後，在下一步驟206，將施加於該組薄膜基板之相同的修改配方使用於處理一組非薄膜基板(例如裸矽基板)。在一例子中，若用於第四片薄膜基板之壓力值被提高，那麼將相同的壓力值使用於第四片非薄膜基板。當非薄膜基板正在進行處理時，感測器可能也正在收集處理資料。在一實施例中，處理該組薄膜基板及該組非薄膜基板之順序未限制本發明。換言之，步驟204及步驟206任一者可以先執行。
如上所述，在先前技術中，先前技術方法之限制之一是由於所收集之資料之細微度。在一實施例中，描述在此文件中之方法被應用在支援能收集高細微度資料之感測器(例如電壓電流探針感測器、OES感測器、壓力感測器之類)之處理工具中。此外，可提供快速處理計算分析模組，以快速地處理及分析資料。在一實施例中，快速處理計算分析模組可能是先進處理及設備控制系統(APECS)。APECS模組可用於立即(原處，in situ)分析複數資料，且能夠提供回饋至處理腔室之處理模組(PM)控制器，以便使該PM控制器能夠預測下一片進來的基板之蝕刻率及/或均勻性。美國專利申請案第12/555,674號(於西元2009年9月8日申請、發明人為Huang等人)中敘述了適合用於執行該分析之分析電腦之一例。
在基板處理結束之後，在下一步驟208，取得處理後測量資料。在一例子中，對於每一經處理的薄膜基板，收集在同一組資料點處(例如，如圖4A所示)之處理後測量資料。
在下一步驟210，計算處理前與處理後測量資料之間的差距，及計算每一薄膜基板之平均蝕刻率及/或均勻性。在圖3及圖4中詳細地提出有關均勻性之討論。
在一實施例中，為了進一步消除雜訊及/或漂移，用於建立SSHC預測模型之步驟202-210被執行至少兩次。在一實施例中，該等步驟之執行可能在溼式清潔週期之起始處(亦即，在實施處理腔室之維護之後)、及接近溼式清潔之末端處(亦即，在執行下一次維護之前的時間期間)。此外，也可以在溼式清潔週期之中間期間收集資料。
一旦資料已經收集到，在下一步驟212，可以使感測器處理資料及量測資料產生關聯，及建立用於驗證處理腔室之SSHC預測模型。在一實施例中，該SSHC預測模型是基於部分最小平方模型。部分最小平方模型是一種用於找出兩組資料之間的相關性之技術。部分最小平方模型可能具有類似於最小平方線性擬合之目標，但是，其通常被使用於當具有多個獨立變數(在輸入矩陣X中)及可能多個相依變數(在輸入矩陣Y中)。在部分最小平方模型中，Y變數不是連續的，而是由一組獨立的、不連續的值或等級所組成。該分析之目的在於得到X變數之線性組合，其可被用於將經輸入的資料分類在這些不連續的等級其中一者之中。
由圖2可以了解，一方法被提出以建立SSHC預測模型，該SSHC預測模型考慮到在溼式清潔週期中之不同時間期間時之處理腔室狀態。即使該SSHC預測模型，如圖2所示，可能需要額外的時間加以建立(相較於圖1所示之方法)，一旦建立了，該SSHC預測模型無須不斷地加以更新(先前技術方法則需要)。因此，建立SSHC預測模型所需之資源通常是一次費用，而不是多次的花費(先前技術方法則需要)。此外，因為SSHC預測模型之應用可以根據由非薄膜基板所收集之資料，因而顯著地降低持有成本，因為元件製造商無須為了有效地應用SSHC預測模型而在生產環境中繼續使用較昂貴的薄膜基板。
圖3顯示在本發明之一實施例中之用於建立SSHC預測模型之一實作。
在第一步驟302，收集第一組資料。在一實施例中，在溼式清潔週期之起始處(在實施處理腔室之維護之後)收集第一組資料。第一組資料可包括在一組非薄膜基板上、由感測器所收集之處理資料、及在第一組薄膜基板上所收集之量測資料。換言之，在該組非薄膜基板及該第一組薄膜基板上實施圖2之步驟202-210。在一實施例中，該第一組薄膜基板及該組非薄膜基板可能包括相同數目的基板。
在下一步驟304，收集第二組資料。在一實施例中，步驟304是非必須的。在步驟304中所收集之資料可被用來當做確認資料。為了應付可能發生之潛在漂移，步驟304通常是在溼式清潔週期之中間期間實施。在一例子中，在幾個生產運轉之後，某些硬體構件(例如氣體分配系統)可能已經有所漂移。
不像薄膜基板，非薄膜基板可以被處理多次。熟悉此項技術者知道，在非薄膜基板不再能夠進一步進行處理之前，非薄膜基板(例如裸矽基板)可能至少被處理多達10-15次。因此，先前在步驟302中已經被蝕刻過之同一組非薄膜基板可以在步驟304及稍後的步驟306中再被處理。
在下一步驟306中，收集第三組資料。在一實施例中，在接近溼式清潔週期之末端處收集該第三組資料。該第三組資料包括在一組非薄膜基板(可能是來自步驟304之同一組非薄膜基板)上、由感測器所收集之處理資料，以及在第三組薄膜基板上所收集之量測資料。
藉由收集在溼式清潔週期中之不同時間期間之資料，SSHC預測模型能夠獲得在整個正常溼式清潔週期中之處理腔室之性能。
在下一步驟308，系統進行檢查以決定是否已經收集到足夠的模型組資料。如本文之討論，模型組資料是關於在步驟302及306中所收集之資料。
若模型組資料不足夠，則接著於下一步驟310，在分析開始之前收集更多的資料。例如，若被處理的薄膜基板不足夠，則被收集的資料就不足夠。在另一例子中，感測器所收集之某些處理資料可能被認為是無法接受的，並且不能用於建立SSHC預測模型。
然而，若足夠數量之模型組資料存在，則接著於下一步驟312，系統可進行檢查，以查看控制界限是否已經被指定。在一實施例中，控制界限是使用者可接受之誤差範圍。因為SSHC預測模型是基於高細微度資料而加以建立，控制界限可以設定為低至2至3百分率。
若控制界限尚未被設定，則接著於下一步驟314，系統要求提供控制界限。
然而，若控制界限已經被指定，則接著於下一步驟316，系統開始建立SSHC預測模型之程序。SSHC預測模型可包括平均蝕刻率，做為被關聯到感測器處理資料之目標蝕刻率。
使用模型組量測資料可計算目標蝕刻率。在一例子中，一基板位置可能具有大約500 nm之處理前量測結果。一旦該基板已經被處理過，在同一位置之基板厚度此時是375 nm。假定蝕刻深度是處理前與處理後量測結果之間的差距，在特定資料點(例如，方位0度、半徑115 mm)處之蝕刻深度是125 nm。若基板之處理時間是2分鐘，則該資料點(例如，基板位置)蝕刻率是每分鐘62.5 nm。一旦確定了該蝕刻率，基板上之每一資料點此時可關聯到一蝕刻率。
不像先前技術，基板之平均蝕刻率之計算，不是藉由將所有的蝕刻率值相加、並且將總蝕刻率值除以資料點之數目。反而，基板之平均蝕刻率是基於在整個基板各處之蝕刻率不相同之概念。反而，經驗測試已經顯示，基板可被劃分(以抽象的感覺)為三個同心圓(如圖4B之同心圓450、440、430所示)，在一同心圓中之每一資料點具有類以的蝕刻率。
為了便於討論，假設同心圓450(ER1)、同心圓440(ER2)、同心圓430(ER3)個別的平均蝕刻率是62.5 nm/min、72.5 nm/min、及82.5 nm/min。在確定此三個平均蝕刻率之後，可將每一平均蝕刻率常態化。在一例子中，同心圓450具有九個資料點。因此，將平均蝕刻率(62.5 nm/min)乘以9。在平均蝕刻率已經被常態化之後，藉由結合三個經常態化的平均蝕刻率、並且將總數除以資料點之數目(在此例子中，量測結果是在49個資料點取得)，以計算總平均蝕刻率。在此例子中，基板之總平均蝕刻率是75.6 nm/min。
一旦計算出平均蝕刻率，接著可以計算出均勻性。如上所述，基板之蝕刻率值可被劃分為三個同心圓。換言之，在一同心圓內，在一特定資料點處之蝕刻率可能是實質上相同的。因此，在一同心圓內，基板是實質上均勻的。據此，藉由計算一同心圓之平均蝕刻率對基板之總平均蝕刻率之標準偏差，可確定同心圓之均勻性。
在下一步驟318，使用所收集之感測器處理資料，可計算模型組預測蝕刻率及均勻性。使用之前所建立的感測器資料與量測資訊之間的關聯性(亦即，部分最小平方模型)，可預測非薄膜基板之蝕刻率及均勻性。
在下一步驟320，系統進行檢查以確定是否已經收集到確認資料。如上所述，在非必須的步驟304中可收集到確認資料。若確認資料存在，則接著於下一步驟322，可計算基於該確認資料之平均蝕刻率及均勻性。
在下一步驟324，將該確認資料組之SSHC模型預測蝕刻率及均勻性與實際的量測結果進行比較。此步驟可被用於確認SSHC預測模型。
一旦該比較已經被執行，系統可進行到下一步驟326。類似地，若無確認資料存在，則系統可進行到下一步驟326。
在下一步驟326，系統可比較預測誤差率與控制界限。在一例子中，若控制界限是3%，則預測誤差率必須不大於3%。
若預測誤差是不可接受的，則在下一步驟328，警告被發出，通知使用者該SSHC預測模型必須被調整。
然而，若預測誤差率是可接受的，則在下一步驟330，SSHC預測模型可被移入生產，且可被使用於驗證處理腔室。
圖5顯示在一實施例中之簡易流程圖，其說明將SSHC預測模型應用在驗證處理腔室之方法。在生產運轉之前，可執行子系統健康檢驗測試。換言之，SSHC預測模型之應用可根據由測試基板所收集之資料，以判定處理腔室之健康狀態。
在第一步驟504，使用者可啟動SSHC預測模型。可輸入使用者規格說明(例如，配方、檔名之類)。此資訊也可從資料庫502取出。資料庫502可包括配方特定參數(例如上控制界限、下控制界限、目標蝕刻率、均勻性之類)。
在下一步驟506，系統可實施先行評估。可實施先行評估以判定處理腔室之準備狀況。
若先行評估未通過(例如，超出預定的閾限範圍)，則於下一步驟526，系統可判定警告(失效)之來源。在一實施例中，警告之來源可能起因於連線、頻率之改變、及/或溫度之改變(528)。
若警告之來源是由於連線，則有一或多個感測器可能並未適當地連接。若有一感測器被錯誤地連接，則該感測器不能夠獲取處理資料。
另一個警告之來源可能是由於大的頻率改變。在一例子中，將電探針(例如電壓電流探針感測器)所記錄之頻率與產生器所報導之頻率互相比較。若兩頻率之間的差距高於一閾值(例如，太大)，則例如電壓電流探針感測器可能存在著問題。在一例子中，電壓電流探針感測器可能太熱。在另一例子中，電壓電流探針感測器可能已經被去能。
另一個警告之來源，可能是由於在處理腔室內之目前溫度、與期望設定值溫度(亦即，配方溫度)之間之大的溫度改變。在一例子中，當處理工具剛開始啟動時，處理腔室內之溫度可能需要幾分鐘才能到達期望的設定值溫度。系統進行檢查，以確定在處理開始之前、處理腔室內之溫度落在期望的閾值內。
一旦系統通過先行評估，接著在下一步驟508，系統進行檢查以判定是否存在SSHC預測模型。
若SSHC預測模型不存在，則接著於下一步驟522，建立SSHC預測模型(如圖2及/或圖3所示)。
然而，若SSHC預測模型存在，則進行基板之處理、及處理資料之收集。在一實施例中，該SSHC預測模型之應用是根據處理資料，以預測目前基板之蝕刻率及/或均勻性(計算資料)(步驟510)。
在下一步驟512，系統進行檢查以判定蝕刻率及均勻性是否落在控制界限內。若蝕刻率及/或均勻性不是落在控制界限內，則在下一步驟514，失效通知被發出。失效通知可提供處理腔室內可能存在之潛在問題之細節。在一例子中，失效通知可能指出配方必須被調整，以應付處理腔室內之漂移。在另一例子中，失效通知可能指出在基板處理時有突然的溫度上升，其可能是因為調節腔室溫度之冷卻劑不足所導致。
然而，若蝕刻率及均勻性落在控制界限內，則接著在下一步驟516，系統可進行檢查以判定是否符合SSHC驗證程度。在一例子中，使用者可能已經設定一界限，該界限指出，若連續三片基板之蝕刻率及均勻性是落在控制界限內，則處理腔室是在良好的工作狀態中。
若尚未符合SSHC驗證程度，則接著在下一步驟518，系統可繼續至下一基板(回到步驟510)。步驟510至518是反覆的。在一實施例中，可以執行步驟510至518，直至已經符合SSHC驗證程度。在另一實施例中，在預定的數個基板內不能符合SSHC驗證程度可能導致失效通知傳到使用者，從而將系統之潛在問題通知使用者。
然而，若符合SSHC驗證程度，則接著在下一步驟520，處理腔室已經通過子系統健康檢驗，並且可以開始生產運轉。
由前文中可了解，一方法被提出以驗證處理腔室。對於來自一溼式清潔週期中之二或多個測試運轉之資料進行外推，可建立SSHC預測模型，該SSHC預測模型考慮到在一溼式清潔週期中可能發生之改變。
雖然本發明已利用數個實施例加以說明，仍有落入本發明之範疇內之修改、變更、及均等物。僅管在此提供了各種範例，但是，對於本發明，此等範例僅為例示性而並非限制性。
為了方便起見，在此也提供發明名稱與摘要，其不應被用來推斷本文中請求項的範圍。此外，摘要是以非常簡短的形式加以撰寫，且是為了方便而在此提供，因此不應被用來推斷或限制整體的發明，整體的發明係陳述於請求項中。若在本文中使用「組」這個用語，則其應具有一般所認定之數學意義，而包含零、一、或大於一。應當了解，有許多替代的方式可實施本發明的方法或裝置。因此，下列附加的請求項應被解釋為，包括所有落入本發明的真實精神與範圍內之替代、更換、及等效物。
100、102、104、106、108、110、112．．．步驟
202、204、206、208、210、212．．．步驟
302、304、306、308、310、312、314、316、318、320、322、324、326、328、330．．．步驟
402．．．基板
430、440、450．．．同心圓
502．．．資料庫
504、506、508、510、512、514、516、518、520、522、526．．．步驟
528．．．警告之來源
ER1．．．同心圓450之平均蝕刻率
ER2．．．同心圓440之平均蝕刻率
ER3．．．同心圓430之平均蝕刻率
圖1顯示一簡易流程圖，其說明用於驗證處理腔室之預測蝕刻率模型之建立方法。
圖2顯示在本發明之一實施例中之用於驗證處理腔室之子系統健康檢驗(SSHC)預測模型之建立方法之通用概觀。
圖3顯示在本發明之一實施例中之用於建立SSHC預測模型之一實作。
圖4A顯示基板之極掃瞄。
圖4B顯示在本發明之一實施例中之一簡易圖式，其說明使用同心圓以劃分基板測量位置之蝕刻率均勻性。
圖5顯示在本發明之一實施例中之一簡易流程圖，其說明用於驗證處理腔室之SSHC預測模型之實施方法。
202、204、206、208、210、212．．．步驟

Claims (20)

  1. 一種蝕刻率均勻性之預測方法，用於在一組基板之基板處理期間驗證一處理腔室之健康狀況，該方法包括：在該組基板之一第一基板上執行一配方；在執行該配方期間從一第一組感測器接收處理資料；利用一子系統健康檢驗預測模型分析該處理資料，以決定計算資料，該計算資料包括蝕刻率資料及均勻性資料之至少一者，其中，該子系統健康檢驗預測模型係藉由使一第一組資料與一第二組資料產生關聯而加以建立，該第一組資料包括來自一組薄膜基板之測量資料，該第二組資料包括在一組非薄膜基板之類似處理期間所收集到之處理資料；執行該第一基板之該計算資料與一組控制界限之比較，該組控制界限係由該子系統健康檢驗預測模型加以界定；及若該計算資料在該組控制界限之外，則產生一警告。
  2. 如申請專利範圍第1項之蝕刻率均勻性之預測方法，更包括執行一先行評估，以決定該處理腔室之準備狀況。
  3. 如申請專利範圍第2項之蝕刻率均勻性之預測方法，其中，若該先行評估在一預定閾限之外，則判定問題來源。
  4. 如申請專利範圍第1項之蝕刻率均勻性之預測方法，更包括從一資料庫取出資料，以支援該子系統健康檢驗預測模型。
  5. 如申請專利範圍第1項之蝕刻率均勻性之預測方法，其中，該組控制界限係可由使用者建構的。
  6. 如申請專利範圍第1項之蝕刻率均勻性之預測方法，更包括：若該計算資料落在該組控制界限內，則確認一驗證程度，以判定是否一預定數目之基板已經通過該計算資料與該組控制界限之間之該比較。
  7. 如申請專利範圍第1項之蝕刻率均勻性之預測方法，其中，該子系統健康檢驗預測模型係由從一時間期間所收集之資料加以建立；且其中，該時間期間係在一溼式週期期間之該溼式週期之起始處、及該溼式週期之末端處兩者中之一。
  8. 如申請專利範圍第7項之蝕刻率均勻性之預測方法，其中，該子系統健康檢驗預測模型係由從一時間期間所收集之資料而加以建立。
  9. 如申請專利範圍第7項之蝕刻率均勻性之預測方法，其中，該子系統健康檢驗預測模型係由從至少二時間期間所收集之資料而加以建立。
  10. 一種處理腔室健康檢驗裝置，用於驗證一電漿處理系統之一處理腔室，包括：一先行評估模組，用於決定該處理腔室之準備狀況；一資料庫，用於儲存配方及配方參數中之至少一者；及一子系統健康檢驗預測模型，用於：在基板處理期間從一第一組感測器接收處理資料；分析該處理資料，以決定一組計算資料，其中，該組計算資料包括蝕刻率資料及均勻性資料中之至少一者；比較該組計算資料與一組預定控制界限；及當該組計算資料在該組預定控制界限之外，即產生警告。
  11. 如申請專利範圍第10項之處理腔室健康檢驗裝置，其中，該子系統健康檢驗預測模型更包括：若該組計算資料落在該組控制界限內，則確認一驗證程度，以判定是否一預定數目之基板已經 通過該組計算資料與該組控制界限之間之該比較。
  12. 如申請專利範圍第10項之處理腔室健康檢驗裝置，其中，該子系統健康檢驗預測模型之建立係藉由：從一第一組基板獲得一第一組資料，該第一組基板係一組薄膜基板，其中，該第一組資料包括處理前測量資料及處理後測量資料，該處理後測量資料係在該第一組基板上執行一配方之後加以收集；從一第二組基板收集一第二組資料，其中，該第二組資料係在實施該配方之類似執行期間、由一組感測器加以收集；及使該第一組資料與該第二組資料產生關聯，以建立該子系統健康檢驗預測模型。
  13. 如申請專利範圍第10項之處理腔室健康檢驗裝置，其中，該子系統健康檢驗預測模型係由從一時間期間所收集之資料加以建立，且其中，該時間期間係在一溼式週期期間之該溼式週期之起始處、及該溼式週期之末端處之一者。
  14. 如申請專利範圍第13項之處理腔室健康檢驗裝置，其中，該子系統健康檢驗預測模型係由從一時間期間所收集之資料而加以建立。
  15. 如申請專利範圍第13項之處理腔室健康檢驗裝置，其中，該子系統健康檢驗預測模型係由從至少二時間期間所收集之資料而加以建立。
  16. 一種包括程式儲存媒體之製品，該程式儲存媒體具有包含於其中之電腦可讀碼，該電腦可讀媒體係用於預測蝕刻率均勻性，以在一組基板之基板處理期間驗證一處理腔室之健康狀況，包括：一配方執行碼，在該組基板之一第一基板上執行一配方；一處理資料接收碼，在執行該配方期間從一第一組感測器接收處理資料；一處理資料分析碼，利用一子系統健康檢驗預測模型分析該處理資料，以決定計算資料，該計算資料包括蝕刻率資料及均勻性資料之至少一者，其中，該子系統健康檢驗預測模型係藉由使一第一組資料與一第二組資料產生關聯而加以建立，該第一組資料包括來自一組薄膜基板之測量資料，該第二組資料包括在一組非薄膜基板之類似處理期間所收集到之處理資料；一計算資料比較碼，比較該第一基板之該計算資料與一組控制界限，該組控制界限係由該子系統健康檢驗預測模型加以界定；及一警告產生碼，若該計算資料在該組控制界限之外，則產生一警告。
  17. 如申請專利範圍第16項之包括程式儲存媒體之製品，更包括一先行評估執行碼，執行一先行評估，以決定該處理腔室之準備狀況。
  18. 如申請專利範圍第16項之包括程式儲存媒體之製品，更包括一資料取出碼，從一資料庫取出資料，以支援該子系統健康檢驗預測模型。
  19. 如申請專利範圍第16項之包括程式儲存媒體之製品，更包括一驗證程度確認碼，若該計算資料落在該組控制界限內，則確認一驗證程度，以判定是否一預定數目之基板已經通過該計算資料與該組控制界限之間之該比較。
  20. 如申請專利範圍第16項之包括程式儲存媒體之製品，其中，該子系統健康檢驗預測模型係由從一時間期間所收集之資料加以建立，其中，該時間期間係在一溼式週期期間之該溼式週期之起始處、及該溼式週期之末端處之一者。
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