TWI677264B - 基於射頻阻抗模型之故障檢測 - Google Patents
基於射頻阻抗模型之故障檢測 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI677264B TWI677264B TW103143407A TW103143407A TWI677264B TW I677264 B TWI677264 B TW I677264B TW 103143407 A TW103143407 A TW 103143407A TW 103143407 A TW103143407 A TW 103143407A TW I677264 B TWI677264 B TW I677264B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- state
- plasma
- variables
- event
- model
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/001—Measuring interference from external sources to, or emission from, the device under test, e.g. EMC, EMI, EMP or ESD testing
-
- H—ELECTRICITY
- H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H05H—PLASMA TECHNIQUE; PRODUCTION OF ACCELERATED ELECTRICALLY-CHARGED PARTICLES OR OF NEUTRONS; PRODUCTION OR ACCELERATION OF NEUTRAL MOLECULAR OR ATOMIC BEAMS
- H05H1/00—Generating plasma; Handling plasma
- H05H1/24—Generating plasma
- H05H1/46—Generating plasma using applied electromagnetic fields, e.g. high frequency or microwave energy
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Plasma & Fusion (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Plasma Technology (AREA)
Abstract
對將事件分類的方法進行說明。該方法包括取得電漿系統的一或更多零件之模型。該方法更包括了接收與RF功率之供應有關的數據,該RF功率係供應至該電漿腔室。該RF功率係使用一配置來供應,該配置包括了一或更多狀態。該方法包括了使用該數據以產生在該模型之輸出端的模型數據。該方法包括了檢驗該模型數據。該檢驗之步驟包含了一或更多變數,該一或更多變數描繪了該電漿系統之電漿處理的效能。該方法包括了為該一或更多變數辨識潛在故障。該方法更包括判定該潛在故障已發生了一預定時間期間,俾使該潛在故障被辨識為一事件。該方法包括將該事件分類。
Description
本發明係關於基於射頻(RF)阻抗模型之故障檢測的系統及方法。
在電漿系統中,信號來源產生射頻(RF)信號以提供至電漿腔室。當電漿腔室接收了該信號時,電漿腔室中的氣體被點燃以於電漿腔室中產生電漿。
電漿被用於許多基板上的操作,例如清潔基板、對基板進行處理、在晶圓上執行氧化物之沉積、蝕刻基板、等。在該等操作的執行期間內,吾人面對許多的障礙。例如,在電漿腔室中可能存在著電漿非侷限(plasma unconfinement)。如另一範例,可能存在著發弧(arcing)或電漿中斷(plasma drop-out)。這樣的事件減少了晶圓良率、並增加了與執行操作相關聯之時間及成本。
在此背景下本發明產生。
本揭露範圍之實施例提供了基於射頻(RF)阻抗模型之故障檢測的設備、方法、及電腦程式。吾人應了解本發明可以許多方式加以實行,例如處理、設備、系統、裝置、或電腦可讀媒體上的方法。以下描述幾個實施例。
在一些實施例中,本文中所描述之系統及方法促成了在RF驅動的電漿反應器(該電漿反應器中RF信號為脈衝波)中之電漿擾動的偵測及分類。脈衝信號之範例為一振幅調變信號(該振幅調變信號中RF信號之振幅被進行調變)。
本文中所描述之系統及方法促成了多個事件(例如,發弧事件、電漿非侷限事件、電漿中斷事件、電漿不穩定事件、等)之判定。於工作件之處理期間內使用該等系統及方法,該等系統及方法使用一或更多預定臨界值來檢測故障或事件。該等預定臨界值係用以檢測故障,該故障被分類在各樣的種類其中一者中。當吾人判定該分類後故障存在了一預定時間期間或存在一預定次數時,吾人判定該事件發生。該事件係基於故障分類而進行分類。故障及事件之檢測及分類促成了吾人判定電漿處理是否偏離其正常操作。另外,事件之分類為吾人提供了對電漿系統引起事件的一或更多零件之辨識。
在一些實施例中,描述了將事件分類的方法。該方法包括取得一電漿系統的一或更多零件的一模型。該電漿系統包括一電漿腔室、一RF產生器、及在該電漿腔室與該RF產生器之間的一傳輸線。該方法更包括接收與一RF功率之供應有關的一數據,該RF功率係供應至該電漿腔室。該RF功率係使用一配置而經由該傳輸線供應至該電漿腔室,該配置包括了一或更多狀態。該一或更多狀態於該RF功率供應至該電漿腔室期間內連續地重複。該方法也包括了於該RF功率供應至該電漿腔室期間內使用該數據以產生在該模型之輸出端的一模型數據。該模型數據係與該一或更多狀態其中一者相關聯。該方法包括了於該一或更多狀態其中該一者期間內檢驗該模型數據,該檢驗之步驟包含了一或更多變數,該一或更多變數描繪了該電漿系統之電漿處理的效能。該方法包括了於該一或更多狀態其中該一者期間內為該一或更多變數辨識一潛在故障。該方法更包括判定該潛在故障在該一或更多狀態其中該一者期間內已發生了一預定時間期間,俾使該潛在故障被辨識為一事件。該方法包括將該事件分類。
在各樣的實施例中,描述了判定與電漿系統相關聯之故障的方法。該方法包括接收與一RF功率之供應有關的一數據,其中該數據係從一感測器所接收。該方法更包括將該數據傳播通過一電漿系統的一或更多零件的一電腦產生模型以判定在該電腦產生模型之輸出端的一模型數據。該電漿系統包括一RF產生器、經由一RF纜線連接至該RF產生器的一阻抗匹配電路、及經由一RF傳輸線連接至該阻抗匹配電路的一電漿腔室。該方法更包括從該模型數據產生與一或更多變數相關聯的值、判定與該一或更多變數相關聯的值是否滿足對應的一或更多臨界值、及一旦判定該一或更多變數的該一或更多個值無法滿足該一或更多臨界值則產生一故障。該方法包括了判定該故障是否發生了一預定時間期間、及一旦判定該故障發生了該預定時間期間則產生一事件。該方法包括將該事件分類。
在幾個實施例中,描述一電漿系統。該電漿系統包括一射頻(RF)產生器,該RF產生器係用以產生一RF信號並在在該RF產生器之輸出端供應該RF信號。該RF信號係使用一配置來供應,該配置包括了一或更多狀態。該一或更多狀態於該RF信號的供應期間內連續地重複。電漿系統更包括一阻抗匹配電路,該阻抗匹配電路連接至該RF產生器以從該RF產生器接收該RF信號而產生一修改後RF信號。電漿系統亦包括一RF傳輸線,該RF傳輸線連接至該阻抗匹配電路以將該修改後RF信號傳遞至一電漿腔室。該電漿腔室連接至該RF傳輸線以經由該RF傳輸線接收該修改後RF信號而產生電漿。該電漿系統更包括連接至該RF產生器之輸出端的一感測器、及連接至該感測器的一主機系統。該主機系統包括一處理器,該處理器係用以取得電漿系統的一零件的一模型、從該感測器接收與該RF信號之供應有關的一數據、及於該RF功率供應至該電漿腔室期間內使用該數據以產生在該模型之輸出端的一模型數據。該模型數據係與該一或更多狀態其中一者相關聯。該處理器於該一或更多狀態其中該一者期間內檢驗該模
型數據。該檢驗之步驟包含了一或更多變數,該一或更多變數描繪了該電漿腔室中之電漿處理的效能。該處理器於該一或更多狀態其中該一者期間內為該一或更多變數辨識一潛在故障。該處理器更判定判定該潛在故障在該一或更多狀態其中該一者期間內已發生了一預定時間期間以使該潛在故障被辨識為一事件。
本文中所描述之系統及方法的各樣實施例的一些優點包括無須使用外部電氣電路來監控電壓、及/或電流、及/或光學信號。例如,不需要在脈衝相容性上受限且被RF產生器的雙模態(例如多個狀態、等)頻率調控及多個獨立的非零脈衝狀態所限制的外部監控器(例如電壓探針、電流探針、光學感測器、等)來判定電漿系統中是否發生故障。如再另一範例,本文中所描述之系統及方法減少了在足夠靠近電漿反應器之電極的位置使用外部監控器的必要性。電壓探針會提供不準確的事件檢測,其中在RF脈衝信號的一狀態中所檢測到的事件亦於該RF脈衝信號的一相反狀態期間內被檢測到(當該事件未於該RF脈衝信號的相反狀態中發生時)。如另一範例,沒有需要將外部電氣電路連接至電漿系統內的節點(例如,阻抗匹配電路的輸入端、阻抗匹配電路的輸出端、RF傳輸線、等)來測量在節點的電壓或電流。外部電氣電路的使用有時候是沒有成本效益的。
在本文中所描述的系統及方法的進一步優點包括了辨別在複電壓及電流上與真實事件相關聯之改變的能力。例如,使用模型及準確的電壓及電流探針(例如,國家標準科技研究院(NIST)探針、等)有助於減少檢測到非真實事件的機會。如另一範例,將由內部RF產生器複阻抗監控電路(例如,一NIST探針、等)所測量到的RF產生器輸出端阻抗轉換為在RF驅動的電極(例如卡盤、等)所看到的RF模型化變數(例如功率、電流、電壓、阻抗、等)而使得電漿故障檢測得以進行。吾人藉由計算在電漿系統之電腦產生模型的輸出端的阻抗變數(例如功率、電流、電壓、阻抗、等)及RF功率、並將在該等模型化變數其中一或
更多者上的變化關聯至電漿系統中的故障而使得電漿故障檢測得以進行。將模型化變數與各樣的臨界值進行比較(該等臨界值係與不同的故障相關聯)以使得吾人得以辨別電漿特有的故障及事件。使用準確的電壓及電流探針、電腦產生模型、及與該不同故障相關聯的臨界值改善了識別出真實事件的機會。
本文中所描述之系統及方法的其它優點包括了提供基於狀態之事件檢測。例如,為RF產生器所產生之RF信號的每一狀態使用不同的變數臨界值及/或不同的變數變異性臨界值。不同的變數臨界值及/或不同的變數變異性臨界值有助於在不同的狀態檢測事件。
本文中所描述之系統及方法的再一其它優點包括了考慮沿著RF路徑的變數,該RF路徑包括RF纜線、連接至該RF纜線的阻抗匹配電路、連接至該阻抗匹配電路的RF傳輸線、及連接至該RF傳輸線的電極。例如,當使用外部監控器(沒有使用本文中所描述之電腦產生模型)來測量在阻抗匹配電路附近之位置的變數時,沒有考慮到沿著RF傳輸線的RF路徑。這樣的考慮不足導致了事件的錯誤判定。
本文中所描述之系統及方法的進一步優點包括了判定事件之類型(例如發弧、電漿中斷、電漿不穩定、電漿非侷限、等)、及基於該事件之類型而控制電漿系統。例如,當事件係判定為發弧時,電漿系統之操作解除。如另一範例,當事件係判定為電漿不穩定時,對電漿工具之操作進行控制以改變供應至電漿工具的功率量。
從以下配合隨附圖式所做出之詳細描述,將更清楚本發明的其他態樣。
100‧‧‧電漿系統
112‧‧‧電漿腔室
114‧‧‧阻抗匹配電路
116‧‧‧RF產生器
117‧‧‧纜線
118‧‧‧感測器
120‧‧‧主機系統
121‧‧‧信號
122‧‧‧控制器邏輯
123‧‧‧脈衝信號
124‧‧‧模型數據
126‧‧‧模型
127‧‧‧RF傳輸線
128‧‧‧操作
130‧‧‧電漿工具
131‧‧‧操作
132‧‧‧時間期間
134‧‧‧上電極
136‧‧‧卡盤
138‧‧‧工作件
140‧‧‧操作
142‧‧‧操作
144‧‧‧電漿系統
146‧‧‧RF產生器
147‧‧‧RF纜線
148‧‧‧阻抗匹配網路
150‧‧‧RF傳輸線
152‧‧‧靜電卡盤
154‧‧‧晶圓
156‧‧‧電漿腔室
158‧‧‧CPU
162‧‧‧主機系統
164‧‧‧脈衝信號
166‧‧‧RF信號
168‧‧‧曲線圖
170‧‧‧曲線圖
202‧‧‧曲線圖
204‧‧‧曲線圖
206A‧‧‧曲線
206B‧‧‧曲線
208A‧‧‧曲線
208B‧‧‧曲線
302‧‧‧曲線圖
304‧‧‧OES信號
306‧‧‧OES信號
308‧‧‧上臨界值
310‧‧‧下臨界值
402‧‧‧曲線圖
404‧‧‧臨界值
500‧‧‧方法
502、504、506、508、510、512、514、516、518‧‧‧操作
600‧‧‧方法
602、604、606、608、610、612、614、616、618‧‧‧操作
702‧‧‧曲線圖
704‧‧‧曲線圖
參考以下配合隨附圖式所做的詳細描述可理解本發明。
根據本揭露內容中所描述之實施例,圖1A為一電漿系統之方塊圖,該電漿系統係用於基於射頻(RF)阻抗模型之故障檢測。
根據本揭露內容中所描述之實施例,圖1B為一電漿系統之方塊圖,該電漿系統係用於基於RF阻抗模型之故障檢測。
根據本揭露內容中所描述之實施例,圖1C顯示曲線圖以從RF脈衝信號的多個狀態之故障來說明事件的產生。
根據本揭露內容中所描述之實施例,圖2顯示多個曲線圖以說明模型之效用(相較於發弧檢測感測器之效用)。
根據本揭露內容中所描述之實施例,圖3為一曲線圖,該曲線圖係用以說明當使用感測器進行檢測而沒有使用模型時對於故障或事件的缺乏檢測。
根據本揭露內容中所描述之實施例,圖4為一曲線圖,該曲線圖係用以說明模型之使用提供了故障或事件的決定性表示。
根據本揭露內容中所描述之實施例,圖5為一方法之流程圖,該方法係用以檢測電漿系統中的故障。
根據本揭露內容中所描述之實施例,圖6為一方法之流程圖,該方法說明了基於在RF信號之狀態上的改變、在RF產生器之操作上的改變、及/或在RF信號之子狀態上的改變而在一或更多臨界值及/或一或更多變異性臨界值上的改變。
根據本揭露內容中所描述之實施例,圖7顯示多個曲線圖以說明RF信號之子狀態。
以下實施例描述基於射頻(RF)阻抗模型之故障檢測的系統及方法。顯而易見的,本案實施例可被實行而無須一些或全部的特定細節。在其他情況下,為了不對本實施例造成不必要地混淆,眾所周知的處理操作則沒有被詳述。
圖1A為電漿系統100之實施例的方塊圖,該電漿系統係用於基於RF阻抗模型之故障檢測。電漿系統100包括了電漿腔室112、阻抗匹配電路114、一或更多RF產生器116、及用以產生模型數據124的主機系統120。在一些實施例中,模型數據124包括了變數的值,舉例而言,例如複電壓及電流、阻抗、複正向功率、複反射功率、複傳輸功率、等。在一些實施例中,複電壓及電流包括了電壓強度V、電流強度I、及電壓與電流之間的相位Φ。
在各樣的實施例中,當RF產生器116產生RF脈衝信號時,吾人為RF脈衝信號的每一狀態產生模型數據124。例如,為RF產生器116其中一者所產生之RF脈衝信號的狀態S1產生第一組的模型數據、及為該RF脈衝信號的狀態S0產生第二組的模型數據。
狀態S1及S0為連續的。例如,狀態S0的一實例連續地接在狀態S1的一實例之後。在此範例中,狀態S1的另一實例連續地接在狀態S0的該實例之後。
RF信號的一狀態(例如S1、等)具有一功率位準,該功率位準不包含(例如,不同於、等)該RF信號的另一狀態(例如,S0、等)之功率位準。例如,一RF信號的狀態S1具有多個功率值(例如強度、等),該多個功率值不同於該RF信號之狀態S0的多個功率。
在一些實施例中,RF產生器116其中一者所產生的RF信號係連續波RF信號(例如,具有一狀態而不是二或更多狀態、等)。如一範例,該連續波
RF信號具有狀態S1或狀態S0。在這些實施例中,吾人為該連續波RF信號產生模型數據124。
處理氣體(例如,含氧氣體、含氟氣體、等)係供應在電漿腔室112的上電極134與卡盤136之間。卡盤136之範例包括了靜電卡盤(ESC)及磁性卡盤。含氧氣體之範例包括了氧氣,且含氟氣體之範例包括了四氟化碳(CF4)、六氟化硫(SF6),六氟乙烷(C2F6)、等。此外,RF產生器116所產生之RF信號係經由阻抗匹配電路114供應至ESC 136以於電漿腔室112內產生電漿。
當工作件138在電漿腔室112中進行處理時,該等RF產生器116內的一或更多感測器(例如,探針、電壓及電流探針、等)感測在該等RF產生器116之輸出端的RF信號以產生代表該變數之數據。例如,探針118感測在RF產生器116其中一者之輸出端的RF信號以產生代表在該輸出端的複電壓及電流、或阻抗之數據。RF產生器116其中一者之輸出端係用以將RF信號提供至阻抗匹配電路114。RF產生器116經由對應的通信纜線117將數據發送至主機系統120。
當電漿腔室112中產生電漿時,在狀態S1或狀態S0期間內,主機系統120基於從RF產生器116所接收到的數據而產生模型數據124。所接收的數據包括了變數的值(上面提供了變數的範例)。模型數據124係在模型126之輸出端產生,該模型係儲存在主機系統120的記憶元件中。記憶元件之範例包括了唯讀記憶體(ROM)、隨機存取記憶體(RAM)、硬碟、揮發性記憶體、非揮發性記憶體、儲存磁碟冗餘陣列、快閃記憶體、等。
模型126係電漿工具130的一或更多零件之電腦產生模型。例如,模型126係一或更多RF纜線之電腦產生模型(該一或更多RF纜線將RF產生器116其中對應的一或更多者連接至阻抗匹配電路114)、或阻抗匹配電路114之電腦產生模型、或RF傳輸線127的至少一部分之電腦產生模型(該RF傳輸線將阻抗匹配電路114連接至電漿腔室112)、或卡盤136的下電極之電腦產生模型。如另一範
例,模型126係一或更多RF纜線及阻抗匹配電路114之組合的電腦產生模型、或RF纜線及阻抗匹配電路114及至少一部分的RF傳輸線127之組合的電腦產生模型、或一或更多RF纜線及阻抗匹配電路114及至少一部分的RF傳輸線127及卡盤136的下電極之組合的電腦產生模型。如再另一範例,模型126係阻抗匹配電路114及至少一部分的RF傳輸線127之組合的電腦產生模型、或阻抗匹配電路114及至少一部分的RF傳輸線127及卡盤136的下電極之組合的電腦產生模型。
RF纜線其中一者將RF產生器116其中一者連接至阻抗匹配電路114、RF纜線其中另一者將RF產生器116其中另一者連接至阻抗匹配電路114、且RF纜線其中再另一者將RF產生器116其中再另一者連接至阻抗匹配電路114。
RF傳輸線127包括了傳輸線部分及圓筒部分。傳輸線部分包括一RF棒,該RF棒被一RF護套圍繞。圓筒部分包括一RF筒,該RF筒經由一RF帶而連接至該RF棒。
主機系統120之處理器基於電漿工具130的一或更多零件之參數來產生模型126。例如,該一或更多零件之模型126具有與該一或更多零件相似的特性(例如電阻、電容、電感、阻抗、電壓、電流、複電壓及電流、等)。如另一範例,模型126具有與電漿工具130的一或更多零件中相同數量的電容器及/或電感器,且模型126的電容器及/或電感器以與在該一或更多零件中相同的方式(例如,串聯、並聯等)彼此連接。進一步說明,當阻抗匹配電路114包括了以串聯與一電感器連接的一電容器時,模型126亦包括了以串聯與一電感器連接的一電容器。
如另一範例,電漿工具130的一或更多零件包括了一或更多電氣元件(例如電容、電感、電阻、等),且模型126包括了該一或更多零件的設計(例如,電腦產生模型)。在一些實施例中,主機系統120之處理器基於從主機系統120的輸入裝置(例如滑鼠、鍵盤、觸控筆、觸控板、小鍵盤(keypad)、等)所接收到
的輸入信號而產生該電腦產生模型。輸入裝置係經由輸入/輸出(I/O)介面而連接至CPU 158。使用者作出一或更多選擇以產生輸入信號。輸入信號辨識了欲包括在模型126中的電氣元件、及電氣元件彼此連接的方式(例如串聯、並聯、等)。如另一範例,電漿工具130的該一或更多零件包括了電氣元件及在電氣元件之間的硬體連線,且該一或更多零件的模型126包括了電氣元件及硬體連線的軟體代表。在一些實施例中,電氣元件包括了在電阻器之間的連線、在電感器之間的連線、及/或在電容器之間的連線。
基於經由RF纜線而從感測器118接收到的變數、及模型126中之元件(例如電感器、電容器、電阻器、等)的特性,主機系統120之處理器計算在模型126之輸出端的模型數據124(例如變數的一或更多個值、等)。例如,主機系統120之處理器計算模型126彼此串聯之元件的阻抗的總和,並將該總和與從感測器118接收到的阻抗值相加。如另一範例,主機系統120之處理器計算模型126彼此並聯的元件的阻抗之乘積與模型126彼此並聯的元件的阻抗之總和的比率,並將該比率與從感測器118接收到的阻抗值相加。如再另一範例,主機系統120之處理器從感測器118所接收到的複電壓及電流計算伽瑪。模型數據124的其它範例包括了功率、晶圓偏壓、離子能量、功率改變、電壓改變、電流改變、等。以下提供了模型數據124的進一步範例。此外,以下提供了在變數上的變異性之範例。
吾人應注意在一些實施例中,模型數據124的變數與從感測器118所接收到的變數係屬於相同類型。例如,模型數據124的變數及從感測器118所接收到的變數為複反射功率。如另一範例,模型數據124的變數及從感測器118所接收到的變數為複正向功率、或複傳輸功率、或複電壓及電流。
主機系統120的處理器從主機系統120的記憶元件取得(例如讀取、獲得、等)模型數據124,並將一或更多變數臨界值(例如功率臨界值、電壓
臨界值、電流臨界值、離子能量臨界值、晶圓偏壓臨界值、阻抗臨界值、伽瑪臨界值、等)、及/或一或更多變數的變異性臨界值應用至模型數據124以在操作128中判定電漿工具130中是否發生故障。
在幾個實施例中,本文中所描述每一臨界值係預定的。
在各樣的實施例中,不同的臨界值係用於RF產生器116所產生之RF脈衝信號的不同狀態。例如,當RF脈衝信號處於狀態1時使用傳輸功率臨界值的第一值,且當RF脈衝信號處於狀態0中時使用傳輸功率臨界值的第二值。
在一些實施例中,主機系統120從模型數據124產生一統計值並將一或更多變數臨界值應用至該統計值(以與將一或更多變數臨界值應用至模型數據124相似的方式)以判定電漿工具130中是否發生故障。例如,主機系統120判定一電流的統計值是否大於與該電流相關聯的臨界值。
統計值之範例包括了模型數據124的多個值的最大值、或多個值的最小值、或多個值的平均值、或多個值的中位數、或多個值的變異數、或多個值的標準差、或多個值的移動平均值、或多個值的移動中位數、或多個值的移動變異數值、或多個值的移動標準差值、或多個值的眾數、或多個值的移動眾數、或從多個值產生的四分位距(IQR)、或其組合、等。
在一些實施例中,主機系統120之處理器將IQR計算為在模型數據124的多個值之分佈的上範圍的統計值與該分佈的下範圍的統計值之間的差。例如,主機系統120之處理器將在預定的時間期間內所產生之模型數據124的多個值之分佈分割為第一範圍、第二範圍、及第三範圍。主機系統120之處理器計算第一範圍的第一中位數、及第三範圍的第二中位數,並將IQR計算為在第二中位數與第一中位數之間的差。
在操作131中,主機系統120對在操作128中判定的故障進行分類。各樣故障的種類之範例包括了因電漿腔室112內的電漿的發弧(arcing)所導致
的故障、由於電漿非侷限(plasma unconfinement)所導致的故障、基於電漿不穩定而發生的故障、因電漿中斷(plasma dropout)所導致的故障、等。吾人應注意,發弧、電漿非侷限、電漿不穩定、及電漿中斷為在電漿腔室112中所發生的電漿處理的效能之範例。例如,在發弧、或電漿非侷限、或電漿不穩定、或電漿中斷期間內,對工作件138進行處理之效率下降。
在一些實施例中,電漿非侷限係電漿從位於電漿腔室112內的限制環(未顯示)、上電極134、及卡盤136所圍繞之區域漏出。反應腔室(例如電漿反應器、等)係由卡盤136、上電極134、及限制環所形成。在各樣的實施例中,反應腔室係使用額外的零件而形成,例如圍繞上電極134的上電極延伸部、圍繞卡盤136的下電極延伸部、在上電極134與上電極延伸部之間的介電環、在下電極延伸部與卡盤136之間的介電環、等。限制環係位於上電極136及卡盤136的邊緣以圍繞其中產生電漿之區域。在幾個實施例中,電漿非侷限導致在處理工作件138上的沒有效率、及對於與非侷限電漿接觸之電漿腔室112的零件(例如壁、支撐卡盤136的底座、等)的劣化。該劣化導致了電漿腔室112的零件之壽命減短。
在各樣的實施例中,電漿不穩定係在電漿平衡上的改變,在電漿平衡上的改變係在影響電漿之因子上的改變所導致。影響電漿的因子之範例包括了電漿腔室112中的溫度、壓力、電場、磁場、等。在一些實施例中,該溫度及壓力係透過主機系統120之處理器所控制的溫度及壓力設定來控制。
在一些實施例中,電漿發弧係在卡盤136的下電極與上電極134之間、或在上電極134與卡盤136之間所形成的電漿中的電荷載體(例如離子、電子、等)的熱離子放射。在幾個實施例中,電漿發弧使工作件138、反應腔室的元件、等劣化,因而減少了處理工作件138的效率。此外,電漿發弧減少了反應腔室的零件之壽命。在各樣的實施例中,發弧係指在工作件138上或在電漿腔室112內的二表面之間攜帶電流的瞬時高密度電漿絲(plasma filaments)。
在各樣的實施例中,電漿中斷係發生於反應腔室中無法維持電漿時。
在操作128期間內所判定的故障係由主機系統120之處理器基於判斷標準(例如變數的強度、在強度上之改變方向、二或更多變數之組合、強度改變的速率、或其組合、等)而分類。提供故障分類的一實例,主機系統120之處理器判定在模型126之輸出端的阻抗是否小於一預定阻抗臨界值、在該輸出端的電壓是否小於一預定電壓臨界值、及在該輸出端的電流是否大於一預定電流臨界值。一旦判定在模型126之輸出端的阻抗小於該預定阻抗臨界值、在該輸出端的電壓小於該預定電壓臨界值、及在該輸出端的電流大於該預定電流臨界值,則主機系統120判定在操作128中所判定之故障係分類為電漿腔室112中的發弧。吾人應注意,在欲小於該預定電壓臨界值之電壓上的改變為變數之強度的方向的範例。該電壓往向下方向改變以小於該預定電壓臨界值。相似地,在欲大於該預定電流臨界值的電流上的改變為變數之強度的方向的範例。該電流往向上方向改變以大於該預定電流臨界值。在一些實施例中,在模型126之輸出端的阻抗於該阻抗接近零(例如,在零的一預定範圍內、等)時小於該預定阻抗臨界值。
如在操作128中所判定之故障的分類的另一實例,主機系統120之處理器判定在模型126之輸出端所計算的阻抗是否改變超出一預定阻抗臨界值而小於或大於該預定阻抗臨界值。一旦判定在模型126之輸出端所計算的阻抗改變超出該預定阻抗臨界值,則主機系統120之處理器判定於操作128期間內所判定的故障為電漿非侷限故障。
如在操作128中所判定之故障的分類的另一實例,藉由主機系統120之處理器而判定在模型126之輸出端所計算的一電壓是否小於一預定電壓臨界值、及在模型126之輸出端所計算的一電流是否小於一預定電流臨界值。一旦
判定該電壓小於該預定電壓臨界值、及該電流小於該預定電流臨界值,主機系統120之處理器判定於操作128期間內所判定的故障為電漿非侷限故障。
如在操作128中所判定之故障的分類的再另一實例,主機系統120之處理器判定在模型126之輸出端所計算的伽馬強度是否大於一預定伽馬臨界值、及在模型126之輸出端所計算的功率強度是否小於一預定功率臨界值。做為判定該伽馬強度係大於該伽馬預定臨界值且該功率強度係小於該預定功率臨界值的回應,主機系統120之處理器判定於操作128期間內所判定的故障為電漿中斷故障。吾人應注意在一些實施例中,當伽馬強度大於該預定伽馬臨界值時,RF產生器116其中一者所供應的大部分功率係朝向RF產生器116該其中一者反射。另外,在各樣的實施例中,於RF產生器116開啟(例如係可操作的、正產生RF信號、等)的期間內該伽馬強度大於該預定伽馬臨界值。
在許多實施例中,用以判定電漿工具130中是否存在著電漿中斷故障之功率量係基於一光學信號的強度來判定而不是於模型126之輸出端計算。該強度係使用光學感測器(例如光學放射光譜(OES)儀、等)來測量。光學感測器對電漿腔室112中所產生的電漿之光學信號進行感測以產生代表該強度之電氣信號,並將該電氣信號提供至主機系統120的處理器。主機系統120之處理器從主機系統120之記憶元件取得強度與功率之間的關聯性以判定故障。
如對操作128中所判定之故障進行分類的另一實例,主機系統120判定在模型126之輸出端所計算的功率強度上的變異性(例如標準差、變異數、四分位距、於一預定時間期間內在變數上之改變、等)是否大於一預定功率變異性臨界值。一旦判定在該功率之強度上的變異性大於該預定功率變異性臨界值,則主機系統120判定於操作128中所判定的故障為電漿不穩定故障。
如對操作128中所判定之故障進行分類的另一實例,主機系統120判定阻抗之改變速率是否大於一預定速率臨界值。一旦判定阻抗之改變速率大
於該預定速率臨界值,則主機系統120之處理器將操作128中所判定的故障分類為電漿非侷限故障。另一方面,一旦判定阻抗的改變速率小於該預定速率臨界值,則CPU 158將該故障分類為電漿不穩定故障。吾人應注意在一些實施例中,使用另一變數(例如,功、電壓、電流)之改變速率來判定是否將一故障分類為電漿非侷限或電漿不穩定事件,而不是使用阻抗之改變速率。
在各樣的實施例中,在變數之改變速率之外,額外使用其他判斷標準(例如,上面所提到用以判定電漿非侷限或電漿不穩定是否已發生的判斷標準、等)來判定電漿非侷限或電漿不穩定是否已發生。例如,一旦判定電壓小於一預定電壓臨界值、電流小於一預定電流臨界值、且阻抗之改變速率大於一預定速率臨界值,則主機系統120之處理器判定電漿非侷限故障已發生。
當主機系統120之處理器判定在操作128中所判定且在操作131中所分類之故障持續了一時間期間132的量、或該故障發生了臨界值與變數或變數變異性進行比較的一預定次數時,主機系統120之處理器於操作140期間內判定事件已於電漿工具130中發生。例如,主機系統120的處理器判定在操作128中所判定的故障是否係基於在模型126之輸出端所計算的一或更多變數的一預定數量的值而判定,且一旦判定如此,則主機系統120之處理器判定事件已發生。
主機系統120對在操作140期間內判定的事件執行分類操作142以將該事件分類。事件之種類的範例包括了發弧事件、電漿非侷限事件、電漿不穩定事件、及電漿中斷事件。由一故障所判定的事件之種類與該故障之種類相同。例如,當吾人判定一故障係由發弧所導致,則基於該故障而判定的事件為一發弧事件。如另一範例,當吾人判定一故障係由於電漿不穩定而存在,則基於該故障所判定的事件為電漿不穩定事件。
在各樣的實施例中,於操作128及操作131期間內所判定之故障、於操作140及/或分類操作142期間內所判定之事件係用以解決或減少該故障及/或該事件的影響。
在一些實施例中,分類操作142係用以判定工具130中引起分類後事件的零件。例如,一旦將一事件分類為電漿非侷限,則主機系統120之處理器判定該事件係由工具130的限制環所引起。如另一範例,一旦判定一事件為發弧,則主機系統120之處理器判定該事件係由上電極134、或卡盤136的下電極、或其組合所引起。如再另一範例,一旦判定一事件為電漿不穩定,則主機系統120之處理器判定該事件係由RF產生器116其中一者、或RF纜線其中一者、或阻抗匹配電路114、或RF傳輸線127、或電漿腔室112內的溫度設定、或電漿腔室112內的壓力設定、或其組合所引起。如另一範例,一旦將一事件分類為電漿中斷事件,則主機系統120之處理器判定該事件係由RF產生器116其中一者、或RF纜線其中一者、或阻抗匹配電路114、或RF傳輸線127、或RF產生器的功率設定、或其組合所引起。
在一些實施例中,分類操作142係用以判定是否關閉供應至電漿工具130的功率、或改變供應至電漿工具130的功率量或頻率。例如,一旦判定一事件為發弧,則主機系統120之處理器發送一控制信號至RF產生器116其中一或更多者以關閉該一或更多RF產生器116。如另一範例,一旦判定一事件為電漿中斷或電漿不穩定,則主機系統120之處理器發送一控制信號至RF產生器116其中一或更多者以改變對應的一或更多RF產生器116所供應之一或更多RF信號之功率量、或頻率。如再另一範例,做為判定了一事件被判定為電漿中斷的回應,主機系統120之處理器發送一控制信號至RF產生器116其中一或更多者以關閉該一或更多RF產生器116。如另一範例,一旦判定一事件為電漿中斷事件,主機系
統120之處理器發送一控制信號至RF產生器116其中一或更多者以改變對應的一或更多RF產生器116所供應的一或更多RF信號之功率、及/或頻率。
在幾個實施例中,在一事件被判定為發弧事件(例如,微發弧事件、等)的情況下,主機系統120之處理器發送一控制信號至RF產生器116其中一或更多者以改變對應的一或更多RF產生器116所供應之一或更多RF信號之功率量、或頻率。
在各樣的實施例中,在為一RF脈衝信號的一狀態執行分類操作142之後,主機系統120之處理器為該RF脈衝信號之不同的接續狀態(例如,狀態S1、狀態S0、等)產生模型數據。該接續狀態不同於在該接續狀態之前的先前狀態。例如,當先前狀態為狀態S1時,接續狀態為狀態S0。如另一範例,當先前狀態為狀態S0時,接續狀態為狀態S1。該模型數據係用以在接續狀態期間內判定一故障,且該故障係於接續狀態期間內被分類。此外,該分類後故障係用以判定事件是否已於接續狀態期間內發生,且該事件亦於接續狀態期間內被分類。
在一些實施例中,在為一連續波RF信號的一狀態執行分類操作142之後,主機系統120之處理器再次為該連續波RF信號的相同狀態產生模型數據,並為該狀態重複操作128、131、140、及142。該狀態的模型數據124之重新產生、及操作128及131及140及142之重複係在一預定的時間量之後完成、或與一時脈信號同步完成、或在操作142的執行之後完成。
在一些實施例中,主機系統120的處理器執行或操作主機系統120的一控制器邏輯122以產生模型數據124、於操作128期間內產生一故障、判定該故障是否存在預定的時間期間132或預定的次數、於操作140期間內產生一事件、及執行分類操作142。在各樣的實施例中,控制器邏輯122係藉由使用特定應用積體電路(ASIC)、或使用可程式化邏輯裝置(PLD)、或使用現場可程式化邏輯閘陣列(FPGA),或使用主機系統120之處理器、或使用儲存在電腦可讀媒體中
的軟體而執行。在一些實施例中,控制器邏輯122係藉由使用硬體、或軟體、或硬體與軟體之組合而執行。
圖1B為電漿系統144之實施例的方塊圖,該電漿系統係用於基於射頻(RF)阻抗模型之故障檢測。電漿系統144係電漿系統100(圖1)之範例。電漿系統144包括一或更多RF產生器146(例如,x MHz RF產生器、y MHz RF產生器、及zMHz RF產生器)。RF產生器146為RF產生器116(圖1A)之範例。x MHz RF產生器之範例包括了具有2MHz之運作頻率的RF產生器,y MHz RF產生器之範例包括了具有27MHz之運作頻率的RF產生器,且zMHz RF之範例包括了具有60MHz之運作頻率的RF產生器。
脈衝RF產生器146經由一或更多對應的RF纜線147而連接至阻抗匹配網路148。阻抗匹配網路148為阻抗匹配電路114(圖1A)之範例。
阻抗匹配網路148經由RF傳輸線150而連接至電漿腔室156的靜電卡盤(ESC)152,該電漿腔室156為電漿腔室112(圖1A)之範例。RF傳輸線150為RF傳輸線127(圖1A)之範例。ESC 152為卡盤136(圖1A)之範例。ESC 152包括一下電極。在一些實施例中,ESC 152包括了下電極、及相對於下電極而設置(例如,設置在下電極上面、等)的陶瓷層。在各樣的實施例中,ESC 152包括了下電極、陶瓷層、及相對於下電極而設置(例如,設置在下電極下面、等)的設施板。
在一些實施例中,RF傳輸線150包括了RF通道及偏壓殼體。在各樣的實施例中,延伸穿過RF通道的RF棒經由RF帶而連接至偏壓殼體。在這些實施例中,偏壓殼體包括了RF筒,該RF筒在一端連接至RF帶且在另一端連接至ESC 152。
在各樣的實施例中,ESC 152的下電極係由金屬所製成,例如陽極處理的鋁、鋁的合金、等。同樣地,上電極134(圖1A)係由金屬製成,例如鋁、鋁的合金、等。上電極134位於ESC 152之下電極的對面且面對ESC 152之下電極。
晶圓154係放置在ESC 152之頂部表面上以用於處理,例如在晶圓154上沉積材料、或清潔晶圓154、或蝕刻晶圓154上的沉積層、或對晶圓154進行摻雜、或在晶圓154上植入離子、或在晶圓154上產生光微影圖案、或蝕刻晶圓154、或對晶圓154進行濺射、或其組合。在一些實施例中,使用一工作件(例如,以穿孔或傳遞媒介覆蓋之晶圓、等)來取代晶圓以對該工作件進行處理。
上電極134面向ESC 152且被接地(例如,連接至基準電壓、連接至零電壓、連接至負電壓、等)。例如,上電極134的下表面係懸掛著以面對ESC 152的頂部表面。
電漿系統144更包括一中央處理單元(CPU)158,該中央處理單元經由一或更多纜線而連接至RF產生器146。如本文中所使用,在一些實施例中,使用電腦、處理器、控制器、ASIC、或PLD而不是使用CPU,且這些術語在本文中係可互換使用的。在各樣的實施例中,CPU 158係主機系統162的零件、或係電漿系統144之RF產生器的零件、或位於一電腦內、或位於一伺服器內、或位於一雲端網路中。主機系統162為主機系統120(圖1A)之範例。主機系統162之範例包括了電腦,例如桌上型電腦、手機、智慧型手機、膝上型電腦、平板、等。
在一些實施例中,使用伺服器或虛擬主機而不是主機系統。例如,伺服器或虛擬主機執行本文中所描述之主機系統162所執行的相同功能。主機系統162之處理器產生一電腦產生模型,該電腦產生模型係儲存於主機系統162的記憶元件中。電腦產生模型之範例包括了RF纜線147的模型、或阻抗匹配網路148的模型、或RF傳輸線150的模型、或ESC 152的模型、或其組合。CPU 158所產生的電腦產生模型為模型126(圖1A)之範例。
CPU 158產生脈衝信號164,並將脈衝信號164提供至RF產生器146。RF產生器146基於脈衝信號164而產生一或更多RF信號(例如RF信號166、等)。例如,RF信號166係由RF產生器146其中一者在該RF產生器接收到脈衝信
號164的同時產生。如另一範例,RF信號166之波封(envelope)的相位與脈衝信號164之波封的相位相同。在一些實施例中,在狀態S1及S0其中每一者的期間內每一RF信號為正弦的或基本上正弦的。在各樣的實施例中,脈衝信號164為電晶體-電晶體邏輯(TTL)信號。
在一些實施例中,RF產生器146其中各別一者所產生的每一RF信號具有二狀態,例如狀態1及狀態0、高狀態及低狀態、等。例如,RF產生器146其中一者於狀態1期間內所產生之RF信號的多個功率值不包括該RF產生器於狀態0期間內所產生之RF信號的多個功率值。在一些實施例中,RF產生器146其中一者所產生之RF信號的一狀態與另一狀態之間的轉變係具有無限斜率的垂直轉變。在各樣的實施例中,RF產生器146其中一者所產生之RF信號的一狀態與另一狀態之間的轉變係基本上垂直的轉變,該基本上垂直的轉變之斜率具有從狀態0至狀態1具有大於45度的傾斜、或從狀態1至狀態0具有小於-45度的下降。
吾人應注意,狀態0及低狀態為狀態S0之範例,且狀態1及高狀態為狀態S1之範例。
在一些實施例中,RF產生器146其中各別一者所產生的每一RF信號為具有單一狀態(例如狀態S0、或狀態S1、等)的連續波RF信號。
阻抗匹配網路148接收來自RF產生器146的RF信號,並將連接至阻抗匹配網路148之輸出端的負載的阻抗與連接至阻抗匹配網路148之輸入端的來源的阻抗相匹配以產生一修改後RF信號。來源之範例包括了RF產生器146及RF纜線147。負載之範例包括了RF傳輸線150及電漿腔室156。阻抗匹配網路148經由RF傳輸線150而將修改後RF信號提供至ESC 152。
ESC 152接收修改後RF信號,且一旦處理氣體被引入電漿腔室112中,則電漿於電漿腔室112內觸發。電漿係用以處理晶圓154。
該等RF產生器146包括了複數感測器,該等感測器測量在對應的RF產生器146之輸出端的變數(例如複電壓及電流、阻抗、等)。例如,RF產生器146其中一者包括一國家標準科技研究院(NIST)探針,該國家標準科技研究院(NIST)探針對電壓強度、電流強度、及電壓強度與電流強度之間的相位進行測量且連接至該RF產生器之輸出端。在一些實施例中,對RF產生器146其中一者之輸出端的複電壓及電流進行測量之感測器係設置在該RF產生器內部的國家標準科技研究院(NIST)可追溯探針。例如,當一感測器所測量的變數具有誤差時,該感測器為NIST可追溯的。該變數及該誤差係可與嚴格遵守NIST標準之探針所測量到的變數及誤差比較的。當該探針被與NIST所發展之廣為人知且廣泛採用的標準比較時,該探針嚴格遵循NIST標準。在各樣的實施例中,測量在RF產生器146其中一者之輸出端的複電壓及電流之感測器為設置在該RF產生器外部且連接至該RF產生器之輸出端的NIST可追溯探針。如另一範例,RF產生器146其中一者包括了對複功率(例如,複反射功率、複供應功率、複傳輸功率、等)進行測量的NIST探針或NIST可追溯探針。
CPU 158經由複數通信纜線而接收該等感測器所測量的一變數(該等通信纜線將對應的感測器連接至主機系統162)、從主機系統162的記憶元件取得一電腦產生模型(例如模型126(圖1A)等)、及將該變數(例如複電壓及電流、複反射功率、複正向功率、複傳輸功率、等)傳播通過該電腦產生模型以產生模型數據124(圖1A)。例如,CPU 158計算在模型126之輸入模型節點的複電壓及電流與模型126之複數元件(例如電容、電感、電阻、等)的複電壓及電流之方向性總和(directional sum)以產生在模型126之輸出模型節點的複電壓及電流。在模型126之輸入模型節點的複電壓及電流係從感測器其中一者所接收。如另一範例,CPU 158計算在模型126之輸入模型節點的一類型之複功率(例如,複反射功率、複傳輸功率、複正向功率、等)與模型126之複數元件(例如電容、電感、電阻、
等)的相同類型之複功率的方向性總和以產生在模型126之輸出模型節點的複功率。在模型126之輸入模型節點的複功率係從感測器其中一者所接收。如另一範例,CPU 158計算模型126串聯之複數元件的阻抗的總和,且CPU 158將該總和與NIST可追溯探針所測量到的阻抗相加以使該測量到的阻抗經由模型126而向前傳播。如另一範例,CPU 158將模型126並聯之複數元件的阻抗之乘積與該等阻抗的總和之比率加到NIST可追溯探針所測量到的阻抗以使該測量到的阻抗經由模型126而向前傳播。在此範例中,該等阻抗之比率及總和係由CPU 158計算。
在各樣的實施例中,CPU 158基於在一模型節點(例如,模型126之輸出端、等)的複電壓及電流而計算在該模型節點的一變數,例如模型偏壓、模型化的晶圓直流電壓(晶圓Vdc)、複功率、複電壓、複電流、複傳輸功率、複供應功率、複反射功率、阻抗、伽馬、離子能量、電壓駐波比率(VSWR)、等。
在一些實施例中,CPU 158將在一模型節點之複功率(例如複傳輸功率、等)判定為在該模型節點的複電流與在該模型節點的複電壓之函數(例如乘積、等)。在各樣的實施例中,CPU 158將一RF產生器所傳輸的複功率計算為在該等RF產生器146其中一者所供應的RF信號之複功率與反射向該RF產生器的複功率之間的差。在幾個實施例中,CPU 158將在一模型節點的複阻抗計算為在該模型節點的複電壓對在該模型節點的複電流之比率。在各樣的實施例中,CPU 158將伽馬的平方計算為等於反射向一RF產生器的複功率對該RF產生器所提供的複功率之比率。在幾個實施例中,在一模型節點的複電壓或複電流係由在該模型節點的複電壓及電流所擷取(例如,分析、等)。
在一些實施例中,當使用2MHz RF產生器且不使用27及60MHzRF產生器時,CPU 158藉由使用方程式a2*V2+b2*I2+c2*sqrt(P2)+d2來判定晶圓偏壓(例如,模型偏壓,晶圓Vdc、等),其中「*」代表乘法,sqrt代表平方根,「V2」代表了當2MHz RF產生器為開啟且27MHz及60MHz RF產生器為關
閉時在模型126之輸出端的電壓,「I2」代表了當2MHz RF產生器為開啟且27MHz及60MHz RF產生器為關閉時在模型126之輸出端的電流,P2代表了當2MHz RF產生器為開啟且27MHz及60MHz RF產生器為關閉時在模型126之輸出端的功率,「a2」為預定的係數,「b2」為預定的係數,「c2」為預定的係數,且「d2」為預定的恆定值。
在各樣的實施例中,當使用2MHz及27MHz RF產生器且不使用60MHz RF產生器時,CPU 158藉由使用方程式a227*V2+b227*I2+c227*sqrt(P2)+d227*V27+e227*I27+f227*sqrt(P27)+g227來判定晶圓偏壓,其中「V27」代表了當27MHz RF產生器為開啟且2MHz及60MHz RF產生器為關閉時在模型126之輸出端的電壓,「I27」代表了當27MHz RF產生器為開啟且2MHz及60MHz RF產生器為關閉時在模型126之輸出端的電流,「P27」代表了當27MHz RF產生器為開啟且2MHz及60MHz RF產生器為關閉時在模型126之輸出端的功率,「a227」、「b227」、「c227」、「d227」、「e227」、及「f227」為預定的係數且「g304」為預定的恆定值。
在幾個實施例中,當使用2MHz、27MHz、及60MHz RF產生器時,CPU 158藉由使用方程式a22760*V2+b22760*I2+c22760*sqrt(P2)+d22760*V60+e22760*I60+f22760*sqrt(P60)+g22760*V27+h22760*I27+i22760*sqrt(P27)+j22760來判定晶圓偏壓,「V60」代表了當60MHz RF產生器為開啟且2MHz及27MHz RF產生器為關閉時在模型126之輸出端的電壓,「I60」代表了當60MHz RF產生器為開啟且2MHz及27MHz RF產生器為關閉時在模型126之輸出端的電流,P60代表了當60MHz RF產生器為開啟且2MHz及27MHz RF產生器為關閉時在模型126之輸出端的功率,「a22760」、「b22760」、「c22760」、「d22760」、「e22760」、「f22760」、「g22760」、「h22760」、及「i22760」為預定的係數且「j22760」為預定的恆定值。
在一些實施例中,CPU 158將離子能量判定為晶圓偏壓與用以計算晶圓偏壓之RF電壓(例如V2、V27、V60、等)之函數。例如,CPU 158將離子能量判定為Ei=(-1/2)Vdc+(1/2)Vpeak,其中Ei為離子能量,且Vpeak為用以計算晶圓偏壓的峰值電壓(例如,零至峰電壓、峰至峰電壓、V2、V27、V60、等)。
CPU 158基於在模型126之輸出端產生的一或更多變數而判定電漿系統144中是否發生故障。例如,當在變數上的變異性超過了一變異性臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中已發生故障。在此範例中,當變異性未超過該變異性臨界值時,CPU 158判定故障未發生。在變數上的變異性之範例包括了變數的標準差、變數的變異數、及在變數上的離差(error)。如另一範例,當在變數上的變異性不超過一變異性臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中已發生故障。在此範例中,當變異性超過該變異性臨界值時,CPU 158判定故障未發生。
如另一範例,當與一或更多變數對應的一或更多變異性大於一或更多對應的變異性臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中已發生故障。在此範例中,當與一或更多變數對應的一或更多變異性不大於一或更多對應的變異性臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中未發生故障。如另一範例,當與一或更多變數對應的一或更多變異性不大於(例如,小於、等)一或更多對應的變異性臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中已發生故障。在此範例中,當與一或更多變數對應的一或更多變異性大於一或更多對應的變異性臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中未發生故障。
如再另一範例中,當變數小於一臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中已發生故障。如另一範例,當變數不大於一臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中已發生故障。如另一範例,當一或更多變數大於一或更多對應的臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中已發生故障。如再另一範例中,當一或更
多變數不大於(例如,小於、等)一或更多對應的臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中已發生故障。
如另一範例,當與一或更多變數對應的一或更多變異性大於一或更多對應的變異性臨界值、且一或更多變數大於一或更多對應的臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中已發生故障。在此範例中,當與一或更多變數對應的一或更多變異性不大於一或更多對應的變異性臨界值、且一或更多變數不大於一或更多對應的臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中未發生故障。如另一範例,當與一或更多變數對應的一或更多變異性不大於一或更多對應的變異性臨界值、且一或更多變數大於一或更多對應的臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中已發生故障。在此範例中,當與一或更多變數對應的一或更多變異性大於一或更多對應的變異性臨界值、且一或更多變數不大於一或更多對應的臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中未發生故障。如另一範例,當與一或更多變數對應的一或更多變異性大於一或更多對應的變異性臨界值、且一或更多變數不大於一或更多對應的臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中已發生故障。在此範例中,當與一或更多變數對應的一或更多變異性不大於一或更多對應的變異性臨界值、且一或更多變數大於一或更多對應的臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中未發生故障。如另一範例,當與一或更多變數對應的一或更多變異性不大於一或更多對應的變異性臨界值、且一或更多變數不大於(例如,小於、等)一或更多對應的臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中已發生故障。在此範例中,當與一或更多變數對應的一或更多變異性大於一或更多對應的變異性臨界值、且一或更多變數大於一或更多對應的臨界值時,CPU 158判定電漿系統144中未發生故障。
在一些實施例中,當一故障發生了一預定的時間期間、或當一故障重複了一預定的次數時,CPU 158判定事件已發生。例如,CPU 158判定對於
一預定的時間量而言複傳輸功率之樣本的數量是否大於一臨界值。一旦判定對於一預定的時間量而言複傳輸功率之樣本的數量大於一臨界值,則CPU 158判定事件已發生。另一方面,一旦判定對於一預定的時間量而言複傳輸功率之樣本的數量不大於一臨界值,則CPU 158判定事件未發生。如另一範例,CPU 158判定複傳輸功率之樣本的預定數量是否大於一臨界值。一旦判定複傳輸功率之樣本的預定數量大於一臨界值,則CPU 158判定事件已發生。另一方面,一旦判定複傳輸功率之樣本的預定數量不大於一臨界值,則主機系統162判定事件未發生。
在各樣的實施例中,在上述說明事件是否已發生之範例中,不執行一大於判定,而是執行一不大於(例如小於、小於或等於、等)判定以判定事件是否已發生。
在幾個實施例中,在上述說明事件是否已發生之範例中,不將變數之樣本數量與臨界值進行比較,而是將在變數上的變異性之樣本數量與變異性臨界值進行比較。
在各樣的實施例中,一事件的發生係用以對該事件進行補償。例如,一旦於變數大於一臨界值時判定事件已發生,則吾人將變數控制為小於或等於該臨界值。如另一範例,一旦於變數小於一臨界值時判定事件已發生,則吾人將變數控制為大於或等於該臨界值。如再另一範例,一旦於在變數上的變異性小於一變異性臨界值時判定事件已發生,則吾人對變異性進行控制以使該變異性增加為大於或等於該變異性臨界值。如另一範例,一旦於在變數上的變異性大於一變異性臨界值時判定事件已發生,則吾人對變異性進行控制以使該變異性減少為小於或等於該變異性臨界值。
在一些實施例中,一旦判定一事件已發生,則CPU 158產生警報。例如,在CPU 158在主機系統162的顯示元件上顯示一事件已發生。顯示元
件之範例包括了陰極射線管(CRT)、發光二極體(LED)顯示元件、液晶顯示器(LCD)顯示元件、電漿顯示元件、等。在一些實施例中,顯示元件列出了事件的類型(例如,種類、等)及自從事件發生以來的時間量。如另一範例,CPU 158透過音訊錄放元件及音訊揚聲器、等而產生事件已發生的音訊警報。如另一範例,CPU 158透過電腦網路(例如區域網路、廣域網路、等)將事件已發生的信號發送至遠端主機系統以表示警報。遠端主機系統透過電腦網路接收該信號並在該遠端主機系統的顯示元件上顯示事件已發生。
在各樣的實施例中,吾人藉由控制RF產生器所供應的功率量而控制變數。例如,CPU 158基於一變數的值而從主機系統162之記憶元件辨識待由x MHz RF產生器供應的一複功率的量,並將該量供應至x MHz RF產生器。x MHz RF產生器的數位信號處理器(DSP)接收了該量並將該量提供至x MHz RF產生器中的RF功率供應器。RF功率供應器基於該功率量而產生一RF信號,並經由RF纜線147其中連接至x MHz RF產生器的一者而將該RF信號供應至阻抗匹配網路148。阻抗匹配網路148將負載的阻抗與來源的阻抗相匹配以基於從x MHz RF產生器之RF功率供應器所接收的RF信號而產生一修改後RF信號。電漿腔室156的ESC 152從阻抗匹配網路148接收該修改後RF信號並修改電漿腔室156中的電漿以達成該變數值。
圖1C顯示了曲線圖168及170之實施例以基於RF產生器之RF脈衝信號的不同狀態之故障而說明事件之產生。曲線圖168繪製了一變數之信號121對時間t之曲線圖,且曲線圖170繪製了一RF脈衝信號123之振幅的波封對時間t之曲線圖。在一些實施例中,曲線圖168及170係在繪製相同的時間期間。
RF脈衝信號123具有多個狀態(例如狀態S1、狀態S0、等),該等狀態接續地交替著。對於狀態S1而言,時間期間tS11產生一故障,且對於接續了狀態S1之狀態S0而言,時間期間tS01產生一故障,且對於接續了狀態S0的後續
狀態S1而言,時間期間tS12產生一故障,且對於接續了後續狀態S1的後續狀態S0而言時間期間tS02產生一故障。
在一些實施例中,CPU 158(圖1B)為RF脈衝信號的每一狀態判定事件是否已發生。例如,CPU 158為狀態S1計算時間期間tS11及tS12之總和,並判定該總和是否超過一預定的時間量。一旦判定該總和超過該預定時間量,則CPU 158判定事件已發生。另一方面,一旦判定該總和不超過該預定時間量,則CPU 158判定事件未發生。如另一範例,CPU 158為狀態S0計算時間期間tS01及tS02之總和,並判定該總和是否超過一預定的時間量。一旦判定該總和超過該預定時間量,則CPU 158判定事件已發生。另一方面,一旦判定該總和不超過該預定時間量,則CPU 158判定事件未發生。
在各樣的實施例中,CPU 158為RF脈衝信號的多個狀態判定事件是否已發生。例如,CPU 158為狀態S1及狀態S0計算時間期間tS11及tS01之總和,並判定該總和是否超過一預定的時間量。一旦判定該總和超過該預定時間量,則CPU 158判定事件已發生。另一方面,一旦判定該總和不超過該預定時間量,則CPU 158判定事件未發生。
在一些實施例中,用以判定事件是否已發生的預定次數包括了一狀態(例如S1或S0)產生一故障的預定次數。例如,當接續的兩狀態產生一故障時(其中兩狀態皆為S1),CPU 158判定該故障已發生兩次。
在各樣的實施例中,用以判定事件是否已發生的預定次數包括了多個狀態(例如S1及S0)產生一故障的預定次數。例如,當接續的兩狀態產生一故障時(其中第一狀態為S1且第二狀態為S0),CPU 158判定該故障已發生兩次。
圖2包括了曲線圖202及204之實施例以說明模型之效用(相較於發弧檢測感測器之效用)。在一些實施例中,發弧檢測感測器係光學連接至ESC 152(圖1B)以檢測電漿腔室112(圖1A)中發弧事件之發生。當吾人基於發弧檢測感
測器所測量的一變數而檢測到一事件或一故障時,CPU 158(圖1B)產生曲線圖202。當CPU 158基於模型126(圖1A)而判定一故障或一事件時,主機系統162產生曲線圖204。
每一曲線圖202及204繪製一故障信號(例如,一變數的信號、等)對時間的曲線圖。每一曲線圖202及204為兩不同的情況(例如,工具壓力情況及標稱工具情況)繪製了故障信號對時間之曲線圖。例如,曲線206A及206B係電漿系統144(圖1B)處於標稱工具情況中時(例如當電漿系統144中沒有檢測到故障時)所繪製。如另一範例,曲線208A及208B係電漿系統144處於工具壓力情況中時(例如當電漿系統144中檢測到故障時)所繪製。
吾人應注意,在曲線圖204中可很輕易地檢測到事件或故障(相較於曲線圖202)。例如,曲線208B中之故障信號在故障發生時的強度(例如,振幅、等)係大於曲線208A中之故障信號在故障發生時的強度。如另一範例,曲線208B中之故障信號在故障發生時的峰至峰電壓係大於曲線208A中之故障信號在故障發生時的峰至峰電壓。
同樣地,吾人應注意,曲線208B中表示事件或故障發生的峰至峰電壓係早於曲線208A中表示事件或故障發生的峰至峰電壓。藉由使用模型化的手段而達成事件的較早表示節省了檢測故障或事件的時間。
在一些實施例中,發弧檢測感測器係與模型126一起使用以確認或否定一發弧檢測事件的正確性。例如,當發弧檢測感測器表示電漿的發弧已發生時,模型126係用來確認或否定發弧是否發生。如另一範例,當模型126表示發弧事件已發生時,發弧檢測感測器係用以確認模型126的正確性。
圖3為曲線圖302之實施例,該實施例係用以說明當使用OES儀來檢測時故障之檢測不足。曲線圖302繪製了由OES儀所產生的多個OES信號304及306對時間的曲線圖。OES信號304係於電漿被限制在電漿腔室112(圖1A)中且
電漿中存在著小於最小量之擾動時產生。此外,OES信號306係於電漿被限制在電漿腔室112中時產生。吾人應注意,當電漿中檢測到最小量的擾動時在OES信號306上存在著的輕微改變。此外,在該限制期間內無論上臨界值308或下臨界值310皆沒有被超過。因此,當使用OES儀時沒有檢測到故障。
圖4為曲線圖402之實施例,該實施例係用以說明模型126(圖1A)之使用提供了對於故障或事件的顯著表示。曲線圖402繪製了一RF故障信號(例如,一變數的信號、等)對以秒(s)來計量的時間之曲線圖。吾人應注意,當RE故障信號大於臨界值404時,該RF故障信號對電漿腔室112(圖1A)中之電漿非侷限進行顯著的表示。
圖5為方法500之實施例的流程圖,該方法係用以檢測電漿系統144(圖1B)中的故障。方法500係由CPU 158(圖1B)執行。如在方法500中所示,操作502中判定在模型126(圖1A)之輸出端的模型節點的伽馬強度是否小於一伽瑪強度臨界值。在一些實施例中,一旦判定伽馬強度不小於伽馬強度臨界值,則判定電漿系統144中不存在故障。另一方面,一旦判定伽馬強度小於伽馬強度臨界值,則執行操作504。
在一些實施例中,在操作502中使用在模型126之輸出端的模型節點的任何其他變數來判定該變數是否小於一臨界值,而不是使用伽馬強度。
在操作504中,判定在模型126之輸出端的模型節點的複傳輸功率的多個強度之最小值是否大於一傳輸功率強度臨界值。一旦判定複傳輸功率的最小強度不大於該傳輸功率臨界值,則判定電漿系統144中沒有故障。另一方面,一旦判定複傳輸功率的最小強度大於臨界值,則執行操作506。
在各樣的實施例中,在操作504中,使用在模型126之輸出端的模型節點的複正向功率來判定該複正向功率的強度是否大於一複正向功率臨界
值,而不是使用複傳輸功率。在各樣的實施例中,在本文中複供應功率及複正向功率係可互換使用的。
在一些實施例中,在操作504中,使用在模型126之輸出端的模型節點的複反射功率來判定該複反射功率的強度是否大於一複反射功率臨界值,而不是使用複傳輸功率。
在各樣的實施例中,在操作504中,使用在模型126之輸出端的模型節點的複傳輸功率之最大強度來判定該最大強度是否大於一傳輸功率強度臨界值,而不是使用複傳輸功率的最小強度。
在一些實施例中,在操作504中,使用在模型126之輸出端的模型節點的任何其他變數來判定該變數是否大於一臨界值,而不是使用複傳輸功率。
在操作506中,判定在模型126之輸出端的模型節點的複傳輸功率之強度上的一變異性是否小於一變異性臨界值。一旦判定在複傳輸功率之強度上的該變異性不小於該變異性臨界值,則判定電漿系統144中不存在故障。另一方面,一旦判定在複傳輸功率之強度上的該變異性小於該變異性臨界值,則執行操作508。
在一些實施例中,在操作506中使用在模型126之輸出端的模型節點的複供應功率之強度上的一變異性來判定在複供應功率之強度上的該變異性是否小於一複供應功率變異性臨界值,而不是使用複傳輸功率的強度上的變異性。在各樣的實施例中,在操作506中使用在模型126之輸出端的模型節點的複反射功率之強度上的一變異性來判定在複反射功率之強度上的該變異性是否小於一複反射功率變異性臨界值,而不是使用在複傳輸功率之強度上的變異性。
在許多實施例中,在操作506中,使用在模型126之輸出端的模型節點的另一變數上的一變異性來判定在該其它變數上的該變異性是否小於一臨界值,而不是使用在複傳輸功率上的變異性。
吾人應注意,操作502、504、及506被指定為故障前判定操作或事件前判定操作。
在一些實施例中,吾人執行複數變數與對應的複數臨界值、及/或在複數變數上的複數變異性與對應的複數變異性臨界值之任何數量的比較(例如,一、二、四、六、等),而不是在三操作502及504及506中所執行的三比較。例如,在操作502及504之間的操作中執行複供應功率與複供應功率臨界值之間的比較。
在操作508中,判定在模型126之輸出端的模型節點的複電壓之強度上的改變是否大於一複電壓改變臨界值。一旦判定在複電壓之強度上的改變不大於該複電壓改變臨界值,則判定電漿系統144中沒有故障。另一方面,一旦判定在複電壓之強度上的改變大於該複電壓改變臨界值,則執行操作510。
在許多實施例中,在操作508中,使用在模型126之輸出端的模型節點的另一變數上的改變來判定在該另一變數上的改變是否大於一臨界值,而不是使用在複電壓之強度上的改變。
在操作510中,判定在模型126之輸出端的模型節點的複電流之強度上的改變是否大於一複電流改變臨界值。一旦判定在複電流之強度上的改變不大於該複電流改變臨界值,則判定電漿系統144中沒有故障。另一方面,一旦判定在複電流之強度上的改變大於該複電流改變臨界值,則執行操作512。
在許多實施例中,在操作510中,使用在模型126之輸出端的模型節點的另一變數上的改變來判定在該另一變數上的改變是否大於一臨界值,而不是使用在複電流之強度上的改變。
在操作512中,判定在模型126之輸出端的模型節點的複供應功率之強度上的改變是否大於一複供應功率改變臨界值。一旦判定在複供應功率之強度上的改變不大於該複供應功率改變臨界值,則判定電漿系統144中沒有故
障。另一方面,一旦判定在複供應功率之強度上的改變大於該複供應功率改變臨界值,則執行操作514。
在許多實施例中,在操作512中,使用在模型126之輸出端的模型節點的另一變數(例如,複傳輸功率的強度、複反射功率的強度、等)上的改變來判定在該另一變數上的改變是否大於一臨界值,而不是使用在複供應功率之強度上的改變。
在操作514中,判定在模型126之輸出端的模型節點的複阻抗之強度上的改變是否大於一複阻抗改變臨界值。一旦判定在複阻抗之強度上的改變不大於該複阻抗改變臨界值,則判定電漿系統144中沒有故障。另一方面,一旦判定在複阻抗之強度上的改變大於該複阻抗改變臨界值,則執行操作516。
在許多實施例中,在操作514中,使用在模型126之輸出端的模型節點的另一變數上的改變來判定在該另一變數上的改變是否大於一臨界值,而不是使用在複阻抗之強度上的改變。
在操作516中,判定在模型126之輸出端的模型節點的模型偏壓上的改變是否大於一偏壓改變臨界值。一旦判定在模型偏壓上的改變不大於該偏壓改變臨界值,則判定電漿系統144中沒有故障。另一方面,一旦判定在模型偏壓上的改變大於該偏壓改變臨界值,則判定電漿系統144中存在著故障。
在許多實施例中,在操作516中,使用在模型126之輸出端的模型節點的另一變數上的改變來判定在該另一變數上的改變是否大於一臨界值,而不是使用在模型偏壓上的改變。
在一些實施例中,在操作518中,判定在連接(例如,光學連接、電氣連接、等)至ESC 152(例如,ESC 152的輸出端、ESC 152的輸入端、等)的外部監控器(例如,OES儀、電壓感測器、電流感測器、功率感測器、等)所測量的一變數上的改變是否大於一臨界值。例如,OES儀對電漿腔室156(圖1B)中電漿
的光放射進行感測以產生電漿電荷值之電氣信號代表。一旦判定在所測量變數上的改變不大於一臨界值時,則判定電漿系統144中不存在故障。另一方面,一旦判定在所測量變數上的改變大於一臨界值時,則判定電漿系統144中存在故障。
在各樣的實施例中,在執行操作502、504、506、508、510、512、514、及516其中一或更多者之外,額外執行操作518以判定電漿系統144中是否存在故障。例如,使用操作518來確認故障存在於電漿系統144中。
在一些實施例中,操作518為可選性的,且方法500中不執行操作518來判定電漿系統144中是否存在故障。
在各樣的實施例中,執行操作502、504、506、508、510、512、514、516、及518其中一或更多者以判定電漿系統144中是否存在故障。
吾人應注意在幾個實施例中,CPU 158將操作502、504、506、508、510、512、514、516、及518其中一或更多者重複一預定次數以判定電漿系統144中是否已發生事件。一旦CPU 158判定在電漿系統144中故障存在了CPU 158重複操作502、504、506、508、510、512、514、516、及518其中一或更多者的次數,則CPU 158判定電漿系統144中已發生事件。另一方面,一旦CPU 158判定在電漿系統144中故障沒有存在CPU 158重複操作502、504、506、508、510、512、514、516、及518其中一或更多者的次數,則CPU 158判定電漿系統144中未發生事件。
吾人應注意在幾個實施例中,CPU 158將操作502、504、506、508、510、512、514、516、及518其中一或更多者重複一預定時間期間以判定電漿系統144中是否已發生事件。一旦CPU 158判定在電漿系統144中故障存在了操作502、504、506、508、510、512、514、516、及518其中一或更多者被重複執行的預定時間期間,則CPU 158判定電漿系統144中已發生事件。另一方面,
一旦CPU 158判定在電漿系統144中故障沒有存在了操作502、504、506、508、510、512、514、516、及518其中一或更多者被重複執行的預定時間期間,則CPU 158判定電漿系統144中未發生事件。
吾人應注意,操作508、510、512、514、516、及518被指定為故障判定操作或事件判定操作。
在一些實施例中,該故障前判定操作發生於電漿觸發期間內,且該故障判定操作係於電漿處於穩態中(例如,在被觸發並產生之後、等)時執行。在幾個實施例中,該故障前判定操作發生於電漿觸發期間內、且亦發生於從電漿觸發到電漿達成穩態之轉變的時間期間內,而該故障判定操作係於電漿處於穩態中時執行。在各樣的實施例中,該故障前判定操作發生於一時間期間內,該時間期間係緊接在從第一狀態(例如S1、S0、等)的一轉變之前並繼續通過該轉變直到達成第二狀態(例如S1、S0、等)的穩態,且該故障判定操作發生於穩態期間內。該第二狀態接續地跟隨著該第一狀態。緊接在該轉變之前的時間期間之範例包括了一時間窗口,該時間窗口中發生了在RF產生器116(圖1A)其中一者所產生之RF信號的功率位準上的改變。在該功率位準上的改變係發生用以使該RF信號之狀態從狀態S1改變至狀態S0、或從狀態S0改變至狀態S1。緊接在該轉變之前的時間期間之另一範例包括了狀態S0或狀態S1的一部分。
在一些實施例中,CPU 158將緊接在從第一狀態至第二狀態之轉變之前的時間期間內的臨界值窗口修改為與該轉變期間內之臨界值窗口不同。例如,CPU 158將在該轉變期間內之變數之臨界值的值改變為大於在緊接於該轉變之前的時間期間內之變數之臨界值的值。在RF信號的狀態上存在著一改變,該改變係於該轉變期間內發生。對臨界值窗口之修改使在狀態上的改變得以發生而不會觸發故障的錯誤警報。
在各樣的實施例中,該故障前判定操作係執行用以判定電漿系統144中是否有故障發生。在這些實施例中,不執行故障判定操作。例如,電漿中斷故障係基於故障前判定操作來判定而沒有執行故障判定操作。如另一範例,電漿不穩定故障係基於故障前判定操作來判定而沒有執行故障判定操作。
在一些實施例中,執行任何數量的比較(例如,一、二、四、五、七、十、等),而不是六操作508、510、512、514、516、及518中執行的六比較。例如,在操作510與512之間的一操作中執行離子能量與離子能量臨界值之間的比較。
在一些實施例中,以與圖5中所示不同之順序來執行方法500的操作。例如,操作512係在操作510之前執行、或與操作510同時執行。如另一範例,操作514係在操作516之後執行或與其同時執行。
吾人更應注意在一些實施例中,CPU 158為RF產生器之脈衝信號的不同狀態重複方法500。例如,CPU 158為脈衝信號之狀態S0執行操作502、504、506、508、510、512、514、516、及518,且CPU 158為脈衝信號之狀態S1重複操作502、504、506、508、510、512、514、516、及518。
在各樣的實施例中,RF產生器之脈衝信號的每一狀態係使用不同的臨界值。例如,在操作508中為一RF脈衝信號之狀態S1係使用變數的一臨界值的值,而在操作508中為該脈衝信號之狀態S0係使用一不同的臨界值的值。如另一範例,在操作508中為一RF脈衝信號之狀態S0使用一變異性臨界值的值,而在操作508中為該脈衝信號之狀態S1使用一不同的變異性臨界值的值。
在一些實施例中,在該等事件判定操作其中一者期間內為一變數使用不同的變異性臨界值之值(相較於在該等事件前判定操作其中一者期間內所使用之該變數的變異性臨界值之值)。例如,操作512期間內所使用的臨界功率變異性之值不同於操作506期間內所使用的臨界功率變異性之值。在各樣的實施例
中,在該等事件判定操作其中一者期間內為一變數使用不同的臨界值之值(相較於在該等事件前判定操作其中一者期間內所使用之該變數的臨界值之值)。
吾人更應注意在一些實施例中,CPU 158為RF產生器所產生之連續波RF信號的相同狀態重複方法500。例如,CPU 158為連續波RF信號之狀態S0執行操作502、504、506、508、510、512、514、516、及518,且在那之後CPU 158為連續波RF信號之狀態S0重複該等操作。如另一範例,CPU 158為連續波RF信號之狀態S1執行操作502、504、506、508、510、512、514、516、及518,且在那之後CPU 158為連續波RF信號之狀態S1重複該等操作。
在幾個實施例中,在狀態S1期間內故障之存在係由CPU 158獨立地判定而不受在狀態S0期間內故障之存在的影響。例如,當CPU 158於RF信號的狀態S1期間內基於使用與一變數相關聯的一臨界值及/或變異性臨界值而判定故障存在時,CPU 158於RF信號的狀態S0期間內基於使用與該變數相關聯之額外的臨界值及/或額外的變異性臨界值而判定故障不存在。如另一範例,當CPU 158於RF信號的狀態S0期間內基於使用與一變數相關聯的一臨界值及/或一變異性臨界值而判定故障存在時,CPU 158於RF信號的狀態S1期間內基於使用與該變數相關聯之額外的臨界值及/或額外的變異性臨界值而判定故障不存在。
在各樣的實施例中,當吾人藉由使用方法500而於RF脈衝信號的狀態S1及S0兩者期間內判定一故障時,該故障存在於電漿系統144中。在幾個實施例中,當吾人藉由使用方法500而於RF脈衝信號的狀態S1及S0兩者期間內判定一故障時,該故障不存在於電漿系統144中。
在各樣的實施例中,當一變數的一值大於一臨界值且CPU 158(圖1B)預先判定該值係欲為小於或等於該臨界值時,該值無法滿足或符合該臨界值。在幾個實施例中,當一變數的一值小於一臨界值且CPU 158(圖1B)預先判定該值係欲為大於或等於該臨界值時,該值無法滿足或符合該臨界值。
圖6為方法600之實施例的流程圖,該方法說明了基於在RF信號之狀態上的改變、在RF產生器146(圖1B)其中一者之操作上的改變、及在RF信號之子狀態上的改變而在一或更多臨界值及/或一或更多變異性臨界值上的改變。方法600係由CPU 158(圖1B)執行。方法600係於方法500(圖5)之執行期間內執行。
在方法600之操作602中,CPU 158判定RF產生器所產生之RF信號是否從狀態S1轉變為狀態S0、或從狀態S0轉變為狀態S1、或從狀態S0轉變為在狀態S0與S1之間的轉變狀態、或從狀態S1轉變為在狀態S1與S0之間的轉變狀態。例如,CPU 158從主機系統162(圖1B)之記憶元件辨識RF產生器146其中一者所產生之RF信號的功率位準設定已從對應於狀態S0的功率位準設定改變至對應於狀態S1的功率位準設定以判定在該RF信號之狀態上存在著從狀態S0至狀態S1的改變。如另一範例,CPU 158從主機系統162之記憶元件辨識一功率位準設定從狀態S0的功率位準以預定速率增加以判定在RF產生器146其中一者所產生之RF信號的狀態上存在著從狀態S0至轉變狀態的改變。如再另一範例中,CPU 158從主機系統162之記憶元件辨識一功率位準設定從狀態S1的功率位準以預定速率減少以判定在RF產生器146其中一者所產生之RF信號的狀態上存在著從狀態S1至轉變狀態的改變。
吾人應注意在一些實施例中,CPU 158經由主機系統162之輸入裝置而從使用者接收每一狀態S1、S0、等的功率位準設定。主機系統162的輸入裝置之範例與主機系統120(圖1A)的輸入裝置相同。
狀態轉變之判定係於方法500之執行期間內進行。例如,CPU 158判定RF產生器146所產生的RF信號是否在操作502(圖5)的執行期間內、或操作504的執行期間內、或操作506的執行期間內、或操作508的執行期間內、或操作510的執行期間內、或操作512的執行期間內、或操作514的執行期間內、或操作516的執行期間內、或操作518的執行期間內、或在操作502與504的執行之間、
或在操作504與506的執行之間、或在操作506與508的執行之間、或在操作508與510的執行之間、或在操作510與512的執行之間、或在操作512與514的執行之間、或在操作514與516的執行之間、或在操作516與518的執行之間於狀態S1與S0之間轉變。
一旦從操作602判定RF信號之狀態改變,在操作604中,CPU 158從主機系統120(圖1A)之記憶元件取得該改變後狀態(例如,狀態S1、狀態S0、轉變狀態、等)的一或更多臨界值、及/或一或更多變異性臨界值。例如,一旦判定RF信號之狀態已於操作502的執行期間內改變,則CPU 158從主機系統162之記憶元件讀取用以於操作502期間內使用的伽馬強度臨界值、用以於操作504期間內使用的傳輸功率臨界值、用以於操作506期間內使用的功率變異性臨界值、用以於操作508期間內使用的電壓變異性臨界值、用以於操作510期間內使用的電流變異性臨界值、用以於操作512期間內使用的功率變異性臨界值、用以於操作514期間內使用的阻抗變異性臨界值、用以於操作516期間內使用的晶圓偏壓變異性臨界值、及用以於操作518期間內使用的變異性臨界值。
在方法600的操作606中,CPU 158使用於操作604期間內取得的的一或更多臨界值、及/或一或更多變異性臨界值來重複方法500。例如,使用於操作604期間內取得的伽馬強度臨界值來重複操作502、使用於操作604期間內取得的傳輸功率臨界值來重複操作504、使用於操作604期間內取得的功率變異性臨界值來重複操作506、使用於操作604期間內取得的電壓變異性臨界值來重複操作508、使用於操作604期間內取得的電流變異性臨界值來重複操作510、使用於操作604期間內取得的功率變異性臨界值來重複操作512、使用於操作604期間內取得的阻抗變異性臨界值來重複操作514、使用於操作604期間內取得的晶圓偏壓變異性臨界值來重複操作516、及使用於操作604期間內取得的變異性臨界值來重複操作518。
在方法600的另一操作608中,CPU 158判定RF產生器116其中一或更多者之操作是否已改變。例如,從主機系統162之記憶元件辨識RF產生器146其中一者是否被關閉或開啟。吾人應注意,在一些實施例中,當RF產生器關閉時該RF產生器不供應RF信號,且當RF產生器開啟時該RF產生器供應RF信號。
操作608係於方法500之執行期間內執行。例如,操作608係於操作502及504及506及508及510及512及514及516及518其中任何一者之執行期間內執行、或在方法500的操作502及504及506及508及510及512及514及516及518其中任何兩者執行之間的期間內執行。
一旦判定RF產生器146其中一或更多者的操作已改變,在操作610中,CPU 158取得該改變後操作的一或更多臨界值及/或一或更多變異性臨界值。除了在操作610期間內所取得的一或更多臨界值在主機系統162之記憶元件中被映射至RF產生器146其中一或更多者的改變後操作之外,操作610與操作604為相似的。例如,於主機系統162之記憶元件中存在著RF產生器146其中一者之一操作(例如,開啟、關閉、等)與一臨界值之間的虛擬鏈結且該虛擬鏈結係儲存於主機系統162之記憶元件中。
此外,除了在操作612期間內CPU 158使用於操作610期間內取得的一或更多臨界值及/或一或更多變異性臨界值來重複方法500之外,方法600的操作612與操作608為相似的。於操作612期間內,使用該改變後操作的一或更多臨界值來執行方法500,而不是使用在RF產生器146其中一或更多者之操作改變之前的RF產生器146其中該一或更多者之操作狀態的臨界值。
在方法600的操作614中,CPU 158判定RF產生器146其中一者所產生之RF信號的子狀態(例如,S01、S02、S03、S11、S12、S13、等)是否改變。例如,CPU 158從主機系統162的記憶元件辨識RF產生器146其中一者所產生之RF信號的功率位準設定以判定該RF信號的子狀態是否改變。如另一範例,CPU
158判定子狀態是否從第一子狀態改變至第二子狀態,該第二子狀態接續地跟隨著第一子狀態。進一步說明,CPU 158判定子狀態是否從子狀態S01改變至子狀態S02。如另一範例,CPU 158判定子狀態是否從子狀態S12改變至子狀態S13。操作614係於方法500之執行期間內執行。
於圖7中提供了子狀態之範例。圖7顯示了曲線圖702之實施例及另一曲線圖704之實施例。圖702繪製了時脈信號對時間t之曲線圖。該時脈信號係由主機系統162(圖1B)的時脈來源(例如,振盪器、具有相位鎖定迴路之振盪器、等)所產生,且該時脈信號被提供至RF產生器146(圖1B)其中一或更多者以將一或更多RF信號之產生同步化(該一或更多RF信號係由RF產生器146其中對應的一或更多者所產生)。在一些實施例中,主RF產生器(例如x MHz RF產生器、等)產生時脈信號以提供至y及zMHz RF產生器以使該等RF信號之產生同步化(該等RF信號係由x、y、及zMHz RF產生器所產生)。此外,曲線圖704繪製了RF產生器146其中一者所產生之RF信號對時間t之曲線圖。
如圖所示,在時脈信號702的狀態S0期間內,RF產生器146其中產生RF信號704的一者使RF信號704的功率位準從與狀態S01相關聯改變為與狀態S02相關聯、並進一步從與狀態S02相關聯改變為與狀態S03相關聯。相似地,在時脈信號702的狀態S1期間內,RF產生器146其中產生RF信號704的一者使RF信號704的功率位準從與子狀態S11相關聯改變為與子狀態S12相關聯、並進一步從與子狀態S12相關聯改變為與子狀態S13相關聯。
吾人應注意,與第一子狀態(例如子狀態S02、等)相關聯的功率位準不同於(例如,不包括、等)與第二子狀態相關聯的功率位準,該第一子狀態接續地跟隨著第二子狀態(例如子狀態S01、等)。在一些實施例中,與子狀態S03相關聯的功率位準和與子狀態S01相關聯的功率位準相同。
一旦從操作614判定RF產生器146其中一者所產生之RF信號的子狀態改變,在操作616中,CPU 158從主機系統162的儲存元件取得該改變後子狀態的一或更多臨界值及/或一或更多變異性臨界值。除了在操作616期間內從主機系統162的記憶元件取得映射至該改變後子狀態的一或更多的臨界值及/或一或更多變異性臨界值之外,操作616與操作604為相似的。
在方法600的操作618中,CPU 158使用於操作616期間內所取得的一或更多臨界值及/或一或更多變異性臨界值來重複方法500。例如,使用該改變後子狀態的一或更多臨界值來執行方法500,而不是使用在RF產生器146其中一者所產生之RF信號的子狀態改變之前的RF產生器146其中一或更多者之操作狀態的臨界值。
吾人應注意,雖然上述實施例係關於將RF信號提供至卡盤136(圖1A)的下電極並將上電極134(圖1A)接地,但在幾個實施例中,將RF信號提供至上電極134而將卡盤136的下電極接地。在一些實施例中,本文中的故障與潛在故障係可互換使用的。
本文中描述之實施例可以各樣的電腦系統結構實行,包括手持硬體單元、微處理器系統、基於微處理器或可程式化之消費電子產品、微電腦、大型電腦、及相似物。本文中描述之該等實施例亦可在分散式計算環境中實施,其中任務透過網路連線之遠端處理硬體單元執行。
在一些實施例中,一控制器為系統的一部分,該系統可為上述實施例的一部分。該系統包括了半導體處理設備,其中包括了一處理工具或複數處理工具、一腔室或複數腔室、用以進行處理的一平台或複數平台、及/或特定的處理元件(晶圓底座、氣體流動系統、等)。該系統與複數電子元件整合,該等電子元件係用以於半導體晶圓或基板的處理之前、期間內、及之後控制該系統之操作。該等電子元件係稱為「控制器」,該控制器可控制系統的各樣元件或
子部分。根據處理須求及/或系統類型,控制器被程式化來控制本文中所揭露的任何處理,其中包括了處理氣體之傳輸、溫度設定(例如,加熱及/或冷卻)、壓力設定、真空設定、功率設定、RF產生器設定、RF匹配電路設定、頻率設定、流速設定、流體傳輸設定、位置及操作設定、晶圓傳遞(進入與離開連接至該系統、或與該系統接合之工具及其他傳遞工具及/或負載鎖室)。
廣義而言,在各樣的實施例中,控制器係定義為具有各樣用以接收指令、發出指令、控制操作、使清洗操作得以進行、使終點測量得以進行、及達成類似功能的積體電路、邏輯、記憶體、及/或軟體之電子元件。積體電路包括了儲存程式指令之韌體形式晶片、DSP、定義為ASICs及PLDs之晶片、一或更多微處理器、或執行程式指令(例如,軟體)之微控制器。程式指令係以各樣的單獨設定(或程式檔案)之形式傳遞至控制器的指令,該等指令定義了用以在半導體晶圓上、或對半導體晶圓實行處理的操作參數。在一些實施例中,操作參數係由製程工程師定義以在晶圓之一或更多層、材料、金屬、氧化物、矽、二氧化矽、表面、電路、及/或晶粒的製造期間內完成一或更多處理步驟的配方的一部分。
在一些實施例中,控制器為電腦的一部分或連接至電腦,該電腦與該系統整合、連接至該系統、以其他方式網路連接至該系統、或其組合。例如,控制器係在「雲端」中、或係使得晶圓處理之遠端控制得以進行之工廠主機電腦系統的全部或一部分。控制器使得對系統之遠端控制得以進行以監控製造操作的當前處理、檢驗過去製造操作的歷史記錄、檢驗複數製造操作的趨勢或效能評量、改變當前處理的參數、設置在當前處理之後的處理步驟、或開始新處理。
在一些實施例中,遠端電腦(例如伺服器)透過電腦網路而將處理配方提供至系統,電腦網路包括了區域網路或網際網路。遠端電腦包括了使用
者界面,該使用者介面使得吾人得以進行參數及/或設定之輸入或程式化,該參數及/或設定接著從遠端電腦被傳遞至該系統。在一些範例中,控制器接收設定形式之指令以對晶圓進行處理。吾人應理解,該等設定係針對欲於晶圓上執行的處理類型、及控制器與其交流或對其進行控制之工具類型。因此如上面所述,該控制器為分散式的,例如藉由包括一或更多網路連接在一起並朝著共同目標工作(例如達成本文中所描述之處理)的獨立控制器。用於這樣的目標的分散式控制器之範例包括了腔室中的一或更多積體電路,該一或更多積體電路與位於遠端(例如,在平台等級或做為遠端電腦的一部分)的一或更多積體電路通信相結合以控制腔室中的處理。
在各樣的實施例中,非限制性地,系統包括了電漿蝕刻腔室、沉積腔室、旋轉清洗腔室、金屬鍍附腔室、清潔腔室、斜角蝕刻腔室、物理氣相沉積(PVD)腔室、化學氣相沉積(CVD)腔室、原子層沉積(ALD)腔室、原子層蝕刻(ALE)腔室、離子植入腔室、軌道腔室、及任何其他與半導體晶圓之加工及/或製造相關聯的半導體處理腔室。
雖然上述操作的描述係參照平行板電漿腔室,例如電容耦合電漿腔室、等,但是在一些實施例中,上述的操作適用於其他類型的電漿腔室,例如一包括感應耦合電漿(ICP)反應器、變壓耦合電漿(TCP)反應器、導體工具、介電工具的電漿腔室、一包括電子迴旋共振(ECR)反應器的電漿腔室、等。例如,x MHz RF產生器、y MHz RF產生器、及zMHz RF產生器係連接至ICP電漿腔室中的電感。
如上面所述,依據該工具待執行的處理操作,控制器與其他工具電路或模組、其它工具元件、叢聚式工具、其它工具介面、鄰接的工具、鄰近的工具、遍佈工廠的工具、主電腦、另一控制器、或在材料運送中所使用的工具其中一或更多者通信,其中在材料運送中所使用的工具係用以將晶圓之容器
運送至半導體製造工廠中之裝載埠及/或工具的位置、或從半導體製造工廠中之裝載埠及/或工具的位置取出。
在了解上面的實施例後,吾人應理解該等實施例其中一些使用了各樣電腦實行的操作,其中操作涉及儲存在電腦系統中的資料。這些電腦實行的操作為對物理量進行操縱之操作。
該等實施例其中一些亦關於用以執行這些操作的硬體單元或設備。該等設備係特別為特殊用途電腦所建構。當被定義為特殊用途電腦時,該電腦在仍可執行特殊用途的同時,亦可執行非特殊用途部分之其他處理、程式執行、或例行程式。
在一些實施例中,本文中所描述之操作係由電腦加以處理,其中該電腦被一或更多儲存在電腦記憶體或透過網路得到的電腦程式選擇性地啟動或配置。當資料係透過電腦網路得到時,可藉由電腦網路上的其他電腦(例如,雲端的計算資源)來處理該資料。
本文中所描述的一或更多實施例亦可被製作為非暫態電腦可讀媒體上的電腦可讀代碼。該非暫態電腦可讀媒體係任何可儲存資料的資料儲存硬體單元(例如記憶體元件、等),其中該資料儲存硬體單元之後可被電腦系統讀取。非暫態的電腦可讀媒體之範例包括硬碟、網路附接儲存器(NAS)、ROM、RAM、光碟唯讀記憶體(CD-ROMs)、可錄式光碟(CD-Rs)、可覆寫式光碟(CD-RWs)、磁帶、及其他光學與非光學資料儲存硬體單元。在一些實施例中,非暫態的電腦可讀媒體包括了電腦可讀的有形媒體,其中該媒體係透過連接網路的電腦系統加以散佈,俾使電腦可讀代碼被以散佈的方式被儲存及執行。
雖然以特定順序描述上述方法操作,吾人應理解可在方法操作之間執行其他庶務操作,或可調整方法操作使得其在略為不同之時間發生,或可
將其分散在允許方法操作發生在不同區間的系統中,或將其以不同於上述順序的方式加以執行。
吾人更應注意在實施例中,可將任何實施例的一或更多特徵與任何其他實施例的一或更多特徵結合而不超出本揭露內容中描述之各樣實施例所描述的範圍。
雖然為了清楚理解的目的已對前述的實施例進行詳細地描述,顯而易見的,仍可在隨附申請專利範圍的範圍內實行某些改變及修改。因此,本發明之實施例應被認為係說明性的而非限制性的,且本發明之實施例不受限於本文中所提供的細節,而係可在隨附申請專利範圍的範圍及均等物內修改。
Claims (28)
- 一種將事件分類的方法,包含:取得一電漿系統的一或更多零件的一模型,其中該一或更多零件包含經由複數連線而彼此連接的複數電路元件,其中該模型具有經由複數連線而彼此邏輯連接的複數構件,其中介於該複數構件之間的該複數連線係基於介於該複數電路元件之間的該複數連線而產生,其中該電漿系統包括一電漿腔室、一射頻(RF)產生器、及在該電漿腔室與該RF產生器之間的一傳輸線;接收與一RF功率之供應有關的一數據,該RF功率係供應至該電漿腔室,該RF功率係使用一配置而經由該傳輸線供應至該電漿腔室,該配置包括了一或更多狀態,該一或更多狀態於該RF功率供應至該電漿腔室期間內連續地重複;於該RF功率供應至該電漿腔室期間內使用該數據以產生在該模型之輸出端的一模型數據,該模型數據係與該一或更多狀態其中一者相關聯;於該一或更多狀態其中該一者期間內檢驗該模型數據,該檢驗之步驟包含了一或更多變數,該一或更多變數描繪了該電漿系統之電漿處理的效能;於該一或更多狀態其中該一者期間內為該一或更多變數辨識一潛在故障;判定該潛在故障在該一或更多狀態其中該一者期間內已發生了一預定時間期間,俾使該潛在故障被辨識為一事件;及將該事件分類。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中該模型包括了該傳輸線之模型。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中檢驗該模型數據之步驟包括了判定該一或更多變數是否滿足對應的一或更多變數臨界值、及判定在該一或更多變數上的一或更多變異性是否滿足對應的一或更多變異性臨界值,其中辨識該潛在故障之步驟包括:判定該一或更多變數不滿足對應的該一或更多變數臨界值;及判定該一或更多變異性不滿足對應的該一或更多變異性臨界值。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中檢驗該模型數據之步驟包含了判定在該一或更多變數上的一或更多變異性是否滿足對應的一或更多變異性臨界值,其中辨識該潛在故障之步驟包括了判定該一或更多變異性不滿足對應的該一或更多變異性臨界值。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中於該一或更多狀態其中該一者期間內檢驗該模型數據之步驟包含了於第一及第二狀態期間內檢驗該模型數據,其中於該等第一及第二狀態期間內檢驗該模型數據之步驟包括:於該第一狀態期間內判定該一或更多變數是否滿足一第一組之對應的一或更多臨界值、及在該一或更多變數上的一或更多變異性是否滿足一第一組之對應的一或更多變異性臨界值;及於該第二狀態期間內判定該一或更多變數是否滿足一第二組之對應的一或更多臨界值、及在該一或更多變數上的一或更多變異性是否滿足一第二組之對應的一或更多變異性臨界值。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中該電漿系統的該一或更多零件包括一RF纜線、或一阻抗匹配電路、或該傳輸線、或該電漿腔室的一下電極、或該RF纜線及該阻抗匹配電路的一組合、或該RF纜線及該阻抗匹配電路及該傳輸線的一組合、或該RF纜線及該阻抗匹配電路及該傳輸線及該下電極的一組合,其中該RF纜線將該RF產生器連接至該阻抗匹配電路,其中該傳輸線將該阻抗匹配電路連接至該電漿腔室。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中接收與該RF功率之供應有關的該數據之步驟包括了接收一複電壓及電流,該複電壓及電流係由連接至該RF產生器之輸出端的一感測器所測量。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中該配置包括一脈衝配置,該脈衝配置係與一時脈來源提供至該RF產生器的一時脈信號同步的。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中當一第一狀態之實例後面接續著一第二狀態之實例、且該第二狀態之實例後面接著該第一狀態之實例時,該一或更多狀態連續地重複。
- 如申請專利範圍第9項之將事件分類的方法,其中具有該RF功率的一RF信號在該第一狀態期間內之功率位準不包含該RF信號在該第二狀態期間內之功率位準,其中每一功率位準包括了多個功率強度。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中該配置包括一脈衝配置、且該一或更多狀態包括一第一狀態及一第二狀態,該方法更包含:判定該脈衝配置是否處於該第一狀態或該第二狀態中;及一旦判定該脈衝配置係處於該第一狀態則改變與該一或更多變數其中一者相關聯的一臨界值,該臨界值在改變後與該第一狀態相對應、且在改變前與該第二狀態相對應。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中使用該數據以產生該模型數據之步驟包含了將所接收到的該數據傳播通過該模型以產生該模型數據,該傳播之步驟包括了計算接收到的該數據與該電漿系統之元件的一變數之乘積、或計算所接收到的該數據與該電漿系統之該元件的該變數的一總和、或計算該乘積及該總和兩者。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,更包含了從該模型數據判定該一或更多變數,其中判定該一或更多變數之步驟包含:從該模型數據擷取該一或更多變數;及計算該一或更多變數其中一者與該一或更多變數其中另一者的一比率或一乘積。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中將該事件分類之步驟包含了判定該事件是否為一發弧事件、或一電漿非侷限事件(plasma unconfinement event)、或一電漿中斷事件(plasma drop-out event)、或一電漿不穩定事件(plasma instability event)。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中該一或更多狀態包括一第一狀態及一第二狀態,該方法更包含了在為該第一狀態執行該檢驗之步驟、該辨識之步驟、該判定之步驟、及該分類之步驟之後為該第二狀態執行該檢驗之步驟、該辨識之步驟、該判定之步驟、及該分類之步驟。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中該一或更多變數包含二或更多變數,該方法更包含了基於該一或更多變數其中一者的一強度、或在該強度上的一改變方向、或該二或更多變數的一組合、或該強度改變的一速率、或其組合而將該潛在故障分類。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中該配置包括一脈衝配置,其中辨識該潛在故障之步驟係於該脈衝配置的一事件前判定狀態期間內執行,該事件前判定狀態係執行以在該電漿腔室中觸發電漿。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中辨識該潛在故障之步驟包含了在一事件判定狀態期間內辨識該潛在故障,該事件判定狀態係與該電漿腔室中產生之穩態電漿相關聯。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中該配置包括一脈衝配置,該方法更包含了基於該脈衝配置從一事件前判定狀態至一事件判定狀態之改變而修改與該一或更多變數其中一者相關聯的一臨界值的一值,電漿係於該事件前判定狀態期間內在該電漿腔室中觸發且電漿於該事件判定狀態期間內係處於穩態中。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中該一或更多狀態包括一第一狀態及一第二狀態,其中該第一狀態或該第二狀態係由該RF產生器之功率位準設定來判定。
- 如申請專利範圍第1項之將事件分類的方法,其中該配置包括一脈衝配置且該一或更多狀態包括一第一狀態及一第二狀態,該方法更包含了基於該脈衝配置從該第一狀態或該第二狀態至一轉變狀態之改變而修改與該一或更多變數其中一者相關聯的一臨界值的一值,電漿係於該第一狀態期間內在該電漿腔室中觸發,該脈衝配置於該轉變狀態期間內從該第一狀態改變至該第二狀態、或從該第二狀態改變至該第一狀態。
- 一種將事件分類的方法,包括:接收與一射頻(RF)功率之供應有關的一數據,其中該數據係從一感測器所接收;將該數據傳播通過一電漿系統的一或更多零件的一電腦產生模型以判定在該電腦產生模型之輸出端的一模型數據,其中該一或更多零件包含經由複數連線而彼此連接的複數電路元件,其中該電腦產生模型具有經由複數連線而彼此邏輯連接的複數構件,其中介於該複數構件之間的該複數連線係基於介於該複數電路元件之間的該複數連線而產生,其中該電漿系統包括一RF產生器、經由一RF纜線連接至該RF產生器的一阻抗匹配電路、及經由一RF傳輸線連接至該阻抗匹配電路的一電漿腔室;從該模型數據產生與一或更多變數相關聯的一或更多值;判定與該一或更多變數相關聯的該一或更多值是否滿足對應的一或更多臨界值;一旦判定該一或更多變數的該一或更多值無法滿足該一或更多臨界值,則產生一故障;判定該故障是否發生了一預定時間期間;一旦判定該故障發生了該預定時間期間則產生一事件;及將該事件分類。
- 如申請專利範圍第22項之將事件分類的方法,其中判定與該一或更多變數相關聯的該一或更多值是否滿足對應的該一或更多臨界值之步驟包含:判定該一或更多值其中一者是否滿足該一或更多臨界值其中一者;及判定在該一或更多變數其中一者上的一變異性的該一或更多值其中剩下的一者是否滿足該一或更多臨界值其中另一者,該一或更多臨界值其中該另外一者包括一變異性臨界值。
- 如申請專利範圍第22項之將事件分類的方法,其中判定與該一或更多變數相關聯的該一或更多值是否滿足對應的該一或更多臨界值之步驟包含了判定在該一或更多變數上的一或更多變異性的一或更多值是否滿足對應的一或更多變異性臨界值。
- 如申請專利範圍第22項之將事件分類的方法,其中基於該一或更多臨界值而將該事件分類之步驟包含了判定該事件是否為一發弧事件、或一電漿非侷限事件、或一電漿中斷事件、或一電漿不穩定事件。
- 一種將事件分類的電漿系統,包含:一射頻(RF)產生器,用以產生一RF信號並在該RF產生器之輸出端供應該RF信號,該RF信號係使用一配置來供應,該配置包括了一或更多狀態,該一或更多狀態於該RF信號的供應期間內連續地重複;一阻抗匹配電路,連接至該RF產生器以從該RF產生器接收該RF信號而產生一修改後RF信號;一RF傳輸線,連接至該阻抗匹配電路以傳遞該修改後RF信號;一電漿腔室,連接至該RF傳輸線以經由該RF傳輸線接收該修改後RF信號而產生電漿;一感測器,連接至該RF產生器之該輸出端;及連接至該感測器的一主機系統,該主機系統包括一處理器,該處理器係用以:取得一電漿系統的一零件的一模型,其中該零件包含經由複數連線而彼此連接的複數電路元件,其中該模型具有經由複數連線而彼此邏輯連接的複數構件,其中介於該複數構件之間的該複數連線係基於介於該複數電路元件之間的該複數連線而產生;從該感測器接收與該RF信號之供應有關的一數據;於該RF信號之供應期間內使用該數據以產生在該模型之輸出端的一模型數據,該模型數據係與該一或更多狀態其中一者相關聯;於該一或更多狀態其中該一者期間內檢驗該模型數據,該檢驗之步驟包含了一或更多變數,該一或更多變數描繪了該電漿腔室中之電漿處理的效能;於該一或更多狀態其中該一者期間內為該一或更多變數辨識一潛在故障;判定該潛在故障在該一或更多狀態其中該一者期間內已發生了一預定時間期間,俾使該潛在故障被辨識為一事件;及將該事件分類。
- 如申請專利範圍第26項之檢測潛在故障的電漿系統,其中為了檢驗該模型數據,該處理器係用以判定該一或更多變數是否滿足對應的一或更多臨界值、及在該一或更多變數上的一或更多變異性是否滿足對應的一或更多變異性臨界值,其中為了判定該潛在故障,該處理器係用以判定該一或更多變數不滿足對應的該一或更多臨界值、及該一或更多變異性不滿足對應的該一或更多變異性臨界值。
- 如申請專利範圍第26項之檢測潛在故障的電漿系統,其中該一或更多變數包含二或更多變數,其中該處理器係用以基於該一或更多變數其中一者的一強度、或在該強度上的一改變方向、或該二或更多變數之組合、或該強度改變的一速率、或其組合而將該潛在故障分類。
Applications Claiming Priority (6)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201361916083P | 2013-12-13 | 2013-12-13 | |
US61/916,083 | 2013-12-13 | ||
US14/184,639 | 2014-02-19 | ||
US14/184,639 US9842725B2 (en) | 2013-01-31 | 2014-02-19 | Using modeling to determine ion energy associated with a plasma system |
US14/540,924 | 2014-11-13 | ||
US14/540,924 US10128090B2 (en) | 2012-02-22 | 2014-11-13 | RF impedance model based fault detection |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW201536116A TW201536116A (zh) | 2015-09-16 |
TWI677264B true TWI677264B (zh) | 2019-11-11 |
Family
ID=53454460
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW103143407A TWI677264B (zh) | 2013-12-13 | 2014-12-12 | 基於射頻阻抗模型之故障檢測 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102339317B1 (zh) |
CN (1) | CN104730372B (zh) |
TW (1) | TWI677264B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10170287B1 (en) | 2017-10-16 | 2019-01-01 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Techniques for detecting micro-arcing occurring inside a semiconductor processing chamber |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6616759B2 (en) * | 2001-09-06 | 2003-09-09 | Hitachi, Ltd. | Method of monitoring and/or controlling a semiconductor manufacturing apparatus and a system therefor |
TWI259546B (en) * | 2002-06-28 | 2006-08-01 | Tokyo Electron Ltd | Method and system for predicting process performance using material processing tool and sensor data |
TWI270095B (en) * | 2004-09-04 | 2007-01-01 | Applied Materials Inc | Detection and suppression of electrical arcing |
CN101203858A (zh) * | 2005-04-22 | 2008-06-18 | 先进能源工业公司 | 射频功率应用中的电弧检测和处理 |
US7505879B2 (en) * | 2002-06-05 | 2009-03-17 | Tokyo Electron Limited | Method for generating multivariate analysis model expression for processing apparatus, method for executing multivariate analysis of processing apparatus, control device of processing apparatus and control system for processing apparatus |
TW201116165A (en) * | 2009-10-09 | 2011-05-01 | Hitachi High Tech Corp | Plasma processing apparatus |
TW201122743A (en) * | 2009-06-30 | 2011-07-01 | Lam Res Corp | Automatic fault detection and classification in a plasma processing system and methods thereof |
TW201129884A (en) * | 2009-06-30 | 2011-09-01 | Lam Res Corp | Methods and arrangements for in-situ process monitoring and control for plasma processing tools |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6441620B1 (en) * | 2000-06-20 | 2002-08-27 | John Scanlan | Method for fault identification in a plasma process |
JP2006507662A (ja) * | 2002-06-28 | 2006-03-02 | 東京エレクトロン株式会社 | プラズマ処理システム内のアーク抑制方法およびシステム |
US6873114B2 (en) * | 2002-09-26 | 2005-03-29 | Lam Research Corporation | Method for toolmatching and troubleshooting a plasma processing system |
US7901952B2 (en) * | 2003-05-16 | 2011-03-08 | Applied Materials, Inc. | Plasma reactor control by translating desired values of M plasma parameters to values of N chamber parameters |
US7130767B2 (en) * | 2004-09-27 | 2006-10-31 | Lam Research Corporation | Computer-implemented data presentation techniques for a plasma processing system |
US7829468B2 (en) * | 2006-06-07 | 2010-11-09 | Lam Research Corporation | Method and apparatus to detect fault conditions of plasma processing reactor |
US8192576B2 (en) * | 2006-09-20 | 2012-06-05 | Lam Research Corporation | Methods of and apparatus for measuring and controlling wafer potential in pulsed RF bias processing |
US7902991B2 (en) * | 2006-09-21 | 2011-03-08 | Applied Materials, Inc. | Frequency monitoring to detect plasma process abnormality |
US20120000888A1 (en) * | 2010-06-30 | 2012-01-05 | Applied Materials, Inc. | Methods and apparatus for radio frequency (rf) plasma processing |
KR101303040B1 (ko) * | 2012-02-28 | 2013-09-03 | 주식회사 뉴파워 프라즈마 | 플라즈마 챔버의 아크 검출 방법 및 장치 |
-
2014
- 2014-12-12 KR KR1020140179267A patent/KR102339317B1/ko active IP Right Grant
- 2014-12-12 CN CN201410767915.5A patent/CN104730372B/zh active Active
- 2014-12-12 TW TW103143407A patent/TWI677264B/zh active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6616759B2 (en) * | 2001-09-06 | 2003-09-09 | Hitachi, Ltd. | Method of monitoring and/or controlling a semiconductor manufacturing apparatus and a system therefor |
US7505879B2 (en) * | 2002-06-05 | 2009-03-17 | Tokyo Electron Limited | Method for generating multivariate analysis model expression for processing apparatus, method for executing multivariate analysis of processing apparatus, control device of processing apparatus and control system for processing apparatus |
TWI259546B (en) * | 2002-06-28 | 2006-08-01 | Tokyo Electron Ltd | Method and system for predicting process performance using material processing tool and sensor data |
TWI270095B (en) * | 2004-09-04 | 2007-01-01 | Applied Materials Inc | Detection and suppression of electrical arcing |
CN101203858A (zh) * | 2005-04-22 | 2008-06-18 | 先进能源工业公司 | 射频功率应用中的电弧检测和处理 |
TW201122743A (en) * | 2009-06-30 | 2011-07-01 | Lam Res Corp | Automatic fault detection and classification in a plasma processing system and methods thereof |
TW201129884A (en) * | 2009-06-30 | 2011-09-01 | Lam Res Corp | Methods and arrangements for in-situ process monitoring and control for plasma processing tools |
TW201116165A (en) * | 2009-10-09 | 2011-05-01 | Hitachi High Tech Corp | Plasma processing apparatus |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TW201536116A (zh) | 2015-09-16 |
KR20150069549A (ko) | 2015-06-23 |
CN104730372B (zh) | 2018-08-10 |
KR102339317B1 (ko) | 2021-12-14 |
CN104730372A (zh) | 2015-06-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10748748B2 (en) | RF impedance model based fault detection | |
KR102422230B1 (ko) | 엔드포인트 검출을 위한 에칭 계측 민감도 | |
US6813534B2 (en) | Endpoint detection in substrate fabrication processes | |
KR102473398B1 (ko) | Rf 생성기 동작들을 모니터링하도록 광 데이터를 사용하기 위한 시스템, 방법 및 장치 | |
KR20210021400A (ko) | 제어된 에칭을 위한 단일 에너지 이온 생성 | |
US7047095B2 (en) | Process control system and process control method | |
TW201438523A (zh) | 射頻傳輸模型之一變數値的決定 | |
US20030153989A1 (en) | Fault classification in a plasma process chamber | |
US10690727B2 (en) | Identifying components associated with a fault in a plasma system | |
Lynn | Virtual metrology for plasma etch processes. | |
KR102102487B1 (ko) | 플라즈마 에칭 챔버에서의 rf 전력 보상을 위한 장치, 방법 및 시스템 | |
JP2020537811A (ja) | プラズマチャンバ内のプラズマグロー放電を制御するための方法およびシステム | |
TWI677264B (zh) | 基於射頻阻抗模型之故障檢測 | |
KR20020054479A (ko) | 플라즈마 챔버의 공정 상태 관찰방법 | |
KR102190925B1 (ko) | 챔버 간 매칭 모니터링 시스템 | |
WO2000003421A2 (en) | Improved endpoint detection for substrate fabrication processes | |
US11961711B2 (en) | Radio frequency match network and generator | |
US9466466B1 (en) | Determination of semiconductor chamber operating parameters for the optimization of critical dimension uniformity | |
JP4274747B2 (ja) | 半導体製造装置 | |
JP2003045846A (ja) | 半導体製造装置の監視方法及びその制御方法 | |
KR20230146449A (ko) | 처리 데이터의 해석 방법, 및 정보 처리 장치 | |
TW202416337A (zh) | 原位電場偵測方法及設備 | |
JP2004014927A (ja) | 半導体製造装置のシミュレーション装置、及び該シミュレーション装置を備える半導体製造装置 | |
Mac Gearailt | Process diagnostics of industrial plasma systems | |
IE20020107A1 (en) | Fault classification in a plasma process chamber |