TWI849317B - 用於決定帶研磨墊磨損補償的基板層厚度的方法與設備 - Google Patents
用於決定帶研磨墊磨損補償的基板層厚度的方法與設備 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI849317B TWI849317B TW110122042A TW110122042A TWI849317B TW I849317 B TWI849317 B TW I849317B TW 110122042 A TW110122042 A TW 110122042A TW 110122042 A TW110122042 A TW 110122042A TW I849317 B TWI849317 B TW I849317B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- thickness
- polishing
- value
- substrate
- neural network
- Prior art date
Links
- 238000005498 polishing Methods 0.000 title claims abstract description 174
- 239000000758 substrate Substances 0.000 title claims abstract description 148
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 78
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 72
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 claims abstract description 49
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 69
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 15
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000008093 supporting effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000012886 linear function Methods 0.000 claims 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 30
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 238000004873 anchoring Methods 0.000 description 9
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 6
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 6
- 235000012431 wafers Nutrition 0.000 description 6
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 5
- 239000000945 filler Substances 0.000 description 5
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 4
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 4
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 4
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 4
- 239000002002 slurry Substances 0.000 description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 4
- 238000011088 calibration curve Methods 0.000 description 3
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 3
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000001976 improved effect Effects 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000011231 conductive filler Substances 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005530 etching Methods 0.000 description 1
- 239000010408 film Substances 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 238000002847 impedance measurement Methods 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 238000001459 lithography Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 238000007517 polishing process Methods 0.000 description 1
- 229920002635 polyurethane Polymers 0.000 description 1
- 239000004814 polyurethane Substances 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 239000010409 thin film Substances 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B24—GRINDING; POLISHING
- B24B—MACHINES, DEVICES, OR PROCESSES FOR GRINDING OR POLISHING; DRESSING OR CONDITIONING OF ABRADING SURFACES; FEEDING OF GRINDING, POLISHING, OR LAPPING AGENTS
- B24B49/00—Measuring or gauging equipment for controlling the feed movement of the grinding tool or work; Arrangements of indicating or measuring equipment, e.g. for indicating the start of the grinding operation
- B24B49/02—Measuring or gauging equipment for controlling the feed movement of the grinding tool or work; Arrangements of indicating or measuring equipment, e.g. for indicating the start of the grinding operation according to the instantaneous size and required size of the workpiece acted upon, the measuring or gauging being continuous or intermittent
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B24—GRINDING; POLISHING
- B24B—MACHINES, DEVICES, OR PROCESSES FOR GRINDING OR POLISHING; DRESSING OR CONDITIONING OF ABRADING SURFACES; FEEDING OF GRINDING, POLISHING, OR LAPPING AGENTS
- B24B37/00—Lapping machines or devices; Accessories
- B24B37/005—Control means for lapping machines or devices
- B24B37/013—Devices or means for detecting lapping completion
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B24—GRINDING; POLISHING
- B24B—MACHINES, DEVICES, OR PROCESSES FOR GRINDING OR POLISHING; DRESSING OR CONDITIONING OF ABRADING SURFACES; FEEDING OF GRINDING, POLISHING, OR LAPPING AGENTS
- B24B37/00—Lapping machines or devices; Accessories
- B24B37/04—Lapping machines or devices; Accessories designed for working plane surfaces
- B24B37/07—Lapping machines or devices; Accessories designed for working plane surfaces characterised by the movement of the work or lapping tool
- B24B37/10—Lapping machines or devices; Accessories designed for working plane surfaces characterised by the movement of the work or lapping tool for single side lapping
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B24—GRINDING; POLISHING
- B24B—MACHINES, DEVICES, OR PROCESSES FOR GRINDING OR POLISHING; DRESSING OR CONDITIONING OF ABRADING SURFACES; FEEDING OF GRINDING, POLISHING, OR LAPPING AGENTS
- B24B49/00—Measuring or gauging equipment for controlling the feed movement of the grinding tool or work; Arrangements of indicating or measuring equipment, e.g. for indicating the start of the grinding operation
- B24B49/10—Measuring or gauging equipment for controlling the feed movement of the grinding tool or work; Arrangements of indicating or measuring equipment, e.g. for indicating the start of the grinding operation involving electrical means
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/4188—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by CIM planning or realisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
- G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
- H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L23/00—Details of semiconductor or other solid state devices
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32335—Use of ann, neural network
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mechanical Treatment Of Semiconductor (AREA)
- Constituent Portions Of Griding Lathes, Driving, Sensing And Control (AREA)
- Finish Polishing, Edge Sharpening, And Grinding By Specific Grinding Devices (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
一種訓練神經網路的方法包括獲得測試基板的兩個基礎真實厚度輪廓,當測試基板在不同厚度的研磨墊上時獲得藉由原位監控系統量測的測試基板的兩個厚度輪廓,藉由在兩個輪廓之間內插來產生針對在兩個厚度值之間的另一厚度值的估計的厚度輪廓,以及使用估計的厚度輪廓來訓練神經網路。
Description
本揭示係關於在研磨基板期間的原位監控及輪廓重構。
積體電路通常藉由在矽晶圓上順序沉積導電、半導電或絕緣層並且藉由層的後續處理來在基板(例如,半導體晶圓)上形成。
一個製造步驟涉及在不平坦的表面上方沉積填料層,以及平坦化填料層直到暴露出不平坦的表面。例如,導電填料層可以在圖案化的絕緣層上沉積以填充絕緣層中的溝槽或孔洞。隨後研磨填料層,直到暴露出絕緣層的凸起圖案。在平坦化之後,在絕緣層的凸起圖案之間餘留的導電層的部分形成在基板上的薄膜電路之間提供導電路徑的通孔、插塞及線路。此外,平坦化可用於平坦化基板表面來用於微影術。
化學機械研磨(chemical mechanical polishing;CMP)係一種公認的平坦化方法。此平坦化方法通常要求將基板安裝在承載頭上。基板的暴露表面抵
靠旋轉研磨墊放置。承載頭在基板上提供可控負載以抵靠研磨墊推動該基板。將研磨液體(諸如具有磨蝕粒子的漿料)供應到研磨墊的表面。為了將研磨墊維持在晶圓之間的均勻的磨蝕條件下,研磨墊經歷調節製程,例如,藉由磨蝕調節碟磨蝕。在研磨多個基板的過程中,歸因於調節碟磨損研磨墊,研磨墊的厚度可以變化。
在半導體處理期間,決定基板或基板上的層的一或多種特性可能係重要的。例如,在CMP製程期間知道導電層的厚度使得製程可在正確的時間終止可能係重要的。多種方法可用於決定基板特性。例如,光學感測器可用於在化學機械研磨期間原位監控基板。或者(或此外),渦流感測系統可用於在基板上的導電區域中引起渦流,以決定參數,諸如導電區域的局部厚度。
在一個態樣中,一種訓練神經網路的方法包括:獲得針對具有不同厚度輪廓的複數個測試基板的每個測試基板的基礎真實厚度輪廓;獲得第一厚度值;當在對應於針對複數個測試基板的每個測試基板的第一厚度值的第一厚度的研磨墊上時,獲得對應於藉由原位監控系統量測的測試基板的第一量測的厚度輪廓;獲得第二厚度值;當在對應於針對複數個測試基板的每個測試基板的第二厚度值的第二厚度的研磨墊上時,獲得對應於藉由原位監控系統量測的測試基板的第二量測的厚度輪廓;藉由在針對測試基板的第一量測的厚度輪廓與針對複數個測試基板的每個
測試基板的第二量測的厚度輪廓之間內插來產生針對在第一厚度值與第二厚度值之間的第三厚度值估計的第三厚度輪廓;以及針對每個測試基板,藉由當神經網路處於訓練模式時將第三厚度及估計的第三厚度輪廓應用於複數個輸入節點並且將基礎真實厚度輪廓應用於複數個輸出節點來訓練神經網路。
在另一態樣中,一種研磨系統包括:平台,用於支撐研磨墊;承載頭,用於固持基板並且使基板與研磨墊接觸;原位監控系統,用於當導電層正由研磨墊研磨時產生取決於基板上的導電層的厚度的信號;以及控制器。控制器經配置為:接收導電層的研磨前厚度的量測;在研磨導電層開始時從原位監控系統獲得初始信號值;基於研磨前厚度來決定針對導電層的期望信號值;基於初始信號值及期望信號值來計算增益;使用增益函數從增益決定研磨墊厚度值;在研磨導電層期間從原位監控系統接收信號以產生針對層上的複數個不同位置的複數個量測的信號;從複數個量測的信號決定針對層上的複數個不同位置的複數個厚度值;針對複數個不同位置的至少一些的每個位置,藉由經由神經網路處理複數個厚度值的至少一些來產生針對該位置的經校正的厚度值以提供複數個經校正的厚度值,其中將複數個厚度值的至少一些及研磨墊厚度值輸入到神經網路並且將經校正的厚度值藉由神經網路輸出;以及基於複數個經校正的厚度值,偵測研磨端點或修改研磨參數中的至少一者。
在另一態樣中,一種控制研磨的方法包括:接收基板上的導電層的研磨前厚度的量測;使基板上的導電層與研磨系統中的研磨墊接觸並且開始研磨;在研磨導電層開始時從原位監控系統獲得初始信號值;基於研磨前厚度來決定針對導電層的期望信號值;基於初始信號值及期望信號值來計算增益;使用增益函數從增益決定研磨墊厚度值;在研磨導電層期間從原位監控系統接收信號以產生針對層上的複數個不同位置的複數個量測的信號;從複數個量測的信號決定針對層上的複數個不同位置的複數個厚度值;針對複數個不同位置的至少一些的每個位置,藉由經由神經網路處理複數個厚度值的至少一些來產生針對該位置的經校正的厚度值以提供複數個經校正的厚度值,其中將複數個厚度值的至少一些及研磨墊厚度值輸入到神經網路並且將經校正的厚度值藉由神經網路輸出;以及基於複數個經校正的厚度值,偵測研磨端點或修改研磨參數中的至少一者。
在另一態樣中,一種有形地體現在電腦可讀取媒體中的電腦程式產品具有用於致使一或多個處理器進行以下操作的指令:接收表示研磨墊厚度的值;在研磨導電層期間從原位監控系統接收信號以產生針對層上的複數個不同位置的複數個量測的信號;從複數個量測的信號來決定針對層上的複數個不同位置的複數個厚度值;針對複數個不同位置的至少一些的每個位置,藉由經由神經網路處理複數個厚度值的至少一些來產生針對該位置的經校正的厚
度值以提供複數個經校正的厚度值,該神經網路已經使用測試墊厚度值、測試層估計的厚度輪廓、及測試層基礎真實厚度輪廓的複數個元組訓練,其中將複數個厚度值的至少一些及研磨墊厚度值輸入到神經網路並且將經校正的厚度值藉由神經網路輸出;以及基於複數個經校正的厚度值,偵測研磨端點或修改研磨參數中的至少一者。
在另一態樣中,一種有形地體現在電腦可讀取媒體中的電腦程式產品具有用於致使一或多個處理器進行以下操作的指令:接收表示研磨墊厚度的值;從原位監控系統接收針對所研磨的層上的複數個不同位置的複數個量測的信號;從複數個量測的信號來決定針對層上的複數個不同位置的複數個厚度值;針對複數個不同位置的至少一些的每個位置,藉由經由神經網路處理複數個厚度值的至少一些來產生針對該位置的經校正的厚度值以提供複數個經校正的厚度值;以及基於複數個經校正的厚度值,偵測研磨端點或修改研磨參數中的至少一者。神經網路包括複數個輸入節點、複數個輸出節點、及複數個中間節點。將複數個厚度值的至少一些應用於輸入節點的至少一些,將表示研磨墊厚度的值直接應用於來自複數個中間節點的中間節點,並且複數個輸出節點的至少一些輸出複數個經校正的厚度值;以及某些實施方式可以包括以下優點中的一或多個。隨著感測器跨基板掃描,原位監控系統(例如,渦流監控系統)可以產生信號。系統可以補償信號的邊緣部分中的
失真,該失真由例如晶圓之間的墊厚度改變引起。信號可以用於研磨參數(例如,承載頭壓力)的端點控制及/或閉環控制,因此提供改進的晶圓內不均勻性(within-wafer non-uniformity;WIWNU)及晶圓間不均勻性(water-to-wafer non-uniformity;WTWNU)。
一或多個實施方式的細節在附圖及以下描述中闡述。其他態樣、特徵及優點將從描述及附圖、以及從申請專利範圍中顯而易見。
10:基板
94:區域
100:研磨設備
110:研磨墊
112:外研磨層
114:背襯層
118:凹槽
120:平台
121:馬達
124:驅動軸件
125:軸
128:凹槽
129:旋轉電連接器
130:埠
132:研磨液體
140:承載頭
142:固定環
144:撓性膜
146a:腔室
146b:腔室
146c:腔室
150:支撐結構
152:驅動軸件
154:承載頭旋轉馬達
155:軸
160:原位監控系統
162:核心
164:線圈
166:驅動及感測電路系統
168:接線
180:位置感測器
182:旗標
190:控制器
192:輸出裝置
194:輸入裝置
201:中心區域
202:錨固區域
203:邊緣區域
204:邊緣
205:內部區域
210:路徑
303:校準曲線
304:增益函數
305:點
401:信號輪廓
420:圖表
421:子部分
422:第一部分
423:子部分
424:第二部分
426:第三部分
427:子部分
428:部分
430:經修改部分
500:神經網路
501:第一初始厚度值
502:第二初始厚度值
503:第n初始厚度值
504:輸入節點
510:輸入層
516:處理狀態信號
520:隱藏層
530:輸出層
544:輸入節點
546:狀態輸入節點
550:輸出節點
551:第一經修改的厚度值
552:第二經修改的厚度值
553:第n經修改的厚度值
560:輸出節點
570:隱藏節點
572:節點
600:製程
602~610:步驟
700:製程
702~706:步驟
第1A圖係包括渦流監控系統的化學機械研磨站的示意性部分橫截面側視圖。
第1B圖係化學機械研磨站的示意性俯視圖。
第2圖係藉由研磨設備的感測器頭掃描的基板的示意性俯視圖。
第3A圖係用於基於量測的信號來決定基板厚度的靜態公式的示意圖。
第3B圖係用於基於量測的阻抗信號增益來決定研磨墊厚度的函數的示意圖。
第4圖係在監控基板上的位置時獲得的量測的信號的示意圖。
第5圖係示例神經網路。
第6圖係用於研磨基板的示例製程的流程圖。
第7圖係用於訓練神經網路以產生針對一組量測的信號的經修改信號的示例製程的流程圖。
各個附圖中的類似元件符號指示類似元件。
研磨設備可以使用原位監控系統(例如,渦流監控系統)以偵測正在基板上研磨的外層的厚度。厚度量測可以用於即時觸發研磨端點及/或調節研磨製程的處理參數。例如,基板承載頭可以調節基板的背側上的壓力以增加或減小外層的各個區域中的研磨速率。研磨速率可以經調節為使得在研磨之後區域實質上係相同厚度及/或使得區域的研磨大約同時完成。此種輪廓控制可以被稱為即時輪廓控制(real time profile control;RTPC)。
原位監控系統可以經歷在靠近基板邊緣的位置處的量測中的信號失真。例如,渦流監控系統可以產生磁場。在基板邊緣附近,磁場僅部分重疊基板的導電層,從而致使信號人為降低。用於補償此等失真的技術係將厚度量測饋送到經訓練的神經網路中。
此外,歸因於藉由調節碟的磨蝕,由於研磨墊變得較薄,來自渦流監控系統的信號可以人為地增加。由於墊厚度改變,來自經由研磨墊讀取基板特性的一或多個感測器的信號亦可以改變。特定而言,由於墊變得較薄,在基板與渦流感測器之間的距離將減小。這可以致使信號強度增加,此舉可以人為地增加表觀層厚度,從而導致研磨端點的不一致性或基於晶圓間的不均勻性。即使使用神經網路,當信號亦取決於墊厚度時,系統可能不適當地補償基板邊緣處的失真。然而,藉由使用對應於不同墊厚度的
層厚度量測來訓練神經網路,當利用神經網路來產生經修改的信號時,研磨墊的量測的厚度值可以用作輸入。
第1A圖及第1B圖示出了研磨設備100的實例。研磨設備100包括可旋轉碟形平台120,其上定位研磨墊110。平台可操作以繞著軸125旋轉。例如,馬達121可以轉動驅動軸件124以旋轉平台120。研磨墊110可以係具有外研磨層112及較軟的背襯層114的兩層研磨墊。
研磨設備100可以包括埠130,用於將研磨液體132(諸如漿料)分配到研磨墊110上。研磨設備亦可以包括研磨墊調節器,用於磨蝕研磨墊110以將研磨墊110維持在一致的磨蝕狀態下。
研磨設備100包括至少一個承載頭140。承載頭140可操作以抵靠研磨墊110固持基板10。承載頭140可以具有對與每個相應基板相關聯的研磨參數(例如壓力)的單獨控制。
特定而言,承載頭140可以包括固定環142以將基板10固定在撓性膜144下方。承載頭140亦包括藉由膜界定的複數個可單獨控制的可加壓腔室,例如,三個腔室146a-146c,該等腔室可以將可單獨控制的壓力施加到在撓性膜144上及因此在基板10上的相關聯區域。儘管為了易於說明在第1圖中僅示出三個腔室,可以存在一個或兩個腔室,或者四個或多個腔室,例如,五個腔室。
承載頭140從支撐結構150(例如,轉盤或軌道)懸出,並且藉由驅動軸件152連接到承載頭旋轉馬達154,
使得承載頭可以繞著軸155旋轉。可選地,承載頭140可以橫向振蕩,例如,在轉盤150或軌道上的滑塊上;或藉由轉盤本身的旋轉振蕩。在操作中,平台繞著其中心軸125旋轉,並且承載頭繞著其中心軸155旋轉且跨研磨墊的頂表面橫向平移。
儘管僅圖示一個承載頭140,可以提供更多承載頭以固持額外基板,使得可有效地使用研磨墊110的表面區域。
研磨設備100亦包括原位監控系統160。原位監控系統160產生值的時間變化序列,該序列取決於基板上的層的厚度。原位監控系統160包括感測器頭,於此產生量測;歸因於在基板與感測器頭之間的相對運動,量測將在基板上的不同位置處進行。
原位監控系統160可以係渦流監控系統。渦流監控系統160包括用於在基板上的導電層中引起渦流的驅動系統及用於偵測藉由驅動系統在導電層中引起的渦流的感測系統。監控系統160包括在凹槽128中定位的核心162以與平台一起旋轉、纏繞在核心162的一部分周圍的至少一個線圈164、以及藉由接線168連接到線圈164的驅動及感測電路系統166。核心162及線圈164的組合可以提供感測器頭。在一些實現方式中,核心162在平台120的頂表面之上突出,例如,突出到研磨墊110的底部中的凹槽118中。
驅動及感測電路系統166經配置為將振蕩電信號施加到線圈164並且量測所得渦流。針對驅動及感測電路並且針對線圈的配置及位置,各種配置係可能的,例如,如在美國專利第6,924,641號、第7,112,960號及第8,284,560號中描述,以及在美國專利公開案第2011-0189925號及第2012-0276661號中描述。驅動及感測電路系統166可以位於相同凹槽128或平台120的不同部分中,或可以位於平台120外部且經由旋轉電連接器129耦合到平台中的部件。
在操作中,驅動及感測電路系統166驅動線圈164以產生振蕩磁場。磁場的至少一部分延伸穿過研磨墊110並且延伸到基板10中。若在基板10上存在導電層,則振蕩磁場在導電層中產生渦流。渦流致使導電層用作耦合到驅動及感測電路系統166的阻抗源。由於導電層的厚度改變,來自感測器頭的原始信號改變,並且這可以藉由驅動及感測電路系統166偵測。
此外,如上文提及,歸因於調節製程,研磨墊110的厚度可以從晶圓間減小。由於核心162及線圈164可以位於研磨墊110的凹槽128內並且磁場可以延伸穿過外研磨墊112且延伸到基板10中,隨著研磨墊110的厚度減小,在核心162與基板10之間的距離減小。因此,隨著研磨墊110的厚度改變,由驅動及感測電路系統166讀取的阻抗亦可以改變。
大體上,藉由包括針對來自感測器頭的原始信號的增益參數,驅動及感測電路系統166維持來自核心162的標準化信號。增益參數可以用於縮放信號用於輸出到控制器190。當研磨墊110的外研磨層112處於最大時,例如,當研磨墊110係新的時,增益參數可以係最大值。由於外研磨層112的厚度減小,歸因於感測器更靠近基板,增益參數可以減小以補償增加的信號強度。
或者或此外,可選的監控系統(可以用作反射計或干涉計)可以固定到凹槽128中的平台120。若使用兩種系統,則可選的監控系統及渦流監控系統可以監控基板的相同部分。
CMP設備100亦可以包括位置感測器180,諸如光學斷續器,用於感測核心162何時在基板10之下。例如,光學斷續器可以安裝在與承載頭140相對的固定點處。旗標182附接到平台的周邊。旗標182的附接點及長度經選擇為使得當核心162掃掠過基板10之下時,旗標中斷感測器180的光學信號。或者或此外,CMP設備可以包括編碼器以決定平台的角度位置。
控制器190(諸如通用可程式化數位電腦)從渦流監控系統160接收強度信號。控制器190可以包括處理器、記憶體、及I/O裝置,以及輸出裝置192(例如,監控器)及輸入裝置194(例如,鍵盤)。
信號可以經由旋轉電連接器129從渦流監控系統160傳遞到控制器190。或者,電路系統166可以藉由無線信號與控制器190通訊。
由於核心162利用平台的每次旋轉掃掠過基板之下,關於導電層厚度的資訊原位並且連續即時累積(每次平台旋轉累積一次)。當基板大致覆蓋核心162(如由位置感測器決定)時,控制器190可以經程式化以從監控系統取樣量測。隨著研磨進行,導電層的厚度改變,並且取樣的信號隨時間變化。時間變化取樣的信號可被稱為軌跡。來自監控系統的量測可以在研磨期間在輸出裝置192上顯示,以允許裝置的操作人員可視地監控研磨操作的進展。
在操作中,CMP設備100可以使用渦流監控系統160以決定何時已經移除填料層的主體及/或決定何時已經實質上暴露下層的終止層。針對偵測器邏輯可能的製程控制及端點準則包括本端最小值或最大值、斜率改變、幅度或斜率的閾值、或其組合。
控制器190亦可連接到壓力機構,該等壓力機構控制藉由載具140施加到承載頭旋轉馬達154以控制承載頭旋轉速率的壓力、施加到平台旋轉馬達121以控制平台旋轉速率的壓力、或施加到漿料分配系統130以控制供應到研磨墊的漿料組合物的壓力。此外,電腦190可以經程式化以將來自渦流監控系統160的來自基板之下的每次掃掠的量測分成複數個取樣區域,用於計算每個取樣區域的
徑向位置,並且用於將幅度量測分類到徑向範圍中,如在美國專利第6,399,501號中論述。在將量測分類到徑向範圍中之後,關於膜厚度的資訊可以即時饋送到閉環控制器中以週期性地或連續地修改藉由承載頭施加的研磨壓力輪廓以便提供改進的研磨均勻性。
控制器190可以使用相關曲線,該相關曲線將藉由原位監控系統160量測的信號與在基板10上研磨的層厚度相關聯以產生所研磨的層的厚度的估計量測。在第3A圖中圖示相關曲線303的實例。在第3A圖中描繪的坐標系中,水平軸表示從原位監控系統160接收的信號的值,而垂直軸表示針對基板10的層的厚度的值。針對給定信號值,控制器190可以使用相關曲線303以產生對應的厚度值。相關曲線303可以被認為係「靜態」公式,因為其預測針對每個信號值的厚度值,而與感測器頭獲得信號的時間或位置無關。相關曲線可以藉由各種函數表示,諸如多項式函數、或與線性內插結合的查找表(look-up table;LUT)。
控制器190亦可以使用增益函數,該增益函數將藉由原位監控系統160量測的信號與研磨墊110的厚度相關聯以產生基板10的厚度的估計的量測。
增益函數可以藉由使用針對不同研磨墊厚度的標準導電率的主體量測來自核心162的「原始」信號來產生。主體的實例可以包括與阻抗穿透深度相比較厚的基板、或如由四點探針量測的已知的均勻厚度的基板。這確保來自
主體的標準期望的電導率量測。這允許將在變化的墊厚度下量測的來自核心162的信號縮放至與標準主體的經建立電導率相關聯的恆定信號值。在給定墊厚度下標準化核心162的信號所需的縮放值係增益參數。
例如,針對大的墊厚度及標準基板主體量測的核心162的信號可以低於針對小的墊厚度及相同基板量測的核心162的信號。歸因於標準主體中的較低阻抗穿透,較大墊厚度將減小在標準主體中量測的核心162的信號。為了校正此減小,增益參數可以用於將所量測的核心162的信號縮放至如上文描述的標準化值。或者,較小的墊厚度可以導致將核心162的信號縮放至經建立標準化值所需要的較低增益參數。每個墊厚度及相關的增益值可以構成相關點並且多於一個的相關點可以建立增益函數。
或者,在放置在承載頭140中並且在研磨墊110上方移動之前,基板10的導電層厚度可以藉由分離的計量站(例如,四點探針)準確量測。隨著研磨開始,感測器可以在基板10之下掃掠以從核心162獲得原始信號。基於量測的導電層厚度將此信號與期望的信號進行比較建立在給定信號與期望信號之間的比率。此比率可以由驅動及感測電路系統166用作增益參數。
第3B圖圖示了示例增益函數304。在第3B圖中描繪的坐標系中,垂直軸表示從原位監控系統160接收的增益參數的值,而水平軸可以表示外研磨層112的厚度的
值。上文描述的墊厚度及相關的增益值係圖表上的增益函數點305,並且增益函數304由相關點305決定。
可以基於與標準主體的對應核心162的信號量測相關的研磨墊110的厚度的基礎真實量測的線性迴歸來決定增益函數304。第3B圖描繪了由四個校準量測305產生的示例增益函數304,該等校準量測將研磨墊110的厚度與由驅動及感測電路系統166量測的增益相關聯。大體上,增益函數304可以由至少兩個厚度量測點305構成。
大體上,為了產生校準量測305,研磨墊110的厚度的基礎真實量測可以使用系統外部的準確儀表(例如,表面輪廓儀)來決定。已知厚度的此研磨墊119隨後放置在與校準基板結合的研磨設備100中。校準基板係具有一致厚度的導電層的主體;相同的校準基板可以用於校準多個研磨工具。將校準基板裝載到研磨系統100中並且移動到感測器頭上方的研磨墊110上的位置中。不含有磨蝕粒子的液體可以在校準基板的量測期間藉由原位監控系統供應到研磨墊表面,使得不執行研磨。驅動及感測電路系統166可以隨後決定信號強度並且將其與研磨墊厚度的基礎真實量測相關聯以產生校準量測305。藉由針對處於額外厚度的多於一個研磨墊110重複此關聯,可以產生更多校準量測305。
大體上,針對增益參數及研磨墊110的厚度的增益函數304可以使用校準量測305利用回歸來決定。在一些實施方式中,關聯曲線303可以係線性迴歸。在一些實施
方式中,關聯曲線303可以係加權或未加權線性迴歸。例如,加權或未加權的線性迴歸可以係Deming、Theil-Sen、或Passing-Bablock線性迴歸。然而,針對一些實施方式,關聯曲線可以係非線性函數。增益函數304可以隨後用於在已知增益參數及墊厚度的兩個校準量測305之間的內插估計的厚度值。
一旦已經建立增益函數304,控制器190可以使用增益函數304來產生針對給定墊厚度的增益參數值,利用該增益參數值來縮放核心162的信號。增益函數304可以被認為係「靜態」公式,因為其預測針對每個信號值的厚度值,而與感測器頭獲得信號的時間或位置無關。增益函數可以藉由各種函數表示,諸如與線性內插結合的LUT。
參見第1B圖及第2圖,關於基板10的感測器頭的位置改變可以導致來自原位監控系統160的信號的改變。亦即,隨著感測器頭跨過基板10掃描,原位監控系統160將針對基板10上的不同位置處的多個區域94(例如,量測點)進行量測。區域94可以部分重疊(參見第2圖)。
第4圖示出了圖表420,該圖表圖示了在基板10下方的感測器頭的單次經過期間來自原位監控系統160的信號輪廓401。隨著感測器頭在基板之下掃掠,信號輪廓401由來自感測器頭的一系列單獨量測構成。圖表420可以係基板上的量測時間或量測位置(例如,徑向位置)的函數。在任一情況下,信號輪廓401的不同部分對應於在由掃描器頭掃描的基板10上的不同位置處的量測點94。因
此,針對藉由感測器頭掃描的基板的給定位置,圖表420描繪了來自信號輪廓401的對應量測的信號值。
參見第2圖及第4圖,信號輪廓401包括:第一部分422,其對應於當感測器頭跨過基板10的前緣時基板10的邊緣區域203中的位置;第二部分424,其對應於基板10的中心區域201中的位置;及第三部分426,其對應於當感測器頭跨過基板10的後緣時的邊緣區域203中的位置。信號亦可以包括對應於基板外量測的部分428,亦即,當感測器頭掃描第2圖中的基板10的邊緣204之外的區域時產生的信號。
邊緣區域203可以對應於基板的一部分,其中感測器頭的量測點94重疊基板邊緣204。中心區域201可以包括鄰近邊緣203的環狀錨固區域202、及由錨固區域202包圍的內部區域205。感測器頭可掃描其路徑210上的此等區域並且產生對應於沿著路徑210的一系列位置的一系列量測。
在第一部分422中,信號強度從初始強度(通常當不存在基板及承載頭時產生的信號)斜升到較高強度。這藉由從最初在基板的邊緣204處僅輕微重疊基板的監控位置(產生初始較低值)到幾乎完全重疊基板的監控位置(產生較高值)的轉變導致。類似地,在第三部分426中,當監控位置轉變到基板的邊緣204時,信號強度斜降。
儘管將第二部分424示出為平坦的,這係為了簡便;第二部分424中的真實信號將很可能包括歸因於層厚
度中的雜訊及變化的波動。第二部分424對應於掃描中心區域201的監控位置。第二部分424包括藉由監控位置掃描中心區域201的錨固區域202導致的子部分421及423,以及藉由監控位置掃描中心區域201的內部區域205導致的子部分427。
如上文提及,區域422、426中的信號強度的變化部分藉由感測器的量測區域重疊基板邊緣而非所監控的層的厚度或傳導率的固有變化導致。因此,信號輪廓401中的此失真可以在針對在基板邊緣附近的基板計算表徵值(例如,層厚度)時導致錯誤。為了解決此問題,控制器190可以包括神經網路(例如,第5圖的神經網路500),用於基於對應於彼等位置的計算的厚度值產生對應於基板10的一或多個位置的經修改的厚度值。
現參見第5圖,神經網路500經配置為當適當地訓練時,產生減小及/或移除基板邊緣附近的計算的厚度值的失真的經修改的厚度值。神經網路500接收一組輸入504並且經由一或多個神經網路層處理輸入504以產生一組輸出550。神經網路500的層包括輸入層510、輸出層530、及一或多個隱藏層520。
神經網路500的每層包括一或多個神經網路節點。神經網路層中的每個神經網路節點接收一或多個節點輸入值(從輸入504到神經網路500或從先前神經網路層的一或多個節點的輸出),根據一或多個參數值處理節點輸
入值以產生激活值,及可選地將非線性變換函數(例如,S形或正切函數)應用於激活值以產生神經網路節點的輸出。
輸入層510中的每個節點接收作為節點輸入值的到神經網路500的輸入504之一。
到神經網路的輸入504包括針對基板10上的多個不同位置的來自原位監控系統160的初始厚度值,諸如第一厚度值510、第二厚度值502、直至第n厚度值503。初始厚度值可以係使用相關曲線由信號401中的一系列信號值計算的單獨值。
神經網路500的輸入節點504亦可以包括一或多個狀態輸入節點546,該等狀態輸入節點接收一或多個處理狀態信號516。特定而言,可以作為狀態輸入節點546處的處理狀態信號516接收研磨墊110的厚度的量測。
墊厚度可以係研磨墊110的厚度的直接量測,例如,藉由研磨站處的接觸感測器來量測。或者,厚度可以由上文描述的增益函數304產生。特定而言,導電層的厚度可以在研磨之前量測,例如,藉由在線或獨立式計量系統量測。此厚度可以使用校準曲線303轉化為期望信號值。期望信號值可以隨後在基板研磨開始時與實際信號值進行比較;比率提供增益,該增益可以用於根據增益函數304決定墊厚度。
假設神經網路使用墊厚度作為輸入來訓練,「墊磨損」增益函數304可以應用於縮放墊厚度。當應用時,墊厚度及厚度輪廓(在墊磨損調節之後具有適當增益)均
用作網路的輸入以在彼特定墊厚度下即時輸出重構的邊緣輪廓。
大體上,多個不同位置包括基板10的邊緣區域203及錨固區域202中的位置。在一些實施方式中,多個不同位置僅在邊緣區域203及錨固區域202中。在其他實施方式中,多個不同位置橫跨基板的所有區域。
隱藏層520及輸出層530的節點示出為從先前層的每一個節點接收輸入。這係完全連接的前向饋送的神經網路的情況。然而,神經網路500可係非完全連接的前向饋送的神經網路或非前向饋送神經網路。此外,神經網路500可包括下列中的至少一者:一或多個完全連接的前向饋送層;一或多個非完全連接的前向饋送層;以及一或多個非前向饋送層。
神經網路在輸出層530的節點處(亦即,「輸出節點」550)產生一組經修改的厚度值550。在一些實施方式中,針對來自原位監控系統的每個輸入厚度值存在饋送到神經網路500的輸出節點550。在此情況下,輸出節點550的數量可以對應於輸入層510的信號輸入節點504的數量。
例如,信號輸入節點544的數量可以等於邊緣區域203及錨固區域202中的量測數量,可以存在相等數量的輸出節點550。因此,每個輸出節點550可以產生作為到信號輸入節點544的輸入的對應於相應初始厚度值的經修改的厚度值,例如,針對第一初始厚度值501的第一經修改
的厚度值551、針對第二初始厚度值502的第二經修改的厚度值552、及針對第n初始厚度值503的第n經修改的厚度值553。
在一些實施方式中,輸出節點550的數量小於輸入節點504的數量。在一些實施方式中,輸出節點550的數量小於信號輸入節點544的數量。例如,信號輸入節點544的數量可以等於邊緣區域203及錨固區域202中的量測數量,但輸出節點550的數量可以等於邊緣區域203中的量測數量。再者,輸出層530的每個輸出節點550產生作為信號輸入節點504的對應於相應初始厚度值的經修改的厚度值,例如,針對第一初始厚度值501的第一經修改的厚度值551,但僅針對從邊緣區域203接收厚度值的信號輸入節點554。
在一些實施方式中,一或多個隱藏層520中的一或多個節點(例如,第一隱藏層中的一或多個節點572)可以直接接收一或多個狀態輸入節點516,諸如研磨墊110的厚度。
研磨設備100可以使用神經網路500以產生經修改的厚度值。經修改的厚度值可以隨後用作針對第一組基板位置中的每個位置(例如,邊緣區域(及可能地錨固區域)中的位置)決定的厚度。例如,返回參見第4圖,針對邊緣區域的經修改的厚度值可以提供信號輪廓401的經修改部分430。
在一些實施方式中,針對對應於給定量測位置的經修改的厚度值,神經網路500可以經配置為使得僅來自彼給定位置的預定距離內的量測位置的輸入厚度值用於決定經修改的厚度值。例如,若接收對應於路徑210上的N個連續位置的量測的厚度值S1、S2、..、SM、..SN,則針對第M位置(在RM處指示)的經修改的厚度值S'M可以僅使用厚度值SM-L(min 1)、...SM、...SM+L(max N)來計算經修改的厚度值S'M。值L可以經選擇為使得隔開多達約2-4mm的量測用於產生給定的經修改的厚度值S'M;可以使用在量測SM的位置的約1-2mm(例如,1.5mm)內的量測。例如,L可以係來自範圍0至4(例如,1或2)的數字。例如,若使用3mm內的量測,並且在量測之間的間隔係1mm,則L可以係1;若間隔係0.5mm,則L可以係2;若間隔係0.25,則L可以係4。然而,這可以取決於研磨設備的配置及處理條件。其他參數(例如,墊磨損)的值仍可以用於計算經修改的厚度值S'M。
例如,可以存在等於信號輸入節點544的數量的一或多個隱藏層520的多個隱藏節點570,亦即,「隱藏節點」570,其中每個隱藏節點570對應於相應的信號輸入節點544。每個隱藏節點570可以從對應於距對應輸入節點的量測位置大於預定距離的位置的量測的輸入節點544斷開連接(或具有參數值零)。例如,第M隱藏節點可以從第1直至第(M-L-1)輸入節點544以及第(M+L+1)直至第N輸入節點斷開連接(或具有參數值零)。類似地,每個輸
出節點560可以從對應於距輸出節點的量測位置大於預定距離的位置的經修改信號的隱藏節點570斷開連接(或具有參數值零)。例如,第M輸出節點可以從第1直至第(M-L-1)隱藏節點570以及第(M+L+1)直至第N隱藏節點斷開連接(或具有參數值零)。
在一些實施例中,研磨設備100可以使用靜態公式來決定第一組基板的多個位置(例如,邊緣區域內的位置)的厚度。此等基板可以用於產生用於訓練神經網路的訓練資料。
第6圖係用於研磨基板10的示例製程600的流程圖。製程600可以藉由研磨設備100執行。
研磨設備100研磨(602)基板10上的層並且在研磨期間監控(604)層以產生針對層上的不同位置量測的信號值。層上的位置可以包括基板的邊緣區域203內的一或多個位置(對應於信號401的區域422/426),及基板上的錨固區域202內的一或多個位置(對應於信號的區域421/423)。錨固區域202與基板邊緣204間隔開且在基板的中心區域201內,並且因此不受由基板邊緣204產生的失真影響。然而,錨固區域202可以鄰近邊緣區域203。錨固區域202亦可以圍繞中心區域201的內部區域205。錨固位置的數量可以取決於原位監控系統160的量測點大小及量測頻率。在一些實施例中,錨固位置的數量不可以超過最大值,諸如最大值4。
研磨設備100使用靜態公式針對不同位置中的每個位置由量測的信號值產生初始厚度值(606)。對於第一近似,量測的信號值簡單地輸入到靜態公式以輸出厚度值。然而,其他處理(例如,基於錨固區域的信號的標準化,或特定材料的電導的補償)亦可以作為產生初始厚度值的部分對信號執行。
研磨設備100使用神經網路產生經調節的厚度值(608)。到神經網路500的輸入係藉由原位監控系統160針對不同位置以及作為狀態信號的研磨墊的厚度產生的初始值。神經網路500的輸出係經修改的厚度值,各者對應於輸入計算的厚度值。
研磨設備100基於經修改的厚度值偵測研磨端點及/或修改研磨參數(610)。
第7圖係用於訓練神經網路500以產生經修改的厚度值的示例製程700的流程圖。具有不同厚度輪廓的層的多個基板在多個不同厚度的研磨墊上放置時藉由原位監控系統掃描。原位監控系統基於校準曲線產生估計的厚度量測(702)。針對每個基板,系統亦針對該組位置中的每個位置獲得(704)厚度的基礎真實量測。系統可以使用電阻抗量測方法(例如,作為四點探針)產生厚度的基礎真實量測。系統亦獲得研磨墊的厚度的基礎真實量測,例如,使用表面輪廓儀。
在神經網路處於訓練模式時,將所收集的訓練資料應用於神經網路(706)。特定而言,針對每個基板輪廓,
將基板層厚度及研磨墊厚度的估計的量測應用於輸入節點,並且將基板層厚度的基礎真實量測應用於輸出節點。訓練可以包括計算在估計的厚度量測與厚度的基礎真實量測之間的誤差量測,並且基於誤差量測來更新神經網路500的一或多個參數。為此,系統可以使用訓練演算法,該訓練演算法使用具有反向傳播的梯度下降。
儘管上文的論述集中於厚度量測,技術可應用於其他表徵值,例如,傳導率。
監控系統可以在多種研磨系統中使用。研磨墊、或承載頭、或兩者可以移動以在研磨表面與基板之間提供相對運動。研磨墊可以係固定到平台的圓形(或某種其他形狀)的墊,在供應輥與捲取輥之間延伸的帶、或連續帶。研磨墊可以固定在平台上、在研磨操作之間在平台上方遞增地前進、或在研磨期間在平台上方連續地驅動。墊在研磨期間可以固定到平台上,或在研磨期間在平台與研磨墊之間可以存在流體承載。研磨墊可以係標準(例如,具有或不具有填料的聚胺基甲酸酯)粗糙墊、軟墊、或固定磨蝕墊。
儘管上文的論述集中於渦流監控系統,但校正技術可以應用於在基板邊緣上方掃描的其他種類的監控系統,例如,光學監控系統。此外,儘管上文的論述集中於研磨系統,校正技術可以應用於其他種類的基板處理系統,例如,沉積或蝕刻系統,該等基板處理系統包括在基板邊緣上方掃描的原位監控系統。
已經描述了本發明的多個實施例。儘管如此,將理解可進行各種修改而不脫離本發明的精神及範疇。由此,其他實施例係在以下申請專利範圍的範疇內。
600:製程
602~610:步驟
Claims (20)
- 一種訓練一神經網路的方法,包含以下步驟:針對具有一不同厚度輪廓的複數個測試基板的每個測試基板,獲得該測試基板的一基礎真實厚度輪廓;獲得一第一厚度值;當在對應於該第一厚度值的一第一厚度的一研磨墊上時,針對該複數個測試基板的每個測試基板,獲得對應於由一原位監控系統量測的該測試基板的一第一量測的厚度輪廓;獲得一第二厚度值;當在對應於該第二厚度值的一第二厚度的一研磨墊上時,針對該複數個測試基板的每個測試基板,獲得對應於由該原位監控系統量測的該測試基板的一第二量測的厚度輪廓;針對該複數個測試基板的每個測試基板,藉由在該測試基板的該第一量測的厚度輪廓與該第二量測的厚度輪廓之間內插來針對在該第一厚度值與該第二厚度值之間的一第三厚度值產生一估計的第三厚度輪廓;以及針對每個測試基板,當該神經網路處於一訓練模式時藉由將該第三厚度及該估計的第三厚度輪廓應用於複數個輸入節點並且將該基礎真實厚度輪廓應用於複數個輸出節點來訓練一神經網路。
- 如請求項1所述的方法,其中獲得該等第一 及第二厚度值之步驟包括以下步驟:量測該第一及第二研磨墊的厚度。
- 如請求項1所述的方法,其中獲得該第一量測的厚度輪廓或該第二量測的厚度輪廓之步驟進一步包括以下步驟:將該測試基板放置在該第一或第二厚度的一研磨墊上並且用一原位監控系統掃描該測試基板。
- 如請求項1所述的方法,其中該訓練該神經網路之步驟進一步包括以下步驟:當該神經網路處於一訓練模式時將該第一或第二厚度及該估計的第一或第二厚度輪廓應用於複數個輸入節點並且將該基礎真實厚度輪廓應用於複數個輸出節點。
- 如請求項1所述的方法,其中該訓練該神經網路之步驟進一步包括以下步驟:當該神經網路處於一訓練模式時將一第四厚度及一估計的第四厚度輪廓應用於複數個輸入節點並且將該基礎真實厚度輪廓應用於複數個輸出節點。
- 如請求項1所述的方法,其中該內插係線性內插。
- 一種研磨系統,包含:一平台,用於支撐一研磨墊;一承載頭,用於固持一基板並且使該基板與該研磨墊接觸;一原位監控系統,用於當該導電層正由該研磨墊研磨時取決於該基板上的一導電層的一厚度來產生一信號; 以及一控制器,經配置為:接收該導電層的一研磨前厚度的一量測,在該導電層的一研磨的一開始時從該原位監控系統獲得一初始信號值;基於該研磨前厚度來決定該導電層的一期望信號值;基於該初始信號值及該期望信號值來計算一增益;使用一增益函數從該增益決定一研磨墊厚度值;在研磨該導電層期間從該原位監控系統接收信號以針對該層上的複數個不同位置產生複數個量測的信號;從該複數個量測的信號決定針對該層上的該複數個不同位置的複數個厚度值;針對該複數個不同位置的至少一些的每個位置,藉由經由一神經網路處理該複數個厚度值的至少一些來產生針對該位置的一校正的厚度值以提供複數個經校正的厚度值,其中將該複數個厚度值的該等至少一些及該研磨墊厚度值輸入到該神經網路並且將該等經校正的厚度值藉由該神經網路輸出;以及基於該複數個經校正的厚度值,偵測一研磨端點或修改一研磨參數中的至少一者。
- 如請求項7所述的系統,其中該神經網路包括複數個輸入節點、複數個輸出節點、及複數個中間節 點,其中將該複數個厚度值的該等至少一些應用於該等輸入節點的至少一些,其中將該研磨墊厚度值直接應用於位於該複數個輸入節點之後的該複數個中間節點中的一中間節點,並且其中該複數個輸出節點的至少一些輸出該複數個經校正的厚度值。
- 如請求項7所述的系統,其中該原位監控系統包含一渦流監控系統。
- 如請求項7所述的系統,該系統進一步包含一在線計量系統以執行一研磨前量測以提供對於該研磨前厚度的該量測。
- 如請求項7所述的系統,其中該增益函數包含一線性函數。
- 如請求項7所述的系統,其中該控制器被配置為透過使用將量測的信號作為厚度的一多項式函數的一函數計算一厚度來確定該複數個厚度值。
- 如請求項7所述的系統,其中該控制器被配置為將該增益計算為該初始信號值與該期望信號值的一比值。
- 一種控制研磨的方法,包含以下步驟:接收一基板上的一導電層的一研磨前厚度的一量測;使該基板上的該導電層與一研磨系統中的一研磨墊接觸並且開始研磨;在該導電層的該研磨的一開始時從一原位監控系統獲得一初始信號值; 基於該研磨前厚度來決定該導電層的一期望信號值;基於該初始信號值及該期望信號值來計算一增益;使用一增益函數從該增益決定一研磨墊厚度值;在研磨該導電層期間從該原位監控系統接收信號以針對該層上的複數個不同位置產生複數個量測的信號;從該複數個量測的信號決定針對該層上的該複數個不同位置的複數個厚度值;針對該複數個不同位置的至少一些的每個位置,藉由經由一神經網路處理該複數個厚度值的至少一些來產生針對該位置的一校正的厚度值以提供複數個經校正的厚度值,其中將該複數個厚度值的該等至少一些及該研磨墊厚度值輸入到該神經網路並且將該等經校正的厚度值藉由該神經網路輸出;以及基於該複數個經校正的厚度值,偵測一研磨端點或修改一研磨參數中的至少一者。
- 如請求項14所述的方法,其中接收一研磨前厚度的該量測之步驟包括以下步驟:在一獨立式計量站處量測該研磨前厚度。
- 如請求項14所述的方法,其中接收一研磨前厚度的該量測之步驟包括以下步驟:在該研磨系統的一在線計量站處量測該研磨前厚度。
- 如請求項14所述的方法,其中該原位監控系統包含一渦流監控系統。
- 如請求項14所述的方法,其中該增益函數 包含一線性函數。
- 如請求項14所述的方法,該方法包含以下步驟:透過使用將量測的信號作為厚度的一多項式函數的一函數計算一厚度來確定該複數個厚度值。
- 如請求項14所述的方法,該方法包含以下步驟:將該增益計算為該初始信號值與該期望信號值的一比值。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US202063043716P | 2020-06-24 | 2020-06-24 | |
US63/043,716 | 2020-06-24 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW202216356A TW202216356A (zh) | 2022-05-01 |
TWI849317B true TWI849317B (zh) | 2024-07-21 |
Family
ID=79032187
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW113104209A TW202423621A (zh) | 2020-06-24 | 2021-06-17 | 用於決定帶研磨墊磨損補償的基板層厚度的方法與設備 |
TW110122042A TWI849317B (zh) | 2020-06-24 | 2021-06-17 | 用於決定帶研磨墊磨損補償的基板層厚度的方法與設備 |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW113104209A TW202423621A (zh) | 2020-06-24 | 2021-06-17 | 用於決定帶研磨墊磨損補償的基板層厚度的方法與設備 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US11780047B2 (zh) |
JP (2) | JP7447284B2 (zh) |
KR (1) | KR20220114089A (zh) |
CN (2) | CN117900999A (zh) |
TW (2) | TW202423621A (zh) |
WO (1) | WO2021262450A1 (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI845444B (zh) | 2018-04-03 | 2024-06-11 | 美商應用材料股份有限公司 | 針對墊子厚度使用機器學習及補償的拋光裝置、拋光系統、方法及電腦儲存媒體 |
US11442535B2 (en) * | 2018-10-24 | 2022-09-13 | Pcms Holdings, Inc. | Systems and methods for region of interest estimation for virtual reality |
CN117900999A (zh) | 2020-06-24 | 2024-04-19 | 应用材料公司 | 使用研磨垫磨损补偿的基板层厚度确定 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180304435A1 (en) * | 2017-04-21 | 2018-10-25 | Applied Materials, Inc. | Polishing apparatus using neural network for monitoring |
TW201945118A (zh) * | 2018-04-03 | 2019-12-01 | 美商應用材料股份有限公司 | 針對墊子厚度使用機器學習及補償的拋光裝置 |
Family Cites Families (113)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5700180A (en) | 1993-08-25 | 1997-12-23 | Micron Technology, Inc. | System for real-time control of semiconductor wafer polishing |
US5433651A (en) | 1993-12-22 | 1995-07-18 | International Business Machines Corporation | In-situ endpoint detection and process monitoring method and apparatus for chemical-mechanical polishing |
DE69632490T2 (de) | 1995-03-28 | 2005-05-12 | Applied Materials, Inc., Santa Clara | Verfahren und Vorrichtung zur In-Situ-Kontrolle und Bestimmung des Endes von chemisch-mechanischen Planiervorgängen |
US5559428A (en) | 1995-04-10 | 1996-09-24 | International Business Machines Corporation | In-situ monitoring of the change in thickness of films |
US5660672A (en) | 1995-04-10 | 1997-08-26 | International Business Machines Corporation | In-situ monitoring of conductive films on semiconductor wafers |
AU1145797A (en) | 1995-12-05 | 1997-06-27 | Skf Condition Monitoring | Driver for eddy current proximity probe |
US5644221A (en) | 1996-03-19 | 1997-07-01 | International Business Machines Corporation | Endpoint detection for chemical mechanical polishing using frequency or amplitude mode |
US5832466A (en) | 1996-08-12 | 1998-11-03 | International Neural Machines Inc. | System and method for dynamic learning control in genetically enhanced back-propagation neural networks |
JPH1076464A (ja) | 1996-08-30 | 1998-03-24 | Canon Inc | 研磨方法及びそれを用いた研磨装置 |
US6280289B1 (en) | 1998-11-02 | 2001-08-28 | Applied Materials, Inc. | Method and apparatus for detecting an end-point in chemical mechanical polishing of metal layers |
US6159073A (en) | 1998-11-02 | 2000-12-12 | Applied Materials, Inc. | Method and apparatus for measuring substrate layer thickness during chemical mechanical polishing |
WO2000026613A1 (en) | 1998-11-02 | 2000-05-11 | Applied Materials, Inc. | Optical monitoring of radial ranges in chemical mechanical polishing a metal layer on a substrate |
US7878882B2 (en) | 1999-04-01 | 2011-02-01 | Charles J. Molnar | Advanced workpiece finishing |
US6172756B1 (en) | 1998-12-11 | 2001-01-09 | Filmetrics, Inc. | Rapid and accurate end point detection in a noisy environment |
US6190234B1 (en) | 1999-01-25 | 2001-02-20 | Applied Materials, Inc. | Endpoint detection with light beams of different wavelengths |
US6179709B1 (en) | 1999-02-04 | 2001-01-30 | Applied Materials, Inc. | In-situ monitoring of linear substrate polishing operations |
TW466153B (en) | 1999-06-22 | 2001-12-01 | Applied Materials Inc | Method and apparatus for measuring a pad profile and closed loop control of a pad conditioning process |
TW393563B (en) | 1999-10-21 | 2000-06-11 | Applied Materials Inc | Method of measuring film-layer's thickness in the chemical mechanical polishing |
US6399501B2 (en) | 1999-12-13 | 2002-06-04 | Applied Materials, Inc. | Method and apparatus for detecting polishing endpoint with optical monitoring |
US6707540B1 (en) | 1999-12-23 | 2004-03-16 | Kla-Tencor Corporation | In-situ metalization monitoring using eddy current and optical measurements |
WO2001046684A1 (en) | 1999-12-23 | 2001-06-28 | Kla-Tencor Corporation | In-situ metalization monitoring using eddy current measurements and optical measurements |
US6433541B1 (en) | 1999-12-23 | 2002-08-13 | Kla-Tencor Corporation | In-situ metalization monitoring using eddy current measurements during the process for removing the film |
KR100718737B1 (ko) | 2000-01-17 | 2007-05-15 | 가부시키가이샤 에바라 세이사꾸쇼 | 폴리싱 장치 |
US6407546B1 (en) | 2000-04-07 | 2002-06-18 | Cuong Duy Le | Non-contact technique for using an eddy current probe for measuring the thickness of metal layers disposed on semi-conductor wafer products |
US6924641B1 (en) | 2000-05-19 | 2005-08-02 | Applied Materials, Inc. | Method and apparatus for monitoring a metal layer during chemical mechanical polishing |
JP3916375B2 (ja) | 2000-06-02 | 2007-05-16 | 株式会社荏原製作所 | ポリッシング方法および装置 |
JP3832198B2 (ja) | 2000-06-16 | 2006-10-11 | 日本電気株式会社 | 半導体ウェハの研磨終点検出方法ならびにその装置 |
US6626736B2 (en) | 2000-06-30 | 2003-09-30 | Ebara Corporation | Polishing apparatus |
US6878038B2 (en) | 2000-07-10 | 2005-04-12 | Applied Materials Inc. | Combined eddy current sensing and optical monitoring for chemical mechanical polishing |
US6602724B2 (en) | 2000-07-27 | 2003-08-05 | Applied Materials, Inc. | Chemical mechanical polishing of a metal layer with polishing rate monitoring |
US6806951B2 (en) | 2000-09-20 | 2004-10-19 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for determining at least one characteristic of defects on at least two sides of a specimen |
US6923711B2 (en) | 2000-10-17 | 2005-08-02 | Speedfam-Ipec Corporation | Multizone carrier with process monitoring system for chemical-mechanical planarization tool |
TWI221435B (en) | 2001-01-20 | 2004-10-01 | Guo-Jen Wang | Method for optimizing timing control process parameters in chemical mechanical polishing |
US6564116B2 (en) | 2001-04-06 | 2003-05-13 | Gou-Jen Wang | Method for determining efficiently parameters in chemical-mechanical polishing (CMP) |
US6676482B2 (en) | 2001-04-20 | 2004-01-13 | Speedfam-Ipec Corporation | Learning method and apparatus for predictive determination of endpoint during chemical mechanical planarization using sparse sampling |
US6966816B2 (en) | 2001-05-02 | 2005-11-22 | Applied Materials, Inc. | Integrated endpoint detection system with optical and eddy current monitoring |
US7082345B2 (en) | 2001-06-19 | 2006-07-25 | Applied Materials, Inc. | Method, system and medium for process control for the matching of tools, chambers and/or other semiconductor-related entities |
US20020192966A1 (en) | 2001-06-19 | 2002-12-19 | Shanmugasundram Arulkumar P. | In situ sensor based control of semiconductor processing procedure |
US6594024B1 (en) | 2001-06-21 | 2003-07-15 | Advanced Micro Devices, Inc. | Monitor CMP process using scatterometry |
US6618130B2 (en) | 2001-08-28 | 2003-09-09 | Speedfam-Ipec Corporation | Method and apparatus for optical endpoint detection during chemical mechanical polishing |
US6821794B2 (en) | 2001-10-04 | 2004-11-23 | Novellus Systems, Inc. | Flexible snapshot in endpoint detection |
US6935922B2 (en) | 2002-02-04 | 2005-08-30 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for generating a two-dimensional map of a characteristic at relative or absolute locations of measurement spots on a specimen during polishing |
US6894491B2 (en) | 2002-12-23 | 2005-05-17 | Lam Research Corporation | Method and apparatus for metrological process control implementing complementary sensors |
US7016795B2 (en) | 2003-02-04 | 2006-03-21 | Applied Materials Inc. | Signal improvement in eddy current sensing |
US6945845B2 (en) | 2003-03-04 | 2005-09-20 | Applied Materials, Inc. | Chemical mechanical polishing apparatus with non-conductive elements |
US7008296B2 (en) | 2003-06-18 | 2006-03-07 | Applied Materials, Inc. | Data processing for monitoring chemical mechanical polishing |
JP2005011977A (ja) * | 2003-06-18 | 2005-01-13 | Ebara Corp | 基板研磨装置および基板研磨方法 |
US7001243B1 (en) | 2003-06-27 | 2006-02-21 | Lam Research Corporation | Neural network control of chemical mechanical planarization |
US7271921B2 (en) | 2003-07-23 | 2007-09-18 | Kla-Tencor Technologies Corporation | Method and apparatus for determining surface layer thickness using continuous multi-wavelength surface scanning |
US7112960B2 (en) | 2003-07-31 | 2006-09-26 | Applied Materials, Inc. | Eddy current system for in-situ profile measurement |
US7097537B1 (en) | 2003-08-18 | 2006-08-29 | Applied Materials, Inc. | Determination of position of sensor measurements during polishing |
US7153185B1 (en) | 2003-08-18 | 2006-12-26 | Applied Materials, Inc. | Substrate edge detection |
US7025658B2 (en) | 2003-08-18 | 2006-04-11 | Applied Materials, Inc. | Platen and head rotation rates for monitoring chemical mechanical polishing |
JP4451111B2 (ja) | 2003-10-20 | 2010-04-14 | 株式会社荏原製作所 | 渦電流センサ |
US7150673B2 (en) | 2004-07-09 | 2006-12-19 | Ebara Corporation | Method for estimating polishing profile or polishing amount, polishing method and polishing apparatus |
JP2005034992A (ja) | 2004-10-29 | 2005-02-10 | Ebara Corp | ポリッシングの終点検知方法 |
US7282909B2 (en) | 2005-06-29 | 2007-10-16 | Lam Research Corporation | Methods and apparatus for determining the thickness of a conductive layer on a substrate |
KR101423579B1 (ko) * | 2005-08-22 | 2014-07-25 | 어플라이드 머티어리얼스, 인코포레이티드 | 화학적 기계적 폴리싱의 스펙트럼 기반 모니터링을 위한 장치 및 방법 |
JP4906043B2 (ja) | 2005-09-22 | 2012-03-28 | キヤノン株式会社 | 研磨方法 |
US7189140B1 (en) | 2005-11-08 | 2007-03-13 | Novellus Systems, Inc. | Methods using eddy current for calibrating a CMP tool |
US7494929B2 (en) | 2006-04-27 | 2009-02-24 | Applied Materials, Inc. | Automatic gain control |
KR100769566B1 (ko) | 2006-05-24 | 2007-10-23 | 중앙대학교 산학협력단 | 신경망을 이용한 박막 두께 측정 방법, 장치 및 이를 위한기록매체 |
KR101278236B1 (ko) | 2006-09-12 | 2013-06-24 | 가부시키가이샤 에바라 세이사꾸쇼 | 연마장치 및 연마방법 |
US7801635B2 (en) | 2007-01-30 | 2010-09-21 | Tokyo Electron Limited | Real-time parameter tuning for etch processes |
JP5654753B2 (ja) | 2007-02-23 | 2015-01-14 | アプライド マテリアルズ インコーポレイテッドApplied Materials,Incorporated | スペクトルを使用した研磨終了点の決定 |
JP2009004442A (ja) | 2007-06-19 | 2009-01-08 | Renesas Technology Corp | 半導体ウェハの研磨方法 |
JP5080933B2 (ja) | 2007-10-18 | 2012-11-21 | 株式会社荏原製作所 | 研磨監視方法および研磨装置 |
CN201166564Y (zh) | 2008-01-17 | 2008-12-17 | 上海星纳电子科技有限公司 | 太阳能晶片无接触式测试系统 |
US8106651B2 (en) | 2008-04-17 | 2012-01-31 | Novellus Systems, Inc. | Methods and apparatuses for determining thickness of a conductive layer |
EP2128563A1 (de) * | 2008-05-30 | 2009-12-02 | Plast-Control GmbH | Verfaren zur Messung des Dickenprofils eines Folienschlauches |
JP5513795B2 (ja) | 2009-07-16 | 2014-06-04 | 株式会社荏原製作所 | 研磨方法および装置 |
WO2010045162A2 (en) | 2008-10-16 | 2010-04-22 | Applied Materials, Inc. | Eddy current gain compensation |
WO2010056769A2 (en) | 2008-11-14 | 2010-05-20 | Applied Materials, Inc. | Eddy current sensor with enhanced edge resolution |
US20110124269A1 (en) | 2009-07-16 | 2011-05-26 | Mitsuo Tada | Eddy current sensor and polishing method and apparatus |
TW201201957A (en) | 2010-01-29 | 2012-01-16 | Applied Materials Inc | High sensitivity real time profile control eddy current monitoring system |
US8190285B2 (en) | 2010-05-17 | 2012-05-29 | Applied Materials, Inc. | Feedback for polishing rate correction in chemical mechanical polishing |
US8930013B2 (en) | 2010-06-28 | 2015-01-06 | Applied Materials, Inc. | Adaptively tracking spectrum features for endpoint detection |
TW201223702A (en) | 2010-08-06 | 2012-06-16 | Applied Materials Inc | Techniques for matching measured spectra to reference spectra for in-situ optical monitoring |
JP5511600B2 (ja) | 2010-09-09 | 2014-06-04 | 株式会社荏原製作所 | 研磨装置 |
US8367429B2 (en) | 2011-03-10 | 2013-02-05 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | Adaptive endpoint method for pad life effect on chemical mechanical polishing |
CN102278967A (zh) | 2011-03-10 | 2011-12-14 | 清华大学 | 抛光液厚度测量装置、测量方法和化学机械抛光设备 |
US9023667B2 (en) | 2011-04-27 | 2015-05-05 | Applied Materials, Inc. | High sensitivity eddy current monitoring system |
WO2012148716A2 (en) | 2011-04-28 | 2012-11-01 | Applied Materials, Inc. | Varying coefficients and functions for polishing control |
JP6193623B2 (ja) | 2012-06-13 | 2017-09-06 | 株式会社荏原製作所 | 研磨方法及び研磨装置 |
US9205527B2 (en) | 2012-11-08 | 2015-12-08 | Applied Materials, Inc. | In-situ monitoring system with monitoring of elongated region |
US9275917B2 (en) | 2013-10-29 | 2016-03-01 | Applied Materials, Inc. | Determination of gain for eddy current sensor |
US9281253B2 (en) | 2013-10-29 | 2016-03-08 | Applied Materials, Inc. | Determination of gain for eddy current sensor |
KR102255963B1 (ko) | 2013-10-29 | 2021-05-24 | 어플라이드 머티어리얼스, 인코포레이티드 | 와전류 센서를 위한 게인의 결정 |
JP6030041B2 (ja) | 2013-11-01 | 2016-11-24 | 株式会社荏原製作所 | 研磨装置および研磨方法 |
US9490186B2 (en) | 2013-11-27 | 2016-11-08 | Applied Materials, Inc. | Limiting adjustment of polishing rates during substrate polishing |
US9636797B2 (en) | 2014-02-12 | 2017-05-02 | Applied Materials, Inc. | Adjusting eddy current measurements |
US9754846B2 (en) | 2014-06-23 | 2017-09-05 | Applied Materials, Inc. | Inductive monitoring of conductive trench depth |
US9911664B2 (en) | 2014-06-23 | 2018-03-06 | Applied Materials, Inc. | Substrate features for inductive monitoring of conductive trench depth |
US9662762B2 (en) | 2014-07-18 | 2017-05-30 | Applied Materials, Inc. | Modifying substrate thickness profiles |
KR101655074B1 (ko) | 2014-11-04 | 2016-09-07 | 주식회사 케이씨텍 | 화학 기계적 연마 장치 및 와전류 센서를 이용한 웨이퍼 도전층 두께 측정 방법 |
KR102437268B1 (ko) | 2015-02-25 | 2022-08-29 | 주식회사 케이씨텍 | 화학 기계적 연마 시스템 |
US10478937B2 (en) | 2015-03-05 | 2019-11-19 | Applied Materials, Inc. | Acoustic emission monitoring and endpoint for chemical mechanical polishing |
US9676075B2 (en) | 2015-06-12 | 2017-06-13 | Globalfoundries Inc. | Methods and structures for achieving target resistance post CMP using in-situ resistance measurements |
KR101684842B1 (ko) | 2015-10-27 | 2016-12-20 | 주식회사 케이씨텍 | 화학 기계적 연마 장치 |
US11580375B2 (en) | 2015-12-31 | 2023-02-14 | Kla-Tencor Corp. | Accelerated training of a machine learning based model for semiconductor applications |
TW201819107A (zh) | 2016-08-26 | 2018-06-01 | 美商應用材料股份有限公司 | 用於化學機械研磨的研磨墊厚度監測 |
TWI779986B (zh) | 2016-11-30 | 2022-10-01 | 美商應用材料股份有限公司 | 使用神經網路的光譜監測 |
WO2018132424A1 (en) | 2017-01-13 | 2018-07-19 | Applied Materials, Inc. | Resistivity-based adjustment of measurements from in-situ monitoring |
JP6499689B2 (ja) * | 2017-03-08 | 2019-04-10 | ファナック株式会社 | 仕上げ加工量予測装置及び機械学習装置 |
CN107369635B (zh) | 2017-06-06 | 2020-06-09 | 上海集成电路研发中心有限公司 | 一种基于深度学习的智能半导体装备系统 |
TWI783037B (zh) | 2017-09-25 | 2022-11-11 | 美商應用材料股份有限公司 | 使用機器學習方式以產生製程控制參數的半導體製造 |
TWI637448B (zh) * | 2017-10-20 | 2018-10-01 | 行政院原子能委員會核能硏究所 | 薄膜厚度量測方法及其系統 |
JP6836577B2 (ja) | 2018-02-06 | 2021-03-03 | ファナック株式会社 | 研磨工具摩耗量予測装置、機械学習装置及びシステム |
FR3078050B1 (fr) | 2018-02-22 | 2020-06-26 | Jtekt Europe | Procede de compensation d’un couple frein lors d’une defaillance de type court-circuit dans l’onduleur d’alimentation d’un moteur d’assistance |
JP7401534B2 (ja) | 2018-09-26 | 2023-12-19 | アプライド マテリアルズ インコーポレイテッド | インシトゥ電磁誘導監視のためのエッジ再構成における基板ドーピングの補正 |
JP2020053550A (ja) * | 2018-09-27 | 2020-04-02 | 株式会社荏原製作所 | 研磨装置、研磨方法、及び機械学習装置 |
US20200130136A1 (en) * | 2018-10-29 | 2020-04-30 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Chemical mechanical polishing apparatus and method |
CN117900999A (zh) | 2020-06-24 | 2024-04-19 | 应用材料公司 | 使用研磨垫磨损补偿的基板层厚度确定 |
-
2021
- 2021-06-10 CN CN202410237424.3A patent/CN117900999A/zh active Pending
- 2021-06-10 KR KR1020227026236A patent/KR20220114089A/ko active IP Right Grant
- 2021-06-10 JP JP2022544052A patent/JP7447284B2/ja active Active
- 2021-06-10 WO PCT/US2021/036861 patent/WO2021262450A1/en active Application Filing
- 2021-06-10 CN CN202180012632.8A patent/CN115038549B/zh active Active
- 2021-06-10 US US17/344,779 patent/US11780047B2/en active Active
- 2021-06-17 TW TW113104209A patent/TW202423621A/zh unknown
- 2021-06-17 TW TW110122042A patent/TWI849317B/zh active
-
2023
- 2023-08-04 US US18/365,527 patent/US12090599B2/en active Active
-
2024
- 2024-02-28 JP JP2024028235A patent/JP2024105216A/ja active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180304435A1 (en) * | 2017-04-21 | 2018-10-25 | Applied Materials, Inc. | Polishing apparatus using neural network for monitoring |
TW201842471A (zh) * | 2017-04-21 | 2018-12-01 | 美商應用材料股份有限公司 | 使用神經網路來監測的拋光裝置 |
TW201945118A (zh) * | 2018-04-03 | 2019-12-01 | 美商應用材料股份有限公司 | 針對墊子厚度使用機器學習及補償的拋光裝置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US12090599B2 (en) | 2024-09-17 |
CN117900999A (zh) | 2024-04-19 |
CN115038549A (zh) | 2022-09-09 |
JP2024105216A (ja) | 2024-08-06 |
CN115038549B (zh) | 2024-03-12 |
US20210402551A1 (en) | 2021-12-30 |
US20230381912A1 (en) | 2023-11-30 |
WO2021262450A1 (en) | 2021-12-30 |
US11780047B2 (en) | 2023-10-10 |
TW202423621A (zh) | 2024-06-16 |
KR20220114089A (ko) | 2022-08-17 |
TW202216356A (zh) | 2022-05-01 |
JP7447284B2 (ja) | 2024-03-11 |
JP2023517447A (ja) | 2023-04-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN114888715B (zh) | 针对垫厚度使用机器学习和补偿的抛光装置 | |
US20210229234A1 (en) | Polishing apparatus using neural network for monitoring | |
TWI849317B (zh) | 用於決定帶研磨墊磨損補償的基板層厚度的方法與設備 | |
TWI846048B (zh) | 用於拋光基板的方法及拋光系統 |