WO2011001929A1 - 異常検出システム、異常検出方法及び記憶媒体 - Google Patents

異常検出システム、異常検出方法及び記憶媒体 Download PDF

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abnormality
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剛 守屋
康敏 梅原
勇樹 片岡
中谷　理子
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東京エレクトロン株式会社
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    • H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67242—Apparatus for monitoring, sorting or marking
    • H01L21/67288—Monitoring of warpage, curvature, damage, defects or the like

Definitions

  • abnormalities such as abnormal plasma discharge (for example, micro arcing) may occur based on various factors.
  • Abnormal plasma discharge may cause cracks, notches, etc. on the substrate surface, or burn out components placed in the chamber, and may adhere to components in the chamber (for example, the upper electrode). As a result, the deposited deposits are peeled off to cause generation of particles.
  • abnormal plasma discharge is detected at an early stage, and when plasma abnormal discharge is detected, appropriate measures such as stopping the operation of the plasma processing equipment are taken promptly to prevent damage to the substrate and components and generation of particles. There is a need to. Accordingly, various methods for early detection of abnormalities such as abnormal plasma discharge have been developed.
  • a method for detecting AE (Acoustic Emission) resulting from energy emission during abnormal plasma discharge has been studied as a method capable of highly sensitive detection of a plasma processing method.
  • a detection apparatus using AE a plurality of ultrasonic sensors are provided on the outer wall of a chamber, and an AE caused by energy release when an abnormal plasma discharge is generated by these ultrasonic sensors, or a semiconductor wafer is mounted.
  • a plurality of acoustic probes are provided so as to contact a mounting ring (susceptor) to be placed or a focus ring arranged around the semiconductor wafer placed on the placing table, and an ultrasonic sensor transmits ultrasonic waves propagating through these acoustic probes.
  • a device for detecting by see, for example, Patent Document 1).
  • a method of monitoring high-frequency power (voltage or current) used for plasma generation may be used in combination.
  • Patent Literature 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2003-100714
  • AE signal analysis method for example, there is a method of sampling an output signal (detection signal) of an ultrasonic sensor at high speed and digitally processing the obtained data on a PC (Personal Computer).
  • PC Personal Computer
  • the analysis of the AE signal is performed for each ultrasonic sensor.
  • a difference occurs in the magnitude of the AE signal due to the difference in the occurrence location of the abnormal plasma discharge, so that the occurrence of the abnormal plasma discharge may be overlooked.
  • An object of the present invention is to provide an abnormality detection system and an abnormality that can suppress data processing costs and can detect an abnormality that has occurred with high accuracy while acquiring a large amount of data related to an abnormality that has occurred in a processing apparatus.
  • An object of the present invention is to provide an abnormality detection method by a detection system and a computer-readable storage medium storing a program used in the abnormality detection system.
  • an abnormality detection system for detecting an abnormality occurring in a processing apparatus, and a plurality of ultrasonic waves for detecting acoustic emission occurring in the processing apparatus.
  • a sensor a distribution unit that distributes each output signal of the plurality of ultrasonic sensors to a first signal and a second signal, respectively, and triggers when a predetermined characteristic is detected by sampling the first signal at a first frequency
  • a trigger generation unit that generates a signal
  • a trigger generation time determination unit that receives the trigger signal and determines a trigger generation time, and creates sampling data obtained by sampling the second signal at a second frequency higher than the first frequency
  • a data generation unit that performs the trigger generation time determination unit of the sampling data.
  • Characterized in that it comprises a data processing unit for analyzing the abnormality occurring in the processing apparatus by performing a waveform analysis of the corresponding data determined the trigger generation time in a predetermined period on the basis.
  • the abnormality detection system further includes a trigger signal processing unit that combines the plurality of trigger signals into a single signal as a representative trigger signal when the plurality of trigger signals are generated within a predetermined period, and determines the trigger generation time.
  • the unit is characterized in that the trigger generation time is determined for the representative trigger signal.
  • the abnormality detection system further includes a filter that removes noise from each output signal of the plurality of ultrasonic sensors.
  • the first frequency is 10 kHz to 5 MHz
  • the second frequency is 500 kHz to 5 MHz.
  • an abnormality detection method for detecting an abnormality occurring in a processing apparatus, wherein acoustic emission occurring in the processing apparatus is detected by a plurality of ultrasonic sensors.
  • the abnormality detection method provides a trigger signal processing for combining the plurality of trigger signals into one signal as a representative trigger signal when the plurality of trigger signals are generated within a predetermined period in the trigger signal generation step.
  • the trigger generation time determining step is characterized in that the trigger generation time is determined for the representative trigger signal.
  • the abnormality detection method further includes a noise removing step of removing noise from the first signal and the second signal obtained by the distributing step by a filter.
  • the abnormality detection method according to the present invention is characterized in that the first frequency is 10 kHz to 5 MHz and the second frequency is 500 kHz to 5 MHz.
  • the data processing step includes a cutout step of cutting out data corresponding to the predetermined period from the sampling data, and downsampling with a representative value for the data cut out in the cutout step.
  • the first waveform feature amount extraction step for extracting the waveform feature amount from the down-sampling data and the first waveform feature amount extraction step
  • a second waveform feature amount extracting step for narrowing down the analysis target of the data cut out in the cutout step by estimating the time of the waveform feature amount and extracting the waveform feature amount from the data cut out in the cutout step for the analysis target
  • the second waveform feature amount extraction step It characterized by having a a determination step of determining an abnormality occurring in the processing apparatus by performing pattern recognition of the obtained abnormal pattern recognition model set in advance and the waveform feature amount flop.
  • the abnormality detection method according to the present invention is the abnormality detection method according to any one of claims 5 to 9, wherein the process condition of a predetermined process executed by the processing device is performed before the detection step.
  • a computer-readable storage medium provides a program for causing an abnormality detection system controlled by a computer to execute an abnormality detection method for detecting an abnormality occurring in a predetermined processing device.
  • a distribution step of distributing each detection signal from the acoustic wave sensor into a first signal and a second signal by the distribution unit, and sampling the first signal at the first frequency by the A / D conversion unit to detect a predetermined feature Trigger signal is generated by the signal generator unit Riga signal generation step, trigger generation time determination step of receiving the trigger signal and determining the trigger generation time of the trigger signal by a time counter unit, and the second signal at a second frequency higher than the first frequency
  • the abnormality detection method according to claim 5, and the computer-readable storage medium according to claim 11 data is acquired while acquiring a large amount of data related to the abnormality occurring in the processing device. Processing costs can be kept low, and an abnormality that has occurred can be detected with high accuracy.
  • the load on data processing can be reduced without reducing the accuracy of abnormality detection. Can do.
  • noise is removed from each output signal of the ultrasonic sensor by a filter, so that it is possible to improve the accuracy of generation of trigger signals and analysis of sampling data.
  • the abnormality detection method after reducing the amount of data to be analyzed by cutting out data, the downsampling data with a small amount of data is used to further narrow down the target of analysis processing. Data processing time can be shortened without reducing the accuracy of abnormality detection.
  • abnormality detection method data is acquired at the detection step only during the execution period of the predetermined process included in the process condition, so the total data processing load can be reduced. Also, analysis and determination can be performed by narrowing down the types of detected anomalies.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an abnormality detection system according to an embodiment of the present invention. It is a flowchart which shows the outline
  • FIG. 1 is a cross-sectional view showing a schematic configuration of a plasma processing apparatus to which an abnormality detection system according to an embodiment of the present invention is applied.
  • the plasma processing apparatus 2 performs an etching process on a semiconductor wafer (hereinafter referred to as “wafer”) W, and includes a cylindrical chamber 10 made of metal such as aluminum or stainless steel. Includes, for example, a cylindrical susceptor 11 as a stage on which a wafer W having a diameter of 300 mm is placed.
  • the chamber 10 includes a maintenance opening (not shown) that allows the inside and the outside of the chamber 10 to communicate with each other, and a maintenance lid (not shown) that freely opens and closes the opening.
  • an exhaust path 12 that functions as a flow path for discharging the gas above the susceptor 11 to the outside of the chamber 10 is provided between the side wall of the chamber 10 and the susceptor 11.
  • An annular exhaust plate 13 is disposed in the middle of the exhaust path 12, and a space downstream from the exhaust plate 13 communicates with an APC (pressure control valve: Adaptive Pressure Control Valve) 14 that is a variable butterfly valve.
  • the APC 14 is connected to a TMP (Turbomolecular pump) 15 that is an exhaust pump for vacuuming, and the TMP 15 is connected to a DP (dry pump: Dry Pump) 16 that is an exhaust pump.
  • the exhaust passage constituted by the APC 14, TMP 15 and DP 16 is hereinafter referred to as “main exhaust line”.
  • the pressure in the chamber 10 is controlled by the APC 14 and the inside of the chamber 10 can be decompressed to a high vacuum state by the TMP 15 and the DP 16.
  • the space downstream of the exhaust plate 13 communicates with the DP 16 via an exhaust passage (hereinafter referred to as “roughing line”) that is different from the main exhaust line.
  • This roughing line is provided with, for example, an exhaust pipe 17 having a diameter of 25 mm and a valve V2 arranged in the middle of the exhaust pipe 17, and when the DP 16 is driven, The gas can be discharged.
  • the susceptor 11 is connected to a high frequency power source 18 for supplying a predetermined high frequency power to the susceptor 11 via a power feed rod 40 and a matching unit 19. Thereby, the susceptor 11 functions as a lower electrode.
  • the matching unit 19 reduces the reflection of the high frequency power from the susceptor 11 and increases the supply efficiency of the high frequency power to the susceptor 11.
  • the power output from the high frequency power supply 18 is monitored by a current sensor or a voltage sensor (not shown).
  • a disk-like electrode plate 20 made of a conductive film is disposed above the susceptor 11 in order to attract the wafer W with an electrostatic attraction force.
  • a DC power source 22 is electrically connected to the electrode plate 20. It is connected. The wafer W is attracted and held on the upper surface of the susceptor 11 by a Coulomb force or a Johnson-Rahbek force generated by a DC voltage applied to the electrode plate 20 from the DC power supply 22.
  • An annular focus ring 24 made of silicon (Si) or the like is disposed above the susceptor 11 in order to converge plasma generated in the space S above the susceptor 11 toward the wafer W.
  • the refrigerant chamber 25 is provided inside the susceptor 11, and here, the refrigerant chamber 25 has an annular shape extending in the circumferential direction.
  • a coolant for example, cooling water
  • the processing temperature of the wafer W placed on the susceptor 11 depends on the coolant temperature. Be controlled.
  • a portion on which the wafer W is adsorbed on the upper surface of the susceptor 11 (hereinafter referred to as “adsorption surface”) is provided with a plurality of heat transfer gas supply holes 27 and heat transfer gas supply grooves (not shown).
  • the heat transfer gas supply hole 27 and the like are connected to a heat transfer gas supply unit 29 via a heat transfer gas supply line 28 provided inside the susceptor 11, and the heat transfer gas supply unit 29 receives heat transfer gas such as He gas. , And supplied to the gap between the suction surface and the back surface of the wafer W.
  • the heat transfer gas supply unit 29 is connected to the DP 16 so that the gap between the adsorption surface and the back surface of the wafer W can be evacuated.
  • a plurality of pusher pins 30 are arranged as lift pins that can protrude from the upper surface of the susceptor 11.
  • the pusher pin 30 is movable in the vertical direction of FIG. 1 by converting the rotational motion of a motor (not shown) into a linear motion by a ball screw or the like.
  • a shower head 33 is disposed on the ceiling of the chamber 10.
  • a high frequency power source 21 is connected to the shower head 33 via a matching unit 23, and the high frequency power source 21 supplies predetermined high frequency power to the shower head 33.
  • the shower head 33 functions as an upper electrode.
  • the function of the matching unit 23 is the same as the function of the matching unit 19 described above.
  • the electric power output from the high frequency power supply 21 is monitored by a current sensor or a voltage sensor (not shown).
  • the shower head 33 has an electrode plate 35 disposed on the lower surface side thereof and having a large number of gas vent holes 34, and an electrode support 36 that detachably supports the electrode plate 35.
  • a buffer chamber 37 is provided inside the electrode support 36, and the buffer chamber 37 and a processing gas supply unit (not shown) are connected by a processing gas introduction pipe (pipe) 38.
  • a pipe insulator 39 is arranged in the middle of the processing gas introduction pipe 38. The pipe insulator 39 is made of an insulator, and the high frequency power supplied to the shower head 33 is supplied to the processing gas supply section through the processing gas introduction pipe 38. Prevent flow.
  • a gate valve 5 for opening and closing the loading / unloading port 31 for the wafer W is attached to the side wall of the chamber 10.
  • high frequency power is supplied to the susceptor 11 and the shower head 33, and ions and radicals are contained by supplying a processing gas from the shower head 33 to the space S between the susceptor 11 and the shower head 33.
  • a high-density plasma is generated in the space S.
  • the gate valve 5 is opened, and the wafer W to be processed is loaded into the chamber 10 and placed on the susceptor 11. Subsequently, a DC voltage is applied from the DC power source 22 to the electrode plate 20 to attract the wafer W onto the susceptor 11.
  • a processing gas for example, a mixed gas composed of C2F8 gas, O2 gas, and Ar gas having a predetermined flow rate ratio
  • a processing gas for example, a mixed gas composed of C2F8 gas, O2 gas, and Ar gas having a predetermined flow rate ratio
  • the internal pressure is set to a predetermined value.
  • high frequency power is applied into the chamber 10 by the susceptor 11 and the shower head 33. In this way, in the space S, the processing gas is turned into plasma, and the generated radicals and ions are focused on the surface of the wafer W by the focus ring 24, and the surface of the wafer W is physically or chemically etched.
  • an abnormal plasma discharge such as micro arcing occurs at this time, it is detected by detecting an AE caused by energy release accompanying the occurrence of the abnormal plasma discharge using an ultrasonic sensor.
  • the ultrasonic sensor is one of the components of the abnormality detection system 100 described later.
  • FIG. 2 is a cross-sectional view showing a schematic configuration of the ultrasonic sensor.
  • the ultrasonic sensor 41 includes a flat wave receiving plate 42 made of an insulator such as Al 2 O 3 and a piezoelectric element (for example, zirconate titanate) mounted on the wave receiving plate 42 via a metal film 43 such as a silver vapor deposition film.
  • a lead-type piezoelectric ceramic) 44 and a case-like shield case 45 made of metal (for example, aluminum or stainless steel) attached to the wave receiving plate 42 so as to cover the piezoelectric element 44 are provided.
  • the piezoelectric element 44 When the piezoelectric element 44 receives physical vibration such as ultrasonic waves, the piezoelectric element 44 generates a voltage having a magnitude corresponding to the magnitude of the vibration.
  • a connector 46 exposed to the inside and outside of the shield case 45 is disposed on the side wall of the shield case 45, the metal film 47 and the connector 46 are connected by an internal wiring 48, and further, the connector 46.
  • the external wiring 49 is connected to the voltage signal generated by the piezo element 44 through the external wiring 49.
  • the ultrasonic sensor 41 is attached to a component that is predicted to generate an abnormal plasma discharge in the plasma processing apparatus 2, for example, outside the chamber 10 or the pipe insulator 39. Specifically, in order to detect the ultrasonic wave propagating through the outer wall of the chamber 10 due to the occurrence of abnormal plasma discharge, the ultrasonic sensor 41 is set so that the wave receiving plate 42 is in close contact with the outer wall of the chamber 10. Mount in chamber 10.
  • a leak current may flow from the components to the ultrasonic sensor 41, and the ultrasonic sensor 41 may not be able to accurately detect abnormal discharge.
  • the wave receiving plate 42 made of an insulator blocks the leakage current.
  • the insulator used for the wave receiving plate 42 is not limited to Al 2 O 3 as long as it can transmit ultrasonic waves.
  • FIG. 3 is a schematic configuration diagram of the abnormality detection system according to the embodiment of the present invention.
  • this monitor signal can be used for abnormality detection (mainly abnormality detection when plasma is generated).
  • the sampling frequency of the monitor signal is set to 10 kHz, for example, while the sampling frequency of the output signal of the ultrasonic sensor 41 (hereinafter referred to as “sensor signal”) is set to 1 MHz, for example. Get the signal in detail. Therefore, here, it is assumed that an abnormality occurring in the plasma processing apparatus 2 is detected and analyzed based on the sensor signal (hereinafter referred to as “abnormality detection / analysis process”), and the monitor signal is used as an auxiliary for the abnormality detection / analysis. Shall be.
  • the anomaly detection system 100 includes an ultrasonic sensor 41 disposed in the plasma processing apparatus 2, a distributor 65 that distributes sensor signals from the ultrasonic sensor 41 to two identical signals, and one output from the distributor 65.
  • a filter 51a for removing noise from the sensor signal (first signal) of FIG. 5, a filter 51b for removing noise from the other sensor signal (second signal) output from the distributor 65, and the filter 51a.
  • a trigger 52 that detects a predetermined feature included in the sensor signal and generates a trigger signal; an OR circuit 53 that performs a predetermined operation (processing) on the trigger signal output from the trigger 52;
  • a PC Personal Computer
  • the abnormality detection system 100 includes a plurality of ultrasonic sensors 41, so that even if an abnormality is difficult to find with information from one ultrasonic sensor 41, the abnormality is detected by the other ultrasonic sensors 41.
  • the probability of strong detection can be increased. That is, high detection accuracy is realized by performing multivariate (multichannel) analysis for analyzing information from the plurality of ultrasonic sensors 41.
  • the number of the ultrasonic sensors 41 is four, it is not limited to this.
  • the sensor signal output from the ultrasonic sensor 41 is distributed by the distributor 65 to the same two systems of signals. This is intended to efficiently perform sensor signal data processing, as will be described later.
  • the sensor signal output from the ultrasonic sensor 41 is an analog voltage signal.
  • This sensor signal includes mechanical vibrations and the like generated by the operation of the plasma processing apparatus 2 as noise, and in many cases, the wavelength of the noise is different from that of AE indicating abnormality such as abnormal plasma discharge to be detected. Therefore, one sensor signal output from the distributor 65 is passed through a filter 51a (specifically, HPF (High-Pass Filter)) in order to cut unnecessary low-frequency noise before being input to the trigger 52. .
  • the filter 51a contributes to the determination of the trigger output condition in the trigger 52.
  • the other sensor signal output from the distributor 65 is filtered by a filter 51b (to prevent unnecessary low-frequency noise before being input to a data logger board 55 (described later) provided in the PC 50. Specifically, it is passed through BPF (Band Pass Filter).
  • BPF Band Pass Filter
  • the trigger 52 is hardware (H / W) that determines whether the ultrasonic sensor 41 has detected an abnormality by simply analyzing the sensor signal and extracting a predetermined feature included in the sensor signal.
  • the trigger 52 includes software and condition input means (for example, an operation panel) for changing and setting the H / W operation condition.
  • the trigger 52 has a function as an A / D converter that samples each sensor signal at a sampling frequency of 10 kHz, for example.
  • the sampling frequency at the trigger 52 can be selected from the range of 10 kHz to 5 MHz.
  • the trigger 52 has a function as a signal generator, and when it is determined that no abnormality has occurred in the plasma processing apparatus 2, a signal of “0” indicating that is given to a predetermined suspected abnormality has occurred. When a feature is found, a signal “1” (hereinafter referred to as “trigger signal”) is generated at a constant cycle and output to the OR circuit 53. For example, the trigger 52 determines that an abnormality has occurred in the plasma processing apparatus 2 when a peak indicating a maximum value larger than a preset threshold is detected, and generates a trigger signal.
  • the output line of the trigger 52 may be provided for each sensor signal, or may be combined into one. Here, the former configuration is assumed.
  • the OR circuit 53 includes four system input lines corresponding to the output lines of the trigger 52 provided for each of the four ultrasonic sensors 41.
  • the OR circuit 53 is an H / W that inspects a signal sent from the trigger 52 and performs processing according to the first or second trigger signal processing method described below when receiving the trigger signal.
  • the OR circuit 53 when a trigger signal is received from the trigger 52, regardless of which input line the trigger signal is from, all trigger signals are substantially delayed according to time series. This is a method of transmitting to the PC 50. This first method increases the load of abnormality detection / analysis processing in the PC 50 even when a large number of trigger signals are generated, such as when the number of ultrasonic sensors 41 is small (for example, two). It is preferable to use it in a limited case.
  • the trigger signals generated within a predetermined period are combined into one trigger signal and output to the PC 50 regardless of which of the four input lines is received. It is a method to do.
  • the OR circuit 53 when the OR circuit 53 receives the first trigger signal from the trigger 52, the OR circuit 53 converts all trigger signals received within a certain period (hereinafter referred to as “combining period”) from the reception time to the first trigger signal. Considering that it is caused by the same abnormality as the cause of the abnormality, a trigger signal in which these trigger signals are combined (hereinafter referred to as “representative trigger signal”) is generated, and the representative trigger signal is output to the PC 50.
  • the trigger signal that is first received after the representative trigger signal is output to the PC 50 is the starting reference for the next compilation period.
  • the OR circuit 53 has one output line.
  • the trigger 52 and the OR circuit 53 may be configured as one H / W.
  • the PC 50 performs an abnormality detection / analysis process for identifying an abnormality that has occurred in the plasma processing apparatus 2 based on the trigger signal or representative trigger signal output from the OR circuit 53 and the sensor signal that has passed through the filter 51b. .
  • the PC 50 stores a CPU 59, a RAM 58 for temporarily storing program data and data to be calculated in order to perform abnormality detection / analysis processing, a boot program, an OS (Operating System) program, and the like.
  • a HDD (Hard Disk Drive) 61 which is a storage device for storing programs and data used for abnormality detection / analysis processing, intermediate data obtained during abnormality analysis, analysis results, and the like.
  • the PC 50 includes, for example, input means such as a keyboard and a mouse, a LCD (Liquid Crystal Display) as a monitor, a graphic board, a drive that handles a storage medium such as a CD-ROM and DVDRAM, a LAN, the Internet, etc.
  • input means such as a keyboard and a mouse
  • LCD Liquid Crystal Display
  • graphic board a graphic board
  • drive that handles a storage medium such as a CD-ROM and DVDRAM, a LAN, the Internet, etc.
  • An interface for connecting to a communication line is provided.
  • the PC 50 receives the representative trigger signal output from the OR circuit 53, and includes a trigger generation time counter 54 for specifying the time (hereinafter referred to as “trigger generation time”) when the representative trigger signal is generated, and a filter 51b.
  • the four sensor signals that have passed are digitally sampled at a predetermined frequency for each sensor signal and stored as digital data, and a monitor signal from the high-frequency power sources 19 and 21 is stored as a predetermined signal.
  • a data logger board 56 for digitally sampling at a frequency and storing it as digital data is provided.
  • the trigger occurrence time counter 54 and the data logger boards 55 and 56 are mounted on, for example, the PCI bus of the PC 50, and the operation is controlled by a driver installed in the PC 50.
  • the trigger occurrence time counter 54 includes an internal clock, and recognizes, for example, the time when the representative trigger signal is received as the trigger occurrence time.
  • the representative trigger signal is generated when the summarizing period elapses from the generation time of the first trigger signal from the trigger 52 that is a reference for generating the representative trigger signal. Therefore, a time lag occurs between the time when the abnormality actually occurs in the plasma processing apparatus 2 and the trigger generation time. Therefore, as described later, the PC 50 performs an abnormality detection / analysis process in consideration of this time lag.
  • the data logger board 55 has a function as an A / D converter.
  • the sensor signal that has passed through the filter 51b is sampled at a high frequency of, for example, 1 MHz into digital data (hereinafter referred to as “high-speed sampling data”). Convert and memorize.
  • sampling frequency is set to 1 MHz is to enable detection of abnormal discharge such as micro arcing that ends within a few microseconds after the occurrence.
  • the sampling frequency in the data logger board 55 can be selected from the range of 500 kHz to 5 MHz.
  • the data logger board 55 also has an internal clock, and the high-speed sampling data is stored in the data logger board 55 as time-series data according to the internal clock, and is moved to and saved in the HDD 61 at a constant cycle. Thus, the overflow of accumulated data in the data logger board 55 can be prevented.
  • the internal clock of the data logger board 55 and the internal clock of the trigger occurrence time counter 54 are synchronized.
  • the high-speed sampling data shows a characteristic attributed to the abnormality at the time when the abnormality actually occurs in the plasma processing apparatus 2, but between the time when the abnormality actually occurs in the plasma processing apparatus 2 and the trigger generation time, There is a time lag on the street. As described later, the PC 50 handles high-speed sampling data in consideration of this time lag.
  • the monitor signal is converted into digital data (hereinafter referred to as “low-speed sampling data”) by setting the sampling frequency in the data logger board 56 to 10 kHz, for example.
  • the data logger board 56 also has an internal clock synchronized with the internal clock of the trigger occurrence time counter 54, and the low-speed sampling data is stored in the data logger board 56 as time-series data according to this internal clock, and is sent to the HDD 61 at a constant cycle. Moved and saved. Thus, the overflow of accumulated data in the data logger board 56 can be prevented.
  • the abnormality detection system 100 detailed data for specifying an abnormality that has occurred in the plasma processing apparatus 2 is acquired as high-speed sampling data without omission.
  • the amount of high-speed sampling data is enormous, and when all of the high-speed sampling data is analyzed, a large processing cost and time are required.
  • the trigger occurrence time counter 54 receives the representative trigger signal and determines the trigger occurrence time, data of a certain period (time width) before and after the trigger occurrence time among the high-speed sampling data stored in the HDD 61. Are cut out for each of four sensor signals (hereinafter, the cut out data is referred to as “range-limited data”) and analyzed. As a result, it is determined whether or not an abnormality has actually occurred, and what kind of abnormality has occurred when an abnormality has occurred.
  • the PC 50 executes an abnormality detection / analysis program for performing such a series of processes.
  • the abnormality detection system 100 determines that an abnormality that is considered to hinder the operation of the plasma processing apparatus 2 has occurred by analysis of the high-speed sampling data, the abnormality detection system 100 issues an alarm to the plasma processing apparatus 2 or next.
  • a control signal for delaying the start of processing of the wafer W can be transmitted to the plasma processing apparatus 2.
  • a knowledge DB Knowledge DataBase 63 in which various data used in the abnormality detection / analysis processing, the abnormality detection / analysis processing results, and related information of the abnormality detection / analysis processing results are stored.
  • the range-limited data is deleted from the HDD 61 after the range-limited data is determined, and the range-limited data is appropriately transferred from the HDD 61 to the knowledge DB 63. Moved and saved.
  • the result of the abnormality detection / analysis processing and the process conditions (recipe data) used for the processing of the wafer W are stored linked to the range-limited data.
  • the type, cause, countermeasure, and the like of the abnormality that has occurred in the plasma processing apparatus 2 can be linked to the result of the abnormality detection / analysis process and stored.
  • the various data stored in the knowledge DB 63 is useful for setting various parameters (for example, definition of normal models and abnormal pattern recognition models described later, definitions of various thresholds, etc.) used in subsequent abnormality detection / analysis processing. It is done.
  • the abnormality detection system associated with the plasma processing apparatus of the same type as that of the plasma processing apparatus 2 is accessible to the knowledge DB 63 using a communication line.
  • information relating to an abnormality that has occurred in a plasma processing apparatus disposed elsewhere can be accumulated in the knowledge DB 63 and used for abnormality detection / analysis processing of the plasma processing apparatus 2.
  • positioned in another place can handle easily the abnormality which generate
  • an abnormality detection / analysis processing method by the abnormality detection system 100 will be described. First, an outline of the abnormality detection / analysis processing method will be described, and then, a key process in the abnormality detection / analysis processing will be described in detail.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an outline of an operation mode of the abnormality detection system 100.
  • the anomaly detection system 100 starts up at the same time when the plasma processing apparatus 2 is newly started up or immediately after maintenance. At this time, since the apparatus condition of the plasma processing apparatus 2 may be unknown or changed, the ultrasonic sensor 41 and the monitor sensors of the high-frequency power sources 19 and 21 are first subjected to a pilot run. The noise level is recognized (step S1).
  • step S2 The noise level measured in step S1 is compared with the normal model, and if it is within the allowable range, the S / N ratio of the normal model is tuned based on the pilot run measurement result to define the normal model (step S2).
  • a predetermined filter process is applied to time-series data from each ultrasonic sensor 41 in a defined section such as when the plasma processing apparatus 2 is in an idle state, plasma is being generated, or otherwise (for example, during wafer transfer). Is a waveform defined by parameters such as maximum, minimum, average, and variance.
  • step S1 when the noise level measured in step S1 indicates some device abnormality or when the difference from the previous normal model is large, an alarm is issued or the like.
  • the plasma processing apparatus 2 is locked and is subject to inspection by an operator or administrator.
  • the threshold for waveform recognition is tuned (step S3). For example, a threshold value for generating a trigger signal in the trigger 52 and a threshold value for peak determination and feature amount extraction in a waveform indicated by down-sampling data described later are determined.
  • the abnormal pattern recognition model stored in the HDD 61 (or knowledge DB 63) is uploaded (step S4).
  • the abnormal pattern recognition model is various feature quantities indicating the waveform, and is used for pattern recognition with the waveform based on the range limited data (high-speed sampling data) in the PC 50 and is stored in the RAM 58, for example.
  • step S4 one or a plurality of abnormality pattern recognition models can be uploaded for each abnormality whose cause is known, and an abnormality that has been detected in the past and shows a waveform whose cause is unknown.
  • a model for pattern recognition can also be uploaded.
  • Step S5 recognition rate confirmation and evaluation are performed by simulating an abnormal pattern recognition model.
  • Step S5 can be executed using the high-speed sampling data and the low-speed sampling data obtained in the pilot run, but may be executed by performing a new pilot run.
  • a constant recognition rate for example, 90%
  • Step S6 processing for new startup and startup immediately after maintenance is completed, and normal operation of the plasma processing apparatus 2 and the abnormality detection system 100 is possible.
  • step S5 if a constant recognition rate cannot be obtained in step S5, steps S2 to S4 are repeated until a constant recognition rate is obtained.
  • the abnormality detection system 100 monitors the plasma processing apparatus 2 under the conditions set up to step S5 (start of processing when operation is continued).
  • the abnormality detection system 100 detects an abnormality during the operation of the plasma processing apparatus 2 (the trigger 52 generates a trigger signal)
  • the abnormality detection system 100 executes an abnormality detection / analysis process for specifying the abnormality (step S7).
  • step S8 It is determined whether or not the abnormality determination is accurately performed on the result obtained by the abnormality detection / analysis process in step S7 (step S8). For example, when the recognition rate of pattern recognition with the abnormal pattern recognition model is low, various parameters are reset as “there is a problem in the abnormality determination (“ NO ”in step S8)” (step S10).
  • step S10 for example, tuning of a threshold value, addition of a waveform feature amount, addition of a model for recognizing an abnormal pattern, and the like are performed, and then redefinition of a normal model, confirmation of recognition rate and evaluation are performed (step S11). If a constant recognition rate is obtained in step S11, the process returns to step S7 (abnormality detection / analysis process).
  • steps S10 to S11 are repeated until a constant recognition rate is obtained.
  • step S8 If it is determined in step S8 that there is no problem in abnormality determination (“YES” in step S8), the abnormality detection system 100 is continuously operated (step S9), and the plasma processing apparatus 2 is monitored. Is performed until the operation is stopped (end of the process when the operation is continued).
  • step S7 abnormality detection / analysis process
  • FIG. 5 is a flowchart showing a schematic procedure of the abnormality detection / analysis processing method.
  • step S21 information on process conditions (recipe data) of the wafer W is acquired (step S21). For example, when it is desired to detect only an abnormality that occurs during plasma generation, it is possible to acquire high-speed sampling data and low-speed sampling data only during the period from the start to the end of plasma generation by acquiring process conditions. it can.
  • the sensor signal When reception of the sensor signal from the ultrasonic sensor 41 starts, the sensor signal is distributed to two identical signals by the distributor 65, one of which is narrowed by the filter 51a and then input to the trigger 52, and the other is input to the trigger 52. After the frequency band is narrowed by the filter 51b, it is input to the PC 50 (data logger board 55) (step S22).
  • the trigger 52 When the trigger 52 detects that the received sensor signal has a peak having a maximum value equal to or greater than a predetermined threshold, the trigger 52 generates a trigger signal and outputs the trigger signal to the OR circuit 53.
  • the OR circuit 53 When receiving the trigger signal, the OR circuit 53 generates a representative trigger signal according to the second trigger signal processing method described above and outputs it to the PC 50 (step S23).
  • the sensor signal directly input to the PC 50 after step S22 is converted into high-speed sampling data by the data logger board 55, temporarily stored, and transferred to and saved in the HDD 61 at a constant cycle.
  • the trigger occurrence time counter 54 receives the representative trigger signal from the OR circuit 53, the trigger occurrence time is determined, range-limited data is extracted from the high-speed sampling data (step S24), and unnecessary data other than the range-limited data is deleted. .
  • the time before the trigger generation time is set short in consideration of the summarizing period, and the time after the trigger generation time is set long so that the peak waveform is not cut off halfway.
  • step S25 the waveform analysis of the range limited data is executed. Details of the waveform analysis method will be described later. Since the processing in step S25 needs to be performed on the range limited data extracted for all the representative trigger signals generated by the OR circuit 53, it is determined whether or not the processing for the number of received representative trigger signals has been executed. Determination is made (step S26).
  • step S27 When processing for the number of representative trigger signals received is completed (“YES” in step S26), an abnormal pattern determination is performed (step S27). At this time, even if the abnormality is difficult to identify only from the sensor signals of one ultrasonic sensor 41, the cause of the abnormality is identified by comparing the sensor signals obtained from the four ultrasonic sensors 41. Probability can be greatly increased.
  • steps S24 and S25 is repeated until the processing for the number of representative trigger signals received is completed ("NO" in step S26).
  • step S28 Based on the determination result in step S27, it is determined whether or not an abnormality has actually occurred (step S28). When the occurrence of an abnormality is confirmed (“YES” in step S28), the PC 50 transmits a signal for executing an alarm notification, a next process stop, or the like to the plasma processing apparatus 2 (step S29). The detection / analysis process is terminated.
  • an abnormality if the occurrence of an abnormality has not been confirmed, or an occurrence of an abnormality has been recognized, but it is determined that there is no need to take measures such as issuing an alarm or stopping the next process ("NO" in step S28), an abnormality The detection / analysis process is terminated. At the end of the abnormality detection / analysis process, various data obtained in steps S24, S25, and S27 are stored in the knowledge DB 63.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the detailed procedure of step S23 (trigger output).
  • the sensor signal that has passed through the filter 51a is input to the trigger 52, and simple preprocessing (here, digital sampling processing at 10 kHz) is performed (step S31).
  • step S32 Based on the sampling data obtained in step S31, it is determined whether or not there is a peak whose maximum value is equal to or greater than the threshold value in the sensor signal (step S32). If there is a peak whose maximum value is greater than or equal to the threshold (“YES” in step S32), in order to further distinguish the peak from a peak such as noise, whether or not the peak continues for a certain period of time, ie, the peak It is determined whether or not there is a time width longer than a certain period (step S33).
  • step S33 When the peak continues for a certain period or longer (“YES” in step S33), the trigger 52 generates a trigger signal and outputs it to the OR circuit 53 (step S34).
  • the OR circuit 53 it is determined whether or not the summarizing period has elapsed from the first trigger signal (step S35), and the passage of the summarizing period is awaited (“NO” in step S35).
  • step S35 When the summarizing period elapses in step S35 (“YES” in step S35), the OR circuit 53 combines the trigger signals received within the summarizing period to generate a representative trigger signal (step S36), and outputs it to the PC 50. (Step S37).
  • the trigger signal received first after outputting the representative trigger signal in step S37 becomes the reference trigger signal for generating the next representative trigger signal. If the determinations in steps S32 and S33 are “NO”, monitoring is continued (step S38), and the processing in step S23 is terminated by the end of steps S37 and S38.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the detailed procedure of step S24 (waveform cutting / saving).
  • the trigger occurrence time counter 54 provided in the PC 50 receives the representative trigger signal (step S41)
  • the trigger occurrence time is determined (step S42).
  • the trigger occurrence time peripheral data is extracted from the high-speed sampling data and the low-speed sampling data (creation of range-limited data) by applying a predetermined period to the trigger occurrence time. Performed (step S43). Note that the “predetermined period” is determined in consideration of a gathering period required for generating the representative trigger signal.
  • step S43 The range-limited data cut out in step S43 is stored in the HDD 61 (step S44), and the unnecessary high-speed sampling data and low-speed sampling data are deleted from the HDD 61.
  • step S25 the range limited data is analyzed (waveform analysis: step S25), and the time series data obtained in the process of step S25 is stored in the HDD 61 (step S45), and is appropriately transferred to and stored in the knowledge DB 63. .
  • the HDD 61 stores the analysis result (the feature value of the peak indicating abnormality) obtained in step S25 (step S46), and the waveform cut / save process ends.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the detailed procedure of step S25 (waveform analysis).
  • step S51 it is determined whether or not the peak value (maximum amplitude) is greater than or equal to a predetermined threshold (whether there is a peak having a peak value greater than or equal to the threshold) (step S51). If the peak value is less than the threshold value (“NO” in step S51), it is determined that the waveform is not significant (step S55), and the waveform analysis process for the range-limited data is terminated.
  • step S52 representative value extraction (downsampling) is performed (step S52). Since the sensor signal generated by the ultrasonic sensor 41 shows a vibration waveform whose voltage value changes between a positive value and a negative value, for example, the maximum amplitude (absolute value) can be adopted as a representative value. In this case, in step S52, the negative value is converted into a positive value and superimposed with the original positive value, and the waveform data connecting the maximum amplitude values of the waveform thus obtained is converted into down-sampled data with a sampling frequency of 10 kHz, for example. Process.
  • step S52 representative values that can be adopted in step S52 include a minimum amplitude, an average amplitude, etc. in addition to the maximum amplitude, and should be selected according to the characteristics of the detection target signal.
  • step S53 If the peak does not continue for a certain period or longer ("NO" in step S53), it is determined that the waveform is not significant (step S55), and the waveform analysis is performed on the downsampling data and the original range-limited data. The process ends.
  • step S53 If the peak continues for a certain period or longer ("YES" in step S53), it is determined that there is a significant waveform (step S54), and the time of the waveform (time for specifying the waveform) is estimated. (Step S56).
  • this time estimation method energy monitoring, cross-correlation value monitoring, local steady AR model, and the like are listed in the order of short data processing time. When the energy monitoring method is used, the time indicating the maximum amplitude can be set as the waveform time.
  • the waveform feature amount is extracted from the down-sampling data (step S57).
  • the maximum energy time integral value of the maximum amplitude
  • the time indicating the maximum energy the arrival time of the maximum energy (counting in the forward direction indicating the maximum energy, and the first time below 25% of the maximum energy, for example)
  • Maximum energy extinction time counting forward from the time showing maximum energy, counting first time, for example, the first time below 25% of maximum energy
  • intermittent wave / continuous wave maximum energy For example, when the frequency does not fall below 25%, a continuous wave is obtained.
  • the analysis object (range) is narrowed down from the estimated time of the waveform obtained in step S56 and the waveform feature quantity obtained in step S57 (step S58). Then, for the analysis target narrowed down in step S58, the waveform feature amount is extracted from the range limited data (step S59). Specifically, the range-limited data (sampling frequency: 1 MHz) is subjected to fast Fourier transform (FFT: Fast Fourier Transform) to clarify the waveform characteristics.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • FFT end time (first time that proceeds forward from the maximum energy disappearance time and the FFT sample number becomes a power of 2)
  • FFT sample number ( This is the number of samples used for FFT, for example, 16348 can be the upper limit, maximum peak frequency (frequency showing maximum amplitude), average frequency (peak area (energy) exceeds 50% of the total peak area) Frequency), a ratio equal to or higher than the reference frequency (a ratio equal to or higher than the reference frequency (for example, 20% of the sampling frequency)), and the like.
  • the waveform analysis process ends.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the detailed procedure of step S27 (abnormal pattern determination).
  • process process conditions are read (step S61). Since abnormalities that can occur based on the read process processing conditions can be limited, it is possible to narrow down the abnormal pattern recognition model and shorten the determination time. Further, it is possible to improve the accuracy when determining the abnormality that has occurred.
  • the OR circuit 53 combines a plurality of trigger signals into one representative trigger signal (second trigger signal processing method), but the following method is used as a representative trigger signal generation method. Is also preferable.
  • the PC 50 is provided with a buffer port and a time counter instead of the trigger occurrence time counter 54, and an external reference synchronization clock provides time information to the time counter.
  • the OR circuit 53 sequentially outputs the trigger signal received from the trigger 52 to the buffer port in time series. In parallel with this, the counter value output from the time counter is taken into the buffer port. Thus, the counter value is added to the trigger signal.
  • the buffer port combines multiple trigger signals within a certain period into one representative trigger signal. At this time, since each trigger signal includes time information, for example, the time information of the first trigger signal within a certain period can be used as the trigger generation time of the representative trigger signal.
  • the trigger generation time of the representative trigger signal is the sum of the summing period from the generation time of the first trigger signal that generates the representative trigger signal.
  • the trigger generation time of the representative trigger signal can be set to a time that is close to the time when the abnormality actually occurs in the plasma processing apparatus 2.
  • the first received trigger signal is output to the PC 50 as a representative trigger signal, and then the received trigger is received until the time corresponding to the summarizing period elapses.
  • a method in which no signal is output to the PC 50 can be used.
  • the trigger generation time determined by the trigger generation time counter 54 can be set to a time that is close to the time when the abnormality actually occurs in the plasma processing apparatus 2.
  • the range-limited data is cut out from the high-speed sampling data stored in the HDD 61.
  • the present invention is not limited to this, and when the high-speed sampling data is stored in the data logger board 55, the representative trigger A configuration may be adopted in which range-limited data is cut out in accordance with reception of a signal, and the data other than the range-limited data is deleted from the data logger board 55 while the cut-out range-limited data is moved and stored from the data logger board 55 to the HDD 61.
  • a similar method can be used for low-speed sampling data.
  • range-limited data when specifying range-limited data from high-speed sampling data and deleting unnecessary data, make sure that there are no peaks above a certain threshold in unnecessary data, and then delete the data. Also good. Further, even if range-limited data is specified, unnecessary data may not be deleted for a certain period of time. High-speed sampling data is periodically transferred to the HDD 61 and stored for a certain period, and unnecessary data is deleted appropriately. You may do it.
  • the range-limited data for which the peak value is determined to be less than the predetermined threshold value in step S51 of the waveform analysis process is excluded from the subsequent analysis targets, and in step S53, the peak is equal to or longer than a certain period.
  • the downsampling data that has not been continued and the range-limited data that is the source of the data are excluded from the subsequent analysis target.
  • the four range-limited data corresponding to one representative trigger signal are considered as a group, and the group If there is a range-limited data whose peak value is greater than or equal to a predetermined threshold, or if there is any down-sampling data in which the peak continues for a certain period or more, the processing method may be configured to proceed to the next step. Thereby, the mutual relationship of the sensor signals from the four ultrasonic sensors 41 can be grasped.
  • the trigger signal may be generated based on the monitor signal. Further, processing similar to the processing for the sensor signal may be performed on the monitor signal, and the cause of the abnormality may be determined and determined from the feature amount of the waveform indicated by the monitor signal as well as the sensor signal.
  • ⁇ Modification 7> When the sensor signal is sampled at a high speed of 1 MHz, thinned data that is substantially the same as that sampled at 10 kHz is created at the same time as the high-speed sampling data, and the data processing until the analysis target is narrowed down by the time estimation (step S58).
  • the thinning data may be used.
  • this method is preferably limited to a case where it is empirically confirmed that there is no problem even if the peak value determination in step S51 using 1 MHz sampling data is performed with 10 kHz sampling data.
  • An object of the present invention is to supply a storage medium storing a program code of software for realizing the functions of the above-described embodiments to a PC 50 or an external server, and the program code stored in the storage medium by the CPU of the PC 50 or the external server. It is also achieved by reading and executing.
  • the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiment, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention.
  • the storage medium for supplying the program code is, for example, a floppy (registered trademark) disk, hard disk, magneto-optical disk, CD-ROM, CD-R, CDRW, DVD-ROM, DVD-RAM, DVD-RW. DVD + RW, magnetic tape, nonvolatile memory card, ROM, etc. can be used.
  • the program code may be downloaded via a network.
  • the program code is supplied by downloading from another computer or database (not shown) connected to the Internet, a commercial network, or a local area network.
  • the program code read from the storage medium is written in the memory provided in the function expansion board inserted into the PC 50 or the external server or the function expansion unit connected to the PC 50 or the external server, and then the program code is designated.
  • the CPU of the function expansion board or function expansion unit performs part or all of the actual processing based on the above, and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.
  • the form of the program code may be in the form of object code, program code executed by an interpreter, script data supplied to the OS, and the like.
  • the monitor signal from the high frequency power sources 19 and 21 is used.
  • another signal for example, a current value monitor that measures the value of the current that flows to the electrode plate for attracting the susceptor and wafer W, and a reflected wave of high-frequency power from the susceptor are measured. It is also possible to use a monitor signal from the reflected wave monitor and the phase monitor that measures the phase fluctuation of the high-frequency power.
  • the abnormality detection system is applied to an etching apparatus which is a kind of plasma processing apparatus.
  • the abnormality detection system can be applied to other plasma processing apparatuses such as a CVD film forming apparatus and an ashing apparatus.
  • the present invention is not limited to the plasma processing apparatus, and can be applied to a coating and developing apparatus, a substrate cleaning apparatus, a heat treatment apparatus, an etching apparatus, and the like.
  • the wafer W is taken up as a substrate to be processed, but the substrate to be processed is not limited to this and may be a glass substrate such as FPD (Flat Panel Display).
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Abstract

　装置に発生する異常を精度よく検出する異常検出システムを提供する。プラズマ処理装置２に発生する異常を検出する異常検出システム１００は、異常の発生に起因するＡＥを検出する複数の超音波センサ４１と、超音波センサ４１の各出力信号をそれぞれ第１信号と第２信号に分配する分配器６５と、第１信号を例えば１０ｋＨｚでサンプリングし、所定の特徴を検出したときにトリガ信号を発生させるトリガ５２と、トリガ信号を受信してトリガ発生時刻を決定するトリガ発生時刻カウンタ５４と、第２信号を例えば１ＭＨｚでサンプリングしたサンプリングデータを作成するデータロガーボード５５と、サンプリングデータのうちトリガ発生時刻カウンタ５４より決定されたトリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析を行うことによってプラズマ処理装置２に発生した異常を解析するＰＣ５０とを備える。

Description

異常検出システム、異常検出方法及び記憶媒体
　本発明は、異常検出システム、異常検出システムによる異常検出方法及び異常検出システムにおいて用いられるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
　半導体ウエハやフラットディスプレイパネル等の基板に所定のプラズマ処理を施すプラズマ処理装置は、通常、基板を収容する収容室（以下「チャンバ」と記す。）を備える。このような基板処理装置では、チャンバ内に処理ガスを導入しながらチャンバ内に高周波電力を印加することによって処理ガスからプラズマを発生させ、そのプラズマによって基板にプラズマ処理を施す。
　チャンバ内に高周波電力を印加したときに、種々の要因に基づいてプラズマ異常放電（例えば、マイクロアーキング）等の異常が発生することがある。プラズマ異常放電は、基板表面にクラックやノッチ等を発生させたり、チャンバ内に配置された構成部品を焼損させたりする等の原因となり、また、チャンバ内の構成部品（例えば、上部電極）に付着したデポジット等を剥離させてパーティクルを発生させる原因となる。
　そのため、プラズマ異常放電を早期に検出し、プラズマ異常放電が検出されたときにはプラズマ処理装置の動作を停止する等の適切な対処を速やかに行って、基板や構成部品の損傷及びパーティクルの発生を防止する必要がある。そこで、プラズマ異常放電等の異常を早期に検出する方法が、種々、開発されている。
　例えば、プラズマ処理方法の高感度検出が可能な方法として、プラズマ異常放電時のエネルギー放出に起因するＡＥ（アコースティックエミッション（Acoustic Emission））を検出する方法が検討されている。ＡＥを利用する検出装置として、チャンバの外壁に複数の超音波センサを備え、これらの超音波センサによってプラズマ異常放電が発生した際のエネルギー放出に起因するＡＥを検出するものや、半導体ウエハを載置する載置台（サセプタ）又は載置台に載置された半導体ウエハの周辺に配されたフォーカスリングに当接するように複数の音響プローブを設け、これらの音響プローブを伝播する超音波を超音波センサにより検出する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。このとき、プラズマ発生に用いる高周波電力（電圧又は電流）をモニタリングする方法が併用されることがある。
　先行技術文献
　　特許文献１ 特開２００３－１００７１４号公報
　しかしながら、超音波センサは、プラズマ異常放電に起因するＡＥだけでなく、プラズマ処理装置のゲートバルブの開閉等に起因する機械的振動等をノイズとして検出する。これによってプラズマ異常放電の検出精度が低下するという問題が生じる。この問題を解決するために、超音波センサが検出したＡＥ信号の解析手法の改良が求められている。
　ＡＥ信号の解析手法としては、例えば、超音波センサの出力信号（検出信号）を高速サンプリングし、得られたデータをＰＣ（Personal Computer）上でデジタル処理する方法がある。しかし、この方法では、高速サンプリングによる大容量データを取り扱う必要があるために、データ処理コストが高くなるという問題や、リアルタイムなデータ処理ができなくなる等の問題がある。
　また、モックアップを併用してデジタル処理を行う方法もあるが、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）の処理能力の限界から、１０ｋＨｚサンプリングに対応する程度である。このサンプリング周波数は、高周波電力のモニタリングには充分であるが、発生から終了までの時間がマイクロ秒オーダーの異常に起因するＡＥ信号のモニタリングには不十分である。
　ところで、従来は、複数の超音波センサが配置されている場合でも、ＡＥ信号の解析は超音波センサごとに行われている。この場合、例えば、プラズマ異常放電の発生箇所の違いによってＡＥ信号の大きさに差が生じるために、プラズマ異常放電の発生を見逃してしまうおそれがある。
　本発明の目的は、処理装置に生じた異常に関する大容量のデータを取得しながらも、データ処理コストを低く抑えることができ、発生した異常を高精度に検出することができる異常検出システム、異常検出システムによる異常検出方法及び異常検出システムにおいて用いられるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することにある。
　上記目的を達成するために、本願発明に係る異常検出システムは、処理装置に発生する異常を検出する異常検出システムであって、前記処理装置において発生するアコースティックエミッションを検出するための複数の超音波センサと、前記複数の超音波センサの各出力信号をそれぞれ第１信号と第２信号に分配する分配ユニットと、前記第１信号を第１周波数でサンプリングし、所定の特徴を検出したときにトリガ信号を発生させるトリガ発生ユニット、前記トリガ信号を受信してトリガ発生時刻を決定するトリガ発生時刻決定ユニットと、前記第２信号を前記第１周波数よりも高い第２周波数でサンプリングしたサンプリングデータを作成するデータ作成ユニットと、前記サンプリングデータのうち前記トリガ発生時刻決定ユニットより決定された前記トリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析を行うことによって前記処理装置に発生した異常を解析するデータ処理ユニットと、を備えることを特徴とする。
　また、異常検出システムは、所定期間内に複数の前記トリガ信号が発生したときに、前記複数のトリガ信号を代表トリガ信号として１つの信号にまとめるトリガ信号処理ユニットを更に備え、前記トリガ発生時刻決定ユニットは、前記代表トリガ信号に対して前記トリガ発生時刻を決定することを特徴とする。
　また、異常検出システムは、前記複数の超音波センサの各出力信号からノイズを除去するフィルタを更に有することを特徴とする。
　また、異常検出システムは、前記第１周波数は１０ｋＨｚ～５ＭＨｚであり、前記第２周波数は５００ｋＨｚ～５ＭＨｚであることを特徴とする。
　上記目的を達成するために、本願発明に係る異常検出方法は、処理装置に発生する異常を検出する異常検出方法であって、前記処理装置において発生するアコースティックエミッションを複数の超音波センサにより検出する検出ステップと、前記検出ステップにおいて得られた前記複数の超音波センサからの各出力信号をそれぞれ第１信号と第２信号とに分配ユニットにより分配する分配ステップと、前記第１信号を第１周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングし、所定の特徴を検出したときに信号発生ユニットによりトリガ信号を発生させるトリガ信号発生ステップと、前記トリガ信号を受信して前記トリガ信号のトリガ発生時刻を時刻カウンタユニットにより決定するトリガ発生時刻決定ステップと、前記第２信号を前記第１周波数よりも高い第２周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングしてサンプリングデータを作成するサンプリングデータ作成ステップと、前記サンプリングデータのうち前記トリガ発生時刻決定ステップで決定された前記トリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析をコンピュータが行うことによって前記処理装置に発生した異常を解析するデータ処理ステップと、有することを特徴とする。
　また、本願発明に係る異常検出方法は、前記トリガ信号発生ステップにおいて所定期間内に複数の前記トリガ信号が発生したときに、前記複数のトリガ信号を代表トリガ信号として１つの信号にまとめるトリガ信号処理ステップを更に有し、前記トリガ発生時刻決定ステップにおいては、前記代表トリガ信号に対して前記トリガ発生時刻が決定されることを特徴とする。
　また、本願発明に係る異常検出方法は、前記分配ステップによって得られた前記第１信号及び前記第２信号からフィルタによりノイズを除去するノイズ除去ステップを更に有することを特徴とする。
　また、本願発明に係る異常検出方法は、前記第１周波数を１０ｋＨｚ～５ＭＨｚとし、前記第２周波数を５００ｋＨｚ～５ＭＨｚとすることを特徴とする。
　また、本願発明に係る異常検出方法は、前記データ処理ステップは、前記サンプリングデータから前記一定期間に相当するデータを切り出す切り出しステップと、前記切り出しステップで切り出したデータに対して代表値によるダウンサンプリングを行い、作成したダウンサンプリングデータに有意な波形が存在する場合に、前記ダウンサンプリングデータから波形特徴量を抽出する第１の波形特徴量抽出ステップと、前記第１の波形特徴量抽出ステップにより抽出された波形特徴量の時刻を推定することによって前記切り出しステップで切り出したデータの解析対象を絞り込み、前記解析対象について前記切り出しステップで切り出したデータから波形特徴量を抽出する第２の波形特徴量抽出ステップと、前記第２の波形特徴量抽出ステップで得られた波形特徴量と予め設定された異常パターン認識モデルとのパターン認識を行うことにより前記処理装置に発生した異常を判定する判定ステップと、を有することを特徴とする。
　また、本願発明に係る異常検出方法は、請求項５乃至９のいずれか１項に記載の異常検出方法において、前記検出ステップ前に行われる、前記処理装置で実行される所定の処理のプロセス条件を取得するプロセス条件取得ステップを更に有し、前記検出ステップは、前記プロセス条件取得ステップにおいて取得した前記プロセス条件に含まれる前記所定の処理の実行期間の間だけ実行されることを特徴とする。
　上記目的を達成するために、本願発明に係るコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、コンピュータによって制御される異常検出システムに所定の処理装置で発生する異常を検出する異常検出方法を実行させるためのプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記異常検出方法は、前記処理装置において発生するアコースティックエミッションを複数の超音波センサにより検出する検出ステップと、前記検出ステップにおいて得られた前記複数の超音波センサからの各検出信号をそれぞれ第１信号と第２信号とに分配ユニットにより分配する分配ステップと、前記第１信号を第１周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングし、所定の特徴を検出したときに信号発生ユニットによりトリガ信号を発生させるトリガ信号発生ステップと、前記トリガ信号を受信して前記トリガ信号のトリガ発生時刻を時刻カウンタユニットにより決定するトリガ発生時刻決定ステップと、前記第２信号を前記第１周波数よりも高い第２周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングしてサンプリングデータを作成するサンプリングデータ作成ステップと、前記サンプリングデータのうち前記トリガ発生時刻決定ステップで決定された前記トリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析を前記コンピュータが行うことによって前記処理装置に発生した異常を解析するデータ処理ステップと、有する。
　本願発明に係る異常検出システム、請求項５記載の異常検出方法及び請求項１１記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体によれば、処理装置に生じた異常に関する大容量のデータを取得しながらも、データ処理コストを低く抑えることができ、しかも、発生した異常を高精度に検出することができる。
　また、本願発明に係る異常検出システム及び請求項６記載の異常検出方法によれば、代表トリガ信号を発生させることで、異常検出の精度を低下させることなく、データ処理に掛かる負荷を軽減することができる。
　また、本願発明に係る異常検出方法によれば、超音波センサの各出力信号からフィルタによりノイズが除去されるため、トリガ信号の発生やサンプリングデータの解析の精度を高めることができる。
　また、本願発明に係る異常検出システム及び異常検出方法によれば、発生してからマイクロ秒オーダーで終了するような従来は検出が困難であった異常に起因するＡＥ信号を漏れなく検出することができるようになる。
　また、本願発明に係る異常検出方法によれば、データの切り出しによって解析処理対象となるデータ量を少なくした上で、データ量の少ないダウンサンプリングデータを用いて、さらに解析処理の対象を絞り込むため、異常検出の精度を低下させることなく、データ処理時間を短縮することができる。
　また、本願発明に係る異常検出方法によれば、プロセス条件に含まれる所定の処理の実行期間の間のみ検出ステップでのデータ取得を行うため、トータルでのデータ処理の負荷を軽減することができ、また、検出された異常の種類を絞り込んだ解析と判定を行うことができる。
本発明に係る異常検出システムが適用されるプラズマ処理装置の概略構成を示す断面図である。 超音波センサの概略構成を示す断面図である。 本発明の実施の形態に係る異常検出システムの概略構成図である。 異常検出システムの運用形態の概要を示すフローチャートである。 異常検出システムによる異常検出／解析処理方法の概略手順を示すフローチャートである。 図５中のステップＳ２３（トリガ出力）の詳細な手順を示すフローチャートである。 図５中のステップＳ２４（波形切り出し／保存）の詳細な手順を示すフローチャートである。 図５中のステップＳ２５（波形解析）の詳細な手順を示すフローチャートである。 図５中のステップＳ２７（異常パターン判定）の詳細な手順を示すフローチャートである。
　以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
　図１は、本発明の実施の形態に係る異常検出システムが適用されるプラズマ処理装置の概略構成を示す断面図である。このプラズマ処理装置２は、半導体ウエハ（以下「ウエハ」と記す）Ｗにエッチング処理を施すものであり、アルミニウム又はステンレス鋼等の金属からなる円筒型のチャンバ１０を備えており、チャンバ１０内には、例えば、直径が３００ｍｍのウエハＷを載置するステージとしての円柱状のサセプタ１１を備えている。
　チャンバ１０は、チャンバ１０の内部と外部とを連通するメンテナンス用の開口部（不図示）と、この開口部を自在に開閉するメンテナンス用蓋（不図示）を備える。また、チャンバ１０の側壁とサセプタ１１との間には、サセプタ１１上方の気体をチャンバ１０の外へ排出する流路として機能する排気路１２が設けられている。排気路１２の途中には、環状の排気プレート１３が配置されており、排気プレート１３より下流の空間は、可変式バタフライバルブであるＡＰＣ（圧力制御弁：Adaptive Pressure Control Valve）１４に通じている。ＡＰＣ１４は、真空引き用の排気ポンプであるＴＭＰ（ターボ分子ポンプ：Turbomolecular Pump）１５に接続され、ＴＭＰ１５は排気ポンプであるＤＰ（ドライポンプ：Dry Pump）１６に接続されている。
　なお、ＡＰＣ１４、ＴＭＰ１５及びＤＰ１６によって構成される排気流路を、以下「主排気ライン」と称することとする。この主排気ラインでは、ＡＰＣ１４によってチャンバ１０内の圧力制御が行われると共に、ＴＭＰ１５及びＤＰ１６によってチャンバ１０内を高真空状態に減圧することができるようになっている。
　排気プレート１３より下流側の空間は、主排気ラインとは別の排気流路（以下「粗引きライン」という）を介して、ＤＰ１６に連通している。この粗引きラインは、例えば、直径が２５ｍｍの排気管１７と、排気管１７の途中に配置されたバルブＶ２とを備えており、ＤＰ１６を駆動した際には、粗引きラインを通して、チャンバ１０内の気体を排出することができるようになっている。
　サセプタ１１には、給電棒４０及び整合器１９を介して、所定の高周波電力をサセプタ１１に供給する高周波電源１８が接続されている。これにより、サセプタ１１は下部電極として機能する。また、整合器１９は、サセプタ１１からの高周波電力の反射を低減して、高周波電力のサセプタ１１への供給効率を高める。なお、高周波電源１８から出力される電力は、電流センサ又は電圧センサ（不図示）によってモニタされている。
　サセプタ１１の内部上方には、ウエハＷを静電吸着力で吸着するために、導電膜からなる円板状の電極板２０が配置されており、電極板２０には直流電源２２が電気的に接続されている。ウエハＷは、直流電源２２から電極板２０に印加された直流電圧により発生するクーロン力又はジョンソン・ラーベック（Johnsen-Rahbek）力によってサセプタ１１の上面に吸着保持される。また、サセプタ１１の上方には、サセプタ１１の上方の空間Ｓで発生するプラズマをウエハＷに向けて収束させるために、シリコン（Ｓｉ）等からなる円環状のフォーカスリング２４が配置されている。
　サセプタ１１の内部には冷媒室２５が設けられており、ここでは、冷媒室２５を円周方向に延在する環状としている。冷媒室２５には、チラーユニット（不図示）から配管２６を介して所定温度の冷媒（例えば、冷却水）が循環供給され、冷媒の温度によってサセプタ１１上に配置されたウエハＷの処理温度が制御される。
　サセプタ１１の上面においてウエハＷが吸着される部分（以下「吸着面」という）には、複数の伝熱ガス供給孔２７と、伝熱ガス供給溝（不図示）が設けられている。伝熱ガス供給孔２７等は、サセプタ１１内部に設けられた伝熱ガス供給ライン２８を介して伝熱ガス供給部２９に接続され、伝熱ガス供給部２９はＨｅガス等の伝熱ガスを、吸着面とウエハＷの裏面との間隙に供給する。なお、伝熱ガス供給部２９は、吸着面とウエハＷの裏面との間隙を真空引きすることができるように、ＤＰ１６に接続されている。
　サセプタ１１の吸着面には、サセプタ１１の上面から突出自在なリフトピンとしての複数のプッシャーピン３０が配置されている。プッシャーピン３０は、モータ（不図示）の回転運動がボールねじ等によって直線運動に変換されることにより、図１の上下方向で移動可能となっている。ウエハＷを吸着面に吸着保持するときには、プッシャーピン３０はサセプタ１１に収容され、ウエハＷをチャンバ１０に搬入したり搬出したりするときには、プッシャーピン３０はサセプタ１１の上面から突出して、ウエハＷをサセプタ１１から離間させて上方へ持ち上げる。
　チャンバ１０の天井部には、シャワーヘッド３３が配置されている。シャワーヘッド３３には、整合器２３を介して高周波電源２１が接続されており、高周波電源２１は所定の高周波電力をシャワーヘッド３３に供給する。これにより、シャワーヘッド３３は上部電極として機能する。なお、整合器２３の機能は上述した整合器１９の機能と同じである。
また、高周波電源２１から出力される電力は、不図示の電流センサ又は電圧センサによってモニタされている。
　シャワーヘッド３３は、その下面側に配置され、多数のガス通気孔３４を有する電極板３５と、電極板３５を着脱可能に支持する電極支持体３６とを有する。また、電極支持体３６の内部にはバッファ室３７が設けられており、バッファ室３７と処理ガス供給部（不図示）とが処理ガス導入管（配管）３８によって接続されている。処理ガス導入管３８の途中には配管インシュレータ３９が配置されており、配管インシュレータ３９は、絶縁体からなり、シャワーヘッド３３へ供給された高周波電力が、処理ガス導入管３８を通して処理ガス供給部へ流れるのを防止する。
　チャンバ１０の側壁には、ウエハＷの搬入出口３１を開閉するゲートバルブ５が取り付けられている。
　プラズマ処理装置２では、サセプタ１１とシャワーヘッド３３にそれぞれ高周波電力を供給すると共に、サセプタ１１とシャワーヘッド３３の間の空間Ｓにシャワーヘッド３３から処理ガスを供給することによって、イオンやラジカルを含む高密度のプラズマを空間Ｓに発生させる。
　プラズマ処理装置２では、エッチング処理の際、先ずゲートバルブ５を開弁し、処理対象のウエハＷをチャンバ１０内に搬入してサセプタ１１の上に載置する。続いて、直流電源２２から電極板２０に直流電圧を印加して、ウエハＷをサセプタ１１上に吸着させる。
　その後、シャワーヘッド３３から処理ガス（例えば、所定の流量比率のＣ２Ｆ８ガス、Ｏ２ガス及びＡｒガスからなる混合ガス）を所定の流量および流量比でチャンバ１０内に導入し、主排気ラインによりチャンバ１０内の圧力を所定値にする。さらに、サセプタ１１及びシャワーヘッド３３によりチャンバ１０内に高周波電力を印加する。こうして、空間Ｓにおいて、処理ガスはプラズマ化され、生成したラジカルやイオンは、フォーカスリング２４によってウエハＷの表面に収束され、ウエハＷの表面が物理的又は化学的にエッチングされる。
　このときにマイクロアーキング等のプラズマ異常放電が発生した場合、超音波センサを用いて、プラズマ異常放電の発生に伴うエネルギー放出に起因するＡＥを検出することによって検出する。超音波センサは、後述する異常検出システム１００の構成要素の１つである。
　図２は、超音波センサの概略構成を示す断面図である。超音波センサ４１は、Ａｌ２Ｏ３等の絶縁体からなる平板状の受波板４２と、受波板４２に銀蒸着膜等の金属膜４３を介して装着されたピエゾ素子（例えば、チタン酸ジルコン酸鉛系圧電セラミック）４４と、ピエゾ素子４４を覆うように受波板４２に装着された金属（例えば、アルミニウムやステンレス等）からなる筐体状のシールドケース４５を備える。
　ピエゾ素子４４は、超音波等の物理的な振動を受けると、その振動の大きさに応じた大きさの電圧を発生させる。この電圧信号を取り出すために、シールドケース４５の側壁にはシールドケース４５の内部と外部に露出するコネクタ４６が配置され、金属膜４７とコネクタ４６とが内部配線４８によって接続され、さらに、コネクタ４６に外部配線４９が接続されており、外部配線４９を通してピエゾ素子４４で発生した電圧信号が取り出される。
　超音波センサ４１は、プラズマ処理装置２においてプラズマ異常放電の発生が予測される構成部品、例えば、チャンバ１０や配管インシュレータ３９の外部に装着される。具体的には、プラズマ異常放電の発生に起因してチャンバ１０の外壁を伝播する超音波を検出するために、受波板４２をチャンバ１０の外壁に密着させるようにして、超音波センサ４１をチャンバ１０に装着する。
　なお、プラズマ処理装置２の構成部品によっては、その構成部品から超音波センサ４１にリーク電流が流れ、超音波センサ４１が異常放電を正確に検出できないおそれがある。しかし、超音波センサ４１では、絶縁体からなる受波板４２がリーク電流を遮断するので、この問題を回避することができる。受波板４２に用いられる絶縁体は、超音波を伝達可能であればよく、Ａｌ２Ｏ３に限られない。
　次に、プラズマ処理装置２で生じたプラズマ異常放電等の異常検出システムについて説明する。図３は、本発明の実施の形態に係る異常検出システムの概略構成図である。
　プラズマ処理装置２では、上述したように高周波電源１８，２１から出力される電力がモニタされているので、このモニタ信号を異常検出（主にプラズマ発生時の異常検出）に用いることが可能である。しかし、以下に説明するように、モニタ信号のサンプリング周波数を例えば１０ｋＨｚとするのに対し、超音波センサ４１の出力信号（以下「センサ信号」という）のサンプリング周波数を例えば１ＭＨｚとすることで、センサ信号を詳細に取得する。よって、ここでは、センサ信号に基づいてプラズマ処理装置２に生じた異常を検出し、解析する（以下「異常検出／解析処理」という）ものとし、モニタ信号は異常検出／解析に補助的に用いられるものとする。
　異常検出システム１００は、プラズマ処理装置２に配置された超音波センサ４１と、超音波センサ４１からのセンサ信号を２系統の同じ信号に分配する分配器６５と、分配器６５から出力された一方のセンサ信号（第１信号）からノイズを除去するためのフィルタ５１ａと、分配器６５から出力された他方のセンサ信号（第２信号）からノイズを除去するためのフィルタ５１ｂと、フィルタ５１ａを通過したセンサ信号に含まれる所定の特徴を検出し、トリガ信号を発生させるトリガ（Trigger）５２と、トリガ５２から出力されるトリガ信号に対して所定の動作（処理）を行うＯＲ回路５３と、ＯＲ回路５３からの出力信号とフィルタ５１ｂを通過したセンサ信号をデータ処理するＰＣ（パーソナルコンピュータ：Personal Computer）５０と、を備える。
　異常検出システム１００は複数の超音波センサ４１を備えており、これにより、１個の超音波センサ４１からの情報では発見が困難な異常であっても、その異常を他の超音波センサ４１が強く検出する確率を高めることができる。つまり、複数の超音波センサ４１からの情報を解析する多変量（多チャンネル）解析を行うことによって、高い検出精度を実現する。ここでは、超音波センサ４１の数を４個としているが、これに限定されるものではない。
　異常検出システム１００では、超音波センサ４１から出力されたセンサ信号を分配器６５により２系統の同じ信号に分配する。これは、後述するように、センサ信号のデータ処理を効率よく行うことを目的としている。
　超音波センサ４１から出力されるセンサ信号はアナログの電圧信号である。このセンサ信号にはプラズマ処理装置２の運転によって発生する機械的振動等がノイズとして含まれ、多くの場合、このようなノイズと検出したいプラズマ異常放電等の異常を示すＡＥとは波長が異なる。そこで、分配器６５から出力される一方のセンサ信号を、トリガ５２に入力する前に不要な低周波ノイズをカットすべく、フィルタ５１ａ（具体的には、ＨＰＦ（High-Pass Filter））に通す。フィルタ５１ａは、トリガ５２におけるトリガ出力条件の判定に寄与する。
　これに対して、分配器６５から出力される他方のセンサ信号は、ＰＣ５０が備えるデータロガーボード５５（後に説明する）に入力される前に、不要な低周波ノイズをカットすべく、フィルタ５１ｂ（具体的には、ＢＰＦ（Band Pass Filter））に通される。フィルタ５１ｂは、ＰＣ５０において実行される異常検出／解析処理において、異常の判断材料となる周波数関係の特徴量算出に寄与する。
　トリガ５２は、センサ信号を簡易解析し、センサ信号に含まれる所定の特徴を抽出することで、超音波センサ４１が異常を検出したか否かを判断するハードウェア（Ｈ／Ｗ）である。なお、トリガ５２は、Ｈ／Ｗの動作条件を変更、設定するためのソフトウェア及び条件入力手段（例えば、操作パネル等）を備えている。
　トリガ５２は、例えば、１０ｋＨｚのサンプリング周波数でそれぞれのセンサ信号をサンプリングするＡ／Ｄ変換器としての機能を備えている。トリガ５２でのサンプリング周波数は、１０ｋＨｚ～５ＭＨｚの範囲から選択することができる。
　トリガ５２は、信号発生器としての機能を備えており、プラズマ処理装置２に異常が生じていないと判断されるときにはその旨を示す「０」の信号を、異常が発生したと疑われる所定の特徴を発見した場合には「１」の信号（以下「トリガ信号」という）を、一定の周期で発生させてＯＲ回路５３へ出力する。例えば、トリガ５２は、予め設定された閾値よりも大きな最大値を示すピークが検出された場合に、プラズマ処理装置２に異常が生じたと判断し、トリガ信号を発生させる。
　トリガ５２の出力ラインは、センサ信号ごとに設けられていてもよいし、１つにまとめられていてもよい。ここでは前者の構成となっているものとする。ＯＲ回路５３は、４個の超音波センサ４１ごとに設けられたトリガ５２の出力ラインに対応する４系統入力ラインを備えている。
　ＯＲ回路５３は、トリガ５２から送られている信号を検査し、トリガ信号を受信すると以下に説明する第１又は第２のトリガ信号処理方法による処理を行うＨ／Ｗである。
　ＯＲ回路５３による第１のトリガ信号処理方法は、トリガ５２からトリガ信号を受信したら、どの入力ラインからのトリガ信号であるかを問わず、全てのトリガ信号を時系列にしたがって実質的に遅延なくＰＣ５０に送信する方法である。この第１の方法は、超音波センサ４１の配置数が少ない（例えば、２個）の場合等のように、トリガ信号が多く発生しても、ＰＣ５０における異常検出／解析処理の負荷の増大が限定的である場合に用いることが好ましい。
　ＯＲ回路５３による第２のトリガ信号処理方法は、４系統の入力ラインのどれを通して受信したかを問わずに、一定期間内に発生したトリガ信号を１つのトリガ信号にまとめてＰＣ５０に対して出力する方法である。
　具体的には、ＯＲ回路５３は、トリガ５２から最初のトリガ信号を受信すると、その受信時刻から一定期間（以下「取りまとめ期間」という）内に受信した全てのトリガ信号を、最初のトリガ信号の原因となった異常と同じ異常に起因するものとみなし、これらのトリガ信号を１つにまとめたトリガ信号（以下「代表トリガ信号」という）を発生させ、その代表トリガ信号をＰＣ５０へ出力する。代表トリガ信号がＰＣ５０に出力された後に最初に受信するトリガ信号は、次の取りまとめ期間の開始基準となる。
　第１、第２のいずれのトリガ信号処理方法でも、ＯＲ回路５３からＰＣ５０への出力ラインは１本でよいため、ＯＲ回路５３は１本の出力ラインを備えている。なお、トリガ５２とＯＲ回路５３を１つのＨ／Ｗとして構成してもよい。
　ＰＣ５０では、ＯＲ回路５３から出力されたトリガ信号又は代表トリガ信号と、フィルタ５１ｂを通過したセンサ信号とに基づいて、プラズマ処理装置２で発生した異常を特定するための異常検出／解析処理を行う。
　以下、異常検出システム１００では、ＯＲ回路５３は上述した第２のトリガ信号処理方法にしたがって代表トリガ信号を出力するものとして、ＰＣ５０の構成及びデータ処理方法等を説明する。
　ＰＣ５０は、ＣＰＵ５９と、異常検出／解析処理を行うために一時的にプログラムデータや演算対象となっているデータを記憶するためのＲＡＭ５８と、ブートプログラムやＯＳ（Operating System）用プログラム等を記憶するためのＲＯＭ５７と、異常検出／解析処理に用いられるプログラムやデータ、異常解析中に得られる中間データや解析結果等を保存するための記憶装置であるＨＤＤ（ハードディスクドライブ）６１とを備えている。
　ＰＣ５０は、これらの他にも、例えば、キーボードやマウス等の入力手段、モニタとしてのＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、グラフィックボード、ＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤＲＡＭ等の記憶媒体を取り扱うドライブ、ＬＡＮやインターネット等の通信回線に接続するためのインターフェース等を備えている。
　また、ＰＣ５０は、ＯＲ回路５３から出力された代表トリガ信号を受信して、代表トリガ信号が生成された時刻（以下「トリガ発生時刻」という）を特定するトリガ発生時刻カウンタ５４と、フィルタ５１ｂを通過した４系統のセンサ信号をセンサ信号ごとに所定の周波数でデジタルサンプリングして、デジタルデータとして保存するためのデータロガーボード（Data Logger Board）５５と、高周波電源１９，２１のモニタ信号を所定の周波数でデジタルサンプリングして、デジタルデータとして保存するためのデータロガーボード５６とを備えている。
　トリガ発生時刻カウンタ５４及びデータロガーボード５５，５６はそれぞれ、例えば、ＰＣ５０のＰＣＩバス等に装着され、ＰＣ５０にインストールされたドライバにより動作制御が行われる。
　トリガ発生時刻カウンタ５４は、内部クロックを備えており、例えば、代表トリガ信号を受信した時間をトリガ発生時刻として認識する。上述したように、代表トリガ信号はその代表トリガ信号を発生させる基準となったトリガ５２からの最初のトリガ信号の発生時刻から取りまとめ期間が経過したときに生成される。そのため、プラズマ処理装置２に実際に異常が発生した時刻とトリガ発生時刻との間にはタイムラグが生じる。そのため、後述するように、ＰＣ５０ではこのタイムラグを考慮した異常検出／解析処理が行われる。
　データロガーボード５５は、Ａ／Ｄ変換器としての機能を備えており、フィルタ５１ｂを通過したセンサ信号を、例えば、１ＭＨｚの周波数で高速サンプリングしてデジタルデータ（以下「高速サンプリングデータ」という）に変換し、記憶する。
　サンプリング周波数を１ＭＨｚとするのは、発生してから数マイクロ秒で終了してしまうマイクロアーキングのような異常放電をも検出可能にするためである。なお、データロガーボード５５でのサンプリング周波数は、５００ｋＨｚ～５ＭＨｚの範囲から選択することができる。
　データロガーボード５５もまた内部クロックを備えており、高速サンプリングデータは、この内部クロックに従う時系列データとして、データロガーボード５５に記憶され、一定周期でＨＤＤ６１へ移動、保存される。こうして、データロガーボード５５における蓄積データのオーバーフローを防止することができる。
　データロガーボード５５の内部クロックとトリガ発生時刻カウンタ５４の内部クロックは同期している。高速サンプリングデータはプラズマ処理装置２に実際に異常が発生した時刻においてその異常に起因する特徴を示すが、プラズマ処理装置２に実際に異常が発生した時刻とトリガ発生時刻との間には、上述の通りにタイムラグが生じる。ＰＣ５０では、後述するように、このタイムラグを考慮して高速サンプリングデータが取り扱われる。
　モニタ信号は、データロガーボード５６におけるサンプリング周波数を、例えば、１０ｋＨｚとしてデジタルデータ（以下「低速サンプリングデータ」という）に変換される。
　データロガーボード５６も、トリガ発生時刻カウンタ５４の内部クロックと同期した内部クロックを備えており、低速サンプリングデータはこの内部クロックに従う時系列データとして、データロガーボード５６に記憶され、一定周期でＨＤＤ６１へ移動して保存される。こうして、データロガーボード５６における蓄積データのオーバーフローを防止することができる。
　このように、異常検出システム１００では、プラズマ処理装置２において発生した異常を特定するための詳細なデータを高速サンプリングデータとして漏れなく取得する。しかし、高速サンプリングデータのデータ量は膨大であり、高速サンプリングデータの全てを解析するとなると、多大な処理コストと時間が必要になる。また、プラズマ処理装置２に実際に異常が発生した時刻とトリガ発生時刻との間のタイムラグを考慮し、高速サンプリングデータに現れている異常を示す特徴を確実に取り出す必要もある。
　そこで、ＰＣ５０では、概略、トリガ発生時刻カウンタ５４が代表トリガ信号を受信してトリガ発生時刻を決定すると、ＨＤＤ６１に記憶された高速サンプリングデータのうちトリガ発生時刻の前後一定期間（時間幅）のデータが４系統のセンサ信号ごとに切り出され（以下、こうして切り出されたデータを「範囲限定データ」という）、解析される。その結果、実際に異常が発生したか否か、異常が発生した場合には具体的にどのような異常が発生したか等が判断される。ＰＣ５０は、このような一連の処理を行うための異常検出／解析プログラムを実行する。
　このように、異常検出／解析処理に範囲限定データを用いることで、データ処理量を減らして処理コストを低く抑えつつも、高精度な異常検出を効率よく行うことが可能になり、リアルタイムな異常検出／解析処理が可能になる。また、トリガ発生時刻の決定、高速サンプリングデータの収集、異常検出／解析処理をそれぞれ別のスレッドで実行する構成となっているので、各処理の遅延を防止することができる。ＰＣ５０における異常検出／解析処理方法の詳細は後に説明する。
　異常検出システム１００は、高速サンプリングデータの解析によってプラズマ処理装置２の運転に支障があると考えられる異常が発生したと判断した場合には、プラズマ処理装置２に対してアラームを発報させたり次のウエハＷの処理開始を延期させたりするための制御信号を、プラズマ処理装置２に送信する構成とすることができる。
　ＰＣ５０には、異常検出／解析処理に用いられた各種データや異常検出／解析処理結果、更には異常検出／解析処理結果の関連情報が保存されたナレッジＤＢ（Knowledge DataBase）６３が接続されている。
　ＨＤＤ６１に記憶された高速サンプリングデータのうち、範囲限定データ以外のデータは基本的に不要なため、範囲限定データが確定された後にＨＤＤ６１から削除され、範囲限定データは、適宜、ＨＤＤ６１からナレッジＤＢ６３に移動して保存される。
　ナレッジＤＢ６３では、異常検出／解析処理の結果やウエハＷの処理に用いられたプロセス条件（レシピデータ）が、範囲限定データにリンクされて保存される。ナレッジＤＢ６３には、プラズマ処理装置２において発生した異常の種別、原因、対処法等を、異常検出／解析処理の結果にリンクさせて保存することができる。
　ナレッジＤＢ６３に保存された各種データは、それ以降の異常検出／解析処理に用いられる種々のパラメータ（例えば、後述する正常モデルや異常パターン認識用モデルの定義、各種閾値の定義等）の設定に役立てられる。
　なお、プラズマ処理装置２と同じ型であって他所に配置されたプラズマ処理装置に付随する異常検出システムが、通信回線を利用してナレッジＤＢ６３にアクセス可能な構成とすることも好ましい。これにより、他所に配置されたプラズマ処理装置で発生した異常に関する情報をナレッジＤＢ６３に蓄積して、プラズマ処理装置２の異常検出／解析処理に役立てることができる。また、他所に配置されたプラズマ処理装置に付随する異常検出システムは、ナレッジＤＢ６３から必要な情報を引き出すことで、そのプラズマ処理装置に発生した異常に容易に対処することができる。
　次に、異常検出システム１００による異常検出／解析処理方法について説明する。最初に異常検出／解析処理方法の概略を説明し、その後に異常検出／解析処理の中でキーとなる処理について詳細に説明する。
図４は異常検出システム１００の運用形態の概要を示すフローチャートである。
　プラズマ処理装置２の新規立ち上げ又はメンテナンス直後の立ち上げと同時に、異常検出システム１００が立ち上がる。このとき、プラズマ処理装置２の装置コンディションが不明であったり変化していたりする場合があるため、最初にパイロットラン（Pilot Run：量試）により超音波センサ４１及び高周波電源１９，２１のモニタセンサのノイズレベル認識が行われる（ステップＳ１）。
　ステップＳ１において測定されるノイズレベルを正常モデルと比較して、許容範囲内であれば、正常モデルのＳ／Ｎ比等をパイロットランの測定結果に基づいてチューニングし、正常モデルを定義する（ステップＳ２）。なお、正常モデルは、プラズマ処理装置２がアイドル状態、プラズマ発生中、それ以外（例えば、ウエハ搬送中）等の定義済み区間での各超音波センサ４１からの時系列データに、所定のフィルタ処理などを行った後の統計値、たとえば最大、最小、平均、分散等のパラメータによって定義される波形である。
　一方、図４に図示していないが、ステップＳ１において測定されるノイズレベルが何らかの装置異常を示した場合や従前の正常モデルとの差が大きい場合には、アラームが発報される等してプラズマ処理装置２はロックされ、オペレータや管理者による点検の対象となる。
　ステップＳ２で正常モデルが定義された後に、波形認識用の閾値のチューニングが行われる（ステップＳ３）。例えば、トリガ５２においてトリガ信号を発生させるための閾値や、後述するダウンサンプリングデータが示す波形におけるピーク判断や特徴量抽出のための閾値が定められる。
　続いて、ＨＤＤ６１（又はナレッジＤＢ６３）に保存されている異常パターン認識用モデルのアップロードが行われる（ステップＳ４）。異常パターン認識用モデルは波形を示す種々の特徴量であり、ＰＣ５０において範囲限定データ（高速サンプリングデータ）に基づく波形とのパターン認識に用いられ、例えば、ＲＡＭ５８に格納される。
　なお、ステップＳ４では、原因が判明している異常ごとに１又は複数の異常パターン認識用モデルをアップロードすることができ、また、過去に検出された異常であって原因が不明な波形を示す異常パターン認識用モデルもアップロードすることができる。
　次いで、異常パターン認識用モデルのシミュレートによる認識率確認と評価が行われる（ステップＳ５）。ステップＳ５は、パイロットランにおいて得られた高速サンプリングデータと低速サンプリングデータを用いて実行することができるが、新たにパイロットランを行うことによって実行してもよい。ステップＳ５において一定の認識率（例えば、９０％）が得られた場合に、新規立ち上げ及びメンテナンス直後の立ち上げに対する処理が終了して、プラズマ処理装置２及び異常検出システム１００の通常運用が可能となる（ステップＳ６）。
　なお、図４には明示していないが、ステップＳ５において一定の認識率が得られない場合には、一定の認識率が得られるまでステップＳ２～Ｓ４が繰り返し行われる。
　引き続き、プラズマ処理装置２を稼動する場合には、ステップＳ５までに設定された条件で、異常検出システム１００によるプラズマ処理装置２の監視が行われる（運用継続時処理開始）。異常検出システム１００は、プラズマ処理装置２の稼動中に異常を検出する（トリガ５２がトリガ信号を発生させる）と、その異常を特定するための異常検出／解析処理を実行する（ステップＳ７）。
　ステップＳ７の異常検出／解析処理で得られる結果に対して、異常判定が正確に行われているか否かが判断される（ステップＳ８）。例えば、異常パターン認識用モデルとのパターン認識の認識率が低い場合は、「異常判定に問題あり（ステップＳ８で“ＮＯ”）」として、各種パラメータの再設定が行われる（ステップＳ１０）。
　ステップＳ１０では、例えば、閾値のチューニング、波形特徴量の追加、異常パターン認識用モデルの追加等が行われ、続いて、正常モデルの再定義と認識率確認及び評価が行われる（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において、一定の認識率が得られた場合には、ステップＳ７（異常検出／解析処理）に戻る。
　図４には明示していないが、ステップＳ１１において一定の認識率が得られない場合には、ステップＳ１０～Ｓ１１が一定の認識率が得られるまで繰り返し行われる。
　ステップＳ８において「異常判定に問題なし（ステップＳ８で“ＹＥＳ”）」と判断された場合には、異常検出システム１００は継続運用され（ステップＳ９）、プラズマ処理装置２の監視がプラズマ処理装置２の運転停止まで行われる（運用継続時処理終了）。
　次に、ステップＳ７（異常検出／解析処理）の詳細な手順について説明する。
　図５は、異常検出／解析処理方法の概略手順を示すフローチャートである。
　最初に、ウエハＷのプロセス条件（レシピデータ）の情報取得が行われる（ステップＳ２１）。例えば、プラズマ発生中に生じる異常のみを検出したい場合には、プロセス条件を取得することにより、プラズマの発生開始から終了に至る期間だけ、高速サンプリングデータ及び低速サンプリングデータを取得するようにすることができる。
　超音波センサ４１からのセンサ信号の受信が始まると、センサ信号は分配器６５により２系統の同じ信号に分配され、一方はフィルタ５１ａによって周波数帯域を絞られた後にトリガ５２に入力され、他方はフィルタ５１ｂによって周波数帯域を絞られた後に、ＰＣ５０（データロガーボード５５）に入力される（ステップＳ２２）。
　トリガ５２は、受信したセンサ信号に所定の閾値以上の最大値を有するピークがあることを検出すると、トリガ信号を発生させてＯＲ回路５３へ出力する。ＯＲ回路５３は、トリガ信号を受信すると、上述した第２のトリガ信号処理方法にしたがって、代表トリガ信号を生成し、ＰＣ５０に対して出力する（ステップＳ２３）。
　ステップＳ２２以降に直接にＰＣ５０に入力されたセンサ信号は、データロガーボード５５によって高速サンプリングデータに変換され、一時記憶され、一定周期でＨＤＤ６１に移行、保存される。トリガ発生時刻カウンタ５４がＯＲ回路５３から代表トリガ信号を受信すると、トリガ発生時刻が決定され、高速サンプリングデータから範囲限定データが切り出され（ステップＳ２４）、範囲限定データ以外の不要データは削除される。
　ステップＳ２４において切り出される範囲限定データの期間は、プラズマ処理装置２に発生した異常に起因するＡＥが、発生後は一定期間で減衰することと、発生後に速やかにトリガ信号を生成させることを考慮すると、トリガ発生時刻の時間前側では取りまとめ期間を考慮した上で短く設定し、トリガ発生時刻の時間後ろ側ではピーク波形が途中で切れないように長く設定することが好ましい。
　続いて、範囲限定データの波形解析を実行する（ステップＳ２５）。波形解析方法の詳細は後に説明する。ステップＳ２５の処理は、ＯＲ回路５３で発生させた全ての代表トリガ信号に対して切り出された範囲限定データについて行う必要があるので、受信した代表トリガ信号数分の処理が実行されたか否かが判断される（ステップＳ２６）。
　受信した代表トリガ信号数分の処理が終了すると（ステップＳ２６で“ＹＥＳ”）、異常パターン判定が行われる（ステップＳ２７）。このとき、１個の超音波センサ４１のセンサ信号からだけでは特定が困難な異常であっても、４個の超音波センサ４１から得られた各センサ信号を比較することによって、異常原因を特定できる確率を大きく高めることができる。
　一方、受信した代表トリガ信号数分の処理が終了するまで（ステップＳ２６で“ＮＯ”）、ステップＳ２４，Ｓ２５の処理が繰り返される。
　ステップＳ２７の判定結果に基づいて、異常が実際に発生したか否かが判断される（ステップＳ２８）。異常の発生が確認された場合（ステップＳ２８で“ＹＥＳ”）、ＰＣ５０はプラズマ処理装置２に対して、アラーム発報や次プロセス停止等を実行するための信号を送信し（ステップＳ２９）、異常検出／解析処理を終了する。
　一方、異常の発生が確認されなかった場合及び異常の発生は認められたがアラーム発報や次プロセス停止等の措置を取る必要はないと判断された場合（ステップＳ２８で“ＮＯ”）、異常検出／解析処理を終了する。なお、異常検出／解析処理の終了に際して、ステップＳ２４，Ｓ２５，Ｓ２７で得られた各種のデータはナレッジＤＢ６３に保存される。
　上述したステップＳ２３，Ｓ２４，Ｓ２５及びＳ２７について、以下に更に詳細に説明する。
　図６はステップＳ２３（トリガ出力）の詳細な手順を示すフローチャートである。
　フィルタ５１ａを通過したセンサ信号はトリガ５２に入力され、簡単な前処理（ここでは、１０ｋＨｚでのデジタルサンプリング処理）が行われる（ステップＳ３１）。
　ステップＳ３１で得られたサンプリングデータに基づいて、センサ信号に最大値が閾値以上となっているピークが存在するか否かが判断される（ステップＳ３２）。最大値が閾値以上のピークが存在する場合には（ステップＳ３２で“ＹＥＳ”）、更にそのピークをノイズ等のピークと区別するために、ピークが一定期間以上継続するか否か、つまり、ピークに一定期間以上の時間幅があるか否かが判断される（ステップＳ３３）。
　ピークが一定期間以上継続する場合には（ステップＳ３３で“ＹＥＳ”）、トリガ５２がトリガ信号を発生させて、ＯＲ回路５３へ出力する（ステップＳ３４）。ＯＲ回路５３では、最初のトリガ信号から取りまとめ期間が経過したか否かが判断され（ステップＳ３５）、取りまとめ期間の経過を待つ（ステップＳ３５で“ＮＯ”）。
　ステップＳ３５で取りまとめ期間が経過すると（ステップＳ３５で“ＹＥＳ”）、ＯＲ回路５３は、取りまとめ期間内に受信したトリガ信号を結合させて代表トリガ信号を発生させ（ステップＳ３６）、ＰＣ５０へと出力する（ステップＳ３７）。
　ステップＳ３７で代表トリガ信号を出力した後に最初に受信したトリガ信号が、次の代表トリガ信号を生成させる基準のトリガ信号となる。ステップＳ３２，Ｓ３３の判断が“ＮＯ”の場合、引き続き監視が行われ（ステップＳ３８）、ステップＳ３７，Ｓ３８の終了によりステップＳ２３の処理は終了する。
　図７はステップＳ２４（波形切り出し／保存）の詳細な手順を示すフローチャートである。
　ＰＣ５０に装備されたトリガ発生時刻カウンタ５４は、代表トリガ信号を受信すると（ステップＳ４１）、トリガ発生時刻を決定する（ステップＳ４２）。ステップＳ４２においてトリガ発生時刻が決定されると、トリガ発生時刻に予め定められた期間を適用することで、高速サンプリングデータ及び低速サンプリングデータに対するトリガ発生時刻周辺データの切り出し（範囲限定データの作成）が行われる（ステップＳ４３）。なお、「予め定められた期間」は、代表トリガ信号の生成に必要とされる取りまとめ期間を考慮して決定される。
　ステップＳ４３において切り出された範囲限定データはＨＤＤ６１に保存され（ステップＳ４４）、不要となった高速サンプリングデータ及び低速サンプリングデータはＨＤＤ６１から消去される。
　続いて、範囲限定データの解析（波形解析：ステップＳ２５）が行われ、ステップＳ２５の過程で得られた時系列データはＨＤＤ６１に保存され（ステップＳ４５）、適宜、ナレッジＤＢ６３に移行、保存される。また、ＨＤＤ６１には、ステップＳ２５で得られた解析結果（異常を示すピークの特徴量）が保存され（ステップＳ４６）、波形切り出し／保存処理は終了する。
　図８はステップＳ２５（波形解析）の詳細な手順を示すフローチャートである。
　１つの代表トリガ信号に対して４つの範囲限定データが存在する。そこで、範囲限定データごとに、ピーク値（最大振幅）が所定の閾値以上か否か（閾値以上のピーク値を有するピークがあるか否か）が判断される（ステップＳ５１）。ピーク値が閾値未満の場合（ステップＳ５１で“ＮＯ”）、有意な波形ではないと判定され（ステップＳ５５）、その範囲限定データについての波形解析処理を終了する。
　ピーク値が閾値以上の場合（ステップＳ５１で“ＹＥＳ”）、代表値抽出（ダウンサンプリング）が行われる（ステップＳ５２）。超音波センサ４１が発生するセンサ信号は、電圧値が正値と負値との間で変化する振動波形を示すため、例えば、代表値として最大振幅（絶対値）を採用することができる。この場合、ステップＳ５２では、負値を正値へ変換して元々ある正値と重ね合わせ、こうして得られる波形の最大振幅値をつなぐ波形のデータを、サンプリング周波数を例えば１０ｋＨｚとしたダウンサンプリングデータに加工する。
　なお、ステップＳ５２で採用可能な代表値としては、最大振幅以外に、最小振幅、平均振幅等が挙げられ、検出対象信号の特性によって選定されるべきである。ステップＳ５２においてデータ数を減少させることで、以降のステップＳ５３～５８におけるデータ処理負荷を軽減し、データ処理時間を短縮することができる。
　続いて、得られたダウンサンプリングデータの波形に基づいて、ピークが一定期間以上継続しているか否かが判断される（ステップＳ５３）。例えば、一定期間以上の時間幅にわたって波形の高さが最大振幅の１５％以上の高さに維持されるか否かが判断される。
　ピークが一定期間以上継続していない場合（ステップＳ５３において“ＮＯ”）、有意な波形ではないと判断され（ステップＳ５５）、そのダウンサンプリングデータ及びその元になっている範囲限定データについての波形解析処理は終了する。
　ピークが一定期間以上継続している場合（ステップＳ５３において“ＹＥＳ”）、有意な波形があると判断して（ステップＳ５４）、その波形の時刻（波形を特定するための時刻）が推定される（ステップＳ５６）。この時刻推定方法としては、データ処理時間の短い順に、エネルギー監視、相互相関値監視、局所定常ＡＲモデル等が挙げられる。エネルギー監視方法を用いた場合、最大振幅を示す時刻を波形の時刻とすることができる。
　その後、ダウンサンプリングデータから波形特徴量が抽出される（ステップＳ５７）。波形特徴量としては、最大エネルギー（最大振幅の時間積分値）、最大エネルギーを示す時刻、最大エネルギー到達時刻（最大エネルギーを示す時間前方向にカウントし、最大エネルギーの例えば２５％を下回る最初の時刻）、最大エネルギー消滅時刻（最大エネルギーを示す時刻から時間後方向に進んでカウントし、最大エネルギーの例えば２５％を下回る最初の時刻）、断続波／連続波（所定の期間の間に最大エネルギーの例えば２５％を下回ることがない場合は連続波、下回ることがある場合は断続波）等が挙げられる。
　ステップＳ５６で求めた波形の推定時刻と、ステップＳ５７で求めた波形特徴量から、解析対象（範囲）を絞り込む（ステップＳ５８）。そして、ステップＳ５８で絞り込まれた解析対象について、範囲限定データから波形特徴量を抽出する（ステップＳ５９）。具体的には、範囲限定データ（サンプリング周波数：１ＭＨｚ）を高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）し、波形特徴を明らかにする。
　波形特徴量としては、ＦＦＴ開始時刻（＝最大エネルギー到達時刻）、ＦＦＴ終了時刻（最大エネルギー消滅時刻から時間前方向に進んでＦＦＴサンプル数が２の累乗になる最初の時刻）、ＦＦＴサンプル数（ＦＦＴに使用したサンプル数であり、例えば、１６３４８を上限とすることができる）、最大ピーク周波数（最大振幅を示した周波数）、平均周波数（ピーク面積（エネルギー）が全ピーク面積の５０％を超える周波数）、基準周波数以上の割合（基準周波数（例えば、サンプリング周波数の２０％）以上の割合）等が挙げられる。こうして、波形解析処理が終了する。
　図９は、ステップＳ２７（異常パターン判定）の詳細な手順を示すフローチャートである。
　まず、プロセス処理条件が読み出される（ステップＳ６１）。読み出されたプロセス処理条件に基づいて発生しうる異常を限定することができるので、異常パターン認識用モデルの絞り込みが可能になり、判定時間を短縮することができる。また、発生した異常を判定する際の正確さを高めることができる。
　続いて、波形解析（ステップＳ２５）で得られた波形特徴量が読み出され（ステップＳ６２）、更に異常パターン認識モデルが読み出される（ステップＳ６３）。ステップＳ６２で読み出された波形特徴量とステップＳ６３で読み出された異常パターン認識モデルとを対比するパターン認識アルゴリズムにより、発生した異常が何であるかを判定する（ステップＳ６４）。パターン認識アルゴリズムとしては、公知の方法、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等を多段式判定に拡張する等して用いることができる。こうして、異常パターン判定処理は終了する。
　次に、異常検出システム１００の変形例について説明する。
　＜変形例１＞
　トリガ発生時刻カウンタ５４及びデータロガーボード５５，５６の構成について、上記の実施の形態に限られず、トリガ発生時刻カウンタ５４及びデータロガーボード５５，５６のクロック制御を１個の外部基準同期クロックによって行うようにしてもよい。
　＜変形例２＞
　上記実施の形態では、ＯＲ回路５３において複数のトリガ信号を１つの代表トリガ信号にまとめる（第２のトリガ信号処理方法）としたが、代表トリガ信号の生成方法としては、以下の方法を用いることも好ましい。
　すなわち、ＰＣ５０には、トリガ発生時刻カウンタ５４に代えて、バッファポートと、時刻カウンタを設け、外部基準同期クロックが時刻カウンタに時刻情報を与える構成とする。ＯＲ回路５３では上述した第１のトリガ信号処理方法にしたがって、トリガ５２から受信したトリガ信号を、バッファポートに対して時系列に従って逐次出力する。これと並行して、時刻カウンタから出力されるカウンタ値がバッファポートに取り込まれる。こうして、トリガ信号にカウンタ値が付与される。
　バッファポートは、一定期間内にある複数のトリガ信号を１つの代表トリガ信号にまとめる。このとき、各トリガ信号が時刻情報を備えているので、代表トリガ信号のトリガ発生時刻として、例えば、一定期間内の最初のトリガ信号が有する時刻情報を用いることができる。
　よって、上述した第２のトリガ信号処理方法を用いた場合には、代表トリガ信号のトリガ発生時刻は、代表トリガ信号を発生させる最初のトリガ信号の発生時刻から取りまとめ期間を経過したものとなったが、この方法では、代表トリガ信号のトリガ発生時刻を、プラズマ処理装置２に実際に異常が生じた時刻に近付けた時刻とすることができる。
　＜変形例３＞
　ＯＲ回路５３における代表トリガ信号の別の発生方法として、最初に受信したトリガ信号を代表トリガ信号としてＰＣ５０に対して出力し、その後、取りまとめ期間に相当する時間が経過する時までは、受信したトリガ信号をＰＣ５０に対して出力しない方法を用いることができる。この方法でも、トリガ発生時刻カウンタ５４により決定されるトリガ発生時刻を、プラズマ処理装置２に実際に異常が生じた時刻に近付けた時刻とすることができる。
　＜変形例４＞
　上記の実施の形態では、範囲限定データの切り出しをＨＤＤ６１に保存された高速サンプリングデータから行うとしたが、これに限られず、高速サンプリングデータがデータロガーボード５５に記憶されているときに、代表トリガ信号の受信にしたがって範囲限定データの切り出しを行い、切り出した範囲限定データをデータロガーボード５５からＨＤＤ６１へ移動、保存させつつ、範囲限定データ以外のデータをデータロガーボード５５から消去する構成としてもよい。低速サンプリングデータについても同様の方法を用いることができる。
　また、高速サンプリングデータから範囲限定データを特定し、不要なデータを削除する際には、不要なデータに一定の閾値以上のピークが存在しないことを確認した上で、削除を実行するようにしてもよい。また、範囲限定データが特定されても、不要データを一定時間は消去しないようにしてもよく、高速サンプリングデータを周期的にＨＤＤ６１に移行させて一定期間保存し、適宜、不要なデータを削除するようにしてもよい。
　＜変形例５＞
　上述した実施の形態では、波形解析処理のステップＳ５１において、ピーク値が所定の閾値未満と判断された範囲限定データがそれ以降の解析対象から除外され、また、ステップＳ５３において、ピークが一定期間以上継続していないダウンサンプリングデータ及びその元になっている範囲限定データがそれ以降の解析対象から除外されるとしたが、１つの代表トリガ信号に対応する４つの範囲限定データをグループと考え、グループの中にピーク値が所定の閾値以上である判断された範囲限定データが存在する場合、また、ピークが一定期間以上継続しているダウンサンプリングデータが１つでも存在する場合には、そのグループの全てのデータについて、次ステップの処理に進むように処理方法を構成してもよい。これにより、４個の超音波センサ４１からのセンサ信号の相互関係を把握することができる。
　＜変形例６＞
　プラズマ処理装置２においてプラズマ発生中に生じる異常放電は、モニタ信号に現れる確率も高い。よって、トリガ信号をモニタ信号に基づいて発生させる構成としてもよい。また、センサ信号に対する処理と同様の処理をモニタ信号に対して行い、センサ信号のみならずモニタ信号が示す波形の特徴量から異常原因等を判断し、確定するようにしてもよい。
　＜変形例７＞
　センサ信号を１ＭＨｚで高速サンプリングする際に、実質的に１０ｋＨｚでサンプリングしたのと同じになる間引きデータを高速サンプリングデータと同時に作成し、時刻推定による解析対象の絞り込み（ステップＳ５８）までのデータ処理を、この間引きデータを用いて行うようにしてもよい。
　但し、この方法は、１ＭＨｚサンプリングデータを用いるステップＳ５１のピーク値判断を、１０ｋＨｚサンプリングデータで行っても支障のないことが経験的に確認されている場合に限ることが好ましい。
　以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述の形態に限定されるものではない。本発明の目的は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、ＰＣ５０又は外部サーバに供給し、そのＰＣ５０又は外部サーバのＣＰＵが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。
　この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
　また、プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤＲＷ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＤＶＤ－ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。または、ネットワークを介してプログラムコードをダウンロードしてもよい。この場合、上記プログラムコードは、インターネット、商用ネットワーク、若しくはローカルエリアネットワーク等に接続された不図示の他のコンピュータやデータベース等からダウンロードすることにより供給される。
　また、ＣＰＵが読み出したプログラムコードを実行することにより、上記実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、ＣＰＵ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
　更に、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、ＰＣ５０又は外部サーバに挿入された機能拡張ボードやＰＣ５０や外部サーバに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
　上記プログラムコードの形態は、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラムコード、ＯＳに供給されるスクリプトデータ等の形態から成ってもよい。
　上述した実施の形態に係るプラズマ処理装置では、プラズマ異常放電を検出するために、超音波センサからのセンサ信号に加えて、高周波電源１９，２１からのモニタ信号を用いたが、このモニタ信号と併用して又はこのモニタ信号を用いることなく、別の信号、例えば、サセプタやウエハＷの吸着用の電極板へ流れる電流の値を計測する電流値モニタ、サセプタからの高周波電力の反射波を計測する反射波モニタ及び高周波電力の位相の変動を計測する位相モニタからのモニタ信号を用いることもできる。
　上述した実施の形態では、異常検出システムをプラズマ処理装置の一種であるエッチング装置に適用した場合について述べたが、異常検出システムは、ＣＶＤ成膜装置やアッシング装置等の他のプラズマ処理装置にも適用可能であり、更に、プラズマ処理装置に限定されず、塗布現像装置や基板洗浄装置、熱処理装置、蝕刻装置等にも、適用可能である。
　上述の実施の形態では、処理される基板として、ウエハＷを取り上げたが、被処理基板はこれに限られず、ＦＰＤ（Flat Panel Display）等のガラス基板であってもよい。

Claims (11)

  1. 　処理装置に発生する異常を検出する異常検出システムであって、
    　前記処理装置において発生するアコースティックエミッションを検出するための複数の超音波センサと、
    　前記複数の超音波センサの各出力信号をそれぞれ第１信号と第２信号に分配する分配ユニットと、
    　前記第１信号を第１周波数でサンプリングし、所定の特徴を検出したときにトリガ信号を発生させるトリガ発生ユニットと、
    　前記トリガ信号を受信してトリガ発生時刻を決定するトリガ発生時刻決定ユニットと、
    　前記第２信号を前記第１周波数よりも高い第２周波数でサンプリングしたサンプリングデータを作成するデータ作成ユニットと、
    　前記サンプリングデータのうち前記トリガ発生時刻決定ユニットより決定された前記トリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析を行うことによって前記処理装置に発生した異常を解析するデータ処理ユニットと、を備えることを特徴とする異常検出システム。
  2. 　所定期間内に複数の前記トリガ信号が発生したときに、前記複数のトリガ信号を代表トリガ信号として１つの信号にまとめるトリガ信号処理ユニットを更に備え、
    　前記トリガ発生時刻決定ユニットは、前記代表トリガ信号に対して前記トリガ発生時刻を決定することを特徴とする請求項１記載の異常検出システム。
  3. 　前記複数の超音波センサの各出力信号からノイズを除去するフィルタを更に有することを特徴とする請求項１又は２記載の異常検出システム。
  4. 　前記第１周波数は１０ｋＨｚ～５ＭＨｚであり、
    　前記第２周波数は５００ｋＨｚ～５ＭＨｚであることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の異常検出システム。
  5. 　処理装置に発生する異常を検出する異常検出方法であって、
    　前記処理装置において発生するアコースティックエミッションを複数の超音波センサにより検出する検出ステップと、
    　前記検出ステップにおいて得られた前記複数の超音波センサからの各出力信号をそれぞれ第１信号と第２信号とに分配ユニットにより分配する分配ステップと、
    　前記第１信号を第１周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングし、所定の特徴を検出したときに信号発生ユニットによりトリガ信号を発生させるトリガ信号発生ステップと、
    　前記トリガ信号を受信して前記トリガ信号のトリガ発生時刻を時刻カウンタユニットにより決定するトリガ発生時刻決定ステップと、
    　前記第２信号を前記第１周波数よりも高い第２周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングしてサンプリングデータを作成するサンプリングデータ作成ステップと、
    　前記サンプリングデータのうち前記トリガ発生時刻決定ステップで決定された前記トリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析をコンピュータが行うことによって前記処理装置に発生した異常を解析するデータ処理ステップと、有することを特徴とする異常検出方法。
  6. 　前記トリガ信号発生ステップにおいて所定期間内に複数の前記トリガ信号が発生したときに、前記複数のトリガ信号を代表トリガ信号として１つの信号にまとめるトリガ信号処理ステップを更に有し、
    　前記トリガ発生時刻決定ステップにおいては、前記代表トリガ信号に対して前記トリガ発生時刻が決定されることを特徴とする請求項５記載の異常検出方法。
  7. 　前記分配ステップによって得られた前記第１信号及び前記第２信号からフィルタによりノイズを除去するノイズ除去ステップを更に有することを特徴とする請求項５又は６記載の異常検出方法。
  8. 　前記第１周波数を１０ｋＨｚ～５ＭＨｚとし、
    　前記第２周波数を５００ｋＨｚ～５ＭＨｚとすることを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の異常検出方法。
  9. 　前記データ処理ステップは、
    　前記サンプリングデータから前記一定期間に相当するデータを切り出す切り出しステップと、
    　前記切り出しステップで切り出したデータに対して代表値によるダウンサンプリングを行い、作成したダウンサンプリングデータに有意な波形が存在する場合に、前記ダウンサンプリングデータから波形特徴量を抽出する第１の波形特徴量抽出ステップと、
    　前記第１の波形特徴量抽出ステップにより抽出された波形特徴量の時刻を推定することによって前記切り出しステップで切り出したデータの解析対象を絞り込み、前記解析対象について前記切り出しステップで切り出したデータから波形特徴量を抽出する第２の波形特徴量抽出ステップと、
    　前記第２の波形特徴量抽出ステップで得られた波形特徴量と予め設定された異常パターン認識モデルとのパターン認識を行うことにより前記処理装置に発生した異常を判定する判定ステップと、を有することを特徴とする請求項５乃至８のいずれか１項に記載の異常検出方法。
  10. 　前記検出ステップ前に行われる、前記処理装置で実行される所定の処理のプロセス条件を取得するプロセス条件取得ステップを更に有し、
    　前記検出ステップは、前記プロセス条件取得ステップにおいて取得した前記プロセス条件に含まれる前記所定の処理の実行期間の間だけ実行されることを特徴とする請求項５乃至９のいずれか１項に記載の異常検出方法。
  11. 　コンピュータによって制御される異常検出システムに所定の処理装置で発生する異常を検出する異常検出方法を実行させるためのプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
    　前記異常検出方法は、
    　前記処理装置において発生するアコースティックエミッションを複数の超音波センサにより検出する検出ステップと、
    　前記検出ステップにおいて得られた前記複数の超音波センサからの各検出信号をそれぞれ第１信号と第２信号とに分配ユニットにより分配する分配ステップと、
    　前記第１信号を第１周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングし、所定の特徴を検出したときに信号発生ユニットによりトリガ信号を発生させるトリガ信号発生ステップと、
    　前記トリガ信号を受信して前記トリガ信号のトリガ発生時刻を時刻カウンタユニットにより決定するトリガ発生時刻決定ステップと、
    　前記第２信号を前記第１周波数よりも高い第２周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングしてサンプリングデータを作成するサンプリングデータ作成ステップと、
    　前記サンプリングデータのうち前記トリガ発生時刻決定ステップで決定された前記トリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析を前記コンピュータが行うことによって前記処理装置に発生した異常を解析するデータ処理ステップと、有する。
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