WO2021161804A1 - 測定システム、測定方法及びプラズマ処理装置 - Google Patents

測定システム、測定方法及びプラズマ処理装置 Download PDF

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WO2021161804A1
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processing container
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歩太 鈴木
英章 松井
敦史 久保
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東京エレクトロン株式会社
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Definitions

  • This disclosure relates to a measurement system, a measurement method, and a plasma processing apparatus.
  • Patent Document 1 uses the principle of optical integral photography to acquire three-dimensional information that can acquire three-dimensional information of an object without requiring a complicated configuration or complicated calculation. We propose to provide the device.
  • Patent Document 2 proposes that a lithography apparatus performs a refocus operation for reconstructing a plurality of image data having different focus direction positions based on the light field image data. Patent Document 2 proposes to adjust the position of at least one of the original plate holding portion and the substrate holding portion based on a plurality of image data reconstructed by the refocus operation.
  • This disclosure provides a technique for easily acquiring plasma parameters.
  • the measurement system includes a plasma processing device having a plasma generating unit and a control unit that generate plasma from a gas supplied into the processing container, and an imaging device.
  • the apparatus generates the optical information of the plasma from the image data of the plasma in the processing container taken, and the control unit determines the optical information of the plasma and the plasma parameters that determine the physical characteristics of the plasma.
  • a measurement system is provided that converts the generated optical information of the plasma into the plasma parameter by referring to the measurement result of the above and the storage unit that stores the correlation information of.
  • plasma parameters can be easily acquired.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a measurement system including a plasma processing device 10 and an imaging device 200 according to an embodiment.
  • the plasma processing apparatus 10 gives an example of some plasma generation systems used for exciting plasma from a processing gas.
  • the plasma processing device 10 of FIG. 1 shows a capacitively coupled plasma (CCP) device, and a plasma P is formed between the upper electrode 3 inside the processing container 2 and the mounting table ST.
  • the mounting table ST has a lower electrode 4 and an electrostatic chuck 5. During the process, the substrate W is held on the lower electrode 4.
  • the processing container 2 is provided with a viewport 11 made of a dielectric material such as quartz that transmits light, and an emission spectrum analyzer 13 is connected to the viewport 11 via an optical fiber 12.
  • the emission spectroscopic analyzer 13 is an example of a measuring device for measuring plasma.
  • the first high frequency power supply 6 is connected to the upper electrode 3
  • the second high frequency power supply 7 is connected to the lower electrode 4, and high frequencies of different frequencies can be used. Both the first high frequency power supply 6 and the second high frequency power supply 7 may be coupled to the lower electrode 4. Further, a direct current (DC) power source may be coupled to the upper electrode 3.
  • a gas supply unit 8 is connected to the processing container 2 to supply the processing gas. Further, an exhaust unit 9 is connected to the processing container 2 to exhaust the inside of the processing container 2.
  • the plasma processing device 10 has a control unit 100.
  • the control unit 100 controls each element of the plasma processing apparatus 10 to execute plasma processing such as film formation and etching on the substrate W.
  • the plasma processing apparatus 10 has another measuring device in addition to the emission spectroscopic analyzer 13 or in place of the emission spectroscopic analyzer 13, and measures plasma parameters by various measuring methods.
  • the plasma parameter is a parameter that determines the physical characteristics of the plasma.
  • the plasma parameter may include any of the emission intensity of the plasma, the plasma density ( Ne ), and the plasma temperature ( Te).
  • the plasma parameter may include any of plasma potential (plasma potential), radical density, and electron energy distribution function (EEDF).
  • measurement methods include optical measurement, probe measurement, quadrupole mass spectrometry (QMS: Quadrupole Mass Spectrometer), and imaging of photographs (image data).
  • the imaging device 200 takes a picture of the plasma space through the viewport 11, and the plasma distribution, the sheath thickness, and the emission distribution of a specific wavelength are grasped from the image data.
  • Optical measurement includes emission spectroscopy (OES), vacuum ultraviolet absorption spectroscopy (VUVAS), and the like.
  • OES emission spectroscopy
  • VUVAS vacuum ultraviolet absorption spectroscopy
  • there is a method of measuring the emission intensity of plasma by capturing the emission from plasma using an emission spectroscopic analyzer 13.
  • Optical measurement requires a dedicated measuring device such as an emission spectroscopic analyzer 13, which is expensive and has a large footprint as compared with other measuring methods.
  • probe measurement a probe is inserted into plasma , and plasma parameters such as plasma density (Ne ), plasma temperature ( Te ), plasma potential, and electron energy density are measured (actually measured).
  • plasma parameters such as plasma density (Ne ), plasma temperature ( Te ), plasma potential, and electron energy density are measured (actually measured).
  • probe measurement hardware such as a probe for measurement is required, and there are restrictions on the location.
  • the probes used include Langmuir probes, plasma absorption probes (PAPs), ion current probes, insulating probes and the like.
  • Quadrupole mass spectrometry is a method of separating and measuring molecules collected from a gas space and charged according to the mass-to-charge ratio using an electric field. Mass spectrometry is difficult to apply in the process space and is usually installed in the exhaust space.
  • the first high frequency power supply 6 applies high frequency power to the upper electrode 3. As a result, plasma is generated from one or more gases supplied to the plasma processing space.
  • the first high frequency power supply 6 may apply high frequency power to the lower electrode 4. Therefore, the first high frequency power source 6 can function as at least a part of a plasma generating unit configured to generate plasma from one or more gases in the processing vessel 2.
  • the imaging device 200 is, for example, a multi-view camera capable of acquiring three-dimensional data using an integral photography technique, and may be, for example, a light field camera.
  • the image pickup apparatus 200 can acquire not only information on the intensity distribution of light but also information on the incident direction of light.
  • the image pickup apparatus 200 includes an image pickup unit 20, an AFE (analog signal processing circuit) 201, a DFE (digital signal processing circuit) 202, an image processing unit 203, a memory 204, and a system control unit 205.
  • a microlens array 22 is arranged between the photographing lens 21 and the image pickup element 23, and one microlens 24 corresponds to a plurality of pixels of the image pickup element 23.
  • the light that has passed through the microlens 24 is acquired by the plurality of pixels of the image sensor 23 for each incident direction.
  • the image data focused on an arbitrary three-dimensional image plane in the plasma processing space is the optical information of the plasma P of the desired gas formed at an arbitrary point in the plasma processing space (for example, each brightness of RGB). ) Is shown.
  • the light that has passed through the photographing lens 21 is imaged in the vicinity of the focal position of the photographing lens 21.
  • the microlens array 22 is composed of a plurality of microlenses 24, and is arranged near the focal position of the photographing lens 21. Therefore, the microlens array 22 has a function of dividing and emitting light that has passed through different regions of the photographing lens 21 for each region.
  • the image sensor 23 is a photoelectric conversion element typified by a CMOS image sensor or a CCD image sensor.
  • the image pickup device 23 is arranged so that a plurality of pixels correspond to each of the plurality of microlenses 24. Therefore, the image sensor 23 has a function of receiving the light that is divided into regions by the microlens 24 and emitted while maintaining the divided information, and converting the light into image data that can be processed.
  • image data that can be processed as data the brightness of each of the three primary colors of light, RGB (Red, Green, Blue), can be converted into a gradation value (for example, a value of 0 to 255).
  • the configuration of the imaging unit 20 is not limited to the configuration shown in FIG. 2 as long as it is an imaging optical system capable of acquiring three-dimensional optical information of the plasma processing space in which the plasma P in the processing container 2 is generated.
  • the imaging unit 20 can photograph the plasma P in the processing container 2 from the viewport 11 and focus on a large number of locations incorporating the microlens array 22 to enable three-dimensional imaging of the plasma processing space. do.
  • the imaging unit 20 generates three-dimensional optical information of the plasma from the image data of the captured plasma.
  • each brightness of RGB will be described as an example, but the optical information is not limited to this, and is any information of visible light, infrared light, and visible light. obtain.
  • the optical information may be the RGB luminances in the image captured by the image pickup unit 20, or the information after the RGB luminances have been processed by the image processing unit 203. Further, the optical information is not limited to each brightness of RGB, and may be an HSV (Hue hue, Saturation saturation, Value brightness) or a hyperspectrum including more wavelength information.
  • HSV Human hue, Saturation saturation, Value brightness
  • AFE201 performs A / D conversion processing and the like on the signal of image data including each brightness of RGB output from the image sensor 23.
  • the DFE202 performs digital image data processing on the image data signal output from the AFE201.
  • the image processing unit 203 performs desired image data processing on the image data signal output from the DFE 202.
  • the image processing unit 203 may eliminate the overlap of the images included in the captured data by data processing and generate image data having a three-dimensional plasma emission intensity.
  • the memory 204 may be a volatile memory that temporarily holds a signal of image data output from the image processing unit 203, or may be a non-volatile memory.
  • the system control unit 205 comprehensively drives and controls the entire image pickup apparatus 200.
  • the control unit 100 has a calculation unit 101, an estimation unit 102, and a storage unit 103.
  • the calculation unit 101 calculates the correlation information between each brightness of RGB in the image data acquired from the image pickup apparatus 200 and the emission intensity of the plasma acquired from the emission spectroscopic analyzer 13, and stores it in the storage unit 103 in advance.
  • the estimation unit 102 converts each brightness of RGB into the emission intensity of plasma with reference to the storage unit 103.
  • the storage unit 103 is a recording medium such as a volatile memory, a non-volatile memory, or a memory card, and may store a signal of image data output from the image pickup apparatus 200 in addition to the correlation information.
  • the image pickup apparatus 200 photographs the plasma generated by changing the gas type or other process conditions, generates each brightness of RGB from the photographed image data, and determines the respective brightness of RGB and the emission intensity of the plasma. Correlation information with the measurement result is calculated and stored in the storage unit 103.
  • the image pickup apparatus 200 newly photographs the plasma generated from the desired gas, and generates each brightness of RGB from the captured image data.
  • the estimation unit 102 refers to the storage unit 103, and correlates information between the respective brightness of RGB corresponding to the desired gas and the measurement result of the emission intensity of the plasma (hereinafter, the correlation information corresponding to the desired gas or simply the correlation information). Also referred to as), each RGB brightness of the newly captured image data is converted into plasma parameters. As a result, the plasma parameter can be estimated based on the image data obtained by photographing the plasma without performing the plasma measurement.
  • the image pickup apparatus 200 can generate optical information of the plasma in each space obtained by dividing the three-dimensional space in which the plasma is generated.
  • the image pickup apparatus 200 can generate each RGB brightness of each space obtained by dividing a three-dimensional space from plasma image data.
  • the estimation unit 102 refers to the storage unit 103, and based on the correlation information corresponding to the desired gas, from the RGB brightness of the plasma in each space divided into the three-dimensional space, the plasma parameter in the three-dimensional space. Can be estimated.
  • the correlation information indicates information for determining a one-dimensional plasma or a two-dimensional plasma distribution, but may be information for determining a three-dimensional plasma distribution.
  • the three-dimensional plasma parameters can be estimated easily, at high speed, and non-disturbed by combining the three-dimensional plasma image data by the integral photography technique and the plasma measurement technique.
  • the three-dimensional plasma parameter can be estimated without disturbing the plasma by inserting the measurement probe into the plasma, and the three-dimensional plasma measurement becomes possible.
  • the measurement method according to the embodiment is not limited to three-dimensional plasma measurement, and one-dimensional or two-dimensional plasma parameters may be estimated. Even in the estimation of one-dimensional or two-dimensional plasma parameters, it is not necessary to insert a probe or the like into the plasma space, and the plasma state can be stably maintained, which is beneficial.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a calibration curve creation process according to the embodiment.
  • 4A and 4B are diagrams for explaining the calibration curve and the plasma parameter in the three-dimensional space according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of measurement results of optical information and plasma parameters according to an embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the plasma parameter estimation process according to the embodiment.
  • the calibration curves A and D shown in FIG. 4A are the correlation information stored in the storage unit 103, that is, the optical information of the plasma for each process condition (gas type, etc.) and the plasma parameter for each process condition (gas type, etc.). This is an example of correlation information with the measurement result.
  • the various information shown in FIG. 5 includes optical information (for example, RGB brightness) for each process condition stored in the storage unit 103 and plasma parameters (for example, emission intensity, plasma electron density Ne , plasma electron temperature Te ). An example of measurement result information is shown.
  • the imaging device 200 photographs the plasma generated under the desired process conditions by the imaging unit 20 (for example, a light field camera) via the view port 11, and the captured plasma image. Based on the data, each brightness of RGB under the desired process conditions is generated (step S1). Each RGB brightness for each process condition generated in step S1 is transmitted to the control unit 100.
  • the imaging unit 20 for example, a light field camera
  • the control unit 100 acquires each RGB brightness for each process condition from the image pickup apparatus 200 (step S2). Next, the control unit 100 acquires the emission intensity of the plasma for each process condition measured by the emission spectroscopic analyzer 13 (step S3). Next, the control unit 100 creates a calibration curve which is an example of the correlation information between each RGB brightness for each process condition and the emission intensity of plasma, and stores it in the storage unit 103 (step S4). The process of FIG. 3 is repeated, whereby the correlation information between the optical information corresponding to each of the plurality of process conditions and the plasma parameter is stored in the storage unit 103.
  • the process conditions include the gas species supplied into the processing vessel 2 and further include at least one of high frequency power, pressure, temperature and plasma generation method.
  • the high frequency power may be the high frequency power applied from the first high frequency power supply 6 and / or the high frequency power applied from the second high frequency power supply 7.
  • the pressure can be the pressure in the space inside the processing container 2.
  • the temperature inside the processing container 2 can be, for example, the temperature of the parts inside the processing container 2, such as the temperature of the mounting table ST, the temperature of the inner wall of the processing container 2, and the temperature of the upper electrode 3.
  • An example of the plasma generation method is, but is not limited to, discharge conditions.
  • the plasma generation method in the processing container 2 may be any one of CCP (Capacitively Coupled Plasma), ICP (Inductively Coupled Plasma), and MWP (Microwave Plasma).
  • the process conditions may include information indicating changes over time in the processing container 2.
  • the plasma parameter can be estimated from each brightness of RGB by adding the element of the change with time in the processing container 2 to the correlation information between each brightness of RGB and the emission intensity of plasma.
  • FIG. 4A An example of the calculated calibration curve is shown in FIG. 4A.
  • the horizontal axis of the graph shown in FIG. 4A indicates the process conditions.
  • the process condition may be a gas type or a combination of a gas type and a pressure.
  • the horizontal axis of the graph shown in FIG. 4A may indicate one process condition or a combination of two or more process conditions.
  • the vertical axis (right) of the graph shown in FIG. 4A shows each brightness of RGB (red, blue, green).
  • the vertical axis (left) of the graph shows the emission intensity of plasma.
  • the RGB (red, blue, green) brightness shown on the vertical axis (right) of the graph is an example of optical information acquired from captured image data.
  • the emission intensity of plasma shown on the vertical axis (left) of the graph is an example of plasma parameters and an example of plasma measurement results.
  • the calculation unit 101 compares each brightness of RGB with the emission intensity of plasma, and assumes that there is a certain correlation between the brightness of "B (blue)" and the emission intensity of plasma, and a calibration curve showing the correlation between the two. Create lines A and D.
  • the correlation information indicated by the calibration curves A and D is stored in the storage unit 103 in association with the process conditions.
  • the measurement result of the plasma parameter used to create the calibration curve may include the result (measured data) measured by inserting the probe into the plasma.
  • the measurement result of the plasma parameter may include the simulation result (simulation data) of the plasma parameter using the physical model of plasma.
  • the number of actually measured data of the measured plasma parameter is small, the number of usable data can be supplemented by the simulation data. As a result, the accuracy of the correlation information indicated by the created calibration curve can be improved.
  • optical information and the plasma parameter are associated with at least one of the process conditions.
  • optical information and plasma parameters may be associated with the temperature (eg, plasma electron temperature, mounting table temperature).
  • optical information and plasma parameters may be associated with a single gas or a combination of gases.
  • the plasma parameter estimation process shown in FIG. 6 is a part of the operation of the measurement method according to the embodiment.
  • the image pickup apparatus 200 photographs the plasma generated under the desired process conditions via the viewport 11, and RGB under the desired process conditions based on the image data of the captured plasma.
  • Each brightness of is generated (step S11).
  • Each of the RGB luminances generated in step S11 is transmitted to the control unit 100.
  • the control unit 100 (calculation unit 101) acquires each RGB brightness under desired process conditions from the image pickup apparatus 200 (step S12).
  • the estimation unit 102 estimates the emission intensity of the plasma from each of the acquired RGB luminances with reference to the calibration curve stored in the storage unit 103 that matches the desired process conditions (step S13).
  • the emission intensity of the two-dimensional or three-dimensional plasma may be estimated from the respective luminances of the three-dimensional RGB included in the plasma image data. Further, the emission intensity of the one-dimensional or two-dimensional plasma may be estimated from the respective luminances of the one-dimensional or two-dimensional RGB.
  • the image pickup apparatus 200 can generate each RGB brightness of each space obtained by dividing a three-dimensional space from plasma image data.
  • the estimation unit 102 estimates the plasma parameter of the three-dimensional space from each RGB brightness of the plasma of each space divided into the three-dimensional space with reference to the storage unit 103 that stores the correlation information indicated by the calibration curve. Can be done.
  • plasma measurement is not performed from each brightness of RGB in each of the spaces L 1, 1 to L 4, 4 ...
  • the three-dimensional plasma processing space in the processing container 2 is divided. It is possible to estimate the plasma parameters in each space L 1, 1 to L 4, 4 ... Of the three-dimensional plasma processing space.
  • the estimated three-dimensional plasma parameters can be used, for example, when developing the plasma processing apparatus 10.
  • the score of the measurement data is significantly increased as compared with the plasma parameter measured by the conventional measurement method.
  • the quality of plasma evaluation can be significantly improved.
  • the process conditions of the plasma processing apparatus 10 can be autonomously controlled, and the process conditions can be automatically controlled according to the evaluated plasma state.
  • FIGS. 7A to 7D show an example of the correlation between optical information and plasma parameters.
  • the pressure and plasma generation method which are one of the process conditions
  • the wavelength intensity in the visible light region changes even if the other process conditions are the same.
  • the same argon gas is used by changing the pressure and the plasma generation method.
  • the light emission is caused by a chemical reaction in the plasma, and the wavelength intensity in the visible light region changes depending on the gas type.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the creation of a calibration curve according to an embodiment.
  • the gas types are Ar gas, N 2 gas, O 2 gas, Ar / O 2 gas, Ar / H 2 gas, SiH 4 / NH 3 gas, TEOS / O 2 gas. ⁇ ⁇ Change to generate plasma.
  • the control unit 100 performs the processes shown in (a) to (c).
  • the control unit 100 acquires each luminance of RGB in the image data taken by the image pickup apparatus 200 in (a).
  • the control unit 100 acquires information on the results of plasma measurement and / or simulation using a probe or the like in (b).
  • plasma electron density ( Ne ), plasma electron temperature ( Te ), and plasma emission intensity are shown, but are not limited thereto.
  • the control unit 100 detects the correlation between each luminance of RGB for each gas type and the emission intensity of plasma in (c), for example, FIG. Correlation information corresponding to the calibration curves A and D of 9 is generated.
  • the correlation information is not limited to the one showing the correlation between each brightness of RGB and the emission intensity of plasma, and the optical information of plasma generated under a predetermined process condition, the measurement result of plasma parameter and / or the simulation of plasma parameter. Anything that shows a correlation with the result may be used.
  • Each luminance of RGB is an example of optical information of plasma generated under a predetermined process condition.
  • the correlation information shows the correlation between RGB, each luminance and plasma electron density (Ne). You may. Further, it may show the correlation between RGB, each brightness, and the plasma electron temperature ( Te). Further, it may show the correlation between the optical information of plasma and other plasma parameters.
  • a learning machine can be used as a method of generating correlation information.
  • the predetermined process conditions, the optical information of the plasma generated under the process conditions, and the measurement results of the plasma parameters may be input to the learning machine as a data set to generate the correlation information.
  • control unit 100 combines the simulation result of the plasma parameter obtained by the simulation to complement the measurement result and the position data of the three-dimensional space in the processing container 2 from which the plasma parameter is obtained as a data set. You may enter it in the learning machine.
  • the control unit 100 may input the measurement result of the plasma parameter and the position data of the three-dimensional space in the processing container 2 from which the plasma parameter is obtained as a data set to the learning machine.
  • the learning machine uses the input position (for example, the one that determines the position of the space L1, 1, etc. in FIG. 4B) and the plasma parameter at that position as a data set, and each RGB brightness and plasma parameter at the input position. It is possible to learn the correlation with and to generate the correlation information more appropriately.
  • the emission intensity of the plasma had a correlation with the brightness of "B (blue)”
  • the correlation information corresponding to the calibration curves A and D was generated, but "R (red)” was generated by machine learning.
  • Correlation information can be generated more appropriately in consideration of the correlation between the brightness of "” and the brightness of "G (green)” and the emission intensity.
  • the plasma parameter can be estimated with higher accuracy from each brightness of RGB in the newly captured image by referring to the more appropriately generated correlation information.
  • the plasma parameter can be easily acquired.
  • the three-dimensional plasma parameter can be easily referred to by referring to the correlation information showing the correlation between the optical information of the plasma created from the image data of the three-dimensional plasma P by the integral photography technology and the measurement result of the plasma parameter. Can be estimated.
  • the measurement system, measurement method, and plasma processing apparatus according to the embodiment disclosed this time should be considered to be exemplary in all respects and not restrictive.
  • the above embodiments can be modified and improved in various forms without departing from the scope of the appended claims and their gist.
  • the matters described in the plurality of embodiments may have other configurations within a consistent range, and may be combined within a consistent range.
  • the plasma processing apparatus of the present disclosure is applicable to any type of apparatus: Capacitively Coupled Plasma (CCP), Inductively Coupled Plasma (ICP), Microwave Plasma (MWP), Electron Cyclotron Resonance Plasma (ECR), Helicon Wave Plasma (HWP). It is possible.
  • CCP Capacitively Coupled Plasma
  • ICP Inductively Coupled Plasma
  • MCP Microwave Plasma
  • ECR Electron Cyclotron Resonance Plasma
  • HWP Helicon Wave Plasma
  • the plasma processing device may be any device that applies a predetermined plasma treatment (for example, film formation, etching, etc.) to the substrate.
  • a predetermined plasma treatment for example, film formation, etching, etc.
  • Processing container 3 Upper electrode 4 Lower electrode 5 Electrostatic chuck 6 First high-frequency power supply 7 Second high-frequency power supply 8 Gas supply unit 9 Exhaust unit 10 Plasma processing device 11 Viewport 12 Optical fiber 13 Emission spectroscopic analyzer 20 Imaging unit 21 Photographing lens 22 Microlens array 23 Imaging element 24 Microlens 100 Control unit 200 Imaging device ST mounting table P Plasma

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Abstract

処理容器内に供給したガスからプラズマを生成するプラズマ生成部と制御部とを有するプラズマ処理装置と、撮像装置と、を備える測定システムであって、前記撮像装置は、撮影した前記処理容器内のプラズマの画像データから前記プラズマの光学的情報を生成し、前記制御部は、前記プラズマの光学的情報と、前記プラズマの物理的な特性を決定するプラズマパラメータの計測結果と、の相関情報を記憶した記憶部を参照して、生成した前記プラズマの光学的情報を前記プラズマパラメータに変換する、測定システムが提供される。

Description

測定システム、測定方法及びプラズマ処理装置
　本開示は、測定システム、測定方法及びプラズマ処理装置に関する。
　特許文献１は、光学的なインテグラル・フォトグラフィ（Integral Photography）の原理を利用して、複雑な構成や複雑な演算を必要とせずに、対象物の３次元情報を取得できる３次元情報取得装置を提供することを提案する。
　特許文献２は、リソグラフィ装置において、ライトフィールド画像データに基づいて、それぞれフォーカス方向の位置が互いに異なる複数の画像データを再構成するリフォーカス演算を行うことを提案する。特許文献２は、リフォーカス演算によって再構成された複数の画像データに基づいて、原版保持部および基板保持部の少なくともいずれかの位置を調整することを提案する。
特開２０１９－４５２９９号公報 特開２０１８－６６８６５号公報
　本開示は、簡易にプラズマパラメータを取得できる技術を提供する。
　本開示の一の態様によれば、処理容器内に供給したガスからプラズマを生成するプラズマ生成部と制御部とを有するプラズマ処理装置と、撮像装置と、を備える測定システムであって、前記撮像装置は、撮影した前記処理容器内のプラズマの画像データから前記プラズマの光学的情報を生成し、前記制御部は、前記プラズマの光学的情報と、前記プラズマの物理的な特性を決定するプラズマパラメータの計測結果と、の相関情報を記憶した記憶部を参照して、生成した前記プラズマの光学的情報を前記プラズマパラメータに変換する、測定システムが提供される。
　一の側面によれば、簡易にプラズマパラメータを取得できる。
一実施形態に係るプラズマ処理装置を示す図。 一実施形態に係る撮像装置と制御部の構成の一例を示す図。 一実施形態に係る検量線作成処理を示すフローチャート。 一実施形態に係る検量線と３次元のプラズマパラメータを説明するための図。 一実施形態に係る検量線と３次元のプラズマパラメータを説明するための図。 一実施形態に係る光学的情報とプラズマパラメータの計測結果の一例を示す図。 一実施形態に係るプラズマパラメータ推定処理を示すフローチャート。 一実施形態に係る光学的情報とプラズマパラメータの相関の一例を示すグラフ。 一実施形態に係る光学的情報とプラズマパラメータの相関の一例を示すグラフ。 一実施形態に係る検量線の作成を説明するための図。
　以下、図面を参照して本開示を実施するための形態について説明する。各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。
　[測定システム]
　初めに、プラズマ処理装置１０と撮像装置２００とを備える測定システムについて、図１を参照しながら説明する。図１は、一実施形態に係るプラズマ処理装置１０と撮像装置２００とを備える測定システムの一例を示す図である。
　プラズマ処理装置１０は、処理ガスからプラズマを励起するために用いられるいくつかのプラズマ生成システムの一例を与える。図１のプラズマ処理装置１０は、容量結合プラズマ（ＣＣＰ）装置を示しており、処理容器２内部の上部電極３と載置台ＳＴとの間にプラズマＰが形成される。載置台ＳＴは、下部電極４及び静電チャック５を有する。プロセス中、下部電極４上には基板Ｗが保持される。処理容器２には光を透過する石英等の誘電体で構成されたビューポート１１が設けられ、ビューポート１１には光ファイバ１２を介して発光分光分析装置１３が接続されている。発光分光分析装置１３は、プラズマを計測する計測機器の一例である。
　第１の高周波電源６は上部電極３に接続され、第２の高周波電源７は下部電極４に接続され、異なる周波数の高周波が用いられ得る。第１の高周波電源６と第２の高周波電源７はいずれも下部電極４に結合されてもよい。更に、直流（ＤＣ）電源が上部電極３に結合されてもよい。処理容器２にはガス供給部８が接続され、処理ガスを供給する。また、処理容器２には排気部９が接続され、処理容器２の内部を排気する。
　プラズマ処理装置１０は、制御部１００を有する。制御部１００は、プラズマ処理装置１０の各要素を制御して基板Ｗに成膜、エッチング等のプラズマ処理を実行する。
　プラズマ処理装置１０は、発光分光分析装置１３に加えて又は発光分光分析装置１３の替わりに他の計測機器を有し、様々な計測方法でプラズマパラメータを計測する。プラズマパラメータは、プラズマの物理的な特性を決定するパラメータである。プラズマパラメータは、プラズマの発光強度、プラズマ密度（Ｎｅ）、及びプラズマ温度（Ｔｅ）のいずれかを含んでもよい。プラズマパラメータは、プラズマポテンシャル（プラズマ電位）、ラジカル密度、及び電子エネルギー密度（ＥＥＤＦ：electron energy distribution function）のいずれかを含んでもよい。
　計測方法としては、光学計測、プローブ計測、四重極質量分析（ＱＭＳ：Quadrupole Mass Spectrometer）、写真（画像データ）の撮像が一例として挙げられる。例えば、撮像装置２００がビューポート１１を介してプラズマ空間の写真を撮り、その画像データからプラズマ分布やシース厚さ、特定の波長の発光分布を把握することが行われる。光学計測には、発光分光分析（ＯＥＳ：optical emission spectrometer）、真空紫外吸収分光法（ＶＵＶＡＳ：Vacuum Ultraviolet Absorption Spectroscopy）等がある。光学計測の一例としては、発光分光分析装置１３を使用し、プラズマからの発光を捉えることでプラズマの発光強度を計測する方法がある。光学計測は、発光分光分析装置１３のような専用の計測機器が必要であり、他の計測方法と比べて高価でフットプリントが大きい。
　プローブ計測は、プローブをプラズマ中に挿入し、プラズマ密度（Ｎｅ）、プラズマ温度（Ｔｅ）、プラズマポテンシャル、電子エネルギー密度等のプラズマパラメータを計測（実測）する。プローブ計測では、測定用のプローブ等のハードが必要であり、場所の制約がある。使用されるプローブには、ラングミュアプローブ、プラズマ吸収プローブ（ＰＡＰ：Plasma Absorption Probe）、イオン電流プローブ、絶縁プローブ等がある。
　四重極質量分析（ＱＭＳ）は、ガス空間から採取し帯電させた分子を、電場を利用して質量電荷比に応じて分離し計測する手法である。質量分析は、プロセス空間に適用することが難しく通常は排気空間に設置する。
　第１の高周波電源６は、高周波電力を上部電極３に印加する。これにより、プラズマ処理空間に供給された１又はそれ以上のガスからプラズマが生成される。第１の高周波電源６は、高周波電力を下部電極４に印加してもよい。従って、第１の高周波電源６は、処理容器２において１又はそれ以上のガスからプラズマを生成するように構成されるプラズマ生成部の少なくとも一部として機能し得る。
　撮像装置２００は、例えば、インテグラル・フォトグラフィの技術を使用して３次元データを取得可能な多視点カメラであり、たとえばライトフィールドカメラであってもよい。例えば、撮像装置２００は、光の強度分布だけでなく、光の入射方向の情報を取得可能である。図２に示すように、撮像装置２００は、撮像部２０、ＡＦＥ（アナログ信号処理回路）２０１、ＤＦＥ（デジタル信号処理回路）２０２、画像処理部２０３、メモリ２０４、及びシステム制御部２０５を有する。
　撮像部２０には、撮影レンズ２１と撮像素子２３との間にマイクロレンズアレイ２２が配置され、撮像素子２３の複数の画素に対して１つのマイクロレンズ２４が対応する。マイクロレンズ２４を通過した光は、撮像素子２３の複数の画素によって入射方向別に取得される。このように取得された画素信号に対してインテグラル・フォトグラフィの原理を使用することで、任意の像面にピントを合わせた画像データを撮影後に再構成できる。例えば、プラズマ処理空間の３次元の任意の像面にピントを合わせた画像データは、プラズマ処理空間中の任意の地点で形成される所望のガスのプラズマＰの光学的情報（例えばＲＧＢの各輝度）を示す。
　撮影レンズ２１を通過した光は、撮影レンズ２１の焦点位置近傍に結像する。マイクロレンズアレイ２２は、複数のマイクロレンズ２４から構成されており、撮影レンズ２１の焦点位置近傍に配置される。そのため、マイクロレンズアレイ２２は、撮影レンズ２１の異なる領域を通過した光を領域毎に分割して出射する機能を有する。
　撮像素子２３は、ＣＭＯＳイメージセンサやＣＣＤイメージセンサに代表される光電変換素子である。撮像素子２３は、複数のマイクロレンズ２４の各々に対して複数の画素が対応するように配置される。そのため、撮像素子２３は、マイクロレンズ２４で領域毎に分割して出射された光を、分割情報を保ったまま受光し、データ処理可能な画像データに変換する機能を有する。例えば、データ処理可能な画像データとして、光の３原色であるＲＧＢ（Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ）それぞれの輝度を階調値（例えば０～２５５の値）に変換することができる。
　なお、撮像部２０の構成は、処理容器２内のプラズマＰが生成されるプラズマ処理空間の３次元的な光学的情報を取得できる撮像光学系であれば、図２に示す構成に限定されない。
　かかる構成により、撮像部２０は、ビューポート１１から処理容器２内のプラズマＰを撮影し、マイクロレンズアレイ２２を内蔵した多数箇所に焦点を合わせてプラズマ処理空間の３次元的な撮像を可能とする。撮像部２０は、撮影したプラズマの画像データからプラズマの３次元的な光学的情報を生成する。
　以下では、光学的情報の一例として、ＲＧＢの各輝度を例に挙げて説明するが、光学的情報はこれに限られず、可視光、赤外光、及び被可視光のいずれかの情報であり得る。なお、光学的情報は、撮像部２０で撮像された画像中のＲＧＢの各輝度であってもよいし、ＲＧＢの各輝度を画像処理部２０３で処理した後の情報であってもよい。また、光学情報はＲＧＢの各輝度に限定されず、ＨＳＶ（Ｈｕｅ色相、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ彩度、Ｖａｌｕｅ明度）や、より多くの波長情報からなるハイパースペクトルであってもよい。
　ＡＦＥ２０１は、撮像素子２３から出力されるＲＧＢの各輝度を含む画像データの信号に対してＡ／Ｄ変換処理等を行う。ＤＦＥ２０２は、ＡＦＥ２０１から出力される画像データの信号に対してデジタル画像データ処理を行う。
　画像処理部２０３は、ＤＦＥ２０２から出力された画像データの信号に対して所望の画像データ処理を施す。例えば、画像処理部２０３は、撮像データに含まれる各画像の重なりをデータ処理によって解消し、３次元のプラズマ発光強度の画像データを生成してもよい。メモリ２０４は、画像処理部２０３から出力された画像データの信号を一時的に保持する揮発性メモリであってもよいし、不揮発性メモリであってもよい。システム制御部２０５は、撮像装置２００の全体を統括的に駆動及び制御する。
　制御部１００は、演算部１０１、推定部１０２、及び記憶部１０３を有する。演算部１０１は、撮像装置２００から取得した画像データ中のＲＧＢの各輝度と、発光分光分析装置１３から取得したプラズマの発光強度との相関情報を算出し、予め記憶部１０３に記憶する。
　推定部１０２は、記憶部１０３を参照して、ＲＧＢの各輝度をプラズマの発光強度に変換する。なお、記憶部１０３は、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、又はメモリカード等の記録媒体であり、相関情報の他、撮像装置２００から出力された画像データの信号等を記憶してもよい。
　撮像装置２００は、ガス種を変えて、又はその他のプロセス条件を変えて生成されたプラズマを撮影し、撮影した画像データからＲＧＢの各輝度を生成し、ＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度の計測結果との相関情報を算出し、記憶部１０３に記憶しておく。
　撮像装置２００は所望のガスから生成されたプラズマを新たに撮影し、撮影した画像データからＲＧＢの各輝度を生成する。推定部１０２は、記憶部１０３を参照して、所望のガスに対応するＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度の計測結果との相関情報（以下、所望のガスに対応する相関情報又は単に相関情報ともいう。）に基づき、新たに撮影した画像データのＲＧＢの各輝度をプラズマパラメータに変換する。これにより、プラズマを撮影した画像データに基づき、プラズマ計測を行わずにプラズマパラメータを推定できる。
　更に、撮像装置２００は、プラズマが生成される３次元空間を分割した各空間のプラズマの光学的情報を生成できる。例えば、撮像装置２００は、プラズマの画像データから３次元空間を分割した各空間のＲＧＢの各輝度を生成できる。これにより、推定部１０２は、記憶部１０３を参照して、所望のガスに対応する相関情報に基づき、３次元空間を分割した各空間のプラズマのＲＧＢの各輝度から、３次元空間のプラズマパラメータを推定することができる。なお、実施形態では、相関情報は、１次元のプラズマ又は２次元のプラズマ分布を決定する情報を示すが、３次元のプラズマ分布を決定する情報であってもよい。
　プラズマ処理装置１０において、プラズマ処理空間に生成されたプラズマＰの３次元のプラズマパラメータを簡易、高速、非擾乱で計測し、プラズマの状態を把握したいというユーザのニーズがある。しかしながら、前述した計測方法(プローブ計測、光学計測、質量分析等)では３次元のプラズマパラメータを簡易、高速、非擾乱で計測することは困難である。例えば、既存の計測技術を用いて３次元のプラズマパラメータを取得するためには、高額な専用の計測チャンバ、治具、計測機器、及び大量の計測時間が必要となり、既存の装置では実現が難しい。
　そこで、本実施形態にかかる測定システムでは、インテグラル・フォトグラフィ技術による３次元のプラズマの画像データとプラズマ計測技術を組み合わせることで、簡易、高速、非擾乱に３次元のプラズマパラメータを推定することを提案する。これにより、本実施形態にかかる測定システムでは、プラズマに計測用プローブを挿入してプラズマを乱すことなく３次元のプラズマパラメータを推定することができ、３次元のプラズマ計測が可能となる。
　ただし、実施形態に係る測定方法は、３次元のプラズマ計測に限られず、１次元又は２次元のプラズマパラメータを推定してもよい。１次元又は２次元のプラズマパラメータの推定であっても、プローブ等をプラズマ空間に挿入する必要がなくなり、プラズマ状態を安定的に維持することができるため、有益である。
　[測定方法]
　（検量線作成処理）
　次に、実施形態に係る測定方法について、図３～図６を参照して説明する。図３は、一実施形態に係る検量線作成処理を示すフローチャートである。図４Ａ及び図４Ｂは、一実施形態に係る検量線と３次元空間のプラズマパラメータを説明するための図である。図５は、一実施形態に係る光学的情報とプラズマパラメータの計測結果の一例を示す図である。図６は、一実施形態に係るプラズマパラメータ推定処理を示すフローチャートである。
　図４Ａに示す検量線Ａ，Ｄは、記憶部１０３に記憶した相関情報、すなわち、プロセス条件毎（ガス種等）のプラズマの光学的情報と、プロセス条件毎（ガス種等）のプラズマパラメータの計測結果との相関情報の一例である。また、図５に示す各種情報は、記憶部１０３に記憶したプロセス条件毎の光学的情報（例えばＲＧＢ輝度）と、プラズマパラメータ（例えば発光強度、プラズマ電子密度Ｎｅ、プラズマ電子温度Ｔｅ）の計測結果の情報の一例を示す。
　図３の処理が開始されると、撮像装置２００は、撮像部２０（例えば、ライトフィールドカメラ）によりビューポート１１を介して所望のプロセス条件で生成されたプラズマを撮影し、撮影したプラズマの画像データに基づき、所望のプロセス条件のＲＧＢの各輝度を生成する(ステップＳ１)。ステップＳ１で生成されたプロセス条件毎のＲＧＢの各輝度は、制御部１００に送信される。
　制御部１００（演算部１０１）は、撮像装置２００からプロセス条件毎のＲＧＢの各輝度を取得する（ステップＳ２）。次に、制御部１００は、発光分光分析装置１３が計測したプロセス条件毎のプラズマの発光強度を取得する(ステップＳ３)。次に、制御部１００は、プロセス条件毎のＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度との相関情報の一例である検量線を作成し、記憶部１０３に記憶する（ステップＳ４）。図３の処理は、繰り返し行われ、これにより、複数のプロセス条件のそれぞれに対応する光学的情報とプラズマパラメータとの相関情報が記憶部１０３に蓄積される。
　プロセス条件は、処理容器２内に供給するガス種を含み、更に、高周波電力、圧力、温度及びプラズマ生成方法の少なくともいずれかを含む。高周波電力は、第１の高周波電源６から印加される高周波電力及び／又は第２の高周波電源７から印加される高周波電力であり得る。
　圧力は、処理容器２内の空間の圧力であり得る。処理容器２内の温度は、例えば、載置台ＳＴの温度、処理容器２の内壁の温度、上部電極３の温度等、処理容器２内のパーツの温度であり得る。プラズマ生成方法の一例としては、放電条件が挙げられるが、これに限られない。処理容器２内のプラズマ生成方法は、ＣＣＰ（Capacitively Coupled Plasma)、ＩＣＰ（Inductively Coupled Plasma)、ＭＷＰ（Microwave Plasma）のいずれかであり得る。更に、プロセス条件は、処理容器２内の経時変化を示す情報を含んでもよい。これにより、ＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度との相関情報に処理容器２内の経時変化の要素を加味して、ＲＧＢの各輝度からプラズマパラメータを推定できる。
　算出した検量線の一例を、図４Ａに示す。図４Ａに示すグラフの横軸は、プロセス条件を示す。プロセス条件は、ガス種であってもよいし、ガス種と圧力との組合せであってもよい。図４Ａに示すグラフの横軸は、１つのプロセス条件を示してもよいし、２つ以上のプロセス条件の組合せを示してもよい。
　図４Ａに示すグラフの縦軸（右）は、ＲＧＢ（赤、青、緑）の各輝度を示す。グラフの縦軸（左）は、プラズマの発光強度を示す。グラフの縦軸（右）に示すＲＧＢ（赤、青、緑）の各輝度は、撮影した画像データから取得した光学的情報の一例である。グラフの縦軸（左）に示すプラズマの発光強度は、プラズマパラメータの一例であり、プラズマの計測結果の一例である。
　一例として、演算部１０１は、ＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度とを比較し、「Ｂ(青色)」の輝度とプラズマの発光強度とに一定の相関があるとして、両者の相関を示す検量線Ａ、Ｄを作成する。検量線Ａ、Ｄで示される相関情報は、プロセス条件と紐付けて記憶部１０３に記憶される。
　検量線（相関情報）を作成するために使用する、プラズマパラメータの計測結果は、プラズマにプローブを挿入して計測した結果（実測データ）を含んでもよい。プラズマパラメータの計測結果は、プラズマの物理モデルを用いたプラズマパラメータのシミュレーション結果（シミュレーションデータ）を含んでもよい。
　これによれば、計測したプラズマパラメータの実測データ数が少ない場合でも、シミュレーションデータによって使用可能なデータ数を補完することができる。これにより、作成した検量線が示す相関情報の精度を向上させることができる。
　なお、図５の例では、プロセス条件に、ガス種又はガス種と圧力の組合せが示されているが、プロセス条件の少なくとも１つに光学的情報及びプラズマパラメータが紐付けられていればよい。例えば、温度（例えばプラズマ電子温度、載置台温度）に光学的情報及びプラズマパラメータが紐付けられてもよい。また、単一のガス又はガスの組合せに光学的情報及びプラズマパラメータが紐付けられてもよい。
　（プラズマパラメータ推定処理）
　次に、図６に示すプラズマパラメータ推定処理について説明する。図６に示すプラズマパラメータ推定処理は、実施形態に係る測定方法の動作の一部である。図６の処理が開始されると、撮像装置２００は、ビューポート１１を介して所望のプロセス条件にて生成されるプラズマを撮影し、撮影したプラズマの画像データに基づき、所望のプロセス条件におけるＲＧＢの各輝度を生成する(ステップＳ１１)。ステップＳ１１で生成されたＲＧＢの各輝度は、制御部１００に送信される。
　制御部１００（演算部１０１）は、撮像装置２００から所望のプロセス条件におけるＲＧＢの各輝度を取得する（ステップＳ１２）。次に、推定部１０２は、記憶部１０３に記憶された、所望のプロセス条件に合致した検量線を参照して、取得したＲＧＢの各輝度からプラズマの発光強度を推定する（ステップＳ１３）。
　ステップＳ１３では、プラズマの画像データに含まれる３次元のＲＧＢの各輝度から２次元又は３次元のプラズマの発光強度を推定してもよい。また、１次元又は２次元のＲＧＢの各輝度から１次元又は２次元のプラズマの発光強度を推定してもよい。
　例えば、撮像装置２００は、プラズマの画像データから３次元空間を分割した各空間のＲＧＢの各輝度を生成できる。推定部１０２は、検量線により示される相関情報を記憶した記憶部１０３を参照して、３次元空間を分割した各空間のプラズマのＲＧＢの各輝度から、３次元空間のプラズマパラメータを推定することができる。
　例えば、図４Ｂに示すように、処理容器２内の３次元のプラズマ処理空間を分割した各空間Ｌ１，１～Ｌ４，４・・・におけるＲＧＢの各輝度から、プラズマ計測を行わずに、３次元のプラズマ処理空間の各空間Ｌ１，１～Ｌ４，４・・・におけるプラズマパラメータを推定することができる。
　推定した３次元のプラズマパラメータは、例えば、プラズマ処理装置１０の開発時に利用できる。推定した３次元のプラズマパラメータを使用することで、これまでの計測方法により測定されたプラズマパラメータよりも計測データの点数が格段に増加する。これにより、プラズマの評価の質を格段に向上させることができる。また、プラズマ処理装置１０の量産ラインにおいてプラズマ処理装置１０のプロセス条件の自律制御を行い、評価したプラズマの状態に応じてプロセス条件を自動で制御できる。
　図７及び図８は、「Optical emission spectroscopy in low-temperature plasmas containing argon and nitrogen: determination of the electron temperature and density by the line-ratio method」、Xi-Ming Zhu and Yi-Kang Pu, Published 21 September 2010，の論文のＦｉｇ．７及びＦｉｇ．１１に示されている図である。
　図７及び図８は、光学的情報とプラズマパラメータの相関の一例を示す。例えば、図７（ａ）～（ｄ）に示すように、プロセス条件の１つである圧力、プラズマ生成方法を変えると、他のプロセス条件が同じでも可視光域の波長強度は変わる。図７の例では、圧力及びプラズマ生成方法を変え、同じアルゴンガスを使用している。発光はプラズマ中の化学反応に起因しており、ガス種によっても可視光域の波長強度は変わる。
　また、図８に示すように、同じアルゴンガスを使用し、異なる圧力及び異なるプラズマ生成方法（ＩＣＰ又はＣＣＰ）でプラズマを生成した場合について、設定する圧力又はプラズマ生成方法によりプラズマ電子密度（Ｎｅ）及びプラズマ電子温度（Ｔｅ）に違いがあることがわかる。
　よって、ガス種、圧力、プラズマ生成方法等のプロセス条件を一つでも変化させると、プラズマの画像データ中のＲＧＢの各輝度にも変化があると予想される。よってプロセス条件毎に上記検量線を作成することで、あるプロセス条件のプロセス時に撮影したプラズマの画像データに含まれるＲＧＢの各輝度から、検量線を参照してプラズマの発光強度を予測できる。
　[検量線（相関情報）の機械学習]
　以上に説明した実施形態に係る測定方法において作成する検量線の機械学習について、図９を参照して説明する。図９は、一実施形態に係る検量線の作成を説明するための図である。
　図９の例では、プロセス条件の一例としてガス種をＡｒガス、Ｎ２ガス、Ｏ２ガス、Ａｒ／Ｏ２ガス、Ａｒ／Ｈ２ガス、ＳｉＨ４／ＮＨ３ガス、ＴＥＯＳ／Ｏ２ガス・・・と変えてプラズマを生成する。
　この場合、制御部１００は、（ａ）～（ｃ）に示す処理を行う。制御部１００は、（ａ）において撮像装置２００により撮影した画像データ中のＲＧＢの各輝度を取得する。制御部１００は、（ｂ）においてプローブ等によるプラズマ計測及び／又はシミュレーションによる結果の情報を取得する。プラズマ計測又はシミュレーションによる結果の一例として、プラズマ電子密度（Ｎｅ）、プラズマ電子温度（Ｔｅ）、プラズマの発光強度が示されるが、これに限られない。ここではプラズマ計測又はシミュレーションによる結果の一例としてプラズマの発光強度を挙げると、制御部１００は、（ｃ）においてガス種毎のＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度との相関を検出し、例えば図９の検量線Ａ、Ｄに相当する相関情報を生成する。相関情報は、ＲＧＢの各輝度とプラズマの発光強度との相関関係を示すものに限られず、所定のプロセス条件で生成したプラズマの光学的情報と、プラズマパラメータの計測結果及び／又はプラズマパラメータのシミュレーション結果との相関関係を示すものであればよい。ＲＧＢの各輝度は、所定のプロセス条件で生成したプラズマの光学的情報の一例であり、例えば、相関情報は、ＲＧＢと各輝度とプラズマ電子密度（Ｎｅ）との相関関係を示すものであってもよい。また、ＲＧＢと各輝度とプラズマ電子温度（Ｔｅ）との相関関係を示すものであってもよい。また、プラズマの光学的情報と、他のプラズマパラメータとの相関関係を示すものであってもよい。
　相関情報の生成方法としては、学習機を使用することができる。この場合、所定のプロセス条件と、そのプロセス条件で生成したプラズマの光学的情報と、プラズマパラメータの計測結果と、をデータセットにして学習機に入力して相関情報を生成してもよい。
　更に、制御部１００は、計測結果を補完するためにシミュレーションにより求めたプラズマパラメータのシミュレーション結果と、そのプラズマパラメータが得られた処理容器２内の３次元空間の位置データとを組み合わせてデータセットとして学習機に入力してもよい。制御部１００は、プラズマパラメータの計測結果と、そのプラズマパラメータが得られた処理容器２内の３次元空間の位置データとを組み合わせてデータセットとして学習機に入力してもよい。これにより、学習機は、入力した位置（例えば図４Ｂの空間Ｌ１，１等の位置を定めるもの）とその位置のプラズマパラメータとをデータセットとして、入力した位置のＲＧＢの各輝度とプラズマパラメータとの相関を学習し、相関情報をより適正に生成することができる。
　例えば、図４Ａでは、プラズマの発光強度が「Ｂ(青色)」の輝度と相関があると認識し、検量線Ａ、Ｄに相当する相関情報を生成したが、機械学習により「Ｒ(赤色)」の輝度や「Ｇ(緑色)」の輝度と発光強度との相関も考慮してより適正に相関情報を生成することができる。これにより、新たに撮影した画像中のＲＧＢの各輝度から、より適正に生成された相関情報を参照してより高精度にプラズマパラメータを推定することができる。
　以上に説明したように、実施形態に係る測定システム及び測定システムが実行する測定方法によれば、簡易にプラズマパラメータを取得できる。また、インテグラル・フォトグラフィ技術による３次元のプラズマＰの画像データから作成したプラズマの光学的情報と、プラズマパラメータの計測結果との相関を示す相関情報を参照して簡易に３次元のプラズマパラメータを推定することができる。
　今回開示された一実施形態に係る測定システム、測定方法及びプラズマ処理装置は、すべての点において例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。上記の実施形態は、添付の請求の範囲及びその主旨を逸脱することなく、様々な形態で変形及び改良が可能である。上記複数の実施形態に記載された事項は、矛盾しない範囲で他の構成も取り得ることができ、また、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。
　本開示のプラズマ処理装置は、Capacitively Coupled Plasma(CCP)、Inductively Coupled Plasma(ICP)、Microwave Plasma(MWP)、Electron Cyclotron Resonance Plasma(ECR)、Helicon Wave Plasma(HWP)のいずれのタイプの装置でも適用可能である。
　また、プラズマ処理装置は、基板に所定のプラズマ処理（例えば、成膜、エッチング等）を施す装置であればよい。
　本国際出願は、２０２０年２月１２日に出願された日本国特許出願２０２０－０２１６１４号に基づく優先権を主張するものであり、その全内容を本国際出願に援用する。
２　　　処理容器
３　　　上部電極
４　　　下部電極
５　　　静電チャック
６　　　第１の高周波電源
７　　　第２の高周波電源
８　　　ガス供給部
９　　　排気部
１０　　プラズマ処理装置
１１　　ビューポート
１２　　光ファイバ
１３　　発光分光分析装置
２０　　撮像部
２１　　撮影レンズ
２２　　マイクロレンズアレイ
２３　　撮像素子
２４　　マイクロレンズ
１００　制御部
２００　撮像装置
ＳＴ　　載置台
Ｐ　　　プラズマ

Claims (13)

  1. 　処理容器内に供給したガスからプラズマを生成するプラズマ生成部と制御部とを有するプラズマ処理装置と、撮像装置と、を備える測定システムであって、
    　前記撮像装置は、撮影した前記処理容器内のプラズマの画像データから前記プラズマの光学的情報を生成し、
    　前記制御部は、前記プラズマの光学的情報と、前記プラズマの物理的な特性を決定するプラズマパラメータの計測結果と、の相関情報を記憶した記憶部を参照して、生成した前記プラズマの光学的情報を前記プラズマパラメータに変換する、
    　測定システム。
  2. 　前記撮像装置は、撮影した前記プラズマの画像データから、前記プラズマが生成される３次元空間を分割した各空間の前記プラズマの光学的情報を生成し、
    　前記制御部は、前記記憶部を参照して、各空間の前記プラズマの光学的情報を前記プラズマパラメータに変換することで、前記３次元空間の前記プラズマパラメータを推定する、
    　請求項１に記載の測定システム。
  3. 　前記プラズマの光学的情報は、可視光、赤外光、及び被可視光のいずれかの情報である、
    　請求項１又は２に記載の測定システム。
  4. 　前記プラズマパラメータは、プラズマの発光強度、プラズマ密度、プラズマ温度、プラズマポテンシャル、ラジカル密度、及び電子エネルギー密度のいずれかのパラメータである、
    　請求項１～３のいずれか一項に記載の測定システム。
  5. 　前記撮像装置は、所与のプロセス条件で生成したプラズマの画像データから、前記プロセス条件におけるプラズマの光学的情報を生成し、
    　前記制御部は、プロセス条件毎のプラズマの光学的情報と、プロセス条件毎のプラズマパラメータの計測結果との相関情報を記憶した前記記憶部を参照して、生成した前記プロセス条件におけるプラズマの光学的情報を前記プラズマパラメータに変換する、
    　請求項１～４のいずれか一項に記載の測定システム。
  6. 　前記プロセス条件は、前記処理容器内に供給するガス種を含み、更に、前記処理容器内に印加する電力、前記処理容器内の圧力、前記処理容器内の温度及び前記処理容器内のプラズマ生成方法の少なくともいずれかを含む、
    　請求項５に記載の測定システム。
  7. 　前記プロセス条件、前記プロセス条件で生成したプラズマの光学的情報と、前記プラズマパラメータの計測結果とをデータセットにして学習機に入力し、前記学習機から出力された前記相関情報を前記記憶部に記憶する、
    　請求項６に記載の測定システム。
  8. 　前記データセットとして前記プラズマパラメータの計測結果及び／又は前記プラズマパラメータのシミュレーション結果が得られた前記処理容器内の３次元空間の位置情報が、前記プラズマパラメータと組み合わせて前記学習機に入力される、
    　請求項７に記載の測定システム。
  9. 　前記プラズマパラメータの計測結果は、生成した前記プラズマを計測したプラズマパラメータを含む、
    　請求項１～８のいずれか一項に記載の測定システム。
  10. 　前記プラズマパラメータの計測結果は、シミュレーションにより求めたプラズマパラメータを含む、
    　請求項１～９のいずれか一項に記載の測定システム。
  11. 　前記撮像装置は、マイクロレンズアレイと複数の撮像素子とを有し、撮影した前記プラズマの画像データから、前記処理容器内の３次元空間を分割した各空間のＲＧＢの各輝度を生成し、
    　前記制御部は、生成した各空間のＲＧＢの各輝度を前記プラズマの発光強度に変換することで、前記３次元空間の前記プラズマの発光強度を推定する、
    　請求項１～１０のいずれか一項に記載の測定システム。
  12. 　プラズマ処理装置の処理容器内に供給したガスから生成されたプラズマを測定する測定方法であって、
    　撮像装置が撮影した前記処理容器内のプラズマの画像データから前記プラズマの光学的情報を生成する工程と、
    　前記プラズマの光学的情報と、前記プラズマの物理的な特性を決定するプラズマパラメータの計測結果と、の相関情報を記憶した記憶部を参照して、生成した前記プラズマの光学的情報を前記プラズマパラメータに変換する工程と、を有する測定方法。
  13. 　処理容器内に供給したガスからプラズマを生成するプラズマ生成部と制御部とを有するプラズマ処理装置であって、
    　前記制御部は、
    　撮像装置により撮影された前記処理容器内のプラズマの画像データから生成した前記プラズマの光学的情報を取得し、
    　前記プラズマの光学的情報と、前記プラズマの物理的な特性を決定するプラズマパラメータの計測結果と、の相関情報を記憶した記憶部を参照して、取得した前記プラズマの光学的情報を前記プラズマパラメータに変換する、
    　プラズマ処理装置。
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