WO2024142757A1 - 研磨方法、研磨装置、および記録媒体 - Google Patents

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    • H01L21/304—Mechanical treatment, e.g. grinding, polishing, cutting

Definitions

  • a polishing method determines an estimated detection time that is the basis of a polishing endpoint time from the start of polishing a substrate to the endpoint of polishing, measures an output waveform of a drive device of a polishing mechanism while the substrate is being polished, inputs the measured output waveform and the estimated detection time into a model constructed by a machine learning algorithm, and outputs from the model a waveform processing recipe having waveform processing parameters for determining a simulated detection time that minimizes the difference from the estimated detection time.
  • the waveform processing parameters include parameters for identifying peaks and non-peaks contained in the output waveform.
  • an explanatory variable of the training data is given as the measured output waveform, and a target variable of the training data is given as a numerical value representing the deviation of a simulated detection time calculated by removing noise components contained in the output waveform from the estimated detection time.
  • a computer-readable recording medium stores a program for causing a computer to execute the steps of: applying waveform processing parameters to multiple output waveforms of a drive unit of a polishing mechanism measured during polishing of a substrate to calculate multiple simulated detection times; and creating a waveform processing recipe having waveform processing parameters for comparing an estimated detection time that is the basis of a polishing end time from the start of polishing of the substrate to the end point of polishing with the multiple simulated detection times, and determining a simulated detection time that has a minimum difference from the estimated detection time.
  • the polishing head 10 is connected to the lower end of the polishing head shaft 12 and is configured to hold the substrate W on its lower surface by vacuum suction. The polishing head 10 presses the substrate W against the polishing surface 2a of the polishing pad 2 to polish the substrate W.
  • the polishing apparatus 1 further includes a swing motor 15 connected to the polishing head swing arm 16.
  • the swing motor 15 is disposed within the support shaft 14.
  • the polishing head swing arm 16 is configured to be rotatable about the support shaft 14 by the swing motor 15.
  • the polishing head 10 is moved between a receiving position (not shown) of the substrate W and a position above the polishing table 3 by the rotation of the polishing head swing arm 16.
  • the polishing head swing arm 16 may be fixed to the support shaft 14, and the swing motor 15 may be connected to the support shaft 14.
  • the polishing table 3 is configured to be rotatable around the table shaft 3a in the direction indicated by the arrow by the table motor 8. More specifically, the axis CP of the polishing table 3 and the axis of the table shaft 3a are aligned, and the polishing table 3 rotates around the axis CP.
  • the table motor 8 is a variable speed motor equipped with an inverter.
  • the polishing apparatus 1 is equipped with a polishing liquid supply path 39 for supplying a polishing liquid.
  • the polishing liquid supply path 39 is formed in the polishing table 3 and the table shaft 3a. More specifically, one end of the polishing liquid supply path 39 is connected to a polishing liquid supply hole 36 formed in the surface of the polishing table 3, and the other end is connected to a polishing liquid supply source (not shown) via a rotary joint (not shown).
  • the polishing head 10 By supplying compressed gas to a pressure chamber (not shown) of the polishing head 10, which has been lowered to a predetermined position (polishing height), the polishing head 10 presses the substrate W against the polishing surface 2a of the polishing pad 2.
  • the polishing head 10 and the polishing table 3 (and the polishing pad 2) rotate in the same direction as shown by the arrow in Figure 1, and in this state the polishing head 10 presses the substrate W against the polishing surface 2a of the polishing pad 2.
  • FIG. 2 is a diagram showing how a substrate is polished.
  • the substrate W is a copper-clad laminate having an insulating layer (e.g., resin) and wiring (e.g., copper) disposed on a base layer, but the substrate W is not limited to this example.
  • the substrate W With a slurry present on the polishing surface 2a of the polishing pad 2, the substrate W is brought into sliding contact with the polishing surface 2a of the polishing pad 2.
  • the surface of the substrate W i.e., the insulating layer
  • Figure 3 is a graph showing a waveform indicating the change in the drive current of the table motor.
  • the horizontal axis indicates the polishing time
  • the vertical axis indicates the current value (average current value).
  • the waveform indicating the change in the output of the drive device i.e., the drive current of the table motor 8) contains noise components. Therefore, it is difficult for the operation control unit 7 to reliably determine the polishing end point (i.e., the change in the drive current of the table motor 8) based on a waveform containing noise components.
  • the operation control unit 7 measures the output waveform of the drive device of the polishing mechanism (in this embodiment, the output waveform of the drive current of the table motor 8) during polishing of the substrate W (i.e., the polishing time from the start to the end of polishing of the substrate W) (see step S102). Note that the order of steps S101 and S102 is not particularly limited.
  • the output waveform and estimated detection time are input to the input layer 301 of the model.
  • the output layer 303 of the model outputs a waveform processing recipe.
  • the computer i.e., the operation control unit 7 performs calculations according to the algorithm of the multilayer perceptron that constitutes the neural network, and the output layer 303 outputs a waveform processing recipe.
  • the explanatory variables of the training data are given as the measured output waveforms, and the objective variable of the training data is given as a number representing the deviation (difference) of the simulated detection time from the estimated detection time.
  • the simulated detection time is calculated by comparing it to the estimated detection time according to the following formula: where "edti” represents the estimated detection time for the i-th substrate, “sdti” represents the simulated detection time for the i-th substrate, and "n” represents the number of substrates polished.
  • Waveform processing parameters include parameters for identifying peaks and non-peaks contained in the output waveform.
  • Examples of waveform processing parameters include Moving average (effective value, differential value), Averaging time (setting the interval for obtaining the moving average of the current value), Slope Calc Span (interval for calculating the differential value for the moving average value), Slope Average (movement for the differential value), CT (Confirmation time) (time to confirm detection), and SDT (Start detection time) (setting the start time of detection).
  • peaks and non-peaks contained in the output waveform are identified by applying (and adjusting) waveform processing parameters to the input output waveform.
  • the peak as a maximum value indicates a change in the output of the drive device of the polishing mechanism (i.e., a change in the drive current of the table motor 8) (see Figure 6).
  • the point in time at which the output of the drive device changes corresponds to the polishing endpoint of the substrate W, so the polishing endpoint time calculated based on the peak contained in the output waveform (i.e., the time from the start of polishing to the point corresponding to the peak) corresponds to the simulation detection time.
  • a simulation detection time that minimizes the difference from the estimated detection time is determined by comparing multiple simulation detection times calculated by applying (and adjusting) the waveform processing parameters with the estimated detection time.
  • the numerical value of the waveform processing parameter that minimizes the difference between the estimated detection time and the simulation detection time is the optimal value for determining the polishing end point.
  • the waveform processing recipe has waveform processing parameters for determining the simulation detection time that minimizes the difference from the estimated detection time.
  • the polishing end point of the substrate W is determined based on the waveform processing recipe that has been created. Therefore, in order to accurately determine the polishing end point of the substrate W, it is necessary to create an optimal waveform processing recipe.
  • this embodiment by outputting a waveform processing recipe from a model constructed by a machine learning algorithm, it is possible to create a waveform processing recipe that can accurately determine the polishing end point of the substrate W in a short amount of time and without much effort. Therefore, by adopting such a waveform processing recipe, it is possible to accurately determine the polishing end point of the substrate W.
  • the operation control unit 7 may also have a configuration in which a waveform processing recipe is automatically created without outputting a waveform processing recipe from a model constructed by a machine learning algorithm.
  • FIG. 7 is a diagram showing another embodiment of a flow for creating a waveform processing recipe for the operation control unit.
  • the processing device 7b may apply the waveform processing parameters stored in the storage device 7a to multiple measured output waveforms to calculate multiple simulation detection times (see step S201 in FIG. 7).
  • the processing device 7b may compare the estimated detection time with a plurality of simulated detection times, and automatically create a waveform processing recipe having waveform processing parameters for determining the simulated detection time that minimizes the difference from the estimated detection time (see step S202).
  • the simulated detection time that minimizes the difference from the estimated detection time is calculated by comparing the plurality of simulated detection times with the estimated detection time based on the above calculation formula.
  • the polishing endpoint time of the substrate W can be determined with high accuracy.
  • the polishing endpoint time may be corrected by adjusting the simulation detection time. With this configuration, the polishing endpoint of the substrate W can be determined with high accuracy.
  • the operation control unit 7 polishes a new substrate W of the same type as the substrate W, thereby acquiring polishing information data including the output value of the drive device (in this embodiment, the table motor 8) during polishing of the new substrate W.
  • the polishing information data may include not only data acquired during polishing of the new substrate W (i.e., data acquired during polishing), but also data acquired before polishing the new substrate W (data acquired before polishing).

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Abstract

本発明は、研磨方法、研磨装置、および記録媒体に関するものである。研磨方法は、測定された出力波形と、推定検出時間と、を機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルに入力し、推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピをモデルから出力する。

Description

研磨方法、研磨装置、および記録媒体
　本発明は、研磨方法、研磨装置、および記録媒体に関する。
　半導体デバイスの製造工程における技術として、化学機械研磨（ＣＭＰ：Ｃｈｅｍｉｃａｌ　Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ　Ｐｏｌｉｓｈｉｎｇ）が知られている。ＣＭＰを行うための研磨装置は、研磨パッドを支持する研磨テーブルと、ウェハを保持するための研磨ヘッドと、を備えている。
　このような研磨装置を用いてウェハの研磨を行う場合には、研磨ヘッドによりウェハを保持しつつ、ウェハを研磨パッドの研磨面に対して所定の圧力で押圧する。このとき、研磨テーブルと研磨ヘッドとを相対運動させることによりウェハが研磨面に摺接し、ウェハの表面が研磨される。ウェハは基板の一例である。
特開２０２１－０６５９９０号公報
　ウェハなどの基板は、半導体、導体、絶縁体などの異なる材質からなる積層構造を有している。基板の被研磨面の材質によって、基板と研磨パッドとの間に作用する摩擦力は変化する。そこで、基板の被研磨面の材質が変化することによって生じる摩擦力の変化を検出し、摩擦力が変化した時点に基づいて、研磨終点を決定する。
　摩擦力の変化は、研磨装置の研磨機構（例えば、研磨テーブル、研磨ヘッド、研磨ヘッドの揺動アームなど）を駆動させる駆動装置の出力の変化として検出可能である。例えば、研磨テーブルを回転駆動させる駆動装置が電動モータである場合、摩擦力の変化は、電動モータに流れる電流の変化として検出することができる。
　しかしながら、駆動装置の出力の変化を示す波形は、ノイズ成分を含んでいる。したがって、駆動装置の出力の変化を確実に決定するために、波形処理パラメータ（すなわち、波形処理条件）を調整して、ノイズ成分を除去する必要がある。
　このように、波形処理パラメータを調整することにより、波形処理レシピを作成する。基板の研磨終点は、作成された波形処理レシピに基づいて決定される。したがって、基板の研磨終点を精度よく決定するためには、最適な波形処理レシピを作成する必要がある。しかしながら、波形処理パラメータは、作業者の経験に基づいて調整されており、最適な波形処理レシピを作成するために、多大な時間がかかってしまい、手間である。
　そこで、本発明は、最適な波形処理レシピを作成することができる研磨方法、研磨装置、および記録媒体を提供することを目的とする。
　一態様では、基板の研磨開始から研磨終点までの研磨終点時間を基礎付ける推定検出時間を決定し、前記基板の研磨中における研磨機構の駆動装置の出力波形を測定し、前記測定された出力波形と、前記推定検出時間と、を機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルに入力し、前記推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピを前記モデルから出力する、研磨方法が提供される。
　一態様では、前記シミュレーション検出時間は、以下の計算式に基づいて、前記推定検出時間との比較により、算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　ここで、ｅｄｔｉ：ｉ枚目の推定検出時間
　　　　　ｓｄｔｉ：ｉ枚目のシミュレーション検出時間
　　　　　ｎ：研磨された基板の枚数
　一態様では、前記基板と同一種類の新たな基板を研磨することによって、前記駆動装置の出力値を含む研磨情報データを取得し、前記研磨情報データに基づいて、前記シミュレーション検出時間を調整することにより、前記研磨終点時間を補正する。
　一態様では、前記シミュレーション検出時間に所定の追加研磨時間を加算することにより、前記研磨終点時間を補正する。
　一態様では、前記シミュレーション検出時間は、前記出力波形の波形処理に用いられる少なくとも１種類の前記波形処理パラメータを前記測定された出力波形に適用することにより、算出される。
　一態様では、前記波形処理パラメータは、前記出力波形に含まれるピークと非ピークとを識別するためのパラメータを含む。
　一態様では、前記モデルの構築において、学習データの説明変数は、前記測定された出力波形として与えられ、学習データの目的変数は、前記出力波形に含まれるノイズ成分を除去することによって算出されたシミュレーション検出時間の、前記推定検出時間からのずれを表す数値として与えられる。
　一態様では、研磨パッドを支持する研磨テーブルと、基板を前記研磨パッドの研磨面に押し付けて、前記基板を研磨する研磨ヘッドと、前記研磨ヘッドに連結された研磨ヘッド揺動アームと、記憶装置および処理装置を備えるコンピュータと、を備える研磨装置が提供される。前記処理装置は、前記基板の研磨中に測定された、前記研磨テーブル、前記研磨ヘッド、および前記研磨ヘッド揺動アームのうちの少なくとも１つである駆動装置の複数の出力波形に、前記記憶装置に格納された波形処理パラメータを適用して、複数のシミュレーション検出時間を算出し、前記基板の研磨開始から研磨終点までの研磨終点時間を基礎付ける推定検出時間と、前記複数のシミュレーション検出時間と、を比較して、前記推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピを作成する。
　一態様では、前記処理装置は、前記基板と同一種類の新たな基板を研磨することによって取得した、前記駆動装置の出力値を含む研磨情報データに基づいて、前記シミュレーション検出時間を調整することにより、前記研磨終点時間を補正する。
　一態様では、前記処理装置は、前記シミュレーション検出時間に所定の追加研磨時間を加算することにより、前記研磨終点時間を補正する。
　一態様では、前記記憶装置は、機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルを格納しており、前記処理装置は、前記駆動装置の出力波形と、前記推定検出時間と、を前記モデルに入力し、前記推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピを前記モデルから出力するための演算を実行する。
　一態様では、基板の研磨中に測定された研磨機構の駆動装置の複数の出力波形に、波形処理パラメータを適用して、複数のシミュレーション検出時間を算出するステップと、前記基板の研磨開始から研磨終点までの研磨終点時間を基礎付ける推定検出時間と、前記複数のシミュレーション検出時間と、を比較して、前記推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピを作成するステップと、をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。
　一態様では、入力層と、複数の隠れ層と、出力層とを有するニューラルネットワークからなるモデルの前記入力層に、前記駆動装置の出力波形と、前記推定検出時間と、を入力するステップと、前記ニューラルネットワークを構成する多層パーセプトロンのアルゴリズムに従って演算を実行することによって、前記出力層から、前記推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピを出力するステップと、をコンピュータに実行させる。
　本発明によれば、僅かな時間で、基板の研磨終点を精度よく決定することができる波形処理レシピを作成することができる。
研磨装置の一実施形態を示す模式図である。 基板が研磨される様子を示す図である。 テーブルモータの駆動電流の変化を示す波形を示すグラフである。 動作制御部の波形処理レシピを作成するフローの一実施形態を示す図である。 波形処理レシピを出力するモデルの一実施形態を示す模式図である。 波形処理パラメータを調整することによって波形処理された波形を示すグラフである。 動作制御部の波形処理レシピを作成するフローの他の実施形態を示す図である。
　図１は、研磨装置の一実施形態を示す模式図である。図１に示す実施形態では、研磨装置１は、四角形の基板を研磨するための研磨装置であるが、一実施形態では、研磨装置１は、円形の基板を研磨するための研磨装置であってもよい。
　図１に示すように、研磨装置１は、基板Ｗを保持し回転させる研磨ヘッド１０と、研磨パッド２を支持する研磨テーブル３と、研磨テーブル３を回転させるテーブルモータ８と、支軸１４の上端に連結された研磨ヘッド揺動アーム１６と、研磨ヘッド揺動アーム１６の自由端に取り付けられた研磨ヘッドシャフト１２と、研磨装置１の各構成要素の動作を制御する動作制御部７と、を備えている。
　本実施形態では、基板Ｗは、その表面に絶縁体や配線が施されたプリント配線（回路）基板（ＰＣＢ）などの四角形状を有しており、研磨ヘッド１０は、基板Ｗの形状に対応した四角形状を有している。しかしながら、基板Ｗおよび研磨ヘッド１０の形状は、本実施形態に限定されない。一実施形態では、基板Ｗは円形のウェハでもよく、研磨ヘッド１０は円形状を有してもよい。
　研磨ヘッド１０は、研磨ヘッドシャフト１２の下端に連結されており、その下面に真空吸引により基板Ｗを保持できるように構成されている。研磨ヘッド１０は、基板Ｗを研磨パッド２の研磨面２ａに押し付けて、基板Ｗを研磨する。
　研磨ヘッド揺動アーム１６は、研磨テーブル３の上方に配置されており、研磨パッド２の研磨面２ａと平行に配置されている。研磨ヘッド揺動アーム１６は研磨ヘッドシャフト１２を介して研磨ヘッド１０に連結されており、研磨ヘッド１０は研磨ヘッド揺動アーム１６によって支持されている。
　研磨装置１は、研磨ヘッドシャフト１２に連結された研磨ヘッド回転モータ１３をさらに備えている。本実施形態では、研磨ヘッド回転モータ１３は、研磨ヘッド揺動アーム１６内に配置されているが、一実施形態では、研磨ヘッド回転モータ１３は、研磨ヘッド揺動アーム１６の外側に配置されてもよい。
　研磨ヘッドシャフト１２は、研磨ヘッド回転モータ１３によって回転可能に構成されている。この研磨ヘッドシャフト１２の回転により、研磨ヘッド１０が図の矢印で示す方向に研磨ヘッドシャフト１２を中心に回転するように構成されている。研磨ヘッドシャフト１２は、図示しない昇降装置に連結されている。研磨ヘッド１０は、昇降装置によって研磨ヘッドシャフト１２を介して上昇および下降されるように構成されている。
　研磨装置１は、研磨ヘッド揺動アーム１６に連結された揺動モータ１５をさらに備えている。本実施形態では、揺動モータ１５は、支軸１４内に配置されている。研磨ヘッド揺動アーム１６は、揺動モータ１５によって支軸１４を中心に回転可能に構成されている。研磨ヘッド１０は、研磨ヘッド揺動アーム１６の旋回により、基板Ｗの図示しない受取位置と研磨テーブル３の上方位置との間を移動される。一実施形態では、研磨ヘッド揺動アーム１６は支軸１４に固定され、揺動モータ１５は支軸１４に連結されてもよい。
　研磨パッド２は、研磨テーブル３の上面に貼り付けられており、研磨テーブル３と一体に回転するように構成されている。研磨テーブル３は、テーブル軸３ａを介してその下方に配置されるテーブルモータ８に連結されている。
　研磨テーブル３は、テーブルモータ８によってテーブル軸３ａを中心に矢印で示す方向に回転可能に構成されている。より具体的には、研磨テーブル３の軸心ＣＰと、テーブル軸３ａの軸心と、は一致しており、研磨テーブル３は軸心ＣＰを中心に回転する。テーブルモータ８の一例として、インバータを備えた可変速モータが挙げられる。
　研磨装置１は、研磨テーブル３を回転させるためのトルクを測定するトルク測定装置９をさらに備えている。トルク測定装置９は、テーブルモータ８に電気的に接続されている。基板Ｗの研磨中、研磨テーブル３は、一定の速度で回転するようにテーブルモータ８によって駆動される。したがって、研磨テーブル３を一定の速度で回転させるために必要なトルクが変化すると、テーブルモータ８の駆動電流が変化する。
　研磨テーブル３を回転させるためのトルクは、研磨テーブル３をその軸心ＣＰ周りに回転させる力のモーメントである。研磨テーブル３を回転させるためのトルクは、テーブルモータ８の駆動電流に相当する。したがって、本実施形態では、トルク測定装置９は、テーブルモータ８の駆動電流を測定する電流測定器である。
　一実施形態では、トルク測定装置９は、テーブルモータ８を駆動するモータドライバの少なくとも一部から構成されてもよい。この場合、モータドライバは、研磨テーブル３を一定の速度で回転させるために必要な電流値を決定し、この決定された電流値を出力する。決定された電流値は、研磨テーブル３を回転させるためのトルクに相当する。一実施形態では、トルク測定装置９は、研磨テーブル３をその軸心ＣＰ周りに回転させるトルクを直接測定するトルク測定装置であってもよい。
　研磨装置１は、研磨パッド２のコンディショニングを行うためのドレッサ３０と、研磨パッド２にドレッシング液を供給するためのドレッシング液供給ノズル５と、液体、または液体と気体との混合流体を研磨パッド２に向けて噴射するためのアトマイザ３３と、をさらに備えている。ドレッシング液の一例として、純水が挙げられる。アトマイザ３３から噴射される液体は、例えば、純水であり、アトマイザ３３から噴射される気体は、例えば、窒素ガスである。
　研磨装置１は、研磨液を供給するための研磨液供給路３９を備えている。研磨液供給路３９は、研磨テーブル３およびテーブル軸３ａに形成されている。より具体的には、研磨液供給路３９の一端は、研磨テーブル３の表面に形成された研磨液供給孔３６に連通しており、他端は、図示しないロータリージョイントを介して図示しない研磨液供給源に接続されている。
　研磨テーブル３の研磨液供給孔３６に対応する位置において、研磨パッド２には研磨液供給孔３７が形成されている。基板Ｗの研磨中、研磨液は、研磨液供給路３９および研磨液供給孔３６を通過して研磨液供給孔３７から研磨パッド２の研磨面２ａに供給される。研磨液の一例として砥粒を含むスラリーが挙げられる。図１に示す実施形態では、研磨装置１は、１組の研磨液供給孔３６，３７を備えているが、複数組の研磨液供給孔３６，３７を備えてもよい。研磨液供給孔３６，３７は、研磨テーブル３の軸心ＣＰ上、または軸心ＣＰ付近に配置される。
　動作制御部７は、少なくとも１台のコンピュータから構成される。動作制御部７は、プログラムが格納された記憶装置７ａと、プログラムに含まれる命令に従って演算を実行する処理装置７ｂと、を備えている。
　処理装置７ｂは、記憶装置７ａに格納されているプログラムに含まれている命令に従って演算を行うＣＰＵ（中央処理装置）またはＧＰＵ（グラフィックプロセッシングユニット）などを含む。記憶装置７ａは、処理装置７ｂがアクセス可能な主記憶装置（例えばランダムアクセスメモリ）と、データおよびプログラムを格納する補助記憶装置（例えば、ハードディスクドライブまたはソリッドステートドライブ）と、を備えている。
　上記昇降装置（図示せず）、研磨ヘッド回転モータ１３、揺動モータ１５、テーブルモータ８、およびトルク測定装置９は、動作制御部７に電気的に接続されている。昇降装置、研磨ヘッド回転モータ１３、揺動モータ１５、テーブルモータ８、およびトルク測定装置９の動作は、動作制御部７によって制御される。
　本実施形態では、基板Ｗの研磨中、動作制御部７は、研磨ヘッド揺動アーム１６の揺動を停止させる（すなわち、揺動速度がゼロになる）ように、揺動モータ１５の出力を制御するように構成されているが、動作制御部７は、所定の揺動速度パターンで、研磨ヘッド揺動アーム１６を揺動させてもよい。
　研磨ヘッド１０、研磨ヘッド揺動アーム１６、および研磨テーブル３は総称して研磨機構と呼ばれ、研磨ヘッド回転モータ１３、揺動モータ１５、およびテーブルモータ８は総称して、研磨機構の駆動装置と呼ばれる。
　基板Ｗの研磨は次のようにして行われる。研磨ヘッド１０を回転させながら、かつ研磨テーブル３を研磨パッド２と一体に回転させながら、研磨液供給孔３７から研磨液（スラリー）を研磨パッド２の研磨面２ａ上に供給する。研磨ヘッド１０は、昇降装置（図示せず）によって所定の位置（研磨高さ）まで下降する。
　所定の位置（研磨高さ）まで下降された研磨ヘッド１０の圧力室（図示せず）に圧縮気体を供給することで、研磨ヘッド１０は、基板Ｗを研磨パッド２の研磨面２ａに押し付ける。研磨ヘッド１０および研磨テーブル３（および研磨パッド２）は、図１の矢印で示すように同じ方向に回転し、この状態で研磨ヘッド１０は、基板Ｗを研磨パッド２の研磨面２ａに押し付ける。
　図２は、基板が研磨される様子を示す図である。図２に示す実施形態では、基板Ｗは、ベース層の上に絶縁層（例えば、樹脂）および配線（例えば、銅）が配置された銅張積層板であるが、基板Ｗはこの例に限定されない。スラリーが研磨パッド２の研磨面２ａ上に存在した状態で、基板Ｗは研磨パッド２の研磨面２ａに摺接される。基板Ｗの表面（すなわち、絶縁層）は、スラリーの化学成分による化学的作用と、スラリーに含まれる砥粒の機械的作用との組み合わせにより、研磨される。
　基板Ｗの研磨が終了すると、研磨された基板Ｗは、研磨ヘッド１０から取り外され、次の工程に搬送される。基板Ｗの研磨後、研磨パッド２の研磨面２ａは、ドレッサ３０によりドレッシングされる。ドレッサ３０は、研磨パッド２をわずかに削り取り、研磨面２ａを再生させる。研磨ヘッド１０は、新たな基板を保持し、新たな基板が同様に研磨される。このようにして基板の研磨が繰り返される。
　図２に示す実施形態では、基板Ｗの絶縁層が研磨されると、やがて、配線が露出する（図２の第２状態参照）。配線の材質は絶縁層の材質とは異なるため、基板Ｗと研磨パッド２との間に作用する摩擦力は変化する。そこで、動作制御部７は、摩擦力が変化した時点に基づいて、研磨終点を決定する。
　より具体的には、動作制御部７は、研磨機構の駆動装置の出力の変化に基づいて、基板Ｗの研磨終点を決定する。本実施形態では、研磨テーブル３を回転させるためのトルクは、テーブルモータ８の駆動電流に相当する。したがって、動作制御部７は、トルク測定装置９によって測定されたテーブルモータ８の駆動電流の変化に基づいて、基板Ｗの研磨終点を決定する。一実施形態では、トルク測定装置９は、動作制御部７の一部を構成してもよい。この場合、動作制御部７は、テーブルモータ８の駆動電流を測定する。
　図３は、テーブルモータの駆動電流の変化を示す波形を示すグラフである。図３では、横軸は研磨時間を示しており、縦軸は電流値（電流の平均値）を示している。図３に示すように、駆動装置の出力（すなわち、テーブルモータ８の駆動電流）の変化を示す波形は、ノイズ成分を含んでいる。したがって、動作制御部７は、ノイズ成分を含んだ波形に基づいて、研磨終点（すなわち、テーブルモータ８の駆動電流の変化）を確実に決定することは困難である。
　そこで、動作制御部７は、研磨終点を確実に決定するために、出力波形の波形処理に用いられる少なくとも１種類の波形処理パラメータ（すなわち、波形処理条件）を調整して、ノイズ成分を除去するように構成されている。動作制御部７は、ノイズ成分が除去された波形に基づいて、基板Ｗの研磨終点を決定し、波形処理レシピを作成する。
　図４は、動作制御部の波形処理レシピを作成するフローの一実施形態を示す図である。図４のステップＳ１０１に示すように、動作制御部７（より具体的には、処理装置７ｂ）は、基板Ｗの研磨開始（図２の第１状態参照）から研磨終点（図２の第３状態参照）までの研磨終点時間を基礎付ける推定検出時間を決定する。推定検出時間は、研磨対象となる基板Ｗの初期膜厚と、研磨レート（単位時間あたりの研磨量）と、に基づいて決定される。
　動作制御部７（より具体的には、処理装置７ｂ）は、基板Ｗの研磨中（すなわち、基板Ｗの研磨開始から研磨終了までの研磨時間）における研磨機構の駆動装置の出力波形（本実施形態では、テーブルモータ８の駆動電流の出力波形）を測定する（ステップＳ１０２参照）。なお、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２の順序は特に限定されない。
　その後、動作制御部７（より具体的には、処理装置７ｂ）は、測定された出力波形と、推定検出時間と、を機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルに入力し（ステップＳ１０３参照）、推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピをモデルから出力する（ステップＳ１０４参照）。
　言い換えれば、記憶装置７ａに格納されたプログラムは、研磨機構の駆動装置の出力波形と、基板Ｗの研磨開始から基板Ｗの研磨終点までの研磨終点時間を基礎付ける推定検出時間と、をモデルに入力させ、推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピをモデルから出力する指令を含む。
　動作制御部７は、出力波形に波形処理パラメータを適用（および調整）して、出力波形に含まれるノイズ成分を除去することによって、シミュレーション検出時間を算出する。例えば、動作制御部７は、ノイズ成分を除去することによって検出されたピーク（極大値）に基づいて、シミュレーション検出時間を算出する。
　図５は、波形処理レシピを出力するモデルの一実施形態を示す模式図である。モデルは、記憶装置７ａに格納されている。モデルは、入力層３０１と、複数の隠れ層（言い換えれば、中間層）３０２と、出力層３０３と、を有したニューラルネットワークである。図５に示すモデルは、４つの隠れ層３０２を有しているが、モデルの構成は図５に示す実施形態に限られない。
　図５に示すように、モデルの入力層３０１には、出力波形、推定検出時間が入力される。モデルの出力層３０３は、波形処理レシピを出力する。図５に示す実施形態に係るモデルに、出力波形、推定検出時間を入力すると、コンピュータ（すなわち、動作制御部７）は、ニューラルネットワークを構成する多層パーセプトロンのアルゴリズムに従って演算を実行し、出力層３０３は、波形処理レシピを出力する。
　モデルの構築において、学習データの説明変数は、測定された出力波形として与えられ、学習データの目的変数は、シミュレーション検出時間の、推定検出時間からのずれ（差異）を表す数値として与えられる。
　一実施形態では、シミュレーション検出時間は、以下の計算式に基づいて、推定検出時間との比較により、算出される。ここで、「ｅｄｔｉ」はｉ枚目の推定検出時間を表しており、「ｓｄｔｉ」はｉ枚目のシミュレーション検出時間を表しており、「ｎ」は研磨された基板の枚数を表している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　図６は、波形処理パラメータを調整することによって波形処理された波形を示すグラフである。図６では、横軸は研磨時間を示しており、縦軸は傾き値（ｓｌｏｐｅ　ｖａｌｕｅ）を示している。
　波形処理パラメータは、出力波形に含まれるピークと非ピークとを識別するためのパラメータを含む。波形処理パラメータの一例として、Ｍｏｖｉｎｇ　ａｖｅｒａｇｅ（実効値、微分値）、Ａｖｅｒａｇｉｎｇ　ｔｉｍｅ（電流値の移動平均を取得する間隔の設定）、Ｓｌｏｐｅ　Ｃａｌｃ　Ｓｐａｎ（移動平均値に対して微分値を計算するための間隔）、Ｓｌｏｐｅ　Ａｖｅｒａｇｅ（微分値に対する移動）、ＣＴ（Ｃｏｎｆｉｒｍａｔｉｏｎ　ｔｉｍｅ）（検出を確認する時間）、ＳＤＴ（Ｓｔａｒｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｔｉｍｅ）（検出の開始時間の設定）などのパラメータを挙げることができる。
　上記モデルでは、入力された出力波形に波形処理パラメータを適用（および調整）することにより、出力波形に含まれるピークと非ピークとが識別される。極大値としてのピークは、研磨機構の駆動装置の出力の変化（すなわち、テーブルモータ８の駆動電流の変化）を示している（図６参照）。駆動装置の出力が変化する時点は、基板Ｗの研磨終点に相当するため、出力波形に含まれるピークに基づいて算出される研磨終点時間（すなわち、研磨開始からピークに相当するまでの時間）は、シミュレーション検出時間に相当する。
　上記モデルでは、波形処理パラメータを適用（および調整）することによって算出された複数のシミュレーション検出時間と推定検出時間とを比較することにより、推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間が決定される。推定検出時間とシミュレーション検出時間との差異を最小にする波形処理パラメータの数値は、研磨終点を決定するための最適値である。波形処理レシピは、推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有している。
　基板Ｗの研磨終点は、作成された波形処理レシピに基づいて決定される。したがって、基板Ｗの研磨終点を精度よく決定するためには、最適な波形処理レシピを作成する必要がある。本実施形態によれば、機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルから波形処理レシピを出力することにより、僅かな時間で、かつ手間をかけることなく、基板Ｗの研磨終点を精度よく決定することができる波形処理レシピを作成することができる。したがって、このような波形処理レシピを採用することにより、基板Ｗの研磨終点を精度よく決定することができる。
　上述した実施形態では、記憶装置７ａに格納されたモデルから波形処理レシピを出力する構成について説明したが、動作制御部７は、機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルから波形処理レシピを出力することなく、波形処理レシピを自動的に作成する構成を有してもよい。
　図７は、動作制御部の波形処理レシピを作成するフローの他の実施形態を示す図である。例えば、処理装置７ｂは、記憶装置７ａに格納された波形処理パラメータを、測定された複数の出力波形に適用して、複数のシミュレーション検出時間を算出してもよい（図７のステップＳ２０１参照）。
　その後、処理装置７ｂは、推定検出時間と、複数のシミュレーション検出時間と、を比較して、推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピを自動的に作成してもよい（ステップＳ２０２参照）。推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間は、上記計算式に基づいて、複数のシミュレーション検出時間を推定検出時間と比較することにより、算出される。
　言い換えれば、記憶装置７ａは、記憶装置７ａに格納された波形処理パラメータを、測定された複数の出力波形に適用して、複数のシミュレーション検出時間を算出する第１ステップ（ステップＳ２０１参照）と、推定検出時間と、複数のシミュレーション検出時間と、を比較して、推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピを自動的に作成する第２ステップ（ステップＳ２０２参照）と、を処理装置７ｂに実行させるプログラムを記憶している。プログラムは、第１ステップおよび第２ステップを処理装置７ｂに実行させる指令を含む。
　図４を参照して説明した実施形態と、図７を参照して説明した実施形態と、を、必要に応じて、適宜、組み合わせてもよい。記憶装置７ａは、図４に示すステップ（ステップＳ１０１～ステップＳ１０４）と、図７に示すステップ（ステップＳ２０１およびステップＳ２０２）と、を処理装置７ｂに実行させるプログラムを記憶している。
　例えば、処理装置７ｂは、図４に示すステップＳ１０１～ステップＳ１０４と、図７に示すステップＳ２０１およびステップＳ２０２と、を実行してもよい。この場合、処理装置７ｂは、図４に示すステップの実行により作成された波形処理レシピと、図７に示すステップの実行により作成された波形処理レシピと、を比較し、研磨対象となる基板Ｗに応じて、最適な波形処理レシピを採用してもよい。
　上述したように、波形処理レシピを駆動装置の出力波形に適用することにより、基板Ｗの研磨終点時間を精度よく決定することができる。一実施形態では、シミュレーション検出時間を調整することにより、研磨終点時間を補正してもよい。このような構成により、基板Ｗの研磨終点をより精度よく決定することができる。
　動作制御部７は、基板Ｗと同一種類の新たな基板Ｗを研磨することによって、新たな基板Ｗの研磨中における駆動装置（本実施形態では、テーブルモータ８）の出力値を含む研磨情報データを取得する。一実施形態では、研磨情報データは、新たな基板Ｗの研磨中に取得したデータ（すなわち、研磨中取得データ）のみならず、新たな基板Ｗの研磨前に取得したデータ（研磨前取得データ）をも含んでもよい。
　研磨中取得データは、駆動装置の出力値のほか、研磨対象となる基板Ｗの種類、研磨ヘッド１０の下降速度、基板Ｗに加えられる押圧力、研磨パッド２上に供給される研磨液の種類、流量、温度など、様々な情報を含んでもよい。研磨前取得データは、例えば、基板Ｗの初期膜厚を含んでもよい。
　その後、動作制御部７は、研磨情報データに基づいて、シミュレーション検出時間を調整することにより、研磨終点時間を補正する。このような構成により、シミュレーション検出時間をより精度よく決定することができる。このように、動作制御部７は、研磨情報データを取得するステップと、研磨情報データに基づいて、シミュレーション検出時間を補正するステップと、を実行するように構成されている。一実施形態では、上記ステップに相当するデータセットは、モデルの構築および更新に使用されてもよい。
　一実施形態では、動作制御部７は、所定の追加研磨時間をシミュレーション検出時間に加算することにより、研磨終点時間を補正してもよい。この研磨終点時間を補正するステップに相当するデータセットは、モデルの構築および更新に使用されてもよい。一実施形態では、研磨終点時間は、シミュレーション検出時間に相当してもよい。
　上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうる。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲に解釈されるものである。
　本発明は、研磨方法、研磨装置、および記録媒体に利用可能である。
　１　　　研磨装置
　２　　　研磨パッド
２ａ　　　研磨面
　３　　　研磨テーブル
３ａ　　　テーブル軸
　５　　　ドレッシング液供給ノズル
　７　　　動作制御部
７ａ　　　記憶装置
７ｂ　　　処理装置
　８　　　テーブルモータ
　９　　　トルク測定装置
１０　　　研磨ヘッド
１２　　　研磨ヘッドシャフト
１３　　　研磨ヘッド回転モータ
１４　　　支軸
１５　　　駆動モータ
１６　　　研磨ヘッド揺動アーム
３０　　　ドレッサ
３３　　　アトマイザ
３６，３７　　　研磨液供給孔
３９　　　研磨液供給路
３０１　　入力層
３０２　　中間層
３０３　　出力層

Claims (13)

  1. 　基板の研磨開始から研磨終点までの研磨終点時間を基礎付ける推定検出時間を決定し、
    　前記基板の研磨中における研磨機構の駆動装置の出力波形を測定し、
    　前記測定された出力波形と、前記推定検出時間と、を機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルに入力し、
    　前記推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピを前記モデルから出力する、研磨方法。
  2. 　前記シミュレーション検出時間は、以下の計算式に基づいて、前記推定検出時間との比較により、算出される、請求項１に記載の研磨方法。
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
     　ここで、ｅｄｔｉ：ｉ枚目の推定検出時間
    　　　　　ｓｄｔｉ：ｉ枚目のシミュレーション検出時間
    　　　　　ｎ：研磨された基板の枚数
  3. 　前記基板と同一種類の新たな基板を研磨することによって、前記駆動装置の出力値を含む研磨情報データを取得し、
    　前記研磨情報データに基づいて、前記シミュレーション検出時間を調整することにより、前記研磨終点時間を補正する、請求項１に記載の研磨方法。
  4. 　前記シミュレーション検出時間に所定の追加研磨時間を加算することにより、前記研磨終点時間を補正する、請求項１に記載の研磨方法。
  5. 　前記シミュレーション検出時間は、前記出力波形の波形処理に用いられる少なくとも１種類の前記波形処理パラメータを前記測定された出力波形に適用することにより、算出される、請求項１に記載の研磨方法。
  6. 　前記波形処理パラメータは、前記出力波形に含まれるピークと非ピークとを識別するためのパラメータを含む、請求項５に記載の研磨方法。
  7. 　前記モデルの構築において、学習データの説明変数は、前記測定された出力波形として与えられ、学習データの目的変数は、前記出力波形に含まれるノイズ成分を除去することによって算出されたシミュレーション検出時間の、前記推定検出時間からのずれを表す数値として与えられる、請求項１に記載の研磨方法。
  8. 　研磨パッドを支持する研磨テーブルと、
    　基板を前記研磨パッドの研磨面に押し付けて、前記基板を研磨する研磨ヘッドと、
    　前記研磨ヘッドに連結された研磨ヘッド揺動アームと、
    　記憶装置および処理装置を備えるコンピュータと、を備え、
    　前記処理装置は、
    　　前記基板の研磨中に測定された、前記研磨テーブル、前記研磨ヘッド、および前記研磨ヘッド揺動アームのうちの少なくとも１つである駆動装置の複数の出力波形に、前記記憶装置に格納された波形処理パラメータを適用して、複数のシミュレーション検出時間を算出し、
    　　前記基板の研磨開始から研磨終点までの研磨終点時間を基礎付ける推定検出時間と、前記複数のシミュレーション検出時間と、を比較して、前記推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピを作成する、研磨装置。
  9. 　前記処理装置は、前記基板と同一種類の新たな基板を研磨することによって取得した、前記駆動装置の出力値を含む研磨情報データに基づいて、前記シミュレーション検出時間を調整することにより、前記研磨終点時間を補正する、請求項８に記載の研磨装置。
  10. 　前記処理装置は、前記シミュレーション検出時間に所定の追加研磨時間を加算することにより、前記研磨終点時間を補正する、請求項８に記載の研磨装置。
  11. 　前記記憶装置は、機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルを格納しており、
    　前記処理装置は、
    　　前記駆動装置の出力波形と、前記推定検出時間と、を前記モデルに入力し、
    　　前記推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピを前記モデルから出力するための演算を実行する、請求項８に記載の研磨装置。
  12. 　基板の研磨中に測定された研磨機構の駆動装置の複数の出力波形に、波形処理パラメータを適用して、複数のシミュレーション検出時間を算出するステップと、
    　前記基板の研磨開始から研磨終点までの研磨終点時間を基礎付ける推定検出時間と、前記複数のシミュレーション検出時間と、を比較して、前記推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピを作成するステップと、をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  13. 　入力層と、複数の隠れ層と、出力層とを有するニューラルネットワークからなるモデルの前記入力層に、前記駆動装置の出力波形と、前記推定検出時間と、を入力するステップと、
    　前記ニューラルネットワークを構成する多層パーセプトロンのアルゴリズムに従って演算を実行することによって、前記出力層から、前記推定検出時間との差異が最小となるシミュレーション検出時間を決定するための波形処理パラメータを有する波形処理レシピを出力するステップと、をコンピュータに実行させる、請求項１２に記載の記録媒体。
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