(57)【要約】【課題】装置の異常発生を高精度に検知することができ、また、異常の原因を容易に探索することのできるプラズマ処理技術を提供する。【解決手段】供給された処理ガスに高周波電力を印加してプラズマを生成するプラズマ生成手段および被処理基板を載置する試料台を備えた処理室と、  予め設定された処理条件に従ってプラズマを生成して前記試料台上に載置された被処理基板に逐次プラズマ処理を施すとともにプラズマ処理の状態を表すパラメータ値を逐次収集する制御用計算機１１２を備え、前記制御用計算機は、収集した装置パラメータ値が予め設定した基準値を逸脱した回数を所定期間毎に記録する記録部２０４と、前記逸脱した回数の発生確率を計算する確率計算部２０５と、前記発生確率と予め設定した設定値とを比較して装置状態を診断する比較部２０６を備えた。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
供給された処理ガスに高周波電力を印加してプラズマを生成するプラズマ生成手段および被処理基板を載置する試料台を備えた処理室と、
予め設定された処理条件に従ってプラズマを生成して前記試料台上に載置された被処理基板に逐次プラズマ処理を施すとともにプラズマ処理の状態を表すパラメータ値を逐次収集する制御用計算機を備え、
前記制御用計算機は、収集した装置パラメータ値が予め設定した基準値を逸脱した回数を所定期間毎に記録する記録部と、前記逸脱した回数の発生確率を計算する確率計算部と、前記発生確率と予め設定した設定値とを比較して装置状態を診断する比較部を備えたことを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項２】
供給された処理ガスに高周波電力を印加してプラズマを生成するプラズマ生成手段および被処理基板を載置する試料台を備えた処理室と、
予め設定された処理条件に従ってプラズマを生成して前記試料台上に載置された被処理基板に逐次プラズマ処理を施すとともにプラズマ処理の状態を表すパラメータ値を逐次収集する制御用計算機を備え、
前記制御用計算機は、プラズマ処理装置の状態を示す複数のパラメータ値の相関関係を定式化して所定装置の装置パラメータのモデル値を出力するモデル式作成部、収集した前記所定装置の装置パラメータ値が前記モデル式作成部が生成した装置パラメータのモデル値をもとに設定した基準値を逸脱した回数を所定期間毎に記録する記録部、前記逸脱した回数の発生確率を計算する確率計算部、および前記発生確率と予め設定した基準値とを比較して装置状態を診断する比較部、並びに前記収集したプラズマ処理装置の各装置パラメータとパラメータ間の因果関係を表す図を表示する表示部を備えたことを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項３】
供給された処理ガスに高周波電力を印加してプラズマを生成するプラズマ生成手段および被処理基板を載置する試料台を備えた処理室と、
予め設定された処理条件に従ってプラズマを生成して前記試料台上に載置された被処理基板に逐次プラズマ処理を施すとともにプラズマ処理の状態を表すパラメータ値を逐次収集する制御用計算機を備え、
前記制御用計算機は、収集した装置パラメータ値を履歴として記録する記録部、記録部が保持している記録をもとに所定の期間における処理パラメータの最頻値を計算する統計処理部、統計処理部により計算された最頻値を基準値と比較して装置状態を診断する比較部を備えたことを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項４】
供給された処理ガスに高周波電力を印加してプラズマを生成するプラズマ生成手段および被処理基板を載置する試料台を備えた処理室と、
予め設定された処理条件に従ってプラズマを生成して前記試料台上に載置された被処理基板に逐次プラズマ処理を施すとともにプラズマ処理の状態を表すパラメータ値を逐次収集する制御用計算機を備え、
前記制御用計算機は、プラズマ処理装置の状態を示す複数のパラメータ値の相関関係を定式化して装置パラメータのモデル値を出力するモデル式作成部、収集した前記装置パラメータ値と前記モデル式作成部が生成した装置パラメータのモデル値との偏差を所定期間毎に記録する記録部、記録部が保持している記録をもとに所定の期間における処理パラメータの偏差の最頻値を計算する統計処理部、統計処理部により計算された最頻値を基準値と比較して装置状態を診断する比較部、並びに前記収集したプラズマ処理装置の各装置パラメータとパラメータ間の因果関係を表す図を表示する表示部を備えたことを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項５】
請求項２記載のプラズマ処理装置において、
前記基準範囲を逸脱した装置パラメータは、他の装置パラメータと異なる色で表示することを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項６】
請求項３または４記載のプラズマ処理装置において、
最頻値に代えて、最大値または最小値を用いることを特徴とするプラズマ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラズマ処理装置に係り、特に取得したパラメータ値をもとに装置状態を診断するプラズマ処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体ウエハなどの表面に微細な回路や電子デバイスを形成するためには、プラズマエッチングなどのプラズマ処理が利用される。半導体デバイスの製造工程では高い製造歩留まりが要求されているため、致命的な処理異常が発生する前にその予兆を検知する技術が要望されている。また、製造スループットの向上のため、プラズマ処理装置の異常発生時には、短期間での復旧が望まれている。
【０００３】
致命的な処理異常が発生する前にその予兆を検知する技術として、特許文献１には、プラズマの異常放電を検知し、異常放電の回数をもとに被処理物の管理を行う方法が開示されている。また、特許文献２には、処理異常が連続して発生した場合にはプラズマ処理装置は致命的な異常状態にあるとして処理を中断する方法が開示されている。また、特許文献３には、プラズマ処理装置の装置パラメータを収集し、パラメータが正常な状態と異なる場合に異常と診断する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１３１７７７号公報
【特許文献２】特開２００４−２００３２３号公報
【特許文献３】特開２００６−３２４３１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、一般にプラズマ処理においては、特許文献１のように、異常と正常の間に明確な閾値を設定して判別する方法はうまく機能しない。なぜなら、処理状況には常に揺らぎが存在するため、正常な処理を異常と判断したり、異常な処理を正常と判断するような誤判定は避け難いためである。
【０００６】
特に被処理物を載置するステージにおいて、被処理物とステージの間にごく微細な異物が挟まった場合、処理としては正常に終了するが処理装置のパラメータとしては異常である状況が頻繁に起こる。このような場合、正常に終了にしたにもかかわらず異常と判定して処理を停止することになるため、装置の稼働率が低下することになる。
【０００７】
特許文献２では、このような点を考慮し、処理異常が連続した場合にのみ処理を停止している。しかしながら、揺らぎがあるということは異常な処理が一旦正常化し、しかる後に再び異常になる場合もあるということであり、連続した異常のみを異常として検知するのでは処理装置の不調を見逃すことに繋がる。
【０００８】
また、特許文献３に示されるように処理パラメータを収集することで処理が異常か正常かを判断する方法は一般的である。しかし、パラメータを収集しただけでは異常の原因がつかめないことが多い。なぜならば、一般に処理異常が発生した場合には、複数の処理パラメータが異常値を示すためである。このような状況では、異常の原因を突き止めるには熟練技術者の経験と勘に頼ることが多くなり、迅速な処置を行うことが難しい。
【０００９】
本発明はこれらの問題点に鑑みてなされたもので、装置の異常発生を高精度に検知することができ、また、異常の原因を容易に探索することのできるプラズマ処理技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は上記課題を解決するため、次のような手段を採用した。
【００１１】
供給された処理ガスに高周波電力を印加してプラズマを生成するプラズマ生成手段および被処理基板を載置する試料台を備えた処理室と、予め設定された処理条件に従ってプラズマを生成して前記試料台上に載置された被処理基板に逐次プラズマ処理を施すとともにプラズマ処理の状態を表すパラメータ値を逐次収集する制御用計算機を備え、前記制御用計算機は、収集した装置パラメータ値が予め設定した基準値を逸脱した回数を所定期間毎に記録する記録部と、前記逸脱した回数の発生確率を計算する確率計算部と、前記発生確率と予め設定した設定値とを比較して装置状態を診断する比較部を備えた。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、以上の構成を備えるため、装置の異常発生を高精度に検知することができ、また、異常の原因を容易に探索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１の実施形態にかかるプラズマ処理装置の構成を説明する図である。
【図２】制御用計算機の詳細を説明する図である。
【図３】モデル式作成部を備えた制御用計算機を説明する図である。
【図４】処理パラメータの計算値と実測値（実験値）との差を示す図である。
【図５】所定の期間に異常の判定が出た確率を示す図である。
【図６】図式化手段の出力例を示す図である。
【図７】装置の異常原因を診断し視覚化した例を示す図である。
【図８】ステージに供給する伝熱性ガスの供給量の経時変化を示す図である。
【図９】第２の実施形態にかかる制御用計算機を説明する図である。
【図１０】第２の実施形態にかかるモデル式作成部を備えた制御用計算機を説明する図である。
【図１１】処理パラメータの計算値と実測値との差の最頻値の経時変化を示した図である。
【図１２】伝熱性ガスの供給量（実測値）の経時変化および最頻値の経時変化を示す図である。
【図１３】図６に示す各パラメータの名とその意味を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
［実施形態１］
以下、第１の実施形態を添付図面を参照しながら説明する。図１は本願発明の第１の実施形態にかかるプラズマ処理装置の構成を説明する図である。被処理物を処理するためのプラズマ処理室１００内には、処理ガスを供給するガス供給手段１０１、処理ガスの排気を調整しプラズマ処理室１００内の圧力を制御するためのバルブ１０３、ガス排気手段１０２、およびプラズマ処理室１０１内の圧力を測定する圧力計１０４が備えられている。  また、プラズマ処理室１００内にプラズマを生成するためのプラズマ生成手段１０６が備えられており、プラズマ生成手段１０６には、該手段に電力を供給するための高周波電源１０９および電力供給路のインピーダンスを調整するためのチューナ１０８が備えられている。
【００１５】
また、プラズマ処理室１００内には被処理物１０７を載置して支持するステージ１０５が設置されており、ステージ１０５には、前記ステージに電圧を印加するための高周波電源１１１とインピーダンスを調整するためのチューナ１１０が備えられている。なお、電子サイクロトロン共鳴を利用してプラズマを生成する場合には、処理室１００の周囲に電磁石としてのコイルを配置する。
【００１６】
本実施形態のプラズマ処理装置は、更に制御用計算機１１２を備え、制御用計算機１１２は、圧力計１０４の圧力指示値、バルブ１０３の開度、高周波電源１０９，１１１の出力電力値、チューナ１０８，１１０が検知するインピーダンス値、反射電力値などの処理パラメータを取得する処理パラメータ取得手段１１３を備える。
【００１７】
図２は、制御用計算機１１２の詳細を説明する図である。前述のように、計算機１１２は、処理パラメータを受信する処理パラメータ取得手段１１３を備え、受信した処理パラメータを、処理パラメータ間の因果関係を図式化する図式化手段２０２および第１の比較部２０３に送信する。
【００１８】
図式化手段２０２は受信した処理パラメータ間の因果関係を図式化し、表示部２０９に表示する。図式化の手法としては、ＳＧＳアルゴリズム、ＷＬアルゴリズム、ＰＣアルゴリズム、デンプスターの共分散選択、グラフィカルモデリング、多変量解析などの既知の方法を用いることができる。
【００１９】
第１の比較部２０３は、処理パラメータの値が予め定めた出力範囲（第１の基準値）を逸脱しているか否かを判定する。第１の基準値を逸脱している場合には、処理パラメータの値が異常であると判断し、逸脱していない場合には正常であると判断する。
【００２０】
第１の比較部２０３が下したこのような判断は記録部２０４において履歴として記録される。確率計算部２０５は、記録部２０４に記録された履歴をもとに、予め定めた期間内において異常との判断が下された確率を計算する。
【００２１】
確率計算部２０５で算出した確率の値は第２比較部２０６に引き渡され、予め定めた第２の基準値以上であるか否か比較される。第２の基準値以上である場合には、警報手段２０７によって、プラズマ処理装置が異常な状態にあることを警報する。また、制御用計算機１１２によって計算された結果は外部の表示部２０９に表示される。
【００２２】
次に、前記第１の比較部において処理パラメータの値と比較される、予め定めた出力範囲（第１の基準値）について説明する。前記出力範囲は、装置が正常に動作していることを示す範囲である。したがってこれまでの処理データの記録から統計的に決定されることが望ましい。しかしながら、異なる処理条件に対してそれぞれ個別に決定すると、汎用性に欠ける。
【００２３】
図３は、標準的な処理パラメータの値（モデル値）を生成するモデル式作成部２０１を備えた制御用計算機を説明する図である。図３において、制御用計算機１１２は、各処理パラメータの相関関係をモデル式に変換するモデル式作成部２０１を備え、任意の処理パラメータに対する標準的な処理パラメータの値を生成する。例えば、ある処理パラメータの値と他の処理パラメータの値との関係を線形一次多変数関数で近似的に記述すると、任意の処理パラメータに対して正常な装置が本来持ちうる処理パラメータの値（モデル値）を算出することができる。
【００２４】
このように、制御用計算機１１２により正常な処理パラメータの範囲を算出することができるため、この値を用いて第１の比較部２０３に用いる基準値を柔軟に決定することができ、装置の汎用性をより高めることができる。
【００２５】
例えば前記処理パラメータのモデル値と、実際のパラメータ値とのずれを統計的に調べると、正常な装置が本来持ちうる処理パラメータの値の範囲を決定できる。この値をもとに前記基準範囲を決定すると、正常な装置の任意の状態を取り扱えるので非常に便利になる。なお、ここではある処理パラメータの値と他の処理パラメータの関係を線形１次多変数関数で近似的に記述する方法を述べたが、もちろん非線形関数などを仮定したほかの方法でモデル式を記述してもよい。
【００２６】
図３において、処理パラメータ取得手段１１３が取得した処理パラメータはモデル式作成部２０１、図式化手段２０２および第１の比較部２０３に送信される。
【００２７】
モデル式作成部２０１は受信した処理パラメータをもとに、任意の処理パラメータの処理パラメータ群に対する応答を記述するモデル式を作成する。次いでモデル式作成部２０１は作成したモデル式による応答値（計算値）を第１の比較部２０３に送信する。第１の比較部２０３は受信した処理パラメータ（実測値）とモデル式による応答値（計算値）とを比較し、両者の差、あるいは差の絶対値、あるいは差の２乗などを計算し、モデル式による応答と処理パラメータ値との解離の程度を算出する。しかる後に前記解離の程度をもとに、処理パラメータ値がモデル式による応答値から逸脱しているか否かを判定する。逸脱していない場合には処理装置が正常であると判断し、逸脱している場合には処理装置が異常であると判断する。
【００２８】
第１の比較部２０３の前記判断は記録部２０４に送信され、記録部２０４は受信した判断を記録する。これ以降の動作は図２に示す例の場合と同じである。
【００２９】
図４は、第１の比較部２０３が算出した、処理パラメータの計算値と実測値（実験値）との差を示したグラフである。横軸に示した処理ステップの延べ数に対して、縦軸に示した処理パラメータの計算値と実測値との差はほとんどホワイトノイズのように振舞う。
【００３０】
したがって、ある閾値（例えばモデル式による応答値からのズレについて分散σmodelを計算し、閾値を3σmodelとする）を定めて、処理パラメータの計算値と実測値との差の絶対値が閾値を越えた場合に装置状態が異常であると診断するようなルールを作成すると、プラズマ処理装置が異常な状態にあるという警報が頻繁に発報されることになる。このような状態は、正常な状態を異常な状態と誤判断することになり、装置の稼働率を低下させるだけでなく、警報の信頼性をも損なわせることになる。なお、閾値を大きく設定すると、プラズマ処理装置が真に異常な状態になった場合においても異常を検知できないことになる。
【００３１】
図５は、所定の期間（例えば、過去２０ステップの間）に異常の判定が出た確率を縦軸にしたグラフであり、このようなグラフは確率計算部２０５により得ることができる。前述のように、処理パラメータの計算値と実測値との差はほとんどホワイトノイズのようなものであるため、プラズマ処理装置が正常な状態の場合には異常の判定が出る確率は低い。  しかし、プラズマ処理装置が真に異常な状態になると異常の判定が出る確率が増大する。このため警報の信頼性を高めることができる。図５では異常の判定がでる確率が６０％を超えたときに装置が真に異常な状態にあると定義したが、この設定で装置の真に異常な状態を高い確率で検知することができた。
【００３２】
図６は、処理パラメータの因果関係を出力する図式化手段２０２の出力を示す図である。図６に示す各パラメータの名とその意味は、図１３に示すとおりである。また、図６における［Ｘ］←［Ｙ］という表示は、ＹがＸの原因であることを示している。
【００３３】
図７は、バルブ１０３の開度［Ｆ］に異常が発生した場合における図式化手段の出力を示す図である。図では、モデル式による計算値と実測値の差が閾値を超えた処理パラメータ（Ｆ，Ｏ，Ｐ，Ｉ）をハッチング処理して示している。パラメータ［Ｆ］のほかに、因果関係のあるほかのパラメータ（Ｏ，Ｐ，Ｉ）の実測値もモデル式による計算値から外れて異常な値を示している。しかし、因果関係をたどることによりパラメータ［Ｆ］（バルブ１３の開度）が故障の原因になっていることが容易に推測できる。
【００３４】
このように、処理パラメータの因果関係を図式化することにより、プラズマ処理装置の故障原因を推定することが容易になり、メンテナンス時間を短縮することができる。また図７のように、因果関係を表す図の中で処理パラメータが基準範囲から外れたものを、正常なパラメータとは異なる色または模様で示すことにより故障原因を視覚的に把握しやすくすることができる。
【００３５】
異常検知の例として、ステージ１０５の交換時期の推定方法を説明する。プラズマ処理装置では、被処理物１０７はプラズマにより熱せられる。このため、被処理物１０７を冷却する目的でステージ１０５内に冷却手段が設けられる。このとき、被処理物１０７とステージ１０５の間には、熱伝導率を高める目的でヘリウムなどの熱伝導性の高い伝熱性ガスを充填する。ステージ１０５と被処理物１０７が密着している場合には、前記伝熱性ガスはほとんどリークせず、したがって供給量も少なくて済む。ところがステージ１０５の表面が磨耗してくると伝熱性ガスが隙間からリークし、必要なガスの供給量が増大する。したがって、前記ガスの供給量を監視することにより、ステージ１０５の消耗状況を把握することができる。
【００３６】
ところが、きわめて微小な異物がステージ１０５と被処理物１０７の間隙に挟まった場合、伝熱性ガスがリークすることがある。すなわち、ステージ１０５の消耗がさほど進行していなくとも必要な供給量が増大することがある。
【００３７】
図８は、ステージに供給する伝熱性ガスの供給量の経時変化を示す図である。図に示すように、ステージの経時変化が進行し、ステージ１０５の交換時期が近づくにつれ、伝熱性ガス供給量の実際値が増加することがわかる。また、それまでに、ときおり突発的に供給量が増加することがわかる。このような状況下で、単に供給量に対する閾値を設定してステージ１０５の交換時期を検知しようとしてもうまくいかないことは図からも明らかである。
【００３８】
これに対し、予め設定した基準値を超えた確率を計算すると、計算結果は図８に示す曲線のようになる。この例の場合、確率が６０％を超えたときにステージ１０５の交換を促すように警報手段２０７により警報を発することにより、交換時期を容易に報知することができる。
【００３９】
以上説明したように、本願発明の第１の実施形態によれば、収集した装置パラメータ値が予め設定した基準範囲を逸脱する現象の発生確率を計算し、計算した発生確率を予め設定した基準値とを比較して装置状態を診断するので、装置異常について信頼性の高い警報を出すことが可能になる。また、かつ作成された因果関係図を用いて原因究明を速やかに行うことができる。
【００４０】
［実施形態２］
図９は、本実施形態にかかる制御用計算機を説明する図である。図９に示すように、制御用計算機１１２は、処理パラメータを受信する処理パラメータ取得手段１１３を備え、取得した処理パラメータを、処理パラメータ間の因果関係を図式化する図式化手段２０２および記録部２０４に送信する。このとき図式化手段２０２は受信した処理パラメータの因果関係を図式化する。
【００４１】
記録部２０４は、受信した処理パラメータの値を履歴として記録する。記録部２０４が保持している履歴は統計処理部８０５により読み込まれ、所定の期間における処理パラメータの最頻値が計算される。計算された最頻値は第２の比較部２０６において、予め定められた基準値（第２の基準値）と比較され、基準値を超えていればプラズマ処理装置の状態が異常であると判断され、警報手段２０７により運転者に警報が発せられる。また、これら計算機１１２による解析結果は表示部２０９に表示される。
【００４２】
図１０は、実施形態１と同様に、モデル式作成部２０１および第１の比較部２０３を設けた例を示す図である。図１０において、処理パラメータ取得手段１１３は、取得した処理パラメータをモデル式作成部２０１、図式化手段２０２および第１の比較部２０３に送信する。
【００４３】
モデル式作成部２０１は受信した処理パラメータから、任意の処理パラメータに対する処理パラメータ群の応答を記述するモデル式を作成する。次いで、モデル式作成部２０１は作成したモデル式による応答値（計算値）を第１の比較部２０３に送信する。第１の比較部２０３は受信した処理パラメータ（実測値）とモデル式による応答値（計算値）とを比較し、両者の差、あるいは差の絶対値、あるいは差の２乗などを計算することで、モデル式による応答値と処理パラメータ値との解離の程度を算出する。しかる後に解離の程度をもとに、処理パラメータ値がモデル式による応答値から逸脱しているか否かを判定する。逸脱していない場合には処理装置が正常であると判断し、逸脱している場合には処理装置が異常であると判断する。
【００４４】
第１の比較部２０３の前記判断は記録部２０４に送信され、記録部２０４は受信した判断を記録する。記録部２０４に保持された記録は統計処理部８０５により読み込まれ、所定の期間における第１の比較部２０３の出力に対する最頻値が計算される。以降の動作は図９の例の場合と同じである。
【００４５】
図１１は、第１の比較部２０３が算出した、処理パラメータの計算値と実測値との差の最頻値の経時変化を示した図である。横軸が処理ステップ延べ数、縦軸が最頻値となっている。図４に比べるとノイズが少なく挙動を把握しやすいものになっている。これは最頻値という統計量が、平均などの統計量に比べるとノイズ耐性の高い安定な指標であることによる。
【００４６】
図１２は、ステージに供給する伝熱性ガスの供給量（実測値）の経時変化および最頻値の経時変化を示す図である。図１２に示すように、最頻値を用いることにより、実測値と計算値の偏差の突発的な増加は無視されて、偏差変化のトレンドに正しく追随できていることが分かる。
【００４７】
なお、前記最頻値の代わりに最小値を用いても同様の効果が得られる。また、あらかじめ定められた範囲に対して処理パラメータの値が減少していくトレンドの場合では、最頻値の代わりに最大値を用いても同様の効果が得られる。また、ノイズが十分に小さい場合には移動平均などの統計量を用いてもよく、ノイズそのものを扱いたい場合には分散や標準偏差などの統計量を用いてもよい。
【００４８】
以上説明したように、第２の実施形態に拠れば、最頻値、最大値、最小値などの統計指標を用いることにより、信頼性の高い警報を発することができ、装置の異常発生時期を適切に検知することができる。
【符号の説明】
【００４９】
１００  プラズマ処理室
１０１  ガス供給手段
１０２  ガス排気手段
１０３  バルブ
１０４  圧力計
１０５  ステージ
１０６  プラズマ生成手段
１０７  被処理物
１０８  チューナ
１０９  高周波電源
１１０  チューナ
１１１  高周波電源
１１２  計算機
１１３  処理パラメータ取得手段
２０１  モデル式作成部
２０２  図式化手段
２０３  第１の比較部
２０４  記録部
２０５  確率計算部
２０６  第２の比較部
２０７  警報部
２０９  表示部
８０５  統計処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図９】
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【図１０】
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【図１３】
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【図４】
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【図５】
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【図８】
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【図１１】
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【図１２】
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