(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Run-to-Run制御によるプラズマ処理を試料に施すプラズマ処理方法のRun-to-Run制御方法において、
ウエットクリーニング実施時から次回のウエットクリーニング実施時までの期間に渡り、プラズマ処理された試料の枚数と前記枚数の試料をプラズマ処理したときに得られるプロセス量のモニター値の相関関係から第一のモニター量変動モデルを導出し、
ロット処理の開始からロット処理の終了までの期間に渡り、プラズマ処理された試料の枚数と前記枚数の試料をプラズマ処理したときに得られるプロセス量のモニター値の相関関係から第二のモニター量変動モデルを導出し、
ウエットクリーニング実施時からのプラズマ処理された試料の枚数およびロット処理の開始時からのプラズマ処理された試料の枚数を記憶し、
前記第一のモニター量変動モデルと前記第二のモニター量変動モデルを参照して、次回のプラズマ処理時のプロセス量のモニター値を推定し、
前記真空処理室のプロセス量を制御する際の制御量とプロセス量のモニター値との相関関係から制御モデルを導出し、
次回のプラズマ処理をする際、前記推定されたプロセス量のモニター値と目標値との偏差をもとに前記制御量を計算することを特徴とするRun-to-Run制御方法。
【請求項２】
請求項１に記載のRun-to-Run制御方法において、
前記第一のモニター量変動モデルは、ウエットクリーニング実施の毎にリセットされることを特徴とするRun-to-Run制御方法。
【請求項３】
請求項１に記載のRun-to-Run制御方法において、
前記次回のプラズマ処理は、今回のプラズマ処理と同じ製品処理あるいはクリーニング処理であることを特徴とするRun-to-Run制御方法。
【請求項４】
請求項１に記載のRun-to-Run制御方法において、
今回のプラズマ処理は製品処理であり、前記次回のプラズマ処理はクリーニング処理であることを特徴とするRun-to-Run制御方法。
【請求項５】
請求項１に記載のRun-to-Run制御方法において、
今回のプラズマ処理はクリーニング処理であり、前記次回のプラズマ処理は製品処理であることを特徴とするRun-to-Run制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラズマ処理方法のRun-to-Run制御方法に係り、特に、プラズマ処理の進行に伴って発生するプロセス条件の変動による影響を抑制することのできるプラズマ処理方法のRun-to-Run制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラズマ処理装置は、例えば、真空処理室内に、エッチングガスを導入し、導入したエッチングガスに減圧下でプラズマ放電を発生させてラジカルあるいはイオンを発生させ、これらを被処理物であるウエハ表面に誘導してウエハ表面と反応させることによりウエハ表面をエッチングする装置である。
【０００３】
このようなプラズマ処理装置では、製造するデバイスの微細化に伴い、一定のレシピを用いて処理を行っても、種々の外乱により所望の性能を得ることができない場合がある。
【０００４】
そこで、種々の外乱による影響を抑制することのできるRun-to-Run（ラントゥーラン）制御が採用されるようになった。Run-to-Run制御は、製造条件であるレシピを、処理するウエハ毎あるいはロット毎に変更して、プロセス条件の変動による影響を抑制しようとする技術である。
【０００５】
例えば、特許文献１には、真空処理室内に収容した試料に処理を施すプラズマ処理装置において、処理中のプロセス量をモニターするセンサ、加工処理結果を推定する加工結果推定モデル、加工処理結果推定モデルの推定結果をもとに最適レシピを計算する最適レシピ計算モデルを備え、該最適レシピ計算モデルが生成したレシピをもとに、プラズマ処理を制御することが示されている。
【０００６】
また、特許文献２には、 制御対象のモデルを用いて予測し、これを評価して最適制御を行なうモデル予測制御装置において、異なるサンプリング周期をもつ制御対象モデルを備え、サンプリング周期の切替えに対応して制御対象モデルを切替えるようにして、演算処理時間の短縮と予測精度の確保を両立させることが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−１７４７１号公報
【特許文献２】特開２００６−７２７９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
プラズマエッチング装置では、通常、予め設定されたレシピと呼ばれる処理条件に基づいてエッチング処理が行なわれる。ところが、プロセスチャンバ（処理室）の内壁等に付着した反応生成物の状態、部品の消耗具合等が変化すると、エッチング性能（エッチングレート、エッチング寸法等）が変動することがある。このような変動を低減させるため、前述のようにウエハ処理毎に処理条件を変更するRun-to-Run制御が適用される場合がある。
【０００９】
エッチング装置による処理結果の良し悪しを判断するための指標として、エッチングレートや加工寸法があげられる。しかし、これらエッチングレートあるいは加工寸法を測定するには、ウエハを検査装置まで搬送しなければならない。このため、ウエハ処理毎のRun-to-Run制御を実現するためには、処理後すぐに処理結果（性能結果）を評価できる手段が必要となる。
【００１０】
そこで、性能結果を直接測定するのではなく、プラズマ発光等の処理中にモニターすることのできるデータを用いて間接的に測定することを考える。例えば、モニター値と性能結果との関係をモデル化しておくと、該モデルを参照することにより性能結果をモニター値で代替することができる。
【００１１】
なお、このようなRun-to-Run制御を実現するためには、ウエハ処理毎に得られる処理結果との関係が明らかになっているプロセスモニター値と、該プロセスモニター値を制御することができる制御変数との関係をモデル化した制御モデルを作成しておくことが必要である。
【００１２】
図２は、エッチング処理中のプラズマ発光と処理条件であるガス流量との関係をモデル化した図（制御モデル）である。このモデルは、エッチング処理時の導入ガスである酸素ガスの流量と、処理中に得られるプラズマ発光強度のモニター値である酸素を示す波長の発光強度との関係を示したものである。
【００１３】
図２において、１はプロセス処理（エッチング処理）が問題無く実行されたときのプラズマ発光強度を示す値で、Run-to-Run制御の目標値となる値である。すなわち、プラズマ発光強度が目標値１の値を示していれば、エッチング性能結果である、例えば加工寸法は所望の寸法であることになる。
【００１４】
一方、処理中のプラズマ発光がこの目標値１を上回るか下回っている場合は、プロセス条件に何らかの変動があったことを表し、エッチング性能結果が所望の値になっていないことを示す。
【００１５】
Run-to-Run制御は、性能結果が所望の値から外れようとした場合に、それを目標値へ近づけるように働く。すなわち、Run-to-Run制御では、得られたプロセスモニター値と目標値１との差分から、次回（例えば、次のウエハ）の処理における制御量を算出し、この算出結果をもとに次回の処理条件（レシピ）を修正し、修正した処理条件で処理を実行する。
【００１６】
図３は、前記制御モデルを用いてRun-to-Run制御を実行して得られたプラズマ発光強度を、ウエハ処理毎にプロットした図である。図３において、２は処理する製品ロットの切り替え時点を示している。
【００１７】
この例では、Run-to-Run制御により、プラズマ発光強度を目標値１に収束させようとしている。しかし、目標値に一致する制御ができない場合もあり、図３の例のように、現実にはある程度のばらつき３をもって制御される。このばらつきは、性能結果がばらついていることを意味し、製造された製品の性能に影響を及ぼしていることになる。このようなばらつきは、制御モデルが処理室内で起こっているプロセス状態の全てを反映していないことが原因である。
【００１８】
なお、特許文献１の例では、ロット内あるいはロット間で変動するような長期的なプロセス変動には対応できない。また、特許文献２の例では、異なるサンプリング周期をもつ制御対象モデルは、期間の単位（ロット毎、ロット間）で変動するプロセスには適用できない。
【００１９】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたもので、装置のプロセス状態を反映したRun-to-Run制御を実行でき、安定した性能結果を得ることのできるプラズマ処理装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
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。
【００２１】
Run-to-Run制御によるプラズマ処理を試料に施すプラズマ処理方法のRun-to-Run制御方法において、ウエットクリーニング実施時から次回のウエットクリーニング実施時までの期間に渡り、プラズマ処理された試料の枚数と前記枚数の試料をプラズマ処理したときに得られるプロセス量のモニター値の相関関係から第一のモニター量変動モデルを導出し、ロット処理の開始からロット処理の終了までの期間に渡り、プラズマ処理された試料の枚数と前記枚数の試料をプラズマ処理したときに得られるプロセス量のモニター値の相関関係から第二のモニター量変動モデルを導出し、ウエットクリーニング実施時からのプラズマ処理された試料の枚数およびロット処理の開始時からのプラズマ処理された試料の枚数を記憶し、前記第一のモニター量変動モデルと前記第二のモニター量変動モデルを参照して、次回のプラズマ処理時のプロセス量のモニター値を推定し、前記真空処理室のプロセス量を制御する際の制御量とプロセス量のモニター値との相関関係から制御モデルを導出し、次回のプラズマ処理をする際、前記推定されたプロセス量のモニター値と目標値との偏差をもとに前記制御量を計算すること。
【発明の効果】
【００２２】
本発明は、以上の構成を備えるため、装置のプロセス状態を反映したRun-to-Run制御を実行することができ、安定した性能結果を得ることのできるプラズマ処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施形態に係るプラズマ処理装置を説明する図である。
【図２】プラズマ発光と処理条件であるガス流量との関係をモデル化して示す図である。
【図３】Run-to-Run制御時のプラズマ発光強度を示す図である。
【図４】Run-to-Run制御を実行していないときのプラズマ発光強度のトレンドを示す図である。
【図５】長期変動モデル、短期変動モデル、制御モデルを組み合わせたプロセスモデルの例を説明する図である。
【図６】次回処理の制御量を算出する方法を説明する図である。
【図７】Run-to-Run制御の制御フローを示す図である。
【図８】変動モデルを移動する方法を説明する図である。
【図９】移動後の短期変動モデルを生成する方法を説明する図である。
【図１０】、長期変動モデルと短期変動モデルとから、次回処理時の推定モニター値を算出する方法を説明する図である。
【図１１】Run-to-Run制御の形態について説明する図である。
【図１２】Run-to-Run制御を実行する際に、モニター対象や制御対象の違いによって、その制御方法がどのような形態になるかの例を示した図である。
【図１３】図１２で説明した制御形態において、ロットの切り替わりが存在する場合の制御形態の例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施形態を添付図面を参照しながら説明する。まず、プロセス状態をモデル化する際の着目点について、プラズマエッチング装置を例に説明するが、プラズマＣＶＤ装置等のプラズマを利用して処理をする装置に適用可能である。
【００２５】
図４は、Run-to-Run制御を実行していないときのプラズマ発光強度のトレンドを観察した例を示す図である。図４において、横軸はウエハ処理枚数、縦軸はプラズマ発光モニター値を示している。また、図中の区切り線２は処理される製品ロットの切り替わりを表している。なお、このプラズマ発光モニター値はエッチング性能を示す指標である。
【００２６】
図４を参照すると、モニター値には、ロットの切り替わり２毎に増加するパターン１０，および全体的に減少するうパターン１１があることが分かる。
【００２７】
まず、増加するパターン１０は区切り線２毎に繰り返されている。この区切り線２はロットの切り替わりを表す線であるが、プロセス的には、エージングと呼ばれるプロセスチャンバのならし運転、あるいはプラズマを用いてチャンバ内をクリーニングするプラズマクリーニングが行われる単位である。
【００２８】
すなわち、ウエハ処理が繰り返されると、処理毎にチャンバ内の状態、例えば、チャンバ内壁の状態あるいは温度等が変化し、プロセス環境が変化する。環境が変化したことにより、結果としてプラズマ発光強度が変化することになる。そして、エージングやプラズマクリーニングが実行されると、処理室状態が初期状態に近い状態となり、プラズマ発光強度もチャンバ環境を反映して初期状態に近い状態となる。
【００２９】
これが繰り返されることにより、プラズマ発光強度のパターン１０が現れることになる。
【００３０】
しかし、ロット毎に実行されるエージングやプラズマクリーニングではチャンバを完全に元の状態に戻すことができない場合がある。この元に戻せない偏差分がパターン１１に現れることになる。
【００３１】
しかし、ウェットクリーニングと呼ばれるプロセスチャンバを大気開放して行われる清掃を実行することにより、初期状態に戻ることになる。つまり、パターン１１はこのウェットクリーニング毎に繰り返される。
【００３２】
なお、ここで示したパターンの形状は一例であり、処理対象、プロセス条件、装置等により、様々な形態となりうる。つまり、このパターンはプロセスモデルと言い換えることができる。そこで、パターン１０，１１のうち、パターン１０は比較的短期的に発生するので「短期変動モデル」、パターン１１は比較的、長期的に現れるので「長期変動モデル」と呼ぶことにする。
【００３３】
なお、プロセスによっては、短期モデルのみを考慮すれば良い場合、長期モデルのみを考慮すれば良い場合もある。
【００３４】
従来、プロセスモニター値と制御変数との関係を示す制御モデルのみを制御ループに適用し、Run-to-Run制御を実行していた。しかしながら、前記制御モデルのみでは表すことができないプロセス状態があり、結果として制御のばらつきとなっていた。そこで、制御モデルに、上記の長期変動モデル、短期変動モデルを考慮した制御を実行すれば、従来よりも安定した制御が実現できることが分かる。
【００３５】
図５は、長期変動モデル、短期変動モデル、制御モデルを組み合わせたプロセスモデルの例を説明する図である。
【００３６】
Run-to-Run制御実行時に、プロセスチャンバ１００内のプロセス的な挙動を表すプロセスモデルは、長期変動モデル２１、短期変動モデル２２、制御モデル２３を組み合わせたモデルとなる。
【００３７】
長期変動モデル２１は、ウェットクリーニングからの処理枚数２４（Ｎ１）を入力、プラズマ発光モニター値１８を出力として、例えば、式１で示すモデルで表される。
【数１】
0005596832.tif 000002
Ｙ１：プロセスモニター値（例えば、プラズマ発光モニター値）
Ｎ１：ウェットクリーニングからの処理枚数
Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１：長期変動モデル係数
ここでは、Ｎ１をウェットクリーニングからの処理枚数としたが、長期変動モデルをリセットするような処理があれば、それを起点とした処理枚数をＮ１とすることもできる。
【００３８】
短期変動モデル２２は、ロット内の処理枚数２５（Ｎ２）を入力、プラズマ発光モニター値１９を出力として、例えば、式２で示すモデルで表される。
【数２】
0005596832.tif 000003
Ｙ２：プロセスモニター値（例えば、プラズマ発光モニター値）
Ｎ２：ロット内の処理枚数
Ａ２、Ｂ２、Ｃ２：短期変動モデル係数
制御モデル２３は、ガス変更量２６（Ｘ３）を入力、プラズマ発光モニター値２０を出力として、例えば、式３で示すモデルで表される。
【数３】
0005596832.tif 000004
Ｙ３：プロセスモニター値（例えば、プラズマ発光モニター値）
Ｘ３：制御量
Ａ３：制御モデル係数
プロセスチャンバ１００からの出力１０３は、各モデルの出力１８，１９，２０の組み合わせとして表される。
【００３９】
このようにプロセスチャンバ内の状態をモデルの組み合わせで表現できるので、これに合わせた制御システムを構築すれば、プロセスを安定に制御できる装置が実現できることになる。
【００４０】
図１はプラズマエッチング装置を例にして、本発明の実施形態の実施形態に係るプラズマ処理装置を示す図である。
【００４１】
プロセスチャンバ１００にはエッチング処理対象のウエハ１１７が搬送され、プラズマエッチング処理が施される。エッチング処理はレシピと呼ばれる製造条件に合わせて、装置コントローラ１１４がアクチュエータ１０１を制御して実行される。アクチュエータ１０１は電源、圧力制御機器、マスフローコントローラ等を制御する。
【００４２】
プロセスモニター１０２は、エッチング処理中のプロセスチャンバ１００の状態をモニターするものである。例えば、エッチング処理中のプラズマ発光を分光してモニターする発光分光器等が挙げられる。
【００４３】
モニター値推定手段１０４は、長期変動モデル・データベース１０９、および短期変動モデル・データベース１１０を備え、各データベースには当該装置で処理されるレシピ毎、あるいはレシピグループ毎に各変動モデルが格納されている。ここでレシピグループとは、同じ変動モデルを適用できる複数のレシピの集まりである。さらに、処理履歴管理部１１６から、ウェットクリーニングからの処理枚数２４、ロット先頭からの処理枚数２５等のプロセスチャンバ１００で過去に処理されたウエハの情報が取得できるようになっている。  なお、ロット先頭からの処理枚数２５はプロセスチャンバ毎の枚数とする。例えば、製品ウエハ２５枚構成のロットを２つのプロセスチャンバで分けて処理している場合は、処理枚数２５は一方のプロセスチャンバでは１〜１３枚、もう一方では１〜１２枚で1ロットを構成することになる。
【００４４】
モニター値推定手段１０４は、これらの情報と実測されたモニター値１０３を用いて、Run-to-Run制御を行わなかった場合の次回処理の推定モニター値１０５を算出する。
【００４５】
モニター推定手段１０４で算出された次回にRun-to-Run制御を実行しなかった場合の推定モニター値１０５はプロセスモニター値の目標値１０６と比較され、その偏差量１１２が計算される。ここで、目標値１０６はレシピ単位毎、あるいは、レシピグループ毎に予め設定されている値である。
【００４６】
制御量計算手段１１１には、制御モデル・データベース１１５が備えられ、そのデータベースには当該装置で処理されるレシピ毎、あるいは、レシピグループ毎の制御モデルが格納されている。この制御モデル・データベース１１５から選択された制御モデルと、偏差量１１２とから次回処理の制御量１０７を算出する。
【００４７】
図６は、次回処理の制御量を算出する方法を説明する図である。図６において、算出された偏差量１１２が制御モデル２３上で重なる点を見つければ、次回処理の制御量１０７が算出される。なお、制御量１０７はレシピに対する変更量を示す値であり、本発明でのRun-to-Run制御では当該レシピを構成する複数の条件の一部を算出された偏差量１１２分だけ変更し、その他の条件は当該レシピのままとして、処理を実行するものである。
【００４８】
図１に示す装置コントローラ１１４は、プロセスチャンバ１００で処理される製品別、あるいは製品群別に処理条件であるレシピ１１３を備えている。装置コントローラ１１４はレシピ１１３に合わせて装置の複数のアクチュエータ１０１を制御し、処理条件通りに処理を実行する。また、処理が実行されると処理履歴１１６を更新する。
【００４９】
このとき、レシピ１０８の制御対象項目は、制御量計算手段１１１で算出された次回処理の制御量１０７分だけ加算あるいは減算される。レシピは通常、複数の項目からなり、制御量１０７で変更されるのはそのうちの一部である。
【００５０】
本実施形態のプラズマ処理装置は以上の処理をウエハ処理毎に繰り返すことになる。
【００５１】
なお、Run-to-Run制御は、製品ウエハだけでなく、製品ウエハ処理間に実行されるプラズマクリーニング処理のレシピについても適用できる。例えば、今回のクリーニング処理から次回のクリーニング処理のレシピを変更するようなクリーニング処理のRun-to-Run制御へも適用できる。さらに、クリーニング処理の結果（モニター値）を製品処理へ、あるいは、その逆というようなRun-to-Run制御へも適用できる。
【００５２】
図７は、Run-to-Run制御の制御フローを示す図である。プロセスチャンバのウェットクリーニングが完了し、製品処理が開始される直前を制御フローの開始点６０１とする。
【００５３】
ステップ６０２において、当該処理がRun-to-Run制御の対象であるか否かを判断する。例えば、製品１ロット（製品ウエハ２５枚）を処理する際、ロット先頭にエージングと呼ばれる処理があり、各製品ウエハ間にクリーニング処理が適用される場合がある。このようなとき、Run-to-Run制御の対象を製品ウエハのみとする場合はエージングやクリーニングは対象外ということになる。なお、Run-to-Run制御の対象はクリーニング処理の場合もある。
【００５４】
ステップ６０３において、処理中に得られるプロセスモニター値を取得する。取得されるモニター値は、次の処理と同じレシピあるいはレシピグループで過去に処理された最新の値である。このとき、モニター値は、プロセス処理時間別、あるいはステップ別に平均化あるいは統計処理したり、主成分分析等の多変量解析を行ってもよい。
【００５５】
ステップ６０４において取得したモニター値から制御しなかった場合のモニター値を算出する。算出方法は、取得したモニター値が処理されたときの制御量と、そのときに使用された制御モデルを用い、制御したことによって変化したモニター量（偏差量）を逆算する。そして、取得したモニター値とその逆算したモニター量（偏差量）との差を求め、これを制御しなかった場合のモニター値とする。
【００５６】
ステップ６０５において、その後の計算で使用する長期変動モデル、あるいは短期変動モデルを移動するかどうかを判定する。例えば、製品ロット１枚目の処理やエージング直後の処理の場合は長期変動モデルを移動し、製品ロット２枚目以降の処理や製品間で処理されるプラズマクリーニング後の処理の場合は短期変動モデルを移動する。ステップ６０６、６０７において長期変動モデルあるいは短期変動モデルを移動する。
【００５７】
図８は、変動モデル（短期変動モデル）を移動する方法を説明する図である。  
まず、ステップ６０４で求めた制御しなかった場合のモニター値をプロットすると、図中の点３１となる。モデル移動方法の１つは、移動前の短期変動モデル３２を、制御しなかった場合のモニター値３１に重なるように平行移動させると移動後の短期変動モデル３３となる。例えば、２式で示される短期変動モデルでは、制御しなかった場合のモニター値３１を通るように、Ｃ２の値を変更することで平行移動することができる。
【００５８】
また、図９に示すように、２式の係数Ａ２、Ｂ２を変更することにより、移動後の短期変動モデル３５を生成することもできる。モデルの移動方法は、制御対象とするプロセス変動に合った方法を選択することになる。なお、ここでは短期変動モデルの移動方法を説明したが、長期変動モデルの移動方法についても同様に実施する。
【００５９】
ステップ６０８において、次回処理の推定モニター値を算出する。この値は次回処理で制御しない場合（レシピを変更しない）に、長期変動モデルと短期変動モデルとから推定される値である。
【００６０】
図１０は、長期変動モデルと短期変動モデルとから、次回処理時の推定モニタ値算出する方法を説明する図である。
【００６１】
まず、短期変動モデル３３と長期変動モデル３６の合成モデル３７を求める。このときに使用する短期変動モデルと長期変動モデルはステップ６０６、６０７で移動した後のモデルである。次に、この合成モデル３７上で、次回の処理枚数Ｎに合致する値３８を算出する。この値３８が次回処理の推定モニター値となる。
【００６２】
ステップ６０９においてレシピ毎あるいはレシピグループ毎に設定されている目標値と、ステップ６０８で算出された推定モニター値の偏差を求める。つまり、次回処理ではこの偏差分を目標値に合わせるように制御する。
【００６３】
ステップ６１０においてステップ６０９で算出された偏差量と制御モデルより制御量が算出される。図６を用いて制御量算出方法を説明する。制御モデル２３は制御量とモニター値の関数である。ここで、制御量とはレシピを基準としてその増減分を示す値である。また、モニター値とはレシピを制御量分変更した場合のモニター値の変化量である。したがって、目標値との偏差分だけモニター値を制御するには、制御モデル２３上で、偏差量１１２に合致する制御量１０７を算出すれば良い。つまり、制御量１０７が次回処理の制御量となる。ここで、制御量とは、レシピにある複数の処理条件のうち、少なくとも１つの項目の値を、予め設定されている値を基準として変化させる量である。レシピ内の複数の処理条件には、ガス種別の流量、電力、圧力等がある。
【００６４】
ステップ６１１において前ステップで算出された制御量を次処理のレシピに加算し、次処理に使用する処理条件を生成する。
【００６５】
ステップ６１２においてステップ６１１で制御量分だけ加算されたレシピを用いて処理を実行する。
【００６６】
ステップ６１３において、ステップ６１２の処理が、プロセスチャンバを大気開放して行われるウェットクリーニングから何枚目か、ロット先頭に実行されるエージング処理から何枚目か等を表す処理履歴を記録する。
【００６７】
ステップ６１４、６１６において、ステップ６０２で当該処理が制御対象以外と判断された後、変動モデルをリセットするかどうかが判断される。例えば、長期変動モデルの場合はプロセスチャンバがウェットクリーニングを実行した直後であったらモデルをリセットする（ステップ６１５）。また、短期変動モデルの場合は製品ロットの区切り、すなわち、エージング処理が実行された直後にモデルをリセットする（ステップ６１７）。
【００６８】
モデルのリセットとは、１式の長期変動モデルの例では、変数Ｎ１を１（または０）に戻すことであり、２式の短期変動モデルの例では、変数Ｎ２を１（または０）に戻すことである。なお、モデルをリセットする条件は上記以外の任意のイベントで設定できるようにし、イベントによってはリセットを行わない場合もある。
【００６９】
図７に示すフローは、同一レシピあるいは同一レシピグループの製品を繰り返し処理する場合であるが、例えば、複数の品種を処理する場合は、長期変動モデルあるいは短期変動モデルの移動方法を、その品種に合わせて調整することで対応できる場合もある。
【００７０】
また、図７に示すフローでは、モニターとして取得するのは最新の過去の値のみであるが、過去数回分のモニター値を取得し、その変化の傾向に合わせて、長期変動モデルや短期変動モデルを更新することも考えられる。
【００７１】
図１１は、Run-to-Run制御の形態について説明する図である。ここではプラズマエッチング装置を例に説明する。
【００７２】
半導体製造におけるエッチングプロセスは、通常、ステップと呼ばれる処理単位があり、この単位毎にガス流量、圧力、電力等の処理条件が定められている。このステップ別の条件が集まり、１つのレシピが構成されている。
【００７３】
図１１（ａ）は、モニター対象ステップが１つの場合におけるRun-to-Run制御を示す例である。
【００７４】
図１１（ａ）に示すように、処理Nのステップ２を処理中のプラズマ発光１５０は分光器１５１で測定される。測定されたデータには例えば統計処理が適用され、プロセスモニター値１５２となる。１５３は図１で説明したモニター値推定手段１０４および制御量計算手段１１１である。１５３によって算出された制御量は、制御対象であるステップ２とステップ３の対応したレシピ項目に割り当てられることになる。その割り当て方は均等でもよいし、特定の係数を乗じて増減させることもできる。
【００７５】
図１１（ｂ）はモニター対象ステップが複数の場合におけるRun-to-Run制御を示す例である。
【００７６】
処理Nのステップ２を処理中のプラズマ発光１７０は分光器１７１で測定される。測定されたデータには例えば統計処理が適用され、プロセスモニター値１７２となる。１７３は図１で説明したモニター値推定手段１０４および制御量計算手段１１１である。１７３によって算出された制御量は、制御対象であるステップ２とステップ３の対応したレシピ項目に割り当てられることになる。その割り当て方は均等でもよいし、特定の係数を乗じて増減させることもできる。
【００７７】
また、処理Nのステップ４を処理中のプラズマ発光１７６は分光器１７１で測定される。測定されたデータには例えば統計処理が適用され、プロセスモニター値１７７となる。１７８は図１で説明したモニター値推定手段１０４および制御量計算手段１１１である。１７８によって算出された制御量は、制御対象であるステップ４とステップ５の対応したレシピ項目に割り当てられることになる。その割り当て方は均等でもよいし、特定の係数を乗じて増減させることもできる。
【００７８】
このようにして、モニター対象ステップが複数の場合も、モニター対象が１つの場合の制御ロジックを複数組み合わせることで対応できる。
【００７９】
図１２は、Run-to-Run制御を実行する際に、モニター対象や制御対象の違いによって、その制御方法がどのような形態になるかの例を示した図である。
【００８０】
図中のAgingはロット開始時に行うエージング処理を、CLは製品処理前に行うプラズマクリーニング処理を、製品は製品処理を示し、その並びは処理順序を示している。
【００８１】
図１２（ａ）はモニター対象、制御対象を共に製品処理とした場合の制御形態である。図中２００は製品処理のモニター結果を次の製品処理の制御に利用することを意味している。なお、図に示したように、製品処理と製品処理の間にはクリーニング処理（図中ＣＬ）が入る場合もあるが、この場合も製品処理のみを対象とした制御を実行することになる。
【００８２】
図１２（ｂ）はモニター対象、制御対象を共にクリーニング処理（図中ＣＬ）とした場合の制御形態である。図中２１０はクリーニング処理のモニター結果を次のクリーニグ処理の制御に利用することを意味している。
【００８３】
図１２（ｃ）はモニター対象をクリーニング処理、制御対象を製品処理とした場合の制御形態である。図中２２０はクリーニング処理のモニター結果を次の製品処理の制御に利用することを意味している。
【００８４】
図１２（ｄ）はモニター対象を製品処理、制御対象をクリーニング処理とした場合の制御形態である。図中２３０は製品処理のモニター結果を次のクリーニング処理の制御に利用することを意味している。
【００８５】
図１３は、図１２で説明した制御形態において、ロットの切り替わり、すなわち短期変動モデルが存在する場合の制御形態の例を示した図である。ここでは、図１２（ａ）と同様に、モニター対象、制御対象を共に製品処理としてRun-to-Run制御を実行した場合を記載している。短期変動モデルはロットの切り替わりでモデルをリセットすることで、ロット内の短期的な変動を表している。図中２０４で示しているのがそのリセットを行う時期であり、この図では、ロット先頭に処理されるエージング処理とリセットを同期させている。リセット２０４のイベントがあった場合、次の製品処理の制御に対しては、直前の製品処理（図中２０４）のモニター結果を利用せず、前ロットでのリセット直後の製品処理のモニター結果（図中２０１）、あるいは、エージング処理（図中Ａｇｉｎｇ）のモニターー結果（図中２０２）、または、製品処理間のクリーニング処理（図中CL）のモニター結果（図中２０３）を利用して制御することとなる。なお、図１２で示したほかの制御形態においても、このリセット方法を適用することになる。
【００８６】
以上説明したように、本実施形態によれば、ウエハ処理毎に処理条件を変更するRun-to-Run制御において、制御ループにプロセス処理装置の状態の長期あるいは短期の変動を表すプロセスモデルを適用するので、ロット内変動やロット間変動等のプロセス的な変動が存在する場合においても、安定な処理結果を得ることができる。
【符号の説明】
【００８７】
１００  プロセスチャンバ
１０１  アクチュエータ
１０２  プロセスモニター
１０９  長期変動モデルデータベース
１１０  短期変動モデルデータベース
１１１  制御量計算手段
１１３  レシピ
１１４  装置コントローラ
１１５  制御モデルデータベース
１１６  処理履歴管理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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