(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラズマ・エッチング・プロセスの終点を検出するためにニューラル・ネットワークを使うための方法であって、
ａ．プラズマ分析方法、ウエハ分析方法、工具分析方法からなるグループから選択から複数のプロセス・シグネチュアを識別するステップであって、ここで、前記複数のプロセス・シグネチュアの中の少なくとも１つのプロセス・シグネチュアが、単独で、または他のプロセス・シグネチュアと結合して、前記プラズマ・エッチング・プロセスの終点を示す、ステップと、
ｂ．前記ニューラル・ネットワークを使って前記プロセス・シグネチュアとプロセスの終点とを関連づけするための記録を形成するように、前記複数のプロセス・シグネチュアを測定するステップと、
ｃ．前記プラズマ・エッチング・プロセスが前記終点に達したかどうかを決定するために、前記複数のプロセス・シグネチュアを監視し、前記ニューラル・ネットワークを使って、前記監視されたプロセス・シグネチュアを前記記録と比較するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記ニューラル・ネットワークが１ないしそれ以上のプロセス・シグネチュアの組み合わせの測定と、前記プロセス・シグネチュアの以前のデータによって調整される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ニューラル・ネットワークがバック・プロパゲイション技術によって調整される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記プロセス・シグネチュアが、反射ソース電力、反射チャック電力、ソース整合負荷、ソース整合同調、高周波バイアス整合負荷、高周波バイアス整合同調、直流バイアスからなるグループから選択される、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プラズマを使用する製造プロセスの制御変数や材料を調整するために、ニューラル・ネットワークを使うための方法に関する。
【０００２】
【関連出願の情報】
本出願は、現在放棄され、参照によって本明細書に組み込まれている１９９２年１２月１４日出願の米国特許出願第０７／９９０、３０８号の一部継続出願である、１９９３年１１月１７日出願の米国特許出願第０８／１５０、２６１号の一部継続出願である。
【０００３】
【従来の技術】
プラズマ処理は、航空宇宙産業、太陽エネルギー関係、製紙、繊維産業はもちろん、集積回路や光電子デバイスを製作する電子産業においても重要である。米国学術研究会議「材料のプラズマ処理」、ナショナル・アカデミー・プレス、ワシントンＤ．Ｃ．、１９９１年を参照されたい。例えば、プラズマは、集積回路基盤上の薄膜層のエッチングや蒸着両方のために使われている。
【０００４】
プラズマは、陽イオンと陰イオンの濃度がほぼ等しい電離気体である。プラズマはまた、電気的に中性で、高い反応性を持つ、遊離基を含むことがある。プラズマは、望ましいガスを反応器またはチャンバに導入し、高周波（ＲＦ）の磁場をチャンバに適用することによって形成される。導入されるガスは、通常、例えば集積回路製造でのポリシリコンのエッチングにおける塩素ガスのように、望ましい処理の化学反応に加わるように選択される。高周波磁場は中性または帯電した電子の衝突を引き起こし、グロー放電または放出を生じさせる放射が行われる。
【０００５】
プラズマ・エッチングは、プラズマの中に生成される反応性の遊離基またはイオンによる材料の選択的除去である。多くの場合、プラズマ・エッチング処理は、（材料が液状の化学薬品によってエッチングされる）湿式エッチング技術より、エッチングおよびプロセス制御の正確さの点で優れている。一般には、Ｒ．Ｇ．Ｐｏｕｌｓｅｎ、「集積回路製造におけるプラズマ・エッチング  −  概説」、真空科学技術ジャーナル、第１４巻、第１号、２６６〜２７４（１９７７年１／２月）を参照されたい。
【０００６】
プラズマ処理は、一般に制御が困難である。例えば、米国学術研究会議の３４〜３５を参照されたい。例えば、プラズマ・エッチング処理は、変動を補正するために絶えず監視されなければならない。処理中に変動が起こる１つの原因は、反応器の経時変化である。新たに清掃された反応器チャンバのエッチング時間は、製造工程でしばらく使用した反応器のエッチング時間と異なる。また、異なったパターン密度を有するウエハはエッチングのされ方が異なる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
こうした変化によって、製品の品質を維持するために絶えず検査することが必要になる。検査の結果に基づいて、次のロットのエッチング時間が決定される。しかし、機械の経時変化と清掃の効果を評価するために人間が絶えず干渉しなければならないので、ロット間のウエハの性質や特性が、絶えず変化することになる。従って、絶えず人間が干渉することなしに、エッチング時間を調整するための正確な制御機構が必要になる。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、製造プロセスで使われる入力制御変数と材料を管理または調整して、望ましい品質の製品の産出を得るためにニューラル・ネットワークを使用する。本方法は特にプラズマ処理を制御する際に有益であり、従来の方法に関連する費用、遅滞、不整合性の多くを回避する。好適な実施例においては、ニューラル・ネットワーク・コントローラは、エッチング処理の間、時間の経過に連れて変化する少なくとも２つのプロセス変数を監視する。ニューラル・ネットワークは、あるパラメータをプロセスの終点に関連させるよう調整される。ニューラル・ネットワークが、プロセスの終点と関連するよう調整されたパラメータまたはパラメータの組み合わせを観察すると、ニューラル・ネットワークは、観察されたプロセスの条件に反応して適当な変化を発生する。この変化は、ガス組成の変更、高周波電力の変化、または高周波電力の停止である。本発明のプロセスに従って監視されるプロセス変数は、そこからニューラル・ネットワークが終点を検出出来る何らかのプロセス・パラメータである。１つの実施例においては、ニューラル・ネットワークはプラズマ・プロセスのある高周波変数を監視するよう調整される。この変数には、高周波処理の静電容量、電圧、電流、出力密度、順方向及び反射電力などの特性が含まれる。ニューラル・ネットワークは、ある条件、または条件の組み合わせを、プロセスの終点と関連させるように調整される。この意味で、プロセス・シグネチュア（プロセス・サイン，Ｐｒｏｃｅｓｓ  ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）の組み合わせは全てニューラル・ネットワークに監視されることが予想される。
【０００９】
プラズマ、材料またはエッチング工具の分析方法はニューラル・ネットワークによって分析され、一度ニューラル・ネットワークがプロセスの終点をこれらの分析方法から得た条件または条件の組み合わせと関連させるように調整させると、プロセスの終点を決定することが出来る。例えば、４極質量分光分析、プラズマによる光の放射、吸収分光分析、ラングミュア・プローブ（プラズマの電気的特性を監視するプローブの一種）といったプラズマの分析方法がエッチング・プロセスの間に開始され、ニューラル・ネットワークに伝送される。ニューラル・ネットワークは、前もって、１つかそれ以上のこうした分析方法から得た条件または条件の組み合わせをプロセスの終点と関連させるよう調整されている。ニューラル・ネットワークは、一度終点と関連する条件または条件の組み合わせを観察すると、プロセスに信号を送り、適当な反応（例えば、プラズマへのガスの流れを停止する、プラズマの組成を変化させる）を起こさせる。同様に、ウエハの分析方法や工具の分析方法も本発明のプロセスにおいて有益である。薄膜の干渉測定や偏光解析といった、ウエハの分析方法はこの点で有益である。適当な工具の分析方法には、プラズマの圧力を制御するために使われるスロットル・バルブの位置の監視、プラズマの中立圧力の監視、前に論じた高周波パラメータの監視が含まれる。これらの分析方法のあらゆる組み合わせが、本発明のプロセスを実行するために観察される。選択された分析方法または分析方法の組み合わせはプロセスの終点に関する何らかの情報を提供する。例えば、ある特定の分析方法のトレースが、プロセスの終点で観察出来る変化を示さない場合、その特定のトレースは、特定のプロセスを監視する上で有益でない。しかし、有益な分析方法は、プロセスの条件によって変化する。それが、プロセスの監視のために、１つ以上の分析方法を使うことが有利である理由である。
【００１０】
プロセスの時間も監視されれば有利である。時間を監視することによって、プロセスは、一定の時間の後、ニューラル・ネットワークが、一定の時間が経過する前に終点を観察することが出来ない場合停止出来る。自動エッチング時間制御プロセスは、より大きな均一性、高い生産量、低いコストといった利点を提供する。
【００１１】
【発明の実施の形態】
Ｉ．序説
図１は、ＭＯＳトランジスタ製造の１ステップである、プラズマ・エッチング・プロセスの典型的な使用例を示す。シリコン・ウエハ基盤１０は、酸化物層１２に覆われている。酸化物層１２は、さらにポリシリコン層１４と窒化チタン（ＴｉＮ）１６に覆われている。通常、二酸化シリコンである酸化物層１２は、くぼみ１３を持っている。酸化マスク１８がゲート・スタックの上に形成され、ＴｉＮ層１６とポリシリコン層１４がエッチングで除去される。
【００１２】
ポリシリコン層１４をエッチングする際、全てのポリシリコン層１４が除去されることが重要である。しかし、ポリシリコン層１４を完全にエッチングすると、酸化物層１２の一部２１がエッチングされることが避けられない。エッチング・プロセスでは、ソース区域２２とドレイン区域２４に残存する酸化物の厚さ２０は、これらの区域の特性を決定する重要な品質特性である。残存する酸化物の厚さ２０は、エッチング時間、すなわち、ウエハがプラズマにさらされている時間の関数である。
【００１３】
図２は、ニューラル・ネットワークが、プロセス２０４への制御変数入力を調整または管理して、プロセスが終点に達すると、プロセスを停止するプロセス・モニタ２０２に有利にも組み込まれる、本発明の説明される実施例を示す。第ＩＩ節では、プラズマ・エッチング・プロセスの１つ以上のプロセス・シグネチュアがニューラル・ネットワークによって監視される、本発明の説明される実施例が示される。ニューラル・ネットワークが調整の結果として含む情報に基づいて、ニューラル・ネットワークは、プロセスの間、様々なプロセス・シグネチュアを分析する。ニューラル・ネットワークが、終点と関連する条件または条件の組み合わせを観察すると、ニューラル・ネットワークはプロセスにメッセージを送り、プロセスにエッチングを停止するよう命じる。本技術に熟練した者は、ニューラル・ネットワークの調整、使用法に通じているので、ニューラル・ネットワークの操作と好適な調整技術の概観をここで詳細に論じることはしない。
【００１４】
ＩＩ．ニューラル・ネットワーク・コントローラ
トレースまたは記録とは、一般にある特定の変数または関数を、長時間にわたって測定することである。好適な実施例においては、プラズマを発生するために使われる高周波電力に関連する電気的パラメータ、すなわち静電容量、直流バイアス、電圧、電流等の少なくとも２つのトレースの一部が、プロセス・シグネチュアとして使われる。プロセス・シグネチュアは品質とプロセス自体に関連する情報だけでなく、プロセスを制御困難にしている要素に関する情報を反映するか、またはその中に埋め込んでいる。高周波電気的パラメータのトレースには、プラズマの化学的性質に関する情報と、エッチングで除去された材料の濃度に関する情報が含まれる。これらの電気的パラメータのトレースは、ニューラル・ネットワークによってリアル・タイムで分析される。前もってプロセスが終点に達したことを示す特定の条件または条件の組み合わせを認識するよう調整されたニューラル・ネットワークは、必要な条件または条件の組み合わせが観察される時、プロセスを停止するために使われる。制御用のニューラル・ネットワークに関する文献を収集するためには、Ｗ．Ｔ．Ｍｉｌｌｅｒ、Ｒ．Ｓ．Ｓｕｔｔｏｎ、Ｐ．Ｊ．Ｗｅｒｂｏｓ「制御用ニューラル・ネットワーク」、ＭＩＴプレス、ケンブリッジ、マサチューセッツ州（１９９０）を参照されたい。
【００１５】
他のプロセス・シグネチュアも確認され、ニューラル・ネットワークを調整しプロセスを制御するために使われる。例えば、ある場合では、温度、圧力といった入力制御変数や材料のトレースがプロセス・シグネチュアとなる。プラズマの光の放射のトレース自体も使用出来る。
【００１６】
図３は、ニューラル・ネットワークを調整する方法の説明図である。好適な実施例においては、ニューラル・ネットワーク４０２は１２×４×１アーキテクチャ（すなわち、１２入力ノード、４隠しノード、１出力ノード）であり、バック・プロパゲイション技術（下記の第ＩＩＩ節参照）によって調整される。プロダクション・データベースの結果が調整のために使われる。以下に提供される例によって説明されるように、本プロセスは、多数のウエハをエッチングする間に、あるパラメータをプロセスの終点と相関させ、プロセスを監視してプロセスの終点を検出するためにニューラル・ネットワークを使って、プロセスのパラメータのトレースを観察することによってプロセスの終点を決定するのに使われる。
【００１７】
＜例＞
一般に図１に示される、窒化チタン（ＴｉＮ）／ポリシリコンのゲート・スタックが、高密度プラズマ反応器の中でエッチングされた。ウエハ・スタックは、７０Å厚のゲート酸化物の層、２０００Å厚のポリシリコン層、１０００Å厚の窒化チタンの層を持ち、その上に、厚さ約１５００Åから約２０００Åの酸化シリコンの膜が形成されたシリコン・ウエハからなっていた。こうしたゲート・スタックをエッチングするために使われるプロセスは、Ｎ．Ｂｌａｙｏ、Ｒ．Ａ．Ｃｉｒｅｌｌｉ、Ｆ．Ｐ．Ｋｌｅｍｅｎｓ、Ｊ．Ｔ．Ｃ．Ｌｅｅ、「サブミクロン台のエッチング中のプロセス制御のための紫外線可視偏光解析法」、アメリカ光学協会ジャーナル、１２（３）、５９１〜５９９ページ（１９９５）に詳細に説明されている。使用されたプラズマ・エッチング装置は、カリフォルニア州サニーベールのＬｕｃａｓ  Ｌａｂｓから入手した、高密度プラズマ発生源Ｌｕｃａｓ  Ｌａｂｓ  Ｍｏｄｅｌ  ００１であった。Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｅｎｅｒｇｙ  ＲＦＸ−２５００発生源から得た１３．５６ＭＨｚの高周波電力は、マサチューセッツ州ビバリーのＣｏｍｄｅｌ  Ｉｎｃ．から入手した、Ｍａｔｃｈｐｒｏ  ＣＰＭ−２０００自動整合ネットワークを使って、アンテナ経由ソース・チャンバに接続した。チャンバ内のウエハには、Ａｄｖａｎｃｅｄ  ＥｎｅｒｇｙＲＦＸ−６００発生源と、カリフォルニア州サンタクララのＥＮＩから入手した、Ｍａｔｃｈｗｏｒｋ  ５  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ整合ネットワークを通じて、高周波バイアスが掛けられた。
【００１８】
合計５５枚のウエハが上記の条件でエッチングされた。各ウエハのＴｉＮ層をエッチングするのに要した時間が記録された。データは、それぞれ異なった平均エッチング時間を持つ３つの組に分けられた。平均エッチング時間が異なっている理由は不明だが、パターン密度か最初の膜の厚さの違いによるのかも知れない。
【００１９】
各ウエハのエッチングの間に、いくつかの異なった処理条件がリアル・タイムで監視された。光の放射の分光分析（ＯＥＳ）データは、Ｍｏｄｅｌ  ６００  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｓｐｅｃｔｒｕｍ  ａｎａｌｙｚｅｒ（マサチューセッツ州レオンミンスターのＭｏｎｏｌｉｔｅ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ）によって記録された。プロセスは、フランスのＪｏｂｉｎ  Ｙｖｏｎから入手したＵＶＩＳＥＬ分光偏光解析装置によってその場でΨとΔのトレースを監視するオペレータによって制御された。偏光解析装置は、プラズマ・エッチング・プロセスの間、各ウエハを監視するために、２ｅＶ〜４ｅＶの範囲の１つの波長に同調された。偏光解析のトレースは、プロセスの終点を検出するために使われた。偏光解析のトレースを得るために使われる波長は、ウエハによって多少異なっているので、全てのトレースが正確にプロセスの終点を示したわけではない。トレースが終点を示さない場合、オペレータは、エッチングの時間の長さによって終点を推定した。
【００２０】
まず、プロセスを監視するために使われるトレースの組み合わせが決定された。これは、プロセスを実行するために必要なステップではないが、使用されるニューラル・ネットワークが、監視された７つの信号全てからデータを受け入れられないために、必要とされた。従って、終点を最も良く示す信号が次の方法を使って選択された。７つの信号のトレースとは、反射ソース電力、反射チャック電力、ソース整合負荷、ソース整合同調、高周波バイアス整合負荷、高周波バイアス整合同調、直流バイアスであった。トレースは、終点の信号の数値を決定するために検討された。この数値は、平均して、終点８秒前の信号の数値と比較された。
【００２１】
次いで、どの信号ｘｉが終点を検出するために有益かを決定するために、計量が行われた。使用された計量は、終点の信号の数値と終点の前の時間ｔの信号の数値の差の平均の比率であった。この比率は、次の等式を使って標準偏差により正規化された。
【数１】
0003577163.tif 000002
但し、
【数２】
0003577163.tif 000003
及び、
【数３】
0003577163.tif 000004
であり、Ｎはウエハの数であり、ｊは、ウエハの数の指数であった。
【００２２】
次いで、全ての高周波信号に関する等式（１）の総和によって、各Δｔにスコアが割り当てられた。
【数４】
0003577163.tif 000005
このスコアの関数のグラフは、高いΔｔの方が低いΔｔよりも終点を良く表すことを示した。しかし、プロセスの観点からは、低いΔｔが望ましい。時間の増加の関数として、総スコアの増加を評価することによって、Δｔの各増加の実際の増分利得が決定された。この分析に基づいて、プロセスの終点は、終点の８〜９秒前のパラメータの数値を終点の数値と比較することによって、容易に検出出来ることが判明した。
【００２３】
下記の表１は、評価された各信号のスコアを示す。
【表１】
0003577163.tif 000006
【００２４】
終点で最も大きな変化を示す４つの信号（反射ソース電力、ソース整合負荷、高周波バイアス整合負荷、高周波バイアス同調）が、ニューラル・ネットワークを調整するために使われた。完全に接続された、フィードフォワード・ニューラル・ネットワークが、入力層、１つの隠し層、１ノードの出力層を使って実現された。このネットワークは一般に図４のように示される。このネットワークの出力は、終点にある場合「１」であり、その他の場合「０」であった。ニューラル・ネットワークへの入力には、上記の表に挙げた４つの電気的パラメータの各々のｎ＋１の数値が含まれた。時間ステップτが一般に１秒であり、時間ステップの数が普通１か２である時、これらの数値は、時間ｔ、時間−τ、時間ｔ−２τからｔ−ｎτの数値である。入力層は８または１２のノードを持っていた。８ノードの入力層は、各信号について、２つの異なった時間の４つの入力を受け入れた。１２ノードの入力層は、３つの異なった時間の４つの入力を受け入れた。
【００２５】
上記の表に挙げた４つのパラメータの数値のトレースは、調整テストとテスト・セットの２つの組に分けられた。テスト・セットはテストから得られた利用可能なデータの約１０パーセントであった。終点は、上記で説明したように、偏光解析装置の出力を観察するオペレータによって決定された。データは、データを−１から１の範囲の数値に変更する次の標準等式を使って正規化された。
【数５】
0003577163.tif 000007
次いで、ニューラル・ネットワークは、より多くのトレースがニューラル・ネットワークに供給されるに連れて数値がアップデートされる、通常のバック・プロパゲイション・アルゴリズムを使って調整された。次いでテスト・データ・セットがネットワークに供給され、出力（すなわち、プロセスが終点に達したかどうか）が既知の回答と比較された。
【００２６】
本発明のプロセスに従って調整されたニューラル・ネットワークは、そのネットワークを調整するために評価されたプロセス、すなわち、恐らくはそのニューラル・ネットワークを再調整するために必要なものと同様のプロセスを制御するために有益である。例えば、プロセスのパラメータが、ネットワークを調整するために監視されたプロセスで使われたパラメータの数値から１０パーセント以上調整される場合、ネットワークは、変更されたプロセスの終点を確実に検出するため再調整されるべきである。
【００２７】
ニューラル・ネットワークの学習性能を改善するための様々な方法がある。Ｊ．Ｄｅｎｋｅｒ他、「大規模自動学習、規則の抽出、一般化」、複合システム、第１巻、８７７〜９２２（１９８７）を参照されたい。最も普通なのは、ネットワークの複雑さを調整することである。しかし、複雑さと誤差とは両刃の剣である。複雑すぎるネットワークは、本質的に調整データと共にルックアップ・テーブルを構成し、テスト・データをうまく扱わない。例示される実施例のネットワークは、複雑さを最小限にするために最適化される一方で、低い誤差を達成している。調整データの量が増加するに連れて、テストの誤差が減少することもまた明らかであろう。従って、プラズマ・エッチング後に残る酸化物の厚みに対するより厳重な制御が期待される。
【図面の簡単な説明】
【図１】集積回路製造におけるプラズマ・エッチング・ステップを説明する図である。
【図２】制御変数と材料を監視して、製造プロセスを調整するニューラル・ネットワーク・コントローラを説明する図である。
【図３】ニューラル・ネットワークを調整するブロック・ダイアグラム・システムを説明する図である。
【図４】本発明のプロセスを実行するために使用されるニューラル・ネットワークの略図である。
【符号の説明】
１０  シリコンウエハ基盤
１２  酸化物層
１４  ポリシリコン層
１６  窒化チタン
１８  酸化マスク
２２  リース区域
２４  ドレイン区域
【図１】
0003577163.tif 000008
【図２】
0003577163.tif 000009
【図３】
0003577163.tif 000010
【図４】
0003577163.tif 000011