(57)【要約】  本発明の態様は基板処理システムをモニタリングするのに用いられる方法及び装置を含む。一実施形態は、処理チャンバに配置された基板に関連する訓練データを得るためのデータ収集アセンブリと、電磁放射線源と、測定データを提供する少なくとも１つのイン・サイチュ計測モジュールと、ニューラルネットワークソフトウェアを含むコンピュータとを含み、ニューラルネットワークソフトウェアが、複数の訓練と、基板処理に関連するその他のデータの間の関係をモデル化するように適合されている、基板処理チャンバ中で基板の処理に関するイン・サイチュのデータを得るための装置を提供する。
2009534854.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のセットの１枚以上の基板の処理中、電磁放射線源からの第１のセットの反射電磁放射線をモニタリングする工程と、
前記第１のセットの反射電磁放射線を前記第１のセットの１枚以上の基板のフィルム厚さプロファイルに関連付けて、第１のセットの訓練データを作成する工程と、
第２のセットの１枚以上の基板の処理中、電磁放射線源からの第２のセットの反射電磁放射線をモニタリングする工程と、
前記第１のセットの訓練データを用いて、前記第２のセットの１枚以上の基板の処理中、前記第２のセットの１枚以上の基板のフィルム厚さプロファイルを予測する工程とを含む基板処理システムにおいて基板のフィルム厚さをモニタリングする方法。
【請求項２】
前記第２のセットの反射電磁放射線を前記第２のセットの１枚以上の基板のフィルム厚さプロファイルに関連付けて、第２のセットの訓練データを作成する工程と、
第３のセットの１枚以上の基板の処理中、電磁放射線源からの第３のセットの反射電磁放射線をモニタリングする工程と、
前記第１のセットの訓練データ及び前記第２のセットの訓練データを用いて、前記第３のセットの１枚以上の基板の処理中、前記第３のセットの１枚以上の基板のフィルム厚さプロファイルを予測する工程とを含む請求項１記載の方法。
【請求項３】
電磁放射線源が、約２００ｎｍ〜約１７００ｎｍの波長を有する電磁放射線を提供する請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記電磁放射線源が、異なる波長を有する複数の電磁放射線を提供する請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記モニタリングが、光学計測法及びニューラルネットワークを用いて実施される請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記光学計測法が、干渉分光法、光波散乱計測法及び反射率測定からなる群より選択される１つ以上の技術を含む請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記ニューラルネットワークが、多層パーセプトロンネットワークである請求項５記載の方法。
【請求項８】
処理チャンバに配置された基板に関連する訓練データを得るためのデータ収集アセンブリと、
電磁放射線源と、
測定データを提供する少なくとも１つのイン・サイチュ計測モジュールと、
ニューラルネットワークソフトウェアを含むコンピュータとを含み、
前記ニューラルネットワークソフトウェアが、前記複数の訓練と、基板処理に関連するその他のデータの間の関係をモデル化するように適合されている基板処理チャンバ中での基板の処理に関するイン・サイチュのデータを得るための装置。
【請求項９】
前記データ収集アセンブリが非破壊工学測定技術のために適合された少なくとも１つの計測法を含む請求項８記載の装置。
【請求項１０】
前記データ収集アセンブリが１つ以上の放射線波長を前記基板に提供するための電磁放射線源を含む請求項８記載の装置。
【請求項１１】
前記電磁放射線が光源である請求項８記載の装置。
【請求項１２】
ニューラルネットワークソフトウェアが、前記基板のフィーチャーのエッチング深さを予測するように適合されている請求項９記載の装置。
【請求項１３】
前記ニューラルネットワークソフトウェアが、前記基板のフィーチャーの限界寸法を予測するように適合されている請求項９記載の装置。
【請求項１４】
前記ニューラルネットワークソフトウェアが、前記基板上に形成されたフィルム厚さを予測するように適合されている請求項９記載の装置。
【請求項１５】
第１のセットの１枚以上の基板の処理中、電磁放射線源からの第１のセットの反射電磁放射線をモニタリングする工程と、
前記第１のセットの反射電磁放射線を前記第１のセットの１枚以上の基板のエッチング深さプロファイルに関連付けて、第１のセットの訓練データを作成する工程であって、前記第１のセットの反射電磁放射線を関連付ける工程が、ニューラルネットワークソフトウェアにより実施される工程と、
第２のセットの１枚以上の基板の処理中、電磁放射線源からの第２のセットの反射電磁放射線をモニタリングする工程と、
前記第１のセットの訓練データを用いて、前記第２のセットの１枚以上の基板の処理中、前記第２のセットの１枚以上の基板のエッチング深さプロファイルを予測する工程とを含む基板処理システムにおいて基板フィーチャーのエッチング深さプロファイルをモニタリングする方法。
【請求項１６】
前記第２のセットの反射電磁放射線を前記第２のセットの１枚以上の基板の前記エッチング深さに関連付けて、第２のセットの訓練データを作成する工程と、
第３のセットの１枚以上の基板の処理中、電磁放射線源からの第３のセットの反射電磁放射線をモニタリングする工程と、
前記第１のセットの訓練データ及び前記第２のセットの訓練データを用いて、前記第３のセットの１枚以上の基板の処理中、前記第３のセットの１枚以上の基板のエッチング深さを予測する工程とを含む請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
電磁放射線源が、約２００ｎｍ〜約１７００ｎｍの波長を有する電磁放射線を提供する請求項１５記載の方法。
【請求項１８】
前記電磁放射線源が、異なる波長を有する複数の電磁放射線を提供する請求項１５記載の方法。
【請求項１９】
前記光学計測法が、干渉分光法、光波散乱計測法及び反射率測定からなる群より選択される１つ以上の技術を含む請求項１５記載の方法。
【請求項２０】
前記ニューラルネットワークが、多層パーセプトロンネットワークである請求項１５記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の背景】
【０００１】
(発明の分野)
本発明は、一般に、基板処理に用いる方法及び装置に関する。特に、本発明は、エッチングプロセス、付着プロセス又はその他プロセス等の基板処理に用いるためのニューラルネットワークモニタリング方法及び装置に関する。
【０００２】
(関連技術の説明)
集積回路は、単一チップに多数のコンポーネント（例えば、トランジスタ、コンデンサ、抵抗等）を含む複雑なデバイスへと発展している。チップ設計の発展により、より早い回路及びより大きな回路密度が求められ続けている。より大きな回路密度が求められるということは、集積回路コンポーネントの寸法の減少が余儀なくされる。かかるデバイスのフィーチャーの最小寸法は、業界では一般的に限界寸法と呼ばれている。限界寸法は、通常、行、列、開口部、行間の空間等といったフィーチャー（構成）の最小幅を含む。
【０００３】
これらの限界寸法が収縮するにつれて、正確な測定及びプロセス制御が困難になる。例えば、集積回路の製造に用いる従来のプラズマエッチングプロセスと関連付ける１つの問題は、基板上の小さなフィーチャーの形成を正確にモニターし、エッチングプロセスの終点を正確にモニタリングし、エッチング深さを測定する能力を欠くことである。米国特許第６，４１３，８６７号は、ニューラルネットパターンマッチング技術を開示している。この技術に関連付けるいくつかの問題としては、プロセスレジメにおける変化に対処し、異なる深さ要件に適合するのが難しいことが挙げられる。
従って、集積回路の製造中、基板モニタリング及びプロセス制御のための改善された方法及び装置が業界では求められている。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の一実施形態は、第１のセットの１枚以上の基板の処理中、電磁放射線源からの第１のセットの反射電磁放射線をモニタリングする工程と、第１のセットの反射電磁放射線を第１のセットの１枚以上の基板のフィルム厚さプロファイルに関連付けて、第１のセットの訓練データを作成する工程と、第２のセットの１枚以上の基板の処理中、電磁放射線源からの第２のセットの反射電磁放射線をモニタリングする工程と、第１のセットの訓練データを用いて、第２のセットの１枚以上の基板の処理中、第２のセットの１枚以上の基板のフィルム厚さプロファイルを予測する工程とを含む基板処理システムにおいて基板のフィルム厚さをモニタリングする方法を提供する。
【０００５】
本発明の他の実施形態は、処理チャンバに配置された基板に関連する訓練データを得るためのデータ収集アセンブリと、電磁放射線源と、測定データを提供する少なくとも１つのイン・サイチュ計測モジュールと、ニューラルネットワークソフトウェアを含むコンピュータとを含み、ニューラルネットワークソフトウェアが、複数の訓練と、基板処理に関連するその他のデータの間の関係をモデル化するように適合されている、基板処理チャンバ中での基板の処理に関するイン・サイチュ（in-situ）のデータを得るための装置を提供する。
【０００６】
本発明の他の実施形態は、第１のセットの１枚以上の基板の処理中、電磁放射線源からの第１のセットの反射電磁放射線をモニタリングする工程と、第１のセットの反射電磁放射線を第１のセットの１枚以上の基板のエッチング深さプロファイルに関連付けて、第１のセットの訓練データを作成する工程であって、第１のセットの反射電磁放射線を関連付ける工程が、ニューラルネットワークソフトウェアにより実施される工程と、第２のセットの１枚以上の基板の処理中、電磁放射線源からの第２のセットの反射電磁放射線をモニタリングする工程と、第１のセットの訓練データを用いて、前記第２のセットの１枚以上の基板の処理中、前記第２のセットの１枚以上の基板のエッチング深さプロファイルを予測する工程とを含む基板処理システムにおいて基板フィーチャーのエッチング深さプロファイルをモニタリングする方法を提供する。
【詳細な説明】
【０００７】
本発明の実施形態は、半導体基板（例えば、シリコン基板、シリコン・オン・インシュレータ（ＳＯＩ）基板等）、フラットパネルディスプレイ、ソーラーパネル又はその他電子デバイスに集積回路デバイスを製造するプロセスをモニターするためのスペクトル分析を実施するのに用いる方法及び装置を提供する。例えば、一実施形態において、プロセス下の基板の指定領域で収集した反射信号から得られた基板状態情報と、訓練データとしてその他関連データとを組み合わせて利用することにより、方法はプロセス制御を行って、ニューラルネットワークを訓練する。本方法は、処理ステップのプリエッチング、エッチング中、ポストエッチングでの構造の関連測定データ（即ち、基板状態情報）を用いて、ニューラルネットワーク（例えば、多層パーセプトロンネットワーク）を訓練する。これによって、処理時間を調整し、基板処理設備の操作状況を制御する。例えば、本方法を用いて、エッチングプロセス中、リアルタイムでのエッチング深さ予測を改善することができる。データ収集は、基板の指定場所での測定を可能とする動的光学測定ツールを用いてイン・サイチュで実施しても、エクス・サイチュ（ex-situ）で実施してもよい。或いは、ニューラルネットワークを訓練して、ワーキングモデルを生成するのにイン・サイチュとエクス・サイチュの両方で実施してもよい。このようにして、システムはエッチング深さ（例えば、基板にあるフィーチャーのエッチング深さ）を、ニューラルネットワークを利用して、一連の測定光学信号強度、フィルム厚さ及び／又はその他物理パラメータに基づいて、高精度及び高計算速度で動的に推定する。
【０００８】
本システムの以下の説明は、プラズマ処理チャンバを参照して説明しているが、同じ技術を、材料厚さ（即ち、フィルム厚さ）、付着層厚さ及びその他物理パラメータを測定するその他の用途及びシステムに適用してもよい。例えば、物理蒸着（ＰＶＤ）、化学蒸着（ＣＶＣ）、プラズマエンハンスド化学蒸着（ＰＥＣＶＤ）及びその他基板処理システム等のシステムに本発明は有用である。
【０００９】
基板処理システム１００のある実施形態は、多層パーセプトロンネットサークを参照して説明しているが、本発明ではその他のタイプのニューラルネットワークも利用できるものと考えられる。
【００１０】
図１に、本発明で用いるのに好適な集積デバイスを製造するための基板処理システム１００の一実施形態の概略図を示す。本システム１００は、動的イン・サイチュ光学測定ツール１０３を有するエッチングリアクタモジュール１０１等のプラズマ処理チャンバを含む。本発明のステップを実施するのに用いることのできるエッチングリアクタモジュール１０１の一実施形態は、カリフォルニア州、サンタクララ（Ｓａｎｔａ  Ｃｌａｒａ、Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）のアプライドマテリアルズ社（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ，Ｉｎｃ．）より入手可能なデカップルドプラズマソース（ＤＰＳ）（登録商標）ＩＩエッチングリアクタである。ＤＰＳ（登録商標）ＩＩは、通常、カリフォルニア州、サンタクララ（Ｓａｎｔａ  Ｃｌａｒａ、Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）のアプライドマテリアルズ社（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ，Ｉｎｃ．）より入手可能なトランスフォーマ（ＴＲＡＮＳＦＯＲＭＡ）（登録商標）システム又はセンチュラ（ＣＥＮＴＵＲＡ）（登録商標）システム等の大きな処理システムの処理モジュールとして用いられる。
【００１１】
一実施形態において、リアクタモジュール１０１は、処理チャンバ１０２、プラズマ電源１３０、バイアス電源１２２及びコントローラ１３６を含む。処理チャンバ１０２は、本体（壁）１３４内に基板サポートペデスタル１１２を含み、これは導電性材料で作製されている。チャンバ１０２に、誘電性シーリング１１０が提供されている。図示した実施形態において、シーリング１１０は実質的にフラットである。チャンバ１０２の他の実施形態は、その他のタイプのシーリング、例えば、曲線又はドームシーリングを有している。蓋１５８が更に提供されて、リアクタ１０１の追加の成分を収容して保護し、ＲＦ放射線のためのシールドを形成する。シーリング１１０の上及び蓋１５８の中に、少なくとも１つの誘導コイル要素１３８（図１に２つのコイル要素１３８として図示）を含むアンテナが配置されている。誘導コイル要素１３８は、第１のマッチング回路１３２を通って、プラズマ電源１３０に接続されている。プラズマ源１３０は、典型的には、約５０ｋＨｚ〜約１３．５６ＭＨｚの範囲の固定又は調節可能な周波数で電力信号を生成することができる。
【００１２】
サポートペデスタル（カソード）１１２は、第２のマッチングネットワーク１２４を通してバイアス電源１２２に接続されている。バイアス源１２２は、連続又はパルス電力を生成することのできる約５０ｋＨｚ〜約１３．５６ＭＨｚの固定又は調整可能な周波数の電力信号の源である。他の実施形態において、源１２２はＤＣ又はパルスＤＣ源であってよい。
【００１３】
コントローラ１３６は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１４０、メモリ１４２及びＣＰＵ１４０用のサポート回路１４４を含み、ＤＰＳ  ＩＩエッチングプロセスチャンバ１０２のコンポーネント及びエッチングプロセス自体の制御を促す。この詳細については後述する。コントローラ１３６は、様々なチャンバ及びサブプロセッサを制御するのに工業環境で用いることのできる汎用コンピュータプロセッサの任意の形態の１つであってよい。ＣＰＵ１４０のメモリ又はコンピュータ読取り可能な媒体１４２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク又はその他の形態のローカル又はリモートのデジタル記憶装置等の容易に入手可能なメモリのうち１つ以上であってよい。サポート回路１４４は、従来のやり方でプロセッサをサポートするためにＣＰＵ１４０に接続されている。これらの回路は、キャッシュ、電源、クロック回路、入出力回路及びサブシステム等を含んでいる。一実施形態において、メモリ１４２はソフトウェアルーチン（例えば、計測ソフトウェア１４３）をストアしてもよい。
【００１４】
基本的なエッチング操作において、基板１１４をペデスタル１１２に配置し、プロセスガスがガスパネル１１８から１つ以上のエントリポート１１６を通って供給され、ガス状混合物１４６を形成する。ガス状混合物１４６は、プラズマ及びバイアス源１３０、１２２から、夫々、誘導コイル要素１３８及びカソード１１２まで電力を印加することによりチャンバ１０２においてプラズマ１４８を点火する。一般的に、チャンバ壁１３４は、電気接地１５２に接続されている。或いはその他の接地が行われる。チャンバ１０２の内部の圧力は、スロットルバルブ１５０及び真空ポンプ１２０を用いて制御される。壁１３４の温度は、壁１３４を通る液体含有管（図示せず）を用いて制御される。当業者であれば、リモートプラズマ源を備えたチャンバ、マイクロ波プラズマチャンバ、電子サイクロトロン共鳴（ＥＣＲ）プラズマチャンバ、容量結合プラズマチャンバ等をはじめとするエッチングチャンバのその他の形態を用いて本発明が実施されることが理解できる。
【００１５】
所望のプロセス測定を行うには、後述する通り、エッチング操作前、最中及び／又は後にエッチング深さ及び／又はエッチング速度予測のためにコンピュータ１６２により測定ツール１０３を用いる。測定ツール１０３は、干渉分光法により反射電磁放射線（例えば、光）を検出することができる。一実施形態において、測定ツール１０３は、電磁放射線の単一波長を検出する。他の実施形態において、測定ツール１０３は、様々な強度の複数の波長の電磁放射線を検出する。ある態様において、電磁放射線の複数の波長の検出が有利に用いられる。検出された反射電磁放射線波は、エッチングプロセス等の基板プロセス中、異なる波長について異なる挙動をするためである。
【００１６】
可能な電磁放射線源（広帯域源）としては、タングステンフィラメントランプ、レーザーダイオード、キセノンランプ、水銀アークランプ、金属ハロゲン化物ランプ、カーボンアークランプ、ネオンランプ、硫黄ランプ又はこれらの組み合わせが例示される。一実施形態において、１つ以上の発光ダイオード（ＬＥＤ）を電磁放射線源として用いることができる。
【００１７】
好適な電磁放射線は、可視光、赤外光、ＵＶ光等である。一実施形態において、約２００ｎｍ〜約１７００ｎｍの波長を有する電磁放射線源を用いるのが有利である。これらの範囲の電磁放射線は、基板表面の潜在的な損傷を防ぐからである。電磁放射線に露光される材料層に応じて、所望の波長を用いて、材料層が透明となるようにする。例えば、Ｔｉ窒化物層については、Ｔｉ窒化物層を透明とするためには、約５００ｎｍの波長を用いる。他の実施形態において、ＴＥＯＳ又は窒化シリコン層を検査するには、短波長（例えば、２００ｎｍ）を用いる。一実施形態において、深いトレンチフィーチャー（約７ミクロン〜約８ミクロンのトレンチ深さを有するフィーチャー）については、これより長い波長、例えば、約７００ｎｍ〜約１５００ｎｍの波長が望ましい。
【００１８】
測定ツール１０３は、アクチュエータアセンブリ１０５、電磁放射線源（例えば、光源１５４）、スペクトロメータ１５６及びコンピュータ１６２に接続された光学アセンブリ１０４を含む。コンピュータ１６２及びコントローラ１３６は１つで同じであってもよい。しかしながら、一実施形態においては、コントローラ１３６は測定ツール１０３を制御するために用いられ、一方、コンピュータ１６２はデータ収集及び分析のために用いられる。コンピュータ１６２は、ニューラルネットワークモジュール（例えば、ニューラルネットワークソフトウェア１７０）を含んでいる。ニューラルネットワークソフトウェア１７０は、実行可能なプログラムモジュール、例えば、動的リンクライブラリ（ＤＬＬ）を含んでおり、これは、１つ以上のニューラルネットワーク（例えば、多層パーセプトロンネットワーク）の機能をランタイムで実施する。ニューラルネットワークソフトウェア１７０はまた、第２のＣＰＵ（図示せず）によりストア及び／又は実行されてもよく、これは、ＣＰＵ１４０により制御されるハードウェアから遠隔配置されている。他の実施形態において、ニューラルネットワークソフトウェア１７０はまた、コントローラ１３６にストアされてもよい。更に他の実施形態において、ニューラルネットワークソフトウェア１７０は、コントローラ１３６とコンピュータ１６２の両方に配置されてもよい。
【００１９】
スペクトロメータを用いて、帯域光源からの放射線を集め、その放射線を別個の波長に分割し、各別個の波長でその放射線の強度を検出する。スペクトロメータは、入力スリット、回折格子（又は光学プリズム）、回折格子コントローラ及び入っている放射線を集める検出器アレイを含んでいる。一実施形態において、スペクトロメータを用いて、時間の関数として、放射された放射線の波長範囲にわたってスキャンをして、プロセスをモニター及び制御する。様々な波長を測定するのに用いる好適なセンサとしては、例えば、光起電性、光伝導性、光伝導性−接合、光電子放出ダイオード、光電子増倍管、熱電対列、ボロメータ、焦電気性センサ又はその他同様の検出器の部類のセンサが挙げられる。このタイプのセンサ検出器を用いる時は、フィルタを用いて、検出される所望の波長を限定するのが有利である。
【００２０】
アクチュエータアセンブリ１０５は、ＸＹステージ等の可動ステージアセンブリ１０６、及びコントローラ１３６からのコマンドに応答して、光学アセンブリ１０４を所望の位置まで動かすように適合された１つ以上のモータ１６０を含む。可動ステージアセンブリ１０６は多数の光学アセンブリ１０４をサポートするものと考えられる。他の実施形態において、光学及び／又はステージアセンブリは固定されていてもよい。光学アセンブリ１０４は、レンズ、ミラー、ビームスプリッタ等といった受動光学コンポーネントを含み、チャンバ１０２のシーリング１１０に形成された窓１０８に配置されている。窓１０８は、水晶、グラファイト又は光源１５４により生成される電磁放射線を通すその他材料から製造されている。光学アセンブリ１０４は、光源１５４により提供された電磁放射線（例えば、光１６６）を、窓１０８を通して導いて集光し、窓の直ぐ下のペデスタル１１２に位置する基板１１４の特定の領域１６８を照射する光のスポットを形成する。照射された領域１６８は、測定されることが予測されたフィーチャーをカバーし、製造許容値内の予測される変動を許容するだけの十分に大きな領域である。光のスポットは約１．０ミリメートル〜約１２ミリメートルの直径範囲である。
【００２１】
基板１１４の照射領域１６８から反射した光は部分的に集められ、光学アセンブリ１０４によりスペクトロメータ１５６へ導かれる。スペクトロメータ１５６は、光の広域スペクトルの波長を検出して、基板１１４上のフィーチャーが強反射信号を有する波長を用いて、又は多数の波長を用いて観察されることを可能とし、測定ツール１０３の感度及び精度を改善する。反射光の分析が可能で、コンピュータ１６２への出力を行うアナライザを利用するのがより一般的である。測定ツール１０３の他の実施形態において、スペクトロメータ１５６は、光源１５４以外の源から、例えば、加熱ランプ又はその他光源からの、基板１１４の反射光を検出することが考えられる。
【００２２】
光源１５４（例えば、帯域光源）は、約２００〜約８００ｎｍの範囲の波長スペクトルを有する光源である。かかる帯域光源１５４は、例えば、水銀（Ｈｇ）、キセノン（Ｘｅ）又はＨｇ−Ｘｅランプ、タングステン−ハロゲンランプ等を含む。一実施形態において、帯域光源はキセノンフラッシュランプである。キセノンフラッシュランプは、プロセス中フラッシュ又はパルスを与えるように適合されている。例えば、キセノンフラッシュランプは、ガス状混合物がプラズマを点火するとオフになり、スペクトルの収集準備が整うとオンになるように適合されている。
【００２３】
一実施形態において、光学アセンブリ１０４、光源１５４及びスペクトロメータ１５６間の光学インタフェースは、ファイバー光学アレイ１６４を用いて提供される。ファイバー光学アレイ１６４は、光学ファイバーの束であり、いくつかのファイバー（ソースファイバー）が光源１５４に接続され、残りのファイバー（検出ファイバー）はスペクトロメータ１５６に接続されている。一実施形態において、ファイバー光学アレイ１６４を併せた直径は約０．２ミリメートル〜約１ミリメートルである。ファイバー光学アレイ１６４のソースファイバーから発する光は、スペクトロメータ１５６に接続された検出ファイバーの全てに反射光を向けるだけ十分に集光されていない。集光は、ファイバー光学アレイ１６４の末端位置を、光学アセンブリ１０４に近づけるか、遠ざけるかして変更することにより調整される。ファイバーのサイズも変更して、反射光の収集を補助してもよい。例えば、帯域光源１５４に接続されたソースファイバーの直径は約１００ミクロン、スペクトロメータ１５６に接続された検出器ファイバーの直径は約３００ミクロンである。他の実施形態において、ファイバー光学アレイ１６４は、単一ソースファイバー、又は、帯域光源１５４に接続され、別個の検出器ファイバーを必要とすることなく、スペクトロメータ１５６へ反射光を向けるビームスプリッタを通過するソースファイバーのアレイを含む。本実施形態において集光は鋭敏である。反射光をスペクトロメータ１５６に向けるのに検出ファイバーが必要ないからである。
【００２４】
スペクトロメータ１５６からの出力は、分析のためにコンピュータ１６２又はコントローラ１３６に分配されて、多層パーセプトロンネットワークにより訓練データとして用いられる。これについては後述する。コンピュータ１６２は汎用コンピュータ又は専用コンピュータであり、上述したコントローラ１３６により用いられるのと同様のコンポーネントで構成されている。コンピュータ１６２からの出力はコントローラ１３６に分配され、必要であればプロセス調整が行われる。他の実施形態において、コンピュータ１６２及びコントローラ１３６は、同じデバイスであってよく、プロセスを制御し、スペクトル情報を分析するのに必要なソフトウェア及びハードウェアコンポーネントの全てを含んでいる。いずれの場合も、コントローラ１３６又はコンピュータ１６２は、プロセスをモニタリングするために、特に、後述するエッチング深さ予測のために、ニューラルネットワークプラットフォーム（例えば、多層パーセプトロンネットワーク）を含むように適合されている。
【００２５】
コントローラ１３６は、モータ１６０に信号を与えて、ＸＹステージアセンブリ１０６及び光学アセンブリ１０４を動かして、基板１１４の広い領域にわたって測定を可能するように適合されている。一実施形態において、コントローラ１３６は、基板の１つの領域で基板状態情報を収集し、且つ／又は記録し、処理中に基板状態のイン・サイチュでのモニタリングのために他の測定部位を動かすように適合されている。本発明の一実施形態において、ＸＹステージアセンブリ１０６の合計移動範囲は、処理している半導体基板の１つのフルダイの寸法を少なくとも包含しており、ダイの位置は全て測定のためにアクセスすることができる。一実施形態において、ＸＹステージアセンブリ１０６は、約３３ミリメートル×約３３ミリメートルの正方形の領域に様々な動きを与える。
【００２６】
一実施形態において、イン・サイチュ測定ツール１０３は、カリフォルニア州、サンタクララ（Ｓａｎｔａ  Ｃｌａｒａ、Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）のアプライドマテリアルズ社（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ，Ｉｎｃ．）より入手可能なアイディー（ＥｙｅＤ）（登録商標）計測モジュールである。図１に示す通り、アイディー（ＥｙｅＤ）（登録商標）チャンバモジュールは、２つの部分から構成される。一方は、干渉及び／又は分光分析測定アセンブリで、フィルム厚さ及び／又は構造の幅を測定するのに適合されている。他方は、光学電磁放出（ＯＥＳ）モニタアセンブリで、チャンバプラズマ状態をモニターする。
【００２７】
干渉及び／又は分光分析測定アセンブリは、例えば、干渉モニタリング技術を実施するよう構成して（例えば、タイムドメインにおける干渉縞を計数する、周波数ドメインにおけるその縞の位置を測定する等）、ニューラルネットワーク構造（例えば、多層パーセプトロンネットワーク構造）についての波長長さ強度を集めて、基板上に形成されている構造のエッチング深さプロファイルをリアルタイムで予測してもよい。
【００２８】
基板１１４から反射された光は、光信号の形態にある光学アセンブリ１０４により集められ、信号は、信号ケーブル１６４によりスペクトロメータ５９へ送信される。信号はスペクトロメータ１５６及びコンピュータ１６２により分析される。一実施形態において、ニューラルネットワーク構造（例えば、多層パーセプトロン）は、かかる信号を入力及び出力データとして用いて、基板処理システムについてのエッチング速度又はエッチング深さ予測の可能なモデルを生成する。分析結果を用いて、制御コマンドを生成する。これは、コントローラ１３６又はコンピュータ１６２を介してリアクタチャンバを制御する。アセンブリを用いて、エッチングプロセスの終点（干渉終点（ＩＥＰ））を決定する。アセンブリは、分光法、光波散乱計測法、反射率測定等といった１つ以上の非破壊光学測定技術を用いて、構造の幅を測定してもよい。
【００２９】
その他のアイディー（ＥｙｅＤ）（登録商標）チャンバモジュールは、光学電磁放出（ＯＥＳ）モニタアセンブリであり、チャンバプラズマ状態をモニターするのに用いられる。ＯＥＳモニターを用いて、チャンバマッチングの程度及びプロセス及び／又はシステム故障の源を決定することができる。プラズマ１４８から放出されたＯＥＳ信号は、信号収集デバイス１５５により集められ、信号は信号ケーブル１８６により送信される。信号は、スペクトロメータ１５６及びコンピュータ１６２により分析される。本発明の一実施形態において、信号は、ニューラルネットワーク（例えば、多層パーセプトロンネットワーク）により用いられて、各深さ予測についてワーキングモデルを生成してもよい。このワーキングモデルを用いて、制御コマンドを生成し、コントローラ１３６を介してリアクタチャンバを制御してもよい。
【００３０】
図２に、本発明の一実施形態による多層パーセプトロン（ＭＬＰ）ネットワーク２００を示す。ＭＬＰネットワーク２００は、ニューラルネットワーク系列の１つであり、入力の重みに基づいて一次結合を形成する、且つ／又は１つ以上の伝達関数（例えば、階段関数等）を利用し、入力の一次結合を伝達関数に適用することにより多数の入力から１つ以上の出力を計算し、１つ以上の出力を得ることができる。ＭＬＰネットワーク２００は、人口ニューロンの相互接続グループであり、計算に対するコネクショニストアプローチに基づいた情報処理のために、数学的又は計算的モデルを用いる。本発明の一実施形態において、ＭＬＰネットワーク２００は入力データとして１つ以上の出力データを用いることができる。本発明の一実施形態において、ＭＬＰネットワーク２００は、コンピュータ１６２のソフトウェアモジュールとしてストアしてよい（例えば、ニューラルネットワークソフトウェア１７０）。
【００３１】
ＭＬＰネットワーク２００は、入力層２２０を形成する一組のソースノードと、計算ノードの１つ以上の隠れ層と、１つの出力層２６０とを含む。入力層２２０は、複数の入力（例えば、ｚ１、ｚ２、......ｚＮ）を含み、出力層２６０は１つ以上の出力（例えば、ｙ１及びｙ２）を含む。
【００３２】
一実施形態において、ＭＬＰネットワーク２００は、入力信号が、ネットワークを層毎に広がるように適合されており、そこでは数多くの計算が実施される。一実施形態において、ＭＬＰネットワーク２００は、前送りネットワークである。ＭＬＰネットワーク２００は、連続した選択関数を所望の精度まで近似することができる。本発明の一実施形態において、ＭＬＰネットワーク２００は、管理学習を用いる環境に適合されている。例えば、訓練セットの入力／出力データ（訓練データ）をＭＬＰネットワーク２００に提供すると、ＭＬＰネットワーク２００は学習して、訓練データ間での依存性をモデル化する。ＭＬＰネットワーク２００は、管理学習モードで操作しながら、適切な重量を各入出力データと関連付け、勾配ベースのアルゴリズム又はその他アルゴリズムを用いて重み係数（例えば、ｗ及びＷ）をモデルへ組み込む。
【００３３】
訓練データは、１つ以上の反射信号スペクトル、１つ以上の光波、マーク関連データ、フィルム材料情報、予測のためのパラメータの測定値（例えば、エッチング深さ、材料層厚さ、限界寸法その他）及びその他基板関連情報等の物理パラメータを含むものと考えられる。訓練プロセス中、新たなデータが利用可能となったら、能動的な訓練を利用してもよいものと考えられる。
【００３４】
本発明の一実施形態において、重み係数を割り当てられた訓練データをモデル化プロセスに用いる。基板処理技術（例えば、エッチング）を繰り返して、モデルを確立して、一組の最適重み係数を得る。本発明の一実施形態において、重み（例えば、ｗ及びＷマトリックス）は、ＭＬＰネットワーク２００の調整可能なパラメータであり、それらは訓練プロセスを通して決定される。最適重みは、通常、モデル生成フェーズ中、反復最小化スキームにより決定される。一実施形態において、ＭＬＰネットワーク２００は、出力フィードバックを用いて、システムの安定性を改善し、自己回帰外性的プロセス等を用いることにより、マルチ入力信号出力（ＭＩＳＯ）システムの訓練及びモデル化中、収束速度を増大するように適合されている。
【００３５】
本発明の一実施形態において、ＭＬＰネットワーク２００は、過去及び現在出力データを含む１つ以上のフィードバックループ２８０を用いることにより、物理システムに関連した数多くのパラメータ間の複雑な非直線関係を入力層にモデル化することができる。このようにして、システムは収束及び全体の精度を増大する。一実施形態において、ＭＬＰネットワーク２００は、物理的制約をモデル推定／予測に組み込んで、エラー頻度を減少することができる。加えて、ＭＬＰネットワーク２００は、スペクトルドメインの代わりに、リアルタイムで連続操作して、短時間で（例えば、５秒以下の時間）データ予測（例えば、エッチング深さ及び材料層厚さ）のあるグローバルシステム（例えば、基板処理システム１００）を提供する。
【００３６】
ＭＬＰネットワーク２００は、基板上のフィーチャーのエッチング深さを予測するのに用いることのできるモデルを確立する。例えば、その他の関連データに加えて、プロセス下の基板の指定領域で収集した反射信号から得られた基板状態情報を利用して、ＭＬＰネットワーク２００は、かかるデータ間の関係を学習し、確立された関係に基づいて、モデルを用いて、基板処理システムの基板についてのエッチング深さを予測することができる。
【００３７】
基板処理システム１００のある実施形態をエッチング深さ予測を参照して説明したが、本発明を用いて、基板処理をモニターする、例えば、材料層（例えば、フィルム層）厚さ、限界寸法及びその他パラメータの予測に用いてもよいものと考えられる。本発明を欠陥検出技術に用いて安定したプロセスを確保することも考えられる。例えば、一実施形態において、ニューラルネットワークをシステム内のプロセスをモニターするように適合し、ニューラルネットワークモデルに基づくものとし、限界が代表的なデータを超えた時システムが警告を発してもよい。
【００３８】
図３に、エッチングプロセス中に基板上のフィーチャーから反射した放射線のスペクトル強度における変化を示す複数の異なる波長を示す。一実施形態において、収集したスペクトル（例えば、波長３１０）の第１の部分は、マスク腐食に対してより感度がある。一方、例えば、収集したスペクトル（例えば、波長３２０と３３０）の第２及び第３の部分は、エッチング深さ変動に対してより感度がある。従って、本発明の一実施形態において、ニューラルネットワークソフトウェア１７０は、異なる強度に関連する複数の波長を集めて、ＭＬＰネットワークモデルを生成するように適合されている。
【００３９】
本発明の一実施形態において、測定ツールを用いて、エッチング操作後にスペクトル分析を実施する。測定ツールは、フィーチャー（例えば、フィルム層又はトレンチ）を有する基板表面からの反射光の広域スペクトルを検出して、干渉分光法又は分光分析及びその他技術等の様々な分析を用いて、反射信号の全て又は一部を分析する。一実施形態において、収集データは、関連強度を有する１つ以上の波長を含む。基板のフィーチャーは、測定システムを用いて測定される。更に、測定ツールが、基板表面からの反射光の広域スペクトルを検出しながら、数多くのエッチング操作を実施する。その後、夫々の強度を有する数多くの波長を集める。波長の各グループは特定のエッチング深さに関連している。収集した測定値を、ＭＬＰネットワーク２００についての学習データとして用いる。ＭＬＰネットワーク２００は、学習データを利用して、特定の波スペクトル（例えば、光学信号強度）と基板フィーチャーのエッチング深さの関係をモデル化する。
【００４０】
一実施形態において、訓練データは、数多くの基板で収集したデータセットを含む。例えば、干渉分光法を用いて、基板をエッチングしながら、複数の波長を時間スペクトル内の各データポイントについて検出し、ＭＬＰネットワーク２００に提供して、入力（例えば、基板から反射された波長強度）と出力（例えば、関連エッチング深さ）の間の関係に基づいてモデルを提供する。一実施形態において、ＭＬＰネットワーク２００は、基板に形成された構造のプリエッチング及びポストエッチング深さ測定値、限界寸法測定値（例えば、基板状態情報）及び訓練のためのその他関連データ等のその他の関連プロセスデータを取るように適合されている。あるデータ収集は、基板の様々な小さな指定場所で測定可能な動的光学測定ツールを用いてイン・サイチュで実施されるが、その他の関連データをエクス・サイチュで収集して、ＭＬＰネットワーク２００によりイン・サイチュのデータと組み合わせて用いて、モデルを生成してもよい。入力データ及びその対応の出力データに基づいて、ＭＬＰネットワーク２００は、学習データを処理し、前の入力データから学習し、ワーキングモデルを生成し、エッチングプロセス中、エッチング深さ予測を改善する。一実施形態において、訓練のためのデータ収集を１枚以上の基板で繰り返す。
【００４１】
ＭＬＰネットワーク２００は、各入力がモデルに提供する感度に基づいて重み係数の値を修正する。例えば、一実施形態において、ある入力波長強度は、ＭＬＰネットワークモデル化に対してより感度があって、重み係数が大きい。一方、他の入力強度は、ＭＬＰネットワークモデル化に対して感度が低く、重い係数が小さい。ある実施形態において、フィードバックループ２８０は、出力データ（例えば、後の入力データ）を、ＭＬＰネットワーク２００に対する学習データとして提供して、予測結果を改善する。学習プロセスの終わりに、最終セットの重み因子をモデルと関連付ける。本発明の一実施形態において、モデルは、入力及び出力についての重み係数の一連のマトリックスを含み、これを用いて、リアルタイムエッチング深さ、限界寸法サイズ等をエッチングプロセス中に予測することにより、基板処理システム（例えば、基板処理システム１００）の操作を制御する。
【００４２】
本発明の一実施形態において、ＭＬＰネットワーク２００は、現在の深さを０．５秒以下で予測するように適合されている。他の実施形態において、ＭＬＰネットワーク２００は、現在の深さを０．１秒以下の時間で予測するように適合されている。
【００４３】
本発明の一実施形態において、ＭＬＰネットワーク２００は、所望の範囲内の基板上の構造のフィーチャーの深さを予測することができる。例えば、一実施形態において、構造の実際の深さを構造の予測された深さと比較する時、２．７５ｎｍの標準偏差を計算した。
【００４４】
図４に、本発明の実施による操作４００を示す。４００の操作は、例えば、コントローラ１３６により実施される。更に、後述する方法における様々なステップは、同じコントローラ１３６で実施又は繰り返す必要はない。また、操作４００は、図１、２及び５Ａ〜Ｃを都度参照すると理解される。
【００４５】
図５Ａ、５Ｂ及び５Ｃに、材料層にエッチングされているフィーチャーを有し、４００の操作を用いて、構造５５０のエッチング深さを予測する基板の一部（例えば、６５ｎｍプロセス）の概略断面図を示す。図５Ａに、エッチングプロセス前の基板５００を示す。基板５００は、第１の材料層５０２、第２の材料層５１０を含む。第２の材料層は、層の特定の部分にレジスト層５６５を含む。図４Ｂに、第１のエッチングプロセス後のエッチング深さ５６０を有する構造５５０を示す。図４Ｃに、第２のエッチングプロセス後のエッチング深さ４６５を有する構造５５０を示す。
【００４６】
操作は、ステップ４２０で開始されて、基板５００が基板処理システムに入れられる。便宜上、ここでは同じ概略断面図及び各参照番号が、試験又は製品基板５００のいずれかに関連付けられている。
【００４７】
ステップ４２０で、数多くの訓練データが、測定デバイスにより収集され、基板５００は処理される（例えば、エッチングされる）。例えば、基板５５０等の数多くの基板は検査され、エッチング深さ５６０及び構造５５０の寸法が、エッチングプロセスの前、最中及び後に測定される。このステップで、光学アセンブリは、基板を照射する光のスポットを形成する光源１５４により提供される電磁放射線波（例えば、光１６６）を導いて集光し、測定ツールは、訓練データとして用いる干渉分光法により反射電磁放射線（例えば、光）を検出する。一実施形態において、測定寸法には、エッチングされている層５１０の限界寸法（例えば、構造の幅５０６）及び厚さが含まれる。かかる測定は、エッチングプロセスに対して、エクス・サイチュで計測ツールを用いて実施される。一実施形態において、光学測定ツールは、カリフォルニア州、サンタクララ（Ｓａｎｔａ  Ｃｌａｒａ、Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）のアプライドマテリアルズ社（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ，Ｉｎｃ．）より入手可能なセンチュラ（ＣＥＮＴＵＲＡ）（登録商標）処理システムのトランスフォーマ（ＴＲＡＮＳＦＯＲＭＡ）（登録商標）計測モジュールである。トランスフォーマ（ＴＲＡＮＳＦＯＲＭＡ）（登録商標）計測モジュールは、分光法、干渉分光法、光波散乱計測法、反射率測定、偏光解析法等といった１つ以上の非破壊光学測定技術を用いる。測定パラメータとしては、トポグラフィー寸法、基板上に作製された構造の断面、パターン又はブランケット誘電性及び導電性フィルムの何れかの厚さが挙げられる。構造５５０についての限界寸法の測定は、一般的に、統計的に多数の領域（例えば、５〜９以上の領域）といった基板５００の複数の領域で実施され、かかる基板について平均される。任意で、ステップ４２０を繰り返して、訓練データを収集しながら、図５Ｃに示すように、基板５００を第２のエッチング深さ５６５までエッチングしてもよい。第２のエッチング深さは、第１のエッチング深さより深さ５６５深い。
【００４８】
ステップ４４０で、ＭＬＰネットワーク２００は、訓練データとして収集したデータ（例えば、エッチング深さ、基板５５０の寸法等）を用いて、基板上のフィーチャーのエッチング深さを予測するのに用いることのできるモデルを確立する。例えば、その他の関連データ（例えば、限界寸法及び材料厚さ、材料タイプ等）に加えて、プロセス下の基板の指定した領域（例えば、構造５５０）で収集した反射信号から得られた基板状態情報を利用することにより、ＭＬＰネットワーク２００は、反射信号とエッチング深さに基づく関係を学習する。
【００４９】
ステップ４６０で、製造基板を処理システム１００に配置する。ステップ４８０で、検査デバイス、例えば、イン・サイチュ測定ツール１３０を用いて基板５００表面をモニターしながら、プラズマエッチングプロセスを開始する。例えば、イン・サイチュ測定ツールは、広域スペクトルの反射光を検出する。測定ツール１０３は、反射光の広域スペクトルを検出し、特に、干渉分光法又は分光分析法等の様々な分析を用いて反射信号の全て又は一部を分析することができる。
【００５０】
ステップ４９０で、検出スペクトルをＭＬＰネットワーク２００についての入力として用いる。次に、ＭＬＰネットワーク２００は、ステップ４４０で、生成されたモデルを用いて、エッチング深さを即時に（例えば、１／１０秒以内に）予測する。製造基板は、指定した期間にわたって連続的にエッチングし、一方、モデルがエッチング深さを周期的に予測する。一実施形態において、コンピュータ１６２は、コンピュータスクリーンにエッチング深さ予測を示す、又はファイルに書き込む、且つ／又はコンピュータ１６２又はコントローラ１３８に位置するハードディスクへストアするように適合されている。更に、ステップ４２０で収集した訓練データを用いて、ステップ４２０で、達した深さを超えるその他の深さを予測する。
【００５１】
一組の学習データ（例えば、光学信号強度、フィルム厚さ及びその他物理パラメータ）に基づいて半導体基板のフィーチャーのエッチング深さを予測するように適合されたニューラルネットワークモデルを用いることにより、システムは、高速の計算速度で、リアルタイムで所望範囲（エラー標準偏差に関して）内のエッチング深さを動的に推定する。
【００５２】
本発明の説明を組み込んだ上記に開示した実施形態を示し、詳細に説明したが、当業者であれば、説明を組み込んで、本発明の思想から逸脱していないその他の変形実施形態を容易に考案することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
本発明の上述した特徴が詳細に理解できるよう、上に簡単にまとめた本発明を、実施形態を参照してより具体的に説明する。そのうちいくつかは添付図面に示されている。しかしながら、添付図面は本発明の代表的な実施形態を例示するだけであり、その範囲を制限するものではなく、本発明は他の同様に有効な実施形態も認められることに留意すべきである。
【００５４】
【図１】本発明の一実施形態を有する処理システムの例示の概略図である。
【図２】本発明の実施形態による多層パーセプトロンネットワークを示す図である。
【図３】エッチングプロセス中に基板から反射した放射線のスペクトル強度における変化を示す一連のグラフである。
【図４】本発明の実施形態による方法のフロー図である。
【図５Ａ】〜
【図５Ｃ】エッチングされた材料層を有する基板の一連の概略断面図である。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【国際調査報告】
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