(57)【要約】  プラズマドーピング処理パラメータを選択する方法であって、少なくとも一つのプラズマドーピング結果を達成するレシピパラメータデータベースを決定することと、レシピパラメータデータベースから初期レシピパラメータを決定することと、少なくとも一つのプラズマドーピング条件でのインサイチュー測定を行うことと、少なくとも一つのプラズマドーピング結果、および少なくとも一つのプラズマドーピング条件でのインサイチュー測定を相関させることと、少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準を向上させるべく相関に応じて少なくとも一つのレシピパラメータを変更することと、を含む、方法が提供される。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラズマドーピング処理パラメータを選択する方法であって、
ａ）少なくとも一つのプラズマドーピング結果を達成するレシピパラメータデータベースを決定することと、
ｂ）前記レシピパラメータデータベースから初期レシピパラメータを決定することと、
ｃ）少なくとも一つのプラズマドーピング条件でのインサイチュー測定を行うことと、
ｄ）少なくとも一つのプラズマドーピング結果に、前記少なくとも一つのプラズマドーピング条件での前記インサイチュー測定を相関させることと、
ｅ）少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準を向上させるべく前記相関に応じて少なくとも一つのレシピパラメータを変更することと、を備える、方法。
【請求項２】
前記レシピパラメータデータベースは、実験計画法（design of experiment test）により決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記レシピパラメータデータベースは、少なくとも一つの単一変数実験（single variable experiment）により決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記インサイチュー測定を行うこと、前記インサイチュー測定を相関させること、および前記少なくとも一つのレシピパラメータを変更することを、前記少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準が所望の向上を達成するまで反復することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記初期レシピパラメータは、前記少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準に前記所望の向上を生じるレシピパラメータに、効率的に収束するレシピパラメータとして選択される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記インサイチュー測定を行うことは、光学発光分光、飛行時間（ＴＯＦ）分析、質量分析、中性組成分析、イオンエネルギー分析、線量分析、およびプラズマ特性分析のうちの少なくとも一つを行うことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準は、プラズマドーピングツールスループットを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準は、プラズマドーピング線量を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準は、プラズマドーピング均一性を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準は、プラズマ角度分布を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記相関に応じて前記少なくとも一つのレシピパラメータを変更することにより、少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準が最適化される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記相関に応じて前記少なくとも一つのレシピパラメータを変更することにより、少なくとも二つのプラズマドーピング処理性能測定基準が最適化される、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング結果に、前記少なくとも一つのプラズマドーピング条件での前記インサイチュー測定を相関させることは、分析モデルに相関させることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング結果に、前記少なくとも一つのプラズマドーピング条件での前記インサイチュー測定を相関させることは、統計モデルと相関させることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング結果に、前記少なくとも一つのプラズマドーピング条件での前記インサイチュー測定を相関させることは、実験計画法からのデータと相関させることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング結果に、前記少なくとも一つのプラズマドーピング条件での前記インサイチュー測定を相関させることは、単一変数テスト結果からのデータと相関させることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
少なくとも一つのプラズマドーピング処理パラメータを最適化する方法であって、
ａ）少なくとも一つのプラズマドーピング結果を最適化するレシピパラメータデータベースを決定することと、
ｂ）前記レシピパラメータデータベースから初期レシピパラメータを決定することと、
ｃ）少なくとも一つのプラズマドーピング条件でのインサイチュー測定を行うことと、
ｄ）少なくとも一つのプラズマドーピング結果に、前記少なくとも一つのプラズマドーピング条件での前記インサイチュー測定を相関させることと、
ｅ）少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準を向上させるべく前記相関に応じて少なくとも一つのレシピパラメータを変更することと、
ｆ）前記インサイチュー測定を行うこと、前記インサイチュー測定を相関させること、および前記少なくとも一つのレシピパラメータを変更することを、少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準が最適化されるまで反復することと、を備える、方法。
【請求項１８】
前記インサイチュー測定を行うことは、光学発光分光、飛行時間（ＴＯＦ）分析、質量分析、中性組成分析、イオンエネルギー分析、線量分析、およびプラズマ特性分析のうちの少なくとも一つを行うことを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準は、プラズマドーピングツールスループットを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準は、プラズマドーピング線量を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準は、プラズマドーピング均一性を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２２】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング結果に、前記少なくとも一つのプラズマドーピング条件での前記インサイチュー測定を相関させることは、分析モデルと相関させることを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２３】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング結果に、前記少なくとも一つのプラズマドーピング条件での前記インサイチュー測定を相関させることは、統計モデルと相関させることを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２４】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング結果に、前記少なくとも一つのプラズマドーピング条件での前記インサイチュー測定を相関させることは、実験計画法からのデータと相関させることを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２５】
前記少なくとも一つのプラズマドーピング結果に、前記少なくとも一つのプラズマドーピング条件での前記インサイチュー測定を相関させることは、単一変数テスト結果からのデータと相関させることを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２６】
少なくとも二つのプラズマドーピング処理パラメータを同時に最適化する方法であって、
ａ）少なくとも一つのプラズマドーピング結果を最適化するレシピパラメータデータベースを決定することと、
ｂ）前記レシピパラメータデータベースから初期レシピパラメータを決定することと、
ｃ）少なくとも一つのプラズマドーピング条件でのインサイチュー測定を行うことと、
ｄ）少なくとも一つのプラズマドーピング結果に、前記少なくとも一つのプラズマドーピング条件での前記インサイチュー測定を相関させることと、
ｅ）少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準を向上させるべく前記相関に応じて少なくとも二つのレシピパラメータを変更することと、
ｆ）前記インサイチュー測定を行うこと、前記インサイチュー測定を相関させること、および前記少なくとも二つのレシピパラメータを変更することを、少なくとも一つのプラズマドーピング処理性能測定基準が最適化されるまで反復することと、を備える、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ここのタイトルヘッダは系統化のみを目的としたものであり、本願の主題を制限するものとして理解されるべきではない。
【関連出願】
【０００２】
本願は、２００６年３月２１日出願の「最適処理のためのプラズマドーピング装置のチューニング」というタイトルの米国仮特許出願番号第０６／７８４，２４２の優先権を主張しており、この全体をここに参照として組み込む。
【背景技術】
【０００３】
何十年もの間、プラズマ処理は半導体その他の産業において広く行われてきた。プラズマ処理は、洗浄、エッチング、フライス削り、および析出といった工程に利用される。より近年においては、プラズマ処理はドーピングに利用されるようになっている。プラズマドーピングは時にＰＬＡＤあるいはプラズマ浸漬イオン注入（ＰＩＩＩ）と称される。プラズマドーピングシステムは、現代の電子デバイスおよび光学デバイスのドーピング要件を充たすべく開発されてきた。
【０００４】
プラズマドーピングは、電界でイオンを加速してその質量対電荷の比率によりイオンをフィルタにかけ、注入に望ましいイオンを選択するという従来のビームラインイオン注入システムとは根本的に異なる。対照させると、プラズマドーピングシステムは、ドーパントイオンを含むプラズマ内に対象物を浸漬させて、対象物を一連の負の電圧パルスでバイアスをかける。プラズマシース内の電界がイオンを対象物へ向かって加速することでイオンが対象物の表面内へ注入される。
【０００５】
半導体産業向けのプラズマドーピングシステムは、概して非常に高い処理制御が必要とされる。広く半導体産業で利用されている通常のビームラインイオン注入システムは、プラズマドーピング中の処理制御に優れており、さらには実行毎の（run-to-run）処理制御も優れている。通常のビームラインイオン注入システムは、現状の技術水準の半導体基板の全面にわたり高度に均一化されたドーピングを提供する。概して、プラズマドーピングシステムの処理制御は、通常のビームラインイオン注入システムのものと比較して劣る。
【０００６】
公知のプラズマドーピング処理は、様々なオフライン実験からのデータ取得、データ分析、および分析に応じてレシピパラメータを変更することで最適化される。本発明は、プラズマドーピング装置などのプラズマ処理装置のインサイチューモニターおよび最適化に関する。インサイチューモニターおよび最適化により、プラズマドーピング装置の処理制御は格段に向上しうる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
好適な例示的実施形態による発明を、そのさらなる利点とともに、以下の詳細な記載において添付図面との関連で説明する。図面は必ずしも原寸に比例しておらず、むしろ本発明の原理を例示することに重きが置かれている。
【０００８】
【図１】本発明によるインサイチューモニターおよび処理パラメータチューニングを伴うプラズマドーピング方法のフローチャートを示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本教示を、添付図面に示されるその例示的実施形態を参照することでより詳細に示す。以下では様々な実施形態および例示との関連において本教示を記載するが、本教示をこれら実施形態に限定することを意図してはいない。むしろ、本教示は様々な代替例、変形例、および均等例を包括していることは、当業者であれば理解する通りである。本教示を読んだ当業者であれば、本開示内の範囲において、追加的な実装例、変形例、および実施形態を、他の利用分野とともに想到してしかるべきである。
【００１０】
例えば、本発明の処理制御の向上方法はプラズマドーピングとの関連で記載されているが、本発明の方法は任意の種類のプラズマ処理に応用することができることを理解されたい。特に、本発明による均一性向上方法は、化学的および物理的析出などを含む析出に利用されるシステムを含むプラズマ処理システム、および、およびリアクティブイオンエッチングおよび物理エッチングを含むエッチングに利用されるシステムにも応用できる。
【００１１】
本発明の方法の個々の工程は、本発明が成り立つ限りにおいて、任意の順序で行われてよく、および／または、同時に行われてよい。さらには、本発明の装置は、本発明が成り立つ限りにおいて、記載された実施形態を任意の数あるいは全て含んでよい。
【００１２】
公知のプラズマドーピングシステムにおいては、プラズマ電力、チャンバ圧、ガス流量、線量（dose）、均一性、およびエネルギーといったプラズマドーピングのレシピパラメータは、実験計画法（ＤＯＥ）の利用により最適化される。「レシピパラメータ」という用語は、ここでは、処理ツールのプラズマドーピング条件を変更する実際の装置設定あるいは動作パラメータであると定義される。レシピパラメータは、特定の処理動作を行う処理あるいはレシピを構成する（プラズマドーピング動作）。
【００１３】
実験計画法は、Ｒ（アニール後の抵抗率）および／またはアニール前後の接合深さおよび急峻性（abruptness）などのウェハパラメータの様々なオフライン測定を行うことを含む。例えば、低効率の測定には、単純な探針測定からなる可能性がある。接合深さの測定は、二次イオン質量分析法（ＳＩＭＳ）データから得ることができる。オフライン測定から得られるデータはその後分析される。データは手動であるいはコンピュータプログラムで分析できる。例えば、市場で入手可能な様々なソフトウェア分析ツールの利用によりデータ分析ができ、あるいは用途特定データ分析プログラムがユーザにより書き込まれてよい。そしてデータ分析からレシピパラメータを向上させる。
【００１４】
向上したレシピパラメータは、その後向上した処理条件を生成するのに利用される。固定されたレシピパラメータから生成されるプラズマドーピング条件でのオンラインあるいはインサイチュー測定を利用しても、さらなる向上あるいは最適化は実現されない。「インサイチュー測定」という用語は、ここでは、ウェハあるいはその他のワークピースを処理する間に行われるプラズマドーピング条件での測定と定義される。この種類の最適化は、現在のプラズマドーピング条件での測定がプラズマドーピング動作中にレシピパラメータを動的に変更するのに利用されないので、「開ループ最適化」と称されることがある。
【００１５】
開ループ最適化は、多くの理由から最適なツール動作とはいえない傾向がある。例えば、公知の開ループプラズマ処理システムにおけるプラズマドーピング条件は、チャンバ条件およびプラズマ特性が時間の関数として変化するので、経時的にドリフトする傾向にある。公知のプラズマドーピング、プラズマ化学気相成長法（plasma enhanced chemical vapor deposition）（ＰＥＣＶＤ）、およびプラズマエッチングシステムは、周期的に処理チャンバを洗浄および／または調節することでこのようなチャンバおよびプラズマ特性の変化の補償を試みる。
【００１６】
チャンバ洗浄および調節手順を利用して、所定の数のウェハが処理された後など、処理時間の幾らかの測定基準（some metric）が経過した後で、プラズマチャンバ条件を効果的に幾らかの初期条件にリセットする。ウェハレベル結果のプラズマチャンバ条件での変化に対する感度は、洗浄および調節間隔を決定する。最大洗浄および／または調節間隔の決定は、全ツールスループットおよび処理反復性を最大化するのに重要である。しかし、処理チャンバの周期的な洗浄および／または調節によってウェハスループットは減少し、全処理コストは上昇する。さらに、これも生産的な処理を目的とした場合さらにツール利用性に悪影響を及ぼす、ツールのアイドルを調節により補償することが望ましい。
【００１７】
高度な半導体製造処理はしばしば、厳格な処理制御を必要とする。特に、高度な半導体を製造するプラズマドーピング処理は、各ウェハへの注入線量および種の混合についてウェハ毎およびバッチ毎に、非常に精密な制御を必要とする。処理チャンバの周期的な洗浄および／または調節は、レシピパラメータが洗浄工程によってドリフトしうるので、これら用途では許容できないことがある。
【００１８】
本発明の方法は、ツール性能処理を少しでも安定および／または向上させる目的からプラズマドーピング条件を調整するべく、レシピパラメータの閉ループチューニングを行う。「レシピパラメータの閉ループチューニング」という用語は、ここで、処理中にレシピパラメータを調節するのに利用される、現在の動作条件でのデータを提供するのにインサイチュー測定を利用することであると定義される。幾らかの実施形態においては、本発明の方法は、一以上の処理条件を最適化する目的からプラズマドーピング条件を調整するレシピパラメータの閉ループチューニングを行う。さらに、幾らかの実施形態では、処理ツールスループットおよび／または利用のような処理ツールコスト測定基準を向上させるべく、プラズマドーピング条件を調整するレシピパラメータの閉ループチューニングを行う。
【００１９】
例えば、幾らかの実施形態においては、本発明の方法は、より高い（あるいは一番高い）ウェハスループット（ウェハ／時間）、高い（あるいは一番高い）保持線量、ウェハにわたる、および／またはユーザの要件から導出された任意の他の処理パラメータにわたる均一性などの、処理向上を提供するレシピパラメータ選択あるいは最適化を行う。幾らかの特定の実施形態においては、本発明の方法は、角度線量制御など、ある種の顧客要件向けに処理ツールを最適化する。角度線量制御は多くの用途において重要である。例えば角度線量制御は、等角ドーピング用途（conformal doping application）については比較的高くなければならず、ソースドレイン拡張領域（source drain extension）（ＳＤＥ）などの幾らかの他の用途においては比較的狭くなければならない。
【００２０】
また特に、本発明の幾らかの実施形態においては、本発明によるプラズマ処理を最適化する方法は、モデルに基づくレシピパラメータ生成器を利用して初期レシピパラメータを選択することを含む。「モデルに基づくレシピパラメータ生成器」は、ここで、数値的あるいは規則に基づく方法に基づいてレシピパラメータを算出する任意の手段であると定義される。現在の動作条件下でインサイチュー測定を行う。インサイチュー測定は、その後分析され、少なくとも一つの処理結果に相関される（correlated）。処理の向上あるいは最適化を目的としてインサイチュー測定を少なくとも一つのプラズマドーピング結果に相関された結果、レシピパラメータの一以上がその後、調整あるいは「チューニング」される。例えばより高いレベルの処理反復性、より高いレベルの線量ループ、および／または、システムスループットの向上あるいは最適化および利用などの、所望の結果を達成すべくこれら向上したあるいは最適化されたレシピパラメータが選択される。多くの実施形態においては、この方法は非線形最適化方法である。
【００２１】
図１は、本発明によるインサイチューモニターおよび処理パラメータチューニングを伴うプラズマドーピング方法のフローチャート１００を示す。幾らかの実施形態においては、本方法は、向上した処理性能および／または向上した処理コスト測定基準を達成すべく、インサイチューモニターおよび処理パラメータチューニングを行う。他の実施形態においては、本方法は、少なくとも一つの処理性能測定基準および／または処理コスト測定基準を最適化すべく、インサイチューモニターおよび処理パラメータチューニングを行う。
【００２２】
第１ステップ１０２において、所望の処理結果がユーザにより入力される。プラズマドーピング処理においては、所望の処理結果は、注入線量、注入エネルギー、最小均一性、ドーピング種、シート抵抗（注入時）、アニールされた接合深さのプロファイルの急峻性（注入時）などの、ウェハレベル注入パラメータを含む。典型的に、アニールされた接合深さのプロファイルは、接合深さおよび接合の急峻性により特徴づけられる。
【００２３】
第２ステップ１０４において、第１ステップ１０２で登録された所望のプラズマ処理結果についてレシピパラメータデータベースが生成される。幾らかの実施形態においては、方法は、レシピパラメータデータベースを生成するのにモデルに基づくレシピパラメータ生成器を利用する。様々な他の実施形態においては、ユーザが直接データをレシピパラメータデータベースに入力する、あるいは幾らかの所定のレシピパラメータデータベースのうちのいずれかが利用される。
【００２４】
幾らかの実施形態においては、レシピパラメータデータベースは、まずオフライン測定を実験計画法を利用して行うことで生成される。「オフライン測定」という用語は、ここで、処理の終了の後に行われる測定であると定義される。典型的に、テストウェハは、処理された後で処理装置から外されてオフライン測定を行われる。オフライン測定を利用して、様々なプラズマ処理ツールパラメータあるいは設定および処理あるいはウェハレベル結果の関係を決定する。多くの実施形態において、様々なプラズマ処理ツールパラメータおよび処理レベル結果の関係が、コンピュータデータベースに保存される。
【００２５】
第３ステップ１０６において、第２ステップ１０４で生成されたレシピパラメータデータベースから、初期レシピパラメータが登録あるいは入力される。様々なプラズマ処理ツールパラメータおよび処理結果の関係の分析を利用して、初期レシピパラメータを決定する。処理結果は処理のウェハレベル結果である。プラズマ処理ツールパラメータは、プラズマおよび処理環境を生成および維持するのに利用される実際の処理ツール設定である。これら処理ツールパラメータあるいは設定は、手動で登録される、あるいはコンピュータプログラムに登録される。レシピパラメータデータベースから決定されうる処理ツールパラメータの例は、ＲＦ電力、チャンバ圧、ＤＣバイアス、ドーパントおよび希釈ガス流、ＤＣパルス周波数およびパルス長である。
【００２６】
幾らかの実施形態においては、初期レシピパラメータは、所望の処理結果を直接達成するレシピパラメータのユーザの最善の推測値を表す。他の実施形態においては、初期レシピパラメータは、処理結果を向上あるいは最適化するレシピパラメータに効率的に収束する、本発明の方法を利用する「チューニング」に適したパラメータである。
【００２７】
幾らかの実施形態においては、初期レシピパラメータは、様々な実験計画法および／または単一変数テスト（single variable test）からのプラズマドーピング結果にプラズマ動作条件を相関させる分析／統計モデルを利用するレシピパラメータデータベースから構築される。他の実施形態においては、初期レシピパラメータは、前に最適化されたプラズマドーピング条件から構築される。
【００２８】
第４ステップ１０８において、プラズマドーピング条件は、インサイチューセンサ測定を行うことでモニターされる。プラズマドーピング条件でのインサイチューセンサ測定は、光学発光分光器、飛行時間（ＴＯＦ）分析探針、ラングミュア探針、質量およびエネルギー分析器、ファラデーカップセンサ、およびリフレクトメータ（reflectometer）などの析出／エッチング／線量モニターなどの幾多もの種類のセンサで行うことができる。インサイチューセンサ測定は、さらに、処理の終了および洗浄／調整列の開始のトリガに利用されてもよい。
【００２９】
第５ステップ１１０において、第４ステップ１０８で取得されたプラズマドーピング条件でのインサイチューモニターからのデータが、少なくとも一つのプラズマドーピング結果と相関される。この少なくとも一つのプラズマドーピング結果は、抵抗率、接合深さ、およびアニール前後の急峻性を特徴付けるウェハレベル結果である。相関には、様々なレシピパラメータに応じたセンサデータのインサイチューな測定を解釈することが含まれる。例えば、ＴＯＦセンサが測定したプラズマのイオン組成の変化を、全イオン線量の測定に相関させることができる。
【００３０】
第６ステップ１１２において、少なくとも一つのコスト測定基準あるいは性能測定基準によりプラズマドーピング条件を向上あるいは最適化すべく、第５ステップ１１０で行った相関に応じて少なくとも一つのレシピパラメータを変更する。つまり、第６ステップ１１２においては、レシピパラメータのうち少なくとも一つを、第５ステップ１１０で行った相関に基づき、より望ましい新たなレシピパラメータ（つまり、少なくともコスト測定基準あるいは性能測定基準のいずれかを向上あるいは最適化するレシピパラメータ）に「チューニング」する。様々な実施形態においては、この少なくとも一つのレシピパラメータは、特定の処理目標の達成、ツールスループットおよび利用の最大化、および処理反復性の向上などのある種の顧客要件を達成すべく「チューニング」される。
【００３１】
第７ステップ１１４において、第６ステップ１１２で行った少なくとも一つのレシピパラメータの変更により生じる新たなプラズマドーピング条件を決定する。
【００３２】
第８ステップ１１６において、第６ステップ１１２で相関に応じて変更した少なくとも一つのレシピパラメータに対応する第７ステップ１１４で決定した新たなプラズマドーピング条件が、許容できるか否かを判断する。幾らかの実施形態においてこの判断は、この新たなプラズマドーピング条件が少なくとも一つのプラズマドーピングパラメータについて最適化されているか否かに関する。この第８ステップ１１６の判断が、レシピパラメータが許容できることを示す場合、方法１００は終了し、第９ステップ１１８でプラズマドーピング処理をウェハ上で実行できる。
【００３３】
しかし、この第８ステップ１１６の判断が、レシピパラメータが許容できないことを示す場合、方法１００は、第４ステップ１０８に制御を戻し、インサイチューセンサ測定を行うことでプラズマドーピング条件を再度モニターする。方法１００は、処理が第９ステップ１１８で実行されるまで反復される。このようにして、図１との関連で記載された方法１００は、アクティブに、レシピパラメータを非線形に「チューニング」して、プラズマドーピング向けあるいは他のウェハレベル結果向けにプラズマドーピング条件をさらに向上あるいは最適化する。
【００３４】
様々な実施形態においては、図１との関連で記載したインサイチューモニターおよび処理パラメータ選択方法を利用して、他のあるいは全てのレシピパラメータと別個にあるいは同時にレシピパラメータの任意のものをチューニングすることもできる。一実施形態においては、複数のレシピパラメータの各々が設定され、その後、図１との関連で記載したインサイチューモニターおよび処理パラメータ選択方法を利用して、個々にレシピパラメータをチューニングしてプラズマドーピング条件を向上あるいは最適化する。別の実施形態においては、図１との関連で記載したインサイチューモニターおよび処理パラメータ選択方法を利用して、幾らかのあるいは全てのレシピパラメータを同時にチューニングしてプラズマドーピング条件を向上あるいは最適化する。
【００３５】
図１との関連で記載したインサイチューモニターおよび処理パラメータ選択方法を利用することで、装置ダウンタイムを削減あるいは最小化することができる、というのも、プラズマチャンバが洗浄および／または調整されることでツール利用およびスループットを向上させることができるからである。さらに、図１との関連で記載したインサイチューモニターおよび処理パラメータ選択方法を利用することで、プラズマドーピング条件でのドリフトを補償することができ、これにより、処理反復性を向上させるより安定したプラズマドーピング条件を生成することができる。
均等物
【００３６】
本教示を、様々な実施形態および例示との関連で記載したが、本教示をこれら実施形態に限定することを意図してはいない。むしろ、本教示は様々な代替例、変形例、および均等例を包括していることは、当業者であれば理解する通りである。本教示を呼んだ当業者であれば、本開示内の範囲において、追加的な実装例、変形例、および実施形態を、他の利用分野とともに想到してしかるべきである。
【図１】
2009530855.tif 000003
【国際調査報告】
2009530855.tif 000004
2009530855.tif 000005
2009530855.tif 000006