(57)【要約】【課題】外乱による影響を抑制することのできるプラズマ処理装置および処理方法を提供する。  【解決手段】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２３と、前記処理中のプロセス量をモニタするセンサ２４と、前記センサからのモニタ出力および予め設定した加工結果の予測式をもとに加工結果を推定する加工結果推定モデル２５と、前記加工結果の推定モデルの推定結果をもとに加工結果が目標値となるように処理条件の補正量を計算する最適レシピ計算モデル２６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前記プラズマ処理装置２３を制御する。【選択図】図１
2006074067.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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と、
該処理装置の処理中のプロセス量をモニタするセンサと、
該センサからのモニタ出力および予め設定した処理結果の予測式をもとに処理結果を推
定する処理結果推定モデルと、
前記処理結果推定モデルの推定結果をもとに処理結果が目標値となるように処理条件の
補正量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前記プラズマ処理を制御することを
特徴とするプラズマ処理装置、またはシステム。
【請求項２】
請求項１の記載において、
前記プラズマ処理装置、またはシステムは、処理結果得られた前記試料の形状を測定す
る処理結果の測定機を備え、該測定機の測定結果に基づき前記処理結果推定モデルを修正
することを特徴とするプラズマ処理装置、またはシステム。
【請求項３】
請求項１ないし請求項２の何れか１の記載において、前記最適レシピ計算モデルは、該モ
デルが計算した最適レシピの妥当性を判断して使用可能なレシピを選択する使用可能レシ
ピ選択手段を備えたことを特徴とするプラズマ処理装置、またはシステム。
【請求項４】
請求項３の記載において、前記使用可能レシピ選択手段は、予め格納したレシピの中から
、前記最適レシピ計算モデルが計算した最適レシピに最も近似するレシピを選択すること
を特徴とするプラズマ処理装置、またはシステム。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４の何れか１の記載において、前記最適レシピ計算モデルは前記試
料の加工前形状を測定する測定機を備え、該測定機の測定結果に基づき前記最適レシピ計
算モデルを用いて処理結果が目標値となるように処理条件を計算するフィードフォワード
制御を最適レシピ計算処理に付加することを特徴とするプラズマ処理装置、またはシステ
ム。
【請求項６】
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と、
処理結果の測定機の測定結果および目標値をもとに最適レシピを計算する最適レシピ計
算モデルと、
前記最適レシピ計算モデルが計算した最適レシピの妥当性を判断して使用可能レシピを
選択する使用可能レシピ選択手段を備え、
該使用可能レシピ選択手段が選択したレシピをもとに前記プラズマ処理装置を制御する
ことを特徴とするプラズマ処理装置、またはシステム。
【請求項７】
請求項６の記載において、前記最適レシピ計算モデルは前記試料の加工前形状を測定する
測定機を備え、該測定機の測定結果に基づき前記最適レシピ計算モデルを用いて処理結果
が目標値となるように処理条件を計算するフィードフォワード制御を最適レシピ解散処理
に付加することを特徴とするプラズマ処理装置、またはシステム。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７の何れか１の記載において、処理結果を推定する光散乱式の形状
推定手段を備えたことを特徴とするプラズマ処理装置、またはシステム。
【請求項９】
請求項１ないし請求項８の何れか１の記載において、前記プラズマ処理装置はプラズマエ
ッチング処理装置であることを特徴とするプラズマ処理装置、またはシステム。
【請求項１０】
真空処理室内に収容した試料にプラズマ処理を施すプラズマ処理方法であって、
該処理方法は、前記処理中のプロセス量をモニタするステップと、
前記モニタ結果をもとに処理結果を推定するステップと、
前記処理結果の推定結果をもとに処理結果が目標値となるように処理条件の補正量を計
算して最適レシピを生成するステップと、
前記生成した最適レシピをもとに前記プラズマ処理装置を制御するステップからなるこ
とを特徴とするプラズマ処理方法。
【請求項１１】
請求項１０の記載において、前記モニタ結果をもとに処理結果を推定するステップは推定
モデルを備え、処理結果得られた前記試料の形状の測定結果に基づき前記推定モデルを修
正するステップを備えたことを特徴とするプラズマ処理方法。
【請求項１２】
真空処理室内に収容した試料にプラズマ処理を施すプラズマ処理方法であって、
処理結果の測定機の測定結果および目標値をもとに最適レシピを計算するステップと、
前記最適レシピの妥当性を判断するステップと、
妥当性有りと判断したレシピをもとに前記プラズマ処理装置を制御することを特徴とす
るプラズマ処理方法。
【請求項１３】
請求項１ないし請求項９の何れか１の記載において、複数の項目からなる処理条件を、予
めウエハ面内の加工結果の均一性に影響を与える処理条件と均一性に影響を与えない処理
条件とに二分して、均一性に影響を与えない処理条件のみを用いて処理結果が目標値に一
致するように制御することを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項１４】
請求項１０ないし請求項１２の何れか１の記載において、該処理ステップの最初に、
複数の項目からなる処理条件を、予めウエハ面内の加工結果の均一性に影響を与える処
理条件と均一性に影響を与えない処理条件とに二分するステップと、
均一性に影響を与える処理条件を均一性の観点から最適化するステップと、
を付け加えたものであり、かつ最適レシピを生成するステップを、
均一性に影響を与えない処理条件のみを対象にして処理結果が目標値に一致するように
処理条件の補正量を計算して補正し、予め最適化しておいた均一性に影響を与える処理条
件と合わせて最適レシピとする、
ことを特徴とするプラズマ処理方法。
【請求項１５】
請求項８の記載において、光散乱形状推定手段を用いて、ロット毎にサンプルしたウエハ
の格子マークの加工形状を破壊検査を行うことなく測定し、前記処理結果推定モデルを修
正す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および処理方法にかかり、特に外乱による影響を抑制するこ
とのできるプラズマ処理装置および処理方法に関する。
【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、減圧下でプラ
ズマ放電を発生させ、このプラズマ中に発生するラジカルあるいはイオンを、被処理物で
あるウエハ表面に反応させてエッチングをする装置が知られている。このような処理を行うドライエッチング装置は、レシピと呼ばれる製造条件（ガス流量、ガス圧力、投入電力、エッチング時間等）のもとにエッチング処理を行う。前記レシピは半導体デバイスの特定の製造工程（同一プロセス）においては、常に一定に保持されている。なお、前記１つのプロセスを数ステップに分割して各ステップ毎に製造条件を変更する場合もある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
半導体製造工程において、ドライエッチング装置があるプロセスを処理する場合、前述
のようにレシピと呼ばれる製造条件をウエハ処理毎に毎回一定に設定してウエハ加工を行
う。
【０００４】
しかし、最近の微細化が進んだ状態でのドライエッチングプロセスでは、ウエハとエッ
チングガスの反応生成物が処理室内壁に堆積し、この堆積物からアウトガスと呼ばれる不
要なガスが発生し、このため処理室内の環境が経時変化する。さらに、処理室関連部品の
温度変化、部品の消耗によっても処理室内環境は変化する。このようにドライエッチング
装置には様々な外乱要因が存在する。
【０００５】
また、エッチングの前工程であるリソグラフィー工程で形成するマスクの形状寸法のば
らつきも、エッチング結果に重要な影響を与える。
【０００６】
すなわち、一定のレシピを用いてエッチング処理を行っても、種々の外乱により一定の
性能を得ることは困難である。本発明はこれらの問題点に鑑みてなされたもので、特に外
乱による影響を抑制することのできるプラズマ処理装置および処理方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
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。
【０００８】
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と、該処理装置の処理中の
プロセス量をモニタするセンサと、該センサからのモニタ出力および予め設定した加工結
果の予測式をもとに加工結果を推定する加工結果推定モデルと、前記加工結果推定モデル
の推定結果をもとに加工結果が目標値となるように最適な処理条件を再計算する最適レシ
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前記プラズマ処
理装置２３を制御する。
【０００９】
また、真空処理室内に収容した試料にプラズマ処理を施すプラズマ処理方法であって、
該処理方法は、前記処理中のプロセス量をモニタするステップと、前記モニタ結果をもと
に加工結果を推定するステップと、前記加工結果の推定結果をもとに加工結果が目標値と
なるように処理条件の補正量を計算して最適レシピを生成するステップと、前記生成した
最適レシピをもとに前記プラズマ処理装置を制御するステップからなる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、外乱による影響を抑制することのできるプラズマ処理装置および処理
方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は、本発明の実施形態にかかるドライエッチング装置の概要を示す図である。図に
おいて、１はプラズマ１ｃを生成するプラズマ処理室、１ｂは処理室内のウエハステージ
１ａ上に載置した被処理物であるウエハである。２は装置に供給するガス流量、ガス流量
、ガス圧力、投入電力等の処理中のプロセス量をモニタするためのセンサであり、これら
のセンサは通常ドライエッチング装置に標準装備される。３は付加センサであり、例えば
、プラズマ光のスペクトルを解析するための発光分光センサ（ＯＥＳ：  Ｏｐｔｉｃａｌ
Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、プラズマ粒子の質量を分析するため
の４重極質量分析装置（ＱＭＳ：  Ｑｕａｄｒｕｐｏｌｅ  Ｍａｓｓ  Ｓｐｅｃｔｒｏｍ
ｅｔｒｙ）、４はレシピ６に従ってドライエッチング装置を制御するアクチュエータ、５
は処理中のプロセス量をレシピあるいは生産管理情報（ロット番号、ウエハＩＤ等）と結
合して保存するデータベースである。なお、前記レシピはウエハ処理中あるいはウエハ処
理毎に変更可能である。
【００１２】
図２は、本発明の第１の実施形態にかかるドライエッチング処理システムの全体構成を
示す図である。該装置はフィードバック（ＦＢ）制御系およびフィードフォワード（ＦＦ
）制御系を含む。
【００１３】
図において、２１はフォトリソグラフィ処理装置であり、例えば半導体基板上にレジス
トを塗布し、該レジストを、例えば目的とするＦＥＴのゲート部分に目的とする電極幅の
ゲート電極が得られるようにエッチング加工する。以下この電極幅の目標値あるいは加工
結果の値をＣＤ（ｃｒｔｉｃａｌ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）値と称する。２２は前記エッチ
ング後のレジストのＣＤ値を計測するＣＤ−ＳＥＭ等の計測機、２３はプラズマエッチン
グ処理装置（エッチャ）、２４はプラズマエッチング処理装置に供給するガス流量、ガス
圧力、投入電力、ＯＥＳ、ＱＭＳ等の処理中のプロセス量をモニタするためのセンサ（以
下Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサと称する）である。２５は加工結果推定モデルであり、前記Ｉｎ
−Ｓｉｔｕセンサのモニタ出力あるいは予め設定した加工結果の予測式を用いて加工結果
（例えば前記加工結果ＣＤ値）を推定する。なお、Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサはウエハ処理中
にウエハ毎にモニタ可能であるため、前記推定モデルはウエハ毎に加工結果を推定するこ
とができる。また、この推定モデルは後述する加工結果の測定機出力に基づき修正するこ
とができる。
【００１４】
２６は最適レシピ計算モデルであり、前記加工結果の推定モデルの推定結果および目標
値２７をもとに最適レシピ計算モデルを、例えば図の例１または例２に示すように修正し
て最適レシピを生成する。また、この計算モデルは前記ＣＤ−ＳＥＭ等の計測機２２の出
力を例３に示すようにフィードフォワード制御入力として利用することができる。
【００１５】
２８は使用可能レシピ選択手段であり、レシピサーバ２９に格納したレシピの中から最
適レシピ計算モデルが生成した最適レシピに最も近いレシピを選択して使用可能レシピと
して設定する。
【００１６】
３０は加工結果のＣＤ値を測定するＣＤ−ＳＥＭ（寸法側長用走査形電子顕微鏡（Ｃｒ
ｉｔｉｃａｌ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ−Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｍｉｃｒｏ
ｓｃｏｐｅ））、３１はその他の加工結果を測定するＸ−ＳＥＭ（断面測定用走査形電子
顕微鏡（Ｃｒｏｓｓ  Ｓｅｃｔｉｏｎ−Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｍｉｃｒ
ｏｓｃｏｐｅ））等の加工結果の測定機であり、加工結果をＣＤ値あるいはゲート形状信
号３２として出力する。なお、前記ＣＤ−ＳＥＭ３０およびＸ−ＳＥＭ３１等の測定機は
、前記プラズマエッチング処理装置の処理単位毎（ロット単位毎）にウエハをサンプリン
グして計測することになる。このため前記ＣＤ値あるいはゲート形状はロット毎に得られ
ることになる。
【００１７】
図３は、本実施形態のドライエッチング装置のフィードバック制御を説明する図である
。まずステップ１において、加工目標値（ＣＤ値）を設定する。ステップ２において最適
レシピ計算モデルは加工目標値から目標値を達成するのに最適なレシピを計算する。ステ
ップ３において、最適レシピに最も近い使用可能なレシピを選択し、ステップ４において
、該レシピをエッチング処理装置２３に設定する。ステップ５において、エッチングを開
始する。ステップ６において、エッチングを行っている間の装置の状態をＩｎ−Ｓｉｔｕ
センサによりモニタリングする。ステップ７において、１枚のウエハのエッチング処理が
終了すると、ステップ８において、加工結果推定モデルを用いて、前記Ｉｎ−Ｓｉｔｕセ
ンサの測定値をもとにウエハの加工結果を推定する。ステップ９において、前記推定した
加工結果と目標値をもとに、図４に示すように最適レシピ計算モデルを修正し、修正した
最適レシピをエッチング処理装置２３に設定する。次いでステップ２に進んで次のウエハ
を処理する。
【００１８】
また、前述のように、各ロット毎にウエハを１枚ずつサンプリングして、ウエハの実寸
法をＣＤ−ＳＥＭ３０あるいはＸ−ＳＥＭ３１等の加工結果の測定機で測定し、該測定結
果に基づいて加工結果の推定モデルを精度よく修正することができる。また、この推定モ
デルの修正により、前記サンプリング検査のみによりウエハの全数検査に相当する精度の
よい検査を実行することができる。
【００１９】
このように本制御方式によれば、Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサの測定値を用いて加工結果を推
定し、フィードバック制御することができる。また、Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサの測定値を用
いるので、ウエハの実寸法をＣＤ−ＳＥＭ３０あるいはＸ−ＳＥＭ３１等の加工結果の測
定機のみで測定する方法（Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサを用いない方法）に比して、高速なフィ
ードバックループ（ウエハ毎のフィードバック制御ループ）構成することができ、不良ウ
エハの大量生産を抑制することができる。
【００２０】
次に、本実施形態のドライエッチング装置のフィードフォワード制御を説明する。フォ
トリソグラフィ処理装置２１により処理したウエハのレジスト加工寸法（例えばＣＤ値）
はＣＤ−ＳＥＭ等の測定機２２により測定する。最適レシピ計算モデル２６は、この測定
値と前記目標値２７とを比較し、ホトリソグラフィ工程におけるレジスト加工寸法の目標
値からの前記ずれを相殺する加工量（ＣＤシフト量）を見積もり（図中Ｙ）、この見積も
りをもとに最適レシピ計算モデルを用いて最適レシピを計算する。次いで、使用可能レシ
ピ選択手段２８はレシピサーバに格納したレシピの中から最適レシピ計算モデルが生成し
た最適レシピに最も近いレシピを選択して使用可能レシピとして設定する。
【００２１】
図４においては、ホトリソグラフィ工程における加工結果が目標ＣＤ値よりも大の場合
の例を示している。このようなような場合は、レジストを目標ＣＤ値になるようにエッチ
ング処理で細くする（スリミング処理）か、あるいは、ＢＡＲＣ／ＨＬＤ（反射防止膜）
エッチング処理で目標ＣＤ値になるように調整する。次いで目標ＣＤ値となったレジスト
、あるいはＢＡＲＣ／ＨＬＤをマスクとしてエッチング処理する。この場合、目標とする
レジストのサイドエッチングによって生じるＣＤシフト量を見積り、この見積もりをもと
に、図５に示すように最適レシピ計算モデルにより最適レシピを計算する。次いで、計算
した最適レシピにもっとも近い、使用可能なレシピを選択し、レジストをエッチング処理
する。
【００２２】
次に、同様に、前記レジストのＣＤ値をもとに、最適レシピ計算モデルにより最適レシ
ピを計算し、計算した最適レシピにもっとも近い使用可能なレシピを選択してウエハのエ
ッチング処理を行い、エッチング処理の工程を終了する  図６は、本発明のドライエッチ
ング装置の他の例を示す図である。なお、図において図２に示される部分と同一部分につ
いては同一符号を付してその説明を省略する。この例においては、図２に示す加工結果推
定モデルは使用しない。こうすることにより、フィードバックのループ速度は遅くなるが
、加工結果の測定機３０，３１，からの実データを用いたフィードバックを行うことがで
きる。このため、最適レシピ計算モデルをより正確に修正することができる。
【００２３】
図１６は、本発明のドライエッチング装置の他の例を示す図である。なお、図において
図２に示される部分と同一部分については同一符号を付してその説明を省略する。この例
においては、図２に示すＣＤ−ＳＥＭ３０とＸ−ＳＥＭ３１、および加工結果３２は使用
しない。Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサ２４と加工結果推定モデル２５が高精度で維持できる場合
、ＣＤ−ＳＥＭ等からのモデル補正は不要となるためである。こうすることにより、ＣＤ
−ＳＥＭ、Ｘ−ＳＥＭ等の検査装置を必要としない処理方法が実現でき、半導体製造にお
いて検査工程を削減できる。
【００２４】
図７は、本発明のドライエッチング装置のさらに他の例を示す図である。なお、図にお
いて図２に示される部分と同一部分については同一符号を付してその説明を省略する。こ
の例においては、図２に示すＩｎ−Ｓｉｔｕセンサ２４に代えて、光散乱形状推定手段（
Ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ）を用いる。光散乱形状推定手段は、ウェハ上に設けた複数
の格子マークに、波長もしくは入射角をパラメータとして光を照射して反射率を測定する
。つぎに、予め理論計算によって作成しておいた特徴ライブラリと比較して一致度の良い
ライブラリ波形を探索し、さらに、形状パラメータを調整することにより複数の格子マー
クにより形成されるウエハの形状、寸法を推定することができる。
【００２５】
この光散乱形形状推定手段２４Ａを用いて、ロット毎にサンプルしたウエハの格子マー
クの加工形状を測定し、前記加工結果推定モデル２５を修正するようにすれば、Ｘ−ＳＥ
Ｍによる破壊検査を行うことなく形状推定精度を修正することができる（図１５）。
【００２６】
この光散乱推定手段２４Ａを、プロセス量をモニタするための測定装置（Ｉｎｔｅｇｒ
ａｔｅｄ  Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ）としてエッチング処理装置２３に組み込み、エッチング
直後のウェハをエッチング装置内で計測し、寸法、形状を推定する。推定結果を基に最適
レシピ計算モデルを修正することは図２の場合と同様である。
【００２７】
図８は、Ｉｎ−ｓｉｔｕセンサを用いた加工結果推定と加工制御の効果を示す図である
。図では、Ｉｎ−ｓｉｔｕセンサの例として処理中のプラズマ発光を測定する例を示す。
【００２８】
プラズマ発光には、プロセスを支配するエッチャントやイオンの情報が含まれており、プ
ラズマ発光のピーク強度やスペクトル形状の変化から加工結果の変化を推定することがで
きる。
【００２９】
なお、プラズマ発光の変化はわずかであるので、プラズマ発光に対してなんらかの数値
処理を施して発光スペクトルの変化成分を感度よく抽出することが望ましい。演算処理と
しては、たとえば標準スペクトルに対して比や差分をとる方法がある。あるいは統計解析
的な手法、たとえば主成分分析を用いれば、多くの発光ピークのなかから変化したピーク
成分のみをフィルタリングしてとりだすことができる。
【００３０】
図８の左欄には、プラズマ発光に対して数値処理をほどこした結果を示している。図の
＊印は、側壁デポジットに影響を与える発光ピークの変化を示す。この発光ピークの分析
結果から、加工結果推定モデルにもとづいて加工結果が推定できる。この様子は図８の中
央部に示してあり、所定の形状（最上段に示す）に比べて、発光ピークの変化に対応して
側壁デポジットが増加してテーパ角が増加していることが推定される。
【００３１】
これらの結果にもとづいて、最適なレシピを計算して加工制御をおこなう。最適レシピ
計算は、処理レシピに対して補正をかけることで行う。加工目標値からのずれ量に応じて
、例えば、テーパ角が目標値に一致している場合は補正を加えずに、テーパ角が大きい場
合は補正量を大きくとる。これにより、図３の右欄に示すように、テーパ角を一定にたも
つことができる。この最適レシピ計算の方法は後述する。なお、ここではＩｎ−ｓｉｔｕ
センサとして、プラズマ発光をを検出するセンサ用いたが、これ以外にも、たとえば放電
電圧（Ｖｐｐ）やバイアス電圧（Ｖｄｃ）、あるいはインピーダンスモニタを用いること
もできる。
【００３２】
図９は、本実施形態にかかるドライエッチング装置のエッチング制御を説明するブロッ
ク図である。
【００３３】
プロセス量をモニタし、さらに加工結果をモニタするセンサ９１としては、発光分光器
などの多数のデータを出力するセンサ、プラズマインピーダンスモニタのようにプラズマ
の状態に感度が高いセンサ、その他の圧力や温度や電圧、電力の入射、反射などの種々の
センサを備えることができる。また、発光分光器のように多数のデータを同時に取得でき
るセンサが一つあるだけでもよい。これらのセンサは一定時間毎、たとえば１秒毎に、装
置の状態を表す信号を出力する。この一回の出力あたりに、センサデータの数は数十個か
ら数千個である。
【００３４】
信号圧縮部９２はこれらの多数のデータを圧縮して装置状態信号を生成する。装置状態
信号の数は場合によって変わるが、数個から数十個の場合がある。この信号圧縮には主成
分分析などの統計的解析法を用いることができる。
【００３５】
加工結果推定部９３は、前記装置状態信号の時間変化から、平均化や微分操作によって
、ウエハ毎の処理状態信号を生成する。
【００３６】
ここで、図の加工結果予測式９４は、前記生成したウエハ毎の処理状態信号から処理後
のウエハの加工結果を予測する予測式であり、予めデータベースに格納しておく。さらに
、前記加工結果推定部９３は前記処理状態信号および予測式を用いてウエハの加工形状を
予測する。なおウエハ内で加工形状のばらつきがあるときには、このばらつきも計算する
。
【００３７】
最適レシピ計算モデル９５は前記予測結果および処理の目標値９６を入力して、加工結
果が目標値になるように処理条件の補正量を計算する。この補正された処理条件（最適レ
シピ）を装置制御部９７に渡して、エッチング装置９８を制御して、次のウエハの処理を
行う。なお、前記加工結果予測式は、その予測精度の検定をＣＤ−ＳＥＭなどの加工形状
の測定機による実測結果と比較することにより行うことができる。
【００３８】
図１０は、フィードバック制御あるいはフィードフォワード制御による安定化の効果を
示す図である。縦軸はＣＤゲインであり、ＣＤ値の加工による太り量を示す。生産管理上
、このＣＤゲインはわずかに正の値で一定に保たれることが理想的である。しかし、リア
クタ内壁面への反応生成物の堆積などにより、プラズマやケミストリの状態がわずかでは
あるが変化していくために加工に長期的な変動が生じる。これをこの図ではロット間変動
と名づけている。特にリアクタを大気開放して内部の堆積物を除去する全掃後から、リア
クタ内壁面の状態が安定するまでの間に変動がでる。また、ロット内においても、反応生
成物の堆積や内壁面の温度変化などにより短期的な変動（ロット内変動）が生じる。さら
に、ホト工程やエッチング工程の加工によるばらつき変動も生じる。
【００３９】
従来からこうした変動に対しては、内壁面の温度調整などのハード的な改善により、あ
るいは適当な間隔で（たとえばロットごとやウエハごとに）クリーニングをおこなって堆
積物を除去して、リアクタの状態を安定化させることによりデバイス加工のマージン以内
におさめている。しかしながら、デバイスの微細化にともない、加工マージンが小さくな
ると従来の方法では安定化の限界が生じている。これに対して本実施形態に示すようにフ
ィードバック制御あるいはフィードフォワード制御を施すことにより、図１０下段に示す
ようにロット間変動・ロット内変動・ばらつき変動をおさえてデバイス加工のマージン以
内におさめることが可能になる。
【００４０】
図１１は、図９に示す加工結果予測式を生成するための処理を説明する図である。まず
、ステップ１において、エッチング処理装置を用いて試料（ウエハ）の処理を行う。ステ
ップ２において、プロセス量をモニタするセンサのデータをデータ圧縮部において圧縮し
、ステップ３において圧縮したデータを処理状態信号データベースに格納する。ステップ
４において、前記処理の終了したウエハの加工形状を、例えばＣＤ−ＳＥＭなどで測定し
、ステップ５において、加工結果データベースに保存する。ステップ６において、前記実
測した加工形状と処理状態信号の相関関係式を重回帰分析により求め、加工結果予測式を
生成する。
【００４１】
図１２は、本発明のドライエッチング装置のさらに他の例を示す図である。この例では
、最適レシピ計算モデルのモデル化方法として統計処理に一般に用いられている応答曲面
モデルを利用した。また、図１３は最適レシピ計算モデル構築のための処理を示す図であ
る。
【００４２】
まず、目標とするエッチング性能の項目をＡ，Ｂ，Ｃとし、エッチング装置へ設定する
レシピパラメータがａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆの６項目であるとする。Ａ，Ｂ，Ｃは、例え
ば選択比、サイドエッチング量、テーパー角度といったものであり、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ
，ｆは、例えばガス流量、圧力、電圧、電力、温度、時間といったものである。まず、ス
テップ１において、タグチメソッドを用いた評価実験を行い、ステップ２において、均一
性に影響を与えるレシピパラメータを選択し、制御可能なパラメータから除外する。これ
らのパラメータ（本図ではｄ，ｅ，ｆ）は固定レシピパラメータとして常時固定とするこ
とで、ウエハ毎のフィードバック制御（Ｒｕｎ−ｔｏ−Ｒｕｎ制御）により均一性が劣化
することを防ぐ。
【００４３】
ステップ３において、実験計画法を用いてモデル化に必要なデータを取得し、ステップ
４において、最適レシピ計算モデルを作成する。図１１においては最適レシピ計算モデル
の概念を容易に理解できるようレシピパラメータａ，ｂ，ｃに対して、エッチ性能Ａ，Ｂ
、エッチ性能Ａ，Ｃ、およびエッチ性能Ｂ，Ｃのみがそれぞれ関与している３次元のモデ
ルを仮定した。実際には応答曲面法により生成される最適レシピ計算モデルは、エッチ性
能Ａ，Ｂ，Ｃを入力とし、レシピパラメータａ，ｂ，ｃを出力とするような多次元のモデ
ルである。本構築例においては、エッチング性能を変化させるためにモデルの傾斜を変化
させる方法をとった。このようにして修正されたモデルを用いて導かれる更新されたレシ
ピパラメータａ’，ｂ’，ｃ’と固定レシピパラメータｄ，ｅ，ｆを次のウエハの処理条
件として与える。ステップ５において、前記エッチング条件にしたがってエッチング処理
を実行する。
【００４４】
図１４は、使用可能レシピ選択手段の使用可能レシピ選択方法を説明する図である。あ
るプロセスにおいて、１枚目のウェハを処理する場合、まず、最適レシピ計算モデルによ
り、ＣＤシフト量およびＣＤテーパの目標値を元に、［１］（図では丸付数字で示してい
る）で示すレシピＮｏ．２０が算出されて、このレシピで処理が行われる。ここでは説明
を簡便にするために目標値を２変数としたが、２変数以上の場合も同様である。
【００４５】
１枚目のウェハのエッチング処理終了後、加工結果推定モデルあるいはＣＤ−ＳＥＭ等
の計測機により加工結果を測定する。この測定結果が［２］に示すように目標としていた
ものからずれていたとする。この場合は、当初の計算モデルが経時変化などにより変動し
ていると判断し、モデルを当初のレシピ（ここではレシピＮｏ．２０）が当該加工結果に
一致するように移動もしくは傾斜させ、モデル修正を行う（初期の最適レシピ計算モデル
を移動して修正後の最適レシピ計算モデル（１）とする）。
【００４６】
２枚目のウェハのエッチング処理時には、修正された最適レシピ計算モデル（１）を使
用し、目標値から最適レシピ（［４］に示す２枚目ウェハのレシピＮｏ．１０）を選択す
る。
【００４７】
しかし、モデル修正後にモデルが図中に示している「修正後の最適レシピ計算モデル（
２）」になった場合は、目標値での最適レシピは存在しない。したがって、この場合は、
アラームを出し、エッチング処理は行わないことになる。これにより、装置が異常になっ
た場合、多くの不良を出すことを未然に防ぐことができる。また、このアラームは、前記
全掃といわれるメンテナンス処理の実行判断として使用することもできる。なお、以上の
説明ではプラズマ処理装置としてプラズマエッチング装置を代表例として説明したが、本
発明はプラズマＣＶＤ装置等の他のプラズマ処理装置にも適用することができる。
【００４８】
以上説明したように、本実施形態によれば、プロセス量をモニタするためのセンサ出力
あるいは加工結果の測定機の測定結果を基にフィードバック制御あるいはフィードフォワ
ード制御を施すので、経時変化等に基づくロット間変動・ロット内変動およびばらつき変
動をおさえて精度のよいデバイス加工を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の実施形態にかかるドライエッチング装置の概要を示す図である。
【図２】ドライエッチング装置の全体構成を示す図である。
【図３】ドライエッチング装置のフィードバック制御を説明する図である。
【図４】最適レシピ計算モデルの修正を説明する図である。
【図５】最適レシピの計算を説明する図である。
【図６】ドライエッチング装置の他の例を示す図である。
【図７】ドライエッチング装置のさらに他の例を示す図である。
【図８】Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサセンサを用いた加工結果推定と加工制御の効果を示す図である。
【図９】ドライエッチング装置のエッチング制御を説明する図である。
【図１０】フィードバック制御あるいはフィードフォワード制御による安定化の効果を示す図である。
【図１１】加工結果予測式を生成するための処理を説明する図である。
【図１２】ドライエッチング装置のさらに他の例を示す図である。
【図１３】最適レシピ計算モデル構築のための処理を示す図である。
【図１４】使用可能レシピ選択手段の使用可能レシピ選択方法を説明する図である。
【図１５】ドライエッチング装置のさらに他の例を示す図である。
【図１６】ドライエッチング装置のさらに他の例を示す図である。
【符号の説明】
【００５０】
１  プラズマ処理室
１ａ  ウエハステージ
１ｂ  ウエハ
２  センサ
３  付加センサ
４  アクチュエータ
５  データベース
６  レシピ
７  生産管理情報
２１  フォトリソグラフィ処理装置
２２  ＣＤ−ＳＥＭ
２３  プラズマエッチング処理装置
２４  Ｉｎ−Ｓｉｔｕセンサ
２４Ａ  光散乱式形状推定手段
２５  加工結果推定モデル
２６  最適レシピ計算モデル
２７  目標値
２８  使用可能レシピ選択手段
２９  レシピサーバ
３０  ＣＤ−ＳＥＭ
３１  Ｘ−ＳＥＭ
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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