(57)【要約】フィードバック制御機構を用いて半導体製造ツールを制御するシステム、方法、および媒体。このフィードバック制御機構は、ツールの出力に関係するデータポイントを受け取るための機能を含む。これらのデータポイントは、現在のデータポイントおよび少なくとも１つの以前のデータポイントを含む。このフィードバック制御機構は、現在のデータポイントが誤った異常値であるかどうかを、現在のデータポイントと、少なくとも１つの以前のデータポイントの統計的表現とを比較することによって、かつ少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値であるかどうかに基づいて判定する機能も含む。このフィードバック制御機構はさらに、現在のデータポイントが誤った異常値と判定される場合、フィードバック制御機構のフィードバック値を計算する際に、前記現在のデータポイントを無視する機能を含む。【特許請求の範囲】
【請求項１】
フィードバック制御機構を用いて半導体製造装置を制御する方法であって、
（ａ）現在のデータポイントおよび少なくとも１つの以前のデータポイントを含む、前記装置の出力に関係する複数のデータポイントを受け取るステップと、
（ｂ）前記現在のデータポイントが、
（ｂ−１）前記現在のデータポイントと、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの統計的表現との比較、および
（ｂ−２）前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値か否か
に基づいて異常値であるか否かを判定するステップと、
（ｃ）前記現在のデータポイントが異常値と判定される場合、前記フィードバック制御機構のフィードバック値を計算する際に、前記現在のデータポイントを無視するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ステップ（ｂ）は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値ではない場合にのみ、前記現在のデータポイントを異常値と判定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
（ｄ）前記現在のデータポイントが異常値ではないと判定される場合、前記現在のデータポイントおよび前記少なくとも１つの以前のデータポイントを用いて、前記フィードバック制御機構の前記フィードバック値を計算するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
（ｄ）前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値であり、前記現在のデータポイントが異常値である場合、前記少なくとも１つの以前のデータポイントについて以前のフィードバック値を計算し、次いで、前記以前のフィードバック値および前記現在のデータポイントに基づく前記フィードバック値を計算するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項５】
前記ステップ（ｂ−１）の前記統計的表現は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの重み付けされた移動平均値であることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項６】
前記ステップ（ｂ−１）の前記統計的表現は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの指数関数的に重み付けされた移動平均値であることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項７】
前記ステップ（ｂ−１）の前記統計的表現は、
Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１
で表され、但し、
βは係数であり、
Ｆｋは、ウェハｋについての前記現在のデータポイントと予測値の差であり、
Δｋは、時間ｋについてのフィードバック値である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項８】
前記Δｋの値は、
｜Ｆｋ−Δｋ｜≦Ｋｎｓｋの場合には、
Δｋ＋１＝λｋＦｋ＋（１−λｋ）Δｋで計算され、
そうでない場合には、
Δｋ＋１＝Δｋで計算され、
但し、λｋは係数であり、
Ｋｎは異常値係数であり、
【数１】
2005535130.tif 000020
であることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記現在のデータポイントが異常値ではないと判定されるとき、Ｓｋを、Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１として更新するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記現在のデータポイントが異常値と判定されるとき、Ｓｋを、Ｓｋ＝Ｓｋ−１として更新するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記現在のデータポイントが異常値ではないと判定され、前記以前のデータが異常値と判定されなかったとき、
Ｓｋを、Ｓｋ−１＝β（Ｆｋ−１−Δｋ−１）２＋（１−β）Ｓｋ−１として更新し、次いで、
Ｓｋを、Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１として更新するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも１つの計測装置を使用して、該計測装置の出力に対して複数の測定を行うステップと、
前記複数の測定値に基づく前記現在のデータポイントを計算するステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の測定値に関して統計情報に基づく区間を計算するステップと、
前記区間に含まれる前記複数の測定値の中で下位集合を識別するステップと、
前記複数の測定値の下位集合から、前記現在のデータポイントを計算するステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記統計情報は、前記複数の測定値の中間値および標準偏差の少なくとも一方に関係することを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数の測定値の変動値およびスケーリングされた変動値の一方に基づく前記標準偏差を計算するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
フィードバック制御機構を用いて半導体製造装置を制御するシステムであって、
現在のデータポイントおよび少なくとも１つの以前のデータポイントを含む、前記装置の出力に関して複数のデータポイントを受け取るように構成された推定装置を備え、
前記推定装置は、前記現在のデータポイントが、前記現在のデータポイントと、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの統計的表現との比較に基づいて異常値であるか否か、および前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値か否かを判定するようにさらに構成され、
前記推定装置は、前記現在のデータポイントが異常値と判定される場合、前記フィードバック制御機構のフィードバック値を計算する際に、前記現在のデータポイントを無視するようにさらに構成されたことを特徴とするシステム。
【請求項１７】
前記推定装置は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値である場合にのみ、前記現在のデータポイントを異常値と判定するようにさらに構成されたことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記推定装置は、前記現在のデータポイントが異常値ではないと判定される場合、前記現在のデータポイントおよび前記少なくとも１つの以前のデータポイントを用いて、前記フィードバック制御機構の前記フィードバック値を計算するようにさらに構成されたことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記推定装置は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値であり、前記現在のデータポイントが異常値である場合、前記少なくとも１つの以前のデータポイントについて以前のフィードバック値を計算し、次いで、前記以前のフィードバック値および前記現在のデータポイントに基づく前記フィードバック値を計算するようにさらに構成されたことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記統計的表現は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの重み付けされた移動平均値であることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２１】
前記統計的表現は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの指数関数的に重み付けされた移動平均値であることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２２】
前記統計的表現は、
Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１
で表され、但し、
βは係数であり、
Ｆｋは、ウェハｋについての前記現在のデータポイントと予測値の差であり、
Δｋは、時間ｋについてのフィードバック値である
ことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２３】
前記Δｋの値は、
｜Ｆｋ−Δｋ｜≦Ｋｎｓｋの場合には、
Δｋ＋１＝λｋＦｋ＋（１−λｋ）Δｋで計算され、
そうでない場合には、
Δｋ＋１＝Δｋで計算され、
但し、λｋは係数であり、
Ｋｎは異常値係数であり、
【数２】
2005535130.tif 000021
であることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記推定装置は、前記現在のデータポイントが異常値ではないと判定されるとき、Ｓｋを、Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１として更新するようにさらに構成されることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２５】
前記推定装置は、前記現在のデータポイントが異常値と判定されるとき、Ｓｋを、Ｓｋ＝Ｓｋ−１として更新するようにさらに構成されることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２６】
前記推定装置は、前記現在のデータポイントが異常値ではないと判定され、前記以前のデータが異常値と判定されなかったとき、
Ｓｋを、Ｓｋ−１＝β（Ｆｋ−１−Δｋ−１）２＋（１−β）Ｓｋ−１とし、および
Ｓｋを、Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１として
更新するようにさらに構成されることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２７】
前記装置の前記出力に対して複数の測定を行うように構成された少なくとも１つの計測装置をさらに備え、前記推定装置は、前記複数の測定値に基づく前記現在のデータポイントを計算するようにさらに構成されることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記推定装置は、前記複数の測定値に関係する統計情報に基づく区間を計算するように構成され、前記区間に含まれる前記複数の測定値の中で下位集合を識別するように構成され、および前記複数の測定値の前記下位集合から、前記現在のデータポイントを計算するようにさらに構成されることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記統計情報は、前記複数の測定値の中間値および標準偏差の少なくとも一方に関係することを特徴とする請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記推定装置は、前記複数の測定値の変動値およびスケーリングされた変動値の一方に基づく前記標準偏差を計算するようにさらに構成されることを特徴とする請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
フィードバック制御機構を用いて半導体製造装置を制御するシステムであって、
（ａ）現在のデータポイントと、該現在のデータポイントの前に受け取られる少なくとも１つの以前のデータポイントを含む、前記装置の出力に関係する複数のデータポイントを受け取る手段と、
（ｂ）前記現在のデータポイントが、
（ｂ−１）前記現在のデータポイントと、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの統計的表現との比較、および
（ｂ−２）前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値か否か
に基づいて異常値であるか否かを判定する手段と、
（ｃ）前記現在のデータポイントが異常値と判定される場合、前記フィードバック制御機構のフィードバック値を計算する際に、前記現在のデータポイントを無視する手段と
を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項３２】
前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値である場合にのみ、前記現在のデータポイントを異常値と判定する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項３１に記載のシステム。
【請求項３３】
（ｄ）前記現在のデータポイントが異常値ではないと判定される場合、前記現在のデータポイントおよび前記少なくとも１つの以前のデータポイントを用いて、前記フィードバック制御機構の前記フィードバック値を計算する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項３１に記載のシステム。
【請求項３４】
（ｄ）前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値であり、前記現在のデータポイントが異常値である場合、前記少なくとも１つの以前のデータポイントについて以前のフィードバック値を計算し、次いで、前記以前のフィードバック値および前記現在のデータポイントに基づく前記フィードバック値を計算する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項３１に記載のシステム。
【請求項３５】
前記統計的表現は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの重み付けされた移動平均値であることを特徴とする請求項３１に記載のシステム。
【請求項３６】
前記統計的表現は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの指数関数的に重み付けされた移動平均値であることを特徴とする請求項３１に記載のシステム。
【請求項３７】
前記統計的表現は、
Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１
で表され、但し、
βは係数であり、
Ｆｋは、ウェハｋについての前記現在のデータポイントと予測値の差であり、
Δｋは、時間ｋについてのフィードバック値であることを特徴とする請求項３１に記載のシステム。
【請求項３８】
前記Δｋの値は、
｜Ｆｋ−Δｋ｜≦Ｋｎｓｋの場合には、
Δｋ＋１＝λｋＦｋ＋（１−λｋ）Δｋで計算され、
そうでない場合には、
Δｋ＋１＝Δｋで計算され、
但し、λｋは係数であり、
Ｋｎは異常値の係数であり、
【数３】
2005535130.tif 000022
であることを特徴とする請求項３７に記載のシステム。
【請求項３９】
前記現在のデータポイントが異常値ではないと判定されるとき、Ｓｋを、Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１として更新する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項３９に記載の方法。
【請求項４０】
前記現在のデータポイントが異常値と判定されるとき、Ｓｋを、Ｓｋ＝Ｓｋ−１として更新する手段をさらに備えることを特徴とする請求３７に記載のシステム。
【請求項４１】
前記現在のデータポイントが異常値ではないと判定され、前記以前のデータが異常値と判定されなかったとき、
Ｓｋを、Ｓｋ−１＝β（Ｆｋ−１−Δｋ−１）２＋（１−β）Ｓｋ−１として更新する手段と、次いで、
Ｓｋを、Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１として更新する手段とをさらに備えたことを特徴とする請求項３７に記載のシステム。
【請求項４２】
少なくとも１つの計測装置を使用して、該計算装置の前記出力に対して複数の測定を行う手段と、
前記複数の測定値に基づく前記現在のデータポイントを計算する手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項３１に記載のシステム。
【請求項４３】
前記複数の測定値に関して統計情報に基づく区間を計算する手段と、
前記区間に含まれる前記複数の測定値の中で下位集合を識別する手段と、
前記複数の測定値の前記下位集合から、前記現在のデータポイントを計算する手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項４２に記載のシステム。
【請求項４４】
前記統計情報は、前記複数の測定値の中間値および標準偏差の少なくとも一方に関係することを特徴とする請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
前記複数の測定値の変動値およびスケーリングされた変動値の一方に基づいて、前記標準偏差を計算する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項４４に記載のシステム。
【請求項４６】
１つまたは複数のコンピュータによって実行され、前記１つまたは複数のコンピュータに、フィードバック制御機構を用いて半導体製造装置を制御するように指示する命令を記憶したコンピュータ読取り可能な媒体であって、前記命令は、
（ａ）現在のデータポイントおよび少なくとも１つの以前のデータポイントを含む、前記装置の出力に関係する複数のデータポイントを受け取るステップと、
（ｂ）前記現在のデータポイントが、
（ｂ−１）前記現在のデータポイントと、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの統計的表現との比較、および
（ｂ−２）前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値か否か
に基づいて異常値であるか否かを判定するステップと、
（ｃ）前記現在のデータポイントが異常値と判定される場合、前記フィードバック制御機構のフィードバック値を計算する際に、前記現在のデータポイントを無視するステップと
を実行することを備えたことを特徴とするコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項４７】
前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値である場合にのみ、前記現在のデータポイントを異常値と判定するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
（ｄ）前記現在のデータポイントが異常値ではないと判定される場合、前記現在のデータポイントおよび前記少なくとも１つの以前のデータポイントを用いて、前記フィードバック制御機構の前記フィードバック値を計算するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項４６に記載の媒体。
【請求項４９】
（ｄ）前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値であり、前記現在のデータポイントが異常値である場合、前記少なくとも１つの以前のデータポイントについて以前のフィードバック値を計算し、次いで、前記以前のフィードバック値および前記現在のデータポイントに基づく前記フィードバック値を計算するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項４６に記載の媒体。
【請求項５０】
前記ステップ（ｂ−１）の前記統計的表現は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの重み付けされた移動平均値であることを特徴とする請求項４６に記載の媒体。
【請求項５１】
前記ステップ（ｂ−１）の前記統計的表現は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの指数関数的に重み付けされた移動平均値であることを特徴とする請求項４６に記載の媒体。
【請求項５２】
前記ステップ（ｂ−１）の前記統計的表現は、
Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１
で表され、但し、
βは係数であり、
Ｆｋは、ウェハｋについての前記現在のデータポイントと予測値の差であり、
Δｋは、時間ｋについてのフィードバック値である
ことを特徴とする請求項４６に記載の媒体。
【請求項５３】
前記Δｋの値は、
｜Ｆｋ−Δｋ｜≦Ｋｎｓｋの場合には、
Δｋ＋１＝λｋＦｋ＋（１−λｋ）Δｋで計算され、
そうでない場合には、
Δｋ＋１＝Δｋで計算され、
但し、λｋは係数であり、
Ｋｎは異常値係数であり、
【数４】
2005535130.tif 000023
であることを特徴とする請求項５２に記載の媒体。
【請求項５４】
前記現在のデータポイントが異常値ではないと判定されるとき、Ｓｋを、Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１として更新するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項５２に記載の媒体。
【請求項５５】
前記現在のデータポイントが異常値と判定されるとき、Ｓｋを、Ｓｋ＝Ｓｋ−１として更新するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項５２に記載の媒体。
【請求項５６】
前記現在のデータポイントが異常値ではないと判定され、前記以前のデータが異常値と判定されなかったとき、
Ｓｋを、Ｓｋ−１＝β（Ｆｋ−１−Δｋ−１）２＋（１−β）Ｓｋ−１とし、次いで、
Ｓｋを、Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１として更新するステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項５２に記載の媒体。
【請求項５７】
少なくとも１つの計測装置を使用して、該計算装置の出力に対して複数の測定を行うステップと、
前記複数の測定値に基づく前記現在のデータポイントを計算するステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項４６に記載の媒体。
【請求項５８】
前記複数の測定値に関して統計情報に基づく区間を計算するステップと、
前記区間に含まれる前記複数の測定値の中で下位集合を識別するステップと、
前記複数の測定値の前記下位集合から、前記現在のデータポイントを計算するステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項５７に記載の媒体。
【請求項５９】
前記統計情報は、前記複数の測定値の中間値および標準偏差の少なくとも一方に関係することを特徴とする請求項５８に記載の媒体。
【請求項６０】
前記複数の測定値の変動値およびスケーリングされた変動値の一方に基づく前記標準偏差を計算するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項５９に記載の媒体。
【請求項６１】
フィードバック制御機構を用いて半導体デバイスを製造するシステムであって、
少なくとも１枚のウェハに対して少なくとも１つの半導体製造ステップを実行するように構成された少なくとも１つの処理装置と、
前記少なくとも１つの処理装置に結合され、前記少なくとも１枚のウェハに対して測定を行うように構成された少なくとも１つの計測装置と、
前記少なくとも１つの計測装置によって行われた前記測定に基づく計算された現在のデータポイントおよび少なくとも１つの以前のデータポイントを含む、前記少なくとも１つの装置の出力に関係する複数のデータポイントを受け取るように構成された推定装置と
を備え、
前記推定装置は、前記現在のデータポイントが、前記現在のデータポイントと、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの統計的表現との比較に基づいて異常値であるか否か、および前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値か否かを判定するようにさらに構成され、
前記推定装置は、前記現在のデータポイントが異常値と判定される場合、前記フィードバック制御機構のフィードバック値を計算する際に、前記現在のデータポイントを無視するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
【請求項６２】
前記推定装置は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値である場合にのみ、前記現在のデータポイントを異常値と判定するようにさらに構成されることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６３】
前記推定装置に結合されて前記フィードバック値を受け取り、前記フィードバック値に基づく、前記少なくとも１つの装置を動作させるための少なくとも１つの制御パラメータを生成するように構成された最適化装置をさらに備えることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６４】
前記少なくとも１つの装置は、エッチング装置であることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６５】
フィードバック制御機構を用いて半導体製造装置を制御する方法であって、
（ａ）現在のデータポイント、後続のデータポイント、および少なくとも１つの以前のデータポイントを含む、前記装置の出力に関して複数のデータポイントを受け取るステップと、
（ｂ）前記現在のデータポイントを、
（ｂ−１）前記現在のデータポイントと、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの統計的表現から計算した予測値との差が閾値から外れ、
（ｂ−２）前記少なくとも１つの以前のデータポイントが異常値ではなく、
（ｂ−３）前記後続のデータポイントが異常値ではない場合、
誤った異常値と判定するステップと、
（ｃ）前記現在のデータポイントが誤った異常値と判定される場合、前記フィードバック制御機構のフィードバック値を計算する際に、前記現在のデータポイントを無視するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項６６】
前記ステップ（ｂ−１）の前記統計的表現は、前記少なくとも１つの以前のデータポイントの指数関数的に重み付けされた移動平均値であることを特徴とする請求項６５に記載の方法。
【請求項６７】
前記ステップ（ｂ−１）の前記統計的表現は、
Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１
で表され、但し、
βは係数であり、
Ｆｋは、ウェハｋについての前記現在のデータポイントと予測値の差であり、
Δｋは、時間ｋについてのフィードバック値である
ことを特徴とする請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
前記閾値は、
｜Ｆｋ−Δｋ｜≦Ｋｎｓｋとして計算され、
但し、λｋは係数であり、
Ｋｎは異常値係数であり、
【数５】
2005535130.tif 000024
であることを特徴とする請求項６７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体デバイスの製造用に設計された改良型フィードバックコントローラに関する。より詳細には、誤ったデータポイントを検出し、これらのデータポイントがフィードバックコントローラの動作に影響を及ぼすことを防ぐ機能を含むフィードバックコントローラに関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、参照により本明細書に組み込まれている、２００２年８月１日出願の米国特許仮出願第６０／３９９，６９５号明細書の優先権を主張するものである。
【０００３】
半導体産業には、例えばマイクロプロセッサ、メモリデバイスなどの集積回路デバイスの品質、信頼性、およびスループットを向上させるのと同時に、このようなデバイスの製造コストを下げようとする意欲が常に存在する。この意欲は、１つには、より高速で高品質のコンピュータおよび電子装置をより低価格で求める消費者の要求によって促されている。こうした要求により、半導体デバイスの製造は絶え間なく改善されてきた。
【０００４】
半導体デバイスの製造では、フィードバックコントローラを使用して高品質および低コストを確保することは周知の実務慣行である。図１に示すフィードバックコントローラシステム１００の例は、互いに結合したツール１０３およびフィードバックコントローラ１０７を含む。ツール１０３は、ＣＭＰ（化学機械研磨）装置、被着装置（ｄｅｐｏｓｉｔｏｒ）、エッチング装置などの半導体製造ツールの１つまたはこれらの任意の組合せとし得る。詳細には、ツール１０３は、入力１０１としてウェハを受け取り、これらのウェハを、制御パラメータの集合１０９、例えばコントローラ１０７から受け取った製造手順に従って処理する。処理されたウェハを出力１０５と称する。処理の例は、新しい被膜層の被着、層のエッチングなどである。
【０００５】
ツール１０３がウェハを処理した後で、図１には示さない１つまたは複数の計測装置が、これら処理済みウェハに対して測定を行う。この測定値は、コントローラ１０７に送られる。次いで、コントローラ１０７は、これらの測定値と、あらかじめ計算した予測値を比較する。この比較に基づいて、コントローラ１０７は、制御パラメータ１０９の調整を行う。例えば、測定値と予測値を比較したときに、新しく被着させた層の厚さが所望の範囲に収まらない場合、コントローラ１０７は、制御パラメータ１０９のうち１つまたは複数のパラメータ、例えば、ガスの流量、処理時間の長さなどを調整して、次のウェハ上にはより薄い被膜を被着させる。次いで、ツール１０３は、別のウェハを受け取り、調整済みの制御パラメータを用いてこのウェハを処理する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
フィードバックコントローラの性能は、１つには、計測装置から受け取る測定値の正確さによって決まる。不正確または誤った測定値を受け取った場合、フィードバックコントローラは、不正確または誤った測定値を識別し、不正確または誤った測定値が動作に影響を及ぼさないようにする機構を有する必要がある。従来型のフィードバックコントローラでは、誤った測定値に対処する堅固な機構が設けられていない。誤った測定値がコントローラ１０７に繰り返し入力されると、処理されるウェハ上に形成されるデバイスの欠陥が増加し、もしくは歩留まりが悪くなる、またはその両方が生じる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の態様は、誤った測定値を識別し、これらの誤った測定値がフィードバックコントローラに入力されるのを防ぐ利点がある。詳細には、本発明の態様は、まず誤ったデータポイントを検出し、これらのデータポイントがフィードバックコントローラの動作に影響を及ぼすことを防ぐシステム、方法、および媒体を提供する。本発明の態様は、ツールの出力に関係するデータポイントを受け取るための機能を含む。このデータポイントは、現在のデータポイントおよび少なくとも１つの以前のデータポイントを含む。この少なくとも１つの以前のデータポイントは、現在のデータポイントの前に受け取られるものである。本発明の態様は、現在のデータポイントが誤った異常値か否かを、現在のデータポイントと、少なくとも１つの以前のデータポイントの統計的表現とを比較することによって、かつ少なくとも１つの以前のデータポイントも異常値であったか否かに基づいて判定する機能も含む。本発明の態様は、現在のデータポイントが誤った異常値と判定された場合、フィードバック制御機構のフィードバック値を計算する際に現在のデータポイントを無視する機能をさらに含む。
【０００８】
本出願の詳細な説明では、様々な独特な特徴が示されており、この詳細な説明は、添付の図面と併せ読めば最もよく理解されよう。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
半導体製造ツール用のフィードバックシステムは一般に、ツールの出力（例えば、処理済みウェハ）の１つまたは複数の特徴を測定する（ツールに内蔵するか、あるいは外付けとし得る）計測装置と、（１枚または複数枚のウェハの１つまたは複数の測定値から計算するか、あるいはこれらの測定値に等価なものである）データポイントに基づいてツールの動作を変更するフィードバックコントローラとを含む。本発明の様々な実施形態は、異常値データポイント（すなわち、１つまたは複数の以前のデータポイントと大幅に異なるデータポイント）を識別する機能と、これらの異常値データポイントを、誤った異常値データポイントおよび誤りではない異常値データポイント（例えば、ツールの状態の変化を表す異常値）に区別する機能と、フィードバックコントローラおよびそのツールの動作に影響を及ぼさないように誤ったデータポイントを除外する機能とを含むフィードバックコントローラに関する。図５〜図６に関してこれらの実施形態を示す。上述のように、データポイントは、１枚のウェハの１つまたは複数の測定値から計算し得る。これらの測定値は、このウェハから取得された他の測定値と大幅に異なる異常値も含む恐れがある。本発明の少なくともいくつかの実施形態では、これらの異常測定値は、このウェハに関するデータポイントを計算する前に識別され除外される。図７に関してこれらの実施形態を説明する。本発明の少なくともいくつかの実施形態では、測定値およびデータポイントから異常値を識別し除外することに関する、上述の実施形態の機能の一部または全部を組み合わせて１つのシステムにすることができる。図８Ａ〜図８Ｂに関連してこれらの実施形態を説明する。
【００１０】
本発明の様々な実施形態を説明する前に、まず異常値の一般的な概念をより詳細に説明する。上述のように、異常値は、以前のデータポイントと著しく異なるデータポイントである。差異の大きさは、例えば平均値、中間値、標準偏差などの統計値に関して測定し得る。異常値データポイントは、ツールに生じた変化と、フィードバックコントローラによる応答の要求（例えば、制御パラメータの変更）とを示す場合がある。他の場合には、異常値データポイントは、計測装置によって行われた測定が誤っていること（すなわち、誤った異常値データポイント）を示す場合がある。このような場合には、これらの誤った異常値データポイントが、フィードバックコントローラの動作に影響を及ぼさないように除外する。これらの概念をさらに説明するために、図２に、誤った異常値の例を示し、図３に、誤りではない異常値を表す異常値データポイントを示す。
【００１１】
より詳細には、図２における黒い線２０１は、一連の処理済みウェハのデータポイントとそれらのそれぞれの予測値との差を示す線である。本発明では、これらの予測値は、部分的には、以前のデータポイントに基づいて計算する。ｙ軸に、処理済みウェハの差の値Ｆ（ｋ）を示す。処理済みウェハ２０の差の値は１であり、ウェハ１〜１９および２１〜４０の差の値はゼロである。図２に示すウェハ２０についてのデータポイントは、ツール内で行われたプロセスを誤って表しているか、あるいは不正確に特徴づけている。というのは、ウェハ２０についての差の値が１に跳ね上がり、再度ゼロに落ちているからである。これは、この差の値を計算する際に基礎としたデータポイントを計算した際の誤差を示すこともある。好ましくは、このようなデータポイントは、誤った入力として扱う。したがって、このようなデータポイントが、フィードバックコントローラに入力されるのを防ぐことが望ましい。
【００１２】
図３では、処理済みウェハ２０のところで類似の変化が生じているが、この差の値は、ウェハ２１〜４０に対しても１のままである。このような場合、ウェハ２０についてのこの差の値は、まず間違いなく、誤った異常値ではなく、ある変化の立ち上がりを表している。図３に示す変化は、ツール内で行われたプロセスに関連する情報を含む。したがって、この変化の立ち上がりにおけるデータポイントをフィードバックコントローラに入力して、適切な調整を行うことが望ましい。
【００１３】
誤りではない異常値から誤った異常値を区別するために、本発明の実施形態は、図４に示すように、他の機能の中でもとりわけ、ツール４０１と、１つまたは複数の計測装置４０３と、推定装置４０５および最適化装置４０７を含むフィードバックコントローラ４０６とを備える。ツール４０１は、図１に関して上記で説明したものに類似のものである。（ツール４０１の一部、あるいはツール４０１の外付けとし得る）計測装置４０３は、処理済みウェハに対して１つまたは複数の測定を行うように構成される。詳細には、これらの測定は、例えば、被着させた被膜の厚さ、変化の様々な特徴など、異なる範疇のものとし得る。また、計測装置４０３は、各範疇の測定ごとに、１つまたは複数の測定を行うことができる。例えば、計測装置４０３は、処理済みのウェハ上の複数のポイントにおいてウェハの厚さを測定し得る。
【００１４】
計測装置４０３によって行われた測定の値は、コントローラ４０６に送られる。これらの測定値を受け取った後で、推定装置４０５は、これらの測定値から１つまたは複数のデータポイントを計算する。推定装置４０５は、新しい情報、例えばデータポイントなどに基づいて、コントローラ４０６の予測能力を向上させるように構成される。
【００１５】
図５に示すように、データポイントは、計算された後で処理される。詳細には、推定装置４０５は、この新しいデータポイントが予測値と著しく異なり、そのため、異常値「候補」とみなすことができるか否かを判定する（ステップ５０３）。異常値「候補」とみなし得る場合には、このデータポイントを異常値候補に指定する（ステップ５０４）。これを候補と呼ぶのは、この異常値が、誤ったデータポイントなのか、あるいは、ある変化を示すデータポイントなのかを後で判定するからである。このデータポイントが、異常値候補ではない場合、推定装置４０５は、このデータポイントのフィードバック値を計算し、最適化装置４０７に送る（ステップ５０９）。ここで、このフィードバック値は、コントローラ４０６によって計算されたデータポイントの値と予測値の差（ただし、差が存在する場合）に比例する値である。次いで、最適化装置４０７は、このフィードバック値を新しい制御パラメータの集合の計算に用いる。本発明の実施形態では、最適化装置４０７は、最適なやり方で制御パラメータを生成するように構成される（例えば、所望の出力が得られるようにツールを駆動する際の目標をすべて満足させながら、制御パラメータの変化を最低限に抑える）。
【００１６】
このデータポイントが異常値候補であり、以前のデータポイントが、（以前のデータポイントの処理においてステップ５０５で判定された際に）異常値候補としてマーキングされなかった場合、このデータポイントは、まず間違いなく、図２に示すものに類似の誤ったデータポイント（すなわち、誤った異常値）である。したがって、最適化装置４０７にフィードバック値は送られない（ステップ５１１（ａ））。すなわち、このようなデータポイントは、最適化装置４０７の動作に影響を及ぼさないように除外される。以前のデータポイントが異常値候補ではなく、現在のデータポイントが候補であり、後続のデータポイントが候補ではない場合、現在のデータポイントは誤ったデータポイントであることになる。
【００１７】
本発明の少なくともいくつかの実施形態では、推定装置４０５は、以前のデータポイントが、１つだけではなく２つ以上異常値としてマーキングされたか否かを判定する。このような実施形態では、２つ以上の以前のデータポイントが異常値としてマーキングされなかった場合、現在のデータポイントは誤った異常値に指定される。この場合も、最適化装置４０７にフィードバック値は送られない。フィードバック値が送られない場合、最適化装置４０７は、ツール４０１を制御する際に、以前の制御パラメータの集合を使用することができる。
【００１８】
少なくともいくつかの実施形態では、異常値候補ごとにフィードバック値が最適化装置４０７に入力されるのを防ぐ代わりに、まず閾値テストを実施する。本発明のこれらの実施形態では、新しいデータポイントが異常値候補と判定される場合でも、このデータポイントと予測値との差が、閾値よりも小さい、または大きい場合には、最適化装置４０７にフィードバック値を送って、制御パラメータの計算に用いる。この閾値は範囲をもつこともできることに留意されたい。
【００１９】
推定装置４０５が、以前のデータポイントも異常値（または異常値候補）であったと判定する場合、この状態は、図３に示すものと類似している。というのは、以前のデータポイントで生じた変化が、現在のデータポイントでも継続しているからである。このような場合、以前のデータポイントについて、それがある変化を表すので最適化装置４０７に送られるべきであったときに、この以前のデータポイントのフィードバック値は、最適化装置４０７に送られなかったことになる。したがって、推定装置４０５はまず、以前のデータポイントのフィードバック値を計算し、次いで、新しいデータポイントのフィードバック値を計算する。後者の値を最適化装置４０７に送って、制御パラメータを計算する際に用いる（ステップ５０７）。
【００２０】
１つのデータポイントを処理して１つのフィードバック値を計算することに関して上記で説明したが、任意の数のフィードバック値を計算する際に、任意の数のデータポイントを用いることができる。したがって、最適化装置４０７は、推定装置４０５から任意の数のフィードバック値を受け取るように構成される。より詳細には、最適化装置４０７が、推定装置４０５からフィードバック値を受け取ると、最適化装置４０７は、新しい制御パラメータの集合を計算する。この新しい制御パラメータの集合を計算する際に、最適化装置４０７は単に、受け取ったフィードバック値に基づいて、以前の制御パラメータの集合に調整を加えればよい。
【００２１】
次に、図６を参照して、コントローラ４０６の上記で説明した機能をより詳細に説明する。より詳細には、本発明の少なくともいくつかの実施形態では、データポイントが異常値候補か否かを判定するために、統計フィルタを用いる。本発明の少なくともいくつかの実施形態では、ＥＷＭＡ（指数関数的に重み付けした移動平均）フィルタを用いる。本発明の実施形態では、例えば、有限インパルス応答、無限インパルス応答、またはウェーブレットベースのフィルタなど、他のタイプのフィルタも用いることができる。以下の実施例では、予測値の変動に関する指数関数的に重み付けした移動平均は、次のように表すことができる。
【００２２】
Ｓｋ＝β（Ｆｋ−Δｋ）２＋（１−β）Ｓｋ−１
対応する標準偏差値は、次のように表される。
【００２３】
【数１】
2005535130.tif 000002
【００２４】
ただし、
１．βは、ＥＷＭＡフィルタで用いる係数である。
【００２５】
２．Ｆｋは、ウェハｋについてのデータポイントと予測値の差であり、次のように表すことができる。
【００２６】
【数２】
2005535130.tif 000003
【００２７】
ただし、
【００２８】
【数３】
2005535130.tif 000004
【００２９】
は、時間／ウェハｋ−１において測定した実際の値であり、
【００３０】
【数４】
2005535130.tif 000005
【００３１】
は、時間／ウェハｋ−１における予測値である。
【００３２】
３．Δｋは、時間ｋ、Δｋについてのフィードバック値である。フィードバック値を計算する式の集合の一例は、次のように表される。
【００３３】
｜Ｆｋ−Δｋ｜≦Ｋｎｓｋの場合には、
Δｋ＋１＝λｋＦｋ＋（１−λｋ）Δｋになり、
そうでない場合には、
Δｋ＋１＝Δｋになる。
ただし、λｋは、ＥＷＭＡベースのフィルタで用いる係数であり、任意選択で、時間および／または他の処理イベントの関数になる（λｋの値は、ウェハ番号、目標からの隔たり、あるいは新しいロットの開始またはプロセス条件の変更などのイベントに関係する別の種類のプロセスの関数に設定することもできる）。Ｋｎは、異常値係数と呼ぶ値であり、例えば０．１などのある特定の値に設定することができる。
【００３４】
フィードバック値に関する上記の式が示すように、フィードバック値は、Ｆｋとフィードバック値の差が、指定した閾値Ｋｎｓｋよりも大きいときに更新される。これにより、最適化装置４０７が加えることができる調整の大きさに関する制限が課される。
【００３５】
上記で説明した式を用いて、データポイントが異常値候補か否かを判定するステップを説明する。まず、データポイントを受け取ったときに、移動平均およびその平方根の値を更新する（ステップ６０１）。これらの値を用いて閾値テストを実施し、それによってデータポイントが異常値候補になる時点を求める。例えば、
（Ｆｋ−Δｋ）≧Ｋｓｋ−１の場合には、データポイントを「候補＝１」とマーキングすることができ、
（Ｆｋ−Δｋ）≦−Ｋｓｋ−１の場合には、データポイントを「候補＝−１」とマーキングする。他の場合にはすべて、データポイントを「候補＝０」とマーキングする。
【００３６】
すなわち、｜Ｆｋ−Δｋ｜がＫｓｋ−１よりも大きい場合に、データポイントは異常値候補としてマーキングされ、そうでない場合には、データポイントは異常値としてマーキングされない。ここで、Ｋは、例えば３などのある特定の値に設定する。実際のマーキングは、以下のように指定する。
【００３７】
データポイントが候補ではない場合、「０」とし、
データポイントの実際の値が、予測値およびフィードバック値よりも著しく大きい場合、「１」（候補）とし、
データポイントの実際の値が、予測値およびフィードバック値よりも著しく小さい場合、「−１」（候補）とする。
【００３８】
データポイントが候補か否かが判定された後で、推定装置４０５は、このデータポイントの状態を求める。ここで、状態とは、以前のデータポイントが、異常値としてマーキングされたかどうかを示すものである（ステップ６０３）。
【００３９】
データポイントが異常値候補ではない場合、状態は「通常」と設定され、
データポイントが異常値候補であり、以前のデータポイントが異常値としてマーキングされなかった場合、そうするとデータポイントは異常値とみなされ、状態は「無視」と設定され、
データポイントが異常値候補であり、以前のデータポイントが異常値としてマーキングされなかった場合、これらのポイントはともに、フィルタの計算に使用され、状態は「２」に設定される。
【００４０】
以下に示すのは、データポイントの状態を設定する上記で説明した機能を捉えた疑似コードの集合である。
【００４１】
候補＝＝０の場合、
状態＝「通常」とし、
候補！＝０であり、候補＊以前の候補！＝１の場合、
状態＝「無視」とし、
候補！＝０であり、候補＊以前の候補＝＝１の場合、
状態＝「２」とし、
正および負を捕捉する。
【００４２】
上記で説明したように状態が設定された後で、推定装置４０５は、フィードバック値を計算する際に図５に関して説明したステップを実施する。さらに、推定装置４０５は、次のデータポイントが到達するときに用いる指数関数的に重み付けした移動平均フィルタおよびその変動の様々な値も計算する。
【００４３】
状態＝＝「２」であり、新しいデータポイントが「−１」または「＋１」とマーキングされた場合、下記の式により、以前のデータポイントおよび現在のデータポイントの値（ステップ６０５および６０７）、ならびにフィードバック値が計算される。
【００４４】
【数５】
2005535130.tif 000006
【００４５】
状態＝＝「通常」の場合、下記の式により、現在のデータポイントの値（ステップ６０７）およびフィードバック値が計算される。
【００４６】
【数６】
2005535130.tif 000007
【００４７】
状態＝＝「無視」の場合（データが失われてウェハが到着しなかった場合にも実施される）、以前に設定した値の集合は、以下に示すようになる。
【００４８】
【数７】
2005535130.tif 000008
【００４９】
次に、データポイントを計算する際に異常測定値を識別し除外することに関係する実施形態の説明に移ると、こうした異常測定値は、測定座標の位置合わせ不良など、計測装置に関係する問題、あるいは、微粒子の存在などの物理的な現象のために生じ場合がある。これらの問題は、測定精度に悪影響を及ぼす。したがって、データポイントの計算に異常測定値が使用される前にそれらを識別し除外することが望ましい。本発明の少なくともいくつかの実施形態では、異常値を判定するのに必要とされる測定値および情報は、その異常値が生じる箇所に固有なものである。すなわち、この情報は、どの特定のツールまたはチェンバでウェハが処理されたかに基づき保持される。また、統計分析に用いる値は、絶対値ではなく相対値として維持される利点がある。
【００５０】
これらの実施形態では、推定装置４０５は、計測装置４０３の１つまたは複数からいくつかの測定値を受け取る（ステップ７０１）。詳細には、推定装置４０５は、どの特定のツールまたはチェンバでウェハが処理されたかを判定するのに十分な情報を保持する。計測装置から測定値を受け取った後で、推定装置４０５は、それらの平均値および変動値を計算する（ステップ７０３）。詳細には、これらの平均値および変動値は、次のように表される。
【００５１】
【数８】
2005535130.tif 000009
【００５２】
ただし、データの集合は、集合ｊおよび実行／ウェハｉとして指定され、
Ｍｉは平均値であり、
Ｖｉは変動値である。
【００５３】
これらの平均値および変動値は、実行／ウェハｉについて収集された測定値の母集団の一部または全部を用いて計算することができる。集合ｉは、実施された全測定値の下位集合であるデータに相当する。これをｘｉｋと定義する。ただし、ｋ＝１，．．．，ｎｉであり、ｎｉは、実行／ウェハｉについて収集された全データの一部である。
【００５４】
ほとんどの半導体製造プロセスでは、計測の変動は平均値でスケーリングするので、スケーリング操作（すなわち、変動を自乗平均で割ること）を実施し、スケーリングされた変動Ｄｉとして記憶することができる。ただし、このスケーリング操作の前に、スケーリング操作を実施するのに平均値が小さすぎないかどうか（例えば、自乗平均値の半分が変動値よりも小さい、等）を判定する確認を実施する（ステップ７０５）。スケーリングを実施する場合、「ＦＬＡＧ」と呼ぶレジスタを１に設定する（ステップ７０９）。スケーリング操作を実施しない場合、「ＦＬＡＧ」レジスタおよびスケーリングされた変動を０に設定する（ステップ７０７）。以下の式は、これらの機能を記述した式の集合である。
【００５５】
【数９】
2005535130.tif 000010
【００５６】
の場合、
ＦＬＡＧ＝１
【００５７】
【数１０】
2005535130.tif 000011
【００５８】
であり、
そうでない場合には、
Ｄｉ＝０
ＦＬＡＧ＝０
である。
【００５９】
次いで、推定装置４０５は、ＤｉおよびＶｉのフィルタ処理した推定値を計算し、これらをそれぞれ、
【００６０】
【数１１】
2005535130.tif 000012
【００６１】
および
【００６２】
【数１２】
2005535130.tif 000013
【００６３】
と指定する（ステップ７１１）。フィルタの一例はＥＷＭＡである。
【００６４】
ｉ＝１の場合、
【００６５】
【数１３】
2005535130.tif 000014
【００６６】
になり、そうでない場合には、
【００６７】
【数１４】
2005535130.tif 000015
【００６８】
になる。
【００６９】
次いで、推定装置４０５は、標準偏差σｉを計算する。この値は、「ＦＬＡＧ」がいずれの値に設定されたかに基づいて、２種類の異なる方法で計算する（ステップ７１３）。
【００７０】
ｉ＝１であり、ＦＬＡＧ＝１の場合、
【００７１】
【数１５】
2005535130.tif 000016
【００７２】
ｉ＝１であり、ＦＬＡＧ＝１ではない場合、
【００７３】
【数１６】
2005535130.tif 000017
【００７４】
ｉ＝１ではなく、ＦＬＡＧ＝１の場合、
【００７５】
【数１７】
2005535130.tif 000018
【００７６】
ｉ＝１ではなく、ＦＬＡＧ＝１ではない場合、
【００７７】
【数１８】
2005535130.tif 000019
【００７８】
になる。
【００７９】
推定装置４０５は、使用者から信頼性レベルを受け取り（ステップ７１５）、この信頼性レベルに基づいてσの係数Ｋｆを計算する。推定装置４０５は、測定値の中間値Ｒｊｉも計算する（ステップ７１７）。この中間値Ｒｊｉを用いて、実行／ウェハｉのデータの集合ｊ、σの係数Ｋｆ、および標準偏差σｉのフィルタ処理された推定値について、推定装置４０５は一区間を計算する（ステップ７１９）。一区間の例は、次のように表し得る。
【００８０】
ＦＬＡＧ＝１の場合、
Ｒｊｉ−ＫｆσｉＲｊｉ≦ｘｋｉ≦Ｒｊｉ＋ＫｆσｉＲｊｉ
そうでない場合には、
Ｒｊｉ−Ｋｆσｉ≦ｘｋｉ≦Ｒｊｉ＋Ｋｆσｉ
推定装置４０５は、この区間に入る測定値の集合の平均値を計算する（ステップ７２１）。推定装置４０５は、集合ｊの中で、この区間に入らないすべての測定値をこの平均値で置き換え、これらのポイントが異常値になるように設定する（ステップ７２３）。次いで、推定装置４０５は、フィルタ処理された推定値を計算し直し、これらを記憶する（ステップ７２５）。λの値は、グラフィカルユーザインターフェース内で設定可能である。
【００８１】
図７に関して上記で説明した実施形態は、図５〜図６に関して上述した実施形態とは別に説明したが、これらの実施形態の機能は組み合わせることができることに留意されたい。例えば、１つまたは複数の計測装置が処理済みウェハに対していくつかの測定を行うとき、まずこれらの測定値を、図７に示す計算にかける。その後、この計算された平均値をデータポイントとして指定し、次いで、図５〜図６に示すプロセスにかけることができる。以下、図８Ａおよび図８Ｂに関して、上記で説明した機能を組み合わせた本発明の実施形態の例を説明する。
【００８２】
図８Ａに示すように、計測装置４０３からＧＯＦ（適合度）の値を含む測定値を受け取る（ステップ８０１）。推定装置４０５は、測定異常値スクリーニングを実施する（ステップ８０３）。このステップは、測定値についての区間を計算することに関連して上記で説明したステップに類似のものであるが、これらの実施形態では、個々に制御される出力についてのＧＯＦおよび統計による異常値の制限が、メモリから提供される（８０５）。すべての測定値が区間外である場合、これらの測定値は、フィードバック値を計算する際に使用されない（ステップ８０９）。測定値のすべてが区間外ではない場合、推定装置４０５は、区間内に入る測定値の平均値を計算する（ステップ８１１）。その後、推定装置４０５は、統計情報を更新し（ステップ８１３）、次いで、この情報を、以前の実行から得られた個々の制御出力についての一連の統計情報として記憶することができる（ステップ８１５）。
【００８３】
ステップ８１１で計算された平均値は、データポイントとして用いる。推定装置４０５は、データポイントの異常値スクリーニングステップを実施する。このステップにより、図５〜図６に関して上記で説明したステップと同様に、このデータポイントが異常値候補であるか否かが判定される。ステップ８１７に基づいて、推定装置４０５は、このデータポイントが異常値か否かを判定する。このデータポイントが異常値である場合、このポイントは、フィードバック値の計算に使用されない（ステップ８２５）。データポイントの状態は、ステップ６０３、６０５、および６０７に関して上記で説明したステップと同様に決定される（ステップ８２１）。推定装置４０５は、データポイントの現在の状態を記憶する（ステップ８２３）。データポイントが異常値ではない場合、推定装置４０５は、フィードバック値のスクリーニングを実施する（ステップ８２７）。これは、図５〜図６に関して上記で説明した閾値テストに類似のものである。このフィードバック値のスクリーニングに基づいて、推定装置４０５は、フィードバック値がノイズ制限範囲内か否かを判定する（ステップ８２９）。このフィードバック値がノイズ制限範囲内である場合、このフィードバック値は、最適化装置４０７に送らない（ステップ８３１）。そうでない場合には、このフィードバック値を最適化装置に送る（ステップ８３３）。フィードバック値がノイズ制限範囲に収まるか否かに関わらず、推定装置は、このデータポイントに関係する統計情報を更新する（ステップ８３５）。得られた値は、以前の実行から得られた個々の制御出力についての統計情報として記憶して、フィードバック異常値スクリーニングステップ（ステップ８３７）およびノイズスクリーニングステップ（ステップ８３８）を実施する際に使用する。
【００８４】
図９に、上記で説明した本発明の実施形態を実施した結果を模式的に示す。詳細には、各データポイントは、ＣＶＤ（化学気相成長法）によって処理されたウェハを表す。計測装置は、処理されたウェハの厚さの測定値を収集する。正常な動作範囲内の測定値については、これらの測定値の平均値をデータポイントとして使用する。これらの測定値が範囲から外れている（例えば、突発的な場合を検出するように設定された閾値よりも大きい）（９０７）とき、ツールを停止し、操作者にメッセージ（例えば、電子メールメッセージおよび／または呼出し）を送出する。さらに、このような測定値の集合は、フィードバック値の計算に使用しない。測定値の１つが区間から外れているとき（例えば、９０５）、この測定値を、区間内の測定値の平均値で置き換え、フィルタ値を記憶する。
【００８５】
本発明の実施形態は、コンピュータハードウェアを使用して実施されるコンピュータ実行可能コードの集合（例えば、コンピュータプログラム）、またはこれらの任意の組合せとして実施することができる。詳細には、本発明の実施形態は、図５〜図８Ａおよび図８Ｂに示す様々な流れ図に関して説明される。これらの流れ図で示した様々な動作は、コンピュータプログラム内のコードとして、またはコンピュータハードウェアを使用して実施することができる。
【００８６】
次に、ソフトウェアにより実施される本発明の実施形態の説明に移ると、図１０に、このような実施形態のブロック図が示されている。バス１０５６は、様々なコンポーネントを相互接続する主要な情報ハイウエイとして働く。ＣＰＵ１０５８は、本発明のプロセスならびに他のプログラムを実行するのに必要とされる計算および論理演算を実施する中央処理装置である。ＲＯＭ（読出し専用メモリ）１０６０およびＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）１０６２は、主メモリを構成する。ディスクコントローラ１０６４は、１つまたは複数のディスクドライブをシステムバス１０５６に接続するインターフェースである。これらのディスクドライブは、例えば、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ１０７０、あるいはＣＤ  ＲＯＭまたはＤＶＤ（デジタルビデオディスク）ドライブ１０６６、あるいは、内部または外部ハードドライブ１０６８である。これら様々なディスクドライブおよびディスクコントローラは、任意選択の装置である。
【００８７】
ディスプレイインターフェース１０７２は、ディスプレイ１０４８のインターフェースであり、バス１０５６からの情報をディスプレイ１０４８上に表示することができる。上記で説明したシステムの他のコンポーネントなどの外部装置との通信は、例えば、通信ポート１０７４を利用して行われる。光ファイバおよび／または電気ケーブルおよび／または導線および／または光通信（例えば、赤外線など）および／または無線通信（例えば、ＲＦ（高周波数など））を、外部装置と通信ポート１０７４の間の搬送媒体として使用し得る。周辺装置インターフェース１０５４は、キーボード１０５０およびマウス１０５２のインターフェースであり、バス１０５６に入力データを送信することができる。これらのコンポーネントに加えて、この分析器は任意選択で、赤外線送信機および／または赤外線受信機も含む。赤外線送信機は、このコンピュータシステムを、赤外線による信号送信を介してデータを送受信する処理コンポーネント／装置の１つまたは複数と組み合わせて使用するときに任意選択で使用する。赤外線送信機または赤外線受信機を使用する代わりに、このコンピュータシステムは、任意選択で、低出力高周波送信機１０８０および／または低出力高周波受信機１０８２を使用することもできる。低出力高周波送信機は、生産プロセスのコンポーネントが受信する信号を送信し、低出力高周波受信機を介してこれらのコンポーネントからの信号を受信する。低出力高周波の送信機および／または受信機は、この業界では標準の装置である。
【００８８】
図１０に示す実施形態は、単一のプロセッサ、単一のハードディスクドライブ、および単一のローカルメモリを有するように示すが、この分析器は、任意選択で、任意の数のプロセッサまたは記憶装置、あるいはこれらの組合せを適切に装備する。例えば、これらの様々な実施形態を、高性能計算器、ハンドヘルドコンピュータ、ラップトップ／ノートブックコンピュータ、ミニコンピュータ、大型コンピュータ、およびスーパーコンピュータ、ならびにこれらを処理システムネットワークにより組み合わせたものを含めて、本発明の実施形態の原理に従って動作可能な任意の適切な処理システムで置き換えることもできるし、これらを組み合わせることもできる。
【００８９】
コンピュータ可読メモリ媒体は、コンピュータ可読のコードまたは命令を記憶する。一例として、この媒体は、図１０に示すディスクドライブとともに使用し得る。一般に、ＣＤ  ＲＯＭ、デジタルビデオディスク、またはフロッピー（登録商標）ディスクなどのメモリ媒体は、例えば、シングルバイト言語用のマルチバイトロケールおよびモデラーを制御するためのプログラム情報を含み、それによって、コンピュータが本明細書で説明した機能を実施することができる。あるいは、図１０に示すＲＯＭ１０６０および／またはＲＡＭ１０６２を使用して、本発明の様々な自動プロセスに関連する動作を実施するために中央処理装置１０５８に命令を出すのに使用するプログラム情報を記憶することもできる。情報を記憶するための適切なコンピュータ読取り可能な媒体の他の例には、磁気記憶装置、電子記憶装置、または（ホログラフィ型を含む）光記憶装置、これらのなんらかの組合せなどが含まれる。
【００９０】
一般に、本発明の実施形態の様々なコンポーネントは、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組合せで実施し得ることを強調しておく。このような実施形態では、本発明の実施形態の機能を実施するために、様々なコンポーネントおよびステップがハードウェアおよび／またはソフトウェアの形で実施される。現時点で利用可能な任意の、あるいは今後開発されるコンピュータソフトウェア言語および／またはハードウェアコンポーネントを本発明のこのような実施形態で使用することができる。用いられる１つ（または複数）のプロセッサを考慮して、例えば、ビジュアルベーシック、Ｃ、Ｃ＋＋その他任意の適切なコンピュータ言語を用いて、上記で述べた機能の少なくとも一部を実施し得るはずである。これらの機能を、Ｊａｖａ（登録商標）などのインタプリティブな環境で記述し、様々な使用者に対して複数の宛先に送信することもできるはずである。
【００９１】
本発明の実施形態の多くの特徴および利点は、この詳細な明細書から明らかであり、したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明の真の趣旨および範囲に含まれる本発明のこのような特徴および利点をすべて包含することを意図している。さらに、当業者なら多くの改変形態および変形形態を容易に想起し得るので、ここで示し説明した構造および動作そのものに本発明を限定することは望ましくなく、したがって、本発明の範囲に含まれるすべての適切な改変形態および均等物を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】従来型のフィードバック制御システムを示すブロック図である。
【図２】異常値データポイントの例を示すグラフである。
【図３】ステップ状の変化の例を示すグラフである。
【図４】本発明の実施形態による最適化装置および推定装置を含むフィードバックコントローラを示すブロック図である。
【図５】本発明の実施形態による推定装置の上位の機能を示す流れ図である。
【図６】本発明の実施形態に従って異常値を判定することに関する推定装置の機能を示す流れ図である。
【図７】本発明の実施形態に従って測定値を調整することに関する推定装置の機能を示す流れ図である。
【図８Ａ】本発明の実施形態によるステップからなる全体的シーケンスの機能を示す流れ図である。
【図８Ｂ】本発明の実施形態によるステップからなる全体的シーケンスの機能を示す流れ図である。
【図９】本発明の実施形態に従って処理した測定値の例を示すグラフである。
【図１０】本発明の実施形態に従ってフィードバックコントローラの実施形態の例が動作し得るコンピュータを示すブロック図である。
【符号の説明】
【００９３】
１００  フィードバックコントローラシステム
２０１  一連の処理済みウェハのデータポイントとそれらのそれぞれの予測値との差
【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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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