(57)【要約】【課題】プロセス性能の検出、識別および校正を行う方法【解決手段】材料処理システム（１）を利用してプロセスを実行する材料処理方法である。この方法は、プロセスを実行し、データスキャンを測定し、該データスキャンを少なくとも１つの空間コンポーネントに変換する。このデータスキャンは、エッチング速度、エッチング選択性、堆積速度、膜特性などのプロセス性能パラメータ（１４）を含むことができる。また、多変量解析を使用して、測定された特性と、一組の少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータ（１２）との間の関係を決定することができ、この関係は、プロセス性能パラメータに対応する上記データのスキャンを改良すべく利用することができる。例えば、この関係を利用して前記データスキャンの空間コンポーネントを最小化すると、プロセスの均一性の改良に影響する可能性がある。
2005514788.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
材料処理システムを特徴づける方法であって、
ａ）前記材料処理システムにおいて実行されるプロセスに関連した制御可能なプロセスパラメータを変更する工程と、
ｂ）データのスキャンを測定する工程であって、前記データのスキャンは、前記プロセスが、該変更された制御可能なプロセスパラメータを使用して実行されるときのプロセス性能パラメータの測定を備える工程と、
ｃ）前記データスキャンを多数の空間コンポーネントに変換する工程と、
ｄ）プロセス特性を識別することによって前記材料処理システムを特徴づける工程であって、前記プロセス特性が、前記空間コンポーネントのうちの少なくとも１つを備える工程と、
を備える方法。
【請求項２】
ｅ）前記材料処理システムによって実行される前記プロセスに関連した追加の制御可能なプロセスパラメータを変更する工程と、
ｆ）追加のデータスキャンを測定する工程であって、前記追加のデータスキャンは、前記プロセスが該追加の変更された制御可能なプロセスパラメータを使用して実行されるときの前記プロセス性能パラメータの測定を備える工程と、
ｇ）前記追加のデータスキャンを、追加の多数の空間コンポーネントに変換する工程と、
ｈ）前記追加の多数の空間コンポーネントを備える追加のプロセス特性を含むことによって前記材料処理システムを再び特徴づける工程と、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ｉ）工程ｅ）〜工程ｈ）を少なくとも一回繰り返す工程をさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
再び特徴づける工程は、データマトリクスを確立することを備え、第１列は、多数の空間コンポーネントを備え、追加の列は、該追加の数の空間コンポーネントを備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
ｅ）前記プロセス特性と、制御可能なプロセスパラメータとの関係を決定する工程と、
ｆ）前記制御可能なプロセスパラメータを調整する工程と、
を備え、前記調整工程は、前記プロセス特性と、前記制御可能なプロセスパラメータとの関係を利用して、前記データスキャンへの改良に影響することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
ｊ）多変量解析を使用して、前記制御可能なプロセスパラメータにおける変量と、前記空間コンポーネントとの間の相互関係を決定する工程と、
ｋ）少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを調整する工程と、
をさらに備え、前記調整工程は、前記相互関係を利用して、前記プロセスへの改良に影響する、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
ｅ）前記プロセス特性と、前記プロセスにとっての理想の特性とを比較する工程であって、異なった特性を決定することを備える工程と、
ｆ）前記制御可能なプロセスパラメータを調整することによって前記異なった特性を最小化する工程と、
をさらに備え、前記調整工程は、前記プロセス特性と、前記調整可能なプロセスパラメータとの前記関係を利用することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ｊ）前記データマトリクスと、前記材料処理システムにとっての理想のマトリクスとを比較する工程であって、少なくとも１つの異なった特性を決定することを備える工程と、
ｋ）異なった特性と、少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータとの間の少なくとも１つの相互関係を決定する工程と、
ｌ）前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを調整することによって前記異なった特性を最小化する工程と、
を備え、前記調整工程は、前記異なった特性と、前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータとの間の前記少なくとも１つの相互関係を利用することを備える、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記プロセスは、基板を処理することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記基板は、ウェハまたは液晶ディスプレイのうちの少なくとも１つである、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記プロセス性能パラメータは、エッチング速度、堆積速度、エッチング選択性、エッチング特性異方性、エッチング特性臨界寸法、膜特性、プラズマ密度、イオンエネルギー、化学種の濃度、温度、圧力、マスク膜厚、およびマスクパターン臨界寸法のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記多数の空間コンポーネントは、フーリエ調波である、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記多変量解析は、主要なコンポーネント分析を備える、請求項６記載の方法。
【請求項１４】
前記多変量解析は、実験計画を備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１５】
前記制御可能なプロセスパラメータは、プロセス圧力、RFパワー、ガス流量、冷却ガス圧力、フォーカスリング、電極間隔、温度、膜材料粘度、膜材料表面張力、照射強度、およびフォーカス深さのうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記データスキャンは、多次元のデータスキャンである、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記改良は、前記データスキャンの空間的均一性の改良を備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１８】
前記改良は、前記データスキャンの時間的均一性の改良を備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１９】
前記改良は、少なくとも１つの空間コンポーネントの最小化を備える、請求項６に記載の方法。
【請求項２０】
データスキャンを測定する工程であって、前記データスキャンは、少なくとも１つのプロセス性能パラメータの測定を備える工程と、
前記データスキャンを多数の空間コンポーネントに変換する工程と、
プロセス特性を識別する工程であって、前記特性は、少なくとも１つの空間コンポーネントを備える工程と、
前記特性と、少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータとの関係を決定する工程であって、前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータは、前記プロセス中に測定可能である工程と、
前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを調整する工程であって、前記特性と、前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを利用して、前記データスキャンへの改良に影響する工程と、
を備える、プロセスを改良する方法。
【請求項２１】
前記少なくとも１つのプロセス性能パラメータは、エッチング速度、堆積速度、エッチング選択性、エッチング特性異方性、エッチング特性臨界寸法、膜特性、プラズマ密度、イオンエネルギー、化学種の濃度、温度、圧力、マスク膜厚、およびマスクパターン臨界寸法のうちの少なくとも１つである、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記少なくとも１つの空間コンポーネントは、フーリエ調波である、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記特性と、前記制御可能なプロセスパラメータ１式との間の前記関係を決定する前記工程は、多変量解析を備える、請求項２０に記載の方法。
【請求項２４】
前記多変量解析は、主要なコンポーネント分析を備える、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記多変量解析は、実験計画を備える、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記制御可能なプロセスパラメータは、プロセス圧力、RFパワー、ガス流量、冷却ガス圧力、フォーカスリング、電極間隔、温度、膜材料粘度、膜材料表面張力、照射強度、およびフォーカス深さのうちの少なくとも１つを備える、請求項２０に記載の方法。
【請求項２７】
前記改良は、前記データスキャンの空間的均一性の改良を備える、請求項２０に記載の方法。
【請求項２８】
前記改良は、少なくとも１つの空間コンポーネントの最小化を備える、請求項２０に記載の方法。
【請求項２９】
前記データスキャンは、多次元のデータスキャンである、請求項２０に記載の方法。
【請求項３０】
前記改良は、前記データスキャンの時間的均一性の改良を備える、請求項２０に記載の方法。
【請求項３１】
プロセスを実行する工程と、
データスキャンを測定する工程であって、前記データスキャンは、少なくとも１つのプロセス性能パラメータの測定を備える工程と、
前記データスキャンを多数の空間コンポーネントに変換する工程と、
前記プロセスの特性を識別する工程であって、前記特性は、少なくとも１つの空間コンポーネントを備える工程と、
前記特性と、少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータとの関係を決定する工程であって、前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータは、前記プロセス中に測定可能である工程と、
前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを調整する工程であって、前記特性と、前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを利用して、前記データスキャンへの改良に影響する工程と、
を備える、プロセスを改良する方法。
【請求項３２】
前記プロセスを実行する工程は、基板を処理することを備える、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記基板は、ウェハおよび液晶ディスプレイのうちの少なくとも１つである、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記少なくとも１つのプロセス性能パラメータは、エッチング速度、堆積速度、エッチング選択性、エッチング特性異方性、エッチング特性臨界寸法、膜特性、プラズマ密度、イオンエネルギー、化学種の濃度、温度、圧力、マスク膜厚、およびマスクパターン臨界寸法のうちの少なくとも１つである、請求項３１に記載の方法。
【請求項３５】
前記複数の空間コンポーネントは、フーリエ調波である、請求項３１に記載の方法。
【請求項３６】
前記特性と、前記制御可能なプロセスパラメータ１式との間の前記関係を決定する前記工程は、多変量解析を備える、請求項３１に記載の方法。
【請求項３７】
前記多変量解析は、主要なコンポーネント分析を備える、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記多変量解析は、実験計画を備える、請求項３６に記載の方法。
【請求項３９】
前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータは、プロセス圧力、RFパワー、ガス流量、冷却ガス圧力、フォーカスリング、電極間隔、温度、膜材料粘度、膜材料表面張力、照射強度、およびフォーカス深さのうちの少なくとも１つを備える、請求項３１に記載の方法。
【請求項４０】
前記改良は、前記データスキャンの空間的均一性の改良を備える、請求項３１に記載の方法。
【請求項４１】
前記改良は、少なくとも１つの空間コンポーネントの最小化を備える、請求項３１に記載の方法。
【請求項４２】
前記データスキャンは、多次元データスキャンである、請求項３１に記載の方法。
【請求項４３】
前記改良は、前記データスキャンの時間的均一性の改良を備える、請求項３１に記載の方法。
【請求項４４】
プロセスチャンバと、
少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを測定および調整するデバイスと、
少なくとも１つのプロセス性能パラメータを測定するデバイスと、
コントローラと、
を備える、材料処理のためのシステムであって、
前記コントローラは、プロセスを実行し、少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを測定する前記デバイスを使用して、プロセス性能パラメータの測定を備えるデータスキャンを測定し、前記データスキャンを多数の空間コンポーネントに変換し、少なくとも１つの空間コンポーネントを備える前記プロセスの特性を識別し、前記特性と、前記プロセス中に測定可能である少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータとの関係を決定し、前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを調整することができ、前記調整は、前記特性と、前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータとの関係を利用して、前記データスキャンへの改良に影響することを備える、システム。
【請求項４５】
前記プロセスチャンバは、エッチングチャンバである、請求項４４に記載のシステム。
【請求項４６】
前記プロセスチャンバは、化学蒸着および物理蒸着のうちの少なくとも１つを備える堆積チャンバである、請求項４４に記載のシステム。
【請求項４７】
前記プロセスチャンバは、フォトレジスト塗布チャンバである、請求項４４に記載のシステム。
【請求項４８】
前記プロセスチャンバは、スピン・オン・グラス・システムと、スピン・オン誘電体システムのうちの少なくとも１つを備える誘電体塗布チャンバ、請求項４４に記載のシステム。
【請求項４９】
前記プロセスチャンバは、フォトレジストパターン処理チャンバである、請求項４４に記載のシステム。
【請求項５０】
前記フォトレジストパターン処理チャンバは、紫外線リソグラフィーシステムである、請求項４９に記載のシステム。
【請求項５１】
前記プロセスチャンバは、急速熱処理チャンバである、請求項４４に記載のシステム。
【請求項５２】
前記プロセスチャンバは、バッチ式分散炉である、請求項４４に記載のシステム。
【請求項５３】
プロセスチャンバと、
少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを測定および調整するデバイスと、
少なくとも１つのプロセス性能パラメータを測定するデバイスと、
コントローラと、
を備える、材料処理のためのシステムであって、
前記コントローラは、プロセスを実行し、少なくとも１つのプロセス性能パラメータの測定を備えるデータスキャンを測定し、多数の空間コンポーネント内に前記データスキャンを変換し、少なくとも１つの空間コンポーネントを備える前記プロセスの特性を決定し、前記特性と、前記プロセス中に測定可能な少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータとの間の関係を決定し、前記プロセスの前記特性と前記プロセスにとっての理想の特性とを比較し、前記比較は、異なった特性を決定することを備え、前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを調整することができ、前記調整は、前記特性と、前記制御可能なプロセスパラメータ１式との間の前記関係を利用して、前記異なった特性の最小化に影響する、システム。
【請求項５４】
前記プロセスチャンバは、エッチングチャンバである、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５５】
前記プロセスチャンバは、化学蒸着および物理蒸着のうちの少なくとも１つを備える堆積チャンバである、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５６】
前記プロセスチャンバは、フォトレジスト塗布チャンバである、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５７】
前記プロセスチャンバは、スピン・オン・グラス・システムと、スピン・オン誘電体システムのうちの少なくとも１つを備える誘電体塗布チャンバである、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５８】
前記プロセスチャンバは、フォトレジストパターン処理チャンバである、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５９】
前記フォトレジストパターン処理チャンバは、紫外線リソグラフィーシステムである、請求項５８に記載のシステム。
【請求項６０】
前記プロセスチャンバは、急速熱処理チャンバである、請求項５３に記載のシステム。
【請求項６１】
前記プロセスチャンバは、バッチ式分散炉である、請求項５３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願への参照】
【０００１】
この出願は、優先権を主張し、２００１年１２月３１日に出願された米国特許第６０／３４３、１７４号に関し、その内容は、参照によりここに組み込まれる。この出願は、第２１６９５２ＷＯ号と共に出願された係属中のＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＵＳ０２／３８９９０号に関する。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、材料処理に関し、より具体的には、プロセス性能の検出、識別、および校正を行う方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
驚くべき躍進を遂げる半導体業界における材料処理の一領域としては、例えば、集積回路（ＩＣ）の製造が挙げられる。一般的にはＩＣの、特にはメモリデバイスの速度増加に対する要求は、半導体製造業に、ウェハ表面のデバイスの小型化を強いている。逆に、基板上のデバイスサイズの縮小が起こっている間、単一基板上に形成されるデバイスの数は、基板直径（または実際にプロセスされる領域）が２００ｍｍ〜３００ｍｍまたはそれ以上にさらに拡大したことに伴って大幅に増加している。臨界寸法（ＣＤ）により大きな重点を置く特性サイズの減少と、基板サイズの増加との両方により、材料処理の均一性に関する需要がより大きくなり、優れたデバイスの歩留まりを最大化させている。
【０００４】
通常、材料処理中、複合材料構造を製造するときの材料膜の追加および除去を容易にする一方法としては、例えば、プラズマの使用が挙げられる。例えば、半導体処理において、（ドライ）プラズマエッチングプロセスは、シリコン基板上にパターン化された微小なラインに沿って、あるいはヴィア又はコンタクト内部の材料の除去またはエッチングに利用される。
【０００５】
例えば、ＩＣ製造における材料処理中には、臨界特性サイズの縮小、基板サイズの増加、およびプロセス数および複雑性の急増により、プロセスの寿命を通じて、プロセスからプロセスへの材料処理の均一性を制御する必要性が発生している。測定可能な、単に１プロセスでの均一性が欠如した場合、一般に、少なくともそのプロセス中の、ほかの重要なプロセスパラメータを犠牲にする必要に迫られる。材料処理において、プロセスの均一性が欠如すると、例えば、優れたデバイスの歩留まりが低減し、コスト高になる可能性がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
均一な処理特性を生み出すか、周知の非均一性のために校正を行うかのうちの何れかを行うべく、材料処理ハードウェアを設計仕様とする場合、独立したパラメータの拡大設定、これら材料処理デバイスの複雑さ、および単に、このような材料処理デバイスの途方も無いコストおよび剛性の欠如によってさらに複雑化する。さらにまた、従来の材料処理デバイスについては、外的に制御可能なパラメータの数は、周知の非常に少ない調整可能なパラメータに厳しく限定されている。従って、外的に制御可能なパラメータと、測定可能なプロセスパラメータとの間の相互関係が発生し、プロセスの寿命中およびプロセスからプロセスにかけて有効化することが大切である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明によれば、プロセスチャンバを備える材料処理システムと、少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを測定および調整するデバイスと、少なくとも１つのプロセス性能パラメータを測定するデバイスを特徴づける方法を提供する。
【０００８】
本発明によれば、材料処理システムにおいて実行されるプロセスに関連する制御可能なプロセスパラメータを変更する工程と、データのスキャンを測定する工程と、該データスキャンを多数の空間コンポーネントに変換する工程と、プロセス特性を識別することによって該材料処理システムを特徴づける工程であって、該プロセス特性は、前記空間コンポーネントのうちの少なくとも１つを備える工程と、を備える方法を提供する。
【０００９】
また、本発明によれば、追加の制御可能なプロセスパラメータを変更する工程と、追加のデータスキャンを測定する工程と、該追加のデータスキャンを、追加の多数の空間コンポーネントに変換する工程と、該追加の多数の空間コンポーネントを備える該追加のプロセス特性を含むことによって該材料処理システムを再び特徴づける工程とをさらに備える方法も提供する。
【００１０】
また、本発明によれば、前記プロセス特性と、制御可能なプロセスパラメータとの間の関係を決定する工程と、該制御可能なプロセスパラメータを調整する工程とをさらに備え、該調整工程は、前記プロセス特性と、該制御可能なプロセスパラメータとの間の関係を利用して、前記データスキャンへの改良に影響する方法を提供する。
【００１１】
また、本発明によれば、多変量解析を使用して、前記制御可能なパラメータにおける変量と、前記空間コンポーネントとの間の相互関係を決定する工程と、少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを調整する工程とをさらに備え、前記調整工程は、前記相互関係を利用して、前記プロセスへの改良に影響する方法を提供する。
【００１２】
さらにまた、本発明によれは、前記プロセス特性と、前記プロセスにとっての理想の特性とを比較する工程を備え、前記比較工程は、異なった特性を決定することと、前記制御可能なプロセスパラメータを調整することによって前記異なった特性を最小化することとを備え、前記調整工程は、前記プロセス特性と、前記調整可能なプロセスパラメータとの間の関係を利用することを備える方法を提供する。
【００１３】
その上、本発明によれば、データマトリクスと、前記材料処理システムにとっての理想のマトリクスとを比較する工程を備え、前記比較工程は、少なくとも１つの異なった特性を決定することと、異なった特性と、少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータとの間の少なくとも１つの相互関係を決定することと、前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを調整することによって前記異なった特性を最小化することと、を備え、前記調整工程は、異なった特性と、前記少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータとの間の前記少なくとも１つの相互関係を利用することを備える方法を提供する。
【００１４】
本発明の、上記および他の利点は、添付図面に従って採用される発明の例示的な実施形態についての以下の詳細な説明から、より明確になると同時により容易に理解される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の一実施形態によれば、プロセスチャンバ１０と、少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータ１２を測定および調整するデバイスと、少なくともプロセス性能パラメータ１４を測定するデバイスと、コントローラ５５とを備える材料処理システム１を図１に示す。コントローラ５５は、少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータ１２を測定および調整するデバイスと、少なくとも１つのプロセス性能パラメータを測定するデバイスとに結合される。その上、コントローラ５５は、記載すべきプロセスを実施する方法を実行することが可能である。
【００１６】
本実施形態において、図１に示す材料処理システム１は、材料処理用のプラズマを利用する。望ましくは、倍量処理システム１は、エッチングチャンバを備える。一方、材料処理システム１は、例えば、フォトレジスト塗布システムなどフォトレジスト塗布チャンバを備える。別の実施形態において、材料処理システム１は、例えば、紫外線（ＵＶ）リソグラフィーシステムなどのフォトレジストパターン処理チャンバを備える。また別の実施形態において、材料処理システム１は、例えば、スピン・オン・グラス（ｓｐｉｎ−ｏｎ−ｇｌａｓｓ；ＳＯＧ）システムまたはスピン・オン・ダイエレクトリック（ｓｐｉｎ−ｏｎ−ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ；ＳＯＤ）システムなど誘電体塗布システムを備える。また別の実施形態において、材料処理システム１は、例えば、化学蒸着（ＣＶＤ）システムまたは物理蒸着（ＰＶＤ）システムなどの蒸着用チャンバを備える。さらに別の実施形態において、材料処理システム１は、例えば、熱による焼きなまし用のＲＴＰシステムなどの急速な熱処理（ＰＴＰ）チャンバを備える。別の実施形態において、材料処理システム１は、バッチ式分散炉を備える。
【００１７】
図２に示す本発明の実施形態によれば、材料処理システム１は、プロセスチャンバ１０と、基板ホルダ２０と、その上に固定される処理対象の基板２５と、ガス注入システム４０と、真空ポンプシステム５０とを備えることができる。例えば、基板２５は、半導体基板、ウェハ、または液晶ディスプレイであってもよい。プロセスチャンバ１０は、例えば、基板２５の表面に隣接した処理領域４５にプラズマを発生することを容易にするように構成することができ、加熱された電子と、イオン化可能なガスとの間の衝突を経由してプラズマが形成される。イオン化可能なガス、または各ガスの混合物は、ガス注入システム４０経由で導入され、プロセス圧力が調整される。例えば、真空ポンプシステム５０をスロットルするには、制御機構（図示せず）を使用することができる。望ましくは、所定の材料プロセスに特有の材料を産み出し、基板２５への材料の堆積または基板２５の露出表面からの材料の除去のうちの、何れかを支援するのに利用される。
【００１８】
例えば、基板２５は、ロボット式の基板移送システム経由で、スロットバルブ（図示せず）およびチャンバ供給部（ｃｈａｍｂｅｒ  ｆｅｅｄ−ｔｈｒｏｕｇｈ）（図示せず）を通じてチャンバ１０内外に移送されるが、この場合、この基板は、基板ホルダ２０の中に収容される基板持ち上げ用のピン（図示せず）によって受け入れられ、その内部に収容されたデバイスによって機械的に変換される。一度、基板２５が基板移送システムから受け入れられると、基板ホルダ２０の上面に下げられる。
【００１９】
望ましくは、基板２５は、例えば、静電式クランプシステム２８経由で基板ホルダ２０に固定することができる。さらにまた、基板ホルダ２０は、基板ホルダ２０からの熱を受け入れる再循環式の冷却剤の流れを含む冷却システムをさらに含むことができ、熱交換システム（図示せず）に熱を移送し、加熱時には、熱交換システムの熱を移送する。この加熱／冷却システムは、基板２５および／または基板ホルダ２０の温度を監視するデバイス２７をさらに備える。このデバイス２７は、例えば、熱電対（例えば、Ｋタイプ熱電対）、熱電温度計、または光学式熱量計であってもよい。その上、基板２５と、基板ホルダ２０との間の隙間毎の熱伝導を改良すべく裏側のガスシステム２６経由で基板の裏側にガスを供給することができる。このようなシステムは、基板の温度制御が温度の上昇または低下に必要なときに利用することができる。例えば、基板の温度制御は、基板ホルダ２０への伝導によって基板２５から除去されるプラズマおよび熱流束から基板２５に供給される熱流束の均衡によって達成される固定状態での温度を越える温度で有効とすることができる。他の実施形態において、抵抗性加熱素子や、熱電気式ヒーター／クーラーなどの加熱素子を導入することができる。
【００２０】
図２に示す実施形態において、基板ホルダ２０は、電極としても機能することができ、この電極を通じて、例えば、処理領域４５におけるプラズマにRF（Radio  Frequency：ラジオ周波数）電源を結合させる。例えば、基板ホルダ２０は、基板ホルダ２０へのインピーダンス整合ネットワーク３２を通じてRF発生器３０からのRFの送信経由でRF電圧で電気的にバイアスされる。このRFバイアスは、電子を加熱する役割を果たすことができ、それにより、プラズマを形成および維持する。この構成において、このシステムは、反応式イオンエッチング（ＲＩＥ）反応器として動作することができ、該システムにおいて、チャンバおよび上部ガス注入電極は、設置表面として機能する。RFバイアス用の代表的な周波数は、１メガヘルツ〜１００メガヘルツ（例えば、１３．５６メガヘルツ）までの範囲とすることができる。プラズマ処理用のRFシステムは、当業者に周知である。
【００２１】
一方、複数の周波数にて、基板ホルダ電極にはRFが印加される。さらにまた、インピーダンス整合ネットワーク３２は、反映された電力を最小化することによって、処理用チャンバ１０におけるプラズマに対するRFパワーの移送を最大化する役割を果たす。整合ネットワーク位相（例えば、Ｌタイプ、πタイプ、Ｔタイプなど）と、自動制御方法とは、当業者に周知である。
【００２２】
引き続き、図２について説明すると、処理ガス４２は、例えば、ガス注入システム４０を通じて処理領域４５に導入することができる。処理ガス４２は、例えば、アルゴン、ＣＦ４およびＯ２などのガスの混合物、あるいは、酸化エッチング適用のためのアルゴン、Ｃ４Ｆ８およびＯ２を備えることができる。ガス注入システム４０は、シャワーヘッドを備えることができ、この場合、処理ガス４２は、ガス供給システム（図示せず）から処理領域４５まで、ガス注入プレナム（図示せず）、一連のバッフル板（図示せず）とマルチオリフィス式シャワーヘッドガス注入板（図示せず）を通じて供給される。ガス注入システムは、当業者に周知である。
【００２３】
真空ポンプシステム５０は、例えば、毎秒５０００リットルまでのポンプ速度を実現可能なターボ分子式真空ポンプ（ＴＭＰ）と、チャンバ圧力のスロットル用のゲートバルブとを含む。ドライプラズマエッチングに利用される従来のプラズマ処理デバイスにおいては、毎秒１０００リットル〜３０００リットルのものが用いられる。ＴＭＰは、低圧処理、通常、５０ｍＴｏｒｒ未満の場合に有効である。より高い圧力では、ＴＭＰポンプ速度は、急激に落ちてしまう。高圧処理（すなわち、１００ｍＴｏｒｒより大きい）場合、機械式ブースターポンプと、ドライ粗引きポンプ（ｄｒｙ  ｒｏｕｇｈｉｎｇ  ｐｕｍｐ）とを使用することができる。さらにまた、チャンバ圧力を監視するデバイス５２がチャンバ１０に結合される。この圧力測定チャンバ５２は、例えば、ＭＫＳインストラメンツ社（ＭＫＳ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，ｉｎｃ．）（マサチューセッツ州、アンドーヴァ（Ａｎｄｏｖｅｒ，ＭＡ））による市販のタイプ６２８Ｂバラトン絶対容量マノメータとしてもよい。
【００２４】
材料処理システム１は、例えば、エッチングシステム用に、エッチング速度、エッチング選択性（例えば、ある材料のエッチング速度対第２材料のエッチング速度の割合）、エッチング均一性、特性プロファイル角度、臨界寸法などのプロセス性能パラメータを測定すべく測定ツール１００をさらに備える。この測定ツール１００は、現場デバイスまたは現場外デバイスの何れかであればよい。現場デバイスの場合、測定ツール１００は、例えば、プロセスチャンバ１０内外に移送される基板２５を分析すべく当該移送チャンバ（図示せず）内に位置決めされるターマウェーブ社（Ｔｅｒｍａ−Ｗａｖｅ，Ｉｎｃ．）（９４５３９  カリフォルニア州、フレモント、リライアンス・ウェイ、１２５０（１２５０  Ｒｅｌｉａｎｃｅ  Ｗａｙ，Ｆｒｅｍｏｎｔ，ＣＡ  ９４５３９））より市販されるビームプロファイル楕円形測定機構およびビームプロファイル反射測定機構を内蔵する散乱計であってもよい。現場外デバイスの場合、測定ツール１００は、例えば、走査式電子顕微鏡（ＳＥＭ）であってもよく、この場合、各基板は、固着され、上記性能パラメータを決定すべく特性が例示される。後者の方法は、基板検査の技術において当業者に周知である。この測定ツールは、プロセス性能パラメータの空間的に解決された測定をコントローラ５５に付与すべく、コントローラ５５にさらに結合される。
【００２５】
コントローラ５５は、マイクロプロセッサと、メモリと、材料処理システム１からのモニタ出力のほか、材料処理システム１への入力を通信して起動するのに十分な制御電圧を生成することができるデジタル入出力ポートとを備える。さらに、コントローラ５５が、RF発生器３０、インピーダンス整合ネットワーク３２、ガス注入システム４０、真空ポンプシステム５０、圧力測定デバイス５２、裏側ガス供給システム２６、基板／基板ホルダ温度測定システム２７、静電式クランプシステム２８、および測定ツール１００に結合され、これらとの情報交換を行う。メモリ内に格納されたプログラムは、格納されたプロセスの製法に従って、材料処理システム１の上記コンポーネントへの入力を起動すべく利用される。コントローラ５５の一例としては、テキサス州、ダラスのデル・コーポレーション社（Ｄｅｌｌ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｄａｌｌａｓ，Ｔｅｘａｓ）により市販されるＤＥＬＬ  ＰＲＥＣＩＳＩＯＮ  ＷＯＲＫＳＴＡＴＩＯＮ  ６１０（登録商標）が挙げられる。
【００２６】
図３に示す本実施例において、材料処理システム１は、例えば、図１および図２に基づいて記載された、これらのコンポーネントに加えて、プラズマ密度を潜在的に増加させ、および／または、プラズマ処理の均一性を改良するため、機械的または電気的に回転するｄｃ磁界システム６０をさらに備えることができる。さらに、回転速度および磁界強度を制限するため、回転式磁界システム６０にコントローラ５５が結合される。回転式磁界の設計および実施は、当業者に周知である。
【００２７】
図４に示す実施形態において、図１および図２の材料処理システム１は、例えば、インピーダンス整合ネットワーク７４を通じてRF発生器７２からRFパワーを結合することが出来る上部電極７０をさらに備えることができる。この上部電極にRFを印加する場合の代表的な周波数は、１０メガヘルツから２００メガヘルツ（例えば、６０メガヘルツ）までの範囲とすることができる。また、下部電極に電力を印加する場合の代表的な周波数は、０．１メガヘルツから３０メガヘルツ（例えば、２メガヘルツ）までの範囲とすることができる。さらに、コントローラ５５は、上部電極７０へのRFパワーの印加を制御するため、RF発生器７２およびインピーダンス整合ネットワーク７４に結合される。上部電極の設計と実施は、当業者に周知である。
【００２８】
図５に示す実施形態において、図１の材料処理システムは、例えば、インピーダンス整合ネットワーク８４を通じてRF発生器８２経由でRFパワーが結合される誘電コイル８０をさらに備えることができる。誘電コイル８０からは、誘電ウィンドウ（図示せず）を通じてプラズマ処理領域４５にRFが誘電結合される。誘電コイル８０にRFパワーを印加する場合の代表的な周波数は、１０メガヘルツから１００メガヘルツ（例えば、１３．５６メガヘルツ）の範囲とすることでできる。同様に、チャック電極に電力を印加する場合の代表的な周波数は、０．１メガヘルツから３０メガヘルツ（例えば、１３．５６メガヘルツ）の範囲とすることができる。また、スロット式のファラデーシールド（図示せず）は、誘電コイル８０と、プラズマとの間の容量結合を低減すべく使用されうる。一方、コイル８０は、変圧器結合プラズマ（ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ  ｃｏｕｐｌｅｄ  ｐｌａｓｍａ；ＴＣＰ）ソースにおけるような螺旋状のコイルとして、チャンバ１０より上に位置決めすることができる。さらに、コントローラ５５は、誘電コイル８０への電力の印加を制御するためRF発生器８２およびインピーダンス整合ネットワーク８４に結合される。誘電結合プラズマ（ｉｎｄｕｃｔｉｖｅｌｙ  ｃｏｕｐｌｅｄ  ｐｌａｓｍａ；ＩＣＰ）ソースおよび変圧器結合プラズマ（ＴＣＰ）ソースの設計および実施は、当業者に周知である。
【００２９】
一方、上記プラズマは、電子サイクロトン共鳴（ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｃｙｃｌｏｔｒｏｎ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ；ＥＣＲ）を使用して形成することができる。さらに別の実施形態において、このプラズマは、ヘリコン波の発生から形成される。さらに別の実施形態において、このプラズマは、拡散する表面波から形成される。上述した各プラズマソースは、当業者に周知である。
【００３０】
ここで図１〜図５について説明すると、プロセスチャンバ１０内に各基板２５を処理し、例えば、測定ツール１００を利用して、プロセス性能パラメータのいくつかを測定することができる。望ましくは、プロセス性能パラメータとしては、例えば、エッチング速度、堆積速度、エッチング選択性（第２の材料がエッチングされる場合の率に対する第１の材料がエッチングされる場合の率の比率）、エッチング臨界寸法（例えば、特性の長さまたは幅）、エッチング特性異方性（例えば、エッチング特性側壁プロファイル）、膜特性（例えば、膜応力、空隙性）、プラズマ密度（例えば、ラングミューアプローブから得られる）、イオンエネルギー（例えば、イオンエネルギースペクトル解析装置から得られる）、化学種の濃度（例えば、光学式照射スペクトルスコピーから得られる）、温度、圧力、マスク（例えば、フォトレジスト）膜厚さ、マスク（例えば、フォトレジスト）パターン臨界寸法などを含むことができる。例えば、図６.Ａは、第１基板２５上の位置（ミリメータ、ｍｍ）の関数として、エッチング速度（毎分オングストローム、Ａ／ｍｉｎ）の基板スキャンを示す。図中、ゼロ（０）の位置は、基板２５の中心に対応し、プラスまたはマイナス（±）１００の位置は、例えば、（２００ｍｍ）基板２５の正反対のエッジに対応する。同様に、図７.Ａは、エッチング速度の基板スキャン対第２基板２５用の基板位置を示す。
【００３１】
図６.Ａおよび図７.Ａにおいて、基板直径の全体的な直径スキャン（エッジ対エッジ）の沿った３２のサンプルが採取されるが、一般的には、サンプル数は、任意とすることができ、例えば、Ｎが２以上の場合は、Ｎ個のサンプルが採取される。サンプリング率Ｒでデータを入力することが必要とされる時間Ｔは、Ｔ＝Ｎ／Ｒ、すなわち、Ｔ＝Ｎ／Ｒ＝（３２サンプル）／（３２サンプル）／（毎秒１０００サンプル）＝（１キロヘルツでの基板両端の３２のサンプリングポイントについて）０．０３２秒として表記することができる。周期Ｔのデータスキャンについては、第１の空間コンポーネントは、ｆ＝１／Ｔであり、最高の空間コンポーネントは、ｆｍａｘ≦１／２Δを満足しなければならず、その場合Δ＝Ｔ／Ｎである。従って、上記の例において、ｆ＝１／Ｔ＝Ｒ／Ｎ＝３１．２５ヘルツおよびｆｍａｘ＝１／２Δ＝Ｒ／２＝５００ヘルツである。
【００３２】
一般的に、上述したとおり、データスキャンは、スペクトル空間内に操作することができると共に、直交コンポーネント一式によって表示することができる。例えば、このサンプルは、時間（または空間）的に同等に離間され、当該スキャンが周期的であると仮定すれば、データスキャンは、個々のデータのフーリエ変換の適用に直接適用でき、物理スペースからフーリエ（スペクトル）空間にデータを変換する。さらに、当該サンプルが時間（または空間）において非均等に離間される場合には、そのデータの処理方法が複数存在する。これらの方法は、データ処理技術に精通した当業者に周知である。当該データのフーリエ連続表示を使用するとき、この空間コンポーネントは、例えば、フーリエ調波となる可能性がある。その上、サンプリング周期Ｔが相対的に小さい場合（時間内のデータスキャンの変化に対して小さく、基板処理中に現場モニタする場合にのみ適用可能な場合）、フーリエスペクトルは、波数スペクトルとして見なすことができ、最小および最大空間コンポーネントは、最小および最大波数（または、それぞれ最大および最小波長）と呼ばれることができる。
【００３３】
図６.Ｂは、図６.Ａに示すデータスキャン用の各空間コンポーネントの振幅（例えば、ｆｎ＝ｎ／ＮΔ、ｎ＝１、Ｎ／２）を示す。また同様に、図７.Ｂは、図７.Ａに示すデータスキャン用の各空間コンポーネントの振幅（例えば、ｆｎ＝ｎ／ＮΔ、ｎ＝１、Ｎ／２）を示す。通常、以下の観察を行うことができる。すなわち、（１）第１空間コンポーネント（ｆ１）は、最大の大きさを有し、当該データスキャンにおける各ポイントからの寄与を示す（従って、全てのポイントは、互いに独立しており、最長波長となる。）；および（２）最高空間コンポーネント（ｆＮ／２）は、通常、最小の大きさを有し、当該データスキャンにおける各ポイントを別々に表示する（従って、全てのポイントは、互いに独立しており、最短波長となる）。また、エッチング速度プロファイル内のわずかな変化（例えば、図６.Ａおよび図７.Ａ）は、スペクトル空間における空間コンポーネント（例えば、図６.Ｂ対図７.Ｂ）によって記載される特性に関する影響が顕著になる。
【００３４】
従って、空間コンポーネントの特性（スペクトル）における変化は、観察されたスペクトルシフトに導く各プロセス変化が、基板に関して大域的または局所的に発生しているかどうかを示すことができる。要約すると、低位空間コンポーネント（すなわち、ｆ１、ｆ２、ｆ３、．．．）の振幅における変化は、基板２５より上にある処理パラメータの大域的な変化を反映し、高位空間コンポーネント（すなわち、ｆＮ／２−２、ｆＮ／２−１、ｆＮ／２）の振幅は、基板２５より上にある処理パラメータの局所的な変化を反映する。
【００３５】
例えば、圧力またはRFパワーにおける変化（例えば、処理圧力における増加またはRFパワーにおける低下）は、空間コンポーネントの特性に関して大域的な影響を与えると思われるため、主に下位コンポーネントに影響を与える。図８.Ａは、空間コンポーネントの特性に関するチャンバ圧力と、その影響を増強する例を示す一方、図８.Ｂは、それぞれの差分についての特性を示す。同様に、図９.Ａは、空間コンポーネントの特性に関するチャンバ圧力と、その影響を増強する例を示す一方、図９.Ｂは、（RFを低減するための）それぞれの差分についての特性を示し、図９.Ｃは、RFパワーを増加させるための、対応する差分に関する特性を示す。各差分についての特性は、各種プロセス変更（すなわち、プロセス圧力における上昇または減少、RFにおける上昇または減少、プロセスガスの質量流量における上昇または減少）についての異なった空間特性（例えば、「指紋」）を付与する。
【００３６】
材料処理システム１において実施される各プロセスは、その空間コンポーネントの特性によって特徴づけることができ、空間コンポーネントの特性に関するプロセスの均一性の影響を評価することができる。図１０.Ａは、不均一のプロセス用の空間特性を示す一方、図１０.Ｂは、均一なプロセス用の空間特性を示す。明らかに、プロセスの均一性は、各空間コンポーネントの大きさにおける全体的な低減に直接対応させることができる。
【００３７】
例えば、基板に関するエッチング速度のスキャンから得られる空間コンポーネントの、制御可能なプロセスパラメータと、スペクトルとの間の関係が存在するため、全ての空間コンポーネントの大きさを最小化し、従って、均一なプロセスを産み出すため、空間コンポーネントの差分は、線形重ね、すなわち、追加および減算処理を行うことが考えられる。多変量解析を利用した制御可能なプロセスパラメータと、空間コンポーネントとの間の対応を確立する方法については、ここでは変数の正しい組み合わせを決定して均一なプロセスを産み出すために記載される。
【００３８】
図１１に付与される表は、制御可能なプロセスパラメータにおける１２個の変数についての最初の１６個のコンポーネントを通じて各空間コンポーネントの振幅における相対的な変化を示す。この制御可能なプロセスパラメータは、例えば、（１）プロセス圧力における増加と、（２）プロセス圧力における減少と、（３）（ヘリウム）の裏側のガス圧における上昇と、（４）（ヘリウム）の裏側のガス圧における減少と、（５）ＣＦ４分圧における上昇と、（６）ＣＦ４分圧における減少と、（７）RFパワーにおける上昇と、（８）RFにおける減少と、（９）基板温度における上昇と、（１０）基板温度における減少と、（１１）１２ｍｍフォーカスリングの使用と、（１２）（通常の１６ｍｍフォーカスリングでなく）２０ｍｍフォーカスリングの使用を含む。上記の制御可能なプロセスパラメータ例の各々は、図１〜図５に基づいて測定可能であり、調整可能である。圧力測定デバイス５２に関して、例えば、ゲート値の設定またはプロセスガス質量の総流量における変化の何れかを使用したプロセス中にプロセス圧力の調整およびモニタ処理が行える。順方向および反射されたRFパワーは、RF発生器３０（図２）と、整合ネットワーク３２（図２）と、２重方法カプラー（図示せず）と、電力計（図示せず）へのコマンドを使用して調整およびモニタすることができる。ＣＦ４分圧は、ＣＦ４ガスの流れを調節すべく、質量流量コントローラを使用して調整およびモニタすることができる。（ヘリウム）裏側ガス圧は、圧力調節器を含む裏側ガス供給システム２６を使用して調整およびモニタすることができる。また、基板温度は、温度監視システム２７を使用してモニタすることができる。
【００３９】
別の実施形態において、制御可能なプロセスパラメータとしては、膜材料粘度と、膜材料基板張力、照射時間、フォーカス深さなどを含むことができる。
【００４０】
引き続き、図１１の表について説明すると、データマトリクスＸとしては、コントローラ５５上でデータをデジタルで記録および格納することができ、図中、マトリクスＸ（以後マトリクスとしてＸ，Ｅ，Ｔ等を記載をするが、マトリクスを意味する各表記の上にバーを付し、数式（１）、（２）、（３）の様に表記するべきであるが、本文中での文章ではバーを付記せずに表記するものとする）における各列は、制御可能なプロセスパラメータにおける任意の変数（図１１の表における列）に対応し、マトリクスＸにおける各行は、特定の空間コンポーネントに対応する。ゆえに、図１１におけるデータから組み立てられたマトリクスＸは、１６×１２の寸法、より一般的にはｍ×ｎの寸法を有する。このデータが、一度マトリクス内に格納されると、所望に応じて、このデータは平均中央化され、および／または正規化される。マトリクス列において格納されたデータの中央化としては、列素子の平均値の計算、および、各素子からの平均値の減算が挙げられる。さらに、マトリクス列に常駐するデータは、列内のデータの標準偏差によって正規化することができる。ここでは、以下のセクションでは、制御可能なプロセスパラメータにおける変数が、空間コンポーネントのスペクトル特性に寄与する程度を決定する方法を議論する。
【００４１】
制御可能なプロセスパラメータにおける変数と、空間コンポーネントとの間の相互関係を決定するため、マトリクスＸは、多変量解析を行う。一実施形態において、下位寸法プラス誤差マトリクスＥ，ｖｉｚのマトリクス積（ＴＰＴ）によりマトリクスＸを概算することにより、マトリクスＸ内の対応構造を発生させるのに用いられる。
【数１】
2005514788.tif 000003
【００４２】
式中、Ｔは、Ｘ変数と、Ｐとは、Ｘ変数の影響を示すスコアの（ｍ×ｐ）マトリクスであり、Ｐは、その変数の影響を示す負荷の（ｎ×ｐ、この場合ｐ≦ｎ）マトリクスである。
【００４３】
一般的に、負荷マトリクスＰは、Ｘの共変量マトリクスの固有ベクトルを備えるべく示され、この場合、共変量Ｓは、以下の通りに示される。
【数２】
2005514788.tif 000004
【００４４】
共変量マトリクスＳは実数の対称型マトリクスであるため、以下の通り記載される。
【数３】
2005514788.tif 000005
【００４５】
式中、実数の対称型マトリクスＵは、列としては正規化された固有ベクトルを備え、Λは、対角線に沿った各固有ベクトルに対応する固有値を備える対角線マトリクスである。式（ｐ＝ｎの完全マトリクスについては、誤差マトリクスはない）等式（１）および（３）を使用して、以下のように示すことができる。
【数４】
2005514788.tif 000006
【００４６】
および
【数５】
2005514788.tif 000007
【００４７】
上記固有値の結果として、各固有値は、ｎ次元空間内の対応固有値の方向にデータの変数を示す。ゆえに、最大の固有値は、ｎ次元空間内の最大変数に対応する一方、最小固有値は、データ内の最小変数を示す。定義により、全ての固有値は直交するので、第２の最大固有値は、第１の固有ベクトルの方向に対して、もちろん法線となる対応固有ベクトルの方向にデータにおける第２の最大変数に対応する。一般的に、このような解析の場合、データを概算すべく最初の３〜４個の最大固有値が選ばれ、この概算の結果、誤差Ｅは、式（１）における表示に導入される。要約すると、固有値一式と、それらに対応する固有ベクトルが決定されると、最大固有値一式を選ぶことができ、式（１）の誤差マトリクスＥを決定することができる。
【００４８】
ＰＣＡモデリングに対応する市販のソフトウェアの一例としては、ＳＩＭＣＡ−Ｐ  ８．０が挙げられる。更なる詳細については、ユーザ・マニュアル（ＳＩＭＣＡ−Ｐ  ８．０のユーザー・ガイド：多変量データ解析の新規格。ユメトリクスＡＢ、バージョン８．０、１９９９年９月（User Guide to SIMCA-P 8.0: A new standard in multivariate data analysis, Umetrics AB, Version 8.0, September 1999））。このマニュアルの内容は、参照によりここに組み込まれる。例えば、図１１のデータと共にＳＩＭＣＡ−Ｐ  ８．０を使用すると、Ｘにおける各変数と、コンポーネント毎のＸにおける各変数の総変量を記載すべく、各コンポーネントの能力に関する追加の情報だけでなく、スコアマトリクスＴと、負荷マトリクスＰを決定することができる。図１２は、最初の３つの主要コンポーネントについて抽出された主要コンポーネントによって説明される、Ｘにおける変数の全ての平方根Ｒ２Ｘ（ｃｕｍ．）の累計と、前期最初の３つの主要コンポーネントについて抽出された主要コンポーネントによって予測することができるＸにおける各変数の総変数の累計とを示す。
【００４９】
図１３.Ａは、図１１のデータ例の場合のｔ（１）、ｔ（２）空間における各空間コンポーネントについてのスコアを示す。また図１３.Ｂは、図１１のデータ例の場合のｐ（１）、ｐ（２）空間における各変数についての負荷を示す。ｔ（１）−ｔ（２）空間における図１３.Ａのデータは、データ中心からの分散の測定を通じてデータの変性を表示する。図中、特に、コンポーネント１および２は、ホテリングＴ２（５％）楕円の外側に常駐すべく示される。この結果は、図１３に示すような第１および第２の主要コンポーネントを調査し、さらにコンポーネント３および４も考慮すべきであることが示している。図１３.Ｂからは、空間コンポーネントの大きさの低減につながる制御可能なプロセスパラメータにおける変化により、冷却ガス圧（すなわち、ヘリウム裏側圧力）の上昇、基板ホルダ温度の減少、プロセス圧の減少、RFパワーの減少、および２０ｍｍフォーカスリングの利用の可能性が潜在的にあるといえる。
【００５０】
さらに、図１４.Ａは、図１１のデータ例の場合のｔ（１）、ｔ（３）空間における各空間コンポーネントについてのスコアを示し、図１４.Ｂは、図１１のデータ例の場合のｐ（１）、ｐ（３）空間における各変数についての負荷を示す。図１４.Ａおよび図１４.Ｂの解析からは同様の結論が導き出せるので、この空間コンポーネントの低減を発生させるための、この解析の結果については、図１５の表に要約する。
【００５１】
図１１のデータに関連して、図１５に要約された多変量解析を利用すれば、図１６.Ａの表に示す、より管理可能なデータ一式に図１１のデータ一式を低減することができる。図１６.Ａの表と、図６.Ａおよび６.Ｂに示す（ベースライン）特性から、図１６.Ｂは、多変量解析に従った測定された特性（ベースライン条件）と、校正用の（減算された条件）特性を示し、図１６.Ｃは、一度、校正用の（減算された）特性が測定された特性から除去された場合の差分についての特性を示す。図１６.Ｃの差分についての特性に影響すべく、多変量解析の要領に続く制御可能なプロセスパラメータの調整後、プロセス性能パラメータについてのデータスキャンの空間的均一性の改良は、図１７において名目上測定されたデータのスキャンに関して達成され、示される。図１７において、この均一性は、一定以上の規模（例えば、５％〜０．５％）によって改良される。
【００５２】
別の実施形態において、前記制御可能なパラメータと、プロセス性能パラメータの空間コンポーネントとの間の関係を決定するための多変量解析の実施は、実験計画（ｄｅｓｉｇｎ  ｏｆ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ；ＤＯＥ）などの方法により完遂することができる。ＤＯＥ方法は、実験計画に熟練した当業者に周知である。
【００５３】
ここで、図１８.Ａについて説明すると、本発明の一実施形態に従った材料処理システムを特徴づける方法を示す。この方法５００は、ステップ５１０から始まるフローチャートとして記載され、図中、材料処理システム内で行われるプロセスに関連する制御可能なプロセスパラメータが変更される。この材料処理システムにおいて実行されるプロセスは、例えば、図１〜図５に記載されるもののうちの１つなど、材料処理システムを使用して基板を処理する行為となる。ステップ５２０では、基板より上の、例えば、２つ以上のポイントにおける、上述されるようなプロセス性能パラメータ（ＰＰＰ）（すなわち、エッチング速度、堆積速度など）を備えるデータのスキャンが測定および記録される。ステップ５３０では、スペクトル空間内に、このデータスキャンを変換する。ステップ５４０では、材料処理システムの特徴づけは、１つ以上の空間コンポーネントを使用してプロセス性能パラメータのプロセス特性を識別することにより実行される。その後、ステップ５５０では、例えば、データマトリクス内の列として、データマトリクス内にプロセス特性を記録することができる。
【００５４】
ステップ５６０では、追加の制御可能なプロセスパラメータを変更すべきがどうかについての決定が行われる。材料処理システムをさらに特徴づけるため、ステップ５１０〜５４０が繰り返され、この材料処理システムにおいて実行されたプロセスに関連する追加の制御可能なプロセスパラメータが変更され、プロセス性能パラメータの測定を備える追加のデータスキャンが測定され、追加の数の空間コンポーネントが、追加のデータスキャンの変換から決定され、追加の数の空間コンポーネントを備える追加のプロセス特性を含むことにより材料処理システムが、再び特徴づけられる。さらにまた、以前同様、プロセス特性を、ステップ５５０における追加のマトリクスの列に格納することができる。
【００５５】
ステップ５７０では、データマトリクスに組み付けられたデータは、制御可能なプロセスパラメータの変数と、空間コンポーネントとの間の相互関係を決定するために、多変量解析を利用してさらに処理を行うことができる。多変量解析の例としては、上述した主要コンポーネント分析（ＰＣＡ）と、実験計画（ＤＯＥ）とがある。
【００５６】
ここで、図１８.Ｂについて説明すると、材料処理システムにおけるプロセスを最適化する方法について記載している。この方法では、材料処理システムにおいて実施される任意のプロセスについて最適と考えられる基準特性を得ることができる。制御可能なパラメータの変数と、空間コンポーネントとの間の相互関係を利用して、ステップ６１０における少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータを調整することによってプロセスを調整する。ステップ６２０、６３０、および６４０では、プロセス性能パラメータに対応するデータのスキャンが測定され（ステップ６２０）、このデータスキャンは、多数の空間コンポーネントを形成すべく、スペクトル空間内に変換され（ステップ６３０）、その結果、プロセス特性が確認される（ステップ６４０）。この確認ステップ６４０では、プロセス特性の最適化が成功したかどうか決定すべく、プロセス特性が評価される。例えば、最適なプロセスが均一なプロセスであれば、この最適化されたプロセス特性が、その空間コンポーネント各々についての最小の振幅を備えるはずである。確認ステップ６４０が、最適化が成立したことを示す場合、多変量解析は、ステップ６５０では変更されず、材料処理システムにおけるプロセスについての基準特性が、ステップ６６０で得られる。この確認ステップ６４０が、最適化が不成立であることを示す場合、多変量解析を変更することができ、図１８.Ａに記載の一連のステップを再び実行することができる。
【００５７】
ここで、図１８.Ｃについて説明すると、材料処理システムにおけるプロセスを改良するための方法７００について記載している。ステップ７１０では、プロセス特性と、制御可能なプロセスパラメータとの間の関係が決定される。この関係は、例えば、データ検査、すなわち上述した多変量解析のうちの何れか（ちなわち、ＰＣＡ、ＤＯＥなど）を使用して決定することができる。ステップ７２０では、プロセスを改良するかどうかについての決定が行われる。この改良としては、例えば、プロセス性能パラメータの均一性を改良することが含まれる。このような場合、プロセス特性における少なくとも１つの空間コンポーネントの振幅を最小化し、あるいは基準特性（図１８.Ｂ）からのプロセス特性（図１８.Ａ）の減算値から形成された差分についての特性を最大化するため、当該プロセスを変更することが有利となる。改良の必要がないと考えられる場合、プロセス製法およびプロセス特性を含むプロセスデータ全てをステップ７３０に記録する。何らかの改良が必要と考えられる場合、ステップ７４０での、少なくとも１つの制御可能なプロセスパラメータの変数を使用して当該プロセスを改良する。ステップ７５０では、当該方法を終了させるべきかどうかについての決定が行われる。そうでなければ、次のプロセス（例えば、次の基板、次のバッチ処理など）を行うことができる。
【００５８】
本明細書に記載の各実施形態では、１次元のデータスキャンが、空間コンポーネント一式を決定すべく利用されていた。別の実施形態では、このデータスキャンは、例えば、少なくとも２次元のスキャンデータなど多次元であってもよい。
【００５９】
以上、本発明の実施例に限定して説明してきたが、本発明の新規の教示および利点から実質的に逸脱しない限り、例示される実施形態では多くの変形が可能であることは当業者に容易に理解される。従って、このような変形は全て、本発明の範囲内に包含されること意図している。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の好ましい実施形態による材料処理システムを示す。
【図２】本発明の別の実施形態による材料処理システムを示す。
【図３】本発明の別の実施形態による材料処理システムを示す。
【図４】本発明の別の実施形態による材料処理システムを示す。
【図５】本発明のさらに別の実施形態による材料処理システムを示す。
【図６．Ａ】第１のエッチング速度プロファイルのデータスキャンを示す。
【図６．Ｂ】図６.Ａのデータスキャンについての空間コンポーネントのスペクトルを示す。
【図７．Ａ】第２のエッチング速度プロファイルのデータスキャンを示す。
【図７．Ｂ】図７.Ａのデータスキャンについての空間コンポーネントのスペクトルを示す。
【図８．Ａ】プロセス圧力における増加から発生した空間コンポーネントのスペクトルの比較を示す。
【図８．Ｂ】図８.Ａのデータについての異なったスペクトルを示す。
【図９．Ａ】RFパワーにおける減少から発生した空間コンポーネントのスペクトルの比較を示す。
【図９．Ｂ】図９.Ａのデータについての異なったスペクトルを示す。
【図９．Ｃ】RFパワーにおける上昇について異なったスペクトルを示す。
【図１０．Ａ】不均一なエッチング速度についての空間コンポーネントのスペクトル例を示す。
【図１０．Ｂ】均一なエッチング速度についての空間コンポーネントのスペクトル例を示す。
【図１１】制御可能なプロセスパラメータにおける変化があった場合の空間コンポーネントにおける変化についての表の一例を示す。
【図１２】３つの原理コンポーネントについての平方根の合計に対する累積平方根の総計および累積変化の総計のプロット例を示す。
【図１３．Ａ】図１１のデータ例がある場合のｔ（１）、ｔ（２）空間における各空間コンポーネントに対応するスコアを示す。
【図１３．Ｂ】図１１のデータ例がある場合のｐ（１）、ｐ（２）空間における各変量の負荷を示す。
【図１４．Ａ】図１１のデータ例がある場合のｔ（１）、ｔ（３）空間における各空間コンポーネントに対応するスコアを示す。
【図１４．Ｂ】図１１のデータ例がある場合のｐ（１）、ｐ（３）空間における各変量の負荷を示す。
【図１５】図１３.Ａ、１３.Ｂおよび１４.Ａ、１４.Ｂにおいて提供されるデータを総計した表の一例を示す。
【図１６．Ａ】図１１において提供される表の一連のデータを低減したものについての空間コンポーネントの表を示す。
【図１６．Ｂ】図６.Ａ、６.Ｂのデータに従った空間コンポーネントとスペクトルと、図１６Ａのデータに従った空間コンポーネントのスペクトルを示す。
【図１６．Ｃ】図１６.Ｂのスペクトルから得られた差分のスペクトルを示す。
【図１７】図６.Ａ、６.Ｂのデータに従った第１エッチングプロファイルのデータスキャンと、図１６.Ｃのデータに従った第２エッチングプロファイルのデータスキャンを示す。
【図１８．Ａ】本発明に従った方法の流れ図を示す。
【図１８．Ｂ】本発明に従った別の方法の流れ図を示す。
【図１８．Ｃ】本発明に従った、もう１つ別の方法の流れ図を示す。
【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．Ａ】
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【図６．Ｂ】
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【図７．Ａ】
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【図７．Ｂ】
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【図８．Ａ】
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【図８．Ｂ】
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【図９．Ａ】
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【図９．Ｂ】
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【図９．Ｃ】
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【図１０．Ａ】
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【図１０．Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３．Ａ】
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【図１３．Ｂ】
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【図１４．Ａ】
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【図１４．Ｂ】
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【図１５】
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【図１６．Ａ】
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【図１６．Ｂ】
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【図１６．Ｃ】
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【図１７】
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【図１８．Ａ】
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【図１８．Ｂ】
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【図１８．Ｃ】
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【国際調査報告】
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