(57)【要約】【課題】材料処理ツールおよびセンサデータを使用して処理性能を予測するための方法およびシステム【解決手段】処理ツールおよび処理性能予測システムを含む材料処理システム。処理性能予測システムは、ツールデータを測定するためにツールに結合されるセンサ、ツールデータを受信するためにセンサに結合された制御装置を含み、制御装置は、ツールデータを使用してツールのための処理性能を予測するように構成される。処理性能予測モデルを使用して、材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法もまた、提供される。この方法は、ツールを準備することと、ツールにおける処理を開始することと、ツールデータ行列を形成するためにツールデータを記録することを含む。この方法は、処理性能データを形成するためにツールデータ行列および相関行列の行列乗算を実施することにおいて、相関行列は処理性能予測モデルを含むことと、予測されたデータをターゲットデータと比較することと、比較工程から処理システムの欠陥状態を決定することを更に含む。【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理ツールと、
ツールデータを測定するために前記処理ツールに結合された複数のセンサと、
前記複数のセンサに結合され、前記ツールデータを受信するように構成され、前記ツールデータから予測される処理性能データを決定する処理性能予測モデルを使用して、前記予測される処理性能データをターゲット処理性能データと比較し、欠陥を検出するために前記比較を使用するように構成されている制御装置とを備える材料処理システム。
【請求項２】
前記処理性能データは、平均エッチングの深さおよびエッチングの深さ範囲の少なくとも１つを備える請求項１に記載の材料処理システム。
【請求項３】
前記ツールデータは、キャパシタ位置、順無線周波数（ＲＦ）電力、反射ＲＦ電力、電圧、電流、位相、インピーダンス、ＲＦ最大振幅電圧、ＲＦ自己誘電直流バイアス、チャンバ圧力、ガス流量、温度、裏面ガス圧力、裏面ガス流量、静電クランプ電圧、静電クランプ電流、フォーカスリングの厚さ、ＲＦ時間、フォーカスリングＲＦ時間、のうち少なくとも１つを備える請求項１に記載の材料処理システム。
【請求項４】
前記処理性能予測モデルは、部分最小二乗法解析からの出力を備える請求項１に記載の材料処理システム。
【請求項５】
前記予測された処理性能データと前記ターゲット処理性能データとの間の差異が、閾値差異を超過する場合、前記欠陥が起こる請求項１に記載の材料処理システム。
【請求項６】
ツールデータを測定するために処理ツールに結合されることが可能な複数のセンサと、
前記複数のセンサに結合され、ツールデータを受信するように構成され、前記ツールデータから処理性能データを予測し、前記処理性能データをターゲット処理性能データと比較し、欠陥を検出するために前記比較を使用するために、処理性能予測モデルを使用するように構成される制御装置とを備える処理性能予測システム。
【請求項７】
前記処理性能データは、平均エッチングの深さおよびエッチングの深さ範囲の少なくとも１つを備える請求項６に記載の処理性能予測システム。
【請求項８】
キャパシタ位置、順無線周波数（ＲＦ）電力、反射ＲＦ電力、電圧、電流、位相、インピーダンス、ＲＦ最大振幅電圧、ＲＦ自己誘電直流バイアス、チャンバ圧力、ガス流量、温度、裏面ガス圧力、裏面ガス流量、静電クランプ電圧、静電クランプ電流、フォーカスリングの厚さ、ＲＦ時間、フォーカスリングＲＦ時間、のうち少なくとも１つを備える前記ツールデータを、前記複数のセンサが測定することが可能である請求項６に記載の処理性能予測システム。
【請求項９】
前記処理性能予測モデルは、部分最小二乗法解析からの出力を備える請求項６に記載の処理性能予測システム。
【請求項１０】
前記予測された処理性能データと前記ターゲット処理性能データとの間の差異が、閾値差異を超過する場合、前記欠陥が起こる請求項６に記載の処理性能予測システム。
【請求項１１】
ツールデータを測定するために処理ツールに結合されることが可能な複数のセンサと、
前記ツールデータから処理性能データを予測するための手段と、
前記処理性能データをターゲット処理性能データと比較することにより、欠陥を検出するための手段とを備える処理性能予測システム。
【請求項１２】
材料処理システムのための処理性能予測モデルを構成するための方法であって、
処理ツールにおける処理の間、複数の観測のため、複数のツールデータパラメータを備えるツールデータを記録する工程と、
前記処理ツールにおける前記処理の間、前記複数の観測のため、１つ以上の処理性能パラメータを備える処理性能データを記録する工程と、
前記ツールデータおよび前記処理性能データを使用して部分最小二乗法解析を実施する工程と、
前記部分最小二乗法解析から相関データを計算する工程とを備える方法。
【請求項１３】
複数の観測のためのツールデータを記録する前記工程は、ツールデータ行列を形成する工程を含む請求項１２に記載の処理性能予測モデルを構成するための方法。
【請求項１４】
複数の観測のための処理性能データを記録する前記工程は、処理性能データ行列を形成する工程を含む請求項１２に記載の処理性能予測モデルを構成するための方法。
【請求項１５】
前記相関データは、相関行列を備える請求項１２に記載の処理性能予測モデルを構成するための方法。
【請求項１６】
前記処理性能データは平均エッチングの深さおよびエッチングの深さ範囲の少なくとも１つを備える請求項１２に記載の処理性能予測モデルを構成するための方法。
【請求項１７】
前記ツールデータは、キャパシタ位置、順無線周波数（ＲＦ）電力、反射ＲＦ電力、電圧、電流、位相、インピーダンス、ＲＦ最大振幅電圧、ＲＦ自己誘電直流バイアス、チャンバ圧力、ガス流量、温度、裏面ガス圧力、裏面ガス流量、静電クランプ電圧、静電クランプ電流、フォーカスリングの厚さ、ＲＦ時間、フォーカスリングＲＦ時間、のうち少なくとも１つを備える請求項１２に記載の処理性能予測モデルを構成するための方法。
【請求項１８】
部分最小二乗法解析を実施する前記工程は、前記ツールデータおよび前記処理性能データの間の相関を実質的に説明する部分最小二乗法成分の最小数を決定する工程を含む請求項１２に記載の処理性能予測モデルを構成するための方法。
【請求項１９】
部分最小二乗法解析を実施する前記工程は、
前記ツールデータの前記処理性能データへの影響として定義される、予想データにおける変数重要性を計算する工程と、
予想データにおける変数重要性の解析に基づき前記ツールデータを精密化する工程とを含む請求項１２に記載の処理性能予測モデルを構成するための方法。
【請求項２０】
部分最小二乗法解析を実施する前記工程は、部分最小二乗法成分により説明される前記ツールデータおよび前記処理性能データの全ての二乗和の比、部分最小二乗法成分により説明される前記ツールデータおよび前記処理性能データの全ての分散の比、部分最小二乗法成分により説明される前記ツールデータおよび前記処理性能データの全ての累積二乗和、部分最小二乗法成分により説明される前記ツールデータおよび前記処理性能データの全ての累積分散、のうち少なくとも１つを検証することにより、前記処理性能予測モデルの適合力を実証する工程を含む請求項１２に記載の処理性能予測モデルを構成するための方法。
【請求項２１】
部分最小二乗法解析を実施する前記工程は、相互検証を実施することにより前記処理性能予測モデルの予測力を実証する工程を含む請求項１２に記載の処理性能予測モデルを構成するための方法。
【請求項２２】
処理性能予測モデルを使用して、材料処理システムの処理性能を予測するための方法であって、
前記材料処理システムの処理ツールにおける処理を開始する工程と、
ツールデータ行列を形成するために、前記処理ツールにおける前記処理の間少なくとも１つの観測のため、複数のツールデータパラメータを備えるツールデータを記録する工程と、
処理性能データ行列を形成するために前記ツールデータ行列および前記処理性能予測モデルを備える相関行列の行列乗算を実施する工程と、
前記処理性能データ行列から前記材料処理システムの前記処理性能を予測する工程とを備える方法。
【請求項２３】
処理性能予測モデルを使用して材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法であって、
前記材料処理システムの処理ツールにおける処理を開始する工程と、
ツールデータ行列を形成するために、前記処理ツールにおける前記処理の間少なくとも１つの観測のため、複数のツールデータパラメータを備えるツールデータを記録する工程と、
予測された処理性能データを形成するために、前記ツールデータ行列および前記処理性能予測モデルを備える相関行列の行列乗算を実施する工程と、
前記予測された処理性能データをターゲット処理性能データと比較する工程と、
前記比較工程から前記材料処理システムの欠陥状態を決定する工程とを備える方法。
【請求項２４】
前記予測された処理性能データをターゲット処理性能データと比較する前記工程は、前記予測された処理性能データと前記ターゲット処理性能データとの間の差異データを決定することを備える請求項２３に記載の材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法。
【請求項２５】
前記材料処理システムの欠陥状態を決定する前記工程は、前記差異データを閾値差異データと比較することを備える請求項２４に記載の材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法。
【請求項２６】
前記材料処理システムにおける欠陥は、前記差異データが前記閾値差異データを超過する場合に検出される請求項２５に記載の材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法。
【請求項２７】
材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法であって、
第１ツールデータ行列を形成するために処理ツールにおける第１処理の間の複数の観測のための、複数のツールデータパラメータを備える第１ツールデータを記録する工程と、
第１処理性能データ行列を形成するために前記処理ツールにおける前記第１処理の間の前記複数の観測のための、１つ以上の処理性能パラメータを備える第１処理性能データを記録する工程と、
前記第１ツールデータ行列および前記第１処理性能データ行列を使用して部分最小二乗法解析を実施する工程と、
前記部分最小二乗法解析から処理性能予測モデルを備える相関行列を計算する工程と、
ターゲット処理性能データを形成するために前記第１ツールデータ行列および前記相関行列の行列乗算を実施する工程と、
前記材料処理システムの前記処理ツールにおける第２処理を開始する工程と、
第２ツールデータ行列を形成するために前記処理ツールにおける前記第２処理の間の少なくとも１つの観測のための、前記複数のツールデータパラメータを備える第２ツールデータを記録する工程と、
予測された処理性能データを形成するために前記第２ツールデータ行列および前記相関行列の行列乗算を実施する工程と、
前記予測された処理性能データをターゲット処理性能データと比較する工程と、
前記比較工程から前記材料処理システムの欠陥状態を決定する工程とを備える方法。
【請求項２８】
前記第１処理性能データおよび前記予測された処理性能データは、平均エッチングの深さおよびエッチングの深さ範囲の少なくとも１つを備える請求項２７に記載の材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法。
【請求項２９】
前記第１ツールデータおよび前記第２ツールデータは、キャパシタ位置、順ＲＦ電力、反射ＲＦ電力、電圧、電流、位相、インピーダンス、ＲＦ最大振幅電圧、ＲＦ自己誘電ＤＣバイアス、チャンバ圧力、ガス流量、温度、裏面ガス圧力、裏面ガス流量、静電クランプ電圧、静電クランプ電流、フォーカスリングの厚さ、ＲＦ時間、フォーカスリングＲＦ時間、のうち少なくとも１つを備える請求項２７に記載の材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法。
【請求項３０】
部分最小二乗法解析を実施する前記工程は、前記第１ツールデータと前記第１処理性能データの間の相関を実質的に説明する、部分最小二乗法成分の最小数を決定する工程を含む請求項２７に記載の材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法。
【請求項３１】
部分最小二乗法解析を実施する前記工程は、
前記第１ツールデータ行列の前記第１処理性能データ行列への影響として定義される、予想データにおける変数重要性を計算する工程と、
予想データにおける変数重要性の解析に基づき前記第１ツールデータ行列を精密化する工程とを含む請求項２７に記載の材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法。
【請求項３２】
部分最小二乗法解析を実施する前記工程は、部分最小二乗法成分により説明される前記第１ツールデータおよび前記第１処理性能データの全ての二乗和の比、部分最小二乗法成分により説明される前記第１ツールデータおよび前記第１処理性能データの全ての分散の比、部分最小二乗法成分により説明される前記第１ツールデータおよび前記第１処理性能データの全ての累積二乗和、部分最小二乗法成分により説明される前記第１ツールデータおよび前記第１処理性能データの全ての累積分散、のうち少なくとも１つを検証することにより、前記処理性能予測モデルの適合力を実証する工程を含む請求項２７に記載の材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法。
【請求項３３】
部分最小二乗法解析を実施する前記工程は、相互検証を実施することにより前記処理性能予測モデルの予測力を実証する工程を含む請求項２７に記載の材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法。
【請求項３４】
前記予測された処理性能データをターゲット処理性能データと比較する前記工程は、前記予測された処理性能データおよび前記ターゲット処理性能データの間の差異データを決定することを備える請求項２６に記載の材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法。
【請求項３５】
前記材料処理システムの欠陥状態を決定する前記工程は、前記差異データを閾値差異データと比較することを備える請求項３４に記載の材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法。
【請求項３６】
前記材料処理システムにおける欠陥は、前記差異データが前記閾値差異データを超過する場合検出される請求項３５に記載の材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本発明は、以前に出願済みの、２００２年６月２８日出願の米国特許出願第６０／３９１，９６５号の優先権を主張する。本出願は、２００２年６月２８日出願の米国特許出願第６０／３９１，９６６号に関連する。これらの出願の全内容は、参照してここに組み込まれる。
【０００２】
本発明は材料処理に関し、より詳細には、処理速度および処理均一性を含む処理性能を予測するための、処理性能予測システムおよびその方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
膨大な課題を提示する、半導体産業における材料処理の１つの領域は、例えば集積回路（ＩＣ）の製造である。一般にＩＣおよび特に記憶装置の速度を増加するための需要は、基板表面上の装置を更に小さくすることを半導体製造業者に要求している。更に、製造コストを軽減するために、ＩＣ構造を製造するのに要求される工程の数（例えばエッチング工程、成膜工程、等）を減らし、それゆえ、ＩＣ構造およびその製造方法の全体の複雑さを減らすことが必要である。これらの需要は、形状寸法における減少および基板寸法における増加（すなわち２００ｍｍから３００ｍｍ以上）、の両方により更に深刻となり、このことは、高品質な装置の生産を最大限にするために、限界寸法（ＣＤ）、処理速度、および処理均一性に多大な重点を置く。
【０００４】
例えば、トレンチの深さの精密制御は、層間絶縁層を通ってＩＣ配線レベルおよび相互接続構造を形成するために利用される、ダマシン構造処理において重大である。通常、エッチングストップ層は、オーバーエッチングの間、下層（装置）が破損されることから保護するために、絶縁層の下に配置される。エッチングストップ層は一般的に、絶縁層をエッチングするために利用される化学反応にさらされる場合に、絶縁層エッチング速度よりも少ないエッチング速度を有する物質を含む（すなわち、エッチング化学反応は、エッチングストップ層に関し、絶縁層に対する高いエッチング選択性を有する）。更に、エッチングストップ層は、基板上の全ての形状が同じ深さにエッチングされていることを確保するために、オーバーエッチング工程を可能にするためのバリアを提供する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、エッチングストップ層はプロセス統合を複雑にし、製造コストを増加し、装置性能を減少する。定期レシピが使用されるので、エッチングストップ層なしで、エッチングの深さはエッチング速度（ＥＲ）により変動することができる。例えば、エッチングツールは装置障害を受けるので、エッチング速度は、メンテナンスサイクルにわたって著しく変化することができる。一定のエッチング速度を維持するために、頻繁なツール能力およびメンテナンス方法が必要とされる。従って、エッチング速度の原位置推定は、処理チャンバが正常状態かどうかを決定することができ、エッチングの深さが的確であるように、エッチング時間を制御するための情報を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、処理ツールおよび処理性能予測システムを備える、材料処理システムを提供する。処理性能予測システムは、ツールデータを測定するために処理ツールに結合される複数のセンサ、およびツールデータを受信するために複数のセンサに結合される制御装置を備える。制御装置は、ツールデータを使用して処理ツールのための処理性能を予測するように構成される。
【０００７】
本発明は、材料処理システムのための処理性能予測モデルを構成する方法を更に提供し、この方法は、材料処理システムの処理ツールにおける処理の間、複数の観測のためのツールデータを記録する工程を備え、ツールデータは複数のツールデータパラメータを備える。この方法は、材料処理システムの処理ツールにおける処理の間、複数の観測のための処理性能データを記録する工程を更に備え、処理性能データは、ツールデータおよび処理性能データを使用して部分最小二乗法解析を実施し、部分最小二乗法解析から相関データを計算する、１つ以上の処理性能パラメータを備える。
【０００８】
本発明は、処理性能予測モデルを使用して、材料処理システムの処理性能を予測するための方法を更に有利に提供し、この方法は、処理ツールを準備する工程と、処理ツールにおける処理を開始する工程と、ツールデータ行列を形成するために、処理ツールにおける処理の間少なくとも１つの観測のためのツールデータを記録する工程を備え、ツールデータは複数のツールデータパラメータを備える。この方法は、処理性能データ行列を形成するためにツールデータ行列および相関行列の行列乗算を実施する工程であって、相関行列は処理性能予測モデルを備え、処理性能データ行列から材料処理システムの処理性能を予測する工程を更に備える。
【０００９】
本発明は、処理性能予測モデルを使用して材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法を、更に有利に提供する。この方法は、処理ツールを準備する工程と、処理ツールにおける処理を開始する工程と、ツールデータ行列を形成するために処理ツールにおける処理の間少なくとも１つの観測のためのツールデータを記録する工程を備え、ツールデータは複数のツールデータパラメータを備える。この方法は、予測された処理性能データを形成するためにツールデータ行列および相関行列の行列乗算を実施する工程であって、相関行列は処理性能予測モデルを備え、予測された処理性能データをターゲット処理性能データと比較し、比較工程から材料処理システムの欠陥状態を決定する工程を更に備える。
【００１０】
本発明は、第１ツールデータ行列を形成するために処理ツールにおける、第１処理の間の複数の観測のための第１ツールデータを記録する工程であって、第１ツールデータは複数のツールデータパラメータを備え、第１処理性能データ行列を形成するために処理ツールにおける第１処理の間の複数の観測のための第１処理性能データを記録し、第１処理性能データが１つ以上の処理性能パラメータを備える工程を備える、材料処理システムにおける欠陥を検出するための方法を更に有利に提供する。この方法は、第１ツールデータ行列および第１処理性能データ行列を使用して部分最小二乗法解析を実施する工程と、部分最小二乗法解析から相関行列を計算する工程であって、相関行列は処理性能予測モデルを備える工程と、材料処理システムの処理ツールを準備する工程を更に備える。この方法は、材料処理システムの処理ツールにおける第２処理を開始する工程と、第２ツールデータ行列を形成するために処理ツールにおける第２処理の間の少なくとも１つの観測のための第２ツールデータを記録する工程であって、第２ツールデータベクトルは複数のツールデータパラメータを備える工程と、予測された処理性能データを形成するために第２ツールデータ行列および相関行列の行列乗算を実施する工程と、予測された処理性能データをターゲット処理性能データと比較する工程と、比較工程から材料処理システムの欠陥状態を決定する工程を更に備える。
【００１１】
本発明におけるこれらの、および他の利点は、添付の図面を参照して以下に詳細に説明される例示の実施形態からより明確になり、容易に理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明の実施形態によると、処理ツール１０および処理性能予測システム１００を含む、材料処理システム１が図１に描かれる。処理性能予測システム１００は、複数のセンサ５０、および制御装置５５を含む。あるいは、材料処理システム１は、複数の処理ツール１０を含むことができる。センサ５０はツールデータを測定するために処理ツール１０に結合され、制御装置５５はツールデータを受信するためにセンサ５０に結合される。あるいは、制御装置５５は処理ツール１０に更に結合される。更に、制御装置５５は、ツールデータを使用して処理ツールのための処理性能データを予測するように構成される。処理性能データは、処理速度および処理均一性のうち少なくとも１つを含むことができる。
【００１３】
図１に描かれる例証される実施形態において、材料処理システム１は材料処理のためにプラズマを利用する。望ましくは、材料処理システム１はエッチングチャンバを備える。あるいは、材料処理システム１は、例えばフォトレジストスピンコーティングシステムのようなフォトレジストコーティングチャンバ、例えば紫外線（ＵＶ）リソグラフィーシステムのようなフォトレジストパターニングチャンバ、例えば塗布ガラス（ＳＯＧ）または塗布型誘電体（ｓｐｉｎ−ｏｎ−ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ（ＳＯＤ））システムのような誘電体コーティングチャンバ、例えば化学気相成長法（ＣＶＤ）システムまたは物理気相成長法（ＰＶＤ）システムのような成膜チャンバ、例えば熱アニーリングのためのＲＴＰシステムのような高速熱処理（ＲＴＰ）チャンバ、またはバッチ式拡散炉を含む。
【００１４】
図２に描かれる本発明の例証される実施形態によると、材料処理システム１は処理ツール１０、その上に処理される基板２５が固定される基板ホルダ２０、ガス注入システム４０、および真空ポンプシステム５８を含む。基板２５は例えば、半導体基板、ウェハ、または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）でよい。処理ツール１０は例えば、基板２５の表面に隣接する処理領域４５におけるプラズマの発生を容易にするように構成されることができ、プラズマは加熱された電子およびイオン化されたガスの間の衝突を介して形成される。イオン化されたガスまたはガスの混合物は、ガス注入システム４０を介して導入され、処理圧力は調整される。望ましくは、プラズマは、所定の材料処理に特定の物質を形成し、物質の基板２５への成膜か、または基板２５の露出面からの物質の除去のいずれかを促進するために利用される。例えば、制御装置５５は真空ポンプシステム５８およびガス注入システム４０を制御するために使用されることができる。
【００１５】
例えば、機械的基板移動システムを介して、スロットバルブ（図示せず）およびチャンバフィードスルー（図示せず）を通って、基板２５は処理ツール１０の中へおよび外へ移動されることができ、そこにおいて基板２５は、基板ホルダ２０内に収容され、そこに収容される装置により機械的に移送される、基板リフトピン（図示せず）により、受け取られる。基板２５が基板移動システムから一旦受け取られると、基板ホルダ２０の上部表面に下げられる。
【００１６】
基板２５は例えば、静電クランピングシステム２８を介して基板ホルダ２０に固定されることができる。更に、基板ホルダ２０は、基板ホルダ２０からの熱を受け取り、熱交換システム（図示せず）へ熱を移動するか、または加熱の際熱交換システムからの熱を移動する、再循環冷却剤流を含む、冷却システムを更に含むことができる。更に、ガスは、基板２５および基板ホルダ２０の間のガスギャップ熱コンダクタンスを改善するために、裏面ガスシステム２６を介して基板の裏面に運ばれることができる。このようなシステムは、基板の温度制御が、上昇された、または減少された温度において必要とされる場合、利用されることができる。例えば基板の温度制御は、基板ホルダ２０への伝導により、プラズマから基板２５に運ばれる熱流束、および基板２５から取り除かれる熱流束の均衡により達成される、安定状態の温度を超過する温度において有用である。別の実施形態において、抵抗加熱要素のような熱要素、または熱電ヒーター／クーラーが含まれることができる。
【００１７】
図２に図示されるように、基板ホルダ２０は電極を含み、ＲＦ電力は電極を通って処理領域４５におけるプラズマに結合される。例えば基板ホルダ２０は、インピーダンス整合ネットワーク３２を通る、ＲＦ発生装置３０から基板ホルダ２０へのＲＦ電力の伝導を介し、ＲＦ電圧において電気的にバイアスされる。ＲＦバイアスは、プラズマを形成し維持するために、電子を加熱する役目をする。この構成においてシステムは、チャンバおよび上部ガス注入電極が接地表面としての役目をする、反応性イオンエッチング（ＲＩＥ）リアクタとして動作することができる。ＲＦバイアスのための一般的な周波数は、１ＭＨｚから１００ＭＨｚの範囲に及ぶことができ、好ましくは１３．５６ＭＨｚである。
【００１８】
あるいは、ＲＦ電力は多数の周波数において基板ホルダ電極に印加されることができる。更に、インピーダンス整合ネットワーク３２は、反射電力を最小化することにより処理チャンバ１０におけるプラズマへのＲＦ電力の移動を最大化する役目をする。様々な整合ネットワークトポロジ（例えばＬ型、π型、Ｔ型、等）および自動制御方法が利用されることができる。
【００１９】
引き続き図２を参照すると、処理ガスは例えば、ガス注入システム４０を通って処理領域４５に導入されることができる。処理ガスは例えば、アルゴン、ＣＦ４およびＯ２、またはアルゴン、酸化エッチング適用のためのＣ４Ｆ８およびＯ２のようなガスの混合物、または、例えばＯ２／ＣＯ／Ａｒ／Ｃ４Ｆ８、Ｏ２／ＣＯ／ＡＲ／Ｃ５Ｆ８、Ｏ２／ＣＯ／Ａｒ／Ｃ４Ｆ６、Ｏ２／Ａｒ／Ｃ４Ｆ６、Ｎ２／Ｈ２のような別の化学物質を含むことができる。ガス注入システム４０はシャワーヘッドを含んでもよく、処理ガスは、ガス注入プレナム（図示せず）、バッフルプレート（図示せず）の連続、およびマルチオリフィスシャワーヘッドガス注入プレート（図示せず）を通って、ガスデリバリシステム（図示せず）から処理領域４５に供給される。
【００２０】
真空ポンプシステム５８は例えば、毎秒５０００リットルまで（およびそれ以上）のポンピング速度が可能なターボ分子真空ポンプ（ＴＭＰ）、およびチャンバ圧力を抑圧するためのゲートバルブを含んでもよい。ドライプラズマエッチングのために利用される従来のプラズマ処理装置において、毎秒１０００から３０００リットルのＴＭＰが一般的に使用される。ＴＭＰは一般に、５０ｍＴｏｒｒより低い、低圧処理に有用である。高圧において、ＴＭＰポンピング速度は劇的に減少する。（すなわち１００ｍＴｏｒｒより高い）高圧処理のために、メカニカルブースターポンプおよびドライ粗引きポンプが使用されることができる。更に、チャンバ圧力をモニタするための装置（図示せず）は、処理チャンバ１６に結合される。圧力測定装置は例えば、マサチューセッツ州アンドーバー（Ａｎｄｏｖｅｒ，  ＭＡ）のＭＫＳ株式会社（ＭＫＳ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，  Ｉｎｃ．）より市販されているＴｙｐｅ６２８Ｂ  Ｂａｒａｔｒｏｎ  絶対キャパシタンスマノメータでよい。
【００２１】
図１に描かれるように、処理性能予測システム１００はツールデータを測定するために処理ツール１０に結合される複数のセンサ５０と、ツールデータを受信するためにセンサ５０に結合される制御装置５５を含む。センサ５０は、処理ツール１０の内部のセンサ、および処理ツール１０の外部のセンサの両方を含んでよい。処理ツール１０の内部のセンサは、ヘリウム裏面ガス圧力、ヘリウム裏面流、静電クランピング（ＥＳＣ）電圧、ＥＳＣ電流、基板ホルダ２０の温度（または下部電極（ＬＥＬ）温度）、冷却剤温度、上部電極（ＵＥＬ）温度、順ＲＦ電力（Forward RF Power:順方向ＲＦ電力)、反射ＲＦ電力、ＲＦ自己誘電ＤＣバイアス、ＲＦ最大振幅電圧、チャンバ壁温度、処理ガス流量、処理ガス部分圧力、チャンバ圧力、キャパシタ配列（すなわち、Ｃ１およびＣ２位置）、フォーカスリングの厚さ、ＲＦ時間、フォーカスリングＲＦ時間、およびその任意の統計値の測定のような、処理ツール１０の機能性に関連するセンサを含んでよい。あるいは、処理ツール１０の外部のセンサは、図２に図示される、処理領域４５におけるプラズマから放射された光をモニタするための光検出装置３４か、または、図２に図示される、処理ツール１０の電気システムをモニタするための電気測定装置３６のような、処理ツール１０の機能性に直接的に関係するわけではないセンサを含むことができる。
【００２２】
光検出装置３４は、プラズマから放射された全体の光強度を測定するための、（シリコン）光ダイオードまたは光電子増倍管（ＰＭＴ）のような、検出器を含むことができる。光検出装置３４は、狭帯域干渉フィルタのような、光フィルタを更に備えることができる。代替の実施形態において、光検出装置３４はラインＣＣＤ（電荷結合素子）またはＣＩＤ（電荷注入素子）アレイ、および格子またはプリズムのような光分散装置を含む。更に、光検出装置３４は所与の波長における光を測定するためのモノクロメータ（例えば、格子／検出器システム）か、または例えば、米国特許第５，８８８，３３７号に説明される装置のような、光スペクトルを測定するための（例えば、回転格子を有する）分光計を含むことができる。
【００２３】
光検出装置３４は、ピークセンサシステムからの高解像力ＯＥＳセンサを含むことができる。このようなＯＥＳセンサは、紫外線（ＵＶ）、可視（ＶＩＳ）および近赤外（ＮＩＲ）光スペクトルに及ぶ、広帯域スペクトルを有する。解像力は約１．４オングストロームであり、すなわち、センサは２４０から１０００ｎｍの５５５０個の波長を収集することが可能である。センサは同様に、２０４８ピクセルラインＣＣＤアレイと一体化した、高感度ミニチュア光ファイバＵＶ−ＶＩＳ−ＮＩＲ分光計が装備される。
【００２４】
分光計は単一の光ファイバ束を通って伝導される光を受信し、光ファイバからの光出力は固定格子を使用してラインＣＣＤアレイに渡って分散される。上に説明した構成と同様に、光学真空窓を通って放射する光は、凸球形レンズを介して光ファイバの入力端上に焦点が合わせられる。所与のスペクトル範囲（ＵＶ、ＶＩＳおよびＮＩＲ）に特にそれぞれ調和された３つの分光計は、処理チャンバのためのセンサを形成する。分光計それぞれは独立したＡ／Ｄ変換器を含む。最後に、センサの利用により、全放射スペクトルは０．１から１．０秒毎に記録されることができる。
【００２５】
電気測定装置３６は例えば、電流および／または電圧プローブ、電力メータ、またはスペクトルアナライザ、を含むことができる。例えば、プラズマ処理システムはプラズマを形成するためにＲＦ電力をしばしば使用し、この場合、同軸ケーブルまたは構造のようなＲＦ伝送路は、電気結合要素（すなわち誘電コイル、電極、等）を通ってＲＦエネルギーをプラズマに結合するために使用される。例えば電流−電圧プローブを使用する電気測定は、ＲＦ伝送路内のような、電気（ＲＦ）回路内のどこでも実行されることができる。更に、電圧または電流の時間トレースのような電気信号の測定は、（周期信号を仮定する）離散フーリエ連続表現を使用して、信号の周波数空間への変換を可能にする。その後、フーリエスペクトル（または時変信号に対して周波数スペクトル）は、材料処理システム１の状態の特性を示すために、モニタされ、解析されることができる。電圧−電力プローブは例えば、それぞれが参照して全文がここに組み込まれる、２００１年１月８日出願の係属中の米国特許出願第６０／２５９，８６２号、および米国特許第５，４６７，０１３号において、詳細に説明される装置でよい。
【００２６】
代替の実施形態において、電気測定装置３６は、材料処理システム１の外部の放射ＲＦ界を測定するのに有用な、広帯域ＲＦアンテナを含むことができる。市販されている広帯域ＲＦアンテナは、Ａｎｔｅｎｎａ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｍｏｄｅｌ  ＲＡＭ−２２０（０．１ＭＨｚから３００ＭＨｚ）のような広帯域アンテナである。
【００２７】
一般的に、複数のセンサ５０は、制御装置５５にツールデータを提供するために処理ツール１０に結合されることができる、任意の数の内部および外部センサを含むことができる。
【００２８】
制御装置５５は、マイクロプロセッサ、メモリ、材料処理システム１からのモニタ出力のみならず、材料処理システム１への入力も伝え、および活性化するのに十分な制御電圧を発生することが可能な、（Ｄ／Ａおよび／またはＡ／Ｄ変換器を本質的に含む）デジタルＩ／Ｏポート、を含む。図２に図示されるように、制御装置５５は、ＲＦ発生装置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５８、裏面ガスデリバリシステム２６、静電クランピングシステム２８、光検出装置３４、および電気測定装置３６に結合され、これらとデータを交換することができる。メモリに保存されたプラグラムは、保存されたプロセスレシピに従って、材料処理システム１の前述の構成要素と相互作用するのに利用される。制御装置５５の一例は、テキサス州オースティン（Ａｕｓｔｉｎ，  Ｔｅｘａｓ）のデルコーポレーション（Ｄｅｌｌ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）から入手可能なＤＥＬＬ  ＰＲＥＣＩＳＩＯＮ  ＷＯＲＫＳＴＡＴＩＯＮ  ５３０（商標）である。
【００２９】
図３に図示されるように、材料処理システム１は磁場システム６０を含むことができる。例えば、磁場システム６０は、プラズマ密度を潜在的に増大し、および／または材料処理の均一性を改善するために、固定直流磁場か、または機械的または電気的のいずれかの回転直流磁場を含むことができる。更に、制御装置５５は、場の強度または回転速度を調整するために、磁場システム６０に結合されることができる。
【００３０】
図４に図示されるように、材料処理システムは上部電極７０を含むことができる。例えば、ＲＦ電力は、インピーダンス整合ネットワーク７４を通ってＲＦ発生装置７２から上部電極７０に結合されることができる。上部電極へのＲＦ電力の印加のための周波数は、好ましくは１０ＭＨｚから２００ＭＨｚに及び、好ましくは６０ＭＨｚである。更に、下部電極への電力の印加のための周波数は、０．１ＭＨｚから３０ＭＨｚに及ぶことができ、好ましくは２ＭＨｚである。更に制御装置５５は、上部電極７０へのＲＦ電力の印加を制御するために、ＲＦ発生装置７２およびインピーダンス整合ネットワーク７４に結合されることができる。
【００３１】
図５に図示されるように、図１の材料処理システムは誘導コイル８０を含むことができる。例えば、ＲＦ電力は、インピーダンス整合ネットワーク８４を通ってＲＦ発生装置８２から誘導コイル８０に結合されることができ、ＲＦ電力は、誘導コイル８０から誘電体窓（図示せず）を通ってプラズマ処理領域４５に誘導的に結合される。誘導コイル８０へのＲＦ電力の印加のための周波数は、１０ＭＨｚから１００ＭＨｚに及び、好ましくは１３．５６ＭＨｚである。同様に、チャック電極への電力の印加のための周波数は、０．１ＭＨｚから３０ＭＨｚに及び、好ましくは１３．５６ＭＨｚである。更に、スロットされたファラデーシールド（図示せず）は、誘導コイル８０およびプラズマの間の静電結合を減少するために使用されることができる。更に、制御装置５５は、誘導コイル８０への電力の印加を制御するために、ＲＦ発生装置８２およびインピーダンス整合ネットワーク８４に結合されることができる。代替の実施形態において、誘導コイル８０は、トランス結合プラズマ（ＴＣＰ）リアクタのような上記からのプラズマ処理領域４５と連通する「らせん」コイルまたは「パンケーキ」コイルでよい。
【００３２】
あるいは、プラズマは電子サイクロトロン共鳴（ＥＣＲ）を使用して形成されることができる。また別の実施形態において、プラズマはヘリコン波の発射から形成される。また別の実施形態において、プラズマは伝播表面波から形成される。
【００３３】
上述したように、処理性能予測システム１００は、複数のセンサ５０および制御装置５５を含み、センサ５０は処理ツール１０に結合され、制御装置５５はツールデータを受信するためにセンサ５０に結合される。制御装置５５は、センサ５０から受信されたツールデータを最適化し、ツールデータおよび処理性能データの間の関係（モデル）を決定し、欠陥検出および／または予測のために関係（モデル）を使用するために、少なくとも１つのアルゴリズムを実施することが更に可能である。
【００３４】
表１は６１個のツールデータパラメータを備える、処理性能データと相関される、代表的なツールデータの組を表す。
【表１】
2005531927.tif 000002
【００３５】
表１：代表的なツールデータ
更に、ダマシン処理の一部としてトレンチエッチングに関係する代表的な処理性能データの組は、トレンチ平均エッチングの深さ、およびトレンチエッチングの深さ範囲を含むことができる。平均エッチングの深さは例えば、基板上の複数の場所におけるトレンチエッチングの深さの空間平均を備えることができる。トレンチエッチングの深さ範囲は例えば、エッチングの深さのための平均値に関するデータ散布の、最小−最大範囲、分散、標準偏差、または二乗平均平方根（ｒｍｓ）を含むことができる。
【００３６】
トレンチエッチングの深さ、およびトレンチエッチングの深さ範囲の測定は、分割された基板からＳＥＭ顕微鏡写真を見るために走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）を直接的に使用するか、または、例えば、参照して全文がここに組み込まれる、ＤＵＶ光分偏光解析法（例えば、「鏡面分光の散乱（Ｓｐｅｃｕｌａｒ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ  ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ）」，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ  Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ，  Ｖｏｌ．１４，  Ｎｏ．２，  ２００１年５月、を参照）のような、進歩した原位置技術を間接的に使用して、実施されることができる。光学デジタルプロフィロメトリ（ＯＤＰ）を特色とする市販の製品は、テルマウェーブ（Ｔｈｅｒｍａ−Ｗａｖｅ，  Ｉｎｃ．（１２５０  Ｒｅｌｉａｎｃｅ  Ｗａｙ，  Ｆｒｅｍｏｎｔ，  ＣＡ  ９４５３６））からのハードウェアと共に、ティンバーテクノロジー（Ｔｉｍｂｒｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，  Ｉｎｃ．，  Ａ  ＴＥＬ  Ｃｏｍｐａｎｙ（５３４１  Ｒａｎｄａｌｌ  Ｐｌａｃｅ，  Ｆｒｅｍｏｎｔ，  ＣＡ  ９４５３８））により販売、供給される。
【００３７】
ツールデータおよび対応する処理性能データの両方を備えるデータの組それぞれは、単一の観測が基板毎に成されることができるか、または複数の観測が基板毎に実施されることができるかの、いずれかである、観測の組を含む。ツールデータおよび処理性能データの両方を含む、観測の組における観測それぞれは、ｎ番目の統計（すなわち、時間平均、時間トレースのｒｍｓ、時間トレースのひずみ、等）を含むことができる。例えば、観測の組それぞれは、処理された基板に対応することができ、ツールデータパラメータそれぞれは処理の長さの間サンプリングされ、トリミングされ（すなわち、サンプリングされたデータの開始および終了におけるデータは、開始／終了過渡電流を取り除くためにトリミングされる）、および平均化される。
【００３８】
複数の観測の組を所与として、多変量解析（ＭＶＡ）を使用して、複数の観測の組におけるツールデータ、複数の観測の組における処理性能データの間の関係が、決定されることができる。このような関係を決定するための１つの代表的なＭＶＡ技術は、部分最小二乗法（ＰＬＳ）モデリングである。
【００３９】
ＰＬＳを使用して、ツールデータの観測の組は複数のセンサ５０から受信され、制御装置５５を使用して記録される。観測の組それぞれに対し、ツールデータは行列Ｘの列として保存されることができ、処理性能データは行列Ｙの列として保存されることができる。それゆえ、行列Ｘが一旦集められる（アセンブルされる）と、列それぞれは異なる観測を表し、行それぞれは異なるツールデータパラメータ（表１より）を表し、行列Ｙが一旦集められる（アセンブルされる）と、列それぞれは異なる観測を表し、行それぞれは異なる処理性能パラメータを表す。それゆえ、表１のパラメータの組を使用して、行列Ｘは寸法Ｍ×６１の長方形行列であり、Ｍは観測の組の数である。同様に、行列Ｙは寸法Ｍ×２の長方形行列である。より一般的には、行列Ｘはｍ×ｎ行列でよく、行列Ｙはｍ×ｐ行列でよい。データの全てが行列に一旦保存されると、データは平均化され、および／または、所望であれば標準化されることができる。行列の行に保存されたデータの平均化の工程は、行要素の平均値を計算すること、および要素それぞれから平均値を減じることを含む。更に、行列の行に存在するデータは、行におけるデータの標準偏差により、標準化されることができる。
【００４０】
以下の説明において、ツールデータおよび処理性能データの組は、方法を表すために４５の基板から利用され、この方法によりツールデータが最適化され、ツールデータおよび処理性能データを関連付けるためにモデルが確立される（すなわち、Ｍは上述の４５と等しい）。４５回の工程のラン（ｒｕｎ）（基板）は、エッチングチャンバで処理された基板の３つの組を含み、基板の組それぞれに先行してチャンバウェット洗浄が成される。ＰＬＳ解析モデルに含まれるツールデータは表１に示され、処理性能データは、平均トレンチエッチングの深さおよびトレンチエッチングの深さ範囲を含む。
【００４１】
ＰＬＳ解析において、負荷（または相関）係数の組は、どれがツールデータ（Ｘ）を処理性能データ（Ｙ）に関連付けるかを、明確にすることができる。ここで、Ｘ、Ｙ，Ｔ，Ｐ，Ｕ，Ｃ，Ｗ，Ｅ，Ｆ，Ｈ等は行列を表すように表記の上にバーが付いたものであるが（数式参照）、文中では省略する。一般的に、多変量解析において、ツールデータおよび処理性能データの間の関係は、Ｘが上述のｍ×ｎ行列を表し、Ｂがｎ×ｐ（ｐ＜ｎ）負荷（または相関）行列を表し、Ｙが上述のｍ×ｐ行列を表す場合、次のように表現されることができる。
【数１】
2005531927.tif 000003
【００４２】
データ行列ＸおよびＹが一旦集められる（アセンブルされる）と、ＸおよびＹ空間の最良の近似値を求め、ＸおよびＹの間の相関を最大限にするよう意図される関係は、ＰＬＳ解析を使用して確立される。
【００４３】
ＰＬＳ解析モデルにおいて、ＴはＸ変数を要約するスコアの行列であり、Ｐは行列Ｘのための負荷の行列であり、ＵはＹ変数を要約するスコアの行列であり、ＣはＹおよびＴ（Ｘ）の間の相関を表現する重みの行列であり、Ｅ、ＦおよびＨは残差の行列である場合、行列ＸおよびＹは次のように分解される。
【数２】
2005531927.tif 000004
【数３】
2005531927.tif 000005
【００４４】
および
【数４】
2005531927.tif 000006
【００４５】
更に、ＰＬＳ解析モデルにおいて、ＵおよびＸを相関させ、およびＴを計算するのに使用される、重みと呼ばれる追加の負荷Ｗが存在する。要約すると、ＰＬＳ解析は、線、平面、またはハイパープレーンを、多次元空間における点として表されるＸおよびＹデータの両方に適応させることに、幾何学的に対応し、オリジナルのデータ表ＸおよびＹの近似値を厳密に求め、ハイパープレーン上の観測位置の間の共分散を最大限にする目的を有する。
【００４６】
図６は、ＰＬＳ解析に対するデータ入力ＸおよびＹ、および対応する出力Ｔ、Ｐ、Ｕ、Ｃ、Ｗ、Ｅ、Ｆ、Ｈおよび予想における変数重要性（ＶＩＰ）の概略図である。ＰＬＳ解析モデリングをサポートする市販のソフトウェアの例は、ＳＩＭＣＡ−Ｐ  ８．０である。このソフトウェアに関する更なる詳細は、ユーザ用マニュアル（Ｕｓｅｒ  Ｇｕｉｄｅ  ｔｏ  ＳＩＭＣＡ−Ｐ  ８．０：  Ａ  ｎｅｗ  ｓｔａｎｄａｒｄ  ｉｎ  ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  ｄａｔａ  ａｎａｌｙｓｉｓ，  Ｕｍｅｔｒｉｃｓ  ＡＢ，  Ｖｅｒｓｉｏｎ  ８．０，  １９９９年９月）を参照されたい。
【００４７】
一般的に、ＳＩＭＣＡ−Ｐは、モデルの記述力（例えば、ＸとＹの間で得られる相関の質）、およびモデルの予測力に関する、別の重要な情報を出力する。例えば、ＳＩＭＣＡ−Ｐは、Ｘ−スコアＴ、ＹスコアＵ、重みＷおよびＣ、および負荷Ｐのそれぞれ１ベクトルである、１つのＰＬＳ成分を一度に反復して計算する。ＰＬＳ成分は重要性の高い順に計算される。ＰＬＳ成分それぞれの後、ＳＩＭＣＡ−Ｐは次のものを表示する。すなわち、現在の成分（Ｒ２Ｘ、Ｒ２Ｙ）により説明される全てのＹおよびＸの二乗和（ＳＳ）の比、現在の成分（Ｒ２Ｘａｄｊ、Ｒ２Ｙａｄｊ）により説明される全てのＹおよびＸの分散の比、全ての引き出された成分（Ｒ２Ｘ（ｃｕｍ）、Ｒ２Ｙ（ｃｕｍ））により説明される全てのＹおよびＸの累積ＳＳ、全ての引き出された成分（Ｒ２Ｘａｄｊ（ｃｕｍ）、Ｒ２Ｙａｄｊ（ｃｕｍ））により説明される、全てのＹおよびＸの累積分散を表示する。
【００４８】
更に、全ての使用中の変数に対し、説明されるＳＳ（Ｒ２Ｖ）または分散（Ｒ２Ｖａｄｊ）の比は表示されることができる。この値は、現在の成分両方のために計算され、全てのＰＬＳ成分にわたり累積される。反応変数Ｙに対し、この値はＲ２（多相関係数）、「適合度」に対応する。例えば、上のデータを利用して、図７は、処理性能パラメータそれぞれに対するＹ（Ｒ２ＶＹ（ｃｕｍ））のためのこの値、すなわち、平均エッチングの深さおよびエッチングの深さ範囲を表す。図７の検証により、最初の４つのＰＬＳ成分を使用する場合、それぞれの「適合度」は９７パーセントを超える。
【００４９】
一般的に、モデル次元性（重要なＰＬＳ成分の数）を決定するために使用される追加の標準は、相互検証である。相互検証により、観測はモデル開発から避けられ、次いで避けられた観測のための反応値（Ｙ）がモデルにより予測され、実際の値と比較される。この手順は、全ての観測が一度のみ避けられるまで、数回繰り返される。予測誤差二乗和（ＰＲＥＳＳ）は、観測が避けられた場合の、観測されたＹおよび予測された値の間の二乗差である。全ての次元に対し、全体のＰＲＥＳＳ／ＳＳは計算され、ＳＳは以前の次元の残差二乗和であり、またＹ変数（ｍ）それぞれのための（ＰＲＥＳＳ／ＳＳ）ｍでもある。これらの値はモデルの予測力の正しい尺度であり、ツールデータおよび処理性能データの間の相関を実質的に説明する、ＰＬＳ成分の最小数を決定する。例えば、ＳＩＭＣＡ−Ｐはこの情報を次のように表す。すなわち、成分（Ｑ２＝（１．０−ＰＲＥＳＳ／ＳＳ）により予測されることができるＹの全体の変動の比、成分（Ｑ２Ｖ＝（１．０−ＰＲＥＳＳ／ＳＳ）ｍにより予測されることができる変数Ｙｍの変動の比、引き出された成分（Ｑ２ｃｕｍ＝□（１．０−ＰＲＥＳＳ／ＳＳ）ａのための累積Ｑ２、変数（Ｑ２Ｖｃｕｍ＝□（１．０−ＰＲＥＳＳ／ＳＳ）ｋａ）の累積Ｑ２Ｖを表す。図７は、処理性能パラメータそれぞれのための予測力（Ｑ２Ｖｃｕｍ）、すなわち、平均エッチングの深さおよびエッチングの深さ範囲を更に表す。図７の検証により、最初の４つのＰＬＳ成分を使用する場合、適合度それぞれの予測力は９１パーセントを超える。
【００５０】
図８は、上述されるツールデータおよび処理性能データのための、仕事の組の負荷、ｗ＊ｃ（１）対ｗ＊ｃ（２）を表す。プロットは、Ｘ−重み（ｗまたはｗ＊）およびＹ−重み（ｃ）の両方を示し、それにより、ＸおよびＹの間の相関構造を示す。ＸおよびＹ変数が予想においてどのように結合するか、Ｘ変数がどのようにＹ変数に関連するかが分かる。例えば、２つの領域（右上隅および左下隅）は、ツールデータパラメータおよび処理性能パラメータの間のどこに「強い」相関が存在するかを表示する。
【００５１】
図９は仕事の組のスコア、ｔ（１）対ｕ（１）、を表す。このプロットは、予想されるＸ（Ｔ）およびＹ（Ｕ）空間における対象を表示し、Ｙ空間座標（ｕ）がＸ空間座標（ｔ）とどのように適度に相関するかを示す。
【００５２】
図１０および１１は、平均エッチングの深さモデルおよびエッチングの深さ範囲モデル、それぞれのためのツールデータパラメータそれぞれに割り当てられる係数を表す。
【００５３】
一旦ＰＬＳ解析が完了し、上記の出力行列が計算されると、全ての項のＹ行列か、またはＸ行列における行への影響、すなわちＶＩＰが決定される。ＶＩＰは、寄与変数影響（ＶＩＮ）の全てのモデル次元にわたる和である。所与のＰＬＳ次元のために、（ＶＩＮ）ｉｊ２は、その項の二乗されたＰＬＳの重み（ｗｉｊ）２に関する。（全てのＰＬＳ次元にわたり）累積された値、
【数５】
2005531927.tif 000007
【００５４】
が更なる解析に使用される。行列Ｘの変数それぞれのためにＶＩＰが一旦計算されると、ＶＩＰは変数に対し降順に分類（ソート：ｓｏｒｔ）され、区分（プロット）されてよい。最大のＶＩＰを有するこれらの変数は、行列Ｙにおける処理性能データに対し、最大の影響を有するであろう。
【００５５】
例えば、図１２は単調降順の（４つのＰＬＳ成分モデルのための）ＶＩＰを図示する。すなわち、プロットの左側に降下するツールデータパラメータは、モデルにおける最も重要なパラメータである。
【００５６】
図１２のＶＩＰデータを使用して、処理性能データＹに対する所与のツールデータパラメータの相対的重要性を評価することができ、オリジナルのデータ行列Ｘの変数次元ｎを減少することにより、データ行列Ｘを精密化（リファイン）することができる。処理性能データへの最小の影響の、またはほとんど重要性のない、変数を破棄するために使用される代表的な標準は以下を含む。すなわち、（１）事前特定された閾値よりも低くＶＩＰが降下する、それらの変数を破棄する（図１３を参照）、（２）最も低いパーセンタイルから１０番目における、または何か別の所定の範囲内のＶＩＰと関連付けられる変数を破棄する（または、言い換えれば、パーセンタイルの上位９０番における最大ＶＩＰと関連付けられるそれらの変数を保持し、パーセンタイル閾値または選択される範囲は、ここに説明される９０／１０実施形態と異なってよいことに注意されたい）、および（３）ＶＩＰのための値を選択するために、変数に関するＶＩＰの第１、第２、または高い導函数を使用し、導函数の下または上において、（すなわち、第１または第２導函数における最大値、または第１導函数が所定の閾値スロープより低くなる場合）それらの変数が破棄される。
【００５７】
上述の標準のうちいずれか１つを使用して、処理性能データに対する最小の影響を有するそれらの変数を破棄することができる。このデータ減少または精密化は、同様に、ｐ（上記の例において６１）からｑ（例えば、＜６１個のパラメータ）までのデータ行列Ｘの行空間を減少し、寸法ｍ×ｑ（４５×＜６１）の「新しい」、減少された、または精密化されたデータ行列Ｘ＊を形成する。初期データ減少が一旦起こると、ツールデータおよび処理性能データの間の「良好な」モデルを確立するのに重要な、それらのツールデータパラメータを保存してよい。従って、データ行列Ｘ＊の更なる精密化または減少は実施されることができ、および／または、減少されたデータ行列Ｘ＊を使用してＰＬＳ解析モデルから出力行列を再計算すること、ツールデータおよび処理性能データの間の関係を確立するための相関行列Ｂを決定すること続行することができる。
【００５８】
減少された行列Ｘ＊が今度はＰＬＳ解析への入力として使用される以外は、図６に表される図式に従ってＰＬＳモデルがこの時点で繰り返される。出力行列は次いで再計算される。上に述べたように、データ行列Ｘ＊を更に精密化するために、図１３と関連付けられる説明に従ってＶＩＰは検討されることができ、または、相関行列Ｂは関係、
【数６】
2005531927.tif 000008
【００５９】
を使用して出力データから評価されてよい。
【００６０】
データ行列Ｘ＊が一旦最適化されると、相関行列Ｂを計算するために必要な出力行列を更新または再計算するために、ＰＬＳ解析を通る最終の通過が一般的に要求される。以下において、等式（４）の評価は、サンプリングされたツールデータから予測された処理性能データを引き出すために使用される、相関係数の組に導く。
【００６１】
図１４は、測定された平均トレンチエッチングの深さ対予測された平均トレンチエッチングの深さを表し、図１５は、測定されたトレンチエッチングの深さ範囲対予測されたトレンチエッチングの深さ範囲を表す。単一性のスロープは、測定値および予測値の間の良好な一致を表示する。
【００６２】
本発明の実施形態による、処理性能予測モデルを構成するための代表的な方法は、図１６に説明される。方法５００は、行列Ｘが、観測されたツールデータから集められる（アセンブルされる）、ステップ５１０より始まる。上述のように、行それぞれは異なるツールデータパラメータを表し、列それぞれは観測を表す。同様に、ステップ５２０において行列Ｙは、観測された処理性能データを使用して集められる（アセンブルされる）。同様に、行それぞれは異なる処理性能データパラメータを表し、列それぞれは観測を表す。ステップ５３０において行列ＸおよびＹは、上述の出力データ（例えば、負荷データ、重みデータ、スコアデータ、ＶＩＰデータ、等）を計算するために、ＰＬＳ解析モデルに入力される（図６から１２を参照）。ステップ５４０において、ＰＬＳ適合力(fitting power)および／または予測力が許容できるかどうかを決定するために、ＰＬＳ出力統計がチェックされる。ステップ５５０において、ＶＩＰデータは、図１２のように降順に区分（プロット）され解析される。ＰＬＳ解析からのステップ５５０におけるデータを使用して、行列Ｘを精密化するかどうかの決定が、ステップ５６０において実施される。精密化（すなわち、ツールデータパラメータの数の、重要なツールデータパラメータのみへの減少）が要求される場合、手順は、対応する新しい重み、負荷、変数影響、およびスコア行列を再計算するために、新しいデータ行列Ｘ＊を有するステップ５７０の後にＰＬＳ解析を繰り返す。ステップ５７０において、図１２に表されるＶＩＰ情報に関連して説明される標準は、行列Ｘを新しい行列Ｘ＊に減少するために利用され、減少された行列は、処理性能データにとって不必要であるとみなされた、それらの変数（行）を破棄する（すなわち、ツールデータパラメータおよび処理性能データの間に、弱相関または最小の影響が存在する）。行列Ｘ＊が完成されたことをステップ５６０が一旦決定すると、ステップ５８０が実施される。ステップ５８０は、処理性能予測モデルとして後に使用するために、等式（４）から相関行列Ｂを計算することを含む。ステップ５９０において、処理性能予測モデルは例えば、欠陥検出アルゴリズムと合体される。
【００６３】
相関行列Ｂが一旦評価されると（または処理性能予測モデルが形成されると）、処理欠陥の強固な決定および予測を提供するために、相関行列Ｂは、欠陥検出アルゴリズムの一部として使用されることができる。欠陥検出アルゴリズムは一般的に、様々な処理に適用されることができるが、しかしながら、上述されたように開発された特定の相関行列Ｂは、特定の処理ツールにおける特別な処理に特有であろう。例えば、エッチングのようなシリコン処理は、図１から５に描かれるものに酷似の処理ツールにおいて、実施されることができる。
【００６４】
図１７は、本発明の実施形態による処理性能予測モデルを使用して、材料処理システムのための欠陥状態を検出する方法のフロー図を表す。方法６００は、特定の処理のためのチャンバ状態を準備することによる、ステップ６１０より始まる。例えば、チャンバ設定は、処理される基板をロードすること、真空チャンバを底面圧にポンプダウンすること、処理ガスの流れを開始すること、チャンバ処理圧力を確立するために真空ポンプスロットルバルブを調整することを備える。ステップ６２０において、例えば、図２から５に関して論じたように、電極へのＲＦ電力の印加を介してプラズマは引き起こされ、それにより処理を開始する。ステップ６３０において、ツールデータの観測が記録される。ステップ６４０において、確立された処理性能予測モデルは、処理性能データを予測するために、観測されたツールデータと共に使用され、ツールデータは、例えばベクトル乗算（または行列乗算）を介して、記録されたツールデータを、１つ以上の相関データ（処理性能予測モデル）上に予想することを含む。ステップ６５０において、予測された処理性能データは、ターゲット処理性能データと比較される。比較は、予測された処理性能データおよびターゲット処理性能データの間の数字上の差異からの差異データ（図１３のΔを参照）、数字上の差異の二乗等を形成することを含んでよい。ステップ６６０において、差異データは閾値差異データと比較され、差異データが閾値差異データを超過する場合、欠陥は処理のために検出され、および／または予測され、また反対に、差異データが閾値差異データを超過しない場合、処理は許容範囲内で動作する。処理が許容範囲内で動作する場合、処理はステップ６７０に進むことができる。欠陥が検出または予測される場合、次いでオペレータがステップ６８０において通知されることができる。
【００６５】
本発明の特定の代表的な実施形態のみが上に詳細に説明されているが、当業者は、本発明の新規な教示および利点から実質的に逸脱することなく、代表的実施形態において多くの修正が可能であることを、容易に認識するであろう。従って、全てのこのような修正は本発明の範囲内に包括されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【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である。
【図２】本発明の一実施形態による、材料処理システムを示す図である。
【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である。
【図４】本発明の更なる実施形態による、材料処理システムを示す図である。
【図５】本発明の追加の実施形態による、材料処理システムを示す図である。
【図６】部分最小二乗法（ＰＬＳ）解析モデルのための、いくつかの入力および出力の概略図である。
【図７】ＰＬＳ解析モデルからの統計の出力を表す図である。
【図８】仕事の組の負荷、ｗ＊ｃ（１）対ｗ＊ｃ（２）のプロットを表す図である。
【図９】仕事の組のスコア、ｔ（１）対ｕ（１）のプロットを表す図である。
【図１０】平均トレンチエッチングの深さモデルのための、係数の代表的な組を表す図である。
【図１１】トレンチエッチングの深さ範囲モデルのための、係数の代表的な組を表す図である。
【図１２】予想データにおける変数重要性（ＶＩＰ）の組のための、代表的な分布を表す図である。
【図１３】ＶＩＰデータを使用してツールデータを精密化するための、代表的な標準を示す図である。
【図１４】観測された平均トレンチエッチングの深さ、および予測された平均トレンチエッチングの深さの間の、代表的な比較を表す図である。
【図１５】観測されたトレンチエッチングの深さ範囲、および予測されたトレンチエッチングの深さ範囲の間の、代表的な比較を表す図である。
【図１６】本発明の実施形態による、処理性能予測モデルを構成する方法の、代表的なフロー図である。
【図１７】本発明の実施形態による、処理性能予測モデルを使用する欠陥検出方法の、代表的なフロー図である。
【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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【図１７】
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【国際調査報告】
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