(57)【要約】【課題】装置に発生する異常を精度よく検出する異常検出システムを提供する。【解決手段】プラズマ処理装置２に発生する異常を検出する異常検出システム１００は、異常の発生に起因するＡＥを検出する複数の超音波センサ４１と、超音波センサ４１の各出力信号をそれぞれ第１信号と第２信号に分配する分配器６５と、第１信号を例えば１０ｋＨｚでサンプリングし、所定の特徴を検出したときにトリガ信号を発生させるトリガ５２と、トリガ信号を受信してトリガ発生時刻を決定するトリガ発生時刻カウンタ５４と、第２信号を例えば１ＭＨｚでサンプリングしたサンプリングデータを作成するデータロガーボード５５と、サンプリングデータのうちトリガ発生時刻カウンタ５４より決定されたトリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析を行うことによってプラズマ処理装置２に発生した異常を解析するＰＣ５０とを備える。【選択図】図３
2011014608.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理装置に発生する異常を検出する異常検出システムであって、
前記処理装置において発生するアコースティックエミッションを検出するための複数の超音波センサと、
前記複数の超音波センサの各出力信号をそれぞれ第１信号と第２信号に分配する分配ユニットと、
前記第１信号を第１周波数でサンプリングし、所定の特徴を検出したときにトリガ信号を発生させるトリガ発生ユニットと、
前記トリガ信号を受信してトリガ発生時刻を決定するトリガ発生時刻決定ユニットと、
前記第２信号を前記第１周波数よりも高い第２周波数でサンプリングしたサンプリングデータを作成するデータ作成ユニットと、
前記サンプリングデータのうち前記トリガ発生時刻決定ユニットより決定された前記トリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析を行うことによって前記処理装置に発生した異常を解析するデータ処理ユニットと、を備えることを特徴とする異常検出システム。
【請求項２】
所定期間内に複数の前記トリガ信号が発生したときに、前記複数のトリガ信号を代表トリガ信号として１つの信号にまとめるトリガ信号処理ユニットを更に備え、
前記トリガ発生時刻決定ユニットは、前記代表トリガ信号に対して前記トリガ発生時刻を決定することを特徴とする請求項１記載の異常検出システム。
【請求項３】
前記複数の超音波センサの各出力信号からノイズを除去するフィルタを更に有することを特徴とする請求項１又は２記載の異常検出システム。
【請求項４】
前記第１周波数は１０ｋＨｚ〜５ＭＨｚであり、
前記第２周波数は５００ｋＨｚ〜５ＭＨｚであることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の異常検出システム。
【請求項５】
処理装置に発生する異常を検出する異常検出方法であって、
前記処理装置において発生するアコースティックエミッションを複数の超音波センサにより検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおいて得られた前記複数の超音波センサからの各出力信号をそれぞれ第１信号と第２信号とに分配ユニットにより分配する分配ステップと、
前記第１信号を第１周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングし、所定の特徴を検出したときに信号発生ユニットによりトリガ信号を発生させるトリガ信号発生ステップと、
前記トリガ信号を受信して前記トリガ信号のトリガ発生時刻を時刻カウンタユニットにより決定するトリガ発生時刻決定ステップと、
前記第２信号を前記第１周波数よりも高い第２周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングしてサンプリングデータを作成するサンプリングデータ作成ステップと、
前記サンプリングデータのうち前記トリガ発生時刻決定ステップで決定された前記トリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析をコンピュータが行うことによって前記処理装置に発生した異常を解析するデータ処理ステップと、有することを特徴とする異常検出方法。
【請求項６】
前記トリガ信号発生ステップにおいて所定期間内に複数の前記トリガ信号が発生したときに、前記複数のトリガ信号を代表トリガ信号として１つの信号にまとめるトリガ信号処理ステップを更に有し、
前記トリガ発生時刻決定ステップにおいては、前記代表トリガ信号に対して前記トリガ発生時刻が決定されることを特徴とする請求項５記載の異常検出方法。
【請求項７】
前記分配ステップによって得られた前記第１信号及び前記第２信号からフィルタによりノイズを除去するノイズ除去ステップを更に有することを特徴とする請求項５又は６記載の異常検出方法。
【請求項８】
前記第１周波数を１０ｋＨｚ〜５ＭＨｚとし、
前記第２周波数を５００ｋＨｚ〜５ＭＨｚとすることを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の異常検出方法。
【請求項９】
前記データ処理ステップは、
前記サンプリングデータから前記一定期間に相当するデータを切り出す切り出しステップと、
前記切り出しステップで切り出したデータに対して代表値によるダウンサンプリングを行い、作成したダウンサンプリングデータに有意な波形が存在する場合に、前記ダウンサンプリングデータから波形特徴量を抽出する第１の波形特徴量抽出ステップと、
前記第１の波形特徴量抽出ステップにより抽出された波形特徴量の時刻を推定することによって前記切り出しステップで切り出したデータの解析対象を絞り込み、前記解析対象について前記切り出しステップで切り出したデータから波形特徴量を抽出する第２の波形特徴量抽出ステップと、
前記第２の波形特徴量抽出ステップで得られた波形特徴量と予め設定された異常パターン認識モデルとのパターン認識を行うことにより前記処理装置に発生した異常を判定する判定ステップと、を有することを特徴とする請求項５乃至８のいずれか１項に記載の異常検出方法。
【請求項１０】
前記検出ステップ前に行われる、前記処理装置で実行される所定の処理のプロセス条件を取得するプロセス条件取得ステップを更に有し、
前記検出ステップは、前記プロセス条件取得ステップにおいて取得した前記プロセス条件に含まれる前記所定の処理の実行期間の間だけ実行されることを特徴とする請求項５乃至９のいずれか１項に記載の異常検出方法。
【請求項１１】
コンピュータによって制御される異常検出システムに所定の処理装置で発生する異常を検出する異常検出方法を実行させるためのプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記異常検出方法は、
前記処理装置において発生するアコースティックエミッションを複数の超音波センサにより検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおいて得られた前記複数の超音波センサからの各検出信号をそれぞれ第１信号と第２信号とに分配ユニットにより分配する分配ステップと、
前記第１信号を第１周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングし、所定の特徴を検出したときに信号発生ユニットによりトリガ信号を発生させるトリガ信号発生ステップと、
前記トリガ信号を受信して前記トリガ信号のトリガ発生時刻を時刻カウンタユニットにより決定するトリガ発生時刻決定ステップと、
前記第２信号を前記第１周波数よりも高い第２周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングしてサンプリングデータを作成するサンプリングデータ作成ステップと、
前記サンプリングデータのうち前記トリガ発生時刻決定ステップで決定された前記トリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析を前記コンピュータが行うことによって前記処理装置に発生した異常を解析するデータ処理ステップと、有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常検出システム、異常検出システムによる異常検出方法及び異常検出システムにおいて用いられるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体ウエハやフラットディスプレイパネル等の基板に所定のプラズマ処理を施すプラズマ処理装置は、通常、基板を収容する収容室（以下「チャンバ」と記す。）を備える。このような基板処理装置では、チャンバ内に処理ガスを導入しながらチャンバ内に高周波電力を印加することによって処理ガスからプラズマを発生させ、そのプラズマによって基板にプラズマ処理を施す。
【０００３】
チャンバ内に高周波電力を印加したときに、種々の要因に基づいてプラズマ異常放電（例えば、マイクロアーキング）等の異常が発生することがある。プラズマ異常放電は、基板表面にクラックやノッチ等を発生させたり、チャンバ内に配置された構成部品を焼損させたりする等の原因となり、また、チャンバ内の構成部品（例えば、上部電極）に付着したデポジット等を剥離させてパーティクルを発生させる原因となる。
【０００４】
そのため、プラズマ異常放電を早期に検出し、プラズマ異常放電が検出されたときにはプラズマ処理装置の動作を停止する等の適切な対処を速やかに行って、基板や構成部品の損傷及びパーティクルの発生を防止する必要がある。そこで、プラズマ異常放電等の異常を早期に検出する方法が、種々、開発されている。
【０００５】
例えば、プラズマ処理方法の高感度検出が可能な方法として、プラズマ異常放電時のエネルギー放出に起因するＡＥ（アコースティックエミッション（Acoustic Emission））を検出する方法が検討されている。ＡＥを利用する検出装置として、チャンバの外壁に複数の超音波センサを備え、これらの超音波センサによってプラズマ異常放電が発生した際のエネルギー放出に起因するＡＥを検出するものや、半導体ウエハを載置する載置台（サセプタ）又は載置台に載置された半導体ウエハの周辺に配されたフォーカスリングに当接するように複数の音響プローブを設け、これらの音響プローブを伝播する超音波を超音波センサにより検出する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。このとき、プラズマ発生に用いる高周波電力（電圧又は電流）をモニタリングする方法が併用されることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−１００７１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、超音波センサは、プラズマ異常放電に起因するＡＥだけでなく、プラズマ処理装置のゲートバルブの開閉等に起因する機械的振動等をノイズとして検出する。これによってプラズマ異常放電の検出精度が低下するという問題が生じる。この問題を解決するために、超音波センサが検出したＡＥ信号の解析手法の改良が求められている。
【０００８】
ＡＥ信号の解析手法としては、例えば、超音波センサの出力信号（検出信号）を高速サンプリングし、得られたデータをＰＣ（Personal Computer）上でデジタル処理する方法がある。しかし、この方法では、高速サンプリングによる大容量データを取り扱う必要があるために、データ処理コストが高くなるという問題や、リアルタイムなデータ処理ができなくなる等の問題がある。
【０００９】
また、モックアップを併用してデジタル処理を行う方法もあるが、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）の処理能力の限界から、１０ｋＨｚサンプリングに対応する程度である。このサンプリング周波数は、高周波電力のモニタリングには充分であるが、発生から終了までの時間がマイクロ秒オーダーの異常に起因するＡＥ信号のモニタリングには不十分である。
【００１０】
ところで、従来は、複数の超音波センサが配置されている場合でも、ＡＥ信号の解析は超音波センサごとに行われている。この場合、例えば、プラズマ異常放電の発生箇所の違いによってＡＥ信号の大きさに差が生じるために、プラズマ異常放電の発生を見逃してしまうおそれがある。
【００１１】
本発明の目的は、処理装置に生じた異常に関する大容量のデータを取得しながらも、データ処理コストを低く抑えることができ、発生した異常を高精度に検出することができる異常検出システム、異常検出システムによる異常検出方法及び異常検出システムにおいて用いられるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、請求項１記載の異常検出システムは、処理装置に発生する異常を検出する異常検出システムであって、前記処理装置において発生するアコースティックエミッションを検出するための複数の超音波センサと、前記複数の超音波センサの各出力信号をそれぞれ第１信号と第２信号に分配する分配ユニットと、前記第１信号を第１周波数でサンプリングし、所定の特徴を検出したときにトリガ信号を発生させるトリガ発生ユニット、前記トリガ信号を受信してトリガ発生時刻を決定するトリガ発生時刻決定ユニットと、前記第２信号を前記第１周波数よりも高い第２周波数でサンプリングしたサンプリングデータを作成するデータ作成ユニットと、前記サンプリングデータのうち前記トリガ発生時刻決定ユニットより決定された前記トリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析を行うことによって前記処理装置に発生した異常を解析するデータ処理ユニットと、を備えることを特徴とする。
【００１３】
請求項２記載の異常検出システムは、請求項１記載の異常検出システムにおいて、所定期間内に複数の前記トリガ信号が発生したときに、前記複数のトリガ信号を代表トリガ信号として１つの信号にまとめるトリガ信号処理ユニットを更に備え、前記トリガ発生時刻決定ユニットは、前記代表トリガ信号に対して前記トリガ発生時刻を決定することを特徴とする。
【００１４】
請求項３記載の異常検出システムは、請求項１又は２記載の異常検出システムにおいて、前記複数の超音波センサの各出力信号からノイズを除去するフィルタを更に有することを特徴とする。
【００１５】
請求項４記載の異常検出システムは、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の異常検出システムであって、前記第１周波数は１０ｋＨｚ〜５ＭＨｚであり、前記第２周波数は５００ｋＨｚ〜５ＭＨｚであることを特徴とする。
【００１６】
上記目的を達成するために、請求項５記載の異常検出方法は、処理装置に発生する異常を検出する異常検出方法であって、前記処理装置において発生するアコースティックエミッションを複数の超音波センサにより検出する検出ステップと、前記検出ステップにおいて得られた前記複数の超音波センサからの各出力信号をそれぞれ第１信号と第２信号とに分配ユニットにより分配する分配ステップと、前記第１信号を第１周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングし、所定の特徴を検出したときに信号発生ユニットによりトリガ信号を発生させるトリガ信号発生ステップと、前記トリガ信号を受信して前記トリガ信号のトリガ発生時刻を時刻カウンタユニットにより決定するトリガ発生時刻決定ステップと、前記第２信号を前記第１周波数よりも高い第２周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングしてサンプリングデータを作成するサンプリングデータ作成ステップと、前記サンプリングデータのうち前記トリガ発生時刻決定ステップで決定された前記トリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析をコンピュータが行うことによって前記処理装置に発生した異常を解析するデータ処理ステップと、有することを特徴とする。
【００１７】
請求項６記載の異常検出方法は、請求項５記載の異常検出方法において、前記トリガ信号発生ステップにおいて所定期間内に複数の前記トリガ信号が発生したときに、前記複数のトリガ信号を代表トリガ信号として１つの信号にまとめるトリガ信号処理ステップを更に有し、前記トリガ発生時刻決定ステップにおいては、前記代表トリガ信号に対して前記トリガ発生時刻が決定されることを特徴とする。
【００１８】
請求項７記載の異常検出方法は、請求項５又は６記載の異常検出方法において、前記分配ステップによって得られた前記第１信号及び前記第２信号からフィルタによりノイズを除去するノイズ除去ステップを更に有することを特徴とする。
【００１９】
請求項８記載の異常検出方法は、請求項５乃至７のいずれか１項に記載の異常検出方法において、前記第１周波数を１０ｋＨｚ〜５ＭＨｚとし、前記第２周波数を５００ｋＨｚ〜５ＭＨｚとすることを特徴とする。
【００２０】
請求項９記載の異常検出方法は、請求項５乃至８のいずれか１項に記載の異常検出方法において、前記データ処理ステップは、前記サンプリングデータから前記一定期間に相当するデータを切り出す切り出しステップと、前記切り出しステップで切り出したデータに対して代表値によるダウンサンプリングを行い、作成したダウンサンプリングデータに有意な波形が存在する場合に、前記ダウンサンプリングデータから波形特徴量を抽出する第１の波形特徴量抽出ステップと、前記第１の波形特徴量抽出ステップにより抽出された波形特徴量の時刻を推定することによって前記切り出しステップで切り出したデータの解析対象を絞り込み、前記解析対象について前記切り出しステップで切り出したデータから波形特徴量を抽出する第２の波形特徴量抽出ステップと、前記第２の波形特徴量抽出ステップで得られた波形特徴量と予め設定された異常パターン認識モデルとのパターン認識を行うことにより前記処理装置に発生した異常を判定する判定ステップと、を有することを特徴とする。
【００２１】
請求項１０記載の異常検出方法は、請求項５乃至９のいずれか１項に記載の異常検出方法において、前記検出ステップ前に行われる、前記処理装置で実行される所定の処理のプロセス条件を取得するプロセス条件取得ステップを更に有し、前記検出ステップは、前記プロセス条件取得ステップにおいて取得した前記プロセス条件に含まれる前記所定の処理の実行期間の間だけ実行されることを特徴とする。
【００２２】
上記目的を達成するために、請求項１１記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、コンピュータによって制御される異常検出システムに所定の処理装置で発生する異常を検出する異常検出方法を実行させるためのプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記異常検出方法は、前記処理装置において発生するアコースティックエミッションを複数の超音波センサにより検出する検出ステップと、前記検出ステップにおいて得られた前記複数の超音波センサからの各検出信号をそれぞれ第１信号と第２信号とに分配ユニットにより分配する分配ステップと、前記第１信号を第１周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングし、所定の特徴を検出したときに信号発生ユニットによりトリガ信号を発生させるトリガ信号発生ステップと、前記トリガ信号を受信して前記トリガ信号のトリガ発生時刻を時刻カウンタユニットにより決定するトリガ発生時刻決定ステップと、前記第２信号を前記第１周波数よりも高い第２周波数でＡ／Ｄ変換ユニットによりサンプリングしてサンプリングデータを作成するサンプリングデータ作成ステップと、前記サンプリングデータのうち前記トリガ発生時刻決定ステップで決定された前記トリガ発生時刻を基準とした一定期間に相当するデータの波形解析を前記コンピュータが行うことによって前記処理装置に発生した異常を解析するデータ処理ステップと、有する。
【発明の効果】
【００２３】
請求項１記載の異常検出システム、請求項５記載の異常検出方法及び請求項１１記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体によれば、処理装置に生じた異常に関する大容量のデータを取得しながらも、データ処理コストを低く抑えることができ、しかも、発生した異常を高精度に検出することができる。
【００２４】
請求項２記載の異常検出システム及び請求項６記載の異常検出方法によれば、代表トリガ信号を発生させることで、異常検出の精度を低下させることなく、データ処理に掛かる負荷を軽減することができる。
【００２５】
請求項３記載の異常検出システム及び請求項７記載の異常検出方法によれば、超音波センサの各出力信号からフィルタによりノイズが除去されるため、トリガ信号の発生やサンプリングデータの解析の精度を高めることができる。
【００２６】
請求項４記載の異常検出システム及び請求項８記載の異常検出方法によれば、発生してからマイクロ秒オーダーで終了するような従来は検出が困難であった異常に起因するＡＥ信号を漏れなく検出することができるようになる。
【００２７】
請求項９記載の異常検出方法によれば、データの切り出しによって解析処理対象となるデータ量を少なくした上で、データ量の少ないダウンサンプリングデータを用いて、さらに解析処理の対象を絞り込むため、異常検出の精度を低下させることなく、データ処理時間を短縮することができる。
【００２８】
請求項１０記載の異常検出方法によれば、プロセス条件に含まれる所定の処理の実行期間の間のみ検出ステップでのデータ取得を行うため、トータルでのデータ処理の負荷を軽減することができ、また、検出された異常の種類を絞り込んだ解析と判定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明に係る異常検出システムが適用されるプラズマ処理装置の概略構成を示す断面図である。
【図２】超音波センサの概略構成を示す断面図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る異常検出システムの概略構成図である。
【図４】異常検出システムの運用形態の概要を示すフローチャートである。
【図５】異常検出システムによる異常検出／解析処理方法の概略手順を示すフローチャートである。
【図６】図５中のステップＳ２３（トリガ出力）の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図７】図５中のステップＳ２４（波形切り出し／保存）の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図８】図５中のステップＳ２５（波形解析）の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図９】図５中のステップＳ２７（異常パターン判定）の詳細な手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００３１】
図１は、本発明の実施の形態に係る異常検出システムが適用されるプラズマ処理装置の概略構成を示す断面図である。このプラズマ処理装置２は、半導体ウエハ（以下「ウエハ」と記す）Ｗにエッチング処理を施すものであり、アルミニウム又はステンレス鋼等の金属からなる円筒型のチャンバ１０を備えており、チャンバ１０内には、例えば、直径が３００ｍｍのウエハＷを載置するステージとしての円柱状のサセプタ１１を備えている。
【００３２】
チャンバ１０は、チャンバ１０の内部と外部とを連通するメンテナンス用の開口部（不図示）と、この開口部を自在に開閉するメンテナンス用蓋（不図示）を備える。また、チャンバ１０の側壁とサセプタ１１との間には、サセプタ１１上方の気体をチャンバ１０の外へ排出する流路として機能する排気路１２が設けられている。排気路１２の途中には、環状の排気プレート１３が配置されており、排気プレート１３より下流の空間は、可変式バタフライバルブであるＡＰＣ（圧力制御弁：Adaptive Pressure Control Valve）１４に通じている。ＡＰＣ１４は、真空引き用の排気ポンプであるＴＭＰ（ターボ分子ポンプ：Turbomolecular Pump）１５に接続され、ＴＭＰ１５は排気ポンプであるＤＰ（ドライポンプ：Dry Pump）１６に接続されている。
【００３３】
なお、ＡＰＣ１４、ＴＭＰ１５及びＤＰ１６によって構成される排気流路を、以下「主排気ライン」と称することとする。この主排気ラインでは、ＡＰＣ１４によってチャンバ１０内の圧力制御が行われると共に、ＴＭＰ１５及びＤＰ１６によってチャンバ１０内を高真空状態に減圧することができるようになっている。
【００３４】
排気プレート１３より下流側の空間は、主排気ラインとは別の排気流路（以下「粗引きライン」という）を介して、ＤＰ１６に連通している。この粗引きラインは、例えば、直径が２５ｍｍの排気管１７と、排気管１７の途中に配置されたバルブＶ２とを備えており、ＤＰ１６を駆動した際には、粗引きラインを通して、チャンバ１０内の気体を排出することができるようになっている。
【００３５】
サセプタ１１には、給電棒４０及び整合器１９を介して、所定の高周波電力をサセプタ１１に供給する高周波電源１８が接続されている。これにより、サセプタ１１は下部電極として機能する。また、整合器１９は、サセプタ１１からの高周波電力の反射を低減して、高周波電力のサセプタ１１への供給効率を高める。なお、高周波電源１８から出力される電力は、電流センサ又は電圧センサ（不図示）によってモニタされている。
【００３６】
サセプタ１１の内部上方には、ウエハＷを静電吸着力で吸着するために、導電膜からなる円板状の電極板２０が配置されており、電極板２０には直流電源２２が電気的に接続されている。ウエハＷは、直流電源２２から電極板２０に印加された直流電圧により発生するクーロン力又はジョンソン・ラーベック（Johnsen-Rahbek）力によってサセプタ１１の上面に吸着保持される。また、サセプタ１１の上方には、サセプタ１１の上方の空間Ｓで発生するプラズマをウエハＷに向けて収束させるために、シリコン（Ｓｉ）等からなる円環状のフォーカスリング２４が配置されている。
【００３７】
サセプタ１１の内部には冷媒室２５が設けられており、ここでは、冷媒室２５を円周方向に延在する環状としている。冷媒室２５には、チラーユニット（不図示）から配管２６を介して所定温度の冷媒（例えば、冷却水）が循環供給され、冷媒の温度によってサセプタ１１上に配置されたウエハＷの処理温度が制御される。
【００３８】
サセプタ１１の上面においてウエハＷが吸着される部分（以下「吸着面」という）には、複数の伝熱ガス供給孔２７と、伝熱ガス供給溝（不図示）が設けられている。伝熱ガス供給孔２７等は、サセプタ１１内部に設けられた伝熱ガス供給ライン２８を介して伝熱ガス供給部２９に接続され、伝熱ガス供給部２９はＨｅガス等の伝熱ガスを、吸着面とウエハＷの裏面との間隙に供給する。なお、伝熱ガス供給部２９は、吸着面とウエハＷの裏面との間隙を真空引きすることができるように、ＤＰ１６に接続されている。
【００３９】
サセプタ１１の吸着面には、サセプタ１１の上面から突出自在なリフトピンとしての複数のプッシャーピン３０が配置されている。プッシャーピン３０は、モータ（不図示）の回転運動がボールねじ等によって直線運動に変換されることにより、図１の上下方向で移動可能となっている。ウエハＷを吸着面に吸着保持するときには、プッシャーピン３０はサセプタ１１に収容され、ウエハＷをチャンバ１０に搬入したり搬出したりするときには、プッシャーピン３０はサセプタ１１の上面から突出して、ウエハＷをサセプタ１１から離間させて上方へ持ち上げる。
【００４０】
チャンバ１０の天井部には、シャワーヘッド３３が配置されている。シャワーヘッド３３には、整合器２３を介して高周波電源２１が接続されており、高周波電源２１は所定の高周波電力をシャワーヘッド３３に供給する。これにより、シャワーヘッド３３は上部電極として機能する。なお、整合器２３の機能は上述した整合器１９の機能と同じである。また、高周波電源２１から出力される電力は、不図示の電流センサ又は電圧センサによってモニタされている。
【００４１】
シャワーヘッド３３は、その下面側に配置され、多数のガス通気孔３４を有する電極板３５と、電極板３５を着脱可能に支持する電極支持体３６とを有する。また、電極支持体３６の内部にはバッファ室３７が設けられており、バッファ室３７と処理ガス供給部（不図示）とが処理ガス導入管（配管）３８によって接続されている。処理ガス導入管３８の途中には配管インシュレータ３９が配置されており、配管インシュレータ３９は、絶縁体からなり、シャワーヘッド３３へ供給された高周波電力が、処理ガス導入管３８を通して処理ガス供給部へ流れるのを防止する。
【００４２】
チャンバ１０の側壁には、ウエハＷの搬入出口３１を開閉するゲートバルブ５が取り付けられている。
【００４３】
プラズマ処理装置２では、サセプタ１１とシャワーヘッド３３にそれぞれ高周波電力を供給すると共に、サセプタ１１とシャワーヘッド３３の間の空間Ｓにシャワーヘッド３３から処理ガスを供給することによって、イオンやラジカルを含む高密度のプラズマを空間Ｓに発生させる。
【００４４】
プラズマ処理装置２では、エッチング処理の際、先ずゲートバルブ５を開弁し、処理対象のウエハＷをチャンバ１０内に搬入してサセプタ１１の上に載置する。続いて、直流電源２２から電極板２０に直流電圧を印加して、ウエハＷをサセプタ１１上に吸着させる。
【００４５】
その後、シャワーヘッド３３から処理ガス（例えば、所定の流量比率のＣ２Ｆ８ガス、Ｏ２ガス及びＡｒガスからなる混合ガス）を所定の流量および流量比でチャンバ１０内に導入し、主排気ラインによりチャンバ１０内の圧力を所定値にする。さらに、サセプタ１１及びシャワーヘッド３３によりチャンバ１０内に高周波電力を印加する。こうして、空間Ｓにおいて、処理ガスはプラズマ化され、生成したラジカルやイオンは、フォーカスリング２４によってウエハＷの表面に収束され、ウエハＷの表面が物理的又は化学的にエッチングされる。
【００４６】
このときにマイクロアーキング等のプラズマ異常放電が発生した場合、超音波センサを用いて、プラズマ異常放電の発生に伴うエネルギー放出に起因するＡＥを検出することによって検出する。超音波センサは、後述する異常検出システム１００の構成要素の１つである。
【００４７】
図２は、超音波センサの概略構成を示す断面図である。超音波センサ４１は、Ａｌ２Ｏ３等の絶縁体からなる平板状の受波板４２と、受波板４２に銀蒸着膜等の金属膜４３を介して装着されたピエゾ素子（例えば、チタン酸ジルコン酸鉛系圧電セラミック）４４と、ピエゾ素子４４を覆うように受波板４２に装着された金属（例えば、アルミニウムやステンレス等）からなる筐体状のシールドケース４５を備える。
【００４８】
ピエゾ素子４４は、超音波等の物理的な振動を受けると、その振動の大きさに応じた大きさの電圧を発生させる。この電圧信号を取り出すために、シールドケース４５の側壁にはシールドケース４５の内部と外部に露出するコネクタ４６が配置され、金属膜４７とコネクタ４６とが内部配線４８によって接続され、さらに、コネクタ４６に外部配線４９が接続されており、外部配線４９を通してピエゾ素子４４で発生した電圧信号が取り出される。
【００４９】
超音波センサ４１は、プラズマ処理装置２においてプラズマ異常放電の発生が予測される構成部品、例えば、チャンバ１０や配管インシュレータ３９の外部に装着される。具体的には、プラズマ異常放電の発生に起因してチャンバ１０の外壁を伝播する超音波を検出するために、受波板４２をチャンバ１０の外壁に密着させるようにして、超音波センサ４１をチャンバ１０に装着する。
【００５０】
なお、プラズマ処理装置２の構成部品によっては、その構成部品から超音波センサ４１にリーク電流が流れ、超音波センサ４１が異常放電を正確に検出できないおそれがある。しかし、超音波センサ４１では、絶縁体からなる受波板４２がリーク電流を遮断するので、この問題を回避することができる。受波板４２に用いられる絶縁体は、超音波を伝達可能であればよく、Ａｌ２Ｏ３に限られない。
【００５１】
次に、プラズマ処理装置２で生じたプラズマ異常放電等の異常検出システムについて説明する。図３は、本発明の実施の形態に係る異常検出システムの概略構成図である。
【００５２】
プラズマ処理装置２では、上述したように高周波電源１８，２１から出力される電力がモニタされているので、このモニタ信号を異常検出（主にプラズマ発生時の異常検出）に用いることが可能である。しかし、以下に説明するように、モニタ信号のサンプリング周波数を例えば１０ｋＨｚとするのに対し、超音波センサ４１の出力信号（以下「センサ信号」という）のサンプリング周波数を例えば１ＭＨｚとすることで、センサ信号を詳細に取得する。よって、ここでは、センサ信号に基づいてプラズマ処理装置２に生じた異常を検出し、解析する（以下「異常検出／解析処理」という）ものとし、モニタ信号は異常検出／解析に補助的に用いられるものとする。
【００５３】
異常検出システム１００は、プラズマ処理装置２に配置された超音波センサ４１と、超音波センサ４１からのセンサ信号を２系統の同じ信号に分配する分配器６５と、分配器６５から出力された一方のセンサ信号（第１信号）からノイズを除去するためのフィルタ５１ａと、分配器６５から出力された他方のセンサ信号（第２信号）からノイズを除去するためのフィルタ５１ｂと、フィルタ５１ａを通過したセンサ信号に含まれる所定の特徴を検出し、トリガ信号を発生させるトリガ（Trigger）５２と、トリガ５２から出力されるトリガ信号に対して所定の動作（処理）を行うＯＲ回路５３と、ＯＲ回路５３からの出力信号とフィルタ５１ｂを通過したセンサ信号をデータ処理するＰＣ（パーソナルコンピュータ：Personal Computer）５０と、を備える。
【００５４】
異常検出システム１００は複数の超音波センサ４１を備えており、これにより、１個の超音波センサ４１からの情報では発見が困難な異常であっても、その異常を他の超音波センサ４１が強く検出する確率を高めることができる。つまり、複数の超音波センサ４１からの情報を解析する多変量（多チャンネル）解析を行うことによって、高い検出精度を実現する。ここでは、超音波センサ４１の数を４個としているが、これに限定されるものではない。
【００５５】
異常検出システム１００では、超音波センサ４１から出力されたセンサ信号を分配器６５により２系統の同じ信号に分配する。これは、後述するように、センサ信号のデータ処理を効率よく行うことを目的としている。
【００５６】
超音波センサ４１から出力されるセンサ信号はアナログの電圧信号である。このセンサ信号にはプラズマ処理装置２の運転によって発生する機械的振動等がノイズとして含まれ、多くの場合、このようなノイズと検出したいプラズマ異常放電等の異常を示すＡＥとは波長が異なる。そこで、分配器６５から出力される一方のセンサ信号を、トリガ５２に入力する前に不要な低周波ノイズをカットすべく、フィルタ５１ａ（具体的には、ＨＰＦ（High-Pass Filter））に通す。フィルタ５１ａは、トリガ５２におけるトリガ出力条件の判定に寄与する。
【００５７】
これに対して、分配器６５から出力される他方のセンサ信号は、ＰＣ５０が備えるデータロガーボード５５（後に説明する）に入力される前に、不要な低周波ノイズをカットすべく、フィルタ５１ｂ（具体的には、ＢＰＦ（Band Pass Filter））に通される。フィルタ５１ｂは、ＰＣ５０において実行される異常検出／解析処理において、異常の判断材料となる周波数関係の特徴量算出に寄与する。
【００５８】
トリガ５２は、センサ信号を簡易解析し、センサ信号に含まれる所定の特徴を抽出することで、超音波センサ４１が異常を検出したか否かを判断するハードウェア（Ｈ／Ｗ）である。なお、トリガ５２は、Ｈ／Ｗの動作条件を変更、設定するためのソフトウェア及び条件入力手段（例えば、操作パネル等）を備えている。
【００５９】
トリガ５２は、例えば、１０ｋＨｚのサンプリング周波数でそれぞれのセンサ信号をサンプリングするＡ／Ｄ変換器としての機能を備えている。トリガ５２でのサンプリング周波数は、１０ｋＨｚ〜５ＭＨｚの範囲から選択することができる。
【００６０】
トリガ５２は、信号発生器としての機能を備えており、プラズマ処理装置２に異常が生じていないと判断されるときにはその旨を示す「０」の信号を、異常が発生したと疑われる所定の特徴を発見した場合には「１」の信号（以下「トリガ信号」という）を、一定の周期で発生させてＯＲ回路５３へ出力する。例えば、トリガ５２は、予め設定された閾値よりも大きな最大値を示すピークが検出された場合に、プラズマ処理装置２に異常が生じたと判断し、トリガ信号を発生させる。
【００６１】
トリガ５２の出力ラインは、センサ信号ごとに設けられていてもよいし、１つにまとめられていてもよい。ここでは前者の構成となっているものとする。ＯＲ回路５３は、４個の超音波センサ４１ごとに設けられたトリガ５２の出力ラインに対応する４系統入力ラインを備えている。
【００６２】
ＯＲ回路５３は、トリガ５２から送られている信号を検査し、トリガ信号を受信すると以下に説明する第１又は第２のトリガ信号処理方法による処理を行うＨ／Ｗである。
【００６３】
ＯＲ回路５３による第１のトリガ信号処理方法は、トリガ５２からトリガ信号を受信したら、どの入力ラインからのトリガ信号であるかを問わず、全てのトリガ信号を時系列にしたがって実質的に遅延なくＰＣ５０に送信する方法である。この第１の方法は、超音波センサ４１の配置数が少ない（例えば、２個）の場合等のように、トリガ信号が多く発生しても、ＰＣ５０における異常検出／解析処理の負荷の増大が限定的である場合に用いることが好ましい。
【００６４】
ＯＲ回路５３による第２のトリガ信号処理方法は、４系統の入力ラインのどれを通して受信したかを問わずに、一定期間内に発生したトリガ信号を１つのトリガ信号にまとめてＰＣ５０に対して出力する方法である。
【００６５】
具体的には、ＯＲ回路５３は、トリガ５２から最初のトリガ信号を受信すると、その受信時刻から一定期間（以下「取りまとめ期間」という）内に受信した全てのトリガ信号を、最初のトリガ信号の原因となった異常と同じ異常に起因するものとみなし、これらのトリガ信号を１つにまとめたトリガ信号（以下「代表トリガ信号」という）を発生させ、その代表トリガ信号をＰＣ５０へ出力する。代表トリガ信号がＰＣ５０に出力された後に最初に受信するトリガ信号は、次の取りまとめ期間の開始基準となる。
【００６６】
第１、第２のいずれのトリガ信号処理方法でも、ＯＲ回路５３からＰＣ５０への出力ラインは１本でよいため、ＯＲ回路５３は１本の出力ラインを備えている。なお、トリガ５２とＯＲ回路５３を１つのＨ／Ｗとして構成してもよい。
【００６７】
ＰＣ５０では、ＯＲ回路５３から出力されたトリガ信号又は代表トリガ信号と、フィルタ５１ｂを通過したセンサ信号とに基づいて、プラズマ処理装置２で発生した異常を特定するための異常検出／解析処理を行う。
【００６８】
以下、異常検出システム１００では、ＯＲ回路５３は上述した第２のトリガ信号処理方法にしたがって代表トリガ信号を出力するものとして、ＰＣ５０の構成及びデータ処理方法等を説明する。
【００６９】
ＰＣ５０は、ＣＰＵ５９と、異常検出／解析処理を行うために一時的にプログラムデータや演算対象となっているデータを記憶するためのＲＡＭ５８と、ブートプログラムやＯＳ（Operating System）用プログラム等を記憶するためのＲＯＭ５７と、異常検出／解析処理に用いられるプログラムやデータ、異常解析中に得られる中間データや解析結果等を保存するための記憶装置であるＨＤＤ（ハードディスクドライブ）６１とを備えている。
【００７０】
ＰＣ５０は、これらの他にも、例えば、キーボードやマウス等の入力手段、モニタとしてのＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、グラフィックボード、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＡＭ等の記憶媒体を取り扱うドライブ、ＬＡＮやインターネット等の通信回線に接続するためのインターフェース等を備えている。
【００７１】
また、ＰＣ５０は、ＯＲ回路５３から出力された代表トリガ信号を受信して、代表トリガ信号が生成された時刻（以下「トリガ発生時刻」という）を特定するトリガ発生時刻カウンタ５４と、フィルタ５１ｂを通過した４系統のセンサ信号をセンサ信号ごとに所定の周波数でデジタルサンプリングして、デジタルデータとして保存するためのデータロガーボード（Data Logger Board）５５と、高周波電源１９，２１のモニタ信号を所定の周波数でデジタルサンプリングして、デジタルデータとして保存するためのデータロガーボード５６とを備えている。
【００７２】
トリガ発生時刻カウンタ５４及びデータロガーボード５５，５６はそれぞれ、例えば、ＰＣ５０のＰＣＩバス等に装着され、ＰＣ５０にインストールされたドライバにより動作制御が行われる。
【００７３】
トリガ発生時刻カウンタ５４は、内部クロックを備えており、例えば、代表トリガ信号を受信した時間をトリガ発生時刻として認識する。上述したように、代表トリガ信号はその代表トリガ信号を発生させる基準となったトリガ５２からの最初のトリガ信号の発生時刻から取りまとめ期間が経過したときに生成される。そのため、プラズマ処理装置２に実際に異常が発生した時刻とトリガ発生時刻との間にはタイムラグが生じる。そのため、後述するように、ＰＣ５０ではこのタイムラグを考慮した異常検出／解析処理が行われる。
【００７４】
データロガーボード５５は、Ａ／Ｄ変換器としての機能を備えており、フィルタ５１ｂを通過したセンサ信号を、例えば、１ＭＨｚの周波数で高速サンプリングしてデジタルデータ（以下「高速サンプリングデータ」という）に変換し、記憶する。
【００７５】
サンプリング周波数を１ＭＨｚとするのは、発生してから数マイクロ秒で終了してしまうマイクロアーキングのような異常放電をも検出可能にするためである。なお、データロガーボード５５でのサンプリング周波数は、５００ｋＨｚ〜５ＭＨｚの範囲から選択することができる。
【００７６】
データロガーボード５５もまた内部クロックを備えており、高速サンプリングデータは、この内部クロックに従う時系列データとして、データロガーボード５５に記憶され、一定周期でＨＤＤ６１へ移動、保存される。こうして、データロガーボード５５における蓄積データのオーバーフローを防止することができる。
【００７７】
データロガーボード５５の内部クロックとトリガ発生時刻カウンタ５４の内部クロックは同期している。高速サンプリングデータはプラズマ処理装置２に実際に異常が発生した時刻においてその異常に起因する特徴を示すが、プラズマ処理装置２に実際に異常が発生した時刻とトリガ発生時刻との間には、上述の通りにタイムラグが生じる。ＰＣ５０では、後述するように、このタイムラグを考慮して高速サンプリングデータが取り扱われる。
【００７８】
モニタ信号は、データロガーボード５６におけるサンプリング周波数を、例えば、１０ｋＨｚとしてデジタルデータ（以下「低速サンプリングデータ」という）に変換される。
【００７９】
データロガーボード５６も、トリガ発生時刻カウンタ５４の内部クロックと同期した内部クロックを備えており、低速サンプリングデータはこの内部クロックに従う時系列データとして、データロガーボード５６に記憶され、一定周期でＨＤＤ６１へ移動して保存される。こうして、データロガーボード５６における蓄積データのオーバーフローを防止することができる。
【００８０】
このように、異常検出システム１００では、プラズマ処理装置２において発生した異常を特定するための詳細なデータを高速サンプリングデータとして漏れなく取得する。しかし、高速サンプリングデータのデータ量は膨大であり、高速サンプリングデータの全てを解析するとなると、多大な処理コストと時間が必要になる。また、プラズマ処理装置２に実際に異常が発生した時刻とトリガ発生時刻との間のタイムラグを考慮し、高速サンプリングデータに現れている異常を示す特徴を確実に取り出す必要もある。
【００８１】
そこで、ＰＣ５０では、概略、トリガ発生時刻カウンタ５４が代表トリガ信号を受信してトリガ発生時刻を決定すると、ＨＤＤ６１に記憶された高速サンプリングデータのうちトリガ発生時刻の前後一定期間（時間幅）のデータが４系統のセンサ信号ごとに切り出され（以下、こうして切り出されたデータを「範囲限定データ」という）、解析される。その結果、実際に異常が発生したか否か、異常が発生した場合には具体的にどのような異常が発生したか等が判断される。ＰＣ５０は、このような一連の処理を行うための異常検出／解析プログラムを実行する。
【００８２】
このように、異常検出／解析処理に範囲限定データを用いることで、データ処理量を減らして処理コストを低く抑えつつも、高精度な異常検出を効率よく行うことが可能になり、リアルタイムな異常検出／解析処理が可能になる。また、トリガ発生時刻の決定、高速サンプリングデータの収集、異常検出／解析処理をそれぞれ別のスレッドで実行する構成となっているので、各処理の遅延を防止することができる。ＰＣ５０における異常検出／解析処理方法の詳細は後に説明する。
【００８３】
異常検出システム１００は、高速サンプリングデータの解析によってプラズマ処理装置２の運転に支障があると考えられる異常が発生したと判断した場合には、プラズマ処理装置２に対してアラームを発報させたり次のウエハＷの処理開始を延期させたりするための制御信号を、プラズマ処理装置２に送信する構成とすることができる。
【００８４】
ＰＣ５０には、異常検出／解析処理に用いられた各種データや異常検出／解析処理結果、更には異常検出／解析処理結果の関連情報が保存されたナレッジＤＢ（Knowledge Data Base）６３が接続されている。
【００８５】
ＨＤＤ６１に記憶された高速サンプリングデータのうち、範囲限定データ以外のデータは基本的に不要なため、範囲限定データが確定された後にＨＤＤ６１から削除され、範囲限定データは、適宜、ＨＤＤ６１からナレッジＤＢ６３に移動して保存される。
【００８６】
ナレッジＤＢ６３では、異常検出／解析処理の結果やウエハＷの処理に用いられたプロセス条件（レシピデータ）が、範囲限定データにリンクされて保存される。ナレッジＤＢ６３には、プラズマ処理装置２において発生した異常の種別、原因、対処法等を、異常検出／解析処理の結果にリンクさせて保存することができる。
【００８７】
ナレッジＤＢ６３に保存された各種データは、それ以降の異常検出／解析処理に用いられる種々のパラメータ（例えば、後述する正常モデルや異常パターン認識用モデルの定義、各種閾値の定義等）の設定に役立てられる。
【００８８】
なお、プラズマ処理装置２と同じ型であって他所に配置されたプラズマ処理装置に付随する異常検出システムが、通信回線を利用してナレッジＤＢ６３にアクセス可能な構成とすることも好ましい。これにより、他所に配置されたプラズマ処理装置で発生した異常に関する情報をナレッジＤＢ６３に蓄積して、プラズマ処理装置２の異常検出／解析処理に役立てることができる。また、他所に配置されたプラズマ処理装置に付随する異常検出システムは、ナレッジＤＢ６３から必要な情報を引き出すことで、そのプラズマ処理装置に発生した異常に容易に対処することができる。
【００８９】
次に、異常検出システム１００による異常検出／解析処理方法について説明する。最初に異常検出／解析処理方法の概略を説明し、その後に異常検出／解析処理の中でキーとなる処理について詳細に説明する。
【００９０】
図４は異常検出システム１００の運用形態の概要を示すフローチャートである。
【００９１】
プラズマ処理装置２の新規立ち上げ又はメンテナンス直後の立ち上げと同時に、異常検出システム１００が立ち上がる。このとき、プラズマ処理装置２の装置コンディションが不明であったり変化していたりする場合があるため、最初にパイロットラン（Pilot Run：量試）により超音波センサ４１及び高周波電源１９，２１のモニタセンサのノイズレベル認識が行われる（ステップＳ１）。
【００９２】
ステップＳ１において測定されるノイズレベルを正常モデルと比較して、許容範囲内であれば、正常モデルのＳ／Ｎ比等をパイロットランの測定結果に基づいてチューニングし、正常モデルを定義する（ステップＳ２）。なお、正常モデルは、プラズマ処理装置２がアイドル状態、プラズマ発生中、それ以外（例えば、ウエハ搬送中）等の定義済み区間での各超音波センサ４１からの時系列データに、所定のフィルタ処理などを行った後の統計値、たとえば最大、最小、平均、分散等のパラメータによって定義される波形である。
【００９３】
一方、図４に図示していないが、ステップＳ１において測定されるノイズレベルが何らかの装置異常を示した場合や従前の正常モデルとの差が大きい場合には、アラームが発報される等してプラズマ処理装置２はロックされ、オペレータや管理者による点検の対象となる。
【００９４】
ステップＳ２で正常モデルが定義された後に、波形認識用の閾値のチューニングが行われる（ステップＳ３）。例えば、トリガ５２においてトリガ信号を発生させるための閾値や、後述するダウンサンプリングデータが示す波形におけるピーク判断や特徴量抽出のための閾値が定められる。
【００９５】
続いて、ＨＤＤ６１（又はナレッジＤＢ６３）に保存されている異常パターン認識用モデルのアップロードが行われる（ステップＳ４）。異常パターン認識用モデルは波形を示す種々の特徴量であり、ＰＣ５０において範囲限定データ（高速サンプリングデータ）に基づく波形とのパターン認識に用いられ、例えば、ＲＡＭ５８に格納される。
【００９６】
なお、ステップＳ４では、原因が判明している異常ごとに１又は複数の異常パターン認識用モデルをアップロードすることができ、また、過去に検出された異常であって原因が不明な波形を示す異常パターン認識用モデルもアップロードすることができる。
【００９７】
次いで、異常パターン認識用モデルのシミュレートによる認識率確認と評価が行われる（ステップＳ５）。ステップＳ５は、パイロットランにおいて得られた高速サンプリングデータと低速サンプリングデータを用いて実行することができるが、新たにパイロットランを行うことによって実行してもよい。ステップＳ５において一定の認識率（例えば、９０％）が得られた場合に、新規立ち上げ及びメンテナンス直後の立ち上げに対する処理が終了して、プラズマ処理装置２及び異常検出システム１００の通常運用が可能となる（ステップＳ６）。
【００９８】
なお、図４には明示していないが、ステップＳ５において一定の認識率が得られない場合には、一定の認識率が得られるまでステップＳ２〜Ｓ４が繰り返し行われる。
【００９９】
引き続き、プラズマ処理装置２を稼動する場合には、ステップＳ５までに設定された条件で、異常検出システム１００によるプラズマ処理装置２の監視が行われる（運用継続時処理開始）。異常検出システム１００は、プラズマ処理装置２の稼動中に異常を検出する（トリガ５２がトリガ信号を発生させる）と、その異常を特定するための異常検出／解析処理を実行する（ステップＳ７）。
【０１００】
ステップＳ７の異常検出／解析処理で得られる結果に対して、異常判定が正確に行われているか否かが判断される（ステップＳ８）。例えば、異常パターン認識用モデルとのパターン認識の認識率が低い場合は、「異常判定に問題あり（ステップＳ８で“ＮＯ”）」として、各種パラメータの再設定が行われる（ステップＳ１０）。
【０１０１】
ステップＳ１０では、例えば、閾値のチューニング、波形特徴量の追加、異常パターン認識用モデルの追加等が行われ、続いて、正常モデルの再定義と認識率確認及び評価が行われる（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において、一定の認識率が得られた場合には、ステップＳ７（異常検出／解析処理）に戻る。
【０１０２】
図４には明示していないが、ステップＳ１１において一定の認識率が得られない場合には、ステップＳ１０〜Ｓ１１が一定の認識率が得られるまで繰り返し行われる。
【０１０３】
ステップＳ８において「異常判定に問題なし（ステップＳ８で“ＹＥＳ”）」と判断された場合には、異常検出システム１００は継続運用され（ステップＳ９）、プラズマ処理装置２の監視がプラズマ処理装置２の運転停止まで行われる（運用継続時処理終了）。
【０１０４】
次に、ステップＳ７（異常検出／解析処理）の詳細な手順について説明する。
【０１０５】
図５は、異常検出／解析処理方法の概略手順を示すフローチャートである。
【０１０６】
最初に、ウエハＷのプロセス条件（レシピデータ）の情報取得が行われる（ステップＳ２１）。例えば、プラズマ発生中に生じる異常のみを検出したい場合には、プロセス条件を取得することにより、プラズマの発生開始から終了に至る期間だけ、高速サンプリングデータ及び低速サンプリングデータを取得するようにすることができる。
【０１０７】
超音波センサ４１からのセンサ信号の受信が始まると、センサ信号は分配器６５により２系統の同じ信号に分配され、一方はフィルタ５１ａによって周波数帯域を絞られた後にトリガ５２に入力され、他方はフィルタ５１ｂによって周波数帯域を絞られた後に、ＰＣ５０（データロガーボード５５）に入力される（ステップＳ２２）。
【０１０８】
トリガ５２は、受信したセンサ信号に所定の閾値以上の最大値を有するピークがあることを検出すると、トリガ信号を発生させてＯＲ回路５３へ出力する。ＯＲ回路５３は、トリガ信号を受信すると、上述した第２のトリガ信号処理方法にしたがって、代表トリガ信号を生成し、ＰＣ５０に対して出力する（ステップＳ２３）。
【０１０９】
ステップＳ２２以降に直接にＰＣ５０に入力されたセンサ信号は、データロガーボード５５によって高速サンプリングデータに変換され、一時記憶され、一定周期でＨＤＤ６１に移行、保存される。トリガ発生時刻カウンタ５４がＯＲ回路５３から代表トリガ信号を受信すると、トリガ発生時刻が決定され、高速サンプリングデータから範囲限定データが切り出され（ステップＳ２４）、範囲限定データ以外の不要データは削除される。
【０１１０】
ステップＳ２４において切り出される範囲限定データの期間は、プラズマ処理装置２に発生した異常に起因するＡＥが、発生後は一定期間で減衰することと、発生後に速やかにトリガ信号を生成させることを考慮すると、トリガ発生時刻の時間前側では取りまとめ期間を考慮した上で短く設定し、トリガ発生時刻の時間後ろ側ではピーク波形が途中で切れないように長く設定することが好ましい。
【０１１１】
続いて、範囲限定データの波形解析を実行する（ステップＳ２５）。波形解析方法の詳細は後に説明する。ステップＳ２５の処理は、ＯＲ回路５３で発生させた全ての代表トリガ信号に対して切り出された範囲限定データについて行う必要があるので、受信した代表トリガ信号数分の処理が実行されたか否かが判断される（ステップＳ２６）。
【０１１２】
受信した代表トリガ信号数分の処理が終了すると（ステップＳ２６で“ＹＥＳ”）、異常パターン判定が行われる（ステップＳ２７）。このとき、１個の超音波センサ４１のセンサ信号からだけでは特定が困難な異常であっても、４個の超音波センサ４１から得られた各センサ信号を比較することによって、異常原因を特定できる確率を大きく高めることができる。
【０１１３】
一方、受信した代表トリガ信号数分の処理が終了するまで（ステップＳ２６で“ＮＯ”）、ステップＳ２４，Ｓ２５の処理が繰り返される。
【０１１４】
ステップＳ２７の判定結果に基づいて、異常が実際に発生したか否かが判断される（ステップＳ２８）。異常の発生が確認された場合（ステップＳ２８で“ＹＥＳ”）、ＰＣ５０はプラズマ処理装置２に対して、アラーム発報や次プロセス停止等を実行するための信号を送信し（ステップＳ２９）、異常検出／解析処理を終了する。
【０１１５】
一方、異常の発生が確認されなかった場合及び異常の発生は認められたがアラーム発報や次プロセス停止等の措置を取る必要はないと判断された場合（ステップＳ２８で“ＮＯ”）、異常検出／解析処理を終了する。なお、異常検出／解析処理の終了に際して、ステップＳ２４，Ｓ２５，Ｓ２７で得られた各種のデータはナレッジＤＢ６３に保存される。
【０１１６】
上述したステップＳ２３，Ｓ２４，Ｓ２５及びＳ２７について、以下に更に詳細に説明する。
【０１１７】
図６はステップＳ２３（トリガ出力）の詳細な手順を示すフローチャートである。
【０１１８】
フィルタ５１ａを通過したセンサ信号はトリガ５２に入力され、簡単な前処理（ここでは、１０ｋＨｚでのデジタルサンプリング処理）が行われる（ステップＳ３１）。
【０１１９】
ステップＳ３１で得られたサンプリングデータに基づいて、センサ信号に最大値が閾値以上となっているピークが存在するか否かが判断される（ステップＳ３２）。最大値が閾値以上のピークが存在する場合には（ステップＳ３２で“ＹＥＳ”）、更にそのピークをノイズ等のピークと区別するために、ピークが一定期間以上継続するか否か、つまり、ピークに一定期間以上の時間幅があるか否かが判断される（ステップＳ３３）。
【０１２０】
ピークが一定期間以上継続する場合には（ステップＳ３３で“ＹＥＳ”）、トリガ５２がトリガ信号を発生させて、ＯＲ回路５３へ出力する（ステップＳ３４）。ＯＲ回路５３では、最初のトリガ信号から取りまとめ期間が経過したか否かが判断され（ステップＳ３５）、取りまとめ期間の経過を待つ（ステップＳ３５で“ＮＯ”）。
【０１２１】
ステップＳ３５で取りまとめ期間が経過すると（ステップＳ３５で“ＹＥＳ”）、ＯＲ回路５３は、取りまとめ期間内に受信したトリガ信号を結合させて代表トリガ信号を発生させ（ステップＳ３６）、ＰＣ５０へと出力する（ステップＳ３７）。
【０１２２】
ステップＳ３７で代表トリガ信号を出力した後に最初に受信したトリガ信号が、次の代表トリガ信号を生成させる基準のトリガ信号となる。ステップＳ３２，Ｓ３３の判断が“ＮＯ”の場合、引き続き監視が行われ（ステップＳ３８）、ステップＳ３７，Ｓ３８の終了によりステップＳ２３の処理は終了する。
【０１２３】
図７はステップＳ２４（波形切り出し／保存）の詳細な手順を示すフローチャートである。
【０１２４】
ＰＣ５０に装備されたトリガ発生時刻カウンタ５４は、代表トリガ信号を受信すると（ステップＳ４１）、トリガ発生時刻を決定する（ステップＳ４２）。ステップＳ４２においてトリガ発生時刻が決定されると、トリガ発生時刻に予め定められた期間を適用することで、高速サンプリングデータ及び低速サンプリングデータに対するトリガ発生時刻周辺データの切り出し（範囲限定データの作成）が行われる（ステップＳ４３）。なお、「予め定められた期間」は、代表トリガ信号の生成に必要とされる取りまとめ期間を考慮して決定される。
【０１２５】
ステップＳ４３において切り出された範囲限定データはＨＤＤ６１に保存され（ステップＳ４４）、不要となった高速サンプリングデータ及び低速サンプリングデータはＨＤＤ６１から消去される。
【０１２６】
続いて、範囲限定データの解析（波形解析：ステップＳ２５）が行われ、ステップＳ２５の過程で得られた時系列データはＨＤＤ６１に保存され（ステップＳ４５）、適宜、ナレッジＤＢ６３に移行、保存される。また、ＨＤＤ６１には、ステップＳ２５で得られた解析結果（異常を示すピークの特徴量）が保存され（ステップＳ４６）、波形切り出し／保存処理は終了する。
【０１２７】
図８はステップＳ２５（波形解析）の詳細な手順を示すフローチャートである。
【０１２８】
１つの代表トリガ信号に対して４つの範囲限定データが存在する。そこで、範囲限定データごとに、ピーク値（最大振幅）が所定の閾値以上か否か（閾値以上のピーク値を有するピークがあるか否か）が判断される（ステップＳ５１）。ピーク値が閾値未満の場合（ステップＳ５１で“ＮＯ”）、有意な波形ではないと判定され（ステップＳ５５）、その範囲限定データについての波形解析処理を終了する。
【０１２９】
ピーク値が閾値以上の場合（ステップＳ５１で“ＹＥＳ”）、代表値抽出（ダウンサンプリング）が行われる（ステップＳ５２）。超音波センサ４１が発生するセンサ信号は、電圧値が正値と負値との間で変化する振動波形を示すため、例えば、代表値として最大振幅（絶対値）を採用することができる。この場合、ステップＳ５２では、負値を正値へ変換して元々ある正値と重ね合わせ、こうして得られる波形の最大振幅値をつなぐ波形のデータを、サンプリング周波数を例えば１０ｋＨｚとしたダウンサンプリングデータに加工する。
【０１３０】
なお、ステップＳ５２で採用可能な代表値としては、最大振幅以外に、最小振幅、平均振幅等が挙げられ、検出対象信号の特性によって選定されるべきである。ステップＳ５２においてデータ数を減少させることで、以降のステップＳ５３〜５８におけるデータ処理負荷を軽減し、データ処理時間を短縮することができる。
【０１３１】
続いて、得られたダウンサンプリングデータの波形に基づいて、ピークが一定期間以上継続しているか否かが判断される（ステップＳ５３）。例えば、一定期間以上の時間幅にわたって波形の高さが最大振幅の１５％以上の高さに維持されるか否かが判断される。
【０１３２】
ピークが一定期間以上継続していない場合（ステップＳ５３において“ＮＯ”）、有意な波形ではないと判断され（ステップＳ５５）、そのダウンサンプリングデータ及びその元になっている範囲限定データについての波形解析処理は終了する。
【０１３３】
ピークが一定期間以上継続している場合（ステップＳ５３において“ＹＥＳ”）、有意な波形があると判断して（ステップＳ５４）、その波形の時刻（波形を特定するための時刻）が推定される（ステップＳ５６）。この時刻推定方法としては、データ処理時間の短い順に、エネルギー監視、相互相関値監視、局所定常ＡＲモデル等が挙げられる。エネルギー監視方法を用いた場合、最大振幅を示す時刻を波形の時刻とすることができる。
【０１３４】
その後、ダウンサンプリングデータから波形特徴量が抽出される（ステップＳ５７）。波形特徴量としては、最大エネルギー（最大振幅の時間積分値）、最大エネルギーを示す時刻、最大エネルギー到達時刻（最大エネルギーを示す時間前方向にカウントし、最大エネルギーの例えば２５％を下回る最初の時刻）、最大エネルギー消滅時刻（最大エネルギーを示す時刻から時間後方向に進んでカウントし、最大エネルギーの例えば２５％を下回る最初の時刻）、断続波／連続波（所定の期間の間に最大エネルギーの例えば２５％を下回ることがない場合は連続波、下回ることがある場合は断続波）等が挙げられる。
【０１３５】
ステップＳ５６で求めた波形の推定時刻と、ステップＳ５７で求めた波形特徴量から、解析対象（範囲）を絞り込む（ステップＳ５８）。そして、ステップＳ５８で絞り込まれた解析対象について、範囲限定データから波形特徴量を抽出する（ステップＳ５９）。具体的には、範囲限定データ（サンプリング周波数：１ＭＨｚ）を高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）し、波形特徴を明らかにする。
【０１３６】
波形特徴量としては、ＦＦＴ開始時刻（＝最大エネルギー到達時刻）、ＦＦＴ終了時刻（最大エネルギー消滅時刻から時間前方向に進んでＦＦＴサンプル数が２の累乗になる最初の時刻）、ＦＦＴサンプル数（ＦＦＴに使用したサンプル数であり、例えば、１６３４８を上限とすることができる）、最大ピーク周波数（最大振幅を示した周波数）、平均周波数（ピーク面積（エネルギー）が全ピーク面積の５０％を超える周波数）、基準周波数以上の割合（基準周波数（例えば、サンプリング周波数の２０％）以上の割合）等が挙げられる。こうして、波形解析処理が終了する。
【０１３７】
図９は、ステップＳ２７（異常パターン判定）の詳細な手順を示すフローチャートである。
【０１３８】
まず、プロセス処理条件が読み出される（ステップＳ６１）。読み出されたプロセス処理条件に基づいて発生しうる異常を限定することができるので、異常パターン認識用モデルの絞り込みが可能になり、判定時間を短縮することができる。また、発生した異常を判定する際の正確さを高めることができる。
【０１３９】
続いて、波形解析（ステップＳ２５）で得られた波形特徴量が読み出され（ステップＳ６２）、更に異常パターン認識モデルが読み出される（ステップＳ６３）。ステップＳ６２で読み出された波形特徴量とステップＳ６３で読み出された異常パターン認識モデルとを対比するパターン認識アルゴリズムにより、発生した異常が何であるかを判定する（ステップＳ６４）。パターン認識アルゴリズムとしては、公知の方法、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等を多段式判定に拡張する等して用いることができる。こうして、異常パターン判定処理は終了する。
【０１４０】
次に、異常検出システム１００の変形例について説明する。
【０１４１】
＜変形例１＞
トリガ発生時刻カウンタ５４及びデータロガーボード５５，５６の構成について、上記の実施の形態に限られず、トリガ発生時刻カウンタ５４及びデータロガーボード５５，５６のクロック制御を１個の外部基準同期クロックによって行うようにしてもよい。
【０１４２】
＜変形例２＞
上記実施の形態では、ＯＲ回路５３において複数のトリガ信号を１つの代表トリガ信号にまとめる（第２のトリガ信号処理方法）としたが、代表トリガ信号の生成方法としては、以下の方法を用いることも好ましい。
【０１４３】
すなわち、ＰＣ５０には、トリガ発生時刻カウンタ５４に代えて、バッファポートと、時刻カウンタを設け、外部基準同期クロックが時刻カウンタに時刻情報を与える構成とする。ＯＲ回路５３では上述した第１のトリガ信号処理方法にしたがって、トリガ５２から受信したトリガ信号を、バッファポートに対して時系列に従って逐次出力する。これと並行して、時刻カウンタから出力されるカウンタ値がバッファポートに取り込まれる。こうして、トリガ信号にカウンタ値が付与される。
【０１４４】
バッファポートは、一定期間内にある複数のトリガ信号を１つの代表トリガ信号にまとめる。このとき、各トリガ信号が時刻情報を備えているので、代表トリガ信号のトリガ発生時刻として、例えば、一定期間内の最初のトリガ信号が有する時刻情報を用いることができる。
【０１４５】
よって、上述した第２のトリガ信号処理方法を用いた場合には、代表トリガ信号のトリガ発生時刻は、代表トリガ信号を発生させる最初のトリガ信号の発生時刻から取りまとめ期間を経過したものとなったが、この方法では、代表トリガ信号のトリガ発生時刻を、プラズマ処理装置２に実際に異常が生じた時刻に近付けた時刻とすることができる。
【０１４６】
＜変形例３＞
ＯＲ回路５３における代表トリガ信号の別の発生方法として、最初に受信したトリガ信号を代表トリガ信号としてＰＣ５０に対して出力し、その後、取りまとめ期間に相当する時間が経過する時までは、受信したトリガ信号をＰＣ５０に対して出力しない方法を用いることができる。この方法でも、トリガ発生時刻カウンタ５４により決定されるトリガ発生時刻を、プラズマ処理装置２に実際に異常が生じた時刻に近付けた時刻とすることができる。
【０１４７】
＜変形例４＞
上記の実施の形態では、範囲限定データの切り出しをＨＤＤ６１に保存された高速サンプリングデータから行うとしたが、これに限られず、高速サンプリングデータがデータロガーボード５５に記憶されているときに、代表トリガ信号の受信にしたがって範囲限定データの切り出しを行い、切り出した範囲限定データをデータロガーボード５５からＨＤＤ６１へ移動、保存させつつ、範囲限定データ以外のデータをデータロガーボード５５から消去する構成としてもよい。低速サンプリングデータについても同様の方法を用いることができる。
【０１４８】
また、高速サンプリングデータから範囲限定データを特定し、不要なデータを削除する際には、不要なデータに一定の閾値以上のピークが存在しないことを確認した上で、削除を実行するようにしてもよい。また、範囲限定データが特定されても、不要データを一定時間は消去しないようにしてもよく、高速サンプリングデータを周期的にＨＤＤ６１に移行させて一定期間保存し、適宜、不要なデータを削除するようにしてもよい。
【０１４９】
＜変形例５＞
上述した実施の形態では、波形解析処理のステップＳ５１において、ピーク値が所定の閾値未満と判断された範囲限定データがそれ以降の解析対象から除外され、また、ステップＳ５３において、ピークが一定期間以上継続していないダウンサンプリングデータ及びその元になっている範囲限定データがそれ以降の解析対象から除外されるとしたが、１つの代表トリガ信号に対応する４つの範囲限定データをグループと考え、グループの中にピーク値が所定の閾値以上である判断された範囲限定データが存在する場合、また、ピークが一定期間以上継続しているダウンサンプリングデータが１つでも存在する場合には、そのグループの全てのデータについて、次ステップの処理に進むように処理方法を構成してもよい。これにより、４個の超音波センサ４１からのセンサ信号の相互関係を把握することができる。
【０１５０】
＜変形例６＞
プラズマ処理装置２においてプラズマ発生中に生じる異常放電は、モニタ信号に現れる確率も高い。よって、トリガ信号をモニタ信号に基づいて発生させる構成としてもよい。また、センサ信号に対する処理と同様の処理をモニタ信号に対して行い、センサ信号のみならずモニタ信号が示す波形の特徴量から異常原因等を判断し、確定するようにしてもよい。
【０１５１】
＜変形例７＞
センサ信号を１ＭＨｚで高速サンプリングする際に、実質的に１０ｋＨｚでサンプリングしたのと同じになる間引きデータを高速サンプリングデータと同時に作成し、時刻推定による解析対象の絞り込み（ステップＳ５８）までのデータ処理を、この間引きデータを用いて行うようにしてもよい。
【０１５２】
但し、この方法は、１ＭＨｚサンプリングデータを用いるステップＳ５１のピーク値判断を、１０ｋＨｚサンプリングデータで行っても支障のないことが経験的に確認されている場合に限ることが好ましい。
【０１５３】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述の形態に限定されるものではない。本発明の目的は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、ＰＣ５０又は外部サーバに供給し、そのＰＣ５０又は外部サーバのＣＰＵが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。
【０１５４】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１５５】
また、プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。または、ネットワークを介してプログラムコードをダウンロードしてもよい。この場合、上記プログラムコードは、インターネット、商用ネットワーク、若しくはローカルエリアネットワーク等に接続された不図示の他のコンピュータやデータベース等からダウンロードすることにより供給される。
【０１５６】
また、ＣＰＵが読み出したプログラムコードを実行することにより、上記実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、ＣＰＵ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【０１５７】
更に、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、ＰＣ５０又は外部サーバに挿入された機能拡張ボードやＰＣ５０や外部サーバに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【０１５８】
上記プログラムコードの形態は、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラムコード、ＯＳに供給されるスクリプトデータ等の形態から成ってもよい。
【０１５９】
上述した実施の形態に係るプラズマ処理装置では、プラズマ異常放電を検出するために、超音波センサからのセンサ信号に加えて、高周波電源１９，２１からのモニタ信号を用いたが、このモニタ信号と併用して又はこのモニタ信号を用いることなく、別の信号、例えば、サセプタやウエハＷの吸着用の電極板へ流れる電流の値を計測する電流値モニタ、サセプタからの高周波電力の反射波を計測する反射波モニタ及び高周波電力の位相の変動を計測する位相モニタからのモニタ信号を用いることもできる。
【０１６０】
上述した実施の形態では、異常検出システムをプラズマ処理装置の一種であるエッチング装置に適用した場合について述べたが、異常検出システムは、ＣＶＤ成膜装置やアッシング装置等の他のプラズマ処理装置にも適用可能であり、更に、プラズマ処理装置に限定されず、塗布現像装置や基板洗浄装置、熱処理装置、蝕刻装置等にも、適用可能である。
【０１６１】
上述の実施の形態では、処理される基板として、ウエハＷを取り上げたが、被処理基板はこれに限られず、ＦＰＤ（Flat Panel Display）等のガラス基板であってもよい。
【符号の説明】
【０１６２】
Ｗ      （半導体）ウエハ
２      プラズマ処理装置
１０    チャンバ
１１    サセプタ
１８，２１    高周波電源
３３    シャワーヘッド
４１    超音波センサ
５０    パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
５１ａ，５１ｂ    フィルタ
５２    トリガ
５３    ＯＲ回路
５４    トリガ発生時刻カウンタ
５５    データロガーボード
６３    ナレッジＤＢ（データベース）
６５    分配器
【図１】
2011014608.tif 000003
【図２】
2011014608.tif 000004
【図３】
2011014608.tif 000005
【図４】
2011014608.tif 000006
【図５】
2011014608.tif 000007
【図６】
2011014608.tif 000008
【図７】
2011014608.tif 000009
【図８】
2011014608.tif 000010
【図９】
2011014608.tif 000011