(57)【要約】  本発明は、工程変化検出アルゴリズムを生成する方法を提供するものである。進化演算技法は、少なくとも１つの公知の工程変化を含む少なくとも１つの工程データセットに適用される。進化演算技法は、公知の工程変化の検出を最適化する工程状態関数（または既存の工程状態関数とともに用いるために設定された標準化係数）を生成する。生成された工程状態関数または係数は、その後、工程状態を検出するために後の（工程中リアルタイムで、または工程後の）データセットに適用することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
工程変化を検出する方法において、
チャンバに基板を配置し、
少なくとも１つの公知の工程変化を有する工程に基板を露出し、
工程中に少なくとも１つのデータセットを取得し、
工程変化検出アルゴリズムを生成するために進化演算技法を前記少なくとも１つのデータセットに適用することを含む方法。
【請求項２】
前記工程変化検出アルゴリズムが、後のデータセットに適用されて工程変化を検出する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記工程変化検出アルゴリズムが、終点検出システムで利用される請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記進化演算技法が、遺伝的アルゴリズムである請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記進化演算技法が、信号対雑音比の基準である適応度関数を用いる請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記工程が、プラズマエッチング工程である請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記基板が、フォトマスクである請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記基板が、半導体材料である請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記基板が、誘電体である請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記基板が、導電性材料である請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記工程変化が、前記基板における材料の変化である請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記データセットが、プラズマ発光スペクトルデータをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記データセットが、残留ガス分析データをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記データセットが、少なくとも１つのプラズマ処理パラメータをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記プラズマ処理パラメータが、プラズマ状態、基板状態、または処理装置状態の測定を含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記工程変化検出アルゴリズムが、工程状態関数を用いる請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記工程変化検出アルゴリズムが、標準化係数セットを用いる請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記工程状態関数が、前記データセットにおけるすべての標準化された要素の合計である請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
フィルタが、前記工程状態関数の結果に適用される請求項１６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、２００５年６月１６日付で出願された、“Process Change Detection Through the Use of Evolutionary Algorithms”と題する、米国仮特許出願第６０／６９０,９４１号の優先権を主張し、またこれに関連するものである。同仮出願はこの参照によりここに組み込まれる。
【０００２】
本発明は、プラズマシステムにおける工程変化を検出する方法に関する。さらに詳しくは、本発明は、プラズマエッチング終点（ｅｎｄｐｏｉｎｔ）システムに対する工程状態関数、または標準化係数セットを生成するために進化演算技法の利用に関する。
【背景技術】
【０００３】
任意の産業工程において、完成品に影響を及ぼすおそれのある何らかの変化を検出するために、工程データチャンネルをモニタすることが必要である。工程が複雑になるにつれ、モニタするべきデータチャンネル数も増加する。非常に複雑な工程では、数百個のデータチャンネルを、工程状態を決めるために分析しなければならない。
【０００４】
場合によっては、行列表記が用いられるが、一般的に工程状態は関数として記載することができる。
工程状態＝ｆ（ａ１Ｍ１、ａ２Ｍ２、ａ３Ｍ３、…、ａｎＭｎ）
ここで、それぞれの変数Ｍｎは特定の工程データチャンネルを意味し、それぞれのａｎは標準化係数を意味する。標準化係数は、工程変化の検出用関数の結果を最適化する方式で工程データチャンネルを変更するために選択される。
【０００５】
変数が工程データチャンネルである関数（または関数など）を評価することは多重データチャンネルを分析して工程状態を説明する出力を生成するための１つの方法である。その後、この出力は工程変化検出のために用いられる。図１は、工程状態関数で記載した一般的工程変化検出を示している。データは少なくとも１つの検出器によって収集されて分析ユニットに送られる。分析ユニットにおいて、データチャンネルは標準化因子と結合して工程状態関数に入り、その後評価される。次に、この関数の出力は工程変化の検出用に利用可能である。
【０００６】
工程変化検出の実例は、半導体産業において見られる。半導体装置を製造する時に採用されるステップの１つは、プラズマエッチングである。プラズマエッチング工程において、サンプルは、サンプル表面から特定の材料をエッチングするためにデザインされたプラズマに露出される。精密なエッチング深さを得るために、プラズマエッチングを特定の時間停止する必要がある。プラズマエッチングを停止しなければならない時点を工程終点と言う。工程終点の決定は、発光分析法（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ、ＯＥＳ）と呼ばれる多重チャンネル技法を用いてしばしばなされる。図２は、典型的なＯＥＳ終点検出システムを示している。
【０００７】
プラズマエッチング中に、そのプラズマは、電磁気エネルギーを広い波長範囲で放射する。プラズマによって放射された精密なスペクトルは、前記サンプルのエッチング中に生成された揮発性副産物の存在に一部依存する。典型的なＯＥＳ終点システムにおいて、分光系がプラズマ発光を別個波長に分離するように用いられる。それぞれの波長での放出強さが測定され、エッチングの全過程の間、モニタされることができる別個の工程データチャンネルになる。エッチングの際、繰り返し可能な変化を示すこれらのデータチャンネルをモニタすることで、サンプルが完全にエッチングされる時を決めることが可能である。
【０００８】
その最も簡単な履行において、ＯＥＳシステムは１つのデータチャンネルのモニタに用いられる。Ｇｏｒｉｎら（米国特許第４，２６３，０８８号）は、５２０ｎｍのプラズマ放出の検出の最適化された光伝導セルを用いるポリシリコンエッチングでの終点を決める手段を開示している。エッチング中に、このセルによって生成された電圧をモニタすることで、ポリシリコン膜が完全にエッチングされる時に発生するプラズマ組成の変化を検出することが可能である。工程状態関数に換算すると、この方式は、次のように示される。
工程状態  ＝  Ｍ５２０ｎｍ
このような接近方式の限界は、１つのデータチャンネルが、しばしば信頼性のある終点検出するのに十分な、システムノイズレベル以上の信号を発生しない点にある。
【０００９】
他の研究者は、終点検出敏感度が多重データチャンネルを用いることにより増加可能であるという点に、注目した。Ｊｅｒｄｅら（米国特許第４，４９１，４９９号）は、発光スペクトルの狭帯域（ｎａｒｒｏｗ  ｂａｎｄ）を測定すると共に、狭帯域周りに集中された広いバックグラウンド帯域（ｗｉｄｅｒ  ｂａｃｋ  ｇｒｏｕｎｄ  ｂａｎｄ）の強さを測定する方法を開示している。この方式において、バックグラウンドデータチャンネル（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  ｄａｔａ  ｃｈａｎｎｅｌ）が終点信号チャンネルから除去され得るので、終点信号対雑音比は改善される。
【００１０】
しかし、工程状態を記述する関数は、次のような多重データチャンネルの挿入によりさらにより複雑になる。
工程状態＝（ＭＳｉｇｎａｌ１＋ＭＳｉｇｎａｌ２＋…＋ＭＳｉｇｎａｌｎ）−（ＭＢａｃｋｇｒｏｕｎｄ１＋ＭＢａｃｋｇｒｏｕｎｄ２＋…＋ＭＢａｃｋｇｒｏｕｎｄｎ）
Ｊｅｒｄｅらによって説明された方法の根本的な限界は、適切な工程データチャンネルおよび関連標準化因子の選択に対する決定が、工程に対するユーザの知識に基づいて行われるということである。結果的に、ユーザの誰もが、すべての可能なプラズマエッチング応用に対して適切なデータチャンネルおよび標準化因子を選択するために、必要な専門知識を得るのに膜大な時間を費やすようになる。データチャンネルと標準化因子の手動選択によって生成された任意の工程状態関数は、与えられた工程変化を検出するのに充分に最適化されていない。このような負担を減らすために、幾つか多変数分析技法が提案されてきた。
【００１１】
Ａｎｇｅｌｌら（米国特許第５，２８８，３６７号）は、データチャンネルを自動に選択するために主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ、ＰＣＡ）を用いる方法を開示している。公知のこのような多変数分析技法は、相関データチャンネルを線形結合（ｌｉｎｅａｒ  ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）に分類することで、この線形結合は、分析されたデータで変数の直交成分を表示する。工程終点と係わる変数を表示する成分を確認し、その成分のデータチャンネル要素を調査することで、どのチャンネルが終点の検出のモニタに有利なのかを判断することができる。Ａｎｇｅｌｌらの方法で、工程状態関数は下記のように示される。
工程状態＝ｆ（ｐ１Ｍ１、ｐ２Ｍ２、ｐ３Ｍ３、…、ｐｎＭｎ）
ここで、ｐｎは、ユーザ選択された主成分の１つのローディングによって与えられる。
【００１２】
ＰＣＡに基づいた方法の限界は、ＰＣＡアルゴリズムが１セットの直交成分として変数を説明しようとすることである。ＰＣＡは工程変化検出用の工程データチャンネルと、標準化因子の選択を直接に最適化しようとはしない。誰でも直交成分の１つが終点情報を完全に捕えることを望むが、ＰＣＡはこのような結果を特に目標としていない。従って、工程状態関数の信号対雑音比が、ある応用に対しては十分でない場合もある。
【００１３】
ここに提示された実例は、プラズマエッチング工程で終点を検出するのに特定されたが、用いられた技法は、多様な工程モニタリング応用に採用される技法を代表するということに注目しなければならない。データチャンネルまたは多重チャンネルの関数で記載することができる任意の工程状態は、類似した技法でモニタされてもよい。
【００１４】
従って、プラズマエッチング工程の工程状態関数の最適化を向上する必要がある。
【００１５】
従来技術は、本発明によりもたらされる利益を全く提供していない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
したがって、本発明の目的は、従来技術の装置の欠点を克服して半導体工程分野の発展に重要な貢献をする改善点を提供することである。
【００１７】
本発明の他の目的は、工程変化を検出する方法を提供することであり、その方法は、チャンバに基板を配置し、少なくとも１つの公知の工程変化を有する工程に基板を露出し、工程中に少なくとも１組のデータを取得し、工程変化検出アルゴリズムを生成するために進化演算技法を少なくとも１組のデータに適用することを含む。
【００１８】
上述した内容は、本発明の幾つかの関連する目的を略述したものである。これらの目的は、意図された発明のさらに重要な特徴および用途の幾つかをただ例示したものと解釈されるべきである。開示された発明を異なる方式で適用するかあるいは明細書の範囲内で発明を変更することによりその他多くの有益な結果が達成される。従って、添付図面を併用して理解される、クレームによって定義された本発明の範囲に加えて、実施例の詳細な説明を参照することによって本発明の他の目的と本発明とを充分に理解することができる。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明を要約すると、本発明は、基板のプラズマエッチング中に少なくとも１つの工程状態関数を最適化する改善方法を含む。
【００２０】
本発明の特徴は、工程変化を検出する方法を提供することであり、その方法はプラズマエッチングシステムの真空チャンバに基板を配置することを含む。基板はフォトマスクのような絶縁材、半導体材料、または導電性材料であってもよい。前記基板はプラズマエッチングシステムの真空チャンバ内でプラズマに露出する。工程中に、プラズマ状態、基板状態、および工程装置状態は、測定された時間に記録される。それぞれの測定種類は個別データチャンネルを意味する。データチャンネルは結合してデータセットとなる。進化演算技法（例えば、遺伝的アルゴリズム、遺伝的プログラムなど）が実行される。適切な適応度関数の利用によって、進化演算技法はデータセットに適用されて工程状態関数または標準化係数セットのような工程変化検出アルゴリズムを生成する。その後、このアルゴリズムは、工程変化を検出するために、後の（工程中リアルタイムで、または工程後のある一時点の）データセットに適用することができる。
【００２１】
データセットは、残留ガス分析データ、レーザ反射データ、発光スペクトルデータ、圧力、整合回路（ｍａｔｃｈ  ｎｅｔｗｏｒｋ）位置、ＤＣ電圧などのデータチャンネルの一部または全部で構成されてもよい。工程変化検出アルゴリズムは、工程状態関数および／または適切な標準化係数で構成されてもよい。工程状態関数は、ユーザ選択されても、あるいは進化演算技法によって生成されてもよい。検出される工程変化は、基板材料組成の変化を含むことができる。進化演算技法は工程変数の数の約２倍以上の母集団の大きさを採用することができる。工程変化検出アルゴリズムの一部として、工程状態関数が測定可能な入力工程に適用されることができる。また、フィルタが工程状態関数の結果に適用されることができる。工程状態関数は、より複雑な工程状態関数が生成される場合もあるが、データセットにおけるすべての標準化された要素の合計であってもよい。
【００２２】
上述した内容は、本発明の技術への貢献を充分理解することができ、後述する詳細な説明をさらによく理解するために、本発明のより適切で、かつ重要な特徴をある程度広く略述した。本発明のクレームの主題を形成する発明の付加的特徴は以下に説明する。開示された特定の実施例と概念は、本発明と同一の目的を達成するため、他の構造へ変更するかまたはデザインするための基礎として利用されることができるということを当業者は理解するべきである。そのような等価構造は添付クレームで説明されたように、本発明の精神と発明の範囲を逸脱しないということを当業者は認識するべきである。
【実施例】
【００２３】
図面において、同一の参照文字は、同一部分を意味する。
【００２４】
ここでは、遺伝的アルゴリズムのようなアルゴリズムを用いる進化演算技法を用いて工程変化の検出用として最適化された工程状態関数を直接生成する手段を開示する。
【００２５】
生物学において、競争圧力に応じて、生物が進化の過程を通じてこれらの環境にさらに適応するようになることは、一般的に認められた原理である。繁殖に成功するこれらの生物は、その環境に“適応”していると判断される。繁殖に失敗するこれらの生物は、その環境に“不適応”であると考えられる。問題において、場合によっては多くの潜在的な解があるから、母体を繁殖可能にする幾つか遺伝的特性があり得る。これらの個別遺伝的特性の結合を通じて、“適応”母体のある結合が、潜在的にさらに“適応”（ここでは、適応度関数としても引用される）している子孫を出産することができるということは妥当なことのように見える。親のいずれか一人にはない競争上の優位性を、繁殖中に突然変異が起きることによって子供に与えられる可能性もまたある。このような事実によって、統計的に、同一な環境にさらされた次の世代のそれぞれは、平均的に前の世代よりさらに成功裡に繁殖をするかのように見える。最適な生物になるための指針または、ある特定の知識がなくても、生物は進化を通じてこれらの環境に最適化される。
【００２６】
進化演算技法は、少なくとも一部で、進化に係わる一部過程の複製を試みる演算技術である。この技法は、連続および不連続成分のいずれをも含む広範囲な問題に適用されることができる最適化に対する力強い道具になる。進化演算技法の特定のタイプの中の１つが遺伝的アルゴリズムとして公知されている（図３）。この技法は所定の目標を達成するために進化させられた染色体で解を表わす。
【００２７】
本発明の一実施例において、遺伝的アルゴリズムは、工程変化の検出用に最適化された工程状態関数を生成するために採用される。少なくとも１つの公知の工程変化を内包する少なくとも１つのデータセットが生成される。工程状態関数（および／または標準化係数）のランダムな母集団もまた生成する。母集団の各構成要素は、少なくとも１つの公知のデータセットに適用されて、少なくとも１つの公知の工程変化を検出するその母集団の構成要素の能力を数量化する適応度関数を用いて評価される。最も成功的な母集団の構成要素のセットは、その後、再結合されて新しい母集団を作る。この新しい母集団は、その後テストされて次第に減少して、さらに他の母集団を生成するために再結合される。多数のセットの繰り返し後、または少なくとも１つの母集団の構成要素が十分な能力を示してユーザの要求条件を満たす場合に工程を終えることができる。
【００２８】
進化演算技法（事実、採用された特定の進化演算技法）の実行は、特定の用途に依存するということに注目しなければならない。母集団の適応度、再結合用の母集団の選択、再結合技法、突然変異操作の利用、母集団の大きさなどを評価する他の方法は、本発明から逸脱しているとはいえない。
【００２９】
本発明は、工程状態関数および標準化係数を越えて工程変化検出の様相を最適化するために用いるということを注目しなければならない。フィルタ係数、ピーク検出技法、およびその他工程変化検出パラメータが母集団に含まれることができ、これにより、この技法で最適化されることができる。
【００３０】
（終点検出例）
この例では、最適化された標準化係数セットが、プラズマ工程終点を検出するために遺伝的アルゴリズムを用いて２値のクロムフォトマスク上に生成された。
発光分析法（ＯＥＳ）に基づいた終点システム（図２の記載と同様）が、プラズマ発光を収集して成分波長に分離するために用いられた。各波長は、データチャンネルＭｎでそれぞれ表示され、総２０４８個の個別データチャンネルが生成される。一般的工程状態関数は、各波長での強さと各波長に対する固有標準化係数ａｎ（その値は、−１〜１の範囲）の積の合計として定義される。
工程状態関数＝ａ１＊Ｍ１＋ａ２＊Ｍ２＋．．．＋ａｎ＊Ｍｎ
【００３１】
２００秒で公知の工程変化（終点）を示す試験データセットが生成された（図４）。２０４８個の標準化係数セットからなる１０００個の構成要素の母集団が生成された（図５）。係数の各セットには、標準化されたスペクトルを作るために分光系データを乗じた（図６）。標準化されたスペクトルは、工程状態関数に適用されて終点信号を生成した（図７参照）。適応度関数−この場合には、発生された終点信号に対する信号対雑音比（ＳＮＲ）−は、各係数セットに対して評価された（図８）。この時点で、係数セットはＳＮＲによってランク化された。その後、最も高いＳＮＲを有する係数セットの２０％が再結合用として選択された。係数セットの残りの８０％は、以後の考慮事項から排除された（図９および１０）。
【００３２】
再結合用として選択された２０％で、それぞれの係数セットには、他の残っている係数セットと比較してその相対適応度に基づいて再結合確率が割り当てられた。図１１は幾つかのランク化されたセットに再結合確率が割り当てられた一例を示している。再結合用の係数セット対のランダムな選択がその後実行されて、新しい１０００個の構成要素を有する母集団を生成した。再結合または排除用として選択された母集団の大きさおよびセットの百分率が、ある程度任意にユーザの必要に基づいて選択されることに注目すべきである。
【００３３】
係数セットの各対を再結合のために選択する時、この係数セット（それぞれ母体Ａおよび母体Ｂと呼ばれる）のそれぞれは、同一にラムダムに選択されたブレークポイントで２つのより小さなセクションに分離された。母体Ａ（Ａ１という）からの一セクションが分離点以前に配置された係数で構成されているに対し、他のセクション（Ａ２という）は分離点以後に配置された係数を全て含むであろう。Ａ１またはＡ２のランダム選択が実行された。いずれのセクションが選択されても、母体Ｂと反対のセクションと連関されている。例えば、Ａ１を保有していれば、Ｂ２と結合して新しい係数セット“Ａ１Ｂ２”を生成する。Ａ２を保有していれば、Ｂ１と結合して新しい係数セット“Ｂ１Ａ２”を生成する。
【００３４】
その対の再結合が発生される時、新しくランダムに生成された係数セットが母体の１つと代替され得る可能性は少ない（実験によれば１５％）。この方法は、突然変異の過程をシミュレーションするために用いられた。突然変異操作の利用は、他の方法から得られるより最適の解を導き出すことができる。図１２は単純化された例を挙げて再結合過程を説明する。
【００３５】
第１世代からの最も成功的な係数セットの再結合および突然変異を通じて第２世代が生成される場合には、第１世代は捨てられた。第１世代の母集団によって生成された平均ＳＮＲの測定は、第２世代が実は第１世代より優れているということを示す。その後、第２世代は同一のテストおよび再結合の過程に適用されて第３世代を生成した。さらに、第３世代はより高い信号対雑音比を有した。このようなアルゴリズムを継続的に適用することで、初期の最適化されていない標準化係数セットと比べて非常に高い信号対雑音比を有する係数セットを最終的に生成することが可能である。図１３は、平均ＳＮＲ対アルゴリズムループ繰り返しのプロットを示す。
【００３６】
結果的に、このアルゴリズムは、ＳＮＲでこれ以上の大きな改善のない点に到逹した。その後、生成された標準化係数の最上のセットが、データと掛けられて、工程状態関数に挿入された。最終の終点信号は３５：１と測定された信号対雑音比を有し（図１４）、これは充分に容易に、終点検出できる値である。
【００３７】
遺伝的アルゴリズムによって生成された解が、最適化するのに使われた一般的なデータセットなのかまたは特別なデータセットなのかをテストするために、係数セットが他のデータセットに適用された（図１５）。これらのデータセットは、わずかに異なるエッチング工程パラメータを用いた２値のクロムマスクの同様なエッチングおよびクロムローディングの間に得られたものである。性能は、最適化データセット上において得られた結果と関連して劣化したが、この性能は、遺伝的アルゴリズムの解が事実上一般的なものであり、最適化データセットに限定されないことを示す。
【００３８】
本開示は、上述した詳細な説明だけではなく、添付されたクレームに内包されることを含む。たとえ本発明がある程度詳細に所定の形態で記載されたとしても、所定の形態の本説明はほんの一例であり、構成の詳細の多様な変更および部分結合と配列が本発明の精神と範囲を逸脱することなく用いられることができるという点を理解されたい。
【００３９】
以上、本発明を説明した。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】工程状態関数で示された一般的工程変化検出システムの概略図である。
【図２】典型的なＯＥＳ終点検出システムの概略図である。
【図３】遺伝的アルゴリズムのフローチャートである。
【図４】２００秒で発生する工程終点を示す強度対データチャンネルのグラフである。
【図５】データチャンネルの母集団に対する標準化係数のグラフである。
【図６】標準化係数を用いる図５のデータのグラフである。
【図７】終点信号を生成させるために工程状態関数に適用された図６の標準化された係数のグラフである。
【図８】信号対雑音比を評価するために図７の生成された終点信号のグラフである。
【図９】最も高い信号対雑音比から最も低い信号対雑音比までの標準化係数セットのランキングを示す図である。
【図１０】標準化係数セットの上位２０％の選択を示す図である。
【図１１】係数セットに対する再結合確率の割り当てを示す図である。
【図１２】再結合工程の一例を示す図である。
【図１３】アルゴリズムループ繰り返しに対する平均信号対雑音比の遺伝最適化の模式的な一例を示す図である。
【図１４】最適化された工程状態関数の時間に対する正規化された信号のグラフである。
【図１５】他のデータセットに適用された最適化された係数の時間に対する正規化された信号のグラフである。
【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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【国際調査報告】
2008547201.tif 000018
2008547201.tif 000019