(57)【要約】   プラズマ処理システムにおいて、処理の閾値決定方法について開示する。該方法は、処理開始部と、実質的に定常状態部、処理終了部を含むプラズマ処理に基板を曝す工程を有する。また該方法は、実質的に定常状態部における第一データセットを収集する工程と；分散要因と残差要因とからなる群より選択される少なくとも一つの統計的モデル要因を含む第一統計モデルを作成する工程と；第二データセットを収集する工程を有する。さらに、該方法は、処理の閾値が達成されるように、第一統計モデルの要因とは実質的に異なる統計的モデル要因を含む第二統計モデルを作成する工程を有する。【選択図】図４
2008505493.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラズマ処理システムの処理閾値（process threshold）の決定方法であって：
処理開始部と、実質的に定常状態部、処理終了部を含むプラズマ処理に基板を曝す工程と；
実質的に定常状態部における第一データセットを収集する工程と；
分散要因（variance component）と残差要因（residual component）とからなる群より選択される少なくとも一つの統計的モデル要因を含む第一統計モデルを作成する工程と；
第二データセットを収集する工程と；
統計的モデル要因を含む第二統計モデルを作成する工程と、を含み
第一統計モデルの統計モデル要因が第二統計モデルの統計モデル要因と実質的に相違する場合に、処理閾値が達成されたものとすることを特徴とする、処理閾値の決定方法。
【請求項２】
第一統計モデルと第二統計モデルが主要因の分析を含む請求項１記載の方法。
【請求項３】
第一統計モデルと第二統計モデルが部分最小２乗（partial least square）を含む請求項１記載の方法。
【請求項４】
プラズマ処理が有用なエッチング剤処理によるエッチングである請求項１記載の方法。
【請求項５】
処理閾値がエンドポイント（endpoint）である請求項１記載の方法。
【請求項６】
エッチング剤がＣＦ４である請求項４記載の方法。
【請求項７】
エッチング剤がＣＨＦ３である請求項４記載の方法。
【請求項８】
エッチング剤がＣ４Ｆ６である請求項４記載の方法。
【請求項９】
エッチング剤がＣ４Ｆ８である請求項４記載の方法。
【請求項１０】
プラズマ処理が底部開口領域のエッチング（low open area etching）である請求項１記載の方法。
【請求項１１】
第一データセットと第二データセットが発光（optical emission）を含む請求項１記載の方法。
【請求項１２】
第一データセットが、集光孔の変化（optical collection aperture change）による通常信号の変動を含むように多重制限リング部（multiple confinement ring position）において収集された発光信号を含む、請求項１記載の方法。
【請求項１３】
第一データセットと第二データセットが高周波（ＲＦ）送信システム内の電気的測定を含む請求項１記載の方法。
【請求項１４】
第一データセットと第二データセットがプラズマ種の存在を含む請求項１記載の方法。
【請求項１５】
第一データセットと第二データセットが高周波電源を含む請求項１記載の方法。
【請求項１６】
プラズマ処理が絶縁フィルムのエッチングである請求項１記載の方法。
【請求項１７】
第一データセットと第二データセットがチャンバ圧力を含む請求項１記載の方法。
【請求項１８】
第一データセットと第二データセットが高周波マッチングネットワークのインピーダンス整合（tunable impedance）を含む請求項１記載の方法。
【請求項１９】
第一データセットと第二データセットが高周波送信システムにおける高周波電圧の測定を含む請求項１記載の方法。
【請求項２０】
第一データセットと第二データセットがウエハのＤＣバイアス電圧を含む請求項１記載の方法。
【請求項２１】
第一データセットと第二データセットが高周波送信システムにおけるインピーダンス測定を含む請求項１記載の方法。
【請求項２２】
第一データセットと第二データセットが高周波の周波数を同調させること（tuning）を含む請求項１記載の方法。
【請求項２３】
第一統計モデルと第二統計モデルが制限リングの移動を含む請求項１記載の方法。
【請求項２４】
プラズマ処理システムの、実際の基板処理が起こっている場所・時間（in-situ）をモデル化する方法であって：
処理開始部と、実質的に定常状態部、処理終了部を含むプラズマ処理に基板を曝す工程と；
実質的に定常状態部における第一データセットを収集する工程と；
分散要因と残差要因とからなる群より選択される少なくとも一つの統計的モデル要因を含む第一統計モデルを作成する工程と；
第二データセットを収集する工程と；
統計的モデル要因を含む第二統計モデルを作成する工程と、を含み
第一統計モデルの統計モデル要因が第二統計モデルの統計モデル要因と実質的に相違する場合に、処理閾値が達成されたものとすることを特徴とする、モデル化する方法。
【請求項２５】
プラズマ処理システムの処理閾値の決定装置であって：
処理開始部と、実質的に定常状態部、処理終了部を含むプラズマ処理に基板を曝す手段と；
実質的に定常状態部における第一データセットを収集する手段と；
分散要因と残差要因とからなる群より選択される少なくとも一つの統計的モデル要因を含む第一統計モデルを作成する手段と；
第二データセットを収集する手段と；
統計的モデル要因を含む第二統計モデルを作成する手段と、を含み
第一統計モデルの統計モデル要因が第二統計モデルの統計モデル要因と実質的に相違する場合に、処理閾値が達成されたものとすることを特徴とする、処理閾値の決定装置。
【請求項２６】
第一統計モデルと第二統計モデルが主要因の分析を含む請求項２５記載の装置。
【請求項２７】
第一統計モデルと第二統計モデルが部分最小２乗を含む請求項２５記載の装置。
【請求項２８】
プラズマ処理が有用なエッチング剤処理によるエッチングである請求項２５記載の装置。
【請求項２９】
処理閾値がエンドポイントである請求項２５記載の装置。
【請求項３０】
エッチング剤がＣＦ４である請求項４記載の装置。
【請求項３１】
エッチング剤がＣＨＦ３である請求項４記載の装置。
【請求項３２】
エッチング剤がＣ４Ｆ６である請求項４記載の装置。
【請求項３３】
エッチング剤がＣ４Ｆ８である請求項４記載の装置。
【請求項３４】
プラズマ処理が底部開口領域のエッチングである請求項２５記載の装置。
【請求項３５】
第一データセットと第二データセットが発光を含む請求項２５記載の装置。
【請求項３６】
第一データセットが、集光孔の変化による通常信号の変動を含むように多重制限リング部において収集された発光信号を含む、請求項２５記載の装置。
【請求項３７】
第一データセットと第二データセットが高周波送信システム内の電気的測定を含む請求項２５記載の装置。
【請求項３８】
第一データセットと第二データセットがプラズマ種の存在を含む請求項２５記載の装置。
【請求項３９】
第一データセットと第二データセットが高周波電源を含む請求項２５記載の装置。
【請求項４０】
プラズマ処理が絶縁フィルムのエッチングである請求項２５記載の装置。
【請求項４１】
第一データセットと第二データセットがチャンバ圧力を含む請求項２５記載の装置。
【請求項４２】
第一データセットと第二データセットが高周波マッチングネットワークのインピーダンス整合を含む請求項２５記載の装置。
【請求項４３】
第一データセットと第二データセットが高周波送信システムにおける高周波電圧の測定を含む請求項２５記載の装置。
【請求項４４】
第一データセットと第二データセットがウエハのＤＣバイアス電圧を含む請求項２５記載の装置。
【請求項４５】
第一データセットと第二データセットが高周波送信システムにおけるインピーダンス測定を含む請求項２５記載の装置。
【請求項４６】
第一データセットと第二データセットが高周波の周波数を同調させることを含む請求項２５記載の装置。
【請求項４７】
第一統計モデルと第二統計モデルが制限リングの移動を含む請求項２５記載の装置。
【請求項４８】
プラズマ処理システムの、実際の基板処理が起こっている場所・時間をモデル化する装置であって：
処理開始部と、実質的に定常状態部、処理終了部を含むプラズマ処理に基板を曝す手段と；
実質的に定常状態部における第一データセットを収集する手段と；
分散要因と残差要因とからなる群より選択される少なくとも一つの統計的モデル要因を含む第一統計モデルを作成する手段と；
第二データセットを収集する手段と；
処理の閾値が達成されるように、第一統計モデルの要因とは実質的に異なる統計的モデル要因を含む第二統計モデルを作成する手段と；
を含む、モデル化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は基板製造技術、特にプラズマ処理システムのエンドポイント（終点：endpoint）の決定のための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
基板、例えばフラットパネルディスプレイの製造に用いられる半導体基板やガラスパネルには、プラズマ処理が採用される。基板処理の一部として、例えば基板が複数のダイ（dies）または長方形のエリアに分割され、それらが集積回路を構成する。基板は、その上に電気的な構造を形成するために材料の一部が除去（エッチング）されまたは堆積（ディポジション）される。
【０００３】
典型的なプラズマ処理は、基板がエッチングされる前に硬化乳剤（例えばフォトレジストマスク）の薄いフィルムによって被覆される。硬化乳剤の領域は選択的に除去され、基底層の構成となるように露出させられる。基板は、いわゆるチャックまたは台座によって支持され、モノポーラ（単極）またはバイポーラ（双極）電極を有する基板支持構造上であって、プラズマ処理チャンバ内に置かれる。適当なエッチング源がチャンバ内に導入され、基板のエッチング領域に対して生成プラズマが照射される。
【０００４】
図１は、処理済みガスを排出しチャンバ内を負圧に維持するためのポンプ１２０を備えたチャンバ１００を含むプラズマ処理システム１５０を表している。チャンバ１００は接地され、シャワーヘッド型ガス分散システムとしても作用する上部電極１０４を有する。電源１０１より、下部電極アセンブリ１０６の上に置かれた静電チャック１０８に対して高周波電源が供給される。高周波電源は、周波数を同調させる、またはマッチングネットワーク１４５におけるインピーダンスの調整によって、プラズマインピーダンスをマッチングさせるための手段を有している。高周波の電気的測定は、ケーブル１４１により接続された処理モジュールコントローラ１１６と信号を送受信するプローブ１４０を用いる。プラズマ１０２は、基板１０９を処理するために、チャック１０８に高周波電源が供給されることにより発生する。このシステムにおいては、プラズマ１０２は、制限リング１０３によってチャック１０８と電極１０４の間に閉じ込められ、プラズマ１０２の圧力もコントロールされる。制限リング１０３は、通常カム（cam）リングを用いて制限リングの隙間またはギャップを増減することにより調整して動かすことができる。ガス分散システム１２２は、プラズマ処理ガス（例えば、Ｃ４Ｆ８、Ｃ４Ｆ６、ＣＨＦ３、ＣＨ２Ｆ２、ＣＦ４、ＨＢｒ、ＣＨ３Ｆ、Ｃ２Ｆ４、Ｎ２、Ｏ２、Ａｒ、Ｘｅ、Ｈｅ、Ｈ２、ＮＨ３、ＳＦ６、ＢＣｌ３、Ｃｌ２、ＷＦ６、その他）を含む圧縮ガスシリンダを有している。
【０００５】
操作の間に、プラズマにより照射された電磁放射線（発光（optical emission））がウィンドウ１１０を通して集められ、レンズ１１１および光ファイバ１１２によってスペクトルメータ１１４に描写される。スペクトルメータ１１４内の光検出器は、信号ケーブル１１５を使ってエッチング処理コントローラ１１６に照射スペクトルを送信する。
【０００６】
スペクトルメータ１１４は、オーシャンオプティクス社（Ocean Optics,Inc.）より製造されているＳ２０００型が好ましく用いられる。コンパクトなこのスペクトルメータは、解像度２０４８ピクセルのオンボードＣＣＤと、内部格子および光学装置により約２００ｎｍ〜約８５０ｎｍの間の波長の光をスペクトル信号として分光、集光する。このようなシステムの光学的分解能は典型的には約１ｎｍである。電磁放射線スペクトルは約１〜１０Ｈｚのサンプリング速度で、基板処理の間に収集される。
【０００７】
一般的に、冷却システムは、プラズマの点火による熱的平衡を維持するためにチャックに取り付けられている。冷却システム自身は、チャックの中の空間にクーラントを通すためにポンプ冷却装置と、チャックと基板の間の小さなギャップに圧縮されたヘリウムガスを含む。発生した熱を除去し、熱の拡散を素早くコントロールするために、ヘリウムガスが冷却システムとして用いられる。従って、ヘリウムの圧力が増加すると熱の移動速度も増大する。処理システムのプラズマは、操作ソフトウエアプログラムを有する複雑なコンピュータにより制御される。典型的操作環境において、製造プロセスパラメータ（例えば、電圧、ガス混合流量、ガス流速、圧力など）は特別なプラズマ処理システムおよび具体的な方法により決定される。
【０００８】
通常の基板製造方法においては、二重ダマシン構造として知られるが、絶縁体層がヴィアホール（via hole）を充填した伝導性プラグによって電気的に結合されている。開口部は絶縁体層によって形成され、ＴａＮ、ＴｉＮバリアによりライン化され、二つの伝導パターン間を電気的に結合させるために伝導性材料（例えばアルミニウム、銅など）によって後に充填される。基板上の活性領域間が電気的に接続され、所謂ソース／ドレイン領域となる。絶縁体層上の表面の過剰な伝導性材料は、化学的機械的研磨（ＣＭＰ）におって除去される。窒化シリコンのブランケット層は銅をキャップするために積層される。
【０００９】
二重ダマシン構造（dual damascene substrate）の製造方法は一般的に三つ有る。：ヴィアファースト（via-firet）、トレンチファースト（trench-first）、二重ハードマスク（dual hard mask）である。ヴィアファーストによる方法は、基板がフォトレジストにより被覆され、ヴィアがパターン印刷（lithographically patterned）される。次いで、表面のキャップ材料が非等方性に基板金属層上までエッチングカットされる。そして、ヴィアフォトレジスト層が剥がれ、トレンチフォトレジストが適用されてさらにパターン印刷される。いくらかのフォトレジストはヴィアの底部に残り、あるいは有機ＡＲＣプラグによって被覆され、トレンチエッチングプロセス中にヴィアの底部がオーバーエッチングされるのを防止する。表面のキャップ材が第二の非等方性エッチングによって除去され、低いｋ値を有する材料の所望の深さまでエッチングされる。このエッチングによりトレンチが形成される。フォトレジストが除去され、基板の銅がヴィアを通してスパッタリングされないように緩やかな条件のエッチングにより、ヴィアの底部における窒化シリコンが開口される。上述の通り、トレンチとヴィアは伝導性材料（アルミニウム、銅など）によって充填され、化学的機械的研磨（ＣＭＰ）により磨かれる。
【００１０】
次にトレンチファーストについて説明する。基板にフォトレジスト皮膜を施し、トレンチパターン印刷を行う。非等方性ドライエッチングによりハードマスク表面（典型的にはＳｉＮ、ＴｉＮ、ＴａＮ）に対して行った後フォトレジストを除去する。別のフォトレジストをトレンチハードマスクに施し、ヴィアパターンを印刷する。再び非等方性エッチングによりキャップ層に対して行い、低いｋ値の材料層まで部分的にエッチングする。このエッチングにより部分的ヴィアが形成される。トレンチを通してヴィアが形成されたのち、ハードマスクとともにフォトレジストが除去される。トレンチのエッチングにより、キャップ層を通過して、低いｋ値の材料層の所望の深さまで部分的にエッチングする。このエッチングは同時にヴィアホールも清浄化し、ヴィアの底部にある最終バリア層で停止される。底部バリア層は特別なエッチングにより開口される。
【００１１】
第三には二重ハードマスクについて説明する。この方法は、中間に存在する窒化物マスキングによる二つの分割されたＩＬＤ（内部絶縁体）堆積を必要とする酸化エッチングと、通常のエッチングが結合したものである。底部（ヴィア）絶縁体が窒化物エッチングストップにより堆積される。窒化物の頂部がマスキングされ、ヴィアハードマスク形成のためにエッチングされる。これは特別な窒化物エッチングプロセスを必要とする。それから頂部絶縁体が堆積される。最後に、トレンチマスクが、窒化物中をエッチングされたヴィア開口に並んで、トレンチとヴィアが両方の酸化物層を一つのエッチング工程でエッチングされる。
【００１２】
図２Ａには、理解を容易にするために、リソグラフィック工程前の基板の各積層を、断面図により表したものである。以下の説明において“上”、“下”の用語は、層間の空間的な関係を意味し、層間の直接的な接続をも意味するものではない。他の付加的な層が上、下、間に存在することに注意すべきである。さらに、存在する全ての層を表すものでもなく、他の異なる層によって構成されている場合もある。
【００１３】
堆積層の底部は、図では層２０８として示されているが、半導体を含んでいる。層２０８の上には、典型的には窒化物または炭化物（ＳｉＮまたはＳｉＣ）を含んでいるバリア層２０４が示されている。二重ダマシン構造はＭ１ ２０９ａ-ｂの金属層（典型的にはアルミニウムまたは銅を含む）のセットを含んでいる。バリア層２０４の上には、低いｋ値の材料（ＳｉＯＣなど）より成る中間絶縁層（ＩＭＤ）２０６が形成されている。ＩＭＤ層２０６の上にはＳｉＯ２を含むキャップ層２０３がある。キャップ層２０３の上には、ＴｉＮ、ＳｉＮ、ＴａＮなどを含むトレンチマスク層２０２が配置されている。
【００１４】
図２Ｂは、図２Ａの積層に対して、フォトレジスト層２２０、ＢＡＲＣ層２１２をさらに追加した後の断面図を示している。
【００１５】
図２Ｃは、図２Ｂの積層に対して、そのフォトレジスト層２２０、ＢＡＲＣ層２１２に印刷した後の断面図を示している。この例では、フォトレジストマスクパターンがトレンチ２１４ａ-ｂのセットとして形成されている。
【００１６】
図２Ｄは、図２Ｃの積層に対して、プラズマシステム中にトレンチマスク層２０１が処理され、トレンチ２１４ａ-ｂがキャップ層２０３まで延長された状態の断面図を示している。
【００１７】
図２Ｅは、図２Ｄの積層に対して、フォトレジスト層２２０、ＢＡＲＣ層２１２が除去された後の断面図を示している。
【００１８】
図２Ｆは、第一金属層２０９ａ-ｂに接続するヴィアおよび第二金属層を形成するために、図２Ｅの積層に対して、第二のフォトレジスト層２１６、ＢＡＲＣ層２１８が堆積された後の断面図を示している。
【００１９】
図２Ｇは、図２Ｆの積層に対して、ヴィア形成のためにＩＭＤ層２０６の内部まで部分エッチングし、フォトレジストを開口させた後の断面図を示している。
【００２０】
図２Ｈは、図２Ｇの積層に対して、フォトレジスト２１６およびＢＡＲＣ層２１８を除去し、トレンチを所望の深さまで延ばし、バリア層２０４の上までヴィア形成のエッチングを行った後の断面図を示している。
【００２１】
図２Ｉは、バリア層２０４が、例えばＣＨ２Ｆ２、ＣＨ３Ｆなどを用いてエッチングされた状態を示している。
【００２２】
図２Ｊは、化学的機械的研磨によってキャップ層２０３まで研磨され、伝導体材料（例えばアルミニウム、銅など）をＭ１金属材料に接触するように堆積した状態を示している。
【００２３】
プラズマエッチング処理の中で最も重要なプロセスはエンドポイントである。エンドポイントは、プラズマ処理（時間）が完了した、値、またはレンジを示す。例えば、ヴィアをエッチングする時、基板層のエッチングを最小にするために、ＳｉＮのようなバリア層がエッチングされる直前を決定することが重要である。
【００２４】
しかし、これらのプラズマ処理においては、チャンバー内残留物や、チャンバー構造に対するプラズマによる損傷などの影響で、プラズマ処理システム内で処理条件が変動し、処理をモニターすることが難しい場合がある。
【００２５】
通常技術の一つにプラズマ処理システムに発光分析装置（optical emission spectroscopy；ＯＥＳ）を用いるものがある。ＯＥＳでは、プラズマ処理システム内において、エンドポイントに処理閾値を関連させて、選択された化学種（例えば、ラジカル、イオンなど）からの発光を分析する。プラズマ処理チャンバ内の各活性種により、通常電磁放射線の波長（約２４５ｎｍ〜８００ｎｍ）に相当する範囲で、特徴的なスペクトルを生じる。他の活性種あるいはプラズマ処理自身の発生する波長でない特徴的な波長の強度をモニターすることで、プラズマチャンバ内の特別な活性種の変化を観察して処理閾値を決定することができる。
【００２６】
例えば、ＳｉＯ２がＣＦベースのエッチング（ＣＦ４など）処理を受けると、ＣＯ種が約４８３．５ｎｍの波長において特徴のあるスペクトルを生じる。同様に、ＳｉＮがＣＦベースのエッチング処理を受けると、Ｎ種が約６７４ｎｍの波長において特徴のあるスペクトルを生じる。従って、ＳｉＯ２やＳｉＮが実質的に消失すれば、活性種による相当する波長のスペクトルが無くなり、処理がエンドポイントに達したことが信号として検出される。
【００２７】
図３は、包括的な酸化物基板（Ａｒ／Ｃ４Ｆ８／ＣＨ２Ｆ２／Ｏ２の化学  ６ｋＷ／５０ｍＴｏｒｒ）の発光を、波長（３０４）に対する信号強度（３０２）のスペクトルを表した図である。この例から、ＣＦ２（３０６）は２７５ｎｍと３２１ｎｍに突出した発光を示している。ＣＯ（３０８）は４５１ｎｍ、５２０ｎｍ、５６１ｎｍ、６６２ｎｍに、Ｈ（３１０）は６５６ｎｍに突出した発光を示し、Ａｒ（３１２）は７５０ｎｍに突出した発光を示している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２８】
しかし、プラズマ発光の分析はチャンバの状態によって変化するためエンドポイントの決定法としては問題がある。プラズマ発光のこれらの変化が、エンドポイントを予測するトリガーとして使った変化と同様であると、エンドポイントを誤ることになる。さらに、全体の表面積に対して一部である（１％以下など）と、実際にエンドポイントにおけるシグナル変化は小さく、チャンバ内のＯＥＳバックグランドの存在により、検出が困難になる。さらに、サブミクロンのヴィアや高アスペクト比など基板に対する要求が厳しくなることで、効果的なスペクトル分析はますます困難になる。
【００２９】
上記のように、プラズマ処理システムのエンドポイント決定のための方法および装置が求められているのである。
【課題を解決するための手段】
【００３０】
本発明の具体例の一つは、プラズマ処理システムにおいて、処理の閾値を決定する方法に関する。前記方法は、処理開始部と、実質的に定常状態部、処理終了部を含むプラズマ処理に基板を曝す工程を含んでいる。また該方法は、実質的に定常状態部における第一データセットを収集する工程と；分散要因（variance component）と残差要因（residual component）とからなる群より選択される少なくとも一つの統計的モデル要因を含む第一統計モデルを作成する工程と；第二データセットを収集する工程を含んでいる。さらに該方法は、処理の閾値が達成されるように、第一統計モデルの要因とは実質的に異なる統計的モデル要因を含む第二統計モデルを作成する工程を含んでいる。
【００３１】
また、本発明の具体例の一つは、プラズマ処理システムにおいて、処理の閾値を決定する装置に関する。前記装置は、処理開始部と、実質的に定常状態部、処理終了部を含むプラズマ処理に基板を曝す手段を含んでいる。また該装置は、実質的に定常状態部における第一データセットを収集する手段と；分散要因（variance component）と残差要因（residual component）とからなる群より選択される少なくとも一つの統計的モデル要因を含む第一統計モデルを作成する手段と；第二データセットを収集する手段を含んでいる。さらに該装置は、処理の閾値が達成されるように、第一統計モデルの要因とは実質的に異なる統計的モデル要因を含む第二統計モデルを作成する手段を含んでいる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
本発明について、いくつかの好ましい具体例とともに図面を参照しつつ更に詳細に説明する。以下の説明において、多くの詳細な説明は本発明を理解するために用いられる。当業者においては、これらの詳細な説明の一部または全部がなくても、本発明を実施することができるかもしれない。また、公知のプロセス、構造などについては、本発明を却って不明瞭にするかもしれないので詳細には記載していないことを理解すべきである。
【００３３】
限定するわけではないが、プラズマ処理の統計モデルは、ここではエッチング処理のエンドポイントの様な処理の閾値決定のために用いることができると、本発明者らは考えている。一般に、多くの統計分析技術は実測値またはサンプルのセットを統計モデルに変換し、かなりの確度で観察される測定値を予測できる。
【００３４】
統計モデルは、新しいサンプルが統計モデルにどの程度一致しているかを示す第一の要素（しばしば分散と呼ばれる）と、統計モデルとは一致していない新しいサンプルとの差を収集する第二の要素（しばしば残差と呼ばれる）とを含んでいる。より感度の高い統計モデルは、比較的小さな変化を伴うプラズマ処理の一部で測定された値から作ることができる。これは統計モデルの分散と残差が比較的小さいからである。分散と残差を増加させる新しい測定値は、例えばエッチング処理のエンドポイントのような処理の閾値の信号である。一つの例では、統計モデルは個々の基板をエッチングするために作られ、処理の閾値検出の感度減少は、処理のマッチング、プラズマチャンバのマッチング、基板のマッチングなどに起因する。別の例では、統計モデルは制限リングのセットを含んでいる。さらに別の例では、統計モデルは、プラズマ処理が底部開口領域のエッチング（low open area etching）であることを含む。
【００３５】
前記したように、プラズマチャンバ内の残留物やチャンバ構造に対するプラズマによる損傷などによってプラズマ処理システム内では処理状態が変動するため、プラズマ処理をモニターすることはしばしば困難である。
【００３６】
動的環境に用いられる統計技術は、主成分分析（principal components analysis：ＰＣＡ）である。ＰＣＡは、定期的に測定され変換される多くの変数と、データセット内では大きな変化を示す少量の相関性のない変数やファクターとを扱うことができる。ＰＣＡは、データセット内の主たる傾向により示され、一連の主成分として表される変数やファクターを組み合わせる。例えば、ＰＣＡは、ターゲットのエッチング工程で連続して測定される電磁放射線スペクトルのデータに基づいて因数分解モデルを作るために用いられる。
【００３７】
一度ＰＣＡモデルが作られると、エンドポイントのような処理の閾値を決定するために、後の測定値をＰＣＡモデルと比較することができる。エンドポイントは、プラズマ処理において処理が完了した（時）、値、幅などである。処理技術者は、プラズマ処理（例えばエッチング速度など）からの情報に基づいて代表的ＰＣＡモデルが作成される前に、要求される測定の幅を決定する。
【００３８】
統計モデルの感度を上げるために、前記モデルは処理の定常状態部を基本に作成される方が良い。殆どのプラズマ処理は以下の三つの段階（フェイズ：処理開始、定常状態、処理終了）よりなる。開始フェイズでは、プラズマが安定化する前に、圧力、パワー、化学種などが一時的に高い値を示し、相当する測定値データセットは比較的高い分散（Ｔ２統計量によって測定されたＰＣＡ）と残差（Ｑ統計量によって測定されたＰＣＡ）を持つ。適当な時間経過後、一般的には数秒後であるが、処理は定常状態に入り、測定値は比較的低い分散と残差を持つ傾向がある。最後に終了フェイズでは、相当する測定値は再び高い分散と残差を持つ傾向がある。
【００３９】
定常状態の測定データセットから最初の統計モデルを作ることによって、処理開始と定常状態の両方を含むモデルと比較して、分散と残差の要因が小さい。定常状態から終了フェイズに移行するときは、ＯＥＳ信号が最小の変化を示しても、ＰＣＡモデルを用いたシステムであれば、処理が閾値に達したことを決定するために十分な分散と残差を捉えることができる。定常状態からのＰＣＡモデルが主成分の十分なデータに基づいて決定されると、定常状態から求められた共分散（covariance）の固有値（eigenvalues）および固有ベクトル（eigenvectors）を使用して終了フェイズのＰＣＡパラメータ（Ｑ、Ｔ２など）が計算される。
【００４０】
米国特許５２８８３６７号には、主成分分析のアプローチを使って発光スペクトルの波長が自動的に計算され、エッチング処理のエンドポイントがその特定波長を基に検出されるという方法が提案されている。この方法に従えば、特定波長は自動的に計算することができる。しかし、処理開始フェイズ、定常状態フェイズ、終了フェイズを含む統計モデルを用いる本発明とは異なっている。本発明によれば、各フェイズのスペクトルは継続的に測定され、処理の開始から終了に至るＰＣＡモデルは、処理の定常状態におけるＰＣＡモデルと対比され、終了フェイズを決定する。さらに米国特許５２８８３６７号においてはエンドポイント決定のために主成分のデータセットに基づいているが、統計モデルの分散と残差を用いる本発明とは異なるのである。
【００４１】
数学的には、ＰＣＡは、処理変化の相関マトリクス、共分散の固有ベクトルの分析である。ｍ列、ｎ行のデータマトリクスＸが与えられると、Ｘの共分散マトリクスは以下の式（１）により定義される。
【００４２】
【数１】
2008505493.tif 000003
【００４３】
Ｘの行が中心（例えばその行をゼロとし、各行からその行の値を引く）にスケーリング（標準偏差によって各行を割り、単位分散を調整する）して式（１）がＸの相関マトリクスを与える。
【００４４】
ＰＣＡが、データマトリクスＸを分析して、ｔiとｐiのベクトルおよび残差マトリクスＥを加えて合計した値を出力する（下式（２）で示す）。ｔiベクトルはスコア（scores）として知られ、サンプル同士の関係に関する情報を含み、ｐiベクトルは共分散の固有ベクトルである。
【００４５】
【数２】
2008505493.tif 000004
【００４６】
第一の成分（ｔ1ｐT1）は、エンドポイント決定には通常使用されず、全分散の８０％を占め、ウィンドウの汚れによりウィンドウの透過性が変動するために平均信号レベル変化に追随する。第二（ｔ2ｐT2）、第三（ｔ3ｐT3）および第四成分は、全分散の約２０％で、エンドポイントの決定に使用される。残りの成分はノイズを含み、意味の有るパターンとしては用いられない。
【００４７】
各サンプルのＱ統計量、残差を計算することができる。ＱはＥの各列の二乗の合計であり、Ｘ中のｉ番目のサンプルxiについては下記式（３）で表される。
【００４８】
【数３】
2008505493.tif 000005
【００４９】
ｅiはＥのｉ番目のサンプルであり、ＰkはＰＣＡモデル（各ベクトルがＰｋの行である）内に保持されるｋのローディングベクトル（loadings vectors）のマトリクスであり、Ｉは適当なサイズのアイデンティティマトリクス（identity matrix）である。もし、定常状態からｍ番目の成分によるＰＣＡモデルが生成されると、ＰＣＡによる終了フェイズＱjは以下の式（４）で示される。
【００５０】
【数４】
2008505493.tif 000006
【００５１】
Ｑ統計量は、定常状態からのモデル内に維持されるｍ成分によって捉えられることのないサンプルの変化量を測定する。同時に、定常状態に対する終了フェイズにおける新しい変化量を測定する。上記の通り、定常状態における測定値からＰＣＡモデルを作成すること及び、終了フェイズにおいてＰＣＡを実行することにより、Ｑ統計量が、エンドポイントのような処理閾値の信号を送る。
【００５２】
ＰＣＡモデル内の変化の測定はホテリング（Ｈｏｔｅｌｌｉｎｇ）Ｔ２統計量を与える。Ｔ２は、平均化された二乗スコアの合計として式（５）により示される。
【００５３】
【数５】
2008505493.tif 000007
【００５４】
tiはＴｋのｉ番目の列に対応し、ｋのマトリクスはＰＣＡモデルからのベクトルを記録する。マトリクス１-１は、モデル内に保持されたｋ固有ベクトル（主成分）に関連する固有値の逆数を含むマトリクスである。もし、ＰＣＡモデルが定常状態からのｍ番目の成分によって生成されると、終了フェイズのＴj2はＰＣＡにより以下の式（６）で示される。
【００５５】
【数６】
2008505493.tif 000008
【００５６】
ここでＰmは、定常状態からのＰＣＡモデルによるローディングベクトルのマトリクスである。定常状態の測定値から作成されたＰＣＡモデルによって、終了フェイズにおけるＰＣＡによるＴ2統計量が、エンドポイントのような処理閾値の信号を送る。
【００５７】
通常のプラズマ処理システムはＰＣＡを用いて以下の項目について測定する：発光分析により測定されるプラズマ種およびその濃度、残留ガスの分析、吸光度、基板電極のバイアス電圧、ＥＳＣ、ＤＣ電流、高周波（ＲＦ）電圧・電流・相のようなその他の電気的パラメータ、波長調整システム内のプラズマ発生器インピーダンスの周波数マッチング、各種キャパシター／インダクターマッチングネットワーク内のプラズマ発生器インピーダンスのキャパシタンス／インダクタンスのマッチング。
【００５８】
例えば、エンドポイントの決定においては、プラズマ処理を各種の観点から測定（特定の化学種に相当する波長の発光シグナル強度、電気的測定など）して、統計的モデルに変換し、エンドポイントを決定する。
【００５９】
上述のように、基板の全表面積の中にターゲットエッチングされる小さな開口領域があるため（底部開口領域のエッチングなど）、プラズマ処理においてはエンドポイントの決定に問題がある。この問題は、ＯＥＳを使用してエンドポイント前のプラズマの状態を知るような場合さらに深刻になる。何故なら、化学種の発光信号は小さいので、相当する信号の変化を、バックグランドの信号の存在下に検出することは困難だからである。特に、プラズマ発光の変動は、エンドポイント決定のトリガーとして用いる変動と比較できる程大きく、誤ったエンドポイントを決定する原因となる。
【００６０】
図４を参照すると、本発明の一実施例である処理閾値（エンドポイント）の決定に分散を用いて、プラズマ処理に統計モデルを採用した場合のプロセスを簡略化して表している。最初に、ステップ４０２で、プラズマ処理の定常状態におけるＯＥＳスペクトルのデータを収集する。次に最初の統計モデル（ＰＣＡなど）を作成される。それはステップ４０４に示すように、ｘ−１統計モデルがｘ−１分散とｘ−１残差を含んで生成される。ステップ４０６では、追加のＯＥＳスペクトルデータが収集される。それから第二統計モデルが生成される。ステップ４０８ではｘ統計モデルが、ｘ分散とｘ残渣を含んで生成される。もし、ｘ−１（先の）分散がｘ（後の）分散よりも小さくない場合、ステップ４１０では、処理閾値には達していないと判断し、ステップ４１４でｘ＝ｘ＋１としてモニタリングが継続される。こうして、ステップ４０６で追加のＯＥＳスペクトルデータが集められ、別の統計モデルが生成される。もしｘ−１（先の）分散がｘ（後の）分散よりも小さい場合、ステップ４１０では処理閾値に到達したと判断しステップ４１２へ進む。
【００６１】
図５を参照すると、本発明の一実施例である処理閾値（エンドポイント）の決定に残差を用いて、プラズマ処理に統計モデルを採用した場合のプロセスを簡略化して表している。最初に、ステップ５０２で、プラズマ処理の定常状態におけるＯＥＳスペクトルのデータを収集する。次に最初の統計モデル（ＰＣＡなど）を作成される。それはステップ５０４に示すように、ｘ−１統計モデルがｘ−１分散とｘ−１残差を含んで生成される。ステップ５０６では、追加のＯＥＳスペクトルデータが収集される。それから第二統計モデルが生成される。ステップ５０８ではｘ統計モデルが、ｘ分散とｘ残渣を含んで生成される。もし、ｘ−１（先の）残差がｘ（後の）残差よりも小さくない場合、ステップ５１０では、処理閾値には達していないと判断し、ステップ５１４でｘ＝ｘ＋１としてモニタリングが継続される。こうして、ステップ５０６で追加のＯＥＳスペクトルデータが集められ、別の統計モデルが生成される。もしｘ−１（先の）残差がｘ（後の）残差よりも小さい場合、ステップ５１０では処理閾値に到達したと判断しステップ５１２へ進む。
【００６２】
図６を参照すると、本発明の一実施例であって、基板表面の約０．８％を有する領域（マスクされておらずエッチングされる）でプラズマ処理システム（５０ｍＴ／６ｋＷ／Ａｒ／Ｃ４Ｆ８／Ｏ２処理）を実施し、基板からのＣＦ２発光の図が示されている。ステップ４０２において、約７０秒後に処理はエンドポイントに達する。エッチング領域は、基板表面全体の１％以下であるが、波長２６０ｎｍにおける相当する検出可能な信号変化は僅かに約０．５％である。
【００６３】
図７を参照すると、本発明の一実施例であって、定常状態の測定データセットと処理終了フェイズの測定データセットを含む統計モデルから生成されたホテリング（Ｈｏｔｅｌｌｉｎｇ）Ｔ２分散のデータセットの図が示されている。前記の通り、最初の統計モデルは定常状態の測定データセットから作成される。従って、全モデルの分散および残差は、処理開始フェイズおよび定常状態フェイズの両方を含むモデルに比べて比較的小さい。約８０秒で定常状態フェイズから処理終了フェイズへ移行し、７０２で示されるように、統計モデルの分散および残差が著しく増加し、エンドポイントとして、プラズマ処理閾値に達成した信号が認められる。
【００６４】
図８を参照すると、本発明の一実施例であって、定常状態の測定データセットと処理終了フェイズの測定データセットを含む統計モデルから生成されたｑ統計残差のデータセットの図が示されている。前記の通り、最初の統計モデルは定常状態の測定データセットから作成される。従って、全モデルの分散および残差は、処理開始フェイズおよび定常状態フェイズの両方を含むモデルに比べて比較的小さい。約８０秒で定常状態フェイズから処理終了フェイズへ移行し、８０２で示されるように、統計モデルの分散および残差が著しく増加し、エンドポイントとして、プラズマ処理閾値に達成した信号が認められる。
【００６５】
本発明についていくつかの好ましい実施例を挙げて説明したが、本発明の範囲内で変更、置換などが可能である。例えば、本発明例ではプラズマ処理システムとして、ラムリサーチコーポの製品（ExelanTM、ExelanTMHP、ExelanTMHPT、２３００TM、VersysTMStarなど）を使用したが、他のプラズマ処理システムももちろん使用できる。本発明は各種直径（２００ｍｍ、３００ｍｍなど）の基板を使用することもできる。また、フォトレジストプラズマエッチングは酸素以外のガスを用いることもできる。本発明の方法並びに装置に対して種々の変更が可能であることが理解されるべきである。
【００６６】
加えて、部分最小２乗（partial least square）のような他の統計分析技術も採用できる。さらに、測定データセットは、電磁放射、プラズマ処理システム内の物理的変化（例えば、圧力、温度、制限リングの位置など）、高周波変化（例えば、ＲＦボトムパワー（bottom power）、ＲＦＢリフレクトパワー（reflected power）、ＲＦロード（load）、フェイズエラー、ＲＦパワー、ＲＦインピーダンス、ＲＦ電圧、ＲＦ電流、など）などを含む。また、プラズマ処理システムにおける別のタイプのプラズマ処理のために、処理モデルを最大限利用することもできる。
【００６７】
本発明の効果は、プラズマ処理システムのエンドポイント決定の為に方法および装置を最大限利用することを含む。プラズマ処理システム内の処理モデルを利用し、処理閾値の決定の為により高感度な統計モデルを作成し、個々の基板のために統計モデルを生成することをも含む。図６に示すように、定常状態は４０＜ｔ＜５０秒の間に選択されていた。制限リングの動きによって６０１に示すように３０〜４０秒のところでは信号の動揺が起こる。そのような動揺は、もしそれが定常状態の間に予想されるのであれば、最初のモデルセットに含められるべきである。もし制限リングが固定されていなければ、この動揺は起こりうるのである。
【００６８】
いくつかの例およびベストモードについて記載したが、本発明の目的、趣旨の範囲内において変更、修正が加えられ得ることを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
本発明の例として、限定されることなく、図面及び同様な構成については同じ参照番号を付して、具体的に例示する。
【図１】図１はプラズマ処理システムを単純に表した図である。
【図２Ａ】図２Ａは例示基板の積層構造を表した断面図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは例示基板の積層構造を表した断面図である。
【図２Ｃ】図２Ｃは例示基板の積層構造を表した断面図である。
【図２Ｄ】図２Ｄは例示基板の積層構造を表した断面図である。
【図２Ｅ】図２Ｅは例示基板の積層構造を表した断面図である。
【図２Ｆ】図２Ｆは例示基板の積層構造を表した断面図である。
【図２Ｇ】図２Ｇは例示基板の積層構造を表した断面図である。
【図２Ｈ】図２Ｈは例示基板の積層構造を表した断面図である。
【図２Ｉ】図２Ｉは例示基板の積層構造を表した断面図である。
【図２Ｊ】図２Ｊは例示基板の積層構造を表した断面図である。
【図３】図３は包括的酸化物基板の発光分析スペクトルを表した図である。
【図４】図４は本発明の一実施例であって、プラズマ処理システムにおいて分散（variance）を処理の閾値（エンドポイント）決定のために使用した統計モデルを示す、簡略化した図である。
【図５】図５は本発明の一実施例であって、プラズマ処理システムにおいて残差（residual）を処理の閾値（エンドポイント）決定のために使用した統計モデルを示す、簡略化した図である。
【図６】図６は本発明の一実施例であって、プラズマ処理システムにおいて基板のＣＦ２発光スペクトルを示す図である。
【図７】図７は本発明の一実施例であって、定常状態と処理終了との測定値を含む統計モデルのセットから生成されたホテリング（Ｈｏｔｅｌｌｉｎｇ）Ｔ２分散を示す図である。
【図８】図８は本発明の一実施例であって、定常状態と処理終了との測定値を含む統計モデルのセットから生成されたｑ統計残差を示す図である。
【図１】
2008505493.tif 000009
【図２Ａ】
2008505493.tif 000010
【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
2008505493.tif 000013
【図２Ｅ】
2008505493.tif 000014
【図２Ｆ】
2008505493.tif 000015
【図２Ｇ】
2008505493.tif 000016
【図２Ｈ】
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【図２Ｉ】
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【図２Ｊ】
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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】
2008505493.tif 000024
【図８】
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【国際調査報告】
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