(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理チャンバを用いた基板処理中に自動的に障害状態を検出及び分類するための方法であって、
前記基板処理中に、センサのセットによって処理データを収集することと、
前記処理データを障害検出／分類コンポーネントに送信することと、
前記障害検出／分類コンポーネントによって前記処理データのデータ操作を実施することと、
前記処理データと、障害ライブラリに保存されている複数の障害モデルとの間で比較を実施することと、
を備え、
前記複数の障害モデルの各障害モデルは、特定の障害状態を特徴付けるデータのセットを表し、前記各障害モデルは、少なくとも、障害徴候と、障害境界と、主成分分析（ＰＣＡ）パラメータのセットとを含み、
前記障害徴候は、ＰＣＡ空間において、優良サンプルの処理データの中心から不良サンプルの処理データの中心に向かうベクトルＶ１から、時間の経過に伴う処理データのドリフトを示す処理チャンバドリフトを除去することによって得られる障害徴候ベクトルＶＦであり、
前記ＰＣＡ空間において、ｒを処理データのベクトルＶＫを前記障害徴候ベクトルＶＦに投影したときの大きさと定義し、θを処理データのベクトルＶＫと前記障害徴候ベクトルＶＦとの間の角度と定義したとき、前記障害境界は、（ｒ，θ）空間において前記不良サンプルの処理データを包含する境界である、
方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記障害検出／分類コンポーネントによる前記処理データの前記データ操作は、各センサチャネルについて要約統計量の計算を実施することを含み、
前記要約統計量の計算の前記実施は、前記障害状態に対して不変である第１セットのセンサチャネルを除外するために、少なくとも、センサデータのセットに対してプレフィルタリングを実施することを含む、方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、
前記データ操作は、更に、第２セットのセンサチャネルに対して重み付きＰＣＡを実施することを含み、前記第２セットのセンサチャネルは、前記第１セットのセンサチャネルを含まない、方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、
前記データ操作は、更に、前記ＰＣＡパラメータのセットに基づいて、多次元ＰＣＡ空間において表されるデータサンプルのセットを生成することを含む、方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、
前記複数の障害モデルとの前記比較は、第１の障害モデルに関係付けられた障害ベクトルのセットに前記計算された処理データを相関させることを含む、方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、
前記比較は、更に、前記処理データが前記第１の障害モデルの障害境界内であるかどうかを決定することを含み、この際、    前記処理データが前記第１の障害モデルの前記障害境界内である場合に、障害状態可能性を示す警告を生成し、
前記処理データが前記第１の障害モデルの前記障害境界外である場合に、前記処理データとの比較を実施するために別の障害モデルを特定する、
方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、
前記各障害モデルは、
複数の基板について複数のセンサデータを収集することと、
前記複数のセンサデータの各センサデータのセットに、不良センサデータセットと優良センサデータセットと未知センサデータセットのうちの１つを含む指定を割り振ることと、
障害検出に寄与するセンサデータを含まない第１セットのセンサチャネルを除外するために、複数のセンサチャネルに対してプレフィルタリングを実施することと、
によって生成され、
前記プレフィルタリングは、前記複数の基板に対して前記複数のセンサチャネルの各チャネルについて要約統計データを計算することを含む、
方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、
前記各センサデータのセットの前記指定は、前記処理チャンバのコンポーネントの状態と、前記各センサデータのセットに関係付けられた基板の状態と、のうちの少なくとも１つに関係付けられた特性に基づく、方法。
【請求項９】
請求項７に記載の方法であって、
前記要約統計データの前記計算は、前記各チャネルについてセンサデータに対して局所的な線形適合を適用することを含む、方法。
【請求項１０】
請求項７に記載の方法であって、
前記プレフィルタリングは、更に、前記要約統計データの変動を計算することを含む、方法。
【請求項１１】
プラズマ処理システムの処理チャンバ内において、基板処理中に自動的に障害状態を検出及び分類するための装置であって、
基板処理中に前記処理チャンバを監視するように及び処理データを収集するように構成されたセンサのセットと、
複数の障害モデルを保存するように少なくとも構成された障害ライブラリであって、前記複数の障害モデルの各障害モデルは、特定の障害状態を特徴付けるデータのセットを表す、障害ライブラリと、
前記処理データに対して解析を実施するように構成された障害検出／分類コンポーネントと、
を備え、
前記解析は、前記処理データを前記複数の障害モデルの少なくとも１つの障害モデルと比較することを含み、各障害モデルは、少なくとも、障害徴候と、障害境界と、主成分解析（ＰＣＡ）パラメータのセットとを含み、
前記障害徴候は、ＰＣＡ空間において、優良サンプルの処理データの中心から不良サンプルの処理データの中心に向かうベクトルＶ１から、時間の経過に伴う処理データのドリフトを示す処理チャンバドリフトを除去することによって得られる障害徴候ベクトルＶＦであり、
前記ＰＣＡ空間において、ｒを処理データのベクトルＶＫを前記障害徴候ベクトルＶＦに投影したときの大きさと定義し、θを処理データのベクトルＶＫと前記障害徴候ベクトルＶＦとの間の角度と定義したとき、前記障害境界は、（ｒ，θ）空間において前記不良サンプルの処理データを包含する境界である、
装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の装置であって、更に、
前記障害検出／分類コンポーネントの出力に基づいて前記プラズマ処理システムを制御するように構成されたコントローラを備える装置。
【請求項１３】
請求項１１に記載の装置であって、
前記障害検出／分類コンポーネントによって実施される前記解析は、各データチャネルについて要約統計量の計算を実施することを含み、
前記要約統計量の計算の前記実施は、前記障害状態に対して不変である第１セットのセンサチャネルを除外するために、少なくとも、センサデータのセットに対してプレフィルタリングを実施することを含む、装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の装置であって、
前記障害検出／分類コンポーネントによって実施される前記解析は、第２セットのセンサチャネルに対して重み付きＰＣＡを実施することを含み、前記第２セットのセンサチャネルは、前記第１セットのセンサチャネルを含まない、装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の装置であって、
前記障害検出／分類コンポーネントによって実施される前記解析は、ＰＣＡパラメータに基づいて、多次元ＰＣＡ空間において表されるデータサンプルのセットを生成することを含む、装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の装置であって、
前記障害検出／分類コンポーネントによって実施される前記解析は、第１の障害モデルに関係付けられた障害ベクトルのセットに前記計算された処理データを相関させることを含む、装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の装置であって、
前記障害検出／分類コンポーネントによって実施される前記解析は、前記処理データが前記第１の障害モデルの障害境界内であるかどうかを決定することを含み、この際、
前記処理データが前記第１の障害モデルの前記障害境界内である場合に、障害状態可能性を示す警告を生成し、
前記処理データが前記第１の障害モデルの前記障害境界外である場合に、前記処理データとの比較を実施するために別の障害モデルを特定する、
装置。
【請求項１８】
請求項１１に記載の装置であって、
前記各障害モデルは、
複数の基板について複数のセンサデータを収集することと、
前記複数のセンサデータの各センサデータのセットに、不良センサデータセットと優良センサデータセットと未知センサデータセットのうちの１つを含む指定を割り振ることと、
障害検出に寄与するセンサデータを含まない第１セットのセンサチャネルを除外するために、複数のセンサチャネルに対してプレフィルタリングを実施することと、
によって生成され、
前記プレフィルタリングは、前記複数の基板に対して前記複数のセンサチャネルの各チャネルについて要約統計データを計算することを含む、
装置。
【請求項１９】
請求項１８に記載の装置であって、
前記各センサデータのセットの前記指定は、前記処理チャンバのコンポーネントの状態と、前記各センサデータのセットに関係付けられた基板の状態と、のうちの少なくとも１つに関係付けられた特性に基づく、装置。
【請求項２０】
請求項１７に記載の装置であって、
前記要約統計量の前記計算は、前記各センサチャネルについてセンサデータに対して局所的な線形適合を適用することを含む、装置。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
例えば半導体ウエハやフラットパネルなどの基板を処理するために、プラズマ処理システムが長らく用いられてきた。プラズマ処理システムは、デポジション、エッチング、洗浄などのプロセスを実施するために用いることができる。
【０００２】
例えば半導体デバイスを作成するために用いられるプラズマ処理システムでは、可能な限り最高の歩留まり及び最少の所有コストで電子デバイスを作成することが非常に望ましい。高い歩留まりの実現、及び所有コストの増加につながるツールのダウンタイムの短縮には、障害を迅速に検出及び分類し、ウエハ及び／又はプラズマ処理システムコンポーネントへの損傷を最小限に抑えることが重要である。障害状態は、例えば、チャンバコンポーネントの誤動作、チャンバコンポーネントの摩耗、正しく装着されなかったチャンバコンポーネント、並びに／又はプラズマ処理システムの１つ若しくは２つ以上のサブシステムの洗浄、メインテナンス、及び／若しくは交換を要するその他の任意の状態に起因して発生する恐れがある。
【０００３】
最新のプラズマ処理システムは、発光、電圧、電流、圧力、温度などの様々なプロセスパラメータを監視するために、数々のセンサを用いることができる。各センサによって実施されるデータ監視は、最大で幾百サンプル毎秒又はそれを超えるレートでデータを出力するであろう。関与しているセンサの数の多さゆえに、最新のプラズマ処理システムは、処理された所定のウエハについて、膨大な量のセンサデータを生成するであろう。もし、センサデータの解析が手動で実施される場合は、膨大なセンサデータから適時に障害状態を正確に検出及び／又は分類することがしばしば不可能である。もし、障害状態が適時に検出されないと、更なる処理が、１枚若しくは２枚以上のウエハへの及び／又はチャンバコンポーネントへの損傷を及ぼす恐れがある。プラズマ処理が停止された後も尚、膨大なセンサデータを調べて発生した障害を突き止めて障害の修復を促すために、多くの時間を費やす必要がある。
【０００４】
手動による障害の検出及び解析は、極めて膨大なデータを調べるために、高度に熟練した技術者も要する。これらの高度に熟練した技術者は、人材不足であるうえに雇用コストがかさみ、いずれも、ツールの所有者にとって所有コストの増大を招く。手動による障害の検出及び解析のプロセスは、また、誤差を生じやすくもある。
【０００５】
これまでも、障害状態を自動的に検出するために及びセンサデータを解析して障害を分類するために、試みがなされてきた。これらの努力は、生産環境及び市場において、様々な度合いの成功を収めてきた。技術者らは、より迅速に障害状態を検出する及び正確に障害を分類する方法を常に探している。本出願は、障害状態を自動的に検出するための及び自動的に且つ適時に障害状態を分類するための、改善された方法と装置とに関する。
（１）本発明の第１の形態は、  処理チャンバを用いた基板処理中に自動的に障害状態を検出及び分類するための方法であって、
前記基板処理中に、センサのセットによって処理データを収集することと、
前記処理データを障害検出／分類コンポーネントに送信することと、
前記障害検出／分類コンポーネントによって前記処理データのデータ操作を実施することと、
前記処理データと、障害ライブラリに保存されている複数の障害モデルとの間で比較を実施することと、
を備え、
前記複数の障害モデルの各障害モデルは、特定の障害状態を特徴付けるデータのセットを表し、前記各障害モデルは、少なくとも、障害徴候と、障害境界と、主成分分析（ＰＣＡ）パラメータのセットとを含み、
前記障害徴候は、ＰＣＡ空間において、優良サンプルの処理データの中心から不良サンプルの処理データの中心に向かうベクトルＶ１から、時間の経過に伴う処理データのドリフトを示す処理チャンバドリフトを除去することによって得られる障害徴候ベクトルＶＦであり、
前記ＰＣＡ空間において、ｒを処理データのベクトルＶＫを前記障害徴候ベクトルＶＦに投影したときの大きさと定義し、θを処理データのベクトルＶＫと前記障害徴候ベクトルＶＦとの間の角度と定義したとき、前記障害境界は、（ｒ，θ）空間において前記不良サンプルの処理データを包含する境界である、
方法である。
（２）本発明の第２の形態は、プラズマ処理システムの処理チャンバ内において、基板処理中に自動的に障害状態を検出及び分類するための装置であって、
基板処理中に前記処理チャンバを監視するように及び処理データを収集するように構成されたセンサのセットと、
複数の障害モデルを保存するように少なくとも構成された障害ライブラリであって、前記複数の障害モデルの各障害モデルは、特定の障害状態を特徴付けるデータのセットを表す、障害ライブラリと、
前記処理データに対して解析を実施するように構成された障害検出／分類コンポーネントと、
を備え、
前記解析は、前記処理データを前記複数の障害モデルの少なくとも１つの障害モデルと比較することを含み、各障害モデルは、少なくとも、障害徴候と、障害境界と、主成分解析（ＰＣＡ）パラメータのセットとを含み、
前記障害徴候は、ＰＣＡ空間において、優良サンプルの処理データの中心から不良サンプルの処理データの中心に向かうベクトルＶ１から、時間の経過に伴う処理データのドリフトを示す処理チャンバドリフトを除去することによって得られる障害徴候ベクトルＶＦであり、
前記ＰＣＡ空間において、ｒを処理データのベクトルＶＫを前記障害徴候ベクトルＶＦに投影したときの大きさと定義し、θを処理データのベクトルＶＫと前記障害徴候ベクトルＶＦとの間の角度と定義したとき、前記障害境界は、（ｒ，θ）空間において前記不良サンプルの処理データを包含する境界である、
装置である。
本発明は、以下の適用例としても実現可能である。
［適用例１］
基板処理中に自動的に障害状態を検出及び分類するための方法であって、
前記基板処理中に、センサのセットによって処理データを収集することと、
前記処理データを障害検出／分類コンポーネントに送信することと、
前記障害検出／分類コンポーネントによって前記処理データのデータ操作を実施することと、
前記処理データと、障害ライブラリに保存されている複数の障害モデルとの間で比較を実施することと、
を備え、
前記複数の障害モデルの各障害モデルは、特定の障害状態を特徴付けるデータのセットを表し、前記各障害モデルは、少なくとも、障害徴候と、障害境界と、主成分分析（ＰＣＡ）パラメータのセットとを含む、
方法。
［適用例２］
適用例１に記載の方法であって、
前記障害検出／分類コンポーネントによる前記処理データの前記データ操作は、各センサチャネルについて要約統計量の計算を実施することを含み、
前記要約統計量の計算の前記実施は、前記障害状態に対して不変である第１セットのセンサチャネルを除外するために、少なくとも、前記センサデータのセットに対してプレフィルタリングを実施することを含む、方法。
［適用例３］
適用例２に記載の方法であって、
前記データ操作は、更に、第２セットのセンサチャネルに対して重み付きＰＣＡを実施することを含み、前記第２セットのセンサチャネルは、前記第１セットのセンサチャネルを含まない、方法。
［適用例４］
適用例３に記載の方法であって、
前記データ操作は、更に、前記ＰＣＡパラメータのセットに基づいて、多次元ＰＣＡ空間において表されるデータサンプルのセットを生成することを含む、方法。
［適用例５］
適用例４に記載の方法であって、
前記複数の障害モデルとの前記比較は、第１の障害モデルに関係付けられた障害ベクトルのセットに前記計算された処理データを相関させることを含む、方法。
［適用例６］
適用例５に記載の方法であって、
前記比較は、更に、前記処理データが前記第１の障害モデルの障害境界内であるかどうかを決定することを含み、この際、    前記処理データが前記第１の障害モデルの前記障害境界内である場合に、障害状態可能性を示す警告を生成し、
前記処理データが前記第１の障害モデルの前記障害境界外である場合に、前記処理データとの比較を実施するために別の障害モデルを特定する、
方法。
［適用例７］
適用例１に記載の方法であって、
前記各障害モデルは、
複数の基板について複数のセンサデータを収集することと、
前記複数のセンサデータの各センサデータのセットに、不良センサデータセットと優良センサデータセットと未知センサデータセットのうちの１つを含む指定を割り振ることと、
障害検出に寄与するセンサデータを含まない第１セットのセンサチャネルを除外するために、複数のセンサチャネルに対してプレフィルタリングを実施することと、
によって生成され、
前記プレフィルタリングは、前記複数の基板に対して前記複数のセンサチャネルの各チャネルについて要約統計データを計算することを含む、
方法。
［適用例８］
適用例７に記載の方法であって、
前記各センサデータのセットの前記指定は、前記処理チャンバのコンポーネントの状態と、前記各センサデータのセットに関係付けられた基板の状態と、のうちの少なくとも１つに関係付けられた特性に基づく、方法。
［適用例９］
適用例７に記載の方法であって、
前記要約統計データの前記計算は、前記各チャネルについてセンサデータに対して局所的な線形適合を適用することを含む、方法。
［適用例１０］
適用例７に記載の方法であって、
前記プレフィルタリングは、更に、前記要約統計データの変動を計算することを含む、方法。
［適用例１１］
プラズマ処理システムの処理チャンバ内において、基板処理中に自動的に障害状態を検出及び分類するための装置であって、
基板処理中に前記処理チャンバを監視するように及び処理データを収集するように構成されたセンサのセットと、
複数の障害モデルを保存するように少なくとも構成された障害ライブラリであって、前記複数の障害モデルの各障害モデルは、特定の障害状態を特徴付けるデータのセットを表す、障害ライブラリと、
前記処理データに対して解析を実施するように構成された障害検出／分類コンポーネントと、
を備え、
前記解析は、前記処理データを前記複数の障害モデルの少なくとも１つの障害モデルと比較することを含み、各障害モデルは、少なくとも、障害徴候と、障害境界と、主成分解析（ＰＣＡ）パラメータのセットとを含む、
装置。
［適用例１２］
適用例１１に記載の装置であって、更に、
前記障害検出／分類コンポーネントの出力に基づいて前記プラズマ処理システムを制御するように構成されたコントローラを備える装置。
［適用例１３］
適用例１１に記載の装置であって、
前記障害検出／分類コンポーネントによって実施される前記解析は、各データチャネルについて要約統計量の計算を実施することを含み、
前記要約統計量の計算の前記実施は、前記障害状態に対して不変である第１セットのセンサチャネルを除外するために、少なくとも、前記センサデータのセットに対してプレフィルタリングを実施することを含む、装置。
［適用例１４］
適用例１３に記載の装置であって、
前記障害検出／分類コンポーネントによって実施される前記解析は、第２セットのセンサチャネルに対して重み付きＰＣＡを実施することを含み、前記第２セットのセンサチャネルは、前記第１セットのセンサチャネルを含まない、装置。
［適用例１５］
適用例１４に記載の装置であって、
前記障害検出／分類コンポーネントによって実施される前記解析は、ＰＣＡパラメータに基づいて、多次元ＰＣＡ空間において表されるデータサンプルのセットを生成することを含む、装置。
［適用例１６］
適用例１５に記載の装置であって、
前記障害検出／分類コンポーネントによって実施される前記解析は、第１の障害モデルに関係付けられた障害ベクトルのセットに前記計算された処理データを相関させることを含む、装置。
［適用例１７］
適用例１６に記載の装置であって、
前記障害検出／分類コンポーネントによって実施される前記解析は、前記処理データが前記第１の障害モデルの障害境界内であるかどうかを決定することを含み、この際、
前記処理データが前記第１の障害モデルの前記障害境界内である場合に、障害状態可能性を示す警告を生成し、
前記処理データが前記第１の障害モデルの前記障害境界外である場合に、前記処理データとの比較を実施するために別の障害モデルを特定する、
装置。
［適用例１８］
適用例１１に記載の装置であって、
前記各障害モデルは、
複数の基板について複数のセンサデータを収集することと、
前記複数のセンサデータの各センサデータのセットに、不良センサデータセットと優良センサデータセットと未知センサデータセットのうちの１つを含む指定を割り振ることと、
障害検出に寄与するセンサデータを含まない第１セットのセンサチャネルを除外するために、複数のセンサチャネルに対してプレフィルタリングを実施することと、
によって生成され、
前記プレフィルタリングは、前記複数の基板に対して前記複数のセンサチャネルの各チャネルについて要約統計データを計算することを含む、
装置。
［適用例１９］
適用例１８に記載の装置であって、
前記各センサデータのセットの前記指定は、前記処理チャンバのコンポーネントの状態と、前記各センサデータのセットに関係付けられた基板の状態と、のうちの少なくとも１つに関係付けられた特性に基づく、装置。
［適用例２０］
適用例１７に記載の装置であって、
前記要約統計データの前記計算は、前記各チャネルについてセンサデータに対して局所的な線形適合を適用することを含む、装置。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
添付の図面において、本発明は、限定的なものではなく例示的なものとして示され、図中、類似の参照符号は、同様の要素を指す。
【０００７】
【図１】下側電極と、外側カバーリングと、上部カバーリングとを含む下側電極サブシステムの一例を示した図である。
【０００８】
【図２】発明の一実施形態にしたがって、自動的で且つ適時な障害状態検出と自動的で且つ適時な障害分類とが可能なプラズマ処理チャンバの各種のサブコンポーネントを示した論理ブロック図である。
【０００９】
【図３】発明の一実施形態にしたがって、障害モデルを作成するための方法の一例を示した図である。
【００１０】
【図４】発明の一実施形態にしたがって、自動チャネルフィルタリングに関係付けられたステップを示した図である。
【００１１】
【図５】発明の一実施形態にしたがって、データ次元を縮小するための重み付きＰＣＡ技術を示した図である。
【００１２】
【図６Ａ】発明の一実施形態にしたがって、チャンバドリフトを自動的に打ち消しつつ（障害徴候を表す）障害ベクトルを定めるためのステップを示した図である。
【図６Ｂ】発明の一実施形態にしたがって、チャンバドリフトを自動的に打ち消しつつ（障害徴候を表す）障害ベクトルを定めるためのステップを示した図である。
【図６Ｃ】発明の一実施形態にしたがって、チャンバドリフトを自動的に打ち消しつつ（障害徴候を表す）障害ベクトルを定めるためのステップを示した図である。
【図６Ｄ】発明の一実施形態にしたがって、チャンバドリフトを自動的に打ち消しつつ（障害徴候を表す）障害ベクトルを定めるためのステップを示した図である。
【００１３】
【図７Ａ】ウエハサンプルベクトルＶkを障害ベクトルＶFに投影したときに障害の大きさを表す項ｒ（ｋ）によって相関が数値化可能であることを示した図である。
【図７Ｂ】ウエハサンプルベクトルＶkを障害ベクトルＶFに投影したときに障害の大きさを表す項ｒ（ｋ）によって相関が数値化可能であることを示した図である。
【図７Ｃ】ウエハサンプルベクトルＶkを障害ベクトルＶFに投影したときに障害の大きさを表す項ｒ（ｋ）によって相関が数値化可能であることを示した図である。
【００１４】
【図８】発明の一実施形態にしたがって、障害徴候の境界を設定するためのステップを示した図である。
【００１５】
【図９】発明の一実施形態にしたがって、障害モデルを検証するためのステップを示した図である。
【００１６】
【図１０】発明の一実施形態にしたがって、ウエハプロセスデータから１つ若しくは２つ以上の障害状態を検出及び／又は分類するためのステップを示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
次に、添付の図面に示されるような幾つかの実施形態を参照にして、本発明が詳細に説明される。以下の説明では、本発明の完全な理解を与えるために、多くの詳細が明記されている。しかしながら、当業者ならば、本発明が、これらの一部又は全部の詳細を伴わずとも実施されえることが明らかである。また、本発明を不必要に不明瞭にしないために、周知のプロセスステップ及び／又は構造の詳細な説明は省略されている。
【００１８】
方法及び技術を含む様々な実施形態が、以下で説明される。発明は、発明による技術の実施形態を実行に移すためのコンピュータ可読命令を格納されたコンピュータ可読媒体を含む製造品も包含しえることを念頭に置かれるべきである。コンピュータ可読媒体には、例えば、コンピュータ可読コードを格納するための、半導体、磁気、光磁気、光、又はその他の形態のコンピュータ可読媒体が挙げられる。更に、発明は、発明の実施形態を実施するための装置も対象としえる。このような装置は、発明の実施形態に関連したタスクを実行に移すための、専用及び／又はプログラム可能な回路を含みえる。このような装置の例には、適切にプログラムされたときの汎用コンピュータ及び／又は専用計算機器があり、コンピュータ／計算機器と、発明の実施形態に関連した様々なタスクに適応された専用の／プログラム可能な回路との組み合わせが挙げられる。
【００１９】
発明の実施形態は、１枚又は２枚以上のテスト対象ウエハに関係付けられた任意のセンサデータセットに対して障害の検出及び分類を行うための、高度に自動的で且つ時間的に効率が良く且つ堅牢な方法に関する。
【００２０】
議論を促すために、図１は、下側電極１０２と、外側カバーリング１０４と、上部カバーリング１０６とを含む下側電極サブシステム１００の一例を示している。ウエハ１０８もまた、示されている。上部カバーリング１０６は、部分的に摩耗しており、これは、プラズマに影響しえる且つ処理結果を有害に変化させえる障害状態のタイプの一例を表している。生産設定において、図１に示された障害状態を適時に検出すること、及び、その障害を、摩耗した上部カバーリングに関係付けられたものとして適時に且つ正確に分類することは、引き続き処理される基板への損傷及び／又はプラズマ処理システムのその他のコンポーネントへの損傷を阻止するために、並びに修復／メインテナンス後にシステムを迅速に回復させるために、非常に望ましい。
【００２１】
図２は、発明の一実施形態にしたがって、自動的で且つ適時な障害状態検出と自動的で且つ適時な障害分類とが可能なプラズマ処理チャンバ２００の各種のサブコンポーネントの論理ブロック図を示している。図２を参照すると、下側電極２０４と、外側カバーリング２０６と、上部カバーリング２０８とを含む下側電極サブシステムを内部に有するプラズマ処理チャンバ２０２が示されている。図解を容易にするために、上部電極、ＲＦジェネレータ、（１つ又は２つ以上の）ターボポンプ、質量流量コントローラ、温度制御などのその他の様々な従来のサブシステムは、省略されている。
【００２２】
複数のセンサの例２１０、２１２、及び２１４が示されている。センサ２１０は、例えば、チャンバ圧力を監視するための圧力計を表してよい。センサ２１２は、例えば、チャンバ内におけるプラズマの発光を監視するための光学センサを表してよい。センサ２１４は、例えば、Ｖ−Ｉプローブを表してよい。当業者にならば周知であるように、その他のセンサが用いられてもよい。
【００２３】
センサ２１０、２１２、及び２１４は、供給されたセンサデータに基づいて障害検出及び／若しくは障害分類を自動的に実施するためのソフトウェア並びに／又はハードウェアを含む障害検出／分類ユニット２２０にセンサデータを提供する。障害ライブラリ２２２が示され、これは、（障害状態フィンガープリントを各自含む）障害モデルのデータベースを表している。各障害モデルは、特定の障害状態を特徴付けるデータのセットである。これらの障害モデルは、本明細書において後ほど論じられるように、前もって生成され、発明の１つ又は２つ以上の実施形態にしたがって障害検出及び／又は障害分類を実施するために用いられる。
【００２４】
障害検出／分類ユニット２２０は、複数のセンサからセンサデータを受信する。代表的な最新のプラズマ処理システム内に存在するセンサの数の多さゆえに、そして各センサが１秒あたり幾百以上のデータサンプルを送信するであろうという事実ゆえに、障害検出／分類ユニット２２０は、障害を効率良く且つ適時に検出及び／又は分類することを可能にするために、発明によるデータ操作を実施する。障害の適時な検出及び／又は分類を可能にするためのデータ操作の特徴は、本明細書において後ほど論じられる。障害識別及び／又は障害分類は、（例えば、更なる障害が生じえる前にツールを適時に停止させる、又は障害を排除するためにその場（in-situ）調整を行うなどのように）プラズマツールを制御するために、コントローラ２２４によって用いられてよい。
【００２５】
図３は、発明の一実施形態にしたがって、障害モデルを作成するための方法の一例を示している。これらの障害モデルは、障害検出及び／又は分類のために生産時に使用されるように、障害ライブラリ（例えば障害ライブラリ２２２）に保存される。ステップ３０２では、複数のウエハについて、センサからのセンサデータが収集される。これらのセンサデータに関係付けられたウエハは、「不良」、「優良」、又は「未知」としてタグ付けすることができる（ステップ３０４）。例えば、技術者は、所定のウエハ又はウエハセットが（意図的であるにせよ、そうでないにせよ）摩耗したフォーカスリングゆえに不良であることを知っており、それらのウエハに関係付けられたセンサデータを、摩耗したフォーカスリングについての障害モデルを導き出すために用いることができる。優れた障害モデルは、その他の任意の障害モデルがそうであるように、分類の目的にも有用である。
【００２６】
ステップ３０６では、ほとんど変動を示さないチャネルを除外するために、センサチャネルがプレフィルタリングされる。プレフィルタリングは、障害検出及び／又は解析中に扱われるデータの量を減らすためのデータ操作の一環である。関与しているセンサの数の多さと、各センサが１秒あたり幾百以上のデータサンプルを生成しえるという事実とを考慮すると、データ操作は、障害検出／フィルタリングの適時性及び効率性を向上させるための非常に有用なステップである。一実施形態では、障害検出に寄与しない（例えば、問題となる障害に対して不変である）センサチャネルからのデータを、プレフィルタリング中に除外することができる。プレフィルタリングは、この後のフローチャートにおいて更に詳しく論じられる。
【００２７】
ステップ３０８では、全てのウエハデータサンプルに関係付けられた残りのデータチャネルに対して重み付き主成分分析（ＰＣＡ）が実施される。重み付きＰＣＡは、データ次元を縮小することが狙いであり、扱われるデータの量を減らして障害検出／フィルタリングの適時性及び効率性を向上させるためのデータ操作の別の一環である。重み付きＰＣＡは、この後のフローチャートにおいて更に詳しく論じられる。重み付きＰＣＡの結果、ウエハについてのデータサンプルは、多次元ＰＣＡ空間において表わされる（ステップ３１０）。
【００２８】
ステップ３１２では、一部には、ユーザ指定の「不良」サンプルを使用して、障害徴候が定められる。既述のように、ユーザは、所定のウエハに関係付けられた所定のセンサデータセットを既知の「不良」ウエハサンプルとして指定してよく、この既知の障害を特徴付ける障害徴候を構築するために、それらのセンサデータセットを使用することができる。障害徴候は、概して、ＰＣＡ空間におけるベクトルである。障害徴候は、この後の図において更に詳しく論じられる。
【００２９】
ステップ３１４では、ウエハに関係付けられたデータサンプルが、２Ｄ相関プロットで表される。この表現は、データサンプルの大きさ（障害の深刻度）と、障害徴候との類似性（データサンプルと障害徴候との間の角度）とに基づいた、障害状態可能性の効率的な解析を容易にする。２Ｄ相関プロットでの表現は、この後の図において更に詳しく論じられる。
【００３０】
ステップ３１６では、（障害であるとみなされるデータパラメータの境界を定める）障害境界が、２Ｄ相関プロットをもとに計算される。障害境界の計算は、この後の図において更に詳しく論じられる。
【００３１】
ステップ３１８では、障害モデルの堅牢性が検証される。本明細書で使用される障害モデルという用語は、少なくとも、障害徴候と、障害境界と、ＰＣＡパラメータ（例えば、重み付きＰＣＡ後のＰＣＡチャネルに関係付けられたＰＣＡ係数）とを含むモデルを言う。障害モデルの検証は、この後の図において更に詳しく論じられる。
【００３２】
図４は、発明の一実施形態にしたがって、自動チャネルフィルタリング（図３のプレフィルタリングステップ３０６）に関係付けられたステップを示している。図４のステップは、有利な一実施形態を表しており、変動に寄与しないチャネルを排除することによってデータチャネルの数を減らすためにプレフィルタリングを実施するやり方は、ほかにもある。
【００３３】
ステップ４０２では、投入された全てのウエハに対して個々のチャネルについて（平均、メジアン、最大、最小、ノイズなどの）要約統計量が計算される。一実施形態では、ノイズは、局所的な線形適合を使用して推定されてよい。例えば、ウエハが１０枚、センサデータのためのチャネルが２００本あるとすると、一実施形態において、要約統計量は、ステップ４０２の一環として、ウエハごとに２００本の全てのチャネルについて尚且つ１０枚の全てのウエハに対して計算される。
【００３４】
ステップ４０４では、各チャネルについて、全てのウエハサンプルにわたるメジアン統計量の変動が計算される。例えば、チャネル＃３７が圧力を測定し、ウエハ＃５に対するメジアン圧力測定値が１７ｍＴで、ウエハ＃６に対するメジアンが１９ｍＴである場合は、チャネル＃３７について、全てのウエハにわたるメジアン統計量の変動が算出される。変動は、例えば、標準偏差測定値によって表されてよい。メジアンの使用が好ましいのは、それが、たとえセンサデータ収集中にそのチャネルにおけるサンプルの一部が時折脱落したとしても、より信頼性のある統計量をチャネルデータに関して与えられる傾向があるからである。しかしながら、実施形態によっては、（平均などの）その他の統計測定値が用いられてもよい。
【００３５】
ステップ４０６では、障害状態に対して不変だとみなされるデータチャネル（すなわち、障害状態の判別に寄与するのに十分に明白に変化しないデータ）が除外される。不変データチャネルを除外する有利な方法は、１つには、上述された、そのチャネルのメジアン統計量の変動を、そのチャネルについてのノイズ閾値又はチャネル解像度などの所定の閾値と比較することを伴う。チャネル解像度は、センサ設計特性に依存し、ステップ４０８において、予め投入されたリストから読み出されてよい。なお、不変データチャネルを排除するその他の方法も用いられてよいことが、理解されるべきである。
【００３６】
ステップ４０６からわかるように、もし、データチャネルのメジアン統計量の変動がゼロである場合、又は、データチャネルのメジアン統計量の変動がノイズの数倍未満である場合、又は、データチャネルのメジアン統計量の変動がチャネル解像度（すなわち、センサの製造ゆえにそのチャネルに関係付けられた製造公差や、伝送線路公差など）の数倍未満である場合は、そのデータチャネルは、含められるのに十分には変化しないとみなされる。その場合は、そのデータチャネルは、除外される（ステップ４１０）。それ以外の場合は、データチャネルは、障害モデルの構築並びに／又は障害の検出及び／若しくは解析のために含められる（ステップ４１２）。
【００３７】
図５は、発明の一実施形態にしたがって、データ次元を縮小するための重み付きＰＣＡ技術を示している。総じて、ＰＣＡでは、データ次元を縮小するために、チャネル変動間の相関が解析される。例えば、１００次元のデータ空間において変動を表す代わりに、それらの変動の大半を、より少ない次元数のＰＣＡ空間において捉えることができる。障害検出モデリングでは、正常サンプルから不良サンプルへのチャネル変動をＰＣＡデータ空間において捉えることが求められる。
【００３８】
しかしながら、もし、「不良」サンプルの数が「優良」及び「未知」サンプルの数と比べて非常に少ない場合は、「不良」サンプルからの寄与が軽微すぎる恐れがあり、これは、この変動をＰＣＡデータ空間において捉えることを難しくする。
【００３９】
図５の重み付きＰＣＡ技術では、「不良」サンプル対「優良」及び「未知」サンプルの許容閾値比が予め定められる。もし、「不良」サンプル対「優良」及び「未知」サンプルの比がこの比未満である場合は、「不良」サンプルは、閾値に達するまで複製される。こうすれば、たとえもし「不良」サンプルの数がＰＣＡデータ空間において所望の変動を捉えられるには小さすぎるかもしれない場合でも、「不良」サンプルと優良／未知サンプルとの間の所望の変動を捉えることが可能である。
【００４０】
図５を参照すると、ステップ５０２では、Ｎ1個の「不良」サンプルとＮ2個の「優良」及び／又は「未知」サンプルとを含むデータセットが用意される。ステップ５０４では、「不良」サンプルの数Ｎ1が「優良」及び／又は「未知」サンプルＮ2の数に対する何らかの既定の比率未満であるかどうかが確認される。ステップ５０４の目的は、「不良」サンプルの数Ｎ1が、「不良」サンプルによって寄与される所望の変動を捉えられるには小さすぎるかどうかを確認することにある。図５の実装形態では、この比率は、Ｎ2の１０分の１に設定されているが、任意の適切な比率が使用されてよい。
【００４１】
もし、「不良」サンプルの数Ｎ1が十分でない場合は、「不良」サンプルは、「不良」サンプルの数が既定の比率に対して十分になるまで複製される（ステップ５０６）。「不良」サンプルの数Ｎ1が十分であることを保証するための措置が（ステップ５０４において）とられた後、いずれにせよ、次いで、データセットに対してＰＣＡが実施される（ステップ５０８）。
【００４２】
ステップ５１０では、変動の８０％（又はその他の何らかの所望の割合）を十分に捉えるために、主成分が保持される。ステップ５０８及びステップ５１０は、ＰＣＡに精通した者には周知であり、ここでは詳述されない。
【００４３】
図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、及び６Ｄは、発明の一実施形態にしたがって、チャンバドリフトを自動的に打ち消しつつ（障害徴候を表す）障害ベクトルを定めるためのステップを示している。図６Ａでは、全てのデータサンプルが、縮小されたＰＣＡ空間（図６では三次元として示されているが、図５のＰＣＡステップの要求に合わせて何次元であってもよい）にプロットされている。未修正障害ベクトルＶ1は、好ましくは「優良」データサンプルの中心から、又は、「未知」データサンプルの中心から、「不良」サンプルの中心に至るベクトルとして定められる。
【００４４】
ベクトルＶ0は、チャンバドリフトベクトルであるように定められ、図６Ａの縮小ＰＣＡデータ空間において図のように表される。時間の経過に伴うチャンバドリフトは、プラズマに影響し（これは、時間の経過とともに、例えば「優良」サンプルの中心に影響する）、障害徴候モデリングの精度を向上させるためには打ち消す必要がある。例えば、もし、「不良」サンプルが「優良」データサンプルと異なるタイムフレームで取得される場合は、チャンバドリフトは、「不良」サンプルと、それよりも前に取得された「優良」サンプルとの間の変動に対する重要な寄与を表すであろう。障害徴候を作成するにあたって障害成分をチャンバドリフト成分から分離することによって、より正確な障害検出と解析とが達成されるであろう。これは、先行技術からの著しい改善である。
【００４５】
補正障害ベクトルＶFは、チャンバドリフトの打ち消し後における未修正障害ベクトルＶ1の重要成分を表す。数学的には、修正障害ベクトルＶFの計算は、図６Ｂに示されている。図６Ｂにおいて、修正障害ベクトルＶFは、未修正障害ベクトルＶ1とチャンバドリフトＶ0の単位ベクトルとの内積にチャンバドリフト（Ｖ0）の単位ベクトルを乗じたものを未修正障害ベクトルＶ1から減じたものに等しい。修正障害ベクトルＶFは、図６Ａでは、「不良」サンプルの中心をドリフトベクトルＶ0に垂直にドリフトベクトルＶ0につないだ線に沿ったものとして示されている。未修正障害ベクトルＶ1の計算は、図６Ｃに示されており、ドリフトベクトルＶ0の計算は、図６Ｄに示されている。図６Ｃを使用して得られた未修正障害ベクトルＶ1と、図６Ｄを使用して得られたドリフトベクトルＶ0の計算とをもとにして、図６Ｂに示された等式を使用して、未修正障害ベクトルＶ1が見いだされる。
【００４６】
図６Ｃを参照すると、ステップ６３０では、少なくとも１つの優良サンプルがタグ付けされているかどうかが確認される。１つのサンプルは、詳しくは、１枚のウエハについてデータチャネルを特徴付けたデータのセットを含んでいる。図６のケースでは、サンプルは、ＰＣＡデータ空間内である。もし、優良サンプルがある場合は、未修正障害ベクトルＶ1は、「優良」サンプルの中心から「不良」サンプルの中心までとして定められる（ステップ６３２）。それ以外の場合は、未修正障害ベクトルＶ1は、「未知」サンプルの中心から「不良」サンプルの中心までとして定められる（ステップ６３４）。つまり、「優良」サンプルの中心は、「優良」サンプルが存在する場合にのみ未修正障害ベクトルＶ1を定めるために使用される。
【００４７】
ドリフトベクトルＶ0の計算が成される図６Ｄを参照すると、全ての「優良」サンプル及び「未知」サンプルに対して（最小二乗線形適合などの）適合技術が用いられる（ステップ６５２）。もし、適合度が所定の閾値（図６Ｄの例では０．７であるが、要求に合わせて可変である）を下回る場合（ステップ６５４）は、ドリフトベクトルＶ0は、ゼロに設定される（ステップ６５６）。反対に、もし、適合度が閾値を上回る場合（ステップ６５４）は、この適合Ｖ0に投影されたデータサンプルがそれらのタイムスタンプとよく相関しているかどうかを見るために、更なるチェックが実施される（なぜならば、データサンプルは、時間の経過に伴ってドリフトベクトルに沿ってドリフトの方向に分布されることを予期されるからである）。
【００４８】
したがって、ステップ６５８では、適合Ｖ0に投影されたデータとそれらのタイムスタンプとの間の相関が確認される。もし、相関が別の閾値（図６Ｄの例では０．７であるが、要求に合わせて可変である）を上回る場合は、適合Ｖ0は、ドリフトベクトルとして受け入れられる（ステップ６６０）。それ以外の場合は、ドリフトベクトルＶ0は、ゼロに設定される（ステップ６５６）。
【００４９】
障害ベクトルＶFが定められたら、任意のウエハサンプルＶkが障害特性を示すかどうかを検出するために、及びもし可能であれば、（ウエハサンプルＶkを種々の障害を表す種々の障害ベクトルと繰り返し比較することによって）障害を分類するために、そのウエハサンプルベクトルＶkと障害ベクトルＶFとの間の相関を計算することができる。図７Ａは、ウエハサンプルベクトルＶkが障害ベクトルＶFに投影されたときに障害の大きさを表す項ｒ（ｋ）によって相関が数値化可能であることを示している。数学的には、この関係は、図７Ｂに示されている。更に、ウエハサンプルベクトルＶkと障害ベクトルＶFとの間の角度θは、ウエハサンプルがどの程度障害に似ているかを反映している。数学的には、この関係は、図７Ｃに示されている。
【００５０】
各データサンプルｋをｒ（ｋ）、θ（ｋ）にプロットされたデータサンプルの２Ｄ座標系表示を得るために、様々なサンプルを障害ベクトルＶFに対して計算することができる。
【００５１】
図８は、発明の一実施形態にしたがって、障害徴候の境界を設定するためのステップを示している。各データサンプルをｒ（ｋ）、θ（ｋ）にプロットされたデータサンプルの２Ｄ座標系表示が得られたら、障害状態の境界が確立されてよい。図８は、「優良」又は「未知」サンプルを領域８０２内に集められた２Ｄデータサンプルプロットの一例を示している。「不良」サンプルは、領域８０４内に集められている。領域８０４の中の「不良」サンプルによって表される障害状態の境界を設定するために、「不良」サンプルのなかで最大の角度θを示す「不良」サンプルの最大θ（max）が特定される。
【００５２】
誤差の許容範囲を提供するために、障害状態の境界角は、この最大θ（max）の何倍か（整数倍又は非整数倍）である。図８の例では、点８０８が、水平軸（θ＝０）からの角度が最大θ（max）であるサンプルを表している。点８０８のサンプルに関係付けられた角度θ（max）は、最大境界θ（ｂ）を得るために、１．２（任意数であり、要求に合わせて可変である）で乗じられる。
【００５３】
誤差の許容範囲を提供するために、最小ｒ（ｋ）を有するデータサンプルに関係付けられた半径ｒが特定される。この最小半径ｒ（ｋ）は、何らかの小数点定数（図８の例では０．８であるが、要求に合わせて可変である）で乗じられる。図８を参照すると、境界８１２は、障害状態の境界を表しており、境界８１２内に入るデータサンプルは、その障害状態に分類されてよい。
【００５４】
もし、「不良」データ点が１つしかない場合は、障害状態の境界となる角度θ（ｂ）は、或いは、「優良」サンプルの外側に幾らかの余裕を持たせたパラメータ値を反映することができる。一実施形態では、障害状態の境界となる角度θ（ｂ）を導き出すために、全ての優良／未知サンプルの最小θ（min）が、何らかの小数点定数によって縮小される。図８に関しては、点８１４が、最小θ（min）値を有する「優良」サンプルを表すものと想定される。線８１６は、「優良」又は「未知」サンプルの最小の角度に関係付けられたこの角度θ（mini）を示している。この最小θ（min）を小数点定数（この例では０．８であるが、要求に合わせて可変である）によって縮小することによって、境界角θ（ｂ）が得られ、これは、図８において線８２０によって示されている。
【００５５】
図９は、発明の一実施形態にしたがって、障害モデルを検証するためのステップを示している。ステップ９０２では、全ての「不良」サンプルが障害境界内であるかどうか、並びに全ての「優良」及び「未知」サンプルが障害境界外であるかどうかが確認される。もしそうでない場合は、障害モデルは、却下される（ステップ９０６）。反対に、もしステップ９０２の条件がともに真である場合は、更に、障害モデルを繰り返し再検証するためにどの「不良」サンプルも少なくとも一度は「不良」サンプル集団から取り出されたかどうかが確認される（ステップ９０４）。もし、障害モデルを繰り返し再検証するためにどの「不良」サンプルも少なくとも一度は「不良」サンプル集団から取り出され、尚且つこのような再検証が却下をトリガしていない（ステップ９０２／９０６）場合は、モデルは、受け入れられる（ステップ９０８）。
【００５６】
反対に、もし、障害モデルを繰り返し再検証するために「不良」サンプル集団から取り出されるべき「不良」サンプルが１つ又は２つ以上残っている場合は、まだ取り出されていない「不良」サンプルは、障害モデルの再検証を促すために不良サンプル集団から引き出される（ステップ９１０）。変更された「不良」サンプルプールによって、障害ベクトル及び障害境界の計算（図３のステップ３１２〜３１６）が、（ステップ９１２において）再び実施される。一実施形態では、「不良」サンプル集団から「不良」サンプルが引き出されるたびに、直前に引き出された「不良」サンプルが、集団に戻される。このように、障害ベクトル及び障害境界の再計算は、一度に１つの「不良」サンプルのみが欠落している状態で実施される。もちろん、１つ又は２つ以上のその他の実施形態では、繰り返しのたびに１セットの「不良」サンプルを引き出す（そして直前のセットと置き換える）ことも可能である。このケースでは、障害ベクトル及び障害境界の再計算は、一度に１セットの「不良」サンプルのみが欠落している状態で実施される。
【００５７】
全ての「不良」サンプルが少なくとも一度は引き出され、尚且つ障害モデルのテストが満足のいく結果であれば、検証は、ステップ９０８において終了する。
【００５８】
図１０は、発明の一実施形態にしたがって、ウエハプロセスデータ（ブロック１００２）から１つ又は２つ以上の障害状態を検出及び／又は分類するためのステップを示している。ステップ１００４では、データチャネルについて要約統計量が計算される。この計算は、例えば、図４に関連して先述されている。
【００５９】
図１０は、また、予め構築された障害モデルのデータ蓄積１００６を表す障害モデルのライブラリ（ブロック１００６）も示している。先述のように、障害モデルは、障害徴候と、障害境界と、ＰＣＡパラメータとを含む。異なる障害モデルは、（摩耗したエッジリング、崩壊したアースストラップ、不適当なチャンバギャップ、誤った圧力などの）異なる既知障害を特徴付けることができる。テストのために、障害モデルのライブラリから一障害モデルが選択される（ステップ１００８）。
【００６０】
ステップ１０１０では、テスト対象ウエハに関係付けられたウエハプロセスセンサデータが、ステップ１００８において選択された障害モデルに照らした検出及び分類を促すために、同選択された障害モデルと同じＰＣＡ空間に変換される。ステップ１０１２では、ウエハプロセスデータの相関（θ及びｒ）が、ステップ１００８において選択された障害モデルに関係付けられた障害ベクトルＶFに照らして計算される。ステップ１０１４では、テスト対象ウエハプロセスデータが、ステップ１００８において選択された障害モデルの障害境界内にあるかどうかが確認される。もし、テスト対象ウエハプロセスデータが、ステップ１００８において選択された障害モデルの障害境界内にある場合は、ステップ１０１８において、アラームがトリガされ、これは、障害可能性の検出を示すとともに、ステップ１００８において選択された障害モデルにしたがって障害をタイプ分けする。
【００６１】
他方、もし、テスト対象ウエハプロセスデータが、ステップ１００８において選択された障害モデルの障害境界内にない場合は、プロセスは、ステップ１０１６に進み、再テストされるべき別の障害状態があるかどうかを確認する。場合によっては、たとえ障害可能性が既に検出されている場合でも、複数の障害可能性があるかどうかを判定するために、ウエハプロセスデータを他の障害モデルに照らしてテストすることが望ましいであろう。もし、テストされるべき障害状態が他にもある場合は、プロセスは、ステップ１００８に進み、再テストされるべき別の障害モデルを選択する。プロセスは、ステップ１０１６において、これ以上テストされるべき障害モデルが他にはないことが確認されるまで続く。ステップ１０２０では、障害の相関結果、及び／又は発見／分類された任意の障害可能性を報告するために、レポートが作成される。
【００６２】
以上からわかるように、発明の実施形態は、障害分類の複雑性及び関与しているセンサデータの量の多さにもかかわらず、自動的で、効率的で、尚且つ適時な障害状態の検出と分類とを容易にする。
【００６３】
より重要なのは、発明の実施形態が、障害モデルの構築のプロセスを体系化及び単純作業化することである。どのデータチャネルを選択して含めるか、ベースラインドリフトをどのように打ち消すか、及び境界条件をどのように設定するかを知るために、もはや、人間のオペレータは不要である。これらの判定は、障害モデルの構築のプロセスにおいて体系化及び自動化されている。場合によっては、障害モデルの構築に必要とされるのは、障害状態の識別と、そのウエハに関係付けられたデータサンプルを適切な「不良」タグでタグ付することだけである。
【００６４】
発明の方法は、次いで、データチャネルをプレフィルタリングするために及び更にＰＣＡを通じてウエハのデータ次元を縮小するために、自動的にデータ操作を実施する。なかでも特に、重み付きＰＣＡ、ベースライン（チャンバ）ドリフトの自動打ちけし、並びに／又は障害モデル作成、２Ｄデータマッピング、及び障害境界設定に基づく発明による障害分類方法は、障害モデルの構築のプロセスと、障害の検出及び分類とを、高度に自動化し、堅牢にし、尚且つ効率的にする。
【００６５】
本発明は、幾つかの好ましい実施形態の観点から説明されているが、本発明の範囲に入る代替、置換、及び均等物がある。もし、本明細書において「セット」という用語が用いられる場合は、このような用語は、ゼロの、１つの、又は２つ以上の構成要素を包含した通常理解の数学的意味を有することを意図している。また、本発明の方法及び装置を実現するものとして、多くの代替的手法があることも留意されるべきである。更に、本発明の実施形態は、その他の応用でも有用であろう。概要部分は、便宜のために提供され、文字数制限ゆえに、読むのに都合の良いように記載されており、特許請求の範囲を制限するために用いられるべきでない。したがって、以下の添付の特許請求の範囲は、本発明の真の趣旨及び範囲に含まれるものとして、このようなあらゆる代替、置換、及び均等物を含むものと解釈される。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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