(57)【要約】  プロセスチャンバ内のシーズニングプロセスの終点を検出する方法は、第１の複数の基板の各基板についてシーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング進捗データを取得するステップと、プロセスチャンバに配置された複数のセンサから履歴パラメータ値を収集するステップとを含む。第１の複数の基板の各基板についての履歴パラメータ値は、第１の複数の基板内の特定の基板についての複数のパラメータ値に対して正規化される。ＭＶＡモデルは、第１の複数の基板の各基板についての正規化されたパラメータ値に係数のセットを適用することによって生成され、係数のセットは、シーズニング進捗データに基づいて回帰される。シーズニングプロセスの終点は、第２の複数の基板の各基板に対してシーズニングプロセスを実行するときに測定される複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を有するＭＶＡモデルを使用して決定される。【選択図】図１
2021521652.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シーズニングプロセスの終点を検出するための装置であって、
プロセスチャンバと、
前記プロセスチャンバに結合されたセンサのセットと、
第１の複数の基板の各基板についての少なくとも１つのシーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング進捗データ、および
前記シーズニングプロセス中に前記第１の複数の基板の各基板を処理するときに、前記センサのセットから選択された複数のセンサから測定された履歴パラメータ値、
を記憶するように構成された少なくとも１つのストレージと、
前記第１の複数の基板のうちの特定の基板についての複数の前記履歴パラメータ値に対して、前記第１の複数の基板の各基板についての前記履歴パラメータ値を正規化すること、
前記第１の複数の基板の各基板についての前記正規化された履歴パラメータ値に係数のセットを適用することによって、多変量解析（ＭＶＡ）モデルを生成すること、
ロジスティック方程式の出力値に対して回帰演算を実行することによって前記係数のセットを決定することであって、前記ロジスティック方程式の入力が、前記第１の複数の基板の各基板についての前記正規化された履歴パラメータ値を有する前記ＭＶＡモデルの出力である、決定すること、
第２の複数の基板を処理するときに、前記複数のセンサから複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を受信すること、および
前記複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を有する前記ＭＶＡモデルを使用して、前記シーズニングプロセスの終点を決定すること、
を行うように構成されたコントローラと、
を備える、装置。
【請求項２】
前記ロジスティック方程式が、
【数１】
2021521652.tif 000004
であり、ここで、ｙiは、ｉ番目の基板の前記ＭＶＡモデルの出力であり、Ｓiは、前記ｉ番目の基板を処理するときの前記シーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング指数である、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記コントローラが、前記第２の複数の基板のうちの特定の数の基板についての前記シーズニング指数がしきい値を満たすときに、前記シーズニングプロセスの前記終点を検出するようにさらに構成されている、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記回帰演算が、前記ロジスティック方程式の出力と前記シーズニング進捗データのそれぞれとの間の誤差の二乗の和を最小化する最小二乗回帰である、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記回帰演算が、前記シーズニング進捗データのベクトルから最大のマージンを有するように、超平面の位置を調整するサポートベクターマシン（ＳＶＭ）回帰である、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
プロセスチャンバ内のシーズニングプロセスの終点を検出するための方法であって、
第１の複数の基板の各基板についてシーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング進捗データを取得するステップと、
前記第１の複数の基板の各基板を処理するときに、プロセスチャンバに結合されたセンサのセットから選択された複数のセンサから測定された履歴パラメータ値を取得するステップと、
前記第１の複数の基板のうちの特定の基板についての複数の前記履歴パラメータ値に対して、前記第１の複数の基板の各基板についての前記履歴パラメータ値を正規化するステップと、
前記第１の複数の基板の各基板についての前記正規化された履歴パラメータ値に係数のセットを適用することによって、多変量解析（ＭＶＡ）モデルを生成するステップと、
ロジスティック方程式の出力に対して回帰演算を実行することによって前記係数のセットを決定するステップであって、前記ロジスティック方程式の入力が、前記第１の複数の基板の各基板についての前記正規化された履歴パラメータ値を有する前記ＭＶＡモデルの出力である、ステップと、
第２の複数の基板の各基板を処理するときに、前記複数のセンサから複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を受信するステップと、
前記複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を有する前記ＭＶＡモデルを使用して、前記シーズニングプロセスの終点を決定するステップと、
を含む、方法。
【請求項７】
前記プロセスチャンバが実行するプロセスのタイプに応じて収集するために、前記センサのセットの中から前記複数のセンサを選択するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記回帰演算が、前記ロジスティック方程式の各出力と前記シーズニング進捗データのそれぞれとの間の誤差の二乗の和を最小化する最小二乗回帰である、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記回帰演算が、前記シーズニング進捗データのベクトルから最大のマージンを有するように、超平面の位置を調整するサポートベクターマシン（ＳＶＭ）回帰である、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記ロジスティック方程式が、
【数２】
2021521652.tif 000005
であり、ここで、ｙiは、ｉ番目の基板の前記ＭＶＡモデルの出力であり、Ｓiは、前記ｉ番目の基板を処理するときの前記シーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング指数である、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
前記第２の複数の基板のうちの特定の数の基板の前記シーズニング指数がしきい値を満たすときに、前記シーズニングプロセスの前記終点を検出するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
シーズニングプロセスの終点を検出するための方法であって、
第１の複数の基板の各基板についてシーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング進捗データを取得するステップと、
プロセスチャンバに結合された複数のセンサのサブセットから測定された履歴パラメータ値を取得するステップであって、前記複数のセンサの各センサが、前記第１の複数の基板の各基板を処理するときに前記シーズニングプロセスのパラメータを測定する、ステップと、
前記第１の複数の基板のうちの特定の基板に関連付けられた前記履歴パラメータ値のサブセットに対して、前記履歴パラメータ値を正規化するステップと、
完了したシーズニングプロセスに関連付けられたシーズニング進捗データに対して、前記第１の複数の基板の各基板についての前記シーズニング進捗データを正規化するステップと、
前記第１の複数の基板についての各正規化された履歴パラメータ値に係数を適用することによって多変量解析（ＭＶＡ）モデルを生成するステップであって、前記係数が、ロジスティック方程式の複数の出力に対して回帰演算を実行することによって決定され、前記ロジスティック方程式の入力が、前記ＭＶＡモデルの出力である、ステップと、
第２の複数の基板の各基板を処理するときに、前記センサのサブセットから複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を受信するステップと、
前記複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を有する前記ＭＶＡモデルを使用して、前記シーズニングプロセスの終点を決定するステップと、
を含む、方法。
【請求項１３】
前記ロジスティック方程式が、
【数３】
2021521652.tif 000006
であり、ここで、ｙiは、ｉ番目の基板の前記ＭＶＡモデルの出力であり、Ｓiは、前記ｉ番目の基板を処理するときの前記シーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング指数である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記回帰演算が、前記第２の複数の基板の各基板についての前記シーズニング指数とシーズニング進捗データのそれぞれとの間の誤差の二乗の和を最小化する最小二乗回帰である、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記第２の複数の基板のうちの特定の数の基板の前記シーズニング指数がしきい値を満たすときに、前記シーズニングプロセスの前記終点を検出するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、プロセスチャンバ内のシーズニングプロセスの終点を検出するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体デバイスの製造には、回路設計に従って、半導体、例えば、シリコン基板内に電気回路を生成する一連のプロセスが含まれる。堆積またはエッチングなどの多くの製造プロセスは、化学気相堆積（ＣＶＤ）チャンバなどのプロセスチャンバにおいて実行される。プロセスチャンバの効率的で損傷のない洗浄は、プロセスの円滑な動作ばかりでなく、デバイスの歩留まりの改善および製品性能の向上にとって重要である。したがって、高品質の半導体デバイスを製造するためのチャンバの性能を改善するために、定期的なチャンバのメンテナンスが必要である。
【０００３】
このようなチャンバのメンテナンス後、通常の生産プロセスを再開する前に、基板製造プロセスに適したチャンバ状態に戻すためのシーズニングプロセスが必要である。プロセスがプロセスチャンバ内で実行されると、材料がチャンバの内面に徐々に堆積する。これは、内面全体に材料が堆積するまで、プロセス変数のドリフトを引き起こす可能性がある。したがって、シーズニングプロセスの終点を検出して、いつシーズニングプロセスを停止し、いつ生産プロセスをプロセスチャンバ内で再開することができるかを特定する技法が必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、プロセスチャンバ内のシーズニングプロセスの終点を検出するための方法および装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一実施形態では、プロセスチャンバ内のシーズニングプロセスの終点を検出するための装置は、プロセスチャンバと、プロセスチャンバに結合されたセンサのセットと、第１の複数の基板の各基板についての過去のシーズニングプロセスの進捗を示すシーズニングデータ、および第１の複数の基板の各基板に対して実行された過去のシーズニングプロセス中に、センサのセットから選択された複数のセンサから測定された履歴パラメータ値を記憶するように構成された少なくとも１つのストレージと、を含むことができる。本装置は、第１の複数の基板のうちの特定の基板についての複数のパラメータ値に対して、第１の複数の基板の各基板についての履歴パラメータ値を正規化するように構成されたコントローラをさらに含むことができる。コントローラは、第１の複数の基板の各基板についての正規化された履歴パラメータ値に係数のセットを適用することによって、多変量解析（ＭＶＡ）モデルを生成し、ロジスティック方程式の出力値に対して回帰演算を実行することによって係数のセットを決定するように構成することもできる。ロジスティック方程式の入力は、第１の複数の基板の各基板についての正規化された履歴パラメータ値を有するＭＶＡモデルの出力である。コントローラは、第２の複数の基板を処理するときに、複数のセンサから複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を受信し、複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を有するＭＶＡモデルを使用して、シーズニングプロセスの終点を決定するようにさらに構成することができる。
【０００６】
別の実施形態では、プロセスチャンバ内のシーズニングプロセスの終点を検出するための方法は、第１の複数の基板の各基板についての過去のシーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング進捗データを取得するステップと、第１の複数の基板の各基板に対して実行された過去のシーズニングプロセス中に、プロセスチャンバに結合されたセンサのセットから選択された複数のセンサから測定された履歴パラメータ値を取得するステップと、を含むことができる。本方法は、第１の複数の基板のうちの特定の基板についての複数のパラメータ値に対して、第１の複数の基板の各基板についての履歴パラメータ値を正規化するステップと、第１の複数の基板の各基板についての正規化された履歴パラメータ値に係数のセットを適用することによって、多変量解析（ＭＶＡ）モデルを生成するステップと、ロジスティック方程式の出力に対して回帰演算を実行することによって係数のセットを決定するステップと、を含むこともできる。ロジスティック方程式の入力は、第１の複数の基板の各基板についての正規化された履歴パラメータ値を有するＭＶＡモデルの出力である。本方法は、第２の複数の基板の各基板を処理するときに、複数のセンサから複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を受信するステップ、および複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を有するＭＶＡモデルを使用して、シーズニングプロセスの終点を決定するステップをさらに含むことができる。
【０００７】
さらに別の実施形態では、シーズニングプロセスの終点を検出するための方法が提供される。本方法は、第１の複数の基板の各基板についてのシーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング進捗データを取得するステップを含む。本方法は、プロセスチャンバに結合された複数のセンサのサブセットから測定された履歴パラメータ値を取得するステップであって、複数のセンサの各センサが、第１の複数の基板の各基板を処理するときにシーズニングプロセスのパラメータを測定する、ステップを含むこともできる。本方法は、第１の複数の基板のうちの特定の基板に関連付けられた履歴パラメータ値のサブセットに対して、履歴パラメータ値を正規化するステップを含むこともできる。本方法は、完了したシーズニングプロセスに関連付けられたシーズニング進捗データに対して、第１の複数の基板の各基板についてのシーズニング進捗データを正規化するステップを含むこともできる。本方法は、第１の複数の基板についての正規化された履歴パラメータ値それぞれに係数を適用することによって、多変量解析（ＭＶＡ）モデルを生成するステップを含むこともでき、係数が、ロジスティック方程式の複数の出力に対して回帰演算を実行することによって決定され、ロジスティック方程式の入力が、ＭＶＡモデルの出力である。本方法は、第２の複数の基板の各基板を処理するときに、センサのサブセットから複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を受信するステップを含むこともできる。本方法は、複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を有するＭＶＡモデルを使用して、シーズニングプロセスの終点を決定するステップを含むこともできる。
【０００８】
本開示の上記の特徴を詳細に理解することができるように、一部が添付の図面に示される実施形態を参照することによって、上で要約された本開示のより具体的な説明を行うことができる。しかしながら、添付の図面は、例示的な実施形態のみを示し、したがって、本開示が他の等しく効果的な実施形態を受け入れることができるため、その範囲を限定していると考えられるべきではないことに留意されたい。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示の態様によるプロセスチャンバの概略断面図である。
【図２Ａ】本開示の態様による、シーズニングプロセスの終点を検出するためのプロセス制御システムの概略ブロック図である。
【図２Ｂ】本開示の態様による回帰プロセスの結果を示す図である。
【図３】本開示の態様による、シーズニングプロセスの終点を検出する方法の流れ図である。
【図４】本開示の態様によるプロセス制御システムの例示的な構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
理解を容易にするために、各図に共通の同一の要素を指定するために、可能な場合は、同一の参照符号が使用されている。一実施形態の要素および特徴は、さらに詳説することなく、他の実施形態において有益に組み込まれ得ることが想定されている。
【００１１】
図１は、本開示の一態様によるプロセスチャンバ１００の概略断面図である。プロセスチャンバ１００は、チャンバ本体１１１、誘電体ドーム１１２、化学物質供給モジュール１２１、第１のＲＦ整合１２２、第２のＲＦ整合１２４、および複数のセンサ１３１〜１３８を含む。
【００１２】
誘電体ドーム１１２は、シャワーヘッドアセンブリ１０６に隣接している。処理容積１０９は、チャンバ本体１１１および誘電体ドーム１１２によって少なくとも部分的に画定されている。基板支持体１０８は、処理容積１０９に配置されている。シャワーヘッドアセンブリ１０６は、基板支持体１０８の反対側の処理容積１０９に配置されている。シャワーヘッドアセンブリ１０６は、第１のガスチャネル１０６Ａおよび第２のガスチャネル１０６Ｂを含む複数の処理ガスチャネルを含む。１つまたは複数のプロセスガスは、独立して、第１のガスチャネル１０６Ａおよび第２のガスチャネル１０６Ｂを通して処理容積１０９に供給される。シャワーヘッドを貫いて形成された１つまたは複数の開口部（図示せず）は、第１のガスチャネル１０６Ａおよび第２のガスチャネル１０６Ｂを処理容積１０９に流体接続する。
【００１３】
化学物質供給モジュール１２１は、１つまたは複数のガス源（図示せず）から第１のプロセスガスチャネル１０６Ａおよび第２のプロセスガスチャネル１０６Ｂに様々なプロセスガスを供給する。様々なプロセスガスは、堆積プロセスまたはエッチングプロセスのための前駆体ガス、キャリアガス、および／またはパージガスを含むことができる。
【００１４】
第１のＲＦ整合回路１２２は、例えば、１２．５６ＭＨｚの高周波（ＲＦ）電源１２３に結合され、誘導コイル１１０にＲＦ（またはＡＣ）電力を供給して、処理容積１０９内のプロセスガスを活性化し、その内部に高密度プラズマを生成する。第２のＲＦ整合回路１２４は、例えば、１３．５６ＭＨｚのバイアス電源１２５に結合され、基板支持体１０８に配置されたカソード１２６にＲＦ（またはＡＣ）電力を供給する。第２のＲＦ整合回路１２４は、基板支持体１０８上に配置された基板１０７に供給されるイオン衝撃エネルギーを制御する。一部の実施形態では、基板１０７は、半導体デバイスの製造に使用されるシリコン基板である。
【００１５】
一部の実施形態では、カソード１２６は、基板支持体１０８内に埋め込まれた静電チャック（図示せず）の一部である。静電チャックは、ヘリウムなどのガスを使用してエッチングプロセス中に熱的に制御されて、静電チャックおよび基板１０７を冷却することができる。誘導コイル１１０およびカソード１２６に供給されるＲＦ（またはＡＣ）電力は、特定の用途に応じて変化してもよい。
【００１６】
複数のセンサ１３１〜１３８は、プロセスチャンバ１００内の適切な位置に、電圧および／または電流プローブ（もしくはＶＩプローブ）、光学センサ、温度センサ、圧力センサ、ガスセンサ、ならびに他のセンサのうちの１つまたは複数を含むことができる。センサ１３１〜１３８は、プロセスチャンバ１００の動作に関連する電気的、機械的、および／または化学的パラメータを測定する。
【００１７】
例えば、センサ１３１は、誘導コイル１１０の電圧および／または電流を感知するためのＶＩプローブである。センサ１３２および１３３は、第１のガスチャネル１０６Ａおよび第２のガスチャネル１０６Ｂのそれぞれの内部の流量を測定するための流量センサである。センサ１３４は、プラズマまたは基板１０７の温度を測定するための複数のスペクトルバンドを検出するための光学分光器である。センサ１３５は、プロセスチャンバ１００内の圧力を測定するための圧力センサである。センサ１３６は、プロセスチャンバ１００内の温度を測定するための温度センサである。センサ１３７は、処理容積１０９内のガスの濃度（または密度）を測定するためのガスセンサである。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、センサ１３７は、プロセスチャンバ１００内の酸素濃度を測定するための酸素センサである。ある時間にわたる酸素の調整値は、測定された酸素濃度に基づいて計算することができる。センサ１３８は、カソード１２６での電圧および／または電流を測定するための別のＶＩプローブである。他の多くのセンサをプロセスチャンバ１００内の適切な位置に配置して、その動作中にプロセスチャンバ１００の状態を特定するために必要なパラメータを測定することができる。
【００１８】
プロセスチャンバ１００は、プラズマ処理中にプロセスチャンバ１００の態様を制御するためのコントローラ１０５を含む。コントローラ１０５は、中央処理装置（ＣＰＵ）１０１、メモリ１０２、およびＣＰＵ１０１の支持回路１０３を含む。コントローラ１０５は、プロセスチャンバ１００の様々な構成要素に結合され、プロセスチャンバ１００の様々な構成要素の制御および動作を容易にする。例えば、図示するように、コントローラ１０５は、センサ１３１〜１３８、化学物質供給モジュール１２１、第１のＲＦ整合回路１２２、および第２のＲＦ整合回路１２４に結合されている。コントローラ１０５は、様々なチャンバおよびサブプロセッサを制御するための産業環境で使用することができる任意の形態の汎用コンピュータの１つであってもよい。メモリ１０２は、本明細書に記載の方法でプロセスチャンバ１００の全体的な動作を制御するために実行または呼び出され得るソフトウェア（ソースコードまたはオブジェクトコード）を記憶する。コントローラ１０５は、様々なセンサ１３１〜１３８からの測定値が記憶されるストレージ１０４を含むこともできる。記憶された測定値は、プロセスチャンバ１００で実行される様々なプロセスのパラメータの履歴値を含むことができる。
【００１９】
コントローラ１０５は、プロセスチャンバ１００内の制御可能な構成要素の動作を操作する。例えば、コントローラ１０５は、プロセスチャンバ１００内で実行される異なるタイプのプロセス、例えば、シーズニングプロセスおよび／または堆積もしくはエッチングなどの生産プロセスのための、複数のセンサ１３１〜１３８の異なるグループを選択および作動させることができる。コントローラ１０５は、実行されたプロセスの様々なパラメータをモニタするために、作動させたセンサから信号を受信することができる。
【００２０】
プロセスチャンバ１００の例には、カリフォルニア州サンタクララのアプライドマテリアルズ社から市販されているＡＫＴ（登録商標）ＰＥＣＶＤ（プラズマ化学気相堆積）チャンバ、ＰＲＯＤＵＣＥＲ（商標）チャンバ、およびＰＲＥＣＩＳＩＯＮ５０００（登録商標）チャンバなどの化学気相堆積（ＣＶＤ）チャンバが含まれてもよい。
【００２１】
図２Ａは、本開示の態様による、シーズニングプロセスの終点を検出するためのプロセス制御システム２００の概略ブロック図である。プロセス制御システム２００は、図１に関して説明したコントローラ１０５に組み込まれてもよく、またはコントローラ１０５とは別のコンピューティングシステム上に実装されてもよい。プロセス制御システム２００は、シーズニング進捗データストレージ２０２、履歴センシングデータストレージ２０４、センサインタフェース２０６、センシングデータ正規化器２１０、ＭＶＡモデル生成器２１２、ＭＶＡモデル回帰器２１４、およびＭＶＡ解析器２１６を含む。
【００２２】
シーズニング進捗データ｛Ｒ1，Ｒ2，．．．Ｒn｝は、第１の複数の基板の各基板の処理中に取得される。シーズニング進捗データは、シーズニング進捗データストレージ２０２に記憶される。シーズニング進捗データストレージ２０２内の進捗データは、以前に完了したシーズニングプロセスの進捗データであってもよい。シーズニング進捗データは、第１の複数の基板（例えば、１、２、３．．．、Ｎ）の各基板の処理中の様々な時点でのシーズニング動作の進捗を示す任意のパラメータ値を含むことができる。各基板が処理されている間、シーズニング進捗データのパラメータは、シーズニングプロセスが進捗し、プロセスチャンバがシーズニングされるにつれ変化する。
【００２３】
シーズニング進捗データストレージ２０２内のシーズニング進捗データは、時系列で、またはタイムスタンプを参照して記録および維持されてもよい。これにより、進捗データを順次分析して、プロセスチャンバが完全にシーズニングされたシーズニングプロセスの終点を推定することができる。一例として、プロセスチャンバがエッチングプロセスを実行する場合、各基板のシーズニング進捗データは、材料が基板の表面から除去される速度を示すエッチング速度を含むことができる。エッチング速度は、例えば、一定期間エッチングされた材料の量を測定することによって測定することができる。
【００２４】
別の例では、シーズニング進捗データは、同じ条件下での２つの材料間のエッチング速度の比を示すエッチング選択性、および／またはエッチングマスクの下でのエッチングの横方向広がりを示すアンダーカット係数を含むこともできる。エッチング選択性は、例えば、２つの重なり合った層をエッチングし、エッチングされた後の下層の厚さを測定することによって測定することができる。アンダーカット係数は、例えば、長さＬおよび幅Ｗのエッチングされた構造の上にレジスト層を配置し、レジスト層上の抵抗変化に関連する信号を測定することによって測定することができる。
【００２５】
さらに別の例では、シーズニング進捗データは、シーズニングプロセス中のプロセスチャンバ内の酸素（Ｏ2）、または窒素（Ｎ2）、または別のガスの濃度を含むことができる。シーズニング進捗データストレージ２０２は、多くのシーズニングプロセスの進捗データを記憶することができる。例えば、過去３カ月の期間中に実行された１１以上のシーズニングプロセスの進捗データが、シーズニング進捗データストレージ２０２に記憶されてもよい。
【００２６】
上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、シーズニングプロセス中に処理される各基板のシーズニング進捗データは、シーズニングプロセスが完了した後（すなわち、チャンバがシーズニングされた後）に得られるデータに対して正規化されてもよい。例えば、エッチングチャンバのシーズニングプロセスにおいて、３番目の基板を処理している間に測定されたエッチング速度が３．０Å／分であり、（例えば、２０番目の基板を処理している間に）プロセスチャンバが完全にシーズニングされたときの測定されたエッチング速度が１０．０Å／分である場合。このような場合、３番目の基板の正規化されたシーズニング進捗データは、０．３（＝３／１０）である。
【００２７】
上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる別の実施形態では、プロセスチャンバ内の測定された酸素（Ｏ2）調整値が所定のしきい値未満である場合、プロセスチャンバは、完全にシーズニングされたと見なすことができる。その場合、測定された酸素（Ｏ2）調整値をしきい値に対して正規化することができる。例えば、３番目の基板のシーズニング中に測定された酸素（Ｏ2）調整値が０．９ｓｃｃｍで、しきい値が０．５ｓｃｃｍの場合、３番目の基板の正規化されたシーズニング進捗データは０．８（＝（０．９−０．５）／０．５）である。
【００２８】
正規化されたシーズニング進捗データは、シーズニング動作中にプロセスチャンバが各基板に対してどれだけシーズニングされているかを示す。正規化されたシーズニング進捗データは、ＭＶＡモデル回帰器２１４に関連して以下に説明されるように、回帰分析を介して係数のセットを決定するための参照データとして使用することができる。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、シーズニング進捗データは、データがシーズニング進捗データストレージ２０２に記憶される前に、正規化されてもよい。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる別の実施形態では、シーズニング進捗データは、正規化されることなく、シーズニング進捗データストレージ２０２に記憶されてもよい。その場合、シーズニング進捗データは、プロセス制御システム２００によって後で正規化されてもよい。
【００２９】
履歴センシングデータストレージ２０４は、プロセスチャンバの動作中にプロセスチャンバに設置された複数のセンサから検出された履歴パラメータ値を記憶する。シーズニングプロセスのための履歴パラメータを取得するために、シーズニングプロセス中に、複数のセンサによってパラメータ値が取得される。パラメータ値は、履歴センシングデータストレージ２０４に時系列順に記録され、記憶される。
【００３０】
上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、複数のセンサの各センサは、特定の基板の処理中のある特定の時点でパラメータ値を測定することができる。例えば、複数のセンサの各センサは、特定の基板上で実行されるプロセスの中央値の時間でパラメータ値を検出することができる。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる別の実施形態では、各センサは、特定の基板の処理中の複数の時点でパラメータ値を検出することができる。そのような場合、最大もしくは最小のパラメータ値、またはある時間にわたるパラメータ値の平均値を特定の基板について決定することができる。
【００３１】
プロセスチャンバ内で実行されるプロセスのパラメータ値は、電圧、電流、流量、スペクトルデータ、温度、圧力、またはシーズニングプロセスに関連付けられた他の多くの特徴を含むことができる。一部のパラメータ値は、シーズニングプロセス中にプロセスチャンバ内で測定される。他のパラメータ値は、プロセスチャンバの外側であるが、プロセスチャンバに隣接して測定される。例えば、電圧、電流、またはガスの流量は、プロセスチャンバの外側で測定することができる。
【００３２】
上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、異なるタイプのシーズニングプロセスに対して、複数のセンサの異なるサブセットを選択し、作動させることができる。例えば、エッチングプロセスに対しては、プロセス制御システム２００は、四塩化ケイ素（ＳｉＣｌ4）ガスおよび塩素（Ｃｌ2）ガスなどのエッチングガス用の流量センサを選択して、作動させることができる。堆積プロセスに対しては、プロセス制御システム２００は、シラン、ハロゲン化シラン、または有機シランのうちの１つまたは複数などのシリコン含有ガス用の流量センサを選択して、作動させることができる。
【００３３】
シーズニングプロセスの間、第１の複数の基板は、プロセスチャンバ内で順次処理される。第１の複数の基板は、チャンバのシーズニングプロセスのみに使用され、生産基板には使用されなくてもよい。第１の複数の基板の各基板は、プロセスチャンバにロードされ、所定のプロセスが基板上で実行されて、プロセスチャンバをシーズニングする。プロセスチャンバは、所定のプロセスの測定されたパラメータの分散がしきい値または範囲内で安定したときに、シーズニングされたと見なされる。
【００３４】
例えば、所定のプロセスが実行されると、現在のパラメータが測定され、以前に測定されたパラメータと比較されて、現在のパラメータと以前に測定されたパラメータとの間の分散が決定される。各パラメータの分散は、パラメータの所定のしきい値（または範囲）と比較され、パラメータが安定したかどうかが判定される。分散を計算するのに便利なように、関心のあるパラメータは、パラメータの時系列プロファイルを同時に使用することができるように正規化することができる。
【００３５】
センシングデータ正規化器２１０は、第１の複数の基板の各基板について複数のパラメータＰi,jを正規化し、ここで、ｊ＝１、２、．．．、Ｍは、基板ｉ＝１、２、．．．、Ｎに対する特定のパラメータである。したがって、センシングデータ正規化器２１０は、第１の複数の基板の各基板ｉ＝１、２、．．．、Ｎについての正規化されたパラメータ値のセットｘi,jを取得する。複数のパラメータＰi,jは、各基板ｉ＝１、２、．．．、Ｎの処理中に記録される。第１の複数の基板のうちの１つの基板、基板Ａ（すなわち、ｉ＝Ａ）が、各基板（ｉ≠Ａ）のパラメータを正規化するための基礎として選択される。選択された基板のパラメータＰA,jは、第１の複数の基板内の他のすべての基板のパラメータを正規化するために使用される。
【００３６】
上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、センシングデータ正規化器２１０は、他の基板の各パラメータｊについてｘi,j＝［（Ｐi,j−ＰA,j）／ＰA,j］＊１００を計算することによって、他の基板のそれぞれ（ｉ≠Ａ）についてパラメータを正規化し、ここでｘi,jは、選択された基板ＡのパラメータＰA,jに対する基板ｉのパラメータの百分率（％）偏差である。すなわち、他の基板の各パラメータは、選択された基板Ａの対応するパラメータに対して正規化される。
【００３７】
選択された基板は、シーズニング動作中に処理された第１の複数の基板内の任意の基板であってもよい。例えば、選択された基板は、処理された第１の複数の基板のうちの１番目、２番目、３番目、４番目、または５番目の基板であってもよい。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、正規化のための基礎として選択される基板は、その基板のすべてのパラメータ値ＰA,jがゼロ以外になるように選択される。例えば、ある特定のシーズニングプロセス中にセンシングデータを収集するために、５つの異なるセンサが作動のために選択されていると仮定する。すなわち、各基板について５つのパラメータ値が記録される。２番目の基板を処理するときに、４つのセンサのみがゼロ以外の値を出力し、５番目のセンサが実質的にゼロの値を出力したとする。また、３番目の基板を処理するときに、５つのセンサすべてがゼロ以外の値を出力したとする。その場合、３番目の基板を正規化プロセスの基礎として選択することができる。パラメータ値がすべてゼロ以外の基板を選択することで、他の基板のパラメータ値を正規化するときにゼロで除算するという潜在的な問題を回避する。
【００３８】
以下の説明では、説明の目的で、２番目の基板が正規化の基礎として使用されると想定されている。すなわち、センシングデータ正規化器２１０は、２番目の基板の処理中に測定されたパラメータ値を使用して、第１の複数の基板の各基板のパラメータ値を正規化するものとして説明される。しかしながら、上述したように、他の基板が正規化の基礎として選択されてもよい。
【００３９】
上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、パラメータ値は、選択された基板（すなわち、２番目の基板）の処理中に得られたパラメータ値から、第１の複数の基板の各基板の処理中に得られたパラメータ値の偏差を計算することによって正規化される。例えば、選択した（すなわち２番目の）基板の処理中に測定されたプロセスチャンバ内の圧力が４０Ｔｏｒｒで、５番目の基板の処理中に測定された圧力が１００Ｔｏｒｒの場合、５番目の基板の正規化されたチャンバ圧力は２．５（＝１００／４０）である。
【００４０】
ＭＶＡモデル生成器２１２は、正規化されたパラメータ値を使用して多変量解析（ＭＶＡ）モデルを生成する。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、ＭＶＡモデルは、各基板についての正規化されたパラメータ値に係数のセット｛ｃk,j｝、ｋ＝０、１、．．．、Ｎを適用することによって得られる多項式であってもよい。ｉ番目の基板の多項式は、次のとおりである。すなわち、ｙi＝ｃ0＋Σjｃi,jｘi,j。したがって、数値ｙiは、ｉ番目の基板について記録されたパラメータ値の線形結合である。場合によっては、ｙiは、基板ｉについて記録されたパラメータ値の加重平均である。
【００４１】
ＭＶＡモデル生成器２１２は、多項式方程式ｙiの出力を使用して、以下のロジスティック方程式を計算する。
【数１】
2021521652.tif 000003
ここで、Ｓiは、ｉ番目の基板のシーズニング指数である。シーズニング指数は、シーズニング動作の進捗を示す。結果として、ＭＶＡモデル生成器２１２は、第１の複数の基板の各基板についてそれぞれのシーズニング指数を出力し、ここで、各シーズニング指数は、係数のセットおよび正規化されたパラメータ値のセットの関数である。
【００４２】
プロセスチャンバのシーズニング進捗データのセットが与えられると、上述したＭＶＡモデルの係数は、回帰を使用してシーズニング進捗データから計算することができる。図２Ｂは、本開示の態様による例示的な回帰プロセスの結果を示すグラフ２２０である。図２Ｂにおいて、縦軸は、シーズニング動作の進捗を表すシーズニング指数を示し、横軸は、シーズニング動作中に処理された基板の順序を示す。一例として、約４７個のデータポイント２２２がグラフ２２０にプロットされている。各データポイント２２２は、シーズニング動作中の第１の複数の基板の各基板についての正規化されたシーズニング進捗データ｛Ｒ1,Ｒ2,．．．Ｒi｝を表す。
【００４３】
曲線２２４は、第１の複数の基板の各基板についての正規化されたパラメータ値ｘi,jを使用したＭＶＡモデルによる回帰に基づくロジスティック方程式のプロットである。係数のセットｃk,jは、ロジスティック方程式に対して様々な回帰技法を実行することによって決定することができる。ｙiのモデルを使用して、曲線２２４に対するデータポイント２２２の二乗誤差を最小化することができる。
【００４４】
上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、最小二乗回帰法を採用して、曲線２２４を正規化されたシーズニング進捗データ｛Ｒ1,Ｒ2,．．．Ｒi｝にフィッティングすることができる。最小二乗回帰法は、ロジスティック方程式｛Ｓ1,Ｓ2,．．．Ｓi｝の各出力とシーズニング進捗データ｛Ｒ1,Ｒ2,．．．Ｒi｝のそれぞれとの間の誤差の二乗和を最小化しようとするものである。
【００４５】
実質的に水平な破線２２６は、チャンバが完全にシーズニングされたと見なされるしきい値シーズニング指数を示す。図示するように、破線２２６は、約０．９５のシーズニング指数でプロットされている。しかしながら、０．８５、０．９、０．９７などの他の指数をしきい値シーズニング指数に使用することができる。
【００４６】
図２Ａに戻って参照すると、ＭＶＡモデル回帰器２１４は、係数のセットの回帰分析を実行して、シーズニング進捗データをロジスティック方程式にフィッティングする。ＭＶＡモデル回帰器２１４は、それぞれのシーズニング指数Ｓiを各基板番号ｉの対応するシーズニング進捗データＲiにフィッティングして、係数のセット｛ｃk,j｝を決定する。
【００４７】
上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、ＭＶＡモデル回帰器２１４は、分類および回帰分析のためにデータを分析する機械学習アルゴリズムであるサポートベクターマシン（ＳＶＭ）モデルを採用する。ＳＶＭモデルは、シーズニング指数のベクトルから最大マージンを有するように、超平面の位置を調整することによって出力間の誤差を最小化する係数のセットを決定することができる。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる別の実施形態では、ＭＶＡモデル回帰器２１４は、最小二乗フィッティング法を採用して、各基板ｉに対するそれぞれのシーズニング指数Ｓiと対応するシーズニング進捗データＲiとの間の最小二乗誤差を最小化する係数のセット｛ｃk,j｝を決定する。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる別の実施形態では、ＭＶＡモデル回帰器２１４は、線形回帰または多項式回帰などの別の適切な回帰モデルを採用して、誤差を最小化する係数のセットを決定する。
【００４８】
係数のセット｛ｃk,j｝が決定されると、ＭＶＡ解析器２１６は、多項式ｙi＝ｃ0＋Σjｃi,jｘi,jを記憶し、多項式の出力をロジスティック方程式に適用することによって、各基板のシーズニング指数Ｓiを生成する。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、ＭＶＡ解析器２１６は、シーズニング指数Ｓiに基づいてシーズニング動作の終点を決定することができる。
【００４９】
センサインタフェース２０６は、第２の複数の基板の各基板を処理するときに、複数のセンサから複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を受信する。実質的にリアルタイムのパラメータ値は、実行されるシーズニングプロセスに応じて、複数のセンサの様々なセンサから取得することができる。上述したように、第２の複数の基板のセンシングデータ（すなわち、パラメータ値）を履歴センシングデータと比較するために、実質的にリアルタイムのパラメータ値は、履歴パラメータ値と同じタイプのセンシングパラメータ値を含む。
【００５０】
実質的にリアルタイムのパラメータ値は、正規化のためにセンシングデータ正規化器２１０に提供される。センシングデータ正規化器２１０は、複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を上述したように正規化する。第２の複数の基板の各基板についての正規化されたリアルタイムセンシングデータは、ＭＶＡ解析器２１６に提供される。ＭＶＡ解析器２１６は、正規化されたリアルタイムセンシングデータを多項式ｙi＝ｃ0＋Σjｃi,jｘi,jに適用して、出力ｙiを決定する。ＭＶＡ解析器２１６は、多項式の出力をロジスティック方程式に入力して、第２の複数の基板の各基板についてシーズニング指数を生成する。
【００５１】
上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、ＭＶＡ解析器２１６は、第２の複数の基板のシーズニング指数がシーズニングプロセスの完了の基準を満たしているかどうかに基づいて、シーズニングプロセスの終点を検出する。シーズニングプロセスの完了の基準は、任意のしきい値を超えるシーズニング指数を有する任意の数の基板であってもよい。例えば、任意の数の基板を３にすることができ、任意のしきい値シーズニング指数を０．９５にすることができる。すなわち、シーズニングプロセスが完了したことを示すためには、少なくとも３つの基板が０．９５よりも高いシーズニング指数を有する必要がある。
【００５２】
例えば、図２Ｂが、第２の複数の基板に対して実行されているシーズニング動作を示し、シーズニングプロセスの完了の基準がすでに決定されているものとする。シーズニング動作中に処理された第２の複数の基板の第３３（３３番目）の基板のシーズニング指数を表すデータポイント２２７は、０．９５のしきい値２２６よりも高いシーズニング指数を有する３番目の基板である。したがって、データポイント２２７は、３３番目の基板の処理が完了した時点で、チャンバのシーズニングプロセスが完了したことを示している。したがって、ＭＶＡ解析器２１６は、３３番目の基板の処理の完了時にシーズニングプロセスの終点を検出することができる。もちろん、シーズニングプロセスの完了の基準は、任意のしきい値を超えるシーズニング指数を有する任意の数の基板であってもよい。
【００５３】
図３は、本開示の態様によるシーズニングプロセスの終点を検出するための方法３００を示す。本方法は、シーズニング動作を制御するためのプロセス制御システムが、第１の複数の基板の各基板についてシーズニング進捗データを取得する動作３０２で始まる。シーズニング進捗データは、以前に実行されたシーズニングプロセスの進捗を示していてもよい。シーズニング進捗データは、プロセスチャンバ内のセンサから得られたセンシング値、またはセンシング値に基づいて得られた計算値を含むことができる。
【００５４】
シーズニング進捗データは、プロセスチャンバの洗浄前に、プロセスチャンバが完全にシーズニングされた状態で動作している間に測定されたシーズニングデータに対して正規化されてもよい。プロセス制御システムは、シーズニングプロセスが実行されるプロセスチャンバに直接または遠隔で結合されてもよい。
【００５５】
動作３０４において、プロセス制御システムは、プロセスチャンバに設置された複数のセンサを使用して測定された履歴パラメータ値を取得する。特定のプロセスチャンバのシーズニング動作の進捗を決定するために使用されるパラメータ値は、そのチャンバで実行されるプロセスに依存してもよい。すなわち、特定のプロセスチャンバに対してパラメータ値のセットが存在する場合、それらのパラメータ値のサブセットは、そのプロセスチャンバで実行される特定のシーズニングプロセスに対応することができる。パラメータ値の別のサブセットは、そのチャンバの異なるシーズニングプロセスに対応することができる。したがって、プロセスチャンバのシーズニングの状態を決定するために選択されるパラメータ値は、プロセスチャンバで実行される特定のプロセスに基づくことができる。
【００５６】
プロセス制御システムは、シーズニング動作をモニタする時に使用するために、プロセスチャンバ内の複数のセンサを選択して、作動させる。モニタするために選択される複数のセンサは、実行されるシーズニングプロセスのタイプに依存してもよい。プロセス制御システムは、選択された複数のセンサによって捕捉されたセンシングデータから、シーズニングプロセス中に処理された第１の複数の基板の各基板について複数のパラメータ値を導出する。続いて、プロセス制御システムは、２番目の基板などの第１の複数の基板のうちの特定の基板に関連付けられた対応するパラメータ値に対して、各基板についての複数のパラメータ値のパラメータ値を正規化する。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる別の実施形態では、特定の基板は、プロセスチャンバ内で処理される１番目、３番目、４番目、またはより高い順番の基板のうちの１つであってもよい。
【００５７】
動作３０６において、プロセス制御システムは、正規化されたパラメータ値を使用して多変量解析（ＭＶＡ）モデルを生成する。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、ＭＶＡモデルは、第１の複数の基板の各基板についての正規化されたパラメータ値に係数のセットを適用することによって得られる多項式とすることができる。ＭＶＡモデル生成器の出力は、第１の複数の基板の各基板についての多項式の出力であってもよい。ＭＶＡモデル生成器の出力は、シーズニング指数の出力をもたらすロジスティック方程式への入力として使用される。シーズニング指数は、シーズニングプロセスの進捗を示す。各シーズニング指数は、係数のセットの関数である。
【００５８】
動作３０８において、ＭＶＡモデルが、正規化されたシーズニング進捗データに対して回帰される。回帰は、ロジスティック方程式の出力とシーズニング進捗データとの間の誤差の和が最小化されるように、様々な回帰アルゴリズムを使用して適用されてもよい。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる一実施形態では、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）モデルを採用して、参照データのベクトルから最大のマージンを有するように、超平面の位置を調整することによって誤差を最小化する係数のセットを決定することができる。上述した１つまたは複数の実施形態と組み合わせることができる別の実施形態では、ＭＶＡモデルは、線形回帰または多項式回帰などの他の適切な回帰モデルを使用して回帰され、誤差を最小化する係数のセットを決定することができる。
【００５９】
動作３１０において、プロセス制御システムは、第２の複数の基板の各基板を処理しながら、複数のセンサから複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を受信し、正規化する。動作３０４からの正規化されたセンシングデータは、ＭＶＡモデルに提供される。ＭＶＡモデルの出力は、ロジスティック方程式に入力され、これにより、第２の複数の基板の各基板についてシーズニング指数が得られる。システムは、シーズニングプロセスの完了の基準に基づいて、シーズニングプロセスの終点を検出する。基準は、第２の複数の基板のうちの、しきい値を超えるシーズニング指数を有する基板の数であってもよい。
【００６０】
図４は、図３に関して上で論じたシーズニングプロセスの終点を検出する方法３００などの、本明細書に記載の方法を実施するように構成されたプロセス制御システム４００の構成を示す。
【００６１】
図示するように、プロセス制御システム４００は、プログラミング命令を実行するための中央処理装置（ＣＰＵ）４０２と、様々なセンサの接続を可能にすることができるセンサインタフェース２０６と、例えば、外部ネットワークからデータを送受信するためのトランシーバを含むことができるネットワークインタフェース４０５と、揮発性ランダムアクセスメモリなどのメモリ４０８と、不揮発性ディスクドライブ、ＲＡＩＤアレイなどのストレージ４１０と、データバスなどの相互接続４１２と、を含む。一部の例では、ストレージ４１０の一部またはすべては、プロセス制御システム４００から遠隔にあってもよく、代わりに、ネットワークインタフェース４０５を介してアクセスされてもよい。
【００６２】
ＣＰＵ４０２は、相互接続４１２を介してメモリ４０８に記憶された実行可能命令を検索して実行する。図示するように、メモリ４０８は、ＭＶＡモデル生成器２１２、ＭＶＡモデル回帰器２１４、ＭＶＡ解析器２１６、およびセンシングデータ正規化器２１０を含む。これらの構成要素は、図２Ａに関して説明したプロセス制御システム２００の構成要素に対応する。メモリ４０８は、これらの構成要素を実施するためのプログラムコードを含む。
【００６３】
また、ＣＰＵ４０２は、ストレージ４１０からデータを検索して処理する。ストレージ４１０は、図２Ａに関して説明したように、シーズニング進捗データストレージ２０２および履歴センシングデータストレージ２０４を含む。
【００６４】
前述の説明は、当業者が本明細書に記載の様々な実施形態を実施することができるようにするために提供されている。これらの実施形態に対する様々な修正は、当業者には容易に明らかであり、本明細書で定義される一般的な原理は、他の実施形態に適用することができる。例えば、本開示の範囲から逸脱することなく、議論された要素の機能および配置において変更が行われてもよい。様々な例は、必要に応じて、様々な手順または構成要素を省略、置換、または追加することができる。また、一部の実施形態または実施例に関して説明された特徴は、一部の他の実施形態または実施例において組み合わされてもよい。例えば、本明細書に記載の任意の数の態様を使用して、装置が実装されてもよく、または方法が実施されてもよい。さらに、本開示の範囲は、本明細書に記載の本開示の様々な態様に加えて、またはそれ以外の、他の構造、機能、または構造および機能を使用して実施される、そのような装置または方法を網羅することが意図されている。本明細書に開示された本開示の任意の態様は、１つ請求項の１つまたは複数の要素によって具現化され得ることを理解されたい。
【００６５】
本明細書で使用されるように、「例示的」という言葉は、「例、事例、または例示として役立つ」ことを意味する。「例示的」として本明細書に記載されるいずれの態様も、必ずしも他の態様よりも好ましいまたは有利であると解釈されるべきではない。
【００６６】
本明細書で使用されるように、「決定する」または「決定すること」という用語は、多種多様な行為を包含する。例えば、「決定すること」は、算出、計算、処理、導出、調査、検索（例えば、テーブル、データベース、または別のデータ構造の検索）、確認などを含むことができる。また、「決定すること」は、受信（例えば、情報の受信）、アクセス（例えば、メモリ内のデータへのアクセス）などを含むことができる。また、「決定する」または「決定すること」は、解決、選択、選定、確立などを含むことができる。
【００６７】
本明細書に開示される方法は、方法を達成するための１つまたは複数の動作または行為を含む。動作および／または行為は、特許請求の範囲の範囲から逸脱することなく、互いに入れ替えられてもよい。言い換えれば、動作または行為の特定の順序が指定されていない限り、特定の動作および／または行為の順序および／または使用は、特許請求の範囲の範囲から逸脱することなく変更されてもよい。さらに、本明細書に記載の様々な動作は、対応する機能を実行することができる任意の適切な手段によって実行することができる。この手段は、回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはプロセッサを含むがこれらに限定されない、様々なハードウェアおよび／またはソフトウェアコンポーネントおよび／またはモジュールを含むことができる。
【００６８】
以下の特許請求の範囲は、本明細書に示される実施形態に限定されることを意図するものではなく、特許請求の範囲の文言と一致する完全な範囲が与えられるべきである。１つの請求項の範囲内で、単数形の要素への言及は、特に明記されていない限り、「１つおよび唯一」ではなく、むしろ「１つまたは複数」を意味することが意図されている。特に明記されていない限り、「一部」という用語は１つまたは複数を指す。請求項の要素は、その要素が「のための手段」という語句を使用して明示的に記載されていない限り、米国特許法第１１２条（ｆ）の規定に基づいて解釈されるべきではない。当業者に知られている、または後に知られるようになる、本開示全体を通して説明された様々な態様の要素に対するすべての構造的および機能的な均等物は、参照により本明細書に明示的に組み込まれ、特許請求の範囲に包含されることが意図されている。
【００６９】
前述の事項は、本開示の実施形態を対象としているが、本開示の他のおよびさらなる実施形態が、本開示の基本的な範囲から逸脱することなく考え出されてもよく、本開示の範囲は、以下の特許請求の範囲によって決定される。
【図１】
2021521652.tif 000007
【図２Ａ】
2021521652.tif 000008
【図２Ｂ】
2021521652.tif 000009
【図３】
2021521652.tif 000010
【図４】
2021521652.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】令和2年11月9日(2020.11.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シーズニングプロセスの終点を検出するための装置であって、
プロセスチャンバと、
前記プロセスチャンバに結合されたセンサのセットと、
第１の複数の基板の各基板についての少なくとも１つのシーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング進捗データ、および
前記シーズニングプロセス中に前記第１の複数の基板の各基板を処理するときに、前記センサのセットから選択された複数のセンサから測定された履歴パラメータ値、
を記憶するように構成された少なくとも１つのストレージと、
前記第１の複数の基板のうちの特定の基板についての複数の前記履歴パラメータ値に対して、前記第１の複数の基板の各基板についての前記履歴パラメータ値を正規化すること、
前記第１の複数の基板の各基板についての前記正規化された履歴パラメータ値を含む多変量解析（ＭＶＡ）モデルを生成すること、
第２の複数の基板を処理するときに、前記複数のセンサから複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を受信すること、および
前記複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を有する前記ＭＶＡモデルを使用して、前記シーズニングプロセスの終点を決定すること、
を行うように構成されたコントローラと、
を備える、装置。
【請求項２】
前記プロセスチャンバは、エッチングプロセスを実行するように構成されている場合、前記シーズニング進捗データは、エッチング速度、エッチング選択性、またはアンダーカット係数の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記コントローラは、前記センサのセットから前記複数のセンサを選択して、前記プロセスチャンバで実行されるプロセスに応じてパラメータ値を収集するようにさらに構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記ロジスティック方程式が、
【数１】
2021521652.tif 000012
であり、ここで、ｙiは、ｉ番目の基板の前記ＭＶＡモデルの出力であり、Ｓiは、前記ｉ番目の基板を処理するときの前記シーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング指数である、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記回帰演算が、前記ロジスティック方程式の出力と前記シーズニング進捗データのそれぞれとの間の誤差の二乗の和を最小化する最小二乗回帰である、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記回帰演算が、前記シーズニング進捗データのベクトルから最大のマージンを有するように、超平面の位置を調整するサポートベクターマシン（ＳＶＭ）回帰である、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記コントローラが、前記第２の複数の基板のうちの特定の数の基板についての前記シーズニング指数がしきい値を満たすときに、前記シーズニングプロセスの前記終点を検出するようにさらに構成されている、請求項４に記載の装置。
【請求項８】
プロセスチャンバ内のシーズニングプロセスの終点を検出するための方法であって、
第１の複数の基板の各基板についてシーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング進捗データを取得するステップと、
前記第１の複数の基板の各基板を処理するときに、プロセスチャンバに結合されたセンサのセットから選択された複数のセンサから測定された履歴パラメータ値を取得するステップと、
前記第１の複数の基板のうちの特定の基板についての複数の前記履歴パラメータ値に対して、前記第１の複数の基板の各基板についての前記履歴パラメータ値を正規化するステップと、
前記第１の複数の基板の各基板についての前記正規化された履歴パラメータ値を含む多変量解析（ＭＶＡ）モデルを生成するステップと、
第２の複数の基板の各基板を処理するときに、前記複数のセンサから複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を受信するステップと、
前記複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を有する前記ＭＶＡモデルを使用して、前記シーズニングプロセスの終点を決定するステップと、
を含む、方法。
【請求項９】
前記プロセスチャンバは、エッチングプロセスを実行するように構成されている場合、前記シーズニング進捗データは、エッチング速度、エッチング選択性、またはアンダーカット係数の少なくとも１つを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記プロセスチャンバが実行するプロセスのタイプに応じて収集するために、前記センサのセットの中から前記複数のセンサを選択するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記回帰演算が、前記ロジスティック方程式の各出力と前記シーズニング進捗データのそれぞれとの間の誤差の二乗の和を最小化する最小二乗回帰である、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記回帰演算が、前記シーズニング進捗データのベクトルから最大のマージンを有するように、超平面の位置を調整するサポートベクターマシン（ＳＶＭ）回帰である、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記ロジスティック方程式が、
【数２】
2021521652.tif 000013
であり、ここで、ｙiは、ｉ番目の基板の前記ＭＶＡモデルの出力であり、Ｓiは、前記ｉ番目の基板を処理するときの前記シーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング指数である、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記第２の複数の基板のうちの特定の数の基板の前記シーズニング指数がしきい値を満たすときに、前記シーズニングプロセスの前記終点を検出するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
シーズニングプロセスの終点を検出するための方法であって、
第１の複数の基板の各基板についてシーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング進捗データを取得するステップと、
プロセスチャンバに結合された複数のセンサのサブセットから測定された履歴パラメータ値を取得するステップであって、前記複数のセンサの各センサが、前記第１の複数の基板の各基板を処理するときに前記シーズニングプロセスのパラメータを測定する、ステップと、
前記第１の複数の基板のうちの特定の基板に関連付けられた前記履歴パラメータ値のサブセットに対して、前記履歴パラメータ値を正規化するステップと、
完了したシーズニングプロセスに関連付けられたシーズニング進捗データに対して、前記第１の複数の基板の各基板についての前記シーズニング進捗データを正規化するステップと、
前記第１の複数の基板についての各正規化された履歴パラメータ値を含む多変量解析（ＭＶＡ）モデルを生成するステップと、
第２の複数の基板の各基板を処理するときに、前記センサのサブセットから複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を受信するステップと、
前記複数の実質的にリアルタイムのパラメータ値を有する前記ＭＶＡモデルを使用して、前記シーズニングプロセスの終点を決定するステップと、
を含む、方法。
【請求項１６】
前記複数のセンサのサブセットが、前記プロセスチャンバ内で実行されるプロセスのタイプに基づいて選択される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記回帰演算が、前記シーズニング進捗データのベクトルから最大のマージンを有するように、超平面の位置を調整するサポートベクターマシン（ＳＶＭ）回帰である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記ロジスティック方程式が、
【数３】
2021521652.tif 000014
であり、ここで、ｙiは、ｉ番目の基板の前記ＭＶＡモデルの出力であり、Ｓiは、前記ｉ番目の基板を処理するときの前記シーズニングプロセスの進捗を示すシーズニング指数である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記回帰演算が、前記第２の複数の基板の各基板についての前記シーズニング指数とシーズニング進捗データのそれぞれとの間の誤差の二乗の和を最小化する最小二乗回帰である、請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
前記第２の複数の基板のうちの特定の数の基板の前記シーズニング指数がしきい値を満たすときに、前記シーズニングプロセスの前記終点を検出するステップをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【国際調査報告】
2021521652.tif 000015
2021521652.tif 000016