(57)【要約】【課題】実際に施行する実験回数を必要最小限に押さえた上で、処理対象品の品種毎若しくは処理装置毎に必要になるプラズマ処理装置の入出力モデルを得て、品種切換毎に目標加工量から処理条件を設定する。【解決手段】データ管理部に処理条件を出力するためのモデルとそれに対応する試料の特徴パラメータとを登録しておき、試料の処理に際して、該試料の処理条件を生成するためのモデルがまだ登録されていなければ、最も合致度の高いモデルを使用して検証を施行し、検証失敗の場合のみ新規モデル生成を実施して、該モデルとその特徴パラメータとをデータ管理部に登録する。【選択図】　図１
2004119851.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象試料の種類ごとに、該試料の特徴パラメータと、該試料において目標仕様を達成するための処理条件を算出するためのモデルとを予めデータ管理部へ登録しておき、
上記処理対象試料が投入されると、
上記データ管理部に登録された上記特徴パラメータの中から上記投入された処理対象試料の特徴パラメータと合致する上記特徴パラメータを抽出し、
上記抽出した特徴パラメータに対応する上記モデルを用いて目標仕様に対する処理条件を算出してプラズマ処理装置に設定し、
上記プラズマ処理装置による上記処理対象試料へのプラズマ処理を行うプラズマ処理装置における処理方法であって、
上記合致する特徴パラメータが上記データ管理部に登録されていない場合は、上記処理対象試料の上記処理条件を算出するためのモデルを生成するための実験条件を生成し、上記生成された実験条件に基づく実験の実施、又は、該実験を実施するための手順のガイダンスを行い、上記実験の結果に基づいてモデルを生成して、該生成したモデル及び該モデルに対応する上記特徴パラメータを上記データ管理部に登録するモデル生成ステップを有することを特徴とするプラズマ処理方法。
【請求項２】
上記特徴パラメータが、上記試料全表面積に対するプラズマ処理を施す面積の比率、上記試料の処理対象局所部分におけるプラズマ処理を施す面積の最大値、上記試料の処理対象局所部分におけるプラズマ処理を施す面積の最小値、上記試料の材料、及び、上記試料の厚さ方向のプラズマ処理が施される寸法、のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とするプラズマ処理方法。
【請求項３】
上記モデル生成ステップは、
上記データ管理部に登録された上記特徴パラメータの中から上記投入された試料の特徴パラメータと最も合致度が高い上記特徴パラメータを抽出し、該抽出した特徴パラメータに対応する上記モデルを引当て、引当てた該モデルの検証条件を生成し、上記生成された検証条件に基づく検証実験の実施、又は、該検証実験を実施するための手順のガイダンスを行い、
上記検証実験の結果に基づいて、
上記引き当てたモデルが上記処理対象試料を目標仕様にする処理条件を算出するモデルとして妥当であることが検証された場合には、該モデル及び該モデルに対応する上記特徴パラメータを上記処理対象試料に応じたモデルとして上記データ管理部に登録し、
上記引き当てたモデルが上記処理対象試料を目標仕様にする処理条件を算出するモデルとして妥当でないことが検証された場合には、上記処理対象試料の上記処理条件を算出するためのモデルを生成するための実験条件を生成し、上記生成された実験条件に基づく実験の実施、又は、該実験を実施するための手順のガイダンスを行い、上記実験の結果に基づいてモデルを生成して、該生成したモデル及び該モデルに対応する上記特徴パラメータを上記データ管理部に登録するステップであることを特徴とする請求項１又は２記載のプラズマ処理方法。
【請求項４】
上記検証が、上記処理対象試料の上記特徴パラメータをシミュレータに入力して行われるシミュレーション実験であることを特徴とする請求項３記載のプラズマ処理方法。
【請求項５】
シミュレーション結果がプラズマ処理装置の処理結果と合致するように、シミュレータをチューニングするための同調パラメータを、上記モデルに対応付けて上記データ管理部に登録する同調パラメータ登録ステップと、
上記シミュレータによるシミュレーション実験を実施する前に、上記引き当てたモデルに対応する上記同調パラメータを上記シミュレータに設定する同調パラメータ設定ステップとを有することを特徴とする請求項４記載のプラズマ処理方法。
【請求項６】
上記同調パラメータ登録ステップは、
上記モデルを生成するための実験の結果に基づいて、上記同調パラメータをチューニングし、上記生成されたモデルに対応付けて上記データ管理部に登録するステップを有することを特徴とする請求項５記載のプラズマ処理方法。
【請求項７】
上記処理対象試料の特徴パラメータは、上記製品設計システムから抽出されることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載のプラズマ処理方法。
【請求項８】
処理対象試料へのプラズマ処理を行うためのプラズマ処理部と、
上記処理対象試料の種類ごとに、該試料の特徴パラメータと、該試料において目標仕様を達成するための処理条件を算出するためのモデルとが予め登録されたデータ管理部と、
上記処理対象試料が投入されると、上記データ管理部に登録された上記特徴パラメータの中から上記投入された処理対象試料の特徴パラメータと合致する上記特徴パラメータを抽出し、上記抽出した特徴パラメータに対応する上記モデルを用いて目標仕様に対する処理条件を算出して上記プラズマ処理部に設定する処理条件生成部とを備え、
上記処理条件生成部は、
上記合致する特徴パラメータが上記データ管理部に登録されていない場合は、上記処理対象試料の上記処理条件を算出するためのモデルを生成するための実験条件を生成し、上記生成された実験条件に基づく実験の実施、又は、該実験を実施するための手順のガイダンスを行い、上記実験の結果に基づいてモデルを生成して、該生成したモデル及び該モデルに対応する上記特徴パラメータを上記データ管理部に登録するモデル生成手段を有することを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項９】
処理対象試料の種類ごとに、該試料の特徴パラメータと、該試料において目標仕様を達成するための処理条件を算出するためのモデルとが予め登録されたデータ管理部と、
上記処理対象試料が投入されると、上記データ管理部に登録された上記特徴パラメータの中から上記投入された処理対象試料の特徴パラメータと合致する上記特徴パラメータを抽出し、上記抽出した特徴パラメータに対応する上記モデルを用いて目標仕様に対する処理条件を算出して上記処理対象試料へのプラズマ処理を行うためのプラズマ処理部に設定する処理条件生成部とを備え、
上記処理条件生成部は、
上記合致する特徴パラメータが上記データ管理部に登録されていない場合は、上記処理対象試料の上記処理条件を算出するためのモデルを生成するための実験条件を生成し、上記生成された実験条件に基づく実験の実施、又は、該実験を実施するための手順のガイダンスを行い、上記実験の結果に基づいてモデルを生成して、該生成したモデル及び該モデルに対応する上記特徴パラメータを上記データ管理部に登録するモデル生成手段を有することを特徴とするプラズマ処理条件生成システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プラズマ処理方法と、それを用いたプラズマ処理条件生成システム及びプラズマ処理装置とに関する。
【０００２】
【従来の技術】
プラズマ処理装置は、例えば、真空処理室内にエッチングガスを導入し、減圧下でプラズマ放電を発生させ、このプラズマ中に発生するラジカル又はイオンを被処理物であるウエハ表面に反応させてエッチングをする装置が知られている。このような処理を行うドライエッチング装置は、レシピと呼ばれる処理条件（ガス流量、ガス圧力、投入電力、エッチング時間等）のもとにエッチング処理を行う。
【０００３】
半導体装置の半導体集積回路チップは、半導体デバイス化ウエハ上に導電層や絶縁層又はその他の薄膜層を予め定められた順序で成膜工程により順次に積層し、必要に応じて各層毎に露光工程とエッチング工程により回路パターンを転写することでパターン層を形成し、所定の層を全て重ねた後にウエハ上の個々のチップを切断分離して製造する。半導体装置の速度性能は材料が同じ場合には主に回路パターンの幅寸法によって決まるため、年々微細化が押し進められており、それに応じて精密な露光工程とエッチング工程が要求されるに至っている。
【０００４】
露光工程の微細化能力は主に露光光源の波長に依存するため、Ｉ線からＫｒＦレーザ、ＡｒＦレーザとより短い波長の光源とその波長に感度のあるレジスト材料の開発が進められてきた。他方、エッチング工程では露光、現像により微細形成されたレジストパターンをマスクとして忠実に非マスク部位を高アスペクト比で、所定の深さまで、又は下部の材料界面までエッチングすることが要求される。そのため、プラズマ中に発生するラジカル又はイオンによって基板表面の原子を削り取るドライエッチングプロセスが発展してきた。
【０００５】
ドライエッチングにおいては、出来上がり寸法や側壁角度等の形状に影響する深さ方向と横方向のエッチング速度の違いやそのウエハ面内での均一性を左右するエッチング条件、すなわちレシピと呼ばれる処理条件（ガス流量、ガス圧力、投入電力、エッチング時間等）を適切に設定する必要がある。入力としてのレシピと出力としてのエッチング結果の関係は、装置種類毎に異なることがあり、同じ装置でもメンテナンスなしで連続にエッチングした場合は時間の経過とともに変化することがある。また、入力としてのレシピと出力としてのエッチング結果の関係は、エッチング対象である半導体装置の種類、すなわちエッチング対象材料の違いによって異なり、また回路パターンの違いによって異なることがある。
【０００６】
前者のエッチング装置に起因する入出力関係の変動を抑制し、常に所望のエッチング結果を得るために、プロセス制御技術が研究開発されている。下記にその関連文献を示す。
（１）Ｍ．Ｈａｎｋｉｎｓｏｎ，　Ｔ．Ｖｉｎｃｅｎｔ，　Ｋ．Ｉｒａｎｉ，　ａｎｄ　Ｐ．Ｋｈａｒｇｏｎｅｋａｒ，
”Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ　ａｎｄ　Ｒｕｎ−ｔｏ−Ｒｕｎ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　Ｅｔｃｈ　Ｄｅｐｔｈ　ｉｎ　Ｒｅａｃｔｉｖｅ　Ｉｏｎ　Ｅｔｃｈｉｎｇ”，
ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．　ＳＭ，　ｖｏｌ．１０，　ＮＯ．１，　ｐｐ．１２１−１３０，　Ｆｅｂｒｕａｒｙ　１９９７．
（２）Ｂ．Ｒａｓｈａｐ，　Ｊ．Ｆｒｅｕｄｅｎｂｅｒｇ，　ａｎｄ　Ｍ．Ｅｌｔａ，
”Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ　ｆｅｅｄｂａｃｋ　ｆｏｒ　ｓｉｄｅｗａｌｌ　ｐｒｏｆｉｌｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｉｎ　ｒｅａｃｔｉｖｅ　ｉｏｎ　ｅｔｃｈｉｎｇ”，
Ｊ．　Ｖａｃ．　Ｓｃｉ．　Ｔｅｃｈｎｏｌ．　Ａ，　ｖｏｌ．１３，　ｐｐ．１７９２−１７９６，　Ｍａｙ／Ｊｕｎｅ　１９９５．
（３）Ｓ．Ｂｕｔｌｅｒ，　ａｎｄ　Ｊ．Ｓｔｅｆａｎｉ，
”Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ　Ｒｕｎ−ｔｏ−Ｒｕｎ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　Ｐｏｌｙｓｉｌｉｃｏｎ　Ｇａｔｅ　Ｅｔｃｈ　Ｕｓｉｎｇ　Ｉｎ　Ｓｉｔｕ　Ｅｌｌｉｐｓｏｍｅｔｒｙ”，
ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．　ＳＭ，　Ｖｏｌ．７，　ＮＯ．２，　ｐｐ．１９３−２０１，　Ｍａｙ　１９９４．
これらの文献に記載されたプロセス制御技術では、エッチング装置連続運転時のエッチング装置に起因する入出力関係の変動を、入力であるレシピの予め定めた特定のパラメータにエッチング結果をフィードバックして微調整することにより抑制する。プロセス制御は同一種類の試料を繰り返し連続処理する場合に特に有効である。
【０００７】
後者のエッチング対象試料である半導体ウエハの材料種類や回路パターンの違いに起因する入出力関係の違いを解決するためには、対象試料毎に入出力関係のモデルを準備する必要がある。例えば上記文献（１）では、実験計画法（ＤＯＥ：Ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ）を用いて、プロセス制御を実施する前段階で入出力関係のモデルを構築する方法が提案されている。また、下記文献（４）ではタグチメソッドと類似の手法を用いて、プロセス制御を実施する前段階で入出力関係のモデルを構築する方法が提案されている。
（４）Ｓ．Ｈａ，　ａｎｄ　Ｅ．Ｓａｃｈｓ，
”Ｏｎ−Ｌｉｎｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　Ｐｒｏｃｅｓｓ　Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ　ｉｎ　Ｓｉｎｇｌｅ　Ｗａｆｅｒ　Ｐｒｏｃｅｓｓ”，　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．　ＳＭ，　Ｖｏｌ．１２，　ＮＯ．２，　ｐｐ．２００−２１３，　Ｍａｙ　１９９９．
半導体の製造装置の入出力関係を得る別の手段として、計算機上のシミュレーションでプロセスを模擬するＴ−ＣＡＤ（Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ−　ＣＡＤ）と称されるシステムが市販されており、購入して実験の代用として使用することができる。従来技術として、下記（５）及び（６）に関連文献を示す。
（５）Ｃ．Ｐｉｃｈｅｒ，　Ｒ．Ｐｌａｓｕｎ，　Ｒ．Ｓｔｒａｓｓｅｒ，　ａｎｄ　Ｓ．Ｓｅｌｂｅｒｈｅｒｒ，
”Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｌｅｔｅ　ＶＬＳＩ　Ｆａｂｒｉｃａｔｉｏｎ　Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ　ｗｉｔｈ　Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　Ｔｏｏｌｓ”，
ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．　ＳＭ，　Ｖｏｌ．１２，　ＮＯ．１，　ｐｐ．７６−８６，　Ｆｅｂｒｕａｒｙ　１９９９．
（６）富士通総合研究所編、「半導体素子設計シミュレータ」、丸善、平成３年８月２５日発行
ただし、シミュレータ計算結果と実際のエッチング結果を絶対的に精度良く一致させるためには、事前にキャリブレーション作業が必要になることがある。なぜなら、実際のプロセスでは、装置チャンバ内のガスの流れや温度の分布、チャンバの壁の影響があり、また試料であるウエハ上の回路パターンも一様でなく分布しており、しかも品種毎に分布が異なるからである。このキャリブレーション作業は要求される精度によっては、試料である半導体デバイス化ウエハの品種毎に、また場合によっては装置毎に行う必要があり、多品種量産ラインでの生産に対するシミュレータの応用には多大な労力を要することがある。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
半導体製造工程において、ドライエッチング装置があるプロセスを処理する場合、前述のようにレシピと呼ばれる製造条件をウエハ種類毎に毎回切換設定してウエハ加工を行う。
【０００９】
同一種類のウエハを連続加工する場合はプロセス制御により外乱を補償することができる。しかし、ウエハ種類の切換をプロセス制御では必ずしも十分に補償できない。ウエハ種類の切換は、制御における不連続な初期値切換に相当するからである。また、プロセス制御は特定のパラメータに着目して微調整を行うが、ウエハ種類の切換は複数のレシピパラメータの切換を要求することが多い。よって、ウエハ種類毎にエッチング装置の入出力関係を実験により調べ、最適なレシピ初期値を得る必要が生じる。
【００１０】
ただし、実験によってウエハはスクラップになり、またエッチング処理から散乱電子顕微鏡（ＳＥＭ）による検査まで長時間を要するためコストがかかる。そこで、従来技術で言及した実験計画法やタグチメソッドなどの実験回数削減技法を駆使して、入出力モデルを構築することになる。
【００１１】
しかしながら、多品種の半導体デバイスを生産するラインでは、例え、直交表を用いた実験回数削減技法を駆使しても、それによって生じる材料と時間のコストは膨大なものになる。
【００１２】
本発明はこれらの問題点に鑑みてなされたもので、実際に施行する実験回数を必要最小限に押さえた上で、品種毎に必要になるプラズマ処理装置の入出力モデルを得て品種切換毎に処理条件を設定する方法、及びそのシステム、及びそのシステムを備えたプラズマ処理装置を提供するものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため本発明では、処理対象試料の種類ごとに、該試料の特徴パラメータと、該試料において目標仕様を達成するための処理条件を算出するためのモデルとが予め登録されたデータ管理部と、処理対象試料が投入されると、上記データ管理部に登録された上記特徴パラメータの中から上記投入された処理対象試料の特徴パラメータと合致する上記特徴パラメータを抽出し、この抽出した特徴パラメータに対応するモデルを用いて目標仕様に対する処理条件を算出して処理対象試料へのプラズマ処理を行うためのプラズマ処理部に設定する処理条件生成部とを備え、処理条件生成部が、合致する特徴パラメータがデータ管理部に登録されていない場合は、処理対象試料の処理条件を算出するためのモデルを生成するための実験条件を生成し、この生成された実験条件に基づく実験の実施、又は、該実験を実施するための手順のガイダンスを行い、実験の結果に基づいてモデルを生成して、該生成したモデル及び該モデルに対応する特徴パラメータをデータ管理部に登録するモデル生成手段を有するプラズマ処理条件生成システムが提供される。
【００１４】
また、本発明では、この本発明のプラズマ処理条件生成システムに加えて、さらに処理対象試料へのプラズマ処理を行うためのプラズマ処理部を有するプラズマ処理装置が提供される。
【００１５】
さらに本発明では、本発明のプラズマ処理装置に用いられるプラズマ処理方法として、処理対象試料の種類ごとに、該試料の特徴パラメータと、該試料において目標仕様を達成するための処理条件を算出するためのモデルとを予めデータ管理部へ登録しておき、処理対象試料が投入されると、データ管理部に登録された特徴パラメータの中から投入された処理対象試料の特徴パラメータと合致する特徴パラメータを抽出し、この抽出した特徴パラメータに対応するモデルを用いて目標仕様に対する処理条件を算出してプラズマ処理装置に設定し、プラズマ処理装置による処理対象試料へのプラズマ処理を行うプラズマ処理装置における処理方法であって、合致する特徴パラメータがデータ管理部に登録されていない場合は、上記処理対象試料の処理条件を算出するためのモデルを生成するための実験条件を生成し、この生成された実験条件に基づく実験の実施、又は、該実験を実施するための手順のガイダンスを行い、実験の結果に基づいてモデルを生成して、該生成したモデル及び該モデルに対応する特徴パラメータをデータ管理部に登録するモデル生成ステップを有するプラズマ処理方法が提供される。
【００１６】
上記特徴パラメータは、試料全表面積に対するプラズマ処理を施す面積の比率、試料の処理対象局所部分におけるプラズマ処理を施す面積の最大値、試料の処理対象局所部分におけるプラズマ処理を施す面積の最小値、試料の材料、及び、試料の厚さ方向のプラズマ処理が施される寸法、のうちの少なくとも一つを含むことが望ましい。
【００１７】
また、上記モデル生成ステップは、データ管理部に登録された特徴パラメータの中から投入された試料の特徴パラメータと最も合致度が高い特徴パラメータを抽出し、該抽出した特徴パラメータに対応するモデルを引当て、引当てた該モデルの検証条件を生成し、生成された検証条件に基づく検証実験の実施、又は、該検証実験を実施するための手順のガイダンスを行い、検証実験の結果に基づいて、引き当てたモデルが処理対象試料を目標仕様にする処理条件を算出するモデルとして妥当であることが検証された場合には、該モデル及び該モデルに対応する特徴パラメータを上記処理対象試料に応じたモデルとしてデータ管理部に登録し、引き当てたモデルが上記処理対象試料を目標仕様にする処理条件を算出するモデルとして妥当でないことが検証された場合には、処理対象試料の処理条件を算出するためのモデルを生成するための実験条件を生成し、生成された実験条件に基づく実験の実施、又は、該実験を実施するための手順のガイダンスを行い、実験の結果に基づいてモデルを生成して、該生成したモデル及び該モデルに対応する上記特徴パラメータをデータ管理部に登録するステップとすることができる。
【００１８】
なお本発明では、上記検証を、処理対象試料の特徴パラメータをシミュレータに入力して行われるシミュレーション実験とすることができる。この場合、本発明のプラズマ処理方法は、シミュレーション結果がプラズマ処理装置の処理結果と合致するように、シミュレータをチューニングするための同調パラメータをモデルに対応付けてデータ管理部に登録する同調パラメータ登録ステップと、シミュレータによるシミュレーション実験を実施する前に、引き当てたモデルに対応する同調パラメータをシミュレータに設定する同調パラメータ設定ステップとを有することが望ましい。
【００１９】
ここで、同調パラメータ登録ステップは、モデルを生成するための実験の結果に基づいて、同調パラメータをチューニングし、生成されたモデルに対応付けてデータ管理部に登録するステップを有することが望ましい。
【００２０】
なお、本発明では、処理対象試料の特徴パラメータは、製品設計システムから抽出するようにしてもよい。
【００２１】
【発明の実施の形態】
本発明では、真空処理室内に収容した試料に処理を施すプラズマ処理装置の処理条件設定システムは、１）データ管理部と２）プラズマ処理条件生成部を備える構成とする。
【００２２】
１）データ管理部は、過去の実績のある処理条件計算用モデルを試料の特徴と伴に登録し保持している。該モデルは、目標仕様から処理条件を逆変換して算出する。実績のある処理条件そのものではなく処理条件計算用モデルの形で登録保持する理由は、当該プラズマ処理工程で処理すべき内容が目標仕様と前工程の処理結果との差分で決まるために、外部条件である前工程の処理結果に応じてプラズマ処理条件を変える能力を持たせるためと、外部条件である後工程の要求に応じた目標仕様そのものの変更に応じてプラズマ処理条件を変える能力を持たせるためと、当該プラズマ処理工程の経時変化や機種及び号機変更等の内部条件の変化を反映してプラズマ処理条件を変える能力を持たせるためである。
【００２３】
２）処理条件生成部は、投入試料の特徴から登録済みモデルを引き当てることを最初に試みる。引当が成功すれば、実験回数ゼロで入出力モデルを得て投入試料の処理条件を目標仕様から計算して設定することができる。なお、ここで用いられる投入試料の特徴は、処理対象に関する各種パラメータ（要求寸法、要求特性、物性値等）であり、処理対象や処理内容に応じて適宜決定することができる。例えば、処理内容がエッチングの場合、処理対象の材料、被エッチング面積率、エッチング深さ、パターン粗密差、最小パターン寸法などが、ここで用いられる特性として挙げられる。
【００２４】
引当が失敗した場合、２）処理条件生成部は次にできるだけ投入試料の特徴と近い特徴を有する類似品種の登録済みモデルを検索し、仮モデルとして引き当てる。この仮モデルは投入試料に関するプラズマ処理装置の入出力関係を正確に表現している可能性が高いが保証は無いため検証実験を実施する。検証実験の回数は確認に必要な最少限度の回数（例えば１〜３回）で良く、確認が得られれば仮モデルを正規モデルに昇格させ、該正規モデルを用いて投入試料の処理条件を目標仕様から計算して設定する。さらに、１）データ管理部は該正規モデルを投入試料の特徴と伴に登録し、同一品種の次回投入時には検証実験なしで引当可能とする。
【００２５】
検証実験が失敗した場合には、２）処理条件生成部は従来と同じくモデル生成実験を実施する。この場合、実験計画法等の実験回数削減技法を駆使しても必要十分な実験回数（例えば、直交表に従って９回、１２回、１８回）だけ実験を実施することが必要になる。確認が得られれば生成モデルを用いて投入試料の処理条件を目標仕様から計算して設定する。さらに、１）データ管理部は生成モデルを投入試料の特徴と伴に登録し、同一品種の次回投入時にはモデル生成実験なしで引当可能とし、類似品種の次回投入時には仮モデルとして引当可能とする。
【００２６】
本発明は、以上のステップを計算機に実装した条件生成システムにより統括して自動的に実施することにより実績のあるモデルを再利用する仕組みを提供し、必要最少限のモデル作成コストでプラズマ処理装置の多品種生産ラインでの運用を可能にする。
【００２７】
また、類似品種から引き当てた仮モデルの検証実験を行う前に、プラズマ処理装置のプロセスを模擬したシミュレータで計算機上の仮想実験を実施し、予め事前検証と必要に応じて仮モデルの修正を行う一連のステップを挿入することにより、プラズマ処理装置を使用したコストのかかる検証実験の成功率を上げ、さらにモデル作成コストを下げることができる。
【００２８】
また、上記シミュレータのシミュレーション結果を実際の実験結果に合うようにキャリブレーションするための同調パラメータをシミュレータに外部から設定可能とし、検証実験が失敗した際にはモデル生成実験の結果を用いてシミュレータの同調パラメータも合わせてチューニングし、１）データ管理部が生成モデルを登録する際に投入試料の特徴と伴にシミュレータの同調パラメータも合わせて登録する一連のステップを挿入することにより、次回以降の類似品種に対するシミュレータによる事前検証と仮モデル修正の精度を上げることができる。これにより、プラズマ処理装置を使用したコストのかかる検証実験の成功率を上げ、さらにモデル作成コストを下げることができる。
【００２９】
そこで本発明の第１の処理方法は、真空処理室内に収容した試料に処理を施すプラズマ処理装置の処理条件設定時に、特定の試料について目標仕様に対する処理条件を出力した実績のあるモデルを試料の特徴パラメータと伴に予め登録しておき、試料が投入される毎に、上記登録済みモデルの中から上記登録済み特徴パラメータが投入試料の特徴パラメータと合うモデルの引当を行い、モデルを用いて目標仕様に対する処理条件を出力してプラズマ処理装置に設定し処理を行うステップを有する。
【００３０】
また、本発明の第２の処理方法は、真空処理室内に収容した試料に処理を施すプラズマ処理装置の処理条件設定時に、特定の試料について目標仕様に対する処理条件を出力した実績のあるモデルを試料の特徴パラメータと伴に予め登録しておき、
（１）試料が投入される毎に、上記登録済みモデルの中から上記登録済み特徴パラメータが投入試料の特徴パラメータと完全に合致するモデルを特徴完全合致モデルとして引当を試行し、引当の成否を判定し、
（２）上記特徴完全合致モデル引当失敗の場合のみ、新規にモデル生成を実施し、次回の引当に備えて、該新規生成モデルを上記投入試料の特徴パラメータと伴に登録し、
（３）上記特徴完全合致モデル若しくは上記新規生成モデルを用いて目標仕様に対する処理条件を出力してプラズマ処理装置に設定し処理を行う
ステップを有する。
【００３１】
本発明の第３の処理方法は、真空処理室内に収容した試料に処理を施すプラズマ処理装置の処理条件設定時に、特定の試料についての目標仕様に対する処理条件を出力した実績のあるモデルを試料の特徴パラメータと伴に予め登録しておき、
（１）試料が投入される毎に、上記登録済みモデルの中から上記登録済み特徴パラメータが投入試料の特徴パラメータと完全に合致するモデルを特徴完全合致モデルとして引当を試行し、引当の成否を判定し、
（２）上記特徴完全合致モデル引当失敗の場合のみ、上記登録済みモデルの中から上記登録済み特徴パラメータが投入試料の特徴パラメータと最も合致度が高いモデルを特徴高合致度モデルとして引当を実施し、該特徴高合致度モデルの検証を試行し、検証の成否を判定し、
（３）上記特徴高合致度モデルの検証に失敗した場合のみ、新規にモデル生成を実施し、
（４）上記特徴完全合致モデル引当失敗の場合には、次回の引当に備えて、検証済みの上記特徴高合致度モデル若しくは上記新規生成モデルを上記投入試料の特徴パラメータと伴に登録し、
（５）上記特徴完全合致モデル若しくは上記検証済み特徴高合致度モデル若しくは上記新規生成モデルを用いて目標仕様に対する処理条件を出力してプラズマ処理装置に設定し処理を行う
ステップを有する。
【００３２】
これら本発明の処理方法において、特徴高合致度モデルの検証方法又は新規モデル生成方法は、プラズマ処理装置を使用した実験であることが望ましい。また、特徴高合致度モデルの検証方法は、投入試料の特徴パラメータを入力したシミュレータによるシミュレーション実験であることが望ましい。さらに、プラズマ処理装置を使用した実験による特徴高合致度モデルの検証の前に、投入試料の特徴パラメータを入力したシミュレータによるシミュレーション実験に基づき、該特徴高合致度モデルの事前修正を施すことが望ましい。
【００３３】
また、これら本発明の処理方法は、シミュレーション結果がプラズマ処理装置の処理結果と合致するように、シミュレータをチューニングする同調パラメータをシミュレータに備えさせ、該シミュレータ同調パラメータをモデルと伴に登録し、このシミュレータによるシミュレーション実験を実施する前に、当該モデルと伴に登録されたシミュレータ同調パラメータを引き当ててシミュレータに設定することが望ましい。ここで、シミュレータ同調パラメータをモデル生成実験の結果を用いてチューニングし、該生成モデルと伴に登録することが特に望ましい。
【００３４】
【実施例】
以下に、本発明によるプラズマ処理装置及び処理システム及び処理方法の実施の基本的形態を図１、図１１、図２、図１４、図３、図５、図６を用いて説明する。
【００３５】
図１は、本発明の実施形態に係るドライエッチング装置の処理条件設定ステップの概要を示す図である。特定の半導体ウエハについての目標仕様に対する処理条件を出力した実績のあるモデルを、半導体ウエハの特徴パラメータと伴にウエハ毎に予めデータ管理部（後述）に登録しておく。図において、１００は登録済みモデルの中から上記登録済み特徴パラメータが投入ウエハの特徴パラメータと完全に合致する「特徴完全合致モデル」の引当を試行するステップ、１０１は該「特徴完全合致モデル」の引当の成否を判定するステップ、１１０は該「特徴完全合致モデル」の引当失敗時に類似モデルとして登録済みモデルの中から上記登録済みウエハ特徴パラメータが投入ウエハの特徴パラメータと最も合致度が高い「特徴高合致度モデル」の引当と検証をコスト最小代替手段として試行するステップ、１１１は該「特徴高合致度モデル」の検証の成否を判定するステップ、１２０は該「特徴高合致度モデル」の検証失敗時の「新規生成モデル」の生成を実施するステップ、１１２は上記「特徴完全合致モデル」引当失敗時に次回の引当に備えて検証済みの上記「特徴高合致度モデル」若しくは上記「新規生成モデル」を上記投入ウエハの特徴パラメータと伴に登録するステップ、１０２は上記「特徴完全合致モデル」若しくは検証済みの上記「特徴高合致度モデル」若しくは上記「新規生成モデル」を用いて目標仕様に対する処理条件を出力するステップである。
【００３６】
図１１に、図１に示したドライエッチング装置における処理条件設定ステップの詳細の一例を示す。ステップ２１から２２は上記「特徴完全合致モデル」の自動引当試行ステップ１００の詳細ステップの例、ステップ２３は該「特徴完全合致モデル」の引当成否判定ステップ１０１、ステップ２５から２７は上記「特徴高合致度モデル」の自動引当／検証試行ステップ１１０の詳細ステップの例、ステップ２８は該「特徴高合致度モデル」の検証成否判定ステップ１１１、ステップ３０から３５は上記「新規生成モデル」の生成実施ステップの詳細ステップの例、ステップ２９は上記登録ステップ１１２、ステップ２４は処理条件出力ステップである。図１１のステップの詳細は後述する。
【００３７】
図２は、本発明の実施形態に係るドライエッチング装置及び条件生成システムの概要を示す図である。図において、８はエッチング装置、５１はプラズマ５１ｃを生成するプラズマ処理室、５１ｂは処理室内のウエハステージ５１ａ上に載置した被処理物であるウエハである。５３は装置に供給するガス流量、ガス圧力、投入電力等の処理中のプロセス量をモニタするためのセンサであり、これらのセンサは通常ドライエッチング装置に標準装備される。５５はレシピであり、アクチュエータ５２はレシピ５５に従ってドライエッチング装置を制御する、一部のプロセスが変動し易いアクチュエータについてはセンサ５３の値をフィードバックして自動制御することによりレシピ５５の指示通りのプロセスを実現する。レシピ５５はウエハ処理中又はウエハ処理毎に変更可能である。
【００３８】
レシピ５５を出力するエッチング条件生成システム５０は、エッチング条件生成部１０とデータ管理部５とを備える。１は製造実行システムで、試料であるウエハの投入計画を定めエッチング条件生成システム５０に通知する。２は半導体デバイス設計システムで、ウエハの特徴パラメータをエッチング条件生成システム５０に提供する。
【００３９】
図１４に、本発明の実施形態に係るエッチング条件生成システム５０の構成を周辺要素との関係を含めて示す。先に図２で説明したように、１は製造実行システム、２は半導体デバイス設計システム、１０はエッチング条件生成部、５はデータ管理部、８はエッチング装置である。３は試料であるウエハの特徴パラメータ抽出部であり、製造実行システム１から投入指示されたウエハの設計情報を、設計システム２を参照して抽出する。エッチングに関する特徴パラメータとしては、対象材料、被エッチング面積率、エッチング深さ、パターン粗密差、最小パターン寸法、などが挙げられる。４はモデル引当／判定／登録管理部で、データ管理部５と通信してモデル及び後で説明する付帯情報の読込と書込を司る。ここでのモデルは、試料であるウエハのエッチング後の目標仕様からエッチング条件（レシピ）を逆算する手段を提供するものである。１４はレシピ出力部、６はモデル検証／修正／生成管理部、７は実験条件生成部、１３は実験結果評価部である。
【００４０】
なお、本実施例においてエッチング条件生成システム５０は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）と主記憶装置と外部記憶装置とを備える情報処理装置によって構成されており、各部４，５，７，６，１４，１５の機能は、外部記憶装置に設けられたコンピュータ読み取り可能な情報記録媒体に保持されたプログラムを主記憶装置に読み込み、これをＣＰＵが解釈実行することにより実現される。なお、本実施例では、製造実行システム１、半導体デバイス設計システム２、エッチング条件生成システム５０及び検査装置９をそれぞれ異なる情報処理装置によって実現したが、本発明はこれに限られるものではなく、これらの一つ以上が一つの情報処理装置によって実現されても構わない。
【００４１】
図３は、本発明の実施形態に係るモデル登録のデータレコード形式の一例を示す図である。図において、６０は従来より半導体製造の履歴情報の検索で一般的に検索キーとして用いられてきた半導体ウエハの品種名であり、例えば図では「品種名」と「レイヤ名」をその要素として挙げている。６１は本発明において新規の検索キーとする半導体ウエハの特徴パラメータであり、例えば図では「最小幅寸法」、「対象材料」、「被エッチング面積率」、「被エッチング深さ」をその要素として挙げている。
【００４２】
「被エッチング面積率」は、試料全面において、マスク処理によりプラズマ処理から保護される部分の面積と、マスク開口処理によりプラズマ処理が施行される部分の面積の比率を表す。「最小幅寸法」は、試料の局所部分における上記面積の比率の最大値を表す。「対象材料」は、プラズマ処理を施行される試料の材料を表す。「被エッチング深さ」は、試料の高さ方向（厚さ方向）のプラズマ処理が施行される寸法を表す。その他に、回路パターンの密集部の密度を表す指標として、試料の局所部分における上記面積の比率の最小値が考えられる（図示せず）。
【００４３】
プロセスの入出力関係の違いに影響を及ぼす半導体ウエハの特徴パラメータを検索キーとすることにより、品種名が異なっても同一の入出力特性を示す半導体ウエハ用の当該モデルを引き当てる能力と、また当該モデルがなくても類似の入出力特性を示す半導体ウエハ用のモデルを類似モデルとして引き当てる能力を備えることができる。６２は目標仕様から処理条件を逆計算するためのモデルであり、例えば図では「名称」と「ＩＤ番号」をその要素として挙げている。それぞれの要素は例として列挙したのであり、本発明はこの要素例に限定されるものではない。
【００４４】
図５は、本発明の実施形態に係るゲート形成を例に取ったエッチング工程前後の状態を示す図である。図５（ａ）は露光工程後、つまりエッチング工程前の状態を示す図である。図において、８０は露光工程でパターン形成されたレジスト、８３は前工程処理結果であるレジストＣＤ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）寸法である。８１はゲート形成工程における多結晶シリコン（Ｐｏｌｙ−Ｓｉ）等の被エッチング材料、８２は電界効果トランジスタの絶縁膜である。図５（ｂ）は細目狙いのエッチ工程後の状態を示す図、図５（ｃ）は中心狙いのエッチ工程後の状態を示す図、図５（ｄ）は太目狙いのエッチ工程後の状態を示す図である。図において、８４は完成ＣＤ寸法、８５はＣＤシフト量である。この図に示すように、エッチング装置は、処理条件を適切に変えることによって、細目、中心、太目のエッチング結果を得ることができる。
【００４５】
図６は、本発明の実施形態に係るモデルを示す図である。図６（ａ）は２条件と目標加工量の関係を示すモデルである。図において、７０は応答曲面（ＲＳＭ：Ｒｅｓｐｏｎｓｅ　Ｓｕｒｆａｃｅ　Ｍｏｄｅｌ）、７１は実験値（ここでは９つ）、７２は目標加工量（図５のＣＤシフト量８５）、７３は条件の１つであるガス種Ｂ、７４は条件の１つであるガス種Ａである。条件が増えても多次元の応答曲面でモデルを表現可能である。図６（ｂ）は説明のために簡略化した１条件と目標加工量の関係を示すモデルである。図において、７０は一次元応答曲面で、ここでは回帰直線で表現している。７１は実験値（ここでは３つ）、７２は目標加工量（図５のＣＤシフト量８５）、７４は条件の１つであるガス種Ａ、７５は目標仕様（図５の完成ＣＤ寸法８４の狙い値）、７６は前工程処理結果（図５のレジストＣＤ寸法８３）である。
【００４６】
本発明において、モデルは目標仕様から処理条件を逆計算するために用いるものである。図６の目標加工量７２は、図５のＣＤシフト量８５に当たり、完成ＣＤ寸法８４の狙い値に当たる目標仕様７５からレジストＣＤ寸法８３に当たる前工程処理結果７６を差し引くことによって求める。この仕組みにより、前工程処理結果７６が変動しても適切なエッチング処理条件を設定して目標仕様を達成することができる。前工程処理結果７６が一定である場合、７８ａは中心狙い値を目標仕様７５とした場合の目標加工量７２で、モデル７０から処理条件７８ｂが逆計算され、この処理条件でエッチングを行うことにより図５（ｃ）のエッチング結果が得られる。７７ａは細目狙い値を目標仕様７５とした場合の目標加工量７２で、モデル７０から処理条件７８ｂが逆計算され、この処理条件でエッチングを行うことにより図５（ｂ）のエッチング結果が得られる。７９ａは太目狙い値を目標仕様７５とした場合の目標加工量７２で、モデル７０から処理条件７９ｂが逆計算され、この処理条件でエッチングを行うことにより図５（ｄ）のエッチング結果が得られる。
【００４７】
本発明に係るエッチング条件生成システムの動作ステップについて説明する。生産実行システム１（図１４）からエッチング工程へのウエハ投入計画指示を受けた特徴パラメータ抽出部３は、半導体デバイス設計システム２に係る設計情報から該ウエハの特徴パラメータを抽出する（図１１ステップ２１）。なお、上記生産実行システム１がウエハの特徴パラメータを投入指示に会わせてエッチング条件生成システム５０に送る構成にしても良い。
【００４８】
上記ウエハ特徴パラメータは、エッチング条件生成システム５０を構成するエッチング条件生成部１３のモデル引当／判定／登録管理部４に送られる。モデル引当／判定／登録管理部４は、上記ウエハ特徴パラメータをキーにしてエッチング条件生成システム５０を構成するデータ管理部５を検索し、データレコード（図３）のウエハ特徴パラメータのカラム６１の中から合致するレコードを探索し、モデルのカラム６２から同一特徴を有するウエハをエッチングした実績のあるモデルの引き当てを試みる（ステップ２２）。
【００４９】
モデル引当／判定／登録管理部４は、モデル引当に成功したかどうかを判定する（ステップ２３）。過去に同一特徴を有するウエハをエッチングしてモデルを生成した実績が無い場合は、モデル引当に失敗する。その場合、モデル引当／判定／登録管理部４は、ウエハ特徴パラメータのカラム６１の中から最も合致度の高い類似レコードを探索し、モデルのカラム６２から類似特徴を有するウエハをエッチングした実績のあるモデルを引き当てて、モデル検証／修正／生成管理部６に仮モデルとして送致する（ステップ２５）。
【００５０】
上記仮モデルは、そのままエッチング条件の計算に使用した場合、要求される精度で信頼に足る条件を計算することが出来るかどうか分からない。そこで、モデル検証／修正／生成管理部６は検証実験を行い、精度を確認する。この場合、モデル生成のための実験ではなく確認のための実験であるから、出来るだけ最小の実験回数にすることによってコストを最小にする。例えば、図６（ｂ）に示す回帰直線をモデルとする場合は、目標加工量７２を可変とする条件パラメータはガス種Ａ７４と決まっているので、複数ある条件パラメータのうちガス種Ａのみを振って、目標加工量７２と条件パラメータ７４が数点で一致するかどうかを検証すれば良い。この場合、直線の傾きと切片の２つのパラメータがモデルを決定するので、最小実験回数は２回となる。２回以上の実験を行えば、最小２乗法により統計的なバラツキを考慮した検証を行うことができる。なお、図では、３点の実験プロット７１を示しているがこれに限定するものではない。コストと検証精度のバランスで実験回数を決めれば良い。モデル検証／修正／生成管理部６は実験条件生成部７に仮モデルを送付し、該実験条件生成部７では実験回数分の目標加工量（７７ａ、７８ａ、７９ａ）を予測結果として定め、上記仮モデル７０を用いて逆計算を行い検証実験条件（７７ｂ，７８ｂ，７９ｂ）を算出する（ステップ２６）。
【００５１】
上記実験条件生成部７は、上記検証実験条件をエッチング装置８に送り、モデル検証実験を実施する（ステップ２７）。実験結果は、例えば測長ＳＥＭ等の検査装置９によって完成ＣＤ寸法８４（図５）を計測し、実験結果評価部１３に吸い上げる。該実験結果評価部１３は、予め計測してあったレジストＣＤ寸法８３を実験結果としての上記完成ＣＤ寸法８４から差し引くことにより、実験加工量としてのＣＤシフト量８５を算出する。つぎに、該実験結果評価部１３は、予測結果としての上記目標加工量と該実験加工量を比較して、実験結果と予測結果が一致したかどうかで検証を行う（ステップ２８）。
【００５２】
実験結果と予測結果が一致した場合は、上記モデル検証／修正／生成管理部６は上記モデル引当／判定／登録管理部４に上記仮モデルを送付し、該モデル引当／判定／登録管理部４は該仮モデルを検証済みモデルとして上記半導体ウエハ特徴パラメータと伴に上記データ管理部５に登録する（ステップ２９）。これにより、次回に、この半導体ウエハ特徴パラメータと同一の特徴パラメータを持つ半導体ウエハが投入された際には、モデル検証実験を行う手間（コスト）を省くことができる。つまり、本発明は、一度モデル検証の手間を掛ければ、以降は該当する特徴パラメータを持つ半導体ウエハに対してエッチング条件を計算するためのモデルの引当成功を保証し、多品種量産ラインでの品種毎モデルの生成コストを最小にする仕組みを提供する。
【００５３】
実験結果と予測結果が一致しない場合は、新規にモデル生成実験を行う必要がある。この場合、複数あるエッチング条件の中でどの条件が目標加工量（ＣＤシフト量）を制御するのに有効か分からないため、まず有効な制御パラメータを探索する実験を行う。実験回数を最少にするためにタグチメソッド等のロバスト設計技法を用いても、モデル生成実験は検証実験よりも多くの実験回数を必要とする。例えば、基本的な直交表に則った場合は、９回若しくは１２回若しくは１８回のエッチング実験を必要する。制御パラメータが抽出されたら、つぎに該制御パラメータを振ってモデルを定量的に確定する実験を行う。このとき、目標加工量（ＣＤシフト量）の要求制御範囲に応じて必要な条件パラメータの数が決まる。また、モデルを直線（平面）にするのか曲線（曲面）にするのかによっても、モデル確定実験の回数が増減する。例えば、図６（ａ）では２つの条件パラメータに対して９回の実験を実施しており、２次応答曲面モデルをデータに冗長性を持たせた上で定量的に確定することができる。
【００５４】
図１４のシステムにおいて、上記実験結果評価部１３から検証失敗の通知を受けた上記モデル検証／修正／生成管理部６は、モデル生成実験を上記実験条件生成部７に要求する。該実験条件生成部７は前述した２段階のモデル生成実験の条件を生成して、エッチング装置８に送り（ステップ３０）、実験を実施する（ステップ３１）。実験結果は、例えば測長ＳＥＭ等の検査装置９によって完成ＣＤ寸法を計測し、実験結果評価部１３に吸い上げる。該実験結果評価部１３は、前述のエッチング条件の抽出とモデルの定量的確定を２段階で評価して仮モデルを生成する（ステップ３２）。
【００５５】
ステップ２５で引き当てた特徴高合致度モデルの場合と同様に、上記仮モデルは、そのままエッチング条件の計算に使用した場合、要求される精度で信頼に足る条件を計算することが出来るかどうか分からない。そこで、モデル検証／修正／生成管理部６は検証実験を行い、精度を確認する。検証実験はコストと検証精度のバランスで実験回数を決めれば良い。モデル検証／修正／生成管理部６は実験条件生成部７に仮モデルを送付し、該実験条件生成部７では実験回数分の目標加工量を予測結果として定め、該仮モデルを用いて逆計算を行い、検証実験条件を算出する（ステップ３３）。上記実験条件生成部７は、上記検証実験条件をエッチング装置８に送り、モデル検証実験を実施する（ステップ３４）。実験結果は実験結果評価部１３に吸い上げ、実験結果と予測結果が一致したかどうかで検証を行う（ステップ３５）。実験結果と予測結果が一致しない場合は、ステップ３０のモデル生成実験条件を変えて、再度モデル生成実験を行う。これを検証実験が成功するまで繰り返す。
【００５６】
実験結果と予測結果が一致して検証実験が成功したら、上記モデル検証／修正／生成管理部６は上記モデル引当／判定／登録管理部４に上記仮モデルを送付し、該モデル引当／判定／登録管理部４は該仮モデルを検証済みモデルとして上記半導体ウエハ特徴パラメータと伴に上記データ管理部５に登録する（ステップ２９）。これにより、次回に、この半導体ウエハ特徴パラメータと同一の特徴パラメータを持つ半導体ウエハが投入された際には、モデル生成実験を行う多大な手間（コスト）も、モデル検証実験を行う手間（コスト）も省くことができる。また、次回に、この半導体ウエハ特徴パラメータと類似の特徴パラメータを持つ半導体ウエハが投入された際には、前述の特徴高合致度仮モデルの引当と検証実験実施によりモデル生成実験を省けるかどうかを試行する機会を提供する。つまり、本発明は、一度モデル生成の多大な手間（コスト）を掛けたら、以降は該当する特徴パラメータを持つ半導体ウエハに対してはエッチング条件を計算するためのモデルの引当成功を保証し、また類似する特徴パラメータを持つ半導体ウエハに対してもモデルの引当試行の機会を提供し、多品種量産ラインでの品種毎モデルの生成コストを最小にする仕組みを提供する。
【００５７】
上記のステップを実行することにより、半導体装置の多品種量産ラインにおいて新規モデル生成の実施の機会つまりモデル生成コストを最小化することを目指すが、どのループを経由したとしても必ず信頼に足る検証済みのモデルが得られる。このモデルを用いて目標仕様及び必要に応じて前工程（露光工程）処理結果からエッチング工程の処理条件を出力する（ステップ２４）。
【００５８】
つぎに、本発明によるプラズマ処理装置、処理システム及び処理方法を実施する別の形態を、図１、図１２、図３、図４、図１５、図５、図６を用いて説明する。図１、図３、図５、図６については前記で説明した。
【００５９】
図１２は、図１のドライエッチング装置の処理条件設定ステップの詳細の一例を示す図であり、前述の図１１に対して仮モデルとして引き当てた前記「特徴高合致度モデル」の検証実験試行の前にシミュレーションによるモデル事前修正のステップ４０、４２、４３を追加したものである。
【００６０】
図４は、本発明の実施形態に係るドライエッチング装置及び条件生成システムの概要を示す図であり、前述の図２に対してエッチングシミュレータ１２を追加したものである。１２はエッチングシミュレータで、エッチング条件生成システム５０の求めに応じてエッチング装置８のプロセスを模擬して結果を返す。Ｔ−ＣＡＤという名称で数社から市販されているものを使用することができる。
【００６１】
図１５は、本発明の実施形態に係るエッチング条件生成システム５０の構成を周辺要素との関係を含めて示す図であり、前述の図１４に対してエッチングシミュレータ１２を追加したものである。
【００６２】
本発明に係るエッチング条件生成システムの動作ステップの追加部分について説明する。前述のステップ２５で仮モデルとして引き当てた「特徴高合致度モデル」は、そのままエッチング条件の計算に使用した場合、要求される精度で信頼に足る条件を計算することが出来るかどうか分からないため、モデル検証／修正／生成管理部６は検証実験を行いモデルの精度を確認した（ステップ２６、２７、２８）。本追加部分は、エッチング装置を使用したコストのかかる実際の検証実験を行う前に、シミュレータを使用したシミュレーション実験により事前にモデルを修正しできるだけ精度を高めるように機能する。
【００６３】
モデル引当／判定／登録管理部４は、特徴が最も高く合致する登録済みモデルを仮モデルとして引き当てる（ステップ２５）と、該仮モデルをモデル検証／修正／生成管理部６（図１５）に送致する。該モデル検証／修正／生成管理部６は実験条件生成部７に仮モデルを送付し、該実験条件生成部７ではシミュレーション実験回数分の目標加工量を予測結果として定め、上記仮モデルを用いて逆計算を行い検証実験条件を算出する（図１２ステップ４０）。なお、シミュレーション実験は計算時間以外にはコストがかからないのでエッチング装置を使用した実際の検証実験のように実験回数を最小限に絞る必要はない。該実験条件生成部７はシミュレーション実験条件をウエハ特徴パラメータと伴にエッチングシミュレータ１２に送り、シミュレーション実験を実施し（ステップ４２）、結果を実験結果評価部１３に返す。該実験結果評価部１３は、シミュレーション実験結果と予測結果との乖離を上記モデル検証／修正／生成管理部６に送致する。該モデル検証／修正／生成管理部６は乖離度合いを検証し必要に応じて該仮モデルを事前修正する。
【００６４】
上記のステップを実行することにより、エッチング対象ウエハの特徴パラメータが完全に合致しないまでも最も高く合致する登録済みモデルから選定した仮モデルを、コストのかかる実際の実験により検証する前に、該エッチング対象ウエハの特徴パラメータを入力したシミュレーションによって事前に検証、修正することによって精度を高め、エッチング装置を使用した実際の実験検証の成功率を高めることができる効果がある。実際の実験検証が成功すれば、多大なコストのかかる新規モデル生成を、該ウエハ特徴パラメータについては一切実施しなくてもすむ。
【００６５】
つぎに、本発明によるプラズマ処理装置、処理システム及び処理方法を実施する別の形態を、図１、図１３、図１７、図４、図１６、図５及び図６を用いて説明する。図１、図４、図５、図６については前記で説明した。
【００６６】
図１３は、図１に示したドライエッチング装置の処理条件設定ステップの詳細の一例を示す図であり、前述の図１２に対して仮モデルとして引き当てた前記「特徴高合致度モデル」のシミュレーション実験を実施する（ステップ４２）前に、仮モデルに付随するシミュレータ同調パラメータ（後述）をシミュレータに設定するステップ４１を追加したものである。また、図１３は、新規モデル生成実験（ステップ３１）とそれに続く検証実験（ステップ３４）に成功した後に、モデル生成実験結果を再利用してシミュレータ同調パラメータをチューニングするステップ３６を追加し、さらに該シミュレータ同調パラメータをウエハの特徴パラメータと伴にモデルに関連付けて登録するようにモデル登録ステップ２９を改めたものである。
【００６７】
図１６は、本発明の実施形態に係るエッチング条件生成システム５０の構成を周辺要素との関係を含めて示す図であり、前述の図１５に対してエッチングシミュレータ・チューニング（同調）部１１を追加したものである。
【００６８】
図１７は、本発明の実施形態に係るモデル登録のデータレコード形式の一例を示す図であり、前述の図３に対してシミュレータ同調パラメータ６３を追加したものである。図では「チューニング係数ａ」と「チューニング係数ｂ」と「チューニング係数ｃ」をその要素として挙げている。チューニング係数としては、例えば、等方性エッチング速度や異方性エッチング速度、又はその比率等のパラメータを例として挙げることができる。
【００６９】
本発明に係るエッチング条件生成システムの動作ステップの追加部分について説明する。半導体のプロセスシミュレータの計算結果の相対的傾向を実際の処理結果と一致させるだけではなく絶対精度まで一致させるためには、プロセスシミュレータに設定されている計算用係数パラメータを実際の処理結果を参照してチューニング（同調）する必要がある。ここでは、該計算用係数パラメータを「シミュレータ同調パラメータ」と呼ぶことにする。本実施例では、モデル生成実験を実施した都度に、その実験結果を利用して該シミュレータ同調パラメータをチューニングし、予めデータ管理部５に図１７に示すレコード形式でウエハの特徴パラメータと伴にモデルに関連付けて登録しておくものとする。
【００７０】
上記実験生成部７（図１６）は、シミュレーション実験条件を生成（ステップ４０）した後に、仮モデルとして前記「特徴高合致度モデル」を引き当てた原本の登録モデル６２（図１７）に付随するシミュレータ同調パラメータ６３をまずエッチングシミュレータ１２に送致して設定する（ステップ４１）。つぎに、前述と同様に該実験条件生成部７はシミュレーション実験条件をウエハ特徴パラメータと伴にエッチングシミュレータ１２に送り、シミュレーション実験を実施する（ステップ４２）。また、ステップ３５において新規生成モデルの検証実験が成功した後に、実験結果評価部１３は上記モデル生成実験結果をシミュレータチューニング部１１に送致し、該シミュレータチューニング部１１はこのコストをかけた貴重な実験結果を再利用してエッチングシミュレータ１２内のシミュレータ同調パラメータをチューニングし、その結果を該実験結果評価部１３が吸い上げて該モデル検証／修正／生成管理部６経由で該モデル引当／判定／登録管理部４に送致し、該シミュレータ同調パラメータをウエハの特徴パラメータと伴に検証済みモデルに関連付けて上記データ管理部５に登録する（ステップ２９）。
【００７１】
上記のステップを実行することにより、エッチング対象ウエハの特徴パラメータ毎に最良のシミュレータ同調パラメータをエッチングシミュレータに設定することができ、類似の特徴パラメータに対してもシミュレーション精度を上げることができ、コストのかかる実際の実験により「特徴高合致度モデル」を検証する前に高精度シミュレーションによって事前にモデルの検証と修正を実施することによって該「特徴高合致度モデル」の精度を高め、エッチング装置を使用した実際の実験検証の成功率をさらに高めることができる効果がある。実際の実験による検証が成功すれば、多大なコストのかかる新規モデル生成を、該ウエハ特徴パラメータについては一切実施しなくてもすむ。
【００７２】
本発明に係るエッチング条件生成システムの装置変動補正機能の追加部分について説明する。図７において、５０はエッチング条件生成システムで、エッチング条件初期値生成システム５０ａと繰り返し（Ｒｕｎ−ｔｏ−Ｒｕｎ）制御システム５０ｂとから構成されるように拡張している。前述で説明したエッチング条件生成システムは、図７の構成ではエッチング条件初期値生成システム５０ａに相当する。繰り返し（Ｒｕｎ−ｔｏ−Ｒｕｎ）制御方式は、プラズマ処理装置の経時変動を補償するために処理条件を補正する手段として知られている。繰り返し（Ｒｕｎ−ｔｏ−Ｒｕｎ）制御方式では、前回のウエハの処理結果の目標仕様からの偏差に基づき次回の処理条件を補正して、次回のウエハの処理結果が目標仕様に漸近するように制御を行う。したがって、図７の構成とすることにより、上記エッチング条件初期値生成システム５０ａが生成した初期処理条件５５ａを、後続の繰り返し（Ｒｕｎ−ｔｏ−Ｒｕｎ）制御システム５０ｂで補正して装置変動に追従した初期処理条件５５ｂを生成することができる。これにより、本発明のエッチング条件生成システムは、装置の経時変動に対する確認テスト実験を行わなくても済むため、モデル準備コストすなわち処理条件設定コストを最小にして常に最適な処理条件をエッチング装置に供給することができる。
【００７３】
図８〜１０に、モデルを準備するために必要なコストの例を示す。
図８は、新品種投入に対するモデルの引当／検証／生成処理別の新品種ロット数の累計推移を示す。新品種ロットは投入ロットの中から一定の頻度で発生すると仮定する。新品種ロットを処理し始めた当初は全ての新品種ロットについてウエハ特徴に共通性のない可能性が高く、適合するモデルを生成した実績がないため、（３）モデル生成実験を行う必要がある（グラフ９０）。しばらく処理を続けると（図では１０ロット目まで）、登録したモデルの中からウエハ特徴に対する高合致度モデルや完全合致モデルが引き当てられるようになり、（２）モデル検証実験で済む新品種ロット（グラフ９１）や（１）引当により実験が不要な新品種ロット（グラフ９２）が出てくる。さらに処理を続けると、（３）モデル生成実験が必要なウエハ特徴に共通性のない新品種ロットの発生頻度は少なくなり、また（２）モデル検証実験が必要なウエハ特徴に類似性のある新品種ロットの発生頻度もそれに次いで少なくなり、（１）　ウエハ特徴が合致し引当により実験が不要な新品種ロットが徐々に次いで急激に増えてくる。
【００７４】
図９は、処理別にモデル準備コストの累計を示した図である。ここでは、（３）モデル生成実験では１２枚のウエハを費やすとして１回あたりのコストを１２に（グラフ９３）、（２）モデル検証実験では３枚のウエハを費やすとして１回あたりのコストを３に（グラフ９４）、（１）引当により実験が不要なロットについては１回あたりの計算処理のコストを０．５に（グラフ９５）設定した。
【００７５】
図１０は、従来の方法によるモデル準備コストと、本発明によるモデル準備コストを示した図である。本発明によるモデル準備コストは、図９の処理別の各モデル準備コストを合計した累計である（グラフ９７）。従来の方法によるモデル準備コストは、新品種ロットに対して毎回モデル生成実験を実施したと想定した場合のコストである（グラフ９６）。新品種ロットを処理し始めた当初は全ての新品種ロットについてウエハ特徴に共通性のない可能性が高く、適合するモデルを生成した実績がないため、（３）モデル生成実験又は（２）モデル検証実験を行う必要があり、本発明のモデル準備コストは従来のコストと同様である。しばらく処理を続けると（図では１０ロット目まで）、登録したモデルの中からウエハ特徴に対する高合致度モデルや完全合致モデルが引き当てられるようになり、（２）モデル検証実験で済む新品種ロットや（１）引当により実験が不要な新品種ロットが出てくるため、本発明のモデル準備コストは従来のコストより小さくなり、この傾向は処理が進むにつれて拡大して行く。
【００７６】
本発明によれば、実績のあるモデルを自動的に再利用する仕組みを提供することにより実際に装置を用いて実施するモデル生成のコストを必要最小限に押さえた上で、処理対象品の品種毎若しくは処理装置毎に必要になるプラズマ処理装置の入出力モデルを得ることのできる方法、及びそのシステム、及びそのシステムを備えたプラズマ処理装置が提供され、多品種生産ラインにおいて品種切換毎に目標加工量から処理条件を低コストで設定できる効果がある。
【００７７】
【発明の効果】
本発明によれば、実際に施行する実験回数を必要最小限に押さえた上で、品種毎に必要になるプラズマ処理装置の入出力モデルを得て品種切換毎に処理条件を適切に設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ドライエッチング装置の処理条件設定ステップの概要を示す流れ図である。
【図２】ドライエッチング装置の条件生成システムの概要を示す機能構成図である。
【図３】モデル登録のデータレコード形式の一例を示すデータ構成図である。
【図４】シミュレータを備えたドライエッチング装置の条件生成システムの概要を示す機能構成図である。
【図５】ゲート形成を例に取ったエッチング工程前後の状態を示す説明図である。
【図６】条件と目標加工量の関係を表すモデルを示す説明図である。
【図７】装置変動補正部を備えたドライエッチング装置の条件生成システムの概要を示す機能構成図である。
【図８】処理別ロット数の累計を示すグラフである。
【図９】モデル準備処理別コストの累計を示すグラフである。
【図１０】モデル準備コストの累計を示すグラフである。
【図１１】ドライエッチング装置における処理条件設定方法の基本ステップの詳細を示す流れ図である。
【図１２】ドライエッチング装置におけるシミュレータを利用した処理条件設定方法のステップの詳細を示す流れ図である。
【図１３】ドライエッチング装置におけるチューニング機能を備えたシミュレータを利用した処理条件設定方法のステップの詳細を示す流れ図である。
【図１４】図２に示したエッチング条件生成システムの構成を周辺要素との関係を含めて示す機能構成図である。
【図１５】図４に示したエッチング条件生成システムの構成を周辺要素との関係を含めて示す機能構成図である。
【図１６】図７に示したエッチング条件生成システムの構成を周辺要素との関係を含めて示す機能構成図である。
【図１７】シミュレータ同調パラメータを備えたモデル登録のデータレコード形式の一例を示すデータ構成図である。
【符号の説明】
１…製造実行システム、２…半導体デバイス設計システム、３…エッチング対象ウエハ特徴パラメータ抽出部、４…モデル引当／判定／登録管理部、５…データ管理部、６…モデル検証／修正／生成管理部、７…実験条件生成部、８…エッチング装置（プラズマ処理部）、９…検査装置、１０…エッチング条件生成部（処理条件生成部）、１１…シミュレータチューニング部、１２…エッチングシミュレータ、１３…実験結果評価部、１４…レシピ出力部、５０…エッチング条件生成システム（プラズマ処理条件生成システム）、５１…エッチング処理チャンバ、５２…アクチュエータ、５３…センサ、５４…フィードバック自動制御ループ、５５…レシピ、６０…品種名カラム、６１…ウエハ特徴パラメータカラム、６２…モデルカラム、６３…シミュレータ同調パラメータカラム、１００…特徴完全合致モデル引当試行ステップ、１０１…特徴完全合致モデル引当成否判定ステップ、１０２…モデルからのレシピ出力ステップ、１１０…特徴高合致度モデル引当／検証試行ステップ、１１１…特徴高合致度モデル検証成否判定ステップ、１１２…モデル登録ステップ、１２０…新規モデル生成ステップ。
【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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【図１６】
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【図１７】
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