(57)【要約】【課題】洗浄後のプラズマ処理装置１の場合には洗浄前に作成されたモデル式による予測値が設定値から大きく外れているため、洗浄前に作成したモデル式をそのまま用いて洗浄後のプラズマ処理装置１のプロセスパラメータを予測することができない。【解決手段】本発明のプロセスの予測方法は、洗浄前のプラズマ処理装置１を用いて複数のウエハに対して行なった標準処理により得られる複数の検出データを主成分分析して主成分分析モデルを作成すると共にその残差を第１の残差として求める工程と、洗浄後のプラズマ処理装置１を用いてウエハに対して上記標準処理により得られる複数の検出データを用いて上記主成分分析モデルにより第２の残差を求める工程と、第１の残差のバラツキの最大値及び最小値を基準にして第２の残差のバラツキの小さい検出データを選択する工程と、選択された複数の検出データの残差を用いて重回帰モデルを作成する工程とを備えている。【選択図】　　　図１
2004039805.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被処理体を処理する際に、複数の検出器からの複数の検出データを多変量解析して処理装置の装置状態を評価し、または処理結果を予測するプロセスの予測方法において、一つの処理装置を用いて複数の被処理体に対して所定条件の標準処理を行う工程と、この標準処理により得られる複数の検出データを主成分分析して主成分分析モデルを作成すると共にこの主成分分析モデルの残差を第１の残差として求める工程と、上記処理装置と同種の他の処理装置を用いて上記被処理体と同種の複数の被処理体に対して上記標準処理を行う工程と、この標準処理により得られる複数の検出データを用いて上記主成分分析モデルにより第２の残差を求める工程と、上記第１の残差のバラツキを基準にして上記第２の残差のバラツキの小さい検出データを選択する工程と、選択された複数の検出データの残差を用いて多変量解析モデルを作成する工程とを備えたことを特徴とするプロセスの予測方法。
【請求項２】
上記他の処理装置が上記一の処理装置を保守点検して上記各検出器の取付状態を異にする処理装置であることを特徴とする請求項１に記載のプロセスの予測方法。
【請求項３】
上記他の処理装置が上記一の処理装置を保守点検して内部部品を異にする処理装置であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のプロセスの予測方法。
【請求項４】
上記他の処理装置が上記一の処理装置を保守点検して内部の表面状態を異にする処理装置であることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載のプロセスの予測方法。
【請求項５】
上記保守点検として洗浄を行うことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載のプロセスの予測方法。
【請求項６】
上記主成分分析ではクロスバリデーション法を用いて主成分の次数を求めることを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載のプロセスの予測方法。
【請求項７】
上記残差のバラツキの基準としてその最大値及び／または最小値を用いることを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載のプロセスの予測方法。
【請求項８】
上記多変量解析モデルは装置状態を評価するための重回帰分析モデルであることを特徴とする請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載のプロセスの予測方法。
【請求項９】
上記多変量解析モデルは処理結果を予測するための重回帰分析モデルであることを特徴とする請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載のプロセスの予測方法。
【請求項１０】
上記処理装置がプラズマ処理装置であることを特徴とする請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載のプロセスの予測方法。
【請求項１１】
上記検出データがプラズマの発光強度であることを特徴とする請求項１０に記載のプロセスの予測方法。
【請求項１２】
処理容器内で被処理体に所定の処理を施す処理手段と、この処理手段による処理時に装置状態及び処理状態を検出する複数の検出器と、これらの検出器からの検出データに基づいて多変量解析を行なう多変量解析手段を有する制御装置とを備え、上記多変量解析に基づいて装置状態を評価し、または処理結果を予測する処理装置において、上記多変量解析手段は、上記処理手段により複数の被処理体に対して所定条件の標準処理を行って得られる上記複数の検出データを主成分分析するプログラムを記憶する第１記憶手段と、第１記憶手段のプログラムを用いて上記複数の検出データに基づいて主成分分析モデルを作成すると共にこの主成分分析モデルの残差を第１の残差として求める演算手段と、この演算手段によって求められた第１の残差を記憶する第２記憶手段と、上記処理装置の内部状態を異にする上記複数の検出器から上記標準条件で得られた検出データを上記主成分分析モデルに当て嵌めて上記演算手段によって求められる第２の残差を記憶する第３記憶手段と、上記第１の残差のバラツキを基準にして上記第２の残差のバラツキの小さい検出データを選択する選択手段と、この選択手段を介して選択された複数の検出データの残差を用いて多変量解析するプログラムを記憶する第４記憶手段とを備えたことを特徴とする処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、プロセスの予測方法及び処理装置に関し、更に詳しくは、例えば半導体製造装置等の処理装置に付設された複数の検出器からの検出データを用いて処理装置のプロセスを予測する方法及びプロセスを予測することができる処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体製造工程は多種類の半導体製造装置や検査装置等の処理装置が用いられている。例えばプラズマ処理装置はエッチング処理や成膜処理等のプラズマ処理に用いられる。この種のプラズマ処理装置は、例えば、処理室内に互いに平行に配設された上部電極と下部電極を備え、制御装置の制御下で上下両電極に高周波電力を印加すると共に処理室内にプロセスガスを導入し、上部電極と下部電極間の放電によりプロセスガスのプラズマを発生させ、このプラズマの発光強度を終点検出器によって監視しながら被処理体（例えばウエハ）に所定のプラズマ処理を施している。この際、処理室内の圧力、上下両電極の高周波電力及びプロセスガスの流量等の制御可能なパラメータ（以下、「プロセスパラメータ」と称す。）を標準条件に設定してウエハの処理を行い、この間にプラズマ処理装置に付帯する終点検出器等の複数の検出器を介してプラズマ発光強度等を検出する。
【０００３】
そして、複数の検出データを制御装置に格納された多変量解析プログラムを介してプロセスを予測するためのモデル式を作成し、このモデル式を介してプラズマ処理装置の装置状態を評価し、または処理結果を予測する。モデル式を作成する場合には、例えば複数の検出器からの検出データを収集し、これらの検出データとプロセスパラメータとの相関関係式を重回帰分析により求め、この重回帰分析によって作成されたモデル式に検出データを当て嵌めてプロセスパラメータを予測する。
【０００４】
モデル式を作成する場合には、まず、プラズマ処理装置の処理室内に所定のウエハを配置し、処理室内の圧力、上下両電極の高周波電力及びプロセスガス流量等のプロセスパラメータを標準条件（処理内容によって予め設定された標準的な条件）に設定して例えば７枚のウエハを処理する。これらのウエハを処理する間に終点検出器によってプラズマ発光の複数の成分波長の発光強度（光学的データ）をそれぞれ検出データとして検出する。標準条件で処理するウエハを以下では正常ウエハと定義する。次いで、複数のプロセスパラメータを標準条件から所定の範囲で大小方向に振って例えば１２枚のウエハを処理し、それぞれのウエハについて複数の光学的データをそれぞれ検出データとして検出する。プロセスパラメータを振る時には田口メソッドの直交表を使用した直交実験を行う。この直交実験に用いるウエハを以下では直交表ウエハと定義する。
【０００５】
正常ウエハ、直交表ウエハから得られた検出データを用いて図５に示すように重回帰解析を行う。即ち、同図に示すように光学的データからなる複数の検出データを説明変数ｘｉｊ（ｉはウエハの枚数、ｊは各成分波長のサンプル数）とし、また、プロセスガスの処理室内の圧力、高周波電力及びプロセスガスの流量等のプロセスパラメータを複数の目的変数ｙｉｊとして重回帰分析を行って下記のモデル式を作成する。このモデル式を作成する時には行列Ｘと行列Ｙの相関関係を少ないデータから求めることができるＰＬＳ法を用いて行列Ｂを求める。ＰＬＳ法の詳細は例えばＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＣＨＥＭＯＭＥＴＲＩＣＳ，ＶＯＬ．２（ＰＰ．２１１−２２８）（１９９８）に掲載されている。尚、下記モデル式において、Ｘは説明変数を成分とする行列、Ｂは重回帰係数を成分とする行列、Ｙは目的変数を成分とする行列である。
Ｙ＝ＢＸ
【０００６】
モデル式を作成した後、洗浄前後のプラズマ処理装置を用いて正常ウエハ及び異常ウエハ（故意にプロセスパラメータを標準条件から大小方向に振って処理したウエハ）を処理し、処理時に検出される検出データを用いてプロセスパラメータを予測する。即ち、プロセスパラメータを標準条件に設定して７枚のウエハを正常ウエハとして処理し、引き続き、プロセスパラメータを標準条件から大小方向に振って１５枚のウエハを異常ウエハとして処理した。この際、終点検出器からのプラズマ発光の複数の成分波長を検出データとしてそれぞれ検出すると、上記モデル式とこれらの検出データに基づいて複数のプロセスパラメータを演算し、演算値を予測値として自動的に出力する。
【０００７】
次いで、上述のプラズマ処理装置を洗浄した後、洗浄後のプラズマ処理装置を用いて正常ウエハ及び異常ウエハを処理する。そして、この時に得られた複数の検出データと上記モデル式を用いて洗浄後のプラズマ処理装置のプロセスパラメータを予測した。洗浄前後の各ウエハにおけるプロセスパラメータの設定値と予測値とを比較して示したものが図６である。図６の左半分はモデル式を作成したプラズマ処理装置の場合のガス１の流量の設定値と予測値を示し、右半分は上記モデル式を用いて洗浄後のプラズマ処理装置の場合のガス１の流量の設定値と予測値を示している。図６からも明らかなようにモデル式を作成した洗浄前のプラズマ処理装置については予測値が設定値に近似しており予測精度が比較的高いことが判る。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、洗浄後のプラズマ処理装置の場合には予測値が設定値から大きく外れているため、洗浄前に作成したモデル式をそのまま用いて洗浄後のプラズマ処理装置のプロセスパラメータを予測することができない。つまり、同一のプラズマ処理装置であっても洗浄後では終点検出器の付け直しや処理室内の環境変化等によって検出データが変動するため、洗浄後にはモデル式を新たに作成し直さなくてはならないという課題があった。このことは単に洗浄前後のプラズマ処理装置に限ったことではなく、他の保守点検を行った場合、更に同種のプラズマ処理装置間にも云えることである。
【０００９】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、処理装置についての予測式を一度作成すれば、この予測式を用いて他の同種の処理装置についてもプロセスパラメータ等の装置状態を評価し、処理結果を予測することができるプロセスの予測方法及び処理装置を提案することを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１に記載のプロセスの予測方法は、被処理体を処理する際に、複数の検出器からの複数の検出データを多変量解析して処理装置の装置状態を評価し、または処理結果を予測するプロセスの予測方法において、一つの処理装置を用いて複数の被処理体に対して所定条件の標準処理を行う工程と、この標準処理により得られる複数の検出データを主成分分析して主成分分析モデルを作成すると共にこの主成分分析モデルの残差を第１の残差として求める工程と、上記処理装置と同種の他の処理装置を用いて上記被処理体と同種の複数の被処理体に対して上記標準処理を行う工程と、この標準処理により得られる複数の検出データを用いて上記主成分分析モデルにより第２の残差を求める工程と、上記第１の残差のバラツキを基準にして上記第２の残差のバラツキの小さい検出データを選択する工程と、選択された複数の検出データの残差を用いて多変量解析モデルを作成する工程とを備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明の請求項２に記載のプロセスの予測方法は、請求項１に記載の発明において、上記他の処理装置が上記一の処理装置を保守点検して上記各検出器の取付状態を異にする処理装置であることを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明の請求項３に記載のプロセスの予測方法は、請求項１または請求項２に記載の発明において、上記他の処理装置が上記一の処理装置を保守点検して内部部品を異にする処理装置であることを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明の請求項４に記載のプロセスの予測方法は、請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載のプロセスの発明において、上記他の処理装置が上記一の処理装置を保守点検して内部の表面状態を異にする処理装置であることを特徴とするものである。
【００１４】
また、本発明の請求項５に記載のプロセスの予測方法は、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の発明において、上記保守点検として洗浄を行うことを特徴とするものである。
【００１５】
また、本発明の請求項６に記載のプロセスの予測方法は、請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の発明において、上記主成分分析ではクロスバリデーション法を用いて主成分の次数を求めることを特徴とするものである。
【００１６】
また、本発明の請求項７に記載のプロセスの予測方法は、請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の発明において、上記残差のバラツキの基準としてその最大値及び／または最小値を用いることを特徴とするものである。
【００１７】
また、本発明の請求項８に記載のプロセスの予測方法は、請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の発明において、上記多変量解析モデルは装置状態を評価するための重回帰分析モデルであることを特徴とするものである。
【００１８】
また、本発明の請求項９に記載のプロセスの予測方法は、請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の発明において、上記多変量解析モデルは処理結果を予測するための重回帰分析モデルであることを特徴とするものである。
【００１９】
また、本発明の請求項１０に記載のプロセスの予測方法は、請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の発明において、上記処理装置がプラズマ処理装置であることを特徴とするものである。
【００２０】
また、本発明の請求項１１に記載のプロセスの予測方法は、請求項１０に記載の発明において、上記検出データがプラズマの発光強度であることを特徴とするものである。
【００２１】
また、本発明の請求項１２に記載の処理装置は、処理容器内で被処理体に所定の処理を施す処理手段と、この処理手段による処理時に装置状態及び処理状態を検出する複数の検出器と、これらの検出器からの検出データに基づいて多変量解析を行なう多変量解析手段を有する制御装置とを備え、上記多変量解析に基づいて装置状態を評価し、または処理結果を予測する処理装置において、上記多変量解析手段は、上記処理手段により複数の被処理体に対して所定条件の標準処理を行って得られる上記複数の検出データを主成分分析するプログラムを記憶する第１記憶手段と、第１記憶手段のプログラムを用いて上記複数の検出データに基づいて主成分分析モデルを作成すると共にこの主成分分析モデルの残差を第１の残差として求める演算手段と、この演算手段によって求められた第１の残差を記憶する第２記憶手段と、上記処理装置の内部状態を異にする上記複数の検出器から上記標準条件で得られた検出データを上記主成分分析モデルに当て嵌めて上記演算手段によって求められる第２の残差を記憶する第３記憶手段と、上記第１の残差のバラツキを基準にして上記第２の残差のバラツキの小さい検出データを選択する選択手段と、この選択手段を介して選択された複数の検出データの残差を用いて多変量解析するプログラムを記憶する第４記憶手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図１〜図４に示す実施形態に基づいて本発明を説明する。
まず、本発明のプロセスの予測方法に用いられるプラズマ処理装置の一例について図１を参照しながら説明する。
【００２３】
本実施形態のプラズマ処理装置１は、例えば図１に示すように、所望の高真空度を保持することができる、表面がアルマイト加工され且つ電気的に接地された処理容器２と、この処理容器２内の底面中央に配設され且つ被処理体（例えば、熱酸化膜を有するウエハ）Ｗを載置する下部電極３と、この下部電極３を下方から支持し且つ処理容器２の底面に絶縁部材２Ａを介して配設された支持体４と、下部電極３と隙間を介して配設され且つ中空状に形成された上部電極５とを備え、ウエハＷの熱酸化膜に対してプラズマ処理（エッチング）を行う。下部電極３には例えば２ＭＨｚの高周波電源６が整合器６Ａを介して接続され、上部電極５には下部電極３よりも周波数の高い、例えば６０ＭＨｚの高周波電源７が整合器７Ａを介して接続されている。下部電極３にはハイパスフィルタ８が接続され、上部電極５にはローパスフィルタ９が接続されている。また、処理容器２の底面の排気口２Ｂには排気装置１１がガス排気管１１Ａを介して接続され、この排気装置１１は処理容器２内を真空排気して所望の真空度を維持する。尚、以下では、必要に応じて下部電極３と支持体４を纏めて載置台１０と称して説明する。
【００２４】
上部電極５の上面中央にはガス導入管５Ａが形成され、このガス導入管５Ａは絶縁部材２Ｃを介して処理容器２の上面中央を貫通している。そして、このガス導入管５Ａにはガス供給源１２がガス供給管１３を介して接続され、このガス供給源１２からエッチングガスを供給する。即ち、ガス供給源１２は、例えば、ガス１（例えば、Ｃ５Ｆ８）供給源、ガス２（例えば、ＣＨ２Ｆ２）供給源、ガス３（例えば、Ｎ２）供給源、ガス４（例えば、Ａｒ）供給源及びガス５（例えば、Ｏ２）供給源を有し、これらの各ガス供給源がそれぞれガス供給管１３に接続されている。そして、これらのガスをエッチングガスとして流量制御装置を介して処理容器２内へ所定流量で供給する。
【００２５】
上部電極５の下面には多数の孔５Ｂが均等に分散されて形成され、各孔５Ｂから処理容器２内へ処理ガスを均等に分散供給する。従って、排気装置１１によって処理容器２内を真空引きすると共にガス供給源１２から所定のエッチングガスを所定の流量で供給した状態で、下部電極３及び上部電極５にそれぞれの高周波電力を印加し、処理容器２内でエッチングガスのプラズマを発生させ、下部電極３上のウエハＷに対して所定のエッチングを施す。この下部電極３には温度センサ（図示せず）が装着され、温度センサを介して下部電極３上のウエハＷの温度を常時監視している。
【００２６】
載置台１０内には所定の冷媒（例えば、従来公知のフッ素系流体、水等）が通る冷媒流路１０Ａが形成され、冷媒が冷媒流路１０Ａを流れる間に下部電極３が冷却され、下部電極３を介してウエハＷを冷却し、ウエハＷを所望の温度に制御する。また、下部電極３上には絶縁材材料からなる静電チャック１４が配置され、静電チャック１４内の電極板１４Ａには高圧直流電源１５に接続されている。静電チャック１４は高圧直流電源１５から電極板１４Ａに印加された高電圧によって表面に発生する静電気によってウエハＷを静電吸着する。下部電極３の外周縁には静電チャック１４を囲むフォーカスリング１６が配置され、フォーカスリング１６を介してプラズマがウエハＷに集束する。
【００２７】
また、載置台１０にはＨｅガス等の熱伝導性ガスをバックサイドガスとして供給するガス流路１０Ｂが形成され、ガス流路１０Ｂは載置台１０の上面の複数箇所で開口している。これらの開口部は載置台１０上の静電チャック１４に形成された貫通孔と一致している。従って、載置台１０のガス流路１０Ｂにバックサイドガスを供給すると、バックサイドガスはガス流路１０Ｂを経由して静電チャック１３の貫通孔から流出し、静電チャック１４とウエハＷ間の隙間全体に均等に拡散し、隙間での熱伝導性を高めている。尚、図１において、１７は処理容器２に形成されたウエハＷの搬出入口を開閉するゲートバルブである。
【００２８】
プラズマ処理装置１には終点検出器１８が取り付けられ、この終点検出器１８を用いて処理容器２内のプラズマ発光をウエハＷ毎に検出し、ウエハＷ毎にプラズマ発光の各成分波長の発光強度を検出データとして制御装置１９内に逐次取り込むようにしている。この制御装置１９には多変量解析プログラムが格納され、このプログラムを介して検出データの主成分分析等の多変量解析を行う多変量解析手段が設けられている。検出データとしては例えば２００ｎｍ〜９５０ｎｍの範囲にある１５０種類の成分波長を使用する。
【００２９】
しかしながら、プラズマ処理装置１０の装置状態を評価したり、処理結果を予測したりする、プロセスの予測をするにしても、洗浄等の保守点検に伴って処理室内の各種の部品や検出器を取り外して付け直すと、これらの検出器の検出データは変化することが多く、保守点検前に作成されたモデル式を用いて保守点検後のプラズマ処理装置のプロセスの予測を行うことができないことは前述した通りである。
【００３０】
本実施形態に用いられた多変量解析手段２０は、処理室２内で上述のように複数のウエハＷに対して所定の条件で標準処理を行って得られる複数の検出器（本実施形態では、終点検出器１８）の複数の成分波長の発光強度からなる検出データを主成分分析するプログラムを記憶する第１記憶手段２０Ａと、第１記憶手段２０Ａのプログラムを用いて複数の成分波長の発光強度からなる検出データに基づいて主成分分析モデルを作成すると共にこの主成分分析モデルの残差を第１の残差として求める演算手段２０Ｂと、この演算手段２０Ｂによって求められた第１の残差を記憶する第２記憶手段２０Ｃと、例えば、保守点検等により取付状態、内部部品、内部の表面状態等の処理装置の内部状態を異にする終点検出器１８から上記標準条件と同一の条件で得られた検出データを上記主成分分析モデルに当て嵌めて求められる第２の残差を記憶する第３記憶手段２０Ｄと、第１の残差のバラツキを基準にして第２の残差のバラツキの小さい検出データを比較して選択する選択手段２０Ｅと、この選択手段２０Ｅを介して選択された複数の検出データの残差を用いて多変量解析モデル（例えば、重回帰分析モデル）を作成するプログラムを記憶する第４記憶手段２０Ｆとを備えて構成されている。
【００３１】
本実施形態の多変量解析手段２０では以下の処理が行なわれる。即ち、一のプラズマ処理装置（例えば、洗浄前のプラズマ処理装置）１の処理手段を用いてウエハＷを標準条件で処理し、ウエハＷ毎にプラズマ発光の各波長の発光強度（光学的データ）を終点検出器１８から検出データとして検出し、これらの検出データを第１記憶手段２０Ａのプログラムを用いて演算手段２０Ｂにおいて主成分分析して主成分分析モデルを作成した後、この主成分分析モデルから各検出データの残差を求め、第１の残差として第２記憶手段２０Ｃに格納する。次いで、同種の他のプラズマ処理装置（例えば、上記プラズマ処理装置を洗浄した後のプラズマ処理装置）を用いてウエハを標準条件で処理し、設置状態を異にする終点検出器１８からウエハ毎に同一の検出データを検出し、これらの検出データを上記主成分分析モデルに当て嵌めて第２の残差を求めて第３記憶手段２０Ｄに格納する。これらの第２の残差の中から洗浄前に得られた第１の残差の最大値及び最小値を基準にして第２の残差のバラツキの小さい検出データを選択手段２０Ｅにおいて比較して選択した後、選択されたバラツキの小さい第２の残差を説明変数とし、例えば装置状態を評価するためのプロセスパラメータを目的変数とした第４記憶手段２０Ｆのプログラムを用いて多変量解析によりモデル式を作成する。このモデル式を使うことによって洗浄後であってもプロセスパラメータを高精度で予測し、装置状態を高精度で評価することができる。
【００３２】
ここでプラズマ発光強度からなる検出データを用いる主成分分析について概説する。まず、洗浄前のプラズマ処理装置１を用いてプロセスパラメータを下記表１の標準値に設定し、この標準条件で下記表２に示すように７枚のウエハを正常ウエハとしてそれぞれエッチングを行い、この時に終点検出器１８から検出されるｎ個の成分波長の発光強度を正常ウエハ毎に光学的データを検出データとして逐次検出し、これらの検出データの主成分分析を行う。また、下記表１のレベル１とレベル２の範囲でプロセスパラメータを振る下記表２に示す田口メソッドの直交表を作成し、この直交表に従ってプロセスパラメータを設定して１２枚のウエハを直交表ウエハとしてそれぞれエッチングし、各直行表ウエハについてｎ個の成分波長の発光強度の検出データを得る。そして、これらの正常ウエハ及び直交表ウエハの検出データ及びプロセスパラメータを主成分分析のために使用する。
【表１】
2004039805.tif 000003
【表２】
2004039805.tif 000004
【００３３】
上述の主成分分析において、例えば、ｍ枚（本実施形態では１９枚）のウエハそれぞれについてｎ個（本実施形態では１５０箇所の成分波長）の検出データｘが存在すると、これらの検出データからなる説明変数ｘｉｊを成分とする行列Ｘは数１で表される。そして、制御装置１５の多変量解析手段２０においてこれらの検出データに基づいて平均値、最大値、最小値、分散値を求めた後、これらの計算値に基づいた分散共分散行列を用いて複数の検出データの主成分分析を行って固有値及びその固有ベクトルを求める。固有値は検出データの分散の大きさを表し、固有値の大きさ順に、第１主成分、第２主成分、・・・第ｎ主成分として定義される。また、各固有値にはそれぞれに属する固有ベクトルがある。固有ベクトルは各検出データの重み係数となる。通常、主成分の次数が高いほどデータの評価に対する寄与率が低くなり、その利用価値が薄れる。
【数１】
2004039805.tif 000005
【００３４】
上述のようにｍ枚のウエハについてそれぞれｎ個の検出データを採り、ｉ番目のウエハのｊ番目の固有値に対応する第ｊ主成分は数２で表される。そして、この第ｊ主成分ｔｉｊに具体的なｉ番目の検出値（ｘｉ１、ｘｉ２、・・・、ｘｉｎ）を代入して得られた値がｉ番目のウエハの第ｊ主成分の得点になる。第ｊ主成分の得点ｔｊは数３で定義され、第ｊ主成分の固有ベクトルＰｊは数４で定義される。そして、第ｊ主成分の得点ｔｊを行列Ｘと固有ベクトルＰｊを用いると数５で表される。また、行列Ｘを主成分得点とそれぞれの固有ベクトルを用いて表すと数６で表される。
【数２】
2004039805.tif 000006
【数３】
2004039805.tif 000007
【数４】
2004039805.tif 000008
【数５】
2004039805.tif 000009
【数６】
2004039805.tif 000010
但し、ＰｎＴはＰｎの転置行列である。
【００３５】
ところで、前述したようにプロセスを予測する場合には主成分分析を行った後、次数の高い主成分を纏めた残差行列を用いる。即ち、例えば寄与率が高いと思われる第ｋ主成分まで主成分分析を行い、第ｋ主成分より寄与率の低い第（ｋ＋１）次以上の高次の主成分を一つに纏めた数７で定義する残差行列Ｅ（各列はプラズマ発光の各成分波長に対応し、各行はウエハの枚数に対応する）を作り、この残差行列Ｅを数６に当て嵌めると残差行列Ｅは数８で表される。主成分分析において何次の主成分まで求めるかは、クロスバリデーション法によって決定し、予測誤差が最も小さくなる次数を求める。その結果、検出データの種類にもよるが、本実施形態の光学的データを用いる場合には例えば第５主成分まで求めれば良いことが判った。そこで、洗浄前のプラズマ処理装置１に関して７枚の正常ウエハにおける各検出データの残差のバラツキを求め、残差の最大値と最小値を求めたところ、最大値が０．４３であり、最小値が−０．６７であった。
【数７】
2004039805.tif 000011
【数８】
2004039805.tif 000012
【００３６】
次いで、洗浄後のプラズマ処理装置を用いて上記表１に示す標準条件下で７枚のウエハを正常ウエハとしてそれぞれ処理し、上述した場合と同様に終点検出器１８からのプラズマ発光の各成分波長の発光強度を検出し、これらの検出データを数８に当て嵌めて正常ウエハの残差を求めたところ、図２に示す結果が得られた。図２に示す残差に洗浄前の正常ウエハの残差の最大値及び最小値を閾値ラインとして記入すると、閾値ラインを超えて変化する残差を有する検出データ（成分波長）が多く存在することが判る。そこで、閾値ラインを超える波長成分の発光強度は、洗浄後のプラズマ処理装置のプロセスを予測する場合の予測誤差大きくする原因と考えられる。そこで、本実施形態では洗浄後のプラズマ処理装置によって得られた検出データの残差のうち、閾値ライン内に納まる残差を示す成分波長を選択し、これらの残差を説明変数として多変量解析、例えば重回帰分析を行ってモデル式を作成し、このモデル式を用いてプロセスパラメータを予測する。
【００３７】
即ち、本実施形態では図３に示すように、上述のようにして選択された残差を説明変数とし、プロセスパラメータを目的変数として、多変量解析プログラムを用いて重回帰分析し、洗浄前のプラズマ処理装置１について下記▲１▼の重回帰式（モデル式）を作成する。モデル式を作成する際には上記表２に示す正常ウエハ及び直交表ウエハの処理によって得られた検出データの残差（上述の手法により選択された検出データの残差）及びその時の設定プロセスパラメータを用いた。そして、モデル式の回帰行列Ｂを求める際に多変量解析プログラムのＰＬＳ法を用いた。
Ｙ＝ＢＸ’・・・▲１▼
【００３８】
上記▲１▼のモデル式を作成した後、洗浄前のプラズマ処理装置１を用いて下記表３に示すように７枚の正常ウエハ及び１５枚の異常ウエハを処理した。この際、制御装置では各ウエハのプラズマ発光の各成分波長のうち、選択された検出データの残差を上記▲１▼に示すモデル式に当て嵌めて洗浄前のプラズマ処理装置１のプロセスパラメータを自動的に演算して予測値を自動的に出力し、プロセスパラメータを予測する。プロセスパラメータのうちの一つ（例えば、ガス１の流量）を図４の左半分に洗浄サイクル１として示した。図４に示す結果によれば、従来と同様にプロセスパラメータとして設定したガス１の流量の設定値と、予測値とが近似し、複数の検出データの中から選択された一部の検出データの残差を用いた場合でも予測値の精度が高いことが判る。
【表３】
2004039805.tif 000013
【００３９】
次いで、洗浄後のプラズマ処理装置を用いて上記表３に示す正常ウエハ及び異常ウエハをそれぞれ処理した。この際に洗浄後のプラズマ処理装置では制御装置において各ウエハのプラズマ発光の各成分波長のうち、選択された検出データの残差を上記▲１▼に示すモデル式に当て嵌めてプロセスパラメータの予測値を自動的に出力し、プロセスパラメータを予測する。プロセスパラメータのうち、ガス１の流量の設定値及び予測値を図４の右半分に洗浄サイクル２として示した。図４に示す結果によれば、洗浄後であってもプロセスパラメータとして設定したガス１の流量の設定値と、予測値とが近似し、洗浄前に匹敵する精度で予測することができ、従来と比較してガス流量を格段に高精度に予測できることが判る。従って、図４に示す結果によれば、洗浄サイクル１、２のいずれの場合にもプロセスパラメータを高精度で予測することができ、モデル式を洗浄前のプラズマ処理装置１について作成すれば、洗浄後のプラズマ処理装置にそのモデル式をそのまま適用してもプロセスパラメータを高精度に予測することができる。
【００４０】
次いで、各プロセスパラメータの予測誤差を数９に示す式を用いて具体的に求めた。その結果を下記表４及び下記表５に示した。下記表４は予測誤差を示し、下記表５は予測精度を示している。下記表４及び表５に示す結果によれば、図４に示すガス１の場合には本実施形態の予測方法では予測値は設定値１０ｓｃｃｍに対して０．４ｓｃｃｍの誤差があり、設定値に対して４％の誤差で予測することができる。これに対して、従来の予測方法では予測値は設定値１０ｓｃｃｍに対して１．７ｓｃｃｍの誤差、即ち設定値に対して１７％の誤差があり、本実施形態の方法に対して予測精度が格段に劣ることが判る。また、下記表４及び表５に示す結果によれば、他のプロセスパラメータに関しても本実施形態の予測方法による予測精度が従来と比較して格段に高くなっていることが判る。
【数９】
2004039805.tif 000014
但し、式中、ｎはウエハの枚数を示す。
【表４】
2004039805.tif 000015
【表５】
2004039805.tif 000016
【００４１】
以上説明したように本実施形態によれば、ウエハＷを処理する際に、洗浄前のプラズマ処理装置１を用いて複数のウエハＷに対して標準処理を行う工程と、この標準処理により得られるプラズマ発光の複数の成分波長の発光強度からなる検出データを第１記憶手段２０Ａのプログラムを用いて演算手段２０Ｂにおいて主成分分析して主成分分析モデル（数６）を求めると共に各検出データの残差をそれぞれ第１の残差として求める工程と、第１の残差を第２記憶手段２０Ｃに格納する工程と、洗浄後のプラズマ処理装置を用いて複数のウエハに対して洗浄前と同一の標準処理を行う工程と、この標準処理により得られる複数の検出データを用いて演算手段２０Ｂにおいて上記主成分分析モデル（数６）によりこれらの検出データの残差をそれぞれ第２の残差として求める工程と、第２の残差を第３記憶手段２０Ｄに格納する工程と、第１の残差のバラツキの最大値及び最小値を基準にして第２の残差の中からバラツキの小さい残差を有する検出データを選択手段２０Ｅにおいて選択する工程と、選択された複数の残差を用いて第４記憶手段２０Ｆのプログラムを介して重回帰モデル（式▲１▼）を作成する工程とを備えているため、式▲１▼に示す重回帰モデルでは洗浄前後で検出データの残差の変動が小さく、洗浄前後に拘わらずプラズマ処理装置のプロセスパラメータを高精度で予測することができる。更に、洗浄の度毎に多変量解析による予測用のモデル式を作成する必要がなく、洗浄前のプラズマ処理装置１について一度モデル式を作成すれば、そのモデル式をその後の洗浄後のプラズマ処理装置にそのまま使用することができ、モデル式を作成する手間を削減することができる。
【００４２】
また、本実施形態によれば、主成分分析を行う際に、クロスバリデーション法を用いて予測誤差の小さい主成分の次数（例えば、第５主成分）を求めるようにしたため、予測誤差の小さい残差行列Ｅを効率良く求めることができる。また、残差のバラツキの小さい検出データを選択する基準として洗浄前の残差の最大値及び最小値を用いるようにしたため、残差の小さい検出データを効率良く機械的に選択することができ、予測精度の高いモデル式を確実に作成することができる。尚、検出データを選択する基準として洗浄前の残差の最大値及び最小値に対して所定の比率を乗じた値を用いても良い。
【００４３】
尚、上記各実施形態では、検出器として終点検出器からの検出データを用いた場合を例に挙げて説明したが、プラズマ処理装置に付設された他の検出器からの検出データを用いても上記実施形態と同様の作用効果を期することができる。また、上記実施形態では、装置状態を評価するためのプロセスパラメータを予測する場合について説明したが、本発明ではウエハの処理結果を予測するための重回帰分析モデルも作成することができる。また、上記実施形態では、洗浄前後のプラズマ処理装置のプロセスを予測する方法について説明したが、本発明は洗浄以外の保守点検後のプラズマ処理装置についても適用することができ、更に、同一種のプラズマ処理装置であれば、一つのプラズマ処理装置についてモデルを作成すれば、他の同種のプラズマ処理装置についてもそのモデル適用することができる。また、上記各実施形態ではプラズマ処理装置を例に挙げて説明したが、本発明はプラズマ処理装置以外の半導体製造装置やその他の一般的な生産装置にも適用することができる。
【００４４】
【発明の効果】
本発明の請求項１〜請求項１２に記載の発明によれば、処理装置についての予測式を一度作成すれば、この予測式を用いて他の同種の処理装置についてもプロセスパラメータ等の装置状態を評価し、処理結果を予測することができるプロセスの予測方法及び処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のプロセスの予測方法を適用するプラズマ処理装置の一例を示す構成図である。
【図２】洗浄後のプラズマ処理装置に付設された終点検出器によって検出されたプラズマの２００〜９５０ｎｍの波長領域にある各成分波長の残差の変化を示すグラフである。
【図３】本発明のプロセスの予測方法に用いるモデルを作成する方法を示す概念図である。
【図４】本発明のプロセスの予測方法を用いて洗浄前後のプラズマ処理装置のプロセスパラメータを予測した場合の予測値と設定値を示すグラフである。
【図５】従来のプロセスの予測方法に用いるモデルを作成する方法を示す概念図である。
【図６】従来のプロセスの予測方法を用いて洗浄前後のプラズマ処理装置のプロセスパラメータを予測した場合の予測値と設定値を示すグラフである。
【符号の説明】
１　　プラズマ処理装置
２　　処理室（処理手段）
３　　下部電極（処理手段）
５　　上部電極（処理手段）
６、７　　高周波電源（処理手段）
１８　　終点検出器
１９　　制御装置
２０　　多変量解析手段
２０Ａ　第１記憶手段
２０Ｂ　演算手段
２０Ｃ　第２記憶手段
２０Ｄ　第３記憶手段
２０Ｅ　選択手段
２０Ｆ　第４記憶手段
Ｗ　　ウエハ（被処理体）
【図１】
2004039805.tif 000017
【図２】
2004039805.tif 000018
【図３】
2004039805.tif 000019
【図４】
2004039805.tif 000020
【図５】
2004039805.tif 000021
【図６】
2004039805.tif 000022