(57)【要約】【課題】装置の運転状態，被処理体の処理状態を判断するときの精度を向上させる。【解決手段】ウエハに対してプラズマ処理を行う際にプラズマから発光された発光スペクトルを光学計測器１２０により光学的データとして取得する。そして，複数の発光種の発光スペクトルを基準データとして記憶したデータベース２０６からの各発光種の基準データを用いて，取得した光学的データから各発光種の定量データを求める。次いで，各発光種の定量データを監視し，各発光種の定量データの変化に基づいてプラズマ処理装置の運転状態，ウエハの処理状態を判断する。これにより，広範囲の波長帯からなるプラズマの発光スペクトルに基づいて，装置の運転状態，ウエハの処理状態を判断することが可能となる。【選択図】    図２
2004186539.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラズマ処理装置により処理室内の被処理体に対してプラズマ処理を施す際に，プラズマから発光された光を解析し，その解析結果に基づいてプラズマ処理装置の運転状態および／または被処理体の処理状態を監視するプラズマ処理方法であって，
前記被処理体に対してプラズマ処理を行う際にプラズマから発光された発光スペクトルを光学的データとして取得する工程と，
複数の発光種の発光スペクトルを基準データとして記憶したデータベースからの各発光種の基準データを用いて，取得した前記光学的データから各発光種の定量データを求める工程と，
前記各発光種の定量データを監視し，各発光種の定量データの変化に基づいてプラズマ処理装置の運転状態および／または被処理体の処理状態を判断する工程と，
を有することを特徴とするプラズマ処理方法。
【請求項２】
前記データベースは，複数の処理条件でプラズマ処理を行ってプラズマから発光された発光スペクトルを光学的データとして取得する工程と，取得した光学的データを多変量解析により複数の発光種の発光スペクトルに分離して，この分離した各発光種の発光スペクトルを基準データとして記憶する工程とにより予め作成されるものであることを特徴とする請求項１に記載のプラズマ処理方法。
【請求項３】
前記多変量解析は，独立成分分析であり，各発光種の発光スペクトルは，前記独立成分分析により得られた独立成分であることを特徴とする請求項２に記載のプラズマ処理方法。
【請求項４】
前記独立成分分析による独立成分の数は，少なくともプラズマ処理で使用する処理ガスのガス種の数以上であることを特徴とする請求項３に記載のプラズマ処理方法。
【請求項５】
前記データベースは，実際のプラズマ処理を行うプラズマ処理装置とは別のデータベース作成手段により作成されることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載のプラズマ処理方法。
【請求項６】
前記各発光種の定量データを求める工程は，プラズマ処理により取得した発光スペクトルの光学的データと，前記データベースからの各発光種の基準データとの内積をそれぞれ求め，各内積値を各発光種の定量データとすることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のプラズマ処理方法。
【請求項７】
前記プラズマ処理装置の運転状態を判断する工程は，前記プラズマ処理装置によりプラズマ処理を開始してから，前記各発光種の定量データが一定になったときに前記プラズマ処理装置の運転状態が安定したと判断する請求項１〜６のいずれかに記載のプラズマ処理方法。
【請求項８】
前記被処理体の処理状態を判断する工程は，前記各発光種の定量データの変化に基づいて前記被処理体に対するプラズマ処理が終了したことを判断する請求項１〜６のいずれかに記載のプラズマ処理方法。
【請求項９】
処理室内の被処理体に対してプラズマ処理を施す際に，プラズマから発光された光を解析し，その解析結果に基づいてプラズマ処理装置の運転状態および／または被処理体の処理状態を監視するプラズマ処理方法であって，
前記被処理体に対してプラズマ処理を行う際にプラズマから発光された発光スペクトルを光学的データとして取得する手段と，
複数の発光種の発光スペクトルを基準データとして記憶したデータベースからの各発光種の基準データを用いて，取得した前記光学的データから各発光種の定量データを求める手段と，
前記各発光種の定量データを監視し，この各発光種の定量データの変化に基づいてプラズマ処理装置の運転状態および／または被処理体の処理状態を判断する手段と，
を設けたことを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項１０】
前記データベースは，複数の処理条件でプラズマ処理を行ってプラズマから発光された発光スペクトルを光学的データとして取得する手段と，取得した光学的データを多変量解析により複数の発光種の発光スペクトルに分離して，この分離した各発光種の発光スペクトルを基準データとして記憶する手段とにより予め作成されたものであることを特徴とする請求項９に記載のプラズマ処理装置。
【請求項１１】
前記多変量解析は，独立成分分析であり，各発光種の発光スペクトルは，前記独立成分分析により得られた独立成分であることを特徴とする請求項１０に記載のプラズマ処理装置。
【請求項１２】
前記独立成分分析による独立成分の数は，少なくともプラズマ処理で使用する処理ガスのガス種の数以上であることを特徴とする請求項１１に記載のプラズマ処理装置。
【請求項１３】
前記データベースは，実際のプラズマ処理を行うプラズマ処理装置とは別のデータベース作成手段により作成されたことを特徴とする請求項９〜１２のいずれかに記載のプラズマ処理装置。
【請求項１４】
前記各発光種の定量データを求める手段は，プラズマ処理により取得した発光スペクトルの光学的データと，前記データベースからの各発光種の基準データとの内積をそれぞれ求め，各内積値を各発光種の定量データとすることを特徴とする請求項９〜１３のいずれかに記載のプラズマ処理装置。
【請求項１５】
前記プラズマ処理装置の運転状態を判断する手段は，前記プラズマ処理装置によりプラズマ処理を開始してから，前記各発光種の定量データが一定になったときに前記プラズマ処理装置の運転状態が安定したと判断する請求項９〜１３のいずれかに記載のプラズマ処理装置。
【請求項１６】
前記被処理体の処理状態を判断する手段は，前記各発光種の定量データの変化に基づいて前記被処理体に対するプラズマ処理が終了したことを判断する請求項９〜１３のいずれかに記載のプラズマ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，プラズマ処理方法及びプラズマ処理装置にかかり，より詳しくはプラズマにより発光した光を解析し，解析結果に基づいて装置の運転状態，被処理体の処理状態などを監視するプラズマ処理方法及びプラズマ処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来，半導体ウエハなどの被処理体に対してエッチングなどのプラズマ処理を施すプラズマ処理装置としては，エッチングにより発生するプラズマから発光した光の発光強度を監視し，この発光強度に基づいて装置の運転状態や被処理体の処理状態を監視しているものがある。例えば被処理体の処理状態を監視するものとして例えばエッチングの終点（エンドポイント）を検出する技術が開示されている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
この技術は，プラズマ処理によるプロセスガスの活性種の発光強度及び反応性生成物の発光強度を検出し，これら２つの波長の発光強度の比に基づいてエッチングの終点（エンドポイント）を検出するものである。すなわち，エッチング対象物がなくなってエッチングが終了すると，その時点で反応に寄与するプロセスガスの活性種の量が増加してこの活性種の発光強度が増加するのに対して，反応生成物の量は減少するので反応生成物の発光強度は減少する。このことを利用して，プロセスガスと反応生成物についての発光強度の比の変化を検出することにより，エッチング終点を正確に検出することができるものである。
【０００４】
【特許文献１】
特開平５−２９２７６号公報
【発明が解決しようとする課題】
近年では，半導体装置のさらなる微細化の傾向に伴い，例えば半導体ウエハ上に形成するホールなども開口率のさらに小さいものが要求されている。ところが，上記のようにプロセスガスの活性種と反応生成物の２つの波長のみの変化を監視するものでは，エッチング終点の検出など処理状態の検出精度をより高めるには十分ではなかった。
【０００５】
また，プラズマの波長を検出するセンサにノイズが混入した場合には，エッチング終点の判断，プラズマ処理装置の処理室内でプラズマが安定したか否かの判断などを正確に行うことができなくなり，被処理体の処理状態や半導体製造装置の運転状態を判断するときの精度が低下する。
【０００６】
そこで，本発明は，このような問題に鑑みてなされたもので，その目的とするところは，装置の運転状態，被処理体の処理状態を判断するときの精度を向上させることができるプラズマ処理方法及びプラズマ処理装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために，本発明のある観点によれば，プラズマ処理装置により処理室内の被処理体に対してプラズマ処理を施す際に，プラズマから発光された光を解析し，その解析結果に基づいてプラズマ処理装置の運転状態および／または被処理体の処理状態を監視するプラズマ処理方法であって，前記被処理体に対してプラズマ処理を行う際にプラズマから発光された発光スペクトルを光学的データとして取得する工程と，複数の発光種の発光スペクトルを基準データとして記憶したデータベースからの各発光種の基準データを用いて，取得した前記光学的データから各発光種の定量データを求める工程と，前記各発光種の定量データを監視し，各発光種の定量データの変化に基づいてプラズマ処理装置の運転状態および／または被処理体の処理状態を判断する工程とを有することを特徴とするプラズマ処理方法が提供される。
【０００８】
上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，処理室内の被処理体に対してプラズマ処理を施す際に，プラズマから発光された光を解析し，その解析結果に基づいてプラズマ処理装置の運転状態および／または被処理体の処理状態を監視するプラズマ処理方法であって，前記被処理体に対してプラズマ処理を行う際にプラズマから発光された発光スペクトルを光学的データとして取得する手段と，複数の発光種の発光スペクトルを基準データとして記憶したデータベースからの各発光種の基準データを用いて，取得した前記光学的データから各発光種の定量データを求める手段と，前記各発光種の定量データを監視し，この各発光種の定量データの変化に基づいてプラズマ処理装置の運転状態および／または被処理体の処理状態を判断する手段とを設けたことを特徴とするプラズマ処理装置が提供される。
【０００９】
このような本発明にかかる方法又は装置によれば，複数の発光種の発光スペクトルからなる基準データを用いるので，単に特定の波長のデータを用いる場合に比してより広範囲の波長帯のデータに基づいて例えばエッチング終点の判断，プラズマ処理装置の処理室内でプラズマが安定したか否かの判断を行うことが可能となる。このため，例えば半導体ウエハ上に開口率のさらに小さいホールなどを形成する場合のように半導体装置をさらに微細化する場合にも，エッチング終点の判断，プラズマ処理装置の処理室内でプラズマが安定したか否かの判断などを正確に行うことができる。これにより，プラズマ処理装置の運転状態や被処理体の処理状態の監視精度を向上させることができる。
【００１０】
また，各発光種の発光スペクトルが混合した光学的データを各発光種の定量データに分離して，各定量データに基づいてエッチング終点やプラズマ安定の判断を行うため，例えば光学的データに自然光によるバックグラウンドノイズやプラズマ光を検出するＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）センサ内の暗電流の影響によるノイズなどが混入していたとしても，このようなノイズの影響を受けることなくプラズマ処理装置の運転状態や被処理体の処理状態の判断を行うことができる。これによっても，プラズマ処理装置の運転状態や被処理体の処理状態の監視精度を向上させることができる。
【００１１】
さらに，プラズマ処理を行う際にプラズマから発光された発光スペクトル（光学的データ）を取得し，データベースに記憶された各発光種の発光スペクトル（基準データ）に基づいて各発光種の定量データを求め，これによりプラズマ処理装置の運転状態などを判断するため，プラズマ処理を行う際にリアルタイムにプラズマ処理装置の運転状態や被処理体の処理状態の判断を行うことができる。
【００１２】
また，上記方法又は装置において，上記データベースは，複数の処理条件でプラズマ処理を行ってプラズマから発光された発光スペクトルを光学的データとして取得する工程又は手段と，取得した光学的データを多変量解析により複数の発光種の発光スペクトルに分離して，この分離した各発光種の発光スペクトルを基準データとして記憶する工程又は手段とにより予め作成されるものであってもよい。また，上記多変量解析は，独立成分分析であり，各発光種の発光スペクトルは，前記独立成分分析により得られた独立成分であってもよい。さらに，上記独立成分分析による独立成分の数は，少なくともプラズマ処理で使用する処理ガスのガス種の数以上であることが好ましい。
【００１３】
これによれば，データベースを作成する場合に，各発光種の発光スペクトルが混合した光学的データを各発光種の発光スペクトルに分離するため，光学的データにノイズが混入していたとしても，ノイズの影響を受けることなくデータベースを作成することができる。特に独立成分分析を利用することにより，ノイズの影響をより効果的になくすことができる。
【００１４】
また，実際のプラズマ処理では，単一の処理ガスをプラズマ化しても，処理室内での反応などにより他の発光種が発生して混ざってしまうことが多いため，各発光種の発光スペクトルを光学計測器などで直接検出するのは困難である。これに対して，本発明では，光学的データに対して独立成分分析を行って得られた独立成分を各発光種の発光スペクトルの基準データとすることにより，発光スペクトルを直接計測しただけでは得られない各発光種の発光スペクトルを得ることができる。
【００１５】
また，上記方法又は装置において，データベースは，実際のプラズマ処理を行うプラズマ処理装置とは別のデータベース作成手段により作成されるものであってもよい。これにより，データベースの作成に必要なトレーニングウエハの処理や独立成分分析の処理など，時間がかかる処理を当該プラズマ処理装置とは別の同種のプラズマ処理装置によって行うことにより，プラズマ処理装置の負担を軽減できる。また同種のプラズマ処理装置で同様のプロセス条件の処理を行うすべての装置に同じデータベースを適用できるので，データベースの作成に要する負担を相対的に著しく軽減することができる。
【００１６】
また，上記方法又は装置において，各発光種の定量データを求める工程又は手段は，プラズマ処理により取得した発光スペクトルの光学的データと，前記データベースからの各発光種の基準データとの内積をそれぞれ求め，各内積値を各発光種の定量データとしてもよい。これにより，各発光種に対応する内積値の変化を監視するだけで，エッチング終点やプラズマ安定の判断を行うことができるので，より簡単且つ正確に装置の運転状態，被処理体の処理状態などの監視を行うことができる。
【００１７】
また，上記方法又は装置において，プラズマ処理装置の運転状態を判断する工程又は手段は，プラズマ処理装置によりプラズマ処理を開始してから，前記各発光種の定量データが一定になったときに前記プラズマ処理装置の運転状態が安定したと判断するようにしてもよい。これにより，処理室内のプラズマが安定したか否かの判断をより簡単且つより正確に行うことができる。
【００１８】
また，上記方法又は装置において，前記被処理体の処理状態を判断する工程は，前記各発光種の定量データの変化に基づいて前記被処理体に対するプラズマ処理が終了したことを判断するようにしてもよい。これにより，例えばエッチング終点などの判断をより簡単且つ正確に行うことができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照しながら，本発明にかかるプラズマ処理装置の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２０】
（プラズマ処理装置の構成）
図１は，本発明の実施形態にかかるプラズマ処理装置１００を示す概略構成図である。プラズマ処理装置１００は，例えばアルミニウム製の処理室１０１と，この処理室１０１内に配置された下部電極１０２を絶縁材１０２Ａを介して支持する昇降可能なアルニウム製の支持体１０３と，この支持体１０３の上方に配置され且つプロセスガスを供給し且つ上部電極を兼ねるシャワーヘッド１０４とを備えている。
【００２１】
上記処理室１０１は上部が小径の上室１０１Ａとして形成され，下部が大径の下室１０１Ｂとして形成されている。上室１０１Ａはダイポールリング磁石１０５によって包囲されている。このダイポールリング磁石１０５は複数の異方性セグメント柱状磁石がリング状の磁性体からなるケーシング内に収納されてい形成され，上室１０１Ａ内で全体として一方向に向かう一様な水平磁界を形成する。
【００２２】
下室１０１Ｂの上部にはウエハＷを搬出入するための出入口が形成され，この出入口にはゲートバルブ１０６が取り付けられている。また，下部電極１０２には整合器１０７Ａを介して高周波電源１０７が接続され，この高周波電源１０７から下部電極１０２に対して１３．５６ＭＨｚの高周波電力Ｐを印加し，上室１０１Ａ内で上部電極１０４との間で垂直方向の電界を形成する。この高周波電力Ｐは高周波電源１０７と整合器１０７Ａ間に接続された電力計１０７Ｂを介して検出する。この高周波電力Ｐは制御可能なパラメータで，本実施形態では高周波電力Ｐを後述のガス流量，処理室内の圧力等の制御可能なパラメータと共に制御パラメータと定義する。
【００２３】
また，上記整合器１０７Ａの下部電極１０２側（高周波電圧の出力側）には電気計測器（例えば，ＶＩプローブ）１０７Ｃが取り付けられ，この電気計測器１０７Ｃを介して下部電極１０２に印加される高周波電力Ｐにより上室１０１Ａ内に発生するプラズマに基づく基本波及び高調波の高周波電圧Ｖ，高周波電流Ｉ，高周波電力Ｐ，インピーダンスＺをＶＩプローブデータとして検出する。
【００２４】
また，上記整合器１０７Ａは例えば２個の可変コンデンサＣ１，Ｃ２，コンデンサＣ及びコイルＬを内蔵し，可変コンデンサＣ１，Ｃ２を介してインピーダンス整合を取っている。
【００２５】
上記下部電極１０２の上面には静電チャック１０８が配置され，この静電チャック１０８の電極板１０８Ａには直流電源１０９が接続されている。従って，高真空下で直流電源１０９から電極板１０８Ａに高電圧を印加することにより静電チャック１０８によってウエハＷを静電吸着する。
【００２６】
この下部電極１０２の外周にはフォーカスリング１１０が配置され，上室１０１Ａ内で生成したプラズマをウエハＷに集める。また，フォーカスリング１１０の下側には支持体１０３の上部に取り付けられた排気リング１１１が配置されている。この排気リング１１１には複数の孔が全周に渡って周方向等間隔に形成され，これらの孔を介して上室１０１Ａ内のガスを下室１０１Ｂへ排気する。
【００２７】
上記支持体１０３はボールネジ機構１１２及びべローズ１１３を介して上室１０１Ａと下室１０１Ｂ間で昇降可能になっている。従って，ウエハＷを下部電極１０２上に供給する場合には，支持体１０３を介して下部電極１０２が下室１０１Ｂまで下降し，ゲートバルブ１０６を開放して図示しない搬送機構を介してウエハＷを下部電極１０２上に供給する。
【００２８】
また，支持体１０３の内部には冷媒配管１１４に接続された冷媒流路１０３Ａが形成され，冷媒配管１１４を介して冷媒流路１０３Ａ内で冷媒を循環させ，ウエハＷを所定の温度に調整する。更に，支持体１０３，絶縁材１０２Ａ，下部電極１０２及び静電チャック１０８にはそれぞれガス流路１０３Ｂが形成され，ガス導入機構１１５からガス配管１１５Ａを介して静電チャック１０８とウエハＷ間の細隙にＨｅガスを所定の圧力でバックサイドガスとして供給し，Ｈｅガスを介して静電チャック１０８とウエハＷ間の熱伝導性を高めている。尚，１１６はベローズカバーである。
【００２９】
上記シャワーヘッド１０４の上面にはガス導入部１０４Ａが形成され，このガス導入部１０４Ａには配管１１７を介してプロセスガス供給系１１８が接続されている。プロセスガス供給系１１８は，Ａｒガス供給源１１８Ａ，ＣＯガス供給源１１８Ｂ，Ｃ４Ｆ８ガス供給源１１８Ｃ及び○２ガス供給源１１８Ｄを有している。これらのガス供給源１１８Ａ，１１８Ｂ，１１８Ｃ，１１８Ｄはバルブ１１８Ｅ，１１８Ｆ，１１８Ｇ，１１８Ｈ及びマスフローコントローラ１１８Ｉ，１１８Ｊ，１１８Ｋ，１１８Ｌを介してそれぞれのガスを所定の設定流量でシャワーヘッド１０４へ供給し，その内部で所定の配合比を持った混合ガスとして調整する。
【００３０】
上記シャワーヘッド１０４の下面には複数の孔１０４Ｂが全面に渡って均等に配置され，これらの孔１０４Ｂを介してシャワーヘッド１０４から上室１０１Ａ内へ混合ガスをプロセスガスとして供給する。また，下室１０１Ｂの下部の排気孔には排気管１０１Ｃが接続され，この排気管１０１Ｃに接続された真空ポンプ等からなる排気系１１９を介して処理室１０１内を排気して所定のガス圧力を保持している。排気管１０１ＣにはＡＰＣバルブ１０１Ｄが設けられ，処理室１０１内のガス圧力に即して開度が自動的に調節される。
【００３１】
また，例えば上室１０１Ａの側壁には，処理室１内の発光を検出するための検出窓１２１が設けられ，そのすぐ外側には処理室１０１内で発生するプラズマ発光を検出する分光器（以下，「光学計測器」と称す。）１２０が設けられている。光学計測器１２０は，検出窓１２１を介して処理室１内のプラズマからの光から２００ｎｍ〜７３０ｎｍの波長帯の発光スペクトルを検出することができるようになっている。本実施形態では，光学計測器１２０によって得られる広範囲の波長帯からなる発光スペクトルを光学的データとし，この光学的データの解析結果に基づいて，例えばプラズマ状態を監視し，プラズマの安定検出やプラズマ処理の終点検出が行われる。
【００３２】
（多変量解析手段の構成）
次に，本実施の形態におけるプラズマ処理装置１００が備える多変量解析手段を図面を参照しながら説明する。多変量解析手段２００は例えば図２に示すように，例えば独立成分分析（ＩＣＡ：Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）などの多変量解析プログラムを記憶する多変量解析プログラム記憶手段２０２，光学計測器１２０からの信号を間欠的にサンプリングする光学的信号サンプリング手段２０４を備える。このサンプリング手段２０４でサンプリングされたデータが光学計測器１２０からの検出値となる。光学計測器１２０は，例えば２００ｎｍ〜７３０ｎｍまでの波長領域において０．７ｎｍ間隔の７１５波長の光を検出する。
【００３３】
上記プラズマ処理装置１００は，後述する各発光種の発光スペクトルを基準データとして記憶する基準データ用データベース２０６，データベース２０６の基準データに基づいて光学的データを各発光種の発光スペクトルの定量データに展開処理したり，この定量データに基づいて例えばプラズマ安定の判断やエッチング終点の判断などを行う演算手段２０８と，演算手段２０８の判断手段２１６による判断結果に基づいて所定のパラメータの設定や予測値の算出を行う演算手段２０８と，演算手段２０８からの演算信号に基づいてプラズマ処理装置１００への制御などを行う制御手段２０７とを備える。制御手段２０７は，例えば判断手段２１６によりエッチング終点が判断されると，プラズマ処理装置１００によるプラズマ処理を終了させる制御を行う。
【００３４】
上記多変量解析手段２００には，プラズマ処理装置１００を制御する制御装置１２２，警報器１２３及び表示装置１２４がそれぞれ接続されている。制御装置１２２は例えば制御手段２０７からの信号に基づいてウエハＷの処理を継続または中断させる。表示装置１２４，警報器１２３は，制御手段２０７からの信号に基づいて，例えばプラズマが安定した場合やエッチング終点（エンドポイント）に達した場合に，その旨を表示し又は報知する。
【００３５】
演算手段２０８は，トレーニングウエハを処理したときの光学計測器１２０からの光学的データを多変量解析により各独立成分（例えば各発光種の発光スペクトルの成分）に分解する光学的データ解析手段２１２を備える。光学的データ解析手段２１２により分解された各独立成分のデータは各発光種の発光スペクトルの基準データとして基準データ用データベース２０６に記憶される。
【００３６】
また演算手段２０８は，実際にテストウエハを処理したときの光学計測器１２０からの光学的データを上記基準データ用データベース２０６に記憶した各独立成分に基づいて展開処理する光学的データ展開手段２１４と，その各独立成分に関する展開データの変動に基づいて例えばプラズマの安定判断やエッチング終点の判断を行う判断手段２１６とを備える
【００３７】
（光学的データ解析手段の処理）
光学的データ解析手段２１２は，多変量解析として独立成分分析（ＩＣＡ：Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）を行うことにより，光学的データを例えばＣＯ，Ｏ２などの各発光種の発光スペクトルの独立成分に分解する。
【００３８】
独立成分分析（ＩＣＡ）は，高次の統計量，あるいは時間的な相関に基づく独立性により信号を分離する手法であり，詳しくは例えば「ＩＣＡの音響処理への応用」（池田  思朗，日本音響学会  ２０００年秋季研究発表会
講演論文集，  ｐｐ．４３５−４３８，  岩手県立大学，  Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  ２０００）などに掲載されている
具体的には，独立成分分析（ＩＣＡ）では，ｍ個の原信号データをベクトルで表すと，（１−１）式のようになる。
【００３９】
ｓ（ｔ）＝（Ｓ１（ｔ），Ｓ２（ｔ），…，Ｓｍ（ｔ））Ｔ…（１−１）
【００４０】
ここで，ｔ  （ｔ＝０，１，２…）は時刻，Ｔ  は転置を表す。また，ｓ（ｔ）の各成分は平均０で互いに独立であるとする。
【００４１】
このとき，ｎ個のセンサで観測された観測信号データをベクトルで表すと，（１−２）式のようになる。
【００４２】
ｘ（ｔ）＝（ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），…，ｘｎ（ｔ））Ｔ…（１−２）
【００４３】
一般に原信号データの数ｍとセンサの数ｎは必ずしも一致しないが，この問題が解けるためには，ｍ≦ｎ  でなければならない。
【００４４】
ここで，上記ｓ（ｔ）とｘ（ｔ）との間にｍ×ｎの実数行列Ａを用いて次の（１−３）式に示すような線形の関係を仮定する。
【００４５】
ｓ（ｔ）＝Ａｘ（ｔ）…（１−３）
【００４６】
独立成分分析とは，原信号データｓ（ｔ）の確率分布の形とＡに関する知識を持たずに観測信号データｘ（ｔ）をｎ個の独立な信号成分に分離することである。つまり，ｎ≦ｍならば解は存在する。すなわちｎ×ｍの実数行列Ｗが存在するので，次の（１−４）式で定まるｙ（ｔ）を求めることである。
【００４７】
ｙ（ｔ）＝Ｗｘ（ｔ）…（１−４）
【００４８】
ここで，ＷＡ＝Ｉｎ（Ｉｎはｎ次の単位行列）ならば，ｙ（ｔ）とｓ（ｔ）は一致するが，ｙ（ｔ）の成分の順番の入替えと大きさは，独立性には影響しないことから，ここではこれらの任意性は許容する。
【００４９】
上記ｙ（ｔ）を求めるに当り，行列Ｗを決定することが問題となるが，これには様々な解法が提唱されいる。代表的な解法としては，確率分布の独立性に基づく解法，時間構造に基づく解法がある。
【００５０】
例えば確率分布の独立性に基づく解法によれば，次のようになる。前提として原信号の各成分ｓｉ（ｔ）が正規分布でない確率分布にしたがっていると仮定する。但し，確率分布は未知である。ｙ（ｔ）の同時分布密度関数を（２−１）式のように表す。
【００５１】
ｐ（ｙ）＝ｐ（ｙ１，ｙ２，…，ｙｎ）      …（２−１）
【００５２】
行列Ｗによって観測信号ｘ（ｔ）が正しく分離できたならば，ｙの各成分ｙｉは独立になり，次の（２−２）式のように表せる。
【００５３】
2004186539.tif 000003
【００５４】
そこで，（２−２）式の左辺と右辺が一致するようにＷを求める。評価関数としては（２−２）式の左辺と右辺との間のＫ−Ｌ  ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｅｒｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）を小さくするようにＷを求める。Ｋ−Ｌｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅの定義は（２−３）式に示す通りである。
【００５５】
2004186539.tif 000004
【００５６】
ここで，Ｈ（Ｙ；Ｗ）は同時分布のエントロピー，Ｈ（Ｙｉ；Ｗ）は周辺分布のエントロピーである。これらＨ（Ｙ；Ｗ），Ｈ（Ｙｉ；Ｗ）はｐ（ｘ）とＷによってそれぞれ以下の（２−４）式，（２−５）式のように書き直せる。
【００５７】
2004186539.tif 000005
【００５８】
2004186539.tif 000006
【００５９】
原信号データｓ（ｔ）が正規分布でないという仮定からＫＬ（Ｗ）は，ｐ（ｙｉ）が互いに独立な場合に限り０となる。Ｗを求めるにはＫＬ（Ｗ）のＷに関する勾配を求め，最急降下法を行えばよい。すなわち，（２−６）式，（２−７）式というように更新していくことでＷを求められる。
【００６０】
2004186539.tif 000007
【００６１】
2004186539.tif 000008
【００６２】
また，独立成分分析の別の解法である時間構造に基づく分離法としては，例えば自己相関関数に基づく手法がある。信号がエルゴード的であるとし，各原信号データのスペクトル密度が異なるとする。観測データの相関関数は，原信号データの独立性より，（３−１）式のように表せる。
【００６３】
2004186539.tif 000009
【００６４】
（３−１）式において例えば左辺はｘ（ｔ）の確率分布での平均を表し，ＲＳｉ（τ）は原信号データの自己相関関数である。正しくＷが求まればｙ（ｔ）の相関関数は，（３−２）式のようになる。
【００６５】
2004186539.tif 000010
【００６６】
（３−２）式において１′，２′，…，ｎ′は置換の任意性を考慮したものであり，λｉは大きさの任意性を考慮したものである。ノイズがなく各信号が完全に独立ならば，最適なＷはすべてのτに対してｙ（ｔ）の相関関数を（３−２）式に示すような対角行列とする。従ってｘ（ｔ）の相関関数を複数の時間差τｉに対して求め，同時に対角化する行列としてＷを求めることができる。
【００６７】
（データベース作成の手順）
次に，各発光種の発光スペクトルを基準データとして記憶するデータベース２０６を作成する手順について説明する。このデータベース２０６の作成は，光学的データ解析手段２１２により行われる。
【００６８】
先ず，予めウエハのトレーングセットを用いたエッチング処理の実験によってプラズマ光を光学計測器１２０により計測する。そのために例えばトレーニングセットとして３６枚のウエハ（ベアシリコン）を用意する。尚，ベアシリコンは，表面全面に一様にＳｉが形成されたウエハのことである。また，標準値としたエッチング条件は，下部電極１０２に印加する高周波電力は１５００Ｗで，処理室内の圧力は４０ｍＴｏｒｒとし，処理ガスとしてはＣ４Ｆ８＝１０ｓｃｃｍ，Ｏ２＝５ｓｃｃｍ，ＣＯ＝５０ｓｃｃｍ，Ａｒ＝２００ｓｃｃｍの混合ガスを用いた。また上部電極１０４とウエハとの間の隙間は２７ｍｍとした。
【００６９】
この場合，実験計画法を用いて各パラメータデータを効率的に設定することができる。本実施形態では例えばエッチング条件の制御パラメータを標準値を中心に所定の範囲内で各トレーニングウエハ毎に振ってトレーニングウエハをエッチング処理する。そして，エッチング処理時に光学的データを各トレーニングウエハについて複数回ずつ計測し，その平均値を求める。
【００７０】
ここで，制御パラメータを振る範囲は，エッチング処理を行っている時に制御パラメータが最大限変動する範囲を想定し，この想定した範囲で制御パラメータを振る。本実施形態では，高周波電力，処理室１内の圧力，上下両電極１０２，１０４間の隙間寸法及び各プロセスガス（Ａｒガス，ＣＯガス，Ｃ４Ｆ８ガス及びＯ２ガス）の流量を制御パラメータとして用いる。各制御パラメータの標準値はエッチング対象によって異なる。
【００７１】
例えば，上記各トレーニングウエハのエッチング処理を行う時には各制御パラメータを標準値を中心にして下記（表１）に示すレベル１とレベル２の範囲で各トレニングウエハ毎に振ってトレーニングウエハのエッチング処理を行う。そして，各トレーニングウエハを処理する間に，光学計測器１２０を介して例えば２００〜７３０ｎｍの波長範囲で０．７ｎｍ間隔の全７１５波長の発光スペクトル強度を光学的データとして計測する。
【００７２】
【表１】
2004186539.tif 000011
【００７３】
トレーニングウエハを処理するに当たって上記各制御パラメータをベアシリコンの標準値に設定し，標準値で予め５枚のダミーウエハを処理し，プラズマ処理装置１００の安定化を図る。引き続き，３６枚のトレーニングウエハのエッチング処理を行う。この際，上記各制御パラメータを下記（表２）に示すようにレベル１とレベル２の範囲内で各トレーニングウエハ毎に振って各トレーニングウエハを処理する。（表２）においてＬ１〜Ｌ１８はトレーニングウエハの番号を示している。
【００７４】
【表２】
2004186539.tif 000012
【００７５】
次に，各トレーニングウエハについて光学計測器１２０から得た複数の光学的データに対して独立成分分析を行って，これら光学的データを複数の独立成分に分離する。具体的には，各トレーニングウエハについての光学的データのスペクトルをデータ１〜データｉとし，各光学的データの波長の数をセンサの数λｍとして，上記（１−２）式のｘ（ｔ）に当てはめると，次の（４−１）式に示すようになる。なお，時間ｔは，ウエハの枚数と等価である。
【００７６】
2004186539.tif 000013
【００７７】
上記の例では，トレーニングウエハはＬ１〜Ｌ３６の３６枚，光学的データの波長の数は７１２なので，（４−１）式においてｉ＝３６，λｍ＝７１２となる。
【００７８】
また，本実施の形態においては，ＷＡ＝Ｉｎ（Ｉｎはｎ次の単位行列）とするので，ｙ（ｔ）とｓ（ｔ）は一致するため，上記（１−４）式におけるｙ（ｔ）は，（４−２）式に示すようになる。
【００７９】
2004186539.tif 000014
【００８０】
そして，上記（１−４）式に（４−１）式と（４−２）式を当てはめ，独立成分分析により上記（１−４）式における行列Ｗを求めることにより独立成分が決定される。なお，独立成分の数は，自由に決めることができる。しかしながら，上記（１−４）式に鑑みれば，独立成分の数は最大ｉ個以下の範囲で決定する必要がある。
【００８１】
次に，例えば独立成分の数を９個として独立成分分析を行って光学的データを分離した場合の結果を図面を参照しながら説明する。先ず，光学計測器で計測したプラズマの発光スペクトルの光学的データ，すなわち独立成分分析を行う前の光学的データをグラフにしたものを図３に示す。この図３では横軸には波長をとり，縦軸には各波長の平均発光強度をとっている。独立成分分析からは，光学的データは独立した複数の発光種のスペクトルが混ざっていると考えられる。
【００８２】
図３に示す光学的データに対して独立成分分析を行って，この光学的データを第１成分〜第９成分までの９個の独立成分に分離したものを図４〜図６に示す。図４〜図６において横軸には波長をとり，縦軸には発光強度をとっている。
【００８３】
これらの各独立成分は，各発光種の発光スペクトルに相当するものと考えられる。例えば図４（ａ）に示す第１成分は主としてＯ２ガスに関連する発光種の発光スペクトルに相当し，図４（ｂ）に示す第２成分は主としてＣＦ系ガスに関連する発光種の発光スペクトルに相当し，図４（ｃ）に示す第３成分は主としてＣＯガスに関連する発光スペクトルに相当するものと考えられる。
【００８４】
ここで，独立成分の他の例として，ベアウエハにプラズマ処理したときに得られた光学的データに対して独立成分の数を８個として独立成分分析を行った場合のある独立成分を，既知の処理ガスによりプラズマ処理を行ったときに得られた発光スペクトルのデータと比較したグラフを図７，図８に示す。図７において点線で示すグラフは既知の処理ガスとしてＣＯ２ガスを使用してプラズマ処理を行ったときに得られた光学的データであり，実線で示すグラフはある独立成分のデータである。図８において点線で示すグラフは既知の処理ガスとしてＯ２ガスを使用してプラズマ処理を行ったときに得られた光学的データであり，実線で示すグラフは上記とは別の独立成分のデータである。
【００８５】
図７を見ると，点線で示すＣＯ２ガスのデータと独立成分のデータとは発光強度の特性がほぼ一致しており，同様の特性を有していることがわかる。例えば点線で示すＣＯ２ガスのデータは，波長帯２８０ｎｍ〜３２０ｎｍあたりにピークが見られ，これらのピークは独立成分のデータとほぼ一致している。
【００８６】
図８を見ても，点線で示すＯ２ガスのデータと独立成分のデータとは発光強度の特性が概ね一致している。但し，図８においては相違している部分もある。例えば点線で示すＯ２ガスのデータは，波長帯２８０ｎｍ〜３２０ｎｍあたりにピークが見られるが，独立成分のデータにはピークが見られない。ところが，このピークは上述した図７において点線で示すＣＯ２ガスのデータとは一致する。これはＯ２ガスのみを使用してもプラズマ処理による炭素を含む堆積物などと反応してＣＯ２ガスが発生するからと考えられる。
【００８７】
このことは，また独立成分分析により得られた独立成分が，他のガスを含まないＯ２ガスのみの発光スペクトルのデータに相当することを意味しているとも考えられる。つまり，既知のガスでプラズマ処理を行っても実際には他のガスが発生しまうことがあるので，その既知のガスの発光種の発光スペクトルデータだけを検出することはできないが，独立成分分析によればその発光種の発光スペクトルのデータが得られるのである。
【００８８】
このように，本実施形態において独立成分分析により得られた各独立成分は，各発光種の発光スペクトルに相当するものと考えられる。従って，上記光学的データに対して独立成分分析を行うことにより得られた各独立成分は，各発光種の発光スペクトルの基準データとしてデータベース２０６に記憶する。こうして各発光種の発光スペクトルを基準データとしたデータベース２０６が作成される。
【００８９】
このように，データベースを作成する場合に，各発光種の発光スペクトルが混合した光学的データを各発光種の発光スペクトルに分離するため，光学的データにノイズが混入していたとしても，ノイズの影響を受けることなくデータベースを作成することができる。特に独立成分分析を利用することにより，ノイズの影響をより効果的になくすことができる。
【００９０】
また，実際のプラズマ処理では，単一の処理ガスをプラズマ化しても，処理室内での反応などにより他の発光種が発生して混ざってしまうことが多いため，各発光種の発光スペクトルを光学計測器などで直接検出するのは困難である。これに対して，本発明では，光学的データに対して独立成分分析を行って得られた独立成分を各発光種の発光スペクトルの基準データとすることにより，発光スペクトルを直接計測しただけでは得られない各発光種の発光スペクトルを得ることができる。
【００９１】
なお，プラズマ処理装置１００とは別のデータベース作成手段，例えば別の同種のプラズマ処理装置を用いてデータベースを作成し，そのデータベースのみを基準データ用データベース２０６に記憶させるようにしてもよい。これにより，データベースの作成に必要なトレーニングウエハの処理や独立成分分析の処理などの時間がかかる処理を当該プラズマ処理装置とは別の同種のプラズマ処理装置によって行わせることができるので，プラズマ処理装置１００の負担を軽減できる。また同種のプロセス装置で同様のプロセス条件の処理を行うすべての装置に同じデータベースを適用できるので，データベースの作成に要する負担を相対的に著しく軽減することができる。さらに，上記基準データ用データベース２０６は，種々の活性種の発光スペクトルを開示した公知の文献データに基づいて作成してもよい。
【００９２】
（実際のウエハの処理）
次に，半導体装置の製造などのために実際のウエハに対してプラズマ処理を行う場合にプラズマ処理装置の運転状態やウエハの処理状態を監視する方法について説明する。
【００９３】
先ずプラズマ処理装置１００において実際のウエハ（ここでは「テストウエハ」と称する。）をプラズマ処理する毎に，多変量解析手段２００は光学計測器１２０によりプラズマの発光スペクトルを計測し，この発光スペクトルを光学的信号サンプリング手段２０４を介して光学的データとして取得する。
【００９４】
そして，この光学的データは，演算手段２０８の光学的データ展開手段２１４によりデータベース２０６の基準データを用いて展開処理される。光学的データ展開手段２１４は，例えばデータベース２０６に記憶された独立成分である各発光種のスペクトルの基準データを用いて，光学的データを各発光種の発光スペクトルの定量データに分離する。
【００９５】
具体的には，プラズマ処理により取得した発光スペクトルの光学的データと，データベース２０６からの各発光種の基準データとの内積をそれぞれ求め，各内積値を各発光種の定量データとする。例えば，あるウエハ（ｔ＝０）をプラズマ処理したときの光学的データをｘ（０）とし，（５−１）式に示す。このｘ（０）について独立成分１（例えばＯ２関連の成分）の定量データを求めたいときには，光学的データｘ（ｔ）とデータベース２０６に記憶されている独立成分１である（５−２）式に示すｙ（０）との内積値Ｐ（０）を算出する。内積値Ｐ（０）の演算は（５−３）式に示す。
【００９６】
ｘ（０）＝（ｘλ１（０），ｘλ２（０），…，ｘλｍ（０））    …（５−１）
【００９７】
ｙ（０）＝（ｙλ１（０），ｙλ２（０），…，ｙλｍ（０））    …（５−２）
【００９８】
2004186539.tif 000015
【００９９】
独立成分分析（ＩＣＡ）においては，光学的データは独立成分の集合体であると仮定しているので，光学的データとある独立成分との内積を算出することによりその独立成分についての値だけが残り，他の成分はすべて０になる。これにより，光学的データとある独立成分との内積値は，その独立成分の定量データとなる。
【０１００】
このような各独立成分に対応する内積値などの定量データを監視し，定量データの変化に基づいて，プラズマ処理装置の運転状態および／または被処理体の処理状態を監視する。プラズマ処理装置の運転状態の監視としては，例えば定量データの変化が一定となったところでプラズマが安定したと判断する。また被処理体の処理状態の監視としては，例えば各独立成分に対応する内積値の変化が所定の挙動を示したところでエッチング終点（エンドポイント）を判断する。この場合，プラズマ処理装置の運転状態および／または被処理体の処理状態がどのような状態であるときに，各独立成分に対応する内積値がどのように変化するかを予め実験等により検討しておき，変化する傾向や突出した点を見るけるなどして判断基準を設定するようにしてもよい。これにより，各発光種に対応する内積値の変化を監視するだけで，エッチング終点やプラズマ安定の判断を行うことができるので，より簡単且つ正確に装置の運転状態，被処理体の処理状態などの監視を行うことができる。
【０１０１】
ここで，プラズマ処理装置の運転状態を監視する場合の具体例について図面を参照しながら説明する。図９は，１枚のウエハをプラズマ処理し，時間ｔごとに取得した光学的データを示す。図９は，光学的データの大局的な時間的変化を見るため，代表的な時間（ｔｉｍｅ１〜ｔｉｍｅ５）における光学的データを横軸に波長（ｎｍ）をとり，縦軸に発光強度をとって表したものである。図９によれば，プラズマ処理を開始した直後（ｔｉｍｅ１，ｔｉｍｅ２）にはそれほどの変化はないが，その後大きく変化し始め（ｔｉｍｅ３），ある程度の時間が経つとあまり変化しなくなる（ｔｉｍｅ４，ｔｉｍｅ５）。
【０１０２】
図１０は，１枚のウエハをプラズマ処理し，時間ｔごとに取得した光学的データとデータベース２０６に記憶された各独立成分との内積を求め，各独立成分に対応する内積値をグラフにしたものである。図１０は横軸に時間ｔ（秒）をとり，縦軸に内積値をとっている。ここでは独立成分の数は９個とした。また，このときのプラズマ処理はベアシリコンのエッチングである。エッチング条件としては，例えば下部電極１０２に印加する高周波電力は１５００Ｗで，処理室内の圧力は４０ｍＴｏｒｒとし，処理ガスとしてはＣ４Ｆ８＝１０ｓｃｃｍ，Ｏ２＝４ｓｃｃｍ，ＣＯ＝５０ｓｃｃｍ，Ａｒ＝２００ｓｃｃｍの混合ガスを用いた。また上部電極１０４とウエハとの間の隙間は２７ｍｍとした。
【０１０３】
図１０によれば，各独立成分に対応する内積値（第１成分〜第９成分）は，プラズマ処理を開始してから略１２秒くらいまでは大きく変化し，１２秒を越えるとあまり変化しなくなる。これはプラズマは処理を開始してから略１２秒くらいで安定するからである。従って，各独立成分に対応する内積値を監視し，この内積値があまり変化しなくなったところを検出することで，プラズマが安定したことがわかる。
【０１０４】
具体的には判断手段２１６は，光学的データ展開手段２１４により次々と算出された内積値を監視し，現在の内積値と次の内積値との差が所定値以下になったか否かを判断し，所定値以下になったと判断したときにプラズマ処理装置内のプラズマが安定したと判断する。なお，現在の内積値と次の内積値との比を求めて，この比が略１となったと判断したときにプラズマ処理装置内のプラズマが安定したと判断してもよい。これにより，例えばエッチング終点や処理室内のプラズマが安定したか否かの判断をより簡単且つより正確に行うことができる。
【０１０５】
このような本実施形態におけるプラズマ処理装置においては，ウエハに対してプラズマ処理を行う際にプラズマから発光された発光スペクトルを光学計測器１２０により光学的データとして取得する。そして，演算手段２０８の光学的データ展開手段２１４により，複数の発光種の発光スペクトルを基準データとして記憶したデータベース２０６からの各発光種の基準データを用いて，取得した光学的データから各発光種の定量データを求める。次いで，判断手段２１６により各発光種の定量データを監視し，各発光種の定量データの変化に基づいてプラズマ処理装置１００の運転状態および／または被処理体の処理状態を判断する。
【０１０６】
このように，複数の発光種の発光スペクトルからなる基準データを用いるので，単に特定の波長のデータを用いる場合に比してより広範囲の波長帯のデータに基づいて例えばエッチング終点の判断，プラズマ処理装置の処理室内でプラズマが安定したか否かの判断を行うことが可能となる。このため，例えば半導体ウエハ上に開口率のさらに小さいホールなどを形成する場合のように半導体装置をさらに微細化する場合にも，エッチング終点の判断，プラズマ処理装置の処理室内でプラズマが安定したか否かの判断などを正確に行うことができる。これにより，プラズマ処理装置の運転状態や被処理体の処理状態の監視精度を向上させることができる。
【０１０７】
また，各発光種の発光スペクトルが混合した光学的データを各発光種の定量データに分離して，各定量データに基づいてエッチング終点やプラズマ安定の判断を行うため，例えば光学的データにノイズが混入していたとしても，ノイズの影響を受けることなくプラズマ処理装置の運転状態や被処理体の処理状態の判断を行うことができる。これによっても，プラズマ処理装置の運転状態や被処理体の処理状態の監視精度を向上させることができる。
【０１０８】
さらに，プラズマ処理を行う際にプラズマから発光された発光スペクトル（光学的データ）を取得し，データベースに記憶された各発光種の発光スペクトル（基準データ）に基づいて各発光種の定量データを求め，これによりプラズマ処理装置の運転状態などを判断するため，プラズマ処理を行う際にリアルタイムにプラズマ処理装置の運転状態や被処理体の処理状態の判断を行うことができる。
【０１０９】
以上，添付図面を参照しながら本発明に係る好適な実施形態について説明したが，本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された範疇内において，各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１０】
例えば，上記プラズマ処理装置１００としては，平行平板型のプラズマエッチング装置に限られず，処理室内にプラズマを発生させるヘリコン波プラズマエッチング装置，誘導結合型プラズマエッチング装置等に適用してもよい。また，上記実施の形態では，ダイポールリング磁石を用いたプラズマ処理装置に適用した場合について説明したが，必ずしもこれに限定されるものではなく，例えばダイポールリング磁石を用いず上部電極と下部電極に高周波電力を印加してプラズマを発生させるプラズマ処理装置に適用してもよい。
【０１１１】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば，プラズマが安定したか否かなどのプラズマ処理装置の運転状態の判断，エッチング終点などの被処理体の処理状態の判断の精度を向上させることができるプラズマ処理方法およびプラズマ処理方法を提供できるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態にかかるプラズマ処理装置を示す概略構成図である。
【図２】本実施形態における多変量解析手段の１例を示すブロック図である。
【図３】同実施形態における光学計測器で計測したプラズマの発光スペクトルの光学的データをグラフにした図である。
【図４】同実施形態における独立成分のデータをグラフにした図である。
【図５】同実施形態における独立成分のデータをグラフにした図である。
【図６】同実施形態における独立成分のデータをグラフにした図である。
【図７】既知の処理ガス（ＣＯ２）によりプラズマ処理を行ったときに得られた発光スペクトルのデータとある独立成分との比較を示す図。
【図８】既知の処理ガス（Ｏ２）によりプラズマ処理を行ったときに得られた発光スペクトルのデータとある独立成分との比較を示す図。
【図９】同実施形態における１枚のウエハをプラズマ処理したときにプラズマから計測された発光スペクトルの時間的変化をグラフにした図。
【図１０】同実施形態における各独立成分に対応する内積値の時間変化をグラフにした図。
【符号の説明】
１００      プラズマ処理装置
１０１      処理室
１０２      下部電極
１０３      支持体
１０４      シャワーヘッド
１０４      上部電極
１０５      ダイポールリング磁石
１０６      ゲートバルブ
１０７      高周波電源
１０８      静電チャック
１０９      直流電源
１１０      フォーカスリング
１１１      排気リング
１１２      ボールネジ機構
１１４      冷媒配管
１１５      ガス導入機構
１１７      配管
１１８      プロセスガス供給系
１１９      排気系
１２０      光学計測器
１２１      検出窓
１２２      制御装置
１２３      警報器
１２４      表示装置
２００      多変量解析手段
２０２      多変量解析プログラム記憶手段
２０４      光学的信号サンプリング手段
２０６      基準データ用データベース
２０７      制御手段
２０８      演算手段
２１２      光学的データ解析手段
２１４      光学的データ展開手段
２１６      判断手段
【図１】
2004186539.tif 000016
【図２】
2004186539.tif 000017
【図３】
2004186539.tif 000018
【図４】
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【図５】
2004186539.tif 000020
【図６】
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【図７】
2004186539.tif 000022
【図８】
2004186539.tif 000023
【図９】
2004186539.tif 000024
【図１０】
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