(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体ウエハ製造処理の複数の均一性測定基準を決定する方法であって、
第１の複数の半導体ウエハのそれぞれについて第１の量データの組を収集する工程であって、
各前記第１の複数の半導体ウエハの複数の位置における前記第１の量データの組を測定する工程と、
前記各第１の複数の半導体ウエハの前記複数の位置において測定された前記第１の量データの組の値を、マトリクスの形式で格納する工程とを備える工程と、収集された前記第１の量データの組は少なくともエッチング速度データおよび膜厚データのいずれか一方を含んでいることと、前記マトリクスの複数の行には、それぞれ、前記エッチング速度データまたは膜厚データが格納され、前記マトリクスの複数の列には、対応する前記半導体ウエハ上の位置が格納されることと、
収集された第１の量データの組をスケーリングする工程と、
前記第１の複数の半導体ウエハに関する第１の複数の均一性測定基準を生成するために、前記収集およびスケーリングされた第１の量データの組に対して主成分解析（ＰＣＡ）を実行する工程であって、前記第１の複数の均一性測定基準は、前記収集およびスケーリングされた第１の量データの組に存在する第１の複数の主成分を含む第１の負荷マトリクスと前記複数の主成分のそれぞれに対する寄与の大きさに関連する情報を提供する第１の複数のスコアを含む第１のスコアマトリクスとを含む、工程と、
を備える方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、
前記収集された第１の量データの組をスケーリングする工程は、
予め選択された値を、前記複数の測定量の値から差し引く工程と、
選択されたウエハに関する前記複数の測定量の値の平均値を、前記選択されたウエハの前記複数の測定量の値から差し引く工程と、
から成るグループのうちの少なくとも一方を含む、方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法であって、さらに、
前記第１の負荷マトリクスから第１の有意負荷サブセットを決定する工程を備える、方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法であって、
前記第１の負荷マトリクスから前記第１の有意負荷サブセットを決定する工程は、
半導体ウエハ製造処理のノイズレベルを提供する工程と、
信頼レベルを提供する工程と、
前記信頼レベルと相関する信頼係数を決定する工程と、
前記信頼係数と前記ノイズレベルとの積に等しい複数のスコアの有意レベルを計算する工程であって、前記複数のスコアの有意レベルは有意な数の成分に対応する、工程と、
前記第１の有意負荷サブセットを、前記有意な数の成分を有する第１の負荷マトリクスからの複数の負荷として特定する工程と、
を含む、方法。
【請求項５】
請求項３記載の方法であって、
前記第１の負荷マトリクスから前記第１の有意負荷サブセットを決定する工程は、
ノイズベクトルを生成する第１工程と、
前記生成されたノイズベクトルを前記第１の負荷マトリクスに投影することによって、投影ノイズスコアのセットを決定する第２工程と、
決定された前記投影ノイズスコアのセットを記録する第３工程と、
投影ノイズ反復回数として前記第１の工程から前記第３の工程の繰り返し回数を選択する第４工程と、
選択された前記投影ノイズ反復回数に従って前記第１の工程から前記第３の工程を実行する第５工程と、
前記投影ノイズスコアの平均および標準偏差を決定する第６工程と、
前記投影ノイズスコアの標準偏差を格納する第７工程と、
後続ノイズレベルを選択する第８工程と、
後続ノイズレベル反復回数として前記第１の工程から前記第８の工程の繰り返し回数を選択する第９工程と、
選択された前記後続ノイズレベル反復回数に従って前記第１の工程から前記第８の工程を実行する第１０工程と、
ノイズレベルの標準偏差を計算する第１１工程と、
ノイズレベルの標準偏差をグラフ化する第１２工程と、
前記信頼レベルと相関する信頼係数を決定する第１３工程と、
前記信頼係数と前記ノイズレベルとの積に等しい複数のスコアの有意レベルを計算する工程であって、前記複数のスコアの有意レベルは有意な数の成分に対応する、第１４工程と、
前記第１の有意負荷サブセットを、有意な数の成分を有する第１の負荷マトリクスからの複数の負荷として特定する第１５工程と、
を含む、方法。
【請求項６】
請求項３記載の方法であって、さらに、
選択された処理変数を変更する工程と、
第２の複数の半導体ウエハに関する前記第１の量データの組と同種の第２の量データの組を収集する工程と、
前記第２の複数の半導体ウエハに関する前記収集された第２の量データの組をスケーリングする工程と、
第２の複数の投影スコアを特定するために、第２の量データの組を前記第１の有意負荷サブセットに投影する工程と、
前記第２の複数の投影スコアを解析する工程と、
を備える、方法。
【請求項７】
請求項６記載の方法であって、
前記第２の複数の投影スコアを解析する工程は、
前記選択された処理変数を前記第２の複数の投影スコアに相関させる工程を含む、方法。
【請求項８】
請求項７記載の方法であって、
前記選択された処理変数を前記第２の複数の投影スコアに相関させる工程は、
最小二乗の積（ＰＬＳ）を実行する工程を含む、方法。
【請求項９】
請求項６記載の方法であって、
前記第２の複数の投影スコアを解析する工程は、
前記第１の複数の投影スコアに含まれず、前記第２の複数の投影スコアに含まれる複数の差異成分を特定する工程を含む、方法。
【請求項１０】
請求項９記載の方法であって、
前記複数の差異成分は１以上の新しい成分を含む、方法。
【請求項１１】
請求項１記載の方法であって、
前記第１の負荷マトリクスは正規直交マトリクスである、方法。
【請求項１２】
請求項１記載の方法であって、
前記第１のスコアマトリクスは直交マトリクスである、方法。
【請求項１３】
請求項１記載の方法であって、
前記半導体ウエハ製造処理における複数の処理変数のほぼすべては、前記第１の複数の半導体ウエハの処理中に、ほぼ一定である、方法。
【請求項１４】
半導体ウエハ製造処理の複数の均一性測定基準を決定する方法であって、
第１の複数の半導体ウエハのそれぞれについて第１の量データを収集する工程であって、
各前記第１の複数の半導体ウエハの複数の位置における前記第１の量データを測定する工程と、
前記各第１の複数の半導体ウエハの前記複数の位置において測定された前記第１の量データを、マトリクスの形式で格納する工程とを備える工程と、収集された前記第１の量データは少なくともエッチング速度データおよび膜厚データのいずれか一方を含んでいることと、前記マトリクスの複数の行には、それぞれ、前記エッチング速度データまたは膜厚データが格納され、前記マトリクスの複数の列には、対応する前記半導体ウエハ上の位置が格納されることと、
予め選択された値を前記測定量の値から差し引くことによって、前記収集された第１の量データをスケーリングする工程と、
前記第１の複数の半導体ウエハに関する第１の複数の均一性測定基準を生成するために、前記収集およびスケーリングされた第１の量データに対して主成分解析（ＰＣＡ）を実行する工程であって、前記第１の複数の均一性測定基準は、前記収集およびスケーリングされた第１の量データの組に存在する第１の複数の主成分を含む第１の負荷マトリクスと前記複数の主成分のそれぞれに対する寄与の大きさに関連する情報を提供する第１の複数のスコアを含む第１のスコアマトリクスとを含む、工程と、
前記第１の複数の負荷マトリクスから第１の有意負荷サブセットを決定する工程と、
を備える方法。
【請求項１５】
均一性パターンを定量化し、処理変数と半導体ウエハ上の不均一性との間の相関を決定するシステムであって、
複数のウエハのそれぞれについて複数の位置における第１の量データを測定可能な走査デバイスと、収集された前記第１の量データの組は少なくともエッチング速度データおよび膜厚データのいずれか一方を含んでいることと、
複数の処理変数と、前記複数のウエハのそれぞれに関する対応する複数の位置における前記複数の測定量と、を含み、前記走査デバイスに結合されるデータベースと、
前記データベースに結合されるプロセッサであって、
第１の複数の半導体ウエハと第２の複数の半導体ウエハとに関する半導体ウエハ製造処理の複数の均一性測定基準を決定する、コンピュータ読み取り可能媒体に格納されているコンピュータコードを実行して、
各前記第１の複数の半導体ウエハの複数の位置における前記第１の量データの組を測定し、前記各第１の複数の半導体ウエハの前記複数の位置において測定された前記第１の量データの組の値を、前記エッチング速度データまたは膜厚データを複数の行にそれぞれ格納し、対応する前記半導体ウエハ上の位置を複数の列に格納するマトリクスの形式で格納して、前記第１の複数の半導体ウエハのそれぞれについて第１の量データの組を収集し、
収集された第１の量データの組をスケーリングし、
前記第１の複数の半導体ウエハに関する第１の複数の均一性測定基準を生成するために、前記収集およびスケーリングされた第１の量データの組に対して主成分解析（ＰＣＡ）を実行し、前記第１の複数の均一性測定基準は、前記収集およびスケーリングされた第１の量データの組に存在する第１の複数の主成分を含む第１の負荷マトリクスと前記複数の主成分のそれぞれに対する寄与の大きさに関連する情報を提供する第１の複数のスコアを含む第１のスコアマトリクスとを含み、
前記第１の負荷マトリクスから第１の有意負荷サブセットを決定し、
選択された処理変数を変更し、
第２の複数の半導体ウエハに関する前記第１の量データの組と同種の第２の量データの組を収集し、
前記第２の複数の半導体ウエハに関する前記収集された第２の量データの組をスケーリングし、
第２の複数の投影スコアを特定するために、第２の量データの組を前記第１の有意負荷サブセットに投影し、
前記第２の複数の投影スコアを解析し、
少なくともエッチング速度データおよび膜厚データのいずれか一方に関する不均一性を処理変数に相関させる、コンピュータ読み取り可能媒体に格納されているコンピュータコードを実行するプロセッサと、
を備えるシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、半導体ウエハで測定された量の均一性を定量化する方法およびシステムに関する。より具体的には、本発明は、半導体ウエハの不均一性の特徴付けおよび解析を行って、先行する半導体製造処理に対してフィードバック制御を提供する改良された方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体ウエハは、半導体製造処理中に多数の処理を受ける。層の追加、パターン形成、エッチング、除去、研磨などの処理が施される。エッチング処理後、ウエハは、通常、先行する処理が許容可能な誤差または不均一性のレベルで完了しているかを確認するために、検査される。ウエハが処理される各処理の種々の動作変数（例えば、イベントのタイミング、ガス圧力、濃度、温度など）は、記録され、この結果、いずれかの変数の変化を、迅速に特定し、ウエハの検査時に発見される誤差または不均一性と相関させることができる。
【０００３】
図１Ａは、代表的なエッチング済みウエハ１００を示している。材料の最上層は、エッチング処理において、最上層の一部１０６を除いて、ウエハから殆ど除去されている。明確にするために、部分１０６は、層または超薄膜の一部である。ノッチ１０４は、通常、各ウエハ１００に含まれており、これによって、種々の製造処理中にウエハを同じ位置で方向付ける（整列させる）ことができる。部分１０６は、ウエハ１００の表面の不均一部分であり、そのため、不均一性と呼ぶ。図示するように、部分１０６は、輪または環状の形状に近い形態であり、最上層は、ウエハ１００の中央部および縁部の周りで除去されている。
【０００４】
図１Ｂは、別の代表的なエッチング済みウエハ１２０を示している。エッチング処理において最上層の殆どが除去され、最上層の一部１０８が残存している。この部分１０８は、通常、ウエハ１２０の表面上の方位型不均一性と呼ばれる。これは、不均一性１０８が、ウエハ１２０の同じ半径において同じないためである。
【０００５】
不均一性１０６，１０８を説明する従来技術のアプローチには、環状不均一性１０６に関する「中央高速」または方位不均一性１０８に関する「左側低速」などの主観的な言葉による説明が含まれる。中央高速は、ウエハ１００を表現している。これはウエハ１００の中央部の材料が、環状領域１０６の材料よりも高速で除去されるためである。しかしながら、中央高速は、不均一性１０６の具体的、客観的、定量的な説明ではない。同様に、左側低速は、ウエハ１２０を表現している。これはエッチング処理において、材料が、ウエハ１２０のその他の領域よりも左側領域１０８から、低速で除去されるためである。しかし、左側低速も、不均一性１０８の具体的、客観的、定量的な説明ではない。
【０００６】
不均一性１０６，１０８の説明は、ウエハ１００，１２０で実行されたエッチングなどの先行処理における誤差および不整合を補正するためのフィードバックを提供するために、使用される。不均一性１０６，１０８の説明は、後続の半導体製造処理と、完成した半導体デバイスでの測定基準（例えば、デバイスの歩留まり、性能パラメータなど）と、に対する不均一性１０６，１０８の影響を追跡するために、使用される。
【０００７】
不均一性が小さくなるに連れて不均一性の対称性は小さくなり、主観的な言葉による説明で正確に描写することは、より困難となる。図１Ｃは、多数の非対称の不均一性１５２Ａ〜Ｇを有する代表的なウエハ１５０を示している。エッチングなどの先行処理における種々の変数が非常に厳密に制御されていることに起因して、不均一性１５２Ａ〜Ｇは、不均一性１０６，１０８よりも小さくなり、対称性は小さくなる。そのため、主観的な言葉による説明は、不均一性１５２Ａ〜Ｇを正確に描写し、先行処理における更なる改善を成功させる上で不十分となる。
【０００８】
より客観的なウエハ均一性の説明は、３シグマ均一性測定基準と呼ばれるものである。３シグマ均一性測定基準は、ウエハの何らかの量の複数の測定値の標準偏差を定量化する。例えば、３シグマは、ウエハ全体の測定点アレイで検出されたウエハの厚さの偏差の表現である。図１Ｄは、ウエハ１６０の走査を完了する際に使用される代表的な４９点の測定点アレイを示している。ウエハ１６０の厚さは、４９点のそれぞれにおいて測定される。４９点は、中心点１６２と、三つの同心リング１６４，１６８，１７２と、に配置される。内側リング１６４は、均等な間隔の８個の点を有する。中間リング１６８は、均等な間隔の１６個の点を有する。外側リング１７２は、均等な間隔の２４個の点を有する。リング１６４，１６８，１７２は、通常、中心点１６２から半径方向にほぼ均等な間隔を空ける。リング１６４，１６８，１７２の各点と中心点１６２とは、通常、ウエハ１６０の所定の部分を表すように割り当てられる。例えば、代表的なウエハ１６０は、ウエハ１６０の外周に、３ｍｍの縁部除外区域を有する。リング１６４，１６８，１７２と中心点１６２とは等距離の間隔を空けるため、４９個の点のそれぞれは、３ｍｍの除外区域（すなわち、予想される処理の異常が発生するウエハの外縁部）を差し引いたウエハ１６０のエリアの約１／４９を表す。不均一性が１つの走査点で突然現れることはないため、不均一性は、測定点の選択によって、自動的に平滑化される。
【０００９】
測定された厚さは、特定の測定点でのエッチング速度のようなウエハの他の特徴に相関付けられる。４９点におけるエッチング速度の標準偏差（ＳＤ）および平均値が決定される。通常、パーセンテージで表現される［３＊（ＳＤ）／平均］／１００に等しい３シグマ不均一性測定基準が報告される。３シグマ測定基準は、個別の測定点での全てのエッチング速度を、１つの要約値へと効果的に圧縮または要約する。しかしながら、３シグマ測定基準は、種々の測定点におけるエッチング速度間の関係についての情報を全く提供しない。この関係は、より高い均一性を達成するときに重要となる。この関係は、同じ３シグマ不均一性測定基準を有する種々のエッチングパターン間の差異を特定するのに役立つ。
【００１０】
多くの従来技術のアプローチでは、不均一性１０６，１０８，１５２Ａ〜Ｇの形状および大きさの優れた説明を行うために、測定データにフーリエまたはベッセル分解を適用している。しかしながら、フーリエおよびベッセル分解は、不均一性の形状を、所定のフーリエおよびベッセル定義形状に強制的に整合させる試みであり、不均一性１０６，１０８，１５２Ａ〜Ｇの実際の形状を決定するものではない。そのため、フーリエおよびベッセル分解は、強制的に整合させた形状における不均一性の大きさを評価するに過ぎない。フーリエおよびベッセル分解は不均一性の付加的な客観的説明を提供するが、フーリエおよびベッセル分解は、不均一性１０６，１０８，１５２Ａ〜Ｇの形状と大きさとのいずれかを正確に説明しない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上記の点から見て、不均一性を客観的かつ正確に定量化し、その不均一性をシステム内の何らかの関連する変化（例えば、処理変数、ハードウェアの変化）に相関させる改良されたシステムおよび方法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
概して、本発明は、不均一性を定量化し、その不均一性を処理変数に相関させるシステムおよび方法を提供することによって、これらの必要性を満たす。本発明は、プロセス、装置、システム、コンピュータ読み取り可能媒体、デバイスを含む多数の方法で実施可能である。本発明のいくつかの発明実施形態について、以下で説明する。
【００１３】
一実施形態は、半導体ウエハ製造処理の多数の均一性測定基準を決定する方法を含み、方法は、半導体ウエハ群のそれぞれでの量を収集する工程を含む。収集された量データは、スケーリングされ、第１の半導体ウエハ群に関する第１の測定基準セットを生成するために、収集およびスケーリング済み量データに対する主成分解析（ＰＣＡ）が実行される。第１の測定基準セットは、第１の負荷マトリクスと第１のスコアマトリクスとを含む。
【００１４】
第１の半導体ウエハ群のそれぞれでの量を収集する工程は、第１の半導体ウエハ群のそれぞれのいくつかの位置における量を測定する工程と、測定量の値を第１の半導体ウエハ群および複数の位置のマトリクスに格納する工程と、を含み得る。
【００１５】
収集された量データをスケーリングする工程は、予め選択された値を測定量の値から差し引く工程を含み得る。また、収集された量データをスケーリングする工程は、選択されたウエハに関する測定量の値の平均値を、この選択されたウエハの測定量の値から差し引く工程を含み得る。
【００１６】
第１の負荷マトリクスは、収集およびスケーリング済み量データに存在する第１の主成分セットを含み得る。第１のスコアマトリクスは、第１のスコアセットを含み得る。第１のスコアセットのそれぞれは、主成分のそれぞれの寄与の大きさに関連する情報を提供する。
【００１７】
また、この方法は、第１の負荷セットから第１の有意負荷サブセットを決定する工程を含み得る。
【００１８】
第１の負荷セットから第１の有意負荷サブセットを決定する工程は、半導体ウエハ製造処理のノイズレベルと、信頼レベルと、を提供する工程を含み得る。信頼レベルと相関する信頼係数が決定される。信頼係数とノイズレベルとの積に等しい複数のスコアの有意レベルが計算される。複数スコアの有意レベルは、有意な数の成分に対応する。第１の有意負荷サブセットは、有意な数の成分を有する第１の負荷セットからの複数の負荷として特定される。
【００１９】
また、第１の負荷セットから第１の有意スコアサブセットを決定する工程は、ノイズベクトルを生成する工程と、投影ノイズスコアセットを決定する工程と、を含み得る。投影ノイズスコアセットが記録される。多数の投影ノイズ反復が選択され実行される。複数の投影スコアの平均値および標準偏差が決定される。複数投影スコアの標準偏差が格納され、後続のノイズレベルが選択される。多数の後続ノイズレベル反復が、選択され実行される。ノイズレベルの標準偏差が、計算されグラフ化される。信頼レベルに相関する信頼係数が計算される。複数スコアの有意レベルは、有意な数の成分に対応する。第１の有意負荷サブセットは、有意な数の成分を有する第１の負荷セットからの複数の負荷として特定される。
【００２０】
選択された処理変数は変更され、第２の半導体ウエハ群に関する量データが収集される。第２の半導体ウエハ群に関して収集された量データは、スケーリングされる。第２のスケーリング済みデータセットは、第１の有意負荷サブセットに投影され、投影スコアセットが特定される。第２の投影スコアセットは、解析される。
【００２１】
第２の投影スコアセットを解析する工程は、選択された処理変数を第２の投影スコアセットに相関させる工程を含み得る。
【００２２】
また、第２の投影スコアセットを解析する工程は、第１の投影スコアセットに含まれておらず、第２の投影スコアセットに含まれる差異成分セットを特定する工程を含み得る。この差異成分セットは、１つ以上の新しい成分を含み得る。
【００２３】
選択された処理変数を複数の投影スコアに相関させる工程は、部分最小二乗（ＰＬＳ）を実行する工程を含み得る。
【００２４】
第１の負荷マトリクスは、正規直交マトリクスであってもよい。第１のスコアマトリクスは、直交マトリクスであってもよい。量データは、エッチング速度データを含んでもよい。
【００２５】
半導体ウエハ製造処理におけるほぼ全ての処理変数は、第１の半導体ウエハ群の処理中に、ほぼ一定である。
【００２６】
別の実施形態は、半導体ウエハ製造処理の均一性測定基準を決定する方法を含む。該方法は、第１の半導体ウエハ群のそれぞれでの量を収集する工程と、予め選択された値を測定量の値から差し引くことによって、収集された量データをスケーリングする工程と、を含む。第１の半導体ウエハ群に関する第１の測定基準セットを生成するために、収集およびスケーリング済み量データに対する主成分解析（ＰＣＡ）が実行される。第１の測定基準セットは、第１の負荷マトリクスと第１のスコアマトリクスとを含む。第１の有意負荷サブセットは、第１の負荷セットから決定される。量データは、エッチング速度データを含んでもよい。
【００２７】
別の実施形態は、不均一性を処理変数に相関させる方法を含む。該方法は、第１の半導体ウエハ群のそれぞれでの量を収集する工程と、収集された量データをスケーリングする工程と、を含む。第１の半導体ウエハ群に関する第１の測定基準セットを生成するために、収集およびスケーリング済み量データに対する主成分解析（ＰＣＡ）が実行される。第１の測定基準セットは、第１の負荷マトリクスと第１のスコアマトリクスとを含む。有意負荷サブセットは、第１の負荷マトリクスから特定される。選択された処理変数が変更され、第２の半導体ウエハ群に関して量データが収集される。第２の半導体ウエハ群に関して収集された量データは、スケーリングされる。第２のスケーリング済みデータセットは、第１の有意負荷サブセットに投影され、投影スコアセットが特定される。選択された処理変数は、投影スコアセットに相関付けされる。量データは、エッチング速度データを含んでもよい。
【００２８】
別の実施形態は、均一性パターンを定量化し、処理変数と半導体ウエハ上の不均一性との間の相関を決定するシステムを含む。該システムは、ウエハセットのそれぞれの多数の位置において量を測定する能力を有する走査デバイスを含む。データベースは、多数の処理変数と、ウエハのそれぞれの対応位置において測定された量と、を含む。このデータベースは、走査デバイスに結合される。また、プロセッサが、データベースに結合される。ロジックにより、第１の半導体ウエハセットと第２の半導体ウエハセットとに関する半導体ウエハ製造処理の均一性測定基準セットが決定される。このシステムは、さらに、不均一性を処理変数に相関させるロジックを含む。
【００２９】
本発明は、処理変数に相関させることが可能な、より具体的に定義された均一性測定基準を提供する。処理変数を均一性測定基準に相関させることで、トラブルシューティングを改善し、半導体製造処理を精緻化および改良することができる。
【００３０】
本発明のその他の態様および利点は、本発明の原理を例として示す添付図面と併せて、以下の詳細な説明から明らかになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
本発明は、添付図面と併せて、詳細な説明により容易に理解される。また、同様の参照符号は同様の構造要素を指す。
【００３２】
不均一性を定量化し、この不均一性を処理変数に相関させるいくつかの例示的実施形態について説明する。当業者に明らかであるように、本発明は、本明細書で述べる具体的な詳細の一部または全部を伴わずに実施することが可能である。
【００３３】
上記のように、不均一性の代表的な従来技術の説明は、主観的で不明瞭な場合が多く、不均一性の非常に粗雑な説明である。不均一性を質的および量的に説明することの主要な目的の１つは、不規則な処理変数等の観察された不均一性の原因を特定する際の何らかの支援を提供することである。不明瞭で、粗雑で、主観的な測定基準は、原因に正確に相関させることはできないため、不均一性の原因を特定する方向性を殆ど提供しない。
【００３４】
一実施形態では、多変量解析手法を使用して、ウエハ上のいくつかの点で測定されたエッチング速度データから追加的な情報を抽出する。追加データは、実験の特定のセットにおける研究に関して指定された、不均一性のレベルに関する専門意見と組み合わせることもできる。この組み合わせを使用することで、検証可能なシステム（例えば、エッチング処理）の改良が予測される。エッチング処理は、検出された不均一性の以下の解析のコンテキストとして説明されているが、この不均一性の解析は、任意の半導体製造処理に関して使用することができ、エッチング処理のみに限定されない。本明細書の解析はエッチング速度または膜厚の測定に関して説明されるが、不均一性の解析は、デバイスの歩留まりまたはその他の電気的および動作的パラメータなどのウエハで測定された任意の量に関して使用することができる。
【００３５】
図２は、本発明の一実施形態による、半導体製造処理を正確に説明する測定基準を決定するための方法の動作２００のフローチャートを示している。動作２０２では、製造処理から出力された不均一性を有する多数のウエハに関するエッチング速度データが収集される。エッチング速度データは、上記のようなそれぞれのウエハの４９点（超または未満）での走査を通じて、あるいは他の任意の適切な方法で、収集される。各ウエハの種々の点で測定されたエッチング速度は、マトリクス形式で格納される。各ウエハのエッチング速度データは行に格納され、各列は対応するウエハ上のエッチング速度測定点の位置に対応する。多数のウエハのそれぞれは、同じまたは異なる処理条件、および、同じまたは異なるハードウェア構成によるものであってもよい。
【００３６】
動作２０４では、エッチング速度データがスケーリングされる。測定されたエッチング速度のスケーリングでは、ウエハ上の種々の測定点間の関係が維持される。エッチング速度データは、多数の方法でスケーリングさせることができる。一実施形態において、エッチング速度データは、測定されたエッチング速度のそれぞれから、スケーリング係数を差し引くことによってスケーリングされる。このスケーリング係数は、対応する個別のウエハに関する中間エッチング速度または最低エッチング速度であってもよい。あるいは、マトリクス内の全てのウエハに関する平均の中間エッチング速度または平均の最低エッチング速度が、スケーリング係数として選択されてもよい。
【００３７】
動作２０６では、結果として生じたスケーリング済みエッチング速度データのマトリクスに関して、主成分解析（ＰＣＡ）が実行される。ＰＣＡは、スケーリング済みエッチング速度データから２つのマトリクスを生成する。第１のマトリクスは、複数の負荷の正規直交マトリクス（負荷マトリクス）である。負荷マトリクスは、スケーリング済みエッチング速度データに本来的に存在する種々の形状に関する情報を含む。第２のマトリクスは、複数のスコアの直交マトリクス（スコアマトリクス）である。スコアマトリクスは、エッチング速度データに存在するそれぞれの形状が各ウエハで観察されるエッチングパターン（すなわち、ウエハに存在する不均一性）に寄与する度合いに関連する情報を提供する。スコアマトリクスと負荷マトリクスとは、不均一性測定基準として使用される。不均一性基準は、測定されたウエハを説明し、更にウエハを製造した半導体製造処理を説明する。
【００３８】
一実施形態では、同じ処理（すなわち、同じ処理変数）からのウエハの収集結果が、図２の動作２０２〜２０６において説明したように、解析される。結果として生じた負荷マトリクスは、その後の比較または他の用途のためのベースライン測定基準として使用可能である。
【００３９】
負荷マトリクスは、有意な数の成分を有していない負荷（すなわち、無意な負荷）を除去することによって、更に精緻化され、処理のベースラインとして使用可能な、半導体製造処理のより精緻化されたモデルを提供することができる。有意負荷は、ランダムではなく、測定基準と処理変数との間の相関を特定する上でより役立つ傾向にある。
【００４０】
動作２１０では、どの負荷が有意かを特定するために、各負荷に関するスコアが解析され、特定のレベルを上回るスコアを有する負荷が有意なものとみなされる。動作２１２では、半導体製造処理を負荷マトリクスよりも具体的に表すモデルに、有意負荷が格納される。このモデルは、半導体製造処理のその後の比較および解析のために使用可能である。
【００４１】
図３は、本発明の一実施形態による、成分の有意レベルを決定するための方法の動作３００のフローチャートである。動作３０２では、動作２０６において説明したように、ウエハのセットからの負荷マトリクスが選択される。負荷マトリクスの簡略化した例は、次の通りである。この負荷マトリクスの例は、簡略化されたものであり、通常は、３列以上存在する。
０．４７２３  −０．６６６０  ０．５４３０
０．３４０７    ０．７４２０  ０．４４３２
０．８１３０    ０．０７６０  ０．１３４６
【００４２】
動作３０４では、正規分布ランダムノイズベクトルが生成される。ランダムノイズベクトルは、レベル係数（レベル）を含む。レベル係数は、ユーザが所望するものであってもよい。一実施形態では、実験および専門知識に基づくエンジニアが、望ましいレベル係数を予め定める。Ｍａｔｌａｂアプリケーションに関するランダムノイズベクトルｘの例は、次の通りである。
ｘ＝（レベル）＊ｒａｎｄｎ（１，３）
【００４３】
上の負荷マトリクスの例が３つの列を有するため、結果として生じるベクトルｘは、次のように３つの列を有する。
ｘ＝［−０．００８４  ０．００９１  ０．００８５］
【００４４】
動作３０６では、ノイズベクトルを負荷マトリクスに投影することによって、投影ノイズスコアのセットが決定され、結果として、３つの投影スコアからなるセットが生じ、負荷マトリクス内の各データ列に１つのスコアが生じる。投影スコアのセットの例は、次の通りである。
投影スコア＝［０．００６０  ０．０１３０  ０．０００６］
【００４５】
第１の投影スコアセットは、動作３０８において、投影スコアマトリクスに記録される。動作３１０では、後続の投影ノイズスコアの反復数が選択される。動作３１２では、動作３０４〜３０８が、選択された反復数だけ繰り返され、後続のスコアセットが決定される。任意の反復数を選択可能であるが、動作３０４〜３０８の３０回以上の反復（対応する数の投影スコアセットを生成する）によって、最善の結果が提供される。
【００４６】
動作３１４では、投影スコアマトリクスの各列の平均および標準偏差が決定される。投影スコアは基本的にランダムであるため、平均は、通常、ゼロにほぼ等しい。
【００４７】
動作３１６では、投影スコアの各列の標準偏差（ＳＤ）が、ノイズレベルマトリクスの行として格納される。ノイズレベルマトリクスの例は、次の通りである。
ノイズレベル  ＳＤcol1  ＳＤcol2  ＳＤcol3
【００４８】
動作３１８では、後続のノイズレベル係数が選択される。後続のノイズレベル係数は、選択される任意の量に設定可能である。動作３２０では、後続のノイズレベル反復の数が選択され、動作３２２では、動作３０４〜３１６が選択されたノイズレベル反復の数だけ繰り返される。任意のノイズレベル反復の数を選択可能である。
【００４９】
製造処理のノイズレベルが既知である場合、既知のノイズレベルを使用可能であり、ノイズレベル反復は、１回のみ実行される（すなわち、動作３１６および３１８は必要ない）。しかしながら、製造処理のノイズレベルが未知である場合には、何回かのノイズレベル反復を使用し、製造処理におけるノイズ量に寄与する負荷の成分のランダム部分を特定するのを支援するために、ランダム化したスコアデータを提供することができる。
【００５０】
動作３２４では、ノイズレベルマトリクス内の対応するノイズレベルに関する投影スコアの選択された列の２シグマ（２＊標準偏差）または３シグマ（３＊標準偏差）が計算される。動作３２６では、２シグマおよび／または３シグマは、図４に示すようにグラフ化される。投影スコアの複数列のうちの任意の１つを選択することが可能である。これは、各列は対応するノイズレベルの投影スコアを表すためである。この理由から、動作３１４の簡略化された実施形態は、投影スコアの選択された列のみを、その後の使用のために格納することを含む。
【００５１】
図４は、本発明の一実施形態による、投影スコアの２シグマおよび３シグマのグラフ４００である。ノイズレベルは、ｘ軸線に示されており、投影スコアの標準偏差は、ｙ軸線に示されている。２シグマおよび３シグマのそれぞれが異なる統計的信頼レベルを表すため、投影スコアの２シグマおよび３シグマの双方が、グラフ４００に含まれている。２シグマ信頼レベルは、９５．４６％の統計的信頼係数であり、これは２シグマレベルを超えて存在するデータ点が９５．４６％の確率でランダムな原因によるものではないことを意味する。３シグマ信頼レベルは、９９．７３％の統計的信頼係数であり、これは３シグマレベルを超えて存在するデータ点が９９．７３％の確率でランダムな原因によるものではないことを意味する。
【００５２】
動作３２２では、有意な数のスコアを決定するために、半導体処理において特定されるノイズのレベルが選択される。ノイズレベルは、既知のものでもよいし、図６において説明するように決定されてもよい。グラフ４００は、各ノイズレベルでの有意な数の成分を例示するために用いられる。例えば、ノイズレベル１５は、＋／−７．５のノイズの範囲に等しい。２シグマのグラフで７．５をトレースすると、約１５より小さなスコアが有意ではないことが示唆される。言い換えると、ノイズレベルを１５とすると、１５を超える対応スコアを有する負荷マトリクスからの負荷のみが、２シグマ信頼レベルにおいて有意となる。同様に、３シグマのグラフで７．５をトレースすると、約２５より大きなスコアが有意ではないことが示唆される。言い換えると、ノイズレベルを１５とすると、約２５を超える対応スコアを有する負荷マトリクスからの負荷のみが、３シグマ信頼レベルにおいて有意となる。
【００５３】
図５は、本発明の一実施形態による、スコアの有意レベルを決定するための方法の動作５００のフローチャートである。動作５０２では、信頼レベルは既知であり、ノイズレベルは既知である。
【００５４】
動作５０４では、信頼レベルに対応する信頼係数が、相関テーブルから決定される。例えば、９５．４６％の信頼レベル（２シグマとほぼ同等）は、標準正規分布テーブルにおいて１．９６の信頼係数と相関する。標準正規分布テーブルの例は、John Wiley and Sons, Inc. により出版されたN.R.DraperおよびH.Smith著の「応用回帰解析(Applied Regression Analysis)」第２版、1981年、ISBN0-471-02995-5、５３０ページ、正規分布テーブルにおいて公開されている。
【００５５】
動作５０６では、ノイズレベルが信頼係数により乗算され、非ランダムスコアの有意レベル（すなわち、スコアの有意レベル）が決定される。スコアの有意レベルは、有意成分の数に対応する。例えば、ノイズレベルが１５である場合には、７．５（ノイズレベルはゼロを中心とする範囲であるため、７．５はノイズレベルの半分に等しい）を信頼係数１．９６で乗算し、結果として１４．７が生じ、切り上げにより１５という結果が提供される。
【００５６】
図６は、本発明の一実施形態による、半導体製造処理における処理ノイズレベルを決定する方法の動作６００のフローチャートである。動作６０２では、多数のウエハが、同じ処理変数条件の下で、半導体処理を通じて処理される。一例では、２０枚のウエハが、同じ処理変数設定で、選択された製造処理（例えば、エッチング処理）を通じて処理される。
【００５７】
動作６０４では、各ウエハのエッチング速度データが収集され、図２において説明したようなマトリクスに格納される。動作６０６では、各ウエハの平均エッチング速度が計算され、マトリクスに格納される。
【００５８】
動作６０８では、格納された平均エッチング速度の標準偏差が決定される。システムノイズは、格納された平均エッチング速度の標準偏差に等しい。格納された平均エッチング速度の標準偏差が２０オングストローム／分に等しい場合、２０オングストローム／分は選択された製造処理におけるノイズレベルである。
【００５９】
ノイズレベル２０は、図３の動作３０４において、（レベル）係数として使用可能であり、ノイズレベル反復処理は、既知のノイズレベル（すなわち、２０オングストローム／分）での１回の反復に短縮することができる。同様に、既知のノイズレベル２０は、図５の動作５０４でも使用可能である。
【００６０】
図７は、本発明の一実施形態による、処理変数を負荷に相関させる方法の動作７００のフローチャートである、図８は、本発明の一実施形態による、製造処理変数と不均一性との間の偶然的関係を決定するためのシステム８００のブロック図である。動作７０２では、処理のベースラインモデルが、図２の動作２０４〜２１２において説明したように決定される。動作７０４では、図２の動作２０２において実行された製造処理の選択された処理変数が変更される。動作７０６では、多数のウエハの第２のセットが、製造処理を通じて処理される。動作７０８では、第２のウエハセットに関する未加工データが、動作２０４において説明したようにスケーリングされる。動作７１０では、スケーリングされたデータが、動作７０２で作成された処理のベースラインモデルに投影される。データを投影することによって、投影スコアのセットが提供される。動作７１２では、投影スコアが解析される。投影スコアは、解析され、製造処理の処理変数に相関付けられる。処理変数を投影スコアに相関させることによって、どの不均一性成分が変化する処理変数と共に変化するかを、特定することができる。投影スコアは、投影スコアにおいて発生する異なる成分の形態で特定可能な変化を特定するために、解析可能である。異なる成分は、新しい成分または変化した成分であり得る。この新しい成分または変化した成分は、処理変数、ハードウェアの変化、および／または、その他の関連するシステムの変化の結果であり得る。
【００６１】
追加的な実験により、種々の処理変数をデータベース内の結果的に生じた成分と正確に相関させることができる。これにより、望ましくない成分が特定されたときには、処理変数との偶然的関係をデータベースから検索し、処理の改善を予測することができる。
【００６２】
多数のウエハ８０２は、処理ツール８０４に投入され、ここでエッチング処理等の製造処理がウエハ８０２に施される。この製造処理は、製造処理中にウエハ８０２に適用される多数の処理変数（例えば、圧力、流量、溶液、タイミング、順序、出力、他の処理変数）を含む。製造処理変数は、コントローラ８０６、あるいは、処理ツール８０４に処理変数を入力する他の方法によって、入力される。
【００６３】
モニタ８０８は、処理ツール内の製造処理変数を監視する。モニタ８０８は、処理ツール８０４内で発生する処理変数を実際に監視することができる。これに代えて、あるいは、これと共に、モニタ８０８は、コントローラ８０６から出力される処理変数設定点を受け入れることができる。モニタ８０８は、監視した処理変数データをデータベース８１０に出力する。
【００６４】
処理ツール８０４内での（複数の）製造処理が完了すると、ウエハ８０２は送出される。ウエハ８０２は、不均一性８１２等の不均一性を有する可能性があるため、このウエハは、均一性アナライザ８２０において解析される。均一性アナライザ８２０は、図２〜図６において説明した動作を実行し、ウエハ８０２を特徴付け、不均一性８１２を説明する客観的な測定基準を決定する。均一性アナライザ８２０は、ウエハの特徴データと、不均一性８１２を説明する客観的な測定基準と、をデータベース８１０または代替データベース（表示なし）に出力する。
【００６５】
データアナライザ８３０は、汎用または専用のコンピュータであり、ウエハの処理変数データおよび特徴データと、多数のウエハに関する不均一性を説明する客観的な測定基準と、を解析する。データアナライザ８３０は、図７において説明したように、不均一性の一般的な発生と１つ以上の処理変数の変化との相関（例えば、偶然的関連付け）を試みるロジックを含む。
【００６６】
本発明の説明に関連する本明細書での使用において、「約」という用語は、＋／−１０％を意味する。例えば、「約２５０」という語は、２２５〜２７５の範囲を示す。
【００６７】
上記の実施形態を考慮すると、本発明では、コンピュータシステムに格納されたデータが関与する種々のコンピュータ実施動作を利用することができると理解するべきである。こうした動作は、物理量の物理的操作を必要とするものである。通常は、必須ではないものの、こうした量は、格納と、転送と、結合と、比較と、その他の操作とが可能な電気または磁気信号の形態を取る。更に、実行される操作は、生成、特定、決定、または比較といった用語で呼ばれることが多い。
【００６８】
本発明の一部を形成する、本明細書で説明した任意の動作は、有用な機械動作である。本発明は、こうした動作を実行するデバイスまたは装置にも関する。この装置は、必要な目的のために特別に構築することが可能であり、あるいは、コンピュータに格納されるコンピュータプログラムによって選択的に起動または構成される汎用コンピュータにすることができる。特に、種々の汎用機を、本明細書の教示内容に従って書かれたコンピュータプログラムと共に使用することが可能であり、あるいは、更に特化した装置を構築して必要な動作を実行する方が好都合である場合がある。
【００６９】
本発明は、コンピュータ可読媒体上のコンピュータ可読コードとして実施することもできる。このコンピュータ可読媒体は、その後コンピュータシステムによって読むことが可能なデータを格納できる任意のデータ記憶装置である。コンピュータ可読媒体の例には、ハードドライブと、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）と、読み出し専用メモリと、ランダムアクセスメモリと、ＣＤ−ＲＯＭと、ＣＤ−Ｒと、ＣＤ−ＲＷと、磁気テープと、その他の光学および非光学データ記憶装置と、が含まれる。コンピュータ可読媒体は、ネットワークに接続されたコンピュータシステム上で分散させ、コンピュータ可読コードを分散形式で格納および実行することも可能である。
【００７０】
更に、図２，図３，図５〜図７における動作によって表される命令は、例示の順序で実行する必要はなく、これらの動作により表される全ての処理は、本発明を実施する上で必ずしも必要ではない場合があると理解される。更に、図２，図３，図５〜図７において説明した処理は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、またはハードディスクドライブのいずれか１つまたは組み合わせに格納されるソフトウェアにおいて実施することもできる。
【００７１】
上記の発明について、明確な理解の目的から、ある程度詳細に説明してきたが、前記特許請求の範囲内で、一定の変更および変形を実施し得ることは明らかであろう。したがって、本発明は、制限的ではなく例示的なものとして考えられるべきであり、本発明は、本明細書に記載の詳細によって制限されず、前記特許請求の範囲およびその等価物の範囲内で変形することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１Ａ】代表的なエッチング済みウエハを示す図
【図１Ｂ】別の代表的なエッチング済みウエハを示す図
【図１Ｃ】多数の非対称な不均一性を有する代表的なウエハを示す図
【図１Ｄ】ウエハの方位走査を完了する際に使用される代表的な４９点アレイを示す図
【図２】本発明の一実施形態による、半導体製造処理を正確に説明する測定基準を決定する方法の動作のフローチャート
【図３】本発明の一実施形態による、成分の有意レベルを決定する方法の動作のフローチャート
【図４】本発明の一実施形態による、投影スコアの２シグマおよび３シグマのグラフ
【図５】本発明の一実施形態による、スコアの有意レベルを決定する方法の動作のフローチャート
【図６】本発明の一実施形態による、半導体製造処理における処理ノイズレベルを決定する方法の動作のフローチャート
【図７】本発明の一実施形態による、処理変数を成分に相関させる方法の動作のフローチャート
【図８】本発明の一実施形態による、製造処理変数と不均一性との間の偶然的関係を決定するシステムのブロック図
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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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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