(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
表面加工装置又は成膜装置の処理中に基板に付着する異物数の計測値と該装置清掃後の累積処理量との関係を原因別に関数式でモデル化する関数モデル化部と、該モデル関数と計測値との比較によって該異物の付着原因を絞り込む比較判定部を有する、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置。
【請求項２】
前記関数式は指数関数であり、前記比較判定部は、前記計測値を回帰解析して得られる回帰指数関数の初期値、傾き及び該指数関数の決定係数を経験値と比較することによって、該異物の付着原因を絞り込むことを特徴とする、請求項１に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置。
【請求項３】
前記比較判定部は、表面加工装置又は成膜装置の清掃後の単位面積当たりの累積表面加工深さ又は累積成膜高さに対する単位面積当たりの異物数増加量を回帰解析して得られる回帰指数関数の初期値と傾き及び該指数関数の決定係数を清掃サイクル毎に比較することによって、該装置の異常の有無及び清掃時期を予測することを特徴とする、請求項１に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置。
【請求項４】
前記比較判定部は、表面加工装置又は成膜装置の清掃後の単位面積当たりの累積表面加工深さ又は累積成膜高さに対する単位面積当たりの異物数と、隣接する他の装置の作業日時及び作業内容を比較することによって、該他の装置の該異物数への影響の有無を判断することを特徴とする、請求項１に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置。
【請求項５】
前記比較判定部は、前記異物の形状及び組成物の分析結果から前記異物の付着原因を絞り込むことを特徴とする、請求項１に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置。
【請求項６】
片対数座標系にデータ及び該データの関数近似線を装置の画面にグラフ描画及び／又は出力する表示部を有することを特徴とする、請求項１〜５のいずれか一に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置。
【請求項７】
前記表示部は、前記グラフに前記関数近似線の関数近似式及び前記関数近似式の確かさを表す決定係数を併記することを特徴とする、請求項６に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置。
【請求項８】
前記表示部は、前記グラフに隣接装置の作業日時及び作業内容を併記することを特徴とする、請求項６又は７に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置。
【請求項９】
前記表示部は、前記比較判定部が比較判定した結果を表示及び／又は出力することを特徴とする、請求項６〜８のいずれか一に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置。
【請求項１０】
前記比較判定部は、規格中心線となる前記関数近似式に関し、レベルの高低に関する公差と、傾きの大小に関する公差の少なくとも２種類の公差を定めることを特徴とする、請求項７〜９のいずれか一に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置。
【請求項１１】
前記比較判定部は、規格中心線となる前記関数近似式が逓減型及び逓増型の合成関数の場合、逓減型及び逓増型の各々の前記関数近似式に関し、レベルの高低に関する前記公差と、傾きの大小に関する前記公差の少なくとも２種類ずつ、計４種類以上の公差を定めることを特徴とする、請求項１０に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置。
【請求項１２】
表面加工装置又は成膜装置の処理中に基板に付着する異物数の計測値と該装置清掃後の累積処理量との関係を原因別に関数式でモデル化する工程と、該モデル関数と計測値との比較によって該異物の付着原因を絞り込む工程とを含む、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理方法。
【請求項１３】
前記関数式は指数関数であり、前記原因を絞り込む工程は前記計測値を回帰解析して得られる回帰指数関数の初期値、傾き及び該指数関数の決定係数を経験値と比較することによって、該異物の付着原因を絞り込むことを含む、請求項１２に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理方法。
【請求項１４】
前記原因を絞り込む工程は表面加工装置又は成膜装置の清掃後の単位面積当たりの累積表面加工深さ又は累積成膜高さに対する単位面積当たりの異物数増加量を回帰解析して得られる回帰指数関数の初期値と傾き及び該指数関数の決定係数を清掃サイクル毎に比較することによって、該装置の異常の有無及び清掃時期を予測することを含む、請求項１２に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理方法。
【請求項１５】
前記原因を絞り込む工程は表面加工装置又は成膜装置の清掃後の単位面積当たりの累積表面加工深さ又は累積成膜高さに対する単位面積当たりの異物数と、隣接する他の装置の作業日時及び作業内容を比較することによって、該他の装置の該異物数への影響の有無を判断することを含む、請求項１２に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理方法。
【請求項１６】
前記原因を絞り込む工程は前記異物の形状及び組成物の分析結果から前記異物の付着原因を絞り込むことを含む、請求項１２に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理方法。
【請求項１７】
片対数座標系にデータ及び該データの関数近似線を装置の画面にグラフ描画及び／又は外部に出力する工程を含む、請求項１２〜１６のいずれか一に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理方法。
【請求項１８】
前記装置の画面にグラフ描画及び／又は外部に出力する工程は前記グラフに前記関数近似線の関数近似式と、該関数近似式の確かさを表す決定係数を併記することを含む、請求項１７に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理方法。
【請求項１９】
前記装置の画面にグラフ描画及び／又は外部に出力する工程は前記グラフに隣接装置の作業日時及び作業内容を併記することを含む、請求項１７又は１８に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理方法。
【請求項２０】
前記装置の画面にグラフ描画及び／又は外部に出力する工程は比較した結果を表示及び／又は出力することを含む、請求項1７〜１９のいずれか一に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理方法。
【請求項２１】
前記原因を絞り込む工程は規格中心線となる前記関数近似式に関し、レベルの高低に関する公差と、傾きの大小に関する公差の少なくとも２種類の公差を定めることを含む、請求項１８〜２０のいずれか一に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理方法。
【請求項２２】
前記原因を絞り込む工程は規格中心線となる前記関数近似式が逓減型及び逓増型の合成関数の場合、逓減型及び逓増型の各々の前記関数近似式に関し、レベルの高低に関する前記公差と、傾きの大小に関する前記公差の少なくとも２種類ずつ、計４種類以上の公差を定めることを含む、請求項２１に記載の、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＬＳＩやフラットパネルディスプレイや太陽電池の製造工程中に発生する粒子状異物は、歩留まりや装置の稼働率を低減させる原因である。異物は、しばしばウエハやガラス等の基板に付着して汚染するので、ＬＳＩやフラットパネルディスプレイや太陽電池の製造装置には高い清浄度が要求されている。
【０００３】
しかし、実際にはプラズマエッチング等の表面加工装置又はスパッタやＣＶＤ等の成膜装置で発生する粒子状異物が多く、この異物が基板に付着して歩留まりを低下させる主要因と考えられている（非特許文献１、３）。また、異物自身が露光や表面加工又は成膜の際にマスクの役目をすることがある。この結果、この異物が洗浄等によって基板から除去された後も、回路パタン崩れの原因となって歩留まりや品質を低下させることがある。
【０００４】
また、量産ラインでは、モニタ基板を用いてパーティクル数を計数し、所定の規格値を越えると装置内部の清掃を行っているが、コストや時間及び装置生産性の面でデメリットが大きく、頻繁には実施できない。
【０００５】
基板表面を加工するドライエッチング装置は、基板の表面加工の過程において、堆積物が発生する処理装置である。処理対象である半導体ウエハは、搬送装置によって減圧容器に搬入される。減圧容器には、ウエハを例えば静電気力等を用いて固定する仕組みがある。容器内は、排気装置と接続しており、排気装置によって大気圧よりも低い気圧に保たれる。容器は、ガス状成分導入装置からガスの導入を受け、反応エネルギー供給装置からエッチングに必要なエネルギーの供給を受けることにより、ウエハの表面を加工するドライエッチング反応容器として働く。
【０００６】
容器内でのウエハ表面加工の過程で発生する反応生成物は、一部が排気装置を通じて排出されたり、ウエハに付着して持ち出されたりするものの、残りがこの容器内に堆積する。通常、処理量に依存して反応容器内は汚れ、堆積物の量が増える。そのため、反応容器内を清掃し、堆積物を除去した後、処理を再開するという作業サイクルを繰り返す。
【０００７】
特許文献１では、フィードバック制御機構を用いて誤った計測データを判定、処理する方法が開示されている。
【０００８】
特許文献２では、堆積物の量とウエハに付着する異物数との間に比例関係が成立しないが、堆積物がある限界値を越えると異物が多発しやすい傾向があるとの記載がある。
【０００９】
特許文献３では、パーティクルがドライクリーニング後、成膜する際にエッチング残りのある領域から発生し、成膜の堆積厚が厚くなっていくほど指数関数的に増加する傾向があるとの記載がある。
【００１０】
特許文献４では、プロセスチャンバ内に堆積した不純物の膜厚の変化を測定し、メンテナンス時期を把握することができるとの記載がある。
【００１１】
【特許文献１】特表２００５−５３５１３０号公報
【特許文献２】国際公開第９９／２４６４０号パンフレット
【特許文献３】特開平０６−１８８２２３号公報
【特許文献４】特開平１１−１７６７１４号公報
【非特許文献１】「プラズマエッチング装置のパーティクル低減  エッチング装置におけるパーティクルのモニタリングと発塵の抑制」、クリーンテクノロジー、２００６年２月号（守屋  剛、島田  学、奥山  喜久夫）
【非特許文献２】「プラズマエッチングチャンバー内壁の脱水による剥離パーティクルの低減」第６３回応用物理学関係連合講演会講演予稿集、２６ａ−Ｄ−２（第６３回  ２００２年（平成１４年）９月）（伊藤  奈津子他）
【非特許文献３】「ターボ分子ポンプからの逆流パーティクルの可視化、チャンバー下流のパーティクルは本当に戻ってくるのか？」クリーンテクノロジー、２００３年６月号（佐藤  信太郎、筑根  敦弘、後藤  剛）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
以下の分析は、本発明によって与えられる。特許文献１に記載された方法は統計的データを用いるものではあるが、測定値の妥当性を判断するにとどまる。
【００１３】
特許文献２には、堆積物がある限界値を越えると異物が多発しやすい傾向があるとの記載があるが、本発明者は異なる関係を得た。また、特許文献３には、パーティクルは成膜の堆積厚が厚くなっていくほど指数関数的に増加する傾向があると記載されているが、その根拠は明確ではない。
【００１４】
特許文献４では、チャンバ内の不純物膜厚を連続的に測定し、それが事前に定めた設定値に達した時点で洗浄するとしているが、設定値に到達する時点の予測方法は、測定値と設定値とを比較するとのみ記載されている。
【００１５】
これらの文献によっても解決されない問題点の１つは、減圧下の容器内に処理対象及びガス状成分を導いて両者を反応させるエッチャ等の表面加工装置やＣＶＤ等の成膜装置において、処理対象である基板あるいは加工品表面にしばしば異物が付着して品質及び歩留まりを低下させるが、付着する異物数を事前に予測できないことである。
【００１６】
また他の問題点は、ドライエッチャ等の表面加工やＣＶＤ等の成膜装置に代表される処理装置を構成する減圧容器、排気装置、ガス状成分導入装置、反応エネルギー供給装置及び処理対象搬送装置を清掃しないまま使用し続けると、処理対象の品質及び歩留まりを著しく低下させるために定期的に清掃する必要があるが、その真空処理装置内の清掃時期を最適化できないことである。
【００１７】
かくて従来法においては、処理対象に付着する異物の付着原因の解明とその対策管理を最適化することはできないという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明の第１の視点において、本発明に係る表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置は、表面加工装置又は成膜装置の処理中に基板に付着する異物数の計測値と該装置清掃後の累積処理量との関係を原因別に関数式でモデル化する関数モデル化部と、該モデル関数と計測値との比較によって該異物の付着原因を絞り込む比較判定部を有することを特徴とする。表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理装置は、他の装置の一部（ユニット）として組み込まれている場合も含む。
【００１９】
すなわち、基板に付着する異物数の計測値を本装置に入力することにより、基板に付着する異物の付着原因をいくつかの可能性の中から順次絞り込むことができる。
【００２０】
本発明の第２の視点において、本発明に係る表面加工処理装置又は成膜処理装置の異物検査・解析のための管理方法は、表面加工装置又は成膜装置の処理中に基板に付着する異物数の計測値と該装置清掃後の累積処理量との関係を原因別に関数式でモデル化する工程と、該モデル関数と計測値との比較によって該異物の付着原因を絞り込む工程を含むことを特徴とする。
【００２１】
この方法により、基板に付着する異物の付着原因をいくつかの可能性の中から順次絞り込むことができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明に係る装置又は方法により、基板に付着する異物の付着原因をいくつかの可能性の中から順次絞り込むことができる。それに基づき、付着異物の対策管理を最適化することによって、処理対象の品質及び歩留まりを大きく改善することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
図１に本発明にかかる管理装置１の一つの実施形態を示す。管理装置１は、測定データ４から回帰関数式にモデル化する関数モデル化部２、及び得られたモデル化関数の妥当性を過去のデータ５とともに比較検討し、必要に応じ他の分析結果を参照して異物の付着原因を絞り込む比較判定部３を含み、表示（出力）部６を通じてモデル化関数や比較判定結果を表示（及び／又は出力）する。
【００２４】
また管理装置１は、図２に示すように関数モデル化部２及び比較判定部３の他、モデル化関数や比較判定結果を表示及び／又は出力する表示（出力）部６、測定データ４を入力する測定データ入力部７及び比較のための過去のデータ５を保存するデータ記憶部８を含むこともできる。
【００２５】
図３は、図１又は図２に示す管理装置が行う手順の具体例を示したものである。
【００２６】
図３の手順１１は、図１又は図２に示す関数モデル化部が行う手順の内容の一例である。堆積物が発生する処理装置において、この装置の処理量に応じて異物がこの装置内に堆積し続けた後、剥離して処理対象表面に付着する汚染現象は数学的な関数でモデル化できる。具体的にドライエッチャと呼ばれる表面加工装置において説明すると、ウエハと呼ばれる半導体基板をドライエッチングする過程でこの基板表面に付着する異物数をＹ、この装置の清掃の都度初期化する累積処理量をＴとして数学的にモデル化する。通常は、
Ｙ＝Ｙｏ×ＥＸＰ［Ｋ×Ｔ］
という指数関数でモデル近似できるので、この式と実際の計測値とを比較する。ただし、ＹｏはＴ＝０の時の初期値で正の定数、ＥＸＰ［  ］は自然対数の底ｅのべき乗、ＫはＴ対Ｙの片対数グラフ描画時における指数関数の傾きを表し、かつ正の定数とする。
【００２７】
図３の手順１２は、図１又は図２に示す表示（出力）部が行う手順の一例である。実際の測定データＴとＹとの関係を指数関数で近似し、近似式による片対数座標での近似線を測定データとともに片対数グラフとして装置の画面上に表示、及び／又は外部に出力する。
【００２８】
手順１３は、図１又は図２に示す比較判定部が行う手順の一例であり、近似式の確からしさを表わす決定係数（Ｒの２乗値）を求めて大小関係を比較する。近似できる場合はさらに他の分析結果も参照することにより、異物付着原因を絞り込むことができる。これを各清掃間隔ごとに繰り返す。
【００２９】
手順１４は、図１又は図２に示す比較判定部が行う手順の一例であり、累積処理量Ｔと作業日時Ｄを関連付けることにより、異物数Ｙの規格上限値Ｙｃを指数関数に代入することによって累積処理量Ｔｃ及び装置清掃時期Ｄｃを予測し、また異物数Ｙの最小値Ｙｗｏを指数関数に代入することによって過去の装置清掃時期Ｄｏをさかのぼることもできる。
【００３０】
手順１５は、図２に示すデータ記憶部と表示（出力）部が行う手順の一例であり、データ記憶部にＴとＹの関係データを順次記録、保管していき、直近の又は過去の関係データと比較することにより、比較判定部が行う清掃結果の可否や装置の異常の判断、装置寿命の予測、関連する装置間の相互影響、隣接装置の作業日時や作業内容等の情報を表示、出力することができる。
【００３１】
また逆に、上記モデル関数で近似できないデータが得られた場合は、何らかの異常又は異なる事象が原因となっていることが推定できる。この場合は異なる事象のモデル関数を用いて近似できるか否かを検討し、その原因又は異常事象の特定を行うことができる。
【００３２】
図１３〜１７に、このような評価フローの例を示す。図１３は、処理ウエハ量が所定の数以降のデータを用いたウエハ汚染傾向識別基本フロー図である。まず、処理後に付着した異物の数と、累積処理量を求める（ステップＳ１０１）。次にこれらのデータから回帰近似式を求める（Ｓ１０２）。この時、データは装置毎に過去の実績より定められる値（ＬＴ）以降のデータを用いる。そして近似式が作成可能か否かを判断し（Ｓ１０３）、ＹＥＳであればＳ１０４に進み、ＮＯであれば装置の異常と判断される。Ｓ１０４では、近似式が指数関数で近似できるか否かを判断し、ＹＥＳであれば主汚染源は堆積物の剥離であると判断され、同一チャンバの過去のデータと比較照合（Ｓ１０５）し、再現性があるか否かを判断する（Ｓ１０６）。再現性があれば（ＹＥＳであれば）チャンバは安定状態であると判断され、結果をデータベースに記録（Ｓ１０７）して終了する。再現性がなければ装置の異常と判断される。Ｓ１０４でＮＯであれば、装置の異常と判断され、特殊条件下における堆積物剥離パーティクル汚染識別フロー（図１８）に進む。
【００３３】
図１４は、処理ウエハ量が所定の数以前のデータを用いたウエハ汚染傾向識別基本フロー図である。図１３と同様、まず、処理後に付着した異物の数と、累積処理量を求める（ステップＳ２０１）。次にこれらのデータから回帰近似式を求める（Ｓ２０２）。ただし図１３と異なり、データは装置毎に過去の実績より定められる値（ＬＴ）以前のデータを用いる。以降は図１３と同様、近似式が作成可能か否かを判断し（Ｓ２０３）、ＹＥＳであればＳ２０４に進み、ＮＯであれば装置の異常と判断される。Ｓ２０４では、近似式が指数関数で近似できるか否かを判断し、ＹＥＳであれば主汚染源は堆積物の剥離であると判断され、同一チャンバの過去のデータと比較照合（Ｓ２０５）し、再現性があるか否かを判断する（Ｓ２０６）。再現性があれば（ＹＥＳであれば）チャンバは安定状態であると判断され、結果をデータベースに記録（Ｓ２０７）して終了する。再現性がなければ装置の異常と判断される。Ｓ２０４でＮＯであれば装置の異常と判断され、この場合は堆積物剥離以外の汚染識別フロー（図１５）に進む。
【００３４】
図１５は、図１４のフローの結果、堆積物剥離以外の汚染が考えられる場合の汚染識別フロー図である。最初に、ＬＴ以前の計測値群が負の指数を持つ指数関数で近似できるか否かを判断（Ｓ３０１）し、ＮＯの場合は装置の異常と判断し、腐食や反跳以外の汚染原因が考えられるので、図１６の識別フローに進む。ＹＥＳの場合は、さらにパーティクルの形状及び材料（組成）分析を行い（Ｓ３０２）、ハロゲン化金属を含むか否かを判断する（Ｓ３０３）。ここでＹＥＳであれば、主汚染源は腐食であると判断され、同一チャンバの過去のデータと照合し（Ｓ３０４）、再現性があるか否か判断される（Ｓ３０５）。その結果再現性があればパージ（乾燥）条件が不適切であると判断され、結果をデータベースに記録（Ｓ３０６）して終了となる。再現性がない場合はパージ（乾燥）不足と判断される。
【００３５】
ステップＳ３０３でＮＯの場合は、主汚染源は反跳の可能性があると判断されるので、同一チャンバの過去データと照合し（Ｓ３０７）、再現性があるか否か判断される（Ｓ３０８）。再現性があれば反跳対策が不十分と判断されるので何らかの対策をとるとともに、結果をデータベースに記録（Ｓ３０９）して終了となる。再現性がない場合は清掃不足と判断される。
【００３６】
図１６は、図１５のフローの結果、腐食や反跳以外の汚染原因が考えられた場合の汚染識別フロー図である。まずＬＴ以前の計測値群がＦ＝Ｆ０で近似できるか否かを判断し（Ｓ４０１）、ＮＯの場合は摺動、持込、異常放電等の可能性があるので図１７のフローに進む。ＹＥＳの場合は、さらにパーティクルの形状及び材料（組成）分析を行い（Ｓ４０２）、形状の多くが塊形（点対称）又は結晶形（軸対称）かつ材料が反応生成物であるか否かを判断（Ｓ４０３）する。その結果、ＮＯであれば装置の異常と判断し、ＹＥＳであれば主汚染源は浮遊であると判断されるので、同一チャンバの過去のデータと照合し（Ｓ４０４）、再現性があるか否かを判断する（Ｓ４０５）。その結果、ＮＯであればエッチングトラブルと判断され、ＹＥＳであればエッチング条件不適切と判断され、結果をデータベースに記録（Ｓ４０６）して終了となる。
【００３７】
図１７は、図１６のフローの結果、摺動、持込、異常放電等の可能性が考えられた場合の汚染識別フロー図である。まずパーティクルの形状及び材料（組成）分析を行い（Ｓ５０１）、摩耗粉か否かを判断する（Ｓ５０２）。ＹＥＳであれば主汚染源は摺動であると判断され、同一チャンバの過去のデータと照合し（Ｓ５０３）、再現性があるか否かを判断する（Ｓ５０４）。再現性がなければ装置の異常と判断され、再現性があれば装置の組み立てミスと判断されるので、結果をデータベースに記録（Ｓ５０５）して終了となる。ステップＳ５０２の結果がＮＯであれば、さらにパーティクルが球状の金属又はシリコンかを判断し（Ｓ５０６）、ＹＥＳであれば主汚染源は異常放電と判断され、ＮＯであれば主汚染源は持込の可能性があると判断される。
【００３８】
図１８は、図１３のフローの結果、特殊条件下における堆積物剥離パーティクル汚染が考えられた場合の汚染識別フロー図である。この場合は、ＬＴ以降の計測値群は直近清掃前サイクルの指数関数から外挿可能か否かを判断する（Ｓ６０１）。ＹＥＳの場合は、装置の清掃が不十分であると判断されるので、同一チャンバの過去のデータと照合し（Ｓ６０２）、再現性があるか否かを判断する（Ｓ６０３）。再現性がなければ清掃作業ミスと判断され、再現性があれば清掃作業マニュアル不適切と判断されるので、結果をデータベースに記録（Ｓ６０４）して終了となる。ステップＳ６０１でＮＯの場合は、次にＬＴ以降の計測値群が隣接チャンバ清掃の前後で大きく変化するか否かを判断し（Ｓ６０５）、ＹＥＳであればチャンバ間相互汚染と判断され、ＮＯの場合は装置の異常と判断される。
【００３９】
本発明は上記のような方法、装置の一部又は全部を用いて、種々の形態で適用できる。以下に非限定的な実施例を用いて説明する。
【実施例】
【００４０】
（実施例１）
図４〜図６にドライエッチングにおける半導体基板表面の異物汚染傾向を調査した結果を示す。異物数Ｙは、例えば米国ＫＬＡ−ＴＥＮＣＯＲ社製の検査装置によってエッチング後に検出される基板上異物群からエッチング前に検出済みの基板上異物群を除外した値を用いた。この時、異物の形状分布による影響を除くため、一定範囲より大きい異物や小さい異物は計数対象としない。
【００４１】
図４は、異物数Ｙをエッチングした基板の順番に並べてプロットしたグラフである。累積エッチング量に対し、異物数Ｙのデータ取得間隔が一定でない場合、グラフの横軸座標はこのエッチング量に比例しないため、異物数の累積エッチング量依存を解析することが困難である。他の例として、横軸を製造ロット、縦軸をこのロットにおける異物数とするグラフでも、ロット毎にしばしば異なる装置を用いる等により装置毎の累積処理量とデータ間隔が比例しない場合、同様の困難がある。
【００４２】
図５は、図４のデータに関し、横軸を処理量（装置清掃後からの累積エッチング量）に置き換えたグラフである。清掃間隔３サイクル分のデータを重ねたものだが、いずれも装置清掃の都度、異物数が減少し、ほぼ初期化されていることが判る。しかし、異物の増加速度はサイクル毎に異なり、再現性の有無の評価は困難である。
【００４３】
処理量Ｔは、エッチング量に相当するが、エッチング条件が一定であれば、原材料である基板の枚数やエッチングガスの量を用いても良いし、エッチング反応に必要なエネルギーを与える電磁波の印加時間や基板の加熱時間でも良い。また、一定期間におけるエッチング量が一定であれば、時間や日数を用いても良い。
【００４４】
図６は、図５のデータを片対数座標系に描画したものである。サイクル毎に初期値Ｙｏが異なるものの、傾きＫは高い再現性を示していることが近似式及び回帰分析の決定係数（Ｒの２乗値）の値から判る。なお、決定係数のとりうる範囲は０から１の間であり、１に近いほど近似精度が高いことを意味する。
【００４５】
この調査の結果、エッチング処理によって半導体基板表面に付着する異物数Ｙは、装置清掃後の累積エッチング量Ｔに対し、Ｙ＝Ｙｏ×ＥＸＰ［Ｋ×Ｔ］の指数関数モデルで近似できること、及び初期値Ｙｏが清掃の都度バラつくことを確認できた。
【００４６】
なお、微分積分の数学分野において、Ｙの増加する速度（ｄＹ／ｄＴ）がＹ自身に比例する現象は、
ｄＹ／ｄＴ＝Ｋ×Ｙ
（１／Ｙ）ｄＹ＝Ｋ×ｄＴ
ｌｎＹ＝Ｋ×Ｔ＋Ｃ
Ｙ＝Ｙｏ×ＥＸＰ［Ｋ×Ｔ］  
という微分方程式の初期値問題として広く知られている。但し、ｄＹは微小な時間ｄＴにおけるＹの変化量、Ｋ，Ｃは定数、ＹｏはＴ＝０におけるＹの初期値、ＥＸＰ［  ］は自然対数の底ｅのべき乗である。
【００４７】
堆積物が発生する処理装置の汚染現象がこの方程式で近似できることは図６で明らかであるため、この汚染現象を以下のモデルで説明できる。
【００４８】
まず、この装置における処理中に発生した微小異物が容器内壁に付着、堆積する。次に、処理量に応じて容器内壁に堆積する微小異物も増加してゆく。容器内壁と垂直の方向に堆積する微小異物数に比例して剥離異物も増えると考えると、剥離異物の増加速度は微小異物数に比例する。また、この容器を清掃することにより、堆積膜が除去されるため、装置清掃後しばらくは処理対象への付着異物数が少ない。
【００４９】
この仮説は、処理対象の異物付着量Ｙと処理量Ｔとの関係が一次微分方程式に従うこと、及びＹの値が装置清掃後に初期化されることを説明できる。なお、以下の考察から、異物が堆積剥離によるものか否かを検証できる。
【００５０】
例えば、微小異物間の結合強度に較べて容器内壁と微小異物間の結合強度が著しく小さい場合、微小異物は堆積できないため、大きな剥離異物は発生しない。また、微小異物間の結合強度に較べて容器内壁と微小異物間の結合強度が著しく大きい場合、剥離できないため、剥離異物は発生しない。また、微小異物間の結合強度自体が小さい場合、大きな剥離異物は発生しない。
【００５１】
つまり、堆積剥離の発生は微小異物及び装置部品の材質の組み合わせに依存するため、異物の剥離場所を推定することができる。また、微小異物同士が空中で結合及び成長する場合は塊形または結晶形の外観を示し、容器内壁表面で結合及び堆積する場合は鱗片形もしくは不定形の外観を示すことが多いため、処理対象表面の異物群から堆積剥離由来の異物を識別できる。
【００５２】
（実施例２）
本発明の第２の実施例を、例えばＣＶＤ（ｃｈｅｍｉｃａｌ  ｖａｐｏｒ  ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ、蒸着）と呼ばれる成膜装置において説明する。この装置を構成する減圧容器、排気装置、ガス状成分導入装置、反応エネルギー供給装置及び処理対象搬送装置において、ドライエッチングは処理対象の表面をエッチングし、ＣＶＤは処理対象の表面に蒸着膜を堆積及び成長させる点が大きく異なっている。
【００５３】
ＣＶＤ装置における半導体基板表面の異物汚染傾向を調査した結果を図７に示す。異物数は、例えば米国ＫＬＡ−ＴＥＮＣＯＲ社製の検査装置によってＣＶＤ後に検出される基板上異物群からＣＶＤ前に検出済みの基板上異物群を除外した値を用いる。この時、異物の形状分布による影響を除くため、一定範囲より大きい異物や小さい異物は計数対象としない。
【００５４】
図７は、異物数に関し、ＣＶＤ処理した基板のデータを処理日時順に並べてプロットした片対数グラフである。ＣＶＤ装置では、通常、反応容器をその場で清掃する代わりに清浄品と交換する。このグラフでは、複数の交換サイクル（１０回以上）分のデータを順次並べており、交換毎の初期化をしていない。
【００５５】
このグラフで注目すべきは、多くの交換サイクルにおいて異物数が１００個未満でありながら、しばしば突発的に１００個を上回る異物数のデータが現れる点である。
【００５６】
この突発データ群を異物数が１００個未満のデータ群と異なるグループと見なした結果、この突発グループにおける異物数Ｙｗと日時Ｄとの関係は、
Ｙｗ＝Ｙｗｏ×ＥＸＰ［Ｇ×Ｄ］  
の指数関数モデルで近似できることが判った。ただし、Ｙｗｏは初期値で正の定数、ＥＸＰ［  ］は自然対数の底ｅのべき乗、ＧはＤ対Ｙｗの片対数グラフ描画時における指数関数の傾きを表し、かつ正の定数とする。
【００５７】
この指数関数モデルは、ドライエッチングと同様、堆積物剥離の現象に関係すると考える。しかも、通常のＣＶＤでのデータ群とは異なる突発データ群であることから、この現象は、ＣＶＤ反応容器の周囲に長期間堆積し続けた異物が突発的な物理的衝撃等によって剥離し、反応容器内に流入して半導体基板表面に付着したと考える。反応容器の交換によってこの異物数Ｙｗが初期化されないことも、剥離現象が反応容器の周囲で発生していることを示唆する。
【００５８】
この指数関数の初期値Ｙｗｏに１又は１０未満の数値を代入した時の日時ＤｏとこのＣＶＤ装置のメンテナンス履歴を比較した結果、この期間に構成部品の交換を確認した。この部品の交換間隔は、反応容器の交換間隔の１０倍以上であることから、この部品からの剥離異物が原因と推定できる。
【００５９】
このように本発明は、処理量と異物数の関係を指数関数で近似できる場合、真空処理装置の反応容器内だけでなく、この反応容器に接続する部材の内壁での堆積物剥離現象をも識別する働きを有する。
【００６０】
（実施例３）
本発明の第３の実施例を、例えば、堆積物が発生する処理装置において、処理開始前に排出されるべきだった成分が残留してしまい、処理開始後、経時的に排出される過程でこの成分に起因する汚染現象が発生する場合について説明する。
【００６１】
例えば、ドライエッチング等の表面加工装置では、この装置の清掃過程で減圧容器内に残留した水分がフッ素原子を含むガスとこの容器内のアルミナ及びアルミ表面との化学反応を促進し、フッ化アルミ等を主成分とする異物が発生することが知られている（非特許文献２）。
【００６２】
また、アルミナ及びアルミ表面が水及び塩化物イオンによって腐食され、水酸化アルミニウムを主成分とする反応生成物が発生することも化学の教科書・参考書又はアルミ電界コンデンサの製法に関する公開資料で知られている。
【００６３】
また、減圧容器内壁に吸着した水分は排気装置によって外部に排出されるが、水分が排出される速さは、残留水分量に比例することが真空工学に関する教科書・参考書で知られている。
【００６４】
つまり、減圧容器清掃後の残留水分量ｙが排気装置によって排出され、減少する速度ｄｙ／ｄｔは、ｙ自身に比例する微分方程式
ｄｙ／ｄｔ＝−ｋｙ
で表すことができる。但し、ｔは排気時間、ｋは正の定数を表す。
【００６５】
残留水分の介在によって発生し、基板に付着する腐食起因異物量Ｚが残留水分量ｙに比例し、かつ表面加工装置清掃後の累積排気量ｔ及び累積表面加工量Ｔが比例すると考えると、腐食起因異物による汚染現象も微分方程式の初期値問題でモデル化できる。
【００６６】
腐食起因異物モデルは、堆積物剥離異物モデルと較べ、指数関数が減少曲線（ＥＸＰ［  ］内のＴの係数が負）である点が異なる。このため、このモデルは、装置清掃後、処理量に応じて異物数が指数関数的に急激に減少する特徴を示す。
ｄＺ／ｄＴ＝−Ｈ×Ｚ
（１／Ｚ）ｄＺ＝−Ｈ×ｄＴ
ｌｎＺ＝−Ｈ×Ｔ＋Ｃ
Ｚ＝Ｚｏ×ＥＸＰ［−Ｈ×Ｔ］  
但し、ＺｏはＺの初期値、Ｈは正の定数を表す。
【００６７】
表面加工又は成膜処理の過程で水分が発生しない処理装置の場合、この装置が充分乾燥していれば、腐食起因異物は発生しない。言い換えれば、基板表面異物数の処理量依存グラフが、装置清掃後から指数関数的に減少する特徴を示す場合、この装置清掃後の残留水分排出が不十分だった可能性を示唆する。この異物の成分分析の結果、腐食起因成分が主であれば、腐食汚染の確証となる。
【００６８】
（実施例４）
本発明の第４の実施例を、例えば、堆積物が発生する処理装置において、処理開始前に排出されるべきだった成分が残留してしまい、処理開始後、経時的に排出される過程でこの成分に起因する汚染現象が発生する実施例３とは別の場合について説明する。
【００６９】
例えば、表面加工装置及び成膜装置において、減圧容器の排気装置から減圧容器に向かって異物が逆流する事例が知られている（非特許文献３）。この異物の多くは、装置清掃時に一旦除去された異物が減圧容器から排気装置の吸い込み口に至る空間に再堆積したものであり、排気の粘性流によって容易に移動する特徴を示す。この再堆積物は、先に説明した堆積物と較べ、壁面への密着力を無視できる点で大きく異なる。
【００７０】
ターボ分子ポンプ等の排気装置に吸い込まれる再堆積物は、このポンプ内の回転翼と衝突することによって一部が減圧容器内に逆流し、基板表面に付着する。
【００７１】
異物が逆流する排気口の断面を仮想的な壁面と考え、この異物をこの壁面からの脱離物と見なせば、この仮想面を逆流する再堆積異物数の減少速度は、残存する再堆積異物数に比例すると考える。つまり、逆流異物に関しても、残留水分の場合と同様、微分方程式の初期値問題としてモデル化できる。
【００７２】
基板表面異物数の処理量依存グラフが、装置清掃後から指数関数的に減少する特徴を示す場合、この装置清掃後の残留水分排出が不十分か、あるいは排気装置からの逆流異物である可能性を示唆する。この異物に腐食起因成分が含まれていなければ、腐食起因異物でないことの確証となり、結果として排気装置からの逆流異物の可能性が高まる。
【００７３】
（実施例５）
本発明の第５の実施例として、異物の成分を識別せずに基板表面異物数の処理量依存グラフを作成すると、腐食起因異物又は排気装置からの逆流異物による逓減型モデルと堆積物剥離異物による逓増型モデルの競合を示す場合を検討する。このグラフにおいて堆積物剥離異物モデルのみと仮定して近似関数を求めると、指数関数の傾きが小さめに出てしまう問題点がある。
【００７４】
この場合、逓減型指数関数及び逓増型指数関数の合成関数を仮定し、構成要素の逓減型及び逓増型の各近似関数を求める。
【００７５】
例えば、逓増型に関し、装置清掃後の異物数の実力値Ｙｏ＝５個、規格値ＬＭＴ＝７０個に対して１５個のマージンを持つ技術目標値Ｎｓ＝５５個を超えるまでに基板Ｘｓ＝５０００枚処理したい場合、逓増型のモデル式Ｙ＝Ｙｏ×ＥＸＰ［Ｋ×Ｘ］から、
Ｎｓ＝Ｙｏ×ＥＸＰ［Ｋ×Ｘｓ］
Ｋ＝｛ｌｎ（Ｎｓ／Ｙｏ）｝／Ｘｓ＝｛ｌｎ（５５／５）｝／５０００≒４．７９５８      ×１０−４
となり、逓増型のパーティクル数は、
Ｙ＝５ＥＸＰ［（４．７９５８×１０−４）Ｘ］
の傾向を示す。
【００７６】
また、逓減型に関し、逓増型の傾向を考慮し、基板５００枚処理後の異物数が逓減型と逓増型を加えても１０個程度に抑制したい場合、Ｚｏ＝５０（＝Ｎｓ−Ｙｏ）を用いた合成グラフ、
Ｎ＝Ｙ＋Ｚ＝Ｙｏ×ＥＸＰ［Ｋ×Ｘ］＋Ｚｏ×ＥＸＰ［−Ｈ×Ｘ］  
＝５ＥＸＰ［（４．７９５８×１０−４）（５００）］＋５０ＥＸＰ［−５００Ｈ］    ＝１０
より、Ｈ≒５．２３７３×１０−３が求まる。よって、この時の逓減型異物数は、
Ｚ≦５０ＥＸＰ［（−５．２３７３×１０−３）Ｘ］
の傾向を示す。
【００７７】
よって、逓減型及び逓増型が混在した場合の異物数の傾向は、
Ｎ＝Ｙ＋Ｚ＝５ＥＸＰ［（４．７９５８×１０−４）Ｘ］＋５０ＥＸＰ［（−５．２３      ７３×１０−３）Ｘ］
で表すことができる（図８）。このグラフは、装置清掃品質、残留成分排出条件、装置異常等の評価に有効と考える。
【００７８】
（実施例６）
本発明の第６の実施例に関し、処理装置が複数の減圧容器を備える場合に関して説明する。例えば、複数の減圧容器の内、２個の処理容器Ａ，Ｂ及び１個の転送容器Ｔを備える処理装置において、処理対象搬送装置を経由した基板は、転送容器Ｔを経由して処理容器Ａ又はＢに搬入され、処理後、転送容器Ｔを経由して処理対象搬送装置に搬出される。この転送容器Ｔと処理容器Ａ，Ｂ及び処理対象搬送装置の間は、ゲートバルブによって開閉され、内圧を制御できる。
【００７９】
この構成は、市販のドライエッチング装置及びＣＶＤ装置で一般的なものである。この構成の利点として、一方の処理容器を停止して容器内を清掃する場合でも、他方の処理容器を用いて処理を継続できる点が知られている。
【００８０】
しかし、この運用方法を選択した場合の問題点として、この容器間相互汚染の危険がある。例えば、清掃するために一方の処理容器を開放した場合でも、他方の処理容器で使用中の転送容器Ｔは開放できない。このため、処理容器に較べて転送容器Ｔの清掃頻度が少なくなる。また、ゲートバルブに関しても、処理容器に面していない側面及び転送容器Ｔ側の清掃頻度が低くなる。閉じた状態のゲートバルブ周辺は清掃しにくいため、この領域に堆積物が蓄積しやすい。
【００８１】
また、このゲートバルブを開閉する際、処理容器と転送容器Ｔの気圧差を適切に調整しないと、処理容器内の異物や残留ガスが転送容器Ｔに入り込むことによって、後続の基板が汚染される。残留ガスの種類及び転送容器内の部材の組み合わせによっては転送容器Ｔの中で腐食が発生し、腐食起因異物が基板表面に付着する。両処理容器を同時に使用する場合、処理対象である基板はＡ，Ｂ交互に処理されることが多い。
【００８２】
この容器間相互汚染が発生すると、基板上異物数の処理量依存グラフに特徴的な変化が発生する。すなわち、一方の処理容器、例えば処理容器Ａを清掃後、処理容器Ａにおけるこのグラフは指数関数近似で増えるが、通常よりも初期値が大きくなる。やがて処理容器Ｂを清掃後、通常値に戻るという傾向を示す。
【００８３】
これは、両処理容器の清掃時期が異なる場合、一方の処理容器Ａの清掃直後は、他方の処理容器Ｂの汚れがより多い時期のため、転送容器Ｔは処理容器Ｂの汚れの影響を強く受けるからである。このため、この転送容器Ｔを経由して処理容器Ａに搬入される基板も、処理容器Ｂの汚れの影響を受けてしまう。この影響は、処理容器Ｂが清掃されるまで指数関数的に強まる（図９）。
【００８４】
故に、複数の処理容器を備える処理装置において、一方の処理容器における基板上異物数の清掃後累積処理量依存グラフと他方の処理容器の清掃時期とを関連付けることにより、処理容器間の相互汚染の有無を検出できる。
【００８５】
（実施例７）
実施例５に関連し、逓増型である堆積物剥離現象の再現性を調べる目的で、清掃後の累積処理量が一定値に達する以前の計測値を逓増型の指数関数近似に用いるデータから除外する場合について説明する。
【００８６】
堆積物剥離現象は、処理の過程で堆積物が発生する装置において定常的に発生するが、逓減型の腐食や排気装置からの逆流は管理が不十分の場合にのみ発生する突発的なものと考える。
【００８７】
逓減型モデルと逓増型モデルの合成グラフは、下向きに凸の曲線となる（図８）。グラフの最小値の右側にマージンを持った処理量、例えば図８におけるＸ＝１０００をＸｔｈとし、Ｘｔｈ以上における計測値を逓増型モデルの近似関数算出に用いることにより、腐食や排気装置からの逆流等、逓減型トラブル発生の有無に影響を受けずに処理装置の実力値傾向管理が可能となる。
【００８８】
また、Ｘｔｈ未満における計測値に上限値を設定することにより、この上限値を超えた場合に逓減型トラブルが発生したと判定する傾向管理も可能となる。
【００８９】
（実施例８）
第８の実施例として、異物解析戦略について説明する。従来は、付着異物数が管理値を越えた基板を対象に異物解析を行っていた。安定した工程においては、この異物の多くは堆積物剥離起因である。仮に管理値を２００個とした場合、この異物群の形状及び成分を詳細に調査することは、多くの手間を要するにも関わらず、この異物群の多くが堆積物剥離起因であることを再確認するだけの無駄な作業となる。むしろ、装置清掃後早期の異物群を詳細に調査する方が良い。
【００９０】
仮に、装置清掃後早期に限定した管理値を２０個とした場合、この異物群の形状及び成分を詳細に調査することは、少ない手間に関わらず、この異物群の多くが堆積物剥離起因以外である可能性が高い（図１０）。
【００９１】
（実施例９）
実施例９として、異物数の管理規格について説明する。従来、規格線を水平線（傾きゼロ）とする前提の計測値管理を行った場合、規格線の傾きに関する公差は不要であった。このため、従来の管理システムにおいては、通常、計測値のレベルの高低に関する公差のみを指定していた。
【００９２】
本発明は、指数関数で増加する計測値の管理に用いる規格線は、片対数座標系にグラフ描画する際、少なくとも初期値のレベルの高低に関する公差α及び以降の計測値の傾きの大小に関する公差βを用いる（図１１）。
規格中心：Ｙ＝Ｙｏ×ＥＸＰ［Ｋ×Ｔ］
規格上限：Ｙｍａｘ＝（Ｙｏ＋αｕｐｐｅｒ）×ＥＸＰ［（Ｋ＋βｕｐｐｅｒ）×Ｔ］
規格下限：Ｙｍｉｎ＝（Ｙｏ−αｌｏｗｅｒ）×ＥＸＰ［（Ｋ−βｌｏｗｅｒ）×Ｔ］
つまり、本発明は、Ｙｏのレベルの高低に関する公差αに加え、Ｋの傾きの大小に関する公差βを用いた台形の規格範囲内に計測値が分布するか否かを管理する。αｕｐｐｅｒ，αｌｏｗｅｒはレベル公差αの、βｕｐｐｅｒ，βｌｏｗｅｒは傾き公差βの各々上限側及び下限側の幅を表す。また、規格中心線となる関数近似式が逓減型及び逓増型の合成関数の場合、逓減型及び逓増型の各々の関数近似式に関し、レベルの高低に関する前記公差と、傾きの大小に関する前記公差の少なくとも２種類ずつ、計４種類以上の公差を用いる。
【００９３】
（実施例１０）
実施例９の他の変形例として、階段ステップ状管理規格線について説明する。指数関数で増加する計測値の管理に用いる規格線は、片対数座標系上に描画する際、少なくとも初期値のレベルの高低に関する公差α及び以降の計測値の傾きの大小に関する公差βを用いるが、管理を簡便にする目的でこの規格線を有限個の階段状に分割したステップ状規格線をグラフ描画する装置及び方法である（図１２）。
【００９４】
（実施例１１）
実施例５の他の変形例として、異物数の管理規格について説明する。実施例９と同様、指数関数で減少する低減型異物数の傾向を管理する場合も、
規格中心：Ｚ＝Ｚｏ×ＥＸＰ［−Ｈ×Ｔ］
規格上限：Ｚｍａｘ＝（Ｚｏ＋γｕｐｐｅｒ）×ＥＸＰ［−（Ｈ＋δｕｐｐｅｒ）×Ｔ                      ］
規格下限：Ｚｍｉｎ＝（Ｚｏ−γｌｏｗｅｒ）×ＥＸＰ［−（Ｈ−δｌｏｗｅｒ）×Ｔ                      ］
つまり、本発明は、Ｚｏのレベルの高低に関する公差γに加え、Ｈの傾きの大小に関する公差δを用いた台形の規格範囲内に計測値が分布するか否かを管理する。γｕｐｐｅｒ，γｌｏｗｅｒはレベル公差γの、δｕｐｐｅｒ，δｌｏｗｅｒは傾き公差δの各々上限側及び下限側の幅を表す。よって、逓減型及び逓増型が混在した場合の異物数の傾向は、
Ｎ＝Ｙ＋Ｚ  
に関し、公差α、β、γ、δを用いた規格範囲内に計測値が分布するか否かを管理する。
【００９５】
（実施例１２）
実施例１２として、計測値群から導く近似式の確かさを判定するため、Ｒの２乗値に最小値Ｒ２ｍｉｎを定める（但し、０＜Ｒ２ｍｉｎ≦Ｒ２≦１）。この近似式のＲの２乗値がこの最小値より小さい場合、この計測値群中に異常値を含むと判定し、このＲの２乗値がこの最小値以上になるまでこの計測値群中の各計測値の取捨選択を繰り返してこの異常値をこの計測値群中から除く。
【００９６】
以上、本発明を上記実施例に即して説明したが、本発明は上記実施例の構成にのみ制限されるものでなく、本発明の範囲内で当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明に係る管理装置の一実施形態である。
【図２】本発明に係る管理装置の他の実施形態である。
【図３】本発明に係る管理手順の具体例である。
【図４】異物数Ｙをエッチングした基板の計測順に並べてプロットしたグラフである。
【図５】図４のデータを、横軸を処理量（装置清掃後からの累積エッチング量）に置き換えたグラフである。
【図６】図５のデータを片対数座標系に描画したものである。
【図７】異物数に関し、ＣＶＤ処理した基板のデータを処理日時順に並べてプロットした片対数グラフである。
【図８】逓減型（Ｚ）、堆積型（Ｙ）、及び両者の合成関数（Ｎ）の一例を示す片対数グラフである。
【図９】基板付着異物数の処理量依存と処理容器間相互汚染の関係の一例を示すグラフである。
【図１０】装置清掃後の累積処理量と基板付着異物数との関係及び異物内訳の一例を示す図である。
【図１１】装置清掃後の累積処理量と基板付着異物数との関係における規格の上限及び下限の一例を示すグラフである。
【図１２】装置清掃後の累積処理量と基板付着異物数との関係におけるステップ状規格範囲を示す一例である。
【図１３】処理ウエハ量が所定の数以降のデータを用いたウエハ汚染傾向識別基本フロー図である。
【図１４】処理ウエハ量が所定の数以前のデータを用いたウエハ汚染傾向識別基本フロー図である。
【図１５】図１４のフローの結果、堆積物剥離以外の汚染が考えられる場合の汚染識別フロー図である。
【図１６】図１５のフローの結果、腐食や反跳以外の汚染が考えられた場合の汚染識別フロー図である。
【図１７】図１６のフローの結果、摺動、持込、異常放電等の可能性が考えられた場合の汚染識別フロー図である。
【図１８】図１３のフローの結果、特殊条件下における堆積物剥離パーティクル汚染が考えられた場合の汚染識別フロー図である。
【符号の説明】
【００９８】
１  管理装置
２  関数モデル化部
３  比較判定部
４  測定データ
５  過去のデータ
６  表示（出力）部
７  測定データ入力部
８  データ記憶部
１１〜１５  本発明に係る手順の具体例である。
Ｔ  処理量
Ｙ  異物個数
Ｙｗ  突発的な異物数
【図１】
0005117818.tif 000002
【図２】
0005117818.tif 000003
【図３】
0005117818.tif 000004
【図４】
0005117818.tif 000005
【図５】
0005117818.tif 000006
【図６】
0005117818.tif 000007
【図７】
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【図８】
0005117818.tif 000009
【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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【図１８】
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