(57)【要約】【課題】【解決手段】最適化されたプロセシングパフォーマンスを達成するように現在のプラズマプロセスを変更するために、パフォーマンス測定値がモデルの測定値に比較されるような、プラズマプロセスの最適化されたプロセス設定を改善しもしくは見つけるために応答曲面とニューラルネットワークとが用いられるプラズマプロセスの多変数データの解析のための方法とシステム。【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセシング領域にプラズマを生成することを容易にするようなプロセスチャンバと、
少なくとも１つのプロセスパラメータを測定する第１の機構と、
少なくとも１つのパフォーマンスパラメータを測定する第２の機構と、
前記第１の機構と前記第２の機構とからのデータをシステムのパフォーマンスを改善するように数学的なモデルに基づいて解析する装置と、
前記数学的なモデルを適用されたパフォーマンスパラメータに基づいて前記少なくとも１つのプロセスパラメータを調節する装置とを、
具備する多変量のプラズマプロセシングデータを監視し解析するためのシステム。
【請求項２】
前記プロセスチャンバは、エッチングチャンバである請求項１のシステム。
【請求項３】
前記プロセスチャンバは、
プロセシングのために配設された基板と、
プロセスガスを前記プロセシング領域に導入するガス注入機構と、
真空ポンピング機構とを具備し、前記少なくとも１つのパフォーマンスパラメータは、プロセスガスの特徴と前記プロセスチャンバ内の圧力とを有する、請求項１のシステム。
【請求項４】
前記基板は、ウェーハか液晶ディスプレイである請求項３のシステム。
【請求項５】
前記基板の温度をコントロールする装置をさらに具備し、また、前記少なくとも１つのプロセスパラメータは、基板温度の測定値を有する、請求項３のシステム。
【請求項６】
前記プロセシング領域にプラズマを生成するために前記プロセスチャンバにエネルギを結合するＲＦ発生装置と、
前記プロセスチャンバに結合されたガス注入機構と、
このプロセスチャンバに結合され、プロセスチャンバ内の圧力を測定する圧力測定装置とをさらに具備し、前記少なくとも１つのプロセスパラメータは、ガス注入機構により前記プロセシング領域に導入されたプロセスガスの特性を有する請求項１のシステム。
【請求項７】
前記プロセスチャンバの周りに配設された機械的もしくは電気的に回転する磁場機構をさらに具備する請求項１のシステム。
【請求項８】
前記数学的なモデルは、応答曲面モデルとニューラルネットワークモデルとの一方を有する請求項１のシステム。
【請求項９】
プラズマプロセスのパフォーマンスパラメータを測定することと、
プラズマプロセスの高調波パラメータの数を測定することと、
プラズマプロセスの数学的なモデルを決定することと、
プラズマプロセスの前記数学的なモデルに前記測定されたパフォーマンスパラメータと高調波パラメータを適用することと、
前記パフォーマンスパラメータと、高調波パラメータと、適用された数学的なモデルとに基づいてプロセスパラメータを予測することと、
前記適用された数学的なモデルに応答して前記プロセスパラメータを調整することとを具備する、プラズマプロセスからの多変量のデータを監視し解析するための方法。
【請求項１０】
前記数学的なモデルは、応答曲面モデルとニューラルネットワークモデルとの一方である請求項９の方法。
【請求項１１】
前記プロセスパラメータは、その場で予測される請求項９の方法。
【請求項１２】
前記パフォーマンスパラメータは、エッチング速度と堆積速度と、エッチング選択性と、エッチング微小寸法と、エッチングフィーチャ異方性と、プラズマ密度と、イオンエネルギと、マスクフィルムの厚さと、マスクパターン微小寸法と、自己誘導ＤＣ基板バイアスと、ピーク間のＲＦ基板バイアスとの少なくとも１つを有する請求項９の方法。
【請求項１３】
前記プロセスパラメータは、プロセス圧力とプロセスガス流量と、上側電極へのＲＦ電力と、プロセスガスと、下側電極へのＲＦ電力と、基板温度と、電極のサイズと、フィルム材料の粘度と、フィルム材料の表面張力と、露光時間と、焦点深度とのうち少なくとも１つを有する請求項９の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的にプラズマプロセシングの分野する。より詳細には、本発明は、プラズマプロセシング設備におけるプロセスパラメータを監視することと解析することとに関する。
【背景技術】
【０００２】
この出願は、参照により全体の内容がここに組み入れられる２００２年１０月１日に出願された米国仮出願番号６０／４１４，６５６に基づき、同出願の利益を得ている。
【０００３】
半導体またはディスプレイの製造のようなプラズマプロセシングの様々な段階を通して、重要なプロセスパラメータは、大きく変わることができる。プロセシングコンディションは、重要なプロセスパラメータのわずかな変化とともに時間にわたって、変化し、望んでいない結果を導く。小さな変化は、エッチングガスの構成と圧力か、プロセスチャンバか、ウェーハ温度に容易に起こる。そのように、プラズマプロセシングの設備は、定常的な監視を必要とする。
【０００４】
これらのプロセスパラメータの与えられた時刻での測定と監視は、価値のあるデータが蓄積され解析されることを可能にする。プロセスコントロールフィードバックは、前記プロセスパラメータを調節し、または特定のプロセス材料の耐久度を決定するために用いられることができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、多くの場合、プロセシング特性の劣化を反映するプロセスデータの変化は、単に表示されるプロセスデータを参照することによっては検出されることができない。初期段階の異常とプロセスの特性の劣化を検出することは難しく、しばしば予測とパターン認識をアドバンストプロセスコントロール（ＡＰＣ）によって得ることが必要となりうる。
【０００６】
内向するウェーハの流れと重要なプロセシング段階とプロセスのメインテナンスから半導体製造プラントにおいて起こる様々な複雑性のために、コンピュータが、製造プロセスをコントロールし、監視し、解析するために一般に用いられる。しかしながら、データ収集システムとともに実行されるソフトウェアは、様々なプラズマプロセスには適用できず、データの蓄積並びに解析と結果のプロセシング関係とを最適化しない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施の形態において、プロセスパラメータとパフォーマンス測定値の間の関係を決定するために様々なプラズマプロセスに対して広く適用可能なシステムと方法が、用いられている。高調波と他の測定値とプロセス変数の間の相互作用は、決定され、所望のプロセスの結果を達成するために現在のプラズマプロセスにマッチされる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明の上述のそして他の態様は、以下の詳細な説明で、図面を参照して、いくつかの図を通して同じ参照符号が本発明の同様の部分を表す制限のない例示的な実施の形態によって、さらに記述されている。
【０００９】
本発明の以下の詳細な記述は、本発明と一致した例示的な実施の形態を示す添付図面を参照している。他の実施の形態は、可能であり、本発明の精神と範囲から離れることなく、前記実施の形態に変更を与えることができる。そのため、以下の詳細な記述は、本発明を制限するために意図されているのではない。むしろ、本発明の範囲は、添付された特許請求の範囲に定義されている。
【００１０】
ここで、より詳細に前記図面を参照すると、図１は、本発明によるプラズマプロセシングシステム１００を示している。このシステム１００は、プロセスチャンバ１０２と、少なくとも１つのプロセスパラメータを測定し調整する装置１０４と、少なくとも１つのプロセスパフォーマンス測定値を測定する装置１０６と、コントローラ１０８とを有している。このコントローラ１０８は、前記プロセスチャンバ１０２と、前記装置１０４と、前記装置１０６とに結合されている。
【００１１】
図１の前記プラズマプロセシングシステム１００は、例えば、マテリアルプロセシングのためのプラズマを用いており、エッチングチャンバを有している。その代わりに、このシステム１００は、フォトレジストスピンコーティングシステムのようなフォトレジストコーティングチャンバを有することができる。前記システムは、また紫外線（ＵＶ）リソグラフィシステムのようなフォトレジストパターニングチャンバか、スピンオングラス (ＳＯＧ)システムかスピンオンディエレクトリック（ＳＯＤ）システムのような誘電コーティングチャンバを有することができる。これに加えて、このシステム１００は、化学蒸着(ＣＶＤ)システムか物理蒸着(ＰＶＤ)システムのような蒸着チャンバか、熱アニーリングのための高速熱プロセシング (ＲＴＰ)システムのような高速熱プロセシング（ＲＴＰ）チャンバか、バッチ式拡散炉を有することができる。前記装置１０４は、電極スペーシングバックスホールディング（electrode spacing backs holding）(Ｈｅ)圧力か、全流量か、流量比か、ボトム電極へのＲＦ電力か、トップ電極へのＲＦ電力か、チャックの温度などのようなプロセスパラメータを調整することができる。
【００１２】
図２は、本発明によってプラズマプロセシングシステム２００をより詳細に示している。このシステム２００は、図１に示されているように、プロセスチャンバ１０２と、プロセスされる基板２０４が上に固定されることができる基板ホルダ２１２と、ガス注入システム２０６と、真空ポンプシステム２０８とを有することができる。この基板２０４は、例えば、半導体基板か、ウェーハか、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）であってよい。前記プロセスチャンバ１０２は、例えば、前記基板２０４の表面に隣接したプロセシング領域２０２の中でのプラズマの生成を容易にするように形作られることができる。このプラズマは、前記プロセスチャンバ１０２の中での加熱された電子とイオン化可能なガスの衝突により形成されることができる。このイオン化可能なガスもしくはガスの混合物２１０は、前記ガス注入システム２０６によって前記領域２０２に導入されることができる。図示されていないコントロールシステムが、前記真空ポンプシステム２０８の速度を落とすために用いられることができる。前記プロセシング領域２０２の中のプラズマは、所定のマテリアルプロセスに固有の物質を作るため、そして物質の基板２０４への蒸着か基板２０４の露出された表面からの物質の除去を助けるために前記プロセシング領域２０２のプラズマが用いられることができる。
【００１３】
前記基板２０４は、例えば、ロボットによる基板移動システムによりスロットバルブ（図示されていない）とチャンバフィードスル（feedthrough）(図示されていない)を通してチャンバ１０２に出し入れされることができる。この基板２０４は、前記基板ホルダ２１２の中に収容されることができ、その中に収容された装置によって機械的に並進されることができる基板リフトピン（図示されていない）により受け取られることができる。
【００１４】
基板２０４は、例えば、静電クランピングシステム２１４により、前記基板ホルダ２１２に固定されることができる。この基板ホルダ２１２は、基板ホルダ２１２から熱を受け取ってその熱を熱交換器（図示されていない）に渡す、再循環する冷却液流を有する冷却システムを有することができる。この冷却システムは、また前記基板２０４並びに／もしくは基板ホルダ２１２の温度を監視する装置２１６を有することができる。この装置２１６は、例えば、Ｋタイプの熱伝対のような熱伝対であることができる。さらに、前記基板２０４と基板ホルダ２１２の間のガスギャップ熱伝導を改善するためにバックサイドガスシステム２１８により、この基板２０４の背面にガスが導入されることができる。このバックサイドガスシステムは、基板２０４の温度コントロールがより高温かより低温において必要とされる時に、用いられることができる。例えば、この基板２０４の温度コントロールは、プラズマから前記基板２０４に伝達される熱流量とこの基板２０４から前記基板ホルダ２１２へ伝導によって奪われる熱流量とのバランスのために達成される定常状態の温度を超えた温度で有用であろう。抵抗加熱要素（resistive heating element）か、熱伝対のヒーターもしくはクーラーが前記システムに有されることができる。
【００１５】
基板ホルダ２１２は、例えば、ＲＦ電力がプロセシング領域２０２のプラズマと結合する電極としてさらに機能する。例として、基板ホルダ２１２は、ＲＦ発生装置２２０からインピーダンス整合回路２２２を通して前記基板回路２１２へのＲＦ電力の伝達により、ＲＦ電圧で電気的にバイアスされていることができる。このＲＦバイアスは、電子を加熱し、プラズマを形成し維持するように働くことができる。この構成で、前記システムは、反応性イオンエッチング (ＲＩＥ)リアクタとして作動することができ、前記チャンバと上側のガス注入電極は、アース表面として働いている。このＲＦバイアスの典型的な周波数は、１ＭＨｚから１００ＭＨｚの範囲になることができ、１３．５６ＭＨｚになることができる。プラズマプロセシングのためのＲＦシステムは、当業者によく知られている。
【００１６】
この代わりに、ＲＦ電力は、前記基板ホルダ電極に多重周波数で加えられることができる。さらに、前記インピーダンス整合回路２２２は、反射される電力を最小にすることにより、前記プロセスチャンバ２０２の中のプラズマへのＲＦ電力の伝達が最大になるように働くことができる。整合回路トポロジ（すなわち、Ｌタイプ、πタイプ、Ｔタイプなど）と自動コントロール方法は、当業者によく知られている。
【００１７】
図２のプロセス用ガス２１０は、前記ガス注入システム２０６を通して前記プロセシング領域２０２に導入されることができる。このプロセス用ガス２１０は、オキサイドエッチング（oxide etch）の適用のために、例えば、アルゴンとＣＦ４とＯ２、もしくは、アルゴンとＣ４Ｆ８とＯ２のようなガスの混合物を有することができる。ガス注入システム２０６は、シャワーヘッドを有することができ、プロセスガス２１０は、ガス導入システム（図示されていない）から、ガス注入プレナム（plenum）（図示されていない）と一連のバッフル板（図示されていない）と多オリフイスのシャワーヘッドガス注入板（図示されていない）を通して、前記プロセシング領域２０２に供給されることができる。ガス注入システムは、当業者によく知られている。
【００１８】
真空ポンプシステム２０８は、例えば、毎秒５０００リットル（かそれ以上）のポンピングスピードが可能なターボ分子真空ポンプ(ＴＭＰ)と前記チャンバの圧力を絞るためのゲートバルブを有することができる。ドライプラズマエッチングのために用いられる普通のプラズマプロセシング装置においては、毎秒１０００から３０００リットルのＴＭＰが用いられることができる。ＴＭＰは典型的には５０ｍＴｏｒｒ未満の低圧プロセシングにとって有用である。より高い圧力では、このＴＭＰのポンピング速度は、劇的に落ちる。１００ｍＴｏｒｒより高い高圧のプロセシングでは、メカニカルブースタポンプとドライ粗引きポンプが用いられることができる。さらに、チャンバの圧力を監視するための装置２２４が、前記プロセスチャンバ１０２に結合されることができる。この圧力測定装置２２４は、例えば、ＭＫＳ Instruments,Inc.(Ａｎｄｏｖｅｒ，ＭＡ)より商業的に入手可能なＴｙｐｅ６２８Ｂ  Ｂａｒａｔｒｏｎ絶対キャパシタンスマノメータでよい。
【００１９】
プラズマプロセシングシステム２００は、エッチングシステムにおける、エッチング速度と、エッチング選択性（すなわち、１つの材質のエッチング速度の第２の材質のエッチング速度に対する比）と、エッチング一様性と、フィーチャプロファイル角（feature profile angle）と、微小寸法（critical dimension）とのようなパフォーマンス測定値を測定する計測ツール２３０をさらに有することができる。計測ツール２３０は、イン・シトゥー（in-situ）かイクス・シトゥー(ex-situ)の装置でよい。イン・シトゥーの装置の場合には、前記計測ツール２３０は、例えば、ビームプロファイルの偏光解析法とビームプロファイルの反射率計測を組み込んだスキャタロメータでよい。このスキャタロメータは前記プロセスチャンバ１０２に出し入れされる前記基板２０４を解析するためのトランスファチャンバ（図示されていない）の中に位置されることができる。イクス・シトゥーの装置の場合には、前記計測ツール２３０は、例えば、走査電子顕微鏡(ＳＥＭ)でよい。ＳＥＭでは、基板は、へき開され、フィーチャは、パフォーマンスパラメータを決定するために照らされる。前記計測ツール２３０は、前記コントローラ１０８にこのパフォーマンスパラメータの空間的に分解された測定を与えるためにさらにコントローラ１０８に結合されることができる。
【００２０】
前記コントローラ１０８は、前記プラズマプロセシングシステム１００からの監視用の出力だけでなく、プラズマプロセシングシステム１００への入力をやりとりし、作動させるのに十分なコントロール電圧を発生することのできるマイクロプロセッサとメモリとディジタルＩ／Ｏポートを有することができる。さらに、このコントローラ１０８は、ＲＦ発生装置２２０とインピーダンス整合回路２２２とガス注入システム２０６と真空ポンプシステム２０８と圧力測定装置２２４とバックサイドガス導入システム２１８と基板並びに基板ホルダの温度測定システム２１６と静電クランピングシステム２１４と計測ツール２３０とに結合され、これらと情報を交換している。メモリに蓄積されたプログラムは、蓄積されたプロセスによってプラズマプロセシングシステム２００の前述の構成要素への入力を作動させるのに用いられることができる。
【００２１】
図３は、本発明の他の実施の形態によるプラズマプロセシングシステム３００を示している。図３に示されているように、図２に示された前記プラズマプロセシングシステム２００は、例えば、プラズマ密度を潜在的に増加させるために、並びに／もしくはプラズマプロセシングの一様性を改善するために、図１と図２に示された構成要素に加えて、機械的にもしくは電気的に回転する直流磁場システム３０４をさらに有することができる。さらに、コントローラ１０８は、回転と場の強さを調節するために、回転する磁場システム３０４に結合されることができる。回転する磁場の設計と実行は、当業者によく知られている。
【００２２】
図４は、本発明の他の実施の形態によるプラズマプロセシングシステム４００を示している。図４では、このプラズマプロセシングシステム４００は、図１と図２に描かれているシステムに似ている。しかしながら、図４の前記システム４００は、ＲＦ電力が、インピーダンス整合集合回路２２２によりＲＦ発生装置から結合された上側の電極４０２をさらに有することができる。この上側の電極４０２への電力の印加のための典型的な周波数は、０．１ＭＨｚから３０ＭＨｚの範囲になることができ、２ＭＨｚになることができる。さらに、コントローラ１０８が、この上側の電極４０２へのＲＦ電力の印加をコントロールするために、ＲＦ発生装置４０４に結合されることができる。上側の電極の設計と実行は、当業者によく知られている。
【００２３】
図５は、本発明の他の実施の形態によるプラズマプロセシングシステム５００を示している。図５に示されているように、図１の前記システムは、ＲＦ電力が、ＲＦ発生装置５２０によってインピーダンス整合回路５３０から結合されることができる誘導コイル５１０をさらに有することができる。ＲＦ電力は、この誘導コイル５１０から誘電体窓（図示されていない）を通してプラズマプロセシング領域２０２に誘導的に結合されている。ＲＦ電力の前記誘導コイル５１０への印加のための典型的な周波数は、１０ＭＨｚから１００ＭＨｚの範囲になることができ、１３．５６ＭＨｚでよい。同様に、チャック電極（chuck electrode）への電力の印加のための典型的な周波数は、０．１ＭＨｚから３０ＭＨｚの範囲になることができ、１３．５６ＭＨｚでよい。さらに、スロットが形成されたファラデシールド（図示されていない）が、前記誘導コイル５１０とプラズマとの間の容量性の結合を減少させるために用いられることができる。さらに、コントローラ１０８が、前記誘導コイル５１０への電力の印加をコントロールするために、ＲＦ発生装置５２０とインピーダンス整合回路５３０とに結合されることができる。誘導的に結合されたプラズマ（ＩＣＰ）源の設計と実行は、当業者によく知られている。
【００２４】
この代わりに、前記プラズマは、電子サイクロトロン共鳴 (ＥＣＲ)を用いて、またはヘリコン波を起こすことから、または伝播する表面波から形成されることができる。これらのプラズマ源のそれぞれは、当業者によく知られている。
【００２５】
図１ないし図５の各々において、前記基板２０４は、前記プロセスチャンバ１０２の中で処理されることができ、パフォーマンス測定値は、例えば測定ツール２３０を用いて測定されることができる。このパフォーマンス測定値は、例えば、エッチング速度と、堆積率と、エッチング選択性（第１の材質のエッチングされる割合の第2の材質のエッチングされる割合に対する比）と、エッチングの微小寸法(すなわちフューチャの長さもしくは幅)と、エッチングのフィーチャの異方性（an etch feature anisotropy）（すなわちエッチングのフィーチャの側壁のプロファイル）と、フィルム特性（すなわちフィルムの応力、多孔性（porosity））と、プラズマ密度（例えば、ラングミュアプローブからえられる）と、イオン密度（例えば、イオンエネルギスペクトラムアナライザから得られる）と、化学種の密度（例えば、光放出分光特性から得られる）と、マスク（すなわちフォトレジスト）のフィルムの厚さと、マスク（すなわちフォトレジスト）パターンの微小寸法と、電圧プローブを使用して測定可能な自己誘導のＤＣ基板バイアスＶＤＣと、ピーク間ＲＦ基板バイアスＶｐｐと、ＲＦ電圧もしくは電流の高調波振幅とを含むかもしれない。プラズマの非線形特性は、他のパフォーマンスパラメータとともに測定もされる高調波をつくる。
【００２６】
プロセスパラメータは、例えば、プロセス圧力と、ヘリウムバックサイドガス圧力とプロセスガス（すなわち、ＣＦ４、Ｃ４Ｆ８、Ｏ２、Ａｒなど）の分圧と、プロセスガスの流量と、上側の電極へのＲＦ電力と、下側の電極へのＲＦ電力と、基板（もしくはチャック）の温度と、電極間距離と、フォーカスリングの大きさとを含むかもしれない。前記プロセス圧力は、圧力測定デバイス２２４とともに、例えば、ゲートバルブのセッティングかプロセスガス全体の質量流量のいずれか一方の変化を用いて、プロセスの間に調節し、監視されることができる。入力と反射のＲＦ電力（the forward and reflected RF power）は、前記ＲＦ発生装置２２０と整合回路２２２とデュアルディレクショナルカプラ（dual directional coupler）（図示されていない）と電力計とへの命令を用いて調節され監視されることができる。プロセスガスの分圧は、プロセスガスの構成成分の流れを調節するための質量量流コントローラを用いて、調節され監視されることができる。（ヘリウムの）バックサイドガス圧は、圧力調節器を有する前記バックサイドガス導入システム２１８を用いて、調節され監視されることができる。さらに、前記基板温度は、温度監視システム２１６を用いて監視されることができる。
【００２７】
この代わりに、プロセスパラメータは、フィルム材料粘度とフィルム材料表面張力と露光時間と焦点深度とを含んでよい
前記プロセシングシステムの前記プロセスパラメータとパフォーマンスパラメータをより詳しく参照して、図６は、ＲＦ信号と高調波成分ｗ１からｗ５と前記プロセスチャンバで測定された振幅測定ｘ１からｘ５の単純化されたダイアグラム６００を示している。図６で、基本周波数６０２は、ｘ軸にそってｗとラベルされている。それぞれの高調波周波数は、ｘ軸にそってｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４、ｗ５などとラベルされている。
【００２８】
前記プロセスシステムにおける光学的なパフォーマンスをえるために、応答曲面解析がもちいられることができる。応答曲面解析は、重要な独立変数とコントロールされた要素と従属変数との間の関係の数学的もしくはグラフィカルな表現である。独立変数は、コントロールされている、もしくはおそらくはコントロールされている可能性がある。例は、流量と温度を有する。従属変数の値は、１つもしくはそれ以上の独立変数の設定の結果である。本発明の実施の形態において、応答曲面の方法は、プラズマプロセスの最適のプロセス設定を改善もしくは見つけるために用いられており、この結果、図１の前記装置１０６により得られた前記パフォーマンス測定値は、応答曲面解析のモデル測定に対して比較されている。応答曲面解析は、応答曲面の形の概念を与える相互作用と２次の効果を評価するようにデザインされている。応答曲面モデルは、まさに主要な効果と相互作用を含むことができる。もしくは、応答曲面モデルは、曲率を説明する２次もしくは３次の項を持つことができる。プロセスの振る舞いの完全な記述は、２次もしくは３次の表現を必要とするかもしれない一方で、いくつかの状況では、応答曲面は、主要な効果と相互作用だけで記述されることができる。応答曲面の方法を用いると、プロセスに影響を与える選ばれた重要な要素が変化され、測定は、プロセスの操作可能性に基づいてなされ、このデータは、要素がプロセスのパフォーマンスを改善するように調節されることのできる方法を記述するように解析される。
【表１】
2006501684.tif 000002
【００２９】
この技術は、独立変数のレベルを組織的に変えることに基づいている。データの注意深い解析は、どのように入力変数が応答に影響を与えるかについての情報を与えることができ、この結果、生成物とプロセスに意味のある改善が生じることができる。
【００３０】
スクリーニングデザインが、含まれている要素の数に基づいた応答曲面をつくりだすための道理にかなった運転の回数を決定するために用いられることができる。以下は、道理にかなった運転の決定の例として与えられている。３レベルの４要素の実験にとって、８１（３４＝８１）回の運転が、あらゆる可能な要素の組み合わせのために、必要とされる。そのために、４より多いプロセスパラメータにもとづいた応答曲面は、主要な相互作用と応答曲面を決定するための運転の部分的な組み合わせを用いている。
【００３１】
一つの実施の形態では、エッチング一様性のための応答曲面は、一様性についてのデータとＶｄｃとはじめの３つのＲＦ高調波（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３）において放射されている電力が、１００ｍ秒間隔でエッチングツールから集められるように、つくられることができる。この１００ｍ秒の間隔は、上記システムの典型的なサーボ制御の応答時間に対応するように選ばれている。長い応答時間を持つシステムは、長いサンプル間隔を持つことができる。短いサーボシステムの応答時間を持つシステムは、短いサンプル間隔を持つことが必要かもしれない。このデータセットのそれぞれのデータは、平均を引いてから測定されたパラメータの標準偏差で割ることにより標準化されている。この標準化された値は、次の式により表されている。（Ｖｔ−Ｖｍ）／Ｖｓｄ、ここでＶｔは、時刻ｔにおける測定値で、Ｖｍは、３０秒の運転の平均値で、Ｖｓｄは、測定の標準偏差である。例えば、全３０秒のエッチング間隔にわたるＶｄｃの観測値が２３４ボルトで、その測定の標準偏差が、６．５ボルトであるなら、前記標準化された値は（Ｖｔ−２３４）／６．５である。応答曲面のライブラリは、このデータからつくられることができる。受け入れられる結果、例えば受け入れられる一様性を出すそれぞれの運転に対する前記曲面は、後のプロセシングの運転の間に取られるデータへの比較のために、ライブラリに蓄えられることができる。
【００３２】
図７Ａは、本発明の実施の形態による応答曲面の方法のためのフローチャートを示している。図７Ａでは、前記プロセスは、Ｐ７０２において始まり、Ｐ７０４とＰ７０６とに続いている。Ｐ７０４とＰ７０６とでは、ツールのパフォーマンスの傾向が、測定される。このパフォーマンス測定値は、ｎ＋１個のＲＦ高調波測定ｘからｘｎに加えて、例えば微小寸法測定（ＣＤ）と、ピーク間ＲＦ電圧（Ｖｐｐ）と、自己生成された（self-developed）ＤＣオフセット（ＶＤＣ）とを有することができる。
【００３３】
このプロセスは、Ｐ７０８に続いている。Ｐ７０８では、Ｐ７０４とＰ７０６とのパフォーマンスと高調波の測定は、応答曲面モデルと比較されている。これは、はじめに例えば、図７Ｂの測定された応答７２０に一番よくフィットする最適の応答曲面７２２を決定することにより達成される。次に、この測定された応答７２０と最適の応答曲面７２２の間の違いが決定される。この違いは、前記測定された応答７２０を前記最適な応答曲面７２２に向かって動かすために操作パラメータを調節するために用いられている。
【００３４】
例えば、測定された応答７２０は、測定された応答曲面７２０への最良のフィットを示す曲面モデル７２２をさがすことにより、応答曲面モデル７２２に比較されることができる。それから、前記プロセスパラメータは、最良にフィットする曲面モデル７２２に対応するプロセスパラメータと測定された応答曲面７２０をつくるために用いられているプロセスパラメータとの間の違いに基づいて調節されている。例えば、ＣＤ、Ｖｐｐ、ＶＤＣ、ｘ、ｘ１、ｘ２、…ｘｎの前記パフォーマンスと高調波測定の傾向は、以下のように前記プロセスパラメータへのパフォーマンス測定値の間の複雑な関係を決定するために用いられることができる。
【数１】
2006501684.tif 000003
【００３５】
このように、Ｐ７１０では、上で特定された関係の前記パフォーマンス測定値の前記プロセスパラメータへの非線形性にもとづいて、前記測定された応答７２０を前記曲面モデル７２２に近づけさせるためのイン・シトゥーのプロセスパラメータを予測することが可能である。より詳細には、前記パフォーマンス測定値を前記最適な曲面に動かすもしくは収束させるのにされる必要のあることを決めることが可能である。
【００３６】
Ｐ７１２では、Ｐ７１０の現在のプロセスパラメータが、前記予測されたプロセスパラメータによって決められたように、エッチングツールの期待にあるのかどうかが決定される。このエッチングツールの期待値は、±３％の一様性もしくは９９．７％のイールドもしくは１％未満のシェーディングダメージ（shading damage）のような現在のプロセスの必要条件に基づいている。もし、このプロセスパラメータが、期待値に合わないなら、プロセスは、プロセスパラメータへの調節が、アドバンストプロセスコントロール（ＡＰＣ）システムによってされるＰ７１４に続く。このプロセスは、必要な調節と同時にＰ７０４に戻る。
【００３７】
もし、前記プロセスパラメータが、期待値に合うなら、その時は、プロセスは次のセットの測定を実行するためにＰ７０４に戻る。
【００３８】
図７Ａの応答曲面の方法のように、全体のプロセスのパフォーマンスを最適化するために本発明のシステムとともにニューラルネットワーク法が、用いられることができる。ニューラルネットワークは、普通並行して作動しているたくさんのプロセッサを含み、それぞれのプロセッサは、それ自身の小さな知覚の球体とそれのメモリの中のデータへのアクセスとを有する。ニューラルネットワークは、「トレーニングされて」おり、もしくは大量のデータとデータの関係についての規則とを与えられている。ニューラルネットワークのモデル９００は、図９に示されている。
【００３９】
図９では、入力層９０４は、入力９０２から値を受け取っている。入力層９０４のそれぞれのニューロンの入力は、それに関連した重みを持つ。それぞれのニューロンは、また閾値を持っている。全ての重みのつけられた活性化した入力の和が、その閾値より大きいなら、そのニューロンは活性である。
【００４０】
ノードは、ネットワークの中で相互接続されており、このネットワークは、このノードがデータにさらされているのでパターンを特定できる。このネットワークは、それぞれが露出されていることから「学ぶ」ことができ、それは、ニューラルネットワークを固定された連続した命令において単純に支持に従う従来のコンピュータのプログラムと区別している。図９に示めされているように、前記入力層９０４への入力９０２は、ＲＦ入力電力ＲＦＩＮと、バイアス電圧ＶＤＣと、高調波測定ｘ、ｘ１、ｘ２、…、ｘｎを有するパフォーマンスパラメータＰ３からＰ５と、（ｔｓ２０からｔｓ２８）においてその他の入力９０２が測定される時間の切片の表示とを有することができる。中間もしくは隠された層９０６は、可変の個数のノードを与えられている。この隠された層９０６は、前記ネットワークの仕事のほとんどを実行する。出力層９０８は、多数のノードを持つことができ、図９に示されているように、ＰｒｏｃｅｓｓＯＫやＲＦａｐｐｌｉｅｄのような出力を生じる。この隠された層９０６のそれぞれのノードは、前記入力層９０４の出力に完全に接続されている。この隠されたノードで学習された情報は、一緒にとられた全ての入力に基づいており、前記ネットワークがモデルにおける相互依存を学習するのを可能にしている。重みつきの和が、それぞれの隠されたノードとそれぞれの出力ノードとのための入力にたいして実行される。それぞれの和は、その値が次の隠された層もしくは前記出力層９０８に渡される前に、非線形関数を用いて変換される。
【００４１】
前記プロセスをモデル化するニューラルネットワークを確立することにおいて、どのプロセスパラメータがパフォーマンス測定値に影響を与えるか決めることを望むことができる。多くのパフォーマンス測定値が集められることができる。例えば、一様性についてのデータとＶｄｃとはじめの３つのＲＦ高調波（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３）において放射されている電力とが、１００ミリ秒間隔でエッチングツールから集められる。この１００ミリ秒の間隔は、前記システムのためのサーボ制御の典型的な応答時間に対応するように選ばれる。長い応答時間を持つシステムは、長いサンプル間隔を持つことができる。一方で、短いサーボ制御の応答時間を持つシステムは、短いサンプル間隔を必要とすることができる。データのセットのそれぞれの要素は、平均を引いてから測定されたパラメータの標準偏差で割ることによって標準化される。標準化された値は、次の式により決定される。（Ｖｔ−Ｖｍ）／Ｖｓｄ、ここでＶｔは、時刻ｔにおける測定値で、Ｖｍは、３０秒の運転の平均値で、Ｖｓｄは、測定値の標準偏差である。例えば、全３０秒のエッチング間隔にわたる平均Ｖｄｃの測定値が、２３４ボルトで、測定値の標準偏差が、６．５ボルトなら、前記標準化された値は、（Ｖｔ−２３４）／６．５である。統計的に多くの数の、例えば１００回の、プロセスの運転の後で、そのデータは、それぞれのプロセスの運転の対応する時間の切片に対する共分散行列の固有値解を計算することにより分析される。この共分散行列の固有値解の計算の例が、実際のデータを用いて、以下に与えられている。
【数２】
2006501684.tif 000004
【００４２】
この例では、３次、４次、５次の高調波は、関心のある測定値には関連しておらず、そのために、それらは、この時間の切片のためには考慮されないだろうということが明らかである。それぞれの時間の切片が、調査され、応答曲面の生成のために全ての関連のある高調波が、選択される。さらなる例のデータの時間の切片の解析は、２次と３次との高調波が関心があり、４次と５次の高調波は、捨てられることができることをしめしている。
【００４３】
前記ネットワークの「トレーニング」の間、このネットワークは、解決されるべき問題に関連した利用可能なデータからの観測を繰り返し示される。例えば、バックプロパゲーション（back propagation）（ＢＰ）ネットワークは、例によって学習する。すなわち、いくつかの入力の例と、それぞれのケースのためのその正しいと知られた（known-good）出力とからなる学習用のセットが与えられる。
【００４４】
このＢＰ学習プロセスは、前記入力の例の場合がネットワークにかけられると、ネットワークがそのスナプシスの重みの現在の状態に基づいた出力を与える（始めは、そのアウトプットはランダムであろう）ような、小さな反復プロセスで働く。この出力は、正しいと知られた出力と比較され、平均２乗誤差信号が計算されている。この誤差の値は、ネットワークを通して後ろ向きに伝播して、それぞれの層の重みに小さな変化がなされる。この重みの変化は、問題となっている例の場合のための誤差信号を減少させるように計算される。このうプロセスの全体は、例の場合のそれぞれについて繰り返され、それから再び始めの場合に戻るなどして続く。このサイクルは、全体の誤差の値が、何らかの所定の閾値よりも下がるまで繰り返される。この時点で、このネットワークは、この問題を学習するが、このネットワークは、理想的な関数を正確に学習するのではなく、漸近的に理想的な関数に近づくのだということを銘記しておく。
【００４５】
図１１は、本発明によるニューロンの結合の重みの修正の例を示している。図１１で、（Ｉ１，Ｉ２）、（Ｈ１，Ｈ２）、（Ｏ１，Ｏ２）は、（２，２，２）バックプロパゲーションネットワークの入力と隠された層の出力１１０４と出力層の出力とをそれぞれ指定されている。隠されたノード１と２との出力は、
【数３】
2006501684.tif 000005
【００４６】
と
【数４】
2006501684.tif 000006
【００４７】
とによって与えられ、ここで
【数５】
2006501684.tif 000007
【００４８】
である。
【００４９】
出力層の出力は、
【数６】
2006501684.tif 000008
【００５０】
と
【数７】
2006501684.tif 000009
【００５１】
か、（１）と（２）とを用いて、
【数８】
2006501684.tif 000010
【００５２】
と
【数９】
2006501684.tif 000011
【００５３】
とによって与えられている。
【００５４】
上述の式に基づいて、特定の入力のセットが与えられた時の出力を計算することができる。これによって、このトレーニングの例における与えられた入力に対する実際の出力と所望の出力との間で２乗平均誤差（ＭＳＥ）が計算されることを可能にする。ＭＳＥは、所望の出力と現在の出力の間の違いの２乗の平均である。誤差曲線の形よりもむしろ正確なＭＳＥ関数に関心があるため、出力の数で割る必要はなく、最小化アルゴリズムは、それでも正しい最小値を見つけるだろう。このように、誤差関数は、形式的には、
【数１０】
2006501684.tif 000012
【００５５】
として書かれることができる。もしくは、（６）と（７）とを用いて、
【数１１】
2006501684.tif 000013
【００５６】
ここで、Ｄｋはｋ番目の所望の出力である。
【００５７】
例として、出力に０．７５と０．０５とを得て、所望の出力は、０．９と０．１とであるとする。（本当の）ＭＳＥは、今の場合、（（０．９−０．７５）２＋（０．１−０．０５）２）／２であり、これは、０．０１２５に等しい（記：ＢＰＮアルゴリズムにおいてＮで割る必要はないだろう。）。明らかに、どんな与えられたトレーニング用の例に対しても、この値は、ネットワークの重みのみの関数である。したがって、前記誤差を減少するために、この曲面の最も低い点に移動することを試みることができる。この点を見つけるために、前記誤差関数の勾配をネットワークの重みのそれぞれについて計算することが必要である。それから、それぞれの重みをわずかに勾配と逆の方向に動かすことができる。もしこの曲面が、特定の方向に上向きに傾斜しているなら、前記重みは、誤差曲面上の点が下向きに動くように調整されることができる。
【００５８】
前記勾配を計算するのは、ｓｉｇｍｏｉｄ関数の導関数が、その関数自身により表されることができるという便利な事実のために、かなり簡単である。
【数１２】
2006501684.tif 000014
【００５９】
この勾配は、多変数関数のそれぞれの変数についての偏微分のベクトルとして定義されている。前記誤差は、ネットワークの出力の関数なので、まず、それぞれの出力ノードのそれぞれの関連する接続重みに関する偏導関数の組を計算することが必要である。これは、取るに足らないことであることがわかる、なぜなら、偏導関数が計算される時は、関心のある一つ以外の他の全ての変数は一定に取られるからである。このように、出力の偏導関数の計算ではただ１つの線形項が残される、そしてその係数を残してこの式は、
【数１３】
2006501684.tif 000015
【００６０】
ここで、前記誤差関数の勾配が計算されることができる。
【数１４】
2006501684.tif 000016
【数１５】
2006501684.tif 000017
【数１６】
2006501684.tif 000018
【００６１】
前記ネットワークの重みのための新しい値は、負の勾配にステップサイズパラメータ（学習率と呼ばれる）をかけて、結果のベクトルを現在の層についているネットワークの重みのベクトルに加えることによって計算される。しかしながら、この変化は、前記隠された層の重みも更新された後まで起こらない、この変化が、隠された層の重みの更新の過程を損なうからである。
【００６２】
明らかに、出力の誤差は、隠された層の重みにも影響を受ける。しかしながら、その関係は、より複雑である。新しい勾配は、得られるが、今度は、出力の重みは、隠された層の重みとしてよりむしろ定数として扱われる。今度は、実際の出力は、隠された層だけにつけられた重みの関数である（そして、一般的なネットワークでは、Ｌ個の入力ノードとＭ個の中間層のノードに対してＬＭ個の重みがある）。この関係は、
【数１７】
2006501684.tif 000019
【００６３】
として表されることができる。
【００６４】
図１１の隠された層の重みは、出力層と出力層の重みと同じ手続きで更新されることができる。それでニューラルネットワークにおける１つのトレーニングデータに対するトレーニングのサイクルが完結する。
【００６５】
図１１の前記入力層は、本当に入力ベクトルをとるための緩衝物にすぎないことを銘記されるべきである。それゆえ、入力層には、変更される必要のある重みはない。しかしながら、より一般的なネットワークにおいては、１つより多くの隠された層があることができる。再び、更新の手続きは、全く単純である。一度変更が、計算されると、全ての重み（隠された、そして、出力の）は、更新されることができる。
【００６６】
また、上述の記述は、（２，２，２）バックプロパゲーションネットワークを仮定している。大きなネットワークが原因となる数学における唯一の違いは、長い和である。原則の全ては、同じままである。
【００６７】
図８は、運転モードのニューラルネットワークモデルに基づいたプラズマプロセスのデータ収集とＡＰＣ修正を説明するフローチャートを示している。プロセスは、Ｐ８０２で始まり、Ｐ８０４とＰ８０６に続いている。
【００６８】
Ｐ８０４では、多数のパフォーマンス測定値が収集されている。多数のパフォーマンス測定値は、パフォーマンス測定値ＣＤとＶｐｐとＶＤＣとを有することができる。Ｐ８０６では、所定の数のＲＦ高調波の測定値が、プロセシングツール上に取られる。このプロセシングツールは、制限なく、プラズマプロセスのエッチングツールかフォトレジストのツールかパターニングツールかを含むどんな半導体製作ツールでもよい。これらの測定値は、入力層９０４において入力として使われることができる。
【００６９】
Ｐ８０８では、Ｐ８０４のパフォーマンス測定値とＰ８０６のｎの高調波の測定値は、図９に示されたニューラルネットワークモデルの入力層９０４に入力されている。Ｐ８１０では、ニューラルネットワーク９００は、パフォーマンス測定値の結果プロセスが出力９１０によって決められたようにうまくいくかいかないかを予測するために用いられる。このプロセスは、Ｐ８１２に続いている。
【００７０】
Ｐ８１２では、前記プロセシングツールの予測された結果が受け入れられるかそうでないかが決められる。もし、予測された結果が、受け入れられなければ、その時は、変更が必要とされる。このプロセスは、Ｐ８１４に続いている。
【００７１】
Ｐ８１４では、アドバンストプロセスコントロール（ＡＰＣ）を通して、プロセスパラメータへの調節がなされる。このプロセスは、Ｐ８１６に続く。
【００７２】
もし、前記プロセシングツールの予測された結果が受け入れられる場合は、変更は必要とされない。このプロセスは、Ｐ８１６に続く。
【００７３】
Ｐ８１６では、タイムウィンドが、期限切れになっていないかどうかが決定されている。このタイムウィンドは、全運転の間もしくは所定の時間延長することができる。もし、このタイムウィンドが、期限切れになっている時は、このプロセスは、Ｐ８１８に続く。
【００７４】
Ｐ８１８では、前記ニューラルネットワークモデルの重みが、新たに集められたデータに基づいて更新され、このプロセスは、Ｐ８０４に戻って続いている。上で議論したように、ネットワークの重みのための新しい値が、負の勾配にステップサイズパラメータ（すなわち学習率）をかけて結果のベクトルを現在の層についているネットワークの重みに加えることにより計算されている。
【００７５】
もし、タイムウィンドが期限切れになっていないなら、その時は、このプロセスは、Ｐ８０４に戻る。
【００７６】
図１０は、本発明によるシステムを示している。システム１０００は、アドバンストプロセスコントロール（ＡＰＣ）サーバ１００４に接続されたプロセシングツール１００２を有している。プロセシングツールのパフォーマンス測定１０１０からのデータは、ＡＰＣサーバの中に位置されているデータコレクションハブ１００８に直接送られることができる。このデータコレクションハブ１００８からのパフォーマンス測定のデータは、図７Ａと図８に明らかにされたように、応答曲面の方法（ＲＳＭ）かニューラルネットワーク（ＮＮ）の方法を用いるモジュール１００６に送られることができる。コントロールコンピュータ１０１２は、ツールイベントを収集し、レシピのセットポイントとメインテナンスカウンターをＡＰＣサーバ１００４からの示唆に基づいてコントロールしている。
【００７７】
前述の本発明の実施の形態は、説明と記述を与えているが、網羅的もしくは発明を明らかにされた正確な形式に限定するように意図されていない。上の記述と一致した変更と変形が可能であり、変更と変形は、本発明の実施から得られることができる。例えば、明確さの目的で別々の実施の形態の文脈で記述された本発明の様々な態様は、１つの実施の形態に結合されることができる。逆に、簡潔さのために１つの実施の態様の文脈で記述される本発明の様々な態様も、別々にもしくはあらゆる適当な組み合わせで与えられることができる。したがって、当業者は、本発明は、上で詳しく示され述べられたことに限定されないということを認識すべきである。むしろ、本発明の範囲は、添付した請求の範囲とそれに均等な概念によってのみ定義される。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の実施の形態によるプラズマプロセシングシステムを示す。
【図２】本発明の他の実施の形態によるプラズマプロセシングシステムを示す。
【図３】本発明の他の実施の形態によるプラズマプロセシングシステムを示す。
【図４】本発明の他の実施の形態によるプラズマプロセシングシステムを示す。
【図５】本発明の他の実施の形態によるプラズマプロセシングシステムを示す。
【図６】ＲＦ信号と高調波の測定の簡単化されたダイアグラムを示す。
【図７Ａ】本発明の実施の形態による応答曲面の方法のためのフローチャートを示す。
【図７Ｂ】本発明の実施の形態による例示的な応答曲面モデルを示す。
【図８】本発明の実施の形態によるニューラルネットワークモデルのためのフローチャートを示す。
【図９】本発明の実施の形態によるニューラルネットワークモデルを示す。
【図１０】本発明の実施の形態によるシステム全体を示す。
【図１１】本発明の実施の態様によるニューラルネットワークモデルを示す。
【図１】
2006501684.tif 000020
【図２】
2006501684.tif 000021
【図３】
2006501684.tif 000022
【図４】
2006501684.tif 000023
【図５】
2006501684.tif 000024
【図６】
2006501684.tif 000025
【図７Ａ】
2006501684.tif 000026
【図７Ｂ】
2006501684.tif 000027
【図８】
2006501684.tif 000028
【図９】
2006501684.tif 000029
【図１０】
2006501684.tif 000030
【図１１】
2006501684.tif 000031
【国際調査報告】
2006501684.tif 000032
2006501684.tif 000033