(57)【要約】本発明は、装置の現在状態を示す出力を持つセンサを有する製造装置における障害検出の方法を提供し、それは以下のステップを含む。(a)障害状況下の装置の状態を表すセンサデータを確立し(「障害フィンガープリント」)、(b)障害フィンガープリントライブラリに、データを格納し、(c)センサを使って、装置の現在状態を特定し、及び、(d)現在状態のセンサデータと、障害フィンガープリントライブラリ内の障害フィンガープリントとの比較に基づいて、障害を検出する。
2006527488.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造装置の現在状態を示す出力を持つセンサを有する前記装置における、障害検出の方法であって、
(a)障害状況下の前記装置の状態を表すセンサデータを確立し(「障害フィンガープリント」)、
(b)前記データを障害フィンガープリントライブラリに格納し、
(c)前記センサを使って、前記装置の現在状態を特定し、及び、
(d)前記現在状態のセンサデータと、前記障害フィンガープリントライブラリ内の障害フィンガープリントとの比較に基づいて、障害を検出する
ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
同じ公称仕様に従って作られ、かつ同じ公称プロセスを作動する異なる製造装置間で、前記障害フィンガープリントが実質的に不変である
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ(d)において、前記障害フィンガープリントについての公称値からのセンサデータの偏位を表すベクトルのセットと、前記現在状態についての公称値からのセンサデータの偏位を表す対応するベクトルのセットとの間で、前記比較が成される
ことを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記現在状態についてのベクトルのセットを計算するために使用された前記公称値は、前記製造装置のセンサからのセンサデータの公称値である
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記現在状態についてのベクトルのセットを計算するために使用された前記公称値は、最初に言及した装置と同じ公称仕様に従って作られ、かつ同じ公称プロセスを作動する異なる製造装置のセンサからのセンサデータの公称値である
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。
【請求項６】
前記障害フィンガープリントのベクトルのセットと、前記現在状態のベクトルのセットとの間の相関によって、前記比較が成される
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。
【請求項７】
前記障害フィンガープリントのベクトルのセットと前記現在状態のベクトルのセットとの間のユークリッド距離を計算することにより、前記比較が成される
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。
【請求項８】
特定のプロセス出力への前記障害の影響を予測すること、
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項９】
装置入力を管理して、前記障害を補償すること
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
前記障害フィンガープリントが、装置入力のセット対センサ応答曲線を含むツールプロファイルから引き出される
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
前記製造装置がプラズマチャンバを備える
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項１２】
データ処理デバイスによって実行されるとき、請求項1に記載の方法のステップを実施するプログラム命令、を収容するコンピュータ読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造装置、特に、プラズマチャンバを使用する半導体製造装置における障害検出の方法に関するものであるが、プラズマチャンバを使用する半導体製造装置に限られるわけではない。
【背景技術】
【０００２】
半導体集積回路の製造は、多くの複雑なステップを必要とする込み入ったプロセスである。典型的な半導体製造プラント(又は、工場)は、マイクロプロセッサ又はメモリチップのような入り組んだデバイスを、シリコン基板又はウェーハ上に作るために、数百の非常に複雑なツールを必要とするであろう。一つのウェーハは、製造プロセスを完了させるために、200以上の個々のステップをしばしば必要とする。これらのステップは、シリコンウェーハのリソグラフィックパターン形成をして各デバイスを定め、それは、ラインをエッチして構造を作成し、及び、金属又は誘電体でギャップを埋めて対象の電気デバイスを作ることを含む。最初から最後まで、そのプロセスは、完了するのに2週間かかるであろう。
【０００３】
これらの製造ツールで、障害は発生し得る、及び発生する。一つのウェーハ上の障害は、そのウェーハ上の全てのデバイスに支障を来たし得り、そのウェーハ上の全ての後続のステップが無駄になり、かつそのウェーハは廃物となるであろう。従って、適時かつ効果的な障害検出は、必要不可欠なものである。例示の半導体製造ツールを図1に示しており、それは、プラズマ処理チャンバ1、処理される基板2、プロセス入力又はセットポイント3、ツール状態及びプロセス状態センサ出力4、及びデータ収集インターフェース5を示している。
【０００４】
製造ツールは複雑であり、その幾つかは、その時点で作動しているツールプロセスに特有である、ツールの生産性及び生産力に影響を及ぼす多くの異なる障害が生じ得る(プラズマチャンバの場合、所定の如何なる時間においても作動しているプロセスが、その技術分野で「方法」として知られている)。生じ得る障害の形式の例として、デバイス製造において、半導体又は誘電体材料の層を堆積させるのに使用される熱化学蒸着(CVD)ツールを考える。プロセスの品質は出力によって特定され、フィルム均一性、応力等のような幾つかの計量で測定される。そしてまた、出力の品質は、例えば、熱CVDツールの場合、ガス流量、反応器圧力、及び温度のような、プロセス入力に依存する。プロセスパラメータのいずれかに偏位が存在する場合には、出力の品質に、マイナスに影響するであろう。
【０００５】
更なる形式の障害は、プロセス自身の暴走に関するものである。チャンバの真空状態の妥協、反応器壁の状態又はチャンバのハードウェアの変化、電気アーク、又はさらに、受入ウェーハの問題点を含む多くの例が存在する。さらに、ツールの生産力への可能性のある影響により、出力の品質は影響されるであろう。
【０００６】
これらの障害の全てにおける共通の特徴は、ツールのセンサが一般的にはシステム状態の変化を示すことであるが、とはいえ、これは、ツールセンサの感度に依存する。プラズマ処理チャンバは、典型的には、例えばガス流メータ及び圧力計のようなツール状態センサ、及び、例えば発光検出器及びインピーダンスモニタのようなプロセス状態センサを装備している。プロセス入力が変化した場合には、一般的には、ツールセンサの幾つかがその変化を記録するであろう。プロセス反応器の状態が変化した場合には、再び、ツールセンサが変化を記録するであろう。
【０００７】
半導体製造ツールについてのプロセス管理、及び障害検出に対する最も一般的な手法は、統計的プロセス管理(SPC)であり、これにより、管理外れイベントについて、全てではないにしても、プロセス入力の多くが記録され、管理チャートが監視される。図2は、半導体製造ツールからのセンサデータに基づく、典型的なSPCチャートを示している。管理限界は、統計的に起こりそうにない、データ平均値からの偏位に基づいている。それらは、図2において、上方管理限界(UCL)、及び下方管理限界(LCL)として示されている。典型的に、これらの限界は、正規分布モデルを使って、データセットの平均値からの標準偏差(シグマ)の3又は4倍にセットされる。この管理手法は、多数の限界を持つ。
【０００８】
第一の問題は、一つのツールにつき数十のセンサがあり得り、工場内には数百のツールがあり得るので、全てのSPCチャートを監視することは拡張性がないということである。第二の問題は、個々のセンサ出力が、プロセス出力への明らかな影響が全く無く、管理限界外へ逸脱し得ること、及び/又は、プロセス入力は管理限界内のままであることができるが、プロセス出力は、プロセス状態の変化のため、管理外へ逸脱してしまい得るということである。これは、処理ツールが典型的には複雑であり、それらの出力が、それらの結合入力、並びにツール自身の状態に依存するからである。通常のプロセス品質サンプリングは、少なくとも生産力を予示するので、半導体工場が、普通、試験ウェーハでそれを使用するのは、この理由のためである。例えば、試験ウェーハは頻繁に作動して、CVDプロセスの場合におけるフィルム応力、又はエッチプロセスの場合における限界寸法(CD)のようなプロセス品質を検査する。試験ウェーハを作動させ、実際の生産を停止させて、プロセス品質を試験することは、工場の生産力及び生産性にマイナスに影響を及ぼすので、これは、プロセス管理に対する非常にコストのかかる手法であることが知られている。第三の問題は、ツールセンサにSPC限界をセットすることの難しさに関するものである。SPC手法は、統計的であり、正規分布データを仮定している。これは、一般的にはそうではない。ツール及びセンサのずれ、並びに、予防保守(PM)作業のような通常のツールへの介入は、正規分布でないデータセットという結果になる。
【０００９】
図3は、約1100ウェーハの期間にわたる、酸化エッチプラズマ処理ツールにおける、センサからの出力パラメータ1及び2についての2つのデータストリームを示しており、その時間の間に、ウェーハ番号1018において、圧力障害が検出された。その障害は、欠陥のある圧力制御装置により、引き起こされた。プラズマチャンバの2つの予防保守(PM)の水洗いが、障害以前の休止期間に行われた。これらのPMイベント、及びチャンバの循環効果は、生データの中で明らかに目に見える。自動相関、及び不連続点により、データは非常に正規的でないことも、またわかるであろう。それゆえ、SPC手法は、事実上、このデータを扱うことはできず、重大なイベントをデータ内で見失い得る。たしかに、図3の例において、ウェーハ1018で生じた障害を、SPC手法を使って、データから見つけ出すことは不可能である。
【００１０】
上で言及した最初の2つの問題を補おうとする試みにおいて、多変量統計手法を使用した(例えば、米国特許第5479340号)。多変量手法は、管理パラメータの個々の分散のみならず、それらの共分散も考慮に入れる。多変量統計を使って、データを圧縮し、従って管理チャートの数を減らすことができるという点で、これは、SPC手法の不足の幾つかに対処し、より拡張性のある解決策という結果になる。例えば、多数のセンサデータストリームを、Hotelling T2のような一つの統計量に置き換えることが可能であり、これは、個々のセンサの分散、及び、センサ対センサの共分散を捉える。これらの手法を使うと、管理チャートの数が大きく減り、一つの統計量が、システム全体の健康状態をより表している。
【００１１】
しかしながら、多変量手法は統計的に基礎とされるので、第三の問題は対処されない。これを図4に示すが、それは、図3に示すストリームを含むセンサデータに基づくHotelling T2の統計量を示している(ずっと多くのセンサ出力パラメータについてのストリームもまた同様である)。言及したように、このデータセットには、たった1つの障害イベントが存在し、それは、ウェーハ1018で生じている。ずれ、及びPM不連続を含む全ての他のデータは、正規である。しかしながら、数個の統計的偏位は、統計的に正規な挙動から逸脱しているので、この1つの多変量統計は、99%以上の信頼性で、それらを通知するが、実際の障害状態を見逃してしまう。多変量統計手法は、さらなる欠点を持つ。また、それは統計的に基礎とされるので、その暴走の大きさは、判断することが困難である。統計量における大きな逸脱は、必ずしも、非常に重大なプロセス品質問題に対応するわけではないのに対して、小さな逸脱が、時折、大きなプロセス暴走を示すことがある。
【００１２】
多ツールの半導体製造部で統計的手法を使用するとき、更なる問題が生じる。実際には、プラズマ処理チャンバが、完全には整合していない。一つのチャンバのセンサ応答は、同じ方法を作動している時でさえも、同じ形式の(すなわち、同じ公称仕様に従って作られた)他のチャンバのセンサ応答とは同じでなく、実質的に異なるであろう。従って、センサ応答の小さな差が誤った警告を引き起こすので、統計的障害検出モデルを、一つのチャンバから他のチャンバに移転することはできない。統計的モデルは、チャンバごとに、学習される必要がある。これは、その手法における更なる制限である。
【００１３】
上で言及したように、製造装置の統計的監視と同様に、半導体生産業におけるプロセス管理は、通常のプロセス品質サンプリングを使用する。たしかに、生産力は、プロセス品質によって直接定められるので、結局、これは最も強固な手法である。しかしながら、どのプロセスステップにおいても、全てのウェーハのプロセス品質を測定すること、特に、ウェーハからの測定値をとることは、工場の処理能力の減少、及び測定装置のコストの点で、禁止的なものである。米国特許第5,926,690号は、CD(限界寸法)を測定し、その測定値に基づいてエッチ時間を変えることによりプロセスを管理することに基づく、エッチツールについてのプロセス管理のための方法を説明している。一つのプロセス入力である感光性エッチ時間を選択的に変更することにより、一つのプロセス品質出力であるCDを管理する。フィルム測定ツールが、エッチツールと一体化される場合には、どのウェーハを作動させる前及び後にも、CDを測定することができ、その飛行について調節することができる。このプロセス管理のこの方法は、CDの正確な測定に依存しており、全てのウェーハ又は適当な統計サンプルについて、変化が著しいか否かを判断する。しかしながら、この場合にはCD、又は一般的な場合にはプロセス品質計量、の正確な特定への依存は、その手法を、作動するのに非常にコストがかかるものとする。プロセス品質計量の正確な測定値を必ずしも持つ必要のない代替の手法が、有利であろう。
【００１４】
プロセス管理についての更なる発想が、米国特許第6,174,450号で説明されている。この場合、一つのプロセスパラメータ、すなわち直流バイアスを、RF電力を変えることにより管理する。その発想は、特定のプロセス入力を固定することにより、特定のプロセス出力をより良く管理する、というものである。この手法の一つの問題は、プロセス出力が幾つかの入力に依存しており、すべてが管理されない限り、プロセス出力を推測することはできない、ということである。
【００１５】
異なるが関連のある問題が、ツール整合の問題である。典型的には、製造プラントはプロセスラインで構成され、その各ラインは特定のプロセスステップに専用のものである。例えば、工場は、リソグラフィライン、エッチライン、蒸着ライン等を収容するであろう。デバイスを構築するプロセスが進むにつれて、各ラインによって、ウェーハを処理する。個々の各ラインは、各々が少なくとも1つのプラズマ処理チャンバを持つツールの同様なセットから構成されるであろう。典型的な工場は、プロセスステップのセット専用の、何十もの同様なチャンバ形式を収容するであろう。これらのプロセスステップは、各々、個々の方法を割り当てられ、特定のデバイスを処理している時、多くのチャンバを用いて、製造プラント内で処理される全てのウェーハ上で所定の方法を作動させるであろう。理論的には、如何なる所定のプロセスチャンバで実行される方法も、デバイス品質の点で、他の全ての同様なチャンバでの出力と同じ出力を生み出すであろう。例えば、特定のエッチ方法を作動して、これらのチャンバの全てが、同じ割合、ウェーハ全体にわたって同じ均一性、等でウェーハをエッチするのが理想的である。しかしながら、説明したように、一見同様なチャンバ間の差異が生じ得る、及び生じ、不整合出力セットという結果になる。この不整合は、結局、工場の生産性及び生産力に影響を及ぼす。
【００１６】
このチャンバ対チャンバの不整合は、現在、2、3の方法で対処される。第一に、チャンバ対チャンバの小さな差異が、プロセス出力への無視できるほどの影響しか持たないように、広い動作ウィンドウを持つプロセスを設計するために、あらゆる試みが成される。第二に、チャンバ出力の大きな差異は、最終仕様によるデバイス分類によって許容される。例えば、マイクロプロセッサ製造の場合、スピードを捨てることである。第三に、全てのチャンバを同じにするために、あらゆる試みが成される。これは、試行錯誤の部品交換、ならびに、大規模な較正検査を含むことができ、それは、一般的には労力を要する手法である。
【００１７】
半導体工場が、100nm未満のトランジスタゲート長、及びライン幅を持つデバイスを処理し始めるとき、プロセスウィンドウがますます閉まって、チャンバ対チャンバの出力差異の影響を悪化させる。額面以下のデバイスがずっと低い市場価値を持つとき、デバイス仕様分類はコストのかかるものである。最終的に、多くの場合、多大な時間及び労力がその問題に費やされ得るので、試行錯誤の部品交換、及び較正検査によって、全てのチャンバを同じにしようとする努力は、収穫逓減計算式の減少となる。
【００１８】
チャンバ出力を測定することは、出力差異を特定する確かな方法である。たしかに、工場では、一般的に、通常のプロセス品質検査を用いて、まさしくそれを行う。これらの品質検査は、一般的には過去の状態であり、ウェーハのセットを処理することと、その出力差異が生産力に影響を及ぼすかどうかわかることとの間の時間遅延は避けられない。過去の監視は、ますますコストのかかる手法であり、過去の状態の出力品質の特定の前に、チャンバ対チャンバの差異を特定することが、ずっと有利であろう。
【００１９】
言及したように、一つのチャンバのセンサ応答は、同じ方法を作動させる同じ形式の他のチャンバのセンサ応答とは、事実上異なるであろう。これらの差異は、以下の幾つか又は全てを、反映するであろう。
(a)これらのチャンバからの出力の形で表される、「実際の」チャンバ対チャンバの差異
(b)チャンバの状態、実装許容度、及び、チャンバの寿命時間に基づく、緩やかなチャンバ対チャンバの差異
(c)異なる較正余裕による、各ツールにセットされたセンサの出力の小さな差異
生のセンサデータを使って上記(a)を特定することの問題は、それが、(b)及び(c)によって混乱されるということである。
【００２０】
リアルタイムでチャンバ対チャンバの差異を特定することは、工場のオペレータに、所定の工場ラインからのプロセス品質出力についての明確な情報を提供する。充分整合されないチャンバを特定すると、次のステップは、そのチャンバを、ラインセットに整合する状態に戻すことである。上で述べたように、本手法はしばしば、チャンバの出力が整合されるまで、部品のスワップアウト及び較正を含む試行錯誤である。チャンバの差異の根本原因のリアルタイムのクラス分類のほうが、ずっと有利であろう。
【００２１】
米国特許第6,586,265号は、チャンバ不整合問題を認識し、プロセスラインのセットを通る最適な処理経路を選択することに基づく、プロセスフローを最適化するための方法を開示する。この手法は、チャンバの不整合を解決するのに何の努力もせず、不完全に整合されたチャンバを、できるだけ使用しないようするであろう。
【００２２】
2003年3月のEuropean Advanced Process Control Symposiumのproceedingsで、ツールの製造及び試験の間に、チャンバの差異を特定するための方法が開示されている。この方法は、所定のツールの個々の処理チャンバと関連付けられる全てのセンサデータを集め、センサデータセットの主成分モデル(PCA)を構成する。PCAは、各々が元のセットの線形結合である非相関主成分のセット内の相関多変数データセット(センサ)からの全てのプロセス分散を、効果的に捉える。第一の主成分は、元のデータにおけるできるだけ多くの変動を説明し、第二の成分は、残りのできるだけ多くの変動を説明し、第一の成分と相関関係にない、等となっている。特に、プロセスツールについてのセンサデータセットが相関しているとき、分散の大部分が2、3の第一の主成分で捉えられることが、一般的にわかっている。従って、PCA空間でのプロットツールのセンサデータは、ユーザが、殆どのセンサ分散を容易に見て、チャンバ対チャンバの差異を捉えることを、可能にする。しかしながら、PCA空間で観測された分散は、実際の(出力に影響を及ぼす)チャンバの差異、ゆるやかなチャンバの差異、及びセンサセットの差異の交絡をとどめている。さらに、内在する差異の根本原因をクラス分類するための用意がまったくない。
【００２３】
従って、製造装置、特に、プラズマチャンバを使った半導体製造装置における障害検出の方法の改善を提供することが、本発明の目的であるが、プラズマチャンバを使った半導体製造装置に限定されるわけではなく、それを使用して、上で説明したようなプロセス管理、及びチャンバ整合の問題を回避する、又は軽減することができる。
【００２４】
(発明の要約)
従って、本発明は、装置の現在状態を示す出力を持つセンサを有する製造装置における障害検出の方法を提供し、それは以下のステップを含む。
(a)障害状況下の装置の状態を表すセンサデータを確立し(「障害フィンガープリント」)、
(b)障害フィンガープリントライブラリに、データを格納し、
(c)センサを使って、装置の現在状態を特定し、及び、
(d)現在状態のセンサデータと、障害フィンガープリントライブラリ内の障害フィンガープリントとの比較に基づいて、障害を検出する。
【００２５】
ここで、添付図面を参照して、例として、本発明の実施形態を説明する。
【００２６】
(好ましい実施形態の詳細な説明)
本発明の第一の実施形態では、半導体製造装置のプロセス管理のための方法は、その方法を適用する各ツールについてのツールプロファイルを初めに定めることを含む。この実施形態では、ツールプロファイルは、複数のツールセンサデータから構成される。センサデータは、一つのセンサからの多次元データ、又は、センサのセットからのデータとすることができるが、何れの場合も、データは、ツール状態及びプロセス状態の変化に対して感度がよくなければならない。重要な条件は、センサデータが、複数の異なる障害状態のそれぞれについて、複数の異なるフィンガープリントを定めることを可能にするのに充分な次元を持つということである。本出願で使用される限り、「フィンガープリント」は、装置の特定の状態を定めるセンサデータのセットであり、従って、障害フィンガープリントは、障害状況における装置の状態を定めるセンサデータのセットを意味する。
【００２７】
図5は、特定のエッチ方法を作動するプラズマチャンバにおける、典型的なツールプロファイルの一部分を示している。15のセンサ出力の応答A1…A15を、2つのツール入力の各々の変化について示している。この場合、センサ出力は、プラズマのRF励起によって生み出された5つのRF調波についての電圧、電流、及び位相の値であり、ツール入力は、RF電力、及びプロセス圧力である。どのプロセス入力が変化したかによって、各センサ出力値が変化するということが、わかるであろう。例えば、配信されたRF電力が増加するにつれて、出力値A8は減るが、圧力が増加するにつれて、その値は増加する。従って、特に、全てのセンサ出力を考慮するとき、プロセス圧力の変化は、配信されたRF電力の変化とは異なり、区別することができるであろう。実験の設計において、ツール入力の多くを変える場合には、プロセス入力に対するセンサ応答のセットを含む完全なツールプロファイルを確立することができる。実際、一つのチャンバにおいてでさえも、センサ値は、同じ方法において、チャンバ間の変化よりずっと小さいけれども僅かに変化し得るので、図5に示す変化は、数回の作動にわたって取られたセンサ値の平均と相関関係のある変化である。
【００２８】
本発明は、入力値の公称設定とは無関係に、センサ出力の信頼性に依存して、プロセス入力値を予測する。図6は、この場合RF電力である典型的なプロセス入力値対図5のプラズマエッチャーRFセンサの応答曲線のようなツールセンサ出力から予測された入力値、のプロットを示している。この場合、実際の入力と、センサ出力データに基づくその入力の予測値との間に、典型的に良い相関関係があることがわかるであろう。従って、ツールセンサを使って、少なくとも1つのツール入力を正確に予測することができる。そのため、例えば、障害状況では、たとえオペレータがRF電力を公称値にセットできたとしても、センサデータは、RF電力の配信を制御する装置よりも信頼できる、配信されたRF電力の測定値を提供することができる。
【００２９】
米国特許第6,441,620号で示すように、ツールプロファイルを使って、署名を特定の入力に適用することができる。それゆえ、センサ出力が変化し、それらの変化が、学習された応答曲線のセットから予想される変化と一致する場合には、障害の根本原因は、即座にクラス分類可能である。しかしながら、例えば、処理の後の製品を試験することによって、障害が検出されると、米国特許第6,441,620号はその障害を診断するのに役立つだけである、すなわち、障害が起こっている時、又は障害が起こりそうな時、その障害を検出することはできない。
【００３０】
以下で説明するように、本方法では、障害に遭遇する前に、障害フィンガープリントをクラス分類し、この手順は、本方法がそのような障害を検出するにあたって非常に強固であることを確実にする。
【００３１】
ツールプロファイルが構築されると、例えば、ツール入力の変化を引き起こして、センサ出力の変化を測定することにより、すなわち、新しい障害が生じたとき障害フィンガープリントを学習することにより、障害をシミュレートするか、或いは、他のツールからの障害フィンガープリントデータを持ち込むか、のいずれかにより、既知の障害フィンガープリントのライブラリを生成する。この最後の選択肢は、製造プラント内の各ツールについてのモデルを時間をかけて学習することを回避するので、非常に有利である。本文脈では、ツール障害は、そのツールにより生み出された製品の品質への容認できない悪影響を実際に引き起こす、又は、それが放置された場合には、より悪化して、そのような影響を生み出しそうな、ツールの状態の逸脱である。
【００３２】
本実施形態では、障害フィンガープリントは、センサ出力値の、公称プロセス入力値についてのそれらのツールプロファイル値との差として格納される。図7は、障害がない場合の同じセンサからのデータと比較された、障害フィンガープリントを示すセンサデータの典型的な変化の視覚表示である。例えば、その公称値より大きいRF電力の変化のような障害は、A8の負の値、A9の正の値等を含む障害フィンガープリントで特徴付けられることができる。これらの差は、各々が大きさ(図7における矢印の長さ)及び方向(プラス又はマイナス)を持つので、ベクトルと呼ばれる。
【００３３】
説明したように、たとえツールが同じ形式で、同じ方法を作動していても、センサ出力の絶対値は、一般的にツールごとに変わるので、各ツールについてツールプロファイルが必要とされる。しかしながら、この好ましい実施形態は、少なくとも同じ公称方法を作動しているときは、センサ出力の変化の割合(図5の勾配)は、同じ形式の一つのツールと他のツールとでは実質的に同じであるという事実に基づいている。これは、同じ形式かつ同じ公称方法を作動するツール全体にわたって、障害フィンガープリントは実質的に不変であり、障害フィンガープリントを一つのツールから他のツールに有効に移植することを可能にすることを、意味している。それはまた、センサ出力の変化、すなわち図5の勾配を、所定の方法を作動する所定の形式の1つの良いツールについて特定することを必要とするだけであることを、意味している。これらの勾配を特定すると、同じ方法を作動する、同じ形式の他のツールについてのツールプロファイルは、公称プロセス入力値に対するセンサ出力値のみを含むであろう。
【００３４】
最後に、図5のツールプロファイルで示すような、それらの公称値からのセンサ出力測定値の変位についての、現在のツール状態と、図7のあらゆる既知の障害状態についてのフィンガープリントとの比較により、障害状態を特定する。障害ライブラリに格納された障害を表すベクトルの各セットは、現在のツール状態についての対応するベクトルのセットと相関関係にあり、現在のツール状態と、ライブラリに格納された障害を表すベクトルのセットで定められるツール状態との間に重大な一致が存在する場合には、障害が検出される。その変位が、障害ライブラリ内のフィンガープリントと一致する場合には、それにフラグを立てる。
【００３５】
作動ごとの個々のセンサ出力の変動はかなり大きくなり得るが、しかしながら、この方法では、個々のセンサの各々の変動が、既知の変動パターン、すなわち障害フィンガープリントとぴったり一致しない限り、それは無視されることが、図3よりわかるであろう。センサデータが多くの次元を持つ場合には、障害一致の確率は無視できるものである。従って、現在状態を、正常な状態ではなく、障害状態と比較することにより、この方法でのプロセス管理が進行し、これは、その手法を非常に強固なものにする。
【００３６】
障害を検出するために、ツールプロファイルは、公称プロセス入力値に対するセンサ出力値を含むことだけが必要であることもまた、上記よりわかるであろう。しかしながら、後で説明するように、障害のプロセス出力への影響を特定して、センサ出力対プロセス入力の変化の割合を知ることが必須である。
【００３７】
本実施形態を適用して、生じるあらゆる新しい障害のフィンガープリントを学習し、それらを障害ライブラリに加えることができる。新たな障害が発生したとき、複数のツールセンサが、状態の変化を報告するであろう。最初の発生時には、障害ライブラリ内に一致するフィンガープリントが全く存在せず、その障害をクラス分類することができない。例えば、計量によって、障害が独立して確認されたとき、その新しい障害のフィンガープリントを加えることができる。その後、この障害が再発した場合には、それは即座にクラス分類される。従って、本方法は、障害ライブラリの連続学習、及び拡張に備える。
【００３８】
上で言及したように、学習を加速させるために、典型的な障害状態を表すこれらの変化を誘導することもできる。例えば、これらのフィンガープリントが記録され、含まれるように、ハードウェアとプロセスの整合性を故意に損なわせることができる。例としては、誘導空気漏れ、ハードウェア構成部品の脱落又は不適合、ウェーハの置き間違え等であろう。
【００３９】
本実施形態では、チャンバの障害状態のフラグが立てられると、次のステップは、その障害がプロセス出力への影響を持つかどうかを判断することである。
【００４０】
図5の応答曲線が、センサ出力の変化の大きさと、プロセス入力の変化の大きさとを関係付けていることが、わかるであろう。
【００４１】
図8は、プロセス出力のプロセス入力への依存性を示すプロットのセットを示している。これらの依存性は、所定の製造ツールについては、典型的によく知られている。水平破線のペアは、その製品が対象の仕様を満たすために、それぞれの計量がその範囲内に存在しなければならない、「ウィンドウ」に対応している。この場合のエッチ処理では、対象の仕様は、101nmと103nmの間の次のエッチCD(限界寸法)のためのものである。従って、上記で説明した方法が、障害が発生したこと、及び、例えば、障害が130sccmのセットポイントからの15sccmのHBrフローの変位であることを示す場合には、CDへの影響は、対象仕様で許容されるよりも広いCDを生み出すことである。それゆえ、障害のフラグを立て、プロセスを停止する。ここで、オペレータは、どこに障害が存在するかわかるので、そのオペレータは、続けて、即座に障害を修復することができる。
【００４２】
従って、特定の障害が発生することを予測することが可能なだけでなく、障害のサイズ、すなわち、プロセス入力の変位によって生じるプロセス出力の変化を定めることができるので、これを使って、プロセス出力品質への影響を推定することができる。
【００４３】
ここで、第一の実施形態をより詳細に示す図9を参照すると、ツールプロファイルデータは、ツール状態(例えば、RF電力、ガスフロー)をセンサ出力(例えば、電圧、電流、位相)と関係付ける図5に示す種類の複数の応答曲線としてセーブされる、ステップ20。プロセス入力への強制的な変化により、すなわち、障害が生じたときに、更なる障害フィンガープリントデータをライブラリに加えることにより、或いは、上で説明したように、他のツールから障害フィンガープリントデータを移入することにより、障害状態データを捉え、障害ライブラリに加える、ステップ22。この最後の選択肢は、障害ライブラリを急速に増やすことを可能にする。図7のフィンガープリントのような各フィンガープリントを、特定の大きさのプロセス変化としてタグ付けすることができる。
【００４４】
製造動作において、複数のセンサ出力によって、製品ウェーハを監視し、続けて、障害ライブラリのフィンガープリントと比較する、ステップ24。そのツールについて予想された公称値からの、センサ出力の大きさ及び方向の両方の変位を、各フィンガープリントの対応する値と比較する。多くの可能な手法があるが、この実施形態では、その比較は、数学的相関に基づいている。しかしながら、ユークリッド距離もまた用いることができるであろう。従って、相関値が所定の閾値を越える時、又は、ユークリッド距離が所定の閾値より下回るとき、障害状態のフラグが立てられる、ステップ26。次に、図5のツールプロファイルより特定された障害の大きさと、図8に示すようなプロセス依存性データとを比較することにより、障害の影響を特定する、ステップ28。障害が、プロセス出力への負、又は容認できない影響を持つと特定される場合には、ステップ30、ツールを停止させ、特定された問題を修復する、ステップ32。
【００４５】
アナログデジタル変換の後、入力として、上記のプロセスを、当業者によって、関連するセンサ値を持つコンピュータプログラムとして実装できることが、即座にわかるであろう。
【００４６】
本方法がそれを検出するように設計された、プロセス入力パラメータの変化は、関連する外部入力設定の変化に応じて生じるような変化ではないことを、理解すべきである。むしろ、それは、そのような入力設定が、プラズマ処理における何らかの障害によって表面上変化しないままであるにもかかわらず、生じる変化である。例えば、大量の流量のセンサは、チャンバの中へのガスの導入の実際の速度が、センサが示す値とは違うような障害を生じ得るであろう、或いは、配信されるRF電力が、RF電源と関連付けられる電力メータで示されるよりも低いように、整合装置が、電力を吸収することができるであろう。
【００４７】
また、上で説明した方法を使って、必ずしも製品障害を引き起こすわけではないが、製品障害となり得るような、プロセス出力に影響を及ぼすプロセス状態の変化を特定することができる。例えば、図8を参照すると、プロセス入力の変化が既知である場合には、所望の出力仕様の範囲内でのプロセス出力の変化を予測することが可能である。例えば、ここで説明した方法を使って、プロセス電力の変化のような障害を特定することができる。その変化は、CDを所望の仕様外に押しやるのではなく、より広いCDという結果になり得ることを、確認することができる。その最終製品は破滅的には影響されないが、オペレータが、障害が生じる前に、負、又は容認できないプロセス出力への影響を持つ障害を予測できるように、傾向を示すであろう。
【００４８】
障害の大きさが知られているので、本方法をまた閉ループプロセス管理にも使用することができる。例えば、図3のウェーハ1018での場合、本方法で、圧力セットポイントの障害を検出することができるであろう。オペレータは、プロセスを停止させて、問題を修復するか、或いは、欠陥のある圧力ゲージを無視して、予測される変化に基づいて圧力を変えることを選択するか、のいずれかができる。さらに、本例では、圧力変化を使用して、プロセス出力の変化を予測することができるので、オペレータは、プロセス出力の予測に基づいて、圧力を変化させることができる。
【００４９】
前述の実施形態では、障害を検出することは、格納された障害状態のフィンガープリントを認識することのみに基づいている。すなわち、障害検出は、製造装置の現在状態と、望まれない状態のライブラリとを比較することによって、進行する。ツールの現在状態が、障害状態と認識された場合のみ、それにフラグが立てられる。それゆえ、本質的に、障害の実在は全く無く、障害検出、及び障害特定の両方とも同義である。さらに、現在状態が障害状態と一致していることが確認されると、障害の大きさが特定され、特定のプロセスにおけるツールの障害許容範囲と比較される。従って、プロセス出力への悪影響を全く持たない場合には、その障害状態を無視することができる。
【００５０】
本実施形態は、従来技術よりも、以下の利点を持つ。
(a)統計的例外が誤った警報を引き起こさないように、パターン認識手法により、障害を検出する
(b)フィンガープリントの識別の強固さは、予防保守のような、プロセス環境においてユーザによって成される通常の介入によって、損なわれない。
(c)障害の大きさは簡単には判断され、重大さの尺度で、ユーザに通知されることができる。
(d)例えば、CDのような製品の特徴を測定することによる、最新の状態での正確で連続的なプロセス品質の測定に依存する必要は全くない。この方法は、プロセス品質に影響を及ぼすであろう全ての障害の特定に基づいて、プロセス品質を予測する。
(e)ツールのセット全体にわたる拡張性が可能であるように、フィンガープリントのライブラリは移植可能である。
【００５１】
本発明の第二の実施形態では、上で説明した手法を、プラズマチャンバ整合に適用する。第一の実施形態では、関連するチャンバが既知の良い状態であるとき、(同じ方法を作動する同じ形式のチャンバについてさえも、チャンバごとの差異を思い起こさせるであろう)各ツールプロファイルを生成しなければならないことを認識するであろう。第二の実施形態は、試験中の如何なる所定のチャンバをも、同じ方法を作動する同じ形式の既知の良い(基準)チャンバと比較して、その試験チャンバもまた良いかどうか判断する、すなわち基準チャンバと一致するかどうか判断する。
【００５２】
序論で言及したように、緩やかなチャンバの差異、及びセンサ対センサの差異によって「実際の」(すなわち、著しい)チャンバの差異が隠されるほど、チャンバごとのセンサ出力の変動は大きいとすることができるので、試験及び基準チャンバからの生のセンサデータを使用して、チャンバを比較することはできない。
【００５３】
例えば、図10は、3つのプラズマチャンバからのセンサデータを示している。これらの3つのチャンバは、各々が同じ仕様に従って作られ、同じ方法を作動するという点で、表面上、一致している。全ての入力管理は、標準に較正される。しかしながら、この場合、チャンバ2からの出力が異なるということがわかった。特に、チャンバ2でのエッチ割合は、チャンバ1及びチャンバ3でのエッチ割合より低く、容認できるプロセス品質仕様に及ばない。センサデータA1〜A10は、一つのセンサからの多次元データであるが、全てのチャンバのセンサデータセットを表している。図10Aは、各チャンバごとに異なるセンサが使用された、それらのチャンバの各々からのセンサデータを示している。この場合、「実際の」差異は、センサの差異、及びゆるやかなチャンバの差異によって混乱されるので、悪いチャンバと良いチャンバとの間の明白な違いは全くない。図10Bは、ここでは3つの全てのチャンバで同じセンサを使用する同じ3つのチャンバからのデータを示している。さらに、ここでは「実際の」差異が、ゆるやかな差異によって混乱されて、悪いチャンバが特に目立たない。
【００５４】
その困難さはまた、既に説明した図3より明らかであり、これは、どのくらい、センサデータが、時間につれて傾き、PMイベント時に大きな変化を受けるかを示している。この周期内の様々な点におけるチャンバは、非常に様々なセンサデータを出力するであろう。これらは、チャンバ出力に影響を及ぼさず、通常のチャンバ動作の一部であるので、チャンバ対チャンバのゆるやかな差異としてクラス分類される。従って、生のセンサデータは、実際のチャンバの差異についての情報を簡単には返さないが、とはいえ、その情報を含んでいる。
【００５５】
従って、図11の第二の実施形態では、第一の実施形態において前に説明したように、特定の方法を作動する基準チャンバについてのツールプロファイルを最初に定める、ステップ40。次に、ステップ42では、試験チャンバで、同じ公称方法を作動させ、ステップ44において、試験チャンバの現在状態における、センサ出力の大きさ、及び方向の両方についての公称値からの偏位を、障害フィンガープリントライブラリ内の障害フィンガープリントの対応する値と比較する。しかしながら、第一の実施形態との決定的な違いは、現在状態のベクトルを特定するために使用される公称センサ値が、試験中のチャンバのツールプロファイルではなく、基準チャンバのツールプロファイルの値だということである。すなわち、各現在状態ベクトルは、試験チャンバのセンサのそれぞれの現在値と、基準チャンバの試験プロファイル内の対応するセンサの公称値との間の差異である。これは、チャンバ間を比較する時に、ゆるやかな、及びセンサ対センサの差異の影響をおおむね取り除く、ということがわかった。前に説明したように、数学的相関、又はユークリッド距離により、比較がなされ得る。
【００５６】
ステップ46において、フィンガープリントとの一致が見つからなかった場合には、その試験チャンバは、基準チャンバと一致するとみなされる。しかしながら、フィンガープリントとの一致が見つかった場合には、試験チャンバは欠陥があるとみなされる。ステップ48において、障害の原因を特定し、試験チャンバを修復して、その障害を修正する。それぞれの障害フィンガープリントは、異なるチャンバ及び/又はプロセスパラメータの偏位と関連があるので、一致した特定のフィンガープリントから、障害の原因を特定することができる。
【００５７】
図12は、3つの試験チャンバで処理されたセンサデータを示している。点1〜28は、チャンバ1で作動するウェーハであり、点29〜56は、チャンバ2で作動するウェーハであり、点57〜84は、チャンバ3で作動するウェーハである。28点の各セットについて、図13の表に示すように、3つのチャンバ全体にわたって、変化を引き出す。図12Aでは、電力変化についての、現在のツール状態と既知の障害フィンガープリントとの間の相関を試験する。この場合、y軸は、予測される電力の変化の大きさである。明らかであるように、各チャンバの適切なウェーハについて、電力変化が正しく特定される。図12Bでは、プロセス温度についての、現在のチャンバの状態と障害フィンガープリントとの間の相関を試験する。ウェーハ基板の温度の変化を誘導し、フィンガープリントをセットし、学習することにより、プロセス温度の障害フィンガープリントは、前に学習され、障害フィンガープリントライブラリに加えられる。全てのウェーハ全体にわたるプロセス温度一致に対して、各チャンバが、どれほど異なる大きさを示すか、注目せよ。これは、温度について、チャンバが良く整合されていないことを示している。従って、根本原因の違いを特定し、引き続いて修正することができる。図12Bでは、試験における電力の変化にもまた、温度変化のようにフラグが立てられることもまたわかるであろう。このツール形式でのプラズマ電力の変化は、ウェーハの温度を変えるので、これが予想される。
【００５８】
第一の実施形態の場合のように、アナルグ-デジタル変換後、入力として、関連センサ値を持つコンピュータプログラムとして、当業者により、上記プロセスを実装することができることがわかるであろう。
【００５９】
本発明は、本出願で説明した実施形態に限定されず、本発明の技術的範囲から外れることなく変更又は変化され得る。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】入力設定、及び装置の状態を示すセンサ出力を持つ典型的な半導体製造ツールを示している。
【図２】センサ出力の一つに基づく統計的プロセス管理チャートを示している。
【図３】予防保守イベント、及び実際の障害を含む期間にわたる、処理されないセンサデータを示している。
【図４】ツールのセンサ出力の選択に基づく、多変量Hotelling T2プロセス管理チャートを示している。
【図５】幾つかの典型的なプロセス入力の関数として、センサ出力応答を示している。
【図６】センサ出力とプロセス入力との相関の例を示している。
【図７】15個のセンサパラメータから構成された、典型的な障害フィンガープリントを示している。
【図８】プロセス出力とプロセス入力との相関の例を示している。
【図９】本発明の第一の実施形態のフローチャートである。
【図１０】3つの異なるプロセスチャンバからのセンサデータを示している。
【図１１】本発明の第二の実施形態のフローチャートである。
【図１２】3つの試験チャンバに適用された第二の実施形態の方法の結果を示している。
【図１３】図12に示す結果を生成する誘導された変化を示す表である。
【図１】
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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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【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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【国際調査報告】
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