(57)【要約】【課題】紫外線の膜へのダメージ量の正確な予測が行えるようにするシミュレーション方法を提供する。【解決手段】可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、算出した予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測した紫外領域の発光スペクトルから、半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーション方法を実行する。【選択図】図１
2013115355.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーション方法であって、
可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、
算出した前記予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、
予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する
シミュレーション方法。
【請求項２】
予測した紫外領域の発光スペクトルと、作製するパターン構造のデータから、紫外線によるダメージ量を予測する請求項１に記載のシミュレーション方法。
【請求項３】
膜の材料、紫外線の波長、パターン構造、紫外線のドーズ量、プロセス条件と、ダメージ量を関連付けたダメージ量データベースを予め作成しておき、紫外線によるダメージ量を予測する際に、前記ダメージ量データベースと照合を行う、請求項２に記載のシミュレーション方法。
【請求項４】
半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーションプログラムであって、
可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、算出した前記予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する、機能を情報処理装置に実装して実行させる
シミュレーションプログラム。
【請求項５】
ウェハが配置されるチャンバと、
前記チャンバ内における可視領域の発光スペクトルを検出するセンサと、
可視領域の発光スペクトルに関連付けして、多変量解析によって算出された、紫外領域の各波長の発光強度の予測式と、前記センサで実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測した紫外領域の発光スペクトルから紫外線によるダメージ量を予測し、前記ダメージ量がなるべく少なくなるように前記チャンバ内のプロセス条件を算出する算出部と、
前記算出部で算出されたプロセス条件となるように、前記チャンバ内のプロセス条件を制御する制御部を備えた
半導体製造装置。
【請求項６】
前記算出部は、紫外線によるダメージ量を予測し、前記チャンバ内のプロセス条件を算出した後に、形状シミュレーションによってプロセス中の形状変動を予測し、形状変動が許容範囲を超える場合には、先に算出したプロセス条件とは別のプロセス条件を算出する、請求項５に記載の半導体製造装置。
【請求項７】
前記算出部は、さらに、メインエッチング後のオーバーエッチングの終点検出を、予測した紫外線によるダメージ量が、予め設定したダメージ量に到達したことにより行う、請求項５に記載の半導体製造装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するための、シミュレーション方法及びシミュレーションプログラムに係わる。また、本技術は、紫外線によるダメージ量を予測して、プロセス条件を制御する半導体製造装置に係わる。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置の製造において、高周波バイアス印加によって生成されるプラズマを利用した加工が広く行われている。
【０００３】
プラズマ中では、加工チャンバの構造及びプロセス条件に応じて、粒子同士の衝突やチャンバの壁との相互作用反応が起こり、イオン、ラジカル、光が生成されている。
このうちのイオンが膜へ照射されることで引き起こされる、膜へのダメージ（結晶欠陥）の予測や制御の技術開発については、シミュレーションからプロセス手法、装置構造に至るまで、様々な技術が提案されている。
【０００４】
イオンが引き起こすダメージに加えて、近年、プラズマから照射される光、特に紫外線、即ち紫外（ＵＶ；ultraviolet）や真空紫外（ＶＵＶ；vacuum-ultraviolet）による、膜へのダメージが懸念されている。そして、プラズマから照射される紫外線による膜へのダメージに関する基礎研究やモニタリング技術が国内外で活発化してきている。
【０００５】
昨今、半導体デバイスが薄膜化し、有機や化合物半導体デバイスの開発が拡大してゆくことにより、紫外領域での発光強度予測、紫外線が引き起こすダメージの定量予測、並びに、制御技術の開発が望まれている。
そして、従来から、半導体装置の製造において、紫外線のモニタ方法や紫外線によるダメージ量予測には、いくつかの方法が提案されている。
【０００６】
例えば、ウェハ中やプラズマチャンバの天板に、シリコン膜と酸化膜の積層からなるセンサを設置し、負バイアス印加の下で、センサに入射した紫外線により生成されるホールを誘導電流として検出する方法が提案されている（特許文献１、特許文献２を参照）。
プラズマプロセス中に、この誘導電流の変動を測定することによって、トータル（分光はしていない）の紫外線強度をリアルタイムでモニタリングすることができる。また、この紫外線強度を指標として、ダメージ量を予測する。
【０００７】
また、有機物除去のための紫外線洗浄装置において、紫外線ランプから放射される紫外線のモニタリング方法が提案されている（特許文献３を参照）。
洗浄には波長が２５４ｎｍの紫外線を用いているが、その強い発光強度ゆえに、直接モニタするとセンサがすぐに劣化してしまう問題がある。
そのため、提案されている方法では、直接２５４ｎｍの波長をモニタせずに、この波長と相関を持ち、かつ、強度の小さい３１３ｎｍの紫外線強度をリファレンスとしてモニタリングすることにより、本来知りたい波長２５４ｎｍの強度変化を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００９−２８３８３８号公報
【特許文献２】特開２００９−５９８７９号公報
【特許文献３】特開昭６２−１２２１３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、紫外線照射による膜へのダメージは、照射される紫外線の波長と対象となる膜のバンドギャップとが関係する。
例えば、シリコン（バンドギャップは１．１２ｅＶ）であれば、紫外線（エネルギー４ｅＶ以上で３１０ｎｍより短い波長）が入射されると、その紫外線波長全帯で吸収があり、結晶欠陥が引き起こされる。
ＳｉＯ２（８．９５ｅＶ：１３９ｎｍ）やＳｉＮ（５．１ｅＶ：２４３ｎｍ）であれば、シリコンよりもバンドギャップが大きいために、３１０ｎｍより短い波長でも波長帯によって吸収度やダメージ量は大きく異なる。
従って、シリコンよりも上層の膜の構造や厚さ、さらには照射波長によって、シリコンへのダメージ量は大きく異なる。
また、使用するプロセス条件によっても発光スペクトル分布は異なるため、半導体装置の製造への実用という意味では、紫外（ＵＶ）から真空紫外（ＶＵＶ）にかけた分光が重要となる。
そして、実際の半導体装置の製造におけるプラズマプロセス中では、様々な紫外域波長がダメージに関与していると考えられる。
【００１０】
しかしながら、特許文献１や特許文献２に記載された方法では、紫外線のトータル量をモニタリングしていることになるが、波長ごとの強度をモニタリングする（分光する）ことはできていない。そのため、ダメージ量の正確な予測・制御が行えない。
また、特許文献３に記載された方法では、特定の２つの波長のみにピンポイントで着目しているため、ダメージ量の正確な予測・制御が行えない。
【００１１】
本技術の目的は、紫外線の膜へのダメージ量の正確な予測が行えるようにするシミュレーション方法及びシミュレーションを提供するものである。また、紫外線の膜へのダメージ量を予測して、ダメージ量を制御することができる半導体製造装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本技術のシミュレーション方法は、半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーション方法である。
そして、可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、算出した予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。さらに、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する。
【００１３】
本技術のシミュレーションプログラムは、半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーションプログラムである。
まず、可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出する。次に、算出した予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。さらに、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する。
そして、これらの機能を情報処理装置に実装して実行させる。
【００１４】
本技術の半導体製造装置は、ウェハが配置されるチャンバと、チャンバ内における可視領域の発光スペクトルを検出するセンサと、チャンバ内のプロセス条件を算出する算出部と、チャンバ内のプロセス条件を制御する制御部を備える。
算出部は、可視領域の発光スペクトルに関連付けして、多変量解析によって算出された、紫外領域の各波長の発光強度の予測式と、センサで実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。そして、予測した紫外領域の発光スペクトルから紫外線によるダメージ量を予測し、このダメージ量がなるべく少なくなるようにチャンバ内のプロセス条件を算出する。
制御部は、算出部で算出されたプロセス条件となるように、チャンバ内のプロセス条件を制御する。
【００１５】
上述の本技術のシミュレーション方法によれば、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出して、この予測式と実際に検出された可視領域の発光スペクトルを用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。これにより、紫外領域の発光スペクトルを正確に予測することができる。
さらに、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測するので、発光する紫外線波長に応じて、発光強度及び紫外線によるダメージ量を正確に予測することができる。
【００１６】
上述の本技術のシミュレーションプログラムによれば、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出する。そして、この予測式と実際に検出された可視領域の発光スペクトルを用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。さらに、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する。
これにより、紫外領域の発光スペクトルを正確に予測することができ、発光する紫外線波長に応じて、発光強度及び紫外線によるダメージ量を正確に予測することができる。
【００１７】
上述の本技術の半導体製造装置の構成によれば、算出部は、多変量解析によって算出された、紫外領域の各波長の発光強度の予測式と、センサで実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。これにより、紫外領域の発光スペクトルを正確に予測することが可能になる。
そして、算出部は、予測した紫外領域の発光スペクトルから紫外線によるダメージ量を予測する。これにより、発光する紫外線波長に応じて、発光強度及び紫外線によるダメージ量を正確に予測することが可能になる。
さらに、算出部は、このダメージ量がなるべく少なくなるようにチャンバ内のプロセス条件を算出し、制御部は、算出部で算出されたプロセス条件となるように、チャンバ内のプロセス条件を制御する。これにより、ダメージ量がなるべく少なくなるようにチャンバ内のプロセス条件が制御されるので、半導体装置を製造する際の紫外線によるダメージ量を少なくすることが可能になる。
【発明の効果】
【００１８】
上述の本技術によれば、紫外線波長に応じて、発光強度及び紫外線によるダメージ量を正確に予測することが可能になるため、効率良くそれぞれの膜に対する紫外線による変質（ダメージ）を低減させることが可能になる。
従って、本技術により、紫外線による変質（ダメージ）が少なく、良好な特性を有する半導体装置を製造することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本技術に係るシミュレーション方法の基本フロー図である。
【図２】紫外領域の発光スペクトルの定量予測のシミュレーションのフロー図である。
【図３】多変量解析での予測式の作成のフロー図である。
【図４】ダメージ量データベースの一部の概要である。
【図５】本技術による半導体製造装置の概念図である。
【図６】図５の半導体製造装置において、製造プロセスの条件を補正するフローチャートである。
【図７】第１の実施の形態のシミュレーション方法で使用するパターン構造図である。
【図８】第２の実施の形態のシミュレータの概念図である。
【図９】第３の実施の形態のドライエッチング装置の概略構成図である。
【図１０】図９のドライエッチング装置において、製造プロセスの条件を補正するフローチャートである。
【図１１】第４の実施の形態のドライエッチング装置の概略構成図（ブロック図）である。
【図１２】図１１のドライエッチング装置において、製造プロセスの条件を補正するフローチャートである。
【図１３】第５の実施の形態のドライエッチング装置において、オーバーエッチングの終点を検出するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本技術を実施するための最良の形態（以下、実施の形態とする）について説明する。
なお、説明は以下の順序で行う。
１．本技術の概要
２．第１の実施の形態（シミュレーション方法）
３．第２の実施の形態（シミュレータ）
４．第３の実施の形態（ドライエッチング装置）
５．第４の実施の形態（ドライエッチング装置）
６．第５の実施の形態（ドライエッチング装置及びエッチング加工方法）
【００２１】
＜１．本技術の概要＞
まず、具体的な実施の形態の説明に先立ち、本技術の概要を説明する。
【００２２】
本技術においては、紫外発光を直接モニタリングすることなく、可視発光スペクトルデータに基づいて、紫外発光スペクトルをシミュレーションにより予測する。
また、シミュレーションによる紫外発光スペクトルの予測の結果をインプット情報として、膜へのダメージ量をシミュレーションにより予測する。
さらに、リアルタイムに紫外線ダメージを低減することを目的として、上述した予測方法に基づくソフトウェアを実装した半導体製造装置を構成する。
【００２３】
（原理）
まず、本技術が利用する原理を説明する。
原子や分子からの紫外発光や可視発光（振動遷移・回転遷移、微細構造遷移、超微細構造遷移を伴う電子遷移）は、各エネルギーバンド間に存在する電子状態の変化（電子移動）であり、一般には下式のように表現できる。
【００２４】
【数１】
2013115355.tif 000003
【数２】
2013115355.tif 000004
ここで、ｎｅは電子密度、σλは反応断面積、Ａλは各遷移におけるアインシュタインのＡ係数、［ｘ］λは各準位でのpopulation、Ｉλは波長λの光の強度、ｈはプランク係数、νλは対応する周波数、βは逃避率、Ｓは源泉関数、Ｐはバックグラウンド関数である。
【００２５】
この式のように、発光強度Ｉはその他の準位の寄与で決まるので、多かれ少なかれ、互いに相関を持っている。
そして、本技術では、可視領域と紫外領域での相関性を原理として利用して、紫外発光の強度の予測とダメージ予測を行う。
【００２６】
本技術では、上述した原理を利用して、下記のように、シミュレーション方法、シミュレーションプログラム、半導体製造装置を構成する。
【００２７】
本技術のシミュレーション方法は、半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーション方法である。
そして、可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、算出した予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。さらに、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する。
【００２８】
本技術のシミュレーションプログラムは、半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーションプログラムである。
まず、可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出する。次に、算出した予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。さらに、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する。
そして、これらの機能を情報処理装置に実装して実行させる。
【００２９】
本技術の半導体製造装置は、ウェハが配置されるチャンバと、チャンバ内における可視領域の発光スペクトルを検出するセンサと、チャンバ内のプロセス条件を算出する算出部と、チャンバ内のプロセス条件を制御する制御部を備える。
算出部は、可視領域の発光スペクトルに関連付けして、多変量解析によって算出された、紫外領域の各波長の発光強度の予測式と、前記センサで実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測する。そして、予測した紫外領域の発光スペクトルから紫外線によるダメージ量を予測し、このダメージ量がなるべく少なくなるように前記チャンバ内のプロセス条件を算出する。
制御部は、算出部で算出されたプロセス条件となるように、チャンバ内のプロセス条件を制御する。
【００３０】
（シミュレーション方法）
次に、本技術に係るシミュレーション方法について、詳細に説明する。
本技術に係るシミュレーション方法の基本フロー図を、図１に示す。
図１に示すフローは、詳細を後述する、シミュレータ（情報処理装置、算出部）により実行される。
図１に示すように、まず、ステップＳ１において、シミュレータは、可視領域（例えば、３００ｎｍ−８００ｎｍ：領域Ａと呼ぶ）の発光スペクトルデータをインプットデータとして読み込む。この可視領域の発光スペクトルデータは、実際に、半導体製造装置（加工装置等）のチャンバ内で発光し、ＯＥＳ（Optical Emission Spectrometer）等のセンサによって検出された、可視領域の発光スペクトルのデータである。
次に、ステップＳ２において、シミュレータは、読み込んだ可視領域の発光スペクトルデータを、予め求めておいた多変量解析予測式に当てはめることにより、紫外領域（例えば、１０ｎｍ−３００ｎｍ：領域Ｂと呼ぶ）の発光スペクトルの定量予測を行う。
次に、ステップＳ３において、シミュレータは、パターン構造データ、即ち、紫外線が照射される対象であるパターン構造の情報を読み込む。パターン構造データとしては、マスク情報（例えば、ＧＤＳファイル情報）と膜厚情報を読み込む。
次に、ステップＳ４において、シミュレータは、ダメージ量を予測する。ここでは、シミュレータが、ステップＳ２で予測した紫外領域の発光スペクトルと、読み込んだパターン構造データとから、ダメージ量データベースとの照合を行い、ダメージ量を予測する。
【００３１】
さらに、図１のフローの各ステップについて、詳細に説明する。
図１のステップＳ２における、紫外領域の発光スペクトルの定量予測は、例えば、以下に説明するようにして、行うことができる。
【００３２】
紫外領域の発光スペクトルの定量予測のシミュレーションのフロー図を、図２に示す。
図２に示すフローも、詳細を後述する、シミュレータ（情報処理装置、算出部）により実行される。
シリコンの加工、ＳｉＯ２の加工、ＳｉＮの加工、有機膜の加工、化合物半導体の加工、金属の加工、等の様々なプロセス条件と加工装置の条件に対して、可視領域及び紫外領域でのスペクトルデータを事前に取得して、データベース１０１を構成する。加工装置としては、ＣＣＰ（Capacitive Coupled Plasma）装置、ＩＣＰ（Inductively Coupled Plasma）装置、ＥＣＲ（Electron Cyclotron Resonance）装置等が挙げられる。
【００３３】
次に、ステップＳ１１において、シミュレータは、データベース１０１のデータを利用して、多変量解析での予測式を作成する。この予測式の作成のフロー図を、図３に示す。
図３に示すフローも、詳細を後述する、シミュレータ（情報処理装置、算出部）により実行される。
図３に示すように、予め、波長と強度のデータ群から成る、紫外領域と可視領域のスペクトルデータ１１１を用意しておく。
そして、図３のステップＳ２１において、シミュレータは、プロセス条件（レシピ情報）１１２から、可視発光に関する発光種及び波長群を同定して、各波長での発光強度情報を、スペクトルデータ１１１から抽出して取得する。
さらに、図３のステップＳ２２において、シミュレータは、取得した各波長での強度情報を用いて、主成分分析を行い、主成分分析によって導かれる、寄与率の高い波長強度を選び出す。このとき、シミュレータは、具体的には、下記の式で表される累積寄与率Ｐｍが例えば８０％（この限りではない）に達するまでの、寄与率上位ｍ個の波長強度を選び出す。
【００３４】
【数３】
2013115355.tif 000005
ここで、行列Ｖは、下記の式のような共分散行列、λｊは共分散行列Ｖのｊ番目に大きい固有値、ｔｒ（Ｖ）はＶの固有値の総和である。
【００３５】
【数４】
2013115355.tif 000006
ここで、Ｎはサンプル数、ｘＮＰは各波長の可視発光強度である。
【００３６】
さらに、図３のステップＳ２３において、シミュレータは、重回帰分析を行って、紫外発光予測式を導出する。
このとき、シミュレータは、具体的には、ステップＳ２２の主成分分析で数をある程度絞り込んだ可視発光データを用いて、下記の式で表されるフィッティングモデルを設定して、重回帰分析を行う。そして、シミュレータは、重回帰分析により、式のＢｊ及びＣｉを求めて、最終的な紫外領域の波長ｉの発光強度予測式Ｉｉを導出する。重回帰分析としては、例えば、ステップワイズ法を使用するが、この限りではない。
【００３７】
【数５】
2013115355.tif 000007
【００３８】
このようにして、図２のステップＳ１１の予測式を作成することができる。
次に、図２のステップＳ１２において、シミュレータは、別途測定した可視領域スペクトルデータ１０２と、ステップＳ１１で作成した予測式とを使用して、紫外領域（領域Ｂ）のスペクトルの予測を行う。例えば、Ｉ（５０ｎｍ）＝ΣＢｘ×Ｉ（３００−８００ｎｍ）＋Ｃｘ，Ｉ（５１ｎｍ）＝ΣＢｘ＋１×Ｉ（３００−８００ｎｍ）＋Ｃｘ＋１，・・・，Ｉ（２９９ｎｍ）＝ΣＢｎ×Ｉ（３００−８００ｎｍ）＋Ｃｎ、と紫外領域の各波長の強度を予測する。
これにより、予測した紫外領域（領域Ｂ）のスペクトル分布を含む、紫外領域及び可視領域の発光スペクトル分布１０３が得られる。
【００３９】
図１のステップＳ４における、ダメージ量の予測は、ダメージ量データベースを利用する。このダメージ量データベースは、膜種（Ｓｉ，ＳｉＯ２，ＳｉＮ，有機膜、化合物）に対して、特定波長ごとに、パターン構造、ドーズ量、プロセス条件（ガス種、流量、圧力、パワー）の各データと、ダメージ量（結晶欠陥）のデータとの組み合わせから成る。
このダメージ量データベースの一部の概要を、図４に示す。図４では、Ｓｉと有機膜に対して、それぞれ、特定の波長１、波長２、波長３ごとに、パターン構造、ドーズ量、プロセス条件のデータとダメージ量のデータとの組み合わせを示している。
なお、図４では、波長１に１組のパターン構造、ドーズ量、プロセス条件のデータとダメージ量のデータとの組み合わせを記載しているが、実際のダメージ量データベースでは、波長１、波長２、波長３のそれぞれに多数の組の組み合わせがある。
ダメージ量データベースは、あらかじめ実測によって作成しても良いし、ＭＤ（Molecular Dynamics）等による数値シミュレーション等で作成しても良い。
【００４０】
図４に示したような構成のダメージ量データベースを使用することにより、紫外線の波長及び強度と、プロセス条件・パターン構造・開口率との関連付けを行って、ダメージ量を予測することができる。
これにより、予測したダメージ量に基づいて、紫外線によるダメージをできるだけ少なく抑制する、プロセス条件やデバイス構造（又はパターンレイアウト）の最適化を定量的に行うことが可能になる。
【００４１】
そして、シミュレータは、図２のステップＳ１２で得られた紫外領域の発光スペクトルと、ステップＳ３で読み込んだ、紫外線が照射される実際のパターン構造の情報とを用いて、図４に示したようなダメージ量データベースと照合し、スプライン補間する。これにより、紫外線ダメージ量を予測する。
このようにして紫外線ダメージ量を予測して、図１に示す処理が終了する。
【００４２】
上述した本技術のシミュレーション方法によれば、多変量解析によって、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を算出している。そして、算出した予測式と実際にセンサで検出された可視領域の発光スペクトルを用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測している。これにより、紫外領域の発光スペクトルを正確に予測することができる。
さらに、予測して得られた紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測するので、プロセス中に発光する紫外線波長に応じて、発光強度及び紫外線によるダメージ量を正確に予測することができる。
【００４３】
（半導体製造装置）
本技術による半導体製造装置の概念図を、図５に示す。また、本技術による半導体製造装置のプロセス補正動作のフローチャートを、図６に示す。
図５に示す半導体製造装置１は、プラズマチャンバ２、可視領域発光モニタであるＯＥＳ、シミュレーションを実行するためのシミュレーションプログラム（ソフトウェア）を実装したシミュレータ４、制御部５を有して、構成されている。シミュレータ４は、コンピュータ等の情報処理装置であり、本技術に係る「算出部」に該当する。
【００４４】
プラズマチャンバ２内には、下部に電極３が設けられている。この電極３上に、ウェハ６を載置して、ウェハ６に対して成膜や膜の加工が行われる。
なお、図示しないが、プラズマチャンバ２内の上部にも電極（上部電極）を設けており、電極（下部電極）３と上部電極との間に電界をかけて、プラズマを発生させた状態で、ウェハ６に対して成膜や膜の加工が行われる。
【００４５】
シミュレータ４に実装させるシミュレーションプログラム（ソフトウェア）は、オンライン及び／又はオフラインで動作可能な構成とする。
そして、シミュレータ４は、図５の右側の図に示すように、ＯＥＳにより取得したモニタリングデータから、紫外領域のスペクトルを予測し、ダメージ量を予測して、最適化されたプロセス条件を探し出す、操作を実行する。
なお、シミュレータ４に実装させるシミュレーションプログラム（ソフトウェア）を、ダメージ量の予測の後で、さらに、破線で囲まれた、形状変動予測を行って、最適化されたプロセス条件を探し出す構成としても良い。
【００４６】
制御部５は、シミュレータ４において実行されたシミュレーションで得られた、プラズマチャンバ２のプロセス条件の補正を、プラズマチャンバ２へフィードバックするように制御を行う。
なお、可視領域発光モニタとしては、図５に示したＯＥＳ以外の構成も採用することが可能である。
【００４７】
そして、図５に示した半導体製造装置１では、例えば、図６に示すフローチャートに従って、製造プロセスの条件を補正する。
図６に示すように、まず、ステップＳ３１において、プラズマ加工中に、プラズマチャンバ２に備え付けられたＯＥＳによって、可視領域の発光スペクトルデータ（例えば、波長３００−８００ｎｍ）を逐次取得する。
次に、ステップＳ３２において、シミュレータ４は、前述した多変量解析による予測式と、ＯＥＳにより取得した可視領域の発光スペクトルデータから、紫外領域の発光スペクトルを予測する。
次に、ステップＳ３３において、シミュレータ４は、紫外線が照射される対象である、パターン構造のデータ（マスク情報と膜厚情報等）を読み込む。
次に、ステップＳ３４において、シミュレータ４は、前述したシミュレーション方法により、紫外線ダメージ量を予測する。ここでは、シミュレータ４が、ステップＳ３２で予測した紫外領域の発光スペクトルと、読み込んだパターン構造データとから、ダメージ量データベースとの照合を行い、ダメージ量を予測する。
次に、ステップＳ３５において、シミュレータ４は、ダメージ量データベースから、レシピ条件に近い範囲内（例えば、±５０％）でダメージを低減するプロセス条件（圧力、流量、パワー）を選定する。
次に、図５及び図６において破線で囲われた、形状変動予測を行わない場合には、そのままステップＳ３７に進み、シミュレータ４は、選定したプロセス条件の補正パラメータを、制御部５に受け渡す。
【００４８】
これに対して、図５及び図６において破線で囲われた、形状変動予測を行う場合には、ステップＳ３５からステップＳ３６に進んで、シミュレータ４が形状変動予測を行う。具体的には、シミュレータ４が、選定されたプロセス条件及び、ウェハ開口率・Semi-Local開口率・パターン構造を用いて、形状シミュレーションを行うことにより、形状変動を予測する。形状シミュレーションは、例えば、特開２００９−１５２２６９号公報に記載された方法を採用することができる。
予測の結果、変動が許容範囲内（例えば、±１０％以内）であれば、ステップＳ３７に進み、シミュレータ４は、選定したプロセス条件の補正パラメータを、制御部５に受け渡す。
一方、変動が許容範囲を超える場合には、ステップＳ３５に戻り、シミュレータ４が、ダメージを低減することができ、かつ、前回選定したプロセス条件とは別のプロセス条件を選定する。そして、ステップＳ３６に進み、シミュレータ４が、選定したプロセス条件に対して、形状変動予測を行う、
これを繰り返すことで、シミュレータ４は、スペックを満たす形状と紫外線ダメージ量の低減を行うことのできる最適プロセス条件を探し出す。
プロセス条件が決定したら、シミュレータ４は、決定したプロセス条件を、制御部５を通じてプラズマチャンバ２側に送り、プロセス条件の補正をリアルタイムに行う。
【００４９】
このように、本技術による半導体製造装置では、加工中のプラズマ状態やチャンバ壁状態を反映する、可視領域発光の情報を用いて紫外線スペクトルの予測を行うため、これまでの手法よりも、正確に紫外線ダメージ量を制御することが可能となる。これにより、半導体デバイスの電気特性、即ち、トランジスタＩ−Ｖ特性、イメージャの白点・暗電流、太陽電池の変換効率、レーザーの出力特性等の向上を行うことが可能になる。
また、形状変動予測も行う場合には、プロセス条件をさらに最適化することが可能となる。
【００５０】
なお、本技術による半導体製造装置は、プラズマを用いる加工であれば、ドライエッチング、ＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition）、ＰＶＤ（Physical Vapor Deposition）等、加工の種類を問わず、適用することができる。
【００５１】
＜２．第１の実施の形態（シミュレーション方法）＞
続いて、具体的な実施の形態を説明する。
まず、第１の実施の形態のシミュレーション方法を説明する。
本実施の形態のシミュレーション方法は、ＯＥＳによるモニタリングデータを用いて、紫外発光スペクトル及びダメージ量のシミュレーションを行う。
【００５２】
本実施の形態のシミュレーション方法で使用する、パターン構造図を、図７に示す。
図７に示すパターン構造は、裏面照射型イメージセンサ（画素サイズ１．５μｍ）のフォトダイオードＰＤからＯＣＬ（On Chip Lens）までの各層である。
フォトダイオードＰＤは厚さ３０００ｎｍ、その上の層間膜２１は厚さ１５００ｎｍ、その上の３色Ｒ，Ｇ，Ｂのカラーフィルター２２は厚さ７００ｎｍ、その上のＯＣＬ２３は厚さ７００ｎｍである。
図７は、このパターン構造を作製する際の、ＯＣＬ２３のドライエッチング加工の際に生じる真空紫外線ＶＵＶが、ＯＣＬ２３、カラーフィルター２２、層間膜２１中を減衰・透過し、フォトダイオードＰＤへダメージを与える概念図である。ここでは、真空紫外線ＶＵＶは、波長１０〜２００ｎｍとする。
本実施の形態では、この状況で真空紫外線ＶＵＶがフォトダイオードＰＤへ与えるダメージ量をシミュレーション予測する。
ＯＣＬ２３の加工に用いる加工装置の構造情報とプロセス条件を、以下に示す。
【００５３】
（加工装置）
ＣＣＰ（Capacitive Coupled Plasma）ドライエッチング装置
周波数：上部＝６０ＭＨｚ、下部＝２ＭＨｚ
チャンバ直径：１００ｃｍ
上下電極ギャップ：４０ｍｍ
可視光モニタ装置：ＯＥＳ
【００５４】
（プロセス条件）
ガス種類：ＣＦ４
ガス流量：１５０ｓｃｃｍ
圧力：６０ｍＴｏｒｒ
上部印加パワー：１０００Ｗ
エッチング時間：１５分
【００５５】
可視光モニタ装置であるＯＥＳ（波長帯域：２００−８００ｎｍ、波長分解能：０．５ｎｍ）は、加工装置のチャンバの壁のポート（窓材は、例えば、サファイア）越しに設置する。
このＯＥＳにより、エッチング中にプラズマから発せられる発光スペクトルを、逐次データ取得する。
本実施の形態では、上述した加工装置の情報、構造情報（ＯＣＬ２３、カラーフィルター２２、層間膜２１の各層の厚さ）、上述したプロセス条件の情報、ＯＥＳにより取得した可視発光スペクトル情報を、入力情報とする。
そして、これらの入力情報と図１に示した本技術に係るダメージ量の予測方法を用い、多変量解析による予測式はＣＦ４ガスプロセス用のプロセス条件（レシピ）の発光のデータベースから、図３に従い作成する。これにより、本実施の形態では、波長２００ｎｍ以下の紫外領域のスペクトル、並びにフォトダイオードＰＤの表層に形成されるシリコンの結晶欠陥量をシミュレーション予測することができる。
【００５６】
上述の本実施の形態のシミュレーション方法によれば、多変量解析によって、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を算出する。そして、算出した予測式と実際にＯＥＳにより取得した可視領域の発光スペクトルを入力情報として用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測して得られた紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する。これにより、プロセス中に発光する紫外線波長に応じて、発光強度及び紫外線によるダメージ量を正確に予測することができる。
【００５７】
なお、本実施の形態ではＣＣＰドライエッチング装置に本技術を適用したが、本技術に係るシミュレーション方法を適用する加工装置は、ＩＣＰ（Inductive Coupled Plasma）装置やＥＣＲ（Electron Cyclotron Resonance）装置等、種類は問わない。
また、本技術に係るシミュレーション方法を適用する加工工程は、図７に示したパターン構造のＯＣＬ２３のドライエッチング以外にも、トランジスタ、やＳＴＩ（Shallow Trench Isolation）、サイドウォール、コンタクトホール等、種類は問わない。
さらにまた、本技術に係るシミュレーション方法を適用するプロセス条件についても、ターゲット膜を加工できる条件であれば、特に限定されない。
【００５８】
＜３．第２の実施の形態（シミュレータ）＞
続いて、第２の実施の形態のシミュレータを説明する。
本実施の形態のシミュレータ（情報処理装置、算出部）は、本技術に係るダメージ量を予測するシミュレーションの機能を実行させるコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実装しており、本技術に係るシミュレーション方法を実行する。
【００５９】
第２の実施の形態のシミュレータの概念図を、図８に示す。
図８に示すシミュレータ３０は、入力部３１、紫外スペクトル演算部３２、プロセス条件別の発光の波長データベース３３、ダメージ量演算部３４、ダメージ量データベース３５、出力部３６から構成されている。
【００６０】
シミュレータ３０は、エッチング装置等の加工装置４０と信号やデータをやり取りする。
そして、シミュレータ３０内では、図８の矢印に従って処理が進む。
【００６１】
入力部３１には、入力情報として各種のデータＤＡＴＡが入力される。
この各種のデータＤＡＴＡとしては、パターン構造データ（例えば、ＧＤＳデータ）、膜厚データ、装置パラメータ、プロセスパラメータ・可視発光スペクトルデータ、等が挙げられる。
【００６２】
紫外スペクトル演算部３２では、入力部３１に入力されたデータＤＡＴＡを用い、このデータＤＡＴＡに基づいて、プロセス条件別の発光の波長データベース３３を参照して、対応する波長データを取得し、紫外領域の発光スペクトルを求める演算を行う。プロセス条件別の発光の波長データベース３３は、図３に示したように、プロセス条件毎に、それぞれ波長群をデータとして持っている。
ダメージ量演算部３４では、紫外スペクトル演算部３２で得た紫外領域の発光スペクトルを用い、この紫外領域の発光スペクトル及び入力されたデータＤＡＴＡに基づいてダメージ量データベース３５を参照し、ダメージ量を求める演算を行う。
出力部３６では、求めたダメージ量をシミュレータ３０から外部に出力する。
【００６３】
本実施の形態のシミュレータに実装させるコンピュータプログラム（ソフトウェア）は、好ましくは、ＧＵＩ（グラフィカルユーザーインターフェイス）から操作を行うことによって、データ入力から計算の実行、計算経緯や結果の表示がなされる構成とする。ＧＵＩとしては、例えば、tcl/tkやMotif等で構築されたＧＵＩを採用することができるが、これらに限らない。
また、本実施の形態のシミュレータに実装させるコンピュータプログラム（ソフトウェア）の動作プラットフォームは、ＯＳ（Operation System）の種類を問わず、各種ＯＳに適用することが可能である。
さらに、本実施の形態のシミュレータに実装させるコンピュータプログラム（ソフトウェア）は、オフラインでの動作でもよいし、オンラインでシミュレータ３０と接続されていても良い。
【００６４】
＜４．第３の実施の形態（ドライエッチング装置）＞
次に、第３の実施の形態のドライエッチング装置を説明する。
本実施の形態のドライエッチング装置は、紫外線によるダメージ量を最適化するように、プロセス条件を自動制御する構成である。
第３の実施の形態のドライエッチング装置の概略構成図（ブロック図）を、図９に示す。
【００６５】
図９に示すドライエッチング装置４１は、プラズマチャンバ４２、ＯＥＳ、シミュレーションを実行するためのシミュレーションプログラム（ソフトウェア）を実装したシミュレータ４４、制御部４５を有して、構成されている。シミュレータ４４は、コンピュータ等の情報処理装置であり、本技術に係る「算出部」に該当する。
【００６６】
プラズマチャンバ４２内には、下部に電極４３が設けられている。この電極４３上に、ウェハ４６を載置して、ウェハ４６に対してエッチング加工が行われる。
なお、図示しないが、プラズマチャンバ４２内の上部にも電極（上部電極）を設けており、電極（下部電極）４３と上部電極との間に電界をかけて、プラズマを発生させた状態で、ウェハ４６に対してエッチング加工が行われる。
ＯＥＳは、プラズマチャンバ４２の壁のポート窓越しに設置されている。
ＯＥＳは、例えば、波形分解能が０．５ｎｍであり、波長帯域が３００ｎｍ−８００ｎｍである構成とすることができる。
【００６７】
本実施の形態のドライエッチング装置４１において、エッチングの際の条件としては、例えば、上部電極の周波数を６０ＭＨｚ、下部電極の周波数を１３．５６ＭＨｚ、プラズマチャンバ４２の直径を１００ｃｍ、上下の電極のギャップを４０ｍｍとする。
【００６８】
シミュレータ４４に実装させるシミュレーションプログラム（ソフトウェア）は、オンライン及び／又はオフラインで動作可能な構成とする。
そして、シミュレータ４４は、図９の右側の図に示すように、ＯＥＳにより取得したモニタリングデータから、紫外領域のスペクトルを予測し、ダメージ量を予測して、最適化されたプロセス条件を探し出す、操作を実行する。
【００６９】
制御部４５は、シミュレーションで得られた、プラズマチャンバ４２のプロセス条件の補正を、プラズマチャンバ４２へフィードバックするように制御を行う。
なお、可視領域発光モニタとしては、図９に示したＯＥＳ以外の構成も採用することが可能である。
【００７０】
そして、図９に示したドライエッチング装置４１では、例えば、図１０に示すフローチャートに従って、製造プロセスの条件を補正する。
図１０に示すように、まず、ステップＳ４１において、ドライエッチング加工中に、プラズマチャンバ４２に備え付けられたＯＥＳによって、例えば１秒毎に、可視領域の発光スペクトルデータ（例えば、波長３００−８００ｎｍ）を取得する。
次に、ステップＳ４２において、シミュレータ４４は、前述した多変量解析による予測式と、ＯＥＳにより取得した可視領域の発光スペクトルデータから、紫外領域の発光スペクトルを予測する。
次に、ステップＳ４３において、シミュレータ４４は、紫外線が照射される対象である、パターン構造のデータ（マスク情報と膜厚情報等）を読み込む。
次に、ステップＳ４４において、シミュレータ４４は、前述したシミュレーション方法により、紫外線ダメージ量を予測する。ここでは、シミュレータ４４が、予測した紫外領域の発光スペクトルと、読み込んだパターン構造データとから、ダメージ量データベースとの照合を行い、ダメージ量を予測する。
次に、ステップＳ４５において、シミュレータ４４は、ダメージ量データベースから、レシピ条件に近い範囲内（例えば、±５０％）でダメージを低減するように、プロセス条件（圧力、流量、パワー）を選定する。
次に、ステップＳ４６において、シミュレータ４４は、選定したプロセス条件の補正パラメータを、制御部４５に受け渡す。
これらのステップを、エッチングの終了まで、逐次繰り返すことにより、紫外線ダメージ量を低減したドライエッチングが可能になる。
【００７１】
そして、ステップＳ４７において、シミュレータ４４は、エッチング時間が終了したかを判断する。
エッチング時間が終了している場合には、エッチング処理を終了させる。
エッチング時間が終了していない場合には、ステップＳ４１に戻り、ＯＥＳによって、可視領域の発光スペクトルデータを取得する。
このようにして、紫外線ダメージ量を低減したドライエッチングが可能となる。
【００７２】
なお、本実施の形態において、ドライエッチング装置は、ＣＣＰ装置、ＩＣＰ装置、ＥＣＲ装置、のいずれも使用することが可能である。
また、ＣＶＤ（化学的気相成長法）装置やＰＶＤ（物理的気相成長法）装置等のプラズマを用いた半導体加工装置にも、本実施の形態を適用することができる。
【００７３】
上述の本実施の形態のドライエッチング装置４１によれば、シミュレータ４４において、紫外領域の発光スペクトルの予測とダメージ量の予測が行われ、ダメージ量を最適化するプロセス条件が選定される。そして、制御部４５において、シミュレーションで得られた、プラズマチャンバ４２のプロセス条件の補正を、プラズマチャンバ４２へフィードバックするように制御が行われる。
これにより、ダメージ量を最適化する（なるべく少なくなる）ようにプロセスチャンバ４２のプロセス条件が制御されるので、ドライエッチングの際の紫外線によるダメージ量を少なくすることが可能になる。
従って、ドライエッチングの際の紫外線によるダメージが少なく、良好な特性を有する半導体装置を製造することが可能になる。
【００７４】
＜５．第４の実施の形態（ドライエッチング装置）＞
次に、第４の実施の形態のドライエッチング装置を説明する。
本実施の形態のドライエッチング装置は、形状変動も考慮して、紫外線によるダメージ量を最適化するように、プロセス条件を自動制御する構成である。
第４の実施の形態のドライエッチング装置の概略構成図（ブロック図）を、図１１に示す。
【００７５】
図１１に示すドライエッチング装置５１は、プラズマチャンバ５２、ＯＥＳ、シミュレーションを実行するためのシミュレーションプログラム（ソフトウェア）を実装したシミュレータ５４、制御部５５を有して、構成されている。シミュレータ５４は、コンピュータ等の情報処理装置であり、本技術に係る「算出部」に該当する。
【００７６】
プラズマチャンバ５２内には、下部に電極５３が設けられている。この電極５３上に、ウェハ５６を載置して、ウェハ５６に対してエッチング加工が行われる。
なお、図示しないが、プラズマチャンバ５２内の上部にも電極（上部電極）を設けており、電極（下部電極）５３と上部電極との間に電界をかけて、プラズマを発生させた状態で、ウェハ５６に対してエッチング加工が行われる。
ＯＥＳは、プラズマチャンバ５２の壁のポート窓越しに設置されている。
ＯＥＳは、例えば、波形分解能が０．５ｎｍであり、波長帯域が３００ｎｍ−８００ｎｍである構成とすることができる。
【００７７】
本実施の形態のドライエッチング装置５１において、エッチングの際の条件としては、例えば、上部電極の周波数を６０ＭＨｚ、下部電極の周波数を１３．５６ＭＨｚ、プラズマチャンバ５２の直径を１００ｃｍ、上下の電極のギャップを４０ｍｍとする。
【００７８】
シミュレータ５４に実装させるシミュレーションプログラム（ソフトウェア）は、オンライン及び／又はオフラインで動作可能な構成とする。
そして、シミュレータ５４は、図１１の右側の図に示すように、ＯＥＳにより取得したモニタリングデータから、紫外領域のスペクトルを予測し、ダメージ量を予測する、操作を実行する。
シミュレータ５４は、ダメージ量を予測した後に、さらに、形状変動を予測して、最適化されたプロセス条件を探し出す、操作を実行する。
【００７９】
制御部５５は、シミュレーションで得られた、プラズマチャンバ５２のプロセス条件の補正を、プラズマチャンバ５２へフィードバックするように制御を行う。
なお、可視領域発光モニタとしては、図１１に示したＯＥＳ以外の構成も採用することが可能である。
【００８０】
そして、図１１に示したドライエッチング装置５１では、例えば、図１２に示すフローチャートに従って、製造プロセスの条件を補正する。
図１２に示すように、まず、ステップＳ５１において、ドライエッチング加工中に、プラズマチャンバ５２に備え付けられたＯＥＳによって、例えば１秒毎に、可視領域の発光スペクトルデータ（例えば、波長３００−８００ｎｍ）を取得する。
次に、ステップＳ５２において、シミュレータ５４は、前述した多変量解析による予測式と、ＯＥＳにより取得した可視領域の発光スペクトルデータから、紫外領域の発光スペクトルを予測する。
次に、ステップＳ５３において、シミュレータ５４は、紫外線が照射される対象である、パターン構造のデータ（マスク情報と膜厚情報等）を読み込む。
次に、ステップＳ５４において、シミュレータ５４は、前述したシミュレーション方法により、紫外線ダメージ量を予測する。ここでは、シミュレータ５４が、多変量解析による予測式と、読み込んだパターン構造データとから、ダメージ量データベースとの照合を行い、ダメージ量を予測する。
次に、ステップＳ５５において、シミュレータ５４は、ダメージ量データベースから、レシピ条件に近い範囲内（例えば、±５０％）でダメージを低減するように、プロセス条件（圧力、流量、パワー）を選定する。
【００８１】
続いて、ステップＳ５６に進んで、シミュレータ５４が形状変動予測を行う。具体的には、シミュレータ５４が、選定されたプロセス条件及び、ウェハ開口率・Semi-Local開口率・パターン構造を用いて、形状シミュレーションを行うことにより、形状変動を予測する。なお、Semi-Local開口率は、注目するパターン周辺の数十ｍｍ領域（例えば、３０ｍｍ。プロセス条件によって異なり、粒子の平均自由行程の数倍程度の値である。）における、レジストマスクの開口率である。
形状シミュレーションは、例えば、特開２００９−１５２２６９号公報に記載された方法を採用することができる。
予測の結果、形状変動が許容範囲内であれば、ステップＳ５７に進み、シミュレータ５４は、選定したプロセス条件の補正パラメータを、制御部５５に受け渡す。
一方、形状変動が許容範囲を超える場合には、ステップＳ５５に戻り、シミュレータ５４が、ダメージを低減することができ、かつ、前回選定したプロセス条件とは別のプロセス条件を選定する。そして、ステップＳ５６に進み、シミュレータ５４は、選定したプロセス条件に対して、形状変動予測を行う、
プロセス条件が決定したら、シミュレータ５４は、決定したプロセス条件を、制御部５５を通じてプラズマチャンバ５２側に送り、プロセス条件の補正をリアルタイムに行う。
これらのステップを、エッチングの終了まで、逐次繰り返すことにより、スペックを満たす形状の制御と、紫外線ダメージ量の低減とが可能になる。
【００８２】
次に、ステップＳ５８において、シミュレータ５４は、エッチング時間が終了したかを判断する。
エッチング時間が終了している場合には、エッチング処理を終了させる。
エッチング時間が終了していない場合には、ステップＳ５１に戻り、ＯＥＳによって、可視領域の発光スペクトルデータを取得する。
このようにして、形状変動を抑制し、かつ紫外線ダメージ量を低減したドライエッチングが可能となる。
【００８３】
なお、本実施の形態において、ドライエッチング装置は、ＣＣＰ装置、ＩＣＰ装置、ＥＣＲ装置、のいずれも使用することが可能である。
また、ＣＶＤ（化学的気相成長法）装置やＰＶＤ（物理的気相成長法）装置等のプラズマを用いた半導体加工装置にも、本実施の形態を適用することができる。
【００８４】
上述の本実施の形態のドライエッチング装置５１によれば、シミュレータ５４において、紫外領域の発光スペクトルの予測とダメージ量の予測が行われ、ダメージ量を最適化するプロセス条件が選定される。そして、制御部５５において、シミュレーションで得られた、プラズマチャンバ５２のプロセス条件の補正を、プラズマチャンバ５２へフィードバックするように制御が行われる。
これにより、ダメージ量を最適化する（なるべく少なくなる）ようにプロセスチャンバ５２のプロセス条件が制御されるので、ドライエッチングの際の紫外線によるダメージ量を少なくすることが可能になる。
従って、ドライエッチングの際の紫外線によるダメージが少なく、良好な特性を有する半導体装置を製造することが可能になる。
【００８５】
また、上述の本実施の形態のドライエッチング装置５１によれば、さらに、シミュレータ５４において、紫外領域の発光スペクトルの予測とダメージ量の予測の間に、形状変動の予測が行われる。
従って、ドライエッチングの際の形状の変動が少なく、良好な特性を有する半導体装置を安定して歩留まり良く製造することが可能になる。
【００８６】
＜６．第５の実施の形態（ドライエッチング装置及びエッチング加工方法）＞
次に、第５の実施の形態のドライエッチング装置を説明する。また、このドライエッチング装置を用いたエッチング加工方法を説明する。
本実施の形態のドライエッチング装置は、オーバーエッチングの終点の検出を、ダメージ量のシミュレーションで制御する構成である。
【００８７】
ドライエッチング装置の各部の構成は、図５、図９、図１１に示した装置と同様とすることができる。
【００８８】
本実施の形態のドライエッチング装置では、例えば、図１３に示すフローチャートに従って、オーバーエッチングの終点を検出する。
図１３に示すように、ステップＳ６１において、ドライエッチング装置は、メインエッチングを開始する。
メインエッチングが進行していくと、ステップＳ６２において、ドライエッチング装置は、メインエッチングの終点検出を行う。
メインエッチングの終点は、例えば、前述したＯＥＳによって可視領域の発光をモニタリングすることによって、検出することができる。
【００８９】
メインエッチングの終点を検出した後に、ステップＳ６３において、ドライエッチング装置は、オーバーエッチングを開始する。
次に、ステップＳ６４において、ドライエッチング装置は、紫外線によるダメージ量を予測する。ダメージ量の予測は、図１に示したシミュレーションフローに従って行われる。
【００９０】
続いて、ステップＳ６５において、ドライエッチング装置は、予め設定されたダメージ量に到達したかどうかを判断する。
設定されたダメージ量に到達している場合には、ステップＳ６６に進み、ドライエッチング装置は、オーバーエッチングの終点検出を行う。
設定されたダメージ量に到達していない場合には、ステップＳ６４に戻り、ドライエッチング装置は、オーバーエッチングを続行する。そして、再びダメージ量の予測を行う。
このようにして、オーバーエッチングの終点を検出することができる。
図１３に示したオーバーエッチングの終点を検出するフローチャートは、図５、図９、図１１に示した装置のシミュレータ４，４４，５４に実装されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）によって、実行することができる。
【００９１】
ここで、本実施の形態のエッチングの終点検出を、半導体装置の製造プロセスにおけるエッチングに適用する場合の具体例を示す。
この具体例では、シリコン基板上のＳｉＯ２が厚さ２ｎｍ、その上のポリシリコンが厚さ１５０ｎｍ、その上に形成するレジストマスクが厚さ３００ｎｍであり、レジストマスクを用いたエッチングによって、ポリシリコンをゲートのパターンにパターニングする。
初期のレジストマスクの線幅は、１００ｎｍとする。
この具体例において、加工に用いる装置とプロセス条件を、以下に示す。
【００９２】
（加工装置）
ＣＣＰ（Capacitive Coupled Plasma）ドライエッチング装置
周波数：上部＝６０ＭＨｚ、下部＝１３．５６ＭＨｚ
チャンバ直径：１００ｃｍ
上下電極ギャップ：６０ｍｍ
可視光モニタ装置：ＯＥＳ
【００９３】
（プロセス条件）
ガス種類：ＨＢｒ／Ｏ２
ガス流量：５００ｓｃｃｍ／５ｓｃｃｍ
圧力：３０ｍＴｏｒｒ
上部印加パワー：１５０Ｗ
下部印加パワー：６０Ｗ
エッチング時間：メインエッチング１００秒＋オーバーエッチング
【００９４】
ポリシリコンのメインエッチングの終点検出は、従来から行われているように、ＯＥＳ（波長帯域：３００−８００ｎｍ、波長分解能：０．５ｎｍ）により、可視領域の発光を指標にして、その発光強度の変動によって行う。本具体例では、例えば、ＳｉＢｒの波長５２６ｎｍ発光を指標にする。
また、オーバーエッチングについては、紫外線ダメージシミュレーションで予測されるシリコン基板へのダメージ量が許容値（例えば、シリコン結晶欠陥密度が１０１７ｃｍ３）を超えたときに、終点検出とする。
これにより、シリコン基板へのダメージ量を可視化しながら、ポリシリコンのオーバーエッチングを行うことが可能となり、シリコン基板へのダメージを低減することができる。
【００９５】
上述の本実施の形態のエッチング加工方法によれば、紫外線によるダメージ量を指標にして、オーバーエッチングの終点検出を行うので、リアルタイムにダメージ量を確認しながらダメージを低減したプラズマ加工が可能になる。
【００９６】
なお、上述した第５の実施の形態のエッチング方法は、加工条件やその時のリファレンスとする可視領域発光を最適化することで、ゲートエッチングに限らず、ＳＴＩやサイドウォール、コンタクトホール等のエッチングにも適用可能である。
また、第５の実施の形態のエッチング方法は、有機膜や化合物半導体（ＧａＮやＳｉＧｅ等）といった、その他の膜のオーバーエッチング終点検出にも適用できる。
また、第５の実施の形態の終点検出を、第３の実施の形態のエッチング装置や第４の実施の形態のエッチング装置に具備させても構わない。
【００９７】
以上、上述の実施の形態は本技術の好ましい様態を示すものである。
本技術の技術的範囲は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、紫外線以外の波長領域への応用も同様に可能である。さらに、ドライエッチングに限定されるものではなく、プラズマを利用する半導体装置の製造プロセス及び半導体製造装置に対して広く適用できるものである。
【００９８】
なお、本開示は以下のような構成も取ることができる。
（１）半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーション方法であって、可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、算出した前記予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーション方法。
（２）予測した紫外領域の発光スペクトルと、作製するパターン構造のデータから、紫外線によるダメージ量を予測する前記（１）に記載のシミュレーション方法。
（３）膜の材料、紫外線の波長、パターン構造、紫外線のドーズ量、プロセス条件と、ダメージ量を関連付けたダメージ量データベースを予め作成しておき、紫外線によるダメージ量を予測する際に、前記ダメージ量データベースと照合を行う、前記（２）に記載のシミュレーション方法。
（４）半導体装置の製造における、紫外線によるダメージ量を予測するシミュレーションプログラムであって、可視領域の発光スペクトルに関連付けした、紫外領域の各波長の発光強度の予測式を、多変量解析によって算出し、算出した前記予測式と、実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測した紫外領域の発光スペクトルから、紫外線によるダメージ量を予測する、機能を情報処理装置に実装して実行させるシミュレーションプログラム。
（５）ウェハが配置されるチャンバと、前記チャンバ内における可視領域の発光スペクトルを検出するセンサと、可視領域の発光スペクトルに関連付けして、多変量解析によって算出された、紫外領域の各波長の発光強度の予測式と、前記センサで実際に検出された可視領域の発光スペクトルと、を用いて、紫外領域の発光スペクトルを予測し、予測した紫外領域の発光スペクトルから紫外線によるダメージ量を予測し、前記ダメージ量がなるべく少なくなるように前記チャンバ内のプロセス条件を算出する算出部と、前記算出部で算出されたプロセス条件となるように、前記チャンバ内のプロセス条件を制御する制御部を備えた半導体製造装置。
（６）前記算出部は、紫外線によるダメージ量を予測し、前記チャンバ内のプロセス条件を算出した後に、形状シミュレーションによってプロセス中の形状変動を予測し、形状変動が許容範囲を超える場合には、先に算出したプロセス条件とは別のプロセス条件を算出する、前記（５）に記載の半導体製造装置。
（７）前記算出部は、さらに、メインエッチング後のオーバーエッチングの終点検出を、予測した紫外線によるダメージ量が、予め設定したダメージ量に到達したことにより行う、前記（５）又は前記（６）に記載の半導体製造装置。
【符号の説明】
【００９９】
１  半導体製造装置、２，４２，５２  プラズマチャンバ、３，４３，５３  電極、４，４４，５４  シミュレータ、５，４５，５５  制御部、６，４６，５６  ウェハ、２１  層間膜、２２  カラーフィルター、２３  ＯＣＬ、３０  シミュレータ、３１  入力部、３２  紫外スペクトル演算部、３４  ダメージ量演算部、３５  ダメージ量データベース、３６  出力部、４０  加工装置、４１，５１  ドライエッチング装置、ＰＤ  フォトダイオード、ＶＵＶ  真空紫外線
【図１】
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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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【図２】
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