(57)【要約】      （修正有）【課題】複数のモデルパラメータを使用して、半導体基板上のフィーチャのエッチングプロファイルを、独立入力パラメータのセットに関連付けるコンピュータモデルの最適化及びそれを実装するエッチングシステムを提供する。【解決手段】本方法は、独立入力パラメータについての１つ以上の値のセットに関して、モデルから生成された計算による反射スペクトルと対応する実験的反射スペクトルとの間の差異を示すメトリックを低減させるように、複数のモデルのパラメータの値の１つ以上に変更を加えることを含む。メトリックを計算することは、計算による反射スペクトルおよび対応する実験的反射スペクトルを、次元削減した部分空間に投影して、その部分空間に投影された反射スペクトル間の差異を計算する演算を含む。【選択図】図７Ａ
2017143261.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のモデルパラメータを使用して、半導体基板上のフィーチャのエッチングプロファイルを、独立入力パラメータのセットに関連付けるコンピュータモデルを、最適化する方法であって、
（ａ）最適化対象のモデルパラメータの選択されたセットについて、値のセットを特定し、
（ｂ）全体にわたり最適化する独立入力パラメータの選択されたセットについて、複数の値のセットを特定し、
（ｃ）（ｂ）で指定された値のセットの各々について、（ｂ）で指定された前記値のセットを用いて実行した実験的エッチングプロセスの光学測定から生成された実験的反射スペクトルを受け取り、
（ｄ）（ｂ）で指定された値のセットの各々について、（ａ）および（ｂ）で指定された前記値のセットを用いて、前記モデルから計算による反射スペクトルを生成し、
（ｅ）（ｂ）において前記選択された独立入力パラメータについて指定された１つ以上の値のセットに関して、（ｃ）で受け取った前記実験的反射スペクトルと（ｄ）において生成された対応する計算による反射スペクトルとの間の差異を示すメトリックを低減させるように、モデルパラメータの前記選択されたセットについて（ａ）において指定された値の１つ以上に変更を加え、前記変更された値のセットを用いて（ｄ）を繰り返すこと、を備え、
（ｅ）で前記メトリックを計算することは、
（１）前記計算による反射スペクトルと、対応する前記実験的反射スペクトルとの間の差異を計算し、前記差異を次元削減した部分空間に投影する演算、ならびに／または、
（２）前記計算による反射スペクトルおよび対応する前記実験的反射スペクトルを、次元削減した部分空間に投影して、前記部分空間に投影された反射スペクトル間の差異を計算する演算、を含む、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記計算による反射スペクトルの少なくともいくつかは、
（ｉ）前記モデルを用いて、一連のエッチングプロファイル座標によって表される計算によるエッチングプロファイルを生成し、
（ｉｉ）（ｉ）において生成された前記計算によるエッチングプロファイルから、前記計算によるエッチングプロファイルからの電磁放射の反射をシミュレートすることにより、計算による反射スペクトルを生成すること、を備えるプロセスによって生成される、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
（ｃ）において生成された前記実験的反射スペクトルは、エッチングプロセスの異なる継続時間を表す一連のエッチング時間に対応する反射スペクトルを含み、
（ｄ）において生成された前記計算による反射スペクトルは、（ｃ）における前記一連のエッチング時間に対応するように前記モデルから計算された反射スペクトルを含む、方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、前記実験的反射スペクトルは、（ｃ）における前記一連のエッチング時間で、エッチングプロセスの進行中に実施する光学測定から生成される、方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、前記一連のエッチング時間の少なくとも一部にわたる連続したエッチング時間は、０．０１〜１秒で区切られる、方法。
【請求項６】
請求項４に記載の方法であって、前記一連のエッチング時間の少なくとも一部にわたる連続したエッチング時間は、０．０５〜０．５秒で区切られる、方法。
【請求項７】
請求項４に記載の方法であって、（ｃ）で生成される前記実験的反射スペクトルの少なくともいくつかは、いくつかの異なる継続時間の基板エッチングプロセスに関してエッチングプロセス終了後に実施された光学測定との比較に基づいて、調整されている、方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、前記いくつかの異なる継続時間の終了したエッチングプロセスに対応する前記光学測定は、対応するエッチング済み基板をエッチングに用いた処理チェンバから取り出した後に実施される、方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、（１）における前記次元削減した部分空間を決定することは、前記実験的反射スペクトルと前記計算による反射スペクトルとの間の差異の主成分分析（ＰＣＡ）を備える、方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、（２）における前記次元削減した部分空間を決定することは、前記実験的反射スペクトルのＰＣＡ、前記計算による反射スペクトルのＰＣＡ、または前記実験的反射スペクトルと前記計算による反射スペクトルの両方の組み合わせのＰＣＡを含む、方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、前記次元削減した部分空間は、特定のいくつかのエッチング時間における特定のいくつかのスペクトル波長の前記選択に対応しており、前記メトリックは、前記次元削減した部分空間に投影された対応する前記実験的反射スペクトルと前記計算による反射スペクトルとの間の差異の大きさに単調関係にある量の加重和である、方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法であって、前記加重和を計算するために用いる重みは等しい値を有し、前記差異に単調関係にある量は前記差異の二乗であり、前記メトリックは、前記部分空間に投影されたときの対応する前記実験的反射スペクトルと前記計算による反射スペクトルとの間の平均二乗差に単調に関係付けられている、方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載の方法であって、前記特定のいくつかのエッチング時間における特定のいくつかの波長に対応する重みの一部は、他のエッチング時間の同じ波長に対応する重みの一部よりも大きい、方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、前記特定のいくつかのエッチング時間における特定のいくつかの波長に対応する重みの一部は、同じエッチング時間の他の波長に対応する重みの一部よりも大きい、方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載の方法であって、前記特定のいくつかのエッチング時間における特定のいくつかの波長に対応する前記重みのいくつかは、
部分最小二乗（ＰＬＳ）分析を含むプロセスによって決定され、
前記ＰＬＳ分析は、エッチングプロセス終了時の半導体基板上のフィーチャのエッチングプロファイルの幾何学的座標を、前記エッチングプロセスにおける特定のいくつかの前のエッチング時間における特定のいくつかの波長に対応する反射率値と関連付ける、方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法であって、前記エッチングプロファイルおよび前記反射率値は、実験的に決定される、方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載の方法であって、前記エッチングプロファイルおよび前記反射率値は、請求項１に記載の方法により最適化されたモデルから決定される、方法。
【請求項１８】
請求項１に記載の方法であって、（ｅ）を繰り返すことをさらに含む、方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の方法であって、（ａ）において選択された前記モデルパラメータに関して誤差の略極小値が得られるまで（ｅ）をさらに繰り返すことをさらに含む、方法。
【請求項２０】
請求項１に記載の方法であって、前記コンピュータモデルは、前記半導体基板上のフィーチャのエッチングプロファイルを表す点の格子における局所エッチング速度を、時間の関数として計算する、方法。
【請求項２１】
請求項２０に記載の方法であって、前記モデルパラメータは、反応速度定数、反応物質および生成物の付着係数、ならびに反応物質および生成物の拡散定数、を含む、方法。
【請求項２２】
請求項１に記載の方法であって、（ｂ）におけるエッチングプロセスパラメータの前記セットについて、前記値の複数セットを選択することは、ＰＣＡを含む、方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載の方法であって、独立入力パラメータと対応する測定によるエッチングプロファイルとの連結されたベクトルに対して、前記ＰＣＡを実行する、方法。
【請求項２４】
独立入力パラメータのセットについての値のセットから、半導体基板上のフィーチャの計算によるエッチングプロファイルを生成する最適化されたコンピュータモデルであって、前記コンピュータモデルは、請求項１に記載の方法によって最適化されている、最適化されたコンピュータモデル。
【請求項２５】
半導体基板上のフィーチャのエッチングプロセスによる前記フィーチャのエッチング後のプロファイルを近似的に特定する方法であって、
前記エッチングプロセスに対応する独立入力パラメータのセットについて値のセットを指定することと、
前記独立入力パラメータについて前記指定された値のセットと共に、請求項２４に記載の最適化されたコンピュータモデルを用いて、エッチングプロファイルを生成すること、を備える方法。
【請求項２６】
エッチングプロセスのための独立入力パラメータのセットについて、前記エッチングプロセスによってフィーチャがエッチングされた後の半導体基板上の前記フィーチャの所望のエッチングプロファイルを近似的に生成する値のセットを決定する方法であって、
（ａ）エッチングプロセスに対応する独立入力パラメータのセットについて値のセットを指定し、
（ｂ）前記独立入力パラメータについて前記指定された値のセットと共に、請求項２４に記載の最適化されたコンピュータモデルを用いて、計算によるエッチングプロファイルを生成し、
（ｃ）前記所望のエッチングプロファイルと前記計算によるエッチングプロファイルとの間の差異を示すメトリックを計算し、
（ｄ）（ｂ）〜（ｃ）を繰り返すことによって確認される、前記所望のエッチングプロファイルと前記計算によるエッチングプロファイルとの間の差異を減少させるように、前記独立入力パラメータのセットについて（ａ）において指定された値の１つ以上を変更すること、を備える方法。
【請求項２７】
請求項２６に記載の方法であって、
（ｅ）（ｄ）において選択された前記モデルパラメータに関して誤差の略極小値が得られるまで（ｄ）を繰り返すことをさらに備える、方法。
【請求項２８】
半導体基板を処理するためのシステムであって、
半導体基板をエッチングするためのエッチャ装置であって、独立入力パラメータのセットによってその動作が調整されるエッチャ装置と、
前記エッチャ装置の動作を制御するためのコントローラであって、プロセッサおよびメモリを有するコントローラと、を備え、
前記メモリは、請求項１に記載の方法によって最適化された、エッチング後のフィーチャプロファイルのモデルを保存し、
前記プロセッサは、前記メモリに保存された前記エッチング後のフィーチャプロファイルのモデルを使用して、前記独立入力パラメータのセットの値のセットからエッチング後のフィーチャプロファイルを計算するように構成されている、システム。
【請求項２９】
請求項２８に記載のシステムであって、前記コントローラは、前記計算されたエッチング後のフィーチャプロファイルに応じて、前記独立入力パラメータのセットの値の１つ以上に変更を加えることによって、前記エッチャ装置の動作を調整する、システム。
【請求項３０】
請求項２９に記載のシステムであって、前記計算されたエッチング後のフィーチャプロファイルに応じて値が変更される前記独立入力パラメータのセットは、ＲＦプラズマ周波数とＲＦプラズマパワーレベルから選択された１つ以上のパラメータを含む、システム。
【請求項３１】
請求項２８に記載のシステムであって、前記エッチャ装置は、
処理チェンバと、
前記処理チェンバ内で基板を保持するための基板ホルダと、
前記処理チェンバ内でプラズマを発生させるためのプラズマ発生器であって、ＲＦ電源を有するプラズマ発生器と、
前記処理チェンバ内に１種以上の処理ガスを流入させるための弁制御による１つ以上の処理ガス入口と、
前記処理チェンバからガスを排出させるための１つ以上の真空ポンプに流体接続された１つ以上のガス出口と、を備える、システム。
【請求項３２】
請求項３１に記載のシステムであって、前記コントローラは、前記計算されたエッチング後のフィーチャプロファイルに応じて、前記処理チェンバ内の前記プラズマの特性を変化させるために、前記ＲＦ電源の周波数および／または電力レベルを調整する、システム。
【請求項３３】
請求項３１に記載のシステムであって、前記コントローラは、前記計算されたエッチング後のフィーチャプロファイルに応じて、前記処理チェンバ内に流入する１種以上の処理ガスの流量を調整するために、弁制御による前記１つ以上の処理ガス入口を操作する、システム。
【請求項３４】
請求項３１に記載のシステムであって、前記コントローラは、前記計算されたエッチング後のフィーチャプロファイルに応じて、前記処理チェンバ内の温度および／または圧力を調整する、システム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
プラズマアシストによるエッチングプロセスの性能は、半導体処理ワークフローの成功にとって極めて重要であることが多い。しかしながら、エッチングプロセスを最適化することは、多くの場合、所望の目標フィーチャプロファイルを生成するためにプロセスエンジニアがエッチングプロセスパラメータを手動でアドホックに微調整することを伴い、困難かつ時間を要する可能性がある。現在のところ、所与の所望のエッチングプロファイルを結果的に得られるプロセスパラメータの値を決定するためにプロセスエンジニアが頼り得る、十分な精度の自動化された手順は、全く存在しない。
【０００２】
いくつかのモデルが、エッチングプロセス中に半導体基板表面で生じる物理化学的プロセスをシミュレートしようと試みている。例として、Ｍ．Ｋｕｓｈｎｅｒおよび共同研究者によるエッチングプロファイルモデル、ならびにＣｏｏｐｅｒｂｅｒｇおよび共同研究者によるエッチングプロファイルモデル、が挙げられる。前者は、Ｙ．Ｚｈａｎｇ著「Low Temperature Plasma Etching Control through Ion Energy Angular Distribution and 3-Dimensional Profile Simulation（イオンエネルギー角度分布および３次元プロファイルシミュレーションによる低温プラズマエッチング制御）」Ｃｈａｐｔｅｒ ３，学位論文，ミシガン大学（２０１５年）に、後者は、Ｃｏｏｐｅｒｂｅｒｇ、Ｖａｈｅｄｉ、Ｇｏｔｔｓｃｈｏ著「Semiempirical profile simulation of aluminum etching in a Cl2/BCl3 plasma（Ｃｌ2／ＢＣｌ3プラズマにおけるアルミニウムエッチングの半経験的プロファイルシミュレーション）」Ｊ．Ｖａｃ．Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ａ，ｖｏｌ．２０（５）,１５３６頁（２００２年）に、記載されており、これらの文献の各々は、その全体があらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる。Ｍ．Ｋｕｓｈｎｅｒおよび共同研究者によるエッチングプロファイルモデルについてのさらなる説明は、Ｊ．Ｖａｃ．Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ａ，ｖｏｌ．１５（４）,１９１３頁（１９９７年）、Ｊ．Ｖａｃ．Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ｂ，ｖｏｌ．１６（４）,２１０２頁（１９９８年）、Ｊ．Ｖａｃ．Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ａ，ｖｏｌ．１６（６）,３２７４頁（１９９８年）、Ｊ．Ｖａｃ．Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ａ，ｖｏｌ．１９（２）,５２４頁（２００１年）、Ｊ．Ｖａｃ．Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ａ，ｖｏｌ．２２（４）,１２４２頁（２００４年）、Ｊ．Ａｐｐｌ．Ｐｈｙｓ．ｖｏｌ．９７，Ａｒｔｉｃｌｅ  ＩＤ  ０２３３０７（２００５年）に記載があり、これらの文献の各々も同じく、その全体があらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる。これらのモデルを開発するための幅広い研究が行われたにもかかわらず、それらは、未だ、半導体処理産業において十分な利用を見いだすための望ましい精度および信頼度を有するものではない。
【発明の概要】
【０００３】
複数のモデルパラメータ（Ｂ）を使用して、半導体基板上のフィーチャのエッチングプロファイルを、独立入力パラメータ（Ａ）のセットに関連付けるコンピュータモデルを、最適化する方法について開示する。本方法は、最適化対象のモデルパラメータ（Ｂ）の選択されたセットについて、値のセットを特定することと、最適化に関わる独立入力パラメータ（Ａ）の選択されたセットについて、値の複数セットを特定することと、を含み得る。次に、本方法は、さらに、Ａの値のセットの各々について、その指定されたＡの値のセットを用いて実行した実験的エッチングプロセスの光学測定から生成された実験的反射スペクトルを受け取ることと、さらに、Ａおよびｂのその値のセットを用いてモデルから計算による反射スペクトルを生成することと、を含み得る。このようないくつかの実施形態において、本方法は、さらに、Ａについての１つ以上の値のセットに関して、実験的反射スペクトルと対応する計算による反射スペクトルとの間の差異を示すメトリックを低減させるように、Ｂの値の１つ以上に変更を加えることと、Ｂのその変更された値のセットを用いてモデルからの計算による反射スペクトルの生成を繰り返すことと、を含み得る。
【０００４】
一部の実施形態では、メトリックを計算することは、計算による反射スペクトルと対応する実験的反射スペクトルとの間の差異を計算して、その差異を、次元削減した部分空間に投影する演算、ならびに／または、計算による反射スペクトルおよび対応する実験的反射スペクトルを、次元削減した部分空間に投影して、その部分空間に投影された反射スペクトル間の差異を計算する演算、を含み得る。
【０００５】
一部の実施形態では、計算による反射スペクトルの少なくともいくつかは、一連のエッチングプロファイル座標によって表される計算によるエッチングプロファイルを、モデルを用いて生成することと、計算によるエッチングプロファイルから、その計算によるエッチングプロファイルからの電磁放射の反射をシミュレートすることにより、計算による反射スペクトルを生成することと、を含むプロセスによって生成される。
【０００６】
一部の実施形態では、実験的反射スペクトルは、エッチングプロセスの異なる継続時間を表す一連のエッチング時間に対応する反射スペクトルを含み、計算による反射スペクトルは、同じ一連のエッチング時間に対応するようにモデルから計算された反射スペクトルを含む。一部のこのような実施形態では、実験的反射スペクトルは、その一連のエッチング時間で、エッチングプロセスの進行中に実施する光学測定から生成されるものであって、このとき、一部の例では、その一連のエッチング時間の少なくとも一部にわたる連続したエッチング時間は、０．０１〜１秒で区切られる。
【０００７】
さらに、本明細書において、上記の手法に従って最適化された、計算によるエッチングプロファイルを生成するためのコンピュータモデルについて開示する。さらに、本明細書において、半導体基板上のフィーチャのエッチングプロセスによるそのフィーチャのエッチング後のプロファイルを近似的に特定する方法について開示する。本方法は、そのエッチングプロセスに対応する独立入力パラメータのセットについて、値のセットを指定することと、上記の最適化されたコンピュータモデルを、独立入力パラメータについて指定された値のセットと共に用いて、エッチングプロファイルを生成することと、を含み得る。さらに、エッチングプロセスのための独立入力パラメータのセットについて、そのエッチングプロセスによってフィーチャがエッチングされた後の半導体基板上のそのフィーチャの所望のエッチングプロファイルを近似的に生成する値のセットを決定するために、上記の最適化されたモデルを使用する方法について開示する。
【０００８】
さらに、本明細書において、半導体基板を処理するためのシステムについて開示する。本システムは、半導体基板をエッチングするためのエッチャ装置であって、独立入力パラメータのセットによってその動作が調整されるエッチャ装置と、エッチャ装置の動作を制御するためのコントローラと、を備え得る。コントローラは、一般的に、プロセッサとメモリとを有する。メモリは、上記のモデル最適化方法のいずれかによって最適化されたエッチング後のフィーチャプロファイルのモデルを保存し得る。プロセスは、メモリに保存されたエッチング後のフィーチャプロファイルの最適化済みモデルを使用して、独立入力パラメータのセットの値のセットからエッチング後のフィーチャプロファイルを計算するように構成され得る。
【０００９】
本開示のこれらおよび他の特徴について、関連図面を参照して、以下で提示する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】エッチングプロセスの表面動力学モデルから計算により生成されたエッチングプロファイルの一例を示す説明図。
【００１１】
【図２】図１に示すものと同様の、ただし、この図では、１つ以上の光学計測ツールを用いて実施された実験測定から計算されたエッチングプロファイルの一例を示す説明図。
【００１２】
【図３】エッチングプロファイル座標空間に関してエッチングプロファイルモデルを最適化するための手順を示すプロセスフローチャート。
【００１３】
【図４Ａ】エッチングプロファイルモデルを最適化するための、特にそのようなモデルで使用されるいくつかのモデルパラメータを最適化するための手順を示すプロセスフローチャート。
【００１４】
【図４Ｂ】エッチングプロファイルモデルを最適化するための、特にそのようなモデルで使用されるいくつかのモデルパラメータを最適化するための手順を示すプロセスフローチャート。
【図４Ｂ−１】ラインとピッチを示す説明図。
【００１５】
【図５】本開示に従って最適化されたモデルを使用して特定され得る標準的なエッチングプロファイルの実例セットを示す説明図。
【００１６】
【図６】反射スペクトル空間に関してエッチングプロファイルモデルを最適化するための手順を示すプロセスフローチャート。
【００１７】
【図７Ａ】エッチングプロセス中に変遷するエッチングプロファイルの反射スペクトル履歴の説明図。
【００１８】
【図７Ｂ】３Ｄデータブロックの形で多くのウェハについて収集された分光反射率データのセット（このデータブロックの３つのインデックスは、ウェハ番号（ｉ）、スペクトル波長（ｊ）、エッチング処理時間（ｋ）に対応している）、および、スペクトル履歴のＰＬＳ分析のための独立データとなり得る２Ｄデータブロックに展開する３Ｄデータブロックを概略的に示す説明図、従属データは、同じく同図に示しているエッチングプロファイル座標である。
【００１９】
【図８】ＰＬＳモデルの最適化で用いる計算による反射スペクトルの生成に使用されるＥＰＭを同時に最適化しつつ、エッチングプロセスの過程にわたるエッチングスペクトル反射履歴をエッチングプロファイルに関連付けるＰＬＳモデルを最適化するための、反復手順を示すプロセスフローチャート。
【００２０】
【図９Ａ】ギャップ調整可能な容量結合（ＣＣＰ）プラズマ反応器の一実施形態を示す説明図。
【図９Ｂ】ギャップ調整可能な容量結合（ＣＣＰ）プラズマ反応器の一実施形態を示す説明図。
【図９Ｃ】ギャップ調整可能な容量結合（ＣＣＰ）プラズマ反応器の一実施形態を示す説明図。
【００２１】
【図１０】誘導結合プラズマ（ＩＣＰ）反応器の一実施形態を示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
序論
本明細書において、上述のエッチングプロファイルモデル（ＥＰＭ）（および他の類似のモデル）の実用性を向上させる手順について開示し、それらは、半導体フィーチャのエッチングプロファイルの十分に正確な表現を生成するために使用してよく、それらの表現は、半導体処理産業において信頼するのに十分に良好な近似である。概して、本発明の手順により、これらのモデルの予測力が向上する。
【００２３】
一般的に、ＥＰＭおよび類似のモデルは、基板フィーチャのエッチングプロファイルの経時的な変遷、すなわちフィーチャ表面の様々な空間的位置におけるフィーチャ形状の経時的変化を、反応チェンバ内に設定されたプラズマ条件を特徴付けるエッチャントおよび成膜種の入射フラックスによる結果としてのそれらの空間的位置のそれぞれにおけるエッチングプロセスに関係した反応速度を計算することによって、そしてそれを、シミュレートされるエッチングプロセスの過程にわたって実行することによって、シミュレートしようと試みるものである。その出力は、データ点すなわちプロファイル座標の離散集合によって表されるシミュレートされたエッチングプロファイルであり、これは、プロファイルの形状を空間的に描出している。そのようなシミュレートされたエッチングプロファイルの一例を、図１に示しており、このシミュレートされたプロファイルは、図２に示すような実際に測定されたエッチングプロファイルに対応し得る。シミュレートされたエッチングプロファイルの経時的な変遷は、理論モデル化・空間分解された局所エッチング反応速度に依存しており、そしてこれは、当然のことながら、エッチングプロセスの基礎となる化学および物理に依存している。従って、エッチングプロファイルのシミュレーションは、エッチングプロセスの基礎となる化学反応機構に関係した様々な物理的および化学的パラメータに依存し、さらには、一般にプロセスエンジニアの制御下にある温度、圧力、プラズマパワー、反応物質流量などのチェンバ環境を特徴付けるものであり得る物理的および化学的パラメータにも依存する。
【００２４】
前者に関して、エッチングプロファイルモデルは、この場合、例として、反応確率、付着係数、イオンおよび中性フラックスなどの「基本的な」化学的および物理的入力パラメータセットを必要とし、それらは、一般的に、独立に制御可能ではなく、さらに／またはプロセスエンジニアが直接知り得ないにもかかわらず、シミュレーションへの入力として指定されなければならない。このため、これらの「基本的」または「機構的」入力パラメータのセットは、一般に、文献から引用された何らかの値を有するものと仮定され、それらの使用は、モデル化対象のエッチングプロセスの基礎となる物理的および化学的機構の何らかの単純化（および近似）に暗に頼ることになる。
【００２５】
本開示は、基板エッチングプロセスのこれらのＥＰＭの実際的な産業上の利用可能性を向上させるために、実験的手法とデータ分析手法とを組み合わせた手順を提示する。なお、「基板エッチングプロセス」という表現は、マスク層をエッチングするプロセスを含み、またはより広くは、基板表面上に堆積されている任意の材料層および／または基板表面上に存在する任意の材料層をエッチングするプロセスを含む、ということに留意すべきである。これらの手法は、これらのモデルで採用される「基本的な」化学的および物理的入力パラメータに焦点を当てており、これらのパラメータについて、より効果的な値のセットとみなし得るものを決定するための手順を用いることによって、これらの「基本的な」パラメータについて決定された最適値が、文献（または他の実験）によってこれらのパラメータの「真の」物理／化学値と決定され得るものと異なる場合であっても、モデルを改良するものであり、この場合の効果的とは、それらによってエッチングモデルの精度が向上するという意味である。
【００２６】
より詳細に後述される図３および４は、改良されたエッチングプロファイルモデルを生成するための例示的プロセスを示すフローチャートを提示している。図３では、例えば、図示のプロセスフローは、２つの入力ブランチを有し、一方は実験測定からのものであり、他方は、まだ最適化されていない現在のバージョンのモデルからのものである。実験ブランチと予測モデルブランチの両方で、エッチングプロファイルの結果を生成する。これらの結果を比較し、この比較を用いて、それらの結果の間の偏差を減少させるようにモデルを改良する。
【００２７】
ＥＰＭによる出力として２次元または３次元でエッチングプロファイルデータを詳細に特徴付けることは、モデルを最適化するに当たり、特有の難題を提示する。本明細書で開示する種々の実施形態において、プロファイルデータは、それぞれが厚さを有する一連の高さ方向スライスとして表される。他の実施形態では、プロファイルは、共通の原点からの一連のベクトルとして、または台形のような一連の幾何学的形状として表される。プロファイルのこれらの高さ方向スライスまたは他の成分を多数用いる場合には、実験的プロファイルとＥＰＭプロファイルとの誤差を最小化するという最適化問題は、計算要求が厳しい可能性がある。必要な計算量を削減するために、主成分分析のような次元削減法を用いて、各種プロファイル成分から、最適化で用いる物理的プロファイル全体への相関寄与を特定する。次元削減した空間において少数の主成分または他のベクトルでエッチングプロファイルを表現することによって、エッチングプロファイルモデルの予測力を向上させるプロセスを大幅に単純化することが可能である。さらに、このような主成分が互いに直交していることで、独立なプロファイル寄与を個別に最適化できることが保証される。
【００２８】
本明細書では、以下の用語を使用する。
【００２９】
独立変数：一般的に理解されているように、独立変数は、応答を誘起する変数である。エッチングプロファイルモデルは、反応器プロセス条件（例えば、温度、圧力、ガス組成、流量、プラズマパワー、など）、局所プラズマ条件、および局所反応条件など、様々なタイプの独立変数を含み得る。
【００３０】
結果変数：一般的に理解されているように、結果変数は、独立変数からの結果としての変数である。多くの場合、結果モデルは、モデルによって出力される。文脈によっては、結果変数は、従属変数という用語と同義である。本開示において、エッチングプロファイルは、一種の結果変数である。
【００３１】
入力変数：入力変数は、独立変数に類似しているが、一部の独立変数は、多くの実行では固定され得るので、そのような実行の場合は技術的に「入力」変数ではないという点で、入力変数は、より限定されたものであり得る。入力変数は、対象とする実行の入力として供給される。
【００３２】
機構的パラメータ：機構的パラメータは、反応器またはエッチングを受ける基板における１つ以上の特定の位置での物理的および／または化学的条件を表す一種の独立変数である。
【００３３】
プラズマパラメータ：プラズマパラメータは、局所プラズマ条件（例えば、基板上の特定の位置におけるプラズマ密度およびプラズマ温度）を記述する一種の機構的パラメータである。
【００３４】
反応パラメータ：反応パラメータは、化学的または物理化学的局所条件を記述する一種の機構的パラメータである。
【００３５】
プロセスパラメータ：プロセスパラメータは、プロセスエンジニアが制御する反応器パラメータ（例えば、チェンバ圧力およびペデスタル温度）である。プロセスパラメータは、基板特性と共に、エッチング反応器内の機構的パラメータの値を制御し得る。
【００３６】
モデルパラメータ：モデルパラメータは、最適化される一種の独立変数である。それは、典型的には、化学反応パラメータなどの機構的パラメータである。モデルパラメータの初期値は最適化されていない。
【００３７】
エッチングプロファイル
エッチングプロファイルモデルおよびその改良手順の詳細について掘り下げる前に、フィーチャのエッチングプロファイルの概念について説明することが有用である。一般的に、エッチングプロファイル（ＥＰ）は、半導体基板上のエッチング後のフィーチャの形状を特徴付けるために使用され得る１つ以上の幾何学的座標のセットについての任意の値のセットを指す。単純な例では、エッチングプロファイルは、フィーチャの２次元縦断面スライスで見たときの、フィーチャのベースまでの中間（基板表面上でフィーチャのベース（または底）とその頂部開口との間の中間点）で測定されたフィーチャの幅で近似することが可能である。より複雑な例では、エッチングプロファイルは、同じ２次元縦断面スライスで見たときの、フィーチャのベースより上の様々な高さで測定された一連のフィーチャ幅であり得る。図２は、これを例示している。実施形態に応じて、その幅は、リセス型フィーチャの一方の側壁と他方の側壁との間の距離、すなわちエッチング除去された領域の幅である場合があり、または、その幅は、いずれかの側でエッチングされたカラムの幅を指す場合がある、ということに留意すべきである。後者を、図２に概略的に示している。なお、場合によって、そのような幅は、「限界寸法」（図２では「ＣＤ」と表示されている）と呼ばれ、フィーチャのベースからの高さは、そのような限界寸法と呼ばれるものの高さまたはｚ座標（図２ではパーセンテージとして表示されている）と呼ばれることがある、ということに留意すべきである。上述のように、エッチングプロファイルは、共通の原点からのベクトル群、または台形もしくは三角形のような形状のスタック、または湾曲状、直線状、もしくはテーパ状側壁、丸底、ファセットなどの典型的なエッチングプロファイルを規定する特徴形状パラメータ群によるなど、他の幾何学的リファレンスで表してよい。
【００３８】
このようにして、一連の幾何学的座標（例えば、様々に異なる高さにおけるフィーチャ幅）によってフィーチャのプロファイルの離散描写を描出する。なお、様々に異なる高さにおけるフィーチャ幅を表す一連の座標を表現するには、多くの方法があるということに留意すべきである。例えば、各座標は、（平均フィーチャ幅または垂直方向に平均したフィーチャ幅のような）何らかの基準フィーチャ幅からの偏差比を表す値を有する場合があり、または、各座標は、垂直方向に隣接した座標からの変化を表す場合などがある。いずれの場合も、「幅」と呼ばれているもの、および、一般に、エッチングプロファイルを表すために使用されるプロファイル座標セットに用いられているスキームは、文脈および使用状況から明らかとなる。考え方としては、座標セットを用いて、フィーチャのエッチング後のプロファイルの形状を表現するということである。さらに、一連の幾何学的座標は、基板表面上のエッチング後のシリンダまたはトレンチの形状など、フィーチャのエッチング後のプロファイルまたは他の幾何学的特徴の完全な３次元形状を記述するために用いることもできるということにも留意すべきである。このように、一部の実施形態では、エッチングプロファイルモデルは、モデル化対象のフィーチャの完全な３Ｄエッチング形状を提供するものであってよい。
【００３９】
エッチングプロファイルモデル
エッチングプロファイルモデル（ＥＰＭ）は、基礎となる物理的および化学的エッチングプロセスおよび反応機構を特徴付ける入力エッチング反応パラメータ（独立変数）のセットから理論的に決定されるエッチングプロファイルを計算する。これらのプロセスは、時間、ならびにエッチング対象のフィーチャおよびその周囲を表す格子における位置、の関数としてモデル化される。入力パラメータの例として、イオンフラックスなどのプラズマパラメータ、および特定の化学反応が起こる確率などの化学反応パラメータ、が含まれる。これらのパラメータ（特に、一部の実施形態では、プラズマパラメータ）は、圧力、基板温度、プラズマ源パラメータ（例えば、プラズマ源に与えられる電力、周波数、デューティサイクル）、反応物質およびそれらの流量のような、全体的な反応器構成およびプロセス条件から、それらのパラメータを計算する他のモデルなど、様々なソースから取得され得る。一部の実施形態では、そのようなモデルはＥＰＭの一部であり得る。
【００４０】
前述のように、ＥＰＭは、独立変数としての反応パラメータを取り込み、応答変数としてのエッチングプロファイルを機能的に生成する。すなわち、独立変数のセットは、モデルへの入力として使用される物理的／化学的プロセスパラメータであり、応答変数は、モデルによって計算されるエッチングプロファイルフィーチャである。ＥＰＭは、反応パラメータとエッチングプロファイルとの間の１つ以上の関係を採用する。そのような関係として、例えば、係数、重み、および／または他のモデルパラメータ（ならびに、反応パラメータおよび／または他のモデルパラメータの、線形関数、二次およびさらに高次の多項式関数など）を含んでよく、それらは、規定通りに独立変数に適用されることで、エッチングプロファイルに関係した応答変数を生成する。そのような重み、係数などは、上記の反応パラメータのうちの１つ以上を表し得る。これらのモデルパラメータは、本明細書に記載の最適化手法においてチューニングまたは調整される。いくつかの実施形態において、反応パラメータのうちのいくつかは、最適化されるモデルパラメータである一方、他のものは、独立入力変数として用いられる。例えば、化学反応パラメータは、最適化可能なモデルパラメータであり得る一方、プラズマパラメータは、独立変数であり得る。
【００４１】
一般的に、「応答変数」は、出力および／もしくは結果を表し、さらに／またはそれが結果であるかどうか確認するためにテストされる。「独立変数」は、入力および／もしくは原因を表し、さらに／またはそれが原因であるかどうか確認するためにテストされる。このように、応答変数は、それが独立変数の変化に伴って変化するのかどうか、さらには、どれほど変化するのか、を確認するために調査されることがある。独立変数は、「予測変数」、「回帰変数」、「制御変数」、「操作変数」、「説明変数」、または「入力変数」として知られている場合もある。
【００４２】
前述のように、一部のＥＰＭでは、入力変数（一種の独立変数）を採用しており、それらは、基本的な反応機構的パラメータとして特徴付けられるものであり得るとともに、基礎となる化学および物理において基本的なものとみなされるものであり得るため、一般的に、実験プロセスエンジニアは、これらの量を制御できない。エッチングプロファイルモデルでは、これらの変数は、格子の各位置で、および規定の時間ステップで隔てられた複数の時点で、適用される。いくつかの実現形態において、格子分解能は、およそ数オングストロームから、およそ１マイクロメートルまで、様々であり得る。いくつかの実現形態において、時間ステップは、およそ１ｅ−１５秒から１ｅ−１０秒まで、様々であり得る。いくつかの実施形態において、最適化では、２つのタイプの機構的独立変数、すなわち（１）局所プラズマパラメータ、および（２）局所化学反応パラメータ、を採用する。これらのパラメータは、場合によっては格子分解能に依存して、位置の関数として変化し得るという意味で「局所的な」ものである。プラズマパラメータの例として、イオン、ラジカル、光子、電子、励起種、成膜種のような粒子のフラックスおよびエネルギー、ならびにそれらのエネルギー分布および角度分布などの、局所プラズマ特性が含まれる。化学的および物理化学的反応パラメータの例として、速度定数（例えば、特定の化学反応が特定の時点で起こる確率）、付着係数、エッチングのエネルギー閾値、基準エネルギー、スパッタリング収率を規定するエネルギーの指数、角度収率関数およびそのパラメータ、などが含まれる。また、パラメータ化される化学反応として、エッチング対象の材料とエッチャントとを反応物質として含む反応が含まれる。なお、化学反応パラメータとして、基板を直接エッチングする反応に加えて、各種タイプの反応を含み得ることは理解されるべきである。そのような反応の例として、寄生反応、堆積反応、副生成物の反応などの、副反応が含まれる。これらはいずれも、全体的なエッチング速度に影響を及ぼし得る。また、モデルは、上述のプラズマパラメータおよび化学反応入力パラメータに加えて、他の入力パラメータを必要とし得ることも理解されるべきである。そのような他のパラメータの例として、反応サイトの温度、分圧または反応物質、などが含まれる。場合によって、これらおよび／または他の非機構的パラメータは、機構的パラメータのいくつかを出力するモジュールに入力されることがある。
【００４３】
いくつかの実施形態において、ＥＰＭモデル変数の（最適化されていない）初期値、ならびに最適化の際に固定される独立変数（例えば、一部の実施形態では、プラズマパラメータ）は、文献、他の計算モジュールまたはモデルによる計算など、各種ソースから取得され得る。一部の実施形態では、プラズマパラメータなどの独立入力変数は、プラズマパラメータの場合のエッチングチェンバプラズマモデルのような、モデルを使用することによって決定され得る。このようなモデルは、例えば、圧力、流量、プラズマパワー、ウェハ温度、ＩＣＰコイル電流、バイアス電圧／パワー、パルス化周波数、パルスデューティサイクルのようなチェンバ環境パラメータなど、プロセスエンジニアが（例えば、ノブを回すことによって）制御できる各種プロセスパラメータから、適用可能な入力ＥＰＭパラメータを計算し得る。
【００４４】
ＥＰＭを実行するときには、独立変数のうちのいくつかは、実験を実行するために使用される既知のまたは期待されるパラメータ値に設定される。例えば、プラズマパラメータは、モデル化されるドメインにおける様々な位置で既知の値または期待値に固定されることがある。本明細書においてモデルのパラメータまたはモデルパラメータとして記載される他の独立変数は、後述する最適化手順によるチューニング対象として選択されるものである。例えば、化学反応パラメータは、チューニングされるモデルパラメータであり得る。従って、それらのモデルパラメータは、ある所与の測定による実験的エッチングプロファイルに対応する一連の実行において、モデルを最良に最適化するためにはこれらのパラメータの値をいかに選択すべきかを解明するために、様々に変化させられる。
【００４５】
ＥＰＭは、多くの異なる形態のいずれかをとり得る。最終的に、それらは、独立変数と応答変数との間の関係を提供する。その関係は、線形的であっても、または非線形的であってもよい。一般的に、ＥＰＭは、当技術分野で、セルベースのモンテカルロ表面反応モデルと呼ばれているものである。これらのモデルは、その様々な形態で、半導体ウェハ製造の文脈において、ウェハフィーチャのトポグラフィの経時的な変遷をシミュレートするように動作する。これらのモデルは、ウェハ上の任意の径方向位置について、プラズマモデルまたは実験的診断によって生成されたエネルギー分布および角度分布を用いて、擬似粒子を導入する。擬似粒子は、表面へのラジカルおよびイオンのフラックスを表すように、統計的に重み付けされる。これらのモデルは、プロファイルの変遷を予測するために、結果的に表面へのエッチング、スパッタリング、混合、および堆積に至る様々な表面反応機構を取り扱うものである。モンテカルロ積分では、様々なイオンおよび中性の擬似粒子の軌道を、それらが反応するかまたは計算ドメインを離れるまで、ウェハフィーチャ内で追跡する。ＥＰＭは、様々な材料へのエッチング、ストリッピング、原子層エッチング、イオン化金属物理気相成長、およびプラズマ化学気相成長、を予測するための高度な能力を有する。いくつかの実施形態において、ＥＰＭは、２次元または３次元の直線メッシュを利用し、そのメッシュは、ウェハフィーチャの寸法を適切に取り扱う／モデル化するのに十分に細かい分解能を有する（ただし、原理的には、（２Ｄまたは３Ｄにかかわらず）メッシュは、非直線座標を利用することも同様に可能である）。メッシュは、２次元または３次元の格子点の配列とみなされる場合がある。また、それは、各格子点に関連付けられた（各格子点に中心がある）２Ｄの局所エリアまたは３Ｄの局所ボリュームを表すセルの配列とみなされる場合もある。メッシュ内の各セルは、異なるソリッド材料または材料の混合物を表し得る。モデル化のための基礎として２Ｄメッシュが選択されるのか、または３Ｄメッシュが選択されるのかは、モデル化対象のウェハフィーチャのクラス／タイプに依存し得る。（例えば、ポリシリコン基板内の）例えば、長いトレンチフィーチャをモデル化するためには、２Ｄメッシュを用いてよく、トレンチの端のジオメトリは、その端から離れたトレンチの長さの大部分で生じる反応プロセスにあまり関係しないという仮定の下で（すなわち、この断面２Ｄモデルを目的として、トレンチは無限であると仮定し、これは、やはり、その端から離れたトレンチフィーチャについての合理的な仮定である）、その２Ｄメッシュにより、トレンチの断面形状を描出する。一方で、円形ビアフィーチャ（シリコン貫通ビア（ＴＳＶ））は、（そのフィーチャのｘ，ｙ水平寸法は互いに同等であるため）３Ｄメッシュを用いてモデル化することが適切であり得る。
【００４６】
メッシュ間隔は、サブナノメートルから（例えば、１オングストロームから）数マイクロメートル（例えば、１０マイクロメートル）までの範囲であってよい。一般的に、各メッシュセルには、例えば、フォトレジスト、ポリシリコン、（例えば、フィーチャによって占められていない空間領域における）プラズマなどの、材料識別情報が割り当てられ、これは、プロファイルの変遷の過程で変化し得る。固相種は、計算セルの識別情報によって表され、気相種は、計算擬似粒子によって表される。このようにして、メッシュは、反応性エッチングプロセスにおいてウェハフィーチャのジオメトリ／トポロジが経時的に変遷するときに、ウェハフィーチャおよび周囲のガス環境（例えば、プラズマ）の（例えば、計算を目的として）適度に詳細な表現を提供する。
【００４７】
エッチングの実験およびプロファイル測定
前節で提示したＥＰＭを学習させて、最適化する目的で、エッチングプロセスパラメータの各種セットによって規定される様々なプロセス条件で実施される実際のエッチングプロセスの結果として得られる実際のエッチングプロファイルを、実験で可能な限りの精度で特定するために、様々な実験が実施され得る。この場合、例えば、エッチャント流量、プラズマパワー、温度、圧力など、エッチングプロセスパラメータのセットについて、第１の値のセットを指定し、これによってエッチングチェンバ装置をセットアップし、エッチャントをチェンバ内に流入させ、プラズマを点火するなどして、第１の半導体基板のエッチングを進めることで、第１のエッチングプロファイルを形成する。次いで、エッチングプロセスパラメータの同じセットについて、第２の値のセットを指定し、第２の基板をエッチングすることで、第２のエッチングプロファイルを形成する、などと続く。
【００４８】
ＥＰＭを学習させる目的で、適宜、広範なまたは絞り込んだプロセス空間を表すために、プロセスパラメータの様々な組み合わせを用いてよい。このとき、プロセスパラメータのその組み合わせを用いて、機構的パラメータのような、ＥＰＭへの入力（独立）パラメータを計算し、これにより、実験結果と比較することが可能なエッチングプロファイル出力（応答変数）を得る。実験は多大なコストおよび時間を要する可能性があるので、ＥＰＭの最適化のためのロバストな学習セットを提供するために実施する必要がある実験数を減らすような実験設計手法を採用することができる。この目的で、実験計画法（ＤＯＥ）のような手法を採用してよい。一般的に、そのような手法は、様々な実験においてプロセスパラメータのどのセットを使用するのかを決定する。それらは、プロセスパラメータ間の統計的相互作用、ランダム化などを考慮して、プロセスパラメータの組み合わせを選択するものである。一例として、ＤＯＥは、策定されたプロセスの中心点周辺の限られた範囲のパラメータをカバーする少数の実験を特定し得る。
【００４９】
典型的には、研究者は、モデル最適化プロセスの初期には、すべての実験を実施し、収束するまでの最適化ルーチンの反復においては、そのような実験のみを用いる。あるいは、実験設計者は、最適化の初期の反復では、いくつかの実験を実施してよく、その後、最適化が進むにつれて追加の実験を実施してよい。最適化プロセスは、評価されるべき具体的なパラメータ、ひいては後の反復で実行されるべき具体的な実験を、実験設計者に通知し得る。
【００５０】
これらの実験的エッチングプロセス処理の結果として得られる実験的エッチングプロファイルを測定するために、１つ以上のインサイチュまたはオフライン計測ツールを使用してよい。測定は、エッチングプロセスの終了時に、エッチングプロセスの最中に、またはエッチングプロセス中の１つ以上の時点で、実施してよい。エッチングプロセスの終了時に測定が実施される場合には、その測定の計測法は破壊的であってよく、エッチングプロセス中に周期的に実施される場合には、一般に、その測定の計測法は非破壊的となる（従って、エッチングを中断させない）。適切な計測手法の例として、ＬＳＲ、ＯＣＤ、および断面ＳＥＭが含まれるが、ただし、これらに限定されない。なお、計測ツールは、（実験で基本的にフィーチャのエッチングプロファイルを画像化する）ＳＥＭの場合のように、フィーチャのプロファイルを直接測定してよく、または（実際の測定データからフィーチャのエッチングプロファイルを再生するために何らかの後処理を行う）ＯＣＤ測定の場合のように、フィーチャのエッチングプロファイルを間接的に特定してよい、ということに留意すべきである。
【００５１】
いずれの場合も、エッチングの実験および計測手順による結果は、測定されたエッチングプロファイルのセットであり、その各々は、概して、上述のようなフィーチャのプロファイルの形状を表す一連の座標または格子値のセットについての一連の値を含んでいる。一例を図２に示している。その後、それらのエッチングプロファイルは、後述するように、コンピュータ化エッチングプロファイルモデルを学習させて、最適化し、改良するための入力として使用され得る。
【００５２】
モデルパラメータのチューニング／最適化
測定された実験的エッチングプロファイルの各々は、コンピュータ化されたエッチングプロファイルモデルをチューニングするためのベンチマークを提供する。よって、それらの実験的エッチングプロファイルを適用することにより、モデルがそのエッチングプロファイル予測において実際とどのようなずれがあるのかを確認するために、エッチングプロファイルモデルを用いて一連の計算を実行する。この情報を用いることで、モデルは改良され得る。
【００５３】
図３は、上述したもののような、エッチングプロファイルモデルをチューニングおよび／または最適化するための一連のオペレーション３００を示すフローチャートを提示している。いくつかの実施形態において、このようにチューニングおよび／または最適化されたモデルは、エッチング実験を実行した結果として測定されたエッチングプロファイルと、モデルから生成された対応する計算によるエッチングプロファイルとの間の総合差異に関連した（総合差異を示す、定量化するなどの）メトリックを低減するものであり、場合によってはメトリックを略最小化するものである。すなわち、改良されたモデルは、（ＥＰＭへの独立入力パラメータを計算するために用いられる、選択されたプロセスパラメータの様々に異なる規定値のセットで指定される）様々に異なる実験プロセス条件にわたる総合誤差を低減し得るものである。
【００５４】
図３に示すように、最適化手順３００は、オペレーション３１０において、最適化対象のモデルパラメータのセットを選択することによって開始する。やはり、これらのモデルパラメータは、プロセスエンジニアが制御できない基本的な化学的および物理的プロセスを特徴付けるパラメータであるように選択され得る。これらの一部またはすべては、モデルを改良するために、実験データに基づいて調整される。いくつかの実施形態において、これらのモデルパラメータは、反応パラメータであってよく、反応確率および／または（熱）速度定数、反応物質の付着係数、物理的または化学的スパッタリングのエッチング閾値エネルギー、エネルギー依存指数、エッチング収率の角度依存性および角度収率曲線に関係したパラメータ、などを含み得る。なお、一般的に、最適化は、エッチングチェンバに流入される化学種の特定の与えられた／指定された混合物に関して行われるということに留意すべきである（ただし、エッチングチェンバの化学組成は、エッチングプロセスが進むにつれて変化することは理解されるべきである）。一部の実施形態では、反応パラメータは、（プラズマパラメータのような）他の入力パラメータとは別の入力ファイルで、ＥＰＭに供給される。
【００５５】
いくつかの実施形態において、モデルパラメータは、どの特定の化学反応がエッチングプロセスによってモデル化されるべきであるかの指定を含み得る。所与のエッチングプロセスで、エッチングチェンバ内では常に、生じている多くの進行中の反応があり得ることは、当業者であれば理解できるであろう。これらは、主エッチング反応自体を含むが、主エッチングプロセスの副反応、主エッチング反応の副生成物が関与する反応、副生成物間の反応、副生成物の副生成物が関与する反応、なども含み得る。従って、いくつかの実施形態において、モデルパラメータの選択は、どの反応をモデルに含めるべきか選択することを伴う。おそらく、多くの反応を含むほど、モデルはより正確となり、そして、対応して計算されるエッチングプロファイルはより正確となる。ところが、より多くの反応を含むことによって、モデルの複雑さが増すと、シミュレーションの計算コストが増加する。さらに、これによって、最適化すべき反応パラメータも多くなる。これは、追加される特定の反応が、全体的なエッチング反応速度にとって重要である場合には、良いことかもしれない。しかしながら、追加される反応が重要でない場合には、反応パラメータの新たなセットが追加されることで、最適化手順を収束させることがより困難となり得る。やはり、どの反応を含むべきかの選択、およびそれらの反応に関連した速度定数または反応確率は、それらの独自の（例えば、プラズマパラメータとは別個の）入力ファイルで、ＥＰＭに供給され得る。いくつかの実施形態において、所与の反応種群について、それぞれの種の様々な代替／競合反応経路の確率は、合算して１にならなければならない。そして、やはり、（例えば、入力ファイル内の）含むべき反応、反応確率などの指定は、概して、エッチングプロセス／反応を実現するためにエッチングチェンバに流入される化学種の所与の／指定された混合物について、なされることは理解されなければならない（そして、その最適化は、概して、この所与の混合物に関するものであるが、一部の実施形態では、１つの化学混合物に関して学習されたことが、類似の／関連した化学混合物に適用可能であり得ることが分かる）。
【００５６】
いずれの場合も、図３のフローチャートに示す最適化プロセスを開始させるためには、一般的に、（反応確率、付着係数などのような）最適化される各種モデルパラメータについて、初期値が選択されなければならない。これは、オペレーション３１０において行われる。それらの初期値は、文献に記載されているもの、他のシミュレーションに基づいて計算されたもの、実験から決定されたもの、または以前の最適化手順から既知のもの、などであってよい。
【００５７】
オペレーション３１０で選択および初期化されたモデルパラメータは、オペレーション３２０において複数の値のセットが与えられる独立入力パラメータのセットにわたって、最適化される。そのような独立入力パラメータとして、反応チェンバ内のプラズマを特徴付けるパラメータが含まれ得る。いくつかの実施形態において、それらのプラズマパラメータは、（上記の）反応パラメータのために使用される入力ファイルとは別の入力ファイルによって、ＥＰＭに供給される。この場合、独立入力パラメータ（例えば、プラズマパラメータ）についての複数の値のセットは、それらの選択された独立入力パラメータの空間における異なる点を指定している。例えば、最適化に関わるものとして選択された入力パラメータが、温度、エッチャントフラックス、およびプラズマ密度であって、これらの選択された入力パラメータについて、５セットの値が選択された場合、温度、エッチャントフラックス、およびプラズマ密度の、選択された３次元入力パラメータ空間における５つの一意な点が特定されており、その空間における５つの点のそれぞれは、温度、エッチャントフラックス、およびプラズマ密度の異なる組み合わせに対応している。前述のように、入力パラメータのセットを選択するために、ＤＯＥのような実験設計手順を採用してよい。
【００５８】
選択されたら、入力パラメータの各組み合わせについて、オペレーション３３０において、実験的エッチングプロファイルを測定するために、エッチング実験を実施する（一部の実施形態では、入力パラメータの値の同じ組み合わせについて、複数のエッチング実験を実施し、その結果として得られるエッチングプロファイルの測定値のすべてを、例えば、（場合によって、外れ値を破棄するなどした後に）平均する）。その後、このベンチマークのセットを、以下のように、モデルのチューニングおよび最適化のために使用する。オペレーション３３５において、入力パラメータの値の各組み合わせについて、エッチングプロファイルを計算し、オペレーション３４０において、入力パラメータについてのすべての異なる値のセットにわたる、実験的エッチングプロファイルと計算によるエッチングプロファイルとの差異を示す（差異に関連した、差異を定量化する、などの）誤差メトリックを計算する。
【００５９】
なお、（誤差メトリックの計算の元である）計算によるエッチングプロファイルのこのセットは、オペレーション３１０で指定されたような予め選択されたモデルパラメータのセットに対応しているということに留意すべきである。最適化手順の目標は、これらのモデルパラメータについて、より効果的な選択肢を決定することである。従って、オペレーション３５０では、現在指定されているモデルパラメータは、オペレーション３４０で計算された誤差メトリックが（モデルパラメータの空間の観点から）局所的に最小化されているようなものであるかどうか判定し、そうでなければ、オペレーション３６０において、そのモデルパラメータのセットの値の１つ以上に変更を加え、次いで、それらを用いて、図３のフローチャートに概略的に示すようにオペレーション３３５を繰り返して、エッチングプロファイルの新たなセットを生成し、その後、オペレーション３４０の繰り返しにおいて、新たな誤差メトリックを計算する。次に、プロセスは、再びオペレーション３５０に進み、そこで、その誤差メトリックによって評価した場合に、モデルパラメータのこの新たな組み合わせが、入力パラメータのすべてのセットにわたる極小値を示すものであるかどうか判定する。そうである場合は、同図に示すように、この最適化手順は、終了する。そうでない場合は、オペレーション３６０において、再びモデルパラメータに変更を加えて、サイクルを繰り返す。
【００６０】
図４Ａは、エッチングプロファイルモデルにおけるモデルパラメータを改善するための方法４７０のフローチャートを提示している。図示のように、方法４７０は、制御される一連のエッチングチェンバパラメータセットについて生成された実験的エッチングプロファイルを収集することによって開始する。後のステージで、本方法は、これらの実験的に生成されたエッチングプロファイルを、エッチングプロファイルモデルを使用して生成される理論的に生成されたエッチングプロファイルと比較する。実験的に生成されたエッチングプロファイルと、理論的に生成されたエッチングプロファイルとを比較することによって、エッチングプロファイルを予測するモデルの能力を向上させるように、そのエッチングプロファイルモデルで用いたモデルパラメータのセットを改善することができる。
【００６１】
図示の方法では、プロセスは、計算ステージと実験ステージの両方で用いるためのプロセスパラメータのセットが選択されるオペレーション４７２によって開始する。これらのプロセスパラメータは、比較が実施されるための全体としての条件の範囲を規定している。プロセスパラメータの各セットは、エッチングチェンバを動作させるための設定の集まりを表している。前述のように、プロセスパラメータの例として、チェンバ圧力、ペデスタル温度、ならびに選択および／または測定が可能なエッチングチェンバ内の他のパラメータ、が含まれる。代替的または追加的に、プロセスパラメータの各セットは、エッチング対象のワークピースの条件（例えば、エッチングによって形成されるライン幅およびラインピッチ）を表す。
【００６２】
実験の実行のためのプロセスパラメータのセットを選択した後に（ＥＰＭ最適化のための独立入力パラメータの１セットが、プロセスパラメータの各セットに対応する（かつ／またはプロセスパラメータの各セットから計算される）ということに留意すべきである）、実験が開始する。これは、複数のパラメータセットに及ぶループによって図示されており、オペレーション４７４、４７６、４７８、および４８０を含んでいる。オペレーション４７４は、新たな実験を実行するための、次のプロセスパラメータセット（パラメータセット（ｉ））へのインクリメントを単に表している。パラメータセットが更新されたら、本方法は、現在のパラメータセットのパラメータを用いて、新たなエッチング実験を実行する（ブロック４７６）。次に、本方法は、現在のパラメータセットを用いてエッチング実験が実行された後のワークピースにおいて測定された実験的エッチングプロファイルを生成して保存する（ブロック４７８）。この「エッチングプロファイルを生成して保存する」オペレーションでは、上述のように、エッチングプロファイルの主成分表現のような、次元削減した空間におけるエッチングプロファイルを提供する。
【００６３】
新たなプロセスパラメータセットを実験で用いるときには、そのたびに、本方法は、判定ブロック４８０に示すように、考慮すべきさらなるパラメータセットがあるかどうか判定する。さらなるパラメータセットがある場合には、ブロック４７４に示すように、次のパラメータセットに着手する。最終的に、最初に規定されたすべてのプロセスパラメータセットが考慮された後に、判定ブロック４８０で、考慮すべきさらなるものはないと判定する。この時点で、プロセスは、プロセスフローのモデル最適化部分に引き渡される。
【００６４】
このフローのモデル最適化部分では、最初に、ブロック４８２に示すように、モデルパラメータのセット（モデルパラメータ（ｊ））を初期化する。前述のように、これらのモデルパラメータは、モデルがエッチングプロファイルを予測するために使用するパラメータである。このプロセスフローの文脈では、ＥＰＭの予測能力を向上させるために、これらのモデルパラメータに変更を加える。いくつかの実施形態において、モデルパラメータは、エッチングチェンバ内で起こる１つ以上の反応を表す反応パラメータである。一例では、モデルパラメータは、反応速度定数、または特定の反応が起こる確率である。また、本明細書の他の箇所で説明しているように、エッチングプロファイルモデルは、最適化ルーチンにおいて固定されたままである他のパラメータを採用することもある。このようなパラメータの例として、プラズマ条件のような物理的パラメータが含まれる。
【００６５】
モデルパラメータが、オペレーション４８２において初期化された後に、本方法は、最適化ループに入り、そこで、実験ループで実験的エッチングプロファイルを生成するために使用されたプロセスパラメータセットの各々に対応する理論的エッチングプロファイルを生成する。すなわち、本方法は、ＥＰＭを用いて、プロセスパラメータセットの各々に対応する（すなわち、すべての異なるパラメータセット（ｉ）についての）エッチングプロファイルを予測する。ただし、これらのプロセスパラメータセットの各々について、実際に（実行するために）ＥＰＭに入力されるのは、それらの所与のプロセスパラメータに対応する独立入力パラメータのセットであるということに留意すべきである。一部のパラメータについては、独立入力パラメータはプロセスパラメータと同じものであり得る一方、一部のパラメータについては、（実際にＥＰＭに供給される）独立入力パラメータは、物理的プロセスパラメータから導出／計算され得るものであるため、それらは互いに対応しているものの、同じものではない場合がある。従って、理解されるべきことは、図４Ａのこの最適化ループ（オペレーション４８２〜４９６）の文脈では、ＥＰＭは、極めて厳密に言えば、「パラメータセット（ｉ）」に対応する独立入力パラメータのセットに関して実行され、一方、実験ループ（オペレーション４７２〜４８０）では、実験は、「パラメータセット（ｉ）」に対応するプロセスパラメータを用いて実行されるということである。
【００６６】
いずれの場合も、このループでは、最初に、本方法は、オペレーション４７２で最初に設定されたパラメータセットの、次のパラメータセットにインクリメントする（ブロック４８４を参照）。この選択されたパラメータセットと共に、本方法は、モデルパラメータの現在のセットを用いて、エッチングプロファイルモデルを実行する（ブロック４８６を参照）。その後、本方法は、パラメータセットとモデルパラメータの現在の組み合わせ（パラメータセット（ｉ）とモデルパラメータ（ｊ））について、理論的エッチングプロファイルを生成して保存する（ブロック４８８を参照）。この「エッチングプロファイルを生成して保存する」オペレーションでは、エッチングプロファイルの主成分表現のような、次元削減した空間におけるエッチングプロファイルを提供する。
【００６７】
最終的に、すべてのパラメータセットが、このループで考慮される。その前には、判定ブロック４９０で、さらなるパラメータセットが残っていると判定されて、制御をブロック４８４に戻し、そこで、パラメータセットは次のパラメータセットにインクリメントされる。モデルを実行して、理論的エッチングプロファイルを生成および保存するプロセスは、各々のパラメータセット（パラメータセット（ｉ））について繰り返される。
【００６８】
現在考慮しているモデルパラメータ（モデルパラメータ（ｊ））に関して、考慮すべき残りのパラメータセットがない場合には、プロセスは、このループを抜けて、理論的エッチングプロファイルと実験的エッチングプロファイルとの間の誤差を計算する（ブロック４９２を参照）。いくつかの実施形態において、誤差は、プロセスパラメータのパラメータセット（ｉ）のうちの１セットのみについてではなく、すべてにわたる誤差が特定される。
【００６９】
本方法は、ブロック４９２で特定された誤差を用いて、それらのモデルパラメータのための最適化ルーチンは収束したかどうか判定する（ブロック４９４を参照）。後述するように、様々な収束基準を用いることができる。最適化ルーチンが収束していないと仮定すると、プロセス制御はブロック４９６に進められて、そこで、本方法は、モデルの予測能力を向上させることが可能なモデルパラメータの新たなセット（モデルパラメータ（ｊ））を生成する。モデルパラメータの新たなセットを伴って、プロセス制御は、ブロック４８４、４８６、４８８、および４９０によって定義されるループに戻る。このループ内にある間に、パラメータセット（ｉ）が繰り返しインクリメントされて、そのたびに、新たな理論的エッチングプロファイルを生成するために、そのモデルを実行する。すべてのパラメータセットが考慮された後に、ブロック４９２において理論的エッチングプロファイルと実験的エッチングプロファイルとの間の誤差が再び特定され、ブロック４９４において収束基準が再び適用される。収束基準がまだ満たされていないと仮定すると、本方法は、上記の方法でテストするための、モデルパラメータのさらなる新たなセットを生成する。最終的に、収束基準を満たすモデルパラメータのセットが選択される。そして、プロセスは完了する。すなわち、図４に示す方法によって、エッチングプロファイルモデルの予測能力を向上させるモデルパラメータのセットが生成されたことになる。
【００７０】
関連した手順を図４Ｂに示している。この図に示すように、様々に異なるプロセス条件についてではなく、様々に異なる基板フィーチャ構造について、実験的エッチングプロファイルおよび理論的エッチングプロファイルを生成する。それ以外の基本的なプロセスフローは同じである。一部の実現形態では、実験的オペレーションと理論的オペレーションで、フィーチャ構造とプロセス条件の両方を変化させる。
【００７１】
様々に異なるフィーチャとして、異なる「ライン」および「ピッチ」のジオメトリを含んでよい。図４Ｂ−１を参照する。ピッチとは、エッチング対象のフィーチャをカバーする最小単位セル幅を指し、それは何度も繰り返される。ラインは、対称性を仮定して、２つの隣接する側壁間の全厚を指す。一例として、本方法は、Ｌ５０Ｐ１００、Ｌ１００Ｐ２００、Ｌ１００Ｐ３００、Ｌ７５Ｐ１５０などの繰り返しジオメトリで実行してよく、ここで、数字は、ライン幅およびピッチをナノメートルで表している。
【００７２】
図示の実施形態では、プロセス４７１は、エッチングプロファイルモデルの固定パラメータおよび変動パラメータ（モデルパラメータ）を選択することによって開始する。これらは、いくつかの実施形態において、物理的および化学的反応パラメータであり得る。さらに、基板フィーチャが選択される（オペレーション４７３を参照）。
【００７３】
各々のフィーチャジオメトリ（オペレーション４７５および４８１に示すようにインクリメントされたフィーチャセット（ｋ））について、本方法は、現在のフィーチャジオメトリを用いてエッチングプロセスを実行して、実験的エッチングプロファイル（実験的エッチングプロファイル（ｋ））を生成し、そのエッチングプロファイルを保存する（オペレーション４７７および４７９を参照）。前述の場合と同様に、各々の実験的エッチングプロファイルは、次元削減した表現で保存される。
【００７４】
その後、本方法は、チューニングするためのモデルパラメータ（モデルパラメータ（ｊ））を初期化する（オペレーション４８３を参照）。各々のフィーチャジオメトリ（オペレーション４８５および４９１に示すようにインクリメントされたフィーチャセット（ｋ））について、本方法は、エッチングプロファイルモデルを実行して、理論的エッチングプロファイル（理論的エッチングプロファイル（ｋ））を生成し、そのエッチングプロファイルを保存する（オペレーション４８７および４８９を参照）。前述の場合と同様に、各々の理論的エッチングプロファイルは、次元削減した表現で保存される。
【００７５】
オペレーション４８７および４８９を含むループにおいて考慮されるモデルパラメータ（ｊ）の各セットについて、本方法は、理論的エッチングプロファイルと実験的エッチングプロファイルとを比較することで、すべての基板フィーチャセットにわたる、これらのエッチングプロファイル間の誤差を特定する（オペレーション４９３を参照）。オペレーション４９５で判定されるように、プロセスが収束した場合には、プロセスは完了し、現在のモデルパラメータが選択される。プロセスが収束していない場合には、本方法は、モデルパラメータ（ｊ）の新たなセットを生成し、オペレーション４８５、４８７、４８９、および４９１によって定義されるループに再び戻る。
【００７６】
一部の実施形態では、各々のフィーチャセットに対して、別々のモデルパラメータセットが選択される。そのような場合、本方法は、ライン／ピッチ比（またはフィーチャのその他の特性）と最終的に収束したモデルパラメータとの間の関係を、プロットするか、または他の方法で特定し得る。収束したモデルパラメータ値が、場合によっては若干のノイズを伴って、ある程度一定である場合には、本方法は、改良されたエッジプロファイルモデルとして、平均モデルパラメータ値を用いる。収束したモデルパラメータ値が傾向を示している場合には、本方法は、各フィーチャセット（例えば、ラインおよびピッチのジオメトリ）に対してモデルパラメータ値を選択するのに使用され得る関数を構築するために、多項式フィッティングを用いることがある。
【００７７】
明らかであるように、フィーチャセット、プロセスパラメータセット、または他の変数は、複数の実験を実施するため、ひいては実験的に決定された複数のエッチングプロファイルを生成するために、用いられる。いくつかの実現形態において、これらのエッチングプロファイル（および関連付けられたパラメータセット）のうちの半分または他の何らかの割合のものが、上記のフローチャートに示すように学習に用いられ、残りのエッチングプロファイルは検証に用いられる。学習用エッチングプロファイルは、チューニングされたモデルパラメータを生成し、これらのモデルパラメータは、エッチングプロファイルモデルに用いられるとともに、そのチューニングされたモデルを、検証セットのエッチングプロファイルを予測するために適用することによって、検証される。検証セットの実験的エッチングプロファイルと理論的エッチングプロファイルとの間の誤差が、学習セットを用いた収束時に特定された誤差よりも統計的に大きい場合には、異なる学習セットを用いて、前と同様にモデルをチューニングする。
【００７８】
反復非線形最適化手順に関する詳細
図３の文脈における上記のモデルパラメータ最適化手順は、概して、反復非線形最適化手順であって、例えば、一般的には入力パラメータの非線形関数である誤差メトリックを最適化するものであり、よって、当技術分野で知られている非線形最適化のための様々な手法を採用してよい。例えば、Ｍ．Ｃ．Ｂｉｇｇｓ著「Constrained Minimization Using Recursive Quadratic Programming（再帰的２次計画法を用いた制約付き最小化）」Ｔｏｗａｒｄｓ  Ｇｌｏｂａｌ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，Ｌ．Ｃ．Ｗ．Ｄｉｘｏｎ，Ｇ．Ｐ．Ｓｚｅｒｇｏ編，Ｎｏｒｔｈ−Ｈｏｌｌａｎｄ，３４１〜３４９頁（１９７５年）；Ｎ．Ｒ．Ｃｏｎｎ，Ｎ．Ｉ．Ｍ．Ｇｏｕｌｄ，Ｐｈ．Ｌ．Ｔｏｉｎｔ著「Trust-Region Methods（信頼領域法）」ＭＰＳ／ＳＩＡＭ Ｓｅｒｉｅｓ  ｏｎ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＳＩＡＭ  ａｎｄ  ＭＰＳ（２０００年）；Ｊ．Ｊ．Ｍｏｒｅ，Ｄ．Ｃ．Ｓｏｒｅｎｓｅｎ著「Computing a Trust Region Step（信頼領域ステップの計算）」ＳＩＡＭ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｎ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  ａｎｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，Ｖｏｌ．３，５５３〜５７２頁，（１９８３年）；Ｒ．Ｈ．Ｂｙｒｄ，Ｒ．Ｂ．Ｓｃｈｎａｂｅｌ，Ｇ．Ａ．Ｓｈｕｌｔｚ著「Approximate Solution of the Trust Region Problem by Minimization over Two-Dimensional Subspaces（２次元部分空間における最小化による信頼領域問題の近似解）」Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，Ｖｏｌ．４０，２４７〜２６３頁（１９８８年）；Ｊ．Ｅ．Ｄｅｎｎｉｓ  Ｊｒ．著「Nonlinear least-squares（非線形最小二乗）」Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｒｔ  ｉｎ  Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｄ．Ｊａｃｏｂｓ編，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ,  ２６９〜３１２頁（１９７７年）；Ｊ．Ｊ．Ｍｏｒｅ著「The Levenberg-Marquardt Algorithm: Implementation and Theory（レーベンバーグ・マーカート法：実践と理論）」Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｇ．Ａ．Ｗａｔｓｏｎ編，Ｌｅｃｔｕｒｅ  Ｎｏｔｅｓ  ｉｎ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ  ６３０，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｖｅｒｌａｇ，１０５〜１１６頁（１９７７年）；Ｍ．Ｊ．Ｄ．Ｐｏｗｅｌｌ著「A Fast Algorithm for Nonlinearly Constrained Optimization Calculations（非線形制約付き最適化計算のための高速アルゴリズム）」Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｇ．Ａ．Ｗａｔｓｏｎ編，Ｌｅｃｔｕｒｅ  Ｎｏｔｅｓ  ｉｎ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｖｅｒｌａｇ，Ｖｏｌ．６３０（１９７８年）：を参照し、これらの文献の各々は、その全体があらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる。いくつかの実施形態において、これらの手法は、入力パラメータおよび／または誤差メトリックに課され得る何らかの制約を受ける目的関数（この場合は、誤差関数／メトリック）を最適化する。一部のこのような実施形態では、その制約関数自体が非線形的であり得る。例えば、計算によるエッチングプロファイルが、ＥＰＭによって出力されるスタックされた台形のセットで表される実施形態では、誤差メトリックは、これらのスタックされた台形の境界によって表される面積と、測定された実験的エッチングプロファイルの面積との差と定義され得る。この場合、誤差メトリックは、ＥＰＭによって出力さ��る応答変数の非線形関数であり、従って、制約付き最適化手法は、非線形制約の規定を可能とする上記のもの（および／または組み込まれた参考文献）から選択される。なお、図３に示すフローチャートの文脈では、これらの種々の手順は、オペレーション３６０でいかにして１つ以上のモデルパラメータに変更を加えるのか、さらには、オペレーション３５０でいかにして誤差における可能性のある１つ以上の極小値を検出および処理するのか、に相当するということに留意すべきである。
【００７９】
いくつかの実施形態において、図３に示すように改善／チューニングされたモデルパラメータを決定するために用いられる反復非線形最適化手順は、複数のフェーズに分けてよく、一部のそのような実施形態では、いくつかの別々の最適化フェーズが、エッチング対象の半導体基板の表面上の異なる材料層に対応し得る。また、このアプローチは、変化させる入力パラメータの数が減少することによって、計算負荷が軽減されることもあり、計算される誤差メトリックは単純化される。例えば、エッチングされる基板が、順次堆積された異なる材料の多層スタックを含む場合には、異なる層は一般に異なる材料組成を有するため、一般的には、各層で生じる局所エッチングプロセスは、異なるケミストリによって特徴付けられ、例えば、異なるエッチング反応（もしくは、いくつかの反応）、異なる副反応、副生成物間の異なる反応であって、または同じ（もしくは類似した）化学反応が生じている場合であっても、それらは一般に、異なる速度、異なる化学量論比などで、生じていることがある。従って、多層スタック全体のエッチングに対応するエッチングプロファイルモデル（ＥＰＭ）を設定するには、モデルに供給される入力パラメータは、一般に、異なるスタック層に対応する異なるパラメータセットを含む。上述のように、これらのセットは、どの化学反応をエッチングプロセスのモデル化に含めるべきかを示すパラメータ、ならびに、反応確率、付着係数など、反応自体を特徴付けるパラメータ、を含み得る。
【００８０】
一方、最適化手順では、必ずしもすべてのパラメータを同時に最適化する必要はないと認識されており、例えば、一部のものは、図３のオペレーション３６０で固定されたままであり得る一方、他のものは、同図に概略的に示しているように、最適化の１つ以上の特定のサイクル／ラウンドで「浮動」すること、および変更されることが許される。従って、各層で生じる化学的プロセスが、ある程度その層に局所的であるという観測に基づいて、一部の実施形態では、ある１つの層に関連付けられたモデルパラメータを単独で、他の層に関連付けられたパラメータを固定したまま、チューニングし、その後、他の層を選択して、そのパラメータの「浮動」を許可する一方で、その他の層のものは固定したままとする、などして、すべての層を個別にチューニングすることによって、最適化は高速化されることがある。このとき、層ごとのチューニングプロセスは、各回ですべての層を循環して、ある程度の最適化が得られるまで、複数回繰り返してよく、そして、個別に最適化された各層に関連付けられたパラメータを用いることで、完全最適化は、より効率的に（かつ、場合によっては、誤差メトリックのより良好な極小値に）収束するという認識に基づいて、この時点で、すべての層にわたる完全最適化を、すなわち、すべての層についてのモデルパラメータの変更／「浮動」を許可して、実行してよい。さらに一歩進めて、結果をさらに改善するために、層ごとの手順全体を、すなわち、それらの層を１回以上循環することによる層別の最適化を実行した後にすべての層のモデルパラメータの浮動を許可する大域的最適化を実行することを、繰り返してよい。なお、図３の文脈では、いくつかのモデルパラメータの選択と、それらの「浮動」（ひいては、特定の層についての単独の最適化）を、他のものを固定したままにしつつ許可することは、（これらおよび類似の実施形態において）図３のパラメータ変更オペレーション３６０の一部として実行されるということに留意すべきである。
【００８１】
上述の層ごとの個別の最適化手順を示す具体例として、エッチングマスク層の下の層のエッチングをモデル化する場合を考え、この場合、エッチングマスク層とその下の層の両方がある程度エッチングされる。これにより、２層エッチングモデルを構成し、両層に対応するモデルパラメータの完全同時最適化の前に、２層の各々についてのパラメータが単独で最適化され得る。
【００８２】
従って、すべてのモデルパラメータの値を指定することによって開始し、様々に異なる実験的エッチング条件を表す入力パラメータのすべての値のセットについて、計算によるエッチングプロファイルを生成するためにモデルを実行し、そして、独立入力パラメータの複数の値のセットに対応するすべてのプロファイルにわたる、実験的エッチングプロファイルと計算によるエッチングプロファイルとの間の差異を示す誤差メトリックを計算する。次に、個々の層別の最適化のために、エッチングマスクの下の層である例えば誘電体層を選択し、この（誘電体）層に関連付けられたモデルパラメータの１つ以上に、最適化のための変更を加え、独立入力パラメータのすべての値のセットについてモデルを再実行して、新たな誤差メトリックを計算し、誘電体層に関連付けられたモデルパラメータの１つ以上に再び変更を加え、モデルを再実行し、誤差を再計算する、などして誘電体層に関する誤差の極小値を得る、ことによって進行し得る。
【００８３】
次に、誘電層についてのモデルパラメータを、これらの値で固定したままとして、エッチングマスク層のモデルパラメータを個別最適化のために選択し、（エッチングマスク層のモデルパラメータの）それらの値のうちの１つ以上に変更を加え、モデルを再実行し、誤差を再計算する、などしてエッチングマスク層に関する誤差の極小値を得る。この時点で、両層のモデルパラメータにわたる完全最適化を実行してよく、または一部の実施形態では、それを実行する前に、完全最適化がより効果的となる（例えば、より速く収束する、または結果的に総合誤差メトリックのより良好な極小値に収束する）ように、誘電体層およびマスク層の個別の最適化について１つ以上の追加サイクルを実行してよい。
【００８４】
また、場合によっては、上記の層ごとの最適化手順は、必ずしも一度に１つのみの個別層のチューニングに限定される必要はないことも理解されるべきである。例えば、６層スタックのエッチングをモデル化する場合には、上記の層ごとの最適化手順の１つの変形例は、同時チューニングのために層のペアを選択することであり、すなわち、隣接層のペアに対応するモデルパラメータを同時に浮動させ、これを３組のペアについて順次実行し、場合によっては、この３ステップのサイクルを複数回繰り返してから、すべての層のモデルパラメータにわたる完全同時最適化を実行し、前述の場合と同様に、スタック全体にわたる誤差の極小値が特定されるまで、任意選択的に、層ごとの手順（または、この場合は、ペアでの層ごとの手順）の全体を繰り返す。
【００８５】
また、（完全最適化の前に層ごとに実行されるか、または全層にわたる完全最適化として直接実行されるか、にかかわりなく）数値最適化手順は、最適化の開始点（すなわち、モデルパラメータについて選択された初期値）ならびに他の因子に応じて、得られる結果が、エッチングプロファイルのメトリックの複数の極小値になり得る可能性もあり、従って、改良された（かつ／または最適な）モデルを表すものと最適化手順によって特定される可能性があり得る多くの極小値がある場合がある。誤差の極小値が多数ある場合には、これらのモデルパラメータに対して物理的に現実的な上限と下限を規定することによって、モデルパラメータの多くの候補セットを考慮から除外してよい。一部の実施形態では、複数の極小値ひいてはモデルパラメータの複数の候補セットが特定される可能性があるようにするため、上記の数値最適化を、開始点（モデルパラメータの初期値）の複数の選択肢について実行してよく、それらの中から、最も好ましいものを（場合によって、一部の実施形態では、上記の物理的に現実的な上限および下限を満たすすべての候補のうちで、計算による最小の誤差メトリックを有するという理由で）選択してよい。
【００８６】
次元削減および主成分分析
いくつかの実施形態において、エッチングプロファイルモデルは、計算されるエッチングプロファイルが変遷する間の各時間ステップで、多数の格子点／メッシュ点（セル）の値を出力する。各セルまたは格子点に対応するこれらの値は、計算されたエッチングプロファイルの形状を描出するものである。そのような計算されたエッチングプロファイルを表す点の格子／メッシュの一例を図１に示しており、この場合、各格子点／メッシュ点は、エッチングプロセスにおけるその時点でその空間領域をフィーチャが占めているか否かを示す値を有する。いくつかの実施形態において、エッチングプロファイルを表すメッシュの垂直寸法は、少なくとも約５、または少なくとも約１０、または少なくとも約２０である。実施形態に応じて、垂直方向に隣接するメッシュ点間の垂直距離の最小値は、１Åであるように選択されてよく、５Å、または１０Å、さらには２０Åといった数オングストロームほどの大きさとすることができる。
【００８７】
実際には、経時的に変遷するときのフィーチャ形状の合理的な精度の表現（これは、プロファイルの複雑さに依存する可能性がある）を提供するために、隣接するメッシュ点／格子点間の距離が十分に小さいように、ただし（格子点が多いほど計算時間を多く必要とするため）この妥当な表現を得るための必要以上にあまり（または全く）小さくないように、選択することが好ましい。隣接するメッシュ点／格子点間の（ウェハ平面内での）水平方向の間隔は、同じ考えに基づいて選択されるが、ただし、概して、水平方向と垂直方向の間隔が同じ（すなわち、一様格子）または略同等であるように選択される。しかしながら、これは、垂直方向と水平方向の格子寸法が必ずしも同じであることを意味するものではなく、なぜなら、モデル化対象のフィーチャの幅は、モデル化対象のフィーチャの高さと必ずしも同じではないからである。従って、水平方向の寸法（２Ｄにおけるｘ次元、３Ｄにおけるｘおよびｙ次元である、所与の水平方向に広がる点の数）は、フィーチャの側壁のみがモデル化対象であるのかどうか、（一方のプロファイルエッジから他方のプロファイルエッジまでにわたる）フィーチャ全体がモデル化対象であるのかどうか、複数の隣接するフィーチャがモデル化対象であるのかどうか、などに依存し得る。
【００８８】
前述のように、エッチングプロファイルモデルによって出力される値のメッシュは、物理的空間においてフィーチャプロファイルのエッジが様々に異なる垂直方向高さで位置する場所の推定を提供する。この情報から（メッシュ点におけるこれらの値から）、様々に異なる高さにおけるフィーチャ幅を、または別の見方では、それぞれの高さに関するエッジの（何らかの基準に対する）水平座標を、計算することが可能である。これを図２に示している。このとき、この座標セットは、特定のフィーチャプロファイルを表す多次元空間における点とみなしてよい。このベクトル空間は、直交空間であっても、または非直交空間であってもよいが、この表現は、直交空間に線形変換される場合がある。その場合、変換後の点の座標は、その空間における直交軸群に対する距離である。いずれの場合も、本明細書において「プロファイル座標」に言及する場合、これは一般にプロファイル形状の任意の適切な（近似的な）数学的表現を指す。
【００８９】
いずれの場合も、エッチングプロファイルモデルは、多数の「プロファイル座標」（以下、上記の点の格子／メッシュを含む）を出力することがあり、目標は、これらを、測定された実験的エッチングプロファイルに正確に一致させることであるので、図３に関して上記したように、様々に異なる実験プロセス条件に関して総計した誤差を、反復的に低減させて、エッチングプロファイルモデルにおける誤差を低減することは、計算要求が厳しいタスクであり得る。例えば、ｍ個の測定された実験的エッチングプロファイルのセットを、ｎ個のプロファイル座標からなる計算によるエッチングプロファイルと、点ごとに一致させるべきである場合に、これは、モデルをデータセットのｍ×ｎデータ点に適合させるように最適化することを意味する。
【００９０】
一方、（測定されたものか、計算されたものかにかかわりなく）エッチングプロファイルでは潜在的な統計的相関があり、数値的にはるかに扱いやすい形式で最適化問題を書き直すために、これらの相関を利用してよいことが分かっている。例えば、プロファイル座標の細かい格子は、多数のデータ点で構成され得るが、統計的な観点から、これらの座標の何らかの組み合わせの値は、互いに相関している。簡単な実例を挙げると、単に、エッチングされたフィーチャの幅が、プロファイルを上下して隣接する格子点に関連付けられた短い長さスケールにわたってあまり大きく変化することにはならないという理由で、垂直方向に隣接する座標は、互いに相関する傾向がある。プロファイル座標間の相関のより複雑な例は、一般にプロセス座標の何らかの組み合わせを変更することによって実現され得るプロファイル形状のタイプに関係している。いくつかの例を図５に示している。例えば、図５に示すように、エッチング後のプロファイルを内側または外側のいずれかに湾曲させるために、いくつかのプロセスパラメータを、単独で、または互いに組み合わせて、調整してよく、この場合、プロファイルのこの湾曲を描出するプロファイル座標（または格子点）は、互いに統計的に相関している。同様に、いくつかのプロセスパラメータを、個々に、または組み合わせて、調整することによって得られるエッチングプロファイルは、同じく図５に示すように、下向きまたは上向きのテーパを示すことがあり、この場合、プロファイル座標は、このテーパ効果を生じさせる傾向があるように１つ以上のプロセスパラメータを変化させている程度に、相関があり得る。基本的なプロファイル相関構造の他の２つの例は、同じく図５に示すように、トップテーパおよびボトムテーパである。やはり、これらの基本的なプロファイル構造は、他のスポットに影響を及ぼすことなくプロファイル上の特定のスポットで局所効果を有するというよりも、プロファイルの全体形状を変化させる傾向があるようにプロセスパラメータが変化することの現れである。これは、当然のことながら、エッチングプロセスに関連した基礎となる物理および化学の結果である。
【００９１】
上述のように、これらの潜在的な統計的相関があることで、（図３のフローチャートに関して記載した）上記の最適化問題は、より反復最適化手法に適した形式で書き直すことができる。これを実現する１つの方法は、いくつかのタイプの標準的なプロファイル形状を特定し、さらに、（各プロファイル座標における）標準プロファイル形状のセットの重み付き平均として、（各プロファイル座標における）総合プロファイルを作成するなどして、これらの標準形状に関して測定されたエッチングプロファイルおよび／または計算されたエッチングプロファイルを表現することである。すなわち、ベクトル群によって、標準プロファイル形状を表現し、総合プロファイルは、それらのベクトルの線形結合として近似表現され得る。このようにして、潜在的な統計的相関を利用して、個々のプロファイル座標のすべてにおける変化をモデル化するのではなく、プロファイルを表現した線形結合の係数／重みにおける変化をモデル化することができる。例えば、標準形状として湾曲およびテーパ（図５を参照）を選択するのであれば、例えばｍ＝１００のプロファイル座標をモデル化する問題は、その線形結合における湾曲とテーパの２つの係数の変化をモデル化することに縮減され、すなわち、１００から２への次元削減となる。どの標準形状が有用であるかは、プロセス／層のタイプに依存し得る。図示の方法は、これらの形状を、実験データから、またはＥＰＭを用いたシミュレーションの実行から、抽出する数値的方法を提示している。
【００９２】
この戦略が効果的であるためには、それらの標準形状は、分析に関わる様々に異なるプロファイル形状の、厳密ではないにしても良好な表現を提供するものでなければならない。表現に含まれる独立な標準形状がより多いほど、その表現は（標準形状のベクトル空間において）より正確となる。このように、より多くの標準形状を含むことで、分析はより正確となるものの、計算コストも高くなり、反復最適化の文脈では、最適化の収束可能性、または望ましい極小値での収束可能性に影響を及ぼし得るということを認識して、どの標準形状を用いるべきか、ならびに、いくつ含めるべきか、が問題となる。
【００９３】
これを実現する１つの方法は、プロセスエンジニアが、過去の経験に基づいて、エッチング実験で生じることが多いと観測する数タイプの標準プロファイル形状を特定することである。このアプローチの利点は、単純であることである。欠点があるとすれば、アドホックである（単にプロセスエンジニアの経験と勘にのみ基づいている）ことであり、また、十分な数のプロファイル形状が分析に含められたと判断する方法は全く提供されないことである。実際には、プロセスエンジニアが特定する標準プロファイル形状がいずれも含まれることになるが、これは、当然のことながら、正確な表現を提供するには不十分であり得る。さらに重要なことは、その形状が、以前の研究では顕著でなかったか、または異なる基本的な物理的および化学的プロセスが生じることによる新たなエッチングプロセスの結果であるか、どちらかの理由で予め特定されてない、プロファイルデータにおける新たな相関は、この種の方法では、特定されないということである。
【００９４】
別のアプローチは、重要な標準プロファイル形状を自動的に特定することが可能であるとともに、十分に正確な表現を提供するために含める必要がある形状の推定数を提示するための統計的方法に基づく次元削減手順とすることである。これを実現するための１つのデータ分析手法は、主成分分析（ＰＣＡ）であり、これは、数値線形代数からの行列分解法である特異値分解（ＳＶＤ）を利用する。ＰＣＡ法および様々な応用についての説明は、（例えば）Ｊ．Ｅ．Ｊａｃｋｓｏｎ著「A User's Guide to Principal Components（主成分へのユーザガイド）」Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ａｎｄ  Ｓｏｎｓ，５９２頁［２］（１９９１年）；Ｉ．Ｔ．Ｊｏｌｌｉｆｆｅ著「Principal Component Analysis（主成分分析）」２ｎｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ（２００２年）；Ｗ．Ｊ．Ｋｒｚａｎｏｗｓｋｉ著「Principles of Multivariate Analysis: A User's Perspective(多変量解析の原理：ユーザの視点)」Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，Ｏｘｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ（１９８８年）：に記載されており、これらの文献の各々は、その全体があらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる。
【００９５】
上記の参考文献に記載されているように、ＰＣＡは、この場合は各ベクトルが１つのプロファイルを表す一連のｎ個のエッチングプロファイル座標であるベクトルのセットを、その入力として取り込み、そして、主成分（ＰＣ）として知られるｎ個の直交ベクトルの新たなセットを返し、それは、ＰＣ  １〜ｉ（ただし、ｉ≦ｎ）で、入力プロファイルベクトルを表現するための「最良」のｉ次元部分空間を構成するように選別されてよく、このとき、「最良」とは、最小二乗の意味で統計的に最適であることを、すなわち、ＰＣＡから決定されるＰＣのｉ次元部分空間が、各入力ベクトルと、選択されたＰＣの部分空間におけるその線形表現と、の間の総合ＲＭＳ誤差を最小化していることを、意味する。当然のことながら、含められるＰＣが多いほど、部分空間の次元数は多くなり、入力プロファイルデータの表現はより良好となるが、ただし、ＰＣＡによって構成される部分空間は最適なものであるため、期待されるのは、あまり多くのＰＣを必要としないことであり、追加のＰＣを加えることによって取り込まれる基礎的データの統計的変動量は、基本的なＳＶＤの特異値で評価され得る。このように、エッチングプロファイルのデータセットの基礎となる標準プロファイル形状を特定するためにＰＣＡを用いることによって、エッチングプロファイルを表現するための、次元削減した線形モデルを構築することが可能であり、これは、自動的に（プロファイルエンジニアの専門知識に頼ることなく）、かつプロファイルデータにおける新たな相関を特定する能力を有して、さらには、良好な表現を提供するために必要となる形状／次元の数の統計的推定を提供するように、実現することができる。
【００９６】
上記の方法の結果、統計的誤差をあまり損なうことなく、大幅な次元削減が達成され得るとともに、上記の数値最適化手順におけるフィッティングに必要なデータ点の数が大幅に削減され得る。また、図３に示す最適化手順の中で、次元削減するＰＣＡ手順を実施するための、いくつかの異なる実行可能な戦略があるということにも留意すべきである。例えば、図３のオペレーション３４０で誤差メトリックが計算される態様の文脈において、次元削減手順を採用する１つの方法は、計算によるエッチングプロファイルおよび対応する実験的エッチングプロファイルを、個々に、（ＰＣＡによって構成され得る）次元削減した部分空間に投影してから、その部分空間に投影されたプロファイル間の差異を計算することである。別の方法は、計算によるエッチングプロファイルと対応する実験的エッチングプロファイルとの間の差異を取って、その差異を、実験的エッチングプロファイルと計算によるエッチングプロファイルとの間で生じ得る差異を表現する次元削減した部分空間に投影し、そして、総合誤差メトリックを、その差異用部分空間におけるこれらのベクトルの合成長さとして観測することである。
【００９７】
さらに、留意すべきことは、独立入力パラメータの空間における独立変数の数を次元削減するためにもＰＣＡを用いてよく、上記と同様の効果が得られるということである。一部の実施形態では、例えば、入力パラメータと対応する測定によるエッチングプロファイルとの連結されたベクトルに対してＰＣＡを実行することなどによって、次元削減手順を、プロファイル座標空間と入力パラメータ空間の両方に同時に適用してよい。
【００９８】
最適化済みコンピュータ化エッチングモデルの応用
本明細書で開示される最適化済みコンピュータ化エッチングモデルは、半導体処理ワークフローにおいて、エッチングプロセスについての詳細な評価および特徴付けが望まれる場合であれば、有用であり得る。例えば、新たなエッチングプロセスが開発されている場合には、実験室に入って各実験を個々に実行する必要なく、プロセスパラメータの多くの組み合わせについて、エッチングプロファイル特性を特定するために、そのモデルを用いてよい。このようにして、最適化済みエッチングプロファイルモデルによって、より迅速なプロセス開発サイクルが実現し得るとともに、さらに、いくつかの実施形態において、目標プロファイルを微調整するのに必要な作業量が大幅に削減され得る。
【００９９】
また、エッチングプロファイルの正確なモデル化は、リソグラフィ工程およびマスク現像に大いに役立つこともあり、なぜなら、リソグラフィ処理では、一般的に、エッジ配置誤差を推定することが極めて重要であり、プロファイル形状の正確な計算によって、その情報が得られるからである。
【０１００】
また、本明細書で開示される最適化済みモデルは、特定の目標エッチングプロファイルが所望されるとともに、それを実現するためのプロセスパラメータ（またはＥＰＭ入力パラメータ）の特定の組み合わせを１つ以上見つけることが求められる場合の、相反問題を解決するためにも有用であり得る。やはり、これは、実験的試行錯誤によって実現することができるが、所与のプロセスパラメータ（またはＥＰＭ入力パラメータ）セットおよび条件から結果的に得られるエッチングプロファイルの正確なモデル化は、実験の必要性にとって代わることができ、または少なくとも、完全に実験的な研究のための良好な候補が特定され得るまでの、プロセス／入力パラメータ空間を探索する初期段階において、代わりとなることができる。いくつかの実施形態において、実際には、モデルを数値的に反転させること、すなわち、所与のエッチングプロファイルを生成するパラメータのセットを、完全に自動的に、反復的に特定することが可能であり得る。やはり、（ＰＣＡによって）エッチングプロファイル座標空間を次元削減するとともに、この空間に所望のエッチングプロファイルを投影することによって、この数値的反転はより実現可能となり得る。
【０１０１】
いくつかの実施形態において、最適化済みＥＰＭは、エッチャ装置に統合されるか、または１つ以上のエッチャ装置を配備する半導体製造施設のインフラストラクチャに組み込まれてよい。所望のエッチングプロファイルを得るためのプロセスパラメータに対する適切な調整を決定するために、またはエッチングプロファイルに対するプロセスパラメータの変化の影響を理解するために、最適化済みＥＰＭを用いてよい。この場合、例えば、製造施設内の半導体基板処理システムは、半導体基板をエッチングするためのエッチャ装置であって、最適化済みＥＰＭを実装するコントローラにより制御される独立入力パラメータのセットによってその動作が調整されるエッチャ装置を備え得る。後述するように、エッチャ装置の動作を制御するための適切なコントローラは、典型的には、プロセッサとメモリとを有し、メモリは、最適化済みＥＰＭを保存し、プロセッサは、保存されたＥＰＭを用いて、入力プロセスパラメータセットの所与の値のセットについて、エッチング後のフィーチャプロファイルを計算する。プロファイルを計算した後に、一部の実施形態では、コントローラは、（計算されたプロファイルの形状に応じて）独立入力パラメータセットの値の１つ以上を変更することによって、エッチャ装置の動作を調整してよい。
【０１０２】
一般的に、開示された最適化済みＥＰＭと共に使用され得るエッチャ装置は、半導体基板をその表面から材料を除去することによってエッチングするのに適した任意のタイプの半導体処理装置であってよい。一部の実施形態では、エッチャ装置は、誘導結合プラズマ（ＩＣＰ）反応器を構成している場合があり、一部の実施形態では、容量結合プラズマ（ＣＣＰ）反応器を構成している場合がある。この場合、開示された最適化済みＥＰＭと共に使用されるエッチャ装置は、処理チェンバと、処理チェンバ内で基板を保持するための基板ホルダと、処理チェンバ内でプラズマを発生させるためのプラズマ発生器と、を備え得る。装置は、さらに、処理チェンバ内に１種以上の処理ガスを流入させるための弁制御による１つ以上の処理ガス入口、処理チェンバからガスを排出させるための１つ以上の真空ポンプに流体接続された１つ以上のガス出口、などを備え得る。（一般的に、エッチング反応器、またはプラズマエッチング反応器、などとも呼ばれる）エッチャ装置に関するさらなる詳細は、後ほど提示する。
【０１０３】
反射スペクトルマッチング法によるエッチングプロファイルモデルの最適化
また、本明細書で開示するエッチングプロファイル（ＥＰ）モデル（ＥＰＭ）最適化手法は、反射スペクトル空間において、または分光反射率の空間から導出された次元削減した部分空間（ＲＤＳ）において、実施してもよい。すなわち、各々が、基板表面上のエッチングされたフィーチャから反射される一連の波長の電磁放射の強度を表すスペクトルである、（ＥＰＭを用いて生成された）計算による反射スペクトルと、実験測定による反射スペクトルとのマッチングによって、ＥＰＭ最適化を実現する。最適化に用いられる反射スペクトルのセットは（ＥＰＭによって生成されるスペクトルと、実験測定によるスペクトルの両方とも）、やはり、一連のエッチング時間ステップに対応するもの（すなわち、エッチングプロセスまたはプロセス群の様々に異なる時点のスナップショットを表すもの）であってよい。上記で詳述したように、ＥＰＭは、一般に、エッチングプロセス中に経時的に変遷するときの理論的エッチングプロファイルを計算するものであり、従って、最適化において、様々に異なるエッチング時間ステップからの反射スペクトルを含めることにより、最適化されたモデルは、最適化で用いた一連のエッチング時間にわたって、統計的に妥当なものとなる。
【０１０４】
スペクトルマッチング（ＳＭ）最適化手順は、例えば図３に関して上述した包括的なＥＰＭ最適化の枠組みに従うものであり、その違いは、ＳＭ最適化は、エッチングプロファイル座標の代わりに、分光反射率に関して実施されることである。これを実現するために、ＥＰＭの典型的な出力は一連のエッチングプロファイル座標によって表される計算によるエッチングプロファイルであるので、その計算によるエッチングプロファイルからの電磁（ＥＭ）放射の反射をシミュレートすることによって、計算による反射スペクトルを生成する。当技術分野で「厳密結合波解析」（ＲＣＷＡ）として知られているものが、この目的で用いてよい計算プロセスの１つであるが、対象とする基板フィーチャとＥＭ放射の相互作用をシミュレートするための任意の適切な手順を採用してよい。
【０１０５】
いずれの場合も、ＥＰＭから反射スペクトルを生成する能力を用いて、そのＥＰＭを分光反射率に関して最適化するための基本的な手順を実施してよい。これについて、以下で、エッチングプロファイルモデルをチューニングおよび／または最適化するための一連のオペレーション３０１を示すフローチャートを提示している図６に関して説明する。
【０１０６】
前述のように、いくつかの実施形態において、このようにチューニングおよび／または最適化されたモデルは、エッチング実験を実行した結果として測定されたエッチングプロファイルと、モデルから生成された対応する計算によるエッチングプロファイルとの間の総合差異に関連した（総合差異を示す、定量化するなどの）メトリックを低減するものであり、場合によってはメトリックを略最小化するものである。すなわち、改良されたモデルは、（ＥＰＭへの独立入力パラメータを計算するために用いられる、選択されたプロセスパラメータの様々に異なる規定値のセットで指定される）様々に異なる実験プロセス条件にわたる総合誤差を低減し得るものである。
【０１０７】
図６に示すように、反射スペクトルに基づく最適化手順６０１は、オペレーション６１０において、最適化対象のモデルパラメータのセットを選択するとともに、それらの初期値を指定することによって開始し、やはり、これらのモデルパラメータは、基本的な化学的および物理的プロセスを特徴付けるパラメータ（反応確率、付着係数など）であるように選択され得るものであって、それらの一部またはすべては、モデルを改良するために、実験データに基づいて調整される。それらの初期値は、文献に記載されているもの、他のシミュレーションに基づいて計算されたもの、実験から決定されたもの、または以前の最適化手順から既知のもの、などであってよい。
【０１０８】
オペレーション６１０で選択および初期化されたモデルパラメータは、その後、オペレーション６２０において選択されるとともに複数の値のセットが与えられる独立入力パラメータのセットにわたって、最適化される。そのような独立入力パラメータとして、例えば、温度、エッチャントフラックス、プラズマ密度など、反応チェンバ内のプラズマを特徴付けるパラメータが含まれ得る。独立入力パラメータの値の各組み合わせについて、オペレーション６３０において、実験的エッチング反射スペクトルを測定するために、エッチング実験を実施する（一部の実施形態では、入力パラメータの値の同じ組み合わせについて、複数のエッチング実験を実施し、その結果として得られる反射スペクトルの測定値のすべてを、例えば、（場合によって、外れ値、ノイズスペクトルなどを破棄した後に）平均する）。その後、このベンチマークのセットを、以下のように、モデルのチューニングおよび最適化のために使用する。オペレーション６３５において、計算による反射スペクトルのセットを生成し、それらは、オペレーション６３０からの測定によるスペクトルに対応するものであり、従って、それらは、入力パラメータの値の各組み合わせについて、ＥＰモデルを実行してエッチングプロファイルを生成した後に、その計算によるエッチングプロファイルを上述のように（例えば、ＲＣＷＡを用いることにより）分光反射率に変換することによって、生成される。この時点で、独立入力パラメータについて選択された値のセットの各々から生成された対応する実験的反射スペクトルと計算による反射スペクトルが存在するので、これらの比較が可能である。この比較を、オペレーション６４０において実施し、このとき、入力パラメータについてのすべての異なる値のセットにわたる、実験的反射スペクトルと計算による反射スペクトルとの差異を示す（差異に関連した、差異を定量化する、などの）誤差メトリックを計算する。
【０１０９】
図６に関して上述したのと同様に、（誤差メトリックの計算の元である）計算によるエッチングプロファイルのこのセットは、オペレーション６１０で指定されたような予め選択されたモデルパラメータのセットに対応している。最適化手順の目標は、これらのモデルパラメータについて、より効果的な選択肢を決定することである。従って、オペレーション６５０では、現在指定されているモデルパラメータは、オペレーション６４０で計算された誤差メトリックが（モデルパラメータの空間の観点から）局所的に最小化されているようなものであるかどうか判定し、そうでなければ、オペレーション６６０において、そのモデルパラメータのセットの値の１つ以上に変更を加え、次いで、それらを用いて、図６のフローチャートに概略的に示すようにオペレーション６３５を繰り返して、反射スペクトルの新たなセットを生成し、その後、オペレーション６４０の繰り返しにおいて、新たな誤差メトリックを計算する。次に、プロセスは、再びオペレーション６５０に進み、そこで、その誤差メトリックによって評価した場合に、モデルパラメータのこの新たな組み合わせが、入力パラメータのすべてのセットにわたる極小値を示すものであるかどうか判定する。そうである場合は、同図に示すように、この最適化手順は、終了する。そうでない場合は、オペレーション６６０において、再びモデルパラメータに変更を加えて、サイクルを繰り返す。
【０１１０】
様々に異なる継続時間のエッチングプロセス用として、またはエッチングプロセスの過程にわたる一連の時点における反射スペクトルの計算用として、ＥＰＭが（上記のようにして）最適化されることが求められる場合に、考慮すべきことは、ＥＰＭの最適化に使用する実験的反射スペクトルが、エッチングプロセスの過程にわたって光学測定からどの程度の精度で特定され得るのかである。関連した問題は、これらの測定がエッチングプロセスの過程にわたってどのようなレートで実施され得るのかである。
【０１１１】
大別して、分光反射率の測定は、インサイチュ（ｉｎ  ｓｉｔｕ）またはエクスサイチュ（ｅｘ  ｓｉｔｕ）で実施され得る。一般的に、エクスサイチュ測定は、（エッチングチェンバの外にある）外部の専用計測ツールを採用するため、より精度が高いが、そのような測定では、ツールを使用するためには、ウェハをエッチングチェンバから取り出すこと、ひいてはエッチングプロセスを停止させることが必要となる。エッチングプロセスを停止および再開させることは、連続した継続時間のエッチングプロセスと比較して、様々な系統誤差を招くことになるので、エクスサイチュで一連の異なるエッチング時間についての反射スペクトルを蓄積することは、一般に、一連の別々のウェハを、それぞれ異なる所望の継続時間にわたってエッチングした後、それぞれから個別に反射率を測定することを伴う。一方、分光反射率のインサイチュ測定は、進行中のエッチングプロセスを中断させることなく連続的に（または略連続的に、または少なくとも極めて高レートで）実施され得るので、一連のエッチング時間に対応する反射スペクトルを生成するために、単一のウェハを使用することができる（これによって、さらに、ウェハ間のばらつきが反射スペクトルのエッチング時間依存性を表すものと解釈される可能性も排除（または少なくとも低減）される）。しかしながら、ウェハ間のばらつきは別として、様々な理由で、分光反射率のインサイチュ測定は、外部の専用計測ツールを使用する場合と比較して精度が低い傾向がある。
【０１１２】
一方、本明細書では、エクスサイチュとインサイチュの両方の分光反射率測定の利点を、それぞれの欠点を伴うことなく、（少なくともある程度）得るための方法について開示する。具体的には、その戦略は、（ＥＰＭの最適化のために所望される一連のエッチング時間で）エッチングプロセスの進行中に実施した高レートの分光反射率インサイチュ（光学）測定から生成された実験的反射スペクトルであって、専用計測ツールによって実施されたエクスサイチュ測定を用いて修正された実験的反射スペクトルを、ＥＰＭの最適化に使用することである。
【０１１３】
これは、以下のようにして実現され得る。所望の一連のエッチング時間をカバーする継続時間にわたって、１つ以上のウェハをエッチングし、その進行中のエッチングプロセスの全体にわたって、分光反射率の光学測定をインサイチュで実施する。その測定レートは、極めて高く、例えば、１Ｈｚ、２Ｈｚ、５Ｈｚ、１０Ｈｚ、１５Ｈｚ、２０Ｈｚ、５０Ｈｚ、またはさらに１００Ｈｚの周波数であり得る。いくつかの実施形態において、一連のエッチング時間の少なくとも一部にわたる連続したエッチング時間で実施される光学測定は、０．０１〜１秒で区切られる（すなわち、１００Ｈｚ〜１Ｈｚの周波数）か、または０．０５〜０．５秒で区切られる（すなわち、２０Ｈｚ〜２Ｈｚの周波数）。これとは別に、ウェハ群のいくつかのウェハを、様々に異なる指定のエッチング継続時間にわたってエッチングし、それぞれのエッチングプロセスの終了後に、それらのウェハを、そのエッチングに使用した処理チェンバから取り出して、外部の専用計測ツールを用いて反射スペクトルをエクスサイチュで光学測定する。次に、様々に異なるエッチング時間におけるインサイチュ測定を、対応する継続時間のエクスサイチュ測定と比較し、これに応じてインサイチュの反射スペクトル強度を調整することによって、修正する。エクスサイチュ光学測定によって修正されたインサイチュ光学測定から生成された、これらの反射スペクトルは、その後、図３Ｒに関して記載したＥＰＭ最適化において用いてよい。
【０１１４】
やはり、その最適化手順は、エッチングプロファイル空間に関して実施したのと同様に、次元削減した部分空間（ＲＤＳ）に対して実施してよく、ただし、この場合はスペクトル空間の次元削減であって、最適化手順は、最適化において最小化（通常は、局所的に最小化、または略最小化）される誤差メトリックを計算するためにＲＤＳを用いることを伴う。ＲＤＳを構築する１つの方法は、ＰＣＡによるものであり、上述のようにエッチングプロファイル座標の空間でＰＣＡを実行することに代えて、分光反射率の全空間でＰＣＡを実行してよい。これにより、数値最適化において、統計的誤差をあまり損なうことなく、スペクトル空間の大幅な次元削減が達成され得る。この場合、ＰＣＡによって、重要な標準スペクトル形状を特定してよく、さらに、ＰＣＡは、（上述のように）所望のレベルの統計精度を達成するために含めるべき形状の推定数も提示する。このようにして、エッチングプロファイル座標空間で実行した場合と同様に、数値最適化手順におけるフィッティングに必要なデータ点の数が大幅に削減され得るとともに、数値最適化の収束がより速く達成され得る。
【０１１５】
さらに、エッチングプロファイル座標空間における最適化の場合と同様に、例えば、図６に提示した最適化手順の中で、ＲＤＳが、ＰＣＡもしくは（後述する）ＰＬＳによって構築されるか、または他の方法で構築されるかにかかわらず、ＲＤＳの使用を実現するための、いくつかの異なる実行可能な戦略があるということにも留意すべきである。その場合、例えば、図６のオペレーション６４０で誤差メトリックが計算される態様の文脈において、次元削減手順を採用する１つの方法は、計算による分光反射率および対応する実験的分光反射率を、個々に、ＲＤＳに投影してから、その部分空間に投影された反射スペクトル間の差異を計算することである。別の方法は、計算による反射スペクトルと対応する実験的反射スペクトルとの間の差異を取って、その差異を、実験的反射スペクトルと計算による反射スペクトルとの間で生じ得る差異を表現する次元削減した部分空間に投影し、そして、総合誤差メトリックを、その（反射スペクトルの）差異用部分空間におけるこれらのベクトルの合成長さとして観測することである。
【０１１６】
ＰＣＡを実行する以外の、ＲＤＳを構築するための他の方法は、単に、ある特定のスペクトル波長セットを選択し、これら（選択された波長）を、ＲＤＳの基底系とみなすことである。これによれば、２つの反射スペクトルをＲＤＳに投影して、それらの差異を（ＲＤＳにおいて）計算することは、それら特定の波長の反射スペクトルの強度における差異を計算して、それらの差異を例えば合計することに相当し、これにより、誤差メトリックは、（それらの波長にわたる）二乗平均平方根（ＲＭＳ）誤差に比例した数値となる。これを一般化すると、誤差メトリックは、対応する実験的反射スペクトルと計算による反射スペクトルとの間の、それらの選択された特定の波長での差異の大きさに単調関係にある量の加重和として与えられ得る。
【０１１７】
さらに、最適化手順において比較されるべき実験的反射スペクトルと計算による反射スペクトルが、一連の異なるエッチング時間に対応するものである場合には、ＲＤＳを規定する追加の基準は、それらの特定のエッチング時間が選択されたものであり得る。従って、そのような実施形態では、ＲＤＳは、特定のいくつかのスペクトル波長の選択と、それらの波長が考慮される特定のいくつかのエッチング時間の指定と、に基づいて決定される。さらに、一部のそのような実施形態では、誤差メトリックの計算において、様々に異なる波長およびエッチング時間に異なる重みを付与してよい。従って、例えば、特定のいくつかのエッチング時間におけるスペクトルデータが他のエッチング時間におけるデータよりも証明力が高い場合には、より高い重みを前者（の一部）に付与してよい（すなわち、特定のいくつかのエッチング時間における特定のいくつかの波長は、他のエッチング時間における同じ波長に対応する重み（の一部）よりも高く重みが設定されてよい）。追加的（または代替的）に、分析において、反射スペクトルの様々に異なる波長には、同じエッチング時間におけるものであっても異なる重みを付与してよい。
【０１１８】
ＲＤＳを構築するための他の代替方法は、部分最小二乗（ＰＬＳ）分析を実行することである。ＰＬＳ分析は、エッチングプロセス中に変遷するエッチングプロファイルの（反射）スペクトル履歴によって、そのエッチングプロセスにおける後のエッチングプロファイル、および／または、そのエッチングプロセスの終了時におけるエッチングプロファイルを予測できるという原理を利用するものである。実例を図７Ａに提示しており、これは、エッチングプロセス中の一連の４時点（ｔ0，ｔ1，ｔ2，ｔEP（「ＥＰ」は、フィーチャの最終的なエッチングプロファイル（Ｅｔｃｈ  Ｐｒｏｆｉｌｅ）を指す））に対応する４つの反射スペクトルを示しており、これらは、フィーチャが下向きにエッチングされるときの（同図の右側に示す）そのフィーチャに関係したものである。この図から、エッチングの過程にわたってフィーチャのプロファイルが変化するにつれて反射スペクトルが変化することが明らかであり、従って、エッチングプロセス終了時のフィーチャのエッチングプロファイルの幾何学的座標を、そのエッチングプロセスにおける特定のいくつかの前の時点での特定のいくつかの波長の様々な反射率値と関連付けるＰＬＳ分析によって、統計モデルが生成され得る。どのスペクトル波長が、さらには、エッチングプロセスにおける前のどの時点のものが、最終エッチングプロファイルについての予測力が最も高いのかを、ＰＬＳ分析によって特定してよく、また、そのモデルで、それらの波長および／または時間に対する最終エッチングプロファイルの感度を評価してもよい。それらの特定の時点におけるそれらのスペクトル波長を、ＥＰＭの最適化に用いるＲＤＳの基底系として指定することができる。さらに、特定のいくつかの時点におけるそれらの指定された波長の相対的な統計的有意性が、ＰＬＳ分析で特定されることによって、ＥＰＭの数値最適化において、例えば誤差メトリックにおける統計的重みを規定することにより、より高い重みをそれらに付与するための根拠が与えられる。
【０１１９】
言い換えると、それを元に有効なＲＤＳが構築され得るような、エッチングプロセスの過程にわたる高感度スペクトル領域を特定するために、エッチングプロファイルの幾何学的座標と、エッチングプロセスにおける前の時点からの反射スペクトルと、の間のＰＬＳ分析を用いてよく、さらには、エッチングプロセスのそれらの指定された前の時点におけるそれらの特定された波長に付与される相対的な統計的重みを、ＥＰＭパラメータ最適化の実行に用いる誤差メトリックの計算に用いてよい。なお、このようなＲＤＳをＥＰＭ最適化に用いることは、（エッチング時間の関数としての）スペクトル空間の統計的に有意な領域に的を絞っていることから、おそらくは効率的であるということに留意すべきである。
【０１２０】
（特定のいくつかのスペクトル波長、エッチング時間などに、異なる重みを付与するための戦略を与える）上記のＰＬＳ分析および結果として得られるＰＬＳモデルは、（ＥＰＭのモデルパラメータの（ＲＤＳを用いた）最適化に関わる様々なプロセス条件に略相当し得る）様々なエッチングプロセス条件を受けた多くの異なるウェハについて収集されたエッチングプロセスデータ（様々に異なるエッチング時間についての、反射スペクトルのセットおよび対応するエッチングプロファイル座標）から構築される場合に、より統計的にロバストとなる。図７Ｂは、多くのウェハについて収集された、そのような反射スペクトルデータのセットを３Ｄデータブロックの形で概略的に提示しており、ここで、データブロックの３つのインデックスは、ウェハ番号（ｉ）、スペクトル波長（ｊ）、エッチング処理時間（ｋ）に対応している。この３Ｄデータブロックは、同図に示すように、Ｋ×Ｊサイズの２Ｄデータブロック「Ｘ」に「展開」してよく、ここで、Ｋは時点の数であり、Ｊは波長の数である。（連結データベクトルのストライドは、波長の数Ｊである。）これらはＰＬＳ分析に投入される独立変数である。ＰＬＳ分析の従属変数は、同図に示すように、２Ｄデータブロック「Ｙ」であり、これは、同図に示すように、ウェハ数Ｉの各ウェハについての最終エッチングプロファイルのＮ個の幾何学的座標を含む。ＰＬＳ分析は、この学習データの過剰セットから、エッチングプロセス中の中間時点における反射スペクトルデータに対する最終エッチングプロファイル座標の依存性を予測するための回帰モデルを構築する。
【０１２１】
なお、そのような（ＰＬＳモデルのための学習セットとして使用される）エッチングプロファイルデータおよび分光反射率データは、一連の別々のウェハでエッチングプロセスを実施すること（および反射率を測定すること）により実験的に測定され得るが、そのような実験は多大なコストおよび時間を要する場合があるということに留意すべきである。しかしながら、上記の手順で最適化されたもののような十分な精度のＥＰＭを既に有しているのであれば、そのＥＰＭを用いてエッチングデータセットを生成し、それらのデータセットをＰＬＳモデルの構築／学習に用いることが、より効果的な手順であり得る。原理的には、実験によるものとコンピュータ生成によるものの両方の組み合わせのエッチングプロファイルデータおよび分光反射率データを使用することも可能である。
【０１２２】
いずれの場合も、コンピュータ生成による反射スペクトルをＰＬＳモデルの構築に用いることは、最適化されていない（可能性がある）ＥＰＭを用いて、ＰＬＳ分析用の反射スペクトルの学習セットを生成し、その結果として得られるＰＬＳモデルが、初期ＥＰＭにその最適化用に帰還させるためのＲＤＳを（統計的重みと共に）特定するために使用され得ることによる、反復手順を示唆する。そして、その新たに最適化されたＥＰＭを、次に、新たな（改良された）ＰＬＳモデル構築用のエッチングデータの新たなセットを生成するために用いてよく、その新たなＰＬＳモデルにより、ＥＰＭのさらなる最適化用の新たなＲＤＳを特定する、などと続く。この手順は、このようにして（ＥＰＭ最適化とＰＬＳ最適化の間で行き来して）、いくつかの所定回数の繰り返しにわたって、または、その後の繰り返しによるＰＬＳモデルおよび／またはＥＰモデルの有意な改善が見られなくなるまで、続き得る。変形例は、（例えば、ＰＬＳ手順を伴うことなく）上述の最適化手法のいずれかによって最適化されたＥＰＭから開始して、そこから進めていくことである。他の変形例は、少数の実験測定によるエッチングプロセスデータセットを用いて、ＥＰＭとは独立に初期ＰＬＳモデルを構築した後に、続いて、初期ＥＰＭの最適化用のＲＤＳを特定することである。これらの大枠的な課題に関する他の変形例、およびそれらの組み合わせは、上記の解説に鑑みれば、当業者には明らかであろう。
【０１２３】
上記のこの反復アプローチを、図８に概略的に示している。図８に示すように、最適化されたＰＬＳモデルを生成するプロセス８０１は、反射スペクトルの初期セットおよび対応するエッチングプロファイルのセットを受け取るオペレーション８１０から開始し、それらのセットは両方とも、エッチング処理時間の一連の継続時間に対応するものである。その一連のエッチング時間によって、エッチングプロセスの過程にわたる様々に異なる時点を表すことができ、または、その一連のエッチング時間によって、総エッチング時間の継続時間が様々に異なるエッチングプロセス（すなわち、いくつかの別々の基板において異なる総エッチング時間で、完了まで実施されるエッチングプロセス）を表すことができる。いずれの場合も、（一連のエッチング時間に対応する）反射スペクトルのこの初期学習セットは、実験的に測定されたもの、最適化されていないＥＰＭを用いて生成されたもの、または上述の手順（例えば、ＰＬＳを伴わない手順）のような別の手順で最適化されたＥＰＭを用いて生成されたもの、であり得る。学習セットを受け取った後に、オペレーション８２０で、ＰＬＳ分析を実行することで、初期ＰＬＳモデルを生成する。そのＰＬＳモデルは、（オペレーション８１０で受け取った）エッチングプロファイルの座標を、（同じくオペレーション８１０で受け取った）反射スペクトルに関連付けるものである。具体的な実施形態では、上述のように、エッチングプロセスの特定のいくつかの前の時点における反射スペクトルの特定のいくつかの波長に対する、後のエッチング時間またはエッチングプロセス終了時におけるエッチングプロファイル座標の依存性、ならびにその依存性の統計的感度、を表す回帰モデルを、ＰＬＳ分析によって生成する。
【０１２４】
この初期ＰＬＳモデルは、いくつかの目的のために十分な精度のものである場合があり、これに当てはまるとオペレーション８３０で判定された場合には、この最適化プロセスは終了する。一方、オペレーション８３０で、ＰＬＳモデルが十分な精度ではないと判断される場合には、プロセス８０１は、オペレーション８４０に進み、そこで、（オペレーション８２０で構築されたような）現在のＰＬＳモデルを用いて、（統計的に有意な）次元削減した部分空間（ＲＤＳ）を、（上述のような）有効な誤差メトリックを規定するための統計的重みと共に、決定する。次に、オペレーション８５０で、新たな統計的重みが付与されたスペクトル誤差メトリックを用いて、（例えば）図６に関して記載したＥＰＭ最適化手順に従ってＥＰＭモデルを最適化する。このような統計的重みが付与された誤差メトリックは、ＰＬＳ手順によって統計的に有意であると認められた（全スペクトル空間の）スペクトル部分空間において、ＥＰＭ計算による反射スペクトルと対応する測定による反射スペクトルとの間の差異の有効な判定基準として機能するように、（例えば図６の最適化において）使用され得る。
【０１２５】
このＥＰＭ最適化手順では、オペレーション８２０で使用したのと同じスペクトルデータを用いてよく、または異なるスペクトルデータを用いてもよい（ただし、上述の通り、オペレーション８４０で規定された新たなスペクトル誤差メトリックを用いて最適化される）。いずれの場合も、（オペレーション８５０で）ＥＰＭが最適化されたら、これを、計算による反射スペクトルの新たな（場合によっては、極めて広範な）セットを生成するために用いてよい。これは、オペレーション８６０で、計算によるエッチングプロファイルのセットを生成し、次にオペレーション８６５で、これらの計算によるエッチングプロファイルを使用して、（例えば、同図に示すように、上述のようなＲＣＷＡを用いることにより）計算による反射スペクトルのセットを生成することによって、実行される。これらのスペクトルは、その後、スペクトルの学習セットとして、オペレーション８２０にフィードバックされてよく、そこで、この新たな（場合によっては、極めて広範な）学習セットに基づいて、新たなＰＬＳモデルが生成される。オペレーション８３０で、この新たなＰＬＳモデルの統計精度を評価して、さらに引き続き、オペレーション（８４０，８５０，８６０，８６５，８２０，８３０）のサイクルを繰り返してよく、これは、オペレーション８３０の繰り返しの、ある１つの回で、ＰＬＳモデルが十分な統計精度のものであると判断されるまで、継続され得る。
【０１２６】
なお、この種のＰＬＳモデルは、（「良好な」ＲＤＳを特定することによって）ＥＰＭモデルを最適化するのに有用であるが、これとは別に、（その全体があらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる）同時係属中の米国特許出願（代理人整理番号ＬＡＭＲＰ２３０）に記載されているもののように、エッチング終点検出手順にも有用であるということに留意すべきである。例えば、上述のように、ＰＬＳモデルは、エッチングプロセスの過程にわたって、どのスペクトル領域が、そのエッチングプロセスから結果的に得られる最終エッチングプロファイルについての予測力がより高い／最も高いのかを、統計的に特定するものとみなしてよい。この場合、ＰＬＳモデルを構築することは、実質的には、フィーチャプロファイルが十分にエッチングされたときを特定するために（すなわち、終点検出のために）、エッチングプロセスの過程にわたって、どのスペクトル領域が監視され得るのかを特定する感度分析である。従って、ＰＬＳモデルにおいて重要であるような（エッチング時間の関数としての）スペクトル領域を重視した最適化の統計的重み付けによって、ＥＰＭモデルを最適化することは、より効率的なＥＰＭ最適化につながる可能性があることに加えて、ＰＬＳ感度分析の統計精度が向上するという利点があるということにも留意すべきであり、なぜなら、これにより、ＰＬＳモデルは、ＰＬＳ分析により重要であると認められた（エッチングプロセスにわたる）スペクトル空間の同じ領域を重視した統計的重み付けで最適化されたＥＰＭモデルによって生成されたエッチングプロファイルデータセットから構築されるからである。
【０１２７】
エッチング工程で使用するための容量結合プラズマ（ＣＣＰ）反応器
容量結合プラズマ（ＣＣＰ）反応器は、米国特許出願第１２／３６７７５４号として２００９年２月９日に出願された「ADJUSTABLE GAP CAPACITIVELY COUPLED RF PLASMA REACTOR INCLUDING LATERAL BELLOWS AND NON-CONTACT PARTICLE SEAL（ラテラルベローズおよび非接触式粒子シールを備えたギャップ調整可能な容量結合ＲＦプラズマ反応器）」と題する米国特許第８５５２３３４号、および２０１４年１１月１２日に出願された「ADJUSTMENT OF VUV EMISSION OF A PLASMA VIA COLLISIONAL RESONANT ENERGY TRANSFER TO AN ENERGY ABSORBER GAS（エネルギー吸収ガスへの衝突共鳴エネルギー伝達によるプラズマのＶＵＶ放射の調整）」と題する米国特許出願第１４／５３９１２１号に記載されており、これらの文献の各々は、その全体があらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる。
【０１２８】
例えば、図９Ａ〜９Ｃは、ギャップ調整可能な容量結合閉じ込めＲＦプラズマ反応器９００の一実施形態を示している。図示のように、真空処理チェンバ９０２は、下部電極９０６を収容した内部空間を取り囲むチェンバハウジング９０４を有する。チェンバ９０２の上側部分には、下部電極９０６から垂直方向に離間した上部電極９０８が設けられている。（プラズマ生成用に構成された）上部電極９０８と下部電極９０６の平面は、略平行であるとともに、電極間の垂直方向に対して直交している。好ましくは、上部電極９０８と下部電極９０６は、円形であって、１つの垂直軸に対して同軸状である。上部電極９０８の下面は、下部電極９０６の上面に対向している。離間して対向している電極面は、それらの間に調整可能なギャップ９１０を画成している。プラズマを発生させるときに、下部電極９０６には、ＲＦ電源（整合）９２０によってＲＦ電力が供給される。ＲＦ電力は、ＲＦ供給管路９２２、ＲＦストラップ９２４、およびＲＦ電力部材９２６を介して、下部電極９０６に供給される。より一様なＲＦ電場を下部電極９０６に供給するために、ＲＦ電力部材９２６を接地シールド９３６で囲んでよい。米国特許出願公開第２００８／０１７１４４４号（この文献は、その全体があらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる）に記載されているように、ウェハは、ウェハポート９８２を介して挿入されて、処理のために下部電極９０６上でギャップ９１０内に支持され、処理ガスが、ギャップ９１０に供給されて、ＲＦ電力によってプラズマ状態に励起される。上部電極９０８は、通電または接地されることが可能である。
【０１２９】
図９Ａ〜９Ｃに示す実施形態では、下部電極９０６は、下部電極支持板９１６に支持されている。下部電極９０６と下部電極支持板９１６との間に挿入された絶縁リング９１４は、下部電極９０６を支持板９１６から絶縁している。ＲＦバイアスハウジング９３０は、ＲＦバイアスハウジングボウル９３２上に下部電極９０６を支持している。ボウル９３２は、ＲＦバイアスハウジング９３０のアーム９３４によって、チェンバ壁板９１８の開口部を介して管路支持板９３８に接続されている。好ましい実施形態では、ＲＦバイアスハウジングボウル９３２とＲＦバイアスハウジングアーム９３４は、１つの構成部品として一体に形成されるが、アーム９３４とボウル９３２は、相互にボルト連結または接合された２つの別個の構成部品とすることもできる。
【０１３０】
ＲＦバイアスハウジングアーム９３４は、冷却ガス、冷却液、ＲＦエネルギー、ならびに、リフトピン制御、電気的な監視、および作動用の信号のためのケーブルのような、ＲＦ電力および設備を、真空チェンバ９０２の外から真空チェンバ９０２内部の下部電極９０６裏側の空間に通すための１つ以上の中空路を有する。ＲＦ供給管路９２２は、ＲＦバイアスハウジングアーム９３４から絶縁されており、ＲＦバイアスハウジングアーム９３４は、ＲＦ電力に対してＲＦ電源９２０へのリターン路を提供する。設備用管路９４０は、設備部品のための通路を提供する。設備部品についてのさらなる詳細は、米国特許第５９４８７０４号および米国特許出願公開第２００８／０１７１４４４号（これらの文献はどちらも、その全体があらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる）に記載されており、説明を簡単にするため、本明細書では記載していない。ギャップ９１０は、好ましくは、閉じ込めリングアセンブリ（図示せず）で取り囲まれており、その詳細は、米国特許出願公開第２００７／０２８４０４５号（この文献は、その全体があらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる）に記載されている。
【０１３１】
管路支持板９３８は、作動機構９４２に取り付けられている。作動機構についての詳細は、米国特許出願公開第２００８／０１７１４４４号（この文献は、その全体があらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる）に記載されている。サーボ機構モータ、ステッピングモータなどのような作動機構９４２は、例えば、ボールネジとそのボールネジを回転させるためのモータのようなネジ歯車９４６によって、垂直リニアベアリング９４４に取り付けられている。ギャップ９１０のサイズを調整するための動作中には、作動機構９４２が、垂直リニアベアリング９４４に沿って移動する。図９Ａは、作動機構９４２がリニアベアリング９４４上で高位置にある結果として、小さいギャップ９１０ａとなっているときの構成を示している。図９Ｂは、作動機構９４２がリニアベアリング９４４上で中間位置にあるときの構成を示している。図示のように、下部電極９０６、ＲＦバイアスハウジング９３０、管路支持板９３８、ＲＦ電源９２０がすべて、チェンバハウジング９０４および上部電極９０８に対して、より低く動かされた結果として、中サイズのギャップ９１０ｂとなっている。
【０１３２】
図９Ｃは、作動機構９４２がリニアベアリング上で低位置にあるときの大きいギャップ９１０ｃを示している。好ましくは、上部電極９０８と下部電極９０６は、ギャップの調整中に、同軸状に維持されるとともに、ギャップを挟んで対向する上部電極と下部電極の対向面は、平行に維持される。
【０１３３】
この実施形態により、例えば、３００ｍｍウェハまたはフラットパネルディスプレイのような大径基板にわたって均一なエッチングを維持するために、多段階エッチングプロセス中にＣＣＰチェンバ９０２内で下部電極９０６と上部電極９０８との間のギャップ９１０を調整することが可能となる。特に、この実施形態は、下部電極９０６と上部電極９０８との間のギャップを調整可能とするために必要な直線移動を容易とするための機械的構成に関するものである。
【０１３４】
図９Ａは、近位端で管路支持板９３８に対して、遠位端でチェンバ壁板９１８の段付きフランジ９２８に対して、封止されたラテラル変位ベローズ９５０を示している。段付きフランジの内径は、ＲＦバイアスハウジングアーム９３４を通すチェンバ壁板９１８の開口部９１２を画成している。ラテラル変位ベローズ９５０は、ＲＦバイアスハウジング９３０、管路支持板９３８、および作動機構９４２の垂直移動を可能としつつ、真空シールを提供している。ＲＦバイアスハウジング９３０、管路支持板９３８、および作動機構９４２は、カンチレバーアセンブリと呼ぶことができる。好ましくは、ＲＦ電源９２０は、カンチレバーアセンブリと共に移動し、管路支持板９３８に取り付けられることができる。図９Ｂは、カンチレバーアセンブリが中間位置にあるときの、中立位置にあるベローズ９５０を示している。図９Ｃは、カンチレバーアセンブリが低位置にあるときの、ラテラル変位したベローズ９５０を示している。
【０１３５】
ベローズ９５０とプラズマ処理チェンバハウジング９０４の内部との間で、ラビリンスシール９４８によって粒子バリアを提供している。チェンバ壁板９１８の位置でチェンバハウジング９０４内部の内壁に固定シール９５６を不動に取り付けることで、ラビリンス溝９６０（スロット）を設けており、その中で可動シールド板９５８が垂直方向に動くことで、カンチレバーアセンブリの垂直移動に適応している。可動シールド板９５８の外側部分は、下部電極９０６がどの垂直位置にあるときでも、スロット内に維持される。
【０１３６】
図示の実施形態では、ラビリンスシール９４８は、チェンバ壁板９１８の開口部９１２の周辺でチェンバ壁板９１８の内面に取り付けられた固定シールド９５６を有して、ラビリンス溝９６０を画成している。可動シールド板９５８は、ＲＦバイアスハウジングアーム９３４がチェンバ壁板９１８の開口部９１２を通過する位置で、アーム９３４から径方向に延出するように取り付けられている。可動シールド板９５８は、ラビリンス溝９６０内に延出して、固定シールド９５６から第１のギャップで離間するとともに、チェンバ壁板９１８の内面から第２のギャップで離間して、カンチレバーアセンブリの垂直移動を可能としている。ラビリンスシール９４８は、ベローズ９５０から破砕した粒子が真空チェンバ内部に進入する移動を阻むとともに、処理ガスプラズマからのラジカルがベローズ９５０に向かう移動を、そこで後に剥がれる付着物がラジカルによって形成される可能性があることから、阻止している。
【０１３７】
図９Ａは、カンチレバーアセンブリが高位置にある（小さいギャップ９１０ａである）ときの、ＲＦバイアスハウジングアーム９３４よりも上方のラビリンス溝９６０内で高位置にある可動シールド板９５８を示している。図９Ｃは、カンチレバーアセンブリが低位置にある（大きいギャップ９１０ｃである）ときの、ＲＦバイアスハウジングアーム９３４よりも上方のラビリンス溝９６０内で低位置にある可動シールド板９５８を示している。図９Ｂは、カンチレバーアセンブリが中間位置にある（中サイズのギャップ９１０ｂである）ときの、ラビリンス溝９６０内で中立位置または中間位置にある可動シールド板９５８を示している。ラビリンスシール９４８は、ＲＦバイアスハウジングアーム９３４に関して対称であるものとして示しているが、他の実施形態では、ラビリンスシール９４８は、ＲＦバイアスアーム９３４に関して非対称であってよい。
【０１３８】
エッチング工程で使用するための誘導結合プラズマ反応器
誘導結合プラズマ（ＩＣＰ）反応器は、２０１３年１２月１０日に出願された「IMAGE REVERSAL WITH AHM GAP FILL FOR MULTIPLE PATTERNING（マルチプルパターニングのためのＡＨＭギャップ充填における像反転）」と題する米国特許出願公開第２０１４／０１７０８５３号、および２０１４年１１月１２日に出願された「ADJUSTMENT OF VUV EMISSION OF A PLASMA VIA COLLISIONAL RESONANT ENERGY TRANSFER TO AN ENERGY ABSORBER GAS（エネルギー吸収ガスへの衝突共鳴エネルギー伝達によるプラズマのＶＵＶ放射の調整）」と題する米国特許出願第１４／５３９１２１号に記載されており、これらの文献の各々は、その全体があらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる。
【０１３９】
例えば、図１０は、本明細書に記載のいくつかの実施形態を実施するのに適した誘導結合プラズマエッチング装置１０００の断面図を概略的に示しており、その一例は、カリフォルニア州フリーモントのラムリサーチ社（Ｌａｍ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｏｒｐ．）製のＫｉｙｏ（登録商標）反応器である。誘導結合プラズマエッチング装置１０００は、チェンバ壁１００１と窓１０１１によって構造的に画成された全体的なエッチングチェンバを備える。チェンバ壁１００１は、ステンレス鋼またはアルミニウムで製造され得る。窓１０１１は、石英または他の誘電材料で製造され得る。オプションの内部プラズマグリッド１０５０によって、全体的なエッチングチェンバを、上部サブチェンバ１００２と下部サブチェンバ１００３とに分割している。多くの実施形態では、プラズマグリッド１０５０を取り除いてよく、これにより、サブチェンバ１００２および１００３で構成されたチェンバ空間を利用する。下部サブチェンバ１００３内の内部底面の近くに、チャック１０１７が配置されている。チャック１０１７は、エッチングプロセスが実施される対象の半導体ウェハ１０１９を受けて、保持するように構成されている。チャック１０１７は、ウェハ１０１９がある場合にこれを支持するための静電チャックとすることができる。いくつかの実施形態において、エッジリング（図示せず）がチャック１０１７を取り囲んでおり、それは、チャック１０１７上にウェハ１０１９がある場合にそのウェハトップ面と略同一平面にある上面を有する。チャック１０１７は、さらに、ウェハのチャッキングおよびデチャッキングのための静電電極を有する。この目的のために、フィルタおよびＤＣクランプ電源（図示せず）を設けてよい。また、チャック１０１７からウェハ１０１９を持ち上げるための他の制御システムを設けることもできる。チャック１０１７は、ＲＦ電源１０２３を用いて帯電させることが可能である。ＲＦ電源１０２３は、接続１０２７を介して整合回路１０２１に接続されている。整合回路１０２１は、接続１０２５を介してチャック１０１７に接続されている。このようにして、ＲＦ電源１０２３は、チャック１０１７に接続されている。
【０１４０】
プラズマを発生させるための要素が、コイル１０３３を含めて、窓１０１１の上方に配置されている。コイル１０３３は、導電性材料で製造されており、少なくとも１ターンの完全なターンを含んでいる。図１０に示すコイル１０３３の例は、３ターンを含んでいる。コイル１０３３の断面に記号を付して示しており、「×」を付したコイルは、回転して紙面に入るように延びており、「・」を付したコイルは、回転して紙面から出るように延びている。プラズマを発生させるための要素には、コイル１０３３にＲＦ電力を供給するように構成されたＲＦ電源１０４１がさらに含まれる。一般に、ＲＦ電源１０４１は、接続１０４５を介して整合回路１０３９に接続されている。整合回路１０３９は、接続１０４３を介してコイル１０３３に接続されている。このようにして、ＲＦ電源１０４１は、コイル１０３３に接続されている。オプションのファラデーシールド１０４９が、コイル１０３３と窓１０１１との間に配置される。ファラデーシールド１０４９は、コイル１０３３に対して離間した関係に維持される。ファラデーシールド１０４９は、窓１０１１の直ぐ上に配置される。コイル１０３３、ファラデーシールド１０４９、および窓１０１１は、それぞれ、相互に略平行となるように構成されている。金属またはその他の種がプラズマチェンバの誘電体窓に付着することが、ファラデーシールドによって防止され得る。
【０１４１】
上部チェンバに配置された１つ以上のメインガス流入口１０６０を介して、さらに／または１つ以上のサイドガス流入口１０７０を介して、処理ガス（例えば、ヘリウム、ネオン、エッチャントなど）を処理チェンバ内に流入させてよい。同様に、明示されていないものの、図６Ａ〜６Ｃに示す容量結合プラズマ処理チェンバに処理ガスを供給するために、類似のガス流入口を用いてよい。処理チェンバ１０２４から処理ガスを取り出し、処理チェンバ１０００内の圧力を維持するために、例えば、単段または２段の機械的乾式ポンプ、および／またはターボ分子ポンプ１０４０である真空ポンプを用いてよい。真空ポンプによって与えられる真空環境の適用を選択的に制御するために、弁制御管を用いて、真空ポンプを処理チェンバに流体接続してよい。これは、スロットル弁（図示せず）または振り子弁（図示せず）のような閉ループ流量制御装置を採用することにより、操作的プラズマ処理中に実施され得る。同様に、図６Ａ〜６Ｃの容量結合プラズマ処理チェンバに対して、真空ポンプ、および弁制御による流体接続を採用してもよい。
【０１４２】
装置の動作中には、ガス流入口１０６０および／または１０７０を介して、１種以上の処理ガスが供給され得る。いくつかの実施形態において、処理ガスは、メインガス流入口１０６０のみを介して、またはサイドガス流入口１０７０のみを介して供給され得る。いくつかの例では、図示のガス流入口は、より複雑なガス流入口である例えば１つ以上のシャワーヘッドで置き換えてよい。ファラデーシールド１０４９および／またはオプションのグリッド１０５０は、チェンバへの処理ガスの送出を可能にする内部チャネルおよび孔を有し得る。ファラデーシールド１０４９およびオプションのグリッド１０５０のいずれかまたは両方は、処理ガスを送出するためのシャワーヘッドとして機能し得る。
【０１４３】
高周波電力がＲＦ電源１０４１からコイル１０３３に供給され、これにより、ＲＦ電流がコイル１０３３に流れる。コイル１０３３に流れるＲＦ電流によって、コイル１０３３の周りに電磁場が発生する。この電磁場によって、上部サブチェンバ１００２内に誘導電流が発生する。発生させた種々のイオンおよびラジカルとウェハ１０１９との物理的および化学的相互作用によって、ウェハのフィーチャは選択的にエッチングされる。
【０１４４】
上部サブチェンバ１００２と下部サブチェンバ１００３の両方が存在するようにプラズマグリッドを使用している場合、誘導電流が、上部サブチェンバ１００２内にあるガスに作用することで、上部サブチェンバ１００２内に電子−イオンプラズマが発生する。オプションの内部プラズマグリッド１０５０によって、下部サブチェンバ１００３内のホットエレクトロンの量が制限される。いくつかの実施形態において、装置は、下部サブチェンバ１００３内にあるプラズマがイオン−イオンプラズマとなるように、設計され、操作される。
【０１４５】
上部の電子−イオンプラズマと、下部のイオン−イオンプラズマは、どちらも、正イオンと負イオンを含み得るが、イオン−イオンプラズマのほうが、負イオン：正イオン比が大きくなる。揮発性のエッチング副生成物は、ポート１０２２を介して下部サブチェンバ１００３から除去され得る。
【０１４６】
本明細書で開示されるチャック１０１７は、約１０℃〜約２５０℃の範囲の高温で作動し得る。この温度は、エッチングプロセス処理および具体的なレシピに依存する。また、いくつかの実施形態において、チェンバ１００１は、約１ｍトル〜約９５ｍトルの範囲の圧力で作動することもある。一部の実施形態では、上記で開示したように、圧力はより高いことがある。
【０１４７】
チェンバ１００１は、クリーンルームまたは製造施設に設置されると、様々な設備（図示せず）に接続され得る。それらの設備には、処理ガス、真空、温度制御、環境粒子制御を提供する配管設備が含まれる。チェンバ１００１がターゲット製造施設に設置されると、このような設備が接続される。さらに、チェンバ１００１を搬送室に接続してよく、これによって、ロボット技術により、通常の自動操作を用いて、半導体ウェハをチェンバ１００１に出し入れする搬送が可能となる。
【０１４８】
図１０には、さらに、システムコントローラ１０５０を示している。このようなシステムコントローラ１０５０は、さらに以下で説明するように、本明細書に記載の最適化済みＥＭＰを用いた計算によるエッチングプロファイルの生成に応じたエッチャの動作の調整を含む、エッチャ装置の動作の一部またはすべてを制御し得る。
【０１４９】
システムコントローラ
図９Ａ〜９Ｃに示すＣＣＰエッチャ装置および／または図１０に示すＩＣＰエッチャ装置のような上記の処理装置のいずれかにおいて、エッチング工程（または他の処理工程）を制御するために、システムコントローラを用いてよい。特に、システムコントローラは、上述のような最適化済みＥＰＭを実装するとともに、（上述のように）その最適化済みＥＰＭを用いて生成された計算によるエッチングプロファイルに応じて、エッチャ装置の動作を調整し得る。
【０１５０】
エッチャ装置と連携するシステムコントローラの一例を図１０に概略的に示している。図１０に示すように、システムコントローラ１０５０は、１つ以上のメモリデバイス１０５６と、１つ以上の大容量記憶装置１０５４と、１つ以上のプロセッサ１０５２と、を備える。プロセッサ１０５２は、１つ以上のＣＰＵ、ＡＳＩＣ、汎用コンピュータおよび／または専用コンピュータ、１つ以上のアナログおよび／またはデジタルの入力／出力接続、１つ以上のステッピングモータコントローラボードなどを含み得る。
【０１５１】
いくつかの実施形態において、システムコントローラ（例えば、図１０の１０５０）は、個々のプロセスステーションの動作を含めて、プロセスツール（例えば、図１０のエッチャ装置１０００）の動作の一部またはすべてを制御する。本明細書に記載の膜堆積および／またはエッチングプロセスを実施／実行するために、機械可読システム制御命令１０５８が提供され得る。これらの命令は、システムコントローラに接続され得るとともに／またはシステムコントローラによって読み取られ得る非一時的な機械可読媒体上に提供されてよい。これらの命令は、プロセッサ１０５２で実行されてよく、システム制御命令は、一部の実施形態では、大容量記憶装置１０５４からメモリデバイス１０５６にロードされる。システム制御命令は、タイミング、ガス状反応物質および液状反応物質の混合、チェンバおよび／またはステーションの圧力、チェンバおよび／またはステーションの温度、ウェハ温度、目標パワーレベル、ＲＦ電力レベル（例えば、ＤＣ電力レベル、ＲＦバイアスパワーレベル）、ＲＦ暴露時間、さらには、基板ペデスタル、チャック、および／またはサセプタの位置、ならびにプロセスツールによって実施される具体的なプロセスのその他のパラメータ、を制御するための命令を含み得る。
【０１５２】
半導体基板処理工程では、様々なタイプのプロセスを採用してよく、それらには、（例えば、２０１４年１１月１２日に出願された「ADJUSTMENT OF VUV EMISSION OF A PLASMA VIA COLLISIONAL RESONANT ENERGY TRANSFER TO AN ENERGY ABSORBER GAS（エネルギー吸収ガスへの衝突共鳴エネルギー伝達によるプラズマのＶＵＶ放射の調整）」と題する、その全体があらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる米国特許出願第１４／５３９１２１号を参照して、表面吸着エッチャントのプラズマ活性化を伴う原子層エッチング（ＡＬＥ）工程によるなど）基板上の膜のエッチングに関連したプロセス、（表面吸着膜前駆体のプラズマ活性化による原子層堆積（ＡＬＤ）のような）堆積プロセス、ならびに他のタイプの基板処理工程が含まれるが、ただし、これらに限定されない。
【０１５３】
従って、例えば、プラズマによるエッチングプロセスを実施するための処理装置に関して、システムコントローラによって実行される機械可読命令は、最適化済みＥＰＭから計算によるエッチングプロファイルを生成して、その計算によるエッチングプロファイルに応じて、プラズマ発生器の動作を調整するための命令を含み得る。
【０１５４】
システム制御命令１０５８は、任意の適切な形態で構成されてよい。例えば、様々なプロセスツールプロセスを実施するために必要なプロセスツール構成要素の動作を制御するための、各種プロセスツール構成要素サブルーチンまたは制御オブジェクトが作成され得る。システム制御命令は、任意の適切なコンピュータ可読プログラミング言語でコーディングされてよい。一部の実施形態では、システム制御命令はソフトウェアで実装され、他の実施形態では、命令は、例えばＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）におけるロジックとしてハードコーディングされるなど、ハードウェアで実装されてよく、または他の実施形態では、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせとして実装されてよい。
【０１５５】
一部の実施形態では、システム制御ソフトウェア１０５８は、上記の各種パラメータを制御するための入力／出力制御（ＩＯＣ）シーケンシング命令を含み得る。例えば、堆積および／またはエッチングプロセスもしくはプロセス群の各フェーズは、システムコントローラによって実行するための１つ以上の命令を含み得る。例えば、膜堆積および／またはエッチングプロセスフェーズのプロセス条件を設定するための命令は、対応する堆積および／またはエッチングレシピフェーズに含まれ得る。一部の実施形態では、レシピフェーズは、あるプロセスフェーズのすべての命令がそのプロセスフェーズと同時に実行されるように、順に配列されることがある。
【０１５６】
いくつかの実施形態において、システムコントローラ１０５０に関連付けられた大容量記憶装置１０５４および／またはメモリデバイス１０５６に保存されるその他のコンピュータ可読命令および／またはプログラムを採用してよい。プログラムまたはプログラム部分の例として、基板位置決めプログラム、処理ガス制御プログラム、圧力制御プログラム、ヒータ制御プログラム、およびプラズマ制御プログラムが含まれる。
【０１５７】
基板位置決めプログラムは、基板をペデスタル上にロードするために、さらには、基板とプロセスツールのその他部材との間隔を制御するために使用されるプロセスツール構成要素のための、命令を含み得る。位置決めプログラムは、基板上の膜の堆積および／またはエッチングのための必要に応じて基板を反応チェンバに出し入れする適切な移送のための、命令を含み得る。
【０１５８】
処理ガス制御プログラムは、ガス組成および流量を制御するための、さらには任意選択的に、１つ以上のプロセスステーションを取り巻くボリューム内に、堆積および／またはエッチング前にこれらのボリューム内の圧力を安定化させるためにガスを流入させるための、命令を含み得る。一部の実施形態では、処理ガス制御プログラムは、基板上の膜堆積および／またはエッチング工程中の処理チェンバ内で１つ以上のプロセスステーションを取り巻くボリューム内に特定のいくつかのガスを導入するための、命令を含むことがある。さらに、処理ガス制御プログラムは、それらのガスを同じ継続時間にわたって同じ流量で供給するための、または、堆積される膜の組成および／もしくは関わるエッチングプロセスの特性に応じて異なる流量および／もしくは異なる継続時間で供給するための、命令を含むこともある。また、処理ガス制御プログラムは、加熱注入モジュールにおいてヘリウムまたは他の何らかのキャリアガスの存在下で液状反応物質を霧化／気化させるための、命令を含むこともある。
【０１５９】
圧力制御プログラムは、例えば、プロセスステーションの排気システムのスロットル弁やプロセスステーションに流入するガス流などを調節することによってプロセスステーション内の圧力を制御するための、命令を含み得る。圧力制御プログラムは、基板上に様々なタイプの膜を堆積させる際、および／または基板をエッチングする際に、同じ圧力もしくは異なる圧力を維持するための、命令を含み得る。
【０１６０】
ヒータ制御プログラムは、基板を加熱するために使用される加熱ユニットへの電流を制御するための、命令を含み得る。代替的または追加的に、ヒータ制御プログラムは、基板への熱伝達ガス（ヘリウムなど）の供給を制御し得る。ヒータ制御プログラムは、基板上に様々なタイプの膜を堆積させる際、および／または基板をエッチングする際に、反応チェンバ内で、および／またはプロセスステーションを取り巻くボリューム内で、同じ温度もしくは異なる温度を維持するための、命令を含み得る。
【０１６１】
プラズマ制御プログラムは、本明細書に記載の実施形態に従って１つ以上のプロセスステーションにおけるＲＦ電力レベル、周波数、および暴露時間を設定するための、命令を含み得る。いくつかの実施形態において、プラズマ制御プログラムは、基板上での膜堆積の際、および／または基板のエッチングの際に、同じＲＦ電力レベルもしくは異なるＲＦ電力レベル、および／または同じ周波数もしくは異なる周波数、および／または同じ暴露時間もしくは異なる暴露時間を用いるための、命令を含み得る。
【０１６２】
いくつかの実施形態において、システムコントローラに関連付けられたユーザインタフェースが設けられることがある。ユーザインタフェースとして、ディスプレイ画面と、装置および／またはプロセス条件のグラフィックソフトウェア表示と、さらに、ポインティングデバイス、キーボード、タッチスクリーン、マイクロフォンなどのユーザ入力装置が含まれることがある。
【０１６３】
いくつかの実施形態において、システムコントローラによって調整されるパラメータは、プロセス条件に関連したものであり得る。非限定的な例として、処理ガスの組成および流量、温度（例えば、基板ホルダおよびシャワーヘッドの温度）、圧力、（ＲＦバイアスパワーレベルおよび暴露時間のような）プラズマ条件、などが含まれる。これらのパラメータは、レシピの形でユーザに提供されてよく、これはユーザインタフェースを利用して入力され得る。
【０１６４】
プロセスの監視のための信号が、各種プロセスツールセンサから、システムコントローラのアナログおよび／またはデジタル入力接続によって供給され得る。プロセスを制御するための信号が、プロセスツールのアナログおよび／またはデジタル出力接続に出力され得る。監視され得るプロセスツールセンサの非限定的な例として、マスフローコントローラ（ＭＦＣ）、（マノメータのような）圧力センサ、熱電対のような温度センサ、などが含まれる。プロセス条件を維持するために、これらのセンサからのデータと共に、適切にプログラムされたフィードバックおよび制御アルゴリズムが用いられることがある。
【０１６５】
上記の様々な装置および方法は、例えば、半導体デバイス、ディスプレイ、ＬＥＤ、太陽電池パネルなどの作製または製造のために、リソグラフィパターニング・ツールおよび／またはプロセスと組み合わせて用いてよい。一般に、そのようなツールまたはプロセスは、必ずしもそうではないが、共通の製造設備で一緒に、かつ／または同時に、使用または実施される。
【０１６６】
いくつかの実現形態において、コントローラは、上記の例の一部であり得るシステムの一部である。そのようなシステムは、プロセスツールもしくはツール群、チェンバもしくはチェンバ群、処理用プラットフォームもしくはプラットフォーム群、および／または（ウェハペデスタル、ガスフローシステムなどの）特定の処理コンポーネント、などの半導体処理装置を備えることができる。これらのシステムは、半導体ウェハまたは基板の処理前、処理中、処理後のそれらのオペレーションを制御するための電子装置と統合されることがある。電子装置は、「コントローラ」と呼ばれることがあり、これにより、そのシステムまたはシステム群の各種コンポーネントまたはサブパーツを制御してよい。コントローラは、プロセス要件および／またはシステムのタイプに応じて、処理ガスの供給、温度設定（例えば、加熱および／または冷却）、圧力設定、真空設定、パワー設定、高周波（ＲＦ）発生器の設定、ＲＦ整合回路の設定、周波数設定、流量設定、流体供給の設定、位置および動作設定、ツールとの間および他の移送ツールとの間および／または特定のシステムに接続もしくはインタフェースしているロードロックとの間のウェハ移送を含む、本明細書に開示のプロセスのいずれかを制御するようにプログラムされ得る。
【０１６７】
コントローラは、広義には、種々の集積回路、ロジック、メモリと、さらに／または、命令を受け取り、命令を発行し、オペレーションを制御し、クリーニング動作を実現し、終点測定を実現するなどのソフトウェアと、を有する電子装置と定義され得る。集積回路には、プログラム命令を格納したファームウェアの形態のチップ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として規定されるチップ、および／またはプログラム命令（例えば、ソフトウェア）を実行する１つ以上のマイクロプロセッサもしくはマイクロコントローラ、が含まれ得る。プログラム命令は、半導体ウェハ上での特定のプロセスまたは半導体ウェハのための特定のプロセスまたはシステムに対する特定のプロセスを実行するための動作パラメータを規定する様々な個々の設定（またはプログラムファイル）の形でコントローラに伝達される命令であり得る。動作パラメータは、一部の実施形態では、ウェハの１つ以上の層、材料、金属、酸化物、シリコン、二酸化シリコン、表面、回路、および／またはダイの作製において１つ以上の処理工程を実現するために、プロセスエンジニアによって規定されるレシピの一部であり得る。
【０１６８】
コントローラは、いくつかの実現形態において、システムに統合もしくは接続されるか、またはその他の方法でシステムにネットワーク接続されたコンピュータの一部であるか、またはそのようなコンピュータに接続されたものであるか、またはそれらの組み合わせであり得る。例えば、コントローラは、「クラウド」にあるか、またはファブホストコンピュータシステムの全体もしくは一部であってよく、それは、ウェハ処理のためのリモートアクセスを可能とするものであり得る。コンピュータによって、製造オペレーションの現在の進行状況を監視し、過去の製造オペレーションの履歴を調査し、複数の製造オペレーションからの傾向またはパフォーマンスメトリックを調査するため、現在の処理のパラメータを変更するため、現在の処理に従って処理工程を設定するため、または、新たなプロセスを開始するための、システムへのリモートアクセスが実現され得る。いくつかの例において、リモートコンピュータ（例えば、サーバ）は、ローカルネットワークまたはインターネットを含み得るネットワークを介して、システムにプロセスレシピを提供することができる。リモートコンピュータは、パラメータおよび／または設定の入力またはプログラミングを可能とするユーザインタフェースを有してよく、それらは、その後、リモートコンピュータからシステムに伝達される。一部の例では、コントローラは、１つ以上のオペレーションにおいて実行される処理工程の各々のパラメータを指定するデータの形で命令を受け取る。なお、それらのパラメータは、実施されるプロセスのタイプ、およびコントローラがインタフェースまたは制御するように構成されているツールのタイプ、に固有のものであり得ることは、理解されなければならない。その場合、上述のように、相互にネットワーク接続されているとともに、本明細書に記載のプロセスおよび制御などの共通の目的に向かって協働する１つ以上の別個のコントローラを備えることなどによって、コントローラを分散させてよい。このような目的の分散コントローラの一例は、チェンバに搭載する１つ以上の集積回路であり、これらは、（プラットフォームレベルで、またはリモートコンピュータの一部として、など）遠隔配置された１つ以上の集積回路と通信し、共同でチェンバにおけるプロセスを制御する。
【０１６９】
例示的なシステムは、限定するものではないが、（誘導結合プラズマもしくは容量結合プラズマを採用した）プラズマエッチングチェンバまたはモジュール、成膜チェンバまたはモジュール、スピンリンスチェンバまたはモジュール、金属メッキチェンバまたはモジュール、クリーンチェンバまたはモジュール、ベベルエッジエッチングチェンバまたはモジュール、物理気相成長（ＰＶＤ）チェンバまたはモジュール、化学気相成長（ＣＶＤ）チェンバまたはモジュール、原子層堆積（ＡＬＤ）チェンバまたはモジュール、原子層エッチング（ＡＬＥ）チェンバまたはモジュール、イオン注入チェンバまたはモジュール、トラックチェンバまたはモジュール、ならびに半導体ウェハの製作および／または製造に関連もしくは使用することがある他の任意の半導体処理システム、を含み得る。
【０１７０】
上述のように、コントローラは、ツールによって実行される処理工程または工程群に応じて、他のツール回路またはモジュール、他のツール部品、クラスタツール、他のツールインタフェース、隣接するツール、近隣のツール、工場の至るところに配置されたツール、メインコンピュータ、他のコントローラ、または半導体製造工場においてツール場所および／もしくはロードポートとの間でウェハの容器を移動させる材料搬送で使用されるツール、のうちの１つ以上と通信し得る。
【０１７１】
他の実施形態
上記で開示した技術、オペレーション、プロセス、方法、システム、装置、ツール、膜、ケミストリ、および組成物は、明確さと理解を促す目的で、具体的な実施形態の文脈において詳細に記載しているが、本開示の趣旨および範囲内で、上記の実施形態を実施する数多くの代替的方法があることは、当業者には明らかであろう。従って、本明細書に記載の実施形態は、限定するものではなく、開示した発明概念の例示とみなされるべきであり、拒絶の根拠として特許請求の範囲ひいては本開示の主題を不当に制限するために用いられるべきではない。
【図１】
2017143261.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｂ−１】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図１０】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年7月3日(2017.7.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のモデルパラメータを使用して、半導体基板上のフィーチャのエッチングプロファイルを、独立入力パラメータのセットに関連付けるコンピュータモデルを、最適化する方法であって、
（ａ）最適化対象のモデルパラメータの選択されたセットについて、値のセットを特定し、
（ｂ）全体にわたり最適化する独立入力パラメータの選択されたセットについて、複数の値のセットを特定し、
（ｃ）（ｂ）で指定された値のセットの各々について、（ｂ）で指定された前記値のセットを用いて実行した実験的エッチングプロセスの光学測定から生成された実験的反射スペクトルを受け取り、
（ｄ）（ｂ）で指定された値のセットの各々について、（ａ）および（ｂ）で指定された前記値のセットを用いて、前記モデルから計算による反射スペクトルを生成し、
（ｅ）（ｂ）において前記選択された独立入力パラメータについて指定された１つ以上の値のセットに関して、（ｃ）で受け取った前記実験的反射スペクトルと（ｄ）において生成された対応する計算による反射スペクトルとの間の差異を示すメトリックを低減させるように、モデルパラメータの前記選択されたセットについて（ａ）において指定された値の１つ以上に変更を加え、前記変更された値のセットを用いて（ｄ）を繰り返すこと、を備え、
（ｅ）で前記メトリックを計算することは、
（１）前記計算による反射スペクトルと、対応する前記実験的反射スペクトルとの間の差異を計算し、前記差異を次元削減した部分空間に投影する演算、ならびに／または、
（２）前記計算による反射スペクトルおよび対応する前記実験的反射スペクトルを、次元削減した部分空間に投影して、前記次元削減した部分空間に投影された反射スペクトル間の差異を計算する演算、を含む、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記計算による反射スペクトルの少なくともいくつかは、
（ｉ）前記モデルを用いて、一連のエッチングプロファイル座標によって表される計算によるエッチングプロファイルを生成し、
（ｉｉ）（ｉ）において生成された前記計算によるエッチングプロファイルから、前記計算によるエッチングプロファイルからの電磁放射の反射をシミュレートすることにより、計算による反射スペクトルを生成すること、を備えるプロセスによって生成される、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
（ｃ）において生成された前記実験的反射スペクトルは、エッチングプロセスの異なる継続時間を表す一連のエッチング時間に対応する反射スペクトルを含み、
（ｄ）において生成された前記計算による反射スペクトルは、（ｃ）における前記一連のエッチング時間に対応するように前記モデルから計算された反射スペクトルを含む、方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、前記実験的反射スペクトルは、（ｃ）における前記一連のエッチング時間で、エッチングプロセスの進行中に実施する光学測定から生成される、方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、前記一連のエッチング時間の少なくとも一部にわたる連続したエッチング時間は、０．０１〜１秒で区切られる、方法。
【請求項６】
請求項４に記載の方法であって、前記一連のエッチング時間の少なくとも一部にわたる連続したエッチング時間は、０．０５〜０．５秒で区切られる、方法。
【請求項７】
請求項４に記載の方法であって、（ｃ）で生成される前記実験的反射スペクトルの少なくともいくつかは、いくつかの異なる継続時間の基板エッチングプロセスに関してエッチングプロセス終了後に実施された光学測定との比較に基づいて、調整されている、方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、前記いくつかの異なる継続時間の終了したエッチングプロセスに対応する前記光学測定は、対応するエッチング済み基板をエッチングに用いた処理チェンバから取り出した後に実施される、方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、（１）における前記次元削減した部分空間を決定することは、前記実験的反射スペクトルと前記計算による反射スペクトルとの間の差異の主成分分析（ＰＣＡ）を備える、方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、（２）における前記次元削減した部分空間を決定することは、前記実験的反射スペクトルのＰＣＡ、前記計算による反射スペクトルのＰＣＡ、または前記実験的反射スペクトルと前記計算による反射スペクトルの両方の組み合わせのＰＣＡを含む、方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、前記次元削減した部分空間は、特定のいくつかのエッチング時間における特定のいくつかのスペクトル波長の前記選択に対応しており、前記メトリックは、前記次元削減した部分空間に投影された対応する前記実験的反射スペクトルと前記計算による反射スペクトルとの間の差異の大きさに単調関係にある量の加重和である、方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法であって、前記加重和を計算するために用いる重みは等しい値を有し、前記差異に単調関係にある量は前記差異の二乗であり、前記メトリックは、前記次元削減した部分空間に投影されたときの対応する前記実験的反射スペクトルと前記計算による反射スペクトルとの間の平均二乗差に単調に関係付けられている、方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載の方法であって、前記特定のいくつかのエッチング時間における特定のいくつかの波長に対応する重みの一部は、他のエッチング時間の同じ波長に対応する重みの一部よりも大きい、方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、前記特定のいくつかのエッチング時間における特定のいくつかの波長に対応する重みの一部は、同じエッチング時間の他の波長に対応する重みの一部よりも大きい、方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載の方法であって、前記特定のいくつかのエッチング時間における特定のいくつかの波長に対応する前記重みのいくつかは、
部分最小二乗（ＰＬＳ）分析を含むプロセスによって決定され、
前記ＰＬＳ分析は、エッチングプロセス終了時の半導体基板上のフィーチャのエッチングプロファイルの幾何学的座標を、前記エッチングプロセスにおける特定のいくつかの前のエッチング時間における特定のいくつかの波長に対応する反射率値と関連付ける、方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法であって、前記エッチングプロファイルおよび前記反射率値は、実験的に決定される、方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載の方法であって、前記エッチングプロファイルおよび前記反射率値は、請求項１に記載の方法により最適化されたモデルから決定される、方法。
【請求項１８】
請求項１に記載の方法であって、（ｅ）を繰り返すことをさらに含む、方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の方法であって、（ａ）において選択された前記モデルパラメータに関して誤差の略極小値が得られるまで（ｅ）をさらに繰り返すことをさらに含む、方法。
【請求項２０】
請求項１に記載の方法であって、前記コンピュータモデルは、前記半導体基板上のフィーチャのエッチングプロファイルを表す点の格子における局所エッチング速度を、時間の関数として計算する、方法。
【請求項２１】
請求項２０に記載の方法であって、前記モデルパラメータは、反応速度定数、反応物質および生成物の付着係数、ならびに反応物質および生成物の拡散定数、を含む、方法。
【請求項２２】
請求項１に記載の方法であって、（ｂ）における独立入力パラメータの前記セットについて、前記値の複数セットを選択することは、ＰＣＡを含む、方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載の方法であって、独立入力パラメータと対応する測定によるエッチングプロファイルとの連結されたベクトルに対して、前記ＰＣＡを実行する、方法。
【請求項２４】
独立入力パラメータのセットについての値のセットから、半導体基板上のフィーチャの計算によるエッチングプロファイルを生成する最適化されたコンピュータモデルであって、前記コンピュータモデルは、請求項１に記載の方法によって最適化されている、最適化されたコンピュータモデル。
【請求項２５】
半導体基板上のフィーチャのエッチングプロセスによる前記フィーチャのエッチング後のプロファイルを近似的に特定する方法であって、
前記エッチングプロセスに対応する独立入力パラメータのセットについて値のセットを指定することと、
前記独立入力パラメータについて前記指定された値のセットと共に、請求項２４に記載の最適化されたコンピュータモデルを用いて、エッチングプロファイルを生成すること、を備える方法。
【請求項２６】
エッチングプロセスのための独立入力パラメータのセットについて、前記エッチングプロセスによってフィーチャがエッチングされた後の半導体基板上の前記フィーチャの所望のエッチングプロファイルを近似的に生成する値のセットを決定する方法であって、
（ａ）前記エッチングプロセスに対応する前記独立入力パラメータのセットについて値のセットを指定し、
（ｂ）前記独立入力パラメータについて前記指定された値のセットと共に、請求項２４に記載の最適化されたコンピュータモデルを用いて、計算によるエッチングプロファイルを生成し、
（ｃ）前記所望のエッチングプロファイルと前記計算によるエッチングプロファイルとの間の差異を示すメトリックを計算し、
（ｄ）（ｂ）〜（ｃ）を繰り返すことによって確認される、前記所望のエッチングプロファイルと前記計算によるエッチングプロファイルとの間の差異を減少させるように、前記独立入力パラメータのセットについて（ａ）において指定された値の１つ以上を変更すること、を備える方法。
【請求項２７】
請求項２６に記載の方法であって、
（ｅ）（ａ）において選択された前記独立入力パラメータに関して誤差の略極小値が得られるまで（ｄ）を繰り返すことをさらに備える、方法。
【請求項２８】
半導体基板を処理するためのシステムであって、
半導体基板をエッチングするためのエッチャ装置であって、独立入力パラメータのセットによってその動作が調整されるエッチャ装置と、
前記エッチャ装置の動作を制御するためのコントローラであって、プロセッサおよびメモリを有するコントローラと、を備え、
前記メモリは、請求項１に記載の方法によって最適化された、エッチング後のフィーチャプロファイルのモデルを保存し、
前記プロセッサは、前記メモリに保存された前記エッチング後のフィーチャプロファイルのモデルを使用して、前記独立入力パラメータのセットの値のセットからエッチング後のフィーチャプロファイルを計算するように構成されている、システム。
【請求項２９】
請求項２８に記載のシステムであって、前記コントローラは、前記計算されたエッチング後のフィーチャプロファイルに応じて、前記独立入力パラメータのセットの値の１つ以上に変更を加えることによって、前記エッチャ装置の動作を調整する、システム。
【請求項３０】
請求項２９に記載のシステムであって、前記計算されたエッチング後のフィーチャプロファイルに応じて値が変更される前記独立入力パラメータのセットは、ＲＦプラズマ周波数とＲＦプラズマパワーレベルから選択された１つ以上のパラメータを含む、システム。
【請求項３１】
請求項２８に記載のシステムであって、前記エッチャ装置は、
処理チェンバと、
前記処理チェンバ内で基板を保持するための基板ホルダと、
前記処理チェンバ内でプラズマを発生させるためのプラズマ発生器であって、ＲＦ電源を有するプラズマ発生器と、
前記処理チェンバ内に１種以上の処理ガスを流入させるための弁制御による１つ以上の処理ガス入口と、
前記処理チェンバからガスを排出させるための１つ以上の真空ポンプに流体接続された１つ以上のガス出口と、を備える、システム。
【請求項３２】
請求項３１に記載のシステムであって、前記コントローラは、前記計算されたエッチング後のフィーチャプロファイルに応じて、前記処理チェンバ内の前記プラズマの特性を変化させるために、前記ＲＦ電源の周波数および／または電力レベルを調整する、システム。
【請求項３３】
請求項３１に記載のシステムであって、前記コントローラは、前記計算されたエッチング後のフィーチャプロファイルに応じて、前記処理チェンバ内に流入する１種以上の処理ガスの流量を調整するために、弁制御による前記１つ以上の処理ガス入口を操作する、システム。
【請求項３４】
請求項３１に記載のシステムであって、前記コントローラは、前記計算されたエッチング後のフィーチャプロファイルに応じて、前記処理チェンバ内の温度および／または圧力を調整する、システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
複数のモデルパラメータ（Ｂ）を使用して、半導体基板上のフィーチャのエッチングプロファイルを、独立入力パラメータ（Ａ）のセットに関連付けるコンピュータモデルを、最適化する方法について開示する。本方法は、最適化対象のモデルパラメータ（Ｂ）の選択されたセットについて、値のセットを特定することと、最適化に関わる独立入力パラメータ（Ａ）の選択されたセットについて、値の複数セットを特定することと、を含み得る。次に、本方法は、さらに、Ａの値のセットの各々について、その指定されたＡの値のセットを用いて実行した実験的エッチングプロセスの光学測定から生成された実験的反射スペクトルを受け取ることと、さらに、ＡおよびＢのその値のセットを用いてモデルから計算による反射スペクトルを生成することと、を含み得る。このようないくつかの実施形態において、本方法は、さらに、Ａについての１つ以上の値のセットに関して、実験的反射スペクトルと対応する計算による反射スペクトルとの間の差異を示すメトリックを低減させるように、Ｂの値の１つ以上に変更を加えることと、Ｂのその変更された値のセットを用いてモデルからの計算による反射スペクトルの生成を繰り返すことと、を含み得る。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
さらに、本明細書において、半導体基板を処理するためのシステムについて開示する。本システムは、半導体基板をエッチングするためのエッチャ装置であって、独立入力パラメータのセットによってその動作が調整されるエッチャ装置と、エッチャ装置の動作を制御するためのコントローラと、を備え得る。コントローラは、一般的に、プロセッサとメモリとを有する。メモリは、上記のモデル最適化方法のいずれかによって最適化されたエッチング後のフィーチャプロファイルのモデルを保存し得る。プロセッサは、メモリに保存されたエッチング後のフィーチャプロファイルの最適化済みモデルを使用して、独立入力パラメータのセットの値のセットからエッチング後のフィーチャプロファイルを計算するように構成され得る。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３０】
結果変数：一般的に理解されているように、結果変数は、独立変数からの結果としての変数である。多くの場合、結果変数は、モデルによって出力される。文脈によっては、結果変数は、従属変数という用語と同義である。本開示において、エッチングプロファイルは、一種の結果変数である。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７６】
一部の実施形態では、各々のフィーチャセットに対して、別々のモデルパラメータセットが選択される。そのような場合、本方法は、ライン／ピッチ比（またはフィーチャのその他の特性）と最終的に収束したモデルパラメータとの間の関係を、プロットするか、または他の方法で特定し得る。収束したモデルパラメータ値が、場合によっては若干のノイズを伴って、ある程度一定である場合には、本方法は、改良されたエッチングプロファイルモデルとして、平均モデルパラメータ値を用いる。収束したモデルパラメータ値が傾向を示している場合には、本方法は、各フィーチャセット（例えば、ラインおよびピッチのジオメトリ）に対してモデルパラメータ値を選択するのに使用され得る関数を構築するために、多項式フィッティングを用いることがある。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９０】
一方、（測定されたものか、計算されたものかにかかわりなく）エッチングプロファイルでは潜在的な統計的相関があり、数値的にはるかに扱いやすい形式で最適化問題を書き直すために、これらの相関を利用してよいことが分かっている。例えば、プロファイル座標の細かい格子は、多数のデータ点で構成され得るが、統計的な観点から、これらの座標の何らかの組み合わせの値は、互いに相関している。簡単な実例を挙げると、単に、エッチングされたフィーチャの幅が、プロファイルを上下して隣接する格子点に関連付けられた短い長さスケールにわたってあまり大きく変化することにはならないという理由で、垂直方向に隣接する座標は、互いに相関する傾向がある。プロファイル座標間の相関のより複雑な例は、一般にプロセスパラメータの何らかの組み合わせを変更することによって実現され得るプロファイル形状のタイプに関係している。いくつかの例を図５に示している。例えば、図５に示すように、エッチング後のプロファイルを内側または外側のいずれかに湾曲させるために、いくつかのプロセスパラメータを、単独で、または互いに組み合わせて、調整してよく、この場合、プロファイルのこの湾曲を描出するプロファイル座標（または格子点）は、互いに統計的に相関している。同様に、いくつかのプロセスパラメータを、個々に、または組み合わせて、調整することによって得られるエッチングプロファイルは、同じく図５に示すように、下向きまたは上向きのテーパを示すことがあり、この場合、プロファイル座標は、このテーパ効果を生じさせる傾向があるように１つ以上のプロセスパラメータを変化させている程度に、相関があり得る。基本的なプロファイル相関構造の他の２つの例は、同じく図５に示すように、トップテーパおよびボトムテーパである。やはり、これらの基本的なプロファイル構造は、他のスポットに影響を及ぼすことなくプロファイル上の特定のスポットで局所効果を有するというよりも、プロファイルの全体形状を変化させる傾向があるようにプロセスパラメータが変化することの現れである。これは、当然のことながら、エッチングプロセスに関連した基礎となる物理および化学の結果である。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０５】
いずれの場合も、ＥＰＭから反射スペクトルを生成する能力を用いて、そのＥＰＭを分光反射率に関して最適化するための基本的な手順を実施してよい。これについて、以下で、エッチングプロファイルモデルをチューニングおよび／または最適化するための一連のオペレーション６０１を示すフローチャートを提示している図６に関して説明する。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０８】
オペレーション６１０で選択および初期化されたモデルパラメータは、その後、オペレーション６２０において選択されるとともに複数の値のセットが与えられる独立入力パラメータのセットにわたって、最適化される。そのような独立入力パラメータとして、例えば、温度、エッチャントフラックス、プラズマ密度など、反応チェンバ内のプラズマを特徴付けるパラメータが含まれ得る。独立入力パラメータの値の各組み合わせについて、オペレーション６３０において、実験的エッチング反射スペクトルを測定するために、エッチング実験を実施する（一部の実施形態では、入力パラメータの値の同じ組み合わせについて、複数のエッチング実験を実施し、その結果として得られる反射スペクトルの測定値のすべてを、例えば、（場合によって、外れ値、ノイズスペクトルなどを破棄した後に）平均する）。その後、このベンチマークのセットを、以下のように、モデルのチューニングおよび最適化のために使用する。オペレーション６３５および６３６において、計算による反射スペクトルのセットを生成し、それらは、オペレーション６３０からの測定によるスペクトルに対応するものであり、従って、それらは、入力パラメータの値の各組み合わせについて、ＥＰモデルを実行してエッチングプロファイルを生成した後に、その計算によるエッチングプロファイルを上述のように（例えば、ＲＣＷＡを用いることにより）分光反射率に変換することによって、生成される。この時点で、独立入力パラメータについて選択された値のセットの各々から生成された対応する実験的反射スペクトルと計算による反射スペクトルが存在するので、これらの比較が可能である。この比較を、オペレーション６４０において実施し、このとき、入力パラメータについてのすべての異なる値のセットにわたる、実験的反射スペクトルと計算による反射スペクトルとの差異を示す（差異に関連した、差異を定量化する、などの）誤差メトリックを計算する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０９】
図３に関して上述したのと同様に、（誤差メトリックの計算の元である）計算による反射スペクトルのこのセットは、オペレーション６１０で指定されたような予め選択されたモデルパラメータのセットに対応している。最適化手順の目標は、これらのモデルパラメータについて、より効果的な選択肢を決定することである。従って、オペレーション６５０では、現在指定されているモデルパラメータは、オペレーション６４０で計算された誤差メトリックが（モデルパラメータの空間の観点から）局所的に最小化されているようなものであるかどうか判定し、そうでなければ、オペレーション６６０において、そのモデルパラメータのセットの値の１つ以上に変更を加え、次いで、それらを用いて、図６のフローチャートに概略的に示すようにオペレーション６３５および６３６を繰り返して、反射スペクトルの新たなセットを生成し、その後、オペレーション６４０の繰り返しにおいて、新たな誤差メトリックを計算する。次に、プロセスは、再びオペレーション６５０に進み、そこで、その誤差メトリックによって評価した場合に、モデルパラメータのこの新たな組み合わせが、入力パラメータのすべてのセットにわたる極小値を示すものであるかどうか判定する。そうである場合は、同図に示すように、この最適化手順は、終了する。そうでない場合は、オペレーション６６０において、再びモデルパラメータに変更を加えて、サイクルを繰り返す。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１３】
これは、以下のようにして実現され得る。所望の一連のエッチング時間をカバーする継続時間にわたって、１つ以上のウェハをエッチングし、その進行中のエッチングプロセスの全体にわたって、分光反射率の光学測定をインサイチュで実施する。その測定レートは、極めて高く、例えば、１Ｈｚ、２Ｈｚ、５Ｈｚ、１０Ｈｚ、１５Ｈｚ、２０Ｈｚ、５０Ｈｚ、またはさらに１００Ｈｚの周波数であり得る。いくつかの実施形態において、一連のエッチング時間の少なくとも一部にわたる連続したエッチング時間で実施される光学測定は、０．０１〜１秒で区切られる（すなわち、１００Ｈｚ〜１Ｈｚの周波数）か、または０．０５〜０．５秒で区切られる（すなわち、２０Ｈｚ〜２Ｈｚの周波数）。これとは別に、ウェハ群のいくつかのウェハを、様々に異なる指定のエッチング継続時間にわたってエッチングし、それぞれのエッチングプロセスの終了後に、それらのウェハを、そのエッチングに使用した処理チェンバから取り出して、外部の専用計測ツールを用いて反射スペクトルをエクスサイチュで光学測定する。次に、様々に異なるエッチング時間におけるインサイチュ測定を、対応する継続時間のエクスサイチュ測定と比較し、これに応じてインサイチュの反射スペクトル強度を調整することによって、修正する。エクスサイチュ光学測定によって修正されたインサイチュ光学測定から生成された、これらの反射スペクトルは、その後、図３に関して記載したＥＰＭ最適化において用いてよい。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４１】
上部チェンバに配置された１つ以上のメインガス流入口１０６０を介して、さらに／または１つ以上のサイドガス流入口１０７０を介して、処理ガス（例えば、ヘリウム、ネオン、エッチャントなど）を処理チェンバ内に流入させてよい。同様に、明示されていないものの、図９Ａ〜９Ｃに示す容量結合プラズマ処理チェンバに処理ガスを供給するために、類似のガス流入口を用いてよい。処理チェンバから処理ガスを取り出し、処理チェンバ内の圧力を維持するために、例えば、単段または２段の機械的乾式ポンプ、および／またはターボ分子ポンプ１０４０である真空ポンプを用いてよい。真空ポンプによって与えられる真空環境の適用を選択的に制御するために、弁制御管を用いて、真空ポンプを処理チェンバに流体接続してよい。これは、スロットル弁（図示せず）または振り子弁（図示せず）のような閉ループ流量制御装置を採用することにより、操作的プラズマ処理中に実施され得る。同様に、図９Ａ〜９Ｃの容量結合プラズマ処理チェンバに対して、真空ポンプ、および弁制御による流体接続を採用してもよい。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４６】
本明細書で開示されるチャック１０１７は、約１０℃〜約２５０℃の範囲の高温で作動し得る。この温度は、エッチングプロセス処理および具体的なレシピに依存する。また、いくつかの実施形態において、チェンバ１０２４は、約１ｍトル〜約９５ｍトルの範囲の圧力で作動することもある。一部の実施形態では、上記で開示したように、圧力はより高いことがある。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４７】
チェンバ１０２４は、クリーンルームまたは製造施設に設置されると、様々な設備（図示せず）に接続され得る。それらの設備には、処理ガス、真空、温度制御、環境粒子制御を提供する配管設備が含まれる。チェンバ１０２４がターゲット製造施設に設置されると、このような設備が接続される。さらに、チェンバ１０２４を搬送室に接続してよく、これによって、ロボット技術により、通常の自動操作を用いて、半導体ウェハをチェンバ１０２４に出し入れする搬送が可能となる。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４８】
図１０には、さらに、システムコントローラ１０５１を示している。このようなシステムコントローラ１０５１は、さらに以下で説明するように、本明細書に記載の最適化済みＥＭＰを用いた計算によるエッチングプロファイルの生成に応じたエッチャの動作の調整を含む、エッチャ装置の動作の一部またはすべてを制御し得る。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５０】
エッチャ装置と連携するシステムコントローラの一例を図１０に概略的に示している。図１０に示すように、システムコントローラ１０５１は、１つ以上のメモリデバイス１０５６と、１つ以上の大容量記憶装置１０５４と、１つ以上のプロセッサ１０５２と、を備える。プロセッサ１０５２は、１つ以上のＣＰＵ、ＡＳＩＣ、汎用コンピュータおよび／または専用コンピュータ、１つ以上のアナログおよび／またはデジタルの入力／出力接続、１つ以上のステッピングモータコントローラボードなどを含み得る。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５１】
いくつかの実施形態において、システムコントローラ（例えば、図１０の１０５１）は、個々のプロセスステーションの動作を含めて、プロセスツール（例えば、図１０のエッチャ装置１０００）の動作の一部またはすべてを制御する。本明細書に記載の膜堆積および／またはエッチングプロセスを実施／実行するために、機械可読システム制御命令１０５８が提供され得る。これらの命令は、システムコントローラに接続され得るとともに／またはシステムコントローラによって読み取られ得る非一時的な機械可読媒体上に提供されてよい。これらの命令は、プロセッサ１０５２で実行されてよく、システム制御命令は、一部の実施形態では、大容量記憶装置１０５４からメモリデバイス１０５６にロードされる。システム制御命令は、タイミング、ガス状反応物質および液状反応物質の混合、チェンバおよび／またはステーションの圧力、チェンバおよび／またはステーションの温度、ウェハ温度、目標パワーレベル、ＲＦ電力レベル（例えば、ＤＣ電力レベル、ＲＦバイアスパワーレベル）、ＲＦ暴露時間、さらには、基板ペデスタル、チャック、および／またはサセプタの位置、ならびにプロセスツールによって実施される具体的なプロセスのその他のパラメータ、を制御するための命令を含み得る。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４Ｂ
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４Ｂ】
2017143261.tif 000018
【手続補正１８】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図６】
2017143261.tif 000019
【手続補正１９】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図８】
2017143261.tif 000020
【手続補正２０】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１０】
2017143261.tif 000021
【外国語明細書】
2017143261000001.pdf