(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
故障検出法であって：
レシピによって作動する半導体処理ツールの相関動作パラメータのグループの値を検知するステップと；
該レシピによって作動する該ツールの、少なくとも一つの非相関動作パラメータの値を検知するステップと；
検知された該相関動作パラメータのグループの値と検知された該少なくとも一つの非相関動作パラメータの値とを含む入力ベクトルを形成するステップと；
該入力ベクトルを、該レシピを用いた以前のツールランで検知された、該相関動作パラメータのグループと該少なくとも一つの非相関動作パラメータの値を含むベクトルを含む参考データライブラリと比較するステップと；
該入力ベクトルの該相関動作パラメータのグループの値と該参考データライブラリのベクトルの該相関動作パラメータのグループの値との間の類似性に基づいて、該参考データライブラリから一つ以上の該入力ベクトルに最近接のベクトルを選択するステップと；
選択された該最近接のベクトルから故障検出指数を生成するステップと、を含み、
該相関動作パラメータのそれぞれは、互いに相関しており、
該非相関動作パラメータは、該相関動作パラメータと相関しない、前記方法。
【請求項２】
該相関動作パラメータのグループを検知するステップが、ツール圧に関係する動作パラメータを検知するステップを含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項３】
該相関動作パラメータのグループを検知するステップが、ツール温度に関係する動作パラメータを検知するステップを含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項４】
該相関動作パラメータのグループを検知するステップが、ツールパワーに関する動作パラメータを検出するステップを含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項５】
該相関動作パラメータのグループを検知するステップが、該ツール内のウエハの位置決めに関係する動作パラメータを検知するステップを含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項６】
該故障検出指数は、選択された該最近接のベクトルからベクトルサブセットをまとめ、該ベクトルサブセットを合わせて出力予想ベクトルにし、該出力予想ベクトルから故障検出指数を生成することによって、生成される、請求項１記載の方法。
【請求項７】
該出力予想ベクトルが予想動作パラメータを含み、該故障検出指数が該予想動作パラメータを合わせることにより生成される、請求項６記載の方法。
【請求項８】
該出力予想ベクトルの該動作パラメータを合わせるステップが：
重みのセットを該予想動作パラメータに割り当てるステップと；
重み付きの該動作パラメータを一緒に加えるステップと、
を含む、請求項７記載の方法。
【請求項９】
該重みのセットが、類似性に基づいて割り当てられる、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
更に：
受動-包含的センサ値を該入力ベクトルに含むステップと；
該最近接のベクトルを選択するのに該受動包含的センサ値を無視するステップと；
該故障検出指数を生成するのに該受動-包含的センサ値を含むステップと、
を含む、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
更に：
クラスタセンサ値を入力ベクトルに含むステップと；
該最近接のベクトルを選択するのに該クラスタセンサ値を含むステップと；
該故障検出指数を生成するのに該クラスタセンサを無視するステップと、
を含む、請求項１記載の方法。
【請求項１２】
該クラスタセンサが、該相関動作パラメータのグループが検知されたときの半導体製造プロセスの段階を示している、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
該参考データライブラリの該ベクトルが合成センサを含み：
該合成センサのゼロ値を該入力ベクトルに含むステップと；
該出力予想ベクトルから該合成センサの予想値を得るステップであって、該合成センサは、該最近接のベクトルを選択するのに無視され、該故障検出指数を生成するのに無視される、該合成センサの予想値を得るステップと、
を更に含んでいる、請求項６記載の方法。
【請求項１４】
該合成センサは、該半導体製造ツールの動作中にリアルタイムで測定することが難しいか又は不可能であり、処理が完了した後に該ライブラリのベクトルに割り当てられる、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
半導体処理ツールの故障を検出する装置であって：
該半導体処理ツールに作動上結合した第１センサ、第２センサ、及び第３センサと；
該半導体処理ツールと、該第１センサ、第２センサ、及び第３センサと通じているコントローラと；
該コントローラに結合したメモリであって、該コントローラが、
該第１センサと第２センサからレシピによって作動する該半導体処理ツールの相関動作パラメータの値を受け取り；
該第３センサから該ツールからの非相関動作パラメータの値を受け取り；
受け取った該相関動作パラメータの値と受け取った該非相関動作パラメータの値とを含む入力ベクトルを形成し；
該入力ベクトルを、該レシピを用いて該ツールの以前のラン中に記録された、該相関動作パラメータと該非相関動作パラメータの値を含むベクトルを含む参考データライブラリと比較し；
該入力ベクトルの該相関動作パラメータの値と該参考データライブラリのベクトルの該相関動作パラメータの値との間の類似性に基づいて、該参考データライブラリから一つ以上の該入力ベクトルに最近接のベクトルを選択し；
選択された該最近接のベクトルから故障検出指数を生成するように、該コントローラを制御するためのコンピュータの命令を含む、コンピュータ読取可能なフォーマットのコンピュータプログラムを記憶するメモリと、を含み、
該相関動作パラメータのそれぞれは、互いに相関しており、
該非相関動作パラメータは、該相関動作パラメータと相関しない、前記装置。
【請求項１６】
該相関動作パラメータがツール圧に関係している、請求項１５記載の装置。
【請求項１７】
該相関動作パラメータがツール温度に関係している、請求項１５記載の装置。
【請求項１８】
該相関動作パラメータがツールパワーに関係している、請求項１５記載の装置。
【請求項１９】
該相関動作パラメータが該ツール内のウエハの位置決めに関係している、請求項１５記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【関連出願についての説明】
暫定出願でない本出願は、開示内容が本明細書に援用されている、2000年９月14日出願の米国暫定特許出願第60/232,598号（代理人事件番号AM4938/T37300）の優先権を主張する。
【０００２】
【発明の背景】
半導体処理ツールは、非常に複雑なデバイスである。リアルタイムでの性能は、典型的には、温度、圧力、又はパワーのような動作パラメータを反映する多くのツールセンサの値を監視することにより評価される。このツール評価は、経験的に測定したセンサ値をモデルから予想される値と比較することにより行うことができる。
【０００３】
半導体処理ツールの挙動を予想するモデルの例は、ユニバーサルプロセスモデリング（ＵＰＭ）法である。このモデルは、ブリティッシュコロンビア州ナナイモのTriant Technologies, Inc.によって開発されたものである。
【０００４】
図１１は、ＵＰＭ法を示す簡易略図である。図１１のステップＡに示されるように、半導体処理ツール１１０１を作動させ、ツールセンサ１１０６の値１１０４を含む入力ベクトル１１０２がツールラン中に同時にサンプリングされる（ステップＡ）。次に、サンプリングされた入力ベクトル１１０２を参考データライブラリ１１１２と比較する（ステップＢ）。参考データライブラリ１１１２は、半導体処理ツール１１０１の以前の正常動作からのベクトル１１５０〜１１５７をまとめたものを示している。参考ライブラリ１１１２のベクトル１１５０〜１１５７には、入力ベクトル１１０２の各センサの値が含まれている。
【０００５】
ステップＢの比較の結果として、入力ベクトル１１０２と参考データライブラリ１１１２間の最近接選択プロセスを用いてベクトル１１５０、１１５３、１１５６、及び１１５７を含むベクトルサブセット１１１０がまとめられる（ステップＣ）。ベクトルサブセット１１１０のベクトル１１５０、１１５３、１１５６、及び１１５７は、入力ベクトル１１０２に最近似するツール１１０１の以前の正常動作のセンサ値を反映している。当業者に既知である最近接選択プロセスにおいて種々の手法を用いることができる。ＵＰＭモデルで使われる最近接選択プロセスの詳細が独自に開発したものである。
【０００６】
次に、サブセット１１１０のベクトル１１５０、１１５３、１１５６、及び１１５７を合わせて単一の出力予想ベクトル１１１６を与える（ステップＤ）。出力予想ベクトル１１１６は、以前の正常動作に関係する半導体処理ツール１１０１の状態を反映している。出力予想ベクトル１１１６は、いくつかの方法でツールオペレータに送信することができる。例えば、図１１に示されるように、出力予想ベクトル１１１６の個々のセンサ１１２０の値１１１８を合わせてツールセンサのすべての値を反映する単一の故障検出指数１１１４を与えることができる（ステップＥ）。また、図１２に示されるように、出力予想ベクトルの個々のセンサ１１２０を示す値１１１８を『ブルズアイ』グラフ１２００のスポークに沿ってプロットすることができ、半径方向の距離１２０４は測定センサ値の予想値からのずれを示している。
【０００７】
上記ＵＰＭモデリング法の態様は、関連したツール圧、関連したツール温度、又は関連したツールパワーのような関連したセンサ値のグループ間で起こり得る相関を考慮していないものである。むしろ、センサはすべて故障検出指数を生成するのに同じ重みを与えている。従って、この方法は、信頼できる故障検出情報を与え得る関連した動作パラメータ間の潜在的に有効な相関を含んでいない。
【０００８】
更に、図１２のブルズアイグラフがリアルタイムツール動作パラメータの組織提示とともにツールオペレータを示しているが、オペレータは故障を検出するためにツールセンサの各々を連続的に監視しなければならない。多くのセンサについてこれをすると、オペレータの注意がいっぱいになり、彼又は彼女を他の重要なツール管理の仕事からそらしてしまう。
【０００９】
図１１に示されるモデリング法の他の態様は、ベクトルサブセットと出力予想ベクトルをつくる最近接ベクトルの選択がセンサ値にだけ基づいているものである。他の潜在的に適切な情報、例えば、入力ベクトルがサンプリングされるツールラン中の時間は、最近接選択プロセスにおいては考慮されない。これは、入力ベクトルとライブラリベクトルが単に偶然に同じである場合、例えば、入力ベクトルの温度成分がツールランの初期（上り）に測定され、ライブラリベクトルの温度成分がツールランの後期（下り）に測定される場合、モデルの精度に影響することがある。そのような場合、入力ベクトルとライブラリベクトルの温度成分は偶然同じことがあるが、ライブラリベクトルは入力ベクトルの正確な予想ではない。
【００１０】
従って、半導体処理ツールの故障検出にはより最新の技術が望ましい。
【００１１】
【発明の概要】
本発明の実施例は、半導体処理ツールの故障検出方法に関する。特に、本発明の実施例は、故障検出の精度を高めるツールモデリング法を用いる方法及び装置に関する。
【００１２】
本発明の故障検出法の実施例は、レシピによって作動する半導体処理ツールの相関動作パラメータのグループを検知するステップと、該レシピによって作動する該ツールの非相関動作パラメータを検知するステップと、を含んでいる。入力ベクトルは、相関動作パラメータのグループと非相関動作パラメータを含めてつくられる。入力ベクトルは、レシピを用いた以前のツールランからのベクトルを含む参考データライブラリと比較される。入力ベクトルに最近接のベクトルは相関動作パラメータのグループのみとの類似性に基づいて参考データライブラリから選択される。ベクトルサブセットは、選択された最近接ベクトルをまとめる。ベクトルサブセットは、出力予想ベクトルの中に合わせられ、出力予想ベクトルから故障検出指数が生成される。
【００１３】
本発明のこれらの及び他の実施例、及びその利点と特徴は、下記の本文と添付された図面と共に詳述される。
【００１４】
【個々の実施例の説明】
上述したように、本発明の実施例は、半導体処理ツール内の故障検出の精度を高めるツールモデリング法を用いる方法及び装置に関する。本発明を更によく評価及び理解するために、図１Ａと図１Ｂ及び次の本文が参照される。図１Ａは、本発明の方法の実施例のステップを示す簡易フローチャートであり、図１Ｂは、プラズマエッチングツール１０２の動作中の故障検出とともに用いられる図１Ａに示された方法の一実例の動作詳細を示す略図である。プラズマエッチングツール１０２は、例示目的のみで参照される。本発明が、特にＣＭＰツール、堆積ツール又は埋め込みツールを含む他の半導体製造ツールにおいても故障を検出することに応用可能であることは理解されるべきである。
【００１５】
ツール故障を検出するために本発明を用いる前に、故障検出モデルを展開させなければならない。故障検出モデルを展開させるステップは、モデルのベクトルに含まれるセンサとツール１０２のさまざまな特性を関連させるステップを含んでいる（図１Ａ、ステップ２）。本明細書に用いられる『センサ』という用語は、半導体製造ツールの動作パラメータを意味する。センサは、後述される種々のタイプであり得る。本明細書に用いられる『センサ型』という用語は、モデリングプロセスと故障検出プロセスにおいて具体的なセンサ値によって示される役割を意味する。具体的なセンサ型は、リアルタイムで測定されるツール動作パラメータを示してもよく、示さなくてもよい。
【００１６】
図１Ｂに示される実例においては、７種類の異なるセンサ：チャンバ圧センサ１０６ａ、スロットルバルブ圧センサ１０６ｂ、ファライン圧センサ１０６ｃ、ガス１圧センサ１０６ｄ、アウト１センサ１２２、クラスタセンサ１１８及びサセプタ温度センサ１２０がある。実例に示される７種のセンサが例としてのためだけであることは理解されるべきである。生産環境に用いられる本発明の典型的な故障検出モデルには、７種をかなり超えるセンサが含まれる。
【００１７】
種々のセンサを特定し、センサ型を割り当てた後、個々のレシピによってツールの許容しうるランでデータを集め、特定したセンサと関連させる（図１Ａ、ステップ４）。次に、集めたデータからツールの動作を示すモデルを作成する（図１Ａ、ステップ６）。モデルは、参考データライブラリ、及び参考ライブラリと比較する入力ベクトルのデータから出力ベクトルと故障検出指数を与えるルールを含んでいる。
【００１８】
参考データライブラリの実例を、ライブラリ１１２として図１Ｂに示す。参考データライブラリ１１２は、集めたデータからまとめた複数の参考データベクトル１７０〜１７９を含んでいる。各ベクトルには、モデルによって特定されたセンサ、及び各センサと関連がある集めたデータを成分として含んでいる。従って、図１Ｂのライブラリ１１２における各ベクトルには７種のセンサが含まれている。ライブラリ１１２におけるデータは、個々のプラズマエッチングレシピのもとで適切な動作中のツール１０２のパラメータを示している。モデルから出力ベクトルと故障検出指数を与えるルールとしては、特に、あるセンサに重みを割り当てるルールと、比較閾値を決めるルールが含まれている。
【００１９】
ライブラリ１１２がまとめられ、故障検出モデルが完成するとすぐに、モデルは生産環境での故障についてツール１０２を監視する準備ができ、ツール１０２は参考データライブラリ１１２を与えるために用いられる個々のレシピによって作動する。その使用中、ツールからの入力ベクトル１０４がサンプリングされる（図１Ａ、ステップ８）。ベクトル１０４には、ライブラリ１１２中のベクトルと同じセンサが含まれている。ベクトル１０４は生成されるとすぐに、故障検出モデルに入力されて故障検出指数を生成する。
【００２０】
図１Ａに示されるように、故障検出指数は多段プロセスを用いてつくられ、第１入力ベクトル１０４をライブラリ１１２と最近接の方法を用いて比較して類似の基準ベクトルを検出する（図１Ａ、ステップ１０）。次に、入力ベクトル１０４に最も似ているライブラリベクトルがベクトルサブセット１０８にまとめられる（図１Ａ、ステップ１２）。次に、ベクトルサブセットから出力予想ベクトル１１６を生成させ（図１Ａ、ステップ１４）、最後に、予想ベクトル１１６から故障検出指数１１４を生成させる（図１Ａ、ステップ１６）。本発明の実施例のステップ１０〜１６での故障検出指数１１４の生成に関する個々の詳細を図１Ｂについて後述する。故障検出指数の生成は、一部には、異なるルールを異なるセンサ型に用いることに基づいている。従って、この実例をより良く理解するために、異なるセンサ型を順に説明する。
【００２１】
上述したように、４種類の異なるセンサのタイプ：能動センサ、クラスタセンサ、受動/包含的センサ及び合成センサがある。能動センサは、動作パラメータを相関するグループを示すセンサである。本発明の実施例は、故障検出を改善する手法として一緒に相関能動センサを分類している。センサの分類は、相互に相関することが知られているツール動作パラメータに基づいて、指定された故障検出指数が計算されることを可能にする。ツール動作パラメータの相関セットの例としては、ツール温度セット又はツール圧セットが含まれていてもよい。実際にツール故障が発生しなかった場合には、センサの分類から故障を表し得るツールデータでの一致が排除される。
【００２２】
図１Ｂの実例においては、プラズマエッチングツール１０２の相関パラメータグループが圧力に関係していることがオペレータの経験から既知である。従って、チャンバ圧センサ１０６ａ、スロットルバルブ圧センサ１０６ｂ、フォアライン圧センサ１０６ｃ及びガス１圧センサ１０６ｄは、すべて能動センサとして分類される。下で詳しく説明するように、能動型センサは、最近接ベクトルの選択プロセスに用いられ関連したベクトルサブセットをまとめるほか、出力予想ベクトルから故障検出指数を生成するステップにも含まれる。
【００２３】
本発明の実施例で用いられる他の手法としては、ベクトル成分の値に類似性以外の基準を含むことにより最近接選択プロセスを高めるステップが含まれている。例えば、図９Ａは、正常に機能しているプラズマエッチングツールのサセプタ温度値を予想及び測定したプロットを示すグラフである。サセプタ温度は、経時周期的であり、エッチングプロセスの第１段階９００でのサセプタ温度の増加に続いてエッチングプロセスの第２段階でサセプタ温度が低下する。
【００２４】
本発明の実施例は、入力ベクトルを最近接ベクトルの選択で測定するときのプラズマエッチングプロセスの段階を言及している。例えば、図９Ａに示されるように、エッチングプロセスの第１段階９００で測定した入力ベクトルのサセプタ温度９０４は、エッチングプロセスの第２段階９０２で測定したライブラリベクトルのサセプタ温度９０６と同じことがある。その場合、サセプタ温度９０４と９０６が同じであることが起こり得るが、ライブラリベクトルは入力ベクトルの正確な予想ではない。従って、本発明の実施例は、センサ１１８のようなクラスタ型センサを用いて、入力ベクトル１０４がサンプリングされるツール１０２のプラズマエッチングプロセスでの段階を示している。下で詳述されるように、クラスタ型センサ値は、最近接選択プロセスに含まれるが、故障検出指数を計算するステップには含まれていない。
【００２５】
第３センサ型の受動/包含的センサ型は、能動型センサとほとんど相関しないツール動作パラメータを示すセンサであるが、重要なツール故障情報を与えるオペレータ経験から予想される。受動/包含的センサ型の例は、図１Ｂにおけるサセプタ温度センサ１２０である。プラズマエッチングツール１０２のサセプタ温度は、能動（圧力）センサ１０６ａ〜ｄとほとんど相関しないが、サセプタ温度が監視される具体的なエッチングプロセスの鍵となる故障表示であることはユーザ経験から既知である。従って、本発明の実施例には、出力ベクトルを予想するために用いられる能動型センサが相関するツール圧セットを含んでいる場合でも、故障検出指数の計算に受動/包含的センサ１２０が含まれている。受動/包含型センサは、最近接選択プロセスに用いられないが、故障検出指数を出すのに用いられる。
【００２６】
最後に、４番目の種類のセンサは、合成センサ型であり、モデルの予想性能を広げるために用いることができる。特に、合成型センサは、ツールのリアルタイム動作では測定不可能であるが、半導体プロセスの完了時には測定可能であり、具体的なベクトルに割り当てできる物理量を示す。図１Ｂの個々の実例においては、合成センサ型１２２は、プラズマエッチングから得られる半導体形状の臨界寸法（ＣＤ）を示している。ＣＤは、エッチング中には測定できないが、エッチング後には測定可能であり、ライブラリベクトルの成分として含まれ得る。続いて最近接ベクトルを選択すると、臨界寸法が予想されることになる。
【００２７】
合成センサ型は、モデルでのみ予想され、最近接ベクトルの選択プロセス又は故障検出指数を生成するのには用いられない。合成型センサ１２２の入力は、モデルでは必要とされず、入力ベクトル１０４は合成型センサ１２２のゼロ値を含んでいる。しかしながら、下で述べるように、モデルによってもたらされた出力ベクトルは、合成型センサ１２２の予想値を含んでいる。
【００２８】
参考のために、各センサ型の役割を下記表１に示す。
【表１】
0005106729.tif 000002
【００２９】
図１Ａに示すように、入力ベクトルが半導体製造ツールからサンプリングされると、次のステップは入力ベクトルをツールの正常動作前の間にまとめられた参考ライブラリと比較することである。ステップ１０の最近接アルゴリズムを参照すると、図１Ｂに示される実例は入力ベクトル１０４と参考データライブラリ１１２のベクトル１７０〜１７９間の類似性を測るために２つのステップを使っている。第１テストにおいては、入力ベクトル１０４と参考データライブラリ１１２とを比較し、類似性係数がベクトル１７０〜１７９のそれぞれについて生成される。類似性係数１２４は、入力ベクトル１０４の能動型センサ１０６ａ〜ｄに対する類似性を反映している。類似性係数１２４を出す方法は、前述の所有権を主張できるＵＰＭソフトウェアプログラムの動作によることができる。カットオフ値（図１Ｂの実例においては0.97）を超える類似性係数をもつベクトルは第1テストを合格する。受動/包含型センサ１２０と合成型センサ１２２の値は、類似性係数１２４を計算するのに含まれない。図１Ｂに示されるように、ベクトル１７０、１７２、１７３、１７７、及び１７８は第１テストを合格する。
【００３０】
第２テストにおいては、入力ベクトル１０４のクラスタ型センサ１１８を参考データライブラリ１１２のベクトルのクラスタ型センサと比較する。図１Ｂに示される実例においては、この比較試験は、クラスタセンサ間の一致を必要とする（即ち、段階１での参考データライブラリベクトルのみが第２テストを合格する）。また、この比較試験は、クラスタセンサ型間の正確な適合がなくてもよい（即ち、クラスタセンサが『段階』よりは秒単位で数量化される場合、入力ベクトルの個々の秒範囲内で測定されたライブラリベクトルは第２テストを合格することができる）。図１Ｂに示されるように、ライブラリベクトル１７０、１７２、１７７、及び１７８は第２テストを合格する。ベクトル１７３は、クラスタ型センサ成分と入力ベクトル１０４間の不一致のために第２テストを不合格である。
【００３１】
次にステップ１２において、第１テストも第２テストも共に合格したライブラリベクトル１７０、１７２、１７７、及び１７８をベクトルサブセット１０８にまとめる。サブセット１０８のベクトルは、能動センサ型、クラスタセンサ型、受動/包含的センサ型、及び合成センサ型の予想値を含む。
【００３２】
ステップ１４において、ベクトルサブセット１０８のベクトル１７０、１７２、１７７、及び１７８を合わせて出力予想ベクトル１１６を生成する。図１Ｂに示される個々の実例においては、重み１２６の第１セットをベクトル１７０、１７２、１７７、及び１７８に割り当て、次に重み付きベクトルと合わせることにより出力予想ベクトル１１６が生成される。また、このベクトルを合わせるステップは、全く重みを付けずに用いて、サブセットの各ベクトルに等しい重みを割り当ててもよい。他の代替的なものとして、各ベクトルに対して以前に生成された類似性係数１２４を考慮している重み付きシステムを使ってもよい。
【００３３】
ステップ１６において、故障検出指数１１４は出力予想ベクトル１１６から生成される。センサの順位は、故障検出の精度を改善するために用いることができる追加の手法である。ベクトル１１６の能動及び受動/包含型センサは、重み１２８の第２セットを用いたツール故障を示す相対的重要度によってランク付けすることができる。次に、重み付きセンサ値を組み合わせて故障検出指数１１４を生成することができる。合成型センサ１２２とクラスタ型センサ１１８の値は、この計算には含まれない。
【００３４】
ここで、本発明の故障検出の実験結果を図３Ａ〜図９Ｃと共に記載する。
【００３５】
【実験結果】
Ａ．センサの分類
集積回路のバイアの形成で酸化物層のプラズマエッチングがしばしば行われている。酸化物エッチングの結果として、ポリマー材料が蓄積してしまいウエハの正しい位置を妨害する。これは、生産効率に影響することがある。普通は、周期的洗浄ステップによってポリマー残渣が除去される。
【００３６】
本発明の故障検出法を評価するために、Applied Materials Centura(登録商標)プラズマエッチング装置を用いた一連の1400回を超える連続した酸化物プラズマエッチングランを洗浄ステップを介入させずに行った。ツールセンサ情報を集め、ブリティッシュコロンビア州ナナイモのTriant Technologies, Inc.が製造したModelware/RTソフトウェアを用いてモデルをつくった。
【００３７】
残余値は、ツールからの実測値とモデルからの予想値との間の差を示している。図２Ａ〜図２Ｃは、一連の処理ランの開始、中間、及び終わりの残余フォアライン圧値をプロットしたグラフである。図２Ａは、１４００回の逐次テストランの開始部分の残余フォアライン圧値をプロットしたグラフである。図２Ａは、残余フォアライン圧値が最初は予想許容領域Ｘ内に具合よくとどまっていることを示す図である。
【００３８】
図２Ｂは、テストランの中間部分の残余フォアライン圧値をプロットしたグラフである。図２Ｂは、残余フォアライン圧値が許容領域Ｘの最低部分へドリフトしたことを示す図である。
【００３９】
図２Ｃは、テストランの後の部分のファライン圧値をプロットしたグラフである。図２Ｃは、図２Ｂに示される残余ファライン圧値のドリフトが続き、フォアライン圧がここでは許容領域Ｘから出ていることを示す図である。従来の故障検出法においては、この傾向はツールに警告するとともにウエハの生産を中止させると思われる。しかしながら、フォアライン圧データと他のツール情報との相関、つまり故障の実際の存在は依然として判定できない。
【００４０】
従って、同じ1400回の一連の逐次処理ランについてのプラズマエッチングツールの状態を、それぞれが異なる能動センサ分類を含む４つの専門の故障検出指数を用いて調べた。各故障検出指数についての能動センサを下記表２に示す。
【表２】
0005106729.tif 000003
表２は、センサの分類によって出されたデータの低下を示す表である。特に、２０センサ全体の情報が４つの故障検出指数に要約されている。
【００４１】
表２の指数によって出された故障検出の精度強化は、図３〜図７Ｄと共に述べられる。図３は、１４００ウエハ以上の処理ラン全体について第２故障検出指数をプロットしたグラフである。温度に集中しているこの第２故障検出指数は、プラズマエッチングツールでの故障を示していない。
【００４２】
図４は、処理ランについての第３故障検出指数をプロットしたグラフである。ウエハ２００前後の単一の故障を別として、パワーに集約される第３指数はツール故障を示していない。ウエハ２００前後のスパイクは、エッチングツールに偶然に入った酸化物層のないはだかのシリコンウエハのエッチングと関連があった。
【００４３】
図５は、処理ランについて第４故障検出指数をプロットしたグラフである。ウエハチャッキングに集中しているこの第３故障検出指数は、ウエハ６００前後の初期故障に続いて故障がしばしば増えていることを示している。第４故障検出指数は、１４００＋テストランのほぼ中間でウエハのチャッキングによるであろう問題を示している。これは、周期的洗浄ステップがないことによる残渣の蓄積のためと思われる。
【００４４】
図６は、処理ランについての第１故障検出指数をプロットしたグラフである。圧力に集中しているこの故障検出指数は、はだかのシリコンウエハの処理に対応するウエハ２００前後に故障を示している。更に、図６は、ウエハ数６００前後の後のツール故障発生が増加していることを示している。第１故障検出指数のこの傾向は、更にツール故障を意味している。
【００４５】
図５及び図６が示したツール故障の原因を更に詳しく調べるために、図７Ａ〜図７Ｄは、図３〜図６に示された一連の処理ランの後期に発生した『Ｚ』部分での第１故障検出指数の能動センサの値をプロットしたグラフである。
【００４６】
図７Ａは、ガス１導入流をプロットしたグラフである。図７Ａは、ガス１流導入圧が許容バンドＸ内にあることを示している。従って、第４故障検出指数で示される故障は、ガス１導入流圧に起因するものではなかった。
【００４７】
図７Ｂは、図７Ａと同じＺ部分のフォアライン圧センサをプロットしたグラフである。図７Ｂは、フォアライン圧が許容バンドＸの範囲外であったことを示している。
【００４８】
図７Ｃは、図７Ａと同じＺ部分のスロットルバルブセンサをプロットしたグラフである。図７Ｄは、Ｚ部分のチャンバ圧センサをプロットしたグラフである。図７Ｃ及び図７Ｄは、スロットルバルブとチャンバ圧が許容しうる許容バンドＸのかなり範囲外にあることを示している。
【００４９】
図７Ａ〜図７Ｄのセンサ読取り値と、その相互の相関によって、図２Ａ〜図２Ｃに示されるフォアライン圧の低下で最初に示されるツール故障の存在が確認される。スロットルバルブ、フォアライン圧、及びチャンバ圧の能動センサ値が組合わされた場合、第４故障検出指数の低下が明らかになり、単独で考慮される単一センサよりもプラズマエッチングツールの状態の正確な図が示される。
【００５０】
Ｂ．クラスタセンサ
上記実験結果はツール故障の存在を明らかにするのにセンサの分類の影響を示し、クラスタセンサの利用は故障検出の精度を高める。
【００５１】
図８Ａは、ツール故障を受けたプラズマエッチングツールのプロセスランについて故障検出指数と時間をプロットしたグラフである。図８Ａの方法は、ベクトルサブセットにまとめられる最近接ベクトルの選択プロセスにおいてクラスタセンサ値を考慮している。図８Ａは、ツールの状態を示す非常に正確な図であり、故障検出指数はツールが最後に停止し時間Ｔ2で警告するまで時間Ｔ1から連続して悪くなっている。
【００５２】
対照的に、図８Ｂは、クラスタセンサの値がベクトルサブセットにまとめられる最近接ベクトルの選択プロセスに含まれていない同様のプロセスランをプロットしたグラフである。図８Ｂは、ツールの状態を示すあまり正確でない図であり、故障検出指数の急激な低下が時間Ｔ4でのツールの警告と停止の直前の時間Ｔ3で起きている。図８Ａの方法で示された故障の先行警告は、ツールオペレータに故障を認識及び修正する重要な準備時間を与える。従って、初期の故障認識は、最終的に許容しうる許容量の範囲外にあるウエハ数を減少させ、ツール歩留まりを上げる。
【００５３】
Ｃ．受動/包含的センサ
受動/包含的センサ型の利用は、故障検出に有益である。例えば、サセプタ温度のような動作パラメータは重要な故障検出情報を与えることができる。しかしながら、サセプタ温度は、表２の第１故障検出指数の関連の能動圧センサとほとんど相関していない。
【００５４】
サセプタ温度が能動センサとして特定される場合には、サセプタ温度は最近接選択プロセスに含まれる。しかしながら、これは、ツール性能が他の非常に相関するセンサに基づいてモデルにすべき場合には望ましくない。受動/包含的センサ型の役割は、図９Ａ〜図９Ｃと共に良く理解される。
【００５５】
図９Ａは、適切に機能しているエッチングツールについて測定サセプタ温度と予想サセプタ温度の経時範囲をプロットしたグラフである。測定サセプタ温度も予想サセプタ温度も時間Ｔ1とＴ2間で繰り返している。
【００５６】
図９Ｂは、サセプタ温度が能動センサ型である予測モデルにおいて測定サセプタ温度と予想サセプタ温度の経時範囲をプロットしたグラフである。図９Ｂは、時間Ｔ1でツールが故障を受け、測定サセプタ温度が予想された周期的挙動から逸脱し、Ｔ2まで一定のままであることを示している。サセプタ温度は、関連の能動圧センサのグループとほとんど相関していない。しかしながら、サセプタ温度が能動センサ型でありかつ最近接ベクトルの選択に考慮されるために、モデルで予想されたベクトルサブセットは、実際の温度の変化にあてはまる平坦な形を反映している。予想された温度のこの変化は、時間Ｔ1とＴ2間の測定温度の一定の平坦なプロファイルによって示されるツール故障をかくしている。
【００５７】
対照的に、図９Ｃは、サセプタ温度が受動/包含的センサ型である予想モデルにおいて測定サセプタ温度と予想サセプタ温度の経時範囲をプロットしたグラフである。図９Ｂのツールのように、図９Ｃのツールは時間Ｔ1で故障を受けている。しかしながら、測定サセプタ温度がサブセットの最近接ベクトルを選択するのに含まれないために、予想サセプタ温度範囲は、時間Ｔ1で平坦なままではなく測定値と合致している。むしろ、図９Ｃにおいては、時間Ｔ1で始まる実際のサセプタ温度の平坦なプロファイルは、予想範囲外で合格するので、ツール故障として認識可能である。
【００５８】
【故障検出装置】
図１０は、本発明の方法の実施例を行うように形成された装置を示す簡易図である。装置１０００には、ウエハ１００６が配置されたウエハ処理チャンバ１００４を含む半導体製造ツール１００２が含まれている。装置１０００は、また、ツール１００２の動作パラメータを検出するツール１００２に作動上結合した第１センサ１００８と第２センサ１０１０を含んでいる。
【００５９】
コントローラ１０１２は、ツール１００２と通じ、第１センサと第２センサ１０１０とも通じている。メモリ１０１４は、コントローラ１０１２に結合し、メモリ１０１４は、前記装置を制御してレシピによって動作する半導体処理ツールからの相関動作パラメータのグループを検出する、コンピュータ使用説明を含むコンピュータ読取り可能書式のコンピュータプログラムを記憶している。コンピュータ使用説明はまた、前記装置を制御して相関動作パラメータのグループを、レシピを使ったツールの以前のランで記録された対応する動作パラメータと比較し、動作パラメータの検知グループを以前のランで記録された対応する動作パラメータと比較することから故障検出指数を生成するものである。
【００６０】
本発明を図１Ｂではプラズマエッチングツールでの故障を検出するステップと共に記載したきたが、図１０の半導体製造ツールはこの個々の実施例に限定されない。本発明の代替的実施例によれば、ケミカルメカニカルポリシング(ＣＭＰ)装置の故障が検出され得る。本発明の他の代替的実施例によれば、化学気相成長ツールやリソグラフィ装置のような他の半導体製造ツールの故障が検出され得る。
【００６１】
更に、上記発明を参考データライブラリから最近接ベクトルの選択を用いる故障検出法と共に記載してきたが、これは本発明で必要とされない。故障検出指数を生成するために相互に相関するセンサを一緒に分類する手法は、他のモデリング方法でも利用され得、その方法はなお本発明の範囲内にあるものである。
【００６２】
本発明の上記詳細な説明とその中で記載された種々の実施例を示したが、変更と修正が明白に理解された均等物や代替物は本発明の範囲内に包含されるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】本発明の方法の実施例を纏めた簡易フローシートである。
【図１Ｂ】図１Ａに示された方法の動作の詳細を示す略図である。
【図２Ａ】プラズマエッチングツールの初期のテストラン系列のフォアライン圧の値をプロットしたグラフである。
【図２Ｂ】中間のテストラン系列のフォアライン圧の値をプロットしたグラフである。
【図２Ｃ】後期のテストラン系列のフォアライン圧の値をプロットしたグラフである。
【図３】テストラン系列について表２の第２故障検出指数をプロットしたグラフである。
【図４】図３の同じテストラン系列について表２の第３故障検出指数をプロットしたグラフである。
【図５】図３の同じテストラン系列について表２の第４故障検出指数をプロットしたグラフである。
【図６】図３の同じテストラン系列について表２の第１故障検出指数をプロットしたグラフである。
【図７Ａ】図３〜図６のテストランのＺ部分のガス１導入圧をプロットしたグラフである。
【図７Ｂ】図３〜図６のテストランのＺ部分のフォアライン圧をプロットしたグラフである。
【図７Ｃ】図３〜図６のテストランのＺ部分のスロットルバルブをプロットしたグラフである。
【図７Ｄ】図３〜図６のテストランのＺ部分のチャンバ圧をプロットしたグラフである。
【図８Ａ】最近接ベクトルの選択プロセスにおいてクラスタセンサ情報を用いない故障検出法の故障検出指数と時間をプロットしたグラフである。
【図８Ｂ】最近接ベクトルの選択プロセスにおいてクラスタセンサ情報を用いる故障検出法の故障検出指数と時間をプロットしたグラフである。
【図９Ａ】適切に機能しているエッチングツールの実際と予想の経時サセプタ温度をプロットしたグラフである。
【図９Ｂ】サセプタ温度が能動センサ型である方法の実際と予想の経時サセプタ温度をプロットしたグラフである。
【図９Ｃ】サセプタ温度が受動/包含的センサ型である方法の実際と予想の経時サセプタ温度をプロットしたグラフである。
【図１０】本発明の方法の実施例を行うために形成された装置を示す簡易図である。
【図１１】本発明のＵＰＭ法のステップを示す簡易略図である。
【図１２】従来の故障検出法の『ブルズアイ』グラフである。
【符号の説明】
２、４、６、８、１０、１２、１４、１６…ステップ、１０２…ツール、１０４…入力ベクトル、１０６ａ…チャンバ圧センサ、１０６ｂ…スロットルバルブ圧センサ、１０６ｃ…フォアライン圧センサ、１０６ｄ…ガス１圧センサ、１０８…ベクトルサブセット、１１２…参考データライブラリ、１１４…故障検出指数、１１６…予想ベクトル、１１８…クラスタセンサ、１２０…サセプタ温度センサ、１２２…アウト１センサ、１２４…類似性係数、１２８…重み、１７０−１７９…参考データベクトル、９００…第１段階、９０２…第２段階、９０４…サセプタ温度、１０００…装置、１００２…半導体製造ツール、１００４…ウエハ処理チャンバ、１００６…ウエハ、１００８…第１センサ、１０１０…第２センサ、１０１２…コントローラ、１０１４…メモリ、１１０１…半導体処理ツール、１１０２…入力ベクトル、１１０４…値、１１０６…ツールセンサ、１１１０…ベクトルサブセット、１１１２…参考データライブラリ、１１１４…故障検出指数、１１１６…出力予想ベクトル、１１２０…センサ、１１５０−１１５７…ベクトル、１２０２…スポーク。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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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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【図１１】
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【図１２】
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