(57)【要約】【課題】時系列装置データ上に発生する高周波成分（ノイズ成分）を検出すると共に、装置異常が起こる過程で変動している装置パラメータを抽出する。【解決手段】装置制御コントローラ１３は、プラズマ処理装置本体５０を予め設定した手順に従って制御し、搬入された試料２に、試料毎の処理を施すための複数のレシピを有し、該レシピ実行時に装置データを取得して装置情報データベース１０２に保存し、該複数のレシピの内の特定のレシピ実行時に異常検知パラメータを取得して、装置情報データベース１０２に保存された装置データのベースライン成分と、高周波成分とを弁別して該装置データの異常を検知する。【選択図】図１
2009147183.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
真空処理室と、
該真空処理室内を真空排気する排気装置と、
該真空処理室内に処理ガスを導入するマスフローコントローラと、
該真空処理室内で試料を載置して吸着保持する載置電極と、
導入された該処理ガスに高周波電力を印加してプラズマを生成する高周波電源と、
試料を該載置電極上に搬入し、処理の終了した試料を搬出する搬送装置を備えたプラズマ処理装置本体と、
該プラズマ処理装置本体を制御する装置制御コントローラを備え、
該装置制御コントローラは、該プラズマ処理装置本体を予め設定した手順に従って制御し、該搬入された試料に、試料毎の処理を施すための複数のレシピを有し、該レシピ実行時に装置パラメータの測定値を取得して装置情報データベースに保存し、該複数のレシピ内の特定のレシピの実行時に予め定めておいた異常検知パラメータを取得して、該装置情報データベースに保存された装置データのベースライン成分と、高周波成分とを弁別して該装置パラメータの測定値の異常を検知する異常検知処理を備えたことを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項２】
請求項１記載のプラズマ処理装置において、
該異常検知パラメータは、装置データ削除データ長と切り出しデータ長と高周波成分分離周波数と異常検知しきい値であり、
該異常検知処理は、該削除データ長だけ該装置データ端を削除した後、該切り出しデータ長と等しい長さのミラーリングデータを該装置データ両端に付加する装置データ前処理と、
該切り出しデータ長の長さの窓関数生成処理とを備え、
該装置データ前処理後の装置データを、端から該切り出しデータ長の長さだけ切り出す切り出しデータ作成処理と、
該切り出しデータに該窓関数を掛けた後に、フーリエ変換により時系列データを周波数成分に変換する処理と、
該高周波成分分離周波数を用いて、該周波数成分を高周波成分とベースライン成分とに分離する処理と、
該高周波成分のみを逆フーリエ変換して瞬時実効値を算出する処理とを、
該装置データ終端まで切り出しデータをずらしながら繰り返した後、
該異常検知しきい値と該複数の瞬時実効値とを比較して、該瞬時実効値が該しきい値を超える時点を異常として検出することを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項３】
請求項１記載のプラズマ処理装置において、
該装置制御コントローラは、
異常検知パラメータの検知感度調整対象とする装置データを取得する処理と、
該装置データで発生した、異常発生数を取得する処理とを備え、
初期設定の異常検知パラメータに従い、異常検知シミュレーションを実施する処理と、
該異常検知シミュレーションによって得られた異常発生数と、該検知したい異常発生数とを比較する検知感度確認処理とを、
十分な検知感度が得られるまで異常検知パラメータを変更して繰り返し、
適正な異常検知パラメータが得られたら、該異常検知パラメータを登録して異常検知パラメータデータベースを構築することを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項４】
請求項１記載のプラズマ処理装置において、
該異常検知パラメータデータベースは、該レシピと処理ステップと装置パラメータ毎に、切り出しデータ長と高周波成分分離周波数と、異常検知しきい値と、削除データ長と窓関数との少なくとも１つを管理することを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項５】
真空処理室と、
該真空処理室内を真空排気する排気装置と、
該真空処理室内に処理ガスを導入するマスフローコントローラと、
該真空処理室内で試料を載置して吸着保持する載置電極と、
導入された該処理ガスに高周波電力を印加してプラズマを生成する高周波電源と、
試料を該載置電極上に搬入し、処理の終了した試料を搬出する搬送装置を備えたプラズマ処理装置本体と、
該プラズマ処理装置本体を制御する装置制御コントローラを備え、
該装置制御コントローラは、該プラズマ処理装置本体を予め設定した手順に従って制御し、該搬入された試料に、試料毎の処理を施すための複数のレシピを有し、該レシピ実行時に装置データを取得して装置情報データベースに保存し、該複数のレシピ内の特定のレシピ実行時に異常検知パラメータを取得して、該装置情報データベースに保存された装置データのベースラインと、高周波成分とを弁別して該装置データの異常を検知する異常検知処理を備え、
異常検知した際に、異常発生ウエハから遡った複数枚の時系列処理ウエハの複数の装置パラメータを対象に、時系列パラメータ統合統計距離および各装置パラメータの寄与度を算出する変動パラメータ抽出処理を備えたことを特徴とするプラズマ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はプラズマ処理装置に係り、特に装置データに生じる高周波成分を検知する機能と、高周波成分発生に至る各装置パラメータの変化を統合統計距離を用いて解析する機能、およびこれらを備えたプラズマ処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体ＬＳＩの高集積化・微細化が進み、トランジスタゲート長が４５ｎｍ以下となる時代を迎えている。配線総数が増え、工程数は増大する一方である。半導体前工程では、多種多様なプロセス装置が使用され、各装置の運転状態がウエハ上のサブミクロン寸法の微細なデバイス形成に反映される。このような状況の中、装置不具合が発生すると、そのウエハばかりではなく、これを放置した場合に後続のロットに影響して多大な損害を発生させてしまう。このような不良を最小限にするために、通常、製造途中で製品の出来栄えを検査する工程が設けられているが、検査は選ばれたロットの選ばれたウエハに対して抜き取りで行われるため、製造不良を検知するまでにタイムラグが生じる。装置不具合起因の不良を最小限に抑えるためには、装置に付加したセンサーから得られるモニタリングデータを用いて装置の異常を監視し、異常検知後に速やかに原因を把握して装置状態を復旧する技術が不可欠である。この技術はＦＤＣ(Fault Detection and Classification)技術と呼ばれ、半導体メーカ、装置メーカ双方で様々な取り組みがなされている（非特許文献１）。
【０００３】
モニタリングデータの異常を監視する方法として、非特許文献１にはＳＰＣ（Statistical Process Control）と呼ばれる管理手法が記載されている。ＳＰＣでは予め定めた管理基準（Statistical Control Limitや上下限値）とモニタリングデータの値とを比較して、良不良の判定を下す。
【０００４】
また、特許文献１にはプラズマ放電異常の検出方法として、プラズマ安定時にあっては高周波電流に第６次、第８次高調波等の特定高調波のスペクトルが検出されないことを利用して、プラズマ生成中に特定高調波のスペクトルを監視し、この値が所定値以上となったときに、プラズマ異常と判定する方法が開示されている。
【０００５】
また、複数のモニタリングデータの情報を統合して１つの指標として異常を検知する手法として多変量解析手法であるHotellingT2を用いる手法が非特許文献１、特許文献２、３に開示されている。
【０００６】
【非特許文献１】Raymond Bunkofske ”The Real-Time Process Control System” ,IBM Microelectronics Second Quarter 2000 Vol.6, No.2, p14-16
【特許文献１】特開平８−２２７８７５号公報
【特許文献２】特表２００７−５０２６２６号公報
【特許文献３】特開２００５−１４２４６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
異常放電は、プラズマ源を用いた各種プロセス装置において頻繁ではないが起こりうる可能性があり、異常放電が起こった場合に、被処理ウエハはスクラップとなる可能性が高い。またプラズマ処理装置においては異常放電に起因して異物が発生し、後続で処理を実施されるウエハは、発生した異物による汚染の影響があり、いち早く異常放電の発生を検出して被害を最小限に食い止める必要がある。非特許文献１に記載されたＳＰＣは、センサーデータの時間平均、最大値、最小値、或いはHotellingT2値などの集約された代表値に対して上・下限値を比較して異常を検出するものであり、異常放電などに起因して任意の装置データ上に突発的に発生する局所的な高周波成分を検出することができない。
【０００８】
また、特許文献１に開示された異常放電の検知方法では、電極間に印加される高周波電源に発生する特定高調波を検知対象としており、高周波電源以外のセンサーデータで発生する、異なる周波数のノイズ成分の発生を検出することができない。
【０００９】
また、異常を検知した場合には速やかに原因を特定して対策を講じる必要がある。 そのためには異常発生時だけではなく、異常発生に至る過程で各種センサーデータが正常時から比較してどのように変動して来たかを遡って調査する必要がある。
【００１０】
本発明は、これらの問題点を鑑みてなされたもので、時系列装置データ上に発生する高周波成分（ノイズ成分）を検出すると共に、装置異常が起こる過程で変動している装置パラメータを抽出する方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は上記課題を解決するため、次のような手段を採用した。
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明は時系列装置データを切り出して短時間フーリエ解析により周波数分解し、該時系列装置データに含まれる信号成分の周波数とノイズ成分の周波数とを予め定めた高周波成分分離周波数に従って弁別し、得られた高周波成分を逆変換してノイズ成分の時系列データを算出し、その瞬時実効値を算出してこれを切り出しデータをずらしながら該時系列データのデータ端まで繰り返し、得られた実効値と予め定めたしきい値とを比較して、ノイズ成分発生時期と強度を判定する異常検知ステップと、
該異常発生ウエハから予め定めた枚数を遡った時系列処理ウエハ群のウエハ毎の複数の時系列装置データを取得し、該時系列処理ウエハ群の先頭から予め定めた枚数のウエハを基準ウエハ群として、該基準ウエハ群の該ウエハ毎の複数の時系列装置データの時間平均を取って基準ウエハ群の該ウエハ毎の複数の装置パラメータの代表値を算出し、主成分分析によって基準ウエハ群の装置パラメータ代表値のスコアと共分散行列を求め、時系列処理ウエハ群のウエハ毎のHotellingT2値とそれぞれの装置パラメータの寄与度を算出し、DModXとそれぞれの装置パラメータの寄与度を算出する装置パラメータの時系列変動可視化ステップとを有する異常検知方法およびこれを備えた装置を提供する。
【００１３】
また、本発明は時系列装置データを周波数分解するための切り出しデータ長や、該時系列装置データに含まれる信号成分の周波数とノイズ成分の周波数とを弁別する高周波成分分離周波数など、該異常検知ステップを実施する際に必要となる検知パラメータを装置パラメータ毎に保存しておく、異常検知パラメータデータベース構築手段を提供する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、以上の構成を備えるため、装置異常放電など単一の装置モニタリングデータに現れる局所的な変動を自動で検出する方法、およびその局所的な変動に至る複数の装置モニタリングデータの変動を可視化する方法を提供し、装置異常の速やかな検出およびその原因の速やかな究明を可能とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、最良の実施形態を添付図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００１６】
図１は、本発明の実施形態にかかるプラズマ処理装置の構成を説明する図である。
【００１７】
図１において、加工対象であるウエハ等の試料２が真空処理室１内の試料載置電極１０上に載置されると、ガス供給系からエッチング用ガスがマスフローコントローラ５を介して一定流量に制御されて真空処理室内に供給される。供給されたガスは排気装置６により排気される。このとき、圧力計８１により真空処理室内の圧力をモニタしながら排気路中にある可変コンダクタンスバルブ７の開度を調整することにより、真空処理室内圧力を一定に制御することができる。
【００１８】
次いで、プラズマ発生用高周波電源８によりプラズマ３が励起され、さらにバイアス用高周波電源９によりプラズマ内に発生したイオンを試料面に引き込みエッチングが進行する。エッチング中の試料２はプラズマ３からの入熱により昇温する。このため、試料裏面に冷却ガスをマスフローコントローラ１１を介して供給する。冷却ガス圧力は圧力計１２によりモニタして、一定圧力になるように制御する。
【００１９】
装置制御コントローラ１３は、プラズマ処理装置本体５０を予め設定した手順に従って制御し、図示しない搬送装置により搬入された試料に試料毎の処理を施す。装置制御コントローラ１３は複数のレシピを格納し、レシピ実行時にプラズマ処理装置本体５０の装置データを取得し、取得した装置データを装置パラメータ入力部１０１に格納する。
【００２０】
このとき、装置制御コントローラ１３は前記搬送装置により真空処理室１内に搬入した試料２、およびこの試料に施す処理（レシピ）を特定し管理する試料管理情報（例えば、ウエハ番号、ロット名称、工程名称、レシピＮｏ、ステップ番号等）を試料管理情報入力部１０３に格納する。
【００２１】
前記装置パラメータ入力部１０１に格納した装置データおよび試料管理情報入力部１０３に格納した装置情報は装置情報データベース１０２に保存する。このとき、試料管理情報内の試料をキーとして試料毎に装置データを保存すると好都合である。
【００２２】
前記試料管理情報入力部１０３に格納する試料管理情報のうち、特定のレシピを含む試料管理情報に関しては、前記特定のレシピ毎にそれぞれ対応した異常検知パラメータを準備し、異常検知パラメータデータベース１０４に格納しておく。
【００２３】
装置制御コントローラ１３は、前記特定のレシピにしたがった処理を施したとき、前記特定のレシピに対応した異常検知パラメータを異常検知パラメータデータベース１０４から取得して異常検知プログラムを起動し、装置状態を診断する。このとき前記異常検知プログラムは、後述するように装置情報データベース１０２に格納した装置データを読み出して、装置異常を検出し、診断結果を表示し、また異常の際には警報を発する。
【００２４】
図２は、プラズマ処理装置の処理を説明する図であり、図２（ａ）はプラズマ処理装置本体５０の処理を説明する図、図２（ｂ）は異常検知処理装置１００の処理を説明する図、図２（ｃ）は異常検知プログラムの処理を説明する図である。
【００２５】
図２（ａ）において、プラズマ処理装置本体側では、まず、ステップＳ１０１において試料（ウエハ）を試料載置電極上に設置し、ステップＳ１０２において、前記試料に対応したレシピを選択して設定し、ステップＳ１０３において処理を開始する。
【００２６】
図２（ｂ）において、異常検知処理装置１００側では、ステップＳ２０１においてプラズマ処理装置本体側が処理（例えばエッチング処理）中であるか否かを判定し、処理中であれば、ステップＳ２０２において装置データおよびウエハ番号、ロット名称、レシピＮｏ等を試料管理情報を取得し、取得した情報を装置情報データベース１０２に格納する。ステップＳ２０３において、プラズマ処理装置本体側で使用しているレシピに対応した異常検知パラメータが異常検知パラメータデータベースに格納されているか否かを判別し、格納されている場合にはステップＳ２０４において異常検知プログラムを起動して異常検知処理を開始する。
【００２７】
図２（ｃ）において、異常検知プログラム側では、ステップＳ３０１において装置情報データベース１０２に格納された装置データを取得し、ステップＳ３０２において前記異常検知プログラムにしたがって装置状態を診断する。ステップＳ３０３において、診断結果が異常であるか否かを判定し、診断結果が異常ある場合には装置が異常である旨の警報を発報する（Ｓ３０４）。
【００２８】
異常検知方法について説明する。センサーデータに現れる異常波形（ノイズ成分）を信号成分から分離して、その発生頻度や強度を数値化するために、信号波形と雑音成分との分離にはフーリエ変換(Fourier transform)を用いた。フーリエ変換は時系列の信号を周波数域の信号に変換するものであり、これにより時系列信号にどのような周波数成分がどの程度含まれるのか、が明らかになる。データ数Ｌのデジタル信号波形{Xk}k=0〜L−1に対して、フーリエ変換で得られる周波数成分{Xn}n=0〜L−1は数１および数２で表される。
【００２９】
【数１】
2009147183.tif 000003
【００３０】
【数２】
2009147183.tif 000004
信号波形のサンプリング周波数をＴ[Hz]とすると、周波数成分の分解能Δfは数３で表される。
【００３１】
【数３】
2009147183.tif 000005
各周波数成分が含まれている割合はパワースペクトル{Pn} n=0〜L−1で数４のように表され、その対数を取ったものを周波数特性と呼ぶ。
【００３２】
【数４】
2009147183.tif 000006
フーリエ変換を用いた高周波成分分離においては、雑音を含む信号をフーリエ変換し、得られた周波数成分に、高周波成分のみを残すフィルタリング係数を掛けて高周波成分のみの周波数成分を作成する。これを逆フーリエ変換することで、高周波成分のみ分離した波形を得る。
【００３３】
ところがフーリエ解析を装置データのノイズ成分弁別に使用する際に、解析対象が時間変化する信号であると、低周波成分（ベースライン）と高周波成分（雑音部分）とを一括して弁別することができない。そこでベースラインが一定であると考えられる短い区間で切り出した波形に対してフーリエ変換を実施し、切り出し区間をずらしながら処理を繰り返す、短時間フーリエ変換（short-time Fourier transform, STFT）を用いた。フーリエ変換は理論上、無限の区間に渡って積分を行う必要がある。そこで切り出した関数が周期的に無限に繰り返されていることを仮定するため、データ端が連続となるような処理を施す。すなわち、中央で１付近の値を取り、データ端でゼロに収束する関数を掛けて、データ端のつなぎ目における不連続の発生を回避する。そのための関数が窓関数である。数５、数６、数７に代表的な窓関数であるHanning窓、Hamming窓、Blackman窓を示す。切り出しデータ長L=100とした場合の窓関数の透過特性を図３に示す。
【００３４】
【数５】
2009147183.tif 000007
【００３５】
【数６】
2009147183.tif 000008
【００３６】
【数７】
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図４に電圧計１４で測定したウエハバイアス電源９の測定電圧波高値の異常発生データの例を示す。サンプリング番号５０、９０、２６０付近に単発、或いは連続したノイズ成分が見られる。図５に短時間フーリエ変換を用いた異常検知アルゴリズムの処理概要（ａ）とフローチャート（ｂ）の説明図を示す。センサーデータ取得後、異常波形検知に必要となる検知パラメータとして、切り出しデータ長Ｌ、高周波分離周波数Ｆｔ、先頭削除データ長ＤＥＬ１、末尾削除データ長ＤＥＬ２を設定する。
【００３７】
窓関数はデータ端が連続となるようにデータ端で０の重み付けをする関数であり、解析対象データの端から端までを異常検知対象とするためには、データ端に中央を置いた窓関数に対応したダミーデータがセンサデータの前後に必要となる。このため、解析対象データをプロセスステップで切り出した際に残ってしまうステップ切り替え時のデータ変化を、先頭削除データ長ＤＥＬ１、末尾削除データ長ＤＥＬ２で削除した後、先頭と末尾を折り返したミラーリングデータを付加する、センサーデータ前処理を実施する。
【００３８】
切り出しデータ長Ｌと等しい長さの窓関数を生成し、センサーデータを端から切り出す。これをフーリエ変換し、時系列データを周波数成分に変換する。高周波成分分離周波数Ｆｔより高い周波数成分のみを対象に逆フーリエ変換を実施し、高周波成分のみの波形を分離する。瞬時実効値を数８に従って算出し、切り出しデータの中央位置の瞬時実効値とする。
【００３９】
【数８】
2009147183.tif 000010
瞬時実効値は高周波成分の二乗平均にあたり、高周波成分の振れ幅が大きいほど、また切り出しデータ長に占める高周波成分発生の割合が大きいほど、値が大きくなるノイズ成分の指標となる。高周波成分が発生していない領域では瞬時実効値はゼロになる。これを窓関数をずらしながら繰り返し、データ端までの瞬時実効値を算出し、最後にしきい値と比較して、異常の発生した時点を検知する。
【実施例２】
【００４０】
実施例１で述べたように、装置データに対して異常検知アルゴリズムを適用するためには、切り出しデータ数Ｌ、高周波成分分離しきい値周波数Ｆｔ、先頭削除データ長ＤＥＬ１、末尾削除データ長ＤＥＬ２が処理レシピ及びステップ毎に必要となる。そこで実施例２ではレシピＮｏ、ステップ番号、装置パラメータ毎に異なる検知パラメータを管理する検知パラメータデータベースの作成方法について説明する。
【００４１】
図６に異常検知パラメータデータベース構築処理フローを示す。装置情報データベースに蓄えられた過去の装置データから、検知パラメータを適正化したい装置データを取得するＳ５０１。異常と判定すべき異常発生数を取得するＳ５０２。次に検知パラメータを設定しＳ５０３、装置データの両端を削除データ数ＤＥＬ１、ＤＥＬ２に従って削除した後にミラーリングデータを付加するセンサーデータ前処理を実施するＳ５０４。切り出しデータ長Ｌと等しい大きさの窓関数を生成するＳ５０５。ここで設定した検知パラメータを用いて異常検知シミュレーションを実施する。すなわち、装置データ端からセンサーデータを切り出してＳ５０６、フーリエ変換によって時系列データを周波数成分に変換する。検知パラメータとして設定された高周波成分分離しきい値周波数を用いて高周波成分を分離するＳ５０７。次に逆フーリエ変換によって高周波成分を逆変換し、切り出したデータの中央の処理時間に位置する瞬時実効値を算出するＳ５０８。これをデータ終端まで繰り返した後Ｓ５０９、予め定めたしきい値と比較してＳ５１０、異常発生数を算出するＳ５１１。この異常発生数が装置データに対して予め目視で決定された異常発生数と等しいかどうかによって検知感度が十分であるかを評価するＳ５１２。ここで検知感度が十分であれば検知パラメータを登録するがＳ５１３、検知感度が不十分である場合は検知パラメータを再設定して、再度異常検知シミュレーションを実施し、十分な検知感度を有する検知パラメータを探索する。
【００４２】
エッチャで発生したウエハバイアス電源の測定電圧波高値Vppの放電異常を対象に、検知パラメータの探索を行った結果を示す。異常検知パラメータ適正化対象とした装置データを図７に示す。サンプリング番号２００と２３０付近に小さなノイズ成分があり、サンプリング番号４７０から６００にわたって連続するノイズ成分がある。サンプリング番号１００近辺の微小な変動はベースラインの成分と考えられ、検知対象となる異常発生数を３と指定した。
【００４３】
実効値算出結果と検知パラメータとの関係を明らかとするために、切り出しデータ長を70秒、50秒、35秒と変えた場合のパワースペクトルを図８に示す。切り出しデータ長が短いほど、数３に従い周波数分解能が悪くプロット間隔が粗くなる。周波数分解能と時間分解能はトレードオフの関係にあり、切り出しデータ長が長いと周波数分解能は高くなるが時間分解能が悪く、切り出しデータ長が短いと周波数分解能は低くなるが時間分解能が良い。パワースペクトルの値が大きい周波数成分（０〜０．０４Ｈｚ）は、センサーデータに占める割合が高い周波数成分であり、センサーデータの信号部分（ベースライン）の周波数成分に当たると考えられる。
【００４４】
初期の異常検知パラメータは、切り出しデータ長70秒、高周波分離周波数0.042Hzとした。実効値算出結果（図９（ａ））で、予め設定したしきい値３を超えるピークは２つあり、異常発生数は２と算出される。サンプリング番号２００近辺の２つのピークが弁別されておらず、周波数分解能を上げるために切り出しデータ長を35秒に半減した。周波数分解能は格段に向上したが、しきい値周波数が適正ではないため信号成分と高周波成分とを分けきれておらず、瞬時実効値のベースラインが3V(Hanning,Hamming)と60V(Blackman)となっている（図９（ｂ））。このため異常発生数は０である。信号成分と高周波成分とを分けるために高周波分離周波数を0.06Hzに上げた。サンプリング番号２００から２３０の二つのピークは弁別されているが、まだ不十分であり異常発生数は２である（図９（ｃ））。さらに高周波分離周波数を上げて0.11Hzとすることで、検出目標である異常発生数３を得た。
【００４５】
図１６に異常検知パラメータデータベースの例を示す。レシピ毎に含まれる処理ステップ数が異なり、またステップによってエッチング結果に与える影響が異なるので、レシピと着目するステップと装置パラメータ名称をキーに異常検知パラメータを整理している。
【実施例３】
【００４６】
１つの装置データに異常値があった場合、その原因を探る方法としてエッチング処理中の複数の装置パラメータを対象に、各パラメータの定常状態からの経時変動を統計距離を用いて評価する方法について述べる。図１０は本実施形態にかかるプラズマ処理装置の構成を説明する図である。異常検知処理によって、装置データに異常が発生したウエハを検出した場合、変動パラメータ抽出処理が起動される。
【００４７】
変動パラメータ抽出処理では、異常が発生したウエハから予め定めた枚数ｒの時系列処理ウエハ群の装置データを、レシピ、ステップ番号をキーに装置情報データベースより検索して取得する（図１１）。実施例２で用いた装置データ両端の削除データ数ＤＥＬ１、ＤＥＬ２を用いて両端のデータを削除した後、装置データ時間平均を算出して、ウエハ毎に各装置パラメータ平均値を要素とする行列を作成する。図１２に解析対象データのフォーマットを示す。Ｙが解析対象ウエハデータであり、下へ行くほど過去のデータとなっている。Ｘが最も古くて装置が安定と考えられる時期の装置データである。これを基準データとして、基準データＸからの解析対象ウエハデータＹの装置パラメータの変動をHotellingT2を用いて評価した。
【００４８】
図１３に解析フローを示す。基準データを用いてモデルを構築した後、HotellingT2値およびモデルからのずれ量DModXを算出して寄与度を分解し、個々のウエハの装置パラメータの変動を評価する流れとなる。
（１）モデル構築
まず基準データn枚のk装置パラメータのウエハ間平均Ｘａｖｅと分散σを数９および数１０を用いて算出する。
【００４９】
【数９】
2009147183.tif 000011
【００５０】
【数１０】
2009147183.tif 000012
次に基準データを平均Ｘａｖｅと分散σを用いて数１１により標準化する。
【００５１】
【数１１】
2009147183.tif 000013
次に標準化した基準データＸｎｏｒｍを数１２のようにＰＣＡ分解し、ローディングベクトルＰ(ｋ×ｋ)を得る。
【００５２】
【数１２】
2009147183.tif 000014
モデルの偏差は、真の値であるＸｎｏｒｍとモデル化した値であるｔｎｏｒｍ・ＰTの差分であり数１３式で算出される。
【００５３】
【数１３】
2009147183.tif 000015
ここでｐはモデル化に用いる主成分数に相当し、１〜ｋまでの値を取り得る。装置パラメータ毎に偏差の大きさをノルムで算出し、これが元の装置パラメータのノルムに占める割合（数１４）を算出して、モデル評価の尺度とする。
【００５４】
【数１４】
2009147183.tif 000016
主成分数ｐを変えて偏差の割合を各装置パラメータに対して算出し、最適主成分数ｍを決定する。図１４に２９装置パラメータに対して主成分数を１から順に増やしてゆき偏差の割合を評価した結果を示す。主成分数を増やすほど偏差の割合は小さくなるが、２９主成分を用いたのでは主成分解析を実施して、成分の独立性を高めた意味がなくなるので、偏差の割合が１０％以下となる主成分数ｍ＝１２を選択した。
【００５５】
次に標準化した基準データＸｎｏｒｍを第ｍ主成分までのローディングベクトルＰ（ｋ×ｍ）でＰＣＡ変換し、数１５に従いスコアｔｍｏｄｅｌ（ｎ×ｍ）と共分散行列Ｓ（ｍ×ｍ）を得る。
【００５６】
【数１５】
2009147183.tif 000017
共分散行列は数１６に示す第ｊ主成分の分散σの二乗を対角成分に持ち、それ以外の成分が０である（数１７）対角行列である。
【００５７】
【数１６】
2009147183.tif 000018
【００５８】
【数１７】
2009147183.tif 000019
（２）HotellingT2評価
統合統計距離HotellingT2を算出する解析対象データＹ（r×ｋ）をモデル構築データの平均値Ｘａｖｅと分散σを用いて数１８に従い標準化する。
【００５９】
【数１８】
2009147183.tif 000020
次に標準化した解析対象データＹｎｏｒｍをモデル構築データのローディングベクトルＰ（ｋ×ｍ）でＰＣＡ変換し、数１９に示すスコアｔｎｅｗを得る。
【００６０】
【数１９】
2009147183.tif 000021
ｉ番目のウエハのスコアｔｎｅｗ＿ｉとモデル構築データの共分散行列Ｓとから、数２０を用いてｉ番目のウエハのHotellingT2値を算出する。
【００６１】
【数２０】
2009147183.tif 000022
HotellingT2値は算出に用いる主成分数によって変化するため、比較可能な値とするために、自由度ｍ、確率ｐのχ２値で割って規格化している。
【００６２】
次にHotellingT2値へのそれぞれの装置パラメータの寄与を知るために、数２１に従い、装置パラメータ毎のHotellingT2値を算出する。
【００６３】
【数２１】
2009147183.tif 000023
HotellingT2値は複数の装置パラメータを統合した１つの指標であるが、寄与度を算出することでHotellingT2値の変動に寄与の大きな装置パラメータを抽出できる。
【００６４】
次に解析対象データのＰＣＡモデルの予測残差を数２２より算出する。
【００６５】
【数２２】
2009147183.tif 000024
予測残差を用いて、数２３より各ウエハ毎のモデルからの距離であるＤＭｏｄＸを算出する。
【００６６】
【数２３】
2009147183.tif 000025
HotellingT2値と同様にDModXもパラメータの数によって値が変化するため規格化が必要である。数２３においては、装置パラメータの数を用いて自由度ｋ、確率ｐのχ２値で割っている。
【００６７】
最後にDModXの寄与度分解を実施する。数２４に従い、装置パラメータ毎のDModXを算出する。
【００６８】
【数２４】
2009147183.tif 000026
本手順に従って、５ロット１００枚のウエハを用いてHotellingT2解析およびDModX算出を実施した結果を示す。縦軸はHotellingT2値とDModXの和をとっており装置パラメータの統合値が単パラメータで異常を検知した１枚目で突出していることがわかる。また統合値の変動が主にアンテナバイアス、ウエハバイアス反射波パワー、ＴＭＰ排気圧力の寄与によって成っていることも可視化された。
【産業上の利用可能性】
【００６９】
本手法について、プラズマを用いた真空装置の中で特にエッチング装置に絞って実施例を示したが、エッチングに限らず成膜においても同様の効果が期待される。またエッチング装置に一体化したシステムとしても使用可能であるし、本機能のみを分けて別の装置に付加させて使用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の実施形態にかかるプラズマ処理装置の構成を説明する図である。
【図２】プラズマ処理装置の処理を説明する図である。
【図３】窓関数の透過特性を説明する図である。
【図４】異常放電発生データの例を示す図である。
【図５】異常検知アルゴリズムの処理概要とフローを説明する図である。
【図６】異常検知パラメータデータベース構築フローを説明する図である。
【図７】異常検知パラメータ適正化対象とした装置データを説明する図である。
【図８】切り出しデータ長によるパワースペクトルの違い説明する図である。
【図９】検知パラメータ適正化の過程を説明する図である。
【図１０】本発明の実施形態にかかるプラズマ処理装置の構成を説明する図である。
【図１１】変動パラメータ抽出に用いるウエハ群の取得方法を説明する図である。
【図１２】変動パラメータ抽出に用いるデータの構成を説明する図である。
【図１３】統合統計値の算出処理フローを説明する図である。
【図１４】最適主成分数の探索結果を説明する図である。
【図１５】変動パラメータの抽出結果を説明する図である。
【図１６】検知パラメータデータベースの例を説明する図である。
【符号の説明】
【００７１】
１…真空処理室、２…試料、３…プラズマ、４…分光器（ＯＥＳ）、５…ガス供給系、６…排気装置、７…可変コンダクタンスバルブ、８…プラズマ生成用高周波電源、９…バイアス用高周波電源、１０…試料載置電極、１１…マスフローコントローラ、１２…圧力計、１３…装置制御コントローラ、１４…電圧計、５０…プラズマ処理装置本体、８１…圧力計、８２…ドライポンプ吸気圧力計、１００…異常検知処理装置、１０１…装置パラメータ入力部、１０２…装置情報データベース、１０３…試料管理情報入力部、１０４…異常検知パラメータデータベース、１０５…異常検知処理プログラム、１０６…変動パラメータ抽出処理プログラム。
【図１】
2009147183.tif 000027
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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