(57)【要約】【課題】生産開始時に実験等により加工形状予測モデルのモデル係数を決定する手間を簡略化することと、予測モデル係数を変数として捉え、この係数を生産中に実験等の手間を掛けること無く自動的に更新する方法を提供する。【解決手段】プラズマ処理装置を用いた半導体装置の製造システムおよび製造方法において、処理対象であるウエハの検査データからプラズマ加工後の形状を処理前に計算する加工形状予測モデルと、プラズマ処理条件に依存した加工形状を計算する応答曲面モデルを用いて、プラズマ加工後に所望の形状になるようにプラズマ処理条件を制御する構成において、この加工形状予測モデルが調整可能な予測モデル係数を有し、この予測モデル係数を自動的に較正する。【選択図】図３
2009290150.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象であるウエハをプラズマ処理するプラズマ処理装置と、前記プラズマ処理装置の処理条件を制御する制御装置とを有する半導体装置の製造システムであって、
前記制御装置は、前記ウエハの検査データから前記プラズマ処理装置による処理後の形状を処理前に計算する予測モデルと、前記プラズマ処理装置の処理条件に依存した加工形状を計算する応答曲面モデルとを用いて、前記プラズマ処理装置による処理後に所望の形状になるように前記プラズマ処理装置の処理条件を制御する装置であり、
前記予測モデルは、この予測モデルに用いる各変数の影響度合いを表す予測モデル係数を有し、
前記予測モデル係数は、前記制御装置により較正される、ことを特徴とする半導体装置の製造システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記予測モデル係数は、前記プラズマ処理装置による処理結果の目標値からのずれ量を評価する制御ずれ量評価関数を用いて最適値が求められることを特徴とする半導体装置の製造システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記制御ずれ量評価関数は、前記応答曲面モデルのフィードバック補正量を考慮した関数が用いられることを特徴とする半導体装置の製造システム。
【請求項４】
請求項１において、
前記予測モデル係数は、実験によって求めずに所定の値が初期値として与えられ、前記半導体装置の製造を継続するうちに最適化されることを特徴とする半導体装置の製造システム。
【請求項５】
請求項２において、
前記予測モデル係数は、実験によって求めずに所定の値が初期値として与えられ、前記半導体装置の製造を継続するうちに最適化されることを特徴とする半導体装置の製造システム。
【請求項６】
請求項３において、
前記予測モデル係数は、実験によって求めずに所定の値が初期値として与えられ、前記半導体装置の製造を継続するうちに最適化されることを特徴とする半導体装置の製造システム。
【請求項７】
請求項１において、
前記半導体装置は、複数個製造され、
第２の半導体装置の前記予測モデル係数は、第１の半導体装置で用いている前記予測モデル係数が初期値として与えられ、前記複数個の半導体装置の製造を継続するうちに最適化されることを特徴とする半導体装置の製造システム。
【請求項８】
請求項２において、
前記半導体装置は、複数個製造され、
第２の半導体装置の前記予測モデル係数は、第１の半導体装置で用いている前記予測モデル係数が初期値として与えられ、前記複数個の半導体装置の製造を継続するうちに最適化されることを特徴とする半導体装置の製造システム。
【請求項９】
請求項３において、
前記半導体装置は、複数個製造され、
第２の半導体装置の前記予測モデル係数は、第１の半導体装置で用いている前記予測モデル係数が初期値として与えられ、前記複数個の半導体装置の製造を継続するうちに最適化されることを特徴とする半導体装置の製造システム。
【請求項１０】
請求項１において、
前記半導体装置の製造は、前記制御装置による制御が無い状態で前記プラズマ処理装置による処理が開始され、一定の条件が満たされたときに前記予測モデル係数が最適化され、次に前記制御装置により制御しながら前記プラズマ処理装置による処理が開始されることを特徴とする半導体装置の製造システム。
【請求項１１】
請求項２において、
前記半導体装置の製造は、前記制御装置による制御が無い状態で前記プラズマ処理装置による処理が開始され、一定の条件が満たされたときに前記予測モデル係数が最適化され、次に前記制御装置により制御しながら前記プラズマ処理装置による処理が開始されることを特徴とする半導体装置の製造システム。
【請求項１２】
請求項３において、
前記半導体装置の製造は、前記制御装置による制御が無い状態で前記プラズマ処理装置による処理が開始され、一定の条件が満たされたときに前記予測モデル係数が最適化され、次に前記制御装置により制御しながら前記プラズマ処理装置による処理が開始されることを特徴とする半導体装置の製造システム。
【請求項１３】
半導体装置の製造方法であって、
請求項１記載の半導体装置の製造システムを用いて、半導体装置を製造することを特徴とする半導体装置の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体装置の製造技術に関し、特にプラズマ処理装置を用いた半導体装置の製造システムおよび製造方法に適用して有効な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明者が検討したところによれば、半導体装置の製造技術において、ウエハ上に所望の回路パターンを形成するためには、成膜工程によって回路となる被加工層をウエハ上に形成し、リソグラフィ工程で被加工層の上にレジスト材料からなるマスクパターンを形成し、次にドライエッチング工程においてプラズマ処理によりマスクパターンを被加工層に転写する。各処理工程の後には、この工程による加工形状のばらつきが許容範囲に収まっているか確認するための検査工程が設けられている。加工形状は通常その形状を代表する加工寸法を計測することによって管理される。成膜工程においては膜厚が、リソグラフィやドライエッチング工程においては線幅やゲート側壁角度等が加工寸法となる。特に半導体装置の性能に影響を与える加工寸法をＣＤ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）と呼び、例えばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｉｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｉｌｉｃｏｎ）デバイスの場合には、ゲート電極の幅などがＣＤとなる。近年、回路パターンの縮小が進む半導体装置の性能を維持するために、加工処理によるＣＤばらつきを極限まで低減することが求められている。
【０００３】
プラズマエッチング工程における加工寸法のばらつきを低減するために、近年ではプロセス制御が盛んに用いられるようになってきた。プロセス制御とは、処理条件をウエハ毎に調整して加工後の寸法を一定化する技術である。半導体製造において加工形状をプロセス制御により安定化する手法は数多く知られているが、エッチング工程のプロセス制御ではフィードフォワード制御（ＦＦ制御）とフィードバック制御（ＦＢ制御）の２通りの方法が主に用いられる。エッチング工程に持ち込まれるウエハ上の構造自体がばらついているのをエッチング工程で補正する技術がフィードフォワード制御である。例えばリソグラフィ工程でマスクパターンの寸法が目標値からずれたのを検査工程で検出し、次のエッチング工程で補正するフィードフォワード制御がある。また、プラズマエッチング装置の性能がウエハ処理を重ねると変化する経時変化が問題になることがしばしばあるが、この経時変化をエッチング後の検査工程で検出してエッチングプロセスの処理条件を補正するのがフィードバック制御である。
【０００４】
例えば、特許文献１にはゲート電極パターンを形成するリソグラフィ工程においてフィードフォワード制御とフィードバック制御を組み合わせてＣＤを一定化する方法が開示されている。特許文献１の方法では、リソグラフィ装置内で測定されたウエハ搬送時間や装置内の温度、気圧などを用いたＣＤ予測モデル式を用いて処理後の線幅を処理前に予想し、この予想値と線幅の目標値とのずれ量を計算する。次に処理パラメータとＣＤの関係を示す応答曲面モデル（ＲＳＭ：Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ｍｏｄｅｌ）を用いて処理パラメータの補正量を決定するフィードフォワード制御を行う。その後、加工結果の検査値を用いて制御のずれを検出し、前記応答曲面モデルを修正するフィードバック制御を行う。このようなＣＤ予測モデルとＲＳＭを用いてフィードフォワード制御とフィードバック制御を組み合わせた方法は広く一般的に用いられている手法である。特許文献１はリソグラフィ装置内の熱処理工程や塗布工程に前記制御手法を適用したものである。更に、特許文献２ではリソグラフィ装置内に光学式のレジスト形状検査装置を組み込み、前記ＣＤ予測モデル式の引数として前記レジスト形状を組み入れ、制御の精度を向上する手法を開示している。
【０００５】
前記リソグラフィ工程においては、前記制御パラメータとして露光時のフォーカス（Ｆｏｃｕｓ）と露光量（Ｅｘｐｏｓｕｒｅ）を取ることが多い。このフォーカスと露光量を用いたＲＳＭを作成するために、一枚のウエハのショット毎にフォーカスと露光量を意図的に変動させてマトリックス状に露光したＦＥＭ（Ｆｏｃｕｓ  Ｅｘｐｏｓｕｒｅ  Ｍａｔｒｉｘ）を用いることができる。このＦＥＭ法を用いて前記ＲＳＭを決定する方法が特許文献３に開示されている。また、フォーカスと露光量を用いた応答曲面モデルを用いて、処理後に得られるＣＤの統計的分布を考慮して最適なフォーカスや露光量を決める方法も特許文献４に開示されている。
【０００６】
一方、ゲート電極の形成プロセスでリソグラフィ工程に続いて行われるエッチング工程に前記ＲＳＭを用いたフィードフォワード及びフィードバック制御を適用した例が特許文献５及び特許文献６に開示されている。特許文献５および特許文献６ではエッチング工程に先立つ様々な処理工程後に測定された検査値を用いた多工程間ＣＤ予測モデル式を用いてエッチング工程のフィードフォワード制御を行う方法が開示されている。
【０００７】
これまでに挙げた特許文献１乃至６では、制御パラメータの計算に用いられるＲＳＭのモデル係数がフィードバック制御により自動的に調整される。一方、前記ＣＤ予測モデル式のモデル係数は事前に実験等により決定されると記述されている。リソグラフィ工程でＣＤ予測モデル式のモデル係数を決める方法が特許文献３に開示されており、エッチング工程では実験計画法を用いてＣＤ予測モデル式のモデル係数を決める方法が特許文献５および６に開示されている。
【０００８】
また、ＣＤを他の測定値等でなくＣＤ自体の過去の時系列データから予測する自己相関モデルを用いた例が特許文献７に開示されている。特許文献７の実施例ではＡＲＭＡ（自己相関移動平均モデル）を用いてＣＤの時系列データから次のＣＤを予測する方法において、ＡＲＭＡモデル式の係数を固定的に決める手法とともに動的に決める手法が開示されている。
【特許文献１】特開２００７−８８４８５号公報
【特許文献２】特開２００６−２８７２３２号公報
【特許文献３】特開２００８−１０８６２号公報
【特許文献４】特開２００６−５１２７５８号公報
【特許文献５】特開２００７−２８１２４８号公報
【特許文献６】特開２００７−２６６３３５号公報
【特許文献７】特開２００２−３４３７２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、前記のような半導体装置の製造技術に関して、本発明者が検討した結果、以下のようなことが明らかとなった。前記特許文献１乃至６に開示されている方法において、加工形状予測モデルのモデル係数は、生産を開始する前の実験結果から決定される。特に前記特許文献５や特許文献６に開示されているような多工程間モデルのモデル係数を、実験計画法を用いた実験から決定する場合には、他の複数の工程の処理条件を変更した実験を行う必要が生じるためかなりの手間と時間がかかる。このようにプロセス制御を立ち上げる場合にモデル係数を決めるための作業量が多いと、複数の製品を生産する製造ラインで複数の製品に対してプロセス制御を適用する場合に作業が煩雑になり、実用性が低下する。したがって、本発明の一つの目的は、生産開始時に実験等により加工形状予測モデルのモデル係数を決定する手間を簡略化することにある。
【００１０】
また、一旦プロセス制御を適用して生産を開始しても、生産ラインの状態は日々変動する。各処理工程では製造装置のメンテナンス時に装置を構成するパーツを交換したり、製造に用いる原材料のロットが変わったり、製造の手順を変更したりと様々な変化が起こっている。これらの変更により、この工程での加工処理後の検査値に変動が生じないことがこの工程に引き続き行われる検査工程で確認される。しかし、各処理工程の検査箇所は、この工程の製造装置の性能を維持するために必要かつ容易に計測できる部分が選ばれており、後の工程に影響が出るか否かという観点では管理されていないことがしばしばある。また、装置状態や手順の変化等は検査装置においても起こりうる。このような変化が加工後のウエハの状態に与える影響は、この工程の検査データでは検出されなくても、後のプラズマ処理後の加工形状の変化として検出されることがわかってきた。すなわち、検査データで見つからない生産状態の変化により前記加工形状予測モデルのモデル係数が変化する。
【００１１】
日々複雑に変動する生産ラインで、各工程後の検査のみでは捕らえきれない状況では予測モデル係数を適切に見直すことは極めて困難な作業となる。前記特許文献６では「係数Ａは、実験や、もしくは、量産時に多量のウエハの統計処理で導かれる。」と書かれているが、予測モデル係数が変動していることは開示されていないし、統計処理の具体的な方法も開示されていない。また、前記特許文献７ではＣＤの時系列データから自己相関モデルにより予測モデル係数を決める方法が開示されているが、この場合の予測モデルとはＣＤの時系列データ自身を変数として持つ（株価の予測モデルと同等の）未来予測モデルであり、その特性から予測精度が極めて低く、精度の高いプロセス制御に用いるには不向きである。このようなモデルは、ＣＤの変動の原因が不明な場合にＣＤ自身の変動から未来のＣＤ変動の傾向を予測するものであるから、プロセス制御に適用するのはあまり適切でない。前記特許文献７にも、多工程の検査データからＣＤを予測する予測モデル係数を決める方法は開示されていない。したがって、本発明のもう一つの目的は、予測モデル係数を変数として捉え、この係数を生産中に実験等の手間を掛けること無く自動的に更新する方法を提供することにある。
【００１２】
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。
【００１４】
すなわち、代表的なものの概要は、プラズマ処理装置を用いた半導体装置の製造システムおよび製造方法に関し、加工形状予測モデルの予測モデル係数を変数とし、ウエハの検査データを用いて予測モデル係数を自動最適化するものであり、以下のような特徴を有するものである。
【００１５】
（１）処理対象であるウエハの検査データからプラズマ加工後の形状を処理前に計算する加工形状予測モデルと、プラズマ処理条件に依存した加工形状を計算する応答曲面モデルを用いて、プラズマ加工後に所望の形状になるようにプラズマ処理条件を制御する構成において、この加工形状予測モデルが調整可能な予測モデル係数を有し、この予測モデル係数を自動的に較正する。
【００１６】
（２）プロセス制御した結果の目標値からのずれ量を評価する制御ずれ量評価関数を用いて予測モデル係数の最適値を求める。
【００１７】
（３）応答曲面モデルのフィードバック補正量を考慮した制御ずれ量評価関数を用いる。
【００１８】
（４）プラズマ処理工程のプロセス制御に用いる予測モデル係数を実験によって求めずに簡便な値を初期値として与え、半導体装置の生産を継続するうちに予測モデル係数の自動最適化を行う。
【００１９】
（５）ある半導体装置の予測モデル係数の初期値として別の半導体装置で用いている予測モデル係数を与え、半導体装置の生産を継続するうちに予測モデル係数の自動最適化を行う。
【００２０】
（６）半導体装置の生産をプラズマ処理工程のプロセス制御が無い状態で開始し、一定の条件が満たされたときに予測モデル係数を自動最適化し、次にプラズマ処理工程のプロセス制御を開始する。
【発明の効果】
【００２１】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
【００２２】
すなわち、代表的なものによって得られる効果は、予測モデル係数を実験等で決めることなく、プロセス制御を生産に適用して開始することができるようになる。また、生産ラインの状態が変動したときに、加工形状予測モデルのモデル係数が自動的に調整されるため、較正実験等に時間を割くことなく、常に最適な状態でプロセス制御を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００２４】
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１に係る半導体装置の製造システムおよび製造方法について、図１〜図３を用いて説明する。
【００２５】
図１は本発明の実施の形態１に係る図であって、半導体装置の製造システムを示す構成図である。
【００２６】
半導体装置の製造システムは、ホストコンピュータ１、データベース２、プロセス制御コンピュータ３、生産情報用基幹ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）４、各種処理装置５、プラズマ処理装置６、検査装置７などから構成される。
【００２７】
各種処理装置５やプラズマ処理装置６や検査装置７は、生産情報用基幹ＬＡＮ４に接続されている。ホストコンピュータ１は、生産情報用基幹ＬＡＮ４を経由して各種処理装置５やプラズマ処理装置６に処理条件等の情報を送る。また、検査装置７は、生産情報用基幹ＬＡＮ４を通じて検査結果をホストコンピュータ１に送り、ホストコンピュータ１は受け取った検査データをデータベース２に保存する。
【００２８】
プロセス制御コンピュータ３は、プラズマ処理装置６の処理条件を制御する制御装置として機能し、ウエハの検査データからプラズマ処理後の形状を処理前に計算する加工形状予測モデルと、プラズマ処理条件に依存した加工形状を計算する応答曲面モデルと、加工形状予測モデルに用いる各変数の影響度合いを表す予測モデル係数を自動的に較正する予測モデル係数最適化を実現するためのプログラムが備えられている。このプログラムで予測モデル係数を最適化しながら、加工形状予測モデルと応答曲面モデルとを用いて、プラズマ処理後に所望の形状になるように処理条件が制御される。
【００２９】
ホストコンピュータ１はウエハを処理する前にプロセス制御コンピュータ３が必要な情報をデータベース２から取り出して送り、プロセス制御コンピュータ３がプラズマ処理装置６の処理条件の補正量を計算してホストコンピュータ１に送り返す。ホストコンピュータ１は受け取った補正量をプラズマ処理装置６に送り、ウエハがプラズマ処理装置６において適正な処理条件で処理される。
【００３０】
なお、データベース２は、プロセス制御コンピュータ３に接続されていても良いし、或いは生産情報用基幹ＬＡＮ４に直接接続されていても良い。また、このデータベース２は、生産ラインのホストコンピュータ１等に組み込まれて管理されていたり、プロセス制御コンピュータ３の一部として管理されていても良い。また、データ転送量が多くなるときに、目的に応じて基幹ＬＡＮ以外のデータ転送用ＬＡＮを用いることもできる。また、プロセス制御コンピュータ３はホストコンピュータ１と直接接続されているか、ホストコンピュータ１の一部であっても良い。
【００３１】
図２および図３は本発明の実施の形態１に係る図であって、図２は半導体装置の処理工程の流れの概要と各工程後のウエハ表面のデバイスの形状を示す模式図、図３はプロセス制御を適用したプラズマ処理工程での加工形状予測モデル係数の自動最適化の流れを表す図である。
【００３２】
図２は半導体装置の例としてＣＭＯＳトランジスタを取り上げ、ウエハ上にゲート電極を形成するまでの工程の概略を表したものである。ゲート電極はＣＭＯＳトランジスタの性能を決める重要な回路部分であり、ゲート電極の幅（ｙ）がＣＤとなる。本実施の形態１では、ＣＤであるｙの値を一定に保つプロセス制御方法を示す。
【００３３】
まず、ＳｉＮ成膜工程Ｓ００１においてシリコンウエハ１１の上にＳｉＮ膜（シリコン窒化膜）１２が形成され、その上にＳＴＩリソグラフィ工程Ｓ００２にて素子分離（ＳＴＩ：Ｓｈａｌｌｏｗ  Ｔｒｅｎｃｈ  Ｉｓｏｌａｔｉｏｎ）のパターンを持つレジストマスク１３が形成される。次のエッチング工程Ｓ００３のプラズマエッチングによってマスクパターンがＳｉＮ膜１２とシリコンウエハ１１に転写される。レジストマスクやエッチング残渣物を図示しないアッシング工程や洗浄工程により除去した後に、ＳｉＯ２成膜工程Ｓ００４においてＳｉＯ２膜（シリコン酸化膜）１４が素子分離のために成膜される。次のＣＭＰ（Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｐｏｌｉｓｈｉｎｇ）工程Ｓ００５においてＳｉＮ膜１２をストッパレイヤとして余分なＳｉＯ２膜が除去されて表面が平坦化される。このときに残ったＳｉＮ膜の厚み（ｘ１）やＳｉＯ２膜の厚み（ｘ２）は後のエッチング加工に影響を与えるため、その膜厚を測定してデータベース２等に保存しておく。
【００３４】
次のＳｉＮ除去工程Ｓ００６ではウェットエッチング等によりＳｉＮ膜を除去するが、その後残ったＳｉＯ２膜の厚み（ｘ３）も後にエッチング加工に影響する変数として測定し保存しておく。更に図示しないゲート酸化膜の形成工程を経た後に、ポリシリコン成膜工程Ｓ００７においてゲート電極を構成するポリシリコン膜１５が形成される。このポリシリコン膜の厚み（ｘ４）も後のエッチングに影響する因子として保存される。次に図示しない打ち込み工程等を経た後、ゲートリソグラフィ工程Ｓ００８によりＢＡＲＣ（Ｂｏｔｔｏｍ  Ａｎｔｉ−Ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ  Ｃｏａｔｉｎｇ）膜１７とゲート電極のパターンを持つレジストマスク１６が形成される。レジストマスクの幅（ｘ５）は次のプラズマ処理工程であるゲートエッチング工程Ｓ００９にて形成されるゲート電極１８の幅（ｙ）を決定する最重要の変数であり、データベース２等に保存される。
【００３５】
次に、ゲートエッチング工程Ｓ００９では図３に示すようなプロセス制御が実施される。図３において、データベース２１とデータベース２２は図１のデータベース２に対応するものであり、プラズマ処理工程に先行する処理工程／検査工程Ｓ０２１は各種処理装置５、プラズマ加工処理工程Ｓ０２４はプラズマ処理装置６、加工寸法検査工程Ｓ０２５は検査装置７でそれぞれ実施され、その他の加工形状予測ステップＳ０２２、補正量計算ステップＳ０２３、係数更新条件判定ステップＳ０２６、予測モデル係数最適化ステップＳ０２７はホストコンピュータ１を介在してプロセス制御コンピュータ３で実施される。
【００３６】
図３では図２の処理工程Ｓ００１からＳ００８までをプラズマ処理工程に先行する処理工程／検査工程Ｓ０２１として纏めて表記した。この処理工程／検査工程Ｓ０２１の間に取得された加工寸法等の検査データ（ｘ１〜ｘ５等）はデータベース２１に送られて保存されている。検査はウエハ毎に行われることもあるし、ウエハを複数枚組にしたロット単位で行われることもあり、この場合にはロットから数枚のウエハを抽出して検査が行われる。プラズマ処理によるゲートエッチング工程Ｓ００９においてプロセス制御の単位はウエハ単位であったりロット単位であったりするが、データベース２１は制御対象のウエハあるいはロットに対応する検査データの一式を容易に抽出できるように構成されている必要がある。プラズマ処理工程においてウエハあるいはロットの処理を開始する際に、まず加工形状予測ステップＳ０２２において処理後の加工形状を予測する。第ｎ番目のウエハを基準となる処理条件で処理したときのゲート寸法の予測値をｙｅ（ｎ）とすると、加工形状予測モデルは例えば次の数１のようになる。
【００３７】
【数１】
2009290150.tif 000003
【００３８】
ここでｙ０は加工寸法の目標値、ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４，ｂ５はそれぞれモデル係数、ｘｉ（ｎ）は第ｎ番目のウエハの工程ｉにおける加工寸法の検査値、Ｘｉは工程ｉの加工寸法の目標値である。数１により、エッチング処理の前に予想される加工寸法の目標値からのずれがｙｅ（ｎ）−ｙ０と計算できる。次にこの加工寸法のずれ量が補正量計算ステップＳ０２３に送られる。補正量計算ステップＳ０２３では応答曲面モデルを使って加工寸法を目標値にするために必要な処理条件の補正量が計算される。制御する処理条件はいくつあっても良いが、制御変数のＭ次の多項式として表すことが多い。Ｍは任意の整数である。例えば、制御する処理条件が一つで、かつ、１次の多項式で表せる場合には応答曲面モデルは次の数２のように表せる。
【００３９】
【数２】
2009290150.tif 000004
【００４０】
数２において、ｃ０とｃ１は応答曲面のモデル係数、ｐは制御する処理条件である。今、ｙの目標値がｙ０であり第ｎ番目のウエハを基準となる処理条件で処理すると、加工寸法が目標値よりもｙｅ（ｎ）−ｙ０だけ大きくなるということが加工寸法予測モデルである数１により予測されているのだから、最終的にｙ０という加工寸法の目標値を得るためにはｙ０よりもｙｅ（ｎ）−ｙ０だけ小さな値を第ｎ番目のウエハの加工寸法の目標値とすれば良い。したがって第ｎ番目のウエハの目標値は２ｙ０−ｙｅ（ｎ）となる。従って、補正量計算ステップＳ０２３では、数２の応答曲面モデルを用いて第ｎ番目のウエハの望ましい処理条件ｐ（ｎ）が次の数３で求められる。
【００４１】
【数３】
2009290150.tif 000005
【００４２】
数３で計算された第ｎ番目のウエハの望ましい処理条件はプラズマ処理装置に送られ、次のプラズマ加工処理工程Ｓ０２４が実施される。これがプラズマ処理工程のフィードフォワード制御である。加工処理後に実際に得られた加工寸法（ｙ（ｎ））を加工寸法検査工程Ｓ０２５により測定する。測定されたこの加工寸法値はデータベース２２に保存される。
【００４３】
本実施の形態１による図３のようなプロセス制御を用いたプラズマ処理により半導体装置の生産を続けていると、データベース２１にウエハの各種検査データ（ｘ１（ｎ）〜ｘ５（ｎ））が蓄積され、データベース２２に実際に測定された加工寸法データｙ（ｎ）が蓄積される。図３ではデータベース２１とデータベース２２を分けた例を示しているが、一つのデータベースに全てのデータを集積しても、さらにデータベースを細分化しても、どのような形態のデータベースを用いても本発明の実施に支障はない。
【００４４】
生産ラインの変化に伴い、数１の予測モデル係数ｂ１〜ｂ５の最適値が変化するため、係数更新条件判定ステップＳ０２６において係数更新条件を満たしたときに予測モデル係数最適化ステップＳ０２７により予測モデル係数を自動補正することが本発明の主な特徴である。この係数更新条件はウエハ処理毎であっても良いし、ロット処理毎であっても良い。或いは、プラズマ処理工程に先立つ他の処理工程／検査工程Ｓ０２１で用いる製造装置の装置メンテナンスや材料変更、手順変更等のイベントによって決まる係数更新条件を定め、係数更新条件判定ステップＳ０２６により係数更新条件が満たされたときに予測モデル係数の自動更新を行うようにしても良い。
【００４５】
予測モデル係数最適化ステップＳ０２７での自動更新は例えば以下のような手順で行うことができる。自動更新のためには、制御のずれ量を表す制御ずれ量評価関数Ｅを用いる。例えば制御ずれ量評価関数Ｅは次の数４のように表す。
【００４６】
【数４】
2009290150.tif 000006
【００４７】
数４で定義された制御ずれ量評価関数Ｅが予測モデル係数ｂ１〜ｂ５の関数であることは数１からわかる。数４の制御ずれ量評価関数Ｅの値が最小値になるように予測モデル係数ｂ１〜ｂ５を決定すると、最適な予測モデル係数となる。この最小値問題を解く数学的な手法はどのような方法であっても良く、しばしば用いられるのはニュートン法、修正ニュートン法、マルカート法などである。
【００４８】
以上により、本実施の形態１に係る半導体装置の製造システムおよび製造方法によれば、数１の加工形状予測モデルと数２の応答曲面モデルを用いてプラズマ処理条件を制御する構成において、加工形状予測モデルのモデル係数ｂ１〜ｂ５を自動的に較正することで、このモデル係数を実験等で決めることなく、プロセス制御を生産に適用して開始することができるようになる。また、生産ラインの状態が変動したときに、加工形状予測モデルのモデル係数が自動的に調整されるため、較正実験等に時間を割くことなく、常に最適な状態でプロセス制御を行うことができる。
【００４９】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２に係る半導体装置の製造システムおよび製造方法について、図４を用いて説明する。本発明の実施の形態２に係る半導体装置の製造システムは、前記実施の形態１の図１と同様である。
【００５０】
図４は本発明の実施の形態２に係る図であって、フィードバック制御を含むプロセス制御を適用したプラズマ処理工程での予測モデル係数の自動最適化の流れを表す図である。
【００５１】
図４の処理の流れの概要は前記実施の形態１の図３とほぼ同じである。すなわち、プラズマ処理工程に先行する処理工程／検査工程Ｓ０３１、加工形状予測ステップＳ０３２、補正量計算ステップＳ０３３、プラズマ加工処理工程Ｓ０３４、加工寸法検査工程Ｓ０３５、係数更新条件判定ステップＳ０３７、予測モデル係数最適化ステップＳ０３８の各ステップと、データベース３１、データベース３２は同じであり、フィードバック制御ステップＳ０３６が追加されている。
【００５２】
加工形状予測モデルを用いてフィードフォワード制御を実施していても、実際には加工寸法検査工程Ｓ０３５で計測される実際の加工寸法（ｙ（ｎ））が目標値ｙ０と完全に一致することはほとんどない。プラズマ処理装置の経時変化の影響を補正するために、フィードバック制御ステップＳ０３６を行う場合には、数２と得られたｙ（ｎ）を用いて応答曲面モデルのモデル係数を修正する。数２の応答曲面モデルのフィードバック制御の場合には、モデル係数ｃ０かｃ１のどちらかをつじつまが合うように補正することが一般的に行われる。例えば、モデル係数ｃ０を制御する場合には、ｃ０が変数となるから、第ｎ番目のウエハを処理する前の計算に用いるｃ０をｃ０（ｎ）と記す。次の第ｎ＋１番目のウエハ処理において第ｎ番目のウエハでつじつまが合うように調整したモデル係数ｃ０を用いるとすると次の数５のように計算できる。
【００５３】
【数５】
2009290150.tif 000007
【００５４】
数５の方法では加工処理のランダムなばらつきによりモデル係数ｃ０の値がふらつくようになることが多いため、次の数６のようなＥＷＭＡ（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｌｙ  Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ）が用いられることが多い。
【００５５】
【数６】
2009290150.tif 000008
【００５６】
数６で、γはＥＷＭＡ係数と呼ばれる緩和係数である。すなわち、第ｎ＋１番目のウエハの処理に際しては、数５或いは数６で更新されたｃ０（ｎ＋１）を数３のｃ０の代わりに用いて処理条件の補正量を計算することによりフィードバック制御を行うことができる。その結果、基準となる処理条件でのｃ０をｃ００と表すことにすると、第ｎ番目のウエハを処理するときのフィードバック制御による補正量Δｃ０（ｎ）は次の数７で計算することができる。
【００５７】
【数７】
2009290150.tif 000009
【００５８】
図４の予測モデル係数最適化ステップＳ０３８で使用される制御ずれ量評価関数ＥＦＢは、フィードバック制御ステップＳ０３６を考慮して例えば次の数８のように定義する。
【００５９】
【数８】
2009290150.tif 000010
【００６０】
数８の制御ずれ量評価関数ＥＦＢの値が最小値になるように予測モデル係数ｂ１〜ｂ５及びγを決定すると、最適な予測モデル係数となる。従来のフィードバック制御ではＥＷＭＡ係数γの値は０＜γ＜１の範囲の値を仮定してプロセス制御していたが、本実施の形態２の方式を用いることによりＥＷＭＡ係数γの値も計算により最適値に自動補正できる。
【００６１】
以上により、本実施の形態２に係る半導体装置の製造システムおよび製造方法によれば、前記実施の形態１と同様の効果が得られると共に、数８の制御ずれ量評価関数において最適な予測モデル係数が決定できるので、最適値に自動補正した状態でフィードバック制御を含むプロセス制御を行うことができる。
【００６２】
（実施の形態３）
本発明の実施の形態３に係る半導体装置の製造システムおよび製造方法について、図５〜図８を用いて説明する。本発明の実施の形態３に係る半導体装置の製造システムは、前記実施の形態１の図１と同様である。
【００６３】
図５から図８は本発明の実施の形態３に係る図であって、図５はある半導体装置Ａの生産立ち上げ時のプラズマ処理工程にプロセス制御を適用する流れを表す流れ図、図６及び図７は予測モデル係数を実際の生産データにより最適化した一例を示すグラフであり、図８はＥＷＭＡ係数γを実際の生産データにより最適化した一例を示すグラフである。
【００６４】
図５の実施の形態３では、ある半導体装置Ａの製品の生産開始時に実験等により予測モデル係数を計算すること無くプロセス制御を適用する方法を示す。プラズマ処理工程に先立つ工程の中には、プラズマ処理工程に非常に強い影響を持つ工程が存在することがある。図２の処理の流れの場合には、ゲートリソグラフィ工程Ｓ００８はその後のプラズマ処理工程であるゲートエッチング工程に強い影響を与える。すなわち、このゲートリソグラフィ工程の結果、得られたレジストマスク寸法ｘ５はゲート寸法ｙと強い関係がある。このような場合には、数１の予測モデル式の係数を予測モデル係数初期値設定ステップＳ０４１において次の数９のように仮定してプロセス制御を開始することができる。
【００６５】
【数９】
2009290150.tif 000011
【００６６】
すなわち、影響の大きな項によるフィードフォワード制御を行い、その他の影響の小さい項によるフィードフォワード制御とフィードバック制御を行わないような予測モデル係数（ｂ１〜ｂ５）とＥＷＭＡ係数（γ）を初期値として設定する。数９の初期値を用いて半導体装置Ａのプラズマ処理工程Ｓ０４２、例えばエッチングプロセス制御を行い、自動最適化条件判定ステップＳ０４３で予測モデル係数の自動最適化が実施できる条件が満たされたと判断された場合に、予測モデル係数の自動最適化ステップＳ０４４を実施する。図５に示した本実施の形態３により、プロセス制御の立ち上げ時に実験等を行うこと無く、単純な数９のような初期値から開始し、その後徐々に最適な予測モデル係数へと最適化していくことができる。このような方法は特に、複数種類の半導体装置を生産ラインで製造しているときに、その管理が容易になるという利点がある。
【００６７】
図６は図５の手順に従って予測モデル係数の最適化を行った一例としてポリシリコン膜厚の予測モデル係数ｂ４の場合を示した。図６ではｂ４の値が０．０９で制御ずれ量評価関数ＥＦＢが最小値となるためｂ４の最適値は０．０９とする。図中にＤＯＥ（Ｄｅｓｉｇｎ  Ｏｆ  Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ）と記した値は、別の機会に実験計画法で求めたｂ４の値であり、ｂ４がＤＯＥの値の時には制御ずれ量がやや大きめになっている。図７は図６と同様にして予測モデル係数の最適化を行った一例であり、レジストマスク寸法の予測モデル係数ｂ５の最適化の例を示した。予測モデル係数ｂ５の最適値は０．７のときである。予測モデル係数ｂ５が１のときにはレジストマスク寸法ｘ５の変動がそのままエッチング後の加工寸法ｙの変動として転写されることを意味し、ＤＯＥで決められたｂ５の値が０．９というのは、ほぼレジストマスク寸法がエッチング後の加工寸法に転写されることを意味している。次に図８にフィードバックに用いるＥＷＭＡ係数γを最適化した一例を示す。γが０．２５のときに制御ずれ量評価関数ＥＦＢが最小値となるので、γの最適値は０．２５である。γが０の時にはフィードバック制御が係らず、γを１にすると直前のウエハ或いはロットの処理結果をそのまま用いる数５を用いたフィードバック制御と等価になる。
【００６８】
ここでは、予測モデル係数の最適値として制御ずれ量評価関数が最小値となる値を用いるように説明したが、予測モデル係数の設定値は最小値付近で幅を持たせても良い。すなわち、図５や図６や図７から判るように、予測モデル係数が最適値の近傍にある場合には制御ずれ量評価関数の値はあまり変わらない。つまり、予測モデル係数を最適値の付近で多少変更しても得られる改善効果は小さい。従って、あまり頻繁に予測モデル係数を変更したくない場合には、制御ずれ量評価関数にある許容範囲、例えば最小値プラス５％以内といった範囲を設け、これに対応する範囲内に予測モデル係数があれば予測モデル係数を変更しないという方法を取ることもできる。
【００６９】
以上により、本実施の形態３に係る半導体装置の製造システムおよび製造方法によれば、ある半導体装置Ａの生産立ち上げ時のプラズマ処理工程にプロセス制御を適用する場合に、前記実施の形態１および２と同様の効果を得ることができる。
【００７０】
（実施の形態４）
本発明の実施の形態４に係る半導体装置の製造システムおよび製造方法について、図９を用いて説明する。本発明の実施の形態４に係る半導体装置の製造システムは、前記実施の形態１の図１と同様である。
【００７１】
図９は本発明の実施の形態４に係る図であって、ある半導体装置Ａとは別の半導体装置Ｂの生産立ち上げ時のプラズマ処理工程にプロセス制御を適用する流れを表す流れ図である。
【００７２】
図９では、半導体装置Ｂのプラズマ処理工程のプロセス制御を立ち上げるときに、既にプロセス制御を適用している半導体装置Ａの予測モデル係数（ｂ１〜ｂ５、γも含む）を取得し（Ｓ０５１）、この予測モデル係数を半導体装置Ｂの予測モデル係数の初期値として設定する（Ｓ０５２）。この初期値を用いたプロセス制御（プラズマ処理工程Ｓ０５３）を用いて半導体装置Ｂの生産を行い、自動最適化条件判定ステップＳ０５４で予測モデル係数の自動最適化を実行する条件が整ったと判定されると、予測モデル係数の自動最適化を実施する（Ｓ０５５）。図９の手法は半導体装置Ａと半導体装置Ｂの回路パターンが類似している場合、すなわち半導体装置Ａと半導体装置Ｂが同じ系列の製品である場合に特に有効である。これは半導体装置Ａと半導体装置Ｂの予測モデル係数が類似した値となるためである。
【００７３】
以上により、本実施の形態４に係る半導体装置の製造システムおよび製造方法によれば、ある半導体装置Ａとは別の半導体装置Ｂの生産立ち上げ時のプラズマ処理工程にプロセス制御を適用する場合に、前記実施の形態１および２と同様の効果を得ることができる。
【００７４】
（実施の形態５）
本発明の実施の形態５に係る半導体装置の製造システムおよび製造方法について、図１０を用いて説明する。本発明の実施の形態５に係る半導体装置の製造システムは、前記実施の形態１の図１と同様である。
【００７５】
図１０は本発明の実施の形態５に係る図であって、半導体装置の生産立ち上げ時のプラズマ処理工程にプロセス制御なしで開始後にプロセス制御を適用する流れを表す流れ図である。
【００７６】
図１０において、半導体装置の製造はプラズマ処理工程に先行する処理工程／検査工程Ｓ０９１とプロセス制御なし（プロセス制御を用いない）で行うプラズマ処理工程Ｓ０９２とで行われる。そのまま半導体装置の生産を続け、プラズマ処理に先行する工程の検査データをデータベース９１に蓄え、プラズマ処理後の検査工程Ｓ０９３で得られる検査データをデータベース９２に蓄える。データベース９１とデータベース９２は同一のデータベースでも構わない。自動最適化条件判定ステップＳ０９４で自動最適化が可能であると判定されると、予測モデル係数の自動最適化ステップＳ０９５が実行されて予測モデル係数（ｂ１〜ｂ５）とＥＷＭＡ係数（γ）等のフィードバック係数が自動最適化される。ステップＳ０９５によりプロセス制御に必要なパラメータが得られたので、次にプロセス制御を用いたプラズマ処理工程Ｓ０９６を開始する。
【００７７】
プロセス制御をしていない場合にステップＳ０９５において自動最適化を行うには、次の数１０で定義される仮想制御値ｙｃ（ｎ）を用いる。
【００７８】
【数１０】
2009290150.tif 000012
【００７９】
数１０の仮想制御値を用いて制御ずれ量評価関数ＥＦＢを例えば次の数１１で定義する。
【００８０】
【数１１】
2009290150.tif 000013
【００８１】
数１１で定義された制御ずれ量評価関数ＥＦＢを最小化する予測モデル係数ｂ１〜ｂ５及びγを決定すると、最適な予測モデル係数及びフィードバック係数となる。
【００８２】
以上により、本実施の形態５に係る半導体装置の製造システムおよび製造方法によれば、半導体装置の生産立ち上げ時のプラズマ処理工程にプロセス制御なしで開始後にプロセス制御を適用する場合に、前記実施の形態１および２と同様の効果を得ることができる。
【００８３】
（実施の形態６）
本発明の実施の形態６に係る半導体装置の製造システムおよび製造方法について説明する。
【００８４】
本実施の形態６では、ある第ｉ番目の製造工程が複数台の製造装置により生産を行っているとする。各ウエハは第ｉ番目の加工処理を受けるために、前記複数台の製造装置のどれか一つを通るとする。このような生産形態は半導体製造現場では頻繁に行われる。この第ｉ番目の製造工程に対応する予測モデル係数ｂｉの値がこの製造工程で用いられる製造装置そのものに依存することがある。この状態の前記製造工程を“パス依存がある製造工程”と呼ぶことにする。パス依存がある製造工程に対応する予測モデル係数は、この製造工程で用いる製造装置を表すインデックスを引数として持つ必要があり、加工形状予測モデル式は次の数１２のようになる。
【００８５】
【数１２】
2009290150.tif 000014
【００８６】
数１２において、ｙｅ（ｎ）は加工形状の予測値、ｙ０は加工形状の目標値、Ｍは加工形状予測に用いる製造工程の数、ｋｉは第ｉ番目の工程で用いる製造装置の固体を表す番号、ｂｉ（ｋｉ）は第ｉ番目の製造工程を第ｋｉ番目の製造装置で加工処理した場合に対応する加工形状予測モデル係数、ｘｉ（ｎ）は第ｎ番目のウエハの第ｉ番目の製造工程後に検査した形状データ、Ｘｉはこの検査工程の形状データの目標値である。予測モデル係数の自動最適化の手順は前記実施の形態１の図３と同じ手順で行われるが、数４において予測モデル係数ｂｉ（ｋｉ）の自動最適化計算に用いるウエハは第ｋｉ番目の製造装置で加工処理されたものに限定する。
【００８７】
以上により、本実施の形態６に係る半導体装置の製造システムおよび製造方法によれば、プラズマ処理工程に限らず、ある第ｉ番目の製造工程が複数台の製造装置により生産を行う時の製造工程にプロセス制御を適用する場合に、前記実施の形態１および２と同様の効果を得ることができる。
【００８８】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００８９】
本発明の半導体装置の製造システムおよび製造方法は、プラズマ処理装置を用いた半導体装置の製造システムおよび製造方法のみならず、プラズマを用いた加工処理のプロセス制御に広く適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】本発明の実施の形態１に係る図であって、半導体装置の製造システムを示す構成図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る図であって、半導体装置の処理工程の流れの概要と各工程後のウエハ表面のデバイスの形状を示す模式図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係る図であって、プロセス制御を適用したプラズマ処理工程での加工形状予測モデル係数の自動最適化の流れを表す図である。
【図４】本発明の実施の形態２に係る図であって、フィードバック制御を含むプロセス制御を適用したプラズマ処理工程での予測モデル係数の自動最適化の流れを表す図である。
【図５】本発明の実施の形態３に係る図であって、ある半導体装置Ａの生産立ち上げ時のプラズマ処理工程にプロセス制御を適用する流れを表す流れ図である。
【図６】本発明の実施の形態３に係る図であって、予測モデル係数ｂ４を実際の生産データにより最適化した一例を示すグラフである。
【図７】本発明の実施の形態３に係る図であって、予測モデル係数ｂ５を実際の生産データにより最適化した一例を示すグラフである。
【図８】本発明の実施の形態３に係る図であって、ＥＷＭＡ係数γを実際の生産データにより最適化した一例を示すグラフである。
【図９】本発明の実施の形態４に係る図であって、ある半導体装置Ａとは別の半導体装置Ｂの生産立ち上げ時のプラズマ処理工程にプロセス制御を適用する流れを表す流れ図である。
【図１０】本発明の実施の形態５に係る図であって、半導体装置の生産立ち上げ時のプラズマ処理工程にプロセス制御なしで開始後にプロセス制御を適用する流れを表す流れ図である。
【符号の説明】
【００９１】
１…ホストコンピュータ、２…データベース、３…プロセス制御コンピュータ、４…生産情報用基幹ＬＡＮ、５…各種処理装置、６…プラズマ処理装置、７…検査装置、
１１…シリコンウエハ、１２…ＳｉＮ膜、１３…レジストマスク、１４…ＳｉＯ２膜、１５…ポリシリコン膜、１６…レジストマスク、１７…ＢＡＲＣ膜、１８…ゲート電極、Ｓ００１…ＳｉＮ成膜工程、Ｓ００２…ＳＴＩリソグラフィ工程、Ｓ００３…ＳＴＩエッチング工程、Ｓ００４…ＳｉＯ２成膜工程、Ｓ００５…ＣＭＰ工程、Ｓ００６…ＳｉＮ除去工程、Ｓ００７…ポリシリコン成膜工程、Ｓ００８…ゲートリソグラフィ工程、Ｓ００９…ゲートエッチング工程、
２１…データベース、２２…データベース、Ｓ０２１…プラズマ処理工程に先行する処理工程／検査工程、Ｓ０２２…加工形状予測ステップ、Ｓ０２３…補正量計算ステップ、Ｓ０２４…プラズマ加工処理工程、Ｓ０２５…加工寸法検査工程、Ｓ０２６…係数更新条件判定ステップ、Ｓ０２７…予測モデル係数最適化ステップ、
３１…データベース、３２…データベース、Ｓ０３１…プラズマ処理工程に先行する処理工程／検査工程、Ｓ０３２…加工形状予測ステップ、Ｓ０３３…補正量計算ステップ、Ｓ０３４…プラズマ加工処理工程、Ｓ０３５…加工寸法検査工程、Ｓ０３６…フィードバック制御ステップ、Ｓ０３７…係数更新条件判定ステップ、Ｓ０３８…予測モデル係数最適化ステップ、
Ｓ０４１…予測モデル係数初期値設定ステップ、Ｓ０４２…プロセス制御を用いたプラズマ処理工程、Ｓ０４３…自動最適化条件判定ステップ、Ｓ０４４…予測モデル係数の自動最適化ステップ、
Ｓ０５１…半導体装置Ａの予測モデル係数取得ステップ、Ｓ０５２…半導体装置Ｂの予測モデル係数初期値設定ステップ、Ｓ０５３…プロセス制御を用いたプラズマ処理工程、Ｓ０５４…自動最適化条件判定ステップ、Ｓ０５５…予測モデル係数の自動最適化ステップ、
９１…データベース、９２…データベース、Ｓ０９１…プラズマ処理工程に先行する処理工程／検査工程、Ｓ０９２…プロセス制御を用いないプラズマ処理工程、Ｓ０９３…プラズマ処理後の検査工程、Ｓ０９４…自動最適化条件判定ステップ、Ｓ０９５…予測モデル係数の自動最適化ステップ、Ｓ０９６…プロセス制御を用いたプラズマ処理工程。
【図１】
2009290150.tif 000015
【図２】
2009290150.tif 000016
【図３】
2009290150.tif 000017
【図４】
2009290150.tif 000018
【図５】
2009290150.tif 000019
【図６】
2009290150.tif 000020
【図７】
2009290150.tif 000021
【図８】
2009290150.tif 000022
【図９】
2009290150.tif 000023
【図１０】
2009290150.tif 000024