(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料を研磨するための回転盤と、前記試料を保持しながら前記回転盤に接触させるホルダとを有する試料平坦化加工装置において、
前記回転盤上での前記ホルダに対する試料の外れ（ここで「試料の外れ」とは試料の外れ始めを含む）を検出するためのセンサと、
前記センサの出力データを保持するデータ保持手段と、
前記データ保持手段で保持されたデータをウェーブレット変換して前記試料が前記ホルダから外れた場合にその試料外れをウェーブレットスペクトラムにより判別する判別手段と、を備え、
且つ前記試料外れ判別手段は、ウェーブレット変換により得られたウェーブレットスペクトラムに時間軸，振幅軸，周波数軸で表す３次元の高次解像度処理を施して、その高次解像度成分値から試料外れの特徴を抽出するように構成されていることを特徴とする試料平坦化加工装置。
【請求項２】
前記試料外れ判別手段により試料外れが判別されると、試料外れ始めの時点で、それに対処するための動作指令が前記回転盤或いは／及びホルダの機構制御系に出されるように設定されている請求項１記載の試料平坦化加工装置。
【請求項３】
前記試料外れに対処するための動作指令は、前記回転盤，ホルダの回転停止指令、前記ホルダに加える荷重の軽減指令、前記ホルダの上方移動指令のいずれか一つである請求項２記載の試料平坦化加工装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、試料と回転する砥石板（ここでは回転盤と称する）とを接触させることで、試料を研磨し平坦化加工する試料平坦化加工装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体ウエハ等の試料については、その製造プロセスにおいて平坦化加工されるが（平坦化加工技術については、特開平９−７９８５号公報，特開平９−３６０７２号公報等に記載されたものがある）、この試料は研磨中に回転盤上でホルダから外れることもある。これに対処するため、従来の試料平坦化加工装置においては、試料を保持する試料ホルダの傍らに反射型の光センサを設置し、その出力情報の変動から試料が外れたことを検出する方法が取られていた。この試料外れ検出法は、試料が外れていないときは光センサからの光ビームが回転盤上を照射し、試料がホルダから外れると光センサが試料を照射することで、そのセンサ出力値が変化するのを利用し、例えば、センサ出力値の振幅比較或いは微分処理による変化状態から試料外れを検出している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の試料外れ検出技術は、光の反射量を利用しているが、試料を研磨により平坦化加工する場合には、水や薬液を使用するために、試料がこれらの液体中にあることに起因して生じるセンサ出力の散乱や吸収による出力レベルの変動や、雑音成分が誤検出の原因となる。したがって、それらの影響を配慮する必要があるが、その配慮に基づき試料が外れたことを判定するための振幅の閾値を設定しようとすると、その閾値の決定が難しく、装置毎の差異・経時変化によるセンサ出力の変化に容易に対応できないなどの改善すべき点があった。
【０００４】
これに対処するために、学習機能などを備えてセンサ出力の変動に対応しているが、十分なセンサ出力が得られない場合に雑音成分を誤検出し、確実な外れ検出機能を維持することは難しかった。
【０００５】
本発明は、以上の事情に着目してなされたものであり、その目的は、試料の平坦化加工プロセスにおいて、試料の外れを検出する場合の上記したような誤検出を防いで、信頼性の高い試料平坦化加工装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するために、基本的には次のように構成する。
【０００７】
すなわち、試料を研磨するための回転盤と、前記試料を保持しながら前記回転盤に接触させるホルダとを有する試料平坦化加工装置において、
前記回転盤上での前記ホルダに対する試料の外れを検出するためのセンサと、
前記センサの出力データを保持するデータ保持手段と、
前記データ保持手段で保持されたデータをウェーブレット変換して前記試料が前記ホルダから外れた場合にその試料外れをウェーブレットスペクトラムにより判別する試料外れ判別手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
上記構成によれば、例えば試料外れを検出するためのセンサからの出力データは、時系列に保持（蓄積）されて、その時系列データが離散値系ウェーブレット変換処理される。この試料外れに関するセンサ出力波形を離散値系ウェーブレット変換処理すると、そのスペクトラムには、試料外れがある場合には、所定次数（例えば次数が１，２，４の項等）に明確な特徴が表れ、また、その特徴は、試料外れがない場合で著しい雑音成分を含むセンサ出力波形をウェーブレット変換処理した場合のスペクトラムと比較した場合でも顕著に特徴が異なることを、本発明者らは見出し、以上の知見の下に、演算装置等で試料外れ判別手段を構成して、上記の試料外れを試料外れセンサ出力波形のウェーブレットスペクトラムにより自動的に判別するようにした。この判別に基づき、試料外れ始めの時点で、それに対処する措置を構すことが可能になる。詳細は、以下の実施態様の項で説明する。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を図面に示した実施例を用いて説明する。
【００１０】
図１は本発明の一実施例に係る試料平坦化加工装置の概要説明図である。
【００１１】
図１において、１は試料を研磨するための回転盤（砥石盤）で、複数に分割された砥石（研磨パッド）を円盤型に組み込むことで構成され、砥石回転機構２のモータにより駆動される。
【００１２】
ホルダ３は試料（例えば、半導体ウエハ）４を回転盤１上で保持するもので、試料保持機構として例えば真空吸着機構（図示省略）を内装している。ホルダ３は、ホルダ支持体５に内装したホルダ回転機構（モータ）６により回転可能に支持され、試料４を保持しながら回転盤１上で独立して回転する。
【００１３】
また、ホルダ３はその支持アーム７を介して水平揺動機構８に支持されて、ホルダ３が回転盤１の半径範囲内で水平に往復揺動できるように設定される。さらに上下移動機構９によりホルダ３を上下方向に移動制御し得る。
【００１４】
試料を平坦化加工する場合には、ホルダ３により保持された試料４に荷重付与機構１０（荷重付与機構は例えばエアシリンダにより構成される）を介して制御された荷重を与えて、試料４を回転盤に適宜の圧力で押し付ける共に、ホルダ３を回転及び水平揺動させ、また、回転盤１を回転制御することによって試料４が研磨され、平坦化される。
【００１５】
ホルダ３の傍らには、研磨中に試料４がホルダ３から外れた場合にその外れを検出するための反射型の光センサ１１が配置されている。この試料外れは、回転円盤１の回転方向及び試料４の回転方向により、その方向性が決まり、その試料外れの方向性に合わせて光センサ１１が配置されている。
【００１６】
１２は平坦化加工に用いる制御装置でマイクロコンピュータ等の演算装置により構成される。制御装置１２には、平坦化加工に必要な指令を上記した各種機構２，６，８，９，１０等に与える一般的な制御系のほかに、試料外れが生じた場合に対処する制御系を有している。
【００１７】
このうち、後者の制御系として、制御装置１２には、光センサ１１の出力データをＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換手段１３と、Ａ／Ｄ変換された上記出力データを時系列に記憶保持するデータ保持手段１４と、そのセンサ出力波形を離散値系ウェーブレット変換してそのスペクトラムより試料４がホルダ３から外れたか否かを判別する試料外れ判別手段（演算手段）１５と、試料外れ（試料外れ始めを含む）が判別されると、試料外れ始めの時点で、それに対処するための動作指令を出力する制御手段１６とを備えている。
【００１８】
以下、試料外れの検出及び制御系の詳細を図２〜図１０を参照しながら説明する。
【００１９】
図２は試料外れを検出するための光センサ１１の出力波形（センサ出力値）の時間変化を表す関係図である。図２において、出力レベルの低い領域イは試料外れが生じていない状態、出力レベルの高い領域ハは試料外れの始まりから完全に外れるまでの外れ進行状態を示し、上記の領域ハの後にくる出力レベルの低い領域ニは試料がホルダから完全に外れて離脱した状態を示し、また、符号ロは試料外れ始め（ずれ始め）の領域で、本実施例の試料外れ検出は、この試料外れ始めの状態ロを判別することを意図する。
【００２０】
上記センサ出力データは所定のサンプリング間隔で取り入れられ、Ａ／Ｄ変換されてデータ保持手段１４に時系列に記憶（保持）される。センサ出力データは、次のウェーブレット変換処理に供されるものだけ保持され、既にウェーブレット変換処理の用が済んだものは、新しい出力データが入るたびに古い順に消去されていく。離散値系ウェーブレット変換に使用されるデータ数は、２のべき乗個である。
【００２１】
判別手段１５により実行されるウェーブレット変換式を数１に示す。
【００２２】
【数１】
Ｓ=Ｗ・Ｘ
ただし、Ｘは光センサ１１の出力波形行列、Ｗはウェーブレット変換係数行列、Ｓはウェーブレットスペクトラム行列である。
【００２３】
Ｘのデータ数としては、２のべき乗個を選ぶことが可能であるが、本実施例では一例として１６（＝２の４乗）個の出力データ数を用いている。
【００２４】
ウェーブレットスペクトラム行列Ｓによって、センサ出力値をウェーブレットスペクトラムの次数（周波数成分）ごとのスペクトラム振幅値を表わすことができ、数１式の行列式で使用可能な次数はデータ数だけ（１〜１６までの次数すなわち１６個の周波数成分）ある。
【００２５】
ウェーブレット変換係数には、ハール基底やドビッシー基底関数などが代表的に使用できる。
【００２６】
なお、ウェーブレット変換については、文献，斎藤兆古著「Mathematicaによるウェーブレット変換」（朝倉書房，1996年）などに記されており、画像圧縮や流体解析などへの応用が知られている。
【００２７】
図３は、図２のセンサ出力データから試料が外れていない領域イにおいてサンプリングデータとして１６点（＝２の４乗）を抜き出して、ハール基底関数を用いたウェーブレット変換により得られるウェーブレットスペクトラムであり、横軸に次数（周波数）、縦軸に振幅値を示している。
【００２８】
一方、図４は、図２のセンサ出力データから試料がホルダから外れ始めている（換言すれば外れかけている）領域ロにおいて、サンプリングデータとして１６点（＝２の４乗）を抜き出して、ハール基底関数を用いたウェーブレット変換により得られるウェーブレットスペクトラムを示している。
【００２９】
図３，図４を比較してわかるように、スペクトラムの次数（周波数成分）が１の項の振幅は、図３の場合が約４００に対して、図４の場合は約１５００と大きいことに際立った特徴が見られる。
【００３０】
また、次数が２，４の項の振幅は、図３の場合が約１０に対して、図４の場合は約−１０００と負の方向に大きいことに際立った特徴が見られる。
【００３１】
このように、試料が外れ始めている状態のウェーブレットスペクトラム（図４）と、試料が外れていない状態のウェーブレットスペクトラム（図３）と比較すると、所定の次数すなわち次数１，２，４の項の振幅に大きな違いがあることが判る。
【００３２】
図８には、顕著な雑音成分を含む光センサ１１の出力データを示す。この出力データにおいて、試料外れが生じていない領域イにおいて図示のような雑音成分を含む場合、従来のような光センサ１１の出力の微分値やレベル判定だけで試料外れを検出すると試料外れの誤検出を招いていた。
【００３３】
このような雑音成分を含んだセンサ出力部分を取り出して、本実施例における離散値系ウェーブレット変換を施したウェーブレットスペクトラムを図９に示す。この図９と図４（試料外れのウェーブレットスペクトラム図）とを比較するに、図４の次数が１の項の振幅は、約１５００であるのに対し、図９では約６００でしかない。
【００３４】
また、図４の次数が２の項の振幅が約−１０００であるのに対し、図９では約−２００でしかない。
【００３５】
また、図４の次数が４の項の振幅が約−１０００であるのに対し、図９では約−４００でしかない。
【００３６】
さらに、図４の次数が１４の項の振幅が約−１００でしかないのに対し、図９では約−５００となっている。
【００３７】
したがって、試料外れ判別手段１５は、試料外れのセンサ１１の出力波形に離散値系ウェーブレット変換を施して所定次数（周波数成分）のウェーブレットスペクトラムから試料外れの特徴を抽出すれば、試料外れかけの状態を雑音成分と明確に区別して判別することができる。その判別方式の具体例については、図５の説明の後に説明する。
【００３８】
図５は、試料がホルダからある程度まで外れた状態（図２のハの領域）のサンプリングデータ１６点を抜き出して上記のウェーブレット変換を施した場合に得られるウェーブレットスペクトラムである。
【００３９】
図５のウェーブレットスペクトラムにおいては、次数が１の項の振幅が約４０００と極めて大きいが、次数が２以上の項については、振幅が０になってしまうことに大きな特徴がある。
【００４０】
既述した図３，図４から明らかにように、次数が１或いは次数２，４の項の振幅の絶対値を抽出すれば、試料が外れ始めていることを判別することが可能になるが、試料の外れ始めの段階で万一判別できなかったとしても、図５を見れば明らかなように、センサ外れが図２のハ領域にある場合には、その次数が１の項の振幅が図３,図４と比較しても十分大きいために、この図５のウェーブレットスペクトラムの次数１ととらえることで、試料外れを判別することが可能になる。例えば、以下のような試料外れ判別が考えられる。
【００４１】
【数２】
｜Ｓ（１）｜≦α
【００４２】
【数３】
｜Ｓ（１）｜≧β
【００４３】
【数４】
α＜｜Ｓ（１）｜＜β，かつ｜Ｓ（２）｜≧γ
但し、Ｓ（１），Ｓ（２）は、それぞれウェーブレットスペクトラムの次数である１次，２次項を示す。
【００４４】
αは、ウエハが外れていない場合（図２のイの状態）のスペクトラムを判定するために用いる定数。
【００４５】
βは、ウエハが外れている場合（図２のハの状態）のスペクトラムを判定するために用いる定数。
【００４６】
γは、ウエハが外れ始めている場合（図２のロの状態）の２次項を判定するために用いる定数。
【００４７】
例えば、α＝５００〜６００、β＝３０００、γ＝５００程度である。
【００４８】
判別手段１５は、数２式を満たす場合には「試料は外れていない」、数３式を満たす場合には「試料は外れている状態にある」、数４式を満たす場合には「試料は外れ始めの状態にある」ことを判別する。
【００４９】
また、確実な検出のために、スペクトラム判定を数回繰り返し、上記数３式或いは数４式を満足する状態が続いたら、試料外れを決定するという方式を採用してもよい。
【００５０】
以上のように本実施例によれば、雑音成分には影響されない試料外れ検出が可能となる。
【００５１】
また、上記のような試料外れが判別されると、判別手段１５は、それに対処するための動作指令を回転盤１或るいは／及びホルダ３の機構制御系（制御手段１６）に出力する。
【００５２】
それによって、例えば、制御手段１６は、図１の▲１▼の系統に示すように、ホルダ上下機構９を上昇制御して、ホルダ３を試料４共々回転盤１から引き上げる。このようにすれば、試料４が外れた際の試料や回転盤１等の破損を未然に防止することができる。
【００５３】
また、制御手段１６は、上記▲１▼の系統に代わって、▲２▼，▲３▼の系統を実行することも可能である。
【００５４】
▲２▼の系統は、制御手段１６が、荷重付与機構１０に試料４の回転盤１への押し付け力を軽減させるように指令を出してそのように制御するものであり、この場合には、人の手を試料４にあてがうことで研磨中に外れかけた試料の位置修正が可能になる。
【００５５】
▲３▼の系統は、制御手段１６が、回転機構２，ホルダ回転機構６，水平揺動機構８の駆動モータに停止指令を与えるものであり、これによって、研磨作業を停止させ、試料の未然の破損を防止できる。
【００５６】
また、本実施例においてはウェーブレット変換係数としてハール基底関数を用いたが、ドビッシー基底関数や、より高次の変換係数を用いることも可能である。また、ウェーブレット変換により得られたウェーブレットスペクトラムに時間軸，振幅軸，周波数（次数）軸で表す３次元の高次解像度処理を施して、その高次解像度成分値から試料外れの特徴を抽出するようにしても良い。
【００５７】
すなわち、ウェーブレットスペクトラムを高調波の周波数毎に逆変換すると、サンプリングした時間（位置）ごとのスペクトラム成分に分解した周波数（次数）と振幅を取り出すことができる。
【００５８】
その一例を、図６と図７に示す。
【００５９】
図６は、図３のウェーブレットスペクトラムに時間軸，振幅軸，周波数軸で表す３次元の高次解像度処理を施した関係図、図７は、図４のウェーブレットスペクトラムに時間軸，振幅軸，周波数軸で表す３次元の高次解像度処理を施した関係図である。
【００６０】
図６，図７において、時間軸上には１６個のサンプリングデータ（試料外れ出力センサ１１からの出力データ）の各サンプリング時期が細分化されており、それぞれのサンプリング時期ごとに、図３，４のウェーブレットスペクトラムの高次解像度成分（振幅成分，周波数成分）が抽出されている。また、周波数成分については、次数１６まで表わすことができるが、本例では、そのうちの次数１〜５までについてを抽出している。
【００６１】
このような高次解像度処理を施した場合には、図６においては、ウェーブレットスペクトラム高次解像度成分値の次数が１の項の振幅は、全時間に渡って約１００であるのに対し、図７においては次数が１の項の振幅が約４００と大きい。
【００６２】
また、図６においては、次数が２以上の項の振幅が全時間に渡って１０以下と小さいのに対し、図７においては次数が２以上の項においても振幅が３００以上という大きな時間が表れている。
【００６３】
このように、図６と図７の各次数（周波数成分）の振幅を比較すると、試料が外れかけている場合と試料がホルダに適正に保持されている場合の傾向が詳細に判るために、判定は容易に可能である。
【００６４】
図１０は、既述した図９のウェーブレットスペクトラム（ホルダが試料を適正に保持した状態で、ノイズ成分を含むセンサ出力が出された場合のウェーブレットスペクトラム）から時間毎の振幅及び周波数成分を抽出した結果を示す３次元の関係図である。
【００６５】
図７と図１０を比較した場合、図７では次数が１の項の振幅が全時間に渡って約４００であるのに対し、図１０では次数が１の項の振幅が全時間に渡って約１５０しかないところに大きな違いが見られる。
【００６６】
また、図７では、次数が５の項の振幅が全時間に渡って１００以下でしかないのに対し、図１０では約４００という大きな値を示す部分が表れている。
【００６７】
このように、図１０と図７から高調波の含まれている時間や振幅などを比較すれば、図７とはやはり判別が可能である。
【００６８】
以上の実施例によれば、従来の振幅比較，あるいは微分処理などによっては判別不可能な雑音成分もセンサ出力波形にウェーブレット変換を施すことにより、雑音成分と明確な判別が可能になり、確実なウエハ外れ検出を実施できる。
【００６９】
したがって、センサの出力結果に混入される雑音成分には影響を受けず試料が外れたことを検出可能となる。従って、誤検出により試料の加工を誤って停止させたり、試料外れを検出できずに試料や回転盤を破損してしまうことが無くなり、安全性の高い試料平坦化加工装置を構成することが可能になる。
【００７０】
なお、本実施例においては、試料外れを検出するために反射型光センサを用いたが、その他の試料外れセンサとして、砥石回転盤と試料の色を判別するセンサや試料が外れた際に発生する音を検出するセンサなどが考えられる。
【００７１】
このようなセンサを用いた場合においても、本実施例と同様にウェーブレット変換スペクトラムから試料外れを検出することが可能である。
【００７２】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明によれば、誤検出や試料の破損を防止できる信頼性の高い試料平坦化加工装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例に係る試料平坦化加工装置の概要説明図。
【図２】試料が外れる際のセンサ出力値と時間との関係を示す線図。
【図３】試料がホルダに適正に保持された状態のウェーブレットスペクトラムを示す図。
【図４】試料がホルダから外れ始めている状態のウェーブレットスペクトラムを示す図。
【図５】試料がホルダから外れてしまっている状態のウェーブレットスペクトラムを示す図。
【図６】図３のウェーブレットスペクトラムに高次解像度処理を施した３次元スペクトルの説明図。
【図７】図４のウェーブレットスペクトラムに高次解像度処理を施した３次元スペクトルの説明図。
【図８】雑音成分を含んだセンサ出力値と時間との関係を示す線図。
【図９】図８から雑音部を抽出したウェーブレットスペクトラムを示す図。
【図１０】図９のウェーブレットスペクトラムに高次解像度処理を施した３次元スペクトルの説明図。
【符号の説明】
１…回転盤、３…ホルダ、４…試料、１１…試料外れ検出センサ、１４…データ保持手段、１５…データ外れ判別手段。
【図１】
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【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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