(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板の研磨終点を検出する装置であって、
前記基板の研磨対象表面の２次元画像を取得する撮像部と、
前記２次元画像を解析することによって、前記２次元画像に関する所定の特徴量を算出する画像特徴量算出部と、
前記画像特徴量を利用して前記基板の研磨終点を判定する研磨終点判定部と、
を備え、
前記画像特徴量は、前記２次元画像の情報量を示すエントロピを実質的に表すエントロピ指標値である、研磨終点検出装置。
【請求項２】
基板の研磨終点を検出する装置であって、
前記基板の研磨対象表面の２次元画像を取得する撮像部と、
前記２次元画像を解析することによって、前記２次元画像に関する所定の特徴量を算出する画像特徴量算出部と、
前記画像特徴量を利用して前記基板の研磨終点を判定する研磨終点判定部と、
を備え、
前記画像特徴量は、前記２次元画像の画素値同士の差分に関する統計量を実質的に表す差分統計量指標値である、研磨終点検出装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の研磨終点検出装置であって、
前記研磨終点判定部は、前記画像特徴量が所定のしきい値に達した時点を前記研磨終点であると判定する、研磨終点検出装置。
【請求項４】
請求項１又は２記載の研磨終点検出装置であって、
前記研磨終点判定部は、前記画像特徴量が所定のしきい値に達した第１の時点を判定するとともに、前記第１の時点から所定の時間だけ研磨を継続した後の第２の時点を前記研磨終点であると判定する、研磨終点検出装置。
【請求項５】
基板の研磨終点を検出する方法であって、
前記基板の研磨対象表面の２次元画像を取得する工程と、
前記２次元画像を解析することによって、前記２次元画像に関する所定の特徴量を算出する工程と、
前記画像特徴量を利用して前記基板の研磨終点を判定する工程と、
を備え、
前記画像特徴量は、前記２次元画像の情報量を示すエントロピを実質的に表すエントロピ指標値である、研磨終点検出方法。
【請求項６】
基板の研磨終点を検出する方法であって、
前記基板の研磨対象表面の２次元画像を取得する工程と、
前記２次元画像を解析することによって、前記２次元画像に関する所定の特徴量を算出する工程と、
前記画像特徴量を利用して前記基板の研磨終点を判定する工程と、
を備え、
前記画像特徴量は、前記２次元画像の画素値同士の差分に関する統計量を実質的に表す差分統計量指標値である、研磨終点検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、半導体ウェハや液晶表示装置用のガラス基板などの各種の基板の上に形成された薄膜の研磨工程において、その研磨工程の適切な終点を検出するための技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体デバイスや液晶パネルの製造の際には、基板の上に薄膜を形成する膜形成工程と、その薄膜を研磨して適正な膜厚を得るための研磨工程とが頻繁に利用される。研磨工程では、研磨によって適切な膜厚が得られた時点で研磨を停止することが要求される。このため、従来から、研磨の終点を検出するための種々の技術が提案されている。なお、この明細書においては、薄膜が形成された基板全体を指して、単に「基板」と表現する場合がある。
【０００３】
例えば、特開平９−１３１６６３号公報には、摩擦力に基づく研磨終点の検出技術が開示されている。この技術では、研磨が進行して薄膜の下地層が出現すると、基板と研磨パッドの摩擦力が変化して基板の回転に要するトルクが変化するので、これを回転モータの電流変化として検知して研磨終点を検知する。
【０００４】
また、特許第３００１０５１号には、光の反射率に基づく研磨終点の検出技術が開示されている。この技術では、基板表面にレーザ光を照射し、反射率の変化を測定することによって、研磨終点を検知する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、摩擦力に基づく研磨終点の検出技術では、基板の表面全体による摩擦力を平均的に評価するので、基板表面の種々の場所における研磨の不均一性を検知することができないという問題があった。また、光の反射率に基づく終点検出技術においては、光スポットが当たる微少な位置の状態を検出しているので、広い面積における研磨状態を検出するのが困難であるという問題があった。
【０００６】
本発明は、上述した従来の課題を解決するためになされたものであり、摩擦力や光の反射率とは異なる原理を用いて研磨終点を検出することのできる技術を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段およびその作用・効果】
上記目的を達成するために、本発明の装置は、基板の研磨終点を検出する装置であって、前記基板の研磨対象表面の２次元画像を取得する撮像部と、前記２次元画像を解析することによって、前記２次元画像に関する所定の特徴量を算出する画像特徴量算出部と、前記画像特徴量を利用して前記基板の研磨終点を判定する研磨終点判定部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
この装置では、基板表面において撮像された２次元画像は、研磨状態に応じて変化する。従って、その画像特徴量を利用すれば、適切な研磨終点を検出することが可能である。
【０００９】
なお、前記画像特徴量としては、前記２次元画像の情報量を示すエントロピを実質的に表すエントロピ指標値を用いることができ、あるいは、前記２次元画像の画素値同士の差分に関する統計量を実質的に表す差分統計量指標値を用いることができる。
【００１０】
これらの特徴量を利用すれば、研磨終点をかなり正確に検出することが可能である。
【００１１】
また、前記研磨終点判定部は、前記画像特徴量が所定のしきい値に達した時点を前記研磨終点であると判定してもよい。あるいは、前記画像特徴量が所定のしきい値に達した第１の時点を判定するとともに、前記第１の時点から所定の時間だけ研磨を継続した後の第２の時点を前記研磨終点であると判定するようにしてもよい。
【００１２】
このような判定方法を用いることによって、基板の研磨方法に応じた適切な研磨終点を検出することが可能である。
【００１３】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、基板の研磨終点の検出方法および装置、それを用いた研磨方法および装置、それらの各種の方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の態様で実現することができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．装置の構成：
Ｂ．実施例の処理手順：
Ｃ．変形例：
【００１５】
Ａ．装置の構成：
図１は、本発明の一実施例としての研磨装置１００の構成を示す説明図である。この研磨装置１００は、研磨パッド１０と、研磨パッド１０を回転させるための第１のモータ１２と、半導体ウェハＷＦを保持して研磨パッド１０上に押し当てるためのウェハ保持部２０と、ウェハ保持部２０を回転させるための第２のモータ２２とを備えている。また、研磨装置１００は、ウェハ表面の画像を撮影するための撮像部３０と、ウェハ表面を照明するための単色光源３２と、装置全体の制御を行うためのコンピュータ４０とを備えている。コンピュータ４０には、画像データやコンピュータプログラムを格納するための外部記憶装置５０が接続されている。
【００１６】
コンピュータ４０は、画像特徴量算出部４２と、研磨終点判定部４４と、の機能を有している。これらの各部の機能は、外部記憶装置５０に格納されたコンピュータプログラムをコンピュータ４０が実行することによって実現される。なお、撮像部３０とコンピュータ４０とは、研磨終点検出装置を構成している。
【００１７】
ウェハ表面の画像を撮像する場合には、ウェハ保持部２０に保持されたウェハＷＦが、図示しない移動機構によって所定の撮像位置に移動する。また、研磨を行う場合には、同じ移動機構によってウェハＷＦが研磨位置まで移動する。
【００１８】
図２は、本実施例における２段階の研磨工程を示す説明図である。図２（Ａ）では、半導体ウェハの酸化物層上に、比較的薄いＴａＮ層が形成されている。また、このＴａＮ層の上に、比較的厚いＣｕ層（配線層）が形成されている。なお、酸化物層には、配線溝が形成されている。ＴａＮ層は、Ｃｕ（配線金属）が酸化物層に拡散するのを防止するストッパ膜としての機能を有している。
【００１９】
第１の研磨工程では、所定の第１の化学研磨剤を用いてＣｕ層を研磨する。この第１の研磨工程は、ＴａＮ層の表面が現れるまで行われる。第２の研磨工程では、第１の研磨工程とは異なる第２の化学研磨剤を用いてＴａＮ層を研磨する。この第２の研磨工程は、酸化物層の表面が現れるまで行われる。この結果、酸化物層に形成された配線溝の中にのみＣｕ層が存在するような配線パターンが得られる。
【００２０】
このような２つの研磨工程は、いずれも化学研磨剤を用いるので、ＣＭＰ（Chemical Mechanical Polishing）と呼ばれている。なお、２つの研磨工程には、異なる研磨剤が用いられるので、通常は、別々の研磨装置が使用される。以下に説明する本実施例の研磨終点の検出処理は、これらの２つの研磨工程のそれぞれにおいて実行される。但し、これらの２つの研磨工程の一方においてのみ、本実施例を適用してもよい。
【００２１】
Ｂ．実施例の処理手順：
図３は、実施例の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ１では、図２（Ａ）に示すように薄膜（ＴａＮ層，Ｃｕ層）を形成する。ステップＳ２では、研磨装置１００（図１）を用いて一定時間研磨を行う。ステップＳ３では、半導体ウェハＷＦを撮像位置に移動させ（図１）、撮像部３０によって２次元の多階調モノクロ画像（以下、単に「グレー画像」と呼ぶ）を読取る。グレー画像を読取る際には、ウェハＷＦの表面が単色光源３２で照明される。単色光源３２としては、研磨工程が進行するにつれて、グレー画像のコントラストが明瞭に変化するような波長の光源が利用される。この単色光源３２の光の波長は、ウェハ表面の薄膜の光学定数や厚みを考慮して実験的に決定される。
【００２２】
なお、グレー画像は、半導体ウェハＷＦの少なくとも１カ所において読取られる。但し、薄膜の形成状態（厚みや配線パターンなど）の異なる複数箇所においてグレー画像をそれぞれ読取ることが好ましい。
【００２３】
ステップＳ４，Ｓ５では、画像特徴量算出部４２（図１）が、ウェハ表面のグレー画像を解析することによって所定の画像特徴量を算出する。この処理内容については後述する。ステップＳ５では、研磨終点判定部４４が、画像特徴量を用いて、所望の研磨終点に達しているか否かを判定する。こうして、研磨終点に達するまでステップＳ２〜Ｓ５が繰り返される。
【００２４】
図４は、研磨工程におけるウェハ断面と、ウェハ表面のグレー画像の変化の様子を示す説明図である。図４（Ａ）の上部に示すように、研磨前にはＣｕ層が比較的厚く形成されているが、Ｃｕ層の表面にはＴａＮ層の配線溝の痕跡である小さな溝が残っている。このため、図４（Ａ）の下部に示すように、ウェハ表面のグレー画像はこの溝の画像部分を含んでいる。
【００２５】
研磨を行って図４（Ｂ）に示すようにＣｕ層が平坦化されると、濃淡の少ないほぼ一様なグレー画像が撮像される。さらに研磨が進み、Ｃｕ層の厚みが十分薄くなると、下地にある配線溝の形状（配線パターン）が透けて見えようになる。このため、図４（Ｃ）の下部に示すように、グレー画像の配線パターン部分の明度と、その他の部分の明度とに差異が現れる。ＴａＮ層の上にあるＣｕ層がすべて研磨された適正研磨状態では、図４（Ｄ）に示すように、グレー画像の配線パターン部分がかなり明瞭に現れる。但し、研磨が過剰になると、図４（Ｅ）に示すように、グレー画像のコントラストが過剰になる傾向にある。
【００２６】
画像特徴量算出部４２は、このような研磨状態とグレー画像との関係を前提として、適正な研磨終点を検出するための所定の画像特徴量を算出する。画像特徴量としては、例えば次の（１）式で与えられるグレー画像のエントロピＨ１を使用することができる。
【００２７】
【数１】
0003844973.tif 000002
【００２８】
ここで、ｉはグレー画像の各画素の画素値（０〜２５５）であり、ｈ（ｉ）は画素値がｉである画素数の頻度を表すヒストグラムである。また、演算子ln[]は自然対数を取る演算を意味している。なお、ヒストグラムｈ（ｉ）は、その積算値が１になるように規格化した値（すなわち画素値ｉの出現確率）である。このエントロピＨ１は、グレー画像を情報源と考えたときに、その情報量を示す指標値である。従って、エントロピＨ１は、グレー画像内の画素値の変化が大きいほど大きな値となる傾向にある。適正研磨状態（図４（Ｄ））では、グレー画像内の画素値の変化も大きいので、このエントロピＨ１を用いて適正な研磨終点を検出することが可能である。なお、上記（１）式において、自然対数ln[]の代わりに、底が２である対数log2 []を用いてもよい。
【００２９】
また、上記エントロピＨ１の代わりに、次の（２ａ），（２ｂ）式で与えられるファジーエントロピＨ２を用いることも可能である。
【００３０】
【数２】
0003844973.tif 000003
【００３１】
なお、Ｍ×Ｎはグレー画像のサイズ（画素数）である。Ｔｅ（ｉ）はファジー集合を定義するファジーメンバー関数であり、その形状は（２ｂ）式で与えられる。本実施例では、ファジーメンバー関数Ｔｅ（ｉ）の形を規定する係数ａ，ｂ，ｃとして、ａ＝０，ｂ＝１２７．５，ｃ＝２５５を用いる。このファジーエントロピＨ２も、グレー画像の情報量を示す指標値としての意味を有している。
【００３２】
図５は、研磨実験を行って得られた２種類のエントロピＨ１，Ｈ２の時間変化を示すグラフである。エントロピＨ１は、時刻ｔ０において最大値Ｈ１ｍａｘに達した。また、ファジーエントロピＨ２も、時刻ｔ０において最大値Ｈ２ｍａｘに達した。適正な研磨状態は、それから時間Δｔ１だけ経過した後の時刻ｔ１であった。
【００３３】
このような実験結果から、以下のようないくつかの方法に従って適正な研磨状態を判定することが可能である。
【００３４】
（Ｃ１）エントロピＨ１（またはＨ２）がその最大値に達した時点ｔ０から所定の時間Δｔ１だけ経過した後に、適正な研磨状態に達するものと判定する。
（Ｃ２）エントロピＨ１（またはＨ２）がその最大値に達した時点でほぼ適正な研磨状態に達したものと判定する。
【００３５】
ところで、最大値Ｈ１ｍａｘに達したか否かは、エントロピＨ１の値が最大値よりも小さくなったときに初めて解る。そこで、上記の判定基準（Ｃ１），（Ｃ２）の判定方法の代わりに、次の判定基準（Ｃ３），（Ｃ４）を採用することが可能である。
【００３６】
（Ｃ３）エントロピＨ１（またはＨ２）が所定のしきい値に達した時点から所定の時間Δｔ１だけ経過した後に、適正な研磨状態に達するものと判定する。
（Ｃ４）エントロピＨ１（またはＨ２）が所定のしきい値に達した時点でほぼ適正な研磨状態に達したものと判定する。
【００３７】
なお、エントロピＨ１，Ｈ２に関する所定のしきい値や経過時間Δｔ１は、実際の判定対象となるウェハと同じ薄膜パターンを有するテスト用ウェハを用いた研磨実験を行うことよって決定することが可能である。
【００３８】
上述のようないずれかの判定基準に従えば、グレー画像の解析で得られたエントロピＨ１またはＨ２を用いて適正な研磨終点を精度良く容易に検出することが可能である。
【００３９】
また、エントロピＨ１、Ｈ２の代わりに、次の（３ａ）〜（３ｄ）式のいずれかで与えられる差分統計量Ｆ１〜Ｆ４を用いることも可能である。
【００４０】
【数３】
0003844973.tif 000004
【００４１】
図６は、グレー画像の差分統計量の計算に使用されるヒストグラムＧ（ｉ），Ｐ（ｉ）の計算方法を示す説明図である。ヒストグラムＧ（ｉ） は、所定の変位量（ＮＸ，ＮＹ）だけ離れた２つの画素の画素値Ｄの差の絶対値がｉである確率を意味している。また、上記（３ａ）〜（３ｄ）式で用いられている変数Ｐ（ｉ）は、Ｐ（ｉ）＝Ｇ（ｉ＋１）で与えられるヒストグラムである。変位量（ＮＸ，ＮＹ）としては任意の値を使用可能であるが、本実施例では（１，１），（１，０），（１，−１），（０，−１），（−１，−１），（−１，０），（−１，１），（０，１）の８方向について計算し、それらの平均値を用いている。
【００４２】
上記（３ａ）式で与えられる第１の差分統計量Ｆ１は、画素値の差分ｉの２乗にそのヒストグラムＰ（ｉ）を乗じた値の和であり、画素値の差分ｉの分散に相当する。この第１の差分統計量Ｆ１を、以下では「差分統計量コントラスト」とも呼ぶ。
【００４３】
上記（３ｂ）式で与えられる第２の差分統計量Ｆ２は、画素値の差分ｉのヒストグラムＰ（ｉ）の２乗和である。この第２の差分統計量Ｆ２を、以下では「差分統計量角度別２次モーメント」とも呼ぶ。
【００４４】
上記（３ｃ）式で与えられる第３の差分統計量Ｆ３は、ヒストグラムＰ（ｉ）のエントロピに相当する値である。この第３の差分統計量Ｆ３を、「差分統計量エントロピ」とも呼ぶ。
【００４５】
上記（３ｄ）式で与えられる第４の差分統計量Ｆ４は、画素値の差分ｉの平均値に相当する値である。この第４の差分統計量Ｆ４を、「差分統計量平均」とも呼ぶ。
【００４６】
図７は、図５と同じ研磨実験における差分統計量コントラストＦ１の時間変化を示すグラフである。差分統計量コントラストＦ１は、時刻ｔ０’において最小値Ｆ１ｍｉｎに達している。適正な研磨終点は、それから時間Δｔ２だけ経過した後の時刻ｔ１である。
【００４７】
差分統計量コントラストＦ１を用いた場合には、上記判定基準（Ｃ１）〜（Ｃ４）と同様な以下の判定基準（Ｃ１’）〜（Ｃ４’）に従って適正な研磨状態を判定することが可能である。
【００４８】
（Ｃ１’）差分統計量コントラストＦ１が最小値に達した時点ｔ０’から所定の時間Δｔ２だけ経過した後に、適正な研磨状態に達するものと判定する。
（Ｃ２’）差分統計量コントラストＦ１が最小値に達した時点でほぼ適正な研磨状態に達したものと判定する。
（Ｃ３’）差分統計量コントラストＦ１が所定のしきい値に達した時点から所定の時間Δｔ１だけ経過した後に、適正な研磨状態に達するものと判定する。
（Ｃ４’）差分統計量コントラストＦ１が所定のしきい値に達した時点でほぼ適正な研磨状態に達したものと判定する。
【００４９】
なお、差分統計量コントラストＦ１の代わりに、上述した他の差分統計量Ｆ２〜Ｆ４を用いた場合も同様である。
【００５０】
上述したように、本実施例によれば、グレー画像を解析することによってエントロピＨ１，Ｈ２や差分統計量Ｆ１〜Ｆ４などの所定の画像特徴量を算出し、その値を用いて研磨終点を検出するので、比較的簡単な構成によって適正な研磨終点を正確に検出することが可能である。
【００５１】
なお、上記実施例を利用して、ウェハの複数の検査対象箇所においてグレー画像を撮像し、複数の検査対象箇所における画像特徴量を用いて研磨終点を検出するようにすることも可能である。このようにすれば、例えば、複数の検査対象箇所における研磨状態から、研磨が不均一であるか否かを判定することができる。また、研磨が不均一な場合にも、特に重要な検査対象箇所について十分な研磨が行われるまで研磨を継続することも可能である。
【００５２】
また、撮影部３０に関しては、ウェハ回転に同期して画像を取り込むため、ストロブ照明を利用するか、あるいは、シャッター付きカメラで撮像することが好ましい。
【００５３】
Ｃ．変形例：
なお、この発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
【００５４】
Ｃ１．変形例１：
上記実施例は、半導体ウェハの研磨工程に適用していたが、本発明は、半導体ウェハに限らず、液晶表示装置用ガラス基板や、フォトマスク用ガラス基板、光ディスク用基板などの種々の基板の研磨工程に適用することが可能である。また、本発明は、ＣＭＰ以外の任意の種類の研磨工程に適用可能である。
【００５５】
Ｃ２．変形例２：
上記実施例では、２次元画像として多階調モノクロ画像を撮像していたが、この代わりに多階調カラー画像を撮像するようにしてもよい。この場合には、カラー画像からグレー階調値を求めて画像特徴量を算出することができる。あるいは、カラー画像の各色成分毎に画像特徴量を算出し、それらの画像特徴量を用いて研磨終点を検出するようにしてもよい。
【００５６】
Ｃ３．変形例３：
上記実施例ではエントロピＨ１，Ｈ２や差分統計量Ｆ１〜Ｆ４を用いていたが、画像特徴量として２次元画像の特徴を表す他の値を使用することも可能である。但し、図５，図７の結果からも理解できるように、画像のエントロピを実質的に表すエントロピ指標値や、画像の画素値同士の差分に関する統計量を実質的に表す差分統計量指標値を用いるようにすれば、研磨終点をかなり正確に検出することができるという利点がある。
【００５７】
Ｃ４．変形例４：
上記実施例では、１つの画像特徴量を利用して研磨終点を検出するものとしていたが、複数種類の異なる画像特徴量を利用して研磨終点を検出するようにしてもよい。複数種類の画像特徴量を利用すれば、より正確に研磨終点を検出することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例としての研磨装置の構成を示す説明図。
【図２】本実施例における２段階の研磨工程を示す説明図。
【図３】実施例の処理手順を示すフローチャート。
【図４】研磨工程におけるウェハ断面とウェハ表面のグレー画像の変化の様子を示す説明図。
【図５】研磨実験で得られたエントロピＨ１，Ｈ２の時間変化を示すグラフ。
【図６】グレー画像の差分統計量の計算に使用されるヒストグラムＧ（ｉ），Ｐ（ｉ）の計算方法を示す説明図。
【図７】図５と同じ研磨実験における差分統計量コントラストＦ１の時間変化を示すグラフ。
【符号の説明】
１０…研磨パッド
１２…第１のモータ
２０…ウェハ保持部
２２…第２のモータ
３０…撮像部
３２…単色光源
４０…コンピュータ
４２…画像特徴量算出部
４４…研磨終点判定部
５０…外部記憶装置
１００…研磨装置
【図１】
0003844973.tif 000005
【図２】
0003844973.tif 000006
【図３】
0003844973.tif 000007
【図４】
0003844973.tif 000008
【図５】
0003844973.tif 000009
【図６】
0003844973.tif 000010
【図７】
0003844973.tif 000011