(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１ロットが複数枚のウェーハより構成される複数のロットのうちで、ｎ番目のロットを構成する複数枚のウェーハに対して全てΔｔ（ｎ）時間の間ＣＭＰ工程を行う段階と、
前記複数枚のウェーハから１枚の前記ウェーハを選択し、当該ウェーハ上の被研磨膜が前記ＣＭＰ工程により除去された除去量ΔＴｏｘＰ（ｎ）を求める段階と、
前記ΔＴｏｘＰ（ｎ）を、ＲＲb（ｎ）＝｛ΔＴｏｘＰ（ｎ）＋Ａ｝／Δｔ（ｎ）の関係式に代入して、ブランケットウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲb（ｎ）を求める段階と、
ｎ＋１番目のロットのウェーハから除去されるべき被研磨膜のターゲット除去量ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）、および前記ＲＲb（ｎ）を、Δｔ（ｎ＋１）＝｛ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）＋Ａ｝／ＲＲb（ｎ）の関係式に代入し、ｎ＋１番目のロットのウェーハに対してＣＭＰを行う時間であるＣＭＰ時間Δｔ（ｎ＋１）を決定する段階とを含み、
前記定数Ａは、関係式ΔＴｏｘＢ＝ΔＴｏｘＰ＋Ａから予め求められている値であり、前記ΔＴｏｘＰは、複数のロットの中の一つのサンプルウェーハの被研磨膜がＣＭＰ工程の間に除去される除去量であり、前記ΔＴｏｘＢは、前記ブランケットウェーハに前記サンプルウェーハと同条件および同時間の前記ＣＭＰ工程が施された場合に、前記ブランケットウェーハ上の被研磨膜が除去される除去量であることを特徴とするウェーハの研磨時間制御方法。
【請求項２】
ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対して重み付き値を乗算して最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）を算出し、前記除去率ＲＲb（ｎ）に代えて、前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）を、Δｔ（ｎ＋１）＝｛ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）＋Ａ｝／ＲＲb（ｎ）の関係式に代入することを特徴とする請求項１に記載のウェーハの研磨時間制御方法。
【請求項３】
前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対して同じ前記重み付き値を乗算することによって得られることを特徴とする請求項２に記載のウェーハ研磨時間の制御方法。
【請求項４】
前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対し相異なる前記重み付き値を乗算することによって得られることを特徴とする請求項２に記載のウェーハ研磨時間の制御方法。
【請求項５】
前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から順次連続して選択された一連の複数の除去率データから求められることを特徴とする請求項３または４に記載のウェーハ研磨時間の制御方法。
【請求項６】
前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から非連続的に選択された複数の除去率データから求められることを特徴とする請求項３または４に記載のウェーハ研磨時間の制御方法。
【請求項７】
ｎ＝１である最初のロットを構成するウェーハのうち選択された１枚のサンプルウェーハに対して、サンプル用の所定のΔｔ（ｓ）時間の間ＣＭＰ工程を行い、前記サンプルウェーハ上の被研磨膜の除去量ΔＴｏｘＰ（ｓ）を求める段階と、
前記ΔＴｏｘＰ（ｓ）を、ＲＲｂ（ｓ）＝｛ΔＴｏｘＰ（ｓ）＋Ａ｝／Δｔ（ｓ）の関係式に代入して、前記サンプルウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲｂ（ｓ）を求める段階と、
前記最初のロットのウェーハから除去されるべき被研磨膜のターゲット除去量ΔＴｏｘＴ（１）から、前記ＲＲｂ（ｓ）を、Δｔ（１）＝｛ΔＴｏｘＴ（１）＋Ａ｝／ＲＲｂ（ｓ）の関係式に代入し、前記サンプルウェーハを除外した残りの前記最初のロットを構成するウェーハに対してＣＭＰを行う時間であるＣＭＰ時間Δｔ（１）を決定する段階とをさらに含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載のウェーハの研磨時間制御方法。
【請求項８】
１ロットが複数枚のウェーハより構成される複数のロットのうちで、ｎ番目のロットを構成する複数枚のウェーハに対して全てΔｔ（ｎ）時間の間ＣＭＰ工程を行う段階と、
前記複数枚のウェーハから１枚の前記ウェーハを選択し、当該ウェーハ上の被研磨膜が前記ＣＭＰ工程により除去された除去量ΔＴｏｘＰ（ｎ）を求める段階と、
前記ΔＴｏｘＰ（ｎ）を、ＲＲb（ｎ）＝｛ΔＴｏｘＰ（ｎ）＋Ａ｝／Δｔ（ｎ）の関係式に代入して、ブランケットウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲb（ｎ）を求める段階と、
ｎ＋１番目のロットのウェーハから除去されるべき被研磨膜のターゲット除去量ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）、および前記ＲＲb（ｎ）を、Δｔ（ｎ＋１）＝｛ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）＋Ａ｝／ＲＲb（ｎ）の関係式に代入し、ｎ＋１番目のロットのウェーハに対してＣＭＰを行う時間であるＣＭＰ時間Δｔ（ｎ＋１）を決定する段階とを含み、
ｎ＋１番目のロットを構成する複数枚のウェーハに対してΔｔ（ｎ＋１）時間の間ＣＭＰ工程を行う段階とを含み、
前記定数Ａは、関係式ΔＴｏｘＢ＝ΔＴｏｘＰ＋Ａから予め求められている値であり、前記ΔＴｏｘＰは、複数のロットの中の一つのサンプルウェーハの被研磨膜がＣＭＰ工程の間に除去される除去量であり、前記ΔＴｏｘＢは、前記ブランケットウェーハに前記サンプルウェーハと同条件および同時間の前記ＣＭＰ工程が施された場合に、前記ブランケットウェーハ上の被研磨膜が除去される除去量であることを特徴とするウェーハの研磨方法。
【請求項９】
ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対して重み付き値を乗算して最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）を算出し、前記除去率ＲＲb（ｎ）に代えて、前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）を、Δｔ（ｎ＋１）＝｛ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）＋Ａ｝／ＲＲb（ｎ）の関係式に代入することを特徴とする請求項８に記載のウェーハの研磨方法。
【請求項１０】
前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対して同じ前記重み付き値を乗算することによって得られることを特徴とする請求項９に記載のウェーハの研磨方法。
【請求項１１】
前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対し相異なる前記重み付き値を乗算することによって得られることを特徴とする請求項９に記載のウェーハの研磨方法。
【請求項１２】
ｎ＝１である最初のロットを構成するウェーハのうち選択された１枚のサンプルウェーハに対して、サンプル用の所定のΔｔ（ｓ）時間の間ＣＭＰ工程を行い、前記サンプルウェーハ上の被研磨膜の除去量ΔＴｏｘＰ（ｓ）を求める段階と、
前記ΔＴｏｘＰ（ｓ）を、ＲＲｂ（ｓ）＝｛ΔＴｏｘＰ（ｓ）＋Ａ｝／Δｔ（ｓ）の関係式に代入して、前記サンプルウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲｂ（ｓ）を求める段階と、
前記最初のロットのウェーハから除去されるべき被研磨膜のターゲット除去量ΔＴｏｘＴ（１）から、前記ＲＲｂ（ｓ）を、Δｔ（１）＝｛ΔＴｏｘＴ（１）＋Ａ｝／ＲＲｂ（ｓ）の関係式に代入し、前記サンプルウェーハを除外した残りの前記最初のロットを構成するウェーハに対してＣＭＰを行う時間であるＣＭＰ時間Δｔ（１）を決定する段階と、
前記最初のロットから前記サンプルウェーハを除外した残りのウェーハを前記Δｔ（１）時間の間ＣＭＰする段階とをさらに含むことを特徴とする請求項８〜１１のいずれか一項に記載のウェーハの研磨方法。
【請求項１３】
前記Δｔ（１）時間の間ＣＭＰした後、前記最初のロットの前記サンプルウェーハを除外した残りのウェーハのうち選択された１枚の前記ウェーハ上の被研磨膜が前記ＣＭＰ工程により除去された除去量ΔＴｏｘＰ（１）を求める段階と、
前記ΔＴｏｘＰ（１）を、ＲＲb（ｎ）＝｛ΔＴｏｘＰ（１）＋Ａ｝／Δｔ（１）の関係式に代入して、ブランケットウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲb（ｎ）を求める段階と、
をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のウェーハの研磨方法。
【請求項１４】
前記ＣＭＰ工程では、少なくとも２個のヘッドを備えたＣＭＰ設備を利用して、各ロットを構成する複数枚のウェーハのうち少なくとも２枚のウェーハごとに同時にＣＭＰすることを特徴とする請求項８〜１３のいずれか一項に記載のウェーハの研磨方法。
【請求項１５】
前記ＣＭＰ工程では、少なくとも４個のヘッドを備えたＣＭＰ設備を利用して、各ロットを構成する複数枚のウェーハのうち少なくとも４枚のウェーハごとに同時にＣＭＰ工程を行うことを特徴とする請求項８〜１３のいずれか一項に記載のウェーハの研磨方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はＣＭＰ（ｃｈｅｍｉｃａｌ  ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  ｐｏｌｉｓｈｉｎｇ）方法によりウェーハを研磨する方法に係り、特にサンプルスキップ方式のアルゴリズムを利用してウェーハの研磨時間を制御する方法及びこれを利用したウェーハの研磨方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近来、半導体素子が高集積化されるにつれ、パターンの超微細化及び高段差化が伴っている。それにより、微細なデザインルールを有する半導体素子の微細構造を実現するための方法としてリソグラフィ工程、エッチング工程、ＣＶＤ工程などと共にＣＭＰ工程が非常に重要な工程段階として注目されており、その適用回数も増加している。ＣＭＰ工程時にＣＭＰを実行する時間、すなわちＣＭＰ時間は、ウェーハ上の研磨対象の初期の厚さから目標の厚さまでに除去しなければならない量と、研磨設備が有する除去率とから決定される。
【０００３】
従来のＣＭＰ工程では、ＣＭＰ工程での除去率はブランケットウェーハで一定時間の間ＣＭＰ工程を実行して、その実行結果に基づいて得られている。ところで、量産ラインのように大量生産をする場合に頻繁にモニタリングすることは現実的に不可能なので、複数枚のウェーハよりなる一つのロットに対してＣＭＰ工程を進める時ごとにサンプルウェーハを選び、まずＣＭＰ工程を進めて研磨速度を確認し、そのデータに基づいてＣＭＰ時間を決定してメインロットに対してＣＭＰ工程を進めている。このような従来技術によるＣＭＰ工程では、各ロットごとに行われるサンプル確認作業による時間的損失が大きく、ＣＭＰ工程時間を決定するにあたって作業者の意見が介入されることによりＣＭＰ時間が不正確になりうる。従って、工期を短縮し、作業損失を最小化できるようにサンプル確認作業段階を省略できる汎用のサンプルスキップ方式のＣＭＰ工程を開発することが望まれている。
【０００４】
さらに、現在のＣＭＰ工程ではＣＭＰ工程前においてウェーハごとに異なって表れる研磨対象膜質の厚さ偏差と、ポリッシング設備自体の構造的限界による除去率偏差により、正確なＣＭＰ時間を予測し難い。このような理由でＣＭＰ工程において、所望の研磨が終了したことを示す終点検出（ＥＰＤ：ｅｎｄｐｏｉｎｔ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）を適用したり、プロセスコントロールを発展させた方法、たとえば、多数の複雑な工程と多様な変数が含まれている分野において工程を制御する方法であるＡＰＣ（ａｄｖａｎｃｅｄ  ｐｒｏｃｅｓｓ  ｃｏｎｔｒｏｌ）を利用してＣＭＰ工程の能力を高めようという研究が盛んに進められている。
【０００５】
その中で、ＥＰＤを適用する方法では、光干渉法および反射などの光学原理を利用する方法と、相異なる膜の摩擦力の差によるモータ電流の変化を調べる方法が主に利用される。しかし、ＥＰＤを適用する方法は、ＳＴＩ（ｓｈａｌｌｏｗｔｒｅｎｃｈ  ｉｓｏｌａｔｉｏｎ）、ウェーハ上の最初の層間絶縁膜および金属層の研磨工程にだけ制限的に適用可能で、他の絶縁膜または金属層間絶縁膜のＣＭＰ工程では下部膜の複雑性により技術的に適用し難い問題がある。
【０００６】
また、ＡＰＣを適用する方法では工程制御の概念を半導体工程に適用してそれぞれの単位工程（ラン）を解析し、有機的に連結して実際の工程実行データをフィードバックまたはフィードフォワードなどの方式で伝達することによりランツーラン（Ｒｕｎ−ｔｏ−Ｒｕｎ）制御を可能にしつつ、設備及び工程変数をリアルタイムでモニタリングする。ＣＭＰ工程時にＡＰＣを適用するためには、ＣＭＰメカニズムのモデリング及び閉回路制御（ＣＬＣ：ｃｌｏｓｅｄ  ｌｏｏｐ  ｃｏｎｔｒｏｌ）の構築が必要である。最近、ＡＰＣによるＣＭＰランツーラン制御のために正確なＣＭＰ工程をモデリングし、工程進行の間、あるいはその前後に計測が可能になるように設計されたインライン・メトロロジツール（ｉｎ−ｌｉｎｅ  ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ  ｔｏｏｌ）を正確なＣＭＰ工程のモデリングと結合して適用しようという研究が進行中である。しかし、いままでの研究はマルチヘッドポリッシング設備での各ヘッド間の偏差は考慮されず、現在量産に使用中のポリッシング設備に適用するには不適切である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、サンプルスキップ方式のＣＭＰ工程を実現するために、以前のロットで進められて実際のパターンが形成されたウェーハに対するＣＭＰ工程データと、ＣＭＰ時間の予測に必須なブランケットウェーハに対する研磨対象膜の除去率との関係式から可変的な除去率を決定できるアルゴリズムを利用して後続ロットのウェーハに対する研磨時間を制御する方法を提供することである。
【０００８】
本発明の他の目的はポリッシング工程時に設備特性により持続的に変化する研磨対象膜の除去率を効果的に反映するアルゴリズムにより、後続ロットのＣＭＰ時間を高精度に予測できるウェーハ研磨時間の制御方法を提供することである。
【０００９】
本発明のさらに他の目的は複数個のヘッドを具備したＣＭＰ設備内で複数個のヘッドを使用することにより広くなるロット間の偏差範囲を最小化できるウェーハ研磨時間の制御方法を提供することである。
【００１０】
本発明のさらに他の目的は前記のようなウェーハ研磨時間の制御方法によりサンプルを利用した評価段階を経ないサンプルスキップ方式のアルゴリズムを利用したウェーハ研磨方法を提供することである。
【００１１】
前記目的を達成するために、本発明によるウェーハの研磨時間制御方法では、１ロットが複数枚のウェーハより構成される複数のロットのうちで、ｎ番目のロットを構成する複数枚のウェーハに対して全てΔｔ（ｎ）時間の間ＣＭＰ工程を行う。前記複数枚のウェーハから１枚の前記ウェーハを選択し、当該ウェーハ上の被研磨膜が前記ＣＭＰ工程により除去された除去量ΔＴｏｘＰ（ｎ）を求める。前記ΔＴｏｘＰ（ｎ）を、ＲＲb（ｎ）＝｛ΔＴｏｘＰ（ｎ）＋Ａ｝／Δｔ（ｎ）の関係式に代入して、ブランケットウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲb（ｎ）を求める。ｎ＋１番目のロットのウェーハから除去されるべき被研磨膜のターゲット除去量ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）、および前記ＲＲb（ｎ）を、Δｔ（ｎ＋１）＝｛ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）＋Ａ｝／ＲＲb（ｎ）の関係式に代入し、ｎ＋１番目のロットのウェーハに対してＣＭＰを行う時間であるＣＭＰ時間Δｔ（ｎ＋１）を決定する。
【００１２】
前記定数Ａは、関係式ΔＴｏｘＢ＝ΔＴｏｘＰ＋Ａから予め求められている値であり、前記ΔＴｏｘＰは、複数のロットの中の一つのサンプルウェーハの被研磨膜がＣＭＰ工程の間に除去される除去量であり、前記ΔＴｏｘＢは、前記ブランケットウェーハに前記サンプルウェーハと同条件および同時間の前記ＣＭＰ工程が施された場合に、前記ブランケットウェーハ上の被研磨膜が除去される除去量である
【００１３】
ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対して重み付き値を乗算して最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）を算出し、前記除去率ＲＲb（ｎ）に代えて、前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）を、Δｔ（ｎ＋１）＝｛ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）＋Ａ｝／ＲＲb（ｎ）の関係式に代入する。
【００１４】
ｎ＝１である最初のロットを構成するウェーハのうち選択された１枚のサンプルウェーハに対して、サンプル用の所定のΔｔ（ｓ）時間の間ＣＭＰ工程を行い、前記サンプルウェーハ上の被研磨膜の除去量ΔＴｏｘＰ（ｓ）を求める。前記ΔＴｏｘＰ（ｓ）を、ＲＲｂ（ｓ）＝｛ΔＴｏｘＰ（ｓ）＋Ａ｝／Δｔ（ｓ）の関係式に代入して、前記サンプルウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲｂ（ｓ）を求める。前記最初のロットのウェーハから除去されるべき被研磨膜のターゲット除去量ΔＴｏｘＴ（１）から、前記ＲＲｂ（ｓ）を、Δｔ（１）＝｛ΔＴｏｘＴ（１）＋Ａ｝／ＲＲｂ（ｓ）の関係式に代入し、前記サンプルウェーハを除外した残りの前記最初のロットを構成するウェーハに対してＣＭＰを行う時間であるＣＭＰ時間Δｔ（１）を決定する。
【００１５】
また、前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対して同じ前記重み付き値を乗算することによって得られる。
【００１６】
前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対し相異なる前記重み付き値を乗算することによって得られる。
【００１７】
前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から順次連続して選択された一連の複数の除去率データから求められる。
【００１８】
前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から非連続的に選択された複数の除去率データから求められる。
【００１９】
前記他の目的を達成するために、本発明によるウェーハの研磨方法では、１ロットが複数枚のウェーハより構成される複数のロットのうちで、ｎ番目のロットを構成する複数枚のウェーハに対して全てΔｔ（ｎ）時間の間ＣＭＰ工程を行う。前記複数枚のウェーハから１枚の前記ウェーハを選択し、当該ウェーハ上の被研磨膜が前記ＣＭＰ工程により除去された除去量ΔＴｏｘＰ（ｎ）を求める。前記ΔＴｏｘＰ（ｎ）を、ＲＲb（ｎ）＝｛ΔＴｏｘＰ（ｎ）＋Ａ｝／Δｔ（ｎ）の関係式に代入して、ブランケットウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲb（ｎ）を求める。ｎ＋１番目のロットのウェーハから除去されるべき被研磨膜のターゲット除去量ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）、および前記ＲＲb（ｎ）を、Δｔ（ｎ＋１）＝｛ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）＋Ａ｝／ＲＲb（ｎ）の関係式に代入し、ｎ＋１番目のロットのウェーハに対してＣＭＰを行う時間であるＣＭＰ時間Δｔ（ｎ＋１）を決定する。ｎ＋１番目のロットを構成する複数枚のウェーハに対してΔｔ（ｎ＋１）時間の間ＣＭＰ工程を行う。
【００２０】
前記定数Ａは、関係式ΔＴｏｘＢ＝ΔＴｏｘＰ＋Ａから予め求められている値であり、前記ΔＴｏｘＰは、複数のロットの中の一つのサンプルウェーハの被研磨膜がＣＭＰ工程の間に除去される除去量であり、前記ΔＴｏｘＢは、前記ブランケットウェーハに前記サンプルウェーハと同条件および同時間の前記ＣＭＰ工程が施された場合に、前記ブランケットウェーハ上の被研磨膜が除去される除去量である。
【００２１】
本発明によるウェーハ研磨方法では、前記ＣＭＰ工程では、少なくとも２個のヘッドを備えたＣＭＰ設備を利用して、各ロットを構成する複数枚のウェーハのうち少なくとも２枚のウェーハごとに同時にＣＭＰする。
【００２３】
ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対して重み付き値を乗算して最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）を算出し、前記除去率ＲＲb（ｎ）に代えて、前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）を、Δｔ（ｎ＋１）＝｛ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）＋Ａ｝／ＲＲb（ｎ）の関係式に代入する。
【００２４】
前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対して同じ前記重み付き値を乗算することによって得られる。
【００２５】
前記最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対し相異なる前記重み付き値を乗算することによって得られる。
【００２８】
ｎ＝１である最初のロットを構成するウェーハのうち選択された１枚のサンプルウェーハに対して、サンプル用の所定のΔｔ（ｓ）時間の間ＣＭＰ工程を行い、前記サンプルウェーハ上の被研磨膜の除去量ΔＴｏｘＰ（ｓ）を求める段階と、前記ΔＴｏｘＰ（ｓ）を、ＲＲｂ（ｓ）＝｛ΔＴｏｘＰ（ｓ）＋Ａ｝／Δｔ（ｓ）の関係式に代入して、前記サンプルウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲｂ（ｓ）を求める段階と、前記最初のロットのウェーハから除去されるべき被研磨膜のターゲット除去量ΔＴｏｘＴ（１）から、前記ＲＲｂ（ｓ）を、Δｔ（１）＝｛ΔＴｏｘＴ（１）＋Ａ｝／ＲＲｂ（ｓ）の関係式に代入し、前記サンプルウェーハを除外した残りの前記最初のロットを構成するウェーハに対してＣＭＰを行う時間であるＣＭＰ時間Δｔ（１）を決定する段階と、前記最初のロットから前記サンプルウェーハを除外した残りのウェーハを前記Δｔ（１）時間の間ＣＭＰする段階とをさらに含む。
【００２９】
前記Δｔ（１）時間の間ＣＭＰした後、前記最初のロットの前記サンプルウェーハを除外した残りのウェーハのうち選択された１枚の前記ウェーハ上の被研磨膜が前記ＣＭＰ工程により除去された除去量ΔＴｏｘＰ（１）を求める段階と、前記ΔＴｏｘＰ（１）を、ＲＲb（ｎ）＝｛ΔＴｏｘＰ（１）＋Ａ｝／Δｔ（１）の関係式に代入して、ブランケットウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲb（ｎ）を求める段階をさらに含む。
【００３１】
前記ＣＭＰ工程では、少なくとも４個のヘッドを備えたＣＭＰ設備を利用して、各ロットを構成する複数枚のウェーハのうち少なくとも４枚のウェーハごとに同時にＣＭＰ工程を行う。
【００３２】
本発明によれば、重み付き値が付与された可変的な除去率を算出するアルゴリズムを利用してサンプルスキップ方式でＣＬＣシステムにより後続ロットのＣＭＰ時間をインサイチュ（ｉｎ  ｓｉｔｕ）で制御するＣＭＰ工程が現実的に可能で、複数個のヘッドを備えたマルチヘッド方式の設備で複数個のヘッドを使用することにより広くなりうるロット間の偏差範囲を最小化することにより、ヘッド間に生じる除去率の変化幅を効果的に減らせる。また、以前に実行されたＣＭＰ工程で研磨されたウェーハの製品種類に関係なく、相異なる製品を混用して本発明による方法でＣＭＰ工程を行える。
【００３３】
【発明の実施の形態】
ＣＭＰ工程においてＣＭＰを行う時間（以下、単にＣＭＰ時間という）を予測するためには、ＣＭＰ前の研磨対象膜の厚さ（ｐｒｅ−Ｔｏｘ）とポリッシング設備から得られる研磨対象膜の除去率に関するデータを確保する必要がある。ｐｒｅ−Ｔｏｘデータは通常の計測ツールを利用して確保できる値であるが、除去率に関するデータはブランケットウェーハを利用したモニタリングにより得られる値であるため、ＣＭＰを実行するための設備（以下、単にＣＭＰ設備という）によるＣＭＰ工程中にリアルタイムで示される正確な値を知り難い。本発明ではＣＭＰ設備を利用した実際の工程実行データから除去率データをインサイチュで計算するアルゴリズムを開発し、またポリッシング設備内の複数個のヘッドそれぞれの特性差による除去率偏差を最小化できる方法を提示する。また、そのようなアルゴリズムをＣＬＣシステムで構築し、サンプルスキップ方式のアルゴリズムによりＣＭＰランツーラン（ｒｕｎ−ｔｏ−ｒｕｎ）制御を可能にするウェーハ研磨時間の制御方法及びこれを利用したウェーハ研磨方法を開示する。
【００３４】
図１は本発明によるウェーハの研磨方法によりウェーハを研磨する方法を説明するためのフローチャートである。
【００３５】
図１を参照すれば、まず段階１００で、１ロットが複数枚のウェーハより構成される複数のロットのうちで、ｎ番目のロットを構成する複数枚のウェーハに対してΔｔ（ｎ）時間の間ＣＭＰ工程を行う。
【００３６】
その後、段階２００で、前記ＣＭＰの結果得られたウェーハ上の被研磨膜の除去量ΔＴｏｘＰ（ｎ）を求める。
【００３７】
段階３００で、前記ウェーハ上の被研磨膜の除去量ΔＴｏｘＰ（ｎ）からブランケットウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲb（ｎ）を求める。ここで、前記ブランケットウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲb（ｎ）は、ＲＲb（ｎ）＝｛ΔＴｏｘＰ（ｎ）＋Ａ｝／Δｔ（ｎ）の関係式を利用して求める。式中、Ａは定数である。前記定数Ａは、前記複数のロットを構成するウェーハ上の被研磨膜に対するＣＭＰ前後の厚さ変化ΔＴｏｘＰと、ブランケットウェーハ上の前記被研磨膜に対するＣＭＰ前後の厚さ変化ΔＴｏｘＢとの関係式、ΔＴｏｘＢ＝ａ×ΔＴｏｘＰ＋Ａにより決まる。ここで、前記複数のロットを構成するウェーハ上の被研磨膜が全て同じ物質よりなる場合、前記ａは実質的に１である。また、相異なる被研磨膜に対して適用する場合には２膜間の除去率比として表現される。
【００３８】
前記ブランケットウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲb（ｎ）の代わりに、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される少なくとも２つの除去率データに対して重み付き値を付与して最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）を用いることもできる。最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、前記重み付き平均値としてＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から選択される各除去率データに対して同じ重み付き値が付与された重み付き平均値、または相異なる重み付き値が付与された重み付き平均値を利用できる。また、最適化された除去率ＲＲｗ（ｎ）は、ＲＲb（１）、ＲＲb（２）、ＲＲb（３）、…、ＲＲb（ｎ）から順次連続して選択された一連の複数の除去率データから求められてもよいし、非連続的に選択された複数の除去率データから求められてもよい。
【００３９】
段階４００で、ｎ＋１番目のロットのウェーハから除去さるべき被研磨膜の目標除去量ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）から、Δｔ（ｎ＋１）＝｛ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）＋Ａ｝／ＲＲb（ｎ）の関係式を利用してｎ＋１番目のロットのウェーハに対するＣＭＰ時間Δｔ（ｎ＋１）を決定する。ここで、定数Ａは前記定義した通りである。
【００４０】
段階５００で、ｎ＋１番目のロットを構成する複数枚のウェーハに対してΔｔ（ｎ＋１）時間の間ＣＭＰ工程を行う。
【００４１】
段階６００で、ｎの代わりにｎ＋１を代入して段階２００から段階５００までのアルゴリズムをＣＬＣシステムで反復することにより、研磨対象の全てのロットに対してＣＭＰ工程を完了する。
【００４２】
図１のアルゴリズムで、ｎ＝１である時には、最初のロットを構成するウェーハのうち選択された１枚のウェーハに対してΔｔ（ｓ）時間の間ＣＭＰ工程を行い、前記ウェーハ上の被研磨膜の除去量ΔＴｏｘＰ（ｓ）を求める。その後、前記ΔＴｏｘＰ（ｓ）から、ＲＲb（ｓ）＝｛ΔＴｏｘＰ（ｓ）＋Ａ｝／Δｔ（ｓ）の関係式を利用して前記選択されたウェーハに対する被研磨膜の除去率ＲＲb（ｓ）を求める。そして、最初のロットのウェーハから除去さるべき被研磨膜のターゲット除去量ΔＴｏｘＴ（１）から、Δｔ（１）＝｛ΔＴｏｘＴ（１）＋Ａ｝／ＲＲb（ｓ）（式中、Ａは定数）の関係式を利用して最初のロットを構成するウェーハに対するＣＭＰ時間Δｔ（１）を決定する。その後、前記最初のロットで前記選択されたウェーハを除外した残りのウェーハを前記Δｔ（１）時間の間ＣＭＰする。
【００４３】
前記Δｔ（１）時間の間ＣＭＰした後、ΔＴｏｘＰ（１）を求め、前記ΔＴｏｘＰ（１）からＲＲb（１）＝｛ΔＴｏｘＰ（１）＋Ａ｝／Δｔ（１）の関係式を利用してＲＲb（１）を求める方法で最初のロットでのブランケットウェーハに対する被研磨膜除去率を求められる。前記ＲＲb（１）は２番目のロットのＣＭＰ時間を決定するのに利用される。
【００４４】
図１で説明したアルゴリズムを利用して本発明によりＣＭＰ工程を行うにあたり、各ロットを構成する複数枚のウェーハに対し少なくとも２個、例えば４個のヘッドを備えたＣＭＰ設備を利用して少なくとも２枚、例えば４枚のウェーハずつ順にＣＭＰ工程を行える。
【００４５】
パターンが形成されたウェーハに対するＣＭＰ工程を進めるにあたり、サンプルスキップ方式でランツーラン制御を行うためには、実際の工程中に設備からリアルタイムで得られる研磨対象膜の除去率データを確保することが必要である。今までは研磨対象膜の除去率データをブランケットウェーハを利用したモニタリングを通じて得たが、このような方法では工程実行中にＣＭＰ設備からリアルタイムで正確なデータを得難い。本発明ではこのような課題を解決するために、ＣＭＰ工程の平坦化メカニズムを利用し、これを基に実際のＣＭＰ工程を進めた後から得られた実際の除去率データとブランケットウェーハから得られた除去率データとの関係を確保する新しいモデルを作った。
【００４６】
一般的に、ＣＭＰ平坦化メカニズムにおいて、ＣＭＰ進行初期、すなわちウェーハ上に形成されたパターンにより形成される研磨対象膜の表面上の段差を除去するまで（段差がなくなるまで）の除去率変化は、パターンが形成されているウェーハとブランケットウェーハとが異なる除去率変化の様相を示し、いったん平坦化がなされた後にはパターンが形成されているウェーハとブランケットウェーハとが同じ傾向を示す。
【００４７】
図２ないし図４はパターン形成されたウェーハ及びブランケットウェーハ各々に対して同じ条件で同じ時間の間ＣＭＰ工程を行う時、ＣＭＰ工程を行う前からＣＭＰ工程が完了するまでに表れる各ウェーハ上に全面蒸着された絶縁膜のプロファイル変化を示す断面図である。
【００４８】
具体的に、図２に図示すように、パターン１２が形成されたウェーハ１０上には、前記パターン１２により絶縁膜１４上に段差Ｓ１が形成され、ブランケットウェーハ２０の場合には段差のない平坦な絶縁膜２４が形成される。
【００４９】
図３は前記パターン１２が形成されたウェーハ１０上の絶縁膜１４で段差Ｓ１が除去されるまで各ウェーハ１０、２０上の絶縁膜１４、２４に対してＣＭＰ工程を行った後で任意のモニタリングサイトＭ１、Ｍ２での厚さ変化を示したものである。ここで、前記パターン１２が形成されたウェーハ１０上での絶縁膜１４の除去量変化（ΔＴｏｘ１）と前記ブランケットウェーハ２０上での絶縁膜２４の除去量変化（ΔＴｏｘ２）との関係は非線型的になる。
【００５０】
図４はＣＭＰによる平坦化工程が完了した後において、前記各モニタリングサイトＭ１、Ｍ２での厚さ変化を示したものである。ここで、前記絶縁膜１４が図３でのように平坦化された以後には、前記パターン１２が形成されたウェーハ１０上での絶縁膜１４の厚さ変化、すなわち除去量（ΔＴｏｘ１’）と前記ブランケットウェーハ２０上での絶縁膜２４の厚さ変化、すなわち除去量（ΔＴｏｘ２’）との関係が線形的になる。特に、前記絶縁膜１４、２４が同じ膜質でなされた場合にはその傾きがおおむね１になる。
【００５１】
図２ないし図４を参照して説明したように、パターンが形成されたウェーハで前記パターンにより段差が形成された研磨対象膜の平坦化がなされた後には、前記研磨対象膜の厚さ変化量はブランケットウェーハ上の研磨対象膜の厚さ変化量とほぼ同一である。
【００５２】
図５はＣＭＰ工程時にパターン形成されたウェーハ上で研磨対象膜の平坦化がなされる時点の前後において、パターン形成されたウェーハとブランケットウェーハ上の研磨対象膜の厚さ変化量との関係を示したグラフである。パターンが形成されたウェーハ上の研磨対象膜が平坦化された後における厚さ変化量の関係で傾きはほぼ１になる。
【００５３】
このような原理を利用し、実際のパターンが形成されたウェーハ上での被研磨膜の厚さ変化（ΔＴｏｘＰ）とブランケットウェーハ上での被研磨膜の厚さ変化（ΔＴｏｘＢ）との関係を次数式１に示したような関係式で表現できる。
ΔＴｏｘＢ＝ΔＴｏｘＰ＋Ａ・・・（数式１）
数式１の関係式で、図２の状態から図３の状態まで研磨される間に実際のパターンが形成されたウェーハ上の研磨対象膜の厚さ変化とブランケットウェーハ上の研磨対象膜の厚さ変化との非線型的な関係は前記ウェーハ上に形成された実際のパターンにより影響を受けるようになり、これは数式１で「Ａ」の値で示される特性値として表示される。数式１で、「Ａ」値の物理的意味は特定のパターンが形成されたウェーハ上の被研磨面が平坦化状態に至る間に除去されたブランケットウェーハ上の被研磨膜の厚さ変化量を意味し、各製品パターンまたはＣＭＰ条件により他の値を有すると調査された。
【００５４】
実際のパターンが形成されたウェーハに対してＣＭＰ工程を完了した後、前記ウェーハ上の被研磨膜の厚さ変化量を数式１に代入することで、ブランケットウェーハ上の被研磨膜の厚さ変化量を算出できる。
【００５５】
図６及び図７は各々相異なるＣＭＰの条件下（レシピ）でブランケットウェーハ上の被研磨膜の除去量変化をパターン形成されたウェーハ上の被研磨膜除去量の関数で示したグラフである。
【００５６】
具体的に説明すれば、同じパターンが形成された２個のウェーハ上の被研磨膜をレシピ１（図６）及びレシピ２（図７）として表示される相異なるＣＭＰ条件下で研磨する時、前記各ウェーハ上の厚さ測定サイトで厚さ変化量を測定し、同時に前記レシピ１及びレシピ２の条件下で各々ブランケットウェーハ上に形成された被研磨膜に対しても同じ厚さ測定サイトで厚さ変化量を測定し、パターン形成されたウェーハとブランケットウェーハでのそれぞれの除去量変化間の関係をそれぞれのＣＭＰ条件についてグラフで示した。
【００５７】
図６及び図７のグラフで分かるように、パターン形成されたウェーハで被研磨膜の厚さ変化が小さい時には、前記パターン形成されたウェーハと同時に進められたブランケットウェーハの厚さ変化量との関係が非線型的になるものの、パターン形成されたウェーハ上の被研磨膜で平坦化がなされた後、すなわち初期の一定厚さが除去された後には、数式１に表示されたように線形的な関係が成立し、それぞれの場合に特性値「Ａ」が決定される。
【００５８】
パターン形成されたウェーハとブランケットウェーハとの厚さ変化関係式を数式１のように設定すれば、パターン形成されたウェーハの実際のＣＭＰが進められたデータを基として同一膜のブランケットウェーハ上の被研磨膜の厚さ変化を予測でき、これを時間で割れば特定のＣＭＰ設備で示される特定膜の除去率を求められる。すなわち、別のモニタリング段階を経ずに、パターン形成されたウェーハに対する実際のＣＭＰ工程を進めた結果から得られたデータに基づいてＣＭＰ設備で得られるＣＭＰ除去率を算出できる。このような関係式は全ての種類のパターンに対しても同様に適用でき、ただ数式１で特性値Ａだけが条件により異なる値を表す。
【００５９】
特性値Ａは同じパターンが形成されているウェーハ上でＣＭＰ工程時にウェーハに加えられる圧力、プラテンの回転速度、ＣＭＰレシピなどにより変化する値であり、ウェーハ上に形成されたパターンによっても影響を受ける。しかし、特性値Ａは同じレシピ下で一定のパターンが形成されたウェーハに対してＣＭＰ工程を進める場合には全て同じ値を示すと確認された。
【００６０】
ＣＭＰ設備で得られる被研磨膜の除去率（ＲＲ）は数式２のような関係から得られる。
ＲＲ＝ΔＴｏｘＢ／Δｔ・・・（数式２）
式中、ΔｔはＣＭＰ工程を進めた時間を意味する。数式１及び数式２の関係に基づいて、ｎ番目にＣＭＰ工程の実行でパターン形成されたウェーハでの被研磨膜の厚さ変化量ΔＴｏｘＰ（ｎ）、ＣＭＰ時間Δｔ（ｎ）及び特性値ＡからＣＭＰ設備で得られるブランケットウェーハ上の被研磨膜に対する可変的な除去率ＲＲb（ｎ）をインサイチュで求める関係式を数式３のように設定できる。
ＲＲb（ｎ）＝｛ΔＴｏｘＰ（ｎ）＋Ａ｝／Δｔ（ｎ）・・・（数式３）
数式３を利用することにより、ブランケットウェーハを利用した別途の除去率をモニタリングする段階が必要なく、実際にパターン形成されたウェーハに基づくＣＭＰの実行結果データ（以下、単にＣＭＰデータという）から、ＣＭＰ設備で得られるブランケットウェーハに対する被研磨膜除去率を求められる。特に、実行されたＣＭＰ工程の特性値の「Ａ」値を適用してインサイチュで得られたこの除去率データは、製品の種類に影響を受けないブランケットウェーハに対する除去率であるので、相異なるパターンを含む製品についても適用できる。
【００６１】
このように、パターン形成されたウェーハに対する実際のＣＭＰデータからブランケットウェーハに対する被研磨膜除去率が決定されれば、後続ロットについて適用されるＣＭＰ時間Δｔ（ｎ＋１）を数式４のように決定できる。
Δｔ（ｎ＋１）＝｛ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）＋Ａ｝／ＲＲb（ｎ）・・・（数式４）
数式４で、ΔＴｏｘＴ（ｎ＋１）は、ｎ＋１番目のロットのウェーハ上で被研磨膜が除去されるべき目標除去量であり、ＣＭＰ前の被研磨膜の厚さｐｒｅ−Ｔｏｘ（ｎ＋１）から被研磨膜の目標の厚さＴtarget（ｎ＋１）を差引いた量である。
【００６２】
数式４から、次のｎ＋１番目にＣＭＰ工程が実行されるロットに対して適用されるＣＭＰ時間を計算でき、サンプルウェーハを利用した別の確認作業が必要ないので、サンプルスキップ方式のＣＭＰ工程が可能である。また、上記の通りにインサイチュで得られるデータをコンピュータの利用により処理すれば、ＣＬＣ方式でＣＭＰ時間を決定して毎ロットごとにサンプルを利用した確認手続きすることなく連続的に次のロットを処理できる長所がある。
【００６３】
一方、ＣＭＰ工程を実行する時、同一膜を研磨する場合にもＣＭＰ設備で得られる除去率はウェーハごとにまたはロットごとに持続的に変化する。そして、このような除去率の変化は、複数のヘッドが処理を行うマルチヘッド方式によりウェーハがローディングされるＣＭＰ設備の場合には、より顕著である。その理由は各ヘッドが持っている自体特性によりヘッド間の除去率に差が生じるためである。例えば、設備モデル名ＭＩＲＲＡ（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ  Ｃｏ．の製品）のように４個のヘッドである場合には、一つのヘッド自体でまたはヘッド間に除去率の変化が大きいために、それぞれ実行されているＣＭＰ工程の除去率を全体的に所望の目標に合わせることが難しい。一方、ＣＭＰにより得られる除去率変化の様相は不規則的な傾向を示すが、その値の分布は一定の範囲から大きく外れないと確認された。
【００６４】
図８ないし図１０は、ＭＩＲＲＡ設備を利用して得られた被研磨膜の除去率変化を示したグラフであり、図８は一つのヘッド自体で各サイクルごとに生じた除去率変化を示したものであり、図９は４個のヘッドで各サイクルごとに各々生じた除去率変化を示したものであり、図１０は各サイクルから得られた４個のヘッドに対する除去率データの平均値に対する偏差を表示したものである。
【００６５】
図９に示された結果、相異なるヘッドから得られる除去率変化はランダムであり不規則で、平均値から±１．８５％程度の範囲に分布していることが分かる。一方、図１０で、各ヘッドから得られた除去率の平均値変化は、±０．５５％程度であって相対的に小さな範囲に分布していることが分かる。このような事実から、ＣＭＰ設備から得られる除去率を最適化させられる因子を決定できる。すなわち、前記のような事実をサンプルスキップ方式のＣＭＰ工程でＣＭＰ時間決定のためのアルゴリズムに適用し、ＣＭＰ工程を進めることにより各ヘッドごとにインサイチュで実際に得られる除去率値を求めた後、それらの値から得られる平均値の除去率を数式４でのＲＲb（ｎ）の代わりに適用すればヘッド間に生じる除去率変化の影響を最小化でき、目標とする除去率に見合った能力が向上する。
【００６６】
前記事実を基礎としてＣＭＰ工程の実行による除去率の平均を取る最適の方式は、毎ＣＭＰ実行時にＭＩＲＲＡ設備に備わった４個のヘッドを考慮して各ヘッドごとに１枚のウェーハを確認し、ここから得られる除去率の平均値を求める。しかし、現在量産で使用する厚さ測定設備は、スタンドアローン方式の厚さ測定設備であってスループットが非常に低い。従って、現在の量産工程では１回のＣＭＰ工程で１枚だけを確認している点に鑑みれば、上記の通りに４枚のウェーハを確認する方法は適用し難いと言える。一方、各ＣＭＰ工程の実行により得られた除去率データは、ＭＩＲＲＡ設備に備わった相異なる４個のヘッドから得られる除去率値がランダムに示される。従って、それらの値の平均値は相異なる４個のヘッドで見られる除去率の平均値と近似していると言える。
【００６７】
ＣＭＰ工程を進めるにあたって除去率の平均値を取る方式として、各除去率の線形的な平均値を取る方法と、最近のＣＭＰ工程から得られた値に適切な重み付きを付与する方法が一般的に考慮される。しかし、ＣＭＰ工程で示される除去率値は、ＣＭＰ設備自体での除去率変化の他にもパッドのような消耗品の寿命により変化するのであり、線形的な平均値を取る方法よりは得られたデータから選択的に重み付き値を付与する方法がより妥当であると言える。従って、本発明では重み付き値が付与された最適化された除去率値ＲＲw（ｎ）を求めるために数式５のような関係式を適用して演算を行う。
ＲＲw（ｎ）＝ＲＲb（ｎ）×ｆ１＋ＲＲb（ｎ−１）×ｆ２＋ＲＲb（ｎ−２）×ｆ３＋…                                          ・・・（数式５）
数式５で、ＲＲb（ｎ）、ＲＲb（ｎ−１）及びＲＲb（ｎ−２）は各々ｎ番目、ｎ−１番目及びｎ−２番目のロットから得られたブランケットウェーハ上の被研磨膜に対する除去率を意味し、ｆ１、ｆ２及びｆ３は各々ｎ番目、ｎ−１番目及びｎ−２番目のロットに対する重み付き値を意味する。本発明によるウェーハの研磨時間制御方法では、数式５で表現される重み付き値が付与された可変的な除去率を求めるためのアルゴリズムを利用してブランケットウェーハに対する除去率を計算するので、除去率の変化幅が大きいＣＭＰ設備またはマルチヘッド方式のＣＭＰ設備に効果的に適用でき、複数個のヘッドを使用して進められるＣＭＰ工程でＣＭＰ後に得られる被研磨膜の除去率を目標値近辺で最小化された範囲に分布させる。
【００６８】
＜評価例１＞
実際のＣＭＰ工程において、サンプルスキップ方式でウェーハの研磨時間を制御するために、まず前述したようにアルゴリズムを利用して実際のＣＭＰ工程で得られたデータからブランケットウェーハでの除去率を計算し、これを実際にＣＭＰ工程を経たブランケットウェーハの測定により得られた除去率と比較し、その妥当性を検証した。
【００６９】
テスト用に使われたパターン形成ウェーハは、ＤＲＡＭ製品形成用ウェーハであり、被研磨膜は層間絶縁膜として使われたＢＰＳＧ（ｂｏｒｏｐｈｏｓｐｈｏｓｉｌｉｃａｔｅ  ｇｌａｓｓ）膜であった。ＣＭＰにより除去されるＢＰＳＧ膜は、実際にアニーリング工程を進めるためにブランケットウェーハ上に形成されたＢＰＳＧ膜に対しても同じ条件下でアニールした後でＣＭＰを進めた。本テストに使われたＣＭＰ設備は４個のヘッドを具備したＭＩＲＲＡ設備であり、テスト進行時のエラーを最小化するために同一ヘッドで進めた。ＣＭＰ進行条件（レシピ）は表１に示すとおりである。
【００７０】
【表１】
0003859475.tif 000002
【００７１】
表１のパターン形成されたウェーハが２つの条件下でＣＭＰ工程を経て平坦化された後でブランケットウェーハとパターン形成されたウェーハとの間に得られたＢＰＳＧ膜の除去量に関する関係式を数式１のように表現すれば次の通りである。
【００７２】
レシピ１：ΔＴｏｘＢ１＝０．９７７×ΔＴｏｘＰ１＋３５２６（Ｒ2＝０．９７７）
レシピ２：ΔＴｏｘＢ２＝０．９９９×ΔＴｏｘＰ２＋３１３８（Ｒ2＝０．９９９）
ここで、Ｒ2は得られた関係式の信頼度を意味し、レシピ１及びレシピ２の条件どちらも数式１の形で表せることが分かる。
【００７３】
前記２つの関係式から得られたブランケットウェーハに対するそれぞれのＢＰＳＧ膜の除去量を数式３の関係式に代入してブランケットウェーハ上でのＢＰＳＧ膜除去率を算出した。また、同じヘッドを使用してレシピ１及びレシピ２の条件下で、各々前記パターン形成されたウェーハのＣＭＰ工程と同時にＣＭＰ工程が実行されたブランケットウェーハ上でのＢＰＳＧ膜除去量を測定し、これをＣＭＰ時間で割ってブランケットウェーハ上でのＢＰＳＧ膜除去率を求めた。ブランケットウェーハに対する前記算出された除去率と実際測定された除去率を表２に比較して表した。
【００７４】
【表２】
0003859475.tif 000003
【００７５】
表２の結果を見れば、各ＣＭＰ条件下で進められたテストにおいて、全て、パターン形成されたウェーハのデータから算出されたブランケットウェーハでの除去率が、ブランケットウェーハから実際測定された除去率と比較して非常に小さな差しかないことを示している。従って、実際にブランケットウェーハを使用して除去率を評価する別途のテスト段階を経る必要なく、本発明で可変的な除去率を求めるために利用されるアルゴリズムに基づいてパターン形成されたウェーハから得られたデータを前記定義された関係式に代入することで、ＣＭＰ設備で表すブランケットウェーハに対する除去率データを容易に求めることができる。
【００７６】
＜評価例２＞
本評価例では４個のヘッドを備えたＭＩＲＲＡ設備を使用してＣＭＰ工程を行い、数式５の関係式を利用して重み付き値が付与された可変的な除去率値を求めた。この時、各ロットでのブランケットウェーハに対する除去率は評価例１でのレシピ１について求めた関係式、すなわちΔＴｏｘＢ１＝０．９７７×ΔＴｏｘＰ１＋３５２６の関係式を適用して求めた。
【００７７】
テスト用に使われたパターン形成されたウェーハは、ＤＲＡＭ製品形成用ウェーハであり、層間絶縁膜に使われたＢＰＳＧ膜を研磨するＣＭＰ工程について適用した。この時、ＭＩＲＲＡ設備に含まれた４個のヘッドを全て使用してＣＭＰ工程を実行した。ロット進行の方法は、まず最初のロットにおけるサンプルウェーハ１枚に対し、設定された所定のＣＭＰ時間の間ＣＭＰ工程を行い、ＣＭＰ工程前後の被研磨膜の厚さ変化を測定した後、前記レシピ１について得られた関係式を利用してブランケットウェーハでの除去率ＲＲb（１）を決定し、ここから得られた除去率ＲＲb（１）を反映して後続ロットで必要とするＣＭＰ時間を求め、その後連続的に数式５の関係式を利用してｎ番目のロットに対するブランケットウェーハでの除去率ＲＲw（ｎ）からｎ＋１番目のロットのＣＭＰ時間を決定するＣＬＣ方式のアルゴリズムによりＣＭＰ工程を進めた。ＢＰＳＧ膜は初期厚さＴ0であり、ＣＭＰ工程を経た後で得ようとするＢＰＳＧ膜の厚さ（目標厚さ、Ｔtarget）は全て８５００Åとし、ＣＭＰ後の実際に測定された最終厚さはＴLと表示した。数式５を利用して得られた重み付き値が付与された可変的な除去率値に基づいて設定されたＣＭＰ時間（Δｔ）の間に後続ロットのＣＭＰ工程を連続的に進めた結果は表３に表す通りである。
【００７８】
【表３】
0003859475.tif 000004
【００７９】
表３の結果は、最初のロットから選択されたサンプルウェーハ１枚を除いて全て以前のロットから得られた除去率を数式４のＣＭＰ時間決定のための関係式に代入して求めた結果である。ここから得られた結果は、作業者の意見介入によりＣＭＰ時間を定める通常の方法による場合よりも目標厚さにより近いことが確認された。このような事実から、本発明でのように重み付き値が付与された可変的な除去率を算出するためのアルゴリズムを利用してサンプルスキップ方式でＣＬＣシステムによりＣＭＰ時間を制御するＣＭＰ工程が現実的に可能であることを確認し、ＭＩＲＲＡ設備のように４個のヘッドを備えたＣＭＰ設備で各ヘッド間に生じる除去率の変化幅を効果的に減らせることが分かる。
【００８０】
一方、マルチヘッドを有するＣＭＰ設備では、厚さ測定対象のウェーハがどんなヘッドでＣＭＰが進められるか知り難い。従って、例えば数式５の関係式を利用して各ヘッドが示す除去率の平均値を求めた後、この値からＣＭＰ時間を決定することによりヘッド間に生じる変化幅を最小化できる。
＜評価例３＞
本評価例では重み付き値が付与された可変的な除去率を利用してサンプルスキップ方式で後続するＣＭＰ工程のＣＭＰ時間を算出する時に実際に実行されたＣＭＰ工程から得られる効果を確認した。このために、評価例２での評価のためのＣＭＰ進行方法のような方法によりサンプルスキップ方式でＣＭＰ工程を進めた後、一つのロットを構成するウェーハのうちから相異なるヘッドで進められた４個のウェーハでＣＭＰ工程後に得られた最終厚さＴLを比較した。この時、ＣＭＰ工程を経た後で得ようとするＢＰＳＧ膜の厚さ（目標厚さ、Ｔtarget）は全て８５００Åとした。その結果を表４に表した。
【００８１】
【表４】
0003859475.tif 000005
【００８２】
表４の結果を図１１に表した。表４及び図１１の結果で、４個のヘッドで進められる全てのウェーハが目標厚さに近似した値を有することが確認できる。すなわち、本発明により重み付き値が付与された可変的な除去率値を利用するアルゴリズムでは、ＣＭＰ工程で目標値除去率に見合うように除去率を最適化して次のロットに順次的に代入する方法を採用するので、本発明によるアルゴリズムによりＣＭＰ工程を進行すれば最初のサンプル確認から２回演算を実行しても、ウェーハ上での被研磨膜のＣＭＰ後の厚さが目標厚さの８５００Å近くに収束する特徴を有している。また、重み付き値が付与された可変的な除去率を利用したアルゴリズムでは各ヘッドで表す除去率の平均値を取って反映するので、ＣＭＰ後に得られる被研磨膜の厚さがモニタリングされる特定のヘッドのみならず全てのヘッドで目標値に近接した優秀な結果が得られる傾向を示すことが分かる。従って、重み付き値が付与された可変的な除去率を利用したアルゴリズムを適用したサンプルスキップ工程によりＣＭＰ工程を進める場合に、スループットが改善される効果の他に工期を短縮できるだけでなく、作業損失を最小化でき、ロット間の散布及び同一ロット内でのウェーハ間変化幅を効果的に抑制できる。
【００８３】
一方、通常のＣＭＰ工程は各ロット進行時ごとにサンプルを確認した後でメインとなる実行を行うが、ＣＭＰ時間を予測することが不確実で、作業者の意見介入による追加的な誤差が反映されてＣＭＰ工程後に得られる結果が目標値に見合う能力が落ち、オーバＣＭＰまたはアンダＣＭＰ現象が引き起こされて追加ＣＭＰ工程を必要とすることになり、最悪の場合には素子不良が引き起こされる。
【００８４】
図１２、図１３及び図１４は重み付き値が付与された可変的な除去率を利用したアルゴリズムによるサンプルスキップ工程が通常のＣＭＰ工程より優秀な結果を提供することを示すグラフである。具体的に説明すれば、図１２は６４メガＥＤＯ（ｅｘｔｅｎｄｅｄ  ｄａｔａ  ｏｕｔｐｕｔ）ＤＲＡＭ製品（以下、「Ｕ製品」とする）製造のためのＣＭＰ工程時、本発明により重み付き値が付与された可変的な除去率を利用したアルゴリズムを適用した場合と、従来技術により各ロットごとにサンプル確認作業を経た後でメインＣＭＰ工程を経た場合とで各々得られたウェーハ上の被研磨膜のＣＭＰ後の厚さ分布を示したものである。図１３は１２８メガ同期式ＤＲＡＭ製品（以下、「Ｙ製品」とする）製造のためのＣＭＰ工程時、本発明により重み付き値が付与された可変的な除去率を利用したアルゴリズムを適用した場合と、従来技術により各ロットごとにサンプル確認作業を経た後でメインＣＭＰ工程を経た場合に各々得られたウェーハ上の被研磨膜のＣＭＰ後の厚さ分布を示したものである。図１４は６４メガ同期式ＤＲＡＭ製品（以下、「Ｖ製品」という）製造のためのＣＭＰ工程時、本発明により重み付き値が付与された可変的な除去率を利用したアルゴリズムを適用した場合と、従来技術により各ロットごとにサンプル確認作業を経た後でメインＣＭＰ工程を経た場合に各々得られたウェーハ上の被研磨膜のＣＭＰ後の厚さ分布を示したものである。図１２、図１３及び図１４の結果で、評価された３つの製品の場合においてＣＭＰ後に得られる被研磨膜のＣＭＰ後の厚さ変化幅（散布）が顕著に小さくなることが分かる。これは本発明により重み付き値が付与された可変的な除去率を利用したアルゴリズムを適用した場合にＣＭＰ設備による除去率変化をリアルタイムで効果的に反映することを意味する。従って、本発明により重み付き値が付与された可変的な除去率を利用したアルゴリズムを適用する場合にサンプルスキップＣＭＰ工程のみならずスループット向上及びＣＭＰ後の厚さの散布改善効果も期待できることを示す。
【００８５】
一方、相異なる製品は相異なるパターンを有し、そのパターンによる影響が相異なるので、多様な製品を同じＣＭＰ設備を利用してＣＭＰ工程を進めるのは困難である。従って、ＣＭＰ前の被研磨膜の厚さが同一でも相異なるパターンである他の製品に対してＣＭＰ工程を進める時には、ＣＭＰ時間を異ならせることによって目標厚さに近づけることができる。一方、本発明によりサンプルスキップ工程が可能なアルゴリズムを量産ＣＭＰ工程に適用するならば相異なる製品を混用できる。従って、ＣＭＰ工程時に研磨対象の製品が変わる時ごとに新しくサンプルスキップ工程を進める必要がないし、いろいろな種類の製品に対してＣＭＰ工程が進められる量産工程でもその効率性を維持できる。
【００８６】
本発明により重み付き値が付与された可変的な除去率を利用するアルゴリズムを適用するＣＭＰ工程はＣＭＰ工程実行データに基づいてブランケットウェーハでの除去率を求めることであり、この値を求める過程でＣＭＰが進められた製品の特性値であるＡ値が関与する。従って、本発明で利用するアルゴリズムにより得られた重み付き値が付与された可変的な除去率データは、ブランケットウェーハでの除去率を表し、製品による依存性がないのである。そして、ブランケットウェーハでの除去率を後続のＣＭＰ工程に適用する時に製品固有の特性値であるＡ値を考慮してＣＭＰ時間を予測するようになるので、製品の混用が可能である。例えば、図１２、図１３及び図１４での評価のために各々使われたＵ製品、Ｙ製品及びＶ製品の場合について、製品の混用のために調査された特性値Ａは各々４０４９Å、４３６７Å及び３５３６Åであった。ここで、相異なるように表れるＡ値は各製品に含まれたパターン特性を反映するものであり、ＣＭＰ前に被研磨膜が同じ厚さを有しても製品の種類が違えば相異なるＣＭＰ時間を与えてこそ目標厚さを得られるということを意味する。
【００８７】
図１５は相異なる２個の製品を混用して本発明によるＣＭＰ工程を行った結果を示すグラフである。図１５の評価のために、サンプルＣＭＰ工程及び３回のメインＣＭＰ工程をＶ製品用ウェーハで進めた後、Ｕ製品用ウェーハに対するメインＣＭＰ工程を１回、Ｖ製品用ウェーハに対するメインＣＭＰ工程１回及びＵ製品用ウェーハに対するメインＣＭＰ工程２回を順番に行った。図１５の結果でのように、製品の種類を混用しても目標厚さの８５００Å近辺の値が得られ、相異なるヘッドで同時に進められたウェーハ間でも得られたデータの散布が改善されつつ目標厚さに相当接近したデータが得られる。
【００８８】
図１６は相異なる３個の製品を混用して本発明によるＣＭＰ工程を行った結果を示すグラフである。図１６の結果で、Ｕ製品、Ｙ製品及びＶ製品よりなる３個の製品を混用した場合にも目標厚さに接近したデータが得られることが確認できる。これは本発明によるＣＭＰ方法で利用しているアルゴリズムがどんな製品であっても妥当に適用できることを裏付ける結果であり、以前に実行されたＣＭＰ工程で研磨されたウェーハの製品種類に関係なく得られる除去率データは、ブランケットウェーハに対するデータであるので相異なる製品用ウェーハに対し混用することが可能であることを意味する。
【００８９】
本発明によれば、サンプルスキップ方式のＣＭＰ工程を実現するために以前のロットで進められた実際のパターンが形成されたウェーハに対するＣＭＰ工程データと、ＣＭＰ時間の予測に必須なブランケットウェーハに対する研磨対象膜質の除去率との関係式から可変的な除去率を決定できるアルゴリズムを利用して後続ロットのウェーハに対する研磨時間を制御する。本発明ではポリッシング工程時の設備特性により持続的に変化する研磨対象膜質の除去率を効果的に反映するアルゴリズムにより後続ロットのＣＭＰ時間を高精度に予測できる。本発明では重み付き値が付与された可変的な除去率を求めるためのアルゴリズムを利用してブランケットウェーハでの除去率を計算するので、本発明によるウェーハの研磨方法は除去率変化幅が大きいＣＭＰ設備またはマルチヘッド方式のＣＭＰ設備に効果的に適用でき、複数個のヘッドを使用して進められるＣＭＰ工程でＣＭＰ後に得られる被研磨膜の除去率を目標値近辺に近づけることができる。
【００９０】
【発明の効果】
本発明によれば、重み付き値が付与された可変的な除去率を算出するアルゴリズムを利用してサンプルスキップ方式でＣＬＣシステムにより後続ロットのＣＭＰ時間をインサイチュで制御するＣＭＰ工程が現実的に可能で、複数個のヘッドを備えたマルチヘッド方式の設備で複数個のヘッドを使用することにより広くなりうるロット間の偏差範囲を最小化することにより、ヘッド間に生じる除去率変化幅を効果的に減らせる。また、本発明によるアルゴリズムから得られる除去率データはブランケットウェーハに対するデータであるので、以前に実行されたＣＭＰ工程で研磨されたウェーハの製品種類に関係なく相異なる製品を混用して本発明による方法でＣＭＰ工程を行うことができる。
【００９１】
以上、本発明を望ましい実施例をあげて詳細に説明したが、本発明はこれに限定されずに、本発明の技術的思想の範囲内で当分野で通常の知識を持った者によりさまざまな変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明によるウェーハの研磨方法によりウェーハを研磨する方法を説明するためのフローチャートである。
【図２】  パターン形成されたウェーハ及びブランケットウェーハ各々に対して同じ条件で同じ時間の間ＣＭＰ工程を行う時にＣＭＰ工程を行う前からＣＭＰ工程が完了するまで表れる各ウェーハ上に全面蒸着された絶縁膜のプロファイル変化を示す断面図である。
【図３】  図２に続く絶縁膜のプロファイル変化を示す断面図である。
【図４】  図３に続く絶縁膜のプロファイル変化を示す断面図である。
【図５】  パターン形成されたウェーハとブランケットウェーハ上の研磨対象膜質の厚さ変化量との関係を表したグラフである。
【図６】  レシピ１で表示されるＣＭＰの条件下でブランケットウェーハ上の被研磨膜の除去量変化をパターン形成されたウェーハ上の被研磨膜除去量の関数で示したグラフである。
【図７】  レシピ２で表示されるＣＭＰの条件下でブランケットウェーハ上の被研磨膜の除去量変化をパターン形成されたウェーハ上の被研磨膜除去量の関数で示したグラフである。
【図８】  一つのヘッド自体で各サイクルごとに生じた除去率変化を示す図である。
【図９】４個のヘッドで各サイクルごとに各々生じた除去率変化を示す図である。
【図１０】各サイクルから得られた４個のヘッドに対する除去率データの平均値に対する偏差を表示す図である。
【図１１】  本発明によるウェーハ研磨方法により重み付き値が付与された可変的な除去率を利用してサンプルスキップ方式で後続ランのＣＭＰ時間を算出して後続ランのＣＭＰ工程を行った場合に各ロットごとに得られたＣＭＰ後の最終厚さ変化を表したグラフである。
【図１２】  Ｕ製品に対し本発明によるウェーハ研磨方法により重み付き値が付与された可変的な除去率を利用してサンプルスキップ方式でＣＭＰ工程を行った場合、ＣＭＰ後の厚さの分布を示すグラフである。
【図１３】  Ｙ製品に対し本発明によるウェーハ研磨方法により重み付き値が付与された可変的な除去率を利用してサンプルスキップ方式でＣＭＰ工程を行った場合、ＣＭＰ後の厚さの分布を示すグラフである。
【図１４】  Ｖ製品に対し本発明によるウェーハ研磨方法により重み付き値が付与された可変的な除去率を利用してサンプルスキップ方式でＣＭＰ工程を行った場合、ＣＭＰ後の厚さの分布を示すグラフである。
【図１５】  相異なる２個の製品を混用して本発明によるＣＭＰ工程を行った結果を示すグラフである。
【図１６】  相異なる３個の製品を混用して本発明によるＣＭＰ工程を行った結果を示すグラフである。
【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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【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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