JP2003536268A - プラズマプロセスにおける欠陥識別方法 - Google Patents
プラズマプロセスにおける欠陥識別方法Info
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- H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
- H01J37/00—Discharge tubes with provision for introducing objects or material to be exposed to the discharge, e.g. for the purpose of examination or processing thereof
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Abstract
(57)【要約】
ＲＦソースにより付勢されるプラズマプロセスにおける欠陥識別方法は、最初に、所与の基線プラズマプロセスに関して、複数のプロセス入力パラメータがそれらの基線値から変化することにより生じるＲＦソースの複数のフーリエ成分の大きさの変化を決定することを含む。この大きさの変化を基準データとして記憶する。その後の生産運転中にプラズマプロセスを欠陥に対して監視し、欠陥が見つかった場合には、元の基線値と公称同一である入力パラメータ値で基線プロセスを繰り返す。元の基線値からのフーリエ成分の変化を決定し、そして上記基準データと比較して、どの入力パラメータが変化したか決定する。
Description
【０００１】
本発明は、ＲＦソースにより付勢されるプラズマ処理炉における欠陥識別方法
に係る。
に係る。
【０００２】
多くの薄膜プロセスは、所望の特性をもつ小型構造体の迅速且つ正確な製造を
容易にするためにプラズマプロセスを使用している。プラズマプロセスは、例え
ば、シリコンウェハのような基体に金属、導体及び半導体を付着しそしてエッチ
ングすることを含む。プラズマプロセスとは、通常、真空チャンバー内に基体を
配置し、プロセスガスを導入し、そして典型的に０．１ないし１００ＭＨｚの高
周波（ＲＦ）電力を印加してプラズマを形成することを含む。プラズマは、イオ
ン、電子、基本的ガス種及び中性ガスより成り、それらは全て所望の反応を展開
できるようにする。プラズマ反応は、ＲＦ電力、ガス流、チャンバー圧力、基体
及び壁温度、チャンバー壁条件、電極間隔等々を含む多数の入力を有する。
容易にするためにプラズマプロセスを使用している。プラズマプロセスは、例え
ば、シリコンウェハのような基体に金属、導体及び半導体を付着しそしてエッチ
ングすることを含む。プラズマプロセスとは、通常、真空チャンバー内に基体を
配置し、プロセスガスを導入し、そして典型的に０．１ないし１００ＭＨｚの高
周波（ＲＦ）電力を印加してプラズマを形成することを含む。プラズマは、イオ
ン、電子、基本的ガス種及び中性ガスより成り、それらは全て所望の反応を展開
できるようにする。プラズマ反応は、ＲＦ電力、ガス流、チャンバー圧力、基体
及び壁温度、チャンバー壁条件、電極間隔等々を含む多数の入力を有する。
【０００３】
製造の改善のためには複雑なプラズマプロセスを制御することが重要であり、
即ち正確で且つ再現性のある処理を行うには、プラズマ自体が再現性のあるもの
でなければならない。不都合なことに、直接的にプラズマを監視しそして制御す
る方法は僅かしかない。ガス流、ＲＦ発生器からの電力出力、チャンバー圧力、
又は温度等、即ちプロセスパラメータ又はプロセス入力を監視し又は制御するこ
とが有用である。しかしながら、プラズマプロセスは、プラズマパラメータに直
接的に依存するので、これらの間接的な変数を測定するのでは、一般的に、充分
ではない。
即ち正確で且つ再現性のある処理を行うには、プラズマ自体が再現性のあるもの
でなければならない。不都合なことに、直接的にプラズマを監視しそして制御す
る方法は僅かしかない。ガス流、ＲＦ発生器からの電力出力、チャンバー圧力、
又は温度等、即ちプロセスパラメータ又はプロセス入力を監視し又は制御するこ
とが有用である。しかしながら、プラズマプロセスは、プラズマパラメータに直
接的に依存するので、これらの間接的な変数を測定するのでは、一般的に、充分
ではない。
【０００４】
プラズマは、電気的には非直線的な複雑な負荷を表わす。これは、ＲＦ駆動信
号の高調波の発生を招く。フーリエ成分として知られているこれらの高調波は、
プラズマプロセス及びプロセスパラメータの両方の変化に非常に敏感である。 ＲＦ電力信号のフーリエ成分を監視することは、プラズマプロセスを監視する
ための有用な方法を与えることが一般的に受け入れられている。これら成分は、
基本的なプラズマパラメータに更に直接的に関連しているので、プラズマプロセ
スの更に直接的な測定値である。
号の高調波の発生を招く。フーリエ成分として知られているこれらの高調波は、
プラズマプロセス及びプロセスパラメータの両方の変化に非常に敏感である。 ＲＦ電力信号のフーリエ成分を監視することは、プラズマプロセスを監視する
ための有用な方法を与えることが一般的に受け入れられている。これら成分は、
基本的なプラズマパラメータに更に直接的に関連しているので、プラズマプロセ
スの更に直接的な測定値である。
【０００５】
ＲＦセンサを使用し、電圧及び電流のフーリエ成分を測定することによりＲＦ
プラズマを監視しそして制御することが知られている。このセンサは、閉ループ
制御又は開ループ制御、例えば、エッチング終了点制御や、プラズマプロセスの
現場監視に使用することができる。いずれの場合にも、ＲＦフーリエ成分の１つ
以上が所定の限界に到達したときにプラズマを終了することができる。 不都合にも、入力パラメータが不所望に変化し、例えば、ガス流量が変化した
ためにプラズマ炉において問題が発生したときには、上述したＲＦセンサは、欠
陥が生じたことしか決定できず、即ちどの入力パラメータが変化したか決定する
ことはできない。 それ故、プラズマ炉における現在の欠陥検出構成の制約を克服する方法が要望
される。
プラズマを監視しそして制御することが知られている。このセンサは、閉ループ
制御又は開ループ制御、例えば、エッチング終了点制御や、プラズマプロセスの
現場監視に使用することができる。いずれの場合にも、ＲＦフーリエ成分の１つ
以上が所定の限界に到達したときにプラズマを終了することができる。 不都合にも、入力パラメータが不所望に変化し、例えば、ガス流量が変化した
ためにプラズマ炉において問題が発生したときには、上述したＲＦセンサは、欠
陥が生じたことしか決定できず、即ちどの入力パラメータが変化したか決定する
ことはできない。 それ故、プラズマ炉における現在の欠陥検出構成の制約を克服する方法が要望
される。
【０００６】
従って、本発明は、ＲＦソースによって付勢されるプラズマプロセスにおける
欠陥識別方法であって、 （ａ）所与の基線プラズマプロセスに関して、複数のプロセス入力パラメータ
がそれらの基線値から変化することにより生じるＲＦソースの複数のフーリエ成
分の大きさの変化を決定し、 （ｂ）上記大きさの変化を基準データとして記憶し、 （ｃ）その後の生産運転中にプラズマプロセスを実行し、 （ｄ）上記生産運転中に、プラズマプロセスに欠陥があるかどうか決定し、 （ｅ）欠陥がある場合には、上記段階（ａ）の基線値と公称同一である入力パ
ラメータ値で基線プロセスを繰り返し、 （ｆ）繰り返し基線プロセスに関して上記フーリエ成分の大きさを決定し、そ
して （ｇ）上記段階（ｆ）で決定されたデータを、上記基準データと比較して、ど
の入力パラメータが変化したか決定する、 という段階を備えた方法を提供する。
欠陥識別方法であって、 （ａ）所与の基線プラズマプロセスに関して、複数のプロセス入力パラメータ
がそれらの基線値から変化することにより生じるＲＦソースの複数のフーリエ成
分の大きさの変化を決定し、 （ｂ）上記大きさの変化を基準データとして記憶し、 （ｃ）その後の生産運転中にプラズマプロセスを実行し、 （ｄ）上記生産運転中に、プラズマプロセスに欠陥があるかどうか決定し、 （ｅ）欠陥がある場合には、上記段階（ａ）の基線値と公称同一である入力パ
ラメータ値で基線プロセスを繰り返し、 （ｆ）繰り返し基線プロセスに関して上記フーリエ成分の大きさを決定し、そ
して （ｇ）上記段階（ｆ）で決定されたデータを、上記基準データと比較して、ど
の入力パラメータが変化したか決定する、 という段階を備えた方法を提供する。
【０００７】
本明細書において、基線プラズマプロセスとは、プロセス入力パラメータとし
て所定の値を有するプラズマプロセスである。 本発明は、オペレータが欠陥の原因を診断するか、又は調査に費用がかかるこ
とが分かっている非常に多数のあり得る原因を少なくとも排除できるようにする
技術を提供する。
て所定の値を有するプラズマプロセスである。 本発明は、オペレータが欠陥の原因を診断するか、又は調査に費用がかかるこ
とが分かっている非常に多数のあり得る原因を少なくとも排除できるようにする
技術を提供する。
【０００８】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
図１は、典型的なプラズマプロセス炉を示す。これは、処理されるべきウェハ
又は基体２を含むプラズマチャンバー１を備えている。ＲＦ電源３によりチャン
バー内にプラズマが確立されそして維持される。このＲＦ電源は、一般に、実数
インピーダンスを有し、これは、複素数プラズマ負荷のインピーダンスに一致す
るために変換を受けねばならない。これは、マッチングネットワーク４を経て行
われる。電力は、通常、容量性結合により、電極８を経てプラズマチャンバーへ
接続される。プロセスガスは、ガス入口７を経て導入され、そしてチャンバーは
、ガス排気管路１０を経てポンピングすることにより所望の圧力に維持される。
絞り弁９を使用して圧力が制御される。プラズマは、ガスの化学作用を変化させ
ることにより、例えば、半導体デバイスを有効に製造できるようにする。例えば
、シリコンや金属をエッチングするのに使用されるＣ１２のようなガスは、反応
性及びイオン化種に変換される。半導体デバイスを製造するのに使用される非常
に微細な幾何学形状のエッチングは、プラズマの反応性ガス、イオン及び電子に
よって可能となる。
又は基体２を含むプラズマチャンバー１を備えている。ＲＦ電源３によりチャン
バー内にプラズマが確立されそして維持される。このＲＦ電源は、一般に、実数
インピーダンスを有し、これは、複素数プラズマ負荷のインピーダンスに一致す
るために変換を受けねばならない。これは、マッチングネットワーク４を経て行
われる。電力は、通常、容量性結合により、電極８を経てプラズマチャンバーへ
接続される。プロセスガスは、ガス入口７を経て導入され、そしてチャンバーは
、ガス排気管路１０を経てポンピングすることにより所望の圧力に維持される。
絞り弁９を使用して圧力が制御される。プラズマは、ガスの化学作用を変化させ
ることにより、例えば、半導体デバイスを有効に製造できるようにする。例えば
、シリコンや金属をエッチングするのに使用されるＣ１２のようなガスは、反応
性及びイオン化種に変換される。半導体デバイスを製造するのに使用される非常
に微細な幾何学形状のエッチングは、プラズマの反応性ガス、イオン及び電子に
よって可能となる。
【０００９】
ウェハは、ツールオペレータにより制御されるある製法に基づいて処理される
。この製法は、プロセスガス流量、チャンバー圧力、気体／壁温度、１つ以上の
発電機に対するＲＦ電力設定、製造時間、電極間の間隔等の入力パラメータ設定
を含む。これは、エッチング、蒸着等の全てのプラズマ処理ツールに対する場合
である。ウェハは、完成までに非常に多数のプラズマ処理段階を受ける。各段階
は、全体的な生産収率に貢献し、１つの段階において欠陥があると、潜在的製品
を破壊することになる。
。この製法は、プロセスガス流量、チャンバー圧力、気体／壁温度、１つ以上の
発電機に対するＲＦ電力設定、製造時間、電極間の間隔等の入力パラメータ設定
を含む。これは、エッチング、蒸着等の全てのプラズマ処理ツールに対する場合
である。ウェハは、完成までに非常に多数のプラズマ処理段階を受ける。各段階
は、全体的な生産収率に貢献し、１つの段階において欠陥があると、潜在的製品
を破壊することになる。
【００１０】
図１を再び参照すると、マッチング後の複素数電気ラインにおいてＲＦ電力信
号の電圧及び電流を測定するためにＲＦセンサ５が使用される。電圧及び電流の
フーリエ成分と、それらベクトル間の位相角度とを抽出するサンプリング技術を
使用して、データ収集電子回路６においてフーリエ変換が実行される。このデー
タサンプリングは、非常に大きなダイナミックレンジ（９０ｄＢ）にわたり０．
００１度までの位相分解能でフーリエ成分（この実施形態では基本を含む最初の
５つ）を決定するのに充分な高い分解能を有していなければならない。フーリエ
成分の高い分解能のサンプリング及び測定に適した技術は、米国特許第５，８０
８，４１５号に開示されている。
号の電圧及び電流を測定するためにＲＦセンサ５が使用される。電圧及び電流の
フーリエ成分と、それらベクトル間の位相角度とを抽出するサンプリング技術を
使用して、データ収集電子回路６においてフーリエ変換が実行される。このデー
タサンプリングは、非常に大きなダイナミックレンジ（９０ｄＢ）にわたり０．
００１度までの位相分解能でフーリエ成分（この実施形態では基本を含む最初の
５つ）を決定するのに充分な高い分解能を有していなければならない。フーリエ
成分の高い分解能のサンプリング及び測定に適した技術は、米国特許第５，８０
８，４１５号に開示されている。
【００１１】
これらのフーリエ成分は、プラズマ事象に非常に敏感である。例えば、図２は
、プロセス圧力の変化に伴うプラズマ電流の基本及び第３高調波の変化を示す。
これらの信号は、典型的なものであり、そして全部で１５のフーリエ成分（各々
基本及び最初の４つの高調波における電圧、電流及び位相）が、圧力、ガス流量
、電力等の入力パラメータの変化に同様に応答する。 ウェハ製造プロセスは、信頼性の高い大量生産を確保するために同様のプラズ
マプロセス製法でウェハの全バッチを運転することを含む。各ウェハに対するプ
ラズマプロセスが同じである場合には、測定されたフーリエ成分がこれを表わす
。プラズマプロセスの変化は、フーリエ成分の変化によって登録される。
、プロセス圧力の変化に伴うプラズマ電流の基本及び第３高調波の変化を示す。
これらの信号は、典型的なものであり、そして全部で１５のフーリエ成分（各々
基本及び最初の４つの高調波における電圧、電流及び位相）が、圧力、ガス流量
、電力等の入力パラメータの変化に同様に応答する。 ウェハ製造プロセスは、信頼性の高い大量生産を確保するために同様のプラズ
マプロセス製法でウェハの全バッチを運転することを含む。各ウェハに対するプ
ラズマプロセスが同じである場合には、測定されたフーリエ成分がこれを表わす
。プラズマプロセスの変化は、フーリエ成分の変化によって登録される。
【００１２】
図３は、プラズマ化学蒸着ツールにおいて実行されるいわゆる実験計画（ＤＯ
Ｅ）から導出されたデータを示す。このデータは、３レベル、５ファクタの「ボ
ックス−ベヘンケン表面応答(Box-Behnken Surface Response)」運転から得られ
たものである。ＤＯＥからの全データは、上述した１５個の全フーリエ成分の予
想される大きさ変化を、５つのプロセス入力パラメータの変化の関数として示し
ている。図３は、２つのこのような入力パラメータ、即ちＳｉＨ４濃度及びＲＦ
電力のみに関連したデータを示す。５つのプロセス入力パラメータのいずれか１
つを変化させると、１５個のフーリエ成分が変化する特定の再現可能なパターン
が生じる。
Ｅ）から導出されたデータを示す。このデータは、３レベル、５ファクタの「ボ
ックス−ベヘンケン表面応答(Box-Behnken Surface Response)」運転から得られ
たものである。ＤＯＥからの全データは、上述した１５個の全フーリエ成分の予
想される大きさ変化を、５つのプロセス入力パラメータの変化の関数として示し
ている。図３は、２つのこのような入力パラメータ、即ちＳｉＨ４濃度及びＲＦ
電力のみに関連したデータを示す。５つのプロセス入力パラメータのいずれか１
つを変化させると、１５個のフーリエ成分が変化する特定の再現可能なパターン
が生じる。
【００１３】
上記技術を使用して生産運転において欠陥を識別する場合に（図４）、非製品
のテストウェハを使用する基線プラズマプロセスにおいてＤＯＥが実行される（
ステップ２０）。これは、上記１５個のフーリエ成分の大きさの変化を、複数の
プロセス入力パラメータの、その基線値からの変化の関数として決定する。基線
値は、典型的に生産運転に使用されるべきプロセス入力パラメータの値を表わす
ように選択され、そしてＤＯＥは、これら変数がおそらく変動する範囲を見つけ
る。ＤＯＥデータは、基準として記憶され、そして特定のプラズマプロセスの「
フィンガープリント（指紋）」とみなすことができる。
のテストウェハを使用する基線プラズマプロセスにおいてＤＯＥが実行される（
ステップ２０）。これは、上記１５個のフーリエ成分の大きさの変化を、複数の
プロセス入力パラメータの、その基線値からの変化の関数として決定する。基線
値は、典型的に生産運転に使用されるべきプロセス入力パラメータの値を表わす
ように選択され、そしてＤＯＥは、これら変数がおそらく変動する範囲を見つけ
る。ＤＯＥデータは、基準として記憶され、そして特定のプラズマプロセスの「
フィンガープリント（指紋）」とみなすことができる。
【００１４】
その後の生産運転中に（ステップ２２）、プラズマプロセスが欠陥に対して監
視される（ステップ２４）。プラズマプロセスにおいて欠陥が検出された場合に
は（例えば、標準的なＳＰＣ方法、最終的な電気的テスト、収率データ、プラズ
マＳＰＣ、ＭＶＡ技術等を使用して）、基線プロセスがテストウェハに対して再
び実行され（ステップ２６）、そして元の基線値に対するフーリエ成分の変化が
決定される（ステップ２８）。図５は、ステップ２８で得られた元の基線値から
の１５個のフーリエ成分の変化を視覚的に表わしている。
視される（ステップ２４）。プラズマプロセスにおいて欠陥が検出された場合に
は（例えば、標準的なＳＰＣ方法、最終的な電気的テスト、収率データ、プラズ
マＳＰＣ、ＭＶＡ技術等を使用して）、基線プロセスがテストウェハに対して再
び実行され（ステップ２６）、そして元の基線値に対するフーリエ成分の変化が
決定される（ステップ２８）。図５は、ステップ２８で得られた元の基線値から
の１５個のフーリエ成分の変化を視覚的に表わしている。
【００１５】
元のＤＯＥ（ステップ２０）に使用された基線値と同じ公称値をプロセス入力
パラメータとして用いて第２の基線プロセス（ステップ２６）が実行されるので
、図５に表わされた変化を、記憶されたフィンガープリントと比較して、どのプ
ロセス入力パラメータが変化したかを適度な確実度で決定することができ（ステ
ップ３０）、そしてプロセスを修正することができる。
パラメータとして用いて第２の基線プロセス（ステップ２６）が実行されるので
、図５に表わされた変化を、記憶されたフィンガープリントと比較して、どのプ
ロセス入力パラメータが変化したかを適度な確実度で決定することができ（ステ
ップ３０）、そしてプロセスを修正することができる。
【００１６】
検出するために上記方法が構成されるところのプロセス入力パラメータの変化
は、当該外部入力設定の変化に応答して生じるものではなく、明らかに、それら
は、容易に決定できることを理解されたい。むしろ、それは、プラズマプロセス
のある欠陥によりそのような入力設定が公称不変に保たれても生じるような変化
である。例えば、質量流量センサが欠陥を生じ、チャンバーへのガスの導入流量
がセンサにより指示された値から変化することもあるし、又はマッチングユニッ
トが電力を吸収し、供給されるＲＦ電力が、ＲＦソースに関連した電力計に指示
される電力より低くなることもある。
は、当該外部入力設定の変化に応答して生じるものではなく、明らかに、それら
は、容易に決定できることを理解されたい。むしろ、それは、プラズマプロセス
のある欠陥によりそのような入力設定が公称不変に保たれても生じるような変化
である。例えば、質量流量センサが欠陥を生じ、チャンバーへのガスの導入流量
がセンサにより指示された値から変化することもあるし、又はマッチングユニッ
トが電力を吸収し、供給されるＲＦ電力が、ＲＦソースに関連した電力計に指示
される電力より低くなることもある。
【００１７】
記憶された基準データとの比較は、標準的なパターン認識ソフトウェア１１（
図１）を使用して実行することができる。これは、標準的な統計学的ソフトウェ
ア技術を使用することができ、例えば、回帰（最小自乗）のような簡単な相関技
術を使用して、予め記憶されたデータとの一致において信頼レベルを統計学的に
測定することができる。このソフトウェアは、パーソナルコンピュータ、デジタ
ル信号プロセッサ等に存在してもよい。
図１）を使用して実行することができる。これは、標準的な統計学的ソフトウェ
ア技術を使用することができ、例えば、回帰（最小自乗）のような簡単な相関技
術を使用して、予め記憶されたデータとの一致において信頼レベルを統計学的に
測定することができる。このソフトウェアは、パーソナルコンピュータ、デジタ
ル信号プロセッサ等に存在してもよい。
【００１８】
上述した技術は、入力パラメータの処理に限定されない。プラズマプロセスチ
ャンバーでは多数の他の欠陥が生じる。例えば、通常の予防的メンテナンスに続
いて、チャンバーが分解清掃される。部品が交換されてもよいし、されなくても
よい。ＲＦ成分の変化をチャンバー部品の寿命に相関させ、個々の部品の欠陥を
基準データに含ませることができる。更に、手前のステップでの誤った処理によ
る基体自体の欠陥も、その技術に含ませることができる。要約すると、システム
は、新たな欠陥メカニズムに対してプログラムすることができる。
ャンバーでは多数の他の欠陥が生じる。例えば、通常の予防的メンテナンスに続
いて、チャンバーが分解清掃される。部品が交換されてもよいし、されなくても
よい。ＲＦ成分の変化をチャンバー部品の寿命に相関させ、個々の部品の欠陥を
基準データに含ませることができる。更に、手前のステップでの誤った処理によ
る基体自体の欠陥も、その技術に含ませることができる。要約すると、システム
は、新たな欠陥メカニズムに対してプログラムすることができる。
【００１９】
この技術は、上述した１５個のフーリエ成分の測定に限定されるものではない
ことを理解されたい。複数のプロセス入力を適切に分類するに充分な数の独立し
た成分があれば、いかなる数を使用することもできる。 又、欠陥検出方法（図４のステップ２４）は、何ら限定されないことも理解さ
れたい。いかなる技術を使用することもできる。本発明は、欠陥の識別に関する
もので、その検出に関するものではない。
ことを理解されたい。複数のプロセス入力を適切に分類するに充分な数の独立し
た成分があれば、いかなる数を使用することもできる。 又、欠陥検出方法（図４のステップ２４）は、何ら限定されないことも理解さ
れたい。いかなる技術を使用することもできる。本発明は、欠陥の識別に関する
もので、その検出に関するものではない。
【００２０】
又、テストウェハは、必要なものではないことも理解されたい。基線プロセス
は、別の基体に対して実行することもできるし、又は基体のない状態で実行する
こともできる。更に、製品ウェハに対するプロセスを基線とすることもできる。 又、実験計画を使用してＲＦ成分とプロセス入力パラメータとの相関を決定す
ることは本質的なことでないことも理解されたい。例えば、プロセス入力の各々
は、他の全てを固定に保持する間に独立して変化させることができる。
は、別の基体に対して実行することもできるし、又は基体のない状態で実行する
こともできる。更に、製品ウェハに対するプロセスを基線とすることもできる。 又、実験計画を使用してＲＦ成分とプロセス入力パラメータとの相関を決定す
ることは本質的なことでないことも理解されたい。例えば、プロセス入力の各々
は、他の全てを固定に保持する間に独立して変化させることができる。
【００２１】
又、全プロセスをソフトウェアで自動化してもよいし、しなくてもよいことも
理解されたい。上述した技術は、段階的形態で実行される。しかしながら、相関
データの収集から欠陥の報告まで全ルーチンを自動化することができる。 又、プロセスは、ＲＦフーリエ成分を使用して基準データを定義することだけ
に必ずしも限定されないことも理解されたい。データに貢献する他の独立したプ
ラズマセンサ入力を追加するのも効果的である。例えば、プラズマからのイオン
束強度は、プラズマプロセスの独立した尺度を与え、これを付加して技術を改良
することができる。 本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲から逸
脱せずに変更や修正がなされ得る。
理解されたい。上述した技術は、段階的形態で実行される。しかしながら、相関
データの収集から欠陥の報告まで全ルーチンを自動化することができる。 又、プロセスは、ＲＦフーリエ成分を使用して基準データを定義することだけ
に必ずしも限定されないことも理解されたい。データに貢献する他の独立したプ
ラズマセンサ入力を追加するのも効果的である。例えば、プラズマからのイオン
束強度は、プラズマプロセスの独立した尺度を与え、これを付加して技術を改良
することができる。 本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲から逸
脱せずに変更や修正がなされ得る。
【図１】
典型的なプラズマプロセスチャンバーを示す図である。
【図２】
プロセス圧力の変化に対するＲＦセンサの応答を示す図である。
【図３】
プラズマ炉においてＲＦセンサで取り出されたＤＯＥデータセットを示す図で
ある。
ある。
【図４】
本発明の方法のここに示す実施形態のフローチャートである。
【図５】
プラズマプロセスのフーリエ成分の変化を視覚的に示す図である。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｈ０１Ｌ 21/3065 Ｈ０１Ｌ 21/302 １０１Ｇ
(81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ，
ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ
Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ，ＴＲ)，ＯＡ(ＢＦ
，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，
ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，Ｇ
Ｍ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ
，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，
ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ，
ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，Ｂ
Ｚ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ
，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，
ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，Ｊ
Ｐ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ
，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，
ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，Ｒ
Ｏ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ
，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，
ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ
(72)発明者 ダニエルズ スティーブン
アイルランド カウンティー ダブリン
マラハイド キリーン クレセント 24
Ｆターム(参考） 4K030 AA06 CA04 CA12 FA01 FA03
JA03 JA05 JA09 JA10 JA11
JA16 LA15
4M106 AA07 CA27 DH14 DH18 DH22
DJ15 DJ18 DJ20 DJ38
5F004 AA16 BA04 CA03 CA08 CB05
DA04 DB01 DB08
5F045 AA08 AB02 AC01 BB20 EH13
GB02 GB04 GB05 GB06 GB16
Claims (8)
- 【請求項１】 ＲＦソースにより付勢されるプラズマプロセスにおける欠陥
識別方法であって、 （ａ）所与の基線プラズマプロセスに関して、複数のプロセス入力パラメータ
がそれらの基線値から変化することにより生じるＲＦソースの複数のフーリエ成
分の大きさの変化を決定し、 （ｂ）上記大きさの変化を基準データとして記憶し、 （ｃ）その後の生産運転中にプラズマプロセスを実行し、 （ｄ）上記生産運転中に、プラズマプロセスに欠陥があるかどうか決定し、 （ｅ）欠陥がある場合には、上記段階（ａ）の基線値と公称同一である入力パ
ラメータ値で基線プロセスを繰り返し、 （ｆ）繰り返し基線プロセスに関して上記フーリエ成分の大きさを決定し、そ
して （ｇ）上記段階（ｆ）で決定されたデータを、上記基準データと比較して、ど
の入力パラメータが変化したか決定する、 という段階を備えた方法。 - 【請求項２】 上記段階（ａ）のフーリエ成分は、ＲＦ電力信号の電圧、電
流及び位相である請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 上記基線プロセスは、テストウェハにおいて実行される請求
項１又は２に記載の方法。 - 【請求項４】 上記基線プロセスは、製品ウェハにおいて実行される請求項
１又は２に記載の方法。 - 【請求項５】 上記基線プロセスは、ウェハが存在しないところで実行され
る請求項１又は２に記載の方法。 - 【請求項６】 基線値からの入力パラメータの変化の関数としてＲＦ電力以
外の量の変化を決定し、そしてそのような変化を基準データに含ませる段階を更
に備えた請求項１ないし５のいずれかに記載の方法。 - 【請求項７】 上記ＲＦ電力以外の量は、イオン束強度である請求項６に記
載の方法。 - 【請求項８】 上記段階（ｇ）は、統計学的技術により実行される請求項１
ないし７のいずれかに記載の方法。
Applications Claiming Priority (3)
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