CN1237584C - 消耗品的消耗程度预测方法、沉积膜厚度预测方法及等离子体处理装置 - Google Patents
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Abstract
还没有常规方法可以不用打开处理室而预测消耗品的消耗程度和沉积膜的厚度。本发明提供一种用于预测等离子体处理装置(10)中的消耗品的消耗程度和沉积膜厚度的方法，该处理装置(10)利用等离子体对晶片W进行规定的处理，等离子体是通过施加高频电源(20)由处理气体产生的，随时间测量分别相应于聚焦环(21)的厚度、堆积膜厚度而变化的高频电源(20)的基波和整数倍波的电压和电流，使用这些测量数据进行多重回归分析从而预测聚焦环(21)的厚度和堆积膜厚度。
Description
技术领域
本发明涉及用于预测消耗品的消耗程度的方法和预测沉积膜厚度的方法。更具体地说，本发明涉及一种用于预测等离子体处理装置中使用的消耗品的消耗程度的方法及一种用于预测由在等离子体处理装置中的处理气体形成的沉积膜厚度的方法，以及这种等离子体处理装置。
背景技术
等离子体处理装置通常被用于蚀刻处理、成膜处理等等。举例来说，这种类型的等离子体处理装置包括，在处理室中彼此平行设置的上部电极和下部电极，而且被设计成向下部电极施加高频电力，同时向处理室输送处理气体，利用在上部电极和下部电极之间的放电产生处理气体的等离子体，来实现用于诸如半导体晶片等被处理体的规定的等离子体处理。然而，副生成物在等离子体处理过程中从处理气体中产生，而且这些副生成物沉积在装置内的器壁表面、上部电极及下部电极上而形成沉积膜。由于如果任由沉积膜存在的话，沉积膜会导致粒子，所以应该在适当的时候清洁装置内部来除去沉积膜。此外，象聚焦环等消耗品被用于等离子体处理装置。这些消耗品在等离子体的破坏下被消耗。因为这个原因，消耗品在维修时，例如清洁的时候被更换。
然而，任何不打开等离子体处理装置的处理室来测量沉积膜厚度的方法都还是未知的。因此，除去沉积膜的时间选择，也就是清洁的时间选择，必须依赖操作人员的经验和直觉来决定。此外，沉积膜的种类随处理气体的种类而变化，而且各自的沉积膜的生长速率也不一样，预测适当的清洁周期是不可能的。
此外，类似于沉积膜的生长速率，消耗品的消耗程度也是依照处理内容而变化的，而且任何不打开处理室来预测消耗品的消耗程度的方法都是未知的，所以消耗品必须在维修的时候被更换。
发明内容
因此本发明的一个目的是解决前述的问题并提供一种用以预测消耗品的消耗程度的方法，这种方法能够不打开处理装置而预测消耗品的更换周期；还提供一种用以预测沉积膜的厚度的方法，这种方法能够不打开处理装置而预测沉积膜的厚度。
依照本发明的第一个方面，提供了一种预测在处理装置中使用的消耗品的消耗程度的方法，在该处理装置中使用通过施加高频电力而由处理气体生成的等离子体对被处理体实施规定的处理。这种方法包括如下工序：随时间测量多个电气数据的工序，该电气数据随着消耗品的消耗程度而变化；利用测得的电气数据进行多元变量分析以预测上述消耗程度的工序。
进行多元变量分析以预测上述消耗程度的工序是一个进行多重回归分析以预测消耗程度的工序。
高频电力的供给线路中的匹配电路和处理室之间的基波及其整数倍波的电压和电流可用作电气数据。
上述基波及其二次谐波、三次谐波和四次谐波的四种高频波的电压和电流可以用作电气数据。
上述消耗程度可以基于消耗品的厚度。
上述消耗品可以是聚焦环。
依照本发明的第二个方面，提供了一种预测沉积膜的厚度的方法，该沉积膜形成在利用等离子体对被处理体进行规定处理的处理装置中，等离子体是通过施加高频电力由处理气体产生的，这种方法包括如下工序：随时间测量多个电气数据的工序，该电气数据随着沉积膜的厚度而变化；利用测得的电气数据进行多元变量分析以预测沉积膜的厚度。
进行多元变量分析以预测沉积膜厚度的工序是一个进行多重回归分析以预测上述沉积膜厚度的工序。
高频电力的供给线路中的匹配电路和处理室之间的基波及其整数倍波的电压和电流可用作电气数据。
上述基波、其二次谐波、三次谐波和四次谐波的四种高频波的电压和电流可以用作电气数据。
依照本发明的等离子体处理装置是利用等离子体对被处理体进行规定处理，等离子体是通过施加高频电力由处理气体产生的，该等离子体处理装置包括：随时间来测量多个电气数据的测量仪器，该电气数据随着上述处理装置内的消耗品的消耗程度而变化；以及利用测量仪器测得的电气数据来进行多元变量分析以预测上述消耗程度的预测仪器。
用于进行多元变量分析以预测消耗程度的预测仪器可以进行多重回归分析以预测上述消耗程度。
上述测量仪器可以测量高频电力的供给线路中的匹配电路和处理室之间的基波及其整数倍波的电压和电流作为电气数据。
上述基波及其二次谐波、三次谐波和四次谐波的四种高频波的电压和电流可以用作电气数据。
上述消耗程度可以基于消耗品的厚度。
上述消耗品可以是聚焦环。
依照本发明的等离子体处理装置是利用等离子体对被处理体进行规定处理，等离子体是通过施加高频电力由处理气体产生的，该等离子体处理装置包括：用来随时间测量多个电气数据的测量仪器，该电气数据随着在处理装置中的沉积膜的厚度而变化；以及利用由测量仪器测得的电气数据来进行多元变量分析以预测沉积膜厚度的预测仪器。
依照本发明，通过将在高频电力的供给线路中的匹配电路和处理室之间的基波及其整数倍波的电压和电流作为电气数据，可以容易而稳妥地测量大量必要的用于多元变量分析的数据。并且，通过随时间测量多个随消耗品的消耗程度而变化的电气数据，也可以采集可靠的不受随机波动影响的测得数据。
依照本发明，能够提供一种用于预测消耗品的消耗程度的方法和一种等离子体处理装置，无须打开处理装置就能预测消耗品的寿命以确定消耗品的适当的更换周期。
依照本发明，能够提供一种用于预测沉积膜的厚度的方法和一种等离子体处理装置，无须打开该处理装置就能够预测沉积膜的厚度，从而确定适当的清除周期。
附图说明
图1是表示适合使用本发明的消耗品的消耗度预测方法和堆积膜厚度的预测方法的等离子体处理装置的一个示例的结构图。
图2是表示利用本发明的消耗品的消耗度预测方法的一实施方式而得到的聚焦环的实测值和预测值之间关系的图。
图3是表示利用本发明的堆积膜厚度的预测方法的一实施方式而得到的堆积膜厚度的实测值和预测值之间关系的图。
具体实施方式
参看图1到图3，下面将说明本发明的优选实施方案。
首先，参看图1，下面将说明一个等离子体处理装置的实例，依照本发明的一种用于预测消耗品的消耗程度的方法和一种用于预测沉积膜厚度的方法被应用于这个实例的等离子体处理装置。例如，如图1所示，本实施方式中使用的等离子体处理装置10包括：一个例如由铝等导电性材料形成的处理室11；一个下部电极12，其被设置在处理室11的底部并作为载置台用于放置用作被处理体的晶片W；一个空心的接地的上部电极13，其以规定的间隔被设置在下部电极12的上方，而且兼用作处理气体的供给部；以及一个用于施加旋转磁场的磁场形成装置14，其中由该磁场形成装置14施加的旋转磁场B在控制装置15的控制之下对产生于处理室11的上部电极和下部电极之间的电场起作用，来实现用高密度的等离子体对晶片W进行均匀的等离子体处理。
与上部电极13连通的气体供给管16被连接到处理室11的顶面，用以通过气体供给管16和上部电极13，从气体供给源(未示出)向处理室11供给气体。与真空排气装置(未示出)相连接的气体排气管17连接于处理室11的侧面，用以通过真空排气装置和气体排气管17降低处理室11内的压力，来保持其内的规定真空度。高频电源20通过电压/电流测量仪器18和匹配电路19连接于下部电极12，用以从高频电源20向下部电极12施加高频电力，用来在两个电极12和13之间产生处理气体的等离子体，从而对在下部电极12上的半导体晶片W的表面施加规定的等离子体处理。并且，聚焦环21配置在下部电极12的周边部，利用聚焦环21将等离子体收束在晶片上从而有效地进行等离子体处理。
虽然在这个优选实施方案中13.56MHz的高频电力被施加到下部电极12上，但是在下部电极12上除了施加频率为13.56MHz的高频电力之外，还形成并施加频率为基波的整数倍(也就是27.12MHz，40.68MHz，和54.24MHz)的各种谐波。然而，可以确定，这些高频电力的供给线路的匹配电路19和处理室11之间的电压和电流随着处理室11中的环境变化，亦即沉积膜的形成生长和消耗品的消耗程度而变化。因此，在这个优选实施方案中，电压和电流的变化被用来预测消耗品，例如聚焦环21的消耗程度(例如厚度的降低)，以及预测沉积膜的厚度。
这样，使用介于下部电极12和匹配电路19之间的电压/电流测量仪器18间歇地测量多个高频电压和电流作为电气数据，测得的数据被逐个地输入到控制装置15中。控制装置15存储有例如用于多重回归分析的程序，作为多元变量分析程序，通过该程序进行多重回归分析以完成上述的预测。将消耗品例如聚焦环21的厚度F与多个高频电压的测得值V(fn)和电流的测得值I(fn)建立联系，给出用于预测聚焦环21厚度的多重回归分析表达式(一个由式(1)表达的线性多项式)，。在这个表达式中，fn表示n倍谐波。那么，V(fn)和I(fn)是间歇地测量的，并且这些测得值被用来依照通常的办法来确定表达式(1)中的各自的系数和常数项。
F＝a0+a1V(f1)+a2V(f2)+...+anV(fn)
+b1I(f1)+b2I(f2)+...+bnI(fn) (1)
在这个优选实施方案中，用测得值是2.4mm和3.3mm的聚焦环进行多重回归分析。即，多个晶片在下述的条件下借助于具有两种聚焦环的处理装置被蚀刻，直至四次谐波的四种高频电力的电压和电流使用电压/电流测量仪器18以0.2秒的间隔间歇地测量，求出每个晶片的平均值从而获得每种频率的电力的测得电压值V(fn)和电流值I(fn)。然后，以具有上面所述的厚度的聚焦环的预测值为基础，通过多重回归分析方法，这些测得值V(fn)和I(fn)被用来代入表达式(1)的相应项以获得各自的系数和常数项。为了确定各自的系数和常数项，当上面所述的测得值的平均值和需要用来执行多重回归分析的统计量，例如方差和协方差被得到之后，使测得值和聚焦环21的预测值(由表达式(1)的计算值)F之差的平方和为最小值的系数和常数项就能得到。当所有的系数和常数项被确定之后，如果当使用一个具有未知厚度的聚焦环时测得的电压和电流值V(fn)和I(fn)被用来代入表达式(1)，每个聚焦环21对应的预测值F做为一个具体的数值被得到。
[处理条件]
处理装置：磁控管RIE型处理装置
晶片：200mm
被蚀刻膜：氧化硅膜
衬层：氮化硅膜
处理内容：SAC(self-align.contact)
下部电极的电源高频频率和电力：13.56MHz，1700W
电极之间间距：27mm
处理压力：53mTorr
处理气体：C4F8＝16sccm，CO＝300sccm，Ar＝400sccm
后侧气体(back side gas)：He＝7Torr(电极中央部分)
40Torr(电极边缘部分)
静电卡盘的直流电压：1.5KV
处理温度：上部电极＝60℃
侧壁＝60℃
下部电极＝20℃
图2示出了除了2.4mm和3.3mm聚焦环以外，还有与2.6mm，2.8mm和3.1mm聚焦环对应的测得值和预测值。在这些情况下的预测值是通过用每个聚焦环的测得值V(fn)和I(fn)来代入多重回归分析表达式(1)而得到的预测值，该多重回归分析表达式(1)是通过2.4mm和3.3mm聚焦环的多重回归分析得到的。从图2中也能够清楚地看到，没有被用于多重回归分析的聚焦环的测得值和预测值推移到右上方，与被用于多重回归分析的数据相似，因而揭示了表达式(1)对于预测聚焦环的厚度是十分有用的。
此外，为了确定用于预测聚焦环厚度F的多重回归表达式是否有用，作出一个用于多重回归分析的方差分析表。结果，揭示了多重回归表达式(1)对于预测聚焦环21的消耗程度是有用的。当用于决定多重回归分析可靠性的各种参数，例如确定系数和多重相关系数被得到之后，就揭示出使用表达式(1)预测聚焦环是一种可靠的方法。
如上所述，依照上述实施方案，测得的随聚焦环21的厚度而变化的高频电源20的基波和其整数倍的电压和电流值V(fn)和I(fn)随着经过的时间作为电气数据被测得，而且这些测得的数据被用来执行多重回归分析以预测聚焦环21的厚度。因此，可以不打开处理室11而预测聚焦环21的厚度从而容易地发现它的消耗程度，所以可以适当地确定聚焦环21的更换周期。通过这样发现聚焦环21的寿命，就不必总在维护的时候去更换聚焦环21，所以可以最大有效地使用聚焦环。
参看图3，下面将说明一种在这个优选实施方案中的用于预测沉积膜厚度方法。使用在上面所描述的优选实施方案中获得的测得的电压值V(fn)和电流值I(fn)作成表达式(2)，作为一个多重回归表达式，该多重回归表达式用于预测在处理室11内的内壁表面上的沉积膜的厚度。在表达式(2)中，S表示沉积膜厚度的预测值。
S＝a0+a1V(f1)+a2V(f2)+...+anV(fn)
+b1I(f1)+b2I(f2)+...+bnI(fn) (2)
具体地说，在处理室11内的内壁表面上的沉积膜的厚度的测得值是0mm和0.3mm的情况下，表达式(2)中的系数和常数项通过与上面所述的优选实施方案中相同的方式从测得的直至四次谐波(n＝4)的电压和电流值获得。于是，使用由这些系数和常数项确定的表达式(2)可获得沉积膜的厚度预测值S。图3示出了在这种情况下预测值S和测得值之间的关系。
图3示出了除了0mm和0.3mm沉积膜厚度值之外的，与0.15mm沉积膜厚度对应的测得值和预测值。这些预测值是通过用在每个沉积膜厚度中的测得值V(fn)和I(fn)代入通过与0mm和0.3mm沉积膜厚度值对应的多重回归分析得到的表达式(2)得到的预测值。如从图3中能清晰地看到，没有被用于多重回归分析的测得值和预测值大体上绘制在一个线性直线上，与被用于获得多重回归分析的数据类似，由此判断(2)式对于预测沉积膜的厚度是有用的。
如上所述，依照这个优选实施方案，测得的随沉积膜的厚度而变化的高频电源20的基波和其频率的整数倍的谐波的电压值和电流值V(fn)和I(fn)随着经过的时间作为电气数据被测得，而且测得的数据被用来进行多重回归分析以预测沉积膜的厚度。因此，可以不打开处理室11而预测沉积膜的厚度，也可以适当地确定在处理室11中的清洁周期。
虽然在上面所描述的优选实施方案中多重回归分析被用来预测用于晶片处理的等离子体处理室中的聚焦环的厚度和沉积膜的厚度，但其它的多元变量分析方法也可以被用来预测聚焦环的厚度和沉积膜的厚度。虽然聚焦环的厚度和沉积膜的厚度作为在上面所描述的优选实施方案中的实例被描述，但本发明也能够被应用于处理装置中其它的消耗品(例如，上部电极，密封圈，外部聚焦环)。
依照本发明，能够提供一种预测消耗品的消耗程度的方法，这种方法能够不打开处理装置而预测消耗品的更换周期，进而预测消耗品的寿命从而适当地确定它的更换周期。
依照本发明，也能够提供一种用于预测沉积膜厚度的方法，这种方法能够不打开处理室而预测沉积膜的厚度，进而适当地预测确定清洁周期。
Claims (16)
1.一种预测用于处理装置内的消耗品的消耗程度预测方法，该处理装置使用施加高频电力而由处理气体生成的等离子体对被处理体进行规定的处理，其特征在于，具有：
随时间测量相应于所述消耗品的消耗程度而变化的作为电气数据的多个电压和电流的工序；和
使用这些测量到的电气数据进行多变量分析从而预测所述消耗程度的工序，
所述消耗品是聚焦环，
所述消耗程度以所述消耗品的厚度作为基准。
2.根据权利要求1所述的消耗品的消耗程度预测方法，其特征在于，进行所述多变量分析而预测所述消耗程度的工序是进行多重回归分析预测所述消耗程度的工序。
3.根据权利要求1所述的消耗品的消耗程度预测方法，其特征在于，作为电气数据，使用在所述高频电力的供给线路的匹配电路和处理室之间的基波及其整数倍波的电压和电流。
4.根据权利要求3所述的消耗品的消耗程度预测方法，其特征在于，作为电气数据，使用所述基波、其二次谐波、三次谐波、和四次谐波的四种高频的电压和电流。
5.一种在处理装置内形成的堆积膜厚度的预测方法，该处理装置使用施加高频电力而由处理气体生成的等离子体对被处理体进行规定的处理，其特征在于，具有：
随时间测量相应于所述堆积膜的厚度而变化的作为电气数据的多个电压和电流的工序；和
使用这些测量的电气数据进行多变量分析从而预测所述堆积膜厚度的工序。
6.根据权利要求5所述的堆积膜厚度的预测方法，其特征在于，进行所述多变量分析而预测所述堆积膜厚度的工序是进行多重回归分析预测所述堆积膜厚度的工序。
7.根据权利要求5所述的堆积膜厚度的预测方法，其特征在于，作为电气数据，使用在所述高频电力的供给线路的匹配电路和处理室之间的基波及其整数倍波的电压和电流。
8.根据权利要求7所述的堆积膜厚度的预测方法，其特征在于，作为电气数据，使用所述基波、其二次谐波、三次谐波、和四次谐波的四种高频的电压和电流。
9.一种等离子体处理装置，使用施加高频电力而由处理气体生成的等离子体对被处理体进行规定的处理，其特征在于，具有：
随时间测量相应于所述处理装置内的消耗品的消耗程度而变化的作为电气数据的多个电压和电流的测量仪器；和
使用由所述测量仪器测量出的电气数据进行多变量分析从而预测所述消耗程度的预测仪器，
所述消耗品是聚焦环，
所述消耗程度以所述消耗品的厚度作为基准。
10.根据权利要求9所述的等离子体处理装置，其特征在于，进行所述多变量分析而预测所述消耗程度的预测仪器进行多重回归分析预测所述消耗程度。
11.根据权利要求9所述的等离子体处理装置，其特征在于，所述测量仪器测量在高频电力的供给线路的匹配电路和处理室之间的基波及其整数倍波的电压和电流，作为所述电气数据。
12.根据权利要求11所述的等离子体处理装置，其特征在于，作为电气数据，使用所述基波、其二次谐波、三次谐波、和四次谐波的四种高频的电压和电流。
13.一种等离子体处理装置，使用施加高频电力而由处理气体生成的等离子体对被处理体进行规定的处理，其特征在于，具有：
随时间测量相应于所述处理装置内部形成的堆积膜的厚度而变化的作为电气数据的多个电压和电流的测量仪器；和
使用所述测量仪器测量出的电气数据进行多变量分析从而预测所述堆积膜厚度的预测仪器。
14.根据权利要求13所述的等离子体处理装置，其特征在于，进行所述多变量分析而预测所述堆积膜厚的预测仪器进行多重回归分析预测所述堆积膜厚。
15.根据权利要求13所述的等离子体处理装置，其特征在于，所述测量仪器测量在所述高频电力的供给线路的匹配电路和处理室之间的基波及其整数倍波的电压和电流，作为所述电气数据。
16.根据权利要求15所述的等离子体处理装置，其特征在于，作为电气数据，使用所述基波、其二次谐波、三次谐波、和四次谐波的四种高频的电压和电流。
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