JP2024043611A - エッチング制御システム、及びエッチング制御方法 - Google Patents

エッチング制御システム、及びエッチング制御方法 Download PDF

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Abstract

【課題】ウェットエッチングにおいて複雑なエッチング量の分布を効率良く実現できるエッチング制御システム、及びエッチング制御方法を提供する。【解決手段】エッチング制御システムは、予測装置と、エッチング制御装置と、を有する。予測装置は、基板に対してエッチングを行うための複数のノズルの動作を制御するためのパラメータであるプロセスパラメータと、基板の面内におけるエッチング量の分布と、の関係を表すモデルを用いて、指定されたエッチング量の分布に対応するプロセスパラメータを計算する計算部を有する。エッチング制御装置は、複数のノズルのそれぞれの吐出時間、吐出位置、及び移動速度を含む情報であるプロセスレシピを、プロセスパラメータを基に更新する更新部と、プロセスパラメータを用いて、複数のノズルの動作を制御する動作制御部と、を有する。【選択図】図１

Description

本開示は、エッチング制御システム、及びエッチング制御方法に関する。
従来、半導体加工において、回転する基板上に現像液等の薬液を吐出する現像装置及び枚葉洗浄装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
特開２０１２－２８５７１号公報
本開示は、ウェットエッチングにおいて複雑なエッチング量の分布を効率良く実現できるエッチング制御システム、及びエッチング制御方法を提供する。
実施形態に係るエッチング制御システムは、予測装置と、エッチング制御装置と、を有するエッチング制御システムであって、予測装置は、基板に対してエッチングを行うための複数のノズルの動作を制御するためのパラメータであるプロセスパラメータと、基板の面内におけるエッチング量の分布と、の関係を表すモデルを用いて、指定されたエッチング量の分布に対応するプロセスパラメータを計算する計算部を有し、エッチング制御装置は、複数のノズルのそれぞれの吐出時間、吐出位置、及び移動速度を含む情報であるプロセスレシピを、プロセスパラメータを基に更新する更新部と、更新部によって更新されたプロセスレシピに従って、複数のノズルの動作を制御する動作制御部と、を有する。
本開示によれば、ウェットエッチングにおいて複雑なエッチング量の分布を効率良く実現できる。
図１は、エッチング制御システムの構成例を示す図である。 図２は、エッチング量の分布を説明する図である。 図３は、デュアルディスペンスプロセスを説明する図である。 図４は、予測装置の構成例を示す図である。 図５は、エッチング制御装置の構成例を示す図である。 図６は、プロセスレシピの更新方法を説明する図である。 図７は、エッチング制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。 図８は、モデルの更新処理及びプロセスパラメータの予測処理の流れを示すフローチャートである。 図９は、モデルの更新処理及びプロセスパラメータの予測処理の流れを示すフローチャートである。 図１０は、プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
近年、半導体加工の複雑化に伴い、枚葉洗浄装置におけるウェットエッチング制御に求められる性能が多彩化している。例えば、これまで通りの均一なエッチングプロファイルだけではなく、前工程までに生じた残膜量を補正して打ち消し、均一にするような制御性が求められる場合がある。
また、ウェットエッチングプロファイルを制御する手法として、スイングシーケンスが知られている。スイングシーケンスは、薬液を吐出するノズルを、回転する基板の半径方向に行ったり来たりさせる手法である。
しかしながら、従来の技術では、ウェットエッチングにおいて複雑なエッチング量の分布を効率良く実現することが難しいという問題がある。
ここで、エッチング量は、エッチングの深さである。また、エッチング量の分布は、基板の半径方向の位置（半径位置）ごとのエッチング量である。
例えば、従来のスイングシーケンスにおいては、基板（ウェーハ）の回転中にノズルが動き続けるため、プロセスレシピに示される動作が複雑になる上、任意の半径位置のエッチング量を増加させたい、又は減少させたいというニーズには対応し辛い。
なお、プロセスレシピは、スイングシーケンスにおける１つ以上のノズルの動作を定義した情報である。
また、例えば、従来のスイングシーケンスにおいては、プロセスレシピの最適化の手法が自動化されておらず、エンジニアの経験と多くの試行によってプロセスレシピの最適化が行われる。
そこで、ウェットエッチングにおいて複雑なエッチング量の分布を効率良く実現できる技術が期待されている。
以下に、エッチング制御システム、及びエッチング制御方法の実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態により開示技術は限定されない。
実施形態では、デュアルディスペンスプロセスと呼ばれるウェットエッチングが行われるものとする。デュアルディスペンスプロセスでは、２つのノズルが円形の基板に液を吐出する。
２つのノズルのうちの第１のノズルは、リンス（例えば、水）を吐出する。また、２つのノズルのうちの第２のノズルは、薬液（例えば、エッチング液）を吐出する。薬液は、基板を腐食させる。また、リンスは、薬液を薄め、基板の腐食の度合いを抑える。
２つのうちの一方は、基板の中心部に対して液の吐出を行い、他方は基板の外周部に対して液の吐出を行う。エッチング制御システムは、２つのノズルの位置をプロセスレシピに従って移動させることにより、基板上に意図したエッチング量の分布を生じさせる。
デュアルディスペンスプロセスにおいては、一方のノズルの位置を基板の中央部に固定し、他方のノズルの位置を外周部で移動させることで、制御性を向上させることができる。また、デュアルディスペンスプロセスは、現像及び枚葉洗浄等で採用され得る。
［実施形態の構成］
図１を用いて、エッチング制御システムの構成を説明する。図１は、エッチング制御システムの構成例を示す図である。
図１に示すように、エッチング制御システム１は、予測装置１０及びエッチング制御装置２０を有する。
予測装置１０は、エッチング量の分布とプロセスパラメータとの関係を表すモデルの更新、及び当該モデルを使ったプロセスパラメータの予測を行う。なお、エッチング量は、単膜ウェーハ上での膜厚の減少量だけではなく、デバイスパターン上のエッチング量又はＣＤ（Critical Dimension）に置き換えられてもよい。
プロセスパラメータは、デュアルディスペンスプロセスにおける２つのノズルの動作を定義するための情報である。例えば、プロセスパラメータを基にプロセスレシピが生成される。
図２に示すように、エッチング量の分布は、基板上の位置ごとのエッチング量である。図２は、エッチング量の分布を説明する図である。図２の横軸は、基板上の中心からの距離、すなわち半径位置である。図２の縦軸は、半径位置ごとのエッチング量である。
エッチング量の分布は、一定の半径位置ごと（例えば１ｍｍごと）のエッチング量を実際に示すデータであってもよいし、曲線の形状を特定するためのパラメータであってもよい。
モデルは、エッチング量の分布とプロセスパラメータとの関係を表現可能なものであればよく、例えば回帰モデルである。また、モデルは、回帰モデルに限られず、ニューラルネットワーク等であってもよい。
エッチング制御装置２０は、プロセスパラメータに基づき、エッチング装置を制御する。具体的には、エッチング制御装置２０は、デュアルディスペンスプロセスにおける２つのノズルの動作を制御する。
ここで、図３を用いて、デュアルディスペンスプロセスを説明する。図３は、デュアルディスペンスプロセスを説明する図である。
図３に示すように、本実施形態におけるデュアルディスペンスプロセスは、ステップＳ５０１、ステップＳ５０２、ステップＳ５０３、ステップＳ５０４、ステップＳ５０５、ステップＳ５０６、ステップＳ５０７、ステップＳ５０８を含む。デュアルディスペンスプロセスでは、これらの全てのステップが実施されてもよいし、一部のステップが省略されてもよい。プロセスパラメータは、各ステップにおけるノズルの動作（吐出位置、吐出時間、速度等）を定義する。
ウェーハ６１は、デュアルディスペンスプロセスにおいてエッチングが行われる円状（円盤状）の基板である。ノズル６２は、リンス（例えば、水）を吐出するノズルである。ノズル６３は、薬液（例えば、エッチング液）を吐出するノズルである。
ステップＳ５０１（Ｔｙｐｅ３外側）では、ノズル６２がウェーハ６１の中心部にリンスを吐出し、ノズル６３がウェーハ６１の外周部に薬液を吐出する。また、ステップＳ５０１については、プロセスパラメータによって、ノズル６３の吐出位置及び吐出時間が定義される。
ステップＳ５０２（Ｔｙｐｅ３スキャンイン）では、ノズル６２がウェーハ６１の中心部にリンスを吐出し、ノズル６３がウェーハ６１の外周部から中心部に移動しつつ薬液を吐出する。また、ステップＳ５０２については、プロセスパラメータによって、ノズル６３の移動速度が定義される。
ステップＳ５０３（Ｔｙｐｅ３内側）では、ノズル６２がウェーハ６１の中心部にリンスを吐出し、ノズル６３がウェーハ６１の外周部（ただし、ステップＳ５０１（Ｔｙｐｅ３外側）よりも中心部に近い）に薬液を吐出する。また、ステップＳ５０３については、プロセスパラメータによって、ノズル６３の吐出位置及び吐出時間が定義される。
ステップＳ５０４（Ｔｙｐｅ２内側）では、ノズル６３がウェーハ６１の中心部に薬液を吐出し、ノズル６２がウェーハ６１の外周部にリンスを吐出する。また、ステップＳ５０４については、プロセスパラメータによって、ノズル６２の吐出位置及び吐出時間が定義される。
ステップＳ５０５（Ｔｙｐｅ２スキャンアウト）では、ノズル６３がウェーハ６１の中心部に薬液を吐出し、ノズル６２がウェーハ６１の中心部から外周部に移動しつつリンスを吐出する。また、ステップＳ５０５については、プロセスパラメータによって、ノズル６２の移動速度が定義される。
ステップＳ５０６（Ｔｙｐｅ２外側）では、ノズル６３がウェーハ６１の中心部に薬液を吐出し、ノズル６２がウェーハ６１の外周部（ただし、ステップＳ５０４（Ｔｙｐｅ２内側）よりも中心部から遠い）にリンスを吐出する。また、ステップＳ５０６については、プロセスパラメータによって、ノズル６２の吐出位置及び吐出時間が定義される。
ステップＳ５０７（Ｔｙｐｅ１）では、ノズル６３がウェーハ６１の中心部に薬液を吐出する。また、ステップＳ５０７については、プロセスパラメータによって、ノズル６３の吐出時間が定義される。
ステップＳ５０８（Ｔｙｐｅ１）では、ノズル６２がウェーハ６１の中心部にリンスを吐出する。
Ｔｙｐｅ３のレシピではノズル６３によって薬液が吐出される領域のエッチング量は増加し、また、ノズル６３の吐出時間が長いほど（又はスキャンにおける移動速度が遅いほど）その他の領域に比較してエッチング量は増加する。Ｔｙｐｅ２のレシピではノズル６２によってリンスが吐出される領域のエッチング量は減少し、また、ノズル６２の吐出時間が長いほど（又はスキャンにおける移動速度が遅いほど）その他の領域に比較してエッチング量は減少する。
なお、スキャン（Ｓ５０２、Ｓ５０５）における移動開始位置及び移動終了位置は、前後のステップの吐出位置から導かれる。また、移動速度、移動開始位置及び移動終了位置から、吐出時間が導かれる。このため、スキャンについては、プロセスパラメータによって移動速度のみが定義されていればよい。
図３で説明した各ステップのプロセスパラメータを調整することで、エッチング制御装置２０は、様々なエッチング量の形状を実現することができる。
図１に戻り、エッチング制御システム１の処理の流れを説明する。まず、予測装置１０は、訓練用データを用いてモデルを更新する（ステップＳ１）。
訓練用データは、実際に基板を測定して得られたエッチング量の形状（検量線データ）と、そのときのプロセスパラメータの組み合わせである。このようなデータの組み合わせは、機械学習における教師データということができる。予測装置１０は、既知の学習手法により、モデルを更新することができる。
次に、予測装置１０は、更新済みのモデル及び目標プロファイルを基に、プロセスパラメータを予測する（ステップＳ２）。目標プロファイルは、指定されたエッチング量の分布である。また、目標プロファイルに対応するプロセスパラメータは未知である。
例えば、目標プロファイルは、前工程で生じた基板上の残膜を打ち消すようなエッチング量の分布である。
予測装置１０は、更新済みのモデルに目標プロファイルを入力し、プロセスパラメータを出力させる。すなわち、ステップＳ２では、更新済みのモデルを使った推論処理が行われる。
続いて、予測装置１０は、プロセスパラメータを出力する（ステップＳ３）。そして、エッチング制御装置２０は、プロセスパラメータを基にエッチングを実施する（ステップＳ４）。このとき、エッチング制御装置２０は、プロセスパラメータをプロセスレシピに反映させ、プロセスレシピに従ってエッチングを実施する。
なお、訓練用データ及び目標プロファイルのエッチング量の分布は、分光膜厚計、スキャトロメトリ、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）等により計測されたものであってもよい。
図４を用いて、予測装置１０の構成を説明する。図４は、実施形態に係る予測装置の構成例を示すブロック図である。
図４に示すように、予測装置１０は、Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１１、記憶部１２及び制御部１３を有する。
Ｉ／Ｆ部１１は、他の装置の間でデータのやり取りを行うためのインタフェースである。例えば、Ｉ／Ｆ部１１はＮＩＣ（Network Interface Card）である。さらに、Ｉ／Ｆ部１１は、マウス、キーボード、ディスプレイ及びスピーカ等の入出力装置と接続されていてもよい。
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。
記憶部１２は、モデル情報１２１を記憶する。モデル情報１２１は、モデルを構築するための情報である。モデル情報１２１は、予測装置１０によって更新される。例えば、モデル情報１２１は回帰モデルにおける回帰係数等のパラメータである。
制御部１３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。
また、制御部１３は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）及びＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。
制御部１３は、計算部１３１と、更新部１３２と、提供部１３３と、を有する。なお、制御部１３の内部構成は、ここで説明した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
計算部１３１は、モデル情報１２１を基に構築されたモデルに、エッチング量の分布を入力し、プロセスパラメータを計算する。計算部１３１は、訓練用データに含まれるエッチング量の分布、又は目標プロファイルとして指定されたエッチング量の分布をモデルに入力することができる。
更新部１３２は、基板に対してエッチングを行うための複数のノズルの動作を制御するためのパラメータであるプロセスパラメータと、基板の面内におけるエッチング量の分布と、の関係を表すモデルが最適化されるように、モデルのパラメータを更新する。
ここでは、更新部１３２は、訓練用データのエッチング量分布と、プロセスパラメータから予測されるエッチング量分布の差分が小さくなるように、モデルのパラメータ（モデル情報１２１）を更新する。
例えば、更新部１３２は、モデルが回帰モデルであれば最小二乗法を使ってパラメータを更新し、モデルがニューラルネットワークであれば誤差逆伝播法を使ってパラメータを更新することができる。
提供部１３３は、計算部１３１によって計算されたプロセスパラメータを提供する。提供部１３３は、ディスプレイ及びプリンタ等の出力装置にプロセスパラメータを出力してもよいし、エッチング制御装置２０を含む他の装置にプロセスパラメータを送信してもよい。
図５を用いて、エッチング制御装置２０の構成を説明する。図５は、エッチング制御装置の構成例を示す図である。
図５に示すように、エッチング制御装置２０は、Ｉ／Ｆ部２１、記憶部２２及び制御部２３を有する。
Ｉ／Ｆ部２１は、他の装置の間でデータのやり取りを行うためのインタフェースである。例えば、Ｉ／Ｆ部２１はＮＩＣである。さらに、Ｉ／Ｆ部２１は、マウス、キーボード、ディスプレイ及びスピーカ等の入出力装置と接続されていてもよい。
記憶部２２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。
記憶部２２は、プロセスレシピ２２１を記憶する。プロセスレシピ２２１は、デュアルディスペンスプロセスにおける各ノズルの動作を定義した情報である。
制御部２３は、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。
また、制御部２３は、例えば、ＡＳＩＣ及びＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。
制御部２３は、取得部２３１と、更新部２３２と、動作制御部２３３と、を有する。なお、制御部１３の内部構成は、ここで説明した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
取得部２３１は、予測装置１０から提供されるプロセスパラメータを取得する。取得部２３１によるプロセスパラメータの具体的な取得方法については後述する。
更新部２３２は、取得部２３１によって取得されたプロセスパラメータを基に、プロセスレシピ２２１を更新する。
図６を用いて、プロセスレシピ２２１の更新方法を説明する。図６は、プロセスレシピの更新方法を説明する図である。
図６に示すように、モデルによって出力されるプロセスパラメータは、下記の１１個であるものとする。これにより、モデルは、回転する基板上にリンスを吐出する第１のノズルと、基板をエッチングする薬液を吐出する第２のノズルと、の吐出時間、吐出位置、及び移動速度を決定するためのパラメータであるプロセスパラメータと、エッチング量の分布との関係を表す。
（１）中央吐出（Ｔｙｐｅ１）時間：ステップＳ５０７（Ｔｙｐｅ１）におけるノズル６３の吐出時間に関連。
（２）Ｔｙｐｅ２ 外周吐出位置＿１：ステップＳ５０４（Ｔｙｐｅ２内側）におけるノズル６２の吐出位置に関連。
（３）Ｔｙｐｅ２ 外周吐出時間＿１：ステップＳ５０４（Ｔｙｐｅ２内側）における両方のノズルの吐出時間に関連。
（４）Ｔｙｐｅ２ Ｓｃａｎ速度：ステップＳ５０５（Ｔｙｐｅ２スキャンアウト）におけるノズル６２の移動速度に関連。
（５）Ｔｙｐｅ２ 外周吐出位置＿２：ステップＳ５０６（Ｔｙｐｅ２外側）におけるノズル６２の吐出位置に関連。
（６）Ｔｙｐｅ２ 外周吐出時間＿２：ステップＳ５０６（Ｔｙｐｅ２外側）における両方のノズルの吐出時間に関連。
（７）Ｔｙｐｅ３ 外周吐出位置＿１：ステップＳ５０１（Ｔｙｐｅ３外側）におけるノズル６３の吐出位置に関連。
（８）Ｔｙｐｅ３ 外周吐出時間＿１：ステップＳ５０１（Ｔｙｐｅ３外側）における両方のノズルの吐出時間に関連。
（９）Ｔｙｐｅ３ Ｓｃａｎ速度：ステップＳ５０２（Ｔｙｐｅ３スキャンイン）におけるノズル６３の移動速度に関連。
（１０）Ｔｙｐｅ３ 外周吐出位置＿２：ステップＳ５０３（Ｔｙｐｅ３内側）におけるノズル６３の吐出位置に関連。
（１１）Ｔｙｐｅ３ 外周吐出時間＿２：ステップＳ５０３（Ｔｙｐｅ３内側）における両方のノズルの吐出時間に関連。
プロセスパラメータには、吐出位置、吐出時間、速度等の名称が付されているが、これらのプロセスパラメータの値がノズルの吐出位置、吐出時間、速度を必ずしも直接決定するわけではない。
例えば、プロセスパラメータ「（２）Ｔｙｐｅ２ 外周吐出位置＿１」は、図３のステップＳ５０６（Ｔｙｐｅ２外側）におけるノズル６２の吐出位置と関連しているが、ノズル６２の吐出位置を一意に決定するものとは限らない。
例えば、エッチング制御装置２０は、各プロセスパラメータの値を適宜加工し、単位を定め、プロセスレシピ２２１を生成（更新）する。その場合、エッチング制御装置２０は、プロセスレシピ２２１に従ってノズルの動作を制御する。
更新部２３２は、あらかじめ用意されたテンプレート（レシピ骨格）に、プロセスパラメータに基づいて計算した値を設定していく。レシピ骨格には、図３で説明したデュアルディスペンスプロセスの各ステップが示されている。
更新部２３２は、複数のノズルによるエッチングに含まれる複数のステップのそれぞれに、複数のノズルの吐出時間、吐出位置、及び移動速度を対応付けたテンプレート（レシピ骨格）に、プロセスパラメータに基づく値を設定することによりプロセスレシピ２２１を更新する。
更新部２３２は、図６に示すプロセスレシピ（レシピ骨格）の項目である「時間」、「エッチングノズルの動作」、「リンスノズルの動作」の値を更新していく。なお、項目「ステップ名」で使用されているステップの符号（Ｓ５０１等）は、図３の各ステップの符号に対応しているものとする。また、エッチングノズルはノズル６２である。また、リンスノズルはノズル６３である。
１つの方法として、更新部２３２が、プロセスパラメータの各値を、あらかじめ対応付けられたプロセスレシピの各項目にそのまま設定することが考えられる。例えば、更新部２３２は、プロセスパラメータ「Ｔｙｐｅ３ 外周吐出位置＿１」（上記の（７））の値を、プロセスレシピの「Ｓ５０１：Ｔｙｐｅ３＿１」の「エッチングノズルの動作」の項目に設定する。
一方で、実際にエッチングを実施する場合は、モジュール内のその他のパーツの動作時間等を考慮する必要があり、プロセスパラメータの各値をそのままプロセスレシピとしては使えない場合がある。更新部２３２は、エッチングのステップ間における、エッチング以外の動作（ミストガードの駆動）等を考慮してプロセスレシピを更新する。
また、レシピ骨格には、図３に示すステップＳ５０１～Ｓ５０８までの全てのステップが含まれている必要はない。更新部２３２は、デュアルディスペンスプロセスの全てのステップのうち、少なくとも一部が掲載されたレシピ骨格（テンプレート）に、プロセスパラメータに基づいて計算した値を挿入していってもよい。これにより、特定のステップを無効化し、様々なステップの組み合わせを実現できる。
このように、更新部２３２は、複数のノズルによるエッチングに含まれる複数のステップのうちの一部のステップのそれぞれに、複数のノズルの吐出時間、吐出位置、及び移動速度を対応付けたテンプレートに、プロセスパラメータに基づく値を設定することによりプロセスレシピ２２１を更新する。この場合、一部のステップ以外のステップは無効化される。
また、更新部２３２は、プロセスレシピの「時間」の項目の値を０にすることにより、特定のステップを無効化してもよい。
動作制御部２３３は、取得部２３１によって取得されたプロセスパラメータを用いて、複数のノズルの動作を制御する。動作制御部２３３は、更新部２３２によって更新されたプロセスレシピ２２１に従ってノズルを動作させることにより、デュアルディスペンスプロセスを実施する。
例えば、図３のステップＳ５０２は、ノズルが外周部から中心部に向かって移動するスキャンインである。また、図６のプロセスレシピの「Ｓ５０２：Ｔｙｐｅ３＿ｓｃａｎ」では、「エッチングノズルの動作」に「５０ｍｍ （６ｍｍ／ｓ）」が設定されている。これは、ノズル６３（エッチングノズル）が、ウェーハ６１の中心から５０ｍｍの位置から、ウェーハ６１の中心部に向かって、６ｍｍ／ｓ（ｍｍ／秒）の速度で５ｓ（秒）の間移動することを意味している。
［実施形態の処理］
図７を用いて、エッチング制御システム１の処理の流れを説明する。図７は、エッチング制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。
まず、予測装置１０は、訓練用データの入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。次に、予測装置１０は、訓練用データを用いてモデルを更新する（ステップＳ１０２）。
続いて、予測装置１０は、更新済みのモデルに目標プロファイルを入力しプロセスパラメータを予測する（ステップＳ１０３）。エッチング制御装置２０は、プロセスパラメータを基にエッチングを実施する（ステップＳ１０４）。ここでは、エッチング制御装置２０は、プロセスパラメータをプロセスレシピに反映させ、プロセスレシピに従ってエッチングを実施する。
エッチング制御装置２０によるプロセスパラメータの取得方法は、実施例で説明した通りである。
ここで、図８及び図９を用いて、予測装置１０によるモデルの更新処理及びプロセスパラメータの予測処理の流れを説明する。図８及び図９は、モデルの更新処理及びプロセスパラメータの予測処理の流れを示すフローチャートである。モデルによって出力されるプロセスパラメータは、前述の１１個であるものとする。
図８は、モデルの更新処理の流れを示すフローチャートである。まず、予測装置１０は、訓練用データとして、中央エッチング量を取得する（ステップＳ２０１）。具体的には、予測装置１０は、中央部のエッチング量と（１）のプロセスパラメータ（実際の値）との組み合わせを取得する。
ここで、あらかじめ用意した様々なエッチング形状を参照することで、予測装置１０は、中央部のエッチング量及び（１）のプロセスパラメータのみを用いてモデルを更新することができる。あらかじめ用意したエッチング形状を用いてモデルの更新を行う場合、すなわち形状を微調整しない場合（ステップＳ２０２、Ｎｏ）、予測装置１０はステップＳ２０４に進む。
一方、あらかじめ用意したエッチング形状を用いてモデルの更新を行わない場合、すなわち形状を微調整する場合（ステップＳ２０２、Ｎｏ）、予測装置１０はステップＳ２０３に進む。
形状フィッティング（ステップＳ２０３）では、予測装置１０は、（２）、（５）、（７）、（１０）のプロセスパラメータ（実際の値）とエッチング量との組み合わせにより、モデルの更新を行う。
さらに、予測装置１０は、外周吐出位置最適化を行う（ステップＳ２０４）。ここでは、予測装置１０は、現時点のモデルを使って、目標プロファイルから、（１）～（１１）のプロセスパラメータ（予測値）を計算する。
そして、予測装置１０は、ステップＳ２０４で計算した予測値と、訓練データに含まれるプロセスパラメータとの誤差が小さくなるように、暫定パラメータ群を更新する。暫定パラメータ群は、目標プロファイルと（１）～（１１）のプロセスパラメータとによって決まる暫定的なパラメータ群であって、ステップＳ２０６及びＳ２０７で使用される。
予測装置１０は、吐出時間最適化を行う（ステップＳ２０６）。ここでは、予測装置１０は、（２）、（４）、（５）、（７）、（９）、（１０）のプロセスパラメータを調整する。
さらに、予測装置１０は、ステップＳ２０６までの処理で予測されたプロセスパラメータから導かれるエッチング量の分布と、目標プロファイルとの誤差を、モデル残差として算出する（ステップＳ２０７）。
このとき、終了条件が満たされている場合（ステップＳ２０８、Ｙｅｓ）、予測装置１０は、ステップＳ２０６までの処理で予測されたプロセスパラメータを最終的なプロセスパラメータとして出力し、処理を終了する。例えば、終了条件は、モデル残差が十分小さくなったこと、繰り返しが一定回数だけ行われたこと、等である。
終了条件が満たされていない場合（ステップＳ２０８、Ｎｏ）、予測装置１０は、ステップＳ２０６に戻りさらに処理を繰り返す。
ステップＳ２０１、Ｓ２０３及びＳ２０４では、主に吐出位置に関するプロセスパラメータが調整され、エッチング量の分布の形状が決定される。さらに、ステップＳ２０６では、主に吐出時間に関するプロセスパラメータが調整され、エッチング量の分布の形状が伸縮し、目標プロファイルに近付いていく。
予測装置１０は、図９に示す流れで更新処理を行ってもよい。図９は、モデルの更新処理の流れを示すフローチャートである。図９の例では、最初のステップで形状の微調整を行うか否かによって分岐する。
あらかじめ用意したエッチング形状を用いてモデルの更新を行う場合、すなわち形状を微調整しない場合（ステップＳ３０１、Ｎｏ）、予測装置１０はステップＳ３０４に進む。
ステップＳ３０４の外周吐出位置最適化では、予測装置１０は、モデルを使って、目標プロファイルから、（１）～（１１）のプロセスパラメータ（予測値）を計算する。また、予測装置１０は、中央エッチング量を取得する（ステップＳ３０５）。
一方、あらかじめ用意したエッチング形状を用いてモデルの更新を行わない場合、すなわち形状を微調整する場合（ステップＳ３０１、Ｙｅｓ）、予測装置１０はステップＳ３０２に進む。
そして、予測装置１０は、図８のステップＳ２０１及びＳ２０３と同様に、中央エッチング量取りと形状フィッティングを行い（ステップＳ３０２）、ステップＳ３０３に進む。
そして、ステップＳ３０３の外周吐出位置最適化では、予測装置１０は、モデルを使って、目標プロファイルから、（２）～（１１）のプロセスパラメータ（予測値）を計算する。予測装置１０は、ステップＳ３０２で（１）のプロセスパラメータを取得済みである。
そして、予測装置１０は、ステップＳ３０４又はＳ３０５で計算した予測値と、訓練データに含まれるプロセスパラメータとの誤差が小さくなるように、暫定パラメータ群を更新する（ステップＳ３０６）。暫定パラメータ群は、目標プロファイルと（１）～（１１）のプロセスパラメータとによって決まる暫定的なパラメータ群であって、ステップＳ３０７及びＳ３０８で使用される。
予測装置１０は、吐出時間最適化を行う（ステップＳ３０７）。ここでは、予測装置１０は、（２）、（４）、（５）、（７）、（９）、（１０）のプロセスパラメータを調整する。
さらに、予測装置１０は、ステップＳ３０７までの処理で予測されたプロセスパラメータから導かれるエッチング量の分布と、目標プロファイルとの誤差を、モデル残差として算出する（ステップＳ３０８）。
このとき、終了条件が満たされている場合（ステップＳ３０９、Ｙｅｓ）、予測装置１０は、ステップＳ３０７までの処理で予測されたプロセスパラメータを最終的なプロセスパラメータとして出力し、処理を終了する。例えば、終了条件は、モデル残差が十分小さくなったこと、繰り返しが一定回数だけ行われたこと、等である。
終了条件が満たされていない場合（ステップＳ３０９、Ｎｏ）、予測装置１０は、ステップＳ２０６に戻りさらに処理を繰り返す。
ステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０３、Ｓ３０４及びＳ３０５では、主に吐出位置に関するプロセスパラメータが調整され、エッチング量の分布の形状が決定される。さらに、ステップＳ３０７では、主に吐出時間に関するプロセスパラメータが調整され、エッチング量の分布の形状が伸縮し、目標プロファイルに近付いていく。
これまで説明してきたように、実施形態のエッチング制御システム１は、予測装置１０と、エッチング制御装置２０と、を有する。予測装置１０は、計算部１３１を有する。計算部１３１は、基板に対してエッチングを行うための複数のノズルの動作を制御するためのパラメータであるプロセスパラメータと、基板の面内におけるエッチング量の分布と、の関係を表すモデルを用いて、指定されたエッチング量の分布に対応するプロセスパラメータを計算する。エッチング制御装置２０は、更新部２３２と、動作制御部２３３と、を有する。更新部２３２は、複数のノズルのそれぞれの吐出時間、吐出位置、及び移動速度を含む情報であるプロセスレシピ２２１を、プロセスパラメータを基に更新する。動作制御部２３３は、更新部２３２によって更新されたプロセスレシピ２２１に従って、複数のノズルの動作を制御する。その結果、実施形態によれば、ウェットエッチングにおいて複雑なエッチング量の分布を効率良く実現できる。
今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。上記の実施形態は、添付の請求の範囲及びその主旨を逸脱することなく、様々な形体で省略、置換、変更されてもよい。
上記の実施形態で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の各実施形態と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１０は、プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
図１０に示すように、コンピュータ１０００は、各種演算処理を実行するコンピュータ１０１０と、データ入力を受け付ける入力装置１０２０と、モニタ１０３０とを有する。また、コンピュータ１０００は、各種装置と接続するためのインタフェース装置１０４０と、他の情報処理装置等と有線又は無線により接続するための通信装置１０５０とを有する。また、コンピュータ１０００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ１０６０と、記憶装置１０７０とを有する。また、各装置１０１０～１０７０は、バス１０８０に接続される。
記憶装置１０７０には、図４に示した計算部１３１、更新部１３２及び提供部１３３の各処理部と同様の機能を有するプログラムが記憶される。また、記憶装置１０７０には、モデル情報１２１が記憶される。入力装置１０２０は、例えば、コンピュータ１０００のユーザから操作情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ１０３０は、例えば、コンピュータ１０００のユーザに対して表示画面等の各種画面を表示する。インタフェース装置１０４０は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置１０５０は、例えば、図示しないネットワークと接続され、他の情報処理装置と各種情報をやり取りする。
コンピュータ１０１０は、記憶装置１０７０に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ１０６０に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ１０００を、図４に示した計算部１３１、更新部１３２及び提供部１３３として機能させることができる。
なお、上記のプログラムは、必ずしも記憶装置１０７０に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ１０００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ１０００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ１０００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ１０００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
ここでは、予測装置１０を実現するためのコンピュータの例を説明したが、エッチング制御装置２０についても、ここで説明したコンピュータと同様の構成のコンピュータにより実現される。
１ エッチング制御システム
１０ 予測装置
１１、２１ Ｉ／Ｆ部
１２、２２ 記憶部
１３、２３ 制御部
２０ エッチング制御装置
６１ ウェーハ
６２、６３ ノズル
１２１ モデル情報
１３１ 計算部
１３２ 更新部
１３３ 提供部
２２１ プロセスレシピ
２３１ 取得部
２３２ 更新部
２３３ 動作制御部

Claims (5)

  1. 予測装置と、エッチング制御装置と、を有するエッチング制御システムであって、
    前記予測装置は、
    基板に対してエッチングを行うための複数のノズルの動作を制御するためのパラメータであるプロセスパラメータと、前記基板の面内におけるエッチング量の分布と、の関係を表すモデルを用いて、指定されたエッチング量の分布に対応するプロセスパラメータを計算する計算部を有し、
    前記エッチング制御装置は、
    前記複数のノズルのそれぞれの吐出時間、吐出位置、及び移動速度を含む情報であるプロセスレシピを、前記プロセスパラメータを基に更新する更新部と、
    前記更新部によって更新された前記プロセスレシピに従って、前記複数のノズルの動作を制御する動作制御部と、
    を有することを特徴とするエッチング制御システム。
  2. 前記更新部は、前記複数のノズルによるエッチングに含まれる複数のステップのそれぞれに、前記複数のノズルの吐出時間、吐出位置、及び移動速度を対応付けたテンプレートに、前記プロセスパラメータに基づく値を設定することにより前記プロセスレシピを更新することを特徴とする請求項１に記載のエッチング制御システム。
  3. 前記更新部は、前記複数のノズルによるエッチングに含まれる複数のステップのうちの一部のステップのそれぞれに、前記複数のノズルの吐出時間、吐出位置、及び移動速度を対応付けたテンプレートに、前記プロセスパラメータに基づく値を設定することにより前記プロセスレシピを更新することを特徴とする請求項１に記載のエッチング制御システム。
  4. 前記計算部は、回転する前記基板上にリンスを吐出する第１のノズルと、前記基板をエッチングする薬液を吐出する第２のノズルと、の吐出時間、吐出位置、及び移動速度を決定するためのパラメータであるプロセスパラメータと、エッチング量の分布との関係を表すモデルを用いて、前記プロセスパラメータを計算することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のエッチング制御システム。
  5. 予測装置と、エッチング制御装置と、を有するエッチング制御システムによって実行されるエッチング制御方法であって、
    前記予測装置が、基板に対してエッチングを行うための複数のノズルの動作を制御するためのパラメータであるプロセスパラメータと、前記基板の面内におけるエッチング量の分布と、の関係を表すモデルを用いて、指定されたエッチング量の分布に対応するプロセスパラメータを計算する計算工程と、
    前記エッチング制御装置が、前記複数のノズルのそれぞれの吐出時間、吐出位置、及び移動速度を含む情報であるプロセスレシピを、前記プロセスパラメータを基に更新する更新工程と、
    前記エッチング制御装置が、前記更新工程によって更新された前記プロセスレシピに従って、前記複数のノズルの動作を制御する動作制御工程と、
    を含むことを特徴とするエッチング制御方法。
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