JP4836994B2

JP4836994B2 - 半導体処理装置

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Publication number: JP4836994B2
Application number: JP2008153133A
Authority: JP
Inventors: 潤一田中; 浩之橘内; 昭鹿子嶋; 大輔白石; 秀之山本; 祥二幾原; 俊夫増田
Original assignee: Hitachi High Technologies Corp; Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd; Hitachi High Tech Corp
Priority date: 2008-06-11
Filing date: 2008-06-11
Publication date: 2011-12-14
Anticipated expiration: 2021-08-28
Also published as: JP2009010370A

Description

本発明は半導体処理装置に係り、特に、処理結果を予測して装置の稼働率と信頼性を向上した半導体処理装置に関する。

近年、半導体デバイスの寸法は微細化しており、加工の寸法精度は０．１μｍ以下のゲート電極を１０％以下の寸法精度で加工しなければならないほど厳しくなっている。一方、熱やプラズマを用いて半導体ウエハを物理化学的に加工する半導体製造装置では、装置内部の化学反応により生成される反応生成物などが装置の内壁に付着して残留し、時間と共にウエハの処理状態を変化させる。このためウエハの処理を何枚も重ねるにつれて、ウエハ上の半導体デバイスの加工形状が徐々に変化し、性能が劣化する。

この問題に対しては、通常、チャンバ内壁の付着物をプラズマによってクリーニングするか、チャンバ壁の温度を上げて付着物が付き難くするなどの対策が取られる。しかし、大抵の場合、これらの対策は完全ではなく、結局半導体デバイスの加工形状は徐々に変化してしまう。このため、加工形状が問題となる場合には、加工形状が変わる前に製造装置の部品の交換や洗浄を行わなければならない。また、前記堆積膜以外にも様々な装置状態の変動がウエハの加工形状の変動に関与する。

このため、半導体製造装置内部の処理状態の変化を検出し、検出結果を半導体製造処理装置の入力にフィードバックして処理状態を一定に保つなどの工夫がなされてきた。

プラズマ処理の変動を監視する方法は、例えば特許文献１に示されている。この公報には、プラズマ処理特性と装置の電気信号の関係式を用いて装置性能を予測したり、プラズマの状態を診断する方法が示されている。その方法としては、３つの電気信号と装置のプラズマ処理特性との関係を表す近似式を重回帰分析により求める方法が開示されている。

また、もう一つの例が特許文献２に示されている。この公報には、既存の複数の検出器を取り付けた一般的な検出システムを半導体製造装置に当てはめ、その検出信号の相関信号から装置の状態を監視する方法が示されている。その相関信号を生成する方法としては、６つの電気信号の比による計算式が開示されている。

また、もう一つの例が特許文献３に示されている。この公報には、光や質量分析器の数多くの信号を取り込んで相関信号を生成し装置の状態を監視する方法が示されている。また、この相関信号を生成する方法としては主成分分析を用いる方法が示されている。
特開平１０−１２５６６０号公報特開平１１−８７３２３号公報米国特許第５６５８４２３号明細書

しかしながら、前記特許文献１の方法では、装置を監視するセンサデータが多種類あったときに、予測しようとする処理性能と無関係な多くの信号が説明変数に入るため重回帰分析による予測がうまくいかなくなる。また、前記特許文献２の方法は、よく知られた複数の検出手段からの複数の検出信号の相関をとった信号を診断に用いるという一般的な方法である。また、開示された相関をとる方法もいくつかの信号の比をとるという従来の方法であり、これらの方法を、多くの変動原因に応じて多様な状態を取る半導体製造装置の状態を正確に監視するシステムに適用することは困難である。

前記特許文献３には、以上の方法とは異なり装置からモニタした多量のデータを主成分分析して装置状態の変動を捉えることによりプラズマの状態を監視する方法が開示されている。しかし、実際の量産に用いられる半導体製造装置では、このように一般的な統計処理の方法をあてはめるだけではうまく稼動しない。例えば、主成分がどのように変化すると処理結果がどうなるのかがわからない場合がほとんどであるからである。

本発明はこれらの問題点に鑑みてなされたもので、さまざまな種類のデバイスを処理する半導体処理装置において、処理状態をモニタし、モニタ出力に基づき異常処理を検出あるいは処理結果を予測することにより、装置の稼働率と信頼性を向上した半導体処理装置を提供する。

本発明は上記課題を解決するため、次のような手段を採用した。

半導体ウエハを処理する半導体処理装置の処理状態を監視する複数のセンサと、前記半導体処理装置により処理した半導体ウエハの処理結果の測定値を入力する処理結果入力手段と、前記複数のセンサが取得したセンサデータおよび前記測定値をもとに前記複数のセンサデータの演算値を処理結果の変動量を説明する説明変数として用いて処理結果を予測するモデル式を生成するモデル式生成部と、生成したモデル式を保存するモデル式保存部と、前記モデル式保存部に保存したモデル式および前記センサが新たに取得したセンサデータをもとに処理結果を予測する処理結果予測部と、前記予測した処理結果と予め設定した設定値とを比較してそのずれを補正するように前記半導体処理装置の処理条件を制御する処理条件制御部とを備え、前記処理条件制御部は、ＰＬＳ法（Partial Least Square Method）を用いて得られた処理結果測定値と相関の強い処理条件制御方向を保存する処理条件制御方向保存手段を具備し、前記ずれの補正に対応する前記処理条件制御方向に従って前記処理条件を制御する。

本発明によれば、処理状態をモニタし、モニタ出力に基づき異常処理を検出あるいは処理結果を予測するので、処理装置の稼働率および信頼性を向上することができる。

図１は、本発明の第１の実施形態に係る半導体処理装置を示す図である。図において半導体処理装置１には、処理状態を監視する処理状態監視部２が備えられている。処理状態監視部２は半導体処理装置１の中に組み込まれていてもよいし、処理装置１の外側に設置しても良い。また、ネットワークなどを介して離れた場所に設置してもよい。さらに、図２に示すように機能の一部がネットワークなどを介して分離されていてもよい。

処理状態監視部２の詳細を以下に示す。まず、処理装置１におけるウエハの処理状態を監視するためのセンサ３を備える。センサ３は通常、いくつかの種類のセンサを用いる。例えば、処理装置がプラズマエッチング装置やプラズマＣＶＤ装置などである場合、前記センサ３は処理中のプラズマの発光を分光器を用いてスペクトル分解し、分解した各波長ごとの発光強度をセンサデータとして取得する。例えば、１０００チャンネルのＣＣＤアレイを有する分光器を用いたときには１０００個のセンサデータを１回のサンプリングごとに取得できる。また、装置の圧力や温度、ガス流量などもセンサデータとして用いる。また、電流、電圧、インピーダンスやそれらの高調波成分などの電気的測定結果をセンサデータとして用いることができる。

ウエハの処理中には適当な時間間隔でこれらのセンサデータを取得し、取得したセンサデータはセンサデータ保存部４に保存する。一方、処理の終わったウエハは、処理装置１の外部あるいは装置に組み込まれた処理結果測定器により処理結果を測定する。処理結果測定は、ＣＤＳＥＭによるゲート幅の測定、断面ＳＥＭによる断面形状等の加工形状の測定、あるいは加工したデバイスの電気的特性の測定である。これらの測定は、全てのウエハについて行うことは必要でなく、通常は一部のウエハを抽出して処理結果を測定すればよい。

処理状態監視部２は、この処理結果の測定値を受け取るために処理結果測定値入力手段５を持つ。入力手段５は、フレキシブルディスクあるいはＣＤＲＯＭ等の可搬媒体に記録された情報を読み取る読み取り装置とすることができる。また、有線あるいは無線のネットワーク接続装置とすることもできる。

入力手段５により受け取った処理結果の測定値は、処理結果測定値保存部６に保存する。保存部６には処理結果の測定値が各種のデバイス毎に保存されることになる。

モデル式生成部７は、センサデータ保存部４および処理結果測定値保存部６から、センサデータおよび処理結果測定値データが保存されている同種のデバイスのサンプルを取り出す。このサンプルの数が、例えば３個以上あるときセンサデータを説明変数として処理結果測定値を予測するモデル式を作成することができる。通常、このときのセンサの種類およびセンサデータの数は多数であり、予測に用いるセンサおよびセンサデータを自動的に選び出すことは困難である。特に様々なデバイスが処理される場合などでは、デバイスごとに予測に有効なセンサデータの種類は異なるので、あらかじめ予測に用いるセンサを決めておくことは困難である。

図６は、ＰＬＳ法によるモデル式生成処理を説明する図である。図６に示すように、ＰＬＳ法では、予測すべきデータの変動と最も相関が強くなるような説明変数を多数のセンサデータから自動的に生成する。このとき、同時にセンサデータから説明変数を計算するための関数も得られる。

まず、ｎ枚のウエハの処理結果測定値を予測対象とし、Ｙｉでｉ番目のウエハの処理結果測定値を表すこととする。また、一つのウエハからｍ個のセンサデータを得た場合は、Ｓｉｊでｉ番目のウエハのｊ番目のセンサデータを示すこととする。この場合、ｍ個のセンサデータは同じセンサの異なる時間におけるデータでもよいし、異なるセンサからのデータであってもよい。

図７は、センサデータＳｉｊの例を説明する図である。図７に示すように、処理装置１の、１枚のウエハ１に対して施す処理が３ステップ（ステップ１ないしステップ３）あり、また、このとき処理状態を監視するセンサがＡ、Ｂ、Ｃの３種類であるとき、各ステップ毎の各センサのセンサデータＳｉｊを、それぞれ図に示すようにＳ１１ないしＳｎ９として取得する。なお、Ｓｉｊは、各ステップ処理中のセンサデータの平均値としてもよいし、２乗や逆数等のセンサデータを変換した値とすることもできる。

ＰＬＳ法を用いると、複数のセンサデータＳｉｊを、ウエハの処理結果測定値Ｙｉの変動との相関の強さの順に並んだｍ個の説明変数Ｘｉｋに変換することができる。センサデータＳｉｊから説明変数Ｘｋへと変換する関数Ｆｋは式（１）で表される。

Ｘｉｋ＝Ｆｋ（Ｓｉ１，Ｓｉ２，・・・，Ｓｉｍ）・・・（１）
この説明変数Ｘｉｋのうちのいくつかを用いて処理結果測定値を予測する。通常は、説明変数Ｘｉ１が最も処理結果測定値Ｙｉとの相関が強いので、Ｘｉ１，Ｘｉ２，Ｘｉ３などを説明変数として選ぶ。ＰＬＳ法では式（２）のような予測式が同時に生成される。しかし、先に述べたＸｉ１などの説明変数を用いて予測式（２）を生成した方がよいこともある。

Ｙｉ＝ｐ（Ｘｉ１，Ｘｉ２，Ｘｉ３）・・・（２）
ところで、処理結果測定値の中には、ウエハの処理状態が悪く、異常な処理を施されたウエハの異常データも入っている。このようなデータ含めて通常の重回帰分析で予測を行うと、前記異常データに影響されて予測精度の悪いモデル式が生成される。

図８は、ロバスト回帰分析を説明するグラフである。ロバスト回帰分析を予測に用いると、図８に示すように、異常のあるデータがアウトライアとして予測対象からはずされる。このため正しい予測モデル式を生成することができる。

図９は、モデル式生成部７のモデル式作成処理を説明するフローチャートである。モデル式生成部７において、センサデータの種類がたくさんあるときには、センサデータの主成分解析を行い（ステップ９０１，９０２）、得られた第１主成分を用いてロバスト回帰分析を行い処理結果を予測する（ステップ９０５〜９０６）。このとき、処理結果の予測に必要のない主成分も説明変数に含まれるので、回帰係数が小さい主成分を除去して（ステップ９０７）、別の主成分（第２主成分）を説明変数に追加（ステップ９０４）し、再び重回帰分析を行う（ステップ９０６）という処理を、予測誤差が設定値より小さくなるまで（ステップ９０８）繰り返し行う。予測誤差が設定値より小さくなると処理を終了する（ステップ９０９）。これらの回帰分析は線形でもよいし、処理の物理的特性や経験値から導かれる非線形の回帰分析を用いてもよい。

このような方法で生成したモデル式は、図１に示すモデル式保存部８に保存する。モデル式は同種のデバイスごとに作成するため、モデル式保存部には処理装置１で処理するデバイスの数だけのモデル式が保存されることになる。

処理装置１による処理が開始し、処理装置１に特定のデバイスを形成すべきウエハをロードして処理するとき、予測部９はモデル式保存部８から前記特定のデバイスに対応するモデル式をロードする。このウエハの処理中にセンサ３から得られた信号は、例えばＰＬＳ法により得られた式１を用いて説明変数に変換するか、あるいは主成分分析により主成分に変換し、式２のモデル式を用いて処理結果の予測値を計算する。計算した予測値は処理条件制御部１０に渡す。処理条件制御部１０は前記予測値と処理結果の設定値とのずれを補正するように処理条件を変更する。

次に前記処理条件制御部１０による処理条件の補正を説明する。ここで、再びＰＬＳ法を用いる。通常の半導体デバイスの処理では、加工の要求としていくつかの相反する処理性能が要求されることが多い。例えば、ゲート電極のエッチング加工などでは、ゲート電極の側壁の垂直性と下地酸化膜と、ゲートポリシリコンのエッチング選択性が要求される。

すなわち、側壁の垂直性を改善するためには堆積性の低いエッチング条件を用いたほうがよく、下地酸化膜との高選択性を達成するためには堆積性の高いエッチング条件を用いたほうがよい。このように二つの相反する要求がある場合には処理条件の制御は難しい。図１０，１１，１２は、このような相反する要求を満足する処理条件を求める方法を説明する図である。

例えば、処理装置１の経時変化により側壁の垂直性が悪くなったときに、処理条件１（ここではガスＡの流量）を減少させると垂直性が良くなるとしても、同時に下地酸化膜の選択性が悪くなる場合は処理条件としては好ましくない。

このため、例えば、処理条件１と処理条件２（ここではウエハバイアス電力）を組み合わせ、側壁の垂直性を改善しながら、かつ、下地酸化膜の選択性が悪化しない条件を見出さなければならない。

このためには、まず、図１０に示すように、通常の処理条件（中心条件）の周りに数点から数十点の処理条件を変えた実験条件を設定して加工処理を行い、処理結果を測定する。図１２中の点１〜４は、図１０の実験条件１〜４にあたる。ここでは処理結果測定値Ａとして側壁の垂直性の測定値をとり、処理結果測定値Ｂとして下地酸化膜選択比をとる。

次に、図１１に示すように、以上の実験に対してＰＬＳ法を適用し、二種類の処理条件と二種類の処理結果測定値の相関を調べる。そうすると、図１２に示すように側壁垂直性に相関の強い条件の方向Ａが得られる。また、同様にしてＰＬＳ法により得られる下地酸化膜選択比に相関の強い方向から、方向Ａに直交し下地酸化膜選択比に相関の強い方向Ｂが計算できる。この条件方向Ａと条件方向Ｂを、図１に示す処理条件制御部１０に設定しておく。このように設定しておけば、モデル式をもとに予測部９が側壁の垂直性が悪化していると予測したとき、処理条件を条件方向Ａに振れば下地酸化膜選択比を犠牲にせずに側壁垂直性のみを改善することができる。計算した処理条件の制御方向は、制御条件制御部１０の処理条件制御方向保存手段１４に保存しておき、モデル式による処理結果予測値が設定値からずれた場合に処理条件を修正するのに用いる。

以上の例では、二種類の処理条件を変化させたが、ＰＬＳ法ではさらに多くの種類の処理条件を変化させることができ、多くの処理条件を変化させるほど好ましい結果が得られる。また、相反する処理結果測定値も、二種類だけでなく、もっと多数の処理結果を対象とすることができる。例えば、側壁の垂直性と下地酸化膜選択比に加えて、マスク選択比などを対象とすることができる。

図３は、本発明の他の実施形態を示す図である。図において、１１は予測値表示部であり、予測値、あるいは該予測値と予め設定した設定値とのずれを警告表示する。なお、図において図１に示される部分と同一部分については同一符号を付してその説明を省略する。なお、前記表示部は、警報を発するブザーあるいは電子メール等の発信手段とすることができる。

図４は、本発明のさらに他の実施形態を示す図である。以上の説明では、モデル式が生成されていることを前提に処理条件制御部１０の監視制御を説明した。しかし、モデル式を未だ生成していない種類のデバイスに対しては監視制御することができない。処理結果の測定には非常に時間がかかる場合が多く、ほとんど処理結果の測定が行われない場合があり、そのようなデバイスに対してはモデル式を生成することができない。図４は、このような場合でも監視制御することのできる処理状態監視部（副処理状態監視部）２’を示す図である。

図４に示すように、多数のセンサ３からの多種のセンサデータをもとに主成分抽出部１２で主成分を抽出する。異常監視部１３は前記抽出した主成分の変動のばらつきを監視することにより処理の異常を検出する。異常を検出した場合には次のウエハ処理の着手を停止すると良い。異常の検出には、例えばＳＰＣ(Statistical Process Control)と呼ばれるばらつきの管理方法を用いればよい。このためには、該当するデバイスの処理中の主成分の平均値と分散を記憶しておき、測定された主成分が平均値から分散の数倍以上離れたときに処理を異常と判定する。

図５は、処理状態監視部２および副処理状態監視部２の双方を備えた処理装置に好適な処理フローを説明する図である。まず、処理しようとするデバイスに対するモデル式を生成し保存しているか否かを判定する（ステップ５０１）。モデル式が保存されている場合は処理状態監視部２により監視制御を実行する（ステップ５０２）。モデル式が保存されていない場合は処理状態監視部２’により監視制御を実行する（ステップ５０３）。

本発明の実施形態にかかる半導体処理装置を示す図である。半導体処理装置の変形例を示す図である。本発明の他の実施形態を示す図である。本発明のさらに他の実施形態を示す図である。処理状態監視部および副処理状態監視部を備えた処理装置に好適な処理フローを説明する図である。ＰＬＳ法によるモデル式生成処理を説明する図である。センサデータの例を示す図である。ロバスト回帰分析を説明するグラフである。モデル式生成部のモデル式作成処理を説明するフローチャートである。処理条件を求める方法を説明する図である。処理条件を求める方法を説明する図である。処理条件を求める方法を説明する図である。

符号の説明

１半導体処理装置
２処理状態監視部
３センサ
４センサデータ保存部
５処理結果測定値入力手段
６処理結果測定値保存部
７モデル式生成部
８モデル式保存部
９モデル式による予測部
１０処理条件制御部
１１予測値表示部
１２主成分抽出部
１３異常検出部
１４処理条件制御方向保存手段

Claims

半導体ウエハを処理する半導体処理装置の処理状態を監視する複数のセンサと、
前記半導体処理装置により処理した半導体ウエハの処理結果の測定値を入力する処
理結果入力手段と、
前記複数のセンサが取得したセンサデータおよび前記測定値をもとに前記複数のセンサデータの演算値を処理結果の変動量を説明する説明変数として用いて処理結果を予測するモデル式を生成するモデル式生成部と、
生成したモデル式を保存するモデル式保存部と、
前記モデル式保存部に保存したモデル式および前記センサが新たに取得したセンサデータをもとに処理結果を予測する処理結果予測部と、
前記予測した処理結果と予め設定した設定値とを比較してそのずれを補正するように前記半導体処理装置の処理条件を制御する処理条件制御部とを備え、
前記処理条件制御部は、ＰＬＳ法（Partial Least Square Method）を用いて得られた処理結果測定値と相関の強い処理条件制御方向を保存する処理条件制御方向保存手段を具備し、前記ずれの補正に対応する前記処理条件制御方向に従って前記処理条件を制御することを特徴とする半導体処理装置。
請求項１の記載において、前記処理条件制御方向保存手段は、側壁垂直性に相関の強い条件の方向と、下地酸化膜選択比に相関の強い方向とを保存していることを特徴とする半導体処理装置。
請求項１の記載において、前記モデル式生成部はＰＬＳ法（Partial Least Square Method）を用いてモデル式を生成することを特徴とする半導体処理装置。
請求項１の記載において、前記モデル式生成部はロバスト回帰分析法(Robust Regression)を用いてモデル式を生成することを特徴とする半導体処理装置。
請求項１の記載において、前記モデル式生成部は主成分ロバスト回帰分析法(Principal Component Robust Regression)を用いてモデル式を生成することを特徴とする半導体処理装置。