JP5693573B2 - 最適なエンドポイント・アルゴリズムを構築する方法 - Google Patents
最適なエンドポイント・アルゴリズムを構築する方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5693573B2 JP5693573B2 JP2012518588A JP2012518588A JP5693573B2 JP 5693573 B2 JP5693573 B2 JP 5693573B2 JP 2012518588 A JP2012518588 A JP 2012518588A JP 2012518588 A JP2012518588 A JP 2012518588A JP 5693573 B2 JP5693573 B2 JP 5693573B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- endpoint
- group
- signal
- candidate
- algorithm
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 117
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 63
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims description 63
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 50
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 46
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 24
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 18
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 238000004993 emission spectroscopy Methods 0.000 claims description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000001934 delay Effects 0.000 claims description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 25
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 19
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 14
- 238000010239 partial least squares discriminant analysis Methods 0.000 description 9
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 5
- 238000005530 etching Methods 0.000 description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 4
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 4
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- 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
- H01J37/32—Gas-filled discharge tubes
- H01J37/32917—Plasma diagnostics
- H01J37/3299—Feedback systems
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- 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
- H01J37/32—Gas-filled discharge tubes
- H01J37/32917—Plasma diagnostics
- H01J37/32935—Monitoring and controlling tubes by information coming from the object and/or discharge
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
- H01L21/02—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof
- H01L21/04—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having potential barriers, e.g. a PN junction, depletion layer or carrier concentration layer
- H01L21/18—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having potential barriers, e.g. a PN junction, depletion layer or carrier concentration layer the devices having semiconductor bodies comprising elements of Group IV of the Periodic Table or AIIIBV compounds with or without impurities, e.g. doping materials
- H01L21/30—Treatment of semiconductor bodies using processes or apparatus not provided for in groups H01L21/20 - H01L21/26
- H01L21/302—Treatment of semiconductor bodies using processes or apparatus not provided for in groups H01L21/20 - H01L21/26 to change their surface-physical characteristics or shape, e.g. etching, polishing, cutting
- H01L21/306—Chemical or electrical treatment, e.g. electrolytic etching
- H01L21/3065—Plasma etching; Reactive-ion etching
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
- H01L21/02—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof
- H01L21/04—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having potential barriers, e.g. a PN junction, depletion layer or carrier concentration layer
- H01L21/18—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having potential barriers, e.g. a PN junction, depletion layer or carrier concentration layer the devices having semiconductor bodies comprising elements of Group IV of the Periodic Table or AIIIBV compounds with or without impurities, e.g. doping materials
- H01L21/30—Treatment of semiconductor bodies using processes or apparatus not provided for in groups H01L21/20 - H01L21/26
- H01L21/31—Treatment of semiconductor bodies using processes or apparatus not provided for in groups H01L21/20 - H01L21/26 to form insulating layers thereon, e.g. for masking or by using photolithographic techniques; After treatment of these layers; Selection of materials for these layers
- H01L21/3105—After-treatment
- H01L21/311—Etching the insulating layers by chemical or physical means
- H01L21/31105—Etching inorganic layers
- H01L21/31111—Etching inorganic layers by chemical means
- H01L21/31116—Etching inorganic layers by chemical means by dry-etching
-
- H—ELECTRICITY
- H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H05H—PLASMA TECHNIQUE; PRODUCTION OF ACCELERATED ELECTRICALLY-CHARGED PARTICLES OR OF NEUTRONS; PRODUCTION OR ACCELERATION OF NEUTRAL MOLECULAR OR ATOMIC BEAMS
- H05H1/00—Generating plasma; Handling plasma
- H05H1/24—Generating plasma
- H05H1/46—Generating plasma using applied electromagnetic fields, e.g. high frequency or microwave energy
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Plasma & Fusion (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Inorganic Chemistry (AREA)
- Drying Of Semiconductors (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Chemical Vapour Deposition (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Container, Conveyance, Adherence, Positioning, Of Wafer (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Indication And Recording Devices For Special Purposes And Tariff Metering Devices (AREA)
- Plasma Technology (AREA)
- Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Description
(1)本発明の第1の形態は、プラズマ処理システムにおける基板処理の際の処理エンドポイントを検証するための最適なエンドポイント・アルゴリズムを自動的に特定する方法であって、
前記プラズマ処理システムにおいて、少なくとも1つの基板を処理する間に、複数のセンサーからセンサーデータを受信する工程であって、前記センサーデータが複数のセンサーチャンネルからの複数の信号ストリームを含み、前記複数のセンサーは発光分光分析装置を含み、前記複数の信号ストリームは前記発光分光分析装置からの波長測定値の信号ストリームを含む、工程と、
エンドポイント・ドメインを特定する工程であって、前記エンドポイント・ドメインは前記処理エンドポイントが生じると予測される期間である、工程と、
前記エンドポイント・ドメイン内の前記複数の信号ストリームの各信号ストリームを、時間間隔に基づいて複数のセグメントに分割する工程と、
前記センサーデータに関して第1の勾配群と第1の対応勾配ノイズ値群とを算出する工程であって、勾配及び対応勾配ノイズ値を前記複数のセグメントの各セグメントに関して計算する、工程と、
前記第1の勾配群における勾配変化を算出して、前記複数の信号ストリームから第1の候補信号群を特定する工程であって、前記第1の候補信号群は前記複数の信号ストリームにおける他の信号よりも大きな勾配変化を有するものである、工程と、
同様の勾配変化を有する前記センサーデータの隣接波長測定値を組み合わせて第1の信号波長域群を形成する工程と、
前記第1の候補信号群と前記第1の信号波長域群との少なくとも一部にクラス特徴群を適用することにより、第1のエンドポイント・サイン候補群を特定し、前記第1の候補信号群と前記第1の信号波長域群の少なくとも一部が前記クラス特徴群を有するか否かを決定する工程であって、前記クラス特徴群はピーク特徴、谷特徴及び変曲点特徴の少なくとも一つを備える、工程と、
前記第1のエンドポイント・サイン候補群をエンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程と、
前記エンドポイント・アルゴリズム群の1つのエンドポイント・アルゴリズムを前記最適なエンドポイント・アルゴリズムとして、生産環境に取り込む工程と、
を備える方法である。
(2)本発明の第2の形態は、処理チャンバにおける基板処理の際のエンドポイントを検証する方法であって、
基板上でレシピを実行する工程と、
前記基板を処理する間にセンサー群からセンサーデータを受信する工程であって、前記センサーデータが、複数のセンサーチャンネルからの複数の信号ストリームを含み、前記複数のセンサーは発光分光分析装置を含み、前記複数の信号ストリームは前記発光分光分析装置からの波長測定値の信号ストリームを含む、工程と、
前記複数の信号ストリームの各信号ストリームを、時間間隔に基づいて複数のセグメントに分割する工程と、
前記センサーデータに関して第1の勾配群と第1の対応勾配ノイズ値群とを算出する工程であって、勾配及び対応勾配ノイズ値を前記複数のセグメントの各セグメントに関して計算する、工程と、
前記第1の勾配群における勾配変化を算出して、前記複数の信号ストリームから第1の候補信号群を特定する工程であって、前記第1の候補信号群は前記複数の信号ストリームにおける他の信号よりも大きな勾配変化を有するものである、工程と、
同様の勾配変化を有する前記センサーデータの隣接波長測定値を組み合わせて第1の信号波長域群を形成する工程と、
前記第1の候補信号群と前記第1の信号波長域群との少なくとも一部にクラス特徴群を適用することにより、第1のエンドポイント・サイン候補群を特定し、前記第1の候補信号群と前記第1の信号波長域群の少なくとも一部が前記クラス特徴群を有するか否かを決定する工程であって、前記クラス特徴群はピーク特徴、谷特徴及び変曲点特徴の少なくとも一つを備える、工程と、
前記第1のエンドポイント・サイン候補群の少なくとも1つのエンドポイント・サインを用いて処理エンドポイントを特定する工程と、
前記基板処理を終了する工程と、
を備える方法である。
[適用例1]
プラズマ処理システムにおける基板処理の際の処理エンドポイントを検証するための最適なエンドポイント・アルゴリズムを自動的に特定する方法であって、
前記プラズマ処理システムにおいて、少なくとも1つの基板の基板処理の間に、複数のセンサーからセンサーデータを受信する工程であって、前記センサーデータが複数のセンサーチャンネルからの複数の信号ストリームを含む、工程と、
エンドポイント・ドメインを特定する工程であって、前記エンドポイント・ドメインは前記処理エンドポイントが生じると予測される概算期間である、工程と、
前記センサーデータを解析してエンドポイント・サイン候補群を生成する工程と、
前記エンドポイント・サイン候補群を最適なエンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程と、
前記最適なエンドポイント・アルゴリズム群の1つの最適なエンドポイント・アルゴリズムを、生産環境に取り込む工程と、
を備える方法。
[適用例2]
適用例1に記載の方法であって、
前記センサーデータは2つ以上の基板から収集される、方法。
[適用例3]
適用例1に記載の方法であって、
前記センサーデータを分析する工程は、前記センサーデータに対して線形フィッティングを実行して、前記複数の信号ストリームからの各信号ストリームを、時間間隔に基いて複数のセグメントに分割する工程を含む、方法。
[適用例4]
適用例3に記載の方法であって、
前記複数のセグメントの各セグメントは、一様である、方法。
[適用例5]
適用例3に記載の方法であって、
前記センサーデータを分析して前記エンドポイント・サイン候補群の第1のエンドポイント・サイン群を生成する工程は、
前記センサーデータに関して第1の勾配群と第1の対応勾配ノイズ値群とを算出する工程であって、勾配及び対応勾配ノイズ値を前記複数のセグメントの各セグメントに関して計算する、工程と、
前記勾配群における勾配変化を算出して、前記複数の信号ストリームから、大きな勾配変化を有するハイコントラスト信号群を特定する工程と、
同様の勾配変化を有する隣接波長を組み合わせて信号波長域群を形成する工程と、
前記ハイコントラスト信号のランク付けをする工程と、
前記信号波長域群のランク付けをする工程と、
前記ハイコントラスト信号と前記信号波長域群との少なくとも一部にクラス特徴群を適用することにより、前記第1のエンドポイント・サイン候補群を特定する工程であって、前記クラス特徴群はピーク、谷、及び変曲点の少なくとも一つを備える、工程と、
を含む、方法。
[適用例6]
適用例5に記載の方法であって、
前記センサーデータを分析して前記エンドポイント・サイン候補群の第2のエンドポイント・サイン群を生成する工程は、
前記第1の勾配群の対応勾配ノイズ値によってスケーリングされた勾配と、前記第1の対応勾配ノイズ値群とを組み合わせることにより多変量解析を行って、正規化された勾配群と正規化された対応勾配ノイズ値群とを生成する工程と、
前記正規化された勾配群における勾配変化を算出することによって、前記複数の信号ストリームから、大きな勾配と小さな変化を有する正規化信号を特定する工程工程と、
同様の勾配変化を有する隣接波長を組み合わせて正規化信号波長域群を形成する工程と、
前記正規化信号のランク付けをする工程と、
前記正規化信号波長域群のランク付けをする工程と、
前記正規化信号と前記正規化信号波長域群に対する前記ハイコントラスト信号群と前記信号波長域群の比にクラス特徴群を適用することにより、前記第2のエンドポイント・サイン候補群を生成する工程と、
を含む、方法。
[適用例7]
適用例5に記載の方法であって、
前記エンドポイント・サイン候補群を前記最適なエンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程が、
前記エンドポイント・サイン候補群のうちの第1のエンドポイント・サイン候補と第2のエンドポイント・サイン候補とが同様の形状と同様の期間を有する場合に、前記第1のエンドポイント・サイン候補と前記第2のエンドポイント・サイン候補とを組み合わせる工程と、
ロバスト性試験を実施し、前記エンドポイント・サイン候補群から再現性がないと考えられるエンドポイント・サインを除外する工程と、
多変量相関分析を実行し、前記エンドポイント・サイン候補群の中の最適なエンドポイント・サイン群を特定する工程と、
前記最適なエンドポイント・サイン群を最小のリアルタイム遅延を伴うエンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程であって、前記リアルタイム遅延はフィルター遅延に基づくものである工程と、
前記最適エンドポイント・アルゴリズム群を生成する工程であって、
所定の閾値よりも大きな対応するリアルタイム遅延を伴うリアルタイム・エンドポイント・アルゴリズムを除外する工程と、
前記リアルタイム・エンドポイント・アルゴリズムがロバスト性試験に合格しなかった場合に、前記リアルタイム・エンドポイントアルゴリズムを除外する工程と、
のうちの少なくとも一方を行う工程と、
忠実性比とリアルタイム遅延の少なくとも1つに基づいて、前記最適なエンドポイント・アルゴリズム群の各エンドポイント・アルゴリズムのランク付けをする工程と、
を含む、方法。
[適用例8]
適用例6に記載の方法であって、
前記エンドポイント・サイン候補群を最適なエンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程が、
前記エンドポイント・サイン候補群のうちの第1のエンドポイント・サイン候補と第2のエンドポイント・サイン候補とが同様の形状と同様の期間を有する場合に、前記第1のエンドポイント・サイン候補と前記第2のエンドポイント・サイン候補とを組み合わせる工程と、
ロバスト性試験を実施し、前記エンドポイント・サイン候補群から再現性がないと考えられるエンドポイント・サインを除外する工程と、
多変量相関分析を実行し、前記エンドポイント・サイン候補群の中の最適なエンドポイント・サイン群を特定する工程と、
前記最適なエンドポイント・サイン群を、最小のリアルタイム遅延を伴うリアルタイム・エンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程であって、前記リアルタイム遅延はフィルター遅延に基づくものである工程と、
前記最適エンドポイント・アルゴリズム群を生成する工程であって、
所定の閾値よりも大きな対応するリアルタイム遅延を伴うリアルタイム・エンドポイント・アルゴリズムを除外する工程と、
前記エンドポイント・アルゴリズムがロバスト性試験に合格しなかった場合に、前記リアルタイム・エンドポイント・アルゴリズムを除外する工程と、
のうちの少なくとも一方を行う工程と、
忠実性比とリアルタイム遅延の少なくとも1つに基づいて、前記最適なエンドポイント・アルゴリズム群の各エンドポイント・アルゴリズムのランク付けをする工程と、
を含む、方法。
[適用例9]
適用例1に記載の方法であって、
前記取り込む工程が、前記エンドポイント・アルゴリズム群のランク付けとユーザー規定条件群の少なくとも1つに基づく、方法。
[適用例10]
処理チャンバにおける基板処理の際のエンドポイントを検証する方法であって、
基板上でレシピを実行する工程と、
基板処理の間にセンサー群から処理データを受信する工程と、
最適なエンドポイント・アルゴリズムを適用して前記処理データを分析する工程と、
処理エンドポイントを特定する工程と、
前記基板処理を終了する工程と、
を備える方法。
[適用例11]
適用例10に記載の方法であって、
前記分析は、計算エンジンにより実行され、前記計算エンジンは、大量のデータを処理するように構成された高速処理モジュールである、方法。
[適用例12]
適用例10に記載の方法であって、
前記最適なエンドポイント・アルゴリズムは、
前記プラズマ処理システムにおける少なくとも1つの基板の処理の間に、複数のセンサーからセンサーデータを受信する工程であって、前記センサーデータが複数のセンサーチャンネルからの複数の信号ストリームを含む、工程と、
エンドポイント・ドメインを特定する工程であって、前記エンドポイント・ドメインは前記処理エンドポイントが生じると予測される概算期間である、工程と、
前記センサーデータを解析してエンドポイント・サイン候補群を生成する工程と、
前記エンドポイント・サイン候補群を最適なエンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程と、
前記最適なエンドポイント・アルゴリズム群の1つの最適なエンドポイント・アルゴリズムを、生産環境に取り込む工程と、
によって構成されている、方法。
[適用例13]
適用例12に記載の方法であって、
前記センサーデータは2つ以上の基板から収集される、方法。
[適用例14]
適用例13に記載の方法であって、
前記センサーデータを分析する工程は、前記センサーデータに対して線形フィッティングを実行して、前記複数の信号ストリームからの各信号ストリームを時間間隔に基いて複数のセグメントに分割する工程を含む、方法。
[適用例15]
適用例14に記載の方法であって、
前記センサーデータを分析して前記エンドポイント・サイン候補群の第1のエンドポイント・サイン群を生成する工程は、
前記センサーデータに関して第1の勾配群と第1の対応勾配ノイズ値群とを算出する工程であって、勾配及び対応勾配ノイズ値を前記複数のセグメントの各セグメントに関して計算する、工程と、
前記勾配群における勾配変化を算出して、前記複数の信号ストリームから、大きな勾配変化を有するハイコントラスト信号群を特定する工程と、
同様の勾配変化を有する隣接波長を組み合わせて信号波長域群を形成する工程と、
前記ハイコントラスト信号のランク付けをする工程と、
前記信号波長域群のランク付けをする工程と、
前記ハイコントラスト信号と前記信号波長域群との少なくとも一部にクラス特徴群を適用することにより、前記第1のエンドポイント・サイン候補群を特定する工程であって、前記クラス特徴群はピーク、谷、及び変曲点の少なくとも一つを備える、工程と、
を含む、方法。
[適用例16]
適用例15に記載の方法であって、
前記センサーデータを分析して前記エンドポイント・サイン候補群の第2のエンドポイント・サイン群を生成する工程は、
前記第1の勾配群の対応勾配ノイズ値によってスケーリングされた勾配と、前記第1の対応勾配ノイズ値群とを組み合わせることにより多変量解析を行って、正規化された勾配群と、正規化された対応勾配ノイズ値群とを生成する工程と、
前記正規化された勾配群における勾配変化を算出することによって、前記複数の信号ストリームから、大きな勾配と小さな変化を有する正規化信号を特定する工程と、
同様の勾配変化を有する隣接波長を組み合わせて正規化信号波長域群を形成する工程と、
前記正規化信号のランク付けをする工程と、
前記正規化信号波長域群のランク付けをする工程と、
前記正規化信号と前記正規化信号波長域群に対する前記ハイコントラスト信号群と前記信号波長域群の比にクラス特徴群を適用することにより、前記第2のエンドポイント・サイン候補群を生成する工程と、
を含む、方法。
[適用例17]
適用例15に記載の方法であって、
前記エンドポイント・サイン候補群を前記最適なエンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程が、
前記エンドポイント・サイン候補群のうちの第1のエンドポイント・サイン候補と第2のエンドポイント・サイン候補とが同様の形状と同様の期間を有する場合に、前記第1のエンドポイント・サイン候補と前記第2のエンドポイント・サイン候補とを組み合わせる工程と、
ロバスト性試験を実施し、前記エンドポイント・サイン候補群から再現性がないと考えられるエンドポイント・サインを除外する工程と、
多変量相関分析を実行し、前記エンドポイント・サイン候補群の中の最適なエンドポイント・サイン群を特定する工程と、
前記最適なエンドポイント・サイン群を最小のリアルタイム遅延を伴うエンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程であって、前記リアルタイム遅延はフィルター遅延に基づくものである工程と、
前記最適エンドポイント・アルゴリズム群を生成する工程であって、
所定の閾値よりも大きな対応するリアルタイム遅延を伴うリアルタイム・エンドポイント・アルゴリズムを除外する工程と、
前記リアルタイム・エンドポイント・アルゴリズムがロバスト性試験に合格しなかった場合に、前記リアルタイム・エンドポイントアルゴリズムを除外する工程と、
のうちの少なくとも一方を行う工程と、
忠実性比とリアルタイム遅延の少なくとも1つに基づいて、前記最適なエンドポイント・アルゴリズム群の各エンドポイント・アルゴリズムのランク付けをする工程と、
を含む、方法。
[適用例18]
適用例16に記載の方法であって、
前記エンドポイント・サイン候補群を最適なエンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程が、
前記第1のエンドポイント・サイン候補群のうちの第1のエンドポイント・サイン候補と第2のエンドポイント・サイン候補とが同様の形状と同様の期間を有する場合に、前記第1のエンドポイント・サイン候補と前記第2のエンドポイント・サイン候補とを組み合わせる工程と、
ロバスト性試験を実施し、前記エンドポイント・サイン候補群から再現性がないと考えられるエンドポイント・サインを除外する工程と、
多変量相関分析を実行し、前記第1のエンドポイント・サイン候補群の中の最適なエンドポイント・サイン群を特定する工程と、
前記最適なエンドポイント・サイン群を、最小のリアルタイム遅延を伴うリアルタイム・エンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程であって、前記リアルタイム遅延はフィルター遅延に基づくものである工程と、
前記最適エンドポイント・アルゴリズム群を生成する工程であって、
所定の閾値よりも大きな対応するリアルタイム遅延を伴うリアルタイム・エンドポイント・アルゴリズムを除外する工程と、
前記エンドポイント・アルゴリズムあロバスト性試験に合格しなかった場合に、前記リアルタイム・エンドポイント・アルゴリズムを除外する工程と、
のうちの少なくとも一方を行う工程と、
忠実性比とリアルタイム遅延の少なくとも1つに基づいて、前記最適なエンドポイント・アルゴリズム群の各エンドポイント・アルゴリズムのランク付けをする工程と、を備える、
方法。
[適用例19]
適用例12に記載の方法であって、
前記最適なエンドポイント・アルゴリズムを取り込む工程は、ランク付けと、ユーザーが規定した条件群とのうちの少なくとも一方に基づく、方法。
[適用例20]
適用例14に記載の方法であって、
前記複数のセグメントの各セグメントは、一様である、方法。
本発明を、以下、添付の図面に従って説明するが、これらは単に例示に過ぎず、何ら本発明を限定するものではない。以下の説明において、同じ構成要素は同じ符号で示す。
Claims (14)
- プラズマ処理システムにおける基板処理の際の処理エンドポイントを検証するための最適なエンドポイント・アルゴリズムを自動的に特定する方法であって、
前記プラズマ処理システムにおいて、少なくとも1つの基板を処理する間に、複数のセンサーからセンサーデータを受信する工程であって、前記センサーデータが複数のセンサーチャンネルからの複数の信号ストリームを含み、前記複数のセンサーは発光分光分析装置を含み、前記複数の信号ストリームは前記発光分光分析装置からの波長測定値の信号ストリームを含む、工程と、
エンドポイント・ドメインを特定する工程であって、前記エンドポイント・ドメインは前記処理エンドポイントが生じると予測される期間である、工程と、
前記エンドポイント・ドメイン内の前記複数の信号ストリームの各信号ストリームを、時間間隔に基づいて複数のセグメントに分割する工程と、
前記センサーデータに関して第1の勾配群と第1の対応勾配ノイズ値群とを算出する工程であって、勾配及び対応勾配ノイズ値を前記複数のセグメントの各セグメントに関して計算する、工程と、
前記第1の勾配群における勾配変化を算出して、前記複数の信号ストリームから第1の候補信号群を特定する工程であって、前記第1の候補信号群は前記複数の信号ストリームにおける他の信号よりも大きな勾配変化を有するものである、工程と、
同様の勾配変化を有する前記センサーデータの隣接波長測定値を組み合わせて第1の信号波長域群を形成する工程と、
前記第1の候補信号群と前記第1の信号波長域群との少なくとも一部にクラス特徴群を適用することにより、第1のエンドポイント・サイン候補群を特定し、前記第1の候補信号群と前記第1の信号波長域群の少なくとも一部が前記クラス特徴群を有するか否かを決定する工程であって、前記クラス特徴群はピーク特徴、谷特徴及び変曲点特徴の少なくとも一つを備える、工程と、
前記第1のエンドポイント・サイン候補群をエンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程と、
前記エンドポイント・アルゴリズム群の1つのエンドポイント・アルゴリズムを前記最適なエンドポイント・アルゴリズムとして、生産環境に取り込む工程と、
を備える方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記センサーデータは複数の基板から収集される、方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記複数のセグメントの各セグメントは、一様な長さを有する、方法。 - 請求項1に記載の方法であって、さらに、
前記複数の信号ストリームから第2の候補信号群を特定する工程であって、前記第2の候補信号群は前記複数の信号ストリームのうちの他の信号よりも大きな勾配と小さな勾配変化を有するものである、工程と、
同様の勾配変化を有する前記第2の候補信号群の隣接波長測定値を組み合わせて第2の信号波長域群を形成する工程と、
前記第1の候補信号群と前記第1の信号波長域群の信号量の比と、前記第2の候補信号群と前記第2の信号波長域群の信号量の比に、第2のクラス特徴群を適用することにより、第2のエンドポイント・サイン候補群を生成する工程と、
を備える方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記変換する工程が、
ロバスト性試験を実施し、前記第1のエンドポイント・サイン候補群から再現性がないと考えられるエンドポイント・サインを除外する工程と、
多変量相関分析を実行し、前記第1のエンドポイント・サイン候補群の中の最適なエンドポイント・サイン群を特定する工程と、
前記最適なエンドポイント・サイン群を最小のリアルタイム遅延を伴う最適なエンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程であって、前記リアルタイム遅延はフィルター遅延に基づくものである工程と、
所定の閾値よりも大きな対応するリアルタイム遅延を伴う最適なエンドポイント・アルゴリズム群のサブセットを除外する工程と、
忠実性比とリアルタイム遅延の少なくとも1つに基づいて、前記最適なエンドポイント・アルゴリズム群のランク付けをする工程と、
を含む、方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記変換する工程が、
ロバスト性試験を実施し、前記エンドポイント・サイン候補群から再現性がないと考えられるエンドポイント・サインを除外する工程と、
多変量相関分析を実行し、前記エンドポイント・サイン候補群の中の最適なエンドポイント・サイン群を特定する工程と、
前記最適なエンドポイント・サイン群を、リアルタイム遅延を最小限に抑えるリアルタイム・エンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程であって、前記リアルタイム遅延はフィルター遅延に基づくものである工程と、
エンドポイント・アルゴリズムのロバスト性試験に合格しなかった前記リアルタイム・エンドポイント・アルゴリズム群のサブセットを除外する工程と、
を含む、方法。 - 処理チャンバにおける基板処理の際のエンドポイントを検証する方法であって、
基板上でレシピを実行する工程と、
前記基板を処理する間にセンサー群からセンサーデータを受信する工程であって、前記センサーデータが、複数のセンサーチャンネルからの複数の信号ストリームを含み、前記複数のセンサーは発光分光分析装置を含み、前記複数の信号ストリームは前記発光分光分析装置からの波長測定値の信号ストリームを含む、工程と、
前記複数の信号ストリームの各信号ストリームを、時間間隔に基づいて複数のセグメントに分割する工程と、
前記センサーデータに関して第1の勾配群と第1の対応勾配ノイズ値群とを算出する工程であって、勾配及び対応勾配ノイズ値を前記複数のセグメントの各セグメントに関して計算する、工程と、
前記第1の勾配群における勾配変化を算出して、前記複数の信号ストリームから第1の候補信号群を特定する工程であって、前記第1の候補信号群は前記複数の信号ストリームにおける他の信号よりも大きな勾配変化を有するものである、工程と、
同様の勾配変化を有する前記センサーデータの隣接波長測定値を組み合わせて第1の信号波長域群を形成する工程と、
前記第1の候補信号群と前記第1の信号波長域群との少なくとも一部にクラス特徴群を適用することにより、第1のエンドポイント・サイン候補群を特定し、前記第1の候補信号群と前記第1の信号波長域群の少なくとも一部が前記クラス特徴群を有するか否かを決定する工程であって、前記クラス特徴群はピーク特徴、谷特徴及び変曲点特徴の少なくとも一つを備える、工程と、
前記第1のエンドポイント・サイン候補群の少なくとも1つのエンドポイント・サインを用いて処理エンドポイントを特定する工程と、
前記基板処理を終了する工程と、
を備える方法。 - 請求項7に記載の方法であって、
前記勾配変化を算出する工程は、計算エンジンにより実行される、方法。 - 請求項7に記載の方法であって、さらに、
エンドポイント・ドメインを特定する工程であって、前記エンドポイント・ドメインは前記処理エンドポイントが生じると予測される概算期間である、工程を備える、方法。 - 請求項7に記載の方法であって、
前記センサーデータは複数の基板から収集される、方法。 - 請求項7に記載の方法であって、さらに、
前記複数の信号ストリームから第2の候補信号群を特定する工程であって、前記第2の候補信号群は前記複数の信号ストリームのうちの他の信号よりも大きな勾配と小さな勾配変化を有するものである、工程と、
同様の勾配変化を有する前記第2の候補信号群の隣接波長測定値を組み合わせて第2の信号波長域群を形成する工程と、
前記第1の候補信号群と前記第1の信号波長域群の信号量の比と、前記第2の候補信号群と前記第2の信号波長域群の信号量の比に、第2のクラス特徴群を適用することにより、第2のエンドポイント・サイン候補群を生成する工程と、
を備える方法。 - 請求項7に記載の方法であって、さらに、
ロバスト性試験を実施し、前記第1のエンドポイント・サイン候補群から再現性がないと考えられるエンドポイント・サインを除外する工程と、
多変量相関分析を実行し、前記第1のエンドポイント・サイン候補群の中の最適なエンドポイント・サイン群を特定する工程と、
前記最適なエンドポイント・サイン群を最小のリアルタイム遅延を伴う最適なエンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程であって、前記リアルタイム遅延はフィルター遅延に基づくものである工程と、
所定の閾値よりも大きな対応するリアルタイム遅延を伴うリアルタイム・エンドポイント・アルゴリズム群のサブセットを除外する工程と、
を備える方法。 - 請求項7に記載の方法であって、さらに、
ロバスト性試験を実施し、前記エンドポイント・サイン候補群から再現性がないと考えられるエンドポイント・サインを除外する工程と、
多変量相関分析を実行し、前記第1のエンドポイント・サイン候補群の中の最適なエンドポイント・サイン群を特定する工程と、
前記最適なエンドポイント・サイン群を、最小のリアルタイム遅延を伴うリアルタイム・エンドポイント・アルゴリズム群に変換する工程であって、前記リアルタイム遅延はフィルター遅延に基づくものである工程と、
エンドポイント・アルゴリズムのロバスト性試験に合格しなかった前記リアルタイム・エンドポイント・アルゴリズム群のサブセットを除外する工程と、
を備える方法。 - 請求項7に記載の方法であって、
前記複数のセグメントの各セグメントは、一様な長さを有する、方法。
Applications Claiming Priority (7)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US22210209P | 2009-06-30 | 2009-06-30 | |
US22202409P | 2009-06-30 | 2009-06-30 | |
US61/222,102 | 2009-06-30 | ||
US61/222,024 | 2009-06-30 | ||
US12/555,674 US8983631B2 (en) | 2009-06-30 | 2009-09-08 | Arrangement for identifying uncontrolled events at the process module level and methods thereof |
US12/555,674 | 2009-09-08 | ||
PCT/US2010/040477 WO2011002810A2 (en) | 2009-06-30 | 2010-06-29 | Methods for constructing an optimal endpoint algorithm |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012532463A JP2012532463A (ja) | 2012-12-13 |
JP5693573B2 true JP5693573B2 (ja) | 2015-04-01 |
Family
ID=43411705
Family Applications (5)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012518588A Active JP5693573B2 (ja) | 2009-06-30 | 2010-06-29 | 最適なエンドポイント・アルゴリズムを構築する方法 |
JP2012518586A Active JP5629770B2 (ja) | 2009-06-30 | 2010-06-29 | プラズマチャンバ検証用のエッチング速度均一性を予測する方法、装置、及び、プログラム記憶媒体 |
JP2012518589A Pending JP2012532464A (ja) | 2009-06-30 | 2010-06-29 | 制御できない事象をプロセスモジュールレベルで特定するための構成とその方法 |
JP2012518582A Active JP5624618B2 (ja) | 2009-06-30 | 2010-06-29 | プラズマ処理ツールのためのイン・サイチュプロセス監視および制御のための方法と構成 |
JP2012518584A Active JP5599882B2 (ja) | 2009-06-30 | 2010-06-29 | 処理チャンバの予測予防保全のための方法と装置 |
Family Applications After (4)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012518586A Active JP5629770B2 (ja) | 2009-06-30 | 2010-06-29 | プラズマチャンバ検証用のエッチング速度均一性を予測する方法、装置、及び、プログラム記憶媒体 |
JP2012518589A Pending JP2012532464A (ja) | 2009-06-30 | 2010-06-29 | 制御できない事象をプロセスモジュールレベルで特定するための構成とその方法 |
JP2012518582A Active JP5624618B2 (ja) | 2009-06-30 | 2010-06-29 | プラズマ処理ツールのためのイン・サイチュプロセス監視および制御のための方法と構成 |
JP2012518584A Active JP5599882B2 (ja) | 2009-06-30 | 2010-06-29 | 処理チャンバの予測予防保全のための方法と装置 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
JP (5) | JP5693573B2 (ja) |
KR (5) | KR101741272B1 (ja) |
CN (5) | CN102474968B (ja) |
SG (5) | SG176564A1 (ja) |
TW (5) | TWI480917B (ja) |
WO (5) | WO2011002800A2 (ja) |
Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102332383B (zh) * | 2011-09-23 | 2014-12-10 | 中微半导体设备(上海)有限公司 | 等离子体刻蚀工艺的终点监控方法 |
US10128090B2 (en) | 2012-02-22 | 2018-11-13 | Lam Research Corporation | RF impedance model based fault detection |
US9502221B2 (en) | 2013-07-26 | 2016-11-22 | Lam Research Corporation | Etch rate modeling and use thereof with multiple parameters for in-chamber and chamber-to-chamber matching |
CN104730372B (zh) * | 2013-12-13 | 2018-08-10 | 朗姆研究公司 | 基于rf阻抗模型的故障检测 |
US10192763B2 (en) * | 2015-10-05 | 2019-01-29 | Applied Materials, Inc. | Methodology for chamber performance matching for semiconductor equipment |
US10269545B2 (en) * | 2016-08-03 | 2019-04-23 | Lam Research Corporation | Methods for monitoring plasma processing systems for advanced process and tool control |
US9972478B2 (en) * | 2016-09-16 | 2018-05-15 | Lam Research Corporation | Method and process of implementing machine learning in complex multivariate wafer processing equipment |
US11067515B2 (en) * | 2017-11-28 | 2021-07-20 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Apparatus and method for inspecting a wafer process chamber |
CN108847381A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-11-20 | 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 | 测试基板及延长测试基板使用寿命的方法 |
US10651097B2 (en) * | 2018-08-30 | 2020-05-12 | Lam Research Corporation | Using identifiers to map edge ring part numbers onto slot numbers |
DE102019209110A1 (de) * | 2019-06-24 | 2020-12-24 | Sms Group Gmbh | Industrielle Anlage, insbesondere Anlage der metallerzeugenden Industrie oder der Aluminium- oder Stahlindustrie und Verfahren zum Betreiben einer industriellen Anlage, insbesondere einer Anlage der metallerzeugenden Industrie oder der Aluminium- oder Stahlindustrie |
WO2023286142A1 (ja) * | 2021-07-13 | 2023-01-19 | 株式会社日立ハイテク | 診断装置及び診断方法並びにプラズマ処理装置及び半導体装置製造システム |
US20230195074A1 (en) * | 2021-12-21 | 2023-06-22 | Applied Materials, Inc. | Diagnostic methods for substrate manufacturing chambers using physics-based models |
US20230260767A1 (en) * | 2022-02-15 | 2023-08-17 | Applied Materials, Inc. | Process control knob estimation |
Family Cites Families (59)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5272872A (en) * | 1992-11-25 | 1993-12-28 | Ford Motor Company | Method and apparatus of on-board catalytic converter efficiency monitoring |
JP3301238B2 (ja) * | 1994-10-25 | 2002-07-15 | 三菱電機株式会社 | エッチング方法 |
JPH08148474A (ja) * | 1994-11-16 | 1996-06-07 | Sony Corp | ドライエッチングの終点検出方法および装置 |
JPH09306894A (ja) * | 1996-05-17 | 1997-11-28 | Sony Corp | 最適発光スペクトル自動検出システム |
JP3630931B2 (ja) * | 1996-08-29 | 2005-03-23 | 富士通株式会社 | プラズマ処理装置、プロセスモニタ方法及び半導体装置の製造方法 |
US6197116B1 (en) * | 1996-08-29 | 2001-03-06 | Fujitsu Limited | Plasma processing system |
US5993615A (en) * | 1997-06-19 | 1999-11-30 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for detecting arcs |
CN1186476C (zh) * | 1997-09-17 | 2005-01-26 | 东京电子株式会社 | 检测并防止射频等离子体***中电弧放电的装置和方法 |
US5986747A (en) | 1998-09-24 | 1999-11-16 | Applied Materials, Inc. | Apparatus and method for endpoint detection in non-ionizing gaseous reactor environments |
US8617351B2 (en) * | 2002-07-09 | 2013-12-31 | Applied Materials, Inc. | Plasma reactor with minimal D.C. coils for cusp, solenoid and mirror fields for plasma uniformity and device damage reduction |
JP2001338856A (ja) * | 2000-05-30 | 2001-12-07 | Tokyo Seimitsu Co Ltd | 半導体製造システムのプロセスコントローラ |
JP4554037B2 (ja) * | 2000-07-04 | 2010-09-29 | 東京エレクトロン株式会社 | 消耗品の消耗度予測方法及び堆積膜厚の予測方法 |
US6567718B1 (en) * | 2000-07-28 | 2003-05-20 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method and apparatus for monitoring consumable performance |
US6391787B1 (en) * | 2000-10-13 | 2002-05-21 | Lam Research Corporation | Stepped upper electrode for plasma processing uniformity |
US6821794B2 (en) | 2001-10-04 | 2004-11-23 | Novellus Systems, Inc. | Flexible snapshot in endpoint detection |
JP2003151955A (ja) * | 2001-11-19 | 2003-05-23 | Nec Kansai Ltd | プラズマエッチング方法 |
WO2003102724A2 (en) * | 2002-05-29 | 2003-12-11 | Tokyo Electron Limited | Method and system for data handling, storage and manipulation |
US6825050B2 (en) * | 2002-06-07 | 2004-11-30 | Lam Research Corporation | Integrated stepwise statistical process control in a plasma processing system |
US20040031052A1 (en) | 2002-08-12 | 2004-02-12 | Liberate Technologies | Information platform |
US6781383B2 (en) * | 2002-09-24 | 2004-08-24 | Scientific System Research Limited | Method for fault detection in a plasma process |
EP1546827A1 (en) * | 2002-09-30 | 2005-06-29 | Tokyo Electron Limited | Method and apparatus for the monitoring and control of a semiconductor manufacturing process |
CN100440665C (zh) * | 2002-10-25 | 2008-12-03 | S&C电力公司 | 控制电力***以响应电路异常的方法和装置 |
JP4365109B2 (ja) * | 2003-01-29 | 2009-11-18 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | プラズマ処理装置 |
US6969619B1 (en) * | 2003-02-18 | 2005-11-29 | Novellus Systems, Inc. | Full spectrum endpoint detection |
JP2004295348A (ja) * | 2003-03-26 | 2004-10-21 | Mori Seiki Co Ltd | 工作機械の保守管理システム |
JP2004335841A (ja) * | 2003-05-09 | 2004-11-25 | Tokyo Electron Ltd | プラズマ処理装置の予測装置及び予測方法 |
US20060006139A1 (en) * | 2003-05-09 | 2006-01-12 | David Johnson | Selection of wavelengths for end point in a time division multiplexed process |
ATE415702T1 (de) * | 2003-05-09 | 2008-12-15 | Unaxis Usa Inc | Endpunkt-erkennung in einem zeitlich gemultiplexten verfahren unter verwendung eines hüllkurvenalgorithmus |
US7062411B2 (en) * | 2003-06-11 | 2006-06-13 | Scientific Systems Research Limited | Method for process control of semiconductor manufacturing equipment |
JP4043408B2 (ja) * | 2003-06-16 | 2008-02-06 | 東京エレクトロン株式会社 | 基板処理装置及び基板処理方法 |
US6902646B2 (en) * | 2003-08-14 | 2005-06-07 | Advanced Energy Industries, Inc. | Sensor array for measuring plasma characteristics in plasma processing environments |
KR100567745B1 (ko) * | 2003-09-25 | 2006-04-05 | 동부아남반도체 주식회사 | 스퍼터링용 타겟의 수명예측 장치 및 수명예측방법 |
US8036869B2 (en) * | 2003-09-30 | 2011-10-11 | Tokyo Electron Limited | System and method for using first-principles simulation to control a semiconductor manufacturing process via a simulation result or a derived empirical model |
US7930053B2 (en) * | 2003-12-23 | 2011-04-19 | Beacons Pharmaceuticals Pte Ltd | Virtual platform to facilitate automated production |
US7233878B2 (en) * | 2004-01-30 | 2007-06-19 | Tokyo Electron Limited | Method and system for monitoring component consumption |
US7146237B2 (en) * | 2004-04-07 | 2006-12-05 | Mks Instruments, Inc. | Controller and method to mediate data collection from smart sensors for fab applications |
JP2006004992A (ja) * | 2004-06-15 | 2006-01-05 | Seiko Epson Corp | 研磨装置管理システム、管理装置、管理装置制御プログラム及び管理装置制御方法 |
TWI336823B (en) * | 2004-07-10 | 2011-02-01 | Onwafer Technologies Inc | Methods of and apparatuses for maintenance, diagnosis, and optimization of processes |
US7292045B2 (en) * | 2004-09-04 | 2007-11-06 | Applied Materials, Inc. | Detection and suppression of electrical arcing |
JP4972277B2 (ja) * | 2004-11-10 | 2012-07-11 | 東京エレクトロン株式会社 | 基板処理装置の復帰方法、該装置の復帰プログラム、及び基板処理装置 |
US7828929B2 (en) * | 2004-12-30 | 2010-11-09 | Research Electro-Optics, Inc. | Methods and devices for monitoring and controlling thin film processing |
JP4707421B2 (ja) * | 2005-03-14 | 2011-06-22 | 東京エレクトロン株式会社 | 処理装置,処理装置の消耗部品管理方法,処理システム,処理システムの消耗部品管理方法 |
JP2006328510A (ja) * | 2005-05-30 | 2006-12-07 | Ulvac Japan Ltd | プラズマ処理方法及び装置 |
TWI338321B (en) * | 2005-06-16 | 2011-03-01 | Unaxis Usa Inc | Process change detection through the use of evolutionary algorithms |
US7409260B2 (en) * | 2005-08-22 | 2008-08-05 | Applied Materials, Inc. | Substrate thickness measuring during polishing |
US7302363B2 (en) * | 2006-03-31 | 2007-11-27 | Tokyo Electron Limited | Monitoring a system during low-pressure processes |
US7413672B1 (en) * | 2006-04-04 | 2008-08-19 | Lam Research Corporation | Controlling plasma processing using parameters derived through the use of a planar ion flux probing arrangement |
US7829468B2 (en) * | 2006-06-07 | 2010-11-09 | Lam Research Corporation | Method and apparatus to detect fault conditions of plasma processing reactor |
KR20080006750A (ko) * | 2006-07-13 | 2008-01-17 | 삼성전자주식회사 | 반도체소자 제조용 플라즈마 도핑 시스템 |
US20080063810A1 (en) * | 2006-08-23 | 2008-03-13 | Applied Materials, Inc. | In-situ process state monitoring of chamber |
CN100587902C (zh) * | 2006-09-15 | 2010-02-03 | 北京北方微电子基地设备工艺研究中心有限责任公司 | 在线预测刻蚀设备维护的方法 |
JP2008158769A (ja) * | 2006-12-22 | 2008-07-10 | Tokyo Electron Ltd | 基板処理システム、制御装置、設定情報監視方法および設定情報監視プログラムを記憶した記憶媒体 |
US7548830B2 (en) * | 2007-02-23 | 2009-06-16 | General Electric Company | System and method for equipment remaining life estimation |
US7674636B2 (en) * | 2007-03-12 | 2010-03-09 | Tokyo Electron Limited | Dynamic temperature backside gas control for improved within-substrate process uniformity |
US8055203B2 (en) * | 2007-03-14 | 2011-11-08 | Mks Instruments, Inc. | Multipoint voltage and current probe system |
JP2008311338A (ja) * | 2007-06-13 | 2008-12-25 | Harada Sangyo Kk | 真空処理装置及びこれに用いる異常放電予知装置、並びに、真空処理装置の制御方法 |
KR100892248B1 (ko) * | 2007-07-24 | 2009-04-09 | 주식회사 디엠에스 | 플라즈마 반응기의 실시간 제어를 실현하는 종말점 검출장치 및 이를 포함하는 플라즈마 반응기 및 그 종말점 검출방법 |
US20090106290A1 (en) * | 2007-10-17 | 2009-04-23 | Rivard James P | Method of analyzing manufacturing process data |
JP4983575B2 (ja) * | 2007-11-30 | 2012-07-25 | パナソニック株式会社 | プラズマ処理装置およびプラズマ処理方法 |
-
2010
- 2010-06-29 WO PCT/US2010/040456 patent/WO2011002800A2/en active Application Filing
- 2010-06-29 CN CN201080029270.5A patent/CN102474968B/zh active Active
- 2010-06-29 WO PCT/US2010/040468 patent/WO2011002804A2/en active Application Filing
- 2010-06-29 KR KR1020117031574A patent/KR101741272B1/ko active IP Right Grant
- 2010-06-29 JP JP2012518588A patent/JP5693573B2/ja active Active
- 2010-06-29 SG SG2011085115A patent/SG176564A1/en unknown
- 2010-06-29 WO PCT/US2010/040465 patent/WO2011002803A2/en active Application Filing
- 2010-06-29 CN CN201080029024.XA patent/CN102473590B/zh active Active
- 2010-06-29 SG SG2011085107A patent/SG176147A1/en unknown
- 2010-06-29 WO PCT/US2010/040478 patent/WO2011002811A2/en active Application Filing
- 2010-06-29 JP JP2012518586A patent/JP5629770B2/ja active Active
- 2010-06-29 JP JP2012518589A patent/JP2012532464A/ja active Pending
- 2010-06-29 KR KR1020117031573A patent/KR101708078B1/ko active IP Right Grant
- 2010-06-29 WO PCT/US2010/040477 patent/WO2011002810A2/en active Application Filing
- 2010-06-29 KR KR1020117031499A patent/KR101708077B1/ko active IP Right Grant
- 2010-06-29 SG SG2011085131A patent/SG176565A1/en unknown
- 2010-06-29 SG SG2011085149A patent/SG176566A1/en unknown
- 2010-06-29 KR KR1020117031592A patent/KR101741274B1/ko active IP Right Grant
- 2010-06-29 CN CN201080028990.XA patent/CN102804929B/zh active Active
- 2010-06-29 KR KR1020117031561A patent/KR101741271B1/ko active IP Right Grant
- 2010-06-29 JP JP2012518582A patent/JP5624618B2/ja active Active
- 2010-06-29 CN CN201080027296.6A patent/CN102804353B/zh active Active
- 2010-06-29 JP JP2012518584A patent/JP5599882B2/ja active Active
- 2010-06-29 CN CN201080029444.8A patent/CN102473631B/zh active Active
- 2010-06-29 SG SG2011085172A patent/SG176567A1/en unknown
- 2010-06-30 TW TW099121511A patent/TWI480917B/zh active
- 2010-06-30 TW TW099121515A patent/TWI484435B/zh active
- 2010-06-30 TW TW099121516A patent/TWI509375B/zh active
- 2010-06-30 TW TW099121513A patent/TWI495970B/zh active
- 2010-06-30 TW TW099121519A patent/TWI536193B/zh active
Also Published As
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5693573B2 (ja) | 最適なエンドポイント・アルゴリズムを構築する方法 | |
US10734261B2 (en) | Search apparatus and search method | |
US8538572B2 (en) | Methods for constructing an optimal endpoint algorithm | |
US20190295827A1 (en) | Search device, search method and plasma processing apparatus | |
CN107408522B (zh) | 使用高维变量选择模型确定关键参数 | |
WO2014094039A1 (en) | A background correction method for a spectrum of a target sample | |
JP2015503763A5 (ja) | ||
JP5443365B2 (ja) | レシピを微調整するためのモデルを作成するための方法及び配置構造 | |
TW201820186A (zh) | 用於原子層蝕刻之終點偵測演算法 | |
JP5207695B2 (ja) | 工程管理方法およびその方法を利用したシステム | |
US8682946B1 (en) | Robust peak finder for sampled data | |
KR20210029595A (ko) | 키워드 스폿팅 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 | |
EP1543551A2 (en) | Method for quantifying uniformity patterns and inclusion of expert knowledge for tool development and control | |
US20210140925A1 (en) | Automated resonance test on multicomponent components by means of pattern recognition | |
KR100708423B1 (ko) | 발광 스펙트럼의 주성분 분석을 이용하여 식각 종료점을 결정하는 방법 및 이를 포함하는 웨이퍼 식각 방법 | |
US7006925B2 (en) | Method of determining a base sequence for nucleic acid | |
JP4188658B2 (ja) | タイヤのユニフォミティの変動原因を推定する方法 | |
TWI844054B (zh) | 電漿處理裝置、資料解析裝置及半導體裝置製造系統 | |
Lin et al. | Fault diagnosis of rolling bearings using multifractal detrended fluctuation analysis and Mahalanobis distance criterion | |
TWI476549B (zh) | 製程模型識別方法及裝置 | |
US20050115924A1 (en) | Integration function of RF signal to analyze steady state and non-steady state ( initializaion) of plasmas | |
JPH07190799A (ja) | プロセスデータ圧縮方法および装置 | |
JPH05266119A (ja) | 回路解析装置 | |
JP2003142361A (ja) | データ解析方法 | |
Miller | Optical Emission Spectroscopy for Plasma Etch Endpoint Detection |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20130624 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20140415 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140422 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140716 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150106 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150203 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5693573 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |