KR101606732B1 - 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법 - Google Patents

플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법 Download PDF

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Abstract

기판 프로세싱 동안에 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법이 제공된다. 그 방법은, 적어도 전류 및 전압에 관한 데이터를 포함하는 프로세스 데이터의 세트를 수집하는 단계를 포함한다. 그 방법은 또한, 프로세스 데이터의 세트에 대한 관련성 범위를 식별하는 단계를 포함하며, 관련성 범위는 프로세스 데이터의 세트의 서브세트를 포함한다. 그 방법은 또한, 시드 값들의 세트를 결정하는 단계를 포함한다. 그 방법은 또한, 관련성 범위 및 시드 값들의 세트를 채용하여 커브-피팅을 수행하는 단계를 포함하며, 커브-피팅은 플라즈마가 자동으로 특성화될 수 있게 한다.

Description

플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법 {METHODS FOR AUTOMATICALLY CHARACTERIZING A PLASMA}
본 발명의 배경
플라즈마 프로세싱에서의 진보들은 반도체 산업에서의 성장을 제공하여 왔다. 통상적인 전자 제품에 대해 칩들을 공급하기 위해, 수백 또는 수천 개의 (반도체 웨이퍼들과 같은) 기판들이 프로세싱될 수도 있다. 제조 회사가 경쟁력 있게 되기 위해, 제조 회사는 최소의 프로세싱 시간으로 기판들을 양질의 반도체 디바이스들로 프로세싱하는 것이 가능할 필요가 있다.
통상적으로, 플라즈마 프로세싱 동안에, 기판들이 부정적으로 영향을 받게 할 수도 있는 문제들이 발생할 수도 있다. 프로세싱되고 있는 기판의 품질을 변경할 수도 있는 일 중요한 요인은 플라즈마 그 자체이다. 플라즈마를 분석하기에 충분한 데이터를 갖기 위해, 각각의 기판에 관한 프로세싱 데이터를 수집하도록 센서들이 채용될 수도 있다. 수집된 데이터는 문제들의 원인을 결정하기 위해 분석될 수도 있다.
논의를 용이하게 하기 위해, 도 1은 플라즈마 시스템 (100) 의 일부에서의 데이터 수집 프로브의 심플한 개략적인 도면을 도시한다. 플라즈마 시스템 (100) 은, 플라즈마 (106) 를 생성하기 위해 리액터 챔버 (104) 에 용량성-결합된, 맥동 RF 주파수 생성기와 같은, 무선 주파수 (RF) 소스 (102) 를 포함할 수도 있다. RF 소스 (102) 가 턴온되는 경우에, 약 26.2 나노패럿 (nF) 일 수도 있는 외부 캐패시터 (108) 에 걸쳐 바이어스 전압이 발생된다. 일례에서, RF 소스 (102) 는 수 밀리초 (예컨대, 약 5 밀리초) 마다 전력의 작은 버스트 (예컨대, 11.5 메가헤르츠) 를 제공하여, 외부 캐패시터 (108) 가 차지되게 할 수도 있다. RF 소스 (102) 가 턴오프되는 경우에, 바이어스 전압은 극성을 가지고 외부 캐패시터 (108) 상에서 유지되어, 프로브 (110) 가 이온들을 수집하기 위해 바이어스된다. 바이어스 전압이 감쇄함에 따라, 도 2a, 도 2b, 및 도 3에서 도시된 바와 같은 커브들이 트레이스 (trace) 될 수도 있다.
당업자는, 프로브 (110) 가 일반적으로 리액터 챔버 (104) 의 벽에 대해 배치될 수도 있는 도전성의 평탄한 표면을 갖는 전기 프로브라는 것을 인지한다. 따라서, 프로브 (110) 는 리액터 챔버 (104) 환경에 직접적으로 노출된다. 프로브 (110) 에 의해 수집된 전류 및 전압 데이터가 분석될 수도 있다. 특정 레시피가 프로브 (110) 상에 비도전성의 퇴적층 (116) 이 퇴적되게 할 수도 있으므로, 모든 프로브들이 신뢰성 있는 측정치들을 수집하는 것이 가능하지 않을 수도 있다. 그러나, 당업자는, PIF (planar ion flux) 프로브 기법이 측정을 구현하기 위해 직류 전류 (DC) 를 드로잉 (draw) 하도록 요구되지 않으므로, PIF 프로브는 비-도전성의 퇴적층에도 불구하고 데이터가 수집되게 할 수 있다는 것을 인지한다.
플라즈마 시스템 (100) 에서의 전류 및 전압은 다른 센서들에 의해 측정된다. 예 (100) 에서, RF 소스 (102) 가 스위치 오프되는 경우에 전류 및 전압 각각을 측정하기 위해, 전류 센서 (112) 및 고 임피던스 전압 센서 (114) 가 채용된다. 그 후, 전류 센서 (112) 및 전압 센서 (114) 로부터 수집된 측정 데이터는 전류 그래프 및 전압 그래프를 생성하기 위해 플롯 (plot) 될 수도 있다. 데이터는 수동적으로 플롯될 수도 있거나, 또는 데이터는 그래프들을 생성하기 위해 소프트웨어 프로그램 내에 입력될 수도 있다.
도 2a는 RF 차지 싸이클 이후의 시간 대 전압의 그래프를 도시한다. 데이터 포인트 (202) 에서, RF 차지가 제공 (즉, RF 버스트) 된 이후에 RF 소스 (102) 가 스위치 오프되었다. 이 예에서, 데이터 포인트 (202) 에서, 프로브 (110) 에 걸친 전압은 약 네거티브 57 볼트이다. 플라즈마 시스템 (100) 은 휴지 (rest) 상태 (데이터 포인트들 (204 및 206) 사이의 간격) 로 리턴하고, 전압은 일반적으로 플로팅 전압 전위에 도달한다. 이 예에서, 플로팅 전압 전위는 약 네거티브 57 볼트로부터 약 0 볼트까지 상승한다. 그러나, 플로팅 전압 전위는 0 이 되어야만 할 필요는 없고, 네거티브 또는 포지티브 바이어스 전압 전위일 수도 있다.
유사하게, 도 2b는 RF 차지 이후에 수집된 전류 데이터의 그래프를 도시한다. 데이터 포인트 (252) 에서, RF 차지가 제공된 이후에 RF 소스 (102) 가 스위치 오프되었다. 감쇄 기간 (254) 동안에, 외부 캐패시터 (108) 에서 리턴 전류가 디스차지될 수도 있다. 일례에서, 풀 차지 (데이터 포인트 (252)) 에서, 전류는 약 0.86 mA/cm2 이다. 그러나, 전류가 완전히 디스차지되는 경우에, 전류는 0 으로 리턴하였다 (데이터 포인트 (256)). 그래프에 기초하면, 디스차지는 약 75 밀리초가 걸린다. 데이터 포인트 (256) 로부터 데이터 포인트 (258) 까지, 캐패시터는 디스차지되어 유지된다.
전류 데이터 및 전압 데이터 양자 모두가 시간의 기간에 걸쳐 수집되므로, 시간 변수를 제거하기 위해 시간을 대등하게 함 (coordinate) 으로써 전류 대 전압 그래프가 생성될 수도 있다. 즉, 수집된 전류 데이터는 수집된 전압 데이터에 대해 매칭될 수도 있다. 도 3은 RF 버스트 사이의 단일의 시간 간격에 대한 심플한 전류 대 전압 그래프를 도시한다. 데이터 포인트 (302) 에서, RF 차지가 제공된 이후에 RF 소스 (102) 가 스위치 오프되었다.
각각의 RF 버스트 동안에 수집된 데이터에 비선형 피트를 적용시킴으로써, 플라즈마 (106) 가 특성화될 수도 있다. 즉, 플라즈마 (106) 를 특성화할 수도 있는 파라미터들 (예컨대, 이온 포화, 이온 포화 기울기, 전자 온도, 플로팅 전압 전위 등) 이 결정될 수도 있다. 수집된 데이터로 플라즈마 (106) 가 특성화될 수도 있지만, 파라미터들을 계산하는 프로세스는 인간의 개입을 요구하는 지루한 수동적인 프로세스이다. 일례에서, RF 버스트 이후에 (즉, RF 차지가 제공되고 그 후 턴오프되는 경우에) 데이터가 수집된 경우, 데이터는 소프트웨어 분석 프로그램에 반영될 수도 있다. 소프트웨어 분석 프로그램은 비-선형 피트를 수행하여, 플라즈마를 특성화할 수도 있는 파라미터들을 결정할 수도 있다. 플라즈마를 특성화함으로써, 엔지니어는, 기판들의 열악한 프로세싱을 최소화하기 위해 레시피가 어떻게 조정될 수도 있는지를 결정하는 것이 가능할 수도 있다.
불행히도, 각각의 RF 버스트에 대해 데이터를 분석하는 종래 기술의 방법은 완료하는데 수 초 또는 수 분 만큼을 요구할 수도 있다. 통상적으로 수천 개 그렇지 않은 경우에 수만 개의 분석할 RF 버스트가 존재하므로, 레시피에 대해 플라즈마를 특성화하기 위한 총 시간은 계산하는데 수 시간이 걸릴 수도 있다. 결과로서, 종래 기술의 방법은 프로세스 제어 목적들을 위해 관련된 데이터를 적시에 제공하는데 있어서 효과적인 방법은 아니다.
본 발명의 간단한 개요
일 실시형태에서, 본 발명은 기판 프로세싱 동안에 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법에 관한 것이다. 그 방법은 적어도 전류 및 전압에 관한 데이터를 포함하는 프로세스 데이터의 세트를 수집하는 단계를 포함한다. 또한, 그 방법은 프로세스 데이터의 세트에 대한 관련성 범위를 식별하는 단계를 포함하며, 관련성 범위는 프로세스 데이터의 세트의 서브세트를 포함한다. 또한, 그 방법은 시드 값들의 세트를 결정하는 단계를 포함한다. 또한, 그 방법은 관련성 범위 및 시드 값들의 세트를 채용하여 커브-피팅을 수행하는 단계를 포함하며, 커브-피팅은 플라즈마가 자동으로 특성화될 수 있게 한다.
상기 개요는 여기서 개시되는 본 발명의 다수의 실시형태들 중 단 하나에 관한 것이고, 여기에서의 청구의 범위에서 제시되는 본 발명의 범위를 한정하도록 의도되지 않는다. 본 발명의 이들 및 다른 특징들은 다음의 도면들과 함께 본 발명의 상세한 설명에서 이하 더 상세히 설명될 것이다.
도면들의 여러 뷰들의 간단한 설명
본 발명은 유사한 참조 번호들이 유사한 엘리먼트들을 지칭하는 첨부 도면들의 도면들에서 한정되지 않게 예로써 예시된다.
도 1은 플라즈마를 생성하기 위해 리액터 챔버에 용량성-결합된 무선 주파수 (RF) 소스를 갖는 플라즈마 시스템의 일부의 심플한 개략도를 도시한다.
도 2a는 RF 차지 이후의 시간 대 전압의 그래프를 도시한다.
도 2b는 RF 차지 이후에 수집된 전류 데이터의 그래프를 도시한다.
도 3은 RF 버스트 사이의 단일의 시간 간격에 대한 심플한 전류 대 전압 그래프를 도시한다.
도 4는, 본 발명의 일 실시형태에서, 기판 프로세싱 동안에 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 전체 단계들을 예시하는 심플한 플로우차트를 도시한다.
도 5는, 본 발명의 일 실시형태에서, 관련성 범위 및 시드 값들을 결정하기 위한 심플한 알고리즘을 도시한다.
도 6a는 RF 버스트 이후의 전류 대 시간의 예를 도시한다.
도 6b는 RF 버스트 이후의 전압 대 시간의 예를 도시한다.
도 6c는 변곡 포인트의 예를 도시한다.
도 6d는 전류 대 전압 그래프에 적용된 커브-피팅의 예를 도시한다.
실시형태들의 상세한 설명
이제, 본 발명은 첨부 도면들에서 예시된 바와 같은 본 발명의 여러 실시형태들을 참조하여 상세히 설명될 것이다. 다음의 설명에서, 본 발명의 철저한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부사항들이 제시된다. 그러나, 본 발명이 그 특정 세부사항들의 일부 또는 전부가 없이도 실시될 수도 있다는 것이 당업자에게 명백할 것이다. 다른 경우들에서, 본 발명을 불필요하게 불명료히 하지 않기 위해 공지의 프로세스 단계들 및/또는 구조들은 설명되지 않았다.
방법들 및 기술들을 포함하는 다수의 실시형태들이 이하 설명된다. 본 발명이 본 발명의 기술의 실시형태들을 수행하기 위한 컴퓨터 판독가능 명령들을 갖는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 제조품들을 또한 커버할 수도 있다는 것을 유념해야 한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 예컨대, 반도체, 자기, 광-자기, 광학, 또는 컴퓨터 판독가능 코드를 저장하기 위한 컴퓨터 판독가능 매체의 다른 형태들을 포함할 수도 있다. 또한, 본 발명은 본 발명의 실시형태들을 실시하기 위한 장치들을 커버할 수도 있다. 그러한 장치는, 본 발명의 실시형태들에 관련되는 태스크들을 수행하도록 전용되고/되거나 프로그래밍 가능한 회로들을 포함할 수도 있다. 그러한 장치의 예들은 적절하게 프로그래밍된 경우에 전용된 연산 디바이스 및/또는 범용 컴퓨터를 포함하고, 본 발명의 실시형태들에 관련되는 다양한 태스크들에 대해 적응된 컴퓨터/연산 디바이스 및 전용된/프로그래밍 가능한 회로들의 조합을 포함할 수도 있다.
전술된 바와 같이, 리액터 챔버 환경 내에 위치될 수도 있는 플라즈마에 관한 데이터를 수집하기 위해 PIF 프로브 방법이 채용될 수도 있다. 센서 (예컨대, PIF 프로브) 로부터 수집된 데이터는 리액터 챔버 내의 플라즈마를 특성화하기 위해 채용될 수도 있다. 또한, 센서가 도 1에서 도시된 바와 같은 수집 표면을 채용하므로, 챔버 표면에 관한 데이터가 또한 결정될 수도 있다. 종래 기술에서, PSD 프로브에 의해 수집된 데이터는 분석에 이용가능한 데이터의 준비된 소스를 제공한다. 불행히도, 수집될 수도 있는 데이터의 순수한 볼륨은 적시에 데이터를 분석하는 것을 어렵게 하였다. 수천 개 또는 심지어 수만 개의 데이터 포인트들이 수집될 수도 있으므로, 플라즈마를 정확하게 특성화하기 위해 관련 간격을 식별하는 태스크는, 특히 데이터가 일반적으로 수동으로 분석되기 때문에, 어려운 태스크일 수도 있다. 결과로서, 수집된 데이터는 플라즈마 프로세싱 시스템에 플라즈마의 적시의 특성화를 제공하는데 있어서 유용하지 않았다.
그러나, 수집될 수도 있는 수천 개/수만 개의 데이터 포인트들로부터 플라즈마를 특성화하는데 필요한 관련 데이터 포인트들이 식별되는 경우에, 플라즈마를 특성화하는데 요구되는 시간이 상당히 감소될 수도 있다. 본 발명의 실시형태들에 따르면, 비교적 단시간 기간에 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법이 제공된다. 여기서 설명되는 본 발명의 실시형태들은 플라즈마를 특성화하기 위해 분석될 필요가 있을 수도 있는 데이터 포인트들을 감소시키기 위해, 관련성 범위를 식별하기 위한 알고리즘을 제공한다. 여기서 논의되는 바와 같이, 관련성 범위는 각각의 RF 버스트 사이에서 수집될 수도 있는 수천 개 또는 수만 개의 데이터 포인트들로부터의 데이터 포인트들의 더 작은 세트를 지칭한다. 본 발명의 실시형태들은 또한, 플라즈마를 특성화하기 위한 값들을 계산하는 수학 모델에 적용될 수도 있는 시드 값들을 추정하는 것을 제공한다. 관련성 범위에 대해 커브-피팅을 수행함으로써, 플라즈마를 특성화하기 위해 채용될 수도 있는 파라미터들이 계산될 수도 있다.
본 발명의 특징들 및 유리한 점들은 도면들 및 이어지는 논의들을 참조하여 더 이해될 수도 있다.
본 발명의 일 실시형태에서, 도 4는 기판 프로세싱 동안에 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 단계들을 예시하는 심플한 플로우차트를 도시한다. 기판 프로세싱 동안에 RF 차지가 제공된 상황을 고려한다.
첫번째 단계 (402) 에서, 전류 및 전압 데이터가 수집된다. 일례에서, RF 소스가 턴온된 이후에, RF 차지 (펄스) 가 제공된다. RF 차지가 턴오프된 이후에, 리액터 챔버의 챔버 벽에 탑재될 수도 있는 평면 이온 플럭스 프로브와 같은 프로브에서 데이터를 수집하기 위해 전류 센서 및 전압 센서가 채용될 수도 있다. 전술된 바와 같이, 센서들에 의해 수집될 수도 있는 데이터 포인트들의 수는 수천 개 또는 수만 개의 범위일 수도 있다. 몇몇 경우들에서, 각각의 RF 버스트 사이에서 수천 개 내지 수만 개의 데이터 포인트들이 수집되어, 종래 기술에서 거의 실시간의 분석을 거의 불가능하게 할 수도 있다.
종래 기술에서, 반도체 기판 프로세싱 동안에 수집되는 측정 데이터를 분석하기 위해 수 시간이 할당될 수도 있다. 본 발명의 일 양태에서, 본 발명자들은 플라즈마를 특성화하기 위해 각각의 RF 버스트 사이의 측정 데이터가 분석될 필요는 없다는 것을 인식하였다. 대신에, 데이터 세트의 관련성 범위에 커브-피팅이 적용되는 경우에, 플라즈마를 특성화하기 위해 채용될 수도 있는 파라미터들이 결정될 수도 있다.
다음의 단계 (404) 에서, 관련성 범위가 결정된다. 전술된 바와 같이, 관련성 범위는 각각의 RF 버스트 사이에서 수집된 데이터 세트의 서브세트를 지칭한다. 종래 기술에서, 데이터가 수동으로 분석되기 때문에, 수집된 데이터의 순수한 볼륨이 관련성 범위를 계산하는 것을 어려운 태스크로 만든다. 다수의 경우들에서, 관련성 범위는 시각적으로 추정될 수도 있다. 관련성 범위를 식별하는데 있어서, 존재할 수도 있는 노이즈들이 데이터 세트의 서브세트로부터 실질적으로 제거될 수도 있다. 일례에서, 복잡한 기판 프로세싱 동안에, 프로브 상에서 폴리머 축적이 발생하여 수집된 데이터의 일부가 왜곡되게 할 수도 있다. 예컨대, 영향을 받을 수도 있는 데이터의 부분은 캐패시터가 완전히 디스차지될 때 수집될 수도 있는 데이터인 경향이 있다. 관련성 범위를 식별하는데 있어서, 폴리머 축적과 연관된 데이터는 분석으로부터 제거될 수도 있다. 즉, 관련성 범위의 결정은 랜덤 노이즈들을 경험하지 않으면서 플라즈마 특성화가 발생하는 것을 가능하게 할 수도 있다. 예컨대, 관련성 범위가 어떻게 결정될 수도 있는지에 관한 논의는 이후 도 5의 논의에서 제공된다.
관련성 범위를 식별하는 것에 추가하여, 다음의 단계 (406) 에서, 시드 값들이 또한 결정될 수도 있다. 여기서 논의되는 바와 같이, 시드 값들은 기울기의 추정된 값, 전자 온도, 이온 포화 값, 플로팅 전압 전위 등을 지칭한다. 예컨대, 시드 값들이 어떻게 추정될 수도 있는지에 관한 논의는 도 5의 논의에서 제공된다.
관련성 범위 및 시드 값들은 커브-피팅을 수행하기 위해 이용된다. 커브-피팅이 다음의 RF 버스트 이전에 수행되어야만 하므로, 관련성 범위 및/또는 시드 값들을 결정하기 위해 채용된 방법들은 최소의 오버헤드를 이용하고 최종의 피트 값들에 근접한 값들을 생성해야만 하며, 그에 의해, 신속한 컨버전스를 달성하기 위해 요구될 수도 있는 커브-피팅 반복들의 수를 감소시킨다.
다음의 단계 (408) 에서, 관련성 범위 및 시드 값들을 이용하여, 비선형 피트 (예컨대, 커브-피팅) 가 수행될 수도 있으며, 그에 의해, 고가의 하이-엔드 컴퓨터를 요구하지 않으면서 더 단시간의 기간 내에 플라즈마가 특성화될 수 있게 한다. 종래 기술과 다르게, 방법은 단일의 RF 버스트로 인한 감쇄 간격으로부터의 결과들이, 프로세싱하는데 수 분 또는 심지어 수 시간을 요구하는 대신에 대략 20 밀리초에서 단일의 RF 버스트가 특성화되게 허용한다. 비-실시간 분석 능력으로, 방법은 플라즈마 프로세싱 동안에 엔지니어에게 관련성 데이터를 제공하기 위한 자동 제어 시스템의 일부로서 적용될 수도 있다.
도 5는, 본 발명의 일 실시형태에서, 관련성 범위 및 시드 값들을 결정하기 위한 심플한 알고리즘을 도시한다. 도 5는 도 6a, 도 6b, 도 6c, 및 도 6d에 관하여 논의될 것이다.
첫번째 단계 (502) 에서, 각각의 RF 버스트 동안에 수집된 데이터가 자동으로 플롯된다. 일례에서, 전류 센서에 의해 수집될 수도 있는 전류 데이터는 도 6a에서 도시된 것과 같은 전류 대 시간 그래프 (600) 로 플롯된다. 다른 예에서, 도 6b에서 도시된 바와 같이, 수집된 전압 데이터는 전압 대 시간 그래프 (650) 로 플롯될 수도 있다. 데이터가 종래 기술과 유사한 그래프들을 생성할 수도 있지만, 종래 기술과 다르게, 수집된 데이터는 인간의 개입을 요구하지 않으면서 분석 프로그램으로 자동으로 공급된다. 다르게는, 수집된 측정 데이터가 플롯되지 않아도 된다. 대신에, 데이터가 분석 프로그램으로 직접적으로 피드될 수도 있다. 대신에, 알고리즘을 설명하기 위한 시각적 예들로서 그래프들이 제공된다.
종래 기술과 다르게, 플라즈마를 특성화하기 위해 전체 데이터 세트가 분석되지 않는다. 대신, 관련성 범위가 결정된다. 관련성 범위를 결정하기 위해, 다음의 단계 (504) 에서, 퍼센트 감쇄 포인트가 먼저 결정될 수도 있다. 여기서 논의되는 바와 같이, 퍼센트 감쇄 포인트는 오리지널 값이 오리지널 값의 특정 퍼센트까지 감쇄된 데이터 포인트를 지칭한다. 일 실시형태에서, 퍼센트 감쇄 포인트는 분석될 데이터 간격의 종료를 표현할 수도 있다. 일례에서, RF 소스가 스위치 오프되는 경우에, 전류 값은 약 0.86 mA/cm2 이다. 그 값은 도 6a의 그래프 (600) 상의 데이터 포인트 (602) 에 의해 표현된다. 퍼센트 감쇄 포인트가 오리지널 값의 10 퍼센트로 세팅되는 경우에, 퍼센트 감쇄 포인트는 약 0.086 mA/cm2 인 데이터 포인트 (604) 이다. 즉, 퍼센트 감쇄 포인트는 오리지널 값에 미리-정의된 퍼센트를 적용함으로써 결정될 수도 있으며, 이는 RF 소스가 스위치 오프되고 시스템이 평형 상태로 리턴하고 있는 경우의 전기 차지의 값이다. 일 실시형태에서, 퍼센트는 경험적으로 결정된다. 일 실시형태에서, 데이터 간격의 종료를 결정하기 위해 퍼센트 감쇄 포인트를 채용하는 대신에, 각각의 RF 버스트에 대해 수집된 데이터의 1차 도함수의 피크가 계산될 수도 있다.
다음의 단계 (506) 에서, 알고리즘은, 오리지널 값과 제 2 감쇄 포인트 사이의 데이터 서브세트인 이온 포화 간격을 결정할 수도 있다. 여기서 논의되는 바와 같이, 이온 포화 간격은, 프로브로의 전자 플럭스가 무시가능하도록 플로팅 전위에 대하여 프로브 전위가 충분히 네거티브인 전류-전압 (IV) 의 영역을 지칭한다. 이 영역에서, 프로브로의 전류는 네거티브 전위가 증가하면서 천천히 그리고 선형으로 증가한다. 또한, 이온 포화 간격은, 프로브가 시스템에서 모든 이용가능한 이온들을 수집하도록 플로팅 전위에 대하여 바이어스 전압이 충분히 네거티브인 체제이다. 즉, 수집된 전류는 바이어스 전압이 충분히 높게 상승됨에 따라 "포화" 된다. 또한, 여기서 논의되는 바와 같이, "이용가능한 이온들" 은, 바이어스 전압이 더 증가됨에 따라 확대될 수도 있는 외벽 경계 (sheath boundary) 에 충돌하는 이온들의 플럭스를 지칭한다.
즉, 이온 포화 간격은 도 6의 데이터 포인트들 (602 및 606) 로부터의 간격이다. 일 실시형태에서, 제 2 감쇄 포인트는 오리지널 값 (즉, 데이터 포인트 (602)) 의 퍼센트를 취함으로써 결정될 수도 있다. 일례에서, 제 2 감쇄 포인트가 오리지널 값의 약 95 퍼센트인 경우에, 제 2 감쇄 포인트는 약 0.81 mA/cm2 (즉, 데이터 포인트 (606)) 이다. 따라서, 이온 포화 간격은 오리지널 값 (데이터 포인트 (602)) 으로부터 제 2 감쇄 포인트 (데이터 포인트 (606)) 까지이다. (데이터 포인트 (608) 와 같은) 제 2 감쇄 포인트는 오리지널 값 (데이터 포인트 (602)) 와 퍼센트 감쇄 포인트 (데이터 포인트 (604)) 사이에 있다. 퍼센트 감쇄 포인트와 유사하게, 일 실시형태에서, 제 2 감쇄 포인트는 또한 미리-정의된 임계치에 기초할 수도 있다. 일 실시형태에서, 퍼센트는 경험적으로 결정된다.
이온 포화 간격이 결정되면, 다음의 단계 (508) 에서, 기울기 (S) 및 이온 포화 (i0) 가 추정될 수도 있다. 전술된 바와 같이, 기울기 (S) 및 이온 포화 (i0) 는 플라즈마를 특성화하는 파라미터들을 결정하기 위한 수학 모델 (아래의 수식 2) 에 적용될 수도 있는 4 개의 시드 값들 중 2 개이다. 일례에서, 기울기 (S) 는 선형 회귀 (linear regression) 를 수행함으로써 결정될 수도 있다. 다른 실시형태에서, 알고리즘은 또한, 데이터 포인트들 (602 및 606) 사이의 데이터 값들의 평균을 취함으로써 이온 포화 (i0) 를 결정할 수도 있다.
다음의 단계 (510) 에서, 알고리즘은, 1차 도함수가 부호를 변경하는 포인트인 변곡 포인트를 결정할 수도 있다. 일 실시형태에서, 변곡 포인트는 퍼센트 감쇄 포인트와 제 2 감쇄 포인트 사이의 전류 값들의 1차 도함수의 최소의 값을 식별함으로써 계산될 수도 있다. 예시를 위해, 도 6c는 전류 신호 (660) 의 오리지널 포인트 (662) 와 퍼센트 감쇄 포인트 (664) 사이의 값들의 1차 도함수를 도시한다. 변곡 포인트는, (데이터 포인트 (666) 에 의해 도시된 바와 같은) -0.012 mA/cm2 의 값 및 226 의 인덱스 값을 갖는 1차 도함수 (670) 의 최소의 데이터 포인트이다. 변곡 값을 결정하기 위해, 인덱스 값은 전류 신호 플롯 (660) 으로 매핑된다. 이 예에서, 1차 도함수의 인덱스 값이 전류 신호 (660) 로 매핑되는 경우에, 데이터 포인트 (668) 에 의해 도시되는 바와 같이, 변곡 값은 0.4714 mA/cm2 이다.
일 실시형태에서, 관련성 범위는 오리지널 값과 변곡 포인트 사이의 범위로서 정의된다. 또한 또는 다르게는, 변곡 포인트를 계산하는 대신에 (예컨대, 35 퍼센트와 같은) 퍼센트 감쇄 임계치가 세팅될 수도 있다. 일례에서, 경험적으로 결정될 수도 있는 35 퍼센트의 퍼센트 감쇄 포인트를 사용하면, 관련성 범위는 도 6a의 포인트들 (602 및 604) 사이에 속할 수도 있다.
[수식 1]
Figure 112010085868280-pct00001
[테이블 1]
Figure 112010085868280-pct00002
식별된 변곡 포인트로, 다음의 단계 (512) 에서, 전자 온도가 추정될 수도 있다. 전자 온도는 상기 수식 1 을 채용함으로써 추정될 수도 있다. 전자 온도를 계산하기 위해 이용되는 전류 및 전압 데이터는, 일반적으로 프로브가 이온 포화 전류보다 더 적은 전류를 드로잉하는 천이 (transition) 간격 내에 있다. 일 실시형태에서, 전류 및 전압 데이터가 측정되는 시간은 변곡 포인트에 대응할 수도 있다. 다르게는, 전류-전압 (IV) 커브의 변곡 포인트가 또한 채용될 수도 있다. 전자 온도가 전류-전압 커브 상의 변곡 포인트에 대응하는 시간에서 RF 버스트 동안 수집된 데이터의 (퍼센트 감쇄 포인트를 계산하는데 있어서 결정된 바와 같은) 1차 도함수의 비율이므로, 그 수를 생성하기 위해 요구될 수도 있는 연산 오버헤드는 최소이다.
다음의 단계 (514) 에서, 알고리즘은 플로팅 전압 전위를 결정할 수도 있다. 수집된 전압 데이터에 기초하여 플로팅 전압 전위가 결정되므로, 플로팅 전압 전위는 먼저 단계들 (504 내지 512) 에서 계산된 바와 같은 값들을 결정할 필요 없이 결정될 수도 있다. 당업자는 플로팅 전압 전위가 외부 캐패시터가 완전히 디스차지된 이후에 프로브가 플로팅하는 전기 전위라는 것을 인지한다. 통상적으로, 플로팅 전압 전위는 다음의 RF 버스트 직전에 발생하는 신호를 주시함으로써 결정될 수도 있다. 그러나, 왜곡을 발생시키는 폴리머 축적의 가능성으로 인해, 잘못된 데이터 (즉, 노이즈) 가 수집될 수도 있으며; 따라서, 플로팅 전압 전위는 수집 기간의 종료에 가깝게 수집된 전압 값들을 평균함으로써 계산될 수도 있다. 일 실시형태에서, 플로팅 전압 전위는 도 6b에서 도시된 바와 같이 데이터 포인트 (652) (전압이 그것의 플로팅 전위에 처음으로 도달하는 데이터 포인트) 로부터 데이터 포인트 (654) (다음의 RF 버스트 직전의 데이터 포인트) 까지 계산될 수도 있다. 다른 실시형태에서, 플로팅 전압 전위는 도 6b에서 도시된 바와 같이 데이터 포인트들 (652 및 654) 사이에 위치된 윈도우 (656) 내의 전압 값들에 기초할 수도 있다. 일 실시형태에서, 윈도우 (656) 는, 윈도우가 이전의 펄스가 99 퍼센트보다 더 많이 감쇄되기 이전에 시작하고 다음의 펄스가 시작할 때 종료하는 한 임의의 사이즈로 이루어질 수도 있다. 일 실시형태에서, 플로팅 전압 전위는 저 표준 편차 (에러) 를 갖는 평균 값을 제공하는 윈도우로부터 결정될 수도 있다.
전술된 바로부터 인식될 수 있는 바와 같이, 관련성 범위 및 시드 값들을 결정하기 위한 방법들은 전류, 전압, 및/또는 전류-전압 (I-V) 커브들에서 발생할 수도 있는 예외들을 설명한다. 일례에서, RF 버스트의 종료에서 폴리머 축적이 발생할 수도 있다. 그러나, 전술된 알고리즘들을 적용함으로써, 관련성 범위 및 시드 값들은 프로세싱 동안에 발생할 수도 있는 예상되지 않은 아티팩트들에 영향을 받지 않는다.
관련성 범위가 결정되고 시드 값들이 계산되면, 다음의 단계 (516) 에서, 전류 값들이 전압 값들에 대해 플롯될 수도 있고 도 6d의 그래프 (680) 를 생성하기 위해 커브-피팅이 적용될 수도 있다. 일례에서, 커브-피팅을 수행하기 위해 레벤베르그-마르콰르츠 (Levenberg-Marquardt) 알고리즘과 같은 비선형 커브 피트가 적용될 수도 있다. 커브-피팅 그래프를 생성하고 이하의 수식 2 와 같은 수학 모델에 시드 값들을 적용함으로써, 플라즈마를 특성화하기 위해 채용될 수도 있는 4 개의 파라미터들이 결정될 수도 있다.
[수식 2]
Figure 112010085868280-pct00003
[테이블 2]
Figure 112010085868280-pct00004
본 발명의 하나 이상의 실시형태들로부터 인식될 수 있는 바와 같이, 플라즈마 프로세싱 동안에 플라즈마를 특성화하기 위한 자동화된 방법이 제공된다. 관련성 범위 및 시드 값들의 세트를 결정함으로써, 단일의 RF 버스트 이후에 일반적으로 수집되는 수천 개 또는 수만 개의 데이터 포인트들을 프로세싱할 필요 없이 플라즈마 특성화가 발생할 수도 있다. 자동화된 방법은 이전의 지루하고 수동적인 프로세스를 신속하고 효율적으로 수행될 수도 있는 자동 태스크로 변형시킨다. 수 분 (또는 심지어 수 시간) 으로부터 수 밀리초로 상당히 단축된 데이터 분석으로, 생산-후 프로세스 대신에 플라즈마 프로세싱 동안에 플라즈마 특성화가 수행될 수도 있다. 따라서, 관련 데이터가 전류 플라즈마 환경에 통찰력들을 제공할 수도 있으며, 그에 의해, 레시피 및/또는 툴 조정이 발생할 수 있게 하고 낭비가 최소화될 수 있게 한다.
본 발명이 여러 바람직한 실시형태들에 관하여 설명되었지만, 본 발명의 범위 내에 속하는 변형들, 치환들, 및 등가들이 존재한다. 여기서 다양한 예들이 제공되지만, 이들 예들은 예시적이고 본 발명에 대하여 한정하지 않도록 의도된다.
또한, 발명의 명칭 및 개요는 여기서 편의를 위해 제공되고, 여기에서의 청구의 범위를 해석하는데 사용되서는 안된다. 또한, 요약은 매우 축약된 형태로 기재되며, 따라서, 청구의 범위에서 표현되는 전체 발명을 해석하거나 또는 한정하기 위해 채용되서는 안된다. 여기서 "세트" 라는 용어가 채용되는 경우에, 그러한 용어는 0, 1, 또는 1 보다 더 많은 멤버를 커버하기 위해 그 통상적으로 이해되는 수학적인 의미를 갖도록 의도된다. 또한, 본 발명의 방법들 및 장치들을 구현하는 다수의 대안적인 방법들이 존재한다는 것이 주의되어야 한다. 따라서, 다음의 첨부된 청구항들은 본 발명의 진정한 사상 및 범위 내에 속하는 모든 그러한 변형들, 치환들, 및 등가들을 포함하는 것으로서 해석되도록 의도된다.

Claims (20)

  1. 플라즈마 프로세싱 시스템에서 기판 프로세싱 동안에 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법으로서,
    상기 플라즈마 프로세싱 시스템의 플라즈마 프로세싱 챔버 내에 프로브를 배치하는 단계;
    상기 프로브에 캐패시터의 일단을 연결하는 단계;
    상기 캐패시터의 타단에 RF 버스트들을 포함하는 RF 신호를 선택적으로 공급하는 단계;
    상기 캐패시터의 상기 일단에서의 전압 및 상기 캐패시터의 상기 타단에 공급된 전류를 측정함으로써 기판 프로세싱 동안 상기 프로브로부터 프로세스 데이터의 세트를 수집하는 단계;
    상기 프로세스 데이터의 세트에 대한 관련성 범위를 식별하는 단계로서, 상기 관련성 범위는, 상기 RF 버스트들 중 하나의 RF 버스트 이후 상기 캐패시터가 방전하는 것을 시작한 이후 및 상기 RF 버스트들 중 상기 하나의 RF 버스트 이후 상기 캐패시터가 완전히 방전되기 이전에 수집된 상기 프로세스 데이터의 세트의 서브세트를 포함하는, 상기 관련성 범위를 식별하는 단계;
    상기 관련성 범위에서 상기 프로세스 데이터에 기초하여 시드 값들의 세트를 결정하는 단계; 및
    커브-피팅 (curve-fitting) 반복들의 수를 감소시키도록 상기 RF 버스트들 중 상기 하나의 RF 버스트에 대응하는 커브-피팅을 위한 초기 값들로서 상기 관련성 범위 및 상기 시드 값들의 세트를 채용하는 단계를 포함하는, 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 관련성 범위를 식별하는 단계는, 상기 프로세스 데이터의 세트의 1차 도함수의 피크를 계산하는 단계, 및 퍼센트 감쇄 포인트를 결정하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함하고,
    상기 퍼센트 감쇄 포인트는 상기 RF 버스트들 중 하나의 RF 버스트의 종료에 대응하는 오리지널 데이터 값 아래의 수준을 표현하고,
    상기 관련성 범위는 상기 오리지널 데이터 값과 상기 퍼센트 감쇄 포인트 사이인, 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 관련성 범위를 식별하는 단계는, 변곡 포인트를 식별하는 단계를 더 포함하며,
    상기 관련성 범위는 상기 오리지널 데이터 값과 상기 변곡 포인트 사이의 범위에 의해 표현되고,
    상기 변곡 포인트는 상기 퍼센트 감쇄 포인트와 제 2 감쇄 포인트 사이의 전류 값들의 1차 도함수이며,
    상기 제 2 감쇄 포인트는 상기 오리지널 데이터 값과 상기 퍼센트 감쇄 포인트 사이에 있는, 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 시드 값들의 세트는, 기울기, 전자 온도, 이온 포화 값, 및 플로팅 전압 전위를 포함하는, 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 시드 값들의 세트를 결정하는 단계는, 상기 오리지널 데이터 값으로부터 상기 제 2 감쇄 포인트까지의 간격에 대응하는 이온 포화 간격을 결정하는 단계를 포함하는, 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 기울기는 상기 이온 포화 간격의 선형 회귀 (linear regression) 를 수행함으로써 결정되는, 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 이온 포화 값은 상기 이온 포화 간격 내의 데이터 값들을 평균함으로써 결정되는, 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 전자 온도는 상기 변곡 포인트에서 수집된 데이터의 1차 도함수를 취함으로써 결정되는, 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 플로팅 전압 전위는 초기 플로팅 전압 전위 포인트로부터 두번째 RF 차지 이전의 데이터 포인트까지 수집된 전압 데이터를 평균함으로써 결정되는, 플라즈마를 자동으로 특성화하기 위한 방법.
  11. 컴퓨터 판독가능 코드가 수록된 프로그램 저장 매체로서,
    상기 컴퓨터 판독가능 코드는 플라즈마 프로세싱 시스템에서 기판 프로세싱 동안에 플라즈마를 자동으로 특성화하도록 구성되며,
    상기 컴퓨터 판독가능 코드는,
    상기 플라즈마 프로세싱 시스템의 플라즈마 프로세싱 챔버 내에 배치된 프로브에 캐패시터의 일단을 연결하기 위한 코드;
    상기 캐패시터의 타단에 RF 버스트들을 포함하는 RF 신호를 선택적으로 공급하기 위한 코드;
    상기 캐패시터의 상기 일단에서의 전압 및 상기 캐패시터의 상기 타단에 공급된 전류를 측정함으로써 기판 프로세싱 동안 상기 프로브로부터 프로세스 데이터의 세트를 수집하기 위한 코드;
    상기 프로세스 데이터의 세트에 대한 관련성 범위를 식별하기 위한 코드로서, 상기 관련성 범위는, 상기 RF 버스트들 중 하나의 RF 버스트 이후 상기 캐패시터가 방전하는 것을 시작한 이후 및 상기 RF 버스트들 중 상기 하나의 RF 버스트 이후 상기 캐패시터가 완전히 방전되기 이전에 수집된 상기 프로세스 데이터의 세트의 서브세트를 포함하는, 상기 관련성 범위를 식별하기 위한 코드;
    상기 관련성 범위에서 상기 프로세스 데이터에 기초하여 시드 값들의 세트를 결정하기 위한 코드; 및
    커브-피팅 반복들의 수를 감소시키도록 상기 RF 버스트들 중 상기 하나의 RF 버스트에 대응하는 커브-피팅을 위한 초기 값들로서 상기 관련성 범위 및 상기 시드 값들의 세트를 채용하기 위한 코드로서, 상기 커브-피팅은 상기 플라즈마가 자동으로 특성화되도록 할 수 있는, 상기 관련성 범위 및 상기 시드 값들의 세트를 채용하기 위한 코드를 포함하는, 프로그램 저장 매체.
  12. 삭제
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 관련성 범위를 식별하기 위한 코드는, 상기 프로세스 데이터의 세트의 1차 도함수의 피크를 계산하기 위한 코드, 및 퍼센트 감쇄 포인트를 결정하기 위한 코드 중 적어도 하나의 코드를 포함하고,
    상기 퍼센트 감쇄 포인트는 상기 RF 버스트들 중 하나의 RF 버스트의 종료에 대응하는 오리지널 데이터 값 아래의 수준을 표현하고,
    상기 관련성 범위는 상기 오리지널 데이터 값과 상기 퍼센트 감쇄 포인트 사이인, 프로그램 저장 매체.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 관련성 범위를 식별하기 위한 코드는, 변곡 포인트를 식별하기 위한 코드를 더 포함하며,
    상기 관련성 범위는 상기 오리지널 데이터 값과 상기 변곡 포인트 사이의 범위에 의해 표현되고,
    상기 변곡 포인트는 상기 퍼센트 감쇄 포인트와 제 2 감쇄 포인트 사이의 전류 값들의 1차 도함수이며,
    상기 제 2 감쇄 포인트는 상기 오리지널 데이터 값과 상기 퍼센트 감쇄 포인트 사이에 있는, 프로그램 저장 매체.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 시드 값들의 세트는, 기울기, 전자 온도, 이온 포화 값, 및 플로팅 전압 전위를 포함하는, 프로그램 저장 매체.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 시드 값들의 세트를 결정하기 위한 코드는, 상기 오리지널 데이터 값으로부터 상기 제 2 감쇄 포인트까지의 간격을 지칭하는 이온 포화 간격을 결정하기 위한 코드를 포함하는, 프로그램 저장 매체.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 기울기를 결정하기 위한 코드는, 상기 이온 포화 간격의 선형 회귀 (linear regression) 를 수행하기 위한 코드를 포함하는, 프로그램 저장 매체.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 이온 포화 값을 결정하기 위한 코드는, 상기 이온 포화 간격 내의 데이터 값들을 평균하기 위한 코드를 포함하는, 프로그램 저장 매체.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 전자 온도를 결정하기 위한 코드는, 상기 변곡 포인트에서 수집된 데이터의 1차 도함수를 취하기 위한 코드를 포함하는, 프로그램 저장 매체.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 플로팅 전압 전위를 결정하기 위한 코드는, 초기 플로팅 전압 전위 포인트로부터 두번째 RF 차지 이전의 데이터 포인트까지 수집된 전압 데이터를 평균하기 위한 코드를 포함하는, 프로그램 저장 매체.
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