專利名稱：使用智能算法的實(shí)時(shí)腔室監(jiān)控方法
技術(shù)領(lǐng)域：
置(holding)、沉積(CVD)或蝕刻工藝期間，實(shí)時(shí)監(jiān)控腔室的技術(shù)，更為具 體地，涉及一種使用智能算法的實(shí)時(shí)腔室監(jiān)控方法，該方法在腔室泄漏從而 外部空氣引入到腔室時(shí)能夠通過(guò)使用時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(或智能算法)
腔室的泄漏，并且在停置、沉積或蝕刻基底的工藝期間能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控來(lái)自腔 室的等離子體發(fā)射，從而通過(guò)監(jiān)控檢測(cè)等離子體光譜中的氮(N2)、氧(02)、 氬(Ar)等的特定光譜。
背景技術(shù)：
眾所周知的，在通過(guò)使用等離子體的裝置在真空中制造半導(dǎo)體基底(或 晶片)的工藝期間，將諸如多晶硅、氧化硅和鋁層的半導(dǎo)體、電介質(zhì)和導(dǎo)電 材料沉積在基底上，然后這些層被蝕刻以形成柵極、導(dǎo)通孔(via-hole)、接 觸孔或互聯(lián)圖案。
這時(shí)，通常通過(guò)化學(xué)氣相沉積(CVD)、物理氣相沉積(PVD)或氧化 和硝化工藝形成所述層。
例如，在CVD工藝中，反應(yīng)氣體被分解以將材料層沉積在基底上。在 PVD工藝中，靶材被濺射以將材料沉積在基底上。
在氧化和硝化工藝中，氧化層或硝化層可以是形成在基底上的氧化硅層 或氮化硅層。在蝕刻工藝中，由光刻膠形成的圖案化的掩模層或通過(guò)硬質(zhì)掩 膜光刻方法形成在基底上，從而基底的暴露部分被活性氣體(例如，Cl2、 HBr 或BC13)蝕刻。
這時(shí)，在通過(guò)使用等離子體的設(shè)備在真空中對(duì)基底進(jìn)行停置、沉積或蝕 刻的工藝中，當(dāng)腔室的泄漏引起設(shè)備故障時(shí)，在傳統(tǒng)的設(shè)備中難以精確地實(shí) 時(shí)4企測(cè)泄漏的發(fā)生時(shí)間。
即，泄漏檢測(cè)方法可使用傳統(tǒng)的時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。傳統(tǒng)的時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)路方法包括獲得等離子體的正常模式的發(fā)射光譜(OES)信號(hào)的電
平值和發(fā)生泄漏的等離子體的反常模式的OES信號(hào)的電平值，并通過(guò)時(shí)間序
列分析方法確定泄漏。
例如，在傳統(tǒng)的CVD工藝中，特定數(shù)量的基底通過(guò)所述工藝(在此，作為參考，將使用15片基底)，隨后，執(zhí)行腔室清潔工藝。因此，工藝OES信號(hào)隨著工藝的執(zhí)行而減弱，以形成值的特定模式，從而確定泄漏。
但是，僅當(dāng)構(gòu)成正常模式與反常模式的數(shù)據(jù)值的數(shù)量彼此相等時(shí)，傳統(tǒng)的時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)才能執(zhí)行分析。
即，當(dāng)通過(guò)15個(gè)數(shù)據(jù)值獲得正常模式時(shí)，僅在也通過(guò)15個(gè)數(shù)據(jù)值獲得反常模式時(shí)，才可以確定泄漏。當(dāng)在腔室發(fā)生泄漏的狀態(tài)下在處于中間級(jí)的基底(例如，第3基底)上執(zhí)行基底停置、沉積或蝕刻工藝時(shí)，傳統(tǒng)的方法不能在發(fā)生泄漏之后立即檢測(cè)到泄漏從而停止設(shè)備的操作并防止對(duì)設(shè)備的損害。因此，難以執(zhí)行剩余12個(gè)基底(第4基底至第15基底)的基底停置、沉積或蝕刻工藝，從而，無(wú)法獲得這12個(gè)基底的數(shù)據(jù)值，難以通過(guò)時(shí)間序列分析實(shí)時(shí)確定發(fā)生泄漏。
發(fā)明公開(kāi)技術(shù)問(wèn)題
為了解決上述和/或其它問(wèn)題，本發(fā)明的一方面提供了一種使用智能算法的實(shí)時(shí)腔室監(jiān)控方法，該方法在基底的停置、沉積或蝕刻工藝期間，在實(shí)時(shí)監(jiān)控腔室的等離子體發(fā)射的狀態(tài)下，當(dāng)腔室泄漏從而外部空氣引入到腔室時(shí)，能夠使用時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(或智能算法)通過(guò)積分處理將;f企測(cè)信號(hào)與具有周期性的時(shí)間序列正常模式相比較，以實(shí)時(shí)檢測(cè)腔室的泄漏，從而可通過(guò)監(jiān)控檢測(cè)等離子體光譜中的氮(N2)、氧(02)、氬(Ar)等的特定光譜。
即，所述方法包括在半導(dǎo)體基底的基底停置、沉積或蝕刻工藝期間預(yù)先獲得基底的正常模式值；在基于正常模式值順序執(zhí)行基底的基底停置、沉積或蝕刻工藝的同時(shí)，將先前獲得的正常模式值替換為通過(guò)基底停置、沉積或蝕刻工藝獲得的每個(gè)基底的實(shí)際模式值，并比較替換的模式值，從而在單個(gè)基底的每一基底停置、沉積或蝕刻工藝之后立即實(shí)時(shí)確定發(fā)生泄漏。
技術(shù)方案
4可通過(guò)提供使用智能算法的腔室實(shí)時(shí)監(jiān)控方法實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的上述和/或
其它方面，所述方法包括第一步驟，在腔室中沒(méi)有泄漏的狀態(tài)下，在特定
數(shù)量的基底的基底停置、沉積或蝕刻工藝期間，預(yù)先順序地獲得正常模式值，
其中，通過(guò)腔室中等離子體的發(fā)射光譜(OES)信號(hào)的積分值獲得所述正常模式值；第二步驟，在特定數(shù)量的基底經(jīng)過(guò)基底停置、沉積或蝕刻工藝的狀態(tài)下，當(dāng)通過(guò)監(jiān)控從等離子體光譜檢測(cè)到泄漏引起的特定光譜時(shí)，將先前在第 一步驟中獲得的正常模式值替換為發(fā)生泄漏時(shí)的等離子體的OES信號(hào)積分值；第三步驟，通過(guò)時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將替換的模式值與正常模式值相比較，以檢測(cè)泄漏并確定工藝差錯(cuò)。
另外，在第二步驟中，當(dāng)發(fā)生泄漏時(shí)的等離子體的OES信號(hào)積分值是第n值時(shí)，所述積分值用于替換先前獲得的第n正常沖莫式值，其中n是自然數(shù)。
有益效果
如上所述，本發(fā)明使用這樣的方法通過(guò)用于泄漏沖全測(cè)的時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法獲得正常模式值；將正常模式值替換為通過(guò)在獲得正常模式值之后立即執(zhí)行工藝獲得的值，而不需要實(shí)時(shí)獲得反常模式的所有數(shù)據(jù)，并檢查模式。因此，可以在單個(gè)晶片的基底停置、沉積或蝕刻工藝之后立即實(shí)時(shí)確定泄漏的發(fā)生，并在不需要關(guān)閉設(shè)備的情況下通過(guò)泄漏檢測(cè)器根據(jù)所述確定實(shí)時(shí)檢查腔室的泄漏的發(fā)生。另外，當(dāng)腔室發(fā)生泄漏時(shí)，可以減少確定時(shí)間，因此可提高產(chǎn)率。另外，在高溫HDPCVD工藝期間，在腔室中產(chǎn)生裂縫時(shí)，可以容易地確定裂縫并防止對(duì)腔室的破壞以及破壞引起的事故的發(fā)生。


通過(guò)下面結(jié)合附圖對(duì)示例性實(shí)施例進(jìn)行的描述，本發(fā)明的上述和其它方面和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得清楚和更易于理解，其中
圖1是根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的泄漏檢測(cè)系統(tǒng)的示意圖2是示出根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的適于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的時(shí)間序列模式分析方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的示圖3是根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的通過(guò)時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的實(shí)時(shí)泄漏分析的流程5的具有周期性的作為參考的正常模式值的曲線圖5是，模式值的曲線圖6是根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的反常模式值用于替換正常模式值，以便執(zhí)行具有非周期模式的時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的曲線圖。
具體實(shí)施例方式
現(xiàn)在將對(duì)本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)的描述，其示例表示在附圖中。
圖1是根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的泄漏檢測(cè)系統(tǒng)的示意圖；圖2是示出根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的適于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的時(shí)間序列模式分析方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的示圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的通過(guò)時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的實(shí)時(shí)泄漏分析的流程圖。
圖4是示出根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的用于時(shí)間序列分析的不存在泄漏的具有周期性的作為參考的正常模式值的曲線圖；圖5是示出根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的發(fā)生泄漏的具有非周期性的反常模式值的曲線圖；圖6是根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的反常模式值用于替換正常模式值，以便執(zhí)行具有非周期性的時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的曲線圖。
參照?qǐng)D1，為了實(shí)時(shí)檢測(cè)腔室中的泄漏，必須提供包括泄漏檢測(cè)部件30的系統(tǒng)，該泄漏檢測(cè)部件30在真空中使用等離子體10的設(shè)備的基底停置、沉積或蝕刻工藝期間，監(jiān)控來(lái)自腔室20的等離子體發(fā)射，以檢測(cè)腔室20的泄漏的發(fā)生。在此，與用于實(shí)時(shí)檢測(cè)泄漏的時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相關(guān)的算法被安裝在泄漏檢測(cè)部件30中。
即，如圖3所示，安裝有時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的泄漏檢測(cè)部件30對(duì)OES信號(hào)的電平值進(jìn)行積分，并將先前獲得的正常it式值替換為積分值，從而實(shí)時(shí)檢測(cè)每個(gè)工藝的腔室中的泄漏。
更為具體地，參照?qǐng)D1至圖6，當(dāng)采集15個(gè)值以構(gòu)成具有這15個(gè)值的模式時(shí)，通過(guò)使用正常模式的時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法執(zhí)行實(shí)時(shí)泄漏檢測(cè)。
此時(shí)，在腔室20中沒(méi)有發(fā)生泄漏的狀態(tài)下，在特定數(shù)量(例如，15個(gè))的基底的基底停置、沉積或蝕刻工藝期間，預(yù)先依次使用腔室20中的等離子體10的OES信號(hào)獲得正常模式值，并將這些正常模式值進(jìn)行集成，如圖2的隱藏類Ml。即，如圖4所示，在執(zhí)行特定數(shù)量的基底的基底停置、沉積或蝕刻工藝
之后，預(yù)先獲得正常模式值(圖4中示出的點(diǎn))，在所述正常模式值中對(duì)從每 個(gè)工藝產(chǎn)生的腔室20中的等離子體OES信號(hào)進(jìn)行積分。
在此，將圖4的正常模式值存儲(chǔ)在隱藏類Ml，其位于泄漏檢測(cè)部件30 中的存儲(chǔ)器。每當(dāng)完成每個(gè)基底的工藝時(shí)，泄漏檢測(cè)部件30從隱藏類M1中 搜索與該工藝相應(yīng)的正常模式值，
同時(shí)，在預(yù)先獲得正常模式值的狀態(tài)下，執(zhí)行特定數(shù)量的基底S(l)、 S(2)、…S(9)、…S(15)的基底停置、沉積或蝕刻工藝。在該過(guò)程中，如圖2 和圖5所示，當(dāng)通過(guò)監(jiān)控檢測(cè)到由于泄漏的發(fā)生引起的在輸入端In的等離子 體光譜中的特定光譜(氮、氧、氬)(見(jiàn)圖5的A)時(shí)，如圖6所示，泄漏檢 測(cè)部件30對(duì)泄漏發(fā)生時(shí)的等離子體OES信號(hào)進(jìn)行積分，并將隱藏類Ml的 先前獲得的正常模式值Pl替換為積分值P2。
然后，泄漏檢測(cè)部件30將正常模式值Pl替換為在腔室20中發(fā)生泄漏時(shí) 執(zhí)行每個(gè)基底的工藝之后產(chǎn)生的積分值P2，并通過(guò)時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將 替換的模式值與正常模式值Pl相比較以實(shí)時(shí)檢測(cè)泄漏的發(fā)生。
因此，可以解決這種嚴(yán)重的問(wèn)題，即，無(wú)法實(shí)時(shí)沖企測(cè)泄漏，直到獲得具 有特定數(shù)量的模式值的數(shù)據(jù)，而無(wú)論這些模式值正?；蚍闯！?br> 在此，當(dāng)泄漏發(fā)生時(shí)等離子體10的OES信號(hào)的積分值是第n值時(shí)，泄 漏檢測(cè)部件30計(jì)算的積分值用于替換先前獲得的第n正常模式值。
例如，當(dāng)完成第一基底工藝時(shí)，在完成第一基底工藝時(shí)的時(shí)間相同時(shí)間 產(chǎn)生的等離子體OES信號(hào)的積分值用于替換先前獲得的第 一正常模式。當(dāng)完 成第二基底工藝時(shí)，在完成第二基底工藝時(shí)的相同時(shí)間產(chǎn)生的等離子體OES 信號(hào)的積分值用于替換先前獲得的第二正常模式，并且通過(guò)時(shí)間序列算法將 上述步驟重復(fù)到第15工藝。
涉及本發(fā)明示例性實(shí)施例的上述說(shuō)明意圖說(shuō)明本發(fā)明，不應(yīng)解釋為限制 本發(fā)明。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該理解，在本發(fā)明的范圍和精神內(nèi)，可進(jìn)行選 擇、修改和變化。
權(quán)利要求
1、一種使用智能算法的實(shí)時(shí)腔室監(jiān)控方法，所述方法包括第一步驟，在腔室中沒(méi)有泄漏的狀態(tài)下，在特定數(shù)量的基底的基底停置、沉積或蝕刻工藝期間，預(yù)先順序地獲得正常模式值，其中，通過(guò)腔室中等離子體的發(fā)射光譜OES信號(hào)的積分值獲得所述正常模式值；第二步驟，在特定數(shù)量的基底經(jīng)過(guò)基底停置、沉積或蝕刻工藝的狀態(tài)下，當(dāng)通過(guò)監(jiān)控從等離子體光譜檢測(cè)到泄漏引起的特定光譜時(shí)，將先前在第一步驟中獲得的正常模式值替換為發(fā)生泄漏時(shí)的等離子體的OES信號(hào)積分值；第三步驟，通過(guò)時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將替換的模式值與正常模式值相比較，以檢測(cè)泄漏并確定工藝差錯(cuò)。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的使用智能算法的實(shí)時(shí)腔室監(jiān)控方法，其中，在 第二步驟中，當(dāng)發(fā)生泄漏時(shí)的等離子體的OES信號(hào)積分值是第n值時(shí)，所述 積分值用于替換先前獲得的第n正常模式值，其中n是自然數(shù)。
全文摘要
提供了一種在制造半導(dǎo)體基底或平板顯示器基底的基底停置、沉積或蝕刻工藝期間實(shí)時(shí)監(jiān)控腔室的方法。通過(guò)使用等離子體發(fā)射光譜(OES)信息的時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法的泄漏檢測(cè)方法包括基于OES信號(hào)檢測(cè)從等離子體光譜是否產(chǎn)生了由于泄露導(dǎo)致空氣被引入到腔室而引起的特定光譜(例如，氮、氧、氬等)；使用沒(méi)有泄漏時(shí)的正常OES信號(hào)模式和發(fā)生泄漏時(shí)的特定光譜的反常OES信號(hào)模式通過(guò)時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法，確定泄漏的發(fā)生。因此，與在關(guān)閉設(shè)備之后通過(guò)傳統(tǒng)的泄漏檢測(cè)器的泄漏檢測(cè)不同，可以根據(jù)檢測(cè)信號(hào)在不需要關(guān)閉設(shè)備的情況下在單個(gè)晶片的基底停置、沉積或蝕刻工藝之后立即確定泄漏的發(fā)生，，實(shí)時(shí)檢查腔室的泄漏的發(fā)生。另外，當(dāng)腔室發(fā)生泄漏時(shí)，可減少確定時(shí)間，因此可提高產(chǎn)率。另外，當(dāng)在高溫HDPCVD工藝期間在腔室中產(chǎn)生泄漏時(shí)，可容易地確定破裂并防止對(duì)腔室的破壞以及破壞引起的事故。
文檔編號(hào)H01L21/205GK101663735SQ200780052134
公開(kāi)日2010年3月3日 申請(qǐng)日期2007年8月24日 優(yōu)先權(quán)日2007年8月24日
發(fā)明者文珠榮, 樸炳澯, 李東錫, 李淳鐘, 禹奉周, 金光泰, 金學(xué)權(quán), 金泰東 申請(qǐng)人:塞米西斯科株式會(huì)社