自我修复式半导体晶片处理的制作方法

本公开的实施例大体涉及处理基板的方法，且更具体地，涉及用于预测、量化和修正处理偏移的方法。

现有技术

许多工业利用包括多个传感器及控件的复杂制造设备，各个制造设备在处理期间可被监控，以确保生产质量。然而，诸如用于多个传感器和控件的单变量模型、趋势图或统计处理监测的方法并不足以识别处理偏移。例如，当处理在处理腔室内偏移时，改变不正确的调整变量或单一变量以拨改正在偏移的处理通常并非正确。这也导致腔室恢复时间的增加和清洁间平均加工晶片数(mwbc)的减少。

因此，需要一种改进的方法用于预测、量化和修正处理偏移。

技术实现要素：

本公开的实施例大体涉及处理基板的方法，且更具体地，涉及用于预测、量化和修正处理偏移的方法。

在一个实施例中，一种方法包括：在处理腔室内执行实验设计，以针对与处理腔室相关联的每一个可调整处理控件在测试基板上多个位置处获得传感器读数和膜特性；使用从实验设计所获得的传感器读数和膜特性，对测试基板上的各个位置建立回归模型；在处理腔室内的生产期间追踪传感器读数的改变；使用回归模型，识别可导致在生产基板上所形成的膜的膜特性的改变的传感器读数的偏移；以及调整一个或更多个处理控件，以修正传感器读数中所识别的偏移。

在一个实施例中，一种方法包括：在处理腔室内执行实验设计，以针对与处理腔室相关联的每一个可调整处理控件在测试基板上多个位置处获得传感器读数和膜特性；使用从实验设计所获得的传感器读数和膜特性，对测试基板上的各个位置建立回归模型；在处理腔室内的生产期间追踪传感器读数的改变；使用回归模型，识别可导致在生产基板上所形成的膜的膜特性的改变的传感器读数的偏移；以及停止生产。

在一个实施例中，一种方法包括以下步骤：在处理腔室内的膜形成处理期间预测膜特性，其中预测膜特性的步骤包含：在处理腔室内追踪传感器读数；以及使用回归模型识别传感器读数的偏移，传感器读数的偏移可导致在生产基板上所形成的膜的膜特性的改变。

附图说明

为了可以更加详细理解上述的本公开所记载的特征，上文中简述的本公开的更具体说明可参考实施例而取得，某些实施例在附图中描绘。然而，应理解附图仅描绘示例实施例，且因此不应考虑为限制其范围，而可允许其他等效的实施例。

图1根据本文所公开的一个实施例，描绘一种方法的操作。

具体实施方式

本公开的实施例大体涉及处理基板的方法，且更具体地，涉及用于预测、量化和修正处理偏移的方法。在一个实施例中，此方法包括在处理腔室内执行实验设计(doe)，以针对与处理腔室相关联的每一个可调整处理控件在基板上多个位置处获得传感器读数和膜特性；使用从doe所获得的传感器读数和膜特性，对基板上的各个位置建立回归模型；在生产期间追踪传感器读数的改变；使用回归模型，识别可导致膜特性的改变的传感器读数的偏移；以及调整一个或更多处理控件，以修正传感器读数的偏移而使膜特性的改变最小化。该方法不仅预测和量化处理条件(即，传感器读数)中的处理偏移或失配，而且还修正传感器读数的偏移，以保持处理腔室效能的稳定。

图1根据本文所公开的实施例，示出了一种方法100的操作。方法100在框102处开始，在处理腔室中执行doe，以针对与处理腔室相关联的每一个可调整处理控件在基板上多个位置处获得传感器读数和膜特性。处理腔室可以是任何适合的处理腔室，例如化学气相沉积(cvd)腔室、等离子体增强化学气相沉积(pecvd)腔室或物理气相沉积(pvd)腔室。可通过将基板放置于处理腔室内且在基板上执行处理来执行doe。处理可以是沉积处理、蚀刻处理、氮化处理、植入处理、平坦化处理、清洁处理、氧化处理或任何适合的处理。对可调整处理控件中的每一个改变记录传感器读数和膜特性。为在基板上所执行的处理，对与处理腔室和处理相关联的各个可调整处理控件做出多个改变，且记录在处理期间从所有传感器得到的传感器读数以及膜该改变对膜特性的效果。在基板的多个位置处测量膜特性。在基板上的位置的数量的范围在从10个至700个的范围内，诸如从49个至625个。

例如，调整诸如控制前驱物气体流至处理腔室中的流率的阀门的可调整处理控件，且记录诸如前驱物的流率、基板的温度、处理腔室内侧的压力以及其他适合的传感器读数的传感器读数(处理条件)。此外，在基板上执行度量以测量膜特性，例如沉积率或蚀刻率、厚度均匀性、膜张力以及其他适合的膜特性。因此，对于处理控件的单一改变，记录来自处理腔室内的所有传感器的传感器读数以及基板上多个位置处的膜特性的改变的效果。可对处理控件做出多于一个的改变，并且记录下来自处理腔室内的所有传感器的传感器读数以及基板上多个位置处的膜特性的各个改变的效果。doe可用于鉴别在处理期间所使用的各个传感器的改变，且鉴别在基板上各个位置处的各个膜特性的改变。doe基于传感器读数和处理控件改变，以膜特性的方式提供基板的空间特征。当在不同的处理腔室中执行doe时，腔室与腔室之间的传感器读数和膜特性的相对改变应该是相同的。

接着，在框104处，使用在框102处从doe所获得的传感器读数和膜特性，而对基板上的各个位置建立回归模型。回归模型可包括可影响膜特性的多个传感器读数。在一个实现中，回归模型是线性回归模型。例如，线性回归模型可以是f{膜特性}＝x{传感器读数}*β，其中β为基于从doe所获得的膜特性和传感器读数所计算出的常数。在基板上的各个位置处，回归模型可包括涉及特定膜特性的多个传感器读数。例如，在基板上的位置处，诸如膜厚度的膜特性涉及多个传感器读数，且关系可由方程式y＝β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3…来表现，其中y为膜特性，β0为常数，x1、x2、x3为来自多个传感器的传感器读数，且β1、β2、β3为分别相对应于x1、x2、x3的常数。因为y、x1、x2及x3为基于从doe收集的数据的已知数，所以可计算出β0、β1、β2及β3。换句话说，对传感器行为(表现为传感器读数)的改变相对于基板上各个位置处的膜特性的改变进行追踪。在某些实施例中，代替基板上各个分别的位置，可利用诸如径向区域的区域上的平均值，因此对基板上的各个区域产生回归模型。基板可被划分成不同的区域，例如径向、平面或剩余。

接着，在框106处，追踪在生产期间(即，处理基板，例如在基板上形成膜)传感器读数的改变。生产可以是处理与在框102处用于doe的基板相似的基板，并且在基板上执行的处理可以是与在框102处用于doe的在基板上执行的处理相似的处理。生产可在doe所执行的处理腔室内执行。

如在框108处所显示，使用回归模型识别任何传感器读数，这些传感器读数从设定点偏移且可导致膜特性的改变。传感器读数的偏移可被识别为偏移离开设定点预定的量，此量可以在从约0.5％至3.0％的范围内。小于约0.5％的传感器读数的任何偏移可以是噪声且不影响任何膜特性。大于3.0％的传感器读数的任何偏移代表可能需要停止处理的问题。如在框110处所示，如果传感器读数从设定点偏移约0.5％至约3.0％，且回归模型指示这个偏移将导致一歌或更多膜特性的改变，则调整一个或更多处理控件，以修正传感器读数的偏移。

从doe所获得的数据可用于识别应调整哪一个或更多个处理控件，以修正传感器读数的偏移。框106的追踪操作、框108的识别操作以及框110的调整操作可由计算机软件执行。换句话说，框106、108及110的操作可以是自动化的。

框106、108和110处所示出的操作可称为事先虚拟度量。事先虚拟度量可预测膜特性而无需在生产期间执行度量测试。膜特性可通过追踪传感器读数并且识别可导致膜特性改变的传感器读数的偏移来预测。在框102处从doe所收集的数据被用于在框104处建立回归模型。回归模型接着在实际生产中使用，以帮助识别可导致膜特性改变的传感器读数的偏移。如在框112处所示，可验证回归模型。为了验证回归模型，在基板上执行度量，且基于回归模型将从度量测试所获得的膜特性与预测的膜特性作比较。验证回归模型的频率可基于所执行的处理。

在框102、104、106、108、110和112处的操作可用于改善层与层之间的均匀性、基板与基板之间的均匀性以及腔室与腔室之间的均匀性，例如膜厚度的均匀性。此外，操作可用于最小化平面中位移(ipd)值并且改善关键尺寸(cd)一致性。因为膜各个传感器读数的改变对膜特性的效果是通过doe而获得的，所以可精确地控制膜特性。

在某些实施例中，基于所期望的膜特性使用回归模型计算出处理处方。例如，输入膜特性将用匹配的传感器读数来确定处理处方。

诸如方法100的方法不仅预测且量化处理条件(即，传感器读数)中的处理偏移或失配，而且还修正传感器读数的偏移，以保持处理腔室性能的稳定。

尽管以上针对本公开的实施例，可设计本公开的其他及进一步实施例而不悖离本公开的基本精神，且本公开的范围通过所附权利要求来决定。