专利名称：用于表面加工处理装置或成膜处理装置的异物检查/解析的数据处理及管理装置及方法
技术领域：
本发明涉及到一种用于表面加工处理装置或成膜处理装置的异物 检查/解析的数据处理及管理装置及方法
背景技术：
LSI、平板显示器、太阳能电池的制造工艺中产生的粒子状异物是 造成成品率、装置运转率下降的原因。异物不断附着到晶片、玻璃等 基板上造成污染，因此LSI、平板显示器、太阳能电池的制造装置中需 要较高的清洁度。
但是，实际上在等离子体蚀刻等表面加工装置或溅射、CVD等成 膜装置中产生的粒子状异物较多，这种异物附着到基板上，被认为是 降低成品率的主要原因(非专利文献l、 3)。并且，异物自身在曝光、 表面加工或成膜时会起到掩模的作用。其结果是，该异物通过清洗等 从基板去除后，成为导致电路图案破坏的原因，会降低成品率、质量。
并且，在批量生产线中，使用监控基板对粒子(particle)数进行 计数，当超过预定的规格值时进行装置内部的清扫，但在成本、时间 及装置生产效率方面损失较大，无法频繁实施。
加工基板表面的干蚀刻装置是在基板的表面加工过程中产生堆积 物的处理装置。作为处理对象的半导体晶片通过传送装置传送到减压 容器。减压容器包括将晶片例如利用静电力等固定的构成。容器内与 排气装置连接，通过排气装置保持比大气压力低的气压。容器从气体 状成分导入装置接受气体的导入，从反应能量供给装置接受蚀刻所需的能量供给，从而作为加工晶片表面的干蚀刻反应容器起作用。
在容器内的晶片表面加工的过程中产生的反应生成物中， 一部分 通过排气装置被排出，或附着到晶片被带出，但剩余的部分堆积在该 容器内。通常，反应容器内的污染取决于处理量，堆积物的量增加。 因此，重复进行清扫反应容器并去除堆积物后，重新开始处理这一作 业循环。
在专利文献1中，公开了使用反馈控制机构判断、处理错误的测 量数据的方法。
在专利文献2中记载有在堆积物的量和附着到晶片的异物数之 间不成立比例关系，但当堆积物超过一定界限值时，存在异物容易产 生的倾向。
在专利文献3中记载有粒子在干清洁后，在成膜时从有蚀刻残 留的区域产生，随着成膜堆积厚度的增大，具有以指数函数增加的倾 向。
在专利文献4中记载有测量处理腔室内堆积的杂质的膜厚的变 化，可掌握维护时间。
专利文献h特表2005-535130号公报 专利文献2:国际公开第99/24640号手册 专利文献3:特开平06-188223号公报 专利文献4:特开平11-176714号公报
非专利文献1: "7。，X、7工:y于yy装置(Z)八。一f 夕/W氐減、 工、;/于y夕、、装置〖二招汁？)八。一于 < 夕/>0乇二夕y y夕'h発塵O抑 制"(等离子体蚀刻装置的粒子降低、蚀刻装置中的粒子的监控及尘 埃抑制)，夕y—y亍夕乂口^一、 2006年2月号(守屋岡J、島田学、奥山喜久夫)
非专利文献2: "7。，乂7工、;/f 乂夕、、于亇z/《一内壁(D脱水〖二
上3剥離z—亍^夕々o低減"(等离子体蚀刻腔室内壁的脱水产生
的剥离粒子的降低)第63回応用物理学関係連合講演会講演予稿集、 26a-D-2 (第63回 2002年(平成14年)9月)(伊藤奈津子等)
非专利文献3:"夕一求分子求乂:7。力、bO逆流八。一x^夕少O 可視化、千亇乂^一下流o八。一亍—夕/W2本当t戻，T〈 30力、？" (来自涡轮分子泵的逆流粒子的可视化，腔室下游的粒子真的能返 回？)夕U—y亍夕乂口^一、 2003年6月号(佐藤信太郎、筑根 敦弘、後藤岡(J)
发明内容
以下分析基于本发明。专利文献1所述的方法使用了统计数据， 但仅止于判断测量值的适当性。
专利文献2记载了，当堆积物超过某界限值时，具有易产生较多 异物的倾向，但本发明人得到了不同的关系。并且，专利文献3记载 了，粒子随着成膜的堆积厚度增大而呈指数函数增加的倾向，但其根 据不明确。
在专利文献4中，连续测量腔室内的杂质膜厚，当其达到事前确 定的设定值时进行清洁，但达到设定值时的预测方法仅记载了，比较 测量值和设定值。
这些文献尚未解决的问题之一是，在将处理对象及气体状成分导 入到减压下的容器内使两者反应的蚀刻器等表面加工装置、CVD等成 膜装置中，作为处理对象的基板或加工品表面上时常附着异物，降低 了质量及成品率，但事先无法预测附着的异物数。
并且其他问题还有，如果不对以构成干蚀刻器等的表面加工、CVD等的成膜装置为代表的处理装置的减压容器、排气装置、气体状成分 导入装置、反应能量供给装置、及处理对象传送装置定期进行清扫就 持续使用，则会明显降低处理对象的质量及成品率，因此需要定期清 扫，但无法优化该真空处理装置内的清扫时间。
因此在现有方法中，存在无法优化附着到处理对象上的异物的附 着原因的明确及其对策管理的问题。
在本发明的第1观点中，本发明涉及的数据处理及管理装置的特 征在于，具有函数模型化部，对于在表面加工装置或成膜装置的处 理中附着到基板上的异物数的测量值与该装置清扫后的累积处理量的 关系，按照不同原因以函数式模型化；以及比较判断部，通过该模型 函数和测量值的比较，縮小该异物的附着原因。数据处理及管理装置 包括作为其他装置的一部分(单元)被组装的情况。
艮P，通过将附着到基板的异物数的测量值输入到本装置，可从几 个可能性中依次縮小附着到基板上的异物的附着原因。
在本发明的第2观点中，本发明涉及的数据处理及管理方法的特 征在于，包括以下工序对于在表面加工装置或成膜装置的处理中附 着到基板上的异物数的测量值与该装置清扫后的累积处理量的关系， 按照不同原因以函数式模型化的工序；以及通过该模型函数和测量值 的比较縮小该异物的附着原因的工序。
通过该方法，可从几个可能性中依次縮小附着到基板上的异物的 附着原因。
根据本发明涉及的装置及方法，可从几个可能性中依次缩小附着 到基板上的异物的附着原因。据此可优化附着异物的对策管理，从而 可大幅改善处理对象的质量及成品率。
图1是本发明涉及的数据处理及管理装置的一个实施方式。 图2是本发明涉及的数据处理及管理装置的其他实施方式。 图3是本发明涉及的数据处理及管理步骤的具体示例。
图4是将异物数Y按照蚀刻的基板的测量顺序排列并绘图的图表。
图5是对图4的数据将横轴置换成了处理量(装置清扫后的累积 蚀刻量)的图表。
图6是将图5的数据描绘为半对数坐标系的图。
图7是对于异物数，将CVD处理过的基板的数据按照处理时间顺 序排列并绘图的半对数图表。
图8是表示递减型(Z)、堆积型(Y)、及两者的合成函数(N) 的一例的半对数图表。
图9是表示基板附着异物数的处理量依存与处理容器间相互污染 的关系的一例的图表。
图10是表示装置清扫后的累积处理量和基板附着异物数的关系 及异物详情的一例的图。
图11是表示装置清扫后的累积处理量和基板附着异物数的关系 中的规格的上限及下限的一例的图表。
图12是表示装置清扫后的累积处理量和基板附着异物的关系中 的阶梯状规格范围的一例。
图13是处理晶片量使用规定数量之后的数据的晶片污染倾向识 别基本流程图。
图14是处理晶片量使用规定数量之前的数据的晶片污染倾向识 别基本流程图。
图15是图14的流程的结果中，认为是堆积物剥离以外的污染时
的污染识别流程图。
图16是图15的流程的结果中，认为是腐蚀、反冲以外的染污时
的污染识别流程图。
图17是图16的流程结果中，认为是滑动、加载、异常放电等可能性时的污染识别流程图。
图18是图13的流程的结果中，认为是特殊条件下的堆积物剥离 粒子污染时的污染识别流程图。
具体实施例方式
图1表示本发明涉及的数据处理及管理装置的一个实施方式。数 据处理及管理装置l包括函数模型化部2，由测量数据4模型化为回 归函数式；以及比较判断部3，对获得的模型化函数的适当性与过去的 数据5 —并进行比较研究，根据需要参照其他分析结果，縮小异物的
附着原因。并通过显示(输出)部6显示(及/或输出)模型化函数、
比较判断结果。
并且，数据处理及管理装置1如图2所示，除了函数模型化部2 及比较判断部3夕卜，还可包括显示(输出)部6，显示及/或输出模 型化函数、比较判断结果；输入测量数据4的测量数据输入部7;以及 数据存储部8，保存用于进行比较的过去的数据5。
图3是表示图1或图2所示的数据处理及管理装置所进行的步骤 的具体示例。
图3的步骤11是图1或图2所示的函数模型化部进行的步骤的内 容的一例。在产生堆积物的处理装置中，根据该装置的处理量，异物 在该装置内连续堆积后，剥离并附着到处理对象表面的污染现象可用 数学函数模型化。具体地在被称为干蚀刻器的表面加工装置进行说明， 在将被称为晶片的半导体基板干蚀刻的过程中，设附着到该基板表面 的异物数为Y、该装置清扫时初始化的累积处理量为T，进行数学模型 化。通常可用以下指数函数模型近似
Y = YoXEXP[KXT]
因此，比较该公式和实际的测量值。其中，Yo是T-0时的初始 值，是正的常数，EXP[]表示自然对数的底e的乘幂，K表示T对Y的半对数图表描绘时的指数函数的倾斜度，且为正的常数。
图3的步骤12是图1或图2所示的显示(输出)部所进行的步骤
的一例。用指数函数将实际的测量数据T和Y的关系近似，将近似式 在半对数坐标下的近似线与测量数据一并作为半对数图表在装置的画 面上显示及/或输出。
步骤13是图1或图2所示的比较判断部所进行的步骤的一例，求 出表示近似式的正确性的决定系数(R的平方值)并比较大小关系。可 近似时进一步参照其他分析结果，从而可縮小异物附着原因。按照各 清扫间隔重复该动作。
步骤14是图1或图2所示的比较判断部所进行的步骤的一例，将 累积处理量T和作业时间D建立关联，从而通过将异物数Y的规格上 限值Yc代入到指数函数而预测累积处理量Tc及装置清扫时间Dc，并 且通过将异物数Y的最小值Ywo代入到指数函数可追溯过去的装置清 扫装置Do。
步骤15是图2所示的数据存储部及显示(输出)部进行的步骤的 一例，将T和Y的关系数据依次记录、保存到数据存储部，与接近的 或过去的关系数据进行比较，可显示、输出比较判断部进行的清扫结 果的可否及装置异常的判断、装置寿命的预测、相关装置之间的相互 影响、相邻装置的作业时间、作业内容等信息。
并且，相反获得了无法通过上述模型函数近似的数据时，可推测 某些异常或不同事物是原因。这种情况下，研究是否使用不同事物的 模型函数进行近似，可进行该原因或异常事物的确定。
图13至17表示这种评价流程的例子。图13是处理晶片量使用了 规定的数量之后的数据的晶片污染倾向识别基本流程图。首先，求出处理后附着的异物的数量及累积处理量(步骤S101)。接着根据这些 数据求出回归近似式(S102)。此时，数据按照每个装置使用由过去
的实际结果确定的值(LT)之后的数据。并且，判断可否制作近似式 (S103)，如果为是则前进到S104，如果为否则判断装置异常。在S104 中，判断近似式是否可通过指数函数近似，如果为是则判断主污染源 为堆积物的剥离，与同一腔室的过去的数据比较对照(S105)，判断 是否有重现性(S106)。如有重现性(是)，则判断腔室处于稳定状 态，将结果记录到数据库(S107)并结束。如没有重现性则判断为装 置异常。在S104中如为否，则判断装置异常，前进到特殊条件下的堆 积物剥离粒子污染识别流程(图1S)。
图14是处理晶片量使用了规定数量以前的数据的晶片污染倾向 识别基本流程图。和图13—样，首先，求出处理后附着的异物的数量 及累积处理量(步骤S201)。接着根据这些数据求出回归近似式(S202)。 但和图13不同，数据按照每个装置使用由过去的实际结果确定的值 (LT)之前的数据。之后和图13 —样，判断可否制作近似式(S203)， 如果为是则前进到S204，如果为否则判断装置异常。在S204中，判断 近似式是否可通过指数函数近似，如果为是则判断主污染源为堆积物 的剥离，与同一腔室的过去的数据比较对照(S205)，判断是否有重 现性(S206)。如有重现性(是)，则判断腔室处于稳定状态，将结 果记录到数据库(S207)并结束。如没有重现性则判断为装置异常。 在S204中如为否，则判断装置异常，这种情况下前进到堆积物剥离以 外的污染识别流程(图15)。
图15是图14的流程的结果中，认为是堆积物剥离以外的污染时 的污染识别流程图。首先，判断LT之前的测量值群是否可通过具有负 的指数的指数函数近似(S301)，否时判断装置异常，可认为是腐蚀、 反冲以外的污染原因，因此前进到图16的识别流程。是时，进一步进 行粒子的形状及材料(组成)分析(S302)，判断是否含有卤化金属 (S303)。如是则判断主污染源是腐蚀，与同一腔室过去的数据对照(S304)，判断是否有重现性(S305)。如其结果具有重现性，则判 断清洗(干燥)条件不适当，将结果记录到数据库(S306)并结束。 当没有重现性时判断清洗(干燥)不足。
在步骤S303中为否时，判断主污染源可能是反冲，因此参照同一 腔室过去的数据(S307)，判断是否有重现性(S308)。当有重现性 时，判断反冲对策不充分，因此釆用某些对策，并且将结果记录到数 据库(S309)并结束。当没有重现性时判断为清扫不足。
图16是图15的流程的结果中，认为是腐蚀、反冲以外的染污原 因时的污染识别流程图。首先，判断LT之前的测量值群是否可通过F 二Fo近似(S401)，否时存在滑动、加载、异常放电等可能性，因此 前进到图17的流程。是时，进一步进行粒子的形状及材料(组成)分 析(S402),判断大多数形状是否是块形(点对称)或结晶形(轴对 称)、且材料是否是反应生成物(S403)。其结果是否时判断装置异 常，是则判断主污染源是浮游，因此与同一腔室过去的数据对照 (S404)，判断是否有重现性(S405)。其结果是否时则判断为蚀刻 问题，是则判断为蚀刻条件不适当，将结果记录到数据库(S406)并
结束o
图17是图16的流程结果中，认为是滑动、加载、异常放电等可 能性时的污染识别流程图。首先，进行粒子的形状及材料(组成)分 析(S501)，判断是否是消耗粉(S502)。如是则判断主污染源为滑 动，与同一腔室过去的数据对照(S503)，判断是否有重现性(S504)。 如无重现性则判断为装置异常，如有重现性则判断是装置组装错误， 将结果记录到数据库(S505)并结束。步骤S502的结晶是否时，进一 步判断粒子是否是球状金属或硅(S506)，如是则判断主污染源为异 常放电，如否则判断主污染源可能是加载。
图18是图13的流程的结果中，认为是特殊条件下的堆积物剥离粒子污染时的污染识别流程图。这种情况下，判断LT之后的测量值群
可否从接近清扫前循环的指数函数外插(S601)。是时判断装置清扫 不充分，因此与同一腔室过去的数据对照(S602)，判断是否有重现 性(S603)。当无重现性时判断为清扫作业错误，当有重现性时判断 清扫作业准则不适当，因此将结果记录到数据库(S604)并结束。在 步骤S601为否时，接着判断LT之后的测量值群在相邻腔室清扫的前 后是否大幅变化(S605)，如是则判断为腔室之间相互污染，如否则 判断装置异常。
本发明利用上述方法、装置的一部分或全部可以各种方式适用。 以下采用非限定性的实施例进行说明。
(实施例) (实施例l)
图4至图6表示调查干蚀刻中的半导体基板表面的异物污染倾向 的结果。异物数Y例如使用如下值从用美国KLA-TENCOR公司制 造的检査装置在蚀刻后检测出的基板上的异物群中，去除了蚀刻前检 测完的基板上的异物群的值。此时，为了去除异物的形状分布造成的 影响，比一定范围大或小的异物不作为计数对象。
图4是将异物数Y按照蚀刻过的基板的顺序排列并绘图的图表。 针对累积蚀刻量，当异物数Y的数据取得间隔不一定时，图表的横轴 坐标与该蚀刻量不成比例，因此难于解析异物数的累积蚀刻量依存。 其他例子中，在横轴为制造批量、纵轴为该批量中的异物数的图表中， 每一批量中时常会使用不同的装置，因此每个装置的累积处理量和数 据间隔不成比例时，同样较困难。
图5是对于图4的数据将横轴置换成了处理量(装置清扫后的累 积蚀刻量)的图表。其重叠了清扫间隔3循环的数据，可知其均在装 置清扫时异物数减少，基本被初始化。但是，异物的增加速度在各循环中不同，有无重现性的评价较困难。
处理量T相当于蚀刻量，如果蚀刻条件一定，则使用作为原材料 的基板张数、蚀刻气体的量即可，也可以是提供蚀刻反应所需的能量 的电磁波的施加时间、基板的加热时间。并且， 一定期间内的蚀刻量 一定时，则可使用时间、日期。
图6是将图5的数据描绘为半对数坐标系的图。虽然每循环内初
始值Yo不同，但从近似式及回归分析的决定系数(R的二次方)的值 可判断倾斜度K具有较高的重现性。此外，决定系数可取的范围是0
到1之间，越接近l近似精度越高。
从该调查结果可知，通过蚀刻处理而附着到半导体基板表面的异
物数Y相对于装置清扫后的累积蚀刻量T，可通过Y- YoXEXP[KX T]的指数函数模型近似，并还可确认初始值Yo在清扫时波动。
此外，在微积分的数学领域中，Y的增加速度(dY/dT)与Y自 身成比例的现象作为 dY/dT=KXY
(1/Y) dY=KXdT lnY = KXT + C Y = YoXEXP[KXT]
这样的微分方程式的初始值问题而被广泛知晓。其中，dY是微小 的时间dT中的Y的变量化，K、 C是常数，Yo是T二O中的Y的初始 值，EXP[]是自然对数的底e的乘幂。
从图6可明确，堆积物产生的处理装置的污染现象可通过该方程 式近似，因此对该污染现象通过以下模型进行说明。首先，该装置中的处理中产生的微小异物附着、堆积到容器内壁。 接着，根据处理量，容器内壁上堆积的微小异物增加。考虑到与和容 器内壁垂直的方向上堆积的微小异物成比例增加的剥离异物，则剥离 异物的增加速度与微小异物数成比例。并且，通过清扫该容器去除堆 积膜，因此在装置清扫后，附着到处理对象的异物数暂时较少。
这一假说可说明处理对象的异物附着量Y和处理量T的关系为 —次微分方程式；Y的值在装置清扫后初始化。并且，通过以下考察，
可验证异物是否是由堆积剥离产生的。
例如，和微小异物间的结合强度相比，容器内壁和微小异物间的 结合强度明显较小时，微小异物无法堆积，因此不产生较大的剥离异 物。并且，和微小异物间的结合强度相比，容器内壁和微小异物间的 结合强度明显较大时，无法剥离，因此不会产生剥离异物。并且，当 微小异物间的结合强度自身较小时，不会产生大的剥离异物。
艮p，堆积剥离的产生取决于微小异物及装置部件的材质的组合， 因此可推测异物的剥离场所。并且，微小异物之间在空中结合及成长 时，呈块形或结晶形的外观，在容器内壁表面结合及堆积时，大多呈 鳞片形或不定形的外观，因此可从处理对象表面的异物群中识别源自 堆积剥离的异物。
(实施例2)
对本发明的第2实施例在例如被称为CVD (chemical vapor deposition,蒸镀)的成膜装置中进行说明。在构成该装置的减压容器、 排气装置、气体状成分导入装置、反应能量供给装置、及处理对象传 送装置中，最大的不同点在于干蚀刻对处理对象的表面进行蚀刻， CVD在处理对象表面使蒸镀膜堆积及成长。
对CVD装置中的半导体基板表面的异物污染倾向进行调査的结果如图7所示。异物数例如使用以下值从用美国KLA-TENCOR公司 制造的检查装置在CVD后检测出的基板上的异物群中，去除了 CVD 前检测完的基板上的异物群的值。此时，为了去除异物的形状分布产 生的影响，比一定范围大或小的异物不作为计数对象。
图7是对于异物数，将CVD处理的基板的数据按照处理时间顺序 排列并绘图的半对数图表。在CVD装置中，通常取代直接清扫反应容 器，而是与清洁品进行交换。在该图表中，依次排列多个交换循环(10 次以外)的数据，未进行每个交换的初始化。
在该图表中应注意的是，在多个交换循环中，异物数小于100个， 但出现时常突发性地超过100个异物数的数据。
将该突发数据群视作与异物数小于100个的数据群不同的组，其 结果是，可知该突发组中的异物数Yw和时间D的关系可通过以下指 数函数模型近似
Yw=Ywoxexp[gxd;i
其中，Ywo是初始值，是正的常数，EXP[]是自然对数的底e的乘 幂，G表示D对Yw的半对数绘图成图表时的指数函数的倾斜度，且 为正的常数。
可以认为该指数函数模型与干蚀刻一样，与堆积物剥离的现象具 有关系。并且由于是与通常的CVD下的数据群不同的突发数据群，因 此考虑该现象是因以下原因而产生的在CVD反应容器的周围长时间 连续堆积的异物因突发性的物理冲击等而剥离，并流入到反应容器内， 附着到半导体基板表面。通过反应容器的更换，该异物数Yw不被初始 化，这也意味着剥离现象发生在反应容器的周围。
将1或小于10的数值代入到该指数函数的初始值Ywo时的时间 Do与该CVD装置的维护历史进行比较的结果，确认了在该期间内进行了构成配件的更换。该配件的更换间隔是反应容器的更换间隔的10 倍以上，因此可推测从该配件剥离的异物是原因。
因此本发明具有以下作用可用指数函数将处理量和异物数的关 系近似时，不仅在真空处理装置的反应容器内，而且在与该反应容器 连接的部件的内壁中，也可识别堆积物剥离现象。
(实施例3)
本发明的第3实施例对以下情况进行说明例如在产生堆积物的 处理装置中，处理开始前应排出的成分残留，在处理开始后，在长时 间排出过程中，产生因该成分造成的污染现象。
例如可知在干蚀刻等表面加工装置中，在该装置的清扫过程中， 残留在减压容器内的水分促进含有氟原子的气体与该容器内的氧化铝 及铝表面的化学反应，产生以氟化铝等为主要成分的异物(非专利文 献2)。
并且，氧化铝及铝表面被水及氯化物离子腐蚀，产生氢氧化铝为 主要成分的反应生成物，这一点在化学教科书、参考书或铝电场电容 的制造方法相关的公开资料中可知道。
并且，吸附到减压容器内壁的水分通过排气装置排出到外部，但 水分排出的速度与残留水分的量成比例，这一点从真空工学相关的教 科书、参考书中可知。
艮卩，减压容器清扫后的残留水分量y通过排气装置被排出，减少 的速度dy/dt可通过与y自身成比例的微分方程式表示 dy/dt=-ky
其中，t表示排气时间，k是正的常数。可以认为因存在残留水分而产生的附着到基板的腐蚀引起的异物
量Z与残留水分量y成比例，并且与表面加工装置清扫后的累积排气 量t及累积表面加工量T成比例，因此腐蚀引起的异物产生的污染现象
可通过微分方程式的初始值问题而模型化。
腐蚀引起的异物模型和堆积物剥离异物模型相比，不同点在于，
指数函数是减少曲线(EXP[]内的T的系数为负)。因此，该模型具有
以下特征装置清扫后，对应于处理量，异物数以指数函数方式急剧减少。
dZ/dT=H X Z
(1/Z) dZ=-HXdT lnZ = -HXT + C Z = ZoXEXP[-HXT]
其中，Zo是Z的初始值，H表示正的常数。
在表面加工或成膜处理的过程中不产生水分的处理装置中，该装 置如果充分干燥，则不会产生腐蚀引起的异物。换句话说，基板表面 异物数的处理量依存图表具有装置清扫后指数函数性地减少的特征 时，表示该装置清扫后的残留水分的排出可能不充分。对该异物的成 分分析的结果，如果主要是腐蚀引起的成分，则腐蚀污染是确凿的。
(实施例4)
本发明的第4实施例对例如在产生堆积物的处理装置中，处理开 始前应排出的成分残留，在处理开始后，在长时间排出过程中，产生 因该成分造成的污染现象的、和实施例3不同的情况进行说明。
例如，在表面加工装置及成膜装置中，公知从减压容器的排气装 置到减压容器异物逆流的事例(非专利文献3)。该异物中的大多数是 装置清扫时暂时去除的异物在从减压容器到排气装置的吸入口的空间内再堆积的，具有因排气的粘性流而易于移动的特征。该再堆积物和 之前说明的堆积物相比，最大的不同在于可忽略对壁面的粘贴力。
吸入到涡轮分子泵等排气装置中的再堆积物通过与该泵内的旋转 叶片冲撞， 一部分向减压容器内逆流，并附着到基板表面。
将异物逆流的排气口的视为假想的壁面，可以认为将该异物看作 从该壁面脱离的脱离物，则在该假想面逆流的再堆积异物数的减少速 度与残存的再堆积异物数成比例。即，对于逆流异物，和残留水分一 样，可作为微分方程式的初始值问题而模型化。
基板表面异物数的处理量依存图表具有从装置清扫后指数函数性 地减少的特征时，表示该装置清扫后的残留水分排出不充分，或者是 来自排气装置的逆流异物。该异物中如不含腐蚀引起的成分，则成为 不是腐蚀引起的异物的切实证据，结果是，来自排气装置的逆流异物 的可能性增大。
(实施例5)
作为本发明的第5实施例，研究以下情况不识别异物的成分而 制作基板表面异物数的处理量依存图表时，腐蚀引起的异物或来自排 气装置的逆流异物下的递减型模型、与堆积物剥离异物下的递增型模 型的竞争关系。在该图表中，假定仅有堆积物剥离异物模型并求出近 似函数时，存在指数函数的倾斜度较小的问题。
这种情况下，假定递减型指数函数及递增型指数函数的合成函数， 求出构成要素的递减型及递增型的各近似函数。
例如，对于递增型，对于装置清扫后的异物数的实力值Yo-5个、 规格值LMT二70个，到具有15个的范围的技术目标值Ns-55个为止， 想处理基板Xs = 5000张时，由递增型模型式Y-YoXEXP[KXX]，Ns = YoXEXP[KXXs]
K= {ln(Ns/Yo)}/Xs= {ln(55/5)}/5000^4.7958 X l(T4
递增型的粒子数具有以下倾向
Y=5EXP[ (4.7958 X1(T4) X]
并且，对于递减型，考虑到递增型的倾向，基板5000张处理后的 异物数包括递减型和递增型希望抑制在10个左右时，根据使用了 Zo =50 (=Ns —Yo)的合成图表
N = Y+Z=Yo X EXP[K X X]+Zo X EXP[陽H X X]
=5EXP[ (4.7958X 10-4) (500) ] + 50EXP[-500H] =10
求出H"5.2373 X 10人因此，此时的递减型异物数具有以下倾向 Z《50EXP[ ( - 5.2373 X 10-3) X]
因此，递减型及递增型混合时的异物数的倾向可用下式表示(图
8):
N=Y+Z=5EXP [ (4.7958X 1CT4) X] +50EXP [ (-5.2373 X 10°) X]。该图表在评价装置清扫质量、残留成分排出条件、装置异常等中 较为有效。
(实施例6)
对于本发明的第6实施例，说明处理装置具有多个减压容器的情 况。例如，在多个减压容器中具有二个处理容器A、 B及一个传送容器 T的处理装置中，经过了处理对象传送装置的基板经由传送容器T传 送到处理容器A或B，处理后，经由传送容器T传送到处理对象传送 装置。该传送容器T和处理容器A、 B及处理对象传送装置之间，通 过闸门阀开关，可控制内压。
该构造是市场有售的一般的干蚀刻装置及CVD装置。这种构造的优点在于，在停止一个处理容器而清扫容器内时，也可继续使用其他 处理容器继续进行处理。
但是，选择这种运用方法的问题是，有容器之间相互污染的危险。 例如，为了清扫而打开一个处理容器时，无法打开另一个处理容器中 使用的传送容器T。因此，和处理容器相比，传送容器T的清扫频率 变小。并且，闸门阀中，不面向处理容器的侧面及传送容器T 一侧的 清扫频率也下降。关闭状态的闸门阀周边不易清扫，因此在该区域中 易贮存堆积物。
并且，在开关该闸门阀时，如果不适当调整处理容器和传送容器
T的气压差，处理容器内的异物、残留气体进入到传送容器T，从而会
污染后续基板。因残留气体的种类及传送容器内的部件的组合，传送
容器T中发生腐蚀，腐蚀引起的异物附着到基板表面。同时使用两个 处理容器时，作为处理对象的基板大多A、 B交互地被处理。
当产生容器间的相互污染时，基板上异物数的处理量依存图表中 产生特征性变化。即，清扫一个处理容器、例如处理容器A后，处理 容器A中的该图表以指数函数近似而增加，但和一般情况相比初始值 变大。从而在清扫处理容器B后，具有返回到通常值的倾向。
这是因为，当两个处理容器的清扫时间不同时，一个处理容器A 清扫后，另一个处理容器B是污染较多的时期，因此传送容器T受到 处理容器B污染的较大影响。因此，经由该传送容器T传送到处理容 器A中的基板也受到处理容器B的污染的影响。该影响考虑到处理容 器B被清扫为止指数函数性地增强(图9)。
所以在具有多个处理容器的处理装置中，通过使一个处理容器中
的基板上异物数的清扫后累积处理量依存图表与另一个处理容器的清 扫时期建立关联，可检测出处理容器间有无相互污染。(实施例7)
与实施例5相关，说明为了调查作为递增型的堆积物剥离现象的 重现性，将清扫后的累积处理量达到一定值以前的测量值从递增型的 指数函数近似所使用的数据排除的情况。
堆积物剥离现象在处理过程中产生堆积物的装置内时常发生，而 递减型的腐蚀、来自排气装置的逆流认为仅在管理不充分的情况下发 生，是突发性的。
递减型模型和递增型模型的合成图表是向下的凸曲线(图8)。
设在图表最小值的右侧具有边界的处理量、例如图8中的X二1000作 为Xth，将Xth以上的测量值用于递增型模型的近似函数计算，从而不 受到腐蚀、来自排气装置的逆流等递减型问题的有无所造成影响，可 进行处理装置的实力值倾向管理。
并且，通过对小于Xth的测量值设定上限值，在超过该上限值时， 判断产生递减型问题，可进行这种倾向管理。
(实施例8)
作为第8实施例说明异物解析战略。 一直以来，以附着异物数超 过管理值的基板作为对象进行异物解析。在稳定的工艺中，该异物的 大多数是堆积物剥离的原因。如果管理值为200个时，为了详细调查 该异物群的形状及成分，需要较多的时间，并且成为再确认该异物群
的大多数是源自堆积物剥离的无用的作业。倒不如对装置清扫后早期 的异物群进行详细调査。
假如装置清扫后早期限定的管理值为20个，详细调查该异物群的 形状及成分不仅只需要较少的时间，而且该异物群的大多数是堆积物 剥离以外的原因的可能性较高(图10)。(实施例9)
作为实施例9说明异物数的管理规格。 一直以来，在进行使规格 线为水平线(倾斜度O)的前提下的测量值管理时，无需和规格线的倾 斜度相关的公差。因此，在现有的管理系统中，通常仅指定和测量值 的等级高低相关的公差。
本发明中，用于以指数函数增加的测量值的管理的规格线在半对 数坐标系中描绘成图表时，至少使用和初始值的等级高低相关的公差
a、及和之后的测量值的倾斜度大小相关的公差/3 (图ll)。 规格中心Y=YoXEXP[KXT]
规格上限Ymax- (Yo+aupper) XEXP[ (K+]3upper) XT] 规格下限Ymin- (Yo—alower) XEXP[ (K—/31ower) XT]
艮P，本发明中，对测量值是否分布在使用和Yo的等级高低相关的 公差ct及和K的倾斜度大小相关的公差0的梯形的规格范围内进行管 理。aupper、 a lower表示等级公差a的上限及下限的宽度，/3 upper 、 /3 lower表示倾斜度公差3的上限及下限的宽度。并且，作为规格中心 线的函数近似式为递减型及递增型的合成函数时，对于递减型及递增 型的各函数近似式，分别决定和等级高低相关的上述公差及和倾斜度 大小相关的上述公差中的至少二种、共四种以上的公差。
(实施例10)
作为实施例9的变形例，说明阶梯状管理规格线。它是以下装置 及方法以指数函数增加的测量值的管理中使用的规格线在半对数坐 标系上描绘时，至少使用和初始值的等级高低相关的公差a及和之后 的测量值的倾斜度大小相关的公差^ ，但为了简化管理，描绘成将该 规格线分割为有限个台阶状的阶梯状规格线的图表(图12)。(实施例11)
作为实施例5的其他变形例，说明异物数的管理规格。和实施例 9一样，管理以指数函数减少的降低型异物数的倾向时，
规格中心Z-ZoXEXP[ — HXT]
规格上限Zmax= (Zo+y upper) XEXP[— (H+5 upper) XT] 规格下限Zmin= (Zo—7 lower) XEXP[— (H—5 lower) XT]
艮P，本发明中，对测量值是否分布在使用和Zo的等级高低相关的 公差Y、及和H的倾斜度大小相关的公差S的梯形的规格范围内进行 管理。Yupper、 y lower表示等级公差y的上限及下限的宽度，S upper、 Slower表示倾斜度公差5的上限及下限的宽度。因此，递减型及递增 型混合时的异物数的倾向是 N = Y + Z
管理测量值是否分布在使用公差a、 /3、 t/、 5的规格范围内。 (实施例12)
作为实施例12，为了判断由测量值群导出的近似式的正确性，对 R的二次方确定最小值R2min (其中，0<R2min《R2《1)。该近似式 的R的二次方小于该最小值时，判断该测量值群中含有异常值，该R 的二次方大于该最小值为止，重复该测量值群中的各测量值的取舍选
择，将该异常值从该测量值群中去除。
以上参照上述实施例说明了本发明，但本发明不限于上述实施例 的构造，当然也包括在本发明的范围内由本领域技术人员可获得的各 种变形、修正。
权利要求
1. 一种数据处理及管理装置，具有函数模型化部，对于在表面加工装置或成膜装置的处理中附着到基板上的异物数的测量值与该装置清扫后的累积处理量的关系，按照不同原因以函数式模型化；以及比较判断部，通过该模型函数和测量值的比较，缩小该异物的附着原因。
2. 根据权利要求l所述的数据处理及管理装置，其特征在于，上 述函数式是指数函数，上述比较判断部将对上述测量值进行回归解析 而获得的回归指数函数的初始值、倾斜度、及该指数函数的决定系数 与经验值比较，从而縮小该异物的附着原因。
3. 根据权利要求l所述的数据处理及管理装置，其特征在于，上 述比较判断部按照每个清扫循环将对相对于表面加工装置或成膜装置 的清扫后的每单位面积的累积表面加工深度或累积成膜高度的、每单 位面积的异物数增加量进行回归解析而获得的回归指数函数的初始 值、倾斜度、及该指数函数的决定系数进行比较，从而预测该装置有 无异常及清扫时间。
4. 根据权利要求l所述的数据处理及管理装置，其特征在于，上 述比较判断部通过将相对于表面加工装置或成膜装置的清扫后的每单 位面积的累积表面加工深度或累积成膜高度的每单位面积的异物数、 相邻的其他装置的作业时间及作业内容进行比较，判断该其他装置对 该异物数有无影响。
5. 根据权利要求l所述的数据处理及管理装置，其特征在于，上 述比较判断部根据上述异物的形状及组成物的分析结果，縮小上述异 物的附着原因。
6. 根据权利要求1至5中任一项所述的数据处理及管理装置，其特征在于，具有显示部，在半对数坐标系中将数据及该数据的函数近 似线在装置的画面上描绘成图表及/或输出。
7. 根据权利要求6所述的数据处理及管理装置，其特征在于，上 述显示部在上述图表中一并记录上述函数近似线的函数近似式及表示 上述函数近似式的正确性的决定系数。
8. 根据权利要求6或7所述的数据处理及管理装置，其特征在于， 上述显示部在上述图表中一并记录相邻装置的作业时间及作业内容。
9. 根据权利要求6至8中任一项所述的数据处理及管理装置，其 特征在于，上述显示部显示及/或输出上述比较判断部进行比较判断的 结果。
10. 根据权利要求7至9中任一项所述的数据处理及管理装置， 其特征在于，上述比较判断部对于作为规格中心线的上述函数近似式， 决定和等级高低相关的公差以及和倾斜度大小相关的公差中的至少二 种公差。
11. 根据权利要求7至9中任一项所述的数据处理及管理装置， 其特征在于，上述比较判断部在作为规格中心线的上述函数近似式为 递减型及递增型的合成函数时，对于递减型及递增型的各上述函数近 似式，分别决定和等级高低相关的上述公差、及和倾斜度大小相关的 上述公差中的至少二种、共四种以上的公差。
12. —种数据处理及管理方法，包括以下工序对于在表面加工 装置或成膜装置的处理中附着到基板上的异物数的测量值与该装置清 扫后的累积处理量的关系，按照不同原因以函数式模型化的工序；以及通过该模型函数和测量值的比较，缩小该异物的附着原因的工序。
13. 根据权利要求12所述的数据处理及管理方法，上述函数式是 指数函数，上述縮小原因的工序将对上述测量值进行回归解析而获得 的回归指数函数的初始值、倾斜度、及该指数函数的决定系数与经验 值比较，从而縮小该异物的附着原因。
14. 根据权利要求12所述的数据处理及管理方法，上述縮小原因 的工序按照每个清扫循环将对相对于表面加工装置或成膜装置的清扫 后的每单位面积的累积表面加工深度或累积成膜高度的、每单位面积 的异物数增加量进行回归解析而获得的回归指数函数的初始值、倾斜 度、及该指数函数的决定系数进行比较，从而预测该装置有无异常及 清扫时间。
15. 根据权利要求12所述的数据处理及管理方法，上述縮小原因 的工序通过将相对于表面加工装置或成膜装置的清扫后的每单位面积 的累积表面加工深度或累积成膜高度的每单位面积的异物数、相邻的 其他装置的作业时间及作业内容进行比较，判断该其他装置对该异物 数有无影响。
16. 根据权利要求12所述的数据处理及管理方法，上述縮小原因 的工序根据上述异物的形状及组成物的分析结果，縮小上述异物的附 着原因。
17. 根据权利要求12至16中任一项所述的数据处理及管理方法， 具有在半对数坐标系中将数据及该数据的函数近似线在装置的画面上 描绘成图表及/或输出的工序。
18. 根据权利要求17所述的数据处理及管理方法，上述描绘及/或输出工序在上述图表中一并记录上述函数近似线的函数近似式及表 示上述函数近似式的正确性的决定系数。
19. 根据权利要求17或18所述的数据处理及管理方法，上述描 绘及/或输出工序在上述图表中一并记录相邻装置的作业时间及作业内 容。
20. 根据权利要求17至19中任一项所述的数据处理及管理方法， 上述描绘及/或输出工序中，显示及/或输出比较的结果。
21. 根据权利要求18至20中任一项所述的数据处理及管理方法， 上述縮小原因的工序对于作为规格中心线的上述函数近似式，决定和 等级高低相关的公差以及和倾斜度大小相关的公差中的至少二种公 差。
22. 根据权利要求18至20中任一项所述的数据处理及管理方法， 上述縮小原因的工序在作为规格中心线的上述函数近似式为递减型及 递增型的合成函数时，对于递减型及递增型的各上述函数近似式，分 别决定和等级高低相关的上述公差、及和倾斜度大小相关的上述公差 中的至少二种、共四种以上的公差。
全文摘要
本发明提供优化基于附着到处理对象上的异物的附着原因的对策管理，提供一种用于表面加工处理装置或成膜处理装置的异物检查/解析的数据处理及管理装置及方法，该数据处理及管理装置(1)具有函数模型化部(2)，对于在表面加工装置或成膜装置的处理中附着到基板的异物数的测量值与该装置清扫后的累积处理量的关系，按照不同原因以函数式模型化；比较判断部(3)，通过该模型函数和测量值的比较，缩小该异物的附着原因。
文档编号H01L21/3065GK101424920SQ200810094929
公开日2009年5月6日 申请日期2008年4月30日 优先权日2007年10月30日
发明者杉本正明 申请人:恩益禧电子股份有限公司