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公開番号2025013820
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-28
出願番号2024174680,2023505723
出願日2024-10-04,2021-07-14
発明の名称ハイブリッド学習モデルを用いて性能を向上させた半導体処理ツール
出願人アプライドマテリアルズインコーポレイテッド,APPLIED MATERIALS,INCORPORATED
代理人園田・小林弁理士法人
主分類H01L 21/02 20060101AFI20250121BHJP(基本的電気素子)
要約【課題】ハイブリッドモデルを有する半導体製造ツール並びにウエハの処理および/またはプロセスレシピの開発を行うためにハイブリッドモデルを使用する方法を提供する。
【解決手段】処理ツール100において、半導体製造プロセスレシピを開発するための方法は、1つまたは複数のデバイス結果を選択することと、デバイス結果を得るのに適するプロセスレシピ推奨を得るために前記ハイブリッドモデルに照会することと、ハイブリッドモデルサーバ120に含まれる統計モデル125および物理モデル127を含むハイブリッドプロセスモデルによって推奨されるプロセスレシピを検証するためにウエハのセットに実験計画(DoE)を実行することと、を含む。
【選択図】図1B
特許請求の範囲【請求項１】
半導体製造プロセスレシピを開発するための方法であって、
１つまたは複数のデバイス結果を選択することと、
前記デバイス結果を得るのに適するプロセスレシピ推奨を得るためにハイブリッドモデルに照会することであって、前記ハイブリッドプロセスモデルが、
統計モデル、および
物理モデル
を含む、ハイブリッドモデルに照会することと、
前記ハイブリッドプロセスモデルによって推奨される前記プロセスレシピを検証するためにウエハのセットに実験計画（ＤｏＥ）を実行することと
を含む、方法。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記ＤｏＥを実行することが、
前記ＤｏＥウエハ結果を計量ツールで測定することと、
前記所望のデバイス結果が達成されるかどうかを前記ＤｏＥウエハ結果から決定することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記半導体製造プロセスが、ラジカル酸化プロセスである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記プロセスレシピが、圧力、温度、流量、および浸漬時間のうちの１つまたは複数を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記デバイス結果が、厚さ、厚さ均一性、プロファイル、および水素パーセンテージのうちの１つまたは複数を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記物理モデルが、複数の異なる処理パラメータにわたる処理ツール内の物理的および化学的相互作用のシミュレーションから作り出される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記統計モデルが、物理的ＤｏＥと、前記物理的ＤｏＥからのデータの補間とから作り出される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ハイブリッドモデルが、多次元プロセス空間である、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
半導体製造プロセスを実行するチャンバをベースライン化する方法であって、
チャンバ性能をベースライン化するために外部計量を用いてウエハの限定的な実験計画（ＤｏＥ）を実行することと、
前記限定的なＤｏＥからのウエハ結果および計量データをハイブリッドモデルに較正データセットとして追加することであって、前記ハイブリッドモデルが、
統計モデル、および
物理モデル
を含む、ウエハ結果および計量データを追加することと、
前記限定的なＤｏＥによって識別された特定のチャンバ状態および／またはウエハ状態を考慮するように前記モデルの予測を調節することと、
前記チャンバ内で処理されるウエハの所望のウエハ結果を達成するために、最適化されたプロセスパラメータを予測することと
を含む、方法。
【請求項１０】
前記半導体製造プロセスが、ラジカル酸化プロセスである、請求項９に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０２０年７月３０日に出願された米国非仮特許出願第１６／９４４，０１２号の優先権を主張し、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
続きを表示（約 3,000 文字）【０００２】
本開示の実施形態は、半導体処理の分野に関し、詳細には、レシピ開発およびチャンバベースライン化のために統計モデル（a statistical model）および物理モデル(a physical model)を含む半導体製造プロセスのハイブリッドモデルを使用することに関する。
【背景技術】
【０００３】
半導体デバイスが進展し続け、より小さいフィーチャサイズになるにつれて、半導体ウエハ処理はますます複雑になっている。所与のプロセスは、ウエハ上の所望の結果をもたらすために、個々に制御することができる多くの異なる処理パラメータ（すなわち、ノブ）を含むことができる。例えば、ウエハ上の所望の結果は、フィーチャプロファイル、層の厚さ、層の化学組成物などを指すことができる。ノブの数が増加するにつれて、プロセスを調整および最適化するために利用できる理論的なプロセス空間は非常に大きくなる。
【０００４】
大量生産（ＨＶＭ）のためのプロセスレシピを開発するために、プロセスエンジニアは、経験および専門知識に依拠し、ウエハ上の所望の結果の粗い近似を提供することができるベースラインレシピを識別する。次いで、実験計画（ＤｏＥ）が、ベースラインレシピを中心として作り出される。ＤｏＥは、ノブがどのように互いに相互作用してウエハ上の結果を生成するかを識別するためにウエハ（またはクーポン）のセットの処理に依拠する。ＤｏＥの結果をプロセスエンジニアが解釈して、ベースラインレシピをさらに洗練することができる。追加のＤｏＥが、さらに、ウエハ上の所望の結果に集中するように実行されてもよい。そのような反復プロセスは、時間およびリソース集約的である。
【０００５】
加えて、最終処理レシピが開発された後、異なるウエハへのプロセスの多くの反復中のチャンバドリフトが、ウエハ上の結果に変化をもたらすことがある。チャンバドリフトは、チャンバの消耗部分の腐食、構成要素（例えば、センサ、ランプなど）の劣化、表面を覆う副生成物膜の堆積などの結果であり得る。従って、追加の調整が、広範なレシピ開発プロセスの後でも必要とされる。
【発明の概要】
【０００６】
本明細書で開示される実施形態は、ハイブリッドモデルを有する半導体製造ツールと、ウエハを処理し、および／またはプロセスレシピを開発するためにハイブリッドモデルを使用する方法とを含む。一実施形態では、半導体製造プロセスレシピを開発するための方法は、１つまたは複数のデバイス結果を選択することと、デバイス結果を得るのに適するプロセスレシピ推奨を得るためにハイブリッドモデルに照会することとを含む。一実施形態では、ハイブリッドプロセスモデルは、統計モデルおよび物理モデルを含む。一実施形態では、この方法は、ハイブリッドプロセスモデルによって推奨されるプロセスレシピを検証するためにウエハのセットに実験計画（ＤｏＥ）を実行することをさらに含むことができる。
【０００７】
追加の実施形態では、半導体製造プロセスを実行するチャンバをベースライン化する方法が提供される。一実施形態では、この方法は、チャンバ性能をベースライン化するために外部計量を用いてウエハの限定的な実験計画（ＤｏＥ）を実行することを含む。この実施形態は、限定的なＤｏＥからのウエハ結果および計量データをハイブリッドモデルに較正データセットとして追加することをさらに含むことができる。一実施形態では、ハイブリッドモデルは、統計モデルおよび物理モデルを含む。一実施形態では、この方法は、限定的なＤｏＥによって識別された特定のチャンバ状態および／またはウエハ状態を考慮するようにモデルの予測を調節することをさらに含む。一実施形態では、この方法は、チャンバ内で処理されるウエハの所望のウエハ結果を達成するために、最適化されたプロセスパラメータを予測することをさらに含む。
【０００８】
追加の実施形態では、ウエハを処理ツールで処理するための方法が提供される。一実施形態では、この方法は、処理ツールのハイブリッドモデルを用意することを含む。一実施形態では、ハイブリッドモデルは、統計モデルおよび物理モデルを含む。一実施形態では、この方法は、第１のウエハを処理するためにレシピを処理ツールで実行することと、レシピの実行の後に第１のウエハからのウエハデータを得ることと、レシピの実行に関連する処理ツールからのプロセスデータを得ることと、をさらに含む。一実施形態では、この方法は、更新されたハイブリッドモデルを作り出すために、ウエハデータおよびプロセスデータをハイブリッドモデルに提供することと、処理ツールのチャンバドリフトを考慮するために、変更済みレシピを作り出すのに、更新されたハイブリッドモデルを使用することとをさらに含む。一実施形態では、この方法は、第２のウエハを処理するために変更済みレシピを処理ツールで実行することをさらに含む。
【０００９】
実施形態は、プロセッサによって実行されたとき、プロセッサに、半導体製造プロセスレシピを開発するための動作を実行させる命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体をさらに含むことができる。一実施形態では、この動作は、処理されるウエハ上の１つまたは複数のデバイス結果を選択することと、デバイス結果を得るのに適するプロセスレシピ推奨を得るためにハイブリッドモデルに照会することとを含むことができる。一実施形態では、ハイブリッドモデルは、統計モデルおよび物理モデルを含む。一実施形態では、このプロセスは、ハイブリッドプロセスモデルによって推奨されるプロセスレシピを検証するためにウエハのセットに実験計画（ＤｏＥ）を実行することをさらに含むことができる。一実施形態では、ＤｏＥを実行することは、ＤｏＥウエハ結果を計量ツールで測定することと、所望のデバイス結果が達成されるかどうかをＤｏＥウエハ結果から決定することとを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
一実施形態による、統計モデルおよび物理モデルを含むハイブリッドモデルの概略図である。
一実施形態による、ハイブリッドモデルを含む処理ツールの概略図である。
一実施形態による、統計モデルおよび物理モデルがハイブリッドモデルエンジンへの入力であるハイブリッドモデルを開発するためのプロセスを示す流れ図である。
一実施形態による、物理モデルが統計モデルエンジンへの入力であるハイブリッドモデルを開発するためのプロセスを示す流れ図である。
一実施形態による、ハイブリッドモデルによって提供される多次元プロセス空間の２次元表現を示すチャートである。
一実施形態による、ハイブリッドモデルを使用してプロセスレシピを開発するためのプロセスを示す流れ図である。
一実施形態による、ハイブリッドモデルを使用してチャンバをベースライン化するためのプロセスを示す流れ図である。
本開示の一実施形態による、例示的なコンピュータシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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