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公開番号2025094557
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-25
出願番号2023210177
出願日2023-12-13
発明の名称探索装置、プラズマ処理装置、および探索方法
出願人ダイキン工業株式会社
代理人弁理士法人新樹グローバル・アイピー
主分類H01L 21/02 20060101AFI20250618BHJP(基本的電気素子)
要約【課題】プラズマ処理装置に設定するパラメータの値の探索回数を減らすためには、学習モデルの予測精度をさらに向上させることが望ましい。
【解決手段】探索装置3は、プロセスガスを用いて加工対象を目標物に加工するプラズマ処理装置1に設定する第1パラメータの値を探索する。制御部39は、第1パラメータがとり得る値から構成される複数の第1組合せを選定する。制御部39は、第1組合せのそれぞれの組合せに対して、プラズマ化したプロセスガスの状態を示す第2パラメータの値と、加工後の加工対象の評価を示す第3パラメータの値と、を取得する。制御部39は、第1パラメータおよび第2パラメータを説明変数とし、第3パラメータを目的変数とする、学習モデル82を生成する。制御部39は、学習モデル82を用いて、第3パラメータのそれぞれの値が所定値となるような、第1パラメータの値を予測する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
プロセスガスを用いて加工対象を目標物に加工するプラズマ処理装置（１）に設定する、１または複数の第１パラメータのそれぞれの値を探索する探索装置（３）であって、
制御部（３９）と、記憶部（３１）と、
を備え、
前記制御部は、
それぞれの前記第１パラメータがとり得る値から構成される複数の第１組合せを選定し、
前記プラズマ処理装置に前記第１組合せのそれぞれの組合せが設定されることにより、前記第１組合せのそれぞれの組合せに対して、プラズマ化した前記プロセスガスの状態を示す１または複数の第２パラメータのそれぞれの値と、加工後の前記加工対象の評価を示す１または複数の第３パラメータのそれぞれの値と、を取得し、
前記第１組合せの組合せと、取得した前記第２パラメータのそれぞれの値と、取得した前記第３パラメータのそれぞれの値と、を関連付けた学習用データ（８１）を、前記記憶部に記憶し、前記学習用データを用いて、前記第１パラメータおよび前記第２パラメータを説明変数とし、前記第３パラメータを目的変数とする学習モデル（８２）を生成し、
前記学習モデルを用いて、前記第３パラメータのそれぞれの値が所定値となるような、前記第１パラメータのそれぞれの値を予測する、
探索装置（３）。
続きを表示（約 2,500 文字）【請求項２】
前記制御部は、実験計画法により、それぞれの前記第１パラメータがとり得る値から構成される複数の第２組合せの中から、前記第２組合せより組合せの数が少ない前記第１組合せを選定する、
請求項１に記載の探索装置（３）。
【請求項３】
前記第１パラメータは、プラズマ生成用電力、バイアス電力、前記プロセスガスの圧力、前記プロセスガスの流量、および前記プロセスガスの種類、の内の少なくとも１つを含む、
請求項１または２に記載の探索装置（３）。
【請求項４】
前記第２パラメータは、電子温度、電子密度、ラジカル種、ラジカル密度、イオン種、イオン密度、およびイオンエネルギー、の内の少なくとも１つを、直接的または間接的に表すパラメータを含む、
請求項１または２に記載の探索装置（３）。
【請求項５】
前記ラジカル種を間接的に表すパラメータ、および前記ラジカル密度を間接的に表すパラメータは、
プラズマの発光波長、およびプラズマの発光波長の発光強度と、
プラズマの複数の発光波長それぞれの発光強度の比と、
プラズマ中のラジカルの質量、およびプラズマ中のラジカルの質量の観測強度と、
プラズマ中の複数のラジカルの質量それぞれの観測強度の比と、
の内の少なくとも１つ、または少なくとも１つを用いて演算して得られる値、を含む、
請求項４に記載の探索装置。
【請求項６】
前記イオン種を間接的に表すパラメータ、および前記イオン密度を間接的に表すパラメータは、
プラズマの発光波長、およびプラズマの発光波長の発光強度と、
プラズマの複数の発光波長それぞれの発光強度の比と、
イオンの質量、およびイオンの質量の観測強度と、
複数のイオンの質量それぞれの観測強度の比と、
の内の少なくとも１つ、または少なくとも１つを用いて演算して得られる値、を含む、
請求項４に記載の探索装置。
【請求項７】
前記第３パラメータは、膜厚、加工形状、加工速度、スパッタ耐性、および堆積膜組成、の内の少なくとも１つを含む、
請求項１または２に記載の探索装置（３）。
【請求項８】
前記制御部は、
予測した前記第１パラメータのそれぞれの値が前記プラズマ処理装置に設定されることにより、予測した前記第１パラメータのそれぞれの値に対して、前記第２パラメータのそれぞれの値と、前記第３パラメータのそれぞれの値と、を取得し、
予測した前記第１パラメータのそれぞれの値と、取得した前記第２パラメータのそれぞれの値と、取得した前記第３パラメータのそれぞれの値と、を関連付けたデータを、前記学習用データに追加することにより、前記学習用データを更新し、更新した前記学習用データを用いて、前記学習モデルを更新する、
請求項１または２に記載の探索装置（３）。
【請求項９】
プロセスガスを用いて加工対象を目標物に加工するプラズマ処理装置（１）であって、
前記加工対象が載置される処理室（７０）と、
１または複数の第１パラメータのそれぞれの値の設定に応じて、前記処理室内にプラズマ化した前記プロセスガスを生成し、前記加工対象のプラズマ処理を行うプラズマ生成装置（２）と、
前記プラズマ生成装置に設定する前記第１パラメータのそれぞれの値を探索する探索装置（３）と、
を備え、
前記探索装置は、制御部（３９）と、記憶部（３１）と、を有し、
前記制御部は、
それぞれの前記第１パラメータがとり得る値から構成される複数の第１組合せを選定し、
前記プラズマ生成装置に前記第１組合せのそれぞれの組合せが設定されることにより、前記第１組合せのそれぞれの組合せに対して、プラズマ化した前記プロセスガスの状態を示す１または複数の第２パラメータのそれぞれの値と、加工後の前記加工対象の評価を示す１または複数の第３パラメータのそれぞれの値と、を取得し、
前記第１組合せの組合せと、取得した前記第２パラメータのそれぞれの値と、取得した前記第３パラメータのそれぞれの値と、を関連付けた学習用データ（８１）を、前記記憶部に記憶し、前記学習用データを用いて、前記第１パラメータおよび前記第２パラメータを説明変数とし、前記第３パラメータを目的変数とする学習モデル（８２）を生成し、
前記学習モデルを用いて、前記第３パラメータのそれぞれの値が所定値となるような、前記第１パラメータのそれぞれの値を予測する、
プラズマ処理装置（１）。
【請求項１０】
プロセスガスを用いて加工対象を目標物に加工するプラズマ処理装置（１）に設定する、１または複数の第１パラメータのそれぞれの値を探索する探索方法であって、
それぞれの前記第１パラメータがとり得る値から構成される複数の第１組合せを選定する、選定ステップ（Ｓ２）と、
前記プラズマ処理装置に前記第１組合せのそれぞれの組合せが設定されることにより、前記第１組合せのそれぞれの組合せに対して、プラズマ化した前記プロセスガスの状態を示す１または複数の第２パラメータのそれぞれの値と、加工後の前記加工対象の評価を示す１または複数の第３パラメータのそれぞれの値と、を取得する、取得ステップ（Ｓ４）と、
前記第１組合せの組合せと、取得した前記第２パラメータのそれぞれの値と、取得した前記第３パラメータのそれぞれの値と、を関連付けた学習用データを、前記記憶部に記憶し、前記学習用データを用いて、前記第１パラメータおよび前記第２パラメータを説明変数とし、前記第３パラメータを目的変数とする学習モデルを生成する、生成ステップ（Ｓ６）と、
前記学習モデルを用いて、前記第３パラメータのそれぞれの値が所定値となるような、前記第１パラメータのそれぞれの値を予測する、予測ステップ（Ｓ７，Ｓ８）と、
を備える、
探索方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
探索装置、プラズマ処理装置、および探索方法に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１（特開２０１９－１６５１２３号公報）に示されるように、プラズマ処理装置に設定するパラメータを説明変数とし、加工後の加工対象の評価を示すパラメータを目的変数とする学習モデルを生成し、当該学習モデルを用いて、加工対象を目標物に加工するための、プラズマ処理装置に設定するパラメータの値を探索する技術がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
プラズマ処理装置に設定するパラメータの値の探索回数を減らすためには、学習モデルの予測精度をさらに向上させることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
第１観点の探索装置は、プロセスガスを用いて加工対象を目標物に加工するプラズマ処理装置に設定する、１または複数の第１パラメータのそれぞれの値を探索する。探索装置は、制御部と、記憶部と、を備える。制御部は、それぞれの第１パラメータがとり得る値から構成される複数の第１組合せを選定する。制御部は、プラズマ処理装置に第１組合せのそれぞれの組合せが設定されることにより、第１組合せのそれぞれの組合せに対して、プラズマ化したプロセスガスの状態を示す１または複数の第２パラメータのそれぞれの値と、加工後の加工対象の評価を示す１または複数の第３パラメータのそれぞれの値と、を取得する。制御部は、第１組合せの組合せと、取得した第２パラメータのそれぞれの値と、取得した第３パラメータのそれぞれの値と、を関連付けた学習用データを、記憶部に記憶する。制御部は、学習用データを用いて、学習モデルを生成する。学習モデルは、第１パラメータおよび第２パラメータを説明変数とし、第３パラメータを目的変数とする。制御部は、学習モデルを用いて、第３パラメータのそれぞれの値が所定値となるような、第１パラメータのそれぞれの値を予測する。
【０００５】
第１観点の探索装置では、学習モデルは、プラズマ処理装置に設定する１または複数の第１パラメータに加え、プラズマ化したプロセスガスの状態を示す１または複数の第２パラメータを説明変数とする。その結果、探索装置は、学習モデルの予測精度をさらに向上させることができる。
【０００６】
第２観点の探索装置は、第１観点の探索装置であって、制御部は、実験計画法により、それぞれの第１パラメータがとり得る値から構成される複数の第２組合せの中から、第２組合せより組合せの数が少ない第１組合せを選定する。
【０００７】
その結果、探索装置は、効率的に、プラズマ処理装置に設定するパラメータの値を探索することができる。
【０００８】
第３観点の探索装置は、第１観点または第２観点の探索装置であって、第１パラメータは、プラズマ生成用電力、バイアス電力、プロセスガスの圧力、プロセスガスの流量、およびプロセスガスの種類、の内の少なくとも１つを含む。
【０００９】
第４観点の探索装置は、第１観点から第３観点のいずれか１つの探索装置であって、第２パラメータは、電子温度、電子密度、ラジカル種、ラジカル密度、イオン種、イオン密度、およびイオンエネルギー、の内の少なくとも１つを、直接的または間接的に表すパラメータを含む。
【００１０】
第５観点の探索装置は、第４観点の探索装置であって、ラジカル種を間接的に表すパラメータ、およびラジカル密度を間接的に表すパラメータは、プラズマの発光波長、およびプラズマの発光波長の発光強度と、プラズマの複数の発光波長それぞれの発光強度の比と、プラズマ中のラジカルの質量、およびプラズマ中のラジカルの質量の観測強度と、プラズマ中の複数のラジカルの質量それぞれの観測強度の比と、の内の少なくとも１つ、または少なくとも１つを用いて演算して得られる値、を含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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