控制工艺腔室清洁气体用量的方法及工艺处理系统与流程

1.本发明涉及一种控制工艺腔室清洁气体用量的方法及工艺处理系统；具体而言，本发明涉及一种可有效控制工艺腔室清洁气体用量的方法及使用此方法的工艺处理系统。


背景技术：

2.在半导体装置或显示面板的制造中，薄膜沉积工艺不仅会在基板上形成薄膜，也会在工艺腔室内壁上附着有沉积物。当工艺腔室内壁上的沉积物累积到相当程度时，就会在工艺腔室中形成微尘粒子，影响后续工艺处理的良率。因此，工艺腔室的清洁为确保工艺良率的重要因素。
3.工艺腔室的清洁一般使用含氟化合物以等离子体方式进行，且通常以时间模式或终点检测模式控制。然而，不论是用何种模式进行，为了确保清除工艺腔室内壁上的沉积物，通常会以清洗规格上限(即额外增加清洁时间)进行，造成过度清洗状况并导致清洁气体的浪费。此外，含氟化合物为造成温室效应的来源之一，现有清洁程序无法有效控制清洁气体的用量，不仅使得清洗成本上升，更会造成环境污染。


技术实现要素：

4.本发明的一目的在于提供一种控制工艺腔室的清洁气体用量的方法及使用此方法的工艺处理系统，其通过人工智能技术判断工艺腔室的清洁是否完成，以有效控制清洁气体的用量。
5.于一实施例，本发明的控制工艺腔室的清洁气体用量的方法包含：供应清洁气体至工艺腔室，以清洁工艺腔室；于清洁期间，利用摄像装置获取工艺腔室的影像；利用影像处理装置识别影像，以判断工艺腔室的清洁是否完成；以及当判断工艺腔室的清洁为完成时，停止供应清洁气体。
6.于一实施例，清洁工艺腔室的步骤包含：产生清洁气体的等离子体以清洁工艺腔室，且摄像装置获取工艺腔室的影像的步骤包含：获取等离子体形成的辉光的影像。
7.于一实施例，判断工艺腔室的清洁是否完成的步骤包含：判断辉光是否存在，其中当辉光存在时，工艺腔室的清洁尚未完成，且当辉光不存在时，工艺腔室的清洁为完成。
8.于一实施例，影像处理装置通过神经网络学习技术判断辉光是否存在。
9.于一实施例，供应清洁气体的步骤包含：供应含氟化合物。
10.于另一实施例，本发明提供一种工艺处理系统，其包含：工艺腔室、气体供应装置、摄像装置、影像处理装置及控制装置，其中工艺腔室用以进行工艺处理；气体供应装置提供清洁气体至工艺腔室，以清洁工艺腔室；摄像装置于清洁期间，获取工艺腔室的影像；影像处理装置连接摄像装置，用以识别影像，以判断工艺腔室的清洁是否完成；以及控制装置连接影像处理装置及气体供应装置，当判断工艺腔室的清洁为完成时，控制气体供应装置停止供应清洁气体。
11.于一实施例，工艺腔室具有观察窗，隔热块设置于工艺腔室外侧并邻近观察窗，且
摄像装置对应观察窗设置于隔热块上。
12.于一实施例，工艺处理包含化学气相沉积工艺。
13.相较于现有技术，本发明的工艺处理系统及控制工艺腔室的清洁气体用量的方法通过人工智能技术，在保障清洁效果下，还可有效控制清洁气体用量，减少清洁气体的浪费，进而降低清洁废气对环境的影响。
附图说明
14.图1为本发明一实施例的工艺处理系统的示意图。
15.图2为本发明一实施例的控制工艺腔室的清洁气体用量的方法的流程图。
16.图3
‑
5为本发明一实施例所获取的不同影像分类。
17.附图标记说明：
18.1工艺处理系统
19.10工艺腔室
20.12入口
21.14出口
22.16载具
23.18观察窗
24.20气体供应装置
25.30摄像装置
26.32隔热块
27.40影像处理装置
28.50控制装置
29.s10
‑
s40步骤
具体实施方式
30.在附图中，为了清楚起见，放大了层、膜、面板、区域等的厚度。在整个说明书中，相同的附图标记表示相同的元件。应当理解，当诸如层、膜、区域或基板的元件被称为在另一元件”上”或”连接到”另一元件时，其可以直接在另一元件上或与另一元件连接，或者中间元件可以也存在。相反，当元件被称为”直接在另一元件上”或”直接连接到”另一元件时，不存在中间元件。如本文所使用的，”连接”可以指物理及/或电性连接。再者，”电性连接”或”耦合”是可为二元件间存在其它元件。
31.应当理解，尽管术语”第一”、”第二”、”第三”等在本文中可以用于描述各种元件、部件、区域、层及/或部分，但是这些元件、部件、区域、及/或部分不应受这些术语的限制。这些术语仅用于将一个元件、部件、区域、层或部分与另一个元件、部件、区域、层或部分区分开。因此，下面讨论的”第一元件”、”部件”、”区域”、”层”或”部分”可以被称为第二元件、部件、区域、层或部分而不脱离本文的教导。
32.这里使用的术语仅仅是为了描述特定实施例的目的，而不是限制性的。如本文所使用的，除非内容清楚地指示，否则单数形式”一”、”一个”和”该”旨在包括多个形式，包括”至少一个”。”或”表示”及/或”。如本文所使用的，术语”及/或”包括一个或多个相关所列项
目的任何和所有组合。还应当理解，当在本说明书中使用时，术语”包括”及/或”包括”指定所述特征、区域、整体、步骤、操作、元件的存在及/或部件，但不排除一个或多个其它特征、区域整体、步骤、操作、元件、部件及/或其组合的存在或添加。
33.此外，诸如”下”或”底部”和”上”或”顶部”的相对术语可在本文中用于描述一个元件与另一元件的关系，如图所示。应当理解，相对术语旨在包括除了图中所示的方位之外的装置的不同方位。例如，如果一个附图中的装置翻转，则被描述为在其他元件的”下”侧的元件将被定向在其他元件的”上”侧。因此，示例性术语”下”可以包括”下”和”上”的取向，取决于附图的特定取向。类似地，如果一个附图中的装置翻转，则被描述为在其它元件”下方”或”下方”的元件将被定向为在其它元件”上方”。因此，示例性术语”下面”或”下面”可以包括上方和下方的取向。
34.本文使用的”约”、”近似”、或”实质上”包括所述值和在本领域普通技术人员确定的特定值的可接受的偏差范围内的平均值，考虑到所讨论的测量和与测量相关的误差的特定数量(即，测量系统的限制)。例如，”约”可以表示在所述值的一个或多个标准偏差内，或
±
30％、
±
20％、
±
10％、
±
5％内。再者，本文使用的“约”、”近似”或“实质上”可依光学性质、蚀刻性质或其它性质，来选择较可接受的偏差范围或标准偏差，而可不用一个标准偏差适用全部性质。
35.除非另有定义，本文使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的相同的含义。将进一步理解的是，诸如在通常使用的字典中定义的那些术语应当被解释为具有与它们在相关技术和本发明的上下文中的含义一致的含义，并且将不被解释为理想化的或过度正式的意义，除非本文中明确地这样定义。
36.本文参考作为理想化实施例的示意图的截面图来描述示例性实施例。因此，可以预期到作为例如制造技术及/或公差的结果的图示的形状变化。因此，本文所述的实施例不应被解释为限于如本文所示的区域的特定形状，而是包括例如由制造导致的形状偏差。例如，示出或描述为平坦的区域通常可以具有粗糙及/或非线性特征。此外，所示的锐角可以是圆的。因此，图中所示的区域本质上是示意性的，并且它们的形状不是旨在示出区域的精确形状，并且不是旨在限制权利要求的范围。
37.本发明提供一种控制工艺腔室的清洁气体用量的方法及使用此控制方法的工艺处理系统。本发明的控制方法优选应用于工艺腔室的清洁，尤其是在工艺期间会同时在工艺腔室内壁累积沉积物的工艺腔室的清洁。于后参考附图，详细说明本发明的控制方法及工艺处理系统的细节。
38.参考图1，图1为本发明一实施例的工艺处理系统的示意图。如图1所示，工艺处理系统1包含工艺腔室10、气体供应装置20、摄像装置30、影像处理装置40及控制装置50。工艺腔室10用以进行工艺处理。气体供应装置20提供清洁气体至工艺腔室10，以清洁工艺腔室10。摄像装置30于清洁期间获取工艺腔室10的影像。影像处理装置40连接摄像装置30，用以识别影像，以判断工艺腔室10的清洁是否完成。控制装置50连接影像处理装置40及气体供应装置20，当判断工艺腔室10的清洁为完成时，控制气体供应装置20停止供应清洁气体。
39.具体而言，工艺腔室10可为任何处理工艺中会在工艺腔室内壁累积沉积物的工艺腔室。举例而言，工艺腔室10可为沉积工艺使用的工艺设备，而在工艺腔室10内进行的处理工艺可为化学气相沉积工艺，例如非金属薄膜(如氧化物膜)的沉积工艺，但不以此为限。在
工艺腔室10进行薄膜沉积工艺(例如化学气相沉积工艺)时，可将基板(例如玻璃基板或晶圆)置于工艺腔室10内的载具16上，通过控制工艺参数(例如工艺气体的流量、工艺腔室内的压力、温度、功率等)并在交流电场作用下，使得自入口12进入工艺腔室10的工艺气体形成反应物(例如等离子体)进而扩散并吸附在基板上形成薄膜，在工艺期间未反应的反应物及副产物通过抽气装置自出口14排出工艺腔室10。沉积工艺完成后，则将具有薄膜沉积于其上的基板移出工艺腔室10。工艺腔室10的清洁程序可依据实际应用进行。举例而言，可在每次处理工艺结束并将基板移出后进行，或者可在数次处理工艺后进行，或者可周期性的进行。执行工艺腔室10的清洁程序的时点可依据处理工艺的类型、沉积物的累积速率等决定。
40.在工艺腔室10的清洁期间，工艺腔室10通过交流电压的作用，产生清洁气体的等离子体以清洁工艺腔室10。具体而言，在工艺腔室10进行清洁程序时，通过控制清洁程序的参数(例如工艺清洁气体的流量、工艺腔室内的压力、温度、功率等)并在交流电场作用下，使得自入口12进入工艺腔室10的清洁气体形成等离子体且与累积在工艺腔室10内壁的沉积物作用(例如腐蚀/分解沉积物)，并通过抽气装置将残余物自出口14排出工艺腔室10，而达到清洁工艺腔室10的作用。于一实施例，气体供应装置20供应的清洁气体可包含供应含氟化合物，例如f2、nf3、c
x
f
y
、sf6等，或含氟化合物与其他气体(例如o2、ar、n2)的混合气体，但不以此为限。清洁气体可依据实际工艺腔室10内壁要被去除的沉积物的种类而选择，且清洁气体优选为可等离子体激发的气体或气体混合物。
41.再者，工艺腔室10具有观察窗18，摄像装置30对应观察窗18设置于工艺腔室10外侧，以自工艺腔室10的外部通过观察窗18获取清洁期间工艺腔室10的内部影像。观察窗18可为嵌设于工艺腔室10侧壁的石英玻璃或任何耐高温的透明材料构成，且观察窗18的位置优选为容许摄像装置30获取工艺腔室10内沉积物清洁状态的影像的位置。摄像装置30可为例如相机，且摄像装置30可通信连接影像处理装置40，以将获取的影像传送至影像处理装置40进行识别。摄像装置30可周期性地(例如1秒或数秒)获取影像，以获得工艺腔室10在清洁期间的状态。于此实施例，由于工艺腔室10在清洁期间通常温度很高，例如250℃以上，容易造成摄像装置30异常，因此隔热块32设置于工艺腔室10外侧并邻近观察窗18。摄像装置30对应观察窗18设置于隔热块32上，以降低工艺腔室10的高温对摄像装置30的影响。具体而言，隔热块32可为任何隔热材料制成，例如铁氟龙，且隔热块32的形状或大小优选用以减少摄像装置30与工艺腔室10的接触面积，以改善工艺腔室10的高温热传导至摄像装置30所造成的影响。
42.影像处理装置40可为人工智能处理装置或模块，并通过神经网络(例如卷积神经网络(cnn))学习技术分析判断摄像装置30所获取的影像。具体而言，影像处理装置40包含人工智能学习模块，可针对摄像装置30所获取的影像进行收集、运算、分析，亦即利用演算法学习，进而判断摄像装置30所获取的影像代表工艺腔室10的清洁程序属于哪一个状态的分类。举例而言，影像处理装置40通过神经网络学习技术分析可将图3显示的影像判定为清洁气体产生的等离子体正在清洁作用，将图4显示的影像判定为辉光存在清洁尚未完成，而将图5显示的影像判定为辉光不存在清洁完成。换言之，影像处理装置40通过神经网络学习技术识别(即分析判断)摄像装置30所获取的影像中辉光是否存在，来判断清洁是否完成。举例而言，当影像处理装置40判断影像中辉光存在时，则判定工艺腔室10的清洁尚未完成，
而当判断影像中辉光不存在时，则判定工艺腔室10的清洁为完成。
43.控制装置50依据影像处理装置40的判断结果，控制气体供应装置20，其中当判断工艺腔室10的清洁为完成时，控制气体供应装置20停止供应清洁气体。具体而言，控制装置50可为工艺处理系统1的控制器，用以控制工艺处理系统1(及工艺腔室10)的操作，例如控制工艺腔室10的清洁参数(及工艺参数)及气体供应装置20的操作。于一实施例，影像处理装置40及控制装置50可为相互通信连接的个别电脑装置，但不以此为限。于另一实施例，影像处理装置40可实施为整合于控制装置50的人工智能学习模块。当影像处理装置40判断工艺腔室10的清洁为完成时，影像处理装置40传送结果信号至控制装置50，使控制装置50传送控制信号至气体供应装置20，以使气体供应装置20停止供应清洁气体至工艺腔室10。因此，可有效精准控制清洁气体的用量，不仅使清洁气体成本下降，还可降低洁气体对环境的污染。
44.参考图2，图2为本发明控制工艺腔室的清洁气体用量的方法的流程图。如图2所示，本发明的控制方法包含：步骤s10，供应清洁气体至工艺腔室，以清洁工艺腔室；步骤s20，于清洁期间，利用摄像装置获取工艺腔室的影像；步骤s30，利用影像处理装置识别影像，以判断工艺腔室的清洁是否完成；以及步骤s40，当判断工艺腔室的清洁为完成时，停止供应清洁气体。
45.于步骤s10中，清洁工艺腔室包含：产生清洁气体的等离子体以清洁工艺腔室，且于步骤s20中，摄像装置获取工艺腔室的影像包含：获取等离子体形成的辉光的影像。于步骤s30中，判断工艺腔室的清洁是否完成包含：判断辉光是否存在，其中当辉光存在时，工艺腔室的清洁尚未完成，且当辉光不存在时，工艺腔室的清洁为完成。亦即，本发明通过人工智能可精确判断清洁完成的时点，并在判断清洁完成时(即辉光不存在时)，实时停止清洁气体的供应，达到清洁气体的精准控制。
46.本发明已由上述相关实施例加以描述，然而上述实施例仅为实施本发明的范例。必需指出的是，已公开的实施例并未限制本发明的范围。相反地，包含于权利要求的构思及范围的修改及均等设置均包含于本发明的范围内。