分析装置、分析方法、记录介质及等离子体处理控制系统与流程

1.本公开涉及一种分析装置、分析方法、分析程序及等离子体处理控制系统。


背景技术：

2.一般来说，在半导体制造工艺中，当进行等离子体处理的处理空间的状态发生变化时，对于在该处理空间中对对象物进行蚀刻处理时的结果物的品质产生影响。因此，在对对象物进行蚀刻处理时，定量地评价处理空间的状态对于维持结果物的品质而言非常重要。
3.另一方面，在半导体制造工艺的处理空间中，在蚀刻处理之前或者在蚀刻处理中获取各种数据的集合(下面将多个种类的时间序列数据的数据集称为时间序列数据组)。另外，在获取的时间序列数据组中也包括与处理空间的状态相关的时间序列数据。
4.现有技术文献
5.专利文献
6.专利文献1：日本特开2001-060585号公报


技术实现要素：

7.发明要解决的问题
8.本公开提供一种使用在进行等离子体处理的处理空间中测定的时间序列数据组来定量地评价处理空间的状态的分析装置、分析方法、分析程序以及等离子体处理控制系统。
9.用于解决问题的方案
10.本公开的一方式的分析装置例如具有如以下的结构。即，
11.计算部，其将在进行等离子体处理的处理空间中测定的时间序列数据组中的、在作为比控制区间靠前的规定时间的判断区间中测定的时间序列数据组输入到时间序列分析模型中，来计算相对于所述处理空间的基准状态的偏离度；以及
12.确定部，其基于进行所述计算得到的偏离度来确定特性值，该特性值用于决定所述控制区间中的对基板进行等离子体处理时的控制数据。
13.发明的效果
14.根据本公开，能够提供一种使用在进行等离子体处理的处理空间中测定的时间序列数据组来定量地评价处理空间的状态的分析装置、分析方法、分析程序以及等离子体处理控制系统。
附图说明
15.图1是示出蚀刻处理控制系统的系统结构的一例的第一图。
16.图2是示出处理空间中的等离子体处理的流程与判断区间及控制区间之间的关系的第一图。
17.图3是示出分析装置的硬件结构的一例的图。
18.图4是示出时间序列数据组的一例的图。
19.图5是示出学习部进行的处理的具体例的第一图。
20.图6是示出确定部进行的处理的具体例的第一图。
21.图7是示出计数值与蚀刻速率之间的对应关系的图。
22.图8是示出分析控制处理的流程的第一流程图。
23.图9是示出蚀刻处理控制系统的系统结构的一例的第二图。
24.图10是示出oes数据的一例的图。
25.图11是示出蚀刻处理控制系统的系统结构的一例的第三图。
26.图12是示出工艺数据组的一例的图。
27.图13是示出处理空间中的等离子体处理的流程与判断区间及控制区间之间的关系的第二图。
28.图14是示出学习部进行的处理的具体例的第二图。
29.图15是示出确定部进行的处理的具体例的第二图。
30.图16是示出偏离度的具体例的图。
31.图17是示出偏离度与蚀刻速率之间的对应关系的图。
32.图18是表示分析控制处理的流程的第二流程图。
33.附图标记说明
34.100、100'、100”：蚀刻处理控制系统；110：处理前晶圆；120：腔室；130：处理后晶圆；140_1～140_n：时间序列数据获取装置；150：分析装置；151：学习部；152：确定部；160：控制装置；510：时间序列分析模型生成部；610：时间序列分析模型执行部；620：计数值计算部；621：差计算部；622：计数部；623：变换部；940：发射光谱分析装置；1140_1～1140_n：工艺数据获取装置；1400：学习部；1410_1～1410_401：模型；1500：确定部；1510_1～1510_401：模型；1520_1～1520_401：偏离度计算部；1530：变换部。
具体实施方式
35.下面，参照附图来说明各实施方式。此外，在本说明书以及附图中，对实质上具有相同的功能结构的结构要素标注相同的附图标记，省略重复说明。
36.[第一实施方式]
[0037]
《蚀刻处理控制系统的系统结构》
[0038]
首先，说明作为等离子体处理控制系统的一例的蚀刻处理控制系统的系统结构。图1是示出蚀刻处理控制系统的系统结构的一例的第一图。如图1所示，蚀刻处理控制系统100具有半导体制造工艺、时间序列数据获取装置140_1～140_n、分析装置150以及控制装置160。
[0039]
在半导体制造工艺中，在作为进行等离子体处理的处理空间的腔室120中，对对象物(处理前晶圆110)进行蚀刻处理，来生成结果物(处理后晶圆130)。此外，在此所说的处理前晶圆110是指在腔室120中被进行蚀刻处理之前的晶圆(基板)，处理后晶圆130是指在腔室120中被进行蚀刻处理之后的晶圆(基板)。
[0040]
时间序列数据获取装置140_1～140_n分别测定在腔室120中对处理前晶圆110进
行蚀刻处理之前或者进行蚀刻处理过程中的时间序列数据。设是时间序列数据获取装置140_1～140_n对互不相同的种类的测定项目进行测定。此外，时间序列数据获取装置140_1～140_n各自测定的测定项目的数量既可以是一个，也可以是多个。
[0041]
将由时间序列数据获取装置140_1～140_n测定出的时间序列数据组中的以下的时间序列数据组作为学习用数据保存于学习用数据保存部153，该时间序列数据组是：
[0042]
·
在腔室120的状态为基准的正常的状态下，
[0043]
·
使用标准制程(预先决定的特定的制程)，
[0044]
进行蚀刻处理时测定出的时间序列数据组。
[0045]
另外，将由时间序列数据获取装置140_1～140_n测定的时间序列数据组中的、在判断区间中测定的时间序列数据组作为判断用数据通知给确定部152。
[0046]
此外，判断区间是指测定在腔室120中进行的等离子体处理中的、在定量地评价腔室120的状态时使用的时间序列数据组的区间，该判断区间相当于比后述的控制区间靠前的规定时间。
[0047]
在分析装置150中安装有分析程序，分析装置150通过执行该程序来作为学习部151和确定部152发挥功能。
[0048]
学习部151使用学习用数据保存部153中保存的学习用数据，来对时间序列分析模型进行机器学习。学习部151进行机器学习得到的结果被作为学习完成时间序列分析模型通知给确定部152。
[0049]
确定部152通过将由时间序列数据获取装置140_1～140_n在判断区间测定出的时间序列数据组输入到学习完成时间序列分析模型中，来计算腔室120的在判断区间的状态相对于基准状态的偏离度。
[0050]
另外，确定部152基于相对于基准状态的偏离度来确定参数(例如表示工艺变动的蚀刻速率等特性值)，该参数用于决定比判断区间靠后的控制区间中的蚀刻处理时的工艺控制数据。也就是说，确定部152能够定量地评价腔室120的在判断区间的状态。并且，确定部152向控制装置160通知确定出的特性值(例如蚀刻速率)。
[0051]
此外，控制区间是指在腔室120中进行的等离子体处理中的、控制工艺控制数据(气体流量、温度、压力、等离子体电源电压、处理时间等)来进行蚀刻处理的区间，该控制区间相当于比判断区间靠后的蚀刻处理的区间。
[0052]
控制装置160当在判断区间从确定部152被通知特性值(例如蚀刻速率)时，在控制区间基于该特性值来决定工艺控制数据，并向半导体制造工艺进行通知。由此，能够在半导体制造工艺中控制腔室120中的蚀刻处理。
[0053]
像这样，在分析装置150中，将在判断区间中测定的时间序列数据组输入到时间序列分析模型中，来计算相对于基准状态的偏离度，由此确定用于决定蚀刻处理时的工艺控制数据的特性值。
[0054]
由此，根据分析装置150，能够定量地评价腔室120的状态。另外，定量地评价腔室120的状态来决定蚀刻处理时的工艺控制数据，由此，根据分析装置150，能够基于判断区间的时间序列数据组来对控制区间的蚀刻处理进行控制。
[0055]
《判断区间和控制区间》
[0056]
接着，说明腔室120中的等离子体处理的流程与判断区间及控制区间之间的关系。
图2是示出处理空间中的等离子体处理的流程与判断区间及控制区间之间的关系的第一图。
[0057]
如图2所示，在腔室120中进行的等离子体处理中，重复进行多次的陈化处理和多次的蚀刻处理。另外，在各处理中，将等离子体源在接通(on)与切断(off)之间进行切换。
[0058]
在本实施方式中，在蚀刻处理中，时间序列数据获取装置140_1～140_n将紧接等离子体源接通之后(紧接点火之后)的规定时间作为判断区间来测定判断用数据。判断区间的长度既可以设定为例如1～3[秒]左右的固定值，也可以设定为相对于蚀刻处理的处理时间为规定的比率。另外，判断区间的长度也可以构成为根据工艺或者根据腔室进行变更。
[0059]
如上述那样，通过将在判断区间中测定出的判断用数据通知给确定部152，并输入到时间序列分析模型，来计算相对于基准状态的偏离度，确定特性值(例如蚀刻速率)。
[0060]
由此，在紧接判断区间之后的控制区间中的蚀刻处理中，使用基于所确定的特性值(例如蚀刻速率)决定出的工艺控制数据来进行控制。
[0061]
也就是说，根据本实施方式，能够在蚀刻处理时对紧接等离子体源接通之后的腔室120的状态定量地进行评价，对此后的控制区间中的蚀刻处理进行控制。
[0062]
《分析装置的硬件结构》
[0063]
接着，说明分析装置150的硬件结构。图3是示出分析装置的硬件结构的一例的图。如图3所示，分析装置150具有cpu(central processing unit：中央处理器)301、rom(read only memory：只读存储器)302、ram(random access memory：随机存取存储器)303。另外，分析装置150具有gpu(graphics processi ng unit：图形处理单元)304。此外，cpu 301、gpu 304等处理器(处理电路、processing circuit、processing circuitry)与rom 302、ram 303等存储器形成所谓的计算机。
[0064]
并且，分析装置150具有辅助存储装置305、显示装置306、操作装置307、i/f(interface：接口)装置308、驱动装置309。此外，分析装置150的各硬件经由总线310相互连接。
[0065]
cpu 301是执行安装在辅助存储装置305中的各种程序(例如分析程序等)的运算设备。
[0066]
rom 302是非易失性存储器，作为主存储装置发挥功能。rom 302保存用于cpu 301执行安装在辅助存储装置305中的各种程序所必需的各种程序、数据等。具体地说，rom 302保存bios(basic input/output system：基本输入输出系统)、efi(extensible firmware interface：可扩展固件接口)等启动程序。
[0067]
ram 303是dram(dynamic random access memory：动态随机存取存储器)、sram(static random access memory：静态随机存取存储器)等易失性存储器，作为主存储装置发挥功能。ram 303提供使安装于辅助存储装置305中的各种程序在被cpu 301执行时进行展开的作业区域。
[0068]
gpu 304是图像处理用的运算设备，在本实施方式中，在由cpu 301执行分析程序时，对时间序列数据组进行基于并行处理的高速运算。此外，gpu304搭载有内部存储器(gpu存储器)，临时保持在对各种时间序列数据组进行并行处理时所需的信息。
[0069]
辅助存储装置305保存各种程序、在由cpu 301执行各种程序时使用的各种数据等。例如，在辅助存储装置305中实现学习用数据保存部153。
[0070]
显示装置306是显示分析装置150的内部状态的显示设备。操作装置307是分析装置150的管理者在对分析装置150输入各种指示时使用的输入设备。i/f装置308是与未图示的网络连接的用于进行通信的连接设备。
[0071]
驱动装置309是用于安装记录介质320的设备。此处所说的记录介质320包括如cd-rom、软盘、光磁盘等以光学方式、电方式或者磁方式记录信息的介质。另外，记录介质320也可以包括如rom、闪速存储器等以电方式记录信息的半导体存储器等。
[0072]
此外，安装在辅助存储装置305中的各种程序例如通过将所分配的记录介质320安装在驱动装置309中并由驱动装置309读出该记录介质中记录的各种程序来进行安装。或者，也可以是，安装在辅助存储装置305中的各种程序经由未图示的网络来下载，由此进行安装。
[0073]
《时间序列数据组的具体例》
[0074]
接着，说明由时间序列数据获取装置140_1～140_n测定的时间序列数据组的具体例。图4是示出时间序列数据组的一例的图。此外，在图4的例子中，为了简化说明，设为时间序列数据获取装置140_1～140_n分别测定一维的数据，但是一个时间序列数据获取装置也可以测定二维的数据(多个种类的一维数据的数据集)。
[0075]
图4的(a)示出了通过由时间序列数据获取装置140_1～140_n在相同的时间范围内测定出的时间序列数据构成的时间序列数据组。
[0076]
另一方面，图4的(b)示出了通过由时间序列数据获取装置140_1～140_n在对应的时间范围内测定出的时间序列数据构成的时间序列数据组。如图4的(b)所示，在使用于机器学习的学习用数据中不仅可以包括由在相同的时间范围内测定出的时间序列数据构成的时间序列数据组，也可以包括由在对应的时间范围内测定出的时间序列数据构成的时间序列数据组。
[0077]
《学习部进行的处理的具体例》
[0078]
接着，说明分析装置150的学习部151进行的处理的具体例。图5是示出学习部进行的处理的具体例的第一图。如图5所示，学习部151具有时间序列分析模型生成部510。
[0079]
在此所说的时间序列分析模型是从多个时间序列数据中全面且高速地提取数据间的关系的机器学习模型，该时间序列分析模型是将多个时间序列数据之间的关系以线性回归式或非线性回归式表示出的模型。作为时间序列分析模型的一例，能够列举出互相关模型。在互相关模型的情况下，也可以包括考虑了多个时间序列数据之间的时间差的时间延迟项。
[0080]
在时间序列分析模型生成部510中，使用符号520所表示的数式来规定在基准状态下使用标准制程进行了蚀刻处理时由各时间序列数据获取装置140_1～140_n测定的测定项目间的时间序列数据的关系。
[0081]
具体地说，时间序列分析模型生成部510通过将第一节点的时间序列数据输入到符号520所表示的数式中，来以导出第二节点的时间序列数据的方式计算符号520所表示的数式的各系数(表示关系的值)。
[0082]
在符号520所表示的数式中，β、α、c表示规定的系数，并且以下系数表示：
[0083]
·
t：时间，
[0084]
·
m：自相关(表示有无周期性的系数)，
[0085]
·
n：互相关(表示是否互相关联的系数)，
[0086]
·
k：时间延迟。
[0087]
在图5中，学习结果530示出了通过对时间序列分析模型进行机器学习而计算出的、符号520所表示的数式的各系数(表示关系的值)。具体地说，学习结果530包括作为信息的项目的“第一节点”、“第二节点”、“自相关”、“互相关”、“时间延迟”。
[0088]
在学习结果530中，针对“第一节点”和“第二节点”分别保存学习用数据中包括的时间序列数据组中的、用于导出符号520所表示的数式的时间序列数据。
[0089]
另外，在学习结果530中，针对“自相关”、“互相关”、“时间延迟”保存通过将第一节点的时间序列数据输入到符号520所表示的数式中而以导出第二节点的时间序列数据的方式计算出的各系数m、n、k。
[0090]
此外，如图5所示，相对于在基准状态下使用标准制程进行蚀刻处理时测定出的时间序列数据组(学习用数据)，仅生成一个学习结果530。
[0091]
《确定部进行的处理的具体例》
[0092]
接着，说明分析装置150的确定部152进行的处理的具体例。图6是示出确定部进行的处理的具体例的第一图。如图6所示，确定部152具有时间序列分析模型执行部610、计数值计算部620。
[0093]
时间序列分析模型执行部610提取在蚀刻处理中的紧接等离子体源接通之后的判断区间中测定出的时间序列数据组(判断用数据)中的第一节点的时间序列数据(实测值611)。另外，时间序列分析模型执行部610通过将提取出的第一节点的时间序列数据输入到符号520所表示的数式中，来推断第二节点的时间序列数据(推断值612)。
[0094]
此时，时间序列分析模型执行部610在从学习结果530中读出与输入到符号520所表示的数式中的时间序列数据相对应的各系数m、n、k，并设定到符号520所表示的数式中，之后推断第二节点的时间序列数据。
[0095]
在图6中，实测值611表示在蚀刻处理中的紧接等离子体源接通之后的判断区间中测定出的时间序列数据组(判断用数据)中的、被输入到符号520所表示的数式中的第一节点的时间序列数据。另外，推断值612表示通过输入实测值611而推断出的第二节点的时间序列数据。
[0096]
另一方面，计数值计算部620具有差计算部621、计数部622以及变换部623。
[0097]
差计算部621提取在蚀刻处理中的紧接等离子体源接通之后的判断区间中测定出的时间序列数据组(判断用数据)中的第二节点的时间序列数据(实测值624)。另外，差计算部621通过时间序列分析模型执行部610来获取推断值612。并且，差计算部621计算实测值624与推断值612的差。
[0098]
计数部622对由差计算部621计算出的差为规定的阈值以上的第一节点的数量(也就是规定的计数值)进行计数。另外，计数部622输出进行计数得到的规定的计数值来作为腔室120的在判断区间中的状态相对于基准状态的偏离度。
[0099]
变换部623基于腔室120的在判断区间中的状态相对于基准状态的偏离度来确定特性值(蚀刻速率)，该特性值用于决定比判断区间靠后的控制区间中的蚀刻处理时的工艺控制数据。
[0100]
此外，设为预先进行实验来求出表示相对于基准状态的偏离度的规定的计数值与
蚀刻速率之间的对应关系，在变换部623中，基于该对应关系来确定特性值(例如蚀刻速率)。
[0101]
图7是示出规定的计数值与蚀刻速率之间的对应关系的图。在图7的(a)中，横轴表示进行了蚀刻处理的晶圆的张数，纵轴表示规定的计数值。如图7的(a)所示，晶圆的张数与规定的计数值之间具有线性关系。
[0102]
另一方面，在图7的(b)中，横轴表示进行了蚀刻处理的晶圆的张数，纵轴表示蚀刻速率。如图7的(b)所示，晶圆的张数与蚀刻速率之间具有线性关系。
[0103]
根据图7的(a)、图7的(b)，通过对规定的计数值进行计数能够确定蚀刻速率。
[0104]
《分析控制处理的流程》
[0105]
接着，说明蚀刻处理控制系统100中的分析控制处理的流程。图8是表示分析控制处理的流程的第一流程图。
[0106]
在步骤s801中，时间序列数据获取装置140_1～140_n将在基准状态下使用标准制程进行蚀刻处理时测定出的时间序列数据组(学习用数据)保存到学习用数据保存部153。
[0107]
在步骤s802中，分析装置150的学习部151使用学习用数据保存部153中保存的时间序列数据组(学习用数据)来对时间序列分析模型进行机器学习。
[0108]
在步骤s803中，当腔室120中的蚀刻处理开始时，时间序列数据获取装置140_1～140_n测定紧接等离子体源接通之后的判断区间中的时间序列数据组(判断用数据)。
[0109]
在步骤s804中，分析装置150的确定部152将在步骤s803中测定出的时间序列数据组(判断用数据)输入到时间序列分析模型中，来计算相对于基准状态的偏离度(对规定的计数值进行计数)。
[0110]
在步骤s805中，分析装置150的确定部152基于相对于基准状态的偏离度来确定特性值(例如蚀刻速率)，该特性值用于决定比判断区间靠后的控制区间中的蚀刻处理时的工艺控制数据。
[0111]
在步骤s806中，控制装置160基于确定出的特性值来决定控制区间中的蚀刻处理时的工艺控制数据。
[0112]
由此，在半导体制造工艺中，能够基于决定出的工艺控制数据来对控制区间中的蚀刻处理进行控制。
[0113]
《总结》
[0114]
根据以上的说明明确可知的是，在第一实施方式所涉及的蚀刻处理控制系统中，
[0115]
·
通过将在进行等离子体处理的腔室中测定的时间序列数据组中的、在判断区间中测定的时间序列数据组输入到时间序列分析模型中，来计算相对于腔室的基准状态的偏离度(对规定的计数值进行计数)。
[0116]
·
基于计算出的偏离度来确定特性值(蚀刻速率)，该特性值用于决定比判断区间靠后的控制区间中的蚀刻处理时的工艺控制数据。
[0117]
·
基于确定出的特性值(蚀刻速率)来对控制区间中的蚀刻处理进行控制。
[0118]
由此，根据第一实施方式，能够提供一种使用在进行等离子体处理的处理空间中测定的时间序列数据组来定量地评价处理空间的状态的分析装置、分析方法、分析程序以及蚀刻处理控制系统。
[0119]
[第二实施方式]
[0120]
在上述第一实施方式中，没有提及时间序列数据获取装置以及时间序列数据组的具体例。对此，在第二实施方式中，说明时间序列数据获取装置是发射光谱分析装置、时间序列数据组是oes(optical emission spectroscopy：光学发射光谱)数据的情况。此外，oes数据是指包括与波长的种类数量相应的数量的发光强度的时间序列数据的数据集。下面，以与上述第一实施方式的不同点为中心来说明第二实施方式。
[0121]
《蚀刻处理控制系统的系统结构》
[0122]
首先，说明使用oes数据的情况下的蚀刻处理控制系统的系统结构。图9是示出蚀刻处理控制系统的系统结构的一例的第二图。与图1的不同点在于，在蚀刻处理控制系统100'的情况下，配置有发射光谱分析装置940来作为时间序列数据获取装置。另外，与图1的不同点在于，在学习用数据保存部153中保存oes数据来作为时间序列数据组(学习用数据)，向确定部152通知oes数据来作为时间序列数据组(判断用数据)。
[0123]
发射光谱分析装置940通过发射光谱分析技术来测定在腔室120中对处理前晶圆110进行蚀刻处理之前或进行蚀刻处理过程中的oes数据。oes数据例如是表示可见光的波长范围内包含的各波长的、在各时间的发光强度的时间序列数据。
[0124]
《oes数据的具体例》
[0125]
接着，说明由发射光谱分析装置940测定的oes数据的具体例。图10是示出oes数据的一例的图，示出了以1[nm]刻度对可见光的波长范围(400[nm]～800[nm])内包含的各波长进行了测定的情况下的发光强度数据组。此外，在图10中，横轴表示时间，纵轴表示各波长的发光强度。
[0126]
在图10的情况下，例如最上层的曲线图示出了波长＝400[nm]的各时间的发光强度数据，第二层的曲线图示出了波长＝401[nm]的各时间的发光强度数据。另外，图10的第三层的曲线图示出了波长＝402[nm]的各时间的发光强度数据。
[0127]
像这样，根据第二实施方式所涉及的蚀刻处理控制系统100'，通过配置发射光谱分析装置940来作为时间序列数据获取装置，能够实现与上述第一实施方式同样的处理。
[0128]
其结果，根据第二实施方式，能够得到与上述第一实施方式同样的效果。
[0129]
此外，在上述说明中，设为了时间序列数据获取装置是发射光谱分析装置，时间序列数据组是oes数据，但时间序列数据获取装置也可以是质谱装置(例如四极杆质谱装置)。这种情况下，时间序列数据组是包括同与质量有关的值(m/z值)的种类数量相应的数量的检测强度的时间序列数据(质量分析数据)的数据集。
[0130]
[第三实施方式]
[0131]
在上述第二实施方式中，说明了时间序列数据组是oes数据的情况。然而，时间序列数据组不限于oes数据，例如也可以是由各种加工传感器测定的工艺数据组(rf电源数据、压力数据、温度数据、
…
等)。
[0132]
下面，以与上述第一实施方式或第二实施方式的不同点为中心来说明第三实施方式。
[0133]
《蚀刻处理控制系统的系统结构》
[0134]
首先，说明使用工艺数据组的情况下的蚀刻处理控制系统的系统结构。图11是示出蚀刻处理控制系统的系统结构的一例的第三图。与图1的不同点在于，在蚀刻处理控制系统100”的情况下，配置有工艺数据获取装置1140_1、1140_2、
…
1140_n来作为时间序列数据
获取装置。另外，与图1的不同点在于，在学习用数据保存部153中保存有工艺数据组来作为时间序列数据组(学习用数据)，向确定部152通知工艺数据组来作为时间序列数据组(判断用数据)。
[0135]
工艺数据获取装置1140_1、1140_2、
…
1140_n测定在腔室120中对处理前晶圆110进行蚀刻处理之前或进行蚀刻处理过程中的工艺数据组。工艺数据组中例如包括各时间的rf电源数据、压力数据、气体流量数据、电流数据、电压数据、温度数据等。
[0136]
《工艺数据组的具体例》
[0137]
接着，说明由工艺数据获取装置1140_1、1140_2、
…
1140_n测定的工艺数据组的具体例。图12是示出工艺数据组的一例的图。图12的例子示出了工艺数据获取装置1140_1测定rf电源数据来作为工艺数据1、工艺数据获取装置1140_2测定压力数据来作为工艺数据2的情形。另外，图12的例子示出了工艺数据获取装置1140_3测定气体流量数据来作为工艺数据3的情形。
[0138]
同样地，图12的例子示出了工艺数据获取装置1140_n-2测定电流数据来作为工艺数据n-2、工艺数据获取装置1140_n-1测定电压数据来作为工艺数据n-1的情形。另外，图12的例子示出了工艺数据获取装置1140_n测定温度数据来作为工艺数据n的情形。
[0139]
像这样，根据第三实施方式所涉及的蚀刻处理控制系统100”，通过配置工艺数据获取装置1140_1～1140_n来作为时间序列数据获取装置，能够实现与上述第一实施方式同样的处理。
[0140]
其结果，根据第三实施方式，能够得到与上述第一实施方式同样的效果。
[0141]
[第四实施方式]
[0142]
在上述第一实施方式至第三实施方式中，将蚀刻处理中的紧接等离子体源接通之后的规定时间设为判断区间。然而，判断区间的时刻不限于此，例如只要是比控制区间靠前的规定时间即可。图13是示出处理空间中的等离子体处理的流程与判断区间及控制区间之间的关系的第二图。
[0143]
其中，图13的(a)示出了将陈化处理中的紧挨等离子体源切断之前的规定时间设为判断区间的例子。这种情况下，能够将从蚀刻处理开始起至结束为止设为控制区间，使用基于在判断区间中测定出的时间序列数据组(判断用数据)确定出的特性值来决定工艺控制数据，控制蚀刻处理。
[0144]
另外，图13的(b)示出了在陈化处理与蚀刻处理之间设置用于评价腔室120的状态的工序(状态评价工序)并将该工序作为判断区间的例子。在这种情况下，也能够将从蚀刻处理开始起至结束为止设为控制区间，使用基于在判断区间中测定出的时间序列数据组(判断用数据)确定出的特性值来决定工艺控制数据，控制蚀刻处理。
[0145]
也就是说，根据本实施方式，能够基于在开始进行蚀刻处理之前的规定时间内的时间序列数据组来定量地评价腔室120的状态，控制蚀刻处理。
[0146]
[第五实施方式]
[0147]
在上述第一实施方式至第四实施方式中，说明了使用通过线性回归式或非线性回归式表示各时间序列数据之间的关系的模型来作为时间序列分析模型。与此相对地，在第五实施方式中，设为替代时间序列分析模型而使用基于各时间序列数据的数据密集度来探测数据的偏差值的偏差值探测模型。下面，以与上述第一实施方式至第四实施方式的不同
点为中心来说明第五实施方式。此外，在第五实施方式中，说明时间序列数据组为oes数据的情况。
[0148]
《学习部进行的处理的具体例》
[0149]
首先，说明解析装置150的学习部进行的处理的具体例。图14是示出学习部进行的处理的具体例的第二图。如图14所示，学习部1400具有与oes数据1430中包含的波长的种类数量相应的数量的偏差值探测模型(模型1410_1～1410_401)。
[0150]
将作为基准的正常的状态下使用标准制程进行蚀刻处理时测定出的oes数据1430中的、波长＝400nm的时间序列的发光强度数据输入到模型1410_1中。由此，模型1410_1计算各时间的发光强度数据的数据密集度。并且，模型1410_1计算在作为基准的正常的状态下的偏差值的范围。此外，将通过模型1410_1计算出的偏差值的范围作为正常范围信息设定于模型1510_1(后述)中。
[0151]
同样地，将作为基准的正常的状态下使用标准制程进行蚀刻处理时测定出的oes数据1430中的、波长＝401nm的时间序列的发光强度数据输入到模型1410_2中。由此，模型1410_2计算各时间的发光强度数据的数据密集度。并且，模型1410_2计算作为基准的正常的状态下的偏差值的范围。此外，将通过模型1410_2计算出的偏差值的范围作为正常范围信息设定于模型1510_2(后述)中。
[0152]
下面，在图14中，省略了对波长＝402nm～波长＝799nm的各时间的发光强度数据进行处理的功能块，因此也省略对这些功能块的说明。
[0153]
将在作为基准的正常的状态下使用标准制程进行蚀刻处理时测定出的oes数据1430中的、波长＝800nm的时间序列的发光强度数据输入到模型1410_401中。由此，模型1410_401计算各时间的发光强度数据的数据密集度。并且，模型1410_401计算作为基准的正常的状态下的偏差值的范围。此外，将通过模型1410_401计算出的偏差值的范围作为正常范围信息设定于模型1510_401(后述)。
[0154]
《确定部进行的处理的具体例》
[0155]
接着，说明解析装置150的确定部进行的处理的具体例。图15是示出确定部进行的处理的具体例的第二图。如图15所示，确定部1500具有与oes数据1540中包含的波长的种类数量相应的数量的学习完成偏差值探测模型(模型1510_1～1510_401)以及偏离度计算部(偏离度计算部1520_1～1520_401)。另外，确定部1500具有变换部1530。
[0156]
将由发射光谱分析装置940在判断区间中测定出的oes数据1540中的、波长＝400nm的时间序列的发光强度数据输入到模型1510_1中。由此，模型1510_1基于各时间的发光强度数据的数据密集度来探测各时间的发光强度数据的偏差值。并且，模型1510_1基于所设定的正常范围信息，来判定是否存在各时间的发光强度数据的偏差值，并向偏离度计算部1520_1进行通知。
[0157]
偏离度计算部1520_1基于表示是否存在从模型1510_1通知的偏差值的二值信息，来计算波长＝400nm的发光强度数据整体的偏离度，并向变换部1530进行通知。
[0158]
同样地，将由发射光谱分析装置940在判断区间中测定出的oes数据1540中的、波长＝401nm的时间序列的发光强度数据输入到模型1510_2中。由此，模型1510_2基于各时间的发光强度数据的数据密集度，来探测各时间的发光强度数据的偏差值。并且，模型1510_2基于所设定的正常范围信息，来判定是否存在各时间的发光强度数据的偏差值，并向偏离
度计算部1520_2进行通知。
[0159]
偏离度计算部1520_2基于表示是否存在从模型1510_2通知的偏差值的二值信息，来计算波长＝401nm的发光强度数据整体的偏离度，并向变换部1530进行通知。
[0160]
下面，在图15中，省略了处理波长402nm～波长799nm的各时间的发光强度数据的功能块，因此也省略对这些功能块的说明。
[0161]
将由发射光谱分析装置940在判断区间中测定出的oes数据1540中的、波长＝800nm的时间序列的发光强度数据输入到模型1510_401中。由此，模型1510_401基于各时间的发光强度数据的数据密集度，来探测各时间的发光强度数据的偏差值。并且，模型1510_401基于设定后的正常范围信息，来判定是否存在各时间的发光强度数据的偏差值，并向偏离度计算部1520_401进行通知。
[0162]
偏离度计算部1520_401基于表示是否存在从模型1510_401通知的偏差值的二值信息，来计算波长＝800nm的发光强度数据整体的偏离度，并向变换部1530进行通知。
[0163]
变换部1530确定模型1510_1～1510_401中的、与特定的模型相对应的偏离度计算部。另外，变换部1530基于从确定出的偏离度计算部通知的偏离度，来确定用于决定控制区间中的蚀刻处理时的工艺控制数据的特性值(蚀刻速率)。
[0164]
此外，设为预先进行实验来求出从偏离度计算部1520_1～1520_401中的、与特定的模型相对应的偏离度计算部输出的偏离度与蚀刻速率之间的对应关系。然后，在变换部1530中，基于通过实验求出的对应关系来确定特性值(例如，蚀刻速率)。
[0165]
《偏离度的具体例》
[0166]
接着，说明从偏离度计算部1520_1～1520_401分别输出的偏离度的具体例。图16是示出偏离度的具体例的图。在图16中，横轴表示波长的种类。另外，纵轴表示规定的时间中的各波长的发光强度数据以及各波长的发光强度数据整体的偏离度。
[0167]
其中，图16的(a)表示腔室状态a时的各波长的发光强度数据以及在对该各波长的发光强度数据应用模型1510_1～1510_401时计算出的各波长的发光强度数据整体的偏离度。
[0168]
另外，图16的(b)表示腔室状态b时的各波长的发光强度数据以及在对该各波长的发光强度数据应用模型1510_1～1510_401时计算出的各波长的发光强度数据整体的偏离度。此外，已知腔室状态a和腔室状态b的状态不同。
[0169]
在图16的(a)和图16的(b)中，各波长的发光强度数据类似，但是特定的波长的发光强度的偏离度有很大不同。也就是说，从偏离度计算部1520_1～1520_401中的特定的偏离度计算部输出的偏离度能够准确地反映出腔室120的状态。
[0170]
《偏离度与蚀刻速率之间的对应关系》
[0171]
接着，说明从偏离度计算部1520_1～1520_401中的、特定的偏离度计算部输出的特定的波长的发光强度数据整体的偏离度与蚀刻速率之间的对应关系。图17是示出偏离度与蚀刻速率之间的对应关系的图。在图17中，横轴表示偏离度(各波长的发光强度数据整体的偏离度)，纵轴表示蚀刻速率。如图17所示，各波长的发光强度数据整体的偏离度与蚀刻速率具有大致线性的关系。
[0172]
然而，在变换部1530中，通过参照图17，能够基于从特定的偏离度计算部输出地偏离度来确定蚀刻速率。
[0173]
《分析控制处理的流程》
[0174]
接着，说明蚀刻处理控制系统100'中的分析控制处理的流程。图18是表示分析控制处理的流程的第二流程图。与图8所示的第一流程图的不同点在于步骤s1801、s1802、s1803。
[0175]
在步骤s1801中，分析装置150的学习部1400获取在作为基准的正常的状态下测定出的oes数据来作为学习用数据。另外，学习部1400根据获取到的oes数据中包含的各波长的发光强度数据来计算数据密集度，在计算出偏差值的范围后设定正常范围信息，由此生成学习完成偏差值探测模型。
[0176]
在步骤s1802中，确定部1500获取oes数据来作为判断用数据，将oes数据中包含的各波长的发光强度数据输入到学习完成偏差值探测模型中，由此计算各波长的发光强度数据整体的偏离度。
[0177]
在步骤s1803中，分析装置的确定部1500获取关于特定的波长获取偏离度，基于获取到的偏离度来确定用于决定控制区间中的蚀刻处理时的工艺控制数据的特性值(蚀刻速率)。
[0178]
《总结》
[0179]
如以上的说明可知的是，第五实施方式所涉及的蚀刻处理控制系统进行以下控制：
[0180]
·
针对每个波长，将在进行等离子体处理的腔室中测定出的oes数据中的、在判断区间中测定出的oes数据输入到偏差值探测模型中，由此计算各波长的发光强度数据整体的偏离度。
[0181]
·
基于针对特定的波长计算出的发光强度数据整体的偏离度，来确定用于决定比判断区间靠后的控制区间中的蚀刻处理时的工艺控制数据的特性值(蚀刻速率)。
[0182]
·
基于确定出的特性值(蚀刻速率)，来对控制区间中的蚀刻处理进行控制。
[0183]
由此，根据第五实施方式，能够提供一种使用在进行等离子体处理的处理空间中测定的oes数据来定量地评价处理空间的状态的分析装置、分析方法、分析程序以及蚀刻处理控制系统。
[0184]
[其它实施方式]
[0185]
在上述第一实施方式～第四实施方式中，说明了学习部对作为时间序列分析模型的一例的互相关模型进行机器学习的情况。然而，学习部进行机器学习的模型不限于互相关模型，只要是能够计算出时间序列数据的相关的模型即可，也可以是其它模型。
[0186]
另外，在上述第一实施方式～第四实施方式中，说明了通过计数部622对由差计算部621计算出的差为规定的阈值以上的第一节点的数量进行计数来对规定的计数值进行计数的情况。然而，规定的计数值的计数方法不限于此。例如，也可以是，通过对由差计算部621计算出的差为规定的阈值以上的第一节点中的预先决定的第一节点的数量进行计数，来对规定的计数值进行计数。
[0187]
另外，在上述各实施方式中，说明了确定蚀刻速率来作为用于决定蚀刻处理时的工艺控制数据的特性值。然而，基于偏离度来确定的特性值不限于蚀刻速率。只要是用于决定蚀刻处理时的工艺控制数据的特性值(表示工艺变动的特性值)且是与偏离度相关的特性值即可，也可以确定其它特性值。
[0188]
另外，在上述各实施方式中，说明了确定用于决定蚀刻处理时的工艺控制数据的特性值的情况。然而，基于偏离度来确定的特性值不限于用于决定蚀刻处理时的工艺控制数据的特性值，也可以是用于决定基板的等离子体处理时的工艺控制数据的特性值。此外，在此所说的基板的等离子体处理时除了蚀刻处理时之外，还包括成膜处理时、灰化处理时等。
[0189]
另外，在上述第二实施方式和第五实施方式中，说明了以可见光的波长范围内包含的各波长的发光强度数据为对象来生成学习用数据的情况。然而，在生成学习用数据时使用的发光强度数据也可以是特定的波长的发光强度数据。另外，也可以是，可见光的波长范围外的波长的发光强度数据。
[0190]
另外，在上述第二实施方式中，列举了oes数据来作为时间序列数据组的具体例，在上述第三实施方式中，列举了工艺数据组来作为时间序列数据组的具体例，但是时间序列数据组不限于此。例如，也可以是由等离子体装置测定的表示等离子体物理量的时间序列数据组。同样地，在上述第五实施方式中，列举了oes数据来作为时间序列数据组的具体例，但是时间序列数据组不限于此。例如，既可以是工艺数据组，也可以是表示由等离子体装置测定的等离子体物理量的时间序列数据组。
[0191]
另外，在上述第五实施方式中，说明了使用偏差值探测模型的情况，但也可以使用基于各时间序列数据的数据密集度来探测数据的偏差值的其它模型。
[0192]
另外，在上述各实施方式中，将分析装置与控制装置分体地构成，但也可以将分析装置与控制装置一体地构成。另外，在上述各实施方式中，将控制装置与半导体制造工艺分体地构成，但也可以将控制装置与半导体制造工艺一体地构成。
[0193]
此外，本发明不限于对在上述实施方式中列举出的结构等组合其它要素等所得到的在此处示出的结构。关于这些点，在不脱离本发明的主旨的范围内能够进行变更，能够根据其应用方式来适当地进行决定。