调适多变量错误检测制造技术

一种用于侦测错误的方法及设备。接收一组数据采样，该组数据采样包含多重处理变量。一或多个变量统计模型经调适，其中调适过程包含施加一改变至该一或多个多变量统计模型的至少一单变量统计，其在如果该改变大于一门槛值时而为之。该一或多个多变量统计模型被用来分析接续处理数据以侦测错误。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】相关申请本申请要求2006年5月7日提交的临时申请号60/746649和2006年5月7日提交的临时申请号60/746647的优先权。
本专利技术的具体实施例关于错误检测，尤其关于使用多种错误特征的错误检测。
技术介绍
许多企业运用包含多重传感器及控制器的精密制造设备，这些传感器及控制器在处理期间被仔细地监控以确保产品的品质。一种监控这些多重传感器及控制器的方法为统计处理监控(一种执行在传感器测量及处理控制数值(处理变量)上的统计分析的手段)，其致能了自动侦测及/或错误检测。一「错误(fault)」能够为制造设备的故障或失调(例如与所欲数值的一机器的操作参数的误差)，或为一预防维持所需的一指示来避免一即将发生的故障或失调。因此，统计处理监控的一目标为在产生上述缺陷之前侦测及/或检测错误。在处理监控期间，当最近处理数据之一或多个统计自一统计模型偏离一量，且该量足够大以造成一模型测量超过一个别信任门槛值时，侦测一错误。一模型测量为一纯量数，其值表示在实际处理监控期间所收集的处理数据的统计特征及该模型所预测的统计特征间的偏离量。各模型测量为消去此偏离的一唯一数学方法。常见的模型测量包含平方预测误差(Squared Prediction Error，其一般指称为SPE、Qres、或Q)，以及Hotelling’s T2。各模型测量具有个别信任门槛值，其也指称为一信任限制或控制限制，其中数值表示该模型测量的一可接受的上限。如果一模型测量在处理监控期间超过其个别信任门槛值，应可推断该处理数据已因为一错误而偏离门槛值。-->精确错误侦测的一障碍的事实为制造处理一般漂移超过时间，即便是在没有任何问题的情况下。例如，在一半导体处理室中的该操作情况一般在该室的连续清理间以及消耗的室组件的连续取代间漂移。错误侦测的常见的统计处理监控方法受到分辨正常漂移与一错误的缺点。特定来说，某些错误侦测方法运用一静态模型，其假设处理情况在一工具的存活上维持不变。这样的一模型不能在时间上的预计的改变以及一错误所造成的未预计的偏离间分辨。为避免处理漂移触发许多错误警报，该控制限制必须被设定至足够容纳漂移的宽度。因此，该模型无法侦测细微错误。Gallagher，Neal B.等的“半导体蚀刻处理的多变量统计处理控制工具的发展及评价：通过模型更新增进强健，Development and benchmarking ofmultivariate statistical process control tools for a semiconductor etch process：improving robustness through model updating”、ADCHEM 1997，Banff，Canada；and Li，Weihua等的“适当处理监控的递归PCA，Recursive PCA for adaptiveprocess monitoring”、J.Process Control，第10册，第471-486页(2000)，其各描述经由周期地调适一模型至处理数据中的漂移响应该处理状况中的漂移的方法。该Gallagher发表描述调适手段(adaptation of mean)及斜方差统计(covariance statistics)。如果针对一模块的一Q或T2测量超过一信任限制，Gallagher企图经由识别一错误的发生而在错误及正常漂移之间作分辨。该Li发表描述调适手段、斜方差、主成分矩阵(Principal Component Matrix)、以及主成分分析(PCA)模型中的主成分数。由Gallagher及Li所建议的调适方法侦测逐渐发生的错误。Spitzlsperger，Gerhard等的日本东京(2004)，ISSM的“使用调适多变量方法的通孔蚀刻处理的错误侦测，Fault detection for a via etch process usingadaptive multivariate methods”，其揭示人类专门知识的使用来调适被预计来漂移的仅单变量手段及量尺化数系数(scaling coefficient)。然而，经由调适仅单变量手段及量尺化系数，此方法无法提供一模型内的各变量间的这些协方差的调适。以上描述的各常见的调适方法易受累计计算的舍位误差(cumulativecomputational rounding error)的影响，其由该周期调适所造成。此则导致该模-->型具有不精确的统计值，其能够造成错误警报及故障两者来侦测错误。
技术实现思路
本专利技术的一方面关于一种侦测错误的方法，其包含接收处理数据，该处理数据包含多个处理变量，根据该处理数据调适一或多个多变量统计模型，其中调适过程包含施加一改变至该一或多个多变量统计模型的至少一单变量统计，其在如果该改变大于一门槛值时而为之，及使用该一或多个经调适的多变量统计模型来分析接续的处理数据以侦测错误。本专利技术的另一方面关于一种包含数据的机器可存取媒体，其当由一机器所存取时，造成该机器执行一方法，该方法包含接收处理数据，该处理数据包含多个处理变量，以及根据该处理数据调适一或多个多变量统计模型，其中调适过程包含施加一改变至该一或多个多变量统计模型的至少一单变量统计，其在如果该改变大于一门槛值时而为之，及使用该一或多个经调适的多变量统计模型来分析接续的处理数据以侦测错误。本专利技术的又另一方面关于一种统计处理监控系统，其包含一数据库，其用于储存一或多个多变量统计模型，及一错误侦测器，其耦合至少一制造机器及该数据库，该错误侦测器用以接收来自该至少一制造机器的处理数据，其中该处理数据包含多个处理变量，以调适该一或多变量统计模型的至少一者，其中调适过程包含施加一改变至该一或多个多变量统计模型的至少一单变量统计，其在如果该改变大于一门槛值时而为之，及用以使用该一或多个经调适的多变量统计模型来分析接续的处理数据以侦测错误。附图说明图1描述统计处理监控统的具体实施例；图2描述一种经由调适一或多种的多变量而侦测错误的方法的一具体实施例的流程图；图3描述一种侦测错误的方法的一具体实施例的流程图；-->图4描述一种在机器维护后经由重置一或多统计模型而侦测错误的方法的一具体实施例的流程图；图5描述一范例性形式的计算系统中的一机器的图式表示，其中具有一组指令可执行且用以造成该机器执行此中所讨论的任何一或多种方法。主要组件符号说明：110 制造机本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种侦测错误的方法，其包含：　接收处理数据，该处理数据包含多个处理变量；　根据该处理数据调适一或多个多变量统计模型，其中调适过程包含施加一改变至该一或多个多变量统计模型的至少一单变量统计，其在如果该改变大于一门槛值时而为之；及　 　使用该一或多个经调适的多变量统计模型来分析接续的处理数据以侦测错误。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2006-5-7 60/746,647;US 2006-5-7 60/746,649;US 21.一种侦测错误的方法，其包含：
接收处理数据，该处理数据包含多个处理变量；
根据该处理数据调适一或多个多变量统计模型，其中调适过程包含施加一
改变至该一或多个多变量统计模型的至少一单变量统计，其在如果该改变大于
一门槛值时而为之；及
使用该一或多个经调适的多变量统计模型来分析接续的处理数据以侦测
错误。
2.如权利要求1所述的方法，其更包含：
在调适该一或多个多变量统计模型前或在调适这些多变量统计模型后，判
定该处理数据是否指出针对该一或多个多变量统计模型的一错误。
3.如权利要求1所述的方法，其中该一或多个多变量统计模型根据该多个
处理变量之一或多者的一经测量漂移而调适。
4.如权利要求1所述的方法，其中来自该多个处理变量的一第一子集的处
理变量被调适，且其中来自该多个处理变量的一第二子集的处理变量不被调
适。
5.如权利要求1所述的方法，其更包含：
经由施加一第一错误侦测算法，在调适该一或多个多变量统计模型前，判
定该处理变量是否指出一错误；及
经由施加一第二错误侦测算法，在调适该一或多个多变量统计模型后，判
定该处理数据是否指出一错误，其中该第一错误侦测算法的控制限制广于该第
二错误侦测算法的控制限制。
6.如权利要求1所述的方法，其中该一或多个多变量统计模型包含至少一
第一模型及一第二模型，由所考虑的历史数据的一数量、所使用的处理变量、
所使用的主要部件的数目、信任限制、遗忘因子、调适至该经测量漂移的一方
法、所调适的处理变量、所用于模型产生的训练数据、以及调适门槛值的至少
一者而该第二模型不同于该第一模型。
7.如权利要求1所述的方法，其更包含：
在侦测与该处理数据相关的一工具上的机器维护时，自动地重置这些多变
量统计模型的至少一者。
8.如权利要求7所述的方法，其中重置过程包含重新计算针对具有大于一
门槛值的一错误贡献的处理变量的统计、调适一多变量统计模型的至少部分至
新的操作情况、及回复该多变量统计模型至相符于在一训练时段时所产生的一
原始状态的一状态的至少一者。
9.如权利要求7所述的方法，其中重置过程包含初始化一重置训练时段，
其中该重置训练时段被用来收集数据以更新这些多变量统计模型的至少一者。
10.如权利要求1所述的方法，其中调适过程更包含施加一改变至一关
联性数组、主要部件的一数目、负载向量(loading vectors)、中数(mean)、
变化、协方差、主要部件特征向量及特征数值的至少一者。
11.一种包含数据的机器可存取媒体，其当由一机器所存取时，造成该
机器执行一方法，该方法包含：
接收处理数据，该处理数据包含多个处理变量；
根据该处理数据调适一或多个多变量统计模型，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：JL小哈维，AT施沃姆，
申请(专利权)人：应用材料股份有限公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]