动态调节薄膜沉积参数的系统和方法技术方案

薄膜沉积系统在半导体晶圆上沉积薄膜。薄膜沉积系统包括基于机器学习的分析模型。该分析模型通过接收静态工艺条件和目标薄膜数据来动态选择下一个沉积工艺的工艺条件。该分析模型可识别动态工艺条件数据，该数据与静态工艺条件数据一起可生成与目标薄膜数据匹配的预测薄膜数据。然后，沉积系统将静态和动态工艺条件数据用于下一个薄膜沉积工艺。艺条件数据用于下一个薄膜沉积工艺。艺条件数据用于下一个薄膜沉积工艺。

【技术实现步骤摘要】
动态调节薄膜沉积参数的系统和方法


[0001]本公开的实施例涉及薄膜沉积领域。

技术介绍

[0002]对于包括智能电话、平板电脑、台式计算机、膝上型计算机和许多其他类型的电子器件在内的电子器件，一直存在对提高计算能力的持续需求。集成电路为这些电子设备提供计算能力。增加集成电路中计算能力的一种方法是增加半导体衬底的给定区域可以包括的晶体管和其他集成电路部件的数量。
[0003]为了继续减小集成电路中部件的尺寸，实施了各种薄膜沉积技术。这些技术可以形成非常薄的膜。然而，薄膜沉积技术在确保正确形成薄膜方面也面临严重的困难。

技术实现思路

[0004]本申请的实施例提供了一种薄膜沉积方法，包括：向分析模型(140)提供静态工艺条件数据；用所述分析模型选择第一动态工艺条件数据；用所述分析模型，基于所述静态工艺条件数据和所述第一动态工艺条件数据生成第一预测薄膜数据；将所述第一预测薄膜数据与目标薄膜数据执行比较；如果所述第一预测薄膜数据与所述目标薄膜数据匹配，则以基于所述静态工艺条件数据和所述第一动态工艺条件数据的沉积工艺条件执行薄膜沉积工艺；以及如果所述第一预测薄膜数据与所述目标薄膜数据不匹配，则调整所述第一动态工艺条件数据。
[0005]本申请的实施例提供一种薄膜沉积方法，包括：用机器学习工艺训练分析模型(140)以预测薄膜的特性；在训练所述分析模型后，将目标薄膜数据提供给所述分析模型；用所述分析模型识别工艺条件数据，所述工艺条件数据产生与所述目标薄膜数据相符的预测薄膜数据；以及以基于所述工艺条件数据的沉积工艺条件在半导体晶圆(104)上执行薄膜沉积工艺。
[0006]本申请的实施例提供一种薄膜沉积系统，包括：薄膜沉积室(102)；支撑件(106)，配置为在所述薄膜沉积室内支撑衬底；流体源(108)，配置为在薄膜沉积工艺中将流体提供到所述薄膜沉积室中；以及控制系统(124)，配置为基于机器学习工艺识别用于所述薄膜沉积工艺的工艺条件数据，并根据所述工艺条件数据在所述薄膜沉积工艺中控制所述第一流体源。
附图说明
[0007]图1是根据一个实施例的薄膜沉积系统的示图。
[0008]图2是根据一个实施例的薄膜沉积系统的控制系统的框图。
[0009]图3A是根据一个实施例的用于训练控制系统的分析模型的工艺的流程图。
[0010]图3B是示出根据一个实施例的分析模式的操作和训练方面的框图。
[0011]图4是根据一个实施例的用于结合分析模型执行薄膜沉积工艺的工艺流程图。
[0012]图5是根据一个实施例的用于形成薄膜的方法的流程图。
[0013]图6是根据一个实施例的用于形成薄膜的方法的流程图。
具体实施方式
[0014]在以下描述中，针对集成电路管芯内的各种层和结构描述了许多厚度和材料。对于各种实施例，通过示例的方式给出了特定的尺寸和材料。根据本公开，本领域技术人员将认识到，在不脱离本公开的范围的情况下，可以在许多情况下使用其他尺寸和材料。
[0015]以下公开提供了用于实现所描述的主题的不同部件的许多不同的实施例或示例。下面描述组件和布置的特定示例以简化本描述。当然，这些仅是示例，而无意于执行限制。例如，在下面的描述中，在第二部件之上或之上的第一部件的形成可以包括其中第一和第二部件直接接触形成的实施例，并且还可以包括其中在第一部件和第二部件之间形成附加部件，使得第一和第二部件可以不直接接触的实施例。另外，本公开可以在各个示例中重复参考数字和/或字母。该重复是出于简单和清楚的目的，并且其本身并不指示所讨论的各种实施例和/或配置之间的关系。
[0016]此外，为了便于描述，在本文中可以使用诸如“下面”、“低于”、“在...下”、“在上方”、“在
…
上”之类的空间相对术语来描述如图所示一个元件或部件与另一元件的关系。除了在附图中描绘的方位之外，空间相对术语还意图涵盖设备在使用或操作中的不同方位。装置可以以其他方式定向(旋转90度或以其他定向)，并且本文中使用的空间相对描述语可以同样地被相应地解释。
[0017]在以下描述中，阐述了某些特定细节以便提供对本公开的各种实施例的透彻理解。然而，本领域技术人员将理解，可以在没有这些具体细节的情况下实践本公开。在其他情况下，未详细描述与电子部件和制造技术相关联的公知结构，以避免不必要地使本公开的实施例的描述不清楚。
[0018]除非上下文另外要求，否则在整个说明书和随后的权利要求书中，词语“包括”及其变体(例如“含”和“包含”)应以开放的、包容性的意义来解释，即“包括但不限于”。
[0019]诸如第一、第二和第三之类的序数的使用不一定暗含排序的秩序感，而仅可以区分动作或结构的多个实例。
[0020]在整个说明书中，对“一实施例”或“一个实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定部件、结构或特性包括在至少一个实施例中。因此，在整个说明书中各处出现的短语“在一实施例中”或“在一个实施例中”不一定都指的是同一实施例。此外，在一个或多个实施例中，可以以任何合适的方式组合特定的部件、结构或特性。
[0021]如本说明书和所附权利要求书中所使用的，单数形式“一个”、“一种”和“该”包括复数个对象，除非内容中另有明确规定。还应注意，除非内容清楚地另外指出，否则术语“或”通常以包括“和/或”的意义使用。
[0022]本公开的实施例提供了可靠的厚度和成分的薄膜。本公开的实施例利用机器学习技术来在沉积工艺之间或甚至在沉积工艺期间调整薄膜沉积工艺参数。本公开的实施例用机器学习技术来训练分析模型以确定应当为下一个薄膜沉积工艺或者甚至当前薄膜沉积工艺的下一阶段实施的工艺参数。最终薄膜沉积工艺产生具有可靠地落在目标规格内的厚度和组成的薄膜。如果未正确形成薄膜，则包含薄膜的集成电路将不会出现性能问题。此
外，成批的半导体晶圆将具有提高的产量和更少的报废晶圆。
[0023]图1是根据一个实施例的薄膜沉积系统100的框图。薄膜沉积系统100包括具有内部容积103的薄膜沉积室102。支撑件106位于内部容积103内，并且配置为在薄膜沉积工艺中支撑衬底104。薄膜沉积系统100配置为在基板104上沉积薄膜。薄膜沉积系统100包括动态地调节薄膜沉积参数的控制系统124。在描述薄膜沉积系统100的操作之后，提供控制系统124的细节。
[0024]在一个实施例中，薄膜沉积系统100包括第一流体源108和第二流体源110。第一流体源108将第一流体供应到内部容积中。第二流体源110将第二流体供应到内部容积103中。第一和第二流体都有助于在基板104上沉积薄膜。尽管图1示出了流体源108和110，但实际上，流体源108和110可以包括或供应除流体之外的材料。例如，流体源108和110可以包括为沉积工艺提供所有材料的材料源。
[0025]在一个实施例中，薄膜沉积系统100是执行ALD工艺的原子层沉积(ALD)系统。ALD工艺在衬底104上形成种子层。选本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种薄膜沉积方法，包括：向分析模型(140)提供静态工艺条件数据；用所述分析模型选择第一动态工艺条件数据；用所述分析模型，基于所述静态工艺条件数据和所述第一动态工艺条件数据生成第一预测薄膜数据；将所述第一预测薄膜数据与目标薄膜数据执行比较；如果所述第一预测薄膜数据与所述目标薄膜数据匹配，则以基于所述静态工艺条件数据和所述第一动态工艺条件数据的沉积工艺条件执行薄膜沉积工艺；以及如果所述第一预测薄膜数据与所述目标薄膜数据不匹配，则调整所述第一动态工艺条件数据。2.根据权利要求1所述的薄膜沉积方法，还包括：如果所述第一预测薄膜数据与所述目标薄膜数据不匹配，则：基于调整后的所述第一动态工艺条件数据生成第二预测薄膜数据；将所述第二预测薄膜数据与所述目标薄膜数据执行比较；以及如果所述第二预测薄膜数据与所述目标薄膜数据匹配，则以基于所述静态工艺条件数据和调整后的所述第一动态工艺条件数据的工艺条件执行所述薄膜沉积工艺。3.根据权利要求1所述的薄膜沉积方法，其中，所述薄膜沉积工艺是原子层沉积工艺。4.根据权利要求3所述的薄膜沉积方法，其中，执行所述薄膜沉积工艺包括执行所述原子层沉积工艺的第一循环。5.根据权利要求4所述的薄膜沉积方法，还包括：在所述第一周期之后：用所述分析模型识别第二动态工艺条件数据；以及基于所述静态工...

【专利技术属性】
技术研发人员：程仲良，
申请(专利权)人：台湾积体电路制造股份有限公司，
类型：发明
国别省市：