【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及搜索实现所期望的处理结果的制造条件的搜索装置以及搜索方法和半导体装置制造系统。
技术介绍
1、在半导体制造中为了得到所期望的处理结果而需要设定适当的处理条件。伴随持续的半导体器件的微细化/处理控制参数的增加，认为今后用于得到所期望(机差抑制或者高精度)的处理结果的处理条件可通过机器学习来导出。在此，处理条件由处理装置的至少1个以上的控制参数的项目构成。
2、近年，根据伴随新材料的导入、器件构造的复杂化的处理装置的控制范围的扩大，对处理条件大量追加了新的项目。为了充分发挥处理装置的性能，处理条件的最佳化不可缺少。因此，正关注通过机器学习来导出实现工艺开发者所要求的良好的处理结果的处理条件的手法。在此，处理结果由表示实施了处理的样品的形状、性质等的至少1个以上的项目构成。以下，将该良好的处理结果称作“目标处理结果”。
3、关于目标处理结果，使用针对硅(si)晶片11上的被蚀刻材料的蚀刻工艺的例子来说明。图1示出晶片整体以及蚀刻工艺后的si晶片11表面的中央附近12以及边缘附近13的两处的截面图。形成于si晶片11的表面的被蚀刻材料14通过蚀刻去除，通过测量与虚线所示的蚀刻前表面16的高度之间的差分，能够估计该部位处的蚀刻量15。
4、能够根据蚀刻量15的面内分布数据、蚀刻所需的时间来算出蚀刻速度、蚀刻速度的面内均匀性等。现在，若设蚀刻速度是处理结果的项目，则目标处理结果就如“50nm/min的蚀刻速度”、“在面内偏差5％以内20nm的蚀刻量”这样定义为给定的值或者给定的值的范围。将实
5、通过机器学习来导出目标处理条件的手法一般按照以下的次序来实施。首先，设定目标处理结果。另一方面，决定多个基础处理条件来对样品执行基于基础处理条件的处理，取得由基础处理条件和其处理结果构成的处理数据，构建初始处理数据库。通过基于初始处理数据库的机器学习，来推定记述基础处理条件与其处理结果之间的相关关系的模型。以下，针对这样的模型，若将处理条件看做输入x，将其处理结果看做输出y，则是记述输入输出关系y＝f(x)的模型，因此称为输入输出模型。基于所推定的输入输出模型，来预测满足目标处理结果的处理条件(称为“预测处理条件”)。
6、接着，使用所得到的预测处理条件来实施验证实验。即，执行基于预测处理条件的处理，并判别所得到的处理结果是否是目标处理结果。在得到目标处理结果的情况下，将预测处理条件作为目标处理条件，完成验证实验。相对于此，在未得到目标处理结果的情况下，将验证实验中得到的处理数据追加到数据库来更新输入输出模型，直到得到目标处理结果为止都重复进行处理条件的预测和验证实验。
7、在这样的目标处理条件的导出法中，目标处理条件的预测中使用的输入输出模型的精度很重要。图2是表示处理条件与处理结果的相关关系(输入输出关系)的图表。在此，设虚线21是真正的输入输出关系，相对于此，设实线22、一点划线23分别为输入输出模型a、输入输出模型b所表征的输入输出关系。输入输出模型的精度能够作为与用虚线表示的真正的输入输出关系之间的类似度来评价。在该情况下，输入输出模型a(实线22)的输入输出关系与真正的输入输出关系(虚线21)类似，输入输出模型a的精度高。另一方面，输入输出模型b(一点划线23)的输入输出关系与真正的输入输出关系(虚线21)相背离，输入输出模型b的精度低。
8、基于精度低的输入输出模型得到的预测处理条件的处理结果成为与目标处理结果背离的结果的可能性高。因此，直至得到目标处理条件为止的验证实验的次数会增加。由此，工艺开发期间以及实验费、人工费等工艺开发成本会增大。为了避免这样的事态，需要提高输入输出模型的精度。
9、为了提高输入输出模型的精度，考虑预先构建大规模的初始处理数据库的方法。但是，在该方法中，为了进行初始处理数据库的构建而需要重复进行许多次处理，工艺开发期间以及工艺开发成本的削减无法根本解决。
10、作为抑制用于构建初始处理数据库的处理数据的取得数并且提高输入输出模型的精度的手法，有活用在与想要导出处理条件的工艺(称为“对象工艺”)不同的工艺中取得的处理数据的手法。具体来说，基于在与对象工艺不同的工艺(称为“参考工艺”)中取得的处理数据(称为“参考处理数据”)的数据库(称为“参考处理数据库”)，来推定记述参考工艺中的输入输出关系的输入输出模型(称为“参考输入输出模型”)，为了进行对象工艺中的预测而参考所推定的参考输入输出模型。
11、在专利文献1中，记载了通过“一种决定对样品进行的处理的控制参数的计算机，具备：存储部，存放第1模型以及第2模型，其中，第1模型表示通过测量进行了处理的制造中使用的第1样品而得到的第1处理输出与通过测量进行了处理的测量比第1样品更容易的第2样品而得到的第2处理输出之间的相关关系，第2模型表示对第2样品进行了处理的处理的控制参数与第2处理输出之间的相关关系；以及解析部，基于成为目标的所述第1处理输出即目标处理输出、第1模型以及第2模型来算出对第1样品进行的处理的目标控制参数”，“能够抑制工艺开发所涉及的成本，算出最佳的控制参数”。此外，在专利文献1中，记载了如下事项来作为实施例，即，将作为第2样品的代用样品的处理输出的变量设为a、将作为第1样品的实际样品的处理输出的变量设为b时，将“b越大则a也越大这样的定性的实际样品一代用样品关系模型”作为第1模型来使用。
12、在专利文献2中，记载了通过“一种搜索对象工艺的处理条件的处理条件搜索装置，该处理条件搜索装置具有：目标处理结果设定部，设定所述对象工艺中的目标处理结果；学习数据库，该学习数据库包含处理数据库和参考处理数据库，其中，处理数据库存放作为所述对象工艺中的处理条件与处理结果的组合的对象处理数据，参考处理数据库存放作为参考工艺中的处理条件与处理结果的组合的参考处理数据；有监督学习执行部，使用所述对象处理数据，将所述对象处理数据的处理条件设为对象说明变量，将处理结果设为对象目的变量，推定作为所述对象说明变量与所述对象目的变量之间的输入输出模型的所述对象工艺的输入输出模型；迁移学习执行部，将所述参考处理数据的处理条件设为参考说明变量，将处理结果设为参考目的变量，使用所述参考说明变量与所述参考目的变量之间的参考输入输出模型以及所述对象处理数据来推定所述对象工艺的输入输出模型；迁移可否判断部，判断是否通过所述有监督学习执行部和所述迁移学习执行部的任一者推定出所述对象工艺的输入输出模型；以及处理条件预测部，使用所述对象工艺的输入输出模型，来预测实现所述目标处理结果的处理条件”，由此，“可抑制工艺开发期间、工艺开发成本的同时搜索目标处理条件”。
13、此外，在专利文献2中记载了将如下事项来作为实施例，即，作为参考处理数据，不是使用处理装置中实际处理而得到的数据，而是将通过针对对象工艺的模拟而取得的模拟结果与模拟条件的组合作为参考处理数据库来使用。
14、在先技术文献
15、专利文献<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种搜索装置，通过使用学习模型预测与半导体制造装置的所期望的处理结果对应的制造条件，来搜索与所期望的处理结果对应的制造条件，
2.根据权利要求1所述的搜索装置，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的搜索装置，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的搜索装置，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的搜索装置，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的搜索装置，其特征在于，
7.一种半导体装置制造系统，具备平台，所述平台经由网络连接半导体制造装置，安装有用于使用学习模型来预测与半导体制造装置的所期望的处理结果对应的制造条件的应用程序，所述半导体装置制造系统的特征在于，
8.一种搜索方法，通过使用学习模型预测与半导体制造装置的所期望的处理结果对应的制造条件，来搜索与所述所期望的处理结果对应的制造条件，
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种搜索装置，通过使用学习模型预测与半导体制造装置的所期望的处理结果对应的制造条件，来搜索与所期望的处理结果对应的制造条件，
2.根据权利要求1所述的搜索装置，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的搜索装置，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的搜索装置，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的搜索装置，其特征在于，
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：中山丈嗣，中田百科，大森健史，
申请(专利权)人：株式会社日立高新技术，
类型：发明
国别省市：
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