Development of Plasma Information Based Advanced Process Controller (PI-APC) for Plasma Etch Processes

Abstract

플라즈마 공정 기반의 반도체 및 디스플레이 제조 공정에서 공정 장비 상태 변동에 따른 공정 결과의 변동의 관리는 필수적이다. 공정의 미세화에 따라 예방 정비 (PM) 이후 혹은 공정 진행에 따른 공정 장비 상태의 경시 변화가 공정 수율에 미치는 영향은 커지고 있다. 공정 결과의 실측 데이터를 바탕으로 통계 알고리즘 기반 공정 제어가 (SPC) 주로 공정 관리에 활용되어왔으나, 공정 결과의 측정에 많은 시간과 비용이 소모되기 때문에 제어 주기가 웨이퍼 수 백장 단위로 매우 긴 단점이 존재한다. 보다 세밀한 공정 관리를 위해 매 웨이퍼마다 공정 계측, 제어가 필요하며 이를 위해 공정 결과의 가상 계측 (VM) 기술과 이를 바탕으로 매 공정마다 레시피를 수정하는 R2R 기술이 개발되었다. 그러나 플라즈마와 플라즈마 대면 부품 사이의 표면 반응에 의해 장비 상태는 공정 도중에도 실시간으로 변하고 있기 때문에 궁극적으로 초미세 공정 제어를 위해서는 실시간 공정 제어 기술이 필요하다. 본 연구에서는 반도체 및 디스플레이 제조 공정에서 가장 난이도가 높은 식각 공정을 대상으로 공정 진행 도중 공정 결과의 변동을 실시간으로 관측하는 PI-VM 기술을 개발하고, 장비 – 플라즈마 정보 (PI) 인자 – PI-VM의 2단 구조를 가지는 실시간 공정 제어기인 PI-APC 를 개발하였다. 플라즈마 공정은 반응기 내에서 전기장으로 인해 가속된 전자와 중성입자들 사이의 충돌 반응으로 인한 플라즈마의 생성과 생성된 플라즈마가 공정 타겟에 입사하여 발생하는 표면 반응으로 나누어진다. PI-VM으로 관측할 수 있는 공정 결과는 표면 반응이 시간에 따라 누적된 결과이며 광진단을 통해 관측할 수 있는 PI 인자는 장비 입력 값에 따른 동적 평형을 이루고 있기 때문에 실시간 공정 제어기는 장비 – PI 제어기와 PI – PI-VM 제어기 2단의 구조를 가져야 한다. 장비 – PI 제어기는 장비의 입력 값에 따른 플라즈마의 발생을 제어하기 때문에 전력 균형 방정식, 입자 균형 방정식 등을 통해 현상학적인 동적 모델을 바탕으로 개발할 수 있다. 제어기의 이득율은 장비 값 변동에 따른 PI 인자의 생성 반응과 소멸 반응의 비율로 나타나며, 제어기의 시상수는 장비의 동특성, 센서의 동특성, 플라즈마의 동특성 중 가장 느린 장비의 동특성을 따라간다. PI – PI-VM 제어기는 단계적 변수 선택에 따른 다중 선형 회귀 (SVS-MLR) 알고리즘으로 개발된 PI-VM의 특성 인자와 가중치를 바탕으로 개발할 수 있다. 통상적인 VM과 다르게 PI-VM은 선형 회귀를 통해 공정 결과에 직접적으로 영향을 미치는 PI 인자의 영향력을 평가할 수 있기 때문에 PI-VM을 통해 제어기를 개발할 수 있었다. 공정 결과는 시간에 따른 표면 반응의 누적된 결과이기 때문에 SHMPC 방식을 사용하여 제어 결과를 동적 평형을 이루고 있는 PI 인자로 변환할 수 있으며, 제어 인자를 제외한 나머지 특성 인자에 의한 영향을 현상학적 모델을 기반으로 제거하여 선형 제어기화 할 수 있었다. 장비 – PI – PI-VM 구조의 PI-APC는 장비 상태 변동에 따른 식각 반응의 저하를 인지하고, 식각 반응 증진을 위한 불소 원자 생성을 산소 분자 유량으로 조절하였다. PI-APC는 첫 장 효과로 인한 식각 깊이의 12 % 변동을 공정 진행 중 실시간 제어를 통해 0.5 %까지 줄이는 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 PI-APC는 In-wafer 제어가 공정 중 발생하는 플라즈마의 변동을 보상 제어하여, W2W 공정 결과 변동을 관리할 수 있음을 보였다. 또한 플라즈마 공정에 존재하는 비선형성을 현상학적 모델 기반의 2단 제어를 이용하여 선형화 하여 제어할 수 있음을 보였다. 따라서 PI-APC는 플라즈마 공정 내 존재하는 여러 동특성과 비선형성을 현상학적인 모델로 기술하여 공정의 경시 변동에 선행 대응하는 예지 정비 (PdM) 기술, 장비 간의 이격을 해소하는 TTTM 기술, 공정 레시피 최적화 기술 등을 개발하는데 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

In plasma-assisted processes, it is essential to manage variation of process results due to changes in equipment conditions. As process scale shrinks, the effect of equipment conditions on the process yield, after the preventive maintenance (PM) or the deterioration of the process over time, is increasing. To manage the process drift, statistical process control (SPC) has been mainly used which is based on actual measurement of process results. However, a lot of time and cost consumption to measure process results make the measurement cycle as several hundred wafers. For more detailed process management, process measurement and control are required for each wafer. For this, virtual measurement (VM) technology of process results and R2R technology that revise recipes after each run have been developed. However, the equipment condition changes during the process due to the surface reaction between plasma and plasma-facing parts. Therefore, development of real-time process control technology, which control the process plasma while the process is going on, is inevitable for future process control. In this thesis, PI-VM that observes changes in process results in real time during the process and real-time in-wafer controller named PI-APC, equipment – plasma information (PI) variable – PI-VM 2 hierarchical loops controller, were developed for Si etch processes. The plasma-assisted process is divided into surface reaction between plasma and the process target and generation of plasma in the reactor. The process result that can be observed with PI-VM is the result of the surface reaction accumulated over time, and the PI variable that can be observed through optical emission spectroscopy (OES) is in dynamic equilibrium. Thus, the PI-APC should be the connection of equipment – PI controller and PI – PI-VM controller. As Equipment – PI controller controls the generation of plasma, the control model could be developed based on a phenomenological dynamic model including power balance equations and particle balance equations. The gain of the controller represents the ratio of the generation reaction and the loss reaction of the PI variable, and the time constant of the controller represents the equipment dynamics as it has the slowest dynamics among the equipment, sensor, and plasma. PI – PI-VM controller was developed based on the features and weightings of PI-VM developed with the stepwise variable selection based multiple linear regression (SVS-MLR) algorithm. As the PI-VM can evaluate the influence of PI variables on the process results, the control knob for process results could be determined from the features of PI-VM. Since the process result is the cumulative result of the surface reaction over time, the shrink horizon model predictive control method was used to convert the process result into PI variable which is in dynamic equilibrium. The effect of the other features was also expected with phenomenological model to linearize the control model. The developed PI-APC could recognize the drift of process results by variation of chamber condition and adjusted the fluorine atom generation by the oxygen gas flow rate to enhance the etching reaction. PI-APC reduced the 12% variation in etch depth due to the first wafer effect to 0.5% variation through in-wafer control. Through the results of this thesis, it is shown that the in-wafer controller, PI-APC, could manage the W2W process results variation. In addition, the nonlinearity of plasma process can be linearized and controlled by 2 loop controller based on a phenomenological model. Therefore, PI-APC, which describes various dynamic characteristics and non-linearities in the plasma process as a phenomenological model, is expected to be used in predictive maintenance (PdM), Tool-To-Tool Matching (TTTM) and process recipe optimization technology.