具有状态和模型参数估计的半导体批次控制系统技术方案

一种批次（Ｒ２Ｒ）控制系统的方法包括使用过程输入处理材料并且产生过程输出，将过程输入存储在数据库中，该存储包括使用时间标记，以及将过程输出的至少一个测量使用时间标记与每个过程输入对齐地存储在数据库中。该方法还包括在数据库中的数据上迭代以估计模型的一个或多个系数，并且如果一个或多个测量丢失，基于来自所述模型的预测取代丢失测量。模型用所述系数估计更新。该方法另外还包括在来自数据库的数据上迭代以估计过程状态，并且如果测量的一个或多个从数据库中丢失，基于来自模型的预测取代丢失测量。模型用所述过程状态估计更新。控制器可以接收更新的模型并且利用模型产生下一个过程输入。更新的模型也可以用来产生可测量过程变量的估计，其中估计可以与实际测量相比较以确定估计是否在置信界限内。如果估计不在置信界限内，故障被指出。（*该技术在2022年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及半导体处理领域，尤其涉及半导体处理中的批次(Runto Run control)控制。
技术介绍
半导体处理中的批次(R2R)控制和故障检测(FDC)指基于在处理完成之后发生的产品测量来更新装备配方设置的实践。该实践因不能在现场测量产品特性而应用于半导体工业中。例如，在化学机械平面化(CMP)过程中，衬垫旋转速度，外加力，和其他参数是可测量的，而薄膜厚度，实际产品变量是不可测量的。类似地，在光刻技术中，曝光功率，曝光时间和焦点可以确定，但是实际的覆盖误差不可以测量直到抗蚀剂显影之后，分离过程在光刻曝光之后很久才发生。其他的实例存在，但是主要的应用存在于光刻技术(覆盖和临界尺寸(CD))，等离子蚀刻和CMP中。实现有效R2R控制的最好方法是因经常与这些实现相关联的长测量延迟而使用可靠过程模型的方法。但是，这些过程的R2R控制和FDC中的共同问题在于，模型系数不是众所周知的并且精炼值的实验太艰苦。对于使用闭环控制器操作过程中收集的数据来同时估计过程状态并精炼模型系数的方法的需求存在。使问题复杂化的是，状态变量中的一些和模型系数中的一些将信息反映到问题的不同组分上的事实。例如，一些系数可能是产品相关的，但不是工具相关的。状态变量中的一些可能反映工具的某一方面的状态，而其他可能反映消耗品或辅助组分，例如标线板的贡献。适应有效R2R控制方面的这些需求的方法将解决制造半导体的过程中的许多制造困难。在现有技术中，批次控制应用中组合的状态和参数估计的方法还不是可用的。涉及问题部分的各种方法是已知的。在现有技术中，状态估计用来从测量的数据中估计工具状态，假设产品贡献是已知的、恒定的且包含在模型中。但是，如果模型包含一些系数误差，不可避免的不测事件，那么每当产品改变时，使用控制系统控制生产多于一个产品的过程引起明显的干扰改变。典型集成电路生产线中的产品改变基本上每批晶片而发生。因此，恒定模型的干扰估计传递高度依赖于模型系数精确性的性能。在现有技术中，其他实现一种适应类型的估计器，其估计表征工具当前状态的模型系数，但是忽略过程中由过程工具(process tool)和消耗品提供的附加干扰。该方法引入与单独的干扰估计相同的问题。控制器将所有误差归因于模型系数。因为不同产品具有不同的模型系数，并且工具干扰与系数中的产品贡献混合，当产品在生产中转换时，误差传播，作为随机误差出现在输出中。但是，误差不是随机的，而是代替地由于系统不能正确地指定误差原因。需要的是一种结合实行附加状态干扰估计和模型参数估计的能力使得误差原因正确地被指定，允许产品以最小系统扰动而转换的方法。进一步需要的是该问题的方法，其(i)结合使用制造数据的参数和状态/参数估计，以同时精炼产品和辅助模型贡献；以及(ii)估计工具状态。
技术实现思路
具有可靠的过程模型对于实现有效批次(R2R)控制系统是必不可少的，尤其考虑到与这种系统相关联的长测量延迟。对于使用在闭环控制器操作过程中收集的数据来估计过程状态并精炼模型系数的方法的需求已经存在。根据本专利技术，提供一种在R2R控制应用中组合的状态和参数估计的方法。尤其，用于控制制造过程的方法包括使用过程输入处理材料并且产生过程输出，将过程输入存储在数据库中，该存储包括使用时间标记，以及将过程输出的至少一个测量使用时间标记与每个过程输入对齐地存储在数据库中。该方法还包括在数据库中的数据上迭代，以估计模型的一个或多个系数，并且如果一个或多个测量丢失，基于来自所述模型的预测取代丢失测量。模型用所述系数估计更新。该方法另外还包括在来自数据库的数据上迭代，以估计过程状态，并且如果测量的一个或多个从数据库中丢失，基于来自模型的预测取代数据库的丢失测量。模型用所述过程状态估计更新。在参数或状态估计过程中丢失测量的取代可以隐含地或明确地完成。控制器可以接收更新的模型并且利用模型产生下一个过程输入。更新的模型也可以用来产生可测量过程变量的估计，其中估计可以与实际测量相比较以确定估计是否在置信界限内。如果估计不在置信界限内，故障被指出。根据一种实施方案，该方法包括连接到数据库的一个或多个模块，该一个或多个模块包括至少分类模块，其配置以根据时间标记将从过程异步接收的测量分类，被分类的测量包括后面到达的测量，以允许下一个过程输入至少部分基于使用后面可用测量计算的误差。分类模块也将数据库中的数据分类，以便在参数估计或状态估计过程中使用。如果实际的测量在模型系数估计或过程状态估计之后一段时期变得可用，对于丢失的一个或多个测量，先前丢失测量的预测测量用实际测量取代，并且实际测量存储在数据库中。在随后的模型系数估计和过程状态估计中，实际测量取代预测测量来使用。等待实际测量变得可用的时期在本专利技术中可能是可变的。在一种实施方案中，状态估计器滤波器和参数估计器滤波器包括使用约束最小二乘法计算估计的单独的滚动时域滤波器(receding horizonfilter)。最小二乘优化需要求解二次方程式程序。附图说明本专利技术可以通过参考附随附图更好地理解，并且其许多目的、特征和优点对本领域技术人员变得显然。遍及几幅图的相同参数数字的使用表示相同或相似的元素。图1，标注为“现有技术”，说明由半导体工具执行的半导体晶片的典型处理系统。图2是根据本专利技术实施方案的控制系统的框图。图3是说明根据本专利技术实施方案的状态/参数估计器的操作的时序图。图4是根据本专利技术实施方案的方法的流程图。图5说明在根据本专利技术实施方案的故障检测期间的置信区域。具体实施例方式I.综述下面描述的本专利技术实施方案提供可能根据从一种实现到另一种实现可能各不相同的具体开发目的、商业关注以及系统需求而改变或发展的特征。应当理解，本专利技术的特征的任何这种改变将是受益于本专利技术公开的本领域技术人员的日常任务。本专利技术提供一种用于有效且精确地处理材料的方法和系统，其处理测量从材料处理中，例如在半导体处理中异步地收集。本专利技术也提供一种在R2R控制应用中组合的状态和参数估计的方法。参考图1，现有技术控制系统的实施方案显示过程输入106，其可能是原材料、不完全处理的材料，或者在过程工具104上处理的其他过程输入，例如半导体材料。控制器102连接到过程工具104以提供一个或多个控制输入信号。过程工具104处理过程输入106的材料并且输出过程输出108。现在参考图2，显示根据本专利技术的一种R2R控制系统。控制系统200包括用于处理连接到控制器202的材料的过程210。控制器202接收过程给定值r212并且输出计算的过程输入u214。过程210接收实际的过程输入v218，其包括由操作员引起的输入干扰Δu216改变的计算的过程输入214。实际的过程输入v218进一步由输入/输出存储库208接收，该输入/输出存储库208可能实现为数据库。过程210，例如过程工具104处理材料并且输出需要测量的处理后的产品。过程210传递产品和产品的参数。过程工具210的输出被测量。该测量显示为块224并且包括(i)在现场执行的测量；(ii)处理之后不久执行的测量；以及(iii)后面完成的测量。控制系统200在测量上操作以经由传递函数，例如干扰传递函数矩阵220增加干扰d222。过程测量显示为过程输出y226并且进一步提供到输入/输出存储库20本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于控制制造过程的方法，包括：使用过程输入进行处理并且产生过程输出；将过程输入存储在数据库中；将过程输出的至少一个测量与每个过程输入相关联地存储在数据库中；在来自数据库的数据上迭代以估计过程状态； 如果一个或多个测量从数据中丢失，则基于来自模型的预测为数据库取代丢失测量；以及以所述过程状态估计更新所述模型。

【技术特征摘要】
US 2001-10-23 10/046,359;US 2002-6-14 10/171,7581.一种用于控制制造过程的方法，包括使用过程输入进行处理并且产生过程输出；将过程输入存储在数据库中；将过程输出的至少一个测量与每个过程输入相关联地存储在数据库中；在来自数据库的数据上迭代以估计过程状态；如果一个或多个测量从数据库中丢失，则基于来自模型的预测为数据库取代丢失测量；以及以所述过程状态估计更新所述模型。2.根据权利要求1的方法，其中如果实际测量在过程状态估计之后一段时期变得可用，则对于丢失的所述一个或多个测量，以所述实际测量取代预测测量，将所述实际测量存储在所述数据库中，并且在随后的过程状态估计中利用所述实际测量。3.根据权利要求1的方法，其中控制器接收更新的模型，并且利用所述更新的模型来产生下一个过程输入。4.根据权利要求3的方法，其中控制器包括模型预测控制(MPC)类型控制器，直接模型反相器类型控制器，以及简单积分控制器中的一个或多个。5.根据权利要求3的方法，其中控制器使用过程状态的估计来使得过程的每个批次中的误差最小化。6.根据权利要求1的方法，其中该过程在许多半导体器件的大量或一部分上操作。7.根据权利要求1的方法，其中数据库耦连到在数据库上操作的一个或多个模块。8.根据权利要求7的方法，其中模块包括估计模块，计算模块，分类模块，配对模块和数据存储模块。9.根据权利要求1的方法，其中制造过程是下列过程中的一个或多个的批次(R2R)过程化学机械平面化(CMP)过程，光刻过程以及等离子蚀刻过程。10.根据权利要求2的方法，其中所述时期可以是可变的。11.根据权利要求1的方法，其中过程输入的所述分类包括提供时间标记，并且其中过程输出的所述至少一个测量使用时间标记与每个过程输入相关联。12.一种控制系统，包括控制器，能够提供过程输入；过程，耦连到控制器以接收过程输入和提供过程输出；数据库，配置成接收过程输入和过程输出的测量，数据库能够将每个过程输入和每个过程输出相关联；模型，能够提供模型输出；以及状态估计器，耦连成接收数据库输出和模型输出，状态估计器连接到控制器并且能够产生过程状态估计，并且配置成基于所述过程状态估计将更新的模型提供到所述控制器。13.根据权利要求12的控制系统，其中该过程在许多半导体器件的大量或一部分上操作。14.根据权利要求12的控制系统，其中控制器包括下述模型预测控制(MPC)类型控制器，直接模型反相器类型控制器，以及简单积分控制器中的一个或多个。15.一种装置，包括用于使用过程输入处理并且产生过程输出的工具；用于将过程输入存储在数据库中的工具，该用于存储的工具包括提供时间标记；用于将过程输出的至少一个测量使用时间标记与每个过程输入对齐地存储在数据库中的工具；用于在来自数据库的数据上迭代以估计过程状态的工具；用于基于来自模型的预测取代从数据库中丢失的测量的工具；以及用于使用所述过程状态估计来更新所述模型的工具。16.一种用于控制制造过程的方法，包括使用过程输入进行处理并且产生过程输出；将过程输入存储在数据库中；将过程输出的至少一个测量与每个过程输入相关联地存储在数据库中；在来自数据库的数据上迭代以估计过程状态，其中在数据的每次迭代时求解约束二次最优化；如果一个或多个测量从数据库中丢失，基于来自模型的预测为数据库取代丢失测量；以及以所述过程状态估计更新所述模型。17.根据权利要求16的方法，其中如果实际测量在过程状态估计之后一段时期变得可用，则对于丢失的所述一个或多个测量，以所述实际测量取代预测测量，将所述实际测量存储在所述数据库中，并且在随后的过程状态估计中利用所述实际测量。18.根据权利要求16的方法，其中控制器接收更新的模型，并且利用所述更新的模型来产生下一个过程输入。19.根据权利要求17的方法，其中所述时期可以是可变的。20.根据权利要求16的方法，其中过程输入的所述分类包括提供时间标记，并且其中过程输出的所述至少一个测量使用时间标记与每个过程输入相关联。21.一种用于控制制造过程的方法，包括提供具有过程输入数据和相关的过程输出数据的数据库；在来自数据库的数据上迭代以估计过程状态；如果一个或多个测量从数据库中丢失，则基于来自模型的预测为数据库取代丢失测量；以及以所述过程状态估计更新所述模型。22.根据权利要求21的方法，其中如果实际测量在过程状态估计之后一段时期变得可用，则对于丢失的所述一个或多个测量，以所述实际测量取代预测测量，将所述实际测量存储在所述数据库中，并且在随后的过程状态估计中利用所述实际测量。23.根据权利要求21的方法，其中控制器接收更新的模型，并且利用所述更新的模型来产生下一个过程输入。24.根据权利要求22的方法，其中所述时期可以是可变的。25.根据权利要求21的方法，其中所述过程输出数据使用时间标记与所述过程输入数据相关联。26.根据权利要求21的方法，还包括在所述数据的每次迭代时求解约束二次最优化。27.一种程序存储介质，可由机器读取并且包含用于执行包含在权利要求1中的方法的指令。28.一种程序存储介质，可由机器读取并且包含用于执行包含在权利要求16中的方法的指令。29.一种程序存储介质，可由机器读取并且包含用于执行包含在权利要求21中的方法的指令。30.一种用于控制制造过程的方法，包括使用过程输入进行处理并且产生过程输出；将过程输入存储在数据库中；将过程输出的至少一个测量与每个过程输入相关联地存储在数据库中；在来自数据库的数据上迭代以估计用于模型的一个或多个系数；如果一个或多个测量在模型系数估计期间从数据库中丢失，则基于来自所述模型的预测为数据库取代丢失测量；以所述系数估计更新所述模型；在来自数据库的数据上迭代以估计过程状态；如果一个或多个测量在过程状态估计期间从数据库中丢失，则基于来自所述模型的预测为数据库取代丢失测量；以及以所...

【专利技术属性】
技术研发人员：基思A爱德华兹，周建平，詹姆斯A穆林斯，
申请(专利权)人：布鲁克斯普里自动控制公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]