均匀辐射加热控制架构的制作方法

allin2025-01-12  64


实施方式涉及半导体制造领域,并且特别地涉及用于估计模型化工具中跨基板的热均匀性的工艺。


背景技术:

1、在半导体处理环境中,使用快速热处理(rtp)工具,例如,以便执行热处理(例如,退火)和生长材料层(例如,氧化生长),仅举几例应用。在rtp工具中,使用灯阵列以便加热定位于灯下方的基板。在一些情况下,也可在基板下方提供反射器。跨基板表面的温度控制是rtp工具的关键参数。通常希望跨基板直径的温度大体上均匀。

2、为了控制温度,rtp工具通常包括被分组为多个区的灯。可向单个区中的灯供应相同量的功率,且不同区可具有不同的功率水平。例如,靠近基板中心的区的功率可与朝向基板边缘的区的功率不同。

3、跨基板的温度的控制是复杂的工程障碍。当定位于基板的特定区域上方时,灯辐照也可加热基板的相邻区域。热模型化也需要考虑腔室壁温度、边缘环温度、反射器材料、基板材料以及许多其他参数。

4、相应地,模型化rtp工具极其困难。此外,制作的模型计算量大,且需要很长时间以便在系统内产生热行为。由于形成这样的模型的复杂度,难以模型化新的rtp工具设计。例如,可能希望减少rtp工具中的灯的数量(例如,为了降低制造成本、减小功耗等)。然而,现存解决方案限制了在新设计以实体(physical)形式实施之前对新设计进行测试的能力。


技术实现思路

1、本文公开的实施方式包括模型化快速热处理(rtp)工具的方法。在一实施方式中,所述方法包括以下步骤:开发rtp工具的灯模型,其中所述灯模型包括多个灯区;计算针对所述多个灯区的辐照度图表;将所述辐照度图表中的所述多个灯区的辐照度值乘上工艺配方期间在给定时间处的存在的rtp工具的功率;将针对所述多个灯区的乘后的所述辐照度值加起来(sum)以形成所述灯模型的辐照图表;使用所述辐照图表以作为对机器学习算法的输入;及从所述机器学习算法输出跨假想基板的温度。

2、实施方式也可包括非暂时性计算机可读介质,所述非暂时性计算机可读介质包含程序指令以用于引起计算机执行方法。在一实施方式中,所述方法包括以下步骤:开发rtp工具的灯模型,其中所述灯模型包括多个灯区;计算针对所述多个灯区的辐照度图表;将所述辐照度图表中的所述多个灯区的辐照度值乘上工艺配方期间在给定时间处的存在的rtp工具的功率;将针对所述多个灯区的乘后的所述辐照度值加起来以形成所述灯模型的辐照图表;使用所述辐照图表作为对机器学习算法的输入;及从所述机器学习算法输出跨假想基板的温度。

3、实施方式也可包括模型化快速热处理(rtp)工具的方法。在一实施方式中,所述方法包括以下步骤:使用训练数据来训练机器学习算法,所述训练数据包括来自存在的rtp工具的真实温度数据;开发rtp工具的灯模型,其中所述灯模型包括多个灯区,且其中所述灯模型中的灯的数量与所述存在的rtp工具中的灯的数量不同;计算针对所述多个灯区的辐照度图表;将所述辐照度图表中的所述多个灯区的辐照度值乘上工艺配方期间在给定时间处的所述存在的rtp工具的功率;将针对所述多个灯区的乘后的辐照度值加起来以形成所述灯模型的辐照图表;使用所述辐照图表以作为对所述机器学习算法的输入;及从所述机器学习算法输出跨假想基板的温度。



技术特征:

1.一种模型化快速热处理(rtp)工具的方法,包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的方法,进一步包括以下步骤:

3.如权利要求2所述的方法,其中所述训练包括不同训练数据的至少25个集合。

4.如权利要求1所述的方法,其中所述多个灯区包括多至15个灯区。

5.如权利要求1所述的方法,其中所述灯模型的灯布置与所述存在的rtp工具的灯布置不同。

6.如权利要求5所述的方法,其中所述灯模型的所述灯布置中的灯的数量与所述存在的rtp工具的所述灯布置中的灯的数量不同。

7.如权利要求1所述的方法,其中所述机器学习算法包括两个或更多个隐藏层。

8.如权利要求1所述的方法,其中所述辐照图表包括针对所述假想基板上的至少15个不同位置处的数据点。

9.如权利要求1所述的方法,其中工艺配方期间的所述给定时间在热浸泡(thermalsoak)期间。

10.如权利要求1所述的方法,其中所述工艺配方期间的所述给定时间在热斜坡(thermal ramp)期间。

11.如权利要求1所述的方法,其中跨所述假想基板的所述温度大体上匹配训练数据的集合。

12.一种非暂时性计算机可读介质,包含程序指令以用于引起计算机执行方法,所述方法包括以下步骤:

13.如权利要求12所述的非暂时性计算机可读介质,进一步包括以下步骤:

14.如权利要求13所述的非暂时性计算机可读介质,其中所述训练包括不同训练数据的至少25个集合。

15.如权利要求12所述的非暂时性计算机可读介质,其中所述多个灯区包括多至15个灯区。

16.如权利要求12所述的非暂时性计算机可读介质,其中所述灯模型的灯布置与所述存在的rtp工具的灯布置不同。

17.如权利要求16所述的非暂时性计算机可读介质,其中所述灯模型的所述灯布置中的灯的数量与所述存在的rtp工具的所述灯布置中的灯的数量不同。

18.如权利要求1所述的方法,其中工艺配方期间的所述给定时间在热浸泡期间及/或在热斜坡期间。

19.一种模型化快速热处理(rtp)工具的方法,包括以下步骤:

20.如权利要求19所述的方法,其中工艺配方期间的所述给定时间在热浸泡及/或热斜坡期间。


技术总结
本文公开的实施方式包括模型化快速热处理(RTP)工具的方法。在一实施方式中,所述方法包括以下步骤:开发RTP工具的灯模型,其中所述灯模型包括多个灯区;计算针对所述多个灯区的辐照度图表;将所述辐照度图表中的所述多个灯区的辐照度值乘上工艺配方期间在给定时间处的存在的RTP工具的功率;将针对所述多个灯区的乘后的所述辐照度值加起来以形成所述灯模型的辐照图表;使用所述辐照图表以作为对机器学习算法的输入;及从所述机器学习算法输出跨假想基板的温度。

技术研发人员:普雷塔姆·拉奥,苏拉吉特·库马尔,姚东明,沃尔夫冈·阿德霍尔德
受保护的技术使用者:应用材料公司
技术研发日:
技术公布日:2024/10/31
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