Layer processing

Details Layer processing Layer processing

H - Electricity

01

L

H01L 21/66 (2006.01) C30B 25/16 (2006.01) G01B 11/06 (2006.01) G01N 21/21 (2006.01) H01L 21/3065 (2006.01) H01L 21/31 (2006.01)

Patent

CA 2342638

Layer processing to grow a layer structure upon a substrate surface comprises supplying a vapour mixture stream to the substrate (28) to deposit constituents, monitoring growth with an ellipsometer (12) and using its output in real-time growth control of successive pseudo-layers. A Bayesian algorithm is used to predict a probability density function for pseudo-layer growth parameters from initial surface composition, growth conditions and associated growth probabilities therewith, the function comprising discrete samples. Weights are assigned to the samples representing occurrence likelihoods based on most recent sensor output. A subset of the samples is chosen with selection likelihood weighted in favour of samples with greater weights. The subset provides a subsequent predicted probability density function and associated pseudo-layer growth parameters for growth control, and becomes a predicted probability density function for a further iteration of pseudo-layer growth.

L'invention porte sur un traitement de couches permettant d'étirer une structure de couches sur la surface d'un substrat. Ce procédé consiste à amener un flux de mélange de vapeurs sur le substrat (28) pour y déposer des constituants ; contrôler l'étirement avec un ellipsomètre (12) et utiliser sa sortie dans la commande d'étirement en temps réel de pseudo-couches successives. Un algorithme de Bayes est utilisé pour prédire la fonction de densité pour des paramètres d'étirement de pseudo-couches à partir d'une composition initiale, de conditions d'étirement et de probabilités d'étirement associées, la fonction comprenant des échantillons distincts. Les poids sont associés aux échantillons représentant des vraisemblances d'occurrence sur la base d'une sortie de capteur la plus récente. Un sous-ensemble d'échantillons est choisi par vraisemblance de sélection pondérée en faveur d'échantillons de poids supérieurs. Le sous-ensemble assure une fonction de densité de probabilités et de paramètres d'étirement associés pour le contrôle d'étirement et devient une fonction de densité de probabilités prédite pour une autre itération d'étirement de pseudo-couches.

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