JP2910626B2 - Sputtering system optimization method - Google Patents
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Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、スパッタ装置の最適化
方法に関し、特にシミュレーションによりスパッタ装置
のパラメータを最適化する方法に関する。The present invention relates to a method for optimizing a sputtering apparatus, and more particularly to a method for optimizing parameters of a sputtering apparatus by simulation.
【0002】[0002]
【従来の技術】半導体デバイスの縮小化に伴って、微細
孔の埋め込みが問題となってきており、この問題に対処
するためには、スパッタ装置の最適化が必要である。と
ころが、スパッタ装置の最適化を行うに際し、実際に装
置を開発して実験を行うことは、コスト、TATの点で
問題があった。2. Description of the Related Art Along with the miniaturization of semiconductor devices, embedding of fine holes has become a problem, and to cope with this problem, it is necessary to optimize a sputtering apparatus. However, when optimizing a sputtering apparatus, there is a problem in terms of cost and TAT in actually developing the apparatus and performing an experiment.
【0003】そこで、シミュレーションを用いてスパッ
タ装置の最適化を行うことが検討されてきており、従
来、かかるシミュレーションに関する技術として、例え
ば、「H.Yamada et.al.,1994 IEDM Tech.Dig.,pp553-55
6」には、モンテカルロ法を用いた形状シミュレーショ
ン技術が開示されている。Therefore, optimization of a sputtering apparatus using simulation has been studied. Conventionally, as a technique related to such simulation, for example, “H. Yamada et.al., 1994 IEDM Tech. Dig., pp553-55
6 "discloses a shape simulation technology using the Monte Carlo method.
【0004】上記文献に示された形状シミュレーション
技術では、まず、スパッタ装置のターゲットから粒子が
放出される位置を、ターゲットのエロージョンに放出粒
子数が比例すると仮定することにより決定し、この粒子
の放出角度をcos則に従うとして乱数を用いて決定
し、放出粒子のエネルギーをトンプソンの分布を仮定し
棄却法により決定する。In the shape simulation technique disclosed in the above document, first, the position at which particles are emitted from a target of a sputtering apparatus is determined by assuming that the number of emitted particles is proportional to the erosion of the target. The angle is determined using random numbers assuming the cos rule, and the energy of the emitted particles is determined by a rejection method assuming a Thompson distribution.
【0005】次に、衝突位置を平均自由工程とポアソン
分布とを用いて求め、衝突後の粒子の軌道は中心力場の
古典力学式より、剛体球モデルを用いて求める。また、
コリメータ及び装置側壁へのトラップ判定を行う。Next, the collision position is determined by using the mean free path and the Poisson distribution, and the trajectory of the particle after the collision is determined by the classical dynamic formula of the central force field using a hard sphere model. Also,
The trap determination to the collimator and the device side wall is performed.
【0006】さらに、上記のように計算した粒子の軌道
をウェハ上の特定の領域で抽出する。抽出された軌道よ
り、3次元的なシャドウ効果をスルーホールの軸対称性
を利用して判定することにより、スパッタ形状を2次元
ストリングモデルを用いて計算する。Further, the trajectory of the particles calculated as described above is extracted in a specific area on the wafer. The sputter shape is calculated using a two-dimensional string model by determining the three-dimensional shadow effect from the extracted trajectory using the axial symmetry of the through hole.
【0007】[0007]
【発明が解決しようとする課題】前述したモンテカルロ
法を用いた形状シミュレーション技術では、エロージョ
ンや放出角度分布等の装置条件は既に与えられていると
して解析を行っている。そのため、このシミュレーショ
ン技術を用いてスパッタ装置の最適化を検討する場合に
は、エロージョンや放出角度分布等の値をパラメータと
して変化させたシミュレーションを行ってスパッタ装置
の最適条件を求める必要がある。In the shape simulation technique using the Monte Carlo method described above, the analysis is performed assuming that the apparatus conditions such as erosion and emission angle distribution have already been given. Therefore, when examining optimization of a sputtering apparatus using this simulation technique, it is necessary to determine the optimum conditions of the sputtering apparatus by performing a simulation in which values such as erosion and emission angle distribution are changed as parameters.
【0008】しかし、モンテカルロ法を用いた従来の形
状シミュレーション技術では、ある程度以上の粒子数の
発生が構造上必要であり、一つの装置条件について、例
えばEWS(エンジニアリング・ワークステーション)
を用いて約2時間の計算時間が必要であった。そのた
め、装置パラメータを変化させてスパッタ装置の最適条
件を求めるには、非常に長い計算時間を要するという大
きな問題点があった。However, in the conventional shape simulation technique using the Monte Carlo method, it is necessary to generate a certain number of particles or more in terms of structure. For one apparatus condition, for example, EWS (Engineering Workstation)
Approximately 2 hours of calculation time were required using. Therefore, there is a serious problem that it takes a very long calculation time to obtain the optimum conditions of the sputtering apparatus by changing the apparatus parameters.
【0009】本発明は、上記事情に鑑みてなされたもの
で、スルーホールの埋め込みを行うスパッタ装置の最適
パラメータをシミュレーションを用いて求めるに際し、
装置最適化条件を短い計算時間で求めることができるス
パッタ装置最適化方法を提供することを目的とする。[0009] The present invention has been made in view of the above circumstances, and in determining the optimum parameters of a sputtering apparatus for embedding through holes using simulation,
An object of the present invention is to provide a method for optimizing a sputtering apparatus, which can obtain an apparatus optimizing condition in a short calculation time.
【0010】[0010]
【課題を解決するための手段】本発明のスパッタ装置最
適化方法は、前記目的を達成するため、スルーホールの
埋め込みを行うスパッタ装置の最適パラメータをシミュ
レーションを用いて求める方法において、下記〜の
工程を含むことを特徴としている。In order to achieve the above object, a method for optimizing a sputtering apparatus according to the present invention comprises the steps of: It is characterized by including.
【0011】ターゲットより放出された粒子の軌道を
計算する工程。前記軌道をウェハ上で抽出する工程。
前記軌道の発現確率を表す係数の関数として前記スル
ーホールの埋め込み形状又は膜厚を計算する工程。前
記スルーホールの埋め込み形状又は膜厚を最適化する条
件より線形計画法を用いて前記係数を求める工程。前
記係数よりスパッタ装置の最適パラメータを求める工
程。ここで、粒子の軌道を計算する工程とは、粒子の位
置、速度の経時変化を、ニュートン力学の運動方程式に
従って計算し、途中、他の粒子との衝突頻度をポワソン
確率に従うとして決定し、衝突前後の速度変化を、古典
力学の中心力場により計算する工程をさす。軌道をウェ
ハ上で抽出する工程とは、前記方法により計算した粒子
の軌道とウェハ上面を含む平面との交点を求め、その交
点の座標の値が、ウェハ上で抽出を行うと予め規定した
領域の座標内にあるか否かを判定し、その領域にある場
合には軌道の速度を記録する工程をさす。スルーホール
の埋め込み形状又は膜厚を計算する工程とは、垂直断面
上にストリングポイントを配してスルーホールの断面形
状を表現し、各ストリングポイントに上記粒子の軌道を
向け、向けた軌道が、他のストリングポイントにより表
現される形状と交わらないか否かを計算し、交わる場合
には、シャドウが生じたしたとして、その軌道を無視
し、交わらない場合には、粒子の軌道の方向にストリン
グポイントを移動することにより、スルーホールの埋め
込み形状を計算する工程をさす。また、ここで、ストリ
ングポイントの垂直方向への移動距離(形状の垂直方向
への移動距離)より膜厚を計算する。 Calculating the trajectory of the particles emitted from the target; Extracting the trajectory on a wafer.
Calculating the embedded shape or film thickness of the through-hole as a function of a coefficient representing the occurrence probability of the trajectory. A step of obtaining the coefficient by using a linear programming method based on a condition for optimizing a through hole filling shape or a film thickness. Obtaining an optimum parameter of the sputtering apparatus from the coefficient. Here, the process of calculating the trajectory of a particle refers to the position of the particle.
The time-dependent change of the position and speed into the equation of motion of Newtonian mechanics
Therefore, calculate and calculate Poisson the frequency of collision with other particles on the way.
The speed change before and after the collision is determined
Refers to the process of calculating using the central force field of dynamics. Orbit
The step of extracting on C means that the particles calculated by the above method
The intersection between the trajectory of the wafer and the plane containing the upper surface of the wafer.
The value of the coordinates of the point was specified in advance to be extracted on the wafer
It is determined whether or not the coordinates are within the coordinates of the area.
In this case, it refers to the process of recording the speed of the orbit. Through hole
The process of calculating the embedded shape or film thickness of
Cross-section of through-hole with string points on top
And the trajectory of the particle at each string point
Aiming, aiming trajectory is indicated by other string points
Calculate whether it does not intersect with the displayed shape, and if it does
Ignores its trajectory as a shadow has occurred
If they do not intersect, string in the direction of the particle trajectory.
Filling through holes by moving
Refers to the process of calculating the embedded shape. Also, here,
Vertical movement distance of the moving point (vertical
Calculate the film thickness from the distance moved to
【0012】本発明のスパッタ装置最適化方法では、モ
ンテカルロ法を用いた形状シミュレーション技術を利用
し、かつ下記(1)〜(3)の手法を用いること、すな
わち装置パラメータの値を記録してスパッタ粒子の軌道
を計算するフローと、各軌道の発現確率を重みとして加
え、形状または膜厚を計算するフローと、形状または膜
厚を最適化する条件より各発現確率を計算するフローと
を用いることにより、スパッタ装置の最適パラメータを
シミュレーションにより短い計算時間で求めることが可
能となる。In the method of optimizing a sputtering apparatus according to the present invention, a shape simulation technique using a Monte Carlo method is used, and the following methods (1) to (3) are used. Use a flow to calculate the trajectory of particles, a flow to calculate the shape or film thickness by adding the expression probability of each trajectory as a weight, and a flow to calculate each expression probability from conditions for optimizing the shape or film thickness. Accordingly, it is possible to obtain the optimum parameters of the sputtering apparatus by simulation in a short calculation time.
【0013】(1)各軌道(i)を計算した後、それに
確率的な重み(ai)を付ける。ここで、aiはエロー
ジョン、放出角度分布等の装置パラメータに対応する。 (2)形状、膜厚等を含む装置の最適化条件を、aiの
関数としてシミュレーションする。 (3)その結果と装置の最適条件とから、aiを線形計
画法で計算することにより、最適装置パラメータを求め
る。(1) After calculating each trajectory (i), a probabilistic weight (ai) is assigned to it. Here, ai corresponds to device parameters such as erosion and emission angle distribution. (2) Simulation of device optimization conditions including shape, film thickness, etc., as a function of ai. (3) From the results and the optimum conditions of the apparatus, ai is calculated by a linear programming method to obtain the optimum apparatus parameters.
【0014】本発明のスパッタ装置最適化方法における
〜の工程は、例えば、下記ステップにより実施する
ことができる(図2参照)。Steps (1) to (4) in the method for optimizing a sputtering apparatus of the present invention can be carried out, for example, by the following steps (see FIG. 2).
【0015】ターゲットより放出された粒子の軌道を
計算する工程。 ・ステップ1:ターゲットよりスパッタ粒子が放出され
る位置と、粒子の放出角度及びエネルギーを計算するス
テップ(図2S1)。 ・ステップ2:粒子の衝突位置を平均自由工程とポアソ
ン分布を用いて求め、衝突後の粒子の軌道を中心力場の
古典力学式より剛体球モデルを用いて求めるステップ
(図2S2)。 ・ステップ3:粒子のコリメータ及び装置側壁へのトラ
ップ判定を行うステップ(図2S3)。Calculating the trajectory of the particles emitted from the target; Step 1: A step of calculating a position at which sputtered particles are emitted from the target, an emission angle and energy of the particles (S1 in FIG. 2). Step 2: A step of obtaining the collision position of the particles using the mean free path and the Poisson distribution, and obtaining the trajectory of the particles after the collision using a hard sphere model from the classical dynamic formula of the central force field (FIG. 2S2). Step 3: A step of determining whether the particles are trapped on the collimator and the device side wall (S3 in FIG. 2).
【0016】前記軌道をウェハ上で抽出する工程。 ・ステップ4:ウェハ上の特定の領域でスパッタ粒子の
軌道を抽出し、ウェハ上の特定の領域に入ってきた粒子
の3次元的な速度を軌道ファイルに記録するステップ
(図2S4)。A step of extracting the trajectory on a wafer. Step 4: a step of extracting the trajectory of the sputtered particles in a specific area on the wafer and recording the three-dimensional velocity of the particles entering the specific area on the wafer in a trajectory file (S4 in FIG. 2).
【0017】前記軌道の発現確率を表す係数の関数と
して前記スルーホールの埋め込み形状又は膜厚を計算す
る工程。 ・ステップ5:スパッタ粒子を、該粒子がターゲット上
のどの範囲から放出されたかによって分類し、各々のタ
ーゲット範囲から放出される粒子の軌道を用いて、スル
ーホールの断面形状をストリングモデルを使用して計算
するステップ(図2S5)。 ・ステップ6:ステップ5の結果から各種膜厚を計算す
るステップ(図2S6)。 ・ステップ7:各種膜厚の計算を全てのターゲット範囲
について行うステップ(図2S7)。Calculating a buried shape or a film thickness of the through hole as a function of a coefficient representing a probability of occurrence of the trajectory. Step 5: Classify the sputtered particles according to the range from which the particles are emitted on the target, and use the trajectory of the particles emitted from each target area to determine the cross-sectional shape of the through hole using a string model. (S5 in FIG. 2). Step 6: Step of calculating various film thicknesses from the result of step 5 (S6 in FIG. 2). Step 7: A step of calculating various film thicknesses for all target ranges (S7 in FIG. 2).
【0018】前記スルーホールの埋め込み形状又は膜
厚を最適化する条件より線形計画法を用いて前記係数を
求める工程。 ・ステップ8:各ターゲット範囲での粒子の出現確率を
表すと同時に、エロージョンの深さを表す係数aiを未
知数として、各種条件式及び目的関数G(ai)を定式
化するステップ(図2S8)。 ・ステップ9:線形計画法を用いてG(ai)が最大と
なるaiの組を求めるステップ(図2S9)。A step of obtaining the coefficient from a condition for optimizing the shape or film thickness of the through hole by using a linear programming method. Step 8: A step of formulating various conditional expressions and an objective function G (ai) using the coefficient ai representing the depth of the erosion as an unknown value while representing the probability of appearance of particles in each target range (S8 in FIG. 2). Step 9: A step of finding a set of ai that maximizes G (ai) using linear programming (S9 in FIG. 2).
【0019】前記係数より最適装置パラメータを求め
る工程。 ・ステップ10:ターゲット範囲毎に計算した形状にa
iを掛けて足し合わせることで最適化した形状を計算
し、スパッタ装置の最適パラメータを求めるステップ
(図2S10)。A step of obtaining an optimum apparatus parameter from the coefficient. Step 10: Apply a to the shape calculated for each target area
A step of calculating an optimized shape by multiplying by i and adding them up to obtain an optimum parameter of the sputtering apparatus (S10 in FIG. 2).
【0020】[0020]
【実施例】以下、実施例により本発明を具体的に示す
が、本発明は下記実施例に限定されるものではない。EXAMPLES The present invention will be specifically described below with reference to examples, but the present invention is not limited to the following examples.
【0021】[実施例1]本発明の第1の実施例に係る
スパッタ装置最適化方法を、図1に示す模式図及び図2
に示すフローチャートを用いて説明する。Embodiment 1 A method for optimizing a sputtering apparatus according to a first embodiment of the present invention is schematically shown in FIG. 1 and FIG.
This will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
【0022】ターゲットより放出された粒子の軌道を
計算する工程。 ターゲット101を、例えば、ターゲットの半径方向に
等間隔で3分割(ターゲット範囲(i=1〜3))して
おく。そして、モンテカルロ法を用いて粒子の軌道10
2を計算する。すなわち、ターゲットよりスパッタ粒子
が放出される位置と、粒子の放出角度及びエネルギーを
計算する(S1)。次に、衝突位置を平均自由工程とポ
アソン分布を用いて求め、衝突後の粒子の軌道は中心力
場の古典力学式より、剛体球モデルを用いて求める(S
2)。さらに、コリメータ及び装置側壁へのトラップ判
定を行う(S3)。Calculating the trajectory of the particles emitted from the target. For example, the target 101 is divided into three parts (target range (i = 1 to 3)) at equal intervals in the radial direction of the target. Then, using the Monte Carlo method, the trajectory of the particle 10
Calculate 2. That is, the position where sputtered particles are emitted from the target, the emission angle and energy of the particles are calculated (S1). Next, the collision position is obtained using the mean free path and the Poisson distribution, and the trajectory of the particle after the collision is obtained from the classical dynamic formula of the central force field using a hard sphere model (S
2). Further, a trap is determined for the collimator and the device side wall (S3).
【0023】の工程は、スパッタ装置のターゲットか
ら放出された各々のスパッタ粒子の軌道を、背景ガス粒
子との衝突、コリメータ及び装置側壁へのトラップを考
慮しながら計算する工程である。The step of calculating the trajectory of each sputtered particle emitted from the target of the sputtering apparatus, taking into account the collision with the background gas particles, the collimator, and the trapping on the side wall of the apparatus.
【0024】前記軌道をウェハ上で抽出する工程。 ウェハ中央部の1cm角の領域及びウェハ端部の1cm
角の領域で粒子の軌道102を抽出する(S4)。この
粒子の軌道102には、前記のスパッタ粒子が放出され
る位置のデータも含まれている。Extracting the trajectory on the wafer. 1 cm square area at the center of the wafer and 1 cm at the edge of the wafer
The particle trajectory 102 is extracted in the corner area (S4). The particle trajectory 102 also includes data on the position from which the sputtered particles are emitted.
【0025】の工程は、の工程で計算したスパッタ
粒子の軌道をウェハ上の特定の領域で抽出し、このウェ
ハ上の特定の領域に入ってきた粒子の3次元的な速度を
軌道ファイルに記録する工程である。In the step, the trajectory of the sputtered particle calculated in the step is extracted in a specific area on the wafer, and the three-dimensional velocity of the particle entering the specific area on the wafer is recorded in the trajectory file. This is the step of performing
【0026】前記軌道の発現確率を表す係数の関数と
して前記スルーホールの埋め込み形状又は膜厚を計算す
る工程。 形状計算部において、ウェハ中央部で抽出した軌道ファ
イルより、ターゲット範囲(i)毎に粒子の軌道102
を分類し、各々のターゲット範囲(i)から放出される
粒子の軌道を用いて、3次元的なシャドウ効果をスルー
ホール103の軸対称性を利用して判定することによ
り、スルーホール103の断面形状をストリングモデル
を用いて計算する(S5)。その結果から、ウェハ中央
での上部膜厚Tcti(104)、下部膜厚Tcbi
(105)を計算する。また、これと同様の方法によっ
て、ウェハ端部で抽出した軌道より、上部膜厚Teti
(106)、下部膜厚Tebi(107)を計算する
(S6)。これを、全てのターゲット範囲(i=1〜
3)について行う(S7)。Calculating a buried shape or a film thickness of the through hole as a function of a coefficient representing a probability of occurrence of the trajectory. In the shape calculation unit, based on the trajectory file extracted at the center of the wafer, the trajectory 102
And the three-dimensional shadow effect is determined by using the trajectory of the particles emitted from each target area (i) using the axial symmetry of the through-hole 103, so that the cross section of the through-hole 103 is determined. The shape is calculated using a string model (S5). From the results, the upper film thickness Tcti (104) at the wafer center and the lower film thickness Tcbi
(105) is calculated. In addition, by the same method as above, the upper film thickness Teti is calculated from the trajectory extracted at the wafer edge.
(106) The lower film thickness Tebi (107) is calculated (S6). This is applied to all target ranges (i = 1 to
Step 3) is performed (S7).
【0027】の工程は、軌道ファイルに入ってきた粒
子を、該粒子がターゲット上のどの範囲から放出された
かによって分類するとともに、各々の範囲毎の軌道を用
いてストリングモデルにより各種膜厚を計算する工程で
ある。In the step, particles entering the trajectory file are classified according to the range from which the particles are emitted on the target, and various film thicknesses are calculated by a string model using the trajectory for each range. This is the step of performing
【0028】前記スルーホールの埋め込み形状又は膜
厚を最適化する条件より線形計画法を用いて前記係数を
求める工程。 各ターゲット範囲(i)での粒子の出現確率を表すと同
時に、エロージョンの深さを表す係数aiを未知数とし
て、スルーホール上部膜厚が一定である条件式、 Σai×Tcti=1.0 …(1) Σai×Teti=1.0 …(2) 確率が正であるという条件式、 ai≧0 (i=1〜3) …(3) 及び目的関数G(ai)、 G(ai)=Σai×Tcbi+Σai×Tebi …(4) を定式化する(S8)。(1)〜(4)式はaiの線形
結合となっているので、線形計画法を用いてG(ai)
が最大となるaiの組を求める(S9)。A step of obtaining the coefficient by using a linear programming method based on a condition for optimizing the shape or film thickness of the through hole. At the same time as expressing the probability of appearance of particles in each target range (i), the coefficient ai representing the depth of erosion is set as an unknown value, and a conditional expression in which the thickness of the upper portion of the through hole is constant is as follows: Σai × Tcti = 1.0 1) Σai × Teti = 1.0 (2) Conditional expression that probability is positive, ai ≧ 0 (i = 1 to 3) (3) and objective function G (ai), G (ai) = Σai × Tcbi + Σai × Tebi (4) is formulated (S8). Since the expressions (1) to (4) are linear combinations of ai, G (ai) is calculated using linear programming.
Is determined (S9).
【0029】の工程は、各々の範囲毎の膜厚に係数a
iを掛け、これを全ての範囲について足し合わせたもの
が、ウェハ上の各点で膜厚が一定となり、エロージョン
深さが正となるように、目的の関数G(ai)を設定す
るとともに、G(ai)が線形結合であることを利用
し、aiを未知数としてG(ai)を最大とするaiの
組を求める工程である。In the step, the coefficient a is set to the film thickness for each range.
i is multiplied and added over the entire range, and the objective function G (ai) is set so that the film thickness becomes constant at each point on the wafer and the erosion depth becomes positive. This is a step of obtaining a set of ai that maximizes G (ai) using ai as an unknown number, utilizing that G (ai) is a linear combination.
【0030】前記係数より最適装置パラメータを求め
る工程。 ターゲット範囲毎に計算した形状にaiを掛けて足し合
わせることで最適化した形状を計算し、スパッタ装置の
最適パラメータを求める(S10)。A step of obtaining an optimum apparatus parameter from the coefficient. The optimized shape is calculated by multiplying the shape calculated for each target range by ai and adding them together, thereby obtaining the optimum parameters of the sputtering apparatus (S10).
【0031】の工程は、求めたaiより実際に形状を
計算して確認し、スパッタ装置の最適パラメータを求め
る工程である。The step (1) is a step of actually calculating and confirming the shape from the obtained ai to obtain the optimum parameters of the sputtering apparatus.
【0032】式(1)、(2)のスルーホール上部膜厚
が一定である条件式は、各々のターゲット範囲(i)か
ら放出される軌道は(シャドウされずに)全てコンタク
ト上部(ウェハ表面)に到達するから、コンタクト上部
における膜厚は一定値であり、ウェハの中心と端とで同
じ膜厚であることがウェハプロセス上、ウェハ面内から
等しい特性のデバイスを作り出すために必要であるか
ら、両式を等しい値とし、簡便のため一定値を1とす
る。また、aiは、物理的にはエロージョンの深さに比
例する量であることから、必ず正であり、式(3)の条
件が必要となる。さらに、式(4)の目的関数G(a
i)は、ウェハの中心と端に位置するコンタクトホール
の底での下部膜厚を足し合わせたものであるから、この
値は、次の理由により、大きければ大きい程良い。すな
わち、コンタクトホールの底での膜厚が厚ければ厚いほ
ど、コンタクト底部での接触不良の生じる確率が減り、
安定したデバイスが製造できるからである。しかし、通
常、コンタクトホールのアスペクト比が大きくなるに従
い、スパッタ法で成膜した底部膜厚は薄くなり、この膜
厚を厚くすることが課題となっているため、式(1)、
(2)、(3)の条件を満たしながら、式(4)のG
(ai)で定義するコンタクトホール底部での膜厚の和
を最大にすることが、「スルーホールの埋め込み形状又
は膜厚を最適化する」ことに当たる。本実施例の最適化
方法では、粒子の出現確率を定数aiとみなすことによ
り、モンテカルロ法を用いた粒子の軌道計算が1回で済
み、これによって前述した従来技術に比べて計算時間を
約60分の1に短縮できるという大きな利点が得られ
る。The thickness of the upper part of the through hole in the equations (1) and (2)
Is constant for each target range (i)
All trajectories emitted are contacted (without shadowing)
To the top of the contact (wafer surface).
The film thickness is constant at the center and the edge of the wafer.
The same film thickness from within the wafer surface due to the wafer process
Is it necessary to create devices with equal characteristics?
Therefore, both equations are set to the same value, and a constant value is set to 1 for convenience.
You. Ai is physically proportional to the erosion depth.
Since it is an example amount, it is always positive, and the value of the expression (3)
Case is required. Further, the objective function G (a) in equation (4)
i) Contact holes located at the center and the edge of the wafer
This is the sum of the lower film thickness at the bottom of
The larger the value, the better, for the following reason. sand
In other words, the thicker the film thickness at the bottom of the contact hole, the thicker
The likelihood of poor contact at the bottom of the contact
This is because a stable device can be manufactured. However,
As the contact hole aspect ratio increases,
The bottom film thickness formed by the sputtering method is thin,
Since the problem is to increase the thickness, Equation (1),
While satisfying the conditions of (2) and (3), G in Expression (4) is satisfied.
Sum of film thickness at bottom of contact hole defined in (ai)
Is to maximize
Optimizes film thickness. " In the optimization method of the present embodiment, the particle trajectory calculation using the Monte Carlo method only needs to be performed once by regarding the appearance probability of the particles as the constant ai. A great advantage is obtained that it can be reduced by a factor of one.
【0033】すなわち、従来の技術では、S5、S7、
S8、S9、S10のようなステップはなく、抽出した
全ての軌道を用いて膜厚の計算(S6)を行っていた。
したがって、従来の技術でS8で扱われている出現確率
aiを表すためには、S1で粒子を放出させる際にai
に比例した個数の粒子を発生させるので、aiの値を変
えたときには全ての軌道及び膜厚をその都度計算し直す
必要があり、aiの組をいくつか変えて最適値を求める
ためには莫大な計算時間がかかっていた。これに対し、
本実施例の最適化方法では、粒子の出現確率を定数ai
とみなすことにより、ai決定までに要する軌道及び膜
厚の計算を1回だけにすることが可能である。That is, in the prior art, S5, S7,
There is no step like S8, S9, S10, and the thickness calculation (S6) is performed using all the extracted orbits.
Therefore, in order to express the appearance probability ai handled in S8 in the conventional technique, ai is used when the particles are released in S1.
When the value of ai is changed, it is necessary to recalculate all the trajectories and film thicknesses each time, and it is enormous to change the set of ai to obtain the optimum value. It took a lot of calculation time. In contrast,
In the optimization method of the present embodiment, the probability of appearance of particles is determined by a constant ai
Thus, it is possible to calculate the orbit and the film thickness required for determining ai only once.
【0034】[実施例2]本発明の第2の実施例に係る
スパッタ装置最適化方法を、図3に示す模式図を用いて
説明する。[Embodiment 2] A method of optimizing a sputtering apparatus according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to the schematic diagram shown in FIG.
【0035】ターゲットより放出された粒子の軌道を
計算する工程。 ターゲット301より放出される粒子の放出角度とし
て、等間隔で3分割した範囲(角度範囲(i=1〜
3))を指定しておく。次に、第1の実施例と同様の手
順で、モンテカルロ法を用いて粒子の軌道302を計算
する。Calculating the trajectory of the particles emitted from the target. As the emission angle of the particles emitted from the target 301, a range divided into three at equal intervals (angular range (i = 1 to 1)
3)) is specified. Next, in the same procedure as in the first embodiment, the trajectory 302 of the particle is calculated using the Monte Carlo method.
【0036】前記軌道をウェハ上で抽出する工程。 第1の実施例と同様の手順で、軌道302の抽出を行
う。抽出した軌道302には、粒子が放出された角度の
データも含まれている。Extracting the trajectory on the wafer. The trajectory 302 is extracted in the same procedure as in the first embodiment. The extracted trajectory 302 also includes data on the angle at which the particles are emitted.
【0037】前記軌道の発現確率を表す係数の関数と
して前記スルーホールの埋め込み形状又は膜厚を計算す
る工程。 第1の実施例において各ターゲット範囲(i)で行った
ウェハ中央と端での膜厚計算と同様の計算を、各角度範
囲(i)で行う。すなわち、スルーホール303の断面
形状をストリングモデルを用いて計算し、その結果か
ら、ウェハ中央での上部膜厚Tcti(304)、下部
膜厚Tcbi(305)上部膜厚Teti(306)、
下部膜厚Tebi(307)を計算する。これを、全て
の角度範囲(i=1〜3)について行う。Calculating a buried shape or a film thickness of the through hole as a function of a coefficient representing a probability of occurrence of the orbit. In the first embodiment, the same calculation as the film thickness calculation at the center and the end of the wafer performed in each target range (i) is performed in each angle range (i). That is, the cross-sectional shape of the through hole 303 is calculated using a string model, and from the result, the upper film thickness Tcti (304), the lower film thickness Tcbi (305), the upper film thickness Teti (306),
The lower film thickness Tebi (307) is calculated. This is performed for all the angle ranges (i = 1 to 3).
【0038】前記スルーホールの埋め込み形状又は膜
厚を最適化する条件より線形計画法を用いて前記係数を
求める工程。各放出角度範囲(i)での粒子の出現確率
を表すと同時に、放出角度分布を表す係数aiを未知数
として、実施例1と同様の方法により、条件式を最適化
するaiを求める。ステップ1において、ターゲットを
その半径方向に複数に分割することにより複数のターゲ
ット範囲を指定した場合(請求項3の発明を適用した場
合)には、aiは、各ターゲット範囲での粒子の出現確
率(=エロージョンの深さを表す係数)である。また、
ステップ1において、ターゲットより放出される粒子の
放出角度を複数に分割することにより複数の角度範囲を
指定した場合(請求項4の発明を適用した場合)には、
aiは、放出角度分布を表す係数であるということにな
る。従って、aiを各ターゲット範囲での粒子の出現確
率とした手順は、そのまま、aiをターゲットからの放
出角度分布を表す係数とすることで成立するものであ
る。 A step of obtaining the coefficient by using a linear programming method from a condition for optimizing the shape or film thickness of the through hole. At the same time as expressing the probability of appearance of particles in each emission angle range (i) and the coefficient ai representing the emission angle distribution as an unknown number, ai that optimizes the conditional expression is obtained by the same method as in the first embodiment. In step 1, target
By dividing into multiple in the radial direction, multiple targets
When the range of the credit is specified (when the invention of claim 3 is applied)
Ai) is the probability of appearance of particles in each target range.
Rate (= coefficient representing erosion depth). Also,
In step 1, the particles released from the target
By splitting the emission angle into multiple, multiple angle ranges
If specified (when the invention of claim 4 is applied),
ai is a coefficient representing the emission angle distribution.
You. Therefore, ai is the probability of particle appearance in each target range.
The procedure for setting the rate is to release ai from the target as it is.
This is achieved by using a coefficient that expresses the angle distribution.
You.
【0039】前記係数より最適装置パラメータを求め
る工程。 ターゲット範囲毎に計算した形状にaiを掛けて足し合
わせることで最適化した形状を計算し、スパッタ装置の
最適パラメータを求める。A step of obtaining optimum device parameters from the coefficients. The optimized shape is calculated by multiplying the shape calculated for each target range by ai and adding them together, thereby obtaining the optimum parameters of the sputtering apparatus.
【0040】本実施例の最適化方法では、第1の実施例
と同様に、従来技術に比べて計算時間を大幅に短縮でき
るとともに、第1の実施例ではできなかった放出角度分
布の最適化を行うことができる。According to the optimizing method of this embodiment, as in the first embodiment, the calculation time can be greatly reduced as compared with the prior art, and the emission angle distribution which cannot be achieved in the first embodiment can be optimized. It can be performed.
【0041】[0041]
【発明の効果】本発明のスパッタ装置最適化方法によれ
ば、スルーホールの埋め込みを行うスパッタ装置の最適
パラメータをシミュレーションを用いて求めるに際し、
装置最適化条件を短い計算時間で求めることができる。
すなわち、本発明のスパッタ装置最適化方法は、線形計
画法を用いて軌道の発現確率aiを決定することによ
り、ボトムカバレジを最適化するエロージョン及び放出
角度分布等の装置条件を短時間の解析時間で求めること
ができるという大きな利点を有する。According to the method for optimizing a sputtering apparatus according to the present invention, when the optimum parameters of a sputtering apparatus for embedding a through hole are obtained by simulation,
Device optimization conditions can be obtained in a short calculation time.
That is, the method for optimizing a sputtering apparatus according to the present invention determines the trajectory occurrence probability ai by using a linear programming method, and thereby optimizes the bottom coverage by changing the apparatus conditions such as erosion and emission angle distribution in a short time. It has a great advantage that it can be obtained by:
【図1】第1の実施例で行ったエロージョンの最適化を
示す模式図である。FIG. 1 is a schematic diagram showing erosion optimization performed in a first embodiment.
【図2】第1の実施例のフローの概略を示すフローチャ
ートである。FIG. 2 is a flowchart showing an outline of a flow of the first embodiment.
【図3】第2の実施例で行った放出角度分布の最適化を
示す模式図である。FIG. 3 is a schematic diagram showing optimization of an emission angle distribution performed in a second embodiment.
101 ターゲット 102 粒子の軌道 103 スルーホール 104 ウェハ中央上部膜厚 105 ウェハ中央下部膜厚 106 ウェハ端上部膜厚 107 ウェハ端下部膜厚 301 ターゲット 302 粒子の軌道 303 スルーホール 304 ウェハ中央上部膜厚 305 ウェハ中央下部膜厚 306 ウェハ端上部膜厚 307 ウェハ端下部膜厚 101 Target 102 Particle trajectory 103 Through hole 104 Wafer central upper film thickness 105 Wafer central lower film thickness 106 Wafer upper film thickness 107 Wafer lower film thickness 301 Target 302 Particle trajectory 303 Through hole 304 Wafer central upper film thickness 305 Wafer Central lower layer thickness 306 Wafer edge upper layer thickness 307 Wafer edge lower layer thickness
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平9−249969(JP,A) 特開 平5−29257(JP,A) 特開 平10−306371(JP,A) 1995年3月28〜31日東海大学湘南校舎 にて開催された「第42回応用物理学関係 連合会」において文書をもって発表され たプログラム(28a−TF−2) (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) C23C 14/00 - 14/58 G06F 17/50 H01L 21/203,21/285 Continuation of the front page (56) References JP-A-9-249969 (JP, A) JP-A-5-29257 (JP, A) JP-A-10-306371 (JP, A) March 28 to 31, 1995 Program (28a-TF-2) announced in writing at the 42nd Federation of Applied Physics held at Tokai University Shonan Campus (58) Field surveyed (Int.Cl. 6 , DB name) C23C 14/00-14/58 G06F 17/50 H01L 21 / 203,21 / 285
Claims (4)
装置の最適パラメータをシミュレーションを用いて求め
る方法において、ターゲットより放出された粒子の軌道
を計算する工程と、前記軌道をウェハ上で抽出する工程
と、前記軌道の発現確率を表す係数の関数として前記ス
ルーホールの埋め込み形状又は膜厚を計算する工程と、
前記スルーホールの埋め込み形状又は膜厚を最適化する
条件より線形計画法を用いて前記係数を求める工程と、
前記係数よりスパッタ装置の最適パラメータを求める工
程とを含むことを特徴とするスパッタ装置最適化方法。1. A method for calculating, by simulation, an optimum parameter of a sputtering apparatus for embedding a through hole, a step of calculating a trajectory of a particle emitted from a target, and a step of extracting the trajectory on a wafer. Calculating the embedded shape or film thickness of the through hole as a function of a coefficient representing the occurrence probability of the trajectory,
A step of obtaining the coefficient by using a linear programming method from the conditions for optimizing the embedded shape or film thickness of the through hole,
Obtaining an optimum parameter of the sputtering apparatus from the coefficient.
る位置と、粒子の放出角度及びエネルギーを計算するス
テップ1と、粒子の衝突位置を平均自由工程とポアソン
分布を用いて求め、衝突後の粒子の軌道を中心力場の古
典力学式より剛体球モデルを用いて求めるステップ2
と、粒子のコリメータ及び装置側壁へのトラップ判定を
行うステップ3とによって、ターゲットより放出された
粒子の軌道を計算する工程を行い、 ウェハ上の特定の領域でスパッタ粒子の軌道を抽出し、
ウェハ上の特定の領域に入ってきた粒子の3次元的な速
度を軌道ファイルに記録するステップ4によって、前記
軌道をウェハ上で抽出する工程を行い、 スパッタ粒子を、該粒子がターゲット上のどの範囲から
放出されたかによって分類し、各々のターゲット範囲か
ら放出される粒子の軌道を用いて、スルーホールの断面
形状をストリングモデルを使用して計算するステップ5
と、ステップ5の結果から各種膜厚を計算するステップ
6と、各種膜厚の計算を全てのターゲット範囲について
行うステップ7とによって、前記軌道の発現確率を表す
係数の関数として前記スルーホールの埋め込み形状又は
膜厚を計算する工程を行い、 各ターゲット範囲での粒子の出現確率を表すと同時に、
エロージョンの深さを表す係数aiを未知数として、各
種条件式及び目的関数G(ai)を定式化するステップ
8と、線形計画法を用いてG(ai)が最大となるai
の組を求めるステップ9とによって、前記スルーホール
の埋め込み形状又は膜厚を最適化する条件より線形計画
法を用いて前記係数を求める工程を行い、 ターゲット範囲毎に計算した形状にaiを掛けて足し合
わせることで最適化した形状を計算し、スパッタ装置の
最適パラメータを求めるステップ10によって、前記係
数より最適装置パラメータを求める工程を行う請求項1
記載のスパッタ装置最適化方法。2. A position where sputtered particles are emitted from a target, a step 1 for calculating an emission angle and energy of the particles, and a collision position of the particles is obtained by using a mean free path and a Poisson distribution. Step 2 for finding the trajectory from the classical dynamic formula of the central force field using a hard sphere model
And performing a step of calculating the trajectory of the particles emitted from the target by performing the collimation of the particles and the trap determination to the side wall of the apparatus, and extracting the trajectories of the sputtered particles in a specific region on the wafer,
The step of recording the three-dimensional velocities of the particles entering a specific area on the wafer in a trajectory file is performed by extracting the trajectories on the wafer by the step 4. Step 5: Classify according to whether or not the target area has been emitted, and calculate the cross-sectional shape of the through hole using a string model using the trajectory of the particle emitted from each target area.
Step 6 of calculating various film thicknesses from the results of Step 5 and Step 7 of calculating various film thicknesses for all target ranges, thereby embedding the through holes as a function of a coefficient representing the probability of occurrence of the orbit. Perform the process of calculating the shape or film thickness, and at the same time represent the appearance probability of particles in each target range,
Step 8 of formulating various conditional expressions and an objective function G (ai) with the coefficient ai representing the depth of erosion as an unknown number, and ai at which G (ai) is maximized by using a linear programming method
The step of obtaining the coefficient by using the linear programming method based on the condition for optimizing the buried shape or the film thickness of the through-hole, and multiplying the shape calculated for each target range by ai 2. A step of calculating an optimized shape by adding them up and obtaining an optimum parameter of the sputtering apparatus in the step 10 to obtain an optimum apparatus parameter from the coefficient.
The method for optimizing the sputtering apparatus described in the above.
半径方向に複数に分割することにより複数のターゲット
範囲を指定し、モンテカルロ法を用いて粒子の軌道を計
算する請求項2記載のスパッタ装置最適化方法。3. The method according to claim 2, wherein in step 1, a plurality of target ranges are specified by dividing the target into a plurality in the radial direction, and a particle trajectory is calculated using a Monte Carlo method. .
出される粒子の放出角度を複数に分割することにより複
数の角度範囲を指定し、モンテカルロ法を用いて粒子の
軌道を計算する請求項2記載のスパッタ装置最適化方
法。4. The sputter according to claim 2, wherein in step 1, a plurality of angular ranges are designated by dividing an emission angle of particles emitted from the target into a plurality, and a trajectory of the particles is calculated using a Monte Carlo method. Equipment optimization method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7175910A JP2910626B2 (en) | 1995-07-12 | 1995-07-12 | Sputtering system optimization method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7175910A JP2910626B2 (en) | 1995-07-12 | 1995-07-12 | Sputtering system optimization method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0925572A JPH0925572A (en) | 1997-01-28 |
| JP2910626B2 true JP2910626B2 (en) | 1999-06-23 |
Family
ID=16004386
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| JP7175910A Expired - Fee Related JP2910626B2 (en) | 1995-07-12 | 1995-07-12 | Sputtering system optimization method |
Country Status (1)
| Country | Link |
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| JP (1) | JP2910626B2 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100488083B1 (en) * | 1998-10-13 | 2005-07-07 | 원태영 | Simulation method of semiconductor sputter process using Monte Carlo method |
| CN117926204B (en) * | 2023-12-25 | 2024-08-23 | 纳琳威纳米科技南通有限公司 | Temperature control-based thermochromic elastic film production method and system |
-
1995
- 1995-07-12 JP JP7175910A patent/JP2910626B2/en not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 1995年3月28〜31日東海大学湘南校舎にて開催された「第42回応用物理学関係連合会」において文書をもって発表されたプログラム(28a−TF−2) |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0925572A (en) | 1997-01-28 |
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