[发明专利]用于检测薄膜的污染的系统和方法

说明书

薄膜沉积系统在晶圆上沉积薄膜。辐射源利用激发光照射晶圆。发射物传感器检测响应于激发光的来自晶圆的发射光谱。基于机器学习的分析模型分析光谱，并且基于光谱检测薄膜的污染。本发明的实施例还涉及用于检测薄膜的污染的系统和方法。

技术领域

本发明的实施例涉及用于检测薄膜的污染的系统和方法。

背景技术

一直存在对增加电子器件中的计算能力的持续需求，电子器件包括智能电话、平板电脑、台式计算机、膝上型计算机和许多其他种类的电子器件。集成电路为这些电子器件提供计算能力。增加集成电路中的计算能力的一种方式是增加半导体衬底的给定区域可以包括的晶体管和其他集成电路部件的数量。

为了继续减小集成电路中的部件的尺寸，实现了各种薄膜沉积技术。这些技术可以形成非常薄的膜。然而，薄膜沉积技术在确保正确形成薄膜方面也面临严重困难。

发明内容

本发明的实施例提供了一种用于检测薄膜的污染的方法，包括：在薄膜沉积室中在晶圆上沉积薄膜；利用激发光照射所述薄膜；检测响应于所述激发光的来自所述薄膜的发射光谱；以及通过利用控制系统的分析模型分析所述发射光谱来检测所述薄膜的污染。

本发明的另一实施例提供了一种用于检测薄膜的污染的系统，包括：薄膜沉积室，配置为在晶圆上沉积薄膜；辐射源，配置为利用激发光照射所述薄膜；发射物传感器，配置为检测响应于所述激发光的来自所述晶圆的发射光谱；以及控制系统，所述控制系统耦接至所述辐射源和所述发射物传感器，并且配置为通过分析所述发射光谱来检测所述薄膜的污染，并且响应于检测到所述薄膜的污染而停止所述薄膜沉积室中的薄膜沉积工艺。

本发明的又一实施例提供了一种用于检测薄膜的污染的方法，包括：利用机器学习过程训练分析模型以检测薄膜的污染，所述机器学习过程利用来自在多个污染和非污染条件下检测到的多个光谱的数据；在薄膜沉积室中在晶圆上沉积薄膜；利用激发光照射所述晶圆；检测响应于所述激发光的来自所述晶圆的发射光谱；以及通过利用所述分析模型分析所述发射光谱来检测所述薄膜是否被污染。

附图说明

图1是根据一个实施例的薄膜沉积系统的框图。

图2是根据一个实施例的薄膜沉积系统的图示。

图3是根据一个实施例的薄膜沉积系统的图示。

图4是根据一个实施例的半导体晶圆的截面图。

图5是根据一个实施例的半导体晶圆的截面图。

图6是根据一个实施例的控制系统的框图。

图7至图13是根据各个实施例的用于检测薄膜中的缺陷的方法的流程图。

具体实施方式

在以下描述中，针对集成电路管芯内的各种层和结构描述了许多厚度和材料。对于各个实施例，以示例的方式给出了具体的尺寸和材料。根据本发明，本领域技术人员将认识到，在不背离本发明的范围的情况下，可以在许多情况下使用其他尺寸和材料。

以下公开提供了许多用于实现所提供主题的不同特征的不同的实施例或实例。下面描述了组件和布置的具体实例以简化本发明。当然，这些仅是实例而不旨在限制。例如，在以下描述中，在第二部件上方或者上形成第一部件可以包括第一部件和第二部件直接接触形成的实施例，并且也可以包括在第一部件和第二部件之间可以形成附加部件，从而使得第一部件和第二部件可以不直接接触的实施例。此外，本发明可以在各个示例中重复参考数字和/字母。该重复是为了简单和清楚的目的，并且其本身不指示讨论的各个实施例和/或配置之间的关系。