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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국전기전자재료학회 Transactions on Electrical and Electronic Materials Transactions on Electrical and Electronic Materials 제6권 제6호
- 발행연도
- 2005.1
- 수록면
- 262 - 271 (10page)
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In order to achieve timely and accurate fault detection of plasma etching process, neural network based time series modeling has been applied to reactive ion etching (RIE) using two different in-situ plasma-monitoring sensors called optical emission spectroscopy (OES) and residual gas analyzer (RGA). Four different subsystems of RIE (such as RF power, chamber pressure, and two gas flows) were considered as potential sources of fault, and multiple degrees of faults were tested. OES and RGA data were simultaneously collected while the etching of benzocyclobutene (BCB) in a SF6/O2 plasma was taking place. To simulate established TSNNs as incipient fault detectors, each TSNN was trained to learn the parameters at t, t+T, …, and t+4T. This prediction scheme could effectively compensate run-time-delay (RTD) caused by data preprocessing and computation. Satisfying results are presented in this paper, and it turned out that OES is more sensitive to RF power and RGA is to chamber pressure and gas flows. Therefore, the combination of these two sensors is recommended for better fault detection, and they show a potential to the applications of not only incipient fault detection but also incipient real-time diagnosis.
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/ 1984. / Application of optical emission spectroscopy to semiconductor device fabrication : 60 ~
/ 1985. / Endpoint detection in plasma etching 3 : 631 ~
/ 1990. / Data Mining and Complex Systems : 70 ~
/ 1991. / Introduction to statistical quality control
/ 1992. / Principal component analysis of optical emission spectroscopy and mass spectrometry Application to reactive ion etch process parameter estimation using neural netwo
/ 1985. / Endpoint detection in plasma etching 3 : 631 ~
/ 1990. / Data Mining and Complex Systems : 70 ~
/ 1991. / Introduction to statistical quality control
/ 1992. / Principal component analysis of optical emission spectroscopy and mass spectrometry Application to reactive ion etch process parameter estimation using neural netwo
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