METHODS AND APPARATUS FOR DETECTING AN ENDPOINT OF A SEASONING PROCESS

A method for detecting an endpoint of a seasoning process in a process chamber includes obtaining seasoning progress data indicating a progress of the seasoning process for each substrate of a first plurality of substrates, and collecting historical parameter values from a plurality of sensors dispo...

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Main Authors TUNCEL, Eda, KOMMISETTI, Subrahmanyam Venkata Rama, SMITH, Shayne, PATZ, Ryan, GHANTASALA, Sathyendra, ZHANG, Liming
Format Patent
LanguageEnglish
French
Published 14.11.2019
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Summary:A method for detecting an endpoint of a seasoning process in a process chamber includes obtaining seasoning progress data indicating a progress of the seasoning process for each substrate of a first plurality of substrates, and collecting historical parameter values from a plurality of sensors disposed in the process chamber. The historical parameter values for each substrate of the first plurality of substrates are normalized with respect to a plurality of parameter values for a particular substrate in the first plurality of substrates. An MVA model is generated by applying a set of coefficients to the normalized parameter values for each substrate of the first plurality of substrates, and the set of coefficients are regressed based on the seasoning progress data. An end point of the seasoning process is determined using the MVA model with a plurality of substantially real-time parameter values measured when performing a seasoning process over each substrate of a second plurality of substrates. La présente invention concerne un procédé permettant de détecter un point limite d'un processus d'assaisonnement dans une chambre de traitement, ledit procédé consistant à obtenir des données de progression d'assaisonnement indiquant une progression du processus d'assaisonnement pour chaque substrat d'une première pluralité de substrats et à collecter des valeurs de paramètre historiques à partir d'une pluralité de capteurs disposés dans la chambre de traitement. Les valeurs de paramètre historiques pour chaque substrat de la première pluralité de substrats sont normalisées par rapport à une pluralité de valeurs de paramètres pour un substrat particulier dans la première pluralité de substrats. Un modèle MVA est généré en appliquant un ensemble de coefficients aux valeurs de paramètre normalisées pour chaque substrat de la première pluralité de substrats et l'ensemble de coefficients est remis en régression sur la base des données de progression d'assaisonnement. Un point limite du processus d'assaisonnement est déterminé à l'aide du modèle MVA, une pluralité de valeurs de paramètre sensiblement en temps réel étant mesurées lors de la réalisation d'un processus d'assaisonnement sur chaque substrat d'une seconde pluralité de substrats.
Bibliography:Application Number: WO2019US31007