In semiconductor etching processes, plasma parameters such as plasma density and electron temperature, are important factors which affect the processing outcomes. Monitoring such parameters is crucial as the etching processes are becoming more complex. This work conducts a feasibility study on non-intrusive plasma monitoring in a two-chamber argon inductively coupled plasma. As a non-intrusive diagnostic tool, a VI probe was used to measure the voltage and current waveforms induced on the antenna of the ICP. To measure the plasma parameters in both the source and the expanding region, cut-off probes were used to measure plasma density whereas Langmuir probes were used to measure electron temperature. To investigate the effect of capacitive coupling on plasma parameters, measurements with and without a Faraday shield were compared. For plasma monitoring, a circuit model using Bayesian probability theory was investigated, and its limitations are discussed. As a better alternative, a neural network was constructed to infer plasma parameters and the results are presented.
반도체 공정 작업에서는, 플라즈마 밀도, 전자 온도 같은 변수들이 공정 작업 결과에 큰 영향을 끼친다. 식각 공정들이 점차 더 복잡해짐에 따라, 이런 변수들을 모니터링 하는것이 중요하다. 이 연구에서는, 두 개의 구간으로 나누어진 원통형 유도 결합 플라즈마 시스템에서 비 침해적 플라즈마 변수 모니터링 가능성을 공부했다. 비 침해적 진단 방식으로는 ICP의 안테나에 걸리는 전압과 전류의 파형을 재는 VI 프로브가 사용됐다. 플라즈마 발생 구간과 아래 플라즈마가 팽창되는 지역의 플라즈마 변수 측정을 위해 전자밀도를 재는 컷오프 프로브와 전자 온도를 재는 랭뮤어 프로브를 사용했다. 플라즈마
변수에 용량성 결합의 영향을 알아보기 위해 패레데이 실드가 있을 때 플라즈마 변수와 없을 때 플라즈마 변수를 비교했다. 플라즈마 모니터링을 위해서, 베이지안 확률이론을 이용한 회로 모델을 적용해보고, 한계점이 제시됐다. 더 나은 방법으로, 인공 신경망을 개발해서 플라즈마 변수들을 추론했다.
