公开(公告)号：US07141765B2

公开(公告)日：2006-11-28

申请号：US10473248

申请日：2002-03-20

申请人： Toshiyuki Makiya ,  Takanori Saito ,  Karuki Eickmann ,  Sanjeev Kaushal ,  Anthony Dip ,  David L. O'meara

发明人： Toshiyuki Makiya ,  Takanori Saito ,  Karuki Eickmann ,  Sanjeev Kaushal ,  Anthony Dip ,  David L. O'meara

IPC分类号： H05B1/02 ,  A21B1/00

CPC分类号： G01K7/04 ,  G01K1/20

摘要： A antireflective film 50 is formed on a thermocouple 42 arranged in a processing vessel 1 of a heat treatment apparatus in order to improve the transient response characteristics of the thermocouple 42. In a typical embodiment, the thermocouple 42 is made by connecting a platinum wire 43A and a platinum-rhodium alloy wire 43B, and the antireflective film 50 is composed by stacking a silicon nitride layer 50C, silicon layer 50B and a silicon nitride layer 50A in that order.

摘要翻译： 为了改善热电偶42的瞬态响应特性，在设置在热处理装置的处理容器1中的热电偶42上形成防反射膜50。 在一个典型的实施例中，热电偶42是通过连接铂线43A和铂 - 铑合金线43B制成的，并且抗反射膜50由叠氮化硅层50C，硅层50B和硅 氮化物层50A。

公开(公告)号：US07737051B2

公开(公告)日：2010-06-15

申请号：US10797876

申请日：2004-03-10

申请人： Anthony Dip ,  Pradip K. Roy ,  Sanjeev Kaushal ,  Allen J. Leith ,  Seungho Oh ,  Raymond Joe

发明人： Anthony Dip ,  Pradip K. Roy ,  Sanjeev Kaushal ,  Allen J. Leith ,  Seungho Oh ,  Raymond Joe

IPC分类号： H01L21/36

CPC分类号： H01L21/31604 ,  H01L21/02142 ,  H01L21/0217 ,  H01L21/02175 ,  H01L21/02318 ,  H01L21/02323 ,  H01L21/02337 ,  H01L21/02362 ,  H01L21/31637 ,  H01L21/31641 ,  H01L21/31645 ,  H01L21/3185 ,  Y10T29/41

摘要： A method for using a silicon germanium (SiGe) surface layer to integrate a high-k dielectric layer into a semiconductor device. The method forms a SiGe surface layer on a substrate and deposits a high-k dielectric layer on the SiGe surface layer. An oxide layer, located between the high-k dielectric layer and an unreacted portion of the SiGe surface layer, is formed during one or both of deposition of the high-k dielectric layer and an annealing process after deposition of the high-k dielectric layer. The method further includes forming an electrode layer on the high-k dielectric layer.

摘要翻译： 一种使用硅锗（SiGe）表面层将高k电介质层集成到半导体器件中的方法。 该方法在衬底上形成SiGe表面层，并在SiGe表面层上沉积高k电介质层。 在高k电介质层的沉积和沉积高k电介质层之间的退火工艺中的一个或两个期间，形成位于高k电介质层和SiGe表面层的未反应部分之间的氧化物层 。 该方法还包括在高k电介质层上形成电极层。

公开(公告)号：US20050199877A1

公开(公告)日：2005-09-15

申请号：US10797876

申请日：2004-03-10

申请人： Anthony Dip ,  Pradip Roy ,  Sanjeev Kaushal ,  Allen Leith ,  Seungho Oh ,  Raymond Joe

发明人： Anthony Dip ,  Pradip Roy ,  Sanjeev Kaushal ,  Allen Leith ,  Seungho Oh ,  Raymond Joe

IPC分类号： H01L21/28 ,  H01L21/316 ,  H01L21/318 ,  H01L29/51 ,  H01L29/12 ,  H01L21/36 ,  H01L21/3205

CPC分类号： H01L21/31604 ,  H01L21/02142 ,  H01L21/0217 ,  H01L21/02175 ,  H01L21/02318 ,  H01L21/02323 ,  H01L21/02337 ,  H01L21/02362 ,  H01L21/31637 ,  H01L21/31641 ,  H01L21/31645 ,  H01L21/3185 ,  Y10T29/41

摘要： A method for using a silicon germanium (SiGe) surface layer to integrate a high-k dielectric layer into a semiconductor device. The method forms a SiGe surface layer on a substrate and deposits a high-k dielectric layer on the SiGe surface layer. An oxide layer, located between the high-k dielectric layer and an unreacted portion of the SiGe surface layer, is formed during one or both of deposition of the high-k dielectric layer and an annealing process after deposition of the high-k dielectric layer. The method further includes forming an electrode layer on the high-k dielectric layer.

摘要翻译： 一种使用硅锗（SiGe）表面层将高k电介质层集成到半导体器件中的方法。 该方法在衬底上形成SiGe表面层，并在SiGe表面层上沉积高k电介质层。 在高k电介质层的沉积和沉积高k电介质层之间的退火工艺中的一个或两个期间，形成位于高k电介质层和SiGe表面层的未反应部分之间的氧化物层 。 该方法还包括在高k电介质层上形成电极层。

公开(公告)号：US07165011B1

公开(公告)日：2007-01-16

申请号：US11217230

申请日：2005-09-01

申请人： Sanjeev Kaushal ,  Pradeep Pandey ,  Kenji Sugishima ,  Anthony Dip ,  David Smith ,  Raymond Joe ,  Sundar Gandhi

发明人： Sanjeev Kaushal ,  Pradeep Pandey ,  Kenji Sugishima ,  Anthony Dip ,  David Smith ,  Raymond Joe ,  Sundar Gandhi

IPC分类号： G06F11/30 ,  G06F15/00

CPC分类号： H01L22/10 ,  G05B23/0254 ,  H01L21/67248

摘要： A method of monitoring a thermal processing system in real-time using a built-in self test (BIST) table that includes positioning a plurality of wafers in a processing chamber in the thermal processing system; executing a real-time dynamic model to generate a predicted dynamic process response for the processing chamber during the processing time; creating a first measured dynamic process response; determining a dynamic estimation error using a difference between the predicted dynamic process response and the measured dynamic process response; and comparing the dynamic estimation error to operational thresholds established by one or more rules in the BIST table.

摘要翻译： 一种使用内置自检（BIST）表实时监测热处理系统的方法，其包括将多个晶片定位在热处理系统中的处理室中; 执行实时动态模型以在处理时间期间为处理室生成预测的动态过程响应; 创建第一个测量动态过程响应; 使用预测的动态过程响应和测量的动态过程响应之间的差来确定动态估计误差; 以及将动态估计误差与由BIST表中的一个或多个规则建立的操作阈值进行比较。

公开(公告)号：US20090240366A1

公开(公告)日：2009-09-24

申请号：US12416018

申请日：2009-03-31

申请人： Sanjeev Kaushal ,  Sukesh Janubhai Patel ,  Kenji Sugishima

发明人： Sanjeev Kaushal ,  Sukesh Janubhai Patel ,  Kenji Sugishima

IPC分类号： G06F17/00 ,  G06F15/18 ,  G06N3/12 ,  G06N7/00

CPC分类号： G05B13/0265 ,  G05B19/4065 ,  G05B2219/33041 ,  G05B2219/37252 ,  G06N5/04 ,  G06N99/005 ,  Y02P90/86

摘要： Autonomous biologically based learning tool system(s) and method(s) that the tool system(s) employs for learning and analysis of performance degradation and mismatch are provided. The autonomous biologically based learning tool system includes (a) one or more tool systems that perform a set of specific tasks or processes and generate assets and data related to the assets that characterize the various processes and associated tool performance; (b) an interaction manager that receives and formats the data, and (c) an autonomous learning system based on biological principles of learning. Objectively generated knowledge gleaned from synthetic or production data can be utilized to determine a mathematical relationship among a specific output variable and a set of associated influencing variables. The generated relationship facilitates assessment of performance degradation of a set of tools, and performance mismatch among tools therein.

摘要翻译： 提供了自动生物学的学习工具系统和工具系统用于学习和分析性能下降和失配的方法。 自主的基于生物学的学习工具系统包括（a）执行一组特定任务或过程的一个或多个工具系统，并且生成与表征各种过程和相关工具性能的资产相关的资产和数据; （b）接收和格式化数据的交互管理器，（c）基于生物学习原理的自主学习系统。 可以利用从合成或生产数据中获取的客观生成的知识来确定特定输出变量与一组相关影响变量之间的数学关系。 生成的关系有助于评估一组工具的性能下降，以及其中的工具之间的性能不匹配。

公开(公告)号：US07340377B2

公开(公告)日：2008-03-04

申请号：US11456020

申请日：2006-07-06

申请人： Sanjeev Kaushal ,  Pradeep Pandey ,  Kenji Sugishima

发明人： Sanjeev Kaushal ,  Pradeep Pandey ,  Kenji Sugishima

IPC分类号： G06F11/30

CPC分类号： G05B19/41875 ,  C23C16/52 ,  G05B23/0254 ,  G05B2219/37514 ,  G05B2219/37533 ,  G05B2219/45031 ,  Y02P90/22 ,  Y02P90/26

摘要： A method of monitoring a single-wafer processing system in real-time using low-pressure based modeling techniques that include processing a wafer in a processing chamber; determining a measured dynamic process response for a rate of change for a process parameter; executing a real-time dynamic model to generate a predicted dynamic process response; determining a dynamic estimation error using a difference between the predicted dynamic process response and the expected process response; and comparing the dynamic estimation error to operational limits.

摘要翻译： 一种使用基于低压的建模技术来实时监测单晶片处理系统的方法，其包括在处理室中处理晶片; 确定针对过程参数的变化率的测量的动态过程响应; 执行实时动态模型以产生预测的动态过程响应; 使用预测的动态过程响应和预期过程响应之间的差来确定动态估计误差; 并将动态估计误差与运算极限进行比较。

公开(公告)号：US20070239375A1

公开(公告)日：2007-10-11

申请号：US11278379

申请日：2006-03-31

申请人： Sanjeev Kaushal ,  Pradeep Pandey ,  Kenji Sugishima

发明人： Sanjeev Kaushal ,  Pradeep Pandey ,  Kenji Sugishima

IPC分类号： G06F19/00

CPC分类号： G05B19/41875 ,  C23C16/52 ,  G05B23/0254 ,  G05B2219/37514 ,  G05B2219/37533 ,  G05B2219/45031 ,  Y02P90/22 ,  Y02P90/26

摘要： A method of monitoring a processing system in real-time using low-pressure based modeling techniques that include processing one or more of wafers in a processing chamber; determining a measured dynamic process response for a rate of change for a process parameter; executing a real-time dynamic model to generate a predicted dynamic process response; determining a dynamic estimation error using a difference between the predicted dynamic process response and the expected process response; and comparing the dynamic estimation error to operational limits.

摘要翻译： 一种使用基于低压的建模技术实时监控处理系统的方法，所述技术包括处理处理室中的一个或多个晶片; 确定针对过程参数的变化率的测量的动态过程响应; 执行实时动态模型以产生预测的动态过程响应; 使用预测的动态过程响应和预期过程响应之间的差来确定动态估计误差; 并将动态估计误差与运算极限进行比较。

公开(公告)号：US07025280B2

公开(公告)日：2006-04-11

申请号：US10769623

申请日：2004-01-30

申请人： Sanjeev Kaushal ,  Pradeep Pandey ,  Kenji Sugishima

发明人： Sanjeev Kaushal ,  Pradeep Pandey ,  Kenji Sugishima

IPC分类号： G06F7/66 ,  G06F17/50 ,  C23C16/00 ,  H05B3/02

CPC分类号： G03F1/68 ,  G03F1/78 ,  H01L21/67248

摘要： An adaptive real time thermal processing system is presented that includes a multivariable controller. Generally, the method includes creating a dynamic model of the thermal processing system; incorporating reticle/mask curvature in the dynamic model; coupling a diffusion-amplification model into the dynamic thermal model; creating a multivariable controller; parameterizing the nominal setpoints into a vector of intelligent setpoints; creating a process sensitivity matrix; creating intelligent setpoints using an efficient optimization method and process data; and establishing recipes that select appropriate models and setpoints during run-time.

摘要翻译： 提出了一种包括多变量控制器的自适应实时热处理系统。 通常，该方法包括创建热处理系统的动态模型; 在动态模型中结合掩模/掩模曲率; 将扩散扩增模型耦合到动态热模型中; 创建一个多变量控制器; 将标称设定值参数化为智能设定点的向量; 创建一个过程敏感性矩阵; 使用有效的优化方法和过程数据创建智能设定点; 并建立在运行期间选择合适的模型和设定值的配方。

公开(公告)号：US08723869B2

公开(公告)日：2014-05-13

申请号：US13052943

申请日：2011-03-21

申请人： Sanjeev Kaushal ,  Kenji Sugishima ,  Sukesh Janubhai Patel ,  Robert Filman ,  Wolfgang Polak ,  Orion Wolfe ,  Jessie Burger

发明人： Sanjeev Kaushal ,  Kenji Sugishima ,  Sukesh Janubhai Patel ,  Robert Filman ,  Wolfgang Polak ,  Orion Wolfe ,  Jessie Burger

IPC分类号： G06T11/20

CPC分类号： G06N99/005 ,  G05B23/0237 ,  G06F3/04842

摘要： The subject disclosure relates to automatically learning relationships among a plurality of manufacturing tool parameters as applied to arbitrary semiconductor manufacturing tools and a graphical user interface that is supported, at least in part, by an autonomous learning system. The graphical user interface can create one or more matrixes based on received data and can further generate additional matrices by transforming the one or more matrixes. A series of windows can be output, wherein the series of windows, provide performance analysis that comprises a matching between a focus chamber and a reference chamber. In an aspect, the focus chamber and the reference chamber can be different chambers. In another aspect, the focus chamber and the reference chamber can be the same chamber, which provides analysis of the deterioration in performance of the same chamber over time.

摘要翻译： 本公开涉及自动学习应用于任意半导体制造工具的多个制造工具参数之间的关系以及至少部分由自主学习系统支持的图形用户界面。 图形用户界面可以基于接收到的数据创建一个或多个矩阵，并且可以通过转换一个或多个矩阵来进一步生成附加矩阵。 可以输出一系列窗口，其中该系列窗口提供包括聚焦室和参考室之间的匹配的性能分析。 在一个方面，聚焦室和参考室可以是不同的室。 在另一方面，聚焦室和参考室可以是相同的室，其提供了相同室随时间的性能劣化的分析。

公开(公告)号：US20120185813A1

公开(公告)日：2012-07-19

申请号：US13009685

申请日：2011-01-19

申请人： Sanjeev Kaushal ,  Sukesh Janubhai Patel ,  Kenji Sugishima

发明人： Sanjeev Kaushal ,  Sukesh Janubhai Patel ,  Kenji Sugishima

IPC分类号： G06F17/50

CPC分类号： H01L22/20 ,  G05B19/41875 ,  G06N3/126 ,  G06N99/005 ,  H01J37/32926 ,  H01L22/12 ,  H01L22/26 ,  H01L2924/0002 ,  Y02P90/10 ,  Y02P90/20 ,  Y02P90/22 ,  H01L2924/00

摘要： System(s) and method(s) are provided for adjustment and analysis of performance of a tool through integration of tool operational data and spectroscopic data related to the tool. Such integration results in consolidated data that enable, in part, learning at least one relationship amongst selected portions of the consolidated data. Learning is performed autonomously without human intervention. Adjustment of performance of the tool relies at least in part on a learned relationship and includes generation of process recipe parameter(s) that can adjust a manufacturing process in order to produce a satisfactory tool performance in response to implementation of the manufacturing process. A process recipe parameter can be generated by solving an inverse problem based on the learned relationship. Analysis of performance of the tool can include assessment of synthetic performance scenarios, identification of spectroscopic condition(s) that affect performance, and extraction of endpoints based at least on time dependence spectroscopic data.

摘要翻译： 提供了系统和方法，用于通过集成工具操作数据和与工具相关的光谱数据来调整和分析工具的性能。 这种集成导致统一数据，部分地可以在合并数据的选定部分中学习至少一个关系。 没有人为干预，自主学习。 工具的性能调整至少部分取决于学习的关系，并且包括生成可以调整制造过程的工艺配方参数，以便响应于制造过程的实施而产生令人满意的工具性能。 可以通过基于学习关系求解逆问题来生成过程配方参数。 工具的性能分析可以包括综合性能情景的评估，影响性能的光谱条件的识别，以及至少基于时间的光谱数据提取端点。