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문제 정의
- 이것은 전류의 양으로 웨이퍼의 두께를 측정하며측정 데이터는 양이 많으므로 일단 형상을 그려주고 몇 개의 중요한 데이터를 제외하고 모두 버려지고 있다. 본 논문에서는 이 측정장비에서 제공하는 정량화된 데이터들의 관계를 분석하여 역으로 이미지를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 추정 알고리즘에 의해 추정된 웨이퍼의 모형을 Polishing 공정과정에서 제어 가능한 모형별로분류하는 시스템을 개발하여 Polishing공정 자동화의 가능성을 보였다.
- 본 연구에서는 이과정의 자동화를 모색하기 위해 측정장비를 통한 웨이퍼의 이미지를 사람이 보지않고도 데이터에 의해 그 모형을 추정하여 분류하는 시스템을 개발하였다.
- 따라서 이공정의 엔지니어는 많은 경험이 필요하며 웨이퍼를 일일이 체크해야하는 번거로움이 있다는 문제점이 있다. 본 연구의 목적은 Polishing 공정에있어 평탄도를 사람이 아닌 시스템에 의해 자동으로 측정하여 제어하고자 하는데 있다. 본 연구에서는 ADE9500 장비를 사요하고 있는데 이장비는웨이퍼 형상 측정 장비를 생산하는 회사로 세계적으로 유명한 미국 ADE(www.
- 위에서 제안한 웨이퍼의 형상 추정 알고리즘을 이용하여 추정된 웨이퍼의 형상을 Polishing 공정에서 평탄도를 높이기 위해 제어 가능한 형상별로 분류하는 시스템을 구현하는 방법에 대하여 살펴보기로 한다. 시스템의 대략적인 순서는 다음과 같다.
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