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영교차율과 가우시안 혼합모델을 이용한 박막증착장비의 세라믹 히터 결함 검출
Fault Detection for Ceramic Heater in CVD Equipment using Zero-Crossing Rate and Gaussian Mixture Model 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.12 no.2, 2013년, pp.67 - 72  

고진석 (한국기술교육대학교 전기전자통신공학과) ,  무향빈 (한국기술교육대학교 전기전자통신공학과) ,  임재열 (한국기술교육대학교 전기전자통신공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Temperature is a critical parameter in yield improvement for wafer manufacturing. In chemical vapor deposition (CVD) equipment, crack defect in ceramic heater leads to yield reduction, however, there is no suitable ceramic heater fault detection system for conventional CVD equipment. This paper prop...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러나 현재까지 세라믹 히터의 상태를 모니터링하고, 결함을 검출하는 시스템이 박막증착장비에 적용되지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 박막증착장비의 세라믹 히터 결함 유무를 판정하기 위하여 영교차율과 가우시안 혼합 모델 기반의 결함 검출 기법을 제안하였다.
  • 본 논문에서는 박막증착장비의 세라믹 히터의 상태를 모니터링하고, 히터 결함을 검출하는 방법에 대해서 제안하였다. 제안된 방법은 박막증착장비의 세라믹 히터에 연결된 RF filter의 출력전압을 측정하고, 측정된 전압값 데이터로부터 단구간 분석기법 중 영교차율(zero-crossing rate)을 특징벡터로 추출하여, 가우시안 혼합모델 기반 검출기를 이용하여 세라믹 히터의 상태를 판단하는 방법이다[2-5].

가설 설정

  • 본 논문에서는 센서 신호가 단구간(short-time window)에서 정상(stationary) 상태임을 가정하였다. 만약 전체 신호가 정상상태일 경우, 각각의 단구간 신호들은 특성은 같거나, 유사하다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
품질관리가 중요해진 이유는? 반도체 디바이스의 미세화에 따라서 품질관리는 매우 중요한 요소로 여겨진다. 특히 시스템 IC의 경우, 공정 중에서 소량이 particle이 발생되거나, 두께 등 물질의 특성이 조금만 변화하여도 디바이스의 특성이 변하여 생산 수율에 많은 영향을 미치게 된다.
CVD의 반응에 큰 영향을 끼치는 파라미터 중 온도의 제어는 어떻게 이루어지는가? 반도체용 증착장비인 Chemical Vapor Deposition (CVD) 장비의 경우, 반응에 제일 큰 영향을 끼치는 파라미터로는 source gas, temperature, RF power, pressure등이 있다. 여기서 온도는 박막증착장비의 source gas의 분해능을 좌우하는 핵심요소로 챔버 하부에 히터를 장착하여 온도를 제어하고 있다[1].
시스템 IC에서 생산 수율에 영향을 미치는 것은? 반도체 디바이스의 미세화에 따라서 품질관리는 매우 중요한 요소로 여겨진다. 특히 시스템 IC의 경우, 공정 중에서 소량이 particle이 발생되거나, 두께 등 물질의 특성이 조금만 변화하여도 디바이스의 특성이 변하여 생산 수율에 많은 영향을 미치게 된다. 반도체용 증착장비인 Chemical Vapor Deposition (CVD) 장비의 경우, 반응에 제일 큰 영향을 끼치는 파라미터로는 source gas, temperature, RF power, pressure등이 있다.
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참고문헌 (7)

  1. J.-H. Pak and T. S. Sudarshan, Chemical Vapor Deposition. ASM International, 2001. 

  2. J. R. Deller, J. G. Proakis and J. H. Hansen, Discretetime processing of speech signals. Macmillan publishing company New York, 1993. 

  3. C. E. Rasmussen, "The infinite Gaussian mixture model", Advances in neural information processing systems, vol. 12, no. 5.2, p 2, 2000. 

  4. J. Ko, X. Mu and J. Rheem, "Fault diagnosis for ceramic heater in CVD equipment", International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications, 2013, will be published 

  5. J. Ko, X. Mu and J. Rheem, "Multiple Gaussian mixture model based fault diagnosis for ceramic heater in CVD equipment", IEEK summer conference 2013, will be published 

  6. H. Kim, 1020040003333, "Equipment for monitoring heat current of semiconductor production device", Samsung Electronics Co. Ltd., 2004.01.13 

  7. J. Kim, 1020050092179, "Heater system for use in semiconductor fabricating apparatus", Samsung Electronics Co. Ltd., 2005.09.21 

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