等离子体异常放电诊断方法、等离子体异常放电诊断系统以及计算机程序

摘要

等离子体异常放电诊断系统具备：数据获取部(21)，其获取随着等离子体的状态而变动的时间序列数据；平移误差运算部(24)，其根据通过数据获取部(21)获取的时间序列数据，算出表示确定性的值，该值成为等离子体的时间序列数据是确定的数据还是或然的数据的指标；以及异常放电判断部(26)，其在上述等离子体产生中由上述确定性导出单元算出的表示确定性的值在规定的阈值以下的情况下，判断为上述等离子体是异常放电状态。表示确定性的值例如能够使用平移误差或者排列熵。在作为表示确定性的值而使用排列熵的情况下，具备排列熵运算部。

说明书

技术领域

本发明涉及一种诊断等离子体的异常放电的方法和等离子体异常放电诊断系统以及计算机程序。

背景技术

利用等离子体在半导体晶片、平板显示器等基板上进行薄膜形成、磨边、改进表面等处理的等离子体处理装置正被使用。在等离子体处理装置的腔室内导入处理气体，并且对腔室内施加高频电力，由此从处理气体产生等离子体，利用该等离子体对基板实施等离子体处理。由于等离子体不稳定，因此在如半导体制造工序那样处理多种元素的情况下难以测量等离子体处于哪种状态。

当对等离子体处理装置的腔室内施加高频电力时，由于各种因素，有时产生例如发火花等异常放电。该异常放电损伤基板、配置在腔室内的结构部件。所谓损伤是指例如在作为基板的半导体晶片的表面产生裂纹、凹槽等，或者烧坏结构部件。另外，等离子体异常放电使附着在腔室内的结构部件例如上部电极上的沉积物等剥离而产生微粒。

为了防止由等离子体异常放电引起的半导体晶片、结构部件的损伤、以及微粒的产生，等离子体处理装置提前检测异常放电，如果检测出该异常放电，需要停止动作。以往，作为提前检测异常放电的方法，存在例如对连接在腔室内的电极上的供电棒的电流值进行监视的方法、对来自该电极的高频电压的反射波进行监视的方法等，但是这些方法灵敏度较差，特别是无法检测微小的异常放电。

因此，近年开发出检测异常放电时的AE(AcousticEmission：声发射)现象的方法。在该方法中使用对由异常放电时的能量放出引起的超声波进行检测的超声波传感器。

作为使用该方法的装置，在日本特开2003-100714号公报(以下，专利文献1)中公开有一种装置，其在腔室的外壁具备多个超声波传感器，通过该传感器来检测由异常放电时的能量放出引起的超声波。还公开一种装置，其具备多个声音探针和超声波检测部，并由此检测上述超声波，所述多个声音探针与作为对半导体晶片进行载置的载置台的基座或配置在所载置的半导体晶片的周边的聚焦环相抵接，所述超声波检测部检测在该声音探针中传播的超声波。

超声波传感器不仅检测由异常放电时的能量放出引起的超声波，也将由等离子体处理装置的闸阀开闭等引起的机械振动所招致的噪声作为信号进行检测。因此，需要区分超声波传感器检测出了由异常放电引起的超声波还是检测出了由机械振动引起的噪声。

作为检测等离子体异常放电的技术，例如日本特开2003-173896号公报(以下，专利文献2)中公开的装置在等离子体处理装置的异常放电检测装置的处理单元中，至少具备仅使相对较低频率侧的信号通过的第一滤波器和仅使相对较高频率侧的信号通过的第二滤波器两者，其中，所述等离子体处理装置的异常放电检测装置的处理单元至少具备安装在等离子体处理装置上的超声波传感器和对超声波传感器的超声波检测输出进行处理来检测异常放电的处理单元。

另外，在日本特开2006-128304号公报(以下，专利文献3)中公开有如下装置：在等离子体处理装置中具备超声波传感器和电位探针，利用电位探针来检测电位变动，并且利用超声波传感器来检测超声波。并且，在判断为在与检测出电位变动的定时相同的定时检测出超声波的情况下，判断为产生了异常放电。

发明内容

发明要解决的问题

假设由异常放电引起的超声波和由机械振动引起的噪声的频率分布不同，因此认为对它们进行区分在对利用超声波传感器检测出的信号进行频率分析上有效。

但是，在如专利文献2那样将时间序列数据输入不同频带的滤波器并根据各滤波器输出的最大振幅的比来检测该数据的差异的方法中，在由异常放电引起的超声波具有与由阀门的开闭等装置操作引起的声波或者装置周围的声波相同的频带、振幅的情况下，无法识别等离子体的异常放电。

近年来，根据本发明者的实验，可知由异常放电引起的超声波的频率分布因等离子体处理装置中的异常放电产生位置而改变。也预测到：对于每个等离子体处理装置由异常放电引起的超声波的频率分布是不同的。

另外，关于等离子体处理装置所具备的超声波传感器等的时间序列数据，有时在正常等离子体状态和异常放电状态下概率密度和功率谱相同。因而，在以往的方法中，根据等离子体处理装置所具备的超声波传感器等的时间序列数据来估计频率功率谱，存在即使对谱形状进行正常时和异常放电时的比较，其功率谱上也没有特征上的差异的情况，从而无法识别异常放电。这样，在以往的时间序列数据分析中，很多情况下无法明确地并且定量地表示时间序列数据之间的差异。

本发明是鉴于这种情况而完成的，其目的在于提供一种不需要在等离子体处理装置中具备多个传感器而精确度较高的等离子体异常放电诊断方法以及等离子体异常放电诊断系统。

用于解决问题的方案

本发明的第一观点所涉及的等离子体异常放电诊断方法的特征在于，具备以下步骤：

数据获取步骤，数据获取部获取随着等离子体的状态而变动的时间序列数据；

确定性导出步骤，导出部根据在上述数据获取步骤中获取到的时间序列数据，导出表示确定性的值，该值成为上述等离子体的上述时间序列数据是确定的数据还是或然的数据的指标；以及

异常放电判断步骤，在上述等离子体产生中、在上述确定性导出步骤中导出的表示确定性的值为规定的阈值以下的情况下，异常放电判断部判断为上述等离子体处于异常放电状态。

特别是，其特征在于，

上述表示确定性的值是根据上述时间序列数据算出的平移误差，

上述确定性导出步骤包括以下步骤：

嵌入步骤，嵌入矢量生成部根据上述时间序列数据算出某维数的嵌入矢量；

最接近矢量提取步骤，接近矢量提取部针对在上述嵌入步骤中算出的嵌入矢量中的某个嵌入矢量，提取规定数量的最接近矢量；以及

平移误差算出步骤，平移误差运算部算出在上述最接近矢量提取步骤中提取出的规定数量的最接近矢量的分散即、平移误差，

在上述异常放电判断步骤中，在上述等离子体产生中由上述平移误差算出步骤算出的平移误差在上述规定的阈值以下的情况下，上述异常放电判断部判断为上述等离子体处于异常放电状态。

或者，其特征在于，

上述表示确定性的值是根据上述时间序列数据算出的排列熵，

上述确定性导出步骤包括以下步骤：

嵌入步骤，上述嵌入矢量生成部根据上述时间序列数据算出某个维数的嵌入矢量；

实现频数算出步骤，实现频数运算部针对根据上述嵌入步骤中算出的规定时间内的上述时间序列数据而算出的所有上述嵌入矢量，对与上述嵌入矢量的要素的大小关系所具有的顺序相同顺序的频数进行累计，对针对根据上述规定时间内的上述时间序列数据算出的所有上述嵌入矢量的数量的相对实现频数进行计算；以及

排列熵算出步骤，其中排列熵运算部算出排列熵，该排列熵是将由上述嵌入矢量的维数数目的顺序构成的所有排列设为概率变量、将在上述实现频数算出步骤中算出的上述相对实现频数设为概率分布的熵，

其中，在上述异常放电判断步骤中，在上述等离子体产生中，在由上述排列熵算出步骤算出的排列熵为上述规定的阈值以下的情况下，上述异常放电判断部判断为上述等离子体处于异常放电状态。

此外，其特征在于，

随着上述等离子体的状态而变动的时间序列数据，包括AE(Acoustic Emission)传感器、压力传感器、温度传感器、微粒传感器、电流传感器、电压传感器、超声波传感器、气体分析器、振动传感器、发光量传感器、电磁波传感器、或者由朗缪尔探针或者等离子体吸收探针构成的等离子体传感器的时间序列数据中的至少一个。

特征在于上述嵌入矢量的维数为优选为6以上。

并且，其特征在于，

在上述最接近矢量提取步骤中，对上述某个嵌入矢量提取四个以上的最接近矢量，

在上述平移误差算出步骤中，针对直到第四接近为止的轨迹，算出在五个步骤的时间推进步骤中估计出的平移误差，

在上述异常放电判断步骤中，如果在五个步骤的时间推进步骤中对直到第四接近为止的轨迹估计出的平移误差为0.1以下并且处于等离子体产生过程中，则判断为上述等离子体处于异常放电状态。

特征在于，优选为，

在上述排列熵算出步骤中，将完全随机过程的排列熵作为上限值而算出标准化后的排列熵，

在上述异常放电判断步骤中，如果上述标准化的排列熵为0.8以下并且处于等离子体产生过程中，则判断为上述等离子体处于异常放电状态。

本发明的第二观点所涉及的等离子体异常放电诊断系统，其特征在于，具备：

数据获取单元，其数据获取部获取随着等离子体的状态而变动的时间序列数据；

确定性导出单元，其导出部根据在上述数据获取单元中获取到的时间序列数据，导出表示确定性的值，所述值成为上述等离子体的上述时间序列数据是确定的数据还是或然的数据的指标；以及

异常放电判断单元，其在上述等离子体产生中由上述确定性导出单元导出的表示确定性的值在规定阈值以下的情况下，异常放电判断部判断为上述等离子体处于异常放电状态。

特别是，其特征在于，

上述表示确定性的值是根据上述时间序列数据算出的平移误差，

上述确定性导出单元包括：

嵌入单元，其嵌入矢量生成部根据上述时间序列数据算出某个维数的嵌入矢量；

最接近矢量提取单元，其接近矢量提取部对由上述嵌入单元算出的嵌入矢量中某个嵌入矢量提取规定数量的最接近矢量；以及

平移误差算出单元，其平移误差运算部算出在上述最接近矢量提取单元中提取出的规定数量的最接近矢量的分散即、平移误差，

其中，在上述等离子体产生过程中由上述平移误差算出单元算出的平移误差为上述规定阈值以下的情况下，上述异常放电判断单元判断为上述等离子体处于异常放电状态。

或者，其特征在于，

上述表示确定性的值是根据上述时间序列数据算出的排列熵，

上述确定性导出单元包括：

嵌入单元，其上述嵌入矢量生成部根据上述时间序列数据算出某个维数的嵌入矢量；

实现频数算出单元，实现频数运算部针对根据由上述嵌入单元算出的规定时间内的上述时间序列数据而算出的所有上述嵌入矢量，对与上述嵌入矢量的要素的大小关系所具有的顺序相同的顺序的频数进行累计，算出对于根据上述规定时间内的上述时间序列数据算出的所有上述嵌入矢量的数量的相对实现频数；以及

排列熵算出单元，其上述排列熵运算部算出排列熵，所述排列熵是将由上述嵌入矢量的维数数目的顺序构成的所有排列设为概率变量，并将由上述实现频数算出单元算出的上述相对实现频数设为概率分布的熵，

其中，在上述等离子体产生中由上述排列熵算出步骤算出的排列熵在上述规定阈值以下的情况下，上述异常放电判断单元判断为上述等离子体处于异常放电状态。

此外，其特征在于，

随着上述等离子体的状态而变动的时间序列数据包括AE(Acoustic Emission)传感器、压力传感器、温度传感器、微粒传感器、电流传感器、电压传感器、超声波传感器、气体分析器、振动传感器、发光量传感器、电磁波传感器、或者由朗缪尔探针或者等离子体吸收探针构成的等离子体传感器的时间序列数据中的至少一个。

特征在于上述嵌入矢量的维数优选为6以上。

并且，其特征在于，

上述最接近矢量提取单元对上述某个嵌入矢量提取四个以上的最接近矢量，

上述平移误差算出单元算出在五个步骤的时间推进步骤中针对直到第四接近为止的轨迹而估计出的平移误差，

如果在五个步骤的时间推进步骤中针对直到上述第四接近为止的轨迹估计出的平移误差为0.1以下并且处于等离子体产生过程中，则上述异常放电判断单元判断为上述等离子体处于异常放电状态。

特征在于，优选为，

上述排列熵算出单元以完全随机过程的排列熵为上限值而算出标准化后的排列熵，

如果上述标准化后的排列熵为0.8以下并且是在等离子体产生过程中，则上述异常放电判断单元判断为上述等离子体处于异常放电状态。

本发明的第三观点所涉及的计算机程序，其特征在于，为了诊断等离子体的异常放电而使计算机作为如下单元而发挥功能：

数据获取单元，其数据获取部获取随着等离子体的状态而变动的时间序列数据；

确定性导出单元，其导出部根据在上述数据获取单元中获取到的时间序列数据导出表示确定性的值，该值成为上述等离子体的上述时间序列数据是确定的数据还是或然的数据的指标；以及

异常放电判断单元，其在上述等离子体产生中由上述确定性导出单元中导出的表示确定性的值为规定的阈值以下的情况下，异常放电判断部判断为上述等离子体处于异常放电状态。

发明的效果

根据本发明的等离子体异常放电诊断方法以及等离子体异常放电诊断系统，即使对于时间序列数据不同而功率谱看起来相同的数据，也能够通过对位于时间序列数据背后的确定结构进行定量化、利用时间延迟坐标变换从时间序列数据而再构成相位空间中的轨迹，从而定量地表现等离子体正常时和异常放电时的时间序列数据的差异。并且，即使是较少的数据数量，本发明也能够进行精确度较高的等离子体异常放电诊断。另外，本发明不需要在每个设备中设置多个传感器。

附图说明

图1是表示本发明的实施方式1所涉及的等离子体异常放电诊断系统的逻辑结构的框图。

图2是表示等离子体异常放电诊断系统的物理结构的一例的框图。

图3是表示等离子体处理装置和等离子体异常放电诊断系统的结构的例子的图。

图4是表示使用平移误差的等离子体异常放电诊断的动作的一例的流程图。

图5是表示等离子体处理装置的AE传感器的时间序列数据的例子的图。

图6是表示等离子体处理装置的AE传感器数据的平移误差的例子的曲线图。

图7是表示本发明的实施方式2所涉及的等离子体异常放电诊断系统的逻辑结构的框图。

图8是表示使用排列熵的等离子体异常放电诊断的动作的一例的流程图。

图9是表示等离子体处理装置的AE传感器数据的排列熵的例子的图。

附图标记说明

1：等离子体异常放电诊断系统；2：等离子体处理装置；3：AE传感器；5：数据保持部；7：显示装置；8：打印装置；10：内部总线；11：控制部；12：主存储部；13：外部存储部；14：操作部；15：画面显示部；16：打印输出部；17：发送接收部；21：数据获取部；22：嵌入矢量生成部；23：接近矢量提取部；24：平移误差运算部；25：中央值运算/平均处理部；26：异常放电判断部；27：显示处理部；28：实现频数运算部；29：排列熵运算部；30：平均处理部；41：腔室；42：高频电源；43：匹配器；44：处理气体导入管；45：供电棒；51：收集时间序列数据；52：嵌入矢量数据；53：最接近矢量数据；54：平移误差数据；55：排列实现频数数据；56：排列熵数据。

具体实施方式

(实施方式1)

下面，参照附图详细说明本发明的实施方式。此外，对图中相同或者相当部分附加相同附图标记，不重复其说明。下面以将半导体制造装置等等离子体处理装置作为诊断对象的等离子体异常放电诊断系统为例进行说明。

图1是表示本发明的实施方式1所涉及的等离子体异常放电诊断系统1的逻辑结构的框图。等离子体异常放电诊断系统1由AE(Acoustic Emission：声发射)传感器3、数据获取部21、嵌入(埋达)矢量生成部22、接近矢量提取部23、平移(並進)误差运算部24、中央值运算/平均处理部25、数据保持部5、异常放电判断部26、显示处理部27、显示装置7、打印装置8等构成。在此，将合并嵌入矢量生成部22、接近矢量提取部23、平移误差运算部24、中央值运算/平均处理部25的部分设为导出部。在数据保持部5中存储保持有表示成为等离子体异常放电诊断对象的设备的状态的收集时间序列数据51、嵌入矢量数据52、最接近矢量数据53以及平移误差数据54。等离子体异常诊断系统1诊断在等离子体处理装置2中等离子体是否异常放电。

在此，说明平移误差和该平移误差成为表示确定(决定論)性的指标的情形。当使用韦兰德(Wayland)等人的时间序列分析算法(R.Wayland，D.Bromley，D.Pickett，and A.Passamante，Physical Review Letters，Vol.70，pp.580-582，1993.)时，即使在时间序列数据复杂地变动的情况下，也能够定量地对认可哪种程度确定的侧面进行评价。

根据时间序列数据{r(ti)}(i＝0，...，N-1)生成某时刻ti的嵌入矢量。

r(ti)＝{r(ti)，r(ti-Δt)，...，r(ti-(n-1)Δt)}T

右侧的标注T表示转置矩阵。n是适当的嵌入维数。Δt是例如根据相互信息量而选择的适当的时差。

从嵌入矢量的集合中提取某个嵌入矢量r(t0)的K个最接近矢量。用欧几里德(Euclid)距离来测量矢量间距离。设K个最接近矢量为r(tj)(j＝0，...，K)。关于各个r(tj)，经过TΔt时间之后的矢量是r(tj+TΔt)。此时，用如下公式近似求出伴随时间经过(时间推进步骤)TΔt的嵌入矢量的轨迹的变化。

v(tj)＝r(tj+TΔt)-r(tj)              (1)

如果按照确定观察时间发展的情况，则接近矢量的各轨迹群的接近部分向TΔt后的接近部分移动。因而，v(tj)的方向的分散成为对如下情况进行定量评价的指标：即以何种程度确定地观察所观测到的时间发展。用下面公式求出v(tj)的方向的分散。

(式1)

$E_{\mathrm{trans}}=\frac{1}{K+1}\underset{j=0}{\overset{K}{\Sigma }}\frac{\left|\right|v\left(\mathrm{tj}\right)-\bar{v}\left|\right|}{\left|\right|\bar{v}\left|\right|}---\left(2\right)$

$\bar{v}=\frac{1}{K+1}\underset{j=0}{\overset{K}{\Sigma }}v\left(\mathrm{tj}\right)---\left(3\right)$

Etrans被称为平移误差(translation error)。为了抑制由于r(t0)的选择而产生的Etrans的误差，反复Q次进行对与随机选择的M个r(t0)有关的Etrans的中央值进行求算的操作，根据该Q个中央值的平均值来评价Etrans。随着时间序列数据的确定侧面增加，成为Etrans→0。如果时间序列数据是白噪声，则差矢量v(tj)同样均定(等方)地分布，因此作为中央值的Etrans成为接近1的值。如果时间序列数据是具有较强的线性相关的概率过程，则由于自相关而使得接近轨迹群的方向某种程度一致化，因此Etrans成为小于1的值。

根据数值实验是Etrans>0.5。在0.1<Etrans<0.5的范围内，时间序列数据有时是或然(確率論)时间序列，还有可能是被观测噪声污染的确定时间序列。如果Etrans<0.1，则无法说明时间序列数据是或然时间序列，而充分认定是确定时间序列。

在本实施方式中，利用平移误差Etrans成为表示时间序列数据的确定性的指标，来诊断等离子体的异常放电状态，其中该时间序列数据表示等离子体的状态。等离子体为正常状态的AE传感器的时间序列数据由于各种干扰(外乱)而不规则地变动，因此可以认为是或然的。在等离子体为异常放电状态时，由于声发射被异常放电控制，因此考虑为时间序列数据是确定的。因而，当平移误差Etrans成为规定阈值以下的较小值时，判断为等离子体是异常放电状态。

返回图1，说明等离子体异常放电诊断系统1的各部的作用。数据获取部21收集表示诊断对象的设备的状态的时间序列数据，作为收集时间序列数据51存储到数据保持部5。作为时间序列数据，除了AE传感器的数据以外，例如是压力传感器、温度传感器、微粒传感器、电流传感器、电压传感器、超声波传感器、气体分析器、振动传感器、发光量传感器、电磁波传感器或等离子体传感器等的数据。等离子体传感器例如由朗缪尔探针(ランゲミユアプロ—ブ：Langmuir probe)或者等离子体吸收探针等构成。可以认为：在等离子体为异常放电状态时由这些传感器检测的值发生变化。以适当的周期从各种传感器(未图示)中采样表示等离子体的状态的时间序列数据，并输入。

嵌入矢量生成部22根据收集时间序列数据51生成上述的嵌入矢量r(ti)。配合时间序列数据的特性而预先设定嵌入矢量的维数n和时差Δt。嵌入矢量生成部22将生成的嵌入矢量的集合存储到数据保持部5(嵌入矢量数据52)。

接近矢量提取部23从嵌入矢量的集合中选择任意的嵌入矢量r(t0)，并提取与从嵌入矢量的集合中选择的嵌入矢量r(t0)最接近的K个嵌入矢量(最接近矢量)r(tj)(j＝0，1，...，K)。接近矢量提取部23对随机选择的M个嵌入矢量提取最接近矢量，存储到数据保持部5(最接近矢量数据53)。为了抑制平移误差运算的统计误差，配合时间序列数据的性质而预先设定接近矢量的数量K和选择数量M。并且，接近矢量提取部23反复Q次进行M个嵌入矢量的随机选择和它们的最接近矢量的提取。

平移误差运算部24根据最接近矢量的组计算作为它们的方向的分散的平移误差Etrans。另外，平移误差运算部24对随机选择的M个嵌入矢量的最接近矢量计算平移误差Etrans。并且，平移误差运算部24对Q次的M个嵌入矢量的最接近矢量的组计算平移误差Etrans，将它们的值存储到数据保持部5(平移误差数据54)。

中央值运算/平均处理部25求出每次的M个平移误差的中央值，并重复Q次而算出各中央值的平均。对异常放电判断部26输入平移误差的平均值。在异常放电判断部26中比较规定的阈值和平移误差的平均值，在平移误差的平均值在阈值以下的情况下，判断为等离子体是异常放电状态。

显示处理部27使显示装置7显示例如平移误差的平均值的变化、以及等离子体异常放电判断结果。另外，显示处理部27同时使打印装置8打印输出。在显示处理部27中也可以一并显示时间序列数据、平移误差。在判断为等离子体是异常放电状态的情况下，显示处理部27也可以进行使灯闪烁或者使蜂鸣器鸣动等的警报显示。

图2是表示等离子体异常放电诊断系统1的物理结构的一例的框图。如图2所示，作为图1所示的本发明的等离子体异常放电诊断系统1的硬件由控制部11、主存储部12、外部存储部13、操作部14、画面显示部15、打印输出部16、发送接收部17、AE传感器3、显示装置7以及打印装置8构成。控制部11、主存储部12、外部存储部13、操作部14、画面显示部15、打印输出部16以及发送接收部17都通过内部总线10连接到控制部11上。

控制部11由CPU(Central Processing Unit：中央处理器)等构成，按照存储在外部存储部13中的程序执行数据获取部21、嵌入矢量生成部22、接近矢量提取部23、平移误差运算部24、中央值运算/平均处理部25、异常放电判断部26以及显示处理部27的处理。利用控制部11和在其上执行的程序来实现数据获取部21、嵌入矢量生成部22、接近矢量提取部23、平移误差运算部24、中央值运算/平均处理部25、异常放电判断部26以及显示处理部27。

主存储部12由RAM(Random-Access Memory：随机存取存储器)等构成，作为控制部11的作业区域而使用。数据保持部5作为储存区域的结构体被存储保持在主存储部12的一部分中。

外部存储部13由闪存、硬盘、DVD(Digital Versatile Disc：数字多功能光盘)、DVD-RAM(Digital Versatile DiscRandom-Access Memory：数字多功能光盘-随机存取存储器)、DVD-RW(Digital Versatile Disc Re Writable：数字多功能光盘-可多次擦写光盘)等非易失性存储器构成，预先存储用于使控制部11进行上述的处理的程序。另外，外部存储部13根据控制部11的指示将该程序的数据提供给控制部11并存储从控制部11提供的数据。例如，存在将时间序列数据保存到外部存储部13中的情况。

为了操作员对等离子体异常放电诊断系统1输入指令，操作部14具备键开关、滚动拨盘(ジヨゲダイヤル：jog dail)、键盘以及鼠标等指示设备等、和将它们连接到内部总线10的接口装置。通过操作部14对等离子体异常放电判断条件的输入、时间序列数据的输入、等离子体异常放电诊断的开始等指令进行输入，并提供给控制部11。另外，从操作部14输入并设定嵌入维数n、时差Δt、接近矢量的个数K、嵌入矢量的选择数量M以及反复运算次数Q等。

显示装置7由CRT(Cathode Ray Tube：阴极射线管)或者LCD(Liquid Crystal Display：液晶显示屏)等构成，根据与从操作部14输入的指令相对应的控制部11的指令，显示时间序列数据、平移误差的变化、等离子体异常放电诊断结果等。画面显示部15将显示在显示装置7上的画面的数据变换为驱动显示装置7的信号。

打印输出部16由与打印装置8连接的串行接口、并行接口或者LAN(Local Area Network：局域网)接口等构成。控制部11通过打印输出部16来输出由打印装置8进行打印的图像数据。

发送接收部17由调制解调器或者网络终端装置、以及与它们连接的串行接口或者LAN(Local Area Network：局域网)接口构成。控制部11通过发送接收部17输入来自各传感器的时间序列数据。时间序列数据有时被保存在未图示的其它服务器等中。在这种情况下，控制部11通过发送接收部17经由网络(未图示)从服务器等接收时间序列数据。

图3是表示将等离子体处理装置2设为诊断对象的情况下的等离子体异常放电诊断系统1的结构的例子的图。在等离子体处理装置2上安装有等离子体异常放电诊断系统的AE传感器。等离子体处理装置2例如是对半导体晶片实施磨边处理的半导体制造装置的一种。

等离子体处理装置2具有金属制例如铝或不锈钢制的圆筒型腔室41。在腔室41内收容实施磨边处理的半导体晶片。高频电源42通过供电棒45和匹配器43连接到腔室41内的基座(未图示)上。高频电源42将规定的高频电力提供给基座。在腔室41上连接有来自处理气体提供部(未图示)的处理气体导入管(配管)44。

在对半导体晶片进行等离子体磨边处理时，在将半导体晶片收容到腔室之后，对腔室41内进行减压直到大致成为真空状态为止。经由处理气体导入管(配管)44将处理气体(例如，由规定的流量比率的C₄F₈气体、O₂气体以及Ar气体构成的混合气体)以规定的流量和流量比导入腔室41内，使腔室41内的压力为规定值。然后，当对腔室41内施加高频电力时，被导入的处理气体等离子体化。由等离子体生成的原子团、离子通过聚焦环(未图示)会聚到半导体晶片的表面，物理或化学地对半导体晶片的表面进行磨边。

AE传感器3例如被安装在供电棒45(的固定用夹具)上。等离子体异常放电诊断系统1以某个周期对从AE传感器3输入的信号进行采样收集，而作为时间序列数据。作为表示等离子体的状态的时间序列数据，在使用由上述的压力传感器、温度传感器、微粒传感器、电流传感器、电压传感器、超声波传感器、气体分析器、振动传感器、发光量传感器、电磁波传感器或者由朗缪尔探针或者等离子体吸收探针等构成的等离子体传感器等的数据情况下，将传感器分别安装在各等离子体处理装置2的适当的位置。例如，将压力传感器、温度传感器安装在等离子体中或者等离子体的附近。另外，电流传感器、电压传感器与产生等离子体的电路连接。

可以认为：若假设等离子体处理装置2正常运转，则正常情况下AE传感器的其它时间序列数据是或然的。因而，在根据AE传感器的时间序列数据算出的平移误差在某个阈值以下时，能够判断为等离子体处理装置2进行了等离子体异常放电。

接着，说明等离子体异常放电诊断系统1的动作。此外，如上所述，控制部11与主存储部12、外部存储部13、操作部14、画面显示部15、打印输出部16以及发送接收部17协作来进行等离子体异常放电诊断系统1的动作。

图4是表示使用平移误差的等离子体异常放电诊断的动作的一例的流程图。首先，AE传感器3将表示成为诊断对象的等离子体的状态的时间序列数据输入到数据获取部21(步骤A1)。以图3的等离子体处理装置2的例子来说，以某个周期对从AE传感器3输入的信号进行采样收集而成为时间序列数据。

嵌入矢量生成部22根据收集在数据获取部21中的时间序列数据，以所设定的嵌入维数n和时差Δt生成嵌入矢量r(t)(步骤A2)。接近矢量提取部23从嵌入矢量的集合中选择任意的嵌入矢量r(t0)并提取最接近矢量r(tj)(j＝0，...，K)(步骤A3)。接近矢量提取部23对随机选择的M个嵌入矢量提取最接近矢量，并且，反复进行Q次M个嵌入矢量的随机选择和它们的最接近矢量的提取。

平移误差运算部24对随机选择的M个嵌入矢量的最接近矢量计算平移误差Etrans，并且，对Q次的M个嵌入矢量的最接近矢量的组计算平移误差(步骤A4)。然后，中央值运算/平均处理部25对M个嵌入矢量的最接近矢量求出平移误差Etrans的中央值，对M个平移误差的组的中央值求出Q次的平均值(步骤A5)。

异常放电判断部26根据平移误差的平均值判断等离子体异常放电(步骤A6)。在当前的判断值(平移误差的平均值)在阈值以下时(步骤A6：是)，异常放电判断部26判断为等离子体是异常放电状态，显示处理部27使显示装置7显示等离子体异常放电(步骤A7)。另外，显示处理部27也可以同时使打印装置8打印输出。在判断值大于阈值的情况下(步骤A6：否)，异常放电判断部26不会判断为等离子体异常放电，显示处理部27不显示等离子体异常放电。此外，在判断值具有从正常值接近于等离子体异常放电判断的阈值的倾向的情况下，显示处理部27也可以显示促使检查维修的警报。

(实施例1)

图5是表示等离子体处理装置2的AE传感器的时间序列数据的例子的图。图5的A表示处于等离子体异常放电模式下的信号的部分(Active区域：活跃区域)，图5的S表示正常状态下的信号(Silent区域：静默区域)的部分。在两者的功率谱中看不到例如某个频率的谱较大还是较小这种特征差异。在利用功率谱进行的分析中，难以明确地判断等离子体是异常放电状态还是正常。

图6是示出等离子体处理装置2的AE传感器数据的平移误差的例子的曲线图。在图6中表示以嵌入维数为横轴、以平移误差为纵轴、改变嵌入维数并对图5的AE传感器的信号计算出平移误差的结果。图6的曲线A图与图5的A(活跃区域)的部分的信号对应，图6的S曲线图与图5的S(静默区域)的部分的信号对应。图6的平移误差都是对嵌入矢量取四个最接近矢量、在五步骤的时间推进步骤中对直到其第四接近为止的轨迹计算出的平移误差。

在嵌入维数是4以下的范围内，活跃区域内的平移误差(图6的A)在0.1以上，但是在嵌入维数是6以上时，活跃区域内的平移误差在0.1以下。在嵌入维数是6以上时，活跃区域和静默区域内的平移误差都成为大致固定的值，通过将阈值设为0.1能够明确地识别两者的差异。在基于平移误差的等离子体异常放电诊断中，取嵌入维数在6以上为宜。另外，优选为用五步骤以上的时间推进步骤对直到第四接近以上的轨迹估计平移误差。

根据本发明的等离子体异常放电诊断方法以及等离子体异常放电诊断系统1，即使对于时间序列数据不同而功率谱看起来相同这样的数据，也能够通过对处于时间序列数据背后的确定结构进行定量化，并利用时间延迟坐标变换根据时间序列数据对相位空间中的轨迹进行再构成，而定量地表现等离子体正常时和异常放电时的时间序列数据的差异。并且，即使是较少的数据数量，本发明也能够进行高精确度的等离子体异常放电诊断。

(实施方式2)

接着，说明作为表示确定性的值而使用排列(順列)熵的情况下的等离子体异常放电诊断系统1。图7是表示本发明的实施方式2所涉及的等离子体异常放电诊断系统1的逻辑结构的框图。

等离子体异常放电诊断系统1由AE传感器3、数据获取部21、嵌入矢量生成部22、实现频数(度数)运算部28、排列熵运算部29、平均处理部30、数据保持部5、异常放电判断部26、显示处理部27、显示装置7、打印装置8等构成。在此，将把嵌入矢量生成部22、实现频数运算部28、排列熵运算部29、平均处理部30合并后的部分作为导出部。在数据保持部5中存储并保持：表示作为等离子体异常放电诊断对象的设备的状态的收集时间序列数据51、嵌入矢量数据52、排列实现频数数据55以及排列熵数据56。

在此，说明排列熵和该排列熵成为表示确定性的指标的情形。由Bandt和Pompe导入的排列熵(C.B andt and B.Pompe，Physical Review Letters，Vol.88，pp.174102-1-174102-4，2002.)是与无限长的时间序列中的测度熵(Kolmogorov-Sinai熵)渐近的等价量，如下这样定义排列熵。

根据规定时间内的时间序列数据生成某个维数n和时差Δt的所有嵌入矢量r(ti)。关于各嵌入矢量，按照基于大小关系的上升顺序或者下降顺序对嵌入矢量的要素附加编号。要素的上升顺序或者下降顺序的编号的排列是要素数量的编号的排列。对规定时间的所有嵌入矢量，汇总具有相同上升顺序或者下降顺序的排列的嵌入矢量的个数。汇总后的个数是嵌入矢量实现具有该顺序的排列的频数(实现频数)。将对于维数n和时差Δt的所有嵌入矢量的数量的实现频数设为相对实现频数。相对实现频数之和为1。此外，嵌入矢量的时差Δt也可以是1。在Δt＝1的情况下，嵌入矢量r(ti)由时间序列数据的连续的n个要素构成。

嵌入矢量的要素的大小关系的顺序是由嵌入矢量的维数数目的顺序构成的排列。关于嵌入矢量的维数数目n，将1至n的n个数的排列的集合设为∏，将排列的集合的要素(某个排列)设为π。当设规定时间的时间序列数据的个数为N、嵌入维数为n、时差为Δt时，根据规定时间的时间序列数据生成的嵌入矢量的数量为N-(n-1)Δt。当将某个排列的实现频数写成m(π)时，用下面的公式(4)来表示某个排列π的相对实现频数p(π)。

[式2]

$p\left(\pi \right)=\frac{m\left(\pi \right)}{N-(n-1)\mathrm{\Delta t}}---\left(4\right)$

相对实现频数p(π)等于使时间变动的复杂程度粗略化(粗視化)而分类为图案。若将相对实现频数p(π)视为排列π的实现概率来计算信息熵，能够定量地评价原时间序列的复杂程度(确定性)。将嵌入矢量的维数数目的排列π设为概率变量，将以相对实现频数p(π)为概率分布的熵称为排列熵。用下面的公式(5)来定义排列熵。

[式3]

$H\left(n\right)=-\underset{\pi \in \Pi }{\Sigma }p\left(\pi \right){\log }_{2}p\left(\pi \right)---\left(5\right)$

其中，不算入p(π)＝0的项。

根据排列熵能够定量地评价原时间序列的复杂程度(确定性)。最简单的行为是单调过程。在单调增加过程或单调减少过程中排列熵成为最小。另一方面，最复杂的行为是完全随机过程。在这种情况下，实现了所有可能的图案，因此排列熵成为最大。

π是嵌入维数n的排列，排列的集合∏包含n！个要素(排列)，因此根据公式(5)的定义，0≤H(n)≤log2n！。下限与单调增加过程或单调减少过程对应。上限表示完全随机过程。

Bandt和Pompe关注H(n)相对于n线性增加的情形，并导入了用下面的公式(6)定义的量。

[式4]

$h\left(n\right)=\frac{H\left(n\right)}{n-1}---\left(6\right)$

利用log2n！将h(n)标准化，利用用下面的公式(7)定义的熵时比较便利。

[式5]

$h*\left(n\right)=\frac{h\left(n\right)}{{\log }_{2}n}!---\left(7\right)$

0≤h*(n)≤1成立。随着时间序列数据的确定侧面增加，h*(n)→0。如果时间序列数据是白噪声，则h*(n)成为接近1的值。

在本实施方式中，利用排列熵H(n)或者将H(n)标准化的h*(n)成为对示出诊断对象的等离子体的状态的时间序列数据的确定性进行表示的指标这一情形，而诊断等离子体的异常放电。等离子体为正常状态下的AE传感器的时间序列数据由于各种干扰而不规则地变动，考虑为是或然的。当等离子体为异常放电状态时，由于声发射被异常放电控制，因此可以认为时间序列数据是确定的。因而，在排列熵成为规定的阈值以下的较小值时，判断为等离子体为异常放电状态。

返回图7，说明等离子体异常放电诊断系统1的各部的作用。数据获取部21收集表示诊断对象的设备的状态的时间序列数据，作为收集时间序列数据51存储到数据保持部5。作为时间序列数据，除了AE传感器的数据以外，例如是压力传感器、温度传感器、微粒传感器、电流传感器、电压传感器、超声波传感器、气体分析器、振动传感器、发光量传感器、电磁波传感器或者等离子体传感器等的数据。等离子体传感器例如由朗缪尔探针或者等离子体吸收探针等构成。可以认为在等离子体为异常放电状态时利用这些传感器检测的值会发生变化。以适当的周期从各种传感器(未图示)采样表示等离子体的状态的时间序列数据并输入。

嵌入矢量生成部22根据时间序列数据生成上述嵌入矢量r(ti)。配合时间序列数据的特性而预先设定嵌入矢量的维数n和时差Δt。嵌入矢量生成部22将生成的嵌入矢量的集合存储到数据保持部5(嵌入矢量数据52)。

实现频数运算部28根据嵌入矢量的要素的大小关系对要素附加顺序，对规定时间的所有嵌入矢量汇总具有相同顺序的嵌入矢量的个数。实现频数运算部28将汇总后的排列的实现频数存储到数据保持部5(排列实现频数数据55)。

排列熵运算部29根据排列实现频数数据55变换为相对实现频数，而计算排列熵。并且，排列熵运算部29计算公式(7)的h*(n)。排列熵运算部29将排列熵H(n)或者h*(n)存储到数据保持部5(排列熵数据56)。

平均处理部30将根据多个规定时间的时间序列数据计算出的排列熵H(n)或者h*(n)进行平均。也可以设为排列熵H(n)或者h*(n)的移动平均。在规定时间的时间序列数据足够长的情况下，也可以不进行平均处理。

排列熵H(n)或者h*(n)的平均值被输入到异常放电判断部26。在异常放电判断部26中对规定的阈值与排列熵H(n)或者h*(n)的平均值进行比较，在排列熵H(n)或者h*(n)的平均值在阈值以下的情况下，判断为等离子体是异常放电状态。

显示处理部27例如使显示装置7显示排列熵H(n)或者h*(n)的平均值的变化、以及等离子体异常放电判断结果。另外，显示处理部27同时使打印装置8打印输出。在显示处理部27中也可以一起显示时间序列数据、排列熵H(n)或者h*(n)。在判断为等离子体是异常放电状态的情况下，显示处理部27也可以进行使灯闪烁或者使蜂鸣器鸣动等的警报显示。

在实施方式2中，等离子体异常放电诊断系统1的物理结构也与实施方式1相同。例如在图2的物理结构的框图中示出等离子体异常放电诊断系统1。通过控制部11和在其上执行的程序来实现数据获取部21、嵌入矢量生成部22、实现频数运算部28、排列熵运算部29、平均处理部30、异常放电判断部26以及显示处理部27。

关于实施方式2的等离子体异常放电诊断系统1，也示出例如图3的作为将等离子体处理装置2设为诊断对象的情况的等离子体异常放电诊断系统1的结构。检测等离子体处理装置2的声发射的AE传感器3被安装在等离子体异常放电诊断系统1中。等离子体异常放电诊断系统1以某个周期采样并收集从AE传感器3输入的信号，而成为时间序列数据。

可以认为：若等离子体处理装置2正常运转，则在正常情况下AE传感器3的信号的时间序列数据是或然的。因而，在根据声音信号的时间序列数据算出的排列熵在某阈值以下的情况下，能够判断为等离子体是异常放电状态。

接着，说明作为表示确定性的值而使用排列熵的情况下的等离子体异常放电诊断系统1的动作。此外，如上所述，控制部11与主存储部12、外部存储部13、操作部14、画面显示部15、打印输出部16以及发送接收部17协动来进行等离子体异常放电诊断系统1的动作。

图8是表示使用排列熵的等离子体异常放电诊断的动作的一例的流程图。首先，AE传感器3将表示成为诊断对象的设备的状态的时间序列数据输入到数据获取部21(步骤B1)。以图3的等离子体处理装置2的例子来说，以某个周期采样并收集从AE传感器3输入的声音信号，成为时间序列数据。

嵌入矢量生成部22根据收集在数据获取部21中的时间序列数据，以所设定的嵌入维数n和时差Δt生成嵌入矢量r(t)(步骤B2)。实现频数运算部28根据嵌入矢量的要素的大小关系对要素附加顺序，对规定时间的所有嵌入矢量汇总具有相同顺序的嵌入矢量的个数，而作为实现频数(步骤B3)。

排列熵运算部29根据排列的实现频数变换为相对实现频数，计算排列熵(步骤B4)。并且，排列熵运算部29计算公式(7)的h*(n)。然后，平均处理部30对根据多个规定时间的时间序列数据计算出的排列熵H(n)或者h*(n)进行平均(步骤B5)。如上所述，也可以省略平均处理。

异常放电判断部26根据排列熵H(n)或者h*(n)的平均值判断等离子体异常放电(步骤B6)。在当前的判断值(平移误差的平均值)在阈值以下时(步骤B6：是)，异常放电判断部26判断为等离子体是异常放电状态，显示处理部27使显示装置7显示为等离子体是异常放电状态(步骤B7)。另外，显示处理部27也可以同时使打印装置8打印输出。在判断值大于阈值的情况下(步骤B6：否)，异常放电判断部26不会判断为等离子体异常放电，显示处理部27不显示等离子体是异常放电这一情形。此外，在判断值具有从正常值接近等离子体异常放电判断的阈值的倾向的情况下，显示处理部27也可以显示促使检查维修的警报。

(实施例2)

图9是表示等离子体处理装置2的AE传感器数据的排列熵的例子的图。图9示出以嵌入维数为横轴、以标准化后的排列熵h*(n)为纵轴、对图5的AE传感器的信号计算了排列熵的结果。图9的A图是与图5的A(活跃区域)部分的信号对应的被标准化的排列熵h*(n)，图9的S图是与图5的S(静默区域)的部分的信号对应的被标准化的排列熵h*(n)。

在嵌入维数较小的范围内A与S的差异较小，但是在嵌入维数4至8的范围内A与S的差异明显。设定适当的阈值，在排列熵H(n)或者h*(n)大于阈值的情况下，能够判断为等离子体的状态是正常，在排列熵H(n)或者h*(n)在阈值以下的情况下，能够判断为等离子体是异常放电状态。在本例中，优选为将嵌入维数设为6或7。在这种情况下，在标准化后的排列熵在0.8以下的情况下，能够判断为等离子体是异常放电状态。

在图9中，在嵌入维数是9以上的范围内，A与S的差变小，两者的值都变小，这是因为对于规定时间的时间序列数据，嵌入维数较大而嵌入矢量的数量不充分。在将嵌入维数或者时差设得较大的情况下，所生成的嵌入矢量的数量相对变少，能够产生的排列数(n！)变多，因此需要将规定时间取得较长来使时间序列数据的数量足够大。

根据本发明的等离子体异常放电诊断方法以及等离子体异常放电诊断系统1，即使对于时间序列数据不同而功率谱看起来相同的数据，也能够通过对位于时间序列数据背后的确定结构进行定量化，并利用时间延迟坐标变换从时间序列数据而再构成相位空间中的轨迹，由此定量地表现正常时和等离子体异常放电时的时间序列数据的差异。并且，即使是较少的数据数量，本发明也能够进行高精确度的等离子体异常放电诊断。

如上所述，本发明的等离子体异常放电诊断系统1例如如图3的等离子体处理装置2等那样，根据一个AE传感器3的输出来输入时间序列数据并进行分析，由此能够进行等离子体异常放电诊断。另外，本发明在设备的动作状态中能够进行等离子体异常放电诊断。

另外，上述硬件结构是一例，可以任意进行变更和修正。

不仅可以使用专用系统还可以使用普通的计算机系统来实现由控制部11、主存储部12、外部存储部13、操作部14、画面显示部15、打印输出部16、发送接收部17、内部总线10等构成的、成为进行等离子体异常放电诊断处理的中心的部分。例如，也可以将用于执行上述动作的计算机程序保存到计算机可以读取的存储介质(软盘、CD-ROM、DVD-ROM等)中并进行发送，将该计算机程序安装到计算机上，由此构成执行上述处理的等离子体异常放电诊断系统1。另外，也可以在因特网等通信网络上的服务器装置所具有的存储装置中保存该计算机程序，通常的计算机系统通过下载等来构成等离子体异常放电诊断系统1。

另外，在通过OS(操作系统)和应用程序的分担、或者OS与应用程序之间的协作来实现等离子体异常放电诊断系统1的功能的情况下等，也可以仅将应用程序部分保存到存储介质、存储装置中。

另外，也可以将计算机程序叠加到载波上，并通过通信网络进行发送。例如，也可以在通信网络上的公告板(BBS，Bu1letin Board System：电子公告板系统)上公告上述计算机程序，并通过因特网发送上述计算机程序。并且，也可以以如下方式构成：即起动该计算机程序，在OS的控制下与其它应用程序同样地执行该计算机程序，由此能够执行上述处理。

可以认为本次公开的实施方式的所有方面是例示而并不是限制性内容。不是由上述说明而是由权利要求的范围示出本发明的范围，意图包括与权利要求范围同等的意思以及权利要求范围内的所有变更。

本申请基于2006年7月3日申请的日本专利申请2006-183886号。本说明书中摄取日本专利申请2006-183886号的说明书、权利要求的范围、附图整体而作为参照。

产业上的可利用性

根据本发明，能够提供一种不需要在等离子体处理装置中具备多个传感器而精确度较高的等离子体异常放电诊断方法以及等离子体异常放电诊断系统。