RGA 기반 실시간 종료점 검출 알고리즘을 통한 PECVD 챔버 세정 공정의 지능형 제어 시스템 개발

Development of Intelligent Control System for PECVD Chamber Cleaning Processes Using RGA-Based Real-Time Endpoint Detection Algorithm

반도체 제조 공정의 고도화에 따라 PECVD 챔버 세정 공정의 정밀 종료점 검출이 중요하다. 본 연구에서는 잔류 가스분석기(RGA)를 이용해 세정 부산물의 질량 스펙트럼을 실시간 분석하고, 미분-접선법과 이동평균 필터를 결합한 새로운 EPD(End Point Detection) 알고리즘을 개발하였다. 개발된 시스템은 SiF4 (m/z=104) 신호의 변화율을 추적하여 자동으로 종료점을 검출한다. 실험 결과, 기존 임계값 방법 대비 정확도는 ±3.2초에서 ±0.5초로 향상되었 고, 오검출률은 8.5%에서 0.8%로 감소하였다. 5-point 이동평균 필터 적용 시 신호 대 잡음비가 12.3 dB 개선되었으 며, 연산 시간은 18 ms로 실시간 처리가 가능하였다. 100시간 연속 운전에서도 정확도 드리프트가 2% 이내로 유지 되어 안정성이 확인되었다. 본 시스템은 과도 세정을 방지해 공정 시간을 평균 15% 단축하고 챔버 부품 수명 연장에 기여하며, 스마트 반도체 제조의 핵심 기술로 활용될 수 있다.

Precise endpoint detection in PECVD chamber cleaning has become critical with the advancement of semiconductor manufacturing processes. This study developed a novel endpoint detection algorithm using a residual gas analyzer to analyze cleaning byproducts in real-time, combining the derivative-tangent method with moving average filtering. The system automatically detected endpoints by tracking the rate of change in SiF4(m/z = 104) signals. The results showed an improved accuracy from ±3.2 s to ±0.5 s over threshold methods, with false detection reduced from 8.5% to 0.8%. A five-point moving average improved the SNR by 12.3 dB, and the computation time was 18 ms, enabling real-time operations. During the 100 h of testing, the accuracy drift remained within 2%, confirming stability. The system reduced the average process time by 15% by preventing over-cleaning and extended the chamber component lifetime, serving as a core enabler for smart and autonomous semiconductor manufacturing.