Generation of the defect particles during the plasma-assisted metal dry etching process is induced by the various mechanisms. Most of these mechanisms are caused by the non-volatility of metal-halide compounds generated during the etching process. Degeneration of the metal etching process chamber condition is observed as the frequent process fault caused by the defects, but the worse condition is not recovered by itself. Because of this property of the metal etching process, proper work of the preventive maintenance (PM) to restore the process chamber or the addition of a discharge cleaning step is required periodically. However, inadequate PM or discharge cleaning by the uncertain cause analysis of the defect generation should be a just temporary remedy, and might lead the repetition of similar problems. To solve this problem, the virtual metrology (VM) model based on the plasma information (PI) parameters, known as PI-VM, was developed and applied for the defect control of the metal layer dry etching processes in organic light emitting diode (OLED) display manufacturing. To obtain the information about the generation rates of non-volatile compounds and their removal rates by the exhaustion system, PI parameters are designed with the consideration of the reaction kinetics in the metal etching plasma volume, sheath, and reacting surface using the big data of equipment engineering system (EES) and optical emission spectroscopy (OES) accumulated during the mass production process. The developed PI-VM index could be applied to a 2–3 h earlier alarm system for the defect occurrence, and had succeeded over 90% of alarm rate. This PI-VM alarm was applied to predictive control of the process by the early substitution of the discharge cleaning step or by the repair of the proper parts in the process chamber. By the control of processes based on the predicted results of the PI-VM, management of the mass production line with about 30% decreased defect was possible in OLED display manufacturing.
プラズマ支援金属エッチングプロセス中の欠陥粒子の発生は、さまざまなメカニズムによって誘発される。これらのメカニズムのほとんどは、エッチングプロセス中に生成される金属ハロゲン化物の不揮発性に起因する。金属エッチングプロセスチャンバーの状態の劣化は、欠陥によって引き起こされる頻繁なプロセス故障として観察されるが、その悪化した状態は自然には回復しない。この金属エッチングプロセスの特性のため、プロセスチャンバーを復元するための予防保守（PM）または放電洗浄ステップの追加が定期的に必要となる。しかし、欠陥発生の不確かな原因分析に基づく不十分なPMまたは放電洗浄は、単なる一時的な対策に過ぎず、同様の問題の再発を招く可能性がある。この問題を解決するために、プラズマ情報（PI）パラメータに基づく仮想計測（VM）モデル、すなわちPI-VMが開発され、有機発光ダイオード（OLED）ディスプレイ製造における金属層ドライエッチングプロセスの欠陥制御に適用された。不揮発性化合物の生成速度と排気システムによるそれらの除去速度に関する情報を得るために、PIパラメータは、金属エッチングプラズマ体積、シース、および反応表面における反応速度論を考慮して設計され、量産プロセス中に蓄積された設備工学システム（EES）および発光分光法（OES）のビッグデータを用いた。開発されたPI-VM指標は、欠陥発生の2〜3時間前の警報システムに適用でき、90%以上の警報率を達成した。このPI-VM警報は、放電洗浄ステップの早期交換またはプロセスチャンバー内の該当部品の修理によるプロセスの予測制御に適用された。予測結果に基づくプロセス制御により、OLEDディスプレイ製造において約30%の欠陥低減が可能となり、量産ラインの管理が実現された。