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Process Watch:回击分析提高缺陷可见性
录入时间:2017/6/8 11:55:16

Process Watch:回击分析提高缺陷可见性

 作者:Chet Lenox、David W. Price 和 Douglas G. Sutherland 

作者按语:Process Watch 探索了一系列半导体产业工艺控制(缺陷检测与量测)的关键概念。跟随之前探讨工艺控制 10 大根本法则的文献,新一系列的连载将着重说明了工艺控制的附加趋势,包括集成电路生产的成功实施战略及益处。在本文中,我们很高兴地加入了我们的嘉宾作者和 KLA-Tencor 公司的同事 Chet Lenox 的深刻见解。 

为了使集成电路制造商的新工艺节点或新产品达到最大的利润,需要尽早及快速地提升良率。实现快速提升良率的关键在于要能够向工程师提供优质及可操作的数据,以便其做出工艺质量及所需改进的决策。

用于做出这些决策的数据有两种基本形式:

·  生产线内检测和量测结果

·   终检 (EOL) 参数测试、产品良率结果和故障分析

生产线内检测与量测是工艺工程师的主要的数据来源,可以快速识别偏离和采取纠正措施。终检的检测结果是衡量任何工艺流程能否生产优质产品的标准,它包括晶体管参数、良率子分类和物理故障分析 (PFA) 数据,由此可以深入分析工艺质量和根本原因机制。

一般而言,由于晶圆加工和 EOL 数据收集之间的长时延迟,晶圆厂在生产线内而不是在终检1 发现并解决问题可以达到更好的经济效益。然而, EOL 结果是理解生产线内缺陷与产品性能和良率的相关性的重要组成部分,尤其是在早期工艺研发周期。因此,理想的良率改善方法主要依赖于生产线内检测与量测以监测偏离及鉴定工艺变化,而 EOL 结果只用于验证良率改善的变化。

为实现这样的检测组合,生产线内数据必须是适当取样的优质数据,而且必须确立生产线内结果和 EOL 良率之间明确的相关性。常用于确立这种相关性的一个关键工具就是是回击分析。回击分析是指将 EOL 电路故障和 PFA 位置映射到线内检测中检测工具识别的缺陷位置。

回击分析有两种基本形式。在传统方法中,EOL 良率故障指导 PFA,通常采用通过横截面透射电子显微镜 (TEM) 证实物理缺陷的方式。然后将此物理位置关联到线内缺陷的位置,以确定与生产线内检测结果的相关性。这种分析通常能够提供良率故障的明确的因果关系,但速度慢(每周数十个),并且无法用于在 TEM 中难以确定位置或成像的缺陷模式。

第二种方法越来越受欢迎,它将 EOL 电路故障位置直接关联到生产线内的缺陷数据上(图 1)。这主要得益于现代逻辑设计方法和分析工具,可以将电路故障定位到可能发生故障的“链”位置。此外,新的技术可以允许生产线内检测只需要关注基于设计布局的潜在的链位置故障。

例如,KLA-Tencor 的宽频等离子光学图案晶圆检测系统采用专利技术 (NanoPoint™, pin•point™),利用设计数据定义非常微小的检测区,只专注于关键图案。2,3,4 采用这些基于设计的技术来检测与潜在链故障有关的图案,其产生的检测结果就会包含与终检良率密切相关的缺陷。这种更加直接的技术带来更快的分析周期,提高了采样率(每个晶圆数百个缺陷),并能够对在 EOL 难以物理发现的缺陷模式进行成功的因果关系分析。

 

 

1. 在芯片可能出现故障的 EOL 链位置,对生产线内检测结果应用回击分析技术。

 

若要从电路故障链对生产线内缺陷位置成功进行直接的回击分析,以下是一些有益的方法:

·         应当在所有关键工艺步骤检测将用于回击分析的晶圆。这样可以避免在 EOL 故障的潜在因果关系中出现“漏洞”

·         应当使用基于几何的叠加算法,这种算法结合了基于点的生产线内缺陷位置与基于面的 EOL 链报告

·         允许用于标记链位置与缺陷间距离的叠加距离,即一次“击中”必须足够大,大于检测工具缺陷定位精度 (DLA),但又要足够小,保证低误报统计概率很低;见图 2

·         检测仪发现的所有缺陷都应当用于分析,而非仅仅通过后续复查步骤进行归类的缺陷

·         电路故障链位置应当利用层信息以及 x/y 映射

 

 

 

2. 用于将 EOL 电路链叠加到生产线内缺陷的阈值必须经过优化,以避免失效或误报。

 

如果运行正确,回击捕获率衡量标准(用百分比表示)将量化“击中”生产线内缺陷的次数。这种衡量标准可广泛用作生产线内检测能力的指标,其中数字越大,表示生产线内检测可越有信心被用于良率改善。因此,回击分析应当尽可能用于研发周期和新产品推出的早期阶段。这样就有时间通过以下这些传统方法提高生产线内的缺陷检测捕获率:

·         检测工具和程式改进,包括根据产品布局使用引导式检测

·         批次、晶圆和芯片级别的采样调节

·         工艺步骤检测位置优化

如果定期进行,回击分析有助大幅提高生产线内检测的信心,并提高良率的学习速度。对于有效的生产线内监测方案,回击捕获率升高到 70% 以上并不是不常见。值得一提的是,即使进行了直接的 EOL 至生产线内的分析,仍然需要较慢的 EOL PFA 柏拉图生成和回击分析,以验证链故障和回击捕获率。

良率的提升速率通常是影响晶圆厂新工艺和新产品推出的盈利能力的主要因素。提升速率受生产线内晶圆检测有效性的影响非常大,它有利于加快信息流转,让工艺工程师更快作出决定。回击分析是衡量生产线内检测的有效性、推动检测改进的关键方法,尤其是在确定 EOL 电路链故障与生产线内缺陷结果之间的相关性时。

参考文献:

1)      Process Watch:The Most Expensive Defect(代价最大的缺陷),Solid State Technology(固态技术),2014 年 12 月

2)      “Introduction to NanoPoint”(NanoPoint 简介”),http://www.kla-tencor.com/index.php?option=com_joomdoc&task=document.download&path=NanoPoint_Overview.pdf

3)      J. Ahn 等人,Highly effective and accurate weak point monitoring method for advanced design rule (1x nm) devices,”(“适用于先进设计规则 (1x nm) 设备的高度有效和精确的弱点监测方法”)Proc. of SPIE(国际光学工程学会会刊),9050, 905018 卷,2014 年。

4)      A. Srivastava 等人,In-line Inspection of DRC Generated Hotspots”(DRC 产生热点的生产线内检测”),IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing(电气和电子工程师协会半导体制造学报),第 29 卷,第 299-305 页,2016 年,ISSN 0894-6507。

 

作者简介 

Chet Lenox 博士、David W. Price 博士和 Douglas Sutherland 博士分别是 KLA-Tencor 公司的良率顾问、高级总监和首席科学家。Lenox 博士、Price 博士和 Sutherland 博士一直与许多半导体集成电路制造商直接合作,帮助他们优化整体检测策略,以实现最低总成本。此系列文章总结了 他们在这些工作中观察到的一些普遍经验。

 


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