访问手机版页面
你的位置:老古开发网 > 其他 > 正文  
整合量测技术的新应用和定义
内容导读:

  摘要 虽然工艺和良率控制离不开量测技术,但对于量测、整合量测、原位量测、原位传感器、工艺和设备传感器却没有形成统一的定义,因此存在严重的混淆。


  在过去的十年中,整合量测(IM)技术完成了从理论向实践的过渡。北美、欧洲以及亚洲举办的“先进设备和工艺控制(AEC/APC)年会”对半导体制造中IM的发展历程进行了深入的研究。例如,已证实在生产过程中采用AEC/APC控制化学机械抛光(CMP)对于提高良率、降低晶圆与晶圆之间的工艺变化,并改进设备的使用效率至关重要。IM另一项还不成熟但已引起足够关注的应用实例是,在光刻图形的形成过程中可以使用IM对临界层进行控制。

  此外,IM还广泛用于对刻蚀和淀积工艺的控制,如在薄膜厚度、端口以及各种缺陷检测中的应用。其它领域还包括使用残余气体综合分析仪、RF传感器以及光发射频谱分析仪的应用。尽管IM的应用范围很广,但却难以形成统一的概念
。AEC/APC组织在多种情况下使用了IM一词,但经常发生错误的理解。本文讨论了各种IM的定义和应用实例,以达到减少误解的作用。文中还对AEC/APC会议中有关IM的发展过程进行了说明。

  整合量测法/单独量测法

  相信大家对于从单独量测法和统计过程控制法向AEC/APC所需的IM和模型控制法的过渡并不陌生。

  IM和单独量测法都可用于APC。虽然IM为许多IC生产厂家提供了关键的工艺控制能力,且应用越来越广,但它并不是完全替代单独量测法的万能方法。最近,VLSI Research(位于加州的圣塔克拉拉)的Dan Hutcheson提出了一种对IM和APC有趣的评价。他指出,总的来说,IM与单独量测法相比具有潜在的节约成本的优势,但是由于传感器的集成或对工艺设备的整合量测,供应商提高了产品的价格,从而抵消了这一优势。然而,IM使用不断增长的原因可以在Hutcheson关于AEC/APC重要性的陈述中找到答案。举例来说,AMD能够节约成本主要是因为其向成熟良率过渡的时间减少了80%。通常,脱离AEC/APC更广泛的应用领域只讨论IM是比较困难的。在这里我们对两种方法均进行了讨论。

  术语定义

  在半导体行业中,“整合量测”一词通常是指在某一工艺设备内部对晶圆特征或特性的测量能力。“原位量测”一词常用于描述工艺期间直接在工艺腔内部进行测量的能力,因此两者描述的状况相同。例如,在淀积工艺中使用“原位量测法”对薄膜厚度进行测量可以使薄膜淀积工具实现真正的实时工艺控制。当原位量测报告显示已达到了适合的薄膜厚度,就可以停止淀积工艺。在这一实例中,当淀积速率不稳定,或发生过量或无法预测的偏差时,原位量测法非常有用。另外,当引入材料发生变化使预期的淀积效率下降时,使用原位量测法也十分有益。

  当工艺具有良好的可重复性时,就不必采用真正的原位量测法进行适当的工艺控制了,工艺完成后既可以采用IM法也可以采用单独量测法测量薄膜厚度。这一理念可以应用于批次控制方法,从而对下一批次淀积中出现的小的性能偏差进行校正。确定后道工艺量测采用整合量测法还是单独量测法十分必要,这取决于定时限制。如果量测时采用长延迟能够实现好的工艺控制,使用单独量测法就足够了。然而,当长延迟使晶圆与晶圆之间产生明显的工艺变化,就应使用整合量测法或“原位”量测法。不同的工艺或不同的工艺流程会产生不同的变量;因此,为实现适当的工艺控制就要求使用不同的量测方法。

  量测对于缺陷的检测和分级(FDC)也十分关键。FDC最重要的任务之一就是对设备或工艺缺陷进行早期检测。快速掌握信息至关重要。工艺控制和FDC具有不同的定时要求,这些需求对每道工艺来说各不相同。

  在不能使用整合量测或原位晶圆量测法时,或其使用成本过高时,应选择其它的APC和FDC检测方法,其中包括设备级工艺量测法(原位工艺传感器,即RGA、OES)和设备量测法(原位设备传感器,如质量流量控制器、RF传感器),这些统称为“传感器”。这些传感器不是晶圆传感器,因此不能提供传统的晶圆量测信息。但它们可以提供工艺和工艺工具正常运行的关键信息。半导体工业十分依赖这些传感器,这一点可以通过有关传感器集成和应用开发方面的大量的会议文献得到证实。这些传感器不仅可以提供工艺和工具的正常运行信息,还可以对不合乎技术规范或不完全合乎技术规范的,以及产生废弃物的工艺或工艺工具提供早期预警。对于生产设备来说,工艺缺陷的早期检测和预防对于实现高性价比的生产操作十分关键。

  量测可以指晶圆量测、工艺量测或设备量测。每种量测方法对生产厂家制造满足规范要求的且具有高性价比的晶圆产品都十分重要。

  IM和光刻

  虽然尺寸和覆层控制是量测过程所面临的两项最重要、最具挑战性的工作,但在图形的形成过程中,AEC/APC具有多种不同的应用。Lensing及其同事论述了改进量测精度和CD控制精度的需求。

  Lensing指出,CD测量本身所受的“干扰”或不确定性就是产生CD工艺变化的主要原因。最近在CD-SEM方面的研究进展表明,通过改进设备可以降低测量的不准确性。Bunday等人论述了新型CD-SEM设备可以同时对多行光刻线进行扫描,通过提高信号的平均值可获得更精确的线宽精度。为获得这些平均值的SEM图形,更换硬件是一种十分有效的手段。最常用的方法是对整个晶片进行3D图形控制。线宽的粗糙度就是实例。随着对掩模版技术要求的不断提高,对设计和印刷特性进行比较成为一种非常实用的功能。使用散射仪可以对线宽、侧壁角以及潜沟槽隔离进行控制。这种光学方法的速度及取样数量都成为AEC/APC的强化手段。

  刻蚀的IR吸附量测

  刻蚀是最难控制的工艺之一。保持晶圆的整体均匀性、制作端口以及进行粒子控制都要求实时监控。日常维护如工艺腔的清洁,是自动完成的。对排出气体的IR吸附谱仪监控已发展成为刻蚀腔清洗工艺中基于传感器的工艺控制过程。Kamlet、Tongol和Gunn讨论了控制每个刻蚀腔清洗端口的红外吸附谱仪法。在刻蚀过程中,反应室的侧壁被反应产生的副产物所覆盖。通常这些覆盖物会从反应室壁剥落,对晶圆形成微粒污染。采用从NF3分离出来的原子氟对反应室壁上的覆盖物进行清洗,并把清洗工艺产生的多种分子物质如SiF4抽出反应室。对反应室壁清洗后,排出气体中不再含有SiF4。采用IR谱仪可对从工艺腔流向真空管(排气管)的排出气体的分子含量进行检测。

  Kamlet、Tongol和Gunn对排气管和工艺腔中的IR传感器进行了测试。结果表明,良好的传感器和优化的定位都十分关键(见图1)。


  RF工艺控制

  刻蚀和淀积工艺均要求具备稳定的等离子体条件。Brouk和Heckman对等离子体和等离子发生器之间的相互作用引起的等离子体的不稳定性进行了讨论。由于对等离子体进行内部探测十分困难,因而通过在反应器外部对RF电路参数进行监控,可实现对等离子体的控制。Sobolewski论述了怎样通过对偏置电极的RF电流和电压的测量来确定总离子电流、鞘层电压和离子能分布(见图2)。


  结论

  半导体批量生产厂家在每个晶圆或每个工艺步骤中对晶圆的特征和特性进行测量时,似乎都不倾向于使用IM测量法。许多工艺步骤都不适合使用IM技术,而在那些适合使用IM技术的工艺中,必须用成本/收益来证实其可用性。在AEC/APC研讨会最新发表的文摘和文献中,我们注意到几个新的发展趋势。例如,在较难控制的关键工艺步骤中,常常使用片上IM技术。图形设计就是重要实例。此外,许多会议文献还对具有较大偏差或不可预测性偏差的工艺,或晶圆-晶圆之间具有明显变化的工艺进行了重点讨论。如果使用完全集成片上IM技术导致了低效率或高成本,应尝试使用工艺或设备传感器解决方案。所有形式 (晶圆、工艺或设备) 的IM均为设备和IC生产厂家提供了重要的信息。这些信息在一定时期内可以起到增强新型设备和工艺固有稳定性的作用。当设备和工艺变得较稳定时,对IM的需求就会相应减少。IM通常用于为保持摩尔定律的等比缩小要求所使用的新材料、新工艺和新结构中。

  半导体工业对于量测、IM、原位量测、原位传感器、工艺和设备传感器还没有形成一致的概念,对这些概念还将存在相当大的混淆。

  通过缺陷检测进行设备控制仍然是一项关键的工业需要。随着特征尺寸减小、晶圆尺寸增大,并且随着低良率成本、工艺缺陷以及残余物的增多,快速和可靠的缺陷检测要求也变得越来越重要。产品和设备制造能力降低所带来的经济冲击,及其对产品循环周期的负面影响成为AEC/APC组织使用IM最主要的原因和动机。在近年来 AEC/APC的会议中,越来越多的论文提倡或论述了采用IM系统来预测缺陷。如果能可靠地预测缺陷,就可以清除大多数残余物,对设备生产能力的负面影响就可以减至最小。

  IM的最新研究领域是预测性维护。预测性维护的实例就是确定工艺腔的最佳清洗时间。工艺腔壁的污染不仅包括化学品的作用,还受引入产品的特征设计和随机引入材料变化的影响。通过IM了解信息的目的是预测工艺腔的最佳清洗时机。这将改进设备的使用状况。量测不仅是为了检验产品是否满足技术规范,还越来越多地用于改进设备的生产能力、减少残余物并降低循环周期。

  AMD的Tom Sonderman在AEC/APC XV 的重要讲话中强调:“工艺控制能力与工艺测量能力直接相关。” Sonderman还列举了IM、板上传感器以及其它(用户选择的)传感器的集成能力,从而为工艺控制提供足够的数据。他着重强调了在Q&A期间,并不是每道工艺都要求使用片上IM,但传感器数据却对所有的工艺都非常关键。

标签:
来源:半导体国际 作者:Alain Diebold, Sematech, Bradley Van Eck, ISMI 时间:2006/8/8 0:00:00
相关阅读
推荐阅读
阅读排行
最近更新
商品推荐