領(lǐng)先的芯片制造商臺(tái)積電和三星正在大批量生產(chǎn) 5nm 器件，而臺(tái)積電正在推進(jìn)到年底推出首款 3nm 芯片的計(jì)劃。但要實(shí)現(xiàn)如此激進(jìn)的目標(biāo)，工程師必須比以前更快地識(shí)別缺陷并提高良率。

處理 EUV 隨機(jī)缺陷——非重復(fù)圖案缺陷，如微橋、斷線或缺失觸點(diǎn)——是這一挑戰(zhàn)的核心。這需要強(qiáng)大的高通量檢測(cè)策略來檢測(cè)和修復(fù)常見問題，例如缺少通孔。

良率工程師會(huì)定期識(shí)別芯片上需要針對(duì)性檢查的關(guān)鍵區(qū)域。KLA營銷副總裁 Satya Kurada 說：“檢測(cè)配方在確定檢測(cè)到哪些缺陷以及檢測(cè)到多少缺陷方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。 ” “20 年前，運(yùn)營商會(huì)為邏輯芯片設(shè)置兩個(gè)護(hù)理區(qū)域——一個(gè)用于隨機(jī)模式，一個(gè)用于 SRAM 區(qū)域。今天，我們的檢測(cè)系統(tǒng)使用專利技術(shù)，根據(jù)用戶定義的興趣模式自動(dòng)生成數(shù)十億個(gè)非常微小的護(hù)理區(qū)域?！?/p>

投入 EUV 光刻

晶圓廠最重要的產(chǎn)量和成本驅(qū)動(dòng)因素之一是極紫外（EUV，13.5nm）掩模層的凈數(shù)量。EUV光刻是在 7nm 晶圓廠生產(chǎn)線中引入最關(guān)鍵的層，但在 5nm 節(jié)點(diǎn)，可能有 75% 的總層（邏輯器件中超過 50 個(gè)）需要 EUV 圖案化。使用 193nm 曝光或 EUV 最常見的隨機(jī)缺陷是隨機(jī)打印失敗。

“微橋與來自光刻膠或工藝工具的傳統(tǒng)缺陷沒有明顯區(qū)別。因此，正在同時(shí)努力消除傳統(tǒng)缺陷，通過設(shè)計(jì)新的光刻膠或改進(jìn)干法蝕刻工藝來減少這些缺陷，”三星電子副總裁 Ki Chul Park 表示，他在 IITC ［1 ］?！翱偝杀镜淖畲筘暙I(xiàn)者是用于細(xì)間距金屬和通孔層圖案化的 EUV 層數(shù)。添加 EUV 層后，總成本大約會(huì)增加 1% 到 2% ［2］，這意味著添加 EUV 層必須導(dǎo)致面積減少 1% 到 2% 以上。” Park 指出，領(lǐng)先的 EUV 光刻膠能夠單次曝光印刷 30nm 金屬節(jié)距線，具有可制造的缺陷。

幾十年來一直主導(dǎo)該行業(yè)的化學(xué)放大抗蝕劑 （CAR） 現(xiàn)在正受到新型金屬氧化物抗蝕劑 （MOR） 的挑戰(zhàn)。由 JSR 公司 Inpria 首創(chuàng)的 MOR 的優(yōu)勢(shì)在于它們更好地吸收 EUV，因此它們可以比 CAR 更薄，并且不太可能遭受圖案崩潰的影響。其他選項(xiàng)也在出現(xiàn)，包括非 CAR 旋涂抗蝕劑，以及 Lam Research 的干法抗蝕劑沉積和去除工藝。有趣的是，EUV 掃描儀產(chǎn)生的光子量約為1/14由 ArF （193nm） 掃描儀生產(chǎn)的產(chǎn)品，再加上更精細(xì)的功能，解釋了 Imec、ASML 和光刻膠制造商 JSR、信越化學(xué)和富士膠片之間的密集研發(fā)，以及 TEL 的光刻膠涂層/烘烤/顯影工藝流程擴(kuò)展 EUV 圖案化能力。

解決隨機(jī)變化

隨機(jī)缺陷是任何隨機(jī)的、孤立的缺陷，它們會(huì)導(dǎo)致諸如微橋接、局部斷線以及觸點(diǎn)丟失或合并等問題。線邊緣保真度的損失稱為線寬粗糙度（LWR）和線邊緣粗糙度（LER）。在光刻中，臨界尺寸 （CD） 不均勻性可以是局部的（一條線到另一條線）或全局的（跨晶圓），并且可能由標(biāo)線錯(cuò)誤、掃描儀錯(cuò)誤或蝕刻和沉積錯(cuò)誤引起。重疊誤差是特征之間的對(duì)齊錯(cuò)誤。如果邊緣放置錯(cuò)誤（EPE） 足夠關(guān)閉，則金屬之間可能會(huì)發(fā)生短路，或者微小的通孔可能會(huì)完全消失，從而導(dǎo)致電氣開路。

D2S首席執(zhí)行官 Aki Fujimura 表示：“芯片制造商必須區(qū)分隨機(jī)指標(biāo)和系統(tǒng)缺陷，即它們?cè)谝欢ǔ潭壬峡梢云降鹊財(cái)U(kuò)展，這意味著特定設(shè)計(jì)中存在某種使其易受攻擊的東西。 ” 他補(bǔ)充說，處于領(lǐng)先地位的芯片制造商必須解決系統(tǒng)變化的來源，并將隨機(jī)（隨機(jī)）缺陷控制在被認(rèn)為可以接受大批量生產(chǎn)的水平。

隨機(jī)圖案缺陷是一個(gè)大問題。“這是一個(gè)價(jià)值數(shù)十億美元的問題，因?yàn)殡S機(jī)因素在晶圓廠邊緣放置錯(cuò)誤預(yù)算中所占的比例要大得多，”Fractilia 首席執(zhí)行官 Ed Charrier 解釋說?！半S機(jī)指標(biāo)一直存在，但它們只占特征大小的一小部分，所以我們一直能夠忽略它們，直到最近的節(jié)點(diǎn)，”Fractilia 的首席技術(shù)官 Chris Mack 說。在 22 納米節(jié)點(diǎn)，隨機(jī)缺陷占邊緣放置誤差 （EPE） 預(yù)算的 5%，但在 5 納米節(jié)點(diǎn)，它占 EPE 總預(yù)算的 40%，在 3 納米節(jié)點(diǎn)攀升至 50%，以此類推。更糟糕的是，在抗蝕劑中反應(yīng)的光子數(shù)量非常少——稱為 EUV 散粒噪聲（類似于霰彈槍彈丸擴(kuò)散）——4 到 5 個(gè)光子，會(huì)增加線邊緣粗糙度。

“你有 4 個(gè)還是 5 個(gè)有很大的不同，”D2S 的 Fujimura 說。新的 EUV 工藝，包括先進(jìn)的光刻膠，專注于提高 CAR 光刻膠的量子效率，以加快 EUV 吞吐量，同時(shí)最大限度地減少隨機(jī)性。在 CAR 中，每個(gè)進(jìn)入的光子會(huì)去保護(hù)多個(gè)抗蝕劑分子（化學(xué)放大）。增加量子效率意味著更大比例的可用光子導(dǎo)致光酸產(chǎn)生事件，或者每個(gè)光酸分子去保護(hù)更多的抗蝕劑分子，或兩者兼而有之。光子引起的變化和稀有的 EUV 光子轉(zhuǎn)化為成像事件會(huì)導(dǎo)致 EUV 中更高的隨機(jī)后果。

量化變化

隨機(jī)缺陷分為四類（如圖1所示）：線邊緣和線寬粗糙度；特征之間的 CD 不均勻性；疊加錯(cuò)誤；并具有靠得太近（導(dǎo)致短路）或太遠(yuǎn)（導(dǎo)致開路）的邊緣。

“所有這些因素都會(huì)影響設(shè)備性能、良率和可靠性，”Fractilia 的 Mack 說。在光刻單元中，光學(xué)檢測(cè)工具與速度慢得多的掃描電子顯微鏡 （SEM） 相輔相成，后者可測(cè)量 CD 或提供在線缺陷審查和分類。CD-SEM 成像結(jié)果包含印刷線和空間的實(shí)際粗糙度，但也包含 SEM 噪聲造成的粗糙度。Mack 解釋說，傳統(tǒng)的圖像處理過濾器將平均粗糙度而不顯示實(shí)際粗糙度?！拔覀冮_發(fā)了在頻域而不是空間域中運(yùn)行的工具，我們使用功率譜密度來查看長(zhǎng)尺度和短尺度尺度的粗糙度，”他解釋道?！拔覀兛赡軙?huì)在晶圓上發(fā)生的實(shí)際變化之上測(cè)量 4.3 納米的計(jì)量噪聲，但通過減去計(jì)量噪聲的處理，我們可能只會(huì)得到 1.3 納米的粗糙度，”他說。然后，該工具對(duì)圖案進(jìn)行反向建模，以查看晶圓上的實(shí)際圖像是什么。向前然后向后的模型允許在單個(gè)分析中捕獲所有隨機(jī)缺陷。它還為工程師提供了一種優(yōu)化 SEM 使用的方法，即使使用來自不同供應(yīng)商的工具，也能實(shí)現(xiàn)工具對(duì)工具的匹配。

Fractilia 的工具還加快了 SEM 的吞吐量。與電視圖像一樣，SEM 使用光柵掃描平均數(shù)幀（4 到 32）來生成最終圖像，因此更高的圖像分辨率包含更多幀但會(huì)延長(zhǎng)測(cè)量時(shí)間。Fractilia 的工具允許在給定的測(cè)量精度（見圖 3）下優(yōu)化幀速率以獲得更高的 SEM 吞吐量，工程師為給定的工藝層選擇該精度。由于晶圓廠通常在生產(chǎn)車間擁有多個(gè) SEM（由 KLA、應(yīng)用材料、日立等制造），因此該軟件工具還改進(jìn)了 SEM 到 SEM 的匹配，以改進(jìn)過程控制。

Imec 使用 Fractilia 的工具進(jìn)行的一項(xiàng)研究表明，40nm 觸點(diǎn)上的隨機(jī)缺陷與線寬粗糙度之間存在相關(guān)性 ［3］。換句話說，LWR 充當(dāng)制造中隨機(jī)缺陷的代表。Mack 補(bǔ)充說，粗糙度測(cè)量不僅在制造中至關(guān)重要，而且在評(píng)估新光刻膠的研發(fā)環(huán)境中也很重要。“可能有 20 種材料可供選擇，公司正在運(yùn)行大量晶圓并測(cè)量 CD，以查看哪種材料產(chǎn)生更好的焦深和提供更好的粗糙度。通常，粗糙度的差異可能為 10%，但不同的材料可能具有影響粗糙度 10% 或 20% 的特性。是抗蝕劑之間的差異還是由于 SEM？這是一個(gè)大問題，”他說?！跋喾矗覀兛梢匀コ?SEM 噪音并比較材料?！?/p>

圖 1：隨機(jī)指標(biāo)包括與線邊緣/線寬粗糙度、CD 不均勻性、重疊（對(duì)齊）錯(cuò)誤和特征缺陷相關(guān)的缺陷。資料來源：Fractilia

圖 2：對(duì)于這些數(shù)據(jù)，MetroLER 軟件提供了最佳的 SEM 捕獲率，可在 10 幀左右平衡精度、準(zhǔn)確度和吞吐量。資料來源：Fractilia

捕獲丟失的過孔

在先進(jìn)的邏輯芯片上，過孔數(shù)達(dá)到數(shù)百萬甚至數(shù)十億，準(zhǔn)確捕獲丟失的過孔或觸點(diǎn)對(duì)良率工程師來說是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。近年來，光學(xué)檢測(cè)工具的供應(yīng)商大幅更新了他們的工具和軟件，以檢測(cè)越來越多的越來越小的缺陷，并使用更智能的（支持人工智能的）軟件更快地表征它們。檢查工具“recipe”（給定工藝層的設(shè)置）包括以下選項(xiàng)：

光學(xué)設(shè)置（焦點(diǎn)偏移、放大倍率等）；

指定護(hù)理區(qū)域（將檢查哪些模具區(qū)域），以及

圖像處理算法設(shè)置（自動(dòng)缺陷分類或 ADC 的閾值和規(guī)則）。

KLA 的 Kurada 表示，該公司的寬帶等離子 （BBP） 光學(xué)圖案化晶圓檢測(cè)儀的另一個(gè)參數(shù)是可調(diào)波段（深紫外到紅外），它可以提高不同薄膜（光刻膠、金屬、低- k 電介質(zhì)等）

但是工程師如何確定給定設(shè)備的護(hù)理區(qū)域？事實(shí)證明，通常使用兩種方法。第一個(gè)使用基于歷史的已知缺陷或麻煩位置。第二個(gè)方法使用已知的薄弱點(diǎn)或設(shè)計(jì)中具有風(fēng)險(xiǎn)特征的區(qū)域（例如密集的細(xì)線）從 IC 設(shè)計(jì)文件（例如 GDSII）中識(shí)別位置。然后，該軟件會(huì)獲取所有感興趣的模式并自動(dòng)生成護(hù)理區(qū)域。

例如，KLA 和 IBM Research 的工程師最近開發(fā)了一種基于重復(fù)陣列的分箱技術(shù)，該技術(shù)通過缺陷檢測(cè)數(shù)據(jù)將缺失與晶圓位置相關(guān)聯(lián)。［4］ 工程師發(fā)現(xiàn)了以前的工具未捕獲的先前缺失的通孔，他們將問題追溯到晶圓上的特定區(qū)域，這表明反應(yīng)離子蝕刻 （RIE） 步驟存在問題。

圖 3：互連線之間的過孔缺失是蝕刻后檢測(cè)監(jiān)控的關(guān)鍵缺陷。資料來源：KLA、IBM、IEEE ASMC

在這項(xiàng)研究中，IBM 和 KLA 工程師開發(fā)了一種可靠的過程控制方法，用于在線捕獲 BEOL 邏輯器件中缺失的過孔。［4］ 工程師使用 KLA 的檢測(cè)方法在 RIE 的通孔鏈圖案上定義設(shè)計(jì)中的關(guān)注區(qū)域（每個(gè)通孔周圍），以提高對(duì)丟失通孔缺陷的捕獲靈敏度。使用寬帶等離子 （BBP） 光學(xué)檢查工具檢查護(hù)理區(qū)域，然后在 SEM 審查工具上對(duì)缺陷進(jìn)行表征，該工具按類型對(duì)缺陷進(jìn)行分類（在這種情況下是缺失通孔??與有害缺陷）。測(cè)試結(jié)構(gòu)基于檢測(cè)靈敏度最高的最小重復(fù)模式。

圖 4：通孔鏈圖案左側(cè)的單元級(jí)缺陷顯示為晶圓頂部的缺陷，而右側(cè)缺失的通孔則識(shí)別出以前檢查遺漏的全新缺陷。識(shí)別的圖案成為蝕刻后在線監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)。資料來源：KLA、IBM、ASMC

結(jié)果顯示了單元級(jí)特征（參見圖 4，重復(fù)單元疊加），其中通路鏈左側(cè)的缺失通路僅出現(xiàn)在晶圓頂部，而右側(cè)缺失的通路與晶圓底部相關(guān)。該團(tuán)隊(duì)?wèi)岩扇笔У耐兹毕菔怯捎谙惹暗耐孜g刻由于圖案未對(duì)準(zhǔn)而被阻塞造成的。之前的檢測(cè)方法沒有檢測(cè)到晶圓底部的缺陷，這意味著該策略可用于選擇具有代表性的采樣率，以便更有效地在線監(jiān)測(cè)生產(chǎn)中缺失過孔的缺陷?！皝碜?BPP 系統(tǒng)的檢查結(jié)果，包括分箱信息，為工藝工程師提供了可操作的數(shù)據(jù)，以便他們能夠做出明智的決策，”Kurada 說。

缺陷審查替代方案

良率上升和良率偏差幾乎總是使用光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)和 SEM 審查來控制，但在某些情況下，其他技術(shù)可以更好地滿足要求。布魯克運(yùn)營總監(jiān) Igor Schmidt 表示：“20nm 量級(jí)的隨機(jī)缺陷變得越來越難以分類，而 AFM 尤其有用的地方是在需要拓?fù)鋽?shù)據(jù)時(shí)，例如檢測(cè) CMP 后的凹陷和腐蝕數(shù)據(jù)。 ” 他指出，雖然原子力顯微鏡（AFM） 往往以低吞吐量著稱，但它們每小時(shí)可以監(jiān)控 340 個(gè)位置，以進(jìn)行光刻、蝕刻或 CMP 工藝的工藝控制。

原子力顯微鏡 （AFM） 審查工具可以從光學(xué)系統(tǒng)獲取晶圓圖數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)到感興趣的缺陷（使用機(jī)器視覺的 x、y、z 和旋轉(zhuǎn)位置）并掃描 30 x 30 μm 的區(qū)域以對(duì)缺陷進(jìn)行成像。缺陷圖像顯示具有最大高度 （z） 信息和粘性的 3D 尺寸?！斑@就像你踩在口香糖上而不是踩在石頭上一樣。在這種情況下，如果我們的缺陷具有較大的形貌和較大的附著力，則可能表明有機(jī)顆?；蚓酆衔锏袈湓诰A上。另一方面，如果您的地形較大且附著力較弱或沒有附著力，則這更有可能是顆粒，可能是硅顆?；蛩槠Ｈ绻锌浊覜]有粘附，則可能是堆疊默認(rèn)或結(jié)晶缺陷，或者如果您沒有顆粒但粘附，這可能表明某處機(jī)器有油和問題。因此，這是一種對(duì)缺陷進(jìn)行分類的強(qiáng)大技術(shù)，”他說。

封裝、智能、良率

對(duì)于進(jìn)行異構(gòu)集成的 IC 公司而言，最昂貴的良率之一是凸塊良率。與連接 IC 上的銅線的密集通孔類似，金屬凸點(diǎn)互連越來越密集。同時(shí)，先進(jìn)的封裝技術(shù)支持各種 3D 方案，芯片制造商正在開發(fā)這些方案。

“現(xiàn)在有這么多的堆疊，這帶來了很多好處，但與此同時(shí)，顛簸的數(shù)量已經(jīng)爆炸式增長(zhǎng)。Cyber??Optics 總裁兼首席執(zhí)行官Subodh Kulkarni 表示，當(dāng)我們與晶圓廠交談時(shí)，他們的頭號(hào)痛點(diǎn)是提供 100% 的凹凸檢測(cè)成本效益。

Kulkarni 指出，由于有數(shù)百萬個(gè)凸塊和自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)吞吐量，每小時(shí) 10 到 15 個(gè)晶圓（300 毫米）的速度是不夠的?！白罴腰c(diǎn)是每小時(shí)交付 25 到 30 個(gè)晶圓，在價(jià)格低于 100 萬美元的工具上具有 1 億個(gè)凸點(diǎn)能力。因?yàn)檫@是他們今天損失大量產(chǎn)量的地方，”他說。

銅凸塊的光學(xué)檢測(cè)包括測(cè)量共面性、檢測(cè)異常值（高于最高規(guī)格或短于最短規(guī)格）、凸塊位置和尺寸，以及凸塊上的缺陷?！皩?duì)于異常值，客戶希望我們存儲(chǔ)該凹凸圖像，但還要確定是否存在裂縫，或者我們是否看到一些污染或凹凸的一部分已被切掉?！?所有這些信息都很重要。

圖 5：MRS 光學(xué)檢測(cè)圖像顯示了銅凸點(diǎn)和焊盤上的形狀、尺寸和潛在缺陷，以及高度輪廓。資料來源：賽博光學(xué)

結(jié)論

先進(jìn) 5nm 器件或先進(jìn)封裝的良率提升需要識(shí)別和去除從光刻到封裝材料的關(guān)鍵缺陷，因此智能和快速的晶圓級(jí)檢測(cè)必不可少。

從 22nm 到 5nm，隨機(jī)缺陷成為一個(gè)越來越大的問題，并且會(huì)顯著影響器件的良率和可靠性。工程師正在使用新工具來識(shí)別和消除隨機(jī)缺陷，同時(shí)實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的 SEM 審查、工具匹配和提高晶圓廠的 SEM 吞吐量。將設(shè)計(jì)感知軟件與光學(xué)和電子束審查工具相結(jié)合，可以提高對(duì)難以成像的良率殺手（如缺少通孔）的捕獲。銅凸點(diǎn)的高吞吐量、100% 晶圓檢測(cè)是先進(jìn)封裝實(shí)現(xiàn)高良率的關(guān)鍵。

參考

［1］ KC Park 和 H. Simka，“超越 5nm 的高級(jí)互連挑戰(zhàn)和可能的解決方案”，IEEE 國際互連技術(shù)會(huì)議 （IITC），2021 年。

［2］ BS Kasprowicz 等人，EUVL 研討會(huì)，2017 年。

［3 ］ D. De Simone，“Imec 的 EUV 材料狀態(tài)”，Imec PTW，2019 年 4 月

。 ［4］ G. Jensen 等人，“使用新穎的高精度陣列分割檢測(cè)技術(shù)增強(qiáng)缺失通孔缺陷捕獲技術(shù)， ” IEEE 先進(jìn)半導(dǎo)體制造會(huì)議 （ASMC），2021 年。