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邏輯集成電路制造中良率提升與缺陷查找

中科院半導(dǎo)體所 ? 來源:學(xué)習(xí)那些事 ? 2025-02-26 17:36 ? 次閱讀
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文章來源:學(xué)習(xí)那些事

原文作者:小陳婆婆

本文介紹了邏輯集成電路制造中有關(guān)良率提升以及對各種失效的分析。

良率是衡量生產(chǎn)線能力的重要指標(biāo),在制造過程中,每個(gè)環(huán)節(jié)都有可能引起產(chǎn)品失效,良率會受到多種因素的影響,包括機(jī)臺參數(shù)漂移、工藝波動(dòng)等。

工藝引起的器件失效可以分為參數(shù)性失效和功能性失效。參數(shù)性失效主要與器件的物理參數(shù)有關(guān),如柵極尺寸、有源區(qū)尺寸等,而蝕刻工藝對參數(shù)性失效有很大影響。功能性失效則往往由晶圓上的缺陷引起,如物理性異物、化學(xué)性污染等,等離子體蝕刻對功能性失效也有顯著影響。

良率與缺陷

在邏輯集成電路制造中,良率提升是一個(gè)復(fù)雜而關(guān)鍵的過程,其中缺陷管理起著至關(guān)重要的作用。缺陷可以分為隨機(jī)缺陷和系統(tǒng)性缺陷,兩者對良率的影響不同,需要采取不同的策略進(jìn)行改善。

隨機(jī)缺陷與系統(tǒng)型缺陷

隨機(jī)缺陷在時(shí)間和空間上隨機(jī)出現(xiàn),通常保持在很低的水平,且難以完全消除。這類缺陷一般通過統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行監(jiān)控和管理,以確保它們對良率的影響控制在可接受范圍內(nèi)。

相比之下,系統(tǒng)性缺陷與特定的工藝條件或版圖特征緊密相關(guān),具有較高的發(fā)生概率。例如,蝕刻反應(yīng)腔室掉落的顆粒物,如果數(shù)量較多且頻繁,就屬于系統(tǒng)性缺陷。這類缺陷可以通過改進(jìn)工藝設(shè)備、優(yōu)化工藝參數(shù)或改變材料等方法來消除或降低其影響。以蝕刻工藝為例,通過改進(jìn)腔室內(nèi)材料或涂層、定期清理腔室以及優(yōu)化蝕刻參數(shù)等措施,可以有效減少顆粒物的掉落,從而提升良率。

良率提升與缺陷查找

良率提升的實(shí)質(zhì)是一個(gè)不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)的過程。每個(gè)學(xué)習(xí)周期包括實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、結(jié)果分析、工藝優(yōu)化和反饋實(shí)施等環(huán)節(jié)。為了快速提升良率,需要縮短學(xué)習(xí)周期,盡快將實(shí)驗(yàn)結(jié)果反饋到生產(chǎn)線上進(jìn)行下一輪的工藝改善。

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在制造廠開發(fā)新一代成套工藝時(shí),通常會使用SRAM作為良率學(xué)習(xí)載體。SRAM具有較高的密度和缺陷覆蓋能力,能夠快速并精準(zhǔn)地定位缺陷,便于進(jìn)行失效分析和工藝優(yōu)化。然而,需要注意的是,SRAM并不能完全覆蓋邏輯電路版圖中的各種難點(diǎn),因此在邏輯產(chǎn)品上也需要進(jìn)行良率學(xué)習(xí)。SRAM良率學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)可以為邏輯產(chǎn)品良率的提升提供有益的參考。

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為了有效分析良率數(shù)據(jù)并確認(rèn)影響良率的原因,可以將良率分解為各種因素單獨(dú)起作用時(shí)的良率。其中,缺陷有限良率(DLY)是一個(gè)重要的指標(biāo),它反映了只有缺陷這一種機(jī)理起作用時(shí)產(chǎn)品能達(dá)到的最高良率。通過監(jiān)控DLY,可以更準(zhǔn)確地評估工藝上的缺陷情況,并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行改善。

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在SRAM單元的結(jié)構(gòu)中,6T SRAM是一種常見的類型,由6個(gè)MOSFET構(gòu)成。這些晶體管通過接觸孔和各層金屬層進(jìn)行互連,形成存儲陣列。隨著集成電路尺寸的不斷微縮,光刻工藝的極限成為了制約因素之一。因此,在先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)下,需要采用多層掩膜版等技術(shù)來降低圖形密度,提高可制造性。同時(shí),銅互連和雙大馬士革工藝等先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用也為良率的提升提供了有力支持。

失效分析

在6T SRAM良率測試完成后,為了確定失效的具體原因,需要進(jìn)行失效定位(Failure Isolation)和失效分析(Failure Analysis, FA)。這一過程中,我們依賴于多種電氣失效分析(EFA)和物理失效分析(PFA)的方法和技術(shù)。

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電氣失效分析(EFA)是一種通過電氣測試手段來定位和分類失效單元的方法。它能夠幫助我們識別出SRAM陣列中所有失效的單元,并根據(jù)失效模式(Failure Mode)對它們進(jìn)行分類。這些失效模式包括但不限于單比特失效(SB)、雙比特列失效(DBC)、雙比特行失效(DBR)、四比特失效(QB)、位線失效(BL)、字線失效(WL)以及塊狀區(qū)域失效(Block)。通過分析這些失效模式,我們可以對失效的原因進(jìn)行初步的判斷。例如,如果Vcc通孔斷路,可能會導(dǎo)致上下兩個(gè)單元失效,形成DBC模式;而如果WL通孔斷路,則會導(dǎo)致左右兩個(gè)單元失效,形成DBR模式。

為了更深入地了解失效的分布和特性,我們可以將失效模式按嚴(yán)重性進(jìn)行排序,并比較不同晶圓間失效模式的差異。通過繪制失效模式在晶圓上的分布圖,我們可以發(fā)現(xiàn)某些失效模式在晶圓上的特定區(qū)域更為集中。這種特殊圖形的分布可以作為懷疑某些特定工藝與失效存在關(guān)聯(lián)性的重要線索。

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一旦通過EFA定位了失效位置,我們就可以使用物理失效分析(PFA)的方法來進(jìn)一步找出失效的根源。PFA依賴于一系列高精度的物理測試手段,如聚焦離子束(FIB)、掃描電子顯微鏡(SEM)、透射電子顯微鏡(TEM)以及能量分散光譜儀(EDS)等。這些工具能夠幫助我們直接觀察和分析失效區(qū)域的微觀結(jié)構(gòu)和化學(xué)成分,從而揭示失效的根本原因。

操作實(shí)例

以一個(gè)典型的失效分析案例為例,通過Bitmap我們發(fā)現(xiàn)晶圓邊緣位置存在DBC失效。

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隨后,我們使用電壓襯度(VC)方法在M1金屬層上發(fā)現(xiàn)了某一塊金屬(BL位置)在電壓下發(fā)暗,與周圍類似區(qū)域表現(xiàn)不一致。進(jìn)一步切開后,剖面顯示接觸孔(CT)填充存在問題,這就是導(dǎo)致失效的根本原因。

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原文標(biāo)題:詳談邏輯電路良率

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