5nm及以上cd - sem面临的挑战越来越大

CD-SEM是晶圆厂用于工艺控制的主力测量工具，在5nm及以下工艺上面临巨大挑战。

传统上,CD-SEM成像依赖于有限数量的图像帧进行平均，这对于保持吞吐量速度和最小化电子束本身对样品的破坏都是必要的。随着尺寸越来越小，这些限制导致了更高水平的噪声，这反过来又会限制CD-SEM图像在最高级节点上的质量。

CD- sem于1984年首次推出，一直是表示器件特征的关键尺寸(CD)的首选技术，而不牺牲高精度和准确性。由于CD特性的质量决定了器件的性能和良率，因此精确的测量和控制是至关重要的。今天，3nm节点(N3)晶圆的价格可以超过15,000美元，估计产量在50%到80%之间。产量每增加一个百分点都会对收入产生重大影响，因此对精确CD-SEM图像的需求从未如此之大。

CD-SEM挑战N5以下
N5以下cd - sem的一些困难是我们所熟悉的。污染、样品损坏、分辨率、吞吐量和信号噪声只是CD-SEM技术多年来面临的长期挑战的更严重版本。然而，其他技术相对较新，例如管理随机数据，或euv驱动的向更薄的光抗蚀剂的过渡，从而降低图像对比度。

CD-SEM设备制造商和分析公司正在努力克服这些挑战，在不降低生产速度的情况下提供最准确的扫描。CD-SEM技术的最新发展采用了各种创新和前沿的解决方案来提高其性能。

每缩小一次，电路尺寸的误差幅度也会缩小。在N5以下，随机效应对器件性能的影响越来越显著。直线边缘粗糙度(l)和散粒噪声例如，电路结构的随机变化可能导致器件性能不可预测的波动，包括阈值电压和电流泄漏的变化。在N3，随机误差可以变得足够大，导致缺陷，如断行和缺失孔或合并接触孔。

Fractilia首席执行官Chris Mack说:“对于EUV，我们现在不得不担心极端罕见的事件，因为这些罕见的事件正在发生并杀死设备。”“设备制造商正在为一台设备建造数十亿、数百亿、数千亿个接触孔。如果其中一个洞不见了，整个设备就会失效。随机量占一个大批量制造商(HVM)总图样误差预算的50%以上。”

图1:随机可变性正在消耗边缘放置误差预算。来源:Fractilia

噪音是信号的敌人
识别N5以下的CD随机误差尤其困难，因为SEM噪声是一个真正的挑战。CD-SEM使用一束电子束扫描图像中的一行像素，然后移动到下一行，一遍又一遍地扫描，直到得到完整的图像。然后重复整个过程，从4到16次。得到的图像是各个测量值的平均值。

工程师可以增加帧数来降低图像中的噪声并改善整体信号，但更大的电子轰击会增加样本损坏的可能性并降低吞吐量。在吞吐量、噪声和样品损坏之间需要不断权衡。在这些因素之间找到适当的平衡是至关重要的。

Fractilia开发的软件旨在通过测量噪声本身而不是过滤噪声来创建对实际随机变化的无偏倚测量。然后，它使用这些数据来确定一个平坦的噪声底。从测量结果中减去噪声，允许设备制造商减少平均帧数，以获得更大的吞吐量和更少的样品损坏，同时仍然保持足够高的精度和精度，以供fab决策。

Mack说:“然而，要做到这一点，你必须有一个边缘检测系统，它对噪声最不敏感，并且允许你强有力地找到特征的所有边缘，即使是对于超级嘈杂的图像。”

图2:无偏线宽粗糙度的测定。来源:Fractilia / imec

改变平均帧数将改变CD-SEM图像中的噪声量。通过测量和计算结果中的噪声，无偏粗糙度不受图像中噪声量的影响。这使得制造商可以减少帧数，从而提高了吞吐量并减少了样品损坏，这对于具有更薄的抗蚀层和更小的更容易损坏的特征的EUV和高na EUV来说是一个重要的考虑因素。

解决问题
CD-SEM工具面临的另一个巨大挑战是，分辨率的增长速度赶不上设备的缩小速度，因此信号并没有变得更好。

Mack说:“CD-SEM的分辨率提高了两倍，而特征尺寸却减小了20倍。“CD-SEM测量的不确定性正在增加，因为我们已经达到了一个获得准确图像的严重问题。我们只是没有足够的决心。”

CD-SEM测量的不确定度由电子束的光斑大小决定，即1nm。当特征尺寸为20nm时，它是1nm，现在它仍然是1nm，一些关键特征接近15nm。当器件特征为20nm时，1nm光束可以测量样品的正负0.1nm范围内。在N5处，仍然是±0.1nm。就百分比而言，CD-SEM图像的不确定性随着特征的缩小而增加。

克服这种不确定性的一种方法是增加电子束的光斑大小，并增加视场(FOV)，这使得单个电子束可以收集更多的数据进行平均，而不会减慢吞吐量或增加样品损坏的风险。这正是供应商所做的。

大多数CD-SEM公司提供具有更大视野的工具来应对这些挑战。例如，阿斯麦的HMI eP5系统在1nm分辨率下提供了12,000 x 12,000像素的FOV。这种更大的视场极大地增加了可用的数据量，并且可以通过进行更多的测量来弥补精度的不足，同时保持吞吐量和光束强度。如果可以增加数据量，就可以通过对更多数据点进行平均来弥补任何一个或几个数据点的不确定性。

计算曲线
公司也在转向新的计算技术，从现有的CD-SEM技术中获得更多关于20nm以下cd的信息。先进的模式识别算法使用越来越强大的gpu，能够处理比以往任何时候都大的数据量，并且能够以高精度和精度低至几纳米的预测、识别和分类特征。

面临的挑战是如何快速完成这些计算，以保持在这些高级节点上收集的数据量越来越大的吞吐量。例如，1000 x 1000像素的图像是100万像素的信息，每像素有255个灰度级。在大批量生产过程中，芯片制造商可能有数十个cd - sem全速运行，因此每秒收集的数据量是巨大的。由于在保持吞吐量的同时缺乏分析数据的计算能力，大部分数据都被浪费了。

AI/ML正在被一些晶圆厂采用，以帮助积累和处理cd - sem产生的大量数据，这些数据每束每毫米可接近数百gb。先进的去噪算法可以帮助将信号从噪声中分离出来，这在最小的特征上变得越来越困难。但并不是所有人都认为这是最好的解决方案。

“我非常怀疑，”麦克说。“在半导体制造业中有很多应用人工智能的好地方。计量学是错误的地方，因为最终我们必须追踪我们的计量结果到一个基本真理，而做到这一点的最好方法是物理学。目标是最大限度地利用图像中的所有信息，并将每个像素视为有价值的，以增加我们对晶圆上真正内容的理解。人工智能则恰恰相反。它分析所有的信息来决定什么可以扔掉，什么可以使用。利用所有这些信息是一个计算曲线问题，必须基于强大的基于物理的方法。”

真空系统改进
CD-SEM可靠性改进的另一个关键领域是防止污染。在消除CD-SEM系统的污染方面，真空室是系统的主要漏洞点。污染物会产生伪影，从而扭曲图像并可能损坏敏感组件。如果单个原子粘附在电子束源尖端，会部分阻挡电子的发射，导致运行不稳定。

XEI科学该公司开发了清洁sem和其他真空系统的技术，警告说:“扫描电子显微镜技术中一个持久的问题是电子束引起的碳氢化合物污染沉积。”

为了最大限度地降低这种风险，CD-SEM工具通常配备了先进的真空监测和控制系统，以及冗余真空泵。例如，应用材料公司的解决方案是使用特别开发的腔室材料，使用超高容量真空，极大地减少污染物的存在。特殊的泵帮助实现<1 x 10^-11年毫巴真空，接近外太空的真空。该技术还包括一个循环的自清洁过程，可以不断地从光束源中去除污染物。

更薄的薄膜和3D成像
在N5以上，随机效应可以在2D中使用自顶向下的图像识别，但是high-NA EUV需要更高的数值孔径，使光子以较浅的角度撞击晶圆，减少对焦深度。这需要更薄的光刻胶层，并降低了光刻胶特征的纵横比，使其非常难以测量。CD- sem对剖面的灵敏度并不比以往任何时候都高，而且很难确保沟槽底部和CD顶部之间有足够的对比度。这需要增加电子数量来获得更精细的测量，但这也增加了样品损坏的风险，并降低了吞吐量。再加上不断增加的噪声水平，CD-SEM在N3的挑战就更大了。

N3及以下较小特征的另一个影响是电路模式的完整形状开始对器件性能产生更大的影响。因此，除了控制图案宽度(通常由CD-SEM测量)之外，还必须控制图案形状尺寸——高度、侧壁角度以及特征底部、中部和顶部的宽度变化——比以往任何时候都要详细得多。

倾斜cd - sem多年来一直被用于从多个角度获得样品的图像，方法是将样品或电子枪倾斜一个角度，以获得表面的视差视图，这可用于创建样品电路的三维(3D)表示。倾斜cd - sem的优点是能够测量高度、侧壁角度和其他关键尺寸。然而，这一过程显著降低了产量，增加了样品损坏的风险。由于需要更大的工作距离，倾斜cd - sem的分辨率也较低，这反过来又降低了光束电流密度，限制了它们对N5及以下特征的有用性。

随着特征尺寸的减小，信噪比也会降低，这使得获得具有足够细节对比度的高分辨率图像变得更加困难，特别是对于复杂的3D结构。在对已经发生的电子扩散进行检测和分析的同时，保持2D成像的吞吐量和分辨率，同时捕获一些关于3D结构的信息是可能的。

日立最近发表了一篇论文，演示了如何通过测量和分析CD-SEM辐照过程中发生的扩散电子来实现这一点

日立说:“很难从扫描电镜图像信号中分析重建截面形状。”“然而，SEM图像信号包含各种形状信息，图像信号的变化表明截面形状的变化。换句话说，捕捉扫描电镜图像信号的变化，可以检测截面形状的变化。”

当CD-SEM的初级电子束照射图案的顶部时，电子扩散发生(后向散射和二次电子发射)，这取决于样品的3D形状。这种扩散可以根据信号对比度来测量，以估计电路模式的跨维特征的趋势。

图3:初级电子束照射到图案顶部时电子扩散的模拟。来源:日立

在不同的蚀刻条件下制备的四种晶圆形成了不同的截面形状。在每块晶片的中心附近拍摄截面扫描电镜和CD-SEM图像。

图4:评价目标晶片的截面图像和CD-SEM图像。来源:日立

日立确定，除了常规图案宽度之外，通过比较和分析电子发射信号与参考图案的估计变化，可以检测到中等宽度的变化趋势。

图5:学习图案宽度与3D-shape指标之间的关系测量中上间隙的结果。来源:日立

这些计算技术将被证明对跨维分析有用，但用cd - sem实现真正的3D图像仍然存在巨大的挑战，这将成为最小节点和新的3D芯片组的必要条件。

麦克说:“对3D的需求真正发挥作用的地方是存储技术，这里的东西变得非常高。”“想象一下3D NAND，你有这些摩天大楼般的记忆堆积在那里。我们需要看看垂直方向上很长一段距离上的变化。能够看到128层晶体管的孔底是未来的一个巨大挑战。”

结论
CD-SEM不会消失。与大多数半导体制造工具和工艺一样，CD-SEM计量的预测极限不断被克服，即使是N5及以下更小的特征带来的新挑战。无论是考虑噪声、分辨率、随机或计算的新挑战，研究人员和工程师都在不断寻找新的创造性方法来扩展这一重要计量工具的有用性。然而，问题变得越来越难，越来越多，解决方案也越来越复杂，开发和完善起来也更加耗时。

参考

研究所Mayuka Osaki，等，“三维图形-形状变化的定量与CD-SEM自上而下的图像，”J微/纳米图案，材料，计量学22(2)，021008(2023年3月1日)。https://doi.org/10.1117/1.JMM.22.2.021008

-凯伦·海曼对本文也有贡献。