为什么预测结果的过程和定义过程变化控制的改进可以节省时间和金钱。
确保成功的半导体技术的发展,过程工程师必须为晶片工艺参数设定允许的范围。变化必须被控制,所以最终制造设备满足规范要求。这些规范包括临界尺寸、电气性能要求,和其他设备特征。前期制作或加速生产硅晶片,工厂但尚未优化处理,通常的测试数据来源需要理解和控制这种可变性。
互相关分析成千上万的测试数据点通常是需要优化和调整工艺参数,满足设备规范。收集必要的数据使用未经优化、预生产晶片是非常昂贵。减少预生产测试晶片的数量需要设定最优工艺参数范围(称为“过程窗口”)将大大降低半导体技术开发的成本和风险。
解决流程优化的挑战
林研究公司,Coventor是解决这一挑战的一个新特性在SEMulator3D调用窗口过程优化(PWO)。这个特性扩展了SEMulator3D的分析功能,提供一个自动化的方法优化过程窗口。PWO可以大大减少所需的预生产测试晶片数量来满足最终的设备规范。更重要的是,它可以准确地预测成功率可以达到的最大考虑现有流程。
窗口过程优化(PWO)
窗口过程优化SEMulator3D遵循一个结构化的方法。首先,用户构建和校准设备的虚拟模型技术(数字双晶片)。虚拟计量模型中设置步骤测量选择制造/设备参数,就像表演真实物理计量测试晶片。虚拟计量措施可以用来监测符合设备规范。规范(最小/最大值)为每个计量措施必须提供的分析研究。对于每个选定的工艺参数,一个窗口还建立了过程。名义上的工艺参数值(如目标价值和可变性允许用标准差来衡量)的设置根据功能设备将制造工厂。
接下来,用户执行一个虚拟实验设计(DOE)对应于一组实验进行物理晶片。实验必须包含一个定义为每个选定的参数搜索空间。获得统计学意义,模拟实验多次运行在用户定义的参数空间。窗口过程优化(PWO)算法为每个过程参数优化提供了一个值,最大化的百分比选择制造/设备参数,满足他们的计量规范(“在说明里比例”或“收集%)。这部分的工作流程如图1所示。
图1:描述分析工作流的SEMulator3D包括PWO特性。
计算完成后,每个流程的目标和标准偏差值参数可以由用户修改,这些修改的理解直接影响计量在说明里百分比(参见图2)。
图2:PWO接口SEMulator3D报告(i)的分布每个计量步骤,(2)各自的和整体规范%和(iii)游标改变名义每个工艺参数和标准偏差值。
使用SAQP处理窗口优化模式的一个例子
这种方法将说明使用先验模型讨论了在发表的一份报告中题为“改善SAQP模式产生使用虚拟制造和先进的过程控制”。在我们当前的PWO研究中,图案线条和间距被虚拟计量和测量都是针对16 nm和成功标准的+ / - -10%。在这项研究中我们只改变两个参数:间隔1和间隔2的厚度。间隔1和间隔2名义目标设定在13.5和18.8 nm,分别用同样的标准偏差为0.2 nm。这两个参数的搜索空间被定义为11.7到15.3 nm和17至20.6 nm,分别。共有1000名被处死。
图3显示一个图表包含所有工艺参数组合被认为在美国能源部(每个点代表一个运行)。蓝色的点代表运行实现了成功标准的所有计量测量16 nm + / - -10%
图3:能源部插图与所有运行执行和成功运行用蓝色突出显示。
如图4所示,假设0.2 nm标准差间隔1和间隔2厚度,PWO系统报告增加计量对规范从69.6到74.6%(最大化)当改变间隔1标称值从13.5到13.4 nm,间隔2名义从18.8到18.9 nm。此外,减少垫片厚度标准偏差从0.2到0.18 nm计量对规范的比例上升到85.1%。
图4:PWO报到%对规范的价值,是指基于/标准偏差值为每个流程参数。
结论
这个简单的例子(只有两个参数被认为是)被选为便于说明使用一个2 d表示(图3)。这种方法,然而,可以很容易地扩展到更复杂的情况。例如,设备技术开(DTCO)为多个相互依存的流程步骤可以使用PWO执行更复杂的技术来分析收益优化。
总之,新SEMulator3D PWO技术提供了几个关键的见解。它可以:
PWO高度时间和成本效益,因为能源部只需要有限数量的硅晶圆处理虚拟模型校准和可以在批量生产之前使用。这与fab-based测试,这需要大量的加工硅晶圆和构成高风险设备商业化时间表。SEMulator3D PWO功能可以准确预测结果考虑现有流程,大幅减少半导体技术发展时间和风险。
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