发现,预测EUV随机缺陷

一些厂商推出下一代检验系统和软件,定位有问题的芯片缺陷引起的在极端紫外线(EUV)光刻过程。

每个缺陷检测技术包括各种权衡。但必须使用一个或多个他们的工厂。最终,这些所谓的stochastic-induced缺陷引起的EUV会影响芯片的性能。

用于芯片晶圆厂生产,EUV光刻利用一个巨大的扫描仪在芯片模式小功能先进的节点。在操作中,EUV扫描仪产生光子,最终与晶片上的光敏光刻胶材料。这个过程应该是芯片模式精确的特性。

然而,这并不总是发生。在EUV,光子的抵制,导致反应。这个过程是重复几次。在每个事件,可能会有一个新的和不同的反应,由于不可预知的和随机的这些过程的性质。因此,EUV倾向于所谓的推断统计学,用于描述随机变量的事件。这些变化,称为随机效应,有时导致芯片的缺陷和模式粗糙度。既会影响芯片的性能,甚至导致设备失败。

这些问题在很大程度上忽略了在传统光学光刻技术在过去的几年里。但与EUV,随机效应成为一个大问题,他们已经成为更多的问题在每个节点。好消息是,行业已找到方法来缓解该问题通过提高抵制和过程。但是stochastic-induced缺陷可以出现,为铸造供应商和客户都创造了头痛。

“这意味着推测学不会作为一个重要的问题,”克里斯•麦克表示Fractilia的首席技术官。“左右10 nm或7 nm节点,随机变化的主要来源模式的变化。这主要是因为所有的其他来源的差异越来越小。随机变化没有——或者至少它没有收缩或一样快。这是成为一个更大比例的总预算,我们允许变化。”

所以必须了解这些影响,同样重要的是找到stochastic-induced缺陷在芯片工厂。幸运的是,在最近一段时间,甚至几家公司开发了各种工具,定位和预测这些缺陷在芯片在今天的EUV流程。不过,未来的挑战升级5海里。作为回应,一些厂商推出新产品和改进找到这些缺陷的方法,包括:

• 设备供应商正在推动光学检验检测stochastic-induced缺陷的极限。
• 一个新类的电子束检验工具演变为这个应用程序。
• 新的软件工具,使用户能够解决,模型,预测缺陷。
• 电气测试也在进行中。

唠叨推测学
芯片都是在晶圆厂生产使用大量的流程步骤,和光刻技术一直是最复杂的。多年来,芯片制造商使用optical-based波长193纳米光刻系统芯片模式的特性,但当他们到达5 nm节点,它太难以使用多个模式。

EUV简化了过程,使芯片制造商模式最困难的特性在7海里。“当你去EUV,你有少数量的面具。这是因为EUV行业又回到单一模式。193 nm浸多个模式需要更多的面具在先进的节点。与EUV,你有更少的面具,但面具成本为每个EUV层是更加昂贵,”首席执行官安琪》表示d2。

图1:一个典型的光刻加工步骤的序列。来源:克里斯麦克/Fractilia

三星和台积电插入EUV光刻在2018 nm节点。现在,供应商都是处理芯片使用EUV 5海里。其他正在开发EUV芯片生产。

芯片制造商在生产中使用ASML的EUV扫描仪。将0.33数值孔径镜头13.5 nm波长,系统有13个纳米分辨率与吞吐量从135年到145年每小时晶片。ASML计划在2021年船舶40 EUV系统和55多单位在2022年。

在高级节点,与此同时,芯片制造商面临着几个挑战。一个先进的逻辑过程可能有600到1000步或多个工厂。在每个步骤中,可能出现问题,导致芯片缺陷。因此,芯片制造商需要检验和计量设备的工厂。晶片检测系统发现缺陷,而计量工具测量结构。

这是一个复杂的过程。例如,原子力显微镜(AFM)是一种计量工具类型用于晶圆厂。AFM,我们检查名义上50µm区域在不同整个晶圆的芯片和死亡。的一个关键应用程序查看收入粗糙度——能够关联换行和defectivity与后续defectivity那些打印,“肖恩的手说,高级职员科学家应用力量。

缺陷可以在其他地方出现。在操作中,一个EUV扫描仪应该创建各种模式芯片,如小接触孔,线,和通过,具有良好的一致性。但有时,扫描仪可能无法模式所需的线,称为换行。扫描仪有时无法打印的一个或多个接触孔,称为失踪的联系。在其他情况下,这个过程会导致一个或多个孔合并,有时被称为“接吻接触。”

换行符,失踪的联系人,和亲吻接触被认为是stochastic-induced缺陷。另一个随机效应是直线边缘粗糙度(l)。l是定义为一个偏离理想形状的功能优势,这是有问题的,因为它不与特征尺寸规模。

“的临界尺寸线减少ArFi和极端紫外线光刻技术,从这些线粗糙度测量的大小可以线宽的模式的一个重要部分,”夏洛特·卡特勒说,原则流程工程师电话一篇论文。杜邦和Fractilia也导致了工作。

很多人指责stochastic-induced缺陷的抵抗,但他们并不是唯一的问题。尽管如此,所有stochastic-induced缺陷问题。“举个例子,如果我们不能让我们的功能足够光滑,然后我们会有太多的泄漏电流的晶体管。我们会表现不佳,“Fractilia麦克说。

图2:Fractilia的芯片技术检测l(上)。失踪的接触和换行符(底部)。来源:Fractilia

跟踪推测学
stochastic-induced缺陷的根源追溯到EUV过程本身。这个过程始于一个激光器在工厂。首先,发射激光脉冲,然后流入EUV扫描仪的工厂。

同时,在扫描仪,一个小单位小锡滴在高速下降。激光脉冲的小锡滴,创造光子。光子反弹几个镜子内的扫描仪。然后,光子反射的面具,然后晶片上的抵制。化学放大抗拒(汽车)和金属氧化物抗拒两种常见类型的EUV抗拒。

芯片上的拒绝帮助形成所需的模式,尽管它是一个复杂的过程。“在光刻,晶圆片涂有感光材料被称为光刻胶。光通过光掩模然后流(透明和不透明的区域模式),暴露了光刻胶在一些地方,而不是别人。暴露区域被蚀刻掉,而覆盖地区仍然受保护的(积极的光刻胶的情况下)。最终的结果是一组功能的大小和密度是由原来的光刻胶图案,复制设备设计到晶圆上的电影,”理查德解释聪明,副总裁林的研究在一个博客。

“当光子照射到抵制,它引发了连锁反应,改变材料的结构,使其更多的可溶性,因此它可以冲走在随后的发展步骤,“明智的说。“级联反应的一部分涉及到化学放大的初始光子,光子转换成几个电子,即几个photoacid分子最终生成的每个入射光子。”

让事情更加复杂,EUV光子14倍比每个光子能量在193纳米光刻技术。但同样的剂量,EUV少了14次光子。

为了说明这些问题,假设你有20美元硬币,或2000便士。然后,你有20美元的季度,或80季度。所以,季度,你有25倍更少的硬币,但每一个都有更多的价值。

光子也是如此。在一个假设的例子,硬币代表193纳米光子,而季度代表EUV光子。便士,你有更多的光子。

在光刻过程中,这个想法是生成尽可能多的光子。理论上,这将确保你将模式所需的功能芯片用更少的变化。“那么,光子数越大,变化越小就会平均的一小部分,“Fractilia麦克说。“所以,光子数越小,越有变化。这叫做光子散粒噪声。”

基本上,一个193纳米光刻扫描仪生成更多的光子以更少的能源。相比之下,EUV产生更少的光子,这意味着有一个更大的统计概率的变化过程。

在另一个例子,假设一个芯片大量微小的立方。“然后,你看到有多少分子的光敏光刻胶是在多维数据集的一部分,又有多少光子被吸收在多维数据集,”麦克说。

理想情况下,光子将在每个立方区域均匀分散和吸收。这并不总是发生。在一个假设的例子,48 EUV光子可能会沉浸在一个多维数据集。在下一个立方体,36个光子被吸收。这是一个随机变异。

更加复杂的问题是,在每个节点特征尺寸更小。因此,你有一个小立方面积更少数量的光子在起作用。转化为更高的概率推断统计学。

所以这是怎么玩的工厂吗?如上所述,芯片制造商插入EUV 7海里使用单一模式的方法。在单一模式,你把功能在一个面具,然后打印在晶片使用单一光刻曝光。最初,芯片制造商希望利用EUV抗拒20 mj /厘米²剂量。

“剂量的能量(单位面积)光刻胶受到曝光光刻曝光系统,”麦克解释道。

在低剂量(²20 mj /厘米),芯片制造商在高吞吐量可以打印好的特性。但低剂量也意味着更少的光子,推断统计学的概率更高。

因此,芯片制造商使用更高剂量7海里,大约40 mj /厘米²及以上,但也有一些权衡。高剂量可以转化为更多的光子,但扫描仪的吞吐量将受到打击。

与此同时,在7海里,EUV单一模式用于打印功能与球从38海里或36海里。但单井网EUV达到限制在32 nm 30纳米球。

超出30纳米球,EUV双模式是必需的,这属于5和3 nm节点。Double-patterning EUV包括芯片模式分割为两个面具。然后每一个印刷作为一个单独的层。

EUV双模式是更昂贵的,因为有更多的步骤。另一方面,你可以打印与高剂量较大的特性,从而减少了随机效应。

“推测学仍然是一个问题,但EUV双模式放松有些担忧,“林的智慧说。“EUV双模式,而更昂贵的优势使EUV操作在一个更易于管理。例如,如果您想打印30 nm节线,你可以直接打印。然后推断统计学中最重要的因素是一个重要的挑战,因为推断统计学是CD或功能的大小被打印出来。通过印刷大,您基本上捕获更多的光子在一个给定的特性和推断统计学是改善。所以你的双模式的成本之间的权衡是EUV与改善你可能会看到在推断统计学,例如。”

测量,预测EUV缺陷
今天,芯片制造商增加5 nm,研发3 nm和超越。“原则上,推测学恶化要较小的场地,并解决他们更具挑战性,”科特Ronse表示在Imec先进光刻技术项目的主任。

另一方面,该行业提高了EUV抗拒和过程。“改进的理解和材料可用性建立时间从7 / 5 nm 3 nm意味着缺陷水平在5和3 nm,允许相同的产量,“Ronse说。

不过,必须定位和预测stochastic-induced缺陷芯片。在工厂,有几种方法来定位这些缺陷,包括光学检验,电子束技术,电气测试。也有各种各样的软件工具。

多年来,芯片制造商依赖于两种类型的设备——电子束和光学检测系统——找到芯片缺陷。光学检测系统在晶圆厂的工具。在操作中,晶片插入检测系统。一个光源生成一个明亮的光线,照亮了晶片。光被收集和一个图像数字化。系统需要一个图像的死,把它比作一个芯片,没有缺陷。

光学检验系统不仅用于找到共同的生理缺陷,但他们也用于定位EUV stochastics-induced缺陷。光学在其他技术有几个优点。

“Stochastic-induced defectivity生产实现和抵抗能力得到了显著提高,但是,它仍然发生。Stochastic-induced缺陷通常是由其本质和随机的可能发生无论模式类型,“主任安德鲁十字架说过程控制解决方案心理契约。“我们看到传统的CD和新热点电子束计量不能独自国旗这些缺陷在如此低的缺陷密度政权。这个驱动器需要大面积和高覆盖率检查与敏感捕捉关键模式缺陷——需求支持的光学检测系统,特别是宽带等离子体光学检查。”

推断统计学在本质上是随机的,而且往往与最高频率影响弱模式。“因此,需要有效的过程窗口发现是至关重要的,”说。“过程窗口发现能够识别最弱的结构通常在专注和剂量。从一个特定的结构通常重复成千上万或几万倍设计,预测可能会失败或者由于设计本身,面具,或其他交互过程,跨越死亡或晶片,又需要高覆盖率的光学检测技术。推断统计学经常发生在过程中窗口仅定义为系统误差,和电子束或光学监测可以提供一个有效的解决方案依赖于水平推断统计学以及它们如何影响一个特别的设计。在这一发现我们可以尝试区分推断统计学和纯粹的系统性缺陷。分类学通常影响完全相同的点在设计结构,例如,一个特定的角落或行结束。推断统计学影响弱结构与患病率最高,但他们不会影响在设计结构完全相同的点。准确的装箱设计可以帮助使区分推断统计学和分类学。”

除了推断统计学检验和实证发现,仿真可以预测推断统计学的重要推动者。“关于预测推断统计学的模拟,一个有效的和准确的模型是最大的挑战。基于模型预测的随机defectivity完整的芯片可能是一个有效的策略,根据精度和速度。这里的挑战是保持基于物理模型的准确性有足够的吞吐量的设备,”交叉说。

光有一些权衡。“光学检验有一个优势,因为它可以在短时间内扫描完整的晶片。这样的话,缺陷的数量/厘米²可以测量,因此为他们的芯片,芯片制造商可以估计收益率“Imec Ronse说。“光学检测的分辨率可能不够最小的缺陷。发现换行符是一个挑战。”

与此同时,还有其他方法找到stochastic-induced缺陷芯片,即使用电子束技术工具,如CD-SEMs和大规模的CD计量。

几个供应商开发了大量CD计量工具。基本上,这个工具是一辆改装的电子束与计量检测系统功能。它们使用户能够发现缺陷在一个大的视野。

在电子束检验,晶片加载到系统中。系统发送一个电子束,与被扫描的电子材料。发回信号,映射。电子束比光学检验有更好的分辨率,但它的缓慢。

Tasmit,工厂设备供应商,是最新的公司开发一个大规模CD计量系统。Tasmit的新工具是用来识别缺陷的EUV过程使用三个步骤。首先,该工具将SEM模式。然后,它执行检验和计量功能收集defectivity从晶圆片和CD数据。最后,进行大规模的检查和intra-field CD计量步骤。

使用一个16μm视野检查模式,该工具实现吞吐量2.6人力资源/毫米²。“我们展示了一个高度线性相关性意味着CD和破坏类型defectivity 32纳米线/空间模式。此外,defectivity预计下降到0.89缺陷/毫米²Seulki Kang表示:“从Tasmit纸。Imec的工作。

还有其他的方法。在最近的一篇论文,ASML描述了一个新的物理随机的发展边缘位置错误(SEPE)模型。这与电子束检查工具来定位的缺陷。

SEPE模型包含几个轮廓的不确定性影响因素,包括光信号剖面、光子和photoacid化学动力学,抵制概要文件和流程窗口。

使用这个模型,光刻模拟运行在一个完整的芯片设计。然后,生成一个随机变化模型。“从模拟SEPE,每个关键制作图例的失效概率计算的位置。每个模式的失效概率组被定义为人口和缺陷概率的乘法。模式失效概率是用来识别上面排名缺陷临界热点,“从ASML长安Wang说,在最近的一篇论文。“那最热点的位置是用来引导一个检查工具找到缺陷晶片和验证失效概率预测。”

多年来,与此同时,临界尺寸扫描电子显微镜(CD-SEM)一直是主力晶圆厂的计量工具。CD-SEMs也被用来测量芯片的l。

CD-SEM,工作像一个电子束工具,在许多应用程序中使用。但对于l测量,CD-SEMs有时容易出错,偏见的结果。

最近,Fractilia引入了软件工具在测量l克服这些问题。我叫MetroLER,作品结合CD-SEMs从不同的供应商。

Fractilia技术分离CD-SEM错误造成的偏见。然后,它预测粗糙度的影响,使用了一种叫做功率谱密度(PSD)。“PSD是数学技术统计描述一个粗略的边缘,“Fractilia的麦克解释道。

Fractilia现在解决另一个模式challenge-contact洞。在最近的一篇论文,描述Fractilia和Imec的开发一个自动化的方法分析使用MetroLER接触孔。

在一项研究中,研究人员分析了洞球从46 56 nm。“自动化的目标分解的步骤已经意识到使用MetroLER,随之时间的减少和错误的可能性,“说Joren Severi, Imec的研究员。

与此同时,还有另一个解决方案发现随机defects-electrical测试。为此,你接触模式结构。然后,你电测试结构。

“这些都是常规串联电测试。如果有些线断或桥接,电阻测量表明,有失败。可以覆盖大面积测量是非常快,“Imec Ronse说。

结论
EUV是很重要的。它使设备的产业模式下一个节点。但是,有时有灾祸EUV。所以重要的是要从一开始就采取预防措施。

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