在选择DRAM模式方案时克服有限的晶圆测试数据。
随着设备的不断扩展，由于较小的特征尺寸和较大的工艺步骤可变性，工艺窗口变得越来越窄[1]。在半导体开发的研发阶段，一个关键的任务是选择一个具有较大工艺窗口的良好集成方案。当晶圆测试数据有限时，评估不同集成方案的工艺窗口可能很困难。为了克服这一限制，我们将讨论如何在DRAM电容器模式化工艺的工艺窗口评估中使用虚拟制造的示例。
在开发DRAM设备时，必须在硅片上蚀刻一组用于电容电荷存储的孔。可用于制造40 nm孔阵列的制模方案包括EUV LE、LE4、双SADP(心轴距80 nm)和双SAQP(心轴距160 nm)。在本研究中，我们选择了浸没式双SADP和SAQP作为我们的制模方案，并比较了我们所选择的工艺灵敏度和工艺窗口。为每个模式方案(SADP和SAQP)构建了虚拟流程序列(“流”)，如图1所示。我们用电容孔面积作为电容的度量标准，并对其均匀性进行了分析。SEMulator3D过程建模采用结构搜索，在4×4孔阵列中找到最小和最大电容孔面积，然后计算平均面积，从而计算出从最大到最小面积的delta值。图2显示了一个输出结构的测量结果，确定了最小和最大孔面积。
图1:SADP和SAQP的主要工艺步骤。
图2:最小面积和最大面积的虚拟计量结果。
基于虚拟流程和计量，使用SEMulator3D Analytics模块进行了3000次试验的蒙特卡罗研究。实验设计(Design of Experiment, DOE)输入参数为芯棒cd和间隔厚度，输出参数为平均面积和三角面积。表1列出了SADP和SAQP流程的输入参数值范围。虚拟DOE结果指导了我们关于每种输入对平均值和三角洲面积变化的影响的调查。表1中MX为X方向芯轴CD;MY, Y方向芯轴CD;SPX1, X方向1圣垫片厚度;SPX2, X方向2nd垫片厚度;SPY1, Y方向为1圣垫片厚度;SPY2, Y方向2nd垫片厚度。
表1:DOE变量和输入范围。
较大的平均面积和较小的增量可以获得更高、更均匀的电容分布。平均面积在900 ~ 1100nm之间2小于200nm2被定义为决定哪些试验通过或失败的成功标准。在特定的条件下，可以为过程窗口计算通过与失败的模拟运行的比率(称为规格内比率)，以生成平均值和3-sigma(±3*标准差)分布。该比率表示在成功标准范围内产生平均值和增量面积的输入组合的比例。
规格内比可以通过移动输入工艺参数的平均值来优化，以最大限度地增加包含在平均值±3西格玛窗口[2]中的成功运行次数。如果优化的规格比仍然不够高，规格(3西格玛)收紧可以进一步提高它。我们计算了不同条件下SADP和SAQP工艺的规格比。在相同的3西格玛分布下，SADP过程的规范内比SAQP过程高约10%。在修改了芯轴CD的3西格玛规范后，SADP工艺的规格符合率接近100%。同一芯轴CD的SAQP工艺的规格内比率较低，突出表明SAQP工艺窗口需要进一步收紧。
在这项研究中，利用虚拟制造技术对先进DRAM结构中的电容器形成过程进行工艺窗口评估和优化。虚拟评估提供了清晰和量化的指导，以帮助评估使用不同模式方案的先进DRAM结构中的工艺困难。最重要的是，在进行基于晶圆的实验之前，我们能够确定最优工艺目标组合和每种模式方案的最大允许工艺窗口。
有兴趣了解更多吗?下载白皮书全文通过工艺窗口建模寻径:使用虚拟制造的高级DRAM电容器模式化工艺窗口评估”。
参考文献
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