先进制造和保护面具

半导体工程坐下来讨论光刻和布莱恩Kasprowicz光掩模的趋势,技术总监和策略和一个杰出的成员在光电池的技术人员;托马斯•Scheruebl蔡司战略业务发展和产品战略主管;资深技术专家平Nakayamada NuFlare;和阿基》d2的首席执行官。以下是摘录的谈话。本文的第一部分在这里。可以找到本讨论的两个部分在这里。

(唐森)平Nakayamada;布莱恩Kasprowicz;阿基》;托马斯Scheruebl。

SE:有很多讨论薄膜面具。薄膜是一种薄,透明膜覆盖光掩模。我们为什么需要薄膜极端紫外线(EUV)光刻技术?

Kasprowicz:这是你所需要的相同的原因光学光刻技术。你有资格后是否有颗粒面具,你知道它是粒子自由和缺陷自由,你想保护面具表面。所以面具更长的寿命。在光的世界里,薄膜薄膜或聚合物薄膜上的框架,这是应用于图案的面具。它是防止任何微粒落在面具的图案衬底,所以当你形象的晶片,缺陷图像不出现在你的有图案的晶片。是同一个概念的EUV,除了需要站起来,透射率为13.5纳米,即波长对EUV。但也必须经得起高温,因为我们暴露了薄膜在高功率。这不是一个容易的事来创建。电影结构是完全不同的。但同样,它是相同的概念。一旦你把它应用到框架和把它放在面具,它使粒子。这也是波长的依赖。这取决于什么类型的材料被用于薄膜。对EUV, polysilicon-type结构的使用。为了创建,你有覆盖层的耐久性,特别是散热。

》:这是困难的。EUV光源需要穿过薄膜两次EUV光刻,因为EUV掩反光。如果你是闪亮的光通过掩模193 nm浸没式光刻,只经过一次薄膜。但如果是反光,EUV光穿过薄膜两次。如果你有85%的薄膜传输,那么它实际上85%平方才把它弄回来。所以你有一个巨大的损失。和电源EUV直接关系到多快你可以写晶片。晶圆生产效率直接关系到这个数字。对于大批量生产,这些都是非常重要的数据。

Scheruebl:这是更复杂的比在深紫外或光学光刻技术。在深紫外,您只有一个薄膜的聚合物薄膜。但对EUV,由于辐射的性质,你只有某些材料EUV薄膜。你有薄膜。这需要复杂的制造过程。最重要的是,你有挑战与传播。这是与EUV薄膜的主要挑战。然后,随着时间的推移,由于热负荷稳定。

SE:逆光刻技术(ILT)是新一代十字线增强技术(RET)。教师可以用于光学和EUV掩。在教师,模式,你需要打印在晶片上。你制定的目标模式和反向计算所需的面具模式。itl带面具世界什么?

》:教师已经存在一段时间。有什么新教师,建立专门的多波束面具作家的世界。以前版本的教师必须符合本身VSB mask-writing世界,你只能曼哈顿的形状。你必须谨慎的形状要求的计数,计数,所以有很多的时间和精力花了VSB适当进行输出。和有一个损失图像质量的方式可以产生的限制。新世界是基于多波束,使教师能够输出纯曲线形状。所以曲线面具允许我们在谈论。是一个更高的弹性制造变异面具,在时间,在晶片上。

Kasprowicz:教师考虑的一部分OPC。这是一个更极端的味道。一般来说,教师所带来的是它给你完整的设计灵活性和福利EUV,或任何特定的波长,成像解决方案。它不以任何方式限制你。允许什么多波束面具写作。它是没有限制任何类型的形状,你可以写。这种灵活性是关键,实际上模式的方法。

SE:教师一直用于细分应用程序,主要用于热点修复的面具。这个行业正在逼近全芯片ILT面具,使新的和先进的光掩模。教师可以使新的芯片设计或使他们更容易。写有什么挑战,检查或修理ILT面具吗?

Kasprowicz:它让面具验证更具挑战性,虽然。困难可以出现在面具一边。许多教师模式就像帮助功能,不是为了打印在晶片上。面具制造商不能区分这两者的不同。对检验也有很大的影响,不管是193 nm或光化性。这也影响写次因为数据的密度。这不是材料多波束,但残留边带。

Scheruebl:但是如果你有曲线特征与目标的工具,您将看到它像扫描器。你可以解决更容易。

》:修复应该没有问题,因为实际面具即使在今天曲线的形状。这不是一个问题。一些检查供应商说他们的机器准备曲线形状。

Nakayamada让我从面具作家的角度回答。的好处多波束面具作家的写作时间是恒定不论全芯片ILT或部分教师。但剩下的忧虑是输入数据量和数据处理周转时间。全芯片ILT意味着巨大的输入数据量必须被发送到面具的作家。它还需要长掩模过程中周转时间校正(MPC)之前发送到面具的作家。NuFlare问题提出了解决方案。一个是一个新的数据格式,MBF2.0, ILT数据压缩曲线表达式。另一种是内联MPC,或者我们称之为进行像素级剂量校正(PLDC)。这些解决方案通常不被客户接受,然而,但他们将肯定需要全芯片进行时。

SE:机器学习是一个热门话题。这种技术利用神经网络在一个系统中,处理数据和识别模式。它匹配特定的模式和学习哪些属性是很重要的。哪里来的机器或深度学习适应半导体生产或面具?

Nakayamada:在最近的有光掩模会议上,我们看到从ASML演示,深度学习中心在电子制造业,和其他人。他们有类似的演示使用深度学习光掩模制造,特别是异常检测、自动缺陷分类,甚至数字双胞胎。同时,你有模型调优。在掩模生产,有许多流程步骤,诸如腐蚀、曝光和抵抗的发展。为这样的大型模型调优时,机器学习是非常强大的。

Scheruebl:机器学习肯定面具行业带来了很多机会。基本上,你有数据。你可以用它为模式/缺陷识别模型调优。如果您正在使用工具如目标,这可能会被用来使这个过程更容易和分析简单系统。

》:这是光掩模行业越来越多的兴趣。例如,在深度学习会话在最近有光掩模会议,有10个使用深度学习。然后深外的学习会议,有两个其他论文深度学习。这是机器学习的深度学习类型。机器学习是一般范畴,深入学习是机器学习的一部分。这是它的高级形式。传统的机器学习是很重要的。但深入学习是真正的部分启用新型的事情我们无法计划之前。我们将会看到更多的在未来几个月。

Kasprowicz:有一些分析组件。从检验的角度来看,您可以有资格数据库检查或指导规范。在这里,你可以看看也许编程检测缺陷的能力,然后去看它,做它很快。和你得到一些学习。突然,现在你有一个工具,它有一些固有的知识,所以你可以去做事情更容易一点。当然你可以做一些数据挖掘。你能理解什么是趋势诸如CD上的组件,检查组件和注册组件。你可以得到一些好处。

Nakayamada:最初,我们认为6西格玛方法需要深度学习在半导体制造中的应用。最近,我们改变主意。如果深度学习应用程序可以提供最初的回答90%置信水平,这已经是有益的。换句话说,我们正在努力寻找使用领域有90%信心是令人满意的。不过,数据是很重要的。客户自己的大数据,但是工具厂商通常不允许客户的数据。因此,客户有一个很大的优势工具供应商。我们经常看到这样的情况,客户知道条件比供应商的工具。

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