晶圆边缘的检测

时间:2023-06-21

随着特征尺寸的缩小,晶圆表面任何一部分都不允许闲置不用,器件越发地靠近边缘,因此对于晶圆的检查不能再忽视边缘。现有的检查平台必须升级以面对这种挑战。


当在器件结构上线宽持续变窄后,我们不能够再忽视晶圆的边缘了。这背后的原动力是对于降低日益恶化的表面污染的需求,粗糙的、坑洼或者断裂的边缘会引起表面污染,同时也要防止灾难性的污染 —晶圆在工艺腔体里的爆裂。此外,如果不做边缘检查,那么晶圆表面积的5-7%就没有了,这是需要重视晶圆边缘的技术原动力。


晶圆的边缘包括三部分:上斜面,顶或者冠,以及底斜面。尤其是去年以来,器件制造商已经密切关注这些部分,并且已经把废弃的边缘包含在内。这就是为什么检查系统要升级,从利用激光或CCD只关注每部分单程的顶点,到关注晶圆边缘附近,这些以前排除在外的部分,如上斜面,顶点,底斜面和背面边缘部分,转向更全面的晶圆检查。


进行全面检查


很多年来,晶圆表面,包括正面和背面,已经成为检查的焦点,而边缘则被认为不太重要的。现在它却变得重要了,因为晶圆要通过缘进行操作,同时边缘也与晶圆盒相接触。 “污染不只是颗粒,还有金属污染,污染从边缘向内部区域以及表面的扩散是个重要的问题。”Hologenix董事长Philip Blaustein说:“这些原子和金属颗粒倾向于粘附在边缘附近的缺陷上,这就是划伤、碎片或者粗糙引起金属粘污的源起。”


这种检查侧重于边缘抛光、CMP应用、层检、剥落和一层到另一层的污染。300毫米废弃区域缩小之后尤其如此。边缘污染,比如从边缘转移到表面的金属或者其他各种各样的颗粒—尤其对于65纳米线宽 —现在是非常重要的,这种情况下几乎每一层都要做边缘检查。背面真空过去用来搬放晶圆,但是因为300毫米晶圆是双面抛光的,所以不能有东西接触背面。因此,是通过边缘对晶圆进行搬送的,而边缘则是一直以来关注是否有损伤的一个区域。


美国Raytex执行副总裁John Valley认为CMP是边缘缺陷的来源之一。他说:“CMP工艺要针对边缘情况进行特定的调整。边缘情况可能由于晶圆供应商的不同而变化,甚至会由于工艺设备的不同而变化。边缘情况已经成为必须要测量和控制的项目。”


边缘缺陷非常多,这是因为边缘与前端的洁净度不同;并且,抛光质量也不高。由于边缘这种形状,因此很难保持明确一定的平滑度。这就是如果不应用于晶圆级,边缘检查在器件级没有意义的原因所在。
在晶圆到达器件制造商之前,清除掉微米以及亚微米的缺陷非常重要。


在边缘检查系统方面,视基系统(CCD相机或者线扫描相机)与激光基系统一直存在着竞争关系。激光基系统对于小缺陷更灵敏。在产能方面,激光基系统更快,当需要检查不同平面的五部分时这点很重要; 两个边缘区域的上和下,上斜面和底斜面,以及顶。还包括晶圆的缺口(notch),因为它是一个转变点,而且可视为对于有源区的损伤。


大部分前端(FEOL)检查已经发展得相当完备,但是由于工艺波动,部分芯片,以色差使得对于边缘的检查非常困难,因此边缘检查发展得还相当不够。按照August Technology公司产品经理Tuan Le的说法,边缘检查开始于八年之前,采用的似激光扫描设备用以寻找碎片和裂纹。


August的边缘检查方法是视基的,不是激光扫描工艺。因为需要处理各种表面,所以使用了多个相机在不同照明下校正的通用技术。贯穿边缘的法线,可以在顶点处检查晶圆。如果这个区域采用点光源照明,被反射后,相机只能收到一点光。其他不同的方法还有暗场和普遍明场方案。暗场聚焦于边缘,使颗粒显现突出。普遍明场源显示色差、水泡缺陷、分层和低高宽比缺陷,以及倾斜面上的碎片和裂纹。


标准的建立


碎片和裂纹的检测是非常重要的,因为它们是不能被隐藏或返工,如果是机械或者热应力缺陷,还能破坏晶圆。另外一类缺陷是水泡。如果有颗粒被覆盖,不论来源于光刻胶、CMP、还是晶圆盒子粘污,随之又通过了一个热工艺,就会形成一个水泡。它可能不会对下一步工艺造成损害 ,可能在几步之后,到达一定程度之后才爆裂。


的器件制造要求100%检查晶圆边缘的水泡、碎片和裂纹。August的CTO Cory Watkins说:“每个公司都有一个正规的良率管理项目。他们研究了边缘缺陷的类型,突发事件以及工艺问题,绘出了严格控制下斜角轮廓的ROI。SEMI对于斜角轮廓的标准还比较松,分为t/3,t/4和全圆斜角轮廓。对结论的分析是要实现的良率损失,就要对整个边缘都检查。他们目前也涉足200毫米晶圆,同时也在指定实际的斜角轮廓。” 斜角轮廓影响良率,这是因为各层不能像粘附在t/3或者t/4上一样粘附在全圆上。此外,根据晶圆边缘形成时砂轮的状态,边缘轮廓也可能是不规则的。


目前针对边缘缺陷问题的方法是手动利用光学显微镜检查晶圆边缘。这应该自动化,但是器件制造必须首先决定他们需要什么—看哪些区域,用什么灵敏度,的方法是什么,如何监控,当发现了缺陷,纠正措施是什么。


也确有一些解决方案。应用材料有一些早期时针对SEM平台的应用,当抓到一些图像时,使用光学显微镜观察晶圆边缘。这个系统提供照片使得监控实现定制,尝试定位宏观边缘缺陷,然后操纵SEM移动到那里。应用材料工艺诊断与控制组SEM部缺陷检查产品经理Renan Milo说:“随着方法成熟、措施得当,大缺陷是能够避免, 我们的注意力将转向更小的缺陷,这就需要更好的检查和观测能力。”


深入到里面


表面光学技术检测到表面的缺陷。通常,这些方法可采用照相机和激光束从四个方向聚焦在晶圆边缘。Bede X-Ray Metrology产品经理Petra Feichtinger说:“只看表面是不够的。X-Ray衍射成像直接给出由于缺陷,比如埋层裂纹和表面划伤导致的晶格变形分布图。”该技术可以区分遍及晶圆及其边缘的这种缺陷,包括表面和晶圆体区,同时对于斜角形状变化也很敏感。


X-ray衍射甚至可以检测到很小的应变场,比如与氧化层的界面处。X-ray衍射的优点是,由于它直接对晶格成像,因此既可以对光片也可以对图形晶圆进行检查,这是超越光学成像技术的地方。这使得由晶圆搬送引入的缺陷能够在它们导致器件损失或者晶圆破损之前就被隔离和清除掉,既便金属层只有几层。



从晶圆到器件


像KLA-Tencor这样的OEM已经有设备平台瞄准上面和上斜面的检测。“我们有设备能够检测晶圆的上表面,但是目前没有设备能够检测顶点和低斜面。这些区域的自动缺陷检测和分类对于IC制造来说非常关键。”成长市场与已有市场主管Frank Burkeen这样说。近针对十几个fab的基准研究发现,当按照晶圆中心或者接近中心的区域的良率归一化之后,晶圆边缘芯片的良率损失在10%-50%的范围。”从200到300毫米,这个比例保持不变,但是随着晶圆尺寸变大,在边缘放更多芯片的时候,这就成为问题了。


今天的边缘检查是针对晶圆制造的优化,而不是IC。已有的设备通常都是基于激光散射的,配备有几路CCD成像,或者仅基于明场成像。同时它可用于检测裂纹、碎片、可能的颗粒和水泡,这些缺陷降低了边缘良率,很可能与薄膜和刻蚀残留相关—它们留在晶圆边缘,在接下来的工艺步骤中剥落下来。
建立这些缺陷与芯片良率损失相关性对于IC制造商来说是个挑战,但晶圆制造商不关心这些。


虽然感兴趣的缺陷,如边缘粘污和膜残留, 能够被IC制造商清楚地区分开来,但是还不能做到自动检测和分类。在对边缘残留进行检查时,较低的斜面可能是缺陷通常的起源之处;但是,没有好的设备能判断这些。有人用倾斜SEM手动检查上表面、上斜面,有时也检查顶端的上面部分。然而,由于不能翻转晶圆,没有有效的方法来检查背面和顶端下面,其感度又能够检测到膜残留和可能引起分层的异常。


边缘问题具有多面性。主要的问题是如何发现在边缘上的是什么。今天,除了边缘专用的CCD系统,没有理想的设备来检测晶圆边缘或者对顶端成像;用SEM则几乎不可能,而且背面斜面也达不到。针对前端和背面的检测设备已经有了,但是能够收集到的晶圆边缘的信息却非常有限。利用CCD拍照,并且利用散射设备绘制成图是可能的,但是理解薄膜构成和测定边缘膜厚均匀性的设备还没有开发出来。


器件制造商面临的两个关注的问题: 边缘不完整性和颗粒,这引发了如何处理它们的问题。如果颗粒的化学构成能够确定,就能确定它们的来源。检查晶圆边缘(和表面)的困难在于,当检查分散的缺陷时,达到探测器分辨率以下是可能的,但却不是总能够区分散射的机制。当利用非散射光学观察事物时,不管怎么做,分辨率都是一个限制。


为了检查边缘,要么是需要单独的操作直接观察,要么是需要某种方式同时进行。Nanometrics公司硬件工程主管Barry Bowman说:“我们的系统中采用了大景深,以便观察边缘一侧切线附近的各种情况。因此,我们能够区分象素分辨率那般大小的物体。我们采用散射型器件,因此通过校正,我们能够区分亚象素分辨率的颗粒,但是有时不能判断它们是什么。”这是散射设备的共通之处;区分确定数据信号非常困难。它可以收集与凹坑、划伤或者裂纹相关的特定信号,但是在没有特征信息的情况下,它通常不能将颗粒和划伤或者其他缺陷区分开来。这意味着只有上面是可见的,而不是整个边缘。对此,翻转晶圆是必须的,以便看到边缘的两面。


一种选择是正对着检查晶圆边缘。这强调工艺能力,至多只能观察180°。如果要看整个晶圆,就必须将其转过来得到至少两张图片。接下来是分辨率问题,它能够区分哪一类的缺陷。在散射中采用低入射光也是非常困难的,因为晶圆边缘本身就变成了一个散射面。沿着腔体旋转以便得到附近的图像。但是,分辨率受到照明光半波长的限制;因此,在DUV157纳米左右,分辨率在75纳米量级。通常在大约1微米,有时在0.8或者0.7微米。


晶圆制造的关注点可能会成为器件制造关注的一部分,答案就像瑞士军刀形状之类的系统问题一样复杂。解决方案不只是设备如何发现问题,一旦有了设备,fab如何管理也在其中。如何检查? 在哪里检查?检查频度如何?即使(如果)有了这种设备,也还没有人知道如何利用。

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