Stochastics成EUV製程缺陷主因 新創公司Fractilia提解方

作者: 黃繼寬
2022 年 03 月 31 日

在先進半導體製程中,隨機性(Stochastics)微影圖案誤差的量測與控制,已經成為一項不可忽視的課題。致力於為隨機性微影圖案誤差提供量測跟控制解決方案的新創公司Fractilia,近日發表了最新版本的Fractilia自動化量測平台(FAME),讓半導體晶圓廠得以管控在極紫外光微影(EUV)製程中,因隨機性誤差而產生的良率問題。隨機性誤差是微影圖案(Patterning)製程中,最主要的錯誤來源。晶圓廠在FAME的協助下,能更快做出更好的決策,以解決隨機性微影圖案誤差這個新型良率殺手,並拿回對先進微影圖案製程的控制權,同時提升元件良率與曝光機與蝕刻機的生產力。

TechInsights副董事長G. Dan Hutcheson表示,半導體製造進入EUV生產世代,隨機性誤差成為最主要的良率問題根源。Fractilia創辦人Ed Charrier及Chris Mack率先對隨機性誤差所產生的良率問題提出警告,並以產業領導者的角色,透過隨機性誤差控制解決方案協助產業解決難題。Ed Charrier及Chris Mack在將創新技術轉化為成功走入市場的產品方面有著絕佳的紀錄。他們二十年前在FINLE Technologies開發了PROLITH微影建模和資料分析軟體,不僅引領世代,亦是當今晶圓廠製程中的重要支柱。此外,FILM已被證實為助益EUV從實驗室進入晶圓廠的實用工具。

隨機性誤差的兩難:如何管控無法量測準確的目標值
微影隨機性誤差是隨機出現,且不會重複的圖案化錯誤。在EUV製程中,微影製程圖案錯誤的製程容錯空間,可能超過一半都耗費在隨機性誤差上(圖1)。晶圓廠要控制這個問題,必須量測製程隨機性誤差;然而,現有的方法並不夠準確,而先進製程晶圓廠已無法負擔因忽視隨機性誤差所導致良率損失的後果。製程隨機性誤差對於先進波長193奈米光學微影,早已是個問題,特別是雙重曝光和四重曝光微影製程,而在EUV製程中,由於圖案進一步微縮,製程隨機性誤差則會更大幅降低良率而造成成本大幅提升。

圖1 隨機性誤差在先進製程中是個日益嚴重的良率難題。在EUV製程中,微影製程圖案錯誤的製程容錯空間,可能超過一半都耗費在隨機性誤差上

Fractilia技術長Chris Mack表示,製程隨機性誤差迫使晶圓廠必須在良率與生產力間取捨。業者不是得增加EUV曝光的劑量來降低隨機誤差,以避免良率的損失,就是得額外增加一台EUV掃描機來彌補流失的生產力。藉由精準量測並控制製程隨機性誤差,晶圓廠可以最佳化並提升內部製程設備的生產力及良率。我們的FAME平台具備獨特的功能,能以高精準度量測並控制隨機性誤差,為客戶帶來無法透過其它方式取得的全新製程最佳化選項與解決方案。我們觀察到,客戶使用我們的產品量測所產生的掃描式電子顯微鏡(SEM)影像數量呈指數成長(圖2),這也讓Fractilia成為業界公認的製程隨機性圖案誤差量測標準。

圖2 客戶使用Fractilia產品量測所產生的掃描式電子顯微鏡(SEM)影像數量呈指數成長

「精準去除量測雜訊」的量測值能為晶圓製造變異提供完整全貌
FAME平台使用獨特、符合物理定律的SEM建模與資料分析方式,可從SEM影像量測並修正量測機台上隨機與系統性的雜訊,提供晶圓微影圖案上實際的量測值,而非影像上參雜量測機台雜訊的圖案量測值。這些「修正」的製程實際隨機性誤差的量測值,可以讓晶圓廠的工程師更加瞭解、最佳化製程並解決良率的問題。

FAME平台可同時量測所有主要的隨機效應,包括線邊粗糙度(LER)/線寬粗糙度(LWR)、局部線寬均勻度(LCDU)、局部邊緣圖案置放誤差(LEPE)、隨機缺陷偵測及其他效應(圖3)。FAME平台提供業界最佳的訊號對訊噪的邊緣偏移檢測,訊噪比相較於其它解決方案多出高達五倍,且每張SEM影像可以擷取出超過30倍的特徵資料。FAME平台適用於所有的SEM量測工具廠商及所有的SEM量測機型。

圖3 FAME平台可同時量測所有主要的隨機效應,包括線邊粗糙度(LER)/線寬粗糙度(LWR)、局部線寬均勻度(LCDU)、局部邊緣圖案置放誤差(LEPE)、隨機缺陷偵測及其他效應

 

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