[发明专利]通过异常值检测的特征选择及自动化工艺窗监测

说明书

特征提取及分类用于工艺窗监测。基于经掩蔽裸片图像的度量的组合且包含一或多个片段掩模、度量及晶片图像的一组显著组合的分类器能够检测工艺非合规。可基于经计算度量使用分类器确定工艺状态。所述分类器可从标称数据学习。

相关申请案的交叉参考

本申请案主张于2016年1月6日申请且转让的第62/275,700号美国申请案的临时专利申请案的优先权，所述美国申请案的揭示内容特此以引用方式并入。

技术领域

本发明涉及晶片制造工艺的监测及控制。

背景技术

通常通过应用到衬底或晶片的一序列处理步骤来制造半导体装置(例如，逻辑及存储器装置)。通过这些处理步骤形成所述半导体装置的各种特征及多个结构层级。举例来说，光刻技术是一种涉及在半导体晶片上产生图案的半导体制造工艺。半导体制造工艺的额外实例包含(但不限于)化学机械抛光(CMP)、蚀刻、沉积及离子植入。可在单个半导体晶片上制造多个半导体装置且接着将所述半导体装置分离成个别半导体装置。

在半导体制造工艺期间的各种步骤处使用检验过程以检测晶片上的缺陷来促进较高良率。随着设计规则及工艺窗在大小方面继续收缩，需要检验系统捕获晶片表面上的更广泛范围的物理缺陷同时维持高处理量。

通常使用缓慢但灵敏检验工具基于低晶片取样来执行晶片制造工艺控制，接着使用扫描电子显微镜(SEM)来进行复检。在其它情况中，通过基于学习的方法来实现工艺监测及控制，其中工艺工程师学习工艺工具在使用多久之后需要维护。此基于工艺工程师的方法容易发生随机故障，这是因为不存在线内反馈或较旧的自动化分类器。在这些先前技术两者中，未对工艺工具问题进行早期检测。仅在工艺工具已变得成问题且所述工艺工具产生可在检验时观察到的缺陷时检测问题。此外，这些技术缓慢，且因此，晶片取样缓慢。此类技术产生大额外负担，例如具有一或两天预防维护周期的制造工具。这些技术也可导致减小的良率，其负面地影响每装置仅可具有少量批量来制造的晶片代工厂。此外，正常类别(normal class)在经检验晶片上可更普遍，其使检测变得困难。异常值通常不频繁出现且异常值可以非预期的组合显示其自身。

实践上，半导体工艺通常受制于彼此之间可具有互相依赖性的多个参数。因此，针对有效过程优化，必须识别哪些参数在确定工艺良率时是最重要的，且接着确定针对每一参数的值的最佳范围(或“工艺窗”)。此外，可期望在半导体制造工艺中尽早作出此确定。

半导体制造中的临界尺寸保持缩减为14nm且7nm微架构变得更普遍。然而，分辨率能力仍是λ/NA，其中λ是成像波长及NA是数值孔径。为实现更高分辨率，减小λ或增加数值孔径(NA)。已建议极紫外(EUV)光刻以减小波长，但其经济可行性尚未实现。因此，具有高NA的透镜用于更好的成像，从而导致减小的焦深(DOF)，这是因为DOF与NA²成反比。因此，半导体制造对工艺变化更灵敏。此影响良率，这是因为由于对焦点及剂量的更高灵敏度而增加系统的图案化缺陷。即使控制工艺窗的扫描仪精确度正在改进，其它工艺约束也会影响焦点及曝光。因此，用于监测生产晶片的工艺窗的实时技术具有市场。换句话来说，光刻工艺中的工艺窗是导致以所要规格制造电子电路的可接受范围的焦点及曝光的集合。

在当前半导体制造技术中，每次仅针对一个参数优化工艺窗，且并未很好地考虑变化的结果之间的取舍。举例来说，如果优化临界尺寸工艺窗，那么此将需要移位氧化物厚度工艺窗。然而，如果待优化所述氧化物厚度工艺窗，那么接着所述临界尺寸工艺窗将移位。这会不利地影响整体生产良率。

针对工艺窗监测的技术趋于监测工具性能及其稳定性，且因此捕捉工艺变化。然而，归因于其它工艺的影响，这些技术不能检测生产晶片的工艺波动。

因此，需要能够基于先前未知图案而检测非合规的高处理量过程监测及控制。

发明内容