CN100546012C - 并行故障检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种并行故障检测装置及其方法。该并行故障检测方法，包括先由第一处理工具(105A)接收与工件处理相关的数据；接着由第二处理工具(105B)接收与工件处理相关的数据；以及将至少部分所接收的数据与共有的故障模型(180)作比较，以确定由该第一处理工具(105A)处理的工件以及由该第二处理工具(105B)处理的工件其中至少一个中是否有故障发生。
Description
发明领域
本发明大体涉及一种工业化生产过程，具体言之，是涉及半导体制造过程中的并行故障检测。
背景技术
半导体的集成电路器件，如微处理器、存储器件等的质量、可靠性及产量一直是该产业的推动力所在。而消费者对更高质量的计算机以及更可靠操作的电子器件的需求，更促使该产业不断进步。这些需求使晶体管等半导体器件的生产得到持续改良，同时也增进了整合该晶体管的集成电路器件的制造。此外，减少典型的晶体管组件生产上的缺陷，也降低了每一晶体管的整体成本，同时也降低了整合该晶体管的半导体集成电路器件的成本。
一般而言，在一组晶片中执行一套处理步骤，一组晶片也称为“一批(lot)”，且使用各种处理工具，该处理工具包括有光刻步进器(photolithography steppers)、蚀刻工具、沉积工具、剖光工具、热处理工具和注入工具等。近几年来，半导体处理工具中所需的技术不断受到关注，并且也得到不断的提升。
一种提升半导体工艺线操作的技术包括采用全工厂控制系统，以自动控制各种处理工具的运作。该生产工具与生产架构或处理模块的网络进行通讯。每一生产工具通常连接至设备接口。该设备接口再连接至机器接口，其便于在生产工具与生产架构间进行通讯。该机器接口一般为先进工艺控制(APC)系统的一部分。该APC系统根据生产模型初始化控制脚本(control script)，其可为软件程序，以自动提取所需的数据用于执行生产处理。通常，半导体器件需经过多种生产工具，以进行多次处理，且产生与所处理的半导体器件相关的数据。
在生产过程中，将会发生各种事件，其将会影响所欲生产的器件的性能。即，生产处理步骤中的不同变量将会导致器件性能变化。所有如特征关键尺寸(critical dimension，CD)、掺杂水平、颗粒污染、薄膜光特性、薄膜厚度、薄膜一致性等因素，都有可能影响器件最后的性能。工艺线中的不同工具可根据性能模型加以控制，以降低工艺变量。通常，可控式工具包括光刻步进器(photolithography steppers)、蚀刻工具和沉积工具。可将前期和/或后期处理的测量数据提供至用于控制这些工具的处理控制器。如处理时间等操作处理参数(operatingrecipe parameters)，可根据性能模型和测量数据通过处理控制器计算得到，以期达到尽可能接近目标值(target value)的后期处理结果。以上述方式来减少变量，将会增进产量、降低成本，并以提高器件性能等，这些都将会提高生产的收益性。
故障检测也可影响包括半导体制造处理的工业处理上的收益。一般而言，可采用表示操作处理工具的故障模型，以检测故障。故障模型，可根据历史数据产生，且可由小的且简单的模型变化至大的且复杂的模型，其取决于具体实施例而定。通常，每一处理工具本身具有相关的故障模型，以检测与所对应的处理工具相关的故障。随着制造系统中处理工具数目的不断增加，所需的故障模型也需增加，且也要求增加存储该故障模型所需的硬件资源。此外，也需投入大量的人力及硬件资源，以使大量故障模型有规律地被更新。
本发明致力于解决或至少减小上述一个或多个问题的影响。
发明内容
本发明的一个实施例提供一种并行故障检测方法。该并行故障检测方法包括：接收与第一处理工具处理的工件相关的数据；接收与第二处理工具处理的工件相关的数据；以及将至少部分所接收的数据与该第一和第二处理工具所共有的故障模型进行比较，以确定由该第一处理工具处理的工件和由该第二处理工具处理的工件的至少其中之一是否有故障发生。
本发明的另一实施例提供一种并行故障检测装置。该并行故障检测装置包括以可通信的方式连接至控制单元的接口。该接口用于接收与该第一和第二处理工具处理的工件相关的追踪数据(trace data)。而该控制单元根据将部分所接收的追踪数据与故障模型所作的比较，以检测该第一和第二处理工具的至少其中之一是否有故障发生，其中该故障模型代表至少该第一和第二处理工具的可接受的操作范围。
本发明的另一实施例提供一种用于并行故障检测的制品，该制品包括含有指令的一个或多个机器可读取的存储媒介。当运行该一个或多个指令时，可使处理器工作以接收与第一处理工具处理的工件相关的数据，且接收与第二处理工具处理的工件相关的数据，以及将至少部分所接收的数据与故障模型进行比较，以确定是否有与该第一处理工具处理的工件相关的故障发生，其中该故障模型代表该第一和第二处理工具。
本发明的又一实施例提供一种并行故障检测系统。该系统包括有第一处理工具、第二处理工具以及故障检测单元。该第一处理工具用于处理晶片。该第二处理工具用于处理晶片。该故障检测单元用于接收与该第一和第二处理工具处理的晶片相关的数据，且根据至少部分所接收的数据与故障模型所作的比较，检测与该第一和第二处理工具的至少其中之一相关的数据是否有故障发生，其中该故障模型代表至少该第一和第二处理工具的可接受的操作范围。
附图说明
可通过结合附图参照下面的说明来了解本发明，其中相同的组件符号代表相同的组件，其中：
图1是按照本发明一个实施例的用于执行工业过程的系统的方块示意图；以及
图2是按照本发明一个实施例的可以在图1的系统中实施的方法的步骤流程图。
本发明容许有多种类型的修改与可选择的形式，前述特定的实施例是通过附图与详细的说明加以例举。然而，应了解者，前揭的描述内容并非用以将本发明限定在该些特定形式中，相反的，本发明涵盖所有落入由后附权利要求限定的本发明的实质和范围内的修改、等价物和可选方案。
具体实施方式
以下通过特定的具体实施例说明本发明的实施方式。为了清楚起见，并不是在说明书中描述所有的实际实施的特征。当然应当理解到的是，在任何此种实际具体实施例的发展过程中，必须进行种种具体实施例的决定，以实现开发者的特定目标，例如关于系统与关于企业的限制的一致性，其可以从一个实施过程变改到另一个实施过程。再者，应当理解到的是，这种发展努力可能既复杂且费时，但对于那些从本发明获益的本领域技术人员来说则是例行公事。
现在参照附图，并且具体参照图1，图1示出了按照本发明一个实施例的系统100的方块示意图。示例的实施例中的系统100包括多个处理工具105(显示为105A，105B)，用于进行工业处理，如半导体工艺、光刻工艺、化学工艺等。
为便于说明，该处理工具105是半导体制造处理工具。因此，该处理工具105可以是任何的半导体制造设备，用于生产如硅晶片等处理的工件。该处理工具105可以是曝光工具、蚀刻工具、沉积工具、抛光工具、快速热处理工具、测试设备工具、注入工具等。所采用的半导体工艺可生产各种集成电路产品，包括但不限于，微处理器、存储器件、数字信号处理器、专用集成电路(ASIC)和其它类似器件。
该处理工具105可处理各种工件，但为便于说明，此处假定该处理工具105处理半导体晶片。因此，为了说明的目的，以下将采用术语“晶片”或“多个晶片”予以说明。
在本发明的一个实施例中，多个处理工具105可以是相似的工具(即，所有的蚀刻工具、沉积工具等)。此外，在本发明的一个实施例中，该处理工具105可具有类似的物理配置，如具有同等数目的腔体、晶片传送系统等。
下面详细说明的是按照本发明一个或多个实施例的坚固且有效率的故障检测系统。随着本发明一个或多个实施例的出现，可以根据所共有的一个或多个故障模型对多个处理工具105并行的进行故障检测。
该处理工具105可包括一个或多个传感器107，用于测量多个变量，如温度、压力、来自对准平台的符号的机械定位以及光源或放射源的操作特性等。在本发明的一个实施例中，该处理工具105可包括一个或多个在线(in-line)测量工具108，用于测量所处理晶片的不同方面或一个或多个处理工具105的操作特性。在所述的实施例中，该传感器107和/或在线(或现场in-situ)测量工具108当处理每一晶片或一批晶片时，大致以实时(real time)的方式提供数据(通常称为“追踪数据”)。
如图1所示的系统100，每一处理工具105可具有相关的设备接口110，用于通过该接口110与先进工艺控制(AdvancedProcess Control，APC)架构120相连接。该制造系统100可包括制造执行系统(manufacturing execution system，MES)115，该系统连接至先进工艺控制架构120，以及包括离线(off-line)测量工具112，该离线测量工具112通过相关的设备接口113与该先进工艺控制架构120相连接。该测量工具112可提供与晶片相关的数据，这些数据描述了由处理工具105处理的晶片质量。该晶片产品数据通过该测量工具112从该晶片所取得的特定数量和/或质量测量而产生。例如，该晶片产品数据可包括该晶片的薄膜厚度测量、线宽度测量和/或重迭偏移(overlay offset)测量。应当意识到，这些用于定义该晶片产品数据的特定测量仅仅是示意性的。因此，也可采用其它测量来确定由处理工具105处理的晶片是否具有所期望的质与量上的特性。通过测量工具112获得晶片产品数据的方式是本领域技术人员所公知的，故在此不再赘述，以免模糊本发明所欲保护的范围。
制造执行系统115可确定将由处理工具105执行的工艺、何时执行这些工艺以及如何执行这些工艺等。在本发明的实施例中，该制造执行系统115通过先进工艺控制架构120管理和控制。先进工艺控制架构120包括处理控制单元155，用以通过反馈或前馈工艺(feedback or feed forward process)辅助该处理工具105执行到预期工艺，以达至预期效果。
示意性的先进工艺控制架构120适用于制造系统100中，且可采用由KLA-Tencor公司所提供的促进系统(Catalystsystem)进行实施。该促进系统(Catalyst system)根据先进工艺控制(APC)架构，且采用半导体设备与材料国际协会(Semiconductor Equipment and Material International，SEMI)的计算机集成制造(Computer Integrated Manufacturing，CIM)架构兼容系统技术。计算机集成制造(SEMI E81-0699-Provisional Specification for CIM Framework DomainArchitecture)与先进工艺控制(SEMI E93-0999-ProvisionalSpecification for CIM Framework Advanced Process ControlComponent)说明书可从半导体设备与材料国际协会(SEMI)获得，其总部位于加利福尼亚州的芒廷维尤(Mountain View)。
在本实施例中，制造系统100还包括故障检测(FD)单元150，该故障检测单元150通过接口142连接至先进工艺控制架构120。该接口142可以是任何可接受的构造，以允许故障检测单元150与其它器件通信。该故障检测单元150包括可存储在存储单元(SU)170中的故障检测(FD)模块165。故障检测单元150包括控制单元172，用于管理整个操作并执行一个或多个存储在存储单元170内的软件应用程序。
该故障检测单元150依据将从该处理工具105所接收的追踪数据与一个或多个故障模型180(显示为180A-N)所作的比较，可以检测与该处理工具105相关(或与该处理工具105所执行的处理操作相关)的故障。在本发明的一个实施例中，该追踪数据可由离线测量工具112提供。该故障模型180可根据来自其它类似工具的历史数据而产生，此处这样的类似工具也需在可接受的操作范围内进行操作。
在本发明的实施例中，每一故障模型180可设定成与类似处理工具105上所选定的工艺处理步骤(process recipe step)(或工具状态)相对应。例如，根据从多个处理工具105(或同类型工具)所收集而来的历史数据，该第一故障模型180A可设定成表示如“工具安装”的处理步骤。因此，该实施例中第一故障模型180A是从多个类似处理工具所收集而来的历史数据的集块，以使该故障模型180A表示在多个处理工具105中该“工具安装”步骤的可接受的操作范围。因此，之后可采用该故障模型180A来确定用于一个或多个处理工具105的“工具安装”步骤是否如预期地被执行。类似地，可以产生其它故障模型180B-N，用以表示故障检测的其它不同的工艺处理步骤(或工具处理状态)。在本发明的一个实施例中，可产生整体的故障模型，采用该整体的故障模型来评估每一预期的处理工具105的性能。在本发明的另一个实施例中，该故障模型可以是一种算法(algorithm)。
按照本发明的一个实施例，可采用共有故障模型180来识别与多个处理工具105相关的故障。下面参照图2来说明采用该故障模型180进行故障检测的方式。与处理工具105相关的故障可因多种原因而得以发生，其包括未知的干扰，硬件失效、资源损耗(如气体、液体和化学制品)、所输入的晶片缺陷以及晶片处理所产生的缺陷等。
需注意的是，故障模型180可以表示由多个处理工具105A、105B所实施的一个或多个工艺步骤。在本发明的另一个实施例中，模型108A-N可具有层级关系，其中该故障模型180N可表示最低级别(即，传感器)处的性能，其中该故障模型180A表示在最高级别(即，工具)处的性能，且其它的故障模型180可表示处于一些中间级别的性能。
应该可以理解的是，特定的制造系统100中所采用的故障模型的数目和范围可依不同的实施例而改变。例如，在本发明的一个实施例中，使用单个总故障模型180A就足够了，而在其它的实施例中，可采用多个更特定的故障模型180A-N。
简言之，故障检测单元150包括故障检测模块165，在示例的实施例中该故障检测模块165以软件方式来实现，且因此可存储在故障检测单元150的存储单元170内。在本发明的另一个实施例中，该故障检测模块165可以硬件或韧件方式来实现。为便于说明，故障检测模块165附设在故障检测单元150中，然需注意的是，该故障检测模块165可以实施在该制造系统100的任何合适的组件中，包括实施在该先进工艺控制架构120内。而在本发明的一个实施例中，该故障检测模块165可以作为独立单元来实施，如在数据处理单元或计算机中。
应该可以理解的是，在图1的系统100的方块示意图中，所述的组件仅是示意性的，而在可选的实施例中，在未脱离本发明的实质和范围的情况下，可采用更多或更少的组件。例如，在本发明的一个实施例中，制造执行系统(MES)115可通过相关的设备接口与先进工艺控制架构(APC)120相连接。此外，需注意的是，如图1所示，尽管如该系统100中的设备接口110等各种组件被显示为独立组件，而在本发明的可选实施例中，这样的组件可整合至该处理工具105中。同样，故障检测单元150可整合至先进工艺控制架构(APC)120内。此外，该故障检测单元150的存储单元170可设置在该制造系统100的任何合适位置，以使该制造系统100内的不同组件可存取其中所存储的内容。
现在参照图2，图2是按照本发明一个实施例的可以在图1的制造系统100中实施的方法的流程图。为便于说明，以该制造系统100为背景来图2中所述的方法，制造系统100包括两个处理工具105A、105B，尽管在本发明的另一个实施例中，可采用多于两个处理工具。而且，假定两个处理工具105A、105B是相同类型的(如，都是蚀刻工具、沉积工具等)。且两个处理工具105A、105B不必在位置上相互靠近。
第一处理工具105A处理(在步骤205)晶片，第二处理工具105B处理(在步骤215)晶片。两个处理工具105A、105B都可同时或不同时处理各自的晶片。在本发明的一个实施例中，处理工具105A、105B可处理一批晶片。当处理晶片时(在步骤205、215)，处理工具105A、105B可将与处理的各个晶片相关的追踪数据提供给故障检测单元150。且如前述，可以基本上实时的方式来提供追踪数据。
故障检测模块165(在步骤220)接收与处理的晶片相关的追踪数据，将所该追踪数据与一个或多个故障模型180A-N作比较(在步骤230、240)，以确定是否有故障发生。具体而言，故障检测模块165(在步骤230)将与第一处理工具105A处理的晶片相关的追踪数据与一个或多个故障模型180A-N作比较，以确定是否有与第一处理工具105A相关的故障发生。故障检测模块165(在步骤240)将与第二处理工具105B处理的晶片相关的追踪数据与一个或多个故障模型180A-N作比较，以确定是否有与第二处理工具105B相关的故障发生。而在本发明的一个实施例中，故障检测模块165可依执行目标，而选择一个或多个最适合故障检测的故障模型180A-N。
在本发明的一个实施例中，故障检测模块165可以实质上同时的方式采用一个或多个故障模型180A-N，以确定是否有与第一和第二处理工具105A、105B相关的故障发生。以此方式，故障检测模块165可以并行或实质上同时的方式对第一和第二处理工具105A、105B执行故障检测。在本发明的一个实施例中，可采用该第一和第二处理工具105A、105B提供的追踪数据来更新一个或多个故障模型180A-N。
用于故障检测的故障模型180A-N可依具体实施方式而定。例如，如果每一故障模型180A-N表示由该处理工具105所执行的不同工艺处理步骤时，则该故障检测模块165可对给定的工艺处理步骤采用恰当的故障模型180，以确定该处理步骤中是否有故障发生。在本发明的一个实施例中，故障检测模块165可对不同的处理工具105采用不同的故障模型180，其取决于处理工具105所执行的处理步骤以及与检测这些处理步骤的故障相对应的故障模型180的可获得性。
虽然如图2所述的方法采用两个处理工具105A、105B，应该可以理解的是，可采用多于两个的处理工具。一旦代表二个以上的工艺工具105的故障模型180产生后，图2的方法所述的过程可以延伸至以处理工具105来检测故障。
按照本发明的一个或更多的实施例，提供有效率的故障检测系统，该故障检测系统可对多个处理工具105并行的执行故障检测。在本发明的一个实施例中，所述的并行故障检测通过故障模型180跨过多个处理工具105而施行。即，这些故障模型180为多个处理工具105所共享。该共享故障模型180可被故障检测模块165大致同时地用于检测一个或多个处理工具105所发生的故障。采用表示多个处理工具105的操作的共享故障模型180可节省时间和硬件资源(如存储空间等)。可节省硬件资源，是因为故障模型为共享，故可对具有多个处理工具105的制造系统100使用较少的故障模型180来执行故障检测。而且，更少的故障模型180意味着，将需更少的时间投资来维持该故障模型更新。时间与硬件资源上的节省可降低总体的成本，由此增加了生产收益。
不同的系统层、路径或模块可由该控制单元155、172执行(如图1所示)。术语“控制单元”可包括一个或多个微处理器、微控制器、数字信号处理器、处理卡(含一个或多个微处理器或微控制器)、或其它控制或计算器件。该存储单元170(如图1所示)可包括一个或多个机器可读取的存储媒介，用于存储数据及指令。存储媒介可包括不同形式的存储器，包括如动态或静态随机存取存储器(DRAM或SRAM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)和闪存等的半导体存储器；如固定式软盘、软盘和可移动式硬盘等的磁盘；其它包含磁带的磁性媒介；以及光学媒介，如光盘(CD)、或数字视频光盘(DVD)。而在不同系统中用以构成不同软件层、路径或模块的指令可存储在各自的存储器件中。当通过各个控制单元执行这些指令时，将致使对应的系统执行已程序的动作。
上述特定的实施例仅是示意性的，因为本发明可采用对于从此处公开获益的本领域技术人员显而易见的不同但却等价的方式来修改和实施。而且，其中所示的结构或设计的细节并不具有任何限制性，除了在下面权利要求中所说明的以外。因此，以上所揭露的特定具体实施例显然可被改变或修改，而且所有的这些变更均可视为在本发明的范围与精神内。因此，此处所寻求的保护乃陈述在下面的权利要求中。
Claims (9)
1.一种并行故障检测方法，包括：
接收与第一处理工具(105A)处理的工件相关的数据；
接收与第二处理工具(105B)处理的工件相关的数据；以及
将至少部分所接收的数据与该第一和第二处理工具(105A、105B)所共享的故障模型(180)作比较，以确定该第一处理工具(105A)处理的工件和该第二处理工具(105B)处理的工件的至少其中之一是否有故障发生。
2.如权利要求1所述的方法，其中该第一处理工具(105A)和第二处理工具(105B)所共享的该故障模型(180)包含多个共享故障模型(180)，且其中比较至少部分所接收的数据的步骤包括：将部分所接收到的数据与该多个共享故障模型(180)作比较。
3.如权利要求2所述的方法，其中将部分所接收的数据与该多个共享故障模型(180)作比较的步骤包括：将部分所接收的数据与该多个共享故障模型(180)作比较，该多个共享故障模型(180)代表第一和第二处理工具(105A、105B)的工艺处理步骤或工具状态的至少其中之一。
4.如权利要求1所述的方法，进一步包括：接收与除了该第一和第二处理工具(105A，105B)之外的多个处理工具(105)的其中一个处理工具(105)处理的工件相关的数据，且进一步包括将所接收的与该其中一个处理工具(105)处理的工件相关的数据与该共享故障模型(180)作比较，以确定是否有故障发生，其中该其中一个处理工具(105)共享该共享故障模型(180)。
5.如权利要求1所述的方法，其中接收与处理的工件相关的数据的步骤包括：接收与该第一处理工具(105A)处理的半导体晶片相关的数据。
6.如权利要求1所述的方法，其中接收数据步骤包括：接收与该第一处理工具(105A)处理的工件相关的测量数据以及与该第二处理工具(105B)处理的工件相关的测量数据。
7.如权利要求6所述的方法，其中接收数据步骤包括：实时地接收与该第一和第二处理工具(105A、105B)处理的工件相关的数据，且进一步根据至少部分所接收的数据来更新该故障模型(180)。
8.一种并行故障检测系统，包括：
第一处理工具(105A)，用于处理晶片；
第二处理工具(105B)，用于处理晶片；以及
故障检测单元(150)，其中该故障检测单元(150)用于：
接收与该第一处理工具(105A)和第二处理工具(105B)处理的晶片相关的数据；以及
根据将至少部分所接收的数据与故障模型(180)所作的比较，检测至少与该第一和第二处理工具(105A、105B)其中之一相关的故障，其中该故障模型(180)表示至少该第一和第二处理工具(105A、105B)的操作范围，且其中该第一及第二处理工具(105A、105B)共享该故障模型(180)。
9.如权利要求8所述的系统，其中在该第一和第二处理工具(105A、105B)与故障检测单元(150)之间连接有先进工艺控制架构(120)。
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