CN101311737A - 晶圆质量控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种晶圆质量控制方法，包括，根据不同时间测量的各盒晶圆的可接受测试参数和良率，得到可接受测试参数和良率与时间的关系；如果可接受测试参数和良率均随时间产生漂移并且与时间的相关性概率小于第一设定值，则根据可接受测试参数和良率，得到良率随可接受测试参数漂移趋势；根据良率随可接受测试参数漂移趋势，得到良率和可接受测试参数的相关系数；如果良率和可接受测试参数的相关系数大于或等于第二设定值，则可接受测试参数是与晶圆失效有关的可疑参数；如果良率和可接受测试参数的相关系数小于第二设定值，则可接受测试参数不是与晶圆失效有关的可疑参数。本发明晶圆质量控制方法较精确。

Description

晶圆质量控制方法

技术领域

本发明涉及一种晶圆质量控制方法。

背景技术

晶圆可接受测试(WAT，Wafer Acceptance Test)参数是指通过机台对于设置在晶圆上的测试结构进行电性能测量所得到的数据，例如阈值电压、漏极饱和电流等。这些测试结构是设置在晶圆上各晶粒之间的空余位置上的，并且这些测试结构通常是基于各种不同的工艺和设计要求而设计的，通过对于这些测试结构进行电性能测量而得到的WAT参数可以用来检测晶圆的质量。

但是由于机台设备校准、工艺参数不够优化造成脱离制程窗口和机台参数漂移等原因，WAT参数会发生改变，即对于各个晶圆上的相同测试结构测量得到的数据并不完全一致。因此，通过对于WAT参数的分析来确保晶圆的可靠性就显得很重要了。一般都是通过统计过程控制(SPC，Statistical ProcessControl)的方法建立一个对于WAT参数进行检验的分析系统，通过建立一些单一的控制标准来对于WAT参数进行检验，例如对于漏极饱和电流设定最大漏极饱和电流作为上限标准，设定最小漏极饱和电流作为下限标准，当被测量的晶圆的漏极饱和电流超过上限标准或低于下限标准时，该晶圆的性能就可能存在问题。但是现下建立的一些控制标准可能会由于标准过紧而导致系统频繁报错，也可能由于标准过松而遗漏一些可能与晶圆失效有关系的WAT参数。

从统计过程控制的角度来说，由于不同种类的WAT参数对于不同电性能类别的反映敏感度不一样，对于所有的WAT参数都使用同一种质量控制标准就会出现之前所述的要么过紧要么过松的情况，并且测量的WAT参数常会呈现一种向上或向下的漂移趋势。从WAT参数中反映的晶圆质量来说，只有发生WAT参数漂移的晶圆出现良率下降的情况，该WAT参数才是与晶圆失效有关的可疑参数。因而，如果控制标准过松，即使发生WAT参数漂移的晶圆出现了良率下降的情况，也可能因为符合控制标准而被忽略；相应地，如果控制标准过紧，即使发生WAT参数漂移的晶圆未出现良率下降的情况，也有可能因为不符合控制标准而被认为是与晶圆失效有关的可疑参数，增加了检测的额外工作量。所以，现有的仅仅根据单一的控制标准对于WAT参数进行分析来实行晶圆质量控制的方法不够准确。

发明内容

本发明要解决的问题是现有的仅根据单一的控制标准对于WAT参数进行分析来实行晶圆质量控制的方法不够准确。

为解决上述问题，本发明提供一种晶圆质量控制方法，包括，

根据不同时间测量的各盒晶圆的可接受测试参数和良率，得到可接受测试参数与时间的关系以及良率与时间的关系；

如果可接受测试参数和良率均随时间产生漂移并且可接受测试参数和良率与时间的相关性概率均小于第一设定值，则根据可接受测试参数和良率，得到良率随可接受测试参数漂移趋势；

根据良率随可接受测试参数漂移趋势，得到良率和可接受测试参数的相关系数；

可选的，所述第一设定值为0.05，所述第二设定值为0.3。

可选的，如果良率和可接受测试参数的相关系数大于或等于第二设定值，则可接受测试参数是与晶圆失效有关的可疑参数。

可选的，如果可接受测试参数和良率未随时间产生漂移，则执行下列步骤，分别应用函数拟合可接受测试参数和良率与时间的关系，并得到趋势线；计算各个时间可接受测试参数和良率与趋势线上相应时间的值的距离；如果计算得到的距离值随时间变大，则可接受测试机台不稳定。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：本发明晶圆质量控制方法挑选随时间产生漂移并且与时间的相关性程度较高的WAT参数和良率进行考察，并根据WAT参数和良率的相关性程度来实行晶圆质量控制，因此本发明晶圆质量控制方法是根据引起晶圆良率变化的WAT参数来实行晶圆质量控制的，因此本发明晶圆质量控制方法较精确。

附图说明

图1是本发明实施例晶圆质量控制方法的流程图。

具体实施方式

本发明晶圆质量控制方法的实质是根据引起晶圆良率变化的WAT参数来实行晶圆质量控制的。

下面以一个较佳的实施例为例来详细说明本发明晶圆质量控制方法的流程。

请参照图1所示，本发明实施例包括下列步骤，

步骤1，根据不同时间测量得到的各盒晶圆的可接受测试参数和良率，得到可接受测试参数和良率与时间的关系。

如前所述，可接受测试参数是指通过机台对于设置在晶圆上的测试结构进行电性能测量所得到的数据，本实施例以漏极饱和电流为例，在阈值电压为2V的测量条件下测量晶圆上测试结构的器件，如MOS管的漏极饱和电流。通常是以1盒晶圆作为一个基本取值单位，1盒晶圆一般有25片晶圆，该盒晶圆在所述测量条件下的漏极饱和电流取25片晶圆的漏极饱和电流的平均值。将该盒晶圆的漏极饱和电流作为该盒晶圆的可接受测试参数。以此类推，分别得到在不同时间测量得到的各盒晶圆的漏极饱和电流，并且以各时间点作为横坐标，以漏极饱和电流作为纵坐标，得到漏极饱和电流与时间关系图。

相应地，良率测试是根据不同的客户需要而定的，包括开/短路测试、扫描测试以及系统自建功能性测试等。以对于一盒晶圆作三个测试项目为例，通过每个测试项目能够得到该测试项目下这盒晶圆的失效率，如每个测试项目下这盒晶圆的失效率都是5％，那么这盒晶圆的良率就是100％-3×5％＝85％。所以整盒晶圆的良率通过(1-各测试项目下该盒晶圆的失效率)得到。而每一盒晶圆在测试项目下的失效率通常是取晶圆盒中每一片晶圆的失效率的平均值。例如，将某一测试项目以bin15指代，得到bin15下的晶圆上各晶粒上器件的测试结果。以1盒晶圆作为一个基本取值单位，该盒晶圆在bin15下的测试结果取25片晶圆在bin15下的测试结果的平均值。以此类推，分别得到在不同时间经过检测的晶圆盒在bin15下的测试结果。并且以各时间点作为横坐标，以bin15下的测试结果作为纵坐标，得到bin15下的测试结果与时间关系图，如果bin15下的测试结果会随时间产生漂移，那么基于上述的良率计算方式，良率也会相应地随时间产生漂移，并且bin15下的测试结果向上漂移就意味着良率向下漂移，也就是晶圆良率下降。

步骤2，判断可接受测试参数和良率是否随时间产生漂移。仍以上述的漏极饱和电流和bin15下的测试结果作为对于可接受测试参数和良率的举例，一般来说，当晶圆制程良好并且可接受测试机台稳定的时候，各盒晶圆的漏极饱和电流和bin15下的测试结果的趋势应该呈现出在一水平面上的小幅振荡；而当可接受测试机台不稳定的时候，各盒晶圆的漏极饱和电流和bin15下的测试结果可能就呈现出在一水平面上的大幅振荡；而当晶圆制程出现问题时，各盒晶圆的漏极饱和电流和bin15下的测试结果就不但可能出现大幅振荡，而且可能出现向上或向下的漂移。因此，通过判断漏极饱和电流和bin15下的测试结果是否随时间产生漂移就可以对于晶圆质量作出初步判断了。

本步骤分析可接受测试参数和良率是否随时间产生漂移，采用以下方法，

分别应用函数拟合漏极饱和电流和bin15下的测试结果与时间的关系，并得到漏极饱和电流和bin15下的测试结果随时间变化的趋势线。其中，所述的趋势线就是根据拟合函数在各个时间上的值所连成的曲线。而根据趋势线就能够很清楚地观察到可接受测试参数和良率是否随时间产生漂移。

步骤3，如果可接受测试参数和良率未随时间产生漂移，一般还会考察可接受测试参数和良率的相关性，如果可接受测试参数和良率有很强的相关性，那么通常也会认为可接受测试参数也是与晶圆失效有关的可疑参数，但本实施例考察的还是可接受测试参数和良率随时间漂移的情况，因此这里对于仅仅可接受测试参数和良率有很强相关性的情况就不再详细描述了。

如果可接受测试参数和良率的趋势线未产生向上或向下的漂移，那么就计算各个时间可接受测试参数和良率与趋势线上相应时间的值的距离。通过计算可接受测试参数和良率与趋势线上对应值的距离就能发现可接受测试参数和良率值是否会随着时间而产生异常的振荡。

如果各个时间上计算得到的距离值几乎相同或越来越小的话，那么就可以认为可接受测试参数和良率是在一水平面上平稳振荡，那么就说明晶圆制程良好并且可接受测试机台稳定。

而如果各个时间上计算得到的距离值越来越大的话，那么就说明可接受测试参数和良率的振荡幅度有越来越大的趋势，造成这种趋势的原因可能就是之前所说的可接受测试机台不稳定。

步骤4，如果可接受测试参数和良率均随时间产生漂移，则判断可接受测试参数和良率与时间的相关性程度是否超出第一设定值。

参照步骤3，如果可接受测试参数的趋势线产生向上或向下的漂移或者良率的趋势线产生向下的漂移，那么就需要考察可接受测试参数和良率与时间的相关性了。而以本实施例所举例的漏极饱和电流和bin15下的测试结果来说，如果漏极饱和电流的趋势线产生向上或向下的漂移或者bin15下的测试结果产生向上的漂移，那么就要考察漏极饱和电流和bin15下的测试结果与时间的相关性了。本实施例中是根据可接受测试参数和良率与时间的相关性概率(Pvalue)表示与时间的相关性程度的。相关性概率是统计学中经常用到的一种统计参数，用来表示统计学中某一个假设发生的可能性，并且相关性概率越小，假设发生的可能性越大。

对于可接受测试参数与时间的相关性概率，仍以上述的漏极饱和电流为例，以漏极饱和电流为一元二次函数的函数值y，以时间为一元二次函数的变量x，用一元二次函数y₁＝a₁x²+b₁x+c₁去构成漏极饱和电流漂移趋势线。并且，将各时间上漏极饱和电流值与趋势线上对应时间上的值作比较，计算得到漏极饱和电流与时间的相关性概率。如果漏极饱和电流值分布在趋势线的两侧，也就是说呈现出振荡，所得到的相关性概率还需乘以2。

对于良率与时间的相关性概率，仍以上述的bin15下的测试结果为例，以bin15下的测试结果为一元二次函数的函数值y，以时间为一元二次函数的变量x，用一元二次函数y₂＝a₂x²+b₂x+c₂去构成bin15下的测试结果漂移趋势线。并且，将各时间上bin15下的测试结果与趋势线上对应时间上的值作比较，计算得到bin15下的测试结果与时间的相关性概率。如果bin15下的测试结果分布在趋势线的两侧，也就是说呈现出振荡，所得到的相关性概率还需乘以2。

如前所述，可接受测试参数或良率与时间的相关性概率其实表示了可接受测试参数或良率与时间的相关性程度，而相关性概率越小则表示可接受测试参数或良率与时间的相关性程度越高。而可接受测试参数或良率与时间的相关性程度可通过简单的公式(1-相关性概率)×100％来求得，本实施例中设定相关性概率小于0.05，此处0.05称为相关性概率的显著性水平，也就是说可接受测试参数或良率与时间的相关性程度不得高于95％。当然，设定的相关性概率不限于0.05，相关性概率的设定值其实可以根据客户或者制程的要求而有所不同。

步骤5，如果可接受测试参数与时间的相关性概率以及良率与时间的相关性概率并未均小于第一设定值，那么可接受测试参数就不是与晶圆失效的可疑参数。

如前所示，本发明晶圆质量控制方法是根据引起晶圆良率变化的可接受测试参数来进行晶圆质量控制的，需要关注的是那些可接受测试参数和良率均随时间发生漂移的晶圆，因为出现这种情况的晶圆可能是由于制程出现问题导致晶圆失效。而如果仅仅是其中之一与时间的相关性较高，例如漏极饱和电流与时间的相关性超过95％，而bin15下的测试结果与时间的相关性未超过95％，那么就可以认为漏极饱和电流不是与晶圆失效有关的可疑参数。

步骤6，如果可接受测试参数与时间的相关性概率以及良率与时间的相关性概率均小于第一设定值，则根据可接受测试参数和良率，得到良率随可接受测试参数漂移趋势。如果可接受测试参数与时间的相关性概率以及良率与时间的相关性概率均小于0.05，那么就说明可接受测试参数或良率与时间的相关性程度都超过了95％，那么就表示可接受测试参数和良率都与时间有很高的相关程度，这时候就需要考察可接受测试参数和良率的相关程度了，因为晶圆很有可能同时出现了可接受测试参数的漂移和良率的漂移。仍以漏极饱和电流和bin15的测试结果为例，以各盒晶圆的漏极饱和电流作横坐标，以各盒晶圆在bin15下的测试结果作纵坐标，得到bin15的测试结果随漏极饱和电流漂移趋势图。

步骤7，根据良率随可接受测试参数漂移趋势，得到良率和可接受测试参数的相关系数。以bin15的测试结果为一元二次函数的函数值y，以漏极饱和电流为一元二次函数的变量x，用一元二次函数y＝a+b₁x+b₂x²去拟合bin15的测试结果随漏极饱和电流漂移趋势图，得到a、b₁和b₂的值。建立矩阵Y＝(y₁，y₂，y₃，....y_n)来代表bin15的测试结果，其中y₁，y₂，y₃，....y_n的值就是各盒晶圆在bin15下的测试结果。建立矩阵X＝(1，x，x²)来代表漏极饱和电流，以及建立矩阵(a，b₁，b₂)代表系数关系，则矩阵Y、矩阵(a，b₁，b₂)和矩阵X的关系就满足(a，b₁，b₂)＝(X′X)^-1XY。利用该关系式，通过矩阵运算就能够得到矩阵X的值。

再利用公式 $r=\frac{n\left(\mathrm{\ΣXY}\right)-\left(\mathrm{\ΣX}\right)\left(\mathrm{\ΣY}\right)}{\sqrt{[n\left(\mathrm{\Σ}{X}^2\right)-{\left(\mathrm{\ΣX}\right)}^2][n\left(\mathrm{\Σ}{Y}^2\right)-{\left(\mathrm{\ΣY}\right)}^2]}},$ 其中X就是代表漏极饱和电流，Y就是代表各盒晶圆在bin15下的测试结果，r就是代表各盒晶圆的漏极饱和电流和在bin15下的测试结果的相关性的系数。

步骤8，判断良率和可接受测试参数的相关系数是否大于或等于第二设定值。如上所述，良率和可接受测试参数的相关系数代表了良率和可接受测试参数的相关程度，相关系数越大，则良率和可接受测试参数的相关程度也就越高。而当良率和可接受测试参数均随时间漂移并且两者的相关程度很高，就有理由怀疑晶圆的制程出现了问题。本实施例中，设定漏极饱和电流和bin15下的测试结果的相关系数大于或等于0.3时，认为良率和可接受测试参数的相关程度很高。当然，设定的相关系数不限于0.3，相关系数的设定值其实可以根据客户或者制程的要求而有所不同。

步骤9，如果良率和可接受测试参数的相关系数小于第二设定值，则可接受测试参数不是与晶圆失效有关的可疑参数。本实施例中，如果漏极饱和电流和bin15下的测试结果的相关系数小于或等于0.3，则说明漏极饱和电流和bin15下的测试结果的相关性程度不高。因此，使得漏极饱和电流和bin15下的测试结果都随时间漂移的原因可能有其他，排除了晶圆制程出现问题的可能性，所以漏极饱和电流不是与晶圆失效有关的可疑参数。

步骤10，如果良率和可接受测试参数的相关系数大于或等于第二设定值，则可接受测试参数是与晶圆失效有关的可疑参数。本实施例中，如果漏极饱和电流和bin15下的测试结果的相关系数大于或等于0.3，则说明漏极饱和电流和bin15下的测试结果的相关性程度很高，很有可能是晶圆制程出现了问题，所以漏极饱和电流是与晶圆失效有关的可疑参数。

综上所述，本发明晶圆质量控制方法挑选随时间产生漂移并且与时间的相关性程度较高的WAT参数和良率进行考察，并根据WAT参数和良率的相关性程度来实行晶圆质量控制，因此本发明晶圆质量控制方法是根据引起晶圆良率变化的WAT参数来实行晶圆质量控制的，因此本发明晶圆质量控制方法较精确。

Claims (8)

1.一种晶圆质量控制方法，其特征在于，包括，

根据不同时间测量的各盒晶圆的可接受测试参数和良率，得到可接受测试参数与时间的关系以及良率与时间的关系；

如果可接受测试参数和良率均随时间产生漂移并且可接受测试参数和良率与时间的相关性概率均小于第一设定值，则根据可接受测试参数和良率，得到良率随可接受测试参数漂移趋势；

根据良率随可接受测试参数漂移趋势，得到良率和可接受测试参数的相关系数；

如果良率和可接受测试参数的相关系数大于或等于第二设定值，则可接受测试参数是与晶圆失效有关的可疑参数。

2.如权利要求1所述的晶圆质量控制方法，其特征在于，所述可接受测试参数是指通过机台对于设置在晶圆上的测试结构进行电性能测量所得到的数据。

3.如权利要求1所述的晶圆质量控制方法，其特征在于，所述第一设定值为0.05。

4.如权利要求1所述的晶圆质量控制方法，其特征在于，所述第二设定值为0.3。

5.如权利要求1所述的晶圆质量控制方法，其特征在于，得到相关系数的步骤进一步包括，

以各盒晶圆的良率作为一元二次函数值，以各盒晶圆的可接受测试参数作为一元二次函数的变量，用一元二次函数拟合所述漂移趋势，得到一元二次函数的二次项系数、一次项系数和常数项；

将良率构成函数值矩阵，将二次项系数、一次项系数和常数项构成系数矩阵，将一元二次函数常数项变量、一次项变量和二次项变量组合成变量矩阵，并根据函数值矩阵和系数矩阵获得变量矩阵的值；

根据变量矩阵和函数值矩阵，利用相关性统计公式获得相关系数。

6.如权利要求5所述的晶圆质量控制方法，其特征在于，所述变量矩阵根据公式(a，b₁，b₂)＝(X′X)^-1XY获得，其中(a，b₁，b₂)为系数矩阵，Y为函数值矩阵，X为变量矩阵。

7.如权利要求5所述的晶圆质量控制方法，其特征在于，所述相关性统计公式为 $r=\frac{n\left(\mathrm{\ΣXY}\right)-\left(\mathrm{\ΣX}\right)\left(\mathrm{\ΣY}\right)}{\sqrt{[n\left(\mathrm{\Σ}{X}^2\right)-{\left(\mathrm{\ΣX}\right)}^2][n\left(\mathrm{\Σ}{Y}^2\right)-{\left(\mathrm{\ΣY}\right)}^2]}},$ 其中r为相关系数，n为所测量的晶圆盒的个数，X代表可接受测试参数，Y代表良率。

8.如权利要求1所述的晶圆质量控制方法，其特征在于，如果可接受测试参数和良率未均随时间产生漂移，则执行下列步骤，

分别应用函数拟合各个时间点测量的可接受测试参数和良率与时间的关系，并根据函数得到趋势线；

计算各个时间点测量的可接受测试参数和良率与趋势线上相应时间的值的距离；

如果计算得到的距离值随时间变大，则可接受测试机台不稳定。

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