CN103187329B - 一种晶圆良率分析方法 - Google Patents

Abstract

一种晶圆良率分析方法，用于统计一包括多个晶格的晶圆上，合格晶粒所占的比重。通过对缺陷种类和对应的致命率建立数据库，并记录于可以进行统计的纯文本文件中，然后与设置于每个关键层次工艺之后的检测基站捞取的缺陷数量数据，进行耦合得出每种缺陷的损失率，从而获得晶圆的良率值。在整个过程中，由于不需要人员参与数据的输入和计算，大大提高了分析效率，且保证了分析结果的准确性。

Description

一种晶圆良率分析方法

技术领域

本发明涉及半导体生产领域，尤其是一种在晶圆上制作的晶粒良率分析方法。

背景技术

良率是大量生产工厂的一个非常重要的指标，尤其对于生产半导体产业而言，一片硅晶圆至少要经过五百道以上的精密处理程序，而其中只要有一道程序处理的不完美，就会影响到后续的处理过程与产品品质，甚至常常是晶圆报废、前功尽弃。

参见图1，在晶圆10上，包含多个晶粒(die)，其中部分晶粒为具有致命缺陷即无法使用的不合格晶粒11，其余部分为合格晶粒13。而晶圆的良率则定义为：良率＝合格的晶粒/晶粒总数。作为晶圆代工厂商，往往需要为客户提供良率达到85％甚至90％以上的晶圆产品，否则就会被客户判定为废片，从而造成退货或补差价。因此晶圆产品的良率涉及的获利与亏损极大，往往是以数十亿或者数百亿为单位。

为了避免给客户提供的晶圆产品中产生废片，工厂在生产晶圆的过程中就会设立一个个检测站，这些检测站设置在一些关键层次的工艺之后，其作用是对每一道关键层次工艺之后的晶圆做品质检测，以随时监测产品在生产过程中可能出现的大规模品质问题。同时，根据每个检测站的检测数据，工厂端对每片晶圆分析给出一个预测的良率值。如果某片晶圆的预测良率值低于客户要求，则在厂内进行报废，以防止流出对工厂造成更大的损失。

现有的分析方法，依据各个检测站点提供的缺陷数量，首先进行人工刷选，找出缺陷的种类和对应的数量，然后根据缺陷的种类，将缺陷数量乘上一个致死率(killerratio；KR)，得出该种缺陷对应的损失率，然后将每种缺陷的损失率相加并换算成最终的良率。这里的KR，是由于不是每种缺陷的存在都必然影响器件的最终质量，如图2所示，在图2A中出现的点缺陷14，因为正好位于器件15上方，因此会使得器件无法使用导致该晶粒成为不合格晶粒。而在图2B中出现的点缺陷16，则位于非器件区域，因此对晶粒的品质不形成影响。

这种分析方法，虽然在数据的捞取上依赖电脑系统，但是需要通过人员将数据分类后进行人工处理，将相乘得到每种缺陷的损失率手动输入统计表格中最终汇总成总的晶圆良率，极大的占用了分析时间。且人员在数据输入的时候，容易产生错误数据，使得分析结果的准确性带来影响。

因此，有必要优化现有的良率分析方法，使得晶圆的良率分析能够更快更准确。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种晶圆良率的分析方法。该良率分析方法可以克服现有技术中，因人工操作而引起的分析时间过长，且容易引入错误数据等问题，使晶圆良率的分析过程的效率提高，并大大提高准确率。

根据本发明的目的提出的一种晶圆良率分析方法，包括步骤：

建立一工艺缺陷种类和致死率的数据库，记录于一纯文本文件中；

调取各个测试基站中获得的缺陷数量，判断并统计各种工艺缺陷的种类和对应的数量；

将上述统计得到的各种工艺缺陷的数量导入到所述纯文本文件中，得到各种工艺缺陷的数量和致死率数据表格；

耦合上述各种工艺缺陷的数量和致死率，得到每种工艺缺陷引起的损失率；

将上述各个工艺缺陷引起的损失率求和，并换算成晶圆的总良率，该总良率即为晶圆良率。

优选的，所述纯文本文件为逗号区分文件。

优选的，所述逗号区分文件中第一栏为工艺种类、第二栏为缺陷种类、第三栏为各缺陷种类对应的致死率数据。

优选的，所述各个测试基站设置于主要层次的工艺之后，该主要层次包括：场氧化物、源漏光刻、源漏掺杂、栅区光刻、栅氧化、接触孔光刻、金属层沉积、金属层光刻、合金金属层、钝化层沉积、钝化层光刻。

优选的，所述纯文本文件具有自带的统计功能，所述耦合各种工艺缺陷的数量和致死率的步骤是通过该纯文本文件的统计功能实现。

优选的，所述纯文本文件具有自带的统计功能，所述将各个工艺缺陷引起的损失率求和的步骤是通过该纯文本文件的统计功能实现。

优选的，在得到每种工艺缺陷引起的损失率之后，还包括将各个损失率描绘成具有分析意义的图表，以分析对良率产生影响的工艺。

优选的，所述具有分析意义的图表为柱状图、饼图或曲线图中的一种。

上述晶圆良率的分析方法，通过对缺陷种类和对应的致死率建立数据库，并记录于可以进行统计的纯文本文件中，然后与设置于每个关键层次工艺之后的检测基站捞取的缺陷数量数据，进行耦合得出每种缺陷的损失率，从而获得晶圆的良率值，在整个过程中，由于不需要人员参与数据的输入和计算，大大提高了分析效率，且保证了分析结果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是晶圆中晶粒分布结构示意图；

图2A和2B是两种点缺陷在晶粒中的分布情况示意图；

图3是本发明的晶圆良率分析方法的流程示意图；

图4A-图4E是金属层上光罩缺陷的几种情况示意图；

图5是由缺陷种类及其KR数据组成的(.CSV)文件的示意表格。

具体实施方式

如背景技术中提及的，现有的晶圆良率分析方法，需要人工计算各种缺陷的损失率和最终的良率，因此会有分析时间长、分析结果准确度差等问题。

而本发明的良率分析方法，通过建立缺陷致死率的数据库，并将之导入到便于计算的纯文本文件中，然后通过计算机自动调出各个检测基站上的测试数据，并与致死率进行耦合，从而方便快捷的得到最终的良率，且中间过程由于不需要引入人工操作，因此其分析结果也具有较高的准确度。

下面将对本发明的良率分析方法做详细说明。

请参见图3，图3是本发明的晶圆良率分析方法的流程示意图。如图所示，本发明的晶圆良率分析方法包括步骤：

S11：建立一工艺缺陷种类和致死率的数据库，记录于一纯文本文件中。在晶圆生产过程中，由于一片晶圆往往要经历500道甚至800道以上的工艺，所以缺陷的产生是不可避免的。但是并不是所有的缺陷都会导致器件受损。以金属层上的光罩缺陷(maskdefect)为例，请参见图4。图4中，分别绘出了金属层上光罩缺陷的几种情况，其中图4A所示的点缺陷，在位于器件外部以及晶粒的边缘位置时，不会对器件造成影响。图4B和4C中的包含和突出缺陷，则会对器件造成轻微的影响：在器件特征尺寸足够大的情况，这两种缺陷的影响基本可以忽略，而当器件的精密度比较高的时候，这些缺陷往往会使器件的电学特征发生变化，从而形成不良品。图4D和4E中的断裂和桥接缺陷，则必定会影响到器件的电学性质。因此缺陷的致死率跟缺陷的种类是密不可分的。并且在不同的生产厂家甚至同一厂家不同的生产线上，各个工艺因设备的不同而产生的缺陷致死率也是不同。这就需要依赖晶圆生产厂家按照自身生产条件的不同情况，对于一定工艺下缺陷的致死率形成一个统计结果，并建设相应的数据库，记录下不同机台、不同层次、不同工艺下各种缺陷的致死率数据。然后将这些数据记录于一纯文本文件中。所述的纯文本文件比如是逗号区分文件(.CSV)，这种文件具有方便数据导入导出，并且统计功能丰富的特性。

请参见图5，图5给出了由缺陷种类及其KR数据组成的(.CSV)文件的示意表格。在该表格中列举了部分缺陷种类及其对应的KR数据。其中表格中第一栏为工艺种类，比如TE(沟槽刻蚀)、STI(浅沟槽隔离)、GT(栅极工艺)等等，该栏位的主要起到索引的功能，可以方便人员进行查找。作为一种可选的替代方式，该栏位也可以按工艺的先后顺序，以索引号进行编制，比如1、2、3、4……等等。第二栏为缺陷种类，即每种工艺下可能发生的不同的缺陷种类。该栏位中的各个参量是可以被导入外部数据并进行赋值的，对每个参量所赋的值即是该缺陷种类的数量。第三栏为KR数据。这些KR数据可以是经验数据，也可以针对某一批次的测量数据，特别的当该KR是测量数据时，需要对表格中的KR数据做时时更新，以运用于不同批次不同工艺下的晶圆产品。

S12：调取各个检测基站中获得的缺陷数量，判断并统计各种工艺缺陷的种类和对应的数量。所述的各个检测基站通常设置于一些主要层次的工艺之后，这些主要层次的工艺，举例而言，比如是：场氧化物、源漏光刻、源漏掺杂、栅区光刻、栅氧化、接触孔光刻、金属层沉积、金属层光刻、合金金属层、钝化层沉积、钝化层光刻等等。以栅区光刻工艺为例，在进行完栅区光刻工艺后，通过安排在栅区工站后续的检测基站，对晶圆上的栅极层做检测，以监测该步工艺的品质。具体的检测，可以通过微影像摄取装置摄取的晶圆表面图片，将实际在晶圆表面获得的器件结构同一标准的器件结构图进行比对，如果有出入，则在不同之处标识出缺陷，并录入缺陷数量，人员再通过人工筛选，判断出各工艺下缺陷的具体种类，进行分类和统计。需要指出的，晶圆的缺陷种类，也可以通过仪器自动识别，比如将一些具体的缺陷种类所能形成的代表图预输入一些具有图形比对功能的设备上，该设备将摄取得到的缺陷图与上述各个代表图做比对，以选取相同或比较相似的图形，以此判断缺陷的种类。

S13：将上述统计得到的各种工艺缺陷的数量导入到所述纯文本文件中，得到各种工艺缺陷的数量和致死率数据表格。

上述的各个检测基站，可以连接在一电脑终端上，并且在每个检测基站上统计出来的缺陷数据，能够上传到该电脑终端。该电脑终端将上述的各种缺陷的数量导入到所述设有缺陷种类和KR数据的纯文本文件中，使得包含缺陷种类一栏中的各个参量被赋值，从而得到各种工艺缺陷的数量和致死率数据表格。

需要指出的是，对于各个检测基站的数据上传和捞取功能，可以由普适的电脑程序做全部捞取，也可以由人员输入需要数据统计的缺陷种类索引号进行检索并选择捞取，视不同的分析环境而定。

S14：耦合上述各种工艺缺陷的数量和致死率，得到每种工艺缺陷引起的损失率。在得到了各种缺陷的数量以及对应的KR数据后，对这些数据进行统计处理，所述统计处理即将每种缺陷的数量和KR进行耦合，从而得到每种工艺缺陷引起的损失率。所述损失率定义为：损失率＝不合格晶粒数/晶粒总数。即完成某工艺之后，在该工艺中形成的不合格晶粒数量所占的比重。

S15：将上述各个工艺缺陷引起的损失率求和，并换算成晶圆的总良率，该总良率即为晶圆良率。所述损失率和良率满足损失率+良率＝1的关系。对于一次完整的晶圆生产工艺来说，在进行完一个步骤的工艺之后，其产生的不合格晶粒即损失率是一定的，在下一步骤中产生的损失率是将先前所有工艺产生的损失率扣除之后得到的结果，所以总的损失率应该为每一步骤产生的损失率之和。

在上述步骤S14和S15中，所述的耦合和求和的统计方式，可以由纯文本文件本身自带的统计功能实施，也可以由外部的统计软件对该纯文本文件的数据进行计算得到。

进一步的，当获得各种工艺缺陷的损失率之后，可以将各个损失率描绘成柱状坐标图或者其他具有分析意义的图表，比如饼图、曲线图等等。通过描绘的柱状图可以看出对良率影响较大的制程工艺，从而可以进一步分析该工艺的可改良之处，以改进整个工艺的良率。

综上所述，本发明的晶圆良率分析方法，通过对缺陷种类和对应的致死率建立数据库，并记录于可以进行统计的纯文本文件中，然后与设置于每个关键层次工艺之后的检测基站捞取的缺陷数量数据，进行耦合得出每种缺陷的损失率，从而获得晶圆的良率值。在整个过程中，由于不需要人员参与数据的输入和计算，大大提高了分析效率，且保证了分析结果的准确性。

Claims (8)

1.一种晶圆良率分析方法，用于统计一包括多个晶格的晶圆上，合格晶粒所占的比重，其特征在于包括步骤：

建立一工艺缺陷种类和致死率的数据库，记录于一纯文本文件中；

调取各个测试基站中获得的缺陷数量，判断并统计各种工艺缺陷的种类和对应的数量；

将上述统计得到的各种工艺缺陷的数量导入到所述纯文本文件中，得到各种工艺缺陷的数量和致死率数据表格；

耦合上述各种工艺缺陷的数量和致死率，得到每种工艺缺陷引起的损失率；

将上述各个工艺缺陷引起的损失率求和，并换算成晶圆的总良率，该总良率即为晶圆良率。

2.如权利要求1所述的晶圆良率分析方法，其特征在于：所述纯文本文件为逗号区分文件。

3.如权利要求2所述的晶圆良率分析方法，其特征在于：所述逗号区分文件中第一栏为工艺种类、第二栏为缺陷种类、第三栏为各缺陷种类对应的致死率数据。

4.如权利要求1所述的晶圆良率分析方法，其特征在于：所述各个测试基站设置于主要层次的工艺之后，该主要层次包括：场氧化物、源漏光刻、源漏掺杂、栅区光刻、栅氧化、接触孔光刻、金属层沉积、金属层光刻、合金金属层、钝化层沉积、钝化层光刻。

5.如权利要求1所述的晶圆良率分析方法，其特征在于：所述纯文本文件具有自带的统计功能，所述耦合各种工艺缺陷的数量和致死率的步骤是通过该纯文本文件的统计功能实现。

6.如权利要求1所述的晶圆良率分析方法，其特征在于：所述纯文本文件具有自带的统计功能，所述将各个工艺缺陷引起的损失率求和的步骤是通过该纯文本文件的统计功能实现。

7.如权利要求1所述的晶圆良率分析方法，其特征在于：在得到每种工艺缺陷引起的损失率之后，还包括将各个损失率描绘成具有分析意义的图表，以分析对良率产生影响的工艺。

8.如权利要求7所述的晶圆良率分析方法，其特征在于：所述具有分析意义的图表为柱状图、饼图或曲线图中的一种。