CN107731705B - 在缺陷检测中设定抽样率的方法以及产线的检测管控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种在缺陷检测中设定抽样率的方法以及产线的检测管控方法，所述在缺陷检测中设定抽样率的方法包括：对待测产品进行抽样检测，定义风险系数，所述风险系数由所述待测产品的缺陷状况决定；建立所述风险系数与风险数量的关系：风险数量＝(每小时过货量*生产周期时长*风险系数)/抽样率；通过设置抽样率调整风险数量。本发明提供的在缺陷检测中设定抽样率的方法以及产线的检测管控方法中，通过定义风险系数以及建立风险系数与风险数量以及抽样率之间的关系，从而可通过设置抽样率来调整产品线上产生的风险数量，使检测站点的风险数量控制在目标范围内，在检测量不变的情况下降低线上风险，并达到提高检验效率的目的。
Description
技术领域
本发明涉及半导体制造技术领域，尤其涉及一种在缺陷检测中设定抽样率的方法以及产线的检测管控方法。
背景技术
在半导体制造过程中，每一个晶圆从原料到最终形成产品都需要经过成百上千道工序，晶圆所经过的所有工序组成对应的工艺流程。在每一道工序中都可以设置检测站点进行相应的缺陷检测，例如，YE(Yield Enhancement)站点，从而确保及时发现产品的缺陷，缺陷检测通常可采用抽样的处理方法，可从中选取部分产品进行测试。
由于半导体制造的生产设备是非常昂贵的，在生产过程中需要尽可能的让生产线上流通顺畅，减短生产的同期提高生产效率，防止生产中产品的堆积，如果不能及时将产品加速向后续工序推进，可能会使后面的设备没有足够的产品而闲置。同时由于晶圆中关键尺寸的不缩小，任何环节的微小错误都可能影响后续的工序，所以在生产过程中需要能及时的发现和解决问题，从而对各工序的工艺进行严格要求，通常可以在检测站点对待测产品采用抽样缺陷检测，一般只会根据工程师和业界经验设定检测站点的缺陷检测抽样率，没有根据现有产线上状况的计算方式。
因此，如何提供一种在缺陷检测中设定抽样率的方法来提高检验效率的问题是本领域技术人员亟待解决的一个技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种在缺陷检测中设定抽样率的方法以及产线的检测管控方法，解决在缺陷抽样过程中效率不高的问题。
为了解决上述问题，本发明提供一种在缺陷检测中设定抽样率的方法，所述在缺陷检测中设定抽样率的方法包括：
对待测产品进行抽样检测，定义风险系数，所述风险系数由所述待测产品的缺陷状况决定；
建立所述风险系数与风险数量的关系：风险数量＝(每小时过货量*生产周期时长*风险系数)/抽样率；
通过设置抽样率调整风险数量。
可选的，在所述在缺陷检测中设定抽样率的方法中，所述抽样检测包括光学视场检测。
可选的，在所述在缺陷检测中设定抽样率的方法中，所述光学视场检测包括明场光学视场检测和/或暗场光学视场检测。
可选的，在所述在缺陷检测中设定抽样率的方法中，所述风险系数的取值范围为0～1。
可选的，在所述在缺陷检测中设定抽样率的方法中，所述缺陷的种类在1个以上。
可选的，在所述在缺陷检测中设定抽样率的方法中，所述缺陷状况包括：破坏性缺陷、缺陷比例、报废数量和/或缺陷类别。
可选的，在所述在缺陷检测中设定抽样率的方法中，收集所述缺陷状况的数据形成数据库。
可选的，在所述在缺陷检测中设定抽样率的方法中，在进行所述抽样检测前，进行预测试，通过所述预测试得到所述缺陷状况。
本发明还提供一种产线的检测管控方法，在生产过程中的检测站点对待测产品进行抽样检测，采用上述在缺陷检测中设定抽样率的方法调整风险数量。
可选的，在所述产线的检测管控方法中，使产线当前生产站点的产出数量大于或等于下一生产站点的投入数量。
本发明提供的在缺陷检测中设定抽样率的方法以及产线的检测管控方法中，通过定义风险系数以及建立风险系数与风险数量以及抽样率之间的关系，从而可通过设置抽样率来调整产品线上产生的风险数量，使检测站点的风险数量控制在目标范围内，在检测量不变的情况下降低线上风险，并达到提高检验效率的目的。
附图说明
图1为本发明实施例在缺陷检测中设定抽样率的方法的流程图；
图2为本发明实施例在缺陷检测中设定抽样率的方法调整风险数量的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，请参阅附图。须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
如图1所示，本发明提供的一种在缺陷检测中设定抽样率的方法，所述在缺陷检测中设定抽样率的方法包括：
S10、对待测产品进行抽样检测，定义风险系数(Risk Factor)，所述风险系数由所述待测产品的缺陷状况决定；
S20、建立所述风险系数与风险数量(Wafer at Risk Count)的关系：风险数量＝(每小时过货量*生产周期时长*风险系数)/抽样率；
S30、通过设置抽样率调整风险数量。
在生产流程(Flow)里面距离检测站点越远，具有风险的产品的数量越多，检测站点当站的未知风险的产品数量为零。站点抽检率越高，站点前未知风险产品数量越少。可通过计算现有的生产步骤(Move)和各检测站点间的所需时间，得到各个步骤未知风险产品数量。本申请的目的包括对产线上风险数量进行控制，参考图2所示，风险数量即存在潜在缺陷的产品数量，可通过统计检测站点缺陷状况得出站点区间的风险大小，定义风险系数，由于建立风险系数与风险数量之间的关系，通过设置抽样率调整风险数量，从而将风险数量控制在合理范围，通过本发明的方法使得图2中实现从图表A到图示B中对风险数量的调整，从而保证产线上生产效率，其中每小时过货量即产线每小时投入数量，生产周期时长(Cycle Time)即当前产线的产品生产完成所需要时间。
在本实施例中，所述抽样检测包括光学视场检验(Field Inspection)，所用到的设备可包括扫描式电子显微镜(CD-SEM)、电子束检测设备(E-Beam Inspection Tool)或SEM检测拍照设备(SEM Review Tool)等，可通过光学检测待测产品的缺陷。
可选的，所述光学视场检验包括明场光学视场检验(Bright Field Inspection)和/或暗场光学视场检验(Dark Field Inspection)，通过不同条件下如搭配不同检测方式，可针对不同的缺陷来进行检测。明场光学视场检验是通过检验光束在待测样品上形成散射，导致返回到成像设备的光能变少，从而检测到待测样品上一个或多个缺陷；暗场光学视场检验可通过检验光束相对于待测样品的水平面较佳的角度，可形成除了缺陷位置不是黑色的光学影像，从而可检测出瑕疵以及不平整等缺陷。
在本实施例中，所述风险系数的取值范围为0-1，风险系数可对应在产线生产时出现的不同缺陷做出选择，在风险较大时可选择接近1的范围，当风险较低时可选择接近0的范围。风险系数可通过YE站点的多项指标来确定，根据各项指标所占比计算得出。
在缺陷检测时，所述缺陷的种类在1个以上，可确定某一特定种类的缺陷来进行检测，例如关键尺寸参数等，当然由于生产过程中可能出现各种不良缺陷，在未被发现前是不会被予以确定为缺陷，即在缺陷检测时也可不指定缺陷的种类只进行对应记录等或通过缺陷检测来发现未知的缺陷的种类，当然可通过确定的缺陷(1个以上)来对产品质量进行监控。
在本实施例中，所述缺陷状况包括：破坏性缺陷(Killer Defect Level)、缺陷案例(Defect Case Ratio)、报废数量(No.Defect Scrap Wafer)和/或缺陷类别(DefectType)，通过将各项指标不同的程度给出相应的设定，根据设定以及各自所占比重可计算出风险系数，例如可设置他们所占的比重依次为30％、20％、30％、20％，可设置总的占比为100％，各缺陷状况占其中一部分，其中破坏性缺陷为对良率危害性的缺陷水平，缺陷案例为缺陷率高过规格而增加缺陷的案例，报废数量为产品线上报废的不可修复缺陷率过高的数量，缺陷类别即各类缺陷，不同的缺陷类别决定其后续或者返工(Rework)站点能否被去除，以及是否会对后续制程造成影响等，通过上述指标可得出当前站点的风险系数。风险数量是站点的未知风险的数量，可通过上述计算公式得出，可从该检测站点的风险系数、抽样率、每小时过货量和生产周期时长得出。
为了方便对检测进行监控，收集所述缺陷状况的数据形成数据库，通过数据库收集并可整理对应产品的缺陷情况，从而可对缺陷检测等进行调整，并能对历史数据进行分析等。
在进行所述抽样检测前，进行预测试，通过所述预测试得到所述缺陷状况，预测试可采用样品片或试样片，得到对应的测试数据，通过预测试还可以形成标准样品作为比对，为后续正常生产及抽样的缺陷检测提供缺陷状况的依据，可以理解的是，缺陷状况也可以采用工程师的经验以及以往的历史检测数据得出，缺陷状况可采用通常产品会出现的缺陷情况，通过预测试可适用于新产品生产等情况。
本发明还提供一种产线的检测管控方法，在生产过程中的检测站点对待测产品进行抽样检测，采用上述的在缺陷检测中设定抽样率的方法调整风险数量。
可选的，使产线当前生产站点的产出数量大于或等于下一生产站点的投入数量，从而可保证产线上机台最大化效率的生产，不会由于上一生产站点未能提供足够的投入数量。
由于在线缺陷检测机台的产能是有限的，检测越多，相对的就会造成半导体产品生产周期的延长，对半导体产品的生产所造成的影响却是负面的。同时，目前生产设备的缺陷风险仅有经验判断，而检测派工则依靠制造部门的生产计划等级安排在线检测或跳过检测，进而容易发生需要优先检测的产品被跳货，或者需要优先检测的产品被安排了较低的优先级，而无法有效地控制生产机台的缺陷风险。
在实际生产过程中，在线生产设备发生缺陷的几率，以及所造成缺陷的风险程度是不一样的，因此缺陷检测的数量对生产过程的可靠性具有重要的作用，在线缺陷检测的量测越多，则半导体产品的生产工序的稳定性和安全性越有保障。
如上所述，本发明提供的在缺陷检测中设定抽样率的方法实施方式中，所涉及的每个具体参数的设定和调整都可依据实际生产情况和生产设备状态而调整，对于不同的生产设备、不同的工作区、不同的生产流程，所涉及的具体参数均可能有所不同，可以通过长时间和/或多次的检测和统计而获得。
本发明提供的在缺陷检测中设定抽样率的方法以及产线的检测管控方法中，通过定义风险系数以及建立风险系数与风险数量以及抽样率之间的关系，从而可通过设置抽样率来调整产品线上产生的风险数量，使检测站点的风险数量控制在目标范围内，在检测量不变的情况下降低线上风险，并达到提高检验效率的目的。
上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。
Claims (8)
1.一种在缺陷检测中设定抽样率的方法，其特征在于，所述在缺陷检测中设定抽样率的方法包括：
对待测产品进行抽样检测，定义风险系数，所述风险系数由所述待测产品的缺陷状况决定，所述风险系数的取值范围为0~1，所述缺陷状况包括：破坏性缺陷、缺陷比例、报废数量和/或缺陷类别；
建立所述风险系数与风险数量的关系：风险数量＝(每小时过货量*生产周期时长*风险系数)/抽样率，所述风险数量为存在潜在缺陷的产品数量；
通过设定抽样率调整风险数量。
2.如权利要求1所述在缺陷检测中设定抽样率的方法，其特征在于，所述抽样检测包括光学视场检测。
3.如权利要求2所述在缺陷检测中设定抽样率的方法，其特征在于，所述光学视场检测包括明场光学视场检测和/或暗场光学视场检测。
4.如权利要求1所述在缺陷检测中设定抽样率的方法，其特征在于，所述缺陷的种类在1个以上。
5.如权利要求1-4中任意一项所述在缺陷检测中设定抽样率的方法，其特征在于，收集所述缺陷状况的数据形成数据库。
6.如权利要求1-4中任意一项所述在缺陷检测中设定抽样率的方法，其特征在于，在进行所述抽样检测前，进行预测试，通过所述预测试得到所述缺陷状况。
7.一种产线的检测管控方法，其特征在于，在生产过程中的检测站点对待测产品进行抽样检测，采用如权利要求1-6任一项所述的在缺陷检测中设定抽样率的方法调整风险数量。
8.如权利要求7所述产线的检测管控方法，其特征在于，使产线当前生产站点的产出数量大于或等于下一生产站点的投入数量。
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