CN114161240A - 一种磨削面形预测方法、磨削系统及终端设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种磨削面形预测方法、磨削系统及终端设备，方法包括：设置不同的姿态调节参数，对晶圆进行磨削；测量磨削后的晶圆厚度，提取晶圆的面形特征；采取机器学习算法建立姿态调节参数与面形特征之间的映射关系，得到面形预测模型。本发明能够得到晶圆磨削的面形预测模型，提高了预测的准确性和可靠性。

Description

一种磨削面形预测方法、磨削系统及终端设备
技术领域
本发明属于半导体晶圆加工技术领域，尤其涉及一种磨削面形预测方法、磨削系统及终端设备。
背景技术
目前半导体行业采用在半导体晶圆的表面上形成有IC(Integrated Circuit，集成电路)或LSI(Large Scale Integration，大规模集成电路)等电子电路来制造半导体芯片。晶圆在被分割为半导体芯片之前，通过磨削加工设备来磨削形成有电子电路的器件面的相反侧的背面，从而将晶圆减薄至预定的厚度。
在晶圆磨削后，测量晶圆厚度分布，随后调整磨削设备的位姿，位姿调节的具体实现方案可以参见专利CN111775001A。现有技术主要是依赖于设备操作人员的磨削经验来确定磨削设备的位姿，缺少对面形特征的系统性识别及定量分析方法，并且缺少用于位姿调节的自动精准决策。依靠设备操作人员的操作经验的现有方法存在面形补偿一致性差、速度慢、精度低等问题，限制了磨削设备精度与自动化、智能化水平提升。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种磨削面形预测方法、磨削系统及终端设备，旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。
本发明实施例的第一方面提供了一种磨削面形预测方法，包括：
设置不同的姿态调节参数，对晶圆进行磨削；
测量磨削后的晶圆厚度，提取晶圆的面形特征；
采取机器学习算法建立姿态调节参数与面形特征之间的映射关系，得到面形预测模型。
本发明实施例的第二方面提供了一种磨削系统，包括：
用于保持晶圆的可单独旋转的保持件；
用于对晶圆进行磨削的磨削工具；
用于测量晶圆厚度以获取晶圆的磨削面形的厚度测量装置；
用于调节磨削工具和/或保持件的姿态的位姿调节机构；以及，
磨削面形预测模块，其用于实现如上所述的磨削面形预测方法。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述磨削面形预测方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述磨削面形预测方法的步骤。
本发明的有益效果是：采取机器学习算法，建立了姿态调节参数与面形特征之间的映射关系，能够得到晶圆磨削的面形预测模型，提高了预测的准确性和可靠性。
附图说明
通过结合以下附图所作的详细描述，本发明的优点将变得更清楚和更容易理解，但这些附图只是示意性的，并不限制本发明的保护范围，其中：
图1示出了本发明一实施例提供的磨削系统的一部分的立体图；
图2示意性示出了图1中的磨削工具和保持件；
图3示出了本发明一实施例提供的位姿调节机构；
图4示出了图3中位姿调节机构的布局；
图5示意性示出了晶圆的磨削方式；
图6示意性示出了晶圆的多种磨削面形；
图7示意性示出了用于表征晶圆磨削面形的两个特征参数；
图8示出了本发明一实施例提供的磨削面形预测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例及其附图，对本发明所述技术方案进行详细说明。在此记载的实施例为本发明的特定的具体实施方式，用于说明本发明的构思；这些说明均是解释性和示例性的，不应理解为对本发明实施方式及本发明保护范围的限制。除在此记载的实施例外，本领域技术人员还能够基于本申请权利要求书及其说明书所公开的内容采用显而易见的其它技术方案，这些技术方案包括采用对在此记载的实施例的做出任何显而易见的替换和修改的技术方案。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
在本申请中，晶圆(wafer)也称为晶片、硅片、基片或基板(substrate)，其含义和实际作用等同。
图1示出了本申请一实施例的磨削系统1的一部分的立体图，所示磨削系统1包括：
用于载置晶圆W的可轮转的工作台10，其上设置有用于载置晶圆并可单独旋转的保持件11；
用于对晶圆W进行磨削的磨削工具20；
用于测量晶圆厚度以获取晶圆的磨削面形的厚度测量装置30；
用于调节磨削工具20和/或保持件11的姿态的位姿调节机构40；以及
用于实现磨削面形预测的磨削面形预测模块。
图1中示出了工作台10，工作台10可绕其竖向中轴线旋转，其内部设置有驱动装置、支撑轴系等结构。工作台10上设置有三个用于保持晶圆W的可单独旋转的保持件11。保持件11上载置晶圆W。三个保持件11可以在结构、功能上均相同，均为吸盘。
图1中示出了磨削工具20，磨削工具20包括用于对晶圆W进行粗磨削的粗磨部和用于对晶圆W进行精磨削的精磨部。
如图1所示，三个保持件11的位置分别对应三个工位，即粗磨工位、精磨工位和装卸工位，其中相对砂轮的两个工位分别用于进行粗磨削和精磨削，剩下一个工位用于晶圆W的装卸和清洗。通过工作台10的旋转可带动三个吸盘在这三个工位间切换，以实现吸盘载着晶圆按照装卸工位—粗磨工位—精磨工位—装卸工位的顺序循环移动。
图1中示出了粗磨部，其包括粗磨砂轮21、粗磨主轴和粗磨进给机构。粗磨砂轮21安装在粗磨主轴的端部，通过粗磨主轴带动其回转。粗磨主轴与粗磨进给系统连接以实现上下移动，从而实现轴向切入式磨削，使晶圆达到粗磨工艺要求的厚度。
图1中示出了精磨部，其包括精磨砂轮22、精磨主轴和精磨进给机构。精磨砂轮22安装在精磨主轴的端部，通过精磨主轴带动其回转。精磨主轴与精磨进给系统连接以实现上下移动，从而实现轴向切入式磨削，使晶圆达到精磨工艺要求的厚度。
保持件11可围绕工作台10的轴线旋转，使得晶圆W在装卸工位、粗磨工位与精磨工位之间轮转。粗磨工位和精磨工位同时运转进行磨削。粗磨、精磨都结束后，工作台10可以回转，使粗磨后的晶圆W转至精磨工位、精磨后的晶圆W转至装卸工位、新装载的晶圆W转至粗磨工位。
图1中还示出了厚度测量装置30，其包括接触式厚度检测装置和非接触式厚度检测装置，能够实现在线监测晶圆厚度。接触式测量仪的测头压在晶圆表面以利用晶圆上下表面的高度差测量晶圆W的厚度。接触式测量仪设有两套，分别配置在粗磨部和精磨部。非接触式光学测量仪利用红外光照射晶圆W并根据晶圆上下表面的不同反射光计算晶圆厚度。需要说明的是，在本发明一实施例中，晶圆厚度是指晶圆上表面至下表面之间的整体厚度，而不是铺设在晶圆表面的镀膜厚度。
如图1所示，可以使用非接触式厚度检测装置对粗磨工位和精磨工位的保持件11上的晶圆进行厚度测量。当然，根据实际情况，也可以采用接触式厚度检测装置或其他类型的厚度检测装置来测量厚度，或者采用各种厚度检测装置的组合来测量厚度。
另外在具体实施中，磨削系统1还包括磨削液供给单元，其用于在粗磨削和/或精磨削时向晶圆表面喷淋磨削液以助研磨，磨削液可以为去离子水。
图2以示意性简化图示出了磨削系统1中的磨削工具20和保持件11相互配合的工作原理，如图2所示，在磨削时，保持件11利用真空吸附力将晶圆W吸附在其上并带动晶圆W旋转，磨削砂轮按压在晶圆W上旋转并按照一定的进给速度沿轴向F进给，由此对晶圆W进行磨削。
如图2所示，本发明实施例提供的位姿调节机构40，其可以设置在保持件11和/或磨削工具20上，并且构造成根据一定条件来调节保持件11相对于磨削工具20(例如精磨砂轮22)的空间位置关系，以便磨削工具20按一定要求对晶圆W进行磨削操作。具体地，位姿调节机构40可以使保持件11在两个自由度上调整姿态，如图2中示出的x、y方向；也可以使磨削工具20在两个自由度上调整姿态，如图2中示出的x′、y′方向。
如图3和4所示，在一实施例中，位姿调节机构40可以包括三点支撑式结构，其包括围绕保持件11均匀布置的三个支撑点40A、40B、40C，其中一个支撑点40C可以是固定的，其余两个支撑点40A、40B可以设置有驱动系统，从而是可动的，以在两个方向上调节保持件11相对于精磨砂轮22的空间位置关系。在一实施例中，所述两支撑点40A、40B可以呈丝杠螺母、压电等驱动形式，以实现亚微米级精密运动，从而实现保持件11位姿的精确控制。
如图4所示，本发明一实施例采用半接触磨削方式，在图4中，粗黑色双层虚线示出了砂轮的位置，细点划线示出了保持件的位置，黑色实体区域示出了磨削区域，即砂轮对晶圆磨削时砂轮与晶圆接触的区域，该区域的两个端点可以为晶圆圆心和边缘。
图5以示意性简化图示出了本发明一实施例中采用的半接触磨削方式，在磨削时，磨削工具20的主轴与保持件11的旋转轴之间具有夹角θ，使得磨削工具20只与晶圆W的半径区域接触进行磨削，从而实现半接触磨削，即图4中的黑色实体区域所示的磨削区域。由此可知，砂轮只与晶圆W的中心至边缘的区域接触以进行磨削，从而使晶圆W在磨削后形成了如图6所示的多种磨削面形。
如图7所示，以其中一种磨削面形为例，采用凸凹度δ1和饱满度δ2两个特征参数对具体磨削面形进行表征。可以理解的是，晶圆W的磨削面形与磨削工具20、保持件11的姿态参数有关，通过姿态调节参数可以预测晶圆W的面形特征。
基于上述磨削系统1，本发明的另一方面还提供了一种磨削面形预测方法，如图8所示，该预测方法包括：
步骤S1，设置不同的姿态调节参数，对晶圆进行磨削；
步骤S2，测量磨削后的晶圆厚度，提取晶圆的面形特征；
步骤S3，采取机器学习算法建立姿态调节参数与面形特征之间的映射关系，得到面形预测模型。
在一个实施例中，机器学习算法可以为支持向量机算法(support vectormachine，SVM)或支持向量回归算法(support vector regression，SVR)。
本发明实施例采取机器学习算法，建立了姿态调节参数与面形特征之间的映射关系，能够分析磨削工具20和/或保持件11在不同姿态下的晶圆磨削面形，进而分析晶圆的一致性、例如总厚度偏差(total thickness variation，TTV)、以及饱满度，得到了晶圆磨削的面形预测模型；进一步地，基于该面形预测模型，能够实现晶圆面形的主动控制，可以按照预定的面形特征参数求解出磨削系统1的磨削姿态、磨削工具20和/或保持件11的空间位置。
另外，由于晶圆的面形特征与姿态调节参数之间的数学模型很复杂，难以直接反映二者之间的函数关系，而且，位姿调节机构40在支撑过程中会存在变形，导致普通理论模型与实际的晶圆面形之间会存在误差，因此，采用发明实施例提供的机器学习算法能够建立动态模型，提高了预测的准确性和可靠性。
在一个实施例中，步骤S1中的姿态调节参数包括磨削工具20的姿态参数、用于保持晶圆的保持件11的姿态参数以及磨削工具20与保持件11的相对姿态位置关系中的至少一种。姿态调节参数也可以由磨削工具20相对于保持件11的空间位置关系表示，可以采用三维空间坐标系进行表示，磨削工具20相对于保持件11的空间位置关系可以由坐标(ZA，ZB，ZC)表示。在本发明实施例中，利用位姿调节机构40实现对磨削工具20和/或保持件11的姿态参数的控制，也就是说通过位姿调节机构40可以改变所述姿态调节参数。
步骤S1可以包括：给定位姿调节机构40的调节量，改变磨削工具20和/或保持件11的空间位姿。
可以理解的是，步骤S1中设置多组不同的姿态调节参数，对晶圆进行磨削，可以得到多种步骤S2中的面形特征。
在一个实施例中，步骤S2中的面形特征包括如图6所示的凸凹度δ1和饱满度δ2。利用凸凹度δ1和饱满度δ2可以评价晶圆表面的一致性。
本发明实施例通过姿态调节参数预测晶圆的凸凹度δ1和饱满度δ2，从而可以控制晶圆的一致性，实现更高的平整度。
在一个实施例中，步骤S3包括：
步骤S31，将所述姿态调节参数作为所述面形预测模型的输入变量，将所述面形特征作为所述面形预测模型的输出变量。
步骤S32，将所述输入变量采用离差标准化归一化至[0，1]。
作为一种实施方式，步骤S32中的离差标准化包括：找到输入变量数据中的最大值和最小值，将每个输入变量数据减去最小值后除以最大值和最小值的差，从而将输入变量数据归一化至[0，1]。
步骤S33，将不同输入变量与其对应的输出变量生成样本数据，利用样本数据对支持向量机模型进行训练，得到所述面形预测模型。
作为一种实施方式，步骤S33具体包括：将不同输入变量与其对应的输出变量生成样本数据；将样本数据划分为训练集和测试集；利用训练集对支持向量机模型进行训练，利用测试集对支持向量机模型进行调整优化，得到所述面形预测模型。
在一个实施例中，所述面形预测模型为：
Figure BDA0003412440080000081
Figure BDA0003412440080000082
其中，f(X)为待求函数，m为样本容量，
Figure BDA0003412440080000083
和αi为拉格朗日乘子，κ(·)为核函数，X为输入变量，b为映射函数的截距，Yi为样本标签，∈为不敏感损失参数。
本发明实施例还提供了一种终端设备，其包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现如图8所示的方法步骤。所述终端设备是指具有数据处理能力的终端，包括但不限于计算机、工作站、服务器，甚至是一些性能优异的智能手机、掌上电脑、平板电脑、个人数字助理(PDA)、智能电视(Smart TV)等。终端设备上一般都安装有操作系统，包括但不限于：Windows操作系统、LINUX操作系统、安卓(Android)操作系统、Symbian操作系统、Windowsmobile操作系统、以及iOS操作系统等等。以上详细罗列了终端设备的具体实例，本领域技术人员可以意识到，终端设备并不限于上述罗列实例。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如图8所示的方法步骤。所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种磨削面形预测方法，其特征在于，包括：
设置不同的姿态调节参数，对晶圆进行磨削；
测量磨削后的晶圆厚度，提取晶圆的面形特征；
采取机器学习算法建立姿态调节参数与面形特征之间的映射关系，得到面形预测模型。
2.如权利要求1所述的磨削面形预测方法，其特征在于，所述机器学习算法为支持向量机算法或支持向量回归算法。
3.如权利要求1所述的磨削面形预测方法，其特征在于，所述姿态调节参数包括磨削工具的姿态参数、用于保持晶圆的保持件的姿态参数以及磨削工具与保持件的相对姿态位置关系中的至少一种。
4.如权利要求1所述的磨削面形预测方法，其特征在于，所述面形特征包括凸凹度和饱满度。
5.如权利要求1所述的磨削面形预测方法，其特征在于，还包括：
将所述姿态调节参数作为所述面形预测模型的输入变量，将所述面形特征作为所述面形预测模型的输出变量。
6.如权利要求5所述的磨削面形预测方法，其特征在于，还包括：
将不同输入变量与其对应的输出变量生成样本数据；
利用样本数据对机器学习模型进行训练，得到所述面形预测模型。
7.如权利要求1所述的磨削面形预测方法，其特征在于，所述面形预测模型为：
Figure FDA0003412440070000011
Figure FDA0003412440070000012
其中，f(X)为待求函数，m为样本容量，
Figure FDA0003412440070000013
和αi为拉格朗日乘子，κ(·)为核函数，X为输入变量，b为映射函数的截距，Yi为样本标签，∈为不敏感损失参数。
8.一种磨削系统，其特征在于，包括：
用于保持晶圆的可单独旋转的保持件；
用于对晶圆进行磨削的磨削工具；
用于测量晶圆厚度以获取晶圆的磨削面形的厚度测量装置；
用于调节磨削工具和/或保持件的姿态的位姿调节机构；以及，
磨削面形预测模块，其用于实现如权利要求1至7任一项所述的磨削面形预测方法。
9.一种终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述磨削面形预测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述磨削面形预测方法的步骤。
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