CN114613688A - 存储元件的失效模式分析方法 - Google Patents

Abstract

一种存储元件的失效模式分析方法，包括：利用检测系统来扫描晶圆，以产生所述晶圆的失效图形，并利用检测程序来取得所述晶圆中的单比特位的失效数量；依据字线布局、位线布局以及有源区布局定义出单比特位的分组表；对自对准双重图案化工艺中的至少一工艺分类出核心群组与空隙群组；以及分别统计所述核心群组与所述空隙群组中的单比特位的失效数量，以产生核心失效信息与空隙失效信息。

Description

存储元件的失效模式分析方法

技术领域

本发明涉及一种半导体元件的失效模式分析方法，尤其涉及一种存储元件的失效模式分析方法。

背景技术

在电子产品的生产过程和使用过程中，当电子产品丧失其功能时可称为失效(failure)。一般而言，有许多原因会造成电子产品失效。寻找电子产品的失效原因与机制，并提出预防再失效的对策的过程可称为失效模式分析(failure mode analysis)。

目前，对半导体元件来进行失效模式分析的方法并不完善。具体来说，现行的失效模式分析大多仰赖物性失效分析(physical failure analysis，PFA)来确认失效模式，随后才能反应出工艺问题。然而，物性失效分析会花费许多人力物力且旷日废时，进而导致制造成本增加且工艺良率降低。

发明内容

本发明提供一种存储元件的失效模式分析方法，其可在物性失效分析(PFA)之前推测出失效工艺站点，进而有效缩短分析时间并提升工艺良率。

本发明提供一种存储元件的失效模式分析方法，包括：利用检测系统来扫描晶圆，以产生所述晶圆的失效图形，并利用检测程序来取得所述晶圆中的单比特位的失效数量；依据字线布局、位线布局以及有源区布局定义出单比特位的分组表；对自对准双重图案化工艺中的至少一工艺分类出核心群组与空隙群组；以及分别统计所述核心群组与所述空隙群组中的单比特位的失效数量，以产生核心失效信息与空隙失效信息。

基于上述，本发明实施例通过对自对准双重图案化(self-aligned doublepatterning，SADP)工艺中的各种工艺所对应的单比特位的失效数量加以归类，进而量化失效特征并进行排序分析。也就是说，本发明实施例可利用数据统计手法来推测出失效工艺站点，进而有效缩短分析时间并提升工艺良率。

为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图作详细说明如下。

附图说明

图1是依照本发明一实施例的一种存储元件的上视示意图；

图2是依照本发明第一实施例的一种失效模式分析方法的流程示意图；

图3是图1的存储元件的单比特位布局图；

图4A是依照字线工艺来对图3的布局进行分群的示意图；

图4B是依照位线工艺来对图3的布局进行分群的示意图；

图4C是依照电容器接触窗工艺来对图3的布局进行分群的示意图；

图4D是依照第一电容器工艺来对图3的布局进行分群的示意图；

图4E是依照第二电容器工艺来对图3的布局进行分群的示意图；

图4F是依照第一电容器工艺与第二电容器工艺来对图3的布局进行分群的示意图；

图5是依照本发明第二实施例的一种失效模式分析方法的流程示意图。

具体实施方式

图1是依照本发明一实施例的一种存储元件的上视示意图。以下实施例所述的存储元件是以动态随机存取存储器(DRAM)为例来进行说明，但本发明不以此为限。

请参照图1，本实施例提供一种存储元件包括：字线组WL、位线组BL、多个有源区AA以及多个电容器接触窗CC。具体来说，字线组WL包括多条字线WL0、WL1、WL2、WL3。字线WL0、WL1、WL2、WL3沿着X方向延伸且沿着Y方向交替排列。在一实施例中，字线WL0、WL1、WL2、WL3可以是埋入式字线，其形成在衬底(未示出)中。位线组BL包括多条位线BL0、BL1、BL2、BL3。位线BL0、BL1、BL2、BL3沿着Y方向延伸且沿着X方向交替排列。在一实施例中，位线BL0、BL1、BL2、BL3形成在衬底(未示出)上，且分别与字线WL0、WL1、WL2、WL3相交。虽然图1仅示出4条字线与4条位线，但本发明不以此为限，在其他实施例中，字线与位线的数量可依设计需求来调整。

在一实施例中，有源区AA被配置为带状。每一个有源区AA可横越1条位线与2条字线，且每一有源区AA与所对应的位线的重叠处具有位线接触窗BC。举例来说，如图1所示，有源区AA1横越位线BL1与字线WL0、WL1，且有源区AA1与位线BL1的重叠处具有位线接触窗BC1。在此情况下，位线BL1可通过位线接触窗BC1电性连接至有源区AA1。

在一实施例中，电容器接触窗CC分别配置在由字线WL0、WL1、WL2、WL3与位线BL0、BL1、BL2、BL3所定义的区域中。电容器SC分别配置在电容器接触窗CC上。举例来说，如图1所示，字线WL0与位线BL1、BL2定义出电容器接触窗CC1的位置；而字线WL1、WL2与位线BL0、BL1则定义出电容器接触窗CC2的位置。从另一角度来看，电容器接触窗CC1、CC2分别配置在有源区AA1的两端点上，电容器接触窗CC1可电性连接有源区AA1与电容器SC1，而电容器接触窗CC1可电性连接有源区AA1与电容器SC2。另外，虽然电容器接触窗CC在图1中显示为矩形，但实际上形成的接触窗会略呈圆形，且其大小可依工艺需求来设计。

值得一提的是，有源区AA、电容器接触窗CC以及电容器SC彼此偏移(offset)设置。举例来说，如图1所示，有源区AA1与电容器接触窗CC1、CC2部分重叠；而电容器接触窗CC1、CC2与电容器SC1、SC2也是部分重叠。也就是说，只要电容器接触窗CC可电性连接下方的有源区AA与上方的电容器SC即为本发明所保护的范畴。

图2是依照本发明第一实施例的一种失效模式分析方法的流程示意图。图3是图1的存储元件的单比特位布局图。图4A至图4F分别是依照SADP工艺中的不同工艺来对图3的布局进行分群的示意图。

请参照图2，本发明第一实施例提供一种失效模式分析方法100，其包括以下步骤。首先，进行步骤102，利用检测系统来扫描晶圆，以产生晶圆的失效图形(failurepattern)，并利用检测程序来取得晶圆中的单比特位(single-bit)的失效数量。在一实施例中，上述的检测系统可例如是比特位观测系统(bit view system)，其可对晶圆中的半导体元件进行电性检测来确认半导体元件是否失效，进而产生晶圆映射图(wafer map)。所述晶圆映像图可提供晶圆的失效图形以及晶圆中的失效芯片的位置。在本实施例中，晶圆具有已制造完成的多个芯片(dies)，所述芯片包括各种半导体元件(例如是存储元件、逻辑元件、有源元件、无源元件等)于其中。

在扫描晶圆后，可利用检测系统中的检测程序来取得晶圆中的单比特位的失效数量(failure count)。详细地说，每一个芯片具有多个存储单元，其可排列成存储单元数组。在本实施例中，每一个存储单元可存储单比特位数据(single-bit data)。当存储单元无法存储或读取单比特位数据时，代表此存储单元失效。在一实施例中，上述的检测程序可例如是C程序语言中的数组图案识别(array pattern recognize in C programminglanguage，APRC)检测程序，其可用以取得晶圆中的失效存储单元的数量。

接着，进行步骤104，依据字线布局、位线布局以及有源区布局定义出单比特位(SB)的分组表。具体来说，以图3的存储元件为例，依据字线WL0、WL1、WL2、WL3、位线BL0、BL1、BL2、BL3以及有源区AA的连接关系定义出单比特位的分组表，如下表1所示。详细地说，表1示出了16个单比特位C0～C7以及G0～G7，其分别对应于电容器SC(存储单元)。举例来说，在有源区AA1中，位线BL1与字线WL0可控制将单比特位数据存储在电容器SC1中。因此，表1中的位线BL1与字线WL0对应了与电容器SC1交叠的单比特位C2。相似地，在有源区AA1中，位线BL1与字线WL1可控制将单比特位数据存储在电容器SC2中。因此，表1中的位线BL1与字线WL1对应了与电容器SC2交叠的单比特位C3。另外，由于图3仅示出出4条字线与4条位线，因此表1仅包括16个单比特位。但本发明不以此为限，在其他实施例中，由于字线与位线是规律排列，因此，可以表1的16个单比特位为单位做周期性的重复排列。

表1

之后，进行步骤106，对自对准双重图案化(SADP)工艺中的至少一工艺分类出核心群组(core group)与空隙群组(gap group)。具体来说，由于SADP工艺会产生不同线宽的重复图案，因此，可将SADP工艺分类出核心群组与空隙群组。在一实施例中，核心群组中的核心图案与空隙群组中的空隙图案可具有不同的线宽。以本实施例之存储元件为例来说明，SADP工艺可包括字线工艺、位线工艺、电容器接触窗工艺、电容器工艺、有源区工艺或其组合。也就是说，上述的字线、位线、电容器接触窗、电容器、有源区等结构皆是以SADP工艺来形成的。在此情况下，上述的结构可具有不同的线宽的核心图案与空隙图案。核心图案与空隙图案可被分类在不同的核心群组与空隙群组中。

举例来说，图4A是依照字线工艺来对图3的布局进行分群的示意图，虚线框DB1是沿着字线WL方向延伸。在一实施例中，由虚线框DB1所限定的区域可被归类为核心群组，其包括单比特位C0、G0、G4、C4、G1、C1、C5以及G5。另一方面，未被虚线框DB1所限定的区域可被归类为空隙群组，其包括单比特位C2、G6、C3、G2、G7、C6、G3以及C7。图4B是依照位线工艺来对图3的布局进行分群的示意图，虚线框DB2是沿着位线BL方向延伸。在一实施例中，由虚线框DB2所限定的区域可被归类为核心群组，其包括单比特位C0、G1、C2、G4、G2、C5、G6以及C6。另一方面，未被虚线框DB2所限定的区域可被归类为空隙群组，其包括单比特位G0、C3、C1、G3、C4、G7、G5以及C7。图4C是依照电容器接触窗工艺来对图3的布局进行分群的示意图，虚线框DB3对应于电容器接触窗CC的位置并沿着位线BL方向延伸。在一实施例中，由虚线框DB3所限定的区域可被归类为核心群组，其包括单比特位C0、G1、C2、G4、G2、C5、G6以及C6。另一方面，未被虚线框DB3所限定的区域可被归类为空隙群组，其包括单比特位G0、C3、C1、G3、C4、G7、G5以及C7。图4D是依照第一电容器工艺来对图3的布局进行分群的示意图，虚线框DB4是对应于电容器SC的位置并沿着字线WL方向延伸。在一实施例中，由虚线框DB4所限定的区域可被归类为核心群组，其包括单比特位C0、G0、G4、C4、G1、C1、C5以及G5。另一方面，未被虚线框DB4所限定的区域可被归类为空隙群组，其包括单比特位C2、G6、C3、G2、G7、C6、G3以及C7。图4E是依照第二电容器工艺来对图3的布局进行分群的示意图，虚线框DB5是沿着有源区AA方向延伸。在一实施例中，由虚线框DB5所限定的区域可被归类为核心群组，其包括单比特位C0、G4、G2、C1、G3、C6、G5以及C7。另一方面，未被虚线框DB5所限定的区域可被归类为空隙群组，其包括单比特位C2、G0、C3、G1、G6、C4、G7以及C5。

之后，进行步骤108，分别统计核心群组与空隙群组中的单比特位的失效数量，以产生核心失效信息与空隙失效信息。详细地说，在APRC检测程序产生出单比特位C0～C7以及G0～G7的失效数量之后，可根据上述SADP工艺中不同工艺来计算核心群组中的单比特位的失效数量以产生核心失效信息。另一方面，可根据上述SADP工艺中不同工艺来计算空隙群组中的单比特位的失效数量以产生空隙失效信息。举例来说，以图4A的字线工艺为例，将核心群组中的单比特位C0、G0、G4、C4、G1、C1、C5以及G5的失效数量加总可得到核心失效信息，并将空隙群组中的单比特位C2、G6、C3、G2、G7、C6、G3以及C7的失效数量加总可得到空隙失效信息。由于不同工艺具有不同的核心失效信息与空隙失效信息，因此，本实施例可得到至少5个核心失效信息与至少5个空隙失效信息，以对应于图4A至图4E的不同工艺。

接着，进行步骤110，判断核心失效信息与空隙失效信息的比值是否小于阈值。由于核心失效信息可大于或是小于空隙失效信息，因此，此阈值的定义是指小的失效信息(量)除以大的失效信息(量)的比值。在一实施例中，所述阈值为0.5，亦即，核心失效信息与空隙失效信息相差2倍。但本发明不以此为限，在其他实施例中，所述阈值可介于0.01至0.5之间，亦即，核心失效信息与空隙失效信息相差2倍至100倍。举例来说，当核心失效信息与空隙失效信息的比值小于0.5，代表核心群组中的核心图案与空隙群组中的空隙图案的差异过大(即，大于2倍)，其失效的可能性较高。反之，核心图案与空隙图案的差异小(即，小于2倍)，其失效的可能性不大。

当核心失效信息与空隙失效信息的比值小于阈值时，代表存储元件中与SADP工艺相关的结构可能有异。在此情况下，进行步骤112，对上述的工艺所对应的失效位置来进行物性失效分析。值得注意的是，在本实施例中，对SADP工艺中的不同工艺进行分群，因此，可根据核心失效信息与空隙失效信息的比值来进行排序，以得到结构上的差异顺序。举例来说，当图4A的第一核心失效信息与第一空隙失效信息的第一比值是远小于图4B的第二核心失效信息与第二空隙失效信息的第二比值，且第一比值小于0.5(即阈值)，代表字线的差异大于位线的差异。在此情况下，可针对字线的位置来进行物性失效分析，以有效找出失效特征并反应出工艺问题。

另一方面，当核心失效信息与空隙失效信息的比值大于阈值时，代表存储元件中与SADP工艺相关的结构是正常的。在此情况下，进行步骤114，结束失效模式分析方法100。

更进一步来说，在替代实施例中，可结合至少两道工艺，以得到更精确的失效位置。具体来说，图4F是依照第一电容器工艺(SW)与第二电容器工艺(SB)来对图3的布局进行分群的示意图，虚线框DB4、DB5分别代表第一核心群组与第二核心群组。另一方面，未被虚线框DB4、DB5所限定的区域则被归类为第一空隙群组与第二空隙群组。在进行图2的步骤108时，可统计第一核心群组与第二核心群组交叠的单比特位(例如C0、C1、G4、G5)的失效数量以产生第一失效信息；统计第一核心群组与第一空隙群组交叠的单比特位(例如G0、G1、C4、C5)的失效数量以产生第二失效信息；统计第一空隙群组与第二核心群组交叠的单比特位(例如G2、G3、C6、C7)的失效数量以产生第三失效信息；以及统计第一空隙群组与第二空隙群组的交叠的单比特位(例如C2、C3、G6、G7)的失效数量以产生第四失效信息。接着，进行图2的步骤110，判断第一失效信息、第二失效信息、第三失效信息以及第四失效信息中的任两者的比值是否小于阈值。当第一失效信息、第二失效信息、第三失效信息以及第四失效信息中的任两者的比值小于阈值时，进行步骤112，对上述的工艺所对应的失效位置来进行物性失效分析。

举例来说，当第一失效信息与第二失效信息的比值小于0.5(即阈值)时，代表单比特位C0、C1、G4、G5处的电容器SC结构有异。在此情况下，可针对单比特位C0、C1、G4、G5处的电容器SC来进行物性失效分析。因此，本实施例可更有效地集中在特定的失效特征，以缩短分析时间并反应出工艺问题，进而提升工艺良率。

图5是依照本发明第二实施例的一种失效模式分析方法的流程示意图。

本发明第二实施例的失效模式分析方法200与本发明第一实施例的失效模式分析方法100基本上相似，相同的步骤102、104、106、108、110已于上述实施例中详述过，于此便不再赘述。上述两者不同之处在于，第二实施例的失效模式分析方法200还包括进行步骤111。也就是说，在判断核心失效信息与空隙失效信息的比值是否小于阈值(即步骤110)之后，当核心失效信息与空隙失效信息的比值小于阈值时，代表存储元件中与SADP工艺相关的结构可能有异。在此情况下，进行步骤111，确认上述的工艺的在线监视(in-linemonitor)信息是否正常。在一实施例中，上述的工艺的在线监视信息包括电容器的关键尺寸(critical dimension，CD)、电容器接触窗的关键尺寸、字线的宽度、位线的宽度、有源区的宽度或其组合。当上述的工艺的在线监视信息异常时，进行步骤112，以对上述的工艺所对应的失效位置来进行物性失效分析。另一方面，当上述的工艺的在线监视信息正常时，进行步骤114，结束失效模式分析方法200。

综合上述，本实施例可在物性失效分析之前确认SADP工艺的在线监视信息，以提早推测出失效工艺站点，进而有效缩短分析时间并准确地反应出工艺问题。在此情况下，可缩短工艺改善时间，以减少工艺成本与晶圆损耗，进而有效提升工艺良率。另外，在本实施例中，SADP工艺中的工艺问题可利用单比特位的失效数量的数据来呈现。也就是说，此数据可与工艺参数或工艺缺陷相关。因此，本发明的失效模式分析方法100、200可利用人工智能或大数据来自动化分析并推测出SADP工艺中的失效工艺站点，以有效缩短分析时间，进而提升产能与工艺良率。

虽然本发明已以实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域中技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更改与润饰，故本发明的保护范围当视权利要求所界定的为准。

Claims (10)

1.一种存储元件的失效模式分析方法，包括：

利用检测系统来扫描晶圆，以产生所述晶圆的失效图形，并利用检测程序来取得所述晶圆中的单比特位的失效数量；

依据字线布局、位线布局以及有源区布局定义出单比特位的分组表；

对自对准双重图案化工艺中的至少一工艺分类出核心群组与空隙群组；以及

分别统计所述核心群组与所述空隙群组中的单比特位的失效数量，以产生核心失效信息与空隙失效信息。

2.根据权利要求1所述的存储元件的失效模式分析方法，还包括判断所述核心失效信息与所述空隙失效信息的比值是否小于阈值，其中所述阈值为0.5。

3.根据权利要求2所述的存储元件的失效模式分析方法，当所述核心失效信息与所述空隙失效信息的所述比值小于所述阈值，还包括确认所述至少一工艺的在线监视信息是否正常。

4.根据权利要求2所述的存储元件的失效模式分析方法，当所述核心失效信息与所述空隙失效信息的所述比值小于所述阈值，还包括对所述至少一工艺所对应的失效位置来进行物性失效分析。

5.根据权利要求1所述的存储元件的失效模式分析方法，其中所述至少一工艺包括字线工艺、位线工艺、电容器接触窗工艺、电容器工艺、有源区工艺或其组合。

6.根据权利要求1所述的存储元件的失效模式分析方法，其中所述至少一工艺包括第一工艺与第二工艺，所述核心群组包括对应于所述第一工艺的第一核心群组以及对应于所述第二工艺的第二核心群组，所述空隙群组包括对应于所述第一工艺的第一空隙群组以及对应于所述第二工艺的第二空隙群组。

7.根据权利要求6所述的存储元件的失效模式分析方法，其中分别统计所述核心群组与所述空隙群组中的所述单比特位的所述失效数量包括：

统计所述第一核心群组与所述第二核心群组交叠的单比特位的失效数量，以产生第一失效信息；

统计所述第一核心群组与所述第一空隙群组交叠的单比特位的失效数量，以产生第二失效信息；

统计所述第一空隙群组与所述第二核心群组交叠的单比特位的失效数量，以产生第三失效信息；以及

统计所述第一空隙群组与所述第二空隙群组的交叠的单比特位的失效数量，以产生第四失效信息。

8.根据权利要求7所述的存储元件的失效模式分析方法，还包括判断所述第一失效信息、所述第二失效信息、所述第三失效信息以及所述第四失效信息中的任两者的比值是否小于阈值，其中所述阈值为0.5。

9.根据权利要求1所述的存储元件的失效模式分析方法，其中所述存储元件包括动态随机存取存储器。

10.根据权利要求9所述的存储元件的失效模式分析方法，其中所述单比特位对应于所述动态随机存取存储器中的电容器。

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