CN1205663C - 处理半导体晶片的装置和方法 - Google Patents
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Abstract
一种方法和装置，用于在一个缺陷源识别器和一个工具数据收集及控制系统之间提供通信。缺陷源识别器收集缺陷数据，直至识别出缺陷为止。一旦识别出一个缺陷，便向工具数据收集和控制系统发出请求，以请求在发生该缺陷时的工具参数数据。工具数据收集及控制系统提取这些工具参数并通过网络把它们传送到缺陷源识别器。这些工具参数由缺陷源识别器处理以提取某些晶片数据。选定的晶片数据被传送到工具数据收集及控制系统，并用于执行一个预测模型以预测工具部件的可能故障。
Description
对相关申请的交叉参考
本申请申明受益于序列号为60/240,631的美国临时专利申请(2000年10月16日申请)，它在这里被纳入作为参考。
技术领域
一般地说，本发明涉及半导体晶片处理系统，更具体地说，本发明涉及在一个缺陷源识别器和一个工具数据收集及控制系统之间提供通信的方法和装置。
背景技术
半导体晶片处理系统包含多个处理室(process chamber)，它们被安排成以顺序方式处理半导体晶片以产生集成电路。当晶片受处理时，它们间歇性地处于一个或一些计量站中，以测量所进行的过程步骤的有效性。当由计量站检测到缺陷时，便通知系统操作员。然后，系统操作员通常审查经验数据以确定缺陷的来源。一旦识别出缺陷源，操作员便调整工具内各处理室的操作参数，以消除将来的缺陷。
缺陷源识别过程可以用缺陷源识别器自动进行，如在序列号为09/905,607的美国专利申请(2001年7月13日申请)中公开的那样，该申请在这里被纳入作为参考。缺陷源识别器从计量站收集与晶片上发现的缺陷有关的数据并分析那些缺陷，以自动地确定那些缺陷的来源。一旦识别出来源，便能向操作员建议对该缺陷源的解决方案。
在本技术领域需要一个集成解决方案，那里缺陷源识别器能与一个工具数据收集及控制系统通信。以建立一个自动的过程，从而预测工具故障并在实际发生故障之前改正可能的故障。
发明内容
一般地说，本发明提供一种方法和装置，用于在一个缺陷源识别器(DSI)和一个工具数据收集及控制系统之间提供通信。缺陷源识别器收集缺陷数据，直至识别出缺陷为止。一旦识别出一个缺陷，便向半导体晶片处理工具发出一个请求，以请求在发生该缺陷时使用的工具参数。工具数据收集及控制系统提取这些工具参数，并通过网络或其他形式的通信链路把它们传送到DSI。然后，如果由工具数据收集及分析工具提供了处理室信息，则缺陷源识别器(DSI)能对每个处理室识别缺陷源。工具参数由缺陷源识别器处理，以提取出与发生缺陷处的工具参数有关的选定晶片数据。选定的缺陷数据被传送到工具数据收集及控制系统。这些数据被用于执行一个预测模型以预测工具部件故障的发生。如果该模型没有预测立即会发生工具或其任何部件故障，则工具数据收集及控制系统返回其稳定状态。如果预测了一个故障，则工具数据收集及控制系统采取校正行动，然后以所采取的行动来更新缺陷源识别器。为增强本发明的准确度，可以使用一个数据挖掘机来关联缺陷数据、工具参数信息(过程数据)以及参量数据(如电测试结果)。
根据本发明的一个方面，这里提供一种处理半导体晶片的装置，其特征在于，包括：一个半导体晶片处理工具；一个缺陷源识别器，与至少一个计量站耦合，用于收集在半导体晶片处理工具中受处理的晶片的晶片信息；一个工具数据收集及控制系统，与所述的缺陷源识别器和所述的半导体晶片处理工具相耦连，用于响应由所述缺陷源识别器收集的晶片数据，预测所述半导体晶片处理工具内的部件故障；和一个数据挖掘机，与所述的缺陷源识别器和所述的工具数据收集及控制系统相耦连，其中所述的数据挖掘机将晶片数据与所述工具数据收集及控制系统收集的处理工具数据相关。
根据本发明的另一个方面，这里提供一种处理半导体晶片的方法，其特征在于，包括：在一个半导体晶片处理工具中处理半导体晶片；收集关于半导体晶片上缺陷的晶片数据；收集关于处理该半导体晶片期间所用过程参数的过程工具数据；和响应所述的晶片数据和所述的过程工具数据，利用与一个缺陷源识别器和一个工具数据收集和控制系统相耦连的一个数据挖掘机来使所述的晶片数据与所述的过程工具数据相关联，以便预测所述半导体晶片处理工具的部件故障。
根据本发明的再一个方面，这里提供一种处理半导体晶片的方法，其特征在于，包括：在一个半导体晶片处理工具中处理半导体晶片；利用缺陷源识别器，收集关于所述半导体晶片上的缺陷的晶片数据；利用一个工具数据收集及控制系统，收集关于在处理该半导体晶片期间所用的过程参数的过程工具数据；把所述的晶片数据传送给所述的工具数据收集及控制系统；和响应所述的晶片数据和所述过程工具数据，利用与所述缺陷源识别器和所述工具数据收集的控制系统相耦连的一个数据挖掘机使所述的晶片数据与所述的过程工具数据相关，以便预测所述半导体晶片处理工具的部件故障。
附图说明
于是，通过参考附图所示本发明的实施例，可以对上文简要概括的本发明有更具体的描述，从而能更详细地理解本发明的上述特点及得到这些特点所采取的途径。
然而，应该指出，附图只是显示了本发明的典型实施例，所以不应认为是对本发明范围的限制，对于本发明，可以容许其他同样有效的实施例。
图1是根据本发明一个实施例的半导体晶片处理系统的方框图；
图2是根据本发明一个实施例的一个过程的流程图；
图3是根据本发明一个实施例用于把缺陷和过程数据关联起来的一个过程的流程图；
图4是根据本发明一个实施例的缺陷和过程数据的图形表示。
具体实施方式
图1是一个半导体晶片处理系统100的方框图，该系统包含半导体晶片处理工具102(“工具”)、工具数据收集及控制系统110、缺陷源识别器124以及通信网络120。与通信网络120相连的还可以有数据挖掘机150、缺陷知识库(DKL)152以及过程知识库(PKL)154。DKL和PKL能组合在单一知识库中。
工具102包含固定在平台105上的多个处理室104A、104B和104C。平台105含有位于中心的机器人106，它能进出处理室104A、104B和104C。平台105还包含一对负载锁定装置(load-lock)108或其他形式的工厂接口以及至少一个集成的计量站136。在一些工具中，计量站136可能不是被集成的，即该站可能是一个单独的站162。工具102由工具数据收集及控制系统110控制。工具数据收集和控制系统110提供控制信号以控制工具102内所有过程参数和晶片运动。
根据本发明操作的工具数据收集及控制系统的一个实例是由Applied Materials公司(Santa Clara，California)制造的，商标为SMARTSYS。这一工具数据收集及控制系统在序列号为09/561,440的美国专利申请中描述，该专利申请于2000年4月28日申请，题目是“晶片制造数据获取和管理系统”，在这里被全文纳入作为参考。
工具数据收集及控制系统110包含控制处理单元(CPU)112、存储器118、输入/输出(I/O)电路114以及支持电路116。工具数据收集及控制系统110是通用计算机，由存储在存储器118中的软件119编程，当由CPU112执行软件119时，该计算机作为一个专用计算系统操作，实现工具数据收集及控制系统110的各过程。这个CPU112由众所周知的支持电路116支持，如时钟、电源、高速缓存等。I/O电路114包含这些众所周知的部件，如鼠标、键盘、监视器以及通信电路，如以太网卡和其他通信电路。存储器118可以包含可取出存储器、随机存取存储器、只读存储器、硬盘驱动器或它们的任何组合。
缺陷源识别器(DSI)124包含中央处理单元(CPU)126、存储器132、I/O电路130以及支持电路128。缺陷源识别器124作为通用计算机在结构上类似于工具数据收集和控制系统110，并根据存储器132中存储的由CPU126执行的DSI软件133进行操作。DSI软件133包含可执行指令以及存储在各数据库中的信息。DSI的一个实例在序列号为09/905,607的美国专利申请中描述，该申请于2001年7月13日申请，这里被纳入作为参考。
DSI124从若干来源收集缺陷信息，这些来源包括：一个或多个集成的计量站136、单独的计量站162、晶片检测站156、晶片审查站158以及电测试站160。检测信息由DSI软件133处理并存储在DSI存储器132或存储在缺陷知识库152中。
工具数据收集及控制系统110经由通信网络120与DSI124耦合。网络120可以是DSI124和系统110之间的专用通信链路，或者可以是更传统的计算机网络，如以太网。再有，计量站136由网络120耦合到DSI124。其他工具和工具数据收集及控制系统也可以经由网络120耦合到DSI124。
工具数据收集及控制系统110执行软件119，它向工具102提供控制信号以推动机器人106，从而使晶片顺序地从处理室104A、104B、104C移动到处理室104A、104B、104C，以创建集成电路或集成电路组成部分。在该过程期间，一个(或一些)晶片被间歇地移到集成计量站136供分析。其他测试和测量站156、158、160、162也可以用于建立和向DSI124提供缺陷信息。这个(或这些)站测试晶片以发现缺陷并把那些缺陷报告给DSI124。
DSI124把晶片数据传送给工具数据收集及控制系统110，从而使工具数据收集及控制系统110能使用DSI提供的信息去预测工具102内的可能故障。一旦检测到可能的故障，工具数据收集及控制系统可能通过进行某些维护功能来排除故障，或产生操作员告警以避免故障。由数据收集和控制系统110采取的任何校正行动都被报告给DSI124，从而使DSI124能更新它的工具参数数据库。例如，如果在工具102内的一个处理室被取为离线状态以避免故障，则缺陷源识别器124在将来必须不把那个处理室作为缺陷源来识别。
如下文针对图3描述的那样，可以使用数据挖掘机150使校正过程增强。在一个实施示例中，数据挖掘机是一个通用计算机，含有CPU164、支持电路166、I/O电路168以及存储器170。存储器170存储数据挖掘软件172，当它由CPU164执行时，使该通用计算机作为专用计算机操作(即作为数据挖掘机150的功能)。数据挖掘机150经由网络120与DSI124、系统110、DKL152及PKL154通信。数据挖掘机150以DSI124汇集的DSI信息(晶片数据)来校正由工具数据收集和控制系统110汇集的工具信息(过程数据)。一旦发现与晶片数据相关的操作参数变化，数据挖掘机150便访问DKL152和PKL154以识别出对被识别的缺陷、参数以及相关性的解决方案。相关信息能用于增强部件故障预测模型。然后，过程数据、晶片数据和相关性信息可存储在DKL和PKL中，以进一步扩展这些库中包含的历史记录。
图2描绘一个流程图，说明在DSI过程202和工具数据收集及控制过程204之间的通信过程的方法200。DSI的稳态过程是在步骤206有规则地收集DSI数据。工具数据收集及控制系统204的稳态过程是在步骤220当工具根据控制系统的控制进行操作时收集工具数据。
当在步骤208检测到晶片数据内的一个缺陷时，DSI过程202进入步骤210，在那里DSI请求工具信息(这里也称作工具数据或过程数据)，其中包含发生缺陷时工具的操作参数。对工具数据的这一请求通过网络发送到工具数据收集及控制系统，并造成工具数据收集及控制系统稳态操作的中断。在步骤222，该中断有效地使工具数据收集及控制系统检索工具数据并在步骤224将工具数据发送给DSI过程202。DSI过程202在步骤212接收该工具数据并在步骤214处理该数据。在步骤214的处理提取出选择的晶片数据，这些晶片数据与检测到该缺陷时工具的参数有关联。
在步骤216，选择的晶片数据被发送到工具数据收集及控制系统。在步骤226，选择的晶片数据被接收并用作一个故障预测模型的输入数据，该模型构成图1所示软件119的组成部分。预测模型的一个实施例由TRIAD软件公司(Ramsey，New Jersey)制作，但也可以利用其他预测模型。在步骤228，该预测模型预测在该工具的部件之一中一个故障是否即将来临。例如，缺陷源识别器可以从缺陷发生时给出的信息和在缺陷发生时的工具参数以及已收集的过去的参数当中识别出由特定处理室引起的缺陷。工具数据收集及控制系统能预测某一处理室是否将发生故障。如果在步骤230，没有预测出故障，则工具数据收集及控制系统返回其步骤220处的稳态过程。然而，如果预测出一个故障，则过程204进入步骤232，在那里进行对可能故障的纠正。这种纠正可以涉及警告操作员即将发生故障并让操作员改正过程的某些参数以避免该故障。另一种作法是，一个特定的缺陷可能要求一个处理室进入清洁状态等。一旦采取纠正行动，则在步骤234把所采取的行动通知DSI过程202。在步骤218，DSI过程202以数据收集及控制系统采取的纠正行动来更新DSI数据库。一旦更新了DSI数据库，工具数据收集及控制系统返回其步骤220处的稳态过程。类似地，在针对正在操作的并能作为缺陷源来识别的工具部件更新了DSI数据库之后，DSI过程202返回到在步骤206收集晶片数据的稳态过程。
工具数据收集及控制系统可以请求由DSI收集附加信息，而不是发出对可能故障的纠正。例如，工具数据收集及控制系统110可以请求DSI124从计量站136收集关于特定缺陷的更多信息或者根据已识别出的可能问题改变取样方法或取样率。这样，DSI124可以收集关于更多晶片的信息，或者它可以按数据收集及控制系统的请求更准确地分析在特定晶片上的缺陷。
图3描绘图1的数据挖掘机150的操作方法300的流程图。方法300以步骤302开始，并进入步骤304。方法300可由操作员调用，或周期性自动被调用，或由DSI124或工具数据收集及控制系统110自动调用。在步骤304，数据挖掘机接收DSI信息，在步骤306，数据挖掘机接收工具操作数据(即工具参数)。
图4是表400，它图形显示提供给数据挖掘机的工具数据(过程数据)和DSI信息(晶片数据)的类型。该表包含晶片号402、工具信息部分404和DSI信息部分406。所显示的工具数据包括压强408、温度410、功率411以及其他参数412。可监视任何数量的参数并存储信息。此外，能进行参数处理以产生累积值、平均值、峰值、滤波后的值等。
DSI信息部分406包含每个晶片的缺陷计数414、观察者分类计数416(即特定晶片在特定缺陷类别的缺陷数)、在晶片上有缺陷小片的电测试418(e-测试)计数等。能使用任何数量的缺陷测量。此外，可对缺陷测量值进行处理，以形成累积值、平均值、滤波后的值等。
在图3的步骤308中，方法300使选定的数据参数与选定的缺陷测量值相关。这一处理识别参数和缺陷之间的关系。如图4中所示，在晶片4有压强数据408突跳，而对晶片4所有缺陷测量值也上升。这造成一个相关峰420。与此相反，温度410和功率411的涨落与缺陷的增加不相关。因此，对晶片3没有产生相关峰。
在步骤310，方法300询问是否已经发现相关峰。如果对该询问的回答是否定的，则方法进入步骤312并停止。如果对该询问的回答是肯定的(如图4中晶片4的情况)，则方法300进入步骤314。在步骤314，该方法访问缺陷知识库(DLK)和过程知识库(PKL)。DKL包含关于导致相关的缺陷的信息以及为消除这些缺陷的解决方案。PKL包含过程信息，它能用于保证由DKL信息建议的解决方案能在该工具进行的过程中使用。
在已建议了一个或多个解决方案之后，方法300进入步骤316，在那里解决方案被发送到操作员和/或工具数据收集及控制系统以便实现。在步骤318，该方法停止。
尽管前文是针对本发明的一个最佳实施例，但可以设计出本发明的其他或更多的实施例而不离开本发明的基本范围，本发明的范围由下文中的权利要求确定。
Claims (20)
1.一种处理半导体晶片的装置，其特征在于，包括：
一个半导体晶片处理工具；
一个缺陷源识别器，与至少一个计量站耦合，用于收集在半导体晶片处理工具中受处理的晶片的晶片信息；
一个工具数据收集及控制系统，与所述的缺陷源识别器和所述的半导体晶片处理工具相耦连，用于响应由所述缺陷源识别器收集的晶片数据，预测所述半导体晶片处理工具内的部件故障；和
一个数据挖掘机，与所述的缺陷源识别器和所述的工具数据收集及控制系统相耦连，其中所述的数据挖掘机将晶片数据与所述工具数据收集及控制系统收集的处理工具数据相关。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述工具数据收集及控制系统产生用于半导体晶片处理工具的控制信号。
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述控制信号用于避免半导体晶片处理工具中的部件故障。
4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括：一个通信网络，把所述的缺陷源识别器与所述的工具数据收集及控制系统连接起来。
5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述计量站被集成于半导体晶片处理工具之中。
6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述的缺陷源识别器与一个晶片观察站、一个电测试站和一个检测站之中的至少一个相耦连，所述的三个站用于提供附加的晶片数据。
7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述的晶片数据包含缺陷数据。
8.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括：一个缺陷知识库，与所述缺陷源识别器相耦连。
9.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括：一个过程知识库与所述缺陷源识别器相耦连。
10.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括：一个知识库，与所述缺陷源识别器相耦连，其中含有缺陷和过程信息。
11.一种处理半导体晶片的方法，其特征在于，包括：
在一个半导体晶片处理工具中处理半导体晶片；
收集关于半导体晶片上缺陷的晶片数据；
收集关于处理该半导体晶片期间所用过程参数的过程工具数据；和
响应所述的晶片数据和所述的过程工具数据，利用与一个缺陷源识别器和一个工具数据收集和控制系统相耦连的一个数据挖掘机来使所述的晶片数据与所述的过程工具数据相关联，以便预测所述半导体晶片处理工具的部件故障。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，还包括：
调整所述半导体晶片处理工具，以避免所预测的部件故障。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，还包括：
把所述晶片数据与所述过程数据相关，以增强预测准确性。
14.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，晶片数据是利用一个晶片观察站、一个晶片检测站、一个电测试站或计量站之中的至少一个产生的。
15.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，进一步包括：
把所述的晶片数据存储在一个缺陷知识库中和把所述的过程数据存储在一个过程知识库中。
16.一种处理半导体晶片的方法，其特征在于，包括：
在一个半导体晶片处理工具中处理半导体晶片；
利用缺陷源识别器，收集关于所述半导体晶片上的缺陷的晶片数据；
利用一个工具数据收集及控制系统，收集关于在处理该半导体晶片期间所用的过程参数的过程工具数据；
把所述的晶片数据传送给所述的工具数据收集及控制系统；和
响应所述的晶片数据和所述过程工具数据，利用与所述缺陷源识别器和所述工具数据收集的控制系统相耦连的一个数据挖掘机使所述的晶片数据与所述的过程工具数据相关，以便预测所述半导体晶片处理工具的部件故障。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，还包括：
请求要由所述的缺陷源识别器收集的附加晶片数据并将其传送给所述的工具数据收集及控制系统。
18.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，包括：
调整所述半导体晶片处理工具，以避免所述的预测的部件故障。
19.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，还包括：
把所述的晶片数据与所述的过程数据相关，以增强预测准确性。
20.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述的晶片数据是利用一个晶片观察站、一个晶片检测站、一个电测试站或一个计量站其中至少一个产生的。
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