DE10205565A1

DE10205565A1 - Process-internal monitoring of wafer manufacturing process quality using measurable system signals involves entering product wafer data into correlation model generated using model wafer data

Info

Publication number: DE10205565A1
Application number: DE10205565A
Authority: DE
Inventors: Hung-Wen Chiou
Original assignee: Promos Technologies Inc
Current assignee: Promos Technologies Inc
Priority date: 2002-02-11
Filing date: 2002-02-11
Publication date: 2003-08-28

Abstract

The method involves receiving fabrication system signals for model wafer processing, filtering to remove anomalous signals, matching and normalizing to produce model wafer data, measuring the model wafer to produce a process quality value, producing a correlation model, receiving second signals for processing a product wafer, filtering, matching, normalizing and entering the resulting product wafer data into the correlation model. AN Independent claim is also included for the following: (a) a system for process-internal monitoring of process quality for semiconductor manufacture using measurable system signals.

Description

Field of the Invention

Die vorliegende Erfindung betrifft die prozesslinieninterne Überwachung der Halbleiterqualität und betrifft insbesondere ein Verfahren und ein System zur prozesslinieninternen Überwachung der Halbleiterqualität unter Verwendung messbarer Anlagensignale. The present invention relates to the in-process monitoring of the Semiconductor quality and relates in particular to a method and a system for In-process monitoring of semiconductor quality using measurable system signals.

Background of the Invention

Das Prozessverhalten bei der Halbleiterherstellung kann durch eine prozesslinieninterne Analyse überwacht werden. Eine prozesslinieninterne Analyse wird für gewöhnlich mit analytischen Anlagen nach Ablauf gewisser Herstellungsschritte oder Prozesse durchgeführt, um die Qualität des Wafers zu bestimmen. Die prozesslinieninterne Überwachung kann jedoch zu einer Engstelle im Produktionsablauf werden, da viele Wafer in einem Los bzw. einer Charge hergestellt werden. Es gibt immer mehr Herstellungsanlagen als analytische Anlagen in Halbleiterfabriken; somit wird das Überprüfen jedes Wafers im gesamten Los eine geraume Zeit beanspruchen und den Produktionszeitplan verzögern. Um die prozesslinieninterne Untersuchungszeit zu verkürzen, werden herkömmlicherweise nur einige Wafer durch prozesslinieninterne Anlagen geprüft und die Untersuchungsergebnisse werden als ausreichend betrachtet, um das gesamte Los zu repräsentieren. Die prozesslinieninternen Analyseanlagen können zerstörend sein, etwa die Sekundärionenmassenspektrometrie (SIMS) für die Tiefenprofilmessung, oder können nicht zerstörend sein, etwa das prozesslinieninterne CD-SEM zum Messen der Größe der kritischen Dimension oder Profilmessgeräte zum Messen der Ätztiefe oder die KLA-Abtastung zum Überprüfen von Partikeldefekten auf den Wafern. The process behavior in semiconductor production can be determined by an internal process line Analysis to be monitored. An in-process analysis is usually included analytical systems after certain manufacturing steps or processes performed to determine the quality of the wafer. The process line internal However, monitoring can become a bottleneck in the production process, since many wafers in a lot or batch. There is always more Manufacturing plants as analytical plants in semiconductor factories; thus checking everyone Wafers in the entire lot take up a considerable amount of time and the production schedule delay. In order to shorten the examination time within the process line Conventionally, only a few wafers were checked by in-line systems and the Test results are considered sufficient to cover the entire lot represent. The in-process analysis systems can be destructive, for example secondary ion mass spectrometry (SIMS) for depth profile measurement, or cannot be destructive, such as the in-process CD-SEM for measuring the Size of the critical dimension or profile measuring devices for measuring the etching depth or the KLA scan to check particle defects on the wafers.

Ein Nachteil der herkömmlichen prozesslinieninternen Überwachung besteht darin, dass die Qualität des gesamten Loses aus den Testergebnissen der Beispielwafer statistisch ermittelt wird, wenn die tatsächlichen Ergebnisse einer Streuung unterliegen können. Es besteht eine gewisse Unsicherheit über die genaue Qualität der ungeprüften Wafer. Für teuere IC-Produkte führt eine geringe Qualität der ungeprüften Produkte zu einem großen Verlust. A disadvantage of conventional in-process monitoring is that the quality of the entire lot from the test results of the sample wafers statistically is determined if the actual results can be subject to variation. It there is some uncertainty about the exact quality of the unchecked wafers. For expensive IC products leads to a low quality of the untested products big loss.

Ein weiterer Nachteil ist die Zeitverzögerung. Obwohl die linieninternen analytischen Instrumente für eine rasche Analyse ausgestattet sind, wird dennoch Zeit benötigt, um die Proben zu untersuchen und das Los wird zurückgehalten. Ansonsten könnte das Los im Produktionsablauf weitergeführt werden, während die Proben analysiert werden, aber wenn das Resultat nicht zufriedenstellend ist, ist es für gewöhnlich zu spät, das Los zu stoppen und entsprechende Korrekturen durchzuführen. Das Los muss möglicherweise ausgesondert werden, wodurch ein hoher Verlust für den Halbleiterhersteller und eine gewisse Zeitverzögerung zur Reproduktion des Loses entsteht. Another disadvantage is the time delay. Although the in-line analytical Instruments are equipped for rapid analysis, but time is still needed examine the samples and the lot is held back. Otherwise it could Batches can be continued in the production process while the samples are being analyzed, but if the result is not satisfactory, it is usually too late, the lot to stop and make corrections accordingly. The lot must may be discarded, causing a high loss for the semiconductor manufacturer and there is a certain time delay for the reproduction of the lot.

Daher gibt es einen Bedarf für ein Verfahren zur prozesslinieninternen Überwachung des Prozessverhaltens in der Halbleiterherstellung in rascher und effizienter Weise. There is therefore a need for a method for in-line monitoring process behavior in semiconductor manufacturing in a quick and efficient manner.

Überblick über die ErfindungOverview of the invention

Um die obengenannten Probleme zu lösen, besteht eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung darin, ein Verfahren und ein System bereitzustellen, um eine rasche prozesslinieninterne Überwachung des Prozessverhaltens während der Halbleiterherstellung zu erreichen. To solve the above problems, there is an object of the present Invention to provide a method and system for a rapid process-line monitoring of process behavior during semiconductor production to reach.

Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Verfahren und ein System zur prozesslinieninternen Überwachung des Prozessverhaltens während der Halbleiterherstellung zu schaffen, wobei die Qualität des Wafers getestet werden kann. Another object of the present invention is a method and a System for in-process line monitoring of process behavior during the To create semiconductor manufacturing, where the quality of the wafer can be tested.

Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren und ein System zur prozesslinieninterne Überwachung des Prozessverhaltens während der Halbleiterherstellung unter Anwendung von Herstellungsanlagensignalen zu schaffen. Another object of the present invention is a method and a system for internal process line monitoring of process behavior during To create semiconductor manufacturing using manufacturing equipment signals.

Erfindungsgemäß wird ein Verfahren und ein System zur prozesslinieninternen Überwachung des Prozessverhaltens während der Waferbearbeitung bereit gestellt. Zunächst werden von einer Herstellungsanlage erzeugte erste Signale aufgenommen und mittels einer Filtereinheit zum Ausschließen abnormer Signale gefiltert, während ein Modellwafer prozessiert wird. Anschließend werden die gefilterten Modellsignale mittels einer Normiereinheit angepasst bzw. bearbeitet und normiert, um Modellwaferdaten zu erzeugen. Nachdem der Bearbeitungsprozess beendet ist, wird der Modellwafer mittels einer analytischen Anlage vermessen, um einen Messwert zu erzeugen, der die Prozessqualität des Modellwafers repräsentiert. Die Modellwaferdaten und der Messwert des Modellwafers werden von einer Korrelationseinheit verwendet, um ein Korrelationsmodell zu erstellen. Nachdem das Korrelationsmodell erstellt ist, kann das Prozessverhalten wie folgt vorhergesagt werden. Es werden von der Herstellungsanlage erzeugte zweite Signale aufgenommen, wenn ein Produktwafer prozessiert wird, und diese werden anschließend zum Aussondern abnormer Signale mittels der Filtereinheit gefiltert. Anschließend werden die gefilterten zweiten Signale angepasst und mittels der Normiereinheit normiert, um Produktwaferdaten zu erzeugen. Ein Vorhersagewert, der die Prozessqualität des Produktwafers repräsentiert, wird durch Eingeben der Produktwaferdaten in das Korrelationsmodell erzeugt. According to the invention, a method and a system for internal process lines Monitoring of process behavior provided during wafer processing. First first signals generated by a production system are recorded and by means of a filter unit to exclude abnormal signals while being filtered Model wafer is processed. Then the filtered model signals are generated using a Standardization unit adapted or edited and standardized to model wafer data produce. After the processing process is finished, the model wafer is analytical system to produce a measured value that the Process quality of the model wafer represented. The model wafer data and the measured value of the Model wafers are used by a correlation unit to create a correlation model to create. After the correlation model is created, the process behavior can can be predicted as follows. There are second generated by the manufacturing plant Signals are picked up when a product wafer is being processed and these are then filtered to remove abnormal signals by means of the filter unit. Then the filtered second signals are adjusted and by means of the Standardization unit normalized to generate product wafer data. A predictive value that the Process quality of the product wafer is represented by entering the Product wafer data generated in the correlation model.

Die Korrelationseinheit in der vorliegenden Erfindung umfasst einen Schalter zum abwechselnden Auswählen einer modellbildenden Funktion oder einer vorhersagenden Funktion. Wenn die modellbildende Funktion ausgewählt ist, wird das Korrelationsmodell durch Eingeben der Modellwaferdaten und von Messwerten der Messwaferbearbeitungsqualität erstellt, und wenn die Voraussagefunktion ausgewählt ist, wird ein vorhergesagter Wert der Prozessqualität eines Produktwafers durch Eingeben der Waferdaten des Produktwafers in das Korrelationsmodell erzeugt. The correlation unit in the present invention includes a switch for alternately selecting a model-building function or a predictive one Function. When the model building function is selected, the correlation model by entering the model wafer data and measured values of the Measurement wafer processing quality is created, and when the prediction function is selected, a Predicted value of the process quality of a product wafer by entering the wafer data of the product wafer in the correlation model.

Es können die Waferdaten und die gemessenen Werte mehrerer Modellwafer in die Korrelationseinheit eingespeist werden, um ein Korrelationsmodell mit der besten Anpassung für die Vorhersage des Prozessverhaltens zu erzeugen. Die Daten können angesammelt und in der Datenbank gespeichert werden. Wenn ferner der gemessene Wert eines Produktwafers von einem vorbestimmten Wert abweicht, kann der Messwert der besagten Waferdaten in die Korrelationseinheit eingegeben werden, um das Korrelationsmodell zu aktualisieren. The wafer data and the measured values of several model wafers can be entered into the Correlation unit can be fed to a correlation model with the best Generate adjustment for predicting process behavior. The data can accumulated and stored in the database. If further the measured value of a product wafer deviates from a predetermined value, the measured value of the said wafer data are input to the correlation unit to the Update correlation model.

Brief description of the drawings

Ein besseres Verständnis der vorliegenden Erfindung ergibt sich aus der folgenden detaillierten Beschreibung sowie den begleitenden Zeichnungen, die lediglich anschaulicher Natur sind und daher die vorliegende Erfindung nicht zu beschränken beabsichtigen. The following provides a better understanding of the present invention detailed description as well as the accompanying drawings, which are only are descriptive in nature and therefore not to limit the present invention to intend.

Fig. 1 zeigt einen Systemaufbau für die prozesslinieninterne Überwachung des Prozessverhaltens für einen Ätzer gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Fig. 1 shows a system configuration for the process line internal monitoring of the process performance for an etcher in accordance with a preferred embodiment of the present invention.

Fig. 2 zeigt den Prozessablauf für die prozesslinieninterne Überwachung des Prozessverhaltens unter Verwendung messbarer Anlagensignale entsprechend einer erfindungsgemäßen bevorzugten Ausführungsform. Fig. 2 shows the process flow for the process line internal monitoring of the process behavior using measurable plant signals in accordance with a preferred embodiment of the invention.

Fig. 3 zeigt die Verteilung der integrierten Daten von X1-X17 gemäß einer erfindungsgemäßen Ausführungsform. Fig. 3 shows the distribution of the integrated data of X1-X17 according to an embodiment of the invention.

Fig. 4 zeigt die Verteilung der vorhergesagten Ausdehnung der Vertiefung durch das lineare Korrelationsmodell und die gemessene Ausdehnung der Vertiefung von 225 Wafern gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Fig. 4 shows the distribution of the predicted extension of the recess by the linear correlation model and the measured expansion of the recess 225 of wafers according to an embodiment of the present invention.

Fig. 5 zeigt die Verteilung der vorhergesagten Defektzahl mittels eines künstlichen neuralen Netzwerkmodells und Messergebnisse gemäß einer erfindungsgemäßen Ausführungsform. Fig. 5 shows the distribution of the predicted defect number by means of an artificial neural network model and measuring results according to an embodiment of the invention.

Detailed description of the invention

Es wird nunmehr detailliert auf eine bevorzugte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung Bezug genommen, die das Verfahren und das System zur prozesslinieninternen Überwachung der Halbleiterqualität an einem Ätzer, wobei dies nicht einschränkend zu sehen ist, unter Verwendung messbarer Ätzersignale darstellen. It will now be detailed to a preferred embodiment of the present Invention referenced, the method and system for process lines Monitoring the semiconductor quality on an etcher, although this is not restrictive can be seen using measurable etching signals.

Fig. 1 zeigt einen in einem Computer implementierten Systemaufbau zur prozesslinieninternen Überwachung des Prozessverhaltens an einem Ätzer bzw. an einer Ätzanlage. Eine Filtereinheit 120 wird verwendet, um die messbaren Signale, die von einem Ätzer 110 erzeugt werden, wenn ein Wafer darin prozessiert wird, unter Verwendung eines Kommunikationsanschlusses 112 aufzunehmen. Wenn beispielsweise eine Ätzung für eine Polysiliziumvertiefung an dem Ätzer durchgeführt wird, könnten die messbaren Signale der Kammerdruck, die Kammer dc-Vorspannung, die vorwärtsgerichtete Leistung, die zurückgeworfene Leistung, die Rf-2-Vorwärtsleistung, die RF-2- zurückgeworfene Leistung, die Stellung des Dosierventils, der Heliumdurchfluss in der Kammer, die Heliumdruckanzeige, die ESC-Stromablesung, die ESC- Spannungsablesung, die Kammerabstimmlastposition, die Kammerabstimmregulierungsposition, die Cl₂-Durchflussrate, die SF₆-Durchflussrate, die CF₄-Durchflussrate und die HE_O₂-Durchflussrate sein, wie dies in Tabelle 1 gezeigt ist. Selbstverständlich können die messbaren Signale entsprechend der Gestaltung der Funktion und der Art der Herstellungsanlage oder der Art des ausgewählten Prozessrezepts abweichen. Die vorliegende Erfindung ist nicht auf die Parameter X1-X17 eingeschränkt. Tabelle 1

Fig. 1 shows a computer system implemented in a set-up for process line internal monitoring of the process behavior to a etcher or at an etching system. A filter unit 120 is used to receive the measurable signals generated by an etcher 110 when a wafer is processed therein using a communication port 112 . For example, if an etch for a polysilicon well is performed on the etcher, the measurable signals could be the chamber pressure, the chamber dc bias, the forward power, the reflected power, the Rf-2 forward power, the RF-2 reflected power Position of the metering valve, the helium flow in the chamber, the helium pressure indicator, the ESC current reading, the ESC voltage reading, the chamber tuning load position, the chamber tuning regulation position, the Cl ₂ flow rate, the SF ₆ flow rate, the CF ₄ flow rate and the HE_O ₂ Flow rate as shown in Table 1. Of course, the measurable signals can vary according to the design of the function and the type of manufacturing system or the type of process recipe selected. The present invention is not limited to the parameters X1-X17. Table 1

Nach dem Aufnehmen der messbaren Signale filtert die Filtereinheit 120 die Signale, um anomale bzw. abweichende Daten auszuschließen. Die gefilterten Signale werden in einer Datenbank 140 gespeichert und weiterhin normiert und angepasst bzw. bearbeitet mittels einer Normiereinheit 160, um die Waferdaten zu erzeugen. Nachdem der Herstellungsvorgang in dem Ätzer 110 abgeschlossen ist, kann der Wafer in einer Analyseanlage 100, beispielsweise einem Profilmesser oder einem KLA-Abtaster analysiert werden. Der gemessene Wert bzw. der Messwert, der die Prozessqualität des Wafers repräsentiert, beispielsweise die Ausdehnung der Vertiefung oder die Defektanzahl wird ebenso in der Datenbank 140 gespeichert. After the measurable signals have been recorded, the filter unit 120 filters the signals in order to exclude abnormal or deviating data. The filtered signals are stored in a database 140 and further normalized and adapted or processed by means of a normalizing unit 160 in order to generate the wafer data. After the manufacturing process in the etcher 110 has been completed, the wafer can be analyzed in an analysis system 100 , for example a profile knife or a KLA scanner. The measured value or the measured value that represents the process quality of the wafer, for example the extent of the depression or the number of defects, is also stored in the database 140 .

Weiterhin gemäß Fig. 1 umfasst die Korrelationseinheit 180 einen Schalter 182 zum abwechselnden Auswählen einer modellierenden Funktion oder einer vorhersagenden Funktion. Wenn die modellierende Funktion ausgewählt wird, wird ein Korrelationsmodell mittels der Einspeisung der durch die Herstellungsanlage erzeugten Waferdaten und des gemessenen Wertes in die Korrelationseinheit 180 erstellt. In einer bevorzugten Ausführungsform ist das Korrelationsmodell ein lineares oder neuronales Netzwerkkorrelationsmodell. Das Korrelationsmodell repräsentiert die Korrelation zwischen den Anlagensignalen und dem Prozessverhalten. Further, according to Fig. 1 180 includes the correlation unit 182 a switch for alternately selecting a modeling function or a predictive function. If the modeling function is selected, a correlation model is created by feeding the wafer data generated by the manufacturing system and the measured value into the correlation unit 180 . In a preferred embodiment, the correlation model is a linear or neural network correlation model. The correlation model represents the correlation between the system signals and the process behavior.

Nachdem das Korrelationsmodell unter Verwendung der Waferdaten und der Messwerte der Modellwafer erstellt ist, kann das Prozessverhalten der nachfolgenden Wafer unter Anwendung des Korrelationsmodells vorhergesagt werden. Wenn die vorhersagende Funktion der Korrelationseinheit 180 ausgewählt ist, wird die Prozessqualität eines Produktwafers durch Einspeisen der entsprechenden Waferdaten in das Korrelationsmodell vorhergesagt. After the correlation model has been created using the wafer data and the measured values of the model wafers, the process behavior of the subsequent wafers can be predicted using the correlation model. If the predictive function of the correlation unit 180 is selected, the process quality of a product wafer is predicted by feeding the corresponding wafer data into the correlation model.

Fig. 2 zeigt den Prozessablauf für die prozesslinieninterne Überwachung des Prozessverhaltens während der Waferbearbeitung unter Verwendung von messbaren Anlagensignalen. Während der Waferbearbeitung in einer Fabrikationsanlage werden die messbaren Signale im Schritt 202 aufgenommen. In einer Ausführungsform werden, wenn ein Wafer einem Ätzprozess für Polysilizium an einem Ätzgerät unterzogen wird, die Signale der Parameter X1-X17 in Tabelle 1 durch die Filtereinheit 120 aus dem Kommunikationsanschluss 112 des Ätzers 110 aufgenommen. Die aufgenommenen Signale werden weiterhin gefiltert, um bei 204 abweichende bzw. anomale Werte auszuschließen. Fig. 2 shows the process flow for the process line internal monitoring of the process performance during wafer processing using measurable system signals. During the wafer processing in a manufacturing plant, the measurable signals are recorded in step 202 . In one embodiment, when a wafer is subjected to an etching process for polysilicon on an etching device, the signals of the parameters X1-X17 in Table 1 are received by the filter unit 120 from the communication connection 112 of the etcher 110 . The recorded signals are further filtered to rule out deviating or abnormal values at 204 .

Die Signale können mittels der Filtereinheit 120 gefiltert werden, um abweichende Signale unter Anwendung statistischer Berechnungen auszuschließen. Es kann eine Abweichung gemäß früherer Daten einer vorgegebenen Anlage und eines Ausführungsrezepts spezifiziert werden, um einen akzeptablen Bereich für die Signale zu definieren. Auf der Grundlage der spezifizierten Schwankung können geeignete Signale erhalten werden und in der Datenbank 140 für die Vorhersage des Prozessverhaltens in nachfolgenden Schritten gespeichert werden. Die nicht geeigneten Signale können auch in der Datenbank 140 für eine Vorhersage des Prozessverhaltens in nachfolgenden Schritten gespeichert werden. Die ungeeigneten Signale können ebenfalls in der Datenbank 140 für die weitere Analyse gespeichert werden, um den Grund der Abweichung zu bestimmen. Die ungeeigneten Signale können aufgrund von Leistungsschwankungen oder einer ungewöhnlichen Bedingung innerhalb der Prozessanlage auftreten. Bei der Analyse der ungeeigneten Signale können Alarmmarken und Aufzeichnungen festgelegt bzw. durchgeführt werden. The signals can be filtered by means of the filter unit 120 in order to exclude deviating signals using statistical calculations. A deviation can be specified according to previous data of a given installation and an execution recipe in order to define an acceptable range for the signals. Suitable signals may be obtained based on the specified variation and stored in the database 140 for predicting process behavior in subsequent steps. The unsuitable signals can also be stored in the database 140 for a prediction of the process behavior in subsequent steps. The unsuitable signals can also be stored in database 140 for further analysis to determine the reason for the deviation. The unsuitable signals can occur due to power fluctuations or an unusual condition within the process plant. When analyzing the unsuitable signals, alarm marks and recordings can be defined or carried out.

Weiterhin gemäß Fig. 2 werden die gefilterten Signale des Wafers bei 206 normiert. Die Normierungseinheit 160 verarbeitet die gefilterten Signale beispielsweise durch Klassifizierung, Integration und/oder Mittelung, um die Waferdaten zu erzeugen. Selbstverständlich können jedoch andere Verfahren zur Bearbeitung verwendet werden. Die Klassifizierung hängt von Parametern, beispielsweise X1-X17, der Prozessanlage ab. Es gibt gewisse Parameter mit einer größeren Wirkung als andere auf gewisse überwachte Qualitäten, beispielsweise die Ausdehnung der Vertiefung oder die Defektanzahl beim Ätzen. Die Signale eines äußerst wichtigen Parameters können im Voraus für die anschließende Modellierung klassifiziert werden. Die Normierung kann durch die folgende Integration erreicht werden:

∫|Xi|dt
Zeit Further, according to Fig. 2, normalizes the filtered signals of the wafer at 206. The normalization unit 160 processes the filtered signals, for example by classification, integration and / or averaging, in order to generate the wafer data. However, other processing methods can of course be used. The classification depends on parameters, e.g. X1-X17, of the process plant. There are certain parameters with a greater effect than others on certain monitored qualities, for example the extent of the indentation or the number of defects in the etching. The signals of an extremely important parameter can be classified in advance for subsequent modeling. Standardization can be achieved through the following integration:

∫ | Xi | dt
time

Fig. 3a-3q zeigen die Verteilung der integrierten Daten von X1-X17. Die horizontale Koordinate zeigt die Anzahl der Wafer und die vertikale Koordinate repräsentiert die über die Zeit integrierten Signale jedes Wafers. FIGS. 3a-3q show the distribution of the integrated data of X1-X17. The horizontal coordinate shows the number of wafers and the vertical coordinate represents the signals of each wafer integrated over time.

Die Signale können von einem Computer aufgenommen und verarbeitet werden, sobald der Bearbeitungsvorgang abgeschlossen ist. Die Qualität des Wafers wird dann mittels eines Analysegerätes, beispielsweise eines Profilmessers für die Ausdehnung der Vertiefung oder einem KLA-Abtaster für die Defektzahl im Schritt 208 gemessen. Die gemessenen Qualitätsdaten repräsentieren die Ergebnisse des Bearbeitungsvorganges und werden ebenfalls in der Datenbank 140 gespeichert. The signals can be picked up and processed by a computer once the processing is complete. The quality of the wafer is then measured using an analysis device, for example a profile knife for the expansion of the depression or a KLA scanner for the number of defects in step 208 . The measured quality data represent the results of the machining process and are also stored in the database 140 .

Es wird ein Korrelationsmodell im Schritt 210 erstellt, wobei die Waferdaten und der Messwert, der die Prozessqualität dieses Wafers repräsentiert, verwendet werden. Die Waferdaten und der Messwert von zumindest einem Wafer werden in die Korrelationseinheit 180 eingegeben, um ein Korrelationsmodell mit bester Anpassung zu erstellen. Das Korrelationsmodell kann ein lineares Korrelationsmodell oder ein künstliches neuronales Netzwerkmodell sein, was von den Eigenschaften der Waferdaten und dem Messwert der Wafer abhängt. Ein künstliches neuronales Netzwerkmodell stellt eine Wahl dar, um eine nicht-lineare Abhängigkeit zu behandeln. A correlation model is created in step 210 , using the wafer data and the measurement value, which represents the process quality of this wafer. The wafer data and the measured value of at least one wafer are input into the correlation unit 180 in order to create a correlation model with the best fit. The correlation model can be a linear correlation model or an artificial neural network model, which depends on the properties of the wafer data and the measured value of the wafers. An artificial neural network model is a choice to handle a non-linear dependency.

In einer Ausführungsform wird ein lineares Korrelationsmodell unter Verwendung der Waferdaten der Parameter X1-X17 und der gemessenen Ausdehnung der Vertiefung von 225 Wafern, an denen eine Ätzung unter Anwendung eines ausgewählten Rezeptes auf dem Ätzer durchgeführt worden ist, wie folgt erstellt:

In one embodiment, a linear correlation model is created using the wafer data of parameters X1-X17 and the measured extent of the recess of 225 wafers on which etching has been carried out using a selected recipe on the etcher as follows:

Nachdem das Korrelationsmodell erstellt ist, kann das Prozessverhalten vorhergesagt werden. Wenn ein neuer Wafer einem Siliziumätzprozess auf dem Ätzer 110 unterzogen wird, werden die von der Bearbeitungsanlage erzeugten Signale gesammelt, gefiltert, um abweichende Signale auszuschließen, und anschließend normiert, um im Schritt 220 die Waferdaten zu erzeugen. After the correlation model is created, the process behavior can be predicted. When a new wafer is subjected to a silicon etch process on the etcher 110 , the signals generated by the processing system are collected, filtered to exclude deviating signals, and then normalized to generate the wafer data in step 220 .

Um das Prozessverhalten vorherzusagen, werden die Waferdaten des neuen Wafers in das Korrelationsmodell im Schritt 222 eingespeist, um den vorhergesagten Wert, der die Prozessqualität repräsentiert, zu erzeugen. Der Schalter 182 der Korrelationseinheit 180 wird auf die Vorhersagefunktion gestellt. Durch Wählen der vorhersagenden Funktion wird ein vorhergesagter Wert, der die Prozessqualität eines Produktwafers repräsentiert, durch Eingeben von Waferdaten in das Korrelationsmodell erzeugt. To predict the process behavior, the wafer data of the new wafer is fed into the correlation model in step 222 to generate the predicted value that represents the process quality. The switch 182 of the correlation unit 180 is set to the prediction function. By choosing the predictive function, a predicted value representing the process quality of a product wafer is generated by entering wafer data into the correlation model.

Um die Genauigkeit des vorhergesagten Wertes zu überprüfen, kann der neue Wafer durch ein Analysegerät gemessen werden, um das Prozessverhalten zu untersuchen. To check the accuracy of the predicted value, the new wafer can be measured by an analyzer to examine the process behavior.

Wenn die Abweichung zwischen dem vorhergesagten Wert und dem Messwert außerhalb eines vorbestimmten Bereiches liegt, können die Waferdaten in die Korrelationseinheit 180 eingespeist werden, um das Korrelationsmodell zu aktualisieren. If the deviation between the predicted value and the measured value lies outside a predetermined range, the wafer data can be fed into the correlation unit 180 in order to update the correlation model.

In Fig. 4 ist die vorhergesagte Ausdehnung der Vertiefung, die durch ein lineares Korrelationsmodell erhalten wird, und die gemessene Ausdehnung der Vertiefung von 225 Wafern gezeigt. Die horizontale Koordinate bezeichnet die Anzahl der Wafer und die vertikale Koordinate bezeichnet die Ausdehnung der Vertiefung der Wafer. Wie in Fig. 4 zu sehen ist, stimmt X, das die durch das lineare Korrelationsmodell vorhergesagte Ausdehnung der Vertiefung repräsentiert, mit dem O, das die gemessene Ausdehnung der Vertiefung repräsentiert, sehr gut überein. In FIG. 4, the predicted extent of the recess which is obtained by a linear correlation model, and showed the measured expansion of the cavity of 225 wafers. The horizontal coordinate denotes the number of wafers and the vertical coordinate denotes the extent of the depression of the wafers. As can be seen in FIG. 4, X, which represents the extent of the depression predicted by the linear correlation model, agrees very well with the O, which represents the measured extent of the depression.

In einer weiteren Ausführungsform ist die Defektzahl der wesentliche Punkt im Herstellungsergebnis. Die Defektzahl auf Wafern wird durch ein künstliches neuronales Netzwerkmodell vorhergesagt und wird mit den gemessenen Ergebnissen in Fig. 5 gezeigt. In Fig. 5 zeigt die horizontale Koordinate die Anzahl der Wafer und die vertikale Koordinate die Defektzahl auf den Wafern. Das die vorhergesagte Defektzahl repräsentierende Dreieck (Δ) stimmt mit dem die gemessene Defektzahl repräsentierenden Kreis (O) bei einem KLA-Abtaster überein. Die Daten in der Datenbank 140 wachsen mit dem Fortschreiten der Waferbearbeitung an, und in dem Maße wie die Datenbank anwächst, nähert sich der vorhergesagte Wert, der durch das Korrelationsmodell erzeugt wird, dem tatsächlichen Herstellungsverhalten an. In a further embodiment, the number of defects is the essential point in the production result. The defect number on wafers is predicted by an artificial neural network model and is shown with the measured results in FIG. 5. In FIG. 5, the horizontal coordinate shows the number of wafers and the vertical coordinate shows the number of defects on the wafers. The triangle (Δ) representing the predicted number of defects corresponds to the circle (O) representing the measured number of defects in a KLA scanner. The data in database 140 grows as wafer processing advances, and as the database grows, the predicted value generated by the correlation model approaches actual manufacturing behavior.

Die Waferqualität hängt von den Herstellungsbedingungen innerhalb der Prozessanlage ab und daher stehen die von der Herstellungsanlage erzeugten Signale mit dem Prozessverhalten in Beziehung. Mit ansteigender Rechnerleistung kann die für die Datenverarbeitung verwendete Zeit in der vorliegenden Erfindung lediglich einige wenige Sekunden betragen. Die Anlagensignale können unmittelbar verarbeitet werden, um einen vorhergesagten Wert, der die Waferqualität, beispielsweise die Ausdehnung der Vertiefung und die Defektanzahl repräsentiert, am Ende eines Herstellungsvorganges zu erzeugen. Der Bediener kann das vorhergesagte Ergebnis überprüfen und entsprechend darauf reagieren. Wenn beispielsweise der vorhergesagte Wert von Wafern unnormal ist, kann das Los vor dem nächsten Schritt gestoppt werden und es kann eine detaillierte Untersuchung durchgeführt werden, um den Grund zu ermitteln. Außer für Kontrollbeispiele besteht keine Notwendigkeit, auf das Ergebnis der Untersuchung mittels Analyseanlagen zu warten. Somit ist die vorliegende Erfindung effizient und zeitsparend. The wafer quality depends on the manufacturing conditions within the process plant off and therefore the signals generated by the manufacturing system stand with the Process behavior in relation. With increasing computing power, that for the Data processing only used a few in the present invention Seconds. The system signals can be processed immediately to a predicted value of the wafer quality, for example the extent of the Deepening and the number of defects represents at the end of a manufacturing process produce. The operator can check the predicted result and accordingly to react to that. For example, if the predicted value of wafers is abnormal the lot can be stopped before the next step and there can be one detailed investigation can be carried out to determine the reason. Except for Control samples do not need to be based on the result of the investigation Maintain analytical equipment. Thus, the present invention is efficient and time-saving.

Ein weiterer Vorteil der vorliegenden Erfindung besteht darin, dass jeder Wafer prozesslinienintern überwacht werden kann, anstelle dass eine beispielhafte Auswahl stattfindet, wie dies konventionellerweise der Fall ist. Es ist zeitaufwendig, jeden Wafer unter Verwendung lediglich einiger prozesslinieninterner Überwachungsinstrumente zu überprüfen und es ist ebenso nicht praktikabel für den Hersteller, viele teuere prozesslinieninterne Überwachungsinstrumente zu kaufen, um zu ermöglichen, dass die Wafer mit der gleichen Geschwindigkeit, mit der sie bearbeitet werden, analysiert werden. Die vorliegende Erfindung stellt einen zeitsparenden Weg für die prozesslinieninterne Überwachung der Waferqualität jedes Wafers bereit, wobei die Hochgeschwindigkeitsverarbeitungsfähigkeit eines Computers und Korrelationsmodelle angewendet werden. Wenn der vorhergesagte Wert eines Wafers unnormal ist, kann der Wafer für die weitere Analyse herausgenommen werden. Für wertvolle und teuere Produkte liefert die prozesslinieninterne Überwachung jedes Wafers einen präziseren Weg, um die Waferqualität zu kontrollieren. Another advantage of the present invention is that each wafer can be monitored within the process line instead of making an exemplary selection, as is conventionally the case. It is time consuming to take every wafer under Use only a few process line monitoring tools check and it is also not practical for the manufacturer, many expensive Buy in-line monitoring tools to enable the wafers to match same speed at which they are processed. The The present invention provides a time-saving way for the process line internal Monitoring the wafer quality of each wafer ready, with the High speed processing capability of a computer and correlation models are applied. If If the predicted value of one wafer is abnormal, the wafer can continue for the next Analysis can be taken out. For valuable and expensive products, the In-line monitoring of each wafer is a more precise way to improve wafer quality check.

Die vorhergehende Beschreibung der bevorzugten Ausführungsform dieser Erfindung wurde zum Zwecke der Darstellung und Beschreibung angeführt. Offensichtliche Modifikationen oder Änderung sind angesichts der obenaufgeführten technischen Lehre möglich. Die Ausführungsformen wurden ausgewählt und beschrieben, um eine bestmögliche Darstellung der Prinzipien der vorliegenden Erfindung und deren praktischen Anwendung bereitzustellen, um damit den Fachmann in die Lage zu versetzen, die Erfindung in diversen Ausführungsformen und mit diversen Modifikationen, wie sie für die spezielle Anwendung geeignet sind, zu verwenden. Alle derartigen Modifikationen und Variationen sind im Schutzbereich der vorliegenden Erfindung, wie dieser durch die angefügten Patentansprüche definiert ist, wenn diese in der vollen Breite und entsprechenden dem Äquivalenzbereich interpretiert werden. The foregoing description of the preferred embodiment of this invention has been presented for purposes of illustration and description. obvious Modifications or changes are in view of the above technical teaching possible. The embodiments have been selected and described to illustrate one best possible representation of the principles of the present invention and their practical Provide application to enable those skilled in the art to Invention in various embodiments and with various modifications, as for the special application are suitable to use. All such modifications and Variations are within the scope of the present invention as evidenced by the appended claims is defined if these in the full width and corresponding to the equivalence range.

figure description Fig. 1

110110

Ätzer etcher

112112

Kommunikationsanschluss communication port

120120

Filtereinheit filter unit

100100

Analyseinstrument analytical tool

140140

Datenbank Database

160160

Normiereinheit normalization

180180

Korrelationseinheit correlation unit

182182

Schalter switch

Fig. 2

202202

Aufnehmen der messbaren Signale während einer Waferbearbeitung einer Fabrikationsanlage Recording the measurable signals during a wafer processing manufacturing plant

204204

Filtern der aufgenommenen Signale, um unnormale Signale auszuschließen Filter the recorded signals to abnormal signals excluded

206206

Anpassen und Normieren der gefilterten Signale des Wafers, um die Waferdaten zu erzeugen Adjust and normalize the filtered signals of the wafer to the To generate wafer data

208208

Messen des Wafers mittels eines Analysegeräts, um einen gemessenen Wert zu erzeugen, der die Qualität des Wafers repräsentiert Measure the wafer using an analyzer to measure a measured Generate value that represents the quality of the wafer

210210

Erstellen eines Korrelationsmodells der Waferdaten und des gemessenen Wertes, der die Prozessqualität dieses Wafers repräsentiert Creation of a correlation model of the wafer data and the measured one Value that represents the process quality of this wafer

220220

Aufnehmen von Signalen, die von der Fabrikationsanlage erzeugt werden, wenn ein neuer Wafer einem Bearbeitungsvorgang in der Fabrikationsanlage unterzogen wird, und Filtern der Signale, um unnormale Signale auszuschließen, und anschließend Anpassen und Normieren der gefilterten Signale, um die Waferdaten zu erzeugen Recording signals generated by the manufacturing plant when a new wafer is processed in the Manufacturing facility undergoes, and filtering the signals to abnormal signals exclude, and then adjust and normalize the filtered Signals to generate the wafer data

222222

Erzeugen eines vorhergesagten Wertes, der die Prozessqualität des Wafers repräsentiert, durch Eingeben der Waferdaten in das Korrelationsmodell Generate a predicted value that reflects the process quality of the Wafers represented by entering the wafer data in the correlation model

Fig. 4

x Die Ausdehnung der Vertiefung vorhergesagt durch ein lineares Korrelationsmodell x The extent of the depression predicted by a linear correlation model

O Die gemessene Ausdehnung der Vertiefung O The measured extent of the depression

y-Achse Ausdehnung der Vertiefung (A) y-axis extension of the depression (A)

x-Achse Anzahl der Wafer x-axis Number of wafers

Fig. 5

Δ Vorhergesagt durch ein künstliches neuronales Netzwerkkorrelationsmodell Δ Predicted by an artificial neural network correlation model

O Gemessene Defektanzahl mittels eines KLA-Abtasters O Measured number of defects using a KLA scanner

y-Achse Anzahl der Defekte y-axis Number of defects

x-Achse Anzahl der Wafer x-axis Number of wafers

Claims

1. A method for the in-process line monitoring of the process behavior during wafer processing using a manufacturing plant, with the steps:

a) recording first signals which are generated by the manufacturing plant when a model wafer is being processed;

b) filtering the first signals to exclude abnormal signals;

c) adjusting and normalizing the filtered first signals to generate model wafer data;

d) measuring the model wafer in order to generate a measured value representing its process quality;

e) creating a correlation model of the model wafer data and the measured value of the model wafer;

f) recording second signals generated by the manufacturing plant when a product wafer is being processed;

g) filtering the second signals to exclude abnormal signals;

h) adjusting and normalizing the filtered second signals to generate the product wafer data; and

i) Generating a predicted value that represents the process quality of the product wafer by entering the product wafer data into the correlation model.

2. The method of claim 1, wherein the correlation model is created by steps (a) to (e) are repeated using several model wafers.

3. The method of claim 1, wherein the step of adjusting and Normalizing the filtered first signals by means of classification, averaging and / or Integration is obtained.

4. The method of claim 1, wherein the manufacturing facility is an etcher and the measured value is the extent of a depression.

5. The method of claim 1, further comprising a step (j) comprising: measuring at least one product wafer in order to obtain a measured value of the product wafer generate, and if the measured value of the product wafer outside a predetermined Range, enter the measured value of the product wafer data in the Correlation model to update the correlation model.

6. The method of claim 1, wherein the manufacturing facility is an etcher and the measured value is the number of defects on the model wafer.

7. The method of claim 1, wherein the correlation model is a linear one Correlation model is.

8. The method of claim 1, wherein the correlation model is an artificial one neural network correlation model.

9. A system for in-process line monitoring of process behavior during wafer processing using a manufacturing system, with:
a filter unit to receive signals generated by the manufacturing plant during the processing of wafers and to filter the signals to exclude abnormal signals;
a normalization unit to adapt and normalize the filtered signals to generate wafer data; and
a correlation unit with a switch for alternatively selecting a modeling function or a predictive function, wherein, when the modeling function is selected, a correlation model is created by entering the wafer data and a measured value that represents the process quality of a wafer measured by an analysis device, and, when the predictive function is selected, a predicted value representing the process quality of a wafer is generated by entering wafer data of the selected wafer into the correlation model.

10. The system of claim 9, wherein the normalization unit is the filtered Signals are adjusted and standardized through classification, averaging and / or integration to generate the wafer data.

11. The system of claim 9, wherein the manufacturing facility is an etcher and the measured value is the extent of the recess of the wafer.

12. The system of claim 9, wherein the manufacturing facility is an etcher and the measured value is the number of defects on the wafers.

13. The system of claim 9, wherein the correlation model is a linear one Correlation model is.

14. The system of claim 9, wherein the correlation model is an artificial one neural network correlation model.

15. The system of claim 9, further comprising a database for storing the Wafer data and the measured value of the process behavior of the wafer includes.