TW202147474A - 用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷之系統和方法 - Google Patents

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Abstract

本發明描述用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷(LRD)之一系統及方法，其經組態以：用一或多個應力測試工具對自一或多個在線樣本分析工具接收之複數個晶圓之至少一些者執行一或多個應力測試，以判定該複數個晶圓之一通過集合及該複數個晶圓之一未通過集合；對該複數個晶圓之該未通過集合之至少一些者執行一可靠性反擊分析；分析該可靠性反擊分析以判定由一或多個潛在可靠性缺陷(LRD)引起之一或多個晶粒失效鏈的一或多個地理位置；及對由該等LRD引起之該一或多個晶粒失效鏈的該一或多個地理位置執行一地理反擊分析。

Description

用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷之系統和方法
本發明大體上係關於半導體裝置，且更特定言之係關於用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷之系統及方法。
半導體裝置之製造通常可需要成百上千個處理步驟來形成一運作裝置。在此等處理步驟之進程中，可執行各種檢測及/或計量量測以識別缺陷及/或監測關於裝置之各種參數。亦可執行電測試以驗證或評估裝置之功能性。然而，雖然一些經偵測缺陷及計量誤差可非常顯著以便清楚地指示一裝置失效，但較小變動可在裝置暴露至其等工作環境之後引起裝置之早期可靠性失效。半導體裝置(諸如汽車、軍事、航空及醫療應用)之風險規避使用者開始尋求超過當前百萬分之一(PPM)位準之在十億分之一(PPB)範圍內之失效率。隨著汽車、軍事、航空及醫療應用中對半導體裝置之需求不斷增加，辨識及控制可靠性缺陷對於滿足此等行業要求至關重要。因此，可期望提供用於可靠性缺陷偵測之系統及方法。
揭示一種根據本發明之一或多項實施例之系統。在一闡釋性實施例中，該系統包含通信地耦合至一或多個在線樣本分析工具及一或多個應力測試工具之一控制器。在另一闡釋性實施例中，該控制器包含一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行程式指令，從而引起該一或多個處理器用該一或多個應力測試工具對複數個晶圓之至少一些者執行一或多個應力測試以判定該複數個晶圓之一通過集合及該複數個晶圓之一未通過集合。在另一闡釋性實施例中，該複數個晶圓係自該一或多個在線樣本分析工具接收。在另一闡釋性實施例中，該複數個晶圓之各晶圓包含複數個層。在另一闡釋性實施例中，該複數個層之各層包含複數個晶粒。在另一闡釋性實施例中，該控制器包含一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行程式指令，從而引起該一或多個處理器對該複數個晶圓之該未通過集合之至少一些者執行一可靠性反擊分析。在另一闡釋性實施例中，該控制器包含一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行程式指令，從而引起該一或多個處理器分析該可靠性反擊分析以判定由一或多個潛在可靠性缺陷(LRD)引起之一或多個晶粒失效鏈之一或多個地理位置。在另一闡釋性實施例中，該控制器包含一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行程式指令，從而引起該一或多個處理器對由該等LRD引起之該一或多個晶粒失效鏈之該一或多個地理位置執行一地理反擊分析。
揭示一種根據本發明之一或多項實施例之方法。在一闡釋性實施例中，該方法可包含(但不限於)用一或多個應力測試工具對複數個晶圓之至少一些者執行一或多個應力測試以判定該複數個晶圓之一通過集合及該複數個晶圓之一未通過集合。在另一闡釋性實施例中，該複數個晶圓係自一或多個在線樣本分析工具接收。在另一闡釋性實施例中，該複數個晶圓之各晶圓包含複數個層。在另一闡釋性實施例中，該複數個層之各層包含複數個晶粒。在另一闡釋性實施例中，該方法可包含(但不限於)對該複數個晶圓之該未通過集合之至少一些者執行一可靠性反擊分析。在另一闡釋性實施例中，該方法可包含(但不限於)分析該可靠性反擊分析以判定由一或多個潛在可靠性缺陷(LRD)引起之一或多個晶粒失效鏈之一或多個地理位置。在另一闡釋性實施例中，該方法可包含(但不限於)對由該等LRD引起之該一或多個晶粒失效鏈之該一或多個地理位置執行一地理反擊分析。
揭示一種根據本發明之一或多項實施例之系統。在一項闡釋性實施例中，該系統包含一或多個在線樣本分析工具。在另一闡釋性實施例中，該系統包含一或多個應力測試工具。在另一闡釋性實施例中，該系統包含通信地耦合至該一或多個在線樣本分析工具及該一或多個應力測試工具之一控制器。在另一闡釋性實施例中，該控制器包含一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行程式指令，從而引起該一或多個處理器用該一或多個應力測試工具對複數個晶圓之至少一些者執行一或多個應力測試以判定該複數個晶圓之一通過集合及該複數個晶圓之一未通過集合。在另一闡釋性實施例中，該複數個晶圓係自該一或多個在線樣本分析工具接收。在另一闡釋性實施例中，該複數個晶圓之各晶圓包含複數個層。在另一闡釋性實施例中，該複數個層之各層包含複數個晶粒。在另一闡釋性實施例中，該控制器包含一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行程式指令，從而引起該一或多個處理器對該複數個晶圓之該未通過集合之至少一些者執行一可靠性反擊分析。在另一闡釋性實施例中，該控制器包含一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行程式指令，從而引起該一或多個處理器分析該可靠性反擊分析以判定由一或多個潛在可靠性缺陷(LRD)引起之一或多個晶粒失效鏈之一或多個地理位置。在另一闡釋性實施例中，該控制器包含一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行程式指令，從而引起該一或多個處理器對由該等LRD引起之該一或多個晶粒失效鏈之該一或多個地理位置執行一地理反擊分析。
應理解，前文概述及下文詳細描述兩者僅為例示性及說明性且並不一定限制如所主張之本發明。併入說明書且構成說明書之一部分之附圖繪示本發明之實施例且連同概述一起用於說明本發明之原理。
相關申請案之交叉參考 本申請案根據35 U.S.C. § 119(e)規定主張於2020年1月30日申請之美國臨時申請案第62/967,964號的權利，該案之全文係以引用的方式併入本文中。
現將詳細參考附圖中繪示之所揭示標的物。本發明已關於某些實施例及其等之特定特徵而特定展示及描述。本文中所闡述之實施例應被視為闡釋性而非限制性。一般技術者應易於明白，可在不脫離本發明之精神及範疇之情況下作出形式及細節方面之各種改變及修改。
本發明之實施例係關於用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷(LRD)之系統及方法。特定言之，本發明之實施例係關於在包含(但不限於)半導體裝置之裝置中之基線製程中識別LRD之來源。本發明之一些實施例係關於偵測LRD，該等LRD在製造/測試期間可能不會導致失效或在操作期間可能不會導致立即裝置失效，但在裝置用於一工作環境中時之操作期間可導致裝置之早期失效。
在製程期間產生之缺陷可對現場裝置之效能產生廣泛影響。例如，「致命」缺陷可導致立即裝置失效，而許多次要缺陷可貫穿裝置使用期限(lifetime)對裝置之效能具有極小影響或無影響。然而，可存在一缺陷類型，在本文中被稱為潛在可靠性缺陷(LRD) (或出於本發明之目的而稱為可靠性缺陷或潛在缺陷)，該等缺陷在製造/測試期間可能不會導致失效或在操作期間可能不會導致立即裝置失效，但在裝置用於一工作環境中時之操作期間可導致裝置之早期失效。LRD可由在正常條件下操作而無偏移之一製造線內之缺陷機制產生。LRD不受良率限制，且因此無法或不會透過傳統電測試及基線帕雷托(pareto)方法來識別。
本文中應注意，出於本發明之目的，「LRD」可表示一單個潛在可靠性缺陷或多個潛在可靠性缺陷。另外，本文中應注意，出於本發明之目的，術語「製程」及「製造程序」以及該等術語之各自變體(例如，「製造線」及類似者)可被視為等效。
可利用各種策略以基於一半導體裝置之製造LRD基線帕雷托來監測或控制裝置之可靠性。各種策略容許製造程序取決於晶片複雜性及大小而達成百萬分之一(PPM)位準之基線可靠性缺陷控制。選擇半導體製造行業(例如，汽車、軍事、航空及醫療行業)之新要求係十億分之一(PPB)控制位準，從而需要改良系統及方法來識別可靠性失效之來源。
一種類型之策略可包含結合預燒或其他應力測試而完成之後段製程(EOL)可靠性測試。半導體裝置製造商目前將EOL電可靠性測試與預燒及其他應力測試結合使用以產生一電可靠性或(「rel」)帕雷托。此方法論主要受限於可自電測試收集之資訊類型。因此，所識別之失效機制通常僅可引用失效之電特性(例如，「類型1失效」或「單位元失效」)。雖然此可為來源提供線索，但其常常無法給予半導體製造程序關於根本原因之足夠可行動資訊以有效地引導工程設計改良研究。實際上，結合預燒或其他應力測試完成之EOL可靠性測試主要用於識別固有缺陷率之來源(例如，相對於諸如缺陷率之外在機制)，及用於量化可靠性之比率(例如，相對於判定或啟用失效之一根本原因識別)。
例如，執行晶粒之電測試以評估晶粒之一或多個態樣之運作作為用於可靠性分析之資料。另外，預燒或其他應力測試可在製程中之任何點執行且可包含(但不限於)一預燒前電晶圓分類及最終測試(例如，一電測試)或一預燒後電測試。未通過一電測試步驟之半導體裝置可與其他通過半導體裝置隔離。例如，可自供應鏈移除(例如，摒棄)晶粒或晶圓或對其標記以用於進一步測試。
然而，單獨電測試可不提供足夠資訊來滿足嚴格可靠性標準同時維持成本及處理量目標。例如，由於一晶粒處於一近最終狀態，故一預燒後電測試可提供該晶粒之運作之一準確分析，但歸因於成本、時間要求或引入長期可靠性問題之可能性而無法大批量生產。藉由另一實例，在生產之任何步驟期間之電測試提供適於識別已展現全部或部分失效之裝置之通過/未通過資訊，但可能不適於識別可能在一後續時間失效之裝置(例如，具有潛伏缺陷之裝置)。藉由另一實例，使用電測試來完全特性化各晶粒通常係不切實際或有時不可行，從而導致電測試中之間隙。例如，在一特定電路佈局中可存在即使使用一「完美」測試策略仍可能無法使用電測試偵測之理論上可能缺陷。本文中應注意，完全特性化各晶粒之全部態樣可能不具成本效益或不實際，使得一選定測試策略可自一原本「完美」或原本經最佳化測試策略偏離。例如，不完美測試覆蓋範圍可源自(但不限於)一特定電路之不可測試區域、可難以測試之類比電路(例如，高電壓類比電路)或將需要多個部分之複雜同時或循序通電之電路。出於本發明之目的，術語「測試覆蓋範圍」用於廣泛地描述用於評估一測試策略之效能之度量。
另一類型之策略可包含標準在線缺陷基線帕雷托方法論以及引起可靠性問題之缺陷係相同或類似於良率限制缺陷或(「良率」)帕雷托之一推論。半導體裝置製造商產生良率限制缺陷之在線缺陷基線帕雷托。藉由假定缺陷驅動之(外在)可靠性失效之來源與良率限制失效成比例，可將此資訊用於可靠性研究。此方法之一缺點在於，潛在可靠性缺陷帕雷托在相對群體及優先級兩個方面幾乎確定不同於良率限制帕雷托。藉由使用可靠性帕雷托(或rel帕雷托)來加偏差於良率帕雷托，可部分減少此不確定性。然而，應注意，一些LRD未與良率限制缺陷相關。另外，應注意，許多LRD僅在良率限制缺陷之較小尺寸範圍內形成，LRD之尺寸通常為裝置或技術特定的。
另一類型之策略可包含現場可靠性回饋之一物理失效分析(PFA)。現場可靠性回饋之PFA通常需要汽車半導體裝置製造商。例如，現場可靠性回報可來自一級組件供應商、汽車OEM處之組裝或來自最終消費者之保證現場回饋。現場可靠性回饋可能無法提供足夠資訊以產生在線可靠性來源之一可行動帕雷托。例如，可缺少統計顯著性，因為失效之PPM數目可如此小，使得難以自少數現場回饋全面瞭解基線可靠性帕雷托。藉由另一實例，現場回饋可提供反映出在製造失效裝置時半導體製造程序之可靠性問題之資訊，從而可能導致製造與觀察之間的相當大延遲(例如，可能包含數年)。一般而言，PFA可為昂貴、耗時及/或常常不確定或不正確的。
本文中應注意，所提出之各種策略之一限制可包含失效之根本原因被LRD之啟動程序或來自PFA延遲程序之附帶損害所破壞。
應理解，標記「潛在缺陷」、「可靠性缺陷」、「潛在可靠性缺陷」或LRD及類似者在本文中僅出於闡釋性目的而使用，且不應被解釋為限制性。此外，本文中所描述之與特定類型之缺陷(例如，潛在缺陷、可靠性缺陷、LRD或類似者)有關之基於缺陷之可靠性判定及控制的實例亦僅出於闡釋性目的而提供，且不應被解釋為限制性。實情係，用於基於缺陷之可靠性預測的各種方法論通常可用於識別任何類型的缺陷或多種類型的缺陷，而無關於用於描述缺陷的標記。
現參考圖1A至圖6，描述根據本發明之一或多項實施例之用於識別半導體裝置中之LRD的系統及方法。
圖1A及圖1B大體上係根據本發明之一或多項實施例之用於識別LRD之一系統100的方塊圖。
在一實施例中，系統100包含用於偵測一樣本104之一或多個層中之缺陷的至少一檢測工具102 (例如，一在線樣本分析工具)。系統100通常可包含任何數目或類型之檢測工具102。例如，一檢測工具102可包含經組態以基於來自任何源(諸如(但不限於)一雷射源、一燈源、一X射線源或一寬頻電漿源)之光對樣本104之詢問而偵測缺陷之一光學檢測工具。藉由另一實例，一檢測工具102可包含經組態以基於一或多個粒子束(諸如(但不限於)一電子束、一離子束或一中性粒子束)對樣本之詢問而偵測缺陷之一粒子束檢測工具。例如，檢測工具102可包含一透射電子顯微鏡(TEM)或一掃描電子顯微鏡(SEM)。出於本發明之目的，本文中應注意，至少一檢測工具102可為一單個檢測工具102或可表示一群組之檢測工具102。
在另一實施例中，樣本104係複數個晶圓之一晶圓，該複數個晶圓之各晶圓包含複數個層。在另一實施例中，該複數個層之各者包含複數個晶粒。在另一實施例中，該複數個晶粒之各者包含複數個區塊。出於本發明之目的，一缺陷可被視為一製造層或一層中之圖案與設計特性(包含但不限於，物理、機械、化學或光學性質)之任何偏差。此外，一缺陷相對於一晶粒或該晶粒上之特徵可具有任何大小。以此方式，一缺陷可小於一晶粒(例如，按一或多個經圖案化特徵之尺度)或可大於一晶粒(例如，作為一晶圓級刮痕或圖案之部分)。例如，一缺陷可包含一樣本層之一厚度或組合物在圖案化之前或之後之偏差。藉由另一實例，一缺陷可包含一經圖案化特徵之一大小、形狀、定向或位置之一偏差。藉由另一實例，一缺陷可包含與微影及/或蝕刻步驟相關聯之瑕疵，諸如(但不限於)相鄰結構之間的橋接件(或其缺乏)、凹坑或孔。藉由另一實例，一缺陷可包含一樣本104之一經損壞部分，諸如(但不限於)一刮痕或一晶片。例如，缺陷之嚴重性(例如，一刮痕之長度、一凹坑之深度、缺陷之經量測量值或極性或類似者)可很重要且應加入考量。藉由另一實例，一缺陷可包含經引入至樣本104之一外界粒子。因此，應理解，本發明中之缺陷之實例僅出於闡釋性目的而提供且不應被解釋為限制性。
在另一實施例中，系統100包含用於量測樣本104或樣本104之一或多個層之一或多個性質之至少一計量工具106 (例如，一在線樣本分析工具)。例如，一計量工具106可特性化性質，諸如(但不限於)層厚度、層組合物、臨界尺寸(CD)、疊對或微影處理參數(例如，一微影步驟期間之照明之強度或劑量)。在此方面，一計量工具106可提供關於樣本104、樣本104之一或多個層或樣本104之一或多個晶粒之製造之資訊，其可與可導致所得經製造裝置之可靠性問題之製造缺陷之概率有關。出於本發明之目的，本文中應注意，至少一計量工具106可為一單個計量工具106或可表示一群組之計量工具106。
在另一實施例中，系統100包含用於測試一經製造裝置之一或多個部分之功能性之至少一應力測試工具108。系統100可包含用以測試、檢測或以其他方式特性化一經製造裝置之一或多個部分在製造循環中之任何點之性質之任何數目或類型之應力測試工具108。例如，應力測試工具108可包含(但不限於)經組態以加熱樣本104 (例如，一烤爐或其他熱源)、經組態以冷卻樣本104 (例如，一冷凍機或其他冷源)、經組態以依一不正確電壓(例如，一電源供應器)操作樣本104或類似者之一預燒前機電測試工具或一預燒後電測試工具。
在一實施例中，系統100包含一控制器110。控制器110可包含經組態以執行維持於記憶體114 (例如，一記憶體媒體、記憶體裝置或類似者)上之程式指令之一或多個處理器112。此外，控制器110可與系統100之組件之任一者(包含但不限於，檢測工具102、計量工具106或應力測試工具108)通信地耦合。
在此方面，控制器110之一或多個處理器112可執行貫穿本發明所描述之各種程序步驟之任一者。例如，控制器110之一或多個處理器112可經組態以執行以下一或多者：藉由對一或多個臨界層進行高靈敏度缺陷檢測來特性化複數個晶圓之一或多個晶圓；基於藉由對該一或多個晶圓之該一或多個臨界層進行高靈敏度缺陷檢測之該特性化來對該複數個晶圓執行電晶圓分類(EWS)；對未通過該EWS之一晶圓集合之至少一些者執行反擊分析；對通過該EWS之一晶圓集合之至少一些者執行一或多個應力測試；測試通過該EWS且經受該一或多個應力測試之該晶圓集合之該至少一些者；對通過該EWS且未通過該一或多個應力測試之一晶圓集合之至少一些者執行可靠性反擊分析；分析該反擊分析及該可靠性反擊分析之一組合以判定由LRD引起之失效之地理位置；對由LRD引起之失效之該等地理位置執行一地理反擊分析；產生包含LRD之一或多個缺陷影像；及/或產生LRD之一或多個統計表示。
一控制器110之一或多個處理器112可包含此項技術中已知之任何處理器或處理元件。出於本發明之目的，術語「處理器」或「處理元件」可經廣泛定義以涵蓋具有一或多個處理或邏輯元件之任何裝置(例如，一或多個微處理器裝置、一或多個特定應用積體電路(ASIC)裝置、一或多個場可程式化閘陣列(FPGA)或一或多個數位信號處理器(DSP))。在此意義上，一或多個處理器112可包含經組態以執行演算法及/或指令(例如，儲存於記憶體中之程式指令)之任何裝置。在一項實施例中，一或多個處理器112可體現為一桌上型電腦、大型電腦系統、工作站、影像電腦、平行處理器、網路化電腦或經組態以執行經組態以操作系統100或結合系統100一起操作之一程式之任何其他電腦系統，如貫穿本發明所描述。
記憶體114可包含此項技術中已知之適用於儲存可由相關聯之一或多個處理器112執行之程式指令之任何儲存媒體。例如，記憶體114可包含一非暫時性記憶體媒體。藉由另一實例，記憶體114可包含(但不限於)一唯讀記憶體(ROM)、一隨機存取記憶體(RAM)、一磁性或光學記憶體裝置(例如，磁碟)、一磁帶、一固態硬碟及類似者。應進一步注意，記憶體114可與一或多個處理器112一起容置於一共同控制器外殼中。在一項實施例中，記憶體114可相對於一或多個處理器112及控制器110之實體位置遠端定位。例如，控制器110之一或多個處理器112可存取可透過一網路(例如，網際網路、內部網路及類似者)存取之一遠端記憶體(例如，伺服器)。
在一實施例中，一使用者介面116通信地耦合至控制器110。在一項實施例中，使用者介面116可包含(但不限於)一或多個桌上型電腦、膝上型電腦、平板電腦及類似者。在另一實施例中，使用者介面116包含用於將系統100之資料顯示給一使用者之一顯示器。使用者介面116之顯示器可包含此項技術中已知之任何顯示器。例如，顯示器可包含(但不限於)一液晶顯示器(LCD)、一基於有機發光二極體(OLED)之顯示器或一CRT顯示器。熟習此項技術者應認知，能夠與一使用者介面116整合之任何顯示裝置適用於本發明中之實施方案。在另一實施例中，一使用者可回應於經由使用者介面116之一使用者輸入裝置顯示給使用者之資料而輸入選擇及/或指令。
在一項實施例中，系統100包含至少一半導體製造工具(semiconductor manufacturing tool或semiconductor fabrication tool) 118。例如，半導體製造工具118可包含此項技術中已知之任何工具，包含(但不限於)一蝕刻器、掃描器、步進器、清潔器或類似者。一製程可包含製造跨一樣本(例如，一半導體晶圓或類似者)之表面分佈之多個晶粒，其中各晶粒包含形成一裝置組件之多個經圖案化材料層。各經圖案化層可藉由半導體製造工具118經由用以產生一所關注圖案之包含材料沈積、微影、蝕刻之一系列步驟及/或一或多個曝光步驟(例如，藉由一掃描器、一步進器或類似者執行)來形成。出於本發明之目的，本文中應注意，至少一半導體製造工具118可為一單個半導體製造工具118或可表示一群組之半導體製造工具118。
在另一實施例中，在針對晶粒中之所關注層之一或多個處理步驟(例如，微影、蝕刻或類似者)之後使用在線樣本分析工具(例如，檢測工具102或計量工具106)之任何組合來識別LRD。在此方面，在製程之不同階段之缺陷偵測可被稱為在線缺陷偵測。
本文中應注意，出於本發明之目的，圖1A中所繪示之實施例及圖1B中所繪示之實施例可被視為相同系統100或不同系統100之部分。另外，本文中應注意，圖1A中所繪示之系統100內之組件及圖1B中所繪示之系統100內之組件可直接通信或可透過控制器110通信。
圖2A至圖2C係根據本發明之一或多項實施例之一樣本104之多個層中之缺陷之彙總的概念圖解。
用於缺陷限制之良率帕雷托之選擇基於良率之反擊分析方法論及程序包含使EOL良率失效與引起失效之在線來源相關。EOL良率失效導引通常呈一實體缺陷之一橫截面TEM確認之形式之PFA。接著將此實體位置與在線缺陷位置疊對以與在線學習相關。此分析通常對良率失效提供明確因果關係，但係緩慢的(例如，大約每週數十次)且可無視於難以在TEM中定位或成像之缺陷模式。
用於缺陷限制之良率帕雷托之選擇基於良率之反擊分析方法論及程序包含將EOL電失效位置直接疊對至在線缺陷資料。例如，選擇邏輯設計方法及分析工具可容許將電失效局部化至有可能發生失效之「鏈」位置中。另外，選擇技術容許純粹基於設計佈局而將在線檢測導引至潛在鏈位置失效。
如圖2A中所繪示，可藉由系統100之任何組件(包含但不限於，檢測工具102或計量工具106)在樣本104之一或多個層202 (例如，如圖2A中所繪示之三個(3)層202)中偵測各種缺陷200。
如圖2B中所繪示，除了在樣本104之一或多個層202中偵測之各種缺陷200之外，一EOL分類良率圖204亦可提供樣本104上之包含一或多個晶粒失效鏈208之一或多個位置206之一參考。
如圖2C中所繪示，包含一或多個缺陷200之一或多個層202及包含具有一或多個晶粒失效鏈208之一或多個位置206之EOL分類良率圖204可經圖形表示為其中將所有經偵測缺陷合併至樣本104之一單個俯視圖表示中之一反擊分析圖210。在反擊分析圖210中，可能晶粒失效鏈208與在線檢測結果疊對，且判定一或多個未命中位置212及/或一或多個命中位置214。例如，一未命中位置212係其中一或多個缺陷200不重疊及/或未經判定以透過統計概率引起一或多個晶粒失效鏈208之位置。藉由另一實例，一命中位置214係其中一或多個缺陷200重疊及/或經判定以具有一選擇統計概率以引起一或多個晶粒失效鏈208之位置。
本文中應注意，一或多個未命中位置212及/或一或多個命中位置214可由來自一或多個晶粒失效鏈208之一區域表示。例如，該區域可表示其中在失效範圍內之一缺陷具有引起晶粒失效鏈之一選擇百分比機會之一臨限值(例如，以微米(μm)為單位)。本文中應注意，一或多個未命中位置212及/或一或多個命中位置214可包含可指示一熱點或空間型樣(其中有可能發生額外缺陷或對於其可尤其影響可靠性)之特性，諸如(但不限於)膜或層厚度、膜組合物、晶圓平坦度、晶圓形貌、電阻率、局部化之應力量測值或臨界尺寸量測值。
圖3繪示根據本發明之一或多項實施例之比較命中之數目(計數)與疊對臨限大小(以μm為單位)之一曲線圖300。在一項實施例中，表示一小疊對臨限值之一區域302將靠近曲線圖300之左側且可未命中引起失效之缺陷，從而導致疊對失效。例如，區域302可取決於一在線樣本分析工具缺陷定位準確度(DLA)。在另一實施例中，表示一大疊對臨限值之一區域304將靠近曲線圖300之右側且可捕獲未引起失效之缺陷，從而導致偽陽性。在另一實施例中，表示一最佳疊對臨限值之一區域306將靠近曲線圖300之中間。例如，區域306可足夠大以考量在線樣本分析工具DLA，但足夠小使得LRD偽陽性判定之統計概率為低或減小。例如，儘管不受限制，但可選擇具有5 μm之至少一尺寸之一區域。
本文中應注意，堆疊晶粒可容許將來自一樣本104上之不同位置之晶粒或跨不同樣本104之晶粒進行圖形比較。當正確執行時，反擊捕獲率度量(百分比)可量化與在線缺陷相關之失效之數目。例如，對於在線監測程序，增加至70%以上之反擊捕獲率可能並不罕見。
圖4及圖5A至圖5C大體上繪示根據本發明之一或多項實施例描述之LRD方法論或程序。在一項實施例中，該等LRD方法論或程序包含結合高溫操作壽命(HTOL)預燒使用基於疊對之反擊分析之LRD基線帕雷托。
圖4表示根據本發明之一或多項實施例之繪示LRD方法論或程序之一方法或程序400的一流程圖。本文中應注意，方法或程序400之步驟可全部或部分藉由圖5A至圖5C中所繪示之系統500實施。然而，應進一步認知，因為額外或替代系統級實施例可實行方法或程序400之全部或部分步驟，故方法或程序400並不限於圖5A至圖5C中所繪示之系統500。
本文中應注意，方法或程序400之任何步驟可包含任何選定數目個樣本104內之任何選定晶粒。例如，一群體可包含(但不限於)來自一單個樣本104、一批次(例如，一生產批次)內之多個樣本104或跨多個批次之選定樣本104之選定晶粒。
在一步驟402中，藉由對一或多個臨界層進行高靈敏度缺陷檢測來特性化複數個晶圓之一或多個晶圓。在一項實施例中，方框502表示如圖1A及圖1B中所繪示之至少一些系統100。在此方面，方法或程序400之步驟可全部或部分藉由圖1A及圖1B中所繪示之系統100實施。在方框502中，在藉由許多製造程序執行之許多(例如，幾十個、幾百個、幾千個)步驟之後，製造複數個晶圓。例如，可藉由至少一半導體製造工具118來執行製造。
在製造之後，複數個晶圓之一或多個晶圓接收藉由完整或幾乎完整SEM檢視對所有臨界層(例如，20個層至50個層之間)之高靈敏度檢測(例如，寬頻電漿檢測或類似者)。
例如，取決於一或多個晶圓之設計規則，一或多個晶圓可包含20個至50個之間的臨界層。選擇經圖案化晶圓檢測系統併入利用設計資料以定義僅專注於臨界圖案之小(例如，微米數量級)檢測區域之技術。使用此等基於設計之技術來檢測與潛在鏈失效有關之圖案產生由與後段製程良率密切相關之缺陷組成之檢測結果。此更直接技術容許更快分析周轉，實現更高取樣(數百個缺陷/晶圓)且可對在EOL難以實體地發現之缺陷模式提供成功因果關係。
藉由另一實例，SEM檢視可為100%。可結合工具上確定性分選或機器學習分析系統使用檢測工具102屬性資訊來判定臨界缺陷類型以辨識潛在LRD。此可直接發生在檢測工具102上、在計量工具106上或在一離線分析系統中。
在另一實施例中，選擇一或多個臨界層之後之額外層以觀察隨著晶圓繼續處理(例如，繼續通過一或多個製造程序)之臨界缺陷之形態變化。例如，一後續清潔可移除缺陷，一經沈積膜可嵌入缺陷，一回蝕步驟可裝飾缺陷或類似者。
在一步驟404中，基於藉由對一或多個晶圓之一或多個臨界層進行高靈敏度缺陷檢測之特性化來對複數個晶圓執行電晶圓分類(EWS)。在方框504中，複數個晶圓經受晶圓級測試，其中晶粒仍實體地在各晶圓上且經封裝。將複數個晶圓分類成複數個晶圓之EWS通過集合及EWS未通過集合。
在一步驟406中，對未通過EWS之一晶圓集合之至少一些者執行反擊分析。在方框506中，對未通過EWS之該晶圓集合之一些或所有者執行反擊分析。使用疊對使用於複數個晶圓之未通過集合之晶圓級測試與一或多個臨界層相關。本文中應注意，在圖2A至圖2C及圖3中繪示及描述反擊分析程序。
在一步驟408中，對通過EWS之一晶圓集合之至少一些者執行一或多個應力測試。在方框508中，對通過EWS之該晶圓集合之一些或所有者執行該一或多個應力測試。例如，通過EWS之該晶圓集合之一些或所有者包含具有可靠性相關缺陷之所有晶粒或一標定晶粒樣本。例如，可用工具上確定性分選或機器學習分析系統來判定通過EWS之該晶圓集合之哪一晶圓。將複數個晶圓之EWS通過集合分類成複數個晶圓之應力測試通過及應力測試未通過集合。
本文中應注意，在應用步驟408/方框508中之一或多個應力測試之前移除步驟404/方框504中之複數個晶圓之EWS未通過集合導致在應用一或多個應力測試之前減去與LRD無關之資訊。另外，本文中應注意，一或多個應力測試可能需要加以控制以防止良好晶圓被錯誤地破壞，從而導致偽陰性，而且需要加以控制以防止不良晶圓通過，從而導致偽陽性。
一或多個應力測試包含高加速因數預燒，諸如密集型HTOL預燒測試。例如，HTOL預燒測試可針對一預定義時間週期內在一高溫、一高電壓及/或一動態操作之一或多者下加應力於一裝置。在另一實施例中，一或多個應力測試可包含燒毀測試。例如，加應力於晶圓以啟動LRD可包含以下一或多者：在一烤爐中加熱晶圓且在一高溫下進行測試；冷卻晶圓且在一低溫(例如，攝氏-20度( ̊C))下進行測試；在一不合適電壓(例如，5伏(V)而非3 V)下進行測試，或類似者。
在一步驟410中，對通過EWS且被給予一或多個應力測試之晶圓集合之至少一些者給予一最終測試。在方框510，該最終測試可容許在一或多個應力測試之後移除複數個晶圓之應力測試通過集合。本文中應注意，在一或多個應力測試之後移除複數個晶圓的應力測試通過集合以及在應用步驟408/方框508中之一或多個應力測試之前移除步驟404/方框504中之複數個晶圓的EWS未通過集合，容許判定具有LRD的晶圓。
在一步驟412中，對通過EWS且未通過一或多個應力測試之一組晶圓執行一可靠性反擊分析。在方框512中，對未通過EWS之晶圓集合之一些或所有者執行反擊分析。使用疊對來使用於複數個晶圓之未通過集合的晶圓級測試與一或多個臨界層相關。本文中應注意，在圖2A至圖2C及圖3中繪示及描述反擊分析程序。可靠性反擊分析在LRD啟動之前提供引起可靠性失效之LRD之一參考。
在一步驟414中，組合及分析反擊分析及可靠性反擊分析以判定由LRD引起之失效之一地理位置。在方框514中，分析包含一位元映射分析及/或一區塊鏈失效分析。例如，該位元映射分析及/或該區塊鏈失效分析可判定一特定LRD之一(x, y)位置或該特定LRD之失效之一局部化。本文中應注意，可單獨分析可靠性反擊分析以判定由LRD引起之失效之一地理位置。
在一步驟416中，對由LRD引起之失效之地理位置執行一地理反擊分析。在方框516中，自電晶粒失效鏈至在線缺陷位置之地理反擊分析利用基於幾何結構之疊對演算法來組合基於點之在線缺陷位置與基於區域之EOL鏈報告。例如，電晶粒失效鏈位置可利用層資訊以及(x, y)映射。地理反擊分析疊對來自方框514中之位元映射分析及/或區塊鏈失效分析之資訊與來自方框518中所繪示之一良率管理系統之資訊。例如，方框518中之良率管理系統可在方框502中自系統100及/或系統100之組件(例如，至少一半導體製造工具118或類似者)接收一結果檔案。本文中應注意，應在方法或程序400之所有關鍵程序步驟檢測用於地理反擊分析之晶圓以避免EOL失效之潛在因果關係中之漏洞。例如，被發現之所有缺陷應用於分析，而不僅僅藉由後續檢視步驟分類之缺陷。
本文中應注意，如圖5A至圖5C中所繪示，在用於識別潛在可靠性缺陷之系統內可包含記錄及儲存原始缺陷資訊以供疊對期間使用之一額外系統。
在一步驟418中，產生包含LRD之一或多個缺陷影像。現參考圖5B，在方框516之地理反擊分析之後產生缺陷影像520a之一圖庫或集合520。例如，各缺陷影像520a包含引起一可靠性失效之一LRD 520b之一表示，在該LRD啟動之前，該表示提供該失效之根本原因之可行動資訊。本文中應注意，在LRD 520b啟動之前在缺陷影像520a內繪示LRD 520b係重要的，因為LRD之啟動有可能導致無法判定引起失效之原因(例如，歸因於啟動期間部分或完全破壞LRD，或類似者)。例如，可判定一程序裕度內之銅包覆層引起LRD，從而容許一工程設計團隊在啟動銅包覆層時損毀銅包覆層之前檢視及定址(例如，因此為一製程、系統或團隊提供價值)。
在一步驟420中，產生LRD之一或多個統計表示。現參考圖5C，在方框516之地理反擊分析之後，產生比較每LRD類型之數目與LRD類型之數目之一圖表522。在一個實例中，圖表522可用作在減少LRD類型之數目及每LRD類型之數目方面持續改良之一圖解或教示工具，此可驅動基線LRD帕雷托減少之持續改良且因此為採用用於識別半導體裝置中之LRD之系統及方法之一企業提供價值。
本文中應注意，缺陷影像520a之集合520及/或圖表522可顯示於如圖1A及圖1B中所繪示且貫穿本發明所描述之使用者介面116上。另外，本文中應注意，缺陷影像520a之集合520及/或圖表522可顯示於與使用者介面116分離之一顯示裝置上。
本文中應注意，用於識別潛在可靠性缺陷之系統及方法可解決外在(缺陷)可靠性失效，但可能並不意欲解決固有失效(例如，時間相依介電崩潰、熱載子注入或類似者)。
基於貫穿本發明提供之描述，用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷之系統及方法之實施例之一非限制性組合包含結合利用設計資料以定義專注於臨界圖案之小(例如，微米數量級)檢測區域之在線技術之在線缺陷檢測工具(例如，寬頻電漿或類似者)、良率管理分析系統及程序、EWS測試資料、最終測試資料及應力測試(例如，HTOL預燒或類似者)。用於識別半導體裝置中之LRD之系統及方法之實施例之此組合為半導體製造程序提供一LRD基線之一準確圖片(例如，文字及/或形象圖片)，該準確圖片足夠詳細以驅動可靠性缺陷之持續減少。例如，用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷之系統及方法可在啟動之前且在無由PFA延遲引起之附帶損害之情況下提供LRD之在線SEM影像。藉由另一實例，用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷之系統及方法可基於實際缺陷機制而非所得電性質來提供一LRD帕雷托。藉由另一實例，用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷之系統及方法可將可靠性失效自PPM降低至PPB位準。
圖6繪示根據本發明之一或多項實施例之利用用於識別LRD之系統及方法之一方法或程序600。本文中應注意，方法或程序600之步驟可實施圖4中所繪示之方法或程序400/圖5A至圖5C中所繪示之系統500之全部或部分。然而，應進一步認知，因為額外或替代系統級實施例可實行方法或程序600之全部或部分步驟，故方法或程序600並不限於圖4中所繪示之方法或程序400/圖5A至圖5C中所繪示之系統500。
在一步驟602中，可以選定間隔利用用於識別LRD之系統及方法以判定半導體裝置內之LRD之變化。在一項實施例中，方法或程序400之一些或所有步驟可結合系統500一起使用。例如，一半導體裝置製造商可以規則空間或不規則空間間隔利用用於識別半導體裝置中之LRD之系統及方法以提供隨時間持續變化之LRD帕雷托之一準確視圖。本文中應注意，該等間隔可至少部分由一或多個半導體製造程序之輸出，由一或多個半導體製造程序之運行之間的時間或類似者來定義。
在一步驟604中，基於用於識別LRD之系統及方法之結果來檢視選擇LRD帕雷托項目。例如，半導體裝置製造商可指派工程設計團隊來探索前3個帕雷托項目(例如，基於出現頻率選擇，未加權或經加權)，工程設計團隊可利用用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷之系統及方法以更佳理解程序窗、程序缺陷率、工具缺陷率以及對LRD形成之其他影響。
在一步驟606中，基於選擇LRD帕雷托項目之檢視針對選擇半導體製造工具判定一或多個調整。例如，工程設計團隊可判定調整，包含(但不限於)程序工具配方變化、程序工具升級變化、新程序工具變化、新原始材料變化或類似者。例如，該等變化可根據晶圓或晶圓上之晶粒之設計規範(例如，膜厚度；一經製造特徵之大小、形狀、定向或位置；或類似者)。工程設計團隊可產生控制信號，該等控制信號可經由一前饋迴路或回饋迴路提供(例如，透過有線或無線連接傳輸，經由一記憶體裝置傳輸或類似者)至選擇半導體製造工具，藉由選擇半導體製造工具接收且藉由選擇半導體製造工具實施。然而，本文中應注意，工程設計團隊可手動地進行調整。
在一步驟608中，基於用於識別LRD之系統及方法之結果來檢視額外LRD帕雷托項目。例如，隨著與前3個帕雷托項目有關之LRD來源在半導體製造工具之調整後減少，工程設計團隊可開始研究新的前3個帕雷托項目(例如，在一個實例中，用於識別LRD之系統及方法之結果之項目4至項目6)。以此方式，半導體裝置製造商隨時間經歷LRD位準之總體改良。半導體裝置製造商可瞭解新及重現之LRD機制，尤其連結於一特定技術而非其他技術之LRD機制。
本文中應注意，半導體裝置製造商可在方法或程序600中之一些或所有步驟之後透過在專用晶圓上之設計實驗，透過LRD帕雷托驗證變化之有效性。
在此方面，半導體裝置製造商可利用來自用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷之系統及方法之結果作為製造檢查程序及/或製造認證之部分，以藉由用適當缺陷減少活動系統地標定潛在可靠性缺陷問題之來源來記錄對持續改良之承諾，且監測半導體製造程序之偏移以判定半導體製造程序是否係及/或可為潛在可靠性缺陷之來源。
本文中應注意，方法或程序400及600並不限於所提供之步驟及/或子步驟。方法或程序400及600可包含更多或更少步驟及/或子步驟。方法或程序400及600可同時執行步驟及/或子步驟。方法或程序400及600可循序地(包含按所提供之順序或除所提供以外之一順序)執行步驟及/或子步驟。因此，上文描述不應被解釋為限制本發明之範疇而僅為一圖解。
如何及/或何時利用用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷之系統及方法之額外非限制性實例包含於2020年11月23日申請之美國專利申請案第17/101,856號及於2020年9月1日發佈之美國專利第10,761,128號，該兩案之全文以引用的方式併入本文中。例如，用於識別半導體裝置中之潛在可靠性缺陷之系統及方法可提供關於如何及/或何時應用零件平均測試(PAT)、在線零件平均測試(I-PAT)及地理零件平均測試(G-PAT)來篩選及監測晶圓的理解，如併入上文之參考文獻中所描述。
在此方面，本發明之優點包含在經設計以啟動LRD以展示為失效之一密集型HTOL預燒測試或其他應力測試之後執行對最終測試資料之反擊。本發明之優點亦包含執行測試與掃描鏈資料之疊對且自資料集移除良率限制失效之分析軟體。本發明之優點亦包含藉由在多個層處捕獲在線SEM影像來查看缺陷進展的能力。
本文中描述之標的物有時繪示其他組件內含有或與其他組件連接之不同組件。應理解，此等所描繪之架構僅僅係例示性，且事實上可實施達成相同功能性之許多其他架構。在一概念意義上，用以達成相同功能性之組件之任何配置有效「相關聯」使得達成所要功能性。因此，在本文中組合以達成一特定功能性之任何兩個組件可被視為彼此「相關聯」使得達成所要功能性而不考慮架構或中間組件。同樣地，如此相關聯之任何兩個組件亦可被視為彼此「連接」或「耦合」以達成所要功能性，且能夠如此相關聯之任何兩個組件亦可被視為彼此「可耦合」以達成所要功能性。可耦合之特定實例包含(但不限於)可實體互動及/或實體互動組件及/或可無線互動及/或無線互動組件及/或可邏輯互動及/或邏輯互動組件。
據信本發明及許多其伴隨優點將藉由前述描述理解，且將明白，可對組件之形式、構造及配置做出多種改變而不脫離所揭示之標的物或不犧牲全部其材料優點。所描述之形式僅僅係解釋性，且以下發明申請專利範圍之意圖係涵蓋且包含此等改變。此外，應理解，本發明由隨附發明申請專利範圍界定。
100:系統 102:檢測工具 104:樣本 106:計量工具 108:應力測試工具 110:控制器 112:處理器 114:記憶體 116:使用者介面 118:半導體製造工具 200:缺陷 202:層 204:後段製程(EOL)分類良率圖 206:位置 208:晶粒失效鏈 210:反擊分析圖 212:未命中位置 214:命中位置 300:曲線圖 302:區域 304:區域 306:區域 400:方法/程序 402:步驟 404:步驟 406:步驟 408:步驟 410:步驟 412:步驟 414:步驟 416:步驟 418:步驟 420:步驟 500:系統 502:方框 504:方框 506:方框 508:方框 510:方框 512:方框 514:方框 516:方框 518:方框 520:圖庫/集合 520a:缺陷影像 520b:潛在可靠性缺陷(LRD) 522:圖表 600:方法/程序 602:步驟 604:步驟 606:步驟 608:步驟
熟習此項技術者藉由參考附圖可更佳理解本發明之諸多優點，其中： 圖1A係根據本發明之一或多項實施例之用於識別潛在可靠性缺陷(LRD)之一系統的一方塊圖。 圖1B係根據本發明之一或多項實施例之用於識別LRD之一系統的一方塊圖。 圖2A係根據本發明之一或多項實施例之用於一晶圓之多個層之在線缺陷檢測結果的一概念圖解。 圖2B係根據本發明之一或多項實施例之用於一晶圓之一後段製程(EOL)分類良率圖的一概念圖解。 圖2C係根據本發明之一或多項實施例之基於一晶圓之多個層中之在線缺陷檢測結果及一後段製程(EOL)分類良率圖來彙總缺陷之一反擊分析的一概念圖解。 圖3係繪示根據本發明之一或多項實施例之缺陷命中之總數相對於一疊對臨限值的一曲線圖。 圖4係繪示根據本發明之一或多項實施例之在用於識別LRD之一方法中執行之步驟的一流程圖。 圖5A係根據本發明之一或多項實施例之用於識別LRD之一系統500的一概念圖解。 圖5B係根據本發明之一或多項實施例之在一晶圓上之經觀察LRD之圖解。 圖5C係繪示根據本發明之一或多項實施例之在一晶圓上觀察之LRD類型之一頻率相對於LRD之類型的一條形圖表。 圖6係繪示根據本發明之一或多項實施例之在利用用於識別LRD之系統及方法之一方法中執行之步驟的一流程圖。
500:系統
502:方框
504:方框
506:方框
508:方框
510:方框
512:方框
514:方框
516:方框
518:方框

Claims (29)

  1. 一種系統，其包括： 一控制器，其經通信地耦合至一或多個在線樣本分析工具及一或多個應力測試工具，該控制器包含一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行程式指令，從而引起該一或多個處理器： 用該一或多個應力測試工具對複數個晶圓之至少一些者執行一或多個應力測試，以判定該複數個晶圓之一通過集合及該複數個晶圓之一未通過集合，該複數個晶圓係自該一或多個在線樣本分析工具接收，該複數個晶圓之各晶圓包含複數個層，該複數個層之各層包含複數個晶粒； 對該複數個晶圓之該未通過集合之至少一些者執行一可靠性反擊分析； 分析該可靠性反擊分析以判定由一或多個潛在可靠性缺陷(LRD)引起之一或多個晶粒失效鏈的一或多個地理位置；及 對由該等LRD引起之該一或多個晶粒失效鏈的該一或多個地理位置執行一地理反擊分析。
  2. 如請求項1之系統，該控制器包含該一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行該等程式指令，從而引起該一或多個處理器： 特性化該複數個晶圓中之至少一些者； 基於該特性化，對該複數個晶圓執行電晶圓分類(EWS)以判定該複數個晶圓之一EWS通過集合及該複數個晶圓之一EWS未通過集合； 對該複數個晶圓之該EWS通過集合中之至少一些者執行該一或多個應力測試，以判定該複數個晶圓之該通過集合及該複數個晶圓之該未通過集合。
  3. 如請求項2之系統，該控制器包含該一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行該等程式指令，從而引起該一或多個處理器： 對該複數個晶圓之該EWS未通過集合中之至少一些者執行一良率反擊分析；及 分析該良率反擊分析及該可靠性反擊分析之一組合，以判定由該等LRD引起之晶粒失效鏈的一或多個地理位置。
  4. 如請求項3之系統，其中該可靠性反擊分析、該地理反擊分析或該良率反擊分析之至少一者藉由在表示該複數個晶圓之一晶圓之複數個層之一經合併影像集合上疊對一後段製程(EOL)分類良率圖來產生一反擊分析圖，其中該反擊分析圖包含一疊對臨限值，其中該疊對臨限值經選擇以考量一在線樣本分析工具且減小LRD偽陽性判定之一統計概率。
  5. 如請求項4之系統，其中該EOL分類良率圖包含該一或多個晶粒失效鏈，其中該反擊分析圖包含一或多個缺陷，其中當該一或多個缺陷之至少一些缺陷經判定具有引起該一或多個晶粒失效鏈之至少一些晶粒失效鏈之一選擇統計概率時，該複數個晶圓之一晶圓未通過該EWS。
  6. 如請求項3之系統，其中該良率反擊分析及該可靠性反擊分析之該組合係用一位元映射分析或一區塊鏈失效分析之至少一者來分析。
  7. 如請求項1之系統，該控制器包含該一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行該等程式指令，從而引起該一或多個處理器進行以下至少一者： 產生包含該等LRD之一或多個缺陷影像；或 產生包含該等LRD之一或多個統計表示。
  8. 如請求項7之系統，進一步包括： 一或多個使用者介面，其等經通信地耦合至該控制器，該一或多個使用者介面經組態以顯示包含該等LRD之該一或多個缺陷影像或包含該等LRD之該一或多個統計表示之至少一者。
  9. 如請求項7之系統，該控制器包含該一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行該等程式指令，從而引起該一或多個處理器： 針對一或多個半導體製造工具判定一或多個調整，該一或多個調整係基於包含該等LRD之該一或多個缺陷影像或包含該等LRD之該一或多個統計表示之至少一者之一檢視來判定。
  10. 如請求項9之系統，該控制器包含該一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行該等程式指令，從而引起該一或多個處理器： 基於該等經判定之一或多個調整來產生一或多個控制信號。
  11. 如請求項10之系統，該控制器包含該一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行該等程式指令，從而引起該一或多個處理器： 經由一前饋或回饋迴路之至少一者，將該一或多個控制信號提供至該一或多個半導體製造工具。
  12. 如請求項1之系統，其中該一或多個在線樣本分析工具包括： 一檢測工具或一計量工具之至少一者。
  13. 如請求項1之系統，其中該一或多個應力測試工具包含一預燒前電測試工具或一預燒後電測試工具之至少一者。
  14. 如請求項13之系統，其中該一或多個應力測試工具經組態以進行以下至少一者：加熱該複數個晶圓中之至少一些者，冷卻該複數個晶圓中之至少一些者，或以一不正確電壓來操作該複數個晶圓中之至少一些者。
  15. 一種方法，其包括： 用一或多個應力測試工具對複數個晶圓中之至少一些者執行一或多個應力測試，以判定該複數個晶圓之一通過集合及該複數個晶圓之一未通過集合，該複數個晶圓係自一或多個在線樣本分析工具接收，該複數個晶圓之各晶圓包含複數個層，該複數個層之各層包含複數個晶粒； 對該複數個晶圓之該未通過集合的至少一些者執行一可靠性反擊分析； 分析該可靠性反擊分析以判定由一或多個潛在可靠性缺陷(LRD)引起之一或多個晶粒失效鏈的一或多個地理位置；及 對由該等LRD引起之該一或多個晶粒失效鏈的該一或多個地理位置執行一地理反擊分析。
  16. 如請求項15之方法，進一步包括： 特性化自該一或多個在線樣本分析工具接收之該複數個晶圓中的至少一些者； 基於該特性化，對該複數個晶圓執行電晶圓分類(EWS)以判定該複數個晶圓之一EWS通過集合及該複數個晶圓之一EWS未通過集合； 對該複數個晶圓之該EWS通過集合中之至少一些者執行該一或多個應力測試，以判定該複數個晶圓之該通過集合及該複數個晶圓之該未通過集合。
  17. 如請求項16之方法，進一步包括： 對該複數個晶圓之該EWS未通過集合中之至少一些者執行一良率反擊分析；及 分析該良率反擊分析及該可靠性反擊分析之一組合，以判定由該等LRD引起之晶粒失效鏈的一或多個地理位置。
  18. 如請求項17之方法，其中該可靠性反擊分析、該地理反擊分析或該良率反擊分析之至少一者係藉由在表示該複數個晶圓之一晶圓之複數個層之一經合併影像集上疊對一後段製程(EOL)分類良率圖來產生一反擊分析圖，其中該反擊分析圖包含一疊對臨限值，其中該疊對臨限值經選擇以考量一在線樣本分析工具且減小LRD偽陽性判定之一統計概率。
  19. 如請求項18之方法，其中該EOL分類良率圖包含該一或多個晶粒失效鏈，其中該反擊分析圖包含一或多個缺陷，其中當該一或多個缺陷之至少一些缺陷經判定具有引起該一或多個晶粒失效鏈之至少一些晶粒失效鏈之一選擇統計概率時，該複數個晶圓之一晶圓未通過該EWS。
  20. 如請求項17之方法，其中該良率反擊分析及該可靠性反擊分析之該組合係用一位元映射分析或一區塊鏈失效分析之至少一者來分析。
  21. 如請求項15之方法，進一步包括以下至少一者： 產生包含該等LRD之一或多個缺陷影像；或 產生包含該等LRD之一或多個統計表示。
  22. 如請求項21之方法，其中包含該等LRD之該一或多個缺陷影像或包含該等LRD之該一或多個統計表示之至少一者被顯示於一或多個使用者介面上。
  23. 如請求項21之方法，進一步包括： 針對一或多個半導體製造工具來判定一或多個調整，該一或多個調整基於包含該等LRD之該一或多個缺陷影像或包含該等LRD之該一或多個統計表示中之至少一者之一檢視來判定。
  24. 如請求項23之方法，進一步包括： 基於該等經判定之一或多個調整來產生一或多個控制信號。
  25. 如請求項24之方法，進一步包括： 經由一前饋或回饋迴路之至少一者，將該一或多個控制信號提供至該一或多個半導體製造工具。
  26. 如請求項15之方法，其中該一或多個在線樣本分析工具包括： 一檢測工具或一計量工具之至少一者。
  27. 如請求項15之方法，其中該一或多個應力測試工具包含一預燒前電測試工具或一預燒後電測試工具之至少一者。
  28. 如請求項27之方法，其中該一或多個應力測試工具經組態以進行以下至少一者：加熱該複數個晶圓中之至少一些者，冷卻該複數個晶圓中之至少一些者，或以一不正確電壓操作該複數個晶圓中之至少一些者。
  29. 一種系統，其包括： 一或多個在線樣本分析工具； 一或多個應力測試工具；及 一控制器，其經通信地耦合至該一或多個在線樣本分析工具及該一或多個應力測試工具，該控制器包含一或多個處理器，該一或多個處理器經組態以執行程式指令，從而引起該一或多個處理器： 用該一或多個應力測試工具，對複數個晶圓之至少一些者執行一或多個應力測試以判定該複數個晶圓之一通過集合及該複數個晶圓之一未通過集合，該複數個晶圓係自該一或多個在線樣本分析工具接收，該複數個晶圓之各晶圓包含複數個層，該複數個層之各層包含複數個晶粒； 對該複數個晶圓之該未通過集合中之至少一些者執行一可靠性反擊分析； 分析該可靠性反擊分析以判定由一或多個潛在可靠性缺陷(LRD)引起之一或多個晶粒失效鏈的一或多個地理位置；及 對由該等LRD引起之該一或多個晶粒失效鏈的該一或多個地理位置執行一地理反擊分析。
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