TWI601221B - 自動化之基於影像之製程之監測及控制 - Google Patents

Description

自動化之基於影像之製程之監測及控制

本發明係關於晶圓製程之監測及控制。

諸如邏輯及記憶體裝置之半導體裝置通常係藉由應用於一基板或晶圓之一序列處理步驟製作。半導體裝置之各種特徵及多個結構層級係藉由此等處理步驟形成。例如，微影術係涉及在一半導體晶圓上產生一圖案之一半導體製程。半導體製程之額外實例包含但不限於化學機械拋光(CMP)、蝕刻、沈積及離子植入。可在一單一半導體晶圓上製作多個半導體裝置且接著將其等分離成個別半導體裝置。

在一半導體製造製程期間在各個步驟處使用檢測製程來偵測晶圓上之缺陷以促進較高良率。隨著設計規則及製程窗口在大小上繼續收縮，需要檢測系統擷取晶圓表面上之一更廣範圍之實體缺陷同時維持高處理量。

通常使用一緩慢但靈敏檢測工具其後接著使用一掃描電子顯微鏡(SEM)檢視而基於低晶圓取樣執行晶圓製程控制。在一些情況中，經由一基於學習之方法達成製程監測及控制，其中一製程工程師學習製程工具在需要維護之前可使用多久。此基於製程工程師之方法易於隨機失效，此係因為無線內回饋。在此兩個先前技術中，僅在一製程工具已有問題且產生在檢測時可觀察到的缺陷時才偵測到問題。另 外，此等技術係緩慢的且因此晶圓取樣低。

先前高處理量方法缺乏靈敏度及變通性。例如，先前技術可偵測一晶圓上之預定義區中之已知圖案。

因此，需要能夠基於先前未知之圖案偵測不合規性(non-compliance)之高處理量製程監測及控制。

本發明提供透過多光譜、多視角晶圓級及批量級資訊的客製化分析及分類之自動化製程控制監測。以此方式，可達成對用於微影術、化學機械平坦化(CMP)、膜及其他半導體製造模組之製程之高處理量監測。所揭示之技術可用來提供線內製程控制監測。所揭示之技術之另一應用係針對一晶圓廠內之較緩慢但較高解析度特性化工具提供智慧型取樣。傳統上，使用隨機取樣來研究製程漂移及控制。歸因於藉由本發明之實施例實現之高處理量，可用智慧型取樣取代隨機取樣來監測製程漂移。

在一方法中，自動分段晶粒、圖場(field)及/或晶圓級影像以提高信號對雜訊比。接著，跨晶粒/圖場/晶圓內之片段計算信號度量值。且針對穩健性而組合所得單晶圓/單批量/多批量資訊。在一實施例中，一模型建立引擎可消耗單一或多重掃描、通道、晶圓及批量資訊以判定製程工具狀態。

在一實施例中，提供一種用於偵測製程狀態(即，合規性或不合規性)之裝置。本發明之方法及裝置可有利地使用已由製程模組擷取之檢測成像。

10‧‧‧裝置

12‧‧‧處理器

14‧‧‧儲存裝置

16‧‧‧通信埠

20‧‧‧成像裝置

22‧‧‧成像感測器

24‧‧‧照明源

30‧‧‧輸送臺

100‧‧‧方法

103‧‧‧接收

106‧‧‧接收

109‧‧‧產生

112‧‧‧應用

115‧‧‧識別

118‧‧‧產生

200‧‧‧方法

203‧‧‧接收

206‧‧‧接收

209‧‧‧遮罩/遮罩步驟

212‧‧‧計算/度量值計算步驟

215‧‧‧判定

為更充分理解本發明之本質及目的，應結合隨附圖式參考以下詳細描述，其中：圖1係根據本發明之一方法之一圖解視圖； 圖2係一晶圓之一微距(macro)除錯影像，其中晶圓包含一組晶粒；圖3描繪一中間晶粒及周圍晶粒之部分；圖4係一中間晶粒之一強度分佈圖；圖5繪示五個基於強度之片段遮罩；圖6繪示五個基於標準差之片段遮罩；圖7繪示五個基於主成分之片段遮罩；圖8繪示針對片段遮罩(列中)與度量值(行中)之各組合產生之所得晶圓影像之一陣列；圖9係展示針對遮罩晶粒影像計算之一例示性組之度量值之一圖表；圖10係展示根據本發明之一實施例之一方法之一圖表；圖11係展示根據本發明之另一實施例之一方法之一圖表；及圖12係根據本發明之一實施例之一裝置之一圖。

本發明可具體實施為用於產生用於偵測製程不合規性之一模型之一方法100。方法100包括接收103複數個晶圓影像(例如，參見圖2)。經接收103晶圓影像可為相同晶圓之影像，其中使用一不同模態擷取各影像，不同模態諸如(舉例而言)明場照明、暗場照明、偏振光、紅光、藍光、綠光、白光等或其等之組合。在其他實施例中，經接收103晶圓影像可為不同晶圓之影像。在其他實施例中，晶圓影像包括相同晶圓之影像及不同晶圓之影像兩者。各經接收103晶圓影像包含晶粒之一組影像(例如，參見圖3)。

針對各經接收103晶圓影像，接收106各晶粒之檢測結果。因而，對於一晶圓，接收103一晶圓影像且接收106一組檢測結果，其中該組之各檢測結果對應於該晶圓之晶粒組之一晶粒。經接收106檢測 結果可為各晶粒之一簡單通過/失效指示。在其他實施例中，經接收106檢測結果可指示通過或失效，且進一步指示失效之一或多個原因。例如，對於一微影模組(用於微影之一生產工具)，一晶粒可歸因於對準、保真度、聚焦、倍縮光罩傾斜、臨界尺寸、疊對、粒子等而失效。在一CMP模組中，失效可歸因於拋光缺陷、污染、刮擦等。在一沈積模組中，失效可歸因於對準、污染、膜厚度等。已知且可併入其他失效類型。因而，可使用方法100來產生具有多個類別之一分類模型(例如，通過、對準失效或刮擦一三類別模型)。一般而言，此模型亦可為其中可用一連續模型取代一離散模型之迴歸類型。

雖然方法100可用來在問題出現時偵測問題，但模型亦可用來在問題出現之前偵測問題即將到來之跡象。方法100並不專用於任何單一類別之製程問題。本技術之實施例具有一普遍性使得可跨一晶圓廠中之任何或全部製程模組應用該技術。

方法100包括基於各組晶粒影像之晶粒影像產生109片段遮罩(例如，參見圖1及圖10)。片段遮罩容許遮罩各影像(晶圓及/或晶粒)以僅展示具有可能有用資訊(即，信號)之影像之部分而遮罩可能較不有用之資訊(即，雜訊)。應注意，晶粒中之不同結構能夠攜載不同級別之製程資訊。隨著用光學參數組合檢測此等結構，大量製程資訊隱藏於資料中。可藉由應用本文中揭示之該等類型之分析而提取此豐富製程資訊。此分析之一態樣係將晶粒中不同種類的結構分段至各個群組中。各群組內之信號累積以進一步提高信號對雜訊比。各經產生109片段遮罩係基於一分段類型。各分段類型提供提高信號對雜訊比之可能性。

一例示性分段類型係一基於強度之遮罩。可藉由首先識別具有一平均強度之一晶粒一「平均晶粒」(圖3)而判定一基於強度之遮罩。接著，判定平均晶粒之一強度分佈圖且使用其導出至少一臨限強 度值(圖4)。存在多種強度分段方案。一例示性固定分段方案可如下文所示。其他動態方案可自然地適於結構之密度及回應。在一固定方案之一實例中，可將臨限值設定為遮罩具有最低強度之25%的像素或具有最大強度之25%的像素。在圖5中繪示之一例示性實施例中，藉由將臨限值設定為<10%(具有最低強度之百分之十的像素)、<25%、50%、>75%及>90%(具有最高強度之百分之十的像素)而產生109五個基於強度之片段遮罩。在另一實施例中，基於10%、30%、50%、70%及90%強度設定臨限值。應注意，其他強度值可用作臨限值且可根據所要結果將遮罩設定為大於或小於一臨限值。(應注意，圖2至圖6及圖7至圖8係僅產生以繪示本發明之實施例之影像且並非實際資料)。

在圖6中繪示之另一分段類型中，基於標準差選擇臨限值。例如，可將一臨限值設定為低於一選定值(諸如平均晶粒之一分佈圖峰值)之一標準差(1σ)。在一特定實例中，依設定為±2σ及±1σ之臨限值產生109遮罩一導致四個片段遮罩。

在圖7中繪示之另一分段類型中，基於一主成分分析(PCA)選擇遮罩臨限值。選擇一中間晶粒影像，且自晶粒影像組之各其他晶粒影像減去影像值。以此方式，針對各晶粒產生一「差異晶粒」影像。此等差異晶粒之一PCA提供遮罩，其中起因於PCA針對一不同遮罩提供一臨限值，各遮罩與各主成分(本徵向量)相對應。可根據特定應用選擇本徵向量之數目(及因此所得遮罩之數目)，如此項技術中已知。在一例示性實施例中，選擇前五個主成分。以此方式，遮罩跨晶粒擷取具有高變異數之區域。

雖然一些上述實例使用一平均晶粒影像來例如產生一差異晶粒影像或定限一分佈圖，但應注意，實施例可替代地或額外地使用一參考晶粒影像。

如上文所述，可選擇各分段類型以試圖提高信號對雜訊比。例如，可判定，在一特定製程中且運用一特定晶圓組態(可能具有大的結構)，一基於強度之遮罩提供信號對雜訊比之一有益改良，而基於強度之遮罩對於作用於一不同圖案化之晶圓(可能具有精細結構)之相同製程可能無用。可使用其他分段類型來產生遮罩且根據本發明將瞭解該等其他分段類型。例如，更適當可使用其他自動定限技術來產生109一片段遮罩，其中一分佈圖導致一雙峰分佈。

接著將各經產生109片段遮罩應用112於各晶粒影像使得產生一遮罩晶粒影像。針對各遮罩晶粒影像(即，針對各遮罩區域)計算一組度量值。若適當可對於一應用選擇任一或多個度量值。可針對強度、x,y對稱、徑向對稱、角對稱、頻率之一或多者或以其他方式提供度量值。且可針對此等範疇之各者計算多個度量值。例如，對於一度量值，其可以定限遮罩晶粒影像(0%至50%)之平均值計算而來。且可由定限遮罩晶粒影像(50%至100%)計算另一平均值。另一度量值可為自0%至50%定限遮罩晶粒影像與另一定限50%至100%之一標準差。

度量值之其他實例包含(亦參見圖9)：

‧使用一3x3水平索貝爾(Sobel)濾波器之x導向遮罩梯度影像之平均值。

‧使用一3x3水平索貝爾濾波器之y導向遮罩梯度影像之平均值。

‧使用一3x3水平索貝爾濾波器之x導向遮罩梯度影像之標準差。

‧使用一3x3水平索貝爾濾波器之y導向遮罩梯度影像之標準差。

‧使用一5x5水平索貝爾濾波器之x導向遮罩梯度影像之平均值。

‧使用一5x5水平索貝爾濾波器之y導向遮罩梯度影像之平均值。

‧使用一5x5水平索貝爾濾波器之x導向遮罩梯度影像之標準差。

‧使用一5x5水平索貝爾濾波器之y導向遮罩梯度影像之標準差。

應注意，度量值之上述清單非詳盡的且已知且可使用其他度量值。在其他實施例中，藉由一操作者手動產生109片段遮罩。例如，如所需，一操作者可藉由繪製片段而手動劃界結構。在其中例如存在關於晶粒上之某些結構之先驗資訊之情況中此可為有益的。在一些實施例中，可自其中將特定結構分組成片段之一經渲染CAD模型繪製分段。

藉由基於晶粒檢測結果識別115度量值、片段遮罩及晶圓影像之一或多個統計顯著組合而產生一偵測模型。可使用統計製程來判定顯著製程。例如，可使用線性迴歸來判定晶粒檢測結果與度量值、片段遮罩及晶圓影像之一組合之間之關係。

方法100可包括針對晶圓影像、片段遮罩及度量值之各組合產生118一結果晶圓影像。各經產生118結果晶圓影像包括基於對應組合之一組結果晶粒影像。例如，圖8描繪其中以依十二種方式分段一特定晶圓影像一四個基於強度之片段遮罩、四個基於SD之片段遮罩及四個基於PCA之片段遮罩。分段影像之數目可更多或更少，如上文論述。繼而，針對各遮罩晶圓影像計算如圖9中所示之十四個度量值。針對各組合產生118結果晶圓影像。在圖8中可見某些結果晶圓影像可描繪晶圓之變動，該等變動不同於其他結果影像描繪之變動(或缺乏其)。例如，列1、行5處之結果影像(對應於與x導向遮罩梯度影像之一平均值(使用一3x3水平索貝爾濾波器)組合之一基於強度之片段遮 罩)描繪變動，該等變動具有不同於列10、行11中之結果影像(對應於與x導向遮罩梯度影像之一SD(使用一5x5水平索貝爾濾波器)組合之一第二主成分片段遮罩)之一圖案。此等結果影像以圖形描繪組合可如何與晶圓假影及因此可能有用資訊製程資訊相關。

可針對額外晶圓影像重複方法100之步驟以精進模型。例如，可針對具有(不同於該方法中先前使用之影像模態之)影像模態之額外晶圓影像重複步驟。以此方式，可改良所得模型，其中發現額外統計顯著組合。在另一實例中，針對具有先前使用之影像之相同模態之額外晶圓影像重複步驟一例如，額外影像係該方法中先前未使用之額外晶圓之影像。因而，可透過使用額外資料點而改良所得模型。以此方式，在一製造環境中使用方法100之一裝置可持續改良其偵測模型。

方法100提供用於提取否則在一晶粒至晶粒分析中丟失之晶圓級製程資訊之技術。使用所揭示之技術，可自明場及暗場影像提取資訊，且可在具有圖案之情況下(原始影像)及/或在圖案移除之情況下(差異影像)提取資訊。藉由在一片段上方整合資訊，提高資訊之信號對雜訊比。此實現弱趨勢之偵測，因而，製程模組維護可為預測性的而非反應性的。預測性模組維護可節省不必要維護週期，同時亦藉由在下一經排程維護之前旗標對製程工具預測性維護之需要而減少重大風險。

在另一實施例(諸如圖11中描繪之實施例)中，提供用於偵測製程不合規性之一方法200。方法200包含接收203能夠偵測一製程不合規性之一預定模型。經接收203模型可為例如使用上文描述之方法100產生之一模型。經接收203模型係基於片段遮罩、度量值及晶圓影像之度量值之(若干)統計顯著組合。當前揭示之技術檢查此之能力整體上使該技術非常強大。此處，整體指代一起考慮光學模態、晶粒結構及演算法計算。在僅用以繪示該方法之一實施例中，接收用於偵測一製 程不合規性之一模型，且該模型指示以下顯著(針對晶圓影像之模態)組合：(1)一-1σ片段遮罩及定限遮罩晶粒影像(0%至50%)之一平均值；及(2)一第一主成分片段遮罩及使用一5x5水平索貝爾濾波器之y導向遮罩梯度影像之一平均值。

接收206一晶圓影像。晶圓影像包括一組晶粒影像。例如，可藉由一電腦在一網路埠處接收206晶圓影像。在其他情況中，一處理器藉由自儲存器檢索影像而接收206一晶圓影像。在另一實例中，一處理器自一經連接相機或其他成像感測器接收206一晶圓影像。使用一成像模態取得晶圓影像，該成像模態諸如暗場照明、明場照明、彩色光照明(紅、藍、綠、白等)或其他模態及其等之組合。

使用模型之一片段遮罩來遮罩209晶圓影像。在闡釋性實例中，使用一-1σ片段遮罩及一第一主成分片段遮罩來遮罩209晶圓影像。接著，計算212遮罩209晶粒之度量值。對於該闡釋性實例，針對用SD遮罩所遮罩209之晶粒影像計算定限遮罩晶粒影像(0%至50%)之平均值，且針對用PCA遮罩所遮罩209之晶粒影像計算212 y導向遮罩梯度影像之一平均值。針對模型中之各組合重複遮罩步驟209及度量值計算步驟212。

基於(若干)經計算212度量值及模型判定215製程狀態(即，合規或不合規)。以該闡釋性實例繼續，經接收203模型可指示：當第一顯著組合(基於SD之遮罩及基於強度之度量值)展示小於一模型化值(N)之跨晶圓影像之一變異數，且第二顯著組合(基於PCA之遮罩及基於梯度之度量值)展示小於一模型化值(M)之跨晶圓之一變異數時，一製程合規。在一些情況中，N及M之值彼此獨立，而在其他情況中，可存在N之值根據M之值變化之一關係。

本發明可具體實施為用於偵測一製程之不合規性之一裝置10(例如，參見圖12)。裝置10包括一處理器12及與處理器12電子通信之一 儲存裝置14。裝置10進一步包括與處理器12電子通信之一通信埠16。 例如，通信埠16可為一網路埠，諸如一乙太網路埠或一無線乙太網路埠。

在其他實施例中，裝置10可包含一成像裝置20，且通信埠16可為例如至成像裝置20之一串列介面。成像裝置20包括一成像感測器22。成像感測器22可為例如一電荷耦合裝置(CCD)或一時間延遲與積分(TDI)感測器。成像裝置20可進一步包括一照明源24。照明源24可組態為一明場源或一暗場源，如此項技術中已知。照明源24可為一寬光譜源(諸如一白光源)或一較窄光譜源(諸如一紅光、藍光或綠光源)。成像裝置20可經組態以使用偏振光擷取影像。成像裝置20可包括一個以上照明源24使得裝置10可利用具有不同模態之影像。已知其他成像模態及成像裝置20且根據本發明將瞭解該等成像模態及成像裝置20。成像裝置20經組態以擷取一晶圓之一影像。例如，可在將一晶圓輸送通過裝置10時擷取晶圓影像。

處理器12經程式化以執行上文描述之方法之任一者。在一實例中，處理器12經程式化以在通信埠16處接收一晶圓之複數個晶圓影像。複數個晶圓影像之各晶圓影像包括一組晶粒影像(晶圓之晶粒)。處理器12進一步經程式化以在通信埠16處接收該組晶粒影像之各晶粒之一檢測結果。因而，對於複數個晶圓影像之各晶圓影像，處理器12接收晶圓之各晶粒之一晶粒檢測結果。

處理器12經程式化以產生一組片段遮罩，該等片段遮罩基於各組晶粒影像之晶粒影像及一或多個分段類型。處理器12經程式化以將片段遮罩應用於各晶粒影像以產生一遮罩晶粒影像。針對各遮罩晶粒影像計算一組度量值。處理器12經程式化以基於晶粒檢測結果識別度量值、片段遮罩及晶圓影像(即，模態)之一或多個統計顯著組合。以此方式，處理器12將產生用於基於經識別組合偵測一製程不合規性之 一模型。

此模型可用作一回饋機制以調整一處理工具(諸如一CMP工具)或提供處理工具需要維護之一通知。因而，處理器12可經由通信埠16將指令發送至一處理工具。額外地或替代地，處理器12可經由通信埠16或以其他方式(例如，一警報裝置等)發送一維護通知信號。在一些實施例中，裝置10可包括能夠針對重加工或廢棄而規定晶圓之路線之一輸送臺30。在此等實施例中，處理器12可經程式化以針對重加工或廢棄而規定一晶圓之路線。

儘管已關於一或多項特定實施例描述本發明，然將瞭解，可進行本發明之其他實施例而不脫離本發明之精神及範疇。因此，本發明被視為僅受限於隨附申請專利範圍及其之合理解釋。

100‧‧‧方法

103‧‧‧接收

106‧‧‧接收

109‧‧‧產生

112‧‧‧應用

115‧‧‧識別

118‧‧‧產生

Claims (12)

1. 一種用於產生用於偵測製程不合規性之一模型之方法，其包括：接收複數個晶圓影像，該複數個晶圓影像之各晶圓影像包括一組晶粒影像；接收對應於該組晶粒影像之各晶粒之一檢測結果；基於各組晶粒影像之該等晶粒影像及一或多個分段類型產生片段遮罩，其中每一片段遮罩經組態以遮罩雜訊使得僅展示該等晶粒影像之一者之一部分；使用一處理器將各片段遮罩應用於各晶粒影像以產生一遮罩晶粒影像，且針對各遮罩晶粒影像計算一組度量值；及使用該處理器基於該等晶粒檢測結果識別度量值、片段遮罩及晶圓影像之一或多個統計顯著組合而產生一偵測模型。
2. 如請求項1之方法，其進一步包括使用該處理器針對晶圓影像、片段遮罩及度量值之各組合產生一結果晶圓影像，其中各結果晶圓影像包括基於該對應組合之一組結果晶粒影像。
3. 如請求項1之方法，其中該一或多個分段類型包含：基於該等晶粒影像之強度判定一中間晶粒；及基於該中間晶粒之強度分佈圖之值定限該中間晶粒之一影像。
4. 如請求項3之方法，其中該等值係小於10%、小於25%、小於50%、大於75%或大於90%強度。
5. 如請求項3之方法，其中該一或多個分段類型包含：自該等晶粒影像之各者減去該中間晶粒以產生一組差異晶粒；及計算該組差異晶粒之一或多個主成分。
6. 如請求項1之方法，其中該組度量值包含以下之一或多者：一影 像之一平均值、一影像之一標準差、一定限遮罩影像之一平均值、一定限遮罩影像之一標準差、一x導向遮罩梯度影像之平均值、一y導向遮罩梯度影像之平均值、一x導向遮罩梯度影像之標準差及一y導向遮罩梯度影像之標準差。
7. 如請求項1之方法，其中該複數個晶圓影像包括以下之一或多者：一藍光影像、一紅光影像、一白光影像、一綠光影像、一暗場影像、一明場影像及一偏振影像。
8. 如請求項1之方法，其中針對額外晶圓影像重複接收晶圓影像、接收檢測結果、產生片段遮罩及應用片段遮罩之該等步驟，且該方法進一步包括使用該處理器基於該等晶粒檢測結果識別度量值、片段遮罩及晶圓影像之一或多個額外統計顯著組合以增強該偵測模型之步驟。
9. 一種用於偵測一製程之不合規性之方法，其包括：接收能夠偵測一製程不合規性之一預定模型，其中該模型係基於遮罩晶粒影像之度量值之組合且該模型包括片段遮罩、度量值及晶圓影像之一組顯著組合；接收包括一組晶粒影像之一晶圓影像；使用該模型之一片段遮罩來遮罩該晶圓影像，其中該片段遮罩經組態以遮罩雜訊使得僅展示該等晶粒影像之一者之一部分；基於來自該模型之片段遮罩與度量值之一對應組合計算該遮罩影像之一度量值；重複遮罩該晶圓影像及基於來自該模型之片段遮罩與度量值之各組合計算一度量值之該等步驟；及基於該等經計算度量值及該模型判定一製程狀態以偵測該製程之一合規性或不合規性狀態。
10. 一種用於偵測製程不合規性之裝置，其包括：一處理器；一儲存裝置，其與該處理器電子通信；一通信埠，其與該處理器電子通信；其中該處理器經程式化以：在該通信埠處接收一晶圓之複數個晶圓影像，該複數個晶圓影像之各晶圓影像包括一組晶粒影像；在該通信埠處接收對應於該組晶粒影像之各晶粒之一檢測結果；產生一組片段遮罩，該等片段遮罩基於各組晶粒影像之該等晶粒影像及一或多個分段類型，其中每一片段遮罩經組態以遮罩雜訊使得僅展示該等晶粒影像之一者之一部分；將各片段遮罩應用於各晶粒影像以產生一遮罩晶粒影像，且針對各遮罩晶粒影像計算一組度量值；針對晶圓影像、片段遮罩及度量值之各組合產生一結果晶圓影像，其中各結果晶圓影像包括針對該對應組合之一組結果晶粒影像；及基於該等結果晶圓影像及該等晶粒檢測結果識別統計顯著組合而產生一偵測模型。
11. 如請求項10之裝置，其中該處理器進一步經程式化以：針對額外晶圓重複各程式步驟；及針對各晶圓根據該等統計顯著組合精進該經產生偵測模型。
12. 如請求項10之裝置，其中一晶圓之該複數個晶圓影像包括以下之一或多者：一藍光影像、一紅光影像、一白光影像、一綠光影像、一暗場影像、一明場影像及一偏振影像。