TWI802174B - 晶錠評估方法及檢測裝置 - Google Patents
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Abstract
本發明實施例提供一種晶錠評估方法及檢測裝置。從晶碇取得晶圓的缺陷資訊。這缺陷資訊包括透過光學檢測所辨識的一個或更多個缺陷的位置。依據缺陷資訊決定這些缺陷的重心位置。依據重心位置評估這些缺陷的均勻度。這均勻度相關於晶圓經加工製程後的品質。藉此，可提升生產良率及品質。
Description
本發明是有關於一種檢測技術，且特別是有關於一種晶錠評估方法及檢測裝置。
碳化矽(SiC)是由矽與碳所組成之化合物半導體材料，其價格相當昂貴，且材料特性特殊。值得注意的是，SiC晶碇的品質將直接影響後續加工製程。若對具有較差品質的晶錠加工，則恐有良率不佳及加工品質差的情況，甚至耗費成本。
有鑑於此，本發明實施例提供一種晶錠評估方法及檢測裝置，可提早評估晶錠的優劣。
本發明實施例的晶錠評估方法適用於評估晶圓。晶錠評估方法包括(但不僅限於)下列步驟：從晶碇取得晶圓的缺陷資訊。這缺陷資訊包括透過光學檢測所辨識的一個或更多個缺陷的位置。依據缺陷資訊決定這些缺陷的重心位置。依據重心位置評估這些缺陷的均勻度。這均勻度相關於晶圓經加工製程後的品質。
本發明實施例的檢測裝置包括(但不僅限於)記憶體及處理器。記憶體用以儲存程式碼。處理器耦接記憶體，經配置用以載入並執行程式碼以取得晶圓的缺陷資訊，依據缺陷資訊決定一個或更多個缺陷的重心位置，並依據重心位置評估缺陷的均勻度。缺陷資訊包括透過光源檢測所辨識的缺陷的位置。均勻度相關於晶圓經加工製程後的品質。
基於上述，依據本發明實施例的晶錠評估方法及檢測裝置，利用缺陷中心推斷缺陷分布的均勻性(例如，是否集中)，並據以作為評價晶錠優劣的依據。藉此，可能趁早在晶圓驗片階段即判斷晶碇品質，不僅能作為採購策略判斷依據，更能節省大量成本，例如加工成本，且提升生產良率及品質，且減少產能損失。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
圖1是依據本發明一實施例的檢測裝置100的元件方塊圖。請參照圖1，檢測裝置100包括(但不僅限於)記憶體110及處理器130。
記憶體110可以是任何型態的固定或可移動隨機存取記憶體(Radom Access Memory，RAM)、唯讀記憶體(Read Only Memory，ROM)、快閃記憶體(flash memory)、傳統硬碟(Hard Disk Drive，HDD)、固態硬碟(Solid-State Drive，SSD)或類似元件。在一實施例中，記憶體110用以儲存程式碼、軟體模組、組態配置、資料(例如，缺陷資訊、重心位置、均勻度、評估值或等級)或檔案，並待後續實施例詳述。
處理器130耦接記憶體110。處理器130可以是中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)、圖形處理單元(Graphic Processing unit，GPU)，或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器(Microprocessor)、數位信號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、可程式化控制器、現場可程式化邏輯閘陣列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、特殊應用積體電路(Application-Specific Integrated Circuit，ASIC)或其他類似元件或上述元件的組合。在一實施例中，處理器130的功能可實現在獨立裝置、積體電路(Integrated Circuit，IC)或軟體。在一實施例中，處理器130用以執行所屬檢測裝置100的所有或部份作業，且可載入並執行記憶體110所儲存的各軟體模組、檔案及資料。
下文中，將搭配檢測裝置100中的各項元件及模組說明本發明實施例所述的方法。本方法的各個流程可依照實施情形而調整，且並不僅限於此。
圖2是依據本發明一實施例的晶錠評估方法的流程圖。請參照圖2，處理器130從晶碇取得晶圓的缺陷資訊(步驟S210)。具體而言，晶碇可以是由碳化矽或其他半導體材料所生成。晶錠可經切割後產生一片或更多片待測晶圓(或稱驗片)。值得注意的是，晶圓可能含有多種晶體缺陷。例如，基面位錯(Basal Plan Dislocation，BPD)、刃狀差排(Threading Edge Dislocation，TED)、貫通螺旋位錯(Threading Screw Dislocation，TSD)。而光學檢測儀器(例如，自動光學檢測(Automated Optical Inspection，AOI)設備、或晶圓檢測裝置)可對晶圓中的晶粒進行缺陷檢測，以產生缺陷資訊。在一實施例中，這缺陷資訊可包括透過光學檢測所辨識的一個或更多個缺陷的位置。這位置可以是座標、相對位置或其他位置代表值。在另一實施例中，缺陷資訊可包括所檢測缺陷的缺陷類型。例如，基面位錯、刃狀差排、貫通螺旋位錯等。
處理器130依據缺陷資訊決定一個或更多個缺陷的重心位置(步驟S230)。具體而言，處理器130可依據缺陷的位置將檢測所得的各種缺陷各別重建於假想的晶圓表面，並計算各類型的缺陷的所在位置的整體重心。例如，假設晶圓完整，處理器130可將某一類型的所有缺陷相對於晶圓中心的位置加總並除以其個數(即，位置平均)，以得出重心位置。又例如，若驗片有平口或缺口，則處理器130可僅取中心至平口或缺口為半徑的範圍內的缺陷的位置平均，以得出重心位置。須說明的是，晶圓中心可能是晶圓的幾何中心或其他指定位置。
處理器130依據重心位置評估一個或更多個缺陷的均勻度(步驟S250)。具體而言，以晶圓的中心、座標系原點或其他指定中心為參考點，重心位置越接近參考點者，其均勻度越高；重心位置越遠離參考點者，其均勻度越低。經實驗得出，均勻度相關於晶圓經加工製程後的品質。若均勻度越高，則晶圓加工製程後的品質可能較好。若均勻度越低，則晶圓加工製程後的品質可能較差。
舉例而言，圖3A及圖3B是一範例說明針對基面位錯(BPD)的不同品質驗片的缺陷分布的示意圖。請參照圖3A及圖3B，以黑點表示缺陷，水平軸為座標x軸，且垂直軸為座標y軸。圖3B所示的缺陷有部分集中於左下方，且圖3A所示的缺陷分布較為平均。因此，處理器130可評估圖3A的晶錠經加工後的品質應優於圖3B的晶錠。詳細而言，缺陷的位置表示方式可以依需求而有不同的設計，這位置可以是座標、相對位置或其他位置代表值，圖3A及3B僅舉例說明，但本發明不以此為限。
圖4A及圖4B是一範例說明針對刃狀差排(TED)的不同品質驗片的缺陷分布的示意圖。請參照圖4A及圖4B，以黑點表示缺陷，圖4B所示的缺陷有部分集中於右側，且圖4A所示的缺陷分布較為平均。因此，處理器130可評估圖4A的晶錠經加工後的品質應優於圖4B的晶錠。
圖5A及圖5B是一範例說明針對貫通螺旋位錯(TSD)的不同品質驗片的缺陷分布的示意圖。請參照圖3A及圖3B，以黑點表示缺陷。因此，處理器130可評估圖5A的晶錠經加工後的品質應優於圖5B的晶錠。
在一實施例中，均勻度的指標可量化成一個或更多個評估值(例如，1~5分)、等級(例如，等級A、B及C)或其他量化單位。處理器130可決定重心位置所在的分類範圍。各評估值/等級對應於一個分類範圍，且這些分類範圍的中心相同於晶圓的中心。其中，晶圓被劃分成一個或更多個分類範圍。處理器130可依據重心位置所在的分類範圍決定這類型的缺陷的評估值/等級。也就是說，若重心位置位於這些分類範圍中的一者內，則處理器130可將重心位置所處分類範圍對應的評估值/等級作為這缺陷類型的均勻度的評估結果。
舉例而言，圖6是依據本發明一實施例的分類範圍的示意圖。請參照圖6，座標圖上形成兩個同心圓的範圍R1,R2。中心至兩範圍R1,R2的邊界的距離不同。若重心位置位於範圍R1內，則這缺陷類型的均勻度屬於等級A。若重心位置位於範圍R1至範圍R2之間，則這缺陷類型的均勻度屬於等級B。而若重心位置位於範圍R2之外，則這缺陷類型的均勻度屬於等級C。由於基面位錯BPD、刃狀差排TED及貫通螺旋位錯TSD的重心位置皆位於範圍R1內，因此這些缺陷類型的均勻度皆屬於等級A。
在一實施例中，針對相同的評估值/等級，處理器130可進一步細分這些類型的缺陷的評估值/等級。舉例而言，圖7是圖6的局部放大圖。請參照圖7，基面位錯BPD的重心位置與參考點之間的距離D1
小於貫通螺旋位錯TSD的重心位置與參考點的距離D2，且距離D2小於刃狀差排TED的重心位置與參考點之間的距離D3。因此，處理器130決定基面位錯BPD屬於等級AAA，貫通螺旋位錯TSD屬於等級AA，且刃狀差排TED屬於等級A。
在一實施例中，處理器130可依據晶圓經加工製程後所預測的彎曲(Bow)程度決定一個或更多個分類範圍的邊界相距於晶圓的中心的距離，例如範圍R1及R2。以圖6為例，若處理器130縮小至範圍R1的半徑則可預測範圍R1內之晶圓其彎曲程度較低，又例如，若容許較高的晶圓彎曲程度，則處理器130可擴大範圍R2。
在一實施例中，處理器130可設定多個評估值/等級。例如，評估值1至5，或等級A至C。此外，處理器130可取得多個缺陷類型的缺陷的重心位置，並比較那些評估值/等級中的第一評估值/等級及第二評估值/等級產生比較結果。其中，第一評估值/等級對應於這些缺陷類型中的第一類型的缺陷所形成的第一重心位置，且第二評估值/等級對應於那些缺陷類型中的第二類型的缺陷所形成的第二重心位置。例如，比較結果是第一評估值低於第二評估值，其中評估值越高者的均勻度越高，且評估值越低者的均勻度越低。又例如，比較結果是第一等級高於第二等級，其中等級越高者的均勻度越高，且等級越低者的均勻度越低。再例如，比較結果為等級/評估值相同。
須說明的是，在一些實施例中，也可能是評估值越高者的均勻度越低，且評估值越低者的均勻度越高。
在一實施例中，處理器130可比較第一重心位置及第二重心位置相距於晶圓的中心的距離，以決定兩評估值/等級的比較結果。例如，第一重心位置相距於晶圓的中心的距離短於第二重心位置相距於晶圓的中心的距離，則比較結果為第一等級高於第二等級，或者比較結果為第一評估值高於第二評估值。
處理器130可依據第一評估值/等級及第二評估值/等級的比較結果決定那些類型的缺陷的(總/最終)評估值/等級(或作為這晶圓的評估值/等級)。在一實施例中，若比較結果為複數評估值/等級皆相同，則處理器130可決定任一缺陷類型的評估值/等級為這些缺陷類型的缺陷的(總/最終)評估值/等級。
在一實施例中，若比較結果得出複數評估值/等級中的最低者，則處理器130可決定第一評估值/等級及第二評估值/等級中的評估值/等級最低者作為那些類型的缺陷的評估值/等級。例如，若基面位錯BPD屬於等級A，且貫通螺旋位錯TSD屬於等級B，則這晶圓屬於等級B。
須說明的是，前述以兩種缺陷類型為例，但應用者可依此類推至更多種缺陷類型。此外，前述實施例是以晶圓整體的缺陷評估均勻度，但仍可分區評估以提升準確度。
在一實施例中，處理器130可分割該晶圓成為多個區域，並分別決定這些區域中的一個或更多個缺陷的重心位置。這些區域不重疊，且這些區域中的一者的邊界相距於晶圓的中心的範圍不同於區域中的另一者。例如，晶圓的半徑為65公厘(mm)，第一區域為相距中心0至35mm的範圍，第二區域為相距中心35至50mm的範圍，第三區域為相距中心50至60mm的範圍。
圖8A是一範例說明的最高評估值/等級的晶圓在0-65 mm內的缺陷分布的示意圖，且圖8B是圖8A的重心的示意圖；圖9A是一範例說明的最高評估值/等級的晶圓在50-65 mm內的缺陷分布的示意圖，圖9B是圖9A的重心的示意圖；圖10A是一範例說明的最高評估值/等級的晶圓在35-50 mm內的缺陷分布的示意圖，且圖10B是圖10A的重心的示意圖；圖11A是一範例說明的最高評估值/等級的晶圓在0-35 mm內的缺陷分布的示意圖，且圖11B是圖11A的重心的示意圖。請參照圖8A至圖11B，不同區域的重心位置可能不同。例如，圖11B所示的各重心位置相距於中心的距離短於圖9B所示的各重心位置相距於中心的距離。
圖12A是一範例說明的最低評估值/等級的晶圓在0-65公厘內的缺陷分布的示意圖，且圖12B是圖12A的重心的示意圖；圖13A是一範例說明的最低評估值/等級的晶圓在50-65 mm內的缺陷分布的示意圖，且圖13B是圖13A的重心的示意圖；圖14A是一範例說明的最低評估值/等級的晶圓在35-50 mm內的缺陷分布的示意圖，且圖14B是圖14A的重心的示意圖；圖15A是一範例說明的最低評估值/等級的晶圓在0-35 mm內的缺陷分布的示意圖，且圖15B是圖15A的重心的示意圖。請參照圖12A至圖15B，相似地，不同區域的重心位置可能不同。例如，圖15B所示的各重心位置相距於中心的距離短於圖13B所示的各重心位置相距於中心的距離。
在一實施例中，處理器130可比較那些區域中的第三評估值/等級最低者與那些缺陷類型中的第四評估值/等級最低者，並決定第三評估值/等級最低者及第四評估值/等級最低者中的評估值/等級最低者作為那些類型的缺陷的(總/最終)評估值/等級(或作為這晶圓的評估值/等級)。也就是說，處理器130會將所有區域中的所有缺陷類型的最低評估值/等級作為這晶圓的評估值/等級。
舉例而言，表(1)是均勻度評估的範例：
表(1)
其中，初評是針對整體晶圓中的所有缺陷類型的缺陷所進行的評估，且複評是針對各晶圓分區中的所有缺陷類型的缺陷所進行的評估。若初評為等級A且複評為等級C，則最終等級為等級C，其餘依此類推(即，取最低者)。值得注意的是，若初評已是最低等級(例如，等級C)，則處理器130可忽略複評，並直接以最低等級作為最終等級。或者，若初評的等級低於複評，則處理器130也可以初評的等級作為最終等級。依此類推，若初評的等級高於複評，則處理器130以複評的等即作為最終等級。須說明的是，本範例是以等級為例，但評估值或其他均勻度的量化值皆可適用，且不加以贅述。
| 初評 | 複評 | 等級 |
| A | A | A |
| B | B | |
| C | C | |
| B | A | B |
| B | B | |
| C | C | |
| C | A | C |
| B | C | |
| C | C |
綜上所述，在本發明實施例的本發明實施例的晶錠評估方法及檢測裝置中，依據缺陷的重心位置推斷缺陷分布的均勻性，進而做為評價晶錠優劣的依據。藉此，可及早判斷晶錠的優劣，不僅可節省成本，更能提升後續加工的品質、良率及時間。
雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
100:檢測裝置
110:記憶體
130:處理器
S210~S250:步驟
BPD:基面位錯
TED:刃狀差排
TSD:貫通螺旋位錯
R1、R2:範圍
D1、D2、D3:距離
x、y:軸
圖1是依據本發明一實施例的檢測裝置的元件方塊圖。
圖2是依據本發明一實施例的晶錠評估方法的流程圖。
圖3A及圖3B是一範例說明針對基面位錯(Basal Plan Dislocation，BPD)的不同品質驗片的缺陷分布的示意圖。
圖4A及圖4B是一範例說明針對刃狀差排(Threading Edge Dislocation，TED)的不同品質驗片的缺陷分布的示意圖。
圖5A及圖5B是一範例說明針對貫通螺旋位錯(Threading Screw Dislocation，TSD)的不同品質驗片的缺陷分布的示意圖。
圖6是依據本發明一實施例的分類範圍的示意圖。
圖7是圖6的局部放大圖。
圖8A是一範例說明的最高評估值/等級的晶圓在0-65公厘(mm)內的缺陷分布的示意圖。
圖8B是圖8A的重心的示意圖。
圖9A是一範例說明的最高評估值/等級的晶圓在50-65 mm內的缺陷分布的示意圖。
圖9B是圖9A的重心的示意圖。
圖10A是一範例說明的最高評估值/等級的晶圓在35-50 mm內的缺陷分布的示意圖。
圖10B是圖10A的重心的示意圖。
圖11A是一範例說明的最高評估值/等級的晶圓在0-35 mm內的缺陷分布的示意圖。
圖11B是圖11A的重心的示意圖。
圖12A是一範例說明的最低評估值/等級的晶圓在0-65公厘內的缺陷分布的示意圖。
圖12B是圖12A的重心的示意圖。
圖13A是一範例說明的最低評估值/等級的晶圓在50-65 mm內的缺陷分布的示意圖。
圖13B是圖13A的重心的示意圖。
圖14A是一範例說明的最低評估值/等級的晶圓在35-50 mm內的缺陷分布的示意圖。
圖14B是圖14A的重心的示意圖。
圖15A是一範例說明的最低評估值/等級的晶圓在0-35 mm內的缺陷分布的示意圖。
圖15B是圖15A的重心的示意圖。
S210~S250:步驟
Claims (13)
- 一種晶錠評估方法適用於評估晶圓，該晶錠評估方法包括：從一晶碇取得一晶圓的一缺陷資訊，其中該缺陷資訊包括透過光學檢測所辨識的至少一缺陷的位置；依據該缺陷資訊決定該至少一缺陷的一重心位置；以及依據該重心位置評估該至少一缺陷的一均勻度，其中該均勻度相關於該晶圓經一加工製程後的品質；其中該均勻度的指標包括至少一評估值，且依據該重心位置評估該至少一缺陷的該均勻度的步驟包括：決定該重心位置所在的一分類範圍，其中每一該評估值對應於一該分類範圍，且該分類範圍的中心相同於該晶圓的中心；以及依據該分類範圍決定該至少一缺陷的評估值。
- 如請求項1所述的晶錠評估方法，更包括：依據該晶圓經該加工製程後所預計的一彎曲(Bow)程度決定該分類範圍的邊界相距於該晶圓的中心的距離。
- 如請求項1所述的晶錠評估方法，其中該至少一評估值包括多個評估值，該至少一缺陷包括多個缺陷類型的缺陷，該缺陷資訊更包括該至少一缺陷的該缺陷類型，且依據該分類範圍決定該至少一缺陷的評估值的步驟包括：比較該些評估值中的一第一評估值及一第二評估值，其中該 第一評估值對應於該些缺陷類型中的一第一類型的缺陷所形成的一第一重心位置，且該第二評估值對應於該些缺陷類型中的一第二類型的缺陷所形成的一第二重心位置；以及依據該第一評估值及該第二評估值的比較結果決定該至少一缺陷的評估值。
- 如請求項3所述的晶錠評估方法，其中依據該第一評估值及該第二評估值的比較結果決定該至少一缺陷的評估值的步驟包括：決定該第一評估值及該第二評估值中的評估值最低者作為該至少一缺陷的評估值。
- 如請求項3所述的晶錠評估方法，其中比較該些評估值中的該第一評估值及該第二評估值的步驟包括：比較該第一重心位置及該第二重心位置相距於該晶圓的中心的距離。
- 如請求項3所述的晶錠評估方法，其中依據該缺陷資訊決定該至少一缺陷的該重心位置的步驟包括：分割該晶圓成為多個區域，其中該些區域不重疊，且該些區域中的一者的邊界相距於該晶圓的中心的範圍不同於該區域中的另一者；以及分別決定該些區域中的該至少一缺陷的該重心位置。
- 如請求項6所述的晶錠評估方法，其中依據該第一評估值及該第二評估值的比較結果決定該至少一缺陷的評估值的步驟包括：比較該些區域中的一第一評估值最低者與該些缺陷類型中的一第二評估值最低者；以及決定該第一評估值最低者及該第二評估值最低者中的評估值最低者作為該至少一缺陷的評估值。
- 一種檢測裝置，包括：一記憶體，用以儲存一程式碼；以及一處理器，耦接該記憶體，經配置用以載入並執行該程式碼以：取得一晶圓的一缺陷資訊，其中該缺陷資訊包括透過光學檢測所辨識的至少一缺陷的位置；依據該缺陷資訊決定該至少一缺陷的一重心位置；以及依據該重心位置評估該至少一缺陷的一均勻度，其中該均勻度相關於該晶圓經一加工製程後的品質；其中該處理器更經配置用以：決定該重心位置所在的一分類範圍，其中至少一等級中的每一者對應於一該分類範圍，且該分類範圍的中心相同於該晶圓的中心；以及依據該分類範圍決定該至少一缺陷的等級。
- 如請求項8所述的檢測裝置，其中該處理器更經配置用以：依據該晶圓經該加工製程後所預計的一彎曲程度決定該分類範圍的邊界相距於該晶圓的中心的距離。
- 如請求項8所述的檢測裝置，其中該至少一等級包括多個等級，該至少一缺陷包括多個缺陷類型的缺陷，該缺陷資訊更包括該至少一缺陷的該缺陷類型，且該處理器更經配置用以：比較該些等級中的一第一等級及一第二等級，其中該第一等級對應於該些缺陷類型中的一第一類型的缺陷所形成的一第一重心位置，且該第二等級對應於該些缺陷類型中的一第二類型的缺陷所形成的一第二重心位置；以及依據該第一等級及該第二等級的比較結果決定該至少一缺陷的等級。
- 如請求項10所述的檢測裝置，其中該處理器更經配置用以：決定該第一等級及該第二等級中的等級最低者作為該至少一缺陷的等級。
- 如請求項10所述的檢測裝置，其中該處理器更經配置用以：比較該第一重心位置及該第二重心位置相距於該晶圓的中心的距離。
- 如請求項10所述的檢測裝置，其中該處理器更經配置用以：分割該晶圓成為多個區域，其中該些區域不重疊，且該些區域中的一者的邊界相距於該晶圓的中心的範圍不同於該區域中的另一者；以及分別決定該些區域中的該至少一缺陷的該重心位置。
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