半导体缺陷监控的一种智能取样派工方案

陈 彧

（中芯国际集成电路制造（天津）有限公司，天津300385）

当今半导体制造工艺面临着严峻的考验，随着制造过程的复杂性不断提升， 工厂产量不断増加，以更优质的产品，更稳定的工艺表现来满足客户需求变得至关重要。 而产品线上缺陷监控是工艺管控方法中的关键一环，采用更高效、更及时的缺陷监控手段能够更好的帮助工厂实现产品生产的低风险。 目前业界对于缺陷监控的方法通常是根据预先的设定，采取固定的取样方案，先到站的产品会先进行缺陷扫描， 这样的作法有如下的潜在问题：①固定取样方案缺乏动态调整，不能及时对潜在问题机台提前监控；②对等待监控的晶圆缺乏优先级排序，不能及时的覆盖全部机台表现；③对于前层缺陷重复扫描，造成时间的浪费；④缺乏对问题机台的实时派工调整，响应不及时。 本文介绍了一种全新的针对缺陷监控的智能取样派工方案，通过不断自动调节实现高效快速的监控方式，来更好的提升工艺表现。

1 智能缺陷监控方案

智能缺陷监控方案是基于不同的工艺状态、机台情况等对取样率和晶圆优先级实现动态调整，同时对缺陷扫描进行自动优化并根据缺陷结果对生产机台进行派工调节。 该方案通过四个模块实现四个功能，并通过线上系统调用、整理数据信息得以应用。 图1 简单介绍了智能缺陷监控方案的框架，它是以传统监控方案配合四个改善模块来实现的，下文会对四个模块分别介绍。

图1 智能缺陷监控方案框架图Fig.1 Intelligent defect monitor plan frame diagram

1.1 取样率调节模块

对于缺陷监控而言， 当晶圆到达缺陷扫描站点，系统会根据预先设定好的取样率选择一定数量进行扫描。 而事实上当工艺风险越高时，越应该加强对缺陷的监控，反之亦然，如机台越接近维护期，风险就越高[1]。 因此该模块的目的是基于线上的工艺表现提供一个实时调整的取样方案，我们通过历史数据以及产品失效机制等信息，建立好每一道缺陷扫描层的初始取样率和预警线，当每一片晶圆的缺陷扫描结果生成后，系统会自动判断是否需要改变取样率。 通过图2 的流程图可以看出，当扫描结果低于预警线时，系统会触发维持或降低取样率的指令；而当扫描结果高于预警线时，亦或是线上工艺表现、机台情况等出现问题时，系统则会触发提高取样率的信号。

图2 取样率调节模块流程Fig.2 Sampling rate adjustment module flow chart

1.2 晶圆优先级排序模块

当缺陷扫描站点排队等待的晶圆较多时，对这些晶圆的优先级评估就变得至关重要，传统做法往往是预先设定或是根据工程人员的自身判断，缺乏系统性实时调整。 而一直以来，如何通过最优化的监控覆盖最多的机台一直是半导体业研究的重点[2-3]。该模块的作用是通过对等待扫描的晶圆的分组分析，综合考虑各类风险因素，包括即将到来的产品数量、工艺表现、异常事件发生情况等等，生成每个晶圆的扫描优先级，使缺陷监控尽可能的在最短时间发现问题并覆盖全部的生产机台。 图3 是对该模块的流程介绍，其中优先级算法可作为参考，并根据不同情况做适当调整。

图3 晶圆优先级排序模块流程图Fig.3 Wafer priority ranking module flow chart

1.3 缺陷扫描分析模块

当所选晶圆进入扫描站点后，缺陷扫描分析模块开始运行，该模块的作用是综合每个缺陷监控站点的数据，生成动态的扫描图。 我们知道，传统方法是对每一片晶圆在任何扫描站点都进行整片的扫描，而当前层的缺陷产生时，后面的站点就不需要在扫描这个位置了。 因此该模块通过建立缺陷数据库， 把每片晶圆扫描后的数据和数据库比较之后，将问题缺陷的位置标注，生成优化的扫描图，并将结果反馈到下一个缺陷扫描站点。 这样可以大大地节省扫描晶圆的时间， 避免重复位置的多次扫描。图4 是对该模块的流程介绍，图5 是举例说明在金属线1 层和2 层之间的扫描站点，通过该方法少扫描五个位置。

图4 缺陷扫描分析模块流程图Fig.4 Defect scan analysis module flow chart

图5 举例说明该方法的效果Fig.5 An example of the effect for this method

1.4 结果反馈和响应模块

我们通过模块1 获得了最优化的扫描取样率，通过模块2 将等待中的晶圆进行优先级的优化排序，接着通过模块3 对每个进入扫描站点的晶圆优化扫描图方案，经过这三个模块的处理过后，模块4 是对缺陷扫描结果进行分析评估，并将结果对应的响应反馈到相关的生产机台。 图6 是对该模块的流程介绍，可以看出当缺陷扫描结果通过分析整合后，高于预警值时，该模块会触发信号，降低相关生产机台的派货比例，并通知相关负责人采取对应的改善措施。

上述四个模块构成的智能缺陷监控方案，通过半导体制造中各个系统的连接获取对应信息，并将整理优化后的响应信号通过各系统再次发送到对应的机台和负责人，从而实现自动化的最优方案。

图6 结果反馈响应模块流程图Fig.6 Result feedback and action module flow chart

2 结语

本文讨论了一种针对半导体线上缺陷监控的智能取样派工方案， 在传统监控方案的基础上，我们考虑了工艺的风险，引入了优化的扫描取样模式和优先级，提出了动态扫描图的概念，节省了时间，并在缺陷扫描结果生成后，通过优化生产机台派货比例来进一步降低工艺风险，实现了对半导体制造环节效率和质量的提升。