半導體缺陷監控的一種智能取樣派工方案

陳 彧

（中芯國際集成電路制造（天津）有限公司，天津300385）

當今半導體制造工藝面臨著嚴峻的考驗，隨著制造過程的復雜性不斷提升， 工廠產量不斷増加，以更優質的產品，更穩定的工藝表現來滿足客戶需求變得至關重要。 而產品線上缺陷監控是工藝管控方法中的關鍵一環，采用更高效、更及時的缺陷監控手段能夠更好的幫助工廠實現產品生產的低風險。 目前業界對于缺陷監控的方法通常是根據預先的設定，采取固定的取樣方案，先到站的產品會先進行缺陷掃描， 這樣的作法有如下的潛在問題：①固定取樣方案缺乏動態調整，不能及時對潛在問題機臺提前監控；②對等待監控的晶圓缺乏優先級排序，不能及時的覆蓋全部機臺表現；③對于前層缺陷重復掃描，造成時間的浪費；④缺乏對問題機臺的實時派工調整，響應不及時。 本文介紹了一種全新的針對缺陷監控的智能取樣派工方案，通過不斷自動調節實現高效快速的監控方式，來更好的提升工藝表現。

1 智能缺陷監控方案

智能缺陷監控方案是基于不同的工藝狀態、機臺情況等對取樣率和晶圓優先級實現動態調整，同時對缺陷掃描進行自動優化并根據缺陷結果對生產機臺進行派工調節。 該方案通過四個模塊實現四個功能，并通過線上系統調用、整理數據信息得以應用。 圖1 簡單介紹了智能缺陷監控方案的框架，它是以傳統監控方案配合四個改善模塊來實現的，下文會對四個模塊分別介紹。

圖1 智能缺陷監控方案框架圖Fig.1 Intelligent defect monitor plan frame diagram

1.1 取樣率調節模塊

對于缺陷監控而言， 當晶圓到達缺陷掃描站點，系統會根據預先設定好的取樣率選擇一定數量進行掃描。 而事實上當工藝風險越高時，越應該加強對缺陷的監控，反之亦然，如機臺越接近維護期，風險就越高[1]。 因此該模塊的目的是基于線上的工藝表現提供一個實時調整的取樣方案，我們通過歷史數據以及產品失效機制等信息，建立好每一道缺陷掃描層的初始取樣率和預警線，當每一片晶圓的缺陷掃描結果生成后，系統會自動判斷是否需要改變取樣率。 通過圖2 的流程圖可以看出，當掃描結果低于預警線時，系統會觸發維持或降低取樣率的指令；而當掃描結果高于預警線時，亦或是線上工藝表現、機臺情況等出現問題時，系統則會觸發提高取樣率的信號。

圖2 取樣率調節模塊流程Fig.2 Sampling rate adjustment module flow chart

1.2 晶圓優先級排序模塊

當缺陷掃描站點排隊等待的晶圓較多時，對這些晶圓的優先級評估就變得至關重要，傳統做法往往是預先設定或是根據工程人員的自身判斷，缺乏系統性實時調整。 而一直以來，如何通過最優化的監控覆蓋最多的機臺一直是半導體業研究的重點[2-3]。該模塊的作用是通過對等待掃描的晶圓的分組分析，綜合考慮各類風險因素，包括即將到來的產品數量、工藝表現、異常事件發生情況等等，生成每個晶圓的掃描優先級，使缺陷監控盡可能的在最短時間發現問題并覆蓋全部的生產機臺。 圖3 是對該模塊的流程介紹，其中優先級算法可作為參考，并根據不同情況做適當調整。

圖3 晶圓優先級排序模塊流程圖Fig.3 Wafer priority ranking module flow chart

1.3 缺陷掃描分析模塊

當所選晶圓進入掃描站點后，缺陷掃描分析模塊開始運行，該模塊的作用是綜合每個缺陷監控站點的數據，生成動態的掃描圖。 我們知道，傳統方法是對每一片晶圓在任何掃描站點都進行整片的掃描，而當前層的缺陷產生時，后面的站點就不需要在掃描這個位置了。 因此該模塊通過建立缺陷數據庫， 把每片晶圓掃描后的數據和數據庫比較之后，將問題缺陷的位置標注，生成優化的掃描圖，并將結果反饋到下一個缺陷掃描站點。 這樣可以大大地節省掃描晶圓的時間， 避免重復位置的多次掃描。圖4 是對該模塊的流程介紹，圖5 是舉例說明在金屬線1 層和2 層之間的掃描站點，通過該方法少掃描五個位置。

圖4 缺陷掃描分析模塊流程圖Fig.4 Defect scan analysis module flow chart

圖5 舉例說明該方法的效果Fig.5 An example of the effect for this method

1.4 結果反饋和響應模塊

我們通過模塊1 獲得了最優化的掃描取樣率，通過模塊2 將等待中的晶圓進行優先級的優化排序，接著通過模塊3 對每個進入掃描站點的晶圓優化掃描圖方案，經過這三個模塊的處理過后，模塊4 是對缺陷掃描結果進行分析評估，并將結果對應的響應反饋到相關的生產機臺。 圖6 是對該模塊的流程介紹，可以看出當缺陷掃描結果通過分析整合后，高于預警值時，該模塊會觸發信號，降低相關生產機臺的派貨比例，并通知相關負責人采取對應的改善措施。

上述四個模塊構成的智能缺陷監控方案，通過半導體制造中各個系統的連接獲取對應信息，并將整理優化后的響應信號通過各系統再次發送到對應的機臺和負責人，從而實現自動化的最優方案。

圖6 結果反饋響應模塊流程圖Fig.6 Result feedback and action module flow chart

2 結語

本文討論了一種針對半導體線上缺陷監控的智能取樣派工方案， 在傳統監控方案的基礎上，我們考慮了工藝的風險，引入了優化的掃描取樣模式和優先級，提出了動態掃描圖的概念，節省了時間，并在缺陷掃描結果生成后，通過優化生產機臺派貨比例來進一步降低工藝風險，實現了對半導體制造環節效率和質量的提升。