B.結構構建與校準,以及失效模式生成與識別
為了演示如何通過(guò)虛擬制造提高良率,現構建一個(gè)7nm的VC和M1工藝。在生成并校準虛擬工藝結構之后,執行一系列虛擬量測步驟。圖2展示了在虛擬結構上相應的測量位置,根據測量結果,可以將當前失效納入相應的失效分類(lèi)。
圖2虛擬測量(結構檢索)(a)VA-MA最小接觸面積,(b)VA-MB最小距離,(c)MA-MB最小距離,(d)VB-MB最大接觸面積
基于特定的規格和規則,可以根據測量結果自動(dòng)實(shí)現失效模式分類(lèi)。
C.良率預測和失效模式排行
在實(shí)際的制造過(guò)程中,心軸/通孔CD和套準精度等工藝參數被控制在以目標值為中心一定寬度的范圍內分布。通過(guò)SEMulator3D可自動(dòng)執行實(shí)驗設計(DOE)并生成和收集由用戶(hù)定義的平均值和范圍寬度/標準差。根據收集的數據和預先設定的良率規則,即可計算出合格率或良率(即在特定輸入條件下,通過(guò)合格次數與檢驗總次數的比率)。用戶(hù)還可以根據生成的測量結果與失效規則做對比,對失效進(jìn)行自定義分類(lèi)。
我們首先確定了MCD(心軸CD)、VCD(通孔CD)、SPT(側墻厚度)和MVO(軸心-VCX軸方向套準精度)的均值移動(dòng)范圍及其分布寬度,之后執行實(shí)驗設計,用蒙特卡洛模擬方法執行3000次虛擬實(shí)驗測試。圖3(a,b)為四種不同輸入條件下的失效類(lèi)別匯總條形圖和良率匯總表,通過(guò)這些圖表可以看出特定輸入條件下發(fā)生各種失效的概率大小并由此判斷出各類(lèi)失效模式對良率的影響。
圖3.特定MCD/VCD/MVO條件下的良率情況。(a)失效模式條形圖,(b)良率匯總
D.工藝窗口優(yōu)化
在工藝開(kāi)發(fā)過(guò)程中,開(kāi)展上述分析可能會(huì )引發(fā)一系列其他問(wèn)題,例如預測所得的良率是否合理?是否可通過(guò)調整規格均值獲得更高的良率?放寬工藝分布寬度要求的同時(shí)能否保持良率?如果無(wú)法達到滿(mǎn)意的良率結果,是否可以通過(guò)收緊分布寬度以達到目標良率,以及收緊程度如何?要回答上述問(wèn)題就要用到SEMulator3D中的工藝窗口優(yōu)化(PWO)功能。該功能可以自動(dòng)搜索具有固定分布寬度的均值組合,然后再根據所收集的數據得出最高良率(合格率)的最佳工藝窗口。
表1所示為工藝參數優(yōu)化前,優(yōu)化后,優(yōu)化后+收緊SPT厚度條件下的良率及其對應的工藝窗口。通過(guò)該表可以看出,只需優(yōu)化工藝規格均值即可將良率從48.4%提高至96.6%,接下來(lái)只需進(jìn)一步收緊SPT分布寬度值即可獲得99%的目標良率。
表1.不同輸入條件下的良率匯總表
結論
本文探討了如何通過(guò)虛擬制造提高良率。文中實(shí)例采用了因邊緣定位誤差導致VC-M1良率損失的7nm6TSRAM模型,采用的技術(shù)包括結構構建、模型校準、虛擬量測、失效分類(lèi)、良率預測和工藝窗口優(yōu)化。分析結果表明通過(guò)工藝窗口優(yōu)化功能和收緊規格要求可以將良率從48.4%提高到99.0%??梢钥闯?,虛擬制造可廣泛應用于各種良率提升研究,而這些研究的結果將推動(dòng)半導體工藝和技術(shù)的發(fā)展。