CN1679155A - 在制造过程中预测装置的电气参数的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

一种在半导体装置制造过程中预测该半导体装置(200)的电气参数的方法。提供与该半导体装置(200)相关的初始特性值的向量(124)，用所收集的特性值的至少一个子集更新该向量(124，126)。根据该更新向量(124，126)模型化该半导体装置(200)的至少一个电气特性。一种包括数据存储器(90)以及预测单元(130)的系统(10)。数据存储器(90)配置用来储存在半导体装置(200)的制造期间所收集的半导体装置(200)的特性。预测单元(130)配置用来提供关于半导体装置(200)的初始特性值的向量(124)、以收集的特性的至少一个子集更新向量(124，126)，以及根据更新向量(124，126)模型化半导体装置(200)的至少一电气特性。

Description

在制造过程中预测装置的电气参数的方法及系统
技术领域
本发明主要涉及半导体装置制造领域，特别是涉及制造过程中预测半导体装置的电气参数的方法及系统。
背景技术
在半导体制造工业上有一股持续的力量促使提高诸如微处理器、内存装置等集成电路装置的品质、可靠度和产量。此动力源于消费者要求要有更可靠操作的高品质计算机和电子装置。这些要求已造成半导体装置(例如晶体管)制造以及结合此晶体管的集成电路制造的不断改进。此外，减少一般晶体管的组件制造的缺陷也降低每个晶体管的总合成本，以及设有此晶体管的集成电路装置的成本。
一般而言，使用各种制程工具，包括光刻步进机、蚀刻工具、沉积工具、抛光工具、快速热处理工具、植入工具等，而在晶圆上执行一套处理步骤。用来改进半导体工艺线的操作的一种技术包括使用工厂统一控制系统来自动控制各种制程工具的操作。制造工具与制造机架或处理模块的网络沟通。各制造工具通常连接到装备接口。装备接口连接到可促使制造工具与制造机架之间沟通的机器接口。机器接口通常可为高级过程控制(advanced process control，简称APC)系统的一部分。APC系统根据制造模型而启动控制描述符(script)，该制造模型可以是自动取得执行制程所需的数据的软件程序。通常，半导体装置分段通过多种制造中的多个制造工具，产生与被处理半导体装置的品质相关的数据。将预先处理及/或事后处理度量数据提供给用于这些工具的制程控制器。制程控制器根据性能模型和度量信息来计算操作方法参数，以使得事后处理结果尽量接近目标值。以此方法而减少变化可导致产量增加、成本降低、装置性能提升等，这些都相当于增加了产品的利润。
在一般的半导体制造设备中，晶圆以称之为批次的分组方式处理。某一特定批次中的晶圆通常经历相同的制程环境。在一些工具中，在一批次中所有的晶圆同时处理，而在其它的工具中这些晶圆在相似的状况下(例如，使用相同的操作制法)分别地处理。一般而言，一批次的晶圆在其制程循环开始时即指定了一优先等级(priority)。可根据例如在一批次中晶圆的数目、或其测试或实验的批次的状态来指定优先等级。
在某一特定制程步骤，比较所有准备进行处理的批次的相关指定优先等级。使用各种规则以决定选用那一适当批次的晶圆进行处理。举例来说，对于具有相同优先等级的二个批次来说，经常选用较早的批次作为后续的处理。在晶圆的测试批次的情况(亦即，通常包含了较少数量的晶圆)，该批次晶圆经历一个或多个实验制程步骤或制法调整，以试图改进制程性能或所得装置的性能。在使用实验参数开始生产固定产品批次之前，根据在测试批次中晶圆的所得的各特性值，首先测试经改变后的效能是很有用的。因此，指定欲测试批次较其它的产品批次有相当高的优先等级，以使得其制程能更快地完成。不管所指定的特定优先等级如何，这些规则本质上是静态的和预先决定的。特定批次的优先等级一般在其处理周期期间并不会改变，除非例如其状态从产品批次改变为测试批次。
在制程中可能发生各种状况，而会影响所制造装置的性能。也就是说，制程步骤中的变化，导致了装置性能变化。诸如细微结构关键尺寸(feature critical dimension)、掺杂水平、接触电阻、微粒污染等的各种因素，都可能影响装置的最后性能。装置通常都按等级测量来排列，此测量所得的等级结果有效地决定了该装置的市场价值。一般而言，装置等级越高，市场价值就越高。
因为有很多的变量影响了装置的性能特性，因此在完成装置的电气测试之前，很难预测装置的等级。晶圆电气测试(wafer electricaltest，WET)的测量一般并不在制造晶圆过程中实施，而是直到制程的非常后的阶段，或甚至有时在制程完成后数周才进行。当有一个或多个制程步骤引起最后的晶圆的WET测量指示为不可接受时，则须将所得的晶圆废弃。然而，于此同时，不良制程可能在相当长的时期内存在而不被检测及不被更正，而造成许多废弃的晶圆，浪费许多材料，并减少整体的产量。
本发明的目的就是克服、或至少减少一个或多个上述问题的影响。
发明内容
本发明的一个方面是提供一种方法，该方法包括储存在半导体装置制造期间与其制程相关的特性值。一组与半导体装置相关的初始特性值的向量被提供。该向量采用所收集的特性值的至少一个子集来更新。该半导体装置的至少一个电气特性值根据该更新的向量来模型化。
本发明的另一个方面为提供一种系统，该系统包括数据存储器及预测单元。该数据存储器配置用来储存在半导体装置制造期间与其制程相关的特性值。该预测单元配置用来提供与半导体装置相关的初始特性值的向量、采用所收集的特性值的至少一个子集来更新向量、根据该更新的向量模型化该半导体装置的至少一个电气特性值。
附图说明
参照下述的详细说明并结合附图可了解本发明，各图中相同的参考标号表示相同的组件，其中：
图1为根据本发明的一具体实施例的制造系统的简化方框图；
图2为图1的制造系统的一部分的简化方框图；以及
图3为根据本发明的另一具体实施例在制造期间预测装置电气参数的方法的简化流程图。
虽然本发明可容易作各种的修饰和替代形式，然而已用参考附图举例说明的方式而详细说明了本发明的特定实施例。然而，应该理解的是，此处特定实施例的说明并不是要将本发明限制在所揭示的特定形式，反之，本发明将涵盖所有落于所附权利要求书内所界定的本发明的精神和范围内的所有修饰、等效和替代。
具体实施方式
下文中将说明本发明的具体实施例。为了清楚起见，本说明书中并未将所有实际实现本发明的特征作了说明。当然，我们当了解，在开发任何这种实际的实施例时，必须做出许多与实施例相关的决定，以便达到发明者的特定目标，譬如符合随着实施例的不同而有所变化的与系统相关及与商业相关的限制条件。此外，我们应当了解，这种开发工作可能是复杂且耗时的，然而，对已从本发明的揭示事项获益的本领域技术人员来说仍将是一种例行的工作。
参照图1，其提供了例示制造系统10的简化方框图。在此例示的实施例中，制造系统10适用于处理半导体晶圆，然而，本发明并不受限于此，也可使用于其它类型的制造环境和其它类型的工件。网络20与制造系统的各个组件互连，使他们之间可以交换信息。例示的制造系统10包括多个制程工具30，各制程工具30为了与网络20接口而连接到计算机40。制造系统10还包括一个或多个为了与网络20接口而连接到计算机60的度量工具50。度量工具50可用来测量在制程工具30中处理的晶圆的输出特性值，以产生度量数据。虽然工具30、50显示为通过计算机40、60而与网络20接口，但是也可使工具30、50包括用于与网络20接口的集成电路，而不需使用计算机40、60。制造执行系统(MES)服务器70通过指引制造系统10的工艺流程而指引制造系统10的高层级操作。MES服务器70监视制造系统中各实体的状态，包括工具30、50。制程工具30可以是诸如光刻步进机、蚀刻工具、沉积工具、抛光工具、快速热处理工具、植入工具等的制程工具。度量工具50可以是光学测量工具、电子测量工具、扫描电子显微镜、气体分析仪等。
数据库服务器80提供用来储存与工艺流程中各种实体和工件(例如，晶圆)的状态相关的数据。数据库服务器80可将信息储存在一个或多个数据存储器90中。度量数据可包括细微结构测量、制程层厚度、电气性能特性、缺陷测量、表面轮廓等。工具30的维修历史(例如，清除、可消耗项目替换、修复)也可通过MES服务器70或通过工具操作者储存于数据存储器90中。
一些制程工具30包括制程控制器100，该制程控制器100适用于自动控制其各自的工具30的操作制法(operating recipe)。特定的制程工具30可以有多于一个的制程控制器100，可根据收集的前馈及/或反馈度量数据而调适以控制多于一个的操作制法参数。如果工具30是化学机械研磨(CMP)工具，则制程控制器100可以接受抛光前厚度测量(例如，高细微电路结构的厚度、低细微电路结构的厚度)，并预测达到抛光后(post-polish)目标厚度所需的研磨时间或压力。当制程工具30是蚀刻工具时，制程控制器100可以根据蚀刻前及/或蚀刻后厚度测量而模型化制程工具30的蚀刻性能。制程控制器100可以使用制程工具30的控制模型以产生其预测值。可以凭经验使用公知的线性或非线性技术来开发控制模型。控制模型可以是以方程式为基础的相当简单的模型(例如，线性、指数、加权平均等)，或者是复杂模型，如神经网络模型、主成份分析(PCA)模型、或统计回归模式(projection tolatent structure；PLS)模型。特定执行的模型可根据所选用的模型化技术而改变。使用控制模型，制程控制器100可以决定操作制法参数以减少制程后变化。特定的控制方案根据受控制的特定型式的制程工具30而定。
制造系统10也可包括在计算机120上执行的缺陷监视器110，用来监视在制造系统10中制造的装置。缺陷监视器110可使用由度量工具50所收集的指示不可接受状况的数据。缺陷监视器110可使用各种技术，比如统计过程控制(SPC)技术以发现缺陷。有缺陷的晶圆可被重制或舍弃。确认和处理缺陷的技术为本领域技术人员所公知，为了清晰和避免混淆本发明的焦点起见，这些技术在此将不作详细的说明。
制造系统10包括在计算机140上执行的预测单元130，用来根据在制程期间所收集的数据，预测由制造系统10所制造的装置的电气特性。如下面详细说明的，预测单元130使用模型化技术将诸如从度量工具50其中之一来的度量数据、从制程工具30其中之一来的制造数据及/或从制程控制器100其中之一来的控制数据等数据合并到一组预先确定的设计值中，并计算完成的装置的各种电气特性的预测值。举例而言，当一个装置首先开始该制程时，预测单元130开始用默认值作为装置的特性值(例如，线宽、间隙壁宽、接点大小、层厚度、植入剂量、植入能量等)。默认值可根据装置的设计特性而定。当装置处于制造过程中时，指示这些特性的物理值的数据被收集。所收集的数据用来代替初始值，且预测单元130更新完成的装置的电气特性预测值。当所收集的数据的数量增加时，预测值的正确度亦增加。因此预测单元130能够预测整个制程循环期间的电气特性。预测的电气特性对于影响制程设定、增强故障检测、和指导调度决定是很有用处的，这些将在下文中作更详细的讨论。
在不同的计算机40、60、70、80、120、140之间的处理和数据储存功能的分布通常实施用来提供独立信息和中央信息储存。当然，也可以使用不同数目的计算机和不同的配置。
一种可用于制造系统10的信息交换和制程控制架构的示例为高级过程控制(Advanced Process Control；APC)架构，比如可以使用由KLA-Tencor公司提供的催化系统(Catalyst system)来实现。Catalyst系统使用国际半导体设备和材料协会(Semiconductor Equipment andMaterials International；SEMI)计算机集成制造(ComputerIntegrated Manufacturing；CIM)架构依从系统技术，并根据高级过程控制(APC)架构。CIM(SEMI E81-0699-用于CIM架构领域构造的临时规范)和APC(SEMI E93-0999-用于CIM架构高级过程控制组件的临时规范)的各规范可从SEMI公开取得。
本发明的某些部分和对应的详细说明是用软件或由表现于计算机内存内的数据位操作的算法和符号等所表示。这些说明和表示为本领域技术人员将他们的工作内容有效地传送至本领域的其它技术人员的方式。此处所用的算法一词正如其通常所使用的，设想成导向所希望结果的自我协调(self-consistent)的一序列的步骤。这些步骤为需要实际操作实际数量的步骤。通常，虽然并非是必须的，这些数量采用能够被储存、转换、组合、比较和作其它处理的光信号、电信号或磁信号的形式。已经证实，为了方便，主要是为了普遍使用的原因，将这些信号表示为位、数值、要素、符号、字符、术语、数字等。
然而，应当记住，所有的这些和相似的术语与适当的物理量相关，此处仅为方便而将标记应用于这些数量。除非有特别的说明，或者从讨论中明显得出，否则诸如“处理(processing)”或“核算(computing)”或“计算(calculating)”或“确定(determining)”或“显示(display)”等的术语表示计算机系统或类似的电子计算装置的动作和处理，将实际的表现在计算机系统的缓存器和内存内的电子数量数据操作和转换成在计算机系统内存或缓存器内或其它这些信息储存装置、传输或显示装置内的表现为相似物理量的其它数据。
现在参照图2，其提供了图1的制造系统部分的简化方框图。制程工具30根据操作制法来处理晶圆200。制程工具30也可以是多室工具30的单一室。度量工具50测量在制程工具30中处理的晶圆的输出特性，以量测由制程工具30所执行的制程的效能。由度量工具50所收集的度量数据可传送到制程控制器100，用来动态地更新制程工具30的操作制法，以减少测量的输出特性和该特性的目标值之间的变化。
由度量工具50所测量的输出特性值也可传送到预测单元130，用来更新对在晶圆200上装置的电气特性所作的预测值。虽然仅显示了一个制程工具30和度量工具50，但是在实际的制造设备中，可以使用多个制程工具和度量工具。当晶圆200处于制程进行中之时，预测单元130接收从各种度量工具来的度量数据。
预测单元130也可从制程工具30或与制程工具30相关的传感器(图中未显示)接收数据，该数据关于在制程期间由晶圆200所经历的制程环境。示例性制造数据包括室压、室温、退火时间、植入剂量、植入能量、等离子能量、处理时间等。预测单元130也可从制程控制器100接受在制程期间使用的关于操作制法设定的数据。举例而言，不可能直接测量一些制程参数的值。制程控制器100可提供这些参数的设定值，代替制程工具30的实际制程数据。其它的制程控制数据可包括由制程控制器100所评估和/或控制的各种状态情况的值。
度量工具50、制程工具30和制程控制器100可称之为数据收集单元，其收集在制造期间与晶圆200上半导体装置制造相关的数据。
从图2中可看出，预测单元130使用模型化引擎122，该引擎预测由设计向量124和制造向量126所指定的值所定义的虚拟装置的电气特性。设计向量124表示预定用于装置的初始默认特性(亦即，用于产品制程的目标值)。包括在设计向量124中的示例性参数为N沟道阈值电压调整植入(N-channel threshold voltage adjust implant，NVT)剂量、NVT能量、栅极氧化物厚度、N沟道轻掺杂漏极植入(N-channellightly doped drain implant，NLDD)剂量、NLDD能量44、沟道长度、间隙壁(spacer)宽度、多晶硅栅极线宽等。这些参数说明晶体管的经验结构，并根据现有的工程知识所建立。也可使用额外和不同的参数来说明不同的经验结构。
制造向量126包括在制程期间所收集的、与晶圆200上装置相关的特性值(例如，度量数据、制造数据或控制数据)。在一个实施例中，模型化引擎122在每次预测电气特性时，结合设计向量124与制造向量126。在另一个实施例中，制造向量126起始用设计向量124中的值来加载。当收集了特性数据，制造向量126中的设计值由测量数据所代替。
用于执行模型化引擎122的功能的各种技术的计算机辅助设计(TCAD)工具可从商业途径获得。根据所制造的半导体类型和所希望预期的电气特性的类型来选择特定的模型化工具。示例性软件工具为由位于加利福尼亚州芒廷维尤的Synopsis公司所提供的Tsuprem-4和Medici。可由预测单元130所预测的示例性电气特性为驱动电流、环形振荡器频率、内存单元擦除时间、接触电阻、有效沟道长度等。
预测的电气特性有多种用途。例如，预测单元130可向故障监视器115提供预测值以用于侦侧故障目的。若预测的电气特性是在预定的范围外，则可能表示晶圆200或用来制造该晶圆200的制程工具存在问题。故障监视器115可根据预测的电气特性启动自动更正动作。示例性更正动作包括向制造人员发送警告信息，以建议排除问题、自动暂停后续的处理、标记可疑的晶圆等。
预测的电气特性的另外一种用途为制程控制。预测单元130可将预测的电气特性值传送到一个或多个制程控制器100，用来更新其控制工具30的操作制法。例如，若装置的预测的接触电阻太高，则制程控制器100可调整金属电镀参数以减少后续晶圆200的接触电阻。制程控制器100也可调整诸如植入剂量和能量的各个参数，以影响后续晶体管装置的电气性能。
预测的电气特性也可用于调度目的。例如，若预测的电气特性指示高性能的装置或具有与某一等级装置的商用需要相一致的预测的电气特性的装置，则制造执行系统(MES)服务器70可调整包括晶圆200的批次的优先等级。同样地，MES服务器70可根据预测的电气特性而做出调度决定。例如，MES服务器70可调度由具有较好的工具状况(例如，干净的工具、低缺陷率、低叠对误差等)的工具30处理具有较高预测电气特性的批次。
可使用预测的电气特性以产生用于更新由模型化引擎122所使用的预测模型的反馈。当测量了半导体装置的实际特性时，这些特性能与预测值相比较以产生误差信号。可由模型化引擎122使用误差信号来调整其模型参数以减少未来预测的误差大小。
现在参照图3，其提供了根据本发明的另一范例实施例，在制程期间预测装置电气参数的方法的简化流程图。在方框300，提供了与半导体装置相关的一组初始特征值。在方框310，执行半导体装置上的第一制程。在方框320，收集与第一制程相关的制造数据。在方框330，至少一个初始特征值由在第一制程期间所收集的制造数据所代替，以产生第一修正的特性值组。在方框340，根据修正的特性值组，预测半导体装置的至少一个电气特性的第一值。
在制程期间预测半导体装置的电气特性具有很多好处。可增加关于半导体装置的制程和未来性能的了解。对于现有技术来说，此信息仅可在制程后期获得。在制程期间产生预期值使得可根据将要制造的装置的预定性能而调整制程设定、确定故障状况、做出调度决定。
上述揭示的特定实施例仅用于说明，对于本领域技术人员而言，在阅读本说明书获得其揭示的技术内容后，应当了解本发明可用多种不同而等效的方式来修改和实施。再者，除了以下的权利要求书中说明之外，并非意在对其中所示的构造或设计的细部作限制。因此，很明显地以上揭露的特定实施例可作更改或修饰，而所有这些变化皆落在本发明的精神和范围内。由此，本发明保护范围由权利要求书来界定。

Claims (10)

1.一种方法，包括：
储存在半导体装置制造期间所收集的与该半导体装置(200)的制程相关的各特性值；
提供与该半导体装置(200)相关的各初始特性值的向量(124)；
用所收集的各特性值的至少一个子集更新该向量(124，126)；及
根据该更新的向量(124，126)，模型化该半导体装置(200)的至少一个电气特性值。
2.如权利要求1所述的方法，其进一步包括根据该模型化的电气特性值，确认与该半导体装置(200)相关的缺陷状况。
3.如权利要求1所述的方法，其进一步包括根据该模型化的电气特性值，调度用于后续制程的半导体装置(200)。
4.如权利要求1所述的方法，其进一步包括根据该模型化的电气特性值，决定至少一个用于后续半导体装置(200)制程的操作制法参数。
5.如权利要求1所述的方法，其中储存与该半导体装置(200)的制程相关的特性值进一步包括储存与该半导体装置(200)的制程相关的制程特性值、度量特性值以及控制特性值的至少其中之一。
6.一种系统(10)，包括：
数据存储器(90)，配置用来储存在该半导体装置(200)制造期间所收集的半导体装置特性值；以及
预测单元(130)，配置用来提供一组与该半导体装置相关的初始特性值的向量(124)，用该所收集的特性值的至少一个子集来更新该向量(124，126)，并根据该更新的向量(124，126)模型化该半导体装置(200)的至少一个电气特性。
7.如权利要求6所述的系统(10)，其进一步包括缺陷监视器(110)，可沟通地连接于该预测单元(130)，并配置用来根据该模型化的电气特性而确认与该半导体装置(200)相关的缺陷状况。
8.如权利要求6所述的系统(10)，进一步包括制造执行系统服务器(70)，其可沟通地连接于该预测单元(130)，并配置用来根据该模型化的电气特性而为后续制程调度该半导体装置。
9.如权利要求6所述的系统(10)，其进一步包括制程控制器(100)，其可沟通地连接于该预测单元(130)，并配置用来根据该模型化的电气特性而决定用于后续半导体装置(200)制程的至少一个操作制法参数。
10.如权利要求6所述的系统(10)，其中该收集的特性值进一步包括制程特性值、度量特性值以及控制特性值的至少其中之一。
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