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[導讀] 在芯片檢測機臺市場上,應用材料公司的SEMVision系列一直都占據(jù)領導地位。隨著FinFET、3D封裝等技術的發(fā)展,芯片封裝工藝變得更為復雜;而且半導體廠商對于成本控制也頗為嚴格,因此也就有了更為精準的缺陷檢測需求。

 在芯片檢測機臺市場上,應用材料公司的SEMVision系列一直都占據(jù)領導地位。隨著FinFET、3D封裝等技術的發(fā)展,芯片封裝工藝變得更為復雜;而且半導體廠商對于成本控制也頗為嚴格,因此也就有了更為精準的缺陷檢測需求。而如何幫助客戶來提高缺陷檢測的準確度,降低檢測時間成本,將會是新一代缺陷檢測系統(tǒng)所要實現(xiàn)的目標。一臺統(tǒng)一的標準化的機器,不可能滿足不同客戶對各種不同芯片缺陷檢測的需求。而在應用材料公司全新推出的SEMVision G7系統(tǒng)上,通過Purity II ADC技術(此處ADC特指為automatic defect classification縮寫),G7系統(tǒng)可以借助機器學習能力,實現(xiàn)定制化的客戶缺陷檢測流程,幫助實現(xiàn)更高良率達成。

近日,應用材料公司舉辦了全新SEMVision G7的新品發(fā)布會,應用材料公司的市場部經理Guy Gichon和中國區(qū)產品經理王煒給記者進行了詳細的講解。

通過機器學習實現(xiàn)定制化的智能缺陷分析,應用材料公司推出全新SEMVision G7

左:應用材料公司SEMVision市場部經理Guy Gichon,右:中國區(qū)產品經理王煒

SEMVision G7(下文簡稱G7)在筆者看來可以說得上是一個重大突破性產品,相比前代產品G6,G7在諸多方面實現(xiàn)了技術突破,而且極好地貼切了客戶需求。根據(jù)Guy的介紹,G7主要有四個重大技術突破,下面筆者來一一進行介紹。

獨特的邊緣斜面和側面成像

應用材料公司已經看到,越來越多的客戶提出了邊緣檢測成像的要求,因此應用材料公司在G7上也提出了“邊緣和斜邊成像”的一種全新技術。

通過機器學習實現(xiàn)定制化的智能缺陷分析,應用材料公司推出全新SEMVision G7

圖:左為頂視圖,右為傾斜圖。斜面和側面都在一張圖像中可見。

很多晶圓邊緣或斜面上的缺陷引入到芯片中,然后降低了產品良率。而對于這部分檢測的挑戰(zhàn)在于如何對一個傾斜和垂直的面來進行圖像采集。如果使用傳統(tǒng)的電子束成像只能得到十幾個微米的景深,而其實檢測邊緣斜面缺陷需要幾十乃至幾百微米的景深。應用材料公司在這里使用了一個叫做大景深和傾斜ebeam成像技術,能夠將整個傾斜斜面的圖像在一張圖中展現(xiàn),而且可以達到很大的視場(300微米)。據(jù)Guy介紹,未來兩三年的時間里面,這種需求會越來越大,而且相對邏輯芯片而言,存儲芯片的客戶需求更大。

無圖案晶圓檢測光學技術

據(jù)Guy和王煒介紹,隨著現(xiàn)在工藝關鍵尺寸(CD)越來越小,所以解決原始晶圓的缺陷就變得越來越重要。如何從源頭就來發(fā)現(xiàn)這些問題,對于客戶而言非常關鍵。針對“無圖案”晶圓檢測,應用材料公司推出了一個新的光學成像和收集系統(tǒng),提高整個光學檢測的能力。據(jù)Guy介紹,相機已經換成了深紫外照相機,同時在光源系統(tǒng)也做了改善。除此外,在接收端內加了一個偏振片,從而濾掉了返回信號中更多的背底雜訊,使得缺陷信號更容易被捕捉到。這種全新的光學系統(tǒng)能夠檢測到18nm缺陷。

通過機器學習實現(xiàn)定制化的智能缺陷分析,應用材料公司推出全新SEMVision G7

圖:為無圖案晶圓檢測而生的下一代光學技術

Purity II提升機器學習能力

在舊G6系統(tǒng)上,通過Purity ADC可以實現(xiàn)小于20%的手動分類;而在G7上,通過再學習流程,可以將自動分類的缺陷實現(xiàn)更為細致的再分析。

通過機器學習實現(xiàn)定制化的智能缺陷分析,應用材料公司推出全新SEMVision G7

圖:Purity II提升機器學習能力

G7系統(tǒng)可以收集大量穩(wěn)定的數(shù)據(jù)來建立一個分類模型,然后基于這個模型來持續(xù)地進行分類。而在目前半導體廠商工藝不斷變化的條件下,研發(fā)和提升階段不可能維持一個穩(wěn)定的工藝。G7內置一個具有全新再學習能力的分類系統(tǒng)。但當客戶的工藝進行了變更,有了新的缺陷時,就會觸發(fā)“再學習”能力,Purity II ADC會自動分析新的缺陷,重新建立一個模型。以前的這種新缺陷出現(xiàn)后的缺陷診斷調試工作,需要人為來干預,而有了Purity II ADC之后,整個機器就可以自己實現(xiàn)學習,觸發(fā)條件的改變,然后對于整個缺陷檢測過程進行調整。

不同的客戶的G7機器所進行的再學習過程是不同的,從而最終每個客戶的G7系統(tǒng),都會成為一個最適合自己生產工藝的缺陷檢測機器。在筆者看來,通過機器學習實現(xiàn)的這種優(yōu)化過程,對于提高生產良率來說是劃時代的一個重要變革。

基于設計數(shù)據(jù)來進行圖層對比確定缺陷工藝環(huán)節(jié)

另一個有趣的技術點是,新一代的ADC不止于通過SEM圖像進行分類 - 客戶可以提供原始的設計數(shù)據(jù),ADC會將原始設計數(shù)據(jù)與現(xiàn)有的采集圖像進行重疊對比,從而能夠更精準的進行缺陷的根本原因分析和對后續(xù)工藝影響進行預測。這讓筆者想起了初中時候地理老師用的透明膠片投影機,多張重疊的透明膠片上,分別都畫上了同一地區(qū)的不同地理信息 - 這種原理看起來似乎很簡單。

通過機器學習實現(xiàn)定制化的智能缺陷分析,應用材料公司推出全新SEMVision G7

圖:基于設計數(shù)據(jù)的ADC

據(jù)Guy介紹,當看到一個顆粒的時候,工程師需要來分析這個顆粒是在哪個工藝環(huán)節(jié)內產生的,以及這個顆粒對于后續(xù)或者前期的影響是不是很大。之前通過單純的缺陷圖像很難實現(xiàn),而現(xiàn)在通過客戶整個圖層映射的CAD圖像,可以將多個工藝流程對應的圖像進行重疊比對。從而確定顆粒是在哪個工藝環(huán)節(jié)內造成的,以及是否會對整個產品后續(xù)工藝造成影響,從而判斷是否需要對其進行工藝調整。舉個例子來說,如果顆粒恰好在一個后續(xù)工藝的連接通路上,那么它就有可能會讓連接失效,而如果它不在連接通路上的話,那么大可以忽略它,來提高生產效率。Purity IIADC通過“位置信息”來識別缺陷,然后加速缺陷的原因分析,同時能夠預測對未來良率的影響。

通過機器學習實現(xiàn)定制化的智能缺陷分析,應用材料公司推出全新SEMVision G7

圖:SEMVision G7配備Purity II ADC技術 提供自動化的一體式缺陷檢測、分析和分類

SEMVision G7在筆者看來是一次重要的產品更新,全新的Purity II ADC的加持使其實現(xiàn)了更加準確高效的缺陷檢測效率。尤其是其引用了機器學習的能力,使每一個客戶的G7,在使用一段時候之后,都會成為最適合自己生產工藝缺陷檢測的G7。這種通過機器學習能力實現(xiàn)的標準化產品的定制化輸出,才是科技創(chuàng)新帶給生產力提升的最好案例。

此外,Guy還提到,G6可以通過升級服務來變成G7。這對于很多G6的老用戶而言無疑是一大利好。

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