原創(chuàng) ：芝能智芯

半導體器件的特征尺寸不斷縮小至2納米及以下，這對計量和檢測技術(shù)提出了前所未有的挑戰(zhàn)，在新工藝不斷推向前沿的情況下，如何檢測3D結(jié)構(gòu)、埋藏缺陷并提高檢測靈敏度，成為了半導體制造中的關(guān)鍵難題。

半導體工藝節(jié)點的不斷演進，計量和檢測技術(shù)在確保良率和工藝控制中的作用愈發(fā)重要。

數(shù)據(jù)是21世紀的黃金，但真正理解數(shù)據(jù)才是關(guān)鍵。這句話形象地說明了當前半導體行業(yè)中的數(shù)據(jù)過剩問題，真正的價值隱藏在數(shù)據(jù)背后，必須依靠合適的工具和技術(shù)從中挖掘出對生產(chǎn)有用的信息。

Part 1

半導體行業(yè)3D架構(gòu)帶來的新挑戰(zhàn)

計量工具供應商不僅需要滿足當前工藝節(jié)點的需求，還要提前準備應對下一代工藝節(jié)點。無論是邏輯芯片、內(nèi)存，還是電源模塊和傳感器，市場對更高精度、更小缺陷檢測的要求日益嚴格。這使得計量和檢測技術(shù)成為了確保半導體工藝可靠性的關(guān)鍵要素之一。

半導體設(shè)計逐漸轉(zhuǎn)向3D架構(gòu)，檢測和計量技術(shù)也需要適應這些新的工藝變化。傳統(tǒng)的平面檢測方法已經(jīng)無法完全滿足前沿技術(shù)的要求。例如，3D系統(tǒng)架構(gòu)意味著檢測埋藏在金屬中的空隙，這種結(jié)構(gòu)中的隱藏缺陷往往難以被傳統(tǒng)的光學技術(shù)檢測到。

對于納米級的缺陷，尤其是在納米片晶體管、CFET（互補場效應晶體管）以及基于混合鍵合的3D-IC中，檢測和計量的要求更加苛刻。

以EUV（極紫外光刻）為例，當前的計量技術(shù)仍然面臨著如何在如此小的尺度下確保檢測精度的問題。

據(jù)ASML預測，在未來10年內(nèi)，每個關(guān)鍵工藝參數(shù)的控制精度都需要達到亞納米級，這對現(xiàn)有技術(shù)提出了巨大的挑戰(zhàn)。

光學檢測和基于SEM（掃描電子顯微鏡）的工具仍然是主流，但隨著節(jié)點的縮小，光學檢測正逐漸失去優(yōu)勢。例如，光學檢測在波長和分辨率方面正被推向極限，盡管光學檢測在速度和吞吐量上具有優(yōu)勢，但其靈敏度和分辨率已難以滿足先進工藝的需求。

許多公司正在探索光學檢測與其他技術(shù)的結(jié)合。例如，ASML提出的光學到SEM審查降采樣方法，通過智能化的降采樣技術(shù)來提高檢測精度，減少虛假缺陷的數(shù)量。

這一技術(shù)結(jié)合了設(shè)計感知和工藝感知，使得光學檢測能夠更加高效地處理高干擾環(huán)境中的缺陷。

Part 2

混合鍵合的計量與檢測

隨著混合鍵合技術(shù)的興起，計量與檢測技術(shù)在這一工藝中也變得尤為重要。

混合鍵合技術(shù)通過將小銅墊聚集在一起形成電連接，但在實際工藝中，由于銅的凹陷或過量沉積，可能會導致開路或短路等問題，晶圓廠需要精確測量銅的凹陷深度，以確保鍵合的可靠性。

白光干涉法（WLI）是一種常用于混合鍵合前的檢測技術(shù)，它能夠?qū)A邊緣的CMP（化學機械拋光）滾落進行表征，并測量鍵合前銅墊的凹陷深度。

而AFM（原子力顯微鏡）則提供了氧化物和銅之間的精確偏移，通過結(jié)合WLI和AFM的優(yōu)勢，可以更全面地檢測和表征混合鍵合過程中可能存在的缺陷。

在前沿工藝中，尤其是納米片晶體管和CFET等新技術(shù)的應用中，散射測量法（scatterometry）正在逐漸成為一種重要的計量工具。散射測量法結(jié)合了光譜橢圓偏振法和反射法，可以通過對散射光圖案的分析來計算周期性結(jié)構(gòu)的特征尺寸。

紅外散射測量法特別適用于檢測具有相似光學特性的材料，例如二氧化硅和氮化硅電介質(zhì)之間的對比度。這種技術(shù)能夠更好地表征3D NAND通道中的氮化硅凹槽，并在CFET設(shè)備的垂直堆疊結(jié)構(gòu)中發(fā)揮作用。

隨著工藝的不斷演進，散射測量法的靈敏度和精度也在不斷提高，成為了未來計量和檢測中的重要工具。

數(shù)據(jù)量的不斷增加，半導體行業(yè)逐漸引入了機器學習技術(shù)來處理和分析大量的檢測數(shù)據(jù)，機器學習可以用于改善散射測量法的結(jié)果與AFM參考數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，提高CD-SEM測量的信噪比。

機器學習還可以用于優(yōu)化光學檢測的靈敏度，通過智能化算法識別真正的缺陷，并減少虛假缺陷的數(shù)量。

西門子EDA的Calibre SONR產(chǎn)品就是一個典型例子，它利用人工智能驅(qū)動的算法進行光學到SEM的審查降采樣，有效提高了缺陷命中率和檢測效率。

控制工藝變異性一直是半導體行業(yè)中的關(guān)鍵問題之一，晶圓內(nèi)部、晶圓之間以及批次之間的工藝變異性都可能對最終的產(chǎn)品良率產(chǎn)生重大影響。例如，晶圓上芯片的表現(xiàn)通常呈現(xiàn)環(huán)形分布，即晶圓中心和邊緣的芯片表現(xiàn)較差，而位于中間環(huán)形區(qū)域的芯片表現(xiàn)最佳。

為了更好地跟蹤和管理芯片的工藝性能，晶圓廠通常會為每個芯片分配一個唯一的標識符。這一標識符能夠幫助工程師追蹤芯片的制造歷史，識別潛在的工藝缺陷，并確保器件在整個生命周期中的可追溯性。

小結(jié)

工藝節(jié)點的不斷推進，半導體行業(yè)的計量和檢測技術(shù)正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。3D結(jié)構(gòu)的普及、新材料的應用以及更復雜的封裝工藝都對現(xiàn)有的計量與檢測技術(shù)提出了更高的要求。

隨著2納米及以下工藝節(jié)點的成熟，半導體行業(yè)的計量與檢測技術(shù)將繼續(xù)演變，成為推動工藝創(chuàng)新的核心力量。

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審核編輯 黃宇