微細化に伴う不利な点として、今までの世代では問題にならなかったパーティクルや欠陥がキラー欠陥になる可能性を持つことであろう。半導体メーカーはより小さい欠陥とパーティクルを検出するため、より高い能力を持った検査装置を要求するようになってきている。検出能力と、より小さくなる欠陥の間とのこのレースは、この業界が始まった当初から続き、現在そして近い将来も、三次元構造の形状や物理的な限界への挑戦とともに、より高いハードルであり続け、そしてまた根本的な問題でもある。

　液浸リソグラフィの導入により、欠陥検出に対して困難さが増大している。米Applied Materials社(AMAT) のプロセス診断と管理部門の戦略マーケティングマネージャEhud Tzuri氏は、「新しい欠陥だけでなく、微小寸法により,欠陥検出の複雑さが増している」と述べる。新しい欠陥は大きく、例えば液浸リソに起因する気泡やウォーターマークは一般的にはよく理解されている問題だ。これらは欠陥の原因は理解されているため、ドライリソグラフィと同等のレベルで管理することができる。

　逆説的ではあるが、液浸リソグラフィの高解像度化により、より小さい欠陥が作り出されている。ウェーハ上の欠陥の70％以上が50nm以下だ。初期には多くの欠陥が、存在しなかったためでなく検出できなかったために見落とされた。これらの小さなブリッジやフッターなどという欠陥は重要でない欠陥として無視されるか検出されなかった。しかし、これらの欠陥が、今では重要な問題となっている(図1)。

　これらの微小な欠陥は検出されなければならない。Tzuri氏は、「これらに対応する、より高い解像度をもつことが最善の方法」と述べる。「しかし、従来の明視野の検査装置でDUV光源を使ったとしても、解像度の限界に達している。たとえばNAND型フラッシュメモリーで55nm以下の非常に高密度のパターンを観察するのは容易でない」。AMATは、三次元補正をレーザー光源を持つDUV光源と組み合わせることでこれを改善している。これは、波長の1/10の範囲の欠陥を検出する能力を生む。

　22nmノードのアプローチとして、光学系の検査は重要な問題に直面する。そして電子ビーム(EB)欠陥検査装置が、超極小欠陥を検出するのにますます必要となる。これはEB装置にとっては、生産現場で要求されるスループット(エンジニアリングﾞにとっては難題だ)を要求され、さらなる生産性の向上が求められることとなる。

　32nmや22nmノードで、TEM(透過電子顕微鏡)の需要は伸び続けるだろうと、米FEI社Nanoelectronics Group、プロダクトマーケティングマネージャLarry Dworkin氏は確信しているという。「FIBを搭載したTEMにより、全ウェーハからラメラ(薄板状の試料)を摘出すれば、工程に残りのウェーハをもどすことができる。この小さいラメラで欠陥の真の原因を確定することができる」。これは65nmや45nmへ向けていくつかの半導体メーカーが採用している。EB検査もしくは電気プローブ(図2)でしか検出することができない欠陥に対しては、将来はTEMと同様にさらにS/TEM(Scanning-TEM)も必要になってくるだろう。

　業界が22nmに到達する前に、TEMはオフラインのラボから製造ラインのなかに入っていかなければならない。短期的にはサイクルタイムは2時間前後に短縮されなければならないとされる。歪みSiの領域で重要な問題は、サンプルにかかるストレスの状況がウェーハから切断する際に変化することである。ラメラの変形を防止する新たなTEMサンプル作製技術が必要とされるだろう。

　22nmへの道筋で欠陥低減への課題となるのは、現在のトランジスタの設計を使うかにもよる。この場合TEMの使用が増えるであろう。そして標準的な断面形状を観察するSEMと標準的なトップダウンのCD-SEMは観察場所を数値で表すことができなくなる。技術の選択肢としてfinFETとその他の3-D構造のデバイスがあるが、これらの構造は、伝統的なSEMとトップダウンのCD-SEMでは十分に測定することができない。それゆえ非破壊技術を有するいくつかの手法が必要となってくる。

　ひとつの明確な選択肢として、スキャトロメトリがある。疑問点としては、finFETの構造を持つ寸法と構造の複雑性を処理することができるかである。そして断面構造に対してスキャトロメトリのモデルを作り上げかつ有効にすることが必要になる。最終的にはこの技術が、インラインの測定を有効にするために必要になるであろう。22nmノードでのfinFET構造で起きうることを完全に理解するには、断面構造のいくつかの形を測定することが必要である。

　微細化は解像度の向上を要求する。装置は、特にロジックにおいて、デザインルール以下の欠陥を測定するためより高い解像度が要求される。米KLA-Tencor社Wafer Inspection GroupバイスプレジデントMike Kirk氏は、これは光学技術と検査装置の品質を向上せるだけではなく、より微小なデータピクセルを処理しなければならない画像コンピューティングの技術も促進させるという。「0.25μmの時代から、ピクセルは約3倍縮小された」としている。

　Kirk氏によると、より高い解像度実現にむけては、徐々に進展しているという。20nmのピクセルを提供できる検査装置はあるが、非常に速度が遅くコストが高くつく。「露光装置の開発者が呼んでいるKファクターに相等する、欠陥からピクセルへのDefect-to-pixel率と呼んでいるものがあるが、与えられたピクセル寸法に対して、ますます微小な欠陥を見つけ出すために継続した改善を試みている。もっと情報を得るために、われわれはピクセルを小さくしなければならない。これはよりよいデータ処理効率、よりよいアルゴリズム、そして与えられたピクセルとより高いNA(開口率)をもった優れた解像度を持つ光学能力を意味する」と述べた。

　その他の懸念としては、新規導入される材料である。欠陥がどのように物理的に存在するかを決定すること、そしてそれは光学的にどのように見えるか、電気的にはさらに複雑さを増す。そこには近接干渉効果があり、絶縁膜は光をより多くもしくは少なく吸収し、特定の屈折率と反射率(nとk)を持つ一定の膜厚と既知の層に対してのみの装置は設計することができない。なぜなら、ユーザーは次の世代のため、もしくは異なったデバイスのため、また異なった光学特性の要求のために条件を変える。導入される異なった構造もしくは材料に対応するため、光源と検出スキームに対して、柔軟でなければならない。

　計測器メーカーは開発時に製造ラインと緊密に作業しなければならない。半導体メーカーは、特定の材料を、電気的特性もしくは熱量を管理することだけのために使用するのではなく、それが検査、測定、管理することができるのかを知りたがる。彼らは決断をプロセス開発の初期の時点で行い、そして計測器メーカーは先端材料とデザインルールに対する選択を手助けするために装置を提供する。「問題は、6個の異なったことを選択し、最後に1つにしぼることである。それゆえ、われわれはすべて6個の選択肢の評価を手助けし、適切な時期に正しいプラットフォームを持つようにしなければならない」とKirk氏は語る。これは、複雑な欠陥からデバイスのモデリングを行うため、初期の段階で装置が正確な開口率(NA)、光源、波長、角度そしてジオメトリの検出ができることをファブに対して保障することを意味する。

　22nm以降の欠陥検出の問題点とノイズの除去は差し迫りつつある脅威である。ゲートのラインが作られるとき、パターンの転送は不完全であり、デバイスのエッジはいくらかラフネスがある。ダイ間(Die-to-die)もしくはトランジスタ間(Transistor-to-transistor)で、そこには完全な均一性は保たれていない。「装置は欠陥を拾い上げるが、ユーザーは欠陥が問題になる寸法に達するまで、警告を出すことを望んでいない」とKirk氏は語った。問題はその寸法がどれぐらいであるか推論することが難しいことだ。ラインエッジラフネス(LER)評価で、トレンチの底部で小さなフッター欠陥を見つけ出したいとしても、この小さい突起物はショートもしくはリーケージの問題となるかもしれない。LERのバックグラインドノイズの海に埋もれている直径で15～20nm以下の形状から、信号は拾い上げられなければならない。

　その他のシステマティック欠陥はレチクルのデザインからも作り出される。一定の構造に対する、若干積極的な光学近接効果補正(OPC)が、与えられたプロセスウインドウ内で、ダイ上で数回繰り返される不良を引き起こすことがある。ファブのエンジニアはこれを察知し、追跡しなければならない。またシステマチックの不良が、たとえばエッチング装置のチャンバのどこから発生しているかを見つける必要がある。ウェーハ間で不均一な特定の場所とか、また妙な境界条件があるかもしれない。ランダム欠陥もまた見つけ出さなければならないが、システマチックな問題が指摘されている間は、重要でないものとして取り除かれ、プロセス装置から来るものとレチクルから発生するものとに区別される。

　米Rudolph Technologies社Inspec-tion Business UnitマーケティングディレクターRajiv Roy氏によると、「0.25μmノードでは、欠陥検出とレビューの問題を解決するためいくつかのマクロ検査プラットフォームと重複してマイクロ検査装置を使っていた。45nm以降、これらの装置は重大な欠陥を検出する際に使われている。これらの重大な欠陥を検出するため、マイクロ欠陥検査から効率的なROI(投資回収率)を得るため、設備生涯保持費用(COO)を考慮に入れなければならなくなっている」。

　マイクロ検査を簡単に説明しよう。マイクロからマクロの欠陥を取り除く上で有効である。マクロ検査はすでに費用効率が高いが、重要性を判断する上で人間による欠陥を観察するレビューが必要だった。現在では、すばやくイメージを取得するレビュー装置が追加されており、手作業のレビューは必要なくなった。この技術により、完全な自動マクロ検査とレビューが高速でできるようになっている(図3)。

　RudolphのData Analysis and Review Business Unitのバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャであるMike Plisinski氏は、情報のデータ変換が現在進行中の活動であると指摘した。同氏は「現在量産ファブで発生する大容量のデータを、実用的な情報まで減らす必要がある」と語った。「市場にはいくつかの空間的なシグネチャを解析するシステム(Spatial Signature Analysis System)やADC(Analog-to-Digital Converter)システムのようなものがあるが、量産で要求される簡単な操作で性能が優れたものを提供することはできなかった。現在ではこれを可能にするアルゴリズムが完成している。ユーザーがレビューしなければならないものに対して20～30％の低減を達成した」。

　LERとライン幅ラフネス(LWR)の増大により、さらに自動化された分類エンジンが必要とされる。もしそれがすでに知られている分類項目にあてはまるならば、ユーザーは問題を引き起こした原因を知ることができる。もし未知の分類項目にあてはまるものなら、ユーザーは少なくとも調査しなければならないが、この欠陥パターンについては知ることができる。完全自動化システムなしでは人間が関与しなければならなく、そしてそれは時間がかかり歩留まりをすばやく立ち上げることが困難となる。

　SEMは、あまりADCへの対応機能を備えていなかった。SEM用のADCはあったが、それは最近一般的になったものだ。今後は、複数のADCが搭載され、さらに大きな問題になるであろうことを意味する。解析を簡略化するためのシステムを構築する必要がでてくるだろう。

　重ね合わせ(オーバーレイ)測定はますます難題になっており、現在の光学ベースの手法は限界に近づいている。「現在の手法を延命するのは困難のようだ。例えばSEMを使用する上で必要になってくる新規で革新的なものへの膨大な研究開発が必要となってくるだろう」と米Hermes Microvision社取締役バイスプレジデントJack Jau氏は語った。

　Jau氏は邪魔者(Nuisance)欠陥は微細化とともに致命欠陥になるであろうことに同意した。「不適切なOPCのようなもの、もしくはプロセスウインドウが狭いことによって引き起こされるパターンのエラーもしくはシステマチックな欠陥は、主要な歩留まり低下の原因となってきている。DFMは問題を解決してくれると言われているが、設計へのフィードバックを行うために、問題を監視するセンサーが必要」と語った。「センサーとしてふるまう有効な計測、検査装置を持つことが必要になってきている」。

　マスク欠陥は問題が反復するため、もっとも大きな懸念である。米Veeco Instruments社Senior Applications Engineer Ingo Schmitz氏は「ウェーハ上の単一欠陥は単一デバイスの機能を無効にするだけだが、マスク上でそれがキラー欠陥なら、フラッシュメモリーの全範囲、ウェーハの1/4以上、もしくは全ウェーハが不良になるかもしれない」。

　現在は2つのマスクリペア方法がある。1つはFIB(Focused Ion Beam)技術で、もう1つはAFM(原子間力顕微鏡：Atomic Force Microscopy)を利用したもの。後者はAFM装置と類似しており、刃物のように尖った先端が過剰に付着した材料を取り除き、たとえば過剰なCrを除去し、マスクを修復することができる。マスクリペア工程では、これらの欠陥が突起状かピンホールかを知る必要があるが、光学的技術ではこの判別は難しい。

　ビームベースの修復を行うには、エッチもしくはミリングで必要なドーズ量を計算するために欠陥の容積を把握されなければならない。マスクメーカーは形状と容積を評価し分類するためAFM を使用している。形態学的な計算結果が修復のためのドーズ量を決める。

　現在、15～20nm寸法のパーティクルが問題を起こしはじめている。AFMはこれらの微小なパーティクルに対する十分なセンシビリティが必要である。そして5～10nmぐらい小さいパーティクルを検出するのに十分な技術的な能力が必要とされる。

　もし欠陥が、たとえばウォーターマークのようなもので、実際はもっと光学的に検知可能なものならば、AFM技術にとっては難題となる。ウォーターマークもしくはステインはミスプリントを引き起こすが、AFMはトポグラフィの変化に反応するので、これを検出できない。

　SEMもトポグラフィに関連する問題に影響する場合がある。欠陥をSEMによって評価する際に、SEMによって引き起こされるスタインピングが、たとえば隔離されたチャンバからマスク上に2次的なダメージﾞを生じさせる(図4)。

　欠陥検出のプラットフォームを継続して供給するためには、計測技術に対して設計と製造との間のギャップに対して橋渡しをする必要がある。設計は複雑さが増しており、システマチックな欠陥もまた増加している。以前の根本的原因と関係するランダムな欠陥から分類検出することが、非常に困難になってきている。