設計レイアウト情報を利用した
SEM欠陥レビューサンプリングの効率化

[2008年12月号]

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欠陥重大度指数

　DBCはPOIを捕捉し、ヌイサンス欠陥を分別するのに有効であるが、実際には欠陥の多くはシステマティックではなくランダムなものであるのが一般的である。これは、DBGパレート図の「裾」の部分に表されることがよくある。DCIを使用すると、より良いSEMサンプルを形成するために、予想される歩留まりへの影響に基づいてこれらの欠陥に優先順位を付けることができる。DCIは、報告されたサイズと最小線幅および線間隔、パターンの複雑さなどの要因に基づいて各欠陥にモデルを適用する。2）値0または0に近い値は、オープンまたはショートのリスクが小さいことを示し、値1または1に近い値は、その背景にある回路と比較した欠陥のサイズから判断して、不良となる可能性が高いことを示す。図3に一般的なDBGパレート図とDCI値の詳細を示す。図4に欠陥の例と、対応するDCI値を示す。

図3　 DCI四分位値によって分割したDBGパレート図。この情報を使用して、歩留まりに影響を与える可能性が最も高い欠陥を選択的にサンプリングできる

図4　さまざまな欠陥タイプのDCI値。右の欠陥は、ダミーパターン上にあるので、DCI値は0である

SEMサンプリングの比較

図5　45nm STIウェーハの現行SEMサンプリング結果。システマティック欠陥の比率は推定で約19%であるが、実際の比率は49%である。また、サンプルの21%はダミーパターン上にある

　さまざまなSEMレビュー方法が考えられるが、正規化（ランダム）サンプリングと歩留まり志向サンプリングの2つについて検討する。正規化サンプリングの場合、SEMレビューに選択したサンプルセットがウェーハ全体の代表的なサンプルであることが前提となるが、システマティック欠陥が存在する場合は、この前提が当てはまらない可能性がある。

　たとえば、この研究で解析したウェーハの場合、現行のランダムサンプルでは、図1に示すように欠陥の19％がシステマティックブリッジ欠陥であると推定された。しかしながら、DBGとDBCで検出したところ、実際の割合は49％であった。さらに、これらのシステマティック欠陥が必要以上にサンプリングされないように、これらの欠陥のサンプリングレートをあらかじめ決めることができる。また、ダイの重要でない領域にある欠陥を取り除くことによって、現行のサンプリングに比べてさらに大きく改善が可能になる。図5に示すケースでは、現行のサンプリングによる欠陥の20％以上がダミーパターン領域に入っている。DBCでこれらの欠陥を取り除くことによって、SEMリソースを有効に利用できる。

　DCIは歩留まり志向サンプリングにきわめて有効だ。この方法では、歩留まりへの影響が大きい欠陥に重点を置くようにSEMサンプルに比重がかけられる。このタイプのサンプリングを行うと、ウェーハ全体の正規化サンプリングができなくなるが、最も重要な歩留まり制限欠陥を迅速に特定できる。一般に歩留まり志向サンプリング方法を採用するには、パレート上位のDBGビンからDCIが最も高い欠陥を選択する。

結論

　最先端プロセスの欠陥検査では、欠陥数が非常に多いという結果になることが多く、ランダムなSEMサンプルは実際の欠陥集合の代表的なサンプルでない場合もあるため、より有効なSEMレビューサンプリング方法が必要である。DBGは、システマティック欠陥を検出し、その数を正確に報告するのに有効な方法であることが明らかになった。さらに、ダミーパターン上などの重要でない領域をSEMサンプルから取り除いて、SEMリソースの利用効率を高めることができる。

謝辞

　この解析で使用したレイアウトデータを入手するのにご協力くださったIBMのFayaz Mohammed氏に感謝する。本記事のオリジナル版は、2008年のIEEE/SEMI ASMC （Advanced Semi-conductor Manufacturing Conference）で発表された。

参考文献

1. J. H. Yeh and A. Park, “Novel Technique to Separate Systematic and Random Defects During 65 nm and 45 nm Process Development”, Proceedings, SPIE 2007
2. C. Huang, et. al., “Using Design Based Binning to Improve Defect Excursion Control for 45nm Production”, ISSM 2007

Scott Jansenは、米IBM社で欠陥検査エンジニアを務める。コロラド鉱物大学で化学工学の理学士号を取得。2007年にIBMに入社する前は、米Atmel社、独Infineon Technologies社に勤務。

Stephen Foxは、IBM Microelectronics事業部の32nmバルクテクノロジ部門でプロジェクトマネージャを務める。1987年に英国ヨーク大学で実験物理学の理学士号を取得。1998年にIBMに入社する前は、Inmos、国際電気、Rockwell Semiconductorなどに勤務。

Glenn Florenceは、KLA-Tencorのプロセス管理ソリューショングループの上級マネージャ。アーカンソー大学で電気工学博士号を取得。

Alexa Perryは、KLA-Tencorのウェーハ検査部門の明視野アプリケーション認定エンジニア。ニューヨーク州ロチェスターのロチェスター工科大学でマイクロエレクトロニクス工学の理学士号を取得した。