利用统计学的方法解决AlCu薄膜溅射过程中的缺陷论文

时间:2018-07-19 12:10:15 统计学 我要投稿

利用统计学的方法解决AlCu薄膜溅射过程中的缺陷论文

  摘 要:物理汽相沉积(Physical Vapor Deposition)工艺在集成电路制造工艺流程中的作用是形成金属层,作为导电介质。它通过磁控溅射的方法在晶圆表面形成一层平整的金属层。而MIM层作为元器件的电容结构,它的金属膜厚度最薄,在整个金属导线层中对金属缺陷的要求最高。任何微小的缺陷都会导致电容的击穿电压发生异常或存储能力受到不良影响。在所有的缺陷类型中存在一种裂纹缺陷,该缺陷发生机率高达2%。文章通过统计学方法,找到影响缺陷的主要因素并通过优化金属膜的溅射条件,最终解决裂纹缺陷。

利用统计学的方法解决AlCu薄膜溅射过程中的缺陷论文

  关键词:MIM结构;裂纹;缺陷;DOE;实验设计;主成分分析

  中图分类号:TN4 文献标志码:A 文章编号:2095-2945(2017)30-0101-03

  引言

  随着人类社会的不断发展与进步,各种各样的高新技术应运而生,集成电路作为上世纪60年代的新技术而诞生,并至今造福人类,而且得到了很好地发展。在当今的信息时代,信息技术已经渗透到了国民经济的各个领域,人们在日常生活中无处不感受到信息技术所带来的方便与快捷。信息技术的基础是微电子技术,而集成电路(IC)正是微电子技术的核心,是整个信息产业和信息社会的根本基础。集成电路在现代生活中拥有不可或缺的地位,它已经与我们的.日常生活紧紧相连,并越来越多的深入人们的日常生活,大到航空医疗,小到汽车手机,随着集成电路的特征尺寸越来越小,对晶圆(wafer)的缺陷要求也越来越严格。

  物理汽相沉积(Physical Vapor Deposition)工艺在集成电路制造工艺流程中的作用是形成金属层,作为导电介质。它通过磁控溅射的方法在晶圆表面形成一层平整的金属层。而MIM层作为元器件的电容结构,它的金属膜厚度最薄,在整个金属导线层中对金属缺陷的要求最高,如图1。任何微小的缺陷都会导致电容的击穿电压发生异常或存储能力受到不良影响。

  1 存在的问题

  在所有的缺陷类型中存在一种裂纹缺陷(crack defect),该缺陷发生机率高达2%,如图2。

  统计学方法实验过程:

  (1)相关性分析

  通过之前的数据显示,由于发生裂纹的晶圆,其晶圆可接受性测试(WAT)击穿电压(BV)会发生异常,为了更好的解决问题,我们首先对缺陷数量(crack count)和电性参数击穿电压(BV)做相关性分析,分析工具为Excel 2010。

  发生裂纹缺陷的wafer必然会造成电容击穿电压BV阈值变小,如图3。

  图4和表1告诉我们:根据之前发生过的缺陷情况,其缺陷数量和击穿电压(BV WAT),二者存在强相关性,而当缺陷减少到一定程度后,BV恢复为正常水平,同时相关性变弱。

  (2)主成分分析法(PCA)

  使用主成分分析法(PCA)把所有process過程中出现的参数进行分类处理,工具为SPSS 2.0。

  从旋转成分矩阵图(图5)(<0.75的情况被隐藏)中,可以把前5个主成分结合工程上的经验进行分类。

  分别将成分得分FAC1_1~FAC5_1逐列从大到小排序,发现在FAC3_1这个成分上的投影与BV WAT的情形具有相关性,如图6。

  (3)实验设计(DOE)

  选择FAC3这个主成分中的三个参数作为响应,设定合理的target和spec,应用DOE优化该三个响应值,如表2。

  在recipe body和chamber configure中,可调参数多达几十个。而通过上述分析,最终确定的三个response,影响response的recipe参数范围被缩小为以下7个(表3)。

  在经过筛选实验和扩充试验后,使用二阶模型进行优化试验。

  二阶模型公式:

  最大化意愿后得到图7,Ar流量=34.7,N2流量=102.5, 输入功率=3541,背压流量=10.2的条件下,3种响应的综合情况最好。最大化意愿值=1>0.75,说明能够完全满足三个响应的meet target要求,即优化后的target值和理论的target值相似度为100%。

  (4)验证实验结果

  根据DOE的优化结果修改recipe参数后,使用工具JMP10 Wilcoxon test对304pcs wafer defect改善效果进行检验,如图8。

  Wilcoxon test p<0.05, Baseline和new wafer的defect level与STD存在显著差异,但new condition的defect数量和稳定性比baseline好。

  2 结束语

  (1)通过相关性分析,找出WAT参数与defect之间的对应关系,从而把研究对象由defect问题转化为WAT问题。(2)通过主成分分析法对大数据进行了分析和分类,找出了潜在影响工艺质量的参数,提高了分析工作的效率,为下一步的优化实验提供的方向。(3)通过实验设计的方法,对多因子进行分析并找到最佳工艺质量的参数条件。在应用最佳条件后,通过假设检验的方法验证了改善后的WAT和defect远远优于原来的水平(baseline)。

  参考文献:

  [1]Peter Van Zant, Microchip Fabrication, page 397-398.

  [2]张汝京,等.纳米集成电路制造工艺[Z].350-361.

  [3]林肇琦,等.有色金属材料学[Z].19-23.

  [4]闵亚能.实验设计(DOE)应用指南[Z].56-69.

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