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用於65nm以下節點關鍵缺陷擷取的寬頻照明技術

上網時間: 2007年09月28日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:缺陷檢測  DUV  明場檢測 

隨著晶片製造商不斷地發明新材料、新結構以及新製程,他們正面臨著新的缺陷類型和影響缺陷檢測等新噪音源不斷增加的挑戰。能夠擷取最廣泛缺陷類型的傳統方法是寬頻明場檢測技術,另一種方法則是單波長雷射DUV明場檢測。本文將利用理論模型與實驗數據,展示一個可調的寬頻明場檢測方案,在滿足最新的缺陷檢測挑戰並對影響良率等會產生較高缺陷的擷取率方面,該方案具有單波長方案不具備的一些優點。

這種方案的主要優點,是寬頻源可根據特定層或缺陷類型的特有光學特性將光波段調整到最佳狀態,產生最大的對比度。寬頻源的另外一個優點是其波長光譜可被用來減少來自於下層色彩雜訊造成的干擾,這些干擾會造成假缺陷。減少假缺陷意味著被檢缺陷與良率有更強的相關性。

在新一代的積體電路元件中,晶片製造商正利用新材料和新結構來增強晶片功能,同時又要節省功率,導致產生了許多新的缺陷類型和噪音源。此外,光罩刻線增強技術、光學鄰近校正以及其他新型的複雜微影技術,也導致系統缺陷的大量上升。面對各層中各式各樣的缺陷類型,晶片製造商發現他們在製程控制中需要更靈敏和更靈活的檢測方法。模型研究以及半導體廠的經驗證明,要實現可靠的缺陷檢測,不同的缺陷類型和元件層需要不同的檢測波長。因此,對於擷取範圍極廣的缺陷類型來說,一個範圍從DUV到可見光波長的可調寬頻工具是理想解決方案。

本文以光學原理為基礎,對可調的寬頻技術與單波長亮域檢測方案進行了比較。文中還提供了與光學對比和顏色噪音相關的挑戰,以及克服這些挑戰的解決方案。本文並列舉了利用長波檢測短波無法檢測到的缺陷類型實際結果。最後,為了在一般性製程變異條件下擷取所有層中的各種缺陷類型,建議利用全波長明場檢測,以滿足晶片製造商採用65nm及更先進節點研發方面的需求。

訊息噪音比最佳化

明場檢測是廣泛圖案化晶圓檢測策略的重要部份,它解決了所有製程層中的大量缺陷檢測問題。雖然暗場檢測更具成本效益,且對最小的實體缺陷以及隱藏的電氣缺陷,均需採用電子束檢測,但明場檢測在絕大多數的微影和蝕刻前端生產線監控方面,可提供更好的缺陷擷取。不過,對於特定材料和特定層來說,許多變異將會影響到亮域檢測的有效性。影響一個檢測系統提供缺陷擷取能力的訊息噪音比深植於缺陷與其周圍環境的對比度中。針對明場檢測,該對比度取決於缺陷及其週邊環境的光學特性,而這些特性又是入射波束波長的函數。因此,全波長檢測系統提供最廣泛的缺陷類型擷取,因為它能調整入射波的波長,使得所關注的缺陷類型與其環境之間的對比度達到最佳化。

光阻層中的短路缺陷

材料的實體和光學特性會因為結構的不同而有很大的差異。例如,圖1用曲線和間隔陣列,繪製出了在兩種不同厚度的光阻/BARC層條件下,由短路缺陷引起、取決於明場灰度等級訊號的理論波長。圖中繪出了缺陷灰度訊號──即缺陷和其它沒有缺陷之間,在影像間的灰度差。其中一層呈現出在深紫外光(DUV)範圍內具有最好的缺陷灰度等級,而另一層則在可見光範圍內具有最好的缺陷灰度等級。由於短路缺陷訊號會隨層厚度而改變,因此,元件的創新也隨著製程而變化,此時,可調波長將成為缺陷擷取的關鍵特性。

圖1:作為波長函數的模型化明場缺陷灰度等級訊號,用於90nm設計規則線/間隔陣列的兩種光阻/BARC層中短路缺陷的檢測。層A(橘黃色線)包括27nm的氧化矽,塗佈了230nm的光阻材料,而層B由塗佈150nm光阻材料的45nm氧化矽構成。這兩種情況對波長的依賴性都很強,這意味著檢測層中缺陷的能力與入射光的波長密切相關。層A中的短路缺陷最好使用440~500nm範圍內的可見光進行檢測,而層B中的缺陷最好使用250~300nm的DUV光進行檢測。
圖1:作為波長函數的模型化明場缺陷灰度等級訊號,用於90nm設計規則線/間隔陣列的兩種光阻/BARC層中短路缺陷的檢測。層A(橘黃色線)包括27nm的氧化矽,塗佈了230nm的光阻材料,而層B由塗佈150nm光阻材料的45nm氧化矽構成。這兩種情況對波長的依賴性都很強,這意味著檢測層中缺陷的能力與入射光的波長密切相關。層A中的短路缺陷最好使用440~500nm範圍內的可見光進行檢測,而層B中的缺陷最好使用250~300nm的DUV光進行檢測。

圖2:缺陷灰度訊號變異與電容傾斜缺陷的波長間關係,這是在DRAM元件的蝕刻後檢測到的結果。左圖描述的是90nm製程元件,電容材料是多晶矽,右圖是70nm元件,電容材料則是Ti/TiN。多晶缺陷的檢測要求使用G線光,即430~450nm波長的光,而Ti/TiN電容傾斜缺陷的檢測要求使用中波段的DUV光,其波長約為300~320nm。
圖2:缺陷灰度訊號變異與電容傾斜缺陷的波長間關係,這是在DRAM元件的蝕刻後檢測到的結果。左圖描述的是90nm製程元件,電容材料是多晶矽,右圖是70nm元件,電容材料則是Ti/TiN。多晶缺陷的檢測要求使用G線光,即430~450nm波長的光,而Ti/TiN電容傾斜缺陷的檢測要求使用中波段的DUV光,其波長約為300~320nm。

電容傾斜缺陷

圖2顯示了對DRAM電容的電容傾斜缺陷檢測。在90nm製程節點,選用的材料是多晶矽,而在70nm節點,材料換成了Ti/TiN。圖2顯示缺陷訊號的波長隨新材料的變化很大。在90nm節點(左圖),445nm是最佳檢測波長,而在70nm節點(右圖),最佳檢測波長則是325nm。這再一次證明,當製程參數改變時,波長調整是缺陷檢測的關鍵。

STI空缺

圖3顯示了在窄深槽結構(STI)前去除氮化層,當空洞缺陷檢測時,波長調整對訊息噪音比的影響。在266nm上灰度檢測訊號很弱。改變波長以涵蓋DUV的峰值範圍可將影像的對比度提高約4倍。

圖3:模擬波長取決於STI空洞的訊息噪音比。相對於266nm(第一個數據點)提供的小對比度,選用一個涵蓋DUV峰值的波長後,缺陷的灰度等級訊號可以增強約4倍。
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圖3:模擬波長取決於STI空洞的訊息噪音比。相對於266nm(第一個數據點)提供的小對比度,選用一個涵蓋DUV峰值的波長後,缺陷的灰度等級訊號可以增強約4倍。

銅線短路

第一層金屬層進行化學機械研磨後,銅短路另一種缺陷檢測挑戰,此時波長靈活性具有明顯優勢。圖4為65nm元件上銅短路時取決於缺陷灰度訊號的理論波長。本例中,DUV波長可提供比UV波長更高的灰度等級訊號。因此,寬頻明場檢測工具的可調性就等於更好的缺陷擷取能力。

圖4:模擬波長取決於銅短路缺陷的灰度差,檢測是在65nm元件中金屬1的CMP後完成的。DUV波長提供的訊息噪音比高於UV波長的訊息噪音比。Online
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圖4:模擬波長取決於銅短路缺陷的灰度差,檢測是在65nm元件中金屬1的CMP後完成的。DUV波長提供的訊息噪音比高於UV波長的訊息噪音比。Online

快閃記憶體上的蝕刻缺陷

將這一研究擴展到45nm節點時,直覺告訴我們DUV將更合適,我們檢查了快閃記憶體元件上的兩種缺陷類型(圖5)。在波長大約300nm時提供STI蝕刻短路缺陷檢測最強的灰度等級差。但可見光波則提供閘極蝕刻微短路檢測最強的灰階差異。

圖5:模擬波長取決於兩種蝕刻缺陷的灰度等級差,即一個45nm元件中的STI蝕刻短路和閘極蝕刻細微短路。對於閘極蝕刻缺陷,DUV波長能夠提供高訊息噪音比,而可見光可用來擷取STI蝕刻缺陷。Online
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圖5:模擬波長取決於兩種蝕刻缺陷的灰度等級差,即一個45nm元件中的STI蝕刻短路和閘極蝕刻細微短路。對於閘極蝕刻缺陷,DUV波長能夠提供高訊息噪音比,而可見光可用來擷取STI蝕刻缺陷。Online

透過上述討論可看出,當存在大範圍的缺陷類型,或大範圍材料或材料參數時,可調波長對晶圓檢測至關重要。最佳缺陷擷取方法有許多種,從用於90nm DRAM的後蝕刻多晶矽電容缺陷的可見光,到用於第一層金屬層上化學機械研磨製程後銅短路缺陷的最深DUV都不盡相同。因此,通常認為短波長可擷取較小缺陷的說法已不適合,應更正為對不同缺陷和薄面層最佳的寬範圍波長,對製造廠中出現的大範圍缺陷類型檢測而言才是主要關鍵。

噪音抑制

通常,在線檢測演算法是透過對比兩顆晶片單元來檢測缺陷。有時候,相鄰晶片單元會由於介質層薄膜厚度的變化而有一些輕微變異,因此,在使用單波長明場系統時,會呈現不同的灰度等級訊號(採用傾斜入射的單波長暗場系統則不太受影響,這是因為掠角入射降低了穿透平面的光量,大幅降低了干擾邊緣的強度)。由於輕微的膜厚度或折射率差別並不影響元件性能,故這類‘色彩雜訊’缺陷並沒有害處。單波長明場系統必須採取後處理缺陷分級,以便將色彩雜訊錯誤警報降到最低。以下將證明寬頻檢測系統在本質上更適合處理常見的製程變化。

圖6所示為氧化矽晶圓表面的理論反射率與膜厚度之間的關係,所用的入射波波長為266nm。藍色曲線代表由位於晶圓中不同深度上之薄膜介面的光干涉所引起的循環圖。在晶片單元之間,這類由膜厚度變化引起的製程變異將導致不同的反射率,甚至是對於一個特定的晶片單元也是如此。如果很小的變異出現在曲線的峰值或谷值區域,反射率的變化較小。但在曲線最陡斜率處,膜厚度的任何細微變化都將會導致反射率的巨大變化,這將被檢測為色彩雜訊。只要採用相鄰晶片單元演算法,色彩雜訊就會隨缺陷的增加而上升,或影響目標缺陷的檢測能力。

圖6:數位光圈對歸一化反射率的影響與SiO2膜厚度的函數關係,所用波長為266nm。藍色線為0.3的低NA值,而紅色曲線為0.9的高NA值。對於厚度大於200nm的膜,高的NA在減少由普遍製程變異引起的色彩雜訊方面具有很大的優點。Online
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圖6:數位光圈對歸一化反射率的影響與SiO2膜厚度的函數關係,所用波長為266nm。藍色線為0.3的低NA值,而紅色曲線為0.9的高NA值。對於厚度大於200nm的膜,高的NA在減少由普遍製程變異引起的色彩雜訊方面具有很大的優點。Online

有兩種方法可減少這種效應。第一種是利用高數位光圈(NA)物鏡,如圖6所示。針對厚度大於200nm的膜,將會大幅降低反射率隨膜厚度變化的幅度。當採用高NA時,光強度被分佈到較寬的入射角上,有利於消除反射變化。其結果是干擾峰值被降低,並降低了色彩雜訊問題。

降低色彩雜訊的第二種方法是使用寬頻光源,而不是單波長光源。寬頻光源具有很短的干涉波長,其等式為:CL=12/D1。隨著頻寬D1的增加,干涉波長減少。由於引起反射率變化的薄膜干涉效應取決於厚層中干涉的光,寬頻源的干涉波長較短,因而減少了變異。當寬頻光穿越高NA的光學鏡頭時,兩種影響的共同作用使得色彩雜訊大幅降低,如圖7所示。

圖7:單波長與寬頻光的比較,採用高NA光學物鏡,歸一化的反射率為二氧化矽膜厚度的函數。模擬中,一個266nm的單波長光源與一個寬頻DUV/UV/可見光源(如用在KLA-Tencor公司2800檢測儀中的光源)進行比較。兩種情況下都將NA設置為0.9。注意圖中2800BB光的曲線比266nm的曲線平滑得多,因此對色彩雜訊不敏感。寬頻光源與高NA結合,大幅降低了色彩雜訊,特別是對於膜厚度大於200nm的情況。Online
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圖7:單波長與寬頻光的比較,採用高NA光學物鏡,歸一化的反射率為二氧化矽膜厚度的函數。模擬中,一個266nm的單波長光源與一個寬頻DUV/UV/可見光源(如用在KLA-Tencor公司2800檢測儀中的光源)進行比較。兩種情況下都將NA設置為0.9。注意圖中2800BB光的曲線比266nm的曲線平滑得多,因此對色彩雜訊不敏感。寬頻光源與高NA結合,大幅降低了色彩雜訊,特別是對於膜厚度大於200nm的情況。Online

為了證明試驗結果,觀察圖8所示的實際斷線缺陷。利用窄波段光源[y37]時,目標晶片單元(左上)和參考晶片單元(左下)呈現極為不同的灰度等級,而缺陷(位於黃色圈內)卻無法檢測出來,此時的訊息噪音比是0.4。色彩雜訊會影響自動缺陷檢測,儘管訊號很強,並且肉眼即可相當容易地發現圖像中的缺陷。然而,當採用寬頻光源時,目標晶片單元(右上)和參考晶片單元(右下)具有相似的灰度等級,因而很容易檢測到缺陷,此時訊息噪音比為1.1(即使觀察圖中的缺陷更難)。

圖8:在窄頻明場和寬頻明場照明下的一條斷線瑕疵(插頁)。窄頻照明時,目標晶片(左上)和參考晶片(左下)展示相當不同的灰度等級。儘管缺陷訊號很強,但色彩雜訊仍佔優勢,且缺陷難以檢測,不過SNR只有0.4。用寬頻照明時、目標晶片(右上)和參考晶片(右下)呈現相似的灰度等級。即使缺陷訊號在影像中難以用肉眼發現,但噪音電平夠低,比SNR 1.1還低,遠在檢驗能力極限之上。Online
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圖8:在窄頻明場和寬頻明場照明下的一條斷線瑕疵(插頁)。窄頻照明時,目標晶片(左上)和參考晶片(左下)展示相當不同的灰度等級。儘管缺陷訊號很強,但色彩雜訊仍佔優勢,且缺陷難以檢測,不過SNR只有0.4。用寬頻照明時、目標晶片(右上)和參考晶片(右下)呈現相似的灰度等級。即使缺陷訊號在影像中難以用肉眼發現,但噪音電平夠低,比SNR 1.1還低,遠在檢驗能力極限之上。Online

降低色彩雜訊的第三種方法是在數據收集後利用演算法來降低色彩雜訊。而這也是單波長檢測降低色彩雜訊唯一有效的方法,通常其噪音在畫素化處理時會高出3到5倍。

本文小結

在晶圓缺陷檢測領域,可使用多種檢測方法。在各種檢測方法中,已證實明場檢測技術是前段微影和蝕刻製程中,對各層缺陷檢測的最有效方法。根據本文的討論,在出現常見的製程變異時,要擷取大範圍的缺陷類型,具有可調特性的寬波段波長和高數位光圈的明場檢測技術明顯優於單波長的DUV技術。

與單波長檢測工具不同,寬頻DUV/UV/可見光檢測器允許調整入射光的波長,提高了對STI、電容缺陷以及銅線短路這類缺陷的檢測能力。透過即時調整適用於指定層或缺陷類型的最佳波長,以進行具有最佳訊息噪音比的即時生產線檢測,光波從DUV一直到可見光這種寬波段明場檢測系統適用於生產線上各個製程步驟。當一般的製程變異引起‘色彩雜訊’缺陷時,寬波段波長檢測系統也同樣優於單波長明場檢測系統。

作者:Steven R. Lange

Becky Pinto

KLA-Tencor公司




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