原創 ：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提出了前所未有的挑戰，在新工藝不斷推向前沿的情況下，如何檢測3D結構、埋藏缺陷并提高檢測靈敏度，成為了半導體制造中的關鍵難題。

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

數據是21世紀的黃金，但真正理解數據才是關鍵。這句話形象地說明了當前半導體行業中的數據過剩問題，真正的價值隱藏在數據背后，必須依靠合適的工具和技術從中挖掘出對生產有用的信息。

Part 1

半導體行業3D架構帶來的新挑戰

計量工具供應商不僅需要滿足當前工藝節點的需求，還要提前準備應對下一代工藝節點。無論是邏輯芯片、內存，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成為了確保半導體工藝可靠性的關鍵要素之一。

半導體設計逐漸轉向3D架構，檢測和計量技術也需要適應這些新的工藝變化。傳統的平面檢測方法已經無法完全滿足前沿技術的要求。例如，3D系統架構意味著檢測埋藏在金屬中的空隙，這種結構中的隱藏缺陷往往難以被傳統的光學技術檢測到。

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ASML預測，在未來10年內，每個關鍵工藝參數的控制精度都需要達到亞納米級，這對現有技術提出了巨大的挑戰。

光學檢測和基于SEM（掃描電子顯微鏡）的工具仍然是主流，但隨著節點的縮小，光學檢測正逐漸失去優勢。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的結合。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來提高檢測精度，減少虛假缺陷的數量。

這一技術結合了設計感知和工藝感知，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

隨著混合鍵合技術的興起，計量與檢測技術在這一工藝中也變得尤為重要。

混合鍵合技術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，它能夠對晶圓邊緣的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，通過結合WLI和AFM的優勢，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構的特征尺寸。

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之間的對比度。這種技術能夠更好地表征3D NAND通道中的氮化硅凹槽，并在CFET設備的垂直堆疊結構中發揮作用。

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。

數據量的不斷增加，半導體行業逐漸引入了機器學習技術來處理和分析大量的檢測數據，機器學習可以用于改善散射測量法的結果與AFM參考數據之間的相關性，提高CD-SEM測量的信噪比。

機器學習還可以用于優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量。

西門子EDA的Calibre SONR產品就是一個典型例子，它利用人工智能驅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中的關鍵問題之一，晶圓內部、晶圓之間以及批次之間的工藝變異性都可能對最終的產品良率產生重大影響。例如，晶圓上芯片的表現通常呈現環形分布，即晶圓中心和邊緣的芯片表現較差，而位于中間環形區域的芯片表現最佳。

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

工藝節點的不斷推進，半導體行業的計量和檢測技術正面臨前所未有的挑戰。3D結構的普及、新材料的應用以及更復雜的封裝工藝都對現有的計量與檢測技術提出了更高的要求。

隨著2納米及以下工藝節點的成熟，半導體行業的計量與檢測技術將繼續演變，成為推動工藝創新的核心力量。

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審核編輯 黃宇