前言
随着关键尺寸逐年缩小,迭对预算变得越来越紧缩。此外,先进刻蚀机的成本成为在非关键层上使用最先进的扫描式曝光机的阻碍,导致在不同的层使用不同的刻蚀机;这种做法通常被称为「混搭」。由于每台刻蚀机各有其独一无二的特征,因此混搭成为产生高阶迭对误差的问题根源。与单独一台刻蚀机作业相比,扫描式曝光机的对准效能在混搭中会降低2个系数级。在45奈米,与实际扫描式曝光机对准效能相比,迭对预算几乎没有余量。
每台刻蚀机在区域失真中均有不同的特征。即使是完美对准,刻蚀机的特征差异也会引起迭对误差。因此,必需采取高阶校正来确保匹配。图一显示了区域层级匹配,但这种情况对于机台栅格也是相同的。
有鉴于浸没式光蚀等尖端刻蚀机的成本高昂,芯片制造商需要更好的OEE(Overall Equipment Efficiency;整体设备效率)和更好的COO(Cost of ownership;拥有成本)。因此,浸没式与干法刻蚀机混搭的产能必须要高。基于此原因,不采用专门的扫描式曝光机即可实现严苛迭对控制的系统成为必备条件。在本文中,将概述混搭误差的自动表征方法,以及实时校正的控制系统,这些技术是在混搭扫描式曝光机环境中改善产能的关键所在。
《图一 不同的扫描式曝光机在区域失真中具有不同特征,即使在一个区域的四个角均已完美对准,高阶差异仍可能成为迭对误差的根源。》 |
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图二显示了混搭中的迭对误差根源。机台栅格与区域失真的高阶误差以红色和橘色显示,从中可见大量误差源于这些因素。左图所示为没有校正的混搭迭对之实际结果。中图(b)是区域失真差异的范例,此系单独一个曝光内的失真。右图(c)是机台栅格差异的一个范例,整个晶圆的形状误差是由于个别曝光位置不同而造成的。
《图二 (a)混搭中的迭对误差根源。 (b)一个区域失真的高阶误差范例。 (c) 机台栅格差异的范例。》 |
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协作框架
目前挑战
众所周知,由于区域失真及机台栅格差异,在混搭中会产生大量迭对误差。此外,经过证实,GCM与SDM的功能对于校正这些误差非常有效。然而,这些功能的实施却有许多限制。因为需要数据收集、GCM与SDM的高阶系数计算,以及为曝光机手动设定参数等程序,所以此类校正的手动表征基线数据需要大量工作。因此,对于固定系数只能使用静态控制。[6] 此外,手动表征的程序也会造成人为误差。目前,市场上尚未提供自动更正系统,尤其是在失真控制方面。
扫描式曝光机的功能
扫描式曝光机具备调整机台栅格及区域失真的若干功能,能与基础目标层相匹配。目标层通常具有来自目前层的不同机台栅格特征。GCM(grid compensation for matching)是控制目前层扫描式曝光机之机台栅格的一种功能,如此栅格才能与目标层特征相匹配。[1-3]此外,SDM(super distortion matching)是控制目前层扫描式曝光机之区域失真的一种功能,如此区域失真才能与目标层特征相匹配[4-5]。区域失真可藉由机台运动和投射光学系统的象差控制。GCM和SDM使用第三阶多项表达式。[4]
协作框架
GCM和SDM使用第三阶多项表达式。[4]
目前正在开发一种直接扫描式曝光机与度量通信链接,以实现自动混搭控制。此系统有两种主要功能。第一种功能是建立自动混搭数据库。在一般预防维护期间,将自动建立高阶区域和栅格失真的数据库。而第二种功能则是自动混搭的自动曝光前补偿。此系统可在生产曝光前先向曝光机发送高阶区域与栅格失真。在此系统中,可以控制不同的光照条件。此外,还可控制多台机器的结合。我们将此系统命名为SMM(Scanner Match Maker)。
自动混搭数据库建立功能
《图三 建立混搭数据库的程序,在此程序中将收集基线数据。》 |
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曝光前混搭的系统
图四为生产中曝光前混搭的程序。当一个生产批次到达目前层扫描式曝光机时,NSR扫描式曝光机将从服务器要求目标层信息。服务器将传回目标层的失真与栅格特征。NSR将使用SDM和GCM的功能调整失真与栅格特征。
《图四 此图为生产时的程序。当生产批次到达目前的扫描式曝光机时,曝光机将要求混搭信息。KT-Analyzer服务器将把区域失真与机台格栅的特征信息传回至NSR。》 |
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实验结果
高阶稳定性的分析
为了了解数据库应每隔多久更新一次的频率,因此对高阶可校正误差的长期稳定性进行了分析。程序如下:
- 1.建立蚀刻的伪差晶圆,并由ArF扫描式曝光机进行曝光。
- 2.由NSR-S206D,即KrF扫描式曝光机曝光第二层。
- 3.为多点内部照射完成迭对度量。
- 4.根据迭对度量数据计算区域高阶的系数。
- 5.对程序2~4监测七个月。
且实验数据显示,某些区域条件每200天以2奈米的斜度漂移。因此,对于1奈米内的目标误差,数据库更新频率应为100天。
《图五 此图显示了第二阶可校正误差的稳定性。某些可校正误差显示出漂移。》 |
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《图六 此图显示了第三阶可校正误差的稳定性。多数可校正误差是稳定的,但某些可校正误差发生漂移。》 |
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使用SMM改善迭对
如图七所示,从真正生产中撷取的图形数据说明了混搭控制的优点。每个条各代表一台不同的曝光机。不同的颜色显示了误差的细目分类。灰色部分是无法控制的随机误差。红色和橘色分别是区域和栅格高阶误差。
左图是校正前的误差。右图是校正后的误差。从中可见,透过混搭控制,可以显著降低区域和机台栅格中的系统性高阶误差。
这些数据是从使用诸如SMM等相同概念,使用具备SDM和GCM功能的一个共同的光罩对混搭进行调整的实际结果中撷取出来的。
《图七 混搭控制的实际结果。机台栅格与区域失真的高阶误差有显著降低。》 |
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混搭控制的价值
实际证明,混搭控制可降低30%以上的高阶误差。因此,有可能考虑不严格限制刻蚀机的专用而改善微影单元产能。自动数据收集及校正将可排除人为误差。
《图八 (a)使用GCM的效能。 (b)使用SDM的效能。》 - BigPic:708x165 |
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结语
(a)使用GCM的效能。 (b)使用SDM的效能。
本篇文章,主要针对RF前端接收器中的一些重要区块,就低电压操作的情形下,进行讨论其适用架构及各电路特性遭受的影响。大抵而言,虽然目前已有形形色色的低电压电路架构已被提出,然都仍存在着诸多缺点,如何改善这些缺失同时符合低电压的需求,将是未来设计的一大挑战。作为RF IC的设计者,实有必要厘清各参数之间与电压的关系,以做出一较佳的低电压前端电路。
由于日益紧缩的迭对预算,高阶校正在成为标准要求,因此而开发出SMM方法以做为一种自动混搭控制系统,来符合紧缩迭对预算的要求。对区域失真的长期稳定性分析显示,对于1奈米内的目标失真误差,数据库更新频率应为100天。数据显示,使用SMM能够改善混搭迭对30%或者更高。
[1]Yuuki Ishii et. al. “Improving Scanner Productivity and Control through Innovative Connectivity Application”. Proc. Of SPIE Vol. 6152, 615247, Metrology, Inspection, and Process Control for Microlithography XX
[2]Takahisa Kikuchi et. al. “Introduction of new techniques for matching overlay enhancement” Proc. SPIE Vol. 4346, p.1608-1616, Optical Microlithography XIV
[3]Dongsub Choi et. al. “Overlay Improvement by Non-linear Error Correction and Non-linear Error Control by APC”, Proc. SPIE Vol. 6152, 61523W, Metrology, Inspection, and Process Control for Microlithography XX
[4]Ayako Sukegawa et. al. “Overlay improvement by using new framework of grid compensation for matching”, Proc. SPIE Vol. 6152, 61523A, Metrology, Inspection, and Process Control for Microlithography XX
[5]Takuya Kono et. al. “Mix and match overlay method by compensating dynamic scan distortion error”, Proc. SPIE Vol. 5378, p.221-227, Data Analysis and Modeling for Process Control
[6]Stephen DeMoor et. al. “Scanner Overlay Mix and Match Matrix Generation; Capturing all Sources of Variation”, Proc. SPIE Vol. 5375, p.66-77, Metrology, Inspection, and Process Control for Microlithography XVIII