CN111952208B - 侦测晶圆设定范围内平整度变化的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了侦测晶圆设定范围内平整度变化的方法，包括：获取晶圆上至少一个线条的平整度数据；根据平整度数据，确定每个线条的径向资料曲线；通过道格拉斯‑普克算法对每个线条对应的径向资料曲线进行计算，得到每个线条对应的特征线条资料曲线；计算每条特征线条资料曲线上相邻两点的斜率并取绝对值，得到斜率绝对值；取晶圆上的设定范围内的斜率绝对值的最大值或者平均值与阈值比较，得到侦测结果。该方法可以快速侦测设定范围内的平整度变化，以作为硅晶圆后续加工的品质判断依据，进而可以避免无效加工程序,造成良率及成本损失，以及避免特定缺陷晶圆在客户端出现异常影响客户端良率而影响客户满意度。

Description

侦测晶圆设定范围内平整度变化的方法

技术领域

本发明涉及半导体技术领域，具体的，涉及侦测晶圆设定范围内平整度的方法。

背景技术

硅晶圆制造工序中，硅晶圆的平整度对于芯片制造有着非常重要的影响。现有的平整度的参数主要涉及厚度及形状的管控，但一般仅大面积具有较完整的参数进行管控，例如厚度管控有GBIR(TTV)、SFQR、SFQD、SBIR、SBID、ESQR、ESFQD等等参数，形状管控有Bow、Warp、SORI等参数。而随着芯片技术的发展，针对16nm，10nm，甚至7nm以下工艺的开发，由于叠层的问题，例如以5mm×5mm取点，以面积25mm²的小范围的平整度管控显得日趋重要。

目前硅晶圆的主要加工工序为切割-清洗-边缘研磨-研磨—碱腐蚀-抛光-化学机械抛光-硅片最终分选，在硅晶圆初期的机械加工过程中，如线切割、研磨或抛光，因为硅晶圆表面仍旧非常粗糙，一般采用电容式或双面激光测量方式，只测量数条直线扫描资料，此种测量方式可以侦测大面积的平整度变化，但对于小范围(例如2mm×2mm，5mm×5mm或10mm×10mm)的平整度变化无法得知，使得很多不合格产品继续进入后续加工阶段，浪费了很多成本。

因而，在硅晶圆加工过程中侦测设定范围内的平整度变化是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种可以快速侦测晶圆设定范围内平整度变化的方法。

本发明提供了一种侦测晶圆设定范围内平整度变化的方法。根据本发明的实施例，该方法包括：获取晶圆上至少一个线条的平整度数据，所述平整度数据包括厚度数据和形状数据中的至少一种；根据所述平整度数据，确定每个所述线条的径向资料曲线；通过道格拉斯-普克算法对每个所述径向资料曲线进行计算，得到每个所述线条对应的特征线条资料曲线；计算每条特征线条资料曲线上相邻两点确定的直线的斜率并取绝对值，得到斜率绝对值；取所述晶圆上设定范围内的所述斜率绝对值的最大值或者平均值与侦测斜率阈值比较，得到侦测结果。该方法可以快速侦测设定范围内的平整度变化，特别是小范围内的平整度变化，以作为晶圆后续加工的品质判断依据，进而可以避免无效加工程序造成良率及成本损失，以及避免特定缺陷晶圆在客户端出现异常影响客户端良率而影响客户满意度。

根据本发明的实施例，所述晶圆为加工过程中未进行最终分选的晶圆。

根据本发明的实施例，所述晶圆为加工过程中经过线切割、研磨或者抛光步骤之后的晶圆。

根据本发明的实施例，所述线条满足以下条件的至少之一：每个所述线条的平整度数据包括多个点的平整度数据；所述线条为通过所述晶圆的圆心的直线；所述线条的数量为4-8条；任意相邻两个所述线条之间的夹角相等。

根据本发明的实施例，定义所述径向资料曲线上相邻两点之间的连线到该相邻两点之间的曲线的最大距离为弦距，每条所述径向资料曲线的道格拉斯-普克算法阈值是通过以下步骤确定的：取一条所述径向资料曲线上所有相邻两点的弦距并计算弦距平均值，该条径向资料曲线的道格拉斯-普克算法阈值为所述弦距平均值的n倍，n为2、3、4或5。

根据本发明的实施例，所述设定范围为与所述晶圆同心的圆环区域或者与所述晶圆同心的圆形区域。

根据本发明的实施例，所述侦测斜率阈值是通过以下步骤确定的：分别获取所述晶圆在侦测步骤中的多个侦测斜率绝对值和最终分选步骤中的多个最终分选斜率绝对值，所述侦测斜率绝对值和所述最终分选斜率绝对值一一对应；基于多个所述侦测斜率绝对值、多个所述最终分选斜率绝对值和所述最终分选步骤中的最终分选斜率阈值确定所述侦测斜率阈值。

根据本发明的实施例，基于多个所述侦测斜率绝对值、多个所述最终分选斜率绝对值和所述最终分选步骤中的所述最终分选斜率阈值确定所述侦测斜率阈值包括：以所述最终分选斜率绝对值为横坐标、所述侦测斜率绝对值为纵坐标建立坐标系，基于多个所述侦测斜率绝对值和多个最终分选斜率绝对值得到多个坐标点，对多个所述坐标点进行线性拟合，得到拟合直线；将所述最终分选斜率阈值代入所述拟合直线计算得到所述侦测斜率阈值。

根据本发明的实施例，该方法中得到侦测结果包括：若所述斜率绝对值的最大值或者平均值大于所述阈值，判定所述晶圆不合格，将所述晶圆转为负片；若所述斜率绝对值的最大值或者平均值小于等于所述阈值，判定所述晶圆合格，继续进行后续加工。

附图说明

图1是本发明一个实施例的线条分布示意图。

图2是本发明一个实施例的道格拉斯-普克算法的计算过程示意图。

图3是本发明一个实施例的最终分选斜率绝对值和侦测斜率绝对值的拟合直线的示意图。

图4是本发明一个实施例的一条径向资料曲线A1和与其对应的特征线条资料曲线B1和斜率绝对值C1。

图5示出了本发明一个实施例的晶圆检测设备输出的8条形状数据的3D图形(左图)和经过本发明的方法得到的斜率绝对值的3D图形(右图)。

图6示出了本发明另一个具体实施例中一条径向资料曲线A2和与其对应的特征线条资料曲线B2和斜率绝对值C2。

图7示出了本发明另一个具体实施例中晶圆检测设备输出的8条形状数据的3D图形(左图)和经过本发明的方法得到的侦测斜率绝对值的3D图形(右图)。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例。下面描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。实施例中未注明具体技术或条件的，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。

需要说明的是，本发明中所述“最终分选”是指在晶圆在已完成所有加工，进行最终检测的一个步骤，最终分选步骤中会对硅片的厚度和形状进行整面的扫描检测，精度可达几十纳米。

本发明提供了一种侦测晶圆设定范围内平整度变化的方法。根据本发明的实施例，该方法包括以下步骤：

S1：获取晶圆上至少一个线条的平整度数据，所述平整度数据包括厚度数据和形状数据中的至少一种。

该步骤中，可以采用常规设备和方法检测晶圆的平整度数据，例如包括但不限于电容式或双面激光测量方式，对晶圆上的线条进行扫描测量，具体的，每个线条上可以测试多个点的平整度数据，该多个点的平整度数据可以绘制成一条曲线，从而可以对检测得到的数据进行相应的计算。一些具体实施例中，测试设备可以输出几十、数百个点的厚度和形状的原始数据，每个线条的检测数据可以绘制得到相应的数据曲线。

根据本发明的实施例，测试线条的位置可以根据实际检测需要进行选择，一些具体实施例中，所述线条为通过所述晶圆的圆心的直线。由此，对晶圆进行直线扫描即可得到测试数据，操作简单方便，且测试结果可以更好的反映晶圆的平整度变化，测试精度更高。根据本发明的实施例，所述线条的数量可以为4-8条，具体如4条、6条、8条等。由此，不需要过多的测量和数据计算，且测试结果能够很好的反映晶圆的平整度变化，测试准确度较高。

根据本发明的实施例，测试线条的分布可以根据实际检测需要进行选择，一些具体实施例中，可以根据设定范围选择合适的线条位置，一般情况下，尽量使得线条在设定范围内均匀分布，具体可以为任意相邻两个所述线条之间的夹角相等。如此检测结果能够更好的反映设定范围内的平整度变化情况，准确度更高。一个具体实施例中，参照图1，设定范围为整个晶圆，测试线条的数量为8条，此时相邻两条测试线条之间的夹角为22.5度。由此，线条分布均匀，测试准确度较高。

可以理解，晶圆的主要加工工序为切割-清洗-边缘研磨-研磨—碱腐蚀-抛光-化学机械抛光-硅片最终分选，根据本发明的一些实施例，本发明的侦测方法中采用的晶圆为加工过程中未进行最终分选的晶圆，具体可以为加工过程中经过线切割、研磨或者抛光步骤之后的晶圆。由此，可以在加工初期即可有效侦测晶圆的平整度变化，尽早将不符合使用标准的晶圆去除，节省加工步骤，避免成本浪费，同时可以提高加工良率。

S2：根据所述平整度数据，确定每个所述线条的径向资料曲线。

该步骤中，将测试设备输出的每个线条的原始数据转换为每个线条的径向资料。具体的，每个线条的径向资料以线条上每个点距离晶圆圆心的距离作为该点的位置坐标。一些具体实施例中，线条经过晶圆的圆心，且晶圆的圆心将该线条分为两个部分，可以以晶圆圆心为0点，该线条中被晶圆圆心分割的一部分上的点距离晶圆圆心的距离取正值，另一部分上的点距离晶圆圆心的距离取负值。

下面以线条为经过晶圆圆心的直线为例详细说明径向资料的具体形式，具体参照图1，以线条1为例说明，晶圆圆心作为0点，从晶圆圆心向箭头所示方向的半径上的点距离晶圆圆心的距离取正值，而与箭头方向相反的半径上的点距离晶圆圆心的距离取负值，具体如，线条1上的A点和B点距离晶圆圆心的距离均为50mm，则按照径向资料的形式表示时，A点的位置坐标为50mm，而B点的位置坐标为-50mm。

进一步的，以每个线条上的点的位置作为横坐标，以每个线条上的点的平整度数据作为纵坐标，绘制曲线，即可得到每个线条的径向资料曲线。

S3：通过道格拉斯-普克算法对每个所述径向资料曲线进行计算，得到每个所述线条对应的特征线条资料曲线。

具体的，道格拉斯-普克算法是将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种算法。具体计算过程如下：(1)在曲线首尾两点之间连一条直线段，该直线段为曲线的弦；(2)得到曲线上离该直线段距离最大的点C，计算其与直线段之间的距离；(3)比较该距离与预先给定的道格拉斯-普克算法阈值的大小，如果该距离小于道格拉斯-普克算法阈值，则该直线段作为曲线的近似，该段曲线处理完毕；(4)如果该距离大于道格拉斯-普克算法阈值，则用点C将曲线分为两段，并分别对两段曲线进行上述步骤(1)～(3)的处理；(5)当所有曲线都处理完毕时，依次连接各个分割点形成的折线，即可以作为曲线的近似。

具体可参照图2，在曲线首尾两点a和b之间连一条直线段ab，得到曲线上离该直线段距离最大的点c，点c与直线段ab之间的距离L大于预设的道格拉斯-普克算法阈值，则用点c将曲线分为两段ac和bc，然后分别在曲线首尾两点a和c之间连一条直线段ac，在曲线首尾两点b和c之间连一条直线段bc，得到曲线上离直线段ac距离最大的点d和曲线上离直线段bc距离最大的点e，点d与直线段ac之间的距离L1小于预设的道格拉斯-普克算法阈值，则直线段ac作为曲线的近似，点e与直线段bc之间的距离L2大于预设的道格拉斯-普克算法阈值，则用点e将曲线分为两段ec和eb，再分别得到曲线上离直线段ec距离最大的点f和曲线上离直线段eb距离最大的点g，点f与直线段ec之间的距离小于预设的道格拉斯-普克算法阈值，则直线段ec作为曲线的近似，点g与直线段eb之间的距离大于预设的道格拉斯-普克算法阈值，则用点g将曲线分为两段eg和gb，而eg和gb均为直线段，则该曲线处理完毕。

根据本发明的实施例，道格拉斯-普克算法中的阈值(即道格拉斯-普克算法阈值)可以根据实际情况进行选择。一些具体实施例中，定义所述径向资料曲线上相邻两点之间的连线到该相邻两点之间的曲线的最大距离为弦距，每条所述径向资料曲线的道格拉斯-普克算法阈值是通过以下步骤确定的：取一条所述径向资料曲线上所有相邻两点的弦距并计算弦距平均值，该条径向资料曲线的道格拉斯-普克算法阈值为所述弦距平均值的n倍，n为2、3、4或5。

S4：计算每条特征线条资料曲线上相邻两点确定的直线的斜率并取绝对值，得到斜率绝对值。

具体的，该步骤中，每条特征线条资料曲线上相邻两点可以确定一条直线，在以每个特征线条资料曲线上的点的位置作为横坐标，以每个特征线条资料曲线上的点的平整度数据作为纵坐标的坐标系中，根据两个点的坐标可以计算得到经过该两点的直线的方程，由此可以确定斜率绝对值。

S5：取所述晶圆上的设定范围内的所述斜率绝对值的最大值或者平均值与侦测斜率阈值比较，得到侦测结果。

根据本发明的实施例，具体的设定范围可以根据检测需要进行设定。具体的，所述设定范围可以为与所述晶圆同心的圆环区域或者与所述晶圆同心的圆形区域。一些具体实施例中，设定范围可为自晶圆边缘算起径向尺寸为10mm,15mm,20mm,25mm,30mm或其他值的圆环，设定范围可为自晶圆中心算起径向尺寸为10mm,15mm,20mm,25mm,30mm,40mm,50mm,60mm或其他值的圆形，设定范围也可为整片晶圆。

需要说明的是，本文中“设定范围内的斜率绝对值”是指位于设定范围内的相邻的两个点确定的直线的斜率的绝对值。

根据本发明的实施例，侦测斜率阈值可以通过采集一系列数据进行计算或者根据实际操作经验进行设定得到。一些具体实施例中，可以预先采集一系列数据，然后根据采集数据计算得到侦测斜率阈值。

具体的，所述侦测斜率阈值可以通过以下步骤确定：分别获取所述晶圆在侦测步骤中的多个侦测斜率绝对值和最终分选步骤中的多个最终分选斜率绝对值，所述侦测斜率绝对值和所述最终分选斜率绝对值一一对应；基于多个所述侦测斜率绝对值、多个所述最终分选斜率绝对值和所述最终分选步骤中的最终分选斜率阈值确定所述侦测斜率阈值。

其中，需要说明的是，多个侦测斜率绝对值和多个最终分选斜率绝对值可以是多个晶圆对应的侦测斜率绝对值和最终分选斜率绝对值，也可以是一个晶圆上多个点对应的侦测斜率绝对值和最终分选斜率绝对值，而侦测斜率绝对值和最终分选斜率绝对值一一对应是指对应一个晶圆或者一个点分别获取侦测斜率绝对值和最终分选斜率绝对值，如多个侦测斜率绝对值分别对应编号1-10的晶圆，则最终分选斜率绝对值也是对应编号1-10的晶圆。

根据本发明的具体实施例，基于多个所述侦测斜率绝对值、多个所述最终分选斜率绝对值和所述最终分选步骤中的所述最终分选斜率阈值确定所述侦测斜率阈值可以包括：以所述最终分选斜率绝对值为横坐标、所述侦测斜率绝对值为纵坐标建立坐标系，基于多个所述侦测斜率绝对值和多个最终分选斜率绝对值得到多个坐标点，对多个所述坐标点进行线性拟合，得到拟合直线；将所述最终分选斜率阈值代入所述拟合直线计算得到所述侦测斜率阈值。

一个具体实施例中，参照图3，其中横坐标为最终分选斜率绝对值，纵坐标为侦测斜率绝对值，其中每个坐标点的横纵坐标分别为通一个晶圆或者晶圆上同一个点的最终分选斜率绝对值和侦测斜率绝对值，通过检测和计算得到多个坐标点，并对多个坐标点进行线性拟合，可以得到拟合直线，图3中示出的拟合直线的公式为y＝0079x+0.2918，R²＝0.7857，可以看出，R²判定系数趋近于1，说明最终分选斜率绝对值和侦测斜率绝对值的拟合度高，进一步的，当最终分选斜率阈值为200时，将其代入上述拟合直线公式进行计算，即将x＝200代入公式y＝0079x+0.2918，计算y＝1.8718，即侦测斜率阈值为1.8718。

根据本发明的实施例，该方法中得到侦测结果可以包括：若所述斜率绝对值的最大值或者平均值大于所述侦测斜率阈值，判定所述晶圆不合格，将所述晶圆转为负片；若所述斜率绝对值的最大值或者平均值小于等于所述侦测斜率阈值，判定所述晶圆合格，继续进行后续加工。由此可以更好的对晶圆进行质量控制，在初期机械加工过程中即可以将不合格晶圆去除，避免无效加工程序,造成良率及成本损失，以及避免特定缺陷硅片在客户端出现异常影响客户端良，从而有效提高客户满意度。

该方法可以快速侦测设定范围内的平整度变化，特别是小范围内的平整度变化，以作为硅晶圆后续加工的品质判断依据，进而可以避免无效加工程序,造成良率及成本损失，以及避免特定缺陷晶圆在客户端出现异常影响客户端良率而影响客户满意度。

下面以具体实施例为例，详细描述本发明的侦测晶圆设定范围内平整度变化的方法，具体步骤如下：载入检测设备输出的形状数据，并根据检测设备输出的形状数据确定径向资料曲线，然后通过道格拉斯-普克算法(Ramer–Douglas–Peucker algorithm),计算出特征线条资料曲线，计算每一条特征线条资料曲线上相邻两点的斜率的绝对值，比较所有特征线条设定范围内的斜率的绝对值取最大值或平均值和侦测斜率阀值的大小，若所述斜率绝对值的最大值或者平均值大于所述侦测斜率阈值，判定所述晶圆不合格，将所述晶圆转为负片；若所述斜率绝对值的最大值或者平均值小于等于所述侦测斜率阈值，判定所述晶圆合格，继续进行后续加工。

具体的，图4示出了一个具体实施例中研磨后的晶圆的一条形状径向资料曲线A1和与其对应的特征线条资料曲线B1(图中仅示出了经过道格拉斯-普克算法后得到的特征点，将相邻两个特征点之间用直线段相连得到的折线为特征线条资料曲线)和斜率绝对值C1，图5示出了该晶圆检测设备输出的8条形状数据的3D图形(左图)和经过本发明的方法得到的斜率绝对值的3D图形(右图)。

图6示出了另一个具体实施例中研磨后的晶圆的一条形状径向资料曲线A2和与其对应的特征线条资料曲线B2(图中仅示出了经过道格拉斯-普克算法后得到的特征点，将相邻两个特征点之间用直线段相连得到的折线为特征线条资料曲线)和斜率绝对值C2，图7示出了该晶圆检测设备输出的8条形状数据的3D图形(左图)和经过本发明的方法得到的侦测斜率绝对值的3D图形(右图)。

比较图7和图5，再经过道格拉斯道格拉斯-普克算法和斜率绝对值计算后，局部平整度的形状的差异可明显被识别。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (9)

1.一种侦测晶圆设定范围内平整度变化的方法，其特征在于，包括：

获取晶圆上至少一个线条的平整度数据，所述平整度数据包括厚度数据和形状数据中的至少一种；

根据所述平整度数据，确定每个所述线条的径向资料曲线：每个所述线条的径向资料以该线条上每个点距离晶圆圆心的距离作为该点的位置坐标，以每个所述线条上的点的位置作为横坐标，以每个所述线条上的点的所述平整度数据作为纵坐标，绘制曲线，即可得到每个所述线条的径向资料曲线；

通过道格拉斯-普克算法对每个所述径向资料曲线进行计算，得到每个所述线条对应的特征线条资料曲线，具体计算过程如下：(1)在所述径向资料曲线首尾两点之间连一条直线段，该直线段为曲线的弦；(2)得到曲线上离该直线段距离最大的点C，计算其与直线段之间的距离；(3)比较该距离与预先给定的道格拉斯-普克算法阈值的大小，如果该距离小于道格拉斯-普克算法阈值，则该直线段作为曲线的近似，该段曲线处理完毕；(4)如果该距离大于道格拉斯-普克算法阈值，则用点C将曲线分为两段，并分别对两段曲线进行步骤(1)～(3)的处理；(5)当所有曲线都处理完毕时，依次连接各个分割点形成的折线，得到特征线条资料曲线；

计算每条所述特征线条资料曲线上相邻两点确定的直线的斜率并取绝对值，得到斜率绝对值；

取所述晶圆上设定范围内的所述斜率绝对值的最大值或者平均值与侦测斜率阈值比较，得到侦测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述晶圆为加工过程中未进行最终分选的晶圆。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述晶圆为加工过程中经过线切割、研磨或者抛光步骤之后的晶圆。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述线条满足以下条件的至少之一：

每个所述线条的平整度数据包括多个点的平整度数据；

所述线条为通过所述晶圆的圆心的直线；

所述线条的数量为4-8条；

任意相邻两个所述线条之间的夹角相等。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，定义所述径向资料曲线上相邻两点之间的连线到该相邻两点之间的曲线的最大距离为弦距，每条所述径向资料曲线的道格拉斯-普克算法阈值是通过以下步骤确定的：

取所述径向资料曲线上所有相邻两点的弦距并计算弦距平均值，该条径向资料曲线的道格拉斯-普克算法阈值为所述弦距平均值的n倍，n为2、3、4或5。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定范围为与所述晶圆同心的圆环区域或者与所述晶圆同心的圆形区域。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述侦测斜率阈值是通过以下步骤确定的：

分别获取所述晶圆在侦测步骤中的多个侦测斜率绝对值和最终分选步骤中的多个最终分选斜率绝对值，所述侦测斜率绝对值和所述最终分选斜率绝对值一一对应；

基于多个所述侦测斜率绝对值、多个所述最终分选斜率绝对值和所述最终分选步骤中的最终分选斜率阈值确定所述侦测斜率阈值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于多个所述侦测斜率绝对值、多个所述最终分选斜率绝对值和所述最终分选步骤中的所述最终分选斜率阈值确定所述侦测斜率阈值包括：以所述最终分选斜率绝对值为横坐标、所述侦测斜率绝对值为纵坐标建立坐标系，基于多个所述侦测斜率绝对值和多个最终分选斜率绝对值得到多个坐标点，对多个所述坐标点进行线性拟合，得到拟合直线；

将所述最终分选斜率阈值代入所述拟合直线计算得到所述侦测斜率阈值。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到侦测结果包括：

若所述斜率绝对值的最大值或者平均值大于所述侦测斜率阈值，判定所述晶圆不合格，将所述晶圆转为负片；

若所述斜率绝对值的最大值或者平均值小于等于所述侦测斜率阈值，判定所述晶圆合格，继续进行后续加工。