DE112021000600T5

DE112021000600T5 - Fortschrittlicher inline part average test

Info

Publication number: DE112021000600T5
Application number: DE112021000600.2T
Authority: DE
Inventors: David W. Price; Kara L. Sherman; Robert J. Rathert; John C. Robinson; Mike Von den Hoff; Barry Saville; Robert Cappel; Oreste Donzella; Naema Bhatti; Thomas Groos; Alex Lim; Doug Sutherland
Original assignee: KLA Corp
Current assignee: KLA Corp
Priority date: 2020-01-12
Filing date: 2021-01-11
Publication date: 2022-12-08
Also published as: US20210215753A1; KR102684459B1; IL294468A; TWI836175B; TW202135190A; CN114930511A; KR20220127834A; US11293970B2; WO2021142400A1; JP2023509787A; JP7460775B2

Abstract

Ein Inspektionssystem kann eine Steuerung umfassen, die mit einem oder mehreren Inline-Probenanalysewerkzeugen kommunikativ verbunden ist, umfassend, jedoch nicht darauf beschränkt, ein Inspektionswerkzeug oder ein Metrologiewerkzeug. Die Steuerung kann Defekte in einer Population von Dies basierend auf Daten identifizieren, die von mindestens einem des einen oder der mehreren Inline-Probenanalysewerkzeuge empfangen wurden, den identifizierten Defekten Gewichtungen zuweisen, die indikativ für vorhergesagte Auswirkungen der identifizierten Defekte hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Dies unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells sind, Defektivitätswerten für die Dies in der Population durch Aggregation der gewichteten Defekte in den jeweiligen Dies in der Population erzeugen und einen Satz von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population bestimmen, wobei mindestens einige des Satzes von Ausreißer-Dies aus der Population isoliert werden.

Description

QUERVERWEIS AUF VERWANDTE ANMELDUNG
Die vorliegende Anmeldung beansprucht die Priorität nach 35 U.S.C. § 119(e) der provisorischen U.S.-Patentanmeldung mit der Seriennummer 62/959,984, eingereicht am 12. Januar 2020, die hierin durch Bezugnahme vollständig aufgenommen wird.
TECHNISCHER BEREICH
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich allgemein auf die Prozesskontrolle und insbesondere auf die Defektinspektion und die Zuverlässigkeitskontrolle bei Herstellungsprozessen von Halbleiterbauelementen.
HINTERGRUND
Die Herstellung von Halbleiterbauelementen kann typischerweise Hunderte von Verarbeitungsschritten erfordern, um ein funktionierendes Bauelement zu bilden. Im Verlauf dieser Verarbeitungsschritte können verschiedene Inspektions- und/oder Metrologie-Messungen durchgeführt werden, um Defekte zu identifizieren und/oder verschiedene Parameter an den Bauelementen zu überwachen. Elektrische Tests können ebenfalls durchgeführt werden, um die Funktionalität des Bauelements zu überprüfen oder zu bewerten. Während einige erkannte Defekte und Metrologiefehler so signifikant sein können, dass sie eindeutig auf einen Bauelementausfall hinweisen, können geringere Abweichungen zu frühen Zuverlässigkeitsausfällen des Bauelements führen, nachdem es seiner Arbeitsumgebung ausgesetzt wurde. Risikoscheue Benutzer von Halbleiterbauelementen, wie beispielsweise in der Automobil-, Militär-, Luftfahrt- und in medizinischen Anwendungen, benötigen möglicherweise Ausfallraten im Bereich von Teilen pro Milliarde (PPB), die weit unter dem derzeitigen Niveau liegen. Das Erkennen und Beherrschen von Zuverlässigkeitsdefekten ist der Schlüssel zur Erfüllung dieser Branchenanforderungen. Daher kann es wünschenswert sein, Systeme und Verfahren zur Erkennung von Zuverlässigkeitsdefekten bereitzustellen.
ÜBERSICHT
Es wird ein Inspektionssystem gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung offenbart. In einer veranschaulichenden Ausführungsform umfasst das System eine Steuerung, die mit einem oder mehreren Inline-Probenanalysewerkzeugen kommunikativ gekoppelt ist. In einer anderen veranschaulichenden Ausführungsform identifiziert die Steuerung Defekte in einer Population von Dies basierend auf Daten, die von mindestens einem des einen oder der mehreren Inline-Probenanalysewerkzeuge empfangen wurden. In einer anderen veranschaulichenden Ausführungsform ordnet die Steuerung den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells Gewichtungen zu, wobei das gewichtete Defektivitätsmodell den identifizierten Defekten Gewichtungen zuordnet, die auf vorhergesagte Auswirkungen der identifizierten Defekte hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Dies hinweisen. In einer anderen veranschaulichenden Ausführungsform erzeugt die Steuerung Defektivitätswerten für die Dies in der Population, indem die gewichteten Defekte in den jeweiligen Dies in der Population aggregiert werden. In einer anderen veranschaulichenden Ausführungsform bestimmt die Steuerung einen Satz von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population, wobei mindestens einige des Satzes von Ausreißer-Dies von der Population isoliert werden.
Ein Inspektionsverfahren ist gemäß einer oder mehreren veranschaulichenden Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung offenbart. In einer veranschaulichenden Ausführungsform umfasst das Verfahren ein Identifizieren von Defekten in einer Population von Dies basierend auf Inspektionsdaten, die von einem oder mehreren Inline-Probenanalysewerkzeugen empfangen werden. In einer anderen veranschaulichenden Ausführungsform umfasst das Verfahren ein Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells, wobei das gewichtete Defektivitätsmodell den identifizierten Defekten Gewichtungen zuweist, die vorhergesagten Auswirkungen der identifizierten Defekte hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Dies anzeigen. In einer anderen veranschaulichenden Ausführungsform umfasst das Verfahren ein Erzeugen von Defektivitätswerten für die Dies in der Population durch Aggregieren der gewichteten Defekte in den jeweiligen Dies in der Population. In einer anderen veranschaulichenden Ausführungsform umfasst das Verfahren ein Bestimmen eines Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population, wobei mindestens einige des Satzes von Ausreißer-Dies von der Population isoliert werden.
Ein Inspektionssystem ist gemäß einer oder mehreren veranschaulichenden Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung offenbart. In einer veranschaulichenden Ausführungsform umfasst das System eine Steuerung, die mit einem oder mehreren Inline-Probenanalysewerkzeugen kommunikativ verbunden ist. In einer anderen Ausführungsform identifiziert die Steuerung Defekte in einer Population von Dies basierend auf Inspektionsdaten, die von dem einen oder den mehreren Inline-Probenanalysewerkzeugen empfangen werden. In einer anderen veranschaulichenden Ausführungsform identifiziert die Steuerung zwei oder mehr Sätze von Kandidaten für Ausreißer-Dies in der Population unter Verwendung von zwei oder mehr gewichteten Defektivitätsmodellen, wobei das Identifizieren eines bestimmten Satzes von Kandidaten für Ausreißer-Dies unter Verwendung eines bestimmten gewichteten Defektivitätsmodells der zwei oder mehr gewichteten Defektivitätsmodelle umfasst: ein Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten, die indikativ für vorhergesagte Auswirkungen der identifizierten Defekte hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Dies unter Verwendung des bestimmten gewichteten Defektivitätsmodells sind, ein Erzeugen von Defektivitätswerten für die Dies in der Population durch Aggregieren der gewichteten Fehler in den jeweiligen Dies in der Population, und ein Bestimmen eines bestimmten Satzes von Kandidaten für Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population. In einer anderen veranschaulichenden Ausführungsform bestimmt die Steuerung einen Ausgabesatz von Ausreißer-Dies basierend auf den zwei oder mehr Sätzen von Kandidaten für Ausreißer-Dies, wobei zumindest einige der Ausreißer-Dies des Ausgabesatzes von der Population isoliert sind.
Es versteht sich, dass sowohl die vorstehende allgemeine Beschreibung als auch die folgende detaillierte Beschreibung nur beispielhaft und erläuternd sind und die beanspruchte Erfindung nicht notwendigerweise einschränken. Die beigefügten Zeichnungen, die in die Beschreibung aufgenommen sind und einen Teil davon bilden, veranschaulichen Ausführungsformen der Erfindung und dienen zusammen mit der allgemeinen Beschreibung dazu, die Prinzipien der Erfindung zu erläutern.
Figurenliste
Die zahlreichen Vorteile der Offenbarung können von Fachleuten unter Bezugnahme auf die beigefügten Figuren besser verstanden werden.

1 ist eine Ansicht eines Blockdiagramms eines Systems zur Kontrolle der Zuverlässigkeit gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
2A ist eine konzeptionelle Darstellung der Aggregation von Defekten in mehreren Schichten einer Probe gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
2B ist ein Diagramm, das ein Defekthistogramm basierend auf einer Gesamtzahl der Defekte in einer Population gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt.
3A ist ein Flussdiagramm, das Schritte eines Verfahrens zur Bestimmung der Zuverlässigkeit basierend auf einer Inline-Defektdetektion gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zeigt.
3B ist ein Flussdiagramm, das Schritte veranschaulicht, die mit der Identifizierung eines Satzes von Ausreißer-Dies in der Population unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung assoziiert sind.
3C ist ein Flussdiagramm, das Schritte veranschaulicht, die mit der Bestimmung des Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten der Dies in der Population assoziiert sind, einschließlich der Identifizierung räumlicher Signaturen von Defekten basierend auf den Defektivitätswerten als Teil einer defektgesteuerten G-PAT-Methodik gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
4A ist eine schematische Ansicht eines Dies mit verschiedenen kritischen Bereichen und unkritischen Bereichen gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
4B ist eine gestapelte Defektkarte des in 4A dargestellten Dies gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
4C ist die gestapelte Defektkarte von 4B, in der nur Defekte in den kritischen Bereichen dargestellt sind, gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
5 ist ein I-PAT- Diagramm der Ausreißer gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
6 ist ein Blockdiagramm, das ein Verfahren zur Zuverlässigkeitsermittlung basierend auf der Inline-Defekterkennung mit statischen und dynamischen Defektivitätsgrenzen gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt.
7 enthält Die-Pläne, die die allgemeinen Prinzipien der G-PAT-Analyse gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung veranschaulichen.
8A ist eine schematische Darstellung der Identifizierung von Ausreißer-Dies mit einer stand-alone G-PAT-Technik gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
8B ist eine schematische Darstellung der Identifizierung von Ausreißer-Dies mit einer defektgesteuerten G-PAT-Technik gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
9A-9C zeigen drei experimentelle Implementierungen von defektgesteuerten G-PAT-Methoden an drei Beispiel-Dies gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Es wird nun ausführlich auf den offenbarten Gegenstand Bezug genommen, der in den beigefügten Zeichnungen dargestellt ist. Die vorliegende Offenbarung wurde insbesondere in Bezug auf bestimmte Ausführungsformen und spezifische Merkmale davon gezeigt und beschrieben. Die hierin dargelegten Ausführungsformen werden als veranschaulichend und nicht als einschränkend angesehen. Für den Durchschnittsfachmann sollte ohne Weiteres ersichtlich sein, dass verschiedene Änderungen und Modifikationen in Form und Detail vorgenommen werden können, ohne vom Geist und Umfang der Offenbarung abzuweichen.
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beziehen sich auf Systeme und Verfahren, die fortschrittliche Inline-Teil-Durchschnittsprüfungen (I-PAT, abgekürzt für „in-line part average testing“) zur Erkennung von Defekten verwenden, die zu sofortigen oder frühzeitigen Zuverlässigkeitsfehlern in hergestellten Bauelementen, wie beispielsweise Halbleiterbauelementen, jedoch nicht darauf beschränkt, führen können.
Defekte, die während des Herstellungsprozesses entstehen, können eine Vielzahl von Auswirkungen auf die Leistung des Bauelements im Feld haben. So können beispielsweise „Killer“-Defekte zu einem sofortigen Ausfall des Bauelements führen, wohingegen viele geringfügige Defekte die Leistung des Bauelements während der gesamten Lebensdauer des Bauelements möglicherweise kaum oder gar nicht beeinträchtigen. Es kann jedoch eine Klasse von Defekten geben, die hierin als Zuverlässigkeitsdefekte oder latente Defekte bezeichnet werden, die zwar nicht zu einem sofortigen Ausfall des Bauelements führen, jedoch zu einem vorzeitigen Ausfall des Bauelements führen können, wenn es in einer Arbeitsumgebung eingesetzt wird.
Zur Überwachung oder Steuerung der Zuverlässigkeit von Bauelementen, die in eine Liefer- oder Vertriebskette gelangen, können verschiedene Strategien angewandt werden. Beispielsweise wird ein elektrischer Test von Dies üblicherweise durchgeführt, um die Funktion eines oder mehrerer Aspekte des Dies als Daten für eine Zuverlässigkeitsanalyse zu bewerten. Dieser elektrische Test kann zu jedem beliebigen Zeitpunkt des Herstellungsprozesses durchgeführt werden und kann unter anderem, ohne darauf beschränkt zu sein, eine elektrische Wafersortierung vor dem Burn-In und einen abschließenden Test (beispielsweise einen E-Test) oder einen elektrischen Test nach dem Burn-In umfassen. Bauelemente, die einen elektrischen Testschritt nicht bestehen, können als nicht geeignet gekennzeichnet und von den übrigen Bauelementen der Population isoliert werden. Beispielsweise können die Dies aus der Lieferkette entfernt (beispielsweise entsorgt) oder für weitere Tests markiert werden.
Es wird jedoch davon ausgegangen, dass das elektrische Testen allein keine ausreichenden Informationen liefert, um strenge Zuverlässigkeitsstandards zu erfüllen und gleichzeitig die Kosten- und Durchsatzziele einzuhalten. So kann beispielsweise ein elektrischer Test nach dem Burn-In eine genaue Analyse der Funktionsweise eines Dies liefern, da sich der Die in einem nahezu fertigen Zustand befindet, kann aber aufgrund von Kosten, Zeitanforderungen oder dem Potenzial für die Einführung langfristiger Zuverlässigkeitsprobleme nicht für große Stückzahlen praktikabel sein. Darüber hinaus liefert das elektrische Testen während eines beliebigen Produktionsschritts in der Regel nur „Bestanden“-/„Nicht-Bestanden“-Informationen, die zur Identifizierung von Bauelementen geeignet sind, die bereits vollständige oder partielle Ausfälle aufweisen, aber möglicherweise nicht geeignet sind, Bauelemente zu identifizieren, die zu einem späteren Zeitpunkt ausfallen könnten (beispielsweise Bauelemente mit latenten Defekten). Als weiteres Beispiel ist es oft unpraktisch oder manchmal unmöglich, jeden Die vollständig durch elektrisches Testen zu charakterisieren, was zu Lücken im elektrischen Testen führt. Beispielsweise können theoretisch mögliche Defekte in einem bestimmten Schaltungslayout vorhanden sein, die unter Verwendung elektrischer Tests selbst mit einer „perfekten“ Teststrategie nicht erkennbar sind.
Darüber hinaus ist es möglicherweise nicht kosteneffektiv oder praktisch, alle Aspekte eines jeden Dies vollständig zu charakterisieren, so dass eine ausgewählte Teststrategie von einer ansonsten „perfekten“ oder anderweitig optimierten Teststrategie abweichen kann. Beispielsweise kann, ohne aber darauf beschränkt zu sein, eine unvollkommene Testabdeckung aus nicht testbaren Bereichen einer bestimmten Schaltung, analogen Schaltungen, die schwierig zu testen sein können (beispielsweise Hochspannungs-Analogschaltungen), oder Schaltungen, die ein komplexes simultanes oder sequentielles Erregen mehrerer Teile erfordern würden, resultieren. Für die Zwecke der vorliegenden Offenbarung wird der Begriff „Testabdeckung“ verwendet, um allgemein Metriken zu beschreiben, die verwendet werden, um die Leistung einer Teststrategie zu bewerten.
In Anbetracht der Unzulänglichkeiten von Zuverlässigkeitsermittlungen, die allein auf elektrischen Tests beruhen, werden einige vollständig oder teilweise nicht funktionsfähige Dies möglicherweise nicht erkannt und dürfen in die Lieferkette gelangen. Solche Dies werden allgemein als „Testausreißer“ bezeichnet. Es ist bekannt, dass die genaue Erkennung von Testausreißern in Branchen wie beispielsweise der Automobilindustrie immer wichtiger wird. Beispielsweise können die Fusionsprozessoren, die zur Unterstützung autonomer und fortschrittlicher Fahrassistenzsysteme („advanced drive assistance systems“, ADAS) benötigt werden, komplexe Halbleiterbauelemente (beispielsweise Grafikverarbeitungseinheiten („graphical processing units“, GPUs), Speicherschutzeinheiten („memory protection units“, MPUs), System-on-Chip-Bauelemente (SOCs) oder Ähnliches) erfordern, deren vollständiges Testen mit elektrischen Verfahren relativ schwierig oder ineffizient sein kann. Ein weiteres Beispiel ist der zunehmende Einsatz von Sensoren (Kameras, LIDAR o.ä.), deren vollständiges Testen mit elektrischen Verfahren ebenfalls schwierig oder ineffizient sein kann.
Abgesehen von den elektrischen Tests mit den Ergebnissen bestanden/nicht bestanden haben Zuverlässigkeitsstudien gezeigt, dass Halbleiterteile, die im Vergleich zu ähnlichen Teilen in einer gemeinsamen Population anormale elektrische Eigenschaften aufweisen, eher zu langfristigen Qualitäts- und Zuverlässigkeitsproblemen beitragen. Insbesondere Bauelemente, die alle Herstellungs- und elektrischen Tests bestehen, aber dennoch als Ausreißer im Vergleich zu anderen Teilen in derselben Population oder Charge gelten, fallen mit größerer Wahrscheinlichkeit im Feld aus.
Die Teiledurchschnittsprüfung (Part Average Testing, PAT) bezieht sich im Allgemeinen auf statistische Methoden zur Identifizierung von Dies mit abnormalen Eigenschaften (beispielsweise Ausreißern). Halbleiterbauelemente werden in der Regel als Dies hergestellt oder enthalten Dies, die aus strukturierten Schichten auf einer Probe (beispielsweise einem Halbleiterwafer) gebildet werden. Außerdem werden in der Regel viele Dies mit demselben Design auf einer einzigen Probe hergestellt, und mehrere Proben werden zusammen als eine Charge (Los) hergestellt. PAT-Methoden können daher Dies aus derselben Probe oder aus Proben in einer gemeinsamen Charge vergleichen, um statistische Ausreißer zu ermitteln, die mit höherer Wahrscheinlichkeit Zuverlässigkeitsprobleme aufweisen als andere Dies in der Population. Diese Ausreißer können dann als nicht geeignet gekennzeichnet und entweder aus der Lieferkette entfernt (beispielsweise aussortiert) oder für weitere Tests markiert werden.
Im Allgemeinen können Richtlinien für die Bestimmung, welche Bauelemente als Ausreißer gelten, auf der Grundlage einer Analyse einer Stichprobe von Bauelementen gleicher oder im Wesentlichen ähnlicher Bauart (beispielsweise Bauelemente in einer ausgewählten Population) erstellt werden. Auf diese Weise kann eine Verteilung der Testergebnisse (Prüfergebnisse) für jede Testanforderung und diese Daten als Grundlage für die Festlegung von PAT-Grenzwerten verwendet werden. Darüber hinaus können sich die PAT-Grenzwerte an Industrienormen orientieren. Beispielsweise können die Normen für Bauelemente, die in der Automobilindustrie verwendet werden, vom Automotive Electronics Council festgelegt oder geleitet werden, müssen es aber nicht.
PAT-Methoden können auch zusätzliche Informationen als Prädiktoren für die Zuverlässigkeit von Dies verwenden. So kann beispielsweise die parametrische Teiledurchschnittsprüfung (Parametric Part Average Testing, P-PAT) einen Die mit einer höheren Ausfallwahrscheinlichkeit kennzeichnen, wenn ein parametrisches Signal außerhalb der Norm für Bauelemente in der Population, aber noch innerhalb der Spezifikationen liegt. Ein weiteres Beispiel ist die geografische Teiledurchschnittsprüfung (Geographical Part Average Testing, G-PAT), bei der ein Die aufgrund der geografischen Nähe zu anderen Ausreißern mit einer höheren Ausfallwahrscheinlichkeit versehen werden kann. So kann beispielsweise ein „guter Die in einer schlechten Nachbarschaft“ („good die in a bad neighborhood“, GDBN) von Ausreißer-Dies durch G-PAT gekennzeichnet werden. Ein weiteres Beispiel ist die Komposit-Teiledurchschnittsprüfung (Composite Part Average Testing, C-PAT), bei dem ein Die aufgrund der Anzahl der Reparaturen, die während der Herstellung an dem Die vorgenommen wurden, eine höhere Ausfallwahrscheinlichkeit aufweist.
Eine kritische Herausforderung im Zusammenhang mit der Anwendung von PAT-Methoden zur Zuverlässigkeitskontrolle (Zuverlässigkeitssteuerung) besteht darin, die Zuverlässigkeitsstandards für eine bestimmte Anwendung mit der Effizienz und Genauigkeit des Steuerungsprozesses in Einklang zu bringen. Beispielsweise können PAT-Methoden anfällig für einen „Overkill“ sein, bei dem ansonsten gute Dies mit einer geringen Wahrscheinlichkeit eines vorzeitigen Ausfalls während der Lebensdauer unsachgemäß als nicht geeignet gekennzeichnet werden, was zu einem verringerten Durchsatz der Produktionslinie und erhöhten Kosten pro Bauelement führt. Darüber hinaus können neue Zuverlässigkeitsstandards für die Automobilindustrie, für mobile Geräte oder Ähnliches Kontrollniveaus für Zuverlässigkeitsdefekte im Bereich von einem Teil pro Milliarde erfordern. Um diese strengen Normen zu angemessenen Kosten und mit einem angemessenen Durchsatz zu erfüllen, sind effiziente und genaue Vorhersagen über die Zuverlässigkeit der Bauelemente erforderlich. Auf diese Weise kann es wünschenswert sein, Overkill zu vermeiden, zu begrenzen oder anderweitig zu begrenzen, indem Dies, die für Zuverlässigkeitsprobleme anfällig sind, genau und effizient identifiziert werden.
Die Inline-Teile-Durchschnittsprüfung (I-PAT) erweitert die allgemeine PAT-Methodik durch die Berücksichtigung von Inspektionsergebnissen, die von Inline-Probenanalysewerkzeugen (beispielsweise Inspektionswerkzeugen und/oder Metrologiewerkzeugen) geliefert werden, die Defekte auf einer oder mehreren Schichten eines Bauelements während der Verarbeitung (beispielsweise während der Herstellung des Bauelements) erkennen. Zuverlässigkeitsstudien haben gezeigt, dass die Mehrzahl der Defekte, die zu unmittelbaren oder latenten Zuverlässigkeitsfehlern führen, mit Hilfe von Inline-Probenanalysewerkzeugen inline erkannt werden können. Dementsprechend können I-PAT-Methoden, die auf Defekten beruhen, die durch Inline-Probenanalysewerkzeuge identifiziert werden, effektiv Bauelemente identifizieren, die für sofortige oder vorzeitige Zuverlässigkeitsfehler anfällig sind. Diese identifizierten Bauelemente können dann aus der Lieferkette entfernt (beispielsweise entsorgt) oder weiteren Tests unterzogen werden. Die Inline-Durchschnittsprüfung von Bauelementen (I-PAT) wird allgemein in dem am 1. September 2020 erteilten US-Patent Nr. 10,761,128 B2 beschrieben, das hierin durch Bezugnahme vollständig aufgenommen ist. Beispielsweise kann eine I-PAT-Methodik im Allgemeinen die Erkennung von Defekten in einer oder mehreren Schichten eines Dies und die Bestimmung einer Gesamtzahl der identifizierten Defekte in dem Die als einen Defektivitätswert umfassen. Auf diese Weise können Dies mit vielen identifizierten Defekten entweder aus der Lieferkette entfernt oder für weitere Tests identifiziert werden.
Es ist bekannt, dass Halbleiterbauelemente in der Regel Defekte irgendeiner Art aufweisen, die mit Inline-Probenanalysetools erkannt werden können. Allerdings führen nicht alle Defekte, die von Inline- Defektprüfsystemen identifiziert werden, zu Zuverlässigkeitsproblemen bei dem hergestellten Bauelement. Bestehende I-PAT-Techniken können daher unter einer hohen Stichprobenrate und/oder einem Overkill für die Inspektion leiden, der mit der unsachgemäßen Kennzeichnung als nicht geeignet von guten Bauelementen einhergeht. Infolgedessen können bestehende I-PAT-Techniken strenge Zuverlässigkeitsstandards (beispielsweise Kontrolle von einem Teil pro Milliarde) nicht erreichen und gleichzeitig die Anforderungen an Durchsatz und Kosten erfüllen. Es ist daher besonders wichtig, eine genaue und effiziente Identifizierung von Zuverlässigkeitsdefekten oder von Defekten, die eine statistisch höhere Wahrscheinlichkeit haben, Ausfälle von Bauelementen zu verursachen (beispielsweise sofortige Ausfälle, vorzeitige Ausfälle oder ähnliches), bereitzustellen.
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beziehen sich auf fortschrittliche I-PAT-Methodiken zur Erkennung von Zuverlässigkeitsdefekten. Die hierin offengelegten Systeme und Verfahren eignen sich für die Erkennung eines breiten Spektrums von Defekten, einschließlich, aber nicht darauf beschränkt, „Killerdefekte“, die zu einem sofortigen Ausfall eines Bauelements führen können, oder latente Defekte, die zu einem vorzeitigen Ausfall führen können.
Einige Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung betreffen die Erkennung latenter Defekte, die zwar nicht zu einem sofortigen Ausfall führen, aber zu einem vorzeitigen oder frühzeitigen Ausfall des Bauelements führen können, wenn es in einer Arbeitsumgebung eingesetzt wird.
In einer Ausführungsform können Dies mit einem oder mehreren identifizierten Defekten basierend auf geometrischen Überlegungen, wie beispielsweise Mustern (Strukturen) auf Waferebene und/oder der Nähe zu Dies, die die elektrischen Tests nicht bestehen (beispielsweise E-Test-Fehler), als nicht geeignet gekennzeichnet werden. Beispielsweise kann ein Die basierend auf einer defektgesteuerten G-PAT-Methode als nicht geeignet gekennzeichnet werden. Bei herkömmlichen G-PAT-Methoden werden Dies, die sich in unmittelbarer Nähe zu einer ausgewählten Anzahl von Dies mit E-Test-Fehlern befinden, basierend auf einer Annahme als nicht geeignet gekennzeichnet, dass Dies, die sich in unmittelbarer Nähe von Dies mit E-Test-Fehlern befinden, aufgrund von Defektproblemen auf Waferebene, die auf Ursachen beruhen, die sich über mehrere Dies erstrecken, mit größerer Wahrscheinlichkeit vorzeitig ausfallen. Es wird hierin jedoch davon ausgegangen, dass herkömmliche G-PAT-Methoden möglicherweise nicht in der Lage sind, Muster auf Waferebene genau zu erkennen, und daher oft ein erheblicher Overkill vorliegt, bei dem eine große Anzahl guter Dies unzulässigerweise als nicht geeignet gekennzeichnet wird. Des Weiteren wird hierin davon ausgegangen, dass Defekte, die mit Hilfe von Inline-Probenanalysewerkzeugen identifiziert werden können (beispielsweise Inline-Defektivität), häufig eine der Hauptursachen für Defektivitätsprobleme auf Wafer-Ebene sind. Dementsprechend werden in einer Ausführungsform G-PAT-Entscheidungen zum Kennzeichnen als nicht geeignet gekennzeichnet durch eine Defektanalyse geleitet. Beispielsweise können I-PAT-Daten, die mit identifizierten Defekten assoziiert sind (beispielsweise eine Gesamtzahl von identifizierten Defekte in einem Die), mit E-Test-Defekten überlagert oder auf andere Weise (entweder visuell oder über eine Steuerung) kombiniert werden, um Defektivitätsmuster auf Waferebene zu identifizieren. Auf diese Weise kann ein Overkill durch selektives Kennzeichnen von Dies, die innerhalb des identifizierten Musters liegen, als nicht geeignet, reduziert werden, anstatt sich einfach auf eine Anzahl von nahegelegenen Dies mit E-Test-Fehlern zu verlassen.
In einer anderen Ausführungsform werden identifizierte Defekte in einer oder mehreren Schichten eines Dies mit einem Gewichtungsschema gewichtet, das Gewichtungen basierend auf einer vorhergesagten Wahrscheinlichkeit zuweist, mit welcher die Defekte die Zuverlässigkeit des Bauelements beeinträchtigen werden. Anschließend können die gewichteten Defekte in allen analysierten Schichten des Dies aggregiert werden, um einen gewichteten Defektivitätswert für den Die zu erzeugen. Auf diese Weise können Dies innerhalb einer bestimmten Population basierend auf dem gewichteten Defektivitätswert gegeneinander ausgewertet werden, so dass Ausreißer-Dies identifiziert und als nicht geeignet gekennzeichnet werden können. Beispielsweise können die Dies innerhalb einer Population basierend auf den Werten des gewichteten Defektivitätswerts sortiert werden, so dass Ausreißerwerte eindeutig identifiziert werden können. Darüber hinaus kann ein Ausreißer-Die basierend auf dem gewichteten Defektivitätswert unter Verwendung einer Vielzahl von Techniken identifiziert werden, einschließlich, jedoch nicht darauf beschränkt, eines I-PAT-Ausreißer-Charts (beispielsweise ein IOC- Chart) zur visuellen Bestimmung, automatisierter oder maschineller Lernalgorithmen, statisch oder dynamisch ausgewerteter globaler wirtschaftlicher Ertragsgrenzen, N-Klassen-Gewichtung (beispielsweise 3-Klassen-Gewichtung) von Defekten in Klassen mit unterschiedlichen prognostizierten Auswirkungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit, geometrische Überlegungen (beispielsweise Defekt-Cluster, Nähe zu Dies, die elektrische Tests nicht bestehen, oder ähnliches) oder eine Kombination mehrerer Techniken (beispielsweise ein Ensemble-Ansatz).
Einige Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beziehen sich auf I-PAT-Methoden zur Erkennung von „Killer“-Defekten, die zu einem sofortigen Ausfall eines Bauelements führen. Wie zuvor beschrieben, können solche Killerdefekte mit Hilfe von elektrischen Tests erkannt werden, obwohl einige unerkannt bleiben und sich als Testausreißer manifestieren können. Es wird hierin davon ausgegangen, dass Killerdefekte im Allgemeinen größer sind als latente Defekte (beispielsweise Zuverlässigkeitsdefekte, die zu einem frühzeitigen Ausfall führen können) und sich daher gut für die Identifizierung mit Inline-Probenanalysetools eignen. Ferner wird hierin davon ausgegangen, dass die Verwendung von I-PAT-Methoden zur Erkennung von Killerdefekten keine wesentlichen Nachteile mit sich bringt. Insbesondere für den Fall, dass I-PAT einen Killerdefekt entdeckt, der bei der elektrischen Testung übersehen wird beziehungsweise wurde (beispielsweise weil sich der Defekt in einem nicht prüfbaren Bereich, einer Lücke in der Prüfabdeckung o. ä. befindet), wird durch die Anwendung von I-PAT verhindert, dass ein Testausreißer in die Lieferkette gelangt. Wenn I-PAT einen Defekt entdeckt, der letztendlich zu einer nicht bestandenen elektrischen Testung führt, entsteht kein zusätzlicher Schaden, und der Defekt wird lediglich zweimal erkannt.
In einer Ausführungsform werden Killerdefekte durch gezieltes Binning (Klasseneinteilung) von anderen Defekten von Interesse getrennt. Auf diese Weise können Defekte mit Merkmalen, die Killerdefekten zugeschrieben werden (beispielsweise Attribute, die die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass ein Defekt zu einem Bauelementausfall führt), relativ hoch gewichtet werden, so dass Dies, die einen oder mehrere dieser Killerdefekte enthalten, als nicht geeignet gekennzeichnet werden. Beispielsweise können Killerdefekte basierend auf einer Vielzahl von Faktoren identifiziert werden, einschließlich, aber nicht darauf beschränkt, Defektgröße, Defekttyp, Defekt-Binning-Attribute (beispielsweise Größe, Polarität o. ä.), Defektdichte, Metrologiedaten oder Defektort (beispielsweise basierend auf bekannten oder vermuteten Hot Spots). Darüber hinaus können die Killerdefekte mit einer Vielzahl von Techniken identifiziert werden, einschließlich, aber nicht darauf beschränkt, deterministische Binning-Methoden oder maschinelle Lernverfahren.
In einer anderen Ausführungsform werden Killerdefekte von anderen Defekten, die von Interesse sind, durch gezielte Schwellenwertbildung getrennt. Auf diese Weise können feste oder dynamische Grenzwerte für die zulässige Anzahl von Hochrisikodefekten pro Die festgelegt werden. Die Grenzwerte können beispielsweise basierend auf verschiedenen Kriterien festgelegt werden, wie beispielsweise der Gesamtzahl der Defekte in einer oder mehreren kritischen Schichten oder der Gesamtzahl der Defekte in einem Die in allen inspizierten Schichten, ohne darauf beschränkt zu sein. Ferner können die Grenzwerte auf einer beliebigen ausgewählten Population basieren, einschließlich, aber nicht darauf beschränkt, einen einzelnen Wafer, eine Charge oder mehrere Chargen.
In einer anderen Ausführungsform werden Killerdefekte zumindest teilweise anhand des Vorhandenseins in gezielten Bereichen mit Beachtung identifiziert. Zu den Bereichen mit Beachtung können beispielweise Bereiche einer Probe gehören, die mit bekannten Lücken in der elektrischen Testabdeckung assoziiert sind. Auf diese Weise können Defekte, die in diesen Bereichen mit Beachtung identifiziert werden, durch die elektrische Testung nicht erkannt werden.
Es ist zu verstehen, dass die Bezeichnungen „Killerdefekte“, „latente Defekte“, „Zuverlässigkeitsdefekte“ und dergleichen hierin nur zur Veranschaulichung verwendet werden und nicht als einschränkend interpretiert werden sollten. Darüber hinaus dienen die hierin beschriebenen Beispiele für die defektbasierte Zuverlässigkeitsermittlung und -kontrolle, die sich auf bestimmte Arten von Defekten beziehen (beispielsweise Killerdefekte, latente Defekte o. ä.), nur der Veranschaulichung und sind nicht als einschränkend zu verstehen. Vielmehr können die verschiedenen Methoden für defektbasierte Zuverlässigkeitsvorhersagen im Allgemeinen dazu verwendet werden, jede Art von Defekt oder mehrere Arten von Defekten zu identifizieren, unabhängig von der zur Beschreibung des Defekts verwendeten Bezeichnung.
Unter Bezugnahme auf die 1-9C werden nun Systeme und Verfahren zur Implementierung fortgeschrittener I-PAT-Methoden gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ausführlicher beschrieben.
1 ist eine Blockdiagrammansicht eines Systems zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100 gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
In einer Ausführungsform umfasst das System zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100 mindestens ein Inspektionswerkzeug 102 (beispielsweise ein Inline-Probenanalysewerkzeug) zum Erkennen von Defekten in einer oder mehreren Schichten einer Probe 104. Das System zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100 kann im Allgemeinen eine beliebige Anzahl oder einen beliebigen Typ von Inspektionswerkzeugen 102 umfassen. Ein Inspektionswerkzeug 102 kann beispielsweise ein optisches Inspektionswerkzeug sein, das so konfiguriert ist, dass es Defekte basierend auf dem Abtasten der Probe 104 mit Licht aus einer beliebigen Quelle, wie beispielsweise, jedoch nicht darauf beschränkt, einer Laserquelle, einer Lampenquelle, einer Röntgenquelle oder einer Breitbandplasmaquelle, erkennt. Als weiteres Beispiel kann ein Inspektionswerkzeug 102 ein Inspektionswerkzeug mit einem Teilchenstrahl umfassen, das so konfiguriert ist, dass es Defekte basierend auf dem Abtasten der Probe mit einem oder mehreren Teilchenstrahlen, wie beispielsweise, jedoch nicht darauf beschränkt, einem Elektronenstrahl, einem Ionenstrahl oder einem Neutralteilchenstrahl, erkennt.
In einer anderen Ausführungsform umfasst das System zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100 mindestens ein Metrologiewerkzeug 106 (beispielsweise ein Inline-Probenanalysewerkzeug) zur Messung einer oder mehrerer Eigenschaften der Probe 104 oder einer oder mehrerer Schichten davon. Ein Metrologiewerkzeug 106 kann beispielsweise Eigenschaften wie Schichtdicke, Schichtzusammensetzung, kritische Abmessung (CD, critical dimension), Overlay oder lithografische Verarbeitungsparameter (beispielsweise Intensität oder Dosis der Beleuchtung während eines lithografischen Schritts) charakterisieren, ist aber nicht darauf beschränkt. In dieser Hinsicht kann ein Metrologiewerkzeug 106 Informationen über die Herstellung der Probe 104, einer oder mehrerer Schichten der Probe 104 oder eines oder mehrerer Dies der Probe 104 liefern, die für die Wahrscheinlichkeit von Herstellungsdefekten relevant sein können, die zu Zuverlässigkeitsproblemen für die resultierenden hergestellten Bauelemente führen können.
In einer anderen Ausführungsform umfasst das System zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100 mindestens ein elektrisches Testwerkzeug 108 zum Testen der Funktionalität von einem oder mehreren Teilen beziehungsweise Bereichen eines hergestellten Bauelements. Das System zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100 kann eine beliebige Anzahl oder Art von elektrischen Testwerkzeugen 108 umfassen, um die Eigenschaften eines oder mehrerer Bereiche eines hergestellten Bauelements an jedem Punkt des Herstellungszyklus zu testen, zu inspizieren oder anderweitig zu charakterisieren. Beispielsweise kann das elektrische Testwerkzeug 108 ein elektrisches Testwerkzeug 108 vor dem Burn-In oder ein elektrisches Testwerkzeug 108 nach dem Burn-In umfassen, ist aber nicht darauf beschränkt.
In einer Ausführungsform umfasst das System zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100 eine Steuerung 110. Die Steuerung 110 kann einen oder mehrere Prozessoren 112 umfassen, die so konfiguriert sind, dass sie Programmbefehle ausführen, die in einem Speicher 114 (beispielsweise einem Speichermedium, einer Speichervorrichtung oder dergleichen) gespeichert sind. Darüber hinaus kann die Steuerung 110 mit jeder beliebigen der Komponenten des Systems zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100 kommunikativ gekoppelt sein, einschließlich, jedoch nicht darauf beschränkt, mit dem Inspektionswerkzeug 102, dem Metrologiewerkzeug 106 oder dem elektrischen Testwerkzeug 108. In dieser Hinsicht können der eine oder die mehreren Prozessoren 112 der Steuerung 110 jeden der verschiedenen Prozessschritte ausführen, die in der vorliegenden Offenlegung beschrieben werden. Beispielsweise können der eine oder die mehreren Prozessoren 112 der Steuerung 110 Defektdaten empfangen, die mit Defekten in einer beliebigen Probeschicht assoziiert sind, Korrelationen zwischen Defektattributen und Quellen der Referenz als Bestimmung der Defektrelevanz finden, Defekte basierend auf den erwarteten Auswirkungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit gewichten, erkannte Defekte über mehrere Probeschichten in einem Die aggregieren oder Ausreißer-Dies zum Kennzeichnen (Einfärben) identifizieren.
Der eine oder die mehreren Prozessoren 112 einer Steuerung 110 können beliebige im Stand der Technik bekannte Prozessoren oder Verarbeitungselemente umfassen. Für die Zwecke der vorliegenden Offenbarung kann der Begriff „Prozessor“ oder „Verarbeitungselement“ weit gefasst werden und jedes Bauelement mit einem oder mehreren Verarbeitungs- oder Logikelementen umfassen (beispielsweise ein oder mehrere Mikroprozessorbauelemente, ein oder mehrere anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASIC), ein oder mehrere feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs) oder ein oder mehrere digitale Signalprozessoren (DSPs)). In diesem Sinne kann der eine oder die mehreren Prozessoren 112 jedes Bauelement umfassen, das so konfiguriert ist, dass es Algorithmen und/oder Anweisungen (beispielsweise im Speicher gespeicherte Programmanweisungen) ausführt. In einer Ausführungsform können der eine oder die mehreren Prozessoren 112 als Desktop-Computer, Großrechnersystem, Workstation, Bildcomputer, Parallelprozessor, Netzwerkcomputer oder ein beliebiges anderes Computersystem ausgeführt werden, das so konfiguriert ist, dass es ein Programm ausführt, das so konfiguriert ist, dass es arbeitet oder in Verbindung mit dem System zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100 arbeitet, wie in der vorliegenden Offenbarung beschrieben.
Der Speicher 114 kann ein beliebiges aus der Technik bekanntes Speichermedium umfassen, das zum Speichern von Programmanweisungen geeignet ist, die von dem zugehörigen einen oder mehreren Prozessoren 112 ausgeführt werden können. Beispielsweise kann der Speicher 114 ein nicht-transitorisches Speichermedium umfassen. Als weiteres Beispiel kann der Speicher 114 einen Festwertspeicher (ROM), einen Speicher mit wahlfreiem Zugriff (RAM), ein magnetisches oder optisches Speichermedium (beispielsweise eine Festplatte), ein Magnetband, ein Solid-State-Laufwerk und Ähnliches umfassen, ist aber nicht darauf beschränkt. Es wird ferner darauf hingewiesen, dass der Speicher 114 in einem gemeinsamen Steuerungs-Gehäuse mit dem einen oder mehreren Prozessoren 112 untergebracht sein kann. In einer Ausführungsform kann der Speicher 114 in Bezug auf den physischen Standort des einen oder der mehreren Prozessoren 112 und der Steuerung 110 entfernt angeordnet sein. Beispielsweise können der eine oder die mehreren Prozessoren 112 der Steuerung 110 auf einen entfernten Speicher (beispielsweise einen Server) zugreifen, der über ein Netzwerk (beispielsweise Internet, Intranet und dergleichen) zugänglich ist.
In einer Ausführungsform ist eine Benutzerschnittstelle 116 mit der Steuerung 110 kommunikativ verbunden. In einer Ausführungsform kann die Benutzerschnittstelle 116 einen oder mehrere Desktops, Laptops, Tablets und dergleichen umfassen, ist aber nicht darauf beschränkt. In einer anderen Ausführungsform umfasst die Benutzerschnittstelle 116 ein Display, das zur Anzeige von Daten des Systems zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100 für einen Benutzer verwendet wird. Die Anzeige der Benutzerschnittstelle 116 kann ein beliebiges aus der Technik bekannte Anzeige umfassen. Beispielsweise kann die Anzeige eine Flüssigkristallanzeige (LCD), eine Anzeige auf Basis einer organischen Leuchtdiode (OLED) oder eine CRT-Anzeige umfassen, ist aber nicht darauf beschränkt. Fachleute sollten erkennen, dass jede Anzeigevorrichtung, die mit einer Benutzerschnittstelle 116 integriert werden kann, für die Implementierung in der vorliegenden Offenlegung geeignet ist. In einer anderen Ausführungsform kann ein Benutzer Selektionen und/oder Anweisungen als Reaktion auf Daten eingeben, die dem Benutzer über eine Benutzereingabevorrichtung der Benutzerschnittstelle 116 angezeigt werden.
Unter Bezugnahme auf die 2 bis 9C werden I-PAT-Methoden gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ausführlicher beschrieben.
Wie zuvor hierin beschrieben, können I-PAT-Methoden im Allgemeinen die Zuverlässigkeit eines Dies bewerten, indem Defektinspektionsschritte an einer oder mehreren Schichten einer Probe 104 durchgeführt werden, identifizierte Defekte, die sich in einem oder mehreren Dies über der gesamten Probe 104 hinweg befinden, aggregiert werden und Dies, die als Ausreißer in der Population betrachtet werden können, basierend auf einer erfassten Gesamtzahl von Defekten in jedem Die in der Population isoliert oder als nicht geeignet gekennzeichnet werden.
2A ist eine konzeptionelle Darstellung der Aggregation von Defekten in mehreren Schichten einer Probe 104 gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. Eine Vielzahl von Defekten 202 kann in einer oder mehreren Schichten 204 der Probe 104 (beispielsweise acht Schichten 204, wie in 2A dargestellt) durch eine beliebige Komponente des Systems zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100, wie beispielsweise, aber nicht beschränkt auf, ein Inspektionswerkzeug 102 oder ein Metrologiewerkzeug 106, detektiert werden. Diese identifizierten Defekte 202 können dann auf verschiedene Weisen dargestellt werden.
Beispielsweise können die identifizierten Defekte grafisch als eine gestapelte Die-Karte 206 dargestellt werden, in der alle erkannten Defekte in einer einzigen Draufsicht auf die Probe 104 zusammengeführt werden. Auf diese Weise können Dies von verschiedenen Stellen einer Probe 104 oder Dies über verschiedene Proben 104 hinweg grafisch verglichen werden. Die Nebenkarten in 2A veranschaulichen beispielsweise einen ersten Die 208a und einen zweiten Die 208b, die unterschiedliche identifizierte Defekte in verschiedenen Schichten aufweisen.
Als weiteres Beispiel können die Dies innerhalb einer Population nach der Gesamtzahl der aggregierten Defekte sortiert werden. Auf diese Weise können Ausreißer-Dies mit einer Gesamtzahl von Defekten, die einen Schwellenwert 210 (beispielsweise eine I-PAT-Kontrollgrenze) überschreitet, als Ausreißer-Dies identifiziert und als nicht geeignet gekennzeichnet werden. 2B ist ein Diagramm 212, das ein Fehlerhistogramm basierend auf einer Gesamtzahl von Defekten in einer Population gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt. I-PAT-Kontrollgrenzen, die auf einer Anzahl von gestapelten Defekten basieren, sind allgemein in dem am 1. September 2020 erteilten US-Patent Nr. US 10,761,128 B2 beschrieben, das hierin durch Bezugnahme in vollem Umfang enthalten ist.
Fortgeschrittene I-PAT-Methoden, die hierin offengelegt werden, verbessern die bestehenden I-PAT-Methoden auf verschiedene Weise, beispielsweise durch die Bereitstellung von Gewichtungsschemata für die Gewichtung identifizierter Defekte, um die Auswirkungen verschiedener Defekte hinsichtlich der Zuverlässigkeit genauer zu bewerten, Defektivitätswerte für Dies innerhalb einer Population basierend auf den gewichteten Defekte zu erzeugen und Techniken für die Auswahl von Obergrenzen zum Verwerfen (beispielsweise Schwellenwerte des Defektivitätswerts) bereitzustellen, die Ausreißer-Dies vom Rest der Population separieren. Darüber hinaus können die hierin offengelegten Systeme und Verfahren gezielt auf die Identifizierung bestimmter Defekttypen oder -klassen abzielen (beispielsweise Killerdefekte in elektrisch ungetesteten Bereichen, die zu Testausreißern führen würden) oder eine umfassende Analyse von Dies mit einem breiten Spektrum von Defekttypen oder -klassen ermöglichen.
3A ist ein Flussdiagramm, das Schritte eines Verfahrens 300 zur Bestimmung der Zuverlässigkeit basierend auf der Inline-Defekterkennung gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zeigt. Der Anmelder weist darauf hin, dass die zuvor hierin im Zusammenhang mit dem System zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100 beschriebenen Ausführungsformen und Grundlagentechnologien so ausgelegt werden sollten, dass sie sich auch auf das Verfahren 300 erstrecken. Es wird jedoch weiterhin darauf hingewiesen, dass das Verfahren 300 nicht auf die Architektur des Systems zur Kontrolle der Zuverlässigkeit 100 beschränkt ist.
In einer Ausführungsform umfasst das Verfahren 300 einen Schritt 302 zur Identifizierung von Defekten in Dies aus einer Population von Dies. Beispielsweise können Defekte unter Verwendung einer beliebigen Kombination von Inline-Probenanalysewerkzeugen (beispielsweise Inspektionswerkzeuge 102 oder Metrologiewerkzeuge 106) nach einem oder mehreren Verarbeitungsschritten (beispielsweise Lithografie, Ätzen oder dergleichen) für Schichten von Interesse in den Dies identifiziert werden. In diesem Zusammenhang kann die Defekterkennung in verschiedenen Phasen des Herstellungsprozesses als Inline-Defekterkennung bezeichnet werden. Darüber hinaus kann die in dem Verfahren 300 betrachtete Population beliebige ausgewählte Dies innerhalb einer beliebigen Anzahl von Proben 104 umfassen. Beispielsweise, aber nicht darauf beschränkt, kann eine Population ausgewählte Dies aus einer einzelnen Probe 104, mehreren Proben 104 innerhalb einer Charge (beispielsweise einer Produktionscharge) oder ausgewählten Proben 104 über mehrere Chargen hinweg umfassen, ist aber nicht darauf beschränkt.
Für die Zwecke der vorliegenden Offenbarung kann ein Defekt als eine beliebige Abweichung einer hergestellten Schicht oder eines Musters in einer Schicht von den Designeigenschaften betrachtet werden, einschließlich, jedoch nicht beschränkt auf, physikalische, mechanische, chemische oder optische Eigenschaften. Darüber hinaus kann ein Defekt eine beliebige Größe relativ zu einem Die oder den darauf befindlichen Merkmalen haben. So kann ein Defekt kleiner als ein Die sein (beispielsweise in der Größenordnung eines oder mehrerer strukturierter Merkmale) oder größer als ein Die (beispielsweise als Teil eines Kratzers oder Musters im Wafermaßstab). Ein Defekt kann beispielsweise eine Abweichung der Dicke oder Zusammensetzung einer Probenschicht vor oder nach der Strukturierung (Bemusterung) sein. In einem weiteren Beispiel kann ein Defekt eine Abweichung bezüglich der Größe, Form, Ausrichtung oder Position eines strukturierten Merkmals sein. Als weiteres Beispiel kann ein Defekt Unvollkommenheiten umfassen, die mit Lithografie- und/oder Ätzschritten assoziiert sind, wie beispielsweise Brücken zwischen benachbarten Strukturen (oder deren Fehlen), Gruben (Vertiefungen) oder Löcher, ohne darauf beschränkt zu sein. In einem weiteren Beispiel kann ein Defekt einen beschädigten Bereich einer Probe 104 aufweisen, wie beispielsweise einen Kratzer oder einen Die. Als weiteres Beispiel kann ein Defekt ein in die Probe 104 eingebrachtes Fremdteilchen sein. Dementsprechend ist es zu verstehen, dass die Beispiele für Defekte in der vorliegenden Offenlegung nur zur Veranschaulichung dienen und nicht als einschränkend ausgelegt werden sollten.
In einer anderen Ausführungsform umfasst das Verfahren 300 einen Schritt 304 der Identifizierung eines Satzes von Ausreißer-Dies in der Population unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells, wobei das gewichtete Defektivitätsmodell den identifizierten Defekten Gewichtungen zuweist, die die vorhergesagten Auswirkungen der identifizierten Defekte hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Dies basierend auf den gemessenen Merkmale der identifizierten Defekte anzeigen. In einigen Ausführungsformen durchläuft die Gruppe (Satz) der Ausreißer außerdem einen oder mehrere elektrische Tests, bei denen die Funktionalität der Dies in der Population bewertet wird. Auf diese Weise kann der Satz von Ausreißer-Dies Dies innerhalb der Population repräsentieren, die zum Zeitpunkt der Herstellung funktionsfähig sind (beispielsweise diejenigen, die einen oder mehreren elektrischen Tests in Schritt 304 bestanden haben), aber bei denen vorhergesagt wird, dass sie Zuverlässigkeitsprobleme aufweisen, wie beispielsweise, aber nicht beschränkt auf, frühzeitiges Versagen, wenn sie sich in einer Arbeitsumgebung befinden.
Wie weiter unten näher erläutert wird, wird hierin erwogen, dass Ausreißer-Dies unter Verwendung einer Vielzahl von gewichteten Defektivitätsmodellen identifiziert werden können und auf verschiedenen gemessenen Merkmalen der identifizierten Defekte basieren können. Außerdem können in einigen Ausführungsformen mehrere gewichtete Defektivitätsmodelle verwendet und berücksichtigt werden. Auf diese Weise kann jedes gewichtete Defektivitätsmodell einen potenziell unterschiedlichen Satz von Ausreißer-Die-Kandidaten identifizieren, und der Schritt 304 kann einen finalen Satz von Ausreißer-Dies basierend auf einer Kombination oder eines Teilsatzes der Ausreißer-Die-Kandidaten erzeugen. Beispielsweise kann der endgültige Satz von Ausreißer-Dies Ausreißer-Die-Kandidaten umfassen, die durch eine ausgewählte Anzahl der gewichteten Defektivitätsmodelle identifiziert wurden.
In einer anderen Ausführungsform umfasst das Verfahren 300 einen Schritt 306 des Isolierens mindestens eines Teils des Satzes von Ausreißer-Dies vom Rest der Population, was als ein Kennzeichnen der Ausreißer-Dies als nicht geeignet bezeichnet werden kann. Es ist hierin vorgesehen, dass nach dem Isolieren oder Kennzeichnen eines Dies zahlreiche Maßnahmen ergriffen werden können. So kann beispielsweise ein isolierter Die zusätzlichen Tests unterzogen werden (beispielsweise zusätzlichen elektrischen Tests an nicht getesteten Bereichen des Dies, Belastungstests oder Ähnlichem), um die Leistung des Dies und seine erwartete Zuverlässigkeit oder Lebensdauer in einer Betriebsumgebung weiter zu analysieren. Ein weiteres Beispiel ist, dass ein isolierter Die sofort oder nach zusätzlichen Tests von einem Lieferkette getrennt werden kann. In einem weiteren Beispiel kann ein isolierter Die in einer Lieferkette für eine Arbeitsumgebung mit relativ niedrigen Zuverlässigkeitsstandards platziert werden, wenn ein bestimmter Die in mehreren Arbeitsumgebungen mit unterschiedlichen Zuverlässigkeitsstandards verwendet werden kann.
Zusätzlich kann der Schritt 306 des Isolierens mindestens eines Teils des Satzes von Ausreißer-Dies durch eine beliebige Kombination von Benutzereingaben oder algorithmischen Techniken durchgeführt werden. In einer Ausführungsform umfasst der Schritt 306 die Isolierung des gesamten Satzes von Ausreißer-Dies entweder zur weiteren Testung oder zur Entfernung aus einer Lieferkette. Auf diese Weise reichen die Schritte 302-304 aus, um Dies zu identifizieren, die aus der Population entfernt werden sollen. In einer anderen Ausführungsform umfasst der Schritt 306 die Durchführung einer algorithmischen Bestimmung, um festzustellen, welche der Ausreißer-Dies sofort aussortiert werden sollten und welche basierend auf den Testergebnisse für weitere Tests mit der Möglichkeit der Aufnahme in die Lieferkette geeignet sein könnten.
In einer anderen Ausführungsform umfasst der Schritt 306, dass einem Benutzer der Satz von Ausreißer-Dies vorgelegt wird, so dass der Benutzer eine endgültige Entscheidung darüber treffen kann, wie er fortfahren soll. Auf diese Weise kann ein Benutzer (beispielsweise ein Testingenieur o.ä.) sein Urteilsvermögen einsetzen, um dem Satz von Ausreißer-Dies etwas hinzuzufügen, Dies aus dem Satz von Ausreißer-Dies zu entfernen, einen oder mehrere Ausreißer-Dies für weitere Testungen zu kennzeichnen, einen oder mehrere Ausreißer-Dies zum Verwerfen zu kennzeichnen o.ä.. Beispielsweise kann der Schritt 306 die Bereitstellung von Die-Karten einer oder mehrerer Proben 104 mit verschiedenen defektbezogenen Informationen umfassen. Eine Die-Karte kann beispielsweise Ausreißer-Dies vom Rest der Population unterscheiden (beispielsweise durch Farbe oder andere Merkmale). In einem anderen Fall kann eine Die-Karte Defektivitätswerte für Ausreißer- und/oder Nicht-Ausreißer-Dies über die gesamte Stichprobe 104 hinweg umfassen. In einem anderen Fall kann eine Die-Karte Darstellungen von Defektstellen über die gesamte Stichprobe 104 hinweg umfassen.
3B ist ein Flussdiagramm, das die Schritte (oder Unterschritte) veranschaulicht, die mit der Identifizierung eines Satzes von Ausreißer-Dies in der Population unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells (beispielsweise Schritt 304 des Verfahrens 300) gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung assoziiert sind.
In einer Ausführungsform umfasst der Schritt 304 einen Schritt 308 der Zuweisung von Gewichtungen zu identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells, in dem die Gewichtungen eine erwartete oder vorhergesagte Auswirkungen der jeweiligen Defekte hinsichtlich der Zuverlässigkeit des hergestellten Bauelements darstellen. In einer anderen Ausführungsform umfasst der Schritt 304 einen Schritt 310 zur Erzeugung von Die-basierten Defektivitätswerten für die Dies in der Population durch Aggregation der gewichteten Defekte in den jeweiligen Dies in der Population. In einer anderen Ausführungsform umfasst der Schritt 304 einen Schritt 312 zum Bestimmen des Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population.
Der Defektivitätswert für einen bestimmten Die kann ein Indikator für die Zuverlässigkeit des bestimmten Dies sein, wie er durch das ausgewählte gewichtete Defektivitätsmodell charakterisiert wird. Insbesondere kann der Defektivitätswert eine inverse Metrik für die Zuverlässigkeit darstellen, so dass für Dies mit höheren Werten für den Defektivitätswert eine geringere Zuverlässigkeit vorhergesagt werden kann (beispielsweise ein frühzeitiges Auftreten von Ausfällen, wenn sie sich in einer Betriebsumgebung befinden, oder ähnliches). Dementsprechend gilt, dass je höher der Wert des Defektivitätswerts für einen bestimmten Die ist, desto weniger zuverlässig ist er voraussichtlich.
In Bezug auf den Schritt 308 der Zuweisung von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells wird hierin erwogen, dass nicht alle Defekte, die auf der Probe 104 vorhanden sind, die Zuverlässigkeit in gleicher Weise beeinflussen. Vielmehr können die Auswirkungen eines bestimmten Defekts in einer bestimmten Schicht eines hergestellten Bauelements hinsichtlich der Zuverlässigkeit des hergestellten Bauelements von zahlreichen Faktoren beeinflusst werden, einschließlich, aber nicht darauf beschränkt, Eigenschaften des bestimmten Defekts selbst, die Position des bestimmten Defekts auf der Probe oder innerhalb eines bestimmten Schaltkreises, Beziehungen zwischen mehreren Defekten, das bestimmte Design oder die Funktion des hergestellten Bauelements oder die Betriebstoleranzen des hergestellten Bauelements in einer vorgesehenen Arbeitsumgebung. Dementsprechend wird hierin erwogen, dass zahlreiche gewichtete Defektivitätsmodelle gemäß den Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung erstellt werden können, um für eine bestimmte Anwendung geeignet zu sein. Auf diese Weise dienen die hierin aufgeführten Beispiele lediglich der Veranschaulichung und sollten nicht als einschränkend verstanden werden.
Ein gewichtetes Defektivitätsmodell kann im Allgemeinen zahlreiche Arten von Eingaben akzeptieren, die mit Messungen einer Probe 104 mit einem Inline-Probenanalysewerkzeug (beispielsweise einem Inspektionswerkzeug 102 und/oder einem Metrologiewerkzeug 106) assoziiert sind.
In einer Ausführungsform umfassen Eingaben in ein gewichtetes Defektivitätsmodell eine oder mehrere gemessene Eigenschaften des Defekts, die mit den vorhergesagten Auswirkungen auf die Leistung oder Lebensdauer des hergestellten Bauelements korreliert werden können. So können beispielsweise Gewichtungen basierend auf einem Maß für eine Abweichung von einer Konstruktionsspezifikation (beispielsweise Schichtdicke, Größe, Form, Ausrichtung oder Position eines hergestellten Merkmals oder Ähnliches) angewendet werden. Gemäß einem weiteren Beispiel können Gewichtungen basierend auf dem identifizierten Defekttyp vorgenommen werden. Zu den Defekttypen gehören beispielsweise Kratzer, Gruben, Löcher, Brücken, Partikel oder Designabweichungen, ohne darauf beschränkt zu sein. Darüber hinaus kann die Schwere des Defekts (beispielsweise die Länge eines Kratzers, die Tiefe einer Grube, die gemessene Größe oder Polarität des Defekts oder Ähnliches) im gewichteten Defektivitätsmodell berücksichtigt werden.
In einer anderen Ausführungsform umfassen Eingaben für ein gewichtetes Defektivitätsmodell eine Beziehung zwischen einem bestimmten Defekt und einem oder mehreren anderen identifizierten Defekten. Beispielsweise können Gewichtungen basierend auf der Defektdichte auf einer bestimmten Schicht, der Defektdichte an einer bestimmten Stelle über mehrere Schichten hinweg, räumlichen Defektivitätsmustern oder Ähnlichem vorgenommen werden. Es wird hierin erwogen, dass in einigen Fällen Defekte, die Teil von Mustern oder Hot Spots sind, mit größerer Wahrscheinlichkeit die Zuverlässigkeit des hergestellten Bauelements beeinträchtigen können, aber nicht müssen, und daher entsprechend gewichtet werden können.
In einer anderen Ausführungsform umfassen Eingaben für ein gewichtetes Defektivitätsmodell gemessene Merkmale eines Bereichs der Probe 104, der einen identifizierten Defekt umgibt. Es kann der Fall sein, dass Probenmerkmale, die einen Defekt umgeben, einen Hinweis darauf geben, ob ein bestimmter identifizierter Defekt ein isolierter Defekt ist oder ob er Teil eines größeren Defektmusters ist. Beispielsweise, jedoch nicht darauf beschränkt, können Merkmale wie Film- oder Schichtdicke, Filmzusammensetzung, Wafer-Ebenheit, Wafer-Topographie, Widerstand, lokale Spannungsmessungen oder Messungen kritischer Abmessungen auf einen Hotspot oder ein räumliches Muster hinweisen, in dem zusätzliche Defekte wahrscheinlich auftreten können oder dessen Zuverlässigkeit besonders beeinträchtigt sein kann.
In einer anderen Ausführungsform umfassen Eingaben in ein gewichtetes Defektivitätsmodell einen Ort eines Defekts innerhalb ausgewählter Bereiche oder vordefinierter Bereiche einer Probe 104. Es kann der Fall sein, dass Defekte in bestimmten Bereichen eines Dies mit größerer oder geringerer Wahrscheinlichkeit zu Zuverlässigkeitsproblemen in dem hergestellten Bauelement führen. Im Allgemeinen können verschiedene Bereiche eines Dies unterschiedliche Muster oder Strukturen aufweisen, die für die Durchführung verschiedener funktioneller Vorgänge geeignet sind. Infolgedessen können verschiedene Bereiche eines Dies mehr oder weniger empfindlich auf bestimmte Arten von Defekten oder in einigen Fällen mehr oder weniger empfindlich auf Defekte jeglicher Art reagieren. Darüber hinaus können Unterschiede in der Defektanfälligkeit verschiedener Bereiche eines Dies auf Unterschiede in der physischen Konstruktion, den Betriebseigenschaften (beispielsweise Strom- oder Spannungswerte während des Betriebs) und/oder der Herstellungsempfindlichkeit zurückzuführen sein. Dementsprechend können verschiedene Bereiche zu Beachtung definiert werden, die eine oder mehrere Stellen auf einem Die umfassen, wobei jeder der Bereiche zur Beachtung unterschiedlichen Gewichtungsbedingungen unterworfen sein kann. In einigen Fällen können verschiedene gewichtete Defektivitätsmodelle auf verschiedene Bereiche zur Beachtung der Probe angewendet werden.
Beispielsweise kann es der Fall sein, dass ein Defekt in einem Bereich eines Dies mit einer hohen Musterdichte eine größere Auswirkung hinsichtlich der Zuverlässigkeit hat als ein Defekt in einem Bereich eines Dies mit einer niedrigen Musterdichte, insbesondere wenn die Größe des Defekts in der Größenordnung der Größe der Muster liegt. Dementsprechend kann einem Defekt mit einer bestimmten Größe eine relativ höhere Gewichtung beigemessen werden, wenn er sich in einem Bereich mit hoher Dichte befindet, als wenn er sich in einem Bereich mit niedriger Dichte befindet.
Gemäß einem weiteren Beispiel kann der Fall auftreten, dass bestimmte Bereiche eines Dies engere Fertigungstoleranzen aufweisen können als andere Bereiche eines Dies. Dementsprechend kann einem Defekt eine relativ höhere Gewichtung beigemessen werden, wenn er sich in einem Bereich eines Dies mit einer engeren Fertigungstoleranz befindet, als wenn er sich in einem Bereich eines Dies mit einer weniger strengen Fertigungstoleranz befindet.
Gemäß einem weiteren Beispiel kann der Fall auftreten, dass verschiedene Teile eines Dies oder bestimmte Dies auf einer Probe 104 die Gesamtausbeute einer Produktionslinie für Bauelemente auf unterschiedliche Weise beeinflussen. Beispielsweise können einige Halbleiterbauelemente als komplexe Bauelemente ausgebildet sein, die mehrere Dies mit unterschiedlichen Funktionen umfassen, um eine vollständige Schaltung zu bilden. Auf diese Weise kann es vorkommen, dass das Kennzeichnen bestimmter Dies, oder von Teilen davon, als nicht geeignet mehr oder weniger Einfluss auf die Gesamtausbeute der Produktion hat als andere Dies, so dass Defekte in diesen Bereichen entsprechend gewichtet werden können.
Gemäß einem weiteren Beispiel kann der Fall auftreten, dass ein bestimmtes elektrisches Testschema nicht alle Bereiche eines Dies vollständig testet, so dass Defekte in diesen Bereichen zu Testausreißern beitragen können, in denen Zuverlässigkeitsprobleme durch die elektrische Testung nicht erkannt werden. Dementsprechend können Defekte in Bereichen eines Dies, die mit ungetesteten oder schwach getesteten Bereichen assoziiert sind, basierend auf einem bestimmten elektrischen Testschema höher gewichtet werden als in anderen Bereichen eines Dies. Darüber hinaus können in einigen Ausführungsformen Defekte in solchen Bereichen so stark gewichtet werden, dass garantiert (oder zumindest sehr wahrscheinlich) ist, dass Dies mit Defekten in diesen Bereichen als nicht geeignet gekennzeichnet werden.
Ferner wird hierin erwogen, dass verschiedene Bereiche mit Beachtung unterschiedlichen Gewichtungsüberlegungen unter Verwendung einer Vielzahl von Techniken identifiziert oder bestimmt werden können.
4A ist eine schematische Ansicht eines Dies 402 mit verschiedenen kritischen Bereichen 404 (schraffiert dargestellt) und unkritischen Bereichen 406 (unschraffiert dargestellt) gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. In einer Ausführungsform kann ein erster Satz von Bereichen mit Beachtung definiert werden, um die kritischen Bereiche 404 einzuschließen, und ein zweiter Satz von Bereichen mit Beachtung kann definiert werden, um die unkritischen Bereiche 406 einzuschließen.
In einer Ausführungsform werden Bereiche mit Beachtung auf einem Inline-Probenanalysewerkzeug während eines Einrichtens für eine Rezeptur definiert. Auf diese Weise können verschiedene Inspektions- oder Metrologierezepturen in den verschiedenen Bereichen mit Beachtung verwendet werden. In einer anderen Ausführungsform werden Bereiche mit Beachtung basierend auf Konstruktionsinformationen definiert, wie beispielsweise, jedoch nicht beschränkt auf, einer GDS-Datei (Graphic Design System), die Informationen über das Die-Layout, Netzlistendaten oder Ähnliches umfasst. In einer anderen Ausführungsform werden Bereiche mit Beachtung manuell von einem Benutzer (beispielsweise innerhalb einer Defekt-Analysesoftware) bereitgestellt.
In den 4B und 4C wird die unterschiedliche Behandlung der verschiedenen Bereiche mit Beachtung gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung näher erläutert. 4B ist eine gestapelte Defektkarte des in 4A dargestellten Dies gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. Wie in 4B dargestellt, werden verschiedene Inline-Defekte 408 sowohl in den kritischen Bereichen 404 als auch in den unkritischen Bereichen 406 identifiziert. 4C ist die gestapelte Defektkarte von 4B, in der nur Defekte in den kritischen Bereichen 404 (beispielsweise der erste Satz von Bereichen mit Beachtung) gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung gezeigt werden. Auf diese Weise können Defekte innerhalb der kritischen Bereiche 404 separat betrachtet werden.
Es wird hierin erwogen, dass eine gestapelte Defektkarte umfassend Defekte in ausgewählten Bereichen mit Beachtung, wie in 4C dargestellt, vor oder nach der Inspektion erstellt werden kann. Wenn beispielsweise ein oder mehrere Bereiche mit Beachtung so gestaltet sind, dass sie nicht kritisch sind, so dass Defekte in diesen Bereichen mit Beachtung vernachlässigt werden können, kann ein Inline-Probenanalysewerkzeug (beispielsweise ein Inspektionswerkzeug 102 und/oder ein Metrologiewerkzeug 106) basierend auf einer Karte des Bereichs mit Beachtung so konfiguriert werden, dass das Die in diesen Bereichen mit Beachtung einfach nicht auf Defekte inspiziert wird. Alternativ kann das Inline-Probenanalysewerkzeug so konfiguriert werden, dass es das Die in allen Bereichen auf Defekte untersucht, aber die Defekte in diesen Bereichen mit Beachtung können mit einer Gewichtung von Null versehen werden, so dass sie nicht berücksichtigt werden.
Es ist jedoch zu verstehen, dass das Beispiel von zwei Sätzen von Bereichen mit Beachtung in den 4A-4C und den zugehörigen Beschreibungen nur zur Veranschaulichung dient und nicht als einschränkend zu verstehen ist. Vielmehr kann ein bestimmter Die eine beliebige Anzahl von Bereichen mit Beachtung umfassen, die jeweils unterschiedlich gewichtet sein können.
Wiederum allgemein auf den Schritt 308 der Zuweisung von Gewichtungen zu identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells bezugnehmend, wird hierin erwogen, dass die Gewichtungen basierend auf einer Korrelation zwischen den Eingaben für das gewichtete Defektivitätsmodell mit bekannten, gemessenen, simulierten oder prognostizierten Auswirkungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit erzeugt werden können.
In einer Ausführungsform weist ein gewichtetes Defektivitätsmodell Gewichtungen zu, die auf Quellen der Relevanz der Referenz basieren, die mit bekannten, gemessenen, simulierten oder prognostizierten Beziehungen zwischen Zuverlässigkeit und beliebigen Eingaben in das gewichtete Defektivitätsmodell assoziiert sind.
Beispielsweise kann ein gewichtetes Defektivitätsmodell Gewichtungen basierend auf Indikatoren für die Referenz für Zuverlässigkeitsprobleme zuweisen, indem die Eingaben in das Modell, die mit Inline-Inspektions- und/oder Metrologiemessungen assoziiert sind, mit einer Bibliothek ähnlicher Attribute und damit assoziierten Auswirkungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit verglichen werden. Auf diese Weise können Attribute, die von den Inspektionswerkzeugen 102 und/oder den Metrologiewerkzeugen 106 während der Inline-Defektinspektion gemessen werden, ausreichen, um einen „Fingerabdruck“ verschiedener Defekttypen zu erzeugen, die dann in der Bibliothek gesammelt und mit bekannten, gemessenen, simulierten oder vorhergesagten Auswirkungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit des hergestellten Bauelements verknüpft werden können. Darüber hinaus kann die Bibliothek auf jede geeignete Art und Weise erstellt werden, beispielsweise durch Analyse eines oder mehrerer Testmuster mit bekannten Zuverlässigkeitsproblemen, Modellierung und/oder Simulationen. Das Fertigen von Fingerabdrücken wird allgemein in der US-Patentanmeldung Nr. 2019/0295908 beschrieben, die am 26. September 2019 veröffentlicht wurde und durch Bezugnahme in vollem Umfang hierin aufgenommen ist.
Als weiteres Beispiel kann ein gewichtetes Defektivitätsmodell Gewichtungen basierend auf Korrelationen zwischen den Eingaben in das Modell und Zuverlässigkeitsproblemen zuweisen, die mithilfe einer Korrelationsmaschine, eines Algorithmus für maschinelles Lernen oder ähnlichem erzeugt werden. Solche Korrelationen können mit einer beliebigen in der Technik bekannten Analysetechnik erzeugt werden, wie beispielsweise, jedoch nicht darauf beschränkt, Klassifizierung, Sortierung, Clustering, Ausreißer-Detektion, Signalantwort-Metrologie, Regressionsanalyse, instanzbasierte Analyse (beispielsweise Analyse der nächsten Nachbarn oder ähnliches), Dimensionalitätsreduktion (beispielsweise Faktoranalyse, Merkmalsextraktion, Hauptkomponentenanalyse oder ähnliches), supervisiertes Lernen (beispielsweise künstliche neuronale Netze, Support-Vektor-Maschinen, Random Forests oder ähnliches), halbüberwachtes Lernen (beispielsweise generative Modelle oder ähnliches), unüberwachtes Lernen (beispielsweise Vektorquantisierung oder ähnliches), Deep Learning oder Bayessche Statistik. Es ist zu verstehen, dass die Analysetechniken und alle zugehörigen Bezeichnungen nur zur Veranschaulichung dienen und nicht als Einschränkung gedacht sind. Es wird hierin anerkannt, dass Analysetechniken auf vielfältige Weise beschrieben und/oder kategorisiert werden können. Darüber hinaus können auch Kombinationen von Analysetechniken implementiert werden.
Wiederum allgemein auf den Schritt 308 der Zuweisung von Gewichtungen zu identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells bezugnehmend, wird hierin erwogen, dass ein gewichtetes Defektivitätsmodell eine beliebige Anzahl spezifischer Gewichtungen für identifizierte Defekte bereitstellen kann.
In einer Ausführungsform weist ein gewichtetes Defektivitätsmodell Gewichtungen mit einem beliebigen Wert entlang eines Kontinuums oder Wertebereichs zu. In dieser Hinsicht kann verschiedenen Defekten ein beliebiger gewichteter Wert zugewiesen werden, der auf der spezifischen Korrelation zwischen den Eingaben in das Modell und den gemessenen, simulierten oder prognostizierten Auswirkungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit basiert.
In einer anderen Ausführungsform kann ein gewichtetes Defektivitätsmodell zwei oder mehr Klassen oder Bins von Defekten mit unterschiedlichen Gewichtungen definieren. In diesem Zusammenhang können identifizierte Defekte in die Klassen oder Bins sortiert und entsprechend gewichtet werden. Ein dreiklassiges gewichtetes Defektivitätsmodell kann beispielsweise drei Klassen von Defekten mit zunehmender Gewichtung enthalten, wie beispielsweise störende Defekte, mittelschwere Defekte und Killerdefekte, ohne darauf beschränkt zu sein. Es wird hierin davon ausgegangen, dass ein Drei-Klassen-Binning-Modell oft ein geeignetes Gleichgewicht zwischen zu wenigen Klassen, denen es an der erforderlichen Empfindlichkeit mangelt, und zu vielen Klassen, die eine unzureichende Genauigkeit oder Reinheit der Klassifizierung aufweisen, bietet. Es versteht sich jedoch von selbst, dass ein gewichtetes Defektivitätsmodell eine beliebige Anzahl von Klassen oder Bins verwenden kann.
Unter nochmaliger Bezugnahme auf 3B wird der Schritt 310 der Erzeugung von Defektivitätswerten (Defektivitäts-Scores, Defektivitätsbewertungen) für die Dies in der Population durch Aggregation der gewichteten Defekte in den jeweiligen Dies in der Population gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ausführlicher beschrieben. In diesem Zusammenhang kann der Defektivitätswert als eine Die-basierte Punktzahl (Score) betrachtet werden, der für die prognostizierte Zuverlässigkeit der Dies repräsentativ ist.
In einer Ausführungsform umfasst das Erzeugen eines Defektivitätswerts für einen Die in der Population das Erzeugen eines numerischen Wertes, der mit der Aggregation der gewichteten Defekte aus den interessierenden Schichten verbunden ist. Beispielsweise kann der Defektivitätswert für einen bestimmten Die durch Summierung der gewichteten Defekte, die in den interessierenden Schichten des bestimmten Dies identifiziert wurden, erzeugt werden. Gemäß einem anderen Beispiel kann der Defektivitätswert für einen bestimmten Die durch Multiplikation der gewichteten Defekte in den interessierenden Schichten des betreffenden Dies ermittelt werden. Auf diese Weise können die auf die Defekte angewendeten Gewichtungen Wahrscheinlichkeiten für den sofortigen Ausfall entsprechen, und der Defektivitätswert kann einer aggregierten Wahrscheinlichkeit für den sofortigen Ausfall entsprechen, die mit dem jeweiligen Die assoziiert ist. In einem anderen Beispiel kann der Defektivitätswert für einen bestimmten Die mit Hilfe einer statistischen Analyse der gewichteten Defekte, wie beispielsweise, jedoch nicht darauf beschränkt, der Bayes'schen Statistik, ermittelt werden. In einem anderen Beispiel kann der Defektivitätswert für einen bestimmten Die mit Hilfe von maschinellem Lernen oder einem anderen Mustervergleichsverfahren erstellt werden.
In einer anderen Ausführungsform umfasst das Erzeugen eines Defektivitätswerts für einen Die in der Population das Erzeugen einer grafischen (beispielsweise visuellen) Darstellung der aggregierten gewichteten Defekte in den Dies. Das Erzeugen eines Defektivitätswerts für einen Die in der Population kann beispielsweise das Erzeugen einer gewichteten, gestapelten Defektivitätskarte umfassen, die die aggregierten Ergebnisse der gewichteten Defekte enthält. Defekte, die mit Werten von Null gewichtet sind, können beispielsweise nicht in eine gewichtete gestapelte Defektivitätskarte aufgenommen werden. In einem anderen Fall können Defekte mit unterschiedlichen Gewichtungen separat in der gestapelten Defektivitätskarte dargestellt werden (beispielsweise durch Verwendung unterschiedlicher Farben oder dergleichen).
Darüber hinaus kann das Erzeugen eines Defektivitätswerts sowohl numerische als auch grafische Darstellungen umfassen oder anderweitig einbeziehen. Beispielsweise kann eine Die-Karte (beispielsweise eine Variante der Die-Karte 206 in 2A) erzeugt werden, in der jeder Die basierend auf dem Wert für den Defektivitätswert dargestellt oder aufgetragen wird. Beispielsweise kann der Die in der Die-Karte basierend auf den Werten des Defektivitätswerts eingefärbt werden. Es wird hierin erwogen, dass eine grafische Darstellung der Dies über eine Stichprobe 104 hinweg die Bestimmung von Ausreißern basierend auf einer kombinierten Analyse der defektbasierten Defektivitätswerte und der elektrischen Testdaten erleichtern kann.
Unter nochmaliger Bezugnahme auf 3B wird der Schritt 312 der Bestimmung des Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ausführlicher beschrieben. Es wird hierin erwogen, dass ein Satz von Ausreißer-Dies, die mit einem bestimmten gewichteten Defektivitätsmodell verbunden sind, unter Verwendung einer Vielzahl von Techniken identifiziert werden kann.
In einigen Ausführungsformen stellt der Defektivitätswert einen absoluten Prädiktor für die Zuverlässigkeit dar, der für Entscheidungen über die Kennzeichnung geeignet ist. In dieser Hinsicht können Dies, die einen bestimmten Wert, einen Wertebereich oder Werte jenseits eines ausgewählten Schwellenwerts für den Defektivitätswert aufweisen, sofort als Ausreißer-Dies designiert werden, so dass sie isoliert oder als nicht geeignet gekennzeichnet werden können (beispielsweise im Schritt 306 in 3A). Beispielsweise kann die Bestimmung des Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den mit den aggregierten gewichteten Defekten assoziierten Defektivitätswerten für die Identifizierung von Killerdefekten gut geeignet sein, die zu sofortigen oder frühzeitigen Ausfällen der hergestellten Bauelemente führen können.
In einer Ausführungsform können Dies mit Killerdefekte oder Hochrisikodefekten durch gezieltes Binning identifiziert werden. Beispielsweise können Killerdefekte oder Hochrisikodefekte als eine separate Klasse als andere Defekte mit geringerem Risiko klassifiziert (beispielsweise gebinnt) und mit relativ hohen Gewichtungen gewichtet werden. Auf diese Weise können Dies, die Killerdefekte oder Hochrisikodefekte umfassen, basierend auf dem entsprechend hohen Wert für den Defektivitätswert identifiziert und als Ausreißer-Dies gekennzeichnet werden, unabhängig von den Werten für die Defektivitätswerte für andere Dies in der Population. In einer anderen Ausführungsform können Killerdefekte oder Hochrisikodefekte in gezielten Bereichen mit Beachtung identifiziert werden, die mit ungetesteten oder teilweise getesteten Regionen der Probe basierend auf einem ausgewählten elektrischen Testschema assoziiert sind. Darüber hinaus können, müssen aber nicht, diese gezielten Bereiche mit Beachtung einem speziellen oder gezielten gewichteten Defektivitätsmodell unterzogen werden, das auf die Erkennung von Testausreißern zugeschnitten ist, oder es kann ein gewichtetes Defektivitätsmodell verwendet werden.
Wie in Bezug auf den Schritt 308 der Zuordnung von Gewichtungen zu Defekten beschrieben, können Killerdefekte oder risikoreiche Defekte basierend auf einer beliebigen Anzahl von Attributen identifiziert und gewichtet werden, einschließlich, aber nicht darauf beschränkt, defektbezogene Attribute (beispielsweise Defektgröße, Defekttyp, Größe, Polarität, Defektmenge in einer bestimmten Schicht oder einem bestimmten räumlichen Bereich auf der Probe 104 o. ä.), Metrologie-bezogenen Attribute (beispielsweise, Film- oder Schichtdicke, Filmzusammensetzung, Wafer-Ebenheit, Wafer-Topographie, Messungen kritischer Abmessungen, Widerstand, Informationen über lokale Spannungen oder ähnliches) oder Beziehungen zwischen Defekten (beispielsweise bekannte oder vermutete Hot-Spots, räumliche Defektmuster oder ähnliches).
In einigen Ausführungsformen bietet der Defektivitätswert einen relativen Prädiktor für die Zuverlässigkeit, so dass Ausreißer-Dies basierend auf einem Vergleich oder einer Analyse der Defektivitätswerte von Dies innerhalb einer Population bestimmt werden können. Beispielsweise können die Defektivitätswerte von Dies innerhalb der Population miteinander verglichen werden, und ein Schwellenwert zum Verwerfen von Ausreißern kann basierend auf dem Defektivitätswert bestimmt werden.
In einer Ausführungsform umfasst der Schritt 312 der Bestimmung des Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population das Erzeugen eines Ausreißerdiagramms (beispielsweise ein I-PAT-Ausreißerdiagramm oder IOC), in dem die Werte des Defektivitätswerts für Dies in der Population sortiert und aufgetragen werden (beispielsweise vom schlechtesten zum besten). Auf diese Weise kann ein IOC-Diagramm eine Form eines Pareto-Diagramms sein. 5 ist beispielsweise ein I-PAT-Ausreißerdiagramm 500 gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. In dem IOC-Diagramm von 5 sind die Dies in einer Population entlang der x-Achse vom Schlechtesten zum Besten sortiert, und die Werte der Defektivitätswerte der Dies sind entlang der y-Achse aufgetragen. Wie in 5 dargestellt, kann ein IOC-Diagramm einen grafischen Indikator für die Verteilung der Defektivitätswerte über die Population hinweg liefern und kann verwendet werden, um zu bestimmen, welche Dies in der Population Werte des Defektivitätswerts aufweisen, die im Vergleich zu anderen Dies in der Population als Ausreißer angesehen werden können, so dass die Ausreißer-Dies identifiziert und isoliert werden können (beispielsweise in Schritt 306).
Ein Satz von einem oder mehreren Ausreißer-Dies in der Population kann basierend auf dem IOC-Diagramm unter Verwendung einer Vielzahl von Techniken bestimmt werden. In einer Ausführungsform kann das IOC-Diagramm einem Benutzer graphisch zur Verfügung gestellt werden, so dass der Benutzer manuell bestimmen kann, welche Dies in der Population Ausreißer sind. Beispielsweise kann ein Benutzer unter Verwendung des IOC-Diagramms in 5 Dies links von einem visuell bestimmten Schwellenwert (beispielsweise einer Detektivitätsgrenze) als Ausreißer-Dies auswählen.
Es ist jedoch zu verstehen, dass ein IOC-Diagramm nicht grafisch dargestellt oder erstellt werden muss. Vielmehr basiert der Prozess der Bestimmung von Ausreißer-Dies auf einer mathematischen, statistischen oder algorithmischen Analyse der Defektivitätswerte von Dies in einer Population. In einer anderen Ausführungsform werden Dies mit einem Defektivitätswert, der über einem statistisch definierten Schwellenwert (beispielsweise einem Durchschnittswert oder dergleichen) liegt, als Ausreißer eingestuft.
In einigen Ausführungsformen können die Grenzwerte zum Verwerfen (Cutoff-Grenzwerte), die Ausreißer von der Population trennen, auf wirtschaftlichen oder ertragsbezogenen Erwägungen beruhen. Es wird hierin in Betracht gezogen, dass Fertigungslinien empfindlich auf Ausbeuteverluste reagieren können, die mit dem Kennzeichnen als nicht geeignet von Dies aus einer Population aus irgendeinem Grund assoziiert sind, und besonders empfindlich auf einen Overkill reagieren können, der mit dem Kennzeichnen als nicht geeignet von ansonsten zuverlässigen Dies aufgrund ungenauer Zuverlässigkeitsvorhersagen einhergeht. Dementsprechend können statische oder dynamische Grenzwerte zum Verwerfen, die auf wirtschaftlichen oder Ertragsüberlegungen basieren, konkurrierende Ziele hoher Zuverlässigkeitsstandards (beispielsweise Zuverlässigkeitsstandards von Teilen pro Milliarde) und wirtschaftlicher oder Ertragsmetriken ausgleichen.
In einer Ausführungsform unterliegt die Auswahl von Dies als Ausreißer in Schritt 312 einer Obergrenze, die auf wirtschaftlichen oder Ertragsüberlegungen beruht. Beispielsweise kann in dem Fall, dass die Anwendung einer beliebigen der Techniken zur Bestimmung eines Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf Defektivitätswerten, die mit einem bestimmten gewichteten Defektivitätsmodell verbunden sind, mehr potenziell unzuverlässige Dies als die Obergrenze identifiziert, die tatsächliche Anzahl von Dies, die als Ausreißer-Dies identifiziert werden, durch die Obergrenze begrenzt werden.
In einer anderen Ausführungsform umfasst die Auswahl von Dies als Ausreißer in Schritt 312 das Definieren eines globalen Defektivitätsgrenzwerts basierend auf einer ausgewählten Population von Dies (beispielsweise einer Trainingspopulation) vor der Laufzeit, wobei der globale Defektivitätsgrenzwert eine Obergrenze oder einen Schwellenwert zum Verwerfen (Cutoff) für den Defektivitätswert basierend auf der Trainingspopulation darstellt. Der globale Grenzwert für die Defektivität kann beispielsweise durch die Erzeugung von Defektivitätswerten für die Dies in der Trainingspopulation basierend auf der Aggregation gewichteter Defekte gemäß einem ausgewählten gewichteten Defektivitätsmodell, durch die Bestimmung von Ausreißer-Dies der Trainingspopulation basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Trainingspopulation und durch die Definition des globalen Grenzwerts für die Defektivität als ein Grenzwert zum Verwerfen (Cutoff) des Defektivitätswerts, der Ausreißer-Dies der Trainingspopulation vom Rest der Trainingspopulation trennt, erzeugt werden. Auf diese Weise kann der statische globale Defektivitätsgrenzwert durch Anwendung der in 3B dargestellten Schritte 308-312 auf eine Trainingspopulation erzeugt werden.
Dieser globale Defektivitätsgrenzwert kann dann auf künftige Populationen von Dies in konsistenter Weise angewendet werden. Außerdem kann die Trainingspopulation größer sein als die während der Laufzeit betrachteten Die-Populationen, muss es aber nicht. Wenn die Trainingspopulation größer ist als die Laufzeitpopulationen, kann der generierte globale Defektivitätsgrenzwert auf einem statistisch aussagekräftigen Datensatz basieren und zuverlässige Grenzwerte liefern, die auf zukünftige Populationen angewendet werden können.
In einer anderen Ausführungsform umfasst die Auswahl von Dies als Ausreißer in Schritt 312 sowohl einen statischen globalen Grenzwert für die Defektivität basierend auf einer Trainingspopulation als auch dynamische Grenzwerte für die Defektivität basierend auf einzelnen Populationen, die während der Laufzeit analysiert werden. 6 ist ein Blockdiagramm, das ein Verfahren 600 zur Bestimmung der Zuverlässigkeit basierend auf der Inline-Defekterkennung mit statischen und dynamischen Defektivitätsgrenzwerten gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zeigt. Es wird hierin erwogen, dass ein globaler Defektivitätsgrenzwert, der auf einer Trainingspopulation basiert, viele der signifikantesten Ausreißer-Dies zuverlässig entfernen kann und eine empfindlichere und genauere Identifizierung von Ausreißer-Dies basierend auf den dynamischen Grenzwerten, die auf jeder Population während der Laufzeit basieren, erleichtern kann. Insbesondere kann das Entfernen der signifikantesten Ausreißer-Dies mit dem statischen globalen Defektivitätsgrenzwert die Identifizierung subtilerer Ausreißer in der Population erleichtern.
In einer Ausführungsform umfasst das Verfahren 600 einen Schritt 602 zur Bestimmung eines statischen globalen Defektivitätsgrenzwerts. Der statische globale Defektivitätsgrenzwert kann beispielsweise durch die Erzeugung von Inspektionsdaten für eine Trainingspopulation, die Erzeugung von Defektivitätswerten für die Trainingspopulation basierend auf der Aggregation gewichteter Defekte gemäß einem ausgewählten gewichteten Defektivitätsmodell, die Bestimmung von Ausreißer-Dies der Trainingspopulation basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Trainingspopulation und die Definition des statischen globalen Defektivitätsgrenzwerts als einen Cutoff-Wert für den Defektivitätswert, der Ausreißer-Dies der Trainingspopulation vom Rest der Trainingspopulation trennt, bestimmt werden. Auf diese Weise kann der statische globale Defektivitätsgrenzwert durch Anwendung der in 3B dargestellten Schritte 308-312 auf eine Trainingspopulation erzeugt werden, muss aber nicht. Gemäß einem weiteren Beispiel kann der statische globale Defektivitätsgrenzwert basierend auf wirtschaftlichen oder ertragsbezogenen Überlegungen oder Grenzwerte festgelegt werden. Ein statischer globaler Grenzwert für die Defektanfälligkeit kann beispielsweise beinhalten, dass ein ausgewählter Prozentsatz der fehlerhaftesten Dies (beispielsweise die fehlerhaftesten 1 % der Dies in einer Population) als nicht geeignet gekennzeichnet wird. Außerdem kann der statische globale Defektivitätsgrenzwert auf Brutto- oder Nettoproduktionszahlen beruhen. Auf diese Weise kann der statische globale Defektivitätsgrenzwert Dies einschließen oder ausschließen, die bei den elektrischen Tests durchfallen und daher andernfalls als nicht geeignet gekennzeichnet werden würden. Ein statischer globaler Defektivitätsgrenzwert, der auf die Bruttoproduktionszahlen angewandt wird, kann beispielsweise die Erstellung von Defektivitätswerten für eine Trainingspopulation, die Ermittlung eines Wertes für den Defektivitätswert, der die 1 % fehlerhaftesten Dies vom Rest der Population trennt, und die Verwendung dieses Wertes für den Defektivitätswert als den statischen globalen Defektivitätsgrenzwert umfassen, um Ausreißer-Dies zu identifizieren, die für zukünftige Populationen als nicht geeignet gekennzeichnet werden sollen. Als weiteres Beispiel kann ein statischer globaler Defektivitätsgrenzwert, der auf Nettoproduktionszahlen angewendet wird, das Erzeugen von Defektivitätswerten für eine Trainingspopulation, das Entfernen von Dies, die die elektrische Testung nicht bestehen, aus der Population, das Identifizieren eines Wertes für den Defektivitätswert, der die 1 % fehlerhaftesten Dies in dieser reduzierten Population vom Rest dieser Population trennt, und das Verwenden dieses Wertes für den Defektivitätswert als den statischen globalen Defektivitätsgrenzwert, um Ausreißer-Dies zu identifizieren, die für zukünftige Populationen als nicht geeignet gekennzeichnet werden sollen, umfassen.
In einer anderen Ausführungsform umfasst das Verfahren 600 einen Schritt 604, in dem der statische globale Defektivitätsgrenzwert auf die Laufzeitpopulation angewendet wird. In einer anderen Ausführungsform umfasst das Verfahren 600 einen Schritt 606 zur Identifizierung eines ersten Satzes von Ausreißer-Dies aus einer Laufzeitpopulation als die Dies in der Laufzeitpopulation, die den statischen globalen Defektivitätsgrenzwert nicht überschreiten. Auf diese Weise kann der erste Satz von Ausreißer-Dies identifiziert werden, ohne dass für die Dies in der Laufzeitpopulation Defektivitätswerte bestimmt werden.
In einer anderen Ausführungsform umfasst das Verfahren 600 einen Schritt 608 zur Erzeugung von Inspektionsdaten für Dies in der Laufzeitpopulation, die den statischen globalen Defektivitätsgrenzwert überschreiten. In einer anderen Ausführungsform umfasst das Verfahren 600 einen Schritt 610 zur Bestimmung eines dynamischen Defektivitätsgrenzwerts basierend auf den Inspektionsdaten von den Dies in der Laufzeitpopulation, die den statischen globalen Defektivitätsgrenzwert überschreiten. Auf diese Weise kann der Defektivitätsgrenzwert durch Anwendung der in 3B dargestellten Schritte 308-312 auf den Bereich der Laufzeitpopulation, der den statischen globalen Defektivitätsgrenzwert überschreitet, erzeugt werden, muss aber nicht.
In einer anderen Ausführungsform umfasst das Verfahren 600 einen Schritt 612 der Anwendung des dynamischen Defektivitätsgrenzwerts auf die Dies in der Laufzeitpopulation, die den statischen globalen Defektivitätsgrenzwert überschreiten. In einer anderen Ausführungsform umfasst das Verfahren 600 einen Schritt 614 zur Identifizierung eines zweiten Satzes von Ausreißer-Dies, die den dynamischen Defektivitätsgrenzwert nicht einhalten. In einer anderen Ausführungsform umfasst das Verfahren 600 einen Schritt 616 zum Isolieren (beispielsweise Einfärben) des ersten und zweiten Satzes von Ausreißer-Dies. Der erste und der zweite Satz von Ausreißer-Dies kann dann einer weiteren Testung unterzogen und/oder aus einer Lieferkette entfernt werden. Ferner können die Schritte 604-616 in 6 für eine beliebige Anzahl von Laufzeitpopulationen wiederholt werden.
Es wird hierin zusätzlich in Betracht gezogen, dass die Schritte zur Bestimmung der statischen und dynamischen Defektivitätsgrenzwerte (beispielsweise Schritt 602 und Schritt 610 in 6) unter Verwendung der gleichen oder unterschiedlicher gewichteter Defektivitätsmodelle durchgeführt werden können. In einer Ausführungsform wird ein gemeinsames gewichtetes Defektivitätsmodell sowohl auf eine Trainingspopulation zur Bestimmung des statischen Defektivitätsgrenzwerts (beispielsweise Schritt 602) als auch auf die Laufzeitpopulation zur Bestimmung des dynamischen Defektivitätsgrenzwerts angewendet. Auf diese Weise können Defekte sowohl in der Trainings- als auch in der Laufzeitpopulation auf die gleiche Weise gewichtet werden. In einer anderen Ausführungsform werden getrennte gewichtete Defektivitätsmodelle auf eine Trainings- und eine Laufzeitpopulation oder auf verschiedene Laufzeitpopulationen angewendet. Beispielsweise kann ein bestimmtes Gewichtungsschema verwendet werden, um Defekte durch einen globalen Defektivitätsgrenzwert zu identifizieren, wie beispielsweise ein Gewichtungsschema, das zur Identifizierung von Killerdefekten konfiguriert ist, ohne darauf beschränkt zu sein. Anschließend können ein oder mehrere unterschiedliche Gewichtungsschemata angewendet werden, um feinere Ausreißer in der Laufzeitpopulation zu identifizieren. In einem anderen Fall kann das gewichtete Defektivitätsmodell, das in einer aktuellen Laufzeitpopulation verwendet wird, durch Rückmeldungen aus einer oder mehreren vorherigen Laufzeitpopulationen aktualisiert werden.
Wieder Bezug nehmend auf den Schritt 312 in 3B, umfasst in einer anderen Ausführungsform die Bestimmung des Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten der Dies in der Population die Identifizierung räumlicher Signaturen von Defekten basierend auf den Defektivitätswerten, wobei zumindest einige des Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf der Nähe zu anderen Dies mit räumlichen Defektivitätsmustern, die sich über mehrere Dies erstrecken, bestimmt werden. Anders ausgedrückt, kann die Bestimmung des Satzes von Ausreißer-Dies defektgesteuerte G-PAT-Techniken umfassen. In einigen Ausführungsformen kann eine Analyse der räumlichen Defektsignaturen außerdem Defektivitätswerte für Dies über eine Stichprobe 104 hinweg sowie zusätzliche Zuverlässigkeitsermittlungen, wie beispielsweise elektrische Testergebnisse (beispielsweise von einem elektrischen Testwerkzeug 108 erzeugt), umfassen.
7 umfasst Die-Karten, die allgemeine Prinzipien der G-PAT-Analyse gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung veranschaulichen. Insbesondere enthält 7 eine erste Die-Karte 702a einer ersten Probe 104a und eine zweite Die-Karte 702b einer zweiten Probe 104b, wobei fehlerhafte Dies als schraffiert und akzeptable Dies als unschraffiert dargestellt sind. Bei einer herkömmlichen G-PAT-Analyse können die schraffierten nicht bestandenen Dies beispielsweise Dies sein, die einen elektrischen Test nicht bestanden haben.
Ein Leitprinzip einer G-PAT-Analyse besteht darin, dass vermeintlich gute Dies (beispielsweise Dies, die einen elektrischen Test bestanden haben), die sich jedoch in einem Cluster von fehlgeschlagenen Dies (beispielsweise Dies, die einen elektrischen Test nicht bestanden haben) befinden, dennoch eine statistisch höhere Wahrscheinlichkeit von Frühausfällen aufweisen können als andere vermeintlich gute Dies in der Probe 104. Ein solcher Die wird als „guter Die in schlechter Nachbarschaft“ (GDBN, „good die in a bad neighborhood“) bezeichnet und kann in einer G-PAT-Analyse als Ausreißer identifiziert werden. Beispielsweise ist der in der Beifügung 706 abgebildete Die 704a auf der ersten Probe 104a ein vermeintlich guter Die, der von anderen vermeintlich guten Dies umgeben ist, während der in der Beifügung 708 abgebildete Die 704b auf der zweiten Probe 104b ein vermeintlich guter Die ist, der von durchgefallenen (fehlgeschlagenen) Dies umgeben ist. Dementsprechend kann eine G-PAT-Analyse den Die 704b als einen Ausreißer-Die identifizieren, der als nicht geeignet gekennzeichnet werden muss.
Es wird hierin in Betracht gezogen, dass G-PAT-Methoden durch Inline-Defektdaten, wie beispielsweise, aber nicht beschränkt auf, Defektivitätswerte, wie in der vorliegenden Offenbarung beschrieben, geleitet werden können.
Beispielsweise kann sich die Definition eines fehlgeschlagenen Dies in einer G-PAT-Analyse auf Dies erstrecken, die einen elektrischen Test bestehen, aber einem Defektivitätswert über einem ausgewählten Schwellenwert aufweisen. Wie bereits beschrieben, können beispielsweise I-PAT-Methoden verwendet werden, um Killerdefekte in testbaren oder nicht testbaren Bereichen zu identifizieren, die zu tatsächlichen oder vorhergesagten Betriebsausfällen führen können. In einem anderen Fall kann ein defekter Die in einer G-PAT-Analyse Dies enthalten, die basierend auf einem ausgewählten gewichteten Defektivitätsmodell als Ausreißer identifiziert werden (beispielsweise wie in den Schritten 308-312 von 3B oben beschrieben).
In einem weiteren Beispiel muss das Konzept eines durchgefallenen (fehlgeschlagenen) Dies in einer G-PAT-Analyse nicht binär sein. Vielmehr kann der Defektivitätswert eines Dies ein nicht-binärer Indikator für die Zuverlässigkeit sein, der in die räumliche G-PAT-Analyse einbezogen werden kann.
In einem weiteren Beispiel können Defektivitätsdaten den Umfang der Dies, die durch eine G-PAT-Analyse als nicht geeignet gekennzeichnet werden können, begrenzen oder einschränken. Beispielsweise kann eine typische G-PAT-Analyse einen Die als nicht geeignet kennzeichnen, wenn er an eine ausgewählte Anzahl von fehlerhaften Dies angrenzt (beispielsweise 2 oder mehr fehlerhafte Dies). Diese Art der Analyse ist jedoch sehr fehleranfällig (beispielsweise Overkill oder Underkill) und eignet sich möglicherweise nicht für Anwendungen, die strenge Zuverlässigkeitsstandards erfordern. Bei einer Probe 104 mit einem Kratzer, der sich über mehrere Dies erstreckt, kann es beispielsweise vorkommen, dass mehrere Dies in einem mittleren oder getrennteren Bereich der Kratzersignatur die elektrischen Tests nicht bestehen und als durchgefallene Dies identifiziert werden. Eine typische G-PAT-Analyse kann es jedoch versäumen, Dies über die gesamte Kratzersignatur hinweg zu identifizieren (beispielsweise Underkill) und kann darüber hinaus fälschlicherweise Dies in der Nähe der fehlgeschlagenen Dies als nicht geeignet kennzeichnen, die jedoch nicht innerhalb der Kratzersignatur liegen und daher aus denselben Gründen wie die zerkratzten Dies nicht wahrscheinlich versagen können (beispielsweise Overkill).
In einigen Ausführungsformen kann ein räumliches Muster von Defekten oder durchgefallenen Dies (unter Berücksichtigung der hierin enthaltenen breiteren Definition von durchgefallenen Dies) die Identifizierung von Ausreißer-Dies einschränken. So können beispielsweise anstelle der Einfärbung aller Dies in der Nähe einer ausgewählten Anzahl von durchgefallenen Dies nur die Dies als Ausreißer betrachtet werden, die mit dem räumlichen Muster der Defekte assoziiert sind. In Fortsetzung des obigen Beispiels einer Kratzersignatur können Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung Dies als Ausreißer identifizieren, basierend darauf, ob sie Teil einer räumlichen Defektsignatur sind, anstatt lediglich eine Anzahl benachbarter durchgefallener Dies zu berücksichtigen.
3C ist ein Flussdiagramm, das die Schritte (oder Unterschritte) veranschaulicht, die mit der Bestimmung des Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten der Dies in der Population assoziiert sind, einschließlich der Identifizierung räumlicher Defektsignaturen basierend auf den Defektivitätswerten (beispielsweise Schritt 312 des Verfahrens 300) als Teil einer defektgesteuerten G-PAT-Methodik gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. 3C hat mehrere Schritte (oder Unterschritte) mit 3B gemeinsam, so dass die mit 3B verbundenen Beschreibungen auch auf 3C angewendet werden können.
In einer Ausführungsform umfasst der Schritt 312 einen Schritt 314 zur Identifizierung einer oder mehrerer räumlicher Defektsignaturen auf einer Probe 104 basierend auf mindestens einem der gewichteten Defekte oder der Defektivitätswerte der Vielzahl von Dies auf der Probe 104. In einer anderen Ausführungsform umfasst der Schritt 312 einen Schritt 316 zur Klassifizierung von Dies innerhalb der einen oder mehreren räumlichen Defektsignaturen als Teil des Satzes von Ausreißer-Dies.
Es wird hierin erwogen, dass der Schritt 314 der Identifizierung räumlicher Defektsignaturen auf mehrere Arten durchgeführt werden kann.
In einer Ausführungsform wird eine räumliche Defektsignatur zumindest teilweise aus den (beispielsweise in Schritt 310 erzeugten) Defektivitätswerten identifiziert. So kann beispielsweise eine Die-Karte erstellt werden, bei der die Farbe oder ein anderes identifizierbares Merkmal eines Dies für den Defektivitätswert dieses Dies repräsentativ ist. Auf diese Weise können räumliche Defektsignaturen mit einer Auflösung auf Die-Ebene identifiziert werden.
In einer anderen Ausführungsform wird eine räumliche Defektsignatur zumindest teilweise aus räumlichen Verteilungen gewichteter Defekte identifiziert (beispielsweise Defekte, die in Schritt 308 gewichtet wurden). Auf diese Weise können räumliche Defektsignaturen mit einer Auflösung auf Sub-Die Level basierend auf der besonderen Verteilung von Defekten über die Probe 104 hinweg identifiziert werden. So kann beispielsweise eine Die-Karte mit den gestapelten gewichteten Defekten aus verschiedenen interessierenden Schichten erstellt werden, um eine grafische Darstellung der Defekte über die Probe hinweg zu erhalten. Beispielsweise können Defekte mit unterschiedlichen Gewichtungen durch unterschiedliche Farben, Symbole oder andere differenzierte Merkmale dargestellt werden. In einem anderen Fall können alle Defekte, die mindestens eine bestimmte Gewichtung haben, in der Die-Karte dargestellt werden. Darüber hinaus ermöglicht die Verwendung der gewichteten Defekte die Hervorhebung von Defekten mit einer höheren Wahrscheinlichkeit, die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen, und das Herausfiltern von Stördefekten (die beispielsweise mit Null gewichtet werden können, um sie von der weiteren Analyse auszuschließen).
In einer anderen Ausführungsform wird eine räumliche Defektsignatur zumindest teilweise anhand der Standorte durchgefallener Dies identifiziert. Wie bereits beschrieben, kann es sich bei fehlgeschlagenen Dies um Dies handeln, die einen oder mehrere elektrische Tests nicht bestanden haben (beispielsweise durch ein elektrisches Testwerkzeug 108), um Dies, bei denen Killerdefekte in testbaren oder anderweitig nicht testbaren Bereichen der Dies festgestellt wurden, oder um eine Kombination aus beidem.
Ferner wird hierin erwogen, dass räumliche Defektsignaturen auf verschiedene Weise im Rahmen des Geistes und des Umfangs der vorliegenden Offenbarung identifiziert werden können. Darüber hinaus können räumliche Defektsignaturen durch eine beliebige Kombination von statistischen oder bildbasierten Erkennungsverfahren identifiziert werden.
In einer Ausführungsform kann eine Die-Karte, die eine beliebige Kombination von durchgefallenen Dies, Defektivitätswerten und Orten gewichteter Defekte (beispielsweise Orte von Defekten, die nicht mit Null gewichtet und als Stördefekte klassifiziert sind) enthält, als ein Bild für einen bildbasierten Algorithmus zur Erkennung räumlicher Signaturen bereitgestellt werden. Darüber hinaus kann ein bildbasierter Algorithmus zur Erkennung räumlicher Signaturen jede Art von Algorithmus zur Erkennung räumlicher Signaturen umfassen, der in der Technik bekannt ist, einschließlich, aber nicht beschränkt auf regelbasierte Techniken, Mustervergleichsverfahren oder maschinelle Lernverfahren. So können regelbasierte Techniken beispielsweise Defektcluster (beispielsweise Defekte innerhalb eines bestimmten Bereichs der Probe) oder Defekte, die entlang einer definierten Signatur (beispielsweise einer Linie, eines Bogens, eines Rings oder Ähnlichem) liegen, identifizieren. In einem weiteren Beispiel können Mustervergleichsverfahren Defektverteilungen auf bekannte Defektsignaturen (beispielsweise Spiralen, Bögen, Schnittliniensignaturen oder ähnliches) analysieren. Darüber hinaus können in einigen Ausführungsformen schichtspezifische Informationen verwendet werden, um die Musteridentifizierung räumlicher Defektsignaturen zu erleichtern. So kann es beispielsweise der Fall sein, dass bestimmte Schichten bekannte Signaturen auf Waferebene aufweisen, die den mit dieser Schicht verbundenen Fertigungsschritten gemeinsam sind. So können beispielsweise wirbelförmige oder gekrümmte Defektsignaturen für Schichten typisch sein, bei denen die chemisch-mechanische Planarisierung (CMP) oder das Aufschleudern von Schichten eingesetzt wird. Auf diese Weise können die für die Erkennung räumlicher Defektsignaturen verwendeten Techniken je nach Probenschicht variieren.
In einer anderen Ausführungsform werden räumliche Defektsignaturen mithilfe von Algorithmen zur statistischen Ausreißererkennung identifiziert. In einer anderen Ausführungsform werden räumliche Defektsignaturen zumindest teilweise durch Benutzereingabe oder benutzergeführte Eingabe identifiziert. Beispielsweise kann einem Benutzer eine Die-Karte zur Identifizierung von räumlichen Mustern vorgelegt werden, die über die Benutzeroberfläche 116 eingegeben werden können. In einem anderen Beispiel können einem Benutzer die Ergebnisse algorithmisch identifizierter räumlicher Muster zum Review und/oder zur Modifikation vorgelegt werden.
Unter Bezugnahme auf die 8A-9C wird die defektgeleitete G-PAT gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ausführlicher beschrieben.
8A-8B veranschaulichen konzeptionell die Verwendungen von Defekten zur Verbesserung einer herkömmlichen G-PAT-Methode, die auf fehlgeschlagenen Dies basiert, die durch Versagen der elektrischen Testung identifiziert wurden. 8A ist eine schematische Darstellung der Identifizierung von Ausreißer-Dies mit einer eigenständigen (standalone) G-PAT-Technik gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. 8A zeigt eine erste Draufsicht 802 einer Probe 104 mit vielen über die Probe 104 verteilten Dies 804, wobei Dies, die die elektrische Testung nicht bestehen, als fehlgeschlagene Dies 806 identifiziert und mit einem geschlossenen (durchgezogenen, dunklen) „X“ dargestellt werden. 8A zeigt außerdem eine zweite Draufsicht 808 der Probe 104, in der Dies in der Nähe der durchgefallenen Dies 806, die mit einem unschraffierten (hellen) „X“ gekennzeichnet sind, als Ausreißer-Dies 810 durch eine eigenständige (standalone) G-PAT-Technik identifiziert und als nicht geeignet gekennzeichnet werden. In dieser Simulation identifiziert das traditionelle G-PAT alle an die durchgefallenen Dies 806 angrenzenden Dies als Ausreißer-Dies 810.
8B ist eine schematische Darstellung der Identifizierung von Ausreißer-Dies mit einer defektgesteuerten G-PAT-Technik gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. 8B zeigt eine zweite Draufsicht 812 der Probe 104, die der ersten Draufsicht 802 in 8A ähnelt, aber darüber hinaus einen Overlay (Überlagerung) gewichteter Defekte 814 sowie einen Overlay räumlicher Defektsignaturen 816 aufweist, die mit vier Kratzern auf der Probe 104 assoziert sind. In einer Ausführungsform werden die räumlichen Defektsignaturen 816, die mit den Kratzern verbunden sind, identifiziert. Die räumlichen Defektsignaturen 816 können beispielsweise basierend auf einer beliebigen Kombination eines räumlichen Musters der durchgefallenen Dies 806, eines räumlichen Musters der gewichteten Defekte 814 oder eines räumlichen Musters von Ausreißer-Dies, die basierend auf Defektivitätswerten identifiziert wurden, identifiziert werden.
8B zeigt außerdem eine zweite Draufsicht 818 der Probe 104, in der Ausreißer-Dies 810, die unter Verwendung der defektgesteuerten G-PAT identifiziert wurden, mit einem unschraffierten „X“ markiert sind. In 8B sind die durchgefallenen Dies 806 mit größeren räumlichen Defektsignaturen 816 assoziiert, die mit gekrümmten Kratzern über die Probe 104 hinweg verbunden sind, die zumindest teilweise durch die gewichteten Defekte 814 und/oder die zugehörigen Defektivitätswerte identifizierbar sind. Auf diese Weise kann der Satz von Ausreißer-Dies 810 Dies enthalten, die genauer mit der Grundursache in Verbindung stehen, die mit den räumlichen Defektsignaturen 816 (beispielsweise den Kratzern) assoziiert ist. 8B zeigt beispielsweise die Identifizierung einer Gruppe 820 von Ausreißer-Dies 810 zwischen zwei Sätzen von durchgefallenen Dies 806, die mit einem gemeinsamen Kratzerpfad assoziiert sind, der bei der herkömmlichen G-PAT-Methode von 8A nicht identifiziert wird. Auf diese Weise reduziert das defektgeführte G-PAT den Underkill durch die Identifizierung von Dies mit wahrscheinlichen Zuverlässigkeitsproblemen. Gemäß einem weiteren Beispiel enthält der Satz der Ausreißer-Dies 810 keine Dies 822 (in 8A dargestellt), die radial zwischen den räumlichen Defektsignaturen 816 der Kratzer liegen, da diese Dies wahrscheinlich nicht von den Kratzern betroffen sind. In Anbetracht der Tatsache, dass diese Dies in 8A als Ausreißer-Dies 810 identifiziert wurden, reduziert der defektgesteuerte Ansatz von 8B den Overkill.
9A-9C zeigen experimentelle Implementierungen von defektgesteuerten G-PAT-Methoden an drei Beispiel-Dies gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. 9A-9C enthalten Die-Karten 902, 904, 906 einschließlich gewichteter Defekte 908 (beispielsweise Defekte, die als nicht störende Defekte basierend auf einem gewichteten Defektivitätsmodell betrachtet werden) über Dies 910 hinweg auf einer Probe 104. Verschiedene Informationen auf Die-Ebene können ebenfalls in eine Die-Karte aufgenommen werden. So werden beispielsweise bei E-Test fehlgeschlagene Dies 912, die einen elektrischen Test nicht bestanden haben, als durchgehende diagonal schraffierte Flächen von links unten nach rechts oben dargestellt. In einem weiteren Beispiel sind die herkömmlichen G-PAT-Ausreißer-Dies 914, die nur aufgrund der Anwendung von G-PAT-Techniken auf die bei den E-Tests durchgefallenen Dies 912 identifiziert wurden, horizontal schraffiert. Ein weiteres Beispiel sind die defektgesteuerten G-PAT-Ausreißer-Dies 916, die basierend auf G-PAT-Methoden, die von den gewichteten Defekten 908 geleitet werden, identifiziert wurden und die als strichschraffiert dargestellt sind. Zusätzlich, wenn auch nicht dargestellt, können Die-Karten, wie die in den 9A-9C dargestellten, Defektivitätswerte enthalten. Beispielsweise können Dies basierend auf den Defektivitätswerten farbig, schraffiert oder anderweitig gekennzeichnet sein.
In einer Ausführungsform werden Die-Karten, wie beispielsweise die in den 9A-9C dargestellten, als Eingaben für die Erkennung von räumlichen Defektsignaturen bereitgestellt, ohne darauf beschränkt zu sein. Auf diese Weise können die räumlichen Defektsignaturen Gruppen von Defekten identifizieren, die mit gemeinsamen Grundursachen assoziiert sind, die dann verwendet werden können, um eine G-PAT-Methode zur Bestimmung von Ausreißer-Dies zu leiten, die mit diesen räumlichen Defektsignaturen assoziiert sind. Beispielsweise können, jedoch müssen nicht notwendigerweise, die räumlichen Defektsignaturen mit elektrischen Testdaten (beispielsweise den bei den E-Tests durchgefallenen Dies 912) kombiniert werden, um Ausreißer-Dies zu identifizieren, die zwar die elektrischen Tests bestehen, aber dennoch eine höhere Wahrscheinlichkeit eines frühzeitigen Ausfalls aufweisen (beispielsweise latente Defekte) als andere Dies in der Population.
Wie in den 9A bis 9C dargestellt, kann die herkömmliche G-PAT-Technik, die ausschließlich auf den nicht bestandenen E-Test-Dies 912 basiert, im Allgemeinen nicht in der Lage sein, signifikante Risiko-Dies zu erfassen, die mit einer räumlichen Defektsignatur assoziiert sind. Die herkömmlichen G-PAT-Ausreißer-Dies 914 umfassen beispielsweise einige Dies, die mit Defektclustern 918 assoziiert sind, die weitgehend von durchgefallenen Dies 806 umgeben sind oder sich in der Nähe von Kanten befinden. Die herkömmliche G-PAT-Technik versagt jedoch oft darin, das gesamte Ausmaß der Defektcluster 918 zu erfassen. Darüber hinaus versagt die herkömmliche G-PAT-Technik oft darin Dies zu erfassen, die sich entlang langer linearer oder gekrümmter Kratzmuster 920 befinden, die sich über mehrere Dies erstrecken, insbesondere wenn sich die Kratzmuster in diagonaler Richtung über die Dies erstrecken. Im Gegensatz dazu wurden diese Dies mit dem hierin offengelegten defektgesteuerten Ansatz erfasst und sind in dem Satz der defektgesteuerten G-PAT-Ausreißer-Dies 916 enthalten.
Im Gegensatz dazu werden solche Dies durch den defektgesteuerten G-PAT-Ansatz zuverlässiger erfasst und sind in den defektgesteuerten G-PAT-Ausreißer-Dies 916 enthalten. Es wird darauf hingewiesen, dass die defektgesteuerten G-PAT-Ausreißer-Dies 916 in den 9A-9C nur Ausreißer-Dies zeigen, die bei der herkömmlichen G-PAT-Technik nicht als herkömmliche G-PAT-Ausreißer-Dies 914 identifiziert werden, um die Vorteile der defektgesteuerten Ansätze klar zu unterscheiden. Obwohl in 9A-9C nicht dargestellt, können die defektgeführten G-PAT-Ausreißer-Dies 916 auch mindestens einige, aber nicht notwendigerweise alle der herkömmlichen G-PAT-Ausreißer-Dies 914 umfassen, wie allgemein in Bezug auf 8A und 8B beschrieben.
Unter Bezugnahme auf 3A und 3B wurden hierin zahlreiche Techniken zur Identifizierung eines Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf gewichteten Defekten (beispielsweise der Schritt 304 des Verfahrens 300) offenbart. Es ist auch zu verstehen, dass die hierin enthaltenen spezifischen Beispiele und Abbildungen nur zu Veranschaulichungszwecken dienen und nicht als Einschränkung der vorliegenden Offenbarung zu verstehen sind.
Es wird hierin weiterhin in Betracht gezogen, dass verschiedene Techniken unterschiedliche Vor- und Nachteile haben können, die mit einer beliebigen Anzahl von Faktoren zusammenhängen, einschließlich der Empfindlichkeit gegenüber bestimmten Defekten, dem Durchsatz oder den Rechenanforderungen.
In einer Ausführungsform kann das Verfahren 300 die Iteration des Schritts 304 unter Verwendung mehrerer verschiedener Techniken umfassen, wobei jede Iteration einen anderen Kandidatensatz von Ausreißer-Dies liefert. Dann kann das Verfahren 300 weiterhin einen Schritt zur Identifizierung eines Ausgabesatzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Kandidatensätzen umfassen. In diesem Zusammenhang kann der Ausgangssatz von Ausreißer-Dies unter Verwendung eines Ensemble-Ansatzes erzeugt werden, um die verschiedenen Stärken der unterschiedlichen Ansätze zu nutzen. Darüber hinaus kann ein Ensemble-Ansatz ein größeres Vertrauen in die Auswahl von Ausreißer-Dies bieten, was gleichzeitig eine Verringerung von Underkill durch die Erfassung einer Vielzahl von Defekttypen und - klassen durch die verschiedenen Techniken, eine Verringerung von Overkill insgesamt durch die Begrenzung der Auswirkungen von Overkill in Verbindung mit einer beliebigen Technik und eine Verbesserung der Zuverlässigkeit der Produktionslinie insgesamt durch die genaue Identifizierung von Hochrisiko-Dies ermöglichen kann.
Darüber hinaus kann der Ausgabesatz der Ausreißer-Dies basierend auf den Kandidatensätzen mit einer Vielzahl von Ansätzen erzeugt werden. Beispielsweise kann ein bestimmter Die in dem Ausgabesatz der Ausreißer-Dies klassifiziert werden, wenn der bestimmte Die in einer ausgewählten Anzahl von Kandidatensätzen von Ausreißer-Dies identifiziert wird (beispielsweise zwei oder mehr, drei oder mehr, oder ähnliches). Bei diesem Ansatz kann die Identifizierung eines bestimmten Dies mit mehreren Techniken die Zuverlässigkeit der Klassifizierung erhöhen. Ebenso kann ein Die, der durch eine (oder eine relativ geringe Anzahl) von Techniken identifiziert wurde, ein relativ geringeres Risiko aufweisen. Gemäß einem weiteren Beispiel können die verschiedenen Techniken selber (und die zugehörigen Kandidatensätze von Defekten) bei einer endgültigen Bestimmung gewichtet werden. Wenn beispielsweise bestimmte Techniken für die Identifizierung bestimmter Defekttypen (beispielsweise Killerdefekte, Kratzerdefekte oder ähnliches) gut geeignet sind, können die von dieser Technik identifizierten Dies höher gewichtet werden, um die genaue Erkennung dieser Defekttypen zu erleichtern.
Der hierin beschriebene Gegenstand illustriert manchmal verschiedene Komponenten, die in anderen Komponenten enthalten oder mit diesen verbunden sind. Es versteht sich, dass solche dargestellten Architekturen lediglich beispielhaft sind und dass in der Tat viele andere Architekturen implementiert werden können, die die gleiche Funktionalität erreichen. In einem konzeptionellen Sinne ist jede Anordnung von Komponenten zur Erreichung der gleichen Funktionalität effektiv „verbunden“ oder „assoziiert“, so dass die gewünschte Funktionalität erreicht wird. Daher können beliebige zwei Komponenten, die hierin kombiniert werden, um eine bestimmte Funktionalität zu erreichen, als „miteinander verbunden“ beziehungsweise „miteinander assoziiert“ angesehen werden, so dass die gewünschte Funktionalität erreicht wird, unabhängig von Architekturen oder intermedialen Komponenten. Ebenso können zwei beliebige auf diese Weise verbundene beziehungsweise assoziierte Komponenten als miteinander „verbunden“ oder „gekoppelt“ angesehen werden, um die gewünschte Funktionalität zu erreichen, und beliebige zwei Komponenten, die auf diese Weise miteinander assoziiert werden können, können auch als miteinander „koppelbar“ angesehen werden, um die gewünschte Funktionalität zu erreichen. Spezifische Beispiele für „koppelbar“ sind unter anderem, jedoch nicht darauf beschränkt, physisch interagierbare und/oder physisch interagierende Komponenten und/oder drahtlos interagierbare und/oder drahtlos interagierende Komponenten und/oder logisch interagierbare und/oder logisch interagierende Komponenten.
Es wird davon ausgegangen, dass die vorliegende Offenbarung und viele ihrer begleitenden Vorteile durch die vorstehende Beschreibung verständlich werden, und es ist offensichtlich, dass verschiedene Änderungen an Form, Konstruktion und Anordnung der Komponenten vorgenommen werden können, ohne von dem offenbarten Gegenstand abzuweichen oder ohne alle seine materiellen Vorteile aufzugeben. Die beschriebene Form dient lediglich der Erläuterung, und es ist die Absicht der folgenden Ansprüche, solche Änderungen zu umfassen und einzuschließen. Darüber hinaus versteht es sich, dass die Erfindung durch die beigefügten Ansprüche definiert ist.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

US 10761128 B2 [0021, 0045]
US 20190295908 [0076]

Claims

Inspektionssystem, umfassend: eine Steuerung, die mit einem oder mehreren Inline-Probenanalysewerkzeugen kommunikativ gekoppelt ist, wobei die Steuerung einen oder mehrere Prozessoren umfasst, die so konfiguriert sind, dass sie Programmbefehle ausführen, die den einen oder die mehreren Prozessoren zu Folgendem veranlassen: Identifizieren von Defekten in einer Population von Dies basierend auf Daten, die von mindestens einem des einen oder der mehreren Inline-Probenanalysewerkzeuge empfangen wurden; Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells, wobei das gewichtete Defektivitätsmodell den identifizierten Defekten Gewichtungen zuweist, die indikativ für vorhergesagte Auswirkungen der identifizierten Defekte hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Dies sind; Erzeugen von Defektivitätswerten für die Dies in der Population durch Aggregieren der gewichteten Defekte in den jeweiligen Dies in der Population; und Bestimmen eines Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population, wobei mindestens einige des Satzes von Ausreißer-Dies von der Population isoliert werden.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das eine oder die mehreren Inline-Probenanalysewerkzeuge mindestens ein Inspektionswerkzeug und/oder ein Metrologie-Werkzeug umfassen.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Isolieren von mindestens einigen des Satzes von Ausreißer-Dies aus der Population Folgendes umfasst: Entfernen der isolierten Dies aus einer Lieferkette.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Isolieren von mindestens einigen aus dem Satz von Ausreißer-Dies aus der Population Folgendes umfasst: Unterziehen der isolierten Dies einem oder mehreren Leistungstests.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Isolieren von mindestens einigen des Satzes von Ausreißer-Dies aus der Population Folgendes umfasst: Bereitstellen zumindest der Defektivitätswerte für den Satz von Ausreißer-Dies an einen Benutzer zur Überprüfung.
Inspektionssystem nach Anspruch 5, wobei das Isolieren von zumindest einigen der Ausreißer-Dies aus der Population ferner Folgendes umfasst: Bereitstellen der Defektivitätswerte des Rests der Population für den Benutzer zur Überprüfung.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei die Population mindestens eines von Folgendem umfasst: Dies in einer Probe, Dies in mehreren Proben in einer Charge oder Dies in Proben in mehreren Chargen.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells umfasst: Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells basierend auf einem oder mehreren gemessenen Merkmalen der identifizierten Defekte.
Inspektionssystem nach Anspruch 8, wobei das eine oder die mehreren gemessenen Merkmale der identifizierten Defekte mindestens eines der folgenden Merkmale umfassen: Abweichungen von einer Konstruktionsspezifikation, Defektart, Defektklasse oder Defektschwere.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells umfasst: Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells basierend auf Beziehungen zwischen einem bestimmten Defekt und einem oder mehreren zusätzlichen identifizierten Defekten.
Inspektionssystem nach Anspruch 10, wobei die Beziehungen zwischen einem bestimmten Defekt und einem oder mehreren zusätzlichen identifizierten Defekten Folgendes mindestens eine der folgenden Beziehungen umfassen: Defektdichte auf der bestimmten Schicht, Defektdichte an einer bestimmten Stelle über mehrere Schichten hinweg oder räumliche Defektivitätsmuster.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells umfasst: Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells basierend auf gemessenen Eigenschaften einer oder mehrerer Schichten, die die identifizierten Defekte umgeben.
Inspektionssystem nach Anspruch 12, wobei die gemessenen Eigenschaften einer oder mehrerer die identifizierten Defekte umgebender Schichten mindestens eine der folgenden Eigenschaften umfassen: Schichtdicke, Schichtzusammensetzung, Schichtebenheit, Schichttopographie, Schichtwiderstand, lokale Spannungsmessungen oder Messungen kritischer Abmessungen eines oder mehrerer strukturierter Merkmale, die die identifizierten Defekte umgeben.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells umfasst: Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells basierend auf der Lage in einem oder mehreren definierten Bereichen mit Beachtung.
Inspektionssystem nach Anspruch 14, wobei mindestens einer der einen oder mehreren Bereiche mit Beachtung umfasst: einen oder mehrere Bereiche mit Testausreißern, die nicht durch ein elektrisches Testwerkzeug getestet werden, wobei das gewichtete Defektivitätsmodell Defekten in dem einen oder den mehreren Bereichen mit Testausreißern relativ hohe Gewichtungen zuweist, um die Identifizierung von Defekten in dem einen oder den mehreren Bereichen mit Testausreißern zu erleichtern.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells umfasst: Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells basierend auf Indikatoren für die Relevanz für Zuverlässigkeitsprobleme durch mindestens eine Bibliothek von Defektattributen und/oder eine maschinelle Lerntechnik.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells Folgendes umfasst: Klassifizieren der identifizierten Defekte in eine ausgewählte Anzahl von gewichteten Klassen.
Inspektionssystem nach Anspruch 17, wobei die ausgewählte Anzahl gewichteter Klassen drei gewichtete Klassen umfasst.
Inspektionssystem nach Anspruch 17, wobei mindestens eine der gewichteten Klassen Killerdefekte umfasst, zu denen vorhergesagt wird, dass sie mindestens einen sofortigen oder vorzeitigen Ausfall verursachen.
Inspektionssystem nach Anspruch 17, wobei mindestens eine der gewichteten Klassen Stördefekte enthält, die mit Null gewichtet sind.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen eines Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population Folgendes umfasst: Sortieren der Dies in der Population basierend auf den Defektivitätswerten; und Bestimmen eines Grenzwertes zum Verwerfen des Defektivitätswerts, der den Satz von Ausreißer-Dies von einem Rest der Population basierend auf den sortierten Defektivitätswerten trennt.
Inspektionssystem nach Anspruch 21, wobei das Bestimmen eines Grenzwertes zum Verwerfen des Defektivitätswerts, der den Satz von Ausreißer-Dies von einem Rest der Population trennt, basierend auf den sortierten Dies Folgendes umfasst: Erzeugen eines Ausreißerdiagramms, das die sortierten Defektivitätswerte aufträgt; und Bestimmen eines Grenzwertes zum Verwerfen des Defektivitätswerts, der den Satz von Ausreißer-Dies von einem Rest der Population trennt, basierend auf dem Ausreißerdiagramm.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen eines Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population Folgendes umfasst: Klassifizieren von Dies in der Population, die einen Defektivitätswert über einem ausgewählten Schwellenwert aufweisen, in den Satz von Ausreißer-Dies.
Inspektionssystem nach Anspruch 23, wobei das Bestimmen eines Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population ferner Folgendes umfasst: Begrenzen der Anzahl von Dies in dem Satz von Ausreißer-Dies basierend auf einer Obergrenze, wobei die Obergrenze basierend auf mindestens einer von einer wirtschaftlichen Begrenzung oder einer Ausbeutebegrenzung bestimmt wird.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen eines Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population Folgendes umfasst: Definieren eines globalen Defektivitätsgrenzwerts basierend auf einer Trainingspopulation von Dies; und Klassifizieren von Dies in der Population, die einen Defektivitätswert oberhalb des globalen Defektivitätsgrenzwerts aufweisen, in den Satz von Ausreißer-Dies.
Inspektionssystem nach Anspruch 25, zudem Folgendes umfassend: Definieren eines dynamischen Defektivitätsgrenzwerts basierend auf der Population von Dies, die den globalen Defektivitätsgrenzwert überschreiten; und ferner Klassifizieren von Dies in der Population mit einem Defektivitätswert oberhalb des dynamischen Defektivitätsgrenzwerts in den Satz von Ausreißer-Dies.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen eines Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population Folgendes umfasst: Erzeugen einer Die-Karte, die mindestens einen von den gewichteten Defekten oder den Defektivitätswerten umfasst, die mit den Dies in einer Probe der Population assoziiert sind; Identifizieren einer oder mehrerer räumlicher Defektsignaturen auf der Probe basierend auf mindestens einem von den gewichteten Defekten oder den Defektivitätswerten, die mit den Dies in der Probe assoziiert sind; und Klassifizieren von Defekten innerhalb der einen oder mehreren räumlichen Defektsignaturen in dem Satz von Ausreißer-Dies.
Inspektionssystem nach Anspruch 27, wobei die Die-Karte ferner fehlgeschlagene Dies enthält, die einen elektrischen Test nicht bestanden haben, wobei das Identifizieren einer oder mehrerer räumlicher Defektsignaturen auf der Probe umfasst: Identifizieren einer oder mehrerer räumlicher Defektsignaturen auf der Probe zumindest teilweise basierend auf den fehlgeschlagenen Dies.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei die Population umfasst: Dies, die einen elektrischen Test bestehen.
Inspektionssystem nach Anspruch 1, wobei das System weiterhin umfasst: mindestens eines des einen oder der mehreren Probenanalysewerkzeuge.
Ein Inspektionsverfahren umfassend: Identifizieren von Defekten in einer Population von Dies basierend auf Inspektionsdaten, die von einem oder mehreren Inline-Probenanalysewerkzeugen empfangen wurden; Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells, wobei das gewichtete Defektivitätsmodell den identifizierten Defekten Gewichtungen zuweist, die indikativ für vorhergesagte Auswirkungen der identifizierten Defekte hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Dies sind; Erzeugen von Defektivitätswerten für die Dies in der Population durch Aggregieren der gewichteten Defekte in den jeweiligen Dies in der Population; und Bestimmen eines Satzes von Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population, wobei mindestens einige des Satzes von Ausreißer-Dies von der Population isoliert werden.
Inspektionssystem, umfassend: eine Steuerung, die mit einem oder mehreren Inline-Probenanalysewerkzeugen kommunikativ gekoppelt ist, wobei die Steuerung einen oder mehrere Prozessoren umfasst, die so konfiguriert sind, dass sie Programmbefehle ausführen, die den einen oder die mehreren Prozessoren zu Folgendem veranlassen: Identifizieren von Defekten in einer Population von Dies basierend auf Inspektionsdaten, die von dem einen oder den mehreren Inline-Probenanalysewerkzeugen empfangen wurden; Bestimmen von zwei oder mehreren Sätzen von Kandidaten für Ausreißer-Dies in der Population, die zwei oder mehr gewichtete Defektivitätsmodelle verwenden, wobei das Bestimmen eines bestimmten Satzes der zwei oder mehr Kandidaten für Ausreißer-Dies ein bestimmtes gewichtetes Defektivitätsmodell der zwei oder mehr gewichteten Defektivitätsmodelle benutzen, umfassend: Zuweisen von Gewichtungen zu den identifizierten Defekten unter Verwendung eines gewichteten Defektivitätsmodells, wobei das bestimmte gewichtete Defektivitätsmodell den identifizierten Defekten Gewichtungen zuweist, die indikativ für vorhergesagte Auswirkungen der identifizierten Defekte hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Dies sind; Erzeugen von Defektivitätswerten für die Dies in der Population durch Aggregieren der gewichteten Defekte in den jeweiligen Dies in der Population; und Bestimmen eines bestimmten Satzes von zwei oder mehr Kandidaten für Ausreißer-Dies basierend auf den Defektivitätswerten für die Dies in der Population; und Bestimmen eines Ausgabesatzes von Ausreißer-Dies basierend auf den zwei oder mehr Sätzen der Kandidaten für Ausreißer-Dies, wobei mindestens einige des Ausgabesatzes von Ausreißer-Dies von der Population isoliert werden.
Inspektionssystem nach Anspruch 32, wobei das Bestimmen eines Ausgabesatzes von Ausreißer-Dies, basierend auf den zwei oder mehr Sätzen von Kandidaten für Ausreißer-Dies umfasst: Klassifizieren der Dies in zumindest in eine ausgewählte Anzahl von den zwei oder mehr Sätzen von Kandidaten für Ausreißer-Dies in dem Ausgabesatz von Ausreißer-Dies.