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利用統計學的方法解決AlCu薄膜濺射過程中的缺陷論文

時間:2018-07-19 12:10:15 統計學 我要投稿

利用統計學的方法解決AlCu薄膜濺射過程中的缺陷論文

  摘 要:物理汽相沉積(Physical Vapor Deposition)工藝在集成電路制造工藝流程中的作用是形成金屬層,作為導電介質。它通過磁控濺射的方法在晶圓表面形成一層平整的金屬層。而MIM層作為元器件的電容結構,它的金屬膜厚度最薄,在整個金屬導線層中對金屬缺陷的要求最高。任何微小的缺陷都會導致電容的擊穿電壓發生異常或存儲能力受到不良影響。在所有的缺陷類型中存在一種裂紋缺陷,該缺陷發生機率高達2%。文章通過統計學方法,找到影響缺陷的主要因素并通過優化金屬膜的濺射條件,最終解決裂紋缺陷。

利用統計學的方法解決AlCu薄膜濺射過程中的缺陷論文

  關鍵詞:MIM結構;裂紋;缺陷;DOE;實驗設計;主成分分析

  中圖分類號:TN4 文獻標志碼:A 文章編號:2095-2945(2017)30-0101-03

  引言

  隨著人類社會的不斷發展與進步,各種各樣的高新技術應運而生,集成電路作為上世紀60年代的新技術而誕生,并至今造福人類,而且得到了很好地發展。在當今的信息時代,信息技術已經滲透到了國民經濟的各個領域,人們在日常生活中無處不感受到信息技術所帶來的方便與快捷。信息技術的基礎是微電子技術,而集成電路(IC)正是微電子技術的核心,是整個信息產業和信息社會的根本基礎。集成電路在現代生活中擁有不可或缺的地位,它已經與我們的.日常生活緊緊相連,并越來越多的深入人們的日常生活,大到航空醫療,小到汽車手機,隨著集成電路的特征尺寸越來越小,對晶圓(wafer)的缺陷要求也越來越嚴格。

  物理汽相沉積(Physical Vapor Deposition)工藝在集成電路制造工藝流程中的作用是形成金屬層,作為導電介質。它通過磁控濺射的方法在晶圓表面形成一層平整的金屬層。而MIM層作為元器件的電容結構,它的金屬膜厚度最薄,在整個金屬導線層中對金屬缺陷的要求最高,如圖1。任何微小的缺陷都會導致電容的擊穿電壓發生異常或存儲能力受到不良影響。

  1 存在的問題

  在所有的缺陷類型中存在一種裂紋缺陷(crack defect),該缺陷發生機率高達2%,如圖2。

  統計學方法實驗過程:

  (1)相關性分析

  通過之前的數據顯示,由于發生裂紋的晶圓,其晶圓可接受性測試(WAT)擊穿電壓(BV)會發生異常,為了更好的解決問題,我們首先對缺陷數量(crack count)和電性參數擊穿電壓(BV)做相關性分析,分析工具為Excel 2010。

  發生裂紋缺陷的wafer必然會造成電容擊穿電壓BV閾值變小,如圖3。

  圖4和表1告訴我們:根據之前發生過的缺陷情況,其缺陷數量和擊穿電壓(BV WAT),二者存在強相關性,而當缺陷減少到一定程度后,BV恢復為正常水平,同時相關性變弱。

  (2)主成分分析法(PCA)

  使用主成分分析法(PCA)把所有process過程中出現的參數進行分類處理,工具為SPSS 2.0。

  從旋轉成分矩陣圖(圖5)(<0.75的情況被隱藏)中,可以把前5個主成分結合工程上的經驗進行分類。

  分別將成分得分FAC1_1~FAC5_1逐列從大到小排序,發現在FAC3_1這個成分上的投影與BV WAT的情形具有相關性,如圖6。

  (3)實驗設計(DOE)

  選擇FAC3這個主成分中的三個參數作為響應,設定合理的target和spec,應用DOE優化該三個響應值,如表2。

  在recipe body和chamber configure中,可調參數多達幾十個。而通過上述分析,最終確定的三個response,影響response的recipe參數范圍被縮小為以下7個(表3)。

  在經過篩選實驗和擴充試驗后,使用二階模型進行優化試驗。

  二階模型公式:

  最大化意愿后得到圖7,Ar流量=34.7,N2流量=102.5, 輸入功率=3541,背壓流量=10.2的條件下,3種響應的綜合情況最好。最大化意愿值=1>0.75,說明能夠完全滿足三個響應的meet target要求,即優化后的target值和理論的target值相似度為100%。

  (4)驗證實驗結果

  根據DOE的優化結果修改recipe參數后,使用工具JMP10 Wilcoxon test對304pcs wafer defect改善效果進行檢驗,如圖8。

  Wilcoxon test p<0.05, Baseline和new wafer的defect level與STD存在顯著差異,但new condition的defect數量和穩定性比baseline好。

  2 結束語

  (1)通過相關性分析,找出WAT參數與defect之間的對應關系,從而把研究對象由defect問題轉化為WAT問題。(2)通過主成分分析法對大數據進行了分析和分類,找出了潛在影響工藝質量的參數,提高了分析工作的效率,為下一步的優化實驗提供的方向。(3)通過實驗設計的方法,對多因子進行分析并找到最佳工藝質量的參數條件。在應用最佳條件后,通過假設檢驗的方法驗證了改善后的WAT和defect遠遠優于原來的水平(baseline)。

  參考文獻:

  [1]Peter Van Zant, Microchip Fabrication, page 397-398.

  [2]張汝京,等.納米集成電路制造工藝[Z].350-361.

  [3]林肇琦,等.有色金屬材料學[Z].19-23.

  [4]閔亞能.實驗設計(DOE)應用指南[Z].56-69.

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