成品率估计与提升技术分析

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1、2成品率估计与提升技术研究产能力等紧密结合在一起，使集成电路的成品率和利润达到最优化。本论文将从改进工艺和提高设计的角度出发，围绕纳米以后技术点VLSI制造中投资增加而成品率下降的关键问题展开研究，力争将各学科的最新技术如线性规划、图像处理及专家系统等领域的最新进展应用于成品率估计与增强中。本文工作对解决纳米技术节点投资剧增与成品率降低的突出矛盾，对晶片成品率的提升和产品的上市时间缩短及工艺设备的延伸等具有重要的意义。1．2成品率估计与提升技术的研究现状成品率估计与提升技术的研究是一项集半导体制造工艺控制、智能信息处理、动态规划和缺陷检测仪器发展等为

2、一体的综合性系统工程，其研究不仅属于高新技术交叉领域，而且在刷新和挑战着科学技术的极限。尽管如此，因其研究意义重大，因而在国内外无论在学术上还是在应用上都受到相当的关注与研究。IC功能成品率估计与提升的早期工作可追溯到20世纪60年代初期。早期的研究目标比起现在要简单得多，就是寻求成品率与芯片(或电路)面积的关系，当时大多数研究都是试图推导用于成品率预报的解析公式。由于以上研究未包含芯片版图信息，因此所得到的公式仅适用于某些特殊版图和一些典型工艺过程。这些早期研究有其严重的局限性。1960年Wallmalk在假定缺陷空间分布服从Maxewall一Bo

3、lzmann分布的基础上，提出T一个IC成品率的简单模型I㈨．1963年Hofstein在研究硅MOSFET时，假定栅电极上氧化物针孔缺陷的数目服从Poisson分布，并假定各栅间的氧化物针孔缺陷的分布彼此独立，则一具有N个管子的芯片的功能成品率Y，为【卜7】YF=exp(一D枣N毒Ao)其中D为平均缺陷密度，Ao为单个管子栅氧化物的关键面积。Moore【1。8】发现圆片与圆片之间、芯片与芯片之间的缺陷密度有变化，用B01zmann和Poisson统计描述缺陷密度的变化。对面积较大的芯片而言，常常得到低于实际成品率的预报结果。尽管如此，很多研究工作还

4、是采用了Bolzmann和Poisson这种悲观的估计，其主要是由于数学处理的方便和工艺数据的缺乏。后来的实验发现，成品率下降与其说是一类主要缺陷作用的结果，倒不如说是几类缺陷共同作用的结果，而对于每一类缺陷的成品率下降是很小的。假设每一类缺陷服从Poisson分布，Saito和Arai据此成功地模拟了MOS测试结构和RAM的成品率【Ⅷ。Murphy在1964年首先发现用Poisson统计所预报的成品率往往低于实测的成品率，他同时指出Poisson统计只有缺陷在硅片上是均匀分布时才是正第一章绪论3确的，这一点Stapper用母函数法得到了证明ll-I

5、叭。事实上，缺陷在硅圆片上是成团分布的【1。111，这导致实际的成品率比Poisson统计所得到的成品率要高。因此，Murphy假设缺陷密度D在芯片内为常数(即缺陷在芯片内是均匀分布的)，而在芯片之间D是变化的，且D的概率密度为f(D)，则基于Poisson统计得到的复合IC功能成品率Y，为【l-12】吧I=Jexp(一D掌彳c)幸厂(D)奶(1—1)1q一式中Ac为芯片的平均关键面积，而f(D)满足I厂(D)扣=1O早期的研究是建立在f(D)的简单分布上【1．131。例如Murphy给出了f(D)为。一函数分布、三角分布和矩形分布后，得到了Murp

6、hy成品率表示。以后，Seed，Moore和Price等人分别提出了对Murphy分布的修改。最著名的功能成品率模型是IBM的Stapper提出的负二项式模型【卜14】。该模型假设芯片之间缺陷密盯度的变化服从r一分布，这很好的刻画了缺陷的成团。实践证明该负二项式模型与实验结果符合得很好，因此该模型获得了广泛的应用。进一步的研究发现成团因子与芯片面积有很大的关系。目前，最新的功能成品率模型为I．Koren推广了Stapper的负二项式模型所得到得统一的负二项式模型，该模型统一考虑了缺陷的大面积、中面积和小面积成团现象。从集成电路功能成品率模型的发展可以

7、看出，决定集成电路功能成品率的两个主要因素是芯片版图的几何信息和集成电路制造过程中的工艺参数，如图1．1所示。图1．1功能成品率的决定因素缺陷的空间分布用于成团因子的估计和冗余策略的设计，而缺陷的粒径分布对关键面积的估计至关重要，而且IC关键面积的估计结果对缺陷粒径变化很敏感【ld引。因此原则上只要确定了缺陷的分布(空间分布和粒径分布)就可以用M0nteC砌。方法和计算关键面积的方法得到IC的功能成品率。显然功能成品率是芯片面积、布局布线和器件特征尺寸(设计规则)的函数。根据不同工艺线的分4成品率估计与提升技术研究布特征，以功能成品率极大化为目标，得

8、到最佳的设计规则和版图布局方式。通常缺陷被假设为圆形Il。61，且真实缺陷用其最大投影尺寸为直径的圆形来近似