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基于AI的新型Enlight光学晶圆检测系统快速对缺陷分类并消除噪音

2021/3/20 15:51:49

半导体技术正变得日益复杂而昂贵，缩短先进技术节点研发和产能增长所需的时间，对全球芯片制造商而言价值数十亿美元。随着线宽的不断缩小，曾经无害的微小颗粒变成影响良率的缺陷，使得检测与缺陷校正的难度日益增加，而应对此问题的能力就是制胜关键。同样地，3D晶体管的形成和多重工艺技术也带来了细微变化，导致降低良率的缺陷成倍增加，而解决这些既棘手又耗时的缺陷正是这一技术攻关的核心所在。

应用材料公司正凭借工艺控制的“新战略”，将大数据和人工智能技术的优势融入到芯片制造技术的核心，以应对这些挑战。该解决方案包括三个组成部分，较之于传统方式，其实时协同工作能够更快速、精准和经济地发现缺陷并将其分类。这三个部分是：

新型Enlight光学晶圆检测系统

经过五年的发展，Enlight系统结合业界领先的检测速度、高分辨率和先进光学技术，每次扫描可收集更多对良率至关重要的数据。Enlight系统架构提升了光学检测的经济效益，使得捕捉每片晶圆关键缺陷的成本较其它同类的检测方式降低三倍。通过显著的成本优化，Enlight系统能够让芯片制造商在工艺流程中增加更多检测点。由此产生的大数据可用性增强了“在线监控”，这是一种统计学工艺控制方法，可在良率出现偏差之前对其进行预测，立即检测出偏差，从而停止晶圆加工以确保良率，同时迅速追溯缺陷的根本原因，快速校正并继续进行大规模量产。

新的ExtractAI技术

由应用材料公司数据科学家开发的ExtractAI技术解决了最艰巨的晶圆检测问题，即：从高端光学扫描仪产生的数百万个有害信号或“噪音”中，迅速且精确地辨别降低良率的缺陷。ExtractAI技术是业界独有的解决方案，可将由光学检测系统生成的大数据与可对特定良率信号进行分类的电子束检测系统进行实时连接，从而推断Enlight系统解决了所有晶圆图的信号，将降低良率的缺陷与噪音区分开来。ExtractAI技术十分高效，它能够仅凭借对0.001%样品的检测，即可在晶圆缺陷图上描绘所有潜在缺陷的特征。这样我们可以获得一个可操作的已分类缺陷晶圆图，有效提升半导体节点发展速度、爬坡和良率。人工智能技术在大规模量产期间能够适应和快速识别新的缺陷，随着扫描晶圆数量的增多，其性能和效率也在逐步提升。

SEMVision电子束检测系统

SEMVision系统是世界上最先进和最广泛使用电子束检测技术的设备。基于行业领先的分辨率，SEMVision系统通过ExtractAI技术对Enlight系统进行训练，对降低良率的缺陷进行分类，并将之与噪音进行区分。Enlight系统、ExtractAI技术和SEMVision系统的实时协同工作，能够帮助客户在制造流程中识别新的缺陷，从而提高良率和利润。大量安装使用的SEMVision G7系统已实现了和新型Enlight系统和ExtractAI技术的兼容。

VLSIresearch董事长兼首席执行官丹·哈奇森表示：“30多年来，晶圆厂工程师一直致力于解决如何快速并精确地从噪音中区分出降低良率的缺陷。搭载ExtractAI技术的应用材料公司Enlight系统是解决该项挑战的突破性产品。由于系统用的越多，人工智能会被训练的越聪明，随着时间推移，它能够提升芯片制造商每片晶圆的利润。”

应用材料公司集团副总裁兼成像与工艺控制事业部总经理基斯·威尔斯表示：“应用材料公司工艺控制‘新战略’融合了大数据和人工智能，提供了一种智能且具有适应性的解决方案，可以帮助客户节省时间，实现良率最大化。结合应用材料公司一流的光学检测和电子束检测技术，我们推出了业内独有的智能解决方案，它不仅能够检测并对降低良率的缺陷进行分类，还可以实时学习和适应工艺变化。这项独特功能可使芯片制造商更快攻关新技术节点爬坡时间，在整个工艺生命周期内高效捕捉降低良率的缺陷。”

采用ExtractAI技术的新型Enlight系统是应用材料公司有史以来成长最快的检测系统，该款产品已被运用于客户在全球领先的代工厂逻辑节点生产中。20多年来，SEMVision系统始终是业界领先的电子束检测设备，已有超过1500台设备遍布于全球的客户晶圆厂内。

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