Jp 01

特集記事

歩留まり向上のためのベアウェーハ上の Large欠陥を特定する新技術 Kerem Kapkin, KeunSu Kim, Jason Saito, Hyosik Suh – KLA-Tencor Corporation Chung Geun Koh, Dae Jong Kim, Byeong Sam Moon, Seung Ho Pyi – Hynix Semiconductor Corporation

本稿で紹介する新たなパターンなしウェーハ検査技術によって45nm世代に重要なLarge Shallow Defectの検出度と分類能を向 上できる。マルチチャンネル検出技術によって可能になったこの欠陥分類機能は、検出した欠陥が洗浄可能かどうか、あるい はウェーハを廃棄しなければならないのかどうかを判定することができ、ウェーハメーカおよびICメーカに有益であろう。製 造プロセスの上流部でこのような識別を行うことによって、ウェーハやICの品質向上と歩留まり向上が可能になる。 デバイスの微細化が進むにつれ、ウェーハの表面状態、ウェ ーハ上の欠陥サイズ・欠陥形状および欠陥種類がデバイスの 歩留まり・性能・信頼性に大きな影響を与えるようになって きた。ITRS （国際半導体技術ロードマップ）のガイドライン によると、ベアウェーハの表面上の欠陥のクリティカルサイ ズは、デザインルールの1/2程度であると規定されている。 同時にICメーカは、受入ウェーハ上の欠陥数の許容値を年 々小さくしており、さらには現在欠陥数だけでなくLLPD （大型の輝点欠陥）の数も定めはじめている。これらの LLPDというものは、横方向に広く深さ方向には非常に浅い 欠陥である。幅は数ミクロンメートルにたいして高さはわず か数ナノメートルの場合もある。LLPDの発生原因は、単結 晶シリコンのインゴット成長時と、その後のウェーハ加工工 程と表面前処理プロセスの両方の可能性がある。これらの LLPDは、ベアシリコンウェーハの受け入れ時に、ピット、 へこみ、エアポケット、および研磨スクラッチとして現れ、 歩留まりを著しく低下させるキラー欠陥となる可能性が高 い。したがって、ICメーカは、デバイスの処理を開始する前 に、LLPDのあるウェーハを特定して選別する必要がある。 ウェーハメーカは、多くのパーティクルの中からLLPD欠陥 を検出し、正確に分類する必要がある。そうすればそのウ ェーハがクリーニングやリワークできるのかどうか判断で Particle

COP

0.1µm

きるようになり、ウェーハを不要に廃棄することを回避で きる。また、LLPDはウェーハメーカ内での製造過程で発生 するものであるから、ウェーハメーカはLLPD発生の根本原 因を速やかに特定し、対策を講じ、LLPDに起因した不要な 廃棄を避ける必要がある。 本稿では、パターンなしウェーハ検査装置であるSurfscan SP2XPを使用することによって、歩留まりに大きな影響を与 えるこれらのLLPDをパーティクルから自動的に分離する方 法を実証する。また装置の新機能であるGC（グローバルコ ンポジット）とRBB（ルールベースのビンニング）が、ウェー ハメーカの最終検査工程とICデバイス製造のIQC（受入品質管 理）アプリケーションの両方に有効であることを示す。 ウェーハ欠陥のタイプとその原因

デバイスの歩留まりに影響を与える従来の微細な（ミクロン メートル以下の）欠陥には、パーティクル、COP（結晶起因ピ ットまたはパーティクル）、残留物、スクラッチなどがあ り、すでにその特性は十分に解析されている。図1にこれら の欠陥を示す。ウェーハ上の大きなパーティクル状の欠陥 は、搬送時の汚染、プロセス装置、またはクリーンルーム の環境に起因しており、これらのパーティクルの多くは、 さまざまなクリーニングプロセスで除去できる。 Residue

0.1µm

Scratch

0.1µm

0.1µm

図1：従来の欠陥やLPD（輝点欠陥）の例、これらの欠陥に対しては検出および分類のためにより高い感度が要求されている

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特集記事 しかし、LLPDはこれらに比べて特定して特性評価するのが 難しい。図2に一般的なシリコンウェーハ製造工程の概念図 を示す。へこみ状LLPD欠陥の原因は、結晶成長プロセスと ウェーハ加工プロセスのどちらかに大別できる。

Surfscan SP2XP検査システムによ り、種類、大きさ、数量別に、大規 模な照射点の不良を検出するこ とができます。 これまではLLPD欠陥をLLPDとして分類できず、LPDの一種 でしかなかった。もちろん、LLPDをLPDから分離して、個々 の種別ごとに特定および分類することは重要である。もし分 類が可能になれば、例えばウェーハメーカなどはこの情報を 利用して、製造プロセスや結晶成長プロセスのどこに問題が あるかを特定し、対策を導入できるようになる。またICデバ イスメーカはウェーハの受け入れ検査において、LLPDの種 別・サイズ・個数を仕様に追加できるようになる。 ICメーカがこれまで行ってきたウェーハの受け入れ検査の 方法は次のとおりである。 第1段階：パターンなしウェーハ検査ツール（最初のサンプ リング） 第2段階：確認のための目視検査 第3段階：SEMによる確認 また、ウェーハメーカは、これまで、最も重要な欠陥種別 である図3に示すようなへこみ状のLLPDを効率よく特定し分 類することができず、SEMレビューを行う必要があった。 SEMレビューでは、欠陥のわずかな抜き取りサンプルしか 検査できない。最も重要なへこみ状のLLPDは、エアポケッ ト欠陥と呼ばれるものである。この欠陥は、結晶引き上げ 工程で形成され、ウェーハ全体にわたってシリコン基板内 に分散する。表面に露出したエアポケットの大きさは、そ の発生場所と、ウェーハのスライスおよび研磨工程に依存 する。露出したエアポケットは、さまざまな大きさのピッ トとして測定できるが、バルク内に埋め込まれている欠陥 は、ボイドとして残される。

Crystal

Wire Saw

Lapping

LLPD (Crystal)

Large defects (~16µm)

図3：新しい（へこみ状） LLPD欠陥（それぞれ、研磨関連の欠陥、 エアポケット、エッチング関連の欠陥）

このほかにも、へこみ状欠陥にはエッチング工程や研磨工 程で生じる、機械的または化学的損傷のものもある。これ らの欠陥は、ウェーハの表面に限られており、基板内には 存在しないが、イオン注入のプロファイル、デバイスの段 差、および電気的特性に影響を与え、ダイを破壊する可能 性がある。一部のへこみ状LLPDは、インラインプロセス監 視時に捕捉されれば、さらに研磨およびエッチング処理を 施すことによってリワーク可能である。 歩留まりへの影響を防ぐためのLLPDの検出および分類方法

ウェーハメーカは、出荷前検査工程において全ウェーハの すべてのDOI（Defect of Interest）を高スループットかつ低 コストで実施できるような、量産に適した検査技術を必要 としている。ウェーハメーカからは、高いAcuuracyおよび Purityをもって広範なDOIタイプを捕捉し、自動的に分類す ることの重要性が示されている。それによって、仕様外の ウェーハをICデバイスメーカに出荷するのを防ぎ、一方で 疑似欠陥によるウェーハの不要なリジェクトとスクラップ をなくすことができる。 ほとんどのICデバイスメーカは、受入ウェーハの検査にラ ンダムなサンプリング方法を適用しており、仕様外のウェ ーハが1枚でも検出された場合は、出荷品全体を拒否するこ とがある。生産の遅れを防ぐために、新しいウェーハの受 入から一括サンプリングの完了までの時間は、ICメーカに とって重要である。しかし、これまでの3段階の工程は2週 間かかる可能性があり、遅れが生じたり、量産仕様を満た していないウェーハを受け入れるリスクをICメーカが負う 必要が生じることもある。

Etching

Polishing

Inspection

LLPD (Wafering process)

図2：シリコン・ウェーハ製造プロセスの概略図とへこみ状LLPD

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特集記事 ロジでは差分干渉コントラスト（DIC）を利用して位相の差 をとらえ、図5のような高さや勾配の情報を明らかにする。 このDICテクノロジを使用して、暗視野チャネルでは検出で きない可能性がある大きな欠陥、平坦な欠陥、または浅い 欠陥を検出できる。

Wide Narrow

Normal and BF Illumination

上記の方法により、全チャネルでのウェーハ表面の詳細な 光学情報を取得したあとは、RBB（ルールベース欠陥分類） という新しいアルゴリズムを使用した信号解析を行うこと ができるようになる。ユーザはRBBを使用して、図6に示す 5つの欠陥チャネル（BF-DIC、DF Normal Wide、DF Normal Narrow、DF Oblique Wide、DF Oblique Narrow）間で信号を比 較することができる。

Bright Field DIC

Collector

Rotating Wafer

Scan

これらの信号比較の結果を使用することで、対象分類が 可能となる。すべての暗視野チャネルは、Darkfield Composite （暗視野チャネルを全て統合したマップ）として結合でき、

Oblique Illumination

図4：Surfscan SP2XPの照明と光学テクノロジ

ウェーハメーカとICデバイスメーカは、LLPDがリワークでき ないへこみ状LLPDであるのかとリワーク可能なLLPDなのかを 区別できる、高信頼・高感度・高速度な検査技術を必要とし ている。その要求を満たすために、いくつかの新しい機能を 備えた新しいパターンなしウェーハ検査ツールが開発された。

Wide

この装置では、さらに多種の欠陥タイプや表面特性を捕捉 するために、多チャネルの暗視野信号に加えて新しい明視 野（BF）照明チャネルも採用している。この明視野テクノ

0

図6：Surfscan SP2XPでは各欠陥について5つのチャネルの情報が生 成される

Convex

A

Step

B

BF DIC

Narrow

図4に示すように、新しい装置では、355nm UVレーザをベア シリコン・ウェーハに垂直方向および斜方向から照射し散乱 光を測定することでDOIを検出する。さまざまな欠陥タイプ からの散乱光が、Wide ChannelとNarrow Channelへ集光され、こ れらの散乱光の信号を見ることにより解析と分類が可能とな る。このアーキテクチャにより、4つの信号（Oblique Narrow、 Oblique Wide、Normal Narrow、Normal Wide）が形成される。

Signal

Normal

Oblique

C

Concave

D

E

Time

A

B

Beam motion

C

D

E

Arbitrary surface

図5：明視野（BF）照明による微分干渉コントラスト（DIC）検査技術

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特集記事 Grand composite Brightfield

Classification with rules-based binning

Defect classification

RBB

LPD

LLPD crystal

Grand composite

Grand composite with RBB LLPD wafering

新しいRBBベースの方法では、29個のへこみ状LLPDをすべ て自動的に検出できた。間違ってへこみ状LLPDとして分類 されたパーティクルは1個だけだった。 ケーススタディ2：23枚の200mmウェーハ

このケーススタディでは、さまざまなウェーハメーカから 入手した23枚の200mmウェーハを同様にスキャンして結果 を統合し、従来の方法と新しいRBBベースの方法の比較を 行った。SEMレビューでは、これらの23枚のウェーハで合計 28個のへこみ状LLPD欠陥が確認された。 •

Darkfield composite

LLPD wafering

図7：ルールベースのビンニングによる分類結果

明視野を含めた5つのすべてのチャネルは、Grand Composite （全チャネルを統合したマップ）として結合できる。Grand Compositeと明視野チャネルは、LLPD欠陥の特定に使用で き、RBBを使用してLLPD欠陥をさらにパーティクル、エア ポケット、結晶起因ピット、またはエッチング欠陥に分類 可能である。解析の概略図を図7に示す。 図8に使用されているデータは、7枚の300mmウェーハを検 査したものである。暗視野チャネルの情報（Oblique Narrow、 Oblique Wide、Normal Narrow、Normal Wide）が1つのDarkfield Compositeと明視野に結合されている。Darkfield Compositeの欠 陥とBF欠陥を重ね合わせると、共通の欠陥がLLPD欠陥として 明確化することができた。SEMで検証した結果、この自動欠陥 分類はPurity（分類の正確性）が100%であることを確認した。 LLPD欠陥を特定したら、検査装置でRBBを使用して、明視野 （DIC）情報を暗視野チャネルデータと正確に結合することに より、大型パーティクル、エアポケット、結晶起因ピット、お よびエッチング欠陥をさらに特定し、分類することができる。 従来の方法を使用したLLPD検査の結果と、RBBによる新技術を使 用したLLPD検査の結果の比較

従来の方法では、合計65個のへこみ状LLPD欠陥が報告さ れた。このうち、 - 20個のへこみ状LLPD欠陥が正しく分類された。 - 45個のパーティクルが間違ってへこみ状LLPD欠陥とし て分類された。 - また、8個のへこみ状LLPD欠陥が見逃された。

このケーススタディの結果を図10に示す。 従来の方法では、パーティクルが間違ってへこみ状LLPD欠 陥として分類されたために、ウェーハの誤ったリジェクト が69%増加し、さらに、へこみ状LLPD欠陥の29%が見逃さ れた。このことは、ICデバイスメーカにおいてデバイスの 歩留まりに予期せぬ影響をもたらす可能性がある。 新しい方法では、SEMレビューで確認されたとおり、28個の へこみ状LLPD欠陥すべてが自動的に正しく検出された。

Darkfield composite

common defects

oblique + normal

LLPD Cluster

8950 DFC Defects

56 BF Defects

An overlay of inspection data from seven 300mm wafers

さまざまなウェーハメーカから入手した20枚の300mmウ ェーハを検査し、スキャン結果を統合して、従来の方法 と新しい方法を比較した。SEMレビューでは、合計29個の LLPD欠陥が明らかになった。 従来の方法では、合計28個のへこみ状LLPD欠陥が特定さ れた。このうち、 - 16個のへこみ状LLPD欠陥が正しく特定された。 - 12個のパーティクルが間違ってへこみ状LLPD欠陥とし て分類された。 - また13個のへこみ状LLPD欠陥が見逃された。

このケーススタディの結果を図9に示す。 従来の方法では、パーティクルがへこみ状LLPD欠陥として 報告されたために、ウェーハメーカの最終検査工程でウェ ーハの誤ったリジェクトが43%増加した。さらに、へこみ状 LLPDの総数の45%が見逃され、ICメーカの顧客がリスクを 負うことになった。 2007年冬号 歩留まり管理ソリューション

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17 LLPD Defects LLPD LLPD

LPD

Purity

LLPD

17

0

100%

LPD

0

8950

100%

Accuracy 100%

ケーススタディ1：20枚の300mmウェーハ

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Grand composite LLPD : DF & BF

Brightfield

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100%

図8：暗視野およびBF（DIC）のグランドコンポジットによるLLPD分類 True LLPD Missed LLPD Particles classified as LLPD

LLPD

1ea.

12ea.

29ea.

29ea.

16ea.

Missed LLPD

13ea.

Conventional method

New approach

Identified LLPD by review

図9：ケーススタディ1：300mmウェーハの製造でのへこみ状LLPDに 関連する現在の課題

特集記事

True LLPD Missed LLPD Particles classified as LLPD

45ea.

LLPD

20ea.

28ea.

28ea.

8ea.

Missed LLPD

Conventional method

New approach

Identified LLPD by review

図10：ケーススタディ2：200mmウェーハ製造でのへこみ状LLPDに 関連する現在の課題

80nmのDRAMメモリデバイス用のプロセスに投入された。 LLPD欠陥のある場所に形成されたダイの電気的テストの結 果から、重大度のレベルは異なるが、どちらも歩留まりに 関連する問題があることが明らかになった。図11に示すよ うに、大きなパーティクル欠陥はいくつかの不良メモリセ ルの原因となったが、結晶起因ピットはメモリデバイス全 体を破壊することが分かった。 結晶起因ピットに起因する不良のメカニズムをさらに解析 したところ、CMP工程の後、Si3N4エッチング停止層の上で SiO2 STI （シャロートレンチアイソレーション）膜の一部が 研磨および除去されていなかった。したがって、ピット内 およびピット付近では、後続の湿式化学Si 3N 4除去プロセス が正常に完了せず、メモリセルを構成するトランジスタを 機能する状態に形成されなかったと考えられる。 結論

LLPD欠陥タイプの電気的解析：大きいパーティクル（LPD）と大 きいピット（LLPD）の比較

いくつかのタイプのLLPD欠陥がどのように歩留まりに影響 を与えるかを解析するために、LLPD欠陥に関して受入プラ イムウェーハを検査した。このウェーハで2個のLLPD欠陥 が捕捉された。SEM解析では、大きいパーティクルと結晶 起因ピットとして特定された。このプライムウェーハは、

46 1C

2104K1C

93 1A

87 77

Large Particles

8M1A

90 1A

LLPD Wafering

77

1A

s

300mm prime wafer inspection before device processing

Killer Device

Yielding Die

図11：DRAMデバイスメモリセルのビットマップ：IC製造において80nmノード のDRAM上のへこみ状LLPDと大型パーティクルが歩留まりに与える影響の比較

デバイスのデザインルールの微細化によって、微小サイズの 欠陥を捕捉する必要があるため、感度への要求が高まってい るが、それと同時に歩留まりに影響を与えるLLPD欠陥の重要 性も増してきた。 ウェーハメーカは、SEMを用いてランダムに微小欠陥をレビ ューする現在の検査方法よりも、迅速に効率よくすべての LLPDを捕捉して正確に分類する方法を必要としている。へこ み状欠陥と従来のパーティクル欠陥を識別することにより、 誤ったウェーハ廃棄を回避したり、IQC仕様を満たしていな いウェーハがICデバイスメーカに出荷されたりするのを防ぐ ことができる。そして、検査装置を使用してウェーハ製造プ ロセスの初期段階にこれらの欠陥を自動的に捕捉し、正確に 分類することによって、速やかに根本原因を特定できるとい うメリットも得られる。それによって、ウェーハメーカは適 切なプロセスステップで速やかに対策を導入し、製品の品質 を安定化することができる。 ここで紹介した新しいウェーハ検査技術がウェーハメーカと ICデバイスメーカが共に直面している課題を同時に解決できる ことを実証し、製品の品質、コストおよび生産性を向上させる ためのソリューションを提供した。新しいRBBテクノロジを多 チャネル処理と組み合わせることにより、ウェーハメーカと ICデバイスメーカは、従来の欠陥タイプと歩留まりを阻害する LLPDの欠陥タイプの両方を捕捉し、正確に分類し、製造効率を 大幅に高めることができる。それによって、全体的な歩留まり における重要な要素であるウェーハの品質を向上させ、最終的 にファブの生産性を改善するという目標を達成できる。 謝辞

Device failure area

Before CMP After CMP

Hynix Semiconductorウェーハエンジニアリンググループおよび KLA-TencorのSurfscan部門のエンジニアリングおよびアプリ ケーション担当者による甚大な貢献に謝辞を表明します。 またウェーハメーカ各社からの強力な支援がなければ、こ の研究は成功しなかったであろう。

STI Si

参考文献

図12：へこみ状LLPDのパターン形成およびCMPの問題が原因で残された酸 化膜と除去されていない窒化膜によって生じたデバイスの不良

2007年冬号 歩留まり管理ソリューション

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1. International Technology Roadmap for Semiconductors 2005 Edition, Yield Enchancement, pp. 7–10.

2. C.G. Koh, D.J. Kim, Hynix Technical Report, A06041883, Evaluation Result of SP2 SSIS - 200mm Wafers, UNPUBLISHED. 3. C.G. Koh, B.S. Moon, D.J. Kim, Hynix Technical Report, A06095565, Evaluation Result of SP2 SSIS - 300mm Wafers, UNPUBLISHED.