結合晶圓實體測量與數位模擬以改善半導體元件制程方法技術

本發明專利技術提供一種結合晶圓實體測量結果與數位模擬資料，以辨識并且監測關鍵重要點的重要點方法。晶圓實體測量數據是從制造半導體元件的加工晶圓上的多個目標位置搜集而得。候選重要點以及對應的模擬數據，是根據半導體元件的設計資料并基于光學鄰近效應以及微影制程校正的模型與認證由數位模擬所產生，利用數據分析來提供所搜集的晶圓實體數據與模擬數據之間的數據相關性分析。此外，數據分析進一步根據與模擬數據具有最佳相關性的晶圓實體數據針對模擬數據執行數據校正，藉此更佳地預測關鍵重要點。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術與半導體元件的制程相關，更具體而言，關于一種改善制造半導體元件的微影制程的方法。
技術介紹
在本段落中所包含的以下的敘述與示例，并非為申請人所承認的先前技術。半導體元件的制造，是藉由將多層電路圖案制作于晶圓上，以形成具有大量集成的電晶體的一復雜電路。在半導體元件的制造流程中，微影制程是負責將電路設計者所設計的電路圖案轉移至晶圓上的制程。具有不透光以及透光的圖案的光罩用來根據電路圖案在晶圓上將元件層圖案化。光罩上鄰近圖案的效應與光學繞射、晶圓上相鄰層的化學機械研磨(chemical-mechanical polishing，CMP)，以及制造于晶圓上的相鄰層的圖案之間的幾何與重疊關系都有可能會造成元件層圖案的變形。由于積體電路(integrated circuits，ICs)的元件密度增加了積體電路圖案與配置的復雜度，元件層圖案的變形經常會產生系統性缺陷，而該些系統性缺陷會導致晶圓上的半導體元件的制作失敗，或者造成關鍵尺寸(critical dimension，CD)的誤差，而使半導體元件的效能降低。圖1為一現有的流程圖，其中顯示了制造半導體元件時，最佳化其微影制程所使用的初始設置以及后續調整的現有流程。用于制造一元件層的光罩的電路圖案，由電路設計者所產生的一設計資料檔案所描述，如方塊101所示，所述設計資料檔案為GDS或是OASIS格式。設計資料可以是由隨機邏輯產生器(random logic generator，RLG)所產生的隨機電路圖案，或者是廠商或試點客戶所提供的產品質量檢驗工具(product qualification vehicle，PQV)。方塊102中顯示了光學鄰近校正(optical proximity correction，OPC)創作，其中產生所需要的OPC所使用的OPC模型與配方是來自方塊103。在
OPC創作后，方塊102根據OPC模型以及可制造性設計(design for manufacturability，DFM)模型執行OPC認證與微影制程檢查(lithographic process check，LPC)認證。OPC與LPC認證預期了可能造成產量限制的特定電路布局以及圖案的重要點。如方塊104所示，透過微影制程使用OPC光罩所制造的晶圓，由光學或電子束檢測器以及度量衡工具所檢測，藉此偵測晶圓中的缺陷，并且測量重要點的關鍵尺寸。預期的重要點的檢測資料以及測量資料被回饋至方塊103，以調整OPC以及DFM的模型與配方。一般來說，由于圖案化的誤差來自包括了光學、化學、蝕刻、CMP與其他制程以及光罩/光標的誤差等，多種因鄰近與下方的環境影響所造成的效果，要達成完美的OPC/DFM模型與配方并非為容易的事情。更糟糕的是，上述的某些效果所影響的為近距離，而某些效果所影響的為長距離的效果。若在微影制程中的光學狀況與用于獲得OPC解決方案的模擬光學狀況相同，OPC在線寬控制方面是可達成有效的結果。散焦與曝光劑量的不同，使得線寬即使在OPC后仍然會有差異。微影制程中的聚焦差異是由抗蝕劑厚度、晶圓表面高低的變化、以及晶圓平面與透鏡系統之間的相關距離的改變所造成。劑量的差異一般是由掃描器或者光學微影系統的照射所造成。聚焦深度以及曝光寬容度界定了微影系統的制程窗口。制程窗口的最新進步雖然使OPC能保證提供可接受的微影品質，但制程窗口中的線寬仍會有差異存在。線寬的差異對于設計電路的時序與泄漏電流具有直接的影響。微影制程(Lithographic process，LP)模擬是一般用來模擬電路圖案并且預測容易造成圖案變形的重要點的方法，并且也可以透過在電路布局上執行CMP模擬來判定重要點。除了這些方法之外，也可以在元件上執行物理性故障分析(Physical failure analysis，PFA)來辨識重要點。OPC與LPC為一般用于校正圖案變形時所使用的重要技術。然而，在實務上來說，并非所有的重要點都會造成系統性的缺陷，而且并非所有的系統性缺陷都可以由模擬過程透過重要點所預測。為了確保系統性缺陷能夠被辨識且排除以使半導體元件的制程能夠具有高產量，透過晶圓的采樣與檢測所進行的制程監測是必要的程序。制程監測中一種常用的手段，是藉由在制造流程中對多個晶圓與晶粒進行采樣，以搜集大量重要點的掃描
式電子顯微鏡(scanning electron microscopic，SEM)的影像。該些重要點可以由LPC、CMP、PFA或其他經驗與知識來預測。隨著微影制程的技術被推向其最大的極限，各種技術以及低介電材料亦被使用來追求解決方案以及降低線寬。結果，大幅地增加了光罩誤差增益效應，即，光罩上的關鍵尺寸誤差在晶圓上被大幅地放大。在先進技術節點中的多晶硅線寬的差異，是電晶體效能差異以及電路參數和生產良率的主要影響來源。目前已了解所觀察到的差異的很大一部份，是由在光學鄰近效應中的鄰近布局圖案的系統性影響所造成。在進行設計的最佳化時應將這些差異納入考量，以將晶片設計的性能與產能最佳化。在制程監測中，當藉由檢測SEM影像或PFA將造成系統性缺陷的重要點辨識出來后，進行圖案變形的校正為關鍵的過程。然而，當半導體制造的技術進步至20nm或者更小，其電路設計的架構也隨之縮小，而在設計上對幾何尺寸的減縮造成了許多系統性的制造變化，其對半導體的產量造成的限制也大于其他隨機性的變化。在光學鄰近效應中的小幾何尺寸內的相互作用、制程鄰近效應、…以及相鄰層之間等原因，導致辨識圖案變形的根本原因以供校正的過程變得困難。
技術實現思路
本專利技術的目的在于解決為了改善半導體元件制程中的微影制程，在預測與揭露制程中的關鍵重要點時如上文中所提及的挑戰與缺點。據此，本專利技術提供一種結合晶圓實體測量結果與數位模擬資料，以辨識半導體元件制程中的關鍵重要點的方法。本專利技術透過數位分析來辨識晶圓實體數據與模擬數據之間的相關性。接著，根據相關性分析的結果校正模擬數據，藉此捕捉在數位模擬結果中未預期到的效果所造成的圖案誤差。在本專利技術的一實施例中，CD數據為從制造半導體元件的加工晶圓上所取得的實體測量結果，而候選重要點為根據OPC/LPC模型、認證以及其他方法從半導體元件的設計資料中以數位化的模擬方法所產生的模擬數據。在半導體元件的設計資料中準備了一定數量的CD目標。利用基于半導體元件的設計資料所進行的OPC/LPC認證以及OPC/DFM模型以取得多個重
要點，作為預測的候選重要點。在半導體元件的晶圓上測量CD目標的CD數據。數據分析是根據所測量的CD數據以及候選重要點的模擬數據并參照設計資料所進行，以產生用于監測所制造的晶圓的關鍵重要點。根據本專利技術，數據分析提供了在所測量的CD數據與候選重要點的模擬數據之間的數據相關性以及數據校正，以從該些候選重要點中辨識出關鍵重要點。在一較佳實施例中，根據OPC與LPC認證所預測的邊緣定位誤差數據來選擇候選重要點。接著，進行測量CD數據與預測邊緣定位數據之間的相關性分析，以校正預測邊緣定位數據，藉此辨識關鍵重要點。在本專利技術的一實施例中，以CD目標的測量CD數據校準預測的邊緣定位誤差，是根據與相對應的預測邊緣定位誤差數據的位置具有最接近的位置鄰近度的CD目標進行。在本專利技術的本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種結合晶圓實體測量結果與數位模擬資料以在半導體元件的制造過程中辨識關鍵重要點的方法，該方法包括以下步驟：從一半導體元件的一加工晶圓上的多個位置搜集多個實體數據；基于根據該半導體元件的一晶片設計資料所產生的數位模擬資料，產生多個候選重要點的多個模擬數據；以及基于所述實體數據以及所述模擬數據進行數據分析，以判別多個關鍵重要點；其特征在于，在判別所述關鍵重要點的步驟中，數據分析包括所述實體數據以及所述模擬數據之間的數據相關性分析，以及根據與所述模擬數據最相關的所述實體數據針對所述模擬數據進行的數據校正。

【技術特征摘要】
2015.01.28 US 14/607,3521.一種結合晶圓實體測量結果與數位模擬資料以在半導體元件的制造過程中辨識關鍵重要點的方法，該方法包括以下步驟：從一半導體元件的一加工晶圓上的多個位置搜集多個實體數據；基于根據該半導體元件的一晶片設計資料所產生的數位模擬資料，產生多個候選重要點的多個模擬數據；以及基于所述實體數據以及所述模擬數據進行數據分析，以判別多個關鍵重要點；其特征在于，在判別所述關鍵重要點的步驟中，數據分析包括所述實體數據以及所述模擬數據之間的數據相關性分析，以及根據與所述模擬數據最相關的所述實體數據針對所述模擬數據進行的數據校正。2.根據權利要求1所述的辨識關鍵重要點的方法，其特征在于，搜集所述實體數據的該步驟進一步包括以下步驟：根據該半導體元件的該晶片設計資料，準備位于所述位置上的多個關鍵尺寸目標；以及測量該加工晶圓上的所述關鍵尺寸目標的關鍵尺寸數據。3.根據權利要求2所述的辨識關鍵重要點的方法，其特征在于，產生所述候選重要點的所述模擬數據的該步驟包括透過數位模擬資料預測邊緣定位誤差數據，并且包括根據預測邊緣定位誤差數據選擇所述候選關鍵重要點；此外，在判別所述關鍵重要點的該步驟中，數據分析是由測量關鍵尺寸數據以及預測邊緣定位誤差數據之間的數據相關性分析，以及根據與預測邊緣定位誤差數據最相關的測量關鍵尺寸數據針對預測邊緣定位誤差數據進行的數據校正所完成。4.根據權利要求3所述的辨識關鍵重要點的方法，其特征在于，測量關鍵尺寸數據以及預測邊緣定位誤差數據之間的數據相關性分析是根據位置近似度來進行，并且針對預測邊緣定位誤差數據的數據校正，藉由預測邊緣定位誤差數據的校準而完成，其中，預測邊緣定位誤差數據的校準是根據在位置近似度上具有與對應于預測邊緣定位誤差數據的位置最接近的位置的所述關鍵尺寸目標的測量關鍵尺寸數據來進行。5.根據權利要求3所述的辨識關鍵重要點的方法，其特征在于，進行數據分析以判別所述關鍵重要點的該步驟，是進一步整合應用從該晶片設計資料中在預測邊緣定位誤差數據對應的位置以及關鍵尺寸目標所擷取的設計片段。6.根據權利要求5所述的辨識關鍵重要點的方法，其特征在于，測量關鍵尺寸數據以及預測邊緣定位誤差數據之間的數據相關性分析是根據設計片段來進行，并且針對預測邊緣定位誤差數據的數據校正，藉由預測邊緣定位誤差數據的校準而完成，其中，預測邊緣定位誤差數據的校準是根據在設計片段相關性上具有與對應于預測邊緣定位誤差數據的設計片段最良好相關性的設計片段的所述關鍵尺寸目標的測量關鍵尺寸數據來進行。7.根據權利要求6所述的辨識關鍵重要點的方法，其特征在于，基于設計片段的數據相關性分析，是透過從設計片段中所擷取的設計特征的相關性比對來進行。8.根據權利要求6所述的辨識關鍵重要點的方法，其特征在于，基于設計片段的數據相關性分析，是透過根據設計片段而建模與呈現的模擬影像的相關性比對來進行。9.根據權利要求6所述的辨識關鍵重要點的方法，其特征在于，基于設計片段的數據相關性分析，是透過從根據設計片段而建模與呈現的模擬影像中所擷取的影像特質的相關性比對來進行。10.根據權利要求6所述的辨識關鍵重要點的方法，其特征在于，所述關鍵尺寸目標的設計片段以及對應于預測邊緣定位誤差數據的設計片段，包括位于該半導體元件的現在一層的至少下方一層的設計片段。11.根據權利要求6所述的辨識關鍵重要點的方法，其特征在于，所述關鍵尺寸目標的設計片段包括了所述關鍵尺寸目標的位置的鄰近區域的一預定尺寸的設計片段，且對應于預測邊緣定位誤差數...

【專利技術屬性】
技術研發人員：莊少特，林志誠，
申請(專利權)人：英屬開曼群島商達盟系統有限公司，
類型：發明
國別省市：中國臺灣;71