用于工具状态监控的定性故障检测和分类系统及相关方法
【专利摘要】本发明提供了用于工具状态监控的各种方法，本发明还包括用于实现这种监控的系统。一种示例性方法包括接收与由集成电路制造工艺工具对晶圆实施工艺相关联的数据；以及使用数据监控集成电路制造工艺工具的状态。监控包括：基于异常识别标准、异常过滤标准以及异常阈值评估数据以确定数据是否满足警报阈值。方法进一步包括当数据满足警报阈值时发布警报。本发明还提供了用于工具状态监控的定性故障检测和分类系统及相关方法。
【专利说明】用于工具状态监控的定性故障检测和分类系统及相关方法
【技术领域】
[0001]本发明一般地涉及半导体【技术领域】，更具体地来说，涉及工具状态监控方法及其系统。
【背景技术】
[0002]通过用一系列晶圆制造工具(称为工艺工具)加工晶圆来制造集成电路。通常，每个工艺工具根据指定各种工艺参数的预定义(或预定)工艺方法对晶圆实施晶圆制造任务(称为工艺)。例如，IC制造通常使用需要很多与生产和支持相关的工艺工具的多个工艺步骤，使得IC制造商通常关注于监控工艺工具的硬件和相关工艺以确保和维持IC制造的稳定性、可重复性和产量。可以通过故障检测和分类(FDC)系统实现这种工具监控，故障检测和分类(FDC)系统在加工期间监控工具并识别导致处理偏离期望的工具故障。尽管现有的工艺工具监控方法和系统一般都能够满足它们的目的，但是它们不能在所有方面完全满足要求。
[0003]【背景技术】
[0004]为了解决现有技术中所存在的缺陷，根据本发明的一方面，提供了一种方法，包括:接收与集成电路制造工艺工具对晶圆实施的工艺相关联的数据；以及使用所述数据监控所述集成电路制造工艺工具的状态，其中，监控包括:基于异常识别标准、异常过滤标准以及异常阈值来评估所述数据，以确定所述数据是否满足警报阈值。
[0005]该方法进一步包括:当所述数据满足所述警报阈值时发布警报。
[0006]在该方法中，所述异常识别标准限定指示所述集成电路制造工艺工具的异常行为的第一数据行为；以及基于所述异常识别标准评估所述数据包括:识别表现出所述第一数据行为的所述数据的行为。
[0007]在该方法中，所述异常识别标准统计限定指示所述集成电路制造工艺工具的异常行为的显著性水平。
[0008]在该方法中，所述异常过滤标准限定指示所述集成电路制造工艺工具的真正异常行为的第二数据行为；以及基于所述异常过滤标准评估所述数据包括确定所识别的表现出所述第一数据行为的数据行为是否还表现出所述第二数据行为。
[0009]在该方法中，所述异常过滤标准为西方电气规则。
[0010]在该方法中，当所识别行为的八个连续数据点落在所评估数据的中心线的相同侧时，所述第二数据行为指示所述真正异常行为。
[0011]在该方法中，所述异常阈值基于历史数据限定指示所述集成电路制造工艺工具的真正异常行为的第三数据行为；以及基于所述异常阈值评估所述数据包括确定所识别的表现出所述第一数据行为和所述第二数据行为的数据行为是否表现出所述第三数据行为。
[0012]在该方法中，所述警报阈值基于所述数据的行为限定何时发布警报。
[0013]在该方法中，当所述数据的行为表现出所述第一数据行为、所述第二数据行为以及所述第三数据行为时，满足所述警报阈值。[0014]在该方法中，基于所述集成电路制造工艺工具的类型、所述集成电路制造工艺工具制造的晶圆的技术时代或者它们的组合限定所述异常识别标准、所述异常过滤标准、所述异常阈值以及所述警报阈值。
[0015]根据本发明的另一方面，提供了一种工具状态监控方法，包括:限定异常识别标准、异常过滤标准、异常阈值以及警报阈值；基于所述异常识别标准识别与工艺工具相关联的数据的异常；基于所述异常过滤标准过滤所识别的异常，以识别真正异常；以及当识别的所述真正异常满足所述异常阈值和所述警报阈值时发布警报。
[0016]在该工具状态监控方法中，基于所述集成电路制造工艺工具的类型、工艺工具加工的晶圆的技术时代或者它们的组合限定所述异常识别标准、所述异常过滤标准、所述异常阈值以及所述警报阈值。
[0017]在该工具状态监控方法中，限定所述异常识别标准包括统计限定指示所述工艺工具的异常行为的第一数据行为；限定所述异常过滤标准包括统计限定指示所述工艺工具的真正异常行为的第二数据行为；限定所述异常阈值包括限定指示所述工艺工具的真正异常行为的第三数据行为，其中，所述第三数据行为基于与所述工艺工具相关联的历史数据；并且限定所述警报阈值包括限定在发布警报之前需要识别的真正异常的数量。
[0018]在该工具状态监控方法中，统计限定所述第一数据行为包括指定指示所述工艺工具的异常行为的显著性水平。
[0019]在该工具状态监控方法中，基于所述异常识别标准识别与所述工艺工具相关联的数据的异常包括识别表现出所述第一数据行为的数据；以及基于所述异常过滤标准过滤所识别的异常以识别真正异常包括确定所识别的表现出所述第一数据行为的数据是否还表现出所述第二数据行为。
[0020]在该工具状态监控方法中，当识别出至少两个真正异常并且所述至少两个真正异常中的至少一个超过所述异常阈值时，所识别的真正异常满足所述异常阈值和所述警报阈值。
[0021]根据本发明的又一方面，提供了一种集成电路制造系统，包括:工艺工具，被配置成对晶圆实施工艺；以及故障检测和分类系统，被配置成监控所述工艺工具的状态，并且所述故障检测和分类系统被配置成:接收与所述工艺工具对所述晶圆实施的所述工艺相关联的数据；以及基于异常识别标准、异常过滤标准以及异常阈值评估所述数据以确定所述数据是否满足警报阈值。
[0022]在该集成电路制造系统中，所述故障检测和分类系统进一步被配置成当所述数据满足所述警报阈值时发布警报。
[0023]在该集成电路制造系统中，所述异常分类标准限定指示所述工艺工具的异常行为的第一数据行为；所述异常过滤标准限定指示所述工艺工具的真正异常行为的第二数据行为；所述异常阈值基于指示所述工艺工具的真正异常行为的历史参数数据限定第三数据行为；基于所述异常识别标准评估所述数据包括:识别表现出所述第一数据行为的数据的行为；基于所述异常过滤标准评估所述数据包括:确定所识别的表现出所述第一数据行为的数据行为是否还表现出所述第二数据行为；基于所述异常阈值评估所述数据包括:确定所识别的表现出所述第一数据行为和所述第二数据行为的数据行为是否表现出所述第三数据行为；以及其中，当所述数据的行为表现出所述第一数据行为、所述第二数据行为以及所述第三数据行为时满足所述警报阈值。
【专利附图】
【附图说明】
[0024]当结合附图进行阅读时，根据下面详细的描述可以更好地理解本发明。应该强调的是，根据工业中的标准实践，各种部件没有按比例绘制并且仅仅用于说明的目的。实际上，为了清楚的讨论，各种部件的尺寸可以被任意增加或减少。
[0025]图1是根据本发明的各个方面的集成电路器件制造系统的框图；
[0026]图2是根据本发明的各个方面的可以通过集成电路制造系统(诸如，图1的集成电路制造系统)实施的工具监控工艺流程的结构图；
[0027]图3是根据本发明的各个方面的生成用于监控工艺工具(例如，图1的集成电路制造系统的工艺工具)的状态的曲线图；以及
[0028]图4是根据本发明的各个方面的用于评估工艺工具(例如，图1的集成电路制造系统的工艺工具)状态的方法流程图。
【具体实施方式】
[0029]以下
【发明内容】
提供了用于实施本发明的不同特征的许多不同的实施例或实例。下面描述了部件和布置的具体实例以简化本发明。当然，这些仅是实例并且不旨在限制本发明。例如，在下面说明书中第一部件形成在第二部件上方或者上可以包括以直接接触的方式形成第一部件和第二部件的实施例，并且还可以包括附加部件形成在第一部件和第二部件之间使得第一部件和第二部件不直接接触的实施例。另外，本发明可以在不同实例中重复参考标号和/或字母。这种重复用于简化和清楚的目的且本身并没有规定阐述的各种实施例和/或结构之间的关系。
[0030]图1是根据本发明的各个方面的集成电路制造系统10的结构图。集成电路制造系统10可以为虚拟集成电路制造系统(“虚拟晶圆厂”)。集成电路制造系统10实施集成电路制造工艺以制造集成电路器件。例如，集成电路制造系统10可以实施制造衬底(或者晶圆)的半导体制造工艺。衬底包括半导体衬底、掩模(光掩模或者中间掩模，统称为掩模)，或者在其上实施加工工艺以制造材料层、图案部件和/或集成电路的任何基底材料。在图1中，为了清楚，已经简化了集成电路制造系统10，以更好理解本发明的发明概念。其他部件可以添加在集成电路制造系统10中，并且在集成电路制造系统10的其他实施例中可以替换或者去除下文所述的一些部件。
[0031]集成电路制造系统10包括启用相互通信的各种实体(数据库25、工艺工具30、测量工具40、高级工艺控制(APC)系统50、故障检测和分类(FDC)系统60以及其他实体70)的网络20。集成电路制造系统10可以包括在所述实施例中的一个以上的实体，并且可以进一步包括在所述实施例中未不出的其他实体。在本实例中，集成电路制造系统10中的每个实体都通过网络20与其他实体交互以对其他实体提供服务和/或从其他实体接收服务。网络20可以为单一网络或者各种不同的网络，诸如，内联网、互联网、其他网络或者它们的组合。网络20包括有线通信信道、无线通信信道或者它们的组合。
[0032]数据库25存储与集成电路制造系统10相关联的数据，尤其与集成电路制造工艺相关联的数据。在所述的实施例中，数据库25存储从工艺工具30、测量工具40、APC系统50、FDC系统60、其他实体70或者它们的组合收集的数据。例如，数据库25存储与由工艺工具30(例如，如下文中进一步描述的由测量工具40收集的)加工的晶圆的晶圆特性相关联的数据、与由加工这些晶圆的工艺工具30实施的参数相关联的数据、与由APC系统50和FDC系统60分析晶圆特性和/或参数相关联的数据以及与集成电路制造系统10相关联的其他数据。在一个实例中，工艺工具30、测量工具40、APC系统50、FDC系统60、其他实体70中的每个都可以具有相关数据库。
[0033]工艺工具30实施集成电路制造工艺。在本实例中，工艺工具30是用于外延生长的化学汽相沉积(CVD)工具。因此，工艺工具30可以称为CVD外延工具。晶圆可以置于CVD外延工具中并且经受外延工艺(例如，汽相外延)以形成晶圆的外延部件。CVD外延工具可以包括腔室、气源、排气系统、热源、冷却系统以及其他硬件。腔室用作用于实施外延工艺的控制环境。气源在外延工艺期间提供反应物和净化气体，并且排气系统在外延工艺期间维持腔室内的压力。热源包括灯模块，例如，底内灯模块、底外灯模块、顶内灯模块以及顶外灯模块。每个灯模块都包括在外延工艺期间将能量传输至CVD外延工具的腔室的红外灯阵列，从而在外延工艺期间将腔室加热至期望的腔室温度和/或将晶圆加热至期望的晶圆温度。
[0034]为了确保外延部件表现出目标晶圆特性(例如，厚度、组分浓度以及表面电阻)，外延工艺根据预定(预定义)的外延工艺条件(epitaxial process recipe)形成外延部件。预定(预定义)的外延工艺条件指定由CVD外延工具实施以获得目标晶圆特性的各种参数。这些参数包括加工时间、前体气体(precursor gas)类型、前体气体的流速、腔室温度、腔室压力、晶圆温度、其他参数或者它们的组合。在外延工艺期间，CVD外延工具(例如，腔室、气源、排气系统、热源和冷却系统)的各种硬件被配置成获取指定参数。工艺工具30包括在晶圆加工期间(例如，外延工艺期间)监控参数的传感器。例如，CVD外延工具包括监控与CVD外延工具相关联的各种参数，例如，腔室压力、腔室温度、晶圆温度、气体流速、沉积时间、其他参数(例如，CVD外延工具的灯模块的各种特性，这些特性包括电压、电流、功率、电阻、其他特性或者它们的组合)或者它们的组合。
[0035]测量工具40在集成电路制造期间测量和收集与晶圆相关联的数据。例如，测量工具40对加工的晶圆实施在线测量以获得有关晶圆的各种晶圆特性的信息，例如，晶圆部件的临界尺寸(例如，部件的线宽)、晶圆的材料层的厚度、晶圆层或者晶圆部件之间的覆盖精度、部件的掺杂剂分布(或者浓度)、缺陷的尺寸和/或类型、部件的电特性、其他晶圆特性或者它们的组合。在所述的实施例中，测量工具40测量由工艺工具30加工的晶圆的晶圆特性。例如，测量工具40测量通过由工艺工具30实施的外延工艺形成的晶圆的外延部件的厚度、电特性(例如，表面电阻)、表面粗糙度、其他特性或者它们的组合。测量工具40测量可以包括测量和收集这些数据的电工具、光学工具、分析工具、其他工具或者它们的组合。这些工具包括显微镜(例如，扫描电子显微镜和/或光学显微镜)、微型分析工具、线宽测量工具、掩模和中间掩模缺陷工具、粒子分布工具、表面分析工具、应力分析工具、电阻率和接触电阻测量工具、迁移率和载流子浓度测量工具、结深度测量工具、膜厚度工具、栅极氧化物完整性检验工具、电容-电压测量工具、聚焦离子束(FIB)工具、激光表面缺陷扫描仪、残留气体分析仪、工艺工具粒子计数器、晶圆评估检测工具、其他测量工具或者它们的组合。[0036]APC系统50监控加工晶圆的晶圆特性并且使用在线测量数据(例如，由测量工具40所收集的数据)、加工模型以及提供动态微调中间工艺目标的各种算法以提高晶圆的最终器件目标。这些工艺目标的微调可以称为控制动作，该控制动作补偿产生晶圆特性变化的工具问题和/或工艺问题。APC系统50可以实时实施晶圆间、晶圆组间或者它们的组合的控制动作。在所述的实施例中，APC系统50实施控制动作以修改由形成晶圆的外延部件的工艺工具30执行的外延工艺条件。例如，APC系统50 (基于加工晶圆的在线测量数据、加工模型和各种算法)修改用于每个加工晶圆的预定的外延工艺条件(尤其是由工艺工具30实施的参数，例如，加工时间、气体流速、腔室压力、腔室温度、晶圆温度或者其他工艺参数)以确保每个加工晶圆的外延特征都表现出目标特性。
[0037]FDC系统60通过监控在集成电路制造工艺期间通过工艺工具30实施的参数和在集成电路制造工艺期间通过工艺工具30实施的参数获得的晶圆特性来评估工艺工具30的状态以检测工具问题(例如，工具状态劣化)。通常，FDC系统60实施统计过程控制(SPC)以跟踪和分析工艺工具30的状态。例如，FDC系统60可以实施通过随着时间绘制与工艺关联的SPC数据来记录工艺工具30的历史工艺性能的SPC图。这些SPC数据包括与由工艺工具30加工的多个晶圆相关联的参数和/或晶圆特性。当SPC数据指示参数和/或晶圆特性已经偏离可接受的目标(换句话说，当FDC系统60检测到故障或者异常)时，FDC系统60触发警报并且通知工艺工具30的操作员、停止工艺工具30所实施的工艺、采取其他措施或者它们的组合，因此可以识别和补救与工艺工具30相关联的任何问题。
[0038]在本实例中，为了检测CVD外延工具的问题，FDC系统60监控由形成晶圆的外延部件的工艺工具30所实施的参数。FDC系统60评估这些参数和晶圆特性，以检测CVD外延工具操作期间的异常或者故障。在一个实例中，在外延工艺期间，当腔室压力或者腔室温度从指定的腔室压力或者腔室温度(例如，预定外延工艺条件)大幅改变(更高或者更低)时指示异常。在另一个实例中，在外延工艺期间，当前体气体的流速从前体气体的指定流速(例如，预定的外延工艺条件)大幅改变(变高或者变低)时指示异常。在又一个实例中，当由CVD外延工具形成的晶圆的外延部件的特性(例如，表面电阻)从它的目标特性大幅改变时指示异常。这些异常可以指示工艺工具30的问题。例如，CVD外延工具的损坏的或者硬件老化可以导致腔室压力、腔室温度和/或前体气体的流速从期望腔室压力、期望腔室温度和/或前体气体的期望流速发生变化。在本实例中，据观察灯的电阻与CVD外延工具的灯模块的状态相关联。例如，灯模块的电阻趋向直接在灯模块熄灭之前大幅降低。因此，FDC系统60可以监控CVD外延工具的每个灯模块(例如，底内灯模块、底外灯模块、顶内灯模块以及顶外灯模块)的电阻以检测每个灯模块的异常或者故障。FDC系统60还可以监控灯模块的电阻以预测灯模块的灯何时熄灭，使得可以在灯熄灭之前更换灯。
[0039]图2是根据本发明的各个方面的可以由图1的集成电路制造系统10实施的工具监控工艺流程100的结构图。FDC系统60实施工具监控工艺流程100以监控工艺工具30 (在本实例中，CVD外延工具)的状态。工具监控工艺流程100评估通过FDC系统60收集和分析的数据行为以检测出工艺工具30的故障(例如，工艺工具部分的劣化状态)。在本实例中，工具监控工艺流程100评估指示CVD外延工具的灯模块的状态(尤其是每个灯模块的灯电阻)的FDC数据。可以在工具监控工艺流程100中提供附加步骤，并且可以替换或者去除用于工具监控工艺流程100的附加实施例的所述的一些步骤。此外，有关CVD外延工艺状态的以下论述仅是示例性的，并且预期可以由集成电路制造系统100实施工具监控工艺流程100以监控任何类型的工艺工具30和工艺工具30的任何类型模块的状态。
[0040]在框110和框120中，以时序图(T-图)收集和编译与各种加工晶圆相关联的数据。数据包括与由形成每个晶圆的外延部件的工艺工具30实施的参数相关联的参数数据。如上所述，参数包括腔室压力、腔室温度、晶圆温度、气体流速、沉积时间、其他参数(例如，CVD外延工具的灯模块的各种特性，这些特性包括电压、电流、功率、电阻、其他特性或者它们的组合)。数据还包括与加工晶圆的晶圆特性相关联的晶圆数据，例如，加工晶圆的表面电阻。晶圆数据可以进一步包括加工晶圆的外延部件的厚度、加工晶圆的外延部件的其他电特性、其他晶圆特性或者它们的组合。收集用于与工艺工具30相关联的每个参数和与加工晶圆相关联的晶圆特性的这些晶圆数据和参数数据，并且晶圆数据和参数数据可以存储在与工艺工具30相关联的数据库25中或者其他数据库中。在本实例中，为了清楚以更好理解本发明的
【发明内容】
，以下论述限于通过监控与单个工艺参数相关联的数据(具体地，与加工期间CVD外延工具的灯模块的电阻相关联的参数数据)来评估工艺工具300的状态的工具监控工艺流程100。这些阐述并不旨在限制本发明，并且本发明预期工具监控工艺流程100可以监控参数和晶圆数据以评估工艺工具30的状态(包括评估工艺工具30的各种硬件的状态)。
[0041]在框130和框140中，对时序数据(T-图)实施统计分析，从而减少评估的数据量，并且基于统计分析的时序数据实施工具监控。例如，在框130中，由FDC系统60实施统计工艺控制以将时序参数和晶圆数据转换成可以用于评估工艺工具30的状态的控制图(例如，均值-极差控制图、均值-标准差控制图、1-MR控制图、C控制图、U控制图、Z控制图、其他控制图或者它们的组合)。控制图根据统计学分析时序数据，其中，通过统计分析(例如，分析数据的标准偏差)限定工艺极限值。例如，控制图包括表示由统计分析限定的分析数据的算术平均(平均)值的中心线以及上控制极限值(最大值)和下控制极限值(最小值)(尤其在分析数据的一些标准偏差内)。FDC系统60还确立了与统计分析时序数据相对应的概率模型。这种概率模 型可以用于识别统计分析时序数据中的显著改变。
[0042]在本实例中，时序参数数据包括与加工期间CVD外延工具的灯模块(例如，顶内灯模块)中的一个灯相关联的电阻值。时序电阻数据被转换成提供灯的电阻(R)和初始电阻(RO)之间的变化(改变)的数据。电阻的每次改变(AR)都由以下公式确定:
[0043]
【权利要求】
1.一种方法，包括: 接收与集成电路制造工艺工具对晶圆实施的工艺相关联的数据；以及 使用所述数据监控所述集成电路制造工艺工具的状态，其中，监控包括: 基于异常识别标准、异常过滤标准以及异常阈值来评估所述数据， 以确定所述数据是否满足警报阈值。
2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括:当所述数据满足所述警报阈值时发布警报。
3.根据权利要求1所述的方法，其中: 所述异常识别标准限定指示所述集成电路制造工艺工具的异常行为的第一数据行为；以及 基于所述异常识别标准评估所述数据包括:识别表现出所述第一数据行为的所述数据的行为。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述异常识别标准统计限定指示所述集成电路制造工艺工具的异常行为的显著性水平。
5.根据权利要求3所述的方法，其中: 所述异常过滤标准限定指示所述集成电路制造工艺工具的真正异常行为的第二数据行为；以及 基于所述异常过滤标准评估所述数据包括确定所识别的表现出所述第一数据行为的数据行为是否还表现出所述第二数据行为。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述异常过滤标准为西方电气规则。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，当所识别行为的八个连续数据点落在所评估数据的中心线的相同侧时，所述第二数据行为指示所述真正异常行为。
8.根据权利要求5所述的方法，其中: 所述异常阈值基于历史数据限定指示所述集成电路制造工艺工具的真正异常行为的第三数据行为；以及 基于所述异常阈值评估所述数据包括确定所识别的表现出所述第一数据行为和所述第二数据行为的数据行为是否表现出所述第三数据行为。
9.一种工具状态监控方法，包括: 限定异常识别标准、异常过滤标准、异常阈值以及警报阈值； 基于所述异常识别标准识别与工艺工具相关联的数据的异常； 基于所述异常过滤标准过滤所识别的异常，以识别真正异常；以及 当识别的所述真正异常满足所述异常阈值和所述警报阈值时发布警报。
10.一种集成电路制造系统，包括: 工艺工具，被配置成对晶圆实施工艺；以及 故障检测和分类系统，被配置成监控所述工艺工具的状态，并且所述故障检测和分类系统被配置成: 接收与所述工艺工具对所述晶圆实施的所述工艺相关联的数据；以及基于异常识别标准、异常过滤标准以及异常阈值评估所述数据以确定所述数据是否满足警报阈值。
【文档编号】H01L21/66GK103681395SQ201210539997
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2012年12月13日 优先权日:2012年9月4日
【发明者】何家栋, 蔡柏沣, 陈俊仁, 李资良, 王若飞, 牟忠一, 林进祥 申请人:台湾积体电路制造股份有限公司