用於模型預測的動態適應性取樣率的製作方法
2023-05-29 06:50:06 2
專利名稱：用於模型預測的動態適應性取樣率的製作方法
技術領域：
本發明一般涉及半導體製造，更特別地，涉及一種動態調整與用於執行模型預測的晶片檢測有關的取樣率的方法與裝置。
背景技術：
半導體工業中的技術劇變已經造成許多創新的製造工藝。今日的製造工藝，特別是半導體製造工藝，需要許多重要的步驟。這些工藝步驟通常極其重要，因此需要一些輸入，這些輸入通常被微調以維持適當製造控制。
半導體器件的製造需要許多分開的工藝步驟，以從未加工的半導體材料產生封裝的半導體器件。從半導體材料的最初生長、半導體晶體切割成個別晶片、製造階段(蝕刻、摻雜、離子注入或類似情形)到完成器件的封裝與最後測試的種種工藝，各種工藝之間如此不同，並且限定這些工藝可以在包含不同控制結構的不同製造位置裡進行。
一般而言，在有時稱為一批(lot)的一組半導體晶片上進行一組工藝步驟。例如，可以將由各種不同材料組成的工藝層形成在半導體晶片上。因此，圖形化光刻膠層則可以使用已知的光刻(photolithography)技術而被形成在工藝層上。基本上，隨後把圖形化光刻膠層當作掩膜在工藝層上進行蝕刻工藝。此蝕刻工藝使得各種特徵或目的形成於工藝層中。例如，此些特徵可以用作電晶體用的柵極電極結構。多數的時候，溝槽(trench)隔離結構也可以形成在半導體晶片的襯底中，以隔離整個半導體晶片的電性區域。一種可用隔離結構的實例是淺溝(shallow trench)隔離(STI)結構。
半導體製造工廠內的製造工具基本上與製造結構或者工藝模型網絡互連。各製造工具一般連接到設備接口。設備接口則連接到製造網絡所連接的機械接口，從而促進位造工具與製造結構之間的互連。機械接口通常是部分的先進工藝控制(APC)系統。APC系統初始一控制腳本，其可以是自動取得實施製造過程所需的數據的軟體程序。
圖1說明典型的半導體晶片105。半導體晶片105基本上包括排列在格柵150中的多個個別半導體管芯103。使用已知的光刻工藝與設備，可將圖形化的光刻膠層形成在將被圖形化的一層或多層的工藝層上。作為部分的光刻工藝，曝光工藝基本上由一次大約1至4個管芯103的位置上的步進器所進行，其取決於所使用的特定光學掩膜。圖形化的光刻膠層可在底層或材料層(例如，多晶矽、金屬或絕緣材料層)上所進行的溼法或幹法的蝕刻工藝期間用作為掩膜，以將希望的圖形傳遞到底層。圖形化的光刻膠層包含多個特徵，例如將被複製在底部工藝層中的線型(line-type)特徵或開口型特徵。
現在回到圖2，其是用於顯示說明現有技術工藝流程的方塊圖。製造系統可以依據在半導體晶片105上所進行的特定工藝來設定進行晶片分析用的取樣率(方塊210)。製造系統隨後可以處理半導體晶片105(方塊220)。一旦將成批的半導體晶片105加工處理的話，製造系統則可以取樣率為基礎而來得到測量數據(metrology data)(方塊230)。取樣率則用於確定有多少以及哪個半導體晶片105為了成批的測量數據取得而被檢測。一旦得到測量數據的話，該系統就可以依據測量數據分析而修改該工藝(方塊240)。一旦確定將在半導體晶片105上所進行的一種或多種修改的話，該製造系統則可持續地處理半導體晶片105(方塊250)。
在與現有測量技術有關的問題中，事實上，來自取樣半導體晶片105的數據並沒有提供對測量數據狀態的正確評估。例如，在製造系統的狀態中某些工藝或改變可能需要另外的測量數據，用於進行對測量數據狀態的更正確的評估。預定的取樣率可能不足以取得充分的數據，以對處理的半導體晶片105的情況進行正確評估。例如，情況的改變，譬如處理工具與類似物的操作的改變，其可能導致預定取樣率是不充分的。
再者，在處理階段內可以修改用於在半導體晶片105上進行加工處理的工藝模型，以便得到用於正確評估工藝的精確性的更多的數據或更少的數據。不充分的測量數據可能造成半導體晶片105處理的誤差。此外，不充分的測量數據可能造成在適當的測量數據有用的情形下可能以其它方式來進行的工藝校正的不足。相反地，測量數據的過度取得可能導致晶片加工處理期間內的低效率。
本發明是針對克服或至少減少上述一種或多種問題所產生的影響。
發明內容
在本發明的一個方面中，提供一種用於動態地調整關於晶片檢測的取樣率的方法。對相關批次的多個工件進行一工藝步驟。確定取樣率，取樣率用於取得與至少一個加工處理工件相關的測量數據。執行動態取樣率調整過程，以適應性地修改該取樣率。動態取樣率調整過程包括將預定的工藝結果與實際的工藝結果相比較，並且依據該比較結果修改該取樣率。
在本發明的另一方面中，提供一種用於動態地調整關於晶片檢測的取樣率的方法。對相關批次的多個工件執行一工藝步驟。確定取樣率，取樣率用於取得與至少一工藝工件有關的測量數據。預測來自工件上所進行的工藝的結果。依據取樣率取得與在工件上進行的工藝有關的實際結果數據。將預測結果與實際結果進行比較。確定與該模型所進行的工藝結果預測有關的不確定性。依據不確定性在預定公差範圍上的確定來修改取樣率。
在本發明的另一方面中，提供一種用於動態調整關於晶片檢測的取樣率的系統。該系統包括處理工具，用於加工處理多個工件。該系統也同樣包括測量工具，用於得到關於被處理工件的測量數據。該系統也包括操作性地連接到處理工具的工藝控制器。該工藝控制器能夠執行動態取樣率調整過程，以適應性地修改取樣率。該動態取樣率調整過程包括將預測工藝結果與實際工藝結果相比較，並且依據該比較結果修改取樣率。
在本發明的另一方面中，提供一種用於動態地調整關於晶片檢測的取樣率的裝置。該裝置包括工藝控制器，該工藝控制器用於控制在多個工件上通過處理工具所進行的工藝。該工藝控制器能夠執行動態取樣率調整過程，以便將用於得到與被處理工件的測量數據相關的取樣率進行適應性地修改。該動態取樣率調整過程包括將預測工藝結果與實際工藝結果相比較，並且依據該比較結果修改取樣率。
在本發明的另一方面中，提供一種以指令來編碼的計算機可讀取程序存儲裝置，用於動態調整與晶片檢測相關的取樣率。以指令來編碼的計算機可讀取程序存儲裝置，當由計算機運行該編碼時其執行一種方法，該方法包含在成批相關的多個工件上執行一工藝步驟；確定一取樣率，用於取得與至少一個被處理工件有關的測量數據；以及執行一動態取樣率調整過程，以適應性地修改取樣率。該動態取樣率調整過程包括將預測工藝結果與實際工藝結果相比較，並且依據該比較結果修改取樣率。
可以結合附圖參照所做的以下說明來理解本發明，其中相同的附圖標記代表相同組件，而且其中圖1是經過處理的現有技術半導體晶片的簡化圖；圖2是用於顯示在製造半導體晶片期間內的現有技術工藝流程的簡化流程圖；圖3提供了根據本發明一個具體實施例的系統的方塊圖；圖4說明了圖3中根據本發明一個具體實施例的工具狀態數據取得單元的更詳細方塊圖；圖5說明了圖3中根據本發明一個具體實施例的動態適應取樣率單元的更詳細方塊圖；圖6說明了圖3所示的根據本發明一個具體實施例的系統的更詳細方塊圖；圖7說明了根據本發明一個具體實施例的方法流程圖；圖8說明了根據本發明一個具體實施例的如圖7所標示的一種定義模型與實施模型功能的方法的更詳細流程圖；以及圖9說明了根據本發明一個具體實施例的如圖7所標示的一種執行動態自適取樣率調整過程的方法的更詳細流程圖。
本發明容許有多種類型的修改與可選擇的形式，前述特定的實施例是通過附圖與詳細的說明加以例舉。然而，應了解者，前揭的描述內容並非用以將本發明限定在該些特定形式中，相反的，本發明涵蓋所有落入由後附權利要求限定的本發明的實質和範圍內的修改、等價物和可選方案。
具體實施例方式
以下通過特定的具體實施例說明本發明的實施方式。為了清楚起見，並不是在說明書中描述所有的實際實施的特徵。當然應當理解到的是，在任何此種實際具體實施例的發展過程中，必須進行種種具體實施例的決定，以實現開發者的特定目標，例如關於系統與關於企業的限制的一致性，其可以從一個實施過程改變到另一個實施過程。再者，應當理解到的是，這種發展努力可能既複雜且費時，但對於那些從本發明獲益的本領域技術人員來說則是例行公事。
有許多分開的工藝包含在半導體製造中。許多時候，工件(例如，半導體晶片105、半導體器件等等)麼逐步經歷多重製造處理工具。本發明的具體實施例用於執行動態適應取樣率，其可用於調整晶片105的取樣以用於分析。在半導體晶片105的處理期間內，取樣率的調整可以應情況的改變而進行。例如，依據潛在影響半導體晶片105的適當製造的各種因素，該工藝允許動態改變用於檢測半導體晶片105的取樣率。可以修改執行工藝結果的預測(例如，在一組處理工藝進行之後半導體晶片105的外觀將是如何)的工藝模型，以便使該工藝模型對測量數據更靈敏。因此，可實施取樣率的增加以更精確地預測工藝結果並且配合工藝模型靈敏度的增加。換句話說，工藝模型對測量數據的靈敏度越高，取樣率就越高，反之亦然。在一個具體實施例中，修改過的取樣率可以實施於後續一批的半導體晶片105。利用本發明具體實施例所提供的適應性取樣率，被處理半導體晶片105的測量狀態的更精確評估是可能的，從而提供更好的與更精確的工藝控制。
現在回到圖3，其顯示了根據本發明具體實施例的系統300的方塊圖。在系統300中的工藝控制器310能夠控制與處理工具610有關的各種操作。該系統300能夠得到相關的製造數據，譬如與被處理半導體晶片105相關的測量數據、工具狀態數據等。該系統300也可以包含測量工具650，以得到相關於被處理半導體晶片105的測量數據。
系統300也可以包含資料庫單元340。該資料庫單元340提供用於存儲多種數據，譬如測量數據、與系統300的操作有關的數據(例如，處理工具610的狀態、半導體晶片105的狀態等等)等數據。資料庫單元340可以存儲與處理工具610所進行的多個工藝流有關的工具狀態數據。資料庫單元340可以包含資料庫伺服器342，用於將與被處理半導體晶片105有關的工具狀態數據和/或其它製造數據存儲入資料庫存儲單元345。
該系統300也可以包含用於得到工具狀態數據的工具狀態數據取得單元320。該工具狀態數據可以包括與處理工具610的操作有關的壓力數據、溫度數據、溼度數據、氣體流量數據、各種電性數據等等。蝕刻工具用的典型工具狀態數據可以包括氣體流量、箱室壓力、箱室溫度、電壓、反射功率、背面氦壓力、RF(射頻)調諧參數等等。工具狀態數據也可以包括處理工具610外部的數據，譬如周圍溫度、溼度、壓力等等。工具狀態數據取得單元320的更詳細說明被提供在圖4與下面的附帶說明中。
系統300同樣包含能夠進行與半導體晶片105處理有關的各種故障檢測分析的故障檢測與分類單元(FDC)330。故障檢測與分類單元330能夠在半導體晶片105的處理期間內提供與故障有關的數據。由故障檢測與分類單元330所進行的故障檢測分析可以包括工具狀態數據和/或測量數據的分析。FDC單元330可以通過分析測量工具數據，而使特定的工具狀態數據與被處理半導體晶片105上檢測出的誤差產生關聯。例如，特定誤差，譬如在被處理半導體晶片105上所發現的臨界尺寸誤差可與特定氣流速率或者相關於工具狀態數據的溫度數據產生關聯。FDC單元330所進行的故障檢測也可包括分析來自整合入處理工具610的現場傳感器的數據。
系統300的模型單元350能夠進行晶片狀態結果的預測(例如，與被處理半導體晶片105的一種或更多種情況有關的預測，譬如半導體晶片105上所形成的特定結構臨界尺寸的預測)。晶片狀態結果的預測可以基於工藝情況輸入數據。該模型單元350能夠將在半導體晶片105上所進行的工藝步驟的行為和/或結果定出模型，以便依據某些具體控制輸入參數，來確定被處理半導體晶片105的可能情況。
來自模型單元350的預測數據可被與系統300有關的動態適應取樣率單元360所使用，以執行取樣率的動態適應。動態適應取樣率單元360能夠基於在半導體晶片105處理期間可能發生的多個工藝變化的其中一個，動態地修改取樣率(與檢測成批的某特定晶片105有關)。動態適應取樣率單元360可以依據模型單元350的改變而增加成批半導體晶片105的檢測的取樣率。換句話說，假如模型單元350對測量數據更靈敏的話，則可以實施取樣率的增加，以便將更精確的測量數據提供到模型單元350，用於較佳地預測工藝輸出。此外，依據模型單元350所提供的某些預測，系統300可以可改變取樣率，以更接近地評估在半導體晶片105上所進行的工藝步驟的結果。動態適應取樣率單元360的更詳細說明被提供在圖5以及下面的附帶說明中。
在一個具體實施例中，依據本發明具體實施例所提供的不確定因素，當將取樣率從一批修改到另一批時，系統300可扮演監督的角色。在一個具體實施例中，進行線端電性測試，譬如環振蕩頻率測量、驅動電流等。隨後可將來自實際電性測量的結果與模型單元350所提供的預測性電性參數相比較。隨後依據實際電性測試結果與預測電性參數之間的差，而確定不確定因素。假如不確定因素相當高的話，則取樣率無法高到足夠描述成批的晶片狀態。因此，取樣率可以隨著後續的一批而增加。不確定因素可由取樣率單元360所使用，以便修改用於檢測被處理晶片105的取樣率，用於測量分析。在一個具體實施例中，修改取樣率，用於檢測後續加工批次中的被處理晶片105。
工藝控制器310、FDC單元330、模型單元350、和/或動態適應取樣率單元360可以是獨立單元的或者是整合入與系統300有關的計算機系統中的軟體、硬體、或韌件單元。再者，由圖3所示的方塊所代表的各種組件可以經由系統通信線315而互相通信。系統通信線315可以是計算機總線鏈路、專用硬體通信鏈路、電話系統通信鏈路、無線通信鏈路、或其它通信鏈路，其可以通過從本發明獲益的本領域技術人員所實施。
現在回到圖4，其提供了圖3所示的工具狀態數據取得單元320的更詳細方塊圖。工具狀態數據取得單元320可以包含任何不同類型的傳感器中的任一種，例如壓力傳感器410、溫度傳感器420、溼度傳感器430、氣體流量速率傳感器440與電性傳感器450等等。在一個替代性具體實施例中，工具狀態數據取得單元320可以包含整合入處理工具610內的現場傳感器。壓力傳感器410能夠檢測出壓力工具610內的壓力。溫度傳感器420則能夠感應出處理工具610中各部分的溫度。溼度傳感器430能夠檢測出處理工具610中各部分或者周圍情況的相對溼度。氣體流量速率傳感器440可以包含多個流速傳感器，這些傳感器能夠檢測出在半導體晶片105的處理期間所使用的多種工藝氣體的流速。例如，氣體流量速率傳感器440可以包含可檢測出譬如NH3、SiH4、N2、N2O和/或其它工藝氣體的氣體流速率的傳感器。
在一個具體實施例中，電性傳感器450能夠檢測多個電性參數，譬如提供到光刻工藝中所使用的電燈的電流。工具狀態數據取得單元320也可以包含其它傳感器，其能夠檢測出從本發明獲益的本領域技術人員所知的各種製造變量。工具狀態數據取得單元320也可以包含數據接口460。數據接口460可以接收來自各種傳感器的傳感器數據，並且將該數據輸送到工藝控制器310，該各種傳感器包含在處理工具610和/或工具狀態數據取得單元320內，或者與其有關。
現在回到圖5，其提供了根據本發明一個具體實施例所設計的動態適應取樣率單元360的更詳細說明。動態適應取樣率單元360可以接收來自模型單元350等的多個相關製造數據，譬如測量數據、工具狀態數據、取樣率數據、模型數據。依據動態適應取樣率單元360所收到的數據，可以提供新的取樣率，用於更精確地評估測量數據。動態適應取樣率單元360可以包含模型不確定性計算單元510與適應性取樣率計算單元520。模型不確定性計算單元510能夠確定或量化與模型單元350的預測能力有關的不確定(或確定)量。在一個具體實施例中，不確定性計算單元510可以將預測數據(即，模型數據等)與從測量數據分析步驟取得的實際測量數值相比較，並且在該預測中確定不確定性。
依據算出的不確定性，適應性取樣率計算單元520可以增加或減少取樣率，而測量數據則以該取樣率而從被處理半導體晶片105取得。假如該模型單元350的操作不確定性很高的話，則可以增加取樣率，以便將更精確的測量評估提供到模型單元350，以進行更精確的工藝輸出預測(例如，分析更多成批的半導體晶片105)。假如模型不確定性如模型不確定性計算單元510所算出地很低的話，則適應性取樣率計算單元520可以減少取樣率(即，分析成批更少數目的半導體晶片105)。
動態適應取樣率單元360將適當地向上或向下改編和修改取樣率，以將定模數據輸出的不確定量維持在預定範圍內。通過適應性調整取樣率，模型單元350輸出的精確性則會增加並且維持在預定的公差範圍內。為了使用實際數據輸出與預測數據輸出來確定預測誤差而提供本發明的具體實施例，用以驅動取樣率的適應性改變，而成批的半導體晶片105則以該取樣率來分析，用於取得測量數據。動態適應取樣率單元360可以依據針對進一步分析測量數據的計算來提供一新的取樣率。在一個具體實施例中，實施新的取樣率，用於檢測在後續工藝批次中的被處理半導體晶片105。
現在回到圖6，其說明了根據本發明一個具體實施例的系統300的更詳細方塊圖。使用經由線或網絡623所提供的多個控制輸入信號或製造參數，在處理工具610a、610b上加工處理半導體晶片105。線623上的控制輸入信號或製造參數，是從計算機系統630經由機械接口615a、615b，而發送到處理工具610a、610b。第一與第二機械接口615a、615b一般放置在處理工具610a、610b外面。在一個替代性具體實施例中，第一與第二機械接口615a、615b放置在處理工具610a、610b內。將半導體晶片105放置在多個處理工具610，並由該處理工具610運送。在一個具體實施例中，可手動地將半導體晶片105提供到處理工具610。在一個替代性具體實施例中，可以自動的方式(例如，半導體晶片105的自動移動)將半導體晶片105提供給處理工具610。在一個具體實施例中，將多個半導體晶片105成批地(例如，堆疊在盒中)輸送到處理工具610。
在一個具體實施例中，計算機系統630會將線623上的控制輸入信號或製造參數發送到第一與第二機械接口615a、615b。計算機系統630能夠控制工藝操作。在一個具體實施例中，計算機系統630是工藝控制器。計算機系統630連接到可以包含多個軟體程序與數據組的計算機存儲單元632。計算機系統630可以包含能夠執行在此所述的操作的一個或多個處理器(未顯示)。計算機系統630使用製造模型640，用於在線623上產生控制輸入信號。在一個具體實施例中，製造模型640包含製造程序，該程序確定在線623上被發送到處理工具610a、610b的多個控制輸入參數。
在一個具體實施例中，製造模型640定義出實施一特定製造工藝的工藝腳本與輸入控制。在為了處理工具A610a而設的線623上的控制輸入信號(或者控制輸入參數)，由第一機械接口615a收到與加工處理。在為了處理工具B610b而設的線623上的控制輸入信號，由第二機械接口615b收到與加工處理。用於半導體製造工藝的處理工具610a、610b的實例是步進器、蝕刻處理工具、沉積工具等。
由處理工具610a、610b所加工處理的一種或多種半導體晶片105，可同樣地發送到測量工具650，以取得測量數據。測量工具650可以是散射測量(scatterometry)數據取得工具、重迭錯誤測量工具、臨界尺寸測量工具等。在一個具體實施例中，測量工具650檢測出一個或多個被處理半導體晶片105。測量數據分析單元660可以收集、組織和分析來自測量工具650的數據。測量數據針對在半導體晶片105上所形成的器件的各種物理或電性特徵。例如，可以獲得關於線寬度測量、溝槽深度、側壁角度、厚度、電阻等的測量數據。測量數據可以用於確定可以在被處理半導體晶片105上出現的故障，其可用於量化處理工具610的性能。
如以上所提供的，動態適應取樣率單元360收到多個相關製造數據，譬如來自測量數據分析單元660的測量分析數據、來自資料庫單元340的存儲的工藝數據、來自模型單元350的模型預測數據、來自工具狀態數據取得單元320的工具狀態數據、和/或者來自FDC單元330的故障檢測數據。使用上述的動態適應性過程，動態適應取樣率單元360可以依據線端測試結果與預測結果的比較而對取樣率進行調整。因此，新取樣率則可以設置到計算機系統630，用於分析後續處理批次的半導體晶片105。計算機系統630隨後則可以實施新的取樣率，以便依據新取樣率而對增加或減少數量的後續成批的所選半導體晶片105執行測量數據分析。
現在回到圖7，其顯示了根據本發明具體實施例的方法的流程圖。一旦準備處理半導體晶片105，系統300則可確定工藝細節，例如所使用的工藝種類、工藝順序等(方塊710)。工藝細節一般可以基於最後從被處理半導體晶片105製造的器件。系統300隨後可以定義出一模型，該模型能夠依據多個工藝輸入數據而控制和/或預測工藝輸出。一旦定義了該模型的話，則可實施模型功能，該功能可以包括工藝結果預測功能(方塊720)。可以基於譬如工藝輸入參數的工藝參數與由被處理半導體晶片105所確定的電性參數之間的關係來定義該模型。如方塊720所標示的定義工藝模型的更詳細說明被提供在圖8及以下的附帶說明中。
依據工藝細節與所定義的模型，系統300可以設定特定工藝步驟所使用的取樣率(方塊730)。一般而言，模型的敏感度越高，取樣率則越高，反之亦然。一旦將取樣率設定的話，系統300則可以加工處理相關批次的半導體晶片105(方塊740)。系統300隨後可以取得測量數據並且執行動態適應取樣率調整過程(方塊750)。依據與預測結果相比較下的線端測試結果，動態適應取樣率調整過程提供經過調整的新取樣率，用於取得測量數據。方塊750中所標示的動態適應取樣率調整過程被提供在圖9和以下的附帶說明中。依據由於執行動態適應取樣率調整過程所提供的新取樣率，系統300能持續地加工處理半導體晶片105，並且隨後以該新取樣率來得到測量數據(方塊760、770)。在一個具體實施例中，實施新取樣率，以檢測在後續的處理批次中的被處理半導體晶片105。
現在回到圖8，其提供了在定義圖7的方塊720所標示的模型裡包含的步驟的更詳細流程圖說明。系統300可以識別出一組參數，這些參數則與被評估的特定工藝有關(方塊810)。系統300隨後以識別出的該組參數為基礎，來識別出相關的結果參數(方塊820)。例如，確定出與特定電性參數有關的結果參數。系統300隨後則確定出哪種工藝參數影響相關的結果參數(方塊830)。系統300隨後則可以確定出諸參數對最後結果的靈敏度(例如，諸參數對最後電性參數的靈敏度)。可以通過分析測量數據、工具狀態數據、所存儲的工藝數據等來確定諸參數的靈敏度(方塊840)。系統300隨後則依據選出的工藝參數而量化最後結果(方塊850)。一般而言，此步驟是通過預測以參數為基礎的結果來進行的。
現在回到圖9，其顯示了執行動態適應取樣率調整過程的更詳細流程圖。系統300可以預測出模型結果(方塊910)。換句話說，可能的工藝結果由預定的模型(譬如模型單元350)所預測。系統300可以取得實際的結果數據(例如，取得的測量數據與結果數據，譬如電性測試數據)(方塊920)。系統300隨後可以基於這些參數來比較實際結果與預測結果想定(scenarios)(方塊930)。實際對預測工藝結果的比較可以用於確定與該模型相關的不確定性(或者確定性)。例如，該不確定性在該模型中被量化(例如，假設實際結果一貫明顯地不同於預測結果的話，那麼不確定性就會很高)(方塊940)。
系統300隨後可以確定出與模型預測有關的不確定性對精確的工藝操作而言是否太高(方塊950)。一旦確定出與模型有關的不確定性不是太高的話，則對於進一步的工藝維持現有的取樣率(方塊960)。當系統300確定出該不確定性關於預定的模型結果而言是太高的時候，系統300則會進行修改，將取樣率增加地更高，以降低不確定性(方塊970)。修改過的取樣率可用於檢測與後續批次有關的被處理半導體晶片105。圖9所示的諸步驟實質上完成與圖7的方塊750有關的諸步驟。通過使用本發明的具體實施例，系統300能夠依據多個因素而動態地適應修改過的取樣率。例如，系統300可以評估模型預測功能的精確性並且改變取樣率，以更有效地使用資源。
本發明所揭示的原理可實施於先進工藝控制(APC)架構，譬如由KLA Tencor，Inc.所提供的催化劑(Catalyst)系統。該催化劑系統使用半導體設備與材料國際協會(SEMI)計算機集成製造(CIM)架構兼容系統技術，其是以先進工藝控制(APC)架構為基礎。CIM(SEMI E81-0699-CIM架構領域結構的臨時說明書)與APC(SEMI E93-0999-CIM架構先進工藝控制組件用的臨時說明書)說明書可公開地從SEMI得到。APC架構是較佳的平臺，從該平臺來實施本發明所揭示的控制策略。在一些具體實施例中，APC架構可以是全工廠的軟體系統；因此，由本發明所揭示的控制策略事實上可應用到廠區的任何半導體製造工具。APC架構同樣考慮到工藝性能的遠程存取與監視。再者，通過使用APC結構，數據存儲會比局部驅動更方便、更有彈性且更經濟。因為當將必要的軟體代碼寫入時，APC架構能夠提供顯著的靈活量，所以它會考慮到更複雜的控制型態。
將本發明所揭示的控制策略應用到APC架構需要許多的軟體組件。除了APC架構內的組件以外，還將計算機腳本(script)寫入，以用於控制系統中所包含的各半導體製造工具。當控制系統的半導體製造工具於半導體製造加工中起動時，它一般會調用一腳本，以初始工藝控制器所需要的動作，譬如覆蓋控制器。該控制方法一般以這些腳本被界定並且執行。這些腳本的開發可包含該控制系統開發的重要部分。本發明所教示的原理可在其它類型的製造架構內實施。
上述特定的實施例僅是示意性的，因為本發明可採用對於從此處公開獲益的本領域技術人員顯而易見的不同但卻等價的方式來修改和實施。而且，其中所示的結構或設計的細節並不具有任何限制性，除了在下面權利要求中所說明的以外。因此，以上所揭露的特定具體實施例顯然可被改變或修改，而且所有的這些變更均可視為在本發明的範圍與精神內。因此，此處所尋求的保護乃陳述在下面的權利要求中。
權利要求
1.一種方法，包含在相關批次的多個工件上執行一工藝步驟；確定取樣率，用於取得與至少一個該被處理工件有關的測量數據；以及執行動態取樣率調整過程，以適應性地修改該取樣率，該動態取樣率調整過程包含將預測工藝結果與實際工藝結果相比較，並且依據該比較來修改該取樣率。
2.如權利要求1所述的方法，其中在該工件上執行該工藝步驟，進一步包含在半導體晶片(105)上執行該工藝步驟。
3.如權利要求1所述的方法，進一步包含將工藝定模，以確定該預測的工藝結果。
4.如權利要求3所述的方法，其中執行該動態取樣率調整過程進一步包含定義與在該工件上所執行的工藝有關的模型；根據在該工件上所執行的該工藝預測出結果；取得與在該工件上所執行的該工藝有關的實際結果數據；將該預測結果與該實際結果相比較；確定與該模型所執行的工藝結果預測有關的不確定性；以及基於該不確定性在預定公差範圍上的確定來修改該取樣率。
5.如權利要求4所述的方法，其中根據在該工件上所執行的該工藝來預測結果，進一步包含預測一工件的至少一個電性測試值。
6.如權利要求5所述的方法，其中修改該取樣率進一步包含基於該不確定性不在預定公差水平內的確定來增加該取樣率。
7.如權利要求3所述的方法，其中執行該動態取樣率調整過程進一步包含基於至少一個控制參數對該預測工藝結果靈敏的確定來增加該取樣率。
8.一種用於動態地調整關於晶片檢測的取樣率的系統(100)，其特徵在於該系統(100)包含處理工具(610)，其用於加工處理相關批次的多個工件；測量工具(650)，其以預定取樣率為基礎來取得與該被處理工件有關的測量數據；以及工藝控制器(310)，其操作性地連接到該處理工具(610)與該測量數據，該工藝控制器(310)執行動態取樣率調整過程，以適應性地修改該取樣率，該動態取樣率調整過程包含將預測的工藝結果與實際工藝結果相比較，並且以該比較為基礎來修改該取樣率。
9.一種通過指令編碼的計算機可讀取程序存儲裝置，當由計算機(630)運行該指令時，執行包括下列步驟的方法在相關批次的多個工件上執行工藝步驟；確定取樣率，用於取得與至少一個該被處理工件有關的測量數據；以及執行動態取樣率調整過程，以適應性地修改該取樣率，該動態取樣率調整過程包含將預測的工藝結果與實際工藝結果相比較，並且以該比較為基礎來修改該取樣率。
10.該通過指令編碼的計算機可讀取程序存儲裝置，當由計算機(630)運行該指令時，執行權利要求9所述的方法，其中執行該動態取樣率調整過程進一步包含定義與在該工件上所執行的工藝有關的模型；根據在該工件上所執行的該工藝預測出結果；取得與在該工件上所執行的該工藝有關的實際結果數據；將該預測結果與該實際結果相比較；確定與該模型所執行的工藝結果預測有關的不確定性；以及基於該不確定性在預定公差範圍上的確定來修改該取樣率。
全文摘要
本發明提供一種動態調整關於晶片檢測的取樣率的方法與裝置。在多個相關批次的工件上執行工藝步驟。確定用於獲取與至少一個被處理工件有關的測量數據的取樣率。執行動態取樣率調整過程，以適應性地修改取樣率。該動態取樣率調整過程包括比較預測的工藝結果與實際的工藝結果，並且依據該比較結果修改取樣率。
文檔編號H01L21/66GK1729560SQ200380107159
公開日2006年2月1日 申請日期2003年11月6日 優先權日2002年12月18日
發明者T·J·松德爾曼, A·J·帕薩迪恩, G·A·謝裡 申請人:先進微裝置公司