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J-GLOBAL ID：201002286328829634   整理番号：10A0843382

異物起因歩留りの予測手法

Particle-Limited Yield Prediction Method

著者 (4件)： 小野眞 (日立製作所 生産技術研究所) ,  岩田尚史 (日立製作所 生産技術研究所) ,  馬場毅 (ルネサスエレクトロニクス) ,  金子俊一 (北海道大学大学院 情報科学研究科)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 130  号： 8  ページ： 1404-1410 (J-STAGE)  発行年： 2010年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 微細化が進むLSIでは,微小な異物でも短絡不良の発生原因となるため,そのモニタリングに光学的な検査装置が広く導入されている。その1つとして,Nuraniらは,検査装置から得られた異物の座標に対して,SEMで観察して異物の大きさを計測し,CADで設計された回路レイアウトデータに異物がランダムに発生した場合の歩留りをシミュレーションする手法と組み合わせた,異物起因歩留り予測法を提案している。しかし,SEMですべての異物の大きさを計測するためには,多大な時間とコストが必要となり現実的とは言い難い。そこで,本稿では,Nurniらの手法で課題であつたSEMによる異物の大きさ計測や,回路レイアウトデータに対する歩留まりシミュレーションを行わずに,安価な暗視野検査装置から出力される異物の座標と散乱光強度のデータに着目して,異物起因歩留りを予測する手法を提案した。提案手法はSEM観祭のような多大な時間とコストをかけることなく異物起因歩留りを予測するもので,LSI内の領城分割と散乱光強度の組合せによって致命率予測モデルを生成し,ウエハ毎の異物起因歩留りを予測する。メタル配線工程を対象とした実験の結果,密集異物の発生に依らず,従来の異物数を用いた回帰分析より,精度よく歩留りを予測できることを確認した。さらに,本手法による予測結果をp管理図を用いてモニタリングすることで,異物数に対してc管理図を用いる従来手法より誤報の少ない品質管理を実現できることを示した。

シソーラス用語： *歩留り ,  *LSI【IC】 ,  *半導体プロセス ,  走査電子顕微鏡 ,  視野 ,  管理図 ,  *品質管理 ,  塵埃 ,  検査 ,  *予測
準シソーラス用語： 暗視野

分類 (1件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G)

引用文献 (21件)：

• (1) 中村達男:「管理図の作り方と活用」,日本規格協会 (1999)
• (2) D. C. Montgomery : “Introduction to Statistical Quality Control 6th ed.”, John Wiley & Sons (2008)
• (3) K. Watanabe, A. Sugimoto, M. Nozoe, and Y. Usami : “Inspection-analysis Solutions for High-quality and High-efficiency Semiconductor Device Manufacturing”, Hitachi Review, Vol. 52, No. 3, pp. 125-131 (2003)
• (4) M. Ikota, J. Taguchi, A. Sugimoto, and H. Sato : “Discrimination of Clustered Defects on Wafers using Statistical Methods”, International Workshop on Statistical Metrology, pp. 52-55 (1997)
• (5) S. P. Cunningham and S. MacKinnon : “Statistical Methods for Visual Defect Metrology”, IEEE Trans. Semicond. Manuf., Vol. 11, No. 1, pp. 48-53 (1998)

タイトルに関連する用語 (4件)： 異物 ,  起因 ,  歩留り ,  予測手法