摘要：首先分析了半導(dǎo)體制造中顆粒污染的來源，然后介紹了用C控制圖進(jìn)行顆粒污染控制的方法及其不足，進(jìn)而提出了用多元回歸分析進(jìn)行顆粒污染控制的方法及實(shí)施。

　　關(guān)鍵詞：污染；成品率；C控制圖；多元回歸分析

　　1 前言

　　隨著集成電路線寬愈來愈向細(xì)微化發(fā)展，對電路的生產(chǎn)工藝技術(shù)提出更高更難的要求，不但要刻蝕出亞微米線條，而且線路缺陷要控制在一定范圍內(nèi)，以保證芯片的功能和成品率。在IC制造過程中，一方面，工藝參數(shù)的隨機(jī)起伏和線條的變化，使得制造出來的電路雖然有完整的功能，但由于部分參數(shù)不合格而成為廢品；另一方面，由于引入了顆粒污染，使得集成電路喪失應(yīng)有的功能而成為廢品。前者導(dǎo)致的成品率損失稱為參數(shù)成品率，后者導(dǎo)致的成品率損失稱為功能成品率。而功能成品率是影響制造成品率的主要因素，因此，有效的過程顆粒污染控制對成品率的提高至關(guān)重要。

　　2 顆粒污染的來源及檢測

　　2.1 顆粒污染的來源
　　在半導(dǎo)體器件的生產(chǎn)過程中，顆粒污染有三個(gè)主要來源：生產(chǎn)環(huán)境；錯(cuò)誤的圓片傳遞；生產(chǎn)線加工機(jī)臺。前兩種因素，可以通過優(yōu)化設(shè)計(jì)和強(qiáng)化 圓片傳遞訓(xùn)練，把顆粒污染降低到最低。在流片過程中由工藝設(shè)備產(chǎn)生的顆粒污染就成為成品率損失的最主要原因。據(jù)統(tǒng)計(jì)，對于1mm設(shè)計(jì)線寬的4M DRAM生產(chǎn)中，其污染顆粒50%是由于工藝設(shè)備產(chǎn)生的，其余50%的顆粒是由于工藝設(shè)備所產(chǎn)生的。到了0.5mm線寬的16M DRAM生產(chǎn)中，有工藝設(shè)備產(chǎn)生的顆粒增加到60%；在0.35mm線寬的64M DRAM生產(chǎn)中，由工藝設(shè)備產(chǎn)生的顆粒便增加到75%；而在0.25mm線寬的256M DRAM生產(chǎn)中，由工藝設(shè)備產(chǎn)生的顆粒將高達(dá)90%，成為最主要的污染源[1]。

　　2.2 顆粒污染的檢測
　　一般說來，由顆粒污染導(dǎo)致的功能成品率損失要占總成品率損失的80%，而且，顆粒污染的數(shù)目越多，圓片的成品率就會越低，因此，了解各種加工設(shè)備產(chǎn)生的顆粒污染數(shù)目非常重要。

　　IC的制造工藝雖然很復(fù)雜，但都可以看成是下面兩個(gè)基本工序的不斷重復(fù)而組成：即導(dǎo)電物質(zhì)的形成（摻雜）和絕緣物質(zhì)的生長（淀積）。事實(shí)上，這兩道工序也由一系列更基本的工序組成，如氧化，摻雜，薄膜淀積，光刻和腐蝕等[2]。因此，IC的制造過程可以看成是幾個(gè)MASK循環(huán)進(jìn)行組合。顆粒污染的檢測就是以MASK進(jìn)行的，每個(gè)MASK循環(huán)上檢測一次顆粒污染數(shù)據(jù)。

　　通過對試片進(jìn)行每片通過測試（PWP）[1]得到某MASK循環(huán)產(chǎn)生的顆粒污染數(shù)目，該方法的完整測試程序如下：

●用圓片掃描儀檢查并標(biāo)出測試前圓片上已有的顆粒；

●之后將掃描后的這種試片循環(huán)經(jīng)過加工設(shè)備，模擬正常的圓片被加工工藝環(huán)境；

●再次對試片進(jìn)行掃描，這樣由該MASK循環(huán)所增加的顆粒數(shù)目便被識別并記錄下來。

　　3 顆粒污染的控制方法

　　3.1 應(yīng)用C控制圖進(jìn)行顆粒污染過程控制
　　當(dāng)質(zhì)量數(shù)據(jù)為計(jì)數(shù)值時(shí)，可以使用C控制圖進(jìn) 行過程控制，因此我們可以考慮使用C控制圖進(jìn)行顆粒污染的過程控制。但控制圖在使用上必須假設(shè)被控制數(shù)據(jù)為泊松分布[3]，其隱含下列特性：

● 顆粒污染的發(fā)生均勻的分布在任何位置；

● 顆粒污染的出現(xiàn)互相獨(dú)立。

　　而在IC制造中，隨著晶圓面積的增加，顆粒污染在晶圓上的分布位置會有群聚現(xiàn)象，此時(shí)若采用傳統(tǒng)的C管制圖將會產(chǎn)生I類誤差（I類誤差是指控制圖發(fā)出警報(bào)，而實(shí)際上過程并沒有發(fā)生變異的情況）過高而導(dǎo)致過多的錯(cuò)誤警告信息。一般用加寬控制限的距離來降低I類誤差，但這種方法的缺點(diǎn)是，沒辦法有系統(tǒng)的指定I類誤差的大小，而且，加寬控制限會導(dǎo)致控制圖的偵測能力降低。

　　3.2 應(yīng)用回歸分析控制過程顆粒污染
　　隨著先進(jìn)過程控制（APC）方法的提出，人們發(fā)現(xiàn)對于不符合傳統(tǒng)控制圖使用條件的質(zhì)量數(shù)據(jù)，可以通過對過程建模來確定控制限[5]，因此我們設(shè)想通過對半導(dǎo)體制造過程進(jìn)行建模來控制過程中的顆粒污染數(shù)目。
　　根據(jù)顆粒污染的數(shù)據(jù)采集特點(diǎn)，設(shè)過程的輸入變量為每個(gè)MASK層的顆粒污染數(shù)目，輸出變量為針測成品率，用多元線性回歸分析來對該過程產(chǎn)生一個(gè)線性方程。該分析的目標(biāo)是：

● 確定在哪個(gè)MASK層中顆粒污染最大程度的降低成品率；

● 確定所檢測的MASK層的顆粒污染數(shù)目的控制限；

● 預(yù)測該LOT進(jìn)行針測前的幾個(gè)星期內(nèi)的成品率。

　　3.3 應(yīng)用回歸分析控制過程顆粒污染的例證分析
　　某產(chǎn)品由三個(gè)MASK層組成，MASK1層, MASK2層, MASK3層，每層的顆粒污染數(shù)據(jù)及針測成品率是來自某半導(dǎo)體廠的93個(gè)樣本值。

　　3.3.1 用多元線性回歸分析的可行性

　　當(dāng)數(shù)據(jù)量涵蓋了較長一段時(shí)間范圍時(shí)，是可以使用多元回歸分析的[6]。由于我們分析的成品率數(shù)據(jù)并不是生產(chǎn)線上所有的成品率數(shù)據(jù)集合，而是在該集合中剔除了那些低于某個(gè)成品率數(shù)值（一般情況下，