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SEMVision™ G7 欠陥解析

半導体製造において、欠陥のレビュー、分類、解析は、半導体の製造シーケンスにおける個々の工程の品質を監視、管理する手段として、非常に重要です。半導体デバイスの形状寸法の縮小化が進み、複雑さが増すにつれ、重大な欠陥も同様に縮小され、3D 構造内の場所の特定が困難になっている中、関心対象の重大な欠陥を迅速に特定できるよう、撮像能力の強化が常に求められています。欠陥の特性を決定するための高解像度画像、高速・高精度な欠陥分類および組成分析、高い信頼性での根本原因の特定能力は、チップメーカーにとって、高精度の統計プロセス制御を確立し、生産能力を迅速に拡大して、高い歩留まりを一貫して達成する上で必要不可欠です。

この要求を満たすために、Applied SEMVision G7 システムは、より多様な撮像機能と、拡張された機械学習能力に基づく高度な自動欠陥分類 (ADC) 能力を提供します。新システムは、前世代 SEMVision の撮像能力に加え、未検出の欠陥がデバイスの歩留まり低下につながる可能性のあるウェーハエッジのベベルとアペックス部分において、ユニークな撮像機能を提供します。パターニングされていないウェーハを確実にレビューするために、強化された光源と集光機構をノイズ抑制機能と組み合わせることで、18nm までの微細な欠陥の光学的な検出を実現可能にしています。

新しいシステムでは、拡張されたPurity™ ADC が活用されています。この業界をリードするテクノロジーは、数多くの欠陥クラスと統計的分類エンジンをダイナミックに「学習」する高度なアルゴリズムを使用して、生産環境において歩留まりを制限する様々な異なる種類の欠陥を、業界で初めて正しく特定したテクノロジーで、業界のベンチマークとなる分類精度と再現性を達成しています。機械学習を強化するアルゴリズムを備えたPurity II では、動的処理環境で一般的に達成可能な期間よりも長期にわたり、システムの精度、一貫性、信頼性を維持することが可能です。新しい重大欠陥の優先順位付けアルゴリズムにより、特に関心のある欠陥がパレート図に表示され、修正措置が重要な順に実施されるよう、各欠陥タイプが優先度順にハイライトされます。

また Purity II では、これらの機械学習能力に自動エンジニアリング解析機能も追加されています。SEM 画像とコンピュータ支援設計データの両方を使用した欠陥分類により、高速かつ高精度な根本原因分析と歩留まり予測を促進する、より正確な場所に基づく欠陥の分類を可能にします。同性能により、サイクルタイムの改善と生産性の向上が可能になります。このことは、毎年何千もの新しいチップに対して高い歩留まりを迅速に達成しなければならないファウンドリにとって特に重要です。