核心要點(diǎn)

• 工程師需結(jié)合器件專(zhuān)屬數(shù)據(jù)與設(shè)備級(jí)數(shù)據(jù)，定位工藝 “最佳區(qū)間”。

• 嚴(yán)格、高頻的設(shè)備間匹配可提升良率與晶圓廠(chǎng)靈活性。

• 機(jī)器學(xué)習(xí)能精準(zhǔn)捕捉設(shè)備運(yùn)行的細(xì)微 “特征信號(hào)”。

半導(dǎo)體行業(yè)之外的人常會(huì)好奇：人類(lèi)如何日復(fù)一日、穩(wěn)定地制造出幾十納米尺寸的晶體管？如何讓不同工藝設(shè)備、不同產(chǎn)線(xiàn)、不同廠(chǎng)區(qū)的加工結(jié)果保持一致？實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的關(guān)鍵手段之一，就是設(shè)備間匹配（TTTM）。但隨著晶圓廠(chǎng)生產(chǎn)的芯片特征尺寸更小、工藝窗口更窄、復(fù)雜度更高，設(shè)備間匹配正變得越來(lái)越困難。

一片晶圓在 3 個(gè)月內(nèi)通常要經(jīng)歷600～800 道工序，所有設(shè)備必須輸出穩(wěn)定一致的結(jié)果。負(fù)責(zé)檢驗(yàn)結(jié)果的量測(cè)與測(cè)試系統(tǒng)，必須滿(mǎn)足行業(yè)最高標(biāo)準(zhǔn)。

Onto Innovation 應(yīng)用工程總監(jiān) PeiFen Teh 表示：“最先進(jìn)的工藝節(jié)點(diǎn)需要數(shù)百道高度關(guān)聯(lián)的工序，包括多重曝光、高 k / 金屬柵、復(fù)雜刻蝕化學(xué)、選擇性沉積、埋入式電源軌等。在整個(gè)制造流程中，每一處微小的工藝缺陷都會(huì)累積成復(fù)合效應(yīng)，影響良率。因此，每道關(guān)鍵工序的設(shè)備間匹配規(guī)格，對(duì)確保全線(xiàn)工藝穩(wěn)定至關(guān)重要?！?/p>

更短的產(chǎn)品生命周期、更快的良率爬坡需求，以及多元化的供應(yīng)鏈，也給設(shè)備匹配帶來(lái)挑戰(zhàn)。泰瑞達(dá)智能制造產(chǎn)品經(jīng)理 Eli Roth 說(shuō)：“設(shè)備匹配變得更關(guān)鍵、更難做，因?yàn)槲覀兊墓?yīng)鏈分散、產(chǎn)品種類(lèi)更多，還必須產(chǎn)出完全一致的測(cè)試結(jié)果。更復(fù)雜的器件要求更高透明度，安全裕量不斷收緊，先進(jìn)封裝把更多裸片集成在一起，這都要求器件具備更高的重復(fù)性，進(jìn)而迫使測(cè)試環(huán)節(jié)盡可能降低誤差來(lái)源。而且量產(chǎn)爬坡更快，新產(chǎn)品導(dǎo)入（NPI）在進(jìn)入量產(chǎn)前的穩(wěn)定時(shí)間更少。”

設(shè)備匹配（也稱(chēng)腔體匹配）旨在讓同型號(hào)的自動(dòng)測(cè)試設(shè)備（ATE）等輸出保持一致。實(shí)現(xiàn)方式有多種，首先會(huì)使用NIST 可溯源標(biāo)準(zhǔn)晶圓校驗(yàn)關(guān)鍵尺寸（CD）等測(cè)量精度，再通過(guò)調(diào)整硬件參數(shù)讓關(guān)鍵輸出匹配。對(duì)于先進(jìn)工藝，會(huì)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型模擬設(shè)備間復(fù)雜的非線(xiàn)性偏差，晶圓廠(chǎng)再對(duì)機(jī)群中的其他設(shè)備重復(fù)這套流程。

有時(shí)會(huì)選用性能最優(yōu)的設(shè)備作為基準(zhǔn)。Roth 說(shuō)：“行業(yè)廣泛使用黃金設(shè)備或測(cè)試載體。我們先用已知良好的參考載體完成標(biāo)定，再將機(jī)群中其他設(shè)備與它做統(tǒng)計(jì)對(duì)齊?！?同時(shí)，量化測(cè)量系統(tǒng)自身的波動(dòng)量也非常重要。

設(shè)備匹配不是一次性工作。工藝越先進(jìn)，匹配頻率通常越高。以下場(chǎng)景必須執(zhí)行設(shè)備間匹配：

• 設(shè)備安裝 / 驗(yàn)收時(shí)

• 導(dǎo)入新產(chǎn)品或新工藝時(shí)

• corrective 維護(hù)或預(yù)防性維護(hù)后

• 更換儀器或組件后

• 定期執(zhí)行：如每天、每班、每批次（先進(jìn)工藝）

要滿(mǎn)足頂尖器件廠(chǎng)商的需求，需要更多數(shù)據(jù)共享。Onto Innovation 應(yīng)用工程總監(jiān) Melvin Lee Wei Heng 表示：“雖然廠(chǎng)商期望使用供應(yīng)商提供的數(shù)據(jù)做基礎(chǔ)設(shè)備匹配，但器件制造商現(xiàn)在要求在關(guān)鍵工序?qū)崿F(xiàn)更深層對(duì)齊，以保證器件性能一致。要達(dá)到這種匹配水平，需要獲取晶圓廠(chǎng)級(jí)別的器件數(shù)據(jù)，如量測(cè)結(jié)果與功能測(cè)試數(shù)據(jù)。結(jié)合器件專(zhuān)屬信息與設(shè)備級(jí)數(shù)據(jù)，現(xiàn)已成為確認(rèn)設(shè)備運(yùn)行在工藝最佳區(qū)間、并在全產(chǎn)線(xiàn)提供一致性能的必要手段?！?/p>

布魯克應(yīng)用工程師 Andrew Lopez 說(shuō)：“我們使用大量 VLSI NIST 可溯源標(biāo)準(zhǔn)做臺(tái)階高度與線(xiàn)寬測(cè)量。但除了系統(tǒng)校準(zhǔn)，我們還會(huì)匹配光學(xué)系統(tǒng)，確保工藝配方從一臺(tái)設(shè)備轉(zhuǎn)移到另一臺(tái)時(shí)，照明設(shè)置不變、光學(xué)組件一致、系統(tǒng)照明一致?！?工程師可借助標(biāo)準(zhǔn)晶圓，將卡尺、傳感器等設(shè)備調(diào)整到嚴(yán)格公差范圍內(nèi)。“我們會(huì)校驗(yàn)多種臺(tái)階高度與線(xiàn)寬的線(xiàn)性度，確保系統(tǒng)足夠靈敏，能檢測(cè)到來(lái)自工藝的波動(dòng)?！?/p>

設(shè)備匹配與設(shè)備指紋識(shí)別相關(guān)但并不等同。晶圓廠(chǎng)里的每臺(tái)設(shè)備 —— 光刻機(jī)、刻蝕機(jī)、清洗機(jī)、測(cè)試機(jī)、光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)等 —— 在機(jī)械部件或磨損痕跡上都存在微觀(guān)差異。即使運(yùn)行相同配方，同型號(hào)設(shè)備的表現(xiàn)也會(huì)略有不同。通過(guò)捕捉與分析這些設(shè)備特征，工程師可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備間性能對(duì)齊。

指紋識(shí)別是否受益于機(jī)器學(xué)習(xí)，需視情況而定。愛(ài)德萬(wàn)測(cè)試云解決方案高級(jí)咨詢(xún)經(jīng)理 Vincent Chu 表示：“傳統(tǒng)指紋方法依賴(lài)人工設(shè)計(jì)特征、控制圖與閾值對(duì)比，在低維、可預(yù)測(cè)的波動(dòng)場(chǎng)景下效果良好。但如今測(cè)試設(shè)備采集的數(shù)據(jù)更豐富 —— 高分辨率參數(shù)、波形特征、時(shí)序測(cè)量、連續(xù)遙測(cè)數(shù)據(jù)。在這些高維空間中，ML 模型能捕捉定義設(shè)備真實(shí)運(yùn)行‘特征’的細(xì)微非線(xiàn)性行為，能更準(zhǔn)確、可擴(kuò)展地表示測(cè)試設(shè)備的行為基線(xiàn)，而不完全依賴(lài)預(yù)定義指標(biāo)?！?/p>

在量測(cè)與測(cè)試中，精密度與準(zhǔn)確度都是重要指標(biāo)。準(zhǔn)確度指測(cè)量值接近真實(shí)值的程度，可通過(guò)與已知標(biāo)準(zhǔn)（如帶多種結(jié)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)晶圓）對(duì)比實(shí)現(xiàn)，但難度很高。

Fractilia 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO Chris Mack 說(shuō)：“我們希望確保每一項(xiàng)量測(cè)輸出都可標(biāo)記為準(zhǔn)確，但幾乎不可能實(shí)現(xiàn)。我們幾乎總是先追求精密度，當(dāng)長(zhǎng)期穩(wěn)定達(dá)到目標(biāo)后，最終就能獲得良好良率。于是我們會(huì)稱(chēng)其為‘準(zhǔn)確’，但這并非 NIST 標(biāo)準(zhǔn)量測(cè)結(jié)果意義上的準(zhǔn)確數(shù)值。盡管如此，精密度仍是我們最關(guān)注的量測(cè)設(shè)備核心特性?！?/p>

精密度由多次測(cè)量同一結(jié)構(gòu)并記錄中心值周?chē)牟▌?dòng)程度決定。

設(shè)備匹配如何工作

需要匹配的指標(biāo)因設(shè)備類(lèi)型而異。例如在聲學(xué)顯微鏡成像中，指標(biāo)包括圖像強(qiáng)度、信號(hào)幅度、深度響應(yīng)與缺陷檢出能力。諾信聲學(xué)顯微鏡產(chǎn)品線(xiàn)經(jīng)理 Bryan Schackmuth 說(shuō)：“我們采用長(zhǎng)期穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)（LTSM）或全局設(shè)備匹配。它使用已知參考樣品與軟件算法，通過(guò)歸一化聲學(xué)圖像響應(yīng)補(bǔ)償系統(tǒng)間差異，確保不同設(shè)備、不同廠(chǎng)區(qū)的檢測(cè)結(jié)果一致。LTSM 可實(shí)現(xiàn)圖像歸一化，無(wú)需操作員手動(dòng)調(diào)整就能獲得匹配圖像。這種全局匹配流程通常在工作頻率變更（如更換探頭）、每班開(kāi)始前或每天執(zhí)行?！?/p>

量測(cè)數(shù)據(jù)與電學(xué)測(cè)試結(jié)果的關(guān)聯(lián)越來(lái)越緊密。Onto Innovation 產(chǎn)品管理總監(jiān) Joe Fillion 說(shuō)：“設(shè)備匹配通?；诓襟E層級(jí)執(zhí)行，每家晶圓廠(chǎng)或原始設(shè)備制造商（OEM）的做法略有差異。首先做指紋或配置對(duì)比，設(shè)備需在軟硬件層面盡可能匹配 —— 相同軟件版本、鏡頭、光闌、光源、質(zhì)量流量控制器（MFC）等。達(dá)到合理匹配后，設(shè)備通常執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)測(cè)試或校準(zhǔn)流程，確保行為一致。若結(jié)果符合規(guī)格，再執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)證流程，測(cè)量晶圓上的實(shí)際性能。這些結(jié)果會(huì)設(shè)定目標(biāo)值與上下限，確保運(yùn)行在可接受區(qū)間?！?/p>

Onto 的 Teh 給出了設(shè)備匹配的分步指南：先對(duì)齊每個(gè)設(shè)備組件的性能，再監(jiān)控機(jī)群匹配水平，包括：

1. 組件級(jí)校準(zhǔn)：監(jiān)控系統(tǒng)健康檢查參數(shù)，超標(biāo)時(shí)執(zhí)行校準(zhǔn)

2. 系統(tǒng)級(jí)校準(zhǔn)：在標(biāo)準(zhǔn)晶圓上測(cè)量機(jī)群設(shè)備的光譜響應(yīng)

3. 光譜校準(zhǔn)：用于提升機(jī)群匹配水平

4. 參數(shù)結(jié)果監(jiān)控：使用標(biāo)準(zhǔn)晶圓（測(cè)量 CD、厚度或材料常數(shù)），必要時(shí)重新校準(zhǔn)以?xún)?yōu)化各參數(shù)的設(shè)備匹配度

在測(cè)試設(shè)備上，工程師需要管控組件漂移。泰瑞達(dá)的 Roth 說(shuō)：“熱傳感器會(huì)隨時(shí)間漂移，存在時(shí)序偏移。我們通常通過(guò)定期校準(zhǔn)與參考檢查管理漂移，并持續(xù)將設(shè)備與參考掃描儀對(duì)比，明確偏差程度與校準(zhǔn)時(shí)機(jī)。統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制（SPC）監(jiān)控與大數(shù)據(jù)監(jiān)控是其他檢測(cè)方式。我們會(huì)持續(xù)進(jìn)行周期性計(jì)算?！?/p>

根據(jù)設(shè)備配置，部分設(shè)備級(jí)校準(zhǔn)可內(nèi)置實(shí)現(xiàn)。Modus Test 首席運(yùn)營(yíng)官 Jesse Ko 說(shuō)：“我們的測(cè)試機(jī)基于高精度電阻，采用自校驗(yàn)方法確保每次測(cè)量準(zhǔn)確，以此確認(rèn)每臺(tái)設(shè)備已校準(zhǔn)，并在多臺(tái)測(cè)試機(jī)間提供一致測(cè)量結(jié)果。”

電學(xué)測(cè)試與量測(cè)通常協(xié)同工作。Onto 的 Melvin 說(shuō)：“晶圓廠(chǎng)已集成在線(xiàn)電學(xué) / 功能測(cè)試，確保設(shè)備性能不會(huì)對(duì)器件產(chǎn)生影響。在部分關(guān)鍵工序，會(huì)進(jìn)行截面分析，確保敏感層形成的輪廓符合器件規(guī)格，彌補(bǔ)傳統(tǒng)量測(cè)的不足?！?/p>

另一種思路是從結(jié)果倒推，而非從設(shè)備出發(fā)。英特爾當(dāng)年的 “精準(zhǔn)復(fù)制”（Copy Exact）策略 —— 在廠(chǎng)區(qū)完全復(fù)刻設(shè)備、方法、工藝 —— 卻產(chǎn)出不同結(jié)果，最終將波動(dòng)原因鎖定在濕度等環(huán)境條件。校準(zhǔn)設(shè)備可能只是復(fù)雜排查的第一步。

PDF Solutions 全球晶圓廠(chǎng)應(yīng)用解決方案經(jīng)理 Jon Holt 說(shuō)：“設(shè)備型號(hào)相同、校準(zhǔn)相同，要確保測(cè)量準(zhǔn)確，因?yàn)檫@是不同廠(chǎng)區(qū)間波動(dòng)的潛在來(lái)源?？梢栽谕晃恢脺y(cè)量或使用同一臺(tái)設(shè)備。但還要更全面、整體地看待環(huán)境變量：冷卻水、供氣、氣體分配是否一致，并整合所有必要信息。最終真正的挑戰(zhàn)是功能性：組件是否按預(yù)期工作？器件電流、擊穿電壓、增益、速度是否達(dá)標(biāo)？并不是插上前向糾錯(cuò)（FEC）工具、匹配所有傳感器輸出，腔體就匹配了，但愿能這么簡(jiǎn)單?！?/p>

“熄燈” 晶圓廠(chǎng)

隨著行業(yè)邁向全自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)，設(shè)備間匹配將與生產(chǎn)結(jié)合得更緊密。Roth 說(shuō)：“它將從周期性校準(zhǔn)驅(qū)動(dòng)，轉(zhuǎn)向持續(xù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的監(jiān)控系統(tǒng)。不再需要拿著參考卡反復(fù)檢查，而是實(shí)現(xiàn)持續(xù)自動(dòng)化監(jiān)控與告警 —— 比現(xiàn)有方案更智能的版本?！?/p>

值得注意的是，不久前，現(xiàn)場(chǎng)的獨(dú)立 CD-SEM 還不做匹配。Fractilia 的 Mack 說(shuō)：“我們最初并未計(jì)劃推出改善設(shè)備間匹配的產(chǎn)品。但我們發(fā)現(xiàn)，通過(guò)測(cè)量 CD-SEM 誤差并從量測(cè)結(jié)果中剔除，以提升量測(cè)準(zhǔn)確度的方案，自然帶來(lái)了更好的設(shè)備間匹配。在 CD-SEM 上疊加我們的技術(shù)，設(shè)備間匹配性能提升了10 倍?！?/p>

CD-SEM 的下一步是管控隨機(jī)效應(yīng)?！癈D-SEM 間的設(shè)備間匹配非常困難，因?yàn)樗嘘P(guān)鍵尺寸的公差都在收縮。再加上線(xiàn)寬粗糙度、線(xiàn)邊緣粗糙度、CD 均勻性等隨機(jī)效應(yīng)的設(shè)備間匹配需求，這是行業(yè)從未做過(guò)的事，我們相當(dāng)于在開(kāi)創(chuàng)方法?！?/p>

由于信噪比維持難度上升，量測(cè)領(lǐng)域開(kāi)始轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)。Onto 的 Teh 解釋?zhuān)骸半S著結(jié)構(gòu)尺寸縮小，需要匹配的對(duì)象更難測(cè)量。我們預(yù)計(jì)亞 1nm 參數(shù)的光譜靈敏度將接近量測(cè)設(shè)備的噪聲底。部分極小尺寸參數(shù)會(huì)被更敏感的參數(shù)掩蓋。在這種場(chǎng)景下，ML 模型可用于放大關(guān)鍵信號(hào)?！?/p>

除放大信號(hào)外，ML 模型還能有效管理設(shè)備指紋，記錄并識(shí)別設(shè)備的變更，將這些變更與設(shè)備性能（硬件、軟件、晶圓結(jié)果）關(guān)聯(lián)，提升對(duì)因果關(guān)系的理解。建立可信度后，下一步將是自動(dòng)化決策。

愛(ài)德萬(wàn)的 Chu 說(shuō)：“ML 將設(shè)備指紋從人工定義統(tǒng)計(jì)，升級(jí)為學(xué)習(xí)型行為表征，在先進(jìn)測(cè)試系統(tǒng)在大批量機(jī)群中產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景下尤其有用。ML 還能增強(qiáng)異常檢測(cè)，這對(duì)量產(chǎn)測(cè)試至關(guān)重要。通過(guò)學(xué)習(xí)特定測(cè)試單元的正常行為模式，模型能比靜態(tài)閾值更早、更可靠地識(shí)別由校準(zhǔn)漂移、組件老化、環(huán)境變化或負(fù)載板效應(yīng)引起的早期偏差。在多設(shè)備機(jī)群中，ML 能凸顯可能影響分 bin 或相關(guān)性的測(cè)試設(shè)備差異。需要強(qiáng)調(diào)的是，ML 是補(bǔ)充而非替代傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法?！?/p>

結(jié)論

設(shè)備間匹配對(duì)晶圓廠(chǎng)與測(cè)試廠(chǎng)并非新工藝，但隨著器件微縮、復(fù)雜度提升、工藝窗口收縮、公差收緊，難度顯著增加。在2nm 節(jié)點(diǎn)，量測(cè)系統(tǒng)已逼近物理極限，任何信噪比提升都備受期待。

例如，工程師測(cè)量 3nm 結(jié)構(gòu)時(shí)，套刻精度要求低于0.3nm。要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，必須對(duì)線(xiàn)邊緣粗糙度、線(xiàn)寬粗糙度、CD 均勻性的隨機(jī)效應(yīng)建模，才能完成 CD-SEM 設(shè)備間匹配。

工程師通常從對(duì)比設(shè)備特征開(kāi)始，將設(shè)備匹配細(xì)化到組件級(jí)。從組件到系統(tǒng)再到參數(shù)校準(zhǔn)，在機(jī)器學(xué)習(xí)助力下，匹配變得更精密、更自動(dòng)化。要在量測(cè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更精細(xì)的設(shè)備間匹配，工程師需要接入晶圓廠(chǎng)的電學(xué)測(cè)試數(shù)據(jù)，確保最終獲得晶圓廠(chǎng)真正需要的結(jié)果：每次都產(chǎn)出高良率、高性能芯片。設(shè)備間匹配在保障高良率方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，尤其在最先進(jìn)的器件節(jié)點(diǎn)。