智能手机或笔记本电脑芯片的制造需要大量的步骤，其中最难的当属光刻——在这一过程中，电子元器件版图被投影到硅片上。随着特征尺寸(Critical Dimension, CD) 越来越小，工艺步骤越来越复杂，芯片制造商不得不转向EUV (extreme ultraviolet)。EUV对于未来大规模半导体制造业至关重要，但这并不意味着7nm之后的路是很容易走（业界7nm是DUV，7nm之后是EUV），随机效应则是主要的技术障碍。随机效应顾名思义意味着它的随机性、不可重复性，例如曝光过程中出现线条的桥连或者断裂、接触通孔的丢失或者重叠等缺陷。随机效应一般认为是起源于能量和波长的基本关系：波长越小，光子的能量越大（DUV波长193nm，EUV 波长13.5nm）。在光源总功率一定的情况下，从光源发射出来的光子数量则会减少，从而完成一次曝光所消耗的光子数目随之变少。而光子与光子之间的散射行为，是具有量子不确定性的，正是这种不确定性或者说概率行为，造成了半导体制造过程中的各种随机缺陷。多年来，随机学一直困扰着EUV光刻技术，成为研究热点。本文由IMEC 的光刻负责人Philippe Leray ，以及成像领域资深专家 Peter De Bisschop阐述IMEC在检测、理解以及如何减小随机缺陷方面的最新进展。
在光刻工艺开发过程中如何减小失效概率是至关重要的，当然这句话说起来容易，但实际上到目前为止还没有一个完整的理论框架来预测失效，并且失效只能通过晶圆的直接测量才能观察。失效检测的难点在于如何在速度和灵敏性之间达到平衡：速度，在于海量的数据需要处理；灵敏性，在于失效极难观察。
最容易使用的工具是CD-SEM（一种扫描电子显微镜），CD-SEM可被用于各种缺陷的检测，但缺点在于观察面积有限，一片完整的晶圆扫描下来需要几个月。另一种工具是E-beam，扫描面积更大，缺点就是所使用的高能电子束对光刻胶有破坏性并且对晶圆级的扫描仍然不够高效。一些公司采用多电子束扫描试图解决速度问题，但如何保证上千束电子束的校准以及如何保障电子束彼此之间不能互相影响，是他们需要解决的问题。“光学缺陷检测是每个人都想使用的终极方案，它的优点是晶圆级别的扫描，而这正是工业界需要的。它的检测灵敏度达到0.01/cm2。” Peter De Bisschop说。通过检测光和软件的研究和优化，光学检验领域在最大限度地提高信噪比方面取得了很大的进步。
值得注意的是，光学检测的好处是基于技术的可靠性，具体地说就是光学检测对各类缺陷具有足够好的信噪比。不可否认这仍然是一个悬而未决的问题。与能够清晰显示曝光图形的CD-SEM相比，光学检测并不会显示晶圆的细节。光学检测的原理是将待检测点处散射光线变化和一个基准点作比较，有了足够的光线就能分辨出极其细微的光强变化，但人眼是看不到这种缺陷的。
此外，光学缺陷检测能够检测非常小的缺陷也是要付出代价的。光学技术已被成功的应用于一些尺寸比较大的例如粒子缺陷检测，“但是现在，缺陷变得如此之小，我们不禁要问自己，光学方法是否具有足够高的灵敏度来检测这些随机缺陷，例如线的桥连或者孔的丢失？这仍然是悬而未决的问题。当然，对于尺寸较大的缺陷检测，光学技术毫无疑问是不二选择。”Peter De Bisschop 说道。所以，我们仍然缺少一个可以做所有事情的方法，每种技术各有其优缺点。例如，对桥连的检测，光学方法相比CD-SEM，二者表现出不同——但互补——的作用范围。测量高密度缺陷时CD-SEM是很好的选择，将CD-SEM测量的数据外推几个量级，可以得到很合理的预测趋势（如下图）。同时，光学检测方法对细微尺寸的桥连缺陷的检测也有非常好的灵敏性。
机器学习可以使现有设备更加高效。CD-SEM比SEM-Review慢得多，因为前者对每一个像素点都进行精细扫描，而后者则只是粗略扫描。“当然扫描速度越快，就会牺牲分辨力以及灵敏度。不过，我们正在尝试用机器学习——比如快速人脸识别技术——来提升对缺陷检测的高质量成像。如果行之有效的话，我们就可以大大加快电子束的扫描速度，wafer级别的扫描就不需要1000束电子了，100束足矣。”Philippe Leray说道。机器学习的另一个用途是制造过程的控制。在集成电路的制造过程中，一片晶圆会经过大量的设备，每一个步骤都由精细的参数来控制，以及原位检测。这个过程中则会产生大量的数据。比如，等离子体刻蚀深度的检测，我们需要观察等离子体的光谱，而图像和光谱包含的信息则远远不只是“缺陷”或者深度。Philippe Leray说：“我们的想法是，在整个集成电路制造以及测量过程中，收集所有的数据来‘训练’设备找出规律。设备对缺陷的理解是通过大量的数据，计算并推测出关键尺寸（critical dimension, CD），或者发现不好的刻蚀。即使这些数据细微复杂到人力无法识别。”其实这些测量方法已经揭示了随机失效的概率和曝光尺寸的关系：随着尺寸的减小，失效概率几乎是指数式的增长，我们把这种关系叫做“随机悬崖”（stochastic cliff）。对于密集结构，有两种失效：随着线条距离和接触孔的尺寸的减小，线条的桥连或者接触孔的丢失两种缺陷则会急剧增长；而线条宽度或者接触孔的距离的减小，线条断裂或者接触孔的重叠两种缺陷会急剧增长。对于比较稀疏的结构，两种失效机理都存在，但只有线条断裂或者接触孔丢失或造成实际缺陷。随机悬崖不是唯一的问题。今年的SPIE先进光刻会议，IMEC首次向我们展示了他们的发现：（桥连）缺陷的数量永远不会减小到零，而是达到一个最小的常数，我们称之为瓶颈。这是一个很重要的发现，揭示了缺陷形成的另一种机理。虽然这种瓶颈的机理暂未可知，但其后果是很严重的。能够制造的尺寸一定要远离随机悬崖，而且对于密集结构两个悬崖之间的无缺陷窗口会大大变小（见下图a）。这是业界需要解决的问题。瓶颈现象的发现，使得“即使是在无缺陷窗口，也并不表明就没有缺陷。”Peter De Bisschop解释道。
(b) 对于特定的L/S (line/space)桥连缺陷的数量不会减小到零
一旦我们知道随机失效的情况，我们就可以制定有针对性的策略来降低失效密度。目前，实现这一目标的工作有两个方面：工艺参数调整和失效机理研究。随机悬崖的具体位置取决于所用材料和大量工艺参数。你可以调整工艺参数，但不会完全消除缺陷。另外，这是一个微妙的练习。在实际应用中图形的结构和尺寸都是不一样的，所有可能的随机悬崖的组合可能会得不到无缺陷窗口。这也是为什么业界越来越青睐于使用高剂量的光阻。光阻的改变可以改善一种随机悬崖（微桥缺陷），但令人吃惊的是，似乎对另一种随机悬崖（线条断裂）没什么好处，对瓶颈现象也是如此。
不仅仅是曝光剂量，光刻胶材料也是很重要的因素。IMEC在减少随机失效和线条糙度度方面取得了一些新的进展，他们通过顺序渗透分析（SIS）——一种常用于定向自组装（DSA）的现有技术——应用到EUV光刻技术上，在光刻胶里面掺杂无机元素使其更坚硬牢固，从而提高制作图形的质量。“由于有众多参数需要调整，应该存在一个参数的‘最优设置’。不过可能性更大的是，没有一个参数设置可以完全解决问题。”Peter De Bisschop评论道，“基本上，我们希望在合理的时间内得到这些最优工艺参数。但很多设备有几百种可能的参数设定组合，人力难以做到。这显然是机器学习可以发挥的另一个领域。”Philippe Leray 道。对失效机理的理解可以更好的应对缺陷，了解工艺参数对失效概率的具体影响。EUV波长很短，高能光子轰击光刻胶，发生化学反应。对这些化学反应的研究可以有助于开发光刻胶以及底层吸收层。IMEC和KM实验室近期开始合作深入研究EUV光刻技术的基础物理，使得在阿秒到皮秒级别研究EUV光子和光刻胶的化学反应成为可能。目前，暂无其他实验室有此实力。EUV光子和光刻胶化学反应的研究对于减少随机失效至关重要
另一种揭露EUV光刻技术神秘面纱的方法是探测并量化光刻反应过程中有哪些分子被释放。光刻胶在吸收光子之后发生化学反应，光刻胶分子分解并形成新的化学键，另一部分物质不稳定从而逃逸。光刻胶上方的探测器可以探测到这部分逃逸分子并通过其质量分析其成分。这部分化学产物在曝光之前并不存在，因而他们的产生可以揭示光刻化学反应过程。另外，通过探测反应产物，可以了解曝光剂量或者光刻胶材料对光刻化学反应的影响。这样，我们可以将光刻光学反应对随机失效类型或者概率的利弊联系起来。“当然，这些策略没有一个能完全揭示随机世界的面貌。但每一种方法都可以让我们对随机世界多一点了解，最后我们期望有一天，能完全了解随机世界的机理。”Peter De Bisschop总结道。看完有什么感想？
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转自：半导体百科
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《超大规模集成电路先进光刻理论与应用》光刻技术是所有微纳器件制造的核心技术。在集成电路制造中，正是由于光刻技术的不断提高才使得摩尔定律得以继续。本书覆盖现代光刻技术的重要方面，包括设备、材料、仿真（计算光刻）和工艺。在设备部分，对业界使用的主流设备进行剖析，介绍其原理结构、使用方法、和工艺参数的设置。在材料部分，介绍了包括光刻胶、抗反射涂层、抗水涂层、和使用旋涂工艺的硬掩膜等材料的分子结构、使用方法，以及必须达到的性能参数。本书按照仿真技术发展的顺序，系统介绍基于经验的光学邻近效应修正、基于模型的光学邻近效应修正、亚分辨率曝光辅助图形、光源-掩模协同优化技术和反演光刻技术。如何控制套刻精度是光刻中公认的技术难点，本书有一章专门讨论曝光对准系统和控制套刻精度的方法。另外，本书特别介绍新光刻工艺研究的方法论、光刻工程师的职责，以及如何协调各方资源保证研发进度。
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