通過機器學習實現定制化的智能缺陷分析，應用材料公司推出全新SEMVision G7

 在芯片檢測機臺市場上，應用材料公司的SEMVision系列一直都占據領導地位。隨著FinFET、3D封裝等技術的發(fā)展，芯片封裝工藝變得更為復雜;而且半導體廠商對于成本控制也頗為嚴格，因此也就有了更為精準的缺陷檢測需求。而如何幫助客戶來提高缺陷檢測的準確度，降低檢測時間成本，將會是新一代缺陷檢測系統(tǒng)所要實現的目標。一臺統(tǒng)一的標準化的機器，不可能滿足不同客戶對各種不同芯片缺陷檢測的需求。而在應用材料公司全新推出的SEMVision G7系統(tǒng)上，通過Purity II ADC技術(此處ADC特指為automatic defect classification縮寫)，G7系統(tǒng)可以借助機器學習能力，實現定制化的客戶缺陷檢測流程，幫助實現更高良率達成。

近日，應用材料公司舉辦了全新SEMVision G7的新品發(fā)布會，應用材料公司的市場部經理Guy Gichon和中國區(qū)產品經理王煒給記者進行了詳細的講解。

左：應用材料公司SEMVision市場部經理Guy Gichon，右：中國區(qū)產品經理王煒

SEMVision G7(下文簡稱G7)在筆者看來可以說得上是一個重大突破性產品，相比前代產品G6，G7在諸多方面實現了技術突破，而且極好地貼切了客戶需求。根據Guy的介紹，G7主要有四個重大技術突破，下面筆者來一一進行介紹。

獨特的邊緣斜面和側面成像

應用材料公司已經看到，越來越多的客戶提出了邊緣檢測成像的要求，因此應用材料公司在G7上也提出了“邊緣和斜邊成像”的一種全新技術。

圖：左為頂視圖，右為傾斜圖。斜面和側面都在一張圖像中可見。

很多晶圓邊緣或斜面上的缺陷引入到芯片中，然后降低了產品良率。而對于這部分檢測的挑戰(zhàn)在于如何對一個傾斜和垂直的面來進行圖像采集。如果使用傳統(tǒng)的電子束成像只能得到十幾個微米的景深，而其實檢測邊緣斜面缺陷需要幾十乃至幾百微米的景深。應用材料公司在這里使用了一個叫做大景深和傾斜ebeam成像技術，能夠將整個傾斜斜面的圖像在一張圖中展現，而且可以達到很大的視場(300微米)。據Guy介紹，未來兩三年的時間里面，這種需求會越來越大，而且相對邏輯芯片而言，存儲芯片的客戶需求更大。

無圖案晶圓檢測光學技術

據Guy和王煒介紹，隨著現在工藝關鍵尺寸(CD)越來越小，所以解決原始晶圓的缺陷就變得越來越重要。如何從源頭就來發(fā)現這些問題，對于客戶而言非常關鍵。針對“無圖案”晶圓檢測，應用材料公司推出了一個新的光學成像和收集系統(tǒng)，提高整個光學檢測的能力。據Guy介紹，相機已經換成了深紫外照相機，同時在光源系統(tǒng)也做了改善。除此外，在接收端內加了一個偏振片，從而濾掉了返回信號中更多的背底雜訊，使得缺陷信號更容易被捕捉到。這種全新的光學系統(tǒng)能夠檢測到18nm缺陷。

圖：為無圖案晶圓檢測而生的下一代光學技術

Purity II提升機器學習能力

在舊G6系統(tǒng)上，通過Purity ADC可以實現小于20%的手動分類;而在G7上，通過再學習流程，可以將自動分類的缺陷實現更為細致的再分析。

圖：Purity II提升機器學習能力

G7系統(tǒng)可以收集大量穩(wěn)定的數據來建立一個分類模型，然后基于這個模型來持續(xù)地進行分類。而在目前半導體廠商工藝不斷變化的條件下，研發(fā)和提升階段不可能維持一個穩(wěn)定的工藝。G7內置一個具有全新再學習能力的分類系統(tǒng)。但當客戶的工藝進行了變更，有了新的缺陷時，就會觸發(fā)“再學習”能力，Purity II ADC會自動分析新的缺陷，重新建立一個模型。以前的這種新缺陷出現后的缺陷診斷調試工作，需要人為來干預，而有了Purity II ADC之后，整個機器就可以自己實現學習，觸發(fā)條件的改變，然后對于整個缺陷檢測過程進行調整。

不同的客戶的G7機器所進行的再學習過程是不同的，從而最終每個客戶的G7系統(tǒng)，都會成為一個最適合自己生產工藝的缺陷檢測機器。在筆者看來，通過機器學習實現的這種優(yōu)化過程，對于提高生產良率來說是劃時代的一個重要變革。

基于設計數據來進行圖層對比確定缺陷工藝環(huán)節(jié)

另一個有趣的技術點是，新一代的ADC不止于通過SEM圖像進行分類 - 客戶可以提供原始的設計數據，ADC會將原始設計數據與現有的采集圖像進行重疊對比，從而能夠更精準的進行缺陷的根本原因分析和對后續(xù)工藝影響進行預測。這讓筆者想起了初中時候地理老師用的透明膠片投影機，多張重疊的透明膠片上，分別都畫上了同一地區(qū)的不同地理信息 - 這種原理看起來似乎很簡單。

圖：基于設計數據的ADC

據Guy介紹，當看到一個顆粒的時候，工程師需要來分析這個顆粒是在哪個工藝環(huán)節(jié)內產生的，以及這個顆粒對于后續(xù)或者前期的影響是不是很大。之前通過單純的缺陷圖像很難實現，而現在通過客戶整個圖層映射的CAD圖像，可以將多個工藝流程對應的圖像進行重疊比對。從而確定顆粒是在哪個工藝環(huán)節(jié)內造成的，以及是否會對整個產品后續(xù)工藝造成影響，從而判斷是否需要對其進行工藝調整。舉個例子來說，如果顆粒恰好在一個后續(xù)工藝的連接通路上，那么它就有可能會讓連接失效，而如果它不在連接通路上的話，那么大可以忽略它，來提高生產效率。Purity IIADC通過“位置信息”來識別缺陷，然后加速缺陷的原因分析，同時能夠預測對未來良率的影響。

圖：SEMVision G7配備Purity II ADC技術 提供自動化的一體式缺陷檢測、分析和分類

SEMVision G7在筆者看來是一次重要的產品更新，全新的Purity II ADC的加持使其實現了更加準確高效的缺陷檢測效率。尤其是其引用了機器學習的能力，使每一個客戶的G7，在使用一段時候之后，都會成為最適合自己生產工藝缺陷檢測的G7。這種通過機器學習能力實現的標準化產品的定制化輸出，才是科技創(chuàng)新帶給生產力提升的最好案例。

此外，Guy還提到，G6可以通過升級服務來變成G7。這對于很多G6的老用戶而言無疑是一大利好。