现代晶圆加工过程控制关键技术研究

发布时间：2021-05-22 07:30

　　现代半导体制造业是所有制造业中最复杂的行业之一,其制造过程涉及的工序超过三百步,加工周期通常在两个月以上,这使得质量控制显得尤为重要。为了能够获得较高芯片制造的成品率,必须在晶圆加工过程中广泛采用统计过程控制（Statistical Process Control,SPC）技术,以实现对整个晶圆加工过程的监测。晶圆的主要加工方式为片加工和批加工,即同时加工1片或多片晶圆。随着半导体特征尺寸越来越小,加工及测量设备越来越先进,使得晶圆加工出现了新的数据特点。同时,特征尺寸的减小,使得晶圆加工时,空气中的颗粒数对晶圆加工后质量及可靠性的影响增大,而随着洁净的提高,颗粒数也出现了新的数据特点。使得现有统计过程控制技术不再适用。为确保芯片的质量和可靠性,需要对片加工、批加工和颗粒数开发相应的统计过程控制技术,以实现对它们的监测。本论文以现代晶圆加工的为主要研究对象,针对片加工和批加工中出现的嵌套性和位置效应、加工环境中颗粒数零过多等特点,建立了相应的数学模型,以理论分析和计算机仿真为主要手段,开发了相应的控制图,从而实现了现代晶圆加工的统计过程控制。本文的研究成果在晶圆中具有通用的特点,有助于... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：157 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 统计过程控制技术的发展和问题
    1.3 研究背景与意义
        1.3.1 片加工面临的问题-一阶嵌套位置效应
        1.3.2 批加工面临的问题-二阶嵌套位置效应
        1.3.3 片加工和批加工环境问题-颗粒数零过多的现象
    1.4 国内外研究现状
        1.4.1 片加工和批加工的嵌套位置效应研究现状
        1.4.2 颗粒数零过多现象的研究现状
    1.5 研究内容概述及主要创新点
    1.6 论文各部分内容安排
第二章 SPC理论基础
    2.1 引言
    2.2 SPC基本概念
        2.2.1 质量特征参数波动的原因
        2.2.2 受控状态与规范要求
        2.2.3 “好的失控”与“坏的失控”
    2.3 控制图的主要统计原理
        2.3.1 控制图的构成
        2.3.2 控制图的两类错误
        2.3.3 控制图和假设检验
        2.3.4 控制限的计算
        2.3.5 控制图的性能评价方法
        2.3.6 控制图使用
    2.4 控制图的选用
    2.5 控制图的开发
    2.6 本章小结
第三章 晶圆片加工的统计过程控制
    3.1 引言
    3.2 一阶嵌套位置效应模型及一些结论
        3.2.1 一阶嵌套位置效应模型
        3.2.2 一阶嵌套位置模型的相关结论
    3.3 一阶嵌套位置效应的检验
        3.3.1 一阶嵌套位置效应的检验方法
        3.3.2 一阶嵌套位置效应检验实例
    3.4 一阶嵌套位置效应对常规控制图的影响
        3.4.1 一阶嵌套位置效应对标准偏差控制图的影响
        3.4.2 一阶嵌套位置效应对极差控制图的影响
    3.5 一阶嵌套位置效应控制图:方法一
        3.5.1 均值控制图
        3.5.2 无位置效应的标准偏差控制图
    3.6 一阶嵌套位置效应控制图:方法二
        3.6.1 均值控制图
        3.6.2 片内标准偏差控制图
        3.6.3 片内趋势控制图
    3.7 两种统计过程控制方法的对比
    3.8 片加工统计过程控制应用实例
    3.9 本章总结
第四章 晶圆批加工的统计过程控制
    4.1 引言
    4.2 二阶嵌套位置效应模型及一些结论
        4.2.1 二阶嵌套位置效应模型
        4.2.2 二阶嵌套位置效应模型的相关结论
    4.3 二阶嵌套位置效应的检验
        4.3.1 二阶嵌套位置效应的检验方法
        4.3.2 二阶嵌套位置效应检验实例
    4.4 二阶嵌套位置效应控制图:方法一
        4.4.1 批均值控制图
        4.4.2 无位置效应的片间标准偏差控制图
        4.4.3 无位置效应的片内标准偏差控制图
    4.5 二阶嵌套位置效应控制图:方法二
        4.5.1 批均值控制图
        4.5.2 片间标准偏差控制图
        4.5.3 片间趋势控制图
        4.5.4 片内标准偏差控制图
        4.5.5 片内趋势控制图
    4.6 两种统计过程控制方法的对比
    4.7 批加工统计过程控制应用示例
    4.8 本章总结
第五章 零过多颗粒数的统计过程控制
    5.1 引言
    5.2 现有缺陷模型
        5.2.1 泊松分布
        5.2.2 ZIP模型
        5.2.3 GZIP模型
        5.2.4 Neyman模型
        5.2.5 Gamma-Poission模型
    5.3 阈值泊松分布模型
        5.3.1 零过多现象出现的原因
        5.3.2 阈值泊松分布模型
        5.3.3 数学性质
    5.4 阈值泊松分布参数估计
    5.5 阈值泊松分布模型在实际应用中的优越性
    5.6 基于阈值泊松分布模型的Shewhart控制图
        5.6.1 TC控制图的控制限
        5.6.2 建立TC控制图最小样本量
        5.6.3 TC控制图的建立
        5.6.4 TC控制图的性能评价
    5.7 参数估计存在的一些问题
        5.7.1 判决系数的近似计算
        5.7.2 最大似然估计
        5.7.3 卡方检验在零过多颗粒数中的局限性
    5.8 基于阈值泊松分布模型的CUSUM和 EWMA控制图
        5.8.1 基于阈值泊松分布模型的CUSUM控制图
        5.8.2 基于阈值泊松分布模型的EWMA控制图
    5.9 应用示例
    5.10 本章总结
第六章 结论与展望
    6.1 本文结论
    6.2 未来展望
参考文献
附表一
致谢
作者简介



本文编号：3201240