[发明专利]智能型缺陷良率总览接口系统与方法有效
申请号: | 201210558323.3 | 申请日: | 2012-12-19 |
公开(公告)号: | CN103186657A | 公开(公告)日: | 2013-07-03 |
发明(设计)人: | 吕一云 | 申请(专利权)人: | 敖翔科技股份有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 隆天国际知识产权代理有限公司 72003 | 代理人: | 赵根喜;吕俊清 |
地址: | 中国台*** | 国省代码: | 中国台湾;71 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 智能型 缺陷 总览 接口 系统 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一个整合型的接口系统与其实现智能型良率解决方案的方法,特别的是提供一具有呈现多种浏览与分析晶圆缺陷页面的网站。
背景技术
在集成电路(integrated circuit,IC)工艺中,薄膜沉积(thin film deposition)、光罩曝光(mask exposure)、黄光、光刻蚀刻(lithography,and etching)等为必要步骤,其中较难避免在IC工艺中因为一些随机粒子造成的缺陷与系统性的缺陷使得良率(yield)下降。而低良率则会升高晶片的成本。
由于上述缺陷为集成电路(IC)产品良率下降的主要成因,公知技术于是提出许多解决方案,其主要目的是通过识别与消除限制良率的问题来改善良率。一般来说,可以先通过生产线缺陷扫描工具(in-line defect scan tool缺陷扫描工具s)扫描集成电路晶圆的方式得出其中缺陷(defect),藉此界定出常见的缺陷型式,而这些工具可以得出这些常见缺陷的原因,并予以解决。
随着现代化布局设计的发展,集成电路布局的大小也逐渐变小,则会影响产品良率的缺陷也随之变小。然而,晶圆厂则相对被要求要增加缺陷扫描工具与测试流程的敏感度,以取得晶圆上所谓的致命缺陷(killer defect),因此,利用这些高灵敏度的检测工具会产生大量的缺陷数据。事实上,这样的工具也会找出非致命缺陷(non-killer defect),因此多样化的缺陷的识别与分类变的必要以改善判断致命缺陷的效率。因此更有对应的解决方法相应而生。相对来说,对于持续产出的缺陷数据,现行的技术缺少适当的工具来有效地查看这些经过扫描得出的缺陷。
发明内容
有鉴于上述需求,有必要提出一种网页型式的查看工具,藉以依据使用者需要提出晶圆的浏览与分析工具,以下实施方式将细节描述依据此需求提出的发明。
为了提供晶圆或集成电路生产者适当而方便的检查缺陷的工具,本发明的目的在于提供一种整合型的接口系统与方法,提供智能型缺陷良率解决方案的技术,系统将整合多样的调查与良率预测工具,通过这些整合接口,晶圆生产者可以快速、方便地取得有用的信息。
根据本说明书所描述的实施例之一,所揭示的为了提供智能型缺陷产生解决方案的整合性接口系统。系统包括有一网页服务器,将开始具有多个功能项目的网页接口,这些功能项目系提供使用者点选以启动一或多个对应这些项目的功能。系统包括有一存储器,其中记载电脑可执行的指令,经使用者点选功能项目后,将执行对应的指令产生对应的功能。
上述中的功能将表示于一网站上,提供点选项目给使用者,目的是要取得各晶圆缺陷(defect)的坐标数据,并有其他功能项目是提供使用者点选一仪表板,其中表示有晶圆缺陷的总览(summary),提供晶圆批(wafer lot)的种类的预览信息。另有功能将提供使用者点选以在工艺早期可以根据布局图形(layout pattern)与缺陷大小执行缺陷筛选的步骤。
更者,有功能项目提供使用者点选,以根据布局图形、设备(equipment)与光罩(mask)执行缺陷取样(defect sampling)。有功能项目提供使用者点选而能通过工具识别出晶圆上的随机粒子、系统性缺陷与缺陷型式。另有其他项目则是提供使用者点选根据系统性缺陷图形库、系统缺陷图形库、可制造化设计、布局基准图与高失败频率的缺陷图形库执行改善晶圆的设计良率,其中包括利用良率预测判断晶片制造时的成本、估计晶圆制作的数量,并取得新的设计。另可执行缺陷分类、识别布局图形群组、建立报表、执行数据探勘,与执行系统管理。
在所揭示的接口系统的仪表板总览手段,由系统内网页服务器的一仪表板总览模块所实现,提供查看低良率批(low-yield lot)、研发批(R&D lot)、前导产品(pilot product)、组合晶片批(combo chip lot)与通过网页接口的搜寻结果。另有模块是用来启动网页上的特定功能,举例来说,能根据基于布局的图形群组(LPG)、布局图形群组柏拉图分布与焦点曝光矩阵图等信息,系统将利用网页服务器内的缺陷筛选模块执行缺陷筛选。上述缺陷取样手段将可由网页服务器内的缺陷取样模块根据非线路图案图形(dummy pattern)、设计弱点(design weak spot)、非致命缺陷(nuisance)执行缺陷取样。缺陷良率诊断手段则是由网页服务器内的缺陷良率诊断模块所执行,藉此可以识别出半导体晶圆上的随机粒子、系统性缺陷,并提供关于缺陷型式、缺陷良率、缺陷组成与分布的一或多个工艺参数。
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