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摘要：在集成電路制造中，隨著工藝節點的提升，受光刻成像解析度的限制，光刻焦深越來越小，導致了光刻的工藝窗口的降低，對硅片表面形貌的均勻性要求卻越來越高。因此化學機械研磨被越來越多地被應用在表面形貌的平坦化工藝中。在以往的建模過程中，后段工藝因布線的復雜性和材質間差異的問題，而成為首先被考慮的對象。當工藝節點到28nm之后，前段器件制造中的CMP工藝之后的形貌也成為不可忽略的一個因素。一方面，在當層所造成的表面起伏差異導致光刻曝光的問題。另一方面，在多層疊加的效果對后段層次疊加造成的影響也不再可忽視。在本文中，我們將討論怎樣用經典CMP建模的方法對前段介質層特征化，并建立模型。在模型建立完成后，該模型可被用于設計仿真，并探測可能存在的風險點。

關鍵詞：可制造性設計，化學機械研磨，模型，制造前段

引言

當晶體管制造工藝從平面轉為三維，比如FinFet和多柵極，以及在三維NAND器件工藝上時，對前段CMP工藝結果表面形貌的精準預測變得更加重要。前段的表面形貌高低差作為后段的輸入變量，會產生很大的影響。例如，在后段工藝中的銅層區域凹陷情況，由于前層的影響，將會突變為良率影響的因素。本文將解釋針對前段介質層建模的方法，進一步地，對該模型進行驗證。在模型建立完成后，按照工藝設定對應的規范和閾值，來定義工藝熱點。該過程需要配合工藝和整合部門，結合失效分析數據來創建合理的數值。一般來說，介質層潛在的風險熱點在于介質的區域性研磨，對應于模型中的表面形貌差異。

1介紹

介電隔離層（見圖1）是介于前段器件和后段銅互連之間的層次，用于前后段層次的隔離。相關工藝被廣泛地應用于半導體制造中。介質隔離層的優勢在于，由于介質單一，可以很好地提供相對平坦的表面。從而化學機械研磨（CMP）工藝是在介質層生長之后，用于去除表面因材質沉積導致的高低起伏的問題。理想情況下，經過CMP之后，在同種材質之間，表面形貌高低差應該相差無幾。實際上，基于初始化圖形刻蝕而產生的沉積高低差和研磨墊的軟硬問題，在研磨之后，表面形貌在不同的圖形上還是存在較大的差異，呈現與圖形有相關性。與后段介質研磨情況一樣，介質隔離層在沉積前的圖形影響著沉積的形貌，也就使得CMP之后的區域性的高低程度與圖形有強相關性[1]。一般地，從常規性分析來看，CMP的結果可能與圖形密度相關。但在實驗中發現，由于研磨墊和研磨液等因素，介質隔離層的表面形貌差異不僅與圖形密度相關，還會因線寬/線間距/周圍環境等因素的不同而不同[2]。因此，對于介質隔離層的變化，在芯片級不是簡單的分析可以預測的，而需要建立對應的工藝模型[3]。用于分析工藝變化，研究工藝優化方向，仿真預測表面形貌的高低差。整面的預測和分析風險點所在的位置。進一步地針對設計版圖做優化。在本文中，我們會用經典的CMP建模方式對介質隔離層進行建立模型。在模型調試和驗證之后，該模型可用于任意針對該工藝的產品工藝后結果預測[4]。同樣的，我們會討論在產品光罩生產之前，怎樣分析，預測模型并針對性地做優化修改[5-6]。

2模型調試與驗證

在本章中，我們會討論針對介質隔離層建立CMP物理模型的方法，以及針對硅片數據的模型驗證結果。當模型調試驗證之后，設計者可以使用該模型對設計版圖的介質層厚度和表面形貌進行仿真和預測。

2.1模型的調試

圖2展示了在建立高精度芯片級模型的方法和步驟。一般來說，分為模型調試和預測兩個階段。在模型調試階段，首先需要準備包含設計圖形規則的不同線圖2模型調試和仿真流程Fig2Modeldebuggingandsimulationprocess寬和圖形密度測試圖形的測試光罩。針對工藝流程，建立實驗計劃，并借助該光罩流片，獲取不同步驟的硅片數據[7]。在實驗數據方面，包含基于不同測試結構的介質厚度和材質表面形貌。在量測數據中，材質形貌方面，材質碟形和區域性侵蝕值可以從表面形貌掃描來獲取。如圖3所示：圖3量測數據收集位置Fig3Locationofmeasurementdatacollection模型的調試過程是選取不同的工藝參數，選取不同的取值范圍，最優化工藝參數組合的過程。圖4和圖5中顯示了模型最后擬合的結果。從兩者擬合結果來看，擬合均方根差在39埃，小于量測誤差50A.達到擬合標準。圖4表面形貌擬合結果Fig4Fittingresultsofsurfacetopography2.2模型驗證和預測流程在模型調試結束之后，模型文件可以用于預測介質厚度和表面形貌的高低。在仿真預測流程中，設計版圖被按固定尺寸分割為格子。在最終表面形貌高低的預測熱圖中，每個單元格以像素點的形式表示。因此，此處稱該像素點為格點。通常來說格點的尺寸大小被設置在20微米。當格點大小設置好之后，提取每個格點內的圖形幾何信息，包括等效線寬，等效線間距，圖形密度，圖形周長等，用于后一步的仿真。當幾何信息抽取之后，借助模型文件，對產品進行仿真。在模型被用于量產品之前，我們需要用硅片數據對模型進行驗證分析，以確認模型的精準度。該流程保證了調試后模型的精準度和可校驗性。以保證最終模型的量產預測。在校驗中，需要從真實產品上選擇不同圖形特征的圖形，與模型建立數據收集一樣，整理數據，對預測結果做對比驗證。圖6展示了切片厚度數值和產品預測結果之間的關系，從結果來看，整體的預測結果從趨勢到絕對值，都非常匹配于模型。因此，此模型可用于量產品預測。圖6產品仿真預測與硅片數據對比Fig6Comparisonbetweenproductsimulationpredictionandsiliconchipdata

3模型應用

在理想中，針對單材質的CMP工藝，工藝研磨后的芯片內結果應該是非常平坦的。但是，實際中，非平坦化差異存在于芯片上的不同圖形的不同位置。以上驗證結果很好地印證了該情況。而且，在同樣的圖形密度的情況下，不同的線寬上所表現的結果存在差異。該情況就導致了潛在的后段的問題[8-9]。在下例中，借助后段的銅互連層次，我們可以看到存不存在介質隔離層之間的差異。而對于后段銅互連層次來說，該疊加的差異可能直接導致銅線的短接[10-11]。

4結論

在本文中，介紹了半導體制造工藝中，前段介質隔圖7介質隔離層對后段層次的影響Fig7Effectofthedielectricisolationlayerontheposteriorsegmentlevel離層的化學機械研磨的建模方法和流程。在模型調試校驗完成后，該模型用于量產品的工藝結果預測。借助預測結果，對產品結果進行分析，優化存在的工藝風險點。進一步地，針對工藝潛在風險點探測的可制造性設計流程可以從設計版圖上探測出工藝風險點，例如表面形貌差異點。對后段工藝來說，銅線的短接和斷接會可以直接從設計中探測得知。基于物理仿真的CMP工藝模型提供數值化的反饋。在光刻版制作之前就可以對設計版圖進行優化，從而達到良率提升，縮短從設計到制造的周期。

參考文獻

[11]張玉婷,經本欽.一種基于模糊PI算法的開關磁阻電機MATLAB仿真研究[J].電子元器件與信息技術,2018(7):63-65+73.

作者：劉正方 葉瑤瑤 單位：上海交通大學