CMP光学终点在线实时判定方法研究

狄韦宇,郑永军,卫银杰

(中国计量大学 计量测试工程学院,浙江 杭州 310018)

随着半导体行业的快速发展,现时已然进入微电子技术的时代,而集成电路芯片是其基础。晶圆表面抛光是芯片生产过程中的重要步骤,化学机械抛光(Chemical mechanical polishing,CMP)技术,是当今唯一可以实现全局平坦化(整个表面的平坦化)的方法[1]。相较于传统机械抛光,其优点在于表面光洁度更强,损伤低,完整性更高;相较于传统化学抛光技术,它的表面精度更高,抛光速率更快。

如何有效地进行实时终点判断,将影响抛光的最终结果。要检测抛光的终点,需要实时得到被抛光薄膜的厚度。CMP的终点判断就是判断何时达到CMP的理想终点,从而停止抛光。终点判断过早则导致欠抛,即抛光不完全,薄膜过厚,晶圆需要二次加工;判断过晚则产生过抛现象,导致膜层偏薄,过抛时间过长晶圆或将直接报废[2]。而今在制造业结构微细化、高精度要求下,晶圆膜厚要求在精度控制在0.1nm,些许偏差都将对薄膜的力学性质、光学性质以及器件的设计及可靠性产生重要影响。准确的终点监测是产品成品率、加工效率的关键技术,直接影响到成本与市场竞争力[3]。

CMP终点监测目前主要分两大类:离线终点监测与在线实时重点监测[4]。离线法主要通过对试验晶圆片进行试验抛光,线下进行离线评估,获得抛光时间与速度的关系,这是目前半导体制造的主流技术。而由于待抛光面在抛光过程中是完全向下且与抛光垫紧贴,所以在线终点实时监测难度很大。近年来,国内外提出了基于光学、摩擦力、热学、电学等原理的在线终点监测方法[5-7]。

基于光学的方法大多是基于光学干涉[8-9],也有将信号中提取滤波信息,如卡尔曼滤波序列导数[10]、声发射信息等[11-12];但是，这些方法测量复杂,计算速度慢,如何更快的找到相应特征值并进行计算,对在线CMP终点监测十分重要。

相比较于其它类方法,基于光学的方法特点是快、准、无损[13]。MAZZONE等[14]对钨在激光下反射率特征值进行了探讨,本文主要在白光光源下对SiO2薄膜进行分析。SiO2薄膜作为集成电路绝缘层、光学薄膜器件及微机电系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)薄膜的重要组成部分,在器件制造中起着重要的作用[15]。

1 光学法测膜厚原理

在复折射率为n+ik的膜层上镀上厚度为d的假定恒定厚度的均匀的薄膜,入射光以入射角θ0入射,穿过复折射率为n2+ik2的基底并射入空气中,如图1。该层薄膜的特征矩阵为[16]

(1)

薄膜膜层的位相厚度δ表达式为

(2)

图1 反射原理图Figure 1 Reflection principle schematic

折射角θ1由折射定律确定,相应的P偏振光和S偏振光的导纳η1分别为:

(3)

定义参数B和C,则单层薄膜的特征矩阵表达式为

(4)

其中,相位差δ=(2π/λ)nd,η2为薄膜基底的导纳。对于P偏振光和S偏振光,有:

(5)

同时,折射角θ2也由折射定律确定。那么可以得到单层薄膜的反射率公式为

(6)

其中*代表参量的复共轭,η0为入射介质的导纳,相应的P偏振光和S偏振光的导纳分别为:

(7)

方程(6)是单层晶圆薄膜的反射率,并不包括其基底的背面反射。该反射率是由组成薄膜系统的折射率、薄膜厚度、光线在3种介质中传播角度和波长的函数。基于折射定律,一旦单层光学薄膜系统中n0,n1,θ0和λ已知,那么反射率仅是晶圆薄膜折射率和厚度的函数,即

R=R(n1,d)。

(8)

1.1 参考光谱理论模型验证

为了验证上述理论模型的可靠性,我们从filmetrics网站下载了不同膜厚条件下SiO2-Si膜的光学特性数值[17],绘制了不同波长下SiO2的反射率。图2为膜厚为113.8 nm时,理论折射率曲线与filmetrics网站绘制曲线比较图,可观察到两条曲线基本重合。这说明理论模型对于理论值n1、d而言是有效可靠的。

图2 理论数据和filmetrics数据的反射率比较图Figure 2 Comparison of reflectivity between theoretical data and filmetrics data

为了进一步证明模型的可靠性,我们通过椭偏仪对膜厚为113.8 nm的薄膜进行了检测,并根据理论模型拟合了不同波长下的反射率。使用反射式椭圆偏振光谱仪(ELLIP-A型)测量,其中光源波长范围为200～800 nm,入射角在30°～90°范围内可调。由于椭圆偏振光谱仪灵敏度的缘故,实验中选取测量波段为350～800 nm,入射角为65°。图3表示膜厚为113.8 nm时,理论计算的反射率和椭偏仪实测数据进行比较的结果,可以观察到数据走向基本一致,由此可以认为理论模型确实是有效的。

图3 椭偏仪实测数据和理论数据的反射率比较图Figure 3 Comparison of reflectance between theoretical data and measured datausing ellipsometer

2 基于光强光谱的终点光学检测分析

用光强光谱进行终点光学检测的具体步骤如下文所述。在开始研磨之前,先取同一批次的晶圆进行试研磨,同时获取所选特征值之间的联系,最好为线性关系,通过试研磨获取经验下的时间与转速等条件。该特征值可以是某些波峰、波谷对应的光强值、波长值等。

正式研磨时,按照试研磨得到的研磨条件进行研磨,首先通过光谱仪测得实时光强光谱,跟踪预设波长范围内(视材料而定)而不是整个光谱内的光谱特征,最后将特征值与目标特征值作对比。若未满足终点条件(经验条件得出),则继续跟踪特征值直到满足终点条件;若满足终点条件,则停止研磨。

2.1 数据来源

我们基于海洋光学QE Pro光谱仪,在不同环境条件下进行了两组实验。

实验步骤如下。首先,选择表面氧化层厚度依次为20 nm、50 nm、80 nm、100 nm、120 nm、150 nm、160 nm、180 nm及200 nm的九个晶圆。其次,在黑暗环境下分别多次测量后取平均,得到了不同膜厚晶圆的反射光强数据,为了减少环境因素的影响,再在同样的实验条件下测量了光纤接受到的环境杂光光强Idark,并用上述数据分别减去Idark,进行初步的处理,使得受环境因素的影响尽可能减小。这样得到了A组数据,含九个晶圆处理后的反射光强数据。再在晶圆上覆盖一层20 mm塑料薄膜进行相同的操作,测得覆盖薄膜后的九个晶圆的反射光强数据与环境杂光光强,初步处理后得到B组数据。A组与B组数据的区别在于B组数据在晶圆上覆盖了一层20 mm塑料薄膜,其他均相同。

下面将通过这两组数据分析特征值。

2.2 数据预处理

为了进一步减少误差影响,我们对数据进行了必要的滤波处理,滤波后的信号应当保留需要的特征数据,有效地降低噪声的影响,由于不需要建立数学模型,大大地提高了计算效率。所采用的滤波方式为移动平均滤波。移动平均滤波是将获得的连续的数据看作长度固定的队列,在新的一次测量后去掉队列的首数据,剩下数据前移并在队尾插入新的监测采样数据,再对此队列进行算术运算,得到期望的结果。

如图4,先设置移动的采样长度j。采样长度能决定滤波的光滑程度,j越大,所得到的曲线越光滑,但失真度也越高;j越小,所得曲线毛刺越多,但所保留的信息越多。首先预设j=20。接着,输入待处理的数组x。令a等于数组x的元素个数与j之差,即还未处理过的元素个数。若a>j,则进行平移光滑处理;若a

图4 移动平均滤波流程图Figure 4 Flow chart of moving average filtering

平移光滑处理原理图如图5。选取从数组x的第一个元素开始的j个元素,计算出其平均值后赋给数组y的第一个值。接着选取从数组x的第二个元素开始的j个元素,计算出其平均值后赋给数组y的第二个值。以此类推,直到处理完整个x数组。

为了更直观地看到滤波的效果,选取d=200 nm时的光强图谱做滤波前后的对比。对比图如图6。通过图6我们可以看到,经过滤波处理后的光强图谱更加光滑,不规则的毛刺明显减少,并且成功保留信号的一些重要特征(如波峰、波谷等),这更有利于后续的分析工作。

光强光谱与反射率转换公式如式(9):

(9)

其中,Id为膜厚为d时的光强,Idark为环境杂光光强,I0为无氧化膜的Si上测得的光强。对比A组数据d=120 nm时滤波前后的反射率曲线,如图7,可以看到滤波有效地去除了杂光影响。

图8为根据式(9)计算得出的A组不同膜厚情况下的反射率光谱图。

图9为A组数据移动平均滤波处理后的光强光谱图。可以看出,在λ=750 nm前的图像较为杂乱无章,而750 nm后的曲线排列较为规律。故我们主要从λ=750 nm后的曲线着手分析。为了能更直观地观察分析,我们将740～900 nm处进行了局部放大,得到A组数据的光强光谱局部放大图。

图5 移动平均处理流程图Figure 5 Flow chart of moving average processing

图6 光强光谱滤波前后对比图(d=200 nm)Figure 6 Comparison of intensity spectral before and after filtering(d=200 nm)

图7 A组反射率滤波前后对比(d=120 nm)Figure 7 Comparison of reflectivity before and after filtering for group A(d=120 nm)

图8 A组不同膜厚的反射率光谱图Figure 8 Reflectivity spectrum of group A with different film thickness

图9 移动平均滤波处理后的光强光谱图Figure 9 Light intensity spectrum after moving average filtering

3 特征值选取

本文由光谱仪测得光强光谱,从光强光谱中提取得到了一组特征值,即以某一峰值与左拐点的波长差为特征值。为排除特殊性,分别分析了A组与B组数据,以检验特征值的有效性。

3.1 A组数据分析

观察图9,发现在波长λ为790～840 nm的波段上不同膜厚的波峰宽度有明显的变化,这段距离在图9中的小图中由指示箭头标出。波峰宽度为波峰对应膜厚与其左拐点对应膜厚的差值,其中拐点的计算方法如下:当波长在790～840 nm之间时,若有一点x(i)满足x(i+k)-x(i)>x(i)-x(i-k),即点x(i)后的曲线斜率大于点x(i)前的斜率,则认为x(i)为拐点。经过多次试验发现,k=4时效果最好。

滤波处理时,对于采样长度j的取值,我们进行了一定的比较及筛选。图10为不同j值滤波效果比较图。比较了从j=1到j=4的差值图。其中,j=1即为在不使用滤波的情况下得到的原始差值图。从图10中可以看到,差值曲线在j=3时线性效果最好。故我们在对A组差值图进行滤波处理时,选取采样长度j=3。

图10 A组数据不同j值滤波效果比较图Figure 10 Comparison of filtering effects with different j for group A

图11为j=3时A组数据在不同膜厚条件下特征值的线形图。通常采用相关系数表示两个量之间的相关度[18],计算公式如式(10)。计算皮尔森相关系数为0.997 735,说明A组膜厚与波长差之间的有高度的线性正相关关系。

(10)

图11 不同膜厚下A组特征值示意图(λ:790～840 nm)Figure 11 Schematic diagram of the eigenvalue for group A with different film thicknesses(λ:790～840 nm)

3.2 B组数据分析

图12中列出了当d在20 nm到120 nm之间时从j=1到j=4的差值图,其中j=1为在不使用滤波的情况下得到的原始差值图。从图12中可以看出,当d在20 nm到120 nm之间时,采样长度j=4的差值曲线具有较高的线性相关关系,故取j=4。

图12 B组数据不同j值滤波效果比较图Figure 12 Comparison of filtering effects with different j for group B

图13为j=4时的B组数据在不同膜厚条件下特征值的线形图。从图13中我们可以看出,d在20 nm到120 nm的区域内,计算皮尔森相关系数为0.994 98,说明B组膜厚与波长差之间的有高度的线性正相关关系。

为了研究稳定性与鲁棒性,又选用了另外两组相同规模的薄膜进行了验证,相关系数如表1。由四组的相关系数均>0.99,我们可以认为在SiO2薄膜20～120 nm厚度条件下,测得光强光谱后,经移动平均滤波后的光谱在740～900 nm波长范围内的波峰与其左拐点两者相对应的波长差与膜厚存在良好的线性关系。

图13 不同膜厚下B组特征值示意图(λ:790～840 nm)Figure 13 Schematic diagram of the eigenvalue for group B with different film thicknesses(λ:790～840 nm)

表1 不同组薄膜的相关系数Table 1 Correlation coefficient of different film groups

4 总 结

提出了一种判断CMP终点信号处理方法。该方法首先通过移动平均滤波对实测光强光谱进行滤波降噪,然后从降噪后信号中提取信号特征,本文提出了一个特征值,即在波长λ为790～840 nm的波段上,峰值与左拐点的波长差。最后分别以两组数据进行分析,发现上述特征值和薄膜厚度存在明显的线性关系,可应用于在线研磨终点光学检测。该特征值具有计算简单快速、特征明显等特点,只需快速读取光强光谱,计算并跟踪该特征值,将实测检测计算得到的特征值与目标预计特征值进行对比分析,分析结果小于经验所得阈值即认为达到了CMP研磨终点。

本文仅应用于SiO2薄膜晶圆,如需检测其他材料晶圆则需再次进行验证,但仍然是对此材料条件下CMP终点监测判定特征值进行了有益的补充。有时，很难基于单一特征值确定被抛光层的厚度,跟踪所选择的的光谱特征的多个特征变化则可以提高端点控制的准确度,并且可以允许批次内或批次之间的基板之间的抛光更均匀,在后续工作中可以寻找多组特征值进行完善改进。