自动光学检测设备的产率优化研究

张凯

摘 要：传统的芯片生产过程中，芯片表面缺陷会影响后续制程工艺的良率，因此产线中会使用自动光学检测设备对芯片表面进行缺陷检测和返工处理，从而实现良率管控。由于芯片表面缺陷的形貌特征不一，常采用明场照明和暗场照明的方式进行组合检测。本文通过对检测流程的产率研究，改进现有的扫描检测流程，以期提升产率。经过客户端的试验验证，经作者改进之后的检测流程方案可以符合客户产率提升的实际需求，并且帮助公司提升了产品设备竞争力。

关键词：芯片;自动光学检测;明场;暗场;产率

中图分类号：TH74 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2021）09-0057-04

Abstract： In the traditional chip production process， chip surface defects will affect the yield of subsequent manufacturing processes， therefore， automatic optical inspection equipment will be used in the production line to detect defects and rework the chip surface to achieve yield control. Due to the different morphological characteristics of chip surface defects， bright field illumination and dark field illumination are often used for combined inspection. In this paper， through the research on the production rate of the detection process， the existing scanning detection process was improved in order to increase the production rate. After the client's test verification， the inspection process scheme improved by the author can meet the actual needs of customers for increasing the productivity， and help the company improve the competitiveness of products and equipment.

Keywords： chip;automatic optical inspection;bright field;dark field;yield

通常而言，在芯片制造工藝中，为了管控良率，企业需要采用自动光学检测技术，在一些特定的环节对晶圆表面进行缺陷检测[1]。针对不同的缺陷类型和晶圆背景，人们往往需要采用不同的照明探测手段[2]，如明场照明和暗场照明等。受限于探测光路的彼此干扰，明场检测和暗场检测无法同时进行，因此当生产中需要使用明场检测和暗场检测来共同完成晶圆表明检测时，相比于只使用明场照明或暗场照明，该工序的检测时间会大大增加。但同时，产能直接关乎工厂的芯片生产效益，工厂对设备的产率有着严格的性能指标要求。针对已有的产率提升方法，本文提出了一种新的检测优化方案，它可以极大地提升明暗场检测产率。

1 晶圆表面宏观缺陷检测技术概述

表面宏观缺陷检测是芯片生产过程中常见的一道工序，它通过一款检测设备来完成检测流程。该检测设备主要基于自动光学检测技术[3]，需要配备诸多设备，如负责光学成像和检测算法处理的检测单元、负责承载晶圆完成扫描运动的工件台、负责传送晶圆的传输机械手、整机同步控制系统以及整机内部环境控制系统等。

一套完整的检测流程大致如下：机械手从窗口取出晶圆并传送到工件台上;工件台承载晶圆到光学成像单元区域，通过成像拍照和标记识别，完成晶圆对准和调焦;由整机同步控制系统发出同步控制时序信号，扫描移动工件台，同时光学成像系统根据同步控制信号，对扫描路径上的指定区域进行成像拍照，并由数据处理服务器完成宏观缺陷的算法检出;扫描检测完成后，工件台根据检出的缺陷位置，再次承载晶圆到光学成像单元区域，对检出的缺陷逐个进行放大拍照，以便后续的人眼复判确认;机械手从工件台取片并放回窗口处。

2 晶圆检测产率的影响因素与优化方向

芯片检测过程中，产率主要分解在5个子流程中。上片和下片这两个子流程涉及硅片传送的安全性，产率提升需要格外慎重;由于传输和工件台的交接时间一般控制在15 s以内，因此产率提升空间不大，优化效果不明显。

对准调焦子流程涉及工件台步进运动、相机采图和对准算法处理。为了提高对准调焦精度，其往往会对多个测量点进行拟合，所以该子流程的时间主要由测量点的时间决定，平均每个测量点的时间都在1 s以内。

扫描检测子流程涉及工件台扫描运动、相机采图和检测算法处理等，其时间主要由台子扫描运动时的相机采图帧频和软件算法处理时间决定。一般工件台的扫描运动速度可以至少达到400 mm/s，但实际应用中工件台的扫描运动速度由以式（1）决定。

式中，[v]为工件台的扫描运动速度;[f]为相机帧频，目前常用的面阵相机帧频在100 Hz左右;[Field_width]为相机的有效视场宽度，此处设定台子扫描方向与相机宽边正交。

3 晶圆检测产率的优化与改良

本技术的研究中，一个基本的检测扫描流程包含软件参数下发、光学照明准备、扫描采图和算法处理等动作。常规扫描模式下的各个动作及硬件时序关系如图1所示。

台子按照规划路径进行扫描运动，承载晶圆至光学成像系统下，逐个视场进行图像采集和算法同步处理。其中，台子运动到每个视场位置后会发出触发信号，触发相机打开快门（设定为上升沿触发模式），同时也打开闪烁氙灯，完成图像采集。从图2可以看出，闪烁氙灯的打开时间要小于相机快门时间，避免出现拖影现象。根据图1的流程，人们可以得到基本检测扫描时间的组成公式，即

式中，[T0]为基本检测扫描时间;[t1]为参数下发时间;[t2]为光学照明准备时间;[t3]为扫描采图时间;[t4]为算法处理延时。

扫描采图过程中，软件算法可以同步处理采集的图像数据。由于采图与算法处理存在时间先后关系，算法处理的结束时间与扫描运动采图结束之间会存在一定的延时，所以式（2）中增加了算法处理延时这一项。

参数下发过程主要执行处方参数传递、物理内存开辟和路径规划等动作，按现有软件能力，时间基本在2 s以内。光学照明准备过程主要执行检测物镜倍率切换到位、光源电压设置等动作，时间基本在1 s以内。算法处理延时主要取决于图像数据量、算法和服务器构成的软硬件条件。由于晶圆尺寸和检测物镜倍率确定后，图像数据量即可确定，所以软硬件系统的数据处理时间基本可以确定，因此算法处理延时取决于数据处理时间与扫描采图时间之间的大小，基于当今现有的服务器硬件水平和商用算法性能，算法处理延时基本在1 s以内。综上，人们可以将参数下发、光学照明准备和算法处理延时的时间都设定为固定值。

扫描采图时间取决了晶圆尺寸、检测视场大小和台子扫描运动速度，其计算公式如下：

式中，[s]为总的直线扫描距离;[v]为匀速扫描速度;[t5]为拐弯时间;[n]为拐弯段数。

设定晶圆尺寸为8寸（直径200 mm），检测物镜倍率为3X，对应成像系统的图像像素分辨率为3 μm/pixel，图像大小为1 200像素×1 600像素，对应视场大小为3.6 mm×4.8 mm。设定相机帧频为100 Hz，则台子沿视场短边方向的匀速扫描运动速度为360 mm/s。同时，考虑到台子拐弯处的降速提速过程，时间耗时基本保持在0.5 s以内。设定视场利用率为100%，即直线扫描段与段之间没有重合，则8寸晶圆的规划直线扫描段数为42段，所以拐弯时间为21 s，基于规划路径得到的直线扫描时间约为30 s，因此扫描采图时间为51 s。

基于上述条件参数，采用3.6 mm×4.8 mm视场、相机帧频为100 Hz、台子拐弯速度为0.5 s的配置，8寸晶圆的基本检测扫描时间分解如表1所示。

对于N片8寸晶圆构成的1批晶圆物料，采用明场检测和暗场检测共2种检测方式，则总的基本检测扫描时间计算公式如下：

由式（1）可知，当需要同时使用明场检测和暗场检测时，基本检测扫描时间增加100%。在总结上述时间分解的经验后，本研究主要采取两种优化方案，下面对两种方案进行介绍。

第一种方案是软件设计方案，主要方法是针对参数下发和光学照明准备这两个动作，通过软件设计将两个动作设置为一批生产中的首片执行，其余非首片不需要执行，则优化后总的基本检测扫描时间计算公式如下：

从表2结果可知，通过此种软件流程的设计优化，产率提升效果并不显著。实际生产中，一盒片子一般有25片槽，但有时因翘曲而隔槽放置时只有13片，甚至更少。从表2可以看到，同批次片子数量下降，产率提升效果随之下降。总体而言，此种优化方案的效果无法达到客户预期。

第二种方案是基于第一种软件优化方案，对扫描采图过程的时序控制进行优化，同时对使用明场检测和暗场检测的基本检测扫描流程进行重新设计，流程改进前后的对比如图3所示。

上述设计改进中，台子触发信号，相机快门和光源信号之间的控制时序信号调整为其他方式，如图4所示。

从图3和图4可以看到，每一个检测点都会执行一次明场拍照检测和暗场拍照检测，到下一个检测点，再执行一次明场拍照检测和暗场拍照检测。该种方式可以确保台子扫描运动一次的过程中就执行完明场检测和暗场检测，而不需要台子扫描运动两次。在每一个检测点，相机会依次打开两次快门，并分别触发明场光源和暗场光源的闪烁信号，明场检测和暗场检测的两次拍照信号之间不会存在干扰。但此处相机打开两次快门的时序上有先后，台子是扫描运动，并非步进运动，所以明场检测图像和暗场检测图像之间会存在一定的位置偏差。

下面對该偏差量的影响进行分析。为了减少拍照拖影的影响，结合台子运动速度、光源能量、相机探测效率以及电子信号延时，相机的开门时间控制在百微秒以下。这也就意味着明场检测和暗场检测的快门前后差异时间约为100 μs，根据台子扫描运动速度（360 mm/s），从明场检测拍照到暗场检测拍照，运动距离为36 μm，所以明场检测图像与暗场检测图像的偏差量为36 μm。而晶圆上芯片与芯片之间会存在一定宽度的划片槽，用于后续的芯片切割。根据工艺经验，该划片槽宽度一般会大于80 μm，这也就意味着明场图像和暗场图像之间的偏差量小于划片槽宽度，不会对芯片区域的表面缺陷检测造成漏检的影响。

根据第二种优化方案，产率提升效果如表3所示。

从以上结果可知，通过第二种方案的设计优化，产率提升效果显著，可以满足客户产率提升需求。

4 结果与讨论

在对两种方案进行设计与分析的过程中，人们可以发现，软件设计方案可以提升产率，但是效果有限，无法达到客户的要求。因此，针对存在的问题，人们重新设计了控制时序方案。

5 结论

在本次方案设计过程中，针对芯片生产行业的检测设备，本研究提出了结合实际生产工况的软件设计方案，可以在一定程度上提升检测产率。在此基础上，本研究通过改进设备相机、光源和台子的硬件控制时序，进一步提升了明场检测和暗场检测同时执行的产率。这使得客户在后续生产中可以获得更大的产能，提升了检测设备的产率优势。经过这一优化，配置了该方案的设备成功通过了多个业内知名客户的验证，成为芯片生产行业的首选，近年来给企业创造了新的利润增长点。

参考文献：

[1]刘西锋.基于图像处理的晶圆表面缺陷检测[J].通信电源技术，2016（5）：177-178.

[2]张祥翔.现代显微成像技术综述[J].光学仪器，2015（6）：550-560.

[3]卢荣胜，吴昂，张腾达，等.自动光学（视觉）检测技术及其在缺陷检测中的应用综述[J].光学学报，2018（8）：15-50.