适用于先进半导体制造的随机性（stochastics）微影图案误差测量与控制解决方案企业Fractilia，3/29宣布推出最新版本的Fractilia自动化测量平台（FAME），让半导体芯片厂得以管控因受到随机性误差影响甚巨的极紫外光微影（EUV）制程所产生的良率问题，而这项挑战损失的金额可达数十亿美元。
Fractilia指出，FAME平台提供独特且具高精准度的随机性微影图案误差测量，而随机性误差是先进制程上最大的微影图案（patterning）错误来源。芯片厂在FAME的协助下，能更快做出更好的决策，以解决随机性微影图案误差这个新型良率杀手，并拿回对先进微影图案制程的控制权，同时提升组件良率与曝光机与蚀刻机的生产力。该最新发布的FAME版本构建于Fractilia经验证的第三代Fractilia反向线扫描模型（Fractilia Inverse Linescan Model；FILM）工具，该平台已获前五大芯片制造商其中的四家企业采用。
FAME强调，微影随机性误差是随机出现，且不会重复的图案化错误。在EUV制程中，微影制程图案错误的制程容错空间，可能超过一半都耗费在随机性误差上。芯片厂要控制这个问题就必须测量制程随机性误差。然而，现有的方法并不够准确，而先进制程芯片厂已无法负担因忽视随机性误差所导致良率损失的后果。制程随机性误差对于先进波长193纳米光学微影，早已是个问题，特别是双重曝光和四重曝光微影制程，而在EUV制程中，由于图案进一步微缩，制程随机性误差则会更大幅降低良率而造成成本大幅提升。
对此，Fractilia首席技术官Chris Mack表示，制程随机性误差迫使芯片厂必须在良率与生产力间取舍。企业不是得增加EUV曝光的剂量来降低随机误差，以避免良率的损失，就是得额外增加一台EUV扫描机来弥补流失的生产力。借由精准测量并控制制程随机性误差，芯片厂可以优化并提升内部制程设备的生产力及良率。Fractilia的FAME平台具备独特的功能，能以高精准度测量并控制随机性误差，为客户带来无法通过其它方式取得的全新制程优化选项与解决方案。我们观察到，客户使用我们的产品测量到的扫描式电子显微镜（SEM）图片数量呈指数增长，这也让Fractilia成为业界公认的制程随机性图案误差测量标准。
Fractilia强调，平台使用专有且独特、符合物理定律的SEM建模与资料分析方式，可从SEM图片测量并修正测量机台上随机与系统性的噪声，提供芯片微影图案上实际的测量值，而非图片上掺杂测量机台噪声的图案测量值。这些“修正”的制程实际随机性误差的测量值，可以让芯片厂的工程师更加了解、优化制程并解决良率的问题。并且，可同时测量所有主要的随机效应，包括线边粗糙度（LER）/ 线宽粗糙度（LWR）、局部线宽均匀度（LCDU）、局部边缘图案放置误差（LEPE）、随机缺陷侦测及其他效应。FAME平台提供业界最佳的信号对讯噪的边缘偏移检测，讯噪比相较于其它解决方案多出高达五倍，且每张SEM图片可以截取出超过30倍的特征资料。FAME平台适用于所有的SEM测量工具厂商及所有的SEM测量机型。
(首图来源：shutterstock)