使用診斷與DFM提高可制造性

本文將說明批量診斷結(jié)果與DFM熱點(diǎn)相關(guān)聯(lián)如何成為一種高效率的手段，以找到設(shè)計(jì)中的“問題區(qū)域”，為制造與設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)提供通行令讓他們可以減少系統(tǒng)性瑕疵。

批量良品率診斷(VYD)
芯片良品率的提高是納米級半導(dǎo)體公司面臨的最大挑戰(zhàn)之一，它對整個(gè)電子工業(yè)的經(jīng)濟(jì)影響關(guān)系重大。
業(yè)內(nèi)過去一直在使用三種傳統(tǒng)方法以提高良品率。線路內(nèi)檢查與電氣測量是過去用于識別與提高良品率的兩種最主要手段。第三種提高良品率的手段是使用ATE中收集到的故障數(shù)據(jù)。這種提高良品率的方法可以有非常高的效率，因?yàn)?，?）通過單個(gè)掃描鏈可以測試數(shù)百萬門；（2）可以將邏輯診斷結(jié)果與實(shí)際設(shè)計(jì)與布局?jǐn)?shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。本文將會解釋基于這第三種技術(shù)的VYD，在其中分析大量的ATE數(shù)據(jù)，以尋找納米設(shè)備的系統(tǒng)性缺陷行為。

圖1 良品率學(xué)習(xí)系統(tǒng)流程

1 良品率學(xué)習(xí)系統(tǒng)流程
圖1展示了一個(gè)良品率學(xué)習(xí)系統(tǒng)流程的實(shí)例。分析是通過收集盡可能多的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行的，其數(shù)據(jù)庫來自：
(1)包含制造條件等的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，以及監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)與設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)；

(2)VYD核心引擎。
VYD核心引擎中的DB包括wafer lot、芯片名和坐標(biāo)、已找到位置的線網(wǎng)名、線網(wǎng)形狀、單元類型以及顯示各診斷預(yù)報(bào)最高分的故障模型。制造DB包含測試條件、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、物理故障分析（PFA）和將電氣診斷（位圖、邏輯線網(wǎng)診斷預(yù)報(bào)）與線路內(nèi)PLY數(shù)據(jù)重疊的電氣測試處理限定良品率（ETPLY）。
批量良品率診斷可以針對典型故障樣本迅速執(zhí)行診斷仿真，以識別和區(qū)分最常見的故障類型與位置。VYD能夠透徹地鑒別最關(guān)鍵的良品率問題，讓設(shè)計(jì)與制造人員能夠及時(shí)解決良品率損失問題。批量良品率診斷需要大量特定功能，包括故障數(shù)據(jù)分析、并行運(yùn)行時(shí)間支持、無故障終止、自動故障挑選以及一個(gè)數(shù)據(jù)提取編程界面。

圖2 VYD引擎流程

2 VYD引擎流程
圖2顯示了核心診斷引擎的VYD流程。批量診斷作為VYD系統(tǒng)的一部分，能夠迅速分析大量的器件故障，通過單元類型、IP模塊、線網(wǎng)、金屬層或測試序列等識別常見的故障模式。VYD為多個(gè)wafer lots中的單種設(shè)備類型挑選并分析數(shù)量龐大的（有時(shí)是成百上千個(gè)）典型故障。收集了批量診斷的大量有效數(shù)據(jù)后，測試與診斷過程按照下面三個(gè)步驟展開。第一步是從測試者中收集數(shù)據(jù)。我們可以獲取通過或者失敗的信息，其中顯示了wafer lots級別中芯片的各種趨勢，并附有測試者狀況。測試者可以在幾乎所有ATE都支持的STDF中對其進(jìn)行格式化。第二步是對故障集進(jìn)行分析，其中包含故障樣式數(shù)量，以及從測試者日志中提取的故障位置。大量的故障集顯示了掃描鏈、故障類型和FF單元類型的趨勢。第三步是分析累積診斷的“診斷預(yù)報(bào)”報(bào)告。診斷引擎會建立一個(gè)“診斷預(yù)報(bào)”報(bào)告，根據(jù)與ATE觀測到的故障行為的匹配程度，對內(nèi)部節(jié)點(diǎn)與故障機(jī)理進(jìn)行排列。此外，各引擎會將“診斷預(yù)報(bào)”列表寫入到診斷數(shù)據(jù)庫。對得出的數(shù)據(jù)進(jìn)行繪制，確認(rèn)是否存在統(tǒng)計(jì)上的相關(guān)趨勢。

分析中可以含有判斷是否有特定的元件類型或臨界結(jié)構(gòu)造成巨大良品率損失的報(bào)告。
特定故障集的診斷預(yù)報(bào)結(jié)果被分為三種類型（TFSP、TFSF和TFSP），如圖3所示。瑕疵的可能性使用以下數(shù)學(xué)方程式計(jì)算。
Score=(TFSF/(TFSP+TFSP +TPSF/10))*100??????????????? (1)
(Cadence制定的邏輯診斷分?jǐn)?shù)計(jì)算)
分?jǐn)?shù)顯示為100，表示診斷預(yù)報(bào)結(jié)果與故障仿真和故障集（如TFSP和TFSP為空）的結(jié)果完全一致。
確認(rèn)了良品率限制因素后，代表良品率限制因素的故障盤片就會被確認(rèn)，這樣就可以讓故障分析（FA）設(shè)備顯示單個(gè)盤片上準(zhǔn)確的物理故障位置/結(jié)構(gòu)。

圖3 診斷預(yù)報(bào)分值計(jì)算公式

該流程中的最后一個(gè)步驟是進(jìn)行精確診斷，其目標(biāo)是VYD發(fā)現(xiàn)的最重要的故障。在診斷預(yù)報(bào)未能達(dá)到物理故障分析（PFA）能夠執(zhí)行的高分值的情況下，故障集將會重新生成，診斷仿真將會采用更復(fù)雜的故障模型運(yùn)行。

VYD分析
VYD分析的要點(diǎn)是如何從故障集和診斷預(yù)報(bào)中提取引人注意的要點(diǎn)。大量的故障集與wafer lots可以分析掃描鏈錯(cuò)誤率、雙穩(wěn)態(tài)多諧振蕩器、頂層錯(cuò)誤雙穩(wěn)態(tài)多諧振蕩器、錯(cuò)誤圖樣分析、常見故障類型以及初始錯(cuò)誤樣式等。大量的診斷預(yù)報(bào)可以分析單元類型以及高分值的線網(wǎng)名。

圖4 故障掃描鏈總結(jié)

1 故障集分析：掃描鏈
對ATE上出問題的掃描鏈的故障集進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)故障的原因。圖4顯示了掃描鏈，根據(jù)芯片的盤片樣本數(shù)值，其故障數(shù)最高。

根據(jù)批量分析的結(jié)果，可以看到在所有盤片中有3條掃描鏈在ATE的測試中至少發(fā)生了3次故障。由于盤片樣本總數(shù)很少，這個(gè)結(jié)果還不夠有說服力，還無法指出特定的系統(tǒng)行為或原因所在。如果在這里能夠提高樣本數(shù)量，那么分析的結(jié)果將會為我們指出更精確的系統(tǒng)故障行為。

圖5 掃描鏈分析結(jié)果

圖5描述了所有邏輯故障數(shù)據(jù)集的批量邏輯診斷分析結(jié)果。
如上圖5所示，掃描鏈48與掃描鏈54在大多數(shù)時(shí)候都會出現(xiàn)問題。這些故障行為只有在特定故障盤片上可以看到。稍微加以分析就會發(fā)現(xiàn)，所有故障都是發(fā)生在掃描鏈35中的bit 613上。這就為我們指出了一個(gè)系統(tǒng)性錯(cuò)誤。在進(jìn)行診斷之前分析故障數(shù)據(jù)，就可以縮短執(zhí)行診斷所需的處理時(shí)間。

2 診斷預(yù)報(bào)分析:單元類型
圖6顯示了診斷預(yù)報(bào)分析的案例分析。圖表是從大量故障與較低比率的設(shè)計(jì)中整理出來的。因此最左端的條代表的單元類型是單元模型中最有可能出現(xiàn)的瑕疵。

圖6 單元類型分析結(jié)果

精確診斷技術(shù)
在新技術(shù)的低良品率階段或初期階段，故障芯片通常會包括多個(gè)瑕疵或更復(fù)雜的瑕疵。這會導(dǎo)致在診斷仿真中出現(xiàn)低分值，即便是提前進(jìn)行了劃分，想要找到低良品率的原因更加困難。
對于這種情況，精確診斷有一些解決方案。其他診斷功能比如SLAT分析、版圖的額外故障推舉或者診斷硬件和高級劃分技術(shù)都是十分有效的。工程師有時(shí)會采用其他劃分技術(shù)以鍛煉測試條件或樣式生成的靈活性。

批量分析與DFM連接：探測有缺陷位置的更高精確性
隨著工藝技術(shù)的縮小，診斷系統(tǒng)故障的難度越來越高。這種現(xiàn)象的一個(gè)原因是造成納米故障的原因沒那么容易使用固定故障模型預(yù)測。例如，橋接故障(bridging failures)或者金屬線或金屬和聚乙烯之間的短路就是會導(dǎo)致芯片上的兩條不同線路通電的瑕疵。橋接故障通常是由于生產(chǎn)過程中摻入了雜質(zhì)粒子，或者因?yàn)橛∷㈠e(cuò)誤的光刻所導(dǎo)致。

提高故障診斷精確度的可制造性設(shè)計(jì)（DFM）的備選方案是使用DFM工具分析物理設(shè)計(jì)，以確認(rèn)最有可能與橋接瑕疵有關(guān)的成對的線網(wǎng)。尋找物理上與其他線網(wǎng)臨近的線網(wǎng)就可以確認(rèn)。這種分析的進(jìn)行方式是使用DFM關(guān)鍵區(qū)域分析（CAA）工具對“關(guān)鍵區(qū)域”進(jìn)行計(jì)算。成對線網(wǎng)之間的面積被定義為關(guān)鍵區(qū)域，其中極小的一部分就有可能造成兩個(gè)線網(wǎng)之間的橋接。知道了關(guān)鍵區(qū)域之后，成對線網(wǎng)可以按照關(guān)鍵區(qū)域分類，關(guān)鍵區(qū)域最大的前N個(gè)線網(wǎng)可以用來建立實(shí)用的橋接故障模型，使用于診斷中。
可以采用的另外一種方法是使用一個(gè)設(shè)計(jì)規(guī)則檢查器（DRC）找出只有單個(gè)導(dǎo)孔的線網(wǎng)?？梢詫@些線網(wǎng)做標(biāo)記，建立一個(gè)開放故障模型模仿未填充或者缺少的導(dǎo)孔。如果診斷出存在導(dǎo)孔問題，在診斷中使用這種模型最有可能獲得更高的診斷預(yù)報(bào)分值。

最后一種方法是同時(shí)使用DFM與診斷，如圖7所示。在這種情況下，熱點(diǎn)來自以下來源：
①來自光刻仿真器的光刻熱點(diǎn)。
②光學(xué)臨近校正(OPC)熱點(diǎn)
③來自CMP仿真器的化學(xué)機(jī)械拋光(CMP)熱點(diǎn)
④CAA熱點(diǎn)
⑤版面中的連通性熱點(diǎn)，例如：關(guān)鍵時(shí)序路徑
⑥Cadence Encounter Diagnostics輸出的診斷預(yù)報(bào)線網(wǎng)
⑦物理驗(yàn)證系統(tǒng)(PVS)-DRC熱點(diǎn)與標(biāo)記
將熱點(diǎn)位置（X,Y）與診斷診斷預(yù)報(bào)位置相關(guān)聯(lián)，可以用于計(jì)算診斷預(yù)報(bào)分值，就像公式(1)說明的一樣。這可以讓位置與光刻熱點(diǎn)相同的診斷預(yù)報(bào)線網(wǎng)比起與熱點(diǎn)隔離的診斷預(yù)報(bào)分值更高。其理論依據(jù)是光刻熱點(diǎn)造成故障的可能性高于遠(yuǎn)離光刻熱點(diǎn)的診斷預(yù)報(bào)。

圖7 Design to Silicon瑕疵分析

這種對診斷診斷預(yù)報(bào)與熱點(diǎn)的關(guān)聯(lián)可以被看到，并連接到版面中的相應(yīng)位置，幫助驅(qū)動PFA設(shè)備。

數(shù)據(jù)累計(jì)
將特定單元類型或版面布局故障率的歷史數(shù)據(jù)累積起來，即堆疊導(dǎo)孔M3到M5與對應(yīng)的熱點(diǎn)可以從批量診斷結(jié)果中剝離，將其規(guī)格化并分析，讓高良品率損失的情況得以反饋給設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，以修改設(shè)計(jì)庫，限制他們的使用，或者降到最低，在設(shè)計(jì)驗(yàn)證中對其進(jìn)行標(biāo)記。

此外，根據(jù)錯(cuò)誤的關(guān)鍵范圍（CD）造成的大量診斷預(yù)報(bào)與熱點(diǎn)關(guān)聯(lián)的位置，還可以自動產(chǎn)生CD-SEM處方。有了這個(gè)處方再加上歷史數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)及早預(yù)防。

結(jié)束語
隨著EDA工具的進(jìn)化，診斷仿真被不斷改進(jìn)，從而能夠比五年前更快地偵測納米設(shè)備中復(fù)雜的瑕疵位置。加上批量良品率診斷，這種方法學(xué)變得更為實(shí)用，通過從多個(gè)wafer和wafer lots中收集測試結(jié)果，找出系統(tǒng)性瑕疵的常見原因。
為了解決不可見瑕疵與細(xì)微的設(shè)備與金屬變化這個(gè)越來越大的問題，診斷預(yù)報(bào)可以與熱點(diǎn)和設(shè)計(jì)信息相關(guān)聯(lián)，有助于更為一目了然地指引PFA流程，并限制需要在PFA中探索的面積——只要檢查與熱點(diǎn)高度關(guān)聯(lián)的線網(wǎng)片段即可。

最后，診斷預(yù)報(bào)與熱點(diǎn)的相關(guān)因素也可以使用于診斷預(yù)報(bào)計(jì)算器，以提高診斷工具計(jì)分的精確性。配合診斷與DFM能夠找到系統(tǒng)性良品率損失最細(xì)微原因的所在位置。