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缺陷模拟工具进行更有效的故障分析的应用

缺陷模拟作为工具进行更有效的故障分析的应用

摘要

在现代VLSI工艺中,完全失效工艺的指数级增长导致程序复杂度的不断增加。在本文中,我们提出了一种基于缺陷模拟的故障分析方法,它可显著降低由于失效所导致的成本和故障周转时间。该方法基于缺陷字典的能力,该缺陷字典包括易于测量位置的缺陷特征。

关键词:缺陷模拟  失效分析  成品率建模

介绍

在现代半导体制造中,超大规模集成电路工艺(VLSL)的复杂性不断提高和减少的流程开发可利用时间导致了对快速失效分析的需求增加。失效分析服务的压力特别大的时候是在产品开发的良性学习期间,此时一些点缺陷类型(是产量损失的主要原因)被识别。 这些点缺陷发生在具有各种尺寸,形状和物理特性的制造过程。因此,失效分析必须基于大样本量。 但是由于特征尺寸的缩小,使用简单的光学工具和大数量的样本就使得几乎没有缺陷被找到可用来分析,这样就必须进行更多耗时且复杂的分析。 这两个因素导致了有效的制造开发所需要的失效分析成本呈指数增长。

为了减少失效分析的成本,许多方法(例如原位污染控制技术,自动检查系统,集群工具等)被用于工业生产之中。本文讨论的是一种被认为可以增加故障分析效率的方法。

这一方法基于软件技术和分析标准测试仪数据,而不是传统的失效分析技术。本文的目的是更新ESREF上提交的文稿的版本93,3,旨在调查基于软件的技术的使用是否可以帮助降低失效分析成本。

基于软件的失效分析

基于软件的失效分析方法的主要原理如下:获得某些缺陷类型的经验可以

被重用,那么代价高昂的复杂失效分析技术只需应用于新的和未知类别的缺陷。 这样如果将一些易于检测的内容关联起来,就会发现缺陷出现的症状特征。换句话说,更经济的失效分析是基于与之相关缺陷特征的字典, 

当然,建立这样的字典的想法不是新想法了,并且以及被发表和调查很多次了(see e.g. References 1 and 2)。但一种具有吸引力的方法是基于软件的方法来构建缺陷字典。

 

表1、缺陷字典的样本部分

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它使用缺陷模拟器在缺陷尺寸,位置和其他物理属性、故障电路中的可测量(可测试)缺陷之间创建链接。这个相对较新的想法也已经有相关研究了,但到目前为止还没有人分析过基于大型工业实验的质量。本文报道的研究目的的重点是在尽可能多的实际缺陷症状下将质量理解为“识别”。

实验

实验工具

参考文献5中描述的16KX1 SRAM

在实验中被用作测试工具。基础的SRAM单元是一个六晶体管单元,设计用于单双金属0.6微米CMOS工艺。 单元是使用最小尺寸来设计电池线宽,间距和接触孔。位/位线在金属2中运行,字线在金属1中运行使用poly访问单元格。 外围电路中的晶体管数量约为占晶体管总数的百分之5,以及单元阵列占有源芯片面积的83%。

 

缺陷字典

为了获得测试车辆的缺陷字典,应用了蒙特卡洛缺陷模拟器VLASIC6。该模拟器将缺陷建模为多余或缺少材料的平坦区域,这些缺陷可能会出现在IC的任何导电,半导电或绝缘层中。在每个蒙特卡洛循环中,

生成一个缺陷并将其“插入”到描述SRAM内核一部分的布局文件中,并且分析了缺陷的电气结果。如果发现缺陷在SRAM中引起失效,则在电路仿真器TITANTM的帮助下对产生的故障电路进行仿真输入测试图案与测试仪所使用的相同。输出电路仿真器的功能是SRAM阵列的故障位图(故失效的模式)(请参见参考4)。总共分析了100万个缺陷,以产生80个故障电路,从而产生80个位图。在这80个位图中,找到了44个唯一的模式,这些模式被选作在测试过程中模拟的所有缺陷的模拟步骤。因此,为SRAM获得的缺陷字典是缺陷位图映射。(表I显示了该词典中将位图链接到缺陷特征的一部分。请注意可以通过简单缺陷(例如多余金属1的点缺陷生成的位图的种类)。

 

实验测试

在实验的下一步中,为了确定缺陷字典的有效性,使用1OX模式测试了总共37个晶片(-7000 SRAM芯片)的故障。对于每个出现故障的芯片,都会创建一个实际的失效位图。 然后将这些实际位图与模拟位图进行比较:

1.从仿真和测试仪数据中获取匹配位图的百分比。

2.确定发生不匹配的原因。

3.通过传统的故障分析,验证仿真数据与测试数据之间的匹配是否表明实际缺陷与用于仿真的缺陷模型之间的匹配。

结论

模拟位图与测量位图之间的比较得出以下结果:

1. 从测试结果获得的实际39个位图模式中,共有26个与模拟的位图模式匹配。 这些位图图案占晶片上有缺陷芯片总数的-80%。

2. 对于这26个匹配的位图模式,发现缺陷位图字典的分辨率非常好。 大多数位图类型仅映射到一种或两种缺陷类型。 另外,如果还使用读/写电流对位图进行进一步分类,则字典的分辨率会进一步提高。

3. 如果使用字典中的单个条目的组合来匹配从测试仪获得的实际位图,则可以用缺陷字典表征的缺陷数量进一步增加。

为了验证缺陷字典,对约15个具有已知位图图案的芯片进行了SEM分析。 发现所有这些芯片都由于缺陷字典所预测的缺陷类型而发生故障。 图1给出了一个示例。在这种情况下,故障位图(图1(a))显示一个单元未能输出0。位图可能是由内部单元节点之一和Vdd线之间的金属1短路引起的。 如如图1(b)所示,该预测通过SEM分析得到证实。 由于可以使用字典分析80%的故障位图,因此发现使用缺陷字典可以排除对大部分缺陷进行传统故障分析的需要。对于-20%的缺陷(13位图模式)缺乏匹配是由于两个原因:(a)在仿真过程中使用的缺陷模型的简单性,以及(b)对物理的理解仍然不足参与缺陷形成。但是,如结果3所示,可以部分解决缺陷模型的简单性,从而进一步提高该技术的使用率。借助图2演示了如何使用字典中的单个条目来产生关于相当常见的一种缺陷的性质的正确诊断的示例。

image.png 

图1  对应于预测位图的缺陷的示例(a)故障位图的部分,显示单个单元发生故障:*:功能单元; 0:单元读取失败0(单元s-a-1); 1:单元1读取失败(单元s-a-0)(b)此缺陷在金属1级的SEM照片

图2(a)显示了一个SRAM的实测故障位图芯片。这样的位图在缺陷字典中不存在。但是,可以将以下位图重新组合为:(a)针对金属2中缺少材料的区域进行模拟的位图,并在位线中造成开路;以及(b)在字线之间进行短距离模拟的位图和GND线,这是由多余的金属引起的1个区域(请参阅表I)。出现在同一位置的两个位图的组合表示单个缺陷会影响金属1和金属2层。 因此,可以推断出图2(a)所示的位图必须由3-D(三维)缺陷产生。 图2(b)和(c)显示了此缺陷的SEM图片,证实了上述假设。

因此,上述实验可以通过以下具体观察得出结论。

由于字典可以描述80%的故障位图,因此可以大大减少传统故障分析的应用。

image.png 

图2.源自三维缺陷的故障位图示例。 (a)组合故障位图未充分考虑的部分。 (b)该缺陷在金属2水平的SEM照片。 (c)该缺陷横截面的SEM照片

当然,对于未识别或部分识别的症状使用位图坐标也很有帮助。 据估计,例如,仅通过提供快速的缺陷定位方法,使用位图生成的坐标可以将传统SEM故障分析的速度提高大约30%。

结论

本文的目的是报告一项评估基于软件的特性的实验失效分析方法。 获得的结果得出以下结论:

1. 软件生成的电气故障及其在测试中的相应行为的词典可以非常有效地用于确定VLSI工艺中大部分缺陷的特性。 这样,制造商可以将昂贵的传统故障分析技术的使用仅限于字典无法识别的少量样本。

2. 如果仿真软件使用更现实的缺陷模型(尤其是考虑了3D缺陷),则可以提高通过这种方法可以诊断出的缺陷的百分比

总的来说,实验表明,基于仿真的故障技术应被认为是缓解现代失效分析实验室中某些瓶颈的良好选择。

致谢

作者要感谢M. Bollu在H.-D.计算机设施方面的帮助。 Oberle和F. Karl帮助进行测试。 SRC还根据Grant 91-DC-068的要求为这项研究提供了支持,并由SEMATECHISRC根据合同89-MC- 511进行。


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