5納米以下缺陷檢測，誰來破局？

事實證明，電子束檢測對于發現 5 納米以下尺寸的關鍵缺陷至關重要。現在的挑戰是如何加快這一流程，使其在經濟上符合晶圓廠的接受度。

電子束檢測因靈敏度和吞吐量之間的權衡而臭名昭著，這使得在這些先進節點上利用電子束進行全面缺陷覆蓋尤為困難。例如，對于英特爾的 18A 邏輯節點（約 1.8 納米級）和三星數百層的 3D NAND 存儲器，缺陷檢測已達到極限。

傳統檢測方法在 5 納米以下開始遭遇根本性的物理限制。光學檢測系統歷來是缺陷檢測的主力，但由于衍射極限、復雜材料堆疊導致的對比度降低以及日益細微的缺陷特征，在先進節點上表現不佳。

電子束檢測提供納米級分辨率，能夠捕捉光學工具可能遺漏的微小致命缺陷，但這些優勢也伴隨著顯著的代價。吞吐量是主要瓶頸。用單束電子束掃描整個 300 毫米晶圓可能需要數小時甚至數天，遠遠超出了現代晶圓廠嚴格的時間預算。

PDF Solutions 先進解決方案副總裁 Michael Yu 表示：「如果想在 7nm 或 5nm 等先進節點的生產線上發現缺陷，就必須檢測數十億個結構。如果想在線上完成檢測，先進的晶圓廠只能給你不到兩個小時的時間，因為它們無法在工藝步驟之間將晶圓停留超過兩個小時?！?/p>

實際上，這意味著傳統的電子束檢測工具只能對芯片或晶圓的一小部分進行采樣，這可能會遺漏一些關鍵缺陷（在先進芯片上，這些缺陷的發生率通常只有十億分之一）。電子束的分辨率優勢也需要付出代價。為了分辨越來越小的特征，電子束電流和視野受到限制，這進一步降低了檢測速度。

應用材料公司電子束缺陷控制市場主管 Ran Alkoken 表示：「先進節點的一項根本挑戰是平衡檢測速度和分辨率。第二代 CFE 技術在不犧牲分辨率的情況下顯著提高了電流。這對于管理這些先進節點上遇到的密集缺陷圖至關重要?！?/p>

冷場發射 (CFE) 等高亮度電子源有助于提高分辨率和信噪比，但只能部分彌補吞吐量差距。電子束掃描工具的速度仍然明顯慢于光學掃描儀，因此必須在最關鍵的步驟中策略性地使用它們。

超越速度

除了速度之外，先進的節點還為電子束檢測帶來了物理和電氣方面的挑戰。特征尺寸小且復雜，意味著每個特征可用的電子更少，因此除非電子束停留更長時間或對多幀進行平均，否則圖像本身就會更加嘈雜，這又會降低吞吐量。

同時，電子束會干擾樣品。絕緣的低 k 介電材料表面在電子轟擊下會積聚電荷，導致圖像扭曲，甚至導致電子束偏轉。如果為了獲得更清晰、更快速的圖像而提高電子束能量，則可能會損壞精密結構或改變缺陷特性。因此，檢測人員通常會在較低的入射能量下操作，以避免電荷和損壞，但這會導致信號較弱。

「電子束檢測的關鍵在于吞吐量，」余先生說道，「你不能在結構上花費太多時間，但同樣重要的是，不要使用過高的入射能量，因為這會損壞你正在檢測的結構?！?/p>

圖 1：晶圓上的潛在薄弱點。來源：PDF Solutions

電子束能量、駐留時間和樣品安全性之間的平衡凸顯了在不產生錯誤信號或損壞器件的情況下捕獲埃級尺寸的每個缺陷是多么困難。事實上，隨著特征尺寸縮小到 5 納米以下，電子信號中的隨機噪聲和散粒噪聲變得非常顯著。有限數量的電子必須承擔起揭示原子級空隙或線邊緣粗糙度的重任，這將電子束探測器的靈敏度推向極限。

先進邏輯和存儲器中的三維結構進一步增加了復雜性?，F代晶體管和互連線具有顯著的形貌特征，而像 3D NAND 這樣的芯片則具有極深的垂直通道孔。景深限制意味著電子束可能無法一次性聚焦整個高縱橫比結構。晶圓或芯片即使出現輕微彎曲或翹曲（這在經過多道工藝步驟或先進封裝后很常見），某些區域也會偏離經過精細調整的電子束束柱的焦平面。結果可能會導致這些區域的缺陷模糊不清或被遺漏。如今的電子束系統通過使用動態聚焦和平臺映射來解決這個問題，但在先進節點上，容錯率很低。

Wooptix 首席運營官 Javier Elizalde 表示：「干涉法仍然在晶圓計量領域占據主導地位，但它也存在局限性，尤其是在封裝技術不斷發展的情況下。我們現在看到，對能夠適應新材料、新鍵合方法和新工藝流程的替代測量方法的需求日益增長?！?/p>

換句話說，傳統的晶圓形狀測量和校正方法（通常基于干涉測量法）在處理高度翹曲的晶圓或新型薄膜堆疊時可能不再適用。波前相位成像等新型光學技術旨在通過從多個焦平面捕獲相位信息來快速繪制晶圓形貌。這可以幫助電子束工具在晶圓上動態調整焦距。然而，補償晶圓翹曲和表面形貌仍然是一項重大挑戰。如果沒有精確的高度圖和快速的焦距控制，邏輯柵極納米片中的多層缺陷或堆疊存儲器層中的輕微錯位可能會因為沒有完全聚焦而無法檢測到。

最后，沒有任何一種檢測方式能夠單獨解決所有這些問題，因此在先進節點，與其他技術的集成至關重要。電子束的吞吐量較低且僅面向表面，這意味著它通常必須與高速光學檢測相結合才能快速掃描整個晶圓，并且必須與能夠檢測埋藏或內部缺陷的方法相結合。

例如，復雜的 3D 封裝和硅通孔可能隱藏在結構深處的空洞或鍵合缺陷，而光學和表面電子束檢測無法觸及這些缺陷。X 射線檢測正逐漸成為這些隱藏缺陷的補充解決方案。

布魯克產品營銷總監 Lior Levin 表示：「X 射線檢測在先進節點至關重要，因為它可以檢測到光學方法無法檢測到的埋藏缺陷。然而，隨著工藝節點向 5 納米以下發展，僅僅提高分辨率是不夠的。人工智能驅動的算法對于處理復雜的衍射數據并顯著提高檢測精度至關重要?！?/p>

無論是利用 X 射線斷層掃描技術檢測未見空洞，還是利用電子束技術檢測微小表面缺陷，單靠原始分辨率是不夠的。先進節點數據的復雜性要求更智能的分析方法。在實踐中，芯片制造商現在部署了一種混合策略。高容量光學工具標記晶圓上的潛在異常位置，然后電子束檢查工具放大納米級缺陷或執行電壓對比度測量。X 射線或聲學顯微鏡可用于完全隱藏的界面問題，而電氣測試儀則可以捕捉任何未檢測到的缺陷對性能的影響。

PDF 的 Yu 表示：「在先進的前端工藝節點以及先進的封裝中，即使在最高分辨率的顯微鏡下，缺陷也并非總是可見的。如今，將 X 射線、電子束、光學和電氣測試與 AI 驅動的數據分析相結合的集成檢測方法至關重要。您不能依賴單一工具。需要采取整體方法?！?/p>

這種整體理念源于必要性。隨著規模擴展和新架構的出現，故障模式也愈發微妙和多樣化，孤立的缺陷檢測方法會留下太多盲點。其弊端在于所有這些工具產生的數據量激增，而協調這些數據并非易事。盡管如此，大家一致認為，只有充分利用每種檢測方式的優勢，并將結果整合在一起，晶圓廠才能在 Angstrom 時代保持良率和可靠性。

多光束系統和先進的電子光學系統

為了克服電子束的根本局限性，設備制造商正在通過多光束系統、先進的電子光學系統和計算成像技術重塑這項技術。多光束電子束檢測并非采用單束電子束緩慢掃描晶圓，而是將工作量分散到多個并行掃描的子光束上。本質上，如果單束電子束每秒只能覆蓋很小的區域，那么5 x 5 束電子束陣列可以將芯片或晶圓的檢測速度提高 15 倍。

這里的關鍵在于精心設計電子光學系統，以避免電子束之間的干擾。如果一束電子束中的電流過高，會導致電子相互排斥（庫侖相互作用），使焦點模糊。多束系統通過使用多個并聯的低電流電子束來避免這種情況，每個電子束都能保持良好的光斑尺寸。

每個子光束必須精確對準，并同步其信號。算法將來自多束光束的圖像拼接成一張復合缺陷圖。拼接必須考慮任何輕微的偏移或失真；否則，校準錯誤的子光束可能會在其掃描區域與相鄰掃描區域的接縫處產生虛假的不匹配。

管理如此多的平行光束柱和探測器也增加了校準和維護的復雜性。實際上，多光束設備就像同時運行數十臺微型掃描電子顯微鏡 (SEM)。早期采用多光束技術的廠商需要應對這些工程挑戰，但最終的回報是革命性的。高產量晶圓廠首次可以考慮在關鍵層上進行在線電子束檢測（在常規生產期間），而不僅僅是用于研發分析或偶爾的采樣。如今，多光束系統已用于先進節點的物理缺陷檢測和電壓對比電學缺陷檢測，能夠捕捉到光學工具可能忽略的通孔、觸點和互連中的細微問題。

多光束架構雖然大大加快了數據收集速度，但也使數據輸出和協調要求成倍增加。一臺 25 光束檢測儀會生成 25 個圖像流，必須實時處理和組合。海量的圖像數據（可能高達每秒數兆兆位的電子信號）對系統的計算機和存儲系統構成了巨大的數據壓力。更重要的是，要從如此海量的數據中識別出真正的缺陷，需要先進的軟件。這正是人工智能和計算成像發揮作用的地方。

布魯克的 Levin 指出：「當我們進入 5 納米以下時，僅僅提高分辨率是不夠的。人工智能驅動的算法對于處理復雜的衍射數據和顯著提高檢測精度至關重要?！?/p>

在實踐中，現代電子束檢測平臺越來越多地與機器學習模型相結合，用于分析電子圖像中的微小異常。人工智能算法不再僅僅依賴于人為設定的閾值或與參考芯片的簡單比較，而是能夠學習識別缺陷與正常差異之間的細微特征，從而減少漏檢缺陷和誤報。

「基于人工智能的檢測不僅能提高產量，」應用材料公司的 Alkoken 表示，「它還能顯著減少誤報，并簡化缺陷分類。在生產工廠中，得益于這項功能，人工審查的工作量減少了高達 50%?！?/p>

誤報率的降低意味著工程師可以減少審查良性「缺陷」的時間，從而專注于真正的良率限制因素。此外，AI 可以通過在大型數據集上進行訓練來更快地適應新的缺陷類型，這一點至關重要，因為每個新的工藝節點或 3D 結構都會引入不常見的故障模式。

計算技術也擴展到圖像增強。例如，軟件可以對電子束圖像進行去噪和銳化，甚至可以通過關聯多幀圖像來推斷缺失信息。一些電子束系統利用了設計感知算法。通過從 CAD 數據中了解預期布局，系統可以更好地區分真正的非預期異常和允許的圖案變化。這種設計集成是另一個改進缺陷捕獲的強大工具。

「為了解決傳統光柵掃描電子束的吞吐量限制，業界正在尋求多光束系統和創新點掃描或矢量掃描方法等方法，這些方法有可能顯著提高整體檢查速度，」Yu 補充道。

因此，當今領先的解決方案將設計數據、工藝背景和多模式輸入相結合，使電子束檢測更加智能。例如，PDF Solutions 采用「DirectScan」矢量方法，利用芯片設計引導電子束到達關鍵位置（目標圖案），而非盲目地進行光柵掃描。這種掩模設計內容、光學檢測標記結果以及電子束所見內容之間的數據關聯，對于管理海量數據集和查明缺陷根源至關重要。

它還有助于光束對準和導航。通過參考設計，該工具可以跳轉到疑似弱圖案的坐標，并確保子束陣列正確疊加，從而避免浪費時間或與地形沖突。

新型電子束工具中先進的電子光學系統并不局限于多光束。即使是單光束系統也在不斷發展，配備了更先進的光源和透鏡。冷場發射器提高了亮度和相干性，從而能夠在更快的掃描速度下實現亞納米分辨率。人們正在探索像差校正電子光學系統，以便在更大的場域內保持緊密聚焦。人們還對通過計算方法擴展焦深感興趣，例如，通過捕獲離焦圖像堆棧并通過算法將它們組合起來，以保持特征的頂部和底部都清晰可見。然而，在實踐中，這可能非常耗時。

在硬件方面，一些多光束設計采用模塊化立柱，每個子光束都有自己的微型透鏡和探測器，從而可以精細控制每束光束的聚焦和像散。這有助于補償晶圓的局部曲率。擊中略微凸起的芯片角的子光束可以獨立調整以保持聚焦。然而，在數十束光束上實現動態聚焦是一個艱巨的控制問題。這時，像 Wooptix 的波前相位成像這樣的光學計量技術可以提供幫助，它可以提前為電子束工具提供晶圓的高分辨率高度圖。有了精確的形貌圖，電子束的平臺可以調整高度，或者立柱可以預先調整每個區域的焦距，從而動態減輕翹曲效應。

這種混合解決方案模糊了不同類型檢測設備之間的界限。例如，電子束系統可能包含光學預掃描模式，用于快速對準和區域選擇，而 X 射線工具則可能將可疑位置交給電子束進行仔細檢查，所有這些都在一個集成的軟件框架下進行。

結論

電子束檢測的未來在于光束控制、設計數據和檢測模式的智能集成，而非僅僅改進硬件本身。雖然多光束系統和冷場發射源帶來了急需的速度和精度，但它們也帶來了數據過載和系統復雜性。這迫使業界重新思考檢測工具的設計方式、校準方式以及輸出處理方式。人工智能缺陷分類和圖像分析的興起，使得我們能夠跟上數據量和先進節點日益微妙的故障機制的步伐。

同時，獲得檢測設備的實時反饋對于加速大批量晶圓廠的工藝調整和良率提升至關重要。波前相位成像和設計感知矢量掃描等技術正在幫助彌合計量與檢測之間的鴻溝，使檢測設備能夠更好地預測問題發生的位置，并更智能地檢測這些區域。通過將光學、X 射線和電子束功能整合到一個統一的分析框架下，晶圓廠正逐漸接近預測性缺陷檢測的目標，從而避免任何良率限制因素被忽視。

最終，沒有任何一項單一技術能夠獨自解決埃時代的檢測挑戰。但隨著更緊密的集成、更智能的分析以及電子束物理學和系統設計的持續進步，電子束檢測不僅有望成為研發或故障分析領域的支柱，更將成為整個生產線的支柱。