Fractilia推出全新隨機性誤差的量測解決方案
- 賴品如／台北
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適用於先進半導體製造的隨機性(stochastics)微影圖案誤差量測與控制解決方案領導業者Fractilia，今天宣布推出最新版本的Fractilia自動化量測平台(FAME)，讓半導體晶圓廠得以管控因受到隨機性誤差影響甚鉅的極紫外光微影(EUV)製程所產生的良率問題，而這項挑戰損失的金額可達數十億美元。FAME平台提供獨特且具高精準度的隨機性微影圖案誤差量測，而隨機性誤差是先進製程上最大的微影圖案(patterning)錯誤來源。晶圓廠在FAME的協助下，能更快做出更好的決策，以解決隨機性微影圖案誤差這個新型良率殺手，並拿回對先進微影圖案製程的控制權，同時提升元件良率與曝光機與蝕刻機的生產力。此一最新發表的FAME版本建構於Fractilia經驗證的第三代Fractilia反向線掃描模型(Fractilia Inverse Linescan Model；FILM)工具，該平台已獲前五大晶片製造商當中的四家業者採用。
TechInsights副董事長G. Dan Hutcheson表示：「半導體製造進入EUV生產世代，隨機性誤差成為最主要的良率問題。Fractilia創辦人Ed Charrier及Chris Mack率先對隨機性誤差所產生的良率問題提出警覺，並以產業領導者的角色，透過隨機性誤差控制解決方案協助產業解決難題。Ed Charrier及Chris Mack在將創新技術轉化為成功走入市場的產品方面有著絕佳的紀錄。他們二十年前在FINLE Technologies開發了PROLITH微影建模和資料分析軟體，不僅引領世代，亦是當今晶圓廠製程中的重要支柱。此外，FILM已被證實為助益EUV從實驗室進入晶圓廠的實用工具。」
段標：隨機性誤差的兩難：如何管控無法量測準確的目標值
微影隨機性誤差是隨機出現且不會重複的圖案化錯誤。在EUV製程中，微影製程圖案錯誤的製程容錯空間，可能超過一半都耗費在隨機性誤差上。晶圓廠要控制這個問題就必須量測製程隨機性誤差；然而，現有的方法並不夠準確，而先進製程晶圓廠已無法負擔因忽視隨機性誤差所導致良率損失的後果。製程隨機性誤差對於先進波長193奈米光學微影，早已是個問題，特別是雙重曝光和四重曝光微影製程，而在EUV製程中，由於圖案進一步微縮，製程隨機性誤差則會更大幅降低良率而造成成本大幅提升。
Fractilia技術長Chris Mack表示：「製程隨機性誤差迫使晶圓廠必須在良率與生產力間取捨。業者不是得增加EUV曝光的劑量來降低隨機誤差，以避免良率的損失，就是得額外增加一台EUV掃描機來彌補流失的生產力。藉由精準量測並控制製程隨機性誤差，晶圓廠可以優化並提升內部製程設備的生產力及良率。我們的FAME平台具備獨特的功能，能以高精準度量測並控制隨機性誤差，為客戶帶來無法透過其他方式取得的全新製程優化選項與解決方案。我們觀察到，客戶使用我們的產品量測到的掃描式電子顯微鏡(SEM)影像數量呈指數成長，這也讓Fractilia成為業界公認的製程隨機性圖案誤差量測標準。」
段標：隨機性誤差的兩難：如何管控無法量測準確的目標值
微影隨機性誤差是隨機出現且不會重複的圖案化錯誤。在EUV製程中，微影製程圖案錯誤的製程容錯空間，可能超過一半都耗費在隨機性誤差上。晶圓廠要控制這個問題就必須量測製程隨機性誤差；然而，現有的方法並不夠準確，而先進製程晶圓廠已無法負擔因忽視隨機性誤差所導致良率損失的後果。製程隨機性誤差對於先進波長193奈米光學微影，早已是個問題，特別是雙重曝光和四重曝光微影製程，而在EUV製程中，由於圖案進一步微縮，製程隨機性誤差則會更大幅降低良率而造成成本大幅提升。
Fractilia技術長Chris Mack表示：「製程隨機性誤差迫使晶圓廠必須在良率與生產力間取捨。業者不是得增加EUV曝光的劑量來降低隨機誤差，以避免良率的損失，就是得額外增加一台EUV掃描機來彌補流失的生產力。藉由精準量測並控制製程隨機性誤差，晶圓廠可以優化並提升內部製程設備的生產力及良率。我們的FAME平台具備獨特的功能，能以高精準度量測並控制隨機性誤差，為客戶帶來無法透過其它方式取得的全新製程優化選項與解決方案。我們觀察到，客戶使用我們的產品量測到的掃描式電子顯微鏡(SEM)影像數量呈指數成長，這也讓Fractilia成為業界公認的製程隨機性圖案誤差量測標準。」
