摘要:本文針對超薄晶圓切割過程中 TTV 均勻性控制難題,研究晶圓切割深度動態(tài)補償?shù)?a href="http://www.brongaenegriffin.com/v/" target="_blank">智能決策模型與 TTV 預測控制方法。分析影響切割深度與 TTV 的關鍵因素,闡述智能決策模型的構建思路及 TTV 預測控制原理,為實現(xiàn)晶圓高質量切割提供理論與技術參考。
一、引言
在半導體制造技術不斷進步的背景下,超薄晶圓的應用愈發(fā)廣泛,其切割工藝的精度要求也日益嚴苛。切割深度的精準控制對保障晶圓 TTV 均勻性至關重要,傳統(tǒng)控制方法難以應對復雜多變的切割工況?;谥悄軟Q策模型的切割深度動態(tài)補償與 TTV 預測控制,成為提升晶圓切割質量的關鍵技術,相關研究對推動半導體制造產業(yè)發(fā)展具有重要價值。
二、影響切割深度與 TTV 的關鍵因素
(一)設備與工藝參數(shù)
切割設備的主軸轉速、進給速度、切割刀具磨損程度等直接影響切割深度。主軸轉速不穩(wěn)定會導致切割力波動,進給速度不當易造成切割熱累積,刀具磨損則改變刀刃形狀,這些因素均會使切割深度出現(xiàn)偏差,進而影響 TTV 均勻性。
(二)晶圓材料特性
不同類型的晶圓材料,其硬度、熱膨脹系數(shù)、內部應力分布等特性存在差異。在切割過程中,材料特性會影響切割力大小、切割熱產生以及材料去除方式,致使切割深度難以穩(wěn)定控制,最終影響 TTV。
三、智能決策模型的構建
(一)數(shù)據(jù)采集與預處理
利用多種傳感器實時采集切割過程中的設備參數(shù)、工藝參數(shù)以及晶圓狀態(tài)數(shù)據(jù),如切割力、溫度、刀具振動等。對采集到的原始數(shù)據(jù)進行清洗、降噪與歸一化處理,消除數(shù)據(jù)中的異常值與干擾因素,為模型訓練提供高質量數(shù)據(jù)。
(二)模型架構設計
采用深度學習算法,如卷積神經網絡(CNN)與長短期記憶網絡(LSTM)相結合的架構。CNN 用于提取數(shù)據(jù)中的空間特征,捕捉切割參數(shù)與晶圓狀態(tài)之間的局部關聯(lián);LSTM 則處理時間序列數(shù)據(jù),分析切割過程中參數(shù)變化的時間依賴關系,從而實現(xiàn)對切割深度動態(tài)補償決策的智能判斷。
四、TTV 預測控制方法
(一)預測模型建立
基于歷史切割數(shù)據(jù)與對應的 TTV 測量結果,運用機器學習算法,如隨機森林、支持向量回歸等,構建 TTV 預測模型。通過對大量數(shù)據(jù)的學習,挖掘切割過程參數(shù)與 TTV 之間的潛在映射關系,實現(xiàn)對 TTV 的準確預測。
(二)閉環(huán)控制策略
將 TTV 預測結果與設定的目標值進行對比,若預測 TTV 超出允許范圍,智能決策模型根據(jù)偏差情況生成切割深度動態(tài)補償指令,調整切割設備參數(shù),形成 “數(shù)據(jù)采集 - TTV 預測 - 決策補償 - 效果反饋” 的閉環(huán)控制流程,實現(xiàn)對 TTV 的有效控制。
高通量晶圓測厚系統(tǒng)運用第三代掃頻OCT技術,精準攻克晶圓/晶片厚度TTV重復精度不穩(wěn)定難題,重復精度達3nm以下。針對行業(yè)厚度測量結果不一致的痛點,經不同時段測量驗證,保障再現(xiàn)精度可靠。?

我們的數(shù)據(jù)和WAFERSIGHT2的數(shù)據(jù)測量對比,進一步驗證了真值的再現(xiàn)性:

(以上為新啟航實測樣品數(shù)據(jù)結果)
該系統(tǒng)基于第三代可調諧掃頻激光技術,相較傳統(tǒng)雙探頭對射掃描,可一次完成所有平面度及厚度參數(shù)測量。其創(chuàng)新掃描原理極大提升材料兼容性,從輕摻到重摻P型硅,到碳化硅、藍寶石、玻璃等多種晶圓材料均適用:?
對重摻型硅,可精準探測強吸收晶圓前后表面;?
點掃描第三代掃頻激光技術,有效抵御光譜串擾,勝任粗糙晶圓表面測量;?
通過偏振效應補償,增強低反射碳化硅、鈮酸鋰晶圓測量信噪比;

(以上為新啟航實測樣品數(shù)據(jù)結果)
支持絕緣體上硅和MEMS多層結構測量,覆蓋μm級到數(shù)百μm級厚度范圍,還可測量薄至4μm、精度達1nm的薄膜。

(以上為新啟航實測樣品數(shù)據(jù)結果)
此外,可調諧掃頻激光具備出色的“溫漂”處理能力,在極端環(huán)境中抗干擾性強,顯著提升重復測量穩(wěn)定性。

(以上為新啟航實測樣品數(shù)據(jù)結果)
系統(tǒng)采用第三代高速掃頻可調諧激光器,擺脫傳統(tǒng)SLD光源對“主動式減震平臺”的依賴,憑借卓越抗干擾性實現(xiàn)小型化設計,還能與EFEM系統(tǒng)集成,滿足產線自動化測量需求。運動控制靈活,適配2-12英寸方片和圓片測量。

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