KLA-Tencor公司通过新一代缺陷评审和分类系统完成了45nm缺陷组合

加州圣何塞-- -- -- -

KLA-Tencor(纳斯达克代码:KLAC)今天发布了新一代晶圆片缺陷审查和分类系统eDR-5200，该系统利用了在分辨率和缺陷再检测灵敏度方面的进步，以及与KLA-Tencor检查系统的独特连接，以实现更好的审查性能。从这两个系统中获得更快的学习和更高的生产力。KLA-Tencor检测工具与eDR-5200的无缝集成，使得45nm及以上的晶圆厂每小时可以产生更多质量更高的Paretos(1)缺陷，使工程师能够采取快速、准确的纠正措施，以保护其良率。

KLA-Tencor电子束技术集团副总裁Zain Saidin表示:“随着设计规则缩减到45nm及以上，缺陷和产量工程师越来越关注他们的审查工具产生的Pareto缺陷的质量。”“因为我们最新一代的检测工具，281x和Puma 9150，发现了小于50nm的关键缺陷，上一代电子束工具很难检查它们。大量的“未发现”或“SEM Non-Visual (SNV)”缺陷会使缺陷Pareto偏离，而Pareto是在良率上升和过程监控期间进行关键决策的依据。将eDR-5200添加到我们的检测组合中，可以显著减少SNV计数和缺陷Pareto，在更短的时间内更准确地代表晶圆片上的缺陷数量。”

eDR-5200的浸泡式色谱柱设计(见技术总结)突破了传统SEM检查系统的分辨率障碍，能够对小于50nm的缺陷进行成像和分类。行业领先的舞台精度和从KLA-Tencor检查员获得的光学贴片图像，降低了一个数量级或更多的缺陷Pareto中的SEM非可视百分比。通过一系列新颖的缺陷分类方法，帕累托可以更快地得到一个有意义的缺陷。例如，Power Assisted Classification (ePAC)允许用户从手动分类过渡到全自动分类，而不需要进行冗长而繁琐的设置。

KLA-Tencor公司设计了eDR-5200和KLA-Tencor检测仪之间的连接，以实现在SEM上设置和优化检测仪配方，而无需在平台之间反复移动晶圆片。结果是配方设置时间减少50%以上，配方质量显著提高。因此，缺陷Pareto将包含更多的利益缺陷，而较少的SNV缺陷。此外，当eDR-5200系统与KLA-Tencor检测工具一起用于过程窗口确认(PWQ)时，得到结果的时间可以减少10倍。eDR-5200和KLA-Tencor检测系统共同创造了最高生产率的检测-审查-分类解决方案。

eDR-5200已经交付给亚洲、欧洲和美国的客户，在那里，它被安装在内存和逻辑应用程序中。多个客户已经依赖于该系统业界领先的分辨率和重新检测能力，以及它与KLA-Tencor检查员的协同作用，以在最短的时间内产生最佳的Pareto缺陷。

关于KLA-Tencor: KLA-Tencor是全球领先的半导体制造及相关行业的产量管理和过程控制解决方案。公司总部位于美国加利福尼亚州圣何塞市，在全球设有销售和服务办事处。beplay官网ued作为标准普尔500公司beplay官网ued，KLA-Tencor在纳斯达克全球精选市场交易，代码为kac。有关本公司的更多信息，请浏览beplay官网ued//m.lisalozano.com。

功能- 5200技术总结

用于小于50nm缺陷分类的高分辨率成像

浸没式柱设计

随着前沿晶圆厂将45nm器件投入生产，并对32nm节点进行研究，对更高分辨率的需求正在推动缺陷审查和分类的拐点。eDR-5200引入了浸入式柱设计，以满足对小于50nm缺陷的成像和分类的需要。将成像区域浸泡在强电磁场中可以使分辨率提高近2倍，类似于浸入式光刻技术在打印更小的特征时所带来的好处。

最宽的波束范围

广泛的操作条件是必要的，以实现对各种材料和几何形状采用先进的设备的最佳分辨率。193nm电阻通常是最具挑战性的，需要软着陆能量来避免损坏成像层。eDR-5200跨越了业界最宽的光束条件范围，以最好地满足45nm节点及以上的成像需求。

45nm节点的EDX技术

eDR-5200采用了创新的EDX设计，采用了稳健的、创新的算法，能够根据其成分对直径小于100nm的缺陷进行分析和分类。

扫描电镜非视觉还原检查员配方调整

与KLA-Tencor光学检测系统的专有连接使检测配方开发更快、更准确。可以在eDR-5200上设置和优化检验员的配方，以获得最大的灵敏度和更低的SNV率，消除了晶圆片在系统之间的多次传输，并使检查工具可以进行额外的检查。

定位精度高

eDR-5200审查和分类系统配备了高精度的工作台和先进的缺陷去偏算法。通过增加扫描电镜检查工具捕获小于50nm缺陷的能力，这些可以降低SNV速率。

优越的自动缺陷定位

传统的缺陷再检测方法可以将低对比度或微小的缺陷完全忽略并归类为SNV。eDR-5200引入了先进的重新检测方法，这对最终的帕累托产生了相当多的临界产量限制缺陷。

前一层缺陷的识别

由于电子束只与一个层的表面相互作用，先前的层缺陷通常被归类为SNV。一种从KLA-Tencor检测工具获取专有光学信息的新方法可以通过显示其光学图像来表征前一层缺陷。

创新,适于生产的分类

eDR-5200提供了一种创新的缺陷分类方法。无需设置，功率辅助缺陷分类(ePAC(TM))和一个随学随用的分类引擎，使用户能够轻松地从手动分类过渡到完全自动化的缺陷分类(eADC(TM))。

(1)缺陷帕累托图是缺陷频率按类型排列的条形图。它用来决定需要采取什么纠正措施来减少缺陷。见新闻稿末尾的示例。

来源:KLA-Tencor

2007年7月3日发布