芯片的这个问题，越来越难

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在半导体行业的大部分发展历程中，污染问题都被视为颗粒物问题。良率损失可以追溯到异物落在不该落的地方，而工艺控制的重点在于过滤、清洗和分类。

只要颗粒尺寸能控制在临界阈值以下，污染问题就可以通过更严格的洁净室标准以及材料和工艺卫生方面的逐步改进来规避。但在先进节点上，污染变得更加隐蔽，也更难隔离。

良率损失越来越主要由界面、残留物和遗留的工艺状态引起，而这些因素很少会以可见缺陷的形式出现。在许多情况下，污染问题的最初迹象是电学或统计上的，而非光学上的。器件通过了检验，但随后却出现了无法解释的变异性。工艺看似稳定，直到微小的增量变化累积起来，最终导致可测量的良率损失。

“在10纳米时代，尺寸偏差尚可接受的程度，在埃级时代就行不通了，” Lam Research全球产品集团高级副总裁Sesha Varadarajan在最近的一次会议上表示。“即使人们已经理解了光刻技术扩展的核心原理，但整个生态系统仍需转型，才能从缺陷率和保真度的角度满足新的要求。”

当特征尺寸接近原子尺度时，即使是痕量的残留材料或化学物质也会以不可容忍的方式改变表面行为。清洁不再是一个非此即彼的二元条件。它与环境、工艺密切相关，并且越来越取决于表面状态和界面历史，而非仅仅取决于是否存在可见的残留物。

重新定义原子尺度的污染

在尖端工艺节点上，污染不再仅仅指碎片、颗粒或可见残留物。在原子尺度上，污染的定义发生了变化。当化学物质改变表面反应、界面形成或薄膜连续性时，它本身就成为了一种污染。

这种转变意义重大，因为它挑战了人们对制造业中“清洁”一词的长期固有认知。传统的污染控制侧重于排除，即阻止有害物质进入工艺环境。但在原子尺度上，问题不仅在于进入系统的物质，还在于残留的物质。

这种区分将污染问题重新定义为生命周期和材料问题，而非清洁度问题。残留的表面物质会改变反应路径、延迟成核，或以不易察觉的方式微妙地改变电性能。这些影响可能在源头处不可见，但它们会向下游传播，通常在很久之后才以变异性或可靠性问题的形式显现出来。

这就是为什么先进节点上的污染越来越难以诊断的原因。其机制确实存在，但其特征是间接的。等到良率影响可以测量时，污染事件本身可能早已发生，被后续的多层处理所掩盖，难以与正常波动区分开来。

裕量骤减和界面敏感性

行业面临的污染挑战并非源于卫生状况恶化，而是源于容忍度的急剧下降。曾经在可接受的工艺裕量范围内的污染，如今已直接进入设备的操作窗口。

“随着技术节点的不断演进，可接受的污染定义也在不断变化，”格林-特威德公司全球工程经理拉尔夫·基亚拉沃洛蒂表示，“在7纳米及以下节点，即使是微小的颗粒也被视为污染物——这需要达到原子层沉积级别的精度。曾经被认为无害的物质现在却成了问题。”

现代沉积工艺依赖于极其精确的表面化学性质。特别是原子层沉积，它依赖于可重复的表面终止和可控的反应位点。任何残留污染物都会改变薄膜的形成和生长方式。

“我们正努力将这些特征的精度提高到埃级，”Lam Research公司Semiverse Solutions Products的总经理Joseph Ervin说。“哪怕一纳米的偏差都至关重要。”

当薄膜如此之薄时，其表面状态与器件性能密不可分。曾经影响甚微的残留物如今却会影响薄膜的连续性、均匀性和电性能。一旦引入这种变异性，后续工艺中几乎无法恢复。这种裕度的丧失从根本上改变了污染控制的方式。

Synopsys公司的研究员Victor Moroz表示：“你可以一次构建一个原子，观察表面反应以及下一个原子如何与前一个原子连接。你试图通过化学反应，使单层不断生长。偶尔会出现一些缺陷，这时就无法获得100%的保形涂层。”

在埃级精度下，变异本身就成了产量限制因素。污染不再需要非常严重才会造成损害，它只需要持续存在即可。

无需暴露即可污染

现代污染最具破坏性的方面之一是，污染物无需环境暴露、操作失误或机械故障即可进入生产流程。一些影响最为深远的污染途径在看似密封良好的工具内部持续且隐蔽地发生。

在沉积系统中，诸如弹性体密封件之类的聚合物部件会暴露于真空、反应性等离子体和反复的热循环中。在这些条件下，污染通常并非源于灾难性泄漏，而是源于分子渗透和等离子体诱导的材料相互作用。

Chiaravolloti表示：“我们观察到的源自这些弹性体部件的主要污染途径是渗透。特别是氧气渗透，会带来重大风险，因为它会直接在这些超薄ALD层中造成缺陷。”

在这种情况下，氧气并非一定从密封件本身释放出来。相反，包括大气中的氧气在内的小分子可以在正常工作条件下渗透到聚合物材料中。即使没有破损，分子通过密封路径的传输也会将痕量氧气引入到原本符合严格真空规范的沉积环境中。

在原子级沉积厚度下，痕量氧会改变原子层沉积 (ALD) 过程中的表面行为，从而改变成核行为或薄膜化学计量比。

等离子体暴露增加了第二种机制。活性物质，例如臭氧、卤素自由基和氢等离子体，可以与弹性体表面相互作用，导致化学侵蚀、重量损失和挥发性副产物的产生。

“直接等离子体——物理等离子体或离子轰击——更多的是一种机械侵蚀效应，”基亚拉沃洛蒂说。“远程等离子体则代表着对材料的自由基或化学侵蚀，因此你会看到那种化学失效。”

在反复接触的情况下，这些反应会增加残留化合物或降解碎片的逸出，从而将低浓度的挥发性有机化合物 (VOC) 或氟化无机物引入反应室环境中。

由于渗透和等离子体诱导降解是连续的而非间歇性的，它们的影响是逐渐累积的。可能不会出现异常事件、突发泄漏或颗粒物激增来触发警报。当产量受到影响时，污染途径可能已经活跃了数月之久。

这些机制之所以难以管理，是因为它们绕过了传统的污染控制措施。颗粒监测器、空气过滤和暴露规程旨在防止外部环境的入侵，但它们无法解决分子在完整材料中的传输或等离子体驱动的表面化学反应等问题。

Chiaravolloti表示：“从最初的配方和加工到最终的包装，整个生产过程都必须贯彻洁净原则。事实上，我们是第一家在洁净室环境下进行生产的全氟橡胶生产商，而这种做法如今已成为行业标准。”

在先进工艺节点上，污染控制越来越多地从材料选择、密封几何形状和渗透路径工程开始，而不是从后处理清洗开始。

隐形污染

随着污染机制发展到无法直接观察的程度，其影响越来越多地表现为变异性而非离散缺陷。检测和计量仍然至关重要，但它们已无法提供表面或界面层面发生情况的完整信息。挑战不在于缺乏数据，而在于缺乏可见性。

Onto Innovation产品营销总监韩宇英表示：“缺陷分类在半导体制造中扮演着至关重要的角色，区分影响良率的异常缺陷和良性瑕疵对于工艺控制至关重要。致命缺陷的特点是极有可能引发功能性故障，包括参数规格违规、电路开路或短路、可靠性下降或阻碍下游工艺。未能检测到这些缺陷会导致故障漏报，最终造成客户报废。”

这种区别至关重要，因为并非所有缺陷对良率的影响都相同。非活性区域中的颗粒可能肉眼可见，但无害。细微的界面不规则性可能肉眼不可见，但却会造成灾难性后果。如果没有可靠的分类方法，晶圆厂要么过度检查良性缺陷，要么漏检关键故障。在先进工艺节点上，污染机制在直接观察不到的范围内发挥作用，因此，看似缺陷的因素与真正限制良率的因素之间的差距会越来越大。

韩教授表示：“虽然检测过程中可以观察到一些无关紧要的缺陷，但它们对器件的电气性能或功能良率的影响微乎其微。典型的例子包括非关键性表面颗粒、器件有源区外的微小凹坑以及工艺引起的噪声。如果将这些缺陷错误分类，可能会导致不必要的晶圆返工、人为造成的良率损失以及生产效率下降。”

挑战不在于缺乏数据，而在于缺乏透明度。

韩补充道：“要准确区分致命缺陷和干扰缺陷，需要系统地关联检测结果、晶圆级电学测试（参数测试和最终测试）以及失效分析。一旦确定了视觉特征，自动缺陷分类（ADC）即可作为自动分类的标准方法。”

计量技术可以捕捉到这种行为的瞬间，但其固有的稀疏采样使得许多此类影响难以直接检测。微小的表面或界面偏差可能在检测过程中永远不会触发警报，但它们足以改变电气特性，从而造成下游风险。污染往往能躲过筛选，并在后期演变为可靠性问题。

西门子EDA产品管理总监Joe Kwan在最近的一次会议上表示：“实际上，你只能对某些芯片进行一些计量，甚至不是对整个芯片，而是对芯片的某些部分进行计量。你实际收集到的数据非常稀疏。”

这种稀疏的数据会掩盖一些软缺陷——这些连接虽然还能正常工作并通过测试，但其性能已有所下降，足以造成现场故障。这就是污染如何逃脱传统控制策略的原因。它隐藏在可接受的限值范围内，通过了验证，只有在设备部署后才会显露出来。

污染和系统性故障

当与污染相关的缺陷显现出来时，它们往往已被多层加工工序所掩盖。此时，几乎不可能找出单一的根本原因。原因之一是污染很少源于单一步骤，而是在不同的流程、工具和时间中不断累积。

从光刻到金属化再到最终封装，污染必须持续得到控制，因为流程早期产生的缺陷可能要到后期才会显现其影响，否则将难以察觉。

虽然原子级污染的重要性日益凸显，但晶圆厂仍然需要关注更大的宏观缺陷以及介于两者之间的所有缺陷。

“在每个掩模层级，我们都会看到来自晶圆厂各个角落的缺陷，” Microtronic的应用总监Errol Akomer说道。“你会看到典型的光刻缺陷，例如热点、闪光场和旋涂缺陷，但我们也会遇到化学机械抛光缺陷、旋涂玻璃、多晶硅雾化以及蚀刻或沉积问题。”

这种分布使得污染成为一个系统级问题，而非局部故障。但一旦缺陷被金属化层和封装层覆盖，后期检测就很难发现其根源。

“如果你只依赖最终检验或出厂检验，你根本不可能发现隐藏在所有金属层下面的缺陷，”阿克默说。

抽样、漏检与控制的错觉

污染相关缺陷的持续存在并非仅仅是检测能力的问题，也是检测和控制策略围绕着一些不再成立的假设而演变的结果。随着器件尺寸的缩小，业界过度依赖高分辨率检测工具和选择性抽样，通常认为在较少的晶圆上发现较小的缺陷就足以保证良率。

当污染在整批材料中分布不均，或源于上游且取样无法捕捉到时，上述假设便不再成立。一旦污染被埋没在互连层下方，检测就很大程度上变成了事后补救。此时，即使能完全观察到污染，也几乎无法进行纠正。缺陷已根深蒂固，任何修复都必须在下游进行，而且往往成本高昂。

这种动态有助于解释为什么污染越来越多地表现为可靠性风险，而非初始良率损失。器件可能通过探针测试和最终测试，但在后续的压力测试中失效。污染事件本身可能发生在生产过程的早期，但其影响会延迟到运行条件下裕量崩溃时才会显现。

“这些是伤痕累累的产品——它们通过了测试，但它们不一定是性能最强的芯片，”Microtronic 的营销副总裁 Mike LaTorraca 说。

“伤兵”的概念凸显了一个关键点。先进节点的污染并不总是会导致明显的故障。更多时候，它会削弱结构，使其勉强通过筛选，但最终会在实际应用中失效。这种情况比早期报废更具破坏性，因为它将制造问题转化为面向客户的可靠性问题。

时间作为污染变量

现代污染中最不直观的方面之一是时间的作用。传统的污染模型往往侧重于离散事件——加工过程中的暴露、操作失误或设备故障。在先进节点上，污染通常是随着时间的推移悄然积累，而不是由单一触发事件引起的。

渗透、等离子体诱导的材料降解和环境暴露都在持续发生。随着晶圆在晶圆厂内移动、在工序间等待以及经历反复的工艺循环，这些因素的影响会不断累积。晶圆在系统中停留的时间越长，细微的污染机制影响其表面状况的机会就越大。

密封件劣化体现了这种动态过程。在反复循环作用下，单次接触并不会彻底破坏密封件。相反，损害是累积性的，并且会相互作用。

“等离子体暴露和材料在这种强等离子体化学作用下抵抗重量损失的能力，以及它开始产生压缩永久变形的方式，决定了密封件在这些应用中的使用寿命，”格林·特威德公司的基亚拉沃洛蒂说道。

同样的原理也适用于工具本身。工艺腔室并非静态系统。在维护间隔期间，它们的物理结构会发生变化，从而可能改变工艺结果。

这种时间维度使检测和控制都变得复杂。可能没有哪个单一的工艺步骤需要归咎，没有哪个异常情况需要标记，也没有一个清晰的界限区分可接受的偏差和污染引起的风险。相反，系统会逐渐发生漂移。负责处理最敏感工艺的Fab厂会通过缩短校正间隔来应对。

“在最先进的晶圆厂里，他们制造的晶体管只有1.4纳米，保持系统正常运转的价值是巨大的，”基亚拉沃洛蒂说。“他们可能每隔几周就要进行一次预防性维护，以确保绝对没有污染。”

这就是为什么污染问题越来越难以用传统的根本原因分析方法解决。其机制分散、随时间变化，而且往往相互作用。等到产量或可靠性发生变化时，最初的条件可能已经不复存在了。

从检测到推断

随着污染机制逐渐变得难以直接观察，晶圆厂被迫重新思考如何实现控制。检测和计量仍然必要，但它们本身已不再足够。控制越来越依赖于推断——将稀疏的测量数据与设计意图、工艺历史和系统行为关联起来，从而推断出那些无法直接观察到的因素。

这种转变反映了制造业不确定性管理方式的更广泛变化。晶圆厂不再试图测量每一个变量，而是必须决定哪些变量可以有足够的把握进行推断，从而指导决策。

“理想的情况是测量每个位置、每个芯片、每片晶圆。大家都知道这样做成本太高了，”Kwan说道。

稀疏测量并非系统缺陷，而是经济现实。真正的挑战在于如何在这种限制下高效运作，尤其是在污染效应可能永远无法直接观测到的情况下。

基于推断的方法试图通过整合有关设计、流程和历史行为的已知信息来弥合这一差距。当无法直接观察到污染时，必须根据系统的响应方式进行推断。

“我们现在有了这个模型，即使数据稀疏，也能预测各项电气指标的最终结果，”Kwan说道。“这款芯片未来发生故障的概率是多少？”

在此框架下，污染成为一个潜在变量。它无法直接测量，而是通过其对电性能、变异性和长期可靠性的影响来推断其存在。控制策略也从检测转向预测。

为什么单纯的清洁不再奏效？

对推断的日益依赖也反映了纠正措施的局限性。在先进节点上，一旦污染物改变了界面或削弱了结构，往往就无法清除。在较大几何结构中可能恢复已知基线的清洁步骤，在原子尺度上却可能引入新的风险。

强力清洗会改变表面状态，留下残留物，或加剧材料劣化。在某些情况下，清洗会将一种污染机制转化为另一种。认为清洗可以重置系统的假设不再普遍成立。

相反，必须主动管理污染。这意味着尽可能从工程上消除污染，在无法消除污染的情况下限制其影响，并了解污染如何与时间、工艺历史和系统设计相互作用。

这就是为什么污染控制越来越涉及以往各自独立的学科领域。材料选择、工具设计、工艺流程、处理基础设施和数据分析都会对最终结果产生影响。任何单一因素都无法单独发挥作用。

结论

在技术前沿，污染已经超越了以往定义它的工具。它不再以颗粒、划痕或可见缺陷的形式出现，而是隐藏在界面、化学反应以及瞬态相互作用中，这些过程难以直接观察。

在这样的条件下，能够成功的晶圆厂并非拥有最洁净的洁净室或最严格的检测策略的晶圆厂，而是那些将污染视为一种潜在的系统级变量，并构建起间接管理污染能力的晶圆厂。

这需要严谨的设计来防止污染物进入系统，需要对过程有深刻的理解来预测其演变过程，还需要建模来推断无法直接测量时污染物的存在。随着可观测性的降低，预测行为的能力与测量行为的能力同等重要。

在高级节点上，污染不再能被彻底消除。它必须在特定情境下进行限制、推断和管理。在这种模式下，“清洁”不再是一种条件，而是一种持续协商的状态。

https://semiengineering.com/when-cleaning-chips-isnt-clean-enough/

（来源：编译自semiengineering）

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