книги / Оптические методы контроля интегральных микросхем

учетом частоты возникновения различных типов дефек­ тов среднее количество информации, обрабатываемой контролером, при контроле кристаллов составляет 8 бит, кристаллов со структурами ИС— 30 бит.

Количественная оценка потоков информации и вре­ мени, необходимого для ее обработки (с учетом времени выработки решения о степени годности изделия), пока­ зывает, что объем информации в этом случае на несколь­ ко порядков меньше, чем на первом этапе.

Например, при контроле кристалла ИС размером 2 X 2 мм с ми­ нимальным размером дефекта 1 мкм при 15 градациях тона и цвета объем информации о структуре составляет 1,6 107 бит [3] (при контроле электрических характеристик того же кристалла при 1000 тестах на функционирование и точности измерения 1% объем ин­ формации 7-103 бит, т. е. па 3 порядка меньше).

Для количественной оценки объемов информации, обрабатывае­ мой на втором этапе, в [3] была проанализирована зависимость объема памяти ЭВМ от разрешающей способности датчика н раз­ меров контролируемой поверхности. Установлено, что объем памяти ЭВМ, занимаемый информацией об изображении, с учетом номеров счетчиков (на каждый дефект по одному счетчику)

2dIk

1=1

где /г— объем памяти (в битах), требуемый для записи информации о максимальном по величине параметре изображения поверхности изделия; 2d — линейный размер изображения; h — шаг сканирова­ ния; i — номер строки сканирования; Р*— количество серий сигна­ лов в строке сканирования, характеризующих наличие дефектов на изделии.

Количественная оценка показала, что максимальный объем па­ мяти для записи информации об изображении поверхности разме­ ром 100 X ЮО мм при размере элемента разложения 50 X 50 мкм равен 6 -'10s бит.

Необходимость обработки исключительно больших объемов информации с высокой степенью точности и за предельно короткое время обусловливает целесообраз­ ность системного анализа путей совершенствования ОМК ИС.

1.3. Основные направления развития оптических методов контроля

Проведенный в работе [2] анализ существующих ОМК позволяет выделить четыре основных направления совершенствования ОМК ИС (рис. 1):

11

Рис. 1. Направления совершенствования оптических методов контроля ИС [2]

12

—уточнение (оптимизация) критериев отбраковки существующих методов;

—разработка проекционных устройств для замены микроскопов на некоторых операциях визуального конт­ роля;

—разработка устройств пространственной (оптиче­ ской) фильтрации, позволяющих выделять дефекты на изображении контролируемого изделия пли его опреде­ ленного участка;

—разработка методов и устройств автоматического

распознавания дефектов.

Рассмотрим сущность этих направлений. Оптимизация критериев отбраковки позволяет рационально сочетать растущие требования к надежности ИС со стремлением повысить выход годных и снизить себестоимость. Поэто­ му практическая значимость этого направления очень велика и его развитие требует совершенствования мето­ дологии выбора системы критериев и их норм для де­ фектов кристаллов и металлизации, защитного окисла, диэлектрической изоляции, ТКС и внутренних соедине­ ний и др. [10]. Анализ направлений совершенствования аппаратуры ОМК ИС целесообразно вести с учетом ее стоимости, состояния разработки и производства и дру­ гих технико-экономических факторов, влияющих на внедрение [13, 14]. Одним из перспективных методов, позволяющих увеличить эффективность ОМК ИС, явля­ ется метод растровой электронной микроскопии (РЭМ), с помощью которого можно выявлять дефекты, не обна­ руживаемые существующими ОМК [11].

Проекционные устройства предназначены для визу­ ального контроля изделий на обзорном экране и облег­ чают труд операторов, так как при этом устраняется необходимость аккомодации глаз и появляется возмож­ ность принять более удобную позу при наблюдении.

Общим недостатком существующих проекторов яв­ ляется небольшая яркость изображений и уменьшение разрешающей способности по сравнению с наблюдением изделий в бинокулярный микроскоп. Малая яркость изо­ бражений не позволяет получать увеличения больше 100— 200х .

Более совершенными устройствами являются лазер­ ные [12] и цветные телевизионные проекторы [13]. Воз­ можность усиления яркости и контраста изображений, сравнительно малые световые нагрузки на изделие дела­

\3

ют исследования в этом направлении весьма перспек­ тивными. Большие возможности телевизионных проекто­ ров создают предпосылки для автоматизации процессов измерения и контроля.

Определенный интерес представляют также стерео­ скопические и дайноскопические проекторы. Сочетание объемности изображения контролируемых изделий с от­ сутствием необходимости постоянного напряжения глаз человека делают эти устройства весьма перспективными для повышения эффективности ОМК ИС на этапах раз­ работки и анализа отказов.

Для автоматизации ОМК ИС при больших объемах поставок перспективным является «сжатие» информации в процессе ее съема и обработки [3, 15]. В методах сжа­ тия (табл. 4 [3]) друг на друга накладываются изобра­ жения объекта и эталона, которые могут быть разного цвета, разной поляризации или в обратных интенсив­ ностях (позитив и негатив). Результатом сложения яв­ ляется выделение различий объекта и эталона (дефек­ тов) в виде пятен, отличных от фона по интенсивности и цвету, что на несколько порядков уменьшает количе­ ство информации, перерабатываемой оператором, и рез­ ко сокращает его утомляемость и вероятность ошибок.

Большие возможности когерентных и некогерентных аналоговых устройств по выполнению информационно­ емких операций предварительной обработки изображе­ ний и выделению дефектов в сочетании с высокой раз­ решающей способностью [16, 17] создают предпосылки для широкого развертывания исследований в этом на­ правлении.

Особую значимость приобретают методы оптической (когерентной и некогерентной) пространственной фильтрации. Особенность когерентной фильтрации со­ стоит в двукратном (прямом и обратном) преобразо­ вании Фурье входного изображения. Выделение дефектов происходит в результате различий в про­ странственно-частотных спектрах дефектов и периоди­ ческих структур. Но в этом случае [3] яркость изобра­ жения на экране определяется не площадью изображения дефекта (как при оптическом некогереитном сложении), а периметром, что значительно облег­ чает выявление микронных (до 1—2 мкм) дефектов на, весьма больших полях (например, 5x5 мм). Применение

14

Т а б л и ц а 4

Характеристика методов сжатия информации при разных способах считывания

Окончание табл. 4

Автоматический с машинной обработкой информгции (специализированные устройства или ЭВМ)

Голографических методов (сравнение объекта с его вос­ становленной голограммой), так же, как и оптической пространственной фильтрации, дает возможность реали­ зовать очень малые значения djD (d—диаметр дефек­ та, D — диаметр объектива).

Для сжатия сигнала в процессе последующей обра­ ботки может использоваться поэлементная запись в за­ поминающем устройстве ЭВМ оптического сигнала, пре­ образованного в электрический фотосчитывающим уст­ ройством, и последующее сравнение этого сигнала с эталонным. В [3, 15] показано, что обработка на ЭВМ целесообразна после предварительной оптической обра­ ботки или при высокой степени параллельности работы считывающих устройств и процессоров.

Рост объемов поставок ИС (например, в США за 1975—1980 гг. [18] с 2,2 до 4,2 млрд, долл.) свидетель­ ствует о нарастающей значимости разработки методов и устройств автоматического распознавания дефектов ИС. Большое число работ по автоматическому распоз­ наванию печатных 'знаков, чертежей, рисунков, биоло­ гических микрообъектов, а также по построению читаю­ щих машин и устройств создали предпосылки автомати­ зации дефектоскопического контроля фотошаблонов и кристаллов ИС. Математическим аппаратом, являющим­ ся основой построения автоматических распознающих систем (PC) и реализации алгоритмов классификации, служит теория распознавания образов.

Как отмечалось, ограниченные информационные воз­ можности современных ЭВМ не позволяют за приемле­ мое для серийного производства время производить 100%-ный дефектоскопический контроль топологии ИС [15]. Поэтому при контроле топологии ИС средней и большой степени интеграции представляется целесооб­ разным разработку автоматических PC вести следую­ щими методами:

—подавлением изображения топологии ИС в опти­ ческой части PC при помощи масок или пространствен­ ной фильтрации и последующим анализом выделенных дефектов телевизионным автоматом;

—сканированием изображения топологии в два эта­ па, т. е. созданием режима анализа для обнаружения дефектов и режима микроанализа для анализа формы

иразмеров дефектов на соответствие критериям забра­

кования;

— программно-управляемым сканированием изобра­ жения топологии с учетом априорной информации о рас­ положении дефектоопасных участков и возможных видах дефектов. При создании соответствующих программ возможно использование алгоритмов, применявшихся при машинном проектировании данного типа ИС.

Чтобы снизить требования к необходимому объему памяти автоматической PC, наиболее перспективным представляется фрагментное сравнение контролируемой

Т а б л п ц а 5

Основные типы технологического контроля ИС с использованием ОМК

фектов на рабо­ чем поле, учет их местоположения, тональности и формы

18

иэталонной топологии [16]. При этом требуется вычис­ лительное устройство со сравнительно малым объемом памяти, и анализ информации предыдущего фрагмента

исканирование поверхности следующего фрагмента про­ изводятся одновременно.

Всвязи с этим авторы сочли необходимым рассмот­ реть не только принципиальные положения автоматиче­ ского распознавания дефектов, но и некоторые конкрет­ ные схемотехнические решения и алгоритмы для ЭВМ.

Рис. 2. Типовая струк­ турная схема автомати­ ческого сортировщика изделий по внешнему виду [3]

В качестве основного устройства восприятия опти­ ческого изображения ИС при автоматических методах контроля перспективно дальнейшее совершенствование передающих камер для достижения разрешающей спо­ собности 1000—2000 лии./кадр с числом градаций ярко­ сти до 15—20 [19—21].

В производстве ИС можно выделить три типа задач контроля с использованием ОМК (табл. 5) [3], которым соответствуют определенные схемы контрольных авто­ матов (рис. 2, 3). Автомат сортировки изделий по внеш­ нему виду (рис. 2) работает следующим образом. Изо­ бражение объекта (О) последовательно преобразуется в оптическом преобразователе (ОП), который в данном случае увеличивает масштаб изображения, и в устройст­ ве считывания (УС), представляющем собой оптоэлек­ тронное устройство с оптико-механической или электрон­ но-оптической разверткой, оптическое изображение пре­ образуется в фотоэлектрический сигнал. Фотоэлектриче­ ский сигнал формируется электронным преобразовате­ лем (ЭП) и генератором счетных импульсов (ГСИ) и подается на временной н амплитудный дискриминаторы Д1 (/*) и Д2(£), с которых выдаются сигналы разбра­ ковки на сортирующее устройство (СУ). Таких дискри­ минаторов в системе может быть несколько.

Устройство на рис. -3 по способу считывания и пре­ образования изображения и фотоэлектрического сигнала

аналогично устройству на рис. 2. Отличие состоит в со­ ставе операций обработки информации и реализующих ее средствах, а также в средствах обратной связи с тех­ нологическими процессами, обеспечивающими активный характер контроля. Фотоэлектрический сигнал, преоб­ разованный, как и в предыдущем случае, во временную последовательность электрических импульсов, поступает через устройство согласования с объектом (УСО) на вы­ числительную машину. Управление ЭВМ осуществляется

ческийпроцесс

Рис. 3. Типовая структурная схема автоматизированной системы контроля внешнего вида [3]

от устройства считывания, и обработка информации ве­ дется в реальном масштабе времени. Результаты анали­ за внешнего вида изделия выдаются на сортирующее устройство по типам дефектов, а также через устройства вывода (УВ) на пульт технолога в виде представляемой и регистрируемой информации. Для обеспечения коррек­ тной связи технолога с технологическим процессом в машину через устройства ручного ввода — вывода (УРВ-В) вводится признанная информация (номер пар­ тии, смены, станка, табельный номер оператора и т. д.).

20