[发明专利]用于数据挖掘的数据加权对象定向的方法和系统

说明书

技术领域

本发明通常涉及制造对象中的缺陷分析，更具体而言涉及一种检测经历过制造工艺的半导体器件中的缺陷图形的方法，在所述制造工艺中相对于处理设备以随机的方式定向半导体器件。

背景技术

半导体制造是高复杂的工艺，其包括约几百个独立的制造步骤。在任何给定的制造步骤中，许多因素可以导致半导体晶片中的缺陷；例如，未适宜调整的工具或晶片的沾污。给定制造工艺的复杂性，以及潜在导致缺陷的确切的几千个因素，在半导体晶片生产工艺中的缺陷分析中，公知通常采用统计方法，以及具体而言的数据挖掘(data mining)。

数据挖掘是用于图形的寻找大量数据的方法。在其中晶片表面上由操作导致的缺陷是可检测的半导体晶片制造处理操作的过程(例如化学机械抛光(CMP)操作)中，公知可得到多个图像，晶片的每一个表面(或其一部分)，并且组合该多个图形为单个的合成图像。例如，在该合成图像中缺陷的非随机分布意味着基于各因素例如缺陷分布的类型或位置的特定工艺的特定问题。

如果缺陷与某些公共因素相关例如制造对象的几何尺寸，作为公知的数据挖掘方法的一部分而形成的合成图像是有意义的。也就是，如果数据一致地参考制造对象的不变几何形状(geometry)(或关于其定向)，那么从一个制造对象到另一个制造对象的数据是可比较的。另外声明，如果多个图形中的每一个都反映已经相对于给定工具定位的每个半导体晶片是单一的已知取向，那么合成的数据是有意义的。虽然在某些半导体制造工艺中每个晶片是相对于工具以相同的方式定向的，但对所有制造过程这不是真实的。例如，在旋转抛光操作中，半导体晶片相对于抛光工具的初始角取向是随机的。因此，与其中制造对象相对于制造工具的取向是随机的制造操作有关的数据对于数据挖掘而言价值较低。

因此，需要一种方法和系统，该方法和系统允许来自制造过程的数据被取向到用于数据挖掘分析的公共参考，其中在所述制造工艺中能够相对于制造工具随机地定位制造对象。另外，假设关注的缺陷覆盖从微观到宏观的尺寸的宽广的范围，这样的一种方法和系统是希望的，其即可应用于局部的缺陷(局部划伤、外来材料的聚积(buildup)、拔拉、或微凸起)又可应用于覆盖半导体晶片的表面的较大部分的缺陷(与工具有关的缺陷例如在台板热点之上的膜厚度或CMP晶片支持器(holder)非一致性)。

发明内容

简要而言，在第一方面中，本发明是一种用于多组数据的数据挖掘的数据加权对象定向(object orientation)的计算机实施的方法。每组数据与多个制造对象中的一个有关。所述方法包括使用工具在所述多个制造对象中的每一个的表面的至少一部分上实施制造工艺的步骤。所述制造对象中的每一个能够相对于所述工具被随机地定向。对于所述多个制造对象中的每一个，获得与所述表面的至少一部分的至少一个特性有关的数据组。在计算机存储器中储存各数据组。使用计算机代码以自每一组数据产生权重(weight)分布。对每一个权重分布，使用计算机代码确定旋转轴，当在所述表面的几何形心处支撑所述表面时，在重力的作用下根据所述权重分布每一个表面将倾向于关于所述旋转轴旋转。定向每一组数据以便每一个制造对象的所述旋转轴与每一个其它的制造对象的所述旋转轴对准。实施关于所述各组数据的数据挖掘方法。

优选地，所述制造对象是半导体晶片，以及所述至少一个特性包括表面膜厚度和/或表面光洁度(surface finish)。所述制造工艺优选为抛光工艺。优选地，通过将非零加权因子指派到所述表面光洁度中的一个像差，和将零加权因子指派到不包括像差的所述表面的部分，来产生权重分布。可选地，可以从所述表面厚度的多个测量产生所述权重分布。还进一步优选，所述方法包括产生与每一组数据相关的所述表面的图像的步骤，以及将所述表面的所述图像重叠为单个的合成图像的步骤。还进一步优选，可以通过首先将制造对象中的每一个的所述表面分割为对称栅格，所述对称栅格具有围绕所述几何形心的径向图形的栅格单元并具有多个栅格线，每一个栅格线延伸穿过所述几何形心，来识别所述旋转轴。然后对于所述多个栅格线中的每一个进行权重平衡计算以确定多个权重不平衡，每一个权重不平衡与栅格线相关，其中与所述最大的不平衡相关的所述栅格线是所述旋转轴。可选地，可以通过将所述权重分布转变为单个等价的集中权重，和识别通过所述几何形心并垂直于将所述单个等价的集中权重的作用点连接到所述几何形心的线的线，来识别所述旋转轴。