Tentative d’éradication de défauts générés par gravure sèche lors de la réalisation

Représenté par : Brice ARNAUD Professeur

Représenté par : Vincent CARO Ingénieur R&D

Tentative d’éradication de défauts générés par gravure sèche lors de la réalisation

d’une capacité en filière IPD

Mélodie JOUANNET

Étudiante en Master 2 Nanophysique et optique avancée

Le Mans Université - 2020

Remerciements

Un grand merci à Vincent CARO, mon tuteur de stage, qui m’a donné ma chance et permis de m’épa- nouir au sein du secteur R&D de STMicroelectronics grâce à sa patience et son savoir.

Je suis reconnaissante envers toute l’équipe R&D gravure (Karine, Morgane, Julien, Philippe, Mohamed) et Stéphane de l’équipe photo qui m’ont épaulée lors des manipulations en salle ou qui m’ont conseillée.

Un autre merci aux opérateurs en salle qui m’ont donné des astuces et appris à utiliser leurs équipements ainsi qu’aux ingénieurs des ateliers associés.

Je tiens à remercier mes professeurs de Le Mans Université pour le savoir qu’ils m’ont appris et qui m’a servi lors de ce stage.

Et puis je témoigne toute mon affection à ma famille et mes amis qui m’ont soutenue et ont relu mon rapport, ainsi que Bruno pour ces petits gestes au quotidien.

Plus globalement, je remercie chaque personne qui a participé de près ou de loin à ce stage et permis son aboutissement.

Faire mon stage à STMicroelectronics a été une heureuse opportunité, j’ai pu apprendre beaucoup grâce

à chacun d’entre vous qui m’avez orientée vers mon projet professionnel malgré la situation difficile qui nous

a été imposé par la crise sanitaire (pause de plus d’un mois pour impossibilité de manipuler en salle blanche

lors du confinement), et qui représente l’aboutissement de mes cinq années universitaires avec je l’espère le

début d’une carrière industrielle.

Table des matières

1 Présentation de l’entreprise 4

1.1 STMicroelectronics . . . . 4

1.2 STMicroelectronics Tours . . . . 4

2 Introduction 6 3 Procédé de fabrication de la capacité et problématique 8 3.1 Procédé de fabrication de la capacité . . . . 8

3.1.1 Étapes générales d’un procédé de fabrication . . . . 8

3.1.2 Procédé de fabrication de la capacité étudiée . . . . 8

3.1.3 Étapes de photolithographie de la capacité . . . . 9

3.1.4 Étapes de gravure de la capacité . . . . 9

3.2 Problématiques associées . . . 10

4 Défaut n

1 : les peaux 11 4.1 Les plans d’expériences . . . 11

4.1.1 Plan d’expérience n

1 : process flow standard . . . 12

4.1.2 Résultats DOE n

1 . . . 13

4.1.3 Analyses et discussions DOE n

1 . . . 14

4.1.4 Plan d’expérience n

2 : process flow modifié avec des alarmes au cours de la gravure . . . 15

4.1.5 Résultats DOE n

2 . . . 17

4.1.6 Analyses et discussions DOE n

2 . . . 17

4.1.7 Plan d’expérience n

3 : process flow modifié . . . 18

4.1.8 Résultats DOE n

3 . . . 19

4.1.9 Analyses et discussions DOE n

3 . . . 20

4.2 Résultat des essais des points optimaux . . . 27

4.3 Comparaison du point optimal minimisant au process en production . . . 28

4.4 Résultat des essais de reproductibilité . . . 29

4.5 Test paramétrique des différents DOE . . . 30

5 Défaut n

2 : les tâches marrons 33 6 Conclusion et perspectives 34 Glossaire & Acronymes 35 Table des figures 37 Liste des tableaux 39 Annexes 40 A La salle blanche 42 B Équipements de salle blanche utilisés lors du stage 43 C Approfondissement sur les équipements de mesure utilisés 46 C.1 L’ellipsométrie . . . 46

C.2 La mesure 4 pointes ou V/I . . . 48

D La gravure sèche 49

E La DFA 51

E.1 Simple détection . . . 51 E.2 Double détection . . . 52

F Le DOE en détails 53

F.1 Qu’est-ce qu’un DOE . . . 53 F.2 Le coût approximatif des trois DOE . . . 54

G Détermination des vitesses d’attaque 55

H La programmation python 57

H.1 Tri des photos pour le DOE n

1 . . . 57 H.2 Tri des photos pour le DOE n

3 . . . 58

Bibliographie 65

Chapitre 1

Présentation de l’entreprise

Ce stage de fin d’étude a été effectué au sein de l’entreprise STMicroelectronics à Tours (région Centre Val de Loire). Cette entité faisant partie d’un groupe, nous commencerons par décrire le groupe puis le site de Tours afin de comprendre le contexte du sujet. Nous expliquerons finalement le sujet de stage avec tous les éléments permettant la compréhension du déroulé.

1.1 STMicroelectronics

Le groupe franco-italien STMicroelectronics, employant plus de 46 000 collaborateurs au monde dont 11 000 salariés en France, créé en 1987 par la fusion de SGS Microelettronica et Thomson Semi-Conducteurs, fait partie des entreprises les plus influentes en terme de production micro-électronique au monde. Le secteur de la Recherche et développement (R&D) employant plus de 7 400 personnes, les 11 sites de production (dont 3 en France) et les 80 bureaux de ventes et marketing ne cessent de renforcer leur position au sein des leaders mondiaux du secteur des semi-conducteurs.

De plus, le groupe s’est engagé à respecter différentes normes vis à vis de l’environnement et de la consommation d’énergie notamment.

Figure 1.1 – Présence mondiale de STMicroelectronics.

1.2 STMicroelectronics Tours

Le site de Tours est dit "Front End" et R&D. L’effectif en place est en moyenne de 1400 personnes. La production annuelle est environ de 1.2 millions de plaquette par an. Y sont réalisés depuis 8 ans 28 programmes collaboratifs en R&D. Environ 100 nouveaux produits sont créés chaque année. De plus, il est membre fondateur de Smart Electricity Cluster (S2E2) visant à développer des projets de recherches collaboratifs.

Le site de Tours vise à se perfectionner dans le développement des technologies des familles de produits où il est spécialisé. Les composants discrets et de puissance dont ST Tours a le savoir faire s’illustrent via les produits suivants :

— Rectifiers : convertisseur destiné à alimenter une charge par une tension et un courant tous deux continus,

à partir d’une source de tension alternative,

— Protection de composants : contre les surtensions, surintensités, décharges électrostatiques comme sur les infrastructures et réseaux filaires,

— IPAD/IPD (Integrative Passive (Active) Device) : composants de filtrage contre les interférences électro- magnétiques présentes surtout sur les connectivités et communications RF,

— TRIAC (TRIode for Alternating Current) et thyristor : le TRIAC est bidirectionnel contrairement au thyristor. Ils servent à commuter des charges sur le secteur (relais statiques, commande tout ou rien d’automatismes, ...) ou à réaliser des variateurs.

Tous ces produits visent à améliorer les objets du quotidien tels que les téléphones mobiles, l’électroménager, l’automobile, le bâtiment, l’industrie (robotisation, gestion de l’énergie) pour n’en citer que quelques uns [12].

Figure 1.2 – STMicroelectronics Tours : 100000m

dont 10000m

de salle blanche.

Chapitre 2

Introduction

Le groupe STMicroelectronics produit des composants électroniques dans des salles spécialement adap- tées : les salles blanches. Sur le site de Tours, la salle blanche représente 10 000 m

de la superficie du site (cf annexe A). Les conditions d’accès en salle blanche sont très strictes afin d’éviter les contaminations extérieures.

Toute contamination vient apporter un défaut lors de la fabrication des composants. Qu’il s’agisse d’un défaut humain ou mécanique, les mesures de précaution prises sont efficaces.

Les composants électroniques sont fabriqués sur des plaquettes de silicium ou wafer, de diamètre 6 à 8 pouces. Pour avoir de bons rendements en production, l’objectif de l’entreprise est d’avoir des wafer avec un minimum de défauts de type particulaire. Le suivi de la quantité de défauts est réalisé avec l’indicateur taux de défaut sur la surface d’un wafer (D0) pour chaque lot de production, contrôlé à différentes étapes intermédiaires.

La fabrication des composants sur wafer est divisée en trois secteurs principaux : le matériau (transformation d’un Silicium (Si) massif en plaquettes mono-cristallines), le Front-end (FE) (fabrication du composant électro- nique et test des caractéristiques électriques) et le Back-end (BE) (mise en boîtier du composant électronique pour le protéger des agressions extérieures et tri électrique).

Dans ce rapport, nous allons nous intéresser à la fabrication de composants visant à être intégrés dans la téléphonie mobile pour la connexion aux futurs réseaux 5G. La partie principale du composant est une capacité constituée comme suit : un wafer de Silicium (Si) oxydé en surface et recouvert d’une couche d’alliage Aluminium et Cuivre (AlCu). Sur ce wafer sont déposées successivement trois couches :

— le Nitrure de Tantale (TaN), constituant la bottom électrode,

— le Nitrure de Silicium (Si

N

), le diélectrique de la capacité,

— et du Nitrure de Tantale (TaN), pour la top électrode.

Les contacts électriques seront fait avec du Cuivre (Cu). Pour l’adaptation au réseau 5G, une couche

d’Aluminium, présentant une meilleur conductivité que le TaN avec le cuivre, est rajoutée sur la top électrode

en TaN. L’ensemble constitue alors la capacité suivante :

Figure 2.1 – Représentation en coupe de la capacité sur la couche d’AlCu du wafer.

Pour venir graver les différentes couches et réaliser une capacité, il faut deux niveaux de gravure car les quatre couches ne peuvent pas être gravées avec une seule chimie pour éviter des problèmes supposés de fia- bilité. Il faut donc graver l’Aluminium et le TaN avec une chimie, et les deux autres couches avec une autre chimie. C’est lors de cette dernière étape que nous pouvons observer des défauts.

Pour mieux comprendre le principe, le procédé de fabrication de la capacité sur le site de Tours sera exposé avec les problèmes qu’il engendre. Ensuite la réalisation d’un plan d’expérience avec le logiciel Design Expert sera décrite, afin de tenter de résoudre les problèmes de défauts générés par le second niveau de gravure de la capacité. Les résultats de cette démarche seront analysés, et enfin, avant de conclure, nous regarderons si la démarche précédente donne des résultats concluant sur plusieurs wafer de production.

Par soucis de confidentialité, toutes les références à un nom de produit ou à un client seront masqués par

des rectangles noirs.

Chapitre 3

Procédé de fabrication de la capacité et problématique

L’objectif de ce chapitre est de décrire le procédé de fabrication de la capacité avant d’aborder les problé- matiques associées, dont les résolutions constituent le coeur du stage.

3.1 Procédé de fabrication de la capacité

Le procédé de fabrication Front-end (ou process flow) d’un produit est défini par les ingénieurs filière du service R&D. L’objet de notre étude est la réalisation d’une capacité Al/TaN/Si

N

/TaN déposée sur une couche AlCu. La top électrode est constituée de l’Al et du TaN. La couche d’AlCu assure la reprise de contact sur la bottom électrode en TaN (cf. figure 2.1).

3.1.1 Étapes générales d’un procédé de fabrication

Un process flow est constitué en général des étapes élémentaires suivantes :

— Tirage selon la méthode de Czochralski : permet d’obtenir un lingot mono-cristallin de Si.

— Sciage : avec une scie diamantée, on vient découper le lingot afin d’obtenir nos plaquettes de Si (wafer) de diamètre 8 pouces.

— Oxydation : étape qui permet d’oxyder le wafer sur tout la surface afin de constituer une couche isolante ou de définir après photo/gravure des zones protégées par l’oxyde et des zones ouvertes pour implantation ou diffusion.

— Photolithographie :

1. Résinage : dépôt de résine sur le wafer.

2. Insolation : exposition aux rayons UV de la résine non protégée par le masque posé sur le wafer.

3. Développement : la résine insolée est retirée par développement avec un produit chimique.

— Gravure : retrait, par procédé de gravure humide (voie chimique) ou de gravure sèche (par plasma), de la couche dans les zones non protégées par la résine. Cette étape est suivie d’un retrait de la résine (le stripping) par voie humide ou sèche.

— Diffusion : dopage du Si pour venir modifier ses propriétés électroniques.

— Métallisation : permet de relier entre eux les composants réalisés sur le wafer afin de réaliser la fonction électronique issue des constituants individuels. Ensuite, la métallisation permet les reprises de contacts finaux avant l’assemblage en boîtier.

— Test paramétrique : tri électrique en plusieurs zones représentatives sur le wafer du fonctionnement élec- trique correct des composants élémentaires des circuits réalisés.

— EWS (Electrical Wafer Sort) (Electrical Wafer Sort) : opération de test de fonctionnement électrique des composants individuels sur le wafer afin de trier les composants fonctionnant correctement.

3.1.2 Procédé de fabrication de la capacité étudiée

Les étapes de fabrication d’une capacité sont nombreuses et coûteuses. Pour n’en citer que quelques exemples,

nous pouvons trouver des dépôts de couches, des photolithographies et différents types de gravure.

La problématique du stage étant l’étude des défauts générés par la gravure de la capacité, nous allons à présent détailler les 2 niveaux de photolithographie et gravure de la capacité.

3.1.3 Étapes de photolithographie de la capacité

Le processus de photolithographie permet de définir les motifs souhaités sur la plaquette. Cette étape peut avoir lieu plusieurs fois au cours du processus. Dans le cas de la réalisation de notre composant, il y a deux niveaux de photolithographie. La première aura lieu pour graver l’empilement de la top électrode (Al et TaN), la seconde pour graver l’empilement diélectrique (Si

N

et la bottom électrode en TaN). Un niveau de photolithographie est constituée des étapes suivantes :

1. Dépôt de la Résine : La résine est une solution complexe (polymère, photo-sensibilité, solvants, addi- tifs,...), résistante à la gravure. Elle est déposée par spin coating : c’est-à-dire que l’on vient assécher le substrat (par recuit) afin d’obtenir une meilleure adhérence (possibilité de modifier les états de surfaces si besoin) avant de déposer la résine au centre du wafer via une dispense (seringue automatique). Puis, grâce à une rotation plus ou moins rapide, on vient étaler la résine en fine couche sur l’intégralité du wafer. Afin d’homogénéiser la couche, un autre recuit est réalisé.

2. Insolation : L’étape d’insolation consiste à fragiliser la résine sur le wafer à travers des motifs définis par un masque. L’exposition peut avoir lieu selon trois façons : le contact (détérioration du masque après plusieurs utilisations), la proximité (un effet de diffusion aux bords augmente les dimensions du motifs) et par projection stepper (méthode plutôt industrielle permettant de projeter plusieurs motifs en même temps).

3. Développement : Cette étape sert à faire disparaître via des produits chimiques de développement la résine fragilisée afin de pouvoir graver la couche située sous cette dernière dans les zones où elle a été développée. Un dernier recuit appelé hard bake vient améliorer l’adhérence de la résine et donc stabiliser notre échantillon avant l’étape de gravure.

Une fois ces étapes finies, nous pouvons passer à l’étape de gravure. Pour la réalisation de la capacité, il y a un second niveau de photolithographie à respecter afin de réaliser un second niveau de gravure et effectuer un démarquage (voir figure 2.1, une photolithographie côte sur côte étant trop difficile à faire, il est préférable de générer un décalage dimensionnel qui n’influence pas les propriétés physiques de la capacité).

3.1.4 Étapes de gravure de la capacité

Il y a deux niveaux de gravure sèche pour la réalisation de la capacité. Chaque gravure est définie par différents paramètres tels que sa pression, sa puissance, sa chimie de gravure (gaz), les vitesses d’attaques des chimies dans les différentes couches, sa sélectivité, son contrôle...

Gravure premier niveau

Au début du développement de la filière, ce premier niveau de gravure générait des défauts dont l’origine était la chute aléatoire de re-dépôts de gravure sur les flancs gravés. Pour résoudre ce défaut, la puissance Bias a été diminuée afin de réaliser une gravure plus isotrope et ainsi minimiser les dépôts sur les flancs.

Ce premier niveau de gravure en chimie chlorée permet de graver l’empilement Top électrode (Aluminium (Al) et TaN) avec une sélectivité moyenne mais un arrêt contrôlé dans la couche d’arrêt Si

N

.

Cette gravure est contrôlée par une double DFA divisée en deux étapes dont les paramètres sont le delay, la normalisation et le trigger pour la gravure principale (main etch (ME)). Un exemple sera donné en annexe E.2 pour voir le résultat de notre double détection.

Gravure second niveau

La seconde gravure consiste à graver le reste de Si

N

et la dernière couche de capacité en TaN en étant sélectif par rapport à l’AlCu. La chimie standard fluorée utilisée pour ce niveau de gravure a fait apparaître des défauts sur toutes les plaquettes. Pour y remédier, une gravure à caractère plus physique a été mise en place en triplant le paramètre puissance Bias. Cette modification a été réalisée dans l’urgence sans avoir utilisé une méthodologie particulière de résolution de problème. Elle a permis de supprimer en grande partie le défaut peaux mais pas en totalité.

Cette gravure est réalisée en temps fixe puisqu’en détection de fin d’attaque les capacités n’ont pas de

caractéristiques électriques stables.

3.2 Problématiques associées

À l’heure d’aujourd’hui, un défaut est présent en bord de plaque de manière aléatoire sur un produit en production pour un client. Ce défaut ressemblant à une peau, sera par la suite appelé Peaux. Après recherche, il a été mis en évidence qu’il apparaît après le second niveau de gravure de la capacité et n’est révélé qu’après la gravure passivation (avant les contacts au Cu) par le PVapox.

De plus, un nouveau défaut est apparu. Des tâches marrons ont été remarquées sur l’AlCu en sortie de la gravure second niveau. Après une analyse EDX (Electron Diffraction X-Ray), il a été détecté une présence de TaN dans les tâches marrons. L’idée immédiate est de penser à un résidus de TaN en sortie de gravure second niveau. Il nous faut donc comprendre d’où ce défaut provient et le faire disparaître.

Le but de ce stage est de trouver en priorité une solution pour éradiquer les Peaux du processus de fabrication

et si possible une solution pour comprendre et supprimer les défauts dits tâches marrons.

Chapitre 4

Défaut n ^o 1 : les peaux

Les peaux sont un défaut, plus ou moins marqué, observé en sortie de gravure du second niveau de la capacité, sur la couche d’arrêt constituée par l’AlCu. Ce défaut se caractérise par des traces marrons en forme de peaux. Ce défaut apparaît après gravure humide au PVapox de la couche de passivation USG, permettant par la suite de reprendre les contacts sur les électrodes Top et Bottom. Le défaut peaux a été analysé en 2019 et le résultat tiré de l’EDX montre des traces de tantale, silicium, carbone et oxygène (ces deux derniers provenant de la résine et du stripping). L’hypothèse a été faite, au vu de la nature des composants du défaut, que celui-ci est généré lors de la gravure second niveau de la capacité (couche de Si

N

et TaN). Une première tentative pour faire disparaître le défaut a été réalisé dans l’urgence en modifiant le process GSM815 pour rendre la gravure plus physique (agressive) en triplant la puissance Bias sur les étapes de main etch et overetch. Au vu des résultats observés lors des contrôle défectivité en sortie gravure second niveau modifié (GSM817), sur plusieurs mois de production, le défaut avait quasiment disparu, hormis quelques restes en bord de plaques. Ce dernier existant toujours sur un produit en production en 2020, il a été décidé d’utiliser une méthodologie de type plan d’expérience pour éradiquer au mieux les peaux.

Figure 4.1 – Exemples de peaux (ouvertures AlCu en forme de cercles) détectables sur un lot de production gravé en second niveau avec la recette de production actuelle non optimale GSM817.

4.1 Les plans d’expériences

Le plan d’expérience (DOE) ou Design of Experiments est une technique utilisée notamment dans le monde industriel pour améliorer un procédé de fabrication. Dans notre cas, nous voulons éradiquer un défaut. Le plan d’expérience (DOE) permet de réfléchir aux paramètres d’entrée susceptibles d’influencer les réponses étudiées.

Ces paramètres sont très importants, il faut donc bien comprendre le procédé sur lequel nous travaillons pour ne pas trop s’éloigner de la réalité et obtenir un modèle statistique cohérent (cf annexe F.1).

En règle générale, il convient de commencer par une étude paramétrique afin de comprendre dans un premier

temps les tendances sur nos réponses et les possibles liens entre nos paramètre d’entrée.

4.1.1 Plan d’expérience n

1 : process flow standard

Dans ce premier DOE, de type factoriel à deux niveaux, nous avons défini les paramètres d’entrée et réponses suivants :

paramètres d’entrée réponses

pression dans la chambre

puissance TCP vitesse d’attaque (VA)

puissance Bias nombre de défauts Peaux

débit d’Argon (Ar) présence de tâches marrons sur la couche d’AlCu débit de Hexafluorure de soufre (SF

)

Table 4.1 – Tableau récapitulatifs de notre DOE.

Les paramètres d’entrée ont été choisis en fonction des paramètres les plus influents de la recette initiale du second niveau de gravure (GSM815) et conforté par la lecture d’articles ([7], [5], [10]) confirmant l’influence de ces paramètres sur la gravure.La prise en compte de la température du chuck a été envisagée en paramètre d’entrée suite à la présence de tâches marrons sur un lot ayant subi un problème de température lié au chuck.

Les tâches marrons (cf chap. 5) étant présentes sur un produit en production n’ayant pas eu de problème avec la température du chuck, ce paramètre n’a finalement pas été retenu pour le DOE.

Les réponses ont été définies par notre besoin : nous cherchons à faire disparaître les peaux, il faut donc être capable de les quantifier, de même pour les tâches marrons, nous voulons savoir si les deux défauts sont liés donc la quantification peut nous aider. Pour les vitesse d’attaque (VA), nous avons décidé de les mettre en réponse car ce sont elles qui régissent les temps de gravure et donc influent les résultats que nous obtiendrons.

Tous ces paramètres d’entrée devraient nous aider à éradiquer le défaut peaux une fois que nous aurons trouvé les bons compromis entre chacun d’entre eux.

Pour réalisé ce DOE industriel, nous avons utilisé le logiciel Design Expert, qualifié chez STMicroelectronics.

Après avoir décidé de centrer le domaine du DOE sur l’ancienne recette de second niveau de gravure GSM815 qui générait le défaut peaux, nous avons choisi un intervalle de variation des paramètres équipements en accord avec le technicien leader maintenance de l’équipement utilisé. Ces choix faits, nous avons obtenus les recettes suivantes pour le DOE :

Recette Pression Puissance RF Bias Débit de SF

Débit d’Ar

(mT) (W) (W) (cc) (cc)

1 50 500 150 90 40

2 10 300 50 90 20

3 10 300 50 50 40

4 50 300 50 50 20

5 50 500 50 50 40

6 50 300 50 90 40

7 50 500 50 90 20

8 10 500 50 90 40

9 10 300 150 50 20

10 10 500 50 50 20

11 50 300 150 90 20

12 10 300 150 90 40

13 10 500 150 90 20

14 50 300 150 50 40

15 50 500 150 50 20

16 10 500 150 50 40

GSM815 30 400 50 70 30

Table 4.2 – Liste des recettes à appliquer lors du DOE.

La recette GSM815 a été répétée sur trois plaques afin de tester la reproductibilité du défaut qui s’est avérée satisfaisante.

Pour définir les temps de gravure de chacune des recettes du DOE, il est nécessaire en premier lieu de connaître les vitesses d’attaque associées. Ces déterminations seront faites sur des plaques témoins pour la gra- vure Si

N

et d’autres plaques témoins pour la gravure TaN (cf annexe G).

Le taux d’ouverture du masque du second niveau de gravure pouvant nécessiter un ajustement du temps de gravure issu de la division de l’épaisseur par la vitesse d’attaque de la couche considérée, le test de deux durées (minimum et maximum) de gravure est réalisé, avant la réalisation du DOE, avec contrôle de la présence d’éventuels résidus de gravure. Les deux tests donnant des résultats corrects, nous avons décidé de ne pas appliquer de facteur correctif au temps de gravure calculé en divisant l’épaisseur de chaque couche par sa vitesse d’attaque.

(a) (b)

Figure 4.2 – Traces enregistrées pendant gravure des recettes (a) n

4 avec et n

5 sans facteur correctif (b).

Après démarrage du DOE, nous nous sommes rendu compte, dès la première plaque, qu’il y avait un soucis de sous-gravure. Pour y remédier, nous avons décidé de majorer de 20% la gravure sur cette même recette.

Les résultats étant satisfaisants mais encore juste, nous avons finalement décidé d’appliquer le facteur correctif connu et appliqué en production à toutes les autres recettes (+30% du temps de gravure initial calculé) afin d’éviter toute sous gravure et de devoir refaire l’intégralité du DOE. La très forte sélectivité de la chimie fluorée sur la couche d’AlCu permet aussi d’attaquer légèrement sans impact. Seule la recette n

10 très longue en gravure n’a pas eu de facteur correctif (+30%).

Une fois les seize gravures effectuées, les plaques ont été passées au retrait de la résine. La présence de tâches marrons a ensuite été vérifiées au microscope sur les 16 plaques. Ce défaut n’est pas présent uniformément ni sur tous les wafers : à ce stade, nous n’avons pas de lien direct, c’est un défaut aléatoire plus ou moins marqué.

Afin d’observer les peaux, nous avons laissé les plaques continuer le long du process flow jusqu’en sortie de gravure de la couche de passivation par le PVapox, gravure qui permet de révéler les peaux.

Les résultats sont exposés dans la partie 4.1.2 suivante de ce rapport.

4.1.2 Résultats DOE n

1

Suite au premier DOE, nous avons analysé les plaques sous différentes revues. Les photos illustrant les défauts ci-dessous sont issues de la NSX mais nous avons aussi fait une revue manuelle sur des microscopes classiques.

Nous avons alors pu observer les défauts suivants : 1. les peaux :

Figure 4.3 – Types de peaux observées lors du DOE 1.

2. les joints de grain plus ou moins marqués :

(a) (b)

Figure 4.4 – Les joints de grain peuvent être apparent a ou non b.

3. de l’AlCu marron voir noir :

Figure 4.5 – Selon le procédé, l’AlCu peut devenir marron comme sur ces photos au lieu d’être blanc comme sur les photos des items ci-dessus.

4.1.3 Analyses et discussions DOE n

1

Les différents défauts ressortant de ce DOE sont difficiles à quantifier.

La NSX nous a aidé à trier les plaques comportant de l’AlCu plus foncé qu’à l’accoutumé puisqu’elle ne recon- naît pas, dans ce cas, les motifs d’alignement. Nous avons déjà pu comprendre que la recette n

4 ne serait pas la recette choisie pour la mise en production à cause de cette coloration foncée.

Ensuite, nous avons trié toutes les photos grâce à un programme python (cf annexe H). Il en est ressorti des résultats plus ou moins cohérents avec ce que nous avions vu au microscope. Le programme ne fait pas la distinction entre les peaux et l’AlCu coloré (même coloration).

Ce tri a permis de comprendre que certaines plaques étaient plus touchées que d’autres par les peaux mais aussi que les wafer sont très fragiles et qu’il est très facile de créer des défauts par la manipulation des plaquettes (rayure, fibre déposée,...) et donc de voir des défauts non intéressants pour notre problématique et nous empê- chant de quantifier les peaux.

Il a été observé que les plaques suivantes étaient les moins touchées par les trois types de défauts observés : n

5, n

9, n

10, n

12, n

15. Il faut alors confirmer cette observation via d’autres moyens.

A l’issue de ce premier DOE, il apparaît clairement que la quantification ne serait pas aisée puisque le défaut, étant aléatoire, peut être présent sur certains endroits d’une plaque et absent sur d’autres. La conséquence de cela est qu’un défaut peaux sera vu en sortie gravure passivation uniquement s’il est situé dans l’ouverture USG.

Par contre s’il est dans une autre zone, il ne sera pas repéré comme il est protégé par l’USG ou inexistant

puisque l’AlCu est gravé.

Step 1 : Oxide growth, (AlCu + TaN) deposition

Si substrate oxide TaN

Si substrate oxide AlCu TaN DOE 1 & DOE 2 & DOE 3

Step 2 : SiN, TaN, Aluminum deposition

Si substrate oxide TaNSiN TaN Alu

Si substrate oxide AlCuTaN SiN TaN Alu DOE 1 & DOE 2 & DOE 3

Step 3 : photolithography + etch 1st level of capacity

Si substrate oxide TaNSiN TaN Alu

Si substrate oxide AlCuTaNSiN TaN Alu

DOE 1 & DOE 2 & DOE 3

Step 4 : photolithography + etch 2nd level of capacity

Si substrate oxide TaNSiN TaN Alu

Si substrate oxide AlCu TaNSiN TaN Alu

DOE 1 & DOE 2 & DOE 3

Step 5

DOE 1 : photolithography + etch BE

Meta (AlCu) DOE 2 & 3 : nothing

Si substrate oxide TaNSiN TaN Alu

Si substrate oxide AlCu TaNSiN TaN Alu

Si substrate oxide

TaNSiN TaN Alu

Si substrate oxide AlCu TaNSiN TaN Alu

USG

Step 6

DOE 1 : USG deposition DOE 2 & 3 : flash Pvapox 20s

Si substrate oxide TaNSiN TaN Alu

Si substrate oxide

AlCu TaNSiN TaN Alu

Si substrate oxide

TaNSiN TaN Alu

Si substrate oxide AlCu TaNSiN TaN Alu

4.1.4 Plan d’expérience n

2 : process flow modifié avec des alarmes au cours de la gravure

Nous avons donc voulu savoir ce qu’il se passerait en augmentant la surface d’apparition des défauts, c’est-

à-dire en augmentant la surface de la bottom électrode en AlCu comme l’expliquent les schémas ci-dessous.

USG

Step 7

DOE 1 : USG etching with PVapox DOE 2 & 3 : defects revelation on AlCu

Si substrate oxide AlCu TaN^SiN TaN Alu

Si substrate oxide TaNSiN TaN Alu

Si substrate oxide AlCu TaNSiN TaN Alu

Exposed defect at Pvapox etching Defect protected from Pvapox etching

Results

DOE 1 : defects revelation on AlCu

apertures (circles) DOE 2 & 3 : defects revelation on Alcu

La quantification des peaux lors du DOE n

1 a été difficile (il y en a parfois peu et surtout sur de petites surfaces). Une réflexion a été menée pour observer les peaux plus facilement (notamment lorsqu’elles sont très petites). Il nous est alors venu deux idées basées sur la suppression de la gravure de l’AlCu et donc l’augmentation de la surface disponible pour voir le défaut, décrite ci-dessus :

1. Après la gravure second niveau de la capacité, tremper les plaques dans le PVapox avec une durée flash de vingt secondes (durée proche de l’overetch USG, permettant de préserver l’Al en top électrode avec une attaque au PVapox d’environ 700 Å/mn) afin de révéler directement les défauts en surface d’AlCu pleine plaque.

2. Après la gravure second niveau, déposer une couche de passivation USG sur la plaque entière puis graver la passivation comme à l’habitude avec du PVapox.

Nous avons essayé ces deux idées sur deux plaques en sortie de la gravure second niveau de la capacité avec deux recettes différentes. Nous avons pu observer les résultats suivants :

(a) (b)

Figure 4.6 – Revue microscopique des plaques après application de l’idée 1 sur la recette n

1 (a) et de l’idée

2 avec la recette n

9 (b).

Comme l’idée n

2 ne révèle pas les défauts à première vue (minipeaux observées dans le premier DOE) et que l’USG est abîmé, nous avons décidé de lancer le second DOE avec l’idée n

1 comme base de travail qui permet clairement de voir des peaux sur toute la surface de l’AlCu.

Pour exécuter ce plan d’expérience, la gravure des seize recettes a été effectuée sur une journée puis, la mani- pulation au PVapox a eu lieu le lendemain.

Les résultats sont exposés dans la partie 4.1.5 de ce rapport.

4.1.5 Résultats DOE n

2

En sortie de ce DOE, les résultats ci-dessous ont été obtenus grâce à une revue NSX puis à l’INS3000 pour affiner.

— Les peaux

Figure 4.7 – Des peaux observées lors du second DOE

— L’AlCu marron :

Figure 4.8 – Différentes teintes d’AlCu marron empêchant l’alignement des wafer sur NSX.

4.1.6 Analyses et discussions DOE n

2

Nous avons pu observer lors de ce DOE plusieurs phénomènes nous permettant de trier les recettes. Mal- heureusement, de nombreux problèmes ont été rencontrés.

Lors du passage des plaques sur l’équipement de gravure ([15]), nous avons rencontré des soucis quant à la stabilisation des paramètres RF et donc du plasma. Les recettes n

4, n

6 et n

11, présentant ce problème de stabilité et ayant eu un overetch discontinu, ne peuvent pas être considérées pour l’analyse du plan d’ex- périence, ce qui rend le DOE inexploitable. De plus, ces dernières génèrent des peaux bien visibles au microscope.

Des problèmes d’alignement sur la NSX ont aussi été constatés. Les recettes n

4, n

5, n

6 et n

7 sont marquées par de l’AlCu coloré qui empêche la machine de retrouver les motifs (elle travaille en nuances de gris avec une tolérance par rapport à une image de référence). Nous sommes donc obligés de continuer sans ces recettes présentant un défaut trop important (en plus des peaux ).

En plus de tout cela, l’analyse des trace de chacune des recettes a montré qu’il manquait des étapes de

stabilisation sur sept recettes. Il n’ a pas été trouvé d’explication pour ces anomalies.

De plus, des traces blanches ressemblant à des empreintes de peaux ont été repérées mais ne sont pas quan- tifiables. Elles s’expliquent dans un premier temps par le fait d’une attaque PVapox trop agressive, puis après réflexion, il a été mis en avant que ces plaques n’avaient pas eu le même traitement que les deux plaques tests où le flash PVapox a été effectué dans la foulée. Nous avons alors pensé que le délai entre la gravure second niveau capacité et la manipulation flash de vingt secondes dans le PVapox pouvait avoir une influence sur l’état des peaux.

Finalement, pour toutes ces raisons le DOEn

2 n’a pas été exploité.

4.1.7 Plan d’expérience n

3 : process flow modifié

Le DOE précédent n’ayant pas apporté de réponses suffisantes, nous avons décidé de le reprendre en enchaî- nant toutes les étapes sur la même journée.

Une plaque test a été réalisée afin de comparer les résultats avec le DOE précédent et la plaque de l’idée n

1 (cf partie 4.1.4). Cette plaque a présenté les résultats suivants :

(a) (b)

Figure 4.9 – Revue microscopique de la plaque après dispositif de l’idée 1 sur la recette n

1. Avec (a), une mesure des peaux de l’ordre de 50 microns et (b) une photo de peaux présentes.

Ce wafer présente les mêmes caractéristiques que le wafer test précédent (cf partie 4.1.4). Ceci semble indiquer que l’enchaînement du flash PVapox à la suite du stripping et de la gravure est nécessaire pour permettre une révélation correcte du défaut peaux, et donc sa quantification.

(a) (b) (c)

Figure 4.10 – Comparaison des différentes plaques citées. (a) le test DOE n

3, (b) le test de l’idée n

1 et (c) une plaque du DOE n

2.

L’idée de mesurer notre défaut nous est venu lorsque les résultats de la NSX nous ont montré des images différentes de ce que nous pouvions observer au microscope. Pour affiner les réglages au mieux de la revue automatique, nous avons utilisé toutes les informations connues sur le défaut (couleur brune, taille d’environ 50 microns,apparition sur la bottom électrode, ...) pour le cibler et faciliter au mieux sa quantification.

La quantification des peaux étant néanmoins difficile, il a été décidé de procéder à plusieurs quantifications avec les moyens à dispositions :

⇤ Par la NSX : elle balaie la surface et compare les nuances de gris avec sa photo référence, si un défaut est

présent elle le marque d’un point coloré afin de le retrouver plus facilement. Un analyse des photos est

ensuite effectuée.

⇤ Par l’INS3000 : à partir d’une revue en neuf points (cf. figure 4.11), un comptage à l’oeil des peaux est réalisé, avec un grossissement augmenté pour une précision si besoin.

⇤ Finalement via un microscope : une autre revue en neuf points à été effectué avec un autre grossissement puis un comptage à l’oeil et via le second programme Python en annexe H.

Les résultats de ce travail se retrouveront dans la partie 4.1.8.

Figure 4.11 – Détermination des zones observées pour les revues en neuf points.

4.1.8 Résultats DOE n

3

Les résultats observés lors du DOE n

1, le sont aussi lors de ce plan d’expérience n

3 :

— Les peaux :

Figure 4.12 – Différentes tailles de peaux.

— L’AlCu marron :

Figure 4.13 – Différentes teintes d’AlCu coloré.

— Les joints de grain marqués :

Figure 4.14 – Joints de grain marqués sur des plaques atteintes des trois défauts répertoriés.

4.1.9 Analyses et discussions DOE n

3

Analyse python

Lors de la revue NSX du lot, nous avons rencontré plusieurs problèmes : les très petites peaux ne sont pas détectées malgré les réglages les plus fins possibles, un gradient colorimétrique sur la top électrode en Al est observable mais surtout très présent sur les photos de détection, de plus, la moindre rayure ou fibre présente vient cacher nos défauts et prioritise la prise de photos. Cette inspection n’a alors fonctionné que pour trois plaques seulement, il a été alors décidé que la revue ne permettait pas de tirer des conclusions et une autre méthode a été menée.

Suite à la revue NSX, une revue en neuf points a été possible avec l’INS3000. Le comptage à l’oeil des peaux a été le plus précis des trois revues car l’objectif utilisé permettait une bonne vision d’ensemble (grossissement x3). Le type de photographies ci-dessous a permis la comptabilisation des peaux en neufs zones de chaque wafer.

Figure 4.15 – Différentes tailles de peaux prises à l’INS3000.

La dernière revue a eu lieu en neuf points sur un microscope avec un objectif x10. Le comptage à l’oeil a

été moins précis du fait que les très petites peaux se confonde facilement avec les joints de grains ou de l’AlCu

piqué (attaqué par le PVapox au niveau des joints de grain, un trou se forme et l’observation donne un point

marron ou noir en fonction de la profondeur). Cependant, la tendance observé à l’INS3000 s’est confirmée avec

cette première revue à l’oeil.

Figure 4.16 – Comptabilité des peaux en différentes zones lors des revues en neuf points.

Un nombre de peaux par zone observée ou même un nombre moyen par plaque n’est pas évident pour la compréhension. Il a alors été envisagé de compter un nombre de pixels par rapport à une zone et de connaître le ratio de pixels associés à un défaut par zone ou par wafer. Ce travail nous a donné quelques difficultés à cause des colorations très proches des défauts, des joints de grain et de l’AlCu coloré. Plusieurs programmes Python ont été élaborés avant de comprendre que certaines plaques comportaient une difficulté supplémentaire : la top électrode en Al gravée par le PVapox comporte une couleur très proche du défaut. Cette difficulté nous a amené à reprendre les images à analyser et cacher toutes les capacités visibles afin de minimiser les faux défauts dus à cette coloration.

(a) (b) (c)

Figure 4.17 – Les images du haut sont celles à analyser, celles du bas sont analysées avec les points colorés

montrant les défauts.

Nous pouvons remarquer que le programme b est plus robuste que le a et il sera donc retenu pour la suite des analyses avec Design Expert.

Wafer NSX INS3000 microscope python

1 0 585 950 0.22%

2 0 1223 958 0.17%

3 0 1150 888 0.18%

4 0 - 479 - 438 1.84%

5 157 229 35 1.45%

6 0 - 32 - 86 2.17%

7 324 64 - 89 3.16%

8 0 946 789 0.94%

9 0 314 135 1.55%

Wafer NSX INS3000 microscope python

10 0 672 567 0.89%

11 110 690 398 1.51%

12 0 343 336 1.07%

13 0 261 228 0.88%

14 0 672 534 0.64%

15 0 640 731 0.49%

16 0 693 432 1.41%

Table 4.3 – Tableau récapitulatif des résultats obtenus lors des différentes revues.

Analyse Design Expert

L’analyse avec le logiciel Design Expert (dédié aux plan d’expérience [11]) permet de créer une modélisation du système étudié à partir des paramètres d’entrée et des réponses mesurées. Le modèle permet ensuite d’obtenir les points optimaux.

La première étape de cette analyse consiste à regrouper les informations que nous voulons traiter sous forme

d’un tableau de paramètres d’entrée et de réponses.

Figure 4.18 – Tableau récapitulatif des paramètres d’entrée et réponses à traiter pour obtenir les points optimaux.

La seconde étape consiste à lancer l’analyse des données résumées dans le tableau ci-dessus. Le logiciel Design expert guide alors l’utilisateur pour obtenir la meilleure modélisation possible de ces données dans le but d’obtenir un modèle permettant de faire de la prévision et de la simulation, avec les meilleures statistiques possibles.

Pour obtenir ce modèle, une transformation de réponse est parfois nécessaire (a). Ensuite l’analyste du DOE effectue des choix de facteurs à prendre en compte pour le modèle grâce au diagramme de Pareto des effets et à leurs pourcentages de contribution (b). Finalement , après l’analyse précédente, apparaît le tableau de résultats statistiques du modèle (c) très bon dans notre cas (les coefficients R

, R

et R

sont minimum à 0.99). Des tests statistiques sont ensuite proposés pour vérifier le modèle d).

Nous obtenons donc les résultats suivants.

(a)

(b)

(c)

(d)

Figure 4.19 – Image du choix de la transformation (a), ensuite des effets pris en compte (b) puis de la validation

transformation finale en puissance (c) et (d) les courbes de vérification du choix du modèle.

Une fois le modèle choisi, il reste à rechercher les points optimaux à l’aide du logiciel, qui peut prédire ces derniers pour minimiser ou au contraire maximiser les défauts.

(a)

(b)

Figure 4.20 – (a) Image du choix de l’optimisation recherchée, (b) celle des solutions trouvées par le logiciel.

Afin de venir confirmer le modèle choisi, trois plaques ont été gravées avec la recette initiale (paramètres centraux du DOE). L’analyse python qui a suivi, permet de conforter notre choix car les plaques présentent en moyenne 1.49% de défauts et le modèle prévoyait 1.27% soit un écart de 17%. Il en a été fait de même sur une plaque pour la recette actuelle en production et il en ressort un écart de -8.4% (0.87% en réel pour 0.95% de prédit). Suite à cette vérification satisfaisante, les points optimaux sortants du modèle ont été testés.

point optimal pression puissance TCP puissance Bias débit de SF

débit d’Ar

(mT) (W) (W) (cc) (cc)

point minimisant 1 10 300 50 61 20

point minimisant 2 50 500 150 51 39

point maximisant 50 500 50 90 20

Table 4.4 – Tableau des paramètres d’entrée à régler pour minimiser ou maximiser le défaut peau

4.2 Résultat des essais des points optimaux

Un premier modèle a été mis en place avec trois points optimaux minimisant et un point maximisant. Les résultats obtenus n’étant pas satisfaisants, une recherche a été effectuée et nous nous sommes rendu compte que lors de la gravure second niveau de la capacité associée à l’une des recettes, une alarme s’était déclenchée, faussant les résultats.

La gravure de cette recette a été reprise, puis nous avons corrigé les données dans Design Expert et pu en sortir le modèle sur lequel nous travaillons avec les trois points optimaux définis dans la partie 4.1.9 (tableau 4.4).

La gravure de trois wafer en suivant les recettes des trois points optimaux par process flow modifié a permis de conforter le modèle prédit puisque nous obtenons les résultats suivants :

(a) Point optimal minimisant 1 (b) Point optimal minimisant 2 (c) Point optimal maximisant Figure 4.21 – (a) Distribution du taux de défauts par zone du wafer avec la gravure du point minimisant 1, (b) distribution pour le point minimisant 2 et (c) distribution pour le point maximisant avec photographies représentatives pour chaque recette.

Comme nous pouvons l’observer, le point maximisant issu du DOE est fiable puisqu’il génère de belles peaux.

A contrario, le point minimisant 2 ne sera pas retenu puisqu’il génère des peaux, alors qu’il ne devrait pas, en plus de l’AlCu coloré présent.

Les graphiques ci-dessous montrent les tendances des différents paramètres d’entrée en fonction du taux

de défaut. Nous pouvons voir sur les trois premiers graphiques que les peaux tendent vers une valeur minime

à faible pression. Par contre, sur le dernier graphique puissance Bias, deux points ressortent comme minimal,

ce qui amène quelques questions de fiabilité quand au point à forte pression. Ce point minimisant 2 vient là

confirmer nos doutes puisqu’ils se situe dans cet intervalle des différents domaines des paramètres d’entrée. Le

logiciel considérant la forte importance de la puissance Bias sur l’apparition des peaux, a généré ce second point

minimal à tester. L’essai a montré qu’il n’était pas fiable.

(a) Tendance puissance TCP/pression (b) Tendance débit SF

/pression

(c) Tendance débit Ar/pression (d) Tendance puissance Bias/pression

Figure 4.22 – Graphiques 3D fourni par Design Expert afin de visualiser la tendances des peaux en fonction des paramètres d’entrée.

Le point minimisant 1 donne de très bons résultats sans défaut et sera donc retenu pour une comparaison avec le process flow actuellement en production afin d’éradiquer le défaut peau et répondre au besoin des clients.

4.3 Comparaison du point optimal minimisant au process en produc- tion

Cette comparaison a été faite à partir des résultats de l’analyse python (donnant un taux de défaut) ainsi que des vitesses d’attaque (VA) sur témoins résinés et fusionnés.

Les résultats sont favorables au nouveau point optimal trouvé grâce aux DOE. D’une part par le fait que le

nombre de peaux est minime sur le point optimal contrairement à la recette actuelle qui présente ce défaut en

périphérie de plaque.

(a) (b)

Figure 4.23 – (a) Point minimisant 1 avec très peu de défaut et (b) recette actuellement en production présentant des défauts, avec process flow modifié (flash PVapox vingt secondes).

D’autre part, des calculs de sélectivité résine ont été effectués et il ressort que le point minimal attaque moins fort la résine (0.96 :1) que la recette actuelle (1.4 :1).

Même si la recette actuelle (cycle complet à deux minutes trente de gravure) est 41 secondes de gravure plus courte que le point minimal trouvé, ce dernier présente bien d’autres avantages.

Il nous faut maintenant tester la reproductibilité de la nouvelle recette afin de vérifier sa robustesse.

4.4 Résultat des essais de reproductibilité

Les essais de reproductibilité ont été effectués sur le point minimal 1 et le point maximisant.

La gravure du point minimisant fut réalisée sur trois plaques dont les résultats sont fiables puisqu’aucune des plaques en process flow standard ne montre de défaut.

(a) (b)

(c)

Figure 4.24 – (a) Premier plaque de reproduction, (b) Seconde plaque de reproduction et (c) Troisième plaque

de reproduction pour le point minimisant 1 ne montrant pas de défaut dans les ouvertures AlCu.

Pour le point maximisant, le constat est rassurant : de petites peaux apparaissent en bord de wafer et de l’AlCu coloré est présent sur les deux plaques de reproductibilité. Il s’agit donc bien d’un point présentant des défauts en flow standard même si les peaux ne sont pas toujours remarquables.

(a) (b)

Figure 4.25 – (a) Première plaque de reproduction présentant un morceau de peaux, (b) Seconde plaque de reproduction présentant de l’AlCu coloré.

Les essais de reproduction nous ont alors conforté dans l’idée que les points optimaux trouvés sont fiables et reproductibles même si une reproduction sur un plus grand nombre de plaque serait préférable pour le point minimisant.

Si le point minimisant est reproductible sur plusieurs lots de production et qu’il ne présente aucune point négatif vis à vis de la recette GSM817, il pourra alors être suggéré en tant que nouveau process de gravure second niveau de la capacité étudiée.

4.5 Test paramétrique des différents DOE

Chacun des lots, ayant été gravés selon les recettes définies par un plan d’expérience, a poursuivi le processus

standard jusqu’à l’étape du test paramétrique. Ce test a été effectué afin d’observer l’influence des peaux et

autres défauts (tâches marrons, AlCu coloré, . . .) sur les performances électriques des capacités. Il n’est ressorti

aucune modification électrique, vis à vis des lots de production. Comme nous pouvons le remarquer sur la figure

ci-dessous, les deux lots ayant eu un procédé non standard (J010AVSU02 et J003RBDU02) présente un produit

résistance-capacité plus fort et donc une couche plus mince de la top électrode (confirmé par le fait que le flash

PVapox a aminci légèrement la top électrode en Alu).

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

Figure 4.26 – (a) Test de la capacité étudiée pour 6pF, (b) et (c) présentant la forte résistance associée à nos

couches plus minces, (d) test des tensions de capacités, (e) test des courants de fuite de l’ordre de 10

V, (f)

différence d’épaisseurs entre le masque et la réalité.

Chapitre 5

Défaut n ^o 2 : les tâches marrons

Les tâches marrons sont des défauts observés après la gravure second niveau de la capacité.

Figure 5.1 – Les tâches marrons sur différents grains se caractérisent par une couleur brune à ne pas confonde avec les tâches noires de l’objectif du microscope.

Ces défauts, existants depuis la mise à jour de la recette de la gravure second niveau de la capacité et l’évincement de la plupart des défauts peaux, sont très petits et donc difficiles à analyser, mais il ressort un excès de tantale après EDX (electron diffraction X-Ray) sur une tâche marron et un grain sain.

Figure 5.2 – Au-dessus la zone où l’EDX a été effectuée. Plus bas, le spectre résultant de l’EDX montrant un pic de Tantale plus élevé sur le grain taché (jaune) que sur le grain sain (orange).

Par manque de temps suite aux trois DOE effectués pour tenter d’éradiquer les peaux, nous n’avons pas pu

approfondir le sujet.

Chapitre 6

Conclusion et perspectives

Nous avons trouvé un point process optimal pour minimiser le défaut peau, meilleur que celui actuellement en production. Malgré les difficultés rencontrées telles que les équipements de revue inadaptés, la surface disponible d’AlCu trop petite, l’aspect aléatoire du défaut, pour n’en citer que certaines, nous avons su trouver des solutions.

— La première a été de modifier le process flow afin d’obtenir une plus grande surface disponible pour ob- server les défauts.

— La seconde a été d’investir du temps dans un logiciel de traitement de données tel que Python afin de comptabiliser les défauts avec un maximum d’objectivité et de précision. De cette analyse est ressorti un taux de défaut par plaque qui nous a permis d’utiliser le logiciel Design Expert. Ce dernier modélisant, à partir des expériences faites (balayant les domaines des paramètres d’entrée), le fonctionnement de l’ap- parition des peaux et donc de connaître les points minimisant ou maximisant les défauts.

Ces différentes techniques nous ont permis d’obtenir le meilleur point process jamais obtenu jusqu’ici. Il reste à vérifier sa reproductibilité sur plus de trois plaques, sur des lots complets de production.

Cependant, des améliorations peuvent être apportées à la suite de ce stage. Notamment en comprenant l’évolution des peaux lorsqu’en sortie gravure second niveau, les wafer sont laissés de côté sur des temps définis avant le flash PVapox pour observer un taux fluctuant ou non du taux de défaut. Dans le même esprit, il faut comprendre l’impact de la durée du flash PVapox (aujourd’hui à vingt secondes - durée proche de l’overetch lors de la gravure passivation) sur la variation du taux de défaut. Il nous faut donc vérifier ses deux hypothèses pour comprendre certains mécanismes encore flous.

De plus, le programme python pour obtenir le taux de défaut peut être amélioré avec un traitement automatique

de toutes les photos à toutes les étapes (aujourd’hui, les protèges capacités sont placés manuellement par

l’utilisateur).

Glossaire

Back-end découpage puis mise en boîtier résine des composants fabriqués en Front-End, puis tri électrique et enfin marquage des boîtiers.

BCB polymère qui isole électriquement deux couches.

Bias tension de polarisation du chuck porte-substrat qui permet de rendre le bombardement physique de la gravure plus ou moins fort sur le wafer.

chuck nom anglais, porte-substrat en français.

delay paramètre de détection sur le soft de l’équipement LAM9600 qui correspond à la durée pendant laquelle le signal n’est pas pris en compte.

descum Stripping sec sous forme de plasma O

, permettant de retirer des restes de résine.

EWS (Electrical Wafer Sort) test électrique de toutes les puces d’un wafer, en vue d’identifier les puces fonctionnelles.

Front-end toutes les étapes de fabrication des composants électroniques sur substrats silicium ou autres.

GPL équipement de stripping utilisant un plasma basé sur du di-oxygène.

INS3000 Microscope du secteur défectivité.

interaction il s’agit de la demi-différence entre l’effet du facteur 1 au niveau haut du facteur 2 et l’effet du facteur 1 au niveau bas du facteur 2, pour un DOE.

KLA7700 Machine permettant de repérer les défauts créés par de la rugosité en surface d’une plaque.

lot série de plaquettes (ou 25 wafer de 8" dans notre cas).

normalisation paramètre de détection dans le soft d’un équipement LAM9600 : moyenne de toutes les valeurs relevées d’un signal dans une zone où le signal est stable.

NSX Machine permettant de repérer les défauts d’une plaque liés à des variations de couleur.

overetch étape de sur-gravure additionnelle à l’étape de gravure principale dite "main etch" permettant de finaliser le retrait des résidus restant de la couche que nous voulons faire disparaître.

paramètre d’entrée facteur d’entrée du DOE.

PVapox produit chimique : mix aFaF avec du fluorure d’ammonium (NH

F), acide acétique (CH

COOH) et acide fluorhydrique (FH).

réponse paramètres de sortie du DOE.

taux d’ouverture du masque il correspond à la surface du masque ouverte divisée par la surface totale du

wafer. il faut parfois appliquer au temps de gravure un facteur correctif lié au taux d’ouverture du masque

pour finaliser la gravure en fond de motif. le temps de gravure est défini par le quotient : épaisseur de

couche à graver divisée par vitesse d’attaque de la couche. Dans notre cas, la gravure du second niveau

de capacité, le facteur correctif sur le temps de gravure calculé est de 30% et est issu des données de

production.

test paramétrique mesures permettant de vérifier les paramètres électriques des composants élémentaires de la puce. Il s’agit de vérifier l’isolation du cuivre (étape après notre sujet), les couches de passivation, les épaisseurs de couches (mesures de résistance), mesures des capacités entre autres.

trigger paramètre de détection dans le soft d’un équipement LAM9600 : le trigger définit la limite croissante ou décroissante du signal de détection (intensité lumineuse du plasma pendant la gravure) à laquelle la gravure est stoppée.

USG Undopped Silicon Glass, en français : oxyde de silicium déposé en PECVD (Plasma Enhances Chemical

Vapor Deposition), produit chimique transparent servant à passiver une autre couche.

Acronymes

Al Aluminium.

AlCu alliage Aluminium et Cuivre.

Ar Argon.

BE Back-end.

C

F

Octafluoro-cyclobutane.

Cu Cuivre.

D0 taux de défaut sur la surface d’un wafer.

DFA détection de fin d’attaque.

DOE plan d’expérience.

FE Front-end.

IPAD Integrative Passive Active Device.

IPD Integrative Passive Device.

ME main etch.

R&D Recherche et développement.

RF RadioFréquence.

S2E2 Smart Electricity Cluster.

SF

Hexafluorure de soufre.

Si Silicium.

Si

N

Nitrure de Silicium.

stripping retrait de la résine.

TaN Nitrure de Tantale.

TCP Transferred Coupled Plasma.

VA vitesse d’attaque.

Table des figures

1.1 Présence mondiale de STMicroelectronics. . . . . 4 1.2 STMicroelectronics Tours : 100000m

dont 10000m

de salle blanche. . . . . 5 2.1 Représentation en coupe de la capacité sur la couche d’AlCu du wafer. . . . . 7 4.1 Exemples de peaux (ouvertures AlCu en forme de cercles) détectables sur un lot de production

gravé en second niveau avec la recette de production actuelle non optimale GSM817. . . . 11 4.2 Traces enregistrées pendant gravure des recettes (a) n

4 avec et n

5 sans facteur correctif (b). . 13 4.3 Types de peaux observées lors du DOE 1. . . . 13 4.4 Les joints de grain peuvent être apparent a ou non b. . . . 14 4.5 Selon le procédé, l’AlCu peut devenir marron comme sur ces photos au lieu d’être blanc comme

sur les photos des items ci-dessus. . . . 14 4.6 Revue microscopique des plaques après application de l’idée 1 sur la recette n

1 (a) et de l’idée

2 avec la recette n

9 (b). . . . 16 4.7 Des peaux observées lors du second DOE . . . 17 4.8 Différentes teintes d’AlCu marron empêchant l’alignement des wafer sur NSX. . . . 17 4.9 Revue microscopique de la plaque après dispositif de l’idée 1 sur la recette n

1. Avec (a), une

mesure des peaux de l’ordre de 50 microns et (b) une photo de peaux présentes. . . . 18 4.10 Comparaison des différentes plaques citées. (a) le test DOE n

3, (b) le test de l’idée n

1 et (c)

une plaque du DOE n

2. . . . 18 4.11 Détermination des zones observées pour les revues en neuf points. . . . 19 4.12 Différentes tailles de peaux. . . . 19 4.13 Différentes teintes d’AlCu coloré. . . . 19 4.14 Joints de grain marqués sur des plaques atteintes des trois défauts répertoriés. . . . 20 4.15 Différentes tailles de peaux prises à l’INS3000. . . . 20 4.16 Comptabilité des peaux en différentes zones lors des revues en neuf points. . . . 21 4.17 Les images du haut sont celles à analyser, celles du bas sont analysées avec les points colorés

montrant les défauts. . . . 21 4.18 Tableau récapitulatif des paramètres d’entrée et réponses à traiter pour obtenir les points optimaux. 24 4.19 Image du choix de la transformation (a), ensuite des effets pris en compte (b) puis de la validation

transformation finale en puissance (c) et (d) les courbes de vérification du choix du modèle. . . . 25 4.20 (a) Image du choix de l’optimisation recherchée, (b) celle des solutions trouvées par le logiciel. . . 26 4.21 (a) Distribution du taux de défauts par zone du wafer avec la gravure du point minimisant 1,

(b) distribution pour le point minimisant 2 et (c) distribution pour le point maximisant avec photographies représentatives pour chaque recette. . . . 27 4.22 Graphiques 3D fourni par Design Expert afin de visualiser la tendances des peaux en fonction des

paramètres d’entrée. . . . 28 4.23 (a) Point minimisant 1 avec très peu de défaut et (b) recette actuellement en production présen-

tant des défauts, avec process flow modifié (flash PVapox vingt secondes). . . . 29 4.24 (a) Premier plaque de reproduction, (b) Seconde plaque de reproduction et (c) Troisième plaque

de reproduction pour le point minimisant 1 ne montrant pas de défaut dans les ouvertures AlCu. 29 4.25 (a) Première plaque de reproduction présentant un morceau de peaux, (b) Seconde plaque de

reproduction présentant de l’AlCu coloré. . . . 30 4.26 (a) Test de la capacité étudiée pour 6pF, (b) et (c) présentant la forte résistance associée à nos

couches plus minces, (d) test des tensions de capacités, (e) test des courants de fuite de l’ordre

de 10

V, (f) différence d’épaisseurs entre le masque et la réalité. . . . 32

5.1 Les tâches marrons sur différents grains se caractérisent par une couleur brune à ne pas confonde avec les tâches noires de l’objectif du microscope. . . . 33 5.2 Au-dessus la zone où l’EDX a été effectuée. Plus bas, le spectre résultant de l’EDX montrant un

pic de Tantale plus élevé sur le grain taché (jaune) que sur le grain sain (orange). . . . 33 A.1 Tenue obligatoire en salle blanche pour limiter l’empoussièrement ou/et la dégradation des wafer

à cause de la présence de particules. . . . 42 B.1 Équipement de gravure, (a) le LAM9600, équipement de stripping ((b) hotte chimique avec bain

au HN O

et (c) stripping sec au (GPL)) ainsi que les semitools (d) permettant le séchage des plaquettes. . . . 43 B.2 (a) Microscope utilisé par la production en haut et celui de la défectivité (INS3000) en bas puis

schémas explicatifs (b) pour le champ clair et (c) pour le champ sombre. . . . 44 B.3 (a) Équipement de revue (KLA7700) avec (b) deux cartographies associées et (c) un plan incliné

permettant de lire les numéros de plaques pour les renseigner sur la machine. . . . 44 B.4 (a) NSX avec (b) cartographie associée ou les carrés blancs représentent les lieux avec une photo

du défaut. . . . 44 C.1 Réflexion des axes de polarisation à la surface de l’échantillon . . . 46 C.2 Ellipsomètre en salle blanche à STMicroelectronics Tours . . . 47 C.3 Appareil de mesure 4 pointes en salle blanche à STMicroelectronics Tours . . . 48 D.1 Schéma de fonctionnement de la spectrométrie d’émission. . . . 50 E.1 Exemple de DFA en simple détection . . . 51 E.2 Exemple de DFA en double détection : première détection à l’étape 3 (gravure Aluminium) et

deuxième détection à l’étape 4 (gravure Nitrure de Tantale). . . . 52

F.1 Diagramme d’Ishikawa . . . 53

Liste des tableaux

4.1 Tableau récapitulatifs de notre DOE. . . . 12

4.2 Liste des recettes à appliquer lors du DOE. . . . 12

4.3 Tableau récapitulatif des résultats obtenus lors des différentes revues. . . . 23

4.4 Tableau des paramètres d’entrée à régler pour minimiser ou maximiser le défaut peau . . . 26

F.1 Coût approximatif des DOE effectués lors du stage. . . . 54

Annexes