[论文解读] Chip-level CMP Modeling and Smart Dummy for HDP and Conformal CVD Films

George Yong Liu, Ray F. Zhang+2 more|ArXiv.org|Nov 9, 2000

3D IC and TSV technologies被引用 6

一句话总结

本文提出了一种芯片级CMP建模框架，仅使用版图数据和基本工艺参数，即可预测HDP和保形CVD薄膜在CMP后的薄膜厚度均匀性。该框架引入了一种智能虚拟填充算法，以最大化图案密度均匀性和平面化程度，实验结果与模型预测高度一致。

ABSTRACT

Chip-level CMP modeling is investigated to obtain the post-CMP film profile thickness across a die from its design layout file and a few film deposition and CMP parameters. The work covers both HDP and conformal CVD film. The experimental CMP results agree well with the modeled results. Different algorithms for filling of dummy structure are compared. A smart algorithm for dummy filling is presented, which achieves maximal pattern-density uniformity and CMP planarity.

研究动机与目标

• 解决集成电路制造中CMP后薄膜厚度均匀性的挑战。
• 仅使用版图设计文件和少量工艺参数，对整个芯片的CMP后薄膜轮廓进行建模。
• 开发并评估智能虚拟结构填充技术，以增强图案密度均匀性和CMP平面化程度。
• 通过HDP和保形CVD薄膜的实际CMP实验结果，验证建模方法的准确性。

提出的方法

• 开发一种芯片级CMP模型，将版图几何结构与工艺参数映射为预测的CMP后薄膜厚度分布。
• 结合实验数据与工艺物理模型，对HDP（高密度等离子体）和保形CVD（化学气相沉积）薄膜的模型进行校准。
• 实现并比较多种虚拟填充算法，包括一种新型的“智能”算法，以优化图案密度均匀性。
• 将智能虚拟填充算法应用于通过平衡芯片各区域的局部密度，以最小化薄膜厚度的局部差异。
• 将模型预测结果与真实晶圆的实验CMP结果进行对比，以确保其准确性和可靠性。
• 仅将少量关键工艺参数（如抛光液成分、垫片压力、转速等）作为模型输入，以实现实时且精确的预测。

实验结果

研究问题

• RQ1 仅使用版图数据和基本工艺参数，芯片级CMP模型在多大程度上能准确预测CMP后的薄膜厚度？
• RQ2 不同的虚拟填充策略在多大程度上影响图案密度均匀性和CMP平面化程度？
• RQ3 智能虚拟填充算法是否能优于传统方法，实现最优的薄膜厚度均匀性？
• RQ4 模型预测结果与HDP和保形CVD薄膜的实际实验CMP结果在多大程度上吻合？
• RQ5 版图复杂度和局部密度变化对CMP后薄膜轮廓均匀性有何影响？

主要发现

• 芯片级CMP模型成功预测了CMP后薄膜厚度分布，且与实验测量结果高度一致。
• 智能虚拟填充算法在图案密度均匀性方面优于传统虚拟填充技术。
• 实验结果证实，该模型对HDP和保形CVD薄膜工艺的预测具有高度准确性。
• 智能算法有效减少了局部厚度差异，从而提升了芯片整体的平面化程度。
• 该模型仅需少数关键工艺参数，因此可实际集成到设计制造（DFM）流程中。
• 该方法可在设计阶段早期检测潜在的CMP相关良率问题，从而提升工艺鲁棒性。