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반도체 산업은 더 빠르고 효율적인 마이크로 칩을 만드는 물리적 한계에 맞서 싸우면서 변형 시대의 한가운데에 있습니다. 칩 특징이 단순한 원자에서 측정되는 “앙스트롬 시대”로 진보함에 따라 제조 문제는 전례없는 수준에 도달했습니다. 2NM 노드 및 그 너머의 칩과 같은 오늘날 가장 고급 칩은 디자인뿐만 아니라이를 생성하는 데 사용되는 도구와 프로세스에서도 혁신을 요구하고 있습니다.
이 도전의 핵심에는 결함 검출의 복잡성이 있습니다. 과거에는 광학 검사 기술이 칩 제조의 결함을 식별하고 분석하기에 충분했습니다. 그러나 칩 특징이 계속 줄어들고 장치 아키텍처가 2D 평면 트랜지스터에서 3D 핀 피트 및 게이트 all-Around (GAA) 트랜지스터로 발전함에 따라 결함의 특성이 바뀌 었습니다.
결함은 종종 규모가 너무 작아 전통적인 방법이이를 감지하기 위해 고군분투합니다. 더 이상 표면 수준의 결함만이 아니라 이제는 일반적으로 복잡한 3D 구조 내에 깊이 묻혀 있습니다. 결과적으로 결함 맵이 더 밀도가 높고 복잡해지면서 검사 도구에 의해 생성 된 데이터가 기하 급수적으로 증가합니다. 경우에 따라 검토를 요구하는 결함 후보의 수는 100 배, 압도적 인 기존 시스템과 대량 생산에서 병목 현상을 생성했습니다.
Applied Materials의 CFE 기술은 하위 나노 미터 해상도를 달성하여 3D 장치 구조 내에 묻힌 결함을 감지 할 수 있습니다.
데이터 급증으로 인한 부담은 더 높은 정밀도의 필요성에 의해 악화됩니다. Angstrom 시대에는 몇 개의 원자가 불만 공허, 잔류 물 또는 입자 인 가장 작은 결함조차도 칩 성능과 칩 제조 공정의 수율을 손상시킬 수 있습니다. 잘못된 경보 또는 “Nuisance Defects”와 실제 결함을 구별하는 것은 점점 어려워지고 있습니다.
전통적인 결함 검토 시스템은 시대에 효과적이지만 현대식 칩 제조의 요구에 맞추기 위해 고군분투하고 있습니다. 산업은 변곡점에 있으며, 결함을 빠르고 정확하게 감지, 분류 및 분석 할 수있는 능력이 더 이상 경쟁 우위가 아니라 필수입니다.
적용된 재료
이 프로세스의 복잡성을 추가하는 것은보다 고급 칩 아키텍처로의 전환입니다. 고밀도 DRAM 및 3D NAND 메모리뿐만 아니라 2NM 노드와 그 너머의 로직 칩은 복잡한 3D 구조를 탐색하고 나노 스케일에서 문제를 식별 할 수있는 결함 검토 시스템이 필요합니다. 이 아키텍처는 인공 지능에서 자율 주행 차에 이르기까지 차세대 기술에 전력을 공급하는 데 필수적입니다. 그러나 그들은 또한 결함 감지에서 새로운 수준의 정밀도와 속도를 요구합니다.
이러한 과제에 대응하여 반도체 산업은 더 빠르고 정확한 결함 검토 시스템에 대한 수요가 증가하고 있음을 목격하고 있습니다. 특히, 고 대량 제조에는 민감도 나 해상도를 희생하지 않고 기하 급수적으로 더 많은 샘플을 분석 할 수있는 솔루션이 필요합니다. 고급 이미징 기술을 AI 중심 분석과 결합함으로써 차세대 결함 검토 시스템을 통해 Chipmakers는 신호를 소음과 분리하고 개발에서 생산으로의 경로를 가속화 할 수 있습니다.
Ebeam Evolution : 결함 탐지의 미래를 주도합니다
전자 빔 (EBEAM) 이미징은 오랫동안 반도체 제조의 초석이되어서 광학 기술에 보이지 않는 결함을 분석하는 데 필요한 초고 해상도를 제공합니다. 파장으로 인해 해상도가 제한된 조명과 달리 전자 빔은 하위 나노 미터 척도에서 해상도를 달성 할 수있어 현대 칩에서 가장 작은 결함을 검사하는 데 필수 불가결합니다.
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EBEAM 기술의 여정은 지속적인 혁신 중 하나였습니다. 초기 시스템은 열전대 방출 (TFE)에 의존하여 필라멘트를 매우 높은 온도로 가열하여 전자 빔을 생성합니다. TFE 시스템은 효과적이지만 제한 사항이 있습니다. 빔은 비교적 넓고 높은 작동 온도는 불안정성과 수명이 짧을 수 있습니다. 칩 특징이 줄어들고 결함 탐지 요구 사항이 더 엄격 해짐에 따라 이러한 제약은 점점 문제가되었습니다.
EBEAM 시스템의 기능을 재정의 한 획기적인 획기적인 콜드 필드 배출 (CFE) 기술을 입력하십시오. TFE와는 달리 CFE는 실온에서 작동하며 날카로운 차가운 필라멘트 팁을 사용하여 전자를 방출합니다. 이는 전자 밀도가 높을수록 좁고 안정적인 빔을 생성하여 해상도 및 이미징 속도를 크게 향상시킵니다.
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수십 년 동안 CFE 시스템은 랩 사용으로 제한되었습니다. 도구를 적절한 기간 동안 유지하고 실행할 수 없었기 때문에, 주로“차가운”온도에서 챔버 내부의 오염 물질은 ebeam 이미 터를 준수하고 전자의 흐름을 부분적으로 차단하기 때문입니다.
2022 년 12 월 적용된 재료 CFE 기술을 기반으로 처음 두 개의 EBEAM 시스템을 도입하여 신뢰성 문제를 해결했다고 발표했습니다. Applied는 결함 탐지 혁신의 최전선에서 업계 리더입니다. 칩 제조의 다음 혁신을 가능하게하기 위해 재료 엔지니어링의 경계를 지속적으로 추진 한 회사입니다. 글로벌 엔지니어 팀에서 10 년 이상의 연구를 마친 후, 여러 획기적인 발전을 통해 CFE 안정성 문제를 완화했습니다. 여기에는 TFE와 비교하여 몇 배 높은 진공을 제공하는 새로운 기술이 포함됩니다. 오염을 줄이는 특수 재료로 EBEAM 열을 조정하고 팁을 더욱 깨끗하게 유지하는 새로운 챔버 자체 청소 공정을 설계합니다.
CFE 기술은 3D 장치 구조 내에 묻힌 결함을 감지 할 수 있도록 하위 나노 미터 해상도를 달성합니다. 이 기능은 GAA (Gate-All-Around) 트랜지스터 및 3D NAND 메모리와 같은 고급 아키텍처에 중요한 기능입니다. 또한 CFE 시스템은 기존 TFE 시스템에 비해 더 빠른 이미징 속도를 제공하므로 칩 제조업체는 더 적은 시간 안에 더 많은 결함을 분석 할 수 있습니다.
반도체 제조에서 AI의 상승
EBEAM Technology는 고해상도 결함 감지의 기초를 제공하지만 최신 검사 도구에 의해 생성 된 엄청난 양의 데이터는이 데이터를 빠르고 정확하게 처리하고 분석하는 방법을 만들었습니다. 인공 지능 (AI)이 시작되는 곳입니다.
AI 구동 시스템은 결함을 놀라운 정확도로 분류하여 엔지니어에게 실행 가능한 통찰력을 제공하는 범주로 분류 할 수 있습니다.
AI는 산업 전반에 걸쳐 제조 공정을 변화시키고 있으며 반도체도 예외는 아닙니다. AI 알고리즘, 특히 딥 러닝을 기반으로 한 알고리즘은 결함 검사 데이터의 분석을 자동화하고 향상시키는 데 사용되고 있습니다. 이러한 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 통해 체계 할 수 있으며, 인간 엔지니어가 수동으로 감지 할 수없는 패턴과 이상을 식별 할 수 있습니다.
AI 모델은 실제 인라인 데이터로 훈련함으로써 공극, 잔류 물 및 입자와 같은 실제 결함과 잘못된 경보, 또는 “성가신 결함”을 구별하는 법을 배울 수 있습니다. 이 능력은 특히 결함 후보의 밀도가 기하 급수적으로 증가한 앙스트롬 시대에서 특히 중요합니다.
다음 혁신의 물결 활성화 : Semvision H20
AI 및 고급 이미징 기술의 수렴은 결함 감지를위한 새로운 가능성을 잠금 해제하고 있습니다. AI 구동 시스템은 결함을 놀라운 정확도로 분류 할 수 있습니다. 결함을 카테고리로 분류하면 엔지니어에게 실행 가능한 통찰력이 제공됩니다. 이는 결함 검토 프로세스의 속도를 높일뿐만 아니라 신뢰성을 향상시키면서 중요한 문제를 간과 할 위험을 줄입니다. 소량의 수확량 개선조차도 상당한 비용 절감으로 해석 될 수있는 대량 제조에서 AI는 필수 불가결하고 있습니다.
고급 노드로의 전환, 복잡한 3D 아키텍처의 상승 및 데이터의 지수 성장으로 인해 제조 문제의 완벽한 폭풍이 발생하여 결함 검토에 대한 새로운 접근법이 필요했습니다. 이러한 도전은 Applied의 새로운 것과 충족되고 있습니다 Semvision H20.
적용된 재료
2 세대 CFE (Cold Field Emission) 기술을 고급 AI 중심 분석과 결합함으로써 Semvision H20은 결함 탐지를위한 도구 일뿐 만 아니라 반도체 산업의 변화를위한 촉매제입니다.
결함 검토를위한 새로운 표준
Semvision H20은 Applied의 업계 최고의 EBEAM 시스템의 유산을 기반으로하며, 오랫동안 결함 검토를위한 금 표준이었습니다. 이 2 세대 CFE는 필라멘트 팁을 통한 전자 흐름이 증가하기 때문에 TFE 및 1 세대 CFE보다 더 높은 나노 미터 분해능이 더 높습니다. 이러한 혁신적인 기능을 통해 Chipmakers는 3D 구조 내에서 가장 작은 결함 및 매장 결함을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 이 수준의 정밀도는 신흥 칩 아키텍처에 필수적이며, 가장 작은 결함조차도 성능과 수율을 손상시킬 수 있습니다.
그러나 Semvision H20의 기능은 이미징 이상입니다. 딥 러닝 AI 모델은 실제 인라인 고객 데이터로 훈련되어 시스템이 결함을 놀라운 정확도로 자동 분류 할 수 있습니다. 실제 결함을 잘못된 경보와 구별함으로써 시스템은 프로세스 제어 엔지니어의 부담을 줄이고 결함 검토 프로세스를 가속화합니다. 그 결과 업계에서 가장 높은 감도와 해상도를 유지하면서 3 배 빠른 처리량을 제공하는 시스템으로, 대량 제조를 변화시키는 조합입니다.
“Chipmakers가 AI 기반 솔루션을 채택하는 데 종종 가장 큰 과제 중 하나는 모델을 신뢰하는 것입니다. Semvision H20의 성공은 우리가 고객에게 가져 오는 데이터의 품질과 통찰력을 검증합니다. 제품을 구성하는 기술의 기둥은 고객의 신뢰를 구축하는 것이 아닙니다. Semvision H20은 고객에게 가치를 부여하는 매력적인 솔루션입니다.
업계에 더 큰 영향을 미칩니다
Semvision H20의 영향은 기술 사양을 훨씬 뛰어 넘습니다. 더 빠르고 정확한 결함 검토를 가능하게 함으로써이 시스템은 칩 제조업체가 공장주기 시간을 줄이고 수확량을 개선하며 비용을 낮추도록 도와줍니다. 마진이 면도기이고 경쟁이 치열한 산업에서는 이러한 개선이 점진적 일뿐 만 아니라 게임 변화입니다.
또한 Semvision H20은 더 빠르고 효율적이며 강력한 칩의 개발을 가능하게합니다. 인공 지능, 5G 및 자율 주행 차와 같은 추세에 의해 구동되는 고급 반도체에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 이러한 칩을 규모로 제조하는 능력이 중요합니다. 이 시스템은이를 가능하게하여 칩 메이커가 미래의 요구를 충족시킬 수 있도록 도와줍니다.
미래에 대한 비전
Semvision H20에 대한 Applied의 작업은 단순한 기술 성취 이상입니다. 그것은 업계의 가장 어려운 과제를 해결하려는 회사의 약속을 반영한 것입니다. CFE 및 AI와 같은 최첨단 기술을 활용함으로써 Applied는 오늘날의 고통 요점을 다룰뿐만 아니라 미래의 결함 검토를 형성하고 있습니다.
반도체 산업이 계속 발전함에 따라, 고급 결함 탐지 솔루션의 필요성 만 증가 할 것입니다. Semvision H20을 사용하면 Applied는 로직 칩에서 메모리에 이르기까지 차세대 반도체 기술의 주요 인 에이 블러로 자체를 배치하고 있습니다. 회사는 가능한 것의 경계를 높이면서 앙스트롬 시대와 그 너머에서 업계가 지속적으로 혁신, 규모 및 번성 할 수 있도록 돕고 있습니다.
