Fractilia推出全新随机性误差的量测解决方案

FAME平台提供独特且具高精准度的随机性微影图案误差量测，而随机性误差是先进制程上最大的微影图案（patterning）错误来源。晶圆厂在FAME的协助下，能更快做出更好的决策，以解决随机性微影图案误差这个新型良率杀手，并拿回对先进微影图案制程的控制权，同时提升元件良率与曝光机与蚀刻机的生产力。此一最新发表的FAME版本建构于Fractilia经验证的第三代Fractilia反向线扫描模型（Fractilia Inverse Linescan Model；FILM）工具，该平台已获前五大晶片制造商当中的四家业者採用。

TechInsights副董事长G. Dan Hutcheson表示，半导体制造进入EUV生产世代，随机性误差成为最主要的良率问题。Fractilia创办人Ed Charrier及Chris Mack率先对随机性误差所产生的良率问题提出警觉，并以产业领导者的角色，透过随机性误差控制解决方案协助产业解决难题。

Ed Charrier及Chris Mack在将创新技术转化为成功走入市场的产品方面有着绝佳的纪录。他们二十年前在FINLE Technologies开发了PROLITH微影建模和资料分析软体，不仅引领世代，亦是当今晶圆厂制程中的重要支柱。此外，FILM已被证实为助益EUV从实验室进入晶圆厂的实用工具。

微影随机性误差是随机出现且不会重复的图案化错误。在EUV制程中，微影制程图案错误的制程容错空间，可能超过一半都耗费在随机性误差上。晶圆厂要控制这个问题就必须量测制程随机性误差；然而，现有的方法并不够准确，而先进制程晶圆厂已无法负担因忽视随机性误差所导致良率损失的后果。制程随机性误差对于先进波长193奈米光学微影，早已是个问题，特别是双重曝光和四重曝光微影制程，而在EUV制程中，由于图案进一步微缩，制程随机性误差则会更大幅降低良率而造成成本大幅提升。

Fractilia技术长Chris Mack表示，制程随机性误差迫使晶圆厂必须在良率与生产力间取舍。业者不是得增加EUV曝光的剂量来降低随机误差，以避免良率的损失，就是得额外增加一台EUV扫描机来弥补流失的生产力。藉由精准量测并控制制程随机性误差，晶圆厂可以优化并提升内部制程设备的生产力及良率。

Chris Mack表示，我们的FAME平台具备独特的功能，能以高精准度量测并控制随机性误差，为客户带来无法透过其它方式取得的全新制程优化选项与解决方案。我们观察到，客户使用我们的产品量测到的扫描式电子显微镜（SEM）影像数量呈指数成长，这也让Fractilia成为业界公认的制程随机性图案误差量测标准。

FAME平台使用专有且独特、符合物理定律的SEM建模与资料分析方式，可从SEM影像量测并修正量测机台上随机与系统性的杂讯，提供晶圆微影图案上实际的量测值，而非影像上参杂量测机台杂讯的图案量测值。这些「修正」的制程实际随机性误差的量测值，可以让晶圆厂的工程师更加瞭解、优化制程并解决良率的问题。

FAME平台可同时量测所有主要的随机效应，包括线边粗糙度（LER）/线宽粗糙度（LWR）、局部线宽均匀度（LCDU）、局部边缘图案置放误差（LEPE）、随机缺陷侦测及其他效应。FAME平台提供业界最佳的讯号对讯噪的边缘偏移检测，讯噪比相较于其它解决方案多出高达五倍，且每张SEM影像可以撷取出超过30倍的特徵资料。FAME平台适用于所有的SEM量测工具厂商及所有的SEM量测机型。