一种超临界CO2介质中晶圆干燥系统及智能参数优化方法

本发明属于半导体，尤其涉及一种超临界co2介质中晶圆干燥系统及智能参数优化方法。

背景技术：

1、晶圆制造是整个半导体加工三大环节中最核心、最复杂的工艺。随着集成电路的关键尺寸逐渐降低，dram和nand等芯片的器件中大量应用高深宽比的结构，逻辑芯片制程小于28nm节点也会引入到复杂三维器件中，这使得晶圆干燥过程中由于漂洗剂相变而引起的晶圆图案变形/坍塌问题日益突出。因此，亟需发展28nm及以下节点常规晶圆干燥的先进替代工艺，突破现有工艺技术瓶颈问题。

2、目前的晶圆干燥过程主要采用异丙醇蒸汽加氮气的烘干方式，这种干燥方式存在几点问题：1.异丙醇具有毒性，一旦在使用中出现泄漏，对操作人员的伤害较大；2.异丙醇使用后气体排放，需经过处理，处理成本较高；3.需要反复烘干，存在异丙醇残留问题。

3、超临界二氧化碳绿色环保，具有粘度低、传递性好以及零表面张力等特性，可以携带干燥助剂或水分快速进出晶圆表面图案，能够对具有深孔、细缝、微槽和高深宽比的器件进行有效干燥，且减压不经历相变过程，在图案表面不产生应力，完全避免了图案变形或坍塌问题。本申请使用的一种超临界二氧化碳晶圆干燥工艺采用超临界二氧化碳作为异丙醇携带介质，无需反复处理，可在初次干燥后就实现100％的水分移除率，装置中晶圆处理段后使用气液分离器实现二氧化碳和异丙醇或助剂的分离，不但避免二氧化碳在循环过程中再次把污染物带进干燥腔腔室中，确保系统管路畅通、不堵塞，而且在泄压前提前分离出有毒物质，保护了操作人员安全。

4、晶圆干燥作为晶圆制造工艺中重要的环节为保证处理后晶圆良品率，需要确保有效的移除晶圆表面的残余水分。在对干燥方法的不断优化研究过程中，需要量化并提高最终的干燥效果。因此识别除水率和干燥助剂残余量等干燥处理指标非常重要。人工识别费时费力且存在主观误差。而目前专利上使用的机器学习图像识别大多是分类器，而不能很好地对晶圆表面水分脱除效果和干燥助剂的残余量进行定量分析。因此，本申请寻求了一种基于人机交互图像识别的量化处理法，根据图像识别晶圆表面水分脱除效果和干燥助剂的残余量，对干燥效果指标进行快速识别及量化。该方法结合有监督及无监督机器学习模型能够学习操作参数和干燥程度间的关系，快速找到最佳参数阈值范围，以此优化干燥过程。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提出了一种超临界co2介质中晶圆干燥系统及智能参数优化方法，可以更高效彻底地对晶圆进行干燥，可以根据人机交互图像识别量化干燥程度，并结合有监督及无监督机器学习模型学习操作参数和干燥程度间的关系，找到最佳参数阈值，以提高晶圆干燥的程度。

2、一方面为实现上述目的，本发明提供了一种超临界co2介质中晶圆干燥系统，包括：冷凝器、泵、预热器、预混釜、干燥腔、收集器、控制面板和换热器；

3、所述冷凝器，用于降低co2的温度，使co2变为液体；

4、所述泵，用于将液态co2以一定压力泵入预热器；

5、所述预热器，用于对液态co2进行升温操作，使液态co2达到超临界状态；

6、所述预混釜，用于将干燥助剂以一定比例注入所述预混釜中，与超临界co2介质混合；

7、所述干燥腔，与预混釜相连，待阀门开启后，超临界体系流入干燥腔内用于干燥待处理晶圆；

8、所述收集器，用于收集干燥腔内的超临界流体；

9、所述控制面板，用于控制所述预热器、所述预混釜和所述干燥腔的温度、压力；

10、所述换热器，用于维持预混釜、干燥器和收集器内的温度。

11、根据本发明提供的超临界co2介质中晶圆干燥系统，所述干燥腔的内部设置有晶圆托盘和卡槽，通过所述卡槽固定待处理晶圆，水平放置在所述晶圆托盘上。

12、根据本发明提供的超临界co2介质中晶圆干燥系统，所述干燥腔的壁面设置有可视化窗口，所述可视化窗口用于观察所述待处理晶圆的干燥过程。

13、根据本发明提供的超临界co2介质中晶圆干燥系统，所述干燥腔的釜盖下设置有垂直喷嘴，所述垂直喷嘴用于将超临界co2介质输送进干燥腔中。

14、根据本发明提供的超临界co2介质中晶圆干燥系统，所述干燥助剂为甲醇、乙醇、异丙醇、苯甲醇、二甲基亚砜、丙酮、乙醇胺、1-甲基-2-吡咯烷酮中的任意一种。

15、另一方面为实现上述目的，本发明还提供了一种超临界co2介质中晶圆干燥系统的智能参数优化方法，包括：

16、获取晶体托盘上待测晶圆的表面形貌图像和沟槽尺寸信息；

17、基于所述待处理晶圆的表面形貌图像和沟槽尺寸信息，通过人机交互图像识别算法获得除水率及干燥助剂残留率；

18、结合有监督和无监督机器学习模型，调节所述除水率及所述干燥助剂残留率，建立干燥效果和干燥时间、干燥腔内温度、压力、托盘转速、助剂种类与浓度之间的关系，确定最优参数范围，优化干燥工艺。

19、根据本发明提供的智能参数优化方法，获得所述待处理晶圆的表面形貌图像和沟槽尺寸信息的方法包括：

20、将所述待处理晶圆用双面胶粘在铜柱表面，放入扫描电子显微镜样品基座进行固定，调节扫描电子显微镜的电压，获得待处理晶圆的表面形貌图像及沟槽尺寸信息。

21、根据本发明提供的智能参数优化方法，获得除水率及干燥助剂残留率的方法包括：

22、构建人机交互图像识别算法，识别出沟槽内晶圆的形貌特征；

23、对所述沟槽内晶圆的形貌特征进行采样，获得所述沟槽内晶圆的表面水和干燥助剂相应的深度区间；

24、通过分析所述沟槽内晶圆的表面水或助剂所在区域的像素点，获得所述沟槽内晶圆的除水率及干燥助剂残留率，作为干燥的评价指标。

25、本发明技术效果：本发明公开了一种超临界co2介质中晶圆干燥系统及智能参数优化系统，使用超临界co2作为干燥介质干燥晶圆沟槽，既可以对具有深孔、细缝、微槽和高深宽比的器件进行有效无水干燥，又不会产生引起图形线变形的应力，避免了图案变形或坍塌。另外，该方法可以有效保护晶圆表面的微细结构，不会留下残余物，容易回收和循环利用。而基于人机交互图像识别的量化处理法可以根据图像快速识别除水率和干燥助剂残留率。通过结合机器学习建立操作参数和相应效果之间的关系，确定操作参数的最佳阈值，以此优化干燥过程。

技术特征：

1.一种超临界co2介质中晶圆干燥系统，其特征在于，包括：冷凝器、泵、预热器、预混釜、干燥腔、收集器、控制面板和换热器；

2.如权利要求1所述的超临界co2介质中晶圆干燥系统，其特征在于，

3.如权利要求1所述的超临界co2介质中晶圆干燥系统，其特征在于，

4.如权利要求1所述的超临界co2介质中晶圆干燥系统，其特征在于，

5.如权利要求1所述的超临界co2介质中晶圆干燥系统，其特征在于，

6.一种根据权利要求1-5任一项所述的超临界co2介质中晶圆干燥系统的智能参数优化方法，其特征在于，包括：

7.如权利要求6所述的智能参数优化方法，其特征在于，

8.如权利要求6所述的智能参数优化方法，其特征在于，

技术总结本发明公开了一种超临界CO<subgt;2</subgt;介质中晶圆干燥及智能参数优化系统，采用具有粘度低、传递性好、零表面张力且绿色环保的超临界CO<subgt;2</subgt;体系对晶圆表面进行干燥处理，能够解决晶圆表面线条间、深沟槽或通孔中毛细管力过大、水去除不完全等问题。本发明将超临界CO<subgt;2</subgt;与干燥助剂预先充分混合形成超临界CO<subgt;2</subgt;体系，一起通入装有晶圆的干燥腔内。通过调节干燥腔内温度、压力、转速、助剂添加量及种类对晶圆表面进行高效无水干燥，无需对晶圆反复干燥，与晶圆兼容性好，且容易回收和循环利用，有利于晶圆干燥良率的提高；快速量化晶圆表面水分脱除效果和干燥助剂的残余量，通过建立超临界晶圆干燥工艺参数和干燥效果之间的关系，优化干燥过程。技术研发人员：郑伟中,赵玲,高维群,孙伟振,卓欣宇受保护的技术使用者：华东理工大学技术研发日：技术公布日：2024/7/23