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そうつつの
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manufacturing PROCESS CONTROL インライン監視と SPC による LED 製造の改善スティーブンチェン LED ウエハ上の欠陥に対するインライン監視によってメーカーはどの欠陥が歩留まりに影響を与えるかを理解し歩留まり改善に向けた継続的な取り組みにその情報を適用することができる LED 製造は大規模な変革の只中にある高輝度 LED 大型ウエハサイズ

歩留まりを改善し LEDとSSL 最終製品のコストを引き下げる必要があるほとんどの LED メーカーが現在検査ツールを使用してウエハを分析し DOI(Defect of Interest ) を記録している欠陥密度が通常統計的工程管理 ( SPC:Statistical Process Control ) の測定基準として用いられるしかしこの方法の欠点は

1 manufacturing PROCESS CONTROL インライン監視と SPC による LED 製造の改善スティーブンチェン LED ウエハ上の欠陥に対するインライン監視によってメーカーはどの欠陥が歩留まりに影響を与えるかを理解し歩留まり改善に向けた継続的な取り組みにその情報を適用することができる LED 製造は大規模な変革の只中にある高輝度 LED 大型ウエハサイズ新しい複雑なアーキテクチャへの進化によって LED 製造はかつてないほど難しくなっているこれらの動きは LED の効率と性能面において SSL( Solid State Lighting: 固体照明 ) 業界に著しい進歩をもたらすが歩留まりに悪影響を与える可能性も秘めている目まぐるしく変化するこの環境の中でLEDメーカーが競争力を維持するには包括的なインライン工程管理手法によって歩留まりを改善し LEDとSSL 最終製品のコストを引き下げる必要があるほとんどの LED メーカーが現在検査ツールを使用してウエハを分析し DOI(Defect of Interest ) を記録している欠陥密度が通常統計的工程管理 ( SPC:Statistical Process Control ) の測定基準として用いられるしかしこの方法の欠点は歩留まり損失を引き起こさないニュイサンス欠陥 (Nuisance Defect) が多数含まれている可能性があるという事実である検査ツールで欠陥のあるウエハを検査する際にどれが歩留まりや電気的性能に影響を与える致命的欠陥 ( Killer Defect ) でどれが単なるニュイサンス欠陥であるかをどのようにして判断すればよいのだろうかメーカーは有機金属気相成長 (MOCVD:Metal Organic Chemi cal Vapor Deposition ) 装置内の反復的なエピタキシャル成長によるウエハ製造においてできるだけ早い段階で致命的欠陥を検出する必要があるメーカーが徐々にMOCVD 工程を最適化して致命的欠陥を低減することができれば理想的だが製造ラインに対する何らかの監視を行わない場合にはエクスカーション (Excursion) と呼ばれる状態が引き起こされたり製造工程の一部の停止や改造が必要になったりする可能性がある欠陥が歩留まりにどのような影響を与えるかを判断するにはインライン監視が不可欠であり適切な戦略があれば莫大な ROI(Return On Invest ment: 投資回収率 ) が達成できることが既に知られている加えて総欠陥密度図 1 インライン監視は LED 製造工程の複数の処理段階全体にわたって適用する必要があるを使用する現行の方法は実用的ではないそこで本稿では歩留まりに影響を与える欠陥を特定し欠陥と歩留まりの関係を明らかにするための体系的な手法を紹介する LED 製造工程高度な工程管理手法の詳しい説明に入る前にまずはその前準備として LED 製造工程の流れを確認しておきたいと思うこのプロセスフローを理解することによって重要な検査ポイントがどこで発生するかまた工程管理によってどうすれば是正措置までの時間を短縮できるかを理解することができるそれが ROI の向上につながる LED 製造プロセスフローを簡略化したもの LEDs Magazine Japan

2 を図 1に示す LED 製造工程は一般的に 4 つの基本的な段階で構成されるつまり基板エピタキシ FEOL(front end of line: 製造ラインのフロントエンド ) BEOL(back end of line: 製造ラインのバックエンド ) の 4 つでその後に最後のアセンブリ工程が続くまず LED 製造に主に使用される基板材料はサファイアガリウムヒ素炭化ケイ素 (SiC) である窒化ガリウムやシリコンといった代替基板を利用する試みも進められているどの基板を使用する場合でも IC( Integrated Circuit: 集積回路 ) 業界の半導体プロセスと同様に結晶ブールが作製されるブールは通常ダイヤモンドソーによって非常に薄いウエハにスライスされスライス後に厳格な処理によって研磨されてから LED メーカーに出荷されそこでさらなる加工を施されるエピタキシと呼ばれる次の段階ではウエハ表面上に半導体結晶のさらなる層を成長させる MOCVD は量子井戸を間に挟んだp 層とn 層のエピタキシャル成長のための一般的な方法である p 層と n 層を合わせた厚さは通常およそ数ミクロンである MOCVD の前に検査ポイントを設けることが重要である供給される基板の品質が低いとそれがその後の電気的プローブ試験の段階で順方向電圧や逆方向リーク電流の仕様を満たさないなど不合格の原因になる恐れがあるためだまた基板とエピタキシャルの段階で発生した欠陥はデバイスの性能信頼性歩留まりに影響を与える可能性がある Candela 8620 などの装置は基板とエピタキシの段階においてパターニング前のウエハを検査することができるこれらの初期の段階で欠陥を検出することが根本原因特図 2 監視ツールは欠陥を識別し歩留まりと相互に関連付けることができる定までの時間の短縮と MOCVD 装置の稼働時間と歩留まりの改善につながるさらにこのウエハ検査システムは欠陥を正しく検出できるだけでなく欠陥を正確に分類することができるこれはインライン工程監視と SPC 管理のための重要な情報となるフロントエンド処理エピタキシャル成長に続く工程は FEOL である LED 製造工程における FEOL は半導体プロセスに似ているがそれよりも工程数が少なく BEOL の前のウエハの洗浄リソグラフィエッチングメタライゼーション蒸着アニールが行われる光抽出を高めるためのパターニングも FEOLで行われるここで同時に製造工程を流れる任意のウエハセットにおいて良好なダイにも不良のダイにも同じだけのコストがかかることを認識しておく必要がある不良のダイにも LED 製造の全工程の処理を施す必要があるためであるしたがって製造ラインが開始した後の早い段階での欠陥の検出 / 是正は将来の製造コストを削減するための鍵を握る LED 構造がさらに複雑になるにつれ欠陥を分類 ( ビニング ) して欠陥の位置を把握する能力がますます重要になり FEOL 工程全体にわたる検査が必要になる同じ欠陥であっても異なる LED 構造上にあれば歩留まりや電気的性能に与える影響は異なるまた位置によってどのような属性を持つ欠陥が他の欠陥よりも重要度が高く歩留まりとの関連性が高いかは異なる分析と工程管理のための良好なデータセットをメーカーが確実に収集するためには高い欠陥検出感度と正確な分類能力を持つ検査装置が必要である表 1 理論的なウエハセットに対する歩留まりデータウエハ ID 歩留まり (%) ウエハ 1 60 ウエハ 2 70 ウエハ 3 80 ウエハ 4 90 ウエハ 5 60 ウエハ 6 70 ウエハ 7 80 ウエハ 8 90 ウエハ 9 75 ウエハウエハウエハウエハウエハウエハウエハウエハウエハウエハウエハ平均 LEDs Magazine Japan

manufacturing PROCESS CONTROL WI-2280 のようなウエハ検査装置はリソグラフィエッチングメタライゼーションなどのさまざまな処理段階においてすべてのパターニング済みウエハを検査することができるさらに WI-2280は欠陥検出率が高く独自の欠陥分類機能を持ち

3 manufacturing PROCESS CONTROL WI-2280 のようなウエハ検査装置はリソグラフィエッチングメタライゼーションなどのさまざまな処理段階においてすべてのパターニング済みウエハを検査することができるさらに WI-2280は欠陥検出率が高く独自の欠陥分類機能を持ち工程管理と詳細な評価のための高度な分析ソフトウェアと密接に統合することのできる高度なレシピ調整エンジンを搭載するバックエンド処理 FEOL 工程を終えたウエハは BEOL 工程へと進み最後のアセンブリの前のシンギュレーション試験仕分けが行われるダイシング前後のシンギュレーション検査は工程管理の実現と歩留まりの改善に不可欠であるシンギュレーション後にはシンギュレーション装置によってウエハが損傷していないことを確認するために欠陥を検査する必要がある例えばダイ上に擦過傷や異物があると試験中にダイにひびが入る恐れがある WI-2280 は BEOL 検査にも利用され歩留まりに関連する欠陥を検出するダイのシンギュレーションの後にはダイの接着とワイヤボンディングが行われてからカプセル化と最後のアセンブリが行われるパッケージ LED の検査ではアセンブリ欠陥の検査が行われる梱包して出荷する前のこの工程ではダイの欠損ワイヤボンディングの欠陥や位置ずれなどが生じる可能性がある最後にこれらの検査結果をまとめて工程管理を行うことが重要である検査装置の欠陥検出感度と分類能力に合致した歩留まり管理ソフトウェアによってすべてのデータを統合しなければならないソフトウェアはさま図 3 致命率調査は複数の種類の欠陥に対して実施することができる表 2 歩留まりに影響を与える DOI の定義 DOI 影響の小さい DOI のビン歩留まりに影響を与える DOIのビン欠陥タイプ 1 欠陥属性 3 欠陥属性 >3 欠陥タイプ 2 欠陥属性 5 欠陥属性 >5 欠陥タイプ 3 欠陥属性 7 欠陥属性 >7 欠陥タイプ 4 欠陥属性 4 欠陥属性 >4 ざまな検査ポイントで得られた検査データを取り込み分析と監視を行う必要がある次のセクションではインライン監視の導入例を紹介しデータを統合して有意義な分析と結果を得る方法を示す高度な欠陥管理装置がなくてはならない基板エピタキシ FEOL BEOL の各工程で検出された欠陥情報は自動欠陥分析ツールへと入力することができる本稿の例ではエピタキシャル欠陥密度と歩留まりとの間に相関関係が存在するかどうかに着目したいと手法の概要既に述べたようにすべての欠陥が最終的な歩留まりに影響を与えるわけではないため歩留まりに影響を与える欠陥とニュイサンス欠陥を区別することが重要であるそこでエピタキシャル欠陥とそれが歩留まりに与える影響の間の関係を理解し歩留まりに影響を与える DOI をニュイサンス欠陥と区別するための体系的な手法を構築する必要がある適切な工程管理ループを確立するには図 1 に示すような思う歩留まりに影響を与える DOI をニュイサンス欠陥と区別するための方法の 1つに致命率 (KR:Kill Ratio) 分析と呼ばれるものを使用する方法がある致命率とはダイの損失につながると推測される欠陥の比率を表す致命率はそれまでに実施した製造工程を通して収集されたデータから導き出され現在の検査で検出された欠陥のうち製造工程の最後でダイの損失を引き起こすものの数を算出するために使用さ LEDs Magazine Japan

4 図 4 これらの表は歩留まりに影響を与える欠陥の数と欠陥総数を比較して示すとともに管理限界の設定例を示しているれる致命率が歩留まりに影響を与える DOI とニュイサンス欠陥との区別にどのように役立つかを理解するにはまず致命率モデルの用語を理解する必要がある図 2はこの概念を示したものであるビンデータはビンコードで識別された良好な (good) ダイと不良の (bad) ダイを表す加えて欠陥データでは欠陥を持たない ( clean ) ダイと欠陥を持つ (dirty) ダイが識別される欠陥を持たないダイは検査工程で検出された欠陥 ( adder defect パーティクルなど ) を含まず欠陥を持つダイは検査工程で検出された欠陥を含む図 2 において各正方形はダイを表し点は欠陥を表す緑色の正方形は良好なダイを表し白は不良のダイを表すしたがって GCD( Good clean die) は欠陥を持たない良好なダイのことで GDD(Good dirty die) は欠陥を持つ良好なダイのことであるさらに TCD(Total clean die: 欠陥を持たないダイの総数 ) とTDD(Total dirty die: 欠陥を持つダイの総数 ) がある以下は歩留まりと致命率の公式である歩留まりの式 : Dirty Die Clean Die Particles ( ) ( ) (1 ) ( ) ( ) 致命率の式 : ( ) 1 ( ) 測されるダイ損失 : 一般的には歩留まりは単純に良好なダイの数をダイ総数で割ることによって算出されるしかし本稿では少なくとも 1 つの DOI を持つダイのみに着目してそれによる歩留まりへの影響を導き出すことを目的としているため上記のような公式を使用する実際の製造工程においてメーカーは異なる種類の欠陥に対してこのような分析を行う欠陥のサイズや位置などの欠陥属性を致命率算出結果によってビニングすることで初めて歩留まりとの相関関係を確認することができるつまり致命率が高い欠陥ほど歩留まりに大きな悪影響を与えるデータを収集した後には検査ツールから正確なビン仕分けデータウエハのリスト歩留まり情報欠陥タイプを取得する必要がある続いて米 LEDs Magazine Japan

manufacturing PROCESS CONTROL KLA テンコール社 ( KLA-Tencor ) の Klarity LED のような歩留まり管理ソフトウェアツールを使用して分析を行うここで欠陥マップとビン仕分けマップを必ず正確に対応付ける必要があるウエハの正確な分類 / 対応付けは致命率分析の基本であり非常に重要な作業であるこの致命率情図 5

欠陥数を最終的なビン歩留まりに相互に関連付けることによって歩留まりに影響を与える欠陥を特定することができる最後に傾向グラフも得られ上方管理限界と SPC 管理を設定することができるこの分析作業は歩留まりに影響を与える DOI の定義が満たされるまで繰り返される例と実験結果表 1は理論的な歩留まり調査と相関関係の結果の例で本稿の高度な欠陥識別手法を表すものであるこの例では

5 manufacturing PROCESS CONTROL KLA テンコール社 ( KLA-Tencor ) の Klarity LED のような歩留まり管理ソフトウェアツールを使用して分析を行うここで欠陥マップとビン仕分けマップを必ず正確に対応付ける必要があるウエハの正確な分類 / 対応付けは致命率分析の基本であり非常に重要な作業であるこの致命率情図 5 歩留まりに影響を与える欠陥の増加に伴って歩留まりが低下する様子を示す相関グラフ欠陥総数歩留まり CL 数歩留まり図 6 欠陥総数に基づいて設定された SPC 監視は歩留まりへの影響との相関関係を持たない報から歩留まりに影響を与える DOI の定義を導き出すことができる DOI 定義が得られればそれをすべてのウエハに適用することができる致命率分析を終えたら欠陥数を最終的なビン歩留まりに相互に関連付けることによって歩留まりに影響を与える欠陥を特定することができる最後に傾向グラフも得られ上方管理限界と SPC 管理を設定することができるこの分析作業は歩留まりに影響を与える DOI の定義が満たされるまで繰り返される例と実験結果表 1は理論的な歩留まり調査と相関関係の結果の例で本稿の高度な欠陥識別手法を表すものであるこの例ではそれぞれ歩留まり情報を持つ 20 枚のウエハがあり歩留まりの平均または基準は76% となっているレイヤクラスサイズウエハゾーンダイ内領域シグネチャ種別など分析対象とすることのできる欠陥属性は多数存在するこの例では欠陥サイズを対象属性とし Klarity LED を使用して歩留まりに影響を与える欠陥と欠陥サイズの相関関係を調査した図 3は 4 つの異なる理論的欠陥タイプに対して歩留まりに影響を与える欠陥属性を特定する方法を示したものである特定の欠陥タイプに対し欠陥数と致命率をその欠陥サイズごとにグラフ化している致命率が急激に増加する箇所にしきい値ラインが点線で描画される欠陥タイプ 1 の場合は欠陥サイズが 3 を超える箇所で致命率が急激に増加しておりそこがしきい値となる欠陥タイプに対しても同じ実験が行われている基本的に欠陥サイズによるビニングは致命率のしきい値をベースとする必要に応じて任意の数のセグメントを設けて任意の欠陥サイズの組み合わせによる歩留まりへの影響を調べることができるすべての欠陥タイプに対して致命率分析を行った後の歩留まりに影響を与える DOIの最終的な定義を表 2に示 LEDs Magazine Japan

すビン 1 は影響の小さい DOI のビンでビン 2は致命的欠陥を含む歩留まりに影響を与える DOI のビンである分析の次の段階では歩留まりに影響を与える DOIの定義を分析対象の各ウエハに適用する最後に歩留まりに影響を与えるすべての欠陥を集計して最終的な歩留まりとどの程度の相関関係があるかを調べる必要がある図 4には 20 枚のウエハに対する

6 すビン 1 は影響の小さい DOI のビンでビン 2は致命的欠陥を含む歩留まりに影響を与える DOI のビンである分析の次の段階では歩留まりに影響を与える DOIの定義を分析対象の各ウエハに適用する最後に歩留まりに影響を与えるすべての欠陥を集計して最終的な歩留まりとどの程度の相関関係があるかを調べる必要がある図 4には 20 枚のウエハに対する歩留まりに影響を与える欠陥の数と欠陥総数が示されている欠陥総数は歩留まりとの相関関係がそれほど高くないことが見てとれる例えば上方管理限界線 (UCL:Upper Control Limit) を欠陥総数 1400 個に設定した場合 1400 個を超える欠陥を含むウエハは 3 枚存在するこれらは最も多くの欠陥を含むウエハであるしかしそれらの歩留まりは基準とする平均歩留まり 76.25% よりも高い明らかにそれらの欠陥の多くが歩留まり損失につながっていないことがわかる一方 UCLを歩留まりに影響を与える欠陥 1000 個に設定した場合も 3 枚のウエハがその限界を超える興味深いことにこれらのウエハの歩留まりは平均歩留まりよりも 16.25% 低いしたがって歩留まりに影響を与える欠陥を多く含みかつ歩留まりが高いウエハは存在しないこれはこの手法の正当性をさらに確信させるものである図 5はこれらの 20 枚のウエハを用いて作成した 2 つの相関グラフである上のグラフは歩留まりと欠陥総数の関係を表し下のグラフは歩留まりと歩留まりに影響を与える欠陥の数の関係を表す下のグラフの方が意味のあるグラフとなっている歩留まりに影響を与える欠陥の増加に伴って歩留まりが低下する様子が示されているためであるこの結果に基づき歩留まりに影響を与える欠陥に対する SPC 管理を確立することができる図 6では欠陥総数が多いウエハが歩留まりの低いウエハではないことが見てとれる UCL を欠陥総数 1400 個に設定した場合 UCL を超える 3 枚のウエハのうち平均歩留まりを下回ったのは 1 枚だけであるつまり欠陥総数と歩留まりとの間に相関関係はないしたがって欠陥総数に基づいて SPCを設定すると誤った方向へと進んでしまうことになる一方図 7は歩留まりに影響を与える欠陥が多いとウエハの歩留まりが低下することを示している UCL を歩留まりに影響を与える欠陥 1000 個に設定したこの例では UCLを超える図 7 歩留まりに影響を与える欠陥に基づいて設定された SPC 監視は最低歩留まりのウエハと相関関係を持つすべてのウエハが平均歩留まりを下回っているしたがって SPC 管理を確立することができるインライン監視はLED 製造工程において不可欠であり歩留まりに影響を与える欠陥をニュイサンス欠陥と区別するための手法が必要であることは周知のとおりである致命率は欠陥サイズなどの欠陥属性との相関関係があるため致命率分析によって欠陥属性ビニングを設定して歩留まりに影響を与える欠陥を特定するための重要な情報を得ることができるさらに本稿で示した欠陥と歩留まりを関連付ける手法によって LEDメーカーは歩留まりに関連する欠陥を体系的に把握することができるそれに基づく SPC を導入することでコストのかかるエクスカーションを回避し最適な ROI を実現することができる著者紹介スティーブンチェン ( STEVEN CHEN ) は米 KLA テンコール社 ( KLA-Tencor Corpora tion) の工程管理ソリューションズテクノロジスト LEDJ LEDs Magazine Japan

Microsoft Word - プレリリース参考資料_ver８青柳（最終版）

Microsoft Word - プレリリース参考資料_ver８青柳（最終版）別紙 : 参考資料従来の深紫外 LED に比べ 1/5 以下の低コストでの製造を可能に新縦型深紫外 LED Ref-V DUV LED の開発に成功立命館大学総合科学技術研究機構の黒瀬範子研究員並びに青柳克信上席研究員は従来の 1/5 以下のコストで製造を可能にする新しいタイプの縦型深紫外 LED(Ref-V DUV LED) の開発に成功した 1. コスト1/5 以下の深紫外 LED 1)