一种CMP模型参数优化方法和装置制造方法及图纸

本申请公开一种CMP模型参数优化方法和装置。该方法首先确定CMP模型的待优化参数，进而基于该CMP模型预测研磨芯片的芯片参数，得到芯片预测参数并获取与芯片预测参数对应的实测参数，从而确定PMO优化算法的目标函数，以基于该目标函数，按照PMO优化算法对所述CMP型中的待优化参数进行优化，得到所述CMP模型的优化参数。与现有技术相比，本发明专利技术基于研磨芯片的预测参数和实测参数，利用PMO优化算法对CMP模型的待优化参数进行优化，无需基于历史数据进行查找，提高了模型参数的精确度。

A method and device for parameter optimization of CMP model

This application discloses a method and device for parameter optimization of CMP model. The first method to determine optimal parameters of CMP model, and then based on the CMP model to predict the grinding parameters of the chip chip, chip and get the corresponding prediction parameters of measured parameters and prediction of chip parameters, so as to determine the objective function of PMO algorithm, the objective function based on PMO, according to the optimization algorithm of the CMP type the optimized parameters were optimized, the optimal parameters are obtained by the CMP model. Compared with the existing technology, the present invention is based on the prediction parameters and the measured parameters of the grinding chip, and uses the PMO optimization algorithm to optimize the parameters of the CMP model, and does not need to search based on historical data, thus improving the accuracy of the model parameters.

【技术实现步骤摘要】
一种CMP模型参数优化方法和装置
本申请涉及半导体领域，更具体地说，涉及一种CMP模型参数优化方法和装置。
技术介绍
CMP(ChemicalMechanicalPlanarization，化学机械研磨)技术作为可制造性设计工艺解决方案的关键环节，是目前超大规模集成电路制造中唯一能够实现全局平坦化的广泛应用技术，现已广泛用于集成电路芯片、微型机械系统等表面的平整化。一个科学合理、准确可靠的CMP工艺模型，可以帮助工艺工程师严格控制工艺条件，尽可能减少研磨后的蝶形和侵蚀，使得半导体金属栅表面平坦性达到光刻聚焦深度水平的要求。当前，CMP模型的模型参数大多现有文献数据库中查阅得到，其模型参数的精确度较低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种CMP模型参数的优化方法和装置，以对CMP模型的模型参数进行优化，提高模型参数的精确度。为了实现上述目的，现提出的方案如下：一种CMP模型参数优化方法，包括：建立CMP模型，确定所述CMP模型的待优化参数；基于所述CMP模型预测研磨芯片的芯片参数，得到芯片预测参数；获取研磨芯片的芯片实测参数；基于所述芯片实测参数和所述芯片预测参数，确定PMO优化算法的目标函数；基于所述目标函数，按照PMO优化算法对所述CMO模型中的待优化参数进行优化，得到所述CMP模型的优化参数。优选的，所述预测参数包括：芯片表面形貌高度预测参数、蝶形值预测参数以及侵蚀值预测参数；所述实测参数包括：芯片表面形貌高度实测参数、蝶形值实测参数以及侵蚀值实测参数。优选的，所述目标函数为：其中，ai≤pi≤bi为常数约束条件，Cj≤Wj≤Dj为函数约束条件，p1,p2,...,pM表示待优化参数，H表示芯片表面高度、D表示蝶形值，E表示侵蚀值，QSi表示芯片预测参数，Qi表示芯片实测参数，w，s分别表示研磨芯片的工艺参数线宽和间距。优选的，所述获取研磨芯片的实测参数，包括：获取研磨芯片的多组实测参数；所述得到所述CMP模型的优化参数，包括：得到所述CMP模型的多组优化参数；所述得到所述CMP模型的多组优化参数之后还包括：从所述多组优化参数中选择所述CMP模型的最优化参数。一种CMP模型参数优化装置，包括：模型建立单元，用于建立CMP模型，确定所述CMP模型的待优化参数；参数预测单元，用于基于所述CMP模型预测研磨芯片的芯片参数，得到芯片预测参数；参数采集单元，用于获取研磨芯片的芯片实测参数；目标函数建立单元，用于基于所述芯片实测参数和所述芯片预测参数，确定PMO优化算法的目标函数；参数优化单元，用于基于所述目标函数，按照PMO优化算法对所述CMO模型中的待优化参数进行优化，得到所述CMP模型的优化参数。优选的，所述预测参数包括：芯片表面形貌高度预测参数、蝶形值预测参数以及侵蚀值预测参数；所述实测参数包括：芯片表面形貌高度实测参数、蝶形值实测参数以及侵蚀值实测参数。优选的，所述目标函数为：其中，ai≤pi≤bi为常数约束条件，Cj≤Wj≤Dj为函数约束条件，p1,p2,...,pM表示待优化参数，H表示芯片表面高度、D表示蝶形值，E表示侵蚀值，QSi表示芯片预测参数，Qi表示芯片实测参数，w，s分别表示研磨芯片的工艺参数线宽和间距。优选的，所述参数采集单元具体用于获取研磨芯片的多组实测参数。所述目标函数建立单元，具体用于基于所述多组芯片实测参数和所述芯片预测参数，确定PMO优化算法的多个目标函数；所述参数优化单元，具体用于分别基于所述多个目标函数，按照PMO优化算法对所述CMO模型中的待优化参数进行优化，得到所述CMP模型的多组优化参数所述装置还包括：最优参数筛选单元，用于从所述多组优化参数中选择所述CMP模型的最优化参数。经由上述技术方案可知，本申请公开一种CMP模型参数优化方法和装置。该方法首先确定CMP模型的待优化参数，进而基于该CMP模型预测研磨芯片的芯片参数，得到芯片预测参数并获取与芯片预测参数对应的实测参数，从而确定PMO优化算法的目标函数，以基于该目标函数，按照PMO优化算法对所述CMP型中的待优化参数进行优化，得到所述CMP模型的优化参数。与现有技术相比，本专利技术基于研磨芯片的预测参数和实测参数，利用PMO优化算法对CMP模型的待优化参数进行优化，无需基于历史数据进行查找，提高了模型参数的精确度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1示出了本专利技术一个实施了公开的一种CMP模型参数优化方法的流程示意图；图2示出了本专利技术另一个实施了公开的一种CMP模型参数优化装置的流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参见图1示出了本专利技术一个实施了公开的一种CMP模型参数优化方法的流程示意图由图1可知，本专利技术包括：S101：建立CMP模型，确定所述CMP模型的待优化参数。截止目前，CMP建模主要包含晶圆-粒子-研磨垫之间接触机理分析和金属、电介质和研磨液间的物理化学反应两大方向，接触建模可分为直接接触力学建模、流体力学建模、粒子动力学建模以及混合润滑建模四类，其主要涉及到的学科门类包括接触力学、摩擦学、流体传质、弹性力学、偏微分方程、分子(动)力学及化学反应动力学等。在建立CMP工艺模型过程中，研磨去除率(MRR)作为描述芯片表面高度变化快慢的重要指标，在CMP的模型机理分析中成为广泛关注和研究的重点，一旦获取MRR，即可进一步将其用于计算研磨芯片表面的瞬时高度变化，给出芯片表面的实时轮廓和特征，并可将计算结果用于版图设计、电特性分析等应用流程，因此，如何获取准确可靠的研磨去除率计算公式成为HKMGCMP模型机理分析的重点。这里把研磨去除率拆分为两部分：机械部分MRRContact和化学部分MRRChemical，即MRR＝MRRContact+MRRChemical，其中MRRContact一般为接触压力P，转速V，研磨垫弹性模量E，泊松比μ，粗糙峰半径R，硬度Hp，晶圆硬度Hw等参数的函数，即MRRContact＝fco(P,V,E,μ,R,Hp,Hw,...)。MRRChemical一般为研磨液各成分初始浓度Ci,i＝1,...,n，研磨粒子大小分布Sa，研磨粒子质量浓度Ca，温度T，pH值pH等，研磨液流动速率U等参数的函数，即MRRChemical＝fch(Ci,Sa,Ca,T,H,U,...)。为了反映芯片表面CMP后形貌变化，还需求解研磨去除速率方程：其中，H为芯片表面形貌高度，是位置和时间的函数。S102：基于所述CMP模型预测研磨芯片的芯片参数，得到芯片预测参数。可选的，所述芯片预测参数包括：芯片表面形貌高度预测参数、蝶形值预测参数以及侵蚀值预测参数。S103：获取研磨芯片的芯片实测参数，其中所述芯片预测参数与所述芯片实本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种CMP模型参数优化方法，其特征在于，包括：建立CMP模型，确定所述CMP模型的待优化参数；基于所述CMP模型预测研磨芯片的芯片参数，得到芯片预测参数；获取研磨芯片的芯片实测参数，其中所述芯片预测参数与所述芯片实测参数对应；基于所述芯片实测参数和所述芯片预测参数，确定PMO优化算法的目标函数；基于所述目标函数，按照PMO优化算法对所述CMO模型中的待优化参数进行优化，得到所述CMP模型的优化参数。

【技术特征摘要】
1.一种CMP模型参数优化方法，其特征在于，包括：建立CMP模型，确定所述CMP模型的待优化参数；基于所述CMP模型预测研磨芯片的芯片参数，得到芯片预测参数；获取研磨芯片的芯片实测参数，其中所述芯片预测参数与所述芯片实测参数对应；基于所述芯片实测参数和所述芯片预测参数，确定PMO优化算法的目标函数；基于所述目标函数，按照PMO优化算法对所述CMO模型中的待优化参数进行优化，得到所述CMP模型的优化参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测参数包括：芯片表面形貌高度预测参数、蝶形值预测参数以及侵蚀值预测参数；所述实测参数包括：芯片表面形貌高度实测参数、蝶形值实测参数以及侵蚀值实测参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：其中，ai≤pi≤bi为常数约束条件，Cj≤Wj≤Dj为函数约束条件，p1,p2,...,pM表示待优化参数，H表示芯片表面高度、D表示蝶形值，E表示侵蚀值，QSi表示芯片预测参数，Qi表示芯片实测参数，w，s分别表示研磨芯片的工艺参数线宽和间距。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取研磨芯片的实测参数，包括：获取研磨芯片的多组实测参数；所述得到所述CMP模型的优化参数，包括：得到所述CMP模型的多组优化参数；所述得到所述CMP模型的多组优化参数之后还包括：从所述多组优化参数中选择所述CMP模型的最优化参数。5.一种CMP模型参数优化装置，其特征在于，包括：模型建立单元，用于建立CMP模型，确定所述CMP模型的待优化参数；参数预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐勤志，陈岚，
申请(专利权)人：中国科学院微电子研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11