Environmental anionic detection and control for corrosion prevention in microelectronics

In the context of this Thesis Project, corrosion phenomena and corrosion-induced defects affecting Semiconductor (SC) Front-End (FE) Manufacturing and microelectronics manufacts have been studied paying special attention to fluorides and chlorides species belonging to Airborne Molecular Contaminants (AMCs) class. From this perspective, the first logical step was finding out effective sampling and monitoring strategies to address the entity of AMC in specific production bays of ST factories. For this purpose, three strategic environmental core sampling techniques have been selected: Passive Sampling and MARS followed by Ion Chromatography (IC) and Picarro. The first is an old semi-analytical technique developed in ST Catania, MARS is a semi-automatic prototype that could adapt very smoothly to our needs (i.e. laboratory tools), while Picarro is a quite new but extremely sensible and completely automatic sampling machine that has been worldwide chosen by ST as reference in-line monitoring tool. On the other side, exposed witness wafers, the traditional link with ST real products, have been analyzed indirectly by different physical and chemical laboratory analysis. Patterned AlCu (0,5% Cu in weight) were studied by in-line Automatic Visual Inspection (AVI), Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), Energy Dispersive X-ray Spectroscopy (EDX) and eventually Focused Ion Beam (FIB), Transmission Electron Microscope (TEM) and High-Angle Anular Dark-Field (HAADF); differently, Time-Of-Flight Secondary Ion Mass Spectroscopy (TOF-SIMS), X-rays Photo-electron Spectroscopy (XPS) and Auger Spectroscopy were used to analyze flat AlCu (0,5% Cu in weight) witness wafers. Based on corrosion morphology observations conducted on patterned AlCu witness wafers exposed one week at 45° angle inclination under the cleanroom (CR) laminar air flow cross-referenced with Picarro data, four first-approximation confidence intervals were derived. They have been cataloged for the sake of simplicity with a color code: in the green range ( [HF]gas < 1 ppbv) no corrosion have ever been detected, in the yellow range ( 1 ppbv < [HF]gas < 3 ppbv) corrosion germs started to appear, the orange range ( 3 ppbv < [HF]gas < 25 ppbv) saw corrosion growth and a red range was introduced to classify extreme corrosion phenomena ( [HF]gas >25 ppbv). Further investigations done on the wafers allowed us to recognize three different corrosion morphologies: “corrosion seeds” appeared in the yellow and low-orange ranges, “bearing-like” corrosion was representative of the orange range and “vermicelli-like” corrosion dominated the high-orange and red interval panoramas. Our third fundamental effort has been that to find an effective crosstalk between all these different techniques so that every ST employee could easily rely on such intervals even in the absence of a working Picarro, provided that at least one of the other afore mentioned technologies can be used. In parallel, we worked hard to design, build, prototype and set-up a new state-of-the-art machine that will be considerably useful in the future, the Mini-environment. The Mini-environment, being an artificial cleanroom that is as small and reproducible as possible, will make it possible to study AMCs from the R&D point of view; MARS-Picarro correlation plus passives, witness wafers expositions and other type of samples will provide the fundamental link with “real” fab environments.

Nell’ambito di questo progetto di Tesi, sono stati studiati fenomeni e prodotti di corrosione dannosi per le fabbriche di Front End (FE) dell’Industria dei Semiconduttori e per i microchip stessi, focalizzandosi in particolare sulle specie di fluoruri e cloruri appartenenti alla classe dei contaminanti molecolari presenti nell’aria (AMCs). Il primo passo logico che è stato compiuto in questa direzione è stato quello di trovare strategie efficaci per rilevare e monitorare la presenza di AMC negli specifici reparti di produzione delle fabbriche di ST. A tal proposito, sono state selezionate in maniera strategica tre fondamentali tecniche di campionamento: il Campionamento Passivo e il MARS accoppiate alla Cromatografia ionica (IC) e poi il Picarro. La prima è una tradizionale tecnica semi-analitica sviluppata nei laboratori di ST Catania, il MARS è un prototipo semi-automatico che può essere adattato veramente bene alle nostre esigenze (e.g. alla nostra strumentazione di laboratorio), mentre il Picarro è una macchina di campionamento piuttosto nuova, estremamente sensibile e completamente automatica che è stata scelta a livello mondiale da ST come strumento di riferimento per il monitoraggio continuo in linea di produzione. Sull’altra faccia della medaglia, sono stati analizzati per via indiretta wafer precedentemente esposti in linea, le nostre tradizionali sentinelle rappresentative dei veri prodotti delle fabbriche di ST, tramite analisi chimiche e fisiche di laboratorio. I Wafer patternati di AlCu (drogati allo 0,5% di Cu in peso) sono stati studiati con scansioni automatiche effettuate direttamente in linea (AVI), tramite microscopia ottica (OM), al Microscopio elettronico (SEM), con la microscopia a dispersione di raggi X (EDX) a, in alcuni casi, sono stati effettuati tagli con fasci ionici focalizzati (FIB), analisi elettroniche in trasmissione (TEM) e è stata usata la tecnica a campo scuro anulare ad alto angolo (HAADF); d’altro canto, sono state fatte spettroscopie sul tempo di volo di campioni massivi ionizzati (TOF-SIMS), sono stati raccolti spettri foto-elettrici emessi da raggi X (XPS) e sono state condotte spettroscopie Auger per l’analisi di wafer non patternati di AlCu (drogati allo 0,5% di Cu in peso). Facendo riferimento alle morfologie di corrosione osservate sui wafer patternati di AlCu esposti per una settimana a 45° di inclinazione al flusso d’aria laminare di cleanroom (CR), confrontati con i valori ottenuti da, Picarro, sono stati individuati quattro intervalli di confidenza di prima approssimazione. Questi intervalli sono stati catalogati per semplicità con un codice colore: nessuna corrosione è mai stata rilevata nell’intervallo verde ( [HF]gas < 1 ppbv), nell’intervallo giallo si è cominciato a rilavare la traccia di germi di corrosione ( 1 ppbv < [HF]gas < 3 ppbv), l’intervallo arancione ha mostrato la crescita dei germi di corrosione ( 3 ppbv < [HF]gas < 25 ppbv), mentre un intervallo rosso è stato introdotto per classificare fenomeni corrosivi estremi ( [HF]gas >25 ppbv). Successive analisi condotte sulla superficie dei wafer ci hanno permesso di distinguere tra tre differenti morfologie di corrosione: l’apparizione di “germi di corrosione” è stata ricondotta a all’intervallo giallo e ai bassi valori dell’intervallo aranciaone, “corrosioni a cuscinetto” sono state ritenute rappresentative dell’intervallo aranciaone e “corsosioni a vermicello” hanno dominato lo scenario per i valori più alti dell’intervallo arancione e tutto l’intervallo rosso. Il nostro terzo sforzo principale è stato quello di riuscire a far parlare tra loro queste tecniche all’apparenza totalmente diverse in modo che qualsiasi dipendente di ST potesse facilmente fare affidamento a suddetti intervalli di confidenza anche in assenza di uno strumento Picarro funzionante, posto di avere a propria disposizione almeno una delle tecniche sopracitate. In parallelo, abbiamo lavorato duro per progettare, costruire, prototipare e settare una nuova macchina stato dell’arte che risulterà essere particolarmente utile in futuro: il Mini-environment. Trattandosi di una riproduzione il più possibile piccola e accurata di una camera bianca (CR), il Mini-environment, renderà possibile lo studio degli AMC dal punto di vista della ricerca e sviluppo; la correlazione tra Mars e Picarro, insieme all’analisi dei campioni passivi, dei wafer sentinella e di altri tipi di campioni costituirà quel legame fondamentale necessario per passare dal simulato contesto della ricerca all’ambito dei “reali” ambienti di produzione.