集成过程监控使新存储器能够

物联网(IoT)、大数据和人工智能(AI)正在推动对更高速度和更节能计算的需求。该行业正通过带来新的内存技术到市场。特别是MRAM(磁随机存取存储器),PCRAM(相变RAM)和RERAM(电阻RAM)的三种新类型的内存 - 作为领先的IOT和云环境的领先候选。

所有这三个新兴记忆都是基于精致的新材料,需要在工艺技术和大批量生产中突破。关键薄膜如此薄,变化敏感性至关重要。沉积层对杂质的敏感性意味着理想情况下,应在真空下整合多个工艺步骤和计量。

MRAM,PCRAM和RERAM承诺能够基于主流记忆的当今许多设计的系统性能和较低的功率。已经是主要的半导体制造商已经宣布计划将MRAM和PCRAM商业化。这意味着在工程复杂的新材料中正在进行进度,并以工业规模以原子精度置于原子精度。

MRAM是通过物理气相沉积(PVD)方法精确沉积至少30个不同的金属和绝缘层而形成的,每一层厚度通常在1-30埃之间。每一层都必须精确测量和控制。氧化镁(MgO)膜是磁隧道结(MTJ)的核心,是形成自由层和参考层之间势垒的临界层。需要以0.1埃的精度反复沉积才能达到低面积电阻(RA典型范围为5-10Ωµm2)和隧道磁电阻(TMR >150%)特性。TMR是决定器件性能、屈服和耐久性的关键参数。缺失的原子可以显著影响TMR(图1),这解释了为什么计量在MRAM制造中如此重要。

图1.关键MgO层中少数原子的可变性影响性能。
图1.关键MgO层中少数原子的可变性影响性能。

虽然PCRAM和焦红层不如MRAM那么薄,但在暴露于大气时,材料高度易受杂质和降解的影响。与MRAM一样,这需要一个能够在真空下沉积和测量多种材料的集成PVD过程系统,以防止颗粒和杂质污染装置。

在制造这些下一代存储器中,可变性控制对于实现批量制造和商业化的可重复性的性能至关重要。在晶片阈值电压内实现<0.3V的可变性(V.T.)传播,必须将PCRAM叠层中的临界层控制到目标厚度的±5埃内,这反过来需要能够进行亚埃精度的计量。这种薄膜叠层的传统表征方法依赖于与过程工具分离的一系列独立计量技术和透射电子显微镜(TEM),从而导致薄膜劣化的潜力。

图2.传统的计量方法具有较长的周转时间,并限制在堆叠中的单个层厚度。
图2.传统的计量方法具有较长的周转时间,并限制在堆叠中的单个层厚度。


大多数薄膜暴露在大气中会改变特性,因此传统的大气测量依赖于较厚的毡层薄膜进行室监测,这并不总是能够代表超薄膜的材料特性。这种方法消耗了更多的沉积材料和工具时间来进行腔室鉴定。

虽然TEM可以分辨单个的薄层,如图2所示,但是当这些层的厚度不超过几个原子时,“边缘”的定义和层厚度的精确测定就成了一个问题。这种情况需要一个内在地考虑过程的统计性质的计量系统。此外,更长的测量时间(数小时到数天),不精确地测量埋地薄膜的特性,以及无法在图形化晶圆上监测完整的堆栈,这些都推动了对新测量技术的需求。

需要在真空中运行的集成平台,以最大限度地减少队列时间效应,避免薄膜劣化和接口问题。另外,它们打开门用于堆叠中的每层的闭环控制,从而降低可变性。

对于达到大批量生产的新记忆,该行业必须实现新的过程控制解决方案。这些系统应测量原始,沉积的薄膜,具有小的占地面积,并快速和无侵入地操作。

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ex-situ XRF / XRR已成功用于TFH制造中的TMR过程控制超过十年,但毫无疑问,特定于应用的原位XPS / XRF将是DEP集群的一个很好的补充。

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