量/检测攸关芯片“智造”，融入AI或是破局方向之一

先进制程带来良率降低难题

一般来说，芯片工艺节点的尺寸越小，芯片具有的计算能力就越强，功耗也越低。随着芯片工艺来到更先进的5nm、3nm，制造工艺的步骤将不断增加，工艺中产生的致命缺陷数量也会正向增长，因此每一道工序的良品率都要保持在几乎“零缺陷”的极高水平才能保证最终芯片的良品率。

根据半导体设备供应商巨头应用材料公司（AMAT）数据，从2015年到2021年，芯片制造的工艺步骤的数量增加了48%。相比成熟节点，先进节点的基准良率也越来越低。

良率降低带来的影响有多大？遥想2019年台积电爆出的晶圆瑕疵门可窥一二。

根据公开报道，2019年2月份，台积电南科14B厂发生光阻剂瑕疵事件，导致大量晶圆报废。虽然台积电并未对外透露报废的具体数量，但由于该厂的月产能可达到10万片，因此也有业内人士预测报废10万片属实，远非预期的2万片。

在当月的15日，台积电公告称，此事件将让本季合并营收由原先预估的73到74亿美元（约490亿元），下调为70至71亿美元（约470亿元），将损失约20亿的营收，占营收的3%。

十天后，台积电又对外宣布，计划成立一个品质管理检测单位，规模达到200人，进一步对相关供应链的产品进行检验把关。

可见，做好质量控制多么重要！尤其值得注意的是，随着工艺制程越来越先进，自动化、智能化的程度也越来越高。传统方式的半导体制程控制与良率管理瓶颈明显，比如有些工艺段仍需大量投入人工复查和复判，这注定要被新的智能方案所替代。量/检测端正是其中的一个突破口。

量/检测助力良率管理

日常中谈及的“半导体检测”通常被视为半导体质量控制的广义概念，但其实此代称涵盖范围过于模糊，容易引起混乱。具体来说，质量控制环节根据IC生产工艺的细分进一步分为前道检测、中道检测和后道测试。

• 前道检测：主要是针对光刻、刻蚀、薄膜沉积、清洗、CMP等每个工艺环节的质量控制的检测，主要检测过程内容包括晶圆表面的颗粒和残留异物检查，以及工艺过程中晶圆的缺陷和异物的检查和分类；薄膜材料的厚度和物理常数（如折射率、消光系数、组分和应力等）的测量；晶圆在光刻胶曝光显影后、刻蚀后和CMP工艺后的关键尺寸（CD）和形貌结构的参数测量；套刻对准的偏差测量 。

• 中道检测：面向先进封装环节，主要为针对凸点（Bump）、通孔（TSV）、铜柱（Copperpillar）等的缺损/异物残留及形状、间距、高度的一致性，以及重布线层（RDL）进行无接触定量检查和测量。

• 后道测试：主要是利用电学对芯片进行功能和电参数测试，主要包括晶圆测试和成品测试两个环节。

检测（Inspection）和量测（Metrology）两大工艺分别用于检测晶圆异质情况和对晶圆结构做出量化描述。检测指在晶圆表面上或电路结构中，检测其是否出现异质情况，如颗粒污染、表面划伤、开短路等对芯片工艺性能具有不良影响的特征性结构缺陷。

量测则是对被观测的晶圆电路上的结构尺寸和材料特性做出的量化描述，如薄膜厚度、关键尺寸、刻蚀深度、表面形貌等物理性参数的量测。

根据检测类型不同，半导体质量控制设备也相应分为检测设备和量测设备两大类。正如图1所示，量/检测技术正是为实现对芯片制造过程的良率管理而诞生。
 
量/检测设备国产率低

从市场格局来看，目前全球半导体检测和量测设备市场几乎被国外设备企业垄断，主要企业有美国的科磊半导体（KLA）、应用材料和日本的日立等；国内半导体检测与量测设备市场也由海外巨头占据主导地位，国产化率较低，近年涌现出的国产设备企业主要有中科飞测、上海睿励、上海精测等。来看两组数据：

• 根据Gartner数据，KLA长期在半导体制造中过程控制业务领域份额超过50%，2021年以54.4%位列第一，是第二名市场份额的4倍以上。尤其在晶圆形貌检测、无图形晶圆检测、有图形晶圆检测领域，KLA在全球的市场份额更是分别高达85%、78%、72%。

• 援引招商证券2023年5月18日报告数据，全球半导体检测量测设备市场空间超百亿美元，但国产化率不足5%，国产化提升空间巨大。

而量/检测设备2021年在半导体制造设备价值量中占比约为9.8%，是仅次于薄膜沉积、光刻和刻蚀的第四大核心设备，其价值量显著高于清洗、涂胶显影、CMP等设备。量/检测设备在半导体制造设备中占比较为稳定，据SEMI预测数据显示，量/测设备市场规模未来有望随半导体设备市场规模的整体增长进一步扩容，从2021年的100亿美元增长至2027年的124亿美元，复合增长率（CAGR）为3.65%。

国产化破局方向

“避锋芒，曲线救国”。在量/检测设备厂商中，以中科飞测、上海睿励、上海精测为代表的公司都在为国产替代而努力。他们的发展方向是怎样的呢？

以中科飞测为例，根据图2的统计，截至2022年年底，中科飞测在研项目共计11个，从“应用”来看，中科飞测的研发重心集中在集成电路前道；具体的设备项目中，检测设备主要包括无图形晶圆缺陷检测设备、图形晶圆缺陷检测设备、纳米图形晶圆缺陷检测设备；量测设备包括套刻精度量测设备、三维形貌量测设备、晶圆介质薄膜量测设备等。

根据VLSI Research的统计，在半导体检测设备市场中，纳米图形晶圆缺陷检测设备与掩膜版缺陷检测设备分别占比24.7%和11.3%；而量测设备市场中，关键尺寸量测设备和电子束关键尺寸量测设备分别占比10.2%和8.1%。对比来看，中科飞测避开了与国外巨头们在市占率最高设备上的竞争锋芒。

 融入AI，智能质检与量测。近几年，随着视觉检测在工业应用端的不断发展，不少新兴公司也瞄准了半导体量/检测细分赛道，结合大数据算法和AI推出了相关产品。根据荣格工业传媒不完全统计，主要代表产品有：

格创东智——东智EHM设备健康管理工具

应用案例：2022年该公司的某半导体面板客户出现了厂端CVD（化学气相沉积）PUMP的非计划停机问题。经过现场调研，格创东智团队1天内完成东智EHM旋转设备状态监测和故障智能诊断模块的部署。

在1个多月的运行中，东智EHM系统内置大数据算法有效识别了PUMP的劣化趋势和故障智能诊断。故障原因在于，CVD制程中的PUMP生产过程中会产生大量的固态粉尘，从而导致PUMP卡死。由于缺乏有效的设备监测手段，设备极易出现非计划停机，每年造成企业近千万元的经济损失。

亿图视觉——高精度视觉检测设备

应用案例：能够自动移动检测物并对其表面进行拍摄，在更小的范围内具备足够的景深，拍摄效果更佳，后续再通过AI算法检查晶圆、芯片表面是否有损伤。比如能通过AI技术在显微镜下发现0.5-1微米的缺陷，官方数据准确率达到99.5%，实现每片检测时间缩减至6秒，检测时间缩短90%的效果。

聚时科技——聚芯5000 ADC系统

产品简介：该系统可实现前道、中道、后道缺陷自动识别和分类，赋能制程控制与良率管理。在性能指标上，其可实现零漏检，分类识别准确率超过98%。聚时科技研发了特有的MatrixSemi®模型矩阵，实现自动规划基于DAG图的并行任务，漏报与误报大幅下降，同时保障算法的鲁棒性和可扩展能力。尤其是在跨产品和跨设备上，聚芯5000仍然实现90%以上的分类准确率，系统展示了其大模型的卓越强悍迁移能力，是一般传统AI算法的4倍左右，一般AI系统只能实现20%+迁移准确性。

可以看到，应用AI+大数据的方式，提高质量控制的智能化，降低人工参与，已经在芯片制造中兴起。IDC预计，到2025年中国工业AI质检整体市场将达到9.58亿美元（约合人民币62亿元），2021-2025年CAGR为28.5%。未来，或将由此打开国产化量/检测设备突破国外封锁的门户。

文/蒋秋霞

来源：荣格-《智能制造纵横》

原创声明：
本站所有原创内容未经允许，禁止任何网站、微信公众号等平台等机构转载、摘抄，否则荣格工业传媒保留追责权利。任何此前未经允许，已经转载本站原创文章的平台，请立即删除相关文章。