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露光機 Mask Aligner の安定性はどのように確認する?

実績 | 露光機 Mask Aligner の安定性はどのように確認する?

半導体製造プロセスでは、光波を用いてウェーハ上に回路を露光します。プロセス中に異常な振動が発生すると、不良品が発生しやすくなります。どのように検査を実施し、予防すればよいのでしょうか?

露光機 Mask Aligner

露光機は、MEMS、光電子デバイス、ダイオード、大規模集積回路(IC)などを製造するための重要な装置です。
露光機には大きく分けて2種類あります。

• コンタクト露光機(Contact Aligner):マスクとウェーハが同じサイズであり、露光時にマスクがウェーハに密着する方式。
• ステッパー(Stepper)やスキャナー(Scanner):短波長レーザーを利用し、プロジェクターのように縮小露光することで、マスクよりも微細なパターンをウェーハ上に形成する方式。

露光機 Mask Aligner

露光機の動作原理
集積回路(IC)製造の基本プロセスでは、フォトマスクを用いてウェーハ表面の保護膜を除去し、その後エッチング工程で不要部分を除去することで回路パターンを形成します。

露光機は、紫外線(UV)やエキシマレーザーを使用して、フォトマスクを介してウェーハ表面の保護膜を選択的に除去する装置です。

1枚のウェーハには数十個のICが作製され、使用するマスクの種類に応じて露光方式が異なります。
• 固定マスク方式:マスクとウェーハのサイズが同じで、マスクは固定されたまま露光する。
• ステッパー方式:マスクがICと同じサイズであり、露光機の焦点部分とともに移動する方式。
ステッパーでは、マスクが露光機の中心位置に固定され、常に高精度なフォーカスが維持されるよう設計されています。
(参考:Wikipedia)

解決策と監視方法

VMS-ML 機械学習型スマート監視システム
固德科技では、露光機の防振プラットフォームにおける各軸の振動測定を実施し、各方向の振動変動を分析します。

測定された振動データを可視化し、数値情報を直感的に理解しやすいグラフや画像に変換。
現場オペレーターの経験と組み合わせることで、プロセス内に潜む異常を特定し、設備の各軸方向ごとに適切な修理基準を設定。オンライン監視の指標として活用します。

VMS-ML 機械学習型スマート監視システムを活用し、正しい動作を学習して基準を確立。各動作の監視・診断を行い、設備のどの動作で異常や不安定性が発生しているのかを特定。
予知保全を実施することで、突発的な異常発生を未然に防ぐことが可能です。

測定状況

露光機防振プラットフォーム X 軸の動的信号

A 装置 X 軸

A 装置 X 軸

ZOOM IN:A 装置 X 軸

ZOOM IN:A 装置 X 軸

B 装置 X 軸

B 装置 X 軸

ZOOM IN:B 装置 X 軸

ZOOM IN:B 装置 X 軸

A 装置 X 軸(4回の露光プロセス)の初回移動時、B 装置 X 軸よりも振動が大きい。
B 装置 X 軸の第4回移動時の振動量は A 装置 X 軸よりも大きい。

露光機防振プラットフォーム Y 軸の動的信号

A 装置 Y 軸

A 装置 Y 軸

ZOOM IN:A 装置 Y 軸

ZOOM IN:A 装置 Y 軸

B 装置 Y 軸

B 装置 Y 軸

ZOOM IN:B 装置 Y 軸

ZOOM IN:B 装置 Y 軸

A 装置 Y 軸(4回の露光プロセス)の初回移動時、B 装置 Y 軸よりも振動が大きい。

露光機防振プラットフォーム Z 軸の動的信号

A 装置 Z 軸

A 装置 Z 軸

ZOOM IN:A 装置 Z 軸

ZOOM IN:A 装置 Z 軸

B 装置 Z 軸

B 装置 Z 軸

ZOOM IN:B 装置 Z 軸

ZOOM IN:B 装置 Z 軸

A 装置 Z 軸(4回の露光プロセス)の初回移動時、B 装置 Z 軸よりも振動が大きい。
B 装置 Z 軸は4回の移動すべてで A 装置 Z 軸よりも振動量が大きい。

露光機 Robot の動的信号測定

A 装置 Robot

A 装置 Robot

B 装置 Robot

B 装置 Robot

各色はRobotの4つの動作サイクルを示しており、多軸同時動作(X軸、R軸、TH軸)を含んでいる。

露光機 Robot 動的信号の機械学習シミュレーション管理

A 装置 Robot

A 装置 Robot

B 装置 Robot

B 装置 Robot

測定結論

A 装置の Robot の全体的な動作振動量は B 装置の Robot よりも小さいことが確認されました。
動的信号の分析により、B 装置の Robot は各軸方向の振動量が A 装置の Robot よりも大きく、
B 装置の Robot の動作速度が A 装置の Robot よりも速いことが判明しました。
A 装置の Robot の速度差は、主に上下移動(Z 軸)のみで大きな差が見られ、
他の軸方向の動作は安定していることが確認されました。

VMS-ML 機械学習型スマート監視システムは、設備の目標動作を自動追跡・識別し、
設備の不安定性、摩耗、老朽化、損傷などによる動的信号の類似度低下を監視することで、
設備の微細な変化を事前に検出し、予知保全を実現します。

また、VMS-PH 動的分析装置を活用することで、各軸方向の損傷を特定し、
損傷パターンの違いを分析して精密な調整を実施できます。
さらに、損傷特性の信号データを蓄積し、VMS-ML の機械学習対象として活用することが可能です。

VMS-ML 機械学習型スマート監視システム
VMS-ML 機械学習型スマート監視システム
VMS-ML 機械学習型スマート監視システム

各動作を監視し、診断を実施

よくあるご質問(FAQ)

マスクアライナー(Mask Aligner)露光装置の安定性を監視する必要があるのはなぜですか?
露光装置は半導体製造プロセスにおける重要な設備であり、回路パターンをウェーハ表面に転写する役割を担っています。露光中に装置に異常振動、位置決めのズレ、または不安定な動きが生じると、パターンの歪み、アライメント誤差の増加、および製品歩留まりの低下を引き起こす可能性があるため、装置の安定性を継続的に監視する必要があります。

露光装置の振動はどのようなプロセスの問題を引き起こしますか?
露光装置の振動は、フォトマスクとウェーハ間のアライメント(位置合わせ)誤差、露光パターンの歪み、線幅の偏差、および重ね合わせ露光誤差を引き起こす可能性があります。高解像度プロセスにおいては、極めてわずかな振動であってもプロセスの精度と製品品質に影響を与える可能性があります。

ステッパー(Stepper)、スキャナー(Scanner)、コンタクトアライナー(Contact Aligner)の違いは何ですか?
コンタクトアライナーはフォトマスクをウェーハに直接接触させて露光を行います。ステッパーはステップ・アンド・リピート方式を採用し、パターンをウェーハに投影します。スキャナーは同期スキャン方式で露光を完了させます。異なる装置で原理は異なりますが、露光品質を維持するためにはいずれも高度に安定した機構と防振システムが必要です。

VMS-MLは露光装置の稼働状態をどのように監視しますか?
VMS-ML機械学習インテリジェント監視システムは、装置の正常稼働時の動的信号を学習し、標準モデルを構築します。摩耗、経年劣化、緩み、または破損によって信号が正常範囲から逸脱した場合、システムは類似度分析を通じて異常をリアルタイムに発見できます。

ロボット(Robot)の各軸の振動を監視する必要があるのはなぜですか?
露光装置のロボットはウェーハの搬送と位置決め作業を担当しており、各軸の動作品質は露光精度に直接影響します。X、Y、Z軸および搬送機構の振動の変化を監視することで、位置決め誤差、機構の摩耗、異常な振動源を早期に発見できます。

露光装置にインテリジェント監視を導入するメリットは何ですか?
インテリジェント監視システムを導入することで、設備の健康管理メカニズムを確立し、異常振動や機構の劣化問題を早期に発見できます。これにより、予期せぬダウンタイムのリスクを軽減し、露光品質、設備の稼働率、製品の歩留まりを向上させることができます。