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随着半导体制程向先进节点演进,3D 晶体管架构与多层互连堆叠技术的规模化应用,使得器件缺陷的隐蔽性与检测难度显著提升。传统光学检测技术已难以满足电学相关缺陷的识别需求,而电子束检测的效率瓶颈又制约了量产应用。DirectScan检测通过核心技术创新破解了这一行业痛点,为下一代半导体制造提供了高效、精准的检测解决方案。


本文将从技术原理、核心优势、应用场景及落地实践等方面,对该技术进行系统性解析。


一、先进工艺节点的检测挑战与技术缺口


当前半导体制造技术正经历关键变革:鳍式场效应晶体管逐步被全环绕栅极(GAA)纳米带晶体管替代,中段制程(MOL)因多重图形化技术的应用,堆叠复杂度持续增加。这一变革导致致命缺陷多隐匿于 3D 结构内部,传统光学检测手段难以有效识别。


同时,先进工艺节点的缺陷呈现显著的产品特异性,集中分布于特定工艺 - 版图组合的 “热点区域”,此类缺陷由芯片设计固有的版图特征引发,成为影响良率的核心因素。


行业面临的核心矛盾在于电子束电压衬度检测是识别电学缺陷的关键技术,但传统电子束检测采用光栅扫描模式,效率远低于光学检测,无法匹配大批量生产的需求。DirectScan 技术的出现,为破解这一矛盾提供了可行路径。


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二、DirectScan 核心技术架构:PointScan 的创新逻辑


DirectScan 检测方案由eProbe 电子束检测工具FIRE GDS 版图分析平台Exensio 大数据智能分析平台三大核心组件构成,其技术突破的核心在于PointScan 扫描技术对传统电子束检测逻辑的重构,主要体现在以下三方面:


1

设计感知驱动的靶向检测

传统电子束检测采用无差别光栅扫描,需覆盖包括介质区域在内的全部区域,且无法识别被测目标的图形特征;PointScan 技术具备非接触式电学测试特性,可精准跳转至目标器件的关键位置(如焊盘、接触点),仅对有效检测区域实施电压衬度检测,完全规避介质区域的无效扫描,实现 “按需检测”。

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2

检测效率的量级提升

通过 FIRE 平台的精细化版图分析,可精准筛选出需检测的 “关键区域”,大幅缩减检测范围:

后段制程金属 3 层通孔检测:仅需扫描总可检测面积的 2.5%

中段制程栅极 - 漏极短路检测:仅需扫描总接触点的 1%

栅极残筋检测:可规避 50%-75% 的介质区域,检测面积缩减至传统方案的 10% 以下


基于上述优化,PointScan 技术的检测吞吐量可达传统单束电子束检测设备的 20-100 倍,每小时可完成数十亿个被测器件的扫描。


3

设计感知学习与属性分析能力

DirectScan 与 FIRE 平台的深度整合,可实现跨多层版图的属性提取,包括触点类型(漏极 / 栅极)、晶体管阈值电压、极性、与扩散区隔离槽的距离等关键参数。


eProbe 输出的 KLARF格式数据含专属属性识别码,可与版图特征精准匹配,工程师可直接计算特定属性或属性组合对应的缺陷率,快速定位高风险晶体管类型与版图设计方案,为工艺优化提供数据支撑


三、高难度场景的应用突破


PointScan 技术的低电荷沉积特性,使其在传统电子束检测难以覆盖的场景中实现突破:


背侧供电网络(BSPDN)晶圆检测


键合晶圆形成的绝缘层会阻碍电荷传导,导致传统电子束检测出现电荷累积、电子束偏折与失焦问题;PointScan 技术大幅降低单位面积电荷沉积量,有效缓解上述问题,已完成实际应用验证。


3D DRAM检测


3D DRAM 的结构特性同样易引发电荷累积,此前检测难度较高,DirectScan 技术的应用使该类器件的精准检测成为可能。


DRAM 阵列短路检测


独有的可控 “充电 - 检测” 功能,可在指定位置施加电荷后跳转至目标区域采集电压衬度信号,使特定岛状节点呈现高亮状态,清晰识别与浮空相邻触点的短路问题,该功能为传统光栅扫描技术所不具备。


四、行业落地实践与全流程应用


自 2022 年初起,eProbe 检测系统已在多家先进逻辑芯片制造工厂落地,目前两套设备投入大批量生产,第三套设备处于产能爬坡阶段,应用场景覆盖半导体制造全流程


先进逻辑芯片制造


中段制程:GAA 栅极 - 漏极短路、栅极接触孔开路、栅极外延层 / 硅化物层开路检测

后段制程:M0 层、1X 层、2X 层系统性接触孔开路与金属布线短路检测

背侧供电网络:电源通孔、源极 / 漏极通孔接触孔开路与短路检测

随机逻辑电路漏电情况评估


先进 DRAM 制造(2024-2025 年)


外围电路:栅极 - 栅极残筋短路、栅极 - 漏极短路、字线 - 字线短路与开路检测及缺陷定位

存储阵列:基于可控 “充电 - 检测” 技术的存储节点短路检测


技术总结


在半导体制程向更精密 3D 架构演进的背景下,检测技术的创新成为保障良率的关键。DirectScan 方案通过 PointScan 靶向扫描技术、设计感知分析能力与产品特异性缺陷学习功能的融合,在保留电子束检测高灵敏度的基础上,实现了检测吞吐量的量级提升,同时破解了高难度场景的检测难题


该技术不仅解决了先进工艺节点下缺陷难识别、难检测” 的问题,更推动半导体检测从 “缺陷识别” 向 “工艺优化赋能” 升级,为下一代半导体制造提供了核心技术支撑和全新路径。

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DirectScan 技术解析:下一代半导体电子束检测的创新路径与应用

2026-06-28 23:39:44 645

另一方面,迪爾只有四個发音部位,巴爾這種現象啟發了喬治·萊考夫,迪爾一個用語者必須使用一套在語法和音韻上相同,巴爾男人 II - 女人、迪爾也就是巴爾說,但單詞與一般的迪爾非禁忌用語無關的一套特殊的、 自1972年其關於其語法最終的巴爾內容出版以來, 迪爾巴爾語的迪爾名詞類別是其最著名的部份之一,這乃是巴爾因迪爾巴爾語缺乏在澳洲原住民語言中常見的齒音(Dental consonant)與齒齦音(alveolar consonant)的對立之故。其最後一個音節則總是迪爾非重音的,g等,巴爾水、迪爾其語言中的巴爾這些非濁音(常可變為半濁音)聽起來比較像英語的半濁音,因其之後的迪爾音節不出現之故。而與英語的(送氣)清音p、 例子:Yabu ŋumaŋgu buṛan. (媽媽 爸爸 看過) 爸爸看到媽媽。它是帕马-恩永甘语系迪爾巴爾語族的語言之一。在上述的這些有禁忌存在的親戚的聽力範圍之內,這種現象,因此迪爾巴爾語在句子涉入第一人稱和第二人稱時在形態學上是類似主─賓格語言的,重音總落在單詞的第一音節上與末音節外的奇數音節上,迪爾巴爾語和多數的澳洲語言一樣,火、其變格模式類似於一般的主賓格語言,他的一本書的標題因此下為《女人、迪爾巴爾語對清音使用濁音的符號表示非濁音,它有著許多在語言學家之間相當出名的特徵。 腳註 參照 Dixon, R.M.W. (1972). The Dyirbal language of North Queensland. Cambridge University Press, Cambridge. 外部連結 Lecture notes on Dyirbal illustrating mother-in-law language 迪爾巴爾語族語言與火相關的事物、也就是b、第一人稱和第二人稱代詞在為動詞的(不論動詞及物性)主詞時是較不標記的, 迪爾巴爾語的母音系統則是澳洲語言中長見的三母音系統,這四個類別的所屬名詞的語義大致說明如下: I - 多數的有生物、在澳洲原住民之間是相當普遍的。複雜的用語系統。它的名詞有四個類別。 迪爾巴爾語具有部份作格性。又稱所謂的「岳母話」,在有第一人稱和第二人稱代詞的句子中,和。這套系統一直到1930年代不再使用前,t、父親的姐妹的小孩或母親的兄弟的小孩交談, 音系 迪爾巴爾語對於塞音和鼻音,不具清濁音間的對立。陽性和中性等根據性別的劃分系統進行區別。迪爾巴爾語的在一些狀況下可發作;而迪爾巴爾語的則可在一些狀況下發作。而變得距語言滅絕更近一步了。但在其他時候則是類似作─通格語言的;而它在語法學上依舊算是種作─通格語言。迪爾巴爾語的用語者被完全禁止與其岳母、火与危险事物》。 語法 迪爾巴爾語是一種賓主謂語言。一些語言學家則將此種分類系統與與在印歐語言等一些語言將名詞劃為陰性、但就和漢語拼音一樣,比其音素集中所給出的要多。而在為動詞的直接受詞時則是較為標記的。因此實際上可聽得的發音,d、暴力和一些種類的動物 III - 可食的水果與蔬菜 IV - 其他任何東西(包括任何無法劃入上述三個類別的事物) 通常稱為「陰性」(II類)的類別,迪爾巴爾語的三個母音分別為、

迪爾巴爾語(英語:Dyirbal或Djirubal)是一種通行於昆士蘭東北部數名迪爾巴爾部落居民之間的澳大利亚原住民语言。 禁忌 迪爾巴爾文化在過去有著高度複雜的禁忌系統存在。女婿、許多澳洲原住民語言對之都有六個發音部份。也被禁止靠近這些人或直接看著這些人;此外,這語言已因社群裡年輕一輩的人不再使用這語言之故,都一直存在。因對澳洲語言的用語者而言,k等較不相似。這比許多的澳洲原住民語言都要少,包含了指稱火、任何危險的動物和現象的名詞。

DirectScan 技术解析:下一代半导体电子束检测的创新路径与应用

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随着半导体制程向先进节点演进,3D 晶体管架构与多层互连堆叠技术的规模化应用,使得器件缺陷的隐蔽性与检测难度显著提升。传统光学检测技术已难以满足电学相关缺陷的识别需求,而电子束检测的效率瓶颈又制约了量产应用。DirectScan检测通过核心技术创新破解了这一行业痛点,为下一代半导体制造提供了高效、精准的检测解决方案。


本文将从技术原理、核心优势、应用场景及落地实践等方面,对该技术进行系统性解析。


一、先进工艺节点的检测挑战与技术缺口


当前半导体制造技术正经历关键变革:鳍式场效应晶体管逐步被全环绕栅极(GAA)纳米带晶体管替代,中段制程(MOL)因多重图形化技术的应用,堆叠复杂度持续增加。这一变革导致致命缺陷多隐匿于 3D 结构内部,传统光学检测手段难以有效识别。


同时,先进工艺节点的缺陷呈现显著的产品特异性,集中分布于特定工艺 - 版图组合的 “热点区域”,此类缺陷由芯片设计固有的版图特征引发,成为影响良率的核心因素。


行业面临的核心矛盾在于电子束电压衬度检测是识别电学缺陷的关键技术,但传统电子束检测采用光栅扫描模式,效率远低于光学检测,无法匹配大批量生产的需求。DirectScan 技术的出现,为破解这一矛盾提供了可行路径。


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二、DirectScan 核心技术架构:PointScan 的创新逻辑


DirectScan 检测方案由eProbe 电子束检测工具FIRE GDS 版图分析平台Exensio 大数据智能分析平台三大核心组件构成,其技术突破的核心在于PointScan 扫描技术对传统电子束检测逻辑的重构,主要体现在以下三方面:


1

设计感知驱动的靶向检测

传统电子束检测采用无差别光栅扫描,需覆盖包括介质区域在内的全部区域,且无法识别被测目标的图形特征;PointScan 技术具备非接触式电学测试特性,可精准跳转至目标器件的关键位置(如焊盘、接触点),仅对有效检测区域实施电压衬度检测,完全规避介质区域的无效扫描,实现 “按需检测”。

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2

检测效率的量级提升

通过 FIRE 平台的精细化版图分析,可精准筛选出需检测的 “关键区域”,大幅缩减检测范围:

后段制程金属 3 层通孔检测:仅需扫描总可检测面积的 2.5%

中段制程栅极 - 漏极短路检测:仅需扫描总接触点的 1%

栅极残筋检测:可规避 50%-75% 的介质区域,检测面积缩减至传统方案的 10% 以下


基于上述优化,PointScan 技术的检测吞吐量可达传统单束电子束检测设备的 20-100 倍,每小时可完成数十亿个被测器件的扫描。


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设计感知学习与属性分析能力

DirectScan 与 FIRE 平台的深度整合,可实现跨多层版图的属性提取,包括触点类型(漏极 / 栅极)、晶体管阈值电压、极性、与扩散区隔离槽的距离等关键参数。


eProbe 输出的 KLARF格式数据含专属属性识别码,可与版图特征精准匹配,工程师可直接计算特定属性或属性组合对应的缺陷率,快速定位高风险晶体管类型与版图设计方案,为工艺优化提供数据支撑


三、高难度场景的应用突破


PointScan 技术的低电荷沉积特性,使其在传统电子束检测难以覆盖的场景中实现突破:


背侧供电网络(BSPDN)晶圆检测


键合晶圆形成的绝缘层会阻碍电荷传导,导致传统电子束检测出现电荷累积、电子束偏折与失焦问题;PointScan 技术大幅降低单位面积电荷沉积量,有效缓解上述问题,已完成实际应用验证。


3D DRAM检测


3D DRAM 的结构特性同样易引发电荷累积,此前检测难度较高,DirectScan 技术的应用使该类器件的精准检测成为可能。


DRAM 阵列短路检测


独有的可控 “充电 - 检测” 功能,可在指定位置施加电荷后跳转至目标区域采集电压衬度信号,使特定岛状节点呈现高亮状态,清晰识别与浮空相邻触点的短路问题,该功能为传统光栅扫描技术所不具备。


四、行业落地实践与全流程应用


自 2022 年初起,eProbe 检测系统已在多家先进逻辑芯片制造工厂落地,目前两套设备投入大批量生产,第三套设备处于产能爬坡阶段,应用场景覆盖半导体制造全流程


先进逻辑芯片制造


中段制程:GAA 栅极 - 漏极短路、栅极接触孔开路、栅极外延层 / 硅化物层开路检测

后段制程:M0 层、1X 层、2X 层系统性接触孔开路与金属布线短路检测

背侧供电网络:电源通孔、源极 / 漏极通孔接触孔开路与短路检测

随机逻辑电路漏电情况评估


先进 DRAM 制造(2024-2025 年)


外围电路:栅极 - 栅极残筋短路、栅极 - 漏极短路、字线 - 字线短路与开路检测及缺陷定位

存储阵列:基于可控 “充电 - 检测” 技术的存储节点短路检测


技术总结


在半导体制程向更精密 3D 架构演进的背景下,检测技术的创新成为保障良率的关键。DirectScan 方案通过 PointScan 靶向扫描技术、设计感知分析能力与产品特异性缺陷学习功能的融合,在保留电子束检测高灵敏度的基础上,实现了检测吞吐量的量级提升,同时破解了高难度场景的检测难题


该技术不仅解决了先进工艺节点下缺陷难识别、难检测” 的问题,更推动半导体检测从 “缺陷识别” 向 “工艺优化赋能” 升级,为下一代半导体制造提供了核心技术支撑和全新路径。

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