11 марта 2016г.
В настоящее время годовой оборот совокупного мирового производства интегральных схем составляет более $100 млрд., около $200 – 300 млн. (не менее 0.3 – 0.4% всех затрат производства) затрачивается ежегодно в развитых странах на проведение операций измерения размеров для последующей разбраковки продукции в условиях автоматизированного поточного производства на предприятиях микроэлектроники. Главной особенностью измерений объектов микро- и нанометрии является предельная малость измеряемых размеров и связанная с этим необходимость использования микроскопа (в основном, электронного) в качестве инструмента сравнения. В этих случаях измеряется фактически не физический объект – элемент интегральной схемы, но лишь его увеличенное изображение. Последнее справедливо и для сканирующей электронной микроскопии (СЭМ), и для атомно-силовой микроскопии (АСМ).
Несмотря на разнообразие применяемых методик микроскопии, достоверность полученных измерительных результатов, в частности, при разбраковке изделий остается достаточно низкой. Это объясняется в ряде случаев такими причинами как влияние шумов видеосигнала, остаточная нелинейность развертки, проявляющаяся в ходе собственно измерений (а не только при калибровке увеличения), свободные параметры, т.н. «скрытые» свободные параметры и т.д. и т.п. В общем случае основная проблема заключается в разнотипности получаемых данных и, как следствие, в сложности их сопоставления для всестороннего анализа с целью получения изображений, объединяющих информацию как о форме и расположении объектов на поверхности и в объеме материала, так и об их качественном составе. При этом наилучший результат достигается с помощью фильтрации входных сигналов разнотипных данных и их последующего совмещения как единого 3D-изображения.
Проведенный анализ современных методов и средств измерений критических размеров изделий МЭ в процессе межоперационного контроля качества с помощью АСК в условиях автоматизированного производства показывает, что в ходе технологического процесса (ТП) производства изделий МЭ для повышения выхода годных используются автоматизированные системы контроля (АСК), реализующие все виды контроля качества (Рисунок 1). АСК позволяет реализовать активный технологический контроль; оперативный поиск причин некондиционности объектов; оперативный сплошной контроль; значительное повышение надежности контрольных операций, особенно при большом их объеме; совместимость с другими производственными системами.
При этом число контрольных операций
особенно велико на этапах межоперационного контроля, особенно после наиболее
сложных, нестабильных операций ТП, характеризующихся высоким уровнем
дефектных объектов. Введение
межоперационного контроля позволяет изъять забракованные объекты с технологической линии, тем самым устранить затраты на заведомо некондиционные объекты производства до начала следующей операции, выявить причины появления дефектов и принять меры по их устранению
или произвести изменение технологии с целью повышения стабильности ТП, или учесть
возможность отбраковывания небольшой части объектов путем запуска в производство большого
объема изделий,
тем самым, гарантируя стабильность ТП и воспроизводимость показателей качества в пределах
партии и между партиями для необходимого количества изготавливаемых объектов. Причем выбор контрольно-измерительных средств определяется контролируемыми показателями
качества, заданными
для конкретных операций
Так, планарную информацию об объекте получают
как с помощью АСМ, так и с помощью СЭМ, ВИМС или растровой электронной микроскопии (РЭМ). АСМ оперирует модулем отклонения твердого
зонда от поверхности
образца и используется для получения
изображения и рельефа поверхности безотносительно элементного
состава образца. РЭМ использует так называемый «электронный зонд», что позволяет получить изображение подповерхностных областей
образца, но такие изображения не позволяют
разделить рельеф поверхности и образования из других
элементов в подповерхностной области. В этом случае информацию о составе образца получают
на базе РЭМ при анализе возбужденного рентгеновского излучения
или Оже- электронов. Использование рентгеновского метода в сочетании с базовой методикой РЭМ позволяет получить достаточно информации для создания 3D-изображения образца. Но разнотипность получаемой иноформации делает интерпретацию несовмещенных результатов довольно трудоемкой и не всегда однозначной.
Как следует из источников, несмотря
на достаточно высокий технологический уровень всего спектра применяемых для межоперационного контроля средств
и методик, при подходе к нижнему порогу чувствительности
достоверность получаемых результатов измерений снижается. С учетом
тенденции к уменьшению линейных
размеров элементов МЭ снижение достоверности измерений становится критичным, в частности при разбраковке серийных
и опытных изделий
по следующим причинам.
Во-первых, в ряде случаев, невысокая
достоверность изображения краевых
областей объектов и мелких деталей объясняется влиянием шумов видеосигнала; остаточной нелинейностью развертки, проявляющейся в ходе собственно измерений (а не только при калибровке увеличения), свободными параметрами, т.н. «скрытыми» свободными параметрами и т.д. и т.п. Во вторых, центральной проблемой является разнотипность получаемых данных и, как следствие, сложность их сопоставления для всестороннего анализа
с целью получения изображений, объединяющих информацию как о форме и расположении объектов
на поверхности и в объеме материала, так и об их качественном составе.
Для разрешения существующей проблемной
ситуации необходимо разработать средства комбинации различных двумерных и одномерных информационных массивов, позволяющих получить на выходе
3D- изображение, где цвет отвечает
за качественный состав
элементов представленных в данном объекте.
На основе проведенного анализа была проведена формализации проблемы осуществления непредвзятого 3D-рендеринга с целью повышения достоверности измерений при разбраковке изделий
МЭ. Как известно, любое графическое представление объектов
3D сцены в связи с ограниченностью вычислительных ресурсов является приближенным решением
специального интегрального уравнения – “уравнения рендеринга”:
𝐿out p, w = Lemitted
p, w + Omega BRDF p, w, w′ Lin p, w′ cos n, w′ dw′, (1)
где:
Lemitted(p, w) – количество энергии света, излучаемого из точки p в направлении вектора
w;
BRDF(p,w,w^' ) – двунаправленная
функция отражательной способности поверхности, которая
показывает
количество энергии, передаваемой в ходе отражения света в точке p из w’ в направлении w (зависит от свойств материала поверхности);
Lin(p,w^' ) – количество энергии света, пришедшего в точку p с направления w’;
cos(n,w’) – косинус угла между нормалью поверхности в точке p и “входящим” направлением w’.
После обработки
требований происходящих из проблематики и в результате развития алгоритмов на основе приведенного выше уравнения
рендеринга, был разработан алгоритм улучшенной трассировки путей по методу Монте Карло (см. Рисунок 2) и сформированы дополнительные требования к программному комплексу для разбраковки изделий МЭ в рамках
АСК.
Список литературы
1. G. Singer. The History
of the Modern Graphics
Processors. Март, 2013. [Сайт]. URL: http://www.techspot.com/article/650-history-of-the-gpu/ (дата обращения: Апрель, 2013)
2. U. o. F. Computer
Science Department. Advanced Computer
Graphics. Path Tracing.
2011. [Электронный ресурс]. URL: http://cg.informatik.uni-freiburg.de/course_notes/graphics2_09_pathTracing.pdf (дата обращения: Февраль, 2013)
3.
C. team. What is ray tracing?. 2008. [Сайт].
URL: http://www.codermind.com/articles/Raytracer-in-C++- Introduction-What-is-ray-tracing.html (дата обращения: Февраль, 2013)
4.
K. J. T., "The Rendering Equation," in Proceedings of the 13th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, 1986.
5. В. Фролов
и А. Фролов. Ray Tracing. [Сайт]. URL: http://www.ray-tracing.com (дата обращения: Январь, 2013)
6.
Z. Wu, F. Zhao, and X. Liu, "SAH KD-tree
construction on GPU," in HPG '11 Proceedings of the ACM SIGGRAPH
Symposium on High Performance Graphics
, New York, NY, USA, 2011, pp. 71-78.
7.
I. Wald, S. Boulos, and P. Shriley,
"Ray tracing deformable scenes using dynamic bounding volume hierarchies," ACM Transactions on Graphics (TOG),
vol. 26, no. 1, p. ArticleNo6, Jan. 2007.
8.
P. Djeu, et al., "Razor: An architecture for dynamic multiresolution ray tracing," ACM Transactions on Graphics (TOG) , vol. 30, no. 5, p. ArticleNo115, Oct. 2011.
