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瑞薩推具EtherCAT功能安全性RX微控制器
瑞薩電子(Renesas)日前宣布擴展其RX功能安全性解決方案,並推出其安全網路EtherCAT功能安全性(FSoE)應用軟體套件,這是半導體製造商在安全網路EtherCAT上支援功能安全性的第一款軟體產品。瑞薩的RX功能安全性解決方案是針對工業自動化應用產品的解決方案,可降低IEC 61508 SIL3認證(功能安全性的國際標準)的複雜性。
瑞薩全新的FSoE軟體,是以全球最大的工業乙太網路組織所出版的FSoE標準為基礎。開發人員除了收到RX微控制器(MCU)以及功能安全性支援和軟體之外,還可以獲得一套FSoE協定堆疊,通通包含在套件中,可加快內建FSoE工業設備的開發。這樣就能快速實現支援功能安全性所需的通訊功能,例如使用RX MCU來指示危險或緊急停止訊號的基本警報。
瑞薩IoT平台業務部副總裁Sakae Ito表示,隨著智慧化工廠的趨勢持續發展,自主的機器對機器(M2M)通訊,藉由工業乙太網路支援安全性實作的強大通訊匯流排系統,以及確保安全性和可靠度的備援系統設計,種種需求均日益成長。另外,藉由搶先體驗FSoE工業乙太網路標準的軟體,瑞薩將致力於加快功能安全性產品的開發以滿足此需求。
RX功能安全性除了先前支援建置RXv1和RXv2核心環境的MCU之外,現在也擴展支援到建置RXv3核心環境(例如RX72M,RX72N,RX72T,RX66N和RX66T)的各款MCU。使用者使用認證的軟體,不必再另行開發只用於特定MCU的功能安全性軟體,讓他們可以聚焦於開發自己的應用產品軟體。RX MCU使用者在開發具有功能安全性支援的設備時,還可以利用其現有的軟體資產,進而大幅減少整體開發時間。
非接觸3D現UI商機 開酷毫米波/AI手勢辨識潛力足
更直覺、便利的人機介面一直具有高度市場需求,手機的人機介面應用從按鍵及觸控晉升到不需接觸螢幕,非接觸式手勢隔空3D操控成為下世代的UI趨勢。新創公司開酷科技即運用毫米波(mmWave)與人工智慧(AI),整合通訊感測、處理器與AI加速器的系統單晶片(SoC),發表節能且即時的3D手勢辨識解決方案。相比觸控螢幕,開酷可以接收旋轉圖像等立體指令,技術潛力也獲得聯發科肯定而入股投資。
圖 開酷科技創辦人暨總經理王君弘。
技術/產品潛力獲聯發科入股
開酷科技創辦人暨總經理王君弘曾在美國科技業工作30年,期間在美國創業藍牙公司,回台後仍擔任美國老闆的顧問6年,隨後決定在台創業。開酷(KaiKu)一詞取自芬蘭文,意思是迴聲,呼應王君弘以雷達技術為主題創業。回顧創業歷程,王君弘坦言,找人才至今仍是一大挑戰。一方面其業界的人脈以美國地區為主,同時新創事業及新技術的開發皆需冒險精神,因此在台灣找尋合作對象或員工都不容易。然而近期開酷的技術在業界已受到肯定,甫完成的融資已獲聯發科入股。
毫米波/AI加速器助資料回傳穩定且即時
手機的操作不斷升級,無線的手勢辨識技術可以擴大手機操作的豐富性,增進使用者體驗。然而目前常見的手勢辨識方案透過相機鏡頭執行,但是相機本身的大功耗容易導致手機發燙,需要很強的CPU才能達到即時回饋的效果,並且若為配合鏡頭位置在螢幕正上方控制,手勢動作的範圍受限,造成使用者的不方面,尤其干擾遊戲操作。為改善傳統手勢辨識遇到的問題,王君弘便由豪米波雷達研發SoC新解方。
開酷的手勢辨識測技術核心為毫米波60GHz,開酷科技行銷總監林子超表示,基於此頻段為100GHz以下的頻段中可用頻寬最寬的選擇,硬體上可以使用57-67GHz範圍的頻段,而能清楚辨識短距離內的不同物體,如辨識出兒童手勢動作中的兩根手指。同時,60GHz的頻率傳遞距離較短,且若是訊號碰觸到其他物體時會快速衰減,因此可以避免單一手機的辨識受環境干擾。
此外,手勢辨識晶片的封裝中整合一發(Tx)三收(Rx)的天線,強化晶片的訊號接收功能,加上獨特的演算法換算成空間座標,達到3D定位的效果,因此能夠辨識手伸入螢幕中選轉影像等3D指令。除了毫米波技術,產品同時配備AI加速器與MCU電源管理功能。手勢透過AI的演算法辨識,而做為一個人機介面裝置(HID),開酷希望可以克服能源消耗的問題,並且確保資料運算的即時性,因而選擇使用AI加速器,盡可能在本地處理資料,並且重複使用數據,便能達到低耗能且資料即時回傳的目標。
晶片擬年底量產同時布局AIoT市場
電源方面,雖然手機皆有強大的電源管理系統,但是開酷仍在產品中放入MCU來管理電源,目的是布局AIoT市場。王君弘說明,例如做一個可以調亮度的電燈開關,或是咖啡機透過手勢操作,這類架構便宜、簡單的產品不會有很強的MCU。因此若是手勢辨識產品本身已有MCU,即可應用在這些聯網產品中,並且不只做電源管理,還可以執行簡單的軟體,為以後進軍AIoT市場鋪路。
此外,手勢辨識產品設計USB外接模組,可以做為手機的外接應用,有利於進入手機售後市場。目前此產品可以用於手機遊戲或VR操作,透過不需要接觸螢幕與反應即時等特性,配合現有的觸控螢幕,提供使用者更多元且良好的遊戲體驗。王君弘表示,開酷的測試晶片從天線改良、加入AI加速器、客戶討論等多次修改後,現在已研發至第三版,預計2020年底進行量產。
維護7奈米閘極多晶矽移除製程品管 NFET/PFET先進缺陷檢測上場
為了僅移除犧牲閘極而不影響源極和汲極,z方向上的氧化物和晶圓平面方向的閘極壁隔層材料被用於保護源極和汲極。如果壁隔層或氧化物介面中存在任何弱點,則源極或汲極就可能在該製程中受到侵蝕。當侵蝕狀況很嚴重並且導致整個源極/汲極被破壞以及鰭式場效電晶體(FinFET)失效時,此一缺陷就被稱為RX孔。優化製程條件以盡量減少或消除PFET和NFET鰭上的RX孔缺陷,是所有後閘極FinFET技術的一致要求。本文將說明針對7奈米技術節點中的這些缺陷類型,而開發實用在線檢測和檢視策略中所應對的挑戰和解決方案。
7奈米FinFET的RX孔監控難度高
針對7奈米FinFET的RX孔的監控作業,存在著非常大的挑戰,以下分成兩方面加以說明。
檢測系統要求高
為了充分監控RX孔,檢測系統必須能夠在PFET和NFET上持續一致地檢測到RX孔。在製程開發中,對P和N缺陷分別進行計數也有益於評估不同製程條件的影響。檢測系統還必須可以包容技術開發中內在的大幅度製程變化。寬頻電漿(BBP)系統根據其特定的型號可以在不同程度上滿足這些需求。這裡將討論29xx BBP系統用以監測7奈米技術開發的RX孔的結果及其局限性。
透過SEM識別特定缺陷類型
採用掃描式電子顯微鏡(SEM)對光學檢測系統所捕獲的缺陷進行檢視,對於識別特定的缺陷類型至關重要。在多晶矽閘極移除的監控步驟中,RX孔存在於較厚的氧化層之下,因此獲取該缺陷的電子影像極具挑戰性。此外,xy尺寸更加緊密,閘極的寬深比也高於先前的技術節點,這些對SEM檢視系統提出新的挑戰,因此本文也將討論本研究中所採用的SEM檢視解決方案。
善用29xx BBP系統 檢測和分類RX孔
以下說明採用29xx BBP系統時如何監測7奈米技術開發的RX孔,分成兩部分來加以說明。
寬頻電漿檢測
引入29xx BBP檢測系統改進了硬體和軟體,並為先進技術節點提供最高階的檢測解決方案。在研究中,使用電子設計自動化(EDA)軟體開發了自定義布林(Boolean)設計層,並將其作為檢測配方的一部分以提升NFET和PFET上的RX孔的檢測和分類。
圖1顯示了pRX孔平面圖與相關自定義設計片段的SRAM陣列範例,而圖2顯示一個邏輯pRX孔缺陷的範例。這個設計片段專門用於清晰地識別PFET(顯示藍色)和NFET(顯示紅色)鰭片。在陣列平面圖上可以看到,暗色和亮色水平線分別對應著PFET和NFET區域。雖然人眼很容易僅憑藉重複模式就可以識別SRAM中的PFET與NFET,但這對於如圖2中所示的邏輯區域因其設計布局的大幅度變化就無法識別。對這些邏輯缺陷進行N或P分類是透過將晶圓上的缺陷位置與設計中的相應位置進行比較,並且計算缺陷擴展邊界框(EBB)內的PFIN或NFIN自定義層密度來實現的,如圖2b正中間的虛線框所示。
圖1 顯示了pRX孔平面影像(a)和與其相關的自定義設計片段SRAM陣列(b)。注意在平面影像(a)中,亮線和暗線如何分別與(b)中的NFET和PFET鰭片相對應。
圖2 顯示了pRX孔平面影像(a)和與其相關的自定義設計片段(b)。在平面影像中,亮線和暗線對應於鰭片或STI。注意平面圖和設計片段沒有按比例顯示。
然而,對於陣列缺陷,因其間距更為緊密,EBB過大,所以不能準確地將缺陷進行P或N分類。因此,本研究利用了檢測配方中的一項名為Super Cell的新功能。該功能允許在SRAM陣列內分別對PFET和NFET進行單獨檢測,從而優化對每種元件類型的檢測。這項功能還可以用於缺陷分類以確定NFET與PFET RX孔的數量。
圖3顯示了NFET RX孔(nRX孔)的平面影像(a)和Super Cell的性能(b)。平面影像顯示了NFET(平面圖中的亮色)和PFET(平面圖中的暗色)之間的明顯光學差異。在Super Cell的結果中,PFET中心由白線強調顯示並過渡至顯示為黑色的NFET中心。請注意,演算法所實現的清晰分離。
圖3 一個nRX孔的平面影像範例(a)和Super Cell的結果(b)。很顯然Super Cell演算法能夠將NFET(亮)與PFET(暗)分開。這樣的分離可以優化對nRX和pRX的檢測,以及對pRX和nRX孔進行分類並估算兩者的比率。
SEM檢視
在這項研究中採用最新一代SEM設備因其具有較高的入射能量,這對於表徵和監控RX孔至關重要。為了進一步改善缺陷影像的對比度,灰階影像被轉換為彩色影像,這讓人眼可以更好地辨認缺陷。圖4a顯示了這種凸顯pRX孔的新型成像方法。彩色轉換的SEM影像中的下層鰭片結構會顯示為紫色色調,其中閘極溝槽則呈現為紅色/綠色色調。可以透過PFET鰭片中是否缺失紫色色調而對pRX孔做出辨識。為了更好地凸顯缺陷,如圖4b所示,還可以將自定義設計片段與SEM影像重疊。圖4b正中央的淺色長細框勾勒出有缺陷的鰭片。
圖4 顯示了pRX孔的在有(a)和無(b)自定義設計層疊圖的SEM影像。(b)圖中的淺色長細框強調顯示了有缺陷的PFET鰭片。
Super Cell助益檢測 蝕刻評估製程成效
接下來,透過Super Cell與傳統方法的比較,以及蝕刻批次拆分來說明檢測後的結果。
Super Cell與傳統方法比較
在加入Super Cell功能之前,只能憑藉傳統的光學屬性對SRAM中的PFET與NFET進行嘗試分離。使用局部對比度和灰階(分別指粗糙度和亮度),可以在一定程度上分離PFET和NFET。圖5a是由顯示成紅色的切割線分開的pRX(顯示成粉紅色)和nRX(顯示成綠色)兩個分類。須注意的是,在NFET分類中有許多SEM不可見(雜訊缺陷),但在PFET分類中卻沒有。當採用比PFET分類更為激進的訊號屬性時,可以有效地消除NFET中的這些雜訊缺陷。圖5b和圖5c中顯示了PFET和NFET之間的這種雜訊缺陷調諧的差異。雖然PFET與NFET分類策略看起來似乎運行良好,但它可能非常容易受到製程變化的影響。
圖5 (a)中顯示了採用傳統光學屬性對NFET和PFET進行分離。使用這種分離方法時,PFET(如(b)所示)和NFET(如(c)所示)可以分別單獨調諧,以解決其內在的雜訊。
圖6顯示了後續批次的結果。注意結果的逆轉,PFET中出現大量SEM不可見雜訊缺陷,同時一個pRX孔被錯分到NFET分類中。設置批次與後續批次的巨大分類差異可歸因於預期的製程變化以及開發中晶圓與晶圓的不同。檢測程式必須能夠容忍這些變化。
圖6 採用傳統光學屬性對後續批次進行NFET和PFET分離的結果。請注意與設置批次相比的逆向結果,現在PFET中出現比NFET更多的雜訊。
Super Cell功能中用於分離PFET和NFET的演算法在製程變化中更為穩定,因此不受不穩因素的影響。如圖5~6所示,當使用Super Cell將NFET與PFET進行分離時,該演算法採用位置計量並計算缺陷與NFET接近程度的分數。該屬性稱為Super Cell屬性#1,並取代光學屬性被用於建立NFET和PFET的分類。這種新分類的結果如圖7a所示。
須注意在圖的兩端是NFET與PFET的高純度分離,其間是可信度較低的nRX孔的狹窄過渡區域。這比圖5a中的應用更簡單,但真正的價值是傳統方法所無法實現的製程變化中的穩定性。相同的後續批次也採用Super Cell的程式進行檢測,其分類結果如圖7b所示。注意在設置晶圓和後續批次上所獲得的結果具有相似性。這樣的穩定性在評估製程拆分中是必不可少的,以保證檢測機台的誤差不會擴展到實驗設計(DOE)拆分分析之中。
圖7 採用Super Cell對設置(a)和後續批次(b)進行NFET和PFET分離的性能結果。注意對於兩片晶圓,分類的純度保持恆定,因而為評估DOE分拆提供了所需的程式穩定性。
蝕刻批次拆分的結果
這裡採用了POR(原條件)、氨和錘蝕刻三種候選蝕刻條件用以評估這個新的製程開發能力。「錘」蝕刻僅僅是較長時間的POR蝕刻,氨蝕刻則採用了與POR完全不同的化學反應。使用這個新方法,每個被捕獲的缺陷都被分為PFET、NFET、CND(無法決定)或STI(淺溝槽隔離,意味著無鰭片區)。檢測設備的這份詳細報告也包括了關於蝕刻分拆條件的額外訊息,若非如此,這些訊息則須要從SEM檢視影像的有限樣本中手動提取。
圖8顯示了不同製程條件下每種缺陷類型的相對缺陷數量,清楚地顯示出POR和錘蝕刻中NFET與PFET RX孔的比率相似,但氨蝕刻的作用則相反。該分析有助於為製程分拆提供快速的PFET與NFET反饋。
圖8 顯示不同蝕刻條件(POR、錘、氨)的缺陷計數比較。缺陷分類為NFET、PFET、CND(無法確定)或STI(非鰭片區)。
卓越檢測解決方案...