长期以来，电脑、手机以及一些汽车应用一直是推动半导体器件增长的动力。这些传统市场的发展也在加速催化对各种相关新应用的需求，包括人工智能(AI)、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、机器人技术、医疗传感器以及更先进的汽车电子产品，而以上各种应用的发展又刺激了对各类半导体的需求，包括逻辑芯片、控制IC、图像传感器以及MEMS组件。

　　电脑、手机或汽车应用都需要各种类型的传感器(例如图像传感器和/或MEMS传感器)来感知周边环境并提供客户需要的核心功能。

　　在这种情况下，近年来传感器的需求呈现出强劲的两位数增长，这对于成熟市场来说颇为不易。2018年，MEMS和传感器在整个IC市场的占比超过了10%。根据法国市场调研公司Yole Développement的《2020年MEMS行业报告》，到2025年，MEMS器件的出货量预计将从2019年的240多亿翻倍至500多亿。

机遇与挑战并存

　　 传感器，尤其是MEMS器件的市场机遇也面临着制造方面的挑战，具体包括：

   晶圆尺寸过渡：目前图像传感器制造使用的是300mm晶圆，而MEMS器件的制造将在不久的将来从小直径晶圆转移至300mm晶圆。所有晶圆制造厂都面临边缘不连续性的问题，而这个问题在晶圆尺寸提升至300mm后会更难解决。

   加工：MEMS和逻辑CMOS的晶圆加工是完全不同的。在加工MEMS晶圆时，器件制造商可能需要用到双面抛光晶圆、带薄膜的空腔晶圆、需特殊传动的临时键合晶圆、单晶圆清洗、结构释放刻蚀和斜面工程技术。

   深度反应离子刻蚀(DRIE)：MEMS器件生产需要降低斜率、更好的关键尺寸和深度均匀性以及其他与集成和覆盖相关的半关键刻蚀工艺。另外，对未来的MEMS制造来说，提升分辨率和生产率也非常重要。

   等离子体增强化学气相沉积(PECVD)的特殊要求：MEMS制造对沉积过程中的应力控制有极高的要求并可能需要低温加工技术。

   压电材料：有越来越多的压电材料被用来实现MEMS器件的功能。但对于制造设备来说，这些材料属于具有独特特性和制造要求的新物质。钼(Mo)和铂(Pt)等电极材料可用于避免在压电层极化过程中产生不均匀的电场。

   晶圆尺寸的影响：任何刻蚀都要面临边缘不连续性以及由其导致的边缘反应物、钝化和鞘层梯度(图1)。

图1：300mm逻辑、存储器和MEMS制造商都面临边缘的不连续性问题。

　　腔室和晶圆之间的温度差会导致温度的不连续性，这种不连续性又会导致钝化梯度。材料(或化学)的不连续性和反应物梯度会导致化学物质吸附速率出现差异。除温度梯度以外，晶圆边缘反应物消耗量和副产物排放速率的变化也会导致吸附速率发生变化。在晶圆的边缘，从偏置表面到接地或悬浮表面的变化也会导致等离子体壳层弯曲并进而改变离子相对于晶圆的运动轨迹。

　　任何晶圆的刻蚀都涉及边缘不连续性，而且随着晶圆尺寸提升至300mm，这些问题对良率的影响会更为显著。对300mm晶圆来说，外层8mm边缘的表面积占比可达10%左右，即使是外层2mm边缘也几乎占据晶圆表面积的3%，依然具有不可忽视的影响。

升级MEMS制造的策略

　　针对MEMS器件制造领域的挑战，最常采用的是三管齐下的升级策略：

   ● 利用先进技术升级MEMS加工能力，例如深硅刻蚀(DSiE)、PECVD和光刻胶去除技术。

   ● 用各种手段解决客户的高价值挑战，包括投资材料科学研究、减少开发时间、延长设备的生命周期以及更顺利地实现晶圆设备从200mm到300mm的过渡。

   ● 提供工具助力客户进行MEMS开发和工艺优化。

　　VECTOR现在使用的增强型原子氟源能为工艺腔室提供更高浓度的自由基，由此提升效率并缩短腔室清洁时间。专为VECTOR研发、用于减少缺陷的套件也为之带来众多改进，包括增强的负载锁定气流、LTM阻尼器、伺服冷却功能、基座传动装置、自动晶圆对中(AWC)等。

　基于协作的工艺优化

　　在通过设备改进提升晶圆相关性能的同时，晶圆厂也必须优化其工艺流程以提高可靠性、产量和良率。新流程的开发可能需要经历多个“构建和测试”周期，因此其时间和金钱成本会比较高。

图2：使用器件建模和虚拟制造平台的反馈可以实现工艺优化以改善MEMS的制造和设计

　　基于MEMS+®或CoventorWare®(包含CoventorMP® MEMS设计平台)的MEMS器件设计可以作为工艺优化(参见图2)的第一步。

　　上述设计过程的第一步是输入材料特性和工艺描述。然后通过导入MEMS布局或根据MEMS+组件库的参数元素进行组合即可创建器件模型。MEMS+用户可以通过组合高级有限元或特定于MEMS的基本构成要素实现完整的设计。创建器件模型后即可将其导入MEMS+执行仿真试验。随后可将MEMS设计的降阶模型导入MathWorks或Cadence环境执行系统或电路仿真试验。前述所有形式的模型都可以用3D展示。

　　MEMS+3D模型还可以被转移至CoventorWare。CoventorWare使用专门的预处理器，并设有针对MEMS器件优化的网格划分选项。该工具包含一套适用于各种MEMS物理建模的现场解决工具，其中涵盖了耦合机电、静电、压电、压阻和阻尼效应。它还支持封装效果分析，具体实现方法包括直接模拟封装和基板的热机械行为，或使用第三方FEA工具将基底形变导入MEMS+器件模型。

　　上述步骤完成后可以用SEMulator3D®在MEMS设计上执行虚拟制造和工艺建模。SEMulator3D可基于一系列单元加工步骤创建虚拟3D半导体器件模型。通过使用集成了工艺流程的完整模型，SEMulator3D可以预测工艺变更对下游过程的影响，因而晶圆厂无须再进行“构建和测试”。虚拟制造技术可用于运行数字化实验设计(DoE)生成虚拟计量数据，并针对设计给出反馈。

　成功的方向

　　我们可以通过一项高级MEMS陀螺仪研究案例来展现工艺优化的概念。MEMS陀螺仪的结构很复杂，任何工艺缺陷(例如沟槽侧壁角度和轮廓误差)都会导致交叉耦合和器件故障。

　　音叉陀螺仪的驱动件和传感模块应完全正交。工艺缺陷通常会导致驱动件发生偏离设计意图的振动，而这种振动正是导致正交误差(QR)的一大原因。

　　在过去，陀螺仪可以容许微小的倾斜(约0.1度)，但如今的高级陀螺仪可以容许的误差则要小得多。良率高低的差异可能就是由于沟槽设计中微小的斜率误差或其他不理想因素。然而，使用传统的SEM计量技术又难以精确测量这种极其微小的斜率。在这种情况下，要想保证性能，就必须制造出完整的器件进行测试，并基于测试结果进行工艺开发，而这整个过程要循环多次才能推断出真正满足要求的刻蚀工艺。

　　很明显，上述开发过程非常适合用虚拟模型处理。通过将斜率纳入虚拟模型可以精准确定斜率变化带来的各种影响，包括对器件性能的影响。此外还可以根据测得的性能数据对虚拟模型进行校准以及通过仿真测试确定斜率。使用这一技术可以缩短制造工艺的开发时间并提高良率。

　　上述概念已被实际应用于开发一款高级MEMS陀螺仪并成功提高了良率(图3)。

图3：在实际应用中通过工艺优化将良率损失从35%降低到了不足1%。

　　良率在优化前和优化后的巨大变化(从大约65%提升到99%)部分是由于能够建模并了解斜率对器件性能的影响。通过设计一种新的计量技术来更准确地测量测试晶圆的斜率也可以达到同样的效果。