3nm技術の実用化、AIチップへの需要の高まり、そしてモバイルプロセッサの継続的な進歩に伴い、半導体製造はかつてないほどの高精度化の時代に突入しました。このような環境下では、ウェハ欠陥検査やEUVマスク検査といった重要な工程において、イメージングシステムに対する要求はますます厳しくなっています。
高速スキャン、広い視野範囲、高解像度画像で知られる時間遅延積分(TDI)カメラは、高度な検査機器に不可欠な構成要素となっています。しかし、その究極の精度は、画像不均一性ノイズの補正という重要な要素にかかっています。
国内有数の企業としてTDIカメラ半導体検査の信頼性向上を実現するDSNU/PRNU補正技術のプロバイダーであるTucsen Photonics社は、DSNU/PRNU補正において確固たる専門知識を培ってきました。本稿では、DSNU/PRNU補正の原理、進化、応用について解説し、高度なプロセス検査においてDSNU/PRNU補正が決定的な役割を果たす理由を探ります。
DSNUとPRNUの理解
理論上、イメージセンサーのすべてのピクセルは、暗闇でも照明下でも、同じ条件下では同一の反応を示すはずです。しかし実際には、製造上のわずかなばらつき、材料の不均一性、読み出し回路の不完全性などにより、ピクセルごとに差異が生じ、固定パターンノイズ(FPN)が発生します。
DSNU(暗信号不均一性)
● DSNUは、完全な暗闇の中でピクセルごとに異なるレベルの暗電流が発生する現象で、明るい点や暗い点、縞模様、または斑点が固定されて現れます。長時間露光や低照度撮影時に特に顕著になります。
図1-1:DSNUの最も典型的な現象の一つであり、画素の暗信号不均一性の特徴を明確に示している。
PRNU(写真反応不均一性)
● PRNUとは、均一な照明下における光電変換効率の画素ごとのばらつきを指します。原因としては、マイクロレンズのずれ、ダイオードのサイズの違い、ドーピングの不均一性などが挙げられます。PRNUは通常、輝度テクスチャ、バンディング、またはグリッド状のパターンとして現れます。
図1-2:PRNUの最も典型的な現れの一つであり、画素の光応答の不均一性の特徴を明確に示している。
DSNU/PRNU補正の仕組み
DSNU/PRNU補正の目的は、画素の個体差を抑制し、すべての画素が理想的な状態であるかのように動作させることです。補正後、画像の背景は均一な灰色に近づき、測定精度とデータ信頼性が向上します。
一般的なアプローチには以下が含まれます。
1. 静電気補正
暗視野およびフラットフィールドのキャリブレーションデータを用いて、画素固有の差異を補正する。この方法は簡便であるが、温度変化、デバイスの経年劣化、光源の変動に影響を受けやすい。
2. 冷却および温度制御補正
熱電冷却(TEC)を用いて暗電流とDSNUを抑制し、さらに多温度校正プロファイルを組み合わせることで、背景ノイズの均一性を安定させ、長時間の動作においても安定した性能を確保します。
3. AIを活用したリアルタイム補正(新たなトレンド)
FPGA/ISPサンプリングとAI駆動型動的アルゴリズムを活用し、補正係数をリアルタイムで調整します。このアプローチは、光の変動、温度ドリフト、画素の経年劣化に対応できるため、将来のハイスループット検査システムに適しています。
図2:DSNU/PRNU補正前後の結果を比較した。補正後、画像の背景は非常に均一になっている。
テクノロジーのトレンド
高度な半導体製造プロセスが進化を続け、AIアプリケーションによって牽引される最先端チップへの需要が高まるにつれ、業界は検査精度に対する期待値をますます高めている。校正技術もまた、従来の「完了後の調整」や「プロセス抑制」から、よりインテリジェントなリアルタイム校正へと移行しつつある。
半導体検査における課題
高度な半導体製造プロセスにおいては、背景の均一性が低コントラスト欠陥の検出可能性を直接的に左右する。
●明視野検査(低コントラスト欠陥)
ナノ粒子、リソグラフィ残渣、微細な傷など、ウェーハ表面の多くの欠陥は、背景ノイズとの差がわずか1~3%程度です。PRNUレベルが同じ範囲にある場合、欠陥信号は背景ノイズに埋もれてしまい、検出漏れにつながる可能性があります。
図3-1:DIC明視野モードにおける半導体検査画像の例
● 暗視野または低照度検査(極めて微弱な信号)
暗視野法は、背景ノイズよりも桁違いに小さい微弱な散乱信号に依存しています。DSNUは、暗い領域に偽の明るいパターンを生じさせ、欠陥と誤分類される可能性があります。フォトルミネッセンス(PL)やエレクトロルミネッセンス(EL)検査では、信号がわずか数十個の電子しかない場合もあり、わずかなDSNU残留物でも真の欠陥を覆い隠してしまう可能性があります。
図3-2:半導体の欠陥検査における代表的な暗視野画像
● マルチモード検査(複雑な条件下)
高度なシステムでは、複数の波長、角度、およびラインレートを組み合わせることがよくあります。しかし、DSNUとPRNUの特性は、これらのモードによって異なります。補正が動的に適応できない場合、特定の構成では検出精度が著しく低下します。
図3-3:マルチコンディション半導体システムにおける問題点の概略図
Tucsenの先進的なDSNU/PRNU補正技術
これらの課題に対処するため、Tucsen TDIカメラは、冷却、温度制御、高精度校正を組み合わせた完全なDSNU/PRNU抑制システムを採用しています。これにより、長時間の稼働、様々なモード、低照度条件下でも、安定した高精度な検査を実現します。
1. 高性能冷却および温度制御
● 高度なTECモジュールは、暗電流とDSNUベースラインを大幅に低減します。
● 精密な温度管理により、温度安定性を±0.5℃以内に維持し、長期運転中の校正値のずれを防ぎます。
図4-1:Tucsen製TDIカメラにおける冷却前後の背景均一性の比較
2. 高精度校正
● 数百種類の校正プロファイルを保存し、切り替えることで、多波長、多角度、多周波数モードに対応します。
● 例えば、Gemini 8K TDI SMOSカメラPRNUは0.124%という低さを実現し、DSNU(10ビット)はわずか5.8 e⁻で、1%未満のコントラストの欠陥を解像するのに十分です。
図4-2:TucsenのTDIカメラソフトウェアにおけるPRNU/DSNU補正のユーザーインターフェース
展望:補助技術からコア技術へ
半導体製造技術の進歩に伴い、DSNU/PRNU補正は補助機能から検査精度の中核となる要素へと進化を遂げた。
Tucsen Photonicsは、次世代補正技術への投資を継続し、高精度化、インテリジェントな適応機能、そして幅広い応用分野への対応に注力しています。この取り組みは、半導体製造における国内の自立とグローバルな競争力の両方を支えるものです。
AI、IoT、自動運転といった分野からの需要の高まりに伴い、検査精度に対する要求は今後ますます高まるだろう。基礎的な補正技術を習得した企業は、半導体業界全体の進歩を牽引する上で優位に立つことができる。
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2025/09/17