隨著5G、電動車、再生綠能、航空等科技發展，化合物半導體的重要性也隨之提升，但是，化合物半導體的發展十分依賴智慧製造能力，智慧檢測公司科磊（KLA）主要是利用AI進行AOI智慧檢測良率，透過AI判斷是否為Killing的缺陷。科磊區域產品行銷經理周發業參加由鴻海研究院與國際半導體產業協會（SEMI）共同舉辦的NExT Forum，並於會中分享相關檢測技術。以下為精彩演講內容摘要：

零缺陷要求的車用半導體

相較於一般的半導體產品，車用半導體產品對於產品的要求極為嚴謹，甚至到達了零缺陷的高標準，以保障使用者的生命財產安全。因此，在車規產品的驗證與品管上，不僅測試環境更加嚴苛、測試項目也更廣泛，更是要求在產品生產過程中，必須要有長期穩定且高品質的製造過程，以確保安全性。

因此，掌握即時監控與回饋檢測技術的半導體設備大廠，科磊（KLA）在車用半導體上也就扮演了極為重要的角色。

碳化矽元件的利與弊

擁有寬能隙材料特性的碳化矽元件，是目前車用半導體界的一顆新星，不僅能有效降低導通阻抗、提升開關速率，同時也具備了能快速散熱且有效降低系統成本等優異特性，這也為電動車產業開啟了一片藍海。

但是，碳化矽元件的缺陷密度遠高於矽元件，甚至達百倍以上，如果要將碳化矽元件應用到車規產品上，這將會是個巨大的挑戰。

這些隨機產生的缺陷，主要從切割成基板時就已經存在，且隨著磊晶與製造過程一路向上轉移到元件，並對元件的可靠度造成極大影響。因此，工程師需要了解隨機產生缺陷的生成原因，才能有效降低缺陷密度，也需要更多的可靠度測試與burn-in以確保元件的可靠度。

此外，在製造過程中產生的缺陷，如plasma etching就是很好的例子。由於溝槽型的碳化矽元件相較於平面型的碳化矽元件，擁有更低的導通阻抗，但是，蝕刻溝槽時會產生製程缺陷，因此，在溝槽底部需要做成圓弧狀，以降低閘極氧化層因為拓撲（topology）所造成的過高電場，進而影響閘極氧化層的可靠度，這些缺陷都需要在晶片生產過程中隨時被監控與檢測。

透過非破壞性檢測以提升生產品質

碳化矽元件的主要生產成本來自基板與後續的磊晶製程，從基板到磊晶的過程中有一道製程是buffer layer，它是控制缺陷密度的重要關鍵。透過非破壞性的檢測技術來監控缺陷就是製程的關鍵環節，KLA的Candela 8520可提供相關的檢測技術，主要利用雷射光，針對尚未圖形化的晶圓提供非破壞性的缺陷檢測系統，並建有許多不同的檢測技術可檢測缺陷，並隨時擴充缺陷資料庫。

Candela 8520也內建機器學習（Machine Learning）針對缺陷進行分類，更可以接受工程師針對故障分析提供device corrective actions以提高製程品質。

除了針對非圖形化的晶片做檢測，KLA也針對已圖形化的晶片做非破壞性的檢測，並將這些結果統整做系統性的分析，在defect review時做成3D圖表，讓工程師更容易掌握缺陷對元件的影響，同時降低晶片生產過程中的風險。

擁有非破壞性檢測機台除可快速掌握缺陷的影響外，儀器商的領域知識（know-how）也是協助業者達成技術突破的重要因素。透過與儀器商的溝通交流，半導體生產商可以更進一步提早掌握缺陷的生成原因，並即時因應。

碳化矽元件是現在最熱門的車用半導體元件之一，除了優異的材料特性與元件性能外，如何確保生產品質降低缺陷密度是半導體廠能否跨入車用半導體的重要技術門檻。透過非破壞性檢測技術，KLA為半導體廠有效監控缺陷，進一步確保車規產品的可靠度。（蕭逸楷編譯）

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