IC的製程簡單來說，是在矽晶圓上製造出一個電路構造，其中包括許多半導體元件，以及彼此連接的金屬線等。這個製造過程極其複雜，因為我們必須在晶圓上放上各式各樣的材料，並將材料做成想要的電路圖案，需要使用的製程包括微影、蝕刻、沉積等等。而微影貫穿整個IC製程，是極為關鍵的製程技術。

 

微影製程是將電路圖案，透過已刻好圖案的光罩及光阻，「轉印」到晶圓上的過程。舉例來說，在已有一層二氧化矽薄膜的晶圓上（見下圖），我們希望在特定位置蝕刻出一個洞，方法便是先在二氧化矽上塗布一層光阻，接著在上方放著光罩，光罩上大部分地方都是遮住的，只有在洞的位置可以讓光通過。照光之後，被光照過的光阻會變得容易溶解，接下來把該處的光阻以顯影液溶解掉，然後進行蝕刻，就可以只蝕刻到該特定位置的二氧化矽，其他地方的二氧化矽會被光阻保護著。等到蝕刻完畢，將剩餘的光阻清除，就完成了一次微影製程。

 

簡易的微影製程示意圖，主要就是將電路圖案「轉印」到晶圓上的過程。（圖／簡克志、孔瀞慧繪）

 

這是一個簡單的例子，在真實情況中，光罩上會有密密麻麻極為精細的電路圖案，不會只有一個洞；整個製程因為需要堆疊上各式各樣的材料，所以至少得做六次以上的微影，且每次使用的光罩都不一樣；此外，光阻也不一定是照光會變得比較容易溶解的「正光阻」，也可以是照光反而會變得堅硬的「負光阻」，端看製程需求而定。

 

 

 

現在已經針對這類問題提出許多「解析度增進技術」（Resolution Enhancement Technology, RET），其中一項最主要的技術是「多圖案微影」，也就是將同一個圖案分成兩個以上的光罩，雖然這代表必須做兩次以上的微影曝光，但每個光罩上的洞和洞之間的距離會拉大，就可以避免線黏在一起。

 

多圖案微影，目的是為了避免因為線寬太細太密集導致的繞射現象，但是也有成本高和光罩對不準的問題。（圖／方劭云提供，簡克志改作）

 

當光罩必須分成兩個以上時，這幾個光罩的圖案如何設計分配，是方劭云的研究主題之一。多圖案微影在設計光罩時會有許多條件，比如兩個洞的距離如果太小，就要分在不同光罩上，以不同顏色表示。另外，每個光罩在同一個局部區域的孔洞分布比例最好差不多，這樣曝光結果會比較完美，稱為「顏色的平衡度」。方劭云說：「我們從一開始的考量如何著色，後來慢慢開始考量顏色的平衡，現在又進一步考量怎麼在設計階段就注意顏色的平衡。」

 

 

多圖案微影有一個致命缺點—當光罩一多，就不容易對準。所以，雖然理論上既然有了多圖案微影，線寬再小都不怕，反正把光罩數量往上加就好；但實際上，不同的光罩不可能每一次放置的位置都完全一樣．一定會有一點對不準，光罩數量愈多，對不準的問題就愈嚴重，方劭云說：「多圖案微影做到四個光罩就已經很不準了。」

方劭云的另一項主要研究「自對準多圖案微影」（Self-Aligned Multiple
Patterning, SAMP），目的就是解決這個問題。這個做法巧妙地利用沉積與蝕刻技術，先製造出又細又密集的一排排「牆壁」，再用光罩將所需的圖案製作出來。這樣做的最大優點，在於細細的線並不是用光罩曝出來的，因此不會發生光罩對不準的問題。方劭云並且補充這個做法的另一個優點，就是後續以光罩製造所需圖案時，即使位置歪了一點點也沒有關係。

 

自對準多圖案微影圖解。（圖／方劭云提供，簡克志改作）

 

 

方劭云的另一個研究「定向自組裝技術」（Directed Self-Assembly, DSA），使用團狀共聚物（Block Copolymer）做為微影製程的材料，也對於增進解析度有很大的幫助。團狀共聚物會包含兩種材料A、B，一開始這兩種材料會在共聚物中隨機分布，然而在經過加熱後，兩種材料會各自聚在一起，形成特定的分布形狀。

舉例來說，在聚苯乙烯-聚甲基丙烯酸甲酯（PS-PMMA）這種材料中，當「聚苯乙烯」較「聚甲基丙烯酸甲酯」少時，加熱後的聚苯乙烯會自動聚成好幾條直徑只有幾奈米的圓柱體，分布在聚甲基丙烯酸甲酯之中，並且會根據整體的形狀，自動產生間隔；若兩種材料組成一樣多，加熱後則會交錯排列，像千層蛋糕一樣。方劭云解釋：「製造出來的圓柱體可以做成導通孔，一排一排的結構則可以做金屬線。」團狀共聚物材料這種特殊的性質，使得材料自己形成製程想要的細小尺寸，並且還自己隔開一個距離，完成微影製程中最困難的部分，製程人員只要在所需的地方打洞，填入這類材料，就可以得到比洞還要細小的結構。

 

DSA跳脫了傳統使用光罩的微影製程，不同的團狀共聚物得到的圓柱體大小、間隔也不盡相同。方劭云說：「這個做法著重的是材料的研發，也是微影製程未來很重要的發展角度。」

方劭云進一步說明，DSA對於電路設計會產生新的限制，因為圓柱體的分布有一定的規則，因此在選擇填洞位置及尺寸、形狀時，必須考慮圓柱體的分布特性。舉例來說，洞的形狀最好是方形或長方形，不能有不規則形狀．否則圓柱體產生的位置可能不夠準確。

 

 

在做IC設計時，必須符合所謂的「設計規範」，包括線和線之間的距離、線寬的最小尺寸、元件彼此不可短路等。方劭云說：「這類規範有上百條，都是設計時必須滿足的。」然而一個電路板上可能有高達上百萬個元件，要找出可能會違反設計規範的地方（Design Rule Violation, DRV）非常困難，因此這項工作需要人工智慧來幫忙。

方劭云舉例說，在做IC設計時，第一步是先擺放元件，第二步則是依據需求把元件之間連上金屬線。理想的狀況下，元件的擺放方式必須讓之後連線時不會出現DRV，「但這非常困難，因為擺元件與連金屬線是兩個分開的步驟，在擺的時候根本不知道線會怎麼繞。」所以，我們需要用機器學習的方式，訓練出一個能夠預測DRV會在哪裡出現的模型。

在訓練模型時可以先納入某些直觀的特徵，例如元件接腳密度愈高，出錯機率就愈大。另一個做法就是先把整個電路先切分成許多較大的範圍，粗略的連線看看是否會出錯。此外，方劭云的團隊也發現某些元件擺放的方式特別容易發生DRV，因此也納入訓練模型中。

人工智慧與機器學習在製程上的應用，還包括了改進光罩設計，補償在光罩孔洞邊邊角角會發生光量不足的問題（稱為光學鄰近效應）；另外也可以協助導通孔的設計，應用非常廣泛。

國立臺灣科技大學電機系副教授方劭云獲得科技部109年度吳大猷獎。（圖／簡克志攝）

 

 

儘管有上述這些技術研究，然而近期微影製程正在迎接的，是另一項極重要的進展—13.5奈米的極紫外光光源（Extreme Ultraviolet, EUV）。這種波長極小的光，直接暴力解決了繞射問題，不需要使用多圖案微影技術，就能製造出最小達7奈米的線寬。

不過，為了遵循摩爾定律（註1），半導體製程未來還得將元件不斷縮小下去，根據「國際設備和系統藍圖」（International Roadmap for Devices and Systems, IRDS）這個組織的製程建議，在金屬線寬8奈米以下可以使用EUV搭配雙圖案微影，在更小的尺寸則建議使用EUV搭配DSA。換句話說，這些微影技術可以相互配合，來達成縮小元件的目標。

那麼，這些微影技術真的可以讓我們一直跟著摩爾定律走下去嗎？方劭云說：「如果我們的目標是『遵從摩爾定律』，那還有一些技巧可以使用，例如把電晶體堆疊起來，或是改變電晶體的結構。」另一方面，線寬最終還是會遇到極限，可能在1奈米左右，「或許我們到時候真的得使用量子電腦。」方劭云說，未來的變化現在難以預測，不過這也讓研究人員永遠不愁有新的題目可以鑽研！

 

註1：摩爾定律來自英特爾創始人之一摩爾（Gordon Moore）於1965年所發表的一份觀察報告，內容指出積體電路單位面積上可容納的電晶體數目，約每隔兩年便會增加一倍。