CMP（化学机械抛光）过程中实时监测表面形貌变化对於保证工艺质量至关重要，多种技术可用於实现此目的，包括在线表面形貌测量、虚拟计量和Run-to-Run (R2R) 控制等. 这些方法各有优缺点，适用於不同的应用场景。
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在线表面形貌测量
在线表面形貌测量技术能够在CMP过程中实时获取晶圆表面的形貌数据，实现对抛光过程的动态监控和调整。高分辨率轮廓测量技术能够满足对表面形貌的测量需求。通过实时监测表面形貌，能够及时发现并纠正抛光过程中的问题，提高CMP工艺的稳定性和一致性。基於共同路径相移干涉术的新型干涉方法可用於CMP抛光垫表面的原位评估。动态衬垫监测系统 (DPMS) 通过摆臂色散共焦系统测量抛光垫的表面形貌。
表面化学机械抛光工艺
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虚拟计量
虚拟计量是一种基於模型预测的实时监测方法，通过建立精确的CMP过程模型，可以预测抛光过程中的表面轮廓演变。这些模型可以基於神经网络，或其他机器学习算法，利用已有的工艺数据和传感器信息，实时预测晶圆表面的形貌变化。虚拟计量可以应用於先进过程控制（APC），实现对CMP过程的实时监控和调整。在半导体制造中，虚拟计量 (VM) 旨在使用晶圆製造过程中的处理信息来预测產品物理质量测量。来自生產设备上各种传感器的过程状态参数用於準确和可靠地预测过程结果，并且已经考虑了几种深度学习方法，包括卷积神经网络 (CNN)。
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Run-to-Run (R2R) 控制
Run-to-Run控制是一种常用的CMP工艺控制方法，通过对每一批次晶圆的抛光结果进行反馈，调整后续批次的工艺参数，以实现对过程漂移的补偿。儘管R2R控制不能直接提供实时的表面形貌监测，但它可以利用离线测量数据，间接反映抛光过程中的形貌变化，从而实现对CMP过程的优化控制。基於深度强化学习的R2R控制能够有效地应对CMP过程中的不确定性和变化。模糊模型可用於构建智能R2R预测控制器。
其他监测技术
除了上述方法外，还有一些其他的监测技术可以用於CMP过程中的表面形貌变化监测：
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光学方法
光学干涉、椭偏仪等光学方法可以用於测量薄膜的厚度和表面粗糙度，从而间接反映表面形貌的变化。相移干涉术 (PSI) 是一种广泛使用的光学计量技术，用於精确的表面粗糙度测量、折射率映射和其他光学参数评估。
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声学方法
声学显微镜可以用於检测亚表面缺陷和测量薄膜的弹性模量，从而间接反映表面形貌的变化。
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原子力显微镜 (AFM)
AFM可以提供高分辨率的表面形貌图像，但通常不适用於在线实时监测，更多地用於离线分析和表徵。原子力显微镜 (AFM) 图像显示，化学机械抛光 (CMP) 工艺可有效降低材料的表面粗糙度。
CMP前后表面原子力显微镜图像
原子力显微镜 (AFM) 图像显示，化学机械抛光 (CMP) 工艺可有效降低材料的表面粗糙度。CMP之前，表面粗糙度较高，CMP之后，表面粗糙度显著降低。
总结
CMP过程中的实时表面形貌监测是一个复杂且具有挑战性的问题。需要综合考虑测量精度、测量速度、成本和适用性等因素，选择合适的监测技术和控制策略。随着半导体技术的不断髮展，对CMP工艺控制的要求也越来越高，需要不断创新和优化监测技术，以满足先进器件的製造需求。通过整合统计过程控制和工程过程控制，可以进一步优化CMP过程，特别是在多產品、多工具的生產环境中。摩擦系数 (COF) 的实时监测可以评估金属CMP过程中抛光垫表面的响应与材料去除率之间的相关性，从而检测过程异常。
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