第2章 半導体デバイスの信頼性検証 半導体品質・信頼性ハンドブック Semiconductor Quality and Reliability Handbook 第2章 半導体デバイスの信頼性検証 2.1 半導体信頼性の基礎知識 .....................................................................................................2-2 2.1.1 信頼性を表す尺度 ......................................................................................................2-2 2.1.2 信頼性解析に用いられる分布 ....................................................................................2-4 2.1.3 半導体デバイスの故障パターン .................................................................................2-7 2.1.3.1 半導体デバイスの故障領域 ...........................................................................2-7 2.1.3.2 初期故障 ........................................................................................................2-7 2.1.3.3 偶発故障 ........................................................................................................2-9 2.1.3.4 摩耗故障 ......................................................................................................2-10 2.2 半導体の信頼性検証 ..........................................................................................................2-12 2.2.1 信頼性検証の基本的な考え方 ..................................................................................2-12 2.2.1.1 開発段階における信頼性検証......................................................................2-12 2.2.1.2 試作段階における信頼性検証......................................................................2-12 2.2.1.3 量産段階における信頼性検証......................................................................2-13 2.2.2 開発・設計段階の信頼性 .........................................................................................2-14 2.2.2.1 ゲート絶縁膜の経時破壊(TDDB).................................................................2-15 2.2.2.2 ホットキャリア(HCI) ..................................................................................2-17 2.2.2.3 負バイアス温度不安定性(NBTI : Negative Bias Temperature Instability) ....2-18 2.2.2.4 ソフトエラー...............................................................................................2-19 2.2.2.5 エレクトロマイグレーション......................................................................2-21 2.2.2.6 ストレスマイグレーション .........................................................................2-23 2.3 加速モデル.........................................................................................................................2-26 2.3.1 環境ストレスにおける加速モデル ...........................................................................2-26 2.3.2 動作ストレスにおける加速モデル ...........................................................................2-28 2-1 2.1 半導体信頼性の基礎知識 近年、機器のシステム化、高機能、高性能化が進み、故障による社会的影響や損害の増大をきたすよ うになり、機器に対し、高い信頼性が要求されるようになってきました。このことは機器を構成する 個々の部品一つ一つにさらに高い信頼性が要求されていることを意味します。 半導体は一つの機器に多くの数量が使用され、また機器の主機能を担うことが多く、より信頼性が重 要となります。また、半導体そのものも微細化、高集積化が進み、より大規模な回路構成となり、また、 高機能化、高性能化、システム LSI 化が進んでおり、半導体の信頼性確保がより重要となっています。 ここでは、半導体の信頼性を議論するうえで必要となる、信頼性の尺度、分布関数、故障率の時間的 推移と故障領域について述べます。 2.1.1 信頼性を表す尺度 JISZ 8115「信頼性用語」では、信頼性とは、「アイテムが与えられた条件で規定の期間中、要求され た機能を果たすことができる性質」と定義されています。したがって、信頼性とは時間を含んだ概念で あり、その尺度は時間の関数となります。 （1）信頼度関数（信頼度）：R(t) 信頼度とは、ある時間 t まで故障なく正常に機能する確率を示します。 n 個のサンプルを同じ条件で使用したとき、ある時間 t 経過するまでに発生した故障数を r(t)個と すると、信頼度 R(t)は次式で表されます。 ・・・・式 2.1.1 （2）故障分布関数（不信頼度）：F(t) ある時間 t までに故障した確率を示し、次式で表されます。 ・・・・式 2.1.2 また、信頼度 R(t)との間には ・・・・式 2.1.3 の関係が成り立ちます。 図 2-1 に示すように時間とともに R(t)は 1 から減少し、逆に F(t)は 1 に向かって 0 から増加してい きます。なお、半導体デバイスの故障分布関数は、後述する分布関数が用いられます。 2-2 図 2-1 F(t)と R(t)の関係 （3）故障密度関数：f(t) ある時間 t 経過したときの単位時間当たりの故障発生確率を表します。 ・・・・式2.1.4 （4）故障率関数：λ(t) 時間 t が経過した時、故障していなかったサンプルが、次の単位時間に故障する割合を表します。 ・・・・式2.1.5 故障率関数は瞬間故障率とも呼ばれ、式 2.1.4、2.1.5 より、故障分布関数F(t)から算出され、その 単位は、半導体デバイスではFIT（Failure In Time：109総動作時間当たりの故障数）を用いるのが一 般的です。 なお、対象製品の F(t)が既知でない場合には、次式の平均故障率を用います。 平均故障率≡期間中の総故障数／期間中の総動作時間 ・・・式 2.1.6 【補足】 後述する初期故障領域では、上述で定義される故障率のほか、市場にて半導体デバイスが搭載さ れたセットが動作後、特定時間を経たときの累積故障率を用いることがあります。特にお客様から の要求がなければ、当社も 1 年後の累積故障率を初期故障率としています。 また、初期故障領域以降に関しては、多くの半導体デバイスは、実使用環境においては磨耗故障 （真性故障）に至らず、その故障率は偶発故障領域の一定値を呈します。この値は、式 2.1.6 と同値 となるため、実質的には平均故障率が、初期故障領域以降の故障率といえます。 （5）平均故障時間：MTTF 半導体デバイスのように、修理・保全を伴わないアイテムの平均故障時間 MTTF（Mean Time To Failure）は、次式で表されます。 2-3 MTTF＝ ∫ ∞ 0 t f(t)dt ・・・ 式 2.1.7 2.1.2 信頼性解析に用いられる分布 半導体デバイスの信頼性データ解析に用いられる代表的な分布関数について説明します。 （1）正規分布 正規分布は、品質管理に使用される代表的な連続分布の一つです。信頼性解析では故障がある時 点で集中的に発生する摩耗故障に適用されるといわれています。 確率密度関数 f(t)､および分布関数 F(t)は次式で表されます。 ｆ (t) = F(t) = ⎧ (t－μ)２ ⎫ 1 exp ⎨－ ⎬ （ 2σ２ ⎭ 2πσ ⎩ - ∞ < t < +∞） ・・・・式2.1.8 ⎧ (x－μ)２ ⎫ t 1 exp ⎨－ ⎬dx (-∞ < t < +∞） 2σ２ ⎭ 2πσ ∫- ∞ ⎩ ・・・・式2.1.9 この分布は、平均値を表すパラメータμと分散（ばらつき）を表すパラメータσにより与えられ ます。 下図 2-2 のように、μを中心に左右対称の釣鐘型となり、μの両側±σ、±2σ、±3σの間に 68.26%､95.44%､99.7%の確率で t の値が含まれます。 図 2-2 正規分布 （2）指数分布 指数分布は、故障率λが時間に対し一定となる偶発故障領域の寿命分布（故障分布関数）に適用 され、確率密度関数 f(t)、および分布関数 R(t)は次式で表されます。この分布は、後述するワイブル 分布において、形状パラメータ m=1 の場合に相当します。 f(t)=λe-λt -λt R(t)= e ・・・・式 2.1.10 ・・・・式 2.1.11 2-4 図 2-3 指数分布 なお、次式のとおり、故障率λの逆数t0からMTTFが与えられます。 1/λ=t0 =MTTF ・・・・式 2.1.12 （3）対数正規分布 対数正規分布は、寿命時間 t の対数をとった ln t が上述の正規分布にしたがう分布関数です。 確率密度関数 f(t)、分布関数 F(t)は、次式で表されます。 ｆ (t) = ⎡ 1 ⎛ ln t −μ⎞２ ⎤ 1 exp ⎢－ ⎜ ⎟ ⎥ （ 2πσ t ⎢⎣ 2 ⎝ σ ⎠ ⎥⎦ ⎡ 1 ⎛ ln x－μ⎞ t1 1 exp ⎢－ ⎜ ⎟ ∫ 0x 2πσ ⎢⎣ 2 ⎝ σ ⎠ ２ F(t) = 0 < t < ∞） ⎤ ⎥ dx ⎥⎦ ・・・・式 2.1.13 ・・・・式 2.1.14 図 2-4 対数正規分布 半導体デバイスの信頼性においては、一般的にエレクトロマイグレーション寿命は、この対数正 規分布に従うことが知られています。 2-5 （4）ワイブル分布 ワイブル分布は、1939 年にスウェーデンの W.Weibull によって機械の破壊強度分布として提案さ れた最弱リンクモデルで、1955 年に J.H.K.Kao が、真空管の寿命に適用したとされ、その後半導体 デバイスの信頼性において寿命分布に多用されています。 確率密度関数 f(t)、および分布関数 F(t)は次式で表されます ｆ (t) = m ⎛ t－γ ⎜ η ⎜⎝ η ⎞ ⎟⎟ ⎠ m −1 ⎧⎪ ⎛ t－γ exp⎨− ⎜⎜ ⎪⎩ ⎝ η ⎧⎪ ⎛ t－γ F(t) = 1 − exp⎨− ⎜⎜ ⎪⎩ ⎝ η ⎞ ⎟⎟ ⎠ m ⎫⎪ ⎬ ⎪⎭ ⎞ ⎟⎟ ⎠ m ⎫⎪ ⎬ ⎪⎭ ・・・・式 2.1.15 ・・・・式 2.1.16 図 2-5 ワイブル分布 m は形状パラメータ、ηは尺度パラメータ（特性寿命）、γは位置パラメータと呼ばれます。 またここで、t0=ηmとすると、故障率λ(t)は以下の式で表されます。 ・・・・式 2.1.17 この形状パラメータ m の値からは以下のような故障パターンに関する情報を得ることができます。 0<m<1 のとき 故障率が時間とともに減少する初期故障（DFR）型 m=1 のとき 故障率一定の偶発故障（CFR）型（指数分布と一致） m>1 のとき 故障率が時間とともに増加する摩耗故障（IFR）型 2-6 2.1.3 半導体デバイスの故障パターン 2.1.3.1 半導体デバイスの故障領域 図 2-6 に示すように、半導体デバイスの故障領域は、一般の電子機器と同様に初期故障、偶発故障、 摩耗故障領域の 3 つの領域に分類され、故障率の時間推移はいわゆるバスタブカーブと呼ばれる曲線を 描きます。 この曲線は、時間とともに単調減少する初期故障率、一定値を示す偶発故障率、および単調増加する 磨耗故障率の和によるものです。但し、半導体デバイスの場合、後述のとおり偶発故障は発生確率が小 さいソフトエラーのみと考えられ、偶発故障領域の故障率（バスタブカーブの底の高さ）は、初期故障 率の収束する領域と磨耗故障率の立上り領域の故障率の和が支配的といえます。 図 2-6 半導体デバイスの時間経過に対する故障率変化 2.1.3.2 初期故障 初期故障期の故障率は EFR（Early Failure Rate）と呼ばれ、時間経過に対して故障率が単調減少しま す。半導体デバイスの初期故障は、主にウェーハプロセス中にデバイスに作り込まれた欠陥に起因する ものが大半を占めます。欠陥を生じさせる原因として最も多いものは、ウェーハ工程内でのダスト付着 による欠陥と、ゲート酸化膜や Si 基板中の結晶欠陥などがあげられます。製造プロセスに起因する欠 陥を含んだデバイスは、そのほとんどが製造工程内で故障となり最終選別工程で不良として取り除かれ ますが、比較的軽微な欠陥を含んだデバイスは、ある確率で最終測定時には故障に至らずに、測定に合 格して製品として出荷されてしまうことがあります。このように初期からデバイス内に欠陥を内在した デバイスは、比較的短期間のストレス印加（電圧、温度など）により故障に至る場合が多く、お客様の 実装工程内や製品として出荷された後の初期段階において故障となり、短期間で高い故障率を示します。 しかし、これら欠陥を内在したデバイスは、時間の経過とともに故障して取り除かれるため、初期故障 の発生率は減少していきます。 2-7 半導体デバイスでは、故障率が時間経過とともに減少するという性質を利用して出荷前の段階で短時 間のストレスを印加し、初期欠陥を含んだデバイスを取り除くバーンインといわれるスクリーニングを 行うことができます。バーンインにより初期欠陥を内在したデバイスがある程度取り除かれた製品群は、 市場における初期故障率が改善されるだけでなく、摩耗故障領域に入らない限り長期にわたって高い品 質を維持することができます。 以下、バーンインについて概要を説明します。 （1）初期故障期の故障分布関数の導出 初期欠陥を内在したデバイスを確実に除去するバーンインの条件を決定するために、初期故障期 の故障分布関数を求める必要があります。 そのために、初期欠陥を内在したデバイスが含まれる規模（通常数千～1 万個程度）の大量サンプ ルを用いた高加速寿命試験を短時間実施して、得られた故障時間データをワイブル確率紙にプロッ トし、その回帰直線から故障分布関数を推定します。 図 2-7 は、その例を示したもので、直線に回帰したことにより、次式のワイブル分布を決定する形 状パラメータ m と特性寿命ηが得られます。 ・・・・式 2.1.18 なお、故障分布関数を求めるこの手法は、バーンインスタディ（burn-in Study）と呼ばれています。 図 2-7 バーンインスタディのワイブルプロット 注）ワイブル確率紙は、故障時間がワイブル分布に従う場合、それらが直線に回帰するよう工夫 されている。 2-8 （2）バーンイン条件の決定 バーンインスタディにより得られた故障分布関数 F(t)を用いて、出荷後の初期故障率（注 1）を目 標の値に低減するために必要なスクリーニング（バーンイン）条件を決定することができます。 バーンイン時間をt0とし、バーンイン条件と市場環境との加速係数をKとすると、バーンインで取 り除くことができる累積の初期故障率はF(K・t0)で求められ、バーンイン実施後t時間経過した時点 までに新たに発生する累積の初期故障率F(t)は、以下の式で求めることができます。 ・・・・式 2.1.19 この関係を図に示すと、図 2-8 のようになります。 バーンイン条件は、この値を目標とする初期故障率以下になるような加速条件と時間の組み合わ せによって選択されます。通常、初期故障の原因となる初期欠陥の発生率はプロセス開発初期に最 も高くなり、工程改善とプロセスの習熟にしたがって低下していきます。初期故障率は、この初期 欠陥の発生率に比例して減少していきますので、工程改善に合わせてバーンイン時間の見直しが適 時実施されます。 図 2-8 バーンインによる初期故障のスクリーニング 注 1）この項における初期故障率は、瞬間故障率ではなく、特定の期間における累積故障率です。 “2.1.1 信頼性を表す尺度”の【補足】参照 2.1.3.3 偶発故障 初期に欠陥を含んだデバイスがある程度取り除かれると、初期故障の発生率がわずかになるため、故 障率は時間経過に対して緩やかな低下を示すようになります。この状態になると、故障分布は指数分布 に近い状態になり、これを偶発故障期と呼ぶことがあります。半導体デバイスにおけるこの時期の故障 率は、出荷直後の初期故障率に比べて非常に小さい値になるため、通常はほとんど無視できるレベルに なります。半導体デバイスでは、故障メカニズムの観点からみると明確に偶発故障と定義できるものは ほとんどありませんが、α線などの高エネルギー粒子によるメモリのソフトエラーなどの現象が、偶発 2-9 的に発生する故障メカニズムに分類されることがあります。 半導体デバイスの故障率予測では、使用開始からある程度長時間経過した時点で単発的に発生する故 障や、故障原因を特定できないような故障を偶発故障として扱っているケースがありますが、それら故 障の大部分は比較的軽微な初期欠陥（ダストや結晶欠陥）を含んだデバイスが、長い時間を経て故障に 至ったもので、本来は初期故障率の減衰曲線上に位置するものであると考えられます。このような故障 の発生率は、信頼性試験のような少数サンプルの試験結果から推定することはできません。また、静電 破壊、過電圧（サージ）破壊（EOS）、ラッチアップなど、使用状態で偶発的に発生する現象がありま すが、このような現象はいずれもデバイスの絶対最大定格を超える過度なストレスが印加されたことに よって発生するもので、故障ではなく破壊に分類されるため、偶発故障率の対象にはなりません。 2.1.3.4 摩耗故障 摩耗故障は、半導体デバイスを構成する材料やトランジスタ、配線、酸化膜などの要素が持つ耐久性 に起因する故障で、デバイスの寿命（耐用年数）を決める指標となります。摩耗故障領域では、故障率 が時間経過にしたがって増加し、最終的にはすべてのデバイスが故障あるいは特性不良に至る期間を指 します。 以下に、主な半導体デバイスの摩耗故障メカニズムを示します。 ・エレクトロマイグレーション ・ホットキャリアによる特性変動 ・絶縁膜経時破壊（TDDB） ・レーザダイオードの輝度劣化 半導体デバイスの寿命は、摩耗故障モードの累積故障率が規定の値に達する時間（またはストレス） で定義され、信頼性試験やTEG（Test Element Group）の評価結果を用いて推定することができます。 半導体デバイスの寿命は、デバイスを構成する要素（配線、酸化膜、層間膜、トランジスタなど）ご との信頼性で決まるものが多く、これらの信頼性はプロセス開発段階で要素単体のTEGを用いて評価し ます。TEGの評価で得られた結果は、設計ルールに対してストレスの許容限界（電界強度、電流密度な ど）という形で盛り込まれることにより、製品段階での摩耗故障の発生を抑制し、長期信頼性を確保し ています。このため、半導体デバイスでは製品段階での信頼性試験の時間（ストレス）範囲で摩耗故障 が発生することはほとんどありません。 （1）寿命推定方法 TEG 評価や信頼性試験により発生した摩耗故障データにもとづく寿命は、時間経過における累積 故障率をワイブル確率分布や対数正規確率分布を用いて直線回帰させ、基準となる累積故障率に達 する時間（またはストレス）と加速試験条件の加速倍率を用いて求めることができます。（図 2-9） 2-10 図 2-9 ワイブル確率紙を用いた故障率予測方法 2-11 2.2 半導体の信頼性検証 2.2.1 信頼性検証の基本的な考え方 当社では、プロセス開発から量産までの各段階において、半導体デバイスの故障モード（図 2-10 参 照）を考慮した信頼性検証を行っています。 初期故障モード （非真性故障） 磨耗故障モード （真性故障） 故障率 新プロセス λ(t) バーンイン後 動作時間 図 2-10 半導体デバイスの故障率曲線 2.2.1.1 開発段階における信頼性検証 半導体デバイスの磨耗故障（＝真性故障）による故障時間、いわゆる寿命は、2.2.2 項で述べるプロセ ス要素の故障メカニズムによって決まります。 プロセス開発段階では、それら故障メカニズムを検証するのに適した TEG（Test Element Group)を用 いて信頼性評価を行い、所定の信頼度を満たすことを確認しています。 2.2.1.2 試作段階における信頼性検証 （1）磨耗故障（真性故障）の信頼性検証 想定される使用環境および使用期間において、磨耗故障が生じないことを検証するために少量の 試作品を用いて長時間の信頼性評価を行います。（表 2-1 参照） （2）初期故障（非真性故障）の信頼性検証 半導体デバイスは、動作初期に故障率が高く、時間の経過ともに単調減少する傾向があります。 これは、ある割合で存在する、ダストなどの製造欠陥を内在した半導体デバイスが故障するためで す。この傾向は新プロセスでより顕著になるため、その生産導入時には、バーンインスタディを行 い、初期故障率を検証します。 所定の故障率を満足しない場合には、バーンインなどのスクリーニング手法を用いて、製造欠陥 2-12 を内在した半導体デバイスを除去します。 なお、当社では、継続的にプロセスの安定化および工程改善活動を実行し、製造欠陥を内在する 半導体デバイスを減少させ、その結果バーンインを実施しなくても所定の初期故障率を満足するよ うに努めております。 2.2.1.3 量産段階における信頼性検証 開発段階につくり込まれた磨耗故障に関する信頼性レベルが、量産以降も継続的に維持されているこ とを確認するために量産品を抜取り*、定期的に上述（1）に相当する製品レベルでの信頼性評価を行っ ています。 ＊ ウェーハプロセス、組立プロセスおよび製造場所などの組合せ考慮し、各製品ファミリーからサンプ リング 2-13 表 2-1 に当社の代表的 LSI 製品の信頼性試験項目を示します。 表 2-1 当社の代表的 LSI 製品の信頼性試験項目 試験名 略号 試験条件 高温動作試験 High Temperature Operating Life HTOL Ta=125℃ Vop_max（推奨）1000h 低温動作試験 Low Temperature Operating Life LTOL Ta=-55℃ Vop_max（推奨）1000h 高温高湿バイアス試験 Temperature Humidity Bias THB Ta=85℃85%RH Vop_max（推奨）On/Off 1000h 高温保存試験 High Temperature Storage HTS Ta=150℃ 温度サイクル試験 Temperature Cycling TC Ta=-65~150℃ 100cyc Ta=-40~100℃ 100cyc Ta=-25~125℃ 600cyc はんだ耐熱性 Moisture Sensitivity Level MSL プロファイルは個別規定 (EIAJ ED-4701/300) 静電破壊試験 HBM Electrostatic Discharge Human Body Model ESD HBM C=100pF､R=1500Ω (EIAJ ED-4701/300) 静電破壊試験 CDM Electrostatic Discharge Charged Device Model ESD CDM デバイス帯電モデル (EIAJ ED-4701/300) ラッチアップ試験 電流注入法 Latch-Up Trigger Pulse Current Injection Method LU I-Test トリガパルス電流注入法 (EIAJ ED-4701/300) ラッチアップ試験 電源過電圧法 Latch-Up Supply Overvoltage Method LU V-Test 電源過電圧法; Ta=25､125℃ (EIAJ ED-4701/300) バーンインスタディ Burn-In Study (Early Life Failure Rate) BIS (ELFR) Ta=125℃､Vop_max 1000h 2.2.2 開発・設計段階の信頼性 半導体デバイスには、半導体特有の故障メカニズムが存在しており、プロセス開発段階でこの問題を 解決することが信頼性を確保する上で重要な要素となります。各プロセス要素開発の段階で、必要な信 頼性を検証し設計ルールに反映させることで安定して製品の信頼性を確保することができます。 表 2-2 に、プロセス開発段階で問題となる代表的な故障メカニズムを示します。プロセスが微細化す るに従い、内部電界、電流密度、配線応力の増加などトランジスタや配線にかかるストレスは増加する 一方、回路の高速化や寄生インピーダンス（配線抵抗、寄生容量）の増加による動作マージンの低下に より、トランジスタの特性変動に対する信頼性の確保が大きな課題となっています。 ここでは、プロセス開発・設計段階で問題となる、半導体デバイスの代表的な故障メカニズムについ て記述します。 2-14 表 2-2 プロセス開発段階の代表的な故障メカニズム プロセス要素 故障メカニズム 故障モードと発生要因 ゲート絶縁膜 酸化膜経時破壊（TDDB） ゲート絶縁膜の絶縁破壊。ゲート電極に長時間バイアスを 印加することでゲート絶縁膜中に欠陥が生成し、微少リー ク電流の増加や絶縁破壊に至る現象。 トランジスタ ホットキャリア（HCI） ゲート絶縁膜へのホットキャリアトラップによるトランジ スタ特性変動。高電界で加速された電子の電離衝突で発生 する高エネルギーの電子・正孔が酸化膜中に捕獲されてト ランジスタ特性が変動する現象。 NBTI（スロートラップ） ゲート負バイアス（NBT）印加による PMOS トランジス タの特性変動。スロートラップ現象とも呼ばれ、高温でバ イアスを印加すると界面準位と正の固定電荷が増加してト ランジスタ特性が変動する現象。 ソフトエラー 高エネルギー宇宙線粒子（中性子線、陽子線など）、α線 などによるメモリデータの誤書換え。主に DRAM、SRAM で発生する一時的なデータのエラー現象。 リテンション/ディスターブ 不揮発性メモリのデータ消失。フラッシュメモリでは、長 期の保存/動作環境ストレス（読み出し/書き込み電界、温 度、応力）により捕獲電荷が消失してデータが反転する現 象。 エレクトロマイグレーショ ン 配線中のボイド発生による配線抵抗の増加と断線。電子と 金属原子の物理的な衝突により金属原子が移動してボイド が発生する現象。 ストレスマイグレーション 配線応力による金属のクリープ現象で配線および接続（ビ ア）部分にボイドが成長してオープン不良となる。Cu 配 線では、配線応力により Cu 配線中の欠陥（原子空孔）が クリープ現象を起こしボイドが成長する現象。 配線間 TDDB Cu 配線間の絶縁破壊による短絡。主に、low-k 材を用いた 層間絶縁膜の CMP 界面を介した絶縁破壊で配線間がショ ートする現象。 メモリ素子 配線 Low-k 層間膜 2.2.2.1 ゲート絶縁膜の経時破壊(TDDB) MOS FET のゲート絶縁膜は、絶縁耐圧以下の電界を長時間印加していると絶縁膜が劣化して破壊に 至る故障メカニズムがあり、絶縁膜の経時破壊（TDDB：Time Dependence Dielectric Breakdown）と呼ば れています。ゲート絶縁膜の TDDB 寿命は、MOS 型半導体デバイスの長期信頼性を決める最も重要な 故障メカニズムの一つです。ゲート絶縁膜厚の微細化限界を決める要因とされ、システム LSI ではロジ ック回路の電源電圧に応じた TDDB 寿命により、ゲート絶縁膜の膜厚が決まることもあります。 （1）ゲート絶縁膜の寿命分布 一般に、絶縁膜の経時破壊現象は欠陥に起因する初期故障と真性寿命の領域に分けられます。図 2-11 は、ゲート酸化膜（SiO2）のTDDB測定データをワイブル分布関数でプロットしたもので、初期 2-15 故障領域と真性寿命領域はワイブル分布の形状パラメータ（グラフの傾き）の違いで分類すること ができます。TDDB寿命の短い初期故障領域に分布する絶縁膜は、市場で短時間に故障となる可能性 がある欠陥を含んだ酸化膜で、初期故障率を下げるためには欠陥の発生率を抑制することが重要と なります。 これに対し、真性領域はゲート絶縁膜に大きな欠陥を含まない膜本来の寿命を示す領域で、長期 信頼性を保証するために必要な指標となります。実使用電圧での真性寿命は、高電界ストレス条件 で加速したTDDBの評価結果から、電界加速モデルを用いて予測することができます。電界加速モデ ルには、膜厚や膜質に応じてE-model(τ∝exp(E))やVg-model(τ∝Vg-n)などが使われます。（図 2-12 参照） （2）ゲート絶縁膜の破壊メカニズム ゲート絶縁膜中には、ウェーハ工程で生じる微小な欠陥や不純物が多数存在しており、真性耐圧 より低い電界（電源電圧）を印加した状態でも欠陥を介した微少なリーク電流が流れています。こ のリーク電流は、時間の経過と共に絶縁膜中に新たな欠陥を生成し、欠陥が蓄積されると絶縁膜の 破壊に至ります。 薄膜ゲート絶縁膜の TDDB 破壊では、代表的な故障メカニズムとしてパーコレーションモデルが あります。このモデルは、ゲート絶縁膜中に初期から存在する欠陥に加え、電界を印加することに より流れるトンネル電流で新たに生成される欠陥が、厚さ方向に連続することで絶縁破壊に至る故 障モデルです。（図 2-13 参照） ゲート絶縁膜の膜厚が薄くなると、絶縁破壊に必要な連続する欠陥の数が少なくなるため、TDDB の寿命ばらつきが大きくなります。また、フラッシュメモリでは破壊する前の微少リークにより、 F(t) (%) 書き込みデータが消失（リテンション）します。 99.9 99 90 70 50 30 20 真性寿命の分布 欠陥を含む酸化膜 (初期故障領域) 10 5 2 1 0.5 0.2 0.1 1 10 100 1000 10000 STRESS TIME(s) 図 2-11 TDDB のデータ分布(ワイブル) 2-16 EFIELD: 実使用電界 ETEST : 試験電界 87000h ln(t) (h) E-model τ∝exp(β・E) E(MV/cm) EFIELD ETEST 図 2-12 電界加速モデルと寿命予測 Poly-Si SiO2 Si (a)初期 (b)微少リーク電流による 欠陥生成 (c)ブレークダウンの発生 欠陥 図 2-13 ゲート絶縁膜の故障モデル（パーコレーションモデル） 2.2.2.2 ホットキャリア(HCI) ホットキャリアは、主に MOS FET 内で電界により加速され高エネルギーを持った電荷（キャリア） が、ゲート絶縁膜中に捕獲されトランジスタ特性が変動し回路の動作不良を起こす故障メカニズムです。 一般的な動作環境では、NMOS FET のチャネルを流れる電子がドレイン近傍の高電界により加速されて 起こるドレイン・アバランシェホットキャリア（DAHC）注入が、最も大きなトランジスタの劣化を起 こします。一方で、絶縁膜中に電荷を注入するホットキャリアのメカニズムを利用して、不揮発性メモ リのデータ書き込みや消去に利用することもあります。 （1）ドレイン・アバランシェホットキャリア(DAHC)注入 NMOS FET のチャネルに流れる電子が、ドレイン近傍の高電界により加速されインパクトイオン化 （電離衝突）を起こして電子-正孔対が発生し、そのうちの高エネルギーを持つキャリア（ホットキャ リア）がゲート絶縁膜中に注入・捕獲されて起こるトランジスタの特性変動（しきい値変動、ドレイ ン電流低下など）を、ドレイン・アバランシェホットキャリア（DAHC）注入といいます。（図 2-14 参照） 2-17 DAHC注入は、NMOS FETでは主に電子の注入が支配的で、ゲート電圧が約 1/2・VDSの条件で劣化 が最大となります。このため、CMOS回路では信号の反転時（H→L/L→H）にホットエレクトロンの 注入が起こり、回路を動作させることで劣化が進行します。 この問題を回避する方法として、回路設計段階ではホットキャリアが発生しにくい動作条件（電 圧、Duty）を選択する、また回路に必要な動作マージンを持たせることで信頼性を向上させること ができます。デバイスの対策では、ドレイン近傍の電界を緩和してホットキャリアの発生を抑える デバイス構造（DDD、LDD 構造）を採用するなどの対策を行ないます。 e- 電子 h+ 正孔 VG ゲート VSS VD SiO2 ソース e- e- e- e- e- e- n+ h+ h+ Isub P-well ドレイン n+ + h+ h 図 2-14 DAHC のメカニズム 2.2.2.3 負バイアス温度不安定性(NBTI : Negative Bias Temperature Instability) PMOS FET の負バイアス温度不安定性（NBTI）は、PMOS FET に負のゲートバイアスを印加してい るとトランジスタの特性変動が起こる現象で、スロートラップといわれるトランジスタの劣化メカニズ ムの一つです。先端 MOS プロセスの PMOS FET では、表面チャネル型のトランジスタを採用すること で劣化が増大し、ホットキャリアと並ぶトランジスタの信頼性問題となっています。 （1）NBTI の劣化メカニズム PMOS FETに負バイアスを印加すると、Si表面の正孔がSi-SiO2界面のSi-H結合に捕獲され、Si-H結 合から水素(H)が解離して界面準位を生成します。Si結合から解離した水素は、ゲート絶縁膜中を拡 散して捕獲され正の固定電荷を生成することでトランジスタ特性の劣化が進行します。 Si≡Si- H + hole ⇔ Si≡Si-・+ + H H + H ⇔ H2 Si-ゲート絶縁膜界面に生成した界面準位は、PMOS FET の動作時には正電荷を捕獲して正に帯電 し、絶縁膜中に生成した正の固定電荷と共にトランジスタのしきい値電圧(Vth)の変動やドレイン電 2-18 流の低下をもたらします。 NBTI は、ゲートに負バイアスが印加されているとトランジスタ動作に関係なく劣化が起こるため、 動作していない回路でも劣化が進行するという特徴があります。一方で、負バイアスストレスが印 加されないと変動した特性が急速に回復する現象があり、動作状態では変動量がほとんど動作周波 数に依存しないことがわかっています。プロセス条件では、NBTI の劣化量とゲート絶縁膜中の不純 物（N,H,B など）濃度やプロファイルに密接な関係があり、特に窒素(N)を多く含むゲート絶縁膜 （SiON、SiN）では劣化量が大きくなります。 この問題を回避する方法として、設計ではトランジスタの劣化を考慮して回路動作にマージンを 持たせる、またゲート絶縁膜にかかる電界を低下させるなどの対策があります。デバイスでは、界 面準位や固定電荷が生成しにくいゲート絶縁膜を形成するなどの対策が取られています。 酸化膜中への拡散 →正の固定電荷の生成 正孔 H H H 界面準位の生成 H 正孔の捕獲 H SiO2 Si Si Si Si Si Si Si Si Si Si 水素(H)終端されたSi-SiO2 界面(負バイアス印加) トンネル現象による 正孔の捕獲 Si Si Si 水素(H)の解離と界面 準位の生成 図 2-15 NBTI の故障メカニズム 2.2.2.4 ソフトエラー メモリ素子などの半導体デバイスでは、α線や宇宙線（中性子線、陽子線など）が入射することによ って Si 結晶中で大量の電子―正孔対が発生し、その電荷によって記憶ノードが反転してメモリデータ がエラーとなるソフトエラーという現象が発生します。ソフトエラーは、一時的にメモリや論理回路の データが反転する現象で、データを再書込みすることでエラーは回復します。以前は、DRAM で問題と なった現象ですが、現在では SRAM でも信頼性上の問題とされています。 （1）α線によるソフトエラーの発生原理 半導体のプラスチックパッケージに使われている石英材料には、ごく微量な放射線元素（ウラ ン：U、トリウム：Th）が含まれています。また、フリップチップで使用する鉛バンプには、ポロ ニウム(Po)が含まれていることがあります。これらの放射線元素から放出された高エネルギーを持つ 2-19 α線は、Si 基板中に入射すると Si 中の飛程に沿って電子(e-)―正孔(e+)対を生成します。空乏層内で 発生した電子は、電界によって n 拡散領域に移動して収集され、記憶ノード容量の電位低下が起こ ります。（図 2-16 参照） 図 2-17 に、SRAM メモリセルのソフトエラーメカニズムを示します。High 側の記憶ノードの電位 がドライバトランジスタのしきい値よりも低下すると、Flip-Flop を構成する 2 つのインバータが同 時に OFF になり、Flip-Flop は不安定状態となり誤動作を起こします。一般に、High 側の記憶ノード の電位(Vh)はワード線が選択されると Vcc-Vth（ワードトランジスタのしきい値）に低下します。ワ ード線が非選択状態になると、メモリセルの負荷を通して充電され再び Vcc に戻ります。この VccVth から Vcc への回復時間が早いほど、すなわちメモリセルの負荷の電流供給能力が大きいほどソ フトエラー耐性は向上します。 α線によるソフトエラー対策では、チップ表面にα線を吸収するための保護膜を形成する、また パッケージ材料に含まれる放射性元素の含有量を下げた高純度のパッケージ材料を使用するなど、 α線の放出量を低減させる対策が取られています。 図 2-16 α線による電子-正孔対の発生 2-20 図 2-17 SRAM セルのソフトエラー （2）宇宙線によるソフトエラー 高エネルギー宇宙線は、大気中で大気を構成する原子と衝突して高エネルギーの陽子や中性子を 生成し、この中性子が Si 原子核と衝突するとイオン化粒子を生成してソフトエラーの原因となりま す。宇宙線により発生する高エネルギー中性子は、地理的条件の違いや大気による遮蔽効果が低い 標高の高い地域では、到達量が増加するためソフトエラー発生確率が上昇することが知られていま す。航空機や人工衛星などの用途では、より深刻な信頼性問題になることがあります。 宇宙線によるソフトエラー対策は、その発生要因を抑制することが困難なため、一定確率で発生 する故障モードとして知られています。この対策として、SRAM ではエラー訂正コード（ECC： Error Correcting Code）を搭載してソフトエラーが発生したデータを訂正する方法が取られています。 また、SOI 構造などソフトエラーの影響を受けにくいデバイス構造を採用することもあります。 2.2.2.5 エレクトロマイグレーション エレクトロマイグレーションは、金属（Al、Cu）配線に流れる電子と金属原子が物理的に衝突して金 属原子が移動し、配線中にボイドが発生して配線抵抗の増加や断線に至る故障メカニズムです。エレク トロマイグレーションは、配線の長期信頼性を決める重要な故障メカニズムです。 （1）Al 配線のエレクトロマイグレーション アルミ(Al)配線に使われる薄膜は、スパッタリングにより形成することで Al 原子が多結晶（グレ イン）構造で集積された状態になります。（図 2-18 参照）この配線に一定以上の電流を流すと、電 子と金属原子の衝突による応力で金属原子が物理的に移動するエレクトロマイグレーション現象が 2-21 起こります。グレイン境界の金属原子は、結合エネルギーが小さいために移動しやすく、配線中に グレインサイズの不均一な部分があると、グレイン境界で起こるエレクトロマイグレーションによ りグレイン境界に沿った形でボイドが成長して断線に至ります。（図 2-19、20 参照） 対策として、プロセスでは Al 配線の中に微量の Cu を添加して Al 原子の移動時間を遅らせて抑制 する、また配線の上下を Ti や W などの金属合金（バリアメタル）で覆って Al 原子の移動を抑制す るなどの対策が取られています。回路設計では、配線に流す電流密度を一定値以下にするなどの対 策が取られています。 図 2-18 Al 配線のグレイン構造 Alの蓄積 Alの欠乏(ボイド) Al粒界 粒界拡散 電子 図 2-19 エレクトロマイグレーションのメカニズム 2-22 図 2-20 エレクトロマイグレーション写真 （2）Cu 配線のエレクトロマイグレーション Cu 配線は、電解めっきによる埋め込み配線（damascene）プロセスで形成され、Al 配線に比較し て融点や活性化エネルギーが Al 配線より高く、エレクトロマイグレーションに対して Al 配線の数 10～数 100 倍の高い信頼性を示します。しかし、先端プロセスでは配線の微細化による電流密度の 増加により、エレクトロマイグレーション耐性は信頼性上の重要な課題となっています。 Cu 配線の EM 耐性は、結晶の粒径や配向性、Cu/バリアメタル界面の密着性に大きく影響されるこ とが知られています。とくに、周囲をバリアメタルで囲う構造を持つ Cu 配線は、平坦化を行う上面 の Cu とバリアメタルの密着性が低下すると界面の Cu が動き易くなり、マイグレーションを起こす 原因となります。このため、プロセスでは Cu とバリアメタル界面の密着性を向上させる対策が重要 になります。回路設計では、配線に流す電流密度を一定値以下にするなどの対策が取られています。 2.2.2.6 ストレスマイグレーション ストレスマイグレーションは、金属配線にかかる応力により金属原子がクリープ現象を起こして配線 中にボイドが発生し、配線抵抗の増加や断線に至る故障メカニズムです。LSI に使われる金属配線（Al、 Cu）には、製造プロセスの熱工程と使用環境温度との温度差により応力が発生します。この応力により、 配線が組成変形を起こして配線間が短絡します、また配線金属中の欠陥（Vacancy）がクリープ現象を 起こして一箇所に集まりボイドを形成します。 ストレスマイグレーションは配線応力と金属原子のクリープ速度の相互作用で発生し、金属原子のク リープ速度が高温になるほど大きくなるのに対し、配線にかかる応力は高温になるほど緩和されて減少 するため、ストレスマイグレーションが発生する温度にはピークがあることが知られています。 （1）Al 配線のストレスマイグレーション Al 配線では、多結晶構造の粒界に欠陥や結合力の弱い Al 原子が多く存在するため、配線に引っ張 2-23 り応力がかかると粒界の Al 原子や欠陥がクリープ現象を起こしてボイドが形成されます。引っ張り 応力により発生する Al 配線のボイドは、主に結晶粒界に沿って成長し配線の抵抗上昇や断線不良に 至ることがあります。（図 2-21 参照） Al 配線のストレスマイグレーションは、一般的に 150～200℃前後で発生率にピークを持つといわ れ、高温環境で長時間使用するデバイスでは長期信頼性の問題となることがあります。 この対策として、設計では配線に過度な応力がかからないようなパターン設計を行ないます。プ ロセスでは、Al 配線の上下をバリアメタル（Ti、W など）で積層した配線構造を用いることで、ス トレスマイグレーションの発生を防ぐことができます。また、応力を緩和する層間膜構造や熱工程 の最適化により、配線の残留応力を低減させる対策を行ないます。 図 2-21 Al 配線のストレスマイグレーションによる断線不良 （2）Cu 配線のストレスマイグレーション Cu配線のストレスマイグレーションは、上下の配線間を接続するビア部分にボイドが発生するSIV （Stress Induced Voiding）モードが信頼性の問題となります。広い配線と細い配線を単一のビアで接 続すると、広い配線側の引っ張り応力がビアに集中してCu配線中の欠陥がクリープ現象を起こし、 ビア部分に移動してボイドを生成します。（図2-22参照）Cuビアのストレスマイグレーションは、 200℃前後に発生温度のピークがあることが知られていますが、この故障はCu配線形成後の高温アニ ール工程で発生する応力に大きく依存し、短時間で発生するため初期故障の原因となります。 この対策として、設計段階では広い配線と細い配線を接続する部分を複数のビアで接続する方法 が用いられます。複数のビアで配線間を接続した場合、1 つのビアに応力が集中してボイドが発生 すると、もう一方のビアにかかる応力は緩和されてボイドが発生しなくなるため、配線間がオープ ン不良となることを防ぐことができます。プロセスでは、Cu 配線の応力を緩和することや、Cu 配 線中の欠陥を低減させるプロセス条件を選択するなどの対策が取られます。 2-24 図 2-22 Cu 配線のビアに発生したストレスマイグレーションによるボイド ＜参考文献＞ 1) R Kanamura et al.,Symp. on VLSI Tech.,p.107,2003 2-25 加速モデル 2.3 一般的に、半導体デバイスも含めた部品の故障は、原子や分子レベルの何らかの反応によって生じ、 Eyring の絶対反応速度論（以下、Eyring モデル）で記述することができます。 この Eyring モデルは、温度 T が信頼性で着目すべき温度領域では、寿命τが、図 2-23 に示す活性化 エネルギーEa、故障の誘因となる温度以外のストレス S、ボルツマン定数 k より、変数分離形の次式で 表されます。 τ=α exp(Ea/kT) exp〔ｆ（S）〕 ・・・・ 式 2.3.1 α：定数 以下、半導体デバイスで用いられる環境ストレスと動作ストレスに関する加速モデルの概要を説明し ます。 2.3.1 環境ストレスにおける加速モデル （1）温度加速モデル 式 2.3.1 右辺の左項は、温度加速モデルであり、19 世紀に Arrhenius によって経験的に導出され、 Arrhenius モデルと呼ばれています。 正常な状態から故障に至る劣化状態に変移するためには、エネルギーの壁を乗り越えなければな りません。そのエネルギーは活性化エネルギーEa とされ、その供給源は温度となります。 τ=α exp(Ea/kT) ・・・・ 式 2.3.2 （2）湿度加速モデル 湿度起因による加速モデルは、絶対水蒸気圧 P、または相対湿度 RH を湿度ストレスとして表され ます。 以下、代表的なモデルを示します。 ① 絶対水蒸気圧モデル 温度ストレスと湿度ストレスを絶対水蒸気圧 P で表したモデルで、式 2.3.1 右辺右項において、 f(s)=n ln P の場合に相当します。 τ=αP-n ・・・・ P 式 2.3.3 n：定数 ② 相対湿度モデル 1 温度 T と相対湿度 RH の変数分離形で表したモデルで、式 2.3.1 において、f(s)=n In RH の場合 に相当します。 τ=α exp(Ea/kT) (RH)-n ③ ・・・・ 式 2.3.4 相対湿度モデル 2（Lycoudes モデル） ②と同様な変数分離型モデルで、式 2.3.1 において、f(s)=exp(β/RH)の場合に相当し、導出者名 2-26 から Lycoudes モデルと呼ばれます。 τ=α exp(Ea/kT) exp(β/RH） ・・・・ 式 2.3.5 β：定数 （3）温度差加速モデル 温度差によって生じる応力（熱応力）が繰返し印加されることによって生じる故障に適用され、 そのサイクル寿命 N は、温度差をΔT とすると、式 2.3.1 の右辺右項において、f(s)=n ln ΔT と置く ことによって、次式で表されます。 N=αΔT –n ・・・・ 式 2.3.6 〔補足〕 材料の熱疲労による故障（サイクル寿命）は、塑性歪振幅およびクリープ歪振幅を含む非弾性歪 振幅Δεとすると、次式の Coffin-Manson モデルに従います。 N=αΔε-n ・・・・ 式 2.3.7 本来、繰返しの熱応力による故障は Coffin-Manson モデルに従い、温度差加速モデルはその一形態 と考えられます。半導体チップの故障の場合、概ね温度差加速モデルで記述することができますが、 パッケージを含む実装の故障の場合には、はんだバンプ接合部の熱疲労寿命などのように、CoffinManson モデルを考慮する必要があります。なお、はんだバンプ接合部の熱疲労寿命で用いられる次 式も Coffin-Manson モデルの一形態です。 N=αfmΔT-n exp(Ea/kT) ・・・・ 式 2.3.8 f：温度周波数 活性状態 活性化エネルギー 正常状態 劣化状態 図 2-23 活性化エネルギー 2-27 2.3.2 動作ストレスにおける加速モデル 半導体デバイスでは、寿命を決める動作ストレスは、電圧、電流、電界強度、電流密度などが挙げら れ、2.2.2 項で述べたように故障メカニズムによって異なります。以下、主な故障メカニズムに関する加 速モデルを示します。 なお、これらの寿命は、温度にも依存しますので、動作ストレスと温度ストレスの Eyring モデルで表 します。 （1）ゲート酸化膜の経時破壊(TDDB) の加速モデル TDDB による寿命τは、ゲート酸化膜の厚さ、電界強度によって異なり、厚膜および薄膜の酸化 膜の場合は、電界強度 Eox によって Eox モデルまたは 1/Eox モデルで表されます。また、3nm を下 回る先端の極薄酸化膜では、酸化膜電圧 Vg の Power-low モデルとされています。 ① 厚膜および薄膜酸化膜 a) 低電界領域 τ=αexp(-βEox) exp(Ea/kTa) ・・・・ 式 2.3.9 ・・・・ 式 2.3.10 ・・・・ 式2.3.11 β：定数 b) 高電界領域（5～6MV/cm 以上； F-N tunnel) τ=αexp(β/Eox) exp(Ea/kTa) ② 極薄酸化膜 τ=αVg-n exp(Ea/kTa) （2）ホットキャリア（HCI） ホットキャリアによる劣化は、一般的な動作環境では、NMOS FET のドレイン・アバランシェホッ トキャリア（DAHC）注入が支配的となります。このメカニズムによる DC 寿命τは、基板電流を Isub とすると次式で表されます。なお、温度依存性は、負の活性化エネルギーEa（-0.1～-0.2eV）を有しま す。 τ=α I -n exp(Ea/kT) ・・・・ 式 2.3.12 （3）負バイアス温度不安定性(NBTI : Negative Bias Temperature Instability)) NBTI は、微細化によるチャネル型 PMOS トランジスタの採用によって、半導体デバイス設計にお いて重要な信頼性課題となっています。寿命τは、ゲート電界強度 Eox によって、Eox モデルと Power-low モデルで表され、後者はより低電界領域で実データと合うとされています。 τ=αexp(-β・Eox) exp(Ea/kT) -n τ=αEox exp(Ea/kT) ・・・・ 式 2.3.13 ・・・・ 式 2.3.14 （4）エレクトロマイグレーション エレクトロマイグレーションは、金属配線膜を構成する原子が電流を担う電子が衝突し運動量を 2-28 得て移動する、拡散現象です。寿命τは、電流密度をＪとすると次式で表され、Black の式と呼ばれ ています。なお、活性化エネルギーＥａは、原子の拡散メカニズムによって異なり、その値はバル ク拡散＞粒界拡散＞表面拡散とされています。 τ=αJ-n exp(Ea/kT) ・・・・ 式 2.3.15 ＜参考文献＞ 1) JEITA EDR-4704A：半導体デバイスの加速寿命試験運用ガイドライン 2-29