基于参数退化的集成电路贮存寿命试验评价

阳 辉 白 桦张 东 哈文慧 孙旭朋 高旭东

集成电路测试技术北京重点实验室 100088

本项目由北京市财政资金项目“创新工程Ⅱ -3 ：大规模集成电路可靠性高加速试验方法研究（编号:PXM2014_178102_000001）”支持。

【文章摘要】

本文介绍了基于参数退化的寿命试验的理论与方法. 通过开展SRAM 贮存寿命试验, 并对试验数据处理与分析, 验证了基于参数退化寿命试验方法与程序，试验系统以及试验数据分析方法的有效性。在有限的试验时间内，经过数据分析建立样品敏感参数退化模型，对样品的贮存寿命进行预计。

【关键词】

贮存寿命；集成电路；参数退化；试验评价

0 概述

国外电子元器件可靠性寿命预计方法的研究始于上个世纪50 年代，其主要发展方向一是基于概率统计的时间- 失效寿命试验方法，其代表方法有MIL-STD-883 方法1005，MIL-HDBK-781A 等； 另一个发展方向是从元器件的失效机理出发，研究元器件的敏感参数退化过程与寿命的关系。经分析，基于参数退化寿命试验方法与基于概率统计的时间- 失效寿命试验方法相比其特点如表1 所示。在加速试验实现上，时间- 失效寿命试验方法通常基于Arrhenius 方程采用提高温度应力进行加速，而在实际试验中，可能存在两个以上的失效机理，并且难以识别出来；基于参数退化寿命试验方法采用提高测量精度和采集频率，可在器件额度工作条件下进行试验，因此适合于多失效机理的情况。美国国家标准技术研究院（NIST） 和SEMATECH 联合公开发布的《工程统计手册》对于基于参数退化试验数据处理方法。

表1 基于敏感参数退化方法与时间- 失效寿命试验方法比较

1 试验

采用基于参数退化寿命试验方法与程序，对一款国产512k*32bit SRAM 开展贮存寿命评价。器件采用68 引线CQFP 陶瓷一体化外壳，一个电路中有4 个芯片，芯片采用0.18μmSRAM 工艺，电路规模数为1 万门左右，电路尺寸为5.6mm*7.1mm。

图2 程序流程图030

实验研究

Experimental Research

电子制作

SRAM 存储单元电路级模拟仿真分析表明，器件主要失效机理为热载流子注入（HCI）、电介质经时击穿（TDDB）和副偏压不稳定性（NBTI）。经分析，在长期贮存期间芯片的主要失效机理为TDDB 以及表面反型，TDDB 氧化层破坏造成芯片内部绝缘下降，产生异常的传导路径，导致器件漏电流IDDQ 增加，触电电阻降低，功耗增加，因此退化敏感参数为待机电流，终点寿命判据为与初始值相比待机电流退化超过20%。

试验分别对4 只样品的Vcc 施加3.6V，3.3V，3V 和2V 电压，在125 ℃ 和100℃下，各进行1000 小时试验。试验样品处于待机状态，对样品#CE 和#OE 使能端口加高电平，地址和#WE 使能端口接地，使样品处于静态待机状态。

试验系统由高稳定温度箱，SRAM 测试电路板，直流电源，数字万用表，多路选择开关，测温铂电阻和数据采集计算机组成，试验系统结构框图如图1 所示。高稳定温度箱为定制产品，温度波动度为±0.1℃。试验监测样品壳温并采集Vcc 电压、待机电流等敏感参数，数据采集频次为1 次/4 秒。

2 结果与讨论

温度应力125℃试验共进行1000 小时，实际采集数据898647 条。温度应力100℃试验共进行988 小时，实际采集数据887372 条。试验应力的标准差/ 评价值均小于千分之一。

下图2 黑色曲线为#A1 样品的待机电流原始测试值，采用卡尔曼(Kelman) 滤波及平滑技术，对采集到的样品待机电流测试数据进行处理，抑制温度、电源电压波动及测试随机噪声的干扰。图5 中绿色曲线为待机电流经过Kelman 滤波后的值， 红色曲线为待机电流经过Kelman 平滑后的值。

图2 #A1 样品敏感参数退化测试数据及Kelman 滤波曲线

采用寿命预估软件对#A1、#A3、#A4、#A5 样品的待机电流理论值进行退化动力学建模。在常见的线性退化、幂率退化、指数、对数退化、Loyd Lipow 退化和Gompertz 退化共6 种模型中，根据拟合残差平方和最小原则自动匹配退化模型。

计算机分析结果为125℃应力下，样品的待机电流退化模型如下，电流I 单位为安培，时间t 单位为小时：

#A1 ：I=3.97E-002+3.059E-007*t

#A3 ：I=3.834E-002+2.872E-007*t

#A4 ：I=4.109E-002+3.184E-007*t

#A5 ：I=3.273E-002+7.472E-007*t

计算机分析结果为100℃应力下，样品的待机电流退化模型如下：

#B1 ：I=2.165E-002+4.070E-008*t

#B2 ：I=1.751E-002+3.962E-008*t

#B3 ：I=1.676E-002+4.226E-008*t

#B4 ：I=1.502E-002*exp(3.555E- 006*t)

由于#A1 与#B1、#A3 与#B2、#A4 与#B3、#A5 与#B4 样品的电应力条件相同而温度应力条件不同，因此，分别对比这4 组样品在100℃及125℃下的外推寿命，利用Arrhenius 方程得到温度应力加速因子及激活能Eaa 如表2 所示。

表2 加速因子及激活能计算

通过对比，得到表观激活能Eaa 的平均值为0.71eV，与国际典型0.7eV 相符合。采用TDDB 加速模型模型参数Eaa 取为典型值0.71eV 时，试验温度条件为125℃，与35℃室温贮存条件相比应力加速系数为423 ；试验温度条件为100℃，与35℃室温贮存条件相比应力加速系数为106 ；因此8 只被测样品在35℃室温贮存条件下的外推寿命均大于30 年。

3 试验方法特点

1）基于参数退化的寿命试验评价需要很少样品。

2）能够更快的得到可靠性试验数据，可以对失效原因机理进行直接建模。

3）退化数据可以提供关于退化过程更好的描述，有助于发现相应的相关性。

4）对于高可靠产品，与传统的加速寿命试验相比，基于参数退化的寿命试验可以提供更精确的估计。

5）外推方法更具有可信性和合理性，因为与时间- 失效数据相比退化数据建模更接近于失效物理。

4 结论

通过开展基于参数退化的贮存寿命试验，得到了被试样品贮存寿命评价结果，验证了基于参数退化寿命试验方法与程序，试验系统以及试验数据分析方法的有效性。当试验应力稳定性控制在较高水平上，采用Kelman 滤波及平滑技术成功的从集成电路测试数据中提取出被噪声信号淹没的敏感参数退化信息，建立样品待机电流退化模型。在样品未发生失效的情况下，得到样品的外推寿命和表观激活能。

【参考文献】

[ 1 ] M I L - S T D - 8 8 3 G , T E S T M E T H O D STANDARD MICROCIRCUITS, USA DoD,2006

[2]Richard j,Allen. Solid State Technology. Septer. 1990.103

[3] 《Engineering Statistics Handbook( 工程统计手册)》NIST & SEMATECH

【作者简介】

阳辉. 性别：男. 学历：硕士. 出生年月：1969 年12 月. 籍贯：湖南郴州. 职称：高工. 研究方向：集成电路测试技术

图1 试验系统框图031