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JP4620970B2 - Quality control method and quality control system for semiconductor products - Google Patents

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JP4620970B2 JP2004152839A JP2004152839A JP4620970B2 JP 4620970 B2 JP4620970 B2 JP 4620970B2 JP 2004152839 A JP2004152839 A JP 2004152839A JP 2004152839 A JP2004152839 A JP 2004152839A JP 4620970 B2 JP4620970 B2 JP 4620970B2
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Description

本発明は、各基板からそれぞれの加工工程を経て製造された互いに種類の異なる複数の半導体部品を組立工程で組立ててマルチチップモジュール製品などの半導体製品を製造する際、製造工場別も含めて半導体製品の不良発生源を推定する等の半導体製品の品質管理方法およびその品質管理システムに関する。   In the present invention, when a semiconductor product such as a multi-chip module product is manufactured by assembling a plurality of semiconductor components of different types manufactured from each substrate through respective processing steps in an assembly process, a semiconductor including a manufacturing factory is also included. The present invention relates to a quality control method and a quality control system for a semiconductor product, such as estimating a defect generation source of the product.

これまで一般的に、集積回路は一つの基板(シリコンウェーハ)から製造するように設計するものであった。しかし、低消費電力、高速、省スペース、大容量などの製品を実現するためには、多大な開発期間、多大な開発コストが必要であった。この課題を解決する製品が、マルチチップモジュール製品である。マルチチップモジュール製品は、システムインパッケージとも呼ばれる。   In general, integrated circuits have been designed to be manufactured from a single substrate (silicon wafer). However, in order to realize products such as low power consumption, high speed, space saving, and large capacity, a great development period and a great development cost are required. A product that solves this problem is a multi-chip module product. Multichip module products are also called system-in-package.

図2に、マルチチップモジュール製品の製造方法の概略を示す。マルチチップモジュール製品は、一般に、基板(シリコンウェーハ)に回路パターンを形成し、一つの基板から複数の同じ部品を製造する加工工程と、加工工程で形成された複数の部品を組みつける組立工程に分かれている。組立工程では、それぞれの加工工程の試験で良品と判定された部品だけが搬送され、組みつけられる。組立工程の最後に完成品の試験が行われ、良品だけが顧客に納められる。   FIG. 2 shows an outline of a manufacturing method of a multichip module product. Multi-chip module products are generally used in a manufacturing process in which a circuit pattern is formed on a substrate (silicon wafer) to manufacture a plurality of the same components from one substrate, and an assembly process in which a plurality of components formed in the processing steps are assembled. I know. In the assembly process, only parts that are determined to be non-defective products in each processing process test are transported and assembled. At the end of the assembly process, the finished product is tested and only good products are delivered to the customer.

本来、加工工程の製造プロセスに起因した不良部品は、加工工程の試験で振るい落とし、組立工程に搬送されないことが理想である。しかし、近年、加工工程の製造プロセスの複雑化に伴い、加工工程の試験で必ずしも不良部品を捕らえられるとは限らず、不良部品が組立工程に送られることが多くなっている。   Originally, it is ideal that defective parts resulting from the manufacturing process of the machining process are shaken off during the machining process test and not transferred to the assembly process. However, in recent years, with the complication of the manufacturing process of the machining process, defective parts are not always caught in the machining process test, and defective parts are often sent to the assembly process.

従来から、一つの基板から製造される集積回路では、加工工程の試験で不良を捕らえられなかった場合に、組立工程の試験結果を利用して、不良品の発生源を突き止めることが行われている。具体的には、次に示す方法がある。
(1)不良品を分解し、走査型電子顕微鏡(SEM)や集束イオンビーム加工観察装置(FIB)等のツールを用いて、物理的に不良原因を解析する。
(2)特許文献1に記載があるように、加工工程の製造途中に実施される検査データと、組立工程の試験結果の相関解析を行い、相関の強い検査データを特定する。
(3)特許文献2に記載があるように、組立工程の試験結果をウエハ状にマッピングし、その不良分布を確認する。そのとき、特許文献3や特許文献4のように予め個々のチップがウエハ内のどこから取得されたかを識別データ(ダイID)で管理しておく。
Conventionally, in an integrated circuit manufactured from a single substrate, when a defect is not caught in a processing process test, the source of the defective product is determined using the test result of the assembly process. Yes. Specifically, there are the following methods.
(1) The defective product is disassembled, and the cause of the failure is physically analyzed using a tool such as a scanning electron microscope (SEM) or a focused ion beam processing observation device (FIB).
(2) As described in Patent Document 1, a correlation analysis is performed between the inspection data performed during the manufacturing process and the test result of the assembly process to identify inspection data having a strong correlation.
(3) As described in Patent Document 2, the assembly process test results are mapped in a wafer shape, and the defect distribution is confirmed. At that time, as in Patent Document 3 and Patent Document 4, the identification data (die ID) is used to manage in advance where each individual chip is acquired in the wafer.

特開2003−186953号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2003-18653

特開2001−273793号公報JP 2001-273793 A 特開平11−45839号公報JP 11-45839 A 米国特許第5302491号US Pat. No. 5,302,491

上述した3つの解析方法を、マルチチップモジュール製品に適用した場合の課題を考えてみる。
(1)の方法は、物理的な解析であるため、有効な方法ではあるが、時間とコストがかかるという課題がある。
(2)の方法は、近年、加工工程と組立工程とが別の企業あるいは同一企業内でも別の拠点である場合が多くなっており、情報の授受に課題がある。組立工程の企業あるいは工場は、加工工程の製造途中に実施された様々な検査データを入手できないことがある。加工工程の検査データが入手できなければ、組立工程の企業あるいは工場にとって、不良品の発生源がどの部品あるいはどの部品を製造したプロセスなのかを解明することは難しい。
一方、(3)の方法は、従来の一つの基板から製造される集積回路を対象としたもので、マルチチップモジュール製品を対象とする場合、様々な工夫が必要になる。
Consider the problem when the above three analysis methods are applied to a multi-chip module product.
Since the method (1) is a physical analysis, it is an effective method, but there is a problem that it takes time and cost.
In the method (2), in recent years, there are many cases where the processing process and the assembly process are different companies or different bases even in the same company, and there is a problem in exchange of information. A company or factory in an assembly process may not be able to obtain various inspection data performed during the manufacturing process. If inspection data of the processing process is not available, it is difficult for a company or factory in the assembly process to determine which part or which part is the process that produced the defective product.
On the other hand, the method (3) is intended for a conventional integrated circuit manufactured from one substrate, and various devices are required when targeting a multi-chip module product.

本発明の目的は、上記の(3)に様々な工夫を施し、組立工程の試験結果と、部品に付与する識別データだけを用いて、不良品の発生源がどの部品あるいはどの部品を製造したプロセスなのかを判別する半導体製品の品質管理方法およびその品質管理システムを提供する。   The object of the present invention is to devise various devices in the above (3), and use only the test results of the assembly process and the identification data given to the parts to produce which part or which part is the source of the defective product. Provided are a quality control method and a quality control system for a semiconductor product for determining whether it is a process.

また、本発明の他の目的は、組立工程の試験結果でも不良を捕らえることができず、顧客に製品を出荷してしまい、出荷後に不良品を発見した場合においても、不良の発生源がどの部品であるのかを判別できる半導体製品の品質管理方法およびその品質管理システムを提供することにある。   Another object of the present invention is that the failure cannot be detected even in the test result of the assembly process, and even if the product is shipped to the customer and a defective product is found after the shipment, which is the source of the failure? It is an object of the present invention to provide a quality control method and quality control system for a semiconductor product that can determine whether it is a part.

上記目的を達成するために、本発明は、それぞれ異なる加工工程を経て製造された複数のウェハから切出された互いに種類の異なる複数の半導体部品を組立工程で組立てて半導体製品を製造する際の半導体製品の品質管理方法であって、前記組立工程で組立てる複数の半導体部品の各半導体部品に付与された前記ウェハ上の位置情報を前記半導体製品に対応付けて取得する識別情報取得ステップと、所定の個数に亘って製造された半導体製品の顧客からの返品有無結果も含む良否結果を得る良否取得ステップと、該良否取得ステップで得られた前記所定の個数に亘った半導体製品の良否結果を、前記識別情報取得ステップで前記半導体製品に対応付けて取得された前記半導体部品の前記各ウェハ上の位置情報に基づいて前記各ウェハ上にマッピングして前記各半導体部品毎に対応するウェハ上での2次元の良否結果の分布を作成するマッピングステップと、該マッピングステップで作成された前記各半導体部品毎に対応するウェハ上での2次元の良否結果の分布を比較解析して半導体製品の不良発生源となるウェハを推定する解析ステップとを有することを特徴とする。 In order to achieve the above object, the present invention provides a semiconductor product manufactured by assembling a plurality of different types of semiconductor components cut out from a plurality of wafers manufactured through different processing steps in an assembly process. A method for quality control of a semiconductor product, comprising: an identification information acquisition step of acquiring positional information on the wafer assigned to each semiconductor component of a plurality of semiconductor components assembled in the assembly process in association with the semiconductor product; and quality obtaining step of obtaining the quality results also include return whether the results from the customer's semiconductor products manufactured over a number of, the quality results of the semiconductor products over the predetermined number obtained in該良not obtaining step The semiconductor component is mapped onto each wafer based on the positional information on each wafer of the semiconductor component obtained in association with the semiconductor product in the identification information obtaining step. Mapping step for creating a two-dimensional distribution of pass / fail results on the wafer corresponding to each semiconductor component, and two-dimensional on the wafer corresponding to each semiconductor component created in the mapping step And an analysis step for estimating a wafer which is a defect generation source of the semiconductor product by comparatively analyzing the distribution of the quality results.

また、本発明は、それぞれ異なる加工工程を経て製造された複数のウェハから切出され
た互いに種類の異なる複数の半導体部品を組立工程で組立てて半導体製品を製造する際の半導体製品の品質管理方法であって、前記組立工程で組立てる複数の半導体部品の各半導体部品に付与された前記ウェハ上の位置情報と前記半導体部品を切出したウェハを製造した製造工場の情報とを前記半導体製品に対応付けて取得する識別情報取得ステップと、所定の個数に亘って製造された半導体製品の顧客からの返品有無結果も含む良否結果を得る良否取得ステップと、該良否取得ステップで得られた前記所定の個数に亘った半導体製品の良否結果を、前記識別情報取得ステップで前記半導体製品に対応付けて取得された前記半導体部品の前記ウェハを製造した製造工場の情報と前記各ウェハ上の位置情報とに基づいて前記製造工場別も含む各ウェハ上にマッピングして前記製造工場別も含む各半導体部品毎に対応するウェハ上での2次元の良否結果の分布を作成するマッピングステップと、該マッピングステップで作成された前記製造工場別も含む各半導体部品毎に対応するウェハ上での2次元の良否結果の分布を比較解析して製造工場別も含めて半導体製品の不良発生源となるウェハを推定する解析ステップとを有することを特徴とする。
The present invention also relates to a quality control method of a semiconductor product when a semiconductor product is manufactured by assembling a plurality of semiconductor components of different types cut out from a plurality of wafers manufactured through different processing steps in an assembly process. The position information on the wafer given to each semiconductor component of the plurality of semiconductor components assembled in the assembly process and the information of the manufacturing factory that manufactured the wafer from which the semiconductor component was cut are associated with the semiconductor product. an identification information acquiring step of acquiring Te, and quality obtaining step of obtaining the return presence results acceptability results also containing from customers of the semiconductor products manufactured over a predetermined number, the predetermined obtained in該良not obtaining step Manufacture the wafer of the semiconductor component obtained by associating the quality result of the semiconductor product over the number with the semiconductor product in the identification information obtaining step. 2D on the wafer corresponding to each semiconductor component including each manufacturing factory by mapping on each wafer including each manufacturing factory based on the information on the manufacturing factory and the position information on each wafer. A mapping step for creating a distribution of pass / fail results and a distribution analysis of the two-dimensional pass / fail results on the wafer corresponding to each semiconductor component created by the mapping step and for each manufacturing part. And an analysis step for estimating a wafer that is a defect generation source of a semiconductor product.

また、本発明は、前記良否取得ステップにおいて、半導体製品の良否結果を半導体製品の電気的特性を試験した結果に基づいて取得することを特徴とする。   Further, the present invention is characterized in that, in the quality acquisition step, the quality result of the semiconductor product is acquired based on the result of testing the electrical characteristics of the semiconductor product.

また、本発明は、前記解析ステップにおいて、各半導体部品毎の2次元の良否結果の分布を比較解析する際、2次元の良否結果の分布を定量化することを特徴とする。   Further, the present invention is characterized in that, in the analysis step, when the distribution of the two-dimensional quality result for each semiconductor component is comparatively analyzed, the two-dimensional quality result distribution is quantified.

また、本発明は、前記解析ステップにおいて、前記マッピングステップで作成された前記各半導体部品毎の2次元の良否結果の分布を表示する表示ステップを含むことを特徴とする。   Further, the present invention is characterized in that the analysis step includes a display step of displaying a two-dimensional distribution of pass / fail results for each of the semiconductor components created in the mapping step.

また、本発明は、前記解析ステップにおいて、少なくとも半導体製品の不良発生源として推定される半導体部品についての前記マッピングステップで作成された2次元の良否結果の分布を表示する表示ステップを含むことを特徴とする。   Further, the present invention includes a display step of displaying, in the analysis step, a distribution of the two-dimensional good / bad result created in the mapping step for at least a semiconductor component estimated as a defect generation source of the semiconductor product. And

本発明によれば、マルチチップモジュール製品のように、基板に複数の半導体部品を形成する加工工程と、別々の加工工程を経て製造された別々の半導体部品を組み付ける組立工程とに分かれた半導体製品の製造において、組立工程の試験、あるいは顧客への納品後に判明した不良品の発生源を迅速に推定することができる。   According to the present invention, like a multi-chip module product, a semiconductor product divided into a processing step of forming a plurality of semiconductor components on a substrate and an assembly step of assembling separate semiconductor components manufactured through separate processing steps In the manufacturing process, it is possible to quickly estimate the source of the defective product found after the assembly process test or delivery to the customer.

以下、本発明の実施の形態を図面を用いて説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

図1は、本発明に係るデータ解析プログラムの第1の実施例を示した処理フロー図である。ステップ11で、まず加工工程での基板内の座標情報を有するダイIDと製品の良否結果を読み込む。ダイIDとは、部品毎に品目名、加工工程製造時のロットID、ウエハIDが識別でき、さらに、ウエハ内で形成された位置座標を把握できる情報で、各部品の回路パターンの存在しない隙間に刻印されている。次に、ステップ12aから12cで、ステップ11で読み込んだ品目毎にダイIDから位置座標情報を認識し、製品の良否結果を位置座標情報でマッピングする。この実施例では、マルチチップモジュール製品にA、B、Cの3種類のチップを部品として搭載した場合を示している。ステップ13aから13cでは、ステップ12aから12cの各々から得られる部品の品目毎の位置座標情報で製品(例えば組立工程後)の良否結果のマッピングした結果を基に、部品の品目別に分布を定量化し、ステップ14で、個々の部品の品目毎に定量化した結果を比較することによりマルチチップモジュール製品に搭載された不良部品の品目を判定し、不良源15として出力する。このように、マルチチップモジュール製品に搭載される各部品の品目毎のウエハ上での位置座標が取得できれば、上記製品の良否結果を各部品の品目毎にウエハ上の位置座標でマッピングして各部品の品目毎に定量化し、該各部品の品目毎に定量化された結果を比較するだけで、不良源15としての不良部品の品目を特定して出力できることになる。   FIG. 1 is a process flow diagram showing a first embodiment of a data analysis program according to the present invention. In step 11, first, the die ID having the coordinate information in the substrate and the quality result of the product in the processing step are read. The die ID is information that can identify the item name, lot ID at the time of manufacturing process, wafer ID for each part, and can grasp the position coordinates formed in the wafer, and there is no gap in the circuit pattern of each part. It is imprinted on. Next, in steps 12a to 12c, the position coordinate information is recognized from the die ID for each item read in step 11, and the quality result of the product is mapped with the position coordinate information. In this embodiment, a case where three types of chips A, B, and C are mounted as components on a multichip module product is shown. In steps 13a to 13c, the distribution of each part item is quantified on the basis of the result of mapping the quality result of the product (for example, after the assembly process) with the position coordinate information for each part item obtained from each of steps 12a to 12c. In step 14, the result of quantification for each item of each part is compared to determine the item of the defective part mounted on the multichip module product and output as the defect source 15. In this way, if the position coordinates on the wafer for each item of each part mounted on the multichip module product can be acquired, the pass / fail result of the product is mapped to the position coordinates on the wafer for each item of each part. It is possible to specify and output the defective part item as the defect source 15 only by quantifying each item of the part and comparing the quantified result for each part item.

図2は、マルチチップモジュール製品の製造工程の第1の実施例を示した概略図である。この実施例では、マルチチップモジュール製品にA、B、Cの3種類のチップを部品として搭載する場合を示している。部品A、B、Cは、それぞれウエハを用いて、リソグラフィ工程、成膜工程などを繰り返し行う一般的な集積回路の多数の製造過程(加工工程)を経て形成される。部品Aは、多数の製造過程(加工工程)21aを経て、ウエハの状態で、電気的な試験22aが行われる。試験22aでは、ウエハ上に形成された各ダイが良品か不良品か判定され、良品ダイには、ダイIDマーキング23aで識別データ(ダイID)が付与され、刻印される。通常、製造過程(加工工程)から組立工程へ搬送される直前でダイシング装置を使って、ウエハは部品毎に切断される。部品Bや部品Cも、部品Aと同様に、多数の製造過程(加工工程)21bや21cを経て、ウエハの状態で、電気的な試験22bや22cが行われる。試験22bや22cで、ウエハ上に形成された各ダイが良品か不良品か判定され、良品ダイには、ダイIDマーキング23bや23cで識別データ(ダイID)が刻印され、切断され、組立工程へ搬送される。識別データが刻印された部品A、B、Cは、他に結線材料やモールド材料などの部品と一緒に組立工程31に投入され、マルチチップモジュール製品が作られる。組立工程31の中で、部品A、B、Cに刻印されているダイIDは、図6に示す部品の識別データ読取り装置(識別情報取得手段)92で読み取られて、各部品のダイID(識別データ)と製品が対応づけられて識別データ管理ユニット93に記憶されることになる。次に完成した製品に対して、試験装置(良否取得手段)95により製品としての電気的特性の試験32が行われ、その試験結果が試験結果管理ユニット94に登録され、良品には製品IDマーキング33で製品ID(識別データ)が付与され、出荷される。   FIG. 2 is a schematic view showing a first embodiment of the manufacturing process of the multichip module product. In this embodiment, a case where three types of chips A, B, and C are mounted as components on a multichip module product is shown. The parts A, B, and C are formed through a number of general integrated circuit manufacturing processes (processing processes) in which a lithography process and a film forming process are repeatedly performed using a wafer. The component A is subjected to an electrical test 22a in a wafer state through a number of manufacturing processes (processing steps) 21a. In the test 22a, it is determined whether each die formed on the wafer is a non-defective product or a defective product. Identification data (die ID) is given to the good product die by the die ID marking 23a and is stamped. Usually, the wafer is cut into parts using a dicing apparatus immediately before being transferred from the manufacturing process (processing process) to the assembly process. Similarly to the part A, the parts B and C are subjected to a number of manufacturing processes (processing steps) 21b and 21c, and electrical tests 22b and 22c are performed in a wafer state. In tests 22b and 22c, it is determined whether each die formed on the wafer is a non-defective product or a defective product. Identification data (die ID) is stamped and cut on the good product die by die ID markings 23b and 23c. It is conveyed to. The parts A, B, and C on which the identification data is engraved are put into an assembly process 31 together with other parts such as a wiring material and a molding material, and a multichip module product is produced. In the assembly process 31, the die IDs engraved on the parts A, B, and C are read by the part identification data reading device (identification information acquiring unit) 92 shown in FIG. The identification data) and the product are associated with each other and stored in the identification data management unit 93. Next, the finished product is subjected to a test 32 of electrical characteristics as a product by a test device (good / bad acquisition means) 95, and the test result is registered in the test result management unit 94. At 33, a product ID (identification data) is given and shipped.

図3は、図1のステップ11で読み込まれるダイIDと試験32での製品ID及び良否結果とを対応づけた実績データの第1の実施例を示した図である。例えば、この実施例では、製品IDがP031202551という製品は、部品AのダイIDがA1025030302、部品BのダイIDがB1022090205、部品CのダイIDがC1024090205で、試験32での良否結果が良品で、かつ品質がAランクのものであることがわかる。この例では、ダイIDは、左から1桁が品目名、次の4桁が製造過程時のロットID、次の2桁がウエハID、次の2桁がウエハ内のX座標、最後の2桁がウエハ内のY座標と規定され、例えば、製品IDがP031202551の部品Aは、品目名がA、ロットIDが1025、ウエハIDが03、ウエハ内で形成された座標がX=03、Y=02と識別できる。ここで、製品IDは図2の製品IDマーキング33、部品AのダイIDは図2のダイIDマーキング23a、部品BのダイIDは図2のダイIDマーキング23b、部品CのダイIDは図2のダイIDマーキング23c、良否判定結果は図2の試験32で付けられた結果である。   FIG. 3 is a diagram showing a first example of performance data in which the die ID read in step 11 of FIG. 1 is associated with the product ID and the pass / fail result in the test 32. For example, in this embodiment, a product with the product ID P031202551 has a die ID of the part A of A1025030302, a die ID of the part B of B10220905205, a die ID of the part C of C10240090205, and the pass / fail result in the test 32 is good. It can also be seen that the quality is of A rank. In this example, for the die ID, the first digit from the left is the item name, the next four digits are the lot ID during the manufacturing process, the next two digits are the wafer ID, the next two digits are the X coordinates in the wafer, and the last two The digit is defined as the Y coordinate in the wafer. For example, for the part A with the product ID P031202551, the item name is A, the lot ID is 1025, the wafer ID is 03, and the coordinates formed in the wafer are X = 03, Y = 02. Here, the product ID is the product ID marking 33 of FIG. 2, the die ID of the part A is the die ID marking 23a of FIG. 2, the die ID of the part B is the die ID marking 23b of FIG. 2, and the die ID of the part C is FIG. The die ID marking 23c and pass / fail judgment results are the results given in the test 32 of FIG.

ここで、重要なことは、製品の組立工程前において、図4に示す如く、搭載されて製品を構成する部品の品目毎のウエハ上での位置座標を、図6に示す部品の識別データ読取り装置92で読み込んで識別データ管理ユニット93に格納しておくことにある。即ち、本発明においては、製品の組立工程時点において、部品を製造した製造過程の企業ないしは工場に対して、搭載されて製品を構成する部品の品目毎に、図4に示す如く定義されたウエハ上での位置座標系が取得できることにある。要するに、部品を製造した製造過程の企業ないしは工場からは、部品の品目毎のウエハ上での位置座標系が提供できることが必要となる。   Here, what is important is that, before the assembly process of the product, as shown in FIG. 4, the position coordinates on the wafer for each item of the components which are mounted and constitute the product are read out from the identification data of the component shown in FIG. It is to be read by the device 92 and stored in the identification data management unit 93. That is, in the present invention, at the time of the product assembly process, a wafer defined as shown in FIG. 4 is provided for each item of the components that are mounted on the company or factory in the manufacturing process that manufactures the components. The position coordinate system above can be acquired. In short, it is necessary to be able to provide a position coordinate system on a wafer for each item of a part from a manufacturing company or factory that manufactures the part.

図4は、図1のステップ12aから12cで組立られた製品の良否結果のマッピングを行うために、部品を製造した製造過程の企業ないしは工場から提供が受けられる部品の品目別の位置座標系を定義した(付与した)一実施例を示す図である。位置座標系は、部品の品目毎に製造過程でのリソグラフィ工程の仕様に基づいて定義される。例えば、51aは部品Aの座標系である。丸い外枠はウエハ(基板)を表し、内側にカンマ区切りで整数を2つずつ記した四角が各部品のダイを表す。この実施例では、ウエハ(基板)の左下に原点を設け、横にX軸、縦にY軸を設けた座標系が定義されている。51bは部品B、51cは部品Cの座標系の定義である。本発明においては、部品を製造した製造過程(加工工程)の企業ないしは工場からは、このように定義され位置座標系が提供されることが前提となる。   FIG. 4 shows a position coordinate system for each item of a part that can be provided from a company or factory in the manufacturing process for manufacturing the part in order to perform mapping of the quality results of the products assembled in steps 12a to 12c of FIG. It is a figure which shows one Example defined (provided). The position coordinate system is defined for each item of the part based on the specification of the lithography process in the manufacturing process. For example, 51a is the coordinate system of the part A. A round outer frame represents a wafer (substrate), and a square with two integers separated by commas inside represents a die of each component. In this embodiment, a coordinate system is defined in which an origin is provided at the lower left of a wafer (substrate), an X axis is provided horizontally, and a Y axis is provided vertically. 51b is the definition of the component B, and 51c is the definition of the coordinate system of the component C. In the present invention, it is a premise that a position coordinate system defined in this way is provided from a company or factory of a manufacturing process (processing process) for manufacturing a part.

図5は、データ解析ユニット(解析手段)96において、図1のステップ12で、提供を受けた図4の2次元の位置座標系に基づいて、試験結果ユニット94から得られる電気的特性の試験32による製品の良否結果をマッピングした結果の一実施例を示す図である。この実施例は、一定期間に電気的特性の試験32を実施した350個の製品をマッピングした結果である。この実施例では、350個の製品に良品が300個、不良品が50個含まれている。ステップ12では、図3のような部品AのダイID、部品BのダイID、部品CのダイID、製品の電気的特性の試験32での良否結果の情報から、部品AのダイIDが有する位置座標情報と製品の電気的特性の試験32での良否結果の組合せから、マップ52aが作られる。また、部品BのダイIDが有する位置座標情報と製品の電気的特性の試験32での良否結果の組合せからマップ52bが作られる。また、部品CのダイIDが有する位置座標情報と製品の電気的特性の試験32での良否結果の組合せからマップ52cが作られる。ここで、各ダイ内に記された分数は、分母がダイIDの有する位置座標情報に基づき、組立工程の試験32を通過した製品数をチップ毎に割り振った結果であり、分子がそのうちの試験32で良品と判定された製品数である。例えば、マップ52aの位置座標X=3、Y=1では、試験32を通過した製品数が6個で、そのうち良品と判定された製品数が5個であることを意味する。試験32を通過した製品数と良品数の関係をマッピングしているため、マップ52aのすべての座標の分母の和は350、マップ52aのすべての座標の分子の和は300、マップ52bのすべての座標の分母の和は350、マップ52bのすべての座標の分子の和は300、マップ52cのすべての座標の分母の和は350、マップ52cのすべての座標の分子の和は300となる。   FIG. 5 shows a test of electrical characteristics obtained from the test result unit 94 in the data analysis unit (analysis means) 96 based on the two-dimensional position coordinate system of FIG. It is a figure which shows one Example of the result of mapping the quality result of the product by 32. This example is a result of mapping 350 products that have been subjected to the electrical property test 32 over a period of time. In this embodiment, 350 products include 300 non-defective products and 50 defective products. In step 12, the die ID of the component A has the die ID of the component A, the die ID of the component B, the die ID of the component C, and the information on the pass / fail result in the electrical characteristic test 32 of the product as shown in FIG. A map 52a is created from the combination of the position coordinate information and the pass / fail result in the test 32 of the electrical characteristics of the product. Further, a map 52b is created from the combination of the position coordinate information of the die ID of the part B and the quality result in the test 32 of the electrical characteristics of the product. Further, a map 52c is created from the combination of the position coordinate information of the die ID of the part C and the quality result in the test 32 of the electrical characteristics of the product. Here, the fraction indicated in each die is the result of allocating the number of products that have passed the test 32 of the assembly process for each chip based on the position coordinate information that the denominator has in the die ID. 32 is the number of products determined to be non-defective. For example, in the position coordinates X = 3 and Y = 1 on the map 52a, it means that the number of products that have passed the test 32 is six, and the number of products that are determined to be non-defective products is five. Since the relationship between the number of products that have passed the test 32 and the number of non-defective products is mapped, the sum of the denominator of all coordinates of the map 52a is 350, the sum of the numerators of all coordinates of the map 52a is 300, and all of the maps 52b The sum of the denominators of the coordinates is 350, the sum of the numerators of all the coordinates in the map 52b is 300, the sum of the denominators of all the coordinates of the map 52c is 350, and the sum of the numerators of all the coordinates of the map 52c is 300.

このように、データ解析ユニット96において、製品を構成する部品の品目A,B,C毎にその位置座標を基に、組立工程の良否結果(分母が試験32を通過した製品数、分子が良品と判定された製品数)を2次元にマッピングすることが可能となる。このように2次元にマッピングすることによって、製品を不良品または良品にする部品の品目毎の確率を2次元の分布として定量化することによって把握することが可能となる。   Thus, in the data analysis unit 96, based on the position coordinates for each of the items A, B, and C of the parts constituting the product, the quality result of the assembly process (the number of products whose denominator passed the test 32, the numerator is the non-defective product) It is possible to map the number of products determined to be two-dimensional. By mapping in two dimensions in this way, it becomes possible to grasp by quantifying the probability for each item of a part that makes a product defective or non-defective as a two-dimensional distribution.

データ解析ユニット96において、ステップ13aから13cでは、図5のマッピング結果を基に、マップ別、すなわち部品の品目別にその分布を定量化する。定量化には様々な方法があるが、たとえば、図5のマップ別に各座標の値の標準偏差を求め、座標毎にどのくらい値がばらついているかを評価する方法がある。標準偏差の値が小さいほど、座標毎の値に違いが少なく通常の組み合わせによるランダムな確率(ばらつきの少ない)で製品として不良品を形成する部品または部品の品目が組み込まれていることを意味することになる。一方、標準偏差の値が大きいほど、座標毎の値に違いが多く(2次元のばらつきが大きく)製品としての不良品の発生に大きく相関関係がある(製品として不良品にしている確率の高い)部品または部品の品目が組み込まれていることを意味する。この実施例で各マップの標準偏差を計算してみると、マップ52aではおよそ0.081、マップ52bでは0.147、マップ52cではおよそ0.035となる。部品Bが不良品となる2次元の標準偏差(ばらつき)が最もおおきく、次に部品A、部品Cと通常の組み合わせによるランダムなばらつきに近づくことになる。   In the data analysis unit 96, in steps 13a to 13c, the distribution is quantified for each map, that is, for each item of the parts, based on the mapping result of FIG. There are various methods for quantification. For example, there is a method for obtaining the standard deviation of each coordinate value for each map in FIG. 5 and evaluating how much the value varies for each coordinate. The smaller the standard deviation value, the smaller the difference in the value for each coordinate, which means that a part or item of a part that forms a defective product as a product with a random probability (small variation) by a normal combination is incorporated. It will be. On the other hand, the larger the standard deviation value, the greater the difference in the values for each coordinate (the larger the two-dimensional variation), and the greater the correlation between the occurrence of defective products as products (the higher the probability that they are defective products) ) Means that a part or item of parts is incorporated. When the standard deviation of each map is calculated in this embodiment, it is about 0.081 for the map 52a, 0.147 for the map 52b, and about 0.035 for the map 52c. The two-dimensional standard deviation (variation) that causes the component B to be a defective product is the largest, and then approaches the random variation due to the normal combination of the components A and C.

また、分布を定量化するものとして、分母が試験32を通過した製品数、分子が良品と判定された製品数としたときには、最小値が考えれる。勿論、分子を不良品と判定された製品数としたときには、最大値が考えられる。最小値としては、部品Aについては、4/5=0.8、部品Bについては、6/13=0.46、部品Cについては、13/16=0.87として得られる。   In addition, when quantifying the distribution, the minimum value can be considered when the denominator is the number of products that have passed the test 32 and the numerator is the number of products that are determined to be non-defective. Of course, when the numerator is the number of products determined to be defective, the maximum value can be considered. The minimum values are obtained as 4/5 = 0.8 for part A, 6/13 = 0.46 for part B, and 13/16 = 0.87 for part C.

以上説明したように、データ解析ユニット96において、ステップ14で、ステップ13aから13cで定量化した結果を比較することによって製品を不良にしている不良の発生源となる部品の品目を特定することが可能となる。たとえば、その一つの方法として、製品を構成している部品の品目の内、標準偏差を比較することによって、標準偏差が最も大きな値(0.147)を示したマップ52bの品目が製品を不良品にする不良源であると判定し、その判定結果15を出力することが可能となる。また、製品を構成している部品の品目の内、最小値を比較することによって、最小値が最も小さい値(0.46)を示したマップ52bの品目が製品を不良品にする不良源であると判定し、その判定結果15を出力することが可能となる。   As described above, in the data analysis unit 96, it is possible to identify the item of the part that is the source of the defect that makes the product defective by comparing the results quantified in steps 13a to 13c in step 14. It becomes possible. For example, as one method, by comparing the standard deviation among the items of the parts that make up the product, the item on the map 52b that shows the largest standard deviation (0.147) does not recognize the product. It is possible to determine that the defect source is a non-defective product and output the determination result 15. Further, by comparing the minimum value among the items of the parts constituting the product, the item of the map 52b showing the smallest value (0.46) is a defect source that makes the product defective. It is possible to determine that there is and output the determination result 15.

このような本発明を適用したプログラムによって、この実施例では部品Bを製造した製造過程の企業ないしは工場に、組立工程の企業ないしは工場が、部品Bが最終製品にとって問題であることを指摘することが可能となる。本発明の最も有益な効果は、このように、部品を製造した製造過程の企業ないしは工場から、部品の品目毎のウエハ上での位置座標系を提供していただくだけで、完成後の製品としての電気的特性を試験することにより、不良部品を製造した企業ないしは工場を自動的に見つけ出せることである。   In this embodiment, the program to which the present invention is applied indicates that the part B is a problem for the final product, in the manufacturing process company or factory that manufactured the part B, and the assembly process company or factory. Is possible. As described above, the most beneficial effect of the present invention is that a product or a factory in the manufacturing process of manufacturing a part provides a position coordinate system on the wafer for each item of the part as a finished product. By testing the electrical characteristics of the product, the company or factory that produced the defective part can be automatically found.

図6は、本発明に係る製品の品質管理システムのハードウェア構成の一実施例を示したブロック図である。組立工程製造ライン91の中に、部品の識別データ読取り装置(識別情報取得手段)92、識別データ管理ユニット93、試験結果管理ユニット94、試験装置(良否取得手段)95、データ解析ユニット(解析手段)96があり、それぞれローカルエリアネットワーク97を介して接続されている。   FIG. 6 is a block diagram showing an embodiment of the hardware configuration of the product quality management system according to the present invention. In the assembly process manufacturing line 91, a part identification data reader (identification information acquisition means) 92, an identification data management unit 93, a test result management unit 94, a test apparatus (good / bad acquisition means) 95, a data analysis unit (analysis means) 96), which are connected via the local area network 97.

部品の識別データ読取り装置92は、部品を製造した製造過程の企業ないしは工場に設けられ、画像撮像センサを有し、画像撮像センサで撮像したダイID(位置座標を含む)をOCR技術などの文字認識技術を利用して自動的に認識する装置であり、認識したダイIDを識別データ管理ユニット93にローカルエリアネットワーク97を介して、送信する。要するに、部品の識別データ読取り装置92は、必ずしも、識別データ管理ユニット93とローカルエリアネットワーク97で接続する必要は無く、部品を製造した製造過程の企業ないしは工場から部品の品目毎に位置座標情報が提供されて識別データ管理ユニット93に格納されればよい。   The component identification data reading device 92 is provided in a manufacturing process company or factory that manufactures a component, has an image imaging sensor, and uses a die ID (including position coordinates) captured by the image imaging sensor as a character such as OCR technology. It is a device that automatically recognizes using recognition technology, and transmits the recognized die ID to the identification data management unit 93 via the local area network 97. In short, the part identification data reader 92 is not necessarily connected to the identification data management unit 93 via the local area network 97, and the position coordinate information is obtained for each part item from the company or factory in the manufacturing process where the part is manufactured. It may be provided and stored in the identification data management unit 93.

識別データ管理ユニット93は、制御・演算装置、記憶装置、入力装置、出力装置を備えた一般的なコンピュータであり、部品の識別データ読取り装置92から送られてきたダイIDの情報を受信し、製品毎に対応づけてデータベースで管理するプログラムを有している。従って、識別データ管理ユニット93は、部品を組立てて製品を完成させて製品の電気的特性を試験する側に設けることが望ましい。   The identification data management unit 93 is a general computer including a control / arithmetic unit, a storage device, an input device, and an output device, and receives die ID information sent from the component identification data reader 92. It has a program that is managed in a database in association with each product. Therefore, it is desirable that the identification data management unit 93 is provided on the side where the parts are assembled to complete the product and the electrical characteristics of the product are tested.

また識別データ管理ユニット93は、部品を組立てて完成した製品IDを発行するプログラムを有し、部品A、B、Cの各ダイIDと製品IDを対応づけてデータベースで管理している。試験結果管理ユニット94は、制御・演算装置、記憶装置、入力装置、出力装置を備えた一般的なコンピュータであり、試験装置95からローカルエリアネットワーク97を介して、送信されてくる製品の電気的特性の試験32での良否結果を受信し、製品毎にデータベースで管理する。試験装置(良否取得手段)95は、部品A、B、Cや結線材料やモールド材料などの部品を組み付けて完成したマルチチップモジュール製品の電気的特性を試験する装置である。データ解析ユニット96は、制御・演算装置、記憶装置、入力装置、出力装置を備えた一般的なコンピュータであり、識別データ管理ユニット93と試験結果管理ユニット94のデータベースからデータを取得し、図3で示したデータを作成し、図1で示したプログラムを実行し、不良源15を出力する。図6の例では、識別データ管理ユニット93と試験結果管理ユニット94とデータ解析ユニット96を区別して別のハードウェアとして図示したが、高性能なコンピュータであれば、一つのハードウェアで実現してもよい。   The identification data management unit 93 has a program for issuing a product ID obtained by assembling parts, and manages the die IDs of the parts A, B, and C in association with the product IDs in a database. The test result management unit 94 is a general computer including a control / arithmetic unit, a storage device, an input device, and an output device. The test result management unit 94 is an electrical unit for products transmitted from the test device 95 via the local area network 97. The pass / fail result in the characteristic test 32 is received and managed in a database for each product. The test device (good / bad acquisition means) 95 is a device for testing the electrical characteristics of a multichip module product completed by assembling components A, B, C, components such as connection materials and mold materials. The data analysis unit 96 is a general computer provided with a control / arithmetic unit, a storage device, an input device, and an output device, acquires data from the database of the identification data management unit 93 and the test result management unit 94, and FIG. 1 is generated, the program shown in FIG. 1 is executed, and the defect source 15 is output. In the example of FIG. 6, the identification data management unit 93, the test result management unit 94, and the data analysis unit 96 are shown separately as separate hardware. However, if the computer is a high-performance computer, it can be realized by a single hardware. Also good.

図7は、図1で示したプログラムを実行した結果である、図6のデータ解析ユニット96で解析されて出力装置に表示した画面の一実施例を示す図である。出力装置にウインドウ60を表示し、その中に図5で示したマッピング結果を、部品の座標毎の値を色分けして、部品の品目毎に53a、53b、53cとして表示している。この例の色分け定義は、値が0.6未満を斜線の縞模様61、値が0.6以上0.7未満を縦縞模様62とした。このように部品の座標毎の値で色分けすることで、部品Bだけウエハの中央近辺に、良品率が低いダイが集中していることが視覚的にわかる。図1のプログラムの結果でも、標準偏差が最も大きい値を示した部品Bが不良源と判定され、その判定結果として、枠63でマップ53bを強調することで、視覚的に部品Bが不良源であることを明確に示すことができる。   FIG. 7 is a diagram showing an example of a screen analyzed by the data analysis unit 96 of FIG. 6 and displayed on the output device, which is a result of executing the program shown in FIG. A window 60 is displayed on the output device, and the mapping result shown in FIG. 5 is displayed as 53a, 53b, and 53c for each item of the component by color-coding the value for each component coordinate. The color coding definition of this example is a striped stripe pattern 61 with a value less than 0.6 and a vertical stripe pattern 62 with a value of 0.6 to less than 0.7. Thus, by color-coding according to the value for each component coordinate, it can be visually seen that dies having a low non-defective rate are concentrated in the vicinity of the center of the wafer for only the component B. Even in the result of the program of FIG. 1, the part B having the largest standard deviation is determined as the defect source. As a result of the determination, the map 53b is highlighted in the frame 63 to visually identify the part B as the defect source. It can be clearly shown.

以上のように、本発明は、品質管理ないしは不良解析において、自動的に不良源の前工程を判定できるとともに、図7のような画面を出力することで、視覚的にも不良源の前工程を判定することをサポートできる方法を提供する。   As described above, the present invention can automatically determine the previous process of the defect source in quality control or defect analysis, and output the screen as shown in FIG. Provide a method that can support determining

実施例1は、組立工程製造ラインでの試験32の結果と各部品に付与されたダイIDを用いて、不良源を特定するものであった。本発明は、試験32での結果だけではなく、製品の出荷後に顧客の検査で不良品と判定されたものの解析にも活用できる。   In Example 1, the failure source was specified by using the result of the test 32 in the assembly process manufacturing line and the die ID assigned to each part. The present invention can be used not only for the result of the test 32 but also for analysis of what is determined as a defective product by customer inspection after the product is shipped.

図8は、図2で示した製品IDマーキング33の後に、顧客による判定34を追加したブロック図である。この場合、図9に一例を示すデータをプログラムが読み込んで、実行する。図9は、図3のような良否判定結果の列がなく、代わりに顧客返品結果の列が加わっている。図5で示したようなマッピングは、各座標の分母に顧客に出荷した製品数、分子に顧客から返品されなかった製品数を用いて行う。マッピング後の処理は、図1のプログラムと同じである。   FIG. 8 is a block diagram in which a determination 34 by the customer is added after the product ID marking 33 shown in FIG. In this case, the program reads and executes data shown in FIG. 9 as an example. In FIG. 9, there is no pass / fail judgment result column as shown in FIG. 3, but a customer return result column is added instead. The mapping as shown in FIG. 5 is performed using the number of products shipped to the customer as the denominator of each coordinate and the number of products not returned from the customer as the numerator. The processing after mapping is the same as the program of FIG.

実施例1は、部品Aは21a、部品Bは21b、部品Cは21cと、それぞれ部品の品目毎に定まった製造過程(加工工程:製造ライン)で生産される場合を示した。本発明は、同じ品目の部品を異なる製造過程(加工工程:製造ライン)で生産する場合にも有効である。   In the first embodiment, the part A is 21a, the part B is 21b, and the part C is 21c, which is produced in a manufacturing process (processing process: manufacturing line) determined for each item of the parts. The present invention is also effective when parts of the same item are produced in different production processes (processing steps: production lines).

図10は、同じ部品Cを2つの製造ラインで製造した場合の第3の実施例を示したブロック図である。部品Cは、製造過程21dで製造され、試験22d、ダイIDマーキング23d、切断(ダイシング)24dを経て、組立工程31に送られる場合と、製造過程21eで製造され、試験22e、ダイIDマーキング23e、切断(ダイシング)24eを経て、組立工程31に送られる場合とあり、組立工程31では、双方のどちらから送られてきた部品Cも同等に扱い、どちらか片方の部品Cを、部品AやBと組み合わせて、マルチチップモジュール製品を製造する。   FIG. 10 is a block diagram showing a third embodiment when the same component C is manufactured by two manufacturing lines. The part C is manufactured in the manufacturing process 21d, passed through the test 22d, the die ID marking 23d, and cutting (dicing) 24d, and then sent to the assembly process 31, and is manufactured in the manufacturing process 21e, and the test 22e and the die ID marking 23e. In some cases, parts C sent from either side are treated equally, and one of the parts C is treated as part A or the like. In combination with B, a multi-chip module product is manufactured.

図11は、図10の製造過程で作られた製品の不良源を判定するために実行するデータ解析プログラムの第3の実施例を示す処理フロー図である。ステップ16で、まず加工工程での基板内の位置座標情報を有するダイIDと製品の良否結果を読み込む。ここで、図1とは異なり、ダイIDに製造拠点(工場)の情報を入れておく。次に、ステップ12dから12gで、ステップ16で読み込んだ品目毎かつ工場毎にダイIDから位置座標情報を認識し、製品の良否結果を2次元の位置座標情報でマッピングする。この実施例では、マルチチップモジュール製品にA、B、Cの3種類のチップを部品として搭載しているが、部品Aは工場A、部品Bは工場B、部品Cは工場AとBの両方で生産している場合を示している。ステップ13dから13gでは、ステップ12dから12gでマッピングした結果を部品の品目別かつ工場別に分布を定量化し、ステップ14で、個々の部品の品目毎に定量化した結果を比較し、不良部品の品目を判定し、不良源15として出力する。   FIG. 11 is a process flow diagram showing a third embodiment of the data analysis program executed to determine the defect source of the product produced in the manufacturing process of FIG. In step 16, first, a die ID having position coordinate information in the substrate in the processing step and a quality result of the product are read. Here, unlike FIG. 1, information on the manufacturing base (factory) is entered in the die ID. Next, in steps 12d to 12g, the position coordinate information is recognized from the die ID for each item and factory read in step 16, and the quality result of the product is mapped with the two-dimensional position coordinate information. In this embodiment, three types of chips A, B, and C are mounted as parts in a multichip module product. Part A is factory A, part B is factory B, and part C is both factory A and B. This shows the case of production. In steps 13d to 13g, the distribution of the result of mapping in steps 12d to 12g is quantified for each part item and for each factory. In step 14, the quantified result is compared for each item of each part, and the item of the defective part is compared. Is output as the defect source 15.

図12は、図11の処理で読み込むダイIDと製品ID及び該製品の良否結果とを対応づけた実績データの第3の実施例を示した図である。この第3の実施例は、図3に、さらにダイIDに製造拠点(工場)の情報も入れたものである。この第3の実施例では、ダイIDは、左から1桁が品目名、次の1桁が工場、次の3桁が加工工程製造時のロットID、次の2桁がウエハID、次の2桁がウエハ内のX座標、最後の2桁がウエハ内のY座標と規定されている。例えば、製品IDがP031202551の部品Aは、品目名がA、工場がA、ロットIDが025、ウエハIDが03、ウエハ(基板)内で形成された位置座標がX=03、Y=02と識別できる。   FIG. 12 is a diagram showing a third example of the result data in which the die ID read in the process of FIG. 11 is associated with the product ID and the quality result of the product. In the third embodiment, the information on the manufacturing base (factory) is also added to the die ID in FIG. In this third embodiment, the die ID is the item name from the left, the next one digit is the factory, the next three digits are the lot ID at the time of manufacturing the manufacturing process, the next two digits are the wafer ID, the next Two digits are defined as the X coordinate in the wafer, and the last two digits are defined as the Y coordinate in the wafer. For example, for a part A with a product ID of P031202551, the item name is A, the factory is A, the lot ID is 025, the wafer ID is 03, and the position coordinates formed in the wafer (substrate) are X = 03 and Y = 02. Can be identified.

図13は、図12を読み込んだ後、プログラムの処理内部でマッピング対象毎に区別したデータの一実施例である。この例は、図13を部品別かつ工場別に分類したものである。部品Cは、工場Aで生産されたものと工場Bで生産されたものが存在するため、それを2つに分けられた。   FIG. 13 shows an example of data distinguished for each mapping target within the processing of the program after reading FIG. In this example, FIG. 13 is classified by parts and by factory. Since there are parts C produced at the factory A and parts C produced at the factory B, the parts C were divided into two parts.

以上、実施例1から3まで半導体製品の実施例を示した。しかし、本発明は、半導体製品に限ったものではなく、例えば、加工工程でウエハに磁気ヘッドを形成し、組立工程で製品を磁気ヘッドを組み付ける磁気ディスク装置の製造や、加工工程で薄膜トランジスタ基板やバックライト基板を形成し、組立工程で製品に組み付ける液晶ディスプレイの製造にも適用できる。磁気ディスク装置や液晶ディスプレイは、組立工程で半導体製品も組み付けるため、磁気ヘッドと半導体製品のどちらが不良源であるのか、あるいは薄膜トランジスタ基板、バックライト基板、半導体製品のどれが不良源であるのかを推定するためにも本発明は有効である。   As mentioned above, the Example of the semiconductor product was shown from Example 1 to 3. However, the present invention is not limited to a semiconductor product. For example, a magnetic disk device in which a magnetic head is formed on a wafer in a processing process and the magnetic head is assembled in a manufacturing process, or a thin film transistor substrate or the like is manufactured in a processing process. The present invention can also be applied to the manufacture of a liquid crystal display in which a backlight substrate is formed and assembled to a product in an assembly process. Since magnetic disk drives and liquid crystal displays also assemble semiconductor products in the assembly process, it is estimated which of the magnetic head and semiconductor product is the failure source, or which of the thin film transistor substrate, backlight substrate, and semiconductor product is the failure source. In order to achieve this, the present invention is effective.

本発明に係るデータ解析プログラムの第1の実施例を示す処理フロー図である。It is a processing flow figure showing the 1st example of the data analysis program concerning the present invention. 本発明に係るマルチチップモジュール製品の製造工程の第1の実施例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the 1st Example of the manufacturing process of the multichip module product which concerns on this invention. 本発明に係る製品IDと部品IDと組立工程での良否結果を対応づけた実績データの第1の実施例を示す図である。It is a figure which shows the 1st Example of the track record data which matched the product ID based on this invention, component ID, and the quality result in an assembly process. 本発明に係る部品A〜Cについて任意の個数(300個)に亘って予め各ウエハ(基板)上に付与された位置座標系の一実施例を示す図である。It is a figure which shows one Example of the position coordinate system previously provided on each wafer (board | substrate) over arbitrary number (300 pieces) about components AC based on this invention. 本発明に係る組立工程での製品の良否結果をウエハ(基板)毎にマッピングした結果の分布の一実施例を示す図である。It is a figure which shows one Example of distribution of the result which mapped the quality result of the product in the assembly process which concerns on this invention for every wafer (board | substrate). 本発明に係る製品の品質管理システムの一実施例を示したブロック図である。It is the block diagram which showed one Example of the quality control system of the product which concerns on this invention. 本発明に係るデータ解析ユニットによって解析された結果の一実施例を示す画面である。It is a screen which shows one Example of the result analyzed by the data analysis unit which concerns on this invention. 本発明に係るマルチチップモジュール製品の製造工程と顧客判定との第2の実施例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the 2nd Example of the manufacturing process and customer determination of the multichip module product which concerns on this invention. 本発明に係る部品IDと顧客からの製品IDに対する返品結果を対応付けた実績データの第2の実施例を示す図である。It is a figure which shows the 2nd Example of the performance data which matched the part ID which concerns on this invention, and the return result with respect to product ID from a customer. 本発明に係るマルチチップモジュール製品の製造工程の第3の実施例を示したブロック図である。It is the block diagram which showed the 3rd Example of the manufacturing process of the multichip module product which concerns on this invention. 本発明に係るデータ解析プログラムの第3の実施例を示した処理フロー図である。It is the processing flowchart which showed the 3rd Example of the data analysis program which concerns on this invention. 本発明に係る部品IDと組立工程での製品ID及び良否結果を対応づけた実績データの第3の実施例を示す図であるIt is a figure which shows the 3rd Example of the performance data which matched part ID which concerns on this invention, product ID in an assembly process, and a quality result. 本発明に係る部品の品目名かつ製造拠点(工場)でデータを分類した結果の一実施例を示す図である。It is a figure which shows one Example of the result of having classified data with the item name of the parts which concern on this invention, and a manufacturing base (factory).

符号の説明Explanation of symbols

11、16…ダイIDと製品良否情報の読み込み処理、12a、12b、12c…部品の品目毎にダイIDが有する座標情報で良否結果のマッピング処理、12d、12e、12f、12g…部品の品目毎にダイIDが有する座標情報と拠点情報で良否結果のマッピング処理、13a、13b、13c、13d、13e、13f、13g…良否結果のマッピング結果の分布の定量化処理、14…不良源の判定処理、15…出力結果、21a、21b、21c、21d…加工工程製造プロセス、22a、22b、22c、22d、22e…加工工程の試験、23a、23b、23c、23d、23e…ダイIDのマーキング処理、24a、24b、24c、24d、24e…切断(ダイシング)、31…組立工程製造プロセス、32…組立工程の試験、33…製品IDのマーキング処理、34…顧客による良否判定、51a…部品Aのウエハ内座標系、51b…部品Bのウエハ内座標系、51c…部品Cのウエハ内座標系、52a…部品Aウエハ座標へのマッピング結果、52b…部品Bウエハ座標へのマッピング結果、52c…部品Cウエハ座標へのマッピング結果、60…コンピュータ画面上のウインドウ、61…斜線模様の部品の座標、62…縦縞模様の部品の座標、63…不良源判定結果のマーク、91…組立工程製造ライン、92…部品の識別データ読み取り装置(識別情報取得手段)、93…識別データ管理ユニット、94…試験結果管理ユニット、95…試験装置(良否取得手段)、96…データ解析ユニット(解析手段)、97…ローカルエリアネットワーク。
11, 16... Die ID and product pass / fail information reading process, 12 a, 12 b, 12 c... Mapping process of pass / fail result with coordinate information of die ID for each part item, 12 d, 12 e, 12 f, 12 g. Mapping process of pass / fail result based on coordinate information and base information of die ID, 13a, 13b, 13c, 13d, 13e, 13f, 13g ... Quantification process of mapping result of pass / fail result, 14 ... Defect source determination process 15a, 21b, 21c, 21d, machining process manufacturing process, 22a, 22b, 22c, 22d, 22e, machining process test, 23a, 23b, 23c, 23d, 23e, die ID marking process, 24a, 24b, 24c, 24d, 24e ... cutting (dicing), 31 ... assembly process manufacturing process, 32 ... assembly process Test, 33 ... Product ID marking process, 34 ... Pass / fail judgment by customer, 51a ... In-wafer coordinate system of part A, 51b ... In-wafer coordinate system of part B, 51c ... In-wafer coordinate system of part C, 52a ... Part Mapping result to A wafer coordinates, 52b ... Mapping result to component B wafer coordinates, 52c ... Mapping result to component C wafer coordinates, 60 ... Window on computer screen, 61 ... Coordinates of hatched parts, 62 ... Vertical stripes Coordinates of pattern parts, 63 ... Mark of failure source determination result, 91 ... Assembly process manufacturing line, 92 ... Part identification data reading device (identification information acquisition means), 93 ... Identification data management unit, 94 ... Test result management unit 95 ... Test apparatus (acceptance / non-acquisition means), 96 ... Data analysis unit (analysis means), 97 ... Local area network.

Claims (9)

それぞれ異なる加工工程を経て製造された複数のウェハから切出された互いに種類の異なる複数の半導体部品を組立工程で組立てて半導体製品を製造する際の半導体製品の品質管理方法であって、
前記組立工程で組立てる複数の半導体部品の各半導体部品に付与された前記ウェハ上の位置情報を前記半導体製品に対応付けて取得する識別情報取得ステップと、
所定の個数に亘って製造された半導体製品の顧客からの返品有無結果も含む良否結果を得る良否取得ステップと、
該良否取得ステップで得られた前記所定の個数に亘った半導体製品の良否結果を、前記
識別情報取得ステップで前記半導体製品に対応付けて取得された前記半導体部品の前記各ウェハ上の位置情報に基づいて前記各ウェハ上にマッピングして前記各半導体部品毎に対応するウェハ上での2次元の良否結果の分布を作成するマッピングステップと、
該マッピングステップで作成された前記各半導体部品毎に対応するウェハ上での2次元の良否結果の分布を比較解析して半導体製品の不良発生源となるウェハを推定する解析ステップとを有することを特徴とする半導体製品の品質管理方法。
A method for quality control of a semiconductor product when a semiconductor product is manufactured by assembling a plurality of semiconductor components of different types cut out from a plurality of wafers manufactured through different processing steps in an assembly process,
An identification information acquisition step of acquiring, in association with the semiconductor product, positional information on the wafer given to each semiconductor component of the plurality of semiconductor components assembled in the assembly step ;
And quality obtaining step of obtaining a quality result including also return whether the results from the customer's semiconductor products manufactured over a predetermined number,
The pass / fail result of the predetermined number of semiconductor products obtained in the pass / fail acquisition step is used as positional information on each wafer of the semiconductor component acquired in association with the semiconductor product in the identification information acquisition step. Mapping step for mapping on each wafer based on each wafer and creating a distribution of two-dimensional quality results on the corresponding wafer for each semiconductor component;
An analysis step for estimating a wafer that is a defect generation source of a semiconductor product by comparing and analyzing the distribution of the two-dimensional quality results on the wafer corresponding to each of the semiconductor components created in the mapping step. A characteristic quality control method for semiconductor products.
それぞれ異なる加工工程を経て製造された複数のウェハから切出された互いに種類の異なる複数の半導体部品を組立工程で組立てて半導体製品を製造する際の半導体製品の品質管理方法であって、
前記組立工程で組立てる複数の半導体部品の各半導体部品に付与された前記ウェハ上の位置情報と前記半導体部品を切出したウェハを製造した製造工場の情報とを前記半導体製品に対応付けて取得する識別情報取得ステップと、
所定の個数に亘って製造された半導体製品の顧客からの返品有無結果も含む良否結果を得る良否取得ステップと、
該良否取得ステップで得られた前記所定の個数に亘った半導体製品の良否結果を、前記
識別情報取得ステップで前記半導体製品に対応付けて取得された前記半導体部品の前記ウェハを製造した製造工場の情報と前記各ウェハ上の位置情報とに基づいて前記製造工場別も含む各ウェハ上にマッピングして前記製造工場別も含む各半導体部品毎に対応するウェハ上での2次元の良否結果の分布を作成するマッピングステップと、
該マッピングステップで作成された前記製造工場別も含む各半導体部品毎に対応するウェハ上での2次元の良否結果の分布を比較解析して製造工場別も含めて半導体製品の不良発生源となるウェハを推定する解析ステップとを有することを特徴とする半導体製品の品質管理方法。
A method for quality control of a semiconductor product when a semiconductor product is manufactured by assembling a plurality of semiconductor components of different types cut out from a plurality of wafers manufactured through different processing steps in an assembly process,
Identification in which the position information on the wafer given to each semiconductor component of the plurality of semiconductor components assembled in the assembling step and the information of the manufacturing factory that manufactured the wafer from which the semiconductor component was cut are associated with the semiconductor product and acquired. An information acquisition step;
And quality obtaining step of obtaining a quality result including also return whether the results from the customer's semiconductor products manufactured over a predetermined number,
The quality result of the semiconductor product over the predetermined number obtained in the quality acquisition step is the manufacturing factory that manufactured the wafer of the semiconductor component acquired in association with the semiconductor product in the identification information acquisition step. The distribution of the two-dimensional quality results on the wafer corresponding to each semiconductor component including each manufacturing factory by mapping on each wafer including each manufacturing factory based on the information and the positional information on each wafer Mapping step to create
By comparing and analyzing the distribution of the two-dimensional good / bad results on the wafer corresponding to each semiconductor part including each manufacturing factory created in the mapping step, it becomes a defect generation source of semiconductor products including each manufacturing factory. An analysis step for estimating a wafer, and a quality control method for a semiconductor product.
前記良否取得ステップにおいて、半導体製品の良否結果を半導体製品の電気的特性を試
験した結果に基づいて取得することを特徴とする請求項1または2記載の半導体製品の品
質管理方法。
3. The quality control method for a semiconductor product according to claim 1, wherein in the quality acquisition step, a quality result of the semiconductor product is acquired based on a result of testing electrical characteristics of the semiconductor product.
前記解析ステップにおいて、各半導体部品毎の2次元の良否結果の分布を比較解析する
際、2次元の良否結果の分布を定量化することを特徴とする請求項1または2記載の半導
体製品の品質管理方法。
3. The quality of a semiconductor product according to claim 1 or 2, wherein, in the analysis step, the distribution of the two-dimensional quality results is quantified when comparing the distribution of the two-dimensional quality results for each semiconductor component. Management method.
前記解析ステップにおいて、前記マッピングステップで作成された前記各半導体部品毎
の2次元の良否結果の分布を表示する表示ステップを含むことを特徴とする請求項1また
は2記載の半導体製品の品質管理方法。
3. The semiconductor product quality control method according to claim 1, wherein the analysis step includes a display step of displaying a two-dimensional quality result distribution for each of the semiconductor parts created in the mapping step. .
前記解析ステップにおいて、少なくとも半導体製品の不良発生源として推定される半導
体部品についての前記マッピングステップで作成された2次元の良否結果の分布を表示す
る表示ステップを含むことを特徴とする請求項1または2記載の半導体製品の品質管理方
法。
The analysis step includes a display step of displaying a distribution of the two-dimensional good / bad result created in the mapping step for at least a semiconductor component estimated as a defect generation source of a semiconductor product. 2. A quality control method for semiconductor products according to 2.
それぞれ異なる加工工程を経て製造された複数のウェハから切出された互いに種類の異なる複数の半導体部品を組立工程で組立てて半導体製品を製造する際の半導体製品の品質管理システムであって
前記組立工程で組立てる複数の半導体部品の各半導体部品に付与された前記ウェハ上の位置情報を前記半導体製品に対応付けて取得する識別情報取得手段と、
所定の個数に亘って製造された半導体製品の顧客からの返品有無結果も含む良否結果を得る良否取得手段と、
該良否取得手段で得られた前記所定の個数に亘った半導体製品の良否結果を、前記識別
情報取得手段で前記半導体製品に対応付けて取得された前記半導体部品の前記各ウェハ上の位置情報に基づいて前記各ウェハ上にマッピングして前記各半導体部品毎に対応するウェハ上での2次元の良否結果の分布を作成し、該作成された前記各半導体部品毎に対応するウェハ上での2次元の良否結果の分布を比較解析して半導体製品の不良発生源となるウェハを推定する解析手段とを備えたことを特徴とする半導体製品の品質管理システム。
A quality control system for a semiconductor product when a semiconductor product is manufactured by assembling a plurality of semiconductor components of different types cut out from a plurality of wafers manufactured through different processing steps, respectively, in the assembly step. an identification information acquisition means for acquiring location information on a plurality of semiconductor components the wafer assigned to each semiconductor component in association with the semiconductor products assembled,
A quality acquisition means for obtaining a quality result including also return whether the results from the customer's semiconductor products manufactured over a predetermined number,
The pass / fail results of the predetermined number of semiconductor products obtained by the pass / fail acquisition means are obtained as positional information on the wafers of the semiconductor components acquired in association with the semiconductor products by the identification information acquisition means. Based on the mapping on each wafer, a two-dimensional distribution of quality results on the wafer corresponding to each semiconductor component is created, and 2 on the wafer corresponding to each created semiconductor component. A quality control system for a semiconductor product, comprising: an analysis means for estimating a wafer which is a defect generation source of the semiconductor product by comparing and analyzing the distribution of the quality results of the dimensions.
それぞれの異なる加工工程を経て製造された複数のウェハから切出された互いに種類の異なる複数の半導体部品を組立工程で組立てて半導体製品を製造する際の半導体製品の品質管理システムであって、
前記組立工程で組立てる複数の半導体部品の各半導体部品に付与された前記ウェハ上の位置情報と前記半導体部品を切出したウェハを製造した製造工場の情報とを前記半導体製品に対応付けて取得する識別情報取得手段と、
所定の個数に亘って製造された半導体製品の顧客からの返品有無結果も含む良否結果を得る良否取得手段と、
該良否取得手段で得られた前記所定の個数に亘った半導体製品の良否結果を、前記識別
情報取得手段で前記半導体製品に対応付けて取得された前記半導体部品を切出したウェハを製造した前記製造工場の情報と前記各ウェハ上の位置情報とに基づいて前記製造工場別も含む各ウェハ上にマッピングして前記製造工場別も含む各半導体部品毎に対応するウェハ上での2次元の良否結果の分布を作成し、該作成された前記製造工場別も含む各半導体部品毎に対応するウェハ上での2次元の良否結果の分布を比較解析して製造工場別も含めて半導体製品の不良発生源となるウェハを推定する解析手段とを備えたことを特徴とする半導体製品の品質管理システム。
A semiconductor product quality control system for manufacturing a semiconductor product by assembling a plurality of different semiconductor components cut out from a plurality of wafers manufactured through different processing steps in an assembly process,
Identification in which the position information on the wafer given to each semiconductor component of the plurality of semiconductor components assembled in the assembling step and the information of the manufacturing factory that manufactured the wafer from which the semiconductor component was cut are associated with the semiconductor product and acquired. Information acquisition means;
A quality acquisition means for obtaining a quality result including also return whether the results from the customer's semiconductor products manufactured over a predetermined number,
The manufacturing for manufacturing a wafer obtained by cutting out the semiconductor component obtained by associating the result of accepting the semiconductor product over the predetermined number obtained by the accepting / acquisition means with the semiconductor product by the identification information obtaining means Two-dimensional pass / fail results on wafers corresponding to each semiconductor component including each manufacturing factory by mapping on each wafer including each manufacturing factory based on factory information and position information on each wafer The distribution of the two-dimensional quality results on the corresponding wafer for each semiconductor component including the manufacturing factory created is compared and analyzed to generate defects in the semiconductor product including the manufacturing factory. A quality control system for a semiconductor product, comprising an analysis means for estimating a wafer as a source.
前記識別情報取得手段は識別データ読み取り装置で構成し、前記良否取得手段は半導体
製品の電気的特性の良否を試験する試験装置で構成することを特徴とする請求項7または
8に記載の半導体製品の品質管理システム。
9. The semiconductor product according to claim 7, wherein the identification information acquisition means is constituted by an identification data reading device, and the quality acquisition means is constituted by a test device for testing the quality of the electrical characteristics of the semiconductor product. Quality control system.
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