[go: up one dir, main page]

TWI472939B - 良率損失估算方法及相關電腦可讀媒體 - Google Patents

良率損失估算方法及相關電腦可讀媒體 Download PDF

Info

Publication number
TWI472939B
TWI472939B TW98141503A TW98141503A TWI472939B TW I472939 B TWI472939 B TW I472939B TW 98141503 A TW98141503 A TW 98141503A TW 98141503 A TW98141503 A TW 98141503A TW I472939 B TWI472939 B TW I472939B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
defect
wafers
defect detection
yield loss
prediction data
Prior art date
Application number
TW98141503A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201120667A (en
Inventor
Yij Chieh Chu
Yun Zong Tian
Shih Chang Kao
wei jun Chen
Cheng Hao Chen
Original Assignee
Inotera Memories Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Inotera Memories Inc filed Critical Inotera Memories Inc
Priority to TW98141503A priority Critical patent/TWI472939B/zh
Priority to US12/725,451 priority patent/US20110137595A1/en
Publication of TW201120667A publication Critical patent/TW201120667A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI472939B publication Critical patent/TWI472939B/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32194—Quality prediction
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)

Description

良率損失估算方法及相關電腦可讀媒體
本發明係有關於一種良率損失估算方法，尤指一種經由缺陷預測資料以計算出良率損失的良率損失估算方法。
在半導體製程中，每一批晶圓在進行製程加工的過程中會分別進行不同種類的缺陷檢測以判斷哪些晶圓有瑕疵，等到該批晶圓做完所有的缺陷檢測之後，依據缺陷檢測的結果來估計該批晶圓的良率或是良率損失，或是依據缺陷檢測的結果來判斷晶圓在進行製程加工的過程有什麼問題或是需要改善的地方。請參考的1圖，第1圖為複數批晶圓進行缺陷檢測的示意圖，如第1圖所示之表格，假設目前時間為第19週，而第15週投片的晶圓已經作完全部的缺陷檢測(第二欄所示為第15週投片的晶圓進行缺陷檢測DI1~DI8後所量測到之具有該項缺陷的晶圓數目的代表值)、第16週投片的晶圓則只作完部份的缺陷檢測(第三欄所示為第16週投片的晶圓進行缺陷檢測DI1~DI6後所量測到之具有該項缺陷的晶圓數目的代表值)、第17週投片的晶圓亦只作完部份的缺陷檢測(DI1~DI5)...以此類推。然而，因為只有第15週投片的晶圓做完全部的缺陷檢測，因此，工程師只能估計出第15週投片晶圓的良率或是良率損失，且只能判斷第15週投片晶圓在進行製程加工的過程有什麼問題或是需要改善的地方，而並無法對第16週到第19週投片的晶圓進行良率預測及製程改善上的判斷，亦即，工程師並無法清楚知道目前晶圓在製程加工時在良率以及缺陷檢測上可能會碰到的問題，也無法對未來可能發生的問題先行作出處理。
因此，本發明的目的之一在於提供一種良率損失估算方法以及相關的電腦可讀媒體，可以經由已知的缺陷檢測資料來計算出缺陷預測資料，並藉由缺陷預測資料來得到晶圓的預估良率損失，以讓工程師可以知道目前晶圓在製程加工時可能會碰到的問題，並對未來可能發生的問題先行作出處理。
依據本發明之一實施例，一種良率損失估算方法包含有：對分別於不同時間點進行製程加工的複數批晶圓進行複數種缺陷檢測，以產生該複數批晶圓於每一種缺陷檢測下的缺陷檢測資料；依據該複數批晶圓於至少一種缺陷檢測下之缺陷檢測資料，以計算出一特定批晶圓於至少該種缺陷檢測時的一筆缺陷預測資料，其中該特定批晶圓係不同於該複數批晶圓；以及至少依據該筆缺陷預測資料以估算出該特定批晶圓之良率損失。
依據本發明之另一實施例，一種良率損失估算方法包含有：對分別於不同時間點進行製程加工的一批晶圓進行複數種缺陷檢測，以產生對應該複數種缺陷檢測之複數筆缺陷檢測資料；依據該複數種缺陷檢中至少一種缺陷檢測之缺陷檢測資料，以計算出另一批晶圓於至少該種缺陷檢測時的一筆缺陷預測資料；以及至少依據該筆缺陷預測資料以估算出該另一批晶圓之良率損失。
依據本發明之另一實施例，一種電腦可讀媒體，其儲存有一良率損失估算程式碼，當該良率損失估算程式碼被一處理器執行時會執行下列步驟：接收複數批晶圓於複數種缺陷檢測中每一種缺陷檢測下的缺陷檢測資料，其中該複數批晶圓係分別於不同時間點進行製程加工；依據該複數批晶圓於至少一種缺陷檢測下之缺陷檢測資料，以計算出一特定批晶圓於至少該種缺陷檢測時的一筆缺陷預測資料，其中該特定批晶圓係不同於該複數批晶圓；以及至少依據該筆缺陷預測資料以估算出該特定批晶圓之良率損失。
請參考第2圖，第2圖為依據本發明一實施例之良率損失估算方法的流程圖。參考第2圖，良率損失估算方法敘述如下：首先，在步驟200中，對分別於不同時間點進行製程加工的複數批晶圓進行複數種缺陷檢測，以產生缺陷檢測資料。以第3圖所示之表格為一例子來說明，第3圖為複數批晶圓進行缺陷檢測的示意圖，假設晶圓需要進行的缺陷檢測項目為DI1~DI8，且第3圖表格中所示之數值(亦即缺陷檢測資料)相關於晶圓進行缺陷檢測DI1~DI6後所量測到之具有該項缺陷的晶圓數目，亦即第3圖表格中所示之數值為所量測到具有該項缺陷的晶圓數目作一預定的數值運算所產生的值，則如第3圖所示，第9~15週投片的晶圓已經作完全部的缺陷檢測，而第16~19週投片的晶圓則僅作完部份的缺陷檢測。需注意的是，第3圖所示之表格僅為一範例說明，而並非作為本發明的限制，於本發明之其他實施例中，晶圓可以進行更多不同種類的缺陷檢測，且所檢測之晶圓的分類也不一定要以“週”為單位；此外，已經作完全部的缺陷檢測的晶圓也可以為一週或多週所投片的一批晶圓或多批晶圓。
接著，在步驟202中，依據該複數批晶圓於至少一種缺陷檢測下之缺陷檢測資料，以計算出一特定批晶圓於至少該種缺陷檢測時的一筆缺陷預測資料。舉例來說，假設以第16週所投片的晶圓來作為該特定批晶圓，則可以利用第11~15週投片的晶圓於缺陷檢測DI7所檢測出的缺陷檢測資料(亦即第3圖所示之數值)來計算出第16週所投片的晶圓於缺陷檢測DI7所預測之缺陷預測資料；同理，亦可以利用第11~15週投片的晶圓於缺陷檢測DI8所檢測出的缺陷檢測資料來計算出第16週所投片的晶圓於缺陷檢測DI8所預測之缺陷預測資料。
計算出第16週所投片的晶圓於缺陷檢測DI7、DI8所預測之缺陷預測資料的方式有很多種，以下舉一例子來作說明，請參考第4圖，第4圖為利用第11~15週投片的晶圓來計算出第16週所投片的晶圓於缺陷檢測DI8所預測之缺陷預測資料PW16_8 的示意圖，如第4圖所示，第一行為第9~14週投片的晶圓於缺陷檢測DI8所檢測出的缺陷檢測資料、第二行為第10~15週投片的晶圓於缺陷檢測DI8所檢測出的缺陷檢測資料、而第三行為第11~15週投片的晶圓於缺陷檢測DI8所檢測出的缺陷檢測資料，而依據第4圖第一行中第14週投片的晶圓的缺陷檢測資料(0.36)與第9~13週投片的晶圓的缺陷檢測資料(0.38、0.48、0.42、0.47、038)之間的關係，以及依據第4圖第二行中第15週投片的晶圓的缺陷檢測資料(0.38)與第10~14週投片的晶圓的缺陷檢測資料(0.48、0.42、0.47、038、0.36)之間的關係，則可以藉由相關的趨勢計算方法來從第11~15週投片的晶圓的缺陷檢測資料推導出第16週投片的晶圓之缺陷預測資料PW16_8 。
接著，在步驟204中，對至少該特定批晶圓於每一種缺陷檢測所量測到的缺陷檢測資料或是所計算出之缺陷預測資料進行主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)以及逐步迴歸(stepwise regression)運算，以計算出對應於該複數種缺陷檢測之該複數個權重值，並依據該複數個權重值以及該特定批晶圓於每一種缺陷檢測所量測到的缺陷檢測資料或是所計算出之缺陷預測資料，以得到一指標值。以第3圖所示之表格內的資料為例，假設以第16週所投片的晶圓來作為該特定批晶圓，則指標值Y8*1 可以計算如下：
Y8*1 =D8*8 A8*3 B3*1
其中D8*8 係為第3圖所示之第9~16週投片的晶圓所量測到的缺陷檢測資料或是所計算出之缺陷預測資料，亦即
而A8*3 以及B3*1 兩個矩陣則是用於進行主成分分析以及逐步迴歸運算，其中主成分分析的目的在於將行為模式相似的缺陷檢測項目組合為新的主成分，而逐步迴歸則是用於挑選出對良率損失具有解釋力的主成分(於本實施例中係由8個主成分中挑出3個主成分)，且A8*3 B3*1 即為對應於該複數種缺陷檢測之該複數個權重值，而指標值Y8*1 中第8個元素即為第16週所投片的晶圓的指標值。換句話說，藉由主成分分析以及逐步迴歸運算，可以計算出對應於第16週所投片的晶圓之每一個缺陷檢測項目的權重值，這些權重值係表示每一個缺陷檢測項目對良率損失的影響程度。此外，因為本發明所屬領域中具有通常知識者應能了解主成分分析以及逐步迴歸運算的詳細計算內容，因此細節在此不予贅述。
接著，在步驟206中，依據該指標值來得到該特定批晶圓之良率損失，換句話說，假設以第16週所投片的晶圓來作為該特定批晶圓，則依據於步驟204中所計算出之第16週所投片的晶圓的指標值，並套用特定模型以計算出16週所投片的晶圓的良率損失。
接著，在步驟208中，利用半參數迴歸方法來估計出良率損失的信賴區間(如第5圖所示之兩虛線之間的區域)，來判斷於步驟206中所計算出之第16週投片晶圓的良率損失是否正常或是有不正常的增加。
此外，需注意的是，上述內容僅針對第16週投片晶圓作說明，然而，本發明領域中具有通常知識者應該依據上述揭露內容而輕易將第3圖表格中所有未進行缺陷檢測的部份進行類似上述運算以得到缺陷預測資料，並據以得到每一批晶圓的預估良率損失。特別地，參考第3圖，雖然第20週投片的晶圓尚未進行任何缺陷檢測，但依據上述計算方式，亦能計算出第20週投片的晶圓於缺陷檢測DI1~DI8的缺陷預測資料，並依據缺陷檢測DI1~DI8的缺陷預測資料來計算出第20週投片的晶圓的預估良率損失。
此外，上述第2圖所示之流程可以於一電腦可讀媒體中的電腦程式來執行，詳細來說，請參考第6圖，一電腦主機500至少包含有一處理器510以及一電腦可讀媒體520，其中電腦可讀媒體520可以為一硬碟或是其他的儲存裝置，且電腦可讀媒體520儲存有一電腦程式522。當處理器510執行電腦程式522時，電腦主機500會執行第2圖所示之步驟。
簡要歸納本發明，在本發明之良率損失估算方法中，可以藉由複數批晶圓之已量測完的缺陷檢測資料來預測計算出下一批晶圓的缺陷預測資料，並據以計算出下一批晶圓的良率損失，如此一來，工程師便可以知道目前晶圓在製程加工時可能會碰到的問題，並對未來可能發生的問題先行作出處理。
以上所述僅為本發明之較佳實施例，凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾，皆應屬本發明之涵蓋範圍。
200~208．．．步驟
500．．．電腦主機
510．．．處理器
520．．．電腦可讀媒體
522．．．電腦程式
第1圖為複數批晶圓進行缺陷檢測的示意圖。
第2圖為依據本發明一實施例之良率損失估算方法的流程圖。
第3圖為複數批晶圓進行缺陷檢測的示意圖。
第4圖為利用第11~15週投片的晶圓來計算出第16週所投片的晶圓於缺陷檢測DI8所預測之缺陷預測資料的示意圖。
第5圖所示為良率損失之信賴區間的示意圖。
第6圖為依據本發明一實施例之電腦可讀媒體的示意圖。
200~208．．．步驟

Claims (16)

  1. 一種良率損失(yield loss)估算方法，包含有：對分別於不同時間點進行製程加工的複數批晶圓進行複數種缺陷檢測，以產生該複數批晶圓於每一種缺陷檢測下的缺陷檢測資料；依據該複數批晶圓於至少一種缺陷檢測下之缺陷檢測資料，以計算出一特定批晶圓於至少該種缺陷檢測時的一筆缺陷預測資料，其中該特定批晶圓係不同於該複數批晶圓，且計算出該筆缺陷預測資料的時間點係早於該特定批晶圓實際進行該種缺陷檢測的時間；以及至少依據該筆缺陷預測資料以估算出該特定批晶圓之良率損失。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之良率損失估算方法，其中該特定批晶圓進行製程加工的時間點係晚於該複數批晶圓進行製程加工的時間點。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之良率損失估算方法，另包含有：對該特定批晶圓進行該複數種缺陷檢測中一部分的缺陷檢測，以產生該特定批晶圓於該部分的缺陷檢測下之至少一筆缺陷檢測資料；其中估算出該特定批晶圓之良率損失的步驟包含有：至少依據該筆缺陷預測資料以及至少該筆缺陷檢測資料以估算 出該特定批晶圓之良率損失。
  4. 如申請專利範圍第3項所述之良率損失估算方法，其中至少依據該筆缺陷預測資料以及至少該筆缺陷檢測資料以估算出該特定批晶圓之良率損失的步驟包含有：依據該特定批晶圓於每一種缺陷檢測所量測到的缺陷檢測資料或是所計算出之缺陷預測資料，計算出對應於該複數種缺陷檢測之複數個權重值；依據該複數個權重值以將該特定批晶圓於每一種缺陷檢測所量測到的缺陷檢測資料或是所計算出之缺陷預測資料進行加權運算，以得到一指標值；以及依據該指標值來得到該特定批晶圓之良率損失。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之良率損失估算方法，其中計算出對應於該複數種缺陷檢測之該複數個權重值的步驟包含有：對至少該特定批晶圓於每一種缺陷檢測所量測到的缺陷檢測資料或是所計算出之缺陷預測資料進行主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)以及逐步迴歸(stepwise regression)運算，以計算出對應於該複數種缺陷檢測之該複數個權重值。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之良率損失估算方法，其中：計算出該特定批晶圓於至少該種缺陷檢測時之該筆缺陷預測資 料的步驟包含有：依據該複數批晶圓於該複數種缺陷檢測下之複數筆缺陷檢測資料以，分別計算出該特定批晶圓於該複數種缺陷檢測時之複數筆缺陷預測資料；以及估算出該特定批晶圓之良率損失的步驟包含有：依據該複數筆缺陷預測資料以估算出該特定批晶圓之良率損失。
  7. 如申請專利範圍第6項所述之良率損失估算方法，其中依據該複數筆缺陷預測資料以估算出該特定批晶圓之良率損失的步驟包含有：依據該複數筆缺陷預測資料以計算出對應於該複數種缺陷檢測之複數個權重值；依據該複數個權重值以將該複數筆缺陷預測資料進行加權運算，以得到一指標值；以及依據該指標值來得到該特定批晶圓之良率損失。
  8. 如申請專利範圍第7項所述之良率損失估算方法，其中計算出對應於該複數種缺陷檢測之該複數個權重值的步驟包含有：至少對該複數筆缺陷預測資料進行主成分分析以及逐步迴歸運算，以計算出對應於該複數種缺陷檢測之該複數個權重值。
  9. 一種良率損失(yield loss)估算方法，包含有： 對分別於不同時間點進行製程加工的一批晶圓進行複數種缺陷檢測，以產生對應該複數種缺陷檢測之複數筆缺陷檢測資料；依據該複數種缺陷檢中至少一種缺陷檢測之缺陷檢測資料，以計算出另一批晶圓於至少該種缺陷檢測時的一筆缺陷預測資料，其中計算出該筆缺陷預測資料的時間點係早於該另一批晶圓實際進行該種缺陷檢測的時間；以及至少依據該筆缺陷預測資料以估算出該另一批晶圓之良率損失。
  10. 一種電腦可讀媒體，其儲存有一良率損失估算程式碼，當該良率損失估算程式碼被一處理器執行時會執行下列步驟：接收複數批晶圓於複數種缺陷檢測中每一種缺陷檢測下的缺陷檢測資料，其中該複數批晶圓係分別於不同時間點進行製程加工；依據該複數批晶圓於至少一種缺陷檢測下之缺陷檢測資料，以計算出一特定批晶圓於至少該種缺陷檢測時的一筆缺陷預測資料，其中該特定批晶圓係不同於該複數批晶圓，且計算出該筆缺陷預測資料的時間點係早於該特定批晶圓實際進行該種缺陷檢測的時間；以及至少依據該筆缺陷預測資料以估算出該特定批晶圓之良率損失。
  11. 如申請專利範圍第10項所述之電腦可讀媒體，其中當該良率損失估算程式碼被該處理器執行時會另執行下列步驟：接收該特定批晶圓於該複數種缺陷檢測中一部分的缺陷檢測下 所量測到的至少一筆缺陷檢測資料；其中該良率損失估算程式碼係至少依據該筆缺陷預測資料以及至少該筆缺陷檢測資料以估算出該特定批晶圓之良率損失。
  12. 如申請專利範圍第11項所述之電腦可讀媒體，其中該良率損失估算程式碼依據該特定批晶圓於每一種缺陷檢測所量測到的缺陷檢測資料或是所計算出之缺陷預測資料，計算出對應於該複數種缺陷檢測之複數個權重值；依據該複數個權重值以將該特定批晶圓於每一種缺陷檢測所量測到的缺陷檢測資料或是所計算出之缺陷預測資料進行加權運算，以得到一指標值；以及依據該指標值來得到該特定批晶圓之良率損失。
  13. 如申請專利範圍第12項所述之電腦可讀媒體，其中該良率損失估算程式碼係對至少該特定批晶圓於每一種缺陷檢測所量測到的缺陷檢測資料或是所計算出之缺陷預測資料進行主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)以及逐步迴歸(etepwise regression)運算，以計算出對應於該複數種缺陷檢測之該複數個權重值。
  14. 如申請專利範圍第10項所述之電腦可讀媒體，其中該良率損失估算程式碼係依據該複數批晶圓於該複數種缺陷檢測下之複數筆缺陷檢測資料以，分別計算出該特定批晶圓於該複數種缺陷檢測時之複數筆缺陷預測資料；以及依據該複數筆缺陷預測資料以 估算出該特定批晶圓之良率損失。
  15. 如申請專利範圍第14項所述之電腦可讀媒體，其中該良率損失估算程式碼係依據該複數筆缺陷預測資料以計算出對應於該複數種缺陷檢測之複數個權重值；依據該複數個權重值以將該複數筆缺陷預測資料進行加權運算，以得到一指標值；以及依據該指標值來得到該特定批晶圓之良率損失。
  16. 如申請專利範圍第15項所述之電腦可讀媒體，其中該良率損失估算程式碼係至少對該複數筆缺陷預測資料進行主成分分析以及逐步迴歸運算，以計算出對應於該複數種缺陷檢測之該複數個權重值。
TW98141503A 2009-12-04 2009-12-04 良率損失估算方法及相關電腦可讀媒體 TWI472939B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW98141503A TWI472939B (zh) 2009-12-04 2009-12-04 良率損失估算方法及相關電腦可讀媒體
US12/725,451 US20110137595A1 (en) 2009-12-04 2010-03-16 Yield loss prediction method and associated computer readable medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW98141503A TWI472939B (zh) 2009-12-04 2009-12-04 良率損失估算方法及相關電腦可讀媒體

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201120667A TW201120667A (en) 2011-06-16
TWI472939B true TWI472939B (zh) 2015-02-11

Family

ID=44082855

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW98141503A TWI472939B (zh) 2009-12-04 2009-12-04 良率損失估算方法及相關電腦可讀媒體

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20110137595A1 (zh)
TW (1) TWI472939B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI714371B (zh) * 2019-11-29 2020-12-21 力晶積成電子製造股份有限公司 晶圓圖的辨識方法與電腦可讀取記錄媒體
CN112926821A (zh) * 2021-01-18 2021-06-08 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院 一种基于制程能力指数预测晶圆良率的方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040054432A1 (en) * 1998-08-21 2004-03-18 Simmons Steven J. Yield based, in-line defect sampling method
US7494893B1 (en) * 2007-01-17 2009-02-24 Pdf Solutions, Inc. Identifying yield-relevant process parameters in integrated circuit device fabrication processes

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7962864B2 (en) * 2007-05-24 2011-06-14 Applied Materials, Inc. Stage yield prediction

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040054432A1 (en) * 1998-08-21 2004-03-18 Simmons Steven J. Yield based, in-line defect sampling method
US7494893B1 (en) * 2007-01-17 2009-02-24 Pdf Solutions, Inc. Identifying yield-relevant process parameters in integrated circuit device fabrication processes

Also Published As

Publication number Publication date
TW201120667A (en) 2011-06-16
US20110137595A1 (en) 2011-06-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6310782B2 (ja) 半導体装置の製造方法およびプログラム
JP5116307B2 (ja) 集積回路装置異常検出装置、方法およびプログラム
TWI614721B (zh) 在半導體製造中用於檢測之雜訊中所內嵌之缺陷之偵測
TW201945923A (zh) 積體電路剖析及異常檢測
CN105528288B (zh) 一种软件测试方法以及装置
TW201511157A (zh) 使用設計資料於半導體晶圓上偵測重複缺陷之方法及系統
TWI503763B (zh) 半導體處理控制方法和電腦可讀取紀錄媒體
CN114169286A (zh) 晶圆缺陷的溯源方法、装置、电子设备及计算机可读介质
CN115906544A (zh) 基于可靠性增长过程的可靠性鉴定试验方法
TWI472939B (zh) 良率損失估算方法及相關電腦可讀媒體
CN114757869A (zh) 产品瑕疵检测方法及计算机装置
JP2007240376A (ja) 半導体集積回路の静止電源電流検査方法および装置
JP2013015964A (ja) 合格率推定装置、合格率推定方法、プログラム
JP2002043200A (ja) 異常原因検出装置及び異常原因検出方法
TWI647770B (zh) 晶圓的良率判斷方法以及晶圓合格測試的多變量偵測方法
JP2015111326A (ja) 電力見積方法、電力見積装置及びプログラム
CN117635528A (zh) 一种晶圆缺陷的精准检测方法、装置、设备及可读介质
CN108446213A (zh) 一种静态代码质量分析方法和装置
CN110515752A (zh) 一种磁盘设备寿命预测方法及装置
US12057355B2 (en) Semiconductor device manufacture with in-line hotspot detection
CN104183511A (zh) 一种确定晶圆测试数据规范的界限的方法及晶粒标记方法
CN106918773A (zh) 工艺型硬件木马监测方法与装置
TW202105106A (zh) 資料處理裝置、方法、及半導體製造裝置
JP6304951B2 (ja) 半導体装置の試験プログラム、試験装置及び試験方法
TWI754304B (zh) 缺陷分析方法及裝置、電子裝置及電腦可讀存儲介質