CN101908382A - 芯片失效的数据分类分析方法及其装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种芯片失效的数据分类分析方法及其装置,其方法为:确定芯片尺寸和类型;确定芯片失效模式;对芯片进行扫描,将芯片中失效位的信息作为原始数据,存储在数据库中;将原始数据格式转换成统一的标准数据格式;对所述标准数据进行分析并分类;显示分类结果。与现有的技术相比,本发明提供的芯片失效的数据分类分析方法及其装置通过确定芯片尺寸和类型;确定芯片失效模式,然后采用一维聚类算法分别将横向和纵向的失效位统计出来,再将其合并,从而大大减少统计的运算量,提高系统的性能,从而能应用于分析具有大容量的存储产品。
Description
技术领域
本发明涉及数据分类分析的方法及其装置,具体地说,涉及一种芯片失效的数据分类分析方法及其装置。
背景技术
在晶圆上完成芯片制造之后,需要对晶圆上的芯片进行一系列如可用性、质量和可靠性等的测试,这些测试结果得出的数据通常称为晶圆分类(WS:wafer sort)数据,通过对这些数据进行分析,得出每一颗芯片是否失效,分析结果得出的数据称为探针测试(CP:circuit probe)数据,从这些WS或者CP数据上,测试人员难以得出芯片失效机理的信息。
为了获取芯片失效机理的信息,需要找到失效的芯片上每一个位(bit)的位置,对于存储类的芯片来说,由于存储类芯片在版图的时候都以阵列形式进行版图并在硅片上形成,因此可以通过软件如MOSAID来获得存储单元中失效位的具体位置。
传统的方法是人工用肉眼对获取的失效位进行统计,并制成图表,分类分析,从而找到其失效的机理,这种方法随着存储器的容量增大而变得难以实现。
如今存储产品的存储容量需求日益增高,制造存储器的存储量随着市场的需求而日益增大,市场需要一种自动分类方法的软件,目前的市场主要有BitPower和Abacus,其缺陷在于:无法分析容量超过2GB以上的存储器产品,而且处理速度也比较慢。
发明内容
本发明提供一种芯片失效的数据分类分析方法及其装置,分析大容量的存储产品,提高数据处理速度。
为解决上述问题,本发明提供了一种芯片失效的数据分类分析方法及其装置,其分析方法为:
确定芯片尺寸和类型;
确定芯片失效模式;
对芯片进行扫描,将芯片中失效位的信息作为原始数据,存储在数据库中;
将原始数据转换成格式统一的标准数据;
对所述标准数据进行分析,根据芯片失效模式的类型进行分类;
显示分类结果。
进一步的,所述芯片失效模式包括:块型的失效模式、交叉型失效模式、线型失效模式以及点型失效模式。
进一步的,所述块型的失效模式为:芯片上失效位在水平方向和竖直方向形成的长度和宽度组成的失效面积、最小面积块以及最大面积块。
进一步的,交叉型的失效模式为:芯片上失效位在水平方向和竖直方向分别形成的长度和宽度。
进一步的,点型失效模式为:芯片上失效位的数值范围以及失效位在水平方向和竖直方向的偏移量。
进一步的,线型失效模式设为:芯片上失效位在水平方向或者竖直方向形成的长度和宽度。
进一步的,对所述标准数据进行分析的顺序依次为:块型失效模式分析、交叉型失效模式分析、线型失效模式分析及点型失效模式分析。
进一步的,对所述标准数据进行分析并分类的步骤具体包括:
将芯片平面进行横向和纵向方向的划分;
分别在横向和纵向上进行一维聚类算法分析;
将横向和纵向的一维聚类算法分析合并;
根据芯片失效模式的类型将分析结果分类。
本发明还提供了一种芯片失效的数据分类分析装置,该装置包括:
确定处理单元,用于确定芯片尺寸和类型;
失效模式处理单元,用于确定芯片失效模式;
输入单元,用于导入原始数据;
数据转换单元,用于将扫描芯片获得失效位的原始数据格式转换成统一的标准数据格式;
分类处理单元,用于对所述标准数据进行分析并分类;
显示单元,用于显示分类结果。
进一步的,所述失效模式处理单元具体包括:
块型分析子单元,用于确定块型的失效模式;
交叉分析子单元,用于确定交叉型失效模式;
线型分析子单元,用于确定线型失效模式;
点分析子单元,用于确定点型失效模式。
与现有的技术相比,本发明提供的芯片失效的数据分类分析方法及其装置通过确定芯片尺寸和类型;确定芯片失效模式,然后采用一维聚类算法分别将横向和纵向的失效位统计出来,再将其合并,从而大大减少统计的运算量,提高处数据理速度,并对统计的失效位进行分类和分析,提高系统的性能,从而能应用于分析具有大容量的存储产品。
附图说明
图1为本发明实施例的芯片失效分析方法流程图;
图2为本发明实施例的对标准数据进行分析流程图;
图3为本发明实施例的装置实施例框图;
图4为本发明实施例的失效模式处理单元框图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明的芯片失效的数据分类分析方法及其装置作进一步详细的描述。
请参阅图1,图1为本发明实施例的芯片失效分析方法流程图,包括:
步骤101,确定芯片尺寸和类型。
在实际的生产活动过程中,由于生产的晶圆尺寸大小不一,每一块晶圆上含有的芯片(die)排布不一样,因此,在对芯片进行扫描分析之前,需先确定每一颗die的尺寸以及每颗die的位(bit)在水平方向和竖直方向的地址。并将确定好的数值输入并存储在数据库中。
步骤102,确定芯片失效模式。
本实施例中,确定的芯片失效模式有四种:块型的失效模式、交叉型失效模式、线型失效模式以及点型失效模式。其中,
块型的失效模式设定为:失效的bit在水平方向和竖直方向形成的长度和宽度组成的失效面积、最小面积块以及最大面积块。
交叉型的失效模式设定为:失效的bit在水平方向和竖直方向形成的长度和宽度。
点型失效模式设定为:设定失效的bit数量的取值范围,比如最大失效数量为2个bit,最小失效数量为2个bit,并且设定每个bit在水平方向和竖直方向的偏移为一个bit。
线型失效模式设定为:线型失效模式可以分为单线失效模式、双线失效模式以及多线失效模式等。
步骤103,对芯片进行扫描,将芯片中失效位的信息作为原始数据,存储在数据库中。
对芯片进行扫描,获得芯片中所有失效的bit的位置信息,并将该失效位的信息作为原始数据,存储在数据库系统中,为后续的芯片失效分析提供原始数据。
步骤104,将原始数据格式转换成统一的标准数据格式。
通常情况下,扫描芯片得到的原始数据由于使用不同的软件系统处理得到的,各种软件系统扫描生成的数据文件格式并不一致,比如使用MOSAID软件生成的文件格式为.GIFf,而PK2软件生成的文件格式为二进制文件,V5000软件系统生成的则为.txt文件,因此,为了减少系统运算量,降低计算复杂度,有必要将各种不同的数据格式转换成统一的标准数据格式。本实施例中,所述的标准数据格式为CVS(Comma Separate Values)文件格式,这种文件格式用来作为不同程序之间的数据交互的格式,其文件结构简单,而且存储方式简单,减少存储信息的容量,有利于提高数据处理速度和效率。
步骤105,对所述标准数据进行分析并分类。
将上述各种不同的原始数据转换成标准数据格式后,依据上述步骤102的分类,统计分类结果。
其统计分类顺序如下:
请参阅图2,图2为本发明实施例的对标准数据进行分析统计并分类流程图。
步骤1050,上述步骤104转换的标准数据格式作为原始数据输入;
步骤1051,根据在步骤101中定义的芯片尺寸和类型以及步骤102中确定芯片失效模式,分析原始数据,判断是否为块型失效模式,如果为块型失效模式,则进入步骤1054,输出块型失效模式的统计结果,然后进入步骤106,将最后统计分类结果显示给用户;如果不是块型失效模式,则进入步骤1052。
步骤1052,根据在步骤101中定义的芯片尺寸和类型以及步骤102中确定芯片失效模式,分析原始数据,判断是否为线型或者交叉型失效模式,如果为线型或者交叉型失效模式,则进入步骤1054,输出线型或者交叉型失效模式的统计结果,然后进入步骤106,将最后统计分类结果显示给用户;如果不是线型或者交叉型失效模式,则进入步骤1053。
步骤1053,根据在步骤101中定义的芯片尺寸和类型以及步骤102中确定芯片失效模式,分析原始数据,判断是否为点型失效模式,如果为点型失效模式,则进入步骤1054,输出点型失效模式的统计结果,然后进入步骤106,将最后统计分类结果显示给用户;如果不是点型失效模式,则返回步骤1050,重新进行判断。
通常在分类的过程中,需要对失效的位(bit)进行统计。当失效的位非常多时,系统的计算任务将变得非常繁重,分类的性能将变得非常差,为了提高分类效率,本实施例中将面积类的失效模式的分类设计成统计块或者特殊块的失效模式,以块的面积为单元来进行统计,并判断是否满足定义的块或者特殊块的失效模式,从而可以极大减少了块失效模式的统计次数,提高了系统的执行速度。
首先,将芯片平面进行横向和纵向方向的划分,并在横向和纵向上进行一维的聚类算法分析,将横向和纵向的失效位统计出来,大大提高了分类的执行速度。
完成了横向和纵向的统计后,结合横向和纵向形成二维聚类,从而将所有的块失效模式识别出来。
以同样的方法,完成了块失效模式的识别并去除失效的块后,剩余的就是一维(纵向或者横向)的以及点的失效,采用一维聚类算法完成一维(纵向或者横向)形成的线型失效模式、交叉型失效模式、以及点形成的点型失效模式。
本实施例中,将芯片平面进行横向和纵向划分,并在横向和纵向上分别进行一维聚类算法分析,不仅大大提高了系统的性能,而且由此减少大量数据的计算量,从而可以用于分析大容量的储存产品,采用本实施例中的方法可以对超过2GB的存储产品进行分析。
图3为本发明实施例的装置实施例框图。该装置包括:
确定处理单元6,用于确定芯片尺寸和类型;
失效模式处理单元5,用于确定芯片失效模式;
输入单元1,用于导入原始数据;
数据转换单元2,用于将扫描芯片获得失效位的原始数据格式转换成统一的标准数据格式;
分类处理单元3,用于对所述标准数据进行分析并分类;
显示单元7,用于显示分类结果;
数据库4。
请参阅图4,图4为本发明实施例的失效模式处理单元框图。所述失效模式处理单元5包括:
块型分析子单元50,用于确定块型的失效模式;
交叉分析子单元51,用于确定交叉型失效模式;
线型分析子单元52,用于确定线型失效模式;
点分析子单元53,用于确定点型失效模式。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (11)
1.一种芯片失效的数据分类分析方法,其特征在于,包括:
确定芯片尺寸和类型;
确定芯片失效模式;
对芯片进行扫描,将芯片中失效位的信息作为原始数据,存储在数据库中;
将原始数据转换成格式统一的标准数据;
对所述标准数据进行分析,根据芯片失效模式的类型进行分类;
显示分类结果。
2.如权利要求1所述的芯片失效的数据分类分析方法,其特征在于,所述芯片失效模式包括:块型的失效模式、交叉型失效模式、线型失效模式以及点型失效模式。
3.如权利要求2所述的芯片失效的数据分类分析方法,其特征在于,所述块型的失效模式包括:芯片上失效位在水平方向和竖直方向形成的长度和宽度组成的失效面积、最小面积块以及最大面积块。
4.如权利要求2所述的芯片失效的数据分类分析方法,其特征在于,交叉型的失效模式包括:芯片上失效位在水平方向和竖直方向分别形成的长度和宽度。
5.如权利要求2所述的芯片失效的数据分类分析方法,其特征在于,点型失效模式包括:芯片上失效位的数值范围以及失效位在水平方向和竖直方向的偏移量。
6.如权利要求2所述的芯片失效的数据分类分析方法,其特征在于,线型失效模式设包括:芯片上失效位在水平方向或者竖直方向形成的长度和宽度。
7.如权利要求6所述的芯片失效的数据分类分析方法,其特征在于,线型失效模式包括单线失效模式、双线失效模式以及多线失效模式。
8.如权利要求2所述的芯片失效的数据分类分析方法,其特征在于,对所述标准数据进行分析的顺序依次为:块型失效模式分析、交叉型失效模式分析、线型失效模式分析及点型失效模式分析。
9.如权利要求1所述的芯片失效的数据分类分析方法,其特征在于,对所述标准数据进行分析并分类的步骤具体包括:
将芯片平面进行横向和纵向方向的划分;
分别在横向和纵向上进行一维聚类算法分析;
将横向和纵向的一维聚类算法分析合并;
根据芯片失效模式的类型将分析结果分类。
10.一种芯片失效的数据分类分析装置,包括:
确定处理单元,用于确定芯片尺寸和类型;
失效模式处理单元,用于确定芯片失效模式;
输入单元,用于导入原始数据;
数据转换单元,用于将扫描芯片获得失效位的原始数据格式转换成统一的标准数据格式;
分类处理单元,用于对所述标准数据进行分析并分类;
显示单元,用于显示分类结果。
11.如权利要求10所述的芯片失效的数据分类分析装置,其特征在于,所述失效模式处理单元具体包括:
块型分析子单元,用于确定块型的失效模式;
交叉分析子单元,用于确定交叉型失效模式;
线型分析子单元,用于确定线型失效模式;
点分析子单元,用于确定点型失效模式。
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