CN106128970A - 一种量测工序的智能抽样方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种量测工序的智能抽样方法及系统，包括：设定量测机台的制品堆积数量的最大堆积数量；当量测机台中制品堆积数量超过最大堆积数量时，开始选择可跳站的制品，直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量；针对同一种类的量测机台，设定所选择的可跳站的制品的优先级，按照优先级，从所选择的可跳站的制品中选择最终的跳站的制品。本发明对跳站的制品进行了控制，通过设置最大堆积数量，来自动选择跳站的制品，并且针对同一种类的机台设定了选择跳站的制品的优先级，使得对跳站制品的选择变得更加智能化，节约了人力和成本，提高了生产周期。

Description

一种量测工序的智能抽样方法及系统
技术领域
本发明涉及集成电路技术领域，具体涉及一种量测工序的智能抽样方法及系统。
背景技术
在半导体生产制造过程中，有许多量测、检测步骤。并且这些步骤不需要100％完全检验。
在生产时，时常发生由于产品过多，导致产品堆积在量测工序。
一般做法是由工程技术人员人工做账，对一些不重要的量测工序进行跳站(也即是跳过量测步骤)。这样就存在人员判断失误、选错制品，选错跳站步骤、选择制品过多将导致不能确保抽样率始终为最低。
因此，需要提供一种方法来优化产品跳站方法，保持最低抽样率。
发明内容
为了克服以上问题，本发明旨在提供一种量测工序的智能抽样方法，从而控制对制品的抽样率，提高生产周期且保证产品质量。
为了达到上述目的，本发明提供了一种量测工序的智能抽样方法，包括：
步骤01：设定量测机台的制品堆积数量的最大堆积数量；
步骤02：当量测机台中制品堆积数量超过最大堆积数量时，开始选择可跳站的制品，直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量；
步骤03：针对同一种类的量测机台，设定所选择的可跳站的制品的优先级，按照优先级，从所选择的可跳站的制品中选择最终的跳站的制品。
优选地，步骤01中还包括设定量测机台的制品堆积数量的最低堆积数量，步骤02中，开始选择可跳站的制品直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量且高于或等于最低堆积数量。
优选地，开始选择可跳站的制品直至量测机台中制品堆积数量超出所述最低堆积数量的值不大于所述最低堆积数量的30％。
优选地，步骤03中，还包括：按照优先级，从所选择的可跳站的制品所设定的编号中选择奇数的编号来作为最终的跳站的制品。
优选地，步骤03中，还包括：按照优先级，从所选择的可跳站的制品所设定的编号中选择偶数的编号来作为最终的跳站的制品
为了达到上述目的，本发明还提供了一种上述的量测工序的智能抽样方法所采用的系统，其包括：
存储模块，用于存储设定量测机台的制品堆积数量的最大堆积数量；
判断模块，用于判断量测机台中制品堆积数量是否超过最大堆积数量；并且判断量测机台中制品堆积数量是否低于最大堆积数量；
选择模块，用于当量测机台中制品堆积数量超过最大堆积数量时，开始选择可跳站的制品，直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量；并且，针对同一种类的量测机台，按照所设定的可跳站的制品的优先级，从所选择的可跳站的制品中选择最终的跳站的制品。
优选地，所述存储模块还用于存储所设定的量测机台的制品堆积数量的最低堆积数量；所述判断模块还用于判断量测机台中制品堆积数量是否低于最大堆积数量且高于或等于最低堆积数量；当直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量且高于或等于最低堆积数量时，所述选择模块停止选择可跳站的制品。
优选地，所述判断模块还用于判断量测机台中制品堆积数量超出所述最低堆积数量的值是否不大于所述最低堆积数量的30％，当量测机台中制品堆积数量超出所述最低堆积数量的值不大于所述最低堆积数量的30％时，所述选择模块停止选择可跳站的制品。
优选地，还包括编号模块，对可跳站的制品进行编号，所述选择模块按照优先级，从所选择的可跳站的制品所设定的编号中选择奇数的编号来作为最终的跳站的制品。
优选地，还包括编号模块，对可跳站的制品进行编号，所述选择模块按照优先级，从所选择的可跳站的制品所设定的编号中选择偶数的编号来作为最终的跳站的制品。
本发明的量测工序的智能抽样方法及系统，对跳站的制品进行了控制，通过设置最大堆积数量，进一步设定了最低堆积数量，来自动选择跳站的制品，并且针对同一种类的机台设定了选择跳站的制品的优先级，使得对跳站制品的选择变得更加智能化，节约了人力和成本，提高了生产周期。
附图说明
图1为本发明的一个较佳实施例的量测工序的智能抽样方法的流程示意图
图2为本发明的一个较佳实施例的量测工序的智能抽样系统的路程示意图
具体实施方式
为使本发明的内容更加清楚易懂，以下结合说明书附图，对本发明的内容作进一步说明。当然本发明并不局限于该具体实施例，本领域内的技术人员所熟知的一般替换也涵盖在本发明的保护范围内。
以下结合附图1-2和具体实施例对本发明作进一步详细说明。需说明的是，附图均采用非常简化的形式、使用非精准的比例，且仅用以方便、清晰地达到辅助说明本实施例的目的。
本实施例的量测工序的智能抽样方法，请参阅图1，包括：
步骤01：设定量测机台的制品堆积数量的最大堆积数量；
具体的，量测机台有很多种，比如检测外观形貌的量测机台、用于检测结构缺陷的量测机台等，针对不同的测量机台可以分别设定每种量测机台的制品堆积数量的最大堆积数量，还可以设定每种量测机台的制品堆积数量的最低堆积数量；
步骤02：当量测机台中制品堆积数量超过最大堆积数量时，开始选择可跳站的制品，直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量；
具体的，这里开始选择可跳站的制品直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量且高于或等于最低堆积数量，例如，针对某种量测机台，设定该种量测机台的最大堆积数量为500，设定该种量测机台的最小堆积数量为200，当量测机台中制品堆积数量超过500时，开始选择可跳站的制品，从而减小堆积数量，提高量测效率；当选择可跳站的制品至量测机台中剩余制品堆积数量低于500且大于或等于200时，也即是接近200时，则停止选择可跳站的制品的工序。较佳的，开始选择可跳站的制品直至量测机台中制品堆积数量超出所述最低堆积数量的值不大于所述最低堆积数量的30％。
步骤03：针对同一种类的量测机台，设定所选择的可跳站的制品的优先级，按照优先级，从所选择的可跳站的制品中选择最终的跳站的制品。
具体的，对于某种量测机台，设定该种量测机台的堆积制品的优先跳站等级，从而使对跳站的制品的选择更加有序；通常，可跳站的制品的优先级可以根据经验来设定，可以选择工艺可靠概率大的制品为优先跳站的制品，例如，对于外观形貌的量测机台，优先跳站的级别先后为：有源区光刻外观检测的工序优先于多晶硅光刻外观检测的工序。优先级可以用阿拉伯数字编号，并且对制品进行编号；例如，针对有源区光刻外观检测的工序所对应批次的所选择的可跳站的制品中，选择奇数的编号来作为最终的跳站的制品或选择偶数的编号来作为最终的跳站的制品；如表一所示，为制品优先跳站配置表：
表一
制品名 机台名 工序名 可跳站制品尾号 等级
A 外观量测机台 有源区光刻外观检测 1,3,5,7,9 1
B 外观量测机台 多晶硅光刻外观检测 1,3,5,7,9 2
本实施例中，上述量测工序的智能抽样方法所采用的系统，请参阅图2，包括：
存储模块，用于存储设定量测机台的制品堆积数量的最大堆积数量；
判断模块，用于判断量测机台中制品堆积数量是否超过最大堆积数量；并且判断量测机台中制品堆积数量是否低于最大堆积数量；
选择模块，用于当量测机台中制品堆积数量超过最大堆积数量时，开始选择可跳站的制品，直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量；并且，针对同一种类的量测机台，按照所设定的可跳站的制品的优先级，从所选择的可跳站的制品中选择最终的跳站的制品。
本实施例中，存储模块还用于存储所设定的量测机台的制品堆积数量的最低堆积数量；判断模块还用于判断量测机台中制品堆积数量是否低于最大堆积数量且高于或等于最低堆积数量；当直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量且高于或等于最低堆积数量时，选择模块停止选择可跳站的制品。较佳的，判断模块还用于判断量测机台中制品堆积数量超出最低堆积数量的值是否不大于最低堆积数量的30％，当量测机台中制品堆积数量超出最低堆积数量的值不大于最低堆积数量的30％时，选择模块停止选择可跳站的制品。
本实施例的系统还包括编号模块，对可跳站的制品进行编号，选择模块按照优先级，从所选择的可跳站的制品所设定的编号中选择奇数的编号来作为最终的跳站的制品；或者选择偶数的编号来作为最终的跳站的制品。
本实施例的智能抽样系统可以整合于自动派货系统中，自动派货系统采用本实施例的智能抽样系统定期扫描符合跳站规则的量测机台和制品，实时进行调整抽样。
虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然所述实施例仅为了便于说明而举例而已，并非用以限定本发明，本领域的技术人员在不脱离本发明精神和范围的前提下可作若干的更动与润饰，本发明所主张的保护范围应以权利要求书所述为准。

Claims (10)

1.一种量测工序的智能抽样方法，其特征在于，包括：
步骤01：设定量测机台的制品堆积数量的最大堆积数量；
步骤02：当量测机台中制品堆积数量超过最大堆积数量时，开始选择可跳站的制品，直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量；
步骤03：针对同一种类的量测机台，设定所选择的可跳站的制品的优先级，按照优先级，从所选择的可跳站的制品中选择最终的跳站的制品。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤01中还包括设定量测机台的制品堆积数量的最低堆积数量，步骤02中，开始选择可跳站的制品直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量且高于或等于最低堆积数量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，开始选择可跳站的制品直至量测机台中制品堆积数量超出所述最低堆积数量的值不大于所述最低堆积数量的30％。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤03中，还包括：按照优先级，从所选择的可跳站的制品所设定的编号中选择奇数的编号来作为最终的跳站的制品。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤03中，还包括：按照优先级，从所选择的可跳站的制品所设定的编号中选择偶数的编号来作为最终的跳站的制品。
6.一种权利要求1所述的量测工序的智能抽样方法所采用的系统，其特征在于，包括：
存储模块，用于存储设定量测机台的制品堆积数量的最大堆积数量；
判断模块，用于判断量测机台中制品堆积数量是否超过最大堆积数量；并且判断量测机台中制品堆积数量是否低于最大堆积数量；
选择模块，用于当量测机台中制品堆积数量超过最大堆积数量时，开始选择可跳站的制品，直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量；并且，针对同一种类的量测机台，按照所设定的可跳站的制品的优先级，从所选择的可跳站的制品中选择最终的跳站的制品。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述存储模块还用于存储所设定的量测机台的制品堆积数量的最低堆积数量；所述判断模块还用于判断量测机台中制品堆积数量是否低于最大堆积数量且高于或等于最低堆积数量；当直至量测机台中制品堆积数量低于最大堆积数量且高于或等于最低堆积数量时，所述选择模块停止选择可跳站的制品。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述判断模块还用于判断量测机台中制品堆积数量超出所述最低堆积数量的值是否不大于所述最低堆积数量的30％，当量测机台中制品堆积数量超出所述最低堆积数量的值不大于所述最低堆积数量的30％时，所述选择模块停止选择可跳站的制品。
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括编号模块，对可跳站的制品进行编号，所述选择模块按照优先级，从所选择的可跳站的制品所设定的编号中选择奇数的编号来作为最终的跳站的制品。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括编号模块，对可跳站的制品进行编号，所述选择模块按照优先级，从所选择的可跳站的制品所设定的编号中选择偶数的编号来作为最终的跳站的制品。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106653639A (zh) * 2016-12-26 2017-05-10 中航（重庆）微电子有限公司 一种半导体测量站点的抽样方法
CN108063101A (zh) * 2017-12-15 2018-05-22 武汉新芯集成电路制造有限公司 一种晶圆缺陷测试的抽样方法
CN108766903A (zh) * 2018-04-20 2018-11-06 上海华力微电子有限公司 一种检测站的来料负荷控制方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007157816A (ja) * 2005-12-01 2007-06-21 Sharp Corp 不良工程推定方法、不良工程推定装置、プログラム、並びに記録媒体
CN102024725A (zh) * 2009-09-11 2011-04-20 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 半导体工艺中的检测方法和检测系统
CN103681402A (zh) * 2013-11-29 2014-03-26 上海华力微电子有限公司 一种自动跳货检测系统
CN104134623A (zh) * 2014-08-01 2014-11-05 上海华力微电子有限公司 量测群组设备及量测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007157816A (ja) * 2005-12-01 2007-06-21 Sharp Corp 不良工程推定方法、不良工程推定装置、プログラム、並びに記録媒体
CN102024725A (zh) * 2009-09-11 2011-04-20 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 半导体工艺中的检测方法和检测系统
CN103681402A (zh) * 2013-11-29 2014-03-26 上海华力微电子有限公司 一种自动跳货检测系统
CN104134623A (zh) * 2014-08-01 2014-11-05 上海华力微电子有限公司 量测群组设备及量测方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106653639A (zh) * 2016-12-26 2017-05-10 中航（重庆）微电子有限公司 一种半导体测量站点的抽样方法
CN106653639B (zh) * 2016-12-26 2019-09-03 华润微电子（重庆）有限公司 一种半导体测量站点的抽样方法
CN108063101A (zh) * 2017-12-15 2018-05-22 武汉新芯集成电路制造有限公司 一种晶圆缺陷测试的抽样方法
CN108063101B (zh) * 2017-12-15 2021-01-12 武汉新芯集成电路制造有限公司 一种晶圆缺陷测试的抽样方法
CN108766903A (zh) * 2018-04-20 2018-11-06 上海华力微电子有限公司 一种检测站的来料负荷控制方法
CN108766903B (zh) * 2018-04-20 2021-07-27 上海华力微电子有限公司 一种检测站的来料负荷控制方法

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