CN109844779B - 用于分析测量-良率相关性的方法和系统 - Google Patents

用于分析测量-良率相关性的方法和系统 Download PDF

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Abstract

提供一种用于分析测量‑良率相关性的方法和系统。根据本发明的实施例的用于分析测量‑良率相关性的方法通过使用作为在执行工艺之后测量的工艺结果数据和针对每个收集的工艺结果数据的实际良率数据的数据对的测量‑良率数据，得到第一良率预测函数；通过使用第一良率预测函数提取测量‑良率数据中的一些；随后通过使用提取的测量‑良率数据得到第二良率预测函数。这样，可得到指示高相关性/可靠性的测量‑良率相关性，使得可从在执行工艺之后测量的工艺结果数据相对精确地预测最终良率。

Description

用于分析测量-良率相关性的方法和系统
技术领域
本公开涉及分析技术，更具体地讲，涉及一种用于分析在制造半导体、显示器等的工艺中测量的数据与良率(yield)的相关性的方法和系统。
背景技术
在通过多个工艺进行大量生产的工业(诸如，半导体工业)中，在重要工艺之间监视质量异常的发生以保证工艺稳定性。
因此，基于工艺结果数据来监视质量异常，并且当发生质量异常时生成警报，其中，工艺结果数据通过对完成到特定的工艺的晶片的特性进行测量而获得。
生成的警报可能是由于质量异常实际影响了最终良率而生成的真实警报，但是它也可能是假警报。因此，应确定警报是真实警报还是假警报。
为了区分真实警报和假警报，应确定工艺结果数据是否极大地影响了最终良率，并且为了实现这一点，测量-良率相关性被分析。然而，工艺结果数据的分布可能如此之宽以至于难以找到相关性。
发明内容
技术问题
开发本公开以解决以上讨论的现有技术的缺陷，并且本公开的目标是提供一种用于提供具有高相关性/可靠性的测量-良率相关性的方法和系统，以提供关于在执行工艺之后测量的工艺结果数据对良率的影响的精确的指标。
技术方案
根据用于实现以上描述的目标的本公开的实施例，一种测量-良率相关性分析方法包括：收集在工艺被执行之后测量的工艺结果数据的步骤；收集关于每个收集的工艺结果数据的实际良率数据的步骤；通过使用作为测量的工艺结果数据和实际良率数据的数据对的测量-良率数据，得到第一良率预测函数的第一得到步骤；通过使用第一良率预测函数提取测量-良率数据的一部分的步骤；以及通过使用提取的测量-良率数据得到第二良率预测函数的第二得到步骤。
此外，第一得到步骤可包括：将测量-良率数据分组为多个组的第一分组步骤；从各个组选择代表数据的第一选择步骤；以及通过使用选择的代表数据得到第一良率预测函数的步骤。
此外，第二得到步骤可包括：将提取的测量-良率数据分组为多个组的第二分组步骤；从各个组选择代表数据的第二选择步骤；以及通过使用选择的代表数据得到第二良率预测函数的步骤。
此外，代表数据可以是具有最大实际良率数据的测量-良率数据。
此外，良率预测函数可以是最大良率预测函数。
此外，在第一分组步骤中分组出来的组的数量可与在第二分组步骤中分组出来的组的数量不同。
此外，第一选择步骤和第二选择步骤可不从未包括测量-良率数据的组选择代表数据。
此外，提取的步骤可基于将“关于工艺结果数据的实际良率数据”与“通过将工艺结果数据输入到第一良率预测函数计算的预测良率数据”进行比较的结果来提取测量-良率数据的一部分。
此外，所述比较的结果可以是将“关于工艺结果数据的实际良率数据”与“通过将工艺结果数据输入到第一良率预测函数计算的预测良率数据”之间的绝对差值与阈值进行比较的结果。
阈值可以是从绝对差值计算的代表值。
工艺可以是组成制造工艺的多个工艺中的任何一个。
制造工艺可以是制造半导体或显示器的工艺。
根据本公开的另一实施例，一种测量-良率相关性分析系统包括：收集器，被配置为：收集在工艺被执行之后测量的工艺结果数据和关于每个收集的工艺结果数据的实际良率数据；以及处理器，被配置为：通过使用作为测量的工艺结果数据和实际良率数据的数据对的测量-良率数据得到第一良率预测函数，通过使用第一良率预测函数提取测量-良率数据的一部分，并通过使用提取的测量-良率数据得到第二良率预测函数。
有益效果
根据如上所述的本公开的实施例，可提供一种具有高相关性/可靠性的测量-良率相关性，因此能够从在工艺被执行之后测量的工艺结果数据相对精确地预测最终输出。
因此，当由于异常的数据测量导致联锁发生时，能够确定由异常的数据测量导致的警报是真实警报还是假警报，此外，能够掌握与良率具有高相关性/对良率具有影响的工艺，并能够对工艺做出诸如强化管理的措施。
具体地讲，根据本公开的实施例，从每个工艺结果数据段选择最大良率数据，使得不同段的工艺结果数据的影响能够被最小化。
此外，根据本公开的各种实施例，通过执行两次回归分析得到最大良率预测函数。与第一次回归分析不同，第二次回归分析在对应于噪声的测量-良率数据被去除之后执行，使得能够得到具有高精确性/可靠性的最大良率预测函数。
附图说明
图1是用于说明根据本公开的实施例的测量-良率相关性分析方法而提供的流程图；
图2是示出工艺结果数据和实际良率数据的示图；
图3是示出将测量-良率数据分成12等份(equal part)的结果的示图；
图4是示出选择每个组的最大良率数据的结果的示图；
图5是提出通过使用回归分析得到的最大良率预测函数的示图；
图6是用于说明用于通过从测量-良率数据去除噪声仅提取有效数据的方法而提供的示图；
图7是示出将测量-良率数据分成24等份的结果的示图；
图8是示出选择每个组的最大良率数据的结果的示图；
图9是提出通过使用回归分析得到的最大良率预测函数的示图；
图10是根据本公开的另一实施例的相关性分析系统的框图。
具体实施方式
在下文中，将参照附图更详细地描述本公开。
本公开的实施例提出一种用于分析测量-良率相关性的方法。“测量-良率相关性”是指当制造工艺完成到特定顺序的工艺时测量的工艺结果数据与良率之间的相关性。
当测量-良率相关性的分析完成时，可从工艺结果数据预测最大良率。例如，通过使用分析测量-良率相关性的结果，可从工艺结果数据“6.7”预测最大良率“95.2％”，并且可从工艺结果数据“5.5”预测最大良率“88.5％”。
此外，当由于测量中的异常导致联锁(interlock)发生时，可通过使用分析测量-良率相关性的结果来确定由异常的数据测量导致的警报是真实警报还是假警报。
图1是用于说明根据本公开的实施例的测量-良率相关性分析方法而提供的流程图。由作为一种计算系统的测量-良率相关性分析系统(在下文中，被称为“相关性分析系统”)来执行示出的方法。
如图1中所示，首先，相关性分析系统收集在用于分析与良率的相关性的目标工艺完成之后测量的工艺结果数据(S110)。
其后，在所有的制造工艺完成之后，与在步骤S110中收集的各个工艺结果数据对应的实际良率数据被收集(S120)。
图2示出在用于分析与良率的相关性的工艺“n”完成之后测量的工艺结果数据“a”、“b”、“c”和分别与工艺结果数据对应的实际良率数据“A”、“B”、“C”。
数据“a”、“b”、“c”对应于在步骤S110中收集的数据，数据“A”、“B”、“C”对应于在步骤S120中收集的数据。为了便于说明，图2仅示出三对数据。然而，可存在许多对数据。
图2的右下部分示出的最大良率能力值曲线是根据本公开的实施例的测量-良率相关性分析方法的最终输出，其中，最大良率能力值曲线指示关于工艺结果数据的最大良率，在下文中，将被称为最大良率预测函数。
通过在步骤S110和S120中收集数据，相关性分析系统获得“测量的工艺结果数据和实际良率数据的对”(在下文中，被称为“测量-良率数据”)。
其后，相关性分析系统将测量-良率数据分组为多个组(S130)。分组的标准是工艺结果数据。也就是说，具有相似的工艺结果数据的测量-良率数据形成组。
更具体地讲，如图3中所示，从最小工艺结果数据到最大工艺结果数据的段(section)可被分为12等份，并且测量-良率数据被分组为13个组。
接下来，相关性分析系统从每个组选择最大良率数据(S140)。不从未包括测量-良率数据的组选择最大良率数据。
图4示出从每个组选择最大良率数据的结果。在图4中，由“●”指示的测量-良率数据对应于相应组中的最大良率数据。
其后，相关性分析系统通过使用在步骤S140中选择的最大数据得到最大良率预测函数(S150)。为了得到最大良率预测函数，可针对最大良率数据利用回归分析。
图5提出通过回归分析得到的最大良率预测函数。在这个处理中，最大良率数据与得到的最大良率预测函数之间的相关性系数被获得。
接下来，相关性分析系统通过使用在步骤S150中得到的最大良率预测函数，从在步骤S110和步骤S120中收集的测量-良率数据，仅提取有效数据(S160)。
步骤S160对应于从收集的测量-良率数据去除对应于噪声的数据的处理。为了实现这一点，基于以下等式计算容许限度(tolerance limit，TL)。
TL＝median(d1～dn)
其中，如图6所示，d是“关于工艺结果数据的实际良率数据”与“通过将工艺结果数据输入到最大良率预测函数计算的预测良率数据”之间的绝对差值。此外，median是中间值，n是收集的测量-良率数据的数量。
此外，如图6中所示，“关于工艺结果数据的预测良率数据与实际良率数据之间的绝对差值”大于“TL”的测量-良率数据被去除。也就是说，在步骤S160中，仅“关于工艺结果数据的预测良率数据与实际良率数据之间的绝对差值”小于或等于“TL”的测量-良率数据被提取。
由于TL是中间值，所以一半的测量良率数据被去除。作为TL，平均值而不是中间值可被应用，并且将权重(0～1)施加到平均值的值可被应用。
其后，相关性分析系统将在步骤S160中提取的测量-良率数据重新分组为多个组(S170)。如同在步骤S130中一样，分组标准是工艺结果数据。
然而，如图7所示，在步骤S170中的分组是将数据分成比步骤S130中分成的份数(即，12)大的24等份。这是可选的内容，并且分组可被不同地实现。也就是说，分成的份数可等于或小于在步骤S130中分成的份数。
接下来，相关性分析系统从每个组选择最大良率数据(S180)。如同在步骤S140中一样，不从未包括测量-良率数据的组选择最大良率数据。图8示出从每个组选择最大良率数据的结果。
其后，相关性分析系统通过使用在步骤S180中选择的最大数据得到最大良率预测函数(S190)。如同在步骤S150中一样，可针对最大良率数据利用回归分析来得到最大良率预测函数。
图9提出通过使用回归分析得到的最大良率预测函数。
到目前为止已参照优选的实施例描述了测量-良率相关性分析方法。
作为根据本公开的实施例的测量-良率相关性分析方法的输出的最大良率预测函数(最大良率能力值曲线)能够基于在特定工艺步骤测量的工艺结果数据与良率之间的相关性来预测良率。
此外，当由于异常的数据测量导致联锁发生时，能够确定由异常的数据测量导致的警报是真实警报还是假警报，此外，能够掌握与良率具有高相关性/对良率具有影响的工艺，并且能够对工艺做出诸如强化管理的措施。
在本公开的实施例中，从每个组选择最大良率数据，也就是说，从每个工艺结果数据段选择最大良率数据。这可最小化不同段的工艺结果数据的影响。
此外，通过执行两次回归分析得到最大良率预测函数。与第一次回归分析不同，在对应于噪声的测量-良率数据被去除之后执行第二次回归分析，使得最大良率预测函数的精确性/可靠性可被提高。
根据本公开的实施例的测量-良率相关性分析方法可广泛应用于半导体、显示器和其它装置的制造。
将参照图10详细描述能够执行根据本公开的实施例的测量-良率相关性分析方法的相关性分析系统。图10是根据本公开的另一实施例的相关性分析系统的框图。
如图10中所示，根据本公开的实施例的相关性分析系统包括通信单元210、显示器220、处理器230、输入单元240和存储装置250。
通信单元210是用于通过与外部装置或外部网络连接通信来传输数据的装置。
显示器220是用于显示信息的装置，输入单元240是用于输入信息的装置。显示器220和输入单元240可被集成为触摸屏，并且当相关性分析系统具有移动类型时这样更有用。
以上描述的工艺结果数据和实际良率数据可经由通信单元210从测量装置/网络接收，或者可通过经由输入单元240接收来收集。因此，通信单元210和输入单元240用作数据收集装置。
此外，用于对测量-良率数据进行分组的分组标准和用于从测量-良率数据仅选择有效数据的容许限度(TL)可经由通信单元210接收，或可经由输入单元240输入。
处理器230通过使用接收的/输入的数据、标准、条件等执行图1示出的相关性分析算法，并可通过显示器220显示执行的结果，或可通过通信单元210将结果传送到外部装置/网络。
存储装置250提供处理器230执行相关性分析算法所需的存储空间。
本公开的技术理念可应用于计算机可读记录介质，所述计算机可读记录介质记录用于执行根据本实施例的设备的功能和方法的计算机程序。此外，根据本公开的各种实施例的技术理念可以以记录在计算机可读记录介质上的计算机可读代码的形式来实现。计算机可读记录介质可以是可由计算机读取并可存储数据的任何数据存储装置。例如，计算机可读记录介质可以是只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘、光盘、硬盘驱动器等。存储在计算机可读记录介质中的计算机可读代码或程序可经由连接在计算机之间的网络来发送。
此外，尽管已经示出和描述了本公开的优选实施例，但是本公开不限于以上描述的具体实施例。在不脱离在权利要求中要求的本公开的范围的情况下，本领域技术人员可进行各种改变，此外，改变的实施例不应被理解为脱离本公开的技术理念或预期。

Claims (11)

1.一种测量-良率相关性分析方法，包括：
收集在工艺被执行之后测量的工艺结果数据的步骤；
收集关于每个收集的工艺结果数据的实际良率数据的步骤；
通过使用作为测量的工艺结果数据和实际良率数据的数据对的测量-良率数据得到第一良率预测函数的第一得到步骤；
通过使用第一良率预测函数提取测量-良率数据的一部分的步骤；
通过使用提取的测量-良率数据得到第二良率预测函数的第二得到步骤，
其中，第一得到步骤包括：
将测量-良率数据分组为多个组的第一分组步骤；
从各个组选择代表数据的第一选择步骤；
通过使用选择的代表数据得到第一良率预测函数的步骤。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，第二得到步骤包括：
将提取的测量-良率数据分组为多个组的第二分组步骤；
从各个组选择代表数据的第二选择步骤；
通过使用选择的代表数据得到第二良率预测函数的步骤。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，代表数据是具有最大实际良率数据的测量-良率数据，良率预测函数是最大良率预测函数。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，在第一分组步骤中分组出来的组的数量与在第二分组步骤中分组出来的组的数量不同。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，第一选择步骤和第二选择步骤不从未包括测量-良率数据的组选择代表数据。
6.根据权利要求2所述的方法，其中，提取的步骤基于将“关于工艺结果数据的实际良率数据”与“通过将工艺结果数据输入到第一良率预测函数计算的预测良率数据”进行比较的结果，来提取测量-良率数据的一部分。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述比较的结果是将“关于工艺结果数据的实际良率数据”与“通过将工艺结果数据输入到第一良率预测函数计算的预测良率数据”之间的绝对差值与阈值进行比较的结果。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，阈值是从绝对差值计算的代表值。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，工艺是组成制造工艺的多个工艺中的任何一个。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，制造工艺是制造半导体或显示器的工艺。
11.一种测量-良率相关性分析系统，包括：
收集器，被配置为：收集在工艺被执行之后测量的工艺结果数据和关于每个收集的工艺结果数据的实际良率数据；
处理器，被配置为：通过使用作为测量的工艺结果数据与实际良率数据的数据对的测量-良率数据得到第一良率预测函数，通过使用第一良率预测函数提取测量-良率数据的一部分，并通过使用提取的测量-良率数据得到第二良率预测函数，
其中，处理器还被配置为：
将测量-良率数据分组为多个组；
从各个组选择代表数据；
通过使用选择的代表数据得到第一良率预测函数。
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