CN111554594A - 晶圆传送监测方法及晶圆传送监测装置 - Google Patents

晶圆传送监测方法及晶圆传送监测装置 Download PDF

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CN111554594A CN202010361282.3A CN202010361282A CN111554594A CN 111554594 A CN111554594 A CN 111554594A CN 202010361282 A CN202010361282 A CN 202010361282A CN 111554594 A CN111554594 A CN 111554594A
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Abstract

本发明涉及一种晶圆传送监测方法及晶圆传送监测装置。所述晶圆传送监测方法包括如下步骤：获取多条标准晶圆传送轨迹数据；根据多条所述标准晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考分布区间；获取多条待测晶圆传送轨迹数据；根据多条所述待测晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆传送轨迹偏移量的待测分布区间；判断所述待测分布区间的中值是否偏离所述参考分布区间的中值，若是，则确认所述晶圆传送出现异常。本发明实现了对晶圆传送严重故障的提前预测，避免了因小的晶圆传送故障的累积而导致严重的传送异常故障的发生。

Description

晶圆传送监测方法及晶圆传送监测装置
技术领域
本发明涉及半导体制造技术领域，尤其涉及一种晶圆传送监测方法及晶圆传送监测装置。
背景技术
晶圆是指硅半导体集成电路制作所用的硅晶片，由于其形状一般设置为圆形，故称为晶圆。在硅晶片上可加工制作成各种电路元件结构，从而成为具有特定电性功能的集成电路产品。在半导体器件的制程过程中，经常需要在不同的处理机台之间转移晶圆，例如EFEM(Equipment Front End Module，前端传送模块)、真空传送结构等传送装置都是半导体处理机台中用于传递晶圆的结构。传送结构(例如半导体工业机器人)是EFEM等传送装置的核心传送部件，用以将晶圆取放至所有接口及功能单元中。
当前通过对EFEM等传送装置内部的所有站点进行标准化校正，以确保所述传送结构在处理所有站点晶圆的取放过程中都会位于标准校正位置。然而，随着使用时间的延长，所述传送结构会产生不可预知的偏移和/或故障。当前，只有在半导体处理机台报警且传送结构出现严重的传送故障时EFEM等传送装置才会停止传送功能，从而导致半导体处理机台整机停机，严重影响了半导体机台的生产效率，并造成人力、物力资源的损失。
因此，如何避免传送结构出现严重的故障而导致的停机问题，确保半导体处理机台的生产效率，为生产的连续性和稳定性提供保障，是当前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供一种晶圆传送监测方法及晶圆传送监测装置，用于解决现有技术中因传送结构出现严重故障而易导致半导体处理机台出现严重的整机停机的问题，以提高半导体机台的生产效率，为生产的连续性和稳定性提供保障。
为了解决上述问题，本发明提供了一种晶圆传送监测方法，包括如下步骤：
获取多条标准晶圆传送轨迹数据，所述标准晶圆传送轨迹数据是指晶圆传送过程未发生异常时的传送轨迹数据；
根据多条所述标准晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考分布区间；
获取多条待测晶圆传送轨迹数据，所述待测晶圆传送轨迹数据是指晶圆在生产过程中的实际待测传送轨迹数据；
根据多条所述待测晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆在生产过程中实际传送轨迹偏移量的待测分布区间；
判断所述待测分布区间的中值是否偏离所述参考分布区间的中值，若是，则确认所述晶圆传送出现异常。
可选的，获取多条标准晶圆传送轨迹数据的具体步骤包括：
沿所述晶圆的传送路径设置多个传感器；
通过所述传感器获取多条标准晶圆传送轨迹数据。
可选的，根据多条所述标准晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考分布区间的具体步骤包括：
采用智能学习算法对多条所述标准晶圆传送轨迹数据进行学习，获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考正态分布区间。
可选的，所述待测分布区间为待测正态分布区间；判断所述待测分布区间的中值是否偏离所述参考分布区间的中值的具体步骤包括：
判断所述待测正态分布区间的中值与所述参考正态分布区间的中值之间的差值是否大于阈值，若是，则确认所述待测分布区间的中值偏离所述参考分布区间的中值，所述阈值是指所述参考正态分布区间的四分之一宽度范围。
可选的，每一所述标准晶圆传送轨迹数据包括所述晶圆在多个站点之间的标准传送轨迹数据；
每一所述待测晶圆传送轨迹数据包括晶圆在生产过程中于多个站点之间的待测传送轨迹数据。
可选的，确认所述晶圆传送出现异常之后，还包括如下步骤：
停止晶圆传送过程。
为了解决上述问题，本发明还提供了一种晶圆传送监测装置，包括：
存储模块，用于获取并存储多条标准晶圆传送轨迹数据和多条待测晶圆传送轨迹数据，所述标准晶圆传送轨迹数据是指晶圆在传送过程中未发生异常时的传送轨迹数据，所述待测晶圆传送轨迹数据是指晶圆在生产过程中的实际待测传送轨迹数据；
获取模块，连接所述存储模块，用于根据多条所述标准晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考分布区间，并根据多条所述待测晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆在生产过程中实际传送轨迹偏移量的待测分布区间；
判断模块，连接所述获取模块，用于判断所述待测分布区间的中值是否偏离所述参考分布区间的中值，若是，则确认所述晶圆传送出现异常。
可选的，还包括沿所述晶圆的传送路径设置多个传感器；
所述存储模块通过所述传感器获取多条标准晶圆传送轨迹数据。
可选的，所述获取模块用于采用智能学习算法对多条所述标准晶圆传送轨迹数据进行学习，获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考正态分布区间。
可选的，所述待测分布区间为待测正态分布区间；
所述判断模块用于判断所述待测正态分布区间的中值与所述参考正态分布区间的中值之间的差值是否大于阈值，若是，则确认所述待测分布区间的中值偏离所述参考分布区间的中值，所述阈值是指所述参考正态分布区间的四分之一宽度范围。
可选的，每一所述标准晶圆传送轨迹数据包括所述晶圆在多个站点之间的标准传送轨迹数据；
每一所述待测晶圆传送轨迹数据包括晶圆在生产过程中于多个站点之间的待测传送轨迹数据。
可选的，所述判断模块在确认所述晶圆传送出现异常时，控制传送结构停止晶圆传送过程。
本发明提供的晶圆传送监测方法及晶圆传送监测装置，通过预先对多条标准晶圆轨迹数据进行分析，获取晶圆传送未发生异常时晶圆传送轨迹偏移量的参考分布区间，之后对多条待测晶圆传送轨迹数据进行分析，获取晶圆在实际生产过程中传送时的晶圆传送轨迹偏移量的待测分布区间，当确认所述待测分布区间的中值偏离所述参考分布区间的中值时，则认为晶圆传送过程出现了异常，这样，即便晶圆传送轨迹仅出现较小的偏差，且待测晶圆传送轨迹仍然在参考分布区间内，也能确定晶圆的传送过程出现了异常，实现了对晶圆传送严重故障的提前预测，避免了因小的晶圆传送故障的累积而导致严重的传送异常故障的发生，避免了晶圆传送机台内部出现因严重故障而导致的整机停机，降低了人力物力资源的损失。
附图说明
附图1是本发明具体实施方式中晶圆传送监测方法的流程图；
附图2是本发明具体实施方式中参考正态分布区间和待测正态分布区间的示意图；
附图3是本发明具体实施方式中第一种传感器的排布方式示意图；
附图4是本发明具体实施方式中第二种传感器的排布方式示意图；
附图5是本发明具体实施方式中第三种传感器的排布方式示意图；
附图6是本发明具体实施方式中晶圆传送监测装置的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明提供的晶圆传送监测方法及晶圆传送监测装置的具体实施方式做详细说明。
本具体实施方式提供了一种晶圆传送监测方法，附图1是本发明具体实施方式中晶圆传送监测方法的流程图。如图1所示，本具体实施方式提供的晶圆传送监测方法，包括如下步骤：
步骤S11，获取多条标准晶圆传送轨迹数据，所述标准晶圆传送轨迹数据是指晶圆在传送过程中未发生异常时的传送轨迹数据。
具体来说，在半导体制程工艺中，机械手臂等传送结构将晶圆在多个站点(即用于处理晶圆的多个机台设备)之间进行转移。晶圆在传送过程中未发生异常时的传送轨迹数据是指，晶圆能够被正常的传送至站点的传送轨迹数据。所述传送结构在传送所述晶圆的过程中，会按照一预设路径运行，但是，由于机器本身的性能，可能会与所述预设路径出现一定程度的偏差，但是，只要偏差较小，不影响所述晶圆在各站点之间的正常传送，即所述晶圆能够被正常的传送至站点，则确认所述传送轨迹为未发生异常时的传送轨迹。本具体实施方式中所述的严重故障是指，传送机台自动报警并导致传送机台整体停机的故障。本具体实施方式中所述的晶圆传送过程可以是大气环境中的晶圆传送过程(例如EFEM内部的晶圆传送过程)、可以是真空环境中的晶圆传送过程、还可以是反应腔室内部的晶圆传送过程。
可选的，获取多条标准晶圆传送轨迹数据的具体步骤包括：
沿所述晶圆的传送路径设置多个传感器；
通过所述传感器获取多条标准晶圆传送轨迹数据。
具体来说，可以预先沿所述晶圆的传送路径(即所述预设路径)设置多个传感器，通过对多个所述传感器获取的数据进行分析，得到所述标准晶圆传送轨迹数据。所述传感器可以是但不限于图像传感器，例如摄像头。所述传感器的数量越多，得到的所述标准晶圆传送轨迹数据越精确。多个所述传感器沿所述预设路径的具体排布方式本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，例如呈三维阵列或者二维阵列排布。
附图3是本发明具体实施方式中第一种传感器的排布方式示意图。举例来说，如图3所示，当一晶圆32在EFEM 30内部进行传输的过程中，机械手臂等传送结构会在EFEM 30内部沿X轴、Y轴和Z轴方向传递所述晶圆32。因此，在所述EFEM 30内部设置第一传感器31时，可以将多个所述第一传感器31布置于所述EFEM 30的侧壁、顶壁和底壁，即在三维空间内均设置有所述第一传感器31，从而获取所述晶圆32在XYZ三维空间方向上的传送路径。以上仅是举例说明，本领域技术人员也可以根据实际的传送需要，仅在二维平面内布置多个所述第一传感器31。
附图4是本发明具体实施方式中第二种传感器的排布方式示意图。再例如，如图4所示，当所述晶圆32在位于EFEM与反应腔室之间的真空传送系统(Vacuum TransportSystem，VTS)40内部传送的过程中，机械手臂等传送结构主要在真空传送系统40内部沿X轴和Y轴方向传送所述晶圆32。因此，在所述真空传送系统40内部设置第二传感器41时，可以仅将多个所述第二传感器41布置于所述真空传送系统40的侧壁，即仅在二维平面内设置有所述第二传感器，从而获取所述晶圆32在XY平面内的传送轨迹。
附图5是本发明具体实施方式中第三种传感器的排布方式示意图。再例如，如图5所示，反应腔室50中具有用于承载所述晶圆32的承载台，且所述反应腔室50的底部通常设置有排气口，用于排出所述反应腔室50内的气体；所述反应腔室50的侧壁具有观测窗口51，用于观察所述反应腔室50内部的情况。因此，可以在所述反应腔室50侧壁上的观测窗口51处设置多个第三传感器52，当机械手臂等传送结构在所述承载台取放所述晶圆32的过程中，通过所述第三传感器52获取所述晶圆32在所述反应腔室50内的传送轨迹。多个所述第三传感器52在所述观测窗口51处可以沿XYZ三维空间方向排布，也可以仅沿YZ平面方向排布，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择。
步骤S12，根据多条所述标准晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考分布区间。
可选的，根据多条所述标准晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考分布区间的具体步骤包括：
采用智能学习算法对多条所述标准晶圆传送轨迹数据进行学习，获取所述晶圆在大气环境中传送轨迹偏移量的参考正态分布区间。
附图2是本发明具体实施方式中参考正态分布区间和待测正态分布区间的示意图。具体来说，通过采用智能学习算法对获取的多条所述标准晶圆传送轨迹数据进行学习，并根据所述预设轨迹可以得到所述晶圆传送轨迹偏移量的参考正态分布区间。如图2所示，通过对条所述标准晶圆传送轨迹数据进行学习，获得的所述晶圆传送轨迹偏移量的参考正态分布曲线21，所述参考正态分布区间为所述参考正态分布曲线21横坐标的取值范围，即X3～X4。
其中，所述智能学习算法的具体方式，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择。举例来说，为了简化比较步骤，可以将每一条所述标准晶圆传送轨迹数据与所述预设路径进行对比，从而获取每一条所述标准晶圆传送轨迹数据相对于所述预设路径的偏移量。
步骤S13，获取多条待测晶圆传送轨迹数据，所述待测晶圆传送轨迹数据是指晶圆在生产过程中的实际待测传送轨迹数据。
步骤S14，根据多条所述待测晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆在生产过程中实际传送轨迹偏移量的待测分布区间。
具体来说，通过多个所述传感器获取所述晶圆在生产过程中被传送时的多条待测晶圆传送轨迹，并通过采用与获取所述参考分布区间的智能算法相同的方法对多条所述待测晶圆传送轨迹进行分析，并根据所述预设轨迹可以得到所述晶圆传送轨迹偏移量的待测正态分布区间。如图2所示，通过对条所述待测晶圆传送轨迹数据进行学习，获得的所述晶圆传送轨迹偏移量的待测正态分布曲线22，所述待测正态分布区间为所述待测正态分布曲线22横坐标的取值范围，即X5～X6。
步骤S15，判断所述待测分布区间的中值是否偏离所述参考分布区间的中值，若是，则确认所述晶圆传送出现异常。
具体来说，所述待测分布区间的中值是指所述待测分布区间的区间上限与区间下限之和的二分之一，所述参考分布区间的中值是指所述参考分布区间的区间上限与区间下限之和的二分之一。以图2所示为例，所述参考分布区间的中值为X0＝(X3+X4)/2，所述待测分布区间的中值为X1＝(X5+X6)/2。
在本具体实施方式中，当所述待测分布区间的中值与所述参考分布区间的中值未发生偏移时，则确认所述晶圆在生产过程中的传送过程未出现异常。当所述待测分布区间的中值与所述参考分布区间的中值发生偏移时，则确认所述晶圆在生产过程中的传送过程出现了异常。这样，即便是所述待测分布区间仍然在所述参考分布区间的范围内，也可以通过所述待测分布区间的中值与所述参考分布区间的中值之间的偏移情况确定所述晶圆在生产过程中的传送过程是否出现异常，从而实现了对异常情况的提前预测，避免因微小故障的累积而导致所述晶圆在后续传送过程中出现严重的、导致传送机台整体停机的异常情况。
可选的，所述待测分布区间为待测正态分布区间；判断所述待测分布区间的中值是否偏离所述参考分布区间的中值的具体步骤包括：
判断所述待测正态分布区间的中值与所述参考正态分布区间的中值之间的差值是否大于阈值，若是，则确认所述待测分布区间的中值偏离所述参考分布区间的中值，所述阈值是指所述参考正态分布区间的四分之一宽度范围。
以图2为例，所述参考正态分布区间的中值即为所述参考正态分布曲线21的横坐标的均数X0，所述待测正态分布区间的中值即为所述待测正态分布曲线22的横坐标的均数X1。所述待测正态分布区间的中值与所述参考正态分布区间的中值之间的差值为△X＝|X1-X0|，所述阈值为|X4-X3|/4。当所述差值△X大于所述阈值时，则确认所述待测分布区间整体分布于所述参考分布区间中值的一侧，此时，则确认所述待测分布区间的中值偏离所述参考分布区间的中值，即所述晶圆传送过程出现了相对较大的异常。本领域技术人员还可以根据实际需要调整所述阈值的具体数值，例如根据所述晶圆传送精度的需要。
可选的，所述标准晶圆传送轨迹数据和所述待测晶圆传送轨迹数据均包括晶圆在三维空间方向或者二维平面方向上的传送轨迹。
可选的，每一所述标准晶圆传送轨迹数据包括所述晶圆在多个站点之间的标准传送轨迹数据；
每一所述待测晶圆传送轨迹数据包括晶圆在多个站点之间的待测传送轨迹数据。
举例来说，所述晶圆在传送时，所述晶圆会在三维空间范围内运动，通过所述传感器获得所述晶圆在三维空间内的传送轨迹数据，可以对晶圆的传送状况进行更加精确的预测。本领域技术人员可以根据实际需要，仅获取所述晶圆在在生产过程中任意两个站点之间的传送轨迹数据，例如易发生传送异常情况的两个站点；也可以获取所述晶圆在在生产过程中所有站点之间的传送轨迹数据，从而对所述晶圆整体的传送情况进行分析。
可选的，确认所述晶圆传送出现异常之后，还包括如下步骤：
停止晶圆传送过程。
具体来说，在确认所述晶圆传送出现异常之后，可以对用于传送晶圆的传送结构进行停机处理，以便对所述传送结构进行维护，避免在后续传送过程中出现严重的异常。
不仅如此，本具体实施方式还提供了一种晶圆传送监测装置。附图6是本发明具体实施方式中晶圆传送监测装置的结构框图。本具体实施方式提供的晶圆传送监测装置可以采用如图1所示的晶圆传送监测方法进行检测。如图6所示，本具体实施方式提供的晶圆传送监测装置，包括：
存储模块60，用于获取并存储多条标准晶圆传送轨迹数据和多条待测晶圆传送轨迹数据，所述标准晶圆传送轨迹数据是指晶圆在传送过程中未发生异常时的传送轨迹数据，所述待测晶圆传送轨迹数据是指晶圆在生产过程中的实际待测传送轨迹数据；
获取模块61，连接所述存储模块60，用于根据多条所述标准晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考分布区间，并根据多条所述待测晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆在生产过程中实际传送轨迹偏移量的待测分布区间；
判断模块62，连接所述获取模块61，用于判断所述待测分布区间的中值是否偏离所述参考分布区间的中值，若是，则确认所述晶圆传送出现异常。
可选的，还包括沿所述晶圆的传送路径设置多个传感器33；
所述存储模块60通过所述传感器63获取多条标准晶圆传送轨迹数据。
可选的，所述获取模块61用于采用智能学习算法对多条所述标准晶圆传送轨迹数据进行学习，获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考正态分布区间。
可选的，所述待测分布区间为待测正态分布区间；
所述判断模块62用于判断所述待测正态分布区间的中值与所述参考正态分布区间的中值之间的差值是否大于阈值，若是，则确认所述待测分布区间的中值偏离所述参考分布区间的中值，所述阈值是指所述参考正态分布区间的四分之一宽度范围。
可选的，所述标准晶圆传送轨迹数据和所述待测晶圆传送轨迹数据均包括晶圆在三维空间方向或者二维平面方向上的传送轨迹。
可选的，每一所述标准晶圆传送轨迹数据包括所述晶圆在多个站点之间的标准传送轨迹数据；
每一所述待测晶圆传送轨迹数据包括晶圆在生产过程中于多个站点之间的待测传送轨迹数据。
可选的，所述判断模块62在确认所述晶圆传送出现异常时，控制传送结构停止晶圆传送过程。
本具体实施方式提供的晶圆传送监测方法及晶圆传送监测装置，通过预先对多条标准晶圆轨迹数据进行分析，获取晶圆传送未发生异常时晶圆传送轨迹偏移量的参考分布区间，之后对在生产过程中多条待测晶圆传送轨迹数据进行分析，获取晶圆在实际生产过程中传送时的晶圆传送轨迹偏移量的待测分布区间，当确认所述待测分布区间的中值偏离所述参考分布区间的中值时，则认为晶圆传送过程出现了异常，这样，即便晶圆传送轨迹仅出现较小的偏差，且待测晶圆传送轨迹仍然在参考分布区间内，也能确定晶圆的传送过程出现了异常，实现了对晶圆传送严重故障的提前预测，避免了因小的晶圆传送故障的累积而导致严重的传送异常故障的发生，避免了晶圆传送机台内部出现因严重故障而导致的整机停机，降低了人力物力资源的损失。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种晶圆传送监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取多条标准晶圆传送轨迹数据，所述标准晶圆传送轨迹数据是指晶圆传送过程未发生异常时的传送轨迹数据；
根据多条所述标准晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考分布区间；
获取多条待测晶圆传送轨迹数据，所述待测晶圆传送轨迹数据是指晶圆在生产过程中的实际待测传送轨迹数据；
根据多条所述待测晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆在生产过程中实际传送轨迹偏移量的待测分布区间；
判断所述待测分布区间的中值是否偏离所述参考分布区间的中值，若是，则确认所述晶圆传送出现异常。
2.根据权利要求1所述的晶圆传送监测方法，其特征在于，获取多条标准晶圆传送轨迹数据的具体步骤包括：
沿所述晶圆的传送路径设置多个传感器；
通过所述传感器获取多条标准晶圆传送轨迹数据。
3.根据权利要求1所述的晶圆传送监测方法，其特征在于，根据多条所述标准晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考分布区间的具体步骤包括：
采用智能学习算法对多条所述标准晶圆传送轨迹数据进行学习，获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考正态分布区间。
4.根据权利要求3所述的晶圆传送监测方法，其特征在于，所述待测分布区间为待测正态分布区间；判断所述待测分布区间的中值是否偏离所述参考分布区间的中值的具体步骤包括：
判断所述待测正态分布区间的中值与所述参考正态分布区间的中值之间的差值是否大于阈值，若是，则确认所述待测分布区间的中值偏离所述参考分布区间的中值，所述阈值是指所述参考正态分布区间的四分之一宽度范围。
5.根据权利要求1所述的晶圆传送监测方法，其特征在于，每一所述标准晶圆传送轨迹数据包括所述晶圆在多个站点之间的标准传送轨迹数据；
每一所述待测晶圆传送轨迹数据包括晶圆在生产过程中于多个站点之间的待测传送轨迹数据。
6.根据权利要求1所述的晶圆传送监测方法，其特征在于，确认所述晶圆传送出现异常之后，还包括如下步骤：
停止晶圆传送过程。
7.一种晶圆传送监测装置，其特征在于，包括：
存储模块，用于获取并存储多条标准晶圆传送轨迹数据和多条待测晶圆传送轨迹数据，所述标准晶圆传送轨迹数据是指晶圆在传送过程中未发生异常时的传送轨迹数据，所述待测晶圆传送轨迹数据是指晶圆在生产过程中的实际待测传送轨迹数据；
获取模块，连接所述存储模块，用于根据多条所述标准晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考分布区间，并根据多条所述待测晶圆传送轨迹数据获取所述晶圆在生产过程中实际传送轨迹偏移量的待测分布区间；
判断模块，连接所述获取模块，用于判断所述待测分布区间的中值是否偏离所述参考分布区间的中值，若是，则确认所述晶圆传送出现异常。
8.根据权利要求7所述的晶圆传送监测装置，其特征在于，还包括沿所述晶圆的传送路径设置多个传感器；
所述存储模块通过所述传感器获取多条标准晶圆传送轨迹数据。
9.根据权利要求7所述的晶圆传送监测装置，其特征在于，所述获取模块用于采用智能学习算法对多条所述标准晶圆传送轨迹数据进行学习，获取所述晶圆传送轨迹偏移量的参考正态分布区间。
10.根据权利要求9所述的晶圆传送监测装置，其特征在于，所述待测分布区间为待测正态分布区间；
所述判断模块用于判断所述待测正态分布区间的中值与所述参考正态分布区间的中值之间的差值是否大于阈值，若是，则确认所述待测分布区间的中值偏离所述参考分布区间的中值，所述阈值是指所述参考正态分布区间的四分之一宽度范围。
11.根据权利要求7所述的晶圆传送监测装置，其特征在于，每一所述标准晶圆传送轨迹数据包括所述晶圆在多个站点之间的标准传送轨迹数据；
每一所述待测晶圆传送轨迹数据包括晶圆在生产过程中于多个站点之间的待测传送轨迹数据。
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CN115946154A (zh) * 2023-03-15 2023-04-11 泓浒(苏州)半导体科技有限公司 一种基于晶圆传输状态数据的损害性预测方法

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