CN111860676A - 一种基于空间聚类的wafer bin合并方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于空间聚类的wafer bin合并方法，涉及半导体制造业技术领域。通过空间聚类的方式，将构成同一失效模式的不同bin自动的进行合并，与此同时，具有混合失效模式的wafer bin map也能被分解为多个单一的失效模式，本发明相较于传统的人工视检减少了主观判定，解决了按单bin分析时失效模式不完整的问题，为后续的良率根因中的共性分析提供了坚实的数据基础。
Description
技术领域
本发明涉及半导体制造业技术领域，具体为一种基于空间聚类的wafer bin合并方法。
背景技术
wafer出厂后封装之前对chip die进行一次CP(circuit probing)测试，在bincode形成的wafer bin map中，记录了缺陷die的空间分布模式，有经验的工程师依据map的失效模式来识别潜在的工艺问题，但同一失效模式通常是由多个不同的bin code组成，现有的方式是通过人工视检来决定哪些bin code组成同一失效模式，这种模式既耗时又低效。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于空间聚类的wafer bin合并方法，使用后，解决了按单bin分析时失效模式不完整的问题，为后续的良率根因中的共性分析提供了坚实的数据基础。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于空间聚类的waferbin合并方法包括以下步骤：
S1、获取wafer bin map数据；
S2、对wafer bin map数据按bin code进行分离，形成一个bin code对应一张wafer map的二值图像；
S3、对上述S2中的二值图像进行中值滤波和膨胀处理，过滤随机性噪声，增强缺陷模式的图像信噪比；
S4、对经过S3中降噪处理后的bin map按缺陷率进行降序排序，高于一定阈值的bin map予以保留，作为显著性的bin map；
S5、将S4中显著性bin map列表排序为第一个的作为模板，其余bin map作为待合并项，遍历待合并项，依次计算其与模板bin map的相似值，判断相似值是否大于所设定的阈值，若是则进入S6，否则返回S4；
S6、将合并后的wafer bin map二值化后作为输出；
进一步地，所述步骤S2、S6中的二值化处理是：将wafer bin map中通过CP测试的die置0，未通过的置1；
进一步地，所述步骤S4中的缺陷率阈值为0.0005；
进一步地，所述步骤S5中的相似阈值为0.5。
本发明提供了一种基于空间聚类的wafer bin合并方法。具备以下有益效果：
(1)、该基于空间聚类的wafer bin合并方法，通过空间聚类的方式，将构成同一失效模式的不同bin自动的进行合并，与此同时，具有混合失效模式的wafer bin map也能被分解为多个单一的失效模式，本发明相较于传统的人工视检减少了主观判定，解决了按单bin分析时失效模式不完整的问题，为后续的良率根因中的共性分析提供了坚实的数据基。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于空间聚类的wafer bin合并方法包括：获取wafer bin map数据，按bin code对其进行分离，并二值化为相应的map图像，对每个map图进行形态学的降噪及图像增强的操作，选择高于缺陷率一定阈值的map作为显著性的map列表，选择该列表的第一张map作为参考模板，后续的map依次与之进行相似性度量，若高于0.5，则对应的bin code可以合并为一组，其余低于0.5阈值的map形成新的显著性列表，重复执行相似计算这个过程直到遍历完所有的显著性map列表。
该过程会将构成同一失效模式的不同bin自动的合并输出，混合失效模式会被分解为多个单一的失效模式。
本发明提供了一种基于空间聚类的wafer bin合并方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、获取wafer bin map数据；
S2、对wafer bin map数据按bin code进行分离，将该bin测试失效的die标记为1，测试通过的die标记为0，完成单bin的map二值化；
S3、对上述S2中的二值图像进行中值滤波和膨胀处理，其中中值滤波处理采用3*3的矩形窗，膨胀处理采用2*2的矩形窗，过滤随机性噪声，增强缺陷模式的图像信噪比；
S4、对经过S3中降噪处理后的bin map按缺陷率进行降序排序，缺陷率阈值设为0.0005，高于该阈值的bin map予以保留，作为显著性的bin map列表；
S5、将S4中显著性bin map列表排序为第一个的作为参考模板，其余bin map作为待合并项，遍历待合并项，依次计算其与模板bin map的相似值，判断相似值是否大于所设定的相似阈值0.5，若是则进入S6，否则返回S4；
进一步地，在所述S5中相似性的计算方式为：参考模板中依次以缺陷die为中心，若在其7*7的邻域中存在待合并的缺陷die，则认为参考模板中的该缺陷die与待合并map存在相交点，同时计数为1，相关性系数值等于遍历完所有参考模板中的缺陷die的相交点总数占所有参考模板中的缺陷die总数的比例。
S6、将不同bin合并后的wafer bin map作为输出；
综上所述，本发明能自动的将同一失效模式不同的bin合并，混合失效模式经过上述过程也会被分解为多个单一的失效模式，为后续良率根因分析提供了准确高效的数据源，为不断提升芯片制造品质奠定了坚实的数据基础。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于空间聚类的wafer bin合并方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取wafer bin map数据；
S2、对wafer bin map数据按bin code进行分离，形成一个bin code对应一张wafermap的二值图像；
S3、对上述S2中的二值图像进行中值滤波和膨胀处理，过滤随机性噪声，增强缺陷模式的图像信噪比；
S4、对经过S3中降噪处理后的bin map按缺陷率进行降序排序，高于一定阈值的binmap予以保留，作为显著性的bin map；
S5、将S4中显著性bin map列表排序为第一个的作为模板，其余bin map作为待合并项，遍历待合并项，依次计算其与模板bin map的相似值，判断相似值是否大于所设定的阈值，若是则进入S6，否则返回S4；
S6、将合并后的wafer bin map二值化后作为输出。
2.根据权利要求1所述的一种基于空间聚类的wafer bin合并方法，其特征在于：所述步骤S2、S6中的二值化处理是：将wafer bin map中通过CP测试的die置0，未通过的置1。
3.根据权利要求1所述的一种基于空间聚类的wafer bin合并方法，其特征在于：所述步骤S4中的缺陷率阈值为0.0005。
4.根据权利要求1所述的一种基于空间聚类的wafer bin合并方法，其特征在于：所述步骤S5中的相似阈值为0.5。
5.根据权利要求1所述的一种基于空间聚类的wafer bin合并方法，其特征在于：所述步骤S3中中值滤波处理采用3*3的矩形窗，膨胀处理采用2*2的矩形窗。
6.根据权利要求1所述的一种基于空间聚类的wafer bin合并方法，其特征在于：所述S5中相似性的计算方式为：参考模板中依次以缺陷die为中心，若在其7*7的邻域中存在待合并的缺陷die，则认为参考模板中的该缺陷die与待合并map存在相交点，同时计数为1，相关性系数值等于遍历完所有参考模板中的缺陷die的相交点总数占所有参考模板中的缺陷die总数的比例。
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