CN113449422B - 处理测试数据的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于数据处理技术领域，提供了处理测试数据的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取多个原始测试数据；确定多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差；确定多个第一数值；确定多个第二数值；当检测到第一数据集合中的数据的数量超过预设阈值时，基于第一数据集合进行良率测试。上述方案中，由于模拟出的测试数据是基于对原始测试数据、第一目标数值以及第一标准差确定的，相较于普通的自助抽样法，本方案中对每个原始测试数据进行了数值调整，使最终模拟出的测试数据近似正态分布，进而基于第一数据集合进行良率测试时，提升了良率测试的准确性。

Description

处理测试数据的方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请属于数据处理技术领域，尤其涉及处理测试数据的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

对电路设计者跟晶圆代工厂而言，晶圆的测试数据是极为珍贵的资源，可以通过这些测试数据对晶圆进行晶圆良率测试，进而用来提升晶圆良率降低制造成本。

在实际测试过程中，需要大量服从正态分布的测试数据才能保证在晶圆良率测试中，得到准确的测试结果，然而大量的测试数据会造成测试成本的增加，因此，现有技术中通过自助抽样法从少量的真实测试数据中模拟大量测试数据。然而，通过这种方法模拟出的测试数据不服从正态分布，进而导致晶圆良率测试不准确。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了处理测试数据的方法、装置、设备及存储介质以解决现有技术中通过自助抽样法，从少量的真实测试数据中模拟出的大量测试数据不服从正态分布，进而导致良率测试结果不准确的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种处理测试数据的方法，该方法包括：

获取多个原始测试数据；

确定所述多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差；

根据所述多个原始测试数据以及所述第一目标数值，确定多个第一数值，每个第一数值为每个原始测试数据与所述第一目标数值之间的差值的绝对值；

根据所述多个第一数值以及所述第一标准差，确定多个第二数值，每个第二数值为每个第一数值与所述第一标准差之间的商；

当检测到第一数据集合中的数据的数量超过预设阈值时，基于所述第一数据集合进行良率测试，所述第一数据集合中的数据近似正态分布，所述第一数据集合包括所述多个原始测试数据和所述多个第二数值。

可选地，所述根据所述多个第一数值以及所述第一标准差，确定多个第二数值之后，所述方法还包括：

当检测到所述第一数据集合中的数据的数量未超过所述预设阈值时，获取所述第一数据集合中的多个数据；

确定所述第一数据集合中的多个数据对应的第二目标数值和第二标准差；

根据所述第一数据集合中的多个数据以及所述第二目标数值，确定多个第三数值，每个第三数值为所述多个数据中的每个数据与所述第二目标数值之间的差值的绝对值；

根据所述多个第三数值以及所述第二标准差，确定多个第四数值，每个第四数值为每个第三数值与所述第二标准差之间的商；

当检测到第二数据集合中的数据的数量超过所述预设阈值时，基于所述第二数据集合进行良率测试，所述第二数据集合中的数据近似正态分布，所述第二数据集合包括所述第一数据集合中的所有数据和所述多个第四数值。

可选地，所述原始测试数据包括WAT数据。

可选地，所述确定所述多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差，包括：

确定所述多个原始测试数据对应的中位数和所述第一标准差。

可选地，所述确定所述多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差，包括：

确定所述多个原始测试数据对应的均值和所述第一标准差。

可选地，所述获取所述第一数据集合中的多个数据，包括：

当检测到所述第一数据集合中的数据的数量未超过所述预设阈值时，采用Bootstrap抽样方法在所述第一数据集合中抽取所述多个数据。

可选地，所述获取所述第一数据集合中的多个数据，包括：

当检测到所述第一数据集合中的数据的数量未超过所述预设阈值时，采用随机抽样方法在所述第一数据集合中抽取所述多个数据。

本申请实施例的第二方面提供了一种处理测试数据的装置，包括：

第一获取单元，用于获取多个原始测试数据；

第一确定单元，用于确定所述多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差；

第二确定单元，用于根据所述多个原始测试数据以及所述第一目标数值，确定多个第一数值，每个第一数值为每个原始测试数据与所述第一目标数值之间的差值的绝对值；

第三确定单元，用于根据所述多个第一数值以及所述第一标准差，确定多个第二数值，每个第二数值为每个第一数值与所述第一标准差之间的商；

第一测试单元，用于当检测到第一数据集合中的数据的数量超过预设阈值时，基于所述第一数据集合进行良率测试，所述第一数据集合中的数据近似正态分布，所述第一数据集合包括所述多个原始测试数据和所述多个第二数值。

本申请实施例的第三方面提供了一种处理测试数据的设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的处理测试数据的方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的处理测试数据的方法的步骤。

本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在处理测试数据的设备上运行时，使得该设备执行上述第一方面所述的处理测试数据的方法的步骤。

本申请实施例提供的一种处理测试数据的方法、装置、设备及存储介质，具有以下有益效果：

获取多个原始测试数据；确定多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差；确定每个原始测试数据与第一目标数值之间的差值的绝对值，得到第一数值，确定每个第一数值与第一标准差之间的商，得到第二数值；该第二数值即为模拟出的测试数据，基于多个原始测试数据以及多个第二数值构成第一数据集合，当检测到第一数据集合中的数据的数量超过预设阈值时，基于第一数据集合进行良率测试。由于模拟出的测试数据是基于对原始测试数据、第一目标数值以及第一标准差确定的，相较于普通的自助抽样法，本方案中对每个原始测试数据进行了数值调整，使最终模拟出的测试数据近似正态分布，进而基于第一数据集合进行良率测试时，提升了良率测试的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种处理测试数据的方法的示意流程图；

图2是本发明另一实施例提供的一种处理测试数据的方法的示意性流程图；

图3是本申请一实施例提供的一种处理测试数据的装置的示意图；

图4是本申请另一实施例提供的一种处理测试数据的设备的示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，在本申请实施例的描述中，“多个”是指两个或多于两个。

以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

晶圆测试(Wafer Sort)是集成电路生产的重要环节，为了确保晶圆上每个裸片(Die)能基本满足器件的特征或设计规格书(Specification)，通常包括电压、电流、时序和功能的验证。晶圆测试所用到的设备包括：测试机(IC Tester)、探针卡(Probe Card)、探针台(Prober)以及测试机与探针卡之间的接口(Mechanical Interface)。

对电路设计者跟晶圆代工厂而言，晶圆的测试数据是极为珍贵的资源，可以通过这些测试数据对晶圆进行晶圆良率测试，进而用来提升晶圆良率降低制造成本。例如，测试器件使用的电路需要耗费大量面积才能验证区域变异数，当设计的电路使用的晶体管越多，工艺需要验证更多的区域变异数才能保证制造良率，测试电路需要更多面积增加成本。如何做到使用很少的测试数据降低成本又可以准确预估区域变异数就是工程师常常遇到的问题。

在实际测试过程中，需要大量服从正态分布的测试数据才能保证在晶圆良率测试中，得到准确的测试结果，然而大量的测试数据会造成测试成本的增加，因此，现有技术中通过自助抽样法从少量的真实测试数据中模拟大量测试数据。然而，通过这种方法模拟出的测试数据受限于样本空间，模拟出的测试数据不服从正态分布，且模拟出的测试数据的极大值与极小值都不合理，与真实测试数据相差太大，进而导致晶圆良率测试不准确。

有鉴于此，本申请提供一种处理测试数据的方法，获取多个原始测试数据；确定多个原始测试数据对应的第一目标数值(中位数或均值)和第一标准差；确定每个原始测试数据与第一目标数值之间的差值的绝对值，得到第一数值，确定每个第一数值与第一标准差之间的商，得到第二数值；该第二数值即为模拟出的测试数据，基于多个原始测试数据以及多个第二数值构成第一数据集合，当检测到第一数据集合中的数据的数量超过预设阈值时，基于第一数据集合进行良率测试。由于模拟出的测试数据是基于对原始测试数据、第一目标数值(中位数或均值)以及第一标准差确定的，相较于普通的自助抽样法，本方案中对每个原始测试数据进行了数值调整，且是基于原始测试数据对应的第一目标数值(中位数或均值)以及第一标准差调整的，使最终模拟出的测试数据近似正态分布，进而基于第一数据集合进行良率测试时，提升了良率测试的准确性。

请参见图1，图1是本申请实施例提供的一种处理测试数据的方法的示意流程图。本实施例中处理测试数据的方法的执行主体为处理测试数据的设备，该设备包括但不限于智能手机、平板电脑、计算机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、台式电脑等终端，还可以包括各种类型的服务器。如图1所示的处理测试数据的方法可包括S101～S105，各个步骤的具体实现原理如下。

S101：获取多个原始测试数据。

本申请提供的一种处理测试数据的方法，适用于各种制造工艺，例如，获取各种半导体器件的多个原始测试数据。原始测试数据包括对各个半导体器件各种性能进行测试时，所需的各种测试数据。

为了便于理解，本实施例以晶圆为例进行说明。示例性地，获取待测晶圆的多个原始测试数据。此时，原始测试数据可以包括晶圆可接受性测试(Wafer Acceptance Test，WAT)数据。示例性地，WAT数据是指对待测晶圆进行电性能测量所得到的电性参数数据。例如，WAT数据可以包括关于连结性测试的数据、阀值电压、漏极饱和电流等。此处仅为示例性说明，对此不做限定。

值得说明的是，此时获取到的多个原始测试数据是真实的测试数据，例如，对待测晶圆进行真实测试后得到的测试数据。

对待测晶圆的数量不进行限定。对多个原始测试数据的数量也不进行限定，例如，获取待测晶圆的200个原始测试数据，或者获取待测晶圆的1000个原始测试数据等。可以理解的是，获取的原始测试数据的数量越多，更有利于后续基于这些原始测试数据模拟出更真实的模拟测试数据。此处仅为示例性说明，对此不做限定。

示例性地，预先可通过测试设备对待测晶圆进行一一测试，得到多个原始测试数据，并将多个原始测试数据发送至本设备。针对每个待测晶圆的测试可以包括多个测试项的测试，因此可得到待测晶圆对应的多个测试项的原始测试数据。值得说明的是，若获取了多个测试项的原始测试数据，需按照测试项的类别对原始测试数据进行分类，将属于同一测试项的原始测试数据归为一类。

可选地，测试设备可将多个测试项的原始测试数据分类好后发送至本设备，也可以是直接将多个测试项的原始测试数据发送至本设备，由本设备对多个测试项的原始测试数据进行分类。此处仅为示例性说明，对此不做限定。

S102：确定多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差。

第一目标数值可以为中位数或者均值。其中，均值是指多个原始测试数据对应的平均数。本示例中，是确定多个原始测试数据共同对应的一个第一目标数值，以及确定多个原始测试数据共同对应的一个第一标准差。

当第一目标数值为中位数时，确定多个原始测试数据对应的中位数和第一标准差。示例性地，获取到200个原始测试数据，则计算这200个原始测试数据对应的中位数，以及计算这200个原始测试数据对应的标准差。

例如，根据获取到的多个原始测试数据的大小，对多个原始测试数据进行排列，若原始测试数据的数量是奇数，则最中间位置的原始测试数据的具体值，即为多个原始测试数据对应的中位数。若原始测试数据的数量是偶数，则最中间位置的两个原始测试数据的具体值的平均值，即为多个原始测试数据对应的中位数。

可选地，可将多个原始测试数据输入中位数计算器进行计算，中位数计算器输出的数值即为多个原始测试数据对应的中位数。

示例性地，多个原始测试数据对应的标准差可通过标准差公式计算。标准差也称为标准偏差，或实验标准差。例如，计算多个原始测试数据对应的平均值(计算多个原始测试数据之和，再计算多个原始测试数据之和与多个原始测试数据的数量之间的商，得到的值即为多个原始测试数据对应的平均值)。分别计算每个原始测试数据与平均值之间的差，然后对每个差进行平方，计算这些平方之和，并用平方之和除以多个原始测试数据的数量，得到多个原始测试数据对应的方差。对方差开方得到的值即为多个原始测试数据对应的标准差。

可选地，当第一目标数值为均值时，确定多个原始测试数据对应的均值和第一标准差。均值通过计算多个原始测试数据之和再除以多个原始测试数据的个数得到。示例性地，获取到200个原始测试数据，则计算这200个原始测试数据对应的均值，以及计算这200个原始测试数据对应的标准差。

可选地，在一种可能的实现方式中，也可以是在多个原始测试数据中选取若干个原始测试数据，确定这若干个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差。可以理解的是，为了使后续模拟出的测试数据近似正态分布，选取的若干个原始测试数据也需近似正态分布。

示例性地，通过随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等抽样方法在多个原始测试数据中抽取若干个原始测试数据。例如，通过自助抽样方法(Bootstrap)在多个原始测试数据中选取若干个原始测试数据。或者，通过蒙特卡罗(Monte Carlo)方法在多个原始测试数据中抽取若干个原始测试数据。此处仅为示例性说明，对此不做限定。

S103：根据多个原始测试数据以及第一目标数值，确定多个第一数值，每个第一数值为每个原始测试数据与第一目标数值之间的差值的绝对值。

每个第一数值为每个原始测试数据与第一目标数值之间的差值的绝对值。每个第一数值，用于后续基于该第一数值以及该第一数值对应的原始测试数据，确定每个原始测试数据对应的模拟测试数据。

示例性地，针对每个原始测试数据，计算该原始测试数据与第一目标数值之间的差值的绝对值，得到该原始测试数据对应的第一数值。

可选地，当第一目标数值为中位数时，针对每个原始测试数据，计算该原始测试数据与中位数之间的差值的绝对值，得到该原始测试数据对应的第一数值。同样的方式，计算每个原始测试数据与该中位数之间的差值的绝对值，得到每个原始测试数据对应的第一数值。

可选地，当第一目标数值为均值时，针对每个原始测试数据，计算该原始测试数据与均值之间的差值的绝对值，得到该原始测试数据对应的第一数值。同样的方式，计算每个原始测试数据与该均值之间的差值的绝对值，得到每个原始测试数据对应的第一数值。

S104：根据多个第一数值以及第一标准差，确定多个第二数值，每个第二数值为每个第一数值与第一标准差之间的商。

每个第二数值为每个原始测试数据对应的第一数值与第一标准差之间的商。每个第二数值即为每个原始测试数据对应的模拟测试数据。

示例性地，针对每个原始测试数据对应的第一数值，计算该原始测试数据对应的第一数值与第一标准差之间的商，得到该原始测试数据对应的第二数值，即得到该原始测试数据对应的模拟测试数据。

S105：当检测到第一数据集合中的数据的数量超过预设阈值时，基于第一数据集合进行良率测试，第一数据集合中的数据近似正态分布，第一数据集合包括多个原始测试数据和多个第二数值。

预设阈值由用户自定义，可根据实际测试情况对预设阈值进行调整，对此不做限定。

示例性地，根据多个原始测试数据以及每个原始测试数据对应的第二数值，构成第一数据集合。可以理解为第一数据集合中包括多个原始测试数据和多个第二数值。确定第一数据集合中的数据的数量，即确定第一数据集合中所有的原始测试数据与第二数值的总数量。

比较第一数据集合中的数据的数量与预设阈值的大小，若比较结果为第一数据集合中的数据的数量大于预设阈值，基于第一数据集合中的原始测试数据与第二数值对待测晶圆进行晶圆良率测试。具体的测试方式可参考现有技术，此处不再赘述。

上述方案中，获取多个原始测试数据；确定多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差；确定每个原始测试数据与第一目标数值之间的差值的绝对值，得到第一数值，确定每个第一数值与第一标准差之间的商，得到第二数值；该第二数值即为模拟出的测试数据，基于多个原始测试数据以及多个第二数值构成第一数据集合，当检测到第一数据集合中的数据的数量超过预设阈值时，基于第一数据集合进行良率测试。由于模拟出的测试数据是基于第一目标数值(中位数或均值)和标准差对原始测试数据进行调整后得到的，相较于普通的自助抽样法，本方案中对每个原始测试数据进行了数值调整，使最终模拟出的测试数据近似正态分布，进而基于第一数据集合对待测晶圆进行晶圆良率测试时，提升了晶圆良率测试的准确性。

且通过本方案中这种模拟测试数据的方法，实现了对模拟测试数据的极值(极大值和极小值)修正，使模拟出的测试数据更合理，与真实测试数据更接近，进而基于这些数据对待测晶圆进行晶圆良率测试时，提升了良率测试的准确性。

请参见图2，图2是本发明另一实施例提供的一种处理测试数据的方法的示意性流程图。本实施例与图1对应的实施例的区别为S205～S209，本实施例中S201～S204与上一实施例中的S101～S104完全相同，具体请参阅上一实施例中S101～S104的相关描述，此处不赘述。

S205：当检测到第一数据集合中的数据的数量未超过预设阈值时，获取第一数据集合中的多个数据。

比较第一数据集合中的数据的数量与预设阈值的大小，若比较结果为第一数据集合中的数据的数量小于或等于预设阈值，则证明第一数据集合中的数据的数量还不够。此时获取第一数据集合中的多个数据。可以理解的是，这里的多个数据就是指第一数据集合中的原始测试数据和第二数值。

在第一数据集合包含的多个原始测试数据和多个第二数值中，选取若干个数据。可以理解的是，为了使后续模拟出的测试数据近似正态分布，选取的若干个数据也需近似正态分布。

示例性地，可通过随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等抽样方法在第一数据集合中抽取若干个数据。例如，通过自助抽样方法(Bootstrap)在第一数据集合中选取若干个数据。其中，自助抽样方法是指有放回的均匀抽样。

或者，通过随机抽样方法(例如蒙特卡罗方法)在第一数据集合中抽取若干个数据。此处仅为示例性说明，对此不做限定。

例如，200个原始测试数据，根据这200个原始测试数据模拟出200个第二数值(模拟的测试数据)，第一数据集合中包含400个数据。预设阈值为500，显然，第一数据集合中的数据的数量小于预设阈值，在第一数据集合包含的400个数据中，采用自助抽样方法抽取200个数据。

S206：确定第一数据集合中的多个数据对应的第二目标数值和第二标准差。

第二目标数值可以为中位数或者均值。本示例中，是确定多个数据共同对应的一个第二目标数值，以及确定多个数据共同对应的一个第二标准差。

当第二目标数值为中位数时，确定多个数据对应的中位数和第二标准差。示例性地，在第一数据集合中获取到200个数据，则计算这200个数据对应的中位数，以及计算这200个数据对应的标准差。

例如，根据获取到的多个数据的大小，对多个数据进行排列，若这些数据的数量是奇数，则最中间位置的数据的具体值，即为多个数据对应的中位数。若这些数据的数量是偶数，则最中间位置的两个数据的具体值的平均值，即为多个数据对应的中位数。

可选地，可将多个数据输入中位数计算器进行计算，中位数计算器输出的数值即为多个数据对应的中位数。

示例性地，多个数据对应的标准差可通过标准差公式计算。例如，计算多个数据对应的平均值(计算多个数据之和，再计算多个数据之和与多个数据的数量之间的商，得到的值即为多个数据对应的平均值)。分别计算每个数据与平均值之间的差，然后对每个差进行平方，计算这些平方之和，并用平方之和除以多个数据的数量，得到多个数据对应的方差。对方差开方得到的值即为多个数据对应的标准差。

可选地，当第二目标数值为均值时，确定多个数据对应的均值和第二标准差。示例性地，在第一数据集合中获取到200个数据，则计算这200个数据对应的均值，以及计算这200个数据对应的标准差。

S207：根据第一数据集合中的多个数据以及第二目标数值，确定多个第三数值，每个第三数值为多个数据中的每个数据与第二目标数值之间的差值的绝对值。

每个第三数值为多个数据中的每个数据与第二目标数值之间的差值的绝对值。每个第三数值，用于后续基于该第三数值以及多个数据中的每个数据，确定多个数据中的每个数据对应的模拟测试数据。

示例性地，针对每个数据，计算该数据与第二目标数值之间的差值的绝对值，得到该数据对应的第三数值。

可选地，当第二目标数值为中位数时，针对每个数据，计算该数据与中位数之间的差值的绝对值，得到该数据对应的第三数值。

可选地，当第二目标数值为均值时，针对每个数据，计算该数据与均值之间的差值的绝对值，得到该数据对应的第三数值。

S208：根据多个第三数值以及第二标准差，确定多个第四数值，每个第四数值为每个第三数值与第二标准差之间的商。

每个第四数值即为多个数据中的每个数据对应的模拟测试数据。

示例性地，针对多个数据中的每个数据，计算该数据对应的第三数值与第二标准差之间的商，得到该数据对应的第四数值，即得到该数据对应的模拟测试数据。

S209：当检测到第二数据集合中的数据的数量超过预设阈值时，基于第二数据集合对待测晶圆进行晶圆良率测试，第二数据集合中的数据近似正态分布，第二数据集合包括第一数据集合中的所有数据和多个第四数值。

示例性地，根据多个数据中每个数据对应的第四数值，以及第一数据集合中的所有数据，构成第二数据集合。确定第二数据集合中的数据的数量。

比较第二数据集合中的数据的数量与预设阈值的大小，若比较结果为第二数据集合中的数据的数量大于预设阈值，基于第二数据集合中的所有数据对待测晶圆进行晶圆良率测试。

若比较结果为第二数据集合中的数据的数量小于或等于预设阈值，则返回执行S205～S208中的步骤，生成新的数据结合，直至新的数据集合中的数据的数量大于预设阈值。

上述方案中，当检测到第一数据集合中的数据的数量未超过预设阈值时，基于第一数据集合中的数据继续生成新的模拟测试数据，由于模拟出的测试数据是基于第二目标数值(中位数或均值)和标准差对第一数据集合中的多个数据进行调整后得到的，相较于普通的自助抽样法，本方案中对每个数据进行了数值调整，使最终模拟出的测试数据近似正态分布，进而基于第二数据集合对待测晶圆进行晶圆良率测试时，提升了良率测试的准确性。

请参见图3，图3是本申请一实施例提供的一种处理测试数据的装置的示意图。该装置包括的各单元用于执行图1、图2对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1、图2各自对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图3，包括：

第一获取单元310，用于获取多个原始测试数据；

第一确定单元320，用于确定所述多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差；

第二确定单元330，用于根据所述多个原始测试数据以及所述第一目标数值，确定多个第一数值，每个第一数值为每个原始测试数据与所述第一目标数值之间的差值的绝对值；

第三确定单元340，用于根据所述多个第一数值以及所述第一标准差，确定多个第二数值，每个第二数值为每个第一数值与所述第一标准差之间的商；

第一测试单元350，用于当检测到第一数据集合中的数据的数量超过预设阈值时，基于所述第一数据集合进行良率测试，所述第一数据集合中的数据近似正态分布，所述第一数据集合包括所述多个原始测试数据和所述多个第二数值。

可选地，所述装置还包括：

第二获取单元，用于当检测到所述第一数据集合中的数据的数量未超过所述预设阈值时，获取所述第一数据集合中的多个数据；

第四确定单元，用于确定所述第一数据集合中的多个数据对应的第二目标数值和第二标准差；

第五确定单元，用于根据所述第一数据集合中的多个数据以及所述第二目标数值，确定多个第三数值，每个第三数值为所述多个数据中的每个数据与所述第二目标数值之间的差值的绝对值；

第六确定单元，用于根据所述多个第三数值以及所述第二标准差，确定多个第四数值，每个第四数值为每个第三数值与所述第二标准差之间的商；

第二测试单元，用于当检测到第二数据集合中的数据的数量超过所述预设阈值时，基于所述第二数据集合进行良率测试，所述第二数据集合中的数据近似正态分布，所述第二数据集合包括所述第一数据集合中的所有数据和所述多个第四数值。

可选地，所述原始测试数据包括WAT数据。

可选地，所述第一确定单元320具体用于：

确定所述多个原始测试数据对应的中位数和所述第一标准差。

可选地，所述第一确定单元320还用于：

确定所述多个原始测试数据对应的均值和所述第一标准差。

可选地，所述第二获取单元具体用于：

当检测到所述第一数据集合中的数据的数量未超过所述预设阈值时，采用Bootstrap抽样方法在所述第一数据集合中抽取所述多个数据。

可选地，所述第二获取单元还用于：

当检测到所述第一数据集合中的数据的数量未超过所述预设阈值时，采用随机抽样方法在所述第一数据集合中抽取所述多个数据。

请参见图4，图4是本申请另一实施例提供的一种处理测试数据的设备的示意图。如图4所示，该实施例的处理测试数据的设备4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机指令42。所述处理器40执行所述计算机指令42时实现上述各个处理测试数据的方法实施例中的步骤，例如图1所示的S101至S105。或者，所述处理器40执行所述计算机指令42时实现上述各实施例中各单元的功能，例如图3所示单元310至350功能。

示例性地，所述计算机指令42可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本申请。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机指令段，该指令段用于描述所述计算机指令42在所述处理测试数据的设备4中的执行过程。例如，所述计算机指令42可以被分割为第一获取单元、第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元以及第一测试单元，各单元具体功能如上所述。

所述处理测试数据的设备可包括，但不仅限于，处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是处理测试数据的设备4的示例，并不构成对处理测试数据的设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述处理测试数据的设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器41可以是所述处理测试数据的设备的内部存储单元，例如处理测试数据的设备的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述处理测试数据的设备的外部存储终端，例如所述处理测试数据的设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述处理测试数据的设备的内部存储单元也包括外部存储终端。所述存储器41用于存储所述计算机指令以及所述终端所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质可以是非易失性，也可以是易失性，该计算机存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各个处理测试数据的方法实施例中的步骤。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种处理测试数据的方法，其特征在于，包括：

终端获取测试设备发送的待测晶圆的多个原始测试数据，所述多个原始测试数据由所述测试设备对所述待测晶圆进行测试得到；

所述终端确定所述多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差；

所述终端根据所述多个原始测试数据以及所述第一目标数值，确定多个第一数值，每个第一数值为每个原始测试数据与所述第一目标数值之间的差值的绝对值；

所述终端根据所述多个第一数值以及所述第一标准差，确定多个第二数值，每个第二数值为每个第一数值与所述第一标准差之间的商；

所述终端在检测到第一数据集合中的数据的数量超过预设阈值时，基于所述第一数据集合对所述待测晶圆进行晶圆良率测试，所述第一数据集合中的数据近似正态分布，所述第一数据集合包括所述多个原始测试数据和所述多个第二数值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端根据所述多个第一数值以及所述第一标准差，确定多个第二数值之后，所述方法还包括：

所述终端在检测到所述第一数据集合中的数据的数量未超过所述预设阈值时，获取所述第一数据集合中的多个数据；

所述终端确定所述第一数据集合中的多个数据对应的第二目标数值和第二标准差；

所述终端根据所述第一数据集合中的多个数据以及所述第二目标数值，确定多个第三数值，每个第三数值为所述多个数据中的每个数据与所述第二目标数值之间的差值的绝对值；

所述终端根据所述多个第三数值以及所述第二标准差，确定多个第四数值，每个第四数值为每个第三数值与所述第二标准差之间的商；

所述终端在检测到第二数据集合中的数据的数量超过所述预设阈值时，基于所述第二数据集合对所述待测晶圆进行晶圆良率测试，所述第二数据集合中的数据近似正态分布，所述第二数据集合包括所述第一数据集合中的所有数据和所述多个第四数值。

3.如权利要求1或2任一项所述的方法，其特征在于，所述原始测试数据包括WAT数据。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端确定所述多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差，包括：

所述终端确定所述多个原始测试数据对应的中位数和所述第一标准差。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端确定所述多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差，包括：

所述终端确定所述多个原始测试数据对应的均值和所述第一标准差。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一数据集合中的多个数据，包括：

所述终端在检测到所述第一数据集合中的数据的数量未超过所述预设阈值时，采用Bootstrap抽样方法在所述第一数据集合中抽取所述多个数据。

7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一数据集合中的多个数据，包括：

所述终端在检测到所述第一数据集合中的数据的数量未超过所述预设阈值时，采用随机抽样方法在所述第一数据集合中抽取所述多个数据。

8.一种处理测试数据的装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取测试设备发送的待测晶圆的多个原始测试数据，所述多个原始测试数据由所述测试设备对所述待测晶圆进行测试得到；

第一确定单元，用于确定所述多个原始测试数据对应的第一目标数值和第一标准差；

第二确定单元，用于根据所述多个原始测试数据以及所述第一目标数值，确定多个第一数值，每个第一数值为每个原始测试数据与所述第一目标数值之间的差值的绝对值；

第三确定单元，用于根据所述多个第一数值以及所述第一标准差，确定多个第二数值，每个第二数值为每个第一数值与所述第一标准差之间的商；

第一测试单元，用于当检测到第一数据集合中的数据的数量超过预设阈值时，基于所述第一数据集合对所述待测晶圆进行晶圆良率测试，所述第一数据集合中的数据近似正态分布，所述第一数据集合包括所述多个原始测试数据和所述多个第二数值。

9.一种处理测试数据的设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

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