CN116897291A - 用于半导体可靠性故障的z-pat缺陷导引统计异常值检测的系统及方法 - Google Patents

Abstract

一种用于半导体可靠性故障的Z‑PAT缺陷导引统计异常值检测的系统及方法包含：接收由统计异常值检测子系统产生的一批中的多个晶片的电气测试储仓数据及半导体裸片数据，所述统计异常值检测子系统经配置以在所述一批中的所述多个晶片的制造之后对由电气测试子系统产生的测试数据执行Z方向零件平均测试(Z‑PAT)；接收在所述一批中的所述多个晶片的所述制造期间由半导体制造厂表征子系统产生的所述一批中的所述多个晶片的表征数据；确定所述一批中的所述多个晶片中的每一者上的相同x、y位置处的所述电气测试储仓数据与所述表征数据之间的统计相关；及基于所述统计相关而将缺陷数据签名定位在所述一批中的所述多个晶片上。

Description

用于半导体可靠性故障的Z-PAT缺陷导引统计异常值检测的 系统及方法

相关申请的交叉参考

本申请要求2021年6月8日申请的第63/208,014号美国临时申请的优先权，所述申请的全部内容以引用的方式并入本文中。

技术领域

本公开大体上涉及半导体装置，且更特定来说涉及一种用于半导体可靠性故障的Z方向零件平均测试(Z-PAT)缺陷导引统计异常值检测的系统及方法。

背景技术

半导体装置的制造通常需要数百或数千个处理步骤以形成功能装置。在这些处理步骤的进程中，可执行各种表征测量(例如，检验及/或度量测量)以识别缺陷及/或监测装置上的各种参数。作为各种表征测量的代替或补充，还可执行电气测试以验证或评估装置的功能性。然而，虽然一些检测到的缺陷及度量误差可如此显著使得清楚地指示装置故障，但较小变动可引起装置在曝光于工作环境之后的早期可靠性故障。半导体装置(举例来说，例如汽车、军事、航空及医疗应用)的风险规避用户现正在寻找超过当前百万分率(PPM)水平的十亿分率(PPB)范围内的故障率。随着汽车、军事、航空及医疗应用对半导体装置的需求不断增加，评估半导体裸片的可靠性是满足这些行业要求的关键。因此，可期望提供用于可靠性缺陷检测的系统及方法。

发明内容

根据本公开的一或多个实施例，公开一种系统。在一个说明性实施例中，所述系统包含通信地耦合到至少半导体制造厂表征子系统的控制器。在另一说明性实施例中，所述控制器包含经配置以执行程序指令的一或多个处理器，所述程序指令引起所述一或多个处理器经由缺陷导引相关子系统接收电气测试储仓(bin)数据。在另一说明性实施例中，所述电气测试储仓数据包含一批中的多个晶片的半导体裸片数据。在另一说明性实施例中，所述电气测试储仓数据由经配置以对测试数据执行Z方向零件平均测试(Z-PAT)的统计异常值检测子系统产生。在另一说明性实施例中，电气测试子系统经配置以在由所述半导体制造厂表征子系统制造之后通过测试所述一批中的所述多个晶片来产生所述测试数据。在另一说明性实施例中，所述控制器包含经配置以执行程序指令的一或多个处理器，所述程序指令引起所述一或多个处理器经由所述缺陷导引相关子系统接收表征数据。在另一说明性实施例中，所述一批中的所述多个晶片的所述表征数据由所述半导体制造厂表征子系统在所述一批中的所述多个晶片的所述制造期间产生。在另一说明性实施例中，所述控制器包含经配置以执行程序指令的一或多个处理器，所述程序指令引起所述一或多个处理器经由所述缺陷导引相关子系统确定所述一批中的所述多个晶片中的每一者上的相同x、y位置处的所述电气测试储仓数据与所述表征数据之间的统计相关。在另一说明性实施例中，所述控制器包含经配置以执行程序指令的一或多个处理器，所述程序指令引起所述一或多个处理器经由所述缺陷导引相关子系统基于所述统计相关而将缺陷数据签名定位在所述一批中的所述多个晶片上。

根据本公开的一或多个实施例，公开一种方法。在一个说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)经由缺陷导引相关子系统接收电气测试储仓数据。在另一说明性实施例中，所述电气测试储仓数据包含一批中的多个晶片的半导体裸片数据。在另一说明性实施例中，所述电气测试储仓数据由经配置以对测试数据执行Z方向零件平均测试(Z-PAT)的统计异常值检测子系统产生。在另一说明性实施例中，电气测试子系统经配置以在由半导体制造厂表征子系统制造之后通过测试所述一批中的所述多个晶片来产生所述测试数据。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)经由所述缺陷导引相关子系统接收表征数据。在另一说明性实施例中，所述一批中的所述多个晶片的所述表征数据由所述半导体制造厂表征子系统在所述一批中的所述多个晶片的所述制造期间产生。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)经由所述缺陷导引相关子系统确定所述一批中的所述多个晶片中的每一者上的相同x、y位置处的所述电气测试储仓数据与所述表征数据之间的统计相关。在另一说明性实施例中，所述方法可包含(但不限于)经由所述缺陷导引相关子系统基于所述统计相关而将缺陷数据签名定位在所述一批中的所述多个晶片上。

根据本公开的一或多个实施例，公开一种系统。在说明性实施例中，所述系统包含半导体制造厂表征子系统。在另一说明性实施例中，所述半导体制造厂表征子系统经配置以制造一批中的多个晶片。在另一说明性实施例中，所述半导体制造厂表征子系统经配置以在所述一批中的所述多个晶片的所述制造期间产生所述一批中的所述多个晶片的表征数据。在另一说明性实施例中，所述系统包含电气测试子系统。在另一说明性实施例中，所述电气测试子系统经配置以在由所述半导体制造厂表征子系统制造之后为所述一批中的所述多个晶片产生测试数据。在另一说明性实施例中，所述系统包含通信地耦合到至少所述半导体制造厂表征子系统的控制器。在另一说明性实施例中，所述控制器包含经配置以执行程序指令的一或多个处理器，所述程序指令引起所述一或多个处理器经由缺陷导引相关子系统接收电气测试储仓数据。在另一说明性实施例中，所述电气测试储仓数据包含所述一批中的所述多个晶片的半导体裸片数据。在另一说明性实施例中，所述电气测试储仓数据由经配置以执行Z方向零件平均测试(Z-PAT)的统计异常值检测子系统产生。在另一说明性实施例中，所述控制器包含经配置以执行程序指令的一或多个处理器，所述程序指令引起所述一或多个处理器经由所述缺陷导引相关子系统接收所述表征数据。在另一说明性实施例中，所述控制器包含经配置以执行程序指令的一或多个处理器，所述程序指令引起所述一或多个处理器经由所述缺陷导引相关子系统确定所述一批中的所述多个晶片中的每一者上的相同x、y位置处的所述电气测试储仓数据与所述表征数据之间的统计相关。在另一说明性实施例中，所述控制器包含经配置以执行程序指令的一或多个处理器，所述程序指令引起所述一或多个处理器经由所述缺陷导引相关子系统基于所述统计相关而将缺陷数据签名定位在所述一批中的所述多个晶片上。

应理解，前文一般描述及以下详细描述两者仅是实例性及解释性的且未必限制如所要求的本发明。并入本说明书中且构成本说明书的一部分的附图说明本发明的实施例且与一般描述一起用于解释本发明的原理。

附图说明

所属领域的技术人员可通过参考附图来更好地理解本公开的众多优点，其中：

图1是根据本公开的一或多个实施例的用于检测半导体可靠性故障的系统的框图视图；

图2是说明根据本公开的一或多个实施例的用于检测半导体可靠性故障的方法或过程中执行的步骤的流程图；

图3A是说明根据本公开的一或多个实施例的检测到的半导体可靠性故障的探测图；

图3B是说明根据本公开的一或多个实施例的检测到及推测的半导体可靠性故障的探测图；

图4是根据本公开的一或多个实施例的用于半导体可靠性故障的Z方向零件平均测试(Z-PAT)缺陷导引统计异常值检测的系统的框图视图；

图5是说明根据本公开的一或多个实施例的用于半导体可靠性故障的Z-PAT缺陷导引统计异常值检测的方法或过程中执行的步骤的流程图；

图6A是说明根据本公开的一或多个实施例的叠覆有表征数据的检测到的半导体可靠性故障的探测图；

图6B是说明根据本公开的一或多个实施例的叠覆有表征数据的检测到的半导体可靠性故障的探测图；

图7A是根据本公开的一或多个实施例的用于制造、表征及/或测试半导体装置的系统的框图视图；

图7B是根据本公开的一或多个实施例的用于制造、表征及/或测试半导体装置的系统的框图视图；及

图8是说明根据本公开的一或多个实施例的用于制造、表征及/或测试半导体装置的方法或过程中执行的步骤的流程图。

具体实施方式

现将详细参考附图中说明的所公开主题。本公开已相对于某些实施例及其特定特征特定地进行展示及描述。本文中所阐述的实施例应被视为说明性的而非限制性的。所属领域的一般技术人员应容易明白，可在不背离本公开的精神及范围的情况下对形式及细节进行各种改变及修改。

半导体装置的制造通常需要数百或数千个处理步骤以形成功能装置。在这些处理步骤的进程中，可执行各种表征测量(例如，检验及/或度量测量)以识别缺陷及/或监测装置上的各种参数。作为各种表征测量的代替或补充，还可执行电气测试以验证或评估装置的功能性。

然而，虽然一些检测到的缺陷及度量误差可如此显著使得清楚地指示装置故障，但较小变动可引起装置在曝光于工作环境之后的早期可靠性故障。制造过程期间产生的缺陷可对现场中的装置的性能产生广泛影响。例如，设计内的已知或未知位置中出现的“杀手”缺陷可导致立即装置故障。例如，未知位置中的杀手缺陷可特别有问题，因为它们容易在测试间隙中发生可靠性逃逸，其中半导体装置可在处理之后功能失效但由于测试的限制，装置制造商不能够作出这个确定。举另一实例来说，在装置的整个寿命中，微小缺陷可对装置的性能影响较小或无影响。举另一实例来说，称为潜在可靠性缺陷(LRD)的一类缺陷可不导致制造/测试期间的故障或可不导致操作期间的立即装置故障，但可导致当用于工作环境中时在操作期间装置的早期寿命故障。本文中应注意，出于本公开的目的，术语“制造过程”及“制作过程”连同术语的相应变体(例如，“制造线”及“制作线”及类似者)可被视为等效。

半导体装置(举例来说，例如汽车、军事、航空及医疗应用)的风险规避用户现正在寻找超过当前百万分率(PPM)水平的十亿分率(PPB)范围内的故障率。随着汽车、军事、航空及医疗应用对半导体装置的需求不断增加，评估半导体裸片的可靠性及识别可靠性故障的来源是满足这些行业要求的关键。

具有质量关键角色的半导体装置可在晶片分选期间以及在单切及封装之后的最终测试时经历电气测试。另外，半导体装置可经受经配置以确定在给定批中的多个晶片上的相同x，y位置处发生的系统缺陷的方法。在常规半导体晶片处理方法中，x及y维度将裸片位置定位在晶片上，而z维度是指晶片盒中彼此堆叠的个别晶片。

大多数汽车半导体公司已采用零件平均测试(PAT)，主要是为了帮助它们满足汽车行业及越来越多的高端移动装置的严格要求。可靠性研究已展示具有异常值电气特性的半导体部分趋向为长期质量及可靠性问题的较高促成因素。例如，最初通过所有制造测试但与相同族群中的其它部分相比较可被视为“异常值”的装置在现场中更有可能出故障。PAT方法主动识别这些异常值以从生产装运排除。

PAT方法可包含(但不限于)地理零件平均测试(G-PAT)(例如，其涉及在不良区域测试良好裸片)、参数零件平均测试(P-PAT)(例如，其涉及阈值或标准之外但在规范极限内的参数信号)、复合零件平均测试(C-PAT)(例如，其涉及裸片上的多次维修)、在线缺陷零件平均测试(I-PAT)及Z方向零件平均测试(Z-PAT)。本文中应注意，2018年11月15日公布的第US2018/0328868 A1号美国专利公开案中描述用于I-PAT的系统及方法。另外，本文中应注意，2020年9月1日发布的第10,761,128号美国专利以及2020年11月23日申请的第17/101,856号美国申请中描述用于I-PAT的系统及方法，所述两案的全部内容并入本文中。

Z-PAT涉及z方向上的零件平均测试，且传统上仅依赖于测试数据。如果相同x、y位置在同一批内的多个晶片上测试不良，那么半导体供应商可将电气测试‘良好’的裸片用墨水涂记。这种用墨水涂记或“过度杀灭”是基于观察展现晶片上的特定位置处的质量问题的许多系统因素在所述批中的每个晶片上的那些裸片位置频繁重复。

在一个非限制性实例中，粘附在晶片处理工具的卡盘上的粒子可导致那个位置处的前侧上的持续升高突起。在另一非限制性实例中，蚀刻过程“死点”问题可包含晶片的正中心处的裸片始终未被蚀刻。在另一非限制性实例中，处理工具可在晶片的边缘周围的特定位置处持续沉积粒子。本文中应注意，上述实例是说明性的，且并不意在关于晶片位置系统问题进行限制。

图1说明根据本公开的一或多个实施例的用于检测半导体可靠性故障的系统100。

在一些实施例中，系统100包含半导体制造厂表征子系统102。半导体制造厂表征子系统102可包含经配置以对一批内的半导体装置(例如，半导体晶片104或晶片104，出于本公开的目的)执行表征测量的多个表征工具。例如，多个表征工具可包含(但不限于)经配置以表征半导体装置的一或多个在线缺陷检验工具及/或度量工具。举另一实例来说，表征测量可包含(但不限于)在线缺陷检验测量及/或度量测量。例如，检验测量可包含基线检验(例如，基于采样的检验)、关键半导体装置层处的筛选检验或类似者。出于本公开的目的，“表征”可指在线缺陷检验或在线度量测量。本文中应注意，在线缺陷检验工具及/或度量工具可执行标准表征过程或非标准(例如，专用)表征过程。

可在经由由多个半导体制造工具执行的多个半导体制造过程制造一批中的一或多个半导体装置(例如，晶片104)期间(例如，在所述制造的步骤之前、在所述制造的步骤之间及/或在所述制造的步骤之后)执行表征测量。例如，一或多个半导体制造厂表征子系统102可包含(但不限于)经配置以制造半导体装置(包含在由若干半导体制造过程执行的若干(例如，数十、数百、数千)步骤之后制造的1、2、…N个层)的一或多个处理工具。

在一些实施例中，系统100包含电气测试子系统106。半导体制造厂表征子系统102将晶片104及/或裸片材料提供到电气测试子系统106。电气测试子系统106可经配置以输出包含探测一批晶片104之后的数据的测试数据108，探测晶片被表示为一批晶片108。例如，电气测试子系统106可包含(但不限于)一或多个电气测试工具、一或多个应力测试工具或类似者。电气测试子系统106可经配置以测试通过经由半导体制造厂表征子系统102执行的一或多个半导体制造过程制造的半导体装置。出于本公开的目的，“测试”可被理解为是指在生产制造过程(例如，电气晶片分选(EWS)过程或类似者)结束时、在封装结束时及/或在最终测试结束时(例如，在预烧过程及其它质量检查过程之后)对装置功能性进行电气评估的过程。本文中应注意，非合格半导体裸片或晶片可与合格半导体裸片或晶片隔离，及/或被标记以供进一步测试。表示一批探测晶片108的数据可呈探测图的形式，或可用来产生探测图。

在一些实施例中，系统100包含统计异常值检测子系统110。电气测试子系统106可将测试数据108输出到统计异常值检测子系统110。统计异常值检测子系统110可输出异常值数据或电气测试储仓数据112，其中电气测试储仓数据112包含一批中的晶片104的半导体裸片数据。例如，统计异常值检测子系统110可包含及/或经配置以执行Z-PAT方法。举另一实例来说，统计异常值检测子系统110可包含及/或经配置以执行其它PAT方法或其它已知统计异常值确定技术。

图2说明根据本公开的一或多个实施例的用于检测半导体可靠性故障的方法或过程200。本文中应注意，方法或过程200的步骤可全部或部分由图1中所说明的系统100实施。然而，应进一步认识到，方法或过程200不受限于图1中所说明的系统100，因为额外或替代系统级实施例可实行方法或过程200的全部或部分步骤。

在步骤202中，从半导体制造厂表征子系统接收半导体装置。在一些实施例中，半导体制造厂表征子系统102经配置以制造一批晶片104。例如，半导体制造厂表征子系统102可包含(但不限于)经配置以制造半导体装置(包含在由若干半导体制造过程执行的若干(例如数十、数百、数千)步骤之后制造的1、2、…N个层)的一或多个处理工具。

在步骤204中，使用电气测试子系统测试半导体装置以产生测试数据。在一些实施例中，电气测试子系统106接收一批晶片104。例如，电气测试子系统106可执行电气测试及/或应力测试以产生测试数据108。

在步骤206中，将测试数据传输到统计异常值检测子系统。在一些实施例中，电气测试子系统106将测试数据108传输到统计异常值检测子系统110。

在步骤208中，使用统计异常值检测子系统处理测试数据以产生电气测试储仓数据。在一些实施例中，统计异常值检测子系统110可基于从电气测试子系统106接收的测试数据108中的一批中的其它晶片104上的已知电气故障裸片而确定一批中的选定晶片104上的推测电气故障裸片的位置及/或系统扩展。

在步骤210中，经由统计异常值检测子系统接收基于表征数据重新分类的电气测试储仓数据。在一些实施例中，使用本文中进一步详细描述的方法或过程500或800的一或多个步骤对电气测试储仓数据112中的至少一些半导体裸片数据进行重新分类。本文中应注意，可基于电气测试储仓数据112的重新分类及/或在执行方法或过程500或800期间新发现的缺陷而确定对半导体装置的制造、表征及/或测试中的至少一者的一或多个调整。例如，一或多个调整可修改在反馈回路中提供到半导体制造厂表征子系统102内的组件的制造过程或方法、表征过程或方法、测试过程或方法或者类似者。例如，制造过程或方法、表征过程或方法、测试过程或方法或者类似者可基于电气测试储仓数据112的重新分类及/或在执行方法或过程500或800期间新发现的缺陷而调整(例如经由一或多个控制信号)。

图3A及3B大体上说明根据本公开的一或多个实施例的一批晶片108的探测图300。

现参考图3A，所述一批中的选定晶片108包含良好裸片302及电气故障裸片304，其中电气故障裸片304包含电气测试储仓数据112中的探测问题的指示符。在图3A中所说明的非限制性实例中，探测图300中的24个晶片108中的9个晶片(例如，W1、W4、W6、W8、W12、W16、W20、W22、W24)在相应晶片上的相同x、y位置中展现群集的电气故障裸片304。

现参考图3B，由统计异常值检测子系统110对一批晶片108执行Z-PAT。在Z-PAT期间，由于裸片306在x、y位置中与已知电气故障裸片304的类似性，因此可基于包含完全用墨水涂记的阈值的规则集(例如，其可在每制造厂基础上定义，或可对于多个制造厂确定)而将裸片306用墨水涂记为潜在电气故障。例如，阈值可表示过度杀灭极限，其取决于由电气测试子系统106观察的电气故障裸片304的数目。在超过阈值的情况中，由于据信潜在电气故障裸片306包含由于与已知电气故障裸片304相关联的定位所致的缺陷，因此统计异常值检测子系统110可用墨水涂记晶片108上与其它晶片108上的已知电气故障裸片304相同的x、y位置中的潜在电气故障裸片306。例如，24个晶片108中的其余15个晶片(例如，W2、W3、W5、W7、W9、W10、W11、W13、W14、W15、W17、W18、W19、W21、W23)可包含可用墨水涂记的位于相同x、y位置中的潜在电气故障裸片306。例如，由于逃逸是潜在可靠性缺陷(LRD)及/或由于测试覆盖范围中的间隙，因此电气测试子系统106可能尚未充分捕获逃逸。

上文所列的Z-PAT方法具有若干缺点。例如，上文所列的Z-PAT方法可导致过度产量损失或过度杀灭，其起因于相对不常见的是推测故障实际上将表现为可靠性故障或客户退货，尽管汽车领域的风险规避半导体供应商通常将作出这种牺牲。举另一实例来说，上文所列的Z-PAT方法通常不提供关于故障的根本原因的足够信息以允许半导体制造工程师防止其在未来发生(或至少创建基线来监测发生频率)，从而导致对系统100及/或方法或过程200的调整是被动而非主动。因而，可深入了解因果故障机制及/或这个故障机制传播到其它晶片的任何方法均将实现更好的决策，因此减少过度杀灭。

本公开的实施例涉及一种用于半导体可靠性故障的Z-PAT缺陷导引统计异常值检测的系统及方法。本公开的实施例还涉及使用表征数据(例如，在线缺陷检验数据及/或度量数据识别表示一批内的多个晶片上的相同x、y位置处的潜在可靠性及/或测试间隙缺陷的Z-PAT缺陷签名。本公开的实施例还涉及使用统计异常值算法识别Z-PAT缺陷签名。本公开的实施例还涉及自动通知制造厂工程师Z-PAT缺陷签名的存在。本公开的实施例还涉及使用空间签名分析方法表征Z-PAT缺陷签名。本公开的实施例还涉及使用机器学习方法表征Z-PAT缺陷签名。本公开的实施例还涉及识别给定批内是否存在Z-PAT缺陷签名。本公开的实施例还涉及识别邻近批上的Z-PAT缺陷签名。本公开的实施例还涉及识别未由基于电气测试的Z-PAT检测的Z-PAT缺陷签名。本公开的实施例还涉及通过使用Z-PAT缺陷签名更精确地定限受影响裸片/晶片的范围来减少过度杀灭。本公开的实施例还涉及基于从先前表征的Z-PAT缺陷签名学习而快速识别潜在根本原因。本公开的实施例还涉及追溯性地识别Z-PAT缺陷签名以使用存储的在线缺陷数据指导保修及/或召回工作。

图4说明根据本公开的一或多个实施例的用于半导体可靠性故障的Z-PAT缺陷导引统计异常值检测的系统400。本文中应注意，系统400可允许半导体制造商更精确地识别具有早期寿命可靠性故障或测试覆盖范围间隙的较高风险的裸片，及/或允许供应商通过Z-PAT方法更好地处置来自含有给定批中的多个晶片上的相同x、y位置发生的系统缺陷的晶片的裸片。

在一些实施例中，系统400包含系统100的一或多个组件。系统400可包含经配置以制造及表征半导体晶片104的半导体制造厂表征子系统102。系统400可包含经配置以接收晶片104且执行电气测试以产生测试数据108的电气测试子系统106。系统400可包含经配置以在应用Z-PAT方法之后接收测试数据108且输出异常值数据112的统计异常值检测子系统110。

在一些实施例中，系统400包含缺陷减少子系统402。缺陷减少子系统402可经配置以经由通过多个半导体制造工具执行的多个半导体制造过程接收在一或多个半导体装置(例如，晶片104)的制造期间(例如，在所述制造的步骤之前、在所述制造的步骤之间及/或在所述制造的步骤之后)提取的表征数据404(例如，表征测量，包含(但不限于)在线缺陷检验测量及/或度量测量)，其中表征数据404包含一批中的晶片104的半导体裸片数据。

缺陷减少子系统402可经配置以产生过滤表征数据406(或出于本公开的目的，过滤数据406)，其是表征数据404的子集。过滤表征数据406可经由一或多个I-PAT方法或过程产生。本文中应注意，2018年11月15日公布的第US2018/0328868 A1号美国专利公开案中描述用于I-PAT的系统及方法。另外，本文中应注意，2020年9月1日发布的第10,761,128号美国专利以及2020年11月23日申请的第17/101,856号美国申请案中描述用于I-PAT的系统及方法，所述两案的全部内容先前并入本文中。在这方面，出于本公开的目的，缺陷减少子系统402可被视为I-PAT分析器。

在一些实施例中，系统400包含缺陷导引相关子系统408。缺陷减少子系统402可经配置以将过滤表征数据406输出到缺陷导引相关子系统408。缺陷导引相关子系统408可经配置以将改进电气裸片储仓数据410(例如，具有改进半导体裸片数据)输出到所关注方(例如，制造厂工程师)，及/或可经配置以将重新分类的电气裸片储仓数据412(例如，具有重新分类的半导体裸片数据)输出到统计异常值检测子系统110。例如，可通过确定性及/或统计阈值化方法或过程、空间签名分析方法或过程、高级深度学习或机器学习方法或过程或者类似者来确定改进电气裸片储仓数据410及/或重新分类的电气裸片储仓数据412。一般来说，机器学习技术可为所属领域中已知的任何技术，包含(但不限于)监督学习、无监督学习或其它基于学习的过程，例如(但不限于)线性回归、神经网络或深度神经网络、基于启发式的模型或者类似者。在确定改进电气裸片储仓数据410及/或重新分类的电气裸片储仓数据412之后，可自动执行将改进电气裸片储仓数据410及/或重新分类的电气裸片储仓数据412(包含Z-PAT缺陷签名)输出到所关注方(例如，制造厂工程师)及/或统计异常值检测子系统110。

本文中应注意，改进电气裸片储仓数据410及/或重新分类的电气裸片储仓数据412可导致通过使用Z-PAT缺陷签名来更精确地定限受影响裸片/晶片的范围而减少过度杀灭。另外，本文中应注意，改进电气裸片储仓数据410及/或重新分类的电气裸片储仓数据412可响应于对给定批内是否存在Z-PAT缺陷签名的识别。此外，本文中应注意，改进电气裸片储仓数据410及/或重新分类的电气裸片储仓数据412可响应于对邻近批上的Z-PAT缺陷签名的识别。此外，本文中应注意，改进电气裸片储仓数据410及/或重新分类的电气裸片储仓数据412可响应于对未由基于电气测试的Z-PAT检测的Z-PAT缺陷签名的识别。此外，本文中应注意，改进电气裸片储仓数据410及/或重新分类的电气裸片储仓数据412可用于基于从先前表征的Z-PAT缺陷签名学习而快速识别潜在根本原因。此外，本文中应注意，改进电气裸片储仓数据410及/或重新分类的电气裸片储仓数据412可用于追溯性地识别Z-PAT缺陷签名以使用存储的在线缺陷数据指导保修及/或召回工作。

本文中应注意，表征数据404可通过全制造厂缺陷管理子系统414(例如，制造厂良率管理子系统)的配方运行以过滤表征数据404，使得缺陷导引相关子系统408可处理部分分析的表征数据404及/或滤波数据406(例如，当表征数据404首先通过缺陷减少子系统402时)。

尽管本公开的实施例说明在产生过滤表征数据406且将其提供到缺陷导引相关子系统408之前，从半导体制造厂表征子系统102提取表征数据404且使用缺陷减少子系统402对其进行处理，但本文中应注意，可将表征数据404作为原始数据从半导体制造厂表征子系统102直接提供到缺陷导引相关子系统408。在这方面，出于本公开的目的，缺陷减少子系统402可不被视为系统400的所需组件。因此，上述描述不应被解译为对本公开的范围的限制而仅仅是说明。

尽管本公开的实施例说明缺陷导引相关子系统408与缺陷减少子系统402分离，但本文中应注意，缺陷导引相关子系统408可集成到缺陷减少子系统402中且反之亦然。更一般来说，虽然本公开的实施例说明子系统102、106、110、402、408是系统400内的单独或独立子系统，但本文中应注意，子系统102、106、110、402、408中的一或多者可为组合或集成子系统。因此，上述描述不应被解译为对本公开的范围的限制而仅仅是说明。

图5说明根据本公开的一或多个实施例的用于半导体可靠性故障的Z-PAT的缺陷导引统计异常值检测的方法或过程500。本文中应注意，方法或过程500的步骤可全部或部分由图4中所展示的系统400实施。然而，应进一步认识到，方法或过程500不受限于图4中所说明的系统400，因为额外或替代系统级实施例可执行方法或过程500的全部或部分步骤。

在步骤502中，从半导体制造厂表征子系统接收半导体装置的表征数据。在一些实施例中，半导体制造厂表征子系统102经配置以在制造一或多个晶片104期间执行表征测量。例如，半导体制造厂表征子系统102可包含(但不限于)经配置以表征半导体装置的一或多个在线缺陷检验及/或度量工具。例如，一或多个输出可包含(但不限于)基线检验(例如，基于采样的检验)、关键半导体装置层处的筛选检验或类似者。出于本公开的目的，“表征”可指在线缺陷检验或在线度量测量。

在步骤504中，经由缺陷减少子系统处理表征数据以产生过滤数据。在一些实施例中，缺陷减少子系统402可接收表征数据404且产生过滤表征数据406。缺陷减少子系统402可包含或经配置以执行I-PAT方法。在这方面，出于本公开的目的，缺陷减少子系统402可被视为I-PAT分析器。

在步骤506中，将过滤数据及/或表征数据传输到缺陷导引相关子系统。在一些实施例中，将过滤表征数据406从缺陷减少子系统402传输到缺陷导引相关子系统408，及/或将表征数据404从半导体制造厂表征子系统102传输到缺陷导引相关子系统408。本文中应注意，步骤504可为任选的，其中将表征数据404直接传送到缺陷导引相关子系统408，使得过滤表征数据406未被缺陷导引相关子系统408使用。

在步骤508中，由缺陷导引相关子系统接收电气测试储仓数据。在一些实施例中，电气测试储仓数据112由系统100的一或多个组件经由方法或过程200的一或多个步骤产生。

在步骤510中，经由缺陷导引相关子系统确定电气测试储仓数据与过滤数据或表征数据之间的统计相关。在一些实施例中，过滤表征数据406及/或表征数据404由缺陷导引相关子系统408叠覆在电气测试储仓数据112上。例如，过滤表征数据406可由缺陷减少子系统402基于其与所研究的特定Z-PAT系统故障机制的关联而确定(例如，在电气测试储仓数据112中)。举另一实例来说，所有表征数据404可叠覆在电气测试储仓数据112上。

在步骤512中，经由缺陷导引相关子系统基于统计相关而将缺陷数据签名定位在半导体装置上。在一些实施例中，如果在过滤表征数据406及/或表征数据404叠覆在电气测试储仓数据112上之后发现统计相关，那么系统400(例如，缺陷导引相关子系统408或系统400的其它组件)在一批晶片104进行研究之前及之后处理的数批晶片104上查找类似缺陷/度量签名。

在步骤514中，经由缺陷导引相关子系统基于缺陷数据签名而对电气测试储仓数据的至少一些半导体裸片数据进行重新分类。在一些实施例中，取决于结果及应用处置逻辑，系统400(例如，缺陷导引相关子系统408或系统400的其它组件)对与所考虑的裸片302/304/306相关联的储仓进行重新分类。例如，统计异常值检测子系统110可确认储仓包含电气故障裸片304中发现的故障。举另一实例来说，可改变储仓以指示统计异常值检测子系统110在已知电气故障裸片304或潜在电气故障裸片306中发现的故障是良好裸片302。举另一实例来说，可改变储仓以指示良好裸片302可包含或确实包含故障且因此应被视为潜在电气故障裸片306或已知电气故障裸片304。

在步骤516中，经由缺陷导引相关子系统传输重新分类的电气测试储仓数据。在一些实施例中，由缺陷导引相关子系统408将改进电气测试储仓数据410传输或以其它方式提供到各方(例如，制造厂工程师)。例如，改进电气测试储仓数据410可包含关于是否使用与已知电气故障裸片304相同的x、y位置用墨水涂记裸片(例如，据信良好裸片302及/或潜在电气故障裸片306)的建议。例如，可基于包含完全用墨水涂记的阈值的规则集而提出建议(例如，其可在每制造厂的基础上定义，或可对于多个制造厂确定)。

在步骤518中，经由缺陷导引相关子系统传输新缺陷数据签名。在一些实施例中，新缺陷数据签名可由缺陷导引相关子系统408作为重新分类的电气裸片储仓数据412的部分传输或以其它方式提供到统计异常值检测子系统110。例如，统计异常值检测子系统110可在处理后续批晶片104时使用新缺陷数据签名来调整所得电气测试储仓数据112。举另一实例来说，统计异常值检测子系统110可将新缺陷数据签名输出到半导体制造厂表征子系统102以调整半导体制造厂表征子系统102的组件或方法或过程。本文中应注意，作为统计异常值检测子系统110的代替或补充，半导体制造厂表征子系统102还可直接接收新缺陷数据签名。

在步骤520中，显示统计相关的表示。在一些实施例中，在图形用户接口上呈现电气测试储仓数据112上的过滤表征数据406及/或表征数据404的叠覆。例如，所述表示可为数据叠覆及对应度量的定量表示(例如，数据列表、表或类似者)或定性表示(例如，图形、图表、图像、视频或类似者)。所述表示可伴随对由方法或过程200及/或500执行的各种步骤的改进的建议。

根据本公开的一或多个实施例，图6A及6B大体上说明一批晶片108的探测图300。在图6A及6B中，过滤表征数据406及/或表征数据404作为特定故障机制的缺陷数据600叠覆在探测图300上。对于具有电气测试故障裸片304的晶片108(例如，W1、W4、W6、W8、W12、W16、W20、W22、W24)及所述一批中的其余晶片108两者在表征数据404与电气测试储仓数据112之间执行统计相关。

现参考图6A，缺陷导引相关子系统408基于电气测试储仓数据112上的缺陷数据600的叠覆而确定特定故障机制的一或多个缺陷是受影响晶片108(例如，W1、W4、W6、W8、W12、W16、W20、W22、W24)上的故障的根本原因。在这个非限制性实例中，缺陷导引相关子系统408确定电气测试子系统106基于叠覆而充分捕获逃逸，使得无需在其它晶片108上用墨水涂记裸片302。

现参考图6B，缺陷导引相关子系统408基于电气测试储仓数据112上的缺陷数据600的叠覆而确定特定故障机制的一或多个缺陷是受影响晶片108(例如，W1、W4、W6、W8、W12、W16、W20、W22、W24)上的故障的根本原因。在这个非限制性实例中，缺陷导引相关子系统408确定电气测试子系统106未基于叠覆而充分捕获逃逸，且必需在其它晶片108上用墨水涂记裸片302。例如，由于逃逸是潜在可靠性缺陷(LRD)及/或由于测试覆盖范围中的间隙，因此电气测试子系统106可能尚未充分捕获逃逸。

本文中应注意，上述实例是表示由缺陷导引相关子系统408可能确定的边界的两个非限制性实例。例如，缺陷导引相关子系统408可根据过滤表征数据406及/或表征数据404确定仅少数晶片108包含逃逸或缺陷，尽管晶片108不包含对应电气测试储仓数据112。然而，本文中应注意，如果保守地应用系统400及方法或过程500，那么系统400及方法或过程500可趋向于跨一批晶片108针对特定故障机制对具有相同x、y位置的整组裸片302涂墨，而不管逃逸的数目为何。因此，上述描述不应被解译为对本公开的范围的限制而仅仅是说明。

尽管本公开的实施例说明缺陷数据600仅包含叠覆在探测图300上的特定故障机制的过滤表征数据406及/或表征数据404，但本文中应注意，叠覆不受限于特定故障机制且任何额外(或所有额外)过滤表征数据406及/或表征数据404可叠覆在探测图300上。因此，上述描述不应被解译为对本公开的范围的限制而仅仅是说明。

尽管本公开的实施例说明电气测试储仓数据112上的缺陷数据600的叠覆，但本文中应注意，系统400可经配置以独立于电气测试储仓数据112的存在而主动寻求识别跨晶片104的缺陷率中未检测到的重复空间签名。例如，这可由缺陷导引相关子系统408、缺陷减少子系统402或者包含在系统400中或与系统400相关联的良率管理系统执行或在其内执行。因此，上述描述不应被解译为对本公开的范围的限制而仅仅是说明。

在这方面，系统400及方法或过程500可经配置以减少潜在良率损失或过度杀灭，因为用墨水涂记并非推测潜在可靠性问题的部分的较少良好裸片，其可能导致半导体供应商的额外收入。

另外，系统400及方法或过程500可经配置以提供关于故障机制的潜在根本原因的信息(多个晶片上的相同位置中的故障)，从而将有价值的反馈提供到质量工程师及/或半导体制造工厂以推动在未来处理的晶片中消除根本原因。

此外，系统400及方法或过程500可经配置以识别邻近批上的Z-PAT签名，包含识别可受相同根本原因影响的其它晶片(例如，所考虑的一批之外的其它晶片)，其可导致通过减少未由传统Z-PAT墨水涂记识别的数批上的逃逸来改进质量。例如，识别邻近批上的Z-PAT签名可通过经由无法通过电气测试储仓数据112获得的缺陷数据提供粒度而在其逐渐增长/传播的早期阶段捕获问题。

此外，系统400及方法或过程500可经配置以主动识别晶片探针及/或最终测试完全未检测到的其它Z-PAT签名。

图7A及7B说明根据本公开的一或多个实施例的系统700的框图。本文中应注意，系统700可经配置以执行处理步骤以制造及/或分析半导体装置及/或半导体装置上的组件(例如，半导体裸片)，如贯穿本公开所描述。另外，本文中应注意，系统700可包含系统100及/或系统400的全部或一部分，如贯穿本公开所描述。

在一些实施例中，系统700包含半导体制造厂表征子系统102及电气测试子系统106。

在一些实施例中，半导体制造厂表征子系统102包含经配置以在表征数据404内(或作为表征数据404)输出表征测量的一或多个表征工具。例如，表征测量可包含(但不限于)基线检验(例如，基于采样的检验)、关键半导体装置层处的筛选检验或类似者。出于本公开的目的，“表征测量”可指在线缺陷检验及/或在线度量测量。

在一个非限制性实例中，半导体制造厂表征子系统102可包含用于检测样本704(例如，晶片104)的一或多个层中的缺陷的至少一个检验工具702(例如，在线样本分析工具)。半导体制造厂表征子系统102通常可包含任何数目或类型的检验工具702。例如，检验工具702可包含经配置以基于使用来自任何源(例如(但不限于)激光源、灯源、X射线源或宽带等离子体源)的光询问样本704而检测缺陷的光学检验工具。举另一实例来说，检验工具702可含经配置以基于使用一或多个粒子束(例如(但不限于)电子束、离子束或中性粒子束)询问样本704而检测缺陷的粒子束检验工具。例如，检验工具702可包含透射电子显微镜(TEM)或扫描电子显微镜(SEM)。出于本公开的目的，本文中应注意，至少一个检验工具702可为单个检验工具702或可表示一组检验工具702。

本文中应注意，样本704可为多个半导体晶片中的半导体晶片，其中多个半导体晶片中的每一半导体晶片包含在由若干半导体制造过程执行的若干(例如，数十、数百、数千)步骤之后制造的多个(例如，1、2、…N个)层，其中多个层中的每一层包含多个半导体裸片，其中多个半导体裸片中的每一半导体裸片包含多个块。另外，本文中应注意，样本704可为由以高级裸片封装或3D裸片封装内部的衬底上的裸露裸片的2.5D横向组合布置的多个半导体裸片形成的半导体裸片封装。

出于本公开的目的，术语“缺陷”可指由在线检验工具发现的物理缺陷、度量测量异常值或应被视为异常的半导体装置的任何其它物理特性。缺陷可被视为制造层或一层中的制造图案偏离设计特性的任何偏差，包含(但不限于)物理、机械、化学或光学性质。另外，缺陷可被视为制造半导体裸片封装中的组件的对准或接合的任何偏差。此外，缺陷可具有相对于半导体裸片或其上的特征的任何大小。以这种方式，缺陷可小于半导体裸片(例如，以一或多个图案化特征的规模)或可大于半导体裸片(例如，作为晶片尺度刮痕或图案的部分)。例如，缺陷可包含在图案化之前或之后样本层的厚度或成分的偏差。举另一实例来说，缺陷可包含图案化特征的大小、形状、定向或位置的偏差。举另一实例来说，缺陷可包含与光刻及/或蚀刻步骤相关联的缺陷，例如(但不限于)邻近结构之间的桥(或缺乏桥)、凹坑或孔。举另一实例来说，缺陷可包含样本704的受损部分，例如(但不限于)刮痕或芯片。例如，缺陷的严重性(例如，划痕的长度、凹坑的深度、缺陷的测量量值或极性或者类似者)可为重要的且应予以考虑。举另一实例来说，缺陷可包含引入到样本704的外来粒子。举另一实例来说，缺陷可为样本704上的失准及/或错误接合的封装组件。因此，应理解，本公开中的缺陷的实例仅仅提供用于说明性目的且不应被解译为限制性的。

在另一非限制性实例中，半导体制造厂表征子系统102可包含用于测量样本704或者其一或多个层的一或多个性质的至少一个度量工具706(例如，在线样本分析工具)。例如，度量工具706可表征性质，例如(但不限于)层厚度、层成分、临界尺寸(CD)、叠覆或光刻处理参数(例如，光刻步骤期间的照明强度或剂量)。在这方面，度量工具706可提供可与可导致所得制造装置的可靠性问题的制造缺陷的概率有关的关于样本704、样本704的一或多个层或者样本704的一或多个半导体裸片的制造的信息。出于本公开的目的，本文中应注意，至少一个度量工具706可为单个度量工具706或可表示一组度量工具706。

在一些实施例中，半导体制造厂表征子系统102包含至少一个半导体制造工具或处理工具708。本文中应注意，在制造样本704期间，样本704可在一或多个检验工具702、一或多个度量工具706与一或多个处理工具708之间移动。例如，处理工具708可包含所属领域中已知的任何工具，包含(但不限于)蚀刻机、扫描仪、步进机、清洁器或类似者。例如，制造过程可包含制造跨样本(例如，半导体晶片或类似者)的表面分布的多个裸片，其中每一裸片包含形成装置组件的多个图案化材料层。每一图案化层可由处理工具708经由一系列步骤(包含材料沉积、光刻、蚀刻以产生所关注图案)及/或一或多个曝光步骤(例如，由扫描仪、步进机或类似者执行)形成。举另一实例来说，处理工具708可包含所属领域中已知的经配置以将半导体裸片封装及/或组合成2.5D及/或3D半导体裸片封装的任何工具。例如，制造过程可包含(但不限于)对准半导体裸片及/或半导体裸片上的电气组件。另外，制造过程可包含(但不限于)经由混合接合(例如，裸片到裸片、裸片到晶片、晶片到晶片或类似者)焊料、粘合剂、紧固件或类似者将半导体裸片及/或电气组件接合到半导体裸片上。出于本公开的目的，本文中应注意，至少一个处理工具708可为单个处理工具708或可表示一组处理工具708。本文中应注意，出于本公开的目的，术语“制作过程”及“制造过程”连同术语的相应变体(例如，“制作线”及“制造线”、“制作商”及“制造商”或类似者)可被视为等效。

在一些实施例中，系统700包含用于测试制造装置的一或多个部分的功能性的电气测试子系统106。例如，电气测试子系统106可经配置以产生测试数据108。本文中应注意，在完成样本704的制造之后，样本704可从半导体制造厂表征子系统102移动到电气测试子系统106。

在一个非限制性实例中，电气测试子系统106可包含任何数目或类型的电气测试工具710以在晶片级完成初步探测。例如，初步探测可未经设计以试图在晶片级强制故障。

在另一非限制性实例中，电气测试子系统106可包含任何数目或类型的应力测试工具712以测试、检验或以其它方式表征制造循环中的任何时间点的制造装置的一或多个部分的性质。例如，应力测试工具712可包含(但不限于)经配置以加热样本704(例如，烘箱或其它热源)、冷却样本704(例如，冷冻器或其它冷源)、在错误电压(例如，电力供应器)下操作样本704或类似者的预烧入电晶片分选及最终测试(例如，e测试)或后烧入电气测试。

在一些实施例中，使用半导体制造厂表征子系统102(例如，检验工具702、度量工具706或类似者)、电气测试子系统106(例如，包含电气测试工具710及/或应力测试工具712或类似者)的任何组合来识别缺陷，所述缺陷在由一或多个处理工具708执行的一或多个过程步骤(例如，光刻、蚀刻、对准、接合或类似者)之前或之后被用于半导体裸片及/或半导体裸片封装中的所关注层。在这方面，制造过程的各种阶段的缺陷检测可被称为在线缺陷检测。

在一些实施例中，系统700包含控制器714。控制器714可与系统700的组件中的任一者(包含(但不限于)半导体制造厂表征子系统102(例如包含检验工具702或度量工具706)、电气测试子系统106(例如包含电气测试工具710或应力测试工具712)或类似者)通信地耦合。本文中应注意，出于本公开的目的，图7A中所说明的实施例及图7B中所说明的实施例可被视为相同系统700的部分或不同系统700的部分。另外，本文中应注意，图7A中所说明的系统700内的组件及图7B中所说明的系统700内的组件可直接进行通信或可通过控制器714进行通信。

控制器714可包含经配置以执行维持在存储器718(例如，存储器媒体、存储器装置或类似者)上的程序指令的一或多个处理器716。控制器714可经配置以执行方法或过程200、方法或过程500及/或方法或过程800(例如，如贯穿本公开所描述)的一个或所有步骤。在这方面，子系统110、402及/或408可存储在控制器714中及/或经配置以由控制器714执行。然而，本文中应注意，子系统110、402及/或408可与控制器714分离且经配置以与控制器714进行通信(例如，直接或通过服务器或控制器通信地耦合到控制器714，其中服务器或控制器可包含处理器及存储器，及如贯穿本公开所描述的其它通信耦合组件)。

一或多个处理器716可包含所属领域中已知的任何处理器或处理元件。出于本公开的目的，术语“处理器”或“处理元件”可广义地定义为涵盖具有一或多个处理或逻辑元件(例如，一或多个图形处理单元(GPU)、微处理单元(MPU)、芯片上系统(SoC)、一或多个专用集成电路(ASIC)装置、一或多个现场可编程门阵列(FPGA)或者一或多个数字信号处理器(DSP))的任何装置。在这个意义上，一或多个处理器716可包含经配置以执行算法及/或指令(例如，存储在存储器中的程序指令)的任何装置。在一个实施例中，一或多个处理器716可被体现为台式计算机、大型计算机系统、工作站、图像计算机、并行处理器、联网计算机或者经配置以执行经配置以操作系统100、400及/或700的组件或结合系统100、400及/或700的组件操作的程序的任何其它计算机系统，如贯穿本公开所描述。

存储器718可包含所属领域中已知的适合于存储可由相关联的相应一或多个处理器716执行的程序指令的任何存储媒体。例如，存储器718可包含非暂时性存储器媒体。举另一实例来说，存储器718可包含(但不限于)只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁性或光学存储器装置(例如，磁盘)、磁带、固态驱动器及类似者。进一步应注意存储器718可容置在具有一或多个处理器716的共同控制器外壳中。在一个实施例中，存储器718可相对于相应的一或多个处理器716的物理位置远程定位。例如，相应一或多个处理器716可存取可通过网络(例如，因特网、内联网及类似者)存取的远程存储器(例如服务器)。

在另一实施例中，系统700包含耦合(例如，物理耦合、电耦合、通信地耦合或类似者)到控制器714的用户接口720。例如，用户接口720可为耦合到控制器714的单独装置。举另一实例来说，用户接口720及控制器714可位于共同或共享外壳内。然而，本文中应注意，控制器714可不包含、不需要或不耦合到用户接口720。

用户接口720可包含(但不限于)一或多个台式计算机、膝上型计算机、平板计算机及类似者。用户接口720可包含用来向用户显示系统100、400及/或700的数据的显示器。用户接口720的显示器可包含所属领域中已知的任何显示器。例如，显示器可包含(但不限于)液晶显示器(LCD)、基于有机发光二极管(OLED)的显示器或CRT显示器。所属领域的技术人员应认识到，能够与用户接口720集成在一起的任何显示装置适合于在本公开中实施。在另一实施例中，用户可响应于经由用户接口720的用户输入装置向用户显示的数据而输入选择及/或指令。

本文中应注意，系统100、400、700中的一或多者可经配置以使用电子芯片识别(ID)标签、标记、指定符或类似者进行操作。例如，可指派电子芯片ID以促进基于晶片的储仓数据、表征数据(例如，在线缺陷检验数据及/或度量数据)、封装测试数据或类似者的相关。

图8说明描绘根据本公开的一或多个实施例的用于制造、表征及/或测试半导体装置的步骤的方法或过程800。本文中应注意，方法或过程800的步骤可全部或部分地由图7A及7B中所说明的系统700实施。然而，应进一步认识到，方法或过程800不受限于图7A及7B中所说明的系统700，因为额外或替代系统级实施例可执行方法或过程800的全部或部分步骤。

在步骤802中，制造半导体装置。在一些实施例中，经由多个半导体制造过程制造半导体装置(例如，晶片104)。例如，半导体制造厂表征子系统102可包含(但不限于)经配置以制造半导体装置(包含在由若干半导体制造过程执行的若干(例如，数十、数百、数千)步骤之后制造的1、2、…N个层)的一或多个处理工具708。

在步骤804中，在半导体装置的制造期间获取表征测量。在一些实施例中，由半导体制造厂表征子系统102获取表征测量。例如，在经由由多个处理工具708执行的多个半导体制造过程制造一或多个半导体装置(例如，晶片104)期间(例如，在所述制造的步骤之前、在所述制造的步骤之间及/或在所述制造的步骤之后)，可通过多个表征工具(例如，检验工具702及/或度量工具706)执行表征测量。

在步骤806中，将半导体装置提供到电气测试子系统。在一些实施例中，电气测试子系统106接收一批晶片104。例如，电气测试子系统106可执行电气测试及/或应力测试以产生测试数据108。

在步骤808中，将表征测量传输到缺陷减少子系统或缺陷导引相关子系统。在一些实施例中，系统700经配置以经由方法或过程500的一或多个步骤将表征数据404及/或过滤表征数据406叠覆到电气测试储仓数据112上。例如，缺陷减少子系统402可经配置以经由方法或过程500的一或多个步骤(例如由系统400的一或多个组件执行)接收表征数据404且产生过滤表征数据406。举另一实例来说，缺陷导引相关子系统408可经配置以接收表征数据404及/或过滤表征数据406。缺陷导引相关子系统408可经配置以将表征数据404及/或过滤表征数据406叠覆到电气测试储仓数据112上。

在步骤810中，基于重新分类的电气测试储仓数据产生用于调整的控制信号。在一些实施例中，在将表征数据404及/或过滤表征数据406叠覆到电气测试储仓数据112上之后，由缺陷导引相关子系统408对电气测试储仓数据112的至少一些进行重新分类。另外，缺陷导引相关子系统408可基于叠覆而新发现缺陷。本文中应注意，可基于电气测试储仓数据112的重新分类及/或在执行方法或过程500或800期间新发现的缺陷而确定对半导体装置的制造、表征及/或测试中的至少一者的一或多个调整。例如，一或多个调整可修改在反馈回路中提供到半导体制造厂表征子系统102内的组件的制造过程或方法、表征过程或方法、测试过程或方法或者类似者。例如，制造过程或方法、表征过程或方法、测试过程或方法或者类似者可基于电气测试储仓数据112的重新分类及/或在执行方法或过程500或800期间新发现的缺陷而调整(例如，经由一或多个控制信号)。

调整经由反馈回路传输(例如，以调整未来半导体装置)。控制信号可基于重新分类的电气测试储仓数据112而调整系统100或400的组件及对应方法或过程。例如，改进可涉及调整系统100的一或多个组件及/或方法或过程200的步骤。例如，改进可涉及调整半导体制造厂表征子系统102的一或多个组件。举另一实例来说，改进可涉及调整系统400的一或多个组件及/或方法或过程500的步骤。在这方面，可改进制造及/或表征过程以导致降低制造商的成本(例如，时间、金钱或类似者)同时维持所期望质量水平(例如，PPB故障率)。

本文中应注意，方法或过程200、500及800不受限于所提供的步骤及/或子步骤。方法或过程200、500及800可包含更多或更少步骤及/或子步骤。方法或过程200、500及800可同时执行步骤及/或子步骤。方法或过程200、500及800可循序地执行步骤及/或子步骤，包含以所提供次序或除所提供次序之外的次序。因此，上述描述不应被解译为对本公开的范围的限制而仅仅是说明。

在贯穿本公开所描述的系统及方法的一个非限制性实例中，对于可靠性敏感装置，半导体制造厂表征子系统102可在4到8个关键检验步骤处启动筛选检验以获得表征数据404，对给定半导体装置的每批的每个晶片104的每个裸片执行筛选检验。表征数据404可自动转发到全制造厂缺陷管理子系统414及/或缺陷减少子系统402(例如，I-PAT分析器或类似者)，其可对缺陷率进行加权及聚合以达到基于裸片的缺陷率得分，其中基于裸片的缺陷率得分作为过滤表征数据406转发到适当制造厂数据库。

在完成制造厂处理之后，晶片104可经由电气测试子系统106经历晶片分选电气测试及单切。在单切之后，裸片被封装且其经历若干电气及应力测试以产生测试数据108。在所有测试之后，由统计异常值检测子系统110将统计异常值算法应用于测试数据108(例如，包含(但不限于)Z-PAT)。当Z-PAT异常值的例子由统计异常值检测子系统110识别时，对应裸片的电气测试储仓数据112将被发送到缺陷导引相关子系统408以供分析。

缺陷导引相关子系统408可使用表征数据404及/或过滤表征数据406叠覆电气测试储仓数据112。基于叠覆，缺陷导引相关子系统408可确定缺陷是否由晶片104上的电气故障晶片304中的电气测试子系统106正确地发现、电气测试子系统106是否通过将对应裸片宣告为良好裸片302而遗漏选定晶片104上的缺陷，或电气测试子系统106是否错误地将晶片104表征为具有推测电气故障裸片306。缺陷导引相关子系统408可确定是否应用墨水涂记裸片，且将那个信息提供到相关方(例如，作为改进电气裸片储仓数据410)或至少提供到统计异常值检测子系统110(例如，作为重新分类的电气裸片储仓数据412)。

在这方面，本公开的系统及方法可提供增加的采样(例如，对所有批中的所有晶片进行100％检验，而非对若干批中的三个晶片/批或晶片及批的其它子集进行10％检验)同时通过识别潜在可靠性及/或测试间隙缺陷来改进电气测试及/或缺陷测试。本公开的系统及方法可提供将有助于使汽车半导体装置制造商能够减少从PPM到PPB范围内的可靠性故障的改进见解。半导体故障是汽车制造业的头号故障项，且随着汽车半导体含量的增长(例如，随着自主驾驶及电动车辆的实施)，所述问题将变得更加严重。类似地，可靠性问题在工业、生物医学、国防、航天、超大规模数据中心及类似者中也变得越来越重要。识别测试覆盖范围间隙将使我们意识到电气测试方法的限制，且因此推动采用在线缺陷筛选检验来减轻这些问题。

本公开的优点涉及一种用于半导体可靠性故障的Z-PAT缺陷导引统计异常值检测的系统及方法。本公开的优点还涉及使用表征数据(例如，在线缺陷检验数据及/或度量数据)识别表示一批内的多个晶片上的相同x、y位置处的潜在可靠性及/或测试间隙缺陷的Z-PAT缺陷签名。本公开的优点还涉及使用统计异常值算法识别Z-PAT缺陷签名。本公开的优点还涉及自动通知制造厂工程师存在新的Z-PAT缺陷签名。本公开的优点还涉及使用空间签名分析方法表征Z-PAT缺陷签名。本公开的优点还涉及使用机器学习方法表征Z-PAT缺陷签名。本公开的优点还涉及识别给定批内是否存在Z-PAT缺陷签名。本公开的优点还涉及识别邻近批上的Z-PAT缺陷签名。本公开的优点还涉及识别未由基于电气测试的Z-PAT检测的Z-PAT缺陷签名。本公开的优点还涉及通过使用Z-PAT缺陷签名更精确地定限受影响裸片/晶片的范围来减少过度杀灭。本公开的优点还涉及基于从先前表征的Z-PAT缺陷签名学习而快速识别潜在根本原因。本公开的优点还涉及追溯性地识别Z-PAT缺陷签名以使用存储的在线缺陷数据指导保修及/或召回工作。

本文所描述的主题有时说明其它组件内所含或与其它组件连接的不同组件。应理解，此类描绘架构仅仅是实例性的，且事实上可实施实现相同功能性的许多其它架构。在概念意义上，实现相同功能性的组件的任何布置经有效“相关联”使得实现所要功能性。因此，本文中经组合以实现特定功能性的任何两个组件可被视为彼此“相关联”使得实现所要功能性，而不管架构或中间组件为何。同样地，如此相关联的任何两个组件也可被视为彼此“连接”或“耦合”以实现所要功能性，且能够如此相关联的任两个组件也可被视为彼此“可耦合”以实现所要功能性。可耦合的特定实例包含(但不限于)可物理交互及/或物理交互组件及/或可无线交互及/或无线交互组件及/或可逻辑交互及/或逻辑交互组件。

据信，将通过前文描述理解本公开及其许多伴随优点，且将明白，可在不背离所公开主题的情况下或在不牺牲所有其实质优势的情况下对组件的形式、构造及布置进行各种改变。所描述形式仅仅是解释性的，且随附权利要求书意欲涵盖及包含此类改变。另外，应理解，本发明由所附权利要求书界定。

Claims (29)

1.一种系统，其包括：

控制器，其通信地耦合到至少半导体制造厂表征子系统，其中所述控制器包含经配置以执行程序指令的一或多个处理器，所述程序指令使所述一或多个处理器：

经由缺陷导引相关子系统接收电气测试储仓数据，其中所述电气测试储仓数据包含一批中的多个晶片的半导体裸片数据，其中所述电气测试储仓数据由经配置以对测试数据执行Z方向零件平均测试(Z-PAT)的统计异常值检测子系统产生，其中电气测试子系统经配置以在由所述半导体制造厂表征子系统制造之后通过测试所述一批中的所述多个晶片来产生所述测试数据；

经由所述缺陷导引相关子系统接收表征数据，其中所述一批中的所述多个晶片的所述表征数据由所述半导体制造厂表征子系统在所述一批中的所述多个晶片的所述制造期间产生；

经由所述缺陷导引相关子系统确定所述一批中的所述多个晶片中的每一者上的相同x、y位置处的所述电气测试储仓数据与所述表征数据之间的统计相关；及

经由所述缺陷导引相关子系统基于所述统计相关而将缺陷数据签名定位在所述一批中的所述多个晶片上。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

经由缺陷减少子系统处理所述表征数据以产生表征数据的子集作为过滤表征数据，其中所述缺陷减少子系统经配置以执行在线缺陷零件平均测试(I-PAT)，其中所述缺陷减少子系统经配置以在所述缺陷导引相关子系统接收所述过滤表征数据之前通过对所述表征数据执行I-PAT来产生所述过滤表征数据。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

将所述表征数据叠覆在所述电气测试储仓数据上，以经由所述缺陷导引相关子系统确定所述电气测试储仓数据与所述表征数据之间的所述统计相关，其中所述电气测试储仓数据上的所述表征数据的所述叠覆在所述一批中的所述多个晶片中的每一者上的所述相同x、y位置处发生。

4.根据权利要求1所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

经由所述缺陷导引相关子系统基于所述缺陷数据签名而对所述电气测试储仓数据中的至少一些半导体裸片数据进行重新分类。

5.根据权利要求4所述的系统，其中所述至少一些半导体裸片数据被重新分类为良好裸片、已知电气故障裸片或潜在电气故障裸片。

6.根据权利要求5所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

经由所述缺陷导引相关子系统将所述重新分类的半导体裸片数据传输为改进电气测试储仓数据，其中所述改进电气测试储仓数据包含用于在具有与所述一批中的所述多个晶片的其它晶片上的已知电气故障裸片相同的x、y位置的所述一批中的所述多个晶片的选定晶片上用墨水涂记重新分类为良好裸片或潜在电气故障裸片的半导体裸片数据的一或多个建议。

7.根据权利要求6所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

经由所述缺陷导引相关子系统将所述重新分类的半导体裸片数据传输到所述统计异常值检测子系统。

8.根据权利要求4所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

基于所述电气测试储仓数据中的所述重新分类的半导体裸片数据，确定对后续批中的后续多个晶片的所述制造、表征及/或测试中的至少一者的一或多个调整。

9.根据权利要求8所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

基于对所述后续批中的所述后续多个晶片的所述制造、表征及/或测试中的至少一者的所述一或多个调整而产生一或多个控制信号。

10.根据权利要求1所述的系统，其中所述控制器通信地耦合到所述电气测试子系统。

11.一种方法，其包括：

经由缺陷导引相关子系统接收电气测试储仓数据，其中所述电气测试储仓数据包含一批中的多个晶片的半导体裸片数据，其中所述电气测试储仓数据由经配置以对测试数据执行Z方向零件平均测试(Z-PAT)的统计异常值检测子系统产生，其中电气测试子系统经配置以在由半导体制造厂表征子系统制造之后通过测试所述一批中的所述多个晶片来产生所述测试数据；

经由所述缺陷导引相关子系统接收表征数据，其中所述一批中的所述多个晶片的所述表征数据由所述半导体制造厂表征子系统在所述一批中的所述多个晶片的所述制造期间产生；

经由所述缺陷导引相关子系统确定所述一批中的所述多个晶片中的每一者上的相同x、y位置处的所述电气测试储仓数据与所述表征数据之间的统计相关；及

经由所述缺陷导引相关子系统基于所述统计相关而将缺陷数据签名定位在所述一批中的所述多个晶片上。

12.根据权利要求11所述的方法，其进一步包括：

经由缺陷减少子系统处理所述表征数据以产生表征数据的子集作为过滤表征数据，其中所述缺陷减少子系统经配置以执行在线缺陷零件平均测试(I-PAT)，其中所述缺陷减少子系统经配置以在所述缺陷导引相关子系统接收所述过滤表征数据之前通过对所述表征数据执行I-PAT来产生所述过滤表征数据。

13.根据权利要求11所述的方法，其进一步包括：

将所述表征数据叠覆在所述电气测试储仓数据上，以经由所述缺陷导引相关子系统确定所述电气测试储仓数据与所述表征数据之间的所述统计相关，其中所述电气测试储仓数据上的所述表征数据的所述叠覆在所述一批中的所述多个晶片中的每一者上的所述相同x、y位置处发生。

14.根据权利要求11所述的方法，其进一步包括：

经由所述缺陷导引相关子系统基于所述缺陷数据签名而对所述电气测试储仓数据中的至少一些半导体裸片数据进行重新分类。

15.根据权利要求14所述的方法，其中所述至少一些半导体裸片数据被重新分类为良好裸片、已知电气故障裸片或潜在电气故障裸片。

16.根据权利要求15所述的方法，其进一步包括：

经由所述缺陷导引相关子系统将所述重新分类的半导体裸片数据传输为改进电气测试储仓数据，其中所述改进电气测试储仓数据包含用于在具有与所述一批中的所述多个晶片的其它晶片上的已知电气故障裸片相同的x、y位置的所述一批中的所述多个晶片的选定晶片上用墨水涂记重新分类为良好裸片或潜在电气故障裸片的半导体裸片数据的一或多个建议。

17.根据权利要求16所述的方法，其进一步包括：

经由所述缺陷导引相关子系统将所述重新分类的半导体裸片数据传输到所述统计异常值检测子系统。

18.根据权利要求14所述的方法，其进一步包括：

基于所述电气测试储仓数据中的所述重新分类的半导体裸片数据，确定对后续批中的后续多个晶片的所述制造、表征及/或测试中的至少一者的一或多个调整。

19.根据权利要求18所述的方法，其进一步包括：

基于对所述后续批中的所述后续多个晶片的所述制造、表征及/或测试中的至少一者的所述一或多个调整而产生一或多个控制信号。

20.一种系统，其包括：

半导体制造厂表征子系统，其中所述半导体制造厂表征子系统经配置以制造一批中的多个晶片，其中所述半导体制造厂表征子系统经配置以在所述一批中的所述多个晶片的所述制造期间产生所述一批中的所述多个晶片的表征数据；

电气测试子系统，其中所述测试表征子系统经配置以在由所述半导体制造厂表征子系统制造之后为所述一批中的所述多个晶片产生测试数据；及

控制器，其通信地耦合到至少所述半导体制造厂表征子系统，其中所述控制器包含经配置以执行程序指令的一或多个处理器，所述程序指令使所述一或多个处理器：

经由缺陷导引相关子系统接收电气测试储仓数据，其中所述电气测试储仓数据包含所述一批中的所述多个晶片的半导体裸片数据，其中所述电气测试储仓数据由经配置以执行Z方向零件平均测试(Z-PAT)的统计异常值检测子系统产生；

经由所述缺陷导引相关子系统接收所述表征数据；

经由所述缺陷导引相关子系统确定所述一批中的所述多个晶片中的每一者上的相同x、y位置处的所述电气测试储仓数据与所述表征数据之间的统计相关；及

经由所述缺陷导引相关子系统基于所述统计相关而将缺陷数据签名定位在所述一批中的所述多个晶片上。

21.根据权利要求20所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

经由缺陷减少子系统处理所述表征数据以产生表征数据的子集作为过滤表征数据，其中所述缺陷减少子系统经配置以执行在线缺陷零件平均测试(I-PAT)，其中所述缺陷减少子系统经配置以在所述缺陷导引相关子系统接收所述过滤表征数据之前通过对所述表征数据执行I-PAT来产生所述过滤表征数据。

22.根据权利要求20所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

将所述表征数据叠覆在所述电气测试储仓数据上，以经由所述缺陷导引相关子系统确定所述电气测试储仓数据与所述表征数据之间的所述统计相关，其中所述电气测试储仓数据上的所述表征数据的所述叠覆在所述一批中的所述多个晶片中的每一者上的所述相同x、y位置处发生。

23.根据权利要求20所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

经由所述缺陷导引相关子系统基于所述缺陷数据签名而对所述电气测试储仓数据中的至少一些半导体裸片数据进行重新分类。

24.根据权利要求23所述的系统，其中所述至少一些半导体裸片数据被重新分类为良好裸片、已知电气故障裸片或潜在电气故障裸片。

25.根据权利要求24所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

经由所述缺陷导引相关子系统将所述重新分类的半导体裸片数据传输为改进电气测试储仓数据，其中所述改进电气测试储仓数据包含用于在具有与所述一批中的所述多个晶片的其它晶片上的已知电气故障裸片相同的x、y位置的所述一批中的所述多个晶片的选定晶片上用墨水涂记重新分类为良好裸片或潜在电气故障裸片的半导体裸片数据的一或多个建议。

26.根据权利要求25所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

经由所述缺陷导引相关子系统将所述重新分类的半导体裸片数据传输到所述统计异常值检测子系统。

27.根据权利要求23所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

基于所述电气测试储仓数据中的所述重新分类的半导体裸片数据，确定对后续批中的后续多个晶片的所述制造、表征及/或测试中的至少一者的一或多个调整。

28.根据权利要求27所述的系统，其中所述一或多个处理器经进一步配置以执行程序指令，所述程序指令使所述一或多个处理器：

基于对所述后续批中的所述后续多个晶片的所述制造、表征及/或测试中的至少一者的所述一或多个调整而产生一或多个控制信号。

29.根据权利要求20所述的系统，其中所述控制器通信地耦合到所述电气测试子系统。