CN117929418B - 一种集成电路缺陷检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种集成电路缺陷检测方法及系统,涉及集成电路缺陷检测技术领域,本申请集成电路缺陷检测方法包括集成电路功能测试、集成电路功能分析、表面缺陷数据获取分析、内部缺陷数据获取分析、缺陷预警,通过对各传感器中的集成电路进行功能测试和分析,进而获取各异常传感器,从而对各异常传感器的表面缺陷和内部缺陷进行检测,解决了当前集成电路缺陷检测方法发展可行性分析过程中存在的局限性问题,实现了集成电路缺陷检测的可行性全面性和客观性的分析,对各异常传感器的表面缺陷情况和内部的各设计点的缺陷情况分别进行分析,保障了集成电路缺陷检测分析结果的可靠性和真实性。
Description
技术领域
本申请涉及集成电路缺陷检测技术领域,具体涉及一种集成电路缺陷检测方法及系统。
背景技术
随着科技的发展,对于传感器中集成电路的缺陷检查不仅仅依赖于人工。在同类型集成电路缺陷检测技术中,做好传感器的集成电路的功能分析、表面缺陷分析和内部各设计点的分析是集成电路缺陷检测技术的关键和核心,对集成电路缺陷检测的可行性进行分析十分的重要。
目前集成电路缺陷检测的可行性进行分析主要是通过集成电路的表面缺陷和内部缺陷对集成电路缺陷检测的可行性进行分析,很显然这种分析方式存在以下几个问题:
1、当前对各传感器内的集成电路的分析主要是通过集成电路的表面缺陷和内部缺陷对集成电路缺陷检测的可行性进行分析,并没有对各传感器进行功能测试并获取各测试数据和各功能数据,进而对各传感器内的集成电路进行分析,从而无法更加准确地了解到当前各传感器内的集成电路的实际情况,同时也无法保障各传感器内的集成电路的可行性分析过程的全面性和真实性,进而无法保障分析结果的参考性和准确性,并且也无法给各传感器内的集成电路缺陷检测技术的更新和升级提供可靠的依据。
2、当前并没有通过对各缺陷传感器内的集成电路的内部缺陷数据,对各缺陷传感器内的集成电路的各零件设计点进行分析,无法真实地展示出各缺陷传感器内的集成电路的内部缺陷情况,进而无法保障集成电路缺陷检测技术的真实性和准确性,从而无法提集成电路缺陷检测技术的准确率,一定程度上降低了集成电路缺陷检测技术的效果。
发明内容
针对上述存在的技术不足,本申请的目的是提供一种集成电路缺陷检测方法及系统。
为解决上述技术问题,本申请采用如下技术方案:本申请在第一方面提供一种集成电路缺陷检测方法及系统,该方法包括以下步骤:步骤一、集成电路功能测试:基于相同的测试环境,并根据各传感器的类型在数据库中获取各传感器的集成电路对应的各功能测试和各功能测试的测试数据,记为各传感器的集成电路的各功能测试和各功能测试的测试数据,进而对各传感器的集成电路进行各功能测试,并采集各传感器的集成电路的各功能测试的功能数据。
步骤二、集成电路功能分析:提取各传感器的集成电路的各功能测试和各功能测试的测试数据,并提取各传感器的集成电路的各功能测试的功能数据,进而分析得出各传感器的集成电路的功能评估系数,从而判断各传感器的集成电路的功能是否出现异常,当某传感器的集成电路的功能出现异常时,将该传感器记为异常传感器,并由此获取各异常传感器。
步骤三、表面缺陷数据获取分析:获取各异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积、坑点数量、坑点面积和变色污染面积,进而分析得出各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数,从而判断各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况是否异常。
步骤四、内部缺陷数据获取分析:使用检测设备对各异常传感器中的集成电路内部的各零件设计点进行检测,进而获取各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的各角度偏移距离,从而分析得出各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数,进而判断各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点是否出现异常。
步骤五、缺陷预警:当某传感器的集成电路的功能出现异常时,进行缺陷预警提示;当某缺陷传感器的集成电路的表面缺陷情况异常或内部的某零件设计点出现异常时,进行缺陷预警提示。
优选地,所述对各传感器的集成电路进行各功能测试,并采集各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据,具体测试和采集过程如下:将各传感器放入测试仓内,根据各传感器的集成电路的某功能测试的标准测试数据对测试进行设置,完成设置后按下通电键,使各传感器的集成电路的进行该功能测试,在各传感器显示结果时,采集各传感器的集成电路的在该功能测试中的实际测试数据,并记为各传感器的集成电路的该功能测试的实际测试数据,且再次按下通电键,结束该功能测试,进而由此采集各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据。
优选地,所述分析得出各传感器的集成电路的功能评估系数,具体分析过程如下:将各传感器的集成电路的各功能测试的标准测试数据,记为;并将各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据,记为/>;其中/>表示为各传感器中的集成电路对应的编号,/>,/>表示为传感器的总数,/>为大于2的自然整数;其中/>表示为各功能测试对应的编号,/>,/>表示为功能测试的总数,/>为大于2的自然整数;
根据计算公式得出第/>个传感器的集成电路的功能评估系数/>,其中/>表示为数据库中的第/>个传感器的集成电路的第/>个功能测试的实际测试数据的允许浮动值,/>表示为数据库中的第/>个传感器的集成电路的功能评估系数对应的修正因子。
优选地,所述判断各传感器的集成电路的功能是否出现异常,具体判断过程如下:将各传感器的集成电路的功能评估系数与数据库中的各传感器的集成电路的功能评估系数上限值和下限值进行对比,当某传感器的集成电路的功能评估系数小于数据库中的该传感器的集成电路的功能评估系数的上限值且大于下限值时,判断该传感器的集成电路的功能未出现异常;当某传感器的集成电路的功能评估系数大于数据库中的该传感器的集成电路的功能评估系数的上限值或小于下限值时,判断该传感器的集成电路的功能出现异常,并将该传感器记为异常传感器,且由此获取各异常传感器。
优选地,所述分析得出各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数,具体分析过程如下:将各异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积、坑点数量、坑点面积和变色污染面积,分别记为、/>、/>和/>,其中/>表示为各异常传感器对应的编号,,/>表示为传感器的总数,/>为大于2的自然整数;代入计算公式得出第/>个异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数/>,其中/>、/>和/>分别表示为数据库中的第/>个异常传感器中的集成电路表面的参考裂纹面积、坑点的参考值和参考变色污染面积,/>、和/>分别表示为数据库中的第/>个异常传感器中的集成电路表面的允许浮动的裂纹面积、坑点的允许浮动值和允许浮动的变色污染面积,/>、/>和/>分别表示为数据库中的第/>个异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积对应的权重因子、坑点对应的权重因子和变色污染面积对应的权重因子。
优选地,所述判断各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况是否异常,具体分析过程如下:将各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数与数据库中的各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数阈值进行对比,当某传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数大于或等于数据库中的该传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数阈值时,判断该传感器中的集成电路的表面缺陷情况异常,反之判断该传感器中的集成电路的表面缺陷情况不异常,由此判断各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况是否异常。
优选地,所述分析得出各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数,具体分析过程如下:将各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的各角度偏移距离,记为,其中j表示为各零件设计点对应的编号,/>,其中/>表示为零件设计点总数,/>为大于2的自然整数;/>表示为各角度偏移距离对应的编号,/>,其中/>表示为各角度偏移距离总数,/>为大于2的自然整数;
根据计算公式得出第/>个异常传感器中集成电路内部的第/>个零件缺陷评估系数/>,其中/>表示为数据库中的第/>个异常传感器中集成电路内部的第/>个零件设计点的第/>个角度偏移距离的参考值,/>表示为数据库中的第/>个异常传感器中集成电路内部的第/>个零件设计点的第/>个角度偏移距离的允许浮动值,/>表示为数据库中的第/>个异常传感器中集成电路内部的第/>个零件设计点对应的修正因子。
优选地,所述判断各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点是否出现异常,具体判断过程如下:将各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数与数据库中的各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数阈值进行对比,当某异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数大于或等于数据库中的该传感器中集成电路内部的该零件缺陷评估系数阈值时,判断该传感器中集成电路内部的该零件设计点出现异常,反之判断该传感器中集成电路内部的该零件设计点未出现异常,由此判断各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点是否出现异常。
本申请在第二方面提供了一种集成电路缺陷检测系统,包括集成电路功能测试模块,用于基于相同的测试环境,并根据各传感器的类型在数据库中获取各传感器的集成电路对应的各功能测试和各功能测试的标准测试数据,记为各传感器的集成电路的各功能测试和各功能测试的标准测试数据,进而对各传感器的集成电路进行各功能测试,并采集各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据。
集成电路功能分析模块,用于提取各传感器的集成电路的各功能测试和各功能测试的标准测试数据,并提取各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据,进而分析得出各传感器的集成电路的功能评估系数,从而判断各传感器的集成电路的功能是否出现异常,当某传感器的集成电路的功能出现异常时,将该传感器记为异常传感器,并由此获取各异常传感器。
表面缺陷数据获取分析模块,用于获取各异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积、坑点数量、坑点面积和变色污染面积,进而分析得出各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数,从而判断各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况是否异常。
内部缺陷数据获取分析模块,用于使用检测设备对各异常传感器中的集成电路内部的各零件设计点进行检测,进而获取各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的各角度偏移距离,从而分析得出各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数,进而判断各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点是否出现异常。
缺陷预警终端,用于当某传感器的集成电路的功能出现异常时,进行缺陷预警提示;当某缺陷传感器的集成电路的表面缺陷情况异常或内部的某零件设计点出现异常时,进行缺陷预警提示。
本申请的有益效果在于:1、本申请提供的一种集成电路缺陷检测方法及系统通过对各传感器中的集成电路进行功能测试和分析,进而获取各异常传感器,从而对各异常传感器的表面缺陷和内部缺陷进行检测,解决了当前集成电路缺陷检测方法发展可行性分析过程中存在的局限性问题,实现了集成电路缺陷检测的可行性全面性和客观性的分析,对各异常传感器的表面缺陷情况和内部的各设计点的缺陷情况分别进行分析,保障了集成电路缺陷检测分析结果的可靠性和真实性。
2、本申请对各传感器进行功能测试并获取各实际测试数据和各标准测试数据,进而对各传感器内的集成电路进行分析,从而更加准确地了解到当前各传感器内的集成电路的实际情况,同时也保障各传感器内的集成电路的可行性分析过程的全面性和真实性,进而保障分析结果的参考性和准确性,并且也给各传感器内的集成电路缺陷检测技术的更新和升级提供可靠的依据。
3、本申请在对各缺陷传感器内的集成电路的内部缺陷数据,对各缺陷传感器内的集成电路的各零件设计点进行分析,真实地展示出各缺陷传感器内的集成电路的内部缺陷情况,进而保障集成电路缺陷检测技术的真实性和准确性,从而提集成电路缺陷检测技术的准确率,一定程度上提高了集成电路缺陷检测技术的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请方法实施步骤流程示意图。
图2为本申请系统结构连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
请参阅图1所示,本申请在第一方面提供了一种集成电路缺陷检测方法,包括,步骤一、集成电路功能测试:基于相同的测试环境,并根据各传感器的类型在数据库中获取各传感器的集成电路对应的各功能测试和各功能测试的标准测试数据,记为各传感器的集成电路的各功能测试和各功能测试的标准测试数据,进而对各传感器的集成电路进行各功能测试,并采集各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据。
需要说明的是,传感器的类型例如速度传感器和温度传感器等。
在一个具体实例中,所述对各传感器的集成电路进行各功能测试,并采集各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据,具体测试和采集过程如下:将各传感器放入测试仓内,根据各传感器的集成电路的某功能测试的标准测试数据对测试进行设置,完成设置后按下通电键,使各传感器的集成电路的进行该功能测试,在各传感器显示结果时,采集各传感器的集成电路的在该功能测试中的实际测试数据,并记为各传感器的集成电路的该功能测试的实际测试数据,且再次按下通电键,结束该功能测试,进而由此采集各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据。
需要说明的是,例如速度传感器的功能测试过程具体包括,将速度传感器放入测试仓内,根据速度传感器的集成电路的速度功能测试的标准测试数据,标准数据如速度为,对测试进行设置,完成设置后按下通电键,使速度传感器的集成电路的进行速度功能测试,在速度传感器显示结果时,采集速度传感器的集成电路的在该功能测试中的实际测试数据,如/>,并记为速度传感器的集成电路的速度功能测试的实际测试数据,且再次按下通电键,结束该功能测试,进而由此采集速度传感器的集成电路的各速度功能测试的实际测试数据。
步骤二、集成电路功能分析:提取各传感器的集成电路的各功能测试和各功能测试的标准测试数据,并提取各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据,进而分析得出各传感器的集成电路的功能评估系数,从而判断各传感器的集成电路的功能是否出现异常,当某传感器的集成电路的功能出现异常时,将该传感器记为异常传感器,并由此获取各异常传感器。
在一个具体实例中,所述分析得出各传感器的集成电路的功能评估系数,具体分析过程如下:将各传感器的集成电路的各功能测试的标准测试数据,记为;并将各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据,记为/>;其中/>表示为各传感器中的集成电路对应的编号,/>,/>表示为传感器的总数,/>为大于2的自然整数;其中/>表示为各功能测试对应的编号,/>,/>表示为功能测试的总数,/>为大于2的自然整数;
根据计算公式得出第/>个传感器的集成电路的功能评估系数/>,其中/>表示为数据库中的第/>个传感器的集成电路的第/>个功能测试的实际测试数据的允许浮动值,/>表示为数据库中的第/>个传感器的集成电路的功能评估系数对应的修正因子。
需要说明的是,。
需要说明的是,各传感器的集成电路的功能评估系数对应的修正因子,设定过程,例如传感器为温度传感器,在各温度传感器生产完成时即进行误差测试,使用各传感器实际温值减去测量温值的值再除测量温值的和,再除传感器的数量,再用1减去这个值得出温度传感器得出温度传感器的修正因子。
本申请对各传感器进行功能测试并获取各实际测试数据和各标准测试数据,进而对各传感器内的集成电路进行分析,从而更加准确地了解到当前各传感器内的集成电路的实际情况,同时也保障各传感器内的集成电路的可行性分析过程的全面性和真实性,进而保障分析结果的参考性和准确性,并且也给各传感器内的集成电路缺陷检测技术的更新和升级提供可靠的依据。
在一个具体实例中,所述判断各传感器的集成电路的功能是否出现异常,具体判断过程如下:将各传感器的集成电路的功能评估系数与数据库中的各传感器的集成电路的功能评估系数上限值和下限值进行对比,当某传感器的集成电路的功能评估系数小于数据库中的该传感器的集成电路的功能评估系数的上限值且大于下限值时,判断该传感器的集成电路的功能未出现异常;当某传感器的集成电路的功能评估系数大于数据库中的该传感器的集成电路的功能评估系数的上限值或小于下限值时,判断该传感器的集成电路的功能出现异常,并将该传感器记为异常传感器,且由此获取各异常传感器。
步骤三、表面缺陷数据获取分析:获取各异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积、坑点数量、坑点面积和变色污染面积,进而分析得出各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数,从而判断各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况是否异常。
需要说明的是,由摄像设备采集各异常传感器中的集成电路表面的各图像,并在各异常传感器中的集成电路表面的各图像中获取集成电路表面的裂纹面积、坑点数量、坑点面积和变色污染面积。
在一个具体实例中,所述分析得出各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数,具体分析过程如下:将各异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积、坑点数量、坑点面积和变色污染面积,分别记为、/>、/>和/>,其中/>表示为各异常传感器对应的编号,/>,/>表示为传感器的总数,/>为大于2的自然整数;代入计算公式得出第/>个异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数/>,其中/>、/>和/>分别表示为数据库中的第/>个异常传感器中的集成电路表面的参考裂纹面积、坑点的参考值和参考变色污染面积,/>、和/>分别表示为数据库中的第/>个异常传感器中的集成电路表面的允许浮动的裂纹面积、坑点的允许浮动值和允许浮动的变色污染面积,/>、/>和/>分别表示为数据库中的第/>个异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积对应的权重因子、坑点对应的权重因子和变色污染面积对应的权重因子。
需要说明的是,、/>和/>。
需要说明的是,从集成电路缺陷检测系统中获取各历史异常传感器对应的集成电路表面的裂纹面积、坑点面积和变色污染面积,进行累加得到各历史异常传感器对应的异常面积,将各历史异常传感器对应集成电路表面的裂纹面积除以异常面积,得到各历史异常传感器对应集成电路表面的裂纹面积的权重因子,各历史异常传感器对应集成电路表面的坑点面积除以异常面积,得到各历史异常传感器坑点对应的权重因子,将各历史异常传感器对应集成电路表面的变色污染面积除以异常面积,得到各历史异常传感器变色污染面积对应的权重因子。
获取各异常传感器与各历史传感器对应的类型,若某异常传感器与某历史传感器对应的类型相同,则将该历史传感器作为该异常传感器对应的参考传感器,以此得到各异常传感器对应的各参考传感器,并获取各异常传感器对应各参考传感器的裂纹面积权重因子、坑点对应的权重因子、变色污染面积对应的权重因子,通过均值计算,得到各异常传感器对应的裂纹面积权重因子、坑点对应的权重因子、变色污染面积对应的权重因子。
在一个具体实例中,所述判断各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况是否异常,具体分析过程如下:将各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数与数据库中的各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数阈值进行对比,当某传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数大于或等于数据库中的该传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数阈值时,判断该传感器中的集成电路的表面缺陷情况异常,反之判断该传感器中的集成电路的表面缺陷情况不异常,由此判断各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况是否异常。
步骤四、内部缺陷数据获取分析:使用检测设备对各异常传感器中的集成电路内部的各零件设计点进行检测,进而获取各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的各角度偏移距离,从而分析得出各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数,进而判断各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点是否出现异常。
需要说明的是,使用检测设备对各异常传感器中的集成电路内部的各零件设计点进行检测,其中的检测设备可以使用运用超声波探测集成电路内的各项信息,并从中提取所需数据。
还需要说明的是,各角度偏移距离,例如集成电路的各零件设计点的正面偏移距离、左侧面偏移距离和右侧面偏移距离等。
在一个具体实例中,所述分析得出各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数,具体分析过程如下:将各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的各角度偏移距离,记为,其中j表示为各零件设计点对应的编号,/>,其中/>表示为零件设计点总数,/>为大于2的自然整数;/>表示为各角度偏移距离对应的编号,/>,其中/>表示为各角度偏移距离总数,/>为大于2的自然整数;
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需要说明的是,。
需要说明的是,各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点对应的修正因子的分析过程与各传感器的集成电路的功能评估系数对应的修正因子相同,其中传感器类型包括温度传感器、湿度传感器等。
本申请在对各缺陷传感器内的集成电路的内部缺陷数据,对各缺陷传感器内的集成电路的各零件设计点进行分析,真实地展示出各缺陷传感器内的集成电路的内部缺陷情况,进而保障集成电路缺陷检测技术的真实性和准确性,从而提集成电路缺陷检测技术的准确率,一定程度上提高了集成电路缺陷检测技术的效果。
在一个具体实例中,所述判断各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点是否出现异常,具体判断过程如下:将各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数与数据库中的各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数阈值进行对比,当某异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数大于或等于数据库中的该传感器中集成电路内部的该零件缺陷评估系数阈值时,判断该传感器中集成电路内部的该零件设计点出现异常,反之判断该传感器中集成电路内部的该零件设计点未出现异常,由此判断各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点是否出现异常。
步骤五、缺陷预警:当某传感器的集成电路的功能出现异常时,进行缺陷预警提示;当某缺陷传感器的集成电路的表面缺陷情况异常或内部的某零件设计点出现异常时,进行缺陷预警提示。
请参阅图2所示,本申请在第二方面提供了一种集成电路缺陷检测系统,包括集成电路功能测试模块,用于基于相同的测试环境,并根据各传感器的类型在数据库中获取各传感器的集成电路对应的各功能测试和各功能测试的测试数据,记为各传感器的集成电路的各功能测试和各功能测试的测试数据,进而对各传感器的集成电路进行各功能测试,并采集各传感器的集成电路的各功能测试的功能数据。
集成电路功能分析模块,用于提取各传感器的集成电路的各功能测试和各功能测试的测试数据,并提取各传感器的集成电路的各功能测试的功能数据,进而分析得出各传感器的集成电路的功能评估系数,从而判断各传感器的集成电路的功能是否出现异常,当某传感器的集成电路的功能出现异常时,将该传感器记为异常传感器,并由此获取各异常传感器。
表面缺陷数据获取分析模块,用于获取各异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积、坑点数量、坑点面积和变色污染面积,进而分析得出各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数,从而判断各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况是否异常。
内部缺陷数据获取分析模块,用于使用检测设备对各异常传感器中的集成电路内部的各零件设计点进行检测,进而获取各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的各角度偏移距离,从而分析得出各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数,进而判断各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点是否出现异常。
缺陷预警终端,用于当某传感器的集成电路的功能出现异常时,进行缺陷预警提示;当某缺陷传感器的集成电路的表面缺陷情况异常或内部的某零件设计点出现异常时,进行缺陷预警提示。
本申请提供的一种集成电路缺陷检测方法及系统,通过对各传感器中的集成电路进行功能测试和分析,进而获取各异常传感器,从而对各异常传感器的表面缺陷和内部缺陷进行检测,解决了当前集成电路缺陷检测方法发展可行性分析过程中存在的局限性问题,实现了集成电路缺陷检测的可行性全面性和客观性的分析,对各异常传感器的表面缺陷情况和内部的各设计点的缺陷情况分别进行分析,保障了集成电路缺陷检测分析结果的可靠性和真实性。
以上内容仅仅是对本申请的构思所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的构思或者超越本说明书所定义的范围,均应属于本申请的保护范围。
Claims (6)
1.一种集成电路缺陷检测方法,其特征在于,包括:
步骤一、集成电路功能测试数据获取:基于相同的测试环境,并根据各传感器的类型在数据库中获取各传感器的集成电路对应的各功能测试和各功能测试的测试数据,记为各传感器的集成电路的各功能测试和各功能测试的测试数据,进而对各传感器的集成电路进行各功能测试,并采集各传感器的集成电路的各功能测试的功能数据;
步骤二、集成电路功能测试数据分析:提取各传感器的集成电路的各功能测试和各功能测试的测试数据,并提取各传感器的集成电路的各功能测试的功能数据,进而分析得出各传感器的集成电路的功能评估系数,从而判断各传感器的集成电路的功能是否出现异常,当某传感器的集成电路的功能出现异常时,将该传感器记为异常传感器,并由此获取各异常传感器;
所述分析得出各传感器的集成电路的功能评估系数,具体分析过程如下:
将各传感器的集成电路的各功能测试的标准测试数据,记为;并将各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据,记为/>;其中/>表示为各传感器中的集成电路对应的编号,/>,/>表示为传感器的总数,/>为大于2的自然整数;其中/>表示为各功能测试对应的编号,/>,/>表示为功能测试的总数,/>为大于2的自然整数;
根据计算公式得出第/>个传感器的集成电路的功能评估系数/>,其中/>表示为数据库中的第/>个传感器的集成电路的第/>个功能测试的实际测试数据的允许浮动值,/>表示为数据库中的第/>个传感器的集成电路的功能评估系数对应的修正因子;
步骤三、表面缺陷数据获取分析:获取各异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积、坑点数量、坑点面积和变色污染面积,进而分析得出各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数,从而判断各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况是否异常;
所述分析得出各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数,具体分析过程如下:
将各异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积、坑点数量、坑点面积和变色污染面积,分别记为、/>、/>和/>,其中/>表示为各异常传感器对应的编号,,/>表示为传感器的总数,/>为大于2的自然整数;代入计算公式得出第/>个异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数/>,其中/>、/>和/>分别表示为数据库中的第/>个异常传感器中的集成电路表面的参考裂纹面积、坑点的参考值和参考变色污染面积,/>、/>和/>分别表示为数据库中的第/>个异常传感器中的集成电路表面的允许浮动的裂纹面积、坑点的允许浮动值和允许浮动的变色污染面积,/>、/>和/>分别表示为数据库中的第/>个异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积对应的权重因子、坑点对应的权重因子和变色污染面积对应的权重因子;
步骤四、内部缺陷数据获取分析:使用检测设备对各异常传感器中的集成电路内部的各零件设计点进行检测,进而获取各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的各角度偏移距离,从而分析得出各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数,进而判断各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的缺陷情况是否出现异常;
所述分析得出各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数,具体分析过程如下:
将各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的各角度偏移距离,记为,其中j表示为各零件设计点对应的编号,/>,其中/>表示为零件设计点总数,/>为大于2的自然整数;/>表示为各角度偏移距离对应的编号,/>,其中/>表示为各角度偏移距离总数,/>为大于2的自然整数;
根据计算公式得出第/>个异常传感器中集成电路内部的第/>个零件缺陷评估系数/>,其中/>表示为数据库中的第/>个异常传感器中集成电路内部的第/>个零件设计点的第/>个角度偏移距离的参考值,/>表示为数据库中的第/>个异常传感器中集成电路内部的第/>个零件设计点的第/>个角度偏移距离的允许浮动值,/>表示为数据库中的第/>个异常传感器中集成电路内部的第/>个零件设计点对应的修正因子;
步骤五、缺陷表获取:在数据库中建立缺陷表,将各异常传感器对应的编号属性作为主键传输至数据库的缺陷表中,并将各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况或内部的各零件设计点缺陷情况作为缺陷属性,根据各异常传感器的主键传输至数据库的缺陷表中。
2.根据权利要求1所述的一种集成电路缺陷检测方法,其特征在于,所述对各传感器的集成电路进行各功能测试,并采集各传感器的集成电路的各功能测试的功能数据,具体测试和采集过程如下:
将各传感器放入测试仓内,根据各传感器的集成电路的某功能测试的标准测试数据对测试进行设置,完成设置后按下通电键,使各传感器的集成电路的进行该功能测试,在各传感器显示结果时,采集各传感器的集成电路的在该功能测试中的实际测试数据,并记为各传感器的集成电路的该功能测试的实际测试数据,且再次按下通电键,结束该功能测试,进而由此采集各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据。
3.根据权利要求2所述的一种集成电路缺陷检测方法,其特征在于,所述判断各传感器的集成电路的功能是否出现异常,具体判断过程如下:
将各传感器的集成电路的功能评估系数与数据库中的各传感器的集成电路的功能评估系数上限值和下限值进行对比,当某传感器的集成电路的功能评估系数小于数据库中的该传感器的集成电路的功能评估系数的上限值且大于下限值时,判断该传感器的集成电路的功能未出现异常;当某传感器的集成电路的功能评估系数大于数据库中的该传感器的集成电路的功能评估系数的上限值或小于下限值时,判断该传感器的集成电路的功能出现异常,并将该传感器记为异常传感器,且由此获取各异常传感器。
4.根据权利要求3所述的一种集成电路缺陷检测方法,其特征在于,所述判断各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况是否异常,具体分析过程如下:
将各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数与数据库中的各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数阈值进行对比,当某传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数大于或等于数据库中的该传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数阈值时,判断该传感器中的集成电路的表面缺陷情况异常,反之判断该传感器中的集成电路的表面缺陷情况不异常,由此判断各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况是否异常。
5.根据权利要求4所述的一种集成电路缺陷检测方法,其特征在于,所述判断各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的缺陷情况是否出现异常,具体判断过程如下:
将各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数与数据库中的各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数阈值进行对比,当某异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数大于或等于数据库中的该传感器中集成电路内部的该零件缺陷评估系数阈值时,判断该传感器中集成电路内部的该零件设计点的缺陷情况出现异常,反之判断该传感器中集成电路内部的该零件设计点的缺陷情况未出现异常,由此判断各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的缺陷情况是否出现异常。
6.一种执行权利要求1-5任一项所述的集成电路缺陷检测方法的集成电路缺陷检测系统,其特征在于,包括:
集成电路功能测试数据获取模块,用于基于相同的测试环境,并根据各传感器的类型在数据库中获取各传感器的集成电路对应的各功能测试和各功能测试的测试数据,记为各传感器的集成电路的各功能测试和各功能测试的测试数据,进而对各传感器的集成电路进行各功能测试,并采集各传感器的集成电路的各功能测试的功能数据;
集成电路功能测试数据分析模块,用于提取各传感器的集成电路的各功能测试和各功能测试的测试数据,并提取各传感器的集成电路的各功能测试的功能数据,进而分析得出各传感器的集成电路的功能评估系数,从而判断各传感器的集成电路的功能是否出现异常,当某传感器的集成电路的功能出现异常时,将该传感器记为异常传感器,并由此获取各异常传感器;
所述分析得出各传感器的集成电路的功能评估系数,具体分析过程如下:
将各传感器的集成电路的各功能测试的标准测试数据,记为;并将各传感器的集成电路的各功能测试的实际测试数据,记为/>;其中/>表示为各传感器中的集成电路对应的编号,/>,/>表示为传感器的总数,/>为大于2的自然整数;其中/>表示为各功能测试对应的编号,/>,/>表示为功能测试的总数,/>为大于2的自然整数;
根据计算公式得出第/>个传感器的集成电路的功能评估系数/>,其中/>表示为数据库中的第/>个传感器的集成电路的第/>个功能测试的实际测试数据的允许浮动值,/>表示为数据库中的第/>个传感器的集成电路的功能评估系数对应的修正因子;
表面缺陷数据获取分析模块,用于获取各异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积、坑点数量、坑点面积和变色污染面积,进而分析得出各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数,从而判断各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况是否异常;
所述分析得出各异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数,具体分析过程如下:
将各异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积、坑点数量、坑点面积和变色污染面积,分别记为、/>、/>和/>,其中/>表示为各异常传感器对应的编号,,/>表示为传感器的总数,/>为大于2的自然整数;代入计算公式得出第/>个异常传感器中的集成电路的表面缺陷评估系数/>,其中/>、/>和/>分别表示为数据库中的第/>个异常传感器中的集成电路表面的参考裂纹面积、坑点的参考值和参考变色污染面积,/>、/>和/>分别表示为数据库中的第/>个异常传感器中的集成电路表面的允许浮动的裂纹面积、坑点的允许浮动值和允许浮动的变色污染面积,/>、/>和/>分别表示为数据库中的第/>个异常传感器中的集成电路表面的裂纹面积对应的权重因子、坑点对应的权重因子和变色污染面积对应的权重因子;
内部缺陷数据获取分析模块,用于使用检测设备对各异常传感器中的集成电路内部的各零件设计点进行检测,进而获取各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的各角度偏移距离,从而分析得出各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数,进而判断各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的缺陷情况是否出现异常;
所述分析得出各异常传感器中集成电路内部的各零件缺陷评估系数,具体分析过程如下:
将各异常传感器中集成电路内部的各零件设计点的各角度偏移距离,记为,其中j表示为各零件设计点对应的编号,/>,其中/>表示为零件设计点总数,/>为大于2的自然整数;/>表示为各角度偏移距离对应的编号,/>,其中/>表示为各角度偏移距离总数,/>为大于2的自然整数;
根据计算公式得出第/>个异常传感器中集成电路内部的第/>个零件缺陷评估系数/>,其中/>表示为数据库中的第/>个异常传感器中集成电路内部的第/>个零件设计点的第/>个角度偏移距离的参考值,/>表示为数据库中的第/>个异常传感器中集成电路内部的第/>个零件设计点的第/>个角度偏移距离的允许浮动值,/>表示为数据库中的第/>个异常传感器中集成电路内部的第/>个零件设计点对应的修正因子;
缺陷表获取模块,用于在数据库中建立缺陷表,将各异常传感器对应的编号属性作为主键传输至数据库的缺陷表中,并将各异常传感器中的集成电路的表面缺陷情况或内部的各零件设计点缺陷情况作为缺陷属性,根据各异常传感器的主键传输至数据库的缺陷表中。
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Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TW200622275A (en) * | 2004-09-06 | 2006-07-01 | Mentor Graphics Corp | Integrated circuit yield and quality analysis methods and systems |
DE102007011817A1 (de) * | 2007-03-12 | 2008-09-18 | Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg | Verfahren und Vorrichtung zum Lokalisieren von Fehlern auf elektronischen Leiterplatten mit kapazitivem Sensor |
FR2924239A1 (fr) * | 2007-11-26 | 2009-05-29 | Damon Parsy | Dispositif de diagnostic de defauts intelligent |
US7558419B1 (en) * | 2003-08-14 | 2009-07-07 | Brion Technologies, Inc. | System and method for detecting integrated circuit pattern defects |
WO2017084186A1 (zh) * | 2015-11-18 | 2017-05-26 | 华南理工大学 | 挠性电路板制造过程自动监测和智能分析系统及方法 |
CN110857924A (zh) * | 2018-08-22 | 2020-03-03 | 皓琪科技股份有限公司 | 协助阵列排版的电路板辨识且记录缺陷位置的系统 |
CN111307819A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-06-19 | 上海华力微电子有限公司 | 晶圆边缘缺陷检测系统及方法 |
CN112611956A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-06 | 深圳群芯微电子有限责任公司 | 一种新能源汽车集成电路芯片测试系统 |
CN218213300U (zh) * | 2022-09-02 | 2023-01-03 | 西安源易通电子科技有限公司 | 一种集成电路检测装置 |
CN115937175A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-04-07 | 成都数之联科技股份有限公司 | 一种电路板表面缺陷检测方法、系统、设备及存储介质 |
CN117635620A (zh) * | 2024-01-26 | 2024-03-01 | 深圳市嘉熠精密自动化科技有限公司 | 一种基于图像处理的电路板缺陷检测方法及系统 |
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7558419B1 (en) * | 2003-08-14 | 2009-07-07 | Brion Technologies, Inc. | System and method for detecting integrated circuit pattern defects |
TW200622275A (en) * | 2004-09-06 | 2006-07-01 | Mentor Graphics Corp | Integrated circuit yield and quality analysis methods and systems |
DE102007011817A1 (de) * | 2007-03-12 | 2008-09-18 | Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg | Verfahren und Vorrichtung zum Lokalisieren von Fehlern auf elektronischen Leiterplatten mit kapazitivem Sensor |
FR2924239A1 (fr) * | 2007-11-26 | 2009-05-29 | Damon Parsy | Dispositif de diagnostic de defauts intelligent |
WO2017084186A1 (zh) * | 2015-11-18 | 2017-05-26 | 华南理工大学 | 挠性电路板制造过程自动监测和智能分析系统及方法 |
CN110857924A (zh) * | 2018-08-22 | 2020-03-03 | 皓琪科技股份有限公司 | 协助阵列排版的电路板辨识且记录缺陷位置的系统 |
CN111307819A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-06-19 | 上海华力微电子有限公司 | 晶圆边缘缺陷检测系统及方法 |
CN112611956A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-06 | 深圳群芯微电子有限责任公司 | 一种新能源汽车集成电路芯片测试系统 |
CN218213300U (zh) * | 2022-09-02 | 2023-01-03 | 西安源易通电子科技有限公司 | 一种集成电路检测装置 |
CN115937175A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-04-07 | 成都数之联科技股份有限公司 | 一种电路板表面缺陷检测方法、系统、设备及存储介质 |
CN117635620A (zh) * | 2024-01-26 | 2024-03-01 | 深圳市嘉熠精密自动化科技有限公司 | 一种基于图像处理的电路板缺陷检测方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
SMT产线质量因素关联分析及参数优化方法研究;郭静;万方学位论文;20230427;全文 * |
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