JP2008130110A - 半導体不良解析支援装置および支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】半導体デバイスのテスト装置におけるフェイルビットマップ作成効率の向上を支援する半導体不良解析支援装置および支援方法を提供する。
【解決手段】半導体不良解析支援装置１は、メモリグループ生成部１１が、半導体デバイスに搭載の複数のメモリを属性の組み合せにより分類したメモリグループを生成し、バラツキ解析部１２が、各メモリのフェイルビットパターン判定データ２００を読み込んで各メモリグループの同一属性組み合せのグループごとにメモリのフェイルビットパターン判定結果のバラツキを解析し、メモリグループ選別部１３が、そのバラツキが総て所定値以内のメモリグループをテスト対象メモリグループとして選別し、テスト対象メモリ決定部１４が、そのメモリグループ内の同一属性組み合せのグループごとにテスト履歴３００にもとづいてテスト対象のメモリを決定し、そのメモリの識別子をテスト装置１００へ伝達する。
【選択図】図１

Description

本発明は、半導体不良解析支援装置および支援方法に関する。

１チップの半導体デバイス上に複数搭載されたメモリの不良解析を、ウェーハ製造段階で行うときは、メモリごとのフェイルビットマップを作成し、このフェイルビットマップを解析することにより不良原因の推定を行うことが行われる。このようなフェイルビットマップ解析による不良解析を行うときは、不良発生傾向を把握するために、メモリごとのフェイルビットマップを蓄積する必要がある。

そのため、従来、ウェーハテストを行うテスト装置によりメモリのテストを行ってフェイルビットマップを作成し、それを端末装置へ送信し、端末装置内のデータ記憶部にメモリごとに区分したフェイルビットマップを格納する、半導体メモリ回路のテスト方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。

フェイルビットマップ解析を行うときは、１チップ上に搭載されている複数のメモリを、例えば、その容量や面積などの属性で区分し、その属性の組み合せに対する不良項目（例えば、ブロック不良、ライン不良など）ごとの不良発生率を統計的手法で求めたフェイルビットパターンデータを作成し、個々のフェイルビットマップをこのフェイルビットパターンデータと比較することにより、不良原因の絞り込みが行われる。統計的手法での処理を行うには、解析対象の母数を一定数必要とするが、その母数分のデータが集まれば、それ以上のデータを積み増すことは特に必要としない。

一般に、１チップ上に複数のメモリを搭載する場合、その中に、容量や面積などの属性の組み合せが同一となるメモリがいくつか含まれることが多い。これを不良解析の観点から見ると、属性の組み合せが同一となるメモリは、属性の組み合せに共通性のないメモリに比べて、１つのチップのテストで、より多くのデータが得られる、ということが言える。そこで、ある程度の枚数のウェーハのテストが済むと、それ以降のテストでは、フェイルビットマップの追加が必要なメモリとその必要のないメモリとの差が出てくることになる。

しかし、上述の従来のテスト方法では、常に総てのメモリのフェイルビットマップを作成している。すなわち、以降の不良解析への寄与度を考慮することなくフェイルビットマップを作成している。そのため、半導体デバイスのテスト時間が増大し、フェイルビットマップ作成の効率が低下する、という問題があった。
特開２００５−７１４４５号公報 （第４−５ページ、図２）

そこで、本発明の目的は、半導体デバイスのテスト装置におけるフェイルビットマップ作成効率の向上を支援する半導体不良解析支援装置および支援方法を提供することにある。

本発明の一態様によれば、それぞれが識別子で区別される複数のメモリを搭載する半導体デバイスをテストしてフェイルビットマップの作成を行うテスト装置を支援する半導体不良解析支援装置であって、メモリ属性の予め定めた組み合せに従って前記複数のメモリを分類したメモリグループを生成するメモリグループ生成手段と、過去のテストにより蓄積された前記複数のメモリのフェイルビットパターン判定データを読み込んで前記メモリグループの同一属性組み合せのグループごとにそのグループに属するメモリのフェイルビットパターン判定結果のバラツキを解析するバラツキ解析手段と、前記バラツキが総て所定値以内であるメモリグループをテスト対象メモリグループとして選別するメモリグループ選別手段と、前記選別されたメモリグループの前記同一属性組み合せのグループごとに過去のテスト履歴にもとづいてテスト対象のメモリを決定し、それぞれのメモリの前記識別子を前記テスト装置へ伝達するテスト対象メモリ決定手段とを備えることを特徴とする半導体不良解析支援装置が提供される。

また、本発明の別の一態様によれば、それぞれが識別子で区別される複数のメモリを搭載する半導体デバイスをテストしてフェイルビットマップの作成を行うテスト装置を支援する半導体不良解析支援方法であって、メモリ属性の予め定めた組み合せに従って前記複数のメモリを分類したメモリグループを生成するメモリグループ生成ステップと、過去のテストにより蓄積された前記複数のメモリのフェイルビットパターン判定データを読み込んで前記メモリグループの同一属性組み合せのグループごとにそのグループに属するメモリのフェイルビットパターン判定結果のバラツキを解析するバラツキ解析ステップと、前記バラツキが総て所定値以内であるメモリグループをテスト対象メモリグループとして選別するメモリグループ選別ステップと、前記選別されたメモリグループの前記同一属性組み合せのグループごとに過去のテスト履歴にもとづいてテスト対象のメモリを決定し、それぞれのメモリの前記識別子を前記テスト装置へ伝達するテスト対象メモリ決定ステップとを備えることを特徴とする半導体不良解析支援方法が提供される。

本発明によれば、蓄積されたフェイルビットパターン判定結果の解析にもとづいてフェイルビットマップの追加を行うメモリを決定し、その情報をテスト装置へ伝達するので、テスト装置はテスト対象のメモリの数を少なくすることができる。これにより、半導体デバイスのテスト時間が増大することを防止でき、フェイルビットマップ作成の効率向上を図ることができる。

以下、本発明の実施例を図面を参照して説明する。

図１は、本発明の実施例に係る半導体不良解析支援装置の構成の例を示すブロック図である。

本実施例の半導体不良解析支援装置１は、半導体デバイスに搭載される複数のメモリをその属性の組み合せに従って分類してメモリグループを生成するメモリグループ生成部１１と、過去のテストにより蓄積されたそれぞれのメモリのフェイルビットパターン判定データ２００を読み込んで、メモリグループ生成部１１により生成されたメモリグループの同一属性組み合せのグループごとにそのグループに属するメモリのフェイルビットパターン判定結果のバラツキを解析するバラツキ解析部１２と、フェイルビットパターン判定結果のバラツキが総て所定値以内であるメモリグループをテスト対象メモリグループとして選別するメモリグループ選別部１３と、メモリグループ選別部１３により選別されたメモリグループ内の同一属性組み合せのグループごとに過去のテスト履歴３００にもとづいてテスト対象のメモリを決定し、それぞれのメモリの識別子をテスト装置１００へ伝達するテスト対象メモリ決定部１４と、を備える。

メモリグループ生成部１１は、半導体デバイスに搭載されているメモリが有する属性の総ての組み合せを作り、各メモリをこの組み合せに従って分類する。

ここで、メモリ属性とは、メモリ容量、チップ上の配置向き、ビットワード構成や形状の違いを示すメモリタイプ、チップ上の面積、などを指す。

例えば、その属性を４つとるとすると、その組み合せは、属性１個だけの組み合せが４、属性２個の組み合せが６、属性３個の組み合せが４、属性４個の組み合せが１、の合計１５通りとなる。

メモリグループ生成部１１は、このようなメモリ属性の組み合せに従ってメモリを分類し、メモリ属性の組み合せの数だけのメモリグループを作成する。ただし、本装置の意図するところがテスト対象のメモリの絞り込みにあるので、メモリ属性の組み合せに対して分類されるメモリが１個ずつしかないメモリグループは、メモリグループ生成部１１の出力からは除外する。

バラツキ解析部１２は、メモリグループ生成部１１から出力されたメモリグループのそれぞれに対して、同一属性組み合せのグループごとにそのグループに属するメモリのフェイルビットパターン判定結果をフェイルビットパターン判定データ２００から読み出し、その不良率のバラツキを解析する。

このバラツキが所定値内に収まっていれば、その属性の組み合せと不良率との間には相関があると考えられるので不良データの積み上げが望まれる。

そこで、メモリグループ選別部１３は、それぞれのメモリグループに対して、バラツキ解析部１２によって解析されたバラツキが、総て所定値以内であるかどうかを判定する。その結果、バラツキ解析部１２によって解析されたバラツキが総て所定値以内であるメモリグループがあれば、そのメモリグループをテスト対象メモリグループとして選別する。

複数のメモリグループが該当するときは、そのメモリグループに優先順位を付ける。優先順位としては、属性の組み合せの数が少ない方を上位とする。また、属性の組み合せの数が同じメモリグループ間では、属性の区分数が少ない方を上位とする。メモリグループ選別部１３は、この優先順位に従って最上位のメモリグループを選択し、メモリグループ選別結果として出力する。

なお、バラツキ解析部１２によって解析されたバラツキが総て所定値以内であるメモリグループがないときは、「選別グループなし」との情報を出力する。

テスト対象メモリ決定部１４は、メモリグループ選別部１３により選別されたメモリグループの中の同一属性組み合せに分類されたメモリのそれぞれについて、テスト履歴３００に記録されているフェイルビットマップ作成回数のデータを取得し、その作成回数の少ない順に優先順位を付ける。そして、その優先順位の最も高い、すなわち、フェイルビットマップ作成回数が最も少ないメモリをテスト対象のメモリと決定する。

テスト対象メモリ決定部１４は、このテスト対象と決定したメモリの識別子をテスト装置１００へ伝達する。

この伝達を受けて、テスト装置１００は、その識別子のメモリのテスト行う。そのとき、テスト結果にフェイルがあればフェイルビットマップが生成される。一方、テスト結果が正常なときは、フェイルビットマップは生成されない。そこで、テスト装置１００は、フェイルビットマップが作成されたかどうかの情報をテスト対象メモリ決定部１４へ送信する。

メモリ決定部１４は、これに対して、フェイルビットマップが作成されなかったとの情報を受けたときは、次の優先順位のメモリを次にテストを行うメモリと決定し、その識別子をテスト装置１００へ伝達する。以降、テスト装置１００によりフェイルビットマップが生成されなかったときは、同様の動作を繰り返す。

また、メモリグループ選別部１３から「選別グループなし」との情報が出力されたときは、全メモリのデータを積み上げる必要があるため、テスト対象メモリ決定部１４は、全メモリの識別子をテスト装置１００へ伝達する。

次に、半導体不良解析支援装置１の動作の具体的な例を説明する。ここでは、図２に示す９個のメモリに対して、半導体不良解析支援装置１が、次にテストすべきメモリを決定し、その識別子をテスト装置１００へ伝達するときの動作を図３〜図８を用いて説明する。

図２は、識別子１〜９で識別される９つのメモリが有する属性のうち、不良解析のパラメータとなる４つの属性を示したものである。ここでは、メモリ属性として、メモリ容量、チップ上の配置向き、メモリタイプ、チップ上の面積、を用いる。なお、メモリタイプのＡ〜Ｇは、メモリのビットワード構成や形状などの違いを示す符号である。

図３は、半導体不良解析支援装置１が次にテストすべきメモリを決定する方法の手順を示すフロー図である。

半導体不良解析支援装置１が動作を開始すると、まず、メモリグループ生成部１１が、メモリ属性の組み合せによるメモリグループの生成を行う（ステップＳ０１）。

このとき、図２に示したようにメモリ属性は４つであるので、その総ての組み合せは、属性１個だけの組み合せが４、属性２個の組み合せが６、属性３個の組み合せが４、属性４個の組み合せが１、の合計１５通りとなるが、その組み合せに対して分類されるメモリが１個ずつしかないメモリグループを除外すると、生成されるメモリグループは、図４〜図５に示す８つとなる。

図４（ａ）〜（ｄ）に示すメモリグループは、メモリ属性１個だけの組み合せのメモリグループである。

図４（ａ）に示すグループ１−１は、メモリ属性の容量の違いでメモリを分類したグループである。図４（ｂ）に示すグループ１−２は、メモリ属性の配置向きの違いでメモリを分類したグループである。図４（ｃ）に示すグループ１−３は、メモリ属性の面積の違いでメモリを分類したグループである。図４（ｄ）に示すグループ１−４は、メモリ属性のタイプの違いでメモリを分類したグループである。

図５（ａ）〜（ｃ）に示すメモリグループは、メモリ属性２個の組み合せに対するメモリグループである。

図５（ａ）に示すグループ２−１は、メモリ属性の容量と面積の組み合せの違いでメモリを分類したグループである。図５（ｂ）に示すグループ２−２は、メモリ属性の容量と配置向きの組み合せの違いでメモリを分類したグループである。図５（ｃ）に示すグループ２−３は、メモリ属性の配置向きと面積の組み合せの違いでメモリを分類したグループである。

図５（ｄ）に示すメモリグループ３−１は、メモリ属性３個の組み合せに対するメモリグループであり、メモリ属性の容量と配置向きと面積の組み合せの違いでメモリを分類したグループである。

図３に戻って、メモリグループが生成されると、バラツキ解析部１２は、フェイルビットパターン判定データ２００を読み込み（ステップＳ０２）、メモリグループ生成部１１で生成されたメモリグループのそれぞれに対して、同一属性組み合せのグループごとにそのグループに属するメモリの不良率のバラツキを解析する（ステップＳ０３）。

図６に、バラツキ解析部１２によるバラツキ解析結果の１例を示す。ここでは、図４（ａ）に示したグループ１−１に対するバラツキ解析の結果を示す。すなわち、メモリ属性の容量で分類された容量１ｋのグループ、容量２５６ｋのグループ、容量５１２ｋのグループでの不良率のバラツキを示す。

図３に戻って、バラツキ解析部１２によるバラツキ解析が終わると、メモリグループ選別部１３は、それぞれのメモリグループに対して、バラツキ解析部１２によって解析されたバラツキが、総て所定値以内であるかどうかを判定する（ステップＳ０４）。

その結果、バラツキ解析部１２によって解析されたバラツキが総て所定値以内であるメモリグループがない（ＮＯ）と判定したときは、バラツキ解析部１２は「選別グループなし」との情報を出力し、これを受けて、テスト対象メモリ決定部１４は、全メモリの識別子をテスト装置１００へ伝達する（ステップＳ０５）。この場合、半導体不良解析支援装置１の動作は、ここで終了する。

一方、バラツキ解析部１２によって解析されたバラツキが総て所定値以内であるメモリグループがある（ＹＥＳ）と判定したときは、メモリグループ選別部１３は、バラツキが総て所定値以内であるメモリグループに対して優先順位を付与し、その優先順位に従って、メモリグループの選別を行う（ステップＳ０６）。

図７に、この優先順位の例を示す。ここでは、図４〜図５に示したメモリグループの総てにおいて、それぞれに分類されたメモリのグループのバラツキが総て所定値以内であったときの例である。この優先順位を付与するとき、メモリグループ１−３とメモリグループ２−１、およびメモリグループ２−２とメモリグループ３−１は、それぞれメモリ分類の組み合せが同じであるので、この場合、メモリ属性の組み合せの数が少ない方のメモリグループ１−３、メモリグループ２−２に統合する。

優先順位は、属性の組み合せの数が少ない方を上位とし、また、属性の組み合せの数が同じメモリグループ間では、属性の区分数が少ない方を上位として付与されるので、この場合、メモリグループ１−１に優先順位１位が付与される。

従って、メモリグループ選別部１３は、このメモリグループ１−１を選別する。

図３に戻って、続いて、テスト対象メモリ決定部１４は、メモリグループ選別部１３により選別されたメモリグループ１−１の中の同一属性組み合せ、すなわち、容量１ｋ、２５６ｋ、５１２ｋに分類されたメモリのそれぞれについて、テスト履歴３００に記録されているフェイルビットマップ作成回数のデータを取得し、その作成回数の少ない順に優先順位を付ける。そして、その優先順位の最も高いメモリをテスト対象のメモリと決定する（ステップＳ０７）。

図８（ａ）に、テスト履歴３００に記録されているフェイルビットマップ作成回数の例を示し、図８（ｂ）に、図８（ａ）に示したフェイルビットマップ作成回数にもとづいて、テスト対象メモリ決定部１４がメモリを選択した結果を示す。

この場合、メモリグループ１−１の容量１ｋのメモリの中では、識別子４、９のメモリのフェイルビットマップ作成回数がともに３であるので、どちらを選択してもよいが、ここでは識別子の番号順に識別子４のメモリを選択する。容量２５６ｋのメモリの中では、識別子３、８のメモリのフェイルビットマップ作成回数がともに３であるので、この場合も、識別子の番号順に識別子３のメモリを選択する。容量５１２ｋのメモリの中では、識別子７のメモリのフェイルビットマップ作成回数が４で最も少ないので、この識別子７のメモリを選択する。

図３に戻って、テスト対象メモリが決定すると、テスト対象メモリ決定部１４は、その識別子、４、３、７をテスト装置１００へ伝達する（ステップＳ０８）。

これに対して、テスト装置１００から、これらのメモリのテストでフェイルビットマップを生成したかどうかを示すフェイルビットマップ生成情報が送付されて来るので、テスト対象メモリ決定部１４は、そのフェイルビットマップ生成情報を入手し（ステップＳ０９）、フェイルビットマップが生成されたかどうかを確認する（ステップＳ１０）。

もし、フェイルビットマップが生成されていなければ（ＮＯ）、ステップＳ０７へ戻って次の優先順位のメモリをテスト対象メモリと決定する。

フェイルビットマップが生成されていれば（ＹＥＳ）、半導体不良解析支援装置１は、その動作を終了する。

このような本実施例によれば、蓄積されたフェイルビットパターン判定結果の解析およびフェイルビットマップ作成回数履歴にもとづいてフェイルビットマップの追加を行うメモリを決定し、その情報をテスト装置へ伝達するので、テスト装置はテストを行うメモリの数を少なくすることができる。すなわち、本実施例の半導体不良解析支援装置の支援により、テスト装置は、不良解析に有効なフェイルビットマップを少ないテスト回数で効率よく生成することができる。

本発明の実施例に係る半導体不良解析支援装置の構成の例を示すブロック図。 メモリの属性の例を示す図。 本発明の実施例に係る半導体不良解析支援方法の手順の例を示すフロー図。 メモリ属性の組み合せで分類したメモリグループの例を示す図。 メモリ属性の組み合せで分類したメモリグループの例を示す図。 本発明の実施例のバラツキ解析部の解析の例を示す図。 本発明の実施例のメモリグループ選別部においてメモリグループに付与する優先順位の例を示す図。 本発明の実施例のテスト対象メモリ決定部の動作を説明するための図。

符号の説明

１ 半導体不良解析支援装置
１１ メモリグループ生成部
１２ バラツキ解析部
１３ メモリグループ選別部
１４ テスト対象メモリ決定部

Claims (5)

1. それぞれが識別子で区別される複数のメモリを搭載する半導体デバイスをテストしてフェイルビットマップの作成を行うテスト装置を支援する半導体不良解析支援装置であって、
   メモリ属性の予め定めた組み合せに従って前記複数のメモリを分類したメモリグループを生成するメモリグループ生成手段と、
   過去のテストにより蓄積された前記複数のメモリのフェイルビットパターン判定データを読み込んで前記メモリグループの同一属性組み合せのグループごとにそのグループに属するメモリのフェイルビットパターン判定結果のバラツキを解析するバラツキ解析手段と、
   前記バラツキが総て所定値以内であるメモリグループをテスト対象メモリグループとして選別するメモリグループ選別手段と、
   前記選別されたメモリグループの前記同一属性組み合せのグループごとに過去のテスト履歴にもとづいてテスト対象のメモリを決定し、それぞれのメモリの前記識別子を前記テスト装置へ伝達するテスト対象メモリ決定手段と
   を備えることを特徴とする半導体不良解析支援装置。
2. 前記メモリグループ選別手段は、前記メモリ属性の組み合せに対して組み合せる属性の数が少ない順に優先順位を付け、前記優先順位に従って前記テスト対象メモリグループを選別する
   ことを特徴とする請求項１に記載の半導体不良解析支援装置。
3. 前記テスト対象メモリ決定手段は、過去のテストでのフェイルビットマップ生成回数の少ない順に優先順位を付け、前記優先順位に従って前記テスト対象メモリを決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の半導体不良解析支援装置。
4. 前記テスト対象メモリ決定手段は、前記テスト装置へ伝達した前記識別子のメモリに対するフェイルビットマップが生成されなかったときは、次の優先順位のメモリを前記テスト対象のメモリと決定し、そのメモリの前記識別子を前記テスト装置へ伝達する
   ことを特徴とする請求項３に記載の半導体不良解析支援装置。
5. それぞれが識別子で区別される複数のメモリを搭載する半導体デバイスをテストしてフェイルビットマップの作成を行うテスト装置を支援する半導体不良解析支援方法であって、
   メモリ属性の予め定めた組み合せに従って前記複数のメモリを分類したメモリグループを生成するメモリグループ生成ステップと、
   過去のテストにより蓄積された前記複数のメモリのフェイルビットパターン判定データを読み込んで前記メモリグループの同一属性組み合せのグループごとにそのグループに属するメモリのフェイルビットパターン判定結果のバラツキを解析するバラツキ解析ステップと、
   前記バラツキが総て所定値以内であるメモリグループをテスト対象メモリグループとして選別するメモリグループ選別ステップと、
   前記選別されたメモリグループの前記同一属性組み合せのグループごとに過去のテスト履歴にもとづいてテスト対象のメモリを決定し、それぞれのメモリの前記識別子を前記テスト装置へ伝達するテスト対象メモリ決定ステップと
   を備えることを特徴とする半導体不良解析支援方法。

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