JP2009188418A - データ解析のための方法および装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ウエハ上に製造された複数のコンポーネントに対する試験データのようなデータ内の統計的外れ値(大きなデータ母集団のサブセット内の外れ値を表す混成外れ値を含む)を識別するための方法と装置を、半導体をテストするための自動テスト設備(ATE)のようなテスタを有するテストシステムおよびこれと協働し得るコンピュータ支援システムにより、外れ値をデータの分布に従って識別および分類することで実現する。
【選択図】図7
Description
本出願は、「Methods and Apparatus for Hybrid Outlier Detection」と題された、米国特許出願第11/535,851号(出願日2006年9月27日)の一部継続出願であり、「Methods and
Apparatus for Data Analysis」と題された、米国特許出願第10/817,750号(出願日2004年4月2日)の一部継続出願であり、「Advanced Automatic Parametric Outlier Detection Technologies for the Production Environment」と題された、米国仮特許出願第60/774,682号(出願日2006年2月17日)の優先権を主張し、各出願の開示を参照により援用する。しかしながら、本開示が参照された出願のいずれかと競合する場合には、本開示が優先されるべきである。
本発明は、さらに以下の手段を提供する。
(項目1)
半導体の試験データ内の外れ値を識別するための半導体試験データ解析システムであって、
該試験データを格納するように構成されたメモリと、
該メモリに接続されたプロセッサと
を備え、該プロセッサは、
該試験データをメモリから検索することと、
該試験データを外れ値の上限閾値および外れ値の下限閾値と比較し、該外れ値の上限閾値および該外れ値の下限閾値は、該試験データの度数分布の中央値から導出される、ことと、
該試験データの該外れ値の上限閾値および該外れ値の下限閾値との比較に従って、該試験データが外れ値を含むかどうかを判断することと
を行うように構成される、半導体試験データ解析システム。
(項目2)
上記外れ値の上限閾値は、第3の四分位点から導出され、
上記外れ値の下限閾値は、第1の四分位点から導出される、項目1に記載の半導体試験データ解析システム。
(項目3)
上記閾値は、上記中央値に対して非対称である、項目1に記載の半導体試験データ解析システム。
(項目4)
上記プロセッサは、上記度数分布の傾きに従って、上記閾値を調整するように構成される、項目1に記載の半導体試験データ解析システム。
(項目5)
上記プロセッサは、上記外れ値の大きさに従って、該外れ値を分類するように構成される、項目1に記載の半導体試験データ解析システム。
(項目6)
上記プロセッサは、上記閾値のうちの少なくとも1つと上記分布のエッジとの間の範囲に従って、カテゴリを上記外れ値に割り当てるように構成される、項目1に記載の半導体試験データ解析システム。
(項目7)
上記プロセッサは、少なくとも2つのパラメータに対応するデータの相関に従って、上記試験データが外れ値を含むかどうかを判断するように構成される、項目1に記載の半導体試験データ解析システム。
(項目8)
半導体試験データ内の外れ値を識別する方法であって、
該試験データに従って、外れ値の上限閾値および外れ値の下限閾値を確立することであって、該外れ値の上限閾値および該外れ値の下限閾値は、該試験データの度数分布の中央値から導出されることと、
該試験データを該外れ値の上限閾値およびLCLと比較することと
該試験データのUCLおよびLCLとの比較に従って、該試験データ内の外れ値を識別することと
を含む、外れ値を識別する方法。
(項目9)
上記外れ値の上限閾値を確立することは、第3の四分位点を識別することを含み、
上記外れ値の上限閾値を確立することは、第1の四分位点を識別することを含む、項目8に記載の外れ値を識別する方法。
(項目10)
上記閾値は、上記中央値に対して非対称である、項目8に記載の外れ値を識別する方法。
(項目11)
上記外れ値の上限閾値および上記外れ値の下限閾値を確立することは、上記度数分布の傾きに従って該閾値を調整することを含む、項目8に記載の外れ値を識別する方法。
(項目12)
上記外れ値の大きさに従って、該外れ値を分類することをさらに含む、項目8に記載の外れ値を識別する方法。
(項目13)
上記閾値のうちの少なくとも1つと上記分布のエッジとの間の範囲に従って、カテゴリを上記外れ値に割り当てることをさらに含む、項目8に記載の外れ値を識別する方法。
(項目14)
少なくとも2つのパラメータに対応するデータの相関に従って、上記試験データが外れ値を含むかどうかを判断することをさらに含む、項目8に記載の外れ値を識別する方法。
(項目15)
コンピュータにプロセスを実行させるための命令を格納する媒体であって、該プロセスは、
一連の半導体試験データをメモリから検索することと、
外れ値の上限閾値および外れ値の下限閾値を確立することであって、該外れ値の上限閾値および該外れ値の下限閾値は、該試験データの度数分布の中央値から導出される、ことと、
該試験データを該外れ値の上限閾値および該外れ値の下限閾値と比較することと、
該試験データの該外れ値の上限閾値および該外れ値の下限閾値との比較に従って、該試験データが外れ値を含むかどうかを判断することと
を含む、媒体。
(項目16)
上記外れ値の上限閾値を確立することは、第3の四分位点を識別することを含み、
上記外れ値の上限閾値を確立することは、第1の四分位点を識別することを含む、項目15に記載の媒体。
(項目17)
上記閾値は、上記中央値に対して非対称である、項目15に記載の媒体。
(項目18)
上記外れ値の上限閾値および上記外れ値の下限閾値を確立することは、上記度数分布の傾きに従って該閾値を調整することを含む、項目15に記載の媒体。
(項目19)
上記プロセスは、上記外れ値の大きさに従って、該外れ値を分類することをさらに含む、項目15に記載の媒体。
(項目20)
上記プロセスは、上記閾値のうちの少なくとも1つと上記分布のエッジとの間の範囲に従って、カテゴリを上記外れ値に割り当てることをさらに含む、項目15に記載の媒体。
(項目21)
上記プロセスは、少なくとも2つのパラメータに対応するデータの相関に従って、上記試験データが外れ値を含むかどうかを判断することをさらに含む、項目15に記載の媒体。
LCL=Q1−N*LQW
ここで、UCLは外れ値の上限閾値1010、LCLは外れ値の下限閾値1012、Q1は第1の四分位数、Q2は第3の四分位数、Nは定数、UQWおよびLQWは傾きに対する逆相関に従って割り当てられる重みである。
FAIL−少なくとも1つの試験でパーツが不合格であった場合;
CRITICAL−少なくとも1つの試験がLARGEの外れ値を有すると識別されるか、または他の合格パーツに対する2つの異なる試験で少なくとも2つのMEDIUMの外れ値を有すると判断された場合;
MARGINAL−少なくとも1つの試験がMEDIUMの外れ値を有すると識別されるか、または他の合格パーツに対する4つの異なる試験で少なくとも4つのSMALLの外れ値を有すると識別された場合;
SMALL−少なくとも1つの試験が他の合格パーツに対してSMALLの外れ値を有すると識別された場合;
PASS−他の合格パーツに対してSMALL、MEDIUM、またはLARGEの外れ値以外の場合。
Claims (21)
- ウエハ上に製造された複数のコンポーネントに対する試験データを解析する試験データ解析システムであって、
該試験データを格納するように構成されたメモリと、
該メモリへのアクセスを有する混成外れ値システムであって、複数の選択されたコンポーネントの各々に対する複数の試験データの各々に対し、
中央のコンポーネントとしてのコンポーネントを選択することと、
該中央のコンポーネントの近くの局所的な領域における複数の局所的なコンポーネントを識別することと、
該複数の局所的なコンポーネントに対する試験データの導出値を決定することと、
該中央のコンポーネントに対する試験データを該複数の局所的なコンポーネントに対する導出値と比較することと、
該複数の局所的なコンポーネントに対する導出値との該中央のコンポーネントに対する試験データの比較にしたがって、該中央のコンポーネントに対する試験データが混成外れ値を表しているか否かを決定することと
を実行するように構成されている、試験データ解析システム。 - 前記混成外れ値システムは、各コンポーネントに対する試験データを正規化するように構成されている、請求項1に記載の試験データ解析システム。
- 前記混成外れ値システムは、前記中央のコンポーネントに対する正規化された試験データを前記複数の試験コンポーネントに対する導出値と比較することにより、該中央のコンポーネントに対する試験データを該複数の試験コンポーネントに対する導出値と比較するように構成されている、請求項2に記載の試験データ解析システム。
- 前記試験データは、マルチサイトの試験を用いて生成された試験データを含み、前記混成外れ値システムは、各コンポーネントに対する試験データを正規化することにより、該マルチサイトの試験によって引き起こされる不整合を補償するように構成されている、請求項2に記載の試験データ解析システム。
- 前記中央のコンポーネントに対する試験データが前記混成外れ値を表しているか否かを識別する前に、該試験データから大域的な外れ値を除去するように構成されている外れ値識別システムをさらに含む、請求項1に記載の試験データ解析システム。
- 前記導出値は、前記複数の局所的なコンポーネントに対する平均値を含む、請求項1に記載の試験データ解析システム。
- 前記混成外れ値システムは、パターンにしたがって前記複数の局所的なコンポーネントにおけるコンポーネントを識別するように構成されており、該混成外れ値システムは、選択された基準を満たす最小数のコンポーネントが前記パターン内に含まれるまで、該パターンのサイズを自動的に増大させるように構成されている、請求項1に記載の試験データ解析システム。
- ウエハ上に製造された複数のコンポーネントに対する試験データを解析するための、コンピュータに実装される方法であって、
中央のコンポーネントとしてのコンポーネントを選択することと、
該中央のコンポーネントの近くの局所的な領域における複数の局所的なコンポーネントを識別することと、
該複数の局所的なコンポーネントに対する試験データの導出値を決定することと、
該中央のコンポーネントに対する試験データを該複数の局所的なコンポーネントに対する導出値と比較することと、
該複数の局所的なコンポーネントに対する導出値との該中央のコンポーネントに対する試験データの比較にしたがって、該中央のコンポーネントに対する試験データが混成外れ値を表しているか否かを決定することと
を含む、試験データを解析するためのコンピュータに実装される方法。 - 前記ウエハ上の各コンポーネントに対する試験データを正規化することをさらに含む、請求項8に記載の試験データを解析するためのコンピュータに実装される方法。
- 前記中央のコンポーネントに対する試験データを前記複数の試験コンポーネントに対する導出値と比較することは、該中央のコンポーネントに対する正規化された試験データを該複数の試験コンポーネントに対する導出値と比較することを含む、請求項9に記載の試験データを解析するためのコンピュータに実装される方法。
- 前記試験データは、マルチサイトの試験を用いて生成された試験データを含み、
各コンポーネントに対する試験データを正規化することは、該試験データを正規化することにより、該マルチサイトの試験によって引き起こされる不整合を補償することを含む、請求項9に記載の試験データを解析するためのコンピュータに実装される方法。 - 前記導出値は、前記複数の局所的なコンポーネントに対する平均値を含む、請求項8に記載の試験データを解析するためのコンピュータに実装される方法。
- 前記中央のコンポーネントに対する試験データが前記混成外れ値を表しているか否かを識別する前に、該試験データから大域的な外れ値を除去することをさらに含む、請求項8に記載の試験データを解析するためのコンピュータに実装される方法。
- 前記複数の局所的なコンポーネントにおけるコンポーネントを識別することは、パターンにしたがって該複数の局所的なコンポーネントにおけるコンポーネントを識別することを含み、選択された基準を満たす最小数のコンポーネントが該パターン内に含まれるまで、該パターンのサイズを自動的に増大させることをさらに含む、請求項8に記載の試験データを解析するためのコンピュータに実装される方法。
- コンピュータにウエハ上のコンポーネントに対する試験データを解析させるように構成されているコンピュータプログラムであって、該プログラムは、該コンピュータに、
中央のコンポーネントとしてのコンポーネントを選択することと、
該中央のコンポーネントの近くの局所的な領域における複数の局所的なコンポーネントを識別することと、
該複数の局所的なコンポーネントに対する試験データの導出値を決定することと、
該中央のコンポーネントに対する試験データを該複数の局所的なコンポーネントに対する導出値と比較することと、
該複数の局所的なコンポーネントに対する導出値との該中央のコンポーネントに対する試験データの比較にしたがって、該中央のコンポーネントに対する試験データが混成外れ値を表しているか否かを決定することと
を実行させる、コンピュータプログラム。 - 前記プログラムは、前記コンピュータに、
前記ウエハ上の各コンポーネントに対する試験データを正規化すること
を実行させる、請求項15に記載のコンピュータプログラム。 - 前記プログラムは、前記コンピュータに、
前記中央のコンポーネントに対する正規化された試験データを前記複数の試験コンポーネントに対する導出値と比較することにより、該中央のコンポーネントに対する試験データを該複数の試験コンポーネントに対する導出値と比較すること
を実行させる、請求項16に記載のコンピュータプログラム。 - 前記試験データは、マルチサイトの試験を用いて生成された試験データを含み、前記混成外れ値システムは、各コンポーネントに対する試験データを正規化することにより、該マルチサイトの試験によって引き起こされる不整合を補償するように構成されている、請求項16に記載のコンピュータプログラム。
- 前記導出値は、前記複数の局所的なコンポーネントに対する平均値を含む、請求項15に記載のコンピュータプログラム。
- 前記プログラムは、前記コンピュータに、
前記中央のコンポーネントに対する試験データが前記混成外れ値を表しているか否かを識別する前に、該試験データから大域的な外れ値を除去すること
を実行させる、請求項15に記載のコンピュータプログラム。 - 前記複数の局所的なコンポーネントにおけるコンポーネントは、パターンにしたがって選択され、前記プログラムは、前記コンピュータに、
選択された基準を満たす最小数のコンポーネントが前記パターン内に含まれるまで、該パターンのサイズを自動的に増大させること
を実行させる、請求項15に記載のコンピュータプログラム。
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