JP2009204550A - 試験装置および試験システムならびに試験方法 - Google Patents

Abstract

【課題】正確なＩＤＤＱ試験を提供する。
【解決手段】ＤＵＴの複数の良品サンプルを選別する（Ｓ１００）。複数の良品サンプルについて、複数のテストベクタを切り換えながら、テストベクタごとの静的電源電流（ＩＤＤＱ）を測定する（Ｓ１０２）。テストベクタごとの統計的なＩＤＤＱを算出し、テストベクタの識別子と統計的なＩＤＤＱを要素とする第１配列データを生成する（Ｓ１０４）。ＩＤＤＱをキーとして第１配列データをソートし、第２配列データを生成する（Ｓ１０６）。第２配列データにおいて隣接するＩＤＤＱの差分電流を算出し、テストベクタの識別子および差分電流を要素とする第３配列データを生成する（Ｓ１１０）。差分電流をキーとして第３配列データをソートし、第４配列データを生成する（Ｓ１１２）。
【選択図】図２

Description

本発明は、半導体装置（集積回路）の試験装置に関し、特にＩＤＤＱ（Quiescent Vdd Supply Current：静的電源電流）の測定技術に関する。

ＬＳＩ（Large Scale Integration）の良否を判定する手法として、ＩＤＤＱ試験が知られている。ＩＤＤＱ試験は、被試験デバイス（Device Under Test、以下、ＤＵＴと略す）のすべての回路ノードの電位、電流を固定して静的な状態とし、この状態での静的電源電流（以下、ＩＤＤＱと略す）を測定する。

正常に製造されたＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）回路では、トランジスタのオン、オフが固定された静止状態では、ドレイン電流が実質的に０となり、無視できる程度の小さなリーク電流が流れる。逆にこれ以上のリーク電流が流れる場合、回路内の製造不良、欠陥の存在が示唆される。こうした電源電流を増加させる製造不良は、回路の機能に影響を及ぼし、あるいは寿命や信頼性に影響を及ぼす。

近年の半導体製造プロセスの進歩に伴い、リーク電流はますます減少する傾向にあるところ、こうした最新のプロセスを用いて製造されたＬＳＩであっても、リーク電流の増加は、回路に製造不良が存在することを示す。

ＩＤＤＱは、回路内のノードの電位状態に応じて異なる値となる。つまり、回路をどの状態で静止させたかによってＩＤＤＱの値は異なって測定されるため、単一の状態でＩＤＤＱを測定したのでは故障や欠陥の検出が困難となる。

そこで回路内のノードの状態を、ＤＵＴにいくつかのパターンデータを与えて切り換え、各状態におけるＩＤＤＱを測定する手法が提案されている。各状態の切り換えは、ＤＵＴに与えられる複数のデータの組み合わせによって定まるため、それぞれの状態はテストベクタとも呼ばれる。

複数のＤＵＴについて各テストベクタにおけるＩＤＤＱを測定し、それを統計的に処理することにより、テストベクタごとのＩＤＤＱの統計値が得られる。この統計値は、期待値ともいえる。このようにして得られたＩＤＤＱの値をキーとしてテストベクタをソートすることにより、その製品のＩＤＤＱプロファイルが生成される。量産試験においては、試験対象のＤＵＴのＩＤＤＱプロファイルと、期待値となるＩＤＤＱプロファイル（期待値プロファイルともいう）との乖離にもとづいて良否が判定される。

特開２００８−００２９００号公報 特開平８−３０４５１４号公報

上述のＩＤＤＱプロファイルの比較による良否判定では、プロセスばらつきによってプロファイルが期待値プロファイルと全く異なるものとなった場合に、本来良品と判定すべき製品を不良と判定し、反対に不良と判定すべき製品を良品と判定してしまうという問題が発生しうる。

本発明はかかる状況においてなされたものであり、その包括的な目的は、正確なＩＤＤＱ試験手法の提供にある。

本発明のある態様の試験方法は、被試験デバイスの複数のサンプルについて、複数のテストベクタを切り換えながら、テストベクタごとの静的電源電流を測定するステップと、テストベクタごとの統計的な静的電源電流を算出し、テストベクタの識別子と統計的な静的電源電流を要素とする第１配列データを生成するステップと、静的電源電流をキーとして第１配列データをソートし、第２配列データを生成するステップと、第２配列データにおいて隣接する静的電源電流の差分電流を算出し、テストベクタの識別子および差分電流を要素とする第３配列データを生成するステップと、差分電流をキーとして第３配列データをソートし、第４配列データを生成するステップと、を備える。

この態様によると、差分電流を用いた配列データを生成することにより、テストベクタの識別子と静的電源電流の配列データのみを利用する場合に比べて、正確な試験を行うことができる。

良否判定の対象となる被試験デバイスを、複数のテストベクタを切り換えながら、テストベクタごとの静的電源電流を測定し、テストベクタの識別子と静的電源電流を要素とする第５配列データを生成するステップと、第５配列データを、そのテストベクタの識別子の順番が第２配列データのテストベクタの識別子の順番と合致するようにソートし、第６配列データを生成するステップと、第６配列データにおいて隣接する静的電源電流の差分電流を算出し、テストベクタの識別子および差分電流を要素とする第７配列データを生成するステップと、第７配列データを、そのテストベクタの識別子の順番が第４配列データのテストベクタの識別子の順番と合致するようにソートし、第８配列データを生成するステップと、第８配列データにもとづき、良否判定の対象となる被試験デバイスの良否を判定するステップと、をさらに備えてもよい。

第８配列データを基準に被試験デバイスの良否判定を行うことにより、正確性を高めることができる。

判定するステップにおいて良品と判定された被試験デバイスのテストベクタごとの静的電源電流の値を用いて、第１配列データから第４配列データの少なくともひとつを修正してもよい。
この場合、製造プロセスばらつきなどに追従した試験が可能となる。

判定するステップは、第８配列データを複数に分割し、分割された配列データごとに異なる条件で良否判定してもよい。

判定するステップは、２分割された第８配列データのうち、差分電流の値が小さな配列データについては、各差分電流を所定の固定しきい値と比較することにより良否判定を行ってもよい。

判定するステップは、２分割された第８配列データのうち、差分電流の値が大きな配列データについては、各差分電流をテストベクタごとに定められたしきい値と比較することにより良否判定を行ってもよい。

テストベクタごとに定められたしきい値は、第４配列データにもとづいて設定されてもよい。

本発明のさらに別の態様も、試験方法に関する。この方法は、良否判定の対象となる被試験デバイスを、複数のテストベクタを切り換えながら、テストベクタごとの静的電源電流を測定し、テストベクタの識別子と静的電源電流を要素とする第５配列データを生成するステップと、第５配列データを、テストベクタの識別子をキーとして所定の第１規則と合致するようにソートし、第６配列データを生成するステップと、第６配列データにおいて隣接する静的電源電流の差分電流を算出し、テストベクタの識別子および差分電流を要素とする第７配列データを生成するステップと、第７配列データを、テストベクタの識別子をキーとして所定の第２規則と合致するようにソートし、第８配列データを生成するステップと、第８配列データにもとづき、良否判定の対象となる被試験デバイスの良否を判定するステップと、を備える。

この態様によると、差分電流を用いた配列データを生成することにより、テストベクタの識別子と静的電源電流の配列データのみを利用する場合に比べて、正確な良否判定が可能となる。

ある態様の試験方法は、第１規則を生成するステップをさらに備えてもよい。当該ステップは、被試験デバイスの複数のサンプルについて、複数のテストベクタを切り換えながら、テストベクタごとの静的電源電流を測定するステップと、テストベクタごとの統計的な静的電源電流を算出し、テストベクタの識別子と統計的な静的電源電流を要素とする第１配列データを生成するステップと、静的電源電流をキーとして第１配列データをソートし、第２配列データを生成するステップと、第２配列データのテストベクタの識別子の順番を第１規則に設定するステップと、を含んでもよい。

ある態様の第２規則を生成するステップをさらに備えてもよい。当該ステップは、第２配列データにおいて隣接する静的電源電流の差分電流を算出し、テストベクタの識別子および差分電流を要素とする第３配列データを生成するステップと、差分電流をキーとして第３配列データをソートし、第４配列データを生成するステップと、第４配列データのテストベクタの識別子の順番を第２規則に設定するステップと、を含んでもよい。

なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや本発明の構成要素や表現を、方法、装置などの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明にかかる試験技術によれば、正確なＩＤＤＱ試験が提供できる。

以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図面を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、実施の形態は、発明を限定するものではなく例示であって、実施の形態に記述されるすべての特徴やその組み合わせは、必ずしも発明の本質的なものであるとは限らない。

以下で説明する実施の形態は、被試験デバイス（以下、ＤＵＴという）の静的電源電流（以下、ＩＤＤＱという）を測定し、測定結果にもとづいてＤＵＴの良否を判定する。この試験装置により実行されるＩＤＤＱにもとづく判定処理は、大きく２つに分けられる。

第１は、ＤＵＴの複数のサンプルについてＩＤＤＱを測定し、ＩＤＤＱの期待値、言い換えれば良否判定の条件を生成する処理である。
第２は、良否判定の対象となるＤＵＴのＩＤＤＱを測定し、第１の処理によって生成された条件と照らして、良否を判定する処理である。

図１は、実施の形態に係る試験装置１００の構成を示すブロック図である。試験装置１００は、テストベクタ設定部１０、電流測定部２０、制御部３０、データ処理部４０を備える。

図中、様々な処理を行う機能ブロックとして記載される各要素、たとえば制御部３０、データ処理部４０は、ハードウェア的には、ＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで構成することができ、ソフトウェア的には、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。

試験装置１００は、ＤＵＴ１０２内の素子間のノードの状態を、いくつかのパターンデータを与えて切り換える。そして、各状態（テストベクタという）におけるＩＤＤＱを測定する。各状態の切り換えは、ＤＵＴに与える複数のデータの組み合わせによって定まる。テストベクタ設定部１０は、複数のテストベクタを切り換え、各テストベクタに応じた試験信号Ｓｔを所定のタイミングごと、たとえばクロックごとにＤＵＴ１０２に供給する。試験信号Ｓｔは、ＤＵＴ１０２のひとつ、あるいは複数の制御端子Ｐ１に対して与えられる。

電流測定部２０は、ＤＵＴ１０２の電源端子Ｐ２に対して所定の電源電圧Ｖｄｄを供給するとともに、各テストベクタにおけるＩＤＤＱを測定する。電流測定部２０は電源回路２２および電流計２４を含む。電源回路２２はたとえばリニアレギュレータやスイッチングレギュレータである。電流計２４は、電源回路２２からＤＵＴ１０２の電源端子Ｐ２に流れ込むＩＤＤＱを測定する。電流計２４により測定されたＩＤＤＱの値は、デジタル値に変換され、電流データＤｉｄｄｑとしてデータ処理部４０に出力される。

制御部３０は、試験装置１００全体を統括的に制御する。テストベクタは、試験装置１００内において数字、文字列、もしくはコードなどの識別子で管理され、制御部３０は、テストベクタの切り換えをテストベクタ設定部１０に対して指示する際に、設定すべきテストベクタの識別子をテストベクタ設定部１０に出力する。以下テストベクタの識別子を、テストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭという。また、以下の説明では理解の容易化のために、テストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭは１０進数で表現する。テストベクタ設定部１０は、テストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭに応じた試験データＳｔをＤＵＴ１０２に出力する。このテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭは、データ処理部４０へも出力される。

データ処理部４０は、第１ブロック４２、第２ブロック４４、配列データ修正部４６を備える。

データ処理部４０を構成する要素のうち、第１ブロック４２は、上述の第１の処理を実行する。つまり、ＤＵＴ１０２の複数のサンプルについてＩＤＤＱを測定し、ＩＤＤＱの期待値を生成する。

また、データ処理部４０を構成する要素のうち、第２ブロック４４は、上述の第２の処理を実行する。つまり量産段階において、良否判定の対象となるＤＵＴ１０２のＩＤＤＱを測定し、第１の処理によって生成された期待値と照らして良否を判定する。

はじめに、第１ブロック４２について説明する。第１ブロック４２は、第１配列データ生成部５０、第２配列データ生成部５２、第３配列データ生成部５４、第４配列データ生成部５６、を備える。

図２は、図１の第１ブロック４２による処理のフローチャートである。まず、第１ブロック４２による処理に先立ち、複数のＤＵＴ１０２を所定の評価用テスト条件にて検査し、複数の良品サンプルを選定する（図２のＳ１００）。良品サンプルの選定は、たとえばＤＵＴ１０２の機能試験の良否判定結果によってもよい。

試験装置１００のテストベクタ設定部１０および電流測定部２０は、複数の良品サンプルについて、テストベクタを切り換えながら、テストベクタごとのＩＤＤＱを測定する（図２のＳ１０２）。測定結果である電流データＤｉｄｄｑは、データ処理部４０内のメモリやハードディスクなどの記憶装置（不図示）に蓄積される。

第１配列データ生成部５０は、電流データＤｉｄｄｑを参照し、ＤＵＴ１０２の複数の良品サンプルについて測定されたテスタベクタごとのＩＤＤＱを統計処理する。統計処理は最も簡易には単純平均であるが、処理内容はこれに限定されず、重み付け平均やその他の統計手法によってもよい。以下、統計的なＩＤＤＱを、「平均ＩＤＤＱ」と称する。第１配列データ生成部５０は、各テストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭと、それに対応する平均ＩＤＤＱを要素とする第１配列データＡＲＹ１を生成する（図２のＳ１０４）。

第２配列データ生成部５２は、第１配列データＡＲＹ１を、平均ＩＤＤＱをキーとしてソートする（図２のＳ１０６）。ソート後の配列を第２配列データＡＲＹ２という。第１規則生成部５３は、第２配列データＡＲＹ２のテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭの順番を第１規則Ｒ１として保存する（図２のＳ１０８）。この第１規則Ｒ１をソートインデックスＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸともいう。

第３配列データ生成部５４は、第２配列データＡＲＹ２を参照し、第２配列データＡＲＹ２において隣接するＩＤＤＱの差分電流ΔＩＤＤＱを算出し、テストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭおよび差分電流ΔＩＤＤＱを要素とする第３配列データＡＲＹ３を生成する（図２のＳ１１０）。第３配列データＡＲＹ３に格納されるテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭは、ソートインデックスＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸと一致する。

たとえば、第２配列データＡＲＹ２のｉ番目（ｉは整数）の要素を（ＶＥＣＴ＿ＮＵＭ_ｉ，ＩＤＤＱ_ｉ）、隣接するｉ＋１番目の要素を（ＶＥＣＴ＿ＮＵＭ_ｉ＋１，ＩＤＤＱ_ｉ＋１）と書くとき、第３配列データＡＲＹ３のｉ番目の要素は、（ＶＥＣＴ＿ＮＵＭ_ｉ，ΔＩＤＤＱ_ｉ）と表記される。ここで、
ΔＩＤＤＱ_ｉ＝ＩＤＤＱ_ｉ＋１−ＩＤＤＱ_ｉ
である。

別の観点から見ると、第３配列データＡＲＹ３は、第２配列データＡＲＹ２の微分により得られる。

第４配列データ生成部５６は、差分電流ΔＩＤＤＱをキーとして第３配列データＡＲＹ３をソートし、第４配列データＡＲＹ４を生成する（図２のＳ１１２）。第２規則生成部５７は、第４配列データＡＲＹ４のテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭの順番を、第２規則として保存する（図２のＳ１１４）。第２規則を、差分ソートインデックスＤＩＦ＿ＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸとも称す。

以上が第１ブロック４２の構成である。次に第１ブロック４２の動作を説明する。図３（ａ）〜（ｄ）は、図２のフローチャートに従って生成される第１配列データＡＲＹ１〜第４配列データＡＲＹ４を示す。各配列の横軸はテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭを、縦軸はＩＤＤＱもしくは差分電流ΔＩＤＤＱを示す。

図３（ａ）は、第１配列データＡＲＹ１を示しており、テストベクタ番号と、それに対応する複数のサンプルに対して得られた平均ＩＤＤＱの関係を示す。電流値およびテストベクタ番号の値、並び方は、理解を容易化するための例示にすぎない。

図３（ａ）の第１配列データＡＲＹ１をソートすることにより、図３（ｂ）の第２配列データＡＲＹ２が得られる。第２配列データＡＲＹ２の横軸は、第１規則Ｒ１として保存されたソードインデックスＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸを示す。つまりソートインデックスＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸは、（７２８，…，９５６，…，７３２，…，６４２，…，６６６，…，９５４，…，５４９，…，１５９，…，２３９，…，２３８，…）を要素とする１次元の配列と考えられる。

図３（ｂ）の第２配列データＡＲＹ２を微分すると、図３（ｃ）の第３配列データＡＲＹ３を得る。第３配列データＡＲＹ３の横軸は、第２配列データＡＲＹ２の横軸と一致する。ただし、第３配列データＡＲＹ３は、第２配列データＡＲＹ２の隣接要素の差分から生成されるため、要素の個数は１個少ない。

図３（ｃ）の第３配列データＡＲＹ３をソートすると、図３（ｄ）の第４配列データＡＲＹ４を得る。第４配列データＡＲＹ４の横軸は、第２規則として保存された差分ソートインデックスＤＩＦ＿ＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸを示す。つまり差分ソートインデックスＤＩＦ＿ＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸは、（２６７，…，２９，…，８４１，…，８９５，…，２９６，…，４８９，…，６２８，…，２８３，…，６７，…，１３１，…）を要素とする１次元の配列と考えられる。

以上が第１ブロック４２の動作である。第１ブロック４２によって量産試験段階において良否判定を行う際に必要な各種データが生成される。

量産試験段階においては、ソートインデックスＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸ、差分ソートインデックスＤＩＦ＿ＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸを利用して、良否判定の対象となるＤＵＴ１０２ごとに、図３（ａ）〜（ｄ）それぞれに対応する配列が生成される。

以下、第２ブロック４４の構成について説明する。第２ブロック４４は、第５配列データ生成部６０、第６配列データ生成部６２、第７配列データ生成部６４、第８配列データ生成部６６、判定部７０を備える。図４は、図１の第２ブロック４４による良否判定処理のフローチャートである。

試験装置１００のテストベクタ設定部１０および電流測定部２０は、良否判定の対象となるＤＵＴ１０２について、テストベクタを切り換えながら、テストベクタごとのＩＤＤＱを測定する。測定結果である電流データＤｉｄｄｑは、データ処理部４０内のメモリやハードディスクなどの記憶装置（不図示）に記録される。

第５配列データ生成部６０は、テストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭとそれに対応するＩＤＤＱを要素とする第５配列データＡＲＹ５を生成する（図４のＳ２００）。

第６配列データ生成部６２は、第５配列データＡＲＹ５を、そのテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭの順番が所定の第１規則Ｒ１と一致するようにソートし、第６配列データＡＲＹ６を生成する（図４のＳ２０２）。

第１規則Ｒ１は、複数のサンプルについて得られたソートインデックスＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸが好適に利用可能である。この場合、第６配列データ生成部６２は、第５配列データＡＲＹ５のテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭの順番が、第２配列データＡＲＹ２のテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭの順番と合致するようにソートする。

第７配列データ生成部６４は、第６配列データＡＲＹ６を参照し、第６配列データＡＲＹ６において隣接するＩＤＤＱの差分電流ΔＩＤＤＱを算出し、テストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭおよび差分電流ΔＩＤＤＱを要素とする第７配列データＡＲＹ７を生成する（図４のＳ２０４）。第７配列データＡＲＹ７に格納されるテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭは、ソートインデックスＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸと一致する。

たとえば、第６配列データＡＲＹ６のｉ番目（ｉは整数）の要素を（ＶＥＣＴ＿ＮＵＭ_ｉ，ＩＤＤＱ_ｉ）、隣接するｉ＋１番目の要素を（ＶＥＣＴ＿ＮＵＭ_ｉ＋１，ＩＤＤＱ_ｉ＋１）と書くとき、第７配列データＡＲＹ７のｉ番目の要素は、（ＶＥＣＴ＿ＮＵＭ_ｉ，ΔＩＤＤＱ_ｉ）と表記される。ここで、
ΔＩＤＤＱ_ｉ＝｜ＩＤＤＱ_ｉ＋１−ＩＤＤＱ_ｉ｜
である。｜｜は絶対値を表す。

別の観点から見ると、第７配列データＡＲＹ７は、第６配列データＡＲＹ６の微分により得られる。

第８配列データ生成部６６は、第７配列データＡＲＹ７を、そのテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭの順番が所定の第２規則と一致するようにソートし、第８配列データＡＲＹ８を生成する（Ｓ２０６）。

第２規則は、複数のサンプルについて得られた差分ソートインデックスＤＩＦ＿ＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸが好適に利用可能である。この場合、第８配列データ生成部６６は、第７配列データＡＲＹ７のテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭの順番が、第４配列データＡＲＹ４のテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭの順番と合致するようにソートする。

判定部７０は、第８配列データＡＲＹ８にもとづき、良否判定の対象となるＤＵＴ１０２の良否を判定する。

以上が第２ブロック４４の構成である。次に第２ブロック４４の動作を説明する。図５（ａ）〜（ｄ）は、図４のフローチャートに従って生成される第５配列データＡＲＹ５〜第８配列データＡＲＹ８を示す。各配列の横軸はテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭを、縦軸はＩＤＤＱもしくは差分電流ΔＩＤＤＱを示す。

図５（ａ）は、ある良否判定の対象となるＤＵＴ１０２を測定して得られた第５配列データＡＲＹ５を示す。電流値およびテストベクタ番号の値、並び方は、理解を容易化するための例示である。

図５（ａ）の第５配列データＡＲＹ５を、第１規則Ｒ１にしたがってソートすることにより、図５（ｂ）の第６配列データＡＲＹ６が得られる。第６配列データＡＲＹ６の横軸は、第１規則Ｒ１として保存されたソードインデックスＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸと一致する。つまり、第６配列データＡＲＹ６の横軸は、第２配列データＡＲＹ２の横軸であるソートインデックスＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸ（７２８，…，９５６，…，７３２，…，６４２，…，６６６，…，９５４，…，５４９，…，１５９，…，２３９，…，２３８，…）と一致している。

図５（ｂ）の第６配列データＡＲＹ６を微分すると、図５（ｃ）の第７配列データＡＲＹ７を得る。第７配列データＡＲＹ７の横軸は、第６配列データＡＲＹ６の横軸と一致する。ただし、第７配列データＡＲＹ７は、第６配列データＡＲＹ６の隣接要素の差分から生成されるため、要素の個数は１個少ない。

図５（ｃ）の第７配列データＡＲＹ７を第２規則Ｒ２に従ってソートすると、図５（ｄ）の第８配列データＡＲＹ８を得る。第８配列データＡＲＹ８の横軸は、第２規則Ｒ２として保存された差分ソートインデックスＤＩＦ＿ＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸ（２６７，…，２９，…，８４１，…，８９５，…，２９６，…，４８９，…，６２８，…，２８３，…，６７，…，１３１，…）と一致する。

試験装置１００は、ＤＵＴ１０２の良否を、図５（ｄ）に示される第８配列データＡＲＹ８にもとづいて判定する。以上が第２ブロック４４の動作である。

続いて、第８配列データＡＲＹ８にもとづく良否判定の手法について説明する。
簡易な良否判定手法は、図５（ｄ）の第８配列データＡＲＹ８をしきい値と比較することによりなされる。たとえば、第４配列データＡＲＹ４の差分電流ΔＩＤＤＱに所定のマージンを加算することにより、しきい値を設定してもよい。

より好ましい判定手法としては、第８配列データＡＲＹ８を複数に分割し、分割された配列データごとに異なる条件で良否判定する。

たとえば第８配列データＡＲＹ８を、差分電流ΔＩＤＤＱが相対的に小さな領域と大きな領域に分割する。ここでは前者を配列データＡＲＹ８ａ、後者を配列データＡＲＹ８ｂと称す。

図６は、第８配列データＡＲＹ８にもとづく良否判定の手法を示す図である。第８配列データＡＲＹ８は、あるしきい値ＴＨを境界として、配列データＡＲＹ８ａとＡＲＹ８ｂに分割される。

境界しきい値ＴＨは、差分電流ΔＩＤＤＱに対して設定されてもよい。この場合、差分電流ΔＩＤＤＱが所定の境界しきい値レベルＴＨより低い領域が配列データＡＲＹ８ａ、大きい領域が配列データＡＲＹ８ｂとなる。

また、別の態様では、第８配列データＡＲＹ８のうち、差分電流ΔＩＤＤＱが小さい最初のＮ個の要素を配列データＡＲＹ８ａとし、残りを配列データＡＲＹ８ｂとしてもよい。

各領域に対する判定方法を説明する。差分電流ΔＩＤＤＱの値が小さな配列データＡＲＹ８ａについては、テストベクタごとの差分電流ΔＩＤＤＱが、一点鎖線で示される所定の固定しきい値レベルＬＶ１と比較される。比較の結果、破線で示すように差分電流ΔＩＤＤＱが固定しきい値レベルＬＶ１より高ければ、そのＤＵＴ１０２は不良と判定される。

しきい値レベルＬＶ１は、ユーザの入力にもとづいてもよい。あるいは、第４配列データＡＲＹ４の値から、計算によって算出してもよい。

差分電流ΔＩＤＤＱの値が大きな配列データＡＲＹ８ｂについては、各差分電流ΔＩＤＤＱは、対応するテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭごとに定められたしきい値ＬＶ２と比較される。このしきい値ＬＶ２も、図６において一点鎖線で示される。このしきい値ＬＶ２は、第４配列データＡＲＹ４にもとづいて設定されてもよい。たとえば、第４配列データＡＲＹ４の対応するテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭの差分電流ΔＩＤＤＱに、所定のマージンを加算することにより、しきい値ＬＶ２を設定してもよい。

なお図６は、配列データＡＲＹ８ａとＡＲＹ８ｂの境界において、しきい値レベルＬＶ２と境界しきい値レベルＴＨが一致する場合を示すが、異なるレベルに設定されてもよい。

領域分割して、領域ごとに判定条件を設定することにより、良品と不良品の誤判定を防止することができる。

判定部７０はさらに以下の処理を行ってもよい。
図５（ｂ）に示すように、第６配列データＡＲＹ６は典型的にはＳ字カーブのプロファイルを有する。このＳ字のプロファイルは、プロセスばらつきによって変化する。図７（ａ）〜（ｄ）は、プロセスばらつきによる配列データの変動およびその補正方法を示す図である。

図７（ａ）は、プロセスばらつきによる第６配列データＡＲＹ６の変動を示す。たとえば初期状態において（Ｉ）で示される第６配列データＡＲＹ６のプロファイルは、プロセス変動によって（ＩＩ）で示されるプロファイルへと変化する。Ｓ字プロファイルの変動は、たとえばＳ字の傾きの変化として現れる。

第６配列データＡＲＹ６の傾きの変化は、第８配列データＡＲＹ８の絶対量の変化として現れる。なぜなら第８配列データＡＲＹ８は、第６配列データＡＲＹ６の微分結果にもとづくからである。図７（ｂ）は、プロセス変動による第８配列データＡＲＹ８の変化を示す。

第８配列データＡＲＹ８の全体的な、あるいは均一な隆起もしくは低下は、プロセス変動によるリーク電流の変動を意味するにすぎない。ところが、このように全体がシフトした第８配列データＡＲＹ８に対して、上述の判定処理をそのまま行うと、良品と判定すべきＤＵＴを不良と誤判定するおそれがある。

こうしたプロセスばらつきにともなう誤判定を抑制するために、配列データＡＲＹ５〜ＡＲＹ８の少なくともひとつを補正することが有効である。以下、いくつかの補正手法を例示する。

（第１の補正手法）
判定部７０は、第８配列データＡＲＹ８を補正する。第８配列データＡＲＹ８の補正は、図７（ｃ）に示されており、斜線で示される領域の面積が一定値となるように、第８配列データＡＲＹ８に係数を掛けて正規化することにより行われる。斜線の領域は、ソートインデックスＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸ全体の９０％のように、個数で設定してもよい。

あるいは、所定のテストベクタ番号ＶＥＣＴ＿ＮＵＭに対応する差分電流ΔＩＤＤＱの値が一定となるように、第８配列データＡＲＹ８に係数を掛けてもよい。

（第２の補正手法）
第６配列データ生成部６２は、第６配列データＡＲＹ６を補正する。第６配列データＡＲＹ６の補正は図７（ｄ）に示されており、Ｓ字プロファイルの傾きが一定となるようになされる。たとえば第６配列データＡＲＹ６を回帰直線で近似し、その傾きａ１、ａ２が基準値と一致するように補正してもよい。あるいは第６配列データＡＲＹ６を回帰分析により多項式展開し、１次の項の係数を基準値に置き換えてもよい。このような補正を行うことにより、プロセスばらつきによる誤判定を防止できる。

かくして判定部７０により判定対象のＤＵＴ１０２の良否が判定される。

さらに、プロセス変動に追従するために、以下の技術を用いてもよい。図１に戻る。データ処理部４０は、第１ブロック４２、第２ブロック４４に加えてさらに配列データ修正部４６を備える。配列データ修正部４６には、検査対象のＤＵＴ１０２の第５配列データＡＲＹ５と、そのＤＵＴ１０２の良否判定結果が入力される。

配列データ修正部４６は、そのＤＵＴ１０２が良品と判定された場合、第５配列データＡＲＹ５を用いて、つまりテストベクタごとのＩＤＤＱの値を用いて、第１配列データＡＲＹ１から第４配列データＡＲＹ４の少なくともひとつを修正する。

たとえばある実施の形態において、配列データ修正部４６は、第１配列データＡＲＹ１を修正する。つまり、統計処理により得られる平均ＩＤＤＱの値に、良品と判定されたＤＵＴのＩＤＤＱを反映させる。第１配列データＡＲＹ１の修正は、先入れ先出し的に、常に良品判定された最新のＮ個のサンプルのデータを統計処理して行ってもよい。あるいは、過去の累積的な第１配列データＡＲＹ１に、最新の第５配列データの値を重み付けして反映させてもよい。

第２配列データ生成部５２、第３配列データ生成部５４、第４配列データ生成部５６は、第１配列データＡＲＹ１の修正を、第２配列データＡＲＹ２〜第４配列データＡＲＹ４に反映させる。その結果、第１規則Ｒ１であるソートインデックスＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸならびに第２規則Ｒ２である差分ソートインデックスＤＩＦ＿ＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸが更新される。

変形例において、良品と反映されたＤＵＴの第７配列データＡＲＹ７を用いて、第３配列データＡＲＹ３を修正してもよい。

同じ品種を複数のロットにわたり、あるいは長期間製造する場合、短期的あるいは長期的なプロセス変動によって、正常と判定すべきＩＤＤＱの値が変動する。つまりプロセス変動によって第５配列データＡＲＹ５〜第８配列データＡＲＹ８のプロファイルが変動する。このプロセス変動にともなうプロファイルの変動は、良否の誤判定の原因となる。
これに対して、配列データ修正部４６によって第１配列データＡＲＹ１〜第４配列データＡＲＹ４の少なくともひとつを更新することにより、別の観点からいえば、ソートインデックスＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸおよび差分ソートインデックスＤＩＦ＿ＳＯＲＴ＿ＩＮＤＥＸの少なくともひとつを更新することにより、プロセス変動に追従したＩＤＤＱ試験を行うことができる。

半導体デバイスの製造現場では、複数の試験装置１００が使用され、同時に同品種のテストを実行する場合がある。このような場合に、複数の試験装置１００をネットワーク化し、第１配列データＡＲＹ１〜第４配列データＡＲＹ４の取得もしくは修正を協調的に行ってもよい。

図８は、ネットワーク化された複数の試験装置１００を備える試験システム２００の構成を示すブロック図である。試験システム２００は、Ｎ個（Ｎは２以上の整数）の試験装置１００＿１〜１００＿Ｎおよびワークステーション２０２を備える。試験装置１００＿１〜１００＿Ｎおよびワークステーション２０２は、ネットワークを介して接続される。各試験装置１００はそれぞれ独立に、あるいは同期しながらＤＵＴのＩＤＤＱを測定する。ワークステーション２０２は、各試験装置１００によって測定されたＩＤＤＱの値を蓄積、集計し、第１配列データＡＲＹ１〜第８配列データＡＲＹ８を生成する。つまり図１のデータ処理部４０の機能は、各試験装置１００の外部に実装されるものといえる。

変形例に係る試験システム２００は、ワークステーション２０２は設けずに、複数の試験装置１００＿１〜１００＿Ｎが情報を交換し合い、それぞれにおいて第１配列データＡＲＹ１〜第８配列データＡＲＹ８を管理する。この場合、複数の試験装置１００のいずれか１台をマスターとして動作させ、その他をスレーブとして動作させてもよい。あるいはマスターとスレーブの区別を設けずに、すべての試験装置１００を対等に動作させてもよい。

これらの試験システム２００によれば、効率的な試験が実現できる。

本実施の形態に係る試験装置１００の構成および動作を説明した。上記実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以下、こうした変形例について説明する。

実施の形態では、試験装置１００のデータ処理部４０が、第１ブロック４２と第２ブロック４４を備える場合を説明したが、本発明はこれに限定されない。たとえば試験装置１００は、第１ブロック４２のみを備えて、後の量産試験において使用される第１規則Ｒ１、第２規則Ｒ２あるいは第４配列データＡＲＹ４等を生成してもよい。反対に試験装置１００は第２ブロック４４のみを備え、外部から入力される第１規則Ｒ１、第２規則Ｒ２、あるいは第４配列データＡＲＹ４等にもとづいてＤＵＴを試験してもよい。たとえば第１規則Ｒ１や第２規則Ｒ２、さらには第４配列データＡＲＹ４がシミュレーションにより予測できる場合、シミュレーション結果を用いてもよい。

実施の形態にもとづき本発明を説明したが、実施の形態は、本発明の原理、応用を示しているにすぎず、実施の形態には、請求の範囲に規定された本発明の思想を離脱しない範囲において、多くの変形例や配置の変更が可能である。

実施の形態に係る試験装置の構成を示すブロック図である。 図１の第１ブロックによる処理のフローチャートである。 図３（ａ）〜（ｄ）は、図２のフローチャートに従って生成される第１配列データ〜第４配列を示す図である。 図１の第２ブロックによる良否判定処理のフローチャートである。 図５（ａ）〜（ｄ）は、図４のフローチャートに従って生成される第５配列データ〜第８配列データを示す図である。 第８配列データにもとづく良否判定の手法を示す図である。 図７（ａ）〜（ｄ）は、プロセスばらつきによる配列データの変動およびその補正方法を示す図である。 ネットワーク化された複数の試験装置を備える試験システムの構成を示すブロック図である。

符号の説明

１００…試験装置、１０２…ＤＵＴ、１０…テストベクタ設定部、２０…電流測定部、３０…制御部、４０…データ処理部、４２…第１ブロック、４４…第２ブロック、４６…配列データ修正部、５０…第１配列データ生成部、５２…第２配列データ生成部、５３…第１規則生成部、５４…第３配列データ生成部、５６…第４配列データ生成部、５７…第２規則生成部、６０…第５配列データ生成部、６２…第６配列データ生成部、６４…第７配列データ生成部、６６…第８配列データ生成部、７０…判定部、ＡＲＹ１…第１配列データ、ＡＲＹ２…第２配列データ、ＡＲＹ３…第３配列データ、ＡＲＹ４…第４配列データ、ＡＲＹ５…第５配列データ、ＡＲＹ６…第６配列データ、ＡＲＹ７…第７配列データ、ＡＲＹ８…第８配列データ。

Claims (26)

1. 被試験デバイスの複数のサンプルについて、複数のテストベクタを切り換えながら、テストベクタごとの静的電源電流を測定するステップと、
   テストベクタごとの統計的な静的電源電流を算出し、テストベクタの識別子と統計的な静的電源電流を要素とする第１配列データを生成するステップと、
   前記静的電源電流をキーとして前記第１配列データをソートし、第２配列データを生成するステップと、
   前記第２配列データにおいて隣接する静的電源電流の差分電流を算出し、前記テストベクタの識別子および前記差分電流を要素とする第３配列データを生成するステップと、
   前記差分電流をキーとして前記第３配列データをソートし、第４配列データを生成するステップと、
   を備えることを特徴とする試験方法。
2. 良否判定の対象となる被試験デバイスを、前記複数のテストベクタを切り換えながら、テストベクタごとの静的電源電流を測定し、テストベクタの識別子と静的電源電流を要素とする第５配列データを生成するステップと、
   前記第５配列データを、そのテストベクタの識別子の順番が前記第２配列データのテストベクタの識別子の順番と合致するようにソートし、第６配列データを生成するステップと、
   前記第６配列データにおいて隣接する静的電源電流の差分電流を算出し、前記テストベクタの識別子および前記差分電流を要素とする第７配列データを生成するステップと、
   前記第７配列データを、そのテストベクタの識別子の順番が前記第４配列データのテストベクタの識別子の順番と合致するようにソートし、第８配列データを生成するステップと、
   前記第８配列データにもとづき、良否判定の対象となる前記被試験デバイスの良否を判定するステップと、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の試験方法。
3. 前記判定するステップにおいて良品と判定された前記被試験デバイスの前記テストベクタごとの前記静的電源電流の値を用いて、前記第１配列データから第４配列データの少なくともひとつを修正することを特徴とする請求項２に記載の試験方法。
4. 前記判定するステップは、前記第８配列データを所定の規則にしたがい補正し、補正後の配列データにもとづき良否を判定することを特徴とする請求項２に記載の試験方法。
5. 前記第６配列データを所定の規則にしたがい補正するステップをさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の試験方法。
6. 前記判定するステップは、前記第８配列データを複数に分割し、分割された配列データごとに異なる条件で良否判定することを特徴とする請求項２に記載の試験方法。
7. 前記判定するステップは、２分割された前記第８配列データのうち、差分電流の値が小さな配列データについては、各差分電流を所定の固定しきい値と比較することにより良否判定を行うことを特徴とする請求項６に記載の試験方法。
8. 前記判定するステップは、２分割された前記第８配列データのうち、差分電流の値が大きな配列データについては、各差分電流をテストベクタごとに定められたしきい値と比較することにより良否判定を行うことを特徴とする請求項６に記載の試験方法。
9. 前記テストベクタごとに定められたしきい値は、前記第４配列データにもとづいて設定されることを特徴とする請求項８に記載の試験方法。
10. 被試験デバイスの静的電源電流を測定する試験装置であって、
    複数のテストベクタを切り換え、各テストベクタに応じた試験信号を前記被試験デバイスに供給するテストベクタ設定部と、
    テストベクタごとの前記被試験デバイスの静的電源電流を測定する電流測定部と、
    被試験デバイスの複数のサンプルについて測定されたテスタベクタごとの静的電源電流を統計処理し、テストベクタの識別子と統計的な静的電源電流を要素とする第１配列データを生成する第１配列データ生成部と、
    前記静的電源電流をキーとして前記第１配列データをソートし、第２配列データを生成する第２配列データ生成部と、
    前記第２配列データにおいて隣接する静的電源電流の差分電流を算出し、前記テストベクタの識別子および前記差分電流を要素とする第３配列データを生成する第３配列データ生成部と、
    前記差分電流をキーとして前記第３配列データをソートし、第４配列データを生成する第４配列データ生成部と、
    を備えることを特徴とする試験装置。
11. 前記テストベクタ設定部は、前記複数のテストベクタに応じた試験信号を、良否判定の対象となる被試験デバイスに供給し、
    前記電流測定部は、テストベクタごとの前記良否判定の対象となる被試験デバイスの静的電源電流を測定し、
    前記試験装置は、
    前記複数のテストベクタの識別子と前記静的電源電流を要素とする第５配列データを生成する第５配列データ生成部と、
    前記第５配列データを、そのテストベクタの識別子の順番が前記第２配列データのテストベクタの識別子の順番と合致するようにソートし、第６配列データを生成する第６配列データ生成部と、
    前記第６配列データにおいて隣接する静的電源電流の差分電流を算出し、前記テストベクタの識別子および前記差分電流を要素とする第７配列データを生成する第７配列データ生成部と、
    前記第７配列データを、そのテストベクタの識別子の順番が前記第４配列データのテストベクタの識別子の順番と合致するようにソートし、第８配列データを生成する第８配列データ生成部と、
    前記第８配列データにもとづき、良否判定の対象となる前記被試験デバイスの良否を判定する判定部と、
    をさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載の試験装置。
12. 良品と判定された前記被試験デバイスの前記テストベクタごとの前記静的電源電流の値を用いて、前記第１配列データから第４配列データの少なくともひとつを修正する配列データ修正部をさらに備えることを特徴とする請求項１１に記載の試験装置。
13. 前記判定部は、前記第８配列データを所定の規則にしたがい補正し、補正後の配列データにもとづき良否を判定することを特徴とする請求項１１に記載の試験装置。
14. 前記第６配列データ生成部は、前記第６配列データを所定の規則にしたがい補正し、前記第７配列データ生成部は、補正後の第６配列データから前記第７配列データを生成することを特徴とする請求項１１に記載の試験装置。
15. 請求項１１から１４のいずれかに記載の前記試験装置を複数備え、複数の試験装置はネットワーク化されていることを特徴とする試験システム。
16. 良否判定の対象となる被試験デバイスを、複数のテストベクタを切り換えながら、テストベクタごとの静的電源電流を測定し、テストベクタの識別子と静的電源電流を要素とする第５配列データを生成するステップと、
    前記第５配列データを、テストベクタの識別子をキーとして所定の第１規則と合致するようにソートし、第６配列データを生成するステップと、
    前記第６配列データにおいて隣接する静的電源電流の差分電流を算出し、前記テストベクタの識別子および前記差分電流を要素とする第７配列データを生成するステップと、
    前記第７配列データを、テストベクタの識別子をキーとして所定の第２規則と合致するようにソートし、第８配列データを生成するステップと、
    前記第８配列データにもとづき、良否判定の対象となる前記被試験デバイスの良否を判定するステップと、
    を備えることを特徴とする試験方法。
17. 前記判定するステップは、前記第８配列データを所定の規則にしたがい補正し、補正後の配列データにもとづき良否を判定することを特徴とする請求項１６に記載の試験方法。
18. 前記第６配列データを所定の規則にしたがい補正するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１６に記載の試験方法。
19. 前記第１規則を生成するステップをさらに備え、当該ステップは、
    被試験デバイスの複数のサンプルについて、複数のテストベクタを切り換えながら、テストベクタごとの静的電源電流を測定するステップと、
    テストベクタごとの統計的な静的電源電流を算出し、テストベクタの識別子と統計的な静的電源電流を要素とする第１配列データを生成するステップと、
    前記静的電源電流をキーとして前記第１配列データをソートし、第２配列データを生成するステップと、
    前記第２配列データの前記テストベクタの識別子の順番を前記第１規則に設定するステップと、
    を含むことを特徴とする請求項１６に記載の試験方法。
20. 前記第２規則を生成するステップをさらに備え、当該ステップは、
    前記第２配列データにおいて隣接する静的電源電流の差分電流を算出し、前記テストベクタの識別子および前記差分電流を要素とする第３配列データを生成するステップと、
    前記差分電流をキーとして前記第３配列データをソートし、第４配列データを生成するステップと、
    前記第４配列データの前記テストベクタの識別子の順番を前記第２規則に設定するステップと、
    を含むことを特徴とする請求項１９に記載の試験方法。
21. 良否判定の対象となる被試験デバイスの静的電源電流を測定し、良否を判定する試験装置であって、
    複数のテストベクタを切り換え、各テストベクタに応じた試験信号を前記被試験デバイスに供給するテストベクタ設定部と、
    テストベクタごとの静的電源電流を測定する電流測定部と、
    テストベクタの識別子と測定された静的電源電流を要素とする第５配列データを生成する第５配列データ生成部と、
    前記第５配列データを、テストベクタの識別子をキーとして所定の第１規則と合致するようにソートし、第６配列データを生成する第６配列データ生成部と、
    前記第６配列データにおいて隣接する静的電源電流の差分電流を算出し、前記テストベクタの識別子および前記差分電流を要素とする第７配列データを生成する第７配列データ生成部と、
    前記第７配列データを、テストベクタの識別子をキーとして所定の第２規則と合致するようにソートし、第８配列データを生成する第８配列データ生成部と、
    前記第８配列データにもとづき、前記被試験デバイスの良否を判定する判定部と、
    を備えることを特徴とする試験装置。
22. 前記判定部は、前記第８配列データを所定の規則にしたがい補正し、補正後の配列データにもとづき良否を判定することを特徴とする請求項２１に記載の試験装置。
23. 前記第６配列データ生成部は、前記第６配列データを所定の規則にしたがい補正し、前記第７配列データ生成部は、補正後の第６配列データから前記第７配列データを生成することを特徴とする請求項２１に記載の試験装置。
24. 前記電流測定部は、前記良否判定の対象となる被試験デバイスの試験に先立ち、前記被試験デバイスの複数のサンプルについて、複数のテストベクタを切り換えながら、テストベクタごとの静的電源電流を測定し、
    前記試験装置は、
    前記複数のサンプルの静的電源電流を統計処理し、テストベクタの識別子と統計的な静的電源電流を要素とする第１配列データを生成する第１配列データ生成部と、
    前記静的電源電流をキーとして前記第１配列データをソートし、第２配列データを生成する第２配列データ生成部と、
    前記第２配列データの前記テストベクタの識別子の順番を前記第１規則に設定する第１規則生成部と、
    をさらに備えることを特徴とする請求項２１に記載の試験装置。
25. 前記第２配列データにおいて隣接する静的電源電流の差分電流を算出し、前記テストベクタの識別子および前記差分電流を要素とする第３配列データを生成する第３配列データ生成部と、
    前記差分電流をキーとして前記第３配列データをソートし、第４配列データを生成する第４配列データ生成部と、
    前記第４配列データの前記テストベクタの識別子の順番を前記第２規則に設定する第２規則生成部と、
    をさらに備えることを特徴とする請求項２４に記載の試験装置。
26. 請求項２１から２５のいずれかに記載の前記試験装置を複数備え、複数の試験装置はネットワーク化されていることを特徴とする試験システム。

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