JP5025524B2 - 試験装置および試験システムならびに試験方法 - Google Patents

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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,IDDQ)、隣接するi+1番目の要素を(VECT_NUMi+1,IDDQi+1)と書くとき、第3配列データARY3のi番目の要素は、(VECT_NUM,ΔIDDQ)と表記される。ここで、
ΔIDDQ=IDDQi+1−IDDQ
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,IDDQ)、隣接するi+1番目の要素を(VECT_NUMi+1,IDDQi+1)と書くとき、第7配列データARY7のi番目の要素は、(VECT_NUM,ΔIDDQ)と表記される。ここで、
ΔIDDQ=|IDDQi+1−IDDQ
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. 同一のプロセスで製造された被試験デバイスの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. 前記良品サンプルと同一のプロセスで製造された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、
    同一のプロセスで製造された被試験デバイス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、前記良品サンプルと同一のプロセスで製造された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、
    同一のプロセスで製造された被試験デバイスの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、
    を含み、
    前記良否判定の対象となる被試験デバイスは、前記複数の良品サンプルと同一のプロセスで製造される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、同一のプロセスで製造された前記被試験デバイスの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を測定し、
    前記良否判定の対象となる被試験デバイスは、前記複数の良品サンプルと同一のプロセスで製造されたものであり、
    前記試験装置は、
    前記複数の良品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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