KR102532513B1 - 해석 장치, 해석 방법 및 해석 프로그램 - Google Patents

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Abstract

피측정 디바이스를 측정한 복수의 측정값을 취득하는 취득부와, 복수의 측정값을 이용하여, 피측정 디바이스를 측정한 위치에 의존한 위치 의존 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습하는 기계 학습부와, 복수의 측정값으로부터, 기계 학습부에 의해 학습된 모델을 이용하여 산출되는 위치 의존 성분을 분리하는 해석부를 구비하는 해석 장치를 제공한다. 또한, 해석 방법을 제공한다. 또한, 해석 프로그램을 제공한다.

Description

해석 장치, 해석 방법 및 해석 프로그램
본 발명은, 해석 장치, 해석 방법 및 해석 프로그램에 관한 것이다.
종래, 피측정 디바이스를 측정함에 있어서, 지그를 피측정 디바이스에 접촉시켜 측정을 행하는 시험 장치가 알려져 있다.
그러나, 피측정 디바이스를 측정하는 측정계(測定系)의 상태는 항상 일정하지 않고, 다양한 요인에 기인하여 변동된다. 따라서, 측정계로부터 얻어진 정보를 해석하여, 측정계를 관리하는 것이 요망되고 있다.
상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 제1의 태양에 있어서는, 해석 장치를 제공한다. 해석 장치는, 피측정 디바이스를 측정한 복수의 측정값을 취득하는 취득부를 구비할 수 있다. 해석 장치는, 복수의 측정값을 이용하여, 피측정 디바이스를 측정한 위치에 의존한 위치 의존 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습하는 기계 학습부를 구비할 수 있다. 해석 장치는, 복수의 측정값으로부터, 기계 학습부에 의해 학습된 모델을 이용하여 산출되는 위치 의존 성분을 분리하는 해석부를 구비할 수 있다.
취득부는, 피측정 디바이스에 있어서의 상이한 위치에서 측정된 복수의 측정값을 취득하고, 해석부는, 복수의 측정값으로부터, 피측정 디바이스에 있어서의 측정한 위치에 의존한 위치 의존 성분을 분리할 수 있다.
위치 의존 성분은, 피측정 디바이스의 중심으로부터 동심원 형상으로 변화하는 성분을 포함할 수 있다.
위치 의존 성분은, 피측정 디바이스를 좌표 평면 상에 배치한 경우에, 좌표 평면에 있어서의 하나의 좌표 축 방향에 의존한 성분 및 좌표 평면에 있어서의 다른 하나의 좌표 축 방향에 의존한 성분 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
피측정 디바이스는, 복수의 디바이스 영역이 형성된 웨이퍼이며, 취득부는, 디바이스 영역마다 측정된 복수의 측정값 및 디바이스 영역을 복수 포함하는 영역 블록마다 측정된 복수의 측정값 중 적어도 어느 하나를 취득할 수 있다.
취득부는, 지그에 있어서의 상이한 위치에서 복수의 피측정 디바이스를 측정한 복수의 측정값을 취득하고, 해석부는, 복수의 측정값으로부터, 지그에 있어서의 측정한 위치에 의존한 위치 의존 성분을 분리할 수 있다.
취득부는, 시험 장치가 지그를 개재하여 피측정 디바이스를 측정한 복수의 측정값을 취득하고, 해석부에 의해 위치 의존 성분이 분리된 복수의 측정값에 기초하여, 지그의 상태의 관리 및 시험 장치의 이상 검출 중 적어도 어느 하나를 행하는 관리부를 추가로 구비할 수 있다.
본 발명의 제2의 태양에 있어서는, 해석 장치가 해석하는 해석 방법을 제공한다. 해석 방법은, 해석 장치가, 피측정 디바이스를 측정한 복수의 측정값을 취득하는 것을 구비할 수 있다. 해석 방법은, 해석 장치가, 복수의 측정값을 이용하여, 피측정 디바이스를 측정한 위치에 의존한 위치 의존 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습하는 것을 구비할 수 있다. 해석 방법은, 해석 장치가, 복수의 측정값으로부터, 학습된 모델을 이용하여 산출되는 위치 의존 성분을 분리하는 것을 구비할 수 있다.
본 발명의 제3의 태양에 있어서는, 해석 프로그램을 제공한다. 해석 프로그램은, 컴퓨터에 의해 실행될 수 있다. 해석 프로그램은, 컴퓨터를, 피측정 디바이스를 측정한 복수의 측정값을 취득하는 취득부로서 기능시킬 수 있다. 해석 프로그램은, 컴퓨터를, 복수의 측정값을 이용하여, 피측정 디바이스를 측정한 위치에 의존한 위치 의존 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습하는 기계 학습부로서 기능시킬 수 있다. 해석 프로그램은, 컴퓨터를, 복수의 측정값으로부터, 기계 학습부에 의해 학습된 모델을 이용하여 산출되는 위치 의존 성분을 분리하는 해석부로서 기능시킬 수 있다.
한편, 상기의 발명의 개요는, 본 발명의 필요한 특징 전부를 열거한 것은 아니다. 또한, 이들 특징군의 서브콤비네이션도 또한, 발명이 될 수 있다.
도 1은 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)를 측정계(10)와 함께 나타낸다.
도 2는 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)가 측정값의 불균일에 기초하여 시험 장치(100)의 이상을 검출하는 플로우를 나타낸다.
도 3은 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)가 해석 대상으로 하는 측정값에 포함되는 성분의 일례를 나타낸다.
도 4는 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)가 해석 대상으로 하는 측정값에 포함되는 성분의 다른 일례를 나타낸다.
도 5는 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)가 변동 데이터에 기초하여 지그(110)의 상태를 관리하는 플로우를 나타낸다.
도 6은 접촉 횟수에 따른 지그(110)의 접촉 저항의 변화 경향을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 복수의 태양이 전체적 또는 부분적으로 구현화될 수 있는 컴퓨터(2200)의 예를 나타낸다.
이하, 발명의 실시의 형태를 통하여 본 발명을 설명하나, 이하의 실시 형태는 청구의 범위에 따른 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 실시 형태 중에서 설명되어 있는 특징의 조합의 전부가 발명의 해결 수단에 필수라고는 할 수 없다.
도 1은, 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)를 측정계(10)와 함께 나타낸다. 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)는, 측정계(10)에 있어서 측정 대상을 측정한 복수의 측정값을 취득하여 해석하고, 해석한 정보를 이용하여 측정을 행한 시험 장치나 지그의 건강도나 안정도를 관리한다. 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)는, 예를 들어, 반도체나 Micro Electro Mechanical Systems(MEMS) 등의 전자 디바이스가 복수 형성된 웨이퍼를 테스트한 측정값, 웨이퍼를 다이싱하여 개별화(개편화(個片化))한 베어칩을 테스트한 측정값 및 칩을 봉지한 패키지를 테스트한 측정값 등, 측정계(10)에 있어서 얻어진 다양한 측정값을 해석 대상으로 할 수 있다. 즉, 해석 장치(130)는, 이른바 전공정 및 후공정 중 어느 하나에 있어서 측정된 측정값을 해석 대상으로 할 수 있다. 본 도면에 있어서는, 해석 장치(130)가, 프로버에 장착된 웨이퍼를, 테스터를 이용하여 웨이퍼 테스트한 측정값을 해석 대상으로 하는 경우를 일례로서 나타내고, 이하에 이 경우에 대하여 설명한다.
측정계(10)는, 시험 장치(100) 및 지그(110)를 가진다. 시험 장치(100)는, 지그(110)를 개재하여 피측정 디바이스(120)를 측정한다.
시험 장치(100)는, 테스터 본체(102) 및 테스트 헤드(104)를 가진다. 시험 장치(100)는, 예를 들어, 시스템 LSI 테스터, 아날로그 테스터, 로직 테스터 및 메모리 테스터 등의 디바이스 시험 장치일 수 있다. 한편, 시험 장치(100)는, 테스트 기능을 갖지 않고 피측정 디바이스(120)를 간단히 측정하는 측정 장치도 포함한다. 시험 장치(100)는, 지그(110)를 개재하여 피측정 디바이스(120)에 다양한 테스트 신호를 부여하고, 피측정 디바이스(120)로부터 응답 신호를 취득한다.
테스터 본체(102)는, 시험 장치(100)의 본체부이며, 각종 측정의 제어를 행한다. 테스터 본체(102)는, 각종 측정에 의해 얻어진 복수의 측정값을, 유선 또는 무선을 통해 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)에 출력하는 기능을 가질 수 있다.
테스트 헤드(104)는, 케이블을 개재하여 테스터 본체(102) 접속되고, 피측정 디바이스(120)를 측정하는 측정 위치와 퇴피 위치의 사이에서 구동 가능하게 구성되어 있다. 테스트 헤드(104)는, 측정을 행할 때에, 테스터 본체(102)에 의한 제어에 기초하여, 측정 위치에서 피측정 디바이스(120)에 테스트 신호를 송신하고, 피측정 디바이스(120)로부터 응답을 수신하여, 그것을 테스터 본체(102)에 중계한다.
지그(110)는, 측정계(10)에 있어서의 시험 장치(100) 이외의 구성 요소를 나타낸다. 지그(110)는, 예를 들어, 시험 장치(100)가 피측정 디바이스(120)를 측정할 때에, 시험 장치(100)의 측정 기능과 피측정 디바이스(120)를 연결하는 인터페이스부일 수 있다. 지그(110)는, 측정 대상이 되는 피측정 디바이스(120)의 종류에 따라 적당히 교환될 수 있다. 본 도면에 있어서는, 일례로서, 지그(110)는, 퍼포먼스 보드(112), 프로브 카드(114) 및 프로버(116)를 갖는다. 한편, 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)가, 후공정에 있어서 측정된 측정값을 해석 대상으로 하는 경우에는, 지그(110)는, 소켓이나 핸들러 등을 가질 수도 있다.
퍼포먼스 보드(112)는, 테스트 헤드(104)에 착탈 가능하게 장착되고, 테스트 헤드(104)에 전기적으로 접속되어 있다.
프로브 카드(114)는, 퍼포먼스 보드(112)에 착탈 가능하게 장착되고, 퍼포먼스 보드에 전기적으로 접속되어 있다. 또한, 프로브 카드(114)는, 피측정 디바이스(120)에 접촉시켜 전기적인 컨택트를 취하기 위한 복수의 프로브 니들을 가지고 있다.
프로버(116)는, 피측정 디바이스(120)를 반송하여 스테이지 상에 배치하고, 피측정 디바이스(120)에 마련된 전극 패드와 프로브 카드(114)의 프로브 니들과의 위치 맞춤을 행한다. 또한, 프로버(116)는, 프로브 니들을 클리닝하기 위한 클리닝 유닛을 갖고 있다. 프로브 카드(114)를 개재하여 피측정 디바이스(120)와 전기적으로 접속하는 경우, 프로브 니들에 의해 전극 패드의 표면을 긁듯이 하여 컨택트를 취한다. 이 때에, 프로브 니들의 침끝에는, 전극 패드 상의 산화물이나 먼지 등이 부착된다. 이로 인해, 전극 패드와의 컨택트(터치다운)를 할 때마다 프로브 니들의 침끝에 부착물이 퇴적되어 가고, 서서히 정확한 측정을 할 수 없게 된다. 이에, 프로버(116)에 클리닝 유닛을 마련하고, 프로브 니들의 침끝을 폴리쉬 또는 세정함으로써, 프로브 니들을 클리닝하여 침끝에 퇴적되는 부착물을 제거할 수 있다.
피측정 디바이스(120)는, 프로버(116)의 스테이지 상에 배치되고, 시험 장치(100)에 의해 측정되는 대상이 되는 측정 대상이다. 본 도면에 있어서는, 피측정 디바이스(120)가, 복수의 디바이스 영역(122)(예를 들어, 칩)이 형성된 웨이퍼인 경우를 일례로서 나타낸다. 복수의 디바이스 영역(122)의 각각에는, 복수의 전극 패드가 형성되어 있고, 시험 장치(100)는, 이들 전극 패드에, 프로브 카드(114)의 프로브 니들을 접촉시켜 복수의 디바이스 영역(122)의 측정을 행한다. 이 때, 시험 장치(100)는, 복수의 디바이스 영역(122)마다 측정을 행할 수도 있고, 디바이스 영역(122)을 복수 포함하는 영역 블록(예를 들어, 4칩)마다 측정을 행할 수도 있다. 그리고, 시험 장치(100)는, 예를 들어, 이들 피측정 디바이스(120)를 상이한 위치에서 측정할 때에 얻어지는 복수의 측정값을, 직접 또는 네트워크나 매체를 통해 해석 장치(130)에 공급한다.
해석 장치(130)는, 측정계(10)에 있어서 피측정 디바이스(120)를 측정한 복수의 측정값을 취득하여 해석한다. 해석 장치(130)는, PC(퍼스널 컴퓨터), 태블릿형 컴퓨터, 스마트폰, 워크스테이션, 서버 컴퓨터, 또는 범용 컴퓨터 등의 컴퓨터일 수 있고, 복수의 컴퓨터가 접속된 컴퓨터 시스템일 수도 있다. 이러한 컴퓨터 시스템도 또한 광의의 컴퓨터이다. 또한, 해석 장치(130)는, 컴퓨터 내에서 1 또는 복수 실행 가능한 가상 컴퓨터 환경에 의해 실장될 수도 있다. 이를 대신하여, 해석 장치(130)는, 측정값의 해석용으로 설계된 전용 컴퓨터일 수도 있고, 전용 회로에 의해 실현된 전용 하드웨어일 수도 있다. 일례로서, 해석 장치(130)는, 인터넷에 접속된 Web 서버일 수 있고, 이 경우, 유저는, 인터넷에 접속 가능한 다양한 환경으로부터, 클라우드 상의 해석 장치(130)에 액세스하여 각종 서비스의 제공을 받을 수 있다. 또한, 해석 장치(130)는, 직접 또는 Local Area Network(LAN) 등의 네트워크를 통해 시험 장치(100)와 접속하는 단독의 장치로서 구성될 수도 있고, 시험 장치(100)와 일체로 구성되어, 시험 장치(100)의 기능 블록의 일부로서 실현될 수도 있다. 또한, 후술하는 바와 같이, 예를 들어, 유저에 의한 직접 입력이나, USB 메모리 등의 기억 매체로부터 복수의 측정값을 입수 가능한 경우에는, 해석 장치(130)는, 시험 장치(100)와 접속되어 있지 않을 수도 있고, 측정계(10)와는 독립된 장치로서 구성될 수도 있다.
해석 장치(130)는, 입력부(140), 취득부(150), 기계 학습부(160), 해석부(170), 관리부(180) 및 출력부(190)를 구비한다.
입력부(140)는, 복수의 측정값을 입력하기 위한 인터페이스부이다. 입력부(140)는, 예를 들어, 시험 장치(100)의 테스터 본체(102)에, 직접 또는 네트워크를 통하여 접속되어 있고, 시험 장치(100)에 의해 측정된 복수의 측정값을 입력한다. 또한, 입력부(140)는, 키보드나 마우스 등을 개재하여 유저로부터의 직접 입력을 접수하는 유저 인터페이스일 수도 있고, USB 메모리나 디스크 드라이브 등을 해석 장치(130)에 접속하기 위한 디바이스 인터페이스일 수도 있고, 이들 인터페이스를 개재하여 시험 장치(100)에 의해 측정된 복수의 측정값을 입력할 수도 있다.
취득부(150)는, 입력부(140)에 접속되어 있고, 시험 장치(100)가 지그(110)를 개재하여 피측정 디바이스(120)를 측정한 복수의 측정값을 취득한다. 취득부(150)는, 시험 장치(100)가 피측정 디바이스(120)에 있어서의 상이한 위치에서 측정한 복수의 측정값, 보다 상세하게는, 지그(110)를 피측정 디바이스(120)의 상이한 위치에 접촉시켜 측정한 복수의 측정값을 취득할 수 있다. 예를 들어, 피측정 디바이스(120)가, 복수의 디바이스 영역(122)이 형성된 웨이퍼인 경우, 취득부(150)는, 디바이스 영역(122)마다 측정된 복수의 측정값 및 디바이스 영역(122)을 복수 포함하는 영역 블록마다 측정된 복수의 측정값 중 적어도 어느 하나를 취득한다. 취득부(150)는, 취득한 복수의 측정값을, 기계 학습부(160) 및 해석부(170)에 공급한다. 또한, 해석 장치(130)가 후공정에 있어서 측정된 측정값을 해석 대상으로 하는 경우에는, 취득부(150)는, 이를 대신하여, 또는, 추가로, 지그(110)에 있어서의 상이한 위치에서 복수의 피측정 디바이스(120)를 측정한 복수의 측정값을 취득할 수 있다. 예를 들어, 해석 장치(130)가 파이널 테스트에 있어서 측정된 측정값을 해석 대상으로 하는 경우, 취득부(150)는, 소켓 보드 상에 마련된 복수의 소켓에 있어서 복수의 피측정용 IC를 각각 측정한 복수의 측정값을 취득할 수 있다.
기계 학습부(160)는, 취득부(150)에 접속되어 있고, 취득부(150)로부터 공급된 복수의 측정값을 이용하여, 예를 들어, 피측정 디바이스(120)에 있어서의 측정한 위치에 의존한 성분 및 지그(110)에 있어서의 측정한 위치에 의존한 성분의 위치 의존 성분 등의 측정값에 포함되는 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습한다. 이것에 대해서는 후술한다.
해석부(170)는, 취득부(150) 및 기계 학습부(160)에 접속되어 있고, 취득부(150)로부터 공급된 복수의 측정값을 해석하여, 측정값의 불균일을 추출한다. 또한, 해석부(170)는, 복수의 측정값을 해석하여, 지그(110)가 피측정 디바이스(120)에 접촉한 접촉 횟수에 따른 측정값의 변동을 나타내는 변동 데이터를 생성한다. 이 때, 해석부(170)는, 복수의 측정값으로부터, 예를 들어, 피측정 디바이스(120)에 있어서의 측정한 위치에 의존한 성분 및 지그(110)에 있어서의 측정한 위치에 의존한 성분의 위치 의존 성분을 분리한다. 해석부(170)는, 이 위치 의존 성분을, 기계 학습부(160)에 의해 학습된 모델을 이용하여 산출할 수 있다.
관리부(180)는, 해석부(170)에 접속되어 있고, 해석부(170)에 의해 위치 의존 성분이 분리된 복수의 측정값에 기초하여, 지그(110)의 상태의 관리 및 시험 장치(100)의 이상 검출 중 적어도 어느 하나를 행한다. 예를 들어, 관리부(180)는, 해석부(170)가 생성한 변동 데이터에 기초하여, 지그(110)의 상태를 관리한다. 또한, 관리부(180)는, 해석부(170)가 추출한 측정값의 불균일에 기초하여, 시험 장치(100)의 이상을 검출한다. 한편, 여기서, 지그(110)의 상태의 관리로서, 관리부(180)는, 예를 들어, 변동 데이터에 기초하여, 지그(110)의 클리닝 시기 및 지그(110)의 교환 시기 중 적어도 어느 하나를 결정할 수 있다.
출력부(190)는, 관리부(180)에 접속되어 있고, 관리부(180)가 관리한 정보를 출력한다. 출력부(190)는, 이 정보를, 해석 장치(130)에 마련된 표시부(도시하지 않음)에 표시시킬 수도 있고, 직접 또는 네트워크를 통해 접속된 다른 장치에 송신할 수도 있다.
도 2는, 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)가 측정값의 불균일에 기초하여 시험 장치(100)의 이상을 검출하는 플로우를 나타낸다. 스텝 210에 있어서, 해석 장치(130)의 취득부(150)는, 입력부(140)를 개재하여 복수의 측정값을 취득한다.
스텝 220에 있어서, 해석 장치(130)의 기계 학습부(160)는, 스텝 210에 있어서 취득한 복수의 측정값을 이용하여, 위치 의존 성분 등의 측정값에 포함되는 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습한다. 여기서, 위치 의존 성분은, 후술하는 바와 같이, 예를 들어, 피측정 디바이스(120)의 중심으로부터 동심원 형상으로 변화하는 성분, 피측정 디바이스(120)를 XY 평면 상에 배치한 경우에 X 축 방향에 의존한 성분 및 Y 축 방향에 의존한 성분을 포함한다. 또한, 복수의 측정값은, 후술하는 바와 같이 터치다운 횟수에 의존한 성분을 포함한다. 기계 학습부(160)는, 복수의 측정값을 샘플링하여 측정값에 포함되는 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습한다. 이에 대해서는 후술한다.
다음에, 스텝 230에 있어서, 해석 장치(130)의 해석부(170)는, 복수의 측정값으로부터 스텝 220에 있어서 기계 학습부(160)에 의해 학습된 모델을 이용하여 산출되는 위치 의존 성분을 분리한다.
그리고, 스텝 240에 있어서, 해석 장치(130)의 해석부(170)는, 복수의 측정값을 해석하여, 스텝 230에 있어서 위치 의존 성분이 분리된 복수의 측정값을 이용하여 측정값의 불균일을 추출한다. 그리고, 해석부(170)는, 측정값의 불균일을 확률 분포로 표현하여, 측정값의 확률 분포를 산출한다. 해석부(170)는, 예를 들어, 측정값의 확률 분포가 정규 분포에 따른다고 가정하여, 평균값 및 표준편차σ 등을 산출한다. 한편, 상술의 설명에서는, 측정값의 확률 분포가 정규 분포에 따른다고 가정하였으나, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 해석부(170)는, 예를 들어, 측정값의 확률 분포가, 스튜던트의 t 분포 및 위셔트 분포 등의 다른 분포에 따른다고 가정해도 된다.
그리고, 스텝 250에 있어서, 해석 장치(130)의 관리부(180)는, 측정값의 불균일에 기초하여 시험 장치(100)의 이상을 검출한다. 관리부(180)는, 복수의 측정값 중, 스텝 240에 있어서 산출한 측정값의 확률 분포로부터 벗어난 이탈값에 기초하여 시험 장치(100)의 이상을 검출할 수 있다. 예를 들어, 관리부(180)는, 측정값의 확률 분포에 있어서, 평균값으로부터 표준편차 σ의 소정 배수(예를 들어 2σ) 떨어진 값(이탈값)이 미리 정해진 기준 이상의 확률로 발생한 경우에, 시험 장치(100)에 어떠한 이상이 발생한 것으로 판정할 수 있다. 관리부(180)는, 시험 장치(100)의 이상으로서, 예를 들어, 피측정 디바이스(120)에 전력을 공급하는 전력원, 드라이버, A/D 변환기, D/A 변환기 등의 고장을 검출할 수 있다.
이와 같이, 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)에 따르면, 복수의 측정값을 해석하여 추출한 측정값의 불균일에 기초하여, 시험 장치(100)의 이상을 검출한다. 종래, 시험 장치(100)의 이상은, 정기 진단으로만 알 수 있었다. 그러나, 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)는, 제품으로서 출하되는 디바이스의 시험 및 측정 중에 얻어지는 측정 결과의 거동으로부터 측정을 행한 시험 장치(100)의 건강도나 안정도를 체크할 수 있다. 이로 인해, 이상이 발생하고 있는 시험 장치(100)에 의해 측정된 결과, 본래 양품이라고 판단되어야 하는 피측정 디바이스(120)가 불량으로서 취급되어 수율이 저하되는 것이나, 본래 불량이라고 판단되어야 하는 피측정 디바이스(120)가 양품으로서 취급되어 다음 공정에 유출되는 것을 회피할 수 있다. 또한, 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)는, 복수의 측정값으로부터 피측정 디바이스(120)에 있어서의 측정한 위치에 의존하는 성분이나 지그(110)에 있어서의 측정한 위치에 의존하는 성분을 분리하므로, 측정값의 불균일을 보다 양호한 정밀도로 추출할 수 있다.
여기서, 해석 장치(130)의 기계 학습부(160)는, 베이즈 추론을 이용하여 측정값에 포함되는 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습한다. 이를 대신하여, 기계 학습부(160)는, 회귀 분석, 결정목 학습 및 뉴럴 네트워크 등의 다른 학습 알고리즘을 이용하여 학습할 수도 있다.
일반적으로, 베이즈 추론은, 관측된 사실로부터 추정하고자 하는 사항을 확률적인 의미로 추론한다. 예를 들어, P(A)를 사상 A가 발생하는 확률(사전 확률), P(A|X)를 사상 X가 발생한 다음에 사상 A가 발생하는 조건부 확률(사후 확률)로 하면, 사후 확률 P(A|X)는 베이즈의 정리에 의해 다음 식으로 표시된다. 여기서, P(X|A)는 우도(尤度)이며, 통계학에 있어서, 어느 전제 조건에 따라서 결과가 출현하는 경우에, 반대로 관측 결과로부터 봤을 때 전제 조건이 무엇이었는지 추측하는 가능도를 나타낸다.
Figure 112021034437637-pct00001
여기서, 사상 A의 확률의 관점에서는, P(X)는 규격화 상수로서의 의미만 가지므로, 종종 생략되고, 사후 확률 P(A|X)는 다음 식과 같이 나타낼 수 있다. 즉, 사후 확률 P(A|X)는 사전 확률P(A)와 우도 P(X|A)의 곱에 비례한다.
Figure 112021034437637-pct00002
이와 같이, 사상 X에 관한 어느 결과가 얻어졌다고 하면, 그것을 반영하고, 우도의 곱셈에 의해, 사상 A의 확률을 사전확률로부터 사후 확률로 갱신해간다. 즉, 주관적인 확률 분포였던 사전 확률 P(A)에, 우도 P(X|A)를 곱셈함으로써, 사상 X를 가미하여, 보다 객관성이 높은 확률 분포인 사후 확률 P(A|X)를 산출한다. 그리고, 더욱 새로운 사상 X가 첨가되면, 사후 확률을 새롭게 사전 확률로서 취급하고, 베이즈 개정을 반복해 간다. 이와 같이, 확률 분포를 보다 객관적으로 하는 베이즈 개정을 이용하여, 사상 A를 추정하는 방법이 베이즈 추정이다. 상술한 바와 같이, 측정계(10)로부터 얻어지는 복수의 측정값은, 예를 들어, 동심원 형상으로 변화하는 성분, X 축 방향에 의존한 성분, Y 축 방향에 의존한 성분 및 터치다운 횟수에 의존한 성분 등, 복수의 성분의 합으로서 부여된다. 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)의 기계 학습부(160)는, 각 성분의 함수에 있어서의 상수, 즉, 피측정 디바이스(120)의 중심으로부터의 거리 r의 함수에 있어서의 상수 W, X 축 성분 x 및 Y 축 성분 y의 함수에 있어서의 상수 S, 및 터치다운 횟수 t의 함수에 있어서의 상수 R 등을 각각, (수학식 1) 및 (수학식 2)의 "A"로서 이용하고, 복수의 측정값이 나타내는 값을 (수학식 1) 및 (수학식 2)의 "X"로서 이용하여, 각 상수의 확률 분포를, 측정값을 사용하여 갱신해 간다.
기계 학습부(160)는, 측정값에 포함되는 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습함에 있어서, 불명한 파라미터를 얻기 위한 샘플링 방법으로서, 복수의 파라미터가 간단한 의존 관계에 있는 경우에는, 연립 방정식을 이용할 수 있다. 이를 대신하여, 복수의 파라미터가 상호 의존하는 경우에는, 기계 학습부(160)는, 반복법, 통계적 추정법 및 최적화 등을 이용할 수 있다.
도 3은, 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)가 해석 대상으로 하는 측정값에 포함되는 성분의 일례를 나타낸다. 해석 장치(130)가 해석하는 측정값에는, 피측정 디바이스(120)에 있어서의 측정한 위치에 의존한 위치 의존 성분이 포함되어 있다. 위치 의존 성분은, 예를 들어, 본 도면에 나타낸 바와 같이, 피측정 디바이스(120)의 중심으로부터 동심원 형상으로 변화하는 성분을 포함한다. 웨이퍼 등의 피측정 디바이스(120)에 복수의 디바이스 영역(122)을 형성함에 있어서는, 매엽식(枚葉式)의 처리 장치를 이용하여 프로세스가 실시되는 경우가 있다. 이 매엽식의 처리 장치에 있어서는, 웨이퍼를 스핀척에 유지하여 회전시킨 상태로, 노즐로부터 웨이퍼의 중심에 처리액을 도포하고, 스핀척의 회전에 의한 원심력에 의해 처리액을 웨이퍼 전체에 확장하여 도포하여 처리를 하고 있다. 이 때, 처리액을 웨이퍼 전체에 균일하게 확장하여 도포되도록 제어하는 것이나, 웨이퍼의 엣지 부분을 중심 부분과 마찬가지로 처리하는 것은 엄밀하게는 용이하지 않다. 이러한 이유로 인해, 피측정 디바이스(120)는, 중심으로부터의 거리에 의존하여 동심원 형상으로 근소한 제조 불균일이 발생한다. 따라서, 해석 장치(130)가 해석하는 측정값은, 피측정 디바이스(120)의 중심으로부터 동심원 형상으로 변화하는 성분을 포함하고 있다.
또한, 위치 의존 성분은, 예를 들어, 본 도면에 나타낸 바와 같이, 피측정 디바이스(120)를 좌표 평면(XY 평면) 상에 배치한 경우에, 좌표 평면에 있어서의 하나의 좌표 축 방향(X 축 방향)에 의존한 성분 및 좌표 평면에 있어서의 다른 하나의 좌표 축 방향(Y 축 방향)에 의존한 성분 중 적어도 어느 하나를 포함한다. 예를 들어, 웨이퍼 등의 피측정 디바이스(120)에 복수의 디바이스 영역(122)을 형성함에 있어서, 웨이퍼를 일단 측으로부터 서서히 처리액에 침지시키는 프로세스나, 웨이퍼의 일단 측으로부터 처리 가스를 처리 챔버에 충전시키는 프로세스 등을 거치는 경우가 있다. 이러한 경우에, 피측정 디바이스(120)는, 일단으로부터 타단을 향하여 근소한 제조 불균일이 발생한다. 따라서, 해석 장치(130)가 해석하는 측정값은, 피측정 디바이스(120)를 XY 평면 상에 배치한 경우에, X 축 방향에 의존한 성분이나 Y 축 방향에 의존한 성분을 포함하고 있다.
또한, 파이널 테스트에 있어서는, 소켓 보드 상에 마련된 복수의 소켓의 각각에 피측정용 IC가 장착된 상태로, 복수의 피측정용 IC가 측정된다. 이러한 경우에, 소켓 보드의 휨이나 기울기, 또는 온도 의존성 등에 의해, 복수의 측정값은, 지그(110)에 있어서의 측정한 위치에 의존한 다양한 성분을 포함하고 있다.
이와 같이, 해석 장치(130)가 해석 대상으로 하는 복수의 측정값은, 동심원 형상으로 변화하는 성분, X 축 방향에 의존한 성분 및 Y 축 방향에 의존한 성분 등, 복수 차원의 변수로 이루어지는 위치에 의존한 위치 의존 성분을 포함하고 있다. 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)는, 이들 복수 차원의 변수로 이루어지는 위치 의존 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습할 수 있다. 그리고, 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)는, 복수의 측정값으로부터 위치 의존 성분을 분리함으로써, 제조 불균일에 의한 측정값에의 영향이나, 지그(110)의 위치에 의한 측정값에의 영향을 제거할 수 있다. 이에 의해, 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)에 따르면, 측정값의 불균일이나 다른 요인이 미치는 측정값에의 영향을 상세히 양호한 정밀도로 추출할 수 있다.
도 4는, 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)가 해석 대상으로 하는 측정값에 포함되는 성분의 다른 일례를 나타낸다. 해석 장치(130)가 해석하는 측정값은, 도 4에 나타낸 위치 의존 성분에 더하여, 본 도면에 나타낸 바와 같은, 프로브 카드(114)가 갖는 프로브 니들을 피측정 디바이스(120)에 접촉시킨 터치다운(TD) 횟수에 따른 측정값의 변동 성분을 포함하고 있다.
상술한 바와 같이, 프로브 카드(114)를 개재하여 측정 대상과 전기적으로 접속하는 경우, 프로브 니들에 의해 전극 패드의 표면을 긁듯이 하여 컨택트를 취한다. 이 때, 프로브 니들의 침끝에는, 전극 패드 상의 산화물이나 먼지 등이 부착된다. 이로 인해, 터치다운 횟수에 따라 프로브 니들의 접촉 저항(CRES) 값이 증가해 가고, 그 결과, 터치다운 횟수에 따른 변동을 측정값에 부여한다. 한편, 이 터치다운 횟수는, 상술한 클리닝 유닛을 이용하여 프로브 니들의 침끝을 폴리쉬 또는 세정한 경우에, 리셋되는 값이다.
본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)는, 동심원 형상으로 변화하는 성분, X 축 방향에 의존한 성분 및 Y 축 방향에 의존한 성분을 포함하는 위치 의존 성분에 더하여, 터치다운 횟수에 따른 변동 성분을 포함하여, 측정값에 포함되는 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습할 수 있다. 그리고, 해석 장치(130)는, 복수의 측정값으로부터 위치 의존 성분을 분리하여, 터치다운 횟수에 따른 측정값의 변동을 나타내는 변동 데이터를 생성하고, 변동 데이터에 기초하여 지그의 상태를 관리할 수 있다.
도 5는, 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)가 변동 데이터에 기초하여 지그(110)의 상태를 관리하는 플로우를 나타낸다. 스텝 510 내지 스텝 530에 대해서는, 도 2의 스텝 210 내지 스텝 230과 동일하다.
본 플로우에 있어서, 해석 장치(130)의 해석부(170)는, 스텝 540에 있어서, 지그(110)가 피측정 디바이스(120)에 접촉한 접촉 횟수, 즉 TD 횟수에 따른 측정값의 변동을 나타내는 변동 데이터를 생성한다. 해석부(170)는, 측정값의 불균일을 TD 횟수로 분류하여, 각각을 확률 분포로 표현한다. 또한, 해석부(170)는, TD 횟수에 의해 분류하여 생성한 복수의 확률 분포를 이용하여, TD 횟수에 따른 지그(110)(프로브 카드(114)의 프로브 니들)의 접촉 저항의 분산을 추정한다.
그리고, 스텝 550에 있어서, 해석 장치(130)의 관리부(180)는, 스텝 540에서 생성된 변동 데이터에 기초하여, 지그(110)의 상태를 관리한다. 예를 들어, 관리부(180)는, TD 횟수에 따른 지그(110)의 접촉 저항의 분산에 기초하여, 지그(110)의 클리닝 시기 및 지그(110)의 교환 시기 중 적어도 어느 하나를 결정한다.
도 6은, 접촉 횟수에 따른 지그(110)의 접촉 저항의 변화 경향을 나타낸다. 상술한 바와 같이, 프로브 니들의 접촉 저항(CRES) 값은, TD 횟수에 따라 증가해간다. 따라서, 본 도면에 나타낸 바와 같이, TD 횟수를 횡축에 취한 경우, CRES 값의 평균값은 TD 횟수의 증가에 수반하여 점점 수치가 커지는 것으로 증가해 간다. 이에 더하여, CRES 값은, TD 횟수의 증가에 수반하여 불균일이 커지는 경향을 나타내는 것을 알게 되었다. 즉, CRES 값의 확률 분포에 있어서, TD 횟수의 증가에 수반하여 분산이 커져가는 경향을 나타낸다. 본 실시 형태에 따른 해석 장치(130)는, 이 변화 경향을 이용한다.
즉, 해석 장치(130)는, 스텝 540에 있어서, TD 횟수에 따른 접촉 저항의 분산을 추정하고, 스텝 550에 있어서, TD 횟수에 따른 접촉 저항의 분산이 미리 정해진 기준을 초과한 경우에, 지그(110)를 클리닝할 필요가 있다고 판정한다. 또한, 해석 장치(130)는, 예를 들어, TD 횟수에 따라 접촉 저항의 분산이 커지는 정도에 기초하여, 지그(110)의 클리닝 시기를 결정한다. 즉, 해석 장치(130)는, TD 횟수에 따른 접촉 저항의 분산의 증가로부터, 이후에도 분산이 마찬가지로(예를 들어, 선형으로) 증가한다고 가정하여, 지그(110)의 클리닝 시기를 결정해도 된다. 또한, 해석 장치(130)는, 접촉 저항의 분산에 기초하여, 지그(110)의 교환 시기를 결정해도 된다. 예를 들어, 해석 장치(130)는, 미리 정해진 횟수보다도 적은 TD 횟수로 미리 정해진 기준을 초과한 경우에, 지그(110)를 교환할 필요가 있다고 판정해도 된다.
본 실시 형태에 따른 해석 장치에 따르면, 지그(110)가 피측정 디바이스(120)에 접촉한 접촉 횟수에 따른 측정값의 변동을 나타내는 변동 데이터에 기초하여, 지그(110)의 상태를 관리하므로, 지그(110)의 메인터넌스를 최적화할 수 있다. 종래는, 지그(110)의 메인터넌스를 정기적으로 행하고 있었다. 그러나, 본 실시 형태에 따른 해석 장치는, 지그(110)의 메인터넌스를, 추정한 접촉 저항에 기초하여 최적화함으로써, 지그(110)의 메인터넌스 횟수를 줄일 수 있다. 이로 인해 메인터넌스에 드는 시간을 저감할 수 있고, 측정에 걸리는 시간의 단축이나 메인터넌스 비용의 억제를 도모할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 형태는, 플로우차트 및 블록도를 참조하여 기재될 수 있고, 여기에 있어서 블록은, (1) 조작이 실행되는 프로세스의 단계 또는 (2) 조작을 실행하는 역할을 갖는 장치의 섹션을 나타낼 수 있다. 특정의 단계 및 섹션이, 전용 회로, 컴퓨터 가독 매체 상에 저장되는 컴퓨터 가독 명령과 함께 공급되는 프로그래머블 회로 및/또는 컴퓨터 가독 매체 상에 저장되는 컴퓨터 가독 명령과 함께 공급되는 프로세서에 의해 실장될 수 있다. 전용 회로는, 디지털 및/또는 아날로그 하드웨어 회로를 포함할 수 있고, 집적 회로(IC) 및/또는 디스크리트 회로를 포함할 수 있다. 프로그래머블 회로는, 논리 AND, 논리 OR, 논리 XOR, 논리 NAND, 논리 NOR 및 다른 논리 조작, 플립플랍, 레지스터, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 프로그래머블 로직 어레이(PLA) 등과 같은 메모리 요소 등을 포함하는, 재구성 가능한 하드웨어 회로를 포함할 수 있다.
컴퓨터 가독 매체는, 적절한 디바이스에 의해 실행되는 명령을 저장 가능한 임의의 유형의 디바이스를 포함할 수 있고, 그 결과, 거기에 저장되는 명령을 갖는 컴퓨터 가독 매체는, 플로우 차트 또는 블록도에서 지정된 조작을 실행하기 위한 수단을 작성하기 위해 실행될 수 있는 명령을 포함하는 제품을 구비하게 된다. 컴퓨터 가독 매체의 예로는, 전자 기억 매체, 자기 기억 매체, 광 기억 매체, 전자 기억 매체, 반도체 기억 매체 등이 포함될 수 있다. 컴퓨터 가독 매체의 보다 구체적인 예로는, 플로피(등록상표) 디스크, 디스켓, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 리드 온리 메모리(ROM), 소거 가능 프로그래머블 리드 온리 메모리(EPROM 또는 플래쉬 메모리), 전기적 소거 가능 프로그래머블 리드 온리 메모리(EEPROM), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 컴팩트 디스크 리드 온리 메모리(CD-ROM), 디지털 다용도 디스크(DVD), 블루레이(RTM) 디스크, 메모리 스틱, 집적 회로 카드 등이 포함될 수 있다.
컴퓨터 가독 명령은, 어셈블러 명령, 명령 세트 아키텍쳐(ISA) 명령, 머신 명령, 머신 의존 명령, 마이크로 코드, 펌웨어 명령, 상태 설정 데이터 또는 Smalltalk, JAVA(등록상표), C++ 등과 같은 오브젝트 지향 프로그래밍 언어 및 「C」 프로그래밍 언어 또는 동일한 프로그래밍 언어와 같은 종래의 절차형 프로그래밍 언어를 포함하는, 1 또는 복수의 프로그래밍 언어의 임의의 조합으로 기술된 소스 코드 또는 오브젝트 코드 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
컴퓨터 가독 명령은, 범용 컴퓨터, 특수 목적의 컴퓨터, 혹은 다른 프로그램 가능한 데이터 처리 장치의 프로세서 또는 프로그래머블 회로에 대하여, 로컬에 또는 로컬 에어리어 네트워크(LAN), 인터넷 등과 같은 와이드 에어리어 네트워크(WAN)를 통하여 제공되고, 플로우 차트 또는 블록도에서 지정된 조작을 실행하기 위한 수단을 작성하기 위해, 컴퓨터 가독 명령을 실행할 수 있다. 프로세서의 예로는, 컴퓨터 프로세서, 처리 유닛, 마이크로 프로세서, 디지털 신호 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러 등을 포함한다.
도 7은, 본 발명의 복수의 태양이 전체적 또는 부분적으로 실현화될 수 있는 컴퓨터(2200)의 예를 나타낸다. 컴퓨터(2200)에 인스톨된 프로그램은, 컴퓨터(2200)에, 본 발명의 실시 형태에 따른 장치에 관련지어진 조작 또는 해당 장치의 1 또는 복수의 섹션으로서 기능시킬 수 있거나, 또는 해당 조작 또는 해당 1 또는 복수의 섹션을 실행시킬 수 있고 그리고/또는 컴퓨터(2200)에 본 발명의 실시 형태에 따른 프로세스 또는 해당 프로세스의 단계를 실행시킬 수 있다. 그러한 프로그램은, 컴퓨터(2200)에, 본 명세서에 기재된 플로우 차트 및 블록도의 블록 중 몇 개 또는 전부에 관련지어진 특정의 조작을 실행시키기 위해, CPU(2212)에 의해 실행될 수 있다.
본 실시 형태에 따른 컴퓨터(2200)는, CPU(2212), RAM(2214), 그래픽 컨트롤러(2216), 및 디스플레이 디바이스(2218)를 포함하고, 그들은 호스트 컨트롤러(2210)에 의해 상호 접속되어 있다. 컴퓨터(2200)는 또한, 통신 인터페이스(2222), 하드 디스크 드라이브(2224), DVD-ROM 드라이브(2226) 및 IC 카드 드라이브와 같은 입/출력 유닛을 포함하고, 그들은 입/출력 컨트롤러(2220)를 개재하여 호스트 컨트롤러(2210)에 접속되어 있다. 컴퓨터는 또한, ROM(2230) 및 키보드(2242)와 같은 레거시의 입/출력 유닛을 포함하고, 이들은 입/출력 칩(2240)을 개재하여 입/출력 컨트롤러(2220)에 접속되어 있다.
CPU(2212)는, ROM(2230) 및 RAM(2214) 내에 저장된 프로그램에 따라 동작하고, 이로 인해 각 유닛을 제어한다. 그래픽 컨트롤러(2216)는, RAM(2214) 내에 제공되는 프레임 버퍼 등 또는 그 자체 중에 CPU(2212)에 의해 생성된 이미지 데이터를 취득하고, 이미지 데이터가 디스플레이 디바이스(2218) 상에 표시되도록 한다.
통신 인터페이스(2222)는, 네트워크를 통하여 다른 전자 디바이스와 통신한다. 하드 디스크 드라이브(2224)는, 컴퓨터(2200) 내의 CPU(2212)에 의해 사용되는 프로그램 및 데이터를 저장한다. DVD-ROM 드라이브(2226)는, 프로그램 또는 데이터를 DVD-ROM(2201)으로부터 판독하고, 하드 디스크 드라이브(2224)에 RAM(2214)을 개재하여 프로그램 또는 데이터를 제공한다. IC 카드 드라이브는, 프로그램 및 데이터를 IC 카드로부터 판독하고 그리고/또는 프로그램 및 데이터를 IC 카드에 기입한다.
ROM(2230)은 그 중에, 액티브화 시에 컴퓨터(2200)에 의해 실행되는 부트 프로그램 등 및/또는 컴퓨터(2200)의 하드웨어에 의존하는 프로그램을 저장한다. 입/출력 칩(2240)은 또한, 다양한 입/출력 유닛을 패러럴 포트, 시리얼 포트, 키보드 포트, 마우스 포트 등을 통하여, 입/출력 컨트롤러(2220)에 접속할 수 있다.
프로그램이, DVD-ROM(2201) 또는 IC 카드와 같은 컴퓨터 가독 매체에 의해 제공된다. 프로그램은, 컴퓨터 가독 매체로부터 판독되고, 컴퓨터 가독 매체의 예이기도 한 하드 디스크 드라이브(2224), RAM(2214) 또는 ROM(2230)에 인스톨되고, CPU(2212)에 의해 실행된다. 이들 프로그램 내에 기술되는 정보 처리는, 컴퓨터(2200)에 판독되고, 프로그램과 상기 다양한 타입의 하드웨어 리소스의 사이의 연계를 가져온다. 장치 또는 방법이, 컴퓨터(2200)의 사용에 따라서 정보의 조작 또는 처리를 실현함으로써 구성될 수 있다.
예를 들어, 통신이 컴퓨터(2200) 및 외부디바이스 사이에 실행되는 경우, CPU(2212)는, RAM(2214)에 로드된 통신 프로그램을 실행하고, 통신 프로그램에 기술된 처리에 기초하여, 통신 인터페이스(2222)에 대하여, 통신 처리를 명령할 수 있다. 통신 인터페이스(2222)는, CPU(2212)의 제어 하에, RAM(2214), 하드 디스크 드라이브(2224), DVD-ROM(2201) 또는 IC 카드와 같은 기록 매체 내에 제공되는 송신 버퍼 처리 영역에 저장된 송신 데이터를 판독하고, 판독된 송신 데이터를 네트워크에 송신하거나, 또는 네트워크로부터 수신된 수신 데이터를 기록 매체 상에 제공되는 수신 버퍼 처리 영역 등에 기입한다.
또한, CPU(2212)는, 하드 디스크 드라이브(2224), DVD-ROM 드라이브(2226)(DVD-ROM(2201)), IC 카드 등과 같은 외부 기록 매체에 저장된 파일 또는 데이터베이스의 전부 또는 필요한 부분이 RAM(2214)에 판독되도록 하고, RAM(2214) 상의 데이터에 대하여 다양한 타입의 처리를 실행할 수 있다. CPU(2212)는 다음에, 처리된 데이터를 외부 기록 매체에 라이트백한다.
다양한 타입의 프로그램, 데이터, 테이블 및 데이터베이스와 같은 다양한 타입의 정보가 기록 매체에 저장되고, 정보 처리를 받을 수 있다. CPU(2212)는, RAM(2214)으로부터 판독된 데이터에 대하여, 본 개시의 곳곳에 기재되고, 프로그램의 명령 시퀀스에 의해 지정되는 다양한 타입의 조작, 정보 처리, 조건 판단, 조건 분기, 무조건 분기, 정보의 검색/치환 등을 포함하는, 다양한 타입의 처리를 실행할 수 있고, 결과를 RAM(2214)에 대하여 라이트백한다. 또한, CPU(2212)는, 기록 매체내의 파일, 데이터베이스 등에 있어서의 정보를 검색할 수 있다. 예를 들어, 각각이 제2의 속성의 속성값에 관련지어진 제1의 속성의 속성값을 갖는 복수의 엔트리가 기록 매체 내에 저장되는 경우, CPU(2212)는, 제1의 속성의 속성값이 지정되는, 조건에 일치하는 엔트리를 해당 복수의 엔트리 중에서 검색하고, 해당 엔트리 내에 저장된 제2의 속성의 속성값을 판독하고, 그로 인해 미리 정해진 조건을 만족시키는 제1의 속성에 관련지어진 제2의 속성의 속성값을 취득할 수 있다.
위에서 설명한 프로그램 또는 소프트웨어 모듈은, 컴퓨터(2200) 상 또는 컴퓨터(2200) 근방의 컴퓨터 가독 매체에 저장될 수 있다. 또한, 전용 통신 네트워크 또는 인터넷에 접속된 서버 시스템 내에 제공되는 하드 디스크 또는 RAM과 같은 기록 매체가, 컴퓨터 가독 매체로서 사용가능하며, 그로 인해 프로그램을, 네트워크를 통하여 컴퓨터(2200)에 제공한다.
이상, 본 발명을 실시의 형태를 이용하여 설명하였으나, 본 발명의 기술적 범위는 상기 실시의 형태에 기재된 범위로는 한정되지 않는다. 상기 실시의 형태에, 다양한 변경 또는 개량을 가하는 것이 가능한 것이 당업자에게 명백하다. 그러한 변경 또는 개량을 가한 형태도 본 발명의 기술적 범위에 포함될 수 있는 것이, 청구의 범위의 기재로부터 명백하다.
청구의 범위, 명세서, 및 도면 중에 있어서 나타낸 장치, 시스템, 프로그램, 및 방법에 있어서의 동작, 수순, 스텝, 및 단계 등의 각 처리의 실행 순서는, 특별히 「보다 전에」, 「앞서」 등으로 명시하지 않고, 또한, 앞의 처리의 출력을 후의 처리에서 이용하는 것이 아닌 한, 임의의 순서로 실현할 수 있는 것에 유의해야 한다. 청구의 범위, 명세서, 및 도면 중의 동작 플로우에 관하여, 편의상 「우선,」, 「다음에,」 등을 이용하여 설명했다고 하더라도, 이 순으로 실시하는 것이 필수인 것을 의미하는 것은 아니다.
100 시험 장치
102 테스터 본체
104 테스트 헤드
110 지그
112 퍼포먼스 보드
114 프로브 카드
116 프로버
120 피측정 디바이스
122 디바이스 영역
130 해석 장치
140 입력부
150 취득부
160 기계 학습부
170 해석부
180 관리부
190 출력부
2200 컴퓨터
2201 DVD-ROM
2210 호스트 컨트롤러
2212 CPU
2214 RAM
2216 그래픽 컨트롤러
2218 디스플레이 디바이스
2220 입/출력 컨트롤러
2222 통신 인터페이스
2224 하드 디스크 드라이브
2226 DVD-ROM 드라이브
2230 ROM
2240 입/출력 칩
2242 키보드

Claims (11)

  1. 시험 장치가 지그를 개재하여 피측정 디바이스를 측정한 복수의 측정값을 취득하는 취득부와,
    상기 복수의 측정값을 이용하여, 상기 피측정 디바이스를 측정한 위치에 의존한 위치 의존 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습하는 기계 학습부와,
    상기 복수의 측정값으로부터, 상기 기계 학습부에 의해 학습된 상기 모델을 이용하여 산출되는 위치 의존 성분을 분리하고, 상기 위치 의존 성분이 분리된 상기 복수의 측정값을 이용하여, 상기 지그가 상기 피측정 디바이스에 접촉한 횟수에 따른 측정값의 변동을 나타내는 변동 데이터를 생성하는 해석부
    를 구비하는 해석 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 취득부는, 상기 피측정 디바이스에 있어서의 상이한 위치에서 측정된 상기 복수의 측정값을 취득하고,
    상기 해석부는, 상기 복수의 측정값으로부터, 상기 피측정 디바이스에 있어서의 측정한 위치에 의존한 상기 위치 의존 성분을 분리하는 해석 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 위치 의존 성분은, 상기 피측정 디바이스의 중심으로부터 동심원 형상으로 변화하는 성분을 포함하는 해석 장치.
  4. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    상기 위치 의존 성분은, 상기 피측정 디바이스를 좌표 평면 상에 배치한 경우에, 상기 좌표 평면에 있어서의 하나의 좌표 축 방향에 의존한 성분 및 상기 좌표 평면에 있어서의 다른 하나의 좌표 축 방향에 의존한 성분 중 적어도 어느 하나를 포함하는 해석 장치.
  5. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    상기 피측정 디바이스는, 복수의 디바이스 영역이 형성된 웨이퍼이며,
    상기 취득부는, 디바이스 영역마다 측정된 상기 복수의 측정값 및 상기 디바이스 영역을 복수 포함하는 영역 블록마다 측정된 상기 복수의 측정값 중 적어도 어느 하나를 취득하는 해석 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 취득부는, 상기 지그에 있어서의 상이한 위치에서 복수의 상기 피측정 디바이스를 측정한 상기 복수의 측정값을 취득하고,
    상기 해석부는, 상기 복수의 측정값으로부터, 상기 지그에 있어서의 측정한 위치에 의존한 위치 의존 성분을 분리하는 해석 장치.
  7. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 해석부에 의해 상기 위치 의존 성분이 분리된 상기 복수의 측정값에 기초하여, 상기 지그의 상태의 관리 및 상기 시험 장치의 이상 검출 중 적어도 어느 하나를 행하는 관리부를 추가로 구비하는 해석 장치.
  8. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 해석부는, 상기 변동 데이터를 생성할 때, 상기 접촉한 횟수에 따른 상기 지그의 접촉 저항의 분산을 추정하는 해석 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 해석부는, 상기 접촉한 횟수에 의해 분류하여 생성된 복수의 확률 분포를 이용하여 상기 분산을 추정하는 해석 장치.
  10. 해석 장치가 해석하는 해석 방법으로서,
    상기 해석 장치가, 시험 장치가 지그를 개재하여 피측정 디바이스를 측정한 복수의 측정값을 취득하는 것과,
    상기 해석 장치가, 상기 복수의 측정값을 이용하여, 상기 피측정 디바이스를 측정한 위치에 의존한 위치 의존 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습하는 것과,
    상기 해석 장치가, 상기 복수의 측정값으로부터, 학습된 상기 모델을 이용하여 산출되는 위치 의존 성분을 분리하고, 상기 위치 의존 성분이 분리된 상기 복수의 측정값을 이용하여, 상기 지그가 상기 피측정 디바이스에 접촉한 횟수에 따른 측정값의 변동을 나타내는 변동 데이터를 생성하는 것
    을 구비하는 해석 방법.
  11. 컴퓨터에 의해 실행되어, 상기 컴퓨터를,
    시험 장치가 지그를 개재하여 피측정 디바이스를 측정한 복수의 측정값을 취득하는 취득부와,
    상기 복수의 측정값을 이용하여, 상기 피측정 디바이스를 측정한 위치에 의존한 위치 의존 성분의 모델을 기계 학습에 의해 학습하는 기계 학습부와,
    상기 복수의 측정값으로부터, 상기 기계 학습부에 의해 학습된 상기 모델을 이용하여 산출되는 위치 의존 성분을 분리하고, 상기 위치 의존 성분이 분리된 상기 복수의 측정값을 이용하여, 상기 지그가 상기 피측정 디바이스에 접촉한 횟수에 따른 측정값의 변동을 나타내는 변동 데이터를 생성하는 해석부
    로서 기능시키는 해석 프로그램을 기록한 기록 매체.
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