TWI803584B - 解析裝置、解析方法及記錄有解析程式的記錄媒體 - Google Patents

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Abstract

本發明所欲解決的問題在於要對獲得自測量系統的資訊進行解析以管理測量系統。本發明的解決手段，為了要解析自測量系統得到的資訊來管理測量系統，提供了一種解析裝置，其具備：取得部，其取得複數個測量值，該等複數個測量值是試驗裝置對受測器件進行測量而得；解析部，其解析複數個測量值並抽出測量值的偏差；以及，管理部，其基於測量值的偏差來檢測試驗裝置的異常。又，為了解決上述問題而提供了一種解析方法。又，為了解決上述問題了提供了一種解析程式。

Description

解析裝置、解析方法及記錄有解析程式的記錄媒體
本發明關於解析裝置、解析方法及解析程式。
先前已知有一種試驗裝置，其在要對受測器件進行測量時，使治具接觸受測器件來實行測量。
(發明所欲解決的問題) 然而，對受測器件進行測量的測量系統的狀態並非常時維持恆定，會因為各種要素而變動。因此，希望能夠對獲得自測量系統的資訊進行解析來管理測量系統。
(用於解決問題的手段) 為了解決上述問題，本發明的第1態樣提供一種解析裝置。解析裝置，可具備取得部，其取得複數個測量值，該等複數個測量值是試驗裝置對受測器件進行測量而得。解析裝置，可具備解析部，其解析複數個測量值並抽出測量值的偏差。解析裝置，可具備管理部，其基於測量值的偏差來檢測試驗裝置的異常。
取得部，可取得在受測器件中的不同位置處所測量到的複數個測量值；解析部，可自複數個測量值將位置依存成分分離出來，並抽出測量值的偏差，該位置依存成分依存於受測器件中的測量位置。
位置依存成分，可包含自受測器件的中心同心圓狀地變化的成分。
位置依存成分，在將受測器件配置於座標平面上的情況中，可包含以下成分中的至少其中一方：依存於座標平面中的其中一方的座標軸方向的成分、及依存於座標平面中的另一方的座標軸方向的成分。
受測器件，可為形成有複數個器件區域之晶圓；取得部，可取得以下測量值中的至少其中一方：對器件區域個別地進行測量而得的複數個測量值、及對包含複數個器件區域之區域區塊個別地進行測量而得的複數個測量值。
取得部，可取得利用治具中的不同位置對複數個受測器件進行測量而得的複數個測量值；解析部，可自複數個測量值將位置依存成分分離出來，並抽出測量值的偏差，該位置依存成分依存於治具中的測量位置。
可更具備機械學習部，其使用複數個測量值，藉由機械學習來學習位置依存成分的模型；解析部，可將位置依存成分分離出來，且該位置依存成分是使用已藉由機械學習部學習到的模型來算出。
解析部可使用複數個測量值來算出測量值的機率分布，並且管理部可基於複數個測量值當中的偏離機率分布的離群值，來檢測試驗裝置的異常。
機率分布，可為常態分布。
本發明的第2態樣提供一種解析方法，其為解析裝置進行解析的解析方法。解析方法可具備以下步驟：解析裝置取得複數個測量值，該等複數個測量值是試驗裝置對受測器件進行測量而得。解析方法可具備以下步驟：解析裝置解析複數個測量值並抽出測量值的偏差。解析方法可具備以下步驟：解析裝置基於測量值的偏差來檢測試驗裝置的異常。
本發明的第3態樣提供一種解析程式。解析程式可藉由電腦來執行。解析程式可使電腦作為以下構件來發揮功能：取得部，其取得複數個測量值，該等複數個測量值是試驗裝置對受測器件進行測量而得。解析程式可使電腦作為以下構件來發揮功能：解析部，其解析複數個測量值並抽出測量值的偏差。解析程式可使電腦作為以下構件來發揮功能：管理部，其基於測量值的偏差來檢測試驗裝置的異常。
此外，上述發明說明並未列舉出本發明的所有必要特徵。又，該等特徵群的副組合亦可成為發明。
以下，透過發明的實施型態來說明本發明，但是以下的實施型態並非用來限定申請專利範圍的發明。又，在發明的解決手段中並不一定需要實施型態中所說明的特徵的全部組合。
第1圖將本實施型態的解析裝置130與測量系統10一起表示。本實施型態的解析裝置130，取得在測量系統10中對測量對象進行測量而得的複數個測量值並加以解析，且使用解析出的資訊來對實行測量的試驗裝置或是治具的健康度和穩定度等進行管理。本實施型態的解析裝置130，可將測量系統10中所得到的以下各種測量值作為解析對象：對於形成有複數個半導體或微機電系統(Micro Electro Mechanical Systems：MEMS)等電子器件之晶圓進行測試而得的測量值、對於將晶圓切片而加以單片化後的裸晶片進行測試而得的測量值、對於將晶片密封後的封裝體進行測試而得的測量值等。亦即，解析裝置130，可將所謂先前步驟及後續步驟的任一者中所測量到的測量值作為解析對象。本圖所表示的例子中，解析裝置130是將使用測試器對被安裝至針測機的晶圓進行晶圓測試而得的測量值作為解析對象，以下說明該情況。
測量系統10，具有試驗裝置100及治具110。試驗裝置100，經由治具110來對受測器件120進行測量。
試驗裝置100，具有測試器本體102及測試頭104。試驗裝置100，例如可為系統LSI(大型積體電路)測試器、類比測試器、邏輯測試器及記憶體測試器等的器件試驗裝置。此外，試驗裝置100，亦包含不具有測試功能而單純對受測器件120進行測量的測量裝置。試驗裝置100，經由治具110對受測器件120供給各種測試訊號，並自受測器件120取得回應訊號。
測試器本體102為試驗裝置100的本體部，實行各種測量的控制。測試器本體102，可具有以下功能：經由有線或無線連結，將藉由各種測量而獲得的複數個測量值輸出至本實施型態的解析裝置130。
測試頭104，被構成為經由纜線而被連接至測試器本體102，且可在對受測器件120進行測量的測量位置與退避位置之間驅動。測試頭104，在實行測量時，基於藉由測試器本體102而實行的控制，在測量位置處將測試訊號傳送至受測器件120，並自受測器件120接收到回應然後將該回應中繼至測試器本體102。
治具110，表示測量系統10中的試驗裝置100以外的構成要素。治具110，例如可為在試驗裝置100對受測器件120進行測量時，連結試驗裝置100的測量功能與受測器件120之介面部。治具110，可對應於要成為測量對象的受測器件120的種類來適當更換。本圖中作為一例，治具110，具有效能板112、探針卡114及針測機116。此外，本實施型態的解析裝置130，在將後續步驟中所測量到的測量值作為解析對象的情況中，治具110亦可具有測試座(socket)或分類機(handler)。
效能板112，以可拆裝的方式安裝於測試頭104，且與測試頭104電性連接。
探針卡114，以可拆裝的方式安裝於效能板112，且與效能板112電性連接。又，探針卡114，具有複數個探針，其用來與受測器件120接觸以形成電性接觸。
針測機116，搬運受測器件120並將其載置於平台上，且實行被設置於受測器件120上的電極墊與探針卡114的探針之間的位置對準。又，針測機116，具有清潔單元，其用來清潔探針。在經由探針卡114而與受測器件120電性連接的情況中，藉由探針刮擦電極墊的表面來形成接觸。此時，在探針的針尖會附著上電極墊上的氧化物或塵埃等。因此，隨著每次與電極接觸(觸碰)，在探針的針尖上會逐步累積附著物，而漸漸變得無法進行正確的測量。於是，藉由在針測機116中設置清潔單元並對探針的針尖進行研磨或清洗，能夠清潔探針而除去累積於針尖上的附著物。
受測器件120，被載置於針測機116的平台上，其為測量對象，亦即要藉由試驗裝置100來進行測量的對象。本圖所表示的例子中，受測器件120是形成有複數個器件區域122(例如晶片)之晶圓。複數個器件區域122的各者中形成有複數個電極墊，試驗裝置100，使探針卡114的探針接觸該等電極墊來實行複數個器件區域122的測量。此時，試驗裝置100，可對複數個器件區域122個別地實行測量，亦可對包含複數個器件區域122之區域區塊(例如4個晶片)個別地實行測量(亦即以區域區塊作為單位來實行測量)。並且，試驗裝置100，例如將在不同位置處對該等受測器件120進行測量所得到的複數個測量值，直接或是經由網路或媒體來供給至解析裝置130。
解析裝置130，取得在測量系統10中對受測器件120進行測量而得的複數個測量值，並加以解析。解析裝置130，可為PC(個人電腦)、平板電腦、智慧型手機、工作站、伺服器電腦或泛用電腦等的電腦裝置，亦可為連接複數台電腦之電腦系統。這樣的電腦系統也是廣義上的電腦。又，解析裝置130，亦可在電腦內藉由1個或是可複數執行的虛擬電腦環境來構裝出來。作為上述的替代方案，解析裝置130，可為設計來用於測量值的解析的專用電腦，亦可為由專用電路來實現的專用硬體。作為一例，解析裝置130，可為連接至網路的網站(Web)伺服器，在此情況中，使用者能夠自可連接至網路的各種環境，存取雲端上的解析裝置130來接受各種服務的提供。又，解析裝置130，可被構成為直接或經由區域網路(Local Area Network：LAN)等網路來與試驗裝置100連接的單獨裝置，亦可被構成為與試驗裝置100一體化，且被實現為試驗裝置100的功能區塊的一部分。又，如後述，在例如能夠透過來自使用者的直接輸入或USB(通用序列匯流排)記憶體等的記憶媒體來獲取複數個測量值的情況中，解析裝置130可不與試驗裝置100連接，亦可被構成為與測量系統10獨立的裝置。
解析裝置130，具備：輸入部140、取得部150、機械學習部160、解析部170、管理部180及輸出部190。
輸入部140為用來輸入複數個測量值的介面部。輸入部140，例如直接或經由網路連接至試驗裝置100的測試器本體102，以輸入藉由試驗裝置100所測量到的複數個測量值。又，輸入部140，可為經由鍵盤或滑鼠等接收來自使用者的直接輸入的使用者介面，亦可為用來將USB記憶體或碟片驅動器等連接至解析裝置130的器件介面，並且可經由該等介面來輸入藉由試驗裝置100所測量到的複數個測量值。
取得部150，連接至輸入部140，取得試驗裝置100經由治具110對受測器件120進行測量而得的複數個測量值。取得部150，可取得試驗裝置100在受測器件120中的不同位置處所測量到的複數個測量值，更詳言之，是可取得使治具110接觸受測器件120的不同位置來測量到的複數個測量值。例如，在受測器件120為形成有複數個器件區域122之晶圓的情況中，取得部150，取得以下至少一方的測量值：對器件區域122個別地進行測量而得的複數個測量值、及對包含複數個器件區域122之區域區塊個別地進行測量而得的複數個測量值。取得部150，將已取得到的複數個測量值供給至機械學習部160及解析部170。又，在解析裝置130是將後續步驟中測量到的測量值作為解析對象的情況中，取得部150，可另外取得利用治具110中的不同位置對複數個受測器件120進行測量而得的複數個測量值，或是以此作為代替方案。例如，在解析裝置130是將在最終測試中測量到的測量值作為解析對象的情況中，取得部150，可取得在被設置於測試座基板上的複數個測試座中對複數個受測用IC(積體電路)分別進行測量而得的複數個測量值。
機械學習部160，連接至取得部150，使用自取得部150供給而來的複數個測量值，藉由機械學習來學習測量值中含有的位置依存成分等成分的模型，上述位置依存成分例如為依存於受測器件120中的測量位置的成分、及依存於治具110中的測量位置的成分，關於這部分將在之後描述。
解析部170，連接至取得部150和機械學習部160，對於自取得部150供給而來的複數個測量值進行解析，並抽出測量值的偏差。又，解析部170，解析複數個測量值以產生變動資料，該變動資料表示與治具110接觸受測器件120的接觸次數對應的測量值的變動。此時，解析部170，自複數個測量值分離出位置依存成分，該位置依存成分為依存於受測器件120中的測量位置的成分、及依存於治具110中的測量位置的成分。解析部170，能夠使用藉由機械學習部160所學習到的模型來計算該位置依存成分。
管理部180，連接至解析部170，基於已藉由解析部170將位置依存成分分離出來後的複數個測量值，實行治具110的狀態管理及試驗裝置100的異常檢測的至少其中一方。例如，管理部180，基於解析部170所產生的變動資料來管理治具110的狀態。又，管理部180，基於解析部170所抽出的測量值的偏差，來檢測試驗裝置100的異常。此外，此處作為治具110的狀態管理，管理部180例如能夠基於變動資料，來決定治具110的清潔時期和治具110的更換時期的至少其中一方。
輸出部190，連接至管理部180，輸出管理部180已進行管理過的資訊。輸出部190，可將該資訊顯示於解析裝置130中所設的顯示部(未圖示)，亦可傳送至直接或經由網路連接的其他裝置。
第2圖表示本實施型態的解析裝置130基於測量值的偏差來檢測試驗裝置100的異常的流程。步驟210中，解析裝置130的取得部150，經由輸入部140取得複數個測量值。
步驟220中，解析裝置130的機械學習部160，使用在步驟210中取得到的複數個測量值，並藉由機械學習來學習位置依存成分等的測量值中含有的成分的模型。此處，位置依存成分，如後述，例如包含以下成分：自受測器件120的中心同心圓狀地變化的成分、將受測器件120配置在XY平面上時的依存於X軸方向和依存於Y軸方向的成分。又，複數個測量值，如後述包含依存於觸碰次數的成分。機械學習部160，對複數個測量值進行取樣，並藉由機械學習來學習測量值中含有的成分的模型。關於此部分，將在之後描述。
接著，在步驟230中，解析裝置130的解析部170，自複數個測量值中將位置依存成分分離出來，該位置依存成分是使用在步驟220中藉由機械學習部160所學習到的模型而算出。
然後，在步驟240中，解析裝置130的解析部170，解析複數個測量值，並使用在步驟230中已將位置依存成分分離出來的複數個測量值來抽出測量值的偏差。然後，解析部170，以機率分布來表現測量值的偏差，並算出測量值的機率分布。解析部170，例如假設測量值的機率分布是遵循常態分布而算出平均值及標準差σ等。此外，雖然在上述說明中是假設測量值的機率分布遵循常態分布，但並不限定於此。解析部170，例如亦可假設測量值的機率分布遵循學生t分布及威夏(Wishart)分布等其他的分布。
然後，在步驟250中，解析裝置130的管理部180，基於測量值的偏差來檢測試驗裝置100的異常。管理部180，可基於複數個測量值當中的偏離在步驟240中所算出的測量值的機率分布的離群值，來檢測試驗裝置100的異常。例如，管理部180，在測量值的機率分布中，當自平均值偏離標準差σ的規定倍數(例如2σ)的值(離群值)以預定基準以上的機率發生時，則可判斷為在試驗裝置100中產生了某種異常。管理部180，作為試驗裝置100的異常，例如可能檢測出要供給電力至受測器件120的電力源、驅動器、A/D(類比/數位)轉換器、D/A轉換器等的故障。
如此，根據本實施型態的解析裝置130，基於解析複數個測量值而抽出的測量值的偏差，來檢測試驗裝置100的異常。先前技術中，試驗裝置100的異常只能藉由定期診斷來發現。然而，本實施型態的解析裝置130，能夠自要作為產品來出貨的器件的試驗及測量中所得到的測量結果的行為狀況，來檢查已進行過測量的試驗裝置100的健康度和穩定度等。藉此，能夠避免由已產生異常的試驗裝置100進行測量所導致的結果，即本來應該要被判斷為良品的受測器件120被作為缺陷品處理而導致良率降低的情形、或是本來應該要被判斷為缺陷品的受測器件120被作為良品處理而流出到下個步驟中的情形。又，本實施型態的解析裝置130，因為自複數個測量值中將依存於受測器件120中的測量位置的成分或依存於治具110中的測量位置的成分加以分離，所以能夠更精準地抽出測量值的偏差。
此處，解析裝置130的機械學習部160，是使用貝氏推論，並藉由機械學習來學習測量值中所含成分的模型。作為上述的替代方案，機械學習部160，亦可使用迴歸分析、決策樹學習及類神經網路等其他的學習演算法來進行學習。
一般而言，貝氏推論是根據已觀測到的事實，以機率的意義來推論想要推測的事態。例如，若以P(A)來表示事象A發生的機率(事前機率)，以P(A|X)來表示在事象X已發生的情況下事象A發生的條件機率(事後機率)，則事後機率P(A|X)根據貝氏定理可表示成以下式子。此處，P(X|A)為概度，這在統計學中是表示，在遵照某個前提條件而出現結果的情況下，要反過來由觀測結果來推測前述條件為何的理所當然程度。 (數學式1)
Figure 02_image001
此處，從事象A的機率的觀點來看，P(X)僅有標準化常數的意義所以經常被省略，於是事後機率P(A|X)能夠表示成以下式子。亦即，事後機率P(A|X)正比於事前機率P(A)與概度P(X|A)的乘積。 (數學式2)
Figure 02_image003
如此，若已得到關於事象X的某種結果，藉由將該結果加以反映並乘上概度，便可將事象A的機率自事前機率更新至事後機率。也就是說，藉由將主觀的機率分布也就是事前機率P(A)乘上概度P(X|A)，來算出考慮到事象X而更具客觀性的機率分布也就是事後機率P(A|X)。並且，若進一步加入了新的事象X，便將事後機率作為新的事前機率來運用而反覆進行貝氏修正。如此，利用使機率分布變得更客觀的貝氏修正來推論事象A的方法即為貝氏推論。如上述，自測量系統10得到的複數個測量值，是被給定為以下複數個成分的合計：同心圓狀地變化的成分、依存於X軸的成分、依存於Y軸的成分及依存於觸碰次數的成分。本實施型態的解析裝置130的機械學習部160，將各成分函數中的常數，亦即與受測器件120的中心間的距離r的函數中的常數W、X軸成分x及Y軸成分y的函數中的常數S、以及觸碰次數t的函數中的常數R等，分別用來作為(數學式1)及(數學式2)中的「A」，且將表示複數個測量值的數值用來作為(數學式1)及(數學式2)中的「X」，並使用測量值來逐步更新各常數的機率分布。
機械學習部160，要藉由機械學習來學習測量值中所含的成分的模型時，在有複數個參數處於簡單的依存關係的情況下，能夠使用聯立方程式來作為用來獲得不明參數的取樣方法。作為上述的替代方案，在有複數個參數相互依存的情況下，機械學習部160，能夠使用迭代法、統計推論法及最佳化等。
第3圖表示作為本實施型態的解析裝置130的解析對象的測量值中所含的成分的一例。在解析裝置130要解析的測量值中，含有依存於受測器件120中的測量位置的位置依存成分。位置依存成分，例如本圖所示，包含自受測器件120的中心同心圓狀地變化的成分。要在晶圓等受測器件120中形成複數個器件區域122時，有時會使用單片式的處理裝置來實施製程。該單片式的處理裝置中，是在將晶圓保持於旋轉夾頭(spin chuck)來使其旋轉的狀態中，自噴嘴向晶圓的中心塗佈處理液，並利用旋轉夾頭的旋轉所造成的離心力使處理液散開至整片晶圓來進行處理。此時，要控制成使處理液均勻地散開至整片晶體、或是對晶圓的邊緣部分施加與中心部分相同的處理，嚴格來說均不容易。根據這樣的理由，受測器件120，會依存於自中心算起的距離而產生同心圓狀的略微的製造偏差。因此，解析裝置130要解析的測量值，包含自受測器件120的中心同心圓狀地變化的成分。
又，位置依存成分，例如本圖所示，在將受測器件120配置於座標平面(XY平面)上的情況中，包含以下兩者的至少其中一方：依存於座標平面中的其中一方的座標軸方向(X軸方向)的成分、及依存於座標平面中的另一方的座標軸方向(Y軸方向)的成分。例如，要在晶圓等受測器件120中形成複數個器件區域122時，有時會經過自一端側逐漸地使處理液浸透晶圓的製程、或是自晶圓的一端側使處理氣體填充於處理腔室中的製程等。在這樣的情況中，受測器件120，會自一端朝向另一端產生略微的製造偏差。因此，解析裝置130要解析的測量值，在將受測器件120配置於XY平面上的情況中，會包含依存於X軸方向的成分或依存於Y軸方向的成分。
又，在最終測試中，是在設於測試座基板上的複數個測試座的各者中安裝有受測用IC的狀態下，對複數個受測用IC進行測量。在這樣的情況中，會因為測試座基板的彎曲、傾斜或是溫度依存性等，而使得複數個測量值包含依存於治具110中的測量位置的各種成分。
如此，作為解析裝置130的解析對象的複數個測量值，包含由複數個維度的變數所構成的依存於位置的位置依存成分，例如同心圓狀地變化的成分、依存於X軸方向的成分及依存於Y軸方向的成分等。本實施型態的解析裝置130，能夠藉由機械學習來學習由該等複數個維度的變數所構成的位置依存成分之模型。並且，本實施型態的解析裝置130，能夠藉由將位置依存成分自複數個測量值分離出去，而去除因製造偏差而對測量值造成的影響、或是因治具110的位置而對測量值造成的影響。藉此，根據本實施型態的解析裝置130，能夠詳細且精準地抽出測量值的偏差或其他因素對測量值造成的影響。
第4圖表示作為本實施型態的解析裝置130的解析對象的測量值中所含的成分的另外一例。解析裝置130要解析的測量值，在第4圖所示的位置依存成分之外，如本圖所示，更包含以下的變動成分：與使探針卡114所具有的探針接觸受測器件120的觸碰(TD)次數對應的測量值的變動成分。
如上述，在經由探針卡114來與測量對象進行電性連接的情況中，是藉由探針刮擦電極墊的表面來形成接觸。此時，在探針的針尖會附著上電極墊上的氧化物或塵埃等。因此，探針的接觸電阻(CRES)值會對應於觸碰次數而增加，結果會對測量值造成與觸碰次數對應的變動。此外，該觸碰次數，是在使用上述清潔單元來研磨或清洗探針的針尖時會被重設的值。
本實施型態的解析裝置130，能夠藉由機械學習來學習測量值中所含的成分的模型，且該成分在包含同心圓狀地變化的成分、依存於X軸方向的成分及依存於Y軸方向的成分的位置依存成分之外，更包含與觸碰次數對應的變動成分。並且，解析裝置130，能夠自複數個測量值將位置依存成分分離，產生變動資料並基於變動資料來管理治具的狀態，其中該變動資料表示與觸碰次數對應的測量值的變動。
第5圖表示本實施型態的解析裝置130基於變動資料來管理治具110的狀態的流程。關於步驟510至步驟530，與第2圖的步驟210至步驟230相同。
本流程中，解析裝置130的解析部170，在步驟540中產生變動資料，其表示治具110與受測器件120接觸的接觸次數，亦即與觸碰(TD)次數對應的測量值的變動。解析部170，以TD次數將測量值的偏差加以分類，並以機率分布來表現各個分類。又，解析部170，使用藉由TD次數加以分類而產生出的複數個機率分布，推測與TD次數對應的治具110(探針卡114的探針)的接觸電阻的分散狀況。
然後，在步驟550中，解析裝置130的管理部180，基於在步驟540中所產生的變動資料來管理治具110的狀態。例如，管理部180，基於與TD次數對應的治具110的接觸電阻的分散狀況，來決定治具110的清潔時期及治具110的更換時期的至少其中一方。
第6圖表示與接觸次數對應的治具110的接觸電阻的變化傾向。如上述，探針的接觸電阻(CRES)值，會對應TD次數而增加。因此，如本圖所示，在以TD次數作為橫軸時，CRES值的平均值會隨著TD次數的增加而向右上方增加。除此之外，亦可了解到，圖中表示出CRES值隨著TD次數的增加會有偏差增大的傾向。亦即，在CRES值的機率分布中，表示出隨著TD次數的增加而使分散狀況增大的傾向。本實施型態的解析裝置130，利用了該變化傾向。
亦即，解析裝置130，在步驟540中，推測與TD次數對應的接觸電阻的分散狀況，並在步驟550中，若與TD次數對應的接觸電阻的分散狀況超過預定的基準，便判定需要清潔治具110。又，解析裝置130，例如基於接觸電阻的分散狀況對應於TD次數而增大的幅度，來決定治具110的清潔時期。亦即，解析裝置130，可由與TD次數對應的接觸電阻的分散狀況的增加，假設之後分散狀況也會以同樣的方式(例如線性)增加，來決定治具100的清潔時期。又，解析裝置130，亦可基於接觸電阻的分散狀況來決定治具110的更換時期。例如，解析裝置130，當比預定的次數更少的TD次數便已超過預定基準時，可判定需要更換治具110。
根據本實施型態的解析裝置，因為是基於變動資料來管理治具110的狀態，且該變動資料表示與治具110接觸受測器件120的接觸次數對應的測量值的變動，因此能夠將治具110的維護加以最佳化。先前技術中，治具110的維護是定期進行。然而，本實施型態的解析裝置，藉由基於推測出的接觸電阻來將治具110的維護加以最佳化，能夠削減治具110的維護次數。藉此能夠減低用於維護的時期，而能夠謀求將耗費於測量的時間加以縮短和抑制維護的費用等。
本發明的各種實施型態，可參照流程圖和區塊圖來記載，此處的區塊可表示(1)執行操作的製程的階段或是(2)負責執行操作的裝置的區段(section)。特定的階段和區段可由以下各者來加以構裝：專用電路、與儲存於電腦可讀取媒體上的電腦可讀取指令一起提供的可程式化電路、及/或與儲存於電腦可讀取媒體上的電腦可讀取指令一起提供的處理器。專用電路，可包含數位及/或類比硬體電路，亦可包含積體電路(IC)及/或離散電路。可程式化電路，可包含可重組硬體電路，該可重組電路包含AND邏輯閘、OR邏輯閘、XOR邏輯閘、NAND邏輯閘、NOR邏輯閘及其他的邏輯操作、正反器、暫存器、現場可程式化邏輯閘陣列(FPGA)、可程式化邏輯陣列(PLA)等的記憶體要件等。
電腦可讀取媒體，可包含能夠儲存藉由適當的器件來執行的指令的任意實體器件，其結果，具有儲存於其中的指令之電腦可讀取媒體，將具備產品且在產品中包含為了產生用來執行流程圖或區塊圖所指定的操作的手段而能夠加以執行的指令。作為電腦可讀取媒體的例子，可包含：電子記憶媒體、磁性記憶媒體、光記憶媒體、電磁記憶媒體、半導體記憶媒體等。作為電腦可讀取媒體的更具體例子，可包含：軟碟(登錄商標)、磁片、硬碟、隨機存取記憶(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、可抹除可程式化唯讀記憶體(EPROM或快閃記憶體)、可電性抹除可程式化唯讀記憶體(EEPROM)、靜態隨機存取記憶(SRAM)、光碟(CD-ROM)、數位多功能光碟(DVD)、藍光(RTM)光碟、MS記憶卡、積體電路卡等。
電腦可讀取指令，包含：組譯器指令、指令集架構(ISA)指令、機器指令、機器依存指令、微程式碼、韌體指令、狀態設定資料、或是Smalltalk、JAVA(登錄商標)、C++等的物件導向程式語言、以及如「C」程式語言或相等程式語言的先前的程序型程式語言；亦可包含由1或複數種程式語言的任意組合所撰寫出的原始碼或物件碼的任一者。
電腦可讀取指令，針對泛用電腦、特殊目的電腦或是其他可程式化的資料處理裝置的處理器或可程式化電路，可透過本地或是區域網路(LAN)、網際網路等的廣域網路(WAN)來加以提供，並且為了產生用來執行流程圖或區塊圖所指定的操作的手段，而執行電腦可讀取指令。作為處理器的例子，包含有：電腦處理器、處理單元、微處理器、數位訊號處理器、控制器、微控制器等。
第7圖表示可將本發明的複數態樣的整體或一部分實現化的電腦2200的例子。電腦2200中所安裝的程式，能夠使電腦2200作為與本發明的實施型態的裝置附加上關聯性的操作，或是該裝置的一或複數個區段來發揮功能，或是能夠執行該操作或是該裝置的一或複數個區段，以及/或是能夠使電腦2200執行本實施型態的製程或是該製程的階段。這樣的程式，可由CPU 2212來執行，以使電腦2200執行與本說明書中所述的流程圖及區塊圖的其中幾個區塊或全部區塊附加上關聯性的特定操作。
根據本實施型態的電腦2200，包含CPU 2212、RAM 2214、影像控制器2216及顯示器件2218，該等構件藉由主機控制器2210來相互連接。電腦2200更包含如通訊介面2222、硬碟驅動器2224、DVD-ROM驅動器2226及IC卡驅動器的輸出入單元，該等構件經由輸出入控制器2220而連接至主機控制器2210。電腦更包含如ROM 2230及鍵盤2242這樣的傳統輸出入單元，該等構件經由輸出入晶片2240而連接至輸出入控制器2220。
CPU 2212，遵照被儲存於ROM 2230及RAM 2214內的程式來運作，並藉此控制各單元。影像控制器2216，取得被提供於RAM 2214內的訊框緩衝區或是在其中藉由CPU 2212所產生的影像資料，並使影像資料被顯示於顯示器件2218上。
通訊介面2222，經由網路來與其他電子器件通訊。硬碟驅動器2224，儲存有要藉由電腦2200內的CPU 2212來使用的程式及資料。DVD-ROM驅動器2226，自DVD-ROM 2201讀取程式或資料，並經由RAM 2214將程式或資料提供至硬碟驅動器2224。IC卡驅動器，自IC卡讀取程式及資料，並且/或是將程式及資料寫入至IC卡中。
ROM 2230，在其中儲存有起動時要藉由電腦2200執行的開機程式等、及/或依存於電腦2200的硬體的程式。輸出入晶片2240，亦可經由平行埠、序列埠、鍵盤埠、滑鼠埠等來將各種輸出入單元連接至輸出入控制器2220。
程式，藉由DVD-ROM 2201或是IC卡之類的電腦可讀取媒體來加以提供。程式，被自電腦可讀取媒體讀取出來，且被安裝至亦可作為電腦可讀取媒體的例子的硬碟驅動器2224、RAM 2214或是ROM2230中，並藉由CPU 2212來執行。撰寫於該等程式內的資訊處理，由電腦2200讀取出來而造就程式與上述各種類型的硬體資料之間的合作。裝置或方法，可藉由使用電腦2200實現資訊的操作或處理來加以構成。
例如，在電腦2200和外部器件間執行通訊的情況中，CPU 2212可執行被讀取至RAM 2214中的通訊程式，並基於被撰寫於通訊程式中的處理，對通訊介面2222下達通訊處理的指令。通訊介面2222，在CPU 2212的控制下，讀取被儲存於傳送緩衝處理區域中的傳送資料並將讀取到的傳送資料傳送至網路、或是將自網路接收到的接收資料寫入至接收緩衝處理區域等，其中傳送緩衝處理區域及接收緩衝處理區域被提供在如RAM 2214、硬碟驅動器2224、DVD-ROM 2201或IC卡的記錄媒體上。
又，CPU 2212，可將被儲存於如硬碟驅動器2224、DVD-ROM驅動器2226(DVD-ROM 2201)、IC卡等的外部記錄媒體中的檔案或資料庫的整體或必要部分讀取至RAM 2214中，並對RAM 2214上的資料執行各種類型的處理。CPU 2212，接著將已處理過的資料寫回外部記錄媒體。
各種類型的程式、資料、表格及資料庫這樣的各種類型的資訊，可被儲存於記錄媒體中並接受資訊處理。CPU 2212，針對自RAM 2214讀取出的資料，可執行本揭示的各處記載的各種類型的處理，並將結果寫回RAM 2214，上述處理包含藉由程式的指令序列所指定的各種類型的操作、資訊處理、條件判斷、條件分歧、無條件分歧、資訊的搜尋/置換等。又，CPU 2212，可搜尋記錄媒體內的檔案、資料庫等之中的資訊。例如，在記錄媒體內儲存有複數個條目(entry)，且該等條目具有分別與第2屬性的屬性值附加上關聯性之第1屬性的屬性值的情況中，CPU 2212，可自該等複數個條目中搜尋與被指定的第1屬性的屬性值條件一致的條目，並讀取被儲存於該條目內的第2屬性的屬性值，藉此取得與滿足預定條件的第1屬性附加上關聯性之第2屬性的屬性值。
上面已說明過的程式或軟體模組，可被儲存於電腦2200上或是電腦2200附近的電腦可讀取媒體中。又，連接至專用通訊網路或網際網路的伺服器系統中所提供的硬碟或RAM之類的記錄媒體，可作為電腦可讀取媒體而使用，並藉此經由網路將程式提供至電腦2200。
以上使用實施型態說明了本發明，但本發明的技術性範圍並不限定於上述實施型態中所記載的範圍。本案所屬技術領域中具有通常知識者能夠明確理解到可對上述實施型態施加多種變更或改良。自申請專利範圍能夠明確理解到施加過這樣的變更或改良的型態也被包含於本發明的技術性範圍中。
應注意到，申請專利範圍、說明書及圖式中表示的裝置、系統、程式及方法中的動作、手法、步驟及階段等的各處理的執行順序，只要沒有特別明確表示「在…之前」、「先加以」等，並且並未將先前處理的輸出用在後續處理，便能夠以任意順序來實現。關於申請專利範圍、說明書及圖式中的動作流程，即便為了方便而使用「首先」、「接著」等來加以說明，也並非意味著一定要以該順序來實施。
10:測量系統 100:試驗裝置 102:測試器本體 104:測試頭 110:治具 112:效能板 114:探針卡 116:針測機 120:受測器件 122:器件區域 130:解析裝置 140:輸入部 150:取得部 160:機械學習部 170:解析部 180:管理部 190:輸出部 2200:電腦 2201:DVD-ROM 2210:主機控制器 2212:CPU 2214:RAM 2216:影像控制器 2218:顯示器件 2220:輸出入控制器 2222:通信介面 2224:硬碟驅動器 2226:DVD-ROM驅動器 2230:ROM 2240:輸出入晶片 2242:鍵盤 S210～S250:步驟 S510～S550:步驟
第1圖將本實施型態的解析裝置130與測量系統10一起表示。 第2圖表示本實施型態的解析裝置130基於測量值的偏差來檢測試驗裝置100的異常的流程。 第3圖表示作為本實施型態的解析裝置130的解析對象的測量值中所含的成分的一例。 第4圖表示作為本實施型態的解析裝置130的解析對象的測量值中所含的成分的另外一例。 第5圖表示本實施型態的解析裝置130基於變動資料來管理治具110的狀態的流程。 第6圖表示與接觸次數對應的治具110的接觸電阻的變化傾向。 第7圖表示可將本發明的複數態樣的整體或一部分地具體化的電腦2200的例子。
國內寄存資訊 (請依寄存機構、日期、號碼順序註記) 無
國外寄存資訊 (請依寄存國家、機構、日期、號碼順序註記) 無
10:測量系統
100:試驗裝置
102:測試器本體
104:測試頭
110:治具
112:效能板
114:探針卡
116:針測機
120:受測器件
122:器件區域
130:解析裝置
140:輸入部
150:取得部
160:機械學習部
170:解析部
180:管理部
190:輸出部

Claims (10)

  1. 一種解析裝置，其具備：取得部，其取得複數個測量值，該等複數個測量值是試驗裝置對受測器件進行測量而得；解析部，其解析前述複數個測量值並抽出測量值的偏差；以及，管理部，其基於前述測量值的偏差來檢測前述試驗裝置的異常；其中，前述取得部，取得在前述受測器件中的不同位置處所測量到的前述複數個測量值；前述解析部，自前述複數個測量值將位置依存成分分離出來，並抽出前述測量值的偏差，該位置依存成分依存於前述受測器件中的測量位置。
  2. 如請求項1所述之解析裝置，其中，前述位置依存成分，包含自前述受測器件的中心同心圓狀地變化的成分。
  3. 如請求項1或2所述之解析裝置，其中，前述位置依存成分，在將前述受測器件配置於座標平面上的情況中，包含以下成分中的至少其中一方：依存於前述座標平面中的其中一方的座標軸方向的成分、及依存於前述座標平面中的另一方的座標軸方向的成分。
  4. 如請求項1或2所述之解析裝置，其中，前 述受測器件，是形成有複數個器件區域之晶圓；前述取得部，取得以下測量值中的至少其中一方：對器件區域個別地進行測量而得的前述複數個測量值、及對包含複數個前述器件區域之區域區塊個別地進行測量而得的前述複數個測量值。
  5. 一種解析裝置，其具備：取得部，其取得複數個測量值，該等複數個測量值是試驗裝置對受測器件進行測量而得；解析部，其解析前述複數個測量值並抽出測量值的偏差；以及，管理部，其基於前述測量值的偏差來檢測前述試驗裝置的異常；其中，前述取得部，取得利用治具中的不同位置對複數個前述受測器件進行測量而得的前述複數個測量值；前述解析部，自前述複數個測量值將位置依存成分分離出來，並抽出前述測量值的偏差，該位置依存成分依存於前述治具中的測量位置。
  6. 如請求項1、2、5中任一項所述之解析裝置，其中，更具備機械學習部，其使用前述複數個測量值，藉由機械學習來學習前述位置依存成分的模型；前述解析部，將前述位置依存成分分離出來，且該位置依存成分是使用已藉由前述機械學習部學習到的前述 模型來算出。
  7. 如請求項1、2、5中任一項所述之解析裝置，其中，前述解析部，使用前述複數個測量值來算出測量值的機率分布；前述管理部，基於前述複數個測量值當中的偏離前述機率分布的離群值，來檢測前述試驗裝置的異常。
  8. 如請求項7所述之解析裝置，其中，前述機率分布是常態分布。
  9. 一種解析方法，其為解析裝置進行解析的解析方法，且具備以下步驟：前述解析裝置取得複數個測量值，該等複數個測量值是試驗裝置對受測器件進行測量而得；前述解析裝置解析前述複數個測量值並抽出測量值的偏差；以及，前述解析裝置基於前述測量值的偏差來檢測前述試驗裝置的異常；其中，前述受測器件是測量對象，該測量對象成為要藉由前述試驗裝置來加以測量的對象；前述取得複數個測量值的步驟，包含取得在前述受測器件中的不同位置處所測量到的前述複數個測量值，或是取得利用治具中的不同位置對複數個前述受測器件進行測量而得的前述複數個測量值； 前述抽出測量值的偏差的步驟，包含自前述複數個測量值將位置依存成分分離出來，並抽出前述測量值的偏差，該位置依存成分依存於前述受測器件中的測量位置或前述治具中的測量位置。
  10. 一種記錄媒體，其記錄有解析程式，該解析程式藉由電腦來執行而使前述電腦作為以下構件來發揮功能：取得部，其取得複數個測量值，該等複數個測量值是試驗裝置對受測器件進行測量而得；解析部，其解析前述複數個測量值並抽出測量值的偏差；以及，管理部，其基於前述測量值的偏差來檢測前述試驗裝置的異常；其中，前述受測器件是測量對象，該測量對象成為要藉由前述試驗裝置來加以測量的對象；前述取得部，取得在前述受測器件中的不同位置處所測量到的前述複數個測量值，或是利用治具中的不同位置對複數個前述受測器件進行測量而得的前述複數個測量值；前述解析部，自前述複數個測量值將位置依存成分分離出來並抽出前述測量值的偏差，該位置依存成分依存於前述受測器件中的測量位置或前述治具中的測量位置。
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