晶圆上异常晶粒的筛选方法及系统、计算机程序产品及装置与流程

本发明涉及半导体制造，尤其涉及一种晶圆上异常晶粒的筛选方法及系统、计算机程序产品及装置。

背景技术：

1、零缺陷是所有产业都在不断追求的目标，在对于安全性有更高要求的汽车电子产业，对质量的要求更加严格。量测是晶圆厂工艺控制的一个重要手段，通过对产品的主要生产阶段的关键参数的测量来确定产品是否符合设计要求，来确保最终的良率符合要求。同时通过量测，可以了解到目前存在的问题，及时反馈进行工艺调整实现最终产品的高良率。晶圆在测试的时候，会产生大量量测数据，理想情况下，针对同一时间段、同一机台、同一批次/晶圆的某一个量测参数进行测试得到的量测数据(连续型数值数据)应该服从正态分布，但实际生产情况下由于制作工艺等异常导致测试得到的量测数据会有其他形态的数据分布。

2、aec-q001规范中提出了参数零件平均测试(parametric part average testing，简称ppat)方法。ppat方法是用来检测半导体零件参数异常(outlier，或称散点)的统计方法，用以将异常零件从所有被测试零件中剔除(eliminate abnormal parts from allparts tested)。请参阅图1，其为pat的限值与异常晶粒示意图。如图1所示，通过设置pat限值(limit)，包括上限(upper spec limit，简称usl)以及下限(lower spec limit，简称lsl)，以筛选出参数数据超出正态分布(参数异常)的散点(outliers)。ppat方法主要包括静态pat(static pat)和动态pat(dynamic pat)。但是静态pat和动态pat设置限值的规格范围都以标准差西格玛值计算，并采用阶段式的调整规格范围大小去筛选出异常晶粒，不能有效的筛选出每片晶圆的异常晶粒。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种晶圆上异常晶粒的筛选方法及系统，能够筛选出每片晶圆的参数数据超出正态分布的异常晶粒，保证出货晶粒的电性质量，促进晶圆的良率改善与强化机台的智能管控。

2、为了解决上述问题，本发明提供了一种晶圆上异常晶粒的筛选方法，包括：获取待测晶圆上的所有晶粒的参数数据；对每一所述参数数据进行转换建立相应的cdf概率图，并将所述cdf概率图的数据主分布与数据次分布之间的转换点设置为dpat规格，以将正常晶粒与异常晶粒分离；以及，根据所设置的dpat规格筛选出所述待测晶圆上所有处于所述dpat规格以外的晶粒作为异常晶粒，完成所述待测晶圆上异常晶粒的筛选。

3、为了解决上述问题，本发明还提供了一种晶圆上异常晶粒的筛选系统，包括：获取单元，用于获取待测晶圆上的所有晶粒的参数数据；建立单元，用于对每一所述参数数据进行转换建立相应的cdf概率图，并将所述cdf概率图的数据主分布与数据次分布之间的转换点设置为dpat规格，以将正常晶粒与异常晶粒分离；筛选单元，用于根据所设置的dpat规格筛选出所述待测晶圆上所有处于所述dpat规格以外的晶粒作为异常晶粒，完成所述待测晶圆上异常晶粒的筛选。

4、为了解决上述问题，本发明还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明上述方法的步骤。

5、为了解决上述问题，本发明还提供了一种计算机装置，包括存储器，用于存储计算机程序；处理器，与所述存储器连接，用于执行所述计算机程序，以实现本发明上述方法的步骤。

6、上述技术方案，通过建立一种按晶圆、按参数和按参数数据分布的筛选方式，可实现筛除电性异常的晶粒，达到电性上零缺陷的出货目标；可加强产品的质量和性能的一致；可跟踪从晶圆测试出货到模块终端测试的参数分布，以监控并防止制造链上的任何异常；可持续的闭环分析良率数据，可改进晶圆良率，构建机台和流程的智能管理，对生产机台良率的智能管控会有严格、有效的助益。

7、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。

1.一种晶圆上异常晶粒的筛选方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参数数据包括以下数据的至少其中之一：栅极与发射极间短路时集电极与发射极之间的穿透电流，电路开启状态下的源漏压降，源漏短接的状态下出现在栅极与源极之间的漏电流，电路或器件开始工作或产生特定效应的阈值电压。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述cdf概率图的纵坐标为正态概率标度、横坐标为参数数据、图形为累积的晶粒密度函数；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述斜率转换点通过二阶微分或line-fit来确定。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述斜率转换点通过以下方式确定：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，正常晶粒的参数数据落在所述cdf概率图的数据主分布之内，异常晶粒的参数数据落在所述cdf概率图的数据主分布之外的数据次分布上或为离散状态。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所设置的dpat规格筛选出所述待测晶圆上所有处于所述dpat规格以外的晶粒作为异常晶粒的步骤进一步包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述dpat规格能够筛选出斜率转换点到使用±西格玛规格之间的异常晶粒。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

10.一种晶圆上异常晶粒的筛选系统，其特征在于，包括：

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～9任意一项所述方法的步骤。

12.一种计算机装置，其特征在于，包括：