Geo-prostorsko zaznavanje izstopnih vrednosti

Primerjava rezultatov preskusa matrice z drugimi matricami na rezini pomaga prepoznati odstopanja, vendar združevanje teh podatkov z natančno lokacijo odstopanja ponuja veliko globlje razumevanje, kaj gre lahko narobe in zakaj.

Glavna zamisel pri odkrivanju odstopanj je najti nekaj v matrici ali na njej, kar se razlikuje od vseh drugih matric na rezini. To početje v kontekstu soseda matrice je postalo lažje z najsodobnejšimi platformami za analizo podatkov o izkoristku in upravljanju testov, vendar se še vedno lahko zaplete. Tudi definicija soseda je lahko različna.

Prostorska variacija rezin se že nekaj časa uporablja za prepoznavanje in dešifriranje težav z donosom, vendar predvsem za obdukcije napak na polju. Inženirji za izdelke in kakovost vse pogosteje uporabljajo te odločitve o uspešnosti/neuspešnem preizkusu, zlasti v aplikacijah, ki so kritične za varnost ali misijo, saj preprostim tehnikam zaznavanja izstopnih vrednosti, ki temeljijo na testiranju delnega povprečja (PAT), manjka lokalizacija za učinkovito uravnoteženje trikotnika izkupiček/kakovost/stroški .

Tehnike, ki presegajo PAT, se zanašajo na več meritev, aritmetične operacije na rezultatih testov, da se osredotočijo na razlikovanje med uspešno in neuspešno, in geoprostorska razmerja. Toda geografska lokacija in z njo povezani rezultati testov zahtevajo tudi dodatne inženirske vire, zato se stroški povečujejo pri naprednih vozliščih in v aplikacijah, kjer sta kakovost in zanesljivost bistvenega pomena.

»Vsakič, ko naredite večji premik v tehnologiji – kot so medsebojne povezave aluminij-baker in običajna kovinska vrata z visoko K – se pojavi nov sklop stvari, ki jih še niste videli,« je dejal Ken Butler, vodja strateškega ustvarjanja podjetij pri Advantest America. "Z vsakim večjim tehnološkim premikom in manjšimi geometrijami je postalo vedno bolj potrebno odmikati se od preproste statistike, ker je enostavno niso več rezali."

Motivirani z odkrivanjem napak na nižji stopnji, so produktni inženirji pri preizkusu rezin iskali tehnike zaznavanja, ki temeljijo na odstopanjih, da bi pregledali napake pri vžigu. In ko so razvijali zaslone za poskusne pobege, so se seveda obrnili na te tehnike zaznavanja izstopajočih vrednosti. To je standardna praksa za proizvajalce avtomobilskih čipov, ki dosledno uporabljajo tehnike testiranja izstopajočih vrednosti in so pogosto pionirji novih metod. Zdaj sledijo drugi industrijski sektorji z bolj proaktivnim pristopom k tehnikam zaznavanja izstopnih vrednosti.

»Medtem ko je zaznavanje izstopnih vrednosti lahko učinkovit odziv na zadrževanje testnega pobega, opažamo, da več strank načrtuje zaznavanje izstopajočih vrednosti v svoj testni proces že prej v življenjskem ciklu izdelka, da bi dosegli višjo izhodno kakovost v številnih tržnih segmentih – ne le v avtomobilski, medicinski in vesoljski industriji,« je dejal Greg Prewitt, direktor rešitev Exensio pri PDF Solutions.

Položaj matrice: x, y in z
Pri tehnikah zaznavanja geoprostorskih izstopov se analiza izvede po preizkusu rezin, ker je treba pri odločitvi o uspešnosti/neuspehu upoštevati vse rezultate preskusa matrice in njenih sosedov. Za to so potrebni dodatni izračuni, analitične rešitve za podatke o donosu/preskusu pa podpirajo te izračune. To je lahko lasten sistem IDM ali rešitev tretje osebe, ki bi jo uporabilo podjetje IDM, livarna ali fabless podjetje. Odvisno od specifične tehnike se definirana soseska razlikuje. Pogosto imajo te intuitiven smisel. Toda definicija "sosede" se lahko zaplete pri naprednih procesnih vozliščih CMOS, ki zahtevajo precej subtilnejšo definicijo "soseske".

Kljub prizadevanjem industrije za enotno obdelavo naprav po vsej rezini narava proizvodnih procesov polprevodnikov ustvarja geografske vzorce, ki se odražajo v številnih proizvodnih meritvah. Robne matrice imajo nižji izkoristek kot matrica v središču rezine. Vrtenje fotorezista povzroči radialne cone. Med lito procesom lahko pride do subtilne neenakomernosti fokusa na vseh matricah v namerilnem križu z več matricami.

Pri manjših velikostih funkcij se ti subtilni učinki lažje manifestirajo in pokažejo v vzorcih neuspešne matrice pri preskusu rezin in v naslednjih korakih izdelave. Inženirji zdaj uporabljajo te vzorce za sprejemanje odločitev glede uspešnosti/neuspeha naprave.

Slika 1: Koncentrični krogi in radialni vzorci na rezini. Vir: Semiconductor Engineering/Anne Meixner

Pri testiranju okvarjenih naprav so bile napake pogosto razvrščene v naključne in sistematične. Geografska narava polprevodniškega procesa in povečano upravljanje gostote napak sta premaknila fokus na sistematične napake, pri čemer igrajo pomembno vlogo geoprostorska razmerja na rezini in proizvodni procesi.

"Na splošno se ti viri napak skoraj nikoli ne pojavijo na resnično naključen način," je povedal Dirk de Vries, direktor raziskav in razvoja upravljanja življenjskega cikla silicija pri Synopsys. »Torej obstajajo variacije postopka od proizvodnje in skoraj vse ima prostorski gradient. To velja za parametrične lastnosti, kot so debeline plasti ali širine črt. Običajno imajo dokaj gladke gradiente nad rezino, kar pomeni, da bodo imele izmerjene lastnosti matrice določeno raven napovedne vrednosti za lastnosti njenih sosedov na rezini. Lahko bi rekli: 'Da, vendar imajo naključne napake, naključje pa nima nobene napovedne vrednosti.' Ni tako preprosto, kajti če pogledate napake pri izdelavi rezin, obstaja mehanizem za nastanek napak. Lahko se na primer lušči z roba rezine ali v viru plazme. Bistvo je, da obstajajo viri napak in da se skoraj nikoli ne pojavijo na resnično naključen način.«

Geografske vzorce si je mogoče ogledati v platformah za analizo podatkov in jih je mogoče uporabiti za upravljanje donosa za prepoznavanje problematičnih orodij ali kombinacij orodij. Serija inženirskih študij Intelovih inženirjev (1999 do 2005) je uporabila podatke o preskusu rezin, lokacijo xy in identifikacijo elektronskega čipa (ECID) za preučevanje razmerja med rezinami in gostoto napak pri zanesljivosti. ECID je olajšal analizo podatkov v več testnih korakih. To jim je omogočilo, da so našli različne vzorce v rezultatih testa rezin za matrico glede na serijo, rezino, lokacijo xy in lokalno regijo ter njene sosede in naknadno obnašanje matrice pri končnem preizkusu po postopku vžiga. Za lokalno regijo (imenovano tudi soseska) so si ogledali kocko v območju 5 x 5 in izračunali število izkoristkov za kocke z oznako N, D, T.


Slika 2: Soseska na podlagi lokacije xy in identificiranih lokacij N, D, T. Vir: Semiconductor Engineering/Anne Meixner

Intelovi inženirji so v svoji analizi ugotovili, da je variacija med rezinami dvakrat večja od variacije med serijami. »Sledljivost se je izkazala za močno orodje,« so opozorili, »za razkrivanje značilnosti v vzorcih rezin takšnih napak. To je še posebej veljalo za subtilne signale, zakopane v produkcijske podatke. Analiza napak je pokazala, da so se te podpopulacije vedno razlikovale po novih sistematičnih načinih napak ali porazdelitvah napak.

Ta stopnja lokalizacije, opažena leta 1999, govori o kompleksnosti procesa CMOS pri 0.25 mikrona. Z današnjimi naprednimi procesnimi vozlišči so se te sistematične napake povečale.

Algoritmi za odkrivanje odstopanj, ki temeljijo na soseski
Lokalizacija postane manjša s temi tehnikami zaznavanja odstopanj, ki temeljijo na geoprostorskem razmerju kocke glede na sosede. Radialna lega vpliva na pomanjkljivost in s tem na izplen. Za lokalizacijo odločitev testa je prevladal koncept soseske. Sledi ogled odnosa v smeri z.

Lokalizacija dinamičnega PAT na manjše soseske, kot je 5 x 5 ali 7 x 7, omogoča inženirjem, da zaznajo subtilne razlike od teh sistematičnih načinov odpovedi. S tem lahko inženirji zmanjšajo lažno negativne/pozitivne rezultate.

Obstajata dva pristopa za primerjavo kocke z njenimi sosedi – dobra kocka v slabi soseski (GDBN) in slaba kocka v dobri soseski. V zadnjih dveh desetletjih so inženirji iz številnih podjetij, vključno z LSI Logic, Intel in TI, objavili študije primerov, ki upravičujejo te na videz drakonske odločitve.

Slika 3: Dobra kocka v slabi soseski glede na lokacijo xy. Vir: Semiconductor Engineering/Anne Meixner

GDBN je jasen, če kocka prestane vse teste, vendar je bilo več njenih sosedov označenih za slabo, je dobra kocka zdaj sumljiva. Lahko se jim dodeli izstopajoči rezultat, nato pa bodisi ne uspejo pri sortiranju rezin ali pa jih označijo za dodatno testiranje, ki ga druga dobra matrica morda ne bo prejela.

Slika 4: Dobri umrejo v slabi soseski. Vir: Nacionalnih instrumentov

Slaba smrt v dobri soseski je zmeden izraz. Tehnično gledano ni slaba kocka, če je uspela, vendar je parametrično drugačna.

»Več strank poskuša doseči višjo raven kakovosti, zato gledajo na odstopanja glede na okolico matrice. Ko pogledate vse kocke okoli njega, se pričakuje, da bodo parametrično podobni,« je dejal Carl Moore, specialist za upravljanje donosa pri yieldHUB. »Včasih pa se lahko parametrična meritev kocka razlikuje za nekaj sigm, morda še vedno znotraj celotne porazdelitve. "Nekaj ​​na tem ni v redu, ker kaže drugačno parametrsko vrednost vsemu okoli sebe."

Poleg iskanja soseske v smeri x in y lahko produktni inženirji pogledajo specifično lokacijo matrice na vseh rezinah. »Obstajajo tudi metode, kot je ZPAT, kjer lahko analizirate po osi z na skupini rezin. To je zelo uporabno pri iskanju napak na maskah, kjer lahko ena sama kocka vedno odpove ali je izstopajoča,« je dejal Moore.

Slika 5: Zložene karte več rezin in napake v Z-smeri. Vir: Galaxy Semiconductor

Vpliv okvarjene maske na pridelek se zdi očiten. Parametrična izstopajoča aplikacija je lokalizirana na podlagi velikosti vzorca 25 matric (običajno 25 rezin na lot). Upoštevajte, da ima soseska 5 x 5 v smeri xy tudi 25 kock za iskanje odstopanja. V bistvu zlagaš rezine in iščeš vzorce v smeri z.

"Z-PAT smo imeli na trgu že leta 2005," je povedal Wes Smith, izvršni direktor podjetja Galaxy Semiconductor. »Razvit je bil za evropskega dobavitelja avtomobilov prve stopnje. To podjetje je zanimalo raziskovanje izstopajočih tehnik, ki presegajo tradicionalni (tudi takratni) DPAT, in preučevali so različne geoprostorske odnose, med njimi Z-PAT.«

Določitev električnega soseda
Obravnavane geoprostorske tehnike so strogo upoštevale fizična razmerja. Še pred dvema desetletjema so inženirske ekipe, ki so bile pionirji teh tehnik, priznale, da sistematična narava proizvodnje polprevodnikov CMOS vpliva na opredelitev soseske. Namesto fizične soseske so priporočili izbiro soseske ob zavedanju.

"Izbira fiksne soseske, kot je osem omaric na položajih x, y, v praksi dobro deluje, ko se podatkovni vzorec gladko spreminja," je leta 2001 zapisala inženirska ekipa s Portland State University in LSI Logic v prispevku na mednarodni testni konferenci. »Gladke konture smo opazili že večkrat. Vendar so bili opaženi tudi koračni vzorci, ki niso gladki, temveč sistematični. Čez rezino vsiljujejo učinek šahovnice,«


Slika 6: Učinek šahovnice postopnega vzorca. Vir: Semiconductor Engineering/Anne Meixner

Po prepoznavanju tega vzorca v testih IDDQ je skupina priporočila uporabo podatkovno usmerjenega pristopa za definiranje soseske in omejitev, ki jih je treba uporabiti, kar so poimenovali povprečje lokacije. Njegovo učinkovitost so ponazorili z meritvami IDDQ. Njihova tehnika je vključevala tudi uporabo ostankov meritev. Ostanek najbližjega soseda (NNR) združuje geoprostorska razmerja z aritmetično spremembo testnega parametra. NNR v bistvu definira sosesko na podlagi podobnih porazdelitev vrednosti in ta porazdelitev ni neobdelana testna meritev.

Drug vir podatkov o parametričnem delovanju matrice so meritve na matrici in tudi te je mogoče uporabiti za definiranje električne soseske znotraj matrice. To omogoča oplemenitenje soseske.

»Da bi bile geoprostorske tehnike učinkovite, obstaja močna predpostavka o variaciji procesa v smeri xy in z,« je povedal Alex Burlak, podpredsednik za testiranje in analitiko pri proteanTecs. »V naprednih procesnih vozliščih so lahko variacije procesov znotraj čipa znatne in še izboljšane med IC-ji (soseska) ali rezinami (smer z), zaradi česar so geoprostorske tehnike manj učinkovite. Zato je učinkovitejša tehnika ustvariti pričakovano osnovno linijo na čip (tj. pristop „personalizirane medicine“) z uporabo strojnega učenja in napredne analitike, ki se uporablja za parametrične podatke, ki jih generirajo monitorji univerzalne telemetrije čipov (UCT). Na to lahko gledate kot na PAT na čip in ne kot lot, rezino, sosesko.«

zaključek
Sprejemanje testnih zaslonov na podlagi položaja rezin s strani širše skupnosti inženirjev izdelkov se je v zadnjem desetletju znatno povečalo. Razpoložljivost sistemov za upravljanje donosa/testiranja tretjih oseb olajša uporabo takšnih tehnik fabless in malim IDM.

»Industrija polprevodnikov vedno poudarja pomen kakovosti in zanesljivosti naprav,« je povedal Prasad Bachiraju, direktor za prodajo in rešitve za stranke pri Onto Innovation. »Analitične platforme z infrastrukturo integracije dobavne verige so tovarnam omogočile izvajanje pravil in statističnega združevanja na podlagi končnih testnih podatkov. Uporaba konteksta rezine in soseščine matrice glede na izvorno rezino je pomagala odkriti uhajanje testa in izboljšati splošno zanesljivost čipov.«

Geoprostorske tehnike zaznavanja izstopnih vrednosti omogočajo inženirjem, da lokalizirajo igro »ena od teh stvari ni podobna drugim«.

»Imate en nabor ciljev glede zmogljivosti, za katere želite, da jih vsi dosežejo, na primer 100 mikroamperov uhajanja. Toda zaradi prostorske variacije ne zadenejo vedno cilja,« je povedal Butler iz Advantesta. »Torej, v testu postavite vprašanje 'Kdaj se razlikujejo in koliko se razlikujejo od bližnjih kock?' Vse te tehnike, o katerih govorimo, temeljijo na kontekstu položaja rezin. Zato tako dobro delujejo.”

Podobni zgodbe

Lovljenje testnih pobegov v proizvodnji IC

Delni povprečni testi za samodejne integrirane vezja niso dovolj dobri

Uporaba analitike za zmanjšanje opeklin

Prilagodljivi testni dobiček

Vir: https://semiengineering.com/geo-spatial-outlier-detection/