通過對掃描診斷結果的統計學分析確定成品率突發異常的原因的製作方法

2023-04-22 19:48:46

專利名稱：通過對掃描診斷結果的統計學分析確定成品率突發異常的原因的製作方法
通過對掃描診斷結果的統計學分析確定成品率突發異常的原因
相關申請
本申請要求於2008年2月21日提交的名稱為「通過對掃描診斷結果的統計學分 析來確定成品率突發異常的缺陷層」、署名發明人為RobertBenware和Manish Sharma的 61/030,556號美國臨時專利申請的優先權，在此通過參考將其整體合併入本申請中。技術領域
本發明針對集成電路的測試、診斷以及成品率和質量的提高。
技術背景
隨著每一項新的技術進步，半導體製造工藝已變得更加複雜而昂貴。因此，為 了攤銷生產晶片的成本，每一款設計通常需要在更長的時間段內形成非常高的成品率。 在此大量生產期間，成品率意外且突然降至正常底線水平以下的情況很常見。這種現象 通常被稱為成品率突發異常。成品率突發異常的發生可能有多種原因，如加工設備變 化、工藝參數變化等。當此情況發生時，理想的措施是快速確定導致成品率降至正常水 平以下的原因並加以糾正。
有時這些突發異常的原因可以根據晶片歷史、工藝歷史分析等加以確定。然 而，在許多情況下，這些方法可能無法得出答案。在這樣的情況下，經常使用的一種方 法是從低成品率晶片(在本公開文件中稱為突發異常晶片)中選擇少量的晶片，使用物理 失效分析(PFA)確定晶片中的缺陷。然而，這是一個昂貴且耗時的過程。此外，它通常 只能針對少量的失效晶片進行，這意味著結果可能仍然無法令人信服。
近期有不斷增長趨勢的是在生產測試失敗時分析邏輯診斷的結果，以確定成品 率問題。可取的方式是用相同的分析來確定成品率突發異常的原因，因為這樣有助於形 成總體上更廉價且更快速的過程。針對特定的設計或工藝，採用診斷結果對系統性成品 率限制因素進行辨識和排序的方式已在先前的若干項研究中進行過說明。然而，這些研 究旨在分析大量群體，通常包含若干生產批次的數以千計的失效晶片。不過有利的是， 成品率突發異常的原因是從數量相對較少的晶片加以確定，通常是同一晶片上的幾百個 晶片。並且，與先前研究中所述的情況不同，成品率突發異常最常由單一原因導致，可 取的方式是確定這一主導性的失效機理，而非對各種系統性成品率限制因素進行辨識和 排序。鑑於這些原因，常規分析技術並不適於處理成品率突發異常。發明內容
本申請中公開了具有特別的適用性、用以對集成電路成品率和質量進行測試、 診斷和改善的方法、儀器和系統的代表性實施例，但並不應將其理解為具有任何形式的 限定性。相反，本公開內容針對各種所公開方法、儀器和系統及其等效物在單獨或相互 間有各種組合及子組合的情況下的所有新穎的且非顯而易見的特徵和特點。所公開的技術並不限於任何具體特點或特徵或其組合，所公開的方法、儀器和系統也不要求任何一 項或多項具體優勢存在，或問題被解決。
本申請中所述的任何方法、儀器和系統可以配合採用多種部件(例如數字、 模擬或混合信號部件)的多種集成電路(例如專用集成電路(A^tC)、可編程邏輯器件 (PLD),如現場可編程門陣列(FPGA)或片上系統MoCs))的生產和測試來使用。被生產 和測試的一個或多個集成電路可在多種類型的電子設備中使用，從可攜式電子設備(例 如蜂窩式便攜無線電話、媒體播放機等)到較大規模的設備(例如計算機、控制系統、飛 機、汽車等)。包含有用所公開技術或等效技術的實施例進行分析的集成電路的所有這些 設備均被視為屬於本公開內容的範圍內。
儘管為了方便表述，對一些所公開方法的操作方式採用特定的順序進行說明， 但應理解的是，此種說明方式涵蓋順序的重新安排，除非下文中有特定語言要求採用特 定的順序。例如，按順序說明的操作可以重新安排或同時進行。此外，為簡單起見，本 申請中的附圖可能並未顯示出所公開的方法、儀器和系統可配合其他方法、儀器和系統 應用的各種方式。此外，說明中有時使用「確定」或「確認」等術語來說明所公開的 技術。這些術語是所執行的實際操作的高級抽象。對應於這些術語的實際操作可能會根 據具體實施情況而變化，並可隨時由本領域的普通技術人員清楚地辨識。
所公開的實施例可以在多種類型的環境中執行。例如，任何所公開的技術均可 整體或部分地作為包括計算機可執行指令的軟體來執行，其中所述的計算機可執行指令 被存儲在一種或多種計算機可讀取介質(例如計算機可讀取的介質，如一張或多張CD光 盤、易失性存儲部件(如DRAM或SRAM)，或非易失性存儲部件(如硬碟))上。例 如，所述軟體可以包含一個電子設計自動化(EDA)軟體工具(如失效診斷或成品率分析 工具)。然而，所述特定軟體工具不應被理解為具有任何限定性，因為本申請中所公開的 原理普遍適用於其他軟體工具。
所述軟體可在單臺計算機或聯網計算機(如通過網際網路、廣域網、區域網、客 戶機-伺服器式網絡或其他此類網絡)上運行。為明確起見，僅對基於軟體的實施例的特 定所選方面加以說明。其他已為本領域所熟知的細節將被省略。例如，應該理解，所公 開的技術不僅限於任何特定的計算機語言、程序或計算機，而是可以採用任何適用的可 從商業渠道獲得的計算機和/或計算機語言加以實現。出於相同的原因，不對計算機硬 件進行進一步的詳細說明。任何所公開方法也均能夠可替換地採用硬體(如ASIC、PLD 或SoC)加以(部分或全部)實現。
另外，由任何的所公開方法生成的數據可以採用多種不同的數據結構或格式在 一種或多種計算機可讀取介質(例如計算機可讀取的介質，如一張或多張CD光碟、易失 性存儲部件(如DRAM或SRAM)，或非易失性存儲部件(如硬碟))上進行創建、更新 或保存。例如，根據所公開技術的實施例生成的診斷結果可以保存在一種或多種計算機 可讀取的介質上。所述數據可以在本地計算機上或通過網絡(如通過伺服器計算機)進 行創建或更新。
此外，任何所公開方法均可用於計算機仿真或其他EDA環境，其中測試模式和 測試響應使用保存在一種或多種的計算機可讀取介質上的電路、電路特徵、晶片、晶片 及其他此類部件的表述加以確定或分析。然而為了表述的目的，本公開內容對電路或其電路部件使用物理等效物(例如，通路、層、線、網以及其他此類術語)加以指代。不 過應該理解的是，本公開內容或權利要求中對某一物理部件的引用包括可在仿真或其他 類似的EDA環境中使用的所述部件的表述。
當今製造工藝中的成品率突發異常經常需要採用昂貴、冗長且繁重的物理失效 分析過程來確定其根本原因。本發明的各種實現方式提供了通過對收集於生產測試環境 的失效數據的分析，高效率地確定生產成品率突發異常根本原因的技術。這些技術有時 被稱為「Axiom技術」或簡稱「Axiom」。所公開技術的實施例使用統計假設檢驗來分 析邏輯診斷數據以及關於設計布局的物理特性的信息，以可靠地確定成品率突發異常的 原因。文中還給出了對在90nm工藝中生產的單一突發異常晶片應用所公開方法的一種實 施例後的實驗結果，其中失效的物理特徵被正確加以識別。
附圖簡要說明


圖1所示為可隨本發明的各種實施例採用的一種計算設備的圖示示例。
圖2示出了根據所公開技術的一種實施例，用於從生產測試數據進行成品率突 發異常根本原因分析的示例流程。
圖3示出了與通路相關的各種「開路」缺陷特徵。
圖4示出了一個應力通路開路缺陷特徵的示例。
圖5示出了一個SWS開路特徵的示例。
圖6、7和8所示為在本發明的實施例的一次實驗性使用中針對一個失效晶片獲 得的被提取特徵的一些基本統計數據。
圖9示出了從根據本發明的各種實施例對一個失效晶片的分析所獲得的基本特 徵類型的失效特徵的加權比例。
圖10示出了一個有缺陷的通路。
具體實施方式
示例運行環境
本發明的各種示例可通過由一個計算設備(如可編程計算機)執行軟體指令的方 式實現。相應地，圖1給出了一個計算設備101的圖示示例。如此圖中所示，計算設備 101包括一個帶有處理單元105和系統存儲器107的計算單元103。處理單元105可能是 用於執行軟體指令的任何類型的可編程電子器件，但按慣例是一個微處理器。系統存儲 器107可能同時包括只讀存儲器(ROM) 109和隨機存取存儲器(RAM) 111。具備本行業 普通技能的人即可理解，只讀存儲器(ROM) 109和隨機存取存儲器(RAM) 111均可保存 軟體指令供處理單元105執行之用。
處理單元105和系統存儲器107通過總線113或另外的通信結構直接或間接地連 接至一個或多個外圍設備。例如，處理單元105或系統存儲器107可以被直接或間接地連 接至一個或多個附加存儲設備，例如「硬」磁碟驅動器115、可移除式磁碟驅動器117、 光學磁碟驅動器119，或快閃記憶體卡121。處理單元105和系統存儲器107還可以直接或間 接地連接至一個或多個輸入設備123和一個或多個輸出設備125。輸入設備123可能包 括，例如，鍵盤、指向設備(如滑鼠、觸摸板、光筆、軌跡球，或操縱杆)、掃描儀、攝 像頭和麥克風。輸出設備125可以包括，例如，監視顯示器、印表機和揚聲器。在計算機101的各種示例中，一個或多個外圍設備115-125可以被裝在計算單元103內部。作 為另一種方式，一個或多個外圍設備115-125可以被置於計算單元103的機箱外部，並通 過諸如通用串行總線(USB)連接等連接至總線113。
在一些實現方式中，計算單元103可以直接或間接地連接至一個或多個網絡接 口 127，以便與構成網絡的其他設備通信。網絡接口 127根據一種或多種通信協議，如傳 輸控制協議(TCP)和網際協議(IP)，將來自計算單元103的數據和控制信號轉換為網絡 消息。此外，接口 127還可採用任何適用的連接代理(或代理的組合)連接至網絡，包 括諸如無線收發器、數據機或乙太網連接。所述網絡接口和協議在業內已為人所熟 知，因此在本申請中不進行更多詳述。
應該理解的是，計算機101僅作為示例給出，並不具有限定性。本發明的各種 實施例可以採用包括圖1中所示計算機101的部件的一個或多個計算設備實現，其中僅包 含圖1所示部件的一個子集，或者包含另一個部件組合，包括圖1中未示出的部件。例 如，本發明的各種實施例可採用一臺多處理器計算機、多臺布置在網絡內的單一和/或 多處理器計算機、或兩者的某種組合加以實現。
成品率突發異常分析總流程示例
在此介紹的是可使用來自突發異常晶片上失效晶片的邏輯診斷結果以及來自設 計布局的關於物理特徵的信息以確定成品率突發異常原因的分析技術的實施例。使用診 斷結果確定成品率突發異常原因的所公開方法的實施例比依賴PFA技術的當前水平的技 術更為廉價、快速且準確。所公開技術的實施例可被設計為從較少數量的失效晶片得出 結論，並利用成品率突發異常最可能由單一佔主導地位的機理所導致的實際情況。此 外，所公開技術的實施例採用統計假設檢驗來可靠的確定成品率突發異常的原因。
所公開的技術在本公開文件中通過一個工業案例研究的討論給出。此案例研究 的目標設計是一款被稱為GP500的圖形處理晶片。此研究聚焦於其上有209缺陷晶片的 突發異常晶片。所有這些晶片均未通過結構邏輯測試，並且已對所有失效晶片收集失效 測試通道和測試循環方面的失效數據。
為便於表述，本公開文件中的討論特別針對由於開路缺陷機理導致的成品率突 發異常。然而應該理解，此技術普遍適用於所有缺陷類型，例如橋接、單元內部等。
圖2所示為根據所公開技術的一種實施例，用於從生產測試數據進行成品率突 發異常根本原因分析的示例流程。
在本例中，流程的輸入是設計連線表、物理布局信息以及來自在生產測試中未 通過邏輯測試的突發異常晶片的晶片失效日誌。輸出是指示導致成品率突發異常的主導 開路機理的分析結果。
在圖2的示例流程中，對失效日誌進行大量邏輯診斷的目的是確定所有失效芯 片的邏輯失效位置。設計布局信息用於提取在有缺陷時可能導致互連線斷開的布局特 徵。這些布局特徵在下文中詳細討論。應注意，布局特徵提取是一個預處理步驟，此後 特徵被保存在一個資料庫內，而不再對每次成品率突發異常重複進行提取。之後採用所 公開的分析技術的實施例對診斷結果和布局特徵這兩組信息一起進行分析，以確定失效 晶片組內居於主導地位的開路缺陷機理。隨後此信息可被反饋回製造工序，並可實現對 導致成品率突發異常的特定工藝步驟的確定。然後調整所確認的工藝步驟可以糾正突發異常問題，恢復正常成品率。
開路特徵提取
為了從邏輯診斷所確定的失效網確定居於主導地位的開路缺陷機理，所公開技 術的某些實施例會從設計布局中的這些網上提取開路特徵。晶片製造中，開路特徵是網 上容易發生畸變的布局特徵，最可能導致互連斷開。在某些實現方式(結合一些常見的 開路特徵，如通路(例如，見圖3)、網的關鍵區域等)中，可以從設計布局中對每個網提 取以下附加特徵
a.棧式通路在網在多個層間推進(如從金屬層2到金屬層4)的某些情況下， 可以採用一個棧式通路結構直接由較低的金屬層轉至較高的金屬層(例如，見圖3)。特 別由於對所述通路對準的容差較緊，所述結構容易失效。
b.應力通路在銅基技術中，如果一條單一的通路與一片較大的金屬接近或連 接，則所述通路容易發生銅應力轉移，這可能導致虛接(例如，見圖4)，由此產生電阻 或造成完全開路。在本公開文件中，所述通路稱為應力通路，與其他單一通路相區別。
C.長距離布設寬度最小的導線且導線兩側均僅留出最小空間6WS)已經示 出，如果存在寬度最小的金屬線，則它容易因為阻力崩潰而斷開(例如，見圖5)。由於 此缺陷機理，兩側均以最小間隔布有導線且長距離布設的最小寬度導線可以被確定，且 這一開路特徵被提取為在上述條件一個網的總布設長度。
開路特徵提取結果
在所進行的實驗研究中，上述所有開路特徵針對目標設計GP500提取。提取的 結果是設計中每個網的開路特徵類型、特徵值對的列表。本公開文件中將使用以下術語 來表示各種特徵類型金屬層i上的關鍵開路區域 金屬層i上的SWS開路特徵 從金屬層i至i+1的單一通路 從金屬層i至i+1的多個通路
mi_vj_stress 層i上由於金屬層j而產生的應力通路
stacked_vii+l..i+x從金屬層i轉至層i+x的棧式通路
由於所分析的設計有7個金屬層，總共有53種開路特徵類型=(6x4個通路開路 特徵)+ (15種棧式通路類型)+ (7個關鍵開路區域)+ (7個SWS開路)。
如上所述，與通路相關的開路特徵的特徵值是網上所述特徵的計數。一個關鍵 開路區域的特徵值是按此前所述方式確定的實際關鍵區域，最終，對於一個SWS開路， 是相關的布設長度。特徵值被假設為與由於該特徵出現缺陷而造成網失效的概率直接成 正比。圖6、7和8中的圖表顯示了所提取特徵的一些基本統計數據。
圖6示出了關鍵開路區域隨與SWS開路特徵相關的金屬層和布設長度的分布情 況。圖7中的圖表標記了採用層的設計中各種通路類型的總計數分布情況。在此圖中， TopMetalStress和BottomMetalStress表示大片金屬導致應力轉移的應力通路分別處於通路 上方層和下方層內。最後，圖8示出了該設計中各層之間棧式通路的計數。可以看到， 設計中最常見的棧式通路是將金屬層i連接至金屬層i+2的通路(如連接金屬層1和3的 stacked_vl2)。其他棧式通路就很不常見。由於在設計中很少出現的特徵分析會產生在
mi_open
mi_sws
single_vi
multi vi統計學上不可靠的結果，所述特徵(如實例計數非常少的棧式通路)在成品率學習數據分 析中不被予以考慮。
邏輯診斷的相關問題
從邏輯診斷結果進行的統計學成品率學習會產生一些獨有的問題。這是因為邏 輯診斷通常會生成一個待定失效網的列表，而最終目標是獲得有缺陷的開路特徵。本節 將針對此過程中的一些問題加以說明。
通常，對一個失效晶片的失效日誌的邏輯診斷會生成一個作為待定失效位置的 邏輯網列表。這意味著實際的缺陷可能位於這些待定失效網中的任何一個之上。換言 之，診斷結果存在固有歧義性，如果不正確解決此問題，它可能脫離統計學分析。下一 節將討論所公開的分析技術的實施例如何處理引發歧義的診斷結果。
邏輯診斷通常會生成網級失效位置信息，即使最終目標是開路特徵級的失效信 息亦如此。因此此信息適合通過對失效網進行基於統計群體的開路特徵分析而獲得。然 而，一個設計中的典型網包含多個開路特徵，如果兩種特徵類型往往在相同的網上一起 大量出現，則對它們加以區別就會變得很困難。以本公開文件中所述的目標設計為例， 單一通路層1和金屬層1關鍵開路區域等特徵往往很自然地在相同的網上一起出現。因此 如果統計數據分析顯示單一通路層1內有較多缺陷，則實際的問題可能也由於金屬層1隨 機顆粒引起。認識到開路特徵間的這些自相關性可能會對分析技術很重要。在本公開文 件所述的研究中，這些相關性中多數發現於兩者均處於一個金屬層內的開路特徵之間。
前面各節介紹了針對目標設計GP500提取的各種開路特徵，以及對從邏輯診斷 獲得的失效位置數據進行分析的主要問題。本節介紹所公開的分析技術的實施例，所述 實施例可用於通過分析邏輯診斷結果以及所提取的物理特徵來確定來自一個突發異常晶 片的失效晶片的給定集合中居於主導地位的失效機理。
如前所述，所公開技術的實施例基於統計假設檢驗，因此本討論從對此測試的 簡要說明開始。統計假設檢驗是一種從一組給定數據中得出結論的方法。一個虛假設被 創建，該假設基本上是在希望使用給定數據集證明結論錯誤的情況下使用。舉例而言， 一個人可能希望使用診斷數據推翻將所有那些特徵作為主導性缺陷機理的不符合現實情 況的判斷。在虛假設創建之後，基於此假設對數據集進行假設檢驗。已知有很多統計試 驗；在本公開文件中，採用卡方檢驗，因為它的限制最少，也可採用其他合適的檢驗方 法。卡方檢驗返回一個概率值，通常稱為ρ值。如果此ρ值小於常數α (其中化c^l， 且α的實際值為1減去由檢驗得出的所需的置信水平)，則可以採用一個等於l-α的概 率拒絕(或推翻)該虛假設。另一方面，如果ρ值大於α，則可以說，沒有足夠的統計 論據以所需的置信水平推翻該虛假設。
基於上述討論，一種分析技術的示例實施例可如下表述
a.接收(或加載)一組失效晶片的邏輯診斷結果和一個開路物理特徵的列表以及 其在設計中的每個網上的值(先回想網上一個特徵的值，對於通路為計數，對於一個關 鍵區域，該值為面積，對於一個SWS開路，該值為布設長度)。目標是在這些特徵中確 定居於主導地位的缺陷機理。
b.分析一個或多個開路特徵(如，分析每個開路特徵，一次分析一個)。在分析 某一開路特徵時，建立假設該特徵為唯一缺陷機理的虛假設。
C.對上述虛假設，進行卡方統計檢驗，以確定ρ值。這可以通過將由該虛假設 產生的期望與實際診斷數據進行匹配來實現。
d.如果在上述方法中計算出的ρ值較小，則可以以較高的置信度拒絕該虛假設， 這意味著當前特徵不是主導性缺陷機理。以最高的ρ值通過卡方檢驗的特徵可被確定為 最主導的缺陷機理。
上述步驟中需要特別注意的是將期望數據與實際數據相匹配的行動。此步驟的 執行方式應使其能夠處理診斷結果的歧義性(如上文所述)。一個可實現此目的的示例步 驟由以下一個或多個方法行動組成
a.以ft,表示當前所分析的開路特徵。以NETS表示設計中所有網的集合。
b.按網上特徵ft,的值的降序對設計中的網進行排序。
c.將NETS分為N個均等的組(其中N是某個固定的常數)Gp1, Gp2,…， GpN,使得按前一步順序居於最前的|NETS|/N個網進入組Gp1,接下來上述順序的 |NETS|/N個網進入組Gp2,以此類推。因此通過解釋，對Gp1內所有網求和的特徵詐的 值將是所有組中最高的值，隨著程序由Gp1轉至Gjdn,它將持續減小。
d.基於ft,為唯一失效機理的假設，對N個網組中的每一個，計算一個預期診斷 計數。一個網組的診斷計數定義為組中的一個網被作為待定失效網之一記入診斷報告中 的總次數。
e.從診斷報告計算N個網組中每一個的實際診斷計數。其方式例如，遍歷所有 診斷報告中的每一個待定失效網，對網所屬的組的診斷計數進行遞增。
f.將網組的診斷計數視為獨立測量值，通過對預期值和實際值進行卡方分析，完 成假設檢驗。
本示例步驟的一個特徵是將網分為以網上特徵值加以區分的若干個組的行動。 這樣可以實現對預期值和實際值的計算，繼而可實現統計檢驗。從概念上，該示例方法 可作如下理解假定某些成品率突發異常系由金屬層4製造步驟中存在過多的雜質顆粒 引起。這意味著主導失效特徵為m4_open(金屬層4上的關鍵區域)。因此，在此情況 下，m4_open值較高的網往往會失效，並更常出現在診斷報告中。換言之，相比其他任 何特徵的總值，網組的實際診斷計數應能更好地跟蹤特徵m4_open的總值。
為計算網組的預期診斷計數，在所公開技術的某些實現方式中使用以下步驟。 在本討論中，一個組的預期診斷計數將以Expdmgn(Gp1)表示。如前所述，網組Gp1的預 期診斷計數是在所述虛假設為真的條件下在診斷報告中預期見到Gp1中的網的次數。現 在，由於該虛假設聲明當前被處理的線是唯一的失效機理，此特徵在此假設下必然失效 的概率可按以下公式確定
失效晶片數 DIEtotal, ΣΚΛ)所有網
在以上公式中，pfail(ft)表示特徵詐的失效率，Wft1)表示一個網上該特徵的值， DIEtotal則表示所生產的晶片總數(突發異常晶片上的晶片總數)。因此，此公式基本表 明，該特徵的失效率可以按照其失效次數與其製造總次數的比值進行估算。應注意此處12是假設(為簡單起見)每個失效晶片有一個缺陷。從按上述方式確定的特徵失效率，可 以確定一個組中的一些網預期失效的次數。例如，可採用以下公式
權利要求
1.一種用於對被確定為成品率突發異常的電路器件測試失效進行分析的方法，所述 方法包括接收信息，其中所述信息用於指示容易在製造中變形的電路器件的特徵，以及指示 導致所觀察到的測試失效的可能失效位置的信息；生成假設，所述假設是假設特定缺陷機理是成品率突發異常的原因； 對接收到的所述信息進行統計學分析，以計算用於拒絕所述假設的判定值； 基於所述判定值確定所述成品率突發異常的原因；和 報告成品率突發異常的原因。
2.如權利要求1所述的方法，其中假設特定缺陷機理是成品率突發異常的原因的所 述假設是，將容易在製造中變形的特徵與導致所觀察到的測試失效的可能失效位置相結合
3.如權利要求1所述的方法，其中對所接收的信息的統計學分析包括 選擇容易在製造中變形的所述電路器件的特徵；對每個可能失效位置的所選特徵分配一個值；基於所分配的值的降序對所述可能失效位置進行排序，以生成排序集； 將所述排序集分為可能失效位置的組；評價組中可能失效位置在已接收的信息中出現的預期次數，以生成這些組的預期計 數，其中已接收的信息用於指示導致所觀察到的測試失效的可能失效位置評價組中可能失效位置在已接收的信息中出現的實際次數，以生成這些組的實際計 數；其中已接收的信息用於指示導致所觀察到的測試失效的可能失效位置；並且 採用統計學檢驗，基於所述預期計數和所述實際計數計算判定值。
4.如權利要求3所述的方法，其中所述統計學檢驗為卡方檢驗。
5.如權利要求1所述的方法，其中指示容易在製造中變形的特徵的所述信息是通過對 所述電路器件設計布局數據的布局分析而生成。
6.如權利要求1所述的方法，還包括通過對所述電路器件設計布局數據的布局分 析生成指示容易在製造中變形的特徵的信息。
7.如權利要求1所述的方法，其中特徵的預定義屬性具有值，所述方法還包括將特 徵與所述特徵的所述預定義屬性的值建立關聯，以用於對所接收到的信息進行統計學分 析。
8.如權利要求1所述的方法，其中所述電路器件為印刷電路板。
9.如權利要求1所述的方法，其中所述電路器件為集成電路器件。
10.如權利要求9所述的方法，其中指示導致所觀察到的可能失效位置的所述信息是 通過對突發異常晶片失效日誌、設計連線表數據以及測試模式數據的邏輯分析而生成。
11.如權利要求9所述的方法，還包括通過對所述突發異常晶片失效日誌、所述設 計連線表數據以及所述測試模式數據的邏輯分析，生成所述指示導致所觀察到的可能失 效位置的信息。
12.如權利要求1所述的方法，其中容易在製造中變形的所述特徵包括以下各項中至 少一項通路，網的關鍵區域，以及兩側均以最小間距布置的長距離布設的最小寬度導 線。
13.—種由生產測試失效來檢測電路器件缺陷的方法，所述方法用於物理失效診斷， 所述方法包括基於所述電路器件的設計數據對生產測試失效日誌進行邏輯診斷，以確定邏輯失效 位置；從電路布局數據中選擇與所述邏輯失效位置相關的所述電路器件的布局特徵；對所選擇的布局特徵和所確定的邏輯失效位置進行統計學分析，以確定單一的布局 特徵和相關的單一的邏輯失效位置；並且基於在所述統計學分析中確定的所述單一的布局特徵和所述相關的單一邏輯失效位 置，分配與所述缺陷相關的物理位置。
14.如權利要求13所述的方法，其中分配物理位置包括確定在所述電路器件中的 大致位置。
15.如權利要求13所述的方法，其中所述電路器件為多層電路器件，並且其中分配物 理位置包括確定至少包含所述物理位置的一部分的所述多層電路器件的一層。
16.如權利要求13所述的方法，其中分配物理位置包括確定至少包含所述單一布 局特徵的一部分的所述電路器件的一個區域。
17.如權利要求13所述的方法，還包括基於所分配的物理位置進行物理失效分析。
18.如權利要求13所述的方法，還包括在所分配的物理位置定位所述生產測試失 效的原因。
19.如權利要求13所述的方法，其中所述電路器件為集成電路器件。
20.如權利要求13所述的方法，其中所述電路器件為印刷電路板。
21.如權利要求13所述的方法，其中所述設計數據包含設計連線表。
22.如權利要求13所述的方法，其中所述布局特徵包括以下各項中至少一項通 路，網的關鍵區域，以及兩側均以最小間距布置的長距離布設的最小寬度導線。
23.如權利要求13所述的方法，其中所述生產測試失效日誌包括掃描測試失效日誌。
24.如權利要求13所述的方法，其中進行生產測試失效日誌的邏輯診斷包括對多個邏 輯診斷測試結果應用邏輯診斷工具。
25.如權利要求13所述的方法，其中進行生產測試失效日誌的邏輯診斷包括將所觀察到的測試結果與預期的測試結果進行比較，以確定所觀察到的測試結果與 預期的測試結果之間的不匹配；分析所述電路器件的設計數據，以確定，如果有缺陷的情況下，造成所確定的不匹 配的設計元件；並且將這樣確定的所述設計元件歸類為邏輯失效位置。
26.如權利要求13所述的方法，其中所述統計學分析包括通過對特定布局特徵引起所述生產測試失效日誌中所觀察到的失效的假設進行統計 學檢驗，生成判定值；並且基於所述判定值指明生產測試失效的原因。
27.一種由生產測試失效來檢測電路器件缺陷的方法，所述方法用於對所述生產測試 失效的因果分析，所述方法包括對生產測試失效日誌進行邏輯診斷，所述邏輯診斷對所述電路器件的設計數據加以 分析，以確定，如果有缺陷的情況下，造成在所述生產測試失效日誌中所觀察到的失效 的設計元件；基於所述邏輯診斷，生成所述設計數據中的待定失效列表；基於布局數據評價電路的特徵類型，以生成與所述電路器件的所述布局數據相關的 特徵值；將所述特徵值與所述設計數據建立關聯，以生成合併數據；並且 基於所述待定失效列表分析合併數據，以確定生產測試失效的原因。
28.如權利要求27所述的方法，其中所述設計數據包含連線表。
29.如權利要求27所述的方法，其中所述特徵類型包括以下各項中的至少一項通 路，多重通路，棧式通路，應力通路，網的關鍵區域，以及兩側均以最小間距布置的長 距離布設的最小寬度導線。
30.如權利要求27所述的方法，其中所述評價電路的特徵類型至少包括以下各項中的 一項如果所述特徵類型是通路特徵類型，則評價網上的通路計數； 如果通路類型是多重通路特徵類型，則評價網上的多重通路計數； 如果通路類型是棧式通路特徵類型，則評價網上的棧式通路計數； 如果所述特徵類型是應力通路特徵類型，則評價網上的應力通路計數； 如果所述特徵類型是關鍵區域特徵類型，則評價網上區域的數值； 如果所述特徵類型是兩側均以最小間距布置的長距離布設的最小寬度導線，則評價 網的一個部分的布設長度。
31.如權利要求27所述的方法，其中分析所述合併數據包括 根據與網相關聯的特徵值將所述電路設計數據的網劃分為組；應用統計檢驗，以評價單一特徵類型引起所觀察到的失效的假設，所述統計檢驗生 成判定值；並且基於所述判定值指明所述生產測試失效的原因。
32.如權利要求27所述的方法，還包括在所述電路器件上的物理位置定位所述生 產測試失效的原因。
33.一種用於對物理電路的物理缺陷進行定位的儀器，所述儀器包括 被配置為從電路布局數據提取布局特徵的提取模塊；被配置為基於設計數據對生產測試失效日誌進行邏輯診斷，以確定邏輯失效位置的 診斷模塊；以及被配置為所述對布局特徵和邏輯失效位置進行統計學分析，以確定失效的原因的統 計學成品率學習模塊。
34.如權利要求33所述的儀器，還包括被配置為根據與網相關聯的特徵值將電路 設計數據的網劃分為組的劃分模塊。
35.如權利要求33所述的儀器，其中所述統計學成品率學習模塊被配置為採用卡方檢驗。
36.如權利要求33所述的儀器，其中所述統計學分析包括通過統計檢驗，評價單一特徵類型引起所觀察到的失效的假設，所述統計檢驗生成 判定值；並且基於所述判定值確定生產測試失效的原因。
37.—種或多種計算機可讀取介質，所述計算機可讀取介質保存有計算機可執行指 令，其中所述指令用於使計算機對本文件所述的任何新的或非顯而易見的方法或方法行 動以單獨和相互間組合及子組合的方式執行。
38.—種使用診斷結果在突發異常晶片上的失效晶片中確定主導性缺陷機理的方法， 所述方法包括以單獨和相互間組合及子組合的方式體現的本文件所述的任何新的和非顯 而易見的方法或方法行動。
39.—種或多種計算機可讀取介質，所述計算機可讀取介質保存有診斷結果(例如所 確定的主導性缺陷機理)，其中所述診斷結果至少部分由以單獨和相互間組合及子組合的 方式體現的本文件所述的任何新的和非顯而易見的方法或方法行動生成。
40.—種診斷系統，所述診斷系統以單獨和相互間組合及子組合的方式，使用本文件 所述的任何新的和非顯而易見的方法或方法行動，來確定集成電路或突發異常晶片內一 種或多種缺陷機理。
41.一種集成電路或突發異常晶片，所述集成電路或突發異常晶片基於以單獨和相互 間組合及子組合的方式體現的本文件所述的任何新的和非顯而易見的方法或方法行動被 診斷。
42.所公開技術的所有新的和非顯而易見的特點，其作為以單獨和相互間組合及子組 合的方式體現的一種或多種方法行動來執行，或作為以一種或多種保存有用於使計算機 以單獨和相互間組合及子組合的方式執行所述方法行動的計算機可執行指令的計算機可 讀取介質而實現。
全文摘要
當今生產過程中的成品率突發異常需要昂貴、冗長且繁重的物理失效分析過程方可確定其根本原因。本申請中公開了通過對收集自生產測試環境的失效數據的分析，高效率地確定生產成品率突發異常根本原因的技術。具體而言，將以新的方式使用統計假設檢驗來分析邏輯診斷數據以及關於設計布局的物理特性的信息，並可靠地確定成品率突發異常的原因。
文檔編號G06F17/50GK102027475SQ200980113968
公開日2011年4月20日 申請日期2009年2月23日 優先權日2008年2月21日
發明者羅伯特·本維爾, 馬尼什·沙爾瑪 申請人:明導公司