[发明专利]半导体制程检测方法及检测系统

权利要求书

1.一种半导体制程检测方法，半导体制程包括多个工艺站点，其特征在于，包括：

收集晶圆标签以及所述多个工艺站点的历史数据，所述晶圆标签用于表征晶圆质量是否合格，且所述历史数据包括与每一所述工艺站点相对应的传感器数据；

基于所述晶圆标签以及所述历史数据，对每一所述工艺站点建立分类器，所述历史数据作为所述分类器的输入，所述晶圆标签作为所述分类器的输出；

基于所述分类器对每一工艺站点进行分类验证，获取每一工艺站点对应的实际准确度，所述实际准确度越高表征相应工艺站点对晶圆质量的贡献率越大；

基于所述分类验证的结果，检测获取影响晶圆质量的至少一个关键工艺站点；

上报所述关键工艺站点；

还包括：设定多个特征参数，所述特征参数为预先设定影响所述晶圆质量的变量参数；所述对每一所述工艺站点建立分类器，包括：基于所述特征参数对所述历史数据进行特征选择，从所述历史数据中筛选出与所述特征参数对应的相关数据；基于所述相关数据以及所述晶圆标签，建立分类器。

2.如权利要求1所述的半导体制程检测方法，其特征在于，所述检测获取影响晶圆质量的至少一个关键工艺站点，方法包括：提供第一阈值；获取大于或等于所述第一阈值的若干实际准确度，将所述若干准确度对应的所述工艺站点选定为所述关键工艺站点。

3.如权利要求1所述的半导体制程检测方法，其特征在于，在获取所述关键工艺站点之后，还包括：对所述关键工艺站点中的特征参数进行乱序处理；获取所述乱序处理后的所述分类器的准确度变化；基于所述准确度变化，获取所述关键工艺站点中的至少一个关键特征参数。

4.如权利要求3所述的半导体制程检测方法，其特征在于，所述获取所述关键工艺站点中的至少一个关键特征参数，包括：基于分类器对进行乱序处理后的关键工艺站点进行预测分类验证，获取所述乱序处理后的预测准确度；基于所述预测准确度与所述实际准确度，检测获取影响晶圆质量的至少一个关键特征参数。

5.如权利要求4所述的半导体制程检测方法，其特征在于，所述检测获取影响晶圆质量的至少一个关键特征参数，方法包括：提供第二阈值；获取所述预测准确度与所述实际准确度之间的差值；获取大于或等于所述第二阈值的若干差值，将所述若干差值对应的所述特征参数选定为所述关键特征参数。

6.如权利要求1所述的半导体制程检测方法，其特征在于，所述多个特征参数包括：温度参数、压力参数、气体种类参数或者气体流量参数中的任意多种。

7.如权利要求1所述的半导体制程检测方法，其特征在于，所述基于所述特征参数对所述历史数据进行特征选择，包括：采取遗失值判断法，对所述历史数据进行第一过滤选择；采取返工值判断法，对所述历史数据进行第二过滤选择；采取卡方检验法，对所述历史数据进行第三过滤选择。

8.如权利要求1所述的半导体制程检测方法，其特征在于，所述建立分类器，包括：利用神经网络模型建立第一分类器；利用随机森林模型建立第二分类器；基于所述第一分类器和所述第二分类器进行权重分析，建立所述分类器。

9.如权利要求1所述的半导体制程检测方法，其特征在于，所述晶圆标签包括：用于表征晶圆性能合格的第一标签值，用于表征晶圆性能不合格的第二标签值；所述分类器为二分类分类器。