[发明专利]用于分析工艺数据的方法和设备以及计算机可读介质

说明书

本文描述了用于分析工艺数据的方法和设备以及计算机可读介质。在此描述的用于分析工艺设备收集的工艺数据的方法，包括：基于与工艺数据和良率相关联的数据库，确定与工艺数据相关联的规格范围；将待处理工艺数据与所述规格范围进行比较；如果确定所述待处理工艺数据超出所述规格范围，确定与所述待处理工艺数据相对应的晶圆的良率是否正常；以及如果确定所述良率正常，更新所述数据库使得所述规格范围包括与所述待处理工艺数据相对应的范围。

技术领域

本公开的实施例一般地涉及芯片制造技术领域，并且更具体地涉及用于分析工艺设备收集的工艺数据的方法和设备以及计算机可读介质。

背景技术

在芯片制造过程中，芯片的良率会受到各种因素的影响，例如先天设计缺陷、制造过程缺陷、电性测试误宰等。生产设备的异常波动、零部件异常等是造成良率损失的主要类型之一。因此，在芯片制造过程中，通过工艺设备的各种传感器实时收集大量的数据，例如电压、气压、气体流量、离子束能量等。随后，试图利用这些数据来监测、发现工艺生产设备的异常，减少或者避免良率损失的发生。这种方法论在半导体业界被称为故障检测和分类(FDC)，并且对应设备的传感器端收集的数据也被称为FDC数据或参数。

FDC的方法论由于其合理性受到了半导体业界广泛的认可，但是由于工艺设备类型繁杂、设备的传感器数量众多、并且FDC数据是实时采集的。因此，FDC数据的数目巨大、总体数据量也巨大，不同参数代表的意义对于普通用户也很难强记和解读。因此，如何很好地利用这些数据，真正做到帮助用户快速地侦测和发现工艺设备问题、解决问题、预测问题的发生，实际上成为所有FDC分析系统共同面临的难题。

发明内容

本公开的实施例提供了用于分析工艺设备收集的工艺数据的方法和设备以及计算机可读介质。

在第一方面，提供了用于分析工艺设备收集的工艺数据的方法。该方法包括：基于与工艺数据和良率相关联的数据库，确定与工艺数据相关联的规格范围；将待处理工艺数据与所述规格范围进行比较；如果确定所述待处理工艺数据超出所述规格范围，确定与所述待处理工艺数据相对应的晶圆的良率是否正常；以及如果确定所述良率正常，更新所述数据库使得所述规格范围包括与所述待处理工艺数据相对应的范围。

在一些实施例中，所述方法进一步包括：基于所述数据库，确定与工艺数据相关联的第一基线；如果确定所述待处理工艺数据没有超出所述规格范围，将所述待处理工艺数据与所述第一基线进行比较；如果确定所述待处理工艺数据不符合所述第一基线的特征，确定与所述待处理工艺数据相对应的晶圆的良率是否正常；以及如果确定所述良率正常，更新所述数据库使得所述第一基线的特征包括与所述待处理工艺数据相对应的特征。

在一些实施例中，确定与工艺数据相关联的规格范围包括：在所述数据库中的与良率正常的晶圆相对应的多个工艺数据的按照大小的排列中，确定第一工艺数据和第二工艺数据作为分位点；以及基于所述分位点，确定与工艺数据相关联的规格范围。

在一些实施例中，确定与工艺数据相关联的基线包括：针对每个收集的批次确定与最高良率的晶圆相对应的工艺数据，或者从所述数据库中确定与良率高于参考值的多个晶圆相对应的工艺数据；将所确定的工艺数据按照批次的时间顺序排列，以形成第一趋势图；以及基于所述第一趋势图的特征，确定所述第一基线的特征值。

在一些实施例中，确定所述第一基线的特征值包括：基于所述第一趋势图的最大值、最小值、平均值、随机抖动还是随时间规律变化、前后两个值的差是否接近等中的至少一个特征，确定所述第一基线的特征值。

在一些实施例中，确定所述第一基线的特征值包括：计算与所述第一基线相对应的工艺数据的平均值，作为所述第一基线的第一特征值；在与所述第一基线相对应的工艺数据的排列之中，从第二个工艺数据开始依次计算与前一工艺数据之间的差值；计算所述差值的平均值，作为所述第一基线的第二特征值。