[发明专利]基于精密度和分布转换修正的参数一致性控制方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于精密度和分布转换修正的参数一致性控制方法及装置，所述方法包括：抽样并采集器件参数的重复性测试数据和再现性测试数据；计算所述重复性测试数据和所述再现性测试数据对应参数的精密度；对处于预设范围内的精密度对应的参数进行批次修正。本发明适用范围更广，可以有效识别各种分布类型的元器件参数离群值，控制限与参数本征分布边缘更加贴近，最大程度避免由于非正态分布造成的误检和漏检。

技术领域

本发明涉及软件领域，特别是一种基于精密度和分布转换修正的参数一致性控制方法及装置。

背景技术

半导体元器件质量控制中对参数一致性的控制方法主要有3sigma方法和部分平均测试法(Part Average Testing，PAT)两种。其中，目前广泛使用的3sigma方法使用整批产品参数测试结果的(均值±3倍标准差)作为识别离群值的控制限。这种方法存在一些问题：

1、该方法默认了参数是符合x～N(μ,σ²)的正态分布，而实际上，半导体元器件由于机理、工艺复杂，很多参数都不符合正态分布假设，如图1中的非对称分布在各类型元器件中相当普遍。根据元器件生产厂家应用验证试验，这些分布中的尾部数据并不属于异常值。如果对这些参数直接套用3sigma方法，会剔除掉大量正常产品，同时还有可能忽略掉另一端真正的离群值，造成误检和漏检。

2、该方法没有考虑参数测量系统精密度对一致性控制的影响。一些元器件参数由于本正值非常小，测量系统的波动可能会掩盖产品之间的工艺波动，导致产品参数测试结果的最终分布状态主成分为测量系统的波动和误差。应当按照测量系统精密度对一致性控制条件进行修正。

3、该方法没有关注不同批次产品间的波动状态。批次间产品参数的波动包括均值、标准差和离群率的波动，这些波动可以反映产品及生产线的工艺质量情况，以往的一致性控制中并没有对这些指标进行识别和控制。

另一种常用的参数一致性控制方法为汽车电子中使用的部分平均测试法(AEC-Q001)。该方法使用中位数、1/4分位数等概念得到参数分布的鲁棒平均值(Robust Mean)和鲁棒标准差(Robust Sigma)。即，Robust Mean＝Q2[the median]，Robust Sigma＝(Q3-Q1)/1.35。其中，Q1、Q2、Q3分别为1/4分位数、中位数和3/4分位数。测试完本批器件的参数数据后，可以得到PAT方法的控制限：Static PAT Limits＝Robust Mean±6Robust Sigma。

PAT参数控制方法的基本实施流程为：

1、首先进行全部器件的参数测试，剔除超出产品规范控制限的产品。

2、使用合格产品的数据计算并建立PAT控制限。

3、按PAT参数控制限对本批器件进行筛选，如果是不可追溯的器件(无编号)则需要重新进行一次测试。

PAT方法可以在一定程度上解决3sigma方法中的问题1，即参数属于非正态分布的情况。但是对偏度或峰度较高的分布，PAT方法的控制限仍不适用：对偏度较高的分布，PAT控制限过严，会造成误剔除；对峰度较高的分布，PAT控制限过松，会造成漏剔除。同时该方法也没有考虑测量系统精密度的影响和批次间一致性。图2为PAT参数控制限的示意图，红色区域为控制限外的离群值。

绝对中位差(MAD)方法也被用来进行离群值判断。该方法使用数据点到中位数的绝对偏差的中位数作为评估数据离群趋势的指标，进行离群值判断和一致性控制。优点为受极端离群点的影响较小，适合小样本量。但该方法控制限过严，且不完全适应偏态分布，同时考虑到参数测试已经过测量系统分析，通常不存在极端离群点，且批次内数量较多，因此不采用MAD方法进行元器件参数一致性控制。图3为不同控制方法对某电容器电容量进行一致性控制的结果，可以看到PAT方法控制限过于宽松，MAD方法过于严格。

发明内容