專利名稱：質(zhì)量評估設(shè)備、方法和使計算機執(zhí)行質(zhì)量評估方法的程序的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明的實施例涉及一種質(zhì)量評估設(shè)備、一種質(zhì)量評估方法和一種用于使計算機執(zhí)行該質(zhì)量評估方法的程序。
背景技術(shù)：
在半導(dǎo)體制造中，通過中途檢查步驟對形成于晶圓上的部件進(jìn)行質(zhì)量檢查(例如 電特性檢查等)。因為一般在晶圓上形成大量部件，所以難以基于所有部件的檢查來掌握相應(yīng)部件的準(zhǔn)確質(zhì)量。因此已知有一項技術(shù)，準(zhǔn)備晶圓處理后時間數(shù)據(jù)(例如質(zhì)量趨勢)作為先驗知識并基于該數(shù)據(jù)評估部件的質(zhì)量。不過，例如，在質(zhì)量呈現(xiàn)出超出先驗知識的趨勢時，就難以評估部件的質(zhì)量。


將基于如下附圖來詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例，其中圖I是根據(jù)第一實施例的質(zhì)量評估設(shè)備的配置圖；圖2是根據(jù)第一實施例的質(zhì)量評估設(shè)備的方框圖；圖3是用于解釋組(cluster)的視圖；圖4是根據(jù)第一實施例的質(zhì)量評估設(shè)備中檢查模塊和質(zhì)量等級計算器的流程圖；圖5是用于解釋部件ID的視圖；圖6是用于解釋鄰域區(qū)域的視圖；圖7是根據(jù)第一實施例的質(zhì)量評估設(shè)備中分組模塊的流程圖；圖8A到SC是用于解釋根據(jù)第一實施例的質(zhì)量評估設(shè)備中質(zhì)量評估模塊的視圖；圖9是根據(jù)第二實施例的質(zhì)量評估設(shè)備的方框圖；圖10是用于解釋根據(jù)第二實施例的質(zhì)量評估設(shè)備中檢查目標(biāo)計算器操作的視圖；圖11是根據(jù)第三實施例的質(zhì)量評估設(shè)備的方框圖；圖12A到12E是用于解釋根據(jù)第三實施例的質(zhì)量評估設(shè)備中檢查目標(biāo)計算器工作的視圖。
具體實施例方式一種質(zhì)量評估設(shè)備包括存儲模塊，存儲用于指定包括檢查目標(biāo)和非檢查目標(biāo)的評估目標(biāo)中將要進(jìn)行抽樣檢查的檢查目標(biāo)的指定信息，通過對檢查目標(biāo)進(jìn)行抽樣檢查獲得的特征值以及基于所述特征值確定檢查目標(biāo)質(zhì)量的準(zhǔn)則信息；閾值計算器，利用準(zhǔn)則信息從檢查目標(biāo)的特征值計算表示檢查目標(biāo)質(zhì)量的閾值；以及分組模塊，將評估目標(biāo)分成不同組并將評估目標(biāo)分成組，使得在利用閾值作為變量的時候各組具有不同的概率分布。下文將描述本發(fā)明的實施例。(第一實施例)例如，在檢查其上形成了諸如磁頭等部件3的晶圓I的過程中，根據(jù)本實施例的質(zhì)量評估設(shè)備對晶圓I上的一些部件3進(jìn)行抽樣檢查(以下簡稱檢查)，由此獲得檢查結(jié)果(例如，電特性，如電阻)。盡管為已經(jīng)檢查的部件3給出直接的質(zhì)量等級，但向尚未檢查的剩余部件3給出評估質(zhì)量等級。在這種情況下，將所有部件3分類(進(jìn)行分組)成組，每個組都具有以質(zhì)量等級為變量的概率分布(以下簡稱等級概率分布)且在質(zhì)量趨勢上是不同的(質(zhì)量等級的變化或組合)。向尚未檢查且最后歸入同一組的部件3賦予同樣的質(zhì)量等級。 順便提到的是，術(shù)語“部件3的質(zhì)量等級”表示用于表示根據(jù)電特性給出的質(zhì)量的尺度。在這里假設(shè)提供四個質(zhì)量等級高等級(A)、中等級(B)、低等級(C)和缺陷(F)來進(jìn)行描述。圖I是質(zhì)量評估設(shè)備的配置圖。根據(jù)本實施例的該質(zhì)量評估設(shè)備具有檢查模塊10、CPU 200、存儲器300和顯示裝置400。檢查模塊10進(jìn)行部件3的質(zhì)量檢查。CPU 200執(zhí)行下文將描述的算術(shù)處理。存儲器300事先存儲算術(shù)運算所需的信息并臨時存儲算術(shù)運算的結(jié)果。顯示裝置400顯示算術(shù)運算的結(jié)果。將參考圖2到8詳細(xì)描述根據(jù)本實施例的質(zhì)量評估設(shè)備。圖2是方框圖，用于解釋質(zhì)量評估設(shè)備中CPU 200的內(nèi)部系統(tǒng)。圖2中所示的質(zhì)量評估設(shè)備具有檢查模塊10、質(zhì)量等級計算器20、初始值計算器30、存儲模塊40、分組模塊100和質(zhì)量評估模塊50。檢查模塊10具有取樣器500和測試器600。取樣器500從一個步驟中提取晶圓I并將晶圓I加載到測試器600中。測試器600檢查部件3的一部分。質(zhì)量等級計算器20基于檢查模塊10獲得的檢查結(jié)果計算被檢查部件3的質(zhì)量等級。初始值計算器30計算分組所需的初始值。存儲模塊40存儲初始值。分組模塊100執(zhí)行所有部件3的分組。質(zhì)量評估模塊50評估部件3的最后質(zhì)量等級。如有必要，質(zhì)量評估設(shè)備還可以具有輸出模塊60，其輸出由質(zhì)量評估模塊50評估的部件3最終質(zhì)量等級的評估結(jié)果。順便提到的是，如圖2所示，CPU 200發(fā)揮質(zhì)量等級計算器20、初始值計算器30、分組模塊100和質(zhì)量評估模塊50的功能。存儲器300發(fā)揮存儲模塊40的功能。顯示裝置400發(fā)揮輸出模塊60的功能。在這一實施例中，檢查模塊10檢查被指定為抽樣檢查目標(biāo)的部件3并獲得檢查結(jié)果。質(zhì)量等級計算器20基于檢查結(jié)果計算被檢查部件3的質(zhì)量等級。分組模塊100基于預(yù)定概率統(tǒng)計模型使用被檢查部件3的質(zhì)量等級計算每組的等級概率分布的期望值。分組模塊100基于等級概率分布的期望值更新將部件3歸入每個組的概率并評估最后將部件3歸入的組。圖3示出了組的范例。這里示出形成這樣的狀態(tài)作為質(zhì)量趨勢,其中形成了三個組，亦即，質(zhì)量等級A最高的組(高質(zhì)量組I)、質(zhì)量等級C最高的組(低質(zhì)量組2)和質(zhì)量等級F不低于預(yù)定值的組(常常是缺陷組3)。最后，質(zhì)量評估模塊50基于分組模塊100將部件3分入的組給出部件3的質(zhì)量等級。(檢查模塊和質(zhì)量等級計算器)下文將參考圖4中所示的流程圖描述檢查模塊10和質(zhì)量等級計算器20的操作。檢查模塊10從存儲模塊40接收部件位置數(shù)據(jù)(表I)和檢查指定數(shù)據(jù)(表2)(SlOl)。事先在存儲模塊40中給出部件位置數(shù)據(jù)和檢查指定數(shù)據(jù)。部件位置數(shù)據(jù)指出部件3在晶圓I上的位置。檢查指定數(shù)據(jù)指定要檢查的部件3。在這一實施例中，如圖5所示，將一個晶圓I分隔成十個矩形塊2。進(jìn)一步將每個塊2分隔成索引矩陣(例如圖5中共108個索引)，每個索引表示形成的一個部件3。將部件的ID分配給部件3，以便唯一地標(biāo)識部件3。每個部件3的部件ID包含用于標(biāo)識部件3所屬晶圓I的晶圓ID、用于標(biāo)識部件3所屬塊2的塊ID以及用于標(biāo)識部件3所屬索引的索引值(i，j)。如圖5中所示，在這里將索引值(i，j)表達(dá)為以其左上索引為原點的ij坐標(biāo)系中的坐標(biāo)。例如，將晶圓ID為1，塊ID為7且索引值為(8，3)的部件3的部件ID給出為1-7-8-3。如表I中所示，部件位置數(shù)據(jù)包含塊ID、索引值(i，j)和表示索引值標(biāo)識的索引位置的坐標(biāo)(x，y)。如圖5中所示，在將索引值(1，1)的索引上形成的部件3的左上部用作xy坐標(biāo)系的原點的條件下，將坐標(biāo)(x，y)表達(dá)為具有物理維度(這里假設(shè)為_)的xy坐標(biāo)系中的坐標(biāo)。例如，應(yīng)該理解的是，在距晶圓I中塊2的原點Ox軸方向16mm，y軸方向3mm的位置，形成部件ID給出為1-7-8-3的部件3，在晶圓ID給出為I的晶圓I中，塊2的塊ID被給出為7。(表 I)
權(quán)利要求
1.一種質(zhì)量評估設(shè)備，包括 存儲模塊，所述存儲模塊被配置成存儲指定信息，所述指定信息用于指定包括檢查目標(biāo)和非檢查目標(biāo)的評估目標(biāo)中要進(jìn)行抽樣檢查的所述檢查目標(biāo)，由所述檢查目標(biāo)的所述抽樣檢查獲得的特征值以及基于所述特征值確定所述檢查目標(biāo)的質(zhì)量的準(zhǔn)則信息； 閾值計算器，所述閾值計算器被配置成利用所述準(zhǔn)則信息從所述檢查目標(biāo)的特征值計算指示所述檢查目標(biāo)的質(zhì)量的閾值；以及 分組模塊，所述分組模塊被配置成將所述評估目標(biāo)分成組，使得所述組具有將所述閾值用作變量的概率分布。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的設(shè)備，其中所述分組模塊包括 被配置成更新與所述組相關(guān)的參數(shù)的更新模塊； 第一概率計算器，所述第一概率計算器被配置成利用所述參數(shù)來計算第一概率，所述第一概率是每個評估目標(biāo)屬于所述組之一的概率； 第二概率計算器，所述第二概率計算器被配置成利用所述閾值來計算所述組的第一概率分布的期望值和第二概率，所述第二概率是所述評估目標(biāo)鄰域中存在的檢查目標(biāo)的閾值的第二概率分布與所述第一概率分布一致的概率；以及 第三概率計算器，所述第三概率計算器被配置成通過將所述期望值、所述第一概率和所述第二概率相乘或?qū)⑺銎谕?、所述第一概率和所述第二概率的對?shù)相加，來計算第三概率，所述第三概率是所述評估目標(biāo)屬于所述組的概率。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的設(shè)備，其中 所述分組模塊被配置成分別針對所述非檢查目標(biāo)來評估閾值；并且所述設(shè)備還包括閾值評估模塊，所述閾值評估模塊被配置成使用第三概率最高的組作為所述評估目標(biāo)所屬的所屬組，并評估所述所屬組的所述第一概率分布中概率最高的閾值作為所述評估目標(biāo)的閾值。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的設(shè)備，還包括 被配置成計算要新增加的檢查目標(biāo)的檢查目標(biāo)計算器，其中 所述檢查目標(biāo)計算器被配置成測量所述組的閾值的概率之間的差異并且在判定所述閾值的概率之間沒有差異時設(shè)置屬于所述組的評估目標(biāo)作為新的檢查目標(biāo)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的設(shè)備，還包括 被配置成計算要新增加的檢查目標(biāo)的檢查目標(biāo)計算器，其中 所述檢查目標(biāo)計算器被配置成測量所述組的閾值的概率之間的差異并且在判定所述閾值的概率之間沒有差異時設(shè)置屬于所述組的評估目標(biāo)作為檢查目標(biāo)。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的設(shè)備，還包括 被配置成計算要新增加的檢查目標(biāo)的檢查目標(biāo)計算器，其中 所述檢查目標(biāo)計算器被配置成比較所述評估目標(biāo)的閾值與所述評估目標(biāo)鄰域中另一評估目標(biāo)的閾值，并且在所述評估目標(biāo)的閾值不和所述評估目標(biāo)鄰域中的另一評估目標(biāo)的閾值一致時，將所述評估目標(biāo)鄰域中的所述另一評估目標(biāo)設(shè)為新的檢查目標(biāo)。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的設(shè)備，還包括 被配置成計算要新增加的檢查目標(biāo)的檢查目標(biāo)計算器，其中 所述檢查目標(biāo)計算器被配置成比較所述評估目標(biāo)的閾值與所述評估目標(biāo)鄰域中另一評估目標(biāo)的閾值，并且在所述評估目標(biāo)的閾值不和所述評估目標(biāo)鄰域中的另一評估目標(biāo)的閾值一致時，將所述評估目標(biāo)鄰域中的所述另一評估目標(biāo)設(shè)為新的檢查目標(biāo)。
8.一種根據(jù)權(quán)利要求2所述的設(shè)備中的質(zhì)量評估方法，包括 利用所述準(zhǔn)則信息從檢查目標(biāo)的特征值來計算表示所述檢查目標(biāo)的質(zhì)量的閾值； 更新與所述組相關(guān)的參數(shù)； 利用所述參數(shù)來計算作為所述評估目標(biāo)屬于所述組的概率的第一概率； 利用所述檢查目標(biāo)的閾值來計算所述組的第一概率分布的期望值和第二概率，所述第二概率是所述評估目標(biāo)鄰域中存在的檢查目標(biāo)的閾值的第二概率分布與所述第一概率分布一致的概率；以及 通過將所述期望值、所述第一概率和所述第二概率相乘或?qū)⑺銎谕?、所述第一概率和所述第二概率的對?shù)相加，來計算作為所述評估目標(biāo)屬于所述組的概率的第三概率。
9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，包括使計算機執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法的程序。
10.一種質(zhì)量評估設(shè)備，包括 存儲模塊，所述存儲模塊被配置成存儲指定信息，所述指定信息用于指定包括檢查目標(biāo)和非檢查目標(biāo)的評估目標(biāo)中要進(jìn)行抽樣檢查的所述檢查目標(biāo)，由所述檢查目標(biāo)的抽樣檢查獲得的特征值以及基于所述特征值確定部件質(zhì)量的準(zhǔn)則信息； 閾值計算器，所述閾值計算器被配置成利用所述準(zhǔn)則信息從所述檢查目標(biāo)的特征值來計算指示所述檢查目標(biāo)的質(zhì)量的閾值；以及 分組模塊，所述分組模塊被配置成將所述評估目標(biāo)分成不同的組，并且將所述評估目標(biāo)分成組，使得所述組具有將所述閾值用作變量的不同概率分布， 其中所述分組模塊包括 被配置成更新與所述概率過程相關(guān)的參數(shù)的更新模塊； 第一概率計算器，所述第一概率計算器被配置成利用所述參數(shù)來計算作為所述評估目標(biāo)屬于所述組的概率的第一概率； 第二概率計算器，所述第二概率計算器被配置成利用所述檢查目標(biāo)的閾值來計算所述檢查目標(biāo)屬于所述組的可能性和第二概率，所述第二概率是所述評估目標(biāo)鄰域中存在的檢查目標(biāo)的閾值的第二概率分布與所述第一概率分布一致的概率；以及 第三概率計算器，所述第三概率計算器被配置成通過將所述可能性、所述第一概率和所述第二概率相乘或?qū)⑺隹赡苄浴⑺龅谝桓怕屎退龅诙怕实膶?shù)相加，來計算作為所述評估目標(biāo)屬于所述組的概率的第三概率。
11.一種根據(jù)權(quán)利要求8所述的設(shè)備中的質(zhì)量評估方法，包括 利用所述準(zhǔn)則信息從檢查目標(biāo)的特征值來計算表示所述檢查目標(biāo)的質(zhì)量的閾值； 更新與所述組相關(guān)的參數(shù)； 利用所述參數(shù)來計算作為所述評估目標(biāo)屬于所述組的概率的第一概率； 利用所述檢查目標(biāo)的閾值來計算所述檢查目標(biāo)屬于所述組的可能性和第二概率，所述第二概率是所述評估目標(biāo)鄰域中存在的檢查目標(biāo)的閾值的概率分布與所述組的所述第二概率分布一致的概率；以及 通過將所述可能性、所述第一概率和所述第二概率相乘或?qū)⑺隹赡苄?、所述第一概率和所述第二概率的對?shù)相加，來計算作為所述評估目標(biāo)屬于所述組的概率的第三概率。
12. —種計算機可讀存儲介質(zhì)，包括使計算機執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法的程序。
全文摘要
根據(jù)一個實施例，一種質(zhì)量評估設(shè)備包括存儲模塊，所述存儲模塊存儲指定信息，所述指定信息用于指定包括檢查目標(biāo)和非檢查目標(biāo)的評估目標(biāo)中要進(jìn)行抽樣檢查的所述檢查目標(biāo)，由所述檢查目標(biāo)的抽樣檢查獲得的特征值以及基于所述特征值確定檢查目標(biāo)質(zhì)量的準(zhǔn)則信息；閾值計算器，利用所述準(zhǔn)則信息從所述檢查目標(biāo)的特征值計算指示所述檢查目標(biāo)質(zhì)量的閾值；以及分組模塊，將所述評估目標(biāo)分成組，使得所述組具有將所述閾值用作變量的概率分布。
文檔編號H01L21/66GK102709207SQ20121004852
公開日2012年10月3日 申請日期2012年2月27日 優(yōu)先權(quán)日2011年2月28日
發(fā)明者新垣隆生, 植野研, 榊原靜 申請人:株式會社東芝