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申请/专利权人：山东虹芯电子科技有限公司

摘要：本发明涉及一种芯片晶圆测试优化方法，其包括建立多元失效模式模型，基于失效模式模型，量化分析不同失效模式间的空间相关性；智能自适应测试策略生成，根据当前晶圆批次的生产工艺参数、设备状态信息及预期良率，结合多元失效模式模型预测的失效概率分布，自动生成适应性更强的测试图形，新的适应性更强的测试图形以高失效概率区域为中心，动态调整测试密度和范围，运用遗传算法、模拟退火优化算法，根据失效模式相关性、测试成本、设备负载因素，优化待测试坐标库中管芯的测试顺序，实时测试反馈与动态调整，实现了晶圆测试的智能化、自适应化和精细化管理，提高了测试效率与准确性，降低了硬件损耗，并且为生产决策提供了强有力的数据支持。

主权项：1.芯片晶圆测试优化方法，其特征在于，包括步骤1，建立多元失效模式模型，收集历史晶圆测试数据，运用机器学习算法构建多元失效模式模型，识别并分类各类失效模式，基于失效模式模型，量化分析不同失效模式间的空间相关性；步骤2，智能自适应测试策略生成，根据当前晶圆批次的生产工艺参数、设备状态信息及预期良率，结合多元失效模式模型预测的失效概率分布，自动生成适应性更强的测试图形，新的适应性更强的测试图形以高失效概率区域为中心，动态调整测试密度和范围，运用遗传算法、模拟退火优化算法，根据失效模式相关性、测试成本、设备负载因素，优化待测试坐标库中管芯的测试顺序，优先测试预计失效性高或对整体良率影响大的管芯；步骤3，实时测试反馈与动态调整，在测试过程中，实时识别并记录每个测试点的失效模式，与多元失效模式模型进行对比验证，发现新型或异常失效模式，当遇到非预期失效模式或高集中度失效区域时，立即触发额外测试点的生成与添加，根据失效模式模型预测的影响范围动态调整，基于实时测试反馈，定期或遇特殊情况时，重新计算失效概率分布，更新测试图形和测试顺序，确保测试策略始终与当前生产条件相匹配；精确测试结果标记：对每个管芯进行精确的测试结果标记，包括测试状态、失效模式类别信息；步骤1，具体的包括：汇集来自生产线的历史晶圆测试数据，包括：管芯位置信息、测试结果数据、失效模式特性信息，对收集到的数据进行质量检查，剔除异常值、缺失值，修正数据错误；对不同来源、不同格式的数据进行统一标准转换；直接从原始数据中提取的特征，将非数值型特征转化为数值型数据；构建多元失效模式模型，选用多元失效模式的算法，多元失效模式的算法包括聚类分析、深度学习；划分训练集、验证集和测试集，使用训练集对所选算法进行训练，调整模型参数以优化性能指标；在验证集上进行模型性能评估与超参数调整；最终在测试集上验证模型的整体性能，确保模型在未知数据上的表现稳定；失效模式识别与分类：利用训练好的模型对历史数据进行失效模式识别与分类，生成每个管芯的失效模式标签；量化分析失效模式空间相关性：构建失效模式关联矩阵：基于失效模式分类结果，计算各失效模式在晶圆上的空间分布，生成邻接矩阵或距离矩阵，反映不同失效模式间的空间关系；应用统计方法量化不同失效模式之间的空间关联强度，识别是否存在显著的空间相关性；或者采用图论算法揭示失效模式间的簇状结构，划分出具有较强空间聚集性的失效模式群组；根据量化结果明确各类失效模式的具体表现形式及其在晶圆上的分布规律。

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