[發明專利]類神經網絡晶圓分析系統與方法

無效

• 申請號: 200710129100.4
• 申請日: 2007-07-11
• 公開（公告）號: CN101344787A
• 公開（公告）日: 2009-01-14
• 發明（設計）人: 蔡明欽
• 申請（專利權）人: 京元電子股份有限公司
• 主分類號: G05B21/02
• 分類號: G05B21/02;G05B13/02
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司
• 代理人: 陳肖梅;謝麗娜

技術領域

本發明為一種晶圓分析的系統與方法，特別是一種利用類神經網絡來分析晶圓的系統與方法。

背景技術

晶圓的制程步驟繁多，在這些步驟中必需有量測和監控的站點，通過量測出來的數據或圖形例如膜厚、電性、電阻及摻入金屬濃度等參數來觀察分析以維持制程的品質，并可以及早發現問題、改善缺失以防止成本的浪費。

傳統在晶圓的量測或是制程的監控上，會針對某一個位置(site)做連續數次的測試，來判斷機臺是否有異常產生，再利用人工經驗的方式來進行異常原因的分析與判斷，從中找出該異常發生的真正原因再進行改善。這種方法雖然能將異常原因排除并獲得改善，但是卻需要消耗不少人力及時間，而且人為判斷有風險存在，若缺乏分析經驗與判斷能力而導致判斷錯誤則往往會造成更多時間及人力甚至成本的浪費。

圖1為晶圓分析判斷的風險示意圖，所有晶圓101在制造程序102結束后，可大致分為良晶圓103與劣晶圓104兩種，在經過測試程序105之后，該良晶圓103得到通過106的結果，該劣晶圓104得到異常107的結果。但是在判斷錯誤的情況下，將該良晶圓103判斷為異常107，則會造成生產端風險108；反之，將該劣晶圓104判斷為通過106，則會造成客戶端風險109，兩者都會造成嚴重的利益損失。

因此，亟需提供一種晶圓分析的方法，以節省時間、降低人力成本與人工判斷錯誤的風險。

發明內容

本發明欲解決的問題在于解決現有的晶圓分析方法所需要消耗的人力及時間，而且人為判斷有風險存在，若缺乏分析經驗與判斷能力而判斷錯誤則造成更多時間及人力甚至成本的浪費。

本發明的目的在于，利用類神經網絡的理論及概念，結合JAVA軟件而產生一套能實時監控反應測試結果與分析異常狀況的系統與方法。

為達上述目的，本發明提供一種晶圓分析系統，包含：一處理單元，用以接收由一測試單元所提供的測試數據；以及一類神經網絡學習及比對單元，連結于該處理單元，可接受該處理單元的指令以進行運算，并將運算后的結果與該處理單元于一數據庫單元所擷取的數據進行比對，以進行學習使系統分析的結果趨近人工分析的結果；由此，節省人工分析的時間。

為達上述目的，本發明還提供一種利用類神經網絡的晶圓分析方法，包含下列步驟：(a)提供一測試單元進行晶圓測試，產生多個測試數據；(b)提供該測試數據至一處理單元，該處理單元將該多個測試數據轉換成一輸出值；(c)比對該輸出值改變其偏權值使該輸出值接近預期并重復步驟(a)至(c)以訓練該系統；以及(d)以訓練完的系統分析晶圓，由此，以節省人工分析的時間。

也就是說，以現行的測試制程中，持續性地提供現行所有測試所發生的異常結果情況，通過此系統單元進行相當份量的學習與經驗累積，當日后測試制程中若有異常情況發生時，此單元即可實時從先前的學習經驗中分析判斷出此異常發生的原因，進而提供作為真因以進行分析改善。

本發明的功效為利用系統取代人工的作業與判斷分析，不但可以節省時間，并且降低人力成本與人工判斷錯誤的風險。

為讓本發明的目的、特征和優點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合附圖，作詳細說明如下。

附圖說明

圖1為晶圓分析判斷的風險示意圖；

圖2為本發明系統的示意圖；

圖3為類神經元的模型示意圖；

圖4為本發明系統的流程圖；

圖5為一實施例的測試結果示意圖；

圖6為本發明系統的轉換步驟流程圖；

圖7為時間延遲類神經網絡的模型示意圖；

圖8為循環類神經網絡的模型示意圖。

圖中符號說明

101?晶圓

102?制造程序

103?良晶圓

104?劣晶圓

105?測試程序

106?通過

107?異常

108?生產端風險

109?客戶端風險

201?測試單元

202?處理單元

203?類神經網絡學習及比對單元

204??數據庫單元

205??輸出單元

301??輸入值

302??權重

303??類神經元

304??偏權值

305??活化函數

306??輸出值

S401?提供一測試單元進行晶圓測試，產生測試數據

S402?提供該測試數據至一處理單元，該處理單元將該測試數據轉換而成一輸出值