[發明專利]一種半導體器件溫度循環應力加速模型優選方法在審
| 申請號: | 201710827401.8 | 申請日: | 2017-09-14 |
| 公開(公告)號: | CN107704663A | 公開(公告)日: | 2018-02-16 |
| 發明(設計)人: | 吳兆希;羅俊;邱忠文 | 申請(專利權)人: | 中國電子科技集團公司第二十四研究所 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50 |
| 代理公司: | 北京同恒源知識產權代理有限公司11275 | 代理人: | 趙榮之 |
| 地址: | 400060 *** | 國省代碼: | 重慶;85 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 半導體器件 溫度 循環 應力 加速 模型 優選 方法 | ||
技術領域
本發明屬于集成電路領域,涉及一種半導體器件溫度循環應力加速模型優選方法。
背景技術
現有模擬集成電路的長壽命評估試驗包括加速壽命試驗(Accelerated Life Testing,ALT)和加速退化試驗(Accelerated Degradation Testing,ADT)兩種評估方法。盡管加速壽命試驗評估方法的研究歷史較長,且相關壽命數據的處理比較容易。但對高可靠長壽命模擬集成電路進行加速應力試驗,結果往往是產品的失效數極少或根本不出現失效,從而需要通過增加樣本數量或增加試驗時間來獲取充足的失效數據,這使得試驗成本和試驗周期難以承受。
加速退化試驗是在不改變產品失效機理的前提下,通過提高對產品所施加的應力水平來加速產品性能的退化,收集產品在較高應力條件下性能參數的退化數據,結合相應的加速模型,分析得到產品在正常工作應力條件下的可靠性信息(壽命/失效率)。基于參數退化的壽命評估技術在試驗時不需要或很少需要被試器件發生失效,就能提供更多的關于可靠性的信息,解決無失效數據給壽命評估帶來的問題。
對于溫度循環加速壽命試驗,目前主要有兩種溫度循環應力加速模型,分別是Coffin-Manson模型和改進的Coffin-Manson模型。
兩種模型對不同器件壽命的估算準確度不同,且兩種模型并沒有明確的界定應用范圍,因此在估算溫度循環加速壽命時,不能快速準確選取最優模型。
發明內容
有鑒于此,本發明的目的在于提供一種半導體器件溫度循環應力加速模型優選方法,可有效選擇適用于該類器件的最優溫度循環應力加速模型,并為后續使用中快速選擇該類半導體器件最優溫度循環應力加速模型提供參考依據,克服了在評估電路貯存壽命時,不能快速準確選擇溫度循環應力加速模型的問題。
為達到上述目的,本發明提供如下技術方案:
一種半導體器件溫度循環應力加速模型優選方法,包括以下步驟:
S1:在篩選合格的半導體器件中隨機抽取樣品,并對每個樣品進行編號、全參數測試,然后隨機分為三組;
S2:隨機抽取其中一組樣品,進行正常溫度循環應力下的退化試驗,另外兩組樣品分別在提高的2個溫度循環應力下進行溫度循環加速退化試驗;
S3:在步驟S2的退化試驗過程中,周期性的監測半導體器件樣品參數退化情況,即每間隔一定溫度循環次數對樣品可能的敏感參數進行監測并記錄;
S4:試驗結束后,確定相對變化量最大的參數為半導體器件的敏感參數,分別利用退化軌跡模型函數對敏感參數進行擬合,確定擬合程度最高的退化軌跡模型函數為器件敏感參數的退化軌跡模型;
S5:根據步驟S4得到的敏感參數退化軌跡模型,結合器件的失效閾值,外推得到各個樣品的偽壽命,即失效閾值的時間;
S6:利用壽命分布圖示法對根據步驟S5得到的半導體器件偽壽命數據進行分析,確定樣品敏感參數偽壽命的統計分布類型,采用極大似然法對壽命分布函數的參數進行擬合,分別得到正常應力退化試驗和加速應力退化試驗下樣品的壽命分布函數;
S7:根據步驟S6得到的壽命分布函數,分別計算樣品在正常應力退化試驗和在加速應力試驗下的平均壽命;
S8:根據步驟S7得到的不同加速應力條件下樣品平均壽命分別計算待評估溫度循環應力加速模型的模型參數和加速因子;
S9:根據步驟S6得到的在加速應力退化試驗下樣品的壽命分布函數和根據步驟S8得到的待評估模型加速因子,推算出樣品在正常溫度循環應力條件下的平均壽命;
S10:將根據步驟S7中得到的器件在正常應力退化試驗下的平均壽命與根據步驟S9中得到的器件在加速應力退化試驗下推算出的正常溫度循環應力條件下的平均壽命進行對比,在加速應力退化試驗下利用待評估溫度循環加速模型外推得到的正常溫度循環應力條件下的壽命值與利用正常應力退化試驗直接得到的正常溫度循環應力條件下的壽命值最接近的模型為最優模型。
進一步,在步驟S1中,所述隨機抽取樣品數大于等于150個,隨機分為三組,每組樣品數大于等于50個。
進一步,在步驟S2中,所述正常溫度循環應力下的退化試驗的溫度范圍為15℃~25℃,溫度循環加速退化試驗的溫度范圍為-55℃~125℃和-65℃~150℃。
進一步,在步驟S3中,所述一定溫度循環次數為500~1000次。
進一步,在步驟S4中,所述退化軌跡模型函數為線性函數、冪函數、指數函數或對數函數。
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