[發明專利]缺陷率預測模型的訓練方法、裝置及系統

有效

• 申請號: 201711478609.X
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108108848B
• 公開（公告）日: 2019-08-13
• 發明（設計）人: 經晶;劉倩
• 申請（專利權）人: 英特爾產品（成都）有限公司;英特爾公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/08
• 代理公司: 北京永新同創知識產權代理有限公司 11376
• 代理人: 鐘勝光

本申請提供一種用于訓練半導體芯片生產過程中的第一半導體芯片生產裝置的缺陷率預測模型的方法，包括：采用邏輯回歸模型來從第一半導體芯片生產裝置的歷史半導體芯片樣本數據集中的樣本數據的參數集中選擇出一種或多種最適合預測參數；以及使用所選擇出的一種或多種最適合預測參數的參數值來訓練缺陷率預測模型，所述缺陷率預測模型用于預測位于第一半導體芯片生產裝置下游的一個或多個第二半導體芯片生產裝置所生產出的半導體芯片的缺陷率。利用該方法，可以訓練出供在第一半導體芯片生產裝置處使用的缺陷率預測模型，由此可以實現在預測出的缺陷率超過預定閾值時，及時對第一半導體芯片生產裝置進行缺陷維護處理。

技術領域

本申請通常涉及半導體芯片封裝領域，更具體地，涉及用于訓練半導體芯片生產過程中的第一半導體芯片生產裝置的缺陷率預測模型的方法及裝置以及用于改進半導體芯片的缺陷率的方法及系統。

背景技術

半導體芯片封裝工藝通常需要經過一系列生產流程來完成。具體地，在接收到晶圓后，首先在芯片封裝工廠的前端進行晶圓表面貼膜、晶圓背面研磨、晶圓背面拋光、晶圓背面貼膜、晶圓表面去膜、晶圓烘烤、晶圓切割、切割后清洗、晶圓切割后檢查、紫外線照射、晶片粘結、銀膠固化、引線鍵合、引線鍵合后檢查；然后在芯片封裝工廠的后端進行塑封、塑封后固化、正印、背印、切筋、電鍍、電鍍后烘烤、切筋成型、終測、引腳檢查、最終目檢、最終質量控制、烘烤去濕、包裝、出貨檢查、入庫等工序對芯片進行封裝和測試，最終出貨給客戶。

通常，上述工序是使用生產流水線來完成。在生成流水線上設置有多種半導體芯片生產裝置，每種半導體芯片生產裝置對應一種或多種封裝工藝。在生產時，每種半導體芯片生產裝置從位于其上游的半導體芯片生產裝置獲取待處理的半導體芯片產品并對所獲取的半導體芯片產品進行處理，然后將處理后的半導體芯片產品傳送到位于其下游的半導體芯片生產裝置來進一步進行處理。

在生產時，如果由于一種半導體芯片生產裝置發生故障而導致所生產的半導體芯片產品出現缺陷，這種帶有缺陷的半導體芯片產品會被傳送到位于其下游的另一半導體芯片生產裝置來進行處理，并且在位于芯片封裝工廠后端的檢查和測試工序中進行缺陷檢查。這意味著針對在上述一種半導體芯片生產裝置中的出現的問題的檢測不是實時的，由于流水線式的生產是連續進行的，從而會導致產生大量的缺陷產品，由此使得半導體芯片良品率大大降低。另外，在實際生產中，用于檢查和測試的半導體芯片生產裝置都僅僅是當前處理的半導體芯片進行缺陷檢查，從而判斷半導體芯片是否合格，并不會將所發現的缺陷通知給位于其上游的半導體芯片生產裝置來實時進行裝置維護，從而不能使得半導體芯片良品率得到改進。

發明內容

鑒于上述問題，本申請提供了一種用于訓練半導體芯片生產過程中的第一半導體芯片生產裝置的缺陷率預測模型的方法及裝置以及用于改進半導體芯片的缺陷率的方法及系統。利用該方法、裝置及系統，可以基于第一半導體芯片生產裝置的歷史半導體芯片樣本數據集來訓練第一半導體芯片生產裝置的缺陷率預測模型，并且利用該缺陷率預測模型，預測位于第一半導體芯片生產裝置下游的一個或多個第二半導體芯片生產裝置所生產的半導體芯片的缺陷率是否超過預定閾值，然后在所預測的缺陷率超過預定閾值時對第一半導體芯片生產裝置進行缺陷維護處理，從而改進半導體芯片良品率。

根據本申請的一個方面，提供了一種用于訓練半導體芯片生產過程中的第一半導體芯片生產裝置的缺陷率預測模型的方法，包括：采用邏輯回歸模型來從所述第一半導體芯片生產裝置的歷史半導體芯片樣本數據集中的樣本數據的參數集中選擇出一種或多種最適合預測參數；以及使用所述歷史半導體芯片樣本數據集中的樣本數據的所選擇出的一種或多種最適合預測參數的參數值來訓練所述缺陷率預測模型，所述缺陷率預測模型用于預測位于所述第一半導體芯片生產裝置下游的一個或多個第二半導體芯片生產裝置所生產出的半導體芯片的缺陷率。

優選地，在上述方面的一個示例中，所述第一半導體芯片生產裝置可以是半導體芯片貼裝裝置，所述一個或多個第二半導體芯片生產裝置是環氧固化裝置，以及所述半導體芯片的缺陷率是表面突起缺陷率。