[發明專利]基于Shmoo測試的集成電路芯片測試方法、系統及介質

在審

• 申請號: 202110203717.6
• 申請日: 2021-02-23
• 公開（公告）號: CN113075527A
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 蔣信;劉瑞盛;喻濤
• 申請（專利權）人: 普賽微科技（杭州）有限公司
• 主分類號: G01R31/28
• 分類號: G01R31/28
• 代理公司: 廣州市越秀區哲力專利商標事務所(普通合伙) 44288
• 代理人: 孫柳

1.基于Shmoo測試的集成電路芯片測試方法，其特征在于：包括以下步驟：

獲取數據，獲取被測集成電路芯片的被測參數信息、被測集成電路芯片關聯數據；

初步預測，將被測參數信息、被測集成電路芯片關聯數據輸入至預設機器學習模型中，預設機器學習模型輸出與所述被測集成電路芯片對應的預測的工作邊界結果和預測誤差；

選取測試區域，根據所述預測的工作邊界結果和預測誤差在與被測參數信息對應的預設設定值取值區域內選取測試值取值區域，所述測試值取值區域小于預設設定值取值區域；

Shmoo測試，根據所述被測參數信息以及所述測試值取值區域控制自動測試機對被測集成電路芯片進行Shmoo測試，得到Shmoo測試結果，所述Shmoo測試結果包括精準的工作邊界結果。

2.如權利要求1所述的基于Shmoo測試的集成電路芯片測試方法，其特征在于：所述被測參數信息包括兩個或兩個以上被測參數，當被測參數信息包括兩個被測參數時，所述工作邊界結果為被測集成電路芯片正常工作時對應的被測參數取值區域與被測集成電路芯片非正常工作時對應被測參數取值區域之間的分割曲線，當被測參數信息包括兩個以上被測參數時，所述工作邊界結果為被測集成電路芯片正常工作時對應的被測參數取值區域與被測集成電路芯片非正常工作時對應被測參數取值區域之間的分割曲面。

3.如權利要求1所述的基于Shmoo測試的集成電路芯片測試方法，其特征在于：在所述獲取數據之前還包括建立預設機器學習模型，將預先存儲的若干已測集成電路芯片的已測試數據作為建立模型的數據集，并將建立模型的數據集導入至初始機器學習模型進行訓練，每個已測集成電路芯片對應所述已測試數據均包括已測參數、已測集成電路芯片關聯數據以及預測的工作邊界結果，所述建立模型的數據集包括訓練數據集和驗證數據集，所述訓練數據集用于訓練初始機器學習模型，得到預設機器學習模型，所述驗證數據集用于對經過訓練的預設機器學習模型進行驗證，得到含有誤差值的驗證結果，將驗證結果中的誤差值作為預測的工作邊界結果對應的預測誤差。

4.如權利要求3所述的基于Shmoo測試的集成電路芯片測試方法，其特征在于：還包括在線訓練，將所述被測集成電路芯片的被測參數信息、被測集成電路芯片關聯數據以及精準的工作邊界結果作為新的訓練數據對預設機器學習模型進行在線訓練及更新。

5.如權利要求4所述的基于Shmoo測試的集成電路芯片測試方法，其特征在于：所述被測集成電路芯片關聯數據包括但不限于被測集成電路芯片加工數據、被測集成電路芯片中晶圓測試結構的測試數據、被測集成電路芯片的測試收集數據，所述已測集成電路芯片關聯數據包括但不限于已測集成電路芯片加工數據、已測集成電路芯片中晶圓測試結構的測試數據、已測集成電路芯片的測試收集數據。

6.如權利要求5所述的基于Shmoo測試的集成電路芯片測試方法，其特征在于：所述被測參數包含但不限于溫度、輸入電壓、電源電壓、脈沖寬度、時鐘頻率、數據設置時間、數據保持時間中的一種或多種。

7.如權利要求1所述的基于Shmoo測試的集成電路芯片測試方法，其特征在于：所述Shmoo測試結果還包括被測集成電路芯片正常工作時對應的精準被測參數取值區域和被測集成電路芯片非正常工作時對應精準被測參數取值區域，所述精準的工作邊界結果位于被測集成電路芯片正常工作時對應的精準被測參數取值區域和被測集成電路芯片非正常工作時對應的精準被測參數取值區域之間。