胡玉
飞思卡尔半导体(中国)有限公司 天津 300385
摘要:晶圆测试是集成电路测试过程中的关键环节之一,这一生产环节的目的在于可以在封装工序之前将次品筛除,甄别出好的晶粒,而在测试过程中接触不稳定造成的假失效会影响晶圆的良品率。本文介绍了实验设计(DOE,design of experiment)在晶圆测试中的应用,通过优化探针卡磨针参数,减少接触问题导致的假失效,从而提高良品率。本文选取四个关键的磨针参数,设计了四因子二水平每个条件只重复一次的部分因子实验,通过DOE对磨针关键参数进行优化设置,减少了测试过程中的假失效,提高了晶圆的良品率。
关键词:晶圆测试;DOE;实验设计;磨针;晶圆良品率;部分因子实验
一、引言
在晶圆测试中,由于针接触不稳定而导致的假失效是很常见的,传统的方法是更换探针卡、脱机清洁针卡或改变磨针参数后,重新测试这些虚假失效的晶粒以确认通过了电性测试的好的晶粒不被错误筛除,但这一传统处理方法的机理及有效性尚未被完全了解。本文通过研究磨针参数的影响和交互作用,筛选出哪些是减少虚假失效的关键因素,介绍了实验设计DOE的方法,并讨论了四种类型的DOE,下表显示了四种不同类型的DOE适用性程度(高、中、低)。
本实验的目的是对以下四个磨针参数进行筛选实验,每一个磨针参数作为一个因子,通过实验设计的方法以确定提高晶圆测试良率的重要因子。本文采用部分因子实验进行因子筛选,并详细介绍如何使用该方法识别重要因子。
二、实验过程介绍
实验由四个二水平因子组成,其中磨针模式为类别因子,响应因子为假失效晶粒(Bin9)个数。为了节省时间和成本,选择了每个条件只重复一次的部分因子实验,设计分辨率为IV,实验次数为12,包括4个中心点,每次实验的样本量为1000个晶粒测试结果bin9个数的统计。
三、拟合选定模型并评估模型的适用性
这里所说的拟合选定模型,其主要任务是根据整个实验的目的,选定一个数学模型对其进行初步分析。在经过初步分析后,将不显著的主效应及二阶交互效应项删除,只保留那些显著效应的项。
图1
在对模型进行初步分析的过程中,有三个基本的要点:一,分析评估回归的显著性;二,分析评估回归的总效果;三,分析评估各项效应的显著性。如图1所示,模型的初步分析显示模型(Model)的显著性P值<0.05,模型总体上看起来似乎是有效的,但是进一步评估回归的总效果时,发现代表回归总效果的关键确定系数R-sq、R-sq(adj)和R-sq(pred)之间差距较大,说明模型拟合效果不好,还有改进的余地。而分析各项效应的显著性时,发现磨针频率(Frequency)、磨针模式(Pattern)和磨针次数(Z up/down count)的P值<0.05,表明它们是影响响应的显著因子;磨针力度因P值>0.05,为非显著性影响因子;二阶交互作用项只有磨针力度*磨针次数(Overdrive*Z Up/down)的P值<0.05,但通过工程师的长期实践经验我们知道二者之间没有关系,且它们是磨针频率*磨针模式的混杂,由此我们得出结论,磨针频率*磨针模式的交互作用是影响响应的显著因素。
四、改进模型并判定实验目的是否已达到
去除非显著因子,在拟合模型中仅保留显著因子磨针频率、磨针模式、磨针次数和磨针频率*磨针模式的二阶交互重新用MINITAB运行分析,模型改进后的结果如图2所示:
图2
改进后的主模型是有效的,没有发现拟合不足和弯曲,模型中的所有因子都是显著的,代表回归总效果的关键确定系数R-sq、R-sq(adj)和R-sq(pred)之间差距显著减小,这些都代表改进后的模型拟合的效果较好。
图3
分析图3所示的主效应图可以发现,磨针频率对bin9假失效的影响最大,其次影响较大的磨针次数和磨针模式,磨针力度对Bin9产生的影响在实验设置的取值范围内统计意义不大;同时图3中的交互效应图可以看出只有磨针频率和磨针模式之间的交互作用具有统计学上的意义。在三个显著因子的实验范围内,能使bin9假失效得到最小计数结果的三个显著因子的设置分别为: 磨针频率设置为低水平“100”,类别因子磨针模式设置为“八角形”,磨针次数设置为高水平“15”。
将优化后的设置应用到大批量的晶圆测试,经过一段时间的良率监控,Bin9假失效显著减少,改进效果显著,实验目的达到。在实验设计的实际应用中,残差诊断也是很重要的环节,因篇幅所限,在此不再赘述。
参考文献
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作者简介:胡玉(1982~),女,天津市,中级工程师,本科,研究方向:半导体测试。