光学晶圆合格检测方法分析

光学晶圆也称为晶圆玻璃，晶圆级光学元件是利用半导体工艺在基片晶圆上产生微纳结构而制成的微纳光学元件。变色龙精密玻璃有限公司经营加工各类晶圆玻璃，欢迎大家联系定制加工。

先进的工艺意味着更复杂的图案，而复杂的图案也需要更精细的缺陷检测技术。从紫外光(UV)到深紫外光(DUV)，暗场(dark field)到亮场(bright field)，光学晶圆检测技术一直在半导体工艺的发展向前推进。在工艺研发，生产良率的提升，直至量产监测的一整套产品生命周期中，均起着不可替代的作用。

将芯片测试结果与晶片上的其他芯片进行比较，有助于识别异常值，但将这些数据与异常值的正确位置相结合，可以更深入地理解错误的原因。

异常值检测的主要思想是在晶片上找到不同于所有其他晶片的东西。借助最先进的良率和测试管理数据分析平台，在众多芯片相邻的环境中更容易执行这种操作，但仍然会变得复杂。甚至相邻的定义也可能不同。

光学晶圆空间的变化已经被用来识别和解决良率问题，但是它主要用于现场故障的事后分析。由于基于零件平均测试(PAT)的简单异常值检测技术缺乏有效平衡良率/质量/成本三角的本地化，因此产品和质量工程师越来越多地应用这种通过/失败测试决策。

PAT以外的技术依赖于多次测量、测试结果的算术运算，关注通过/失败的区别和地理空间关系。但是，由于地理位置和相关测试结果也需要追加的工程资源，因此在高级节点和质量和可靠性的重要应用中成本上升。

受识别下游故障的启发，产品工程师在晶圆测试中寻求基于异常值的测试技术来筛选老化故障。当他们为测试逃生开发屏幕时，他们自然会转向这些异常值测试技术。这是汽车芯片制造商的标准做法。他们一直在使用异常值测试技术，经常创新方法。目前，其他行业部门正在采用更积极的方法处理异常值测试技术。

尽管异常检测可能是抑制试验逃逸的有效措施，但是我们可以看到更多的客户在产品生命周期的早期就将异常检测设计到他们的试验过程中，以达到更高的出厂质量——不DFSolutions的Exensio解决方案总监GregPrewitt表示。

片段位置：x,y和z

晶圆上的同心圆和放射状图案

采用地理空间异常值检测技术，在晶片检测后进行分析，因为在做出通过/失败的决定时，需要考虑芯片及其相邻的检测结果。它需要额外的计算，良率/测试数据分析解决方案支持这些计算。可能是IDM自身的系统，也可能是IDM、代工厂或者无晶圆厂公司使用的第三方解决方案。根据具体技术，定义的邻域会有所不同。通常这些都是直观的。但是在先进的CMOS工艺节点上，邻里的定义可能会变得复杂，这就需要对邻里进行更微妙的定义。

虽然业界正在努力实现光学晶圆的统一设备处理，但半导体制造工艺的性质产生了反映在多个制造指标中的地理模式。边缘芯片的良性低于晶圆中心芯片。光刻胶的旋转导致径向区域。在光刻过程中，多芯片隐藏模板中所有芯片的焦点可能会稍微不均匀。

利用较小的特征尺寸，这些微妙的影响更容易表现出来，晶片测试和之后的制造步骤中出现了失败的芯片模型。工程师现在使用这些模型来决定设备的通过/失败。

在缺陷设备的测试中，缺陷通常分为随机缺陷和系统缺陷。半导体技术的地理性质和缺陷密度管理的增加将重点转移到系统缺陷上，晶片上的地理空间关系和制造技术发挥了作用。