(57)【要約】【課題】半導体をテストするための方法を提供すること。【解決手段】本発明の様々な局面による半導体をテストするための方法および装置は、テスト結果のセットにおいて有効なデータを分類するように構成される。テストシステムは、出力レポートにおけるデータを提供するように構成され得る。アウトライヤー分類エレメントは、実行時に解析を適切に実行する。アウトライヤー分類エレメントは、さらに、データをスムージングし、かつ、テスト結果基準からの傾向および領域を分類するために、スムージングシステムと共に動作し得る。【選択図】図１
2010226125.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
明細書に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（発明の分野）
本発明は、半導体のテストに関する。
【背景技術】
【０００２】
（発明の背景）
半導体企業は、コンポーネントが適切に作動することを保証するテコンポーネントをテストする。テストデータは、コンポーネントが適切に作動しているかどうかを判定するだけではく、製造プロセスにおける欠陥を指示し得る。従って、多くの半導体企業は、いくつかの異なるコンポーネントから収集されたデータを解析して、問題を分類し、かつ、それらを訂正し得る。例えば、企業は、いくつかの異なるロットの間の各ウェア上の複数のチップのためのテストデータを収集し得る。このデータは、共通の欠陥もしくは欠陥のパターンを分類する、または、品質と性能の問題を提示し得る部分を分類し、かつ、ユーザ規定の「良好な部分」を分類する、または、分類するために解析され得る。そして、この問題を訂正するためのステップが取られ得る。テストは、典型的には、デバイスパッケージング（ウェハレベルの）の前、および、アセンブリが完成するとすぐ（最終テスト）、実行される。
【０００３】
テストデータの収集および解析は、高価であり、かつ、時間を消費する。自動テスタは、信号をコンポーネントに付加し、対応する出力信号を読み込む。出力信号は、コンポーネントが適切に作動するかどうかを判定するために解析され得る。各テスタは、大容量のデータを生成する。例えば、各テスタは、単一のコンポーネント上で２００のテストを実行し得、これらのテストの各々が、１０回繰り返され得る。結果的に、単一のコンポーネントのテストが、２０００の結果を産出し得る。各テスタは、１時間に１００以上のコンポーネントをテストし、かつ、いくらかのテスタは、同一のサーバに接続され得るので、膨大な量のデータが、格納されなければならない。さらに、データを処理するために、サーバは、典型的には、データベースにテストデータを格納して、データの操作および解析を促進する。しかし、従来のデータベースにおける格納は、データを整理および格納するために、さらなる記憶容量および時間を必要とする。
【０００４】
さらに、収集されたデータの解析は困難である。データ量は、かなりの処理電力および時間を要求し得る。結果として、データは、通常、製品実行時に（ａｔ  ｐｒｏｄｕｃｔ  ｒｕｎ  ｔｉｍｅ）解析されるのではなく、典型的には、試運転の間、または、他のバッチにおいて解析される。
【０００５】
これらの負荷のいくらかを軽減するために、いくらかの企業は、テスタからデータをサンプリングするだけであり、残りを切り捨てる。しかし、全部より少ないデータの解析により保証されるのは、結果として生じる解析が十分に完全かつ正確ではあり得ないことである。結果として、サンプリングは、テスト結果の完全な理解を低下させる。
【０００６】
さらに、テストデータの獲得は、複雑で精密なプロセスを表わす。テストエンジニアは、テスタがコンポーネントに対する入力信号を生成し、かつ、出力信号を受信するように指示するテストプログラムを準備する。プログラムは、コンポーネントの完全かつ適切な作動を保証するためには、非常に複雑になりがちである。結果として、適度に複雑な集積回路のためのテストプログラムは、膨大なテストおよび結果を含む。プログラムの準備は、満足のいく結果に到達するためには拡張設計および改変を要求し、プログラムの最適化（例えば、冗長なテストを除去する、または、そうでなければテスト時間を最小化するための）は、さらなる労力を要求する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（発明の要旨）
本発明の様々な局面に従った半導体をテストするための方法および装置は、テスト結果のセットにおけるかなりの量のデータを分類するように構成されるアウトライヤー（ｏｕｔｌｉｅｒ）分類エレメントを含むテストシステムを含む。本テストシステムは、出力レポートにおけるデータを提供するように構成され得る。アウトライヤー分類エレメントは、実行時に適切に解析を実行する。さらに、アウトライヤー分類エレメントは、データを滑らかにするスムージングシステムと連動して作動し、傾向およびテスト結果基準からの逸脱を分類し得る。
【０００８】
本発明のより完全な理解は、縮尺をされなくともよい、以下のｋ図と関連して考慮される場合に、詳細な説明および特許請求の範囲を参照することによって導き出され得る。図面全体を通して、同様の参照番号は、同様のエレメントを参照する。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
（項目１）
エレメントをテストし、テストデータを生成するように構成されたテスト部と
該テストデータを受け取り、該テストデータ内のアウトライヤーを分類するように構成されたアウトライヤー分類エレメントと
を備える、テストシステム。
（項目２）
上記アウトライヤー分類エレメントは、レシピファイルの設定データのセットと関連して動作するように構成される、項目１に記載のテストシステム。
（項目３）
上記テストデータは、ウエハ上のエレメントのセクション群に対応する、項目１に記載のテストシステム。
（項目４）
上記アウトライヤー分類エレメントは、上記テストデータに対する該アウトライヤー分類エレメントの感度を自動的に較正するように構成される、項目１に記載のテストシステム。
（項目５）
上記テストデータに相関するように構成されたデータ相関エレメントをさらに備える、項目１に記載のテストシステム。
（項目６）
上記アウトライヤー分類エレメントは、ランタイムに、上記アウトライヤーを分類するように構成される、項目１に記載のテストシステム。
（項目７）
上記テストデータを受け取り、該テストデータをスムージングするように構成されたデータスムージングエレメントをさらに備え、上記アウトライヤー分類エレメントは、該スムージングされたテストデータを受け取り、該スムージングされたテストデータ内の上記アウトライヤーを分類するように構成される、項目１に記載のテストシステム。
（項目８）
半導体テストデータのためのデータ解析システムであって、
該テストデータ内のアウトライヤーを分類するように構成された補助データ解析エレメントと、
該分類されたアウトライヤーを含む出力報告を生成するように構成された出力エレメントと
を備える、データ解析システム。
（項目９）
上記補助データ解析エレメントは、レシピファイル内の設定データのセットに関連して動作するように構成される、項目８に記載のデータ解析システム。
（項目１０）
上記テストデータは、ウエハ上のエレメントのセクション群に対応する、項目８に記載のデータ解析システム。
（項目１１）
上記補助データ解析エレメントは、上記テストデータに対するアウトライヤー分類エレメントの感度を自動的に較正するように構成される、項目８に記載のデータ解析システム。
（項目１２）
上記補助データ解析エレメントは、上記テストデータに相関するように構成されたデータ相関エレメントを含む、項目８に記載のデータ解析システム。
（項目１３）
上記補助データ解析エレメントは、ランタイムに、上記アウトライヤーを分類するように構成される、項目８に記載のデータ解析システム。
（項目１４）
上記補助データ解析エレメントは、上記テストデータを受け取り、該テストデータをスムージングするように構成されたデータスムージングエレメントをさらに備え、上記補助データ解析エレメントは、該スムージングされたテストデータ内の上記アウトライヤーを分類するように構成される、項目８に記載のデータ解析システム。
（項目１５）
半導体をテストするための方法であって、
複数のエレメントについてのテストデータを生成するステップと、
ランタイムに該テストデータ内のアウトライヤーを分類するステップと
を包含する、方法。
（項目１６）
レシピファイルから設定データを読み出すステップをさらに包含し、
上記アウトライヤーを分類するステップは、該レシピファイル内の該設定データに従って該アウトライヤーを分類するステップを含む、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
上記テストデータは、ウエハ上のエレメントのセクション群に対応する、項目１５に記載の方法。
（項目１８）
上記テストデータ内の上記アウトライヤーを分類するための感度を較正するステップをさらに包含する、項目１５に記載の方法。
（項目１９）
上記テストデータをスムージングするステップをさらに包含する、項目１５に記載の方法。
（項目２０）
上記テストデータ内の類似度を分類するように上記テストデータを相関するステップをさらに包含する、項目１５に記載の方法。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明の様々な局面に従ったテストシステムおよび関連する機能的コンポーネントのブロック図である。
【図２】図２は、テストシステムを操作するためのエレメントのブロック図である。
【図３】図３は、構成エレメントのためのフローチャートを示す。
【図４Ａ】図４Ａは、補足のデータ解析エレメントのためのフローチャートを示す。
【図４Ｂ】図４Ｂは、補足のデータ解析エレメントのためのフローチャートを示す。
【図４Ｃ】図４Ｃは、補足のデータ解析エレメントのためのフローチャートを示す。
【図５】図５は、ウエハの様々なセクションの図である。
【図６Ａ】図６Ａは、補足のデータ解析エレメントのためのフローチャートを示す。
【図６Ｂ】図６Ｂは、補足のデータ解析エレメントのためのフローチャートを示す。
【図７】図７は、出力エレメントのためのフローチャートを示す。
【図８】図８は、本発明の様々な局面に従った例示的なデータスムージングシステムの操作のためのフローチャートである。
【図９】図９は、複数のコンポーネントのテストのためのテストデータのプロットである。
【図１０】図１０は、複数のデバイスを有するウエハおよびウエハのための抵抗性プロファイルの説明である。
【図１１】図１１は、図１０のウエハの様々なデバイスにおけるレジスタの実装密度に対する抵抗値のグラフである。
【図１２Ａ】図１２Ａは、図１０の様々なデバイスに対する生のテストデータの一般的なプロットである。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、図１０の様々なデバイスに対する滑らかにされたテストデータの詳細なプロットである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図中のエレメントは、簡単かつ明瞭に示され、必ずしも縮尺されて描かれていない。例えば、図中いくらかのエレメントによって実行される接続およびステップは、本発明の実施形態の理解を向上させるのを手助けするために、他のエレメントとの関連で強調される、または、省略され得る。
（例示的な実施形態の詳細な説明）
本発明は、機能的ブロックコンポーネントおよび様々な処理ステップに関して説明され得る。このような機能的ブロックおよびステップは、明記される機能を実行するように構成される任意の数のハードウェアまたはソフトウェアコンポーネントによって実現され得る。例えば、本発明は、様々なテスタ、プロセッサ、格納システム、処理、および集積回路コンポーネント（１つ以上のテスタ、マイクロプロセッサ、または、他の制御デバイスの制御下にある様々な機能を実行し得る、例えば、統計学的エンジン、メモリエレメント、単一処理エレメント、論理エレメント、プログラム等）を利用し得る。さらに、本発明は、任意の数のテスト環境と連携して実行され得、説明される本発明は、単に、本発明の１つの例示的な適用にすぎない。さらに、本発明は、データ解析、コンポーネントインターフェイシング、データ処理、コンポーネント操作等のための任意の数の従来技術を利用し得る。
【００１１】
図１を参照して、本発明の様々な局面に従った方法および装置が、半導体をテストするための自動テスト装置（ＡＴＥ）等のテスタ１０２を有するテストシステム１００と連動して作動する。本実施形態において、テストシステム１００は、テスタ１０２およびコンピュータシステム１０８を含む。テストシステム１００は、ウエハ上の半導体デバイス、回路ボード、パッケージデバイス、あるいは、他の電気的または光学的システム等の任意のコンポーネント１０６をテストするために構成され得る。本実施形態では、コンポーネント１０６は、ウエハ上に形成される複数の集積回路ダイスあるいはパッケージ化された集積回路またはデバイスを含む。
【００１２】
テスタ１０２は、コンポーネント１０６をテストし、かつ、テストに関連する出力データを生成する任意のテスト装置を適切に含む。テスタ１０２は、Ｔｅｒａｄｙｎｅテスタ等の従来の自動テスタを含み得、テストを促進するために他の装置と連動して適切に作動する。テスタ１０２は、テストされるべき特定のコンポーネント１０６および／または任意の他の適切な判断基準に従って、選択され、かつ、構成され得る。
【００１３】
テスタ１０２は、例えば、テスタ１０２をプログラムし、テストプログラムをロードおよび／または実行し、データを収集し、テスタ１０２に命令を提供し、統計学的エンジンをインプリメントし、テスターパラメータを制御するコンピュータシステム１０８と連動して作動する。本実施形態では、コンピュータシステム１０８は、テスタ１０２と独立して、テスタ１０２からテスタデータを受信し、様々なデータ解析機能を実行する。コンピュータシステム１０８はまた、統計学的エンジンをインプリメントして、テスタ１０２からデータを解析する。コンピュータシステム１０８は、テスタ１０２によって信号を変換するために、テスタ１０２と接続される、または、ネットワーク化されるパーソナルコンピュータまたはワークステーション等の別個のコンピュータを含み得る。代替の実施形態では、コンピュータシステム１０８は、テストシステム１００の他のコンポーネントから省略され得る、または、テストシステム１００の他のコンポーネントに集積され得、様々な機能が、テスタ１０２等の他のコンポーネントによって実行され得る。
【００１４】
コンピュータシステム１０８は、プロセッサ１１０およびメモリ１１２を含む。プロセッサ１１０は、Ｗｉｎｄｏｗｓ（Ｒ）  ９８、Ｗｉｎｄｏｗｓ（Ｒ）  ＮＴ、Ｕｎｉｘ（Ｒ）またはＬｉｎｕｘのような任意の適切なオペレーティングシステムと関連して動作する、従来のＩｎｔｅｌ、ＭｏｔｏｒｏｌａまたはＡｄｖａｎｃｅｄ  Ｍｉｃｒｏ  Ｄｅｖｉｃｅｓのプロセッサのような任意の適切なプロセッサを含む。同様に、メモリ１１２は、データを記憶するために、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のような、プロセッサ１１０にアクセス可能な任意の適するメモリ、または他の適切な記憶システムを含み得る。特に、本システムのメモリ１１２は、情報を記憶し、そして受け取るための高速アクセスメモリを含み、コンピュータ１０８の動作を容易にするために十分な容量を伴って適切に構成される。
【００１５】
本実施形態において、メモリ１１２は、テスタ１０２から受け取った出力結果を記憶し、そして出力テストデータの解析を容易にするための容量を含む。メモリ１１２は、
解析用のテストデータを高速記憶し、そして取り出すために構成される。メモリ１１２は、テスト結果に基づいて選択された判定基準および解析に従って、テストシステム１００および／またはオペレータによって選択された一組の情報を適切に含む動的データログのエレメントを記憶するように、適切に構成される。
【００１６】
例えば、メモリ１１２は、各々のコンポーネント１０６に対して、コンポーネント１０６の位置に対応するｘ‐ｙ座標のようなコンポーネント識別子を、テストされたウエハ用のウエハマップ上に適切に記憶する。メモリ１１２内の各々のｘ‐ｙ座標は、ウエハマップ上の対応するｘ‐ｙ座標において、特定のコンポーネント１０６と関連付けられ得る。各々のコンポーネント識別子は、１つ以上の領域を有し、各々の領域は、例えば、ウエハ上の対応するｘ‐ｙ位置でコンポーネント１０６上で実行された特定のテスト、対応するコンポーネント１０６に関連する統計、または他の関連性のあるデータに対応する。メモリ１１２は、任意の判定条件または規則に従って所望されればユーザによって分類される任意のデータを含むように構成され得る。
【００１７】
本実施形態のコンピュータ１０８はまた、他のメモリ（またはメモリ１１２の一部）、ハードドライブアレイ、光記憶システムまたは他の適切な記憶システムのような記憶システムへのアクセスを適切に有する。記憶システムは、コンピュータ１０８またはテスタ１０２専用のハードドライブのようにローカルで有り得、テストシステム１００が接続されるサーバと関連するハードドライブアレイのようにリモートで有り得る。記憶システムは、コンピュータ１０８またはテストシステム１００の他のコンポーネントによって使用されたプログラムおよび／またはデータを含み得る。本実施形態において、記憶システムは、例えば、製造施設用の主要生産サーバを含むリモートサーバー１１６を介して利用可能であるデータベース１１４を含む。データベース１１４は、テスターデータファイル、テストシステム１００およびそのコンポーネントを作動するためのマスターデータファイル、テストプログラムおよびテストシステム１００用のダウンロード可能な命令などのテスタ情報を記憶する。
【００１８】
テストシステム１００は、コンポーネント１０６をテストすることを容易にするために、さらなる装置を含み得る。例えば、本テストシステム１００は、コンポーネント１０６を取り扱い、コンポーネント１０６とテスタ１０２との間にインターフェースを提供するように、従来のデバイスインターフェースボードおよび／またはデバイスハンドラーまたはプロバー（ｐｒｏｂｅｒ）のようなデバイスインターフェース１０４を含む。テストシステム１００は、コンポーネント１０６のテストを容易にするように、テストシステム１００の特定の構成、適用および環境または他の関連性のある要因に従って、他のコンポーネント、装置、ソフトウエアなどを含み得るか、またはそれらに接続され得る。例えば、本実施形態において、テストシステム１００は、ローカルエリアネットワーク、イントラネットまたはインターネットなどのグローバルネットワークのような適する通信媒体に接続され、リモートサーバー１１６のような他のシステムに情報を送信する。
【００１９】
テストシステム１００は、１つ以上のテスタ１０２および１つ以上のコンピュータ１０８を含み得る。例えば、１つのコンピュータ１０８は、システムのスループットおよびコンピュータ１０８の構成のような様々な要因に従って、２０までまたはそれ以上のような適する数のテスタ１０２に接続され得る。さらに、コンピュータ１０８は、テスタ１０２と別個であり得るか、または、例えば、テスタ１０２自体の１つ以上のプロセッサ、メモリ、クロック回路などを利用するテスタ１０２に集積され得る。さらに、様々な機能は、異なるコンピュータによって実行され得る。例えば、第１のコンピュータは、様々な前解析タスクを実行し得、いくつかのコンピュータは、次にデータを受け取り、データ解析を実施し得、コンピュータの別の組は、動的データログおよび／または出力報告を準備し得る。
【００２０】
本発明の様々な局面によるテストシステム１００は、コンポーネント１０６をテストし、向上された解析およびよびテスト結果を提供する。例えば、補足解析は、不正確な、不確かなまたは異常な結果、反復テスト、および／または比較的高い不合格の可能性を有するテストを分類し得る。生産技術者、テスト技術者、製造技術者、デバイス技術者またはテストデータを用いる他の人物のようなオペレータは、次に、テストシステム１００および分類コンポーネント１０６を検証するおよび／または改善するために、結果を用い得る。
【００２１】
本発明の様々な局面によるテストシステム１００は、コンポーネント１０６テストし、そしてテストデータを収集および解析するために、向上されたテストプロセスを実施する。テストシステム１００は、コンピュータ１０８によって実施されるソフトウエアアプリケーションに関連して、適切に動作する。図２を参照すると、本実施形態のソフトウエアアプリケーションは、構成エレメント２０２、補足データ解析エレメント２０６および出力エレメント２０８を含む、向上されたテストプロセスををインプリメントするために複数のエレメントを含む。各々のエレメント２０２、２０６および２０８は、様々なタスクを実行するように、コンピュータ１０８上で動作するソフトウエアモジュールを適切に含み得る。概して、構成エレメント２０２は、テストおよび解析用にテストシステム１００を準備する。補足データ解析エレメント２０６において、テスタ１０２からの出力テストデータは、適切にランタイムで、そして自動的に、補足テストデータを生成するように解析される。補足テストデータは、次に、出力エレメント２０８によってオペレータまたは別のシステムに送信される。
【００２２】
構成エレメント２０２は、コンポーネント１０６をテストし、そしてテストデータを解析するために、テストシステム１００を構成する。テストシステム１００は、初期パラメータの所定の組、および所望される場合、テストシステム１００を構成するためのオペレータからの情報を適切に用いる。テストシステム１００は、テストシステム１００へのオペレータの付き添いを最低限にするように、所定のまたはデフォルトのパラメータを用いて適切に初期構成される。調整は、所望される場合、例えば、その構成への調整がオペレータによって行われてもよい。
【００２３】
図３を参照すると、例示的な構成プロセス３００は、コンピュータ１０８を初期状態に設定するように、構成エレメント２０２によって実行される初期化プロシージャとともに開始する（ステップ３０２）。構成エレメント２０２は、次に、コンピュータ１０８およびテスタ１０２用に、例えばデータベース１１４からアプリケーション構成情報（ステップ３０４）を得る。例えば、構成エレメント２０２は、向上されたテストプロセス用のマスター構成ファイルおよび／またはテスタ１０２に関連するツール構成ファイルにアクセスし得る。マスター構成ファイルは、向上されたテストプロセスを実施するために、テストシステム１００のコンピュータ１０８および他のコンポーネント用の適切な構成に関連するデータを含み得る。同様に、ツール構成ファイルは、接続、ディレクトリ、ＩＰアドレス、テスターノード分類、製造者、フラグ、プロバー分類、またはテスタ１０２用の任意の他の関連情報のような、テスタ１０２の構成に関連するデータを適切に含む。
【００２４】
構成エレメント２０２は、次に、マスター構成ファイルおよび／またはツール構成ファイルに含まれるデータに従って、テストシステム１００を構成し得る（ステップ３０６）。さらに、テスタデータ用のロジスティックインスタンス（ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ  ｉｎｓｔａｎｃｅｓ）のようなデータをテスタ１０２と関連付けるために、構成エレメント２０２は、構成データを用いて、データベース１１４からテスタ１０２の識別子のようなさらなる関連性のある情報を取り出す（ステップ３０８）。テストシステム１００の情報はまた、オペレータによって承認、却下または調整され得る１つ以上のデフォルトパラメータを適切に含む。例えば、テストシステム１００の情報は、インストール、構成またはパワーアップ時、または認可および／または修正するのための他の適する時において、オペレータに提出される世界統計処理制御（ｇｌｏｂａｌ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓ  ｃｏｎｔｒｏｌ）（ＳＰＣ）規則および目標を含み得る。テストシステム１００の情報はまた、デフォルトウエハマップ、または各々の製品、ウエハおよびコンポーネント１０６に対して適切に構成される他のファイル、またはテストシステム１００に影響を及ぼし得るか、またはそれによって影響が及ぼされ得る他のアイテムを含み得る。構成アルゴリズム、パラメータおよび任意の他の判定条件は、容易なアクセス、特定の製品および／またはテストへの相関およびトレーサビリティのために、レシピファイルに記憶され得る。
【００２５】
初期の構成プロセスが完了すると、テストシステム１００は、例えば、従来の一連のテストに関連して、テストプログラムに応じて、テスト動作を開始する。テスタ１０２は、コンポーネント１０６上の接続部に信号を付与し、かつ出力テストデータを、コンポーネント１０６から読み出すためのテストプログラムを適切に実行する。テスタ１０２は、複数のテストを、ウエハ上のそれぞれのコンポーネント１０６上で、実行し得、それぞれのテストは、数回、同一のコンポーネント１０６上で繰り返され得る。テスタ１０２からのテストデータは、素早くアクセスするために保存され、テストデータのような補足の解析が取得される。データはまた、補足的な解析および使用のために、長期間メモリに保存され得る。
【００２６】
それぞれのテストは、コンポーネントの少なくとも一つについての少なくとも一つの結果を生成する。図９を参照すると、複数のコンポーネントに関する単一のテストについてのテスト結果の例示的なセットは、類似の値を統計的に有するテスト結果の第１のセットと、第１のセットから逸脱する値によって特徴付けられるテスト結果の第２のセットとを含む。それぞれのテスト結果は、テスト上限およびテスト下限と比較され得る。コンポーネントについての特定の結果がいずれかの限界を超える場合、コンポーネントが「悪い部分（ｂａｄ  ｐａｒｔ）」として分類され得る。
【００２７】
第１のセットから逸脱する第２のセットにおけるテスト結果は、コントロール限界を超え得るものもあるが、超え得ないものもある。しかし、本目的のために、第１のセットから逸脱するが、コントロール限界を超えないか、他の場合には、検出されない上記のテスト結果は、「アウトライヤー」と呼ばれる。テスト結果のアウトライヤーは、任意の適切な目的のために、不確かなコンポーネントを潜在的に分類するように、分類され得、解析され得る。アウトライヤーはまた、テストおよび製造プロセスの様々な潜在的な問題および／または改良を分類するように用いられ得る。
【００２８】
テスタ１０２がテスト結果を生成するとき、それぞれのコンポーネント、テストおよび反復についての出力テストデータが、テスターデータファイルに、テスタ１０２により、保存される。それぞれのコンポーネント１０６から受信された出力テストは、例えばテスト上限および下限との比較により、コンポーネント１０６の性能を分類するように、テスタ１０２によって解析され、分類の結果はまた、テスターデータファイルに保存される。テスターデータファイルは、ロジスティックデータおよびテストプログラム分類データ等のさらなる情報を含み得る。次いで、テスターデータファイルは、標準テスターデータフォーマット（ＳＴＤＦ）ファイル等の出力ファイルで、コンピュータ１０８に提供される。
【００２９】
コンピュータ１０８がテスターデータファイルを受信すると、補足的なデータ解析エレメント２０６は、エンハンスされた出力結果を提供するために、データを解析する。補足的なデータ解析エレメント２０６は、任意の適切な目的を達成するように、テスタデータの任意の適切な解析を提供し得る。例えば、補足的なデータ解析エレメント２０６は、起動時間に、出力テストデータを解析し、オペレータに重大なデータおよびデータの特徴を分類するための統計エンジンを実現し得る。データおよび分類された特徴は、分類されないデータが、捨てられる等の他の方法で処理される一方で、保存され得る。
【００３０】
補足的なデータ解析エレメント２０６は、例えば、データおよび統計的構成データのセットに応じて、統計的数字を計算し得る。統計的構成データは、テストシステム１００および／またはオペレータの必要性に応じて、統計的プロセスコントロール、アウトライヤー分類および分類、署名解析およびデータ相関等の、任意の適切なタイプを必要とし得る。さららに、補足的なデータ解析エレメント２０６は、適切に、起動時間に、すなわちテストデータの生成に続く秒または分以内に、解析を実行する。補足的なデータ解析エレメント２０６はまた、オペレータおよび／またはテストエンジニアからの最小の処置により、解析を自動的に実行し得る。
【００３１】
本テストシステム１００において、コンピュータ１０８がテスターデータファイルを受信および保存する後、補足的なデータ解析エレメント２０６は、出力テストデータの解析についてコンピュータ１０８を準備し、補足的なデータの生成および出力レポートの準備を容易にするために、様々な予備的なタスクを実行する。図４Ａ〜Ｃをここで参照すると、本実施形態において、補足的なデータ解析エレメント２０６は、初期的に、テスターデータファイルを、関連するテスタ１０２に対応するツール入力ディレクトリに、複製する（ステップ４０２）。補足的なデータ解析エレメント２０６はまた、出力テストデータの補足的な解析のためにコンピュータ１０８を準備するために、構成データを検索する。
【００３２】
構成データは、適切に、テスターデータファイルから検索され得るロジスティックデータのセットを含む（ステップ４０４）。補足的なデータ解析エレメント２０６はまた、ロジスティック基準を作成する（ステップ４０６）。ロジスティック基準は、ツール構成ファイルから取り出されたテスタ１０２情報等の、テスタ１０２情報を含む。さらに、ロジスティック基準は、分類に割り当てられる。
【００３３】
構成データはまた、出力テストデータを生成したテストプログラムのための識別子を含み得る。テストプログラムは、データベース１１４内でそれを探す（ステップ４０８）か、テスタ１０２分類との関連により、または、マスター構成ファイルからそれを読み出す等の任意の適切な態様で、分類され得る。テストプログラム分類が確立され得る（ステップ４１０）場合、テストプログラム分類は、作成され得、テスタ分類と関連され得る（ステップ４１２）。
【００３４】
構成データは、ウエハの全てより少ない場合、補足的なデータ解析エレメント２０６によって処理されるテスト実行中に、ウエハをさらに分類する。本実施形態において、補足的なデータ解析エレメント２０６は、どのウエハが解析されることになるかを表示するファイルにアクセスする（ステップ４１４）。表示が提供されない場合、コンピュータ１０８は、テスト動作中にウエハ全てを解析することを、適切に行わない。
【００３５】
現在テストデータファイルのウエハが解析される場合（ステップ４１６）、補足的なデータ解析エレメント２０６は、ウエハのテストデータファイル上で、補足的なデータ解析を実行し続ける。他の場合、補足的なデータ解析エレメント２０６は、次のテストデータファイルを待つか、アクセスする（ステップ４１８）。
【００３６】
補足的なデータ解析エレメント２０６は、テストされるべき様々なウエハについて解析されるための１以上のセクショングループを確立し得る（ステップ４２０）。出力テストデータを適用するように適切なセクショングループを分類するために、補足的なデータ解析エレメント２０６は、例えばテストプログラムおよび／またはテスト分類に応じて、適切なセクショングループ規定を分類する。それぞれのセクショングループは、１以上のセクションアレイを含み、それぞれのセクションアレイは、同一のセクションタイプの１以上のセクションを含む。
【００３７】
セクションタイプは、ウエハの所定の領域に位置されたコンポーネント１０６グループの様々な種類を含む。例えば、図５を参照すると、セクションタイプは、行５０２、列５０４、ステッパフィールド５０６、環状バンド５０８、放射状ゾーン５１０、四分円（ｑｕａｄｒａｎｔ）５１２またはコンポーネントの任意の他の所望の取り合わせを含み得る。異なるセクションタイプは、処理されるコンポーネントの順序、チューブのセクションまたはその他等の、コンポーネントの構成に応じて、用いられ得る。コンポーネント１０６のこのようなグループは、例えば、グループと関連され得る共通の欠損または特性を分類するように、同時に解析される。例えば、ウエハの特定の部分がウエハの他の部分のように熱を伝導しない場合、コンポーネント１０６の特定のグループについてのテストデータは、ウエハの不均一な加熱に関連される共通の特性または欠損を反映し得る。
【００３８】
現在テスターデータファイルについてのセクショングループを分類すると同時に、補足的なデータ解析エレメント２０６は、テストプログラムおよび／またはテスタ１０２のコントロール限界およびイネーブルフラグ等の、任意のさらなる関連構成データを検索する（ステップ４２２）。特に、補足的なデータ解析エレメント２０６は、適切に、セクションタイプ内のそれぞれのセクションアレイに関連される所望の統計または計算のセットを検索する（ステップ４２３）。所望の統計および計算は、オペレータにより、または、ファイルから検索される等の任意の態様で指定され得る。さらに、補足的なデータ解析エレメント２０６はまた、それぞれの関連セクションタイプまたはウエハに関連する他の適切な種類に対する一以上の署名解析アルゴリズムを分類し得（ステップ４２４）、同様に、データベース１１４から署名アルゴリズムを検索し得る。
【００３９】
構成データの全ては、デフォルトによって提供され得るか、または構成エレメント２０２または補足的なデータ解析エレメント２０６によって自動的にアクセスされ得る。さらに、構成エレメント２０２および本実施形態の補足的なデータ解析エレメント２０６は、適切に、オペレータが、オペレータの希望またはテストシステム１００の要件に応じて、構成データを変えることを可能にする。構成データが選択された場合、構成データは、関連する判定基準に関連され得、デフォルト構成データとしてさらなる使用のために保存され得る。例えば、オペレータが特定の種類のコンポーネント１０６のあるセクショングループを選択する場合、他の点についてオペレータによって命令されることを除いては、コンピュータ１０８は、自動的に、全てのこのようなコンポーネント１０６に対して、同一のセクショングループを用い得る。
【００４０】
補足的なデータ解析エレメント２０６はまた、テスターデータファイルおよびさらなるデータの構成および保存を提供する。補足的なデータ解析エレメント２０６は、適切に、メモリ１１２の一部等の、保存されるべきデータについての、メモリを割り当てる（ステップ４２６）。割り当ては、適切に、メモリを、補足的なデータ解析エレメント２０６によって保存されるべきデータ全てに提供する。上記データは、テスターデータファイルから出力テストデータ、補足的なデータ解析エレメント２０６によって生成された統計データ、コントロールパラメータおよびその他を含む。割り当てられたメモリ量は、例えば、コンポーネント上で実行されたテストの数、セクショングループアレイの数、コントロール限界、補足的なデータ解析エレメント２０６によって実行されるべき統計計算、およびその他に応じて計算され得る。
【００４１】
補足の解析を実行するための全ての構成データが準備されており、かつ、出力テストデータを受領した場合、補足のデータ解析エレメント２０６は、メモリ内に該当テストデータをロードし（ステップ４２８）、出力テストデータにおいて補足の解析を実行する。補足のデータ解析エレメン２０６は、コンポーネント１０６、テストデータシステム１００の構成、オペレータの要求、または、他の該当する判断基準に従って、任意の数およびタイプのデータ解析を実行し得る。補足のデータ解析エレメント２０６は、欠陥のあるコンポーネント１０６、および、パターン、トレンドまたは懸念事項もしくは欠陥の製造を指し示し得る出力テストデータにおける他の特性を潜在的に分類する選択特性に対するセクションを解析するように構成され得る。
【００４２】
本発明の補足のデータ解析エレメント２０６は、例えば、出力テストデータを滑らかにし、出力テストデータに基づく様々な統計を計算かつ解析し、様々な判断基準に対応するデータおよび／またはコンポーネント１０６を分類する。本発明の補足的なデータ解析エレメント２０６はまた、出力テストデータをクラス分けかつ相関させ、コンポーネント１０６およびテストシステム１００と関連するオペレータおよび／またはテストエンジニアに対して情報を提供する。例えば、本発明の補足的なデータ解析エレメント２０６は、例えば、潜在的に関連する、もしくは、冗長なテストを分類するための出力データ相関、および、頻繁なアウトライヤーを有するテストを分類するためのアウトライヤー出現率解析を実行し得る。
【００４３】
補足のデータ解析エレメント２０６は、データを滑らかにし、かつ、アウトライヤーの分類を補助するためにテスタデータを最初に処理するスムージングシステムを含み得る（ステップ４２９）。スムージングシステムはまた、出力エレメント２０８によってオペレータに提供され得るデータ、トレンドなどにおける重要な変化を分類し得る。
【００４４】
スムージングシステムは、例えば、コンピュータシステム１０８におけるプログラムオペレーティングとして適切にインプリメントされ得る。スムージングシステムは、様々な判断基準に従ってデータを滑らかにするための複数のフェーズを適切に含む。補足のフェーズは、テストデータを増強されたトラッキングおよび／または付加的なスムージングを、状況に応じて提供する。
【００４５】
スムージングシステムは、第１のスムージング技術に応じて選択テスタ基準の初期値を最初に調節し、かつ、初期値の少なくとも１つおよび最初に調節された値が閾値に整合する場合は、第２のスムージング技術に応じて、値を補足的に調節することによって、適切に作動する。第１のスムージング技術は、データを滑らかにする傾向がある。第２のスムージング技術もまた、データを滑らかにし、かつ／または、データのトラッキングを改良する傾向があるが、第１のスムージング技術のとは異なる態様である。さらに、閾値は、補足のスムージングを適用するかどうかを判定するための任意の適切な判断基準を含み得る。スムージングシステムは、複数の前述の調整されたデータを複数の前述の生データと適切に比較して、比較結果を生成し、かつ、第２のスムージング技術を選択された基準に適用して、比較結果が第１の閾値と整合するかどうかに応じて選択基準の値を調節する。さらに、スムージングシステムは、選択された基準の予想される値を適切に計算し、かつ、第３のスムージング技術を選択された基準に適用して、予想された値が第２の閾値に整合するかどうかに応じて選択された基準の値を調節し得る。
【００４６】
図８を参照して、第１の滑らかにされたテストデータポイントは、第１の生テストデータポイントと等しく適切に設定され（ステップ８０２）、かつ、スムージングシステムは、次の生テストデータポイントに進む（ステップ８０４）。スムージングオペレーションを実行する前に、スムージングシステムは、スムージングがデータポイントに適切であるかどうかを最初に判定し、もし適切であれば、そのデータに基本のスムージングオペレーションを実行する。受信したデータポイントの数、選択された値からのデータポイントの偏差、または、各データポイント値と閾値との比較等に応じて、スムージングが適切であるかどうかを判定するための任意の判断基準が適用され得る。本実施形態では、スムージングシステムは、閾値の比較を実行する。閾値の比較は、データスムージングが適切であるかどうかを判定する。もし適切であれば、最初のスムージングプロセスは、データの最初のスムージングに進むように適切に構成される。
【００４７】
より詳細には、本実施形態では、プロセスは、第１の滑らかにされたデータポイントＳ０としても設計される最初の生データポイントＲ０で開始する。付加的なデータポイントが、受信され、かつ、解析される際に、各生データポイント（Ｒｎ）と前述の滑らかにされたデータポイント（Ｓｎ−１）との間の差異が計算され、かつ、閾値（Ｔ１）と比較される（ステップ８０６）。生データポイントＲｎと前述の滑らかにされたデータポイントＳｎ−１との間の差異が閾値Ｔ１を越える場合、超過した閾値は、滑らかにされたデータからの有効な逸脱に対応し、データにおけるシフトを示すことが仮定される。従って、閾値の線引き（ｃｒｏｓｓｉｎｇ）の発生は、注目され得、かつ、現在の滑らかにされたデータポイントＳｎは、生データポイントＲｎと等しく設定される（ステップ８０８）。スムージングは実行されず、かつ、プロセスは、次の生データポイントまで進む。
【００４８】
生データポイントと前述の滑らかにされたデータポイントとの間の差異が、閾値Ｔ１を越えない場合、プロセスは、最初のスムージングプロセスと連動して、現在の滑らかにされたデータポイントＳｎを計算する（ステップ８１０）。最初のスムージングプロセスは、基本のデータのスムージングを提供する。例えば、本実施形態において、基本のスムージングプロセスは、例えば、以下の等式に従う従来の級数的なスムージングプロセスを含む。
Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ１＋Ｓｎ−１
ここで、Ｍ１は、０．２または０．３などの選択されるスムージング係数である。
【００４９】
最初のスムージングプロセスは、比較的に低い係数Ｍ１を適切に利用して、かなりの量のデータのスムージングを提供する。最初のスムージングプロセスおよび係数は、任意の判断基準に応じて選択され得、かつ、しかし、スムージングシステムの用途、スムージングシステムの処理されるデータ、要件および能力、ならびに／または、任意の他の判断基準に応じて任意の態様で構成され得る。例えば、最初のスムージングプロセスは、無作為、ランダムウォーク、移動平均、単純指数関数、線形指数関数、季節指数関数、移動平均で重み付けされた指数関数、または、任意の他の適切なタイプのスムージングが利用し、最初にデータを滑らかにし得る。
【００５０】
データは、スムージングを目的および／または対象としてさらに解析され得る。補足のスムージングは、データのスムージングを増強し、かつ／または、生データに対して滑らかにされたデータのトラッキングを改良するために、データ上で実行され得る。補足のスムージングの複数のフェーズもまた、適切であれば、考慮され、かつ、適用され得る。種々のフェーズは、独立であるか、相互依存であるか、補完的であり得る。さらに、データは、補足のスムージングが適切であるかどうかを判定するために解析され得る。
【００５１】
本実施形態において、データは、１つ以上の付加的なスムージングのフェーズを実行するかどうかを判定するために解析される。データは、任意の適切な判断基準に応じて解析され、補足のスムージングが適用され得るかどうかを判定する（ステップ８１２）。例えば、スムージングシステムは、複数の調節されたデータポイントと前述のデータに対する生データポイントとを比較し、かつ、実質的に全ての既に調整されたデータが、実質的に全ての対応する生データとの通常の関連（より小さい、より大きい、または、等しい等）を共有するかどうかに従って、比較結果を生成すること等によって、データのトレンドを分類する。
【００５２】
本実施形態のスムージングシステムは、生データポイントの選択された数Ｐ２と、滑らかにされたデータポイントと等しい数を比較する。全てのＰ２生データポイントの値が対応する滑らかにされたデータポイントを超える（または、等しい）場合、あるいは、全ての生データポイントが対応する滑らかにされたデータポイントよりも小さい（または、等しい）場合、スムージングシステムは、データがトレンドを示し、より近似してトラッキングされるべきであるかどうかを判定し得る。従って、その発生が注目され得、かつ、データに適用されたスムージングは、補足のスムージングを適用することによって変化し得る。一方、これらの判断基準のいずれもが満たされない場合、現在の滑らかにされたデータポイントは、元々計算されたままであり、該当の補足のデータスムージングは、適用されない。
【００５３】
本実施形態において、滑らかにされたデータを生データと比較するための基準が選択されて、データのトレンドを分類し、その裏で滑らかにされたデータのログが取られ得る。従って、ポイントＰ２の数は、生データのトレンドを変更するために所望のシステムの感度に応じて、選択され得る。
【００５４】
補足のスムージングは、データ解析に従って、スムージング全体の効果を変化させる。任意の適切な補足のスムージングがデータに適用されて、より効果的にデータを滑らかにする、または、データのトレンドをトラッキングする。例えば、本実施形態において、データ解析がより近似してトラッキングされるべきデータのトレンドを示す場合、補足のスムージングは、最初に適用されるスムージングの程度を低減するために適用され、その結果、滑らかにされたデータは、生データをより近似してトラッキングする（ステップ８１４）。
【００５５】
本発明の実施形態では、低減されたスムージングの程度を用いる現在のスムージングされたデータポイントの値を再計算することによって、スムージングの程度が低減される。任意の適切なスムージングシステムが、データをより効率的に追跡するか、または他の方法でデータ解析の結果に応答するために用いられ得る。本発明の実施形態では、別の従来の指数関数的なスムージングプロセスが、より高い係数Ｍ２を用いるデータに適用される。
【００５６】
Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ２＋Ｓｎ−１
係数Ｍ１およびＭ２は、未加工データにおける傾向の非存在（Ｍ１）および存在（Ｍ２）の両方におけるシステムの所望の感度にしたがって選択され得る。例えば、種々の用途では、Ｍ１の値は、Ｍ２の値より高くあり得る。
【００５７】
補足のデータスムージングは、同様のさらなる段階を含み得る。データスムージングのさらなる段階は、さらなるデータスムージングが適用されるべきかどうかを決定するためのなんらかの態様でデータを同様に解析し得る。データスムージングの任意数の側面およびタイプがデータ解析にしたがって適用されるか考慮され得る。
【００５８】
例えば、本発明の実施形態では、データは、スムージングデータの傾きに基づく予測的プロセスを用いる等のノイズ制御のために解析され、かつ、潜在的にスムージングされ得る。スムージングシステムは、ライン回帰、中心化されたＮ−ポイントその他等の任意の適切なプロセスによる現在のデータポイントを予測するスムージングされたデータポイントの選択された数Ｐ３に基づいて傾きを演算する（ステップ８１６）。本発明の実施形態では、データスムージングシステムは、前述のＰ３のスムージングされたデータポイントの傾きを確立するために「最小二乗適合（ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅｆｉｔ  ｔｈｒｏｕｇｈ」プロセスを用いる。
【００５９】
スムージングシステムは、計算された傾きにより現在のスムージングされたデータポイントの値を予測する。次いで、システムは、現在のスムージングされたデータポイント（Ｓｎ）に対して以前に計算された値と現在のスムージングされたデータポイントに対して予測された値との間の差を範囲数（ｒａｎｇｅ  ｎｕｍｂｅｒ）（Ｒ３）と比較する（ステップ８１８）。差が範囲Ｒ３より大きい場合、発生が記述され得、現在のスムージングされたデータポイントは調整されない。差が範囲Ｒ３の範囲内である場合、現在のスムージングされたデータポイントは、計算された現在のスムージングされたデータポイント（Ｓｎ）と現在のスムージングされたデータポイント（Ｓｎ−ｐｒｅｄ）との間の差に第三の乗数Ｍ３で乗算し、現在のスムージングされたデータポイントの元の値を加えたものに等しくなるように設定される式（ステップ８２０）は、
Ｓｎ＝（Ｓｎ−ｐｒｅｄ−Ｓｎ）＊Ｍ３＋Ｓｎ
このため、現在のスムージングされたデータポイントは、元のスムージングされたデータポイントと予測されたスムージングデータポイントとの間の修正された差にしたがって設定されるが、（Ｍ３が１未満の場合、）所定量だけ低減される。予測的なスムージングを適用することは、信号の比較的平坦な（または他の傾きがない）部分間のポイントツーポイントのノイズ感度を低減する傾向がある。スムージングされたデータポイントへの予測的スムージングプロセスの制限された用途は、重大な変化が未加工データに発生する場合、すなわち、未加工データ信号が比較的平坦でない場合に傾きに基づいて計算された平均がスムージングされたデータに影響を与えないこと保証する。
【００６０】
データをスムージングした後、補足データ解析エレメント２０６が、テスタデータのさらなる解析を進め得る。例えば、補足データ解析エレメント２０６は、統計学的プロセス制御（ＳＰＣ）計算および出力テストデータに関する解析を行い得る。より特定的には、図４Ａ〜Ｃを再度参照して、補足データ解析エレメント２０６は、特定のコンポーネント、テスト、および／またはセクションに対する所望の統計を計算および格納し得る（ステップ４３０）。統計は、平均、標準偏差、最小、最大、合計、カウント（ｃｏｕｎｔ）、Ｃｐ、Ｃｐｋまたは任意の他の適切な統計を含み得るＳＰＣ形態等の、オペレータまたはテストシステム１００に有用な任意の統計を含み得る。
【００６１】
補足データ解析エレメント２０６はまた、例えば、セクションにしたがって、そのセクションに対するテスト結果の組み合わせおよび／または他のデータ（履歴データ等）に基づいて、データ中の傾向および異常を動的かつ自動的に分類するためのシグネチャー解析（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ）を適切に行う（ステップ４４２）。シグナチャー解析は、テストデータ等の任意の適切なデータまたは欠陥の分類に基づいて、シグネチャーを分類し、オペレータによって適切に構成された重み付けシステムを適用する。シグネチャー解析は、問題エリアまたはウエハの他の特徴または製造プロセスに対応し得る傾向および異常を累積的に分類し得る。シグネチャー解析は、ノイズピーク、波面変動、モードシフト、およびノイズ等の任意の所望のシグネチャーのために行われ得る。本発明の実施形態では、コンピュータ１０８は、各所望のセクションにおける各所望のテストごとに出力テストデータに関するシグネチャー解析を適切に行う。
【００６２】
本発明の実施形態では、シグネチャー解析プロセスは、スムージングプロセスと共に行われる。スムージングプロセスはテスタデータを解析するので、データにおける傾向または異常を示す解析の結果は、オペレータおよび／またはテストエンジニアへのシグネチャーであり得るデータまたはアウトライヤーにおける変化を表示するように格納される。例えば、スムージングプロセスにおけるデータセットの比較によって傾向が表示される場合、傾向の発生は、注目されて格納され得る。同様に、データポイントがデータスムージングプロセスの閾値Ｔ１を超える場合、発生が後の解析および／または出力レポートの算入のために注目され格納され得る。
【００６３】
例えば、図６Ａ〜６Ｂを参照すると、シグネチャー解析プロセス６００は、最初に、テストデータの特定のセットおよび特定のセクションおよびテストに対応する制御制限のためにカウントを計算し得る（ステップ６０２）。次いで、シグネチャー解析プロセスは、適切なシグネチャー解析アルゴリズムをデータポイントに適用する（ステップ６０４）。シグネチャー解析が各所望のシグネチャーアルゴリズムに対して行われ、次いで、各テストおよび各セクションが解析される。シグネチャー解析、トレンド結果、およびにシグネチャー結果よって分類されたエラーも、格納される（ステップ６０６）。各シグネチャーアルゴリズム（ステップ６０８）、テスト（ステップ６１０）、およびセクション（ステップ６１２）に対するプロセスが繰り返される。完了時、補足データ解析エレメント２０６は、エラー（ステップ６１４）、傾向結果（ステップ６１６）、シグネチャー結果（ステップ６１８）、および格納システムにおける任意の他の所望のデータを記録する。
【００６４】
補足解析によって分類されたアウトライヤーおよび他の重要データ等の各関連データポイントの分類の際、各関連データポイントは、関連特性を分類する値に関連付けられ得る（ステップ４４４）。例えば、各関連コンポーネントまたはデータポイントは、一連の値に関連付けられ、データポイントに関する補足解析の結果に対応する１６進法形態として適切に表現され得る。各値は、特定の特性のフラッグまたは他の指定者（ｄｅｓｉｇｎａｔｏｒ）として動作し得る。例えば、特定データポイントが特定のテストに完全に障害する場合、対応する１６進法値内の第一のフラッグが設定され得る。特定のデータポイントがデータの傾向の始まりである場合、別のフラッグが設定され得る。１６進法形態における別の値は、データにおける傾向の持続時間等の傾向に関する情報を含み得る。
【００６５】
補足データ解析エレメント２０６も、データを分類および相関するように構成され得る（ステップ４４６）。例えば、補足データ解析エレメント２０６は、障害、アウトライヤー、傾向、および他のデータの特徴を分類するためにデータポイントに関連付けられる１６進法形態内の情報を利用し得る。補足データ解析エレメント２０６はまた、例えば、潜在的に冗長なまたは関連するテストを分類するためにデータに従来の相関技術を適切に適用する。
【００６６】
コンピュータ１０８は、アウトライヤーを自動的に分類および分類する等の、生成された統計および出力テストデータに関するさらなる解析機能を行い得る（ステップ４３２）。選択されたアルゴリズムに基づく各関連基準は、アウトライヤーを適切に分類する。特定のアルゴリズムがデータセットに不適切である場合、補足データ解析エレメント２０６が、解析を自動的に中断し、異なるアルゴリズムを選択するように構成され得る。
【００６７】
補足データ解析エレメント２０６は、選択された値に対する比較による、および／または、データスムージングプロセスにおけるデータの処置にしたがって等、アウトライヤーを指定するために任意の適切な態様で動作し得る。例えば、本発明の種々の局面によるアウトライヤー分類エレメントは、最初に、各関連基準ごとの選択された統計的関係に基づいてアウトライヤーに対する感度を自動的に較正する（ステップ４３４）。次いで、これら統計的関係のいくつかは、相対的なアウトライヤー閾値制限を規定するために、閾値または、データモード、平均値、または中央値またはこれらの組み合わせ等の他の基準ポイントと比較される。本発明の実施形態では、統計的関係は、異なるアウトライヤー振幅を規定するために、例えば、データの標準偏差の１、２、３、および６倍で倍率をかけられる（ステップ４３６）。次いで、出力テストデータは、アウトライヤーとして出力テストデータを分類および分類するためにアウトライヤー閾値制限と比較され得る（ステップ４３８）。
【００６８】
補足のデータ解析エレメント２０６は、このような任意の統計値およびアウトライヤーに関するｘ−ｙウエハマップ座標などの、メモリ内の統計値およびアウトライヤー、および、識別子を格納する（ステップ４４０）。選択された統計値、アウトライヤーおよび／または障害はまた、オペレータへの電子メッセージを送信すること、ライトタワーをトリガすること、テスタ１０２を停止すること、またはサーバに知らせることなどの通知イベントをトリガし得る。
【００６９】
本実施形態において、補足のデータ解析エレメント２０６は、スケーリングエレメント２１０およびアウトライヤー分類エレメント２１２を含む。スケーリングエレメント２１０は、選択された係数および出力テストデータに応じて他の値を動的にスケーリングするように構成される。アウトライヤー分類エレメント２１２は、選択されたアルゴリズムに応じてデータ内で種々のアウトライヤーを分類および／または分類するように構成される。
【００７０】
より具体的には、本実施形態のスケーリングエレメントは、アウトライヤー感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）を動的にスケーリングするため、およびノイズフィルタリング感度に対する係数をスムージングするために統計学的な関係を使用する。係数をスケーリングすることは、スケーリングエレメントによって適切に計算され、選択されたアウトライヤー感度値および補整係数を修正するために使用される。適当な統計学的な関係などの任意の適切な判定基準は、スケーリングのために使用される。例えば、アウトライヤー感度スケーリングのための、標本（ｓａｍｐｌｅ）統計学的関係は、以下の式で定義される。
【００７１】
【数１】
2010226125.tif 000003
アウトライヤー感度および補整係数スケーリングに対する別の標本統計学的関係は以下の式で定義される。
【００７２】
【数２】
2010226125.tif 000004
アウトライヤー感度および補整係数スケーリングに対する別の標本統計学的関係は下の式で定義される。
【００７３】
【数３】
2010226125.tif 000005
ここで、σ＝標準偏差値である。
【００７４】
補整係数スケーリングに対するマルチアルゴリズムで使用される標本統計学的関係は、
【００７５】
【数４】
2010226125.tif 000006
ここで、σ＝標準偏差値であり、μ＝平均値である。
【００７６】
補整係数スケーリングに対するマルチアルゴリズムで使用される別の標本統計学的関係は、
【００７７】
【数５】
2010226125.tif 000007
ここで、σ＝標準偏差値であり、μ＝平均値である。
【００７８】
アウトライヤー分類エレメントは、コンポーネント１０６、出力テストデータ、および、任意の適切なアルゴリズムによる出力テストデータにおけるアウトライヤーである解析結果を分類および／または分類するように適切に構成される。アウトライヤー分類エレメントはまた、テスト出力テスト結果および補足の解析エレメント２０６によって生成される情報に応じたコンポーネント１０６と選択されたアウトライヤーとを分類および分類し得る。例えば、アウトライヤー分類エレメントは、臨界の／最低限の／良い部分のカテゴリにコンポーネント１０６を分類するために適切に構成される。そのカテゴリは、例えば、ユーザ定義された判定基準；ユーザ定義された良い／悪い空間的なパターン認識；テスタデータ圧縮に対する適正なデータの分類；その場の感度能力（ｑｕａｌｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ）および解析；テスタ収率（ｙｉｅｌｄ）標準化（ｌｅｖｅｌｉｎｇ）解析；動的ウエハマップおよび／または部分性質に対するテストストリップマッピングおよび動的再テスト；または、テストプログラム最適化解析である。アウトライヤー分類エレメントは、データを特徴付けるために、ウエスタンエレクトリックルール（Ｗｅｓｔｅｒｎ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｒｕｌｅ）または、ネルソンルール（Ｎｅｌｓｏｎ  ｒｕｌｅ）などの従来のＳＰＣ制御ルールにしたがってデータを分類する。
【００７９】
アウトライヤー分類エレメントは、選択された分類リミット計算方法の選択された設定を使用してデータを適切に分類する。任意の適切な分類方法は、オペレータの必要性に応じてデータを特徴付けるために使用され得る。例えば、本明細書アウトライヤー分類エレメントは、データ平均値、モードおよび／または中央値などの１、２、３、および６つの統計的にスケーリングされた閾値からの標準偏差に対応する値などの選択された閾値と出力テストデータとを比較することによってアウトライヤーを分類する。この態様におけるアウトライヤーの分類は、データ振幅および対応するノイズに関係なく、任意のテストに対して任意の分類されたアウトライヤーを正規化する（ｎｏｍａｌｉｚｅ）傾向がある。
【００８０】
アウトライヤー分類エレメントは、正規化されたアウトライヤーおよび／またはユーザ定義ルールに基づくロウデータ点を解析かつ相関する。分類されたアウトライヤーに基づく部分およびパターン分類の目的のための標本ユーザ選択可能方法は以下に示される。
【００８１】
累積（ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ）振幅、累積カウント方法：
【００８２】
【数６】
2010226125.tif 000008
分類ルール
【００８３】
【数７】
2010226125.tif 000009
累積振幅二乗（ｓｑｕａｒｅｄ）、累積カウント二乗方法：
【００８４】
【数８】
2010226125.tif 000010
分類ルール
【００８５】
【数９】
2010226125.tif 000011
Ｎポイント方法：
以下の例において用いられる実数およびロジックルールは、シナリオ（テストプログラム、テストノード、テスタ、プローブ（ｐｒｏｂｅｒ）、ハンドラ、テストセットアップなど）ごとにエンドユーザによってカスタマイズされ得る。これらの例の＝σにおけるσは、キー統計学的関係によってスケーリングされるデータ標準偏差に基づく、データ平均値、モードおよび／または中央値、に関する。
【００８６】
【数１０】
2010226125.tif 000012
補足データ解析エレメント２０６は、出力テストデータおよび補足データ解析エレメント２０６によって生成される情報の追加解析を実行するように構成され得る。例えば、補足のデータ解析エレメント２０６は、例えば、障害、アウトライヤー、または、特定の分類におけるアウトライヤーの全てまたは平均値と一つ以上の閾値とを比較することによって、障害またはアウトライヤーの高い発生率を有するテストを分類し得る。
【００８７】
補足データ解析エレメント２０６はまた、例えば、累積カウント、アウトライヤー、および／またはウエハまたは他のデータセットの間の相関アウトライヤーを比較することによって、同様のまたは同様でないトレンドを分類するために異なるテストからデータを相関するように構成され得る。補足データ解析エレメント２０６はまた、潜在的に重大なウエハ上の部分および／または最低限のウエハ上の部分および／または良いウエハ上の部分を分類および分類するために異なるテストからデータを解析および相関し得る。補足データ解析エレメント２０６はまた、動的なテスト時間削減の目的のために一連のウエハ上でユーザ定義された良い部分パターンおよび／または悪い部分パターンを分類するために異なるテストからデータを解析および相関し得る。
【００８８】
補足データ解析エレメント２０６はまた、メモリにテストデータを動的に圧縮する目的のためにユーザ定義された妥当なロウデータを分類するために異なるテストからデータを解析および相関するように適切に構成され得る。補足データ解析エレメント２０６はまた、統計学的な異常およびテストノードその場セットアップ能力および感度解析に対するテストデータ結果を解析および相関し得る。さらに、補足データ解析エレメントは、例えば、特定のテストノードが、不適切にキャリブレーションされ得るかどうかを分類することによってまたは一方不適切な結果を生み出すことによって、テストノード収率標準化解析に貢献し得る。補足データ解析エレメントは、さらに、相関された結果およびアウトライヤー解析を使用するおよび解析の使用のための付加的なデータを提供する冗長的なテストの自動的な分類を含み、テストプログラム最適化の目的に対するデータを解析および相関し得る。しかし、テストプログラムの最適化に含まれるものはテストプログラム最適化の目的に対するデータを解析および相関に限定されない。補足データ解析エレメントはまた、例えば、定期的に障害するまたはほとんど障害するテスト、決して障害しないテストおよび／またはとても低いＣｐｋを示すテストを分類することによって重大な（ｃｒｉｔｉｃａｌ）テストを分類するように適切に構成される。
【００８９】
補足的データ解析は、めったに不合格がないか、またはアウトライヤーが検出されることがないテスト等のテストサンプリング候補の分類をさらに提供し得る。この補足的データ解析エレメントは、分類されたアウトライヤーおよび／または他の統計的異常、不合格の数、臨界テスト、最長／最短テスト、またはテストの不合格と関連した基本的な機能問題の解析および相関と組み合わされた従来の相関技術等の相関技術に基づいたベストオーダーテストシーケンスの分類をさらに提供し得る。
【００９０】
補足的データ解析は、レシピコンフィギュレーションファイル（ｒｅｃｉｐｅ  ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  ｆｉｌｅ）内の感度パラメータによって定義されたように、臨界の、限界の、および優良な部分の分類をさらに提供し得る。部分分類は、信頼性リスクを表し得る部分の実装および／または送付（ｓｈｉｐｐｉｎｇ）の前に配置／分類、ならびに／あるいは、ウェハプローブの間、不良および優良部分を動的プローブマッピングすることによるテスト時間の短縮を提供し得る。これらの部分の分類は、優良および不良部分として、例えば、動的に生成されたプロバー制御マップ（動的マッピングの）、オフラインリンク機器（ｏｆｆｌｉｎｅ  ｉｎｋｉｎｇ  ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）のために用いられるウエハマップ、最終テストでテストするストリップ用のテストストリップマップ、結果ファイル、および／またはデータベース結果テーブル上に任意の適切な態様で表され、かつ出力され得る。
【００９１】
セルコントローラレベルの補足的データ解析は、プローブの質の制御、およびこの最終テスト歩留まりを向上させる傾向がある。さらに、質の問題は、製品実行時にて分類され得、これより後には分類されない。さらに、補助データ解析および署名解析は、ダウンストリームおよびオフライン解析ツール、ならびにテスト技術者または他の人員に提供されたデータの質を、アウトライヤーを分類することによって向上させる傾向がある。例えば、コンピュータ１０８は、製造プロセスにおける不合格を示す署名解析を有する１群のコンポーネントを分類するウエハマップに関する情報を含み得る。従って、署名解析システムは、従来のテスト解析を用いて検出されなかった、潜在的な欠陥製品を分類し得る。
【００９２】
（実施例）
図１０を参照して、半導体デバイスのアレイがウエハ上に配置される。このウエハにおいて、例えば、ウエハの材料の不均一な堆積または処理が原因で、ウエハにわたって、半導体デバイスにおける抵抗器コンポーネントの一般抵抗率が異なる。しかしながら、任意の特定のコンポーネントの抵抗は、テストの制御限界の範囲内であり得る。例えば、特定の抵抗器コンポーネントの目標抵抗は、１０００Ω＋／−１０％であり得る。ウエハの端部の近傍では、ほとんどの抵抗器の抵抗が９００Ω〜１１００Ωの正常な分布範囲に接近するが、これを超過しない（図１１）。
【００９３】
例えば、製作プロセスにおける汚染物質または不具合が原因で、ウエハ上のコンポーネントは、欠陥を含み得る。この欠陥は、ウエハの低抵抗率エッジの近傍に配置された抵抗器の抵抗を１０８０Ωにまで増加させ得る。この抵抗は、ウエハの中央の近傍におけるデバイスに対して期待される１０００Ωを十分に越えるが、依然として、十分に正常な分布範囲内である。
【００９４】
図１２Ａ〜図１２Ｂを参照して、コンポーネントごとの生テストデータがプロットされ得る。プロバーがデバイスの行または列にわたってインデックスを付けると、部分的に、ウエハ上のコンポーネント間の抵抗率が変化するため、テストデータは著しい変動を示す。欠陥による影響を受けたデバイスは、テストデータの外観検査、またはテストリミットとの比較に基づいて容易に分類され得ない。
【００９５】
テストデータが本発明の種々の局面により処理された場合、欠陥による影響を受けたデバイスは、テストデータにおけるアウトライヤーと関連付けられ得る。平滑化されたテストデータは、特定の値の範囲内に大幅に限定される。しかしながら、欠陥と関連したデータは、周辺コンポーネントのデータとは異なる。従って、平滑化されたデータは、欠陥のない周辺デバイスと関連付けられた値からのずれを示す。アウトライヤー分類エレメントは、周辺データからの異常データのずれの大きさに従って、その異常データを分類および分類し得る。
【００９６】
出力エレメント２０８は、好適には、テストシステム１００からデータを実行時に収集し、かつ、プリンタ、データベース、オペレータインターフェース、または他の所望の受け側に出力レポートを提供する。使用または次の解析に関する出力レポートを提供するために、グラフィック、数字、文字、プリント、電子的形態等の任意の形態が用いられ得る。出力エレメント２０８は、テスタ１０２からの選択された出力テストデータ、および補足的データ解析の結果を含む、選択された任意のコンテンツを提供し得る。
【００９７】
本実施形態において、出力エレメント２０８は、好適には、オペレータによって指定された出力テストデータからのデータおよび補足的データの選択を、動的データログを介して製品実行時に提供する。図７を参照して、出力エレメント２０８は、最初に、データベース１１４からサンプリング範囲を読み出す（ステップ７０２）。サンプリング範囲は、出力レポートに含まれるべき所定の情報を分類する。本実施形態において、サンプリング範囲は、検査のオペレータによって選択されたウエハ上でコンポーネント１０６を分類する。種々の全周ゾーン、半径ゾーン、ランダムコンポーネント、無作為コンポーネント、または個々のステッパフィールドといった任意の基準に従って、所定のコンポーネントが選択され得る。サンプリング範囲は、ウエハ上の所定のコンポーネントの位置、またはバッチの利用可能なコンポーネントの分類された部分に対応するｘ−ｙ座標のセットを含む。
【００９８】
出力エレメント２０８は、さらに、アウトライヤーと関連する情報、または補足的データ解析エレメントによって生成または分類された他の情報を動的データログに含むように構成され得る（ステップ７０４）。このように構成された場合、ｘ−ｙ座標等のアウトライヤーの各々の識別子もまたアセンブリされる。オペレータによって選択されたコンポーネントおよびアウトライヤーの座標は、動的データログにマージされる（ステップ７０６）。出力エレメント２０８は、動的データログのマージされたｘ−ｙ座標アレイにおける各エントリごとに、生テストデータ、および補足的データ解析エレメント２０６からの１つ以上のデータ等の選択された情報を取り出す（ステップ７０８）。
【００９９】
取り出された情報は、その後、好適には、適切な出力レポートに格納される（ステップ７１０）。レポートは、任意の適切なフォーマットまたは態様で準備され得る。本実施形態において、出力レポートは、好適には、ウエハ上の選択されたコンポーネント、および、それらの分類を含むウエハマップを有する動的データログを含む。さらに、出力エレメント２０８は、事前選択されたコンポーネントのウエハマップ上のアウトライヤーに対応するウェハマップデータを重ね合わせ得る。さらに、出力エレメントは、サンプリングされた出力としてウエハマップまたはバッチからのアウトライヤーのみを含む。出力レポートは、データにおけるアウトライヤーおよび相関の発生を強調表示するために、一連のデータのグラフィック表示をさらに含み得る。出力レポートは、勧告およびこの勧告のためのデータの支援をさらに含み得る。例えば、２つのテストが、不合格の同一のセットおよび／またはアウトライヤーを生成ように思われる場合、出力レポートは、それらのテストが余分であるという示唆を含み得、かつ、これらのテストの１つがテストプログラムから省略されることを勧告する。勧告は、テストの同一の結果を示すデータのグラフィック表示を含み得る。
【０１００】
出力レポートは、任意の好適な態様で、例えば、ローカルワークステーションに出力され、サーバに送信され、アラームの起動、または任意の他の適切な態様で提供され得る（ステップ７１２）。１実施形態において、出力レポートは、オフラインで提供され得、出力は、システムの動作、またはメインサーバへの転送に影響を及ぼさない。この構成の場合、コンピュータ１０８は、例えば、実演または検証の目的で、データファイルをコピーし、解析を実行し、かつ結果を生成する。
【０１０１】
本明細書中に示されかつ説明せれた特定の実装は、本発明の例示およびそのベストモードであり、それ以外に、いかなる場合も本発明の範囲を限定することを意図しない。実際、簡略のため、従来の信号処理、データ転送、およびシステムの他の機能的局面（および、システムの個々の動作コンポーネントのコンポーネント）は、本明細書中には詳細に示され得ない。さらに、本明細書中に含まれる種々の図に示される接続線は、種々のエレメント間の例示的機能的関係および／または物理的結合を表すことを意図する。複数の代替策またはさらなる機能的関係または物理的接続が、実際のテストシステムに存在し得る。本発明は、好適な実施形態を参照してこれまで説明されてきた。しかしながら、本発明の範囲から逸脱することなく、好適な実施形態に変更および改変がなされ得る。
【０１０２】
本発明は、好適な実施形態を参照して記載されてきた。しかしながら、本発明の範囲から逸脱することなく、変更および改変がなされ得る。これら、および他の変更または改変は、上記の請求項に表現されるように、本発明の範囲内に含まれることが意図される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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