(57)【要約】本発明のさまざまな態様によるデータ分析のための方法および装置は、組立プロセスの特徴を、コンポーネントの試験データに基づき、コンポーネントに合わせて自動的に識別するよう構成されている。本発明は、例えば、一組のコンポーネントを試験し、該一組のコンポーネントに対する試験データを生成するように構成されたテスターであって、該コンポーネントは製造プロセスに基づいて製造される、テスターと；該テスターから該試験データを受け取り、該試験データを自動的に分析することによって、該コンポーネントの該製造プロセスの特徴を識別するように構成された診断システムと、を備える、試験システムを提供する。
2007524834.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一組のコンポーネントを試験し、該一組のコンポーネントに対する試験データを生成するように構成されたテスターであって、該コンポーネントは製造プロセスに基づいて製造される、テスターと、
該テスターから該試験データを受け取り、該試験データを自動的に分析することによって、該コンポーネントの該製造プロセスの特徴を識別するように構成された診断システムと
を備える、試験システム。
【請求項２】
前記試験データが、電子ウエハソートデータと、電子ウエハソートデータに由来するデータと、電気試験データと、ビンマップデータと、異常データとのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の試験システム。
【請求項３】
前記診断システムが、前記識別された特徴に基づいた修正処置案を提供するように構成されている、請求項１に記載の試験システム。
【請求項４】
前記診断システムが、前記試験データにおけるパターンを認識するように構成されたパターン認識システムを含む、請求項１に記載の試験システム。
【請求項５】
前記パターン認識システムが、前記認識されたパターンと、前記特徴に関連する既知のパターンとを比較するように構成されている、請求項４に記載の試験システム。
【請求項６】
前記パターン認識システムが、前記認識されたパターンに基づいて追加パターンを自動的に学習するように構成されたインテリジェントシステムを含む、請求項４に記載の試験システム。
【請求項７】
前記パターン認識システムが、既知のパターンに従って前記認識されたパターンを分類するように構成された分類子を含む、請求項４に記載の試験システム。
【請求項８】
前記分類子がニューラルネットワークを含む、請求項７に記載の試験システム。
【請求項９】
前記ニューラルネットワークが動径基底関数ネットワークを含む、請求項８に記載の試験システム。
【請求項１０】
前記パターン認識システムが、前記パターンに関連する前記試験データから特徴を抽出するように構成された特徴抽出子を含む、請求項４に記載の試験システム。
【請求項１１】
前記特徴抽出子が、前記試験データに基づいて質量と、重心と、断面一次モーメントと、およびＨｕのモーメントとのうち少なくとも１つを計算する、請求項１０に記載の試験システム。
【請求項１２】
前記特徴抽出子が、前記試験データから少なくとも２つの特徴を抽出するように構成され、前記パターン認識システムがさらに、全てよりは少ない特徴を分析用に選択するように構成される特徴抽出子を含む、請求項１０に記載の試験システム。
【請求項１３】
前記特徴抽出子が遺伝的アルゴリズムと連動して作動する、請求項１２に記載の試験システム。
【請求項１４】
製造プロセスを使用して製造され、試験される一組のコンポーネントに対する試験データを分析する試験データ分析システムであって、
該試験データを保存するメモリと、
該メモリへのアクセスを有し、該試験データに基づいて該製造プロセスの特徴を識別するように構成された診断システムと
を備える、試験データ分析システム。
【請求項１５】
前記試験データが、電子ウエハソートデータと、電子ウエハソートデータに由来するデータと、電気試験データ、ビンマップデータと、異常データとのうちの少なくとも１つを含む、請求項１４に記載の試験データ分析システム。
【請求項１６】
前記診断システムが、前記識別された特徴に基づいて修正処置案を提供するように構成されている、請求項１４に記載の試験データ分析システム。
【請求項１７】
前記診断システムが、前記試験データのパターンを認識するように構成されたパターン認識システムを含む、請求項１４に記載の試験データ分析システム。
【請求項１８】
前記パターン認識システムが、前記認識されたパターンと、前記特徴に関連した既知のパターンとを比較するように構成されている、請求項１７に記載の試験データ分析システム。
【請求項１９】
前記パターン認識システムが、前記認識されたパターンに基づいて追加のパターンを自動的に学習するように構成されたインテリジェントシステムを含む、請求項１７に記載の試験データ分析システム。
【請求項２０】
前記パターン認識システムが、既知パターンに従って認識されたパターンを分類するように構成された分類子を含む、請求項１７に記載の試験データ分析システム。
【請求項２１】
前記分類子がニューラルネットワークを含む、請求項２０に記載の試験データ分析システム。
【請求項２２】
前記ニューラルネットワークが動径基底関数ネットワークを含む、請求項２１に記載の試験データ分析システム。
【請求項２３】
前記パターン認識システムが、前記パターンに関連した前記試験データから特徴を抽出するように構成された特徴抽出子を含む、請求項１７に記載の試験データ分析システム。
【請求項２４】
前記特徴抽出子が、前記試験データに基づいて質量と、重心と、断面一次モーメントと、Ｈｕモーメントとのうち少なくとも１つを計算する、請求項２３に記載の試験データ分析システム。
【請求項２５】
前記特徴抽出子が、前記試験データから少なくとも２つの特徴を抽出するように構成されており、前記パターン認識システムが、全てよりは少ない特徴を分析用に選択するように構成された特徴抽出子をさらに含む、請求項２３に記載の試験データ分析システム。
【請求項２６】
前記特徴抽出子が遺伝的アルゴリズムと連動して作動する、請求項２５に記載の試験データ分析システム。
【請求項２７】
製造プロセスに従って製造され試験されるコンポーネントを試験するコンピュータ実装の試験方法であって、
該コンポーネントに対して試験データを取得することと、
該試験データに基づいて該製造プロセスの特徴を自動的に識別することと
を包含する、方法。
【請求項２８】
前記試験データが、電子ウエハソートデータと、電子ウエハソートデータに由来するデータと、電気的試験データと、ビンマップデータと、異常データとのうちの少なくとも１つを含む、請求項２７に記載のコンポーネントを試験するコンピュータ実装の試験方法。
【請求項２９】
前記識別された特徴に基づいて修正処置案を提供することをさらに包含する、請求項２７に記載のコンポーネントを試験するコンピュータ実装の試験方法。
【請求項３０】
前記特徴を自動的に識別することが、前記試験データのパターンを認識することを包含する、請求項２７に記載のコンポーネントを試験するコンピュータ実装の試験方法。
【請求項３１】
前記特徴を自動的に識別することが、前記認識されたパターンと、前記特徴に関連した既知のパターンとを比較することをさらに包含する、請求項３０に記載のコンポーネントを試験するコンピュータ実装の試験方法。
【請求項３２】
前記認識されたパターンに基づいて追加のパターンを自動的に学習することをさらに包含する、請求項３０に記載のコンポーネントを試験するコンピュータ実装の試験方法。
【請求項３３】
前記特徴を自動的に識別することが、既知のパターンに従って認識されたパターンを分類することを包含する、請求項３０に記載のコンポーネントを試験するコンピュータ実装の試験方法。
【請求項３４】
前記認識されたパターンを分類することが、ニューラルネットワークによって実施される、請求項３３に記載のコンポーネントを試験するコンピュータ実装の試験方法。
【請求項３５】
前記ニューラルネットワークが動径基底関数ネットワークを含む、請求項３４に記載のコンポーネントを試験するコンピュータ実装の試験方法。
【請求項３６】
前記特徴を自動的に識別することが、前記認識されたパターンに関連して前記試験データから特徴を抽出することを包含する、請求項２７に記載のコンポーネントを試験するコンピュータ実装の試験方法。
【請求項３７】
前記特徴が、前記試験データに基づく質量と、重心と、断面一次モーメントと、Ｈｕモーメントとのうちの少なくとも１つを含む、請求項３６に記載のコンポーネントを試験するコンピュータ実装の試験方法。
【請求項３８】
前記特徴を自動的に識別することが、分析用の複数の特徴から前記特徴を選択することをさらに包含する、請求項３６に記載のコンポーネントを試験するコンピュータ実装の試験方法。
【請求項３９】
機械により実行可能な命令を格納する媒体であって、
該コンポーネントに対して試験データを取得することと、
該試験データに基づいて製造プロセスの特徴を自動的に識別することと
を包含する試験データの分析方法を該機械に実行させる、命令を格納する媒体。
【請求項４０】
前記試験データが、電子ウエハソートデータと、電子ウエハソートデータに由来するデータと、電気的試験データと、ビンマップデータと、異常データとのうちの少なくとも１つを含む、請求項３９に記載の命令を格納する媒体。
【請求項４１】
前記分析する方法が、前記識別された特徴に基づいて修正処置案を提供することをさらに包含する、請求項３９に記載の命令を格納する媒体。
【請求項４２】
前記特徴を自動的に識別することが、前記試験データのパターンを認識することを包含する、請求項３９に記載の命令を格納する媒体。
【請求項４３】
前記特徴を自動的に識別することが、前記認識されたパターンと、前記特徴に関連する既知のパターンとを比較することをさらに包含する、請求項４２に記載の命令を格納する媒体。
【請求項４４】
前記分析する方法が、前記認識されたパターンに基づいて追加のパターンを自動的に学習することをさらに包含する、請求項４２に記載の命令を格納する媒体。
【請求項４５】
前記特徴を自動的に識別することが、既知のパターンに基づいて認識されたパターンを分類することを包含する、請求項４２に記載の命令を格納する媒体。
【請求項４６】
前記認識されたパターンを分類することがニューラルネットワークによって実施される、請求項４５に記載の命令を格納する媒体。
【請求項４７】
前記ニューラルネットワークが動径基底関数ネットワークを含む、請求項４６に記載の命令を格納する媒体。
【請求項４８】
前記特徴を自動的に識別することが、前記認識されたパターンに関連して前記試験データから特徴を抽出することを包含する、請求項３９に記載の命令を格納する媒体。
【請求項４９】
前記特徴が、前記試験データに基づく質量と、重心と、断面一次モーメントと、Ｈｕモーメントとのうち少なくとも１つを含む、請求項４８に記載の命令を格納する媒体。
【請求項５０】
前記特徴を自動的に識別することが、分析用の複数の特徴から前記特徴を選択することをさらに包含する、請求項４８に記載の命令を格納する媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願への相互参照）
本出願は、タイトルが「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＤＡＴＡ  ＳＭＯＯＴＨＩＮＧ」の米国仮特許出願第６０／２９３，５７７号（２００１年５月２４日出願）の利益を主張するタイトルが「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＤＡＴＡ  ＳＭＯＯＴＨＩＮＧ」の米国特許出願第０９／８７２，１９５号（２００１年５月３１日出願）のＣＩＰであるタイトルが「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＳＥＭＩＣＯＮＤＵＣＴＯＲ  ＴＥＳＴＩＮＧ」の米国特許出願第１０／１５４，６２７号（２００２年５月２４日出願）のＣＩＰであるタイトルが「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＤＡＴＡ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ」の特許出願第１０／３６７，３５５号（２００３年２月１４日出願）と、タイトルが「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＴＥＳＴ  ＤＡＴＡ  ＣＯＮＴＲＯＬ  ＡＮＤ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ」の米国仮特許出願第６０／２９５，１８８号（２００１年５月３１日出願）と、タイトルが「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＴＥＳＴ  ＰＲＯＧＲＡＭ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＡＮＤ  ＥＮＨＡＮＣＥＭＥＮＴ」の米国仮特許出願第６０／３７４，３２８号（２００２年４月２１日出願）とのＣＩＰであり、タイトルが「ＤＥＶＩＣＥ  ＩＮＤＥＰＥＮＤＥＮＴ  ＷＡＦＥＲＭＡＰ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ」の米国仮特許出願第６０／４８３，００３号（２００３年６月２７日出願）の利益を主張する。本出願は、上記の各出願の開示を参考として援用する。しかし、参照した出願と相克する程度まで、本開示は優先権が与えられるべきである。
【０００２】
（発明の分野）
本発明は、データ分析に関する。
【背景技術】
【０００３】
半導体企業は、コンポーネントが適切に作動することを確認するため、コンポーネントの試験を行う。試験データは、コンポーネントが適切に機能するかどうかを測定するのみでなく、製造プロセスにおける不備を指摘することもできる。従って、多くの半導体企業は、問題を特定し修正するために、さまざまな異なるコンポーネントから収集したデータを分析することができる。例えば、企業は、さまざまな異なるロット間にある各ウエハ上の複合チップの試験データを集めることができる。試験データは多様なソース、例えばパラメトリックエレクトリカル試験、光学検査、走査電子顕微鏡、エネルギー分散Ｘ線分光、欠陥分析および障害分離のための集束イオンビームプロセスなどから集められ得る。このデータを、よくある不備または欠陥のパターンを特定するように、または品質および性能の課題を示し得るパーツを特定するように、ユーザー定義の「優良パーツ」を特定または分類するように、分析することができる。その後、問題を修正するためのステップが取られ得る。試験は一般的にデバイスパッケージング（ウエハレベル）の前、アセンブリ（最終試験）完了と同時に実施される。
【０００４】
試験データを集めて分析するには費用がかかり、時間を必要とする。自動テスターはコンポーネントにシグナルを与え、対応する出力シグナルを読み取る。出力シグナルは、コンポーネントが適正に動作しているかを判断するように分析される場合がある。各テスターは大量のデータを生成する。例えば、各テスターは１つのコンポーネントに対し２００の試験を実施することができ、それらの各試験は１０回繰り返され得る。その結果、１つのコンポーネントに対する試験では２０００の結果が産出される。各テスターは１時間に１００以上のコンポーネントを試験しており、いくつかのテスターは同サーバーに接続されて得るため、膨大な量のデータが保存されているはずである。さらに、データ処理のため、サーバーはデータの操作および分析が容易に行えるよう、一般的に試験データをデータベース内に保存している。しかし、従来型データベース内に記憶するには、データを整理し保存する時間に加え、さらに記憶容量が必要である。その上、試験データを得るには、複雑で精密なプロセスが必要である。試験技術者は、コンポーネントへの出力シグナルを生成し、出力シグナルを受け取るよう、テスターに命令を出す試験プログラムを準備する。コンポーネントにおける全ての、また適切な動作を確実にしようとすると、プログラムは大変複雑になる傾向がある。その結果、適度に複雑な集積回路のための試験プログラムにより、多くの試験および結果が生じる。プログラムの準備は、満足のいく解決策に到達するために広範囲に及ぶ設計および改良を要し、プログラムの最適化、例えば重複する試験を削除する、そうでなければ試験時間を最短にすることなどのために、さらに尽力が必要となる。
【０００５】
集めたデータの分析もまた困難である。データの量により、かなりの処理力および処理時間を要する場合がある。結果として、データは通常は製品ランタイムには分析されず、代わりにテストランとテストランの間、あるいはその他の処理中に分析されるのが一般的である。これらの負担をいくらか軽減するために、一部の企業はテスターからデータのサンプリングのみ行い、残りは破棄する。しかし、全てのデータを分析しなければ、結果分析が完全に行われることができず、また正確でもあり得ない。結果として、サンプリングで試験結果を完全に理解することはできない。
【０００６】
また、テスターによって生成された一連の全試験データが保持されている場合であっても、莫大な量のデータがあるため、データ分析および重要な結果の抽出は困難となる。データは、製品、信頼性および試験を改善するために使用できる、デバイス、試験プロセス、および製造プロセスについての重要な情報を含むことがある。しかし、データ量を考慮すると、情報を隔離しユーザーや他のシステムに提示することは難しい。
【０００７】
さらに、データ解釈の多くは、経験および製造と試験プロセスへの精通に基づいてデータを見直し、試験および製造プロセスについて控除を行う技術者によって手動で実施される。手動分析は多くの場合効果的であるが、技術者は製造および試験システムを別々に理解しており、従って同じデータに基づく主観的な結果が異なってくる傾向がある。熟練した人材が退社もしくはその他の理由で働けなくなる場合、その製造や試験システムに対する知識と理解、および試験データの解釈を他の人材に伝達することは、容易には行えないという問題も起こる。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のさまざまな態様によるデータ分析のための方法および装置は、製造プロセスの特徴を、コンポーネントの試験データに基づき、コンポーネントに合わせて自動的に識別するよう構成されている。
【０００９】
添付の例示的な図と共に、詳細な説明および特許請求の範囲を参照することにより、本発明をより完全に理解することができる。図面は等寸でなくてもよい。類似した参照番号は、図中にある同様の要素を指す。
【００１０】
図の要素は、単純明瞭に図示したものであり、必ずしも個々の寸法に対応して描かれたものではない。例えば、図中においていくつかの要素により実施される接続および段階は、本発明の実施形態の理解を高めるのを助ける他の要素と比較して、誇張もしくは省略される場合がある。
【００１１】
（例示的な実施形態の詳細な説明）
本発明は機能ブロックコンポーネントおよびさまざまなプロセス工程の点から説明され得る。そのような機能ブロックおよび工程は、特定の機能を実施するよう構成されている複数のハードウェアもしくはソフトウェアコンポーネントによって実現することができる。例えば、本発明はさまざまなテスター、プロセッサ、記憶システム、プロセス、およびアルゴリズム、例えば統計エンジン、記憶素子、シグナル処理要素、ニュートラルネットワーク、パターンアナライザー、論理素子、プログラム等を使用することができ、これらにより、１つ以上のテスター、マイクロプロセッサ、またはその他の制御デバイスの制御下で多様な機能を実行することができる。さらに、本発明は任意数の試験環境と連動して実施されることができ、記載されている各システムは本発明の一例示的用途にすぎない。さらに、本発明はデータ分析、コンポーネントの連結、データ処理、コンポーネント取扱い等、任意数の従来技術を使用することができる。
【００１２】
図１を参照すると、本発明のさまざまな態様による方法および装置は、半導体を試験する自動試験機器（ＡＴＥ）のようなテスター１０２を有する試験システム１００と連動して作動する。本実施形態において、試験システム１００はテスター１０２およびコンピュータシステム１０８を含む。試験システム１００はコンポーネント１０６、例えばウエハ上の半導体デバイス、回路基盤、パッケージデバイス、またはその他の電気あるいは光学のシステムを試験するために構成され得る。本実施形態において、コンポーネント１０６はウエハ上に形成された複数の集積回路金型またはパッケージ集積回路またはデバイスを含む。コンポーネント１０６は製造プロセスを使用して作り出され、これはコンポーネント１０６を作り出すのに適合するいずれの製造プロセスも含むことができ、コンポーネント１０６の動作を試験するのに適合するいずれのプロセスも含むことができる試験プロセスを含んでもよい。
【００１３】
テスター１０２は、コンポーネント１０６を試験し、試験に関連する出力データを生成する試験機器を適切に含み、複数の機械またはその他のデータソースを含んでよい。テスター１０２は従来の自動テスター、例えばテラダイン（Ｔｅｒａｄｙｎｅ）製テスターを含むことができ、試験を容易にするその他の機器と連動して適切に作動する。テスター１０２は、試験される特定のコンポーネント１０６および／またはその他の適切な基準に従って選択または設定されることができる。
【００１４】
テスター１０２は、例えばテスター１０２をプログラムし、その試験プログラムをロードおよび／または遂行し、データを収集し、テスター１０２に命令を与え、試験データを分析し、テスターパラメータを制御する等のためにコンピュータシステム１０８と連動して作動することができる。本実施形態において、コンピュータシステム１０８はテスター１０２からテスターデータを受け取り、テスター１０２のさまざまなデータ分析機能を個別に実施する。コンピュータシステム１０８は、製造および／または試験プロセスにおいて起こり得る問題を、試験データに基づいて特定する診断システム２１６と同時にテスター１０２からのデータを分析する統計機関を実装することができる。コンピュータシステム１０８は、テスター１０２とシグナル交換を行えるよう、テスター１０２に接続またはネットワーク接続されたパーソナルコンピュータやワークステーションなど別個のコンピュータを含んでよい。代替実施形態において、コンピュータシステム１０８を、試験システム１００のその他のコンポーネントから省略、もしくはそれに統合してもよく、テスター１０２またはネットワークに接続された要素のような、その他のコンポーネントによってさまざまな機能が実施され得る。
【００１５】
本例示的システムにおいて、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、例えば従来のＩｎｔｅｌ、Ｍｏｔｏｒｏｌａ、Ａｎｄｖａｎｃｅｄ  Ｍｉｃｒｏ  Ｄｅｖｉｃｅｓプロセッサ等、適合するオペレーティングシステム、例えばＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ＸＰ、Ｕｎｉｘ（登録商標）またはＬｉｎｕｘ等と連動して作動する適合するプロセッサを含む。同様に、メモリ１１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）またはデータの保存に適合するその他の記憶システムのような、プロセッサ１１０にアクセス可能である適切なメモリを含むことができる。特に、本システムのメモリ１１２は、情報を保存し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充分な容量を備えた適切な設定がなされている。
【００１６】
本実施形態において、メモリ１１２は、テスター１０２から受け取った出力結果を保存し、出力試験データの分析を容易にするための容量を備える。メモリ１１２は高速記憶および分析用の試験データ検索用に構成されている。さまざまな実施形態において、メモリ１１２は、選択した基準および試験結果に基づく分析に従い試験システム１００および／またはオペレータが選択した一連の情報を適切に含むダイナミックデータログの要素を保存するように構成されている。
【００１７】
例えば、メモリ１１２は、コンポーネント１０６の試験を受けるウエハのウエハマップ上での位置に対応するｘ‐ｙ座標のようなコンポーネント識別子を各コンポーネント１０６について適切に保存する。メモリ１１２における各ｘ‐ｙ座標は、ウエハマップ上の対応するｘ‐ｙ座標にある特定のコンポーネント１０６と関連していることがある。各コンポーネント識別子は１つ以上のフィールドを有し、各フィールドは、例えばウエハ上の対応するｘ‐ｙ座標にあるコンポーネント１０６について実施される特定の試験、対応するコンポーネント１０６に関連する統計、あるいはその他の関係データに対応している。メモリ１１２は、任意の基準もしくは規則に従いユーザーの所望のとおりに識別されたデータを含むよう、構成され得る。
【００１８】
本実施形態のコンピュータ１０８は、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、光学記憶システム、またはその他の適合する記憶システムのような、記憶システムへのアクセスも適切に含む。記憶システムは、コンピュータ１０８またはテスター１０２のために設けられたハードドライブのようにローカルである、あるいは試験システム１００が接続されたサーバーと関連するハードドライブアレイのようにリモートである場合がある。記憶システムは、コンピュータ１０８または試験システム１００のその他のコンポーネントにより使用されるプログラムおよび／またはデータを保存することができる。本実施形態において、記憶システムは、例えば製造設備のための主要製造サーバーを含むリモートサーバー１１６を経由して利用可能なデータベース１１４を含む。データベース１１４は、試験システム１００およびそのコンポーネント、試験プログラム、ダウンロード可能な試験システム１００への命令等を作動するためのテスターデータファイル、マスターデータファイルのようなテスター情報を保存する。さらに、記憶システムは分析のために保持された履歴テスターデータのような、完全なテスターデータファイルを含むことができる。
【００１９】
試験システム１００は、コンポーネント１０６の試験を容易にする補助機器を含むことができる。例えば、本試験システム１００は、コンポーネント１０６を取り扱い、コンポーネント１０６とテスター１０２の間のインターフェイスを提供するために、従来のデバイスインターフェイスボードおよび／またはデバイスハンドラーまたは試験器のようなデバイスインターフェイス１０４を含む。試験システム１００は、試験システム１００の特定のコンフィギュレーション、用途、環境、またはその他の関連する要因に従ってコンポーネント１０６の試験を容易にするために、その他のコンポーネント、機器、ソフトウェア等を含むことができるか、あるいはそれらに接続されることができる。例えば、本実施形態において、試験システム１００は、情報を他のシステム、例えばリモートサーバー１１６などに伝達するため、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のようなグローバルネットワーク等の適切な通信媒体に接続されている。
【００２０】
試験システム１００は１つ以上のテスター１０２および１つ以上のコンピュータ１０８を含むことができる。例えば、１つのコンピュータ１０８は、システムスループットおよびコンピュータ１０８のコンフィギュレーションのようなさまざまな要因に従って、適切な数、例えば２０以上に上るテスター１０２に接続され得る。さらに、コンピュータ１０８は、例えば、テスター１０２自体に備わっている１つ以上のプロセッサ、メモリ、クロック回路等を利用してテスター１０２から分離またはテスター１０２に統合されることができる。また、さまざまな機能が異なるコンピュータにより実行され得る。例えば、第１のコンピュータが分析前のさまざまなタスクを実行し得、数台のコンピュータがそのデータを受け取ってデータ分析を実施し得、他のコンピュータ一式がダイナミックデータログおよび／またはその他の出力分析およびレポートを準備し得る。
【００２１】
試験システム１００は、本発明のさまざまな態様に従ってコンポーネント１０６を試験し、高度な分析および試験結果を提供する。例えば、高度な分析は、誤った、疑わしい、あるいは異常な結果、繰り返しの試験、および／または比較的失敗の確率が高い試験を識別することができる。試験システム１００は、複数のデータセットに基づいた複合データを生成するために、複数のウエハあるいは多数のウエハから取られたデータのような、複数組のデータを分析することもできる。さまざまなデータを試験システム１００に使用して、製造、試験、および／またはその他のプロセス、例えば問題、効率の悪さ、潜在的な危険、不安定度、または試験データによって識別され得るその他の態様の特徴を診断することもできる。製品デザイン技術者、試験技術者、製造技術者、デバイス技術者、または試験データおよび分析を使用するその他の人材のようなオペレータは、その後結果を使用して試験システム１００および／または製造システムを検証および／または改良し、コンポーネント１０６を分類することができる。
【００２２】
試験システム１００は、本発明のさまざまな態様に従って、コンポーネント１０６を試験し、試験データを収集および分析するための高度な試験プロセスを遂行する。試験システム１００は、コンピュータ１０８によって遂行されるソフトウェアアプリケーションと連動し、適切に作動する。図２を参照すると、本実施形態のソフトウェアアプリケーションは、コンフィギュレーション要素２０２、補足のデータ分析要素２０６、および出力要素２０８を包含する、高度な試験プロセスを実装するための複数の要素を含む。試験システム１００は、１つを超えるデータセットからデータ分析を行うための複合分析要素２１４も含むことができる。さらに、当該試験システムは、試験データを使用して特徴および潜在的問題を識別するための診断システム２１６を含むこともできる。
【００２３】
要素２０２、２０６、２０８、２１４、２１６はそれぞれ、さまざまなタスクを実行するために、コンピュータ１０８において動作するソフトウェアモジュールを適切に備える。概して、コンフィギュレーション要素２０２は試験システム１００を試験および分析のために整備する。補足のデータ分析要素２０６において、テスター１０２からの出力試験データはランタイム中、適切に自動分析が行われ、補足の試験データを生成する。その補足の試験データは続いてオペレータもしくは例えば複合分析要素２１４、診断システム２１６、および／または出力要素２０８のような他のシステムに伝達される。
【００２４】
コンフィギュレーション要素２０２は、コンポーネント１０６を試験し試験データを分析するため、試験システム１００の設定を行う。試験システム１００は所定の初期パラメータ１組、および必要に応じて試験システム１００を設定するオペレータからの情報を適切に使用する。試験システム１００は最初、試験システム１００へオペレータが介入するのを最小限にするために、所定のまたはデフォルトのパラメータを用いて適切に設定される。オペレータによる設定のための調整は、必要に応じて、例えばコンピュータ１０８を使用して行うことができる。図３を参照すると、コンフィギュレーション要素２０２によって実施される例示的なコンフィギュレーションプロセス３００はコンピュータ１０８を初期状態に設定する初期化手続き（ステップ３０２）から開始する。コンフィギュレーション要素２０２はその後、例えばデータベース１１４から、コンピュータ１０８およびテスター１０２のためのアプリケーションコンフィギュレーション情報を得る（ステップ３０４）。例えば、コンフィギュレーション要素２０２は、高度な試験プロセスのためのマスターコンギュレーションファイルおよび／またはテスター１０２に関連するツールコンフィギュレーションファイルにアクセスすることができる。マスターコンギュレーションファイルは、高度な試験プロセスを遂行するため、コンピュータ１０８および試験システム１００の他のコンポーネントの適正なコンフィギュレーションに関わるデータを含むことができる。同様に、ツールコンフィギュレーションファイルは、テスター１０２のコンフィギュレーション、例えば接続、ディレクトリ、ＩＰアドレス、テスターノード識別子、メーカー、フラグ、適正な識別子、またはテスター１０２のためのその他任意の付随情報に関わるデータを適切に含む。
【００２５】
コンフィギュレーション要素２０２は、その後、マスターコンギュレーションファイルおよび／またはツールコンフィギュレーションファイルに含まれるデータに従って試験システム１００を設定することができる（ステップ３０６）。また、コンフィギュレーション要素２０２はそのコンフィギュレーションデータを使用して、データベース１１４から関連情報、例えばテスター１０２を用いて、テスターデータを示すロジスティクスインスタンスのような関連データのためのテスター１０２の識別子を検索することができる（ステップ３０８）。試験システム１００の情報は、オペレータによって容認、拒否、もしくは調整され得る１つ以上のデフォルトパラメータも適切に含む。例えば、試験システム１００の情報は、承認および／または修正が必要なインストール時、コンフィギュレーション時、出力強化時、またはその他の適切なときに、オペレータに提示する国際統計的プロセス管理（ＳＰＣ）の規則および目的を含むことがある。試験システム１００の情報は、デフォルトウエハマップまたは製品、ウエハ、コンポーネント１０６、または試験システム１００に影響し得る、あるいはそれによって影響され得るその他の項目それぞれのために適切に設定されたその他のファイルも含むことができる。コンフィギュレーションアルゴリズム、パラメータ、およびその他の基準は、容易なアクセス、特定の製品および／または試験との相互関係、およびトレーサビリティのため、レシピファイル内に保存されることができる。
【００２６】
初期コンフィギュレーションプロセスが完了すると、試験システム１００は、試験プログラムに従い、例えば従来の試験シリーズと連動してテストランを開始する。テスター１０２は適切に試験プログラムを遂行し、コンポーネント１０６の連結部へシグナルを与え、コンポーネント１０６から出力試験データを読み取る。テスター１０２はウエハ上の各コンポーネント１０６またはウエハ自体について複数の試験を実施することができ、各試験は同じコンポーネント１０６について数回繰り返されることがある。試験は、たとえば連続性、供給電流、漏洩電流、パラメトリックスタティック、パラメトリックダイナミック、および機能的および耐久度試験等の（しかしこれらに限定されない）適切な試験を含み得る。テスター１０２からの試験データは、その試験データが得られたときに、クイックアクセスおよび補足の分析のため保存される。データはその後の分析および使用のため、長期メモリにも保存できる。
【００２７】
各試験は少なくとも１つのコンポーネントに対し、少なくとも１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対する１つの試験を行った場合の例示的な一連の試験結果は、統計的に同様の値を有する第１の組の試験結果および第１の組から外れる値によって特徴付けられる第２の組の試験結果を含む。各試験結果を試験の上限および下限と比べることができる。あるコンポーネントに対する特定の結果がいずれかの限界値を超える場合、そのコンポーネントは「不良パーツ」として分類され得るか、試験および／または試験結果に従って分類され得る。
【００２８】
第１の組から外れた第２の組における試験結果の一部は、管理限界を超えることがあるが、それ以外のものは超えない。本目的のために、第１の組から外れているが管理限界を超えない、またはうまく検出されないそれらの試験結果は、「異常」とみなされる。試験結果における異常は、潜在的に信頼できないコンポーネントを識別するというような任意の適切な目的のために識別および分析され得る。異常は、試験および製造プロセスにおけるさまざまな潜在的問題および／または改善を識別するためにも使用され得る。
【００２９】
テスター１０２が試験結果を生成する際、各コンポーネント、試験、および反復に対する出力試験データはテスター１０２によってテスターデータファイルに保存される。各コンポーネント１０６から受け取った出力試験データは、そのコンポーネント１０６の性能を、例えば試験の上限値と下限値との比較による特定のビン分類などへ分類するためにテスター１０２によって分析され、その分類結果もテスターデータファイルの中へ保存される。テスターデータファイルは、論理データおよび試験プログラム識別データのような追加情報も含むことができる。テスターデータファイルはその後、スタンダードテスターデータフォーマット（ＳＴＤＦ）のような出力ファイルでコンピュータ１０８に提供され、メモリに保存される。テスターデータファイルは、後の分析に備えた長期保存のために、複合分析要素２１４等によって記憶システムに保存されることもできる。
【００３０】
コンピュータ１０８がテスターデータファイルを受け取る際、補足のデータ分析要素２０６は高度な出力結果を提供するためにデータを分析する。補足のデータ分析要素２０６は、適合する目的を達成するため、テスターデータの適切な分析を提供することができる。例えば、補足のデータ分析要素２０６はランタイムに出力試験データを分析し、オペレータに関係のあるデータおよびデーの特徴を識別するための統計機関を実装することができる。識別されたデータおよび特徴は保存されることができるが、識別されていないデータには、放棄などの処理が施され得る。
【００３１】
補足のデータ分析要素２０６は、例えば、データおよび一連の統計的コンフィギュレーションデータに従って統計的数字を計算し得る。統計的コンフィギュレーションデータは、試験システム１００および／またはオペレータの必要に応じて、統計プロセス制御、異常識別および分類、署名分析、およびデータ相関関係など、適合する種類の任意の分析を要求することができる。さらに、補足のデータ分析要素２０６はランタイム中、すなわち試験データ発生から数秒または数分の間に、分析を適切に実施する。補足のデータ分析要素２０６は、オペレータおよび／または試験技術者の介入を最少にした自動分析も実施することができる。
【００３２】
試験システム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け取り保存した後、補足のデータ分析要素２０６は、出力データの分析のためにコンピュータ１０８を整備し補足の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、さまざまな準備タスクを実行する。次に図４Ａ〜Ｃを参照すると、本実施形態において、補足のデータ分析要素２０６は初めテスターデータファイルを該当するテスター１０２に関連するツール入力ディレクトリにコピーする（ステップ４０２）。補足のデータ分析要素２０６は、出力試験データの補足の分析が行えるようコンピュータ１０８を整備するために、コンフィギュレーションデータを検索する。
【００３３】
コンフィギュレーションデータは、テスターデータファイルから検索可能な一連の論理データを適切に含む（ステップ４０４）。補足のデータ分析要素２０６はまた、論理参照を作り出す（ステップ４０６）。論理参照は、ツールコンフィギュレーションファイルから算出されるテスター１０２情報等、テスター１０２の情報を含むことができる。また、論理参照は識別を与えられる。
【００３４】
コンフィギュレーションデータは、出力試験データを生成した試験プログラムを示す識別子も含むことができる。試験プログラムは、テスター１０２との連携によりデータベース１１４内で調べる（ステップ４０８）、またはマスターコンフィギュレーションファイルから読み出すなどの適合する任意の方法で識別されることができる。試験プログラムの識別が確立できない場合（ステップ４１０）、試験プログラム識別を作成し、テスター識別と関連させることができる（ステップ４１２）。
【００３５】
コンフィギュレーションデータはさらに、補足のデータ分析要素２０６によって処理されるテストラン中のウエハを識別し、それはウエハ全体より小数である場合において。本実施形態において、補足のデータ分析要素２０６は、分析されるウエハを示すファイルにアクセスする（ステップ４１４）。命令が与えられない場合、コンピュータ１０８はテストラン中のウエハを全て分析するよう適切にデフォルト設定を行う。
【００３６】
実施中の試験データファイルのためのウエハが分析される場合（ステップ４１６）、補足のデータ分析要素２０６はウエハのための試験データファイルに対し補足のデータ分析を進める。そうでなければ、補足のデータ分析要素２０６は次のデータファイルを待つか、またはそのファイルにアクセスする（ステップ４１８）。
【００３７】
補足のデータ分析要素２０６は、試験されるさまざまなウエハのために分析される１つ以上のセクショングループを確立することができる（ステップ４２０）。出力試験データを与える適切なセクショングループを識別するために、補足のデータ分析要素２０６は適したセクショングループ定義を、例えば試験プログラムおよび／またはテスター識別に従って適切に識別する。各セクショングループは１つ以上のセクション配列を含み、各セクション配列は同じセクションタイプの１つ以上のセクションを含む。
【００３８】
セクションタイプは、ウエハの所定位置にあるさまざまな種類のコンポーネント１０６グループを含む。例えば、図５を参照すると、あるセクションタイプは行５０２、列５０４、ステッパーフィールド５０６、環状バンド５０８、ラジアルゾーン５１０、四分円５１２、またはコンポーネントのその他望ましい任意のクループ分けを含むことができる。コンポーネントの処理順序、チューブのセクション等、コンポーネントのコンフィギュレーションに従って、異なるセクションタイプを使用することができる。コンポーネント１０６のそのようなグループは、例えば、そのグループに関連し得るよくある欠陥または特徴を識別するために一緒に分析される。例えば、ウエハの特定部分がウエハの他の部分に熱を伝えない場合、コンポーネント１０６の特定グループについての試験データは、ウエハの均等でない加熱に関連したよくある特徴または欠陥を反映することができる。
【００３９】
使用中のテスターデータファイルのためにセクショングループを識別する際、補足のデータ分析要素２０６は、管理限界のような関連するコンフィギュレーションデータをさらに検索し、試験プログラムおよび／またはテスター１０２のためのフラグを有効にする（ステップ４２２）。特に、補足のデータ分析要素２０６は、セクショングループ内の各セクション配列に関連した一連の望ましい統計または計算を適切に検索する（ステップ４２３）。望ましい統計および計算は、オペレータによって、あるいはファイルから検索される等、任意の方法で指定され得る。さらに、補足のデータ分析要素２０６は、それぞれの関連するセクションタイプまたはウエハに関連するその他の適切な変動について１つ以上の署名分析アルゴリズムを識別（ステップ４２４）し、データベース１１４から署名アルゴニズムを検索することもできる。
【００４０】
コンフィギュレーションデータは全てデフォルトによって、またはコンフィギュレーション要素２０２あるいは補足のデータ分析要素２０６による自動アクセスによって提供されることができる。さらに、本実施形態のコンフィギュレーション要素２０２および補足のデータ分析要素２０６は、オペレータの意思または試験システム１００の要求に従って、オペレータが適切にコンフィギュレーションデータを変更できるようにする。コンフィギュレーションデータが選択された場合、そのコンフィギュレーションデータは関連基準に関係し、将来の使用に備えてデフォルトコンフィギュレーションデータとして保存されることができる。例えば、オペレータがあるセクショングループを特定種類のコンポーネント１０６のために選択した場合、オペレータにより別の命令をされない限り、コンピュータ１０８はそのようなコンポーネント１０６のために同じセクショングループを自動的に使用することができる。
【００４１】
補足のデータ分析要素２０６は、テスターデータファイルおよび追加データのコンフィギュレーションおよび保存も行うことができる。補足のデータ分析要素２０６は、メモリ１１２の一部のように、保存されるデータのためにメモリを適切に配分する（ステップ４２６）。配分することで、テスターデータファイルからの出力試験データ、補足のデータ分析要素２０６により生成された統計データ、制御パラメータ等を含む、補足のデータ分析要素２０６によって保存される全てのデータにメモリが適切に提供される。配分されるメモリの容量は、例えばコンポーネント１０６に対し実施される試験の数、セクショングループ配列の数、管理制限、補足のデータ分析要素２０６によって実施される統計的計算等に従って計算される。
【００４２】
補足の分析を実施するためのコンフィギュレーションデータが全て準備でき、出力試験データを受け取ると、補足のデータ分析要素２０６は関連する試験データをメモリにロードし（ステップ４２８）、その出力試験データに対して補足の分析を実施する。補足のデータ分析要素２０６は、コンポーネント１０６、試験システム１００のコンフィギュレーション、オペレータの要求、またはその他関連する基準に従って、任意の数および種類のデータ分析を実施することができる。補足のデータ分析要素２０６は、製造の懸念および欠点を示し得る出力試験データにおいて、潜在的に欠陥のあるコンポーネント１０６およびパターン、動向、またはその他の特徴を識別する選択した特徴に対して、セクションを分析するよう構成されてもよい。
【００４３】
本補足のデータ分析要素２０６は、例えば、出力試験データを平滑化し、さまざまな統計を出力試験データに基づいて計算および分析し、さまざまな基準に対応したデータおよび／またはコンポーネント１０６を識別する。本補足のデータ分析要素２０６は、情報をコンポーネント１０６または試験システムに１００に関係するオペレータおよび／または試験技術者に提供するために、出力試験データを分類し相互に関連付けることもできる。例えば、本補足のデータ分析要素２０６は、例えば潜在的に関連するあるいは重複する試験を識別するための出力データ相関関係、および頻繁に異常を有する試験を識別するための異常発生分析を実施することができる。
【００４４】
補足のデータ分析要素２０６は、テスターデータの初期処理を行い、データを平滑化および異常の識別を支援する（ステップ４２９）ための、平滑化システムを含むことができる。平滑化システムはデータ内における重要な変化や動向などを識別することもでき、これは出力要素２０８によってオペレータに提供されることができる。平滑化システムは、例えばコンピュータシステム１０８上で動作するプログラムとして適切に実装される。平滑化システムは、さまざまな基準に従ってデータを平滑化するための複数の段階を適切に備える。最初の段階は基本的な平滑化処理を含むことができる。補助的な段階は条件付きで試験データの高度なトラッキングおよび／またはさらなる平滑化を提供する。平滑化システムは、まず選択した試験データの初期値を第１の平滑化技術に従って調整し、初期値のうち少なくとも１つおよび最初に調整された値が閾値を満たす場合は補助的にその値を第２の平滑化技術に従って調整することにより、適切に動作する。第１の平滑化技術はデータの平滑化に役立つ。第２の平滑化技術もデータの平滑化および／またはデータのトラッキング改良に役立つが、第１の平滑化技術とは方法が異なる。さらに、閾値は補足の平滑化を適用するかどうか判別するため、任意の適合する基準を含むことができる。平滑化システムは、複数の前回調整されたデータと複数の前回の原データを適切に比較して比較結果を生成し、比較結果が閾値を満たしているかどうかに従って、選択したデータの値の調整のため、第２の平滑化技術をその選択したデータに適用する。さらに、平滑化システムは、選択したデータの予測値を適切に計算し、予測値が第２の閾値を満たしているかどうかに従って、選択したデータの値の調整のため、第３の平滑化技術をその選択したデータに適用することができる。
【００４５】
図８を参照すると、第１の平滑化された試験データポイントは、最初の原試験データポイントと同等に適切に設定され（ステップ８０２）、平滑化システムは次の原データポイントに進む（ステップ８０４）。平滑化動作を実施する前に、平滑化システムはまずそのデータポイントに平滑化が適切であるかどうか判断し、もし適切であれば、そのデータに対し基本的な平滑化動作を実施する。受け取ったデータポイントの数、データポイント値の選択した値からの偏差、または各データポイント値と閾値との比較に従うなど、平滑化が適切かどうかを判別するため任意の基準を適用することができる。本実施形態において、平滑化システムは閾値比較を実施する。閾値比較は、データ平滑化が適切であるかどうかを判別する。もし適切であれば、初期の平滑化処理がデータの初期平滑化を進めるよう適切に構成される。
【００４６】
さらに具体的には、本実施形態において、その処理は初期の原データポイントＲ０から開始され、このポイントは最初に平滑化されたデータポイントＳ０としても指定される。さらにデータポイントを受け取り分析した場合、各原データポイント（Ｒｎ）と前回の平滑化されたデータポイント（Ｓｎ−１）の差異が計算され、閾値（Ｔ１）と比較される（ステップ８０６）。原データポイントＲｎと前回平滑化されたデータポイントＳｎ−１の差異が閾値Ｔ１を超える場合、その超えられた閾値は平滑化されたデータからの大幅な逸脱に該当し、データの変更を命令しているとみなされる。従って、閾値の交差発生に注目され得、現在平滑化中のデータポイントＳｎは原データポイントＲｎと同等に設定される（ステップ８０８）。平滑化は実施されず、処理は次の原データポイントへ進む。
【００４７】
原データポイントと前回平滑化されたデータポイントの間の差異が閾値Ｔ１を超えない場合、処理は初期の平滑化処理と同時に現在平滑化中のデータポイントＳｎを計算する（ステップ８１０）。初期の平滑化処理は基本的なデータの平滑化を提供する。例えば本実施形態において、基本的な平滑化処理は、下記の等式に従うような従来の指数平滑化処理を含む。Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ１＋Ｓｎ−１。ここでＭ１は、０．２または０．３のような、選択した平滑化係数である。
【００４８】
初期の平滑化処理は、データに対し大幅な平滑化を提供するため、比較的低い係数Ｍ１を適切に使用する。しかし、初期の平滑化処理および係数は、任意の基準に従って、および任意の方法を設定して、また平滑化システムのアプリケーション、処理されるデータ、平滑化システムの必要条件および性能、および／またはその他任意の基準に従って選択してよい。例えば、初期の平滑化処理は、ランダム、ランダムウォーク、移動平均、単純指数、線形指数、季節指数（ｓｅａｓｏｎａｌ  ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ）、指数重み付き移動平均、または初めにデータを円滑化する、その他任意の適切な種類の円滑化を使用することができる。
【００４９】
平滑化のために、および／または平滑化に従って、データをさらに分析することができる。データの平滑化を高めるためおよび／または平滑化されたデータの原データに対するトラッキングを改良するため、データについて補足の平滑化を実施することができる。また補足の平滑化の段階は多数考えられ、適切であれば、適用される。このさまざまな段階は独立であるか、相互依存であるか、または補完的であり得る。また、データは補足の平滑化が適切かどうか判別するために分析されることができる。
【００５０】
本実施形態において、データは平滑化の段階を１つ以上追加で実施するかどうか判別するために分析される。データは、補足の平滑化を適用してもよいかどうかを判別するため、任意の適切な基準に従って分析される（ステップ８１２）。例えば、平滑化システムは、複数の調整されたデータポイントと原データポイントを前回のデータと比較し、実質的に前回の調整されたデータの全てが一般的な関係（より小さい、より大きい、同等である、等）を実質的に全ての対応する原データと共有しているかどうかに従って比較結果を生成することによって、データにおける動向を識別する。
【００５１】
本実施形態の平滑化システムは、原データポイントの選択した数Ｐ２を、平滑化されたデータポイントの同等の数と比較する。Ｐ２原データポイントの値が全て対応する平滑化されたデータポイントを超える（または同等である）場合、またはすべての原データポイントが対応する平滑化されたデータポイントより小さい（または同等である）場合、平滑化システムはそのデータが動向を示しており、より詳細に追跡すべきであると判別することができる。従って、この発生に注目することが可能となり、データに適用される平滑化は、補足の平滑化を適用することにより変化する可能性がある。逆に、どちらの基準も満たされない場合、現在平滑化中のデータポイントは、当初計算されたまま残り、関連する補足のデータ平滑化は適用されない。
【００５２】
本実施形態において、平滑化されたデータと原データを比較するための基準は、平滑化されたデータが遅延し得るデータ中の動向を識別するために選択される。従って、ポイントＰ２の数は、原データ中の動向を変えるため、システムの望ましい検出感度に従って選択することができる。
【００５３】
補足の平滑化は、データ分析に従って平滑化全体の効果を変化させる。より効果的にデータを平滑化、またはデータ中の動向を追跡するため、任意の適切な補助的平滑化がデータに適用されることができる。例えば、本実施形態において、データ分析がより詳細に追跡すべきデータ中の動向を示す場合、補足の平滑化は、平滑化されたデータがより詳細に原データを追跡するよう、最初に適用される平滑化の程度を低減するために適用されることができる（ステップ８１４）。
【００５４】
本実施形態において、平滑化の程度は現在平滑化中のデータポイント値を、低減した平滑化の程度を使用して再計算することによって低減される。より詳細にデータを追跡するため、そうでなければデータ分析の結果に対処するために任意の適合する平滑化システムを使用することができる。本実施形態において、他の従来指数の平滑化処理は、より高い係数Ｍ２を用いてデータに適用される。
Ｓｎ＝（Ｒｎ−Ｓｎ−１）＊Ｍ２＋Ｓｎ−１。
【００５５】
係数Ｍ１およびＭ２は、原データにおける動向の欠如（Ｍ１）および存在（Ｍ２）の両方でシステムの望ましい検出感度に従って選択されることができる。例えば、さまざまなアプリケーションにおいてＭ１の値はＭ２の値よりも高い場合がある。
【００５６】
補足のデータ平滑化は、追加段階も含むことができる。データ平滑化の追加段階は、データ平滑化をさらに適用するべきかどうかを判別するいくつかの方法で同様にデータを分析することができる。データ分析に従って、任意の数の段階および種類のデータ平滑化を適用もしくは検討することができる。
【００５７】
例えば、本実施形態において、データは分析され、平滑化されたデータのスロープまたは動向に基づく予測処理を使用する等、ノイズを防ぐため潜在的に平滑化されることができる。平滑化システムは、現在平滑化中のデータポイントに先行する平滑化されたデータポイントから選択した数Ｐ３に基づき、線回帰、Ｎ点中心等のような適切な処理に従ってスロープを算出する（ステップ８１６）。本実施形態において、データ平滑化システムは、Ｐ３個の先行する平滑化されたデータポイントのスロープを確立するため、「直通線に適合する最小２乗法」プロセスを使用する。
【００５８】
平滑化システムは、現在平滑化中のデータポイントの値を計算されたスロープに従って予測する。その後システムは前回計算された平滑化中のデータポイント（Ｓｎ）と現在平滑化中のデータポイントの予測値の差異を値域（Ｒ３）と比較する（ステップ８１８）。差異が値域Ｒ３よりも大きい場合、その後その発生に注目され得、現在平滑化中のデータポイントは調整されない。差異が値域Ｒ３内であれば、その後現在平滑化中のデータポイントは、計算された現在平滑化中のデータポイント（Ｓｎ）と、現在平滑化中のデータポイント（Ｓｎ−ｐｒｅｄ）との差に第３の乗数であるＭ３を乗じ、現在平滑化中のデータポイントを示すもとの数値に加えた予測値差異と同等に設定される（ステップ８２０）。式：Ｓｎ＝（Ｓｎ−ｐｒｅｄ−Ｓｎ）＊Ｍ３＋Ｓｎ。
【００５９】
従って、現在平滑化中のデータポイントは、もとの平滑化されたデータポイントと予測されるデータポイントとの修正された差異に従って設定されるが、（Ｍ３が１より小さい場合）一定量低減される。予測平滑化の適用は、シグナルの比較的フラットな（またはそうでなければ傾いていない）部分の間でｐｏｉｎｔ‐ｔｏ‐ｐｏｉｎｔノイズ検出感度を低減するのに役立つ傾向にある。平滑化されたデータポイントに対する予測平滑化処理の限定されたアプリケーションにより、原データにおいて重大な変化が発生している場合、すなわち原データシグナルが比較的フラットでない場合、スロープに基づく計算された平均は平滑化されたデータに影響しないことが確実である。
【００６０】
データ平滑化の後、補足のデータ分析要素２０６はテスターデータの分析をさらに続行することができる。例えば、補足のデータ分析要素２０６は、統計的プロセス管理（ＳＰＣ）計算および出力試験データに基づく分析を実行することができる。より具体的には、再度図４のＡ〜Ｃを参照すると、補足のデータ分析要素２０６はある特定のコンポーネント、試験、および／またはセクションに対する望ましい統計を計算および保存することができる（ステップ４３０）。統計は、平均、標準偏差、最小値、最大値、合計、総数、Ｃｐ、Ｃｐｋ、またはその他適切な任意の統計を含み得るＳＰＣの数字を含む、オペレータまたは試験システム１００に有効である任意の統計を含んでよい。
【００６１】
補足のデータ分析要素２０６は、データ中の動向および例外をダイナミックにおよび自動的に識別するため、例えば、履歴データ等、セクションおよび／または他のデータに対する試験結果の組み合わせに基づいたセクションに従って、署名分析を適切に実施する（ステップ４４２）。署名分析は署名を識別し、試験データまたは欠陥の識別のような任意の適合するデータに従ってオペレータによって適切に設定された計量システムを適用する。署名分析は、ウエハまたは製造プロセスの問題領域またはその他の特徴に対応している可能性のある動向および例外を累積的に識別することができる。署名分析は、ノイズピーク、波形変化、モードシフト、およびノイズのような、望ましい任意の署名のために実行され得る。本実施形態において、コンピュータ１０８は各望ましいセクションにおける各望ましい試験の出力試験データに対する署名分析を適切に実行する。
【００６２】
本実施形態において、署名分析は平滑化処理と連動して実施できる。平滑化処理がテスターデータを分析する際、データ中の動向および例外を示す分析結果はデータ中における変化を示すものとして、またはオペレータおよび／または試験技術者にとって重要であり得る異常として保存される。例えば、動向が平滑化処理における一連のデータの比較によって示される場合、動向の発生に注目され保存されることができる。同様に、データ平滑化処理においてデータポイントが閾値Ｔ１を超える場合、この発生に注目され、後の分析および／または出力レポートに包括するために保存されることができる。
【００６３】
例えば、図６のＡ〜Ｂを参照すると、署名分析プロセス６００は特定の試験データ一連および特定のセクションと試験に関連する管理限界について最初に総数を計算する（ステップ６０２）ことができる。署名分析プロセスはその後適切な署名分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）。署名分析は望ましい署名アルゴリズムそれぞれに対して実施され、その後各試験および分析される各セクションに対して実施される。署名分析によって識別されたエラー、動向結果、および署名結果もまた保存される（ステップ６０６）。署名アルゴリズム（ステップ６０８）、試験（ステップ６１０）、およびセクション（ステップ６１２）各々について処理が繰り返される。完了時、補足のデータ分析要素２０６はエラー（ステップ６１４）、動向結果（ステップ６１６）、署名結果（ステップ６１８）、およびその他望ましいデータを記憶システム内に記録する。
【００６４】
関連する各データポイント、例えば異常および補助的分析により識別された重要なその他のデータの識別時、各関連データポイントは、関連する特徴を識別する値と関連することがある（ステップ４４４）。例えば、各関連するコンポーネントまたはデータポイントは、１６進数として適切に表現され、そのデータポイントと関係する補助的分析の結果に対応した一連の値と関係することがある。各値はフラグまたは特定の特徴を示すその他の命令子として作用することができる。例えば、ある特定のデータポイントがある特定の試験に完全に失敗した場合、対応する１６進の値内に最初のフラグを設定することができる。特定のデータポイントがデータ中の動向の始まりである場合は、他のフラグを設定してもよい。１６進数の他の値は、データ中の動向持続時間等、動向に関連した情報を含むことができる。
【００６５】
補足のデータ分析要素２０６は、データを分類および相互に関連づけるように構成されてもよい（ステップ４４６）。例えば、補足のデータ分析要素２０６は、障害、異常、動向、またはその他データの特徴をテータポイントに関連する１６進数で識別するために情報を利用することができる。補足のデータ分析要素２０６は、例えば潜在的に重複するまたは関連した試験を識別するため、従来の相関関係技術も適切にデータに適用する。
【００６６】
コンピュータ１０８は、例えば異常の自動的な識別および分類等、生成された統計および出力試験データについて追加分析機能を実施することができる（ステップ４３２）。選択したアルゴリズムに従って各重複データを適切に分析することにより、異常を識別する。特定のアルゴリズムが一連のデータに不適切である場合、補足のデータ分析要素２０６は、自動的に分析を中断し別のアルゴリズムを選択するよう構成されることができる。
【００６７】
補足のデータ分析要素２０６は、異常を指定するために任意の適合する方法で、例えば選択した値と比較する、および／またはデータ平滑化処理中のデータの取り扱いに従って作動することができる。例えば、本発明のさまざまな態様による異常識別要素は初め、各関連データについての選択した統計的関係に基づき自動的にその異常に対する検出感度を測定する（ステップ４３４）。上述の統計的関係の一部はその後、関連する異常の限界値を定義するために、閾値またはその他の基準点、例えばデータモード、平均値または中央値、あるいはその組み合わせと比較される。本実施形態において、統計的関係は、異なる異常振幅を定義するために、例えば１、２、３および６つのデータ標準偏差で計られる（ステップ４３６）。その後出力試験データを異常の限界値と比較し、その出力試験データを異常として識別し分類することができる（ステップ４３８）。
【００６８】
補足のデータ分析要素２０６は、結果として生じた統計および異常を、メモリおよびそのような統計および異常いずれかに関係するｘ‐ｙウエハマップ座標等の識別子に保存する（ステップ４４０）。選択した統計、異常、および／または障害は、電子メッセージをオペレータに送る、ライトタワーを点灯させる、テスター１０２を停止させる、またはサーバーに通知する等の通知イベントを誘発することもある。
【００６９】
本実施形態において、補足のデータ分析要素２０６は、スケーリング要素２１０および異常分類要素２１２を含む。スケーリング要素２１０は、選択した係数およびその他の値を出力試験データに従ってダイナミックにスケールするように構成されている。異常分類要素２１２は、データ中のさまざまな異常を選択したアルゴリズムに従って識別および／または分類するように構成されている。
【００７０】
より具体的には、本実施形態のスケーリング要素は、ダイナミックに異常検出感度をスケールし、ノイズフィルタリング検出感度に対する指数を平滑化するために、さまざまな統計的関係を適切に使用する。スケーリング指数はスケーリング要素によって適切に計算され、選択した異常検出感度の値および平滑化指数を修正するために使用される。適合する統計的関係のような、任意の適切な基準をスケーリングに使用することができる。例えば、異常検出感度スケーリングを示す統計的関係サンプルは、以下のように定義される。
【００７１】
【数１】
2007524834.tif 000003
異常検出感度および平滑化指数スケーリングを示す他の統計的関係サンプルは以下のように定義される。
【００７２】
【数２】
2007524834.tif 000004
異常検出感度および平滑化指数スケーリングを示す他の統計的関係サンプルは以下のように定義される。
【００７３】
【数３】
2007524834.tif 000005
ここでσ＝データ標準偏差である。
【００７４】
複数のアルゴリズムで使用される平滑化指数スケーリングを示す統計的関係サンプルは、
【００７５】
【数４】
2007524834.tif 000006
であり、ここでσ＝データ標準偏差、およびμ＝データ平均値である。
【００７６】
複数のアルゴリズムで使用される平滑化指数スケーリングを示す他の統計的関係サンプルは、
【００７７】
【数５】
2007524834.tif 000007
ここでσ＝データ標準偏差、およびμ＝データ平均値である。
【００７８】
異常分類要素２１２は、コンポーネント１０６、出力試験データ、および分析結果、出力試験データ中の異常を、任意の適合するアルゴリズムに従って識別および／または分類するよう適切に構成されている。異常分類要素２１２は、選択した異常およびコンポーネント１０６を、試験出力試験結果および補足のデータ分析要素２０６により生成された情報に従って識別および分類することもできる。例えば、異常分類要素２１２は、ユーザー定義の基準、ユーザー定義の良／不良分布様式評価、テスターデータ比較に関連するデータの分類、試験設定原位置検出感度必要条件および分析、テスター産出水準分析、パーツ配置およびダイナミック再試験のためのダイナミックウエハマップおよび／または試験ストリップマッピング、または試験プログラム最適化分析等と連動して、コンポーネント１０６を臨界／限界／良というパーツカテゴリに分類するよう適切に構成されている。異常分類要素２１２は従来のＳＰＣ制御規則、例えばウェスタンエレクトリックルール（Ｗｅｓｔｅｒｎ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｒｕｌｅｓ）またはネルソンルール（Ｎｅｌｓｏｎ  ｒｕｌｅｓ）等に従って、データを分類し、データを特徴づけることができる。
【００７９】
異常分類要素２１２は、選択した一連の分類制限算定方式を用いてデータを適切に分類する。データを特徴付けるためにオペレータの必要に応じて任意の適切な分類制限算定方式を使用することができる。本異常分類要素２１２は例えば、出力試験データを、選択した閾値、例えばデータ平均値、モード、および／または中央値のような閾値から統計的に計測された１、２、３および６つのデータ標準偏差に対応する値等と比較することにより異常を分類する。この方法による異常識別は、任意の試験で識別された任意の異常を、データ振幅および関連ノイズに関わらず正常化するのに役立つ。
【００８０】
異常分類要素２１２は、正常化された異常および／または原データポイントをユーザー定義の規則に基づき分析し相互に関連付ける。識別された異常に基づくパーツおよびパターン分類のためにユーザーが選択可能な方法のサンプルは下記のとおりである。
【００８１】
累積振幅、累積総数法：
【００８２】
【数６】
2007524834.tif 000008
。
【００８３】
分類規則：
【００８４】
【数７】
2007524834.tif 000009
。
【００８５】
累積振幅２乗、累積総数２乗法：
【００８６】
【数８】
2007524834.tif 000010
。
【００８７】
分類規則：
【００８８】
【数９】
2007524834.tif 000011
。
【００８９】
Ｎ点法：
下記の例で使用される実際の数字および論理規則は、シナリオ（試験プログラム、試験ノード、テスター、プロ−バ、ハンドラー、試験設定等）ごとにエンドユーザーによってカスタマイズされることができる。これらの例中のσは、主要統計的関係によって計測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／または中央値に関連するσである。
【００９０】
【数１０】
2007524834.tif 000012
補足のデータ分析要素２０６は、出力試験データおよび補足のデータ分析要素２０６により生成された情報の追加分析を実施するように構成されることができる。例えば、補足のデータ分析要素２０６は、高確率の故障または異常を有する試験を、例えば故障、異常、または特定の分類における異常の合計数または平均数を１つ以上の閾値と比較することによって、識別することができる。
【００９１】
補足のデータ分析要素２０６は、類似の、あるいは非類似の動向を識別するため、例えば累積の総数、異常を比較すること、および／またはウエハ間あるいはその他のデータセット間の異常を相互に関連付けることによって、異なる試験からのデータを相互に関連付けるように構成されることができる。補足のデータ分析要素２０６は、ウエハ上の潜在的に臨界および／または限界および／または良であるパーツを識別し分類するために、異なる試験からのデータを分析し相互に関連付けることもできる。補足のデータ分析要素２０６は、ダイナミック試験時間の短縮を目的に、一連のウエハにおけるユーザー定義の良パーツパターンおよび／または不良パーツパターンを識別するために異なる試験からのデータを分析し相互に関連付けることもできる。
【００９２】
補足のデータ分析要素２０６は、試験データをメモリ内でダイナミックに圧縮することを目的に、ユーザー定義の関連する原データを識別するために、異なる試験からのデータを分析し相互に関連付けるよう、適切に構成される。補足のデータ分析要素２０６は、統計的例外と試験ノード原位置設定必要条件および検出感度分析の試験データ結果を分析し相互に関連付けることもできる。さらに、補足のデータ分析要素２０６は、例えば特定の試験ノードが不適切に測定され得るかどうか識別することによって、あるいは不適切な結果を作り出すことによって、試験ノード産出水準分析を導くことができる。補足のデータ分析要素２０６は、相互に関連付けられた結果および異常分析を使用し、分析に使用するための追加データを作り出して、重複試験の自動識別を含むがこれらに限定されない試験プログラム最適化を目的に、データをさらに分析し相互に関連付けることもできる。補足のデータ分析要素２０６は、例えば失敗した、またはほぼ失敗した試験、ほぼ失敗のない試験、および／または非常に低いＣｐｋを示す試験を定期的に識別することによって、臨界実験を識別するようにも構成されている。
【００９３】
補足のデータ分析は、滅多に、あるいは絶対に失敗しない試験、または異常が絶対に検出されない試験のような試験サンプリング候補の識別も提供し得る。補足のデータ分析要素２０６は、相関関係技術、例えば識別された異常および／またはその他の統計的例外の分析および相関関係、障害の数、臨界実験、最長／最短試験、または試験の失敗に関連する基本的な機能性課題を伴う従来の相関関連技術に基づいて、最良順序の試験シーケンス識別も提供し得る。
【００９４】
補足のデータ分析は、レシピコンフィギュレーションファイル内の検出感度パラメータによって定義されるように、臨界、限界、および良であるパーツの識別も提供することができる。パーツ識別は、信頼性リスクを示す可能性があるパーツのパッケージングおよび／または輸送前に、配置／分類を、および／またはウエハプローバ中の不良パーツおよび良パーツのダイナミックプローバマッピングを行うことで、試験時間短縮を提供することができる。これらのパーツの識別は、任意の適切な方法で、例えばダイナミックに生成されたプローバ制御マップ（ダイナミックマッピング用）、オフラインインキングに使用されるウエハマップ、最終試験のストリップ試験に使用する試験ストリップマップ、結果ファイル、および／またはデータベース結果表において良パーツおよび不良パーツとして示され出力されることができる。
【００９５】
セルコントローラレベルでの補足のデータ分析はプロ−バにおける品質制御を向上させるのに役立ち、その結果最終試験産出も向上する。また、品質課題は製品ランタイム中、または後に識別されることができる。さらに、補足のデータ分析および署名分析は、異常を識別することにより、試験技術者またはその他の人材と同様、ダウンストリームおよびオフライン分析ツールに提供されたデータ品質を向上させるのに役立つ。例えば、コンピュータ１０８は、製造プロセスにおける障害を示す署名分析を備えたコンポーネントのグループを識別する、ウエハマップ上の情報を含むことができる。従って、署名分析システムは、従来の試験分析の使用では検出されない可能性のある、潜在的な欠陥商品を識別することができる。
【００９６】
ここで図１０を参照すると、半導体デバイスの配列はウエハ上に位置している。このウエハにおいて、半導体デバイス内の抵抗コンポーネントの一般的な抵抗は、例えば不均等な材料配置またはウエハの取り扱いによってウエハごとに異なる。しかし、任意の特定コンポーネントの抵抗は、試験の管理制御内であってよい。例えば、ある特定の抵抗コンポーネントの目標抵抗は１０００Ω＋／−１０％であってよい。ウエハの末端付近では、ほとんどの抵抗器の抵抗は、標準分布範囲９００Ωから１１００Ωに近づくが、超えることはない（図１１）。
【００９７】
ウエハ上のコンポーネントは、例えば汚染物質または製造プロセスにおける不完全性による欠陥を含むことがある。この欠陥は、低抵抗のウエハ末端付近に位置する抵抗器の抵抗を１０８０Ωまで増大させる。この抵抗は、ウエハの中心近くのデバイスに対して予測される１０００Ωを大幅に上回るが、十分に標準分布範囲内である。
【００９８】
図１２のＡ〜Ｂを参照すると、各コンポーネントの原試験データはグラフで表すことができる。試験データは、１つには、プロ−バがデバイスの行または列にインデックスをつけることによりウエハ上のコンポーネント間で抵抗率が変化するために、かなりのばらつきを示す。欠陥に影響されたデバイスは、試験データの目視検査または試験限界値との比較に基づいて識別することは容易ではない。
【００９９】
試験データを本発明のさまざまな態様に従って処理する場合、欠陥に影響されたデバイスは試験データ内の異常と関連することがある。試験データは主として値のある一定範囲に限定される。しかし、欠陥と関連するデータは、周辺コンポーネントのデータとは異なる。従って、データは欠陥のない周辺コンポーネントに関連する値からの逸脱を示す。異常分類要素２１２は、異常の周辺データからの逸脱の大きさに従って異常を識別および分類することができる。
【０１００】
出力要素２０８は、ランタイム中適切に、試験システム１００からデータを収集し、プリンタ、データベース、オペレータインターフェイス、またはその他の望ましい送り先へ出力レポートを提供する。使用するまたは後の分析のための出力レポートを提示するために、任意の形式、例えば画像、数値、テキスト、印刷、あるいは電子形式を使用することができる。出力要素２０８は、テスター１０２から選択した出力試験データおよび補足のデータ分析の結果を含む、任意の選択したコンテンツを提供することができる。
【０１０１】
本実施形態において、出力要素２０８は、製品ランタイムにおける補足のデータと同様にダイナミックダイアログによって、オペレータによって指定された出力試験データからのデータ選択を適切に提供する。図７を参照すると、出力要素２０８は初めにデータベース１１４からサンプリング範囲を読み出す（ステップ７０２）。このサンプリング範囲は、出力レポートに含められる所定の情報を識別する。本実施形態において、サンプリング範囲はオペレータにより検査のために選択したウエハ上のコンポーネント１０６を識別する。所定のコンポーネントは、円周ゾーン、ラジアルゾーン、ランダムコンポーネント、または個別のステッパーフィールドのような、任意の基準に従って選択されることができる。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一バッチで利用可能なコンポーネントの識別された部分に対応するｘ‐ｙ座標１組を含む。
【０１０２】
出力要素２０８は、異常、または補足のデータ分析要素によって生成されたか識別されたその他の情報に関連する情報をダイナミックダイアログ内に含むように構成されることもできる（ステップ７０４）。そのように構成されている場合、ｘ‐ｙ座標のような各異常を表す識別子もアセンブルされる。オペレータ選択コンポーネントおよび異常を表す座標はダイナミックダイアログにマージされ（ステップ７０６）、この実施形態では、これは元のテスターデータ出力フォーマットの形式である。結果として生じるデータのダイナミックダイアログへのマージは、次の顧客分析のためのデータ保全性を損なうことなくデータストレージ要求を低減することで、オリジナルデータを基本統計量へ、臨界原データ値の小さい元テスターデータファイルへ圧縮するのを容易にする。出力要素２０８は、ダイナミックダイアログのマージされたｘ‐ｙ座標配列内において入力するごとに、原データおよび次のデータ分析要素２０６からの１つ以上のデータのような選択した情報を検索する（ステップ７０８）。
【０１０３】
検索された情報はその後、適した出力レポートに適切に保存される（ステップ７１０）。レポートは任意の適切なフォーマットおよび方法で準備されることができる。本実施形態において、出力レポートは、ウエハ上の選択したコンポーネントおよびそれらの分類を示したウエハマップを有するダイナミックダイアログを適切に含む。さらに、出力要素２０８は、事前選択されたコンポーネントのウエハマップにおける異常に対応するウエハマップデータを付加することができる。また、出力要素は、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異常のみを含むことができる。出力レポートは、異常の発生およびデータ中の相関関係を強調するために、データの一連のグラフ表示を含むこともできる。出力レポートは、さらに忠告およびその忠告のための添付データを含むこともできる。例えば、２つの試験が同一組の障害および／または異常を生成するように思われる場合、出力レポートは、その試験が重複するものであるという示唆を含み、一方の試験を試験プログラムから省略するよう忠告することができる。その忠告は、同一の試験結果を示すデータのグラフ表示を含むことができる。
【０１０４】
出力レポートは、任意の適合する方法、例えばローカルワークステーションへの出力、サーバーへの送信、アラームの起動、またはその他任意の適切な方法で提供されることができる（ステップ７１２）。一実施形態において、出力がシステムの動作に影響またはメインサーバーに移動しないよう、出力レポートはオフラインで提供されることができる。このコンフィギュレーションにおいて、例えば実証または検証を目的として、コンピュータ１０８はデータファイルをコピーし、分析を実施し、結果を生成する。
【０１０５】
各ウエハに対するデータの補足の分析に加え、試験システム１００は本発明のさまざまな態様に従い、複数のウエハおよび／またはロットを使用している等の複数のデータセットについてパターンおよび動向を識別するため、データ分析を実施し追加データを生成することもできる。複合分析は、複数のデータセット間においてパターンまたは不規則性等の選択された特徴を識別するために、適切に実施される。例えば、複数のデータセットは、２つ以上のデータセットについて、パターン、動向、または不規則性を示し得る、よくある特徴を求めるために分析されることができる。
【０１０６】
複合分析は、データセット間のよくある特徴を求めるために試験データを分析する目的で、任意の適切な分析を含むことができ、任意の適合する方法で実装されることができる。例えば、本試験システム１００において、複合分析要素２１４は複数のウエハおよび／またはロットから派生したデータの複合分析を実施する。各ウエハおよびロットまたはその他のグループの試験データは、データセットを形成する。複合分析要素２１４は、コンピュータ１０８で作動するソフトウェアモジュールとして適切に実装される。しかし、複合分析要素２１４は、ハードウェアソリューションまたはハードウェアとソフトウェアの結合ソリューション等、任意の適切なコンフィギュレーションで実装されることができる。さらに、複合分析要素２１４は、試験システムコンピュータ１０８、あるいは、独立したワークステーションまたは第三者の分離したコンピュータシステム等のリモートコンピュータ上で遂行されることができる。複合分析は、ランタイム中、１つ以上の完全なデータセットの生成に続いて、または、複合分析のはるか以前に生成された履歴データを含むデータの収集時に実施されることができる。
【０１０７】
複合分析は、２つ以上のデータセットから任意のデータを使用できる。複合分析は、分類機関によって複数のコンフィギュレーションを遂行する等により、原データおよびフィルタリングされたデータまたは平滑化されたデータを含む複数セットの入力データを各データセットにつき受け取ることができる。一旦受信されると、入力データは、数式、公式、またはその他任意の基準として定義され得る一連のユーザー定義規則を使用して、適切にフィルタリングされる。データはその後、データ内のパターンまたは不規則性を識別するために分析される。複合データは、全体的に高度化されたデータセットを生成するため、原データまたは分析されたデータ等、その他のデータにマージされることもできる。複合分析要素２１４はその後、試験プロセスを改良するために使用され得る適切な出力レポートを提供することもできる。例えば、出力レポートは、製造および／または試験プロセスにおける課題に関連する情報を提供することができる。
【０１０８】
本システムにおいて、複合分析要素２１４は、ユーザー式あるいはその他適合するプロセス、および、顕著なパターンまたは動向を示す複合マップを構築し確立するための空間分析と連動してウエハデータのセットを分析する。複合分析は、ウエハのセットに対しマルチユーザーコンフィギュレーションを遂行することにより、ウエハ一組につき複数の異なるデータセットおよび／または複合マップを受け取ることができる。
【０１０９】
図１３を参照すると、半導体試験環境で作動する本実施形態において、複合分析要素２１４は、複数のウエハまたはロットからのデータ等、複数のデータセットからデータを受け取る（１３１０）。そのデータは、原データ、フィルタリングされたデータ、平滑化されたデータ、前回のテストランからの履歴データ、またはランタイム中にテスターから受け取ったデータ等、分析に適合する任意のデータを含むことができる。本実施形態において、複合分析要素２１４は原データおよびフィルタリングされたデータをランタイム中に受け取る。フィルタリングされたデータは、平滑化されたデータおよび／または署名分析データ等、分析に適合する任意のデータを含むことができる。本実施形態において、複合分析要素２１４は原データセットおよび補足のデータ分析要素２０６により生成された、平滑化されたデータ、障害の識別、異常の識別、署名分析データ、および／またはその他のデータ等の補足のデータを受け取る。
【０１１０】
原データおよび補足のデータ受信後、複合分析要素２１４は分析に使用する複合データを生成する（１３１２）。複合データは、１つ以上のデータセットからの情報を表すデータを含む。例えば、複合データは、異なるウエハ上または異なるロット内の、同一または類似の位置におけるコンポーネントのデータ等、異なるデータセット内において対応する試験データが発生する特定の試験に関する障害および／または異常の数に関連する要約の情報を含むことができる。しかし、複合データは、異常または障害の集中があるゾーン、多数の異常または障害を生成しているウエハ位置に関連するデータ、または２つ以上のデータセットから派生したその他のデータ等、任意の適切なデータを含むことができる。
【０１１１】
複合データは、データセット間のパターンおよび不規則性を識別するために、さまざまなデータセットからのデータを比較することによって、適切に生成される。例えば、複合データは、任意の適合するアルゴリズムまたはプロセスに従って、複合データを提供し分析するよう構成された分析エンジンによって生成されることができる。本実施形態において、複合分析要素２１４は、データセットに従って１つ以上の複合マスクを生成するよう構成された近接エンジンを含む。複合分析要素２１４は、例えば複合マスクデータ内の情報を洗練または強調するために、複合マスクデータを処理することもできる。
【０１１２】
本実施形態において、近接エンジンは複数のデータセットを受け取り、ファイル、メモリ構造、データベース、またはその他のデータストアのうちいずれかを使用して上述のデータセットに対し空間分析を実施し（１３２０）、複合マスクの形式で結果を出力する。近接エンジンは、任意の適切な方法を使用する任意の適切なプロセスまたは技術に従って、データセット全体に関する複合イメージ等の複合マスクデータを生成することができる。特に、近接エンジンは複合データをオリジナルデータと適切にマージし（１３２２）、ユーザーまたは他のシステムが使用するための出力レポートを生成する（１３２４）ことができる。近接エンジンは、空間分析、データセット内で繰り返される特徴を得るためのデータ分析、または選択した基準を満たさないデータの除去等によって、分析する複合マスクデータを洗練または強調するように構成されることもできる。
【０１１３】
本実施形態において、近接エンジンは複合マスク生成を実施し（１３１２）、また、排除ゾーンを判断し（１３１４）、近接加重を実施し（１３１６）、フィルタークラスタを検出する（１３１８）ように構成されることもできる。近接エンジンは、近接調整またはユーザー定義の規則、基準、閾値、および優先順位を使用するその他の動作を提供することもできる。分析の結果は、与えられたデータセット中に見られる空間動向を示すおよび／またはパターンを示す入力されたデータセットの複合マスクである。近接エンジンは、メモリ構造、データベース、その他のアプリケーション、および、複合マスクを出力するためのテキストファイルまたはＸＭＬファイル等、ファイルベースのデータストアを含む任意の適切な出力方法および媒体を使用することができる。
【０１１４】
近接エンジンは、累積２乗法、Ｎ点公式、ウェスタンエレクトリカルルール、あるいは、その他のユーザー定義の基準または規則を含む複合マスクデータを生成するための任意の適切な技術を使用することができる。本実施形態において、複合マスクデータは、複数データセットの包括的な、または「積層した」表示とみなされることがある。本近接エンジンは、対応するデータの特定のセットに関しデータ内の潜在的な関係またはよくある特徴を識別するために、複数のデータセットからの対応するデータのためのデータを集積および分析する。分析されたデータは、原データ、平滑化されたデータ、署名分析データ、および／またはその他の適合するデータを含む、任意の適切なデータであってよい。
【０１１５】
本実施形態において、近接エンジンは複数のウエハ上の対応する位置のデータを分析する。図１４を参照すると、各ウエハは、ｘ、ｙ座標系等の適切な識別システムを使用して指定され得る対応する位置にデバイスを有する。従って、近接エンジンは、データの複合セットにおけるパターンを識別するため、図１４に示される位置１０、１２等の対応する位置またはデータポイントにあるデバイスのデータを比較する。
【０１１６】
本実施形態の近接エンジンは、複合マスクデータ、累積２乗法および公式ベースの方法を生成するための２つの異なる技術のうち少なくとも１つを使用する。近接エンジンは、データを選択または計算された閾値と比較することによって、着目データを適切に識別する。一実施形態において、近接エンジンは、データがデータセット全体にわたる潜在的なパターンを示すかどうか判別するため、さまざまなウエハおよび／またはロット上の対応する位置にあるデータポイントを閾値と比較する。近接エンジンは各データを、事前定義された値、現在のデータに基づき計算された値、または履歴データから計算された値等、それぞれ任意の適切な方法で選択した１つ以上の閾値と比較する。
【０１１７】
例えば、本近接エンジンの第１の実施形態は、データを閾値と比較するため、累積２乗法を実装する。特に、図１５を参照すると、近接エンジンは、特定ロット内にある特定ウエハ上の特定デバイスに対する特定試験の結果等、第１のデータセット中において（１５１０）第１のデータポイントを適切に選択し（１５１２）、そのデータポイント値をカウント閾値と比較する（１５１４）。閾値は、範囲、下限値、上限値等、任意の適合する値および任意の種類の閾値を含むことができ、任意の適切な基準に従って選択されることができる。データポイント値が閾値を超える場合、すなわち、基準値より低い、閾値より高い、閾値の範囲内である、または特定の条件関係が存在し得る場合、そのデータポイントに対応する要約値を生成するために、絶対カウントを増加させる（１５１６）。
【０１１８】
データポイント値は、累積閾値と比較される（１５１８）こともできる。データポイント値が累積閾値を超える場合、データポイント値は、そのデータポイントの他の要約値を生成するために、データポイントの累積値に加えられる（１５２０）。近接エンジンは、ロット内の全てのウエハまたはその他の選択したウエハのグループ等、全ての関連するデータセット（１５２４）内の全ての対応するデータポイントについて処理を繰り返す（１５２２）。データポイントおよびデータセットに対して、その他の望ましい試験または比較も実施されてよい。
【０１１９】
母集団内の関連するデータポイントの全てが処理されると、近接エンジンは、特定の閾値を超えるデータ等、選択したデータに基づいて値を計算することができる。例えば、近接エンジンは、関連データポイントの累積値に基づき、各対応するデータのセットについて総累積閾値を計算する（１５２６）ことができる。総累積閾値は、望ましいまたは関連する特徴を識別するために、閾値と関連の対応するデータポイントを識別する等の任意の適切な方法で計算されることができる。例えば、総累積閾値（Ｌｉｍｉｔ）は下記の等式に従って定義されることができる。
【０１２０】
【数１１】
2007524834.tif 000013
ここでＡｖｅｒａｇｅはデータの複合集団におけるデータの平均値であり、Ｓｃａｌｅ  Ｆａｃｔｏｒは累積２乗法の検出感度を調整するために選択された値または変数であり、Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｄｅｖｉａｔｉｏｎはデータの複合集団におけるデータポイント値の標準偏差であり、（Ｍａｘ−Ｍｉｎ）はデータの完全集団における最高データポイント値と最低データポイント値の差異である。一般に、総累積閾値は、特定のデータセット内で着目データポイントを識別するための比較値を確立するために定義される。
【０１２１】
総累積閾値の計算時、近接エンジンは、例えば総数および累積値を閾値と比較することによって、複合データ内に包括するために各データポイントを指定するかどうか判別する。本実施形態の近接エンジンは、第１のデータポイントを適切に選択し（１５２８）、そのデータポイントの総合累積値を２乗し（１５３０）、そのデータポイントの２乗した累積値をダイナミックに生成された総累積閾値と比較する（１５３２）。２乗累積値が総累積閾値を超える場合、そのデータポイントは複合データに包括されるよう指定される（１５３４）。
【０１２２】
データポイントの絶対カウンター値を、事前に選択された閾値、または例えば母集団内におけるウエハ数またはその他のデータセット数の百分率に基づいて計算された閾値等の、総カウント閾値と比較する（１５３６）こともできる。絶対カウンター値が総カウント閾値を超える場合、データポイントが再度複合データに包括されるよう指定する（１５３８）ことができる。この処理は各データポイントに対し適切に実施される（１５４０）。
【０１２３】
近接エンジンは、その他の付加的なまたは代替的な技術を用いて複合マスクデータを生成することもできる。本近接エンジンは、複合マスクデータ生成のため公式ベースのシステムを利用することもできる。公式ベースのシステムは本発明のさまざまな態様に従って、複合ウエハマスクを規定するために、変数、公式または式を利用する。
【０１２４】
例えば、例示的な公式ベースのシステムにおいて、１つ以上の変数は、任意の適合する基準によるユーザー定義であってよい。変数は、関連するグループ内の各データポイントについて適切に定義される。例えば、近接エンジンは、例えばデータポイントの値を計算するため、または計算が特定の結果を提供する回数をカウントするために、データ集団における各値を各データポイントについて分析することができる。変数は、定義された各変数を表すデータセット内の各データポイントを計算されることができる。
【０１２５】
変数計算後、データポイントがユーザー定義の基準を満たしているかどうかを判別する等のため、データポイントを分析することができる。例えば、ユーザー定義の公式は、計算された変数値を使用して解かれることができ、その公式が特定の値または値の範囲と同等である場合、そのデータポイントが複合マスクデータ内に包括されるよう指定することができる。
【０１２６】
従って、近接エンジンは、任意の適合するプロセスまたは技術に従って一連の複合マスクデータを生成することができる。結果として生じる複合マスクデータは、各データポイントについてデータ集団の結果に対応する一連のデータを含む。その結果、データポイントの特徴は複数のデータセットにおいて識別されることができる。例えば、本実施形態において、複合マスクデータは、広範囲にわたって変化する試験結果または高い障害率等の特徴を複数のウエハ上で共有する特定のデバイス位置を示すことがある。そのような情報は、製造または設計プロセスにおける課題または特徴を指摘することができるため、製造および試験を改良および制御するために使用され得る。
【０１２７】
複合マスクデータを、追加情報を生成するために分析することもできる。例えば、データセット内の空間動向および／またはパターンを示すため、または重要なパターンを識別あるいはフィルタリングするために、比較的分離したデータポイントからクラッタを減らすためのフィルタリング、特定の特徴を有するゾーンの強化または絞り込み、あるいは周知の特徴を有するデータのフィルタリング等によって、複合マスクデータは分析されることができる。本実施形態の複合マスクデータは、例えば、複合マスクデータを平滑化し複合マスクデータ内のパターンを完成させるために空間分析を受けることができる。複合マスクデータが除去され、無視され、強化され、重要性を下げられ、あるいはその他の複合マスクデータから区別されるように、選択された排除ゾーンは特定の取り扱いを受けることができる。クラスタ検出プロセスは、比較的重要でない、または信頼できないデータポイントクラスタの重要性を除去するか下げることもできる。
【０１２８】
本実施形態において、近接エンジンは、指定されたゾーンからのデータポイントが特定の指定された取り扱いを与えられるように、またはさまざまな分析において無視されるように複合マスクデータにおける特定の指定されたゾーンを識別するよう構成されることができる。例えば、図１６を参照すると、近接エンジンは、個別のデバイス、デバイスのグループ、ウエハのパラメータ周囲にあるデバイス群等、ウエハ上の選択された位置に排除ゾーンを確立することができる。排除ゾーンは、ある一定のデータポイントを近接分析におけるその他のデータポイントへの影響および／または計量から排除する作用を提供することができる。データポイントは、次のプロセスの範囲外にある値を割り当てる等、任意の適合する方法で排除されるように指定される。
【０１２９】
関連するゾーンは任意の適合する方法で識別される。例えば、排除されたデータポイントは、ｘ、ｙ座標、パラメータ周囲の特定の群の選択、または複合データにおける関連ゾーンを定義するのに適合するその他のプロセス等、デバイス識別または座標のファイル一覧を用いて指定されることができる。本実施形態において、近接エンジンは、データセットの末端にあるユーザー定義幅内のデータポイントを、近接エンジンに無視させるか特別な取り扱いをさせる単純計算を用いて、ウエハ上で排除されるデバイスの群を定義することができる。例えば、この範囲内またはファイルにリスト表示される全てのデバイスはその後、選択した排除基準の対象となる。その排除基準が満たされる場合、排除基準を満たす排除ゾーンのデータポイントまたはデバイスは１つ以上の分析から排除される。
【０１３０】
本実施形態の近接エンジンは、複合マスクデータに対し追加分析を実施するよう適切に構成されている。追加分析は、望ましいデータを強化する、望ましくないデータを除去する、または複合マスクデータにおいて選択された特徴を識別する等の任意の適切な目的のために設定されることができる。例えば、近接エンジンは、例えばポイント計量システムに基づいて、複合マスクデータにおけるパターンを平滑化し完成させるために、近接加重プロセスを実施するよう適切に構成されている。
【０１３１】
図１７のＡ〜Ｂおよび１８を参照すると、本近接エンジンはデータセット内の全てのデータポイントを検索する。近接エンジンは第１のポイントを選択し（１７１０）、データポイントの値を閾値または値の範囲等の基準と照合する（１７１２）。データポイントが選択した閾値を超える、または選択した範囲内であることが判明した場合、近接エンジンは値を得るためにメインデータポイント周辺のデータポイントを検索する（１７１４）。メインデータポイントの周囲のデータポイント数は任意の選択した数であってよく、任意の適合する基準に従って選択されてよい。
【０１３２】
近接エンジンは、影響値を超える、または、データポイントが重量を与えられるべきであることを示す、別の適合する基準を満たすデータポイントを得るために周辺データポイントを検索する（１７１６）。データポイントが影響値を超える場合、近接エンジンは周辺データポイントの値に従って、メインデータポイント対し適切に重量を割り当てる。また、近接エンジンはその重量を周辺データポイントの相対位置に従って調整することができる。例えば、周辺データポイントに与えられる重量の量は、周辺データポイントがメインデータポイントに対して隣接（１７１８）か対角（１７２０）かに従って判断されることができる。重量の合計は、データポイントがウエハの末端にある（１７２２）場合、調整されてもよい。メインデータポイントの周囲にある全ての周辺データポイントが照合される（１７２４）と、メインデータポイントは、例えば周辺データポイントから重量要素を追加することによって、全体に重量を割り当てられる。メインデータポイントに対する重量はその後、ユーザー定義の閾値等の閾値と比較される（１７２６）ことができる。重量が閾値を満たすか超える場合、データポイントはそのように指定される（１７２８）。
【０１３３】
複合マスクデータはデータをフィルタリングするため追加分析されることもある。例えば、本実施形態において、近接エンジンは、ユーザー特定の閾値のような閾値より小さいデータポイントのグループを識別および適切に除去するよう構成されることができる。
【０１３４】
図１９および図２０を参照すると、本実施形態の近接エンジンは、グループを定義し、大きさで分類し、小さいほうのグループを排除するように構成されることもできる。グループを定義するために、近接エンジンは基準を満たすデータポイントを求めて複合マスクデータ内の全てのデータポイントを検索する。例えば、複合マスクデータ内のデータポイントは、値の範囲に分離され、インデックス番号を割り当てられることができる。近接エンジンはまず初めにある一定のインデックスに一致するデータポイントを求めて複合マスクデータを検索する（１９１０）。指定されたインデックスに一致するデータポイントに遭遇すると（１９１２）、近接エンジンは、その検出されたポイントをメインデータポイントとして指定し、同インデックス内の、またはその代わりに、実質的に同じ値を有し、閾値も超えているか、その他の望ましい基準を満たす他のデータポイントを得るために、メインデータポイントから全方向に向けて検索する再帰プログラムを開始する（１９１４）。
【０１３５】
本実施形態における再帰機能の一例として、近接エンジンは、例えば５という特定の値を持つデータポイントの検索を開始し得る。５という値を持つデータポイントが検出されると、前記再帰プログラムは、５という値を持つ別のデータポイントを検出するまでメインデバイス周辺にあるすべてのデータポイントを検索する。別の適格なデータポイントが検出されると、前記再帰プログラムは検出されたデータポイントをメインデータポイントとして選択し、前記プロセスを繰り返す。このように前記再帰プロセスは、互いに隣接または対角する値に一致するすべてのデータポイントを分析およびマークして、グループを形成する。前記再帰プログラムが特定の値を持つグループにあるすべてのデバイスを検出すると、前記グループには固有のグループインデックスが割り当てられ、前記近接エンジンは複合マスクデータ全体を再度検索する。すべてのデータ値が検索されると、前記複合マスクデータは、同一の群指数を持つ隣接データポイント群に完全に分類される。
【０１３６】
前記近接エンジンは、各グループのサイズを決定し得る。例えば、前記近接エンジンは前記群にあるデータポイント数を数え（１９１６）得る。次に、前記近接エンジンは各群のデータポイント数を閾値と比較し（１９１８）、前記閾値に適合しない群を除去し得る。前記群は、例えば関連する群の指数値をデフォルト値に再設定するなど、任意の適切な方法で分類分析から除去できる（１９２０）。例えば、データポイントの前記閾値が５である場合、前記近接エンジンは５より少ないデータポイントを持つ各群の群指数値をデフォルト値に変更する。従って、異なる群指数で分類された状態の群のみが５つ以上のデータポイントを持つグループとなる。
【０１３７】
前記近接エンジンは、任意の適切な追加操作を行って複合マスクデータを生成および洗練し得る。例えば、オリジナル複合マスクデータをさらに選別、処理、および分析した結果を含む前記複合マスクデータを使用して、例えばウエハ上の装置または製造プロセスなど、複数のデータセットに関連する情報および前記データの情報源を提供できる。前記データは、ユーザーに提供するか、または任意の適切な方法で使用され得る。例えば、前記データを別のシステムに提供して、さらなる分析または他のデータとの組み合わせが行われ得る。例えば、前記複合マスクデータ、原データ、および任意の他の適切なデータに関するマージ処理と併せてユーザー定義のルールを実行することで、原データにおける傾向およびパターンを示すデータセットが生成され得る。さらに、プリンタまたはビジュアルインターフェイスなどの適切な出力システムを介して、前記データがユーザーに提供され得る。
【０１３８】
本実施形態において、例えば、前記複合マスクデータは他のデータと組み合わされ、レビュー用としてユーザーに提供される。前記複合マスクデータは、任意の適切な方法で任意の他の適切なデータと結合され得る。例えば、前記複合マスクデータは、署名データ、原データ、ハードウェアビンデータ、および／または他の複合データとマージされる。例えば式、閾値、および順位を含む様々なユーザー定義のルールを使用するなど、任意の適切な方法で前記データセットをマージされ得る。
【０１３９】
本システムにおいて、前記複合分析要素２１４は、適切なプロセスを使用して前記マージプロセスを行い、前記複合マスクデータを複合原データ、複合署名データ、または複合ビンデータのマップなどの複合データのオリジナルマップとマージする。例えば図２１を参照して、前記複合分析要素２１４は、完全なマージシステムを使用して、前記複合マスクデータをオリジナルの個別ウエハデータとマージし得る。ここで、前記複合マスクデータは前記オリジナルデータマップと完全にマージされる。よって前記複合マスクデータは、既存のパターンの重複または包含に関係なく、前記オリジナルデータマップと完全にマージされる。たった１つの複合マスクが複数の複合マスクのうち１つのパターンを示す場合、前記パターンは前記複合マスク全体に含まれる。
【０１４０】
あるいは、前記複合分析要素２１４は、追加分析と連動してデータをマージし得る。前記複合分析要素２１４は、無関係または重要でなくあり得るデータを選別し得る。例えば図２２を参照して、前記複合分析要素２１４は、オリジナルデータマップまたは別の複合マスクにあるデータと重複する複合マスクデータに存在するデータのみをマージすることができる。これにより、潜在的に関連する情報が強調される。
【０１４１】
あるいは、前記複合分析要素２１４は、前記複合マスクデータおよび前記オリジナルデータを評価して、特定の閾値、百分率、または他のデータポイント値がマップ間で重複するかどうかを判別し得る。コンフィギュレーションによって、前記マージデータは、この場合デバイスに対応するデータポイントが前記複合マスクデータと前記オリジナルデータの間で大幅に重複する領域のみを含むことで、データポイントの重複に必要な閾値に一致させ得る。図２３を参照して、例えば、テスタービン障害データと重複する前記複製データの５０％など、オリジナルデータ内の欠陥デバイスといったテスタービン障害と大幅に重複する複合データパターンのみを含むよう前記複合分析要素２１４が構成され得る。そのため、複合データの最小量以下がオリジナルデータと重複する場合、前記複合データパターンは無視され得る。同様に、図２４を参照して、前記複合分析要素２１４は、例えば２つの異なるレシピからのデータといった２つの異なる複合データセットを比較し、２つのレシピ間の重複が選択した基準を満たすかどうかを判別し得る。重複するデータおよび／または最低基準を満たすデータのみがマージされる。
【０１４２】
前記マージデータは出力要素２０８に提供され、ユーザーまたは他のシステムに出力され得る。前記マージデータはインプットとして、生成エラー識別プロセスまたは主要動向識別プロセスなどの別のプロセスに引き継がれ得る。また前記マージデータは、メモリ構造、データベーステーブル、フラットテキストファイルまたはＸＭＬファイルといった任意の種類または形式でも出力され得る。
【０１４３】
本実施形態において、前記マージデータおよび／またはウエハマップはインクマップ生成エンジンに提供される。前記インクマップエンジンは、オフラインインキ装置のマップを生成する。オフラインインキマップに加えて、前記マージデータ結果を部品のインクレス製造のビニング結果の生成、またはそれらの種類の結果を利用する任意の他のプロセスあるいはアプリケーションに利用する場合もある。
【０１４４】
試験システム１００は、試験データを使用して製造および／または試験プロセスを含む製造プロセスに関連する特徴および／または問題を識別するようにも構成され得る。例えば、前記試験システム１００は、１つまたは複数のソースから試験データを分析して、前記試験データの特徴を前記製造および試験プロセスにおける周知の問題、課題、または特徴と一致させ得る。前記試験データの特徴が周知の課題に対応しない場合、前記試験システム１００は更新されて、新規の試験データの特徴が発見されるとそれらを診断するように、前記試験システムは診断後、前記事項に関連する情報を受け取り、保存し得る。
【０１４５】
特に、前記診断システム２１６は試験データの特徴を自動的に識別および分類するよう適切に構成される。また前記試験システム１００は、緊急警告および／または事後の出力レポートなどの通知を自動的に提供し得る。前記分類の基準および手順は構成可能であり、異なる試験データの特徴が異なる問題と関連する場合、前記情報を前記診断システム２１６に適切に提供し、後の分析に使用するようにする。試験の特徴の自動分類および更新によって、一貫した試験データの分析が容易になり、情報を診断システム２１６に保持して試験データ分析を継続的に改善する。
【０１４６】
例えば、前記試験データ診断システム２１６は、少なくとも部分的に前記試験データに基づいて問題を診断するよう構成することができる。データは実行時に受け取られ得、１つまたは複数のテストランの完了後、記憶システムから抽出され、および／または歴史的データを含み得る。前記診断システム２１６は、パラメトリック検定、計測、プロセス制御、顕微鏡、分光器、および欠陥分析および障害分離データなどの任意の適切なソースから試験データを受け取ることができる。前記診断システム２１６は、平滑化データ、選別済み複合データ、およびにビン結果、ＳＰＣデータ、空間分析データ、異常データ、複合データ、およびデータ署名などの試験データに基づいて生成される追加データなど、処理済みのデータを受け取り得る。
【０１４７】
例えば図２５を参照して、本実施形態の前記診断システム２１６は、２つ以上の種類のデータを分析するように構成される。前記診断システム２１６は、各ウエハのＥＷＳビン署名データ２５１４と同様に、電子ウエハソート（ＥＷＳ）原データ２５１２を分析する。前記ＥＷＳビン署名データ２５１４は、例えば補足のデータ分析要素２０６によって生成され得るＥＷＳ結果に基づく任意の適切な分類データを含み得る。本実施形態において、前記ＥＷＳビン署名データ２５１４は、補足のデータ分析要素２０６によって判別されるように、グロス、重要、または重複などに分類される装置欠陥の規模を示すウエハ上の各装置に対応するデータを含む。
【０１４８】
前記診断システム２１６は、ウエハ上の様々なポイントおよびコンポーネント１０６に関する電気的特徴に関連するデータなどのプロセス制御または電気的試験（ＥＴ）データも受け取る２５１６。さらに、前記診断システム２１６は、前記コンポーネント１０６に対する合格／不合格ビニング分類を示すウエハに関するビンマップデータを受け取り得る２５１８。さらに、前記診断システム２１６は、例えば異常分類要素２１２によって生成されるデータなどの前記ウエハに関する異常な署名ビンマップを受け取る２５２０。例えば、データ中の各異常値は選択した基準に従って微小、軽度、中度、または重度に分類される。
【０１４９】
前記診断システム２１６は、受信データを分析して、製造または試験プロセスにおける問題または課題など、プロセスの特徴を識別するよう任意の適切な方法で構成され得る。プロセスの特徴は、任意の基準またはプロセスに従って識別され得る。例えば図２６を参照して、本実施形態の診断システム２１６は、事前定義された基準に従ってプロセスの特徴を識別するルールベースのアナライザー２６１０を含む。追加または代替として、前記診断システム２１６は、前記試験データにおいて認識されるパターンに基づいてプロセスの特徴を識別するパターン認識システム２６１２を含み得る。
【０１５０】
特に、ルールベースのアナライザー２６１０は、特定の問題に対応する特定の特徴に関する試験データを分析し得る。特定の特徴は特定の試験または製造課題に対応する任意の既知のデータセットを適切に含む。前記のルールベースのアナライザー２６１０は、選択した種類のデータに関するデータを分析し、対応するシグナルを生成するよう適切に構成される。例えば、複数のコンポーネント上の特定出力ノードに対応する試験が結果を全く生成しない場合、前記診断システム２１６は（ａ）出力ノードが全く機能していない、または（ｂ）試験プローブが出力ノードと適切に接触していない、のいずれかの通知を生成し得る。
【０１５１】
前記パターン認識システム２６１２は、様々なソースから前記データを受け取り、前記データにおけるパターンを識別するよう適切に構成される。また前記パターン認識システム２６１２は、例えば識別されたパターンに基づいて特別な課題の尤度を割り当てるなどして、識別されたパターンをそのようなパターンに関連する既知の課題と一致させるよう適切に構成される。例えば、異なるウエハ上の同位置に類似した不合格ビン結果または異常値を持つ装置のクラスタは、製造プロセスにおける特定の問題を示し得る。前記パターン認識システム２６１２は、製造および／または試験プロセスにおけるそのような課題を示し得るデータのパターンを識別し、分析する。
【０１５２】
前記パターン認識システム２６１２は、任意の適切な方法で構成され得、様々な試験データにおけるパターンを識別し、潜在的な製造または試験課題に対応するパターンを分析する。本実施形態において、前記パターン認識システム２６１２は、試験データにおけるクラスタ化された欠陥の空間パターンを認識するように構成されたインテリジェントシステムを含む。特に、本実施形態の前記パターン認識システム２６１２は、パターン識別子２６１４および分類子２６１６を含む。前記パターン識別子２６１４は、課題に対応し得る受信データにおけるパターンを識別する。前記分類子２６１６は、識別されたパターンを異なる既知のカテゴリーまたは新規のカテゴリーに分類する。
【０１５３】
前記パターン識別子２６１４は、任意の適切な方法で構成さ得、前記試験データにおけるパターンを識別する。例えば、前記パターン識別子２６１４は、パターンを示さないデータセットを選別し、前記データにおけるパターンに関連するデータを生成し、分類する特定パターンを選択するよう適切に構成される。本実施形態において、前記パターン識別子２６１４は、パターンフィルター２６１８、特徴抽出子２６２０、および特徴セレクター２６２２を含む。前記パターンフィルター２６１８は、特定のウエハに関するデータなどのデータセットがパターンを含むかどうかを判別する。前記特徴抽出子２６２０は、パターンフィルター２６１８により指定されるデータセットからの情報を表示する特徴を生成し、分類子２６１６による分析に適している。前記特徴セレクター２６２２は、選択した基準に従って生成された特徴を分析し、分類の特徴を選択する。
【０１５４】
例えば、前記パターンフィルター２６１８は、受信データを処理し、任意のパターンがデータに存在するかどうかを検出するよう構成されるソフトウェアモジュールを適切に含む。試験データの統一性を保つため、前記パターンフィルターは、オリジナルデータからの情報を失うことなく適切にデータを処理する。前記パターンフィルター２６１８は、パターンを持たないデータセットを排除し得、パターンが検出されたデータセットのみを残す。前記パターンフィルターは、様々な種類のデータを個別にまたは組み合わせて分析するよう構成され得る。
【０１５５】
本実施形態において、前記パターンフィルター２６１８は、データセットにおけるノイズを削減する。例えば、試験データからの断続ノイズを取り除く。前記パターンフィルター２６１８は、空間フィルタリング、中央値フィルタリング、または試験データに関する畳み込み処理などのノイズをフィルタリングする任意の適切なシステムを使用し得る。また前記パターンフィルター２６１８は、前記試験データを分析して、前記試験データにおけるパターンを識別する。前記パターンフィルター２６１８は、任意の適切な方法でデータセットにおけるパターンを識別するように構成され得る。
【０１５６】
本実施形態において、前記パターンフィルター２６１８は、パターン検索アルゴリズムに従って、既知のパターンまたは理論的パターンと関連する１つまたは複数のマスクと連動してデータを分析する。例示的な一実施形態において、前記パターンフィルター２６１８は、中央値フィルタリングなどの空間フィルタリングを利用して、データ中の異常値により生じる「ゴマ塩」ノイズなどのノイズを削減する。例えば図２８を参照して、前記パターンフィルターは、パターンマスクと連動して二次元２‐ビンマップを使用し、試験データの中央値フィルタリングを実行するよう構成され得る。前記パターンマスクは、前記ｅ‐ビンマップを選択して前記中央値フィルタリングを実行するデバイスを決定する任意の適切なマスクを含み得る。前記パターンマスクは分類子により識別されるパターンと適切に類似している。例えば、前記パターンマスクは、様々なデータセットからの前記複合マスクデータまたはマージした複合マスクデータなどの複合分析要素２１４により生成される情報を利用するが、任意の適切な模擬理論的パターンを使用し得る。
【０１５７】
前記中央値フィルタリングはオリジナルのｅ‐ビンマップデータにあるマスクにより選択されている各値の周囲で実施される。特に、前記データセットにおける各データポイントおよび各データポイントを囲む選択データポイントを各選択マスクと比較する。例えば、試験データにおけるマスクにより選択される各値の周囲において、近隣の３×３ウィンドウといったｎ×ｎサイズを考慮して中央値が計算される。パターンを示さないそれらのデータセットは無視される。パターンを含むデータセットは特徴抽出子２６２０に提供される。
【０１５８】
パターンを有するデータセットを分析して、識別されたパターンが特定の事項に一致させられ得る。しかし、特定の環境下でパターンフィルター２６１８により使用される原データは、分類子２６１６による分析に適していなくあり得る。従って、パターン識別子２６１４は、試験データに基づいて分類子２６１６が使用し得るデータを作成するシステムを含む。
【０１５９】
本実施形態において、前記特徴抽出子２６２０は、パターンフィルター２６１８により指定されるデータセットからの情報を示す特徴を生成する。前記特徴は、オリジナルデータが使用困難または使用不可能である状況において特に有効であり得る。次に前記特徴を分類子２６１６により分析し、パターンフィルター２６１８により識別されるパターンのタイプを識別し得る。例えば、前記特徴抽出子２６２０は、データセットに基づいて一連の変数を計算するように構成され得る。前記特徴は、オリジナルデータに常駐する関連情報を効率的にコードするよう適切に構成され、分類子２６１６を使用してデータセットにおける対応するパターンを欠陥クラスに分類する。
【０１６０】
前記特徴は、データから抽出された任意の適切な情報を含む。本実施形態において、前記特徴抽出子２６２０は、質量、重心、断面一次モーメント、および試験データから得た７つのＨｕモーメントなど幾つかの特徴を計算する。前記の様々な特徴は、任意のデータセットに対して決定され得る。本実施形態において、前記特徴はビンデータまたはウエハの他の試験データに基づいて計算される。そのため、質量は一般的に、問題となるビンまたは他の値における障害の分布規模に対応するが、分布の位置に関する任意の情報は提供しなくあり得る。座標ｘおよびｙの試験値がｆ（ｘ，ｙ）である場合、質量Ｍは以下の式に従って適切に計算される。
【０１６１】
【数１２】
2007524834.tif 000014
ここでＮは、試験データセットにおけるデータポイントの合計数である。質量は、ウエハ上の障害数など、異なるデータポイント数を持つデータセット間に一貫性が存在するように正規化される。
【０１６２】
中央値は、ｘｃおよびｙｃなどの空間座標軸により定義され得る。前記中央値は、障害の分布質量の中心を計測することによって位置情報を提供する。データの中央値は、例えば以下の式に従って、任意の適した方法で計算され得る。
【０１６３】
【数１３】
2007524834.tif 000015
断面一次モーメントの順序（ｐ＝０．．．３，ｑ＝０．．．３）は、以下の式に従って計算され得る。
【０１６４】
【数１４】
2007524834.tif 000016
このモーメントセットにより供給される情報は、ビンマップがそのモーメントのすべての順序で構成できるという意味において、データセットに対応する表示を提供する。そのため、各モーメントの係数は、ビンマップに常駐する一定量の情報を伝える。
【０１６５】
本実施形態において、７つのＨｕモーメントも考慮される（Ｈｕ，Ｍ．Ｋ．「Ｖｉｓｕａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｂｙ  ｍｏｍｅｎｔｓ  ｉｎｖａｒｉａｎｔｓ」、ＩＲＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ、Ｖｏｌ．８（２）、ｐｐ．１７９−１８７、１９６２年）。７つのＨｕモーメントは、平行移動、スケーリング、およびローテーションの動作下で不変である。Ｈｕモーメントは以下の式に従って計算され得る。
【０１６６】
【数１５】
2007524834.tif 000017
ここで、ηｐｑがすべてのｐ、ｑの中央モーメントであり、
ηｐｑ＝ΣΣ（ｘ−ｘｃ）ｐ（ｙ−ｙｃ）ｑｆ（ｘ，ｙ）
と定義される。
【０１６７】
これらモーメントの最初の６つは、反射動作下においても不変であるが、最後のモーメントはサインを変更する。これらの量の値は非異常に大きく、様々に異なる。精密な問題を避けるため、絶対値の対数が取られ得、特徴として分類子２６１６に引き渡す。これら特徴の不変性は、ビンマップまたは他のデータセットをスケール、位置、または角度位置に依存しない署名クラスで分析する場合に有利となる。
【０１６８】
代表的な２６の特徴セットは、各ビンマップまたはパターンフィルター２６１８で指定される他のデータセットから適切に抽出される。すべてまたは一部の特徴が分類用の分類子２６１６に直接提供され得る。本実施形態において、全てより少ない特徴が前記分類子２６１６に提供され得る。例えば、分析する特徴数を減らし、その結果、分析プロセスの次元を削減する。特徴の数を減らすことで、計算上の複雑性および冗長性も減少する傾向にある。さらに、必要とされる前記分類子２６１６の一般化特性は、制限された特徴数を必要とし得る。例えば、本分類子２６１６の場合、分類し２６１６の一般化特性は自由分類子パラメータの数に対するトレーニングパラメータＮの数の割合に対応し得る。より多くの特徴数は、より多くのシナプス重量などの分類子パラメータに対応する。有限および通常制限されたトレーニングパラメータの数Ｎについては、特徴数が少ないほうが分類子２６１６の一般化を改善する傾向にある。
【０１６９】
本システムの特徴セレクター２６２２は、選択した基準に従って一般化された特徴を分析し、分類する特徴を選択する。特に、特徴セレクター２６２２は、分析する特定の特徴を選択するよう適切に構成されており、分類子２６１６に対して幾つかの特徴を提供することで誘発されるエラーを最小化する。前記特徴セレクター２６２２は任意の適切な方法で構成され、分類子２６１６へ転送する特徴を選択する。
【０１７０】
本実施形態において、前記特徴セレクター２６２２は、遺伝的アルゴリズムを実装して特徴を選択する。遺伝的アルゴリズムは平行検索プロセスを適切に含み、これによって複数のソリューションを維持し、疑わしいソリューションを消去して、良好なソリューションを改善する。遺伝的アルゴリズム分析は、多くの反復のための様々な特徴に適切に適用され、アルゴリズムの出力は進化の過程において検出された最善のソリューションである。
【０１７１】
図２７を参照して、本実施形態における遺伝的アルゴリズムを実装すると、特徴セレクター２６２２は、まずＧＡパラメータの値を定義し（２７１０）、世代カウンターを起動して（２７１２）、初期母集団をランダムに作成する（２７１４）ことによって開始する。前記母集団には、一群のコード化された個体が含まれ、各個体は一群の選択された特徴を示す。初期集団における固体の配列は、例えば自動コンピュータプログラムなどによってランダムに生成される。エポックの数、集団中の固体数、クロモソームのサイズ、コスト機能、選択率、クロスオーバー／複製率、および突然変異率に対応するパラメータなど、任意の適切なパラメータが使用され得る。本システムにおいて、各集団は異なる１０の固体を含み、それらは最適なソリューションに特定の特徴が存在するか否かを示す。つまり、各個体はクロモソームに２進コード化され、２６ビット（特徴数）のストリングといった一群の特徴を示す。ここで「１」は特定の特徴が分類に考慮されることを示し、「０」はその位置に特徴が使用されないことを意味する。
【０１７２】
前記特徴セレクター２６２２は、次に初期母集団を評価し（２７１６）、クロスオーバーおよび突然変異を前記集団に適用して（２７１８、２７２０）、前記世代カウンターを増分する（２７２２）。前記世代カウンターが事前に選択された制限（２７２４）、例えば最大世代数に到達すると、前記特セレクター２６２２は分析を終了し、選択した特徴を分類子２６１６に提供する（２７２６）。制限に到達しない限り、前記特徴セレクター２６２２は子集団の評価を繰返し（２７２８）、制限に到達するまで前記クロスオーバーおよび突然変異を前記集団に適用する。
【０１７３】
前記分類子２６１６は、識別されたパターンを異なる既知のカテゴリーまたは新規のカテゴリーに分類する。前記分類子２６１６は、ベイスまたは最大尤度識別子、監視下の非パラメータ分類子、および／または監視下または未監視下のルールベース分類子などのパターン識別子２６１４によって識別されたパターンを分類する任意の適切な分類システムを含み得る。本実施形態の前記分類子２６１６は、特徴セレクター２６２２により選択される特徴の分析に基づいてパターンを分類するよう構成される。
【０１７４】
本実施形態において、前記分類子２６１６は、線形ニューラルネットワーク、動径基定関数（ＲＢＦ）ニューラルネットワーク、または特徴セレクター２６２２によって選択された特徴を分析するよう構成されるフィードフォーワードネットワークなどのニューラルネットワークを含む。図２９を参照して、本実施形態の様々な側面に基づくＲＢＦニューラルネットワーク２９１０は、３層の異なる役割を適切に含む。入力層２９１２は、前記ＲＢＦネットワークを前記特徴セレクター２６２２に接続するソースノードを含み、選択された特徴を受け取る。隠れ層を適切に含む第二層２９１４は、入力スペースからの非線形変換を前記隠れ層に適用する。ここで、前記ニューロン（ｈｉ（ｘ））の活性化関数は動径基定関数（ＲＢＦ  Ф）である。一般的にガウス関数が使用されるが、コーシー、多次関数および逆多次関数も使用され得る。本実施形態において、隠れニューロンはそれぞれ入力層からニューロン中心点までの距離ｃを計算し、その距離を前記ＲＢＦに適用する。出力層２９１６（ｏｉ（ｘ））のニューロンは、例えば以下の式に従って、隠れ層の出力間の重み付き合計および両出力と隠れ層を接続するリンクの重量を計算する。
ｈｉ（ｘ）＝Ф（‖ｘ−ｃｉ‖２／ｒｉ２）
ｏｊ（ｘ）＝Σｗｉｊｈｉ（ｘ）＋ｗｏ
ここで、ｘは入力、ФはＲＢＦ、ｃｉはｉ番目の隠れニューロンの中心、ｒｉはその半径、ｗｉｊは隠れニューロン数ｉと出力ニューロン数ｊを接続する重量リンクであり、ｗｏは出力ニューロンのバイアスである。
【０１７５】
つまり、前記隠れ層２９１４にあるニューロンは、入力スペースからの非線形変換を高次元の隠れスペースに適用し、前記入力層２９１６は隠れユニットスペースから出力スペースへの線形変換を実施する。この配置の正当性は、高次元スペースに非線形に投じられたパターン分類の問題が低次元スペースの場合より線形に分離可能である可能性が高い。
【０１７６】
前記分類子２６１６は、特徴抽出子２６２０によって得られた特徴、および特徴セレクター２６２２によって選択された特徴などの分析用データを受け取る。前記データはＲＢＦネットワークなどによって処理され、特徴などのデータを既知のパターンに関するデータと比較する。既知のパターンが前記データと一致する場合、既知のパターンにおいて対応する事項または特徴が通知される。前記分類子２６１６はパターンに対応する特定の事項または特徴の尤度を割り当て得る。データに一致する既知のパターンがない場合は、同様に不一致が通知される。結果として得られる情報は、次に出力要素２０８に提供され得る。
【０１７７】
分類子２６１６は、対応する特徴に基づいて修正処置案も提供し得る。特に、前記分類子２６１６はデータベース１１４などのメモリにアクセスするよう構成され、様々な製造および／または試験プロセスの特徴に対応して一連の修正処置候補を識別し得る。例えば、識別されたパターンに一致する特徴が、コンポーネントが製造プロセスにおける特定のポイントにおいて過度に熱に曝されたことを示す場合、前記分類子２６１６は、その特徴に対応する可能な修正処置についてデータベース１１４をチェックし、特定の製造プロセスにおけるウエハの曝露温度または期間を削減するなどして課題を解決し得る。
【０１７８】
またパターン認識システム２６１２は、識別されたパターンおよび対応する課題に関する追加の情報を学習するよう構成され得る。例えば、前記パターン認識システム２６１２は、パターンを識別した後、診断フィードバック情報を受け取るように構成され得る。前記診断フィードバック情報は、識別されたパターンを生じた製造工程または試験プロセスにおいて識別される実際の事項に適切に対応する。前記パターン認識システムは、次に診断フィードバック情報を使用してさらにデータを分析し、課題の再発を識別し得る。
【０１７９】
動作中では、データは様々なソースから受け取られる。既知の問題に正確に対応するデータなどの前記データはまずルールベースの診断用に分析される。前記診断システム２１６は、ルールベースの分析を使用して識別される特定の課題を示す出力を生成する。前記データは次に、データを分析してそのパターンを識別するパターン認識システム２６１２に提供される。その後、前記パターン認識システム２６１２は、特定の製造または試験課題に対応する識別パターンを分析し得る。前記パターン識別システム２６１２は、前記パターンに基づいて特定の課題に関連する尤度を適切に割り当てる。前記診断システム２１６は、データにおいて識別されたパターンに基づいて修正処置を推奨し得る。前記診断システム２１６は、次に様々な識別された課題および修正処置案を示す出力レポートを生成し得る。レポートされた課題が解決されると、前記パターン認識システム２６１２は診断フィードバック情報を受け取り得る。前記診断フィードバック情報はパターン認識システム２６１２に保存され、後の分析に使用される。
【０１８０】
本明細書に表示および記載する特定の実装は、単に本発明およびその最良の形態を説明することを目的としており、いかなる方法においても本発明の範囲を限定することを意図していない。省略の目的で、従来のシグナル処理、データ転送、およびシステムの他の機能側面（およびシステムの個別の操作要素のコンポーネント）については詳細に説明していない場合もある。さらに、様々な図に示す関連線は、例示的な機能関係および／または様々な要素間の物理的結合を示す。実際のシステムには、多くの代替または追加機能関係または物理的接続が存在する。本発明は、上述のように好ましい実施形態を参照しているが、本発明の範囲を逸脱せずに変更および修正を行ってもよい。それらおよび他の変更または修正は、添付の特許請求の範囲に記載のとおり本発明の範囲に含めることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０１８１】
【図１】本発明のさまざまな態様および関連する機能のコンポーネントによる試験システムを示すブロック図である。
【図２】試験システムを作動させるための要素を示すブロック図である。
【図３】コンフィギュレーション要素のフローチャートを図示したものである。
【図４Ａ】補足のデータ分析要素のフローチャートを図示したものである。
【図４Ｂ】補足のデータ分析要素のフローチャートを図示したものである。
【図４Ｃ】補足のデータ分析要素のフローチャートを図示したものである。
【図５】ウエハのさまざまなセクションおよびセクショニング技法を示す図である。
【図６Ａ】補足のデータ分析要素のフローチャートをさらに図示したものである。
【図６Ｂ】補足のデータ分析要素のフローチャートをさらに図示したものである。
【図７】出力要素のフローチャートを図示したものである。
【図８】本発明のさまざまな態様による例示的なデータ平滑化システムの動作を示すフローチャートである。
【図９】複数のコンポーネントを試験するための、試験データを示すプロットである。
【図１０】複合デバイスを有するウエハの説明およびウエハの抵抗プロファイルの説明である。
【図１１】図１０に示したウエハのさまざまなデバイスにおけるレジスタの母集団に対する抵抗値のグラフである。
【図１２Ａ】図１０に示したさまざまなデバイスの原試験データおよび異常検出制動機を示す、全体的なプロットである。
【図１２Ｂ】図１０に示したさまざまなデバイスの原試験データおよび異常検出制動機を示す、詳細なプロットである。
【図１３】本発明のさまざまな態様による複合分析プロセスを示すフローチャートである。
【図１４】３つの典型的なウエハにおける典型的なデータポイント位置を示す図である。
【図１５Ａ】累積２乗の複合データ分析プロセスに関連するフローチャートである。
【図１５Ｂ】累積２乗の複合データ分析プロセスに関連するフローチャートである。
【図１５Ｃ】累積２乗の複合データ分析プロセスに関連する表である。
【図１６】ウエハ上に規定された排除ゾーンを示す図である。
【図１７Ａ】近接加重プロセスを示すフローチャートである。
【図１７Ｂ】近接加重プロセスを示すフローチャートである。
【図１８】近接加重を前提とした一連のデータポイントを示す図である。
【図１９】クラスタ検出およびフィルタリング法を示す図である。
【図２０】検出およびフィルタリングを前提としたウエハ上の一連のクラスタを示す図である。
【図２１】絶対マージプロセスを使用してマージされる一連のデータポイントを示す図である。
【図２２】重複マージプロセスを使用してマージされる一連のデータポイントを示す図である。
【図２３】百分率重複マージプロセスを使用してマージされる一連のデータポイントを示す図である。
【図２４】百分率重複マージプロセスを使用してマージされる一連のデータポイントを示す図である。
【図２５】試験データを使用してプロセスの特徴を識別するためのシステムを示すブロック図である。
【図２６】診断システムを示すブロック図である。
【図２７】分類プロセスを示すフローチャートである。
【図２８】パターンフィルタリング法を示す図である。
【図２９】ニュートラルネットワークを示す図である。
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１６】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【国際調査報告】
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