(57)【要約】本発明の様々な局面に従ったデータ解析のため方法および装置は、より大きなデータ母集団のサブセットの中の外れ値を表す、局所的外れ値を含む、コンポーネントの試験データの中の統計的外れ値を識別するように構成される。本発明に従った試験システムは、一組のコンポーネントを試験し、その試験データ生成するように構成されるテスターと、試験データからデータサブセットを選択し、データサブセットの中の局所的外れ値を自動的に識別するように構成される、局所的外れ値識別システムとを備える。
2008511140.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の試験データを生成するように構成される、テスターと、
該試験データからデータサブセットを選択し、該データサブセット内の局所的外れ値を自動的に識別するように構成される、局所的外れ値の識別システムと
を備える試験システム。
【請求項２】
ウエハ上のコンポーネントを試験し、対応する試験データを生成するように構成される、テスターと、
該ウエハ上のコンポーネントの該試験データの一部を選択し、該選択された部分の局所的外れ値を識別するように構成される、局所的外れ値の識別システムと
を備える試験システム。
【請求項３】
製造プロセスを使用して製造および試験された一組のコンポーネントの試験データを解析するための、試験データ解析システムであって、
該試験データを格納するためのメモリと、
該メモリへのアクセスを有し、かつ該試験データの一部を選択して該選択された部分の外れ値を識別するように構成される、局所的外れ値の識別システムと、
を備える、試験データ解析システム。
【請求項４】
製造プロセスに基づいて製造および試験されたコンポーネントを試験するための、コンピュータに実装される方法であって、
該コンポーネントの試験データを取得するステップと、
該試験データのサブセットを選択するステップと、
試験データの該選択されたサブセット内の外れ値を自動的に識別するステップと
を包含する、コンピュータに実装される方法。
【請求項５】
機械によって実行可能な命令を格納するメディアであって、該命令は、
該コンポーネントの試験データを取得するステップと、
該試験データの一部分を選択するステップと、
該試験データの該選択された部分の中の局所的外れ値を識別するステップと
を包含する、試験データを解析する方法を、該機械に実行させる、
メディア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の引用）
本出願は、米国特許出願第１０／８１７，７５０号（２００４年４月２日出願）、名称「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＡＮＡＬＹＺＩＮＧ  ＴＥＳＴ  ＤＡＴＡ」の一部継続出願であり、該出願は米国特許出願第１０／７３０，３８８号（２００３年１２月７日出願）、名称「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＤＡＴＡ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ」の一部継続出願であり、該出願は米国特許出願第１０／３６７，３５５号（２００３年２月１４日出願）、名称「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＤＡＴＡ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ」の一部継続出願であり、該出願は米国特許出願第１０／１５４，６２７号（２００２年５月２４日出願）、名称「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＳＥＭＩＣＯＮＤＵＣＴＯＲ  ＴＥＳＴＩＮＧ」の一部継続出願であり、米国特許出願第０９／８７２，１９５号（２００１年５月３１日出願）、名称「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＤＡＴＡ  ＳＭＯＯＴＨＩＮＧ」の一部継続出願である。本出願は、米国暫定特許出願第６０／２９３，５７７号（２００１年５月２４日出願）、名称「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＤＡＴＡ  ＳＭＯＯＴＨＩＮＧ」、米国暫定特許出願第６０／２９５，１８８号（２００１年５月３１日出願）、名称「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＴＥＳＴ  ＤＡＴＡ  ＣＯＮＴＲＯＬ  ＡＮＤ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ」、および、米国暫定特許出願第６０／３７４，３２８号（２００２年４月２１日出願）、名称「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＴＥＳＴ  ＰＲＯＧＲＡＭ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＡＮＤ  ＥＮＨＡＮＣＥＭＥＮＴ」の利益を主張するものであり、本出願はまた、米国暫定特許出願第６０／４８３，００３（２００３年６月２７日出願）、名称「ＤＥＶＩＣＥ  ＩＮＤＥＰＥＮＤＥＮＴ  ＷＡＦＥＲＭＡＰ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ」および、米国暫定特許出願第６０／５４６，０８８（２００４年２月１９日出願）、名称「ＤＹＮＡＭＩＣ  ＯＵＴＬＩＥＲ  ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ  ＳＥＬＥＣＴＩＯＮ  ＦＯＲ  ＱＵＡＬＩＴＹ  ＩＭＰＲＯＶＥＭＥＮＴ  ＡＮＤ  ＴＥＳＴ  ＰＲＯＧＲＡＭ  ＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮ」の利益を主張するものであり、本出願はまた、米国暫定特許出願第６０／６０３，３１２（２００４年８月２０日出願）、名称「Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ  Ｔｅｓｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｌｏｃａｌ  Ｏｕｔｌｉｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」の利益を主張するものである。本出願は上記すべての参照出願の開示を参考として援用する。しかしながら、本開示がいずれかの参照出願に抵触する限りにおいては、本開示が優先される。
【背景技術】
【０００２】
半導体企業では、コンポーネントが適切に動作することを確認するために、そのコンポーネントの試験を行っている。試験データは、コンポーネントの機能が適切であるかどうかを判断するだけでなく、製造プロセスにおける欠陥を示すことも可能である。それに応じて、多くの半導体企業では、問題点を識別および修正するために、複数の異なるコンポーネントから収集したデータの解析を行っている。例えば、企業は、複数の異なるロットの中の各ウエハ上の複数のチップの試験データを収集することが可能である。試験データは、パラメトリック電気試験、光学検査、走査電子顕微鏡観察、エネルギー分散Ｘ線分光解析、および欠陥解析や不良の分離のための集束イオンビームプロセスのような、様々なソースから到来し得る。このデータは、共通の欠陥または不良パターンを識別するために、または品質および性能問題を示しうるパーツを識別し、またユーザー定義の「良品」を識別または分類するために、解析され得る。次いで、問題を修正するためのステップが採られ得る。試験は、一般にデバイスのパッケージングの前に（ウエハレベルで）、またアセンブリ完了後に（最終試験）行われる。
【０００３】
試験データの収集および解析には、費用および時間がかかる。自動テスターは、コンポーネントに信号を加えて、対応する出力信号を読み込むものである。出力信号は、コンポーネントが適切に動作しているかどうかを判断するために解析することが可能である。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、単一のコンポーネントに２００の試験を実施し得、それぞれの試験は１０回繰り返され得る。結果的に、単一のコンポーネントの試験で、２０００の結果がもたらされる。各テスターは、１時間に１００以上のコンポーネントの試験を行い、複数のテスターが同じサーバーに接続され得るので、試験プロセスは、莫大な量のデータを生成する。
【０００４】
収集されたデータの解析もまた困難である。データの容量によっては、相当の処理能力および時間を必要とし得る。その結果、データは、通常製造のランタイムでは解析されず、代わりに試験運転中、または他のバッチにおいて解析されることになる。これらの負担を減らすために、いくつかの企業では、テスターからのデータのサンプリングだけしか行わずに、残りを破棄している。しかし、全てのデータを解析しないということは、結果として生じる解析を完全で正確なものではなくしてしまう。その結果、サンプリングは、試験結果の完全な理解を低下させる。
【０００５】
さらに、テスターによって生成される全試験データを保持している場合であっても、莫大な量の試験データは、データの解析および意味のある結果の抽出における問題点を示す。データは、生産性、信頼性、および試験に使用することが可能な、デバイス、試験プロセス、および製造プロセスに関する重要な情報を含む場合がある。しかし、データの量を考慮すると、情報を分離してユーザーまたは別のシステムに示すことは困難な課題である。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のより完全な理解が、以下の例示的図面（比例尺でない場合もある）と関連して検討されるときには、詳細な説明および請求項を参照することによって導かれる。図面全体を通して、同じ要素には同じ参照番号を使用する。
【０００７】
図面内の要素は、簡潔かつ明確にするために示されたものであり、必ずしも比例尺で描かれたものではない。例えば、図面内の一部の要素の関係およびこれらによって行われるステップは、本発明の実施態様をより理解しやすくするために、他の要素に対して誇張されたり、省略されたりし得る。
【０００８】
本発明は、機能ブロックコンポーネントおよび種々のプロセスステップに関して記述され得る。当該の機能ブロックおよびステップは、特定の機能を実行するように構成される、複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、統計エンジン、メモリ素子、信号処理素子、論理素子、近接解析エンジン、プログラムなどの様々なテスター、プロセッサ、記憶装置、プロセス、およびアルゴリズムを用いることが可能であり、１つ以上のテスター、マイクロプロセッサ、または他の制御デバイスの制御下で様々な機能を実行することが可能である。さらに、本発明は、任意の数の試験環境とともに実施することが可能であり、記述された各システムは、本発明の１つの例示的なアプリケーションにすぎない。さらに、本発明は、データ解析、コンポーネントインタフェーシング、データ処理、コンポーネント処理などの任意の数の従来の技術を用いることが可能である。
【０００９】
図１を参照する。本発明の種々の局面による方法および装置は、半導体試験用の自動試験装置（ＡＴＥ）のようなテスター１０２を有する試験システム１００とともに動作する。本実施態様では、試験システム１００は、テスター１０２と、コンピュータシステム１０８と、を備える。試験システム１００は、ウエハ上の半導体デバイス、回路基板、パッケージ化されたデバイス、または他の電気的または光学的システムのような、あらゆるコンポーネント１０６を試験するように構成され得る。本実施態様では、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ダイ、またはパッケージ化された集積回路またはデバイスを備える。コンポーネント１０６は、製造プロセスを使用して作成され、このプロセスはコンポーネント１０６を作成するためのあらゆる好適な製造プロセスを含み得る。また、このプロセスは、コンポーネント１０６のオペレーションを試験するための任意の好適なプロセスを含み得る、試験プロセスを含むことができる。
【００１０】
テスター１０２は、コンポーネント１０６の試験を行い、試験に関連する出力データを生成する任意の試験装置を適切に備え、また複数の機械または他のデータソースを備え得る。テスター１０２は、従来の自動テスターを備えることが可能であり、試験を容易にするために、他の装置とともに適切に動作する。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／または任意の他の適切な基準に基づいて、選択され構成され得る。
【００１１】
テスター１０２は、例えば、テスター１０２をプログラムする、試験プログラムをロードおよび／または実行する、データを収集する、テスター１０２に命令を提供する、試験データを解析する、テスターのパラメータを制御する、などのために、コンピュータシステム１０８とともに動作し得る。本実施態様では、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信して、テスター１０２と関係なく種々のデータ解析機能を実行する。コンピュータシステム１０８は、テスター１０２と信号を交換するために、テスター１０２に接続されるかまたはこれとネットワーク化された、パーソナルコンピュータまたはワークステーションのような、独立したコンピュータを備え得る。代替の実施態様では、コンピュータシステム１０８は、試験システム１００の他のコンポーネントから省略されたり、これに統合されたりすることが可能であり、種々の機能は、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、他のコンポーネントによって実行され得る。
【００１２】
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ために、さらなる装置を含むことが可能である。例えば、本試験システム１００は、コンポーネント１０６を処理して、コンポーネント１０６とテスター１０２との間のインターフェースを提供するために、従来のデバイスインタフェースボードおよび／またはデバイスハンドラまたはプローバ（ｐｒｏｂｅｒ）のような、デバイスインタフェース１０４を備える。試験システム１００は、試験システム１００の特定の構成、アプリケーション、環境、または他の関連する因子に基づいたコンポーネント１０６の試験を容易にするために、他のコンポーネント、装置、ソフトウェアなどを備えるか、またはこれらに接続され得る。例えば、本実施態様では、試験システム１００は、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ために、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など、適切な通信メディアに接続される。
【００１３】
試験システム１００は、１つ以上のテスター１０２と、１つ以上のコンピュータ１０８と、を備え得る。さらに、コンピュータ１０８は、テスター１０２から分離されるか、または、例えばテスター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用いて、テスター１０２に統合され得る。加えて、様々な機能が異なるコンピュータによって行われ得る。
【００１４】
本発明の種々の局面に従った試験システム１００は、コンポーネント１０６の試験を行って、拡張解析（ｅｎｈａｎｃｅｄ  ａｎａｌｙｓｉｓ）および試験の結果を提供する。例えば、拡張解析は、誤った、疑わしい、または特異な結果を識別し得る。試験システム１００はまた、複数のデータセットに基づいて複合データを生成するために、複数のウエハおよび／または多数のウエハから取り込まれたデータなどの、複数組のデータを解析し得る。製品技術者、試験技術者、製造技術者、デバイス技術者などのオペレータ、または試験データおよび解析を使用する他のオペレータは、次いで、その結果を使用して、試験システム１００および／または製造システムを検証するおよび／または改善すること、およびコンポーネント１０６を分類することが可能である。
【００１５】
試験システム１００は、テストプログラムに従って、例えば従来の一連の試験とともに試験運転を開始する。テスター１０２は、コンポーネント１０６に信号を加えて、コンポーネント１０６から出力試験データを読み込むために、テストプログラムを適切に実行する。テスター１０２は、ウエハ上の各コンポーネント１０６に、またはウエハ自体に複数の試験を行うことが可能であり、各試験は、同じコンポーネント１０６に複数回繰り返され得る。試験は、（これに限定されないが）連続性、供給電流、漏れ電流、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ストレス試験のような、任意の適切な試験を含み得る。テスター１０２からの試験データは、試験データが取得されるままに、迅速なアクセス、および補足的な解析のために格納される。データはまた、以降の解析および使用のために、長期メモリにも格納され得る。
【００１６】
各試験は、少なくとも１つのコンポーネントに対して少なくとも１つの結果を生成する。図２を参照する。複数のコンポーネントの単一の試験に対する例示的な一組の試験結果は、統計的に類似した値を有する第１の組の試験結果と、第１の組から外れた値を特徴とする第２の組の試験結果とを含む。各試験結果は、試験限度上限および試験限度下限と比較され得る。コンポーネントに対する特定の結果がいずれかの限度を超える場合には、そのコンポーネントは、「不良品（ｂａｄ  ｐａｒｔ）」として分類されるか、さもなければ、試験および／または試験結果に基づいて分類される。
【００１７】
第１の組から外れた第２の組の試験結果の一部は、制御限度を超える場合があるが、超えない試験結果もある。ここでの目的のために、第１の組から外れているが制御限度を超えていない試験結果、または検出に失敗した試験結果を「外れ値（ｏｕｔｌｉｅｒ）」と称する。試験結果の中の外れ値は、潜在的に信頼できないコンポーネントを識別するためなどの、任意の適切な目的のために識別および解析され得る。外れ値はまた、種々の潜在的な問題および／または試験および製造プロセスにおける改善点を識別するために使用され得る。
【００１８】
テスター１０２が試験結果を生成すると、各コンポーネント、試験、および繰り返しに対する出力試験データは、テスター１０２によってテスターのデータファイル内に格納される。各コンポーネント１０６から受信された出力試験データはテスター１０２によって解析され、例えば試験限度の上限および下限と比較することによって、コンポーネント１０６の性能を特定のビン等級などに分類し、分類の結果はテスターのデータファイル内に格納される。テスターのデータファイルは、物流データや、テストプログラムの識別データなどの、追加情報も含み得る。テスターのデータファイルは、次いで、標準テスターデータフォーマット（ＳＴＤＦ）ファイルのような出力ファイルでコンピュータ１０８に提供され、メモリに格納される。テスターのデータファイルはまた、後の解析のために、長期貯蔵用のストレージシステム内に格納することも可能である。
【００１９】
コンピュータ１０８がテスターのデータファイルを受信すると、コンピュータ１０８はそのデータを解析して拡張出力結果を提供する。コンピュータ１０８は、任意の好適な目的を達成するために、テスターのデータの任意の適切な解析を提供し得る。例えば、コンピュータ１０８は、ランタイムでまたは後に出力試験データを解析し、データおよび問題のデータの特性を識別するための、統計エンジンを実装し得る。識別されたデータおよび特性は格納され得るが、識別されなかったデータは保持され、破棄され、さもなければ処分され得る。
【００２０】
コンピュータ１０８は、外れ値を自動的に識別して分類するなどの、生成された統計値および出力試験データに対してさらなる解析機能を実行することが可能である。１つ以上の選択されたアルゴリズムに基づいて各関連データを解析することによって、外れ値が適切に識別される。特定のアルゴリズムが一組のデータに対して不適切な場合には、コンピュータ１０８は異なるアルゴリズムを自動的に選択するように構成され得る。
【００２１】
コンピュータ１０８は、予め選択された値または動的な値との比較によるなどの、外れ値を指定するための任意の好適な様式で動作することが可能である。例えば、本発明の種々の局面による外れ値識別システムは、各関連データまたは他のデータに対する選択された統計的関係に基づいて、外れ値に対する感度を最初に自動的に較正する。これらの統計的関係の一部は、次いで、相対的な外れ値の閾値の限度を定義するために、閾値または、データの最頻値、平均値、または中央値、あるいはそれらを組み合わせたものなどの他の参照点と比較される。本実施態様では、統計的関係は、異なる外れ値の幅を定義するために、例えばデータの１、２、３、および６標準偏差によってスケーリングされる。出力試験データは、次いで、出力試験データを外れ値として識別および分類するために、外れ値の閾値の限度と比較され得る。
【００２２】
コンピュータ１０８は、得られた統計値および外れ値をメモリおよび識別子の中に格納し、その識別子は当該の統計値および外れ値に関連する、ウエハマップのｘ−ｙ座標などである。選択された統計値、外れ値、および／または不良はまた、オペレータへの電子メッセージの送信、ライトタワーの起動、テスター１０２の停止、またはサーバーへの通告のような、通知イベントをも起動することができる。
【００２３】
本実施態様では、コンピュータ１０８は、スケーリング要素１１０と、外れ値分類エンジン１１２と、を含む。スケーリング要素１１０は、出力試験データに基づいて、選択された係数および他の値を動的にスケーリングするように構成される。外れ値分類エンジン１１２は、選択されたアルゴリズムに基づいて、データ内の種々の外れ値を識別および／または分類するように構成される。
【００２４】
より詳しくは、本実施態様のスケーリング要素１１０は、外れ値の感度を動的にスケーリングするために種々の統計的関係を適切に使用する。スケーリング係数は、スケーリング要素によって適切に計算され、選択された外れ値の感度値を修正するために使用される。スケーリングには、好適な統計的関係のような、任意の適切な基準が使用され得る。
【００２５】
外れ値分類エンジン１１２は、コンポーネント１０６における外れ値を識別および／または分類し、試験データおよび／またはあらゆる好適なアルゴリズムに基づいて、解析結果を出力するように適切に構成される。加えて、外れ値分類エンジン１１２は、外れ値識別アルゴリズムの複数の候補を使用して、出力試験結果の外れ値を識別するのに好適な１つ以上のアルゴリズムを識別するように構成され得る。異なる試験は異なる母集団の分布を生成し、その結果として、１つの試験に対して適切である外れ値識別アルゴリズムが、別の試験に対しては不適切となり得る。外れ値分類エンジン１１２は、異なるデータ母集団の間の差異を区別して、現データのデータ母集団のタイププに基づいて１つ以上の外れ値識別アルゴリズムを自動的に選択するように適切に構成される。自動選択は、候補となる外れ値識別アルゴリズムの任意の適切な組から選択することが可能であり、任意の好適な基準および解析に基づいてその選択を行うことが可能である。
【００２６】
例えば、図３を参照して、外れ値分類エンジン１１２は、外れ値識別アルゴリズムの選択プロセスを自動的に行うように構成され得る。外れ値分類エンジン１１２は、前処理エンジン３１０と、分類エンジン３１２と、を適切に備える。前処理エンジン３１０は適切にデータを生成し、関連する外れ値識別アルゴリズムの選択を容易にする。分類エンジン３１２は、１つ以上の関連する外れ値識別アルゴリズムを適切に選択して、それに応じて外れ値を識別する。
【００２７】
出力試験データ（例えば、特定の試験から得られたデータ）は、最初に外れ値分類エンジン１１２に提供され、外れ値分類エンジンは、外れ値識別アルゴリズムの種々の候補との互換性に対して、出力試験データを解析する。データは、出力試験データの中の外れ値を識別するための適切なアルゴリズムを識別するために、任意の適切な方法で解析され得る。例えば、本実施態様では、前処理エンジン３１０は、出力試験データを受信して、メモリに格納された外れ値識別アルゴリズムライブラリから外れ値識別アルゴリズムを取り出すなどによって、利用可能な外れ値識別アルゴリズムを準備する。前処理エンジン３１０は、複数の利用可能なアルゴリズムを使用して、外れ値に対して出力試験データを解析する。本実施態様では、前処理エンジン３１０は、全てのアルゴリズムによって識別された外れ値、および最小値、最大値、平均値、中央値、標準偏差、ＣＰＫ、ＣＰＭなどの様々な記述統計値のような前処理データを生成するために、ユーザー、または他の適切なアルゴリズムの選択によって指定されたアルゴリズムのそれぞれを使用して、出力試験データを解析する。
【００２８】
アルゴリズムは、業界標準（例えば、ＩＱＲ、中央値＋／−Ｎ＊シグマなど）および／または専用の、特注の、またはユーザー定義の外れ値識別技術に基づき得る。外れ値識別アルゴリズムライブラリは、例えば試験下にある特定の製品または行われる試験の特性に基づいて、例えば外れ値識別アルゴリズムの追加、除去、または編集を行うために、ユーザーによって適切に構成され得る。異なるアルゴリズムは、正規分布、対数正規分布、二峰性分布、固定（ｃｌａｍｐｅｄ）、または低ＣＰＫのデータ母集団のような、異なる統計母集団のタイプに対して適合し得る。外れ値識別アルゴリズムの候補は、次のような種々のデータのタイプおよび分布、すなわち、四分位範囲（ｉｎｔｅｒ−ｑｕａｒｔｉｌｅ  ｒａｎｇｅ）（ＩＱＲ）正規分布、３シグマ；ＩＱＲ正規分布、６シグマ；ＩＱＲ対数正規、３シグマ；ＩＱＲ対数正規、６シグマ；二峰性アルゴリズム；固定アルゴリズム；低機能アルゴリズム；３、６、またはｎ−シグマに基づくカスタムアルゴリズム；および、種々の感度を有する専用のアルゴリズム、に対する任意の適切なアルゴリズムを含み得る。前処理エンジン３１０はまた、出力試験データに関する特性を生成するために、試験データを解析し得る。例えば、前処理エンジン３１０は、出力試験データの種々の統計特性を計算し得る。
【００２９】
前処理アルゴリズムの結果は、外れ値の検出のために適切に動的に選択される。本実施態様では、外れ値分類エンジン１１２は、試験結果を解析して、最も有用な、または適用可能な外れ値識別アルゴリズムを識別する。選択された外れ値識別アルゴリズムからのデータは保持され得るが、残りのデータは破棄される。例えば、本実施態様では、分類エンジン３１２は、利用可能な外れ値識別アルゴリズムのそれぞれによって生成される前処理解析の結果を受信する。分類エンジン３１２は、所定の、および／またはユーザー定義の製法主導のルールのような、任意の適切な基準に基づいて前処理データを解析し、前処理データが種々の基準を満たすかどうかを判断する。
【００３０】
このルールは、例えば、最小値、最大値、平均値、中央値、標準偏差、ＣＰＫ、およびＣＰＭなどの統計値を閾値または他の基準と比較することのような、統計的比率または値を用いることなどの、任意の適切なルールであり得る。例えば、分類エンジン３１２は、試験結果が少なすぎる、または試験結果が狭すぎる、あるいは二峰性分布であるなどの特定の状況のもとでは、外れ値検出プロセスをスキップし得る。このルールは、製品および試験環境の特定の状態に対応するために、予め選択され得、および／またはユーザーによって調整または追加され得る。さらに、分類エンジン３１２は、例えば試験結果が特定の分布を有することがわかっているときには、特定のタイプの試験に特定のアルゴリズムを適用するように構成され得る。他のルールは、特定の試験が適用可能かどうかを判断し得る。例えば、分類エンジン３１２は、ＣＰＫを閾値と比較し得る。ＣＰＫが閾値よりも下にある場合には、ＩＱＲ正規分布外れ値識別アルゴリズムが使用され得る。本システムでは、ルールを満たすアルゴリズムからの結果が、外れ値の識別に使用される。その試験のための他のアルゴリズム結果は、適切に無視される。
【００３１】
外れ値分類エンジン１１２はまた、出力試験結果およびコンピュータ１０８が生成した情報に基づいて、選択された外れ値およびコンポーネント１０６を識別および分類することも可能である。例えば、外れ値分類エンジン１１２は、次の基準に照らして、コンポーネント１０６を問題あり（ｃｒｉｔｉｃａｌ）／限界に近い（ｍａｒｇｉｎａｌ）／良好なパーツのカテゴリに分類するように適切に構成される。すなわちその基準は、ユーザー定義の基準；ユーザー定義の良好／不良の空間的パターン認識；テスターデータ圧縮に関連するデータの分類；試験設定のインサイチュ（ｉｎ−ｓｉｔｕ）感度の認定および解析；テスターがもたらすレベリング解析；パーツの配置および動的な再試験のための動的なウエハマップおよび／または試験片マッピング；または試験プログラム最適化の解析、である。外れ値分類エンジン１１２は、データを特徴付けるために、Ｗｅｓｔｅｒｎ  ＥｌｅｃｔｒｉｃルールまたはＮｅｌｓｏｎルールのような従来のＳＰＣ制御ルールに従って、データを分類することが可能である。
【００３２】
外れ値分類エンジン１１２は、選択された一組の分類限度の計算法を使用してデータを適切に分類する。オペレータの要求に従って、任意の適切な分類方法がデータの特徴付けに使用され得る。例えば、この外れ値分類エンジン１１２は、例えば、データの平均値、最頻値、および／または中央値のような閾値から、統計的にスケーリングされた標準偏差の１つ、２つ、３つ、および６つ分離れた値に対応する値のような、選択された閾値に対して出力試験データを比較することによって外れ値を分類する。このような方法での外れ値の識別は、データの振幅および相対的ノイズに関係なく、任意の試験に対する任意の識別された外れ値を正規化する傾向がある。
【００３３】
外れ値分類エンジン１１２は、ユーザー定義のルールに基づいて、正規化された外れ値および／または未加工のデータポイントの解析および関連付けを行う。外れ値分類エンジン１１２は、各試験に従った分類を適切に行い、その分類は、他の試験からのデータと関係なく行われるか、または他の試験からの当該のデータと関連して行われ得る。任意の好適な基準は、試験の不良および外れ値に基づいて、以下のように、コンポーネントの分類に使用され得る。
【００３４】
ＦＡＩＬ−少なくとも１つの試験でパーツが不合格である場合。
【００３５】
ＣＲＩＴＩＣＡＬ−少なくとも１つの試験がＬＡＲＧＥの外れ値を有すると識別されるか、または他の合格パーツに対する２つの異なる試験で少なくとも２つのＭＥＤＩＵＭの外れ値を有すると識別される場合。
【００３６】
ＭＡＲＧＩＮＡＬ−少なくとも１つの試験がＭＥＤＩＵＭの外れ値を有すると識別されるか、または他の合格パーツに対する４つの異なる試験で少なくとも４つのＳＭＡＬＬの外れ値を有すると識別される場合。
【００３７】
ＳＭＡＬＬ−少なくとも１つの試験が他の合格パーツに対してＳＭＡＬＬの外れ値を有すると識別される場合。
【００３８】
ＰＡＳＳ−他の合格パーツに対してＳＭＡＬＬ、ＭＥＤＩＵＭ、またはＬＡＲＧＥの任意の外れ値がない場合。
【００３９】
ＳＭＡＬＬ、ＭＥＤＩＵＭ、またはＬＡＲＧＥの外れ値の基準は、試験限度および／またはデータの特性に基づいた閾値のような、任意の適切な基準に基づいて選択され得る。
【００４０】
外れ値分類エンジン１１２はまた、データ内の局所的または「隠れた（ｈｉｄｄｅｎ）」外れ値を識別するように構成され得、これらの値はデータの局所的グループの中の不整合なデータポイントであるが、主母集団の「大域的（ｇｌｏｂａｌ）」外れ値の境界を定義する閾値とは交差しない。図４を参照すると、大域的外れ値が主データ母集団のデータ分布の外側に位置している。局所的外れ値は主データ母集団のデータ分布の外側には位置していないが、しかしながら、時間的にまたは空間的に局所的である母集団のような、データポイントのより小さい局所的母集団からは大きく外れる場合がある。
【００４１】
例えば、図５を参照して、テスターは、ウエハ上のコンポーネントを逐次的に試験することによってデータを生成する。テスターは、コンポーネントからコンポーネントへとプローバを移動させて、各コンポーネントに対する試験データを蓄積する。製造プロセスおよび材料、および試験プロセスの変化によって、プローバがウエハをトラバースするときに、試験データが定期的に変動する場合がある（図６）。その変動の十分外側に位置するデータポイント６１０は、通常は大域的外れ値として分類される。その変動の範囲内にあるかまたはわずかに超えているデータポイント６０４は、データポイント６０４が空間的に隣接するかまたは対応するコンポーネントに対するデータポイントとは大きく異なる場合であっても、通常は外れ値としての分類を免れる。
【００４２】
外れ値分類エンジン１１２は、任意の好適なメカニズムまたはプロセスに基づいて、当該の局所的外れ値６０４を識別するように構成され得る。データが生成されるとき、または解析が完了してデータが格納された後に、そのデータは解析され得る。さらに、大域的外れ値および／または不良として分類されたコンポーネントに対するデータを取り除くことによって、または図２５に示されるセクションのようなウエハの様々なセクションにまたがるデータを正規化することなどによって、データは前処理され得る。加えて、公知の理由によって生成され得るデータの差異に対処するために、データは正規化され得る。例えば、データが、複数のリソースが同時にウエハまたはコンポーネントを試験するマルチサイト試験を使用して生成された場合には、リソース内の差異によってデータ内の変動が誘起され得る。マルチサイト試験に関しては、データは、全てのサイトに対する、各サイトそれぞれに対する、および／または全ての正規化サイトに対する、局所的外れ値について解析され得る。試験データは、ビン結果またはパラメトリック試験データのような、任意のタイプの試験データを含み得る。本実施態様では、局所的外れ値６０４はランタイムで識別され、外れ値分類エンジン１１２はテスター１０２によって実行されるテストプログラムの中に統合される。
【００４３】
一実施態様では、パラメトリックデータが処理されるときに、外れ値分類エンジン１１２は、選択された数の最近生成されたデータのような、局所的データセットに対する局所的外れ値の閾値を計算し得る。解析されるデータは、先のデータポイント、以降のデータポイント、先および以降の両方のデータポイント、一時的に関連するデータポイント、または空間的に関連するデータポイントのような、任意の適切なデータを含み得る。加えて、局所的データセットの中のデータポイントの数は、予め選択した数のデータポイントを使用するか、またはデータのばらつきまたはノイズの多さのような様々な基準に基づいてデータポイントの数を選択するなどの、任意の適切な基準に基づいて選択され得る。データにノイズが多い場合には、ノイズの影響を減じるために、例えば局所的データセット内のデータポイントの数を増加することによって、データポイントの数が自動的に調整され得る。局所的外れ値の閾値は、例えば先入れ先出し（ＦＩＦＯ）計算を使用して、新しいパラメトリックデータの蓄積に応じて動的に再計算され得る。領域内のコンポーネントに対するパラメトリックデータは、局所的外れ値を識別するために、次いで閾値と比較され得る。
【００４４】
例えば、図７Ａおよび図７Ｂを参照して、外れ値分類エンジン１１２は、メモリから予め選択したサイズを取り出す、オペレータから選択をリクエストする、またはデータのタイプ、コンポーネント、データのノイズの多さになどに基づくなどの適切なアルゴリズムに従って適切なサイズを計算するなどによって、局所的データセットのサイズを設定する（７０８）。サイズを選択した後に、外れ値分類エンジン１１２は、データセットにデータ７３０を入れる（ｐｏｐｕｌａｔｅ）。試験データ７３０は、ＦＩＦＯレジスタのようなバッファ内に格納され得る。存在しないデータ、不良、または大域的外れ値に対応する空のデータポイントのような、バッファ内の空のロケーションは、無視され得るか、または予め選択されたデータ、理想的データ、またはバッファ内の残りのデータの平均データのような、初期データが入れられ得る（７１０）。
【００４５】
バッファ内のデータ７３０は、次いで、外れ値の閾値の上限および下限７３２Ａおよび７３２Ｂを計算するために使用される（７１２）。局所的外れ値の閾値の上限および下限７３２Ａおよび７３２Ｂは、先のコンポーネントの値の平均からの標準偏差、コンポーネントの値の範囲、または他の適切な方法のような、任意の適切な方法を使用して計算され得る。例えば、外れ値分類エンジン１１２は、平滑化した値７３４、または局所的データセットに対する平均値、中央値、または最頻値のような、局所的データセットの中の複数のポイントに基づく統計値を計算し得る。本実施態様では、局所的外れ値の閾値の上限および下限は、次の式に基づいて計算される。
【００４６】
ＵｐｐｅｒＴｈｒｅｓｈｏｌｄ＝ｓｍｏｏｔｈ＿ｄａｔａ＋ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＊ＩＱＲｄａｔａ
ＬｏｗｅｒＴｈｒｅｓｈｏｌｄ＝ｓｍｏｏｔｈ＿ｄａｔａ−ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＊ＩＱＲｄａｔａ
ここで、ＵｐｐｅｒＴｈｒｅｓｈｏｌｄは、局所的外れ値の閾値の上限であり、ＬｏｗｅｒＴｈｒｅｓｈｏｌｄは、局所的外れ値の閾値の下限であり、ｓｍｏｏｔｈ＿ｄａｔａは、局所的データセットの中の複数のポイントに基づく値（本実施態様では中央値）であり、ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは、ユーザーによって選択される定数などの定数であり、ＩＱＲｄａｔａは、局所的データセットの中のデータの四分位範囲である。ｔｈｒｅｓｈｏｌｄの値は、例えば約１．５から３．０の間の、任意の好適な値を採り得る。
【００４７】
現行コンポーネントに対する試験データは、次いで、局所的外れ値の閾値の上限および下限と比較される（７１４）。現行データがいずれかの閾値を超える場合には、コンポーネントは、局所的外れ値に指定される（７１６）。局所的外れ値のロケーションは、レポートまたは他の用途のために格納される。局所的外れ値はまた、大きさに基づいた分類または他の適切な処理のような、さらなる処理がなされ得る。
【００４８】
局所的データセットはまた、任意の他の適切な情報のために処理され得る。例えば、外れ値分類エンジン１１２は、データセット全体またはデータセットのより小さな部分の中などでの極大値および極小値を識別するために、データを解析し得る（７１８）。種々の状況においては、極大値および極小値は局所的外れ値としての分類の適切な候補とならない場合がある。従って、外れ値分類エンジン１１２は、極大値および極小値を識別し、それらを局所的外れ値として指定するためには不適格であると判定するように構成され得る。
【００４９】
外れ値分類エンジン１１２は、任意の適切な方法で、極大値および極小値を識別し得る。例えば、本実施態様では、外れ値分類エンジン１１２は、局所的データセットよりも大きいかまたは小さいセット、現データポイントに最も近い局所的データセットの１／４または１／５、のようなデータセットの一部、またはデータセット全体を選択する。局所的データセットの選択された部分のデータは、次いで、例えば、データセットの部分の中の最高値および最低値および／または正と負との間で変化する平滑化されたデータの傾斜を検索することによって、最大値および最小値に対して解析される。
【００５０】
バッファの内容は、次いで、新しいコンポーネントに対する試験値を加え、最も古い試験データを取り除いて、更新される（７２０）。ウエハ上の全てのコンポーネントに対するデータのような、データセットの中の全てのデータが処理されるまで、このプロセスが繰り返される（７２２）。
【００５１】
代替的な実施態様では、局所的外れ値は、近接解析（ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ  ａｎａｌｙｓｉｓ）を使用して識別され得る。近接解析は、個々のコンポーネントのパラメトリックまたは他のデータを空間的に関連したコンポーネントのデータを使用して計算される局所的外れ値の閾値と比較することによって、局所的外れ値を識別する。近接解析はまた、例えば中央のコンポーネントと隣接するコンポーネントとの間の距離に基づいて、重み付けを行うことが可能である。近接解析は、専用の近接解析エンジン、または後述する複数のデータベースに基づいて複合マスクを生成するために使用される近接解析エンジンのような、他のタスクと関連付けられた近接解析エンジンなどの、任意の適切なシステムによって実施され得る。
【００５２】
例えば、コンピュータ１０８は、特定のウエハ上の選択されたグループのコンポーネントのデータの中のような、データセット全体のサブセットの中の外れ値を識別することによって、局所的外れ値を識別するように構成され得る。一実施態様では、図２６および図２７を参照して、コンピュータ１０８は、ウエハ２６１２上の複数のコンポーネントを選択するために使用され得る、選択されたサイズのウィンドウ２６１０を構築することが可能である。ウィンドウ２６１０は、ウエハ２６１２上のコンポーネントのサブセットのような、問題の空間的領域を定義する境界を含む。ウィンドウ２６１０のサイズは、試験またはコンポーネントのタイプ、または外れ値解析の所望の感度のような、任意の適切な基準に基づいて、選択または調整され得る（２７１０）。ウィンドウの形状も同様に、問題の空間的領域のような、任意の適切な基準に基づいて選択され得る（２７１２）。例えば、ウエハ２６１２の曲線縁付近におけるように、問題の領域が長方形のウィンドウを使用することが容易でない場合には、ウエハ２６１２の関連する領域に対応するように、ウィンドウ２６１０に対して代わりの形状が選択され得る。
【００５３】
ウィンドウ２６１０は、次いでウエハ２６１２の種々の領域に適用され（２７１４）、ウィンドウ２６１０内のコンポーネントに対するデータの中から、局所的外れ値が識別される。例えば、ウィンドウ２６１０は、ウエハ２６１２の左上セクションのような、開始領域に最初に適用され得る。ウエハの左上領域は、コンポーネントの長方形の配列を示さないので、一組のコンポーネントを選択するために、代わりのウィンドウ形状が使用され得る。ウィンドウの中のコンポーネントのデータは、次いでメモリから取り出されて、例えばウィンドウ内のコンポーネントのデータだけを使用して、外れ値が解析される（２７１６）。本実施態様では、すでに識別された大域的外れ値および不良のような、選択されたデータを取り除くために、コンポーネントに対するデータはすでに処理されている。局所的外れ値を識別するために任意の適切な外れ値検出システムまたは手法が使用され得る。識別された局所的外れ値のロケーションは他の関連する情報とともに格納される。
【００５４】
局所的外れ値を識別した後、ウィンドウは次のロケーションに移動され得る。例えば、ウィンドウは右へ横方向に１列移動され得る（２７１８）。局所的外れ値の識別プロセスは、次いで、新しいロケーションでウィンドウ内のコンポーネントに対して繰り返される。このプロセスは、ウィンドウがウエハの右端に達するまで繰り返される（２７２０）。ウィンドウは、次いで、１列下に移動され得（２７２２）、プロセスが繰り返される。このプロセスは、ウィンドウがウエハ全体に適用されるまで繰り返され得る（２７２４）。プロセスの完了時に、識別された局所的外れ値に関する情報は、出力として提供され得るか、または、例えばさらなる分類のために、さらに解析され得る（２７２６）。
【００５５】
代替的または補足的実施態様では、コンピュータ１０８は、ウエハ上の各コンポーネントに対して近接解析を行うことが可能である。図８を参照すると、ウエハ上の各コンポーネントに対して、近接解析システムは、周囲のコンポーネントに関連付けられたデータを解析することが可能である。コンポーネントの数または中央のコンポーネント８０８からの距離は、任意の適切な基準に基づいて選択され得る。同様に、パターンのタイプはまた、例えば中央のコンポーネントの周辺の領域（例えば、端部、空きスペース、または可能なサンプリング）に応じて、予め選択したタイプ、オペレータの指定、または自動選択プロセスのいずれかに基づいて、選択され得る（図９参照）。本実施態様では、システムは、少なくとも８つのコンポーネントを有するパターンを選択する。
【００５６】
本実施態様は、コンポーネントの連続した周囲のバンド８１０、８１２、８１４を解析する。コンポーネントのバンドの数は、１と１０との間のバンド数のような任意の適切な数であり得る。第１のバンド８１０内のコンポーネントのデータは、任意の適切な基準または手法に基づいて、閾値の上限および下限を構築するために解析される。閾値の上限および下限は、さらなるバンドに対して同じように判断される。中央のコンポーネントからさらに離れているバンド８１２、８１４から導出される閾値には、より低い重みが割り当てられ、その閾値は、次いで局所的外れ値の閾値を生成するために組み合わされ得る。中央のコンポーネント８０８に対するデータは、次いで、データが局所的外れ値であるかどうかを判断するために、局所的外れ値の閾値と比較される。
【００５７】
より詳しくは、図１０を参照して、局所的外れ値を識別するためのプロセスは、解析のためにコンポーネントを選択して、周囲のコンポーネントを識別することによって開始する（１０１０）。周囲のコンポーネントの試験データは、次いで、局所的外れ値の閾値を計算するために指定され得る。本システムでは、コンポーネントの第１のバンドの試験データは、８つのコンポーネントを含み、局所的外れ値の閾値の計算に使用される（１０１２）。局所的外れ値の閾値はまた、コンポーネント８１２、８１４の残りのバンドに対して計算される（１０１４）。外れ値の閾値は、コンポーネントの各バンドの平均からの平均試験値および標準偏差などに基づいて、任意の適切な方法で計算され得る。
【００５８】
一部の場合では、周囲のバンド８１０、８１２、８１４は、完全なデータセットを含まない場合がある。例えば、ウエハの端部の近くのコンポーネントは、周囲のバンドを構成するロケーションにコンポーネントを持たない場合がある。同様に、データセットが処理されて、不良または外れ値としてすでに分類されているコンポーネントのデータが取り除かれた場合には、周辺のバンドには、それらのコンポーネントのデータが不足している。一実施態様では、喪失データは無視され、プロセスは、利用可能であるデータを使用して継続される。他の実施態様では、データは、代替データに置き換えられる。例えば、喪失データは、各コンポーネントの理想的な値を表す理想的データと置き換えられるか、または喪失データの周辺の周囲のバンド内のコンポーネント、またはロット内の他のウエハ上の対応する位置のコンポーネントのような、ウエハ上の他のコンポーネントに基づいたデータと置き換えられ得る。
【００５９】
コンポーネントの各バンドを解析して、局所的外れ値の閾値を生成するときには、組み合わされた局所的外れ値の閾値が、各バンドに対して計算した局所的外れ値の閾値に基づいて計算され得る（１０１６）。組み合わされた局所的外れ値の閾値は、任意の適切な方法で計算され得る。本実施態様では、外れ値分類エンジン１１２は、中央のコンポーネント８０８からの対応するバンドの距離に基づいて、初期の閾値のそれぞれに重みを割り当てる。したがって、第１のバンド８１０の初期の外れ値の閾値には、第２のバンド８１２の閾値よりも大きな重みを与えることが可能であり、第２のバンドの閾値には、第３のバンド８１４よりも大きな重みを与えることが可能である。
【００６０】
組み合わされた局所的外れ値の閾値を計算すると、中央のコンポーネントの試験データは、組み合わされた閾値と比較される（１０２０）。データが組み合わされた閾値を超えた場合には、関連するデータは局所的外れ値に指定される（１０２２）。プロセスは、データセット内の各データに対して繰り返され得る（１０２４）。加えて、局所的外れ値は、隣接した試験結果からのそれらの距離の差異の大きさなどに基づいて分類され得る。例えば、本実施態様では、外れ値は、小、中、大に分類される。各分類の間の区別は、閾値からの標準偏差の数のような、任意の適切な基準を使用して選択され得る。
【００６１】
別の実施態様では、外れ値分類エンジン１１２は、局所的外れ値の検出を行うかどうかを最初に判断することが可能である。外れ値分類エンジン１１２は、データセットの種々の部分に関連する統計計算のような、任意の適切な基準に基づいて、局所的外れ値の検出を行うかどうかを判断することが可能である。外れ値分類エンジン１１２は、符号、サイト間、セクション間、およびウエハ間の差異を識別するように構成され得る。
【００６２】
例えば、図２５を参照して、ウエハ２６１２は、４つのコーナーセクション１〜４、中央セクション５、および全てのウエハセクション０のような、選択されたセクションに区切られ得る。外れ値分類エンジン１１２は、マルチサイトプロービングに起因し得る、差異を識別するために、種々のセクションの種々の値を計算し、データの正規化を容易にすることが可能である。この種々の値は、次のように、セクション内のデータに関する任意の適切な情報を含み得る。
【００６３】
ｓｉｔｅ−ＩＱＲ−Ｅｒｒｏｒ＝”ＭａｘＲａｗＩＱＲ／ＭｉｎＲａｗＩＱＲ”
ｓｉｔｅ−ＬＱ−Ｅｒｒｏｒ＝”ＲａｗＬＱ＿Ｒａｎｇｅ／ＭａｘＲａｗＩＱＲ”
ｓｉｔｅ−ＵＱ−Ｅｒｒｏｒ＝”ＲａｗＵＱ＿Ｒａｎｇｅ／ＭａｘＲａｗＩＱＲ”
値は、１つ以上の閾値と比較され得、１つ以上の閾値を超えた場合には、外れ値分類エンジン１１２は、局所的外れ値の検出を継続または先行することが可能である。
例えば、
ｓｉｔｅ−ＩＱＲ−Ｅｒｒｏｒが閾値を超えた場合には、局所的外れ値の検出技術が有効ではない可能性があり、
セクション０〜５の統計値が類似している場合には、局所的外れ値の検出プロセスを省略することが可能であり、
セクション１〜４の統計値が類似しているが、セクション０および５の統計値とは異なる場合には、局所的外れ値の検出プロセスを進めることが可能であり、
セクション１〜４の統計値が異なる場合には、局所的外れ値の検出プロセスを進めることが可能である。
【００６４】
局所的外れ値の検出プロセスは、例えば１度に１つのセクションのみに大域的外れ値の検出プロセスを使用することによって、様々なセクションに適用され得る。
【００６５】
コンピュータ１０８は、出力試験データおよびコンピュータ１０８によって生成された情報の更なる解析を行うように構成され得る。例えば、コンピュータ１０８は、不良、外れ値、または特定の分類における外れ値の総数または平均数を、１つ以上の閾値と比較するなどによって、不良または外れ値の発生率が高い試験を識別し得る。
【００６６】
コンピュータ１０８はまた、問題あり、限界に近い、および良好なパーツの識別を、大域的外れ値および／または製法構成ファイル内の感度パラメータによって定義されているような局所的外れ値に対して、提供することも可能である。パーツの識別によって、信頼性リスクを表す可能性のあるパーツのパッケージングおよび／または出荷の前に、傾向／分類を提供することが可能であり、および／またはウエハのプローブ中の、不良および良好なパーツの動的なプローブマッピングによって、試験時間を削減することが可能である。これらのパーツの識別は、例えば、（動的マッピング用の）動的に生成されたプローバ制御マップ上の良好および不良パーツ、オフラインのインク付け装置に使用されるウエハマップ、最終試験でのストリップ試験のための試験片マップ、結果ファイル、および／またはデータベースの結果テーブルのような、任意の適切な方法で表示および出力され得る。
【００６７】
セルコントローラレベルの補足的なデータ解析は、プローブでの品質管理を高める傾向があり、したがって最終試験が地位を譲る（ｙｉｅｌｄ）。加えて、品質問題は、製造後ではなく、ランタイムで識別され得る。さらに、補足的なデータ解析および符号解析は、大域的および／または局所的外れ値を識別することによって、下流側およびオフラインの解析ツール、および技術者または他の要員に提供されるデータの質を向上させる傾向がある。
【００６８】
図１１Ａおよび図１１Ｂを参照し、半導体デバイスのアレイが、ウエハ上に配置されている。このウエハでは、半導体デバイス内のレジスタコンポーネントの全体的な抵抗率は、例えば材料の不均等な付着またはウエハの処理によって、ウエハ全体でばらついている。しかし、任意の特定のコンポーネントの抵抗は、試験の制御限度内とすることが可能である。例えば、特定のレジスタコンポーネントのターゲット抵抗を、１０００Ω＋／−１０％とすることが可能である。ウエハの端部付近では、ほとんどのレジスタの抵抗が、９００Ωと１１００Ωの正規分布の範囲に近づくが、これを超えることはない。
【００６９】
ウエハ上のコンポーネントは、例えば製造プロセスにおける混入物または不備によって、欠陥を含み得る。欠陥は、ウエハの低い抵抗率の端部付近に位置するレジスタの抵抗を１０８０Ωに増加させ得る。抵抗は、ウエハ中央のデバイスに対して予想される１０００Ωを大幅に超えるが、それでも正規分布の範囲内にある。
【００７０】
図１２Ａおよび図１２Ｂを参照し、各コンポーネントに対する未加工の試験データがプロットされ得る。この試験データは、一つには、プローバのインデックスがデバイスの行または列を横断するときに、ウエハ上のコンポーネントの中の抵抗率が変化することによって、かなりのばらつきを示す。欠陥の影響を受けるデバイスは、試験データの視覚的な検査や試験限度との比較では、容易に識別され得ない。
【００７１】
試験データが本発明の種々の側面に基づいて処理されるときには、欠陥の影響を受けるデバイスが、試験データの外れ値と関連付けられ得る。この試験データは、大部分は値の特定の範囲にとどめられる。しかし、欠陥に関連付けられたデータは、周囲のコンポーネントのデータとは異なる。したがって、そのデータは、欠陥のない周囲のデバイスに関連付けられた値からの逸脱を示す。外れ値分類エンジン１１２は、外れ値の周囲のデータからの逸脱の大きさに基づいて、外れ値を識別および分類し得る。
【００７２】
コンピュータ１０８は、ランタイムで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ース、または他の所望の宛先に出力レポートを提供する。以降の使用または解析のための出力レポートを示すために、グラフィック、数値的、テキスト、印刷、または電子形態のような、任意の形態が使用され得る。コンピュータ１０８は、テスター１０２からの選択された出力試験データ、および補足的なデータ解析の結果を含む、任意の選択された内容を提供し得る。
【００７３】
本実施態様では、コンピュータ１０８は、オペレータおよび製造ランタイムでの補足的なデータによって指定される、出力試験データからのデータの選択を適切に提供する。コンピュータ１０８はまた、外れ値に関連する情報、または補足的なデータ解析要素によって生成または識別された他の情報を含むように構成され得る。そのように構成された場合には、外れ値のそれぞれに対するｘ−ｙ座標のような識別子も同様にアセンブルされる。オペレータが選択したコンポーネントの座標および外れ値は、出力レポートにマージされ、それは本実施態様では、ネイティブなテスターデータの出力フォーマットを有する。得られたデータを出力レポートにマージすることによって、元のデータの要約統計値への圧縮、およびクリティカルな未加工データ値のより小さなネイティブのテスターデータファイルへの圧縮が容易になり、以降の顧客の解析に対するデータの統合性を損なわずに、データ格納容量が減じられる。
【００７４】
取り出された情報は、次いで適切に格納される。レポートは、任意の適切なフォーマットまたは様式で作成され得る。本実施態様では、出力レポートは、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示すウエハマップを有する、動的なデータログを適切に含む。さらに、コンピュータ１０８は、予め選択されたコンポーネントのウエハマップ上の外れ値に対応するウエハマップのデータを重ね合わせ得る。加えて、出力要素は、サンプリングした出力として、ウエハマップまたはバッチからの外れ値のみを含み得る。出力レポートはまた、データにおける外れ値の発生および相関関係をハイライトするための、一連のデータのグラフィック表現を含み得る。
【００７５】
出力レポートは、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、または任意の他の適切な方法などの、任意の適切な方法で提供され得る。一実施態様では、出力レポートは、出力がシステムのオペレーションまたは主サーバーへの送信に影響を及ぼさないように、オフラインで提供され得る。本構成では、コンピュータ１０８はデータファイルをコピーして解析を行い、例えばデモンストレーションまたは検証目的ための結果を生成する。
【００７６】
各ウエハ上のデータの補足的な解析に加えて、本発明の種々の局面に従った試験システム１００はまた、複数のウエハおよび／またはロットを使用などして、複数のデータセットにわたるパターンおよび傾向を識別するために、データの複合解析を行ないさらなるデータを生成することも可能である。複合解析は、複数のデータセットの中のパターンまたは不規則性のような、選択された特性を識別するために適切に行われる。例えば、２つ以上のデータセットにわたるパターン、傾向、または不規則性を表すことが可能な共通の特性に対して、複数のデータセットが解析され得る。
【００７７】
複合解析は、データセットの中の共通の特性に対する試験データを解析するための任意の適切な解析を含み得、任意の好適な様式で実装され得る。例えば、本試験システム１００では、コンピュータ１０８は、複数のウエハおよび／またはロットから導出されるデータの複合解析を行う。各ウエハ、ロットまたは他のグループ分けに対する試験データは、データセットを形成する。複合解析プロセスは、コンピュータ１０８上で動作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、複合解析プロセスは、ハードウェアソリューションまたはハードウェアおよびソフトウェアを組み合わせたソリューションのような、任意の適切な構成で実装され得る。さらに、複合解析プロセスは、独立したワークステーションまたは第三者の独立したコンピュータシステムなどとして、試験システムのコンピュータ１０８またはリモートコンピュータ上で実行され得る。複合解析は、１つ以上完全なデータセットの生成の後か、または過去のデータを含む複合解析よりかなり前に生成されたデータを収集したときに、ランタイムで実行され得る。
【００７８】
複合解析は、２つ以上のデータセットから任意のデータを使用し得る。複合解析は、分類エンジンを介して複数の構成を実行するなどによって、各データセットに対して、未加工のデータ、およびフィルタ処理または平滑化したデータを含む、複数組の入力データを受信し得る。受信すると、数学的表現、式、または任意の他の基準として定義され得る一連のユーザー定義のルールを使用して、入力データは適切にフィルタ処理される。次いで、データ内のパターンまたは不規則性を識別するために、データは解析される。複合データはまた、拡張した全体的なデータセットを生成するために、未加工のデータまたは分析データのような、他のデータにマージされ得る。複合解析は、次いで、試験プロセスの改善に使用され得る適切な出力レポートを提供し得る。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問題に関連する情報を提供し得る。
【００７９】
本システムでは、コンピュータ１０８は、重要なパターンまたは傾向を示す複合マップを構築および確立するために、ユーザー表現または他の好適なプロセス、および空間的解析に関連する複数組のウエハデータの解析を行う。複合解析は、一組のウエハに複数のユーザー構成を実行することによって、任意の一組のウエハに対する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信することができる。
【００８０】
図１３を参照して、半導体の試験環境で動作する本実施態様では、コンピュータ１０８は、複数のウエハまたはロットからのデータのような、複数のデータセットからデータを受信する（１３１０）。このデータは、未加工のデータ、大域的および／または局所的外れ値を取り除くためにフィルタ処理を行ったデータ、平滑化したデータ、以前の試験運転からの過去のデータ、またはランタイムでテスターから受信したデータのような、解析のための任意の適切なデータを含み得る。本実施態様では、コンピュータ１０８は、ランタイムで未加工のデータおよびフィルタ処理したデータを受信する。フィルタ処理したデータは、平滑化したデータおよび／または符号解析データのような、解析のための任意の適切なデータを含み得る。本実施態様では、コンピュータ１０８は、平滑化したデータ、不良の識別、大域的および局所的外れ値の識別、符号解析データ、および／または他のデータのような、未加工のデータセットおよび補足的なデータを受信する。
【００８１】
未加工のデータおよび補足的なデータを受信した後に、コンピュータ１０８は、解析のための複合データを生成する（１３１２）。複合データは、複数のデータセットからの情報を代表するデータを含む。例えば、複合データは、異なるウエハ上にある、または異なるロット内の同一または類似した位置にあるコンポーネントのデータのような、異なるデータセット内の対応する試験データに生じる、特定の試験に対する不良および／または外れ値の数に関連する要約情報を含み得る。しかし、複合データは、外れ値または不良が集中する領域、顕著な数の外れ値または不良が生じたウエハのロケーションに関連するデータ、または２つ以上のデータセットから導出された他のデータのような、任意の適切なデータを含み得る。
【００８２】
複合データは、データセットの中のパターンおよび不規則性を識別するために、種々の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、任意の適切なアルゴリズムまたはプロセスに基づいて、複合データを提供および解析するように構成された解析エンジンによって生成され得る。本実施態様では、複合解析要素２１４は、データセットに基づく１つ以上の複合マスクを生成するように構成された近接エンジンを備える。複合解析要素２１４はまた、例えば複合マスクデータ内の情報を精緻化または強調するために、複合マスクデータを処理し得る。
【００８３】
本実施態様では、近接エンジンは、ファイル、メモリ構造、データベース、または他のデータストアのいずれかを介して、複数のデータセットを受信し、それらのデータセットに空間的解析を行い（１３２０）、複合マスクの形態で結果を出力する。近接エンジンは、任意の適切な方法を使用した任意の適切なプロセスまたは技術に基づいて、データセット全体の合成画像のような、複合マスクデータを生成し得る。特に、近接エンジンは、複合データを元のデータと適切にマージして（１３２２）、ユーザーまたは別のシステムが使用する出力レポートを生成する（１３２４）。近接エンジンはまた、空間的解析、データセット内の循環特性に対するデータの解析、または選択された基準を満たさないデータの除去などによって、解析に対する複合マスクデータを精緻化または強調するように構成され得る。
【００８４】
本実施態様では、近接エンジンは、複合マスクの生成を行う（１３１２）が、また、除外領域を決定して（１３１４）、近接重み付けを行って（１３１６）、クラスタを検出およびフィルタ処理する（１３１８）ようにも構成され得る。近接エンジンはまた、ユーザー定義のルール、基準、閾値、および優先順位を使用して、近接調整または他のオペレーションを提供し得る。解析の結果は、所与のデータセットを通して見つかった空間的傾向および／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、他のアプリケーション、および複合マスクが出力されるテキストファイルまたはＸＭＬのような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またはメディアを用いることができる。
【００８５】
近接エンジンは、累積二乗法、Ｎポイント公式、Ｗｅｓｔｅｒｎ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌルール、または他のユーザー定義の基準またはルールを含む、複合マスクデータを生成するための任意の適切な手法を使用し得る。本実施態様では、複合マスクデータは、概して複数のデータセットの包括的な、または「積み重ねられた」ビューとみなし得る。本近接エンジンは、特定の組の対応するデータに対するデータ内の潜在的関係または共通の特性を識別するために、複数のデータセットからの対応するデータに対して、データの収集および解析を行う。解析されたデータは、未加工のデータ、平滑化したデータ、符号解析データ、および／または任意の他の適切なデータを含む、任意の適切なデータであり得る。
【００８６】
本実施態様では、近接エンジンは、複数のウエハ上の対応するロケーションに対してデータの解析を行う。図１４を参照して、各ウエハは、ｘ、ｙ座標系のような適切な識別システムを使用して表され得る、対応するロケーションにデバイスを有する。したがって、近接エンジンは、複合組のデータ内のパターンを識別するために、図１４に示されるロケーション１０，１２のような、対応するロケーションまたはデータポイントにおけるデバイスに対するデータを比較する。
【００８７】
本実施態様の近接エンジンは、複合マスクデータを生成するための、累積二乗法および公式ベースの方法の２つの異なる手法のうちの少なくとも１つを使用する。近接エンジンは、データを選択された、または算出した閾値と比較することによって、関連するデータを適切に識別する。一実施態様では、近接エンジンは、データがデータセットにわたる潜在的パターンを示すかどうかを判断するために、種々のウエハおよび／またはロットの上の対応するロケーションの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１つ以上の閾値と比較するが、閾値のそれぞれは、所定の値、現在のデータに基づいて計算した値、または過去のデータから計算した値のように、任意の適切な方法で選択され得る。
【００８８】
例えば、本近接エンジンの第１の実施態様は、データを閾値と比較するために、累積二乗法を実装する。特に、図１５Ａ〜図１５Ｃを参照して、近接エンジンは、特定のロット内の特定のウエハ上の特定のデバイスに対する特定の試験の結果のような、第１のデータセット（１５１０）内の第１のデータポイント（１５１２）を適切に選択し、データポイントの値を計数の閾値と比較する（１５１４）。閾値は、範囲、下限、上限などの任意の適切な値および任意のタイプの閾値を含み得、任意の適切な基準に基づいて選択され得る。データポイントの値が閾値を超える、すなわち、閾値よりも低い、閾値よりも高い、閾値の限度内、または特定の認定関係となりうる場合には、データポイントに対応する要約値を生成するために、絶対値カウンタが増加される（１５１６）。
【００８９】
データポイントの値はまた、累積値の閾値と比較される（１５１８）。データポイントの値が累積値閾値を超えた場合には、そのデータポイントの値の別の要約値を生成するために、データポイントの値をデータポイントに対する累積値に加える（１５２０）。近接エンジンは、ロット内の全てのウエハまたは他の選択されたグループのウエハのような、全ての関連するデータセット（１５２４）内の全てのデータポイント（１５２２）に対してプロセスを繰り返す。任意の他の所望の試験または比較もまた、データポイントおよびデータセットに対して行われ得る。
【００９０】
母集団内の関連するデータポイントの全てが処理されたときに、近接エンジンは、特定の閾値を超えたデータのような、選択されたデータに基づいて値を計算し得る。例えば、近接エンジンは、関連するデータポイントに対する累積値に基づいて、対応するデータの各組に対する総累積閾値を計算し得る（１５２６）。総累積閾値は、閾値との関連性を持つ複数組のデータポイントを識別するためなどの、所望の、または関連する特性を識別するために、任意の適切な方法で計算され得る。例えば、総累積閾値（限度）は次の式に基づいて定義され得、
【００９１】
【数１】
2008511140.tif 000003
ここで、Ａｖｅｒａｇｅは、データの複合母集団内のデータの平均値であり、Ｓｃａｌｅ  Ｆａｃｔｏｒは、累積二乗法の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、データの複合母集団内のデータポイント値の標準偏差であり、（Ｍａｘ−Ｍｉｎ）は、データの完全な母集団内のデータポイントの最高と最低との差である。一般的に、総累積閾値は、特定のデータセット内の関連する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。
【００９２】
総累積閾値を計算すると、近接エンジンは、例えば計数および累積値を閾値と比較することによって、各データポイントを複合データに含めるように指定するかどうかを判断する。本実施態様の近接エンジンは、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累積値を二乗し（１５３０）、そのデータポイントの二乗された累積値を動的に生成された総累積閾値と比較する（１５３２）。二乗された累積値が総累積閾値を超える場合には、そのデータポイントは複合データ内に含まれるように指定される（１５３４）。
【００９３】
データポイントのための絶対値カウンタの値はまた、例えばウエハの数または母集団内の他のデータセットの割合に基づいて、予め選択された閾値または算出された閾値のような、総計数閾値と比較され得る（１５３６）。絶対値カウンタの値が総計数閾値を超える場合には、データポイントは、再度複合データ内に含めるように指定され得る（１５３８）。このプロセスは、各データポイントに対して適切に行われる（１５４０）。
【００９４】
近接エンジンはまた、他の追加的な、または代替的な技術を使用して、複合マスクデータを生成し得る。本近接エンジンはまた、複合マスクデータを生成するための公式ベースのシステムを用い得る。本発明の種々の局面による公式ベースのシステムは、複合ウエハマスクを定義するために、変数および公式、または表現を使用する。
【００９５】
例えば、例示的な公式ベースのシステムでは、任意の適切な基準に基づいて、１つ以上の変数がユーザーに定義され得る。この変数は、関連するグループ内の各データポイントに対し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に対する値を計算するか、または特定の結果を提供する計算の回数を計数するために、特定のデータポイントに対して、データ母集団内の各値を解析し得る。変数は、定義された変数のそれぞれのデータセット内の各データポイントに対して計算され得る。
【００９６】
変数を計算した後に、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断するなどのために、データポイントが解析され得る。例えば、ユーザー定義の公式が、算出された変数値を使用して解かれ得、その公式が特定の値または値の範囲に等しい場合には、データポイントは複合マスクデータ内に含まれるように指定され得る。
【００９７】
したがって、近接エンジンは、任意の適切なプロセスまたは技術に基づいて、一組の複合マスクデータを生成し得る。得られた複合マスクデータは、各データポイントのデータ母集団の結果に基づく一組のデータを含む。結果的に、データポイントの特性は、複数のデータセットを通じて識別され得る。例えば、本実施態様では、複合マスクデータは、様々に変化する試験結果または高い不良率のような、複数のウエハに関する特性を共有する特定のロケーションを示し得る。当該の情報は、製造または設計プロセスにおける問題または特性を示し得るので、製造および試験を改善および管理するために使用され得る。
【００９８】
複合マスクデータはまた、追加情報を生成するために解析され得る。例えば、比較的隔離されたデータポイントからのクラッタを減じるためにフィルタ処理を行う、特定の特性を有する領域を強調または精緻化する、公知の特性を有するデータのフィルタ処理を行うなど、データセット内の空間的傾向および／またはパターンを示すために、および／または特定のパターンを識別またはフィルタ処理するために、複合マスクデータは解析され得る。本実施態様の複合マスクデータに対しては、例えば、複合マスクデータを平滑化して、複合マスクデータ内のパターンを完成させるために、空間的解析を行うことが可能である。選択された除外領域に対しては、複合マスクデータを除去、無視、または強調したり、低い有意性を与えたり、または他の複合マスクデータから区別することが可能なように、特定の処理を行うことが可能である。クラスタ検出プロセスはまた、比較的重要でないか、または信頼できないデータポイントのクラスタを取り除くか、または重要性を下げることもできる。
【００９９】
本実施態様では、近接エンジンは、指定された領域からのデータポイントが、特定の処理を受けるか、または種々の分析において無視されるように、複合マスクデータ内の特定の指定された領域を識別するように構成され得る。例えば、図１６を参照して、近接エンジンは、個々のデバイス、デバイスのグループ、またはウエハの周辺部のデバイスのバンドのような、ウエハ上の選択されたロケーションにおいて、除外領域を構築し得る。除外領域は、近接解析および／または重み付けにおいて、影響を及ぼす他のデータポイントから特定のデータポイントを除外するメカニズムを提供し得る。データポイントは、以降のプロセスの範囲外である値を割り当てることによるなどの、任意の適切な方法で除外されるように指定される。
【０１００】
関連する領域は、任意の適切な方法で識別され得る。例えば、除外されたデータポイントは、デバイスの識別名のファイルリスティングまたはｘ、ｙ座標のような座標を使用して、または周辺部のバンドの特定の幅を選択するか、あるいは複合データ内の関連する領域を定義するための他の適切なプロセスを使用して指定され得る。本実施態様では、近接エンジンは、近接エンジンにデータセットの端部のユーザーが定義した範囲内のデータポイントを無視させるか、または処理させる、単純な計算を使用して、ウエハ上の除外されたデバイスのバンドを定義し得る。例えば、この範囲内またはファイル内にリストされた全てのデバイスには、次いで、選択された除外基準が適用される。この除外基準を満たした場合には、除外領域内のデータポイントまたは除外基準を満たしたデバイスは、１つ以上の解析から除外される。
【０１０１】
本実施態様の近接エンジンは、複合マスクデータにさらなる解析を行うように適切に構成される。このさらなる解析は、所望のデータを強調する、不要なデータを取り除く、または複合マスクデータ内の選択された特性を識別するなどのために、任意の適切な目的に対して構成され得る。例えば、近接エンジンは、複合マスクデータ内のパターンを平滑化して完成させるために、ポイントの重み付けシステムなどに基づいて、近接重み付けプロセスを行うように適切に構成される。
【０１０２】
図１７Ａ、図１７Ｂおよび図１８を参照して、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通して検索する。近接エンジンは、第１のポイントを選択し（１７１０）、閾値または値の範囲のような基準に対するデータポイントの値を確認する（１７１２）。データポイントが、選択された閾値を超えたか、または選択された範囲内にあることがわかったときには、近接エンジンは、主データポイントを囲むデータポイントで値を検索する（１７１４）。主データポイント周辺のデータポイントの数は、任意の選択された数であり得、任意の適切な基準に基づいて選択され得る。
【０１０３】
近接エンジンは、周囲のデータポイントで、影響値を越えているか、またはデータポイントに重みを付けなければならないことを示す別の適切な基準を満たす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には、近接エンジンは、周囲のデータポイントの値に基づいて、主データポイント適切に重みを割り当てる。加えて、近接エンジンは、周囲のデータポイントの相対的位置に基づいて、重みを調整し得る。例えば、周囲のデータポイントに一致する重みの量は、周囲のデータポイントが隣接するか（１７１８）、または主データポイントの対角上にあるか（１７２０）に基づいて判断され得る。全体の重みはまた、データポイントがウエハの端部にある場合にも調整され得る（１７２２）。主データポイントの周辺の全ての周囲のデータポイントが確認されたときには（１７２４）、主データポイントには、例えば周囲のデータポイントから重み因子を加えることによって、全体の重みが割り当てられる。主データポイントに対する重みは、次いでユーザー定義の閾値のような閾値と比較され得る（１７２６）。重みが閾値を満たした場合、または閾値を超える場合には、データポイントはそのように指定される（１７２８）。
【０１０４】
複合マスクデータはまた、データをフィルタ処理するためにさらに解析され得る。例えば、本実施態様では、近接エンジンは、ユーザーが指定した閾値のような閾値よりも小さいデータポイントのグループを識別して適切に取り除くように構成され得る。
【０１０５】
図１９および図２０を参照して、本実施態様の近接エンジンは、グループを定義し、それらのサイズを変更し、より小さなグループを取り除くように構成され得る。グループを定義するために、近接エンジンは、複合マスクデータ内の全てのデータポイントで、基準を満たす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、値の範囲に分けられて、インデックス番号を割り当てられ得る。近接エンジンは、複合マスクデータで、特定のインデックスに一致するデータポイントを検索することから開始する（１９１０）。指定されたインデックスを満たすデータポイントに遭遇したときには（１９１２）、近接エンジンは、見つけたポイントを主データポイントに指定し、主データポイントから全ての方向で、同じインデックスである、または代わりに実質的に同じ値を有し、また、閾値を超えているか、または他の所望の基準を満たす、他のデータポイントを検索する帰納的プログラムを開始する（１９１４）。
【０１０６】
本実施態様の帰納的関数の一例として、近接エンジンは、特定の値（例えば、５）を有するデータポイントの検索を開始し得る。５の値を有するデータポイントを見つけた場合には、帰納的プログラムは、５の値を有する別のデータポイントを見つけるまで、主デバイスの周辺の全てのデータポイントを検索する。別の認定ポイントが見つかった場合には、帰納的プログラムは、遭遇したデータポイントを主データポイントとして選択し、プロセスを繰り返す。したがって、帰納的プロセスは、互いに隣接するか、または対角上の一致する値を有する全てのデータポイントの解析およびマーキングを行い、かくしてグループを形成する。帰納的プログラムが特定の値を有するグループ内の全てのデバイスを見つけたときに、グループは一意的なグループインデックスが割り当てられ、近接エンジンは、再び複合マスクデータ全体を検索する。全てのデータの値を検索したときに、複合マスクデータは、同じグループインデックスを有する連続的なデータポイントのグループに完全に分けられる。
【０１０７】
近接エンジンは、各グループのサイズを判断し得る。例えば、近接エンジンは、グループ内のデータポイントの数を計数し得る（１９１６）。近接エンジンは、次いで各グループ内のデータポイントの数を閾値と比較して、閾値を満たさないグループを取り除き得る（１９１８）。グループは、関連するグループのインデックス値をデフォルト値にリセットするような、任意の適切な方法でグループ分け解析から取り除かれ得る（１９２０）。例えば、データポイントの閾値数が５であれば、近接エンジンは、５より少ないデータポイントを有する全てのグループのグループインデックス番号をデフォルト値に変更する。結果的に、異なるグループインデックスで分類されたままのグループだけが、５つ以上のデータポイントを有するグループとなる。
【０１０８】
近接エンジンは、複合マスクデータを生成および精緻化するために、任意の適切なさらなるオペレーションを行い得る。例えば、元の複合マスクデータのさらなるフィルタリング、処理、および解析の結果を含む複合マスクデータは、ウエハ上のデバイスまたは製造プロセスのような、複数のデータセットおよびデータの元のソースに関連する情報を提供するために使用され得る。データは、ユーザーに提供されるか、または任意の適切な方法で使用され得る。例えば、データは、未加工のデータの傾向およびパターンを表すデータセットを生成するために、複合マスクデータ、未加工のデータ、および他の適切なデータへのマージオペレーションと組み合わせたユーザー定義のルールを実行するような、さらなる解析または他のデータとの組み合わせのために他のシステムに提供され得る。さらに、データは、プリンタまたは視覚的なインターフェースのような適切な出力システムを介して、ユーザーに提供され得る。
【０１０９】
本実施態様では、例えば、複合マスクデータは、他のデータと組み合わせて、ユーザーにレビューを提供する。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組み合わされ得る。例えば、複合マスクデータは、符号データ、未加工のデータ、ハードウェアビンデータ、ソフトウェアビンデータ、および／または他の複合データとマージされ得る。データセットのマージは、表現、閾値、および優先順位を含むユーザー定義のルールを使用するなどして、任意の適切な方法で行われ得る。
【０１１０】
本システムでは、コンピュータ１０８は、複合マスクデータを、複合の未加工のデータ、複合符号データまたは複合ビンデータのマップのような、複合データの元のマップとマージするために、適切なプロセスを使用して、マージプロセスを行う。例えば、図２１を参照して、複合解析要素２１４は、複合マスクデータが元のデータマップと完全にマージされた、絶対マージ系を使用して、複合マスクデータを元の個々のウエハデータとマージし得る。結果的に、複合マスクデータは、既存のパターンのオーバーラップまたは包含に関わらず、元のデータマップとマージされる。１つの複合マスクだけしか、複数の複合マスクから外れたパターンを示さなかった場合には、そのパターンは複合マスクの全体に含まれる。
【０１１１】
代替案としては、複合解析要素２１４は、データをさらなる解析とマージし得る。複合解析要素２１４は、無関係か、または重要でない可能性のあるデータのフィルタ処理を行い得る。例えば、図２２を参照して、複合解析要素２１４は、元のデータマップ内のデータ、または別の複合マスクのデータをオーバーラップする、複合マスクデータ内のデータだけをマージし得、潜在的に関連する情報を強調する傾向がある。
【０１１２】
複合解析要素２１４は代替的に、データポイントの特定の閾値の数、割合、または他の値がマップ間でオーバーラップしているかどうかを判断するために、複合マスクデータおよび元のデータを評価し得る。構成に従って、マージされたデータは、この場合はデバイスに対応するデータポイントが、データポイントのオーバーラップに必要な閾値に一致するように、複合マスクデータと元のデータとの間で十分にオーバーラップした領域だけを含み得る。図２３を参照して、複合解析要素２１４は、テスタービン不良データとオーバーラップする複合データの５０％のような、元のデータにおける十分な程度のテスタービンの不良（すなわち不良デバイス）にオーバーラップする複合データのパターンだけを含むように構成され得る。したがって、元のデータとオーバーラップする複合データの量が最少量未満の場合には、その複合データのパターンは無視され得る。同様に、図２４を参照して、複合解析要素２１４は、２つの異なる製法によるデータのような、２つの異なる組の複合データを比較して、その２つの製法間のオーバーラップが選択された基準を満たすかどうかを判断し得る。最小基準とオーバーラップする、および／またはこれを満たすデータだけがマージされる。
【０１１３】
マージされたデータは、ユーザーまたは他のシステムへの出力に提供され得る。マージされたデータは、製造エラー識別プロセスまたは重要な傾向の識別プロセスのような別のプロセスに、入力として渡され得る。マージされたデータはまた、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ファイルのような、任意の組み合わせまたはフォーマットでも出力され得る。
【０１１４】
本実施態様では、マージされたデータおよび／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。インクマップエンジンは、オフラインインク装置のためのマップを生成する。オフラインインクマップに加えて、マージされたデータの結果は、パーツのインクレスアセンブリのためのビニング結果の生成、またはこれらのタイプの結果を使用する任意の他のプロセスまたはアプリケーションに用いられ得る。
【０１１５】
図示され記述された特定の実施態様は、本発明およびその最良の形態を例示したに過ぎず、いずれにしても本発明の範囲を制限することを意図するものではない。簡潔にするために、本システムの従来の信号処理、データ転送、および他の機能的局面（および本システムの個々のオペレーティングコンポーネントのコンポーネント）については詳述していない場合がある。さらに、種々の図面に示される接続線は、種々の要素間の例示的な機能的関係および／または物理的結合を示すことを意図するものである。実際のシステムにおいては、多数の代替となる、またはさらなる機能的関係または物理的結合が存在し得る。好適な実施態様を参照して、本発明が上記説明されてきた。しかしながら、本発明の範囲から逸脱することなく、変更および修正が行われ得る。これらの、および他の変更または修正は、特許請求の範囲に示されるように、本発明の範囲に含まれることが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】本発明の種々の局面および関連する機能コンポーネントに基づく、試験システムのブロック図である。
【図２】複数のコンポーネントの試験に対する試験データのプロット図である。
【図３】１つ以上の外れ値識別アルゴリズムを自動的に選択するためのシステムの図である。図２は試験システムを動作させるための要素のブロック図である。
【図４】大域的外れ値および局所的外れ値を有する試験データのプロット図である。
【図５】ウエハ、およびウエハ上で試験プローバが従うサンプル経路の図である。
【図６】プローバが経路に従うときの試験データの変化を示す図である。
【図７Ａ】最新の試験データに基づいて局所的外れ値を識別するためのフロー図である。
【図７Ｂ】図７Ａで使用する例示的なデータのプロット図である。
【図８】ウエハ上の中央のコンポーネントおよびコンポーネントの周囲のバンドの図である。
【図９】近接解析のためのポテンシャルフィルタのタイプの図である。
【図１０】近接解析を使用して局所的外れ値を識別するためのフロー図である。
【図１１Ａ】複数のデバイスを有するウエハ、およびウエハの抵抗率プロファイルを表す図である。
【図１１Ｂ】図１１Ａのウエハの種々のデバイスにおけるレジスタの母集団に対する抵抗値を示すグラフである。
【図１２Ａ】図１１Ａの種々のデバイスに対する未加工の試験データおよび外れ値検出トリガーの、全体的なプロット図である。
【図１２Ｂ】図１１Ａの種々のデバイスに対する未加工の試験データおよび外れ値検出トリガーの、詳細なプロット図である。
【図１３】本発明の様々な局面に従った、複合解析プロセスのフロー図である。
【図１４】３つの代表的なウエハ上の代表的なデータポイントのロケーションを示す図である。
【図１５Ａ】累積二乗複合データ解析プロセスに関するフロー図である。
【図１５Ｂ】累積二乗複合データ解析プロセスに関するフロー図である。
【図１５Ｃ】累積二乗複合データ解析プロセスに関するチャート図である。
【図１６】ウエハ上に定義される除外領域の図である。
【図１７Ａ】近接重み付けプロセスのフロー図である。
【図１７Ｂ】近接重み付けプロセスのフロー図である。
【図１８】近接重み付けを受ける一組のデータポイントの図である。
【図１９】クラスタ検出およびフィルタ処理のフロー図である
【図２０】検出およびフィルタ処理を受けるウエハ上の一組のクラスタの図である。
【図２１】絶対値マージプロセスを使用してマージされた一組のデータポイントの図である。
【図２２】オーバーラップマージプロセスを使用してマージされた一組のデータポイントの図である。
【図２３】パーセンテージオーバーラップマージプロセスを使用してマージされた複数組のデータポイントを示す図である。
【図２４】パーセンテージオーバーラップマージプロセスを使用してマージされた複数組のデータポイントを示す図である。
【図２５】ウエハの区分分割の図である。
【図２６】ウエハおよび空間的解析ウィンドウの図である。
【図２７】空間的解析プロセスのフロー図である。
【図１】
2008511140.tif 000004
【図２】
2008511140.tif 000005
【図３】
2008511140.tif 000006
【図４】
2008511140.tif 000007
【図５】
2008511140.tif 000008
【図６】
2008511140.tif 000009
【図７Ａ】
2008511140.tif 000010
【図７Ｂ】
2008511140.tif 000011
【図８】
2008511140.tif 000012
【図９】
2008511140.tif 000013
【図１０】
2008511140.tif 000014
【図１１Ａ】
2008511140.tif 000015
【図１１Ｂ】
2008511140.tif 000016
【図１２Ａ】
2008511140.tif 000017
【図１２Ｂ】
2008511140.tif 000018
【図１３】
2008511140.tif 000019
【図１４】
2008511140.tif 000020
【図１５Ａ】
2008511140.tif 000021
【図１５Ｂ】
2008511140.tif 000022
【図１５Ｃ】
2008511140.tif 000023
【図１６】
2008511140.tif 000024
【図１７Ａ】
2008511140.tif 000025
【図１７Ｂ】
2008511140.tif 000026
【図１８】
2008511140.tif 000027
【図１９】
2008511140.tif 000028
【図２０】
2008511140.tif 000029
【図２１】
2008511140.tif 000030
【図２２】
2008511140.tif 000031
【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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【国際調査報告】
2008511140.tif 000037
2008511140.tif 000038
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