(57)【要約】      （修正有）【課題】ＦＳＡにおいて不良の誤認識を減らす不良分類項目およびその抽出順序の決定方法を提供する。【解決手段】ルール［１］：以下のサブルール［１−１］〜［１−３］を満足させる。但し、所定数のビット数の差異は、誤差として、「サイズは等しい」とみなす。サブルール［１−１］：先行する不良分類項目の最大不良ビットサイズは、後続の不良分類項目の最大不良ビットサイズよりも大きい。サブルール［１−２］：先行する不良分類項目の最小不良ビットサイズは、後続の不良分類項目の最小不良ビットサイズよりも大きい。サブルール［１−３］：任意の不良分類項目の最小不良ビットサイズは、直後の不良分類項目の最大不良ビットサイズよりも小さい。ルール［２］：ルール［１］の但書きの条件も考慮して、最大不良ビットサイズおよび最小不良ビットサイズが等しい項目が複数ある場合には、特殊な項目・制限の強い項目を抽出順で先行させる先に抽出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＦＳＡ（Ｆａｉｌｕｒｅ  Ｓｈａｐｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）を用いて半導体デバイスの不良ビットを解析する際の、前記ＦＳＡにおける不良分類項目およびその抽出順序の決定方法であって、
以下のルールに基づいて、前記不良分類項目およびその抽出順序を決定することを特徴とする決定方法。
ルール［１］：以下のサブルール［１−１］〜［１−３］を満足させる。但し、所定数のビット数の差異は、誤差として、「サイズは等しい」とみなす。
サブルール［１−１］：先行する不良分類項目の最大不良ビットサイズは、後続の不良分類項目の最大不良ビットサイズよりも大きい。
サブルール［１−２］：先行する不良分類項目の最小不良ビットサイズは、後続の不良分類項目の最小不良ビットサイズよりも大きい。
サブルール［１−３］：任意の不良分類項目の最小不良ビットサイズは、直後の不良分類項目の最大不良ビットサイズよりも小さい。
ルール［２］：ルール［１］の但書きの条件も考慮して、最大不良ビットサイズおよび最小不良ビットサイズが等しい項目が複数ある場合には、特殊な項目・制限の強い項目を抽出順で先行させる先に抽出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＦＳＡにおける不良分類項目およびその抽出順序の決定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体製品、特にＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）に不良はつきものである。図７は、ＤＲＡＭの不良ビットマップ（あるいは単にビットマップともいう）の例を示す図である。同図においては、直径３００ｍｍのウエハーに作りこまれたＤＲＡＭについて、不良ビットがどのように分布しているかをグレースケールのドットで示している。この不良ビットをできる限り少なくし、ＤＲＡＭの良品を１個でも多く取得することが、ＤＲＡＭの製造コストを下げ、低価格の製品を供給する上で非常に重要である。なお、図７中には、上記「グレースケールで示すドット」の他に、「黒塗りつぶしで示すドット」及び「ハッチングを付して示すドット」が存在するが、いずれも不良の程度が極めて悪いチップであり、これらのチップに関しては不良ビットの情報が得られていない。
【０００３】
不良ビットを最少にするという目的を達成するためには、まず、生じてしまった不良ビットを解析する、という作業が重要になってくる。この不良ビットの解析については、例えば特許文献１および２が開示している。
【０００４】
特許文献１は、特定の不良モードを検出するアルゴリズムを用いて、全不良ビットデータの中から、特定の不良モードにおいて発生した不良ビットを抽出し、その抽出した不良ビットに対して解析や試験を行うことにより、その発生原因を迅速に、かつ容易に特定できる技術を開示している。
【０００５】
また、特許文献２は、メモリＬＳＩで発生した不良ビットの二次元空間的発生周期を算出し、それに基づいて不良ビットの解析を自動的に行う技術を開示している。
【０００６】
また、メモリＬＳＩの不良ビット解析には、ＦＳＡ（Ｆａｉｌｕｒｅ  Ｓｈａｐｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）と呼ばれるアルゴリズムが用いられることもある。ＦＳＡとは、不良ビットの大きさと形態に着目し、予め用意した典型的な１００種類以上の不良の形態の分類表（リスト）に従って、実際に得られた不良ビットを分類するアルゴリズムである。
【０００７】
不良の原因と、不良ビットの大きさ・形態には密接な関係があるため、この分類から、不良の原因をある程度まで類推することができ、不良の対策に役立っている。例えば、図８の不良ビット分布の拡大図を見ると、孤立した不良ビット１０３と線状に分布した不良ビット１０４が見られる。前者は個々のビット（セル）に不具合があり、後者は線の一部に断線があるか、もしくは線状の領域を制御する回路に不具合がある可能性が高い、と類推できる。
【０００８】
ＦＳＡは、具体的には、典型的な１００種類以上の不良を、およそ大きさの順番に従って並べ、解析の対象となるビットマップに対して、以下の手順による処理１）〜Ｎ）を行う。
１）  １番目の不良の形態と大きさに適合するものを全て探し出し、リストアップし、以降の考慮から除外する。なお、この処理を含め、以下の一連の処理を「抽出」と称する。
２）  ２番目の不良の形態と大きさに適合するものを全て探し出し、リストアップし、以降の考慮から除外する。
・）  ・            ・
・）  ・            ・
Ｎ）  Ｎ番目の不良の形態と大きさに適合するものを全て探し出し、リストアップし、以降の考慮から除外する。  
そして、分類表の最後までたどり着いたら、プログラムを終了する。
【０００９】
具体例として、チップ１個について説明する。図９（ａ）は、ＦＳＡを実施する前のビットマップの一例を示す図である。そして、図９（ｂ）が、上述のＦＳＡのアルゴリズムを適用した結果を示す図であり、それぞれの不良は形態によって分類されている。ここでは線状の不良を符号９ａ、孤立したビットを符号９ｂ、その他大規模な不良を符号９ｃ、で表している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開平０７−０８５６９７号公報
【特許文献２】特開２００１−２０２７９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
ところで、「予め用意した“典型的な”１００種類以上の不良の形態の分類表（リスト）に従って、実際に得られた不良ビットを分類し…」とはいうものの、ここでいう「典型」はあくまで典型である。しかるに、実際の不良ビットの出現の仕方には、いくらでも「典型」でないものが存在する。
【００１２】
一方、プログラムは、機械的な判断しかしないので、人間の目でみて「典型的」であろうとなかろうと、全ての不良を必ずいずれかの項目に分類する。そのような際には、解析者が想定した不良とは異なる分類が行われることが多く、不良の形態と大きさに基づいた原因の特定の障害となる。これを「ＦＳＡの誤認識」と呼んでいる。
【００１３】
ここで、図１０は、従来におけるＦＳＡの不良分類項目の各々の不良ビット数を、抽出順に示した図である。横軸が抽出順、縦軸が不良ビット数を表している。また、各不良分類項目について、図１０中の「◆」で示す点が基準となる最大のビット数を表しており、「□」で示す点が基準となる最小のビット数を表している。
【００１４】
図１０から分かる通り、従来においては、不良分類項目の抽出の順番は、全体的には、概して、不良ビット数の大きいものから小さいものへとなるようになっている。しかしながら、局所的に注目すると、最大ビット数においても、最小ビット数においても、単調に減少するようには配列されていない。
【００１５】
このような逆転は誤認識の原因の一つとなる。なぜなら、本来大きなビット数を含む不良より前の段階で、小さなビット数の不良を抽出してしまうと、本来は共通の原因に起因する１個の大きい不良が、より小さな不良を複数並べたものとして抽出されてしまうからである。
【００１６】
図１１は、誤認識の例を示す図である。この不良１０５，１０６はＳＷＬ（Ｓｕｂ  Ｗｏｒｄ  Ｌｉｎｅ）に沿って生じており、Ｓｕｂ  Ｗｏｒｄ  Ｌｉｎｅの断線、もしくはＳｕｂ  Ｗｏｒｄ  Ｌｉｎｅを制御するＳｕｂ  Ｗｏｒｄ  Ｄｅｃｏｄｅｒと呼ばれる回路の不良が疑われる。しかし、この場合に適用したプログラムではこの不良１０５．１０６を「Ｃｌｕｓｔｅｒ」と呼ばれるグループに分類している。本来「Ｃｌｕｓｔｅｒ」というのは、回路や断線ではなく、大きなゴミに起因する不良のような、特定の形を持たない形態のために設定されたグループであって、この例の様に明らかに線状で不良化したケースは当てはまらない。
【００１７】
この「誤認識」は、ＦＳＡという手法が導入された当初から認識されていた。そして対策として、誤認識がないように不良の分類表の調整が行われてきた。具体的には、分類表に表れるそれぞれの不良の大きさを変えたり、分類表の中の順番を変えたり、今まで１個の分類として抽出されたものを更に細分化したりなどの方法で「誤認識」を減らす「調整」がなされてきた。
【００１８】
この、いわば「調整」に基づく方法は、着実ではあるが、問題を最終的に解決することはできない。「調整」の結果が有効かどうかは、実際のデータに適用して判断される。不良ビットのパターンは実質的に無限大であるから、調整の結果が有効で、しばらくの間誤認識に悩まされることがなくても、時間の問題で必ず新たな「誤認識」が登場する。いわば「調整」の必要性と作業は永遠に発生して繰り返されるため、分類表を作成する側にも利用する側にも、精神的な負担を強いている。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明は、ＦＳＡ（Ｆａｉｌｕｒｅ  Ｓｈａｐｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）を用いて半導体デバイスの不良ビットを解析する際の、前記ＦＳＡにおける不良分類項目およびその抽出順序の決定方法であって、
以下のルールに基づいて、前記不良分類項目およびその抽出順序を決定することを特徴とする決定方法である。
ルール［１］：以下のサブルール［１−１］〜［１−３］を満足させる。但し、所定数のビット数の差異は、誤差として、「サイズは等しい」とみなす。
サブルール［１−１］：先行する不良分類項目の最大不良ビットサイズは、後続の不良分類項目の最大不良ビットサイズよりも大きい。
サブルール［１−２］：先行する不良分類項目の最小不良ビットサイズは、後続の不良分類項目の最小不良ビットサイズよりも大きい。
サブルール［１−３］：任意の不良分類項目の最小不良ビットサイズは、直後の不良分類項目の最大不良ビットサイズよりも小さい。
ルール［２］：ルール［１］の但書きの条件も考慮して、最大不良ビットサイズおよび最小不良ビットサイズが等しい項目が複数ある場合には、特殊な項目・制限の強い項目を抽出順で先行させる先に抽出する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明のＦＳＡにおける不良分類項目およびその抽出順序の決定方法によれば、不良の誤認識を減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明のＦＳＡにおける不良分類項目およびその抽出順序の決定方法の一実施形態に基づいて、不良分類項目およびその抽出順序を決定した例を示す図である。
【図２】ルール［１］の但書きの条件のもとで、ルール［２］を採用する理由を説明するための図である。
【図３】従来の方法と本発明による方法の比較結果を説明するための図である。
【図４】従来の方法と本発明による方法の比較結果を説明するための図である。
【図５】従来の方法と本発明による方法の比較結果を説明するための図である。
【図６】従来の方法と本発明による方法の比較結果を説明するための図である。
【図７】ＤＲＡＭの不良ビットマップの例を示す図である。
【図８】不良ビット分布の例を示す図である。
【図９】従来におけるＦＳＡによる方法を説明するための図である。
【図１０】従来におけるＦＳＡの不良分類項目の各々の不良ビット数を、抽出順に示した図である。
【図１１】誤認識の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明を適用したＦＳＡにおける不良分類項目およびその抽出順序の決定方法の一例について、図面を参照して詳細に説明する。
なお、以下の説明で用いる図面は、特徴をわかりやすくするために、便宜上特徴となる部分を拡大して示している場合があり、各構成要素の寸法比率などが実際と同じであるとは限らない。また、以下の説明において例示される材料、寸法等は一例であって、本発明はそれらに必ずしも限定されるものではなく、その要旨を変更しない範囲で適宜変更して実施することが可能である。
【００２３】
本発明においては、不良の「誤認識」を減らすべく、従来の「調整」に基づく方法ではなく、ＦＳＡにおける不良分類項目およびその抽出順序の決定の仕方について、一定の原則（ルール、規則）を設定する。
【００２４】
以下に本発明のＦＳＡにおける不良分類項目およびその抽出順序の決定方法の一実施形態における具体的ルールを示す。具体的には、下記のルール［１］および［２］に則り、不良分類項目およびその抽出順序を決定する。
【００２５】
ルール［１］：以下のサブルール［１−１］〜［１−３］を満足させる。但し、所定数のビット数の差異は、誤差として、「サイズは等しい」とみなす。
サブルール［１−１］：先行する不良分類項目の最大不良ビットサイズは、後続の不良分類項目の最大不良ビットサイズよりも大きい。
サブルール［１−２］：先行する不良分類項目の最小不良ビットサイズは、後続の不良分類項目の最小不良ビットサイズよりも大きい。
サブルール［１−３］：任意の不良分類項目の最小不良ビットサイズは、直後の不良分類項目の最大不良ビットサイズよりも小さい。
【００２６】
ルール［２］：ルール［１］の但書きの条件も考慮して、最大不良ビットサイズおよび最小不良ビットサイズが等しい項目が複数ある場合には、特殊な項目・制限の強い項目を抽出順で先行させる先に抽出する。
【００２７】
ここで、サブルール［１−１］〜［１−３］は、不良分類項目の適切な設定の仕方の条件も示しており、例えば、図１０における抽出順１６前後にある、最大不良ビットサイズと最小不良ビットサイズの差異が他と比較して極端に大きい不良分類項目があると、サブルール［１−１］およびサブルール［１−２］を満たし得ないことになる。また、サブルール［１−３］を満たさないような不良分類項目の設定の仕方を採用すると、自身の最小不良ビットサイズと直後の不良分類項目の最大ビットサイズの間に「隙間」が生ずる不良分類項目を許容することとなり、丁度この隙間に入り込むような不良は、当該直後以降の不良分類項目が示す複数の不良の結合したものとして抽出され、誤認識となってしまう。
【００２８】
ルール［１］および［２］に基づいて、不良分類項目およびその抽出順序を決定した例を、図１に示す。但し、ルール［１］の但書きの条件を考慮して、ルール［２］で順序が変わるようなものは、ここでは含まれていない。
【００２９】
次に、ルール［１］の但書きの条件のもとで、ルール［２］を採用する理由について、説明する。
【００３０】
形態が一般的で制限の弱い不良が、形態が特殊で制限の強い不良より前の段階で抽出されると、特殊な不良が一般的な不良として抽出されてしまい、期待された分類とはならない。前述の図１１を参照して説明した例がそのような例である。すなわち、特殊な「線状」という形態を有する項目より前の段階で、特定の形態を持たないｃｌｕｓｔｅｒという項目の抽出を行ってしまったために生じた誤認識である。かかる誤認識を回避するため、上記但書きを規定した。更に、具体例で説明する。図２は、その具体例を説明するための図であり、ビットライン（Ｂｉｔｌｉｎｅ）のような線状の領域を、ＳＡ（Ｓｅｎｓｉｎｇ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ）のような制御回路（ドライバー）との位置関係で分類する場合を示している。
【００３１】
ここで、線状の不良は、断線・ショート・ドライバーの故障などにより発生する。但し、線に属するビットの強さがまちまちであるため、線全体が不良化する場合だけでなく、中途半端に一部不良化する場合も非常に多い。例えば、ドライバー１自体の故障の場合には、ドライバーから遠いビットが、配線抵抗がより大きいという事情のために、より不良化し易く、図２（ｂ）に示した不良ビットライン２ｂが生じる。また、近接した何らかの構造とのショートに起因する場合には、ショート箇所の付近が特に不良化し易くなるので、図２（ａ）および（ｃ）のそれぞれに示した不良ビットライン２ａおよび２ｃが生じる。そして、原因が何であれ、程度がひどい場合には、線全体が不良化しやすく、図２（ｄ）に示した不良ビットライン２ｄが生じる。
【００３２】
この例で、ルール［１］の但書きの条件も含めて、ルール［２］を適用すると、不良項目の抽出の手順は、以下のようになる。なお、この場合、後に詳述するように、ルール［１］の但書きの条件により、図２（ａ）〜（ｄ）に示された不良は、同一の不良ビット数であると判定されていることが前提となる。
（１）マット両端３ビット（計６ビット）がパスしている（不良化していない）線状不良の抽出を行なう。
（２）その次に、近端３ビットがパスしている線状不良の抽出を行なう。なお、遠端はパスしていても、不良化していてもかまわない（遠端も不良化したものは上記抽出（１）で抽出される）。
（３）次いで、遠端３ビットがパスしている線状不良の抽出を行なう。なお、近端はパスしていても、不良化していてもかまわない（近端も不良化したものは上記抽出（１）で抽出される）。
（４）最後に、特に制限を設けずに、線状の不良の抽出を行なう。
【００３３】
ここで、条件判断を、両端の両方もしくは片方がパスしているかどうかで行っているため、最も制限が強いのは、抽出（１）である。次いで、抽出（２）、（３）の制限が強い。抽出（４）は最も制限が弱い。仮に、抽出（１）よりも抽出（２）を先行させた場合、抽出（２）においては、近端３ビットがパスしている線状不良の抽出を行ない、遠端はパスしていても、不良化していても構わないという条件であることから、抽出（１）で抽出されるべき態様を含んでいることとなる。従って、抽出（２）を先に抽出すると、本来抽出（１）において抽出されるべき不良が、全て抽出（２）で抽出され、不良ビットライン２ｂとして分類されてしまう。
【００３４】
この例では、両端が不良化していないという条件が付くため、不良ビットの最大数でいうと、抽出（１）が最小である。次いで、片側のみパスの抽出（２）、（３）が小さく、特に制限を設けていない抽出（４）が最大であって、サブルール［１−１］および［１−２］を満たしていない。しかしながら、実際には、線状の不良に付属するビットの数は、５００以上のことが多く、この例のように数ビットに関わる逆転は実質的に問題にならない。ビット数の順番に制約されるよりは、むしろここで述べた制限の強弱で順番を決めたほうが、誤認識の防止に役立つ。従って、前述のルール［１］の「但書き」を付した。
【００３５】
最後に、従来の方法と本発明による方法を具体例で比較する。図３乃至６は、それぞれ従来の方法と本発明による方法の比較結果を説明するための図であり、それら全図において、（ａ）が、従来のＦＳＡの方法による結果を示しており、（ｂ）が、本発明に基づくＦＳＡの方法による結果を示している。
【００３６】
図３は、大規模不良の第１の例を示しており、図３（ａ）に示す従来の方法による結果によれば、符合３ａで示される箇所がＬＩＯ不良、符合３ｂで示される箇所がその他の不良となっており、別々に分類されている。しかし、実際には、共通の原因に基づく不良の可能性が高い。かかる点に関し、図３（ｂ）の本発明に基づく方法による結果によれば、符号３ｃで示されるように、すべて一括してＢＡＮＫ不良（ＢＡＮＫ全体に関わる不良）として分類されている。
【００３７】
図４は、大規模不良の第２の例を示しており、図４（ａ）に示す従来の方法による結果によれば、符合４ａで示される箇所がＹＳ不良、符合４ｂで示される箇所がその他の不良となっており、別々に分類されている。しかし、実際には、共通の原因に基づく不良の可能性が高い。かかる点に関し、図４（ｂ）の本発明に基づく方法による結果によれば、符号４ｃで示されるように、すべて一括してＢＡＮＫ不良（ＢＡＮＫ全体に関わる不良）として分類されている。
【００３８】
図５は、大規模不良の第３の例を示しており、図５（ａ）に示す従来の方法による結果によれば、符合５ａで示される箇所がＰＤＬ−Ｔｒ不良、符合５ｂで示される箇所がその他の不良となっており、別々に分類されている。しかし、実際には、共通の原因に基づく不良の可能性が高い。かかる点に関し、図５（ｂ）の本発明に基づく方法による結果によれば、符号５ｃで示されるように、すべて一括してＢＡＮＫ不良（ＢＡＮＫ全体に関わる不良）として分類されている。
【００３９】
図６は、大規模不良の第４の例を示しており、図６（ａ）に示す従来の方法による結果によれば、符合６ａで示される箇所がＢＬ−ＭＡＴ不良（ＢＬ性のＭＡＴ規模の不良）、符合６ｂで示される箇所がその他の不良となっており、別々に分類されている。しかし、実際には、共通の原因に基づく不良の可能性が高い。かかる点に関し、図６（ｂ）の本発明に基づく方法による結果によれば、符号６ｃで示されるように、すべて一括してＢＡＮＫ不良（ＢＡＮＫ全体に関わる不良）として分類されている。
【００４０】
以上で説明した本発明の実施形態によれば、ＦＳＡにおいて不良の誤認識を減らすことができる。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
本発明のＦＳＡにおける不良分類項目およびその抽出順序の決定方法は、メモリＬＳＩ、例えばＤＲＡＭ、不良ビット解析に応用することができる。
【符号の説明】
【００４２】
１・・・ドライバー
２・・・不良ビットライン
【図１】
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【図２】
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【図８】
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【図１０】
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【図１１】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図９】
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