装备故障模式的预测模型。在一批踪迹数据中检测异常，接着计算关键特征。在以往踪迹数据的数据库中对具有相同关键特征的相同或类似异常进行搜索。如果相同异常之前出现过并且处于所述数据库中，则可从所述数据库检索异常类型、其根本原因和纠正的动作步骤...

自动地限定窗以进行踪迹分析。针对每一个工艺步骤，将踪迹数据与所述工艺步骤的开端和所述工艺步骤的末尾对准，并且从所述工艺步骤的所述开端和所述工艺步骤的所述末尾计算包括改变率在内的统计资料。基于对所述所计算统计资料的分析来生成窗。计资料的分...

一种用于分配晶圆缺陷的最可能根本原因的模板。可以将目标晶圆的仓图数据与先前晶圆的仓图数据进行比较，以发现具有类似问题的晶圆。可以确定关于是否应将相同的根本原因应用于所述目标晶圆的概率，并且如果应将相同的根本原因应用于所述目标晶圆，则可以...

一种半导体图像分类器。应用卷积函数来修改晶片图像，以便提取关于图像的关键信息。经修改图像被压缩，然后通过一系列成对分类器进行处理，每个分类器被配置为确定图像比所述对中的一者更像另一者。收集来自每个分类器的概率以形成对每个图像的预测。率以...

在裸片级上对半导体良率进行模型化以预测容易发生过早使用寿命失效(ELF)的裸片。依据从半导体制造过程中的晶片测试获得的参数数据进行第一裸片良率计算。仅依据裸片位置进行第二裸片良率计算。所述第一裸片良率计算与所述第二裸片良率计算之间的差是...

使用协作学习对晶片进行分类。通过基于规则的模型确定初始晶片分类。通过机器学习模型确定预测晶片分类。多个用户可以手动查看所述分类以确认或修改，或添加用户分类。将所有所述分类输入到所述机器学习模型以不断更新其检测和分类方案。检测和分类方案。...

一种半导体设备故障检测和分类方案。监测和处理传感器迹线以将已知的异常运行状况与未知的异常运行状况分开。特征工程允许关注目标特征的相关迹线。建立机器学习模型以基于异常的初始分类集进行检测和分类。随着更多的迹线被处理和学习，机器学习模型不断...

一系列模型累加增加数量的变量的r平方值，以便量化每个变量对预测目标良率或参数响应的重要性。应的重要性。应的重要性。

本发明公开一种用于每个晶粒的机器学习模型，所述机器学习模型用于估算所述晶粒处的过程控制参数。所述模型是基于跨整个晶圆的多个测试位点处的晶圆分类参数测量以及所述晶圆的良率结果。这允许更好地分析异常空间模式，从而产生改进的良率结果。从而产生...