用于确定在晶片上生产的器件的特征的方法和器件技术

用于确定在晶片上生产的器件的特征的方法和器件。本发明专利技术涉及一种用于推断在晶片（1）上生产的器件（2）的器件特征（）的计算机实现的方法；包括以下步骤：

【技术实现步骤摘要】
用于确定在晶片上生产的器件的特征的方法和器件


[0001]本专利技术涉及将特征与晶片上生产的器件相关联。

技术介绍

[0002]目前，在晶片上生产的器件（诸如芯片）的最终测试中，每个器件在器件分离之前或之后单独被测量或测试。测量/测试旨在获得一个或多个器件特征，所述一个或多个器件特征包括关于功能性/错误的指示或用于确定一个或多个训练或校准参数的其他数据。校准参数例如用于设置校准位，这对于校准集成传感器而言特别常见。
[0003]即使在分离器件之后，也可以通过唯一的晶片ID来标识器件，并且由此可以退回到晶片上的特定位置。利用该方法，可以通过在晶片图中的重建位置之上绘制测量/测试过程期间获得的器件特征来重建晶片图。
[0004]由于在晶片上制造器件期间的各种工艺步骤，因此可以在晶片图上观察到不同的图案。这些图案源自于由处理装备引发的工艺变化（诸如蚀刻损失、沟槽角度失配等）以及在晶片表面之上的固有变化。
[0005]同样，对于利用相同器件生产的不同晶片，即通过相同的掩模布局和处理步骤获得的晶片，器件将相对于它们的晶片图示出非常相似的器件特征图案。

技术实现思路

[0006]根据本专利技术，提供了根据权利要求1的用于基于样本测量来确定在晶片上生产的器件的一个或多个器件特征的方法，以及根据另外的独立权利要求的器件。
[0007]另外的实施例由从属权利要求指示。
[0008]根据第一方面，提供了一种用于确定在晶片上生产的器件的器件特征的方法，包括以下步骤：-提供将晶片位置与器件特征相关联的晶片特征模型，所述晶片位置指示晶片上生产的器件的位置，其中晶片特征模型被配置为通过一个或多个晶片特征图来被训练，并且特别地被配置成高斯过程模型；-提供在样本晶片位置子集处的至少一个器件的样本器件特征；以及-取决于所提供的晶片特征模型，确定（相同）晶片的至少一个其他器件的器件特征。
[0009]根据上面的方法，提供了一种器件特征模型，其被训练成将晶片上生产的器件的晶片位置与一个或多个器件特征相关联。所述一个或多个器件特征可以包括关于功能性/错误的指示或者诸如一个或多个训练或校准参数之类的其他数据。
[0010]此外，晶片特征模型可以是非参数的，其可以使用样本数据来训练。此外，晶片特征模型可以为预测特征提供不确定性值。
[0011]此外，除了晶片位置之外，器件特征模型可以可选地将一个或多个另外的操作参数与一个或多个器件特征相关联。
[0012]借助于器件特征，可以针对晶片位置构建晶片特征图。使用这样的晶片特征图，可
以确定器件的样本晶片位置，所述样本晶片位置将用于对相应器件特征的测量/测试/探测。晶片位置子集可以包括一个或多个样本晶片位置。测试/测量晶片位置子集处的器件的结果用于确定在其他晶片位置处的器件的相应器件特征。
[0013]可以通过依据给定的要求违反而最小化预测不确定性来确定样本晶片位置。由此，仅少数器件可以被选择用于测试/测量，以获得对应的一个或多个器件特征，这允许为在相同晶片上生产的其他器件确定相应的器件特征。
[0014]通过使用器件特征模型，上面的方法允许只通过确定在样本晶片位置处的对应的一个或多个器件特征来获得相同的晶片或利用相同器件生产的其他晶片的所有器件的特征。因此，本专利技术利用一个或多个器件特征分布的相似图案以用于器件特征的预测，所述一个或多个器件特征分布的相似图案是用于晶片生产的共同处理步骤和处理参数的结果。
[0015]通过用对器件的预选子集的对应确定来替换对晶片的所有器件的所有器件特征的昂贵确定（包括物理测量和测试），可以显著减少测量/测试成本。取决于晶片特征模型的准确性和针对所确定特征的给定规格极限，仅需要测试/测量器件中的一小部分。
[0016]此外，器件特征可以包括以下各项之一：功能性的指示、错误的指示、器件是否满足给定规格的指示以及要写入/存储到特定器件中的校准参数。
[0017]可以规定，晶片特征模型附加地将环境和/或操作条件与器件特征相关联。
[0018]根据一实施例，可以通过提供包括相同器件的多个经处理的晶片来训练晶片特征模型，其中特别地，经处理的晶片包括一个或多个角批（corner lot）晶片。
[0019]可以规定，所述至少一个器件的样本器件特征是在晶片位置的所选离散子集处获得的，所述晶片位置的所选离散子集最大化晶片上所有样本在给定的规格极限内部的似然。
[0020]根据一实施例，通过根据下式最大化晶片上所有样本在给定的规格极限内部的似然，来选择晶片位置的所选离散子集其中并且是关于每个样本满足规格极限的最小概率的下界，其中是所有晶片位置的集合，是建模特征，并且是对于在特定位置i处的器件应满足的标称特征。
[0021]此外，极限违反v可以被指定为其中选择晶片位置子集以最小化在晶片的所有器件之上预期极限违反的概率。
[0022]可以规定晶片位置子集借助于如下获取函数来更新：其中为优化的晶片位置子集选择晶片位置s，针对晶片位置的所有可能组合评估获取函数，其中选择具有最低预期极限违反的晶片位置子集。
[0023]此外，可以基于使用处理装备的制造步骤的先验技术知识，使用对应图案的先验来提供器件特征模型。
[0024]根据另一方面，提供了一种用于晶片上的器件生产的计算机实现的方法，包括以下步骤：-控制一个或多个晶片上的器件生产；-借助于上面的方法对器件的器件特征的确定，其中取决于所确定的器件特征来控制器件生产。
[0025]此外，相应器件特征可以特别是作为相应的校准参数被写入器件的存储器中。附加地或可替代地，取决于相应器件特征对器件进行分类或拒绝器件。此外，可以规定，取决于器件的相应器件特征而停下器件生产。
[0026]根据另外的方面，提供了一种用于确定在晶片上生产的器件的器件特征的系统，其中所述系统被配置为执行以下步骤：-提供将晶片位置与器件特征相关联的晶片特征模型，所述晶片位置指示晶片上生产的器件的位置，其中晶片特征模型被配置为通过一个或多个晶片特征图来被训练，并且特别地被配置成高斯过程模型；-提供在样本晶片位置处的至少一个器件的样本器件特征；-取决于所提供的晶片特征模型，确定晶片的至少一个其他器件的器件特征。
[0027]根据另外的方面，提供了一种用于晶片上的器件生产的系统，其中所述系统被配置为执行以下步骤：-控制一个或多个晶片上的器件生产；-提供将晶片位置与器件特征相关联的晶片特征模型，所述晶片位置指示晶片上生产的器件的位置，其中晶片特征模型被配置为通过一个或多个晶片特征图来被训练，并且特别地被配置成高斯过程模型；-提供在样本晶片位置处的至少一个器件的样本器件特征；-取决于所提供的晶片特征模型，确定晶片的至少一个其他器件的器件特征。其中所述系统进一步被配置为取决于所确定的器件特征来控制器件生产。
附图说明
[0028]结合附图更详细地描述实施例，附图中：图1示出了晶片上器件的示例性布置；图2示出了加速度传感器示例的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于确定在晶片（1）上生产的器件（2）的器件特征（）的计算机实现的方法；包括以下步骤：-提供（S2）将晶片位置与器件特征（）相关联的晶片特征模型，所述晶片位置指示晶片（1）上生产的器件（2）的位置，其中晶片特征模型被配置为通过一个或多个晶片特征图来被训练，并且特别地被配置成高斯过程模型；-提供（S3）在样本晶片位置处的至少一个器件（2）的样本器件特征；-取决于所提供的晶片特征模型，确定（S4）晶片（1）的至少一个其他器件的器件特征（），其中，所述至少一个器件的样本器件特征（）是在晶片位置的所选离散子集（）处获得的，晶片位置的所选离散子集（）是借助于主动学习选择的，并且特别地最大化晶片上所有样本在给定规格极限内部的似然。2.根据权利要求1所述的方法，其中器件特征（）包括以下各项之一：功能性的指示、错误的指示、器件是否满足给定规格的指示以及要存储到特定器件中的校准参数。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中晶片特征模型附加地将环境和/或操作条件与器件特征（）相关联。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，通过提供包括相同器件（2）的多个经处理的晶片来训练晶片特征模型，其中特别地，经处理的晶片包括一个或多个角批晶片。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中晶片特征模型是非参数的，并且为预测特征（）提供不确定性值。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中通过根据下式最大化晶片上所有样本在给定规格极限内部的似然，来选择晶片位置的所选离散子集（）其中并且是关于每个样本满足规格极限的最小概率的下界，其中是所有晶片位置的集合，是建模特征，并且是对于在特定位置i处的器件应满足的标称特征。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中极限违反v可以被指定为其中选择晶片位置子集（）以最小化在晶片的所有器件之上预期极限违反的概率。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中晶片位置子集借助于如下获取函数来更新：
其中为优化的晶片位置子集（）选择晶片位置s，针对晶片位置的所有可能组合评估获取函数，其中选择具有最低预期极限违反的晶片位置子集（）。9.根据权利要求6至8中任一项所述的方法，其中，基于使用处理装备的制造步骤的先验技术知识，通过使用对应图案的先验来提供器件特征模型。10.用于晶片上的器件生产的计算机实现的方法，包括以下步骤：-控...

【专利技术属性】
技术研发人员：C，
申请(专利权)人：罗伯特，
类型：发明
国别省市：