识别数据中的共同特征的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了用于识别数据中的系统性的叠代方法。总地来说，根据特征定义处理一组数据，以创建一组特征数据。然后，分析该组特征数据，以识别共同特征。利用共同特征的知识修改该组特征数据，以创建一组修正的特征数据。然后，再次分析该组修正的特征数据，以识别新的共同特征，如果有的话。重复修改和分析步骤，直到识别不出新的共同特征。当识别不出新的共同特征时，报告识别的共同特征。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术总地来说涉及数据分析。更具体地说，本专利技术提供了一种用于识别数据中的系统性(systematics)的叠代方法。
技术介绍
下文称为“芯片”的集成电路(IC)的制造过程的一部分包括检验芯片是否没有缺陷。这个测试步骤的一个目的是识别所有有缺陷的芯片。另一个目的是收集每个有缺陷的芯片的故障数据，如果需要的话，以后可以使用所述故障数据来识别引起故障的缺陷。一组有缺陷的芯片的综合故障数据可以以不同方式使用来获取有关缺陷的信息。例如，可以确定检测缺陷的测试工序中各个步骤的有效性，并可以为各种嵌入对象(例如，嵌入式随机访问存储器)计算故障概率。故障数据也可以用作引起观察到的故障的底层缺陷的特征(signature)。可以利用原始故障数据，或原始故障数据的某种总结，为每个出故障的芯片定义这样的特征。故障特征可以用于比较不同芯片、或在不同测试条件下的相同芯片的共性，然后，这些比较结果可以指示故障是否是由相同的缺陷机理引起的。一旦找到可以可靠地比较不同芯片的方式，就可以将出故障的芯片归类(cluster)成看起来是由相同或相似缺陷引起故障的芯片组。尝试这样归类的一个理由是，如果单个组中的所有芯片确实是因为相似的缺陷而出故障，则立即可以得到例如这种缺陷的出现概率的信息。另外，接着可以针对较频繁的缺陷而进行诊断。通常，以成对的方式将芯片相互比较，并且，确定芯片的相关性的度量。根据这种相关性，将芯片分组成依照它们与组中的芯片的相关性而关联的芯片群集(cluster)。遗憾的是，当在芯片上存在多个缺陷时，将芯片分组成群集会出现问题。作为这种问题的一个例子，假设如下都在同一扫描链上的位上出故障的多个芯片芯片A在位1和2上出故障；芯片B在位1和2上出故障；芯片C在位1、2、4、和7上出故障；和芯片D在位4和7上出故障。假设使用的相关性度量是公共位数/总位数，那么，芯片C与芯片A和B的相关性小于芯片A与芯片B的相关性，因为芯片C还在位4和7上出故障。即使芯片C在位1和2上出故障，就象芯片A和B一样，也会出现这种情况。因此，将芯片C与芯片A、B还是D归类在一起取决于形成群集时使用何种相关性阈值。作为另一个例子，假设如下都在同一扫描链上的位上出故障的多个芯片芯片A在位1和2上出故障；芯片B在位1和2上出故障；芯片C在位1、2、和17-37上出故障；和芯片D在位17-37上出故障。再次假设使用的相关性是公共位数/总位数，那么，芯片A和B处在群集C0中；和芯片C和D处在群集C1中。由于芯片C上存在故障位17-37，芯片C和芯片D具有比芯片C和芯片A或芯片C和芯片B更大的相关性；芯片C与芯片A的相关性和芯片C与芯片B的相关性受到损害。在这种程度上，具有多个缺陷的芯片不相关，带有单个相同缺陷的芯片也不相关。相关性算法和归类算法确定如何归类带有多个缺陷的芯片。许多归类算法只允许将芯片放在单个群集中。这样，在上面的每个例子中，视使用的相关性算法和阈值而定，芯片C可以被分组到包括芯片A和B的群集中、或分组到包括芯片D的群集中，但不会被分组到这两者中。
技术实现思路
本专利技术提供了一种用于识别数据中(例如，芯片故障、参数、或测量数据中)的系统性的叠代方法。总地来说，根据特征定义处理(例如，过滤)一组数据，来创建一组特征数据。然后，分析该组特征数据，来识别共同特征。利用共同特征的知识修改该组特征数据，创建一组修正的特征数据。然后，再次分析该组修正的特征数据，来识别新的共同特征，如果有的话。重复修改和分析步骤，直到识别不出新的共同特征为止。当识别不出新的共同特征时，报告识别的共同特征。本专利技术第一方面涉及一种用于识别数据中的共同特征的方法，包括分析一组数据，以识别共同特征；根据共同特征修改该组数据，以提供一组修正的数据；和分析该组修正的数据，以识别另外的共同特征。本专利技术第二方面涉及一种用于识别数据中的共同特征的系统，包括分析一组数据、以识别共同特征的装置；根据共同特征修改该组数据、以提供一组修正的数据的装置；和分析该组修正的数据、以识别另外的共同特征的装置。本专利技术第三方面涉及一种存储在计算机可读介质上、用于识别数据中的共同特征的程序产品，该计算机可读介质包括执行如下步骤的程序代码分析一组数据，以识别共同特征；根据共同特征修改该组数据，以形成一组修正的数据；和分析该组修正的数据，以识别另外的共同特征。本专利技术第四方面涉及一种用于识别数据中的共同特征的方法，包括对一组数据进行归类分析，以识别共同特征；通过移除共同特征来修改该组数据，以形成一组修正的数据；和对该组修正的数据进行归类分析，以识别另外的共同特征。本专利技术的例示性方面用来解决本文所述的问题和未讨论的其它问题。附图说明通过结合附图对本专利技术的各个方面进行如下详细描述，本专利技术的这些和其它特征将更容易理解，在附图中图1描绘了按照本专利技术一个实施例识别数据中的系统性的例示性方法的总的流程图；图2描绘了按照本专利技术一个实施例识别芯片故障数据中的系统性的例示性方法的流程图；图3描绘了按照本专利技术一个实施例的例示性特征数据；图4-10描绘了图2的方法应用于图3的特征数据；图11描绘了按照本专利技术另一个实施例识别芯片故障数据中的系统性的例示性方法的流程图；图12-16描绘了图11的方法应用于图3的特征数据；和图17描绘了实现本专利技术实施例的例示性计算机系统。这些附图仅仅是示意性表示，而不是用于描述本专利技术的具体参数。这些附图只用于描绘本专利技术的典型实施例，因此，不应该认为限制本专利技术的范围。在这些附图中，相同的标记表示相同的部件。具体实施例方式如上所述，本专利技术提供了用于识别数据中(例如，芯片故障、参数、或测量数据中)的系统性的叠代方法。总地来说，根据特征定义处理(例如，过滤)一组数据，以创建一组特征数据。然后，分析该组特征数据，以识别共同特征。利用共同特征的知识修改该组特征数据，以创建一组修正的特征数据。然后，再次分析该组修正的特征数据，以识别新的共同特征，如果有的话。重复修改和分析步骤，直到识别不出新的共同特征为止。当识别不出新的共同特征时，报告识别的共同特征。也可以报告诸如群集大小、每个群集中的芯片、导出的数据和分析(例如，晶片图)的其它信息。图1中示出按照本专利技术一个实施例识别数据中的系统性的例示性方法的总的流程图10。在步骤S11中，提供要作系统性分析的一组数据。尽管本专利技术可以用于确定任何类型数据内的系统性，但下面将关于芯片故障数据对本专利技术加以描述。要作系统性分析的该组数据可以以任何适当方式提供。在步骤S12中，根据特征定义12分析该组数据，以创建一组特征数据14。例如，特征定义12可以包括扫描链的扫描输出引脚和扫描链中出故障的位，从而得出例如“引脚X位Y”的特征数据14。许多其它类型的特征定义也是可能的，而上面的例子不是限制性的。在步骤S13中，识别该组特征数据14内的共同特征。这可以利用用于确定数据内的共性的任何适当算法完成。例如，可以对该组特征数据14进行相关性或分类(sorting)分析，以识别共同特征。这种分析例如可以包括将带有特定共同特征的出故障的芯片归类(cluster)在一起的归类步骤。也可以使用其它归类方法。如果在步骤S14中识别出新的共同特征，那么，流程转到步骤S15，在步骤S15中，新的共同特征被本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于识别数据中的共同特征的方法，包括：　　　　分析一组数据，以识别共同特征；　　　　根据共同特征修改该组数据，以形成一组修正的数据；和　　　　分析该组修正的数据，以识别另外的共同特征。

【技术特征摘要】
US 2006-3-24 11/277,4221.一种用于识别数据中的共同特征的方法，包括分析一组数据，以识别共同特征；根据共同特征修改该组数据，以形成一组修正的数据；和分析该组修正的数据，以识别另外的共同特征。2.根据权利要求1所述的方法，其中，修改该组数据的步骤进一步包括从该组数据中移除共同特征。3.根据权利要求1所述的方法，其中，该组数据包括芯片故障数据。4.根据权利要求1所述的方法，其中，分析该组数据以识别共同特征的步骤进一步包括对该组数据进行归类分析。5.根据权利要求1所述的方法，其中，分析该组数据以识别共同特征的步骤进一步包括为该组数据生成相关矩阵；和对相关矩阵进行归类分析。6.根据权利要求1所述的方法，其中，分析该组数据以识别共同特征的步骤进一步包括分类该组数据。7.根据权利要求1所述的方法，进一步包括根据所述另外的共同特征修改该组修正的数据，以提供另外的一组修正的数据；分析该另外的一组修正的数据，以识别另外的共同特征；和重复修改该组修正的数据和分析该另外的一组修正的数据的步骤，直到满足预定条件为止。8.根据权利要求7所述的方法，其中，预定条件包括识别不出另外的共同特征。9.根据权利要求7所述的方法，其中，修改该组修正的数据的步骤进一步包括从该组数据中移除所述另外的共同特征。10.一种用于识别数据中的共同特征的系统，包括用于分析一组数据、以识别共同特征的装置；用于根据共同特征修改该组数据、以提供一组修正的数据的装置；和用于分析该组修正的数据、以识别另外的共同特征的装置。11.根据权利要求10所述的系统，其中，用于修改该组数据的装置进一步包括用于从该组数据中移除共同特征的装置。12.根据权利要求10所述的系统，其中，该组数据包括芯片故障数据。13.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：利亚M帕斯泰尔，玛若恩卡萨布，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]