半导体应用的协作学习模型制造技术

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。检测和分类方案。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】半导体应用的协作学习模型
[0001]相关申请
[0002]本申请要求2019年10月14日提交的标题为“半导体应用的协作学习(Collaborative Learning for Semiconductor Applications)”的第62/914901号美国临时申请的优先权，所述美国临时申请以全文引用的方式并入本文中。


[0003]本申请涉及半导体制造过程中的晶片分类，且更具体地，涉及用于改进分类过程的协作学习方案。

技术介绍

[0004]用于制造半导体晶片的典型工艺在几个月的时间段内经历数百甚至数千个步骤，然后晶片被转变成由所述工艺生产的最终集成电路产品并准备好包装和运输给客户。晶片制造后的分类对于评估晶片制造良品率性能非常重要。
[0005]在当前的一种方案中，客户利用各种计算机生成的输出来确定晶片质量。例如，图形用户界面(GUI)可由数据模板支持，所述数据模板例如PDF Solutions，Inc公司销售的用于半导体代工厂的分析平台。模板被配置成使得GUI生成为包含和显示晶片信息以供用户查看，所述晶片信息包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于在半导体制造工艺中对晶片进行分类的方法，包括：在所述半导体制造工艺的选定步骤接收表示第一晶片的第一晶片信息；基于所述第一晶片信息，根据基于规则的模型确定所述第一晶片的初始分类；根据机器学习模型确定所述第一晶片的预测分类，所述机器学习模型被配置成基于所述初始分类和用户输入确定预测晶片分类；向所述用户提供包括所述初始分类和所述预测分类的所述第一晶片信息的显示，所述显示还具有多个用户交互元素，包括用于选择和更新所述初始分类或所述预测分类的第一用户交互元素和用于输入用户分类的第二用户交互元素；从所述显示的所述第一用户交互元素或所述第二用户交互元素接收所述用户输入以建立最终分类；以及将所述第一晶片的所述初始分类、所述预测分类和所述最终分类保存到存储装置中，以用于对下一个晶片进行分类。2.如权利要求1所述的方法，还包括：从存储装置中检索所述第一晶片的所述初始分...

【专利技术属性】
技术研发人员：本田智纪，R，
申请(专利权)人：PDF决策公司，
类型：发明
国别省市：