工艺检查方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种工艺检查方法、装置、设备和存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取多个影响因子中每个影响因子的权重；在物品制造过程中获取多个影响因子中每个影响因子对应的目标数据；根据目标数据预测物品成品率；在预测出的物品成品率异常的情况下，按照多个影响因子中每个影响因子的权重由高到低的顺序，检查各个影响因子所属的工艺流程，直至检查出存在问题的工艺流程为止。本申请优先检查权重较高的影响因子所属的工艺流程，即优先检查最有可能出现问题的工艺流程，这样是按照出现问题的概率由高到低的顺序来检查各个工艺流程，可以较快的速度检查出存在问题的工艺流程，从而节省人力，节约工艺检查时间，提高工艺检查效率。提高工艺检查效率。提高工艺检查效率。

【技术实现步骤摘要】
工艺检查方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别涉及一种工艺检查方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]目前，科技发展迅速，集成电路已得到广泛使用，且用户对电子产品的需求也越来越大，所以集成电路的产量的重要性逐渐突出。集成电路产量的最重要指标之一是芯片成品率，如果芯片成品率比较高，可以节约制造成本，如果芯片成品率比较低，会浪费资源，增加制造成本。一个芯片通常需要通过非常多的工艺流程才能制造完成，但这些工艺流程中如果有工艺流程出现问题，就会影响芯片质量，从而降低芯片成品率，所以芯片制造过程中的工艺流程非常重要。由此，对芯片制造过程中的工艺流程进行检查非常重要。
[0003]相关技术中，使用公式确定芯片成品率，Y表示芯片产量，B表示芯片的单位面积上具有缺陷的数量，A表示工艺流程的复杂度，C表示制造芯片的晶圆材料的成本。在芯片成品率低于预设值时，技术人员通过查看芯片制造过程中的每个工艺流程中使用的设备，来检查每个工艺流程，如此可以追溯到出现问题且问题最严重的工艺流程，进而可以对相应的问题进行解决，来达到提高芯片成品率的效果。
[0004]然而，上述方式中，技术人员需要检查芯片制造过程中的每个工艺流程，才能追溯到芯片制造过程中出现问题且问题最严重的工艺流程。如此，非常浪费时间和人力。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种工艺检查方法、装置、设备和存储介质，可以节约工艺检查时间，提高工艺检查效率。所述技术方案如下：
[0006]第一方面，提供了一种工艺检查方法，所述方法包括：
[0007]获取多个影响因子中每个影响因子的权重，所述多个影响因子中的每个影响因子为会在物品制造过程中对物品质量造成影响的因子；
[0008]在物品制造过程中获取所述多个影响因子中每个影响因子对应的目标数据；
[0009]根据所述目标数据预测物品成品率；
[0010]在预测出的所述物品成品率异常的情况下，按照所述多个影响因子中每个影响因子的权重由高到低的顺序，检查各个影响因子所属的工艺流程，直至检查出存在问题的工艺流程为止。
[0011]在本申请中，获取多个影响因子中每个影响因子的权重，多个影响因子中每个影响因子为会在物品制造过程中对物品质量造成影响的因子。一个影响因子的权重越大，说明这个影响因子在该多个影响因子中对物品制造过程的物品质量的影响越大。在物品制造过程中获取多个影响因子中每个影响因子对应的目标数据，之后根据目标数据，预测物品成品率，该预测的物品成品率为预测出的本批物品中合格物品所占的比例。之后在预测的
物品成品率异常的情况下，按照多个影响因子中每个影响因子的权重由高到低的顺序，检查各个影响因子所属的工艺流程，直至检查出存在问题的工艺流程为止。如此，优先检查权重较高的影响因子所属的工艺流程，可以保证优先检查对物品质量影响较大的影响因子所属的工艺流程，也即，优先检查最有可能导致物品质量异常的工艺流程，即优先检查最有可能出现问题的工艺流程，这样是按照出现问题的概率由高到低的顺序来检查各个工艺流程，直到检查出存在问题的工艺流程就停止检查，这种情况下，可以以较快的速度检查出存在问题的工艺流程，从而节省人力，节约工艺检查时间，进而提高工艺检查效率。
[0012]可选地，所述获取多个影响因子中每个影响因子的权重，包括：
[0013]获取所述多个影响因子之间的有向图，所述有向图中的有向路径包括有向边和所述有向边的长度，所述有向边的长度是所述有向边的起点对终点的影响程度；
[0014]根据所述有向图，建立所述多个影响因子的影响关系矩阵；
[0015]根据所述影响关系矩阵，确定所述多个影响因子中每个影响因子的影响度和被影响度；
[0016]对于所述多个影响因子中任意的一个影响因子，将所述一个影响因子的影响度与被影响度相加，得到所述一个影响因子的中心度；
[0017]根据所述多个影响因子中每个影响因子的中心度，确定所述多个影响因子中每个影响因子的权重。
[0018]可选地，所述根据所述多个影响因子中每个影响因子的中心度，确定所述多个影响因子中每个影响因子的权重，包括：
[0019]将所述多个影响因子中每个影响因子的中心度累加，得到目标数值；
[0020]将所述一个影响因子的中心度除以所述目标数值，得到所述一个影响因子的权重。
[0021]可选地，所述根据所述目标数据预测物品成品率，包括：
[0022]将所述目标数据输入预测模型中，以通过所述预测模型输出物品合格数量，所述预测模型用于预测预设数量的物品中质量合格的物品的数量；
[0023]将所述物品合格数量除以所述预设数量，得到所述物品成品率。
[0024]可选地，所述预测模型包括输入层、特征层、增强层和输出层，所述特征层用于对所述目标数据分别进行k次线性变换，得到k个第一特征矩阵，对所述k个第一特征矩阵进行合并，得到第二特征矩阵；所述增强层用于对所述第二特征矩阵分别进行m次非线性变换，得到m个第三特征矩阵，对所述m个第三特征矩阵进行合并，得到第四特征矩阵；所述输出层用于对所述第二特征矩阵和所述第四特征矩阵进行合并，得到大小为n
×
1的第五特征矩阵，获取所述预测模型的大小为1
×
n的参数矩阵，将所述第五特征矩阵与所述参数矩阵相乘，得到所述物品合格数量；其中，所述k、所述m和所述n均为正整数。
[0025]可选地，所述在预测出的所述物品成品率异常的情况下，按照所述多个影响因子中每个影响因子的权重由高到低的顺序，检查各个影响因子所属的工艺流程之前，还包括：
[0026]获取历史数据集，所述历史数据集包括已制造完成且实际成品率正常的多批物品中每批物品中的每个物品的历史检测数据、所述多批物品中每批物品的实际合格数量，所述历史检测数据为在每个物品的制造过程中获取到的所述多个影响因子中每个影响因子对应的数据；
[0027]确定所述多批物品的所述历史检测数据的平均值以及所述多批物品的所述实际合格数量的平均值；
[0028]根据所述多批物品的所述历史检测数据的平均值、所述多批物品的所述实际合格数量的平均值，确定标准成品率；
[0029]若所述物品成品率小于所述标准成品率，则确定所述物品成品率异常。
[0030]可选地，所述物品为芯片。
[0031]第二方面，提供了一种工艺检查装置，所述装置包括：
[0032]第一获取模块，用于获取多个影响因子中每个影响因子的权重，所述多个影响因子中的每个影响因子为会在物品制造过程中对物品质量造成影响的因子；
[0033]第二获取模块，用于在物品制造过程中获取所述多个影响因子中每个影响因子对应的目标数据；
[0034]预测模块，用于根据所述目标数据预测物品成品率；
[0035]检查模块，用于在预测出的所述物品成品率异常的情况下，按照所述多个影响因子中每个影响因子的权重由高到低本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工艺检查方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个影响因子中每个影响因子的权重，所述多个影响因子中的每个影响因子为会在物品制造过程中对物品质量造成影响的因子；在物品制造过程中获取所述多个影响因子中每个影响因子对应的目标数据；根据所述目标数据预测物品成品率；在预测出的所述物品成品率异常的情况下，按照所述多个影响因子中每个影响因子的权重由高到低的顺序，检查各个影响因子所属的工艺流程，直至检查出存在问题的工艺流程为止。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个影响因子中每个影响因子的权重，包括：获取所述多个影响因子之间的有向图，所述有向图中的有向路径包括有向边和所述有向边的长度，所述有向边的长度是所述有向边的起点对终点的影响程度；根据所述有向图，建立所述多个影响因子的影响关系矩阵；根据所述影响关系矩阵，确定所述多个影响因子中每个影响因子的影响度和被影响度；对于所述多个影响因子中任意的一个影响因子，将所述一个影响因子的影响度与被影响度相加，得到所述一个影响因子的中心度；根据所述多个影响因子中每个影响因子的中心度，确定所述多个影响因子中每个影响因子的权重。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个影响因子中每个影响因子的中心度，确定所述多个影响因子中每个影响因子的权重，包括：将所述多个影响因子中每个影响因子的中心度累加，得到目标数值；将所述一个影响因子的中心度除以所述目标数值，得到所述一个影响因子的权重。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标数据预测物品成品率，包括：将所述目标数据输入预测模型中，以通过所述预测模型输出物品合格数量，所述预测模型用于预测预设数量的物品中质量合格的物品的数量；将所述物品合格数量除以所述预设数量，得到所述物品成品率。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预测模型包括输入层、特征层、增强层和输出层，所述特征层用于对所述目标数据分别进行k次线性变换，得到k个第一特征矩阵，对所述k个第一特征矩阵进行合并，得到第二特征矩阵；所述增强层用于对所述第二特征矩阵分别进行m次非线性变换，得到m个第三特征矩阵，对所述m个第三特征矩阵进行合并，得到第四特征矩阵；所述输出层用于对所述第二特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂宏斌，高晨，杨先明，张鲁峰，赵瑞敏，徐学明，徐任玉，胡昕岳，章翔，王昊天，刘雨芃，
申请(专利权)人：湖南长城科技信息有限公司，
类型：发明
国别省市：