本发明专利技术公开了一种基于机器学习的芯片测试效率提升系统及方法，包括自动测试设备、探针台、测试中继器、机器学习算法处理器，所述机器学习算法处理器根据训练数据集通过机器学习算法进行训练，获得预测模型；预测模型根据探针台测试的管芯Die的坐标位置计算对应的失效概率；根据失效概率得到忽略测试信号和允许测试信号；并将忽略测试信号、允许测试信号及当前测试坐标管芯Die的失效概率值返回给测试中继器。本发明专利技术不仅解决了wafer map分析滞后问题，而且减少了因人工失误导致误测的机率，同时实现芯片可靠性的分档或分析。同时实现芯片可靠性的分档或分析。同时实现芯片可靠性的分档或分析。
【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的芯片测试效率提升系统及方法
[0001]本专利技术涉及一种基于机器学习的芯片测试效率提升系统及方法，属于集成电路自动测试
技术介绍
[0002]集成电路芯片(Wafer，又称圆片)测试(chip prober,或称中测）过程中，经常出现wafer因为foundry加工工艺等原因，在wafer上出现固定失效的图形。
[0003]例如： 因为wafer在加工过程中需要通过固定支架方式(或e
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charge静电吸附方式)在加工腔室内进行固定，在支架(或吸附点)周围往往会形成部分固定失效的die（管芯)。
[0004]或者： 因为芯片设计的过程中设置的参数不合理，例如：芯片内部分晶体管最大设计耐压接近foundry厂家的工艺最大耐压。当foundry厂家工艺设备故障，或工艺设备参数波动，导致部分lot（批次）wafer出现一定量位置的固定失效；
[0005]此类固定失效往往会在相对固定的芯片坐标上形成一定的固定失效图形。失效图形内的die往往失效的机率很大，同时即使测试合格的die也存在较大的可靠性问题。
[0006]对于此类固定失效的die，往往因为会大概率测试失效，从而导致浪费测试时间，降低了测试效率。所以测试厂家往往会在测试过程中设法实现自动忽略测试（跳过失效图形位置的die），达到提高测试效率及测试预警的目的。
[0007]传统的解决方案，是在量产测试过程中通过一定量的wafer在 prober（探针台）测试后获得wafer map，通过人工分析（或自动分析）wafer map，判断是否存在固定失效图形，然后在prober中设定测试忽略坐标（跳过忽略坐标位置的die，直接判定为fail），从而实现测试效率提升。
[0008]该方法存在的问题：
[0009]1.因为需要人工进行wafer map分析（或者通过wafer map自动分析工具)获得失效图形位置坐标，然后人工（或自动）设置prober的忽略测试坐标，通过prober完成忽略测试的目的。人工操作容易产生误操作，例如；输入错误坐标，漏输入坐标等。
[0010]2.对于测试过程中lot更换或批次更换，导致的失效图形变化，因为wafer map的滞后分析导致无法及时更新忽略坐标，可能导致误测，损失良率。
[0011]3.无法定量分析固定失效区域的失效机率（wafer map只能提供die是否失效，及失效在什么参数上）。
技术实现思路
[0012]专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种基于机器学习的芯片测试效率提升系统及方法，通过ATE（Auto Test Equipment，自动测试设备)对wafer上的die失效特征进行机器学习，建立预测模型。对于测试失效的电路，通过机器学习算法，计算出失效概率，由ATE在线自动决定是否需要忽略测试。
[0013]技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0014]一种基于机器学习的芯片测试效率提升系统，包括自动测试设备、探针台、测试中继器、机器学习算法处理器，其中：
[0015]所述自动测试设备用于根据测试开始信号控制探针台开始测试。根据失效概率做芯片分档操作。将测试结果发送给探针台。
[0016]所述探针台用于将自动测试设备与被测芯片实现电气连接，同时根据自动测试设备发送的测试结果实现集成电路芯片Wafer上各个管芯Die的Pass/Fail分选。
[0017]所述测试中继器用于截获探针台的测试开始信号，并将截获的测试开始信号提交给机器学习算法处理器。同时获取机器学习算法处理器根据截获的测试开始信号得到的忽略测试信号、允许测试信号及失效概率值。对于忽略测试信号，则立刻向探针台返回探针测试结束信号。对于允许测试信号，则转发测试开始信号给自动测试设备，通知开始测试。将失效概率值发送给自动测试设备，供自动测试设备判断根据失效概率做芯片分档操作。
[0018]所述机器学习算法处理器根据训练数据集通过机器学习算法进行训练，获得预测模型。预测模型根据探针台测试的管芯Die的坐标位置计算对应的失效概率。根据失效概率得到忽略测试信号和允许测试信号。并将忽略测试信号、允许测试信号及当前测试坐标管芯Die的失效概率值返回给测试中继器。
[0019]优选的：包括中央数据池管理器，所述中央数据池管理器用于接收和保存自动测试设备的相关测试数据，相关测试数据包括测试参数值、WUT类型、工位号、坐标号、设备号、测试时间、lot号、批号、测试结果。
[0020]优选的：根据失效概率得到忽略测试信号和允许测试信号的方法：若失效概率大于设定失效概率阈值，返回测试中继器忽略测试信号。若失效概率小于等于设定失效概率阈值，返回测试中继器允许测试信号。
[0021]优选的：中央数据池管理器时根据机器学习算法处理器的要求，提供指定芯片类型、Lot号、批号条件下的集成电路芯片Wafer测试数据，供机器学习算法处理器进行学习算法训练，建立预测模型。
[0022]优选的：测试中继器和每个自动测试设备独立配套。
[0023]优选的：多个测试中继器共用一个机器学习算法处理器，机器学习算法处理器作为中央数据池管理器的客户端，概率计算分布在多个机器学习算法处理器中计算。
[0024]优选的：机器学习算法处理器和中央数据池管理器共存在一个服务器中，此时机器学习算法处理器和中央数据池管理器作为多个测试中继器的服务器端。
[0025]优选的：所述训练数据集包括测试参数值、WUT类型、工位号、坐标号、设备编号、测试参数值、lot号、批号、测试结果。
[0026]优选的：所述机器学习算法为逻辑回归算法。
[0027]一种基于机器学习的芯片测试效率提升方法，包括以下步骤：
[0028]步骤1，获取训练数据集。
[0029]步骤2，机器学习算法处理器根据训练数据集通过机器学习算法进行训练，获得预测模型。
[0030]步骤3，测试中继器接收探针台的测试坐标值，测试中继器将接收到的测试坐标值发送给机器学习算法处理器。
Map)。
[0048]被测芯片3，Wafer Under Test,简称WUT。
[0049]所述测试中继器4是为了使系统适配不同的ATE而设计的控制器，用于截获探针台2的测试开始信号，并将截获的测试开始信号提交给机器学习算法处理器5。同时获取机器学习算法处理器5根据截获的测试开始信号得到的忽略测试信号、允许测试信号及失效概率值。对于忽略测试信号，则立刻向探针台2返回探针测试结束信号（包括专用的一个FailPassBy的测试失效分类Bin号)。对于允许测试信号，则转发测试开始信号（包括当前测试坐标的概率值)给自动测试设备1，通知开始测试。将失效概率值发送给自动测试设备1，供自动测试设备1判断根据失效概率做芯片分档操作。
[0050]如图2所示，所述机器学习算法处理器5，采用LR模型的逻辑回归本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的芯片测试效率提升系统，其特征在于：包括自动测试设备（1）、探针台（2）、测试中继器（4）、机器学习算法处理器（5），其中：所述自动测试设备（1）用于根据测试开始信号控制探针台（2）开始测试；根据失效概率做芯片分档操作；将测试结果发送给探针台（2）；所述探针台（2）用于将自动测试设备（1）与被测芯片（3）实现电气连接，同时根据自动测试设备（1）发送的测试结果实现集成电路芯片Wafer上各个管芯Die的Pass/Fail分选；所述测试中继器（4）用于截获探针台（2）的测试开始信号，并将截获的测试开始信号提交给机器学习算法处理器（5）；同时获取机器学习算法处理器（5）根据截获的测试开始信号得到的忽略测试信号、允许测试信号及失效概率值；对于忽略测试信号，则立刻向探针台（2）返回探针测试结束信号；对于允许测试信号，则转发测试开始信号给自动测试设备（1），通知开始测试；将失效概率值发送给自动测试设备（1），供自动测试设备（1）判断根据失效概率做芯片分档操作；所述机器学习算法处理器（5）根据训练数据集通过机器学习算法进行训练，获得预测模型；预测模型根据探针台（2）测试的管芯Die的坐标位置计算对应的失效概率；根据失效概率得到忽略测试信号和允许测试信号；并将忽略测试信号、允许测试信号及当前测试坐标管芯Die的失效概率值返回给测试中继器（4）。2.根据权利要求1所述基于机器学习的芯片测试效率提升系统，其特征在于：包括中央数据池管理器（6），所述中央数据池管理器（6）用于接收和保存自动测试设备（1）的相关测试数据，相关测试数据包括测试参数值、WUT类型、工位号、坐标号、设备号、测试时间、lot号、批号、测试结果。3.根据权利要求2所述基于机器学习的芯片测试效率提升系统，其特征在于：根据失效概率得到忽略测试信号和允许测试信号的方法：若失效概率大于设定失效概率阈值，返回测试中继器（4）忽略测试信号；若失效概率小于等于设定失效概率阈值，返回测试中继器（4）允许测试信号。4.根据权利要求3所述基于机器学习的芯片测试效率提升系统，其特征在于：中央数据池管理器（6）时根据机器学习算...
【专利技术属性】
技术研发人员：段俊浩，毛国梁，
申请(专利权)人：南京宏泰半导体科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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