CN114502968A - 维护装置、维护方法及维护程序 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种维护装置，具备：取得部，其将经由复数个治具依序分别对不同的复数个被测量组件进行试验时的复数个试验结果，针对每个治具加以取得；算出部，其使用复数个试验结果，针对每个治具算出试验结果的变动；及，决定部，其基于试验结果的变动来决定治具的维护时机。

Description

维护装置、维护方法及维护程序

【技术领域】

本发明涉及一种维护装置、维护方法及维护程序。

【背景技术】

在经由治具对被测量组件进行试验时，治具的状态会随着反复进行试验而越来越劣化。因此，以往是在预先决定的时机定期地对治具进行维护。

发明所要解决的问题

然而，根据对被测量组件进行试验的情况，治具的定期性维护有时会过多，而有时又会不足。因此，经由治具对被测量组件进行试验时，期望能将维护治具的时机加以优化。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的第1方面提供一种维护装置。维护装置可具备取得部，该取得部将经由复数个治具依序分别对不同的复数个被测量组件进行试验时的复数个试验结果，针对每个治具加以取得。维护装置可具备算出部，该算出部使用复数个试验结果，针对每个治具算出试验结果的变动。维护装置可具备决定部，该决定部基于试验结果的变动来决定治具的维护时机。

决定部可将试验结果的变动与正常状态中的变动加以比较而算出差值，并基于差值来决定维护时机。

正常状态中的变动，可为关于正常状态中的复数个治具的试验结果的变动的平均。

决定部，当差值超过预先决定的临限值时，可决定要对治具进行维护。

预先决定的临限值，可藉由机械学习来决定。

决定部，可藉由机械学习来算出差值。

差值可为马哈拉诺毕斯距离。

维护装置可还具备学习部，该学习部使用在正常状态中取得的复数个试验结果来学习共变异矩阵，该共变异矩阵用来算出马哈拉诺毕斯距离。

维护装置可还具备模型产生部，该模型产生部藉由机械学习来产生模型，该模型基于试验结果的变动来检测相对于正常状态中的变动的偏差；并且，决定部可基于模型的输出来算出差值。

算出部，可对于预先决定的期间中的复数个试验结果，一边依序变更期间的起点一边加以分析来算出试验结果的变动。

算出部，可算出复数个试验结果中的失败率的变动。

失败率可为整体失败率，该整体失败率表示复数个试验项目中有至少1个项目失败。

失败率可为部分失败率，该部分失败率表示复数个试验项目中的特定项目失败。

决定部，可决定治具的清洁时期来作为维护时机。

决定部，可进一步决定治具的清洁内容。

决定部，可基于复数个试验项目中的每个项目的试验结果的变动，来决定治具的清洁内容。

本发明的第2方面提供一种维护方法。维护方法可具备以下步骤：将经由复数个治具依序分别对不同的复数个被测量组件进行试验时的复数个试验结果，针对每个治具加以取得。维护方法可具备以下步骤：使用复数个试验结果，针对每个治具算出试验结果的变动。维护方法可具备以下步骤：基于试验结果的变动来决定治具的维护时机。

本发明的第3方面提供一种存储有维护程序的存储介质。维护程序可藉由计算机来执行。维护程序可使计算机作为以下构件来发挥功能：取得部，其将经由复数个治具依序分别对不同的复数个被测量组件进行试验时的复数个试验结果，针对每个治具加以取得。维护程序可使计算机作为以下构件来发挥功能：算出部，其使用复数个试验结果，针对每个治具算出试验结果的变动。维护程序可使计算机作为以下构件来发挥功能：决定部，其基于试验结果的变动来决定治具的维护时机。

此外，上述发明内容并未列举出本发明的全部必要特征。又，该等特征群的子组合也能成为发明。

【附图说明】

图1一并表示本实施方式的维护装置200与测量***10。

图2表示本实施方式的探针卡140的详细的一例。

图3表示使本实施方式的探针卡140接触测量对象20时的一例。

图4表示本实施方式的维护装置200决定治具148的维护时机的流程的一例。

图5表示本实施方式的维护装置200算出的每个治具138的试验结果的变动与马哈拉诺毕斯距离(Mahalanobis Distance)。

图6表示本实施方式的变化例的维护装置200。

图7表示可将本发明的复数态样全体或部分具体实现化的计算机2200的例子。

【具体实施方式】

以下，通过发明的实施方式来说明本发明，但以下的实施方式并不对权利要求范围的发明加以限定。又，发明的解决手段中并不一定需要实施方式中所说明过的特征的全部组合。

图1一并表示本实施方式的维护装置200与测量***10。本实施方式的维护装置200，例如可应用于测量***10中所实施的各种试验，例如对形成有复数个半导体或微机电***(MEMS)等的电子组件的晶圆所实施的试验、对复数个将晶圆切片而单片化后的裸芯片同时实施的试验、或是对复数个密封芯片后的封装体同时实施的试验等。亦即，维护装置200可应用于所谓前步骤或后步骤的任一者中所实施的试验。

本图中所表示的例子是维护装置200应用于晶圆测试的情况，该晶圆测试使用测试器来对形成有复数个作为测量对象20的被测量组件30(例如芯片)的晶圆进行试验，以下针对该情况加以说明。

测量***10中，试验装置100对测量对象20进行试验。试验装置100，例如可为***LSI(大规模集成电路)测试器、模拟测试器、逻辑测试器或内存测试器等的组件试验装置。试验装置100，经由治具将各种测试信号给予测量对象20，并自测量对象20取得响应信号。

试验装置100具备：测试器本体110、测试头120、效能板130、探针卡140及针测机150。

测试器本体110是试验装置100的本体部，进行各种试验的控制。测试器本体110亦可具有以下功能：将藉由各种试验所得到的试验结果，经由有线或无线手段输出到本实施方式的维护装置200。

测试头120，经由缆线连接到测试器本体110，并且被构成为能够在对测量对象20进行试验的试验位置与退避位置之间驱动。测试头120，要进行试验时，基于测试器110所实行的控制，在试验位置中将测试信号传送至测量对象20，并且自测量对象20接收响应信号且将该响应信号中继至测试器本体110。

效能板130以可拆装的方式安装于测试头120，并且与测试头120电性连接。

探针卡140以可拆装的方式安装于效能板130，并且与效能板130电性连接。探针卡140具有基板142、探针外壳144及复数根探针146，并且使复数根探针146接触测量对象20中的复数个电极垫以达成电性接触。亦即，探针卡140，在试验装置100对测量对象20进行试验时，作为链接试验装置100的试验功能与测量对象20的接口部来发挥功能。探针卡140，例如可使用垂直探针型的探针，亦可使用悬臂型的探针。又，探针卡140，可对应测量对象20的种类来适当变更构成。例如，在维护装置200以在后步骤中的试验作为对象的情况下，探针卡140亦可具有插座等。关于探针卡140的详细将在之后描述。

基板142，例如可为印刷电路板等。在基板142的一方的面上，设有探针外壳144。又，在基板142的另一方的面上，设有用来与效能板130接触的复数个连接垫(未图示)。

探针外壳144，以各者的针尖露出的方式将复数根探针146保持于内部。

复数根探针146，分别有一端露出于探针外壳144的外侧，并且另一端经由探针外壳144和基板142的内部，与设于基板142的另一方的面上的连接垫电性连接。

复数根探针146，对应于已形成在测量对象20上的复数个被测量组件30之中的其中几个(本实施方式中为4个)被测量组件30中的复数个电极垫的各者而配置。此处，与1个被测量组件30中的复数个电极垫的各者对应的一群探针146，形成一个探针单元。本实施方式中，治具148，作为一例可为这样的探针单元。因此，探针卡140，可具有与复数个被测量组件30之中的其中几个被测量组件30对应的复数个治具148。如此，复数个治具148的各者，可藉由设于1个零件(例如1个探针卡140)上的被功能性分离的各区域来加以构成。作为上述的替代方案，复数个治具148的各者，亦可藉由各自独立的1个零件来加以构成。

针测机150，将测量对象20搬运并载置到平台上，并进行测量对象20与探针卡140的位置对齐。又，针测机150具有清洁单元(未图标)，该清洁单元用来清洁治具148中的复数根探针146。试验装置100，在经由治具148来与被测量组件30电性连接的情况下，以藉由探针146来刮划被测量组件30中的电极垫的表面的方式，亦即以针测行程(overdrive)的方式下触(touchdown)而达成接触。此时，在探针146的针尖会附着电极垫上的氧化物或垃圾等。因此，附着物会随着每次下触而堆积在探针146的针尖上，而使得接触电阻逐渐增高，因此试验装置100会逐渐无法进行正确的试验。于是，试验装置100，藉由在针测机150上设置清洁单元，并且例如在清洁单元上以针测行程的方式使探针146的针尖下触来研磨前端，以清洁探针146而除去堆积在针尖上的附着物。

维护装置200，取得复数个试验结果并加以解析，该等复数个试验结果，是在测量***10中，试验装置100经由复数个治具148依序分别对不同的复数个被测量组件30进行试验时所得到。并且，试验装置100，使用解析出的信息来决定治具148的维护时机。维护装置200，可为PC(个人计算机)、平板计算机、智能型手机、工作站、服务器计算机或泛用计算机等的计算机，亦可为复数台计算机连接在一起的计算机***。这样的计算机***亦为广义上的计算机。又，维护装置200，亦可在计算机内藉由1或复数个可执行的虚拟计算机环境来加以构装。作为上述的替代方案，维护装置200，可以是为了治具148的维护而设计出来的专用计算机，亦可以是藉由专用电路来实现的专用硬件。作为一例，维护装置200，可为连接至因特网的Web服务器，在此情况下，使用者能够自能够连接至因特网的各种环境存取云端上的维护装置200，而接受各种服务的提供。又，维护装置200，可构成为直接或经由局域网络(LAN)等的网络来与测量***10连接的单独装置，亦可构成为与测量***10一体成形，并且作为测量***10的功能区块的一部分来实现。又例如，在能够利用来自使用者的直接输入或USB(通用串行总线)内存等的存储介质来获得复数个试验结果的情况下，维护装置200亦可不与测量***10连接，而是构成为与测量***10独立的装置。

维护装置200具备：输入部210、取得部220、学习部230、算出部240、决定部250及输出部260。此外，该等区块是表示功能性区块，亦可不一定与实际的组件构成一致。亦即，即便被表示成1个区块，也不一定是仅藉由1个组件来构成。又，即便被表示成分别的区块，也不一定要藉由分别不同的组件来构成。

输入部210，是用来输入复数个试验结果的接口部。输入部210，例如直接或经由网络连接至试验装置100的测试器本体110，并接收试验装置100试验所获得的复数个试验结果的输入。又，输入部210，亦可为经由键盘或鼠标等而接收来自使用者的直接输入的用户接口，或亦可为用来将USB内存或光盘驱动器等连接至维护装置200的组件接口，可经由该等接口来接收试验装置100试验所获得的复数个试验结果的输入。

取得部220，连接至输入部210，并针对每个治具148来取得复数个试验结果，该等复数个试验结果，是在测量***10中，试验装置100经由复数个治具148依序分别对不同的复数个被测量组件30进行试验所得到。并且，取得部220将正常状态中所取得的复数个试验结果供给至学习部230。又，取得部220将运用状态中所取得的复数个试验结果供给至算出部240。此外，关于试验装置100所进行的试验的详细，将在之后描述。

学***均。又，学习部230，使用在正常状态中所取得的复数个试验结果来学习共变异矩阵，该共变异矩阵用来算出马哈拉诺毕斯距离。关于此部分将在之后描述。学习部230，将正常状态中的变动和共变异矩阵供给至决定部250。

算出部240，使用在运用状态中所取得的复数个试验结果，对每个治具148算出试验结果的变动。算出部240，将每个治具148的试验结果的变动供给至决定部250。

决定部250，基于每个治具148的试验结果的变动来决定治具148的维护时机。此时，决定部250可将试验结果的变动与正常状态中的变动进行比较来算出差值，并基于该差值来决定治具148的维护时机。决定部250，将治具148的维护时机供给至输出部260。

输出部260，将决定部250所决定的治具148的维护时机加以输出。此时，输出部260可将维护时机显示输出在监视器等上，亦可藉由扬声器等进行语音输出，或者亦可将数据输出至各种内存组件等。

图2表示本实施方式的探针卡140的详细的一例。本图上部表示探针卡140的侧面图。又，本图下部表示探针卡140的背面图。复数根探针146，对应于已形成在测量对象20上的复数个被测量组件30之中的其中几个被测量组件30中的复数个电极垫的各者而配置。并且，与1个被测量组件30中的复数个电极垫的各者对应的复数根探针146，例如以大致正方形状或长方形状的方式成为群组(探针单元)，而形成1个治具148。本图中作为一例表示了以下的情况：探针卡140具有X方向2排和Y方向2排的4个治具148a～d，且该等治具148a～d被配置成正方形状。藉此，试验装置100，藉由使探针卡140接触测量对象20，能够同时对数个(本实施方式中为4个)被测量组件30进行试验(同时测试)。此外，探针卡140所具有的治具148的个数或配置并不限定于这样的实施方式。探针卡140，可具有多于或少于4个的治具148。又，探针卡140，亦可具有被配置成例如直线状等的与正方形不同形状的复数个治具148。

图3表示使本实施方式的探针卡140接触测量对象20时的一例。如本图所示，在测量对象20上形成有复数个被测量组件30。此处，要区别出特定一个被测量组件30来说明时，是使用X方向中的坐标x与Y方向中的坐标y来表示成被测量组件30(x,y)。

试验装置100，例如使用图2所示的探针卡140来同时对最多4个被测量组件30进行试验。亦即，试验装置100，藉由针测机150来对齐探针卡140与测量对象20的位置，并且使探针卡140下触测量对象20(第1次)。并且，试验装置100同时进行以下试验：经由治具148a对被测量组件30(3,1)进行试验、经由治具148b对被测量组件30(4,1)进行试验、经由治具148c对被测量组件30(3,2)进行试验及经由治具148d对被测量组件30(4,2)进行试验。如此，试验装置100取得被测量组件30(3,1)的试验结果a1、被测量组件30(4,1)的试验结果b1、被测量组件30(3,2)的试验结果c1及被测量组件30(4,2)的试验结果d1。然而，被测量组件30(3,1)并未被实际形成于测量对象20上。因此，试验装置100针对被测量组件30(3,1)的试验结果a1，取得「无结果」来作为试验结果。如此，试验装置100针对被测量组件30不存在的区域中的试验结果，可取得「无结果」来作为试验结果。

接着，试验装置100，藉由针测机150变更探针卡140与测量对象20的相对位置，并再次使探针卡140下触测量对象20(第2次)。并且，试验装置100同时进行以下试验：经由治具148a对被测量组件30(5,1)进行试验、经由治具148b对被测量组件30(6,1)进行试验、经由治具148c对被测量组件30(5,2)进行试验及经由治具148d对被测量组件30(6,2)进行试验。如此，试验装置100取得被测量组件30(5,1)的试验结果a2、被测量组件30(6,1)的试验结果b2、被测量组件30(5,2)的试验结果c2及被测量组件30(6,2)的试验结果d2。

同样地，试验装置100，藉由针测机150变更探针卡140与测量对象20的相对位置，并再次使探针卡140下触测量对象20(第3次)。并且，试验装置100同时进行以下试验：经由治具148a对被测量组件30(7,1)进行试验、经由治具148b对被测量组件30(8,1)进行试验、经由治具148c对被测量组件30(7,2)进行试验及经由治具148d对被测量组件30(8,2)进行试验。如此，试验装置100取得被测量组件30(7,1)的试验结果a3、被测量组件30(8,1)的试验结果b3、被测量组件30(7,2)的试验结果c3及被测量组件30(8,2)的试验结果d3。

试验装置100，藉由重复复数次这样的位置对齐与下触，经由复数个治具148来依序分别对不同的复数个被测量组件30进行试验。并且，试验装置100，取得对复数个被测量组件30试验所获得的复数个试验结果，并且与表示复数个试验结果的各者是经由哪个治具来进行试验的信息附加上关连性来加以存储。试验装置100，可经由有线或无线手段将如此存储住的复数个试验结果输出到维护装置200。本实施方式的维护装置200，对如此取得到的复数个试验结果进行解析并决定治具148的维护时机。

图4表示本实施方式的维护装置200决定治具148的维护时机的流程的一例。维护装置200，在步骤410中，取得正常状态中的复数个试验结果。此处，正常状态中的复数个试验结果，例如可为经由正常的复数个治具148来依序分别对不同的复数个被测量组件30进行试验所获得的复数个试验结果。作为一例，试验装置100取得以下的试验结果：利用已清洁过或是尚未使用的探针卡140，并经由该探针卡140中的复数个治具148来依序对形成在1个测量对象20(例如1片晶圆)上的全部被测量组件30进行试验所获得的复数个试验结果。此处，1个测量对象20，例如可为要开始量产新品种晶圆时的最初的(第1片)晶圆等。此外，试验装置100，当要取得正常状态中的复数个试验结果时，亦可在该1个测量对象20的试验途中再次清洁探针卡140。输入部210，接收如此取得到的正常状态中的复数个试验结果的输入，并将该输入供给到取得部220。

亦即，取得部220，分别取得以下的试验结果：经由正常的(已清洁过或是尚未使用的)治具148a依序进行试验所获得的复数个试验结果a1～a32、经由正常的治具148b依序进行试验所获得的复数个试验结果b1～b32、经由正常的治具148c依序进行试验所获得的复数个试验结果c1～c32及经由正常的治具148d依序进行试验所获得的复数个试验结果d1～d32。

此外，在此处，复数个试验结果的各者，作为一例，可表示对被测量组件30实施的试验是否通过(pass)、是否失败(fail)或是无试验结果中的任一者。一般而言，试验装置100，对被测量组件30的各者，针对与复数个范畴对应的复数个试验项目来进行试验，如开路短路测试、直流测试、功能测试、频率调变(FM)测试及USB测试等。因此，复数个试验结果的各者，例如可表示对被测量组件30的各者实施的复数个试验项目是全部通过(P：整体通过)、有至少1个项目失败(F：整体失败)或是无试验结果(N/A)的其中一者。

作为一例，取得部220取得「a1＝N/A，a2＝P，a3＝P，a4＝F，a5＝N/A，a6＝P，…，a32＝P」这样的试验结果来作为经由正常的治具148a来试验所获得的复数个试验结果。同样地，取得部220分别取得经由正常的治具148b来试验所获得的复数个试验结果b1～b32、经由正常的治具148c来试验所获得的复数个试验结果c1～c32及经由正常的治具148d来试验所获得的复数个试验结果d1～d32。取得部220，将正常状态中的复数个试验结果供给到学习部230。

在步骤420中，试验装置100决定正常状态中的变动。此处，正常状态中的变动，可为针对正常状态中的复数个治具148的试验结果的变动的平均。例如，学***均整体失败率。亦即，学习部230计算整体失败率u1，该整体失败率u1表示在复数个试验结果a1～a20、b1～b20、c1～c20及d1～d20(其中将「无试验结果」去除)中有几次整体失败。

学习部230，一边依序变更期间的起点一边重复该计算。亦即，学习部230，接下来在起点位置m＝2中，藉由与上述相同的手段来计算藉由第2次～第21次的下触所得到的复数个试验结果a2～a21、b2～b21、c2～c21及d2～d21中的整体失败率u2。同样地，学习部230，在起点位置m＝3中，计算藉由第3次～第22次的下触所得到的复数个试验结果a3～a22、b3～b22、c3～c22及d3～d22中的整体失败率u3。如此，学习部230，藉由依序变更期间的起点来决定例如正常状态中的变动u(u1,u2,u3,…,un)。学习部230，将已决定的正常状态中的变动u供给到决定部250。

在步骤430中，维护装置200算出共变异矩阵。例如，学***均向量为u且共变异矩阵为Σ。更详细而言，马哈拉诺毕斯距离是以定量方式来表示某笔数据自平均偏离了多少，并且表示将数据往各方向分散的程度考虑进去的与数据群的距离。因此，当多变量向量x与平均向量u一致时，马哈拉诺毕斯距离为0，而当多变量向量x与平均向量u并非一致时，马哈拉诺毕斯距离大于0。

[数学式1]

学***均的偏差值的积的平均值。并且，学习部230，将学习得到的共变异矩阵Σ供给到决定部250。

在步骤440中，维护装置200，对每个治具取得运用状态中的复数个试验结果。例如，取得部220，对每个治具148取得以下的试验结果：在运用状态中，经由复数个治具148依序分别对不同的复数个被测量组件30试验时的复数个试验结果。亦即，取得部220，分别取得以下的试验结果：在运用状态中，经由治具148a依序进行试验所获得的复数个试验结果a1～a32、经由治具148b依序进行试验所获得的复数个试验结果b1～b32、经由治具148c依序进行试验所获得的复数个试验结果c1～c32及经由治具148d依序进行试验所获得的复数个试验结果d1～d32。此处，复数个试验结果的各者，可与正常状态中的复数个试验结果同样表示以下任一者：针对被测量组件30的各者实施的复数个试验项目是全部通过(整体通过)、至少1个项目失败(整体失败)或是无试验结果。取得部220，在运用状态中，依序取得复数个试验结果并供给到算出部240。

在步骤450中，维护装置200对每个治具148算出运用状态中的试验结果。例如，算出部240，使用在运用状态中取得的复数个试验结果，对每个治具148算出试验结果的变动。此时，算出部240，可与学习部230同样地针对预先决定的期间中的复数个试验结果，一边依序变更期间的起点一边加以分析而算出试验结果的变动。藉此，维护装置200，因为不是基于试验结果的累积，而是基于某段一定期间中的试验结果来算出试验结果的变动，所以能够以良好的灵敏度算出试验结果的变动。又，算出部240，此时可算出复数个试验结果中的失败率的变动。此处，失败率可为表示复数个试验项目中的至少1个项目失败的整体失败率。藉此，维护装置200，是使用试验为整体通过或整体失败这样比较单纯的指标来算出试验结果的变动，因此能够减低试验结果的变动的算出负担。

作为一例，算出部240，使用20次下触期间所导出的复数个试验结果来作为预先决定的期间中的复数个试验结果。在此情况下，算出部240，在起点位置m＝1中，计算出藉由第1次至第20次的下触而经由治具148a所得到的复数个试验结果a1～a20中的整体失败率。例如，算出部240，计算出整体失败率xa1，该整体失败率xa1表示在复数个试验结果a1～a20(其中将「无试验结果」去除)中有几次整体失败。

算出部240，一边依序变更期间的起点一边重复该计算。亦即，算出部240，接着在起点位置m＝2中，藉由与上述相同的手法，计算出藉由第2次至第21次的下触而经由治具148a所得到的复数个试验结果a2～a21中的整体失败率xa2。同样地，算出部240，在起点位置m＝3中，计算出藉由第3次至第22次的下触而经由治具148a所得到的复数个试验结果a3～a22中的整体失败率xa3。如此，算出部240，藉由依序变更期间的起点而算出关于治具148a的试验结果的变动xa(xa1,xa2,xa3,…,xan)。

算出部240，藉由同样的手段分别算出关于治具148b的试验结果的变动xb(xb1,xb2,xb3,…,xbn)、关于治具148c的试验结果的变动xc(xc1,xc2,xc3,…,xcn)及关于治具148d的试验结果的变动xd(xd1,xd2,xd3,…,xdn)。如此，算出部240，使用运用状态中的复数个试验结果，对每个治具148算出试验结果的变动x。算出部240，将算出的每个治具148的试验结果的变动x(xa,xb,xc,xd)供给到决定部250。

在步骤460中，维护装置200，算出与正常状态中的变动u的差值。例如，决定部250，可将每个治具148的试验结果的变动x与正常状态中的变动u加以比较而算出差值，并基于该差值来决定治具148的维护时机。此处，该差值可为马哈拉诺毕斯距离。

亦即，决定部250，在(数学式1)中，将步骤450中算出的每个治具148的试验结果的变动x(xa,xb,xc,xd)代入作为多变量向量x，并将步骤420中算出的正常状态中的变动u(u1,u2,u3,…,un)代入作为平均向量u，并使用在步骤430中已学习到的共变异矩阵Σ的反矩阵来算出马哈拉诺毕斯距离。

在步骤470中，维护装置200，判定在步骤460中算出的差值是否超过临限值(阈值)。例如，决定部250，判定在步骤460中算出的马哈拉诺毕斯距离是否超过预先决定的临限值。并且，当判定为马哈拉诺毕斯距离未超过临限值时，决定部250判断没有维护治具148的必要而使处理前进到步骤490。另一方面，当判定为马哈拉诺毕斯距离超过临限值时，决定部250判断有维护治具148的必要而使处理前进到步骤480。此时，决定部250，亦可在马哈拉诺毕斯距离超过临限值的次数达到预先决定的次数后再决定对治具148进行维护的时机。如此，决定部250，基于每个治具148的试验结果的变动x来决定治具148的维护时机。此处，决定部250，可决定治具148的清洁时期来作为维护时机。然而，并不限定于这样的型态。决定部250，例如亦可决定治具148的交换时期等的与清洁时期不同的维护时期来作为维护时机。

在步骤480中，维护装置200对治具148进行维护。作为一例，维护装置200可实施治具148的清洁来作为治具148的维护。维护装置200，一旦实施治具148的维护，便使处理前述到步骤490。

在步骤490中，维护装置200，判定测量对象20的试验是否结束。若判定为测量对象20的试验结束，则维护装置200结束处理。另一方面，若判定为测量对象20的试验尚未结束，则维护装置200使处理返回步骤440，并一边依序变更期间的起点一边反复进行分析。

图5表示本实施方式的维护装置200算出的每个治具138的试验结果的变动与马哈拉诺毕斯距离。本图中，横轴表示起点位置m。又，在本图的上部，纵轴表示整体失败率[％]。因此，本图的上部是表示依序变更起点位置m时，每个治具148的试验结果(整体失败率)的变动。又，在本图的下部，纵轴表示马哈拉诺毕斯距离。因此，本图的下部是表示依序变更起点位置m时，基于每个治具的试验结果的变动而算出的马哈拉诺毕斯距离。如本图所示，本实施方式的维护装置200，针对复数个治具148的各个，算出试验结果的变动。亦即，维护装置200，在有4个治具148的情况下会算出4个试验结果的变动。然而，维护装置200，是基于复数个治具148的各个的试验结果的变动来算出马哈拉诺毕斯距离，并基于该马哈拉诺毕斯距离来决定治具148的维护时机。如此，维护装置200，因为是仅基于例如马哈拉诺毕斯距离等的1个指标来决定治具148的维护时机，所以能够比较简单地决定治具148的维护时机。

一般而言，不良的被测量组件30，会在测量对象20中均等地发生。又，探针卡140中的复数个治具148，会以微小的机率突然污损。因此，当复数个治具148依序分别对不同的复数个被测量组件进行试验时，复数个试验结果同时成为失败的机率非常小。本实施方式的维护装置200，是利用这样的实际情况，基于每个治具148的试验结果的变动来决定治具148的维护时机。一般而言，治具148的清洁，是藉由将治具下触到锉刀上并进行针测行程而实施。此时，治具148中的复数个探针146的前端会逐渐磨损。因此，根据实施清洁的次数而大致决定了探针卡140的寿命。根据先前的试验装置，是藉由以经验法则或预备试验等来预先决定的周期来对治具148进行清洁。然而，治具148的定期维护，这对被测量组件30进行试验而言可能会过剩或不足。例如，当治具148的维护过剩时，探针卡140的寿命将会缩短得比实际需求更快。又，当治具148的维护不足时，随着探针146的接触电阻增加会使良率降低。如此，探针卡140的寿命与良率具有权衡取舍的关系。对此，根据本实施方式的维护装置200，因为能够基于每个治具148的试验结果的变动，根据需求来决定治具148的维护时机，所以能够将维护治具148的时机优化。藉此，根据本实施方式的维护装置200，能够抑制良率的降低并且延长探针卡140的寿命。

此外，上述说明中仅表示了维护装置200根据需求来决定治具148的维护的情况，但并不限定于这样的型态。维护装置200，例如亦可如先前的方式定期维护治具148，并且另外更根据需求对治具148进行维护。亦即，维护装置200，亦可组合定期维护与根据需求的维护来对治具148进行维护。

又，上述说明中所表示的例子，是维护装置200基于要开始新品种的晶圆量产时最初的晶圆的试验结果，来实施正常状态中的变动的决定和共变异矩阵的学习。然而，并不限定于这样的型态。例如，维护装置200，亦可在学习期间中基于最初的晶圆的试验结果来实施正常状态中的变动的决定和共变异矩阵的学习，然后在运用状态中，若得到良率比最初的晶圆更高的测量对象20的试验结果，便基于该试验结果将正常状态中的变动和共变异矩阵加以更新。

又，上述说明中所表示的例子，是维护装置200基于1个测量对象20(1片晶圆)的试验结果，来实施正常状态中的变动的决定和共变异矩阵的学***均)，来实施正常状态中的变动的决定和共变异矩阵的学习。

又，上述说明中所表示的例子，是维护装置200学习了共变异矩阵，并且使用马哈拉诺毕斯距离来作为每个治具148的试验结果的变动与正常状态中的变动的差值，但并不限定于这样的型态。例如，维护装置200，亦可将正常状态中的复数个试验结果作为教导数据而输入类神经网络等的学习模型中，并基于每个治具148的试验结果的变动与该学习模型的输出中的变动的差值，来决定治具148的维护时机。

又，维护装置200，亦可使用欧几里得距离代替马哈拉诺毕斯距离来作为差值。此时，决定部250，例如可针对各成分中的每一者，藉由将试验结果的变动x减去正常状态中的变动u并取绝对值，来将该等数值的总和作为差值来加以算出。

又，上述说明中，是表示使用马哈拉诺毕斯距离的情况来作为决定部250根据机械学习来算出差值的一例。然而，决定部250，亦可藉由其他的机械学习算法来算出差值。

图6表示本实施方式的变化例的维护装置200。图6中，针对与图1具有相同功能和构成的构件附加上相同符号，并且以下省略除了差异点以外的说明。本变化例的维护装置200，具备模型产生部610来代替学习部230。

模型产生部610，藉由机械学习来产生模型，该模型基于试验结果的变动x来检测相对于正常状态中的变动u的偏差。作为一例，模型产生部610，可藉由非监督式异常检测(Unsupervised Anomaly Dectection)算法来产生模型。例如，模型产生部610，将学习期间中取得到的复数个试验结果作为学习用数据，来计算正常状态中的变动u的统计分布的特征。并且，模型产生部610，基于计算出的统计分布的特征来产生模型，使得当将试验结果的变动x输入到模型中时，该模型可检测相对于正常状态中的变动u的偏差。如此，模型产生部610，因为是藉由非监督式学习来产生模型，所以能够省略用来制作教导数据的批注作业，而能够更简单地产生模型。然而，并不限定于这样的实施方式。模型产生部610，亦可藉由监督式学习算法、半监督式学习算法以及强化学习算法等各种学习算法来产生模型。模型产生部610，将产生出的模型供给到决定部250。

决定部250，基于自模型产生部610供给而来的模型的输出来算出差值。例如，决定部250，将藉由算出部240所算出的每个治具148的试验结果的变动x，输入到藉由模型产生部610所产生的模型中，并将该模型的输出作为差值来加以算出。

如此，本变化例的维护装置200，基于藉由机械学习而产生的模型的输出来算出差值。藉此，根据本变化例的维护装置200，能够藉由各种机械学习算法来实现治具148的维护时机的决定。

又，如上述，决定部250，当算出的差值超过预先决定的临限值时，决定要对治具148进行维护。此时，该预先决定的临限值，可为作业员基于经验法则而预先设定的固定值，但并不限定于此实施方式。作为一例，该预先决定的临限值，亦可藉由机械学习来决定。例如，维护装置200，亦可藉由机械学习来学习用来决定治具148的维护时机的临限值。此时，维护装置200，取得对治具148进行过维护的实绩数据，例如是表示在哪个时机(时间点)实施了怎样的清洁等的数据。并且，维护装置200，将藉由决定部250所算出的差值的数据与该实绩数据作为学习用数据，来学习差值与维护实绩的关系。藉此，维护装置200，便藉由机械学习来决定临限值，该临限值用来决定若差值到怎样的程度便要实施治具148的维护，亦即决定维护时机。藉此，根据维护装置200，能够不经由人力而是基于实绩来将用来决定维护时机的临限值设定成最佳值。

又，上述说明中所表示的例子中，作为试验结果来使用的失败率是表示复数个试验项目中的至少一个项目(亦称为分格(bin)或类别(category))失败的总体失败率，但并不限定于这样的实施方式。失败率，亦可为表示复数个试验项目中的特定项目失败的部分失败率。亦即，维护装置200，亦可使用部分失败率来作为试验结果，该部分失败率表示特定的项目失败，而不管复数个试验项目中的其他项目是否失败。此处，这样的特定项目可为1项亦可为复数项。当特定项目有复数项时，维护装置200，可将各项目中的试验结果的逻辑和作为部分失败率。如此，根据维护装置200，能够使用总体失败率和部分失败率的任一者来作为试验结果，而能够针对各种情况随机应变加以对应。

又，上述说明中所表示的例子中，决定部250是决定治具148的清洁时期来作为维护时机。然而，除此之外，决定部250，亦可进一步决定治具148的清洁内容。作为治具148的清洁存在有各式各样的种类，例如利用刷子来清洁、利用研磨片来清洁、利用清洁晶圆来清洁等。又，除了如上述在装置内便可完成的清洁之外，亦存在有运用到装置外部的清洁，如拆下探针卡并藉由其他装置来进行清洁等。决定部250，可自这样存在复数种类的清洁方式中，决定最适合的清洁内容。

此时，决定部250，可基于复数个试验项目中的每个项目的试验结果的变动，来决定治具148的清洁内容。例如，当开路短路测试中的失败率的变动的差值超过预先决定的临限值时，原因在于针尖脏污的可能性高，因此决定部250可决定要实施利用研磨片的清洁。同样地，当漏电测试(直流测试的一部分)中的失败率的变动的差值超过预先决定的临限值时，原因在于针脚间的短路的可能性高，因此决定部250可决定要实施利用刷子的清洁。藉此，维护装置200，能够对应于是因为哪一个试验项目而决定要清洁治具148，来决定最适合的清洁内容。

又，上述说明中所表示的例子中，要取得正常状态中的复数个试验结果时，是将新品种的晶圆量产开始时的最初(第1片)的晶圆作为测量对象来取得复数个试验结果。然而，晶圆的成品水平本身在每片晶圆中有所不同，在每个晶圆中可能会有固有特性。这样的固有特性若是在同1批次内通常没有太大偏差，但在批次之间偏差可能会变得显著。因此，维护装置200，亦可在每次切换测量对象的批次后，经由正常的治具148将批次的前头晶圆作为测量对象来取得正常状态中的复数个试验结果。亦即，维护装置200，可在每次切换批次后，将要成为差值基准的正常状态中的变动u加以更新。藉此，维护装置200，便能够辨别差值变大的原因是在治具148侧还是晶圆侧。

本发明的各种实施方式，可参照流程图和区块图来记载，此处的区块可表示(1)执行操作的制程的阶段或是(2)负责执行操作的装置的区段(section)。特定的阶段和区段可由以下各者来加以构装：专用电路、与储存于计算机可读取介质上的计算机可读取指令一起提供的可程序化电路、及/或与储存于计算机可读取介质上的计算机可读取指令一起提供的处理器。专用电路，可包含数字及/或模拟硬件电路，亦可包含集成电路(IC)及/或离散电路。可程序化电路，可包含可重组硬件电路，该可重组硬件电路包含AND逻辑闸、OR逻辑闸、XOR逻辑闸、NAND逻辑闸、NOR逻辑闸及其他的逻辑操作、正反器、缓存器、现场可程序化逻辑门阵列(FPGA)、可程序化逻辑数组(PLA)等的内存要件等。

计算机可读取介质，可包含能够储存可藉由适当的组件来执行的指令的任意实体组件，其结果，具有储存于其中的指令的计算机可读取介质，将具备产品且在该产品中包含为了产生用来执行流程图或区块图所指定的操作的手段而能够加以执行的指令。作为计算机可读取介质的例子，可包含：电子存储介质、磁性存储介质、光存储介质、电磁存储介质、半导体存储介质等。作为计算机可读取介质的更具体例子，可包含：软盘(登录商标)、磁盘、硬盘、随机存取存储(RAM)、只读存储器(ROM)、可抹除可程序化只读存储器(EPROM或闪存)、可电性抹除可程序化只读存储器(EEPROM)、静态随机存取存储(SRAM)、光盘(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)、蓝光(RTM)光盘、MS存储卡、集成电路卡等。

计算机可读取指令，包含：组译器指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器依存指令、微程序代码、固件指令、状态设定数据、或是Smalltalk、JAVA(登录商标)、C++等的面向对象程序语言、以及如「C」程序语言或相等程序语言的先前的程序型程序语言；亦可包含由1或复数种程序语言的任意组合所撰写出的原始码或对象码的任一者。

计算机可读取指令，针对泛用计算机、特殊目标计算机或是其他可程序化的数据处理装置的处理器或可程序化电路，可通过本地或是局域网络(LAN)、因特网等的广域网(WAN)来加以提供，并且为了产生用来执行流程图或区块图所指定的操作的手段，而执行计算机可读取指令。作为处理器的例子，包含有：计算机处理器、处理单元、微处理器、数字信号处理器、控制器、微控制器等。

图7表示可将本发明的复数态样的整体或一部分实现化的计算机2200的例子。计算机2200中所安装的程序，能够使计算机2200作为与本发明的实施方式的装置附加上关联性的操作，或是该装置的一或复数个区段来发挥功能，或是能够执行该操作或该装置的一或复数个区段，以及/或是能够使计算机2200执行本实施方式的制程或该制程的阶段。这样的程序，可藉由CPU 2212来执行，以使计算机2200执行与本说明书中所述的流程图及区块图的其中几个区块或全部区块附加上关联性的特定操作。

根据本实施方式的计算机2200，包含CPU 2212、RAM 2214、图形控制器2216及显示器件2218，该等构件藉由主机控制器2210来相互连接。计算机2200还包含如通信接口2222、硬盘驱动器2224、DVD-ROM驱动器2226及IC卡驱动器的输出入单元，该等构件经由输出入控制器2220而连接至主机控制器2210。计算机还包含如ROM 2230及键盘2242这样的传统输出入单元，该等构件经由输出入芯片2240而连接至输出入控制器2220。

CPU 2212，遵照被储存于ROM 2230及RAM 2214内的程序来运作，并藉此控制各单元。图形控制器2216，取得被提供于RAM 2214内的信框缓冲区或是在其中藉由CPU 2212所产生的影像数据，并使影像数据被显示于显示器件2218上。

通信接口2222，经由网络来与其他电子组件通信。硬盘驱动器2224，储存有要藉由计算机2200内的CPU 2212来使用的程序及数据。DVD-ROM驱动器2226，自DVD-ROM 2201读取程序或数据，并经由RAM 2214将程序或数据提供至硬盘驱动器2224。IC卡驱动器，自IC卡读取程序及数据，并且/或是将程序及数据写入至IC卡中。

ROM 2230，在其中储存有起动时要藉由计算机2200执行的开机程序等、及/或依存于计算机2200的硬件的程序。输出入芯片2240，亦可经由并行端口、串行端口、键盘端口、鼠标端口等来将各种输出入单元连接至输出入控制器2220。

程序，藉由DVD-ROM 2201或是IC卡的类的计算机可读取介质来加以提供。程序，被自计算机可读取介质读取出来，且被安装至亦可作为计算机可读取介质的例子的硬盘驱动器2224、RAM 2214或是ROM2230中，并藉由CPU 2212来执行。撰写于该等程序内的信息处理，由计算机2200读取出来而造就程序与上述各种类型的硬件资源之间的合作。装置或方法，可藉由计算机2200的使用而实现信息的操作或处理来加以构成。

例如，在计算机2200和外部组件之间执行通信的情况中，CPU 2212可执行被读取至RAM 2214中的通信程序，并基于被撰写于通信程序中的处理，对通信接口2222下达通信处理的指令。通信接口2222，在CPU 2212的控制下，读取被储存于传送缓冲处理区域中的传送数据并将读取到的传送数据传送至网络、或是将自网络接收到的接收数据写入至接收缓冲处理区域等，其中传送缓冲处理区域及接收缓冲处理区域被提供在如RAM 2214、硬盘驱动器2224、DVD-ROM 2201或IC卡的存储介质上。

又，CPU 2212，可将被储存于如硬盘驱动器2224、DVD-ROM驱动器2226(DVD-ROM2201)、IC卡等的外部存储介质中的档案或数据库的整体或必要部分读取至RAM 2214中，并对RAM 2214上的数据执行各种类型的处理。CPU 2212，接着将已处理过的数据写回外部存储介质。

各种类型的程序、数据、表格及数据库这样的各种类型的信息，可被储存于存储介质中并接受信息处理。CPU 2212，针对自RAM 2214读取出的数据，可执行本揭示的各处记载的各种类型的处理，并将结果写回RAM 2214，上述处理包含藉由程序的指令序列所指定的各种类型的操作、信息处理、条件判断、条件分歧、无条件分歧、信息的搜寻/置换等。又，CPU2212，可搜寻存储介质内的档案、数据库等之中的信息。例如，在存储介质内储存有复数个条目(entry)，且该等条目具有分别与第2属性的属性值附加上关联性的第1属性的属性值的情况中，CPU 2212，可自该等复数个条目中搜寻与被指定的第1属性的属性值条件一致的条目，并读取被储存于该条目内的第2属性的属性值，藉此来取得与满足预定条件的第1属性附加上关联性的第2属性的属性值。

上面已说明过的程序或软件模块，可被储存于计算机2200上或是计算机2200附近的计算机可读取介质中。又，连接至专用通信网络或因特网的服务器***中所提供的硬盘或RAM的类的存储介质，可作为计算机可读取介质而使用，并藉此经由网络将程序提供至计算机2200。

以上，使用实施方式对本发明进行了说明，但本发明的技术性范围并未限定于前述实施方式中记载的范围。本领域技术人员明白，前述实施方式可加以各种变更或改良。从权利要求范围的记载明白，加以该变更或改良而得的实施方式也会包含在本发明的技术性范围内。

应留意的是，权利要求范围、说明书、及附图中所示的装置、***、程序、及方法中的动作、步序、步骤、及阶段等各处理的执行顺序，只要未特别明示为「更前」、「先于」等，又只要不是在后处理中使用前处理的输出，则能以任意顺序实现。关于权利要求范围、说明书、及附图中的动作流程，即便出于方便而使用“首先，”、“接下来，”等进行了说明，但并不意味着必须按该顺序来实施。

10:测量***

20:测量对象

30:被测量组件

100:试验装置

110:测试器本体

120:测试头

130:效能板

140:探针卡

142:基板

144:探针外壳

146:探针

148:治具

150:针测机

200:维护装置

210:输入部

220:取得部

230:学习部

240:算出部

250:决定部

260:输出部

610:模型产生部

2200:计算机

2201:DVD-ROM

2210:主机控制器

2212:CPU

2214:RAM

2216:图形控制器

2218:显示器件

2220:输入出控制器

2222:通信接口

2224:硬盘驱动器

2226:DVD-ROM驱动器

2230:ROM

2240:输入出芯片

2242:键盘

Claims (18)

1.一种维护装置，具备：

取得部，其将经由复数个治具依序分别对不同的复数个被测量组件进行试验时的复数个试验结果，针对每个前述治具加以取得；

算出部，其使用前述复数个试验结果，针对每个前述治具算出试验结果的变动；及，

决定部，其基于前述试验结果的变动来决定前述治具的维护时机。

2.如权利要求1所述的维护装置，其中，前述决定部，将前述试验结果的变动与正常状态中的变动加以比较而算出差值，并基于前述差值来决定前述维护时机。

3.如权利要求2所述的维护装置，其中，前述正常状态中的变动，是关于正常状态中的前述复数个治具的试验结果的变动的平均。

4.如权利要求2或3所述的维护装置，其中，前述决定部，当前述差值超过预先决定的临限值时，决定要对前述治具进行维护。

5.如权利要求4所述的维护装置，其中，前述预先决定的临限值，是藉由机械学习来决定。

6.如权利要求2至5中任一项所述的维护装置，其中，前述决定部藉由机械学习来算出前述差值。

7.如权利要求6所述的维护装置，其中，前述差值是马哈拉诺毕斯距离。

8.如权利要求7所述的维护装置，其中，还具备学习部，该学习部使用在正常状态中取得的复数个试验结果来学习共变异矩阵，该共变异矩阵用来算出前述马哈拉诺毕斯距离。

9.如权利要求6所述的维护装置，其中，还具备模型产生部，该模型产生部藉由机械学习来产生模型，该模型基于前述试验结果的变动来检测相对于正常状态中的变动的偏差；

并且，前述决定部，基于前述模型的输出来算出前述差值。

10.如权利要求1至9中任一项所述的维护装置，其中，前述算出部对于预先决定的期间的前述复数个试验结果，一边依序变更前述期间的起点一边加以分析来算出前述试验结果的变动。

11.如权利要求1至10中任一项所述的维护装置，其中，前述算出部算出前述复数个试验结果中的失败率的变动。

12.如权利要求11所述的维护装置，其中，前述失败率是整体失败率，该整体失败率表示复数个试验项目中有至少1个项目失败。

13.如权利要求11所述的维护装置，其中，前述失败率是部分失败率，该部分失败率表示复数个试验项目中的特定项目失败。

14.如权利要求1至13中任一项所述的维护装置，其中，前述决定部决定前述治具的清洁时期来作为前述维护时机。

15.如权利要求14所述的维护装置，其中，前述决定部，进一步决定前述治具的清洁内容。

16.如权利要求15所述的维护装置，其中，前述决定部，基于复数个试验项目中的每个项目的前述试验结果的变动，来决定前述治具的清洁内容。

17.一种维护方法，具备以下步骤：

将经由复数个治具依序分别对不同的复数个被测量组件进行试验时的复数个试验结果，针对每个前述治具加以取得；

使用前述复数个试验结果，针对每个前述治具算出试验结果的变动；及，基于前述试验结果的变动来决定前述治具的维护时机。

18.一种存储介质，其存储有维护程序，该维护程序藉由计算机来执行并且使前述计算机作为以下构件来发挥功能：

取得部，其将经由复数个治具依序分别对不同的复数个被测量组件进行试验时的复数个试验结果，针对每个前述治具加以取得；

算出部，其使用前述复数个试验结果，针对每个前述治具算出试验结果的变动；及，

决定部，其基于前述试验结果的变动来决定前述治具的维护时机。

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