JP2006013348A

JP2006013348A - 半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価方法およびそのシステム

Info

Publication number: JP2006013348A
Application number: JP2004191698A
Authority: JP
Inventors: Takashi Kubo; 崇久寳; Taizo Matsuo; 泰三松尾
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2004-06-29
Filing date: 2004-06-29
Publication date: 2006-01-12

Abstract

【課題】半導体ウエーハの良品／不良品の判別に有効な電気的特性テスト項目を抽出して、テストの合理化を行なう電気的特性テストシステムを提供する。
【解決手段】半導体ウエーハの電気的特性を測定する全テスト項目のテストデータからマハラノビス距離を算出し、該テスト項目を含む場合と含まない場合のマハラノビス距離から、該テスト項目のＳＮ比を算出し、該テストを含んだ場合の方が含まない場合よりもＳＮ比が高くなる場合は、該テスト項目は、半導体ウエーハの良品／不良品の判別に有効なテスト項目として分類し、該テスト項目を含まない方がＳＮ比が高くなる場合は、該テスト項目は、半導体ウエーハの良品／不良品の判別に有効でないテスト項目として分類し、電気的特性を測定する全テスト項目から、良品／不良品の判別に有効なテスト項目を選択する。
【選択図】図１

Description

本発明は、電気的特性テスト項目の評価システムに関し、特に半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価方法およびそのシステムに関するものである。

近年、ＬＳＩ（Large Scale Integration）の高集積化に伴い、その製造に使用される半導体ウエーハの電気的特性テストの項目数と測定時間は増加傾向にある。従来、半導体ウエーハの電気的特性テストを合理化するために、あるテストから次のテストに移る際の待ち時間を短縮したり、自主検査項目で不良が発生していない項目を削除したり、他のテストと兼ねて測定するなどして、測定項目の削減や、測定時間の短縮を図ることが提案されている（例えば、特許文献１参照。）。ところが、このような方法で電気的特性テストを合理化した場合、測定項目の削減により後工程での品質が低下することがあるため、大幅な項目削減は困難であった。
特開平５−７４８７８号公報

本発明の目的は、半導体ウエーハの良品／不良品の判別に有効な電気的特性テスト項目を抽出して、テストの合理化を行なうことのできる半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価方法およびそのシステムを提供することにある。

本願発明の一態様によれば、半導体ウエーハの電気的特性を測定する全テスト項目のテストデータからマハラノビス距離を算出し、該テスト項目を含む場合と含まない場合のマハラノビス距離から、該テスト項目のＳＮ比を算出し、該テストを含んだ場合の方が含まない場合よりもＳＮ比が高くなる場合は、該テスト項目は、半導体ウエーハの良品／不良品の判別に有効なテスト項目として分類し、該テスト項目を含まない方がＳＮ比が高くなる場合は、該テスト項目は、半導体ウエーハの良品／不良品の判別に有効でないテスト項目として分類し、電気的特性を測定する全テスト項目から、良品／不良品の判別に有効なテスト項目を選択することを特徴とする半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価方法が提供される。

また、本願発明の別の一態様によれば、半導体ウエーハの電気的特性を測定するテスターと、このテスターの測定データから得られたマハラノビス空間についてのデータを格納する記憶部と、前記テスターから複数のデータ値を得るための検出部と、前記記憶部に格納された前記マハラノビス空間に基づいて、前記検出部で得られた前記データ値群からマハラノビス距離を算出する演算部と、この演算部により算出された前記マハラノビス距離が所定値を越えたか否かを判定する判定部と、この判定部の結果にしたがって、全テスト項目から前記半導体ウエーハの良品／不良品の判別に有効なテスト項目を抽出する抽出部とを含むことを特徴とする半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価システムが提供される。

本発明によれば、半導体ウエーハの良品／不良品の判別に有効な電気的特性テスト項目を抽出して、テストの合理化を行なうことのできる半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価方法およびそのシステムが提供される。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

図１は、本発明の実施の形態に係る半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価システムの構成を示すブロック図である。図１において、半導体ウエーハの電気的特性の測定に供する半導体ウエーハ用テスター１には、テスト項目評価用テストプログラムを作成するためのテストプログラム作成モジュール２、電気的特性を測定するための接触針である測定プローバ３及び各種演算機能を果たす計算用ＰＣ４が接続されている。計算用ＰＣ４には、被測定物である半導体ウエーハに所定のマークを点打刻等するためのマーキングプローバ５、正常と考えられるデータで構成された空間である基準空間を作成するための基準空間作成モジュール６が接続されている。

ここでは、ある製品を評価する場合の手法の一つである品質工学の見地に基づくＭＴＳ（マハラノビス・タグチ・システム）法を利用する。本発明者は、従来の評価システムの問題点を鋭意検討を重ねた結果、電気的特性を測定する全テスト項目から、良品と不良品の判別に有効なテスト項目と有効でないテスト項目とを抽出するに際し、ＭＴＳ法の応用を見出したものである。

ＭＴＳ法は、ある集団に対する多次元的な情報を総合して、集団全体に対してひとつの距離を導入し、パターンを認識することにより評価を行うものである。その考え方は多次元の空間の中に単位空間を定義し、基準点と単位量から尺度を求める。求めた尺度の信頼性は単位空間外の対象に対してＳＮ比を適用する。尚、ＭＴＳ法そのものについては、田口玄一著「品質工学の数理」（日本規格協会１９９９年発行）に詳しいので、詳細な説明は省略する。

次に、本発明の実施の態様に係る半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価システムの評価手順をフローチャートにより説明する。

図２は、テスト項目評価用テストプログラムを作成するためのテストプログラム作成モジュールでの手順を示している。

テストプログラム作成モジュール２は、まず、半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の全項目についてのテストプログラムを受信（ロード）する（ステップ２０１）。ここでは、評価システムに対して必要と考えられる全項目とする。次いで、ステップ２０２において全項目のテストデータを受信（ロード）する。全項目のテストデータとしては良品で複数のロットの抜き取りデータを使用する。次いで、テストプログラム作成モジュール２は、テスト項目数に応じて、直交表を読み込む（ステップ２０３）。直交表は，任意の2因子（列）について，その水準のすべての組合せが同数回ずつ現れるという性質をもつ実験のための割り付け表である。一般に、多元配置の実験では，少なくとも因子の水準数の積の回数だけ実験数が必要になり，因子数が多くなると実験回数は膨大な数になる。求める交互作用が少なければ，直交表を用いることによって，多くの因子に関する実験を比較的少ない回数で行うことができる。直交表を表すのに一般にLN（PK）という記号を用いている。Lは直交表を表す記号（LATIN SQUAREに由来）であり，Nは実験の大きさ（直交表の行数），Pは因子の水準数Kは直交表の列数を示している。ここでは、例えば、制御因子（コントロール出来、設計に使える因子）、標示因子（コントロールできるが、設計者には決められない因子）、誤差因子（設計に使えないが、目的への影響が大きい因子）に着目する。

次に、ステップ２０４においてマハラノビス距離を計算する。ここで、多次元空間の評価測度の基準点と単位量を決めるための基準空間（マハラノビス空間）は正常と考えられるデータで構成された空間である。かかる基準空間のデータを用いて、各項目に対する平均値のベクトル、標準偏差のベクトルと相関行列を求める。基準空間の平均値、標準偏差のベクトルと、相関行列の逆行列の成分がデータベースとなる。評価対象に対して、基準空間内でのマハラノビスの距離の２乗Ｄ２を求め、その値によって、正常あるいは異常であるとの判断に利用するものである。

本実施の形態においては、各テスト項目をマハラノビス距離の計算に用いる場合を(1)、用いない場合を(2)とし、ステップ２０５において、テスト項目のＳＮ比を計算する。ＳＮ比が高い場合には、誤差因子すなわち外乱の影響を受けにくいことであり、設計因子、ここではテスト項目の特性値に対する効果も高いことになる。

ステップ２０６でテスト項目の選択についての処理を行う。ＳＮ比が(1)＞(2)の場合には、ステップ２０７に移り、ＰＡＳＳ／ＦＡＩＬの分離に有意な項目として残す。その後、テストプログラム作成モジュール２は作業終了の処理を行う（ステップ２０９）。一方、ＳＮ比が(1)＜(2)の場合には、ステップ２０８に移り、ＰＡＳＳ／ＦＡＩＬの分離を妨げる項目として削除する。その後、テストプログラム作成モジュール２は作業終了の処理を行う（ステップ２１０）。

次に、半導体ウエーハの電気的特性の測定に供する半導体ウエーハ用テスター１での手順を図３により、説明する。

まず、テスター１は、テストプログラム作成モジュール２において、テスト項目として選択したテストプログラムをロードする（ステップ３０１）。次いで、被対象物である半導体ウエーハについて予め定めた所定のテストを実施する（ステップ３０２）。その半導体ウエーハが所定のテストをＰＡＳＳの場合は、テストデータと半導体ウエーハの測定順番を表す座標データを計算用ＰＣ４に転送する（ステップ３０３）。その後、テスター１は作業終了の処理を行う（ステップ３０４）。その半導体ウエーハが所定のテストをＦＡＩＬの場合は、マーキングプロ−バ５へ座標データを転送する（ステップ３０５）。その後、テスター１は作業終了の処理を行う（ステップ３０６）。尚、良品／不良品の判別に有効でないテスト項目については、測定しないように、テストプログラムを修正してテスター１にロードさせることもでき、この場合には、さらに評価に要する時間の短縮が図られる。

次に、基準空間データを作成するための基準空間作成モジュール６での手順を、図４により説明する。図４において、まず、基準空間作成モジュール６は、テストデータファイルを収集する（ステップ４０１）。次いで、基準空間作成モジュール６は収集したテストデータファイルのデータベース（ＤＢ）化を行う（ステップ４０２）。そして、基準空間作成モジュール６は、基準空間となるデータを作成する（ステップ４０３）。その後、基準空間作成モジュール６は作業終了の処理を行う（ステップ４０４）。

次に、計算用ＰＣ４での手順を、図５により説明する。まず、計算用ＰＣ４は、基準空間作成モジュール６で作成した基準空間データを収集する（ステップ５０１）。次いで、計算用ＰＣ４は、テスター１でＰＡＳＳと判定した半導体ウエーハのテストデータと座標をテストデータファイルとして収集する（ステップ５０２）。その後、ステップ５０３で、テストデータを基準化する処理を行う。続いて、計算用ＰＣ４は、マハラノビス距離を算出する処理を実行する（ステップ５０４）。さらに、計算用ＰＣ４は、半導体ウエーハが所定のテストをＰＡＳＳしたかＦＡＩＬしたかを分離する（ステップ５０５）。ＰＡＳＳの場合は、計算用ＰＣ４は、処理を終了する（ステップ５０６）。ＦＡＩＬの場合は、座標データをマーキングプロ−バへ転送し、半導体ウエーハに所定のマーキングを行う（ステップ５０７）。その後、計算用ＰＣは、処理を終了する（ステップ５０８）。

（実施例）
次に本発明の実施例を説明する。

まず、基準となる良品の全項目テストデータを用意する。このデータは、時系列の変動、測定器間の誤差を含んだものである。本実施例では、テスト項目数＝５００項目のテストデータを１００００チップ分用意した。このデータ数は、基準空間に属する十分な量である。

次いで、マハラノビス距離を算出するにあたり、テストデータの基準化を行なった。テストデータの基準化したものを図６に示す。電気的テスト５００項目、良品１００００ウエーハチップ分のデータを基準化する場合、電気的テスト５００項目Ｙ_１〜Ｙ_５００について平均値をｍ_１、ｍ_２、・・・、ｍ_５００、標準偏差をσ_１、σ_２、・・・、σ_５００をそれぞれ求めて、次式に代入することで、基準化を行なう。（ｉ＝１〜５００、ｊ＝１〜１００００）

基準化した後のデータは、同じ記号ｙ_ｉ・ｊで表す。

次に、図６で示す如く基準化したデータをもとに、相関行列Ｒを求める。（ｉ、ｊ＝１〜５００）

ここで、

次に、相関行列Ｒの逆行列Ａを求める。（ｉ、ｊ＝１〜５００）

相関行列Ｒの逆行列Ａが求まれば、任意のウエーハチップについて、その電気的テストデータＹ_１、Ｙ_２、・・・Ｙ_５００が分かれば、基準化データを次式から求める。

マハラノビス距離Ｄ２は、テスト項目数５００で割った次式で求める。

続いて、テスト項目の選択を行なう。テスト項目の選択は、マハラノビス距離を決めるために有効な項目を、ＳＮ比を計算して行なう。

まず２水準系の直交表を用意し、第１水準にテスト項目を計算に用いる。第２水準に、テスト項目を計算に用いないとしてマハラノビス距離を計算する。本実施例では、項目数が５００であるため、Ｌ５１２直交表を用意した。

分散とマハラノビス距離の関係は次式で示される。

そして、値が負にならず、大きければ大きいほど良い特性である望大特性のＳＮ比は、次式で求められる。

以上のことから、第１水準＞第２水準は、良品／不良品の分離に有意な項目となり、第１水準＜第２水準は、良品／不良品の分離を妨げる項目となる。

図７に本実施例での要因効果図を示す。この要因効果図は、各因子の効果を表にしたもので、各制御因子単独で、それぞれの水準においてＳＮ比・感度がどのようになっているのかを推算し、他の設計因子が一定の時にその設計因子を動かす（変更する）ことがＳＮ比や感度にどう影響するかを評価することができるものである。本実施例では、Ｌ５１２直交表を用いて、２回の項目選択を実施し、２０３項目まで絞り込んだ。

絞り込んだ２０３項目での良品／不良品のマハラノビス距離は、図８のようになる。

本実施例では、例えば閾値を７程度に設定し、閾値以下であれば良品と判定した。測定項目が規格外、または、マハラノビス距離が閾値以上であれば、不良品と判定した。ＭＴＳ法を応用してテスト項目数を減らした場合であっても、必ず後工程に不良品が流品しない保証はできない。一方、良品を不良と判断するリスクがあってもいけない。したがって、そのときの状況に応じて閾値の設定が必要になる。

本実施例では、この方法を用いることにより、テスト項目を５００項目から２０３項目まで削減できた。この結果、トータルでの測定時間は１／２以下までの短縮が達成できた。

当然ではあるが、ＭＴＳ法の応用で良品／不良品の判別に有効でないと抽出されたテスト項目が直ちに削除項目の対象となるのではない。デバイスを考慮したテスト設計者と一つ一つの項目について検討を重ねた上での削除となる。

本発明によれば、電気的テスト項目の良品／不良品の判別に無効な項目を選択することで、品質を維持した状態で、効率良く項目削減できることが可能である。

本発明は、例えば半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価に好適であるが、それらに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。

本発明の実施形態に係る半導体ウエーハの電気的特性項目の評価システムの構成を示すブロック図。本発明の実施形態に係る半導体ウエーハの電気的特性項目の評価システムのテストプログラム作成モジュールでの手順を示すフローチャート。本発明の実施形態に係る半導体ウエーハの電気的特性項目の評価システムのテスターでの手順を示すフローチャート。本発明の実施形態に係る半導体ウエーハの電気的特性項目の評価システムの基準空間作成モジュールでの手順を示すフローチャート。本発明の実施形態に係る半導体ウエーハの電気的特性項目の評価システムの計算用ＰＣでの手順を示すフローチャート。本発明の実施形態に係る半導体ウエーハの電気的特性項目の評価方法のテストデータの基準化例。本発明の実施形態に係る半導体ウエーハの電気的特性項目の評価方法の要因効果図例。本発明の実施形態に係る半導体ウエーハの電気的特性項目の評価方法のマハラノビス距離の算出例。

符号の説明

１：半導体ウエーハ用テスター
２：テストプログラム作成モジュール
３：測定プローバ
４：計算用ＰＣ
５：マーキングプローバ
６：基準空間作成モジュール

Claims

半導体ウエーハの電気的特性を測定する全テスト項目のテストデータからマハラノビス距離を算出し、該テスト項目を含む場合と含まない場合のマハラノビス距離から、該テスト項目のＳＮ比を算出し、該テストを含んだ場合の方が含まない場合よりもＳＮ比が高くなる場合は、該テスト項目は、半導体ウエーハの良品／不良品の判別に有効なテスト項目として分類し、該テスト項目を含まない方がＳＮ比が高くなる場合は、該テスト項目は、半導体ウエーハの良品／不良品の判別に有効でないテスト項目として分類し、電気的特性を測定する全テスト項目から、良品／不良品の判別に有効なテスト項目を選択することを特徴とする半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価方法。
前記マハラノビス距離の算出は、基準化値、平均値および標準偏差を含む基準空間データと、テストデータをデータベース化したテストデータファイルとに基づいて行うことを特徴とする請求項１記載の半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価方法。
半導体ウエーハの電気的特性を測定する全テスト項目から良品／不良品の判別に有効なテスト項目を抽出し、選択したテスト項目に係るテストを実行して基準化値、平均値および標準偏差を含む基準空間データを作成し、テストデータファイルと基準空間データからマハラノビス距離を計算して良品／不良品の判定を行ない、マーキングプローバへウエーハ上の位置を示すマーキング座標の情報を転送し、マーキングプローバで半導体ウエーハにマーキングすることを特徴とする半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価方法。
前記マハラノビス距離が、所定の閾値以上であれば、半導体ウエーハを不良品と判定し、マーキングプローバへウエーハ上の位置を示すマーキング座標を転送することを特徴とする請求項３記載の半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価方法。
半導体ウエーハの電気的特性を測定するテスターと、このテスターの測定データから得られたマハラノビス空間についてのデータを格納する記憶部と、前記テスターから複数のデータ値を得るための検出部と、前記記憶部に格納された前記マハラノビス空間に基づいて、前記検出部で得られた前記データ値群からマハラノビス距離を算出する演算部と、この演算部により算出された前記マハラノビス距離が所定値を越えたか否かを判定する判定部と、この判定部の結果にしたがって、全テスト項目から前記半導体ウエーハの良品／不良品の判別に有効なテスト項目を抽出する抽出部とを含むことを特徴とする半導体ウエーハの電気的特性テスト項目の評価システム。