公开(公告)号：US20140303912A1

公开(公告)日：2014-10-09

申请号：US14242528

申请日：2014-04-01

Applicant: KLA-Tencor Corporation

Inventor： Saibal Banerjee ,  Sonu Maheshwary ,  John Charles Robinson ,  Dale Legband

IPC: G01R31/26

CPC classification number: H01L22/14 ,  G05B19/41875 ,  G05B2219/32194 ,  G05B2219/45031 ,  H01L22/20 ,  Y02P90/22

Abstract: Inline yield monitoring may include the use of one or more modules of algorithmic software. Inline yield monitoring may include the use of two related algorithmic software modules such as a learning and a prediction module. The learning module may learn critical PET (parametric electrical test) parameters from data of probe electrical test yields and PET attribute values. The critical PET parameters may best separate outliers and inliers in the yield data. The prediction module may use the critical PET parameters found by the learning module to predict whether a wafer is an inlier or an outlier in a probe test classification.

Abstract translation: 在线产量监测可能包括使用一个或多个算法软件模块。 在线产量监测可以包括使用两个相关的算法软件模块，例如学习和预测模块。 学习模块可以从探头电气测试产量和PET属性值的数据中学习关键的PET（参数电气测试）参数。 关键的PET参数可以最佳地分离产量数据中的异常值和内在值。 预测模块可以使用由学习模块发现的关键PET参数来预测晶片是否是探针测试分类中的异常值或异常值。