产生特征化扫描样本的方法与装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明是关于扫描测试，尤指一种根据在压力环境下进行扫描测试得到的测试响应，产生一特征化扫描样本的方法与装置。
【背景技术】
[0002]纳米级的尺寸与伴随的工艺变动，让复杂的单芯片系统(system-on-chip, SoC)产品在品质保证上变得越来越困难。由于单芯片系统内包含数百万个逻辑门电路，为了达到高错误涵盖率，扫描样本(scan pattern)的数量不可避免地增加。就算是持续地改进扫描压缩技巧，却无法追上逻辑门数量与样本大小的增加的速度。扫描可测试性设计(design-for-testability, DFT)已广泛使用在单芯片系统中的数字电路上。这种技术可在合理的测试成本内提高产品品质，也是目前主要的测试技术。
[0003]然而，通过具有高错误涵盖率的生产扫描样本测试的芯片有时还是会在终端使用者系统(end-user system)上发生故障。因此，生产品质难以提高，这可由每百万缺陷数(defective parts per mill1n, DPPM)的上升看出。某些情形下，在测试阶段没有检测出错误的芯片，后来却可能被退回至供应商进行诊断，这反映出了细微缺陷并不易被发现。将产品生产之初的每百万缺陷数降低至客户要求所需的时间将会变长，并且直接地缩短了产品的生命周期。考虑目前单芯片系统的芯片大小就可以知道为何以上的情况会发生。另夕卜，由于电力活动的关系，以电源等级与温度的角度来说，操作环境可能造成产品明显的变动，这样的操作变动可以明显地区别测试模式与功能模式中，某些信号路径被封阻扰，如存储器与逻辑电路之间的信号路径，满足可测试性设计的一致性。功能运作环境中，细微的缺陷可能会造成错误，但这样的缺陷却无法在使用生产扫描样本的正常测试模式中被发现。
[0004]为了减轻扫描测试的失误造成的影响，系统等级测试(system-leveltesting, SLT)被加入至测试流程的最后阶段，系统等级测试可模拟终端使用者的实际应用。但系统等级测试并不能涵盖完整的产品功能，而且会限制生产线的产能。相对地，系统等级测试可以找到测试的漏洞，并且确保产品生产初期的品质，因此对于生产的前期阶段相当有帮助，但系统等级测试不应当长期作为测试流程的一部分，只适合作为偶尔的取样监控。当然就算经过系统等级测试，部分缺陷仍可能在出货给客户后出现，亦即，商品退货(return merchandise authorizat1n, RMA)错误。由此可知，传统的测试流程有需要改进之处。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明的一目的在于对后段的系统等级测试错误/商品退货(return)错误进行预测，其可在前段的晶片针测(wafer chip probe)测试阶段，或者是封装最终测试(final test)阶段进行，从而减轻对于系统等级测试的依赖，降低测试成本以及更快地降低每百万缺陷数，亦即，更好的品质。若可实现预测步骤则将降低总体成本，而且若能在生产时进行，可更好地提升成本效益。
[0006]本发明利用扫描测试来实现以上目标。为能让扫描测试的扫描样本，对预测系统等级错误与商品退货错误有所助益，本发明选择在非破坏性的压力环境下进行扫描测试。这是因为所有的系统等级错误与商品退货错误都是没有被晶片针测/最终测试，与生产扫描样本检测出的。而在压力环境下操作装置可以暴露出隐藏的缺陷。在压力环境下，装置被运作在电压、温度与规格说明书所标订的最高操作频率Fmax的极限，亦即，超频。其中，在多个低于额定电压的供应电压与多个高于最高操作频率的操作频率下，扫描输出数据将被搜集。压力环境的目的在于减少所有时序路径上被忽略的边界(slack margin)，使得小量的延迟缺陷也有机会造成撷取错误。
[0007]通过将装置运作在高于Fmax的操作频率，本发明在效果上接近超频测试(higher-than-at-speed testing, HTAST),但主要的不同处在于是本发明并不会使用撷取触发器的遮蔽(masking)。在标准的HTAST中，在路经终端不能满足时序的触发器会被遮蔽，避免测试过度。遮蔽由近似与静态角落衍生(corner-derived)的时间模型所决定，但这时间模型无法反映出实际在半导体与压力环境下的动态行为。所以本发明的扫描测试着重于撷取错误，越多越好。如此以致于扫描样本备用在遇错不中止的测试模式下，记录所有扫描样本内的撷取错误。当可导致错误的压力环境下，更多的测试可以更清楚的分映出芯片的真实特性。而扫描触发器作为内部探针，可助于详细地描绘出芯片特性。
[0008]本发明将搜集在压力环境下以及遇错不中止(continue-on-fail)的测试中得到的测试响应。由于所有扫描触发器的信息都被搜集，数据的可观测性也大幅的提高。在扫描测试与数据搜集之后，本发明将进行异常值分析(outlier analysis)与机器学习(machinelearning)来找出预测模型。某种意义上来说，延迟是数字电路中被分析的类比属性。本发明不实际量测延迟的长度，因为这不具意义，但撷取错误可被视为在每个触发器输入锥以及每个扫描样本内，以多样的敏感路径对延迟的大致取样。
[0009]本发明的一实施例提供一种产生用于扫描测试的一特征化扫描样本的方法，该方法包含:提供多个预定扫描样本，以在压力环境下对多个待测装置进行扫描测试，产生对应于每一个待测装置的多个测试响应；从每个待测装置的多个测试响应中，将每个待测装置的多个特定测试响应集合，决定每个待测装置的多个错误特征所对应的特征值；以及根据每个待测装置的特征值，产生至少一特征化扫描样本。
[0010]本发明的一实施例提供一种产生用于扫描测试的一特征化扫描样本的装置，该装置包含:一测试设备、一特征决定模块以及一特征化扫描样本产生模块。该测试设备用于根据多个预定扫描样本，在压力还下对多个待测装置进行扫描测试，产生每个待测装置的多个测试响应。该特征决定模块耦接于该测试设备，并用于从每个待测装置的该多个测试响应中，将每个待测装置的多个特定测试响应集合，决定每个待测装置的多个错误特征所对应的特征值。该特征化扫描样本产生模块耦接于该特征决定模块，并用于根据每个待测装置的特征值，产生至少一特征化扫描样本。
[0011]本发明的有益效果在于，通过本发明，能够减轻对于系统等级测试的依赖，降低测试成本，并更快地降低每百万缺陷数，从而保证获得更好品质的产品。
【附图说明】
[0012]图1绘示本发明的数据搜集流程；
[0013]图2绘示本发明的一实施例的样本集扫描输出错误数量集合方法；
[0014]图3绘示本发明的一实施例的周期扫描输出错误数量集合方法；
[0015]图4绘示使用决策树分类法将错误数量的错误特征分类，以得到可分离出通过系统等级测试与未通过系统等级测试的装置的分离条件；
[0016]图5为本发明方法的一实施例的流程图；
[0017]图6为本发明装置的一实施例的功能方块图。
[0018]附图标记
[0019]200 装置
[0020]210测试设备
[0021]220特征决定模块
[0022]230特征化扫描样本决定模块
【具体实施方式】
[0023]在说明书及权