专利名称：产品良率分析系统及方法
技术领域：
本发明是有关于一种分析产品良率的方法，特别是有关于一种由整合良率值中分析出系统良率值与随机良率值的方法。
背景技术：
良率是一个大量生产工厂的一个非常重要的指标，尤其对于生产半导体产业而言，一片硅晶圆至少要经过五百道以上的精密处理程序，而其中只要有一道程序处理的不完美，就会影响到后续的处理过程与产品品质，甚至常常是晶圆报废、前功尽弃。晶圆产品的良率涉及的获利与亏损极大，往往是以数十亿或数百亿为单位。而良率不但攸关晶圆产品生产厂商的生产成本，同时也是生产技术良莠的重要指标之一，另一方面，分析良率损失的原因更可以作为改进生产技术的参考。因此，正确计算及分析良率便成为生产管理的主要课题。
晶圆产品完成后即进行产品测试，依据不同的测试条件将每一晶圆上的每一个晶粒区分为一非缺陷晶粒或缺陷晶粒。并由此决定出一晶圆上多个晶粒的整合良率。如图1所示，图1为一晶圆上晶粒的位置以及缺陷状态示意图。晶粒在晶圆10上以阵列的方式排列。每一个暗色的晶粒11代表一个缺陷晶粒，每一个白色的晶粒13代表一个非缺陷晶粒。晶圆10的整合良率值为如晶粒13的非缺陷晶粒占晶圆10所有晶粒(包含缺陷晶粒及非缺陷晶粒)的比率。
晶圆上的缺陷晶粒往往导因于不同的制程因素，晶圆产品制造过程中的每一个制程的处理不当，都可能会造成晶粒的缺陷，而使得缺陷晶粒无法发挥正常功能。不同制程因素造成的缺陷晶粒在晶圆上的位置分布常具有不同的分布特征，例如在晶圆边缘位置环状分布的缺陷晶粒可能是由制程中光致抗蚀剂涂布不均所造成，参见图2A；而制程中若采用有缺陷的光罩则可能造成晶圆上呈现网格分布的缺陷晶粒，参见图2B。
造成缺陷晶粒的原因必须被加以辨认，才可以提供一个生产流程中修正调整的优先顺序。然上述整合良率仅能表示一晶圆上所有非缺陷晶粒所占的比率，其无助于找出造成缺陷晶粒的不同原因。
一般观念上是依据缺陷晶粒的致因机转，进一步将整合良率(Y)解析为系统良率(YS)及随机良率(YR)两部分。将缺陷晶粒中具有某种分布特征的缺陷晶粒归类为系统性缺陷晶粒，而将不具有分布特征而为随机分布的缺陷晶粒归类为随机性缺陷晶粒。所谓的缺陷晶粒分布是可以为时间上的分布或空间位置上的分布，在此是针对缺陷晶粒在空间位置上的分布而言。如前所述，缺陷晶粒的分布状况与造成其缺陷的原因相关。上述系统良率是为扣除系统性缺陷晶粒造成的良率损失后，计算得的良率。上述随机良率是为扣除随机性缺陷晶粒的良率损失后，计算得的良率。其中，上述整合良率是为上述系统良率及上述随机良率的乘积。
目前虽然在观念上将整合良率解析为系统良率及随机良率两部分，实际上并无一有效的方法可以将整合良率解析为系统良率及随机良率。由于无法由一整合良率决定其中的系统良率及随机良率的值，所以上述解析整合良率的观念并无助于追踪良率损失的原因，也无法据以改善良率。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的为提供一种良率分析的方法，使得能够依据产品的整合良率值，得知其系统良率值及随机良率值，以作为分析良率损失及改进良率的参考。
本发明另一目的是提供一种解析产品的系统良率值的方法，使得能够依据其良率损失的原因的不同，进一步将上述系统良率值分析为区域性系统良率值及重复性系统良率值。
依据本发明的产品良率分析方法，其由一产品的整合良率值中分析出系统良率值与随机良率值，其适用于可分割为多个晶粒的晶圆，其中上述系统良率值又可以解析为区域性系统良率值及重复性系统良率值。上述方法首先测试上述晶圆上多个晶粒以获得其测试结果数据，其是为测试上述晶圆上多个晶粒为缺陷晶粒或为非缺陷晶粒的数据。再依据上述测试结果数据，产生晶圆缺陷图，其是显示上述缺陷晶粒于上述晶圆中位置的分布。再依据上述测试结果数据，计算上述晶圆的整合良率值，其是为上述晶圆中非缺陷晶粒的比率。再依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，计算上述晶圆的区域性系统良率值及重复性系统良率值。最后依据上述产品整合良率值、上述区域性系统良率值及上述重复性系统良率值，计算上述晶圆的随机良率值。
本发明所述的产品良率分析方法，上述区域性系统良率值的计算步骤更包括下列步骤针对每一个上述缺陷晶粒，指定一权值，其是依据上述缺陷晶粒的共边相邻缺陷晶粒群中缺陷晶粒的数目而定；针对每一个上述缺陷晶粒，比对其权值是否大于一预定值，若是则将上述缺陷晶粒标示为区域性缺陷晶粒，否则将上述缺陷晶粒标示为非区域性缺陷晶粒；以及计算上述晶圆的区域性系统良率，其是为将上述区域性缺陷晶粒自上述晶圆的晶粒中扣除后，计算非缺陷晶粒的比率。
本发明所述的产品良率分析方法，上述指定缺陷晶粒权值的步骤更包含下列步骤步骤一自上述晶圆的多个缺陷晶粒中选定一第一缺陷晶粒，将其所属的缺陷晶粒群值指定为1；步骤二将上述选定缺陷晶粒标示为已选定；步骤三依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，决定上述第一缺陷晶粒的共边相邻晶粒是否为一未标示为已选定的缺陷晶粒，若是，则将上述缺陷晶粒群值加1，并以上述共边相邻晶粒为选定缺陷晶粒，重复步骤二，否则进行步骤四；以及步骤四指定上述缺陷晶粒群值为上述选定缺陷晶粒的权值。
本发明所述的产品良率分析方法，上述重复性系统良率值的计算步骤更包括下列步骤于上述晶圆表面上定义多个相邻的区块，其中每一上述区块包含由至少一上述晶粒构成的晶粒阵列，且每一上述区块对应一微影单元；计算每一上述区块的晶粒阵列中对应位置的晶粒为缺陷晶粒的缺陷比率值；比对上述晶粒阵列中对应位置晶粒的缺陷比率是否大于一预定值，若是则将位于上述对应位置的上述缺陷晶粒标示为重复缺陷晶粒，否则将上述缺陷晶粒标示为非重复缺陷晶粒；以及计算上述晶圆的重复性系统良率，其是将上述重复性缺陷晶粒自上述晶圆的晶粒中扣除后，计算非缺陷晶粒的比率。
上述产品良率分析方法是通过一产品良率分析系统实现的，本发明所述产品良率分析系统，其适用于可分割为多个晶粒的晶圆，上述产品良率分析系统包括晶圆测试结果撷取装置，其是撷取上述晶圆上多个晶粒的测试结果数据；晶圆缺陷图产生装置，其是依据上述测试结果数据，产生晶圆缺陷图，用以显示上述晶圆上缺陷晶粒位置的分布；整合良率计算装置，其是依据上述测试结果数据，计算整合良率值，其是为上述晶圆中非缺陷晶粒的比率；区域性系统良率计算装置，其是依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，计算上述晶圆的区域性系统良率值；重复性系统良率计算装置，其是依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，计算上述晶圆的重复性系统良率值；以及随机良率计算装置，其是依据上述产品整合良率值、上述区域性系统良率值及上述重复性系统良率值，计算上述晶圆的随机良率值。
本发明所述的产品良率分析系统，上述区域性系统良率计算装置是能够针对每一个上述缺陷晶粒，指定一权值，并比对其权值是否大于一预定值，将权值大于上述预定值的上述缺陷晶粒标示为区域性缺陷晶粒，将权值不大于上述预定值的上述缺陷晶粒标示为非区域性缺陷晶粒，并将上述区域性缺陷晶粒自上述晶圆的晶粒中扣除后，计算非缺陷晶粒的比率作为上述晶圆的区域性系统良率值。
本发明所述的产品良率分析系统，上述区域性系统良率计算装置是能够自上述晶圆的多个缺陷晶粒中选定至少一缺陷晶粒，并依据上述选定缺陷晶粒的共边相邻晶粒的缺陷状态以决定其缺陷晶粒群值作为上述选定缺陷晶粒的权值。
本发明所述的产品良率分析系统，上述重复性系统良率计算装置是能够依据上述晶圆的微影制程，将上述晶圆表面分割为多个与微影单元相对应的相邻区块，计算上述区块中对应位置的晶粒为缺陷晶粒的缺陷比率值，将上述晶粒阵列中对应位置晶粒的缺陷比率与一预定值比对，并将缺陷比率高于上述预定值的位置的缺陷晶粒扣除后，计算上述晶圆中非缺陷晶片的比率以作为其重复性系统良率。
上述产品良率分析方法是应用于一种晶圆制造方法，其是依据上述产品良率分析方法所产生第一晶圆的良率分析数据，产生机台运作参数数据，并依据上述机台运作参数数据设定多个机台，再以上述多个机台制造第二晶圆。
依据本发明的产品良率分析方法是可以通过执行一计算机程序为之，其中上述计算机程序是储存于一储存介质中，上述计算机程序可载入于一计算机系统并且接收一晶圆的测试结果数据，并据以产生晶圆缺陷图及整合良率值。在据以计算出上述晶圆的区域性系统良率值、重复性系统良率值，以及随机良率值。
本发明所述产品良率分析系统及方法，能够依据其良率损失的原因的不同，进一步将上述系统良率值分析为区域性系统良率值及重复性系统良率值。
图1为一晶圆上晶粒的位置以及缺陷状态示意图；图2A及图2B显示缺陷晶粒在晶圆上的位置分布特征例示；图3显示依据本发明产品良率分析方法流程图；图4显示依据本发明产品良率分析方法的区域性系统良率值计算方法流程图；图5A及图5B显示依据本发明产品良率分析方法的指定缺陷晶粒权值方法；图6A及图6B显示依据本发明产品良率分析方法的重复性系统良率值计算方法；图7显示依据本发明产品良率分析系统示意图；图8显示依据本发明实施例的储存介质示意图。
具体实施例方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附图示，进行详细说明如下兹以一晶圆产品为例，说明本发明产品良率分析方法的实施。今有一晶圆制造厂中设有多个制程机台，以上述多部机台执行一系列的晶圆制程步骤，产生多个晶圆。其中一片晶圆是可以切割为460个晶粒，每一个晶粒再经过封装等加工程序后即制造产生一存储器晶粒。
在进行后续加工步骤之前，必须对上述晶圆进行测试，以确认及隔离晶圆上的缺陷，在进入封装前先行过滤出性能不良的晶粒，以避免对不良品增加制造成本。利用上述测试结果进行产品良率分析所得到的信息，对于改善制程、估算成本、订定商业策略等方面均至关重要。
本发明提供的产品良率分析方法是其由一产品的整合良率值中分析出系统良率值与随机良率值，通过整合良率的解析，使得能够更准确地找出造成缺陷的原因而加以改善。其中，上述系统良率值又可以解析为区域性系统良率值及重复性系统良率值，上述区域性系统良率值及上述重复性系统良率值的区分是依据晶圆上缺陷晶粒的分布特征而定，且两者的乘积即为上述系统良率值。图3即显示依据本发明产品良率分析方法流程图。
参见图3，首先通过各种测试工具测试上述晶圆，以获得上述晶圆上多个晶粒的测试结果数据。亦即，获得上述晶圆上多个晶粒为缺陷晶粒或为非缺陷晶粒的数据，如步骤S31所示。一般是先对晶圆进行光学检查，找出具有外观可见瑕疵的缺陷晶粒，例如微粒嵌入、划伤、保护膜孔洞(passivation voids)以及焊盘腐蚀等缺陷。光学检查之后，再进一步进行功能测试，找出实际功能不正常的缺陷晶粒。
上述测试结果显示，上述晶圆所包含的460个晶粒中，有112个晶粒为缺陷晶粒，而348个晶粒为非缺陷晶粒。
继之，依据上述测试结果数据产生晶圆缺陷分布图，如步骤S33所示，并依据上述测试结果数据，计算上述晶圆的整合良率值，如步骤S35所示。计算非缺陷晶粒数348除以全部晶粒数460，得出其整合良率为75.65％。
其中上述晶圆缺陷分布图是显示上述缺陷晶粒于上述晶圆中位置的分布，图中所示晶圆的每一个格状区域对应于一晶粒，故同样大小的晶圆，依据其晶粒切割方式不同而会产生不同的晶圆缺陷分布图。其中上述整合良率值是为上述晶圆中非缺陷晶粒的比率。
再依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，计算上述晶圆的区域性系统良率值，如步骤S36所示，及重复性系统良率值，如步骤S37所示。
其中，上述区域性系统良率值代表扣除群集性缺陷晶粒的损失后，计算得出的良率值，其详细计算方法参见图4、图5A及图5B及其对应的说明。在此实施例中，上述晶圆上群集性缺陷晶粒有70个，扣除上述70个群集性缺陷晶粒后，上述晶圆上尚有389个晶粒，其中有348个非缺陷晶粒，经计算后，得出其区域性系统良率值为89.35％(亦即，348除以389所得的商为0.8946)。
其中，上述重复性系统良率值代表扣除重复性缺陷晶粒的损失后，计算得出的良率值，其详细计算方法参见图6A及图6B及其对应的说明。在此实施例中，上述晶圆上重复性缺陷晶粒有91个，扣除上述91个重复性缺陷晶粒后，上述晶圆上尚有369个晶粒，其中有348个非缺陷晶粒，经计算后，得出其重复性系统良率值为94.56％(亦即，348除以369所得的商0.9456)。
其中，上述区域性系统良率值与重复性系统良率值的乘积为系统良率，计算0.8946与0.9456的乘积为0.8459，亦即，上述系统良率为84.59％。
最后，依据上述产品整合良率值、上述区域性系统良率值及上述重复性系统良率值，计算上述晶圆的随机良率值，如步骤39所示，其是为以上述产品整合良率值为被除数，以上述区域性系统良率值及上述重复性系统良率值为除数运算所得的商。亦即，整合良率值0.7565除以系统良率值0.8459，其商为0.8943(89.43％)。
上述方法是针对单一晶圆进行计算，其所得到的良率数据可以与其他晶圆的良率数据或是整批晶圆的总体良率数据进行比较分析，以提供改进良率的参考。
图4显示依据本发明产品良率分析方法的区域性系统良率值计算方法流程图。
参见图4所示计算区域性系统良率的方法流程图。为计算出上述区域性系统良率值，首先针对一晶圆中每一个缺陷晶粒，指定一权值，如步骤S41所示。上述权值是依据上述缺陷晶粒的共边相邻缺陷晶粒群中缺陷晶粒的数目而定，其详细方法参见图5A及图5B及其说明。
再针对每一个上述缺陷晶粒，比对其权值是否大于一预定值，若是则将上述缺陷晶粒标示为区域性缺陷晶粒，否则将上述缺陷晶粒标示为非区域性缺陷晶粒，如步骤43所示。在此设定上述预定值为20，权值大于20表示该群集中包含的缺陷晶粒数大于20。比对结果显示，上述晶圆的460个晶粒中，有91个晶粒的权值大于20而被视为区域性缺陷晶粒。
最后，计算上述晶圆的区域性系统良率，如步骤45所示，其是为计算上述非区域性缺陷晶粒中，非缺陷晶粒的比率，其是如上述为89.34％。
参见图5A所示的决定群集权值的方法流程图及图5B的晶圆缺陷分布图。首先自晶圆的多个缺陷晶粒中选定一缺陷晶粒并将其缺陷晶粒群值指定为1，如步骤S51所示。由于在尚未进行权值决定的方法之前，上述晶圆上所有的缺陷晶片均为不具有“已选定”的标示，所以可以任意选取，其选取的规则随使用者订定，在此指定缺陷晶粒51为选定缺陷晶粒，指定其缺陷晶粒群值为1，以表示缺陷晶粒51所属的缺陷晶粒群集中已被计算的缺陷晶粒数目为1。
然后将上述选定缺陷晶粒51标示为已选定，如步骤S53所示。上述“已选定”的标示，是为避免同一缺陷晶粒在决定权值的过程中被重复计算而设。
再依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，决定选定的缺陷晶粒51的共边相邻晶粒是否为一未标示为已选定的缺陷晶粒，如步骤S55所示。缺陷晶粒51其共边相邻晶粒有其上下左右的4个晶粒(晶粒52～55)。缺陷晶粒51的共边相邻晶粒中，晶粒52、53及55为非缺陷晶粒。仅有缺陷晶粒51左方的晶粒54为缺陷晶粒(且未被标示为已选定)，则需将上述缺陷晶粒群值由1增加为2，表示缺陷晶粒51所属的缺陷晶粒群集中已被计算的缺陷晶粒有缺陷晶粒51及54，其总数为2。
同时，以缺陷晶粒54为选定缺陷晶粒，重复上述步骤S53，确认缺陷晶粒54的共边相邻晶粒是否为缺陷晶粒，以计算上述缺陷晶粒群集中所包含缺陷晶粒的数目。重复进行上述方法，结果发现位于缺陷晶粒54的共边相邻晶粒中，其上方的晶粒56为缺陷晶粒，而缺陷晶粒56的共边相邻晶粒中，其左方的晶粒57为缺陷晶粒，而缺陷晶粒57的3个未被计算的共边相邻晶粒中，并无任何一个晶粒是未选定的缺陷晶粒。至此，已确定上述缺陷晶粒群集包含了晶粒51、54、56、57，其缺陷晶粒群值经过累加而成为4。
位于缺陷晶粒51下方的晶粒53为非缺陷晶粒，表示缺陷晶粒51下方的晶粒53不属于其缺陷晶粒群集之一，不需要再确认非缺陷晶粒53周围晶粒是否为缺陷晶粒。
经过上述步骤确认缺陷晶粒群集涵盖的范围后，将上述缺陷晶粒群值4指定为上述缺陷晶粒51、54、56、57的权值，如步骤S57所示。
继之，重复上述决定权值的方法，一一决定上述晶圆上所有缺陷晶粒的权值，直到所有缺陷晶粒均被标示为已选定为止。
上述群集性缺陷晶粒是指在位置分布上形成一群集区域的缺陷晶粒而言。一晶粒是对应一晶圆上的一格状区域，除了位于晶圆边缘的晶粒外，每一个晶粒都有4个共边相邻晶粒。对一缺陷晶粒而言，只要其共边相邻晶粒为缺陷晶粒，就会造成两个以上的缺陷晶粒聚合成群的现象。实际上，缺陷晶粒在位置分布上的群集，依其群集区域的大小(亦即，同一群集中包含缺陷晶粒的数目)，呈现出程度不等的群集现象。换言之，群集性缺陷晶粒与非群集性缺陷晶粒的差别，是在于其群集程度的高低。在本发明方法中，是以一权值来表示缺陷晶粒的群集程度，权值的数值大小，是为同一群集中包含缺陷晶粒的数目。缺陷晶粒群集的权值越大，表示该群集区域越大，包含的缺陷晶粒数越多。反之，权值越低，表示该群集越小，包含的缺陷晶粒数越少。上述权值最小值为1，表示该群集区域仅包含单一缺陷晶粒，亦即，该缺陷晶粒的4个共边相邻晶粒皆为非缺陷晶粒。
作为权值比较参考值的上述预定值，其值的大小是依据不同的晶圆产品而定。原则上，上述权值表示缺陷晶粒集结成群的状态，上述权值越大，表示与其对应的缺陷晶粒群越大；上述权值越小，表示与其对应的缺陷晶粒群越小。因此，对于可切割出晶粒数较多的晶圆而言，判断缺陷晶粒集结成群所用的上述预设值就应较大，亦即，一晶圆可切割出晶粒的数量越大，上述预设值应越大。例如，上述晶圆若可切割出460颗晶粒，则上述预设值设定为20。而上述晶圆若可切割出350颗晶粒，则预设值设为20就可能不恰当，而应将上述预设值降低。实际上，上述预设值的大小是依据不同晶圆产品，依据实际需要而订定。
参见图6A显示的重复性系统良率值计算方法流程图及图6B的晶圆缺陷分布图。首先是于上述晶圆表面上定义多个相邻的区块(如图6B中粗体线条框出的区块)，如区块61、63及65等，如步骤S61所示。其中区块61包含晶粒6101～6112；区块63包含晶粒6301～6312；区块65包含晶粒6501～6512。且每一区块对应一微影单元。在此实施例中，一个微影单元包含12个晶粒(3×4)。
继之，计算每一上述区块的晶粒阵列中对应位置的晶粒为缺陷晶粒的缺陷比率值，如步骤S63所示。其中，晶粒6101、6301、及6501相对应；晶粒6102、6302、及6502相对应，以此类推。分别计算晶圆上区块(如区块61、63、及65)中相对位置晶粒的缺陷比率值。
继之比对上述晶粒阵列中对应位置晶粒的缺陷比率是否大于一预定值，如步骤S65所示，若是则将位于上述对应位置的上述缺陷晶粒标示为重复缺陷晶粒，否则将上述缺陷晶粒标示为非重复缺陷晶粒。在此实施例中，上述缺陷比率设定为30％。而缺陷比率高于30％而被视为重复性缺陷晶粒的有91个晶粒。实际上，上述缺陷比率是依据不同的产品及制程状况而定。
最后，计算上述晶圆的重复性系统良率，如步骤S67所示，其是为计算上述非重复缺陷晶粒中非缺陷晶粒的比率。
上述产品良率分析方法是通过如图7所示的良率分析系统实现的，良率分析系统70是用于由一整合良率值中分析出系统良率值与随机良率值，其适用于可分割为多个晶粒的晶圆，其中上述系统良率值又可以解析为区域性系统良率值及重复性系统良率值。产品良率分析系统70包括晶圆测试结果撷取装置71、晶圆缺陷图产生装置73、整合良率计算装置75、区域性系统良率计算装置77、重复性系统良率计算装置78、随机良率计算装置79。
晶圆测试结果撷取装置71是撷取上述晶圆上多个晶粒的测试结果数据。
晶圆缺陷图产生装置73是依据上述测试结果数据，产生晶圆缺陷图，用以显示上述晶圆上缺陷晶粒位置的分布。
整合良率计算装置75是依据上述测试结果数据，计算产品整合良率值，其是为上述晶圆中非缺陷晶粒的比率。
区域性系统良率计算装置77是依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，计算上述晶圆的区域性系统良率值。其是能够针对每一个上述缺陷晶粒，指定一权值，并比对其权值是否大于一预定值，以计算上述晶圆的区域性系统良率值。并且，区域性系统良率计算装置77能够自上述晶圆的多个缺陷晶粒中选定一缺陷晶粒并指定其缺陷晶粒群值，并确认选定缺陷晶粒的共边相邻晶粒的缺陷状态，以及决定选定缺陷晶粒的权值。
重复性系统良率计算装置78是依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，计算上述晶圆的重复性系统良率值。
随机良率计算装置79是依据上述产品整合良率值、上述区域性系统良率值及上述重复性系统良率值，计算上述晶圆的随机良率值。
重复性系统良率计算装置78是能够于上述晶圆表面上定义多个相邻的区块，并计算每一上述区块的晶粒阵列中对应位置的晶粒为缺陷晶粒的缺陷比率值，并比对上述晶粒阵列中对应位置晶粒的缺陷比率是否大于一预定值，以计算上述晶圆的重复性系统良率。
如图8所示，上述防止制程污染的方法是能通过计算机程序800，存于一储存介质中，且当计算机程序800载入计算机系统850执行时，可以实现本发明的良率分析的方法。计算机程序800包括晶圆测试结果撷取模块801、晶圆缺陷图产生模块803、整合良率计算模块805、区域性系统良率计算模块807、重复性系统良率计算模块809、随机良率计算模块810。
晶圆测试结果撷取模块801是撷取上述晶圆上多个晶粒的测试结果数据。
晶圆缺陷图产生模块803是依据上述测试结果数据，产生晶圆缺陷图，用以显示上述晶圆上缺陷晶粒位置的分布。
整合良率计算模块805是依据上述测试结果数据，计算产品整合良率值，其是为上述晶圆中非缺陷晶粒的比率。
区域性系统良率计算模块807是依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，计算上述晶圆的区域性系统良率值。
重复性系统良率计算模块809是依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，计算上述晶圆的重复性系统良率值。
随机良率计算模块810是依据上述产品整合良率值、上述区域性系统良率值及上述重复性系统良率值，计算上述晶圆的随机良率值。
其中上述重复性良率的应用亦不仅限于晶圆产品的制造，其适用于具有微影制程的产品制造。而上述区域性良率的应用亦不限于晶圆产品的制造，其适用于制程前段产品可以分割为区块，且每一区块可加工成为制程后段产品的。
虽然本发明已通过较佳实施例说明如上，但该较佳实施例并非用以限定本发明。本领域的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，应有能力对该较佳实施例做出各种更改和补充，因此本发明的保护范围以权利要求书的范围为准。
附图中符号的简单说明如下10晶圆11缺陷晶粒13非缺陷晶粒S31提供晶粒的测试结果数据S33产生晶圆缺陷分布图S35计算整合良率值S36计算区域性系统良率值
S37计算重复性系统良率值S39计算随机良率值S41指定权值S43比对权值是否大于一第一预定值S45计算区域性系统良率值S51选定缺陷晶粒并指定其缺陷晶粒群值S53将选定缺陷晶粒标示为已选定S55决定选定缺陷晶粒的共边相邻晶粒是否为缺陷晶粒S57将缺陷晶粒群值指定为缺陷晶粒权值S61于晶圆上定义与微影单元对应的晶粒阵列区块S63计算晶粒阵列中对应位置的晶粒为缺陷晶粒的缺陷比率值S65比对缺陷比率是否大于一第二预定值S67计算重复性系统良率61、63、65区块6101～6112；6301～6312；6501～6512晶粒70良率分析系统71晶圆测试结果撷取装置73晶圆缺陷图产生装置75整合良率计算装置77区域性系统良率计算装置78重复性系统良率计算装置79随机良率计算装置800计算机程序850计算机系统801晶圆测试结果撷取模块803晶圆缺陷图产生模块
805整合良率计算模块807区域性系统良率计算模块809重复性系统良率计算模块810随机良率计算模块
权利要求
1.一种产品良率分析方法，其特征在于，所述产品良率分析方法包括提供一晶圆，其是可分割为多个晶粒；分别测试上述晶圆的上述晶粒是否为缺陷晶粒并取得一测试结果数据；依据上述测试结果数据，产生晶圆缺陷图，其是显示上述缺陷晶粒于上述晶圆中位置的分布；依据上述测试结果数据，计算上述晶圆的整合良率值，其是为上述晶圆中非缺陷晶粒的比率；依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，计算上述晶圆的区域性系统良率值；依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，计算上述晶圆的重复性系统良率值；以及依据上述整合良率值、上述区域性系统良率值及上述重复性系统良率值，计算上述晶圆的随机良率值。
2.根据权利要求1所述的产品良率分析方法，其特征在于，上述区域性系统良率值的计算步骤更包括下列步骤针对每一个上述缺陷晶粒，指定一权值，其是依据上述缺陷晶粒的共边相邻缺陷晶粒群中缺陷晶粒的数目而定；针对每一个上述缺陷晶粒，比对其权值是否大于一预定值，若是则将上述缺陷晶粒标示为区域性缺陷晶粒，否则将上述缺陷晶粒标示为非区域性缺陷晶粒；以及计算上述晶圆的区域性系统良率，其是为将上述区域性缺陷晶粒自上述晶圆的晶粒中扣除后，计算非缺陷晶粒的比率。
3.根据权利要求2所述的产品良率分析方法，其特征在于，上述指定缺陷晶粒权值的步骤更包含下列步骤步骤一自上述晶圆的多个缺陷晶粒中选定一第一缺陷晶粒，将其所属的缺陷晶粒群值指定为1；步骤二将上述选定缺陷晶粒标示为已选定；步骤三依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，决定上述第一缺陷晶粒的共边相邻晶粒是否为一未标示为已选定的缺陷晶粒，若是，则将上述缺陷晶粒群值加1，并以上述共边相邻晶粒为选定缺陷晶粒，重复步骤二，否则进行步骤四；以及步骤四指定上述缺陷晶粒群值为上述选定缺陷晶粒的权值。
4.根据权利要求1所述的产品良率分析方法，其特征在于，上述重复性系统良率值的计算步骤更包括下列步骤于上述晶圆表面上定义多个相邻的区块，其中每一上述区块包含由至少一上述晶粒构成的晶粒阵列，且每一上述区块对应一微影单元；计算每一上述区块的晶粒阵列中对应位置的晶粒为缺陷晶粒的缺陷比率值；比对上述晶粒阵列中对应位置晶粒的缺陷比率是否大于一预定值，若是则将位于上述对应位置的上述缺陷晶粒标示为重复缺陷晶粒，否则将上述缺陷晶粒标示为非重复缺陷晶粒；以及计算上述晶圆的重复性系统良率，其是将上述重复性缺陷晶粒自上述晶圆的晶粒中扣除后，计算非缺陷晶粒的比率。
5.一种产品良率分析系统，其特征在于，其适用于可分割为多个晶粒的晶圆，上述产品良率分析系统包括晶圆测试结果撷取装置，其是撷取上述晶圆上多个晶粒的测试结果数据；晶圆缺陷图产生装置，其是依据上述测试结果数据，产生晶圆缺陷图，用以显示上述晶圆上缺陷晶粒位置的分布；整合良率计算装置，其是依据上述测试结果数据，计算整合良率值，其是为上述晶圆中非缺陷晶粒的比率；区域性系统良率计算装置，其是依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，计算上述晶圆的区域性系统良率值；重复性系统良率计算装置，其是依据上述测试结果数据及上述晶圆缺陷图，计算上述晶圆的重复性系统良率值；以及随机良率计算装置，其是依据上述产品整合良率值、上述区域性系统良率值及上述重复性系统良率值，计算上述晶圆的随机良率值。
6.根据权利要求5所述的产品良率分析系统，其特征在于，上述区域性系统良率计算装置是能够针对每一个上述缺陷晶粒，指定一权值，并比对其权值是否大于一预定值，将权值大于上述预定值的上述缺陷晶粒标示为区域性缺陷晶粒，将权值不大于上述预定值的上述缺陷晶粒标示为非区域性缺陷晶粒，并将上述区域性缺陷晶粒自上述晶圆的晶粒中扣除后，计算非缺陷晶粒的比率作为上述晶圆的区域性系统良率值。
7.根据权利要求6所述的产品良率分析系统，其特征在于，上述区域性系统良率计算装置是能够自上述晶圆的多个缺陷晶粒中选定至少一缺陷晶粒，并依据上述选定缺陷晶粒的共边相邻晶粒的缺陷状态以决定其缺陷晶粒群值作为上述选定缺陷晶粒的权值。
8.根据权利要求5所述的产品良率分析系统，其特征在于，上述重复性系统良率计算装置是能够依据上述晶圆的微影制程，将上述晶圆表面分割为多个与微影单元相对应的相邻区块，计算上述区块中对应位置的晶粒为缺陷晶粒的缺陷比率值，将上述晶粒阵列中对应位置晶粒的缺陷比率与一预定值比对，并将缺陷比率高于上述预定值的位置的缺陷晶粒扣除后，计算上述晶圆中非缺陷晶片的比率以作为其重复性系统良率。
全文摘要
本发明提供一种产品良率分析系统及方法，所述产品良率分析系统，包括下述互相耦合的多个装置。其中一晶圆测试结果撷取装置撷取晶圆测试数据后，由一晶圆缺陷图产生装置据以产生晶圆缺陷图。再由一整合良率计算装置依据上述测试结果数据，计算整合良率值。再由一区域性系统良率计算装置及重复性系统良率计算装置依据上述测试结果数据及晶圆缺陷图，分别计算上述晶圆的区域性系统良率值及重复性系统良率值。最后由一随机良率计算装置依据上述产品整合良率值、上述区域性系统良率值计算重复性系统良率值。本发明能够依据其良率损失的原因的不同，进一步将上述系统良率值分析为区域性系统良率值及重复性系统良率值。
文档编号H01L21/66GK1790314SQ200510130508
公开日2006年6月21日 申请日期2005年12月13日 优先权日2004年12月13日
发明者林宸霆, 吴志宏, 李美彦 申请人:台湾积体电路制造股份有限公司