基于阈值管控的腔室匹配分析方法、系统、设备及介质与流程

1.本发明涉及半导体腔室匹配分析技术领域，具体涉及一种基于阈值管控的腔室匹配分析方法。


背景技术：

2.对于半导体晶圆加工来说，可能需要上百个生产操作工序，并且经常需要经过重复的路径。基于最大化产量和生产力的出发点，半导体设备供应商提供多腔室机器设备，以允许在相同设备的不同腔室中并行完成生产。制造商期望多腔室具有相同的性能并制造出相似的产品质量，但在复杂的制造环境中由于各种原因，通常情况下很难达到理想的状态。性能发生变异的腔室与其他腔室出现了检测参数匹配不上的情况，称为不匹配腔室，变异性可能是在整个生产流程中逐步积累的，随着变异性不断增加，最终影响晶圆电路的电气性能稳定性，从而降低良率。因此，及时发现不匹配腔室，并发出警报，可以有效减少工艺差异带来的影响，提升良率。
3.现有的一些腔室匹配分析方法，面临的难点主要在于数据预处理，如数据碎片化大，维度过高等问题；以及检测数据不等长，不同步等特性。


技术实现要素：

4.本发明提出的一种基于阈值管控的腔室匹配分析方法，可至少解决上述技术问题之一。
5.为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种基于阈值管控的腔室匹配分析方法，包括以下步骤:s1：获取原始工艺检测数据，确定基准数据集；s2：通过基准数据集，计算管控阈值；s3：将比较数据集和管控阈值曲线进行数据对齐操作；s4：计算比较数据集中每个检测参数的通过率，并从小到大排序；s5：分析通过率较低的参数，并计算其差异性；s6：输出分析结论，并发出警报给工程师。
6.进一步地，在步骤s1：获取原始工艺检测数据，确定基准数据集中，基准数据集的确定具体包括如下步骤：s11：先按照腔室维度区分数据，再按天聚合统计对应的晶圆良率，并按照腔室维度计算良率的方差；s12：综合考虑并选取良率较高同时方差较低的腔室作为参考腔室，其对应的检测数据作为基准数据集。
7.进一步地，在步骤s2：通过基准数据集，计算管控阈值中，具体包括如下步骤：s21：设基准数据集中共有m笔独立数据，每笔数据中有n个检测参数，其中第i个参数表示为n_i。对基准数据集按照检测参数维度统计平均长度，得到每个检测参数对应的平
均长度n_i_mean_length；s22：按照检测参数维度，逐点计算均值mean_value，即m笔数据在该点的均值，并计算标准差standard_deviation，即m笔数据在该点的标准差，每个参数对应计算的长度即s21中得到的n_i_mean_length，超出该长度的部分不纳入计算范围；s23：根据s22中得到的均值和标准差，得到最终的管控阈值曲线，其中每个点对应的管控下限表示为lcl，它等于mean_value减去k倍standard_deviation，每个点对应的管控上限表示为ucl，它等于mean_value加上k倍standard_deviation。其中k为人工设置的整数，一般经验取值3。
8.进一步地，在将比较数据集和管控曲线进行数据对齐操作中，可采用两种方法，任选其一即可达到数据对齐的目的。具体包括如下步骤：s31：方法一，dtw（dynamic time warping）动态时间规整算法，利用该算法按照检测参数维度将比较数据集与s2中得到的管控阈值曲线进行数据对齐，方便后续计算通过率；s32：方法二，手动平移法，即通过自定义的坐标轴值（x，y），将比较数据集的某个检测参数进行平移。其中x大于0表示向右平移，小于0表示向左平移；y大于0表示向上平移，小于0表示向下平移。
9.进一步地，在步骤s4：计算比较数据集中每个检测参数的通过率，并从小到大排序中，具体包括如下步骤：s41：经过s3得到对齐后的比较数据集和管控阈值曲线，按照检测参数维度，逐点计算是否满足阈值，当该点高于ucl或者低于lcl时，判断为fail，否则判断为pass，统计pass的个数记为pass_count；s42：计算比较数据集中每笔数据的每个检测参数的通过率记为pass_ratio，它等于pass_count除以该参数的管控阈值曲线长度，即s21中得到的平均长度n_i_mean_length。然后按照检测参数维度计算pass_ratio的平均值，作为该检测参数的最终通过率，记为final_pass_ratio。最后按照final_pass_ratio从小到大的顺序进行排序。
10.进一步地，在步骤s5：分析通过率较低的参数，并计算其差异性中，具体包括如下步骤：s51：取final_pass_ratio最小的n个检测参数作为分析对象，按照检测参数的维度画出箱线图，可以直观看出数据分布情况；s52：对s51中的分析对象，即n个检测参数，按照检测参数维度进行k-w（kruskal-wallis test）检验，得到该参数的显著性水平p-value，从而得到该参数的差异性。
11.进一步地，在步骤s6：输出分析结论，并发出警报给工程师中，具体包括如下步骤：s61：综合分析s4得到的检测参数通过率和s5中得到的检测参数的差异性，给出需要重点关注的检测参数列表，以及对通过率较低的参数进行报警。
12.另一方面，本发明还公开一种基于阈值管控的腔室匹配分析系统，包括获取模块、管控阈值计算模块、数据对齐模块、通过率计算模块和比较分析模块；获取模块用于获取原始工艺检测参数，确定基准数据集；管控阈值计算模块用于通过基准数据集，计算管控阈值，得到管控曲线；数据对齐模块用于将比较数据集和管控曲线进行数据对齐，方便后续计算；
通过率计算模块用于计算比较数据集中每个检测参数的通过率，并从小到大排序；比较分析模块用于分析通过率较低的参数，并计算其差异性，给出结论和报警信息。
13.再一方面，本发明还公开一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述方法的步骤。
14.又一方面，本发明还公开一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述方法的步骤。
15.由上述技术方案可知，本发明的基于阈值管控的腔室匹配分析方法，可以快速准确地找到不匹配腔室，并给出结论和警报，从而帮助半导体工程师快速定位问题，缩小分析范围，最终达到提高晶圆良率的目的。
16.本发明提供的一种基于阈值管控的腔室匹配分析方法及系统的优点在于：（1）采用本发明方法的程序运行时间短，且系统模块简单明了，可以快速准确地找出不匹配腔室，以及定位其中通过率较低的检测参数；（2）通过运行管控阈值计算模块可以便捷地得到管控阈值曲线，并作为后续管控的参考；（3）通过运行数据对齐模块可以解决数据不等长问题，减少数据预处理的工作量；（4）通过运行比较分析模块可以帮助工程师缩小问题排查范围，提升工程师的工作效率。
附图说明
17.图1为本发明的结构示意图；图2为计算管控阈值的流程图；图3为计算通过率的流程图。
具体实施方式
18.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
19.如图1所示，本实施例所述的基于阈值管控的腔室匹配分析方法，包括如下步骤s1至s6：s1：获取原始工艺检测数据，确定基准数据集；在得到原始工艺检测数据后，首先检查该数据质量，过滤部分异常数据，具体如参数值过高或者过低；又如参数值缺失比例过大等。
20.因为腔室匹配问题的目的是找出不匹配的腔室，并进一步分析不匹配腔室中的参数，最终缩小排查范围，方便半导体工程师找出影响工艺的原因。首先应该确定的是参考腔室，即匹配的目标腔室，其对应的数据集称为基准数据集。其中基准数据集的确定具体包括如下步骤s11至s12：
s11：取一定周期的数据，例如一个月或者一个季度。按照腔室维度，以“天”为单位统计该腔室生产的晶圆的良率，得到一个良率组成的列表，并统计该列表里数据的方差。
21.s12：综合考虑并选取良率较高且同时方差较低的腔室作为参考腔室，从精确性和稳定性两方面考虑。此步需要一定的工程实践经验以及半导体工程师的配合。将参考腔室对应的检测数据作为基准数据集，供后续步骤使用。
22.s2：通过基准数据集，计算管控阈值；如图2所示，计算管控阈值具体包括如下步骤s21至s23：s21：设基准数据集中共有m笔独立数据，每笔数据中有n个检测参数，其中第i个参数表示为n_i。对基准数据按照检测参数维度统计平均长度，得到每个检测参数对应的平均长度n_i_mean_length；s22：按照检测参数维度，逐点计算均值mean_value，即m笔数据在该点的均值，并计算标准差standard_deviation，即m笔数据在该点的标准差，每个参数对应计算的长度即s21中得到的n_i_mean_length，超出该长度的部分不纳入计算范围；s23：根据s22中得到的均值和标准差，得到最终的管控阈值曲线，其中每个点对应的管控下限表示为lcl，它等于mean_value减去k倍standard_deviation，每个点对应的管控上限表示为ucl，它等于mean_value加上k倍standard_deviation。其中k为人工设置的整数，一般经验取值3，即3sigma原理，可以简单描述为：若数据服从正态分布，则异常值被定义为一组结果值中与平均值的偏差超过三倍标准差的值。该原理在工程科学中比较常用。当然也可以根据具体业务场景来确定k的取值，比较灵活。
23.s3：将比较数据集和管控曲线进行数据对齐操作，以下两种方法任选其一即可：s31：方法一，dtw（dynamic time warping）动态时间规整算法，它是一种可以计算两个时间序列数据（尤其是两个时间长度不同的序列数据）相似度的动态规划算法。它的主要思想就是在计算两个序列的相似度的过程中，可以得到一个最优路径，使得两个序列之间的距离最小。利用该路径按照检测参数维度将比较数据集与s2中得到的管控阈值曲线进行数据对齐，方便后续计算通过率；s32：方法二，手动平移法，即通过自定义的坐标轴值（x，y），将比较数据集的某个检测参数进行平移。其中x大于0表示向右平移，x小于0表示向左平移；y大于0表示向上平移，y小于0表示向下平移。需要注意的是，左移时超出管控曲线最左边界的点，以及右移时为了方便计算而添加的点均判断为超出阈值，这是为了统一计算逻辑的需要。
24.s4：计算比较数据集中每个检测参数的通过率，并从小到大排序；如图3所示，计算通过率具体包括如下步骤s41至s42：s41：经过s3得到对齐后的比较数据集和管控阈值曲线，按照检测参数维度，逐点计算是否满足阈值，当该点高于ucl或者低于lcl时，判断为fail，否则判断为pass，统计pass的个数记为pass_count；s42：计算比较数据集中每笔数据的每个检测参数的通过率记为pass_ratio，它等于pass_count除以该参数的管控阈值曲线长度，即s21中得到的平均长度n_i_mean_length。然后按照检测参数维度计算pass_ratio的平均值，作为该检测参数的最终通过率，记为final_pass_ratio。最后按照final_pass_ratio从小到大的顺序进行排序。
25.s5：分析通过率较低的参数，并计算其差异性；
分析通过率较低参数和差异性，具体包括如下步骤s51至s52：s51：取final_pass_ratio最小的n个检测参数作为分析对象，按照检测参数的维度画出对应的箱线图，可以直观看出数据分布情况；s52：对s51中的分析对象，即n个检测参数，按照检测参数维度进行k-w（kruskal-wallis test）检验，得到该参数的显著性水平p-value，从而得到该参数的差异性。
26.kruskal-wallis test亦称k-w检验，k-w检验属于显著性分析方法中的非参数检验，适用于不知道总体分布情况的数据。显著性水平p-value越小，认为该参数的数值差异性更大。
27.s6：输出分析结论，并发出警报给工程师，综合分析s4得到的检测参数通过率和s5中得到的检测参数的差异性，给出需要重点关注的检测参数列表，以及对通过率较低的参数进行报警，可通过自动发邮件的方式提醒半导体工程师。
28.通过以上步骤s1至s6，可以找到不匹配腔室，以及需要重点关注的检测参数列表，并发出报警。可以大幅度提高半导体工程师的工作效率，缩小了问题排查的范围，及时准确地给出报警提示。
29.又一方面，本发明还公开一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任一方法的步骤。
30.再一方面，本发明还公开一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任一方法的步骤。
31.在本技术提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一方法的步骤。
32.可理解的是，本发明实施例提供的系统与本发明实施例提供的方法相对应，相关内容的解释、举例和有益效果可以参考上述方法中的相应部分。
33.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（rom）、可编程rom（prom）、电可编程rom（eprom）、电可擦除可编程rom（eeprom）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（ram）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram（sram）、动态ram（dram）、同步dram（sdram）、双数据率sdram（ddrsdram）、增强型sdram（esdram）、同步链路（synchlink） dram（sldram）、存储器总线（rambus）直接ram（rdram）、直接存储器总线动态ram（drdram）、以及存储器总线动态ram（rdram）等。
34.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
35.以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者
替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种基于阈值管控的腔室匹配分析方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：获取原始工艺检测数据，确定基准数据集；s2：通过基准数据集，计算管控阈值；s3：将比较数据集和管控阈值曲线进行数据对齐操作；s4：计算比较数据集中每个检测参数的通过率，并从小到大排序；s5：分析通过率较低的参数，并计算其差异性；s6：输出分析结论，并发出警报给工程师。2.根据权利要求1所述的基于阈值管控的腔室匹配分析方法，其特征在于：所述步骤s1中基准数据集的确定具体包括如下步骤：s11：先按照腔室维度区分数据，再按天聚合统计对应的晶圆良率，并按照腔室维度计算良率的方差；s12：综合考虑并选取良率较高同时方差较低的腔室作为参考腔室，其对应的检测数据作为基准数据集。3.根据权利要求2所述的基于阈值管控的腔室匹配分析方法，其特征在于：所述在步骤s2：通过基准数据集，计算管控阈值，具体包括如下步骤：s21：设基准数据集中共有m笔独立数据，每笔数据中有n个检测参数，其中第i个参数表示为n_i；对基准数据集按照检测参数维度统计平均长度，得到每个检测参数对应的平均长度n_i_mean_length；s22：按照检测参数维度，逐点计算均值mean_value，即m笔数据在该点的均值，并计算标准差standard_deviation，即m笔数据在该点的标准差，每个参数对应计算的长度即s21中得到的n_i_mean_length，超出该长度的部分不纳入计算范围；s23：根据s22中得到的均值和标准差，得到最终的管控阈值曲线，其中每个点对应的管控下限表示为lcl，它等于均值mean_value减去k倍标准差standard_deviation，每个点对应的管控上限表示为ucl，它等于均值mean_value加上k倍标准差standard_deviation；其中k为人工设置的整数。4.根据权利要求3所述的基于阈值管控的腔室匹配分析方法，其特征在于：所述步骤s3：将比较数据集和管控阈值曲线进行数据对齐操作中，可采用两种方法，任选其一即可达到数据对齐的目的；具体包括如下步骤：s31：方法一，dtw动态时间规整算法，利用该算法按照检测参数维度将比较数据集与s2中得到的管控阈值曲线进行数据对齐，方便后续计算通过率；s32：方法二，手动平移法，即通过自定义的坐标轴值（x，y），将比较数据集的某个检测参数进行平移；其中x大于0表示向右平移，小于0表示向左平移；y大于0表示向上平移，小于0表示向下平移。5.根据权利要求4所述的基于阈值管控的腔室匹配分析方法，其特征在于：所述步骤s4：计算比较数据集中每个检测参数的通过率，并从小到大排序中，具体包括如下步骤：s41：经过s3得到对齐后的比较数据集和管控阈值曲线，按照检测参数维度，逐点计算是否满足阈值，当该点高于ucl或者低于lcl时，判断为fail，否则判断为pass，统计pass的个数记为pass_count；s42：计算比较数据集中每笔数据的每个检测参数的通过率记为pass_ratio，它等于
pass_count除以该参数的管控阈值曲线长度，即s21中得到的平均长度n_i_mean_length；然后按照检测参数维度计算pass_ratio的平均值，作为该检测参数的最终通过率，记为final_pass_ratio；最后按照final_pass_ratio从小到大的顺序进行排序。6.根据权利要求5所述的基于阈值管控的腔室匹配分析方法，其特征在于：步骤s5：分析通过率较低的参数，并计算其差异性中，具体包括如下步骤：s51：取final_pass_ratio最小的n个检测参数作为分析对象，按照检测参数的维度画出箱线图，可以直观看出数据分布情况；s52：对s51中的分析对象，即n个检测参数，按照检测参数维度进行k-w检验，得到该参数的显著性水平p-value，从而得到该参数的差异性。7.根据权利要求6所述的基于阈值管控的腔室匹配分析方法，其特征在于：所述在步骤s6：输出分析结论，并发出警报给工程师中，具体包括如下步骤：s61：综合分析s4得到的检测参数通过率和s5中得到的检测参数的差异性，给出需要重点关注的检测参数列表，以及对通过率较低的参数进行报警。8.一种基于阈值管控的腔室匹配分析系统，其特征在于：包括获取模块、管控阈值计算模块、数据对齐模块、通过率计算模块和比较分析模块；获取模块用于获取原始工艺检测参数，确定基准数据集；管控阈值计算模块用于通过基准数据集，计算管控阈值，得到管控曲线；数据对齐模块用于将比较数据集和管控曲线进行数据对齐，方便后续计算；通过率计算模块用于计算比较数据集中每个检测参数的通过率，并从小到大排序；比较分析模块用于分析通过率较低的参数，并计算其差异性，给出结论和报警信息。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明的一种基于阈值管控的腔室匹配分析方法、系统、设备及介质，包括以下步骤，S1：获取原始工艺检测数据，确定基准数据集；S2：通过基准数据集，计算管控阈值；S3：将比较数据集和管控阈值曲线进行数据对齐操作；S4：计算比较数据集中每个检测参数的通过率，并从小到大排序；S5：分析通过率较低的参数，并计算其差异性；S6：输出分析结论，并发出警报给工程师。本发明的基于阈值管控的腔室匹配分析方法，可以快速准确地找到不匹配腔室，并给出结论和警报，从而帮助半导体工程师快速定位问题，缩小分析范围，最终达到提高晶圆良率的目的。最终达到提高晶圆良率的目的。最终达到提高晶圆良率的目的。


技术研发人员：陈祥一 赵文政 刘林平 谢箭
受保护的技术使用者：合肥喆塔科技有限公司
技术研发日：2023.06.02
技术公布日：2023/7/7