講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-11-28 15:10
クラスタ分析を用いた教師あり学習によるLSIのバーイン不良予測の一手法 ○鉄川彰吾・宮本誠也・大竹哲史(大分大)・中村芳行(ルネサス セミコンダクタ パッケージ&テスト ソリューションズ) VLD2014-110 DC2014-64 |
抄録 |
(和) |
LSIの製造テスト工程には,ウェハテスト,パッケージテスト,バーインテストなどがある.バーインテストには特に費用がかかるため,これとは別の方法で劣化テストを代替できればテストコストを大幅に削減できる.本研究では,過去のLSIのバーインテスト結果を含む製造テストデータを用いてバーイン不良を学習し,新たに製造テストを行うLSIのバーイン直前までのテストデータからバーイン不良を予測する.製造テストデータには,ロット間,ウェハ間,ウェハ座標,テスト装置等による製造ばらつきや測定ばらつきがある.本稿では,クラスタ分析を用いてクラスタ内でのばらつきを緩和し,クラスタ毎に学習することにより予測精度の向上ができることを示す. |
(英) |
Production test of LSIs consists of several test phases such as wafer test phase, package test phase, burn-in test phase, and so on. Since the burn-in test phase spends a lot of time, shortening of or finding replacement for this phase makes the test cost reduced. In this work, a method to learn burn-in fails using production test results of LSIs produced in the past including burn-in test results and to predict burn-in fails of newly produced LSIs using their test results before burn-in test phase is used. The test results of LSIs includes various variabilities such as production induced and measurement induced variabilities. In this paper, we try not to remove the variabilities from the test results but introduce cluster analysis, which is expected to classify dies with similar characteristic including variabilities into the same cluster and to alleviate variabilities in each cluster, into supervised learning
for improved prediction accuracy. |
キーワード |
(和) |
テストコスト削減 / 不良ダイ予測 / 教師あり学習 / クラスタ分析 / / / / |
(英) |
test cost reduction / fail die prediction / supervised learning / cluster analysis / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 329, DC2014-64, pp. 251-256, 2014年11月. |
資料番号 |
DC2014-64 |
発行日 |
2014-11-19 (VLD, DC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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VLD2014-110 DC2014-64 |
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