講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-03-08 09:55
製造装置に起因する不連続な特性ばらつきを考慮したウェハ空間特性ばらつきモデル化 ○長尾匠真(奈良高専)・新谷道広(奈良先端大)・山口賢一・岩田大志(奈良高専)・中村友紀・梶山賀生・栄木 誠(ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング)・井上美智子(奈良先端大) VLD2021-92 HWS2021-69 |
抄録 |
(和) |
ウェハ面上に製造された集積回路(Large-scale integrated circuit,LSI)の性能を予測する統計手法は,量 産出荷テストにおいてテスト品質を損なうことなくテストコストを削減可能な技術として注目を集めている.これま での統計手法はウェハ面上の空間的に滑らかな変化を持つ特性ばらつきをモデル化しているが,実際には,露光ショッ ト依存性等の半導体製造装置に起因して生じる不連続なばらつきの変化を考慮する必要がある.本論文では,ガウス 過程回帰を用いたモデルに製造技術者の知見を追加するすることで,特性ばらつきの不連続成分のモデル化手法を提 案する.具体的には,製造ロットの 1 枚目のウェハを全数測定することで,ガウス過程回帰で計算した大域成分と不連 続成分に分離する.2 枚目のウェハ以降を推定の対象とし,同ロット内では光学条件等の製造レシピに変更はないこと から,抽出した不連続成分をモデル化に用いる.実際に量産された LSI 製品の量産テストデータを用いた評価により, 提案手法はガウス過程回帰を単純に適用した場合と比較して,ウェハ全体の推定誤差を 51%低減できることを示す. |
(英) |
Statistical methods for predicting the performance of large-scale integrated circuits (LSIs) manufactured on a wafer are attracting attention as a technology that can reduce test costs without compromising test quality in production tests. Although the conventional statistical methods model the spatial characteristic variation on the wafer, in practice, it is necessary to consider the discontinuous variation caused by manufacturing equipment. In this paper, we propose a highly accurate characteristic variation modeling method by adding the knowledge of manufacturing engineers to the model using Gaussian process regression. Specifically, by measuring all LSIs on the first wafer of the production lot, the discontinuous component is separated from the global component obtained by Gaussian process regression. wafers are targeted for the estimation. Because the manufacturing conditions do not change in the same lot, the extracted discontinuous effect is used for modeling. Evaluation using mass production test data shows that the proposed method is able to reduce the estimation error of the entire wafer by 51% compared to a method with Gaussian process regression. |
キーワード |
(和) |
ウェハ空間特性モデル化 / 特性ばらつき / ガウス過程回帰 / 半導体製造者の知見 / / / / |
(英) |
Wafer-level spatial characteristic modeling / Process variation / Gaussian process regression / Domain knowledge / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 412, VLD2021-92, pp. 87-92, 2022年3月. |
資料番号 |
VLD2021-92 |
発行日 |
2022-02-28 (VLD, HWS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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