一种晶圆缺陷杀伤率预估方法、系统、设备、介质及产品与流程

本申请涉及信息，尤其涉及一种晶圆缺陷杀伤率预估方法、系统、设备、介质及产品。

背景技术：

1、在半导体芯片加工过程中，会产生很多缺陷(defect)，defect的杀伤率(killratio)已知后，可以提前计算晶圆的良率，当良率比较低时，生产加工阶段即可提前预警，而不需要等到出厂后的cp测试再分析。比如在每一个scan layer层通过扫描的defect数据结合sub die的位置信息，即可得到每个die是否是good die，进而得知整片晶圆的良率,进而可以计算出scan layer defect的kill ratio。另一个原因是通过defect的kill ratio预测，可以在加工过程中即可对不同kill ratio的defect做归因分析，及时发现潜在问题和异常情况。这使得制造商能够快速响应并调整生产参数或工艺，以提高良率和避免不良产出。

2、然而，发明人发现相关技术中至少存在如下技术问题：

3、现有技术中，并不能在半导体芯片加工过程中，对每一个加工过程中晶圆的杀伤率进行实时监测。

技术实现思路

1、本申请的一个目的是提供一种晶圆缺陷杀伤率预估方法，至少用以解决如何在半导体芯片加工过程中，对每一个加工过程中晶圆的杀伤率进行实时监测的问题。

2、为实现上述目的，本申请的一些实施例提供了以下几个方面：

3、第一方面，本申请的一些实施例还提供了一种晶圆缺陷杀伤率预估方法，包括：

4、获取当前加工阶段的晶圆数据；

5、将所述当前加工阶段的晶圆数据进行特征工程处理和特征提取处理，得到所述当前加工阶段的晶圆数据的特征数据；

6、将所述当前加工阶段的晶圆数据的特征数据发送至训练完成的晶圆杀伤率监测回归模型中，得到预测结果；

7、将所述预测结果进行归一化处理，得到晶圆缺陷杀伤率预估结果；其中，所述训练完成的晶圆杀伤率监测回归模型的历史数据样本集是根据加工阶段的晶圆数据和对应的cp测试结果获取的。

8、第二方面，本申请的一些实施例还提供了一种晶圆缺陷杀伤率预估的系统，所述系统包括：

9、数据获取模块，其被配置为获取当前加工阶段的晶圆数据；

10、特征处理模块，其被配置为将所述当前加工阶段的晶圆数据进行特征工程处理和特征提取处理，得到所述当前加工阶段的晶圆数据的特征数据；

11、预测模块，其被配置为将所述当前加工阶段的晶圆数据的特征数据发送至训练完成的晶圆杀伤率监测回归模型中，得到预测结果；

12、归一化处理模块，其被配置为将所述预测结果进行归一化处理，得到晶圆缺陷杀伤率预估结果；其中，所述训练完成的晶圆杀伤率监测回归模型的历史数据样本集是根据加工阶段的晶圆数据和对应的cp测试结果获取的。

13、第三方面，本申请的一些实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；以及存储有计算机程序指令的存储器，所述计算机程序指令在被执行时使所述处理器执行如上所述方法的步骤。

14、第四方面，本申请的一些实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令可被处理器执行以实现如上所述的方法。

15、第五方面，本申请的一些实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。

16、与相关技术相比，本申请实施例提供的方案中，获取当前加工阶段的晶圆数据，将所述当前加工阶段的晶圆数据进行特征工程处理和特征提取处理，得到所述当前加工阶段的晶圆数据的特征数据，将所述当前加工阶段的晶圆数据的特征数据发送至训练完成的晶圆杀伤率监测回归模型中，得到预测结果，将所述预测结果进行归一化处理，得到晶圆缺陷杀伤率预估结果，其中，所述训练完成的晶圆杀伤率监测模型的历史数据样本集是根据加工阶段的晶圆数据和对应的cp测试结果获取的。通过上述配置方式，由于所述训练完成的晶圆杀伤率监测回归模型的历史数据样本集是根据加工阶段的晶圆数据和对应的cp测试结果获取的，因此使用上述历史数据样本集训练完成的晶圆杀伤率监测回归模型，能够根据当前加工阶段的晶圆数据，对晶圆杀伤率进行预测，得到晶圆缺陷杀伤率预估结果，因此本申请可以在半导体芯片加工过程中，对每一个加工过程中晶圆的杀伤率进行实时监测。

技术特征：

1.一种晶圆缺陷杀伤率预估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的晶圆缺陷杀伤率预估方法，其特征在于，还包括根据以下步骤获取所述训练完成的晶圆杀伤率监测回归模型：

3.根据权利要求2所述的晶圆缺陷杀伤率预估方法，其特征在于，获取历史数据样本集，包括：

4.根据权利要求3所述的晶圆缺陷杀伤率预估方法，其特征在于，所述基于所述历史加工阶段的晶圆数据和对应的cp测试结果获取所述历史数据样本集，包括：

5.根据权利要求4所述的晶圆缺陷杀伤率预估方法，其特征在于，所述基于所述历史特征数据，获取所述历史数据样本集，包括：

6.根据权利要求1所述的晶圆缺陷杀伤率预估方法，其特征在于，还包括：

7.一种晶圆缺陷杀伤率预估的系统，其特征在于，所述系统包括：

8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至6中任意一项所述方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至6中任意一项所述方法的步骤。

技术总结本申请涉及信息技术领域，提供一种晶圆缺陷杀伤率预估方法、系统、设备、介质及产品。本申请的晶圆缺陷杀伤率预估方法包括：获取当前加工阶段的晶圆数据；将当前加工阶段的晶圆数据进行特征工程处理和特征提取处理，得到当前加工阶段的晶圆数据的特征数据；将当前加工阶段的晶圆数据的特征数据发送至训练完成的晶圆杀伤率监测回归模型中，得到预测结果；将预测结果进行归一化处理，得到晶圆缺陷杀伤率预估结果；其中，训练完成的晶圆杀伤率监测回归模型的历史数据样本集是根据加工阶段的晶圆数据和对应的CP测试结果获取的。通过上述配置方式，本申请能够在半导体芯片加工过程中，对每一个加工过程中晶圆的杀伤率进行实时监测。技术研发人员：赵京雷,蒋越,张强受保护的技术使用者：上海朋熙半导体有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/12