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yield Iearning的關(guān)鍵因素

發(fā)布時(shí)間:2017/11/20 19:56:52 訪問次數(shù):750

   由于現(xiàn)在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)復(fù)雜度高,”eld learning第一個(gè)要素是缺陷觀測(cè)能力(obscrvabdity)。 SD6271

   參考表17.1,典型的45nm產(chǎn)品single Via1的數(shù)目在10g的量級(jí)。對(duì)于I藝而言,缺陷密度的要求很高,ppm(百萬分之一)量級(jí)的失效率是不可接受的,即使到了ppb(十億分之一)的量級(jí),也無法實(shí)現(xiàn)童產(chǎn)(一個(gè)Via1已經(jīng)有10%的yiCld loss,所有的AA,P°ly,Contact,Metal,Via加起來,產(chǎn)品yie1d將非常低)。量產(chǎn)要求失效率在O.1ppb的量級(jí)。

   而對(duì)于Tcst Vehicle1而言,基本只能用于檢測(cè)Via Rc正常與否,幾乎沒有缺陷捕獲能力(yield幾乎總是100%)。而通常認(rèn)為測(cè)試結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的Tcst Vehicle2,也僅在極端情況下(又寸于產(chǎn)品是excursion)才能觀測(cè)到失效。對(duì)于隨機(jī)缺陷觀測(cè)能力較強(qiáng)的Tes1Vehicle3,復(fù)雜度已經(jīng)超過產(chǎn)品,Vial個(gè)數(shù)達(dá)到了5×10:。圖17。⒛給出了Test vehic1e2 和Test vehide3的Observability curve。

       

   由于現(xiàn)在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)復(fù)雜度高,”eld learning第一個(gè)要素是缺陷觀測(cè)能力(obscrvabdity)。 SD6271

   參考表17.1,典型的45nm產(chǎn)品single Via1的數(shù)目在10g的量級(jí)。對(duì)于I藝而言,缺陷密度的要求很高,ppm(百萬分之一)量級(jí)的失效率是不可接受的,即使到了ppb(十億分之一)的量級(jí),也無法實(shí)現(xiàn)童產(chǎn)(一個(gè)Via1已經(jīng)有10%的yiCld loss,所有的AA,P°ly,Contact,Metal,Via加起來,產(chǎn)品yie1d將非常低)。量產(chǎn)要求失效率在O.1ppb的量級(jí)。

   而對(duì)于Tcst Vehicle1而言,基本只能用于檢測(cè)Via Rc正常與否,幾乎沒有缺陷捕獲能力(yield幾乎總是100%)。而通常認(rèn)為測(cè)試結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的Tcst Vehicle2,也僅在極端情況下(又寸于產(chǎn)品是excursion)才能觀測(cè)到失效。對(duì)于隨機(jī)缺陷觀測(cè)能力較強(qiáng)的Tes1Vehicle3,復(fù)雜度已經(jīng)超過產(chǎn)品,Vial個(gè)數(shù)達(dá)到了5×10:。圖17。⒛給出了Test vehic1e2 和Test vehide3的Observability curve。

       

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