yield leaming vchiclc與普通產(chǎn)品不同的地方在于,產(chǎn)品是design ft,r function,而yieldlcamillg vehicle是dcsign for(capturc)fad。它必須能模擬實(shí)際各種版圖特征,可能有數(shù)千種版圖設(shè)計(jì)組合。這對(duì)”eld learning vehiclc的設(shè)計(jì)帶來(lái)極大的挑戰(zhàn)。SG2525AN

   表17,2列舉了部分常見(jiàn)的設(shè)計(jì)和I藝交互   表17.2常見(jiàn)的設(shè)計(jì)和工藝交互的的systematic失效。

   yield lcarning的第二個(gè)要素是測(cè)試。測(cè)試有=個(gè)主要方面的考慮:測(cè)試時(shí)問(wèn),測(cè)試質(zhì)量和可靠性。

   如前所述,先進(jìn)制程的yield lcarning vehicle由于缺陷觀測(cè)能力的要求,復(fù)雜度需要和實(shí)際產(chǎn)品相當(dāng)或更有甚之,每wafer的總DUT數(shù)在百萬(wàn)量級(jí)。若采用常規(guī)的串行測(cè)試,即便每DUT測(cè)試時(shí)問(wèn)在O,1s,每wafer也需要幾天,一個(gè)lot需要幾周甚至幾個(gè)月,這對(duì)于yield learning是無(wú)法接受的�？焖�,多通道的并行測(cè)試成為必要條件。