CN114511028B - 获取管控图常态控制范围的方法及装置、计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供的获取管控图常态控制范围的方法包括如下步骤：接收原始参数数据；获取指标图；获取指标图中评估值的统计分布曲线图；分别获取统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c；以左侧中心点评估值c_l为均值、计算小于或者等于左侧中心点评估值c_l的所有评估值的左侧标准差s_l，并以右侧中心点评估值c_r为均值、计算大于或者等于右侧中心点评估值c_r的所有评估值的右侧标准差s_r；获取与指标图对应的管控图的常态控制范围[c_l―αs_l―ρ,c_r+αs_r+ρ]，其中，3.5≤α≤4，ρ为极小值，用于调整常态控制范围的误差。本发明提高了管控图常态控制范围设定的准确度和可靠性。

Description

获取管控图常态控制范围的方法及装置、计算机可读介质

技术领域

本发明涉及半导体制造技术领域，尤其涉及一种获取管控图常态控制范围的方法及装置、计算机可读介质。

背景技术

在半导体器件的制造过程中，通常采用生产机台对晶圆进行处理。为了对晶圆的处理过程进行监控，所述生产机台中设置有一个或者多个传感器。所述传感器用于采集生产机台在生产过程中的各种原始参数数据(raw trace data)。通过所述传感器与软件工具相配合，可以收集到各种原始参数数据随时间的变化曲线。根据预先设定的若干个主要步骤范围(Key Steps’Window，KSW)，应用统计学的方法可以计算出每一个主要步骤范围内的各种原始阐述数据的平均值、标准差、最大值、最小值等评估值，即计算出每一片晶圆在指定的步骤范围内的各种评估值。依所述生产机台处理多个晶圆的时间先后顺序，可以得到由多个晶圆的单一评估值组成的一个时序信号图，即指标图(Indicator Chart)。通过在指标图中设置常态控制范围，形成管控图。根据管控图可以进行FDC(Fault Detection&Classification，故障检测与分类)分析，从而监测生产机台的健康状况。

但是，当前主要是依靠经验法则获取管控图常态控制范围，这种方式需要花费较高的人力成本，而且依靠经验法则获取的常态控制范围的准确度较低。

因此，如何提高管控图常态控制范围获取的准确度和可靠性，同时降低人力成本，是当前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种获取管控图常态控制范围的方法及装置、计算机可读介质，用于解决现有技术获取管控图常态控制范围的准确度和可靠性较低的问题，同时降低获取管控图常态控制范围的人力成本。

为了解决上述问题，本发明提供了一种获取管控图常态控制范围的方法，包括如下步骤：

接收生产机台对晶圆实施半导体制程处理过程中的原始参数数据；

根据所述原始参数数据获取一指标图，所述指标图为所述生产机台的单一评估值随时间的变化曲线；

获取所述指标图中所述评估值的统计分布曲线图；

分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c；

以所述左侧中心点评估值c_l为均值、计算小于或者等于所述左侧中心点评估值c_l的所有所述评估值的左侧标准差s_l，并以所述右侧中心点评估值c_r为均值、计算大于或者等于所述右侧中心点评估值c_r的所有所述评估值的右侧标准差s_r；

获取与所述指标图对应的管控图的常态控制范围[c_l-αs_l-ρ,c_r+αs_r+ρ]，其中，3.5≤α≤4，ρ为极小值，用于调整所述常态控制范围的误差。

可选的，获取所述指标图中所述评估值的统计分布曲线图的具体步骤包括：

根据所述指标图中的所有所述评估值的数据获取初始统计分布曲线图；

对所述初始统计分布曲线图进行去噪处理，获得所述统计分布曲线图。

可选的，对所述初始统计分布曲线图进行去噪处理的具体步骤包括：

去除所述初始统计分布曲线图一个或者两个端部预设比例范围的数据。

可选的，获取所述指标图中所述评估值的统计分布曲线图的具体步骤包括：

判断所述指标图是否存在多重分布，若是，则对所述指标图进行微分处理；

获取所经微分处理后的所述指标图的统计分布曲线图。

可选的，对所述指标图进行微分处理的具体步骤包括：

判断所述指标图中是否存在振幅位差大于第一预设值的位置，若是，则对所述指标图进行一阶微分处理。

可选的，对所述指标图进行微分处理的具体步骤包括：

判断所述指标图中是否存在振幅突波大于第二预设值的位置，若是，则对所述指标图进行二阶微分处理。

可选的，对所述指标图进行微分处理的具体步骤包括：

判断所述指标图中是否存在振幅转折大于第三预设值的位置，若是，则对所述指标图进行三阶微分处理。

可选的，分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c的具体步骤包括：

判断所述统计分布曲线图是否为偏峰分布曲线，若是，则获取所述统计分布曲线图中的峰值中心点评估值，以所述峰值中心点评估值同时作为左侧中心点评估值c_l、右侧中心点评估值c_r、以及中间中心点评估值c_c。

可选的，分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c的具体步骤包括：

采用K-mean群聚方法分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c。

为了解决上述问题，本发明还提供了一种获取管控图常态控制范围的装置，包括处理器，所述处理器包括：

接收电路，用于接收生产机台对晶圆实施半导体制程处理过程中的原始参数数据；

存储电路，用于存储一根据所述原始参数数据获得的指标图，所述指标图为所述生产机台的单一评估值随时间的变化曲线；

第一计算电路，用于获取所述指标图中所述评估值的统计分布曲线图；

第二计算电路，用于分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c；

第三计算电路，用于以所述左侧中心点评估值c_l为均值、计算小于或者等于所述左侧中心点评估值c_l的所有所述评估值的左侧标准差s_l，并以所述右侧中心点评估值c_r为均值、计算大于或者等于所述右侧中心点评估值c_r的所有所述评估值的右侧标准差s_r；

获取电路，用于获取与所述指标图对应的管控图的常态控制范围[c_l-αs_l-ρ,c_r+αs_r+ρ]，其中，3.5≤α≤4，ρ为极小值，用于调整所述常态控制范围的误差。

可选的，所述第一计算电路用于根据所述指标图中的所有所述评估值的数据获取初始统计分布曲线图，并对所述初始统计分布曲线图进行去噪处理，获得所述统计分布曲线图。

可选的，所述第一计算电路用于去除所述初始统计分布曲线图一个或者两个端部预设比例范围的数据，以实现对所述初始统计分布曲线图的去噪处理。

可选的，所述第一计算电路还用于判断所述指标图是否存在多重分布，若是，则对所述指标图进行微分处理，并获取所经微分处理后的所述指标图的统计分布曲线图。

可选的，所述第一计算电路用于判断所述指标图中是否存在振幅位差大于第一预设值的位置，若是，则对所述指标图进行一阶微分处理。

可选的，所述第一计算电路用于判断所述指标图中是否存在振幅突波大于第二预设值的位置，若是，则对所述指标图进行二阶微分处理。

可选的，所述第一计算电路用于判断所述指标图中是否存在振幅转折大于第三预设值的位置，若是，则对所述指标图进行三阶微分处理。

可选的，所述第二计算电路用于判断所述统计分布曲线图是否为偏峰分布曲线，若是，则获取所述统计分布曲线图中的峰值中心点评估值，以所述峰值中心点评估值同时作为左侧中心点评估值c_l、右侧中心点评估值c_r、以及中间中心点评估值c_c。

可选的，所述第二计算电路用于采用K-mean群聚方法分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c。

为了解决上述问题，本发明还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的方法。

本发明提供的获取管控图常态控制范围的方法及装置、计算机可读介质，通过客观计算的方式自动化获取管控图的常态控制方法，避免了现有技术中依靠人工主观设置常态控制范围所带来的人力成本高、主观性大的问题。本发明通过将非正态分布的统计分布曲线图转换为多个正态分布曲线图来计算常态控制范围，一方面，避免了将常态控制范围设置的较松，降低了FDC漏报率，使得工程师能够在机台发生异常状况时及时知晓；另一方面，避免了将常态控制范围设置的较紧，降低了FDC误报率，从而降低了人工检查成本，也减少了工程师因高误报率而省略人工检查所导致的漏检问题。

附图说明

附图1A是本发明具体实施方式中获取管控图常态控制范围的方法的流程图；

附图1B是本发明具体实施方式中一生产机台的结构示意图；

附图2是本发明具体实施方式中将偏峰分布转换为两个正态分布的示意图；

附图3是本发明具体实施方式中将多峰分布转换为两个正态分布的示意图；

附图4A-4B是本发明具体实施方式中指标图为多重分布的示意图；

附图5A-5C是本发明具体实施方式中对不同特点的指标图进行微分处理的示意图；

附图6为本发明具体实施方式中不同微分处理的指标图与统计分布曲线图之间的对应关系图；

附图7是本发明具体实施方式中获取管控图常态控制范围的装置的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明提供的获取管控图常态控制范围的方法及装置、计算机可读介质的具体实施方式做详细说明。

当前获取管控图中常态控制范围的方法是基于经验法则，即将每个管控图的常态控制范围限定为[平均值－α×标准方差,平均值+α×标准方差]，α为常数，根据人工经验确定；或者，将每个管控图的常态控制范围限定为[平均值－平均值×k％,平均值+平均值×k％]，k为常数，根据人工经验确定。但是，当前这种基于经验法则设定常态控制范围的方式仅适合于指标图对应的统计分布曲线图为正态分布的情形。当所述统计分布曲线图为偏峰分布时，由于无法准确获取正常值与偏离值的区间定义，采用经验法则限定的常态控制范围会导致管控图的一侧限制的太紧、误报率较高，另一侧则限制的太松、漏报率较高。当所述统计分布曲线图为多峰分布时，由于无法准确获取正常值与偏离值的区间定义，采用经验法则限定的常态控制范围会导致管控图的两侧限制都太松、漏报率较高。当所述指标图为多重分布时，无法直接采用经验法则限定管控图的常态控制范围。

为了提高管控图中常态控制范围限定的准确度和可靠性，本具体实施方式提供了一种获取管控图常态控制范围的方法，附图1A是本发明具体实施方式中获取管控图中常态控制范围的方法的流程图。如图1A所示，所述获取管控图常态控制范围的方法，包括如下步骤：

步骤S11，接收生产机台对晶圆实施半导体制程处理过程中的原始参数数据。

步骤S12，根据所述原始参数数据获取一指标图，所述指标图为所述生产机台的单一评估值随时间的变化曲线。

具体来说，所述指标图的横坐标为依时间先后顺序排列的晶圆编号，纵坐标为评估值。本具体实施方式中的所述指标图中的评估值可以是平均值、标准差、最大值或者最小值等。所述生产机台可以是对晶圆进行任一工艺处理的机台，例如光刻机台、膜层沉积机台等等。附图1B是本发明具体实施方式中一生产机台的结构示意图，图1B中的实线箭头表示晶圆进入所述生产机台内进行半导体制程处理的传送路径，虚线箭头表示所述晶圆在进行完所述半导体制程处理之后退出所述生产机台的传送路径。以图1B所示的生产机台为例，传送结构将晶圆20传送至所述生产机台的载入端口21，再经所述载入端口21进入所述生产机台内部的传送腔室22。进入所述传送腔室22的所述晶圆20在所述生产机台内部的定向器23中完成方向的调整之后，再被送入处理腔室24，所述处理腔室24用于对所述晶圆20进行半导体制程处理。所述晶圆在所述处理腔室24内进行半导体制程处理之后，被传送出所述生产机台。所述生产机台内的所述处理腔室24中设置有一个或者多个传感器，所述传感器用于采集生产机台在生产过程中(即对所述晶圆进行半导体制程处理的过程中)的各种原始参数数据。多片晶圆依次进入所述生产机台进行半导体制程处理，根据所述传感器采集的多片所述晶圆在半导体制程处理过程中的原始参数数据，即可得到所述指标图。于所述指标图中设置常态控制范围(包括常态控制范围的上限和常态控制范围的下限)后，即可得到所述生产机台的管控图。通过所述管控图可以对所述生产机台进行FDC分析，从而监控所述生产机台的健康状况。

步骤S13，获取所述指标图中所述评估值的统计分布曲线图。

具体来说，通过对所述指标图中的评估值数据进行分析，得到所述统计分布曲线图。所述统计分布曲线图的横坐标为评估值，纵坐标为评估值在所述指标图中的发生次数或者评估值在所述指标图中出现的次数比例。所述统计分布曲线图可以是正态分布曲线、偏峰分布图、多峰分布图或者是多重分布图。

可选的，获取所述指标图中所述评估值的统计分布曲线图的具体步骤包括：

根据所述指标图中的所有所述评估值的数据获取初始统计分布曲线图；

对所述初始统计分布曲线图进行去噪处理，获得所述统计分布曲线图。

具体来说，由于所述初始统计分布曲线图中可能存在由于偏离值(即由于各种异常状况产生的评估值，例如机台预防性维护、人工停机、宕机等原因使得生产机台停止运作后再次启动而产生的评估值)造成的小峰，因此，为了避免此种小峰影响管控图常态控制范围的准确设定，可以通过对所述初始统计分布曲线图进行去噪处理，去除由于所述偏离值造成的小峰，形成所述统计分布曲线图。其中，去噪处理的具体方式本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，只要能达到去噪的效果即可。

可选的，对所述初始统计分布曲线图进行去噪处理的具体步骤包括：

去除所述初始统计分布曲线图一个或者两个端部预设比例范围的数据。

具体来说，由于管控图中的常态控制范围是连续性的，因此，偏离值产生的小峰出现在初始统计分布曲线的两端，为了简化去噪操作，可以去除所述初始统计分布曲线图一个或者两个端部预设比例范围的数据，从而形成所述统计分布曲线图。其中，所述预设比例范围可以是但不限于5％。

可选的，获取所述指标图中所述评估值的统计分布曲线图的具体步骤包括：

判断所述指标图是否存在多重分布，若是，则对所述指标图进行微分处理；

获取所经微分处理后的所述指标图的统计分布曲线图。

附图4A-4B是本发明具体实施方式中指标图为多重分布的示意图。同一生产机台的不同的生产时段的评估值的均值会产生变高或者变低的平移，得到的指标图如图4A所示。另外，生产机台在长期使用下，同一种类的评估值整体会呈现向上或向下的趋势，得到的指标图如图4B所示。直接对多重分布的所述指标图中的评估值进行统计分析，得到的还是多重分布的统计分布图，为了将多重分布的统计分布图转换为偏峰分布或者多峰分布，以移除指标图中受到不同时段所造成的评估值均值平移的影响，从而便于后续设定管控图的常态控制范围，针对多重分布的所述指标图先进行微分处理，然后获取所经微分处理后的所述指标图的统计分布曲线图。

可选的，对所述指标图进行微分处理的具体步骤包括：

判断所述指标图中是否存在振幅位差大于第一预设值的位置，若是，则对所述指标图进行一阶微分处理。

可选的，对所述指标图进行微分处理的具体步骤包括：

判断所述指标图中是否存在振幅突波大于第二预设值的位置，若是，则对所述指标图进行二阶微分处理。

可选的，对所述指标图进行微分处理的具体步骤包括：

判断所述指标图中是否存在振幅转折大于第三预设值的位置，若是，则对所述指标图进行三阶微分处理。

附图5A-5C是本发明具体实施方式中对不同特点的指标图进行微分处理的示意图，附图6为本发明具体实施方式中不同微分处理的指标图与统计分布曲线图之间的对应关系图。针对不同特点的多重分布指标图，采用不同的微分方式，从而更好的限定管控图的常态控制范围。举例来说，如图6所示，对由原始数据构成的原始的指标图进行统计分析，由于原始的指标图呈多重分布，得到的统计分布曲线图也呈多重分布。当原始的所述指标图中存在相对较大振幅位差位置(例如振幅位差大于第一预设值的位置)时，则对原始的所述指标图进行一阶微分处理，如图5A所示。通过对一阶微分处理后的所述指标图进行统计分析，得到多峰或者偏峰分布的所述统计分布曲线图，如图6所示。当原始的所述指标图中存在相对较大振幅突波位置(例如振幅突波大于第二预设值的位置)时，则对原始的所述指标图进行二阶微分处理，如图5B所示。通过对二阶微分处理后的所述指标图进行统计分析，得到多峰或者偏峰分布的所述统计分布曲线图，如图6所示。当原始的所述指标图中存在相对较大振幅转折位置(例如振幅转折大于第三预设值的位置)时，则对原始的所述指标图进行三阶微分处理，如图5C所示。通过对三阶微分处理后的所述指标图进行统计分析，得到多峰或者偏峰分布的所述统计分布曲线图，如图6所示。其中，所述第一预设值、所述第二预设值和所述第三预设值的具体数值，本领域技术人员可以根据实际需要进行设置。

步骤S14，分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c。

可选的，分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c的具体步骤包括：

采用K-mean群聚方法分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c。

可选的，分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c的具体步骤包括：

判断所述统计分布曲线图是否为偏峰分布曲线，若是，则获取所述统计分布曲线图中的峰值中心点评估值，以所述峰值中心点评估值同时作为左侧中心点评估值c_l、右侧中心点评估值c_r、以及中间中心点评估值c_c。

附图2是本发明具体实施方式中将偏峰分布转换为两个正态分布的示意图。以下以所述统计分布曲线图为偏峰分布曲线为例进行说明。如图2所示，由于偏峰分布曲线中只有一个峰，因此，可以认为偏峰分布曲线中最左侧峰、最右侧峰和中间峰重合，即最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c均相等，均为所述偏峰分布曲线中的所述峰值中心点评估值c。在本具体实施方式中，正态分布也可以视为偏峰分布的子集合。

附图3是本发明具体实施方式中将多峰分布转换为两个正态分布的示意图。以下以所述统计分布曲线图为多峰分布曲线为例进行说明，图3中的μ表示所述指标图中全部评估值的均值。如图3所示，多峰分布的所述统计分布曲线图最右侧的小峰(即图3中虚线箭头所指的峰)为由于偏离值造成的小峰，即噪声，因此，可以将图3所示的呈多峰分布的所述统计分布曲线最右端由于偏离值造成的小峰排除。之后，通过K-mean群聚方法或者其他统计算法，分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c(图3中未示出)。

步骤S15，以所述左侧中心点评估值c_l为均值、计算小于或者等于所述左侧中心点评估值c_l的所有所述评估值的左侧标准差s_l，并以所述右侧中心点评估值c_r为均值、计算大于或者等于所述右侧中心点评估值c_r的所有所述评估值的右侧标准差s_r。

具体来说，所述统计分布曲线中的所有原始数据为X。基于所述统计分布曲线图中所有小于或者等于所述左侧中心点评估值c_l的所有所述评估值为Y，采用如下公式获取其以所述左侧中心点评估值c_l为均值下的左侧标准差s_l：

其中，i为正整数。

基于所述统计分布曲线图中所有大于或者等于所述右侧中心点评估值c_r的所有所述评估值为Z，采用如下公式获取其以所述右侧中心点评估值c_r为均值下的左侧标准差s_r：

其中，i为正整数。

举例来说，对于如图2中偏峰分布的所述统计分布曲线图，获取所述统计分布曲线图中的峰值中心点评估值c，以所述峰值中心点评估值同时作为左侧中心点评估值c_l、右侧中心点评估值c_r、以及中间中心点评估值c_c。以所述峰值中心点左侧的数据视为一个正态分布，并将所述峰值中心点右侧的数据视为另一个正态分布。图2正态分布曲线中的实线表示根据所述指标图中的实际数据，正态分布曲线中的虚线表示为了将所述峰值中心点左侧的数据视为一个正态分布进行计算、以及将所述峰值中心点右侧的数据视为另一个正态分布进行计算时补充的虚拟数据(所述指标图中实际上并不存在这一部分数据)。在将偏峰分布曲线视为两个正态分布曲线时，实际数据在每个正态分布曲线中所占的比例都达到了99.73％，因此，将偏峰分布曲线视为两个正态分布曲线得到的常态控制范围准确度和可靠性都较高。

再例如，对于如图3中多峰分布的所述统计分布曲线图，在确定最左侧峰、最右侧峰和中间峰之后，直接分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c。将所述最左侧峰左侧的部分和最右侧峰右侧的部分组成一偏峰分布曲线，然后将组成的所述偏峰分布曲线视为两个正态分布，即将所述左侧中心点评估值c_l以左的部分视为一个偏峰分布、将所述右侧中心点评估值c_r以右的部分视为另一个偏峰分布。以所述左侧中心点评估值c_l为均值、计算小于或者等于所述左侧中心点评估值c_l的所有所述评估值的左侧标准差s_l，并以所述右侧中心点评估值c_r为均值、计算大于或者等于所述右侧中心点评估值c_r的所有所述评估值的右侧标准差s_r。图3正态分布曲线中的实线表示根据所述指标图中的实际数据，正态分布曲线中的虚线表示为了将所述左侧中心点评估值c_l左侧的数据视为一个正态分布进行计算、以及将所述右侧中心点评估值c_r右侧的数据视为另一个正态分布进行计算时补充的虚拟数据(所述指标图中实际上并不存在这一部分数据)。实际数据在每个正态分布曲线中所占的比例都达到了99.73％，因此，将偏峰分布曲线视为两个正态分布曲线得到的常态控制范围准确度和可靠性都较高。

步骤S16，获取与所述指标图对应的管控图的常态控制范围[c_l-αs_l-ρ,c_r+αs_r+ρ]，其中，3.5≤α≤4，ρ为极小值，用于调整所述常态控制范围的误差。

具体来说，c_r+αs_r+ρ为管控图中常态控制范围的上限、c_l-αs_l-ρ为管控图中常态控制范围的下限。ρ为极小值，其具体的数值可以根据实际管控的精度需求或者所述生产机台用于数据采集的传感器的精度确定。在一示例中，ρ的值可以为0。当α＝3时，预期样本比例范围为0.9973002，近似预期频率370次中发生1次；当α＝3.5时，预期样本比例范围为0.9995347，近似预期频率2149次中发生1次；当α＝4时，预期样本比例范围为0.9999367，近似预期频率15787次中发生1次；当α＝4.5时，预期样本比例范围为0.9999932，近似预期频率147160次中发生1次。

不仅如此，本具体实施方式还提供了一种获取管控图常态控制范围的装置。附图7是本发明具体实施方式中获取管控图常态控制范围的装置的结构框图。本具体实施方式提供的获取管控图常态控制范围的装置可以采用如图1A、图1B、图2-图3、图4A-图4B、图5A-图5C和图6所示的获取管控图常态控制范围的方法来进行管控图常态控制范围的获取。所述获取管控图常态控制范围的装置包括：

接收电路75，用于接收生产机台对晶圆实施半导体制程处理过程中的原始参数数据；

存储电路70，用于存储一根据所述原始参数数据获得的指标图，所述指标图为所述生产机台的单一评估值随时间的变化曲线；

第一计算电路71，用于获取所述指标图中所述评估值的统计分布曲线图；

第二计算电路72，用于分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c；

第三计算电路73，用于以所述左侧中心点评估值c_l为均值、计算小于或者等于所述左侧中心点评估值c_l的所有所述评估值的左侧标准差s_l，并以所述右侧中心点评估值c_r为均值、计算大于或者等于所述右侧中心点评估值c_r的所有所述评估值的右侧标准差s_r；

获取电路74，用于获取与所述指标图对应的管控图的常态控制范围[c_l-αs_l-ρ,c_r+αs_r+ρ]，其中，3.5≤α≤4，ρ为极小值，用于调整所述常态控制范围的误差。

可选的，所述第一计算电路71用于根据所述指标图中的所有所述评估值的数据获取初始统计分布曲线图，并对所述初始统计分布曲线图进行去噪处理，获得所述统计分布曲线图。

可选的，所述第一计算电路71用于去除所述初始统计分布曲线图一个或者两个端部预设比例范围的数据，以实现对所述初始统计分布曲线图的去噪处理。

可选的，所述第一计算电路71还用于判断所述指标图是否存在多重分布，若是，则对所述指标图进行微分处理，并获取所经微分处理后的所述指标图的统计分布曲线图。

可选的，所述第一计算电路71用于判断所述指标图中是否存在振幅位差大于第一预设值的位置，若是，则对所述指标图进行一阶微分处理。

可选的，所述第一计算电路71用于判断所述指标图中是否存在振幅突波大于第二预设值的位置，若是，则对所述指标图进行二阶微分处理。

可选的，所述第一计算电路71用于判断所述指标图中是否存在振幅转折大于第三预设值的位置，若是，则对所述指标图进行三阶微分处理。

可选的，所述第二计算电路72用于判断所述统计分布曲线图是否为偏峰分布曲线，若是，则获取所述统计分布曲线图中的峰值中心点评估值，以所述峰值中心点评估值同时作为左侧中心点评估值c_l、右侧中心点评估值c_r、以及中间中心点评估值c_c。

可选的，所述第二计算电路72用于采用K-mean群聚方法分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c。

本具体实施方式还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的获取管控图常态控制范围的方法。

本具体实施方式提供的获取管控图常态控制范围的方法及装置、计算机可读介质，通过客观计算的方式自动化获取管控图的常态控制方法，避免了现有技术中依靠人工主观设置常态控制范围所带来的人力成本高、主观性大的问题。本发明通过将非正态分布的统计分布曲线图转换为多个正态分布曲线图来计算常态控制范围，一方面，避免了将常态控制范围设置的较松，降低了FDC漏报率，使得工程师能够在机台发生异常状况时及时知晓；另一方面，避免了将常态控制范围设置的较紧，降低了FDC误报率，从而降低了人工检查成本，也减少了工程师因高误报率而省略人工检查所导致的漏检问题。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (19)

1.一种获取管控图常态控制范围的方法，其特征在于，包括如下步骤：

接收生产机台对晶圆实施半导体制程处理过程中的原始参数数据；

根据所述原始参数数据获取一指标图，所述指标图为所述生产机台的单一评估值随时间的变化曲线；

获取所述指标图中所述评估值的统计分布曲线图；

分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c；

以所述左侧中心点评估值c_l为均值计算小于或者等于所述左侧中心点评估值c_l的所有所述评估值的左侧标准差s_l，并以所述右侧中心点评估值c_r为均值计算大于或者等于所述右侧中心点评估值c_r的所有所述评估值的右侧标准差s_r；

获取与所述指标图对应的管控图的常态控制范围[c_l-αs_l-ρ,c_r+αs_r+ρ]，其中，3.5≤α≤4，ρ为极小值，用于调整所述常态控制范围的误差。

2.根据权利要求1所述的获取管控图常态控制范围的方法，其特征在于，获取所述指标图中所述评估值的统计分布曲线图的具体步骤包括：

根据所述指标图中的所有所述评估值的数据获取初始统计分布曲线图；

对所述初始统计分布曲线图进行去噪处理，获得所述统计分布曲线图。

3.根据权利要求2所述的获取管控图常态控制范围的方法，其特征在于，对所述初始统计分布曲线图进行去噪处理的具体步骤包括：

去除所述初始统计分布曲线图一个或者两个端部预设比例范围的数据。

4.根据权利要求1所述的获取管控图常态控制范围的方法，其特征在于，获取所述指标图中所述评估值的统计分布曲线图的具体步骤包括：

判断所述指标图是否存在多重分布，若是，则对所述指标图进行微分处理；

获取所经微分处理后的所述指标图的统计分布曲线图。

5.根据权利要求4所述的获取管控图常态控制范围的方法，其特征在于，对所述指标图进行微分处理的具体步骤包括：

判断所述指标图中是否存在振幅位差大于第一预设值的位置，若是，则对所述指标图进行一阶微分处理。

6.根据权利要求4所述的获取管控图常态控制范围的方法，其特征在于，对所述指标图进行微分处理的具体步骤包括：

判断所述指标图中是否存在振幅突波大于第二预设值的位置，若是，则对所述指标图进行二阶微分处理。

7.根据权利要求4所述的获取管控图常态控制范围的方法，其特征在于，对所述指标图进行微分处理的具体步骤包括：

判断所述指标图中是否存在振幅转折大于第三预设值的位置，若是，则对所述指标图进行三阶微分处理。

8.根据权利要求1所述的获取管控图常态控制范围的方法，其特征在于，分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c的具体步骤包括：

判断所述统计分布曲线图是否为偏峰分布曲线，若是，则获取所述统计分布曲线图中的峰值中心点评估值，以所述峰值中心点评估值同时作为左侧中心点评估值c_l、右侧中心点评估值c_r、以及中间中心点评估值c_c。

9.根据权利要求1所述的获取管控图常态控制范围的方法，其特征在于，分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c的具体步骤包括：

采用K-mean群聚方法分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r以及中间峰的中间中心点评估值c_c。

10.一种获取管控图常态控制范围的装置，其特征在于，包括：

接收电路，用于接收生产机台对晶圆实施半导体制程处理过程中的原始参数数据；

存储电路，用于存储一根据所述原始参数数据获得的指标图，所述指标图为所述生产机台的单一评估值随时间的变化曲线；

第一计算电路，用于获取所述指标图中所述评估值的统计分布曲线图；

第二计算电路，用于分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c；

第三计算电路，用于以所述左侧中心点评估值c_l为均值计算小于或者等于所述左侧中心点评估值c_l的所有所述评估值的左侧标准差s_l，并以所述右侧中心点评估值c_r为均值计算大于或者等于所述右侧中心点评估值c_r的所有所述评估值的右侧标准差s_r；

获取电路，用于获取与所述指标图对应的管控图的常态控制范围[c_l-αs_l-ρ,c_r+αs_r+ρ]，其中，3.5≤α≤4，ρ为极小值，用于调整所述常态控制范围的误差。

11.根据权利要求10所述的获取管控图常态控制范围的装置，其特征在于，所述第一计算电路用于根据所述指标图中的所有所述评估值的数据获取初始统计分布曲线图，并对所述初始统计分布曲线图进行去噪处理，获得所述统计分布曲线图。

12.根据权利要求11所述的获取管控图常态控制范围的装置，其特征在于，所述第一计算电路用于去除所述初始统计分布曲线图一个或者两个端部预设比例范围的数据，以实现对所述初始统计分布曲线图的去噪处理。

13.根据权利要求10所述的获取管控图常态控制范围的装置，其特征在于，所述第一计算电路还用于判断所述指标图是否存在多重分布，若是，则对所述指标图进行微分处理，并获取所经微分处理后的所述指标图的统计分布曲线图。

14.根据权利要求13所述的获取管控图常态控制范围的装置，其特征在于，所述第一计算电路用于判断所述指标图中是否存在振幅位差大于第一预设值的位置，若是，则对所述指标图进行一阶微分处理。

15.根据权利要求13所述的获取管控图常态控制范围的装置，其特征在于，所述第一计算电路用于判断所述指标图中是否存在振幅突波大于第二预设值的位置，若是，则对所述指标图进行二阶微分处理。

16.根据权利要求13所述的获取管控图常态控制范围的装置，其特征在于，所述第一计算电路用于判断所述指标图中是否存在振幅转折大于第三预设值的位置，若是，则对所述指标图进行三阶微分处理。

17.根据权利要求10所述的获取管控图常态控制范围的装置，其特征在于，所述第二计算电路用于判断所述统计分布曲线图是否为偏峰分布曲线，若是，则获取所述统计分布曲线图中的峰值中心点评估值，以所述峰值中心点评估值同时作为左侧中心点评估值c_l、右侧中心点评估值c_r以及中间中心点评估值c_c。

18.根据权利要求10所述的获取管控图常态控制范围的装置，其特征在于，所述第二计算电路用于采用K-mean群聚方法分别获取所述统计分布曲线图中最左侧峰的左侧中心点评估值c_l、最右侧峰的右侧中心点评估值c_r、以及中间峰的中间中心点评估值c_c。

19.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的方法。