TWI865001B

TWI865001B - 測試方法

Info

Publication number: TWI865001B
Application number: TW112133084A
Authority: TW
Inventors: 蔡佳霖
Original assignee: 南亞科技股份有限公司
Priority date: 2023-05-31
Filing date: 2023-08-31
Publication date: 2024-12-01
Also published as: CN119064750A; TW202449411A; US20240404040A1; TW202509499A

Abstract

揭露一種測試系統。測試系統包含評估子系統、神經網路子系統以及程序控制處理器。評估子系統從探針裝置接收被測試晶圓的測試圖像。程序控制處理器響應於探針裝置獲得測試圖像，控制評估子系統以執行評估操作以將測試圖像在自動化模式中傳輸到神經網路子系統。神經網路子系統識別測試圖像中的探針標記的圖像規格，並且產生測試圖像的分析資料至評估子系統。評估子系統更基於分析資料向程序控制處理器產生第一探針標記檢查結果，以產生測試結果。

Description

測試方法

本揭示案是關於一種測試系統及測試方法，特別是指一種透過神經網路辨識測試過程中產生之探針標記的測試系統與測試方法。

在積體電路製造技術中，測試是檢測積體電路製造過程中產生的缺陷並確定這些缺陷根本原因的最後一步。在封裝過程之前，要在晶圓之間進行電路探針檢測，以驗證每個晶片是否符合產品規格。

由於探針標記檢查由操作人員執行，因此可能會在過程中引入人為錯誤，從而影響測試品質，並且非常耗時。例如，測試週期時間和良率都會受到影響。根據客戶投訴檢測探針標記也會影響製造商的整體服務品質，而且需要操作員和工程師處理也會增加生產成本。因此，上市時間、廢品率和產品品質都會受到影響。因此，對自動分析探針標記並採取糾正措施的方法和系統的需求巨大，這樣才能提高客戶服務品質。

本揭示案的一實施例是關於一種測試系統，包含評估子系統、神經網路子系統以及程序控制處理器。評估子系統從探針裝置接收被測試晶圓的測試圖像。程序控制處理器響應於探針裝置獲得測試圖像，控制評估子系統以執行評估操作以將測試圖像在自動化模式中傳輸到神經網路子系統。神經網路子系統識別測試圖像中的探針標記的圖像規格，並且產生測試圖像的分析資料至評估子系統。評估子系統更基於分析資料向程序控制處理器產生第一探針標記檢查結果，以產生測試結果。

在一些實施例中，評估子系統更用以透過將測試圖像與分析資料中的經分析圖像相比較而產生訓練資料到神經網路子系統。訓練資料包含測試圖像和對應標識資料。

在一些實施例中，神經網路子系統更用以由訓練資料訓練以更新在神經網路子系統中的神經網路模型中的多個權重值，神經網路模型在神經網路處理器中操作。

在一些實施例中，圖像規格包含探針標記的座標、探針標記的數量、測試晶圓中的至少個焊盤的基板的檢查或其組合。

在一些實施例中，評估子系統用以將分析資料與多個品質閾值進行比較，並且當分析資料中的至少一個值未能滿足品質閾值中的對應閾值時，產生指示第一故障結果的第一探針標記檢查結果。

在一些實施例中，程序控制處理器更用以響應於指示第一故障結果的第一探頭標記檢查結果產生指示第二故障結果的測試結果。

在一些實施例中，分析資料包含探針標記與被測試晶圓中的多個焊盤的多個邊緣之間的多個距離。

在一些實施例中，測試系統更包含資料庫子系統。資料庫子系統包含資料伺服器，資料伺服器用以將測試圖像、分析資料和第一探針標記檢查結果儲存在清單資料中。評估子系統更用以存取清單資料並且基於清單資料和品質閾值產生第二探測標記檢查結果。

在一些實施例中，神經網路子系統更用以存取清單資料並且由訓練資料訓練以更新在神經網路子系統中操作的神經網路模型。

在一些實施例中，評估子系統更用以根據由程序控制處理器提供的工作佇列對多個批次的多個圖像執行評估操作。

本揭示案的另一實施例是關於一種測試方法，包含以下操作：透過探針裝置獲得批次的多個晶圓的多個測試圖像；由神經網路子系統基於測試圖像中的每一者的多個探針標記的對應圖像規格來標記測試圖像，以在多個分析資料中產生多個標記圖像；透過評估子系統將測試圖像和標記圖像進行比較，以產生批次中的晶圓中的每一者的比較結果；響應於比較操作，產生第一探針標記檢查結果；以及根據第一探針標記檢查結果更新程序控制處理器中對應於批次的晶圓的記錄。

在一些實施例中，探針標記的對應圖像規格包含探針標記的座標、探針標記的數量、批次的晶圓中的多個焊盤的基板的檢查、探針標記與批次的晶圓中的焊盤的多個邊緣之間的多個距離或其組合。

在一些實施例中，測試方法更包含判斷分析資料是否滿足多個品質閾值，以產生第二標記檢查結果。

在一些實施例中，當比較結果指示準確結果時，產生第一探針標記檢查結果的操作包含：響應於比較結果產生指示一通過結果的第一探針標記檢查結果。

在一些實施例中，當標記圖像上的至少一個標記與校正標記不匹配時，對應比較結果指示不準確結果。

在一些實施例中，測試方法更包含根據校正標記和測試圖像產生多個訓練資料；以及根據訓練資料訓練在神經網路子系統中的神經網路模型。

在一些實施例中，探針標記的對應圖像規格包含測試圖像中對應於批次的晶圓中的一者中的焊盤上的探針標記的數量。測試方法還包含：當分析資料中的一者中的焊盤上的探針標記的數量大於閾值時，產生指示故障結果的第二探針標記檢查結果；以及根據第二探針標記檢查結果更新記錄。

在一些實施例中，探針標記的對應圖像規格包含批次的晶圓中的多個焊盤的基板的檢查以及測試圖像中對應於批次的晶圓中的一者的焊盤中的第一焊盤上的探針標記的數量。測試方法還包含當基板的檢查指示基板的焊盤中的至少一個焊盤上沒有基板的材料出現時，判斷第一焊盤上的探針標記的數量是否大於第一閾值；以及當第一焊盤上的探針標記的數量大於第一閾值時，產生指示故障結果的第二探針標記檢查結果。

在一些實施例中，測試方法更包含當第一焊盤上的探針標記的數量小於第一閾值時，產生指示通過結果的第二探針標記檢查結果；以及將批次的晶圓從探針裝置調度到製程階段。

在一些實施例中，測試方法更包含當第一焊盤上的探針標記的數量小於第一閾值時，判斷在第一焊盤上的探針標記與第一焊盤的多個邊緣的多個距離是否在第二閾值之內；以及當距離中的一者在第二閾值的範圍之外時，產生指示失效結果的第二探針標記檢查結果。

將在以下圖式和詳細描述中討論本揭示案的精神，並且本領域的通常知識人員將能夠在不脫離本揭示案的精神和範圍的情況下改變和修改本揭示案的揭露內容。

需被理解的是，在本文以及以下的專利範圍中，當一個元件被視為『連接』或『耦接』到另一個元件時，均可指直接連接或耦接至另一個元件，而其中可能有其他部件。相對第，當一個元件被視為『直接連接』或『直接耦接』到另一個元件時，中間將沒有其他元件。此外，『電性連接』或『連接』可被用以指出二或多個元件相互操作或動作。

需被理解的是，儘管這裡可以使用術語「第一」、「第二」等來描述各種元件，但是這些元件不應受這些術語的限制。這些術語用於區分一個元件與另一個元件。例如，第一元件可以被稱為第二元件，並且類似地，第二元件可以被稱為第一元件，而不脫離實施例的範圍。

需被理解的是，本文中使用的術語「包含」、「包含」、「具有」、「有」等是開放式的並且意味著「包含但不限於」。

需被理解的是，本文中所使用之「與/或」包含一或多個相關聯的項目中的任一者以及所有組合。

現在參考第1圖，第1圖是根據本揭示案的一些實施例的測試系統10的示意圖。在一些實施例中，測試系統10用以作為在運輸之前評估被測試晶圓的多個測試階段中的一者。測試系統10是利用光學測試來指明晶圓上的表面缺陷的測試階段。在一些實施例中，測試系統10是自動系統，以產生被測試晶圓的測試資料，用於對要裝運的被測試晶圓進行分類。

測試系統10包含探針裝置110、資料伺服器120、程序控制處理器130和多個子系統，子系統包含評估子系統140、資料庫子系統150、神經網路子系統160和測試結果分配子系統170。探針裝置110連接資料伺服器120、程序控制處理器130和評估子系統140，以用於傳輸被測晶圓的測試資料。程序控制處理器130進一步連接以控制評估子系統140、資料庫子系統150和測試結果分配子系統170以產生對應於用於運輸的被測試晶圓的測試結果。基於由探針裝置110提供的測試圖像來訓練神經網路子系統160，並且神經網路子系統160將即時測試圖像的檢查結果提供給評估子系統140以自動產生測試結果。

在一些實施例中，探針裝置110包含相機設備，相機設備用以拍攝被傳輸到測試系統10處在的測試階段的大量被測試晶圓的測試圖像。測試圖像包含被測試晶圓上的被測裝置(device under test，DUT)的表面圖像。例如，在一些實施例中，在先前測試階段中被測試晶圓的被測裝置上的焊盤接觸探針並且測試圖像具體包含被測裝置上的焊盤上由引腳留下的探針標記。在一些實施例中，相機可以是互補金屬氧化物半導體(complementary metal-oxide semiconductor，CMOS)相機、電荷耦合裝置(charge-coupled device，CCD)相機、錄影機或另一合適類型的相機。

現在參考第2圖。第2圖是根據本揭示案的一些實施例的對應於被測試晶圓201的一部分的測試圖像200的示意圖。說明而言，對應於被測試晶圓201的部分的測試圖像200包含幾個焊盤202，如第2圖的實施例中所示，探針標記203位於焊盤202的一些部分上，其中探針標記203中的一個與焊盤202的邊緣在x方向上相距距離Dx及在y方向上相距距離Dy。在焊盤202上的裂紋部分204露出被測試晶圓201的基板區域。在一些實施例中，裂紋部分204是因探針與焊盤202之間的重(heavy)接觸而產生，該重接觸將金屬覆蓋材料從焊盤刮除並且使得位於焊盤下方的基板區域露出。

現在參考第3圖。第3圖是根據本揭示案的一些實施例的測試方法300的示意圖。應當理解，對於測試方法300的附加實施例，可以在第3圖所示的過程之前、期間和之後提供附加操作，並且對於測試方法300的附加實施例，下面描述的一些操作可以被替換或消除。測試方法300包含以下參考第1圖至第4圖描述的操作301-306。在一些實施例中，測試方法300由如第1圖至第2圖和第4圖所示的測試系統10執行。

在操作301中，探針裝置110獲得多個被測試晶圓的測試圖像，例如第2圖中的測試圖像200，其中該批次從先前測試階段被傳輸到探針裝置110，例如，先前測試階段是用著被測試晶圓上的裝置的電氣規格的測試階段。

在操作302中，評估子系統140從探針裝置110接收測試圖像200。在一些實施例中，探針裝置110還將測試圖像200和對應的資訊(例如，批號、批次中的晶圓的數量、測試時間等)傳輸到資料伺服器120。

在操作303中，程序控制處理器130響應於探針裝置110獲得測試圖像200而控制評估子系統140執行評估操作以在自動化模式下將測試圖像200傳輸到神經網路子系統160。

在一些實施例中，測試方法300還包含評估子系統140響應於由程序控制處理器130發送的命令將測試圖像200和對應資訊發送到資料庫子系統150的資料伺服器151的操作。

在一些其他實施例中，當存在多批次被測晶圓需測試時，程序控制處理器130更用以為評估子系統140提供工作佇列，相應地，評估子系統140基於工作佇列按批次進行評估操作。例如，參考第4圖，第4圖是根據本揭示案的另一實施例的第1圖中的測試系統10中的控制介面40的示意圖。在一些實施例中，評估子系統140的輸出單元142根據從評估子系統140中的資料處理器141接收的操作/代碼/資料來提供控制介面40。在控制介面40的框410中示出了工作佇列。此外，在框430中示出了關於對應的被測試晶圓的資訊，並且在框440中示出了分析資料中的值（例如，探針標記203的座標、探針標記203的數量、標記205的座標和尺寸，和/或與測試相關的其他數值）。

當神經網路子系統160接收測試圖像200時，神經網路子系統160識別測試圖像200中的探針標記203的圖像規格，並且在操作304中進一步產生測試圖像200的分析資料至評估子系統140，分析資料包含對應於探針標記的圖像規格的資料。在一些實施例中，測試圖像200中的探針標記的圖像規格是用於檢查被測試晶圓的品質的測試資料，其包含如關於第2圖的討論的探針標記的數量、探針標記相對於被測試晶圓上的參考點的座標、焊盤的基板的檢查、探針標記相對於焊盤的邊緣的位置，和/或圖像的其他合適的規格。

在一些實施例中，測試方法300還包含由神經網路子系統160基於每個測試圖像中的探針標記203的對應圖像規格來標記測試圖像200以在分析資料中產生標記圖像的操作。例如，參照第4圖，在分析資料中的標記圖像210（也被稱為分析圖像）被示出在具有標記205的控制介面40中。具體地，標記205中的一個圈出焊盤202的基板的裂紋部分204。在一些實施例中，裂紋部分204的座標、尺寸和/或相關參數被包含在分析資料中。

在神經網路子系統160分析測試圖像200之後，在操作305中，評估子系統140基於分析資料向程序控制處理器130產生探針標記檢查結果。在一些實施例中，評估子系統140將分析資料與品質閾值進行比較以產生探針標記檢查結果。例如，評估子系統140判斷分析資料中的所有值是否滿足相應的品質閾值以產生探針標記檢查結果。

具體地，在一些實施例中，當分析資料中的基板的檢查滿足指示基板的材料不出現在焊盤202上的品質閾值時，評估子系統140產生指示通過（pass）結果的探針標記檢查到程序控制處理器130。

在一些實施例中，在檢查基板的測驗之後，該方法還包含判斷對應的分析資料中的焊盤上的探針標記203的量是否滿足閾值。例如，當探針標記203的數量小於為5閾值時，評估子系統140產生指示通過結果的探針標記檢查結果。在各種實施方式中，當探針標記203的數量大於為5閾值時，評估子系統140產生指示故障（failure）結果的探針標記檢查結果。

此外，在一些實施例中，在檢查探針標記203的數量之後，該方法還包含判斷對應分析資料中探針標記203與焊盤202的邊緣之間的距離是否在閾值內。例如，當距離Dx或Dy在一特定範圍內時，評估子系統140產生指示通過結果的探針標記檢查結果，其中特定範圍指示探針標記203不與焊盤202的邊緣重疊。在各種實施例中，當距離Dx或Dy超出範圍時，即指示探針標記203與焊盤202的邊緣重疊，評估子系統140產生指示故障結果的探針標記檢查結果。

在各種實施例中，對於某些品質標準，評估子系統140判斷分析資料中的一個值（例如，圖像規格中的因子中的一者）是否滿足一個品質閾值以產生探針標記檢查結果。例如，當探針標記203的數量、基板的檢查或探針標記203與焊盤202的邊緣之間的距離滿足如上述討論的對應閾值時，評估子系統140產生將指示通過結果的探針標記檢查至程序控制處理器130。相反地，當分析資料中的一個值未能滿足相應的品質閾值時，評估子系統140產生指示故障結果的探針標記檢查至程序控制處理器130。

在操作306中，根據探針標記檢查來更新程序控制處理器130中的記錄。例如，當探針標記檢查指示通過結果時，在測試系統10中對應於測試中的批次的記錄中的測試結果的巨集測試值從第一值（例如，無）更新為與第一值不同的第二值（例如，通過（pass））。相反地，當探針標記檢查指示故障結果時，在測試系統10中對應於測試中的批次的記錄中的巨集測試值從第一值（例如，無）更新為與第一值不同的第三值（例如，故障）。

在一些實施例中，該方法還包含在測試系統10之後，透過由程序控制處理器130控制的測試系統10將該批次的測試晶圓從探針裝置110調度到一個製程階段（未示出，例如，在輸出品質控制（outgoing quality control，OQC）階段之前的標記階段）的操作。具體而言，程序控制處理器130向測試結果分配子系統170的電子產品/過程異常系統（electronic product/process abnormal system，EPAS）處理器171發送命令，並且EPAS處理器171與探針裝置110通訊以將該批次調度到下一製程階段。

在一些實施例中，測試圖像被儲存在神經網路子系統160中的儲存單元162中，並且進一步被用於優化在神經網路子系統160的神經處理器161中操作的神經網路模型。

具體而言，在一些實施例中，在神經網路子系統160分析測試圖像之後，測試方法300還包含評估子系統140將測試圖像200和標記圖像210進行比較以產生針對批次中的每個晶圓的對應比較結果至資料庫子系統150中的資料伺服器152的操作。如第4圖中所示，框420中顯示測試圖像200和標記圖像210。在一些實施例中，評估子系統140還基於輸入訊號和分析資料來比較測試圖像200和分析的圖像210之間的圖像規格。例如，由神經網路子系統160提供的分析資料中的探針標記203的數量是3，該數量與基於輸入信號的測試圖像200中的焊盤202上的探針標記203的數量相匹配。相應地，評估子系統140產生指示準確（accurate）結果的比較結果，並且基於比較結果產生指示通過結果的探針標記檢查結果到程序控制處理器130。

在一些實施例中，輸入訊號包含來自先前製程階段的製程資料（例如，在製程中進行的探針標記的數量、探針標記的位置等）。例如，在前一製程階段中的三個電性測試造成三個探針標記。在各種實施例中，輸入訊號是由操作者所控制的評估子系統140的輸入單元143產生。例如，操作者可以控制評估子系統140執行影像處理以標記、放大、縮小、縮放項目、旋轉、調整亮度和對比度，或者基於控制介面40的框450中所示的影像處理工具對測試圖像200或分析圖像210進行其他合適的操作。

相比之下，當測試圖像200的圖像規格與分析圖像210的圖像規格不匹配時，測試方法300還包含評估子系統140產生指示不準確（inaccurate）結果的比較結果並進一步相應地產生包含測試圖像和對應的標識資料的訓練資料至神經網路子系統160的操作。例如，如第4圖所示，在分析圖像210中是兩個標記205，而焊盤202中的僅一個區域暴露基板。相應地，操作者控制輸入單元143以產生校正標記206。評估子系統140比較測試圖像200和分析圖像210，以判斷標記205a與校正標記206不匹配，並且進一步產生對應的比較結果，比較結果指示不準確結果。

在一些實施例中，校正標記被稱為識別資料，並且連同測試圖像200、分析資料和對應於該批次的被測試晶圓的探針標記檢查結果被儲存在資料庫子系統150的資料伺服器152中的清單資料中。

在一些實施例中，測試方法300還包含神經網路子系統160存取清單資料以訓練並根據清單資料中的訓練資料更新在其中操作的神經網路模型的操作。具體而言，調整（例如，減小）與錯誤的標記205a相關聯的神經網路模型中的權重值等參數，從而訓練神經網路模型。

在一些實施例中，當基於產品規範調整裝運的品質標準時，測試方法300還包含評估子系統140存取資料伺服器152中的清單資料並基於清單資料和調整後的閾值產生另一探針標記檢查結果的操作。例如，將探針標記203的數量的閾值從5調整到10。評估子系統140判斷探針標記的數量等於6（並且對應於探針標記檢查結果的故障結果）小於調整後的閾值，並且相應地，評估子系統140產生指示通過結果的探針標記檢查結果以更新程序控制處理器130中對應的批次的記錄。

在一些實施例中，如第1圖所示，測試方法300還包含將測試圖像200、分析資料、來自評估子系統140和資料伺服器151的對應資訊儲存到備份資料伺服器153中的操作，以及基於儲存在備份資料伺服器153中的資料由測試結果分配子系統170中的報告處理器172產生過程/產品報告的操作。

第1圖至第4圖的配置是出於說明性目的給出的。各種實現方式在本揭示案的預期範圍內。例如，在一些實施例中，探針標記203的數量是測試圖像200中的所有焊盤202上的探針標記的總和。

應注意，第1圖中所描繪的測試系統10還可包含用於實現關於第1圖到第4圖所描述的工具、子系統、方法或操作中的一者或一者以上的處理裝置。

第5圖是根據本揭示案的一些實施例的測試系統10的處理裝置50的方塊圖。換句話說，探針裝置110、資料伺服器120、程序控制處理器130、評估子系統140、資料庫子系統150、神經網路子系統160和測試結果分配子系統170由相對於例如第5圖所示的處理裝置50配置的設備來實現。

處理裝置50可以包含處理器510、網路介面（I/F）520、輸入/輸出（input/output，I/O）裝置530、儲存裝置540以及經由匯流排560或其他互連通信機制通信地耦合的記憶體550。在一些實施例中，記憶體550包含耦合到匯流排560的隨機存取記憶體（random access memory，RAM），其他動態儲存裝置、唯讀記憶體（read-only memory，ROM）或其他靜態儲存裝置，上述裝置用於儲存將由處理器510執行的資料或指令，例如使用者空間（user space）551、內核（kernel）552、內核的部分或使用者空間及其元件。在一些實施例中，記憶體550還用於在要由處理器510執行的指令的執行期間儲存臨時變數或其他中間資訊。

在一些實施例中，儲存裝置540（諸如磁片或光碟）耦合到匯流排560以用於儲存資料或指令，例如，內核552、使用者空間551等。輸入/輸出裝置530包含輸入裝置、輸出裝置或用於實現與測試系統10的使用者交互的組合輸入/輸出裝置。輸入裝置包含例如鍵盤、小鍵盤，滑鼠、軌跡球、觸控板或游標方向鍵，用於將資訊和命令傳送到處理器510。輸出裝置包含例如顯示器、印表機、語音合成器等，用於向使用者傳送資訊。在一些實施例中，參考第1圖至第4圖描述的工具或系統的一個或多個操作或功能由處理器510實現，處理器510被程式設計用於執行這樣的操作和功能。記憶體550、網路介面520、儲存裝置540、輸入/輸出裝置530和匯流排560中的一個或多個可操作以接收指令、資料、設計規則、網表、佈局、模型和由處理器510處理的其他參數。

在一些實施例中，透過特定配置的硬體（例如，透過包含的一個或多個專用積體電路（application-specific integrated circuits，ASIC））來實現關於第1圖至第4圖描述的操作、功能、以及系統中的一個或多個。一些實施例包含單個ASIC中的所描述的操作或功能中的多於一個。在一些實施例中，操作和功能被實現為儲存在非暫時性電腦可讀記錄介質中的程式的功能。非暫時性電腦可讀記錄媒體的實例包含（但不限於）外部/可移除或內部/內置儲存或記憶體單元，例如光碟（例如DVD）中的一或多個，磁片（例如，硬碟），半導體記憶體（例如ROM，RAM，儲存卡等）。

在一些實施例中，本文描述的神經網路模型基於深度學習架構。例如，該模型可以是卷積神經網路（convolutional neural network，CNN）模型，其可以利用深度學習概念來解決表內表示問題。該模型可以具有本領域已知的任何CNN配置。例如，該模型可以是超解析度CNN（super resolution CNN，SRCNN），其可以利用深度學習概念來將低解析度圖像轉換成高解析度圖像。該模型可以具有本領域已知的任何SRCNN配置。使用分類的測試圖像來訓練神經網路子系統160的神經網路模型。在探針標記檢查之前，透過提供給神經處理器161的分類的測試圖像來訓練CNN模型。經分類的測試圖像可預先儲存在儲存單元162中。在一些實施例中，從資料伺服器152提供經分類的測試圖像。神經處理器161可實施卷積神經網路以用於識別測試圖像200中的圖像規格。

透過以上各個實施例的操作，本揭示案提供的測試系統和測試方法透過將光學圖像檢視工具集成到神經網路系統以根據探針標記檢查來對晶圓進行分類，提供了一種自動處理的方式以提高測試晶圓的生產率。本揭示案顯著減少了人工勞動及因此造成的誤差，並且進一步提高了整體生產率。

雖然本揭示案已透過示例和優選實施例描述，但應理解本揭示案並不限於此。本領域技術人員可以在不脫離本揭示案的精神和範圍的前提下，對本揭示案進行各種變更、替換和改動。有鑑於此，本揭示案意在涵蓋本揭示案的各種修改和變型，只要這些修改和變型屬於以下專利範圍。

10:測試系統 110:探針裝置 120:資料伺服器 130:程序控制處理器 140:評估子系統 141:資料處理器 142:輸出單元 143:輸入單元 150:資料庫子系統 151-153:資料伺服器 160:神經網路子系統 161:神經處理器 162:儲存單元 170:測試結果分配子系統 171:EPAS處理器 172:報告處理器 200:測試圖像 201:被測試晶圓 202:焊盤 203:探針標記 204:裂紋部分 205:標記 205a:標記 206:校正標記 Dx:距離 Dy:距離 x:方向 y:方向 300:測試方法 301-306:操作 40:控制介面 410,420,430,440,450:框 50:處理裝置 510:處理器 520:網路介面 530:輸入/輸出裝置 540:儲存裝置 550:記憶體 551:使用者空間 552:內核 560:匯流排

本揭示案的一實施例之態樣在與隨附圖式一起研讀時自以下詳細描述內容來最佳地理解。應注意，根據行業中之標準慣例，各種特徵未按比例繪製。實際上，各種特徵之尺寸可為了論述清楚經任意地增大或減小。第1圖是根據本揭示案的一些實施例的測試系統的示意圖第2圖是根據本揭示案的一些實施例的對應於被測試晶圓的一部分的測試圖像的示意圖。第3圖是根據本揭示案的一些實施例的測試方法的示意圖。第4圖是根據本揭示案的另一實施例的第1圖中的測試系統中的控制介面的示意圖。第5圖是根據本揭示案的一些實施例的測試系統的處理裝置的方塊圖。

國內寄存資訊(請依寄存機構、日期、號碼順序註記) 無國外寄存資訊(請依寄存國家、機構、日期、號碼順序註記) 無

10:測試系統

110:探針裝置

120:資料伺服器

130:程序控制處理器

140:評估子系統

141:資料處理器

142:輸出單元

143:輸入單元

150:資料庫子系統

151-153:資料伺服器

160:神經網路子系統

161:神經處理器

162:儲存單元

170:測試結果分配子系統

171:EPAS處理器

172:報告處理器

Claims

一種測試方法，包含：透過一探針裝置獲得一批次的複數個晶圓的複數個測試圖像；由一神經網路子系統基於該些測試圖像中的每一者的複數個探針標記的一對應圖像規格來標記該些測試圖像，以在複數個分析資料中產生複數個標記圖像；透過一評估子系統將該些測試圖像和該些標記圖像進行比較，以產生該批次中的該些晶圓中的每一者的一比較結果；響應於該比較結果，產生一第一探針標記檢查結果；以及根據該第一探針標記檢查結果更新一程序控制處理器中對應於該批次的該些晶圓的一記錄。
如請求項1所述之測試方法，其中該些探針標記的該對應圖像規格包含該些探針標記的座標、該些探針標記的一數量、該批次的該些晶圓中的複數個焊盤的一基板的檢查、該些探針標記與該批次的該些晶圓中的該些焊盤的複數個邊緣之間的複數個距離或其組合。
如請求項2所述之測試方法，更包含：判斷該些分析資料是否滿足複數個品質閾值，以產生一第二標記檢查結果。
如請求項1所述之測試方法，其中當該比較結果指示一準確結果時，產生該第一探針標記檢查結果的操作包含：響應於該比較結果產生指示一通過結果的該第一探針標記檢查結果。
如請求項4所述之測試方法，其中當該些標記圖像上的至少一個標記與一校正標記不匹配時，該比較結果指示一不準確結果。
如請求項5所述之測試方法，更包含：根據該校正標記和該些測試圖像產生複數個訓練資料；以及根據該些訓練資料訓練在該神經網路子系統中的一神經網路模型。
如請求項1所述之測試方法，其中該些探針標記的該對應圖像規格包含該些測試圖像中對應於該批次的該些晶圓中的一者中的一焊盤上的該些探針標記的一數量，該測試方法還包含：當該些分析資料中的一者中的該焊盤上的該些探針標記的該數量大於一閾值時，產生指示一故障結果的一第二探針標記檢查結果；以及根據該第二探針標記檢查結果更新該記錄。
如請求項1所述之測試方法，其中該些探針標記的該對應圖像規格包含該批次的該些晶圓中的複數個焊盤的一基板的檢查以及該些測試圖像中對應於該批次的該些晶圓中的一者的該些焊盤中的一第一焊盤上的該些探針標記的一數量，該測試方法還包含：當該基板的該檢查指示該基板的該些焊盤中的至少一個焊盤上沒有該基板的材料出現時，判斷該第一焊盤上的該些探針標記的該數量是否大於第一閾值；以及當該第一焊盤上的該些探針標記的該數量大於該第一閾值時，產生指示一故障結果的一第二探針標記檢查結果。
如請求項8所述之測試方法，更包含：當該第一焊盤上的該些探針標記的該數量小於該第一閾值時，產生指示一通過結果的該第二探針標記檢查結果；以及將該批次的該些晶圓從該探針裝置調度到一製程階段。
如請求項8所述之測試方法，更包含：當該第一焊盤上的該些探針標記的該數量小於該第一閾值時，判斷在該第一焊盤上的該些探針標記與該第一焊盤的複數個邊緣的複數個距離是否在一第二閾值之內；以及當該些距離中的一者在該第二閾值的一範圍之外時，產生指示一失效結果的該第二探針標記檢查結果。