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研究生: 陳冠倫
Chen, Kuan-Lun
論文名稱: 適用於多重機台序列的虛擬晶圓電性檢測模型
指導教授: 鄭西顯
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 化學工程學系
Department of Chemical Engineering
論文出版年: 2009
畢業學年度: 97
語文別: 中文
論文頁數: 62
中文關鍵詞: 半導體統計模型晶圓電性檢測缺陷偵測分類系統逐步迴歸部分最小平方法k-means分群法
外文關鍵詞: Semiconductor, Statistical Model, WAT, FDC, Stepwise Regression, Partial Least Square, k-means
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  • 晶圓電性測試(WAT)可以檢查完成所有製造流程之晶圓,其電路功能是否符合要求,以作為產品品質之依據,然而,若能於晶圓電性測試之前即能預知產品之好壞,就可提早作策略修正,以達到降低生產成本之目的。
    本研究針對影響WAT1控制之最重要的4道製程,利用其FDC數據進行特徵選取後,進一步使用多變數分析方法建立適用於多重機台序列的虛擬電性模型,並期望利用此模型來預測晶圓之WAT1。
    本研究主要使用了兩種方法建立模型(1)分群與逐步迴歸結合之分析:模型中必須含有被預測之lot的數據,其模型之預測能力才能較使用平均預測佳;(2)相關係數與PLS結合分析:模型預測未來期間之數據,其預測能力較使用平均預測差;而模型對相同期間內不同lot之數據,其預測能力略較使用平均預測佳。


    第1章 緒論 1 1.1 簡介 1 1.2 文獻回顧 4 1.3 研究動機 8 第2章 研究方法 11 2.1 變異數分析 11 2.2 k-means分群法 16 2.3 k-fold交叉檢驗法 20 2.4 逐步迴歸法 21 2.4.1 向前選取法 21 2.4.2 後退淘汰法 23 2.4.3 逐步選取法 24 2.5 Wilcoxon符號等級檢定法 25 2.6 部分最小平方法 27 第3章 建模與預測 30 3.1 FDC數據前處理 30 3.1.1 Stage4變數前處理 30 3.1.2 Stage1-3變數的前處理 31 3.2 數據初步分析 34 3.3 分群與逐步迴歸結合分析 36 3.3.1 依lot隨機取樣 38 3.3.2 依wafer隨機取樣 42 3.3.3 Select1依wafer隨機取樣 45 3.3.4 分群與逐步迴歸結合析之結果比較 49 3.4 相關係數與PLS結合分析 52 3.4.1 相關係數分析 52 3.4.2 Wilcoxon符號等級檢定法 53 3.4.3 PLS建模與預測 55 第4章 結論 58 第5章 參考文獻 61

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