在精密復(fù)雜的半導(dǎo)體制造領(lǐng)域，海量數(shù)據(jù)的有效解讀是提升產(chǎn)能、優(yōu)化良率的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)通過(guò)直觀(guān)呈現(xiàn)信息，幫助工程師快速識(shí)別問(wèn)題、分析規(guī)律，而晶圓圖正是這一領(lǐng)域中最具影響力的可視化工具 —— 它將芯片測(cè)試、制造過(guò)程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀(guān)易懂的圖形，為半導(dǎo)體制造的全流程提供決策支持。

本文將系統(tǒng)解析晶圓圖的主要類(lèi)型及其在制造場(chǎng)景中的核心應(yīng)用。

晶圓圖：四種類(lèi)型全面解析

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分檔圖（Bin Maps）

芯片性能的 “分類(lèi)賬本”

分檔圖是晶圓測(cè)試階段的基礎(chǔ)工具，通過(guò)對(duì)每顆芯片（Die）的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)注，直觀(guān)呈現(xiàn)晶圓上合格與不合格芯片的分布。

1、核心分類(lèi)

合格芯片（通常標(biāo)記為Bin1）：通過(guò)所有電氣測(cè)試的芯片；

不合格芯片（Bin2及以上）：因特定失效機(jī)制（如短路、漏電等）未通過(guò)測(cè)試的芯片，不同編號(hào)對(duì)應(yīng)不同失效原因。

2、可視化方式

采用顏色編碼（如白色表示合格，彩色區(qū)分失效類(lèi)型），工程師可快速定位失效集中區(qū)域，識(shí)別批次性問(wèn)題。

3、進(jìn)階功能

分檔帕累托分析：聚焦占比最高的失效類(lèi)型，優(yōu)先解決關(guān)鍵問(wèn)題；

分區(qū)分析：將晶圓劃分為圓形、象限、列等區(qū)域，計(jì)算各區(qū)域良率，定位局部工藝偏差；

自定義區(qū)域：針對(duì)特定區(qū)域（如邊緣、中心）設(shè)置監(jiān)測(cè)范圍，追蹤工藝穩(wěn)定性。

圖片來(lái)源：普迪飛

2

參數(shù)圖（Parametric Maps）

連續(xù)數(shù)據(jù)的 “梯度畫(huà)像”

若說(shuō)分檔圖是 “定性分析” 工具，參數(shù)圖則專(zhuān)注于展示晶圓上連續(xù)的測(cè)試數(shù)值—— 通過(guò)顏色梯度展示芯片電氣參數(shù)的連續(xù)變化，揭示晶圓表面的性能分布規(guī)律。

例如，用藍(lán) - 黃漸變表示電流值分布時(shí)，工程師可直接觀(guān)察到 “晶圓一角電流偏高、中心偏低” 等空間特征，這類(lèi)規(guī)律往往指向光刻機(jī)精度偏差、薄膜沉積不均等工藝問(wèn)題。參數(shù)圖的核心價(jià)值在于將抽象的電性能數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為空間趨勢(shì)，為設(shè)備調(diào)試和工藝優(yōu)化提供精準(zhǔn)線(xiàn)索。

3

缺陷圖（Defect Maps）

制造缺陷的 “定位雷達(dá)”

缺陷圖聚焦晶圓制造過(guò)程中產(chǎn)生的物理缺陷（如顆粒污染、劃痕、圖形失真等），是追蹤工藝穩(wěn)定性的核心工具，尤其對(duì)Foundry和IDM至關(guān)重要。

關(guān)鍵特性：

特定層可視化：按制造工序（如光刻層、刻蝕層）追蹤缺陷，定位問(wèn)題發(fā)生的具體環(huán)節(jié)；

缺陷分類(lèi)：通過(guò)形狀或顏色區(qū)分缺陷類(lèi)型（如顆粒、橋連、缺口），輔助判斷根源（如設(shè)備污染、材料雜質(zhì)）；

缺陷溯源：結(jié)合 “缺陷芯片疊加分析”，識(shí)別缺陷是否集中于芯片特定功能區(qū)（如IP模塊），為設(shè)計(jì)優(yōu)化提供依據(jù)。

起源層分析：確定缺陷首次出現(xiàn)在哪個(gè)制造層。

“缺陷芯片圖” 是一種特別有用的分析方式，它將所有芯片疊加起來(lái)，以識(shí)別缺陷是否總是出現(xiàn)在芯片的特定位置。這有助于確定特定硅知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）模塊是否存在問(wèn)題，因?yàn)樾酒牟煌瑓^(qū)域通常對(duì)應(yīng)著不同的功能模塊。

4

分檔 - 缺陷疊加圖

跨維度的 “因果解碼器”

將分檔圖與缺陷圖疊加分析，是半導(dǎo)體制造中 “物理缺陷” 與 “電氣測(cè)試失效” 關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵手段，進(jìn)而有可能找出導(dǎo)致芯片失效的具體缺陷。

半導(dǎo)體制造過(guò)程從開(kāi)始到結(jié)束大約需要三個(gè)月時(shí)間。在此期間，無(wú)法進(jìn)行電氣測(cè)試（參數(shù)控制監(jiān)控或分檔數(shù)據(jù)），只能獲取缺陷檢測(cè)數(shù)據(jù)。通過(guò)疊加分析，工程師可以了解他們的檢測(cè)方法在捕捉最終導(dǎo)致電氣失效的問(wèn)題方面的效果如何。

核心統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

合格無(wú)缺陷芯片：驗(yàn)證檢測(cè)手段的有效性；

合格有缺陷芯片：提示部分缺陷對(duì)性能無(wú)顯著影響，可優(yōu)化檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)；

不合格無(wú)缺陷芯片：暗示存在未被識(shí)別的隱性缺陷，需升級(jí)檢測(cè)技術(shù)；

不合格有缺陷芯片：直接關(guān)聯(lián)失效根源，加速問(wèn)題定位。

通過(guò)這些指標(biāo)，工程師可量化缺陷對(duì)良率的影響（如 “致命率”“捕獲率”），持續(xù)優(yōu)化檢測(cè)策略。

圖片來(lái)源：普迪飛

自定義區(qū)域分析：針對(duì)性問(wèn)題的 “精準(zhǔn)手術(shù)刀”

區(qū)域編輯器功能使工程師能夠在晶圓上創(chuàng)建自定義區(qū)域，以進(jìn)行專(zhuān)門(mén)分析。這可能包括：

選擇預(yù)定義的區(qū)域模式（象限、圓形區(qū)域）；

調(diào)整區(qū)域邊界；

創(chuàng)建全新的自定義區(qū)域定義；

然后，這些自定義區(qū)域可用于計(jì)算特定區(qū)域的指標(biāo)，并識(shí)別可能影響晶圓特定區(qū)域的問(wèn)題。

超越空間模式：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全流程管控

盡管空間分布模式（如邊緣缺陷集中、局部參數(shù)異常）是設(shè)備或工藝問(wèn)題的重要信號(hào)，但半導(dǎo)體制造分析遠(yuǎn)不止于視覺(jué)檢查，結(jié)合多維度數(shù)據(jù)構(gòu)建全面的過(guò)程控制體系：

1.缺陷分類(lèi)追蹤：按缺陷類(lèi)型（如顆粒、圖形缺陷）建立趨勢(shì)庫(kù)，關(guān)聯(lián)設(shè)備維護(hù)周期、材料批次等信息，識(shí)別隱性規(guī)律；

2.分層趨勢(shì)分析：繪制各制造層的缺陷數(shù)量變化曲線(xiàn)，定位工藝波動(dòng)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)（如某臺(tái)設(shè)備維護(hù)后缺陷率突增）；

3.跨維度數(shù)據(jù)聚合：整合產(chǎn)品類(lèi)型、晶圓批次、生產(chǎn)工具、工藝模塊的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，識(shí)別 “特定工具 + 特定工藝” 組合下的異常模式；

4.智能預(yù)警機(jī)制：設(shè)置關(guān)鍵指標(biāo)閾值（如缺陷密度、參數(shù)波動(dòng)范圍），當(dāng)數(shù)據(jù)超出閾值時(shí)自動(dòng)觸發(fā)警報(bào)，實(shí)現(xiàn)問(wèn)題的早期干預(yù)。

結(jié)語(yǔ)：數(shù)據(jù)可視化驅(qū)動(dòng)半導(dǎo)體制造升級(jí)

在半導(dǎo)體行業(yè)向 “更先進(jìn)制程、更高集成度” 邁進(jìn)的背景下，晶圓圖已從單純的 “數(shù)據(jù)展示工具” 升級(jí)為 “良率提升引擎”。分檔圖、參數(shù)圖、缺陷圖及其疊加分析，通過(guò)將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為空間規(guī)律，幫助制造商在早期識(shí)別工藝偏差、設(shè)備故障和設(shè)計(jì)缺陷，最終實(shí)現(xiàn) “早發(fā)現(xiàn)、早調(diào)整、高良率” 的目標(biāo)。

當(dāng)晶圓圖與大數(shù)據(jù)分析、AI 算法結(jié)合時(shí)，其價(jià)值進(jìn)一步延伸 —— 從被動(dòng)排查問(wèn)題轉(zhuǎn)向主動(dòng)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，成為半導(dǎo)體智能制造體系中不可或缺的核心組件。在這場(chǎng) “微米級(jí)精度” 的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中，晶圓圖正以可視化的力量，推動(dòng)半導(dǎo)體制造向更高效率、更高可靠性邁進(jìn)。

在半導(dǎo)體行業(yè)向智能制造進(jìn)階的過(guò)程中，晶圓圖的深度應(yīng)用離不開(kāi)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)支撐。普迪飛（PDF Solutions）的Exensio大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)正是這一領(lǐng)域的關(guān)鍵工具—— 它整合了分檔圖、參數(shù)圖、缺陷圖的多維分析能力，支持自定義區(qū)域劃分與跨維度數(shù)據(jù)聚合，更通過(guò)智能算法實(shí)現(xiàn)缺陷趨勢(shì)追蹤與實(shí)時(shí)預(yù)警，助力工程師將可視化洞察轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的工藝優(yōu)化行動(dòng)，最終加速良率提升與制造效率革新。