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台大资工系教授张智星表示,对晶圆制造业者而言,从制程机台取得数据只是第一步,后续的数据分析才是能否从数据中萃取出关键信息,进而改善营运、提升良率的关键。 过去他曾经领导一支研究团队,利用台积电提供的数据,结合机器学习技术,发展出可自动对晶圆缺陷分布图进行分类的软件应用。 这项研究的成果,就为台积电带来很大的经济效益。 

  张智星解释,晶圆上不合格晶粒的分布状况,是用来分析制程缺陷成因的重要数据。 某些特定的缺陷分布状态,可以回推出造成晶粒缺陷的原因,例如当不合格晶粒在晶圆上呈线型分布时,晶圆在制作过程中被刮伤,就是最可能的原因。

  图2是几种典型的缺陷分布型态,对人类来说,这种缺陷分布的图样是很容易分辨的,因为其轮廓特征的差异十分明显,例如缺陷高度集中在晶圆的某个特定角落、中央或是环状分布在晶圆的边缘,而这些图案之所以出现, 跟前面的某几道制程步骤有关。 因此,晶圆缺陷分布图是制程工程师检视制程状况非常重要的工具。


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