丁悠成

摘 要：集成電路測(cè)試是集成電路生產(chǎn)階段重要步驟之一，但是傳統(tǒng)集成電路檢測(cè)較為繁瑣，其自動(dòng)化程度不高，導(dǎo)致檢測(cè)消耗大量成本及時(shí)間。以Python支持的對(duì)集成電路數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，可以迅速獲取測(cè)試結(jié)果，還可以應(yīng)用不同測(cè)試系統(tǒng)輸出數(shù)據(jù)，其自動(dòng)化水平突出，便于人員及時(shí)分析處理結(jié)果，做出相應(yīng)操作。下文介紹一種以Python為支持的集成電路測(cè)試數(shù)據(jù)可視化方式，以此為更好的開展集成電路數(shù)據(jù)測(cè)試提供一定參考。

關(guān)鍵詞：Python;可視化;集成電路;測(cè)試數(shù)據(jù);分析

如今正是半導(dǎo)體發(fā)展“高光時(shí)刻”，和半導(dǎo)體生產(chǎn)對(duì)應(yīng)的集成電路測(cè)試規(guī)模不斷擴(kuò)大，2017年在半導(dǎo)體電路測(cè)試上就有超出4000億顆的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)龐大且現(xiàn)有方式無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)落實(shí)有效分析[1]。而未來(lái)集成電路測(cè)試對(duì)測(cè)試能力要求嚴(yán)格，數(shù)據(jù)分析上應(yīng)注重結(jié)合信息技術(shù)，積極開發(fā)以Python為支持的可視化數(shù)據(jù)分析方式，大大提高數(shù)據(jù)測(cè)試分析的自動(dòng)化程度，提高分析效率，滿足海量數(shù)據(jù)的迅速處理，將具體的結(jié)果可視化處理，也可以便于工程人員及時(shí)深入分析。

1.集成電路測(cè)試數(shù)據(jù)可視化分析

Python屬于現(xiàn)代化高級(jí)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，目前在制造業(yè)智能控制方面應(yīng)用廣泛，其擁有強(qiáng)大的庫(kù)，可結(jié)合計(jì)算機(jī)對(duì)各個(gè)行業(yè)統(tǒng)計(jì)分析。關(guān)于集成電路的測(cè)試系統(tǒng)眾多，其輸出測(cè)試數(shù)據(jù)格式差異明顯，而文章所提出的以Python為支持的測(cè)試系統(tǒng)可以對(duì)大部分測(cè)試系統(tǒng)的數(shù)據(jù)有效分析，適用性突出。

1.1文件預(yù)處理

以Python為支持的集成電路測(cè)試數(shù)據(jù)可視化分析需在分析前完成預(yù)備工作，為后續(xù)分析打下基礎(chǔ)。例如，應(yīng)提前設(shè)置好分析文件夾路徑，考慮到各個(gè)測(cè)試機(jī)數(shù)據(jù)文件差異，設(shè)計(jì)統(tǒng)一的文件格式，保存后續(xù)分析結(jié)果地質(zhì)，讀取產(chǎn)品關(guān)鍵參數(shù)表[2]。

分析數(shù)據(jù)屬第三段原始數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)管芯測(cè)試值，需單獨(dú)讀取，可采用pandas庫(kù)轉(zhuǎn)為二維數(shù)據(jù)。先導(dǎo)入需使用的庫(kù)，定義好其數(shù)據(jù)類型，而后設(shè)置目標(biāo)路徑、分析結(jié)果保存路徑，讀取關(guān)鍵參數(shù)后搜索目標(biāo)路徑的數(shù)據(jù)文件、讀取文件，轉(zhuǎn)換為所需要的文件格式，減哪里分析結(jié)果文檔并保存。

1.2分析的實(shí)現(xiàn)方式

以晶圓測(cè)試為例分析，晶圓良率、參數(shù)失效分布、關(guān)鍵參數(shù)準(zhǔn)確度是測(cè)試重點(diǎn)，采用Python可實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵信息可視化分析。

1.2.1失效坐標(biāo)

以Python可讀取各個(gè)管芯坐標(biāo)，繪制對(duì)應(yīng)實(shí)物的失效圖，綠色代表正常管芯，紅色代表失效管芯，一些特別參數(shù)失效，也可以特別顏色顯示。如此一來(lái)，工程人員可以迅速觀察良率是否正常，失效的集中度、均勻性[3]。若失效集中某個(gè)區(qū)域，則表示制作工藝存在偏差，若失效均勻分布，可能是參數(shù)取值范圍限定嚴(yán)格，或測(cè)試異常等。Python需以matplotlib庫(kù)支持，以圖形方式顯示失效情況，系統(tǒng)讀取預(yù)處理數(shù)據(jù)文件，找到管芯坐標(biāo)數(shù)據(jù)，繪制原片圖，按需求設(shè)置失效標(biāo)識(shí)。

1.2.2參數(shù)分析

獲取失效參數(shù)分布后，系統(tǒng)還同步繪制餅圖，便于工程人員迅速了解各參數(shù)失效占比，了解重點(diǎn)失效參數(shù)。各個(gè)測(cè)試值可采用平均值、方差深入分析，了解某數(shù)據(jù)實(shí)際情況。集成電路量產(chǎn)階段不僅要掌握測(cè)試值平均值、方差，了解數(shù)據(jù)分布，還包含頻率分布分析。半導(dǎo)體管芯測(cè)試結(jié)果適用正態(tài)分布曲線，完成頻率分布計(jì)算后可擬合正態(tài)分布。但集成電路其量產(chǎn)測(cè)試工作量大，往往各工位同時(shí)測(cè)試，故后續(xù)分析應(yīng)體現(xiàn)各工位數(shù)據(jù)差異性，一些諸如工位分布中心值等關(guān)鍵參數(shù)，若發(fā)現(xiàn)其和其他工位相差過(guò)大，可推斷為測(cè)試存在質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)。分析其他工位分布曲線，若發(fā)現(xiàn)和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線基本一致，且曲線中心值和標(biāo)準(zhǔn)曲線平均值差異不大，則其參考價(jià)值突出。

參數(shù)分析需以預(yù)先處理階段的產(chǎn)品、關(guān)鍵參數(shù)表為支持，找到所需的參數(shù)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)平均值、方差等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，之后對(duì)數(shù)據(jù)按照不同工位篩選，了解各個(gè)工位信息，設(shè)定好系統(tǒng)繪制曲線的顏色、標(biāo)題等信息，以sns繪制概率分布曲線。按照集成電路測(cè)試的不同要求，還可以進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)作直方圖、散點(diǎn)圖、多參數(shù)比對(duì)分析等，便于對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)有更進(jìn)一步的了解。

2.自動(dòng)分析過(guò)程

基于Python的集成電路測(cè)試數(shù)據(jù)可視化分析將數(shù)據(jù)處理、可視化分析、結(jié)果處理、文件保存統(tǒng)一為一個(gè)具體的程序。

系統(tǒng)程序執(zhí)行自動(dòng)化分析之前，需要相關(guān)人員做好預(yù)備工作：將待處理數(shù)據(jù)存入規(guī)定路徑，將參數(shù)寫入?yún)?shù)表，以os庫(kù)掃描，分析結(jié)果按照需求保存為多種不同格式，將各個(gè)結(jié)果單獨(dú)保存為圖像，數(shù)據(jù)數(shù)值則整合為Excel表格。文件需包含文件名、程序、批號(hào)、參數(shù)名、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差等，便于后續(xù)對(duì)結(jié)果全面剖析。

得到可視化的分析結(jié)果后，需要按照具體片號(hào)將各個(gè)結(jié)果單獨(dú)保存起來(lái)，之后針對(duì)分析產(chǎn)品的差異，輸出系統(tǒng)計(jì)算出與之對(duì)應(yīng)的圖像尺寸、排布。分析完成后系統(tǒng)出具圖像格式的文件，可以讓工程人員直觀的看到測(cè)試是否異常，便于后期瀏覽分析。工程人員在最終的圖像結(jié)果中可以看到測(cè)試的具體批號(hào)、片號(hào)，測(cè)試程序、良率及參數(shù)失效分布情況。

3.結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，在21世紀(jì)信息技術(shù)高速發(fā)展的大背景下，半導(dǎo)體集成電路生產(chǎn)制造業(yè)迎來(lái)新的發(fā)展空間，相關(guān)集成電路的測(cè)試行業(yè)也要緊緊抓住機(jī)遇，注重發(fā)揮信息技術(shù)的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，以現(xiàn)代化的新技術(shù)、新軟件工具，大大提高測(cè)試的效率和質(zhì)量。文章提出基于Python的集成電路測(cè)試數(shù)據(jù)的可視化分析，可以大大減輕工作人員的數(shù)據(jù)分析任務(wù)負(fù)擔(dān)，減少工程師認(rèn)為的數(shù)據(jù)處理操作步驟，并且統(tǒng)一分析結(jié)果，自動(dòng)生成所需的分析圖、計(jì)算平均值、方差等，真正實(shí)現(xiàn)對(duì)集成電路量產(chǎn)數(shù)據(jù)的“一鍵分析”，促進(jìn)半導(dǎo)體集成電路相關(guān)技術(shù)進(jìn)一步走向成熟。

參考文獻(xiàn)：

[1]宋永生， 黃蓉美， 王軍. 基于Python 的數(shù)據(jù)分析與可視化平臺(tái)研究[J]. 現(xiàn)代信息科技， 2019， 003（021）：P.7-9.

[2]楊露， 葛文謙. 基于Python的制造業(yè)數(shù)據(jù)分析可視化平臺(tái)設(shè)計(jì)[J]. 信息化研究， 2018， 44（05）：60-65.

[3]何寒冰， 羅小琴. 半導(dǎo)體集成電路可靠性測(cè)試和數(shù)據(jù)處理探析[J]. 電子制作， 2020， No.396（10）：16+22-23.

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