*CN101957424A*
(10)申请公布号 CN 101957424 A(43)申请公布日 2011.01.26
(12)发明专利申请
(21)申请号 200910054940.8(22)申请日 2009.07.16
(71)申请人中芯国际集成电路制造(上海)有限
公司
地址201203 上海市浦东新区张江路18号(72)发明人简维廷 杨斯元 张荣哲(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限
公司 11227
代理人李丽(51)Int.Cl.
G01R 31/26(2006.01)G01R 31/00(2006.01)
权利要求书 1 页 说明书 5 页 附图 5 页
(54)发明名称
检测半导体器件的静电放电性能的方法(57)摘要
一种检测半导体器件的静电放电性能的方法。所述检测半导体器件的静电放电性能的方法包括：收集在静电放电测试中半导体器件所有测试管脚的失效电压；对所获得的失效电压数据进行概率分布统计；基于所获得的失效电压数据的概率分布，获得外推最低电压；若外推最低电压与所获得的失效电压数据中的最低值的差值小于临界范围，则以所述最低值与静电放电参考值比较，获得检测结果；若外推最低电压与所获得的失效电压数据中的最低值的差值大于或等于临界范围，则重新进行静电放电测试，或者，进行原因分析以及工艺和/或静电保护设计改进。所述检测半导体器件的静电放电性能的方法，其准确性较高，也节省了检测成本。CN 101957424 ACN 101957424 A
权 利 要 求 书
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1.一种检测半导体器件的静电放电性能的方法，其特征在于，包括：收集在静电放电测试中半导体器件所有测试管脚的失效电压；对所获得的失效电压数据进行概率分布统计；基于所获得的失效电压数据的概率分布，获得外推最低电压；
若外推最低电压与所获得的失效电压数据中的最低值的差值小于临界范围，则以所述最低值与静电放电参考值比较，获得检测结果；
若外推最低电压与所获得的失效电压数据中的最低值的差值大于或等于临界范围，则重新进行静电放电测试，或者，进行原因分析以及工艺和/或静电保护设计改进。
2.如权利要求1所述的检测半导体器件的静电放电性能的方法，其特征在于，对所获得的失效电压数据进行概率分布统计，包括：基于所获得的失效电压数据绘制概率分布图。
3.如权利要求2所述的检测半导体器件的静电放电性能的方法，其特征在于，基于所获得的失效电压数据绘制概率分布图，包括：
基于所获得的失效电压数据，对各个测试区间进行累积失效数统计，获得各个测试区间的累积失效概率；
以失效测试的电压区间的中值为横坐标，以累积失效概率为纵坐标，绘制概率分布图。4.如权利要求3所述的检测半导体器件的静电放电性能的方法，所述获得外推最低电压包括：
将上述各个测试区间的累积失效概率作为正态累积分布函数的函数值，并以此获得所述正态累积分布函数的反函数的值；
以失效测试的电压，以及除最低测试区间外其他测试区间对应的所述反函数的值，作回归得到回归直线；
将最低测试区间对应的反函数的值代入所获得的回归直线对应的公式，将计算得到的电压值作为外推最低电压。
5.如权利要求1所述的检测半导体器件的静电放电性能的方法，其特征在于，若外推最低电压与所获得的失效电压数据中的最低值的差值大于临界范围，当外推最低电压大于参考值与临界范围的和，则重新进行静电放电测试；否则，进行工艺和/或静电保护设计改进、原因分析。
6.如权利要求1所述的检测半导体器件的静电放电性能的方法，其特征在于，所述临界范围为1～3倍的静电放电临界值。
7.如权利要求6所述的检测半导体器件的静电放电性能的方法，其特征在于，所述临界范围为2倍的静电放电临界值。
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说 明 书
检测半导体器件的静电放电性能的方法
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技术领域
[0001]
本发明涉及可靠性测试领域，特别涉及检测半导体器件的静电放电性能的方法。
背景技术
随着半导体器件功能的日趋复杂及尺寸的日趋减小，其所能承受的静电放电
(ESD，Electro Static Discharge)电压的上限值也不断减小。因而，静电放电对半导体器件产生的潜在损害也越来越严重。
[0003] 为了确保半导体器件在可承受的静电放电下能正常工作，在半导体器件出厂前都会对其进行严格的静电放电测试，以检测半导体器件的静电放电性能。在对所测试的半导体器件的静电放电性能进行评估方面，JEDEC在EIA/JESD22-A114-D中提供了相关指导原则，其规定如下：
[0004] 1)收集在静电放电测试中半导体器件所有测试管脚的失效电压；[0005] 2)选取所有失效电压中的最低值；
[0006] 3)将失效电压的最低值与静电放电的参考值进行比较，当所述最低值大于所述参考值时，所测试半导体器件通过静电放电测试；否则，半导体器件未通过静电放电测试，需进行失效分析，以及工艺、静电放电保护设计改进等后续工作。[0007] JEDEC提供的相关指导原则较简单易行，且在大多数情况下依据该指导原则都能获得较准确的检测结果。然而，对于有些批次的半导体器件，其依据JEDEC提供的相关指导原则进行评估后，所获得的检测、判断结果并不正确。例如，检测结果显示半导体器件未通过静电放电测试，在后续的失败原因分析后却认为该半导体器件的静电放电性能合格。
[0002]
发明内容
[0008] 本发明解决的是现有技术检测半导体器件静电放电性能时，其检测、判断结果有时会出现错误的问题。
[0009] 为解决上述问题，本发明提供一种检测半导体器件的静电放电性能的方法，包括：
[0010] 收集在静电放电测试中半导体器件所有测试管脚的失效电压；[0011] 对所获得的失效电压进行概率分布统计；[0012] 基于所获得的失效电压的概率分布，获得外推最低电压；
[0013] 若外推最低电压与所获得的失效电压数据中的最低值的差值小于临界范围，则以所述最低值与静电放电参考值比较，获得检测结果；
[0014] 若外推最低电压与所获得的失效电压数据中的最低值的差值大于或等于临界范围，则重新进行静电放电测试，或者，进行原因分析以及工艺和/或静电保护设计改进。[0015] 与现有技术相比，上述检测半导体器件的静电放电性能的方法具有以下优点：通过对所获得的失效电压进行概率分布统计，对所获得的失效电压数据中是否存在异常最低电压进行检测，即以实际最低失效电压与外推最低电压的差值是否小于临界范围进行分析
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判断，并对存在异常最低电压的失效电压数据另行分析。由于摒除了异常最低电压对检测结果的影响，检测的准确性得到了提高，也节省了重新进行静电放电测试以及原因分析以及工艺、静电放电保护设计改进等后续工作所带来的成本。附图说明
[0016] 图1是本发明检测半导体器件的静电放电性能的方法的一种实施方式流程图；[0017] 图2是本发明检测半导体器件的静电放电性能的一种实施例中失效电压收集值；[0018] 图3是对图2所收集失效电压数据进行概率分布统计流程图；[0019] 图4是对应图2失效电压数据的累积失效数及累积失效概率表；[0020] 图5是根据图3方法获得的概率分布图；
[0021] 图6是图2所示实施例中确认异常最低电压并相应处理的流程图。
具体实施方式
[0022] 通过对上述JEDEC提供的指导原则分析后发现，所述指导原则并未考虑所获得的失效电压的数据分布情况，仅是简单将最低失效电压与参考值进行比较来获得检测结果。当所获得的失效电压的数据分布出现异常时，此时所获得的最低失效电压往往并不能代表这一批次的半导体器件的失效电压最低值。若仍简单依照上述原则进行检测分析，将会使得检测结果不够准确。[0023] 例如，在静电放电测试时，某一半导体器件的一些测试管脚因微粒污染或其他原因而导致性能突发异常，在很低的电压时即失效，而其他测试管脚则顺利通过静电放电测试。此时，若依照上述指导原则，该半导体器件就未通过静电放电测试，需进行失效原因分析，静电放电保护设计改进等后续工作。但实际情况是，该突发异常的数据是需要被摒除在检测分析考虑范围之外的。因此，对于失效电压的数据分布出现异常情况时，JEDEC提供的相关指导原则就存在着一定不足。[0024] 基于此，本发明检测半导体器件的静电放电性能的方法对正常数据分布情况和数据分布存在异常的情况进行区别分析，以获得更准确的检测结果。参照图1所示，根据本发明检测半导体器件的静电放电性能的方法的一种实施方式，其包括下列步骤：[0025] 步骤s1，收集在静电放电测试中半导体器件所有测试管脚的失效电压；[0026] 步骤s2，对所获得的失效电压数据进行概率分布统计；[0027] 步骤s3，基于所获得的失效电压数据的概率分布，获得外推最低电压；[0028] 步骤s4，判断外推最低电压与所获得的失效电压数据中的最低值的差值是否小于临界范围，若是，则执行步骤s5；若否，则执行步骤s6；[0029] 步骤s5，以所述最低值与静电放电参考值比较，获得检测结果；[0030] 步骤s6，重新进行静电放电测试，或者，进行原因分析以及工艺和/或静电保护设计改进。
[0031] 以上实施方式中，通过对所获得的失效电压进行概率分布统计，并根据所获得失效电压的概率分布，获得外推最低电压。以外推最低电压和临界范围对所获得的最低失效电压是否为异常最低电压进行检测。
[0032] 当所获得的最低失效电压不是异常最低电压时，所述最低失效电压可确定为当前
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批次的半导体器件在面临静电放电时的真实最低失效值，因而可以依照JEDEC提供的相关指导原则，即以所获得的最低失效电压与静电放电参考值比较，获得检测结果。[0033] 而当所获得的最低失效电压是异常最低电压时，该最低失效电压就不能准确表示当前批次的半导体器件在面临静电放电时的最低失效值，需要重新进行静电放电测试，或者，进行原因分析以及工艺和/或静电保护设计改进。以上实施方式中对存在异常最低电压的失效电压数据另行分析的手段，可以摒除异常最低电压对检测结果的影响，因而提高了检测的准确性。并且，由于可以避免因错误的检测结果而进行重新测试、失效分析等后续工作，也节省了这些后续工作所带来的成本。此外，检测的时间也因节省了上述后续工作而减小，提高了检测的效率。
[0035] 以下通过一个具体的例子对上述检测半导体器件的静电放电性能的方法进行进一步说明。
[0036] 继续参照图1所示，首先如步骤s1所述，收集在静电放电测试中半导体器件所有测试管脚的失效电压。例如，参照图2所示，在对某一半导体器件的116个管脚进行静电放电测试后，收集了该批次中各个管脚的失效电压。其中，在2500V～2750V测试区间，有1个管脚失效；在4250V～4500V测试区间，有7个管脚失效；在4500V～4750V测试区间，有9个管脚失效；在4750V～5000V测试区间，有10个管脚失效；在5000V～5250V测试区间，有12个管脚失效；在5250V～5500V测试区间，有16个管脚失效；在5500V～5750V测试区间，有8个管脚；在5750V～6000V测试区间，有10个管脚失效；在6000V～6250V测试区间，有11个管脚失效；在6250V～6500V测试区间，有10个管脚失效；在6500V～6750V测试区间，有9个管脚失效；在6750V～7000V测试区间，有3个管脚失效；在7000V～7250V测试区间，有2个管脚失效；在7750V～8000V测试区间，剩余的8个管脚均未失效。[0037] 接着，如步骤s2所述，对所获得的失效电压进行概率分布统计。具体地说，对所获得的失效电压进行概率分布统计包括：基于所获得的失效电压数据绘制概率分布图。例如，参照图3所示，绘制概率分布图可以包括以下步骤：[0038] 执行步骤s21，基于所获得的失效电压数据，对各个测试区间进行累积失效数统计，获得各个测试区间的累积失效概率。[0039] 具体地说，每个测试区间的累积失效数为之前所有测试区间的失效数与本测试区间的失效数的和。例如，参照图4所示，对2500V～2750V测试区间，其累积失效数就为1；而对4250V～4500V测试区间，其累积失效数就为8......以此类推，对7000V～7250V测试区间，其累积失效数就为108。
[0034]
在获得各个测试区间的累积失效数之后，根据下述公式获得各个测试区间的累积失效概率：
[0040] [0041] [0042]
根据公式(1)，对2500V～2750V测试区间，其累积失效概率就为
对4250V～4500V测试区间，其累积失效概率就为
以此类推，对7000V～7250V测试区间，其累积失效概率就
为92.53％。
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执行步骤s22，以失效测试的电压区间的中值为横坐标，以累积失效概率的百分比
为左纵坐标，在标准正态概率图上绘制概率分布图。所述概率分布图如图5所示。[0044] 在获得概率分布图后，如步骤s3所述，基于所获得的失效电压的概率分布，获得外推最低电压。
[0045] 具体地说，首先，将上述各个测试区间的累积失效概率作为正态累积分布函数的函数值，以此获得其反函数值。例如，可以应用Excel中的NORMSINV(probability)进行计算，其中probability就是所述各个测试区间的累积失效概率。[0046] 接着，以失效测试的电压，以及除2500V～2750V测试区间外其他测试区间对应的所述反函数的值，作回归得到回归直线。例如，继续参照图5所示，在标准正态概率图上，以失效测试的电压区间的中值为横坐标，所述反函数的值为右纵坐标，将图中除2500V～2750V测试区间对应的数据点外的其他数据点作回归得到回归直线。[0047] 然后，将2500V～2750V测试区间对应的反函数的值代入所获得的回归直线对应的公式，将计算得到的电压值作为外推最低电压。此处为方便后续说明，将所获得的外推最低电压标注于图5中。继续参照图5所示，所获得的外推最低电压为3350V。[0048] 在获得外推最低电压后，就可结合所设定的临界范围来判断所获得的失效电压数据中的最低值是否为异常最低电压。一般临界范围设定为1～3倍的静电放电临界值，例如，静电放电临界值为250V，则临界范围可设定为2倍的静电放电临界值，即500V。[0049] 如步骤s5所述，当所述最低值与外推最低电压的差值小于临界范围时，可认为所述最低值不是异常最低电压，可采用JEDEC提供的指导原则，将最低值与参考值进行比较来获得检测结果。当最低值大于或等于参考值时，表示本次半导体器件通过静电放电测试；当最低值小于参考值时，表示本次半导体器件未通过静电放电测试，需进行失效原因分析，以及工艺、静电放电保护设计改进等后续工作。[0050] 如步骤s6所述，当所述最低值与外推最低电压的差值大于或等于临界范围时，可认为所述最低值是异常最低电压，其并不能准确反映本次半导体器件的最低失效值，不能简单依照JEDEC提供的指导原则进行分析，而应基于外推最低电压进行区别处理，也就是说，将外推最低电压作为真实的最低失效值的近似值进行进一步分析。[0051] 例如，继续参照图5所示，外推最低电压为3350V，临界范围为500V，而静电放电测试后的最低失效电压为2650V。则所述最低失效电压与外推最低电压的差值为：3350-2650＝700＞500。则所述最低失效电压为异常最低电压。需按下述步骤进行处理。[0052] 参照图6所示，如步骤s61所述，判断外推最低电压是否大于参考值与临界范围的和，若是，则执行步骤s62，重新进行静电放电测试；若否，则执行步骤s63，进行工艺和/或静电保护设计改进、原因分析。[0053] 例如，继续参照图5所示，参考值为2750V，外推最低电压与参考值的差值为：3350-2750＝600＞500。也就是说，外推最低电压大于参考值与临界范围的和，此时，就应执行步骤s62，重新进行静电放电测试。因为此时外推最低电压的值远大于参考值，也可以据此认为，真实的最低失效电压值也远大于参考值。因而，当再次收集新样本进行静电放电测试，有较大的置信度认为最低的失效电压将大于参考值，因而可以通过测试。[0054] 而若情况反之，外推最低电压小于或等于参考值与临界范围的和时，由于此时外推最低电压的值与参考值很接近或相等，也可以据此认为，真实的最低失效电压值也很接
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近参考值，其可能大于参考值，也可能小于参考值。因而，即使在真实的最低失效电压值大于参考值时，也可认为，由于其过于接近参考值，有面临静电放电而损坏的风险，需要进行原因分析，以改进工艺或静电放电保护电路的设计。[0055] 从以上举例说明可以看到，通过先确认失效电压数据中是否存在异常最低电压，并进行相应区别处理，可以避免因错误的检测结果而开展的后续工作，节省了检测成本，也提高了检测效率。
[0056] 虽然本发明已以较佳实施例披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
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