良率的提升对于半导体制造是十分重要的,通过对流片各种测试结构的测试分析能够有效地估计每个工艺流程的缺陷率(fail rate)并能够清楚每种缺陷的成因,最终达到良率的提升。因而,对测试结构的测试数值进行正确的失效判别是至关重要的。本文在缺陷的SEM图像分析中发现了器件漏电失效缺陷的图像,但是其测试结果却没有获得与表征一致的结论。经过缺陷的overlay分析和相应的电学测试数据的统计分类,定位了问题的根源是器件漏电失效缺陷判定的不正确。推广验证中发现了问题的普遍性,从而得出结论——原有的器件漏电失效缺陷判定方案己不再新的技术节点适用,并同时提出了一般性对于此类问题的检验分析方法、流程。分析表明,对于不同的测试单元周围的环境的不同可能带来的工艺上的差别,其比较普遍的是周围不同的pattern密度,对测试结构单元的边缘区域会有明显的线条宽度的变化,并且这些变化也会最终体现为电阻的差别。本文就正确的器件漏电失效缺陷判定方案,提出了三种层层递进的设想,并一一试验分析。基于测试结构电阻和spec设置的数值的必然联系,论文用统计分析的结果得出了初步的解决方案,之后用理论分析和数学推导证明了解决方案的正确性。通过32nm器件漏电失效准确判别方案的实验分析和实际应用,论文最后给出了问题的解决方案：对于器件漏电失效有效的判别,是可以通过漏电失效spec设置为对应模块设计参数的测试单元中最大的电阻的2倍来实现的。该方案在实际项目应用中也被证实是正确的。最后谈论了在更先进的技术节点上该解决方案可能遇到的挑战,并提出了针对挑战的方案改进和设想。