【摘 要】
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近年来,芯片产业发展迅速。在芯片生产的过程中,芯片质量测试是半导体集成电路制造过程中的极其重要的一道工序。芯片测试厂商为了提高测试机台的测试效率,引入并行化和多线程处理过程。这在提高测试效率的同时造成测试人员难以捕捉测试具体执行时间信息的弊端。同时对于芯片测试Shmoo图形分类依赖人工经验分类,这种方式使得整个测试过程显得耗时耗力。基于上述问题,本文提出了基于ATE的数据结果分析程序的解决方案。该
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近年来,芯片产业发展迅速。在芯片生产的过程中,芯片质量测试是半导体集成电路制造过程中的极其重要的一道工序。芯片测试厂商为了提高测试机台的测试效率,引入并行化和多线程处理过程。这在提高测试效率的同时造成测试人员难以捕捉测试具体执行时间信息的弊端。同时对于芯片测试Shmoo图形分类依赖人工经验分类,这种方式使得整个测试过程显得耗时耗力。基于上述问题,本文提出了基于ATE的数据结果分析程序的解决方案。该程序由测试时间工具集程序、日志文件工具集程序和Shmoo图形分类研究模块组成。编程语言使用java,C,python shell语言,框架开发采用RCP插件开发以及轻量级数据库SQLite。测试时间工具集是对于模拟测试日志中各个event的测试时间项数据的抽取和分析,该模块内部使用序列化技术如Google Protobuff和BOOST序列化解决数据产生和排序时传输效率问题,同时配合SMT、libxml等库函数实现对于具体event中数据项的访问和数据项抽取转存为结构体的操作。实现了日志文件(.edl)向事件分析报告(.xml)的转换。日志文件工具集是对于日志中包含的其它数据项的分析,这个模块在SQLite的数据库提供的接口基础上,实现了封装一个基于具体工程环境数据的写入引擎DBEngine,配合类对象接口的实现构建日志文件依据event不同的数据表(Shmoo Cell Info,Shmoo Def Info,Test Summary Info,Test Value Info...)。然后通过SQL查询数据、SVG等模块实现将日志文件转换为图形report。Shmoo图形分类研究模块中Shmoo的分类标准是从实际测试运行产生的7种Shmoo图形类别标准:Good Shmoo,Bad Shmoo Wall,Bad Shmoo Band,Bad Shmoo Strip,Bad Shmoo Range,Bad Shmo o Hole,Bad Shmoo Inverscale,首先利用MATLAB deeplearningtoolbox实现网络结构搭建,通过自建Shmoo-STK数据集训练大量Shmoo数据,然后配合CA通道注意力机制着重改进网络结构中对于不同分类之间的区别特征的学习,搭建一个合理高效的识别Shmoo类别的卷积神经网络,通过跟现在已有同类轻量级分类网络对比进行网络识别精准率测试。完成代替人工对于芯片测试图的分类的需求。该程序服务于测试芯片制造阶段,解决了芯片制造中芯片测试数据项分析的快速直观展示和测试Shmoo图形的分类研究,实现了电脑代替人力筛查提高测试效率缩短测试时间成本投入。
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