基于邻域信息的晶圆细粒度适应性测试方法

摘要

本发明公开了一种基于邻域信息的晶圆细粒度适应性测试方法，包括：1、数据预处理；2、利用最大相关最小冗余算法得到测试项子集；3、利用梯度提升决策树算法建立基于空间相关性质量预测模型；4、建立测试项相关性的质量预测模型；5、通过空间相关性质量预测模型对晶圆进行空间验证；6、将晶圆分为有聚集性故障和无聚集性故障；7、计算分布有聚集性的待测故障晶粒的邻域率；8、对于分布有聚集性的待测故障晶圆，根据邻域率BNRn，将待测故障晶圆划分为不同的类型。本发明能在降低测试逃逸和测试成本之间取得良好的折衷方案，从而能在保证测试质量的同时，降低晶圆的测试成本。

关键词