一種基于機器學習分類器提高半導體芯片良品率的方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110389361.X 申請日 -
公開（公告）號 CN113191399A 公開（公告）日 2021-07-30
申請公布號 CN113191399A 申請公布日 2021-07-30
分類號 G06K9/62;G01R31/28 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 劉瑞盛;蔣信;喻濤 申請（專利權(quán)）人 普賽微科技（杭州）有限公司
代理機構(gòu) 杭州宇信聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 劉艷艷
地址 310006 浙江省杭州市臨安區(qū)青山湖街道大園路1188號2幢3層3034A室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于機器學習分類器提高半導體芯片良品率的方法，至少包括如下步驟：采集晶圓裸片出廠后進行測試得到的前期測試數(shù)據(jù)，所述前期測試數(shù)據(jù)至少包括WAT數(shù)據(jù)和CP數(shù)據(jù)；訓練分類器，分類器訓練過程中采用數(shù)據(jù)降采樣和基于增量學習的集成算法；成品測試預測，基于預測結(jié)果進行分類。本發(fā)明通過機器學習分類器來分析晶圓裸片的非平穩(wěn)環(huán)境下的非平衡的前期測試數(shù)據(jù)，分類器訓練過程中采用數(shù)據(jù)降采樣和基于增量學習的集成算法，實現(xiàn)了最終測試結(jié)果FT的預測，提高了晶圓裸片在封裝前品質(zhì)分類的準確性，從而提高了封裝芯片的良品率。