谭 雪，金 兰

（北京确安科技股份有限公司，北京100094）

MSA在集成电路测试行业中的应用

谭 雪，金 兰

（北京确安科技股份有限公司，北京100094）

测量系统分析（简称：MSA）是使用数理统计和图表对测量系统的分辨率和误差进行分析的一种方法，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要因素。以晶圆级测试数据为例，将MSA运用到集成电路测试行业中，使用MINITAB 16对某多site测试数据进行分析，选用量具R&R研究（交叉）方法，通过测量系统重复性和再现性研究两个J750机台是否存在差异，确定主要误差来源。MSA为验证测量系统的稳定性，不同site间的一致性，为保证集成电路产品质量和可靠性提供了一种有效的数字化手段，很好的保障了产品的良率，降低了企业面对低良率或不稳定测试造成的损失。

测量系统分析；测试系统误差；集成电路测试；重复性；再线性；稳定性；可靠性

1 引言

从自动测试设备（简称：ATE）获得的测试数据可以帮助判定接受或拒绝被测器件，它能够提供制造过程的有用信息和设计不足的信息。为保证测试质量，器件选择ATE时会依据器件的时钟频率、时间精度、管脚数等[1]。传统对ATE的有效性评价是通过周期的检定或校准工作来实现的，但实际测试机台校准通过并不能反映生产过程中测量系统可能出现的各种问题[2]。在实际测量中还需要考虑人、机、料、法、环、测等因素的影响。因此，评价对象不应仅是ATE本身，而是包括量具、测量人员、被测量器件、程序和方法的测量系统。

另外，ATE可以并行测量多个器件，无论是圆片还是封装后的芯片，当出货量巨大时，还需要多台测试机同时进行测试。这就需要在生产测试之前确认各台测试机以及不同site之间的测试结果是否一致，以免发生各种异常甚至产生事故[3]。通常业内人士指晶圆上的一个芯片位置叫一个site。传统确认测试结果是否一致会先在确保ATE校准通过的情况下，反复多次测量同一晶圆并统计测量结果以查看同一机台不同site测量结果是否稳定。验证两个具有同样资源配置的机台时，往往通过将同一晶圆在这两台测试机上测试，比对生成的两张晶圆图，统计良率的差异，统计测试通过的管芯和有缺陷的管芯是否有跳变等。

MSA是使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量参数是否合适，并确定测量系统误差的主要因素。MSA正被市场需求逐步推动在企业质量管理中应用[4]。一些企业的成功实践也证明MSA可以保证质量体系稳定有效运作[5]，为了在未来的市场中占据主动，许多企业也已经开始在质量管理中实施MSA。

以晶圆级测试为例，主要将MSA应用到集成电路测试中，使用MINITAB 16进行分析，选用量具R&R研究（交叉）的方法，此方法用于分析当每一被测部件都可以被多个操作员重复测量时的量具R&R分析，进一步选择方差分析法进行测量系统的分析。MSA为验证测量系统的稳定性，保证产品质量和可靠性提供了一种有效的数字化手段。

2 J750测试系统

自动测试设备选择泰瑞达公司的J750测试机。泰瑞达公司是全球最大的半导体自动测试设备供应商，为广泛的半导体电路提供测试解决方案，覆盖模拟、混合信号、存储器及超大规模集成电路器件测试所有领域的测试设备的供应商，具有多种测试平台，如 J971、J973、Integra J750、IP750、Catalyst、Integra FLEX等。其中，J750是低成本高性能并行测试机，采用windows操作系统，人机界面友好、简单；基于板卡的硬件架构，维护性好；配上MSO模块，基本能满足片上系统的测试需求，有着较高的测试性价比[6]。

3 量具R&R研究（交叉）方法

3.1 方法简介及测量数据获取

使用MINITAB 16中量具R&R研究（交叉）方法，并进一步选择方差分析法进行测量系统的分析。测量系统和其他所有的生产过程一样，受随机误差和系统误差的影响。其中，重复性和再现性分析是测量误差的主要来源[7]。重复性是指一个评价者使用一种测量仪器，对同一零件的某一特性进行多次测量下的变差。再现性是指不同评价人使用同一量具，测量同一零件的同一特性的测量平均值的变差[8]。

一般使用量具R&R研究（交叉）方法时，应首先保证量具校准通过，其次为保证数据统计独立性，一般选取10个覆盖流程能力的非连续部件，由2或3名操作员，分别对每一部件测试2到3次[9]。这里以车间两台J750测试机台为例（命名为机台1和机台2），通过测量系统重复性和再现性研究确认两个机台是否存在差异。

由于J750机台自动化程度很高，因此可以忽略操作人员的影响，实际操作员为这两个测试机台。另外，部件为管芯，测量值为在J750上已成功开发的一款产品的某测试项的数值，该测试项主要测试的是一个输出管脚的电压值，该电压值范围在2.95V到3.5V内。

两个机台均使用同一块探卡对同一枚晶圆开展4site并测，4site并测测试技术是指在一台测试机上可同时对多个集成电路芯片进行全自动检测，通过专门设计制作的探针卡可以同时连接到多个芯片的引脚上，使得测试机可以同时进行多个芯片的测试，并记录多个芯片的测试结果，通过单位时间内增加被测芯片的数量来提高测试机的吞吐率，减少测试机闲置资源，提高了测试设备的利用率，大大降低了能耗，减少了测试厂房的占地面积。从4个site的测试结果中各自选取10个管芯的2次测量值用于分析，4个 site依次为 site0，site1，site2和 site3。表1仅为site0的测试数据。

表1 Site0的测量数据

3.2 量具重复性和再现性的可接受准则

量具重复性和再现性的可接受准则见表2。通过两部分结果判定测量系统是否可接受：测量系统的精度与总过程偏差的百分比（%GR&R）和可区别分类数[10]。其中，可区别分类数的含义如下：假设测量10个不同的部件，若可区别分类数为4，表明10个部件中某些部件的差异不够大，不足以被测量系统识别为存在差异，如果希望识别出更多可区分类别，则需要更精确的量具。

表2 量具重复性和再现性的可接受准则

3.3 site0的量具R&R研究（交叉）结果与分析

这里以site0为例做具体分析。测量能力评价指标有方差分量贡献率，%研究变异（%SV）和%公差(SV/Toler）和可区分的类别数四个。计算公式如下：

将10个管芯的4个Site的2次测量值转成MINITAB所需的数据格式。使用MINITAB 16中的量具R&R研究（交叉）工具，可以得到site0的量具R&R研究（交叉）结果，见图1和表3。

图1 site0的量具R&R研究(方差分析)图表结果

图1的A部分为偏差组成图，部件间的贡献百分比大于合计量具R&R的贡献百分比，表明大部分变异来自于部件与部件之间，来自系统的偏差很小。图1的B部分为极差控制图，用于表明部件数据是否处于受控制的状态，图中的标绘点为每个部件的最大测量值和最小测量值之差，当所有点均在上下两条控制线内时，表明数据都处于“受控制的状态”。图1的C部分为Xbar控制图，标绘点为每个部件的平均值，中间的横线为控制线。对于部件数据，存在许多点超出控制限值的情况，则表明测量系统是合格的，C部分中共计20个点，其中16个点都在控制限制之外，表明变异主要是由于部件间的差异所致。图1的D部分表明管芯间的差异，非水平线表明部件间存在较大差异。E部分为机台间的差异，水平线表明机台间存在较小差异。F部分为机台与管芯的交互作用，曲线能重合最为理想，不重合也要尽量平行，表明每个机台和坐标间不存在显著的交互作用。

从统计结果中可以看到，%研究变异（%SV）为测量系统的精度与总过程偏差的百分比，即：%GR&R，具体为2.03%，小于10%，说明量具对于过程偏差的测量能力是可以接受的；测量系统的精度与过程规范的比率 (SV/Toler)为2.02%，也小于10%，说明量具对于规范的测量能力是可以接受的[11]。区别分类数为69，说明测量系统能可靠的对过程偏差进行分级。基于对给定规范公差的比率及区别分类数，可以看到测量系统是可以接受的。

表3 量具R&R研究（方差分析）统计结果

3.4 Multi-site量具R&R研究（交叉）结果与分析

对4个site的量具R&R研究（交叉）可以帮助确认不同site之间的测试结果是否一致。将4个site的具体统计数据进行整理，从统计值结果中可以看到，4个site的部件间的方差分量贡献率均为99%左右，这表明大部分变异来自于部件间，来自系统的偏差很小。%研究变异（%SV）和%公差(SV/Toler)的值，4个site虽略有差异，但均低于10%的误差，表明当前所使用的测量系统是可接受的。可区分的类别数均大于5，说明测量系统能可靠的对过程偏差进行分级。具体统计结果见表4。所以，从表4可以看到，虽然不同site的测量值间略有差异，但总体来说当前测试系统是稳定受控的。

表4 4个Site的量具R&R研究（交叉）统计值结果对比

4 结束语

产品测试时，如果测量系统出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不合格的产品可能被判为合格，则不能得到真正的产品或过程特性。MSA可以确定所使用的数据是否可靠，可用于评估可信的测量仪器，将两种测量系统进行比较，对可能存在问题的测量系统进行评估，确定并解决测量系统误差问题。MSA也可用于集成电路的成测数据分析，这里仅以晶圆级测试数据为例，对量具R&R研究（交叉）的方法进行介绍。MSA的引进为验证测量系统的稳定性，不同site间的一致性，为保证集成电路产品质量和可靠性提供了一种有效的手段，使得产品的良率有很好的保障，减少企业面对低良率或不稳定测试造成的各种损失。

[1] Bushnell，M.L.超大规模集成电路测试-数字、存储器和混合信号系统[M].北京电子工业出版社，2005．Bushnell,M.L.Essentials of Electronic Testing for Digital,Memory,and Mixed-Signal VLSI Circuits[M].Beijing:Electronic Industry Press,2005.

[2] 尚国惠.测量系统分析（MSA）在制造行业中的应用[D].上海:上海交通大学，2009．Shang Guo Hui.The Application of Measurement System Analysis(MSA)in Manufacture Industry[D].Shanghai:Shanghai Jiao Tong University,2009.

[3] 关牮.集成电路里的大数据[J].半导体制造，2015，16（1）：38-39．Guan Jian.Large data in integrated circuits[J].semiconductor fabrication,2015,16(1):38-39.

[4] 桂华文.测量系统分析（MSA）在企业质量管理中的应用[J].电子测量，2001（4）:61-62．Gui Hua Wen.Application of Measurement Analysis System(MSA)to Industry Quality Management[J].Electronic Quality,2001(4):61-62.

[5] 杨春华，黄承光．测量系统分析管理及应用[J]．工业计量，2007(s1)：28-30．Yang Chun Hua,Huang Cheng Guang.Measurement system analysis management and Application[J]．Industrial Metrology,2007(s1):28-30.

[6] 甘甜.基于Teradyne J750测试平台的射频芯片低成本测试方案开发及实现[D].上海：复旦大学，2010：1-89．Gan Tian.Development and implementation of low cost test scheme for RF chip based on Teradyne J750 test platform[D].Shanghai:Fudan University,2010:1-89.

[7] 马林，何帧.六西格玛管理[M].北京：中国人民大学出版社，2007：166-186．Ma Lin,He Zhen.Six Sigma Management[M].Beijing:China Renmin University Press,2007:166-186.

[8] Measurement Systems Analysis(MSA)Work Group.Measurement System Analysis(Version 3.0)[M].AIAG，2002：18-19.

[9] 张博，张云莲，朱强,等.测量系统分析（MSA）在卷烟工艺质量管理中的应用[J].烟草科技，2010(8)：29-33．Zhang bo,Zhang yun lian,zhuqiang.ect.Application of Measurement System Analysis in Cigarette Processing Quality Management[J].Tobacco Science&Technology,2010(8):29-33.

[10] 白旭.测量系统分析（MSA）在计量工作中的应用[J].计量与测试技术，2007，34(9)58-59．Bai Xu.Application of Measurement Systems Analysis to Metrology.Metrology&Measurement Technique,2007,34(9):58-59.

[11] 马逢时，刘传冰.六西格玛管理统计指南-MINI-TAB使用指导[M]．北京：中国人民大学出版社，2007：348-360．Ma Feng Shi,Liu Chuan Bing.Six Sigma Management[M].Beijing:China Renmin University Press,2007:348-360.

Application of MSA in Integrated Circuit Test

Tan Xue，Jin Lan
（Chip Advanced Co.,Ltd.,Beijing 100094，China）

Measurement system analysis,briefly called MSA,is a method to analyze the resolution and systematic error in the measurement system using mathematical statistics and charts.In other words,the resolution and systematic error in the measurement system are evaluated for the tested parameters by the method,and the main component in the systematic error is determined as well.The wafer level test data are used as an example,applying MSA to the testing of integrated circuit,using MINITAB16 and Gage R&R to analyze the data of multi-site test to identify the major sources of error and to confirm whether there are differences between the two J750 machines.An effective mean is provided to verify the stability of the measurement system and ensure the quality and reliability.All these will provide a good guarantee of the yield of the products,and reduce the various losses caused by low yield or instability test.

Measurement System Analysis；Measurement Systematic error；Testing of Integrated Circuits；Repeatability；Reproducibility；Stability； Reliability

10.3969/j.issn.1002-2279.2017.03.003

TN47

B

1002-2279-（2017）03-0013-04

谭雪（1985-），女（回族），北京人，硕士研究生，主研方向：IC测试。

2016-11-23