ICS

CCS

團體標準

T/CESAXXXX—202X

汽車用集成電路電參數(shù)一致性評價方法

Automotiveintegratedcircuits–Evaluationmethodforconsistencyofelectrical

parameters

征求意見稿

在提交反饋意見時，請將您知道的相關專利連同支持性文件一并附上。

已授權的專利證明材料為專利證書復印件或扉頁，已公開但尚未授權的專利申請

證明材料為專利公開通知書復印件或扉頁，未公開的專利申請的證明材料為專利申請

號和申請日期。

202X-XX-XX發(fā)布202X-XX-XX實施

中國電子工業(yè)標準化技術協(xié)會發(fā)布

T/CESAXXXX—202X

汽車用集成電路電參數(shù)一致性評價方法

1范圍

本文件規(guī)定了基于統(tǒng)計學的電參數(shù)一致性評價方法，包括靜態(tài)、動態(tài)和其他參數(shù)分布測試限制的設

定方法，用于汽車用集成電路測試中篩選異常特性(異常值)的零件。

本文件適用于完成封裝或未封裝的汽車用集成電路，分立器件、光電器件和多芯片組件等汽車電子

元器件也可參照執(zhí)行。

注1：本文件旨在提供一種去除異常零件的一般方法，從而提高所供應器件的質(zhì)量和可靠性。參數(shù)分布測試和統(tǒng)計

良率分析并不是強制要求。如果測試結果屬于非正態(tài)分布，處理方法可能與本指南不同，汽車用集成電路供應商應證明

這種派生的方法為好的統(tǒng)計方法。

注2：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計，異常特性的零件會對質(zhì)量和可靠性問題產(chǎn)生重大影響。使用這項技術能夠反映出工藝變

化，并提供防止質(zhì)量事故發(fā)生的快速反饋機制。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，

僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本

文件。

GB/T9178集成電路術語

3術語和定義

下列術語和定義適用于本文件。

3.1

零件平均測試partaveragetesting/PAT

這是一種在制造業(yè)中用于對產(chǎn)品進行統(tǒng)計質(zhì)量控制的方法。

3.2

重要特性importantcharacteristics

可能影響產(chǎn)品質(zhì)量和可靠性的特性，該特性能夠提供關于零件在定義的用戶條件下正常工作的最重

要信息。有關重要特性的示例，見附錄B。

3.3

已知合格芯片knowngooddie/KGD

指經(jīng)過系統(tǒng)測試的裸芯片或未封裝芯片具有與封裝產(chǎn)品相同的質(zhì)量、可靠性和功能，并符合規(guī)定的

功能和規(guī)定的標準。

3.4

規(guī)格下限lowerspecificationlimit/LSL

設計規(guī)范中規(guī)定的下限。

1

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3.5

穩(wěn)健平均值和穩(wěn)健標準差robustmeanandrobustsigma

去除異常數(shù)據(jù)的統(tǒng)計計算。異常數(shù)據(jù)通常被認為是離主分布均值超過6個標準差的數(shù)據(jù)。下面是一

個通用方法的例子：

通常的平均值和標準差統(tǒng)計往往不夠準確，因為它們對異常值非常敏感。“魯棒”一詞的使用是指那

些對異常值不敏感的統(tǒng)計。魯棒平均值和標準差通過估計主要的數(shù)據(jù)位置和分布剔除了異常值。下面的

公式適用于正態(tài)分布或高斯分布(主群體）

魯棒平均值=Q2[中位數(shù)值]

魯棒標準差=(Q3-Q1)/1.35

注1：如果樣本數(shù)的大小是奇數(shù)，Q2是中間的數(shù)據(jù)點。如果樣本數(shù)的大小是偶數(shù)，則Q2是兩個中間數(shù)據(jù)點的平均值。

注2：對于樣本數(shù)小于20，系數(shù)1.35是不精確的。Q1位于數(shù)據(jù)排序的1/4處，而Q3位于數(shù)據(jù)排序的3/4處。

3.6

規(guī)格上限upperspecificationlimit/USL

設計規(guī)范中規(guī)定的上限。

4參數(shù)分布測試

4.1設置測試限值

PAT中的測試限值是根據(jù)獨特設計和加工的特定零件的電氣測試結果為樣本確定的。每個特定零件

按其測試要求得到的測試結果，都是獨立分布的，這些數(shù)據(jù)是建立PAT限值的基礎。測試限值可以按照

靜態(tài)或動態(tài)的方式設置。靜態(tài)限值是建立在一定量可用的測試數(shù)據(jù)的基礎上，并且在一段時間內(nèi)不需要

修改。基于靜態(tài)測試限值來設定動態(tài)測試限值，是對于每一批(或一批中的晶片)進行設定，并且隨著其

測試而不斷地修改。當晶圓級設計改變、制程微縮或工藝改變時，應建立新的PAT測試限值(靜態(tài)和動態(tài))。

當測試數(shù)據(jù)分布是適合于離群分析，都可以考慮使用PAT測試限值。附錄B為“重要特性”的測試提供了

指導，這些“重要特性”被認為最有利于提供質(zhì)量和可靠性效益。PAT測試限值不得超過規(guī)范規(guī)定的規(guī)

格限值。

4.2靜態(tài)參數(shù)分布測試限值

收集至少6批次零件的測試數(shù)據(jù)，這些零件已經(jīng)通過了設備規(guī)格書中定義的測試限值。通過隨機選

擇每批次至少300個零件的測試數(shù)據(jù)來確定每組測試的魯棒平均值和標準差（見圖1）。如果測試數(shù)據(jù)是

晶圓級數(shù)據(jù),要從至少5個位于晶片不同區(qū)域的晶粒(至少30個晶粒/批次)選取數(shù)據(jù)。在生產(chǎn)的早期，還

無法提供來自6個批次的數(shù)據(jù)時，可以使用來自特性批的數(shù)據(jù)。一旦有生產(chǎn)批數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)應立即更新。

設置測試限值如下:

靜態(tài)PAT限值＝魯棒平均值±6×魯棒標準差

對于明顯非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，供應商應使用其他合適的方法并準備為客戶提供該解決方法的做出說

明。

2

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圖1確立靜態(tài)PAT限值

在批量生產(chǎn)6個月或至少完成了8個量產(chǎn)批(以先發(fā)生為準)的情況下，應根據(jù)需要對靜態(tài)PAT限值進

行評審和更新，不應使用舊數(shù)據(jù)。6個月后，靜態(tài)PAT限值應以半年為周期進行評審，并根據(jù)需要進行更

新。

4.3動態(tài)參數(shù)分布測試限值

動態(tài)PAT限值優(yōu)于靜態(tài)PAT限值，因為參考數(shù)量與正在測試的部分相同。動態(tài)參數(shù)分布測試可以提供

更嚴格的限值，而不會引起正常零件的誤去除，因為它不用考慮作為靜態(tài)PAT限值的批次與批次的區(qū)別

變化。動態(tài)與靜態(tài)PAT限值確定的方式相同，但設定限值是使用已經(jīng)通過的測試零件的當前批次(或晶片)

的數(shù)據(jù)建立的。為了使用這種方法，在對零件的批次(或晶片)進行測試后，它們應允許使用新定義的動

態(tài)PAT限值。這些限值是通過對測試數(shù)據(jù)的進一步統(tǒng)計分析來定義的，它為某一批次(或晶片)建立了新

的更嚴格的測試限值，并去除其他的異常值（見圖2）。測試限值如下：

動態(tài)PAT限值＝魯棒平均值±6×魯棒標準差

圖2確立動態(tài)PAT限值

這說明PAT很容易適用于晶圓探針或終測來保證可追溯性。對于無法在最后階段保持可追溯性的零

件，動態(tài)參數(shù)分布測試的應用需要對目前通過測試的零件進行重新測試。

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4.4其他類型動態(tài)PAT限值

執(zhí)行動態(tài)參數(shù)分布測試，并且避免重新測試封裝后產(chǎn)品的一個變化如圖3所示。動態(tài)限值將適用于

同一批次中的產(chǎn)品，但不適用于產(chǎn)生用于建立動態(tài)參數(shù)分布測試限值數(shù)據(jù)的樣品。

最初，靜態(tài)PAT限值可以用來測試一個預先定義的N個零件的數(shù)量(例如，N=500或1000)。使用生

成的數(shù)據(jù)，將建立每個批次特定的參數(shù)分布測試限值。這些生成的靜態(tài)限值將成為新的測試限值(計數(shù)

器將重置為零)，以測試該組中的其他樣品。一旦計數(shù)器再次到達N，分析過程將被重復，直到該批次所

有的樣品都被測試。

執(zhí)行動態(tài)參數(shù)分布測試的另一種變化是隨機抽取第一個N個零件件的樣本，并在這個樣本的基礎上

循環(huán)使用該限值。

圖3封裝后產(chǎn)品動態(tài)PAT限值

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附錄A

（規(guī)范性）

參數(shù)分布測試限值

在零件測試中，參數(shù)分布測試限值提供了使用統(tǒng)計技術去除異常零件(見圖A.1)的方法。器件規(guī)范

定義了器件在應用程序中適當工作的要求。每個器件是由特定的設計，使用統(tǒng)計過程控制工藝。如果通

過良好的工藝控制，將產(chǎn)生一系列可預見的、前后一致的特性測試結果。參數(shù)分布測試使用統(tǒng)計技術來

對這些測試結果規(guī)定測試限值。這些測試限值是為了剔除異常值(其參數(shù)測試結果在統(tǒng)計上與典型器件

不同)，并且應該對統(tǒng)計過程控制中正常工藝器件產(chǎn)生最小的良率影響。這種測試方法不僅限于標準的

器件規(guī)格參數(shù)測試，還包括擴展的操作測試(超出器件規(guī)格要求的測試)，以提高檢測特殊異常情況的能

力，提高測試技術的靈敏度。對擴展操作測試的唯一限制是測試不能降低通過測試的器件的可靠性。

參數(shù)分布測試的目的是盡可能早的在器件制造過程中剔除異常器件，從而提高汽車用半導體器件的

質(zhì)量和可靠性(最好是在晶圓測試中)。這將客戶支持和失效分析中，使相關的成本最小化，并提供早期

反饋以防止質(zhì)量事故的發(fā)生。

這種方法，如果充分利用它的全部能力(包括所有的器件電參數(shù)測試和適當?shù)臄U展操作條件測試的

統(tǒng)計極限)，就能夠為大多數(shù)半導體技術提供“電氣性”已知合格芯片的能力。還應該記住，已知合格

芯片(正如第2節(jié)中所定義的)需要不僅僅器件電參數(shù)測試。它還需要對所有其他裝配過程進行仔細的控

制，如晶圓切割、晶粒處理、封裝、ESD等。

圖A.1參數(shù)分布測試限值和異常值示意圖

對于限值測試的建議方法：

對于一個未執(zhí)行過測試的新批次，為了對該批次產(chǎn)品建立動態(tài)限值，并在該批次的測試執(zhí)行過程中

逐樣本實時地更新——以取得更準確嚴格的限值，且盡量合理地減少對同一批次產(chǎn)品重復測試的成本增

加；測試策略應當對動態(tài)PAT限值的建立過程、逐樣本實時更新過程：

1.首先，預先定義該批次的N個合格零件的數(shù)量(例如，N=500或1000)。對應該批次初始的樣

本，進行使用預設限值的逐樣本測試，直至滿足合格樣品數(shù)量計數(shù)達到N；使用這N個合格樣品生成

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的數(shù)據(jù)，建立該批次特定的參數(shù)分布測試限值，亦即為該批次動態(tài)PAT限值的初始值。將這N個合格

樣品從批次中抽取出待后續(xù)過程使用。此為該批次動態(tài)PAT限值的建立過程。

2.然后，在逐樣本實時更新并測試全批次所有產(chǎn)品的過程中，設定一個滑動的樣本數(shù)窗口，窗口

的初始大小設定為N，該窗口選中的初始樣本即為前述限值建立過程的N個合格樣品。對該批次中未

被測試過的每個產(chǎn)品，執(zhí)行以窗口內(nèi)樣本測試數(shù)據(jù)計算的動態(tài)PAT限值的測試。

每以動態(tài)限值測出一顆合格樣品，可以按照以下策略其一的方式將該合格樣品的數(shù)據(jù)更新到窗口

中，并更新動態(tài)限值：

a.將合格樣品加入到窗口的樣本中，并同時剔除窗口中最早的一顆樣本，即保持窗口大小不變，

窗口為在批次產(chǎn)品測試順序上的滑動窗口，并以當前窗口內(nèi)樣本數(shù)據(jù)更新動態(tài)限值。

b.將合格樣品加入到窗口的樣本中，窗口內(nèi)已有樣本保留，即窗口大小增加1，窗口為在批次產(chǎn)

品測試順序上的起始點不變、結束點不斷后移的窗口，并以當前窗口內(nèi)樣本數(shù)據(jù)更新動態(tài)限值。

3.最后，該批次所有產(chǎn)品都經(jīng)過測試后，將第一步中抽取出的N個合格樣品，重新加入到該批

次待測試的序列，并依照2.方法使用最新的動態(tài)限值重新進行測試、并逐樣本更新動態(tài)限值。

圖A.2PAT限值的建立過程示意圖

建議對ElectronicCharacteristics測試項進行DPAT以確保出貨質(zhì)量，以下推薦了最重要的EC測試

項，包括：

?Leakage

?Idd/Icc

?Iddq

?Outputbreakdownvoltage/Outputleakage/OutputCurrentDrive/Outputvoltagelevels

?OVST

?IIL/IIH/VOL/VOH

?PropagationDelay/OutputResponseTime/RiseFallTime

其他的與device相關性強的關鍵測試項建議也采用DPAT算法以確保質(zhì)量。在進行計算時，可以參

考的算法包括，MeanSigma、RobustMeanSigma（RDPAT）。

MeanSigma

采用MeanSigma算法是用戶可以自定義Sigma縮放系數(shù)，算法公式如下：

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LowerLimit=Mean+LowerLimitScale*Sigma

UpperLimit=Mean+UpperLimitScale*Sigma

請注意LowerLimtScale和UpperLimtScale的正負號。

RobustMeanSigma

采用RobustMeanSigma算法是用戶可以自定義Sigma縮放系數(shù)，算法公式如下：

UpperLimit=median+LowerLimitScale×(x3/4–x1/4)/1.35

LowerLimit=median-LowerLimitScale×(x3/4–x1/4)/1.35

總體而言，該算法比普通MeanSigma算法更穩(wěn)健，因為它在離散度計算中剔除了可能的異常值，

并對分布中的偏斜進行了一定的修正，從而提高了效率。通過避開第一百分位數(shù)和第九十九百分位數(shù)，

在計算限值時剔除了可能的異常值，從而提高了統(tǒng)計穩(wěn)健性。此外，通過使用下限和上限，分布的不

對稱性也被考慮在內(nèi)。

當采用RobustMeanSigma時除了Sigma系數(shù)外，還可以根據(jù)需要設置四分位算法。

其中N-1等價于Excel公式QUARTILE.INC，N+1等價于Excel公式QUARTILE.EXC可以對應處

理不同的邊緣情況，QUARTILE的N-1算法以包含的方式計算四分位數(shù)，即將數(shù)據(jù)集中的最小值和最

大值包括在內(nèi)，QUARTILE的N+1算法以排除的方式計算四分位數(shù)，即將數(shù)據(jù)集中的最小值和最大值

排除在外。

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附錄B

（資料性）

電測試

本附錄不是一個全面的重要特性參數(shù)清單，它只是作為一個參數(shù)的參考。其他被認為對某一特定器

件更重要或更相關的測試也應包括在參數(shù)分布測試中。

為滿足本程序的要求，下列測試應在自動測試設備測試期間使用參數(shù)