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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116012673A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202310068098.3(22)申请日2023.01.12(71)申请人长鑫存储技术有限公司地址230601安徽省合肥市经济技术开发区空港工业园兴业大道388号(72)发明人郑如吟(74)专利代理机构北京律智知识产权代理有限公司11438专利代理师李建忠(51)Int.Cl.G06V10/774(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/82(2022.01)权利要求书2页说明书13页附图7页(54)发明名称晶圆失效模型建立方法、预测方法、装置及相关设备(57)摘要本公开提供了一种晶圆失效模型建立方法、预测方法、装置及相关设备,涉及半导体技术领域。该方法包括获取满足预设条件的晶圆图像样本,满足预设条件用于表征晶圆图像样本中的裸片参数正常;根据晶圆图像样本,训练晶圆失效模型,晶圆失效模型用于对晶圆图像样本进行图像重构,得到晶圆重构图像样本;若晶圆图像样本与晶圆重构图像样本的误差值在预设误差范围内,则将晶圆失效模型作为目标晶圆失效模型。本公开提供的晶圆失效模型建立方法、预测方法、装置及相关设备,通过训练监督式学习模型,以实现自动化查找异常图形的晶圆,避免无缺陷的样本过多,影响失效晶圆的分类结果,及时确定失效原因,避免持续生成造成的浪费。CN116012673ACN116012673A权利要求书1/2页1.一种晶圆失效模型建立方法,其特征在于,包括:获取满足预设条件的晶圆图像样本,所述满足预设条件用于表征所述晶圆图像样本中的裸片参数正常;根据所述晶圆图像样本,训练晶圆失效模型,所述晶圆失效模型用于对所述晶圆图像样本进行图像重构,得到晶圆重构图像样本;若所述晶圆图像样本与所述晶圆重构图像样本的误差值在预设误差范围内,则将所述晶圆失效模型作为目标晶圆失效模型。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取满足预设条件的晶圆图像样本,包括:筛选良率信息满足预设良率阈值范围、且排除存在异常图形的晶圆图像,作为所述满足预设条件的晶圆图像样本。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述存在异常图形的晶圆图像样本包括以下中的至少一项:晶圆存在裸片簇异常;晶圆中存在连续裸片异常。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取满足预设条件的晶圆图像样本之后,所述方法还包括:对所述晶圆图像样本进行预处理,将所述晶圆上的裸片状态数值化,作为模型训练输入数据。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若所述晶圆图像样本与所述晶圆重构图像样本的误差值未在预设误差范围内,则调整所述晶圆失效模型的模型参数,直至所述晶圆图像样本与所述晶圆重构图像样本的误差值在预设误差范围内。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述晶圆图像样本与所述晶圆重构图像样本的误差值包括均方误差、均方根误差、平均绝对误差。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述晶圆图像样本与所述晶圆重构图像样本的误差值在预设误差范围内,包括:所述误差值小于或等于预设误差阈值,所述预设误差阈值为μ+3×σ,其中,μ为所述晶圆图像样本的平均值,σ为所述晶圆图像样本的标准差。8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述晶圆图像样本包括用于模型训练的训练集和用于验证模型的验证集,所述训练集和所述验证集按照7:3的预设比例划分。9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述晶圆失效模型包括神经网络模型,使用线性整流函数作为激活函数。10.根据权利要求1‑9任一项所述的方法,其特征在于,所述晶圆失效模型包括输入层、输出层、以及连接在所述输入层和所述输出层之间的隐藏层,所述隐藏层包括编码层、瓶颈层和解码层,所述瓶颈层用于对编码层输入的数据降维,所述输入层进行卷积和激活操作,所述输出层进行卷积操作。11.一种晶圆失效预测方法,其特征在于,包括:通过目标晶圆失效模型处理待预测晶圆图像,获得所述待预测晶圆图像的重构图像,2CN116012673A权利要求书2/2页其中,所述目标晶圆失效模型通过权利要求1‑10任一项所述的晶圆失效模型建立方法训练得到;若所述待预测晶圆图像与所述重构图像的误差值未在预设误差范围内,则判定所述待预测晶圆图像不满足预设条件,发出警告。12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若所述待预测晶圆图像与所述重构图像的误差值在预设误差范围内,则判定所述待预测晶圆图像满足预设条件。13.一种晶圆失效模型建立装置,其特征在于,包括:获取模块,用于获取满足预设条件的晶圆图像样本,所述满足预设条件用于表征所述晶圆图像样本中的裸片参数正常;训练模块,用于根据所述晶圆图像样本,训练晶圆失效模型,