在精密復雜的半導體制造領域，海量數(shù)據(jù)的有效解讀是提升產能、優(yōu)化良率的關鍵。數(shù)據(jù)可視化技術通過直觀呈現(xiàn)信息，幫助工程師快速識別問題、分析規(guī)律，而晶圓圖正是這一領域中最具影響力的可視化工具 —— 它將芯片測試、制造過程中的關鍵數(shù)據(jù)轉化為直觀易懂的圖形，為半導體制造的全流程提供決策支持。

本文將系統(tǒng)解析晶圓圖的主要類型及其在制造場景中的核心應用。

晶圓圖：四種類型全面解析

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分檔圖（Bin Maps）

芯片性能的 “分類賬本”

分檔圖是晶圓測試階段的基礎工具，通過對每顆芯片（Die）的測試結果進行分類標注，直觀呈現(xiàn)晶圓上合格與不合格芯片的分布。

1、核心分類

合格芯片（通常標記為Bin1）：通過所有電氣測試的芯片；

不合格芯片（Bin2及以上）：因特定失效機制（如短路、漏電等）未通過測試的芯片，不同編號對應不同失效原因。

2、可視化方式

采用顏色編碼（如白色表示合格，彩色區(qū)分失效類型），工程師可快速定位失效集中區(qū)域，識別批次性問題。

3、進階功能

分檔帕累托分析：聚焦占比最高的失效類型，優(yōu)先解決關鍵問題；

分區(qū)分析：將晶圓劃分為圓形、象限、列等區(qū)域，計算各區(qū)域良率，定位局部工藝偏差；

自定義區(qū)域：針對特定區(qū)域（如邊緣、中心）設置監(jiān)測范圍，追蹤工藝穩(wěn)定性。

圖片來源：普迪飛

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參數(shù)圖（Parametric Maps）

連續(xù)數(shù)據(jù)的 “梯度畫像”

若說分檔圖是 “定性分析” 工具，參數(shù)圖則專注于展示晶圓上連續(xù)的測試數(shù)值—— 通過顏色梯度展示芯片電氣參數(shù)的連續(xù)變化，揭示晶圓表面的性能分布規(guī)律。

例如，用藍 - 黃漸變表示電流值分布時，工程師可直接觀察到 “晶圓一角電流偏高、中心偏低” 等空間特征，這類規(guī)律往往指向光刻機精度偏差、薄膜沉積不均等工藝問題。參數(shù)圖的核心價值在于將抽象的電性能數(shù)據(jù)轉化為空間趨勢，為設備調試和工藝優(yōu)化提供精準線索。

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缺陷圖（Defect Maps）

制造缺陷的 “定位雷達”

缺陷圖聚焦晶圓制造過程中產生的物理缺陷（如顆粒污染、劃痕、圖形失真等），是追蹤工藝穩(wěn)定性的核心工具，尤其對Foundry和IDM至關重要。

關鍵特性：

特定層可視化：按制造工序（如光刻層、刻蝕層）追蹤缺陷，定位問題發(fā)生的具體環(huán)節(jié)；

缺陷分類：通過形狀或顏色區(qū)分缺陷類型（如顆粒、橋連、缺口），輔助判斷根源（如設備污染、材料雜質）；

缺陷溯源：結合 “缺陷芯片疊加分析”，識別缺陷是否集中于芯片特定功能區(qū)（如IP模塊），為設計優(yōu)化提供依據(jù)。

起源層分析：確定缺陷首次出現(xiàn)在哪個制造層。

“缺陷芯片圖” 是一種特別有用的分析方式，它將所有芯片疊加起來，以識別缺陷是否總是出現(xiàn)在芯片的特定位置。這有助于確定特定硅知識產權（IP）模塊是否存在問題，因為芯片的不同區(qū)域通常對應著不同的功能模塊。

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分檔 - 缺陷疊加圖

跨維度的 “因果解碼器”

將分檔圖與缺陷圖疊加分析，是半導體制造中 “物理缺陷” 與 “電氣測試失效” 關聯(lián)的關鍵手段，進而有可能找出導致芯片失效的具體缺陷。

半導體制造過程從開始到結束大約需要三個月時間。在此期間，無法進行電氣測試（參數(shù)控制監(jiān)控或分檔數(shù)據(jù)），只能獲取缺陷檢測數(shù)據(jù)。通過疊加分析，工程師可以了解他們的檢測方法在捕捉最終導致電氣失效的問題方面的效果如何。

核心統(tǒng)計指標

合格無缺陷芯片：驗證檢測手段的有效性；

合格有缺陷芯片：提示部分缺陷對性能無顯著影響，可優(yōu)化檢測標準；

不合格無缺陷芯片：暗示存在未被識別的隱性缺陷，需升級檢測技術；

不合格有缺陷芯片：直接關聯(lián)失效根源，加速問題定位。

通過這些指標，工程師可量化缺陷對良率的影響（如 “致命率”“捕獲率”），持續(xù)優(yōu)化檢測策略。

圖片來源：普迪飛

自定義區(qū)域分析：針對性問題的 “精準手術刀”

區(qū)域編輯器功能使工程師能夠在晶圓上創(chuàng)建自定義區(qū)域，以進行專門分析。這可能包括：

選擇預定義的區(qū)域模式（象限、圓形區(qū)域）；

調整區(qū)域邊界；

創(chuàng)建全新的自定義區(qū)域定義；

然后，這些自定義區(qū)域可用于計算特定區(qū)域的指標，并識別可能影響晶圓特定區(qū)域的問題。

超越空間模式：數(shù)據(jù)驅動的全流程管控

盡管空間分布模式（如邊緣缺陷集中、局部參數(shù)異常）是設備或工藝問題的重要信號，但半導體制造分析遠不止于視覺檢查，結合多維度數(shù)據(jù)構建全面的過程控制體系：

1.缺陷分類追蹤：按缺陷類型（如顆粒、圖形缺陷）建立趨勢庫，關聯(lián)設備維護周期、材料批次等信息，識別隱性規(guī)律；

2.分層趨勢分析：繪制各制造層的缺陷數(shù)量變化曲線，定位工藝波動的時間節(jié)點（如某臺設備維護后缺陷率突增）；

3.跨維度數(shù)據(jù)聚合：整合產品類型、晶圓批次、生產工具、工藝模塊的關聯(lián)數(shù)據(jù)，識別 “特定工具 + 特定工藝” 組合下的異常模式；

4.智能預警機制：設置關鍵指標閾值（如缺陷密度、參數(shù)波動范圍），當數(shù)據(jù)超出閾值時自動觸發(fā)警報，實現(xiàn)問題的早期干預。

結語：數(shù)據(jù)可視化驅動半導體制造升級

在半導體行業(yè)向 “更先進制程、更高集成度” 邁進的背景下，晶圓圖已從單純的 “數(shù)據(jù)展示工具” 升級為 “良率提升引擎”。分檔圖、參數(shù)圖、缺陷圖及其疊加分析，通過將復雜數(shù)據(jù)轉化為空間規(guī)律，幫助制造商在早期識別工藝偏差、設備故障和設計缺陷，最終實現(xiàn) “早發(fā)現(xiàn)、早調整、高良率” 的目標。

當晶圓圖與大數(shù)據(jù)分析、AI 算法結合時，其價值進一步延伸 —— 從被動排查問題轉向主動預測風險，成為半導體智能制造體系中不可或缺的核心組件。在這場 “微米級精度” 的產業(yè)競爭中，晶圓圖正以可視化的力量，推動半導體制造向更高效率、更高可靠性邁進。

在半導體行業(yè)向智能制造進階的過程中，晶圓圖的深度應用離不開強大的數(shù)據(jù)分析平臺支撐。普迪飛（PDF Solutions）的Exensio大數(shù)據(jù)分析平臺正是這一領域的關鍵工具—— 它整合了分檔圖、參數(shù)圖、缺陷圖的多維分析能力，支持自定義區(qū)域劃分與跨維度數(shù)據(jù)聚合，更通過智能算法實現(xiàn)缺陷趨勢追蹤與實時預警，助力工程師將可視化洞察轉化為精準的工藝優(yōu)化行動，最終加速良率提升與制造效率革新。