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Yield Learning Through Physically Aware Diagnosis of IC-Failure Populations

机译:通过IC故障人群的身体意识诊断来提高学习效率

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摘要

A variety of yield-learning techniques are essential since no single approach can effectively find every manufacturing perturbation that can lead to yield loss. Test structures, for example, can range from being simple in nature (combs and serpentine structures for measuring defect-density and size distributions) to more complex, active structures that include transistors, ring oscillators, and SRAMs. Test structures are designed to provide seamless access to a given failure type: its size, its location, and possibly other pertinent characteristics.
机译:由于没有任何一种方法可以有效地找到每种会导致良率损失的制造扰动,因此必须采用多种良率学习技术。例如,测试结构的范围从简单的性质(用于测量缺陷密度和尺寸分布的梳状和蛇形结构)到包括晶体管,环形振荡器和SRAM在内的更复杂的有源结构。测试结构旨在无缝访问给定的故障类型:其大小,位置以及可能的其他相关特征。

著录项

  • 来源
    《Design & Test of Computers, IEEE》 |2012年第1期|p.36-47|共12页
  • 作者

    Blanton R.D.;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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