一种利用动态邻域范围和Shapley值来降低测试成本并最小化缺陷漏检的新方法

《ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems》：A Novel Approach to Reducing Testing Costs and Minimizing Defect Escapes Using Dynamic Neighborhood Range and Shapley Values

晶圆接受测试（WAT）通过多目标优化算法降低测试成本，采用Shapley值分析特征重要性，动态调整邻域范围消除冗余参数，减少缺陷检测漏检率。

　　

摘要

晶圆验收测试（Wafer Acceptance Testing，WAT）是一种用于评估制造出的晶圆质量和可靠性的过程。这种早期检测和筛选芯片的技术有助于在半导体器件制造过程中提高其可靠性和性能。用于处理数百万片晶圆的自动测试设备（ATE）容易遇到一些问题，包括数据值缺失、参数冗余以及类别不平衡等问题。这些问题增加了数据处理成本，并阻碍了对WAT与特征诊断之间关系的研究。在本研究中，我们提出了一种基于多目标优化算法的方法，该方法能够降低测试成本并减少未被检测到的缺陷晶粒的数量。所提出的方法保留了异常值，动态选择邻域范围以降低测试成本，并利用Shapley值分析WAT数据集以确定数据特征的重要性。多目标优化算法根据特征的重要性对它们进行排序，并采用自适应方法剔除整体相关性较低的特征，从而降低缺陷晶粒未被检测到的风险。