AEC Q100 表2 F组内容

AEC-Q100文件，是芯片开展车规等级验证的重要标准和指导文件。

F组验证是DEFECT SCREENING TESTS缺陷筛查测试

本文将重点对F组的第1项PAT ----Process Average Testing过程平均测试项目进行展开讨论。

通过AEC Q100中表2信息，可以看出F组仅有两项内容，PAT和SBA，是Fab制造环节和电性能测试都需要进行的内容，通过后续的详细解读，我们会发现PAT和SBA实际上是一种测试统计方式，而不是一项具体的测试验证内容。

表格2中PAT给出的信息如下：

Process Average Testing编号为F1，参考文件为AEC Q001，是AEC系列文件的第一个附件。

附件需求：

供应商根据测试方法确定样品数量和接受标准。如果对给定的零件不能进行这些测试内容，供应商必须提供证明。如果供应商要对PAT和SBA方法进行更新并应用，比如要符合此项指导方针的原则。

让我们来看一下AEC Q001文件：

AEC Q001 REV D GUIDELINES FOR PART AVERAGE TESTING

1 适用范围

本指南提出了一种基于统计的方法，称为部件平均测试(PAT)，用于从AEC-Q100和AEC-Q101提供的半导体中去除异常特性(异常值)的部件。PAT中使用的测试极限值是根据特定零件的特定设计和加工的电气测试结果样本建立的。每个零件设计及其相关工艺过程将会导致每个测试要求的测试结果都具备独特的分布，这些数据是建立PAT限值的基础。本指南中描述的原则适用于封装或没有封装的Die。

1.1 目的

本指南旨在提供一种去除异常部件的通用方法，从而提高按AEC-Q100和AEC-Q101提供的产品的质量和可靠性。PAT和AEC-Q002(SBA统计良率分析)并不打算成为必须要求。具体应用的方法可能与本指南中描述的不同，特别是在分布是非正态分布的情况下。其他推导出的方法也可以用良好的统计方式作证并加以使用。供应商应准备好证明所使用的统计方法的合理性。

历史表明，具有异常特性的部件会导致质量和可靠性问题。使用这种技术还可以标记工艺变化，并提供快速反馈的来源，以防止质量事故。

1.2 相关资料

AEC-Q100 Stress Test Qualification for Integrated Circuits

AEC-Q101 Stress Test Qualification for Discrete Semiconductors （分离元器件）

AEC-Q002 Guidelines for Statistical Yield Analysis

2 定义

2.1 重要特性

可能影响产品质量和可靠性的器件特性。是所提供的产品在用户规定的条件下正常工作能力的最重要特性信息。关于重要特性的例子，请参见附录2。

附录2 APPENDIX 2: ELECTRICAL TESTS 电性能测试

这不是一个全面的清单，只是作为一个建议清单供参考。其他被认为更重要或与特定器件更相关的测试也应包括在部分平均测试中。

A2.1 所有需要的测试器件类型：为了满足本流程的要求，以下测试在ATE测试中应使用PAT限值。

• Pin脚漏电流测试
• 待机模式下的电源电流
• IDDQ测试 Direct Drain Quiescent Current
• 输出击穿电压、输出漏电流、输出电流驱动、输出电压
• 过电压应力测试
• 低电平输入电流，高电平输入电流，低电平输出电压，高电平输出电压
• 传播延迟或输出响应时间，上升/下降时间

此处简单介绍，后面再详细解读。

2.2 Known Good Die (KGD)

未包装的半导体芯片，至少与同等经过测试的封装芯片性能一致。

2.3 最低规格书限制(LSL) - 2.5 USL 最高规格书限制

器件规格书中规定的最低规格限制。

2.4 稳健均值和稳健西格玛

此方法计算的统计数据不包括异常的数值。这类异常数据通常被认为是距离主分布均值超过6个标准差的数据。

这样做的一个通用方法的例子如下:

通常的均值和西格玛可能是很差的统计数据结果，因为它们对异常值非常敏感。

术语“Robust”稳健的使用是指对异常值不敏感的统计数据。

稳健的平均值和西格玛分析是排除异常值之后，估算的主要结果位置和离散点的分布。以下定义适用于正态分布或高斯分布。

注1:如果样本量为奇数，则Q2为中间数据点。如果样本量是偶数，Q2是中间两个数据点的平均值。

注2:当样本量小于20时，1.35这个数字是不准确的。Q1是经过排位数据的1/4点，Q3是经过排位数据的3/4点。

3 流程

3.1 设定测试限值

测试极限可以用静态或动态方式设置。静态极限是根据可用的测试数据量建立的，并在一段时间内不加修改地使用。动态测试极限是建立在静态测试极限的基础上的，但是针对每个批次(或批中的晶圆)建立的，并随着每个批次(或晶圆)的测试而不断修改。

当晶圆级设计变更、Die收缩或工艺变更时，必须建立新的PAT限制(静态和动态)。

如果结果分布适合于异常值的分析，则可考虑对所有电气测试值进行PAT限制。

附录2提供了被认为最有可能提供质量可靠性效益的“重要特性”测试内容的指导。

PAT测试限值不应超过器件规格限值。

3.1.1 静态PAT限值

收集至少六个批次的测试数据，这些批次已经通过了器件规格书中规定的测试限值。

通过从每个批次中至少30个零件中随机选择测试数据来确定每次测试的稳健平均值和西格玛值(见图1)。如果测试数据是晶圆级数据，则从每个晶圆不同区域的至少5个Die中选择数据(每个批次至少30个Die)。

在零件生产的早期，当无法获得六个批次的数据时，可以使用表征批次的数据。一旦生产数据可用，这些数据应立即更新。设置测试限制如下:

对于明显偏离正常的数据，供应商应使用其他适当的方法，并准备向客户解释说明由此产生的方法。

3.1.1.1 静态PAT限值应根据生产的前6个月或至少8个晶圆批次(以最先发生的为准)的当前数据进行审核和更新。不应使用旧数据。

3.1.1.2 6个月后，每半年对静态PAT限值进行一次评审，并根据需要进行更新。

3.1.2 动态PAT限值

动态PAT限值优先级高于静态PAT限值，因为参考总体与被测试部件相同。动态PAT可以提供更严格的限制，而且不会导致好的零件被误报错，因为静态PAT限制没有考虑批次对批次的变化。

动态PAT限值的确定方法与静态PAT限值相同，不同的是，该限值是使用已通过测试的当前批次(或晶圆)零件的数据建立的。

要使用这种方法，在对零件的批量(或晶圆)进行静态极限测试后，它们必须允许持续动态更新PAT限值的方式。这些限值是通过对测试数据的进一步统计分析来定义的，这将为特定批次(或晶圆)建立新的更严格的测试限制，并去除额外的异常值(见图2)。设置测试限制如下:

这个图示的PAT很容易适用于有追溯记录的晶圆CP或封装器件的FT测试。

对于不能在最后阶段保持可追溯性的器件，应用动态PAT将需要对迄今为止通过的单元进行重新测试。

3.1.2.1 其他类型的动态PAT限值

图3介绍了一种执行动态PAT的变化方案，如何避免重新测试已经完成包装产品。动态限制将适用于同一批次的产品，但不适用于产生用于建立这个动态PAT限值的数据的产品。

最初，静态PAT限制可用于测试预定义的N个单元的总体(例如，N = 500或1000)。使用生成的数据，将建立此批次特定的PAT限值。这些生成的静态限值将成为新的测试极限(计数器将重置为零) 来测试组中的剩余样本。一旦计数器再次达到N，分析过程将重复，直到测试完成批次中的所有样品。

执行动态PAT的另一种变化方案是在前N个器件中的随机抽取一个样本，并基于该样本定义该批次的极限。

APPENDIX 1: PART AVERAGE TEST LIMITS

附件1：产品平均测试限值

A1 零件平均测试(PAT)极限值代表了在零件级别测试中去除异常零件的统计技术的应用(见图3)。器件规格定义了零件在应用中正常工作所需的要求。每个零件(这里使用的零件是指供应商零件号)都是按照特定的设计和SPC控制过程制造的，如果处理正确，将产生一定的一致的特性测试结果合集。

PAT使用统计技术来确定这些测试结果的限制。这些测试限值的设置是为了去除异常值(其参数在统计上与典型部件不同的部件)，并且应该对SPC控制过程中正确加工的部件的良率影响最小。这种测试方法不局限于标准器件规格测试，也可以包括扩展工作测试(超出器件规格要求的测试)，以提高检测特殊异常情况的能力，并增加这种测试技术的灵敏度。对扩展工作试验的唯一限制是通过该试验不得降低通过试验的部件的可靠性。

A1.1 PAT目的是提高AEC-Q100和AEC-Q101零件的质量和可靠性，通过在零件制造过程中尽可能早地去除异常零件(最好是在晶圆测试时)。这应该可以把用于客户服务和故障分析相关的成本降到最低，并提供早期反馈以防止质量事故的发生。

A1.2 如果充分利用这种方法(对所有零件级电气测试和适当的扩展工作条件测试具有统计限制)，就能够为大多数半导体技术提供“电气”Known Good Die。还应知道，已知的KGD(定义在第2节)需要超过零件级别的电气测试。它需要仔细控制所有其他组装过程，如晶圆切割、Die周转、封装、防静电等。