基于大数据的第三代半导体测试数据分析系统的制作方法

1.本发明涉及测试数据分析技术领域，具体为基于大数据的第三代半导体测试数据分析系统。


背景技术：

2.半导体第三代一般指禁带宽度大于2.2ev的半导体材料，也称为宽禁带半导体材料。半导体产业发展至今经历了三个阶段，第一代半导体材料以硅为代表；第二代半导体材料砷化镓也已经广泛应用；而以氮化镓和碳化硅、氧化锌、氧化铝、金刚石等宽禁带为代表的第三代半导体材料，相较前两代产品性能优势显著；相比于第一代及第二代半导体材料，第三代半导体材料在高温、高耐压以及承受大电流等多个方面具备明显的优势，因而更适合于制作高温、高频、抗辐射及大功率器件。
3.但是在现有技术中，第三代半导体测试过程时，无法将第三代半导体的测试数据进行分析，导致对应测试数据的关联性无法判定，从而在第三代半导体的生产过程中无法精准把控数据，造成生产效率降低；同时，不能够对测试数据进行性能分析，导致测试数据的准确性降低，以至于影响测试数据关联性分析的准确性。
4.针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。


技术实现要素：

5.本发明的目的就在于为了解决上述提出的问题，而提出基于大数据的第三代半导体测试数据分析系统，判断需分析类型测试数据的测试质量是否合格，防止测试质量异常导致对应需分析集合的数值存在偏差，导致关联性分析的误差风险增加，同时影响第三代半导体测试的准确性，导致第三代半导体的生产效率降低；判断需分析类型对应测试数据是否存在关联，以便于第三代半导体在制造以及维护过程中，能够提前进行数据控制，防止数据控制不及时导致第三代半导体的质量受到影响，降低了本身性能。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
7.基于大数据的第三代半导体测试数据分析系统，包括测试数据分析终端，测试数据分析终端内包括：
8.数据分析选取单元，用于将第三代半导体的测试数据进行划分，采集到第三代半导体的测试数据，通过测试数据的稳定性分析和故障性分析进行筛选获取到对应测试数据内的需分析类型；测试数据表示为第三代半导体的高饱和电子速度、高热导率以及高电子密度；
9.测试子集构建单元，用于将需分析类型对应的测试数据进行测试子集构建，获取到需分析类型的测试数据在测试时间段内的数值，通过测试数据的数值构建需分析集合；通过分析将需分析集合划分为合格数据集合和不合格数据集合；
10.子集比对分析单元，用于将需分析集合进行测试分析，判断需分析类型测试数据的测试质量是否合格，将需分析类型的测试数据对应测试进行分析，通过分析获取到重复
性参数和再现性参数，并根据其比较将需分析类型测试划分为合格测试和不合格测试；
11.关联性分析单元，用于将第三代半导体的需分析类型测试数据进行关联性分析，判断需分析类型对应测试数据是否存在关联，通过分析获取到故障关联类型以及对应的主导关联类型和被导关联类型，并将其发送至测试数据分析终端。
12.作为本发明的一种优选实施方式，数据分析选取单元的稳定性分析过程如下：
13.采集到第三代半导体的测试数据，并将测试数据类型设置标号i，i为大于1的自然数，获取到第三代半导体的测试时间段，并将测试时间段划分为o个时间节点，o＝1，2，
……
，n，n为大于1的正整数；获取到测试时间段内各个时间节点对应测试数据类型的数值，并根据各个时间节点对应测试数据类型的数值构建各个测试数据类型对应的测试数值集合，其中，对应测试数值集合内子集表示为对应测试数据类型在各个时间节点的实时数值；
14.获取到测试数值集合内相邻子集的平均数值差值以及相邻子集的最大差值与最小差值的差距数值，并将其分别标记为平均数值差和最大浮动差，将平均数值差和最大浮动差与平均数值差阈值和最大浮动差阈值进行比较：
15.若平均数值差超过平均数值差阈值，或者最大浮动差超过最大浮动差阈值，则判定对应类型的测试数据稳定性不合格；若平均数值差未超过平均数值差阈值，且最大浮动差未超过最大浮动差阈值，则判定对应类型的测试数据稳定性合格。
16.作为本发明的一种优选实施方式，数据分析选取单元的故障性分析过程如下：
17.获取到同类型的第三代半导体对应历史故障时刻，随后获取到对应历史故障时刻各个类型的测试数据浮动频率以及对应测试数据的浮动幅度，若对应历史故障时刻各个类型的测试数据浮动频率以及对应测试数据的浮动幅度未均超过对应阈值范围，则判定对应类型的测试数据故障性不合格；
18.若对应历史故障时刻各个类型的测试数据浮动频率以及对应测试数据的浮动幅度均未超过对应阈值范围，则判定对应类型的测试数据故障性合格；
19.将各个类型的测试数据进行分析，若同一类型的测试数据对应稳定性不合格且故障性不合格，则将对应测试数据的类型标记为需分析类型；若同一类型的测试数据对应稳定性合格或者故障性合格，则将对应测试数据的类型标记为非需分析类型。
20.作为本发明的一种优选实施方式，测试子集构建单元的运行过程如下：
21.获取到需分析类型的测试数据在测试时间段内的数值，并将其标记为xo，并将通过测试数据的数值构建需分析集合{x1，x2，
……
，xn}；通过公式获取到需分析集合内子集的均值通过公式获取到需分析集合内子集的方差xfc；
22.将需分析集合内子集的均值与需分析集合内子集的方差分别与均值阈值范围和方差阈值范围进行比较：
23.若需分析集合内子集的均值处于均值阈值范围内，且需分析集合内子集的方差处于方差阈值范围内，则判定对应需分析集合内子集分析合格，即对应需分析类型的测试数据对应数值合格，将对应需分析集合标记为合格数据集合；
24.若需分析集合内子集的均值未处于均值阈值范围内，或者需分析集合内子集的方差未处于方差阈值范围内，则判定对应需分析集合内子集分析不合格，即对应需分析类型的测试数据对应数值不合格，将对应需分析集合标记为不合格数据集合。
25.作为本发明的一种优选实施方式，子集比对分析单元的运行过程如下：
26.将需分析类型的测试数据对应测试进行分析，以需分析类型的测试数据对应需分析集合作为分析对象，获取到在不同测试时间段内同一测试员测试对应需分析集合内数值的一致频率以及在同一测试时间段内不同测试员测试对应需分析集合内数值的偏差量，并将其分别标记为重复性参数和再现性参数；
27.同时将重复性参数和再现性参数分别与重复性参数阈值和再现性参数阈值进行比较：若重复性参数超过重复性参数阈值，或者再现性参数超过再现性参数阈值，则判定需分析类型的测试数据对应测试分析不合格，并将当前需分析类型的测试数据对应测试标记为不合格测试，同时生成数据不准确信号并将对应需分析类型的测试数据进行重新测试；若重复性参数未超过重复性参数阈值，且再现性参数超过再现性参数阈值，则判定需分析类型的测试数据对应测试分析合格，将当前需分析类型的测试数据对应测试标记为合格测试。
28.作为本发明的一种优选实施方式，关联性分析单元的运行过程如下：
29.将需分析类型的测试数据进行选择分析，选择分析条件为：数据测试为合格测试以及对应测试数据为合格数据集合，并将选择的需分析类型标记为关联分析类型，且将关联分析类型的合格数据集合标记为关联性分析集合；
30.选取第三代半导体历史运行故障时间段，采集到历史运行故障时间段内各个关联分析类型对应关联性分析集合，且关联性分析集合内子集表示为对应关联分析类型对应数值；
31.获取到历史运行故障时间段内故障时刻，并将关联性分析集合内对应故障时刻子集的数值浮动值，若对应数值浮动值超过对应浮动值阈值，则将对应关联分析类型标记为故障影响类型；设置分析时间段且分析时间段的中心时刻为故障时刻，将分析时间段内数值浮动值超过对应浮动值阈值的关联分析类型标记为故障关联类型，若对应故障关联类型出现数值浮动值的时刻处于分析时间段的前半段，则将故障关联类型标记为主导关联类型；若对应故障关联类型出现数值浮动值的时刻处于分析时间段的后半段，则将故障关联类型标记为被导关联类型；
32.将故障关联类型与对应的主动关联类型和被导关联类型一同发送至测试数据分析终端，测试人员根据故障关联类型与对应的主动关联类型和被导关联类型对第三代半导体进行数据监控。
33.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
34.1、本发明中，通过测试数据划分有针对性的进行测试数据分析，能够提高了测试数据关联的准确性，也能够防止对所有测试数据进行关联性分析，导致分析成本增加造成测试数据分析的效率降低；通过需分析类型的测试数据分析判断当前需分析类型的测试数据是否合格，从而提高了第三代半导体测试的合格性以及保证第三代半导体的生产效率；
35.2、本发明中，判断需分析类型测试数据的测试质量是否合格，防止测试质量异常导致对应需分析集合的数值存在偏差，导致关联性分析的误差风险增加，同时影响第三代
半导体测试的准确性，导致第三代半导体的生产效率降低；判断需分析类型对应测试数据是否存在关联，以便于第三代半导体在制造以及维护过程中，能够提前进行数据控制，防止数据控制不及时导致第三代半导体的质量受到影响，降低了本身性能。
附图说明
36.为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
37.图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
38.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
39.为充分利用半导体制造过程测试的大量数据，发掘数据中蕴含的价值，从而对半导体制造过程进行分析、预测和调控，请参阅图1所示，基于大数据的第三代半导体测试数据分析系统，在第三代半导体制造过程中，会在制造初期对应首批制造的第三代半导体进行测试，通过测试数据分析终端将第三代半导体的测试数据进行分析，在确定测试数据合格的同时对测试数据进行关联性分析，以便于根据数据的关联性，提高了第三代半导体在生产过程中的控制；
40.通过数据分析选取单元将第三代半导体的测试数据进行划分，通过测试数据划分有针对性的进行测试数据分析，能够提高了测试数据关联的准确性，也能够防止对所有测试数据进行关联性分析，导致分析成本增加造成测试数据分析的效率降低；
41.采集到第三代半导体的测试数据，并将测试数据类型设置标号i，i为大于1的自然数，测试数据表示为第三代半导体的高饱和电子速度、高热导率、高电子密度等相关测试数据，获取到第三代半导体的测试时间段，并将测试时间段划分为o个时间节点，o＝1，2，
……
，n，n为大于1的正整数；获取到测试时间段内各个时间节点对应测试数据类型的数值，并根据各个时间节点对应测试数据类型的数值构建各个测试数据类型对应的测试数值集合，其中，对应测试数值集合内子集表示为对应测试数据类型在各个时间节点的实时数值；
42.获取到测试数值集合内相邻子集的平均数值差值以及相邻子集的最大差值与最小差值的差距数值，并将其分别标记为平均数值差和最大浮动差，将平均数值差和最大浮动差与平均数值差阈值和最大浮动差阈值进行比较：
43.若平均数值差超过平均数值差阈值，或者最大浮动差超过最大浮动差阈值，则判定对应类型的测试数据稳定性不合格；若平均数值差未超过平均数值差阈值，且最大浮动差未超过最大浮动差阈值，则判定对应类型的测试数据稳定性合格；
44.获取到同类型的第三代半导体对应历史故障时刻，随后获取到对应历史故障时刻各个类型的测试数据浮动频率以及对应测试数据的浮动幅度，若对应历史故障时刻各个类型的测试数据浮动频率以及对应测试数据的浮动幅度未均超过对应阈值范围，则判定对应类型的测试数据故障性不合格；若对应历史故障时刻各个类型的测试数据浮动频率以及对
应测试数据的浮动幅度均未超过对应阈值范围，则判定对应类型的测试数据故障性合格；本技术中，未均超过对应阈值表示为两个数据中有一个超过对应阈值；
45.将各个类型的测试数据进行分析，若同一类型的测试数据对应稳定性不合格且故障性不合格，则将对应测试数据的类型标记为需分析类型；若同一类型的测试数据对应稳定性合格或者故障性合格，则将对应测试数据的类型标记为非需分析类型；
46.在获取到第三代半导体的需分析类型后，通过测试子集构建单元将需分析类型对应的测试数据进行测试子集构建，并通过需分析类型的测试数据分析判断当前需分析类型的测试数据是否合格，从而提高了第三代半导体测试的合格性以及保证第三代半导体的生产效率；
47.获取到需分析类型的测试数据在测试时间段内的数值，并将其标记为xo，并将通过测试数据的数值构建需分析集合{x1，x2，
……
，xn}；通过公式获取到需分析集合内子集的均值通过公式获取到需分析集合内子集的方差xfc；
48.将需分析集合内子集的均值与需分析集合内子集的方差分别与均值阈值范围和方差阈值范围进行比较：
49.若需分析集合内子集的均值处于均值阈值范围内，且需分析集合内子集的方差处于方差阈值范围内，则判定对应需分析集合内子集分析合格，即对应需分析类型的测试数据对应数值合格，将对应需分析集合标记为合格数据集合；若需分析集合内子集的均值未处于均值阈值范围内，或者需分析集合内子集的方差未处于方差阈值范围内，则判定对应需分析集合内子集分析不合格，即对应需分析类型的测试数据对应数值不合格，将对应需分析集合标记为不合格数据集合；
50.通过子集比对分析单元将需分析集合进行测试分析，判断需分析类型测试数据的测试质量是否合格，防止测试质量异常导致对应需分析集合的数值存在偏差，导致关联性分析的误差风险增加，同时影响第三代半导体测试的准确性，导致第三代半导体的生产效率降低；
51.将需分析类型的测试数据对应测试进行分析，以需分析类型的测试数据对应需分析集合作为分析对象，获取到在不同测试时间段内同一测试员测试对应需分析集合内数值的一致频率以及在同一测试时间段内不同测试员测试对应需分析集合内数值的偏差量，并将在不同测试时间段内同一测试员测试对应需分析集合内数值的一致频率以及在同一测试时间段内不同测试员测试对应需分析集合内数值的偏差量分别标记为重复性参数和再现性参数；
52.同时将重复性参数和再现性参数分别与重复性参数阈值和再现性参数阈值进行比较：
53.若重复性参数超过重复性参数阈值，或者再现性参数超过再现性参数阈值，则判定需分析类型的测试数据对应测试分析不合格，并将当前需分析类型的测试数据对应测试标记为不合格测试，同时生成数据不准确信号并将对应需分析类型的测试数据进行重新测试；若重复性参数未超过重复性参数阈值，且再现性参数超过再现性参数阈值，则判定需分
析类型的测试数据对应测试分析合格，将当前需分析类型的测试数据对应测试标记为合格测试；
54.通过关联性分析单元将第三代半导体的需分析类型测试数据进行关联性分析，判断需分析类型对应测试数据是否存在关联，以便于第三代半导体在制造以及维护过程中，能够提前进行数据控制，防止数据控制不及时导致第三代半导体的质量受到影响，降低了本身性能；
55.将需分析类型的测试数据进行选择分析，选择分析条件为：数据测试为合格测试以及对应测试数据为合格数据集合，并将选择的需分析类型标记为关联分析类型，且将关联分析类型的合格数据集合标记为关联性分析集合；选取第三代半导体历史运行故障时间段，采集到历史运行故障时间段内各个关联分析类型对应关联性分析集合，且关联性分析集合内子集表示为对应关联分析类型对应数值；
56.获取到历史运行故障时间段内故障时刻，并将关联性分析集合内对应故障时刻子集的数值浮动值，若对应数值浮动值超过对应浮动值阈值，则将对应关联分析类型标记为故障影响类型；设置分析时间段且分析时间段的中心时刻为故障时刻，将分析时间段内数值浮动值超过对应浮动值阈值的关联分析类型标记为故障关联类型，若对应故障关联类型出现数值浮动值的时刻处于分析时间段的前半段，则将故障关联类型标记为主导关联类型；若对应故障关联类型出现数值浮动值的时刻处于分析时间段的后半段，则将故障关联类型标记为被导关联类型；
57.将故障关联类型与对应的主动关联类型和被导关联类型一同发送至测试数据分析终端，测试人员根据故障关联类型与对应的主动关联类型和被导关联类型对第三代半导体进行数据监控。
58.上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；
59.本发明在使用时，通过数据分析选取单元将第三代半导体的测试数据进行划分，采集到第三代半导体的测试数据，通过测试数据的稳定性分析和故障性分析进行筛选获取到对应测试数据内的需分析类型；通过测试子集构建单元将需分析类型对应的测试数据进行测试子集构建，获取到需分析类型的测试数据在测试时间段内的数值，通过测试数据的数值构建需分析集合；通过分析将需分析集合划分为合格数据集合和不合格数据集合；通过子集比对分析单元将需分析集合进行测试分析，判断需分析类型测试数据的测试质量是否合格，将需分析类型的测试数据对应测试进行分析，通过分析获取到重复性参数和再现性参数，并根据其比较将需分析类型测试划分为合格测试和不合格测试；通过关联性分析单元将第三代半导体的需分析类型测试数据进行关联性分析，判断需分析类型对应测试数据是否存在关联，通过分析获取到故障关联类型以及对应的主导关联类型和被导关联类型，并将其发送至测试数据分析终端。
60.以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。