摘要
本发明公开了一种基于邻域信息的晶圆细粒度适应性测试方法,包括:1、数据预处理;2、利用最大相关最小冗余算法得到测试项子集;3、利用梯度提升决策树算法建立基于空间相关性质量预测模型;4、建立测试项相关性的质量预测模型;5、通过空间相关性质量预测模型对晶圆进行空间验证;6、将晶圆分为有聚集性故障和无聚集性故障;7、计算分布有聚集性的待测故障晶粒的邻域率;8、对于分布有聚集性的待测故障晶圆,根据邻域率BNRn,将待测故障晶圆划分为不同的类型。本发明能在降低测试逃逸和测试成本之间取得良好的折衷方案,从而能在保证测试质量的同时,降低晶圆的测试成本。
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