本發明屬于半導體測試領域，具體是一種半導體測試管理系統。
背景技術：
1、半導體測試管理系統(semiconductor?test?management?system,stms)是一種集成的軟件平臺，旨在支持半導體制造過程中的測試、數據收集、分析和質量控制。該系統能夠有效管理從晶圓級到封裝級的各種測試流程，包括但不限于電性測試、光學檢測、缺陷分析等。stms通常與生產設備、自動化系統和數據分析工具相結合，以實現實時監控、故障預警和性能優化。隨著大數據和人工智能的發展，半導體行業逐漸向數據驅動決策轉型。企業需要有效地收集、存儲和分析大量的數據，以優化生產流程，提高良率。
2、現有的大多半導體測試管理系統，通常對生產完成的半導體晶元進行各種檢測，缺少在晶元生產的不同階段對性能的檢測和評估，難以及時在生產階段檢測晶圓是否存在性能異常。
技術實現思路
1、本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一；為此，本發明提出了一種半導體測試管理系統，用于解決缺少在晶元生產的不同階段對性能的檢測和評估，難以及時在生產階段檢測晶圓是否存在性能異常的技術問題。
2、為解決上述問題，本發明的第一方面提供了一種半導體測試管理系統，包括：
3、信息管理模塊：用于獲取并存儲生成的半導體晶元的基本信息，包括：材質類型、尺寸、摻雜類型、摻雜濃度、晶體結構和性能標準，將半導體晶元的生產過程設置檢測節點，包括：光刻節點、蝕刻節點、離子注入節點和薄膜沉積節點；
4、測試數據采集模塊：對于光刻節點和蝕刻節點，分別檢測光刻后和蝕刻后的三維點云數據，對于離子注入節點，采集進行離子注入后的半導體晶元的x射線熒光光譜圖和傅里葉變換紅外光譜圖，對于薄膜沉積節點，通過測試機臺采集薄膜沉積后的半導體晶圓的電性測試數據、三維點云數據和沉積薄膜厚度數據，并對各個節點采集的數據設置基本信息標簽；
5、智能調度模塊：用于檢測當前節點測試機臺的使用狀態，根據當前測試機臺狀態，以及半導體晶元的基本信息，為薄膜沉積節點的半導體晶圓匹配的測試機臺進行薄膜沉積后半導體晶圓的測試；
6、數據分析模塊：根據測試數據采集模塊采集的各個節點的檢測數據，分析各個節點的半導體晶圓的階段性能評估系數；
7、節點預警模塊：用于根據各個節點的半導體晶圓的階段性能評估系數，對出現階段性能異常的半導體晶圓進行階段性預警，并分析半導體晶圓的綜合性能系數，對不符合標準的半導體晶圓進行預警。
8、作為本發明進一步的方案：所述測試數據采集模塊對于薄膜沉積節點，通過測試機臺采集薄膜沉積后的半導體晶圓的電性測試數據、三維點云數據和沉積薄膜厚度數據，包括以下步驟：
9、對于薄膜沉積節點，根據半導體晶圓的基本信息標簽中的半導體晶圓的材質類型數據，將半導體晶圓分類為固定檢測溫度類半導體晶圓和自設置檢測溫度類半導體晶圓，其中，固定檢測溫度類半導體晶圓，包括：單晶硅半導體晶圓、砷化鎵半導體晶圓、氮化鎵半導體晶圓和硅碳化物半導體晶圓；
10、對于固定檢測溫度類半導體晶圓，為固定檢測溫度類半導體晶圓設置高溫檢測溫度、中溫檢測溫度和低溫檢測溫度；
11、對于自設置檢測溫度類半導體晶圓，手動輸入自設置檢測溫度類半導體晶圓的測試溫度；
12、在不同檢測溫度下，通過測試機臺采集封裝后的半導體晶圓的電性測試數據、表面高清圖像和紅外檢測圖像，其中，電性測試數據包括；閾值電壓、漏電流、飽和電流和導電率。
13、作為本發明進一步的方案：所述測試數據采集模塊對各個節點采集的數據設置基本信息標簽，包括以下步驟：
14、獲取半導體晶元的基本信息數據，提取基本信息數據中材質類型、尺寸、摻雜類型、摻雜濃度和性能標準的數據；
15、為半導體晶元生成唯一編碼，根據提取到的半導體晶元的材質類型、尺寸和編碼信息，將半導體晶元的編碼、材質類型和尺寸的關鍵字段作為基本信息標簽；
16、根據提取到的半導體晶元的摻雜類型、摻雜濃度和性能標準的數據，構建半導體晶元的參數列表，將半導體晶元的參數列表儲存在每個節點；
17、為半導體晶元的參數列表中每種類型的數據設置對應的鍵值對，將摻雜類型、摻雜濃度、晶體結構和性能標準數據類型對應的鍵值對添加到基本信息標簽。
18、作為本發明進一步的方案：所述智能調度模塊檢測當前節點測試機臺的使用狀態，根據當前測試機臺狀態，以及半導體晶元的基本信息，為薄膜沉積節點的半導體晶圓匹配的測試機臺進行薄膜沉積后半導體晶圓的測試，包括以下步驟：
19、統計薄膜沉積節點的測試機臺，包括：分選機、探針臺和掃描測試臺，并對薄膜沉積節點的測試機臺進行編號，其中，掃描測試臺包括：sem掃描電鏡和光干涉儀；
20、檢測當前節點測試機臺的使用狀態，對于探針臺，采集探針臺的使用狀態包括：探針臺的待測晶元數量和探針臺的最后一個待測晶元的尺寸，對于掃描測試臺，采集掃描測試臺的待測晶元數量；
21、根據當前測試機臺狀態，以及半導體晶元的基本信息中的尺寸信息，篩選探針臺中待測晶元數量最少的2至3個探針臺；
22、檢測篩選出的探針臺的最后一個待測晶元的尺寸，篩選最后一個待測晶元的面積與薄膜沉積后的半導體晶元的面積最接近的探針臺，若存在多個滿足要求的探針臺，隨機篩選一個滿足要求的探針臺作為進行電性測試的檢測機臺，并將檢測機臺的編號發送至分選機，由分選機將薄膜沉積后的半導體晶元傳輸至對應的探針臺；
23、經過探針臺進行電性測試后，篩選待測晶元數量最少的掃描測試臺，作為進行三維點云數據檢測和沉積薄膜厚度數據檢測的檢測機臺，并將檢測機臺的編號發送至分選機，由分選機將電性測試后的半導體晶元傳輸至對應的掃描測試臺。
24、作為本發明進一步的方案：所述數據分析模塊根據測試數據采集模塊采集的各個節點的檢測數據，分析各個節點的半導體晶圓的階段性能評估系數，包括以下步驟：
25、對于光刻節點和蝕刻節點，獲取光刻后和蝕刻后的三維點云數據；
26、通過晶元光刻工藝完成后的三維點云數據，檢測光刻節點晶元的光刻圖案與預設光刻圖案是否一致，若一致，則光刻節點檢測合格，若不一致，則光刻節點檢測不合格，對應編碼的晶元生成質量預警信號；
27、通過晶元蝕刻工藝完成后的三維點云數據，檢測蝕刻節點的晶元的蝕刻位置的深度和形狀是否符合預設的蝕刻的深度和形狀，若一致，則蝕刻節點檢測合格，若不一致，則蝕刻節點檢測不合格，對應編碼的晶元生成質量預警信號；
28、對于離子注入節點，根據離子注入后的半導體晶元的x射線熒光光譜圖和傅里葉變換紅外光譜圖，分析半導體晶圓的離子注入階段性能評估系數；
29、對于薄膜沉積節點，獲取測試機臺采集薄膜沉積后的半導體晶圓的電性測試數據、三維點云數據和沉積薄膜厚度數據，檢測對應半導體晶圓在節點是否檢測合格，在檢測不合格的節點，對應編碼的晶元生成質量預警信號；對應半導體晶圓在節點檢測合格，則分析半導體晶圓的薄膜沉積階段性能評估系數。
30、作為本發明進一步的方案：根據離子注入后的半導體晶元的x射線熒光光譜圖和傅里葉變換紅外光譜圖，分析半導體晶圓的離子注入階段性能評估系數，包括以下步驟：
31、獲取離子注入后的半導體晶元的x射線熒光光譜圖和傅里葉變換紅外光譜圖；
32、通過晶元的基本信息標簽，提取晶元的摻雜類型和摻雜濃度數據；
33、獲取歷史數據中，摻雜類型為n型摻雜晶元和p型摻雜晶元的傅里葉變換紅外光譜圖，并對n型摻雜晶元和p型摻雜晶元的傅里葉變換紅外光譜圖吸收峰的位置、寬度和頻率范圍進行標注；
34、通過標注后的傅里葉變換紅外光譜圖訓練深度學習模型，識別晶元的摻雜類型；
35、通過將離子注入節點實時采集的傅里葉變換紅外光譜圖輸入訓練后的深度學習模型，識別晶元為n型摻雜晶元或p型摻雜晶元；
36、根據半導體晶元的x射線熒光光譜圖，提取x射線熒光光譜圖中的特征峰，并計算x射線熒光光譜圖中的特征峰的面積和，作為特征峰強度；
37、選擇待測半導體晶元同種摻雜類型的若干組晶元，獲取若干組晶元的實際摻雜濃度數據，并檢測若干組晶元的特征峰強度；
38、通過以下公式，計算半導體晶圓的離子注入階段性能評估系數：
39、
40、其中：α為半導體晶圓的離子注入階段性能評估系數，cstd為提取晶元的標準的摻雜濃度數據，csample為半導體晶圓的離子注入階段的摻雜濃度，ci為第i組晶元的實際摻雜濃度的均值，isample為半導體晶圓的離子注入階段的特征峰強度，ii為第i組晶元，x射線熒光光譜圖的特征峰強度的均值；
41、作為本發明進一步的方案：對于薄膜沉積節點，獲取測試機臺采集薄膜沉積后的半導體晶圓的電性測試數據、三維點云數據和沉積薄膜厚度數據，檢測對應半導體晶圓在節點是否檢測合格，在檢測不合格的節點，對應編碼的晶元生成質量預警信號，包括以下步驟：
42、對于薄膜沉積節點，獲取測試機臺采集薄膜沉積后的半導體晶圓的電性測試數據，檢測電性測試數據是否超出預設閾值范圍，若超過，則薄膜沉積節點檢測不合格，對應編碼的晶元生成質量預警信號，否則，進行三維點云數據和沉積薄膜厚度數據的檢測；
43、檢測三維點云數據的沉積薄膜位置的最高位置和最低厚度之差是否大于預設最大閾值，若超過，則薄膜沉積節點檢測不合格，對應編碼的晶元生成質量預警信號，否則，進行沉積薄膜厚度數據的檢測；
44、檢測沉積薄膜厚度數據是否屬于預設閾值范圍，若不屬于，則薄膜沉積節點檢測不合格，對應編碼的晶元生成質量預警信號，否則，分析半導體晶圓的薄膜沉積階段性能評估系數；
45、作為本發明進一步的方案：分析半導體晶圓的薄膜沉積階段性能評估系數，包括以下步驟：
46、通過晶元的三維點云數據，檢測非蝕刻位置表面每個點到預設檢測面的距離；
47、提取半導體晶元的基本信息的性能標準數據中提取閾值電壓、漏電流、飽和電流和導電率的標準值；
48、獲取半導體晶圓的電性測試數據，分別計算不同檢測溫度下閾值電壓、漏電流、飽和電流和導電率的均值；
49、根據半導體晶圓的電性測試數據，以及非蝕刻位置表面每個點到預設檢測面的距離，通過以下公式，計算薄膜沉積階段性能評估系數：
50、
51、其中，β為薄膜沉積階段性能評估系數，vth為半導體晶圓的電性測試數據中閾值電壓的均值，id為半導體晶圓的電性測試數據中漏電流的均值，isat為半導體晶圓的電性測試數據中飽電流的均值，σ1為半導體晶圓的電性測試數據中導電率的均值；v0為半導體晶圓的電性測試數據中閾值電壓的標準值，id0為半導體晶圓的電性測試數據中漏電流的標準值，isat0為半導體晶圓的電性測試數據中飽電流的標準值，σ0為半導體晶圓的電性測試數據中導電率的標準值；s為非蝕刻位置表面每個點到預設檢測面的距離的方差，σ0為非蝕刻位置表面每個點到預設檢測面的距離的均值。
52、作為本發明進一步的方案：所述節點預警模塊根據各個節點的半導體晶圓的階段性能評估系數，對出現階段性能異常的半導體晶圓進行階段性預警，包括以下步驟：
53、根據數據分析模塊生成的對應編碼的晶元生成質量預警信號，進行對應節點階段性能異常的半導體晶圓進行階段性預警；
54、根據各個節點的半導體晶圓的階段性能評估結果，若半導體晶圓的離子注入階段性能評估系數或薄膜沉積階段性能評估系數超過預設閾值，則進行應節點階段性能異常的半導體晶圓進行階段性預警。
55、作為本發明進一步的方案：所述節點預警模塊分析半導體晶圓的綜合性能系數，對不符合標準的半導體晶圓進行預警，包括以下步驟：
56、根據各個節點的半導體晶圓的階段性能評估系數，對于未出現階段性預警的晶元，分析半導體晶圓的綜合性能系數，通過以下公式進行：
57、k＝e-(α+β)
58、其中，k為半導體晶圓的綜合性能系數，α為半導體晶圓的離子注入階段性能評估系數，β為薄膜沉積階段性能評估系數；
59、若半導體晶圓的綜合性能系數小于預設閾值，則對應的半導體晶圓存在質量風險，對存在質量風險的半導體晶圓進行預警。
60、與現有技術相比，本發明的有益效果是：
61、本發明通過測試機臺采集薄膜沉積后的半導體晶圓的電性測試數據、三維點云數據和沉積薄膜厚度數據，并對各個節點采集的數據設置基本信息標簽；通過對每個節點的數據監測，便于及時了解晶元生產過程中的工藝參數是否在設定范圍內，從而及時調整工藝條件，確保產品質量。對每個節點的數據進行標記和存檔，便于提供完整的生產檢測記錄，便于追蹤問題源頭，有助于質量管理和改進。
62、本發明通過節點預警模塊根據各個節點的半導體晶圓的階段性能評估系數，對出現階段性能異常的半導體晶圓進行階段性預警，并分析半導體晶圓的綜合性能系數，對不符合標準的半導體晶圓進行預警；通過實時監測和分析階段性能系數，便于快速識別出不符合標準的半導體晶圓，提前采取措施，避免后續工藝中產生更大損失。便于在早期階段識別潛在缺陷，減少不合格產品的流出，提高整體良率，降低生產成本。通過在生產階段檢測晶圓是否存在性能異常，可以合理調配資源，對有問題的晶圓進行集中處理或重新評估，而不是浪費時間和材料在可能失敗的產品上。通過階段性預警機制增強了對生產過程中的質量控制，使得每個環節都能保持高標準，有助于最終產品的一致性和可靠性。