Die level predictive modeling to reduce latent reliability defect escapes

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F23%3A00372855" target="_blank" >RIV/68407700:21240/23:00372855 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1016/j.microrel.2023.115139" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.microrel.2023.115139</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.microrel.2023.115139" target="_blank" >10.1016/j.microrel.2023.115139</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Die level predictive modeling to reduce latent reliability defect escapes

Popis výsledku v původním jazyce

This paper presents a die-level screening method based on inline defect inspection that uses advanced predictive engines to generate die-level failure probabilities to filter dice with high-reliability risk if the predicted probability is higher than a selected limit. The method uses the relationship between ’killer’ and latent defects to identify potentially unreliable dice that have passed the Wafer Sort. A novel approach of saliency map clustering algorithms is applied to increase the level of granularity in latent defect detection beyond supervised defect classification.

Název v anglickém jazyce

Die level predictive modeling to reduce latent reliability defect escapes

Popis výsledku anglicky

This paper presents a die-level screening method based on inline defect inspection that uses advanced predictive engines to generate die-level failure probabilities to filter dice with high-reliability risk if the predicted probability is higher than a selected limit. The method uses the relationship between ’killer’ and latent defects to identify potentially unreliable dice that have passed the Wafer Sort. A novel approach of saliency map clustering algorithms is applied to increase the level of granularity in latent defect detection beyond supervised defect classification.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Microelectronics Reliability

ISSN

0026-2714

e-ISSN

1872-941X

Svazek periodika

148

Číslo periodika v rámci svazku

September

Stát vydavatele periodika

NL - Nizozemsko

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

1-7

Kód UT WoS článku

001052837700001

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85166737192