在生产过程中不断进行过程缺陷检测是提升良率的一个重要手段,只有让缺陷问题尽可能多,尽可能及时地暴露才能把良率问题解决的时间,难度缩短.否则在最后生产全部做完之后,再要去追查就非常困难。

生产过程缺陷检测正是基于这样的理念进行的通用做法.但是缺陷检测和生产相比,速度比较慢,单片晶圆处理速度在半小时左右,而生产设备一小时可以处理几百片晶圆.在这种情况下,要实现所有在制品的缺陷检测是不可能的事情.因此目前业内普遍采用抽样的方式进行缺陷检测.而抽样率的设定取决于晶圆厂的检测设备数量以及对目标检测站点缺陷发生频率的判断进行动态调整.通过对在制产品的抽样进行实时缺陷检测，可及时解决并报废低良率的产品，确保最终出货产品的高良率。

当前的取样策略是采用的是静态取样的，也就是对产品批次号的尾数号码进行抽样检测。由于检测资源的有限，这样的检测手段必然会造成大量的问题被遗漏，对良率产生比较大的影响。

所以目前晶圆厂迫切希望能够有一种缺陷取样的方式,能够扩大问题的覆盖率,同时不增加检测资源的投入. 基于这样的考虑本项目提出了Dynamic Sampling的方案.

Dynamic Sampling 顾名思义，是采用动态随机的取样方式，当然这里的随机自然不是真正的任性的随机，而是基于对缺陷问题的预测，根据对缺陷等问题的风险评估后再进行有针对性的抽样。其主要功能包括：云端模型管理，EDGE端数据收集运行，缺陷扫描控制。

• 提高缺陷问题的侦测率

• 或为未知问题的侦测加大投入，提高侦测率

• 提升良率

• 减少缺陷检测设备的投入