專利名稱：：檢測數(shù)據(jù)中異常點的去除方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及半導體制造
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種檢測數(shù)據(jù)中異常點的去除方法。
背景技術(shù)：
：集成電路制作工藝是一種平面制作工藝，其結(jié)合光刻、刻蝕、沉積、離子注入等多種工藝，在同一襯底上形成大量各種類型的復雜器件，并將其互相連接以具有完整的電子功能。其中，任一步工藝出現(xiàn)問題，都可能會導致電路的制作失敗，因此，在現(xiàn)有技術(shù)中，常會對各步工藝的制作結(jié)果進行檢測，如對薄膜的生長厚度、刻蝕的深度、光刻套刻的精度、器件的壽命等的檢測，并針對檢測得到的數(shù)據(jù)進行分析，判斷各步工藝及制作出的各種器件的性能是否正常，以盡早發(fā)現(xiàn)工藝中所出現(xiàn)的問題。對于工藝中所出現(xiàn)的問題，越早發(fā)現(xiàn)，損失就會越小。為更好地對檢測數(shù)據(jù)進行分析，2006年5月IO日公開的公開號為CN1770417A的中國專利申請?zhí)岢隽艘环N缺陷檢測及分類系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，該方法從原始數(shù)據(jù)中選取需進行分析的數(shù)據(jù)，對其進行統(tǒng)計分析，再以圖表的方式表現(xiàn)出來，以幫助管理者檢測設備是否存在問題。但是該方法中并未涉及如何判斷數(shù)據(jù)中是否存在異常點(outlier)，以及對數(shù)據(jù)中的異常點如何進行處理的問題。所謂異常點是指在實際檢測所測得的數(shù)據(jù)中，經(jīng)常會包含的一些顯著不同于其它數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)值，該類數(shù)據(jù)值與其他數(shù)據(jù)偏離較遠，可能引起較大的殘差，并極大地影響回歸擬合的效果。異常點對于整個回歸模型來講只是特殊情況，但因其通常都是一些數(shù)值比其它數(shù)據(jù)要大很多或者小很多的樣本，這些樣本對整個模型擬合的影響十分大。圖l為包含異常點的數(shù)據(jù)分布情況示意圖，圖2為去除異常點后的數(shù)據(jù)分布情況示意圖，如圖l、2所示，兩圖中的左半部100和200表示的是檢測數(shù)據(jù)的柱狀分布圖，右半部110和210表示的是以對應數(shù)據(jù)集為基礎進行擬合的結(jié)果?？梢钥吹剑驗閳D1的數(shù)據(jù)點與圖2的數(shù)據(jù)點相比，多包含了一個異常點101,而該異常點的值遠遠偏離了其他的數(shù)據(jù)點102，這導致兩圖中的分布曲線103和203不再相同。另外，由圖l、圖2右半部的擬合結(jié)果中可以更明顯地看到異常點對于檢測結(jié)果的影響。包含異常點的圖l中對應的擬合線lll的斜率，明顯不同于不包含異常點的圖2中對應的擬合線211的斜率，前者為0.8373，后者為0.955545。而這一擬合結(jié)果的不同，會直接影響到能否正確判斷工藝是否超出控制(OOC，OutofControl),嚴重時，甚至會導致當工藝已偏離至超出規(guī)格(OOS,OutofSpec)時，仍不能由檢測數(shù)據(jù)的結(jié)果得出結(jié)論。因此，如何能在檢測數(shù)據(jù)分析過程中正確地去除異常點，得到更能反映一般性規(guī)律的數(shù)據(jù)模型，對于正確地判斷半導體工藝中是否存在問題非常關(guān)鍵。目前，在工業(yè)領(lǐng)域中常用的異常點去除方法是Grubb方法，該方法先對檢測得到的數(shù)據(jù)進行排序，然后，針對所有數(shù)據(jù)中的一個端值進行計算，判斷其是否為異常點。但是，該方法只能對單一的異常點進行計算分析，對于"偽裝"(masking)的異常點，如有兩個相鄰的異常點的情況，其可能會無法分辨，出現(xiàn)漏判，從而使統(tǒng)計的分布結(jié)果出現(xiàn)偏差，而這對于及時發(fā)現(xiàn)半導體工藝中的問題是不利的。隨著集成電路的制作向超大規(guī)模集成電路(ULSI,UltraLargeScaleIntegration)發(fā)展，器件的關(guān)鍵尺寸不斷縮小，對各步工藝的要求不斷提高，相應地，對各步工藝及器件性能的檢測及分析的要求也更為嚴格，而現(xiàn)有的Grubb異常點去除方法已不能滿足半導體工藝中分析檢測數(shù)據(jù)時的精度要求。為此，希望能夠提出一種新的異常點去除方法，以更準確地對檢測數(shù)據(jù)中的異常點進行去除，得到更為準確的分析結(jié)果，更好地實現(xiàn)對半導體工藝的監(jiān)測。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明提供一種檢測數(shù)據(jù)中異常點的去除方法，以改善現(xiàn)有的檢測數(shù)據(jù)分析過程中異常點去除不準確的問題。本發(fā)明提供的一種檢測數(shù)據(jù)中異常點的去除方法，包括步驟提供至少五個檢測數(shù)據(jù)；設定置信度及預計異常點數(shù)目，且所述預計異常點數(shù)目大于或等于2;計算所述檢測數(shù)據(jù)的平均值，得到第一平均值；計算每一個所述檢測數(shù)據(jù)與所述第一平均值的差值，并平方相加得到第一平方和；根據(jù)預計異常點數(shù)目將所述檢測數(shù)據(jù)分為預計異常點數(shù)據(jù)和非預計異常點數(shù)據(jù)；計算所述非預計異常點數(shù)據(jù)的平均值，得到第二平均值；計算每一個所述非預計異常點數(shù)據(jù)與所述第二平均值的差值，并平方相加得到第二平方和；計算所述第二平方和與所述第一平方和的比值，得到偏離值；根據(jù)所述檢測數(shù)據(jù)的數(shù)目、置信度及預計異常點數(shù)目確定臨界值；比較所述偏離值與所述臨界值；根據(jù)所述比較結(jié)果確定實際異常點數(shù)目；根據(jù)所述實際異常點數(shù)目去除所述檢測數(shù)據(jù)中的異常點數(shù)據(jù)。其中，所述設定預計異常點數(shù)目將預計異常點數(shù)據(jù)設定為固定值，且所述固定值小于或等于所述檢測數(shù)據(jù)總數(shù)的二分之一。其中，確定實際異常點數(shù)目由以下步驟實現(xiàn)當所述偏離值小于所述臨界值時，將所述預計異常點數(shù)目加1,再重復進行由所述得到第一平均值到所述比較偏離值與臨界值的步驟，直到偏離值大于臨界值為止，確定實際異常點數(shù)目等于此時對應的預計異常點數(shù)目減1;當所述偏離值大于所述臨界值時，將所述預計異常點數(shù)目減1，再重復進行由所述得到第一平均值到所述比較偏離值與臨界值的步驟，直到偏離值小于臨界值為止，確定實際異常點數(shù)目等于此時對應的預計異常點數(shù)目。其中，在所述設定預計異常點數(shù)目之前，還包括觀察所述檢測數(shù)據(jù)確定預計異常點數(shù)目的步驟。此時，確定實際異常點數(shù)目由以下步驟實現(xiàn)當所述偏離值小于所述臨界值時，確定實際異常點數(shù)目等于此時對應的預計異常點數(shù)目；當所述偏離值大于所述臨界值時，重新觀察所述檢測數(shù)據(jù)，重新設定預計異常點數(shù)目，再重復進行由所述得到第一平均值到所述比較偏離值與臨界值的步驟，直至計算得到的所述偏離值小于所述臨界值為止，確定實際異常點數(shù)目等于此時對應的預計異常點數(shù)目。另夕卜，在所述將所述檢測數(shù)據(jù)分為預計異常點數(shù)據(jù)和非預計異常點數(shù)據(jù)的步驟由以下步驟實現(xiàn)分別計算每一個所述纟全測數(shù)據(jù)與所述第一平均值的差值的絕對值；將所述^r測數(shù)據(jù)按所述絕對值由小到大的順序進行排序；按照所述預計異常點數(shù)目將排序后的所述檢測數(shù)據(jù)中位于后面的數(shù)據(jù)定義為預計異常點數(shù)據(jù)，其余的所述檢測數(shù)據(jù)定義為非預計異常點數(shù)據(jù)。其中，所述去除異常點數(shù)據(jù)是由排序后的檢測數(shù)據(jù)中去除異常點數(shù)據(jù)。如果在對所述檢測數(shù)據(jù)進行排序時，還記錄了各所述檢測數(shù)據(jù)在排序前后的對應關(guān)系，則所述去除異常點數(shù)據(jù)也可以是由排序前的^r測數(shù)據(jù)中去除異常點數(shù)據(jù)。本發(fā)明的去除方法中所述的檢測數(shù)據(jù)是測得的薄膜厚度、刻蝕深度、器件電性能參數(shù)、光刻套刻精度及器件可靠性參數(shù)中的一種。本發(fā)明的去除方法中所述異常點分別位于所述^r測數(shù)據(jù)的上、下限的兩側(cè)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點本發(fā)明的沖企測數(shù)據(jù)中異常點的去除方法，利用Tietjen&Moore方法對檢測數(shù)據(jù)進行異常點的去除分析，實現(xiàn)對多個異常點的分析，防止了因異常點間的關(guān)聯(lián)性而導致的異常點漏判的問題，提高了異常點去除的準確性。并因此可以得到更準確的統(tǒng)計分布結(jié)果，提高了監(jiān)測半導體工藝的有效性。本發(fā)明的檢測數(shù)據(jù)中異常點的去除方法，可用于處理多種異常點情況，如可以用于傳統(tǒng)方法一般不適用的在檢測數(shù)據(jù)的上、下限均可能出現(xiàn)異常點的情況，對異常點的分析判斷更為全面，并可以提高對^r測數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析的準確性。本發(fā)明的檢測數(shù)據(jù)中異常點的去除方法，既可以結(jié)合觀察及經(jīng)驗對確定的異常點數(shù)進行驗證，也可以利用設定初始預計異常點數(shù)目，并逐漸增大的方法對實際異常點數(shù)目進行循環(huán)計算，直至得到實際的異常點數(shù)目，防止了因主觀臆斷帶來的誤判問題。本發(fā)明的檢測數(shù)據(jù)中異常點的去除方法，可以利用數(shù)據(jù)庫程序自動實現(xiàn)，梯:作起來方便、靈活、快捷。圖1為包含異常點的數(shù)據(jù)分布情況示意圖；圖2為去除異常點后的數(shù)據(jù)分布情況示意圖；圖3為說明本發(fā)明第一實施例的異常點去除方法的流程圖；圖4為本發(fā)明第一實施例中的檢測數(shù)據(jù)分布示意圖；圖5為說明本發(fā)明第一實施例的偏離值計算的流程圖；圖6為說明本發(fā)明第三實施例的異常點去除方法的流程圖。具體實施方式為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式做詳細的說明。本發(fā)明的處理方法應用廣泛，下面是通過具體的實施例來加以說明，當然本發(fā)明并不局限于以下的具體實施例，本領(lǐng)域內(nèi)的普通技術(shù)人員所熟知的一般的替換無疑地涵蓋在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。檢測數(shù)據(jù)中，異常點的存在會嚴重影響由檢測數(shù)據(jù)推出的數(shù)學模型。因此，在實際應用中常需要對檢測數(shù)據(jù)中的異常點進行去除。異常點產(chǎn)生的原因很多，其中大多數(shù)都是由人為錯誤所造成，比如數(shù)據(jù)登記錯誤，數(shù)據(jù)測量誤差，工藝的操作錯誤等，這類因人為因素導致的異常點應該從數(shù)據(jù)中去除。另外，表現(xiàn)為異常點的數(shù)據(jù)也有可能是現(xiàn)實中客觀存在的數(shù)據(jù)，如某一工藝的設備老化后其工藝結(jié)果也可能會發(fā)生逐漸的偏差直至遠遠偏離正常數(shù)據(jù)集，這類因客觀因素導致的異常點不應該單純地將其去除，需要對其進行分析，判斷產(chǎn)生的原因，如果直接將代表設備問題的異常點去除，可能會導致工藝問題被掩蔽，不能及時發(fā)現(xiàn)并解決。正因為異常點的產(chǎn)生原因很多，數(shù)據(jù)中的異常點的表現(xiàn)形式也是多種多樣的，在一組檢測數(shù)據(jù)中，異常點可能出現(xiàn)在檢測數(shù)據(jù)的上限，可能出現(xiàn)在檢測數(shù)據(jù)的下限，還可能同時會出現(xiàn)多個異常點，且多個異常點之間還可能存在"偽裝"現(xiàn)象，這些都給異常點的發(fā)現(xiàn)及判斷帶來了困難。為提高對復雜的異常點進行去除的準確性，本發(fā)明公開了一種異常點的去除方法，該方法利用Tietjen&Moore方法對^r測^t據(jù)中的異常點進行了分析判斷，圖3為說明本發(fā)明第一實施例的異常點去除方法的流程圖，下面結(jié)合圖3詳細介紹本發(fā)明第一實施例的異常點去除方法。首先，對工藝結(jié)果或器件參數(shù)進行檢測，提供至少五個檢測數(shù)據(jù)(S301)。本實施例中，該檢測是針對光刻工藝的自動套刻結(jié)果進行的，得到的檢測數(shù)據(jù)為上、下兩層光刻圖形間套刻的偏移量。假設本次檢測共得到15個數(shù)據(jù)點(單位:(im),表l為本發(fā)明第一實施例中的檢測數(shù)據(jù)列表。表l檢測數(shù)據(jù)列表<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>下面對這15個檢測數(shù)據(jù)進行具體分析計算，去除其中的異常點，保留符合一般規(guī)律的數(shù)據(jù)，以便能得到可以正確反映自動套刻機的套刻精度情況的擬合結(jié)果。在進行數(shù)據(jù)分析之前，可以先設定置信度及預計異常點數(shù)目(S302)。其中，置信度的設定是由工藝要求決定的，具體可以設置為O.Ol、0.05、O.l等。對工藝檢測準確性的要求越高，可以將置信度設定的越小。對于普通的半導體制造工藝，通常將置信度設置為0.05。本實施例中所用的異常點去除方法通常適用于異常點數(shù)目大于或等于2的情況，對于具體如何設定預計異常點數(shù)目(k)通?？梢杂袃煞N方法，一種是直接通過觀察檢測數(shù)據(jù)，確定最有可能的異常點數(shù)目，并將其設定為預計異常點數(shù)目(k)。圖4為本發(fā)明第一實施例中的檢測數(shù)據(jù)分布示意圖，如圖4所示，橫坐標為檢測數(shù)值，縱坐標為數(shù)據(jù)數(shù)目，圖中數(shù)據(jù)的柱狀分布401表明了在各個檢測數(shù)值范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)數(shù)目，如可以看到，檢測數(shù)值在-0.3至-0.1之間的樣品數(shù)為4個，在0.1到0.3之間為3個。由圖4可以觀察到可能的異常點分別位于兩端，一個是-1.4,一個是l.Ol,其余的13個檢測數(shù)據(jù)則相對集中，應該不屬于異常點，因此，可以取預計異常點數(shù)目為2，以驗證該兩點是否都為異常點。另一種則可以對于數(shù)量相同的數(shù)據(jù)，將預計異常點數(shù)目設定為固定值，該值通常要大于或等于2、小于或等于所述檢測數(shù)據(jù)數(shù)目的二分之一。如有50個檢測數(shù)據(jù)，預計異常點數(shù)目(k)可以設置為2個至25個中的任一個。再如本實施例中有15個檢測數(shù)據(jù)，可以將預計異常點數(shù)目(k)設置為2至7個，如4個。注意到這一固定值的設置應當結(jié)合經(jīng)驗來設置，如果以往的檢測數(shù)據(jù)中通常50個數(shù)據(jù)中的異常點數(shù)為5個，就可以直接將預計異常點數(shù)目(k)設置為5，以提高效率及準確性。完成上述參數(shù)的設定后，可以針對異常點的分布情況，計算偏離值(S303)。本實施例中，檢測數(shù)據(jù)中的異常點數(shù)目可能會大于或等于2，且可能分別位于檢測數(shù)據(jù)的上、下限的兩側(cè)。此時，傳統(tǒng)的Grubb方法并不適用，利用該方法對異常點進行去除分析，很可能會得到錯誤的結(jié)論。本發(fā)明采用了Tietjen&Moore方法針對異常點數(shù)目為預計異常點數(shù)目(k)的情況進行了偏離值的計算。圖5為說明本發(fā)明第一實施例的偏離值計算的流程圖，下面結(jié)合圖5對本發(fā)明第一實施例中的偏離值的計算過程進行詳細介紹首先，計算檢測數(shù)據(jù)Xi的平均值，得到第一平均值；(S501)。本實一ff施例中，計算得到的1=2^,./"=0.018。然后，計算各^r測數(shù)據(jù)與第一平均值的差值，并平方后相加，得到第一平方和(S502)。本實施例中計算得到的第一平方和為A—^=4.24964c接著，可以4艮據(jù)預計異常點數(shù)目將所有檢測數(shù)據(jù)分為預計異常點數(shù)據(jù)和非預計異常點數(shù)據(jù)(S503)。其中，預計異常點數(shù)據(jù)是根據(jù)預計異常點數(shù)目，在所有檢測數(shù)據(jù)中提取出的偏離較遠的數(shù)據(jù)，其數(shù)目的多少由預計異常點數(shù)目決定。非預計異常點數(shù)據(jù)則是所述檢測數(shù)據(jù)中其余的數(shù)據(jù)。該步預計異常點數(shù)據(jù)與非預計異常點數(shù)據(jù)的劃分既可以通過直接觀察檢測數(shù)據(jù)實現(xiàn)，也可以通過對檢測數(shù)據(jù)進行計算及排序?qū)崿F(xiàn)。前者簡單方便，但易因人為的主觀因素造成誤判，且不能利用計算機自動完成。本實施例中，釆用了后一種方法，其具體實現(xiàn)步驟為A、計算各檢測數(shù)據(jù)與第一平均值的差值的絕對值。即，按公式r,=|x,-;l計算檢測數(shù)據(jù)與第一平均值間差的絕對值。表2為本發(fā)明第一實施例中的Xi與對應的ri值列表。表2檢測數(shù)據(jù)與對應的ij值列表<table>tableseeoriginaldocumentpage13</column></row><table>B、將各檢測數(shù)據(jù)按上述絕對值ri由小到大的順序進行排序。排序中，可以只記錄下排序后的檢測數(shù)據(jù)，也可以同時記錄下各檢測數(shù)據(jù)所對應的ri值，另外，為了能夠反映排序前、后的檢測數(shù)據(jù)的相關(guān)聯(lián)性，還可以將各檢測數(shù)據(jù)在排序前的記錄號記錄下來。表3為本發(fā)明第一實施例中的排序后的檢測數(shù)據(jù)列表，經(jīng)重新排序后的檢測數(shù)據(jù)的記錄號為Zj，其內(nèi)記錄的數(shù)據(jù)有檢測數(shù)據(jù)值、該檢測數(shù)據(jù)在第一數(shù)據(jù)庫中的記錄號、該檢測數(shù)據(jù)與第一平均值間的差值的絕對值。表3排序后的檢測數(shù)據(jù)列表<table>tableseeoriginaldocumentpage14</column></row><table>c、按照預計異常點數(shù)目將排序后的檢測數(shù)據(jù)中位于后面的數(shù)據(jù)定義為預計異常點數(shù)據(jù)，其余的所述檢測數(shù)據(jù)定義為非預計異常點數(shù)據(jù)。本實施例中，設定的預計異常點數(shù)目為2,因此，對排序后的檢測數(shù)據(jù)中位于最后的兩個數(shù)據(jù)點作了標記(*)處理，表明其為預計異常點數(shù)據(jù)。注意，這一標記處理可以通過對對應的記錄作標記記號實現(xiàn)，也可以通過直接將這兩個數(shù)據(jù)刪除實現(xiàn)。表4為本發(fā)明第一實施例中的標記預計異常點數(shù)據(jù)后的檢測數(shù)據(jù)列表。表4標記預計異常點數(shù)據(jù)后的檢測數(shù)據(jù)列表<table>tableseeoriginaldocumentpage14</column></row><table>注意，如果采用觀察的方法劃分預計異常點數(shù)據(jù)和非預計異常點數(shù)據(jù)，本步驟(S503)的執(zhí)行順序可以不受限，可以在S501前執(zhí)行，也可以在S502前執(zhí)行，當然也可以在S502后執(zhí)行。即使采用了排序計算的方法，只要不刪除預計異常點數(shù)據(jù)，本步驟(S503)的執(zhí)行順序也可以不受限，至少可以與S502的執(zhí)行順序互換，(為了不重復計算第一平均值，其最好在S501后進行)。這是因為本步數(shù)據(jù)劃分步驟(S503)至多只是檢測數(shù)據(jù)的排序發(fā)生了變化，而各個檢測數(shù)據(jù)本身都沒有變化，所以既可以利用排序前的檢測數(shù)據(jù)，也可以利用排序后的檢測數(shù)據(jù)計算笫一平均值或第一平方和，計算的結(jié)果都是相同的。其中，利用排序后的檢測數(shù)據(jù)計算第一平方和的公式為fS)2,本實施例中，其計算結(jié)果同樣等于4.24964。將檢測數(shù)據(jù)作完劃分后，計算所有非預計異常點數(shù)據(jù)的平均值，得到第二平均值(S504)。本實施例中的第二平均值z=J]z,/"=0.051。再接著，計算每一個非預計異常點數(shù)據(jù)與第二平均值的差值，再平方相加，得到第二平方和(S505)。本實施例中計算得到的第二平方和為然后，計算第二平方和與第一平方和的比值，得到偏離值Ek(S506)。計算出偏離值Ek后，根據(jù)檢測數(shù)據(jù)的數(shù)目、前面確定的置信度及預計異常點數(shù)目確定臨界值(S304)。臨界值的確定是由查表完成的，且不同的情況所適用的臨界值表是不同的。下面的表5為適用于本發(fā)明第一實施例的置信度為0.05時臨界值列表。表5置信度為0.05時的臨界值列表<table>tableseeoriginaldocumentpage16</column></row><table>其中n為檢測數(shù)據(jù)數(shù)目，k為預計異常點數(shù)目，k—l表示預計異常點數(shù)目為l，k—2表示預計異常點數(shù)目為2。注意表5中只是列出了部分臨界值，且表中各數(shù)值為臨界值的1000倍。另外，本步查表工作也可以提前至在S302完成后進行。該臨界值列表可以事先存儲在計算機中，直接由程序根據(jù)參數(shù)調(diào)用，也可以由人為查表后，直接得到對應的臨界值，對于人為查表的情況通常適用于檢測數(shù)據(jù)數(shù)目固定、置信度固定、預計異常點數(shù)目固定的情況。本實施例中，置信度為0.05,檢測數(shù)據(jù)數(shù)目為15,異常點數(shù)目為2，由表中查得的臨界值為0.317。接著，可以比較前面計算得到的偏離值Ek與查表得到的臨界值(S305)。如果偏離值小于臨界值，則^r測數(shù)據(jù)中存在的實際異常點數(shù)目不少于預計異常點數(shù)目k;如果偏離值Ek大于臨界值，則檢測數(shù)據(jù)中的實際異常點數(shù)目少于預計異常點數(shù)目k。本實施例中，計算得到的偏離值為0.292,小于查表所得的臨界值0.317,因此，觀察時認為可能的兩個點-1.4和1.01實際都屬于異常點。再接著，可以由上述比較結(jié)果來確定實際異常點數(shù)目(S306)。本實施例中，如果明顯可以確認或可以由經(jīng)驗確認其他的數(shù)據(jù)點不會是異常點，此時，可以確定實際的異常點數(shù)目與預計異常點數(shù)目相同，為2個。此外，在本發(fā)明的其他實施例中，或若本實施例中開始設定的預計異常點數(shù)目為3時，可能計算得到的偏離值會大于臨界值，以后者為例，此時，開始觀察認定的3個點中至少有一個點不屬于異常點，應該重新觀察各檢測^t據(jù)的分布情況，重新設定預計異常點數(shù)目，如為2,然后再重新進行計算偏離值、確定臨界值、比較偏離值與臨界值的步驟，直至計算得到的偏離值小于臨界值為止，確定此時的預計異常點數(shù)目就為實際的異常點數(shù)目。在確定實際的異常點數(shù)目后，去除異常點凄t據(jù)(S307)。本步去除工作，既可以通過觀察檢測數(shù)據(jù)直接實現(xiàn)，也可以利用前面將檢測數(shù)據(jù)劃分為預計異常點數(shù)據(jù)和非預計異常點數(shù)據(jù)時的排序、標記結(jié)果來實現(xiàn)。對于后者，如果檢測順序?qū)τ跈z測結(jié)果的監(jiān)測有意義的話，可以根據(jù)排序后的檢測數(shù)據(jù)與排序前的檢測數(shù)據(jù)中各檢測數(shù)據(jù)的對應關(guān)系，去除排序前的檢測數(shù)據(jù)中的對應異常點數(shù)據(jù)。但如果檢測順序?qū)τ跈z測結(jié)果的監(jiān)測沒有意義的話，也可以直接利用標記異常點后的排序后的檢測數(shù)據(jù)中未標記的數(shù)據(jù)作為最終的符合一般規(guī)律的檢測數(shù)據(jù)集，進4亍后續(xù)的擬合分析。表6為本發(fā)明第一實施例中的去除異常點后的檢測數(shù)據(jù)列表，該數(shù)據(jù)列表是通過去除排序前的檢測數(shù)據(jù)中的異常點數(shù)據(jù)而得到的，此時，其內(nèi)數(shù)據(jù)為按檢測順序得到的所有符合一般規(guī)律的檢測數(shù)據(jù)。對其進行分析，得到的是反映檢測結(jié)果真實情況的擬合結(jié)果，可以實現(xiàn)對半導體工藝的良好監(jiān)測。表6去除異常點后的排序前的檢測數(shù)據(jù)列表x90.20-0.24XlO0.63x3-0.05Xii-0.30X40.18Xl2-0.13x50.48Xl30.10x6-0.44Xl40.39x7-0.22Xl5一_x80.06上述本發(fā)明的第一實施例中，采用了觀察的方法確定預計異常點數(shù)目，在本發(fā)明的其他實施例中，為了防止主觀誤判，也可以采用固定預計異常點數(shù)目的方法。此時通常需要針對不同的k值進行偏離值的循環(huán)計算，直至推出實際的異常點數(shù)目。本發(fā)明的第二實施例就針對固定預計異常點數(shù)目的情況進行了介紹。本發(fā)明的第二實施例是對薄膜生長厚度的檢測結(jié)果進行異常點的去除分析。假設本實施例中共有30個檢測數(shù)據(jù)，其置信度的要求仍為0.05。根據(jù)經(jīng)驗，其中的異常點數(shù)目通常在5個左右，因此，可以將預計異常點數(shù)目(k)固定設置為5。注意到采用固定預計異常點數(shù)目的方法是不需要對;險測數(shù)據(jù)進行觀察的。設定好上述參數(shù)后，同樣可以利用Tietjen&Moore方法計算k二5時的偏離值(S501到S506),并查表得到此時的臨界值為0.298。接著，比較計算得到的偏離值與臨界值如果偏離值小于所述臨界值，表明5個點可能均為異常點，但因為此時不能確定其余的25個點中是否還有異常點，可以繼續(xù)進行計算將預計異常點數(shù)目加1,即k=6,然后再重復進行計算偏離值[即S303中所述的由得到第一平均值(S501)到得到偏離值(S506)的計算步驟]、確定臨界值、比較偏離值與臨界值的步驟，如果新的偏離值仍小于臨界值，則再將k加l，重復上述步驟，一直到計算得到的偏離值大于臨界值為止，表明增加一個預計異常點后，其中至少有一個不為異常點，則可以確定實際異常點數(shù)目等于此時對應的預計異常點數(shù)目減1。至此，可以得到確切的實際異常點數(shù)目。如果第一次計算所得的偏離值大于臨界值，表明5個點中至少有一個不是異常點，此時將預計異常點數(shù)目減1,再重復進行計算偏離值[即由得到第一平均值(S501)到得到偏離值(S506)的計算步驟]、確定臨界值、比較偏離值與臨界值的步驟，直到計算得到的偏離值小于臨界值為止，確定實際異常點數(shù)目等于此時對應的預計異常點數(shù)目。在確定實際異常點數(shù)目后，再在^r測數(shù)據(jù)中去除對應多個偏離最遠的數(shù)據(jù)即可。如果在上述數(shù)據(jù)處理過程中對4全測數(shù)據(jù)進行了排序處理，又沒有記錄下排序前后的才企測數(shù)據(jù)間的對應關(guān)系，而在對沖企測數(shù)據(jù)進行分析時又對檢測順序有要求時，也可以直接用觀察的方法將檢測數(shù)據(jù)中對應多個的偏離最遠的數(shù)據(jù)去除。得到?jīng)]有異常點的新檢測數(shù)據(jù)樣本后，對其進行統(tǒng)計分析，就可以得到較為準確的符合一般規(guī)律的擬合結(jié)果。本發(fā)明的第二實施例是通過經(jīng)驗值確定k值，但要注意到其中k的取值不能過于隨便，如果k的取值與實際異常點數(shù)目相比相差過大，可能會導致誤判。因此，可以采用經(jīng)驗與觀察相結(jié)合的方法確定k值，以確保k的取值與實際異常點數(shù)目相近，避免單純利用經(jīng)驗或觀察方法可能帶來的過于主觀臆斷的問題，提高異常點去除的準確性及效率。另外，為了防止判斷上過于主觀臆斷，本發(fā)明的第三實施例采用了按k值由小到大的順序，直接對不同的k值下的偏離值進行循環(huán)計算，確定實際異常點數(shù)目的方法。圖6為說明本發(fā)明第三實施例的異常點去除方法的流程圖，下面結(jié)合圖6對本發(fā)明的第三實施例進行詳細介紹。本發(fā)明的第三實施例是對器件可靠性參數(shù)的#r測結(jié)果進行異常點的去除分析。首先，對器件進行測試，提供至少五個檢測數(shù)據(jù)(S601)。本實施例中，對制作完成的器件進行可靠性測試，假設共測試得到50個檢測數(shù)據(jù)，需要對其進行異常點去除分析。然后，設定置信度(S602)。本實施例中對置信度的要求設定為0.05,在其他實施例中，也可以設置為0.01或0.1等。接著，設定初始預計異常點數(shù)目(S603)。本實施例中將預計異常點數(shù)目(k)的初始值設置為2。注意到本實施例中采用的設定初始預計異常點數(shù)目的方法是不需要對檢測數(shù)據(jù)進行觀察的。設定好上述參數(shù)后，同樣可以利用Tietjen&Moore方法計算k=2時的偏離值(S604)，具體計算方法與上述第一實施例中的相同(S501至S506),在此不再贅述。接著，查表得到對應此時的預計異常點數(shù)目的臨界值(S605)。本實施例中，檢測數(shù)據(jù)數(shù)目為50,置信度為0.05,預計異常點數(shù)目初始值為2,查表5得到此時的臨界值為0.684。再接著，比較計算得到的偏離值與查表得到的臨界值(S606)。如果偏離值小于臨界值，表明至少有2個點為異常點，但因為此時不能確定其余的48個點中是否還有異常點，可以繼續(xù)進行計算將預計異常點數(shù)目加1(S607),即1^=3，然后再重復進行計算偏離值(S604)、確定臨界值(S605)、比較偏離值與臨界值(S606)的步驟，如果新的偏離值仍小于臨界值，則再將k加1(S607),重復上述步驟，一直到計算得到的偏離值大于臨界值為止。一旦偏離值大于了臨界值，表明上一次增加了一個預計異常點后，至少有一個不為異常點，而再之前的一次則全為異常點，因此可以確定實際異常點數(shù)目等于上一次循環(huán)時的預計異常點數(shù)目，也即等于此時對應的預計異常點數(shù)目減l。因此，通過將此時的預計異常點數(shù)目減1即可得到確切的實際異常點數(shù)目(S608)。但是，如果第一次k二2時計算所得的偏離值就大于了臨界值，表明檢測數(shù)據(jù)中最多有一個異常點，此時對異常點的去除將不適于采用Tietjen&Moore方法，而可以仍采用傳統(tǒng)的Grubb方法對單邊(只會出現(xiàn)在檢測數(shù)據(jù)上限或下限的一邊)、單個的異常點進行分析判斷。在得到確切的實際異常點數(shù)目之后，去除^r測數(shù)據(jù)中的異常點數(shù)據(jù)(S609)。如果在分析檢測數(shù)據(jù)時，需要利用檢測數(shù)據(jù)的測試順序信息，而前面的異常點分析過程中采用的又是需要對檢測數(shù)據(jù)進行排序的方法，則可以在進行偏離值計算過程中，記錄下排序前后的檢測數(shù)據(jù)間的對應關(guān)系，然后，按照這一對應關(guān)系去除排序前的、保留有測試順序信息的檢測數(shù)據(jù)中的對應異常點數(shù)據(jù)，最后得到既保留有測試順序又符合一般規(guī)律的檢測數(shù)據(jù)。此外，如果在上述數(shù)據(jù)處理過程中沒有記錄下排序前后的檢測數(shù)據(jù)間的對應關(guān)系，而在對檢測數(shù)據(jù)進行分析時又對檢測順序有要求時，也可以直接用觀察的方法將檢測數(shù)據(jù)中對應多個的偏離最遠的數(shù)據(jù)去除。如果在分析;險測數(shù)據(jù)時，不需要利用檢測數(shù)據(jù)的測試順序信息，也可以按照實際異常點數(shù)目直接將排序后的檢測數(shù)據(jù)中后面的檢測數(shù)據(jù)去除，余下的檢測數(shù)據(jù)即為滿足一般規(guī)律的非異常的檢測數(shù)據(jù)。去除檢測數(shù)據(jù)中的異常點后，就可以對其進行統(tǒng)計分析，得到較為符合一般規(guī)律的擬合結(jié)果，實現(xiàn)了對半導體工藝較為準確的監(jiān)測，提高了工藝監(jiān)測的靈敏度。上述本發(fā)明的異常點的去除方法，可以通過編制數(shù)據(jù)庫程序(如Excel程序、Foxpro程序、VB程序等)的方法事先存儲在計算機介質(zhì)上，并通過執(zhí)行該程序自動完成對檢測數(shù)據(jù)中的異常點的去除。該計算機介質(zhì)可以是電、磁或半導體的存儲介質(zhì)。另外，臨界值列表(如表5)也可以事先存儲在計算機中，直接由程序自動調(diào)用。實現(xiàn)起來方便快捷。本發(fā)明的上述實施例中的檢測數(shù)據(jù)是套刻精度和可靠性測試數(shù)據(jù)，在本發(fā)明的其他實施例中，還可以利用本發(fā)明的方法對其他的測試數(shù)據(jù)進行異常點去除分析，如薄膜厚度、刻蝕深度、器件電性能參數(shù)(電壓、電流、漏電流、電阻、電容等)等。本發(fā)明的檢測數(shù)據(jù)中的異常點去除方法并不僅限于在半導體制造領(lǐng)域中的應用，而是可以廣泛應用于各種工業(yè)領(lǐng)域中，如還可以應用于機械、電子、醫(yī)學等工業(yè)領(lǐng)域中。本發(fā)明雖然以較佳實施例公開如上，但其并不是用來限定本發(fā)明，任何本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，都可以做出可能的變動和修改，因此本發(fā)明的保護范圍應當以本發(fā)明權(quán)利要求所界定的范圍為準。權(quán)利要求1、一種檢測數(shù)據(jù)中異常點的去除方法，其特征在于，包括步驟提供至少五個檢測數(shù)據(jù)；設定置信度及預計異常點數(shù)目，且所述預計異常點數(shù)目大于或等于2；計算所述檢測數(shù)據(jù)的平均值，得到第一平均值；計算每一個所述檢測數(shù)據(jù)與所述第一平均值的差值，并平方相加得到第一平方和；根據(jù)預計異常點數(shù)目將所述檢測數(shù)據(jù)分為預計異常點數(shù)據(jù)和非預計異常點數(shù)據(jù)；計算所述非預計異常點數(shù)據(jù)的平均值，得到第二平均值；計算每一個所述非預計異常點數(shù)據(jù)與所述第二平均值的差值，并平方相加得到第二平方和；計算所述第二平方和與所述第一平方和的比值，得到偏離值；根據(jù)所述檢測數(shù)據(jù)的數(shù)目、置信度及預計異常點數(shù)目確定臨界值；比較所述偏離值與所述臨界值；根據(jù)所述比較結(jié)果確定實際異常點數(shù)目；根據(jù)所述實際異常點數(shù)目去除所述檢測數(shù)據(jù)中的異常點數(shù)據(jù)。2、如權(quán)利要求1所述的異常點的去除方法，其特征在于所述設定預計異常點數(shù)目將預計異常點數(shù)據(jù)設定為固定值，且所述固定值小于或等于所述檢測數(shù)據(jù)總數(shù)的二分之一。3、如權(quán)利要求2所述的異常點的去除方法，其特征在于確定實際異常點數(shù)目由以下步驟實現(xiàn)當所述偏離值小于所述臨界值時，將所述預計異常點數(shù)目加1，再重復進行由所述得到第一平均值到所述比較偏離值與臨界值的步驟，直到偏離值大于臨界值為止，確定實際異常點數(shù)目等于此時對應的預計異常點數(shù)目減1;當所述偏離值大于所述臨界值時，將所述預計異常點數(shù)目減1,再重復進行由所述得到第一平均值到所述比較偏離值與臨界值的步驟，直到偏離值小于臨界值為止，確定實際異常點數(shù)目等于此時對應的預計異常點數(shù)目。4、如權(quán)利要求1所述的異常點的去除方法，其特征在于在所述設定預計異常點數(shù)目之前，還包括觀察所述檢測數(shù)據(jù)確定預計異常點數(shù)目的步驟。5、如權(quán)利要求4所述的異常點的去除方法，其特征在于確定實際異常點數(shù)目由以下步驟實現(xiàn)當所述偏離值小于所述臨界值時，確定實際異常點數(shù)目等于此時對應的預計異常點數(shù)目；當所述偏離值大于所述臨界值時，重新觀察所述斥全測數(shù)據(jù)，重新設定預計異常點數(shù)目，再重復進行由所述得到第一平均值到所述比較偏離值與臨界值的步驟，直至計算得到的所述偏離值小于所述臨界值為止，確定實際異常點數(shù)目等于此時對應的預計異常點數(shù)目。6、如權(quán)利要求1所述的異常點的去除方法，其特征在于在所述將所述檢測數(shù)據(jù)分為預計異常點數(shù)據(jù)和非預計異常點數(shù)據(jù)的步驟由以下步驟實現(xiàn)分別計算每一個所述;f企測數(shù)據(jù)與所述第一平均值的差值的絕對值；將所述檢測數(shù)據(jù)按所述絕對值由小到大的順序進行排序；按照所述預計異常點數(shù)目將排序后的所述檢測數(shù)據(jù)中位于后面的數(shù)據(jù)定義為預計異常點數(shù)據(jù)，其余的所述4全測數(shù)據(jù)定義為非預計異常點數(shù)據(jù)。7、如權(quán)利要求6所述的異常點的去除方法，其特征在于所述去除異常點數(shù)據(jù)是由排序后的檢測數(shù)據(jù)中去除異常點數(shù)據(jù)。8、如權(quán)利要求6所述的異常點的去除方法，其特征在于對所述檢測數(shù)據(jù)進行排序時，還記錄了各所述檢測數(shù)據(jù)在排序前后的對應關(guān)系。9、如權(quán)利要求8所述的異常點的去除方法，其特征在于所述去除異常點數(shù)據(jù)是由排序前的檢測數(shù)據(jù)中去除異常點數(shù)據(jù)。10、如權(quán)利要求1所述的異常點的去除方法，其特征在于所述檢測數(shù)據(jù)是測得的薄膜厚度、刻蝕深度、器件電性能參數(shù)、光刻套刻精度及器件可靠性參數(shù)中的一種。11、如權(quán)利要求1所述的異常點的去除方法，其特征在于所述異常點分別位于所述4全測數(shù)據(jù)的上、下限的兩側(cè)。全文摘要本發(fā)明公開了一種檢測數(shù)據(jù)中異常點的去除方法，包括步驟提供至少五個檢測數(shù)據(jù)；設定置信度及預計異常點數(shù)目；根據(jù)預計異常點數(shù)目計算偏離值；根據(jù)檢測數(shù)據(jù)數(shù)目、置信度及預計異常點數(shù)目確定臨界值；比較所述偏離值與所述臨界值；根據(jù)比較結(jié)果確定實際異常點數(shù)目；根據(jù)實際異常點數(shù)目去除檢測數(shù)據(jù)中的異常點數(shù)據(jù)。采用本發(fā)明的異常點的去除方法對檢測數(shù)據(jù)進行異常點去除，可以提高異常點去除的準確性，并得到更準確的數(shù)據(jù)擬合結(jié)果，提高了半導體工藝監(jiān)測的有效性。文檔編號H01L21/66GK101330030SQ20071004234公開日2008年12月24日申請日期2007年6月21日優(yōu)先權(quán)日2007年6月21日發(fā)明者楊斯元,簡維廷,斌龔申請人:中芯國際集成電路制造(上海)有限公司