CD关键尺寸均匀性分析器｜工艺参数分析工具
这个工具解决什么问题
这类分析宁可保守也不要假精度：数据不足时明确不外推。
光刻/量测站点 CD（Critical Dimension）数据的均匀性分解工具： 晶圆内径向分层（中心/中环/边缘）、逐片 3σ、方差分解（晶圆内/片间/腔间）、 腔间偏移检验、规格 Cpk，全部纯标准库。
输入数据格式
数据文件 cd_measurements.csv，列顺序为：lot、chamber、wafer、site_r、site_theta、cd。
示例首行：L2510,CH-A,W01,0.00,0.0,42.909
示例输出（真实运行结果节选）
CD 关键尺寸均匀性分析报告 ======================================================================== 规格 42.0 ~ 46.0 nm；样本 490 点 / 10 片 【一、晶圆内均匀性（按归一化半径分层）】 中心 ： 10 点 均值=44.117 nm σ=0.924 中环 ： 180 点 均值=44.880 nm σ=0.873 边缘 ： 300 点 均值=45.708 nm σ=0.953 径向梯度（边缘-中心）=+1.592 nm —— 明显的边缘偏粗特征，优先查显影/刻蚀边缘效应 【二、逐片均匀性】 CH-A W01：均值=44.198 σ=0.549 极差=2.625 3σ=1.646 CH-A W02：均值=44.500 σ=0.538 极差=2.092 3σ=1.615 CH-A W03：均值=44.838 σ=0.445 极差=1.871 3σ=1.336 CH-A W04：均值=45.212 σ=0.593 极差=2.383 3σ=1.780 CH-A W05：均值=45.537 σ=0.511 极差=2.032 3σ=1.534 CH-B W01：均值=44.827 σ=0.709 极差=3.385 3σ=2.128 CH-B W02：均值=45.329 σ=0.711 极差=2.852 3σ=2.133 CH-B W03：均值=45.867 σ=0.599 极差=2.631 3σ=1.797 CH-B W04：均值=46.440 σ=0.758 极差=2.943 3σ=2.274 CH-B W05：均值=46.966 σ=0.646 极差=2.592 3σ=1.939 【三、方差分解（晶圆内 / 片间 / 腔间）】 晶圆内 35.5%｜片间 39.1%｜腔间 25.5%（合计 100%） 方差大头在「片间」——改善动作应对准这一层。 【四、腔间偏移检验】 CH-A 均值 44.857 vs CH-B 均值 45.886，差 +1.029 nm（t=12.9） 偏移 >0.5nm 且方向稳定：属腔间系统差，应先做匹配（腔匹配/Tune）， 而不是把公差分摊给两台腔各自放宽。 【五、规格能力】 总均值=45.371，总σ=1.020 → Cp=0.653，Cpk=0.205 Cpk<
解决什么问题
CD 是良率最敏感的参数。只看总 σ 会把「晶圆内径向不均」「片间漂移」「腔间系统差」 混成一锅粥——本工具把方差按来源拆开，直接指认改善动作应对准哪一层。
使用方法
python cd_uniformity.py # 示例数据（2 腔 × 5 片 × 49 点） python cd_uniformity.py 我的.csv
规格在脚本头部 LSL / USL 处修改。
输入格式（CSV，UTF-8）
site_r 为归一化半径（0=圆心，1=边缘）。
输出说明
径向分层与梯度判读 → 逐片均匀性 → 方差分解（指认大头）→ 腔间偏移（Welch t） → Cpk → 量测采样与典型根因提醒。
注意事项
跨报告比较前先对齐 sampling plan（站点数/取片策略），边缘点取舍不同可让 均匀性结论反转。径向梯度典型来源：显影热板边缘温控、刻蚀均匀性、旋涂边冠。
会生成哪些文件
运行后除控制台输出外，还会生成：cd_measurements.csv、cd_uniformity_report.txt。
工具中出现的字段与提示
- CD 关键尺寸均匀性分析报告
- 规格 %.1f ~ %.1f nm；样本 %d 点 / %d 片
- 【一、晶圆内均匀性（按归一化半径分层）】
- %-4s：%5d 点 均值=%.3f nm σ=%.3f
- 径向梯度（边缘-中心）=%+.3f nm%s
- —— 明显的边缘偏粗特征，优先查显影/刻蚀边缘效应
- 【二、逐片均匀性】
- %s %s：均值=%.3f σ=%.3f 极差=%.3f 3σ=%.3f
- 【三、方差分解（晶圆内 / 片间 / 腔间）】
- 方差大头在「%s」——改善动作应对准这一层。
- 【四、腔间偏移检验】
- 偏移 >0.5nm 且方向稳定：属腔间系统差，应先做匹配（腔匹配/Tune），
- 而不是把公差分摊给两台腔各自放宽。
- 【五、规格能力】
- 总均值=%.3f，总σ=%.3f → Cp=%.3f，Cpk=%.3f
- Cpk<1.33：按本报告的方差分解结果，先削「%s」这一层，再谈整机能力。
- 【六、使用提醒】
- 边缘点取舍不同可让均匀性结论反转。
其余字段以界面与示例报告为准。
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档，以及同主题 AI 提示词一套。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：cd_uniformity.py。
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
输入数据要准备成什么样？
按 示例首行中的列顺序准备即可，共 6 列：lot、chamber、wafer、site_r、site_theta、cd。列为空或格式不符时结果会失真，建议先用示例数据试跑一遍。
跑完最该关注哪几项？
报告按 一、晶圆内均匀性（按归一化半径分层）、二、逐片均匀性、三、方差分解（晶圆内 / 片间 / 腔间）、四、腔间偏移检验、五、规格能力 等部分组织，其中判定结论与建议部分直接对应下一步动作。
附赠的提示词怎么用？
把提示词与自己的数据一起交给大模型，可以让它按同一套口径帮你改写分析流程或扩展报告字段。
示例数据能直接跑吗？
可以。示例数据与主程序在同一压缩包内，解压后直接运行即可看到完整输出，确认无误再替换成自己的台账。
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