晶圆键合对准精度与键合强度分析器｜工艺参数分析工具
这个工具解决什么问题
工艺数据的单位与基准是最容易出错的地方。这工具要求输入单位明确。
> 对准悄悄漂了、强度尾巴太短 —— 键合的两个隐形杀手，一次看清楚。
输入数据格式
数据文件 wafer_bonding.csv，列顺序为：wafer、dx_um、dy_um、rot_urad、gap_um、shear_MPa、void_pct、temp_C、force_N。
示例首行：W01,-0.8,0.5,22,1.1,12.4,2.1,400,2600
示例输出（真实运行结果节选）
================================================================================ 晶圆键合对准精度与键合强度分析报告 ================================================================================ 样本片数：20 规格：偏移 <= 3.0 um / 旋转 <= 60 urad / 剪切 >= 8.0 MPa / 空洞 <= 5.0% 【一】对准精度 -------------------------------------------------------------------------------- 总偏移量：均值 2.083 um，标准差 1.098 um，最大 4.701 um 旋转偏移：均值 31.0 urad，标准差 7.8 urad，最大 46.0 urad 对准合格率：16/20 = 80.0% 能力指数 Cpk(偏移) = 0.28 判读：Cpk < 1.33，量产波动下超差风险偏高，建议收紧标定 · W13：总偏移 3.07 um · W15：总偏移 3.57 um · W16：总偏移 3.98 um · W20：总偏移 4.70 um 【二】对准漂移趋势（按片序回归） -------------------------------------------------------------------------------- 拟合：偏移 = 1.000 + 0.1031 × 片序 R² = 0.309 偏移每片上升 0.103 um，按此速度约 8 片后均值越线 —— 建议停机检查对准标定 【三】键合强度分布 -------------------------------------------------------------------------------- 剪切强度：均值 11.18 MPa，标准差 2.01 MPa，最小 5.90 MPa 低于规格下限的片数：2 片（W16、W20） 能力指数 Cpk(强度) = 0.53（偏低：强度中心值需上移或降波动） 【四】Weibull 分布拟合（看最弱的那一批） -------------------------------------------------------------------------------- 形状参数 β = 5.13（β >
适用场景
· 键合/贴合工序监控、封装工艺窗口验证、来料与设备变更后的能力确认 · B1 强度比平均值更值得看：平均值漂亮但尾巴薄，客户端的开裂就出在最弱的那 1%
怎么用
python wafer_bonding.py
首次运行会自动生成示例数据并输出一份完整报告； 把示例 CSV 换成你自己的数据（保持列名一致）后重新运行即可。
输入数据
wafer_bonding.csv：片号 / X偏移 / Y偏移 / 旋转偏移 / 键合间隙 / 剪切强度 / 空洞率 / 键合温度 / 键合压力（脚本自带 20 片示例）
输出内容
· 对准层：总偏移量（X/Y 合成）均值/标准差/最大值、合格率、能力指数 Cpk · 漂移趋势回归：偏移随片序的上升速率与「约几片后越线」的预测 · 强度层：分布统计、Weibull 形状 β / 尺度 η / B1 强度，空洞超限片与工艺参数相关性
依赖
无。仅使用 Python 标准库（csv / math / os / datetime / random 等）， 不需要 pip 安装任何包，Windows / Linux / macOS 均可运行。
实用提示
· 报告里的判读阈值都写在脚本顶部常量区，可按自己厂内标准调整。 · 建议按周/按月滚动运行，看趋势比看单次结果更有意义。 · 换数据时保持 CSV 列名不变，脚本无需改动即可复用。
可调参数与计算口径
脚本顶部集中了主要阈值与常量：CSV_FILE="wafer_bonding.csv"、REPORT_FILE="wafer_bonding_report.txt"、SAMPLE_ROWS=[。改完直接重跑即可，不必改动计算逻辑。
会生成哪些文件
运行后除控制台输出外，还会生成：wafer_bonding.csv、wafer_bonding_report.txt。
脚本里的主要处理步骤
weibull_lse()：中位秩 + 最小二乘拟合两参数 Weibull，返回 (beta, eta, r2, b1)。
以上步骤在脚本中是分开的函数，可以单独调用或按需替换其中一段，不必整体重写。
工具中出现的字段与提示
- 已生成示例数据：%s
- 至少需要 8 片数据才能做分布与漂移分析
- 偏移每片上升 %.3f um，按此速度约 %d 片后均值越线 —— 建议停机检查对准标定
- 偏移随片序基本稳定（每片 %.4f um），对准未出现系统性漂移
- 复检后再放行（存在强度或空洞超限片，需追片处置）
- 继续生产但加密抽检（对准有漂移趋势）
- 继续生产（对准与强度均在受控状态）
- 晶圆键合对准精度与键合强度分析报告
- 【一】对准精度
- 总偏移量：均值 %.3f um，标准差 %.3f um，最大 %.3f um
- 对准合格率：%d/%d = %.1f%% 能力指数 Cpk(偏移) = %.2f
- 判读：%s
- Cpk >= 1.33 说明对准窗口充裕
- Cpk < 1.33，量产波动下超差风险偏高，建议收紧标定
- 总偏移 %.2f um
- 旋转 %.0f urad
- 【二】对准漂移趋势（按片序回归）
- 拟合：偏移 = %.3f + %.4f × 片序 R² = %.3f
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：wafer_bonding.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 9 列：wafer、dx_um、dy_um、rot_urad、gap_um、shear_MPa、void_pct、temp_C。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。
阈值可以改成我们自己的标准吗？
可以，脚本顶部已把主要阈值与常量集中声明，按自己产线的标准修改后重跑即可，不需要改计算逻辑。
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。
同分类的其它工具
分类归属：半导体工艺参数分析工具包；完整清单在 工具资源包下载页。
