Автоматизированный контроль аналоговых интегральных микросхем. Крылов В.П. - 45 стр.

                                                                    45
нены при количестве интервалов, равном десяти. В обоих случаях
процесс удовлетворяет принятому критерию случайности, т. е. до-
полнительных корреляционных связей не обнаружено. Результаты
проверки гипотезы о соответствии закона распределения погрешно-
стей в пределах реализации нормальному по критерию χ2 -Пирсона
при том же уровне значимости косвенно согласуются с результатами
оценки стационарности.

  Таблица 3.1. Статистическая оценка технологических погрешностей
     Оценка        Случайность Стационарность Норм. закон
                   За Против За          Против     За Против
 До подгонки       30      0      24        6       26      4
 После подгонки 10         0      0        10        5      5

   Совместное использование факторного анализа и графа техноло-
гических погрешностей открывает новые возможности применения
контроля точности для диагностики технологических процессов ми-
кроэлектроники по результатам операционного контроля параметров
тестовых структур, элементов и интегральных схем. Эти возмож-
ности обусловлены наглядностью предложенной модели, отражаю-
щей поточно-групповую организацию технологических процессов, а
также повышенной достоверностью статистических оценок, которая
в основном определяется длиной реализации, а не их количеством.
Дисперсионный анализ как основа методики контроля точности, оче-
видно, будет более эффективным для коротких реализаций и боль-
ших однородных выборок. В целом указанные подходы не исключа-
ют, а дополняют друг друга.


3.3.   Статистическая разрешающая способность контроля

    В процессе контроля производственных партий ИМС часто воз-
никает необходимость оперативного решения задачи относительной
оценки точности процессорных средств контроля (ПСК) и технологи-
ческой точности изготовления партии ИМС. Эта необходимость свя-
зана как с отсутствием эталонов для целого ряда параметров ИМС,