ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
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 χ
2
-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,
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,
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- …
- следующая ›
- последняя »