Автоматизированный контроль аналоговых интегральных микросхем. Крылов В.П. - 46 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВлГУ | Владимир

Составители: 

Рубрика: 

46
так и с желанием оперативно получить ответ на вопрос: может ли
тестер по тому или иному параметру "отличать" плохие микросхемы
партии от хороших? Если технологические погрешности изготовле-
ния ИМС и погрешности измерений (инструментальные погрешно-
сти) являются случайными и некоррелированными величинами, то
эта задача может быть сформулирована и решена на базе симмет-
ричной схемы действия факторов (3.2), известной из теории парной
линейной корреляции (факторного анализа).
Предпосылки для выполнения таких условий существуют. Обяза-
тельными атрибутами современных процессорных средств контроля
являются программно-аппаратная реализация автокалибровки, ком-
пенсация систематической составляющей погрешности измерений,
уменьшение влияния случайной составляющей за счет усреднения
серии измерений, а также алгоритмические ловушки выбросов (гру-
бых погрешностей измерений).
Влияние контактирующих приспособлений на точность измере-
ний [20] может проявиться в появлении дополнительных системати-
ческих и случайных составляющих измерительной погрешности.
Перечисленные особенности вполне позволяют считать резуль-
тирующую измерительную погрешность контроля случайной или, по
крайней мере, выдвинуть такую гипотезу.
Такое предположение, если оно, конечно, справедливо, позволяет,
обратившись к факторному анализу и симметричной схеме действия
факторов (3.2), предложить модель взаимосвязи массивов результа-
тов основного и повторного контроля партии изделий [11, 12].
Модель предполагает формирование отклонения ∆x параметра
изделия от среднего значения ¯x в виде суммы технологической ∆
т
и измерительной ∆
и
погрешностей. Если контроль партии изделий
объемом n провести дважды, то коэффициент парной линейной кор-
реляции результатов первого контроля x
о
с результатами повторного
контроля x
п
определится соотношением
r =
cov(x
о
, x
п
)
σ(x
о
)σ(x
п
)
=
σ
2
т
σ
2
т
+ σ
2
и
, (3.5)
где cov(x
о
, x
п
) — ковариация случайных величин x
о
и x
п
; σ
т
и σ
и
—
46
так и с желанием оперативно получить ответ на вопрос: может ли
тестер по тому или иному параметру "отличать" плохие микросхемы
партии от хороших? Если технологические погрешности изготовле-
ния ИМС и погрешности измерений (инструментальные погрешно-
сти) являются случайными и некоррелированными величинами, то
эта задача может быть сформулирована и решена на базе симмет-
ричной схемы действия факторов (3.2), известной из теории парной
линейной корреляции (факторного анализа).
   Предпосылки для выполнения таких условий существуют. Обяза-
тельными атрибутами современных процессорных средств контроля
являются программно-аппаратная реализация автокалибровки, ком-
пенсация систематической составляющей погрешности измерений,
уменьшение влияния случайной составляющей за счет усреднения
серии измерений, а также алгоритмические ловушки выбросов (гру-
бых погрешностей измерений).
   Влияние контактирующих приспособлений на точность измере-
ний [20] может проявиться в появлении дополнительных системати-
ческих и случайных составляющих измерительной погрешности.
   Перечисленные особенности вполне позволяют считать резуль-
тирующую измерительную погрешность контроля случайной или, по
крайней мере, выдвинуть такую гипотезу.
   Такое предположение, если оно, конечно, справедливо, позволяет,
обратившись к факторному анализу и симметричной схеме действия
факторов (3.2), предложить модель взаимосвязи массивов результа-
тов основного и повторного контроля партии изделий [11, 12].
   Модель предполагает формирование отклонения ∆x параметра
изделия от среднего значения x̄ в виде суммы технологической ∆т
и измерительной ∆и погрешностей. Если контроль партии изделий
объемом n провести дважды, то коэффициент парной линейной кор-
реляции результатов первого контроля xо с результатами повторного
контроля xп определится соотношением

                         cov(xо , xп )     σ2
                    r=                 = 2 т 2,                (3.5)
                         σ(xо )σ(xп )   σт + σи
где cov(xо , xп ) — ковариация случайных величин xо и xп ; σт и σи —

Страницы