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    利用典型的方法測試「典型值」
    [作者 Bill Laumeister]   2014年09月15日 星期一 瀏覽人次: [15249]

    循環(huán)邏輯

    看著這個(gè)標(biāo)題或許你會(huì)問:「這是個(gè)謎語嗎?」。答案當(dāng)然是否定的。它聽起來像是一個(gè)十分迂迴的邏輯,但其實(shí)它正說明一個(gè)問題。典型值(typ)往往是積體電路(IC)測試中最容易被誤解的詞,我們可以用其它相似的詞彙來形容其概念:代表性、象徵性、一般、正常、標(biāo)準(zhǔn)、主流、平均、中等、傳統(tǒng)。


    或許這麼多的形容詞會(huì)讓人感到困惑,因?yàn)樵贗C世界中,典型值通常被定義為具有元件組的特性。但其實(shí)最直接的說法就是 「模糊不清」(clear as mud) 1 ,若我告訴你IC數(shù)據(jù)表中的「典型值」實(shí)際代表的是「未經(jīng)測試」,或許你又會(huì)想問:IC製造商為什麼要大費(fèi)周章的給典型值下定義呢?


    典型值與變化範(fàn)圍

    IC典型值是統(tǒng)計(jì)值,所以不能經(jīng)由測試直接取得。舉例來說,成人的平均身高為5英尺5英寸(約為165公分),但是我們不能僅藉由測量單一個(gè)體,以確定中等、平均或典型身高。人類學(xué)家可測量每種人種的身高、或者以統(tǒng)計(jì)的方式測量人口樣本;統(tǒng)計(jì)學(xué)家可進(jìn)而從已知樣本量推算平均值的可信度。


    而IC的統(tǒng)計(jì)過程與上述相同。IC設(shè)計(jì)人員可根據(jù)模擬測試結(jié)果藉由統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)測典型值。同樣,對(duì)典型值 進(jìn)行平均,為電路設(shè)計(jì)人員提供一般的導(dǎo)引。IC數(shù)據(jù)表列出的技術(shù)規(guī)格通常有以下幾類:


    • 最大絕對(duì)值:當(dāng)超過該值時(shí),元件有可能會(huì)損壞。


    • 電氣特性:一般測試條件,除非另有說明。


    • 最小值(min)、典型值(typ)和最大值(max) :為規(guī)定單位和條件下的測量值。注意,「條件」是對(duì)「除非另有說明」的補(bǔ)充。


    • 注釋:變更、限制和聲明被測項(xiàng)目及測試方法。




    為幫助理解,我們舉一個(gè)常見的例子。以下內(nèi)容是不同IC製造商各種數(shù)據(jù)表中的通用規(guī)則。


    除非另有說明,否則按照電氣特性一般條件測試最小值和最大值。表達(dá)方式可為:「TA=TMIN至TMAX,除非另有說明。而典型值為在TA=+25℃時(shí)的值。」這表示除非製造商另有補(bǔ)充,環(huán)境溫度(TA)等於工作溫度列出的最小和最大溫度。典型值僅為TA=+25℃時(shí)的值。隨後有注釋,常見的有:


    • 注釋1:所有元件在+25℃條件下經(jīng)過 100%生產(chǎn)測試,並由所列出的TA=TMIN至TMAX條件的設(shè)計(jì)驗(yàn)證。


    • 注釋2:在GND+20mV和AVDD-20mV內(nèi)進(jìn)行線性度測試,允許存在增益和偏差。


    • 注釋3:高於2047的編碼保證在±8 LSB (最低有效位)範(fàn)圍內(nèi)。


    • 注釋4:在GND+100mV和AVDD-100mV內(nèi)進(jìn)行增益和偏差測試。


    • 注釋5:設(shè)計(jì)驗(yàn)證。




    注釋1和注釋5的末尾說明「由設(shè)計(jì)驗(yàn)證」,這句話意味深長。所有IC製程(fab)都存在變數(shù)。由於元件和多層都非常小,幾乎任何因素都可能引起變化,但是這些偏差屬於正常的變化範(fàn)圍。


    我們將從MAX5134至MAX5137數(shù)據(jù)表的部分內(nèi)容(圖1)解釋。



    圖一 :  摘自MAX5134至MAX5137數(shù)位-類比轉(zhuǎn)換器(DAC)系列數(shù)據(jù)表。
    圖一 :  摘自MAX5134至MAX5137數(shù)位-類比轉(zhuǎn)換器(DAC)系列數(shù)據(jù)表。


    注釋1代表無論數(shù)據(jù)表中先前所述的溫度是多少,僅會(huì)在室溫(+25°C)測試統(tǒng)計(jì)精確度。其它工作溫度範(fàn)圍則由「設(shè)計(jì)驗(yàn)證」涵蓋。


    注釋2和注釋4常見於滿擺幅運(yùn)算放大器和緩衝輸出DAC,注意輸出電壓範(fàn)圍的計(jì)算條件為「空載」,這是因?yàn)樗^的滿擺幅運(yùn)作其實(shí)是一廂情願(yuàn)的做法,這並不完美,但卻遠(yuǎn)優(yōu)於早期元件-這些元件的輸出電路在輸出電流時(shí)會(huì)偏離電源電壓。


    注釋3常見於DAC。當(dāng)編碼低於接近底部(通常為地)的某個(gè)數(shù)或高於接近頂部電壓軌的某個(gè)數(shù)時(shí),其線性度低於中間編碼。此時(shí)總編碼為65,536,底部編碼2047的INL (積分非線性)為±10 LSB;高於2047時(shí),INL僅為±8 LSB。


    想像一下為家裡買油漆的情況-居家購物中心建議消費(fèi)者挑一塊樣本布料,以便在配色機(jī)上準(zhǔn)確調(diào)色。以白漆為底,再以配色機(jī)自動(dòng)添加多種顏料,得到「精準(zhǔn)配色」,並對(duì)欲購入的每罐油漆重複此流程。所有油漆精確調(diào)色後,他們會(huì)如何對(duì)消費(fèi)者說明?專業(yè)的油漆工會(huì)又是怎麼進(jìn)行?──將所有罐內(nèi)的油漆混合在一起。


    因?yàn)槿搜酆痛竽X分辨顏色的能力更精確,因此能夠看到配色機(jī)上不同混合油漆的顏色誤差。然而,這不全是機(jī)器的過錯(cuò),混合機(jī)的計(jì)量閥、分色篩檢程式、增益和偏移校正都不是最完美,甚至顏料本身也存在可接受的顏色和黏度範(fàn)圍誤差。


    在噴塗的過程中,顏料也會(huì)發(fā)生各種公差疊加、組合,有時(shí)甚至發(fā)生倍增,進(jìn)而產(chǎn)生微小但可見的變化範(fàn)圍、標(biāo)準(zhǔn)差誤差。


    圖2所示為常見的可接受標(biāo)準(zhǔn)差或鐘形曲線。黑色實(shí)線代表我們希望看到的正態(tài)分佈;綠色虛線則表示製程向中心右側(cè)移動(dòng),希望藉由這個(gè)瞭解引起偏差的原因,接著將其修正。藍(lán)色的長虛線為分叉曲線,代表可能有兩個(gè)參數(shù)變化。當(dāng)有多種不同因素變化時(shí),會(huì)形成更複雜的曲線。這就是專業(yè)油漆工在粉刷牆壁之前將所有罐內(nèi)的油漆混合在一起的原因。平均誤差是不是很奇妙?



    圖二 :  製程標(biāo)準(zhǔn)差或鐘形曲線。變化因素越多,曲線越複雜。
    圖二 :  製程標(biāo)準(zhǔn)差或鐘形曲線。變化因素越多,曲線越複雜。

    製程變化補(bǔ)償

    為確保IC滿足其規(guī)格,IC製程中設(shè)計(jì)了多層工程化安全措施以平均可能產(chǎn)生的誤差。沒有工程團(tuán)隊(duì)願(yuàn)意提供 「不合規(guī)格」的元件,所以設(shè)計(jì)者在元件規(guī)格上留有充足的空間,測試和QA工程師則希望預(yù)期變化滿足「6σ規(guī)格限值」。最後得到的性能規(guī)格是非常穩(wěn)定的。


    設(shè)計(jì)製程彌補(bǔ)了許多設(shè)計(jì)、製造和製程上的變異。因此,設(shè)計(jì)人員利用模擬工具研究製程變異 「工藝角」。這麼做的理由很簡單:如果他們擔(dān)心工藝角,表示製程中心沒問題。他們能改善電路,使其儘量不受這些工藝角的影響。最極端的工藝角是快熱和慢冷(見圖3)。熱和冷指的是溫度;快指的是高增益、高電子移動(dòng)率,慢則相反。設(shè)計(jì)人員可優(yōu)化設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn),但不能優(yōu)化所有因素。所以,不會(huì)處理沒有規(guī)定的參數(shù)。



    圖三 :  IC製程變化
    圖三 :  IC製程變化

    理解6σ2

    6σ的概念最早由摩托羅拉的比爾?史密斯在1986年提出,是一套為了改善製程和避免缺陷所設(shè)計(jì)出的標(biāo)準(zhǔn)。Sigma (小寫希臘字母σ)用於表示統(tǒng)計(jì)群體的標(biāo)準(zhǔn)差(即表示變化的參數(shù))。術(shù)語「6σ流程」是指若在製程均值與最接近規(guī)格限值之間有6倍標(biāo)準(zhǔn)差,就幾乎算是完美地滿足規(guī)格要求。這一結(jié)論是基於製程能力分析中採用的計(jì)算方法。


    在能力分析中,製程均值與最近規(guī)格限值之間的標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)量以σ單位給定。隨著製程標(biāo)準(zhǔn)差增加,或者製程均值遠(yuǎn)離公差中心值,均值與最近規(guī)格限值之間的標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)量將減少,這會(huì)降低σ數(shù)量。


    1.5σ偏移的角色

    根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)來看,製程的長期表現(xiàn)往往不如短期。因此,製程均值與最近規(guī)格限之間的σ數(shù)量很可能隨時(shí)間推移而下降,這能藉由與初期短期分析之間的比較來證明。考慮到隨時(shí)間推移而產(chǎn)生的製程偏移實(shí)際增加,在計(jì)算中也引入了經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向的1.5σ偏移。


    根據(jù)此前提,某個(gè)製程在短期分析中製程均值與最近規(guī)格限值之間為6σ時(shí),長期則對(duì)應(yīng)4.5σ。發(fā)生這一現(xiàn)象的原因可能是製程均值將隨著時(shí)間移動(dòng)、製程的長期標(biāo)準(zhǔn)差將大於短期觀察到的標(biāo)準(zhǔn)差,或是兩者皆然。


    所以,「 6σ製程」較廣泛的定義為每百萬次採樣的缺陷數(shù)(DPMO)為3.4。該定義是基於在正態(tài)分佈的製程中,比均值高或低4.5倍標(biāo)準(zhǔn)差的點(diǎn)為百萬分之3.4 (此為單邊能力分析)。所以名義上雖然是6σ,但考慮長期變異需減去1.5σ偏移,6σ的3.4 DPMO實(shí)際上是對(duì)應(yīng)4.5σ。這個(gè)理論的目的是避免低估實(shí)際工作中的瑕疵率。


    考慮1.5σ偏移時(shí),短期σ水準(zhǔn)對(duì)應(yīng)以下的長期DPMO值(單邊)。


    • ●1σ=690,000 DPMO=31%效率


    • ●2σ=308,000 DPMO=69.2%效率


    • ●3σ=66,800 DPMO=93.32%效率


    • ●4σ=6,210 DPMO=99.379%效率


    • ●5σ=230 DPMO=99.977%效率


    • ●6σ=3.4 DPMO=99.9997%效率



    結(jié)論

    相信以上討論能有助於解釋晶圓測試背後的情形,以及典型值到底有多「典型」(即多正常)。


    讓我們?cè)俑M(jìn)一步討論,假如我們要設(shè)計(jì)一種用於測試實(shí)驗(yàn)室環(huán)境的測量儀器,為設(shè)定儀器規(guī)格,我們需要理解和控制製造元件時(shí)可能的變化。如果知道所用IC的精確度為6σ,我們對(duì)最終儀器規(guī)格的信心也會(huì)提高。我們將儀器的工作環(huán)境設(shè)定在室溫。


    我們已在前文中規(guī)定了「測試實(shí)驗(yàn)室環(huán)境」,這是一項(xiàng)關(guān)鍵規(guī)格,如果儀器為現(xiàn)場使用,則必須明確規(guī)定特定工作環(huán)境的溫度、濕度和大氣壓。在醫(yī)療用途方面,我們必須掌握患者的相關(guān)需求是進(jìn)行消毒或者拋棄。如果儀器可用於太空或火箭,也必須了解需要多少振幅、氣壓、耐輻射性、耐溫性。


    總之,如果開始使用6σ IC,IC數(shù)據(jù)表提供的典型指導(dǎo)將使我們具備「典型的信心」。


    參考資料

    1.“Clear as mud” is found with the English definition of “(as) clear as mud” (as) clear as mud ? humorous very difficult to understand:The computer manual was as clear as mud, so we stopped reading it.(Definition of (as) clear as mud from the Cambridge Academic Content Dictionary c Cambridge University Press) http://dictionary.cambridge.org/us/dictionary/american-english/as-clear-as-mud


    2.Sources of the six sigma information include:Tennant, Geoff (2001).SIX SIGMA:SPC and TQM in Manufacturing and Services.Gower Publishing, Ltd., p. 25.ISBN 0566083744; Harry, Mikel (1988).The Nature of six sigma quality.Rolling Meadows, IL:Motorola University Press, p. 25.ISBN 9781569460092; http://en.wikipedia.org/wiki/Six_Sigma


    關(guān)於作者:

    Bill Laumeister是Maxim Integrated精密控制組策略應(yīng)用工程師,與使用數(shù)位類比轉(zhuǎn)換器、數(shù)位電位器與電壓參考等元件的客戶合作。他有超過30年的工作經(jīng)驗(yàn),並擁有多項(xiàng)專利。


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