循環(huán)邏輯

“這是猜謎語嗎?”您會問。當然不是。這個標題聽起來像是一種循環(huán)，真正的循環(huán)邏輯，但它說明了一個問題。典型值(typ)往往是集成電路(IC)測試中最容易誤解的詞，可以用其它詞來說明其概念：代表性、象征性、一般、正常、標準、主流、平均、中等、慣常。糊涂了?在IC世界中，典型值通常定義為具有器件組的特性。好吧，但就像老話說的那樣，這真是“拐彎抹角”。我告訴您一個IC測試的小花招。IC數(shù)據(jù)資料中的“典型值”意味著未經(jīng)測試。秘密被揭穿了!那么IC制造商為什么要費勁地給出典型值呢?我來解釋一下。

典型值與變化范圍

IC典型值是統(tǒng)計值，所以不能直接測試得到。例如，就好比說成人的平均身高為5英尺5英寸。測量任何單個人都不能確定中等、平均或典型身高。人類學家可測量每種人種的身高或者以統(tǒng)計方式測量人口樣本，然后統(tǒng)計學家在已知樣本量的情況下可計算得到平均值的置信度。IC的統(tǒng)計過程與此相同。IC設計者可根據(jù)模擬測試結(jié)果以統(tǒng)計方式預測典型值。同樣，對典型值進行平均，為電路設計者提供一般指導。

IC數(shù)據(jù)資料列出的技術指標通常有以下幾類：

●絕對最大值意味著不得超過該值，否則器件可能損壞。

●電氣特性是一般測試條件，除非另有說明。

●最小值(min)、典型值(typ)和最大值(max)指標為規(guī)定單位和條件下的測量值。注意，“條件”是對“除非另有說明”的補充。

●注釋變更、限制和聲明被測項目及測試方法。

為幫助理解，我們舉一個常見的例子。以下內(nèi)容是不同IC制造商各種數(shù)據(jù)資料中的一般規(guī)則。

除非另有說明，按照電氣特性一般條件的規(guī)定測試最小值和最大值。表達方式可能為：“TA = TMIN至TMAX，除非另有說明。典型值為TA = +25℃時的值。”這意味著環(huán)境溫度(TA)等于工作溫度列出的最小和最大溫度，除非制造商另有說明。典型值僅為TA = +25℃時的值。隨后有注釋，常見的有：

注1：所有器件在+25℃條件下 100%經(jīng)過生產(chǎn)測試，所列出的TA = TMIN至TMAX條件由設計保證。

注2：在GND+20mV和AVDD-20mV之內(nèi)進行線性度測試，允許存在增益和失調(diào)誤差。

注3：高于2047的編碼保證在±8 LSB(最低有效位)之內(nèi)。

注4：在GND+100mV和AVDD-100mV之內(nèi)進行增益和失調(diào)測試。

注5：設計保證。

注1和注5的末尾說明“由設計保證”。這句話意味深長。所有IC制造(fab)工藝都存在變化。由于元件和多層都非常小，幾乎任何因素都會引起變化。這些偏差屬于正常的變化范圍。

我們將借用MAX5134至MAX5137數(shù)據(jù)資料的部分內(nèi)容(圖1)解釋這些注釋。

圖1. 摘自MAX5134至Ma x5137數(shù)/模轉(zhuǎn)換器(DAC)系列數(shù)據(jù)資料。

注1意味著無論數(shù)據(jù)資料中之前所述的溫度是多少，僅在室溫(+25℃)下測試統(tǒng)計精度。其它工作溫度范圍則由“設計保證”涵蓋。(我們將對此進行簡要介紹)。

注2和注4常見于滿擺幅運算放大器和緩沖輸出DAC。注意輸出電壓范圍的計算條件為“空載”。這是因為所謂的滿擺幅工作，坦白講，是一廂情愿。這并不完美，但卻遠遠優(yōu)于較早的器件，這些器件的輸出電路在輸出電流時會偏離電源電壓。

注3常見于DAC。當編碼低于接近底部(通常為地)的某個數(shù)及高于接近頂部電壓軌的某個數(shù)時，其線性度低于中間編碼。這里，總編碼為65,536，底部編碼2047的INL(積分非線性)為±10 LSB;高于2047時，INL僅為±8 LSB。

容我插一句題外話。想象一下為家里買油漆的情況。家居城建議您挑一塊色布，以便在其配色機上準確配色。然后他們采用白色底漆，配色機自動添加多種顏料，得到“精確配色”。對購買的每一罐油漆重復這一過程。所有油漆精確匹配后，他們告訴您怎么做?專業(yè)的油漆工會怎么做?將所有罐內(nèi)的油漆混合在一起。為什么?人眼和大腦分辨顏色的能力更精確，因此能夠看到“精確配色”機上不同混合油漆的顏色誤差。這不全是機器的過錯?；旌蠙C的計量閥、分色過濾器、增益和失調(diào)校準都不完美。甚至顏料本身也存在可接受的顏色和黏度范圍。隨著噴涂過程的不斷進行，會發(fā)生各種容限疊加、組合，有時甚至發(fā)生倍增，從而產(chǎn)生微小但可見的誤差——變化范圍、標準偏差。

圖2所示為常見的可接受標準偏差或鐘形曲線。黑色實線表示正態(tài)分布，是我們所希望的情況。綠色虛線表示過程向中心右側(cè)移動——希望我們了解引起偏差的原因，從而可將其修正。藍色的破折號虛線為分叉曲線，可能有兩個參數(shù)變化。多種不同因素變化時，會形成更復雜的曲線。這就是專業(yè)油漆工在粉刷墻壁之前將所有罐內(nèi)的油漆混合在一起的原因。平均誤差是不是很奇妙?

圖2. 過程標準偏差或鐘形曲線。變化因素越多，曲線越復雜。

補償過程變化

為確保IC滿足其指標，IC制造工藝中設計了多層工程化安全措施對可能產(chǎn)生的誤差進行平均。沒有哪個工程化小組愿意供應“不符合指標”的器件。所以，設計者在器件指標上留有足夠的回旋余地，而測試和QA工程師則希望預期變化滿足“6σ規(guī)格限值”。最后得到的性能指標是非常保守的。

設計過程彌補了許多設計、制造和過程差異。所以設計者利用仿真工具研究制造工藝的變化“工藝角”。推理很簡單。如果他們擔心工藝角，說明過程中心很好。然后他們修改電路，使其盡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?？熘傅氖歉咴鲆?、高電子遷移率;慢則相反。設計者可優(yōu)化設計標準，但不能優(yōu)化所有因素。所以，不解決沒有規(guī)定的參數(shù)。

圖3. IC制造工藝變化。

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，是一套設計用于改善制造工藝和避免缺陷的標準。西格瑪(小寫希臘字母σ)用于表示統(tǒng)計群體的標準偏差(即表示變化的參數(shù))。術語“6σ流程”是指，如果在過程均值與最接近規(guī)格限值之間有6倍標準偏差，那么就幾近完美地滿足規(guī)格要求。這一結(jié)論基于過程能力分析中采用的計算方法。

在能力分析中，過程均值與最近規(guī)格限值之間的標準偏差數(shù)量以σ單位給出。隨著過程標準偏差增大，或者過程均值遠離容限中心值，均值與最近規(guī)格限值之間的標準偏差數(shù)量將減小，這就降低了σ數(shù)量。

1.5σ偏移的角色

經(jīng)驗表明，過程的長期性能往往不如短期性能。所以，過程均值與最近規(guī)格限之間的σ數(shù)量很可能隨時間推移而下降。通過對初始短期分析證明確實如此?？紤]到隨時間推移發(fā)生的過程偏移實際增大，在計算中引入了基于經(jīng)驗的1.5σ偏移。根據(jù)這一前提，某個過程在短期分析中過程均值與最近規(guī)格限值之間為6σ時，長期則對應4.5σ。發(fā)生這一現(xiàn)象的原因是過程均值將隨時間發(fā)生移動，或過程的長期標準偏差將大于短期觀察到的標準偏差，或者兩者皆然。

所以，被廣泛接受的6σ過程的定義為在每一百萬個機會中有3.4個瑕疵(DPMO)。該定義基于的事實是，對于呈正態(tài)分布的過程，比均值高或低4.5倍標準偏差的點為百萬分之3.4。(為單邊能力分析)。所以，6σ的3.4 DPMO實際對應4.5σ，名義上為6σ，減去1.5σ偏移，以考慮長期變異。設計該理論的目的是防止實際工作中很可能發(fā)生的低估瑕疵率現(xiàn)象。

考慮1.5σ偏移時，短期σ水平對應以下的長期DPMO值(單邊)。

●1 σ = 690,000 DPMO = 31%效率

●2 σ = 308,000 DPMO = 69.2%效率

●3 σ = 66,800 DPMO = 93.32%效率

●4 σ = 6,210 DPMO = 99.379%效率

●5 σ = 230 DPMO = 99.977%效率

●6 σ = 3.4 DPMO = 99.9997%效率

結(jié)論

相信以上討論有助于解釋晶圓測試背后的原因，以及典型值到底有多典型(即多正常)。

現(xiàn)在，我們再深入一步。假如我們要設計一種用于測試實驗室環(huán)境的測量儀器。為設定儀器指標，我們需要理解和控制元件制造變化。如果知道所用IC的精度為6σ，將有助于增強我們對最終儀器指標的信心。這里，我們限定儀器的工作環(huán)境為室溫。您可能已經(jīng)忽略了，但上文中我們規(guī)定了“測試實驗室環(huán)境”。這是一項關鍵指標。如果儀器供現(xiàn)場使用，則必須明確限定特定工作現(xiàn)場的溫度、濕度和大氣壓。對于醫(yī)療用途，我們必須說明那些患者相關的部分，例如需要進行消毒或者是一次性的。如果儀器可用于太空或火箭，需要什么樣的振動、大氣壓力、耐輻射性、耐溫性?

簡而言之，如果確信我們開始使用的就是6σ IC，IC數(shù)據(jù)資料提供的典型指導將使我們具備“典型的信心”。