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测试程序量产导入的一般方法

时间:2013-12-23 17:06来源:http://c.blog.sina.com.cn/prof 作者:封测G哥 点击:

    我前面写的几篇长微博斗是关于测试及产品品质管理的概念性讨论,而这次我想实打实地写一份干货,一份具有实践操作意义的指导说明 --测试程序量产导入的一般方法

    我之所以要写这份东西,主要是针对目前比较普遍的一个队测试程序的错误认识.现在确实有不少的设计公司对量产测试的意义还不是很理解,总以为开放完一个测试程序,找几块芯片确认下程序是否工作就贸然地把程序应用到实际量产中去了.但事实上,这样的做法是错误的,甚至是很可怕的

    量产测试方案和试验室里的验证方案最大的不同是, 量产测试的系统不仅仅要有充分的准确性,还必须具备最好的稳定性,否则测试结果的不稳定,往往会导致芯片测试结果的失误,由此不论是引起芯片良率的低下,还是不良品被出货盗客户手里,都可能是灾难性的

    所以,一个测试系统(包括程序和相关治具硬件)在正式被应用到量产中去的时候,必须按照以下的步骤进行严格确认.最终结果都确认无误之后才可以导入量产

    第一步就是要在整个程序能够跑通以后进行测试程序结果准确性的确认.一般的做法是,把已知的好芯片以及问题芯片用测试程序进行连续地重复测试,确认最终测试结果是否能稳定地出现预期的结果,如果每次的结果由变动,那必须调查原因,并加以解决.另外,一些参数的测试最好要做下Bench Mark,也就是用专业的仪表对芯片进行测量,并把结果和测试程序测得的结果进行对比,看是否有差别.如果有差别,但差别比较固定,可以通过参数补正(测试激励条件的补正或测试结果的补正)的方法来消弭差别.只有这样,量产测试的结果才有意义,能够为以后的产品品质监控提供可靠的依据

    第二步是要确认测试程序的稳定性.这是非常重要的一步,如果测试程序的结果不稳定,那对于芯片的良率是一个很大的灾难.通常,我们可以用以下的办法来确认稳定性

    取至少三枚已知的好芯片,分别用测试程序连续测试30~50遍,把所有测试结果的详细数据记录下来,不仅计算平均值还要计算分布方差,参考测试判断阈值,计算Cp和Cpk.通常而言,我们要求Cp应该大于3.3,Cpk应该大于1.3.当然也需要具体情况具体分析,有些比如电源O/S测试结果,每次结果数值变化都比较大,但只要芯片能够稳定通过,也是可以接受的

    数字电路的Functional Test是没有具体测试数值的.这种情况,我们除了确认其能否稳定通过以外,还有一个方法是确认每个输出信号的比较沿位置的margin.小幅修改比较沿的位置,看看芯片会不会fail.如果芯片立刻就fail了,那需要调整沿的位置,确保其离pass/fail切换点有足够的距离

    通常,测试都是多工位并行测试的,所以以上两步必须在所有工位上进行验证.而且,工位之间的差别也必须纳入确认的范围.用至少三枚已知的好芯片,在每个工位上重复测试30~50遍,比较各个工位上测试结果品均值之间的误差,必须确认误差相对整个判断阈值是一个非常小的量的时候,才能够接受.通常建议是至少小于阈值范围的十分之一

    接下来,是确认测试时间.用自动循环测试的方式,记录单工位及多工位下,测试程序执行一次的具体时间,并计算多工位测试并行效率,具体算法是:

并行效率 = (1-(Tm – Ts)/((N-1)*Ts))*100%

Tm: 程序在多工位模式下的平均单次测试时间

Ts: 程序在单工位模式下的平均单次测试时间

N: 工位数

    测试时间的长短以及并行效率的高低直接影响可芯片的测试成本,所以必须进行最大程度的优化.通常一个芯片的测试成本占总生产成本的2~5%,如果测试时间优化不够,就往往会导致1%程度的成本上升,或甚至跟多

    以上步骤都完成以后,便可以进行量产确认了.这又包括小批量验证和大批量确认两道工序

    首先是,小批量的验证.取1000枚到10000枚为测试过的芯片进行自动量产测试,测试至少两次.确认测试结果比如良率等,整体符合预期.对比两次的结果,看良率以及分bin的情况是否一致.如果一刻芯片两次测试的分bin结果不一致(不一定是pass/faill结果),就称作bin shift.一般要求bin shift的发生率小于1%

    然后是大量大批量确认.这一步棋是就是用更多的芯片进行实际的量产测试,然后确认良率等结果,并仔细分析data log.确认结果都符合预期以后,才能通过

    当以上所有步骤都完成并确认结果无误以后,测试程序才能被认为是可靠的,可以进行实际的量产.当然,即便进行正式量产以后,测试结果和数据的追踪分析还是要长期持续下去,以策完全

    总之,量产测试作为产品品质保证的最后一道关卡,其重要性不言而喻.多花点精力在上面,都是值得的.未来针对一些细分的问题,我还会另外撰文讨论.这里就不一一细述了

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