izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"10.32446/0368-1025it.2020-11-59-64izmertech-1863Research ArticleРАДИОТЕХНИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯRADIO MEASUREMENTSАдаптивные алгоритмы измерения параметров низкочастотного шума полупроводниковых приборов в условиях массового контроляAdaptive algorithms for measuring low-frequency noise parameters of semiconductor devices under mass controlСергеевВ. А.SergeevV. A.

Ульяновск

Viacheslav А. Sergeev

Ulyanovsk

sva@ulstu.ruРезчиковС. Е.ReschikofS. Е.

Ульяновск

Sergey Е. Reschikof

Ulyanovsk

flicker-noise@mail.ruУльяновский филиал Института радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова Российской академии наук; Ульяновский государственный технический университетРоссияUlyanovsk branch of Kotelnikov Institute of Radio-Engineering and Electronics of Russian Academy of Science; Ulyanovsk State Technical UniversityRussian FederationУльяновский государственный технический университет; АО «Ульяновский механический завод»РоссияUlyanovsk State Technical University; JSC “Ulyanovsk Mechanical Plant”Russian Federation2020200720230115964Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20232023ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/1863

Рассмотрено решение задачи повышения достоверности и эффективности контроля качества полупроводниковых приборов. Представлен анализ условий измерения спектральной плотности мощности низкочастотного шума полупроводниковых приборов со спектром вида G(f)~f-γ(γ – показатель формы спектра) в условиях массового контроля качества. Погрешность измерения спектральной плотности мощности при заданных условиях измерения сильно зависит от значения показателя формы спектра. Предложены адаптивные алгоритмы измерения параметров низкочастотного шума для случаев заданной предельной погрешности измерения спектральной плотности мощности и заданного времени единичного измерения. Предложенные алгоритмы включают в себя предварительную оценку значения показателя формы спектра и последующее измерение спектральной плотности мощности шума при оптимальной полосе пропускания фильтра. Оптимальная полоса пропускания фильтра устанавливается по результатам предварительной оценки показателя формы спектра. Для обоих случаев получены оценки выигрыша в смысле среднего по совокупности (ансамблю) контролируемых изделий. Рассмотрена возможность адаптивной или когнитивной подстройки параметров измерительной системы в процессе контроля по результатам оценки выборочных средних на обучающей выборке.

The solution of the problem of increasing the confidence and efficiency of quality control of semiconductor devices is considered. The analysis of conditions for measuring the power spectral density of low – frequency noise of semiconductor devices with a spectrum of the form G(f)~f-γ (γ – the spectrum shape indicator) under mass quality control is presented. The error in measuring the power spectral density under the specified measurement conditions strongly depends on the value of the spectrum shape indicator. Adaptive algorithms for measuring low-frequency noise parameters are proposed for cases of a given limit error in measuring the power spectral density and a given time for a single measurement. The proposed algorithms include a preliminary estimation of the value of the spectrum shape indicator and subsequent measurement of the noise power spectral density at the optimal filter bandwidth. The optimal filter bandwidth is determined based on the results of a preliminary assessment of the spectrum shape indicator. For both cases, we obtained estimates of the gain in the sense of the average for the set (ensemble) of controlled products. The possibility of adaptive or cognitive adjustment of the measurement system parameters in the control process based on the results of evaluating sample averages in the training sample is discussed.

низкочастотный шумспектральная плотность мощностипоказатель формы спектраизмерениепогрешностьадаптивный алгоритм.low frequency noisepower spectral densityspectrum shape indexmeasurementerroroptimal conditionsadaptive algorithm.ReferencesБукингем М. Шумы в электронных приборах и системах: Пер. с англ. М.: Мир,1986. 256 c.Buckingham M. J. Noise in electronic devices and system. N.Y.: Ellis Horwood Limited, John Wiley Sons, 1983.Жигальский Г. П. Неразрушающий контроль качества интегральных микросхем по электрическим шумам и параметрам нелинейности // Радиотехника и электроника. 2005. № 5. С. 517–551.Zhigal’skii G. P., Journal of Communications Technology and Electronics, 2005, vol. 50, no. 5, p. 477–503.Rocha P. R. F., Vandamme L. K. J., Meskers S. C. J., Gomes H. L., D. M. De Leeuw, and P. van de Weijer, Low-frequency noise as a diagnostic tool for OLED reliability, 22nd International Conference on Noise and Fluctuations (ICNF), Montpellier, 2013, pp. 1–4. https://doi.org/10.1109/ICNF.2013.6578947Rocha P. R. F., Vandamme L. K. J., Meskers S. C. J., Gomes H. L., D. M. De Leeuw, and P. van de Weijer, Low-frequency noise as a diagnostic tool for OLED reliability, 22nd International Conference on Noise and Fluctuations (ICNF), Montpellier, 2013, pp. 1–4. https://doi.org/10.1109/ICNF.2013.6578947Горлов М. И., Смирнов Д. Ю., Ануфриев Д. Л. Классификация надежности интегральных схем с использованием показателя формы спектра γ // Известия вузов. Электроника. 2006. № 5. С. 78–82.Gorlov M. I., Smirnov D. Y., Anufriyev D. L., Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii. Elektronika, 2006, no. 5, pp. 78–82 (in Russian).Горлов М. И., Сергеев В. А. Современные диагностические методы контроля качества и надёжности полупроводниковых изделий. Ульяновск: УлГТУ, 2020. 470 с.Gorlov M. I., Sergeev V. A., Modern diagnostic methods of control of quality and reliability of semiconductor products. Ulyanovsk, UlSTU, 2020, 470 p. (in Russian).Горлов М. И., Смирнов Д. Ю., Ануфриев Д. Л. Измерение шумовых параметров полупроводниковых изделий // Измерительная техника. 2006. № 12. С. 46–49.Gorlov M. I., Smirnov D. Yu., Anufriyev D. L., Measurement Techniques, 2006, vol. 49, no. 12, pp. 1241–1245. https://doi.org/10.1007/s11018-006-0267-5Мирский Г. Я. Погрешности измерения корреляционных функций случайных процессов с различными распределениями вероятностей // Измерительная техника. 1979. № 8. С. 17–20.Mirskii G. Y., Measurement Techniques, 1979, vol. 22, no. 8, pp. 913–917. https://doi.org/10.1007/BF012049657Мирский Г. Я. Электронные измерения: 4-е изд., перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1986. 440 с.Mirsky G. J., Elektronnyye izmereniya, Moscow, Radio i Svyaz Publ., 1986. 440 p. (in Russian).Сергеев В. А., Дулов О. А. Методические погрешности измерения параметров НЧ-шума со спектром вида 1/f γ // Измерительная техника. 2008. № 10. С. 51–53.Sergeev V. A., Dulov O. A., Measurement Techniques, 2008, vol. 51, no. 10, pp. 1122–1127. https://doi.org/10.1007/s11018-009-9172-zСергеев В. А., Резчиков С. Е. Методическая погрешность измерения показателя степени частотной зависимости спектра низкочастотного шума // Измерительная техника. 2015. № 10. С. 55–59.Sergeev V. A., Rezchikov S. E., Measurement Techniques, 2016, vol. 58, no. 10, pp. 1160–1166. https://doi.org/10.1007/s11018-015-0859-zСергеев В. А., Резчиков С. Е. Оптимизация процедур измерения параметров низкочастотного шума со спектром вида 1/f γ // Автоматизация процессов измерения. 2016. № 4. С. 101–107.Sergeev V. A., Rezchikoff S. E., Automation of Control Processes, 2016, no. 4, pp. 101–107 (in Russian).Сергеев В. А., Резчиков С. Е. Адаптивные алгоритмы измерения параметров низкочастотного шума полупроводниковых приборов // Журнал радиоэлектроники (электронный журнал). 2019. № 11. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2019.11.3Sergeev V. A., Rezchikoff S. E., Journal of Radio Electronics, 2019, no. 11. https://doi.org/10.10.30898/1684-1719.2019.11.3Кожевников В. В., Леонтьев М. Ю., Приходько В. В. и др. Прогнозирование решений на основе математической модели когнитивных цифровых автоматов // Учёные записки УлГУ. Серия: Математика и информационные технологии. 2019. № 1. С. 52–64Kozhevnikov V. V., Leontiev M. Yu., Prikhodko V. V. et al., Scientists of the notes of UlSU. Series: Mathematics and Information Technologies, 2019, no. 1, pp. 52–64 (in Russian)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.