CN110596566B - 一种用于ate系统的dpat测试方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于ATE系统的DPAT测试方法，针对DPAT的参数，设置两个参数，分别用于存储新的判据的上限值和下限值；还包括以下步骤：A、对当前批次的部分产品进行采样测试；B、根据所述采样测试结果中的测试数据的分布，确定出新的判据，存储在所述两个参数中；C、根据新的判据对当前批次的产品进行量产测试。通过本发明，可解决ATE测试时快速实现DPAT的问题，在不影响测试时间和不间断测试流程的前提下，对量产测试的每一个产品进行筛选和分档，防止人工出错的可能，提高量产效率。

Description

一种用于ATE系统的DPAT测试方法

技术领域

本发明涉及集成电路测试技术领域，尤其涉及一种用于ATE系统的DPAT测试方法。

背景技术

随着汽车中电子元器件数量的不断增加，必须严格控制现代汽车中半导体元器件的品质以降低每百万零件的缺陷率，将与电子元器件相关的使用现场退回及担保等问题最小化，并减少因电子元器件失效导致的责任问题。美国汽车电子委员会AEC-Q001规格推荐了一种通用的零件平均测试(Part Average Testing，PAT)方法，该方法通过对多个批次进行测试并采集数据，通过算法库的计算为每个筛选条件的测试建立一PAT限制值，作为规格上限(USL)和规格下限(LSL)整合在测试程序中，对任何超出该PAT限制值的测试结果均视为不合格，并从零件总数中剔除，从而达到在供货商的阶段即可改善元器件的品质和可靠性。

PAT方法在自动测试设备(ATE)系统被认为是入门技术，又可分为静态PAT和动态PAT，静态PAT的方法，一般是采用后处理的方式进行数据统计处理，例如针对晶圆的CP(Chip Probe)测试，在一个批次的测试完成之后，要对测试结果进行统计并作出分选决策，通过对统计完成的数据绘制数据分布图的方式来判断圆片上的芯片的优劣，从而剔除一些不合格的产品。但是对于FT测试(Final test)，一般测试完就会对产品进行编带或者打标签处理，而元器件一旦被编带，就没有办法追踪或顺序排列，无法将测试及分选结果与特定元器件联系起来，因此，这种事后处理的话将浪费大量的时间和资源，延长测试的周期。

针对上述静态PAT技术的缺陷，需要一种适用于ATE系统的动态PAT测试方法，动态PAT指的Dynamic PAT，也称为DPAT。通过对当前批次的部分产品进行采样测试和数据统计，选定一个适用于当前批次产品的新判据，利用新判据对当前批次的产品进行量产测试，从而做到在量产测试时就能将产品进行筛选和分档，大大节省了测试时间和测试成本。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种用于ATE系统的DPAT测试方法，通过对当前批次的部分产品进行采样测试，根据采样测试的数据分布选定新的判据，并利用新的判据进行量产测试及分档。通过本发明，可在不影响测试时间和不间断测试流程的前提下，对量产测试的每一个产品进行筛选和分档，防止人工出错的可能，提高量产效率。

本发明所提供的方案为，一种用于ATE系统的DPAT测试方法，其特征在于，针对DPAT的参数，设置两个参数，分别用于存储新的判据的上限值和下限值；还包括以下步骤：

A、对当前批次的部分产品进行采样测试；

B、根据所述采样测试结果中的测试数据的分布，确定出新的判据，存储在所述两个参数中；

C、根据新的判据对当前批次的产品进行量产测试。

由上，通过对DPAT的参数进行扩展，设置DPAT的上限值和下限值，当进行一个新的批次产品的量产测试之前，对该批次中的部分产品进行采样测试，采样测试的数据进行统计和计算，生成一个新的判据存储到设置的上限值和下限值，新的判据相较于原有的判据更加严格，也更适应当前批次产品的特性，利用新的判据进行量产测试时，能够更有效的判定当前批次产品的优劣，对每一个测试的产品进行判定和分档。本发明能够在不影响测试时间和不间断测试流程的前提下，对量产测试的每一个产品进行筛选和分档，防止人工出错的可能，提高量产效率。

进一步改进，所述步骤C后还包括步骤D：

针对DPAT的参数，设置一判定参数，对所述量产测试的测试结果进行分档判定，包括：

判定所述测试结果通过；

判定所述测试结果高于新的判据的上限值，测试不通过；

判定所述测试结果低于新的判据的下限值，测试不通过；

所述步骤D后还包括：对当前批次的产品根据分档判定进行分档统计。

由上，判定参数用于判定量产测试的测试结果是否处于新的判据范围内，方便测试人员对测试结果进行查看和筛选。判定参数可在测试程序中进行限定，例如，当测试通过时，显示结果值为1，当低于下限值时，测试不通过，显示结果值为0，当高于上限值时，测试不通过，显示结果值为2，具体数值可在测试程序中进行改变。开始量产测试后，测试程序利用新的判据进行实时测试和筛选，针对测试结果进行分档，具体包括：测试通过，大于上限值失效，小于下限值失效，便于最后的统计。

其中，步骤A所述采样测试包括：

根据确定出的采样个数对所述部分产品进行采样测试；

该采样个数与当前批次产品的总数量呈正相关。

由上，在进行采样测试之前，根据当前批次产品的总数量设定采样个数的值，采样测试根据设定的采样个数进行采样，当产品数量较多时，为确保获得更加精确的判据，可相应的增加采样的个数。

进一步改进，每对一定数量的产品量产测试后，重新进行所述采样测试；

相邻两次采样测试的间隔与当前批次产品的总数量呈正相关。

由上，为了使当前测试所使用的判据始终适应当前测试的产品的特性，可在量产测试一定数量的产品后，重新进行采样测试，并根据新的采样测试的结果，确定新的判据来替换前一个判据。并且，由于每个批次产品的总数量不同，为保证量产测试的精确，采样测试的间隔也需要根据产品总数量进行调整，当产品总数量比较多时，可适当增大相邻两次采样测试的间隔，例如，当产品总数量为10000个甚至更多时，设定每量产测试2000个产品，重新进行采样测试，确定新的判据。

进一步改进，所述每对一定数量的产品量产测试后，重新进行所述采样测试包括：

重新进行所述采样测试，根据本次采样测试结果中测试数据的分布确定出的新的判据，或，

根据本次采样测试之前进行量产测试的测试数据以及本次采样测试结果中测试数据的分布确定出新的判据。

由上，当一个批次的产品数量较多时，为了保证测试结果的精确，可每对一定数量的产品量产测试后，重新进行采样测试并确定新的判据，确定新的判据的数据来源可只选用本次采样测试的测试数据，当产品的工艺和材料没有发生变化时，还可以将本次采样测试之前进行量产测试的所有测试数据纳入确定新的判据的数据来源，来确定新的判据，原则上，用于计算的数据数量越多，计算出的来结果会更加满足批次性质量控制要求，因此采用后者，可使新的判据更加合理，也更符合当前批次产品的特性。

进一步改进，步骤B所述确定出新的判据包括：

新的判据的范围为MEAN±n*σ，其中MEAN表示DPAT的参数的平均值，σ是标准差，n是标准差的个数，确定处于所述范围内的新的判据的上限值和下限值，存储在所述两个参数中。

由上，标准差可以反映采样测试数据的离散程度，根据设定的公式对新的判据的上限值和下限值的范围进行限定，当n越小时，新的判据的范围也会更小，测试通过的产品的数据一致性也会更好，本发明常用的标准差的个数为3σ或6σ，当设定为3σ时，计算得出的新的判据会更加严格，新的判据的上限值和下限值的离散程度也会更小。

其中，步骤C所述对当前批次的产品进行量产测试包括：

对当前批次参与采样的部分产品和未参与采样的产品进行量产测试。

由上，当采样测试的个数达到目标个数时，所述测试程序会弹出消息提示用户，将参与采样的产品倒回去重新测试，利用新的判据对当前批次的所有产品进行量产测试。

进一步改进，步骤B所述根据所述采样测试结果中的测试数据的分布，确定出新的判据包括：

测试程序的算法库统计所述采样测试结果的测试数据；

测试程序根据新的判据的范围公式MEAN±n*σ，对所述测试数据进行函数计算，将计算出的上限值和下限值确定为新的判据。

由上，测试程序的算法库实时接收并统计采样测试的数据，并根据公式MEAN±n*σ对统计的数据进行函数计算，确定新的判据，此方式按照测试程序编写的代码命令自动进行，无需人工计算，计算出的新判据可自动存储到对应的参数中。

综上所述，采用上述方法，可解决ATE测试时快速实现DPAT的问题，每个测试程序甚至每个参数，可以根据质量及可靠性要求，单独进行DPAT判据的计算方法设置，此方法只需要对当前批次的部分产品进行采样测试，根据采样测试的数据分布选定新的判据，并利用新的判据进行量产测试，而且还可以根据当前批次产品的特性，实时切换新的判据，耗时更少且不易出错，提高量产效率。

附图说明

图1为本发明用于ATE系统的DPAT测试方法的流程图；

图2为本发明测试程序开发的方法的流程图；

图3为本发明量产测试的实现方法的流程图。

具体实施方式

本发明的主要目的为提供了一种用于ATE系统的DPAT测试方法，通过对当前批次的部分产品进行采样测试，根据采样测试的数据分布选定新的判据，并利用新的判据进行量产测试。通过本发明，可在不影响测试时间和不间断测试流程的前提下，对量产测试的每一个产品进行筛选和分档，而且还可以根据当前批次产品的特性，实时切换新的判据，耗时更少且不易出错，提高量产效率。

下面，参照如图1～如图3所示，对本发明所述的用于ATE系统的DPAT测试方法进行详细说明。

如图1所示，本发明所提供的用于ATE系统的DPAT测试方法，分为两大部分：

S100：测试程序开发；

此阶段为测试程序的编写部分，在测试程序中对DPAT的参数进行扩展，用于存储DPAT测试需要的新的判据，针对新的判据编写适用的算法库，存储在测试程序中，为计算新的判据提供相对应的算法。

S200：量产测试的流程及实现；

此阶段为量产测试阶段，当选定一个批次的产品进行量产测试之前，需要选定当前批次产品中的部分产品进行采样测试，上述算法库实时接收采样测试的结果，并根据对应的算法计算出DPAT参数的上限值和下限值，存储于上述DPAT扩展的参数中生成新的判据，利用新的判据即可对当前批次的产品进行量产测试。

如图2所示，测试程序开发方法的流程包括以下步骤：

S01：在进行DPAT的测试程序中，针对需要进行DPAT的参数进行扩展，设置三个参数，分别用于存储通过DPAT算法计算完成的DPAT参数的上限值和下限值，另外一个参数用来判定在新的判据下的量产测试结果是否通过；

新的判据的上限值和下限值相较于原始判据更为严格，另一个用于对新的判据下量产测试的测试结果进行分档判定的参数，可在测试程序的编写时进行设定，当测试通过时，显示结果值为1，当低于下限值时，测试不通过，显示结果值为0，当高于上限值时，测试不通过，显示结果值为2，具体数值可在测试程序中进行改变，有利于测试人员进行后期的数据分析和数据筛选；

S02：编写测试程序的采样测试部分，用户可以设定采样测试的采样个数和采样频率，同时还可以设定新的判据的范围是MEAN±n*σ，其中MEAN表示DPAT的测试参数的平均值，σ是标准差，n是标准差的个数，通过调用DPAT的算法库，可以根据用户需求计算出来新的DPAT的判据；

标准差可以反映采样测试数据的离散程度，根据设定的公式对新的判据的上限值和下限值的范围进行限定，当n越小时，新的判据的范围也会更小，测试通过的产品的数据一致性也会更好，本发明常用的标准差个数为3σ或6σ，当为3σ时，计算得出的新的判据会更加严格，新的判据的上限值和下限值的离散程度也会更小；

S03：编写测试程序的新的判据的存储部分，当采样测试完成时，所述测试程序将计算出来的新的判据存储到对应的扩展的参数中，同时测试程序需要在后续的测试中利用新的判据来判定量产测试的测试结果。

上述步骤S01～S03主要为测试程序的开发阶段，将自动调用DPAT的算法对测试结果进行计算、自动计算出的新的判据存储的增加的DPAT的对应参数中等功能编写在测试程序的代码中，以便于后续量产测试时，按照编写好的代码进行测试；

同时，针对用来对所述量产测试的测试结果进行分档判定的参数，也可以在测试程序的代码中进行限定，例如当测试通过时，显示结果值为1，当低于下限值时，测试不通过，显示结果值为0，当高于上限值时，测试不通过，显示结果值为2，具体数值可根据用户习惯进行改变，在此不做具体限制。

如图3所示，量产测试的流程及实现方法包括以下步骤：

S04：准备一个新的批次的产品，根据采样个数和采样频率进行采样测试；

步骤S04中，当设定采样测试的个数时，还可以进一步限定采样的个数为测试通过的产品的个数，例如采样个数可设置为测试通过的200个，当测试通过的产品达到200个时，测试程序即会提示采样测试完成。同时，当一个批次的产品总数量过多时，还可以结合采样频率进行采样测试，例如每量产测试2000个产品时，重新采样200个产品进行采样测试；

在此阶段，测试程序的算法库将会实时接收和统计采样测试的结果；

S05：当采样个数达到目标个数后，所述测试程序调用算法库对采样测试的结果进行统计和计算，并将计算出来的新的判据的上限值和下限值存储到对应的增加的参数中；

步骤S05中，测试程序根据公式MEAN±n*σ计算新的判据的范围，其中MEAN表示DPAT的参数的平均值，σ是标准差，n是标准差的个数，当n越小时，新的判据的上限值和下限值的离散程度也会更小，测试通过的产品的数据一致性也会更好，本发明常用的标准差个数为3σ或6σ；

S06：当采样个数达到目标个数后，所述测试程序弹出消息提示用户DPAT的采样测试已经完成，请将这些采样产品倒回重新进行测试，并等待测试再次开始的信号；

步骤S06中，采样测试结束，得到新的判据后，利用新的判据对当前批次参与采样的部分产品和未参与采样的产品进行量产测试；

S07：用户再次开始测试后，测试程序利用计算出来的新的判据进行量产测试，并对量产测试的产品在新的判据下是测试通过还是上限值失败，或者是下限值失败，进行分档统计；

步骤S07中，当采样测试的个数达到目标个数时，所述测试程序会弹出消息提示用户，将采样的产品倒回去重新测试，利用新的判据对当前批次的所有产品进行量产测试并利用判定参数对量产测试的结果进行判定，对测试的产品在新的判据下是测试通过还是上限值失败，或者是下限值失败进行分档，便于最后的统计；

在步骤S07进行量产测试的过程中，每对一定数量的产品量产测试后，重新进行采样测试，并根据本次采样测试结果中测试数据的分布确定出的新的判据，或者，根据本次采样测试之前进行量产测试的测试数据以及本次采样测试结果中测试数据的分布确定出新的判据，原则上，用于计算的数据数量越多，计算出的来结果会更加精确，因此采用后者，可使新的判据更加符合批次性质量控制要求，也更符合当前批次产品的特性。

通过上述方法，可解决ATE测试时快速实现DPAT的问题，每个测试程序甚至每个参数，可以根据质量及可靠性要求，单独进行DPAT判据的计算方法设置，此方法只需要对当前批次的部分产品进行采样测试，根据采样测试的数据分布选定新的判据，并利用新的判据进行量产测试，而且还可以根据当前批次产品的特性，实时切换新的判据，耗时更少且不易出错，提高量产效率。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种用于ATE系统的DPAT测试方法，其特征在于，针对DPAT的参数，设置两个参数，分别用于存储新的判据的上限值和下限值；还包括以下步骤：

A、根据当前批次产品的总数量确定采样个数，根据确定出的采样个数对当前批次的部分产品进行采样测试；

B、根据所述采样测试结果中的测试数据的分布，确定出新的判据，该新的判据的范围为MEAN±n*σ，其中MEAN表示DPAT的参数的平均值，σ是标准差，n是标准差的个数，确定处于所述范围内的新的判据的上限值和下限值，存储在所述两个参数中；

C、根据新的判据对当前批次的产品进行量产测试；

D、针对DPAT的参数，设置一判定参数，对所述量产测试的测试结果进行分档判定，包括：

判定所述测试结果通过；

判定所述测试结果高于新的判据的上限值，测试不通过；

判定所述测试结果低于新的判据的下限值，测试不通过；

对当前批次的产品根据分档判定的结果进行分档统计；

所述方法还包括：

每对一定数量的产品量产测试后，重新进行所述采样测试，根据本次采样测试结果中测试数据的分布确定出的新的判据，或根据本次采样测试之前进行量产测试的测试数据以及本次采样测试结果中测试数据的分布确定出新的判据；

相邻两次采样测试的间隔与当前批次产品的总数量呈正相关。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤C所述对当前批次的产品进行量产测试包括：

对当前批次参与采样的部分产品和未参与采样的产品进行量产测试。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤B所述根据所述采样测试结果中的测试数据的分布，确定出新的判据包括：

测试程序的算法库统计所述采样测试结果的测试数据；

测试程序根据新的判据的范围公式MEAN±n*σ，对所述测试数据进行函数计算，将计算出的上限值和下限值确定为新的判据。

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