DE60309315T2

DE60309315T2 - Laserproduktion und produktqualifikation über beschleunigte lebensdauerprüfung auf der basis statistischer modellierung

Info

Publication number: DE60309315T2
Application number: DE60309315T
Authority: DE
Inventors: Song Sunnyvale Miao; Chun Arcadia Lei; Raj Los Altos Cornelius; Alex Santa Clarita Klajic
Original assignee: Finisar Corp
Current assignee: Finisar Corp
Priority date: 2002-05-20
Filing date: 2003-05-20
Publication date: 2007-08-30
Anticipated expiration: 2023-05-21
Also published as: DE60309315D1; EP1509796A1; EP1509796A4; US20040023422A1; US6977517B2; WO2003107059A1; AU2003231798A1; US7019548B2; EP1509796B1; ATE343804T1; US20050218925A1

Description

Hintergrund der Erfindung
1. Das Gebiet der Erfindung
Diese Anmeldung betrifft Funktions- und Zuverlässigkeitsprüfungen von Laserdioden und anderen Halbleiterlasern.
2. Die relevante Technologie
Laserdioden und andere Halbleiterlaser sind ein essentieller Bestandteil von vielen aktuellen Technologien. In vielen Anwendungen, wie optischen Netzwerkgeräten, müssen die Laser mit hoher Zuverlässigkeit funktionieren, um einen kontinuierlichen Betrieb bei Minimierung von Wartungszeit und -ausgaben bereitzustellen.
Eine gemeinsame Charakteristik von vielen Halbleiterlasern ist eine besondere Form der Lebensdauerkurve des Geräts. Viele Halbleiterlaser weisen eine "Badewannenkurve" als durchschnittliche Lebensdauer auf, wie in 1 gezeigt. Die Badewannenkurvenform tritt für Geräte auf, die eine hohe Frühausfallsrate haben, bei der eine substantielle Zahl an Geräten nach relativ kurzer Benutzungsdauer aufgrund von Herstellungsfehlern ausfallen.
Als Antwort auf die badewannenförmige Ausfallkurve werden Halbleiterlaser typischerweise einer Funktionsprüfung in Form eines "Burn-In"-Verfahrens unterworfen. Während eines Burn-In-Verfahren wird der Laser bei einem bestimmten Strom und einer bestimmten Temperatur für eine festgelegte Zeitdauer betrieben. Der Laser wird dann überprüft, um zu sehen, ob er noch innerhalb gewünschter Vorgaben funktioniert. Das Durchführen eines Burn-In erlaubt fehlerhafte Geräte zu identifizieren, bevor sie in größere Gesamtprodukte eingebaut oder an Kunden verschickt werden. Dies führt zu erhöhter Zuverlässigkeit für die verbleibenden Laser, die in auf dem Gebiet eingesetzte Produkte eingebaut werden. Die Betriebsbedingungen für ein Burn-In-Verfahren werden derart gewählt, dass Laser, die einen Frühausfall aufweisen, bei Minimierung der Belastung auf die einwandfrei hergestellten Laser identifiziert werden. Die Betriebsbedingungen für ein Burn-In-Verfahren werden typischerweise durch Ausprobieren entwickelt und das Finden eines wünschenswerten Satzes an Betriebsbedingungen kann bis zu einem Jahr und länger dauern. Ein entscheidender Gesichtspunkt beim Entwickeln von Burn-In-Verfahren ist es, die Betriebsbedingungen zu finden, die die Burn-In-Zeit oder -Kosten optimieren bei gleichzeitigem Erfassen aller Einheiten, die beim Burn-In ausfallen würden. Das heißt, dass ein Ziel darin besteht, die Zeit und/oder Kosten zu minimieren, die zum Erreichen des Punktes, wo weitere Prüfungen keine zusätzlichen früh ausfallenden Einheiten auf der in 1 gezeigten Badewannenkurve identifizieren, notwendig sind.
Eine weitere übliche Form der Funktionsprüfung ist die Wafer-Bewertung. Für Laser mit hohen Frühausfallsraten, wie die meisten Laserdioden, wird jedes hergestellte Gerät einem Burn-In unterzogen, um fehlerhafte Geräte zu identifizieren. Die Wafer-Bewertung wird hingegen an einer kleinen Stichprobenmenge aller hergestellten Geräte durchgeführt. Während der Wafer-Bewertung werden ein oder mehrere repräsentative Rohchips eines verarbeiteten Wafer in einem Prüfapparat zur Prüfung auf eine verlängerte Lebensdauer des Geräts platziert. Die Stichprobengeräte werden überprüft, um zu verifizieren, dass keine Variationen während dem Fertigungsverfahren aufgetreten sind, die zu einer beeinträchtigten Funktion für andere Geräte in der gleichen Herstellungsreihe führen würden. Die Entwicklung von angemessenen Betriebsbedingungen zur Wafer-Bewertung ist ebenfalls ein zeitaufwendiges Verfahren.
Aufgrund der Schwierigkeiten in der Entwicklung von Betriebsbedingungen für Funktionsprüfungen entwickeln die Gerätehersteller typischerweise eine minimale Anzahl an Betriebsbedingungen für jeden Typ von Funktionsprüfung. Dies beschränkt die Flexibilität während des Herstellungsprozesses, da diese zeitaufwendigen und kostspieligen Verfahren nicht zur Verbesserung der Produktivität optimiert werden können.
Ein Verfahren zum Sammeln zusätzlicher Information über wünschenswerte Betriebsbedingungen für Funktionsprüfungen, einschließlich Burn-In und Wafer-Bewertung, ist über die "Lebensdatenanalyse". Die traditionelle "Lebensdatenanalyse" umfasst die Analyse von unter ausgesuchten Betriebsbedingungen erhaltenen Zeit-bis-zum-Ausfall-Daten zur Quantifizierung der Lebenscharakteristika des Produkts. Solche Lebensdaten sind jedoch für Produkte mit langer zu erwartender Lebensdauer schwierig zu erhalten. Diese Schwierigkeit, in Kombination mit dem Erfordernis, Ausfälle von Produkten zu beobachten, um ihre Lebenscharakteristika besser zu verstehen, hat zur Entwicklung von Verfahren geführt, um solche langlebigen Produkte zu schnellerem Ausfallen zu zwingen. In anderen Worten versuchen diese Verfahren die Ausfallrate durch Anwendung von Hochbelastungsbedingungen zu beschleunigen.
Die Analyse von Daten aus solchen Schnellalterungsprüfungen kann wertvolle Information bezüglich des Produktlebens als Funktion der Entwicklungsbedingungen liefern, allerdings nur wenn die "beschleunigten" Bedingungen der Ausfallprüfung korrekt mit den Betriebsbedingungen bei Normalbetrieb korreliert werden können. Um die "beschleunigten" und typischen Betriebsbedingungen zu korrelieren, muss die Schnellalterung die korrekten Variablenabhängigkeiten einbeziehen, wie die Abhängigkeit der Laser-Lebensdauer von der Sperrschichttemperatur der Laserdiode.
Das Charakterisieren von zu erwartenden Gerätelebensdauern gewinnt auch an Bedeutung für die Entwicklung und Charakterisierung von Endbenutzerprodukten. Zum Beispiel haben frühere Generationen von optischen Netzwerken oft Transceiver benutzt, die zur Beibehaltung von gewünschten Betriebsbedingungen gekühlt wurden. Neuere Generationen dieser Technologie tendieren jedoch zu ungekühlten Transceivern. Aufgrund der hohen Zuverlässigkeitsanforderungen von optischen Netzwerken ist das Verständnis der Gerätelebensdauern sowohl für das Identifizieren des im System benötigten Redundanzgrades als auch für das Entwickeln von Wartungsplänen wichtig.
Deswegen besteht ein Bedarf an verbesserten Verfahren zur Erstellung von Betriebsbedingungen für Burn-In-, Wafer-Bewertungs- und anderer Funktionsprüfungsverfahren. Das Verfahren sollte eine Identifizierung von äquivalenten Funktionsprüfungsdurchführungsbedingungen nach der empirischen Ermittlung von Basisbedingungen erleichtern. Das Verfahren sollte Lebensdaten aus einer Schnellalterungsprüfung einbeziehen, um Verfahrensparameter zu entwickeln. Das Verfahren sollte die Korrelation von Funktionsprüfungsbedingungen mit typischen Betriebsbedingungen in einer oder mehreren gewünschten Anwendungen des Geräts ermöglichen. Zudem sollte das Verfahren die Charakterisierung von Lebensdauern des Geräts unter verschiedenen Betriebsbedingungen ermöglichen, um die Entwicklung und Wartung von Anwendungen zu unterstützen, die das Gerät einbeziehen.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung stellt ein Verfahren zur Durchführung von Funktionsprüfungen unter auf der Basis eines Schnellalterungsmodell ausgewählten Betriebsbedingungen bereit. Dies wird erreicht durch das Benutzen des Schnellalterungsmodells zur Identifizierung von Betriebsbedingungen, die äquivalent zu einem bekanntem Satz an empirisch ermittelten Funktionsprüfungsbedingungen sind. In einer Ausführungsform wird ein Anfangssatz an Funktionsprüfungsdurchführungsbedingungen eines Geräts durch eine empirische Prüfung bestimmt. Ein Schnellalterungsmodell wird dann benutzt, um alternative Funktionsprüfungsdurchführungsbedingungen zu identifizieren, die zu einer im Wesentlichen äquivalenten Funktionsprüfung führen werden. Diese Funktionsprüfungsbedingungen können ausgewählt werden, um die Zeit oder Kosten einer Funktionsprüfung zu optimieren oder um eine andere Herstellungseinschränkung zu erfüllen.
In einer Ausführungsform beinhaltet das Schnellalterungsmodell eine Abhängigkeit sowohl von der Temperatur als auch vom Betriebsstrom. Ein oder mehrere Geräte werden dann einer Funktionsprüfung unter den ausgewählten Bedingungen unterzogen.
Die vorliegende Erfindung stellt auch ein Verfahren zur Entwicklung von Betriebsbedingungen zur Funktionsprüfung bereit, indem ein Schnellalterungsmodell erstellt wird, um eine Funktionsprüfung unter optimerten Bedingungen zu ermöglichen. In einer Ausführungsform werden Halbleiterlaser Belastungsprüfungen unter einer Vielfalt an Prüfungsbedingungen unterzogen. Die Ausfallrate der Laser wird aufgezeichnet und die Daten werden zur Bildung eines statistischen Ausfallmodells benutzt. Das Ausfallmodell wird dann benutzt, um Parameter für ein Schnellalterungsmodell anzupassen. Nach Entwicklung des Schnellalterungsmodells kann das Modell benutzt werden, um verschiedene Funktionsprüfungsdurchführungsbedingungen zu identifizieren, die zu äquivalenter Belastung eines Halbleiterlasers führen würden. Der Laser wird dann einer Funktionsprüfung bei einem ausgewählten Satz an Betriebsbedingungen unterzogen.
Zudem stellt die vorliegende Erfindung ein Verfahren zur Entwicklung und Wartung von optischen Netzwerken und anderen Produkten, die Halbleiterlaser benutzen, bereit. In einer Ausführungsform werden Betriebsbedingungen und Zuverlässigkeitsanforderungen für ein optisches Netzwerk oder ein anderes Halbleiterlaser einbeziehendes System gestellt. Ein Schnellalterungsmodell wird zur Vorhersage von zu erwartenden Lebensdauern der Laser benutzt. Basierend auf den Betriebsbedingungen, Zuverlässigkeitsanforderungen und zu erwartenden Lebensdauern wird das optische Netzwerk oder andere Systeme entwickelt, so dass angemessene Redundanzgrade einbezogen sind, die einen kontinuierlichen Betrieb bei niedrigen Kosten gewährleisten. Alternativ wird ein Wartungsprogramm zum Erreichen der gleichen Ziele entwickelt.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
1 zeigt eine typische badewannenförmige Lebensdauerkurve für einen Halbleiterlaser.
2 zeigt ein Flussdiagramm eines Teiles eines Laserherstellungsprozesses in Bezug auf eine Funktionsprüfung in einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
3 zeigt ein Flussdiagramm einer Ausführungsform, wobei die vorliegende Erfindung für den Aufbau eines optischen Netzwerks verwendet wird.
4 zeigt ein Flussdiagramm für die Entwicklung eines Schnellalterungsmodells gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
5 zeigt standardisierte Residuen für die Anpassung von Ausfalldaten aus Schnellalterungsprüfungen an eine logarithmische Normalverteilung in einer Normalwahrscheinlichkeitsdarstellung.
6 zeigt standardisierte Residuen für die Anpassung von Ausfalldaten aus Schnellalterungsprüfungen an eine Weibull-Verteilung in einer normalen Wahrscheinlichkeitsdarstellung.
7 zeigt eine grafische Darstellung von Zuverlässigkeitsvorhersagen für typische Laserbetriebsbedingungen, basierend auf einem von der logarithmischen Normalverteilungs-Anpassung der Ausfalldaten abgeleiteten Schnellalterungsmodell.
8 stellt eine grafische Darstellung von Zuverlässigkeitsvorhersagen für typische Laserbetriebsbedingungen, basierend auf einem von der Weibull-Verteilungs-Anpassung der Ausfalldaten abgeleiteten Schnellalterungsmodell, dar.
Detaillierte Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen
Laserdioden sind ein Beispiel eines Produkts, das durch die Wahl von optimierten Funktionsprüfungsbedingungen mittels Schnellalterungsprüfungen verbessert oder optimiert werden kann. Beispiele von Laserdioden, die durch diese Erfindung verbessert werden können, sind unter anderem 1,3μm Fabry-Perot (FP) Laserdioden, produziert von Demeter Technologies, Inc. aus El Monte, CA [im Folgenden "Demeter"]. Spezifische Laserdioden, die von Demeter verfügbar sind, sind unter anderem das Modell 900017, welches eine für Kommunikationsanwendungen durch optische Fasern über Kurz- und Mittelstrecke mit einem Betrieb von bis zu 2,5 Gigabit pro Sekunde bei bis zu 85°C geeignete Laserdiode ist. Diese Laserdiodenchips benutzen eine Multi Quantum Well (MQW) Struktur mit verspannten Schichten, basierend auf einem Materialsystem InGaAIAs. Der Name leitet sich von der Art des Wachstums des Laserresonators ab. Typische Spektralweiten für diese Laserdioden sind von der Größenordnung zwischen 3 und 6 nm. Der Laserchip ist eine Stegwellenleiter (RWG)-Struktur mit HR/AR (hohe Reflektion/Anti-Reflektion) Facettenbeschichtungen. Der Aufbau ist für Hochgeschwindigkeitsbetrieb in einer epi-up-Konfiguration (epitaktische Seite nach oben) optimiert. Diese Hochgeschwindigkeitslaserdioden sind für eine Vielfalt an Anwendungen geeignet, darunter Transceiveranwendungen.
Für viele Halbleiterlaser enthält ein geeignetes Schnellalterungsmodell Abhängigkeiten sowohl von der Temperatur als auch vom Ansteuerungsstrom des Lasers. Eine detaillierte Diskussion, wie ein solches Modell zu entwickeln ist, wird unten präsentiert, nach einer allgemeinen Diskussion der Natur des Schnellalterungsmodells. In einer Ausführungsform hat das Modell die allgemeine Form
wobei

I: = Ansteuerungsstrom (mA)
T: = Sperrschichttemperatur (Kelvin)
A: = prozessabhängige Konstante
E_a: = Aktivierungsenergie (eV)
k: = Boltzmann-Konstante, 8,16171·10^–5 eV/°C

⁸

Sobald ein Schnellalterungsmodell entwickelt worden ist, kann es für eine Vielzahl von Anwendungen benutzt werden. Eine potentielle Anwendung ist die Optimierung von Funktionsprüfungsbedingungen, wie Betriebsbedingungen für Burn-In oder Wafer-Bewertung für Halbleiterlaser. Wie oben erwähnt ist die Entwicklung von Burn-In-, Wafer-Bewertungs- oder anderen Funktionsprüfüngsbedingungen ein zeitaufwendiger Vorgang. Dennoch sind diese Funktionsprüfungen ein notwendiger Bestandteil des Herstellungsprozesses für viele Halbleiterlaser aufgrund des Bedarfs an hoher Zuverlässigkeit während des Betriebes. Bei traditionellen Laserherstellungsverfahren können, sobald Betriebsbedingungen für eine bestimmte Funktionsprüfung festgelegt wurden, die Bedingungen nicht mehr geändert werden, da der Zweck der Funktionsprüfung in der Garantie von Zuverlässigkeit besteht. Folglich werden Funktionsprüfungsdurchführungsbedingungen typischerweise nicht mehr geändert sobald ein erster Satz festgelegt wurde.
Die durch die vorliegende Erfindung bereitgestellte Methodik erlaubt einen Weg zur Modifizierung der Funktionsprüfungsdurchführungsbedingungen ohne Wiederholung des Entwicklungsprozesses für einen neuen Satz an Betriebsbedingungen. Sobald ein erster Satz an Betriebsbedingungen für Burn-In, Wafer-Bewertung oder eine andere Funktionsprüfung entwickelt worden ist, kann das Schnellalterungsmodell benutzt werden, um äquivalente Betriebsbedingungen, die optimiert wurden, um einer gewünschten Zeit-, Kosten- oder sonstigen Herstellungsbetrachtung zu entsprechen, zu identifizieren. Demzufolge können Burn-In-Bedingungen gewählt werden, die die vollständige Identifikation von anfangs fehlerhaften Geräten bei Minimierung der während des Verfahrens verbrauchten effektiven Lebensdauer erlaubt. Gleichermaßen können Schnellalterungsprüfungsdaten benutzt werden, um Wafer-Bewertungsbedingungen auszuwählen, die zu einer gründlichen, genauen Geräteprüfung in stark verminderter Zeit führen. In einer Ausführungsform kann das Schnellalterungsmodell benutzt werden, um die Dauer einer Funktionsprüfung zu verändern, indem mittels des Schnellalterungsmodells der "Beschleunigungsfaktor" bestimmt wird, der aus der Änderung anderer Betriebsbedingungen, wie der Betriebstemperatur oder dem Betriebsstrom, folgt.
2 stellt eine Ausführungsform der Anwendung der vorliegenden Erfindung in einer Produktionsumgebung dar. 2 beginnt gegen Ende des Produktionsprozesses mit einem Bereitstellen 210 eines verarbeiteten Wafer-Rohchip, der einen Laser enthält. Der Laser ist auf einem TO-Header oder einer anderen passenden Halterung montiert, um die Verbindung des Lasers mit einer anderen Schaltung zu ermöglichen. Einige dieser Laser sind für die Wafer-Bewertung bestimmt und werden einer Wafer-Bewertung unter Benutzung von durch Benutzung des Schnellalterungsmodells ausgewählten Bedingungen unterzogen 225. Das Benutzen des Schnellalterungsmodells erlaubt die Reduzierung der gesamten Wafer-Bewertungszeit bei gleichzeitigem Beibehalten des Zutrauens in die Angemessenheit der Wafer-Bewertungsprüfung. Die Temperatur- und Betriebsstromwerte für die identifizierten Betriebsbedingungen und die Modellbetriebsbedingungen werden in Gleichung 1 eingesetzt. Die erhaltenen Gleichungen für die beiden Sätze an Bedingungen können als multiplikatives Verhältnis ausgedrückt werden, das beschreibt, wie sich der Medianwert der Lebensdauer bei Betrieb unter den beiden Bedingungen verändert. Dieses Verhältnis, als ein Beschleunigungsfaktor bezeichnet, spiegelt die Veränderung der Betriebsdauer wider, die notwendig ist, um den Laser einer äquivalenten Belastungsmenge unter den beiden verschiedenen Betriebsbedingungen zu unterwerfen.
Für die verbleibenden Laser wird der Laser nach passender Montage einem Burn-In 220 unterzogen. Einmal mehr werden die Burn-In-Bedingungen mit Hilfe eines Schnellalterungsmodells ausgewählt, was einen zuverlässigen Burn-In innerhalb kürzerer Zeit erlaubt. Laser, die den Burn-In überleben, werden dann in größere Produkte, wie Transceiver oder andere Laseranordnungen, während einem Packaging 230 eingebaut. Nach dem Packaging kann der Laser einem zweiten Burn-In 240 unterworfen werden. Typischerweise wird dieser zweite Burn-In unter einer niedrigeren Belastungsbedingung durchgeführt, um andere Komponenten in der gepackten Anordnung zu prüfen. Jedoch kann, falls die Bedingungen des zweiten Burn-In auch zur weiteren Prüfung der Laserdiode entwickelt wurden, auch dieser zweite Burn-in mit der vorliegenden Erfindung optimiert werden. In einer anderen Ausführungsform kann der erste Burn-In nach Einbau der Laserdiode in ein Laseranordnungsprodukt durchgeführt werden.
Der Fachmann wird erkennen, dass dieses Verfahren zur Einbeziehung eines Schnellalterungsmodells in Funktionsprüfungen weitere Anwendungen hat. Zum Beispiel kann, sobald ein passendes Schnellalterungsmodell entwickelt wurde, es an andere verteilt oder verkauft werden, wie durch Einbindung in eine als Teil eines automatischen Prüfapparats verkaufte Software. Ein Benutzer des Prüfapparats hätte die Flexibilität, gewünschte Burn-In- oder Wafer-Bewertungsprüfungen anzugeben. In dieser Ausführungsform könnte ein gewünschtes Burn-In-Verfahren für einen ersten Satz an Temperatur- und Strombedingungen eingegeben werden. Der Benutzer könnte dann verlangen, dass der Apparat ein äquivalentes Burn-In-Verfahren bestimmt, das eine kürzere Burn-In-Zeit benötigt, oder das schnellste, einen bestimmten Strompegel nicht überschreitende Burn-In-Verfahren.
Andere Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung betreffen die Wartung von Systemen, die Halbleiterlaser enthalten. In einigen Ausführungsformen kann die vorliegende Erfindung in der Wartung von optischen Netzwerken benutzt werden. Durch Benutzen des Modells kann die verfügbare zu erwartende Lebensdauer von Halbleiterlasern innerhalb des Netzwerks berechnet werden, was eine verbesserte Wartung des Netzwerks erlaubt. Diese Verbesserung kann in Form eines verbesserten Wartungsplans sein, der die maximale Zeit zwischen dem Austausch von Laseranordnungen erlaubt, ohne die Netzwerkleistung auf Spiel zu setzen. Alternativ kann die Verbesserung in Form eines optischen Netzwerks kommen, das die Intelligenz hat, eine Wartung anzufordern, wenn die Ausfallwahrscheinlichkeit von Lasern innerhalb des Netzwerks basierend auf ihrer Betriebsgeschichte zu hoch wird.
3 stellt ein Flussdiagramm einer Ausführungsform dar, bei der die vorliegende Erfindung für den Aufbau eines optischen Netzwerks benutzt wird. Der Prozess beginnt mit dem Angeben 310 der verfügbaren Betriebslebensdauer des Halbleiterlasers. In einer Ausführungsform kann die verfügbare Betriebslebensdauer die anfängliche zu erwartende Lebensdauer eines Halbleiterlasers nach Burn-In und Einbindung in ein optisches Netzwerk darstellen. Diese anfängliche zu erwartende Lebensdauer wird auf einem Modellsatz an Betriebsbedingungen für den Laser basieren, wie einer Temperatur und einem Betriebsstrom. In einer anderen Ausführungsform enthält die verfügbare Betriebslebensdauer auch Information, die basierend auf der Betriebsgeschichte des Lasers berechnet wurde. In einer solchen Ausführungsform können die vorhergehenden Betriebsbedingungen, darunter die unter jeder Betriebsbedingung verbrachte Zeit, für diese Berechnung verfolgt und gesammelt werden. Nach dem Angeben der verfügbaren Betriebslebensdauer werden die Betriebsbedingungen in dem optischen Netzwerk identifiziert 330. In einer Ausführungsform kann dies eine vorrausschauende Vorhersage der zu erwartenden Betriebsbedingungen innerhalb des optischen Netzwerks darstellen. In einer anderen Ausführungsform werden die Betriebsbedingungen in Echtzeit identifiziert. In dieser letzteren Ausführungsform werden wenigstens einige der von dem Halbleiterlaser angetroffenen Betriebsbedingungen während des Betriebes überwacht. Als nächstes wird ein Beschleunigungsfaktor berechnet 350. Unter Benutzung des Beschleunigungsfaktors kann eine korrigierte verfügbare Betriebslebensdauer berechnet 370 werden. In Ausführungsformen, bei denen die idenntifizierten Betriebsbedingungen vorrausschauende Vorhersagen sind, kann das Bestimmen der korrigierten verfügbaren Betriebslebensdauer relativ wenige Berechnungen erfordern, wenn beispielsweise die identifizierten Betriebsbedingungen als konstant während des Betriebes des optischen Netzwerks angegeben sind, so muss nur ein Beschleungungsfaktor bestimmt werden. Die verfügbare Betriebslebensdauer kann dann mit diesem Beschleunigungsfaktor multipliziert werden, um den korrigierten Wert zu ergeben. In anderen Ausführungsformen können die identifizierten Betriebsbedingungen gemessen werden sowie sie eintreten. In solchen Ausführungsformen gibt es mehrere Wege zum Entwickeln von korrigierten verfügbaren Betriebslebensdauern. Zum Beispiel kann die Betriebsgeschichte des Halbleiterlasers aufgezeichnet werden, sodass die verfügbare Betriebslebensdauer in festgelegten Intervallen berechnet werden kann. Alternativ könnte die Berechnung in Echtzeit durchgeführt werden, wobei die verfügbare Betriebslebensdauer ständig während des Betriebes des optischen Netzwerks auf den neuesten Stand gebracht wird. Andere Ausführungsformen werden dem Fachmann offensichtlich sein. Durch das Erlangen von korrigierten verfügbaren Betriebslebensdauern für die Halbleiterlaser in einem optischen Netzwerk kann die Wartung des Netzwerks durch schrittweises. Korrigieren 390 des Wartungsplans verbessert werden. In Ausführungsformen, bei denen die korrigierte Lebensdauer auf vorrausschauenden Berechnungen basiert, kann der korrigierte Wartungsplan im Voraus entwickelt werden. In anderen Ausführungsformen, bei denen die verfügbare Betriebslebensdauer basierend auf der Überwachung der gegenwärtigen Betriebsbedingungen korrigiert wird, kann der korrigierte Wartungsplan ein durch das optische Netzwerk generiertes, eine Wartung anforderndes Signal darstellen. In solchen Ausführungsformen könnte das Signal beispielsweise generiert werden, wenn die verfügbare Betriebslebensdauer eines Halbleiterlasers innerhalb des Netzwerks unter einen Grenzwert fällt.
Um die Vorteile der Benutzung eines Schnellalterungsmodells für einen bestimmten Typ von Halbleiterlaser zu erhalten, müssen an einem gewissen Punkt Parameter für das Modell basierend auf experimentellen Daten entwickelt werden. Ein Verfahren zum Erhalt der notwendigen experimentellen Daten für ein Schnellalterungsmodell sind Schnellalterungsprüfungen. Während Schnellalterungsprüfungen werden Gruppen von Halbleiterlasern Betriebsbedingungen unterzogen, die verschiedene Temperaturen und Ströme einbeziehen. Ausfälle innerhalb der Halbleiterlaser werden verfolgt und die Ausfalldaten werden zur Konstruktion eines Schnellalterungsmodells benutzt.
Die Ergebnisse von umfangreichen Zuverlässigkeitsprüfungen durch Langzeit-Schnellalterungsprüfungen sind im Folgenden zusammengefasst. Dies beinhaltet ein praktisches Beispiel des Verfahrens zur Konstruktion eines Ausfallsmodells, eine Zusammenfassung von zur Konstruktion eines Beispiels eines Ausfallmodells benutzten Rohdaten und wie Parameter für ein beispielhaftes thermodynamisches Lebensdauer- oder Schnellalterungsmodell bestimmt werden. Dieses beispielhafte Schnellalterungsmodell wird zur Bestimmung verschiedener Zeit-, Temperatur- und Stromkombinationen benutzt, welche dann äquivalente Burn-In- und Wafer-Bewertungs-Zeiten für ein Gerät produzieren.
4 liefert einen Überblick der Entwicklung eines Schnellalterungsmodells. Während der Datensammlung 410 werden Langzeitalterungsprüfungsdaten für das zu modellierende Gerät gesammelt. Typischerweise wird dies das Sammeln von Alterungsprüfungsdaten für ein Gerät unter einer Mehrzahl an Betriebsbedingungen einschließen. Diese Alterungsprüfungsdaten können dann in der Ausfallanalyse 430 benutzt werden, um Parameter zur Anpassung einer Zeit-bis-zum-Ausfall-Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion, wie einer Weibull-Verteilung oder einer logarithmischen Normalverteilung, zu finden. Diese Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen können dann an Parameter für das Schnellalterungsmodell angepasst 450 werden. Zum Beispiel kann die mittlere Zeit zum Ausfall oder der Medianwert der Ausfallzeit aus der Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion für jede Betriebsbedingung berechnet werden. Die Kombination des Medianwerts der Ausfallzeit mit den Betriebsbedingungswerten, wie Betriebsstrom und Betriebstemperatur, kann dann benutzt werden, um die Parameter des Schnellalterungsmodells anzupassen. Nach dem Anpassen der Parameter kann das Schnellalterungsmodell zum Auswählen 470 von angemessenen Betriebsbedingungen für Burn-In, Wafer-Bewertung oder anderen Zuverlässigkeitsprüfungsverfahren benutzt werden. Das folgende praktische Beispiel wird detaillierter beschreiben, wie die in der Entwicklung eines Schnellalterungsmodells eingebundenen Schritte auszuführen sind.
Datensammlung
Zum Sammeln 410 der Schnellalterungsdaten wurden insgesamt 270 FP-Laser aus normalen Herstellungsreihen Belastungsprüfungen in 9 Gruppen von je 30 Einheiten bei verschiedenen Strom- und Temperaturpegeln unterzogen. Die Temperaturen und Ströme wurden ausgewählt, um eine erhebliche Beschleunigung des Ausfallmodus gegenüber zu erwartenden Anwendungsdurchführungsbedingungen von bis zu 85°C Umgebungstemperatur und näherungsweise 25 mA durchschnittlichem Betriebsstrom zu erzeugen. Die Geräte in jeder Gruppe wurden aus verschiedenen Verarbeitungsschüben genommen.
Die Prüfungen wurden bei konstantem Strom in bei 100°C, 125°C, 150°C betriebenen Klimakammern durchgeführt. Die Geräte wurden auf Burn-In-Boards geladen und bei konstanten Strompegeln von 62 mA, 100 mA und 146 mA angesteuert. Periodisch wurden die Geräte aus den Burn-In-Kammern entfernt und bei Raumtemperatur geprüft. Ausgangsleistungs- und Grenzstrommesswerte wurden dann mit den Geräten bei 25°C und 22mA Betriebsstrom erhalten.
Für die in den Schnellalterungsprüfungen eingebundenen Geräte wurde Ausfall als Änderung der Ausgangsleistung > 50% (3 dB Abnahme oder 1,76 dB Anstieg) oder Änderung des Grenzstroms > 50% (50% Abnahme oder 50% ansteigend) definiert. Das heißt |ΔLeistung/LeistungAnfangswert > 50% (2)oder |ΔIth/IthAnfangswert|> 50% (3)
Es ist wichtig festzustellen, dass alle aufgezeichneten Ausfälle wirkliche Ausfälle und nicht Extrapolationen zum Ausfall waren.
Für jede Laserdiode, die unter den in Gleichungen (2) und (3) beschriebenen Kriterien ausgefallen war, wurde die Zeit-bis-zum-Ausfall aufgezeichnet. Aufgrund der Beschaffenheit des Prüfschemas, bei dem Geräte periodisch aus der Burn-In-Prüfung entfernt wurden, um ihre Funktion zu überprüfen, sind die Daten Intervall-zensiert. Demzufolge wurde die genaue Zeit-bis-zum- Ausfall nicht aufgezeichnet. Stattdessen zeigen die Daten lediglich an, dass der Ausfall irgendwann während der Prüfintervalle aufgetreten ist.
Tabelle 1 liefert eine Zusammenfassung der für verschiedene Alterungsbedingungen gesammelten Ausfalldaten. Wie zuvor erwähnt, wurde ein Ausfall als eine Veränderung in Ausgangsleistung oder Grenzstrom von mehr als 50% definiert.
Tabelle 1: Zuverlässigkeits-Beobachtungsmatrix von verwendetem Durchlassstrom und verwendeter Raumtemperatur.
Da nur die Gruppen I, II, III, IV und VII Ausfälle haben, wurde die Anpassung der logarithmischen Normalkurve und die Anpassung der Weibull-Kurve nur auf diese Gruppen angewandt. Es wäre möglich, die Gruppen V, VI, VIII und IX in die Datenanalyse aufzunehmen, indem die Länge der Burn-In-Prüfung verlängert wird, um eine ausreichende Zahl an Geräteausfällen in diesen Gruppen zu verursachen.
Analyse der Ausfalldaten durch logarithmische Normal- und Weibull-Verteilungen.
Während der Ausfallanalyse 430 wurden die zensierten Zeit-bis-zum-Ausfall-Intervalldaten für jede Gruppe mit Suspensionen (nicht-ausgefallene Einheiten) analysiert. Die Zeit-bis-zum-Ausfall-Daten wurden zur Bestimmung von Parametern für sowohl eine logarithmische Normalverteilung als auch eine Weibull-Verteilung zu Vergleichszwecken angepasst. Durch Anpassen der Zeit-bis-zum-Ausfall-Daten an eine geeignete Verteilung, wie eine logarithmische Normal- oder Weibull-Verteilung, konnte der Medianwert der Lebensdauer für jede Gruppe an Ausfalldaten berechnet werden.
Die logarithmische Normalverteilung ist eine vielseitigere Verteilung als die Normalverteilung, da sie eine Reihe an Formen hat, und somit oft eine bessere Anpassung an Zuverlässigkeitsdaten ist. Die logaritmische Normalwahrscheinlichkeitsdichtefunktion (WDF) ist
wobei μ und σ der Mittelwert und die Standardabweichung (SA) der logarithmischen Normaldaten sind.
Der Mittelwert (oder mittlere-Zeit-bis-zum-Ausfall, MTTF), die SA und der Medianwert der logarithmischen Normalverteilung sind gegeben durch
SA = [exp(2μ +2σ2) – exp(2μ + σ2)]1/2 (6) Medianwert = exp(μ) (7)
Die logarithmische Normalfunktion der Zuverlässigkeit und die Ausfallrate sind gegeben durch
Die Parameter der logarithmischen Normalverteilung können unter Benutzung der Maximum-Likelihood-Schätzung (MLS) abgeschätzt werden. Diese allgemeine log-Wahrscheinlichkeitsfunktion besteht aus zwei Summierungsteilen:
wobei:

F: die Anzahl der Gruppen von Zeiten-bis-zum-Ausfall-Datenpunkten ist.
N_i: die Anzahl der Zeiten-bis-zum-Ausfall in der i-ten Zeit-bis-zum-Ausfall-Datengruppe ist.
μ: der Mittelwert der natürlichen Logarithmen der Zeit-bis-zum-Ausfall ist.
σ: die Standardabweichung der natürlichen Logarithmen der Zeit-bis-zum-Ausfall ist.
X_i: die Zeit der i-ten Gruppe der Zeit-bis-zum-Ausfall-Daten ist.
S: die Anzahl an Gruppen von Suspensionsdatenpunkten ist.
M_j: die Anzahl an Suspensionen in der i-ten Gruppe von Suspensionsdatenpunkten ist.
X_j': die Zeit der i-ten Suspensionsdatengruppe ist.

Die Lösung kann gefunden werden durch Lösen für ein Parameterpaar (μ ^, σ ^), so dass
wobei
Die gesammelten Ausfalldaten wurden auch unter Benutzung einer Weibull-Verteilung angepasst. Die Weibull-Verteilung ist vorteilhaft bei Zuverlässigkeitsarbeit, aufgrund der Tatsache, dass sie durch Abstimmen der Verteilungsparameter an viele Lebensdauerverteilungen angepasst werden kann. Die Weibull-WDF ist
wobei β der Form-Parameter ist und η der Skalierungsparameter, oder die charakteristische Lebensdauer, ist – es ist die Lebensdauer, nach der 63,2 Prozent des Bestands ausgefallen sein werden.
Der Mittel- (oder MTTF) und der Medianwert der Weibull-Verteilung sind gegeben durch
Die Weibull-Funktion der Zuverlässigkeit und -Ausfallrate sind gegeben durch
Die Parameter der Weibull-Verteilung können durch Benutzen der Maximum-Likelihood-Schätzung (MLS) abgeschätzt werden. Diese allgemeine log-Wahrscheinlichkeitsfunktion besteht aus zwei Summierungsteilen:
wobei:

F: die Anzahl der Gruppen von Zeiten-bis-zum-Ausfall-Datenpunkten ist.
N_i: die Anzahl der Zeiten-bis-zum-Ausfall in der i-ten Zeit-bis-zum-Ausfall-Datengruppe ist.
β: der Weibull-Formparameter ist.
η: der Weibull-Skalierungsparameter ist.
X_i: die Zeit der i-ten Gruppe der Zeit-bis-zum-Ausfall-Daten ist.
S: die Anzahl an Gruppen von Suspensionsdatenpunkten ist.
M_j: die Anzahl an Suspensionen in der i-ten Gruppe von Suspensionsdatenpunkten ist.
X_j: die Zeit der i-ten Suspensionsdatengruppe ist.

Die Lösung kann gefunden werden durch Lösen für ein Parameterpaar (β ^, η ^), so dass
Schnellalterungsmodell
Für die in diesem praktischen Beispiel untersuchten Demeter 1,3μm Laser wurde das oben beschriebene Modell benutzt, um den/die Verschlechterungsmechanismus und -zeit bis zum Ausfall zu beschreiben 450:
wobei:

I: = Ansteuerungsstrom (mA)
T: = Sperrschichttemperatur (Kelvin)
A: = prozessabhängige Konstante
B: = Ansteuerungsstrombeschleunigungskonstante
E_a: = Aktivierungsenergie (eV)
k: = Boltzmann-Konstante, 8,16171·10^–5eV/°C

Nach Erhalt des Medianwerts der Lebensdauer für jede Gruppe von Ausfalldaten wurde ein Schnellalterungsmodell durch Abschätzen der Konstanten A, B und Ea in Gleichung (3) von den oben beschriebenen logarithmischen Normal- und Weibull-Kurven abgeleitet. Eine Multivariable Lineare Regression (eine Anpassung nach den kleinsten Quadraten) wurde benutzt, um die Parameter für das Schnellalterungsmodell basierend auf den an die logarithmische Normalverteilung angepassten Daten abzuschätzen. Die Ergebnisse der Multivariablen Linearen Regression zur Bestimmung der Parameter für das Schnellalterungsmodell basierend auf den an die logarithmische Normalverteilung angepassten Daten sind unten dargestellt. Es ist anzumerken, dass diese Analyse auf der Sperrschichttemperatur des Lasers basiert. Die Sperrschichttemperatur wurde bestimmt unter Benutzung der Beziehungen PD = [0,9 + 6·I]·I TJ = Ta + PD·θj
Zudem wurde 200° C/W als der thermische Widerstand gewählt.
Tabelle 2: Schnellalterungsmodell unter Benutzung der logarithmischen Normalverteilung
Die Kombination von A, B und Ea, die zur besten Kurvenanpassung führt, tritt für A = 0,05, B = 1,67 und Ea = 0,76 auf. Typische Werte für Ea für die meisten dieser Lasertypen sind zwischen 0,6 und 1. Auf dem obigem basierend ist der vorhergesagte Medianwert der Lebensdauer: Medianwert Lebensdauer = 0,05·(1/I)1'67·exp(Ea/k·(1/T)), wobei Ea = 0,76 eV.
In der logarithmischen Normalverteilung ist der natürliche Logarithmus der Zeit-biszum-Ausfall normalverteilt. Die logarithmische Normalverteilung hat zwei Parameter: μ, welches der Mittelwert des natürlichen Logarithmus der Ausfallzeiten ist, und σ, welches die Standardabweichung des natürlichen Logarithmus der Ausfallzeiten ist. Die MTTF für die logarithmische Normalverteilung ist durch exp(μ + σ²/2) gegeben. Die Ausfallrate für die logarithmische Normalverteilung ist weder immer steigend noch immer fallend. Sie nimmt verschiedene Formen an, in Abhängigkeit von den Parametern μ und σ. Basierend auf den oben beschriebenen gesammelten Ausfalldaten ergab das Anpassen der Daten an eine logarithmische Normalverteilung einen Wert von σ = 1.64.
Um zu bestätigen, dass die SA der Lebensdauerverteilungen für jede der zu Ausfällen führenden Prüfungsbedingungen den gleichen Wert hatte, wurde die Likelihood Ratio (LR) Prüfung angewandt. Die LR-Prüfungsstatistik war 1,02. Unter der Nullhypothese, dass alle SA -Parameter gleich sind, hat die Chi-Quadrat-Verteilung 4 Freiheitsgrade. Da 1,02 < X² (1-90%,4) = 1,06, sind die 5 SA-Parameterschätzungen nicht statistisch verschieden bei 90%-wertigem Niveau, was zu dem Schluss führt, dass alle 5 SA-Parameter gleich sind.
Die standardisierten Residuen für die logarithmische Normalverteilung können berechnet werden durch
Bei dem Modell sollten die standardisierten Residuen normal verteilt sein, mit einem Mittelwert von null und einer Standardabweichung von eins (~N(0,1)). 5 zeigt die standardisierten Residuen für die logarithmische Normalverteilung auf einer normalen graphischen Wahrscheinlichkeitsdarstellung.
Nach Bestimmung des Wertes von σ können Zuverlässigkeitskurven erstellt werden, die die Ausfallwahrscheinlichkeit als Funktion der Zeit zeigen. 6 zeigt Zuverlässigkeitsvorhersagen für typische Anwendungsbetriebsbedingungen basierend auf dem Schnellalterungsmodell, das von der an die Ausfalldaten angepassten logarithmischen Normalverteilung abgeleitet wurde. Die Steigung jeder Linie entspricht σ, so dass nur ein zusätzlicher Punkt angegeben werden muss, um jede Zuverlässigkeitslinie zu bestimmen. Ein Weg diesen Punkt auszuwählen ist, das Schnellalterungsmodell zu benutzen, um den Medianwert der Zeit bis zum Ausfall zu bestimmen, der der zum Ausfall von 50% der Laserdioden notwendigen Zeit entspricht.
Die Multivariable Lineare Regression ist auch benutzt worden, um Parameter für ein Schnellalterungsmodell zu bestimmen, das auf der Anpassung der Ausfalldaten an die Weibull-Verteilung basiert. Es ist wiederum anzumerken, dass diese Analyse auf der Sperrschichttemperatur des Lasers basiert. Die Sperrschichttemperatur wurde bestimmt unter Benutzung der Beziehungen PD = [0,9 + 6·I]·I TJ = Ta + PD·θj
Der thermische Widerstand wurde wiederum zu 200°C/W gewählt.
Tabelle 3: Schnellalterungsmodell unter Benutzung der Weibull-Verteilung
Die Kombination von A, B und Ea, die zur besten Kurvenanpassung führt, tritt für A = 0,003, B = 1,54 und Ea = 0,87 auf. Typische Werte von Ea für die meisten dieser Lasertypen sind zwischen 0,6 und 1. Auf dem obigem basierend ist der vorhergesagte Medianwert der Lebensdauer: Medianwert Lebensdauer = 0,003·(1/I)1,54·exp(Ea/k·(1/T)), wobei Ea = 0,87 eV.
Basierend auf den oben beschriebenen gesammelten Ausfalldaten führt die Anpassung der Daten an eine Weibull-Verteilung zu einem Parameterwert von β = 0,89. Um zu bestätigen, dass der Formparameter β der Lebensdauerverteilungen für jede der zu Ausfall führenden Prüfungsbedingungen den gleichen Wert hat, wird die Likelihood Ratio (LR) Prüfung angewandt. Die LR-Prüfungsstatistik ist 0,87. Unter der Nullhypothese, dass alle P - Parameter gleich sind, hat die Chi-Quadrat-Verteilung 4 Freiheitsgrade. Da 0,87 < X² (1-90%,4) = 1,06, sind die 5 SA-Parameterschätzungen nicht statistisch verschieden bei 90%-wertigem Niveau, was zu dem Schluss führt, dass alle der 5 SA-Parameter gleich sind.
Die standardisierten Residuen für die Weibull-Verteilung können berechnet werden durch êi = β ^[ln(Ti) – ln(η^η^)]
Bei diesem Modell sollten die standardisierten Residuen einer kleinster-Extremwert-Verteilung mit einem Medianwert von null folgen. 7 zeigt die standardisierten Residuen für die Weibull-Verteilung auf einer kleinster-Extremwert-Verteilungsdarstellung.
8 zeigt Zuverlässigkeitsvorhersagen für typische Anwendungsbetriebsbedingungen basierend auf dem Schnellalterungsmodell, das von der an die Ausfalldaten angepassten Weibull-Verteilung abgeleitetet wurde. Diese Zuverlässigkeitslinien wurden in der gleichen Art und Weise erstellt wie jene in 6, wobei β nun als Steigung für jede Linie dient.
Das zuvor beschriebene Schnellalterungsmodell stellt das zu erwartende Ausfallrategegen-Lebensdauer-Verhalten für eine Demeter 1,3μm FP-Laserdiode dar. Sind einmal die Parameter A, B und Ea bestimmt, so kann das Modell benutzt werden, um zu erwartende Ausfallraten für ordnungsgemäß hergestellte Dioden bereitzustellen, die unter einem gegebenen Satz von Betriebsstrom- und Temperaturbedingungen für eine bestimmte Zeitdauer betrieben werden. Basierend auf diesem Modell werden die folgenden praktischen Beispiele die Anwendung eines Schnellalterungsmodells in einer Produktionsumgebung veranschaulichen.
Bisherige Schnellalterungsprüfungsergebnisse haben ergeben, dass für eine bei 40°C und 25 mA betriebene Laserdiode der FIT (Ausfälle pro 10⁹ Gerätestunden) mit 90% Konfidenz 13 oder weniger beträgt, die gesamte Ausfallrate in den ersten 2 Jahren weniger als 0,007% sein sollte und die zum Ausfall von 1% aller Geräte benötigte Zeit größer als 100 Jahre ist.
Basierend auf dem oben beschriebenen Schnellalterungsmodell für Demeter 1,3μm FP-Laserdioden kann eine Vielzahl von alternativen Funktionsprüfungsbedingungen ausgewählt werden, die zu äquivalenten Burn-In, Wafer-Bewertung und anderen Funktionsprüfungsverfahren führen werden. In einer Ausführungsform werden alternative Funktionsprüfungsbedingungen in folgender Weise ausgewählt. Zuerst wird ein neuer Satz an Betriebsbedingungen, einschließlich Temperatur und Betriebsstrom, ausgewählt. Das Schnellalterungsmodell wird dann benutzt, um den Beschleunigungsfaktor relativ zu einem bekannten Satz an Funktionsprüfungsbedingungen zu bestimmen. Die Prüfungszeit bei dem bekannten Satz an Bedingungen wird mit dem Beschleunigungsfaktor multipliziert um die benötigte Funktionsprüfungszeit unter den neuen Betriebsbedingungen zu erhalten. Nach Bestimmung des Beschleunigungsfaktors wird eine Zuverlässigkeitstabelle, wie 6 oder 8, herangezogen, um die zu erwartende Ausfallrate unter den neuen Betriebsbedingungen zu bestimmen. Die Lasergeräte können die Funktionsprüfung unter den neuen Betriebsbedingungen bestehen, indem sie eine Sammelausfallrate zeigen, die kleiner als die zu erwartende Ausfallrate unter den neuen Betriebsbedingungen ist.
Zum Beispiel stellen die folgenden Prüfungen unter Benutzung der oben bestimmten Parameter äquivalente Funktionsprüfungsbedingungen bereit, die benutzt werden können, um zu überprüfen, dass hergestellte Geräte ein Langzeitzuverlässigkeitsverhalten von nicht schlechter als 13 FIT bei 40°C und 25 mA Betriebsstrom haben: a) Eine um 72 Stunden verlängerte Burn-In-Prüfung bei 100°C und 150 mA, wobei die Ausfallrate während der Prüfung weniger als 0,0001% ist; oder b) Eine 1000 Stunden Langzeit-Alterungsprüfung, betrieben bei 85°C und 70mA, wobei die Ausfallrate weniger als 0,03% ist. Anstatt empirische Daten zur Bestimmung von alternativen Burn-In- und Wafer-Bewertungs-Bedingungen bei erhöhten Temperaturen und Strömen zu entwickeln, kann folglich das Schnellalterungsmodell benutzt werden, um äquivalente Burn-In- und Wafer-Bewertungs-Bedingungen als Funktion von Temperatur und Strom zu bestimmen.
In einem anderen Beispiel legen empirische Daten nahe, dass Demeter 1,3μm FP-Laserdioden vor dem Packaging angemessen auf Frühausfälle überprüft werden können, indem ein 3 Jahre dauerndes Burn-In-Verfahren unter Bedingungen von 40°C und 25 mA benutzt wird. Basierend auf dem Schnellalterungsmodell ist ein Äquivalent zu diesem langen Burn-In-Verfahren ein Burn-In-Verfahren, das nur 20 Stunden unter Bedingungen von 100°C und 150mA dauert. Diese Äquivalenz kann durch Bestimmen des Beschleunigungsfaktors, der auf der in obiger Tabelle 3 gelieferten Gleichung basiert, gefunden werden.
Der Fachmann wird erkennen, dass inhärente Beschränkungen in Lasergeräten und anderen Halbleiterlasern den während Schnellalterungsprüfungen, Burn-In-Verfahren und Wafer-Bewertungsverfahren wählbaren Temperatur- und Strombereich einschränken. Während die Modelle die Vorhersage von äquivalenten Burn-In- und Wafer-Bewertungsverfahren mit beliebig hohen Temperaturen und Strömen erlauben, können übermäßige Abweichungen von Standardbetriebsbedingungen zu nur unter extremen Bedingungen auftretenden Ausfallmechanismen in den Geräten führen. Diese praktischen Betrachtungen stellen eine weitere Einschränkung bezüglich der Wahl von Burn-In-, Wafer-Bewertungs- und anderen Funktionsprüfungsverfahren dar. In Folge dessen ist das hier beschriebene Verfahren nützlich zur Wahl von Funktionsprüfungsverfahren, die in einer minimalen Zeit ohne Risiko von unangemessenem Schaden an den Geräten arbeiten.
Während das obige Modell in Verbindung mit einer bestimmten Laserdiode beschrieben worden ist, wird der Fachmann die Anwendbarkeit dieser Methodik auf andere Laserdioden oder Lasergeräte erkennen, bei welchen Zuverlässigkeitsprüfungen und Lebensdauerbestimmungen aufgrund von langen Lebensdauern und niedrigen Ausfallraten schwierig sind.

Claims

Verfahren zur Funktionsprüfung, umfassend: Bereitstellen eines Halbleiterlasers, wobei dieser Halbleiterlaser für eine Verbindung mit einer anderen Schaltung montiert ist; Angeben eines ersten Satzes an Funktionsprüfungsdurchführungsbedingungen, wobei dieser erste Satz an Funktionsprüfungsdurchführungsbedingungen eine erste Funktionsprüfungsdauer enthält; Berechnen eines zweiten Satzes an Funktionsprüfungsdurchführungsbedingungen basierend auf einem Schnellalterungsmodell, wobei dieser zweite Satz an Funktionsprüfungsdurchführungsbedingungen eine zweite Funktionsprüfungsdauer enthält; und Durchführen einer Funktionsprüfung an dem Halbleiterlaser gemäß dem zweiten Satz an Funktionsprüfungsdurchführungsbedingungen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Halbleiterlaser eine Laserdiode ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Schnellalterungsmodell die Form mittlere Lebensdauer = F(I)·exp[Ea/(kT)]hat, wobei I einen Ansteuerungsstrom bezeichnet, T eine Sperrschichttemperatur bezeichnet, A eine prozessabhängige Konstante bezeichnet, E_a eine Aktivierungsenergie (eV) bezeichnet und k die Boltzmann-Konstante, 16171·10^–5eV/°C, bezeichnet und F(I) die Form F(I) = A·(1/I)^B hat, wobei B eine Ansteuerungsstrombeschleunigungskonstante bezeichnet.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Berechnen eines zweiten Satzes an Funktionsprüfungsdurchführungsbedingungen zudem umfasst: Identifizieren eines zweiten Betriebsstroms und einer zweiten Betriebstemperatur; Bestimmen eines Beschleunigungsfaktors basierend auf dem Schnellalterungsmodell; und Berechnen der zweiten Funktionsprüfungsdauer basierend auf dem Beschleunigungsfaktor und der ersten Funktionsprüfungsdauer.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Funktionsprüfung ein Burn-In-Verfahren umfasst. 6, Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Funktionsprüfung ein Wafer-Bewertungsverfahren umfasst.
Verfahren zur Wartung eines optischen Netzwerks, umfassend: Angeben einer verfügbaren Betriebslebensdauer eines Halbleiterlasers, wobei die Betriebslebensdauer einem Betrieb gemäß einem ersten Satzes an Betriebsbedingungen entspricht; Identifizieren eines zweiten Satzes an Betriebsbedingungen für den Halbleiterlaser, wobei der zweite Satz an Betriebsbedingungen auf dem Gebrauch des Lasers in Verbindung mit einem optischen Netzwerk beruht; Berechnen eines Beschleunigungsfaktors unter Verwendung eines Schnellalterungsmodells, basierend auf Unterschieden zwischen dem ersten Satz an Betriebsbedingungen und dem zweiten Satz an Betriebsbedingungen; Überprüfen der verfügbaren Betriebslebensdauer des Halbleiterlasers basierend auf dem berechneten Beschleunigungsfaktor; und Ersetzen des Halbleiterlasers, wenn die verfügbare Betriebslebensdauer unter einen Ersatzwert fällt.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei der Halbleiterlaser ein Diodenlaser ist,
Verfahren nach Anspruch 7, wobei das Identifizieren des zweiten Satzes an Betriebsbedingungen das Bestimmen von zu erwartenden Betriebsbedingungen des Halbleiterlasers umfasst.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei das Überprüfen der verfügbaren Betriebslebensdauer das Berechnen einer korrigierten Betriebslebensdauer basierend auf zu erwartenden Betriebsbedingungen des Halbleiterlasers umfasst.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei das Identifizieren des zweiten Satzes an Betriebsbedingungen das Messen der Betriebsbedingungen des Halbleiterlasers während des Betriebs des optischen Netzwerks umfasst.
Verfahren nach Anspruch 11, wobei das Überprüfen der verfügbaren Betriebslebensdauer das Berechnen einer korrigierten Betriebslebensdauer basierend auf der Betriebsdauer unter den gemessenen Betriebsbedingungen umfasst.