KR101475162B1 - 고조파 비율 기반 결함 분류기 - Google Patents

고조파 비율 기반 결함 분류기 Download PDF

Info

Publication number
KR101475162B1
KR101475162B1 KR1020130140550A KR20130140550A KR101475162B1 KR 101475162 B1 KR101475162 B1 KR 101475162B1 KR 1020130140550 A KR1020130140550 A KR 1020130140550A KR 20130140550 A KR20130140550 A KR 20130140550A KR 101475162 B1 KR101475162 B1 KR 101475162B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
defect
waveform
harmonics
detecting
classifying
Prior art date
Application number
KR1020130140550A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20140064668A (ko
Inventor
스콧 엠 디지아크
밍 진
조나단 디쿠이스
Original Assignee
엘에스아이 코포레이션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘에스아이 코포레이션 filed Critical 엘에스아이 코포레이션
Publication of KR20140064668A publication Critical patent/KR20140064668A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101475162B1 publication Critical patent/KR101475162B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G11—INFORMATION STORAGE
    • G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
    • G11B27/00—Editing; Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Monitoring; Measuring tape travel
    • G11B27/36—Monitoring, i.e. supervising the progress of recording or reproducing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
    • G01R23/02—Arrangements for measuring frequency, e.g. pulse repetition rate; Arrangements for measuring period of current or voltage
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/28—Testing of electronic circuits, e.g. by signal tracer
    • G01R31/317—Testing of digital circuits
    • G01R31/3181—Functional testing
    • G01R31/3183—Generation of test inputs, e.g. test vectors, patterns or sequences
    • G—PHYSICS
    • G11—INFORMATION STORAGE
    • G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
    • G11B20/00—Signal processing not specific to the method of recording or reproducing; Circuits therefor
    • G11B20/10—Digital recording or reproducing
    • G11B20/18—Error detection or correction; Testing, e.g. of drop-outs
    • G11B20/1816—Testing
    • G11B20/182—Testing using test patterns
    • G—PHYSICS
    • G11—INFORMATION STORAGE
    • G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
    • G11B2220/00—Record carriers by type
    • G11B2220/20—Disc-shaped record carriers
    • G11B2220/25—Disc-shaped record carriers characterised in that the disc is based on a specific recording technology
    • G11B2220/2508—Magnetic discs
    • G11B2220/2516—Hard disks

Abstract

본 개시물은 적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 적어도 하나의 파형을 산출하도록 주기적 패턴이 매체에 쓰기된다. 매체 내 매체 결함의 존재 또는 부존재를 검출하도록 파형의 크기는 결함 임계값과 비교된다. 적어도 하나의 결함이 검출되는 경우, 파형의 적어도 두 개의 고조파 각각의 크기는 결함 범위 내에서 결정된다. 결함은, 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율을 분류 임계값과 비교함으로써 분류된다.

Description

고조파 비율 기반 결함 분류기{HARMONIC RATIO BASED DEFECT CLASSIFIER}
본 발명은 고조파 비율에 기반한 결함 분류기에 관한 것이다.
데이터는 여러 유형의 캐리어 매체(carrier media), 예컨대, 하드 디스크 드라이브, 광학 디스크, 및 다른 형태의 영구 또는 반영구 저장장치상에 저장될 수 있다. 캐리어 매체 내 결함은 신뢰성 없는 거동, 부실한 성능, 또는 데이터 오염(data corruption)을 야기한다. 매체 결함을 테스트하는 것은 데이터 저장 시스템의 신뢰성을 개선할 수 있다.
본 개시물의 일 실시예는 적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하기 위한 방법에 관한 것이다. 주기적 패턴은 적어도 하나의 파형을 산출하도록 매체에 쓰여진다. 파형의 크기는 결함 임계값과 비교되어 매체 내 매체 결함의 존재 또는 부존재를 검출한다. 적어도 하나의 결함이 검출되는 경우, 파형의 적어도 두 개의 고조파 각각의 크기는 결함 범위 내에서 결정된다. 상기 적어도 두 개의 고조파의 크기는 결함을 분류하기 위해 사용된다.
전술한 일반적인 설명 및 후술되는 상세한 설명은 본 개시물을 반드시 제한하는 것이 아니라는 점이 이해되어야 한다. 본 명세서에 통합되어 본 명세서의 일부를 형성하는 첨부된 도면들은 본 개시물의 실시예들을 예시한다.
첨부된 도면을 참조하여 본 기술분야의 당업자들은 본 개시물의 실시예들을 더 잘 이해할 수 있을 것이다.
도 1a는 본 개시물의 일 실시예에 따라, 적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하기 위한 시스템을 도시한 블록도이다.
도 1b는 본 개시물의 일 실시예에 따라, 매체에 주기적 패턴을 쓰기함으로써 생성된 파형에 관한 그래프 예시이다.
도 1c는 본 개시물의 일 실시예에 따라, 분류 임계값과 비교되는 적어도 하나의 파형의 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율에 관한 그래프 예시이다.
도 2는 본 개시물의 일 실시예에 따라, 적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 3은 본 개시물의 일 실시예에 따라, 적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
이제 참조는 개시된 실시예들에 대하여 상세히 실시될 것이며, 이는 첨부된 도면에서 예시된다.
도 1a 내지 도 3은 적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하기 위한 시스템 및 방법에 관한 실시예들을 도시한다. 열적 거칠기(thermal asperity: TA) 및 박리(delaminated: DLM) 결함을 포함하나 이로 한정되지는 않는 결함은, 하드 디스크 드라이브 및 다른 영구적이거나 반영구적인 저장 디바이스와 같은 캐리어 매체 내에서 발생하는 것으로 알려져 있다. 용어 "테스트 매체(test medium)"는, 본원에서 이용되는 시스템 또는 방법에 의해 동작되는 임의의 캐리어 매체를 지칭하도록 본 개시물 전체에 걸쳐 사용된다.
도 1a는 적어도 하나의 테스트 매체(102)의 적어도 하나의 결함을 검출하고 분류하기 위한 시스템(100)에 관한 실시예를 도시한다. 시스템(100)은 테스트 매체(102)와 통신하는 컴퓨팅 시스템(104)을 포함한다. 컴퓨팅 시스템(104)은 테스트 매체(102)의 적어도 하나의 결함을 검출 및 분류하기 위해 본원에서 설명되는 하나 이상의 단계들을 실행하도록 구성된 하드웨어, 소프트웨어, 또는 펌웨어의 임의의 조합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 시스템(104)은, 본원에서 설명된 하나 이상의 단계를 완료하도록, 캐리어 매체(108)로부터 프로그램 명령어(110)를 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서(106)를 포함한다. 다른 실시예에서, 컴퓨팅 시스템(104)은 본원에서 설명되는 하나 이상의 단계를 완료하도록 구성된 전자 회로를 포함한다.
컴퓨팅 시스템(104)은, 도 1b에 도시된 바와 같이, 파형(120)을 생성하도록 테스트 매체(102)에 주기적 패턴을 쓰기하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 주기적 패턴은 4T 패턴을 포함하나 이로 한정되지는 않는다. 컴퓨팅 시스템(104)은 또한, 매체 결함의 존재 또는 부존재를 결정하도록 파형(102)을 결함 임계값과 비교하도록 구성된다. 결함 임계값(defect threshold)은 선택된 값 또는 사전결정된 값이다. 일부 실시예들에서, 결함 임계값은 테스트 매체(102)의 타입과 관련된다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 시스템(104)은 파형(120)의 크기가 결함 임계값 아래에 있는 경우 적어도 하나의 결함을 검출한다. 결함 범위(122)는 결함에 의해 영향받은 파형(120)의 부분, 예컨대, 파형(120)의 감쇠된 부분 또는 파형(120)의 나머지보다 낮은 진폭을 가지는 파형(120)의 부분을 포함한다.
컴퓨팅 시스템(104)은 파형(120)의 적어도 두 개의 고조파를 사용하여 검출된 결함을 분류하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 두 개의 고조파는 파형(120)의 제 1 고조파 및 제 3 고조파를 포함하나 이로 한정되지는 않는다. 고조파(a harmonic)는 기본 주파수의 정수 곱인 주파수를 갖는 파형(102)의 컴포넌트이다. 따라서, 제 1 고조파는 기본 주파수에서의 파형(120)의 컴포넌트이고 제 3 주파수는 기본 주파수의 3배에서의 파형(120)의 컴포넌트이다.
컴퓨팅 시스템(104)은 결함 범위(122)상에서 각 고조파의 크기를 결정하도록 구성된다. 컴퓨팅 시스템(104)은, 또한 두 고조파의 크기의 비율(124)을 결정하도록 구성된다. 도 1c에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 시스템(104)은 검출된 결함을 분류하도록 비율(124)을 분류 임계값(classification threshold)(126)과 비교하도록 구성된다. 분류 임계값은 선택되거나 사전결정된 값이다. 일부 실시예들에서, 분류 임계값은 테스트 매체(102)의 타입과 관련된다. 일부 실시예들에서, 컴퓨팅 시스템은, 비율(124)이 분류 임계값(126)보다 작은지 작지 않은지 여부에 기초하여, 검출된 결함을 TA 결함 또는 DLA 결함으로 분류하도록 구성된다. 두 개의 고조파의 크기의 비율(124)을 사용하여 결함을 분류하는 것은 높은 밀도 및 낮은 SNR 조건 하에서 신뢰성이라는 이점을 제공한다.
일 실시예에서, 컴퓨팅 시스템(104)은 파형(120)의 제 1 고조파의 크기에 대한 파형(120)의 제 3 고조파의 크기의 비율을 결정하도록 구성된다. 컴퓨팅 시스템(104)은, 비율(124A)이 분류 임계값(126)보다 작은 경우 결함을 TA 결함으로 분류하도록 구성된다. 컴퓨팅 시스템(104)은, 또한 비율(124B)이 분류 임계값(126)보다 작지 않은 경우 결함을 DLM 결함으로 분류하도록 구성된다.
다른 실시예에서, 제 1 고조파 및 제 3 고조파의 크기는 다음의 식에 따라 결정된다:
Figure 112014064628881-pat00007
위의 식에서, fn은 n번째 고조파의 크기이고, x4T는 시간 상수 k에서의 리드백(read back) 4T 파형이다. 두 고조파의 크기의 비율(124)은 식(비율 = f3/f1)에 따라 결정된다. 앞서 언급한 식은 본 개시물의 일 실시예를 예시하는 것으로, 어떠한 방법으로도 본 개시물을 제한하고자 하는 의도가 아니다.
도 2는 테스트 매체(102)의 적어도 하나의 결함을 검출하고 분류하는 방법(200)에 관한 일 실시예를 도시한다. 일부 실시예들에서, 방법(200)은 시스템(100)의 하나 이상의 요소에 의해 실행된다. 그러나, 시스템(100)에 관한 전술된 실시예들은 방법(200)에 대한 제한사항으로 이해되어서는 안 된다. 방법(200)에 관한 하나 이상의 다음의 단계들은 본 기술분야에 알려진 추가적인 시스템 또는 디바이스에 의해 실행될 수 있다.
단계 202에서, 주기적 패턴은 적어도 하나의 파형(120)을 산출하도록 테스트 매체(102)에 쓰기된다. 일부 실시예들에서, 주기적 패턴은 4T 패턴을 포함한다. 단계 204에서, 파형(120)의 크기는 결함의 존재 또는 부존재를 결정하도록 결함 임계값과 비교된다. 일부 실시예들에서, 결함은, 파형(120)의 크기가 결함 임계값보다 작을 때 검출된다. 단계 206에서, 파형(120)의 적어도 두 개의 고조파의 크기가 결함 범위(122)에서 결정된다. 일부 실시예들에서, 두 개의 고조파는 파형의 제 1 고조파 및 파형의 제 3 고조파를 포함한다. 단계 208에서, 결함은 두 고조파의 크기를 사용하여 분류된다. 일부 실시예들에서, 두 고조파의 비율(124)이 분류 임계값(126)과 비교되어 결함 타입을 결정한다. 일부 실시예들에서, 결함은, 비율(124)이 결함 임계값(126)보다 작은지 또는 작지 않은지 여부에 기초하여 TA 결함 또는 DLM 결함으로 분류된다.
적어도 하나의 매체 결함을 검출 및 분류하기 위한 방법(300)에 관한 다른 실시예가 도 3에 도시된다. 방법(200)에 관한 임의의 전술된 실시예들은 달리 언급되지 않으면 방법(300)에 유사하게 적용된다. 일부 실시예들에서, 방법(300)은 시스템(100)의 하나 이상의 요소(elements)에 의해 실행된다. 그러나, 시스템(100) 또는 방법(200)에 관하여 전술된 실시예들이 방법(300)을 제한하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 방법(300)에 관한 다음의 하나 이상의 단계들이 본 기술분야에서 알려진 추가적인 시스템 또는 디바이스에 의해 실행될 수 있다는 것이 고려되어야 한다.
단계 302에서, 주기적 패턴은, 적어도 하나의 파형(120)을 산출하도록 테스트 매체(102)에 쓰기된다. 단계 304에서, 파형(120)의 크기가 결함 임계값과 비교되어 결함의 존재 또는 부존재를 결정한다. 적어도 하나의 결함이, 파형(120)의 크기가 결함 임계값보다 작을 때 검출된다. 단계 306에서, 파형(120)의 적어도 두 개의 고조파의 크기가 결함 범위(122)에서 결정된다. 단계 308에서, 두 고조파의 크기의 비율(124)이 결정된다. 단계 310에서, 결함은 두 고조파의 크기의 비율(124)과 분류 임계값(126)의 비교에 의해 분류되어, 결함 타입을 결정한다.
일 실시예에서, 단계 308에서 결정된 비율(124)은 파형의 제 3 고조파의 크기와 파형의 제 1 고조파의 크기의 비율(즉, 비율 = f3/f1)을 포함한다. 단계 310에서, 결함은, 비율(124A)이 분류 임계값(126)보다 작은 경우(즉, 비율<ClassT), TA 결함으로 분류된다. 대안적으로, 비율(124B)이 분류 임계값(126)보다 작지 않은 경우(즉, 비율≥ClassT), DLM 결함으로 분류된다.
일부 실시예에서, 본 개시물 전체에 걸쳐 설명된 다양한 단계들이 단일 컴퓨팅 시스템 또는 다중 컴퓨팅 시스템에 의해 실행될 수 있다는 것이 인식되어야 한다. 컴퓨팅 시스템은, 퍼스널 컴퓨팅 시스템, 메인프레임 컴퓨팅 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서, 또는 본 기술분야에서 알려진 임의의 다른 디바이스를 포함할 수 있으나 이로 한정되지는 않는다. 일반적으로, 용어 "컴퓨팅 시스템"은 메모리 매체로부터 명령어를 실행하는 하나 이상의 프로세서를 가지는 임의의 디바이스를 포함하여 넓은 의미로 정의된다.
본원에서 설명된 실시예들에 의해 나타나는 것들과 같은, 방법을 구현하는 프로그램 명령어는, 캐리어 매체를 통해 전송되거나 캐리어 매체 상에 저장될 수 있다. 캐리어 매체는, 이에 제한되지는 않으나, 유선, 케이블, 또는 무선 전송 링크와 같은 전송 매체일 수 있다. 또한 캐리어 매체는, 이에 제한되지는 않으나, 읽기-전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광학 디스크, 또는 자기 테이프와 같은 저장 매체를 포함할 수 있다.
본원에서 설명된 방법을 나타내는 실시예들은 저장 매체에 결과를 저장하는 것을 포함할 수 있다. 결과가 저장된 이후에, 결과는 저장 매체에서 액세스될 수 있고, 본원에서 설명된 방법 및 시스템 실시예들 중 어떤 것에 의해 사용될 수 있고, 사용자에게 디스플레이하기 위해 포맷될 수 있으며, 다른 소프트웨어 모듈, 방법, 또는 시스템 등에 의해 사용될 수 있다. 더욱이, 결과는 "영구적으로", "반영구적으로", 일시적으로, 또는 약간의 시간 기간 동안 저장될 수 있다. 예를 들어, 저장 매체는 랜덤 액세스 메모리(RAM)일 수 있으며, 결과가 반드시 저장 매체에 무기한으로 계속될 수 있는 것은 아니다.
또한 시스템 또는 방법으로서 위에서 나타낸 본 개시물의 임의의 실시예는 본원에서 설명된 임의의 다른 실시예의 적어도 일부를 포함할 수 있다는 것이 고려된다. 본 기술분야의 당업자들은, 본원에서 설명된 시스템 및 방법이 영향을 받을 수 있는 다양한 실시예들이 존재한다는 것 및 구현예는 본 개실물의 일 실시예가 배치된 문맥에 따라 변할 수 있다는 것을 인식할 것이다.
더욱이, 본 발명은 첨부된 특허청구범위에 의해 정의된다는 것이 이해될 것이다. 본 발명의 실시예들이 예시되었으나, 다양한 수정이 본 개시물의 정신 및 범주를 벗어나지 않으면서 본 기술분야의 당업자들에 의해 행해질 수 있다는 것은 자명하다.

Claims (20)

  1. 적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하기 위한 시스템으로서,
    적어도 하나의 매체와 통신하는 컴퓨팅 시스템을 포함하되,
    상기 컴퓨팅 시스템은,
    적어도 하나의 파형을 산출(yield)하도록 상기 적어도 하나의 매체에 주기적 패턴을 쓰기(writing)하고,
    상기 적어도 하나의 파형의 크기와 결함 임계값의 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 매체의 적어도 하나의 결함을 검출하고,
    상기 적어도 하나의 파형의 적어도 두 개의 고조파의 크기를 결정하고,
    상기 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율을 결정하고,
    상기 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율이 분류 임계값보다 작은 경우, 상기 적어도 하나의 결함을 열적 거칠기 결함(a thermal asperity defect)으로 분류하고,
    상기 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율이 상기 분류 임계값보다 작지 않은 경우, 상기 적어도 하나의 결함을 박리 결함(a delaminated defect)으로 분류하도록 구성되는
    매체 결함을 검출하고 분류하기 위한 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 주기적 패턴은 4T 패턴을 포함하는
    매체 결함을 검출하고 분류하기 위한 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 두 개의 고조파는 상기 적어도 하나의 파형의 제 1 고조파 및 상기 적어도 하나의 파형의 제 3 고조파를 포함하는
    매체 결함을 검출하고 분류하기 위한 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 시스템은 또한 상기 적어도 하나의 파형의 크기가 상기 결함 임계값보다 작은 경우 상기 적어도 하나의 결함을 검출하도록 구성되는
    매체 결함을 검출하고 분류하기 위한 시스템.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율은, 상기 적어도 하나의 파형의 제 1 고조파의 크기에 대한 상기 적어도 하나의 파형의 제 3 고조파의 크기의 비율을 포함하는
    매체 결함을 검출하고 분류하기 위한 시스템.
  8. 삭제
  9. 적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하는 방법으로서,
    적어도 하나의 파형을 산출하도록 적어도 하나의 매체에 주기적 패턴을 쓰기하는 단계와,
    상기 적어도 하나의 파형의 크기와 결함 임계값의 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 매체의 적어도 하나의 결함을 검출하는 단계와,
    상기 적어도 하나의 파형의 적어도 두 개의 고조파의 크기를 결정하는 단계와,
    상기 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율을 결정하는 단계와,
    상기 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율이 분류 임계값보다 작은 경우, 상기 적어도 하나의 결함을 열적 거칠기 결함(a thermal asperity defect)으로 분류하는 단계와,
    상기 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율이 상기 분류 임계값보다 작지 않은 경우, 상기 적어도 하나의 결함을 박리 결함(a delaminated defect)으로 분류하는 단계를 포함하는
    적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하는 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 주기적 패턴은 4T 패턴을 포함하는
    적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하는 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 적어도 두 개의 고조파는 상기 적어도 하나의 파형의 제 1 고조파 및 상기 적어도 하나의 파형의 제 3 고조파를 포함하는
    적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하는 방법.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 결함을 검출하는 단계는 상기 적어도 하나의 파형의 크기가 상기 결함 임계값보다 작은 경우 상기 적어도 하나의 결함을 검출하는 단계를 포함하는
    적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하는 방법.
  13. 삭제
  14. 적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하는 방법으로서,
    적어도 하나의 파형을 산출하도록 적어도 하나의 매체에 주기적 패턴을 쓰기하는 단계와,
    상기 적어도 하나의 파형의 크기와 결함 임계값의 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 매체의 적어도 하나의 결함을 검출하는 단계와,
    상기 적어도 하나의 파형의 적어도 두 개의 고조파의 크기를 결정하는 단계 - 상기 적어도 두 개의 고조파는 상기 적어도 하나의 파형의 제 1 고조파 및 상기 적어도 하나의 파형의 제 3 고조파를 포함함 - 와,
    상기 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율을 결정하는 단계 - 상기 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율은 상기 제 1 고조파의 크기에 대한 상기 제 3 고조파의 크기의 비율을 포함함 - 와,
    상기 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율이 분류 임계값보다 작은 경우, 상기 적어도 하나의 결함을 열적 거칠기 결함(a thermal asperity defect)으로 분류하는 단계와,
    상기 적어도 두 개의 고조파의 크기의 비율이 상기 분류 임계값보다 작지 않은 경우, 상기 적어도 하나의 결함을 박리 결함(a delaminated defect)으로 분류하는 단계를 포함하는
    적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하는 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 주기적 패턴은 4T 패턴을 포함하는
    적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하는 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 결함을 검출하는 단계는 상기 적어도 하나의 파형의 크기가 상기 결함 임계값보다 작은 경우 상기 적어도 하나의 결함을 검출하는 단계를 포함하는
    적어도 하나의 매체 결함을 검출하고 분류하는 방법.
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
KR1020130140550A 2012-11-19 2013-11-19 고조파 비율 기반 결함 분류기 KR101475162B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/680,497 US8811136B2 (en) 2012-11-19 2012-11-19 Harmonic ratio based defect classifier
US13/680,497 2012-11-19

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140064668A KR20140064668A (ko) 2014-05-28
KR101475162B1 true KR101475162B1 (ko) 2014-12-19

Family

ID=49619787

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130140550A KR101475162B1 (ko) 2012-11-19 2013-11-19 고조파 비율 기반 결함 분류기

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8811136B2 (ko)
EP (1) EP2733702A1 (ko)
JP (1) JP5701962B2 (ko)
KR (1) KR101475162B1 (ko)
CN (1) CN103824575B (ko)
TW (1) TWI483259B (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6384995B1 (en) 1992-12-23 2002-05-07 International Business Machines Corporation Apparatus and method for detecting defects in data storage devices

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5537669A (en) * 1993-09-30 1996-07-16 Kla Instruments Corporation Inspection method and apparatus for the inspection of either random or repeating patterns
JPH09213016A (ja) * 1996-01-31 1997-08-15 Sony Corp 再生クロック生成回路
FR2761476B1 (fr) * 1997-03-28 1999-06-11 Lorraine Laminage Procede d'inspection de surface d'une bande en defilement par classification prealable d'irregularite de surface detectee
JP2000057713A (ja) * 1998-08-05 2000-02-25 Mitsubishi Electric Corp 光ディスクの欠陥管理方法、光ディスク装置、及び、光ディスク
US6310739B1 (en) * 1999-03-31 2001-10-30 Maxtor Corporation Method and system for detection recording media defacts
JP3808683B2 (ja) * 2000-03-01 2006-08-16 三菱電機株式会社 光ディスク装置
US6407874B1 (en) * 2000-03-30 2002-06-18 International Business Machines Corporation Method and apparatus for detection slider airbearing resonance using SAT P-list data
US6482505B1 (en) * 2000-05-11 2002-11-19 Komag, Inc. Multi-layer texture layer
US6791099B2 (en) * 2001-02-14 2004-09-14 Applied Materials, Inc. Laser scanning wafer inspection using nonlinear optical phenomena
JP2002260222A (ja) * 2001-03-05 2002-09-13 Sony Corp 磁気ディスクの個体識別方法
US7199956B1 (en) * 2001-09-21 2007-04-03 Maxtor Corporation Disk drive self-servo writing using fundamental and higher harmonics of a printed reference pattern
US6580266B2 (en) * 2001-11-02 2003-06-17 Hitachi Global Storage Technologies Netherlands B.V. Thin film delamination detection for magnetic disks
JP4295474B2 (ja) * 2002-05-24 2009-07-15 ソニー株式会社 ディスク記録媒体、ディスクドライブ装置、ディスク製造方法
US7123431B2 (en) * 2002-07-30 2006-10-17 International Business Machines Corporation Precise positioning of media
JP2004074414A (ja) * 2002-08-09 2004-03-11 Hitachi Printing Solutions Ltd インクジェットヘッドの検査方法
JP4175175B2 (ja) * 2003-05-16 2008-11-05 Ｊｆｅスチール株式会社 超音波探傷方法
US7301871B2 (en) * 2004-03-03 2007-11-27 Via Technologies, Inc Method and device for detecting the signal on a disc having a defect by utilizing an RF signal and its derivatives
US7139145B1 (en) * 2004-09-23 2006-11-21 Western Digital Technologies, Inc. Cluster-based defect detection testing for disk drives
JP2007149268A (ja) * 2005-11-29 2007-06-14 Fujifilm Corp 磁気記録媒体の表面状態判定方法および表面状態判定装置
US7369340B1 (en) * 2005-12-21 2008-05-06 Western Digital Technologies, Inc. Disk drive detecting disk warping by detecting negative correlation between read signal amplitudes from top and bottom disk surfaces
KR20080083523A (ko) 2007-03-12 2008-09-18 삼성전자주식회사 기록매체의 디펙 검사 방법 및 이를 이용한 디스크드라이브
US20080262643A1 (en) * 2007-04-17 2008-10-23 Broadcom Corporation, A California Corporation Defect detector for hard disk drive and methods for use therewith
US7800992B2 (en) * 2007-04-23 2010-09-21 Mediatek Inc. Optical disc drive and method thereof
US7855806B2 (en) * 2007-06-27 2010-12-21 Xerox Corporation Banding profile estimator using multiple sampling intervals
ATE453856T1 (de) * 2007-10-24 2010-01-15 Abb Research Ltd Verfahren zur detektion und automatischen identifikation von beschädigungen an wälzlagern
JP2009245552A (ja) * 2008-03-31 2009-10-22 Fujitsu Ltd 磁気記録媒体検査装置、磁気記録媒体検査方法および磁気記録装置
JP5352111B2 (ja) * 2008-04-16 2013-11-27 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査方法及びこれを用いた欠陥検査装置
JP4602457B2 (ja) * 2009-04-24 2010-12-22 株式会社東芝 磁気記録装置、磁気記録媒体、および磁気記録装置の検査方法
JP5105384B2 (ja) * 2009-07-31 2012-12-26 国立大学法人九州大学 非破壊検査方法及び装置
US8031420B2 (en) 2010-02-18 2011-10-04 Lsi Corporation Frequency-based approach for detection and classification of hard-disc defect regions
US8045283B2 (en) * 2010-03-23 2011-10-25 Lsi Corporation Amplitude-based approach for detection and classification of hard-disc defect regions
JP2011018441A (ja) * 2010-09-21 2011-01-27 Toshiba Corp 磁気記録装置
US20130077086A1 (en) * 2011-09-23 2013-03-28 Kla-Tencor Corporation Solid-State Laser And Inspection System Using 193nm Laser

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6384995B1 (en) 1992-12-23 2002-05-07 International Business Machines Corporation Apparatus and method for detecting defects in data storage devices

Also Published As

Publication number Publication date
CN103824575A (zh) 2014-05-28
JP2014102873A (ja) 2014-06-05
TW201421479A (zh) 2014-06-01
KR20140064668A (ko) 2014-05-28
EP2733702A1 (en) 2014-05-21
US20140140182A1 (en) 2014-05-22
CN103824575B (zh) 2016-10-05
TWI483259B (zh) 2015-05-01
JP5701962B2 (ja) 2015-04-15
US8811136B2 (en) 2014-08-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6429984B1 (en) Circuit and method for refreshing data recorded at a density sufficiently high to undergo thermal degradation
JP4907154B2 (ja) メモリエラーを分類するための方法および装置
US8031420B2 (en) Frequency-based approach for detection and classification of hard-disc defect regions
CN105654967B (zh) 基于噪声检测自旋转矩振荡器上电的方法、装置和系统
US11144632B2 (en) Methods and apparatuses for validating supply chain for electronic devices using side-channel information in a signature analysis
US10872140B2 (en) Methods and apparatuses for validating supply chain for electronic devices using side-channel information in a signature analysis
CN102956238B (zh) 用于在音频帧序列中检测重复模式的方法及设备
US7995300B2 (en) Detection of defective tape drive by aggregating read error statistics
US9613655B1 (en) Compensating for loss of current through shorted tunneling magnetoresistance sensors
CN108571997A (zh) 一种检测探头稳定接触被测点的方法和装置
US8885275B1 (en) System and method for ATI/FTI detection in magnetic media
Tereikovskyi et al. An experimental investigation of infrasound influence hard drives of a computer system
EP2369585A1 (en) Amplitude-based approach for detection and classification of hard-disc defect regions
KR101475162B1 (ko) 고조파 비율 기반 결함 분류기
CN107301109B (zh) 一种硬盘质量筛选方法及装置
JP5545771B2 (ja) 診断装置、診断方法および診断プログラム診断方法
CN103390429B (zh) 一种硬盘的在线检测方法及服务器
US8265975B2 (en) Adaptive project based practice selection schemes in a computing environment
CN109656602A (zh) 一种代码升级方法及电子设备
CN106611347A (zh) 一种信息处理方法及装置
JP2010055311A (ja) メモリアドレス検証方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171211

Year of fee payment: 4