[发明专利]相似性检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及可靠性测试，特别涉及一种相似性检测方法和装置。

背景技术

目前，生产公司通常具备多个独立的生产现场，为了灵活使用各个生产现场的容量，多个生产现场可以同时制造相同种类的产品。此外，为了避免在制造过程中意外事故所引起的任何中断，要求大批量的产品应当分配到多个生产现场进行制造，一旦其中一个生产现场的制造过程中断，则生产任务可以被立即转移到其它的生产现场。虽然各个生产现场建于不同的时期，并且所装备的设备可能彼此不同，但是来自不同生产现场的产品应该具有相似的性质。以产品的使用寿命为例，通常需要保证生产出的各个产品的寿命相差较小，即产品的寿命相似。

下面以两批半导体器件为例来阐述目前业界采用的相似性检测方案：

首先从两批器件中分别选择一定数量的器件，并检测出选择出的器件的使用寿命作为检测数据，出于检测的时间及资金等成本考虑，各批器件中选择出的器件数量一般低于30个；

然后根据检测得到的器件寿命，采用F检验(F-test)和t检验(t-test)来实现相似性检测，其中，F检验是比较两组检测数据的方差(σ²)，t检验是比较两组检测数据的均值(μ)，在题为“T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值)”(毕业论文酷网站http://www.lwkoo.cn/，收录时间为2009-3-19)的论文中介绍了F检验和t检验。

上述检测方案的缺点在于：由于F检验和t检验一般适用于大样本，即需要的样本数量很多，通常大于30个，而上述选择出的样本即选择出的器件数量低于甚至远远低于30；并且，t检验的标准较宽松，其仅仅是一个点(均值)的比较，没有考虑检测数据整体的分布情况(distribution)，因此采用F检验和t检验进行相似性检测很难保证检测的准确性。

发明内容

本发明解决的问题是提供一种相似性检测方法和装置，以提高相似性检测的准确性。

为解决上述问题，本发明提供一种相似性检测方法，包括：

获取两组检测数据，所述检测数据用于表征产品的性质，所述检测数据符合对数正态分布；

建立各组检测数据的对数正态分布函数对应的线性回归模型；

计算各组检测数据的线性回归模型对应的误差平方和以及误差均方；

设置各组检测数据的线性回归模型对应的置信带，所述置信带与所述计算所得的误差均方关联；

若每组检测数据的线性回归模型在另一组检测数据的线性回归模型对应的置信带内，确定两组检测数据相似。

相应地，本发明还提供一种相似性检测装置，包括：

获取单元，获取两组检测数据，所述检测数据用于表征产品的性质，所述检测数据符合对数正态分布；

建立单元，建立各组检测数据的对数正态分布函数对应的线性回归模型；

计算单元，计算各组检测数据的线性回归模型对应的误差平方和以及误差均方；

设置单元，设置各组检测数据的线性回归模型对应的置信带，所述置信带与所述计算所得的误差均方关联；

确定单元，若每组检测数据的线性回归模型在另一组检测数据的线性回归模型对应的置信带内，确定两组检测数据相似。

与现有技术相比，上述相似性检测方法和装置具有以下优点：由于设定了严格的相似性规则，即要求每组检测数据的线性回归模型分别都在另一组检测数据的线性回归模型对应的置信带内，因此即使每组检测数据的数量小于30，也能保证相似性检测的准确性。并且，在生产过程中，应用上述相似性检测方法和装置，由于每组检测数据的数量可以小于30，因此，可以节省获取检测数据所需耗费的成本和时间，进而降低生产过程中的测试成本以及缩短生产过程中的测试周期。

附图说明

图1是本发明实施方式的相似性检测方法的流程图；

图2是一组符合对数正态分布的检测数据的实例示意图；

图3是一组检测数据的对数正态分布函数对应的线性回归模型的实例示意图；

图4是表示两组检测数据相似的实例示意图；

图5是本发明实施方式的相似性检测装置的示意图。

具体实施方式

本发明实施方式通过对检测数据的线性回归模型设置置信带(CB，Confidence Band)，并根据设定的相似性规则，即每组检测数据的线性回归模型在另一组检测数据的线性回归模型对应的置信带内，确定两组检测数据相似。