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信号波形の解析とは？課題と対策・製品を解説
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電気的検査・テスタにおける信号波形の解析とは？
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コンプライアンステストは、ダイナミック・ランダム・アクセス・
メモリ（DRAM）信号のタイミング、スルーレート、電圧レベルが
仕様に適合していることを確認する上で不可欠です。
アイダイアグラム・テストを利用してシグナルインテグリティー条件の
解析に要する時間を大幅に短縮することで、信号品質をすばやく
検査することができます。
以下のような課題を『DDR3データ・アイ・ダイアグラム・テスト』
により解決します。
【課題】
■シグナルインテグリティーの問題をすばやくデバッグできる柔軟性がない
■リード／ライトの分離が必要
■シンプルなマスクに基づいてテストを行うためのデータバースト内での
連続ビットの重ね合わせ
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
DDR3データ・アイ・ダイアグラム・テスト
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電気的検査・テスタにおける信号波形の解析
電気的検査・テスタにおける信号波形の解析とは？
エレクトロニクス製品の品質を保証するため、テスタを用いて電気信号の波形を詳細に分析すること。これにより、製品の正常動作確認、異常箇所の特定、性能評価を行います。
課題
微細な異常の検出困難
高速化・高密度化する回路では、わずかな信号の歪みやノイズが製品不良に繋がるが、目視や簡易的な測定では見逃しやすい。
解析時間の長期化
複雑な波形データから異常箇所を特定するには、専門知識と多くの時間を要し、生産ラインのボトルネックとなることがある。
再現性のばらつき
測定環境やオペレーターのスキルによって波形解析結果にばらつきが生じ、一貫した品質管理が難しい。
データ管理と共有の課題
膨大な波形データを効率的に保存、検索、共有する仕組みがなく、過去のデータとの比較や原因究明に手間がかかる。
対策
高度な波形分析ツールの導入
ノイズ除去、周波数分析、パターン認識などの高度な機能を備えたソフトウェアやハードウェアを導入し、微細な異常を自動検出する。
自動化・AI活用による解析効率化
AIによる異常パターン学習や、自動判定機能を活用し、解析時間を大幅に短縮し、専門知識への依存度を下げる。
標準化された測定プロトコルの確立
統一された測定手順、校正基準、解析アルゴリズムを定め、オペレーター間のばらつきを排除し、信頼性の高いデータを取得する。
統合型データ管理システムの構築
波形データ、測定条件、解析結果を一元管理できるシステムを導入し、検索性、共有性、トレーサビリティを向上させる。
対策に役立つ製品例
高分解能オシロスコープ
微細な信号の変化やノイズを捉える高いサンプリングレートと垂直分解能を持ち、詳細な波形観測を可能にする。
信号解析ソフトウェア
FFT解析、マスクテスト、ジッター解析などの高度な分析機能を搭載し、複雑な波形データから異常を効率的に抽出する。
自動テストシステム
事前に定義されたテストシーケンスに基づき、波形測定から合否判定までを自動で行い、生産性を向上させる。
クラウド型データ管理システム
測定データをクラウド上で一元管理し、どこからでもアクセス可能にする。AIによる異常検知機能も提供する。
