可靠性试验的抽样检查

在可靠性试验中，有许多试验是属于破坏性的，而且进行试验需要昂贵的设备，尤其是集成电路规模大，不可能100%进行试验。在这些情况下，势必要采取抽样检查。

抽样检查是指对批量生产的产品从一批产品中随机抽取一部分做样品进行试验，根据试验测试结果来判断整批产品的质量是否合格的一种检查办法。这是一种检验产品质量和可靠性既经济又实用的办法。

抽样检查的前提是产品的质量和可靠性必须均匀、稳定。只有这样，从整批产品中抽取出来的样品，才能具有一定的代表性。对它检查的结果才能用来评估整批产品的质量与可靠性指标。不过，抽样检查的方法总是免不了会出现偶然性，也就是说，由子样品的特性来推断母体的特性，不可能有百分之百的把握，只有用概率计算的方法，使抽样检查结果更加接近实际情况。

假如有一批产品的总数为N(量很大)，其不合格品率为p，在其中任抽n个样品，得到不合格品个数为k≤C(合格判定数)的概率是多少？也就是说，这批产品被接受的概率是多少？解决这一问题可用二项式分布来表示，即任抽n个样品，刚好为k个次品的概率为

_（8.1）式中，q =1-p为合格品率。当n很大时，p往往很小，np是一个较小的数，这时二项式分布可以用泊松分布近似，可写成

（8.2）

可近似写成为

（8.3）

对于一批产品按照某一抽样检查方案进行检查，被判为合格的概率，称为接收概率。接收概率是产品质量和可靠性的函数，通常用L(P)表示

_（8.4）L(P)也称做抽样检查特征函数。

根据L(P)表达式，可作L(P)~P的关系曲线，如图8.1所示。该曲线称为接收概率曲线，也称OC曲线(意为“工作特性曲线”)。图8.1的纵坐标表示对批量产品进行抽样检查的合格概率L(P)或L(l)。对于质量检查，横坐标为不合格品率p；对于可靠性检查，横坐标为失效率l。图中，l₀称作合格失效率AFR，可与质量管理中废品率p₀的合格质量水平AQL相对应。l₁为批次内允许失效率(常表示为LTFR)，它与不合格品率p₁的批次允许不合格品率LTPD相对应。表示不能低于这一界限的质量水准。

对于任何一种抽样方案，当l≤l₀时，产品总会有被判为不合格的可能。假设当l=l₀时，产品不被接收的概率为α，则接受概率为L(λ₀)=1-α(见图8.1)，α为拒收合格批产品的最大概率。这表示将本来合格的一批产品被误判为不合格批，称为第一种错误判断。在这种

可靠性试验的抽样检查

图8.1 失效工作特性曲线

情况下，受损害的是生产方，因此α又称为生产方风险率。当λ＝λ₁时，被接收的概率L（λ₁）＝b，这表示将本来不合格的一批产品被误判为合格批。这种判断错误称作第二类错误。在这种情况下，受损害的是用户一方，所以β又称为使用方(消费者)风险率。可是这个λ₁的不合格概率为1－b。这意味着以1－b的可靠程度(置信水平)可以保证产品的失效率小于λ₁。质量管理的抽样方式是基于正态分布设计的，而可靠性试验的抽样方式则是以指数分布为依据。早期失效可利用质量管理通过筛选来评价，耗损失效以固有的技术来评价，而偶然失效必须用可靠性试验来评价。所以，可靠性试验的抽样检查广泛采用以偶然失效为主的指数分布方式。目前世界上普遍采用了美军标准(MIL-S-19S00)指数分布式计数一次抽样方式，如表8.6所列，我国军用标准半导体集成电路总规范也采用这种抽样方式根据表8.6，这种抽样方式是以a＝0.05、b＝0.1进行设计的。

使用方法如下：

（1）确定应保证为λ₁的最大失效率(LTPD)；

（2）确定判定批次合格个数C；

（3）从λ₁和C在表上交汇的点确定抽样数n；

（4）从批产品中抽取n个样品,按规定时间(1000小时)做试验，若失效数不超过C个，就可判定整批产品为合格。在这种情况下，整批失效率是以置信水平为1-b=0.9的概率来保证小于λ₁。