イメージセンサに対する統計型エラーモデルとそのテスト手法について(半導体テスト,<特集>ディペンダブルコンピューティング論文)
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概要
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イメージセンサデバイスから得られる撮像のテストは,目視によるものや多くの画像処理を必要とするものが主流であるため,デバイスサイズ増加に伴うテストコストの増加が問題となっている.テストコストを削減するためにいくつかの自動化手法が提案されているが,撮像のエラー判定は経験に基づいて定性的に行われるため,判定に必要なパラメータ設定には試行錯誤が必要となる.本論文では,イメージセンサデバイスの撮像に対して少ないパラメータで定量的に定まるエラーモデルを提案する.これによりあいまいであったエラーモデルが一意に決まることになり,撮像のテストが比較的容易に行える.また,提案したエラーモデルは,個々の撮像の輝度値に基づいて統計的に定義されるため,イメージセンサデバイスに個体差があっても,その個体差による影響を受けない.実験結果は,提案したエラーモデルに基づく撮像テストが,経験をもったテスト技術者による目視試験に近い判定能力をもつことを示している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-08-01
著者
-
市原 英行
広島市立大学情報科学部
-
市原 英行
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
樹下 行三
大阪学院大学情報学部
-
口井 敏匡
シャープ株式会社lsi事業本部生産センター
-
山達 正明
シャープ株式会社LSI事業本部生産センター
-
坂口 英明
シャープ株式会社LSI事業本部生産センター
-
植村 博
シャープ株式会社LSI事業本部生産センター
-
樹下 行三
大阪学院大 情報
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