תפקיד S-Parameters ב RF ועיצוב מיקרוגל

(ה) פרמטרים - ספירות-ספרים - תיאור ההתנהגות החתומה הקטנה של רשתות ליניאריות בתדרי רדיו ומיקרוגל, במקום להשתמש במתחים ובזרמים שהפכו לא-מעשיים מעל כמה מאות מגה-הרץ, S-parameters מתייחס לאירוע ומשתקף גלי חשמל בכל נמל (SLT2), מכשיר מאופיין במלואו על ידי ארבעה מספרים מורכבים: SLT:011Firs)

מכיוון ש- S-parameters הם בעלי תלות נמוכה וכמויות וקטור, לכידתם באופן מדויק דורש מנתח רשת וקטורת רשת וקטורת (VNA), כבלים יציבים, ותיקון חוזר של הנתונים להתאמה, ניתוח יציבות מגבר, אימות עיצוב מסנן, ומודלים transistor.בסביבות ייצור, מעבר / מגבלות עובר על עקבות Spara על עקבות של Sparad כדי להבטיח את הנתונים הספציפיים ל-cotchreative (התקן) ו-acureative Models) בתנאי הבדיקה (D) אשר ניתנים למדידהתקן זההתקן זההתקן זההתקן זההתקן זההתקן זההתקן זההתקן זההההההההההתקן.

בדיקות חישוב גבוהות דורשות שכל מחזור מדידה יהיה קצר ככל האפשר תוך עמידה בדרישות דיוק.מדידות S-parameter אוטומטיות מבטלות את הווריאציות שהוצגו על ידי מפעילי אנוש, להפחית את זמן המחזור מ דקות עד שניות, וליצור חוט דיגיטלי המקשר כל יחידה נמדדת להיסטוריה הייצור שלה.עבור מהנדסים מדרגים מאימות אבטיפוס לייצור נפח, ניהול אוטומציה הוא ההבדל בין סקרנות לבין מוצר רווחי.

למה אוטומטית?גבולות של זרימת עבודה ידנית

אפילו טכנאי המבחן המיומן ביותר לא יכול להתאים את המהירות והעקביות של תסריט אוטומציה מעוצב היטב.מדידות ידניות מציגות מספר נקודות כאב:

  • (FLT:0 Throughput Bottlenecks:FLT:1 A טיפוסי גורף ידני מעל מאות נקודות תדירות עשוי לקחת 30 שניות לאחר ש-VNA מוגדר, אבל המפעיל חייב גם להציל את הקובץ, להעביר את ה-DUT, לגרום ל-DUT הבא, להקליט metadata.
  • (FLT:0)Operator וריאציות: FLT:1 כבל bend, מחבר טורק, וסחף סביבתי יכול להשתנות בין שינויים, בעוד מפעילי שונים עשויים לפרש אזהרות קלבציה אחרת.
  • (ב) פערי שלמות נתונים:0) פערי שלמות נתונים: איורים 1:1 ומספרים סידוריים מונחים יד מובילים להתעללות, לשרידים אבודים ולקשיים בבניית ההיסטוריה של המבחן.
  • (FLT:0) ניתוח מחוספס: גלגולי עבודה ידניים 1 (FLT:1) מבצעים לעתים רחוקות על שינויים חד-פעמיים כגון זמן-דומיין, חישובים מחוסנים או פיסטיים משום שכל צעד דורש אינטראקציה בין כלי בנפרד.

אוטומציה תוקפת כל אחת מהבעיות הללו על ידי כתיבת כל לולאת המדידה: בקרת כלי, זיהוי DUT, רכישת נתונים, עיבוד לאחר, ואבטחת תוצאות.התוצאה היא מערכת שיכולה לבדוק רכיב כל כמה שניות, ליצור דו"ח מלא, ומהנדסים חופשיים לעבוד על משימות עיצוב במקום מכשירים בייביסיטר.

מעבר למהירות, אוטומציה מביאה חזרה על עצמה.תסריט שצעד דרך אותו רצף של פקודות, מחכה לאותה סף מעורר, ומיישם את אותן הגבולות יניב תוצאות עקביות על פני אלפי יחידות.עקביות זו חיונית לשליטה בתהליך סטטיסטי (SPC) ולתפוס סחף בקו הייצור לפני שהוא מייצר רצף של חלקים כושלים.

יתרונות חיוניים עבור מערכת בדיקות S-Parameter אוטומטית

בניית תחנת אוטומציה דורשת יותר מ-VNA ומחשב.מערכת ייצור-קריאה כוללת בדרך כלל:

  • (ב) [ה][דרוש מקור]]: [ה] [ה]] [ה]] [ה]], [ה]], [ה], [ה]][ה]]]]], [ה]], [ה], [ה], [ה]]], [החוק] הוא בעל] בעל [ה], [ה'[ה']']'[ה']']']']']']'[ה'[ה'[ה']'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה']']'[ה']']'[ה']']']'[ה'[ה']'[ה'[ה']'[ה']']']']']']']'[ה']']']'[ה']'[ה']']'[ה'[ה']']'[ה'[ה'[ה']']'[ה'[ה']'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה
  • (FLT:0)RF מעבר וחיבור: FLT:1 A מוצק-state מרובותxer או מריצה מתג מכני מרחיב את נמלי VNA למספר DUTs או עמדות מבחן.להבטיח שהמתג מיועד למגוון התדירות של עניין ומוסיפה אי הוודאות של אובדן כניסה מינימלי.
  • תחנת FLT:0 (Probe Station או מתקן:03F1) עבור מדידות על-וואפר, תחנת בדיקה ממונעת עם תנועה צ'אק אוטומטית ושליטה בפלישה היא חובה. בייצור הילוך ארוז, תיקון מבחן מותאם אישית עם סטיג או כרטיסן רובוטי של בחירה ומיקום נהיגה באמצעות תיק.
  • (FLT:0)Control PC ו- I/O:03FLT:1) המחשב המארח מנהל את תוכנת האוטומציה ומתקשר עם VNA, מתג, מטפל וסורק קודר נוסף I/O עשוי להיות נחוץ עבור DUT הטיה, חיישנים טמפרטורה או התנגשויות בטיחות.
  • (ב) [ה]: [ה] [ה]] [ה]] [ה]] [ה]] [ה]]] [ה]]] [ה]]] [ה]]]]] [ה']'[ה']'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''

בחירת רכיב זהירות משלמת עבור עצמו בשבוע הראשון של הייצור על ידי הימנעות שילוב של תורות מת ולהבטיח את המערכת יכול בקנה מידה כמו ספירת מבחן עלייה.לדוגמה, השקעה ב VNA עם מצב גורף מהיר (למשל, תדירות-דומיין FFT או רשימת-mode) יכול להפחית את זמן חישובי על ידי גורם של 10 בהשוואה למודל של גירוי בסיסי (למשל, באמצעות קיבולת אלקטרונית עבור מודול מכני) ללא צורך מכני (מתקני מדידה אוטומטית) ללא צורך מכני).

שלב-בי-שלב יישום של אמצעי מדידה אוטומטיים

1.VNA Configuration ו- Calibration

לפני כתיבת קו אחד של קוד, לנעול את ההתקנה המדידה.קבע את התדירות ההתחלה והעצירה, מספר נקודות, רוחב פס IF וכוח מקור. רוחב פס IF קטן יותר משפר טווח דינמי אבל מאט את הטאטאים - פגיעה באיזון העומד בדרישות הדיוק שלך ללא בזבוז זמן.בחר את שיטת ההשחה המתאימה: SOLT (קיצור-Load-Th) עבור ההתקנה קואקסיתיתית, דרישות דיוק (rexial-L-L-L-L-L-L-R) או התערבות אלקטרונית (retra-REC) או אוטומציה (Retra-R) על סביבת הפעלה (Retra-Lrud-L-L-L-L-L-L-L-L-L-L-L-L-L-R) בטמפרטורות) בטמפרטורות נמוכות על סביבת אבטחה (retra-L-L-L-L-Lrup) (retra-L-Lrup) בטמפרטורות אוטומטיות) או אוטומציה (קיצור-Lrudation) בטמפרטורות אוטומטיות (קיצור-Lrud) בטמפרטורות אוטומטיות (קיצור-Lru-Lru-Lrup) בטמפרטורות אוטומטיות) בטמפרטורות אוטומטיות (קיצור-Lrud-Lrud

קליברציה חייבת להיות אוטומטית גם.עבור מודולים ECal, פקודה אחת SCPI יכולה לגרום מחזור ההשקדה המלא ולאחסן את מערך התיקון.אם אתה משתמש בסטנדרטים מכניים, לשקול יישום שגרת קלמנט מונחה אשר מזרזת את המפעיל רק כאשר שינוי סטנדרטי נדרש, ולאחר מכן לא מנקה את התסריט.לאחר כיפוף, לאמת את התוצאות עם מכשיר ידוע (כמו מכשיר סטנדרטי או מדידה קבועה) או לכידתומטרה.

בסביבות בעלות גבוהה, סחף קליברציה הוא סיכון גדול.קבע לוח זמנים חוזר שבועי או יומי, ותוך כל מבחן, למדוד את מכשיר ההתייחסות "זהב" כל 100 DUTs.אם עקבות המכשיר של מכשיר זהוב מתפתלים מעבר לסובלנות מוגדרת מראש, התסריט צריך לעצור באופן אוטומטי את הקו ולבקש תיקון מחדש.

פיתוח תוכנת בקרה

עמוד השדרה של אוטומציה הוא תסריט הבקרה.שימוש ב- Python ו- PyVISA, באפשרותך לשלוח (FLT:0) כדי לאשר נוכחות כלי ולאחר מכן להתחיל להגדיר את VNA. לדוגמה, רצף שמציב מדידת שידור דו-פורט נראה:

(ב) 1

לאחר תחילת ה-VNA, מבנה הקוד שלך כמכונה מדינה מחזורית: זיהוי DUT (scan barcode או Read RFID), להגדיר מסלול מתג, להפעיל את הנתונים המתוקנים, לבצע בדיקות מעבר / פפיר, ותוצאות לאחסן. Encapsulate VNA תקשורת בכיתה כדי, כדי לעבור מותגי חומרה, רק את הפקודות הנמוכות צריך לשנות.

(ב) מדרשות כמו:0) ,[דרוש מקור], [=] ,[דרוש מקור] [ב]], [ה]], [ה]]], [ה]]], [ה'], [ה'], [ה'], [ה']'ו[ה']']']'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''

עבור סביבות ייצור, גם לשקול הטמעת מדדי הביצועים של התסריט עצמו: זמן גורף ל DUT, מספר פיגורים, ושיעורי כשל בכל שלב.הנתונים האלה עוזרים לזהות צווארי בקבוק בזרם האוטומטי ומשמשים כבסיס למחזורי שיפור מתמיד.

3.אוטומטי Multi-port ו- Multi-device Switching

(מעט) מכשירים אמיתיים יש רק שני נמלים. Baluns, נושים, מתגים ורשתות להאכיל אנטנה עשויים לדרוש 4, 8, או אפילו 16-port מדידות, במקום להתחבר מחדש באופן ידני לכבלים, להשתמש במעבורת מתג כדי לנתג המקור של VNA ולמקבל לכל מתג DUT, כלומר: DLT2F21: DLT2, הפונקציה SLT2 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

אם אתה בודק מכשירים זהים מרובים, עיצוב תיקון המכיל מערך של DUTs ומתאים אותם באופן משמעותי. גישה זו של רובה מעיד על VNA הכבושה כמעט 100% מהזמן, להגביר באופן דרמטי את דרך המחשב. פשוט לזכור לוודא כי המעבר בין עמדות DUT הסמוך הוא מתחת לרמה מקובלת; אחרת, תצטרך למדוד את המעבר לפצות על עיבוד לאחר.

עבור ספירות ערוץ גבוהות מאוד (למשל, אנטנות מערך 64-port), לשקול באמצעות ארכיטקטורת VNA שינתה את המכשיר עצמו יש פחות ערוצי מדידה מאשר DUT, ואת ממטריקס מתג משולב לתוך מכונת המדינה של התוכנה של התוכנה.כל מחזור מדידה מחדש את מתג עבור זוג הנמל הבא, ואת התסריט מצטבר של S-matrix המלא לאחר כל גורפים הם שלם.

4. רכישת נתונים ואחסון

יש לארגן נתונים אוטומטיים מהרגע שרוכשים.יצור מבנה מנהל המשקף את תאריך הבדיקה, משפחת DUT ומספר סידורי.כל מדידה בתבנית סטנדרטית של התעשייה כגון Touchstone (איור LT:3, ⁇ :4), כך שניתן לפתוח אותה על ידי כל מכשיר סימולציה RF.אם התסריטים שלך נמצאים ב- Python, פיסול-ffpfstone יכול לכתוב באופן ישיר קובץ זיהוי וקובץ PDF חיוני עבור קובץ PDF, או קובץ זיהוי סביבתי (Cintture) או קובץ PDF, או קובץ.

עבור קווי חישוב גבוהים, מסד נתונים (SQLite, PostgreSQL, או פתרון מבוסס ענן) יכול לאחסן הן את מסלולי קובץ S-parameter ואת כל metadata. זה מאפשר שאילתה מהירה של מדדים סטטיסטיים על פני אלפי מכשירים ודור אוטומטי של דוחות תשואה יומית. כאשר שדה מתרחשת, אתה יכול במהירות למשוך את הנתונים המדויקים עבור המספר הזה, לבדוק את הקללה במצב בזמן הבדיקה או בעיה של ייצור לקויה.

דחיסת נתונים יכולה גם להיות שיקול.בעוד שקבצי Touchstone קומפקטיים, אחסון כל עקבות ממיליוני מכשירים עשוי לדרוש אסטרטגיה לניהול נתונים. השתמש בדחיסה ללא הפסד (למשל, gzip) וארכיון נתונים ישנים יותר לאחר תקופת שימור.עבור לוחות עת אמתיים, רק סטטיסטיקות מצטברות צריך לשמור על מסד הנתונים הראשי; ניתן להעביר עקבות גולמי לאחסון קר עם נקודה לתיעוד metadata.

ניתוח אוטומטי ודיווח

אל תתנו לאוטומציה שלכם לעצור באיסוף נתונים. בנה ניתוח ישירות לתוך הזרם.ברגע שסיומו גורף, השוו את העקבים נגד קווי הגבול המוגדרים להפסד, אובדן החזרה, או שלב קרוע דמויות מפתח של ערך - כמו רוחב הפס 3 dB של מסנן או את הרווח המקסימלי של מגבר - ודגל כל DUT אשר נופל מחוץ למפרט שלך יכול אפילו להשתמש בשיטות סטטיסטיות כגון זיהוי של תהליך לפני שהוא מייצר ⁇ לפני שהוא מייצר.

ליצור דו"ח PDF עבור כל דבר הכולל את כל הפרמטרים הכושלים, היפוגרם של מדדים קריטיים, וסיכום של תנאי מבחן. כלים כמו Matplotlib, דו"חLab, או לוח נתונים מבוסס אינטרנט יכול לייצר דוחות אלה באופן אוטומטי ודואר אלקטרוני אותם למהנדס האחראי.המטרה היא תהליך של הפסקת ידיים לחלוטין מ DUT להכניס להכרעה סופית.

במדידות מורכבות, שקול הוספת שלב אימות שני.אם DUT נכשל להגביל קריטי, התסריט יכול לחזור באופן אוטומטי על המדידה כדי לשלול בעיה חיבור מתמשך.אם הוא עובר את ה-retest, הכשל המקורי הוא מחוספס כמו חשוד; אם הוא נכשל שוב, ה-DUT מסומן כפגום והמידע נשלח לניתוח כשל.

אסטרטגיות אוטומציה מתקדמות

אוטומטי De-embedding ו Calibration Verification

כאשר תיקונים במבחן מציגים פרמצבטיקות משמעותיות, אתה יכול להיות שותף de-embedding כדי להעביר את מטוס ההתייחסות אל מובילי DUT. על ידי קדם-החריגת ה- S-parameters של תיקון (או באמצעות מודל מעגלי שווה ערך) ולאחסן אותם בתסריט, כל מדידה גולמי עובר דרך צעד מתפתל מתמטי לפני שהם מחילים את התמיכה של VNA על מחיקת התוכנה, אך מבלי לבצע את המודלים.

אימות קליברציה קבוע צריך להיות מתוכנן באופן אוטומטי.לאחר מספר מוגדר של מכשירים או מרווח זמן, התסריט יכול למדוד DUT זהב ולהשוות את התוצאות לעקב בסיסי.אם ההבדל עולה על סובלנות, המערכת מעכבת ומזהירה מפעיל כדי לפייס, שמירה על שלמות מדידה ללא ניטור אנושי קבוע.

בדיקה אחרונה ב- Multi-VNA Orchestration

VNA יחיד יכול רק לטאטא את אחד תדרי הלהקה ותצורה אחת DUT בזמן. כדי לנפץ תקרה, לפרוס מספר VNAs במקביל - כל אחד שהוקצה לתחנת בדיקה אחרת או להקה תדר שונה. A Master Orchestrator מסנכרן את תחילתו של גורפים כדי למנוע התערבות, לאסוף נתונים מכל המכשירים, ולאחד תוצאות.זה יעיל במיוחד כאשר בדיקות תדירות-לטרנסטינג כגון תערובת, שבו ניתן למדוד להקות VNA אחת כדי למדוד את הפלט משותף.

בדיקות במקביל פותחות גם את הדלת לדגימה סטטיסטית במקום למדוד כל נמל של כל מכשיר, אתה יכול למדוד תת-קבוצה עבור בדיקות תהליך שגרתיות ולבצע רק מדידות מרובות-פורט המלאות על מאמרים ראשונים או כאשר סחף מזוהה.התסריט האוטומציה מנהל את תוכנית הדגימה, צמצום זמן הבדיקה הכולל תוך שמירה על שליטה על איכות.

שיפור בקרת הסביבה

מדידות תלויות טמפרטורה S-parameter נדרשים לעתים קרובות עבור רכיבים כי חייב לפעול בתנאים קיצוניים.אוטומטי תא תרמי או צ'אק כדי לעבור דרך טמפרטורות בעוד תסריט עוקב ברציפות וגורם גורף פעם DUT התייצב. אותו התסריט יכול להקליט בפועל DUT טמפרטורה מ thermocouple ונספח אותו לכל קובץ Touchstone.זה מניב מודלים מדויקים S-para על פני הטמפרטורה ללא שעות של בייביסיטר בדרך כלל מעורב.

כדי להאיץ בדיקות תרמיות, השתמש ב calibration מותאמת טמפרטורה חשבונות עבור כבל ותיקון שינויים בטווח הטמפרטורה. Pre-characterize ההתנהגות התרמית של תיקון והטמיע את התיקון בשלב de-embedding.תסריט האוטומציה יכול לאחר מכן להחליף נקודות טמפרטורה להגדיר, לחכות לאיזון, ולהפעיל מחזור גורף מהיר - תוך ארכה של זמן בדיקה מוחלט משעות עד שעות.

ניהול נתונים והתאמה

ככל שנתוני הניסוי גדלים, כך גם הצורך ביושרה נתונים.רכב, מרחב, וסטנדרטים רפואיים דורשים שכל מדידה היא מעקב אחר תקן מתואם, וכי נתונים גולמיים אינם ניתנים להחלפה. מסגרת האוטומציה שלך צריכה לאחסן שביל ביקורת: כל אירוע קליברציה, כל עדכון קושחה על VNA, כל בדיקת מחזור או חתימות דיגיטליות על Touchstone כדי לזהות קבצי שחיתות מקריים או לאמת את ה-ISO שלך, כך, אם יש צורך ב-170 בדיקות בקרה דומות, או ב-170 או ב-170, כך, כך, כך, כך, כך, אם יש צורך ב-170 בדיקות של התוכנה שלך, או ב-170, כך, כך, או ב-170, כך, אם יש צורך ב-HTCreperate, כך, או ב-code.

דרישה נוספת לציות היא שמירת נתונים. Define מדיניות עבור כמה זמן נשמרים עקבות S-parameter גולמיים (למשל, 10 שנים עבור מכשירים רפואיים), וליישם שגרות ארכיון שמעבירות נתונים ישנים יותר לאבטחה לטווח ארוך. תסריטים אוטומציה צריכים להיות מסוגלים לאחזר נתונים ארכיון לניתוח כישלונות ללא התערבות ידנית, כך לכלול נתיב אחסון בענן או רשת במטא-נתונים.

מלכודות נפוצות וכיצד להימנע מהם

  • (FLT:0) אבחון יציבות כבל:FLT:1ig וטמפרטורת סחף יכול לשנות שלב על ידי עשרות מעלות במשך כמה דקות. השתמש כבלים לוח זמנים ולבצע עדכון חוזר תקופתי או עדכון מהיר של פורט כדי לפצות.
  • (FLT:0) Over-averaging:FLT:1hil קביעת רוחב הפס של IF נמוך מדי במרדף אחר הפחתה של רעש יכול להפוך 100-ms לטאטא של 10 שניות.קבע את המינימום הנדרש כדי לענות על הספציפיות שלך ולהשתמש בו כבסיס שלך; אתה תמיד יכול להוסיף התאמה של מכשירים נכשלים.
  • (FLT:0) ⁇ :0Stale calibration: FLT:1 אוטומציה עושה את זה קל לרוץ שעות על קליברציה ישנה. בנה בתוך קצב מבוסס זמן או מבוסס מחזור, אשר מאלץ הסלמה מחדש או אימות.
  • (ב) ⁇ :0) ⁇ ⁇ : ⁇ 1 (FLT:1) ⁇ או עילה גבוהה של דחייה יכול להזריק רעש משותף-מודד לתוך המדידה.
  • (FLT:0) נתיבי במאי ממוקודים: קיד 1 (FLT:1) ככל שהמערכת שלך גדלה, נתיבי קבצים קודמים קשיחים ישברו. השתמש בקבצי תצורה או במשתנה סביבה כך שאותה התסריט יכול לרוץ בתחנות שונות ללא שינוי.
  • (FLT:0) הפחתה של שגיאות:FLT:1 במהלך ריצה אוטומטית ארוכה, זמן תקשורת יחיד יכול לעצור את כל קו.לא ליישם לוגיקה מחדש עם backoff אקספוננציאלי, וכשלים יומן כדי שתוכל לנתח מאוחר יותר סיבות שורש.אם מתרחשת שגיאה קריטית, התסריט צריך לשלוח התראה באמצעות דוא"ל או SMS במקום לעצור בשקט.

מגמות מתפתחות ב S-Parameter אוטומציה

הנוף מתפתח במהירות.Open-source נהגי חומרה כמו FLT:0pyvisa-pycioFLT:1 מאפשר שליטה על מכשירים באמצעות חומרי גלם TCP/IP, עקיפה ספריות ספקים יקרים.אגמים נתונים מבוססי ענן מקיפים מסדי נתונים מקומיים, המאפשרים תשואות בזמן אמת על פני מפעלים גלובליים.

מגמה נוספת היא אימוץ של מסגרות אוטומציה סטנדרטיות של בדיקות סטנדרטיות כמו FLT:0 (NI-TestStandcioFLT:1 או FLT:2Python מבוסס בדיקות מסגרת 3 אינטגרציה משולבת עם צינורות CI /CD. בסביבת DevOps עבור חומרה, כל קושחה חדשה או עיצוב מחדש מפעיל חבילת בדיקה אוטומטית S-פרמטר, ואת התוצאות נגד תוקפנות זה לא מתאים שינויים עיצובים.

מסקנה

מדידות S-parameter אוטומטי הופכות הליך מעבדה איטי, ידני לתוך נכס ייצור מונע נתונים. על ידי בחירה בקפידה חומרה, בניית תוכנה בקרת מודולרית, שילוב אימות calibration וניהול נתונים מההתחלה, אתה יוצר מערכת בקנה מידה עם צרכי הבדיקה שלך.התוצאה היא מהירה יותר זמן-לראייה, איכות מוצר גבוהה יותר, ופלטפורמת בדיקה שיכולה לאמץ באופן החסד שיפורים עתידיים ללא עיצוב מחדש.

התחל קטן: אוטומטי שותף מדידה חד פעמית עם תסריט Python בסיסי, ולאחר מכן להוסיף מעבר, ולאחר מכן טיפול רב-פעמי.כל שכבת אוטומציה מכנה את היתרונות.עם הכלים והאסטרטגיות המתוארים במדריך זה, אתה יכול לבנות מערכת אוטומציה S-parameter שעומדת בדרישות של ייצור גבוה באמצעות חישוב תוך שמירה על הדיוק והעקביות הנדרשת עבור יישומים קריטיים RF.