钽电容器如何实现高可靠性

1、 钽电容器如何实现高可靠性摘要威布尔可靠性鉴定多年以前受到MIL标准的影响，被用于钽电容器特性的评价中。多年过去，钽电容器的过程、材料、试验、设备和其他过程控制等方面都发生了重要变化。那么，威布尔分布对于今天的钽电容器制造技术和高可靠性应用仍是最适合的吗？由于目前确保产品可靠性的威布尔等级是有缺陷的，因此需要找到一种的新方法，尤其是，这种方法针对早期寿命失效以及在为确保威布尔加速因子最大化的工作中过载电压的潜在危害应用。 本文所讨论的内容与现有的老化过程、DC漏电流筛选技术以及过程监视中改进相关的修正有关。这些修正可改善钽电容器DC漏电流的一致性，也就是消除电场感应给电介质所造成的潜在损害。其

2、结果是钽电容器在零失效误差使用中可获得最好的性能。1、 前言有这样一个已建立起来的概念，钽阳极块中所存在的杂质会对Ta2O5电介质层造成破坏。除了由于其他制造过程导致的缺陷之外，这些破坏会导致漏电流增加、参数缺乏稳定性或是出现灾难性的电介质击穿。这些非同质缺陷的出现可通过对材料和过程的控制来实现减小，事实上通过实施适当的试验方法可消除此类非同质缺陷。批次产品的非同质缺陷点消除之后，依然会有大量的同质缺陷存在，在参数上表现为漏电流，在现象上表现为电子陷阱。电介质鲁棒性能具有两种特性，一种特性是阻碍灾难性的介质失效，另外一种特性是保持参数泄漏的稳定性。通过热化学模型方式，可将这两种特性能模型化，至

3、少是在最开始的时候，这一模型可得到McPherson的支持，并通过Teverovsky得以证实。通过热化学模型可得到的一个关键性的结论，即Ta2O5电介质与时间之间存在潜在的敏感性，通过施加老化电压这样一个潜在加速条件，随着时间的推移电介质会出现击穿。为了控制生产过程中出现的缺陷以及批次电容器中所固有的缺陷，可使用Q-过程方法进行应对，此方法由如下六个要素组成： 过程监视：3D控制图 125，优化电压老化 不同温度下的统计筛查，预老化/老化 提高在线回流焊条件 特定的批次识别 产品水平标号下面对这些要素逐一进行说明。2、 过程监视：3D控制图 要通过对原材料和过程的控制来降低非同质缺陷，这需要

4、对相关工艺过程进行精确的监控，特别是对重要致因事件的识别。传统意义上的SPC控制图并不能精确地反映出正态过程变异，这是因为此类控制图错误地以批次内变异为基础，从而代替批次间的变异。 传统的SPC控制图在批次间控制图(X-bar控制图)中，在计算控制限过程中错误地使用批次内西格玛（以西格玛控制图的中心线作为基础）。通常这会引起图中所示的图形：图1X-bar控制图上所计算出的控制限并不是代表标绘点。在此例中控制限非常紧密。这清晰地表示出批次内变异相比较批次间变异要更小。如果使用此类控制图来控制过程，操作者和工程师只能简单地追求正常过程变异，不能将注意力集中在特殊原因事件上，因为多数批次是“不受控”

5、的。3、 实施3D控制图 将如下两种控制图用于追踪变异可为真实过程的变差提供一种更为准确表达方式： 用于表示批次间变异的移动极差控制图 用于表示批次内变异的西格玛控制图 AVX目前是将批次间移动极差控制图的中心线应用在批次间X-bar控制图中。图2是将同样的数据显示在另外一个移动极差控制图，并在X-bar控制图上标出正确的控制限。最上面的一张控制图被处理成一张单独的IX控制图。图2移动R控制图显示的是批次间变异，S（批次内）控制图显示的是批次内变异。最上部控制图上的控制限是以移动R图的中心线为基础。IX控制图标绘点上的垂直线代表的是批次内变异。注意批次#7的批次内变异要明显高于其他的批次内变异

6、。这种变异只限定在批次内，不会作为特殊原因显现在IX控制图上或是移动R控制图上。在钽电容器的制造过程中，有许多情况既包含分组内的变异源，也包含分组间的变异源，这两种情况均需要进行监视。一旦在制造工厂实施适合的控制图，生产和工艺设计都能将视角聚焦在特殊原因事件上。这些特殊原因事件是持续改进的关键驱动力。一旦特殊原因事件得到识别，那么就应开始进行根本原因调查。每个根本原因调查均要识别出相应的区域，在这些区域里，要么过程可以进行优化，要么产品或是过程能被改善。在开发Q-过程期间有如下一些产品/过程提高的例子： 1、对阳极压制密度的控制 2、使用SPC对烧结进行监视和控制3、对形成设备进行MES控制和

7、SPC监视4、对MnO2 浸渍设备进行MES控制 5、优化焊接过程 6、对每一个产品进行稳定性检验这些改善的结果包括但不限于在较少受到特殊原因变异影响的情况下漏电流特性会更低更集中(图3)。图34、 老化优化温度和电压的施加所引发的加速老化过程具有如下两种基本功能：l 元件愈合和缺陷隔离l 剔除非常规的、与其他产品不相关的缺陷产品有些不能通过预老化统计筛选去除的缺陷，会通过加速老化得到进一步强化，从而最终会体现在漏电流参数上，该参数将会明显增加。在剩余的元件中那些并未察觉的漏电流有缺陷的产品会能通过老化统计筛选的方法去除掉。钽电容器本身固有的均质缺陷，如氧空位、不严重的电介质破裂或是纳米级的机

8、械损伤，都能在老化期间通过固相阳极氧化或是通过将导电MnO2不可逆还原成绝缘Mn2O3达到电隔离的方式得到修复。这些愈合过程需要使用电压，并且通过提高电压和温度来实现加速老化。Q-过程的关键要素之一是施加电压、温度以及老化持续时间三者之间的有效优化，这样老化过程可在不诱发局部介质击穿的情况下产品的缺陷得到愈合，这在McPherson的热化学模型中有所描述。图4所示的是老化过程漏电流的参数变化状况。老化过程优化后产品漏电流明显地比综合漏电流低，但是通过改进老化统计筛选的有效性，那些异常产品的漏电流会有提高。图45、 统计筛选，预老化/125°C老化（提高在线回流焊条件）Q-控制过程的另

9、外一个关键要素是在老化过程之前就将非同质缺陷去除掉。由于老化期间愈合过程的作用，在批次产品之中那些有可能存留下的缺陷不明显的产品会“转移到”漏电流分布表现为是“好的”产品当中去。AVX已认定出，这些“转移”的产品中的一部分在长寿命试验过程中具有潜在的不稳定性。在125°C老化之前，使用统计筛选是有可能去除那些漏电流参数潜在不稳定的电容器的，其中包括这一小部分“转移”的产品（图5中用红色表示）。图5除125°C老化之外，AVX还在一个合适的水平下给元件施加一个经优化的回流焊过程，此过程可从机械性能方面给元件诱发出一个产品能承受的参数漂移的弱应力，并在随后的老化统计筛选过程将其

10、识别出来。这种识别参数漂移的能力也可以通过高温筛选来实现提升。图6所示的是在125°C 测试期间所发现的单个电容器的变化情况，通常情况下这种变化在室温测试过程中是不易观察到的。图6正如图7所示，AVX的这种老化、回流焊和预老化/老化统计筛选的组合已被Q-过程所取代。图7相对于常规的85°C温度和加速老化过程符合威布尔分布的电压来说，Q-过程已经反复地证明其在漏电流方面的改进。图8分别从预老化、125°C老化和85°C老化这三个数据区域表示出漏电流方面的改进。图8老化后漏电流改进也通过多批次重复的显示出（图9中红色代表威布尔分布，蓝色代表Q-过程）。图9Q

11、-过程的有效性通过寿命试验得到最好的证明。AVX使用85°C（额定电压）和125°C （额定电压）进行寿命试验。在图10中试验样本数量多于100个，并且是从10个生产批次中抽取的，然后在125°C下进行试验。为了与大约170个常规老化产品进行比较，AVX选用了大约1000个Q-过程产品进行寿命试验，试验结果用黑色线表示出。从图中很容易就可以看到，经过85°C寿命试验，施加加速电压的产品中含有2个失效的产品。而Q-过程产品漏电流值在寿命试验后均在规定的限定值(0.225A)内，没有出现失效产品。图10图11所示的是10个产品在85°C（额定电压）

12、寿命试验条件下的结果，试验样本来自相同的10个Q-过程生产批次。正如图所证实的那样，经过2000小时寿命试验后漏电流值的变化并不明显。图116、 AVX统计算法的评价为了评价AVX统计算法的有效性，对每个产品均进行了寿命试验。同时对经过125°C 老化的性能处于边缘或是异常的产品进行收集、归类并进行85°C寿命试验。在每个寿命试验组中均对有特定要求的产品特性值进行识别。图12柱状图显示的是25°C下有特定要求的分组产品其漏电流分布情况。图12基于以上的分组，图13a和13b显示出85°C 寿命试验结果。分组情况如下：1) 针对125 HDCL产品（老化后

13、），尽管有10个产品漏电流最高，但是所有的产品仍在3控制限范围内并表现稳定，表明3控制限和Q-过程均相对有效，结果是区域1在控制线内表现优良。2) 从全部的10个批次中所选定的产品其漏电流值均超出3控制限，但是还在有效限定值范围内，尽管多数产品经过85°C寿命试验参数是稳定的，但是正如图13a中所示那样，10个批次的产品中仍出现3个失效产品，是可能含不稳定产品的。这也说明常规有效限定值并不能有效地剔除可靠性有问题的产品，而这些临界产品主要集中在区域2内。3) 区域1内是电性优良的产品。图中黑点表示寿命试验前的漏电流数据。图13a图13b所示的是与图13a相同的漏电流分布，只是被标示成

14、合适产品的漏电流限定值。图13b7、 非常规批次程序AVX设计非常规批次程序是要与以前所提供的批次进行比较，以便从数据统计上识别出批次之间的差异。此程序可确保所生产的批次从统计上是与最初合格的设计是相同的。在AVX，非常规批次程序在持续改进计划中是关键驱动力。此程序利用了本文前面所讨论的3D图模式。图14则是此程序的直观表现方式。图148、 产品水平标识/AVX批次可接受试验由于在老化前先将早期失效产品剔除，这样就不可能计算出常规威布尔分布模型的失效率。现在有必要用一个能精确地预测出批次可靠性性能的系统来代替威布尔等级系统。威布尔系统从未将表面贴装产品的多面回流焊接到基质的影响考虑在产品计算中

15、。这在现有体系中是一个缺陷，并且在生产产品时会成为一个造成顾客不满的因素。产品水平标识是一种可证实的失效率。这种独特的系统在此前的计算中从未使用过，模拟生产程序可通过批次产品的样本来实现，这包括双面回流焊。一旦获得样品性能，就可在此基础上通过模拟生产来完成计算。见示例1。为了计算出批次的产品水平标识，在建立计算公式过程中有几个假设条件和因子需要确定出：1、等效元件小时数是以固体钽电容器的MIL-HBK-217模型作为基础2、试验温度加速因子是以Arrhenius模型为基础，温度是绝对温度K3、激活能 (1.08eV到1.15eV) 4、玻尔兹曼常数= 8.63E-5 eV/°K5、试

16、验电压加速因子=(试验电压/额定电压)36、失效率的等效元件小时数=试验温度下的总元件小时数×试验温度加速因子×试验电压加速因子7、失效率预测服从卡方分布，在使用卡方分布过程中自由度等于(失效率+1)×28、实际电压加速因子=(实际使用电压/额定电压)39、最终失效率=所计算的失效率×实际电压加速因子例1输入：（10V产品）额定电压10V试验数量30只施压时间6小时试验温度125°C试验电压6.6V失效数量0只置信水平90%使用温度25°C使用电压5V钽电容器激活能1.08eV输出：元件小数（使用温度下的当量）1978593元件年（使用温度下的当量）225.71试验加速因子（温度）38234.21试验加速因子（电压）0.287496使用加速因子（电压）0.1250失效率（每1000小时失效百分数）0.007273MTBF（平均故障间隔时间）（小时）1374867此模型考虑