特開 2023-153038 試験システム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023153038

(43)【公開日】2023-10-17

(54)【発明の名称】試験システム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G01R 31/28 20060101AFI20231005BHJP

   G01R 13/20 20060101ALI20231005BHJP

   G01R 31/26 20200101ALI20231005BHJP

【ＦＩ】

G01R31/28 Y

G01R13/20 J

G01R31/26 H

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023055680

(22)【出願日】2023-03-30

(31)【優先権主張番号】63/325,373

(32)【優先日】2022-03-30

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】18/126,342

(32)【優先日】2023-03-24

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(71)【出願人】

【識別番号】391002340

【氏名又は名称】テクトロニクス・インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】ＴＥＫＴＲＯＮＩＸ，ＩＮＣ．

(74)【代理人】

【識別番号】100090033

【弁理士】

【氏名又は名称】荒船 博司

(74)【代理人】

【識別番号】100093045

【弁理士】

【氏名又は名称】荒船 良男

(72)【発明者】

【氏名】ジョン・ジェイ・ピカード

【テーマコード（参考）】

2G003

2G132

【Ｆターム（参考）】

2G003AA06

2G003AB16

2G003AC03

2G003AD02

2G003AH04

2G132AB14

2G132AE24

2G132AL09

2G132AL21

2G132AL26

(57)【要約】

【課題】被試験デバイス（ＤＵＴ）の複数の温度でのチューニング及び試験を迅速に行う。
【解決手段】試験システム１０には、複数のＤＵＴを夫々収容する複数のオーブン２０～２６と、対応するＤＵＴスイッチ３０～３６と、オシロスコープ５２とがあり、更に、コンピュータ１６内で実現される試験自動化アプリケーション１２と、機械学習システム１４とがある。アプリケーション１２は、第１温度への上昇が完了した第１オーブン２０に対応するＤＵＴスイッチ３０を選択し、ＤＵＴスイッチ３０は、複数のＤＵＴを順次選択して、選択されたＤＵＴからの信号をオシロスコープ５２の対応する第１チャンネルに供給すると共に、選択されたＤＵＴのチューニングと試験を行う。第１オーブンで第１温度への上昇が開始されると、第２オーブンに第１温度が設定され、第１オーブンと同様の処理を並行して行うことで、全体として処理時間が短縮される。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の被試験デバイス（ＤＵＴ）を収容するように夫々構成された複数のオーブンと、
複数の上記オーブンに夫々対応する複数のＤＵＴスイッチであって、対応する上記オーブン中にある複数の上記ＤＵＴの出力信号を選択して出力できる複数の上記ＤＵＴスイッチと、
複数の上記ＤＵＴスイッチからの上記出力信号を受ける試験測定装置と、
１つ以上のプロセッサと
を具え、該１つ以上のプロセッサが、
複数の上記ＤＵＴスイッチの中から１つのＤＵＴスイッチを選択する処理と、
選択された上記ＤＵＴスイッチを制御して、上記オーブン内の複数の上記ＤＵＴを順次選択し、選択された上記ＤＵＴからの上記出力信号を上記試験測定装置の特定のチャンネルに順次供給する処理と、
選択された上記ＤＵＴが動作の試験に合格するか又は不合格になるまで、機械学習を利用して、選択された上記ＤＵＴをパラメータ・セットでチューニングする処理と、
選択された上記ＤＵＴに対応する上記オーブン内の複数の上記ＤＵＴを全て試験するまで、上記オーブン内の複数の上記ＤＵＴについての選択、チューニング及び試験を繰り返す処理と、
複数の上記オーブン中の複数の上記ＤＵＴのチューニングと試験が完了するまで、複数の上記ＤＵＴスイッチの選択と制御を繰り返す処理と
を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを実行するよう構成される試験システム。

【請求項2】

第１及び第２出力を夫々有すると共に、対応する上記ＤＵＴスイッチに夫々接続された複数のスプリッタと、
該複数のスプリッタ夫々の上記第１出力に接続された試験測定装置スイッチと
を更に具え、
上記試験測定装置スイッチは、選択された上記ＤＵＴスイッチからの上記出力信号を、上記試験測定装置のリカバリ・クロック入力に供給し、
複数の上記スプリッタは、上記出力信号を上記試験測定装置の対応するチャンネルに供給する
請求項１記載の試験システム。

【請求項3】

上記１つ以上のプロセッサが、複数の上記オーブンが複数の温度に循環して設定されるように上記オーブンを制御するように更に構成され、上記１つ以上のプロセッサは、複数の上記温度の夫々について、上記ＤＵＴスイッチの制御を繰り返すよう構成される請求項１の試験システム。

【請求項4】

機械学習を利用する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムが、
上記試験測定装置を通して上記ＤＵＴからの波形データを受ける処理と、
機械学習を利用して上記波形データを分析し、上記ＤＵＴにチューニング・パラメータを供給する処理と
を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを含む請求項１の試験システム。

【請求項5】

複数の被試験デバイス（ＤＵＴ）を収容する、複数のオーブンの中から選択されたオーブンを第１温度に設定する処理と、
選択された上記オーブン内の複数の上記ＤＵＴに接続された選択されたＤＵＴスイッチを試験測定装置の選択されたチャンネルに接続する処理と、
上記ＤＵＴスイッチを制御して、選択された上記オーブン内の複数の上記ＤＵＴの夫々を順次接続し、機械学習システムを利用して選択された上記オーブン内の複数の上記ＤＵＴの夫々をチューニング及び試験する処理と
必要に応じて、上記第１温度と異なる温度について、上記ＤＵＴスイッチの上記接続処理と上記制御処理を繰り返す処理と、
前のオーブンが上記第１温度への上昇を開始したら、次のオーブンの上記第１温度への設定を行う形式で、複数の上記オーブンの夫々についての上記試験する処理を繰り返す処理と
を具える被試験デバイスの試験方法。

【請求項6】

選択された上記ＤＵＴスイッチを上記試験測定装置の選択された上記チャンネルに接続する処理が、上記試験測定装置と複数の上記ＤＵＴスイッチとの間に接続される試験測定装置スイッチを利用する処理を有し、複数の上記ＤＵＴスイッチの夫々は、複数の上記オーブンのうちの１つに対応する請求項５の被試験デバイスの試験方法。

【請求項7】

選択された上記ＤＵＴスイッチからの信号を、上記試験測定装置の選択された上記チャンネルと上記試験測定装置のリカバリ・クロック入力との間で分割し、分割された信号からクロック信号をリカバリする処理を更に具える請求項５の被試験デバイスの試験方法。

【請求項8】

選択された上記ＤＵＴスイッチを上記試験測定装置の選択された上記チャンネルに接続する処理が、複数のオーブン夫々に対応する上記ＤＵＴスイッチを上記試験測定装置の異なるチャンネルに接続する処理を含む請求項５の被試験デバイスの試験方法。

【請求項9】

上記機械学習システムを利用する処理が、
複数の上記ＤＵＴの夫々からの波形データを受ける処理と、
上記波形データに機械学習を適用して上記ＤＵＴのチューニング・パラメータを生成する処理と
を有する請求項５の被試験デバイスの試験方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、試験測定システムに関し、より詳細には、被試験デバイス（ＤＵＴ）のパラメータをチューニング及び試験するための試験システム及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

機械学習手法を利用することにより、被試験デバイス（ＤＵＴ）のパラメータを調整するための試験時間を短縮できる。２０２２年３月２２日に夫々出願された米国特許出願第１７/７０１,１８６号明細書（特開２０２２－１６２９７７号に対応）及び米国特許出願第１７/７０１,４１１号明細書（特開２０２２－１６２９７８号に対応）は、光トランシーバなどのＤＵＴのパラメータを調整するためのシステム及び方法を開示する。

【0003】

これらのシステムと方法によれば、例えば、製造環境において、光トランシーバやその他のＤＵＴを調整するための試験時間を短縮できる。これらのシステムと方法では、光学的なパラメータ・セットを最適に調整して予測と検証を行う光トランシーバのチューニング・パラメータ試験時間が、１つの温度について、従来、最悪の例ではＤＵＴ１個あたり２時間かかっていたところ、ＤＵＴ１個あたり約１２秒に短縮できる。これは、従来の最悪の場合のチューニング・プロセスと比較して、極めて大幅に高速化することを示している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２２－１６２９７７号公報

【特許文献2】特開２０２２－１６２９７８号公報

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】「テクトロニクス社製オシロスコープ」の紹介サイト、テクトロニクス、［online］、［２０２３年３月３０日検索］、インターネット<https://www.tek.com/ja/products/oscilloscopes>

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかし、ＤＵＴチューニング・プロセスには、様々な温度へのチューニング処理が含まれる場合がある。ＤＵＴを各所望のチューニング温度まで上下させるのに必要な時間は、大きな遅延につながる。例えば、あるチューニング・プロセスでは、各温度上昇時間は１８０秒である。更に、試験に使用される温度室（temperature chamber）又はオーブンへのＤＵＴの出し入れに、追加で時間がかかることになる。従って、温度のサイクル時間を減少させ、温度室又はオーブン内のデバイスの切り替え時間を実質的にゼロに短縮できる総合的なシステム設計と方法が必要とされている。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示技術の実施形態は、ＤＵＴの試験における温度サイクル時間の短縮の問題に取り組むもので、機械学習（ＭＬ）システムと組み合わせて、ＤＵＴを試験する全体的な時間を短縮する。

【0008】

本開示技術の実施形態は、概して、チューニング時間の合計が、オシロスコープのチャンネルでのデータ取り込み時間と、トランスミッタ１つ当たりの機械学習にかかる時間の量とにのみ依存するシステム及び方法を提供する。これらのシステムと方法によれば、複数の温度で完全にチューニングされたトランスミッタを提供できる。一実施形態では、３つの温度を使用するシステムが、各トランスミッタにつき、中断なしに３６秒の速度で動作できる。これは、従来のチューニング・プロセスでは、最悪の例で２時間かかるチューニング時間に比較して、２００倍の高速化に相当する。

【0009】

本開示技術の実施形態は、データ処理をパイプライン化（途切れなく次々に処理）するための新規な技術を使用し、新規な機械学習要素を使用し、オシロスコープの１つのチャンネルに対して複数の温度室又はオーブンような器具を逐次連続して使用するための新規な技術を使用する。

【0010】

本開示技術の実施形態は、大まかに言って、２００倍のスピード・アップを達成するのに、複数のＤＵＴからの信号をデータ取り込み処理するのに、オシロスコープの複数のチャンネルのアクイジション（データ取り込み）を並列化するといったことは行わない。むしろ、本開示技術の実施形態では、複数の信号パスからの信号を処理するのに、一度に１信号パスずつ順次処理を行う。このため、並列のチャンネル処理が必要ないので、複数のＤＵＴからの信号の並列処理に対応するために、オシロスコープのハードウェアとソフトウェアを再設計するという非常に高価で時間のかかるプロセスを回避できる。

【0011】

本開示技術の実施形態による試験設定構成の全体的なもう１つの利点は、ＤＵＴとオシロスコープの間の信号パスに必要な光スイッチ又はその他のスイッチの層を最小化して、１つの層だけにすることである。これにより、現在の製造システムで行っているように、４つの波形入力をオシロスコープの４つのチャンネルで並列処理できるように製造する場合と比較して、コストを削減し、シグナル・インテグリティ（信号の忠実性や信号品質）を向上させるという利点がある。

【0012】

実施形態は、並列パイプライン・アーキテクチャを採用している。パイプラインの数は、使用されるオーブン又は温度室の数と同じである。パイプラインの数は、ＤＵＴを循環するために各オーブンのＤＵＴに接続されたスイッチの数、各オーブンに接続されているＤＵＴスイッチを選択する装置スイッチの構成及びオシロスコープ又は試験測定装置のチャンネルの数にも対応している。もう１つの違いは、オーブンあたりのＤＵＴの数である。オーブン内の複数のＤＵＴに接続する各オーブンのＤＵＴスイッチには、オーブン内のＤＵＴの数に対応した数のスイッチがある。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】図１は、パイプライン処理を用いた試験システムの実施形態を示す。

【図2】図２は、試験システムの実施形態に関するパイプライン図を示す。

【図3】図３は、４つのパイプラインのタイミングがどのようにアライメントしているかを示す。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下の説明では、ＤＵＴとして、様々な温度でパラメータを調整する必要がある光トランスミッタ又はトランシーバの例を使用する。また、特定の数のオーブン（温度室）、特定の数の被試験デバイス（ＤＵＴ）スイッチ、特定のスイッチ構造の試験測定装置スイッチ及び特定の数のチャンネルの試験測定装置を使用する。これら特定のデバイスの種類や数値は、説明と理解を容易にするためのものであり、システム内のコンポーネントの種類や数を限定することを意図したものではない。

【0015】

図１の実施形態は、パイプライン試験システム１０を示し、これは、顧客の試験自動化アプリケーション１２及び機械学習システム（機械学習チューニング・アプリケーション）１４で制御される。これら試験自動化アプリケーション１２及び機械学習システム１４は、両方ともに、同じコンピューティング・デバイス１６上に存在していても良いし、又は、夫々１つ以上のプロセッサを有する複数のコンピューティング・デバイス間に分散して存在しても良い。顧客の試験自動化アプリケーション１２は、プログラマチック・インタフェース（programmatic interface：ＰＩ）を介して、被試験デバイス（ＤＵＴ）スイッチ３０、３２、３４及び３６を制御しても良い。同様に、試験自動化アプリケーション１２は、プログラマチック・インタフェースを介して、試験測定装置５２及び機械学習システム１４と相互に通信しても良い。

【0016】

本開示技術の実施形態の一例としては、４つのオーブン２０、２２、２４及び２６を使用する。これらオーブンは、室内を設定した温度に制御可能な温度室である。これに対応して、４つのパイプライン、４つのＤＵＴスイッチ３０、３２、３４及び３６、並びに、各ＤＵＴスイッチをオシロスコープのリカバリ・クロック入力ＣＬＫに接続する４×１の試験測定装置スイッチ５０という構造が取られる。試験測定装置５２は、リカバリ・クロック入力ＣＬＫに入力信号を受けると、入力信号からクロックをリカバリする。

【0017】

トランスミッタＴｘは、３つ以上の温度についてチューニングする必要があり、各温度に上昇するのに１８０秒かかる。本開示技術の実施形態は、並列パイプライン処理アーキテクチャを生かして、複数のオーブン夫々の温度を変化させる上昇時間を重複させる。その結果、オーブンの上昇時間は、システム１０のチューニング・プロセス・タイムラインの全体から見て、仮想に時間がゼロ秒となる。同様に、トランスミッタをオーブンに出し入れする時間も、実質的にゼロ秒になる。各パイプラインには、順次動作するタスクも含まれる。

【0018】

実施形態では、各オーブンに、温度を上げていく８つのトランスミッタを収容する。この実施形態でのＤＵＴは、光トランスミッタから構成されるが、光学的又は電子的な任意のタイプのチューニング可能なＤＵＴが、このシステムを使用しても良い。「電子的な」ＤＵＴとは、光学的なデバイスではないＤＵＴである。オーブン毎に８つのトランスミッタを使用する場合、ＤＵＴスイッチ３０、３２、３４及び３６の夫々について、結果として、８×１（８入力１出力）スイッチを利用することになる。光トランスミッタの場合、これらスイッチは、光スイッチである。

【0019】

１つのオーブン内の８個のトランスミッタは並行して加熱されるが、これら８個のトランスミッタは、試験測定装置の１つのチャンネルに対して、一度に１個ずつ順次チューニングされることになる。これにより、コストのかかる試験測定装置の再設計を回避しつつ、複数の全てのパイプラインの並列処理が可能になる。

【0020】

ＤＵＴスイッチ３０、３２、３４及び３６の夫々は、試験測定装置スイッチ５０と試験測定装置５２上のチャンネルとの間で信号を分割するスプリッタ４０、４２、４及び４６に接続しても良い。スプリッタ４０、４２、４及び４６は、４つのＤＵＴスイッチの出力信号の夫々から信号の一部をピックアップして、サンプリング・オシロスコープのリカバリ・クロックＣＬＫ入力へ出力する４×１（４入力１出力）試験測定装置スイッチに印加する。これは、各チャンネルで信号をデジタル・データとして取り込むため（アクイジションのため）に、オシロスコープが、クロック・リカバリを行うことを目的としている。

【0021】

試験測定装置スイッチ５０は、８×１ＤＵＴスイッチ３０、３２、３４及び３６からの合計４個の出力信号の中から、正しい温度への上昇が完了したオーブン中のトランスミッタをチューニングするために、適切なものを１つ選択する。また、選択された８×１ＤＵＴスイッチは、その対応するオーブン内の８個のトランスミッタＴｘの全てについて、順次切り替えて選択する。

【0022】

動作中、試験測定装置５２は、トランスミッタから波形データ（単に「波形」とも呼ぶ）を取得する。このシステムの側面の１つは、一度に１つのチャンネルのみがシリアル（順次連続）方式で処理されることである。複数のチャンネルが、並列処理されることはない。これは、正しい温度まで上昇したＤＵＴに、一度に１つのチャンネルにしか接続されないためである。例えば、オーブン２０が所定の温度に到達すると、チャンネル１（Ｃｈ１）が、その温度において、このオーブン２０内の８個のトランスミッタの夫々から、波形データを順次取得する。

【0023】

顧客（ユーザ）の試験自動化アプリケーション１２が、これらの波形データを、米国テクトロニクス社の機械学習型光チューニング・アプリケーション１４に渡すことで、そのディープ・ラーニング・ネットワークのトレーニングに使用すると共に、最適なチューニング・パラメータを予測し、得られる結果からＴＤＥＣＱを計算してＤＵＴの特性を検証することができる。つまり、トランスミッタをチューニングする時間は、オシロスコープのアクイジション（波形データ取り込み）時間と、機械学習型光チューニング・アプリケーション１４でのＤＳＰ処理時間とにのみ依存する。米国テクトロニクス社の機械学習型光チューニング・アプリケーション（機械学習システム）は、機械学習を利用して、ＤＵＴから受信した波形データに基づいて、光トランシーバのチューニング・パラメータを提供する。

【0024】

顧客の試験自動化アプリケーション１２は、システム全体の主要なコントローラとして機能する。これは、４つの並列パイプライン全てに関する全てのタスクのタイミングとシーケンスに責任を持っている。これらタスクには、オーブンの温度設定も含まれる。このコントローラは、オペレータ又はロボットが、トランスミッタをオーブンに出し入れしている間は一時停止し、また、ロボットを使用する場合には、ロボットを制御しても良い。また、タスクには、トランスミッタへのチューニング・パラメータのロードや、トランスミッタから波形データをアクイジション（取り込み）するためのオシロスコープの制御も含まれる。更に、コントローラは、波形データとパラメータを収集して、これらを機械学習型光チューニング・アプリケーション１４に送信することで、そのディープ・ラーニング・ネットワークをトレーニングするのに利用できるようにしたり、また、逆に、アプリケーション１４から、最適なチューニング・パラメータの予測値を受けたり、チューニングを検証するための波形の測定値を受けたりする。

【0025】

システムの制御は、システムの様々な態様を動作させるためのプログラムを実行するように構成された１つ以上のプロセッサにおいて実現される。１つ以上のプロセッサは、試験測定装置５２及び機械学習システム１４から独立した、試験自動化アプリケーション１２が動作しているコンピューティング・デバイス上に配置されても良い。また、試験自動化アプリケーション１２、機械学習システム１４及び試験測定装置５２が、夫々独自のプロセッサを有していても良いし、又は、これらプロセッサの全てが１つのシステム内にあっても良いし、これら２つの形態の間で、適宜ミックスした形態であっても良い。

【0026】

試験自動化アプリケーション１２は、更に、コントローラとして、８×１ＤＵＴスイッチ３０～３６を制御して、オーブン内のどのトランスミッタから波形データを収集するかを選択し、そして、４×１試験測定装置スイッチ５０を制御して、４個の８×１ＤＵＴスイッチの出力の中から、オシロスコープ５２のクロック・リカバリ入力ＣＬＫに供給する適切な出力信号を１つ選択する。このコントローラは、また、チューニング動作を行う温度にまで現時点で上昇しているオーブンは、どのチャンネルが利用できるかに応じて、試験測定装置５２の適切なチャンネルから波形データを取り込むように、試験測定装置５２を制御する。

【0027】

図２を参照すると分かるように、各オーブンの温度の上昇と、その温度におけるそのオーブン内のトランスミッタのチューニング期間との間に、未使用の期間（本実施形態では、「その他」の期間に示す９６秒）が存在する。なお、図２及び図３において、数値の後の「ｓ」は、秒を表す。

【0028】

上述のように、このチューニング・プロセスでは、新しい機械学習システムを採用し、これは、波形に基づいて、各ＤＵＴのチューニング・パラメータのセットを関連付けるためのトレーニングを受ける。このプロセスは、ＤＵＴが合格又は不合格のいずれかであると判断されるまで繰り返しても良い。機械学習システム１４は、ＤＵＴをチューニングし、ＤＵＴを試験して動作の合格又は不合格を判断するサイクルを加速する。試験プロセスには、測定プロセスがあり、これも機械学習システムに依存する。このシステムは、１つの温度について、トランスミッタ１個あたりのチューニング時間を１２秒にまで短縮することを実証している。各オーブンの上昇時間が、実質的にゼロに短縮されるため、このシステムは、３つの温度でトランスミッタ１個あたり３６秒のチューニング時間を達成できる。

【0029】

図２は、パイプラインの１つを示し、図３は、それぞれ１つのオーブンから信号が供給される４つの並列なパイプラインを示している。図２では、オーブン１において、１セットのトランスミッタのチューニングが完了したら、６０において、新しいトランスミッタのセットを受け入れる。６２では、オーブンは、第１温度まで上昇し、これには１８０秒かかる。次に、トランスミッタは、６４において、機械学習システム１４を使用してチューニングと試験を受けるが、これには、トランスミッタ１個につき１２秒かかるので、その温度で試験される１セット８個では、合計で９６秒かかる。チューニングと試験が完了すると、オーブンは第２温度まで上昇し、これにも１８０秒かかる。６６においては、９６秒の未使用期間がある。その後、プロセスは、チューニングと試験を続行し、第３温度まで上昇すると、９６秒のもう１つの未使用期間があって、次いで、６８において、その回のトランスミッタのセットについての最後のチューニングと試験を行う。図２は、１つのオーブンと１つのパイプラインのみの図を示している。パイプライン化アプローチの効率の良さと利点は、図３に示すように、複数のパイプラインを組み合わせることから生じる。

【0030】

図３では、４つのオーブンが、並列のパイプラインに信号を供給することを示す。一番上のパイプラインは、図２に示すパイプラインである。オーブンを追加することで、パイプラインを追加できる。このプロセスでは、第１オーブンへのトランスミッタのセットの収容が完了すると、第２オーブンにトランスミッタのセットを収容する。上述のように、各トランスミッタのチューニング時間は、１２秒である。その内訳は、４つの波形について１回の波形データ取り込みに２秒（４波形で８秒）、チューニング・パラメータを予測する機械学習システムでのデジタル信号処理（ＤＳＰ）に１秒、合否（合格/不合格）を判断するための測定値であるＴＤＥＣＱ(transmitter dispersion eye closure quaternary)の算出に２秒、そして、処理のマージンとして１秒に分解でき、合計してトランスミッタ１個につき１２秒となる。試験及びチューニングの各ブロックは、他の３つのオーブンが、所定温度まで上昇させているか又はＤＵＴ（トランスミッタ）のセットをオーブンに収容若しくはオーブンから取り出するという異なる段階にある間に、処理が行われる。

【0031】

試験及びチューニングの各ブロックの後に、そのパイプラインには、次の温度まで上昇するための別のブロックがある。各パイプラインが各温度のチューニングの計算を完了した後であれば、そのオーブン内の８つのトランスミッタは、直ぐに取り出して良いので、８つのトランスミッタの新しいセットをそのオーブンに収容してサイクルを繰り返す。未使用期間（図２及び３では「その他」で示す）があることにより、システムは、光チューニング・アルゴリズムではカバーされない可能性のある他の処理を行っても良い。また、この未使用期間を、パイプライン間の処理の進行にずれが生じた場合に、その時間的なずれを吸収するよう調整するために利用しても良い。パイプラインのシーケンス時間は、必要に応じて調整しても良い。

【0032】

図３に示すような並列パイプライン処理によれば、完全にチューニングされたトランスミッタを、理想的には平均で３６秒にトランスミッタ１個のレートで出力するシステムを提供する。提示したチューニング時間は、機械学習の予測が１００％正確であると仮定した理想的な場合を表している。９６秒の他のパイプラインの処理とオーバーラップするマージン（未使用期間）があることで、各パイプラインでの処理時間に不正確さがあっても、それをある程度又はその全てをカバーできる。こうした期間を組み込んでも、実際の結果は、製造ラインで使用されている現在の方法よりも、何倍も速いと予想される。

【0033】

上述したように、実施形態では、光トランスミッタのチューニングに関して説明してはいるが、本開示技術による並列パイプライン・アーキテクチャ及び温度試験は、光学的又は電子的な多種多様な被試験デバイス（ＤＵＴ）に適用できる。

【0034】

このようにして、本開示技術の実施形態は、新規な並列パイプラインと共に言及した機械学習光チューニング・システムを、試験測定装置のチャンネル・スイッチング・アーキテクチャと組み合わせることで、オーブンのサイクル時間を仮想的にゼロにできる。これにより、最適なチューニング・パラメータの予測が、機械学習の支援により高速化される。本開示技術の実施形態によれば、試験測定装置の並列なアクイジション・チャンネルを使用する必要なしに、チューニング速度を、ほぼ２００倍向上させることができる。

【0035】

本開示技術の態様は、特別に作成されたハードウェア、ファームウェア、デジタル・シグナル・プロセッサ又はプログラムされた命令に従って動作するプロセッサを含む特別にプログラムされた汎用コンピュータ上で動作できる。本願における「コントローラ」又は「プロセッサ」という用語は、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＡＳＩＣ及び専用ハードウェア・コントローラ等を意図する。本開示技術の態様は、１つ又は複数のコンピュータ（モニタリング・モジュールを含む）その他のデバイスによって実行される、１つ又は複数のプログラム・モジュールなどのコンピュータ利用可能なデータ及びコンピュータ実行可能な命令で実現できる。概して、プログラム・モジュールとしては、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含み、これらは、コンピュータその他のデバイス内のプロセッサによって実行されると、特定のタスクを実行するか、又は、特定の抽象データ形式を実現する。コンピュータ実行可能命令は、ハードディスク、光ディスク、リムーバブル記憶媒体、ソリッド・ステート・メモリ、ＲＡＭなどのコンピュータ可読記憶媒体に記憶しても良い。当業者には理解されるように、プログラム・モジュールの機能は、様々な実施例において必要に応じて組み合わせられるか又は分散されても良い。更に、こうした機能は、集積回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）などのようなファームウェア又はハードウェア同等物において全体又は一部を具体化できる。特定のデータ構造を使用して、本開示技術の１つ以上の態様をより効果的に実施することができ、そのようなデータ構造は、本願に記載されたコンピュータ実行可能命令及びコンピュータ使用可能データの範囲内と考えられる。

【0036】

開示された態様は、場合によっては、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はこれらの任意の組み合わせで実現されても良い。開示された態様は、１つ以上のプロセッサによって読み取られ、実行され得る１つ又は複数のコンピュータ可読媒体によって運搬されるか又は記憶される命令として実現されても良い。そのような命令は、コンピュータ・プログラム・プロダクトと呼ぶことができる。本願で説明するコンピュータ可読媒体は、コンピューティング装置によってアクセス可能な任意の媒体を意味する。限定するものではないが、一例としては、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含んでいても良い。
開示された態様は、場合によっては、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はこれらの任意の組み合わせで実現されても良い。開示された態様は、１つ以上のプロセッサによって読み取られ、実行され得る１つ又は複数のコンピュータ可読媒体によって運搬されるか又は記憶される命令として実現されても良い。そのような命令は、コンピュータ・プログラム・プロダクトと呼ぶことができる。本願で説明するコンピュータ可読媒体は、コンピューティング装置によってアクセス可能な任意の媒体を意味する。限定するものではないが、一例としては、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含んでいても良い。

【0037】

コンピュータ記憶媒体とは、コンピュータ読み取り可能な情報を記憶するために使用することができる任意の媒体を意味する。限定するものではないが、例としては、コンピュータ記憶媒体としては、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリやその他のメモリ技術、コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）やその他の光ディスク記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置やその他の磁気記憶装置、及び任意の技術で実装された任意の他の揮発性又は不揮発性の取り外し可能又は取り外し不能の媒体を含んでいても良い。コンピュータ記憶媒体としては、信号そのもの及び信号伝送の一時的な形態は除外される。

【0038】

通信媒体とは、コンピュータ可読情報の通信に利用できる任意の媒体を意味する。限定するものではないが、例としては、通信媒体には、電気、光、無線周波数（ＲＦ）、赤外線、音又はその他の形式の信号の通信に適した同軸ケーブル、光ファイバ・ケーブル、空気又は任意の他の媒体を含んでも良い。

【0039】

加えて、本願の説明は、特定の特徴に言及している。本明細書における開示には、これらの特定の特徴の全ての可能な組み合わせが含まれると理解すべきである。ある特定の特徴が特定の態様又は実施例に関連して開示される場合、その特徴は、可能である限り、他の態様及び実施例との関連においても利用できる。

【0040】

また、本願において、２つ以上の定義されたステップ又は工程を有する方法に言及する場合、これら定義されたステップ又は工程は、状況的にそれらの可能性を排除しない限り、任意の順序で又は同時に実行しても良い。

実施例

【0041】

以下では、本願で開示される技術の理解に有益な実施例が提示される。この技術の実施形態は、以下で記述する実施例の１つ以上及び任意の組み合わせを含んでいても良い。

【0042】

実施例１は、試験システムであって、
複数の被試験デバイス（ＤＵＴ）を夫々保持するように構成された複数のオーブンと、
複数の上記オーブンに夫々対応する複数のＤＵＴスイッチであって、対応する上記オーブン中にある複数の上記ＤＵＴの出力信号を選択して出力できる複数の上記ＤＵＴスイッチと、
第１及び第２出力を夫々有すると共に、対応する上記ＤＵＴスイッチに夫々接続された複数のスプリッタと、
該複数のスプリッタ夫々の上記第１出力に接続された試験測定装置スイッチと、
上記複数のスプリッタ夫々の上記第２出力に接続された試験測定装置と、
１つ以上のプロセッサと
を具え、該１つ以上のプロセッサが、
上記試験測定装置スイッチを制御して、複数の上記ＤＵＴスイッチの中から１つの上記ＤＵＴスイッチを選択する処理と、
選択された上記ＤＵＴスイッチを制御して、上記オーブン内の複数の上記ＤＵＴを順次選択し、選択された上記ＤＵＴからの上記出力信号を上記試験測定装置の特定のチャンネルに順次供給する処理と、
選択された上記ＤＵＴが動作の試験に合格するか又は不合格になるまで、機械学習を利用して、選択された上記ＤＵＴをパラメータ・セットでチューニングする処理と、
選択された上記ＤＵＴに対応する上記オーブン内の複数の上記ＤＵＴを全て試験するまで、上記オーブン内の複数の上記ＤＵＴについての選択、チューニング及び試験を繰り返す処理と、
複数の上記オーブン中の複数の上記ＤＵＴのチューニングと試験が完了するまで、複数の上記ＤＵＴスイッチの選択と制御を繰り返す処理と
を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを実行するよう構成される。

【0043】

実施例２は、実施例１の試験システムであって、
第１及び第２出力を夫々有すると共に、対応する上記ＤＵＴスイッチに夫々接続された複数のスプリッタと、
該複数のスプリッタ夫々の上記第１出力に接続された試験測定装置スイッチと
を更に具え、
上記試験測定装置スイッチは、選択された上記ＤＵＴスイッチからの上記出力信号を、上記試験測定装置のリカバリ・クロック入力に供給し、複数の上記スプリッタは、上記出力信号を上記試験測定装置の対応するチャンネルに供給する。

【0044】

実施例３は、実施例１又は２のいずれかの試験システムであって、上記試験測定装置スイッチは、上記ＤＵＴスイッチの数に対応する構造を有する。

【0045】

実施例４は、実施例１から３のいずれかの試験システムであって、複数の上記ＤＵＴスイッチの中から１つの上記ＤＵＴスイッチを選択する処理を１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムが、複数の上記ＤＵＴスイッチの中から１つの上記ＤＵＴスイッチを選択して、選択された上記ＤＵＴスイッチからの上記出力信号を上記試験測定装置の専用チャンネルに供給する処理を１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを含む。

【0046】

実施例５は、実施例１から４のいずれかの試験システムであって、上記１つ以上のプロセッサは、複数の上記オーブンが複数の温度に循環して設定されるように上記オーブンを制御するように更に構成され、上記１つ以上のプロセッサは、複数の上記温度の夫々について、上記ＤＵＴスイッチの制御を繰り返すよう構成される。

【0047】

実施例６は、実施例１から５のいずれかの試験システムであって、上記１つ以上のプロセッサは、ロボットを制御して、上記オーブンへの上記ＤＵＴの収容と上記オーブンからＤＵＴの取り出しを行うよう更に構成される。

【0048】

実施例７は、実施例１から６のいずれかの試験システムであって、上記ＤＵＴが、電子的なデバイス又は光学的なデバイスのいずれかを含む。

【0049】

実施例８は、実施例１から７のいずれかの試験システムであって、機械学習を利用する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムが、上記試験測定装置を通して上記ＤＵＴからの波形データを受ける処理と、機械学習を利用して上記波形データを分析し、上記ＤＵＴにチューニング・パラメータを供給する処理とを上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを含む。

【0050】

実施例９は、被試験デバイスを試験する方法であって、
複数の被試験デバイス（ＤＵＴ）を収容する、複数のオーブンの中から選択されたオーブンを第１温度に設定する処理と、
選択された上記オーブン内の複数の上記ＤＵＴに接続された選択されたＤＵＴスイッチを試験測定装置の選択されたチャンネルに接続する処理と、
上記ＤＵＴスイッチを制御して、選択された上記オーブン内の複数の上記ＤＵＴの夫々を順次接続し、機械学習システムを利用して選択された上記オーブン内の複数の上記ＤＵＴの夫々をチューニング及び試験する処理と
必要に応じて、上記第１温度と異なる温度について、上記ＤＵＴスイッチの上記接続処理と上記制御処理を繰り返す処理と、
前のオーブンが上記第１温度への上昇を開始したら、次のオーブンの上記第１温度への設定を行う形式で、複数の上記オーブンの夫々についての上記試験する処理を繰り返す処理と
を具える。

【0051】

実施例１０は、実施例９の方法であって、選択された上記ＤＵＴスイッチを上記試験測定装置の選択された上記チャンネルに接続する処理が、上記試験測定装置と複数の上記ＤＵＴスイッチとの間に接続される試験測定装置スイッチを利用する処理を有し、複数の上記ＤＵＴスイッチの夫々は、複数の上記オーブンのうちの１つに対応する。

【0052】

実施例１１は、実施例９又は１０の方法であって、選択された上記ＤＵＴスイッチからの信号を、上記試験測定装置の選択された上記チャンネルと上記試験測定装置のリカバリ・クロック入力との間で分割し、分割された信号からクロック信号をリカバリする処理を更に具える。

【0053】

実施例１２は、実施例９から１１のいずれかの方法であって、選択された上記ＤＵＴスイッチを上記試験測定装置の選択された上記チャンネルに接続する処理が、複数のオーブン夫々に対応する上記ＤＵＴスイッチを上記試験測定装置の異なるチャンネルに接続する処理を含む。

【0054】

実施例１３は、実施例９から１２のいずれかの方法であって、上記オーブンが、複数の全ての温度での処理を完了したらオペレータ又は機械に上記オーブンから複数の上記ＤＵＴを取り出すよう指示する処理と、上記オペレータ又は機械に新しいＤＵＴを上記オーブンに収容するように指示する処理とを更に具える。

【0055】

実施例１４は、実施例９から１３のいずれかの方法であって、上記ＤＵＴが、光学的なデバイス又は電子的なデバイスのいずれか１つを含む。

【0056】

実施例１５は、実施例９から１４のいずれかの方法であって、上記機械学習システムを利用する処理が、
複数の上記ＤＵＴの夫々からの波形データを受ける処理と、
上記波形データに機械学習を適用して上記ＤＵＴのチューニング・パラメータを生成する処理とを有する。

【0057】

開示された本件の上述のバージョンは、記述したか又は当業者には明らかであろう多くの効果を有する。それでも、開示された装置、システム又は方法のすべてのバージョンにおいて、これらの効果又は特徴のすべてが要求されるわけではない。

【0058】

説明の都合上、本発明の具体的な実施例を図示し、説明してきたが、本発明の要旨と範囲から離れることなく、種々の変更が可能なことが理解できよう。従って、本発明は、添付の請求項以外では、限定されるべきではない。

【符号の説明】

【0059】

１０ パイプライン試験システム
１２ 顧客の試験自動化アプリケーション
１４ 機械学習チューニング・アプリケーション
１６ コンピューティング・デバイス
２０ オーブン１
２２ オーブン２
２４ オーブン３
２６ オーブン４
３０ ＤＵＴスイッチ１
３２ ＤＵＴスイッチ２
３４ ＤＵＴスイッチ３
３６ ＤＵＴスイッチ４
４０ スプリッタ１
４２ スプリッタ２
４４ スプリッタ３
４６ スプリッタ４
５０ 試験測定装置スイッチ
５２ 試験測定装置

【図1】

【図2】

【図3】