制造没有缺陷或缺陷很少的大型半导体器件非常困难。较小的制造商要求降低。
尤其是当您尝试将其增大时,半导体的成品率(即您制造的可用比例)将下降。如果产量很低,那么每个好的产品都必须制造很多设备,这意味着每台设备的成本变得非常高:可能高于市场承受的价格。因此,强烈建议使用较小的传感器,从而获得更高的良率。
这是一种了解收益率曲线的方法。假设一个过程中每单位面积出现缺陷的机会为c,并且这种缺陷将杀死任何由该半导体位构成的器件。还有其他设备缺陷模型,但这是一个很好的模型。
如果我们要制造一个面积为A的设备,那么它没有缺陷的机会是(1- c)A。因此,如果A为1,则机会为(1- c),并且随着A变大,机会变小(因为(1- c)小于1)。
面积为A的器件没有缺陷的机会是成品率:这是我们得到的面积为A的优质器件的比例。(实际上,产量可能会降低,因为可能存在其他可能出错的问题)。
如果我们知道某个面积A的小数的收益y A,则可以得出c:c = 1- y A 1 / A(通过取两边的对数并重新排列来得出)。等价地,我们可以计算任何其他区域中的产率一个为ý = ý 甲一个/ A。
现在,让我们说,当我们制造24x36mm(全帧)传感器时,我们的良率是10%:我们制造的设备中有90%都是不好的。制造商不愿透露自己的收益率,但这并不令人难以置信地低。这等效于说c,每mm 2出现缺陷的几率约为0.0027。
现在我们可以计算其他区域的收益:实际上,我们可以绘制收益曲线与面积的关系:
在此图中,如果全帧输出为10%(例如,由于APS-C可能表示各种含义,则可能是近似值),我标记了各种尺寸小于全帧尺寸的传感器的预期输出。如您所见,较小的传感器可获得更高的良率。
随着时间的流逝,随着制造工艺的改进,该成品率曲线趋于平坦,大型传感器的成品率也有所提高。在这种情况下,大型传感器的价格下降到了市场将承担其成本的地步。