芯片漏电会对LED灯珠稳定性和寿命造成很大影响,为此本文对LED样品的漏电失效机理进行了研究。在微光显微镜观测下,样品的芯片正电极位置存在漏电异常。利用氩离子精密刻蚀系统对样品进行截面制样,并采用扫描电镜进行观察,分析可能导致漏电的原因。SEM下观测到漏电样品芯片正极出现空洞,且空洞对应的外延层出现较明显的裂缝。分析认为,在焊接时电极产生空洞,在后续高温回流焊、封装和使用过程中压力和应力集中在裂缝处,使GaN外延层受损导致漏电。研究结果为LED芯片漏电检测手段、机理分析提供了良好的参考方案,并为解决芯片裂缝和空洞问题提供了理论参考方向。

针对核能谱解析中，单能峰会受到低能拖尾和高能拖尾的影响，给出了先根据单能峰半高宽读数值来确定数据拟合窗，再运用快速迭代算法进行高斯函数拟合的方法。文中先进行了含噪高斯信号拟合实验，然后在实测 X荧光能谱中对不同含量的单能峰进行快速高斯拟合应用。实验表明，本方法对高含量核素的单能峰拟合效果良好，对高背景低含量核素的单能峰需先进行平滑处理再做拟合。

失效定位技术是发光二极管失效性分析中的重要组成部分, 本文在主流的3种失效定位技术:光子辐射显微技术、光诱导电阻变化、红外热成像显微技术的基础上, 提出了一种显微红外热点定位测试系统。该系统通过双线性插值算法使源图像放大至原来的4倍, 在使用20 μm微距镜头的条件下, 能达到与5 μm微距镜头接近的效果, 降低了LED失效检验成本。利用可见光图像和红外热像图的叠加, 提高电压对LED芯片失效点进行锁定, 能在大范围内迅速定位LED芯片缺陷所在。在此基础上, 结合FIB技术和SEM设备分析LED芯片微观结构, 可以进一步分析LED芯片的失效原因, 最终得到LED芯片的失效机理。实验结果表明, 在初步的缺陷定位中, 显微红外热点定位系统可快速地在无损条件下大范围区域内提供LED热数据分布, 定位关键失效点, 有效地提高了工作效率, 降低了失效检测成本。

针对LED样品检测中的样品短路失效、LED光源黑化、光通量下降和芯片表面通孔异常现象, 采用金相切片、机械微操、静电测试等方式结合扫描电镜和能谱仪(EDS)等表征手段对失效机制进行了分析, 揭示了LED失效原因。包括镀层银离子与杂质硫离子导致光源黑化; 芯片抗静电电压低, 部分样品发生静电击穿; 失效芯片通孔下面的Ni-Sn共晶层存在大量空洞, 使得复杂结构的芯片通孔应力不均, 样品工作时芯片表面开裂破碎, 从而导致PN结短路失效; 封装胶中残存的杂质离子腐蚀芯片负电极导致电极脱落而出现漏电、光衰和死灯等现象。

为了探究发光二极管(LED)封装胶对LED失效性的影响, 选取LED封装硅胶失效案例进行了失效性分析.利用傅里叶转换红外光谱分析和气相色谱质谱联用仪对失效样品进行成分分析, 根据分析结果总结样品的失效机理.分析结果表明: LED灯珠封装气密性检测过程中材料的化学不兼容性导致封装胶失效, LED灯珠气密性变差, 进而影响到光、电、热、机械结构、材料特性等, LED可靠性降低.在LED生产制造过程中, 需要避免材料的不兼容性, 增加LED的可靠性.

提出一种对光参量呈非单调下降规律的LED灯珠可靠性进行评价的方法.采用加速寿命实验获得光通量退化数据, 利用指数叠加形式的退化模型对光通维持率退化数据进行拟合, 与指数模型拟合效果相比, 该模型具有更好的效果.用MATLAB软件计算样品的伪失效寿命, 通过Kolmogorov-Smirnov检验法得到两个公司样本伪失效寿命分布分别服从对数正态分布和威布尔分布, 以相应分布参量评估产品可靠性得到两个公司样本的伪失效寿命分别为5 328.37 h和4 758.35 h.该方法对参量呈非单调下降规律的LED器件可靠性的评估具有参考价值.

对负电极脱落造成白光LED失效进行了研究。结合扫描电子显微镜(SEM)和能谱分析(EDS)对退化样品芯片进行了表面形貌表征和微区成分分析。SEM观察到退化样品负极脱落处表面粗糙不平, 且透明导电薄膜存在颗粒状结晶。经EDS检测发现负极脱落处存在腐蚀性氯元素, 并在封装胶中检测出氯。分析认为, 封装胶中残留的氯离子与负极中Al层发生的电化学腐蚀是致使样品失效的主要原因。

针对X射线荧光分析中相邻谱峰之间的重叠问题,结合光谱形成过程的随机物理特性,提出了一种基于高斯混合统计模型(Gaussian mixture statistics model,GMSM)和遗传算法的重叠峰分解方法.首先,提出了重叠峰的GMSM描述方法,并分析了期望最大化法(expectation maximization,EM)的局部收敛问题;接着,将GMSM参数看作个体基因,以重叠峰随机数据序列的对数似然函数作为适应度函数,并给出了目标函数值的快速算法;然后,采用遗传算法的群体搜索技术找出全局最优解,实现重叠峰分解.该方法将所有测量的随机数据都当作“有用”来处理,其“有用”程度由其概率大小来体现,实现了原谱数据的“零损失”,搜索到的GMSM是全局最大概率意义下的“最佳匹配”模型,符合放射性测量过程的随机性.通过对四个严重重叠峰分解的实验表明,分解后的峰位、峰面积及标准偏差具有较高精度,最大误差分别为0.7道,2.3%,2.17%,特别适合于严重重叠的情况,并可广泛用于其他能谱重叠峰的分解.

在数字化X荧光分析仪中, 不稳定的基线电压, 会直接影响到仪器的性能, 造成能量分辨率下降。 基于此, 利用卡尔曼滤波算法, 对数字化后的X射线荧光信号进行基线估计。 由于现有的经典卡尔曼滤波、 简化sage-husa和改进sage-husa算法模型进行基线滤波的效果都不佳, 因此有必要对现有的算法进行改进和优化。 提出双重遗忘法, 建立新型的基于sage-husa自适应卡尔曼滤波算法模型。 实验结果表明, 利用该数学模型进行基线滤波, 取得了很好的滤波效果。 避免了滤波发散和基线收敛缓慢的问题, 实现了脉冲基线恢复, 提高了仪器的能量分辨率。