批量处理的一个可能后果是同一个批次生产的传感器会有相似的误差。如图2.4a所示,如果一个批次样品的平均误差相比于批次内误差的变化是有明显差异的,进行批次校准是一个可选项。这个操作包括从同一批次产品(封装前或者后)中校准一部分有限的样品来估计这一批次的平均误差。基于这次评估,同样的修正会被运用到这一批次的所有传感器中(见图2.4b)。这项技术的意义在于显著地节约成本,因为需要实际经受校准过程的传感器数目会大大减少。

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   图24 批量校准前a)后b)误差分布 如果对每个传感器进行调校的

成本是显著的,例如因为相关生产时间,或者为了实现非易失性存储

器所需要进行的集成电路工艺的延伸,那么对传感器进行分类将会是个有吸引力的替代处理方式。分类意味着传感器不是被调校,而是被分类进入基于各种校准步骤的精度箱中(见图2.5)。例如,传感器有大误差的进人低精度箱中,传感器有小误差的进人高精度箱中。这种方法是否经济适用,取决于生产过程中误差的分类是否与市场需求的 图25 基于微调a)和分类b)工艺的生产流程各种不同精度等级相匹配。