MEMS 特性評価 101: 知っておくべきこと

どこを見ても明らかなように、今日のデバイスは小型化しています。しかし、どれだけ小さくなっているのかどうかは、知られていないかもしれません。

微小電気機械システム (MEMS) は、電気コンポーネントと機械コンポーネントの両方を備えた小さなデバイスまたはシステムです。これらのシステムのサイズは、数マイクロメートルから数ミリメートルまでさまざまです。このような規模では、エラーが発生する余地はほとんどないため、MEMS の特性評価とテストは、このようなシステムの設計プロセスにおいて最も重要なステップの 1 つとなります。 MEMS をもう少し詳しく見てみましょう。

• マイクロ: これらのデバイスはマイクロスケールです。
• エレクトロ: これらのデバイスにはセンサーなどの電気コンポーネントが含まれています。
• メカニカル: これらのデバイスには、アクチュエーターなどの機械コンポーネントが含まれています。¹

MEMS 特性評価の実行方法

２つのMEMSデバイスを同じように動作させるのは難しいです。MEMSデバイスはその大きさゆえにテストが難しく、性能の不一致はよくあることです。このような現実から、どのようなテストをどのように実行すべきかを見極めるのは困難です。MEMSデバイスを完全にテストするには、性能、信頼性、機能性を評価する必要があります。ここでは、MEMSの特性評価を開始するために必要ないくつかの機器と、MEMSの特性評価を行う際に考慮すべきいくつかのテストについて説明します。

MEM 特性評価に必要な機器

• 任意波形発生器 の三脚と 波形発生器 ：被試験デバイス (DUT) に対して入力信号を生成する
• オシロスコープ の三脚と スペクトラムアナライザ ：時間領域と周波数領域で DUT の出力を測定する
• ロックインアンプ デバイスのSNR（信号対雑音比）が低い場合に信号情報を抽出する（図1）
• 周波数応答アナライザ ：周波数応答の解析
• デジタルフィルターボックス ：過剰なノイズ/信号プリエンファシスのフィルタリング 
• PIDコントローラー ：フィードバック制御と安定化

図 1: MEMS デバイスの SNR が低い場合は、FPGA ベースの Moku ロックイン アンプを使用して、重要な信号情報を高速かつ柔軟に抽出します。

実行するテスト

応答時間: デバイスが環境の変化にどれだけ早く反応できるかを測定する。

必要な楽器: 波形発生器, オシロスコープ

1. 入力を変更せずにデバイスのベースライン出力を確立する。
2. ステップ入力信号を DUT に加える。
   • 注：信号の種類はDUTの種類によって異なります。別の信号をご自由にお使いください。
3. デバイスが定常状態に達するまでの応答を記録する。
4. デバイスがベースライン状態からステップ入力からの応答に移行するまでにかかった時間、または最終値の 10 ～ 90% を測定する。
5. さまざまな動作条件でこの測定を繰り返す。

周波数応答: さまざまな周波数でデバイスがどのように動作するかを測定する。

必要な楽器: 周波数応答アナライザ, デジタルフィルターボックス

1. デジタルフィルターボックス(フィルターと増幅用)と周波数応答アナライザーを使用して マルチ機器モード 構成をセットアップする。
2. 周波数掃引を実行して、各周波数での MEM デバイスの応答の振幅を測定する。さまざまな周波数でデバイスによって導入された位相シフトを確認する。
3. MEMS デバイスが最も高い応答を示す共振周波数を特定する。
4. デバイスの 3 dB カットオフ周波数/帯域幅を計算して、デバイスの動作範囲を特定します。
5. 歪みと非線形性をチェックする。
6. このテストをさまざまな環境および温度条件下で実行する。

MEMS デバイスの校正

必要な楽器: 波形発生器, データロガー, オシロスコープ or スペクトラムアナライザ

1. 信頼できる安定したソースを使用して既知の信号を生成する。
2. 既知の信号に対する DUT の応答を測定する。
3. データロガーを使用して結果を記録する。
4. 入力と出力の間の関係、または校正曲線を確立する。
5. この曲線に基づいて補正係数を決定する。これらをDUTに適用し、測定を繰り返す。

ノイズの測定: DUTがノイズレベルに対してどの程度強い信号を維持できるかを分析する。

必要な楽器: 任意波形発生器 or 波形発生器, スペクトラムアナライザ, オシロスコープ

1. 入力信号がない状態でベースラインのノイズフロアを記録する。
2. 既知の安定した入力信号を入力する。
3. スペクトラムアナライザで結果を表示する。
   1. 信号の振幅と干渉/ノイズを測定する。
   2. 信号から遠く離れた周波数帯域のノイズパワーバックグラウンドを測定する。
   3. SNR を dB 単位で計算する。 信号電力とノイズ電力は、ワット（W）などの電力単位。
      

平均故障間隔 (MTBF) からデバイスの信頼性を測定する

必要な楽器: データロガー, スペクトラムアナライザ, オシロスコープ

1. 障害イベントに何が含まれるかを定義する： ハードウェアの故障か、ソフトウェアの故障か。
2. 定義された期間にわたってデバイスを動作させ、障害の数を記録する。
3. 障害の種類ごとに MTBF を計算する。
4. 最も意味のあるデータとして、長期的な故障率に注目する。

MEMSデバイスの例

MEMS デバイスは、アクチュエーターから自動車に至るまで、さまざまな用途で重要です。

センサー

• スマートフォンの動きを検知する加速度センサー
• カメラの回転を検出して手ぶれ補正を行うジャイロスコープ

アクチュエータ

• マイクロ流体工学などで、動きを伴う電気刺激に応答する小さなバルブ
• カメラのオートフォーカス、精密位置決めシステム、さらにはインクジェット プリンターのノズルにも使用される圧電アクチュエーター

光学

• マイクロ電熱アクチュエータ (META) を含む、光スイッチおよび補償光学系のマイクロミラーやマイクロレンズなどの光 MEM デバイス 
• 光ファイバー通信における光信号の強度を調整するための可変光減衰器 (VOA)
• LiDAR または自由空間光通信 (FSOC) におけるレーザー ビームの方向を制御するための MEM ベースのビームステアリング

バイオテクノロジー²

• 低侵襲の薬物送達とバイオセンシングのためのマイクロニードルアレイ
• MEMSベースの血圧モニターなどの圧力センシング
• 生体組織の高解像度の断面イメージングを提供するマイクロ光コヒーレンストモグラフィー (µOCT)

自動車³

• 速度の変化を測定する加速度センサー
• タイヤ空気圧監視システム (TPMS)
• 先進運転支援システム (ADAS) および自動運転車用の慣性計測ユニット (IMU)

結論

MEMS技術は、光学やフォトニクス、バイオテクノロジーなど、さまざまな業界に浸透し続けています。研究者たちは、MEMSデバイスの魅力的な機能を活用し、これまで以上にコンパクトでポータブルなデバイスに統合しています。これらのデバイスはまだ出現したばかりであり、重要な研究が行われているため、適切な試験と特性評価が、どのように改善できるかを特定するために非常に重要です。

最新のソフトウェア定義の計測器は、MEMSテストのための高速で柔軟なソリューションを提供します。たとえば、オレゴン州立大学の研究者は、Mokuプラットフォームを使用して、エンドツーエンドのプロトタイプを1つのデバイスに組み込んだ低ノイズシステムを設計しています。詳細については、 ケーススタディ.

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[3] “MEMS automotive sensors drive the future of mobility,” Atomica, Jul. 29, 2020. https://atomica.com/mems-automotive-sensors-drive-the-future-of-mobility/#:~:text=These%20sensors%20are%20the%20dominant