Learning Objectives
- 把測試寫成「步驟＋上下限」，對每個讀值判斷 Pass／Fail，再得出總判定
- 幫每一顆產品編序號，讓每一筆結果都追溯得到
- 產生 CSV 測試報表，算出良率並統計失敗原因
- 了解「遇到失敗就停止」與保護帶等產線常見的取捨
從實驗室量測到產線測試
前幾課的程式回答的是「這顆元件的特性是什麼」。工廠的產線要回答的是另一個問題：這一顆能不能出貨？ 一條產線一天可能測幾千顆，測試程式要做到：
- 每顆產品照同樣的步驟、同樣的條件測。
- 每個讀值和限值（spec limit）比較，判斷 PASS 或 FAIL。
- 每顆產品有序號，結果寫進報表，之後查得到這一顆在什麼時候、哪一站、量到多少。
- 統計良率（yield）與失敗原因，回饋給生產與設計。
本課的產品是一顆 LED 模組（LED 加限流電阻），測三個項目：
| 步驟 | 條件 | 量什麼 | 限值 |
|---|---|---|---|
| leak 漏電流 | 加 1 V（低於導通電壓） | 電流 | ≤ 0.05 mA |
| vf 順向電壓 | 加 5 V | LED 兩端電壓 | 1.90～2.20 V |
| i5 工作電流 | 加 5 V | 電流 | 15～25 mA |
逐步看：限值與判斷
限值放在一個字典裡，判斷寫成一個函數，所有步驟共用。注意兩個細節：等於限值算 PASS（含端點）， 以及漏電流只有上限（下限寫 None）。
逐步看：測一顆產品
測試步驟寫成一個串列 STEPS，迴圈一個步驟一個步驟做；每一步的結果（步驟、讀值、單位、判斷）存成一個元組。
最後印出每一步與總判定：全部 PASS 才是 PASS。看電路畫面：1 V 時 LED 不亮（測漏電流），5 V 時才亮。
小測驗：限值與判斷
下面的程式會印出什麼？
low, high = 1.90, 2.20
for v in [1.90, 2.2, 2.2001, 1.8999]:
print("PASS" if low <= v <= high else "FAIL", end=" ")
下面的程式會印出什麼？
print([f"LED-2611-{n:04d}" for n in [7, 42, 1234]])
一顆產品三個步驟的判斷是 PASS、FAIL、PASS。總判定是什麼？
報表、良率與追溯
一批產品測完，至少要留下兩種資料：
- 逐顆紀錄：序號、每一步的讀值與判斷、總判定。出問題時，用序號就能查到這一顆當時量到多少。
- 統計：良率＝PASS 數 ÷ 測試數；失敗原因統計依次數排序（柏拉圖），先處理造成最多失敗的那一項。
真實的報表還會記錄測試時間、測試站與治具編號、儀器序號與校正日期、測試程式的版本，這叫可追溯性（traceability）。
資料多了之後，通常存進資料庫（例如 SQLite、PostgreSQL），才能跨批次查詢與統計；Python 的 sqlite3 模組就能用，觀念和 CSV 一樣是一列一顆產品。
遇到失敗就停止（stop on fail）是另一個取捨：後面的步驟不做，可以縮短測試時間； 但只知道第一個失敗的原因，維修或分析時資訊比較少。研發階段通常全部測完，量產階段常常遇到失敗就停止。
逐步看：一批產品的報表與良率
batch.csv 是 6 顆產品的讀值（為了專心在報表，這裡直接讀已經量好的資料）。程式依生產順序編序號、判斷、寫 report.csv，
最後用 Counter 統計失敗原因。看上方的 n 與 passed 怎麼增加。
小測驗：良率與報表
下面的程式會印出什麼？
from collections import Counter
fails = Counter(["vf", "leak", "vf", "i5", "vf"])
passed, total = 15, 20
print(f"{passed / total:.1%}", fails.most_common(1))
量產時打開「遇到失敗就停止」，最主要的代價是什麼？
重點整理
- 測試＝步驟表＋限值表；判斷
low <= value <= high（含端點），單邊限值用 None 表示沒有那一邊。 - 每一步 PASS／FAIL，總判定用
all()：全部 PASS 才是 PASS。 - 序號固定格式（
f"{n:04d}"補零），每一筆結果都帶序號，報表才追溯得到。 - 良率＝PASS ÷ 測試數；失敗原因用
Counter統計、most_common()排序。 - 遇到失敗就停止：省時間、少資料；讀值很接近限值時要考慮量測不確定度，常用保護帶把測試限值內縮。
下一課是專題：把這一軌學到的東西整合起來，做一個自動化元件特性測試站。