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光电耦合器大多由GaAs类LED和Si光电晶体管构成。通过电-光-电的转化在电路中完成信号的单向传输。在导航、卫星通信等一些高可靠性领域，光电耦合器件的可靠性是一个很重要的课题。一直普遍使用的老化实验、高低温物理分析及静态测试分析方法花费大，实验周期长，不能区分有缺陷和无缺陷光电耦合器件，会对器件本身产生伤害。文献[1-2]给出了基于噪声进行光电耦合器件可靠性筛选的统计与物理判据方法，该方法所采用的统计判据，需要大样本，对于小批量的昂贵军用光电耦合器件并不适用。其物理判据需用人眼观察判断，受主观性影响较大。为了解决人眼观测主观性较强的问题，本文提出了基于噪声奇异性的光电耦合器件爆裂噪声检测方法，并结合实验论证这种方法的可行性。 1 筛选方法
传统的老化实验、高低温物理分析及静态测试分析方法花费大、用时长，且对器件会产生损伤，因而人们又提出了器件噪声检测这一无损分析方法来筛选光耦器件。
光电耦合器件采用LED和光电晶体管组合而成，它们均为pn结型器件。在低频(1 MHz)范围内，光电耦合器中的噪声主要包括1／f噪声、g-r噪声(产生-复合噪声)和散粒噪声。当器件的Si-SiO2表面、pn结及沟道内部存在较多缺陷时，噪声将会增加(产生过激噪声)，此时1／f噪声、g-r噪声将占主导地位。严重时，即器件中存在更多缺陷(结晶位错、重金属杂质凝聚等)时，就会产生爆裂噪声。这些缺陷主要出现在pn结区，不仅会影响器件的可靠性，还会妨碍器件的正常工作，特别是在数字电路中会引起误触发现象。另一方面，位错、暗点缺陷、暗线缺陷在LED器件的快速退化中扮演着重要角色。在光电器件中，光照产生的电子-空穴对复合增强缺陷和弱Si-Si键断裂在Si材料的退化中起重要作用。位错和点缺陷同复合增强互作用可以在位错缺陷附近引起结构改变、位错攀移、点缺陷生成和扩散。可见缺陷的存在不仅影响着器件的正常工作，还对材料的退化有重要影响。器件半导体材料的不完整性(缺陷、杂质)是器件退化失效的根本原因。爆裂噪声作为器件内部大量缺陷存在的重要表征，可以表征器件的可靠性。因此只要检测出器件中存在爆裂噪声，就可以认为器件内部缺陷很多，其可靠性不高。
基于以上所述，文献[1-2]提出了基于噪声的光耦器件筛选标准：条件一是总噪声大于整批器件的平均值加两倍的标准方差；条件二是有严重的爆裂噪声。其中，条件一为统计判据，条件二为物理判据。对于判断条件一，要想使其成为筛选光耦器件的判据，则需要大量的样品进行统计分析，其结果才准确可靠。而当样品数量不大或是单器件时，该判断方法无法适用。可见条件一局限性很大。判断条件二不受样本数量大小的限制，因而适用性更强。但该条件需要筛选员从采集的光耦输出信号中用肉眼观察是否存在爆裂噪声，其受主观程度影响较大。如何客观准确地检测出爆裂噪声是一个值得探讨的问题。
2 爆裂噪声的客观检测方法
光电耦合器件的爆裂噪声越大，反映在时域空间上的"台阶"波形幅度越大，器件输出电压起伏越大。器件的爆裂噪声越大，对应于引起爆裂噪声的缺陷、杂质浓度更高，其可靠性愈差。因此用某一方法判定出爆裂噪声的存在就显得尤为重要。
2.1功率谱检测法
半导体中的缺陷将在禁带中产生缺陷能级。爆裂噪声主要来源于深能级产生的复合中心和陷阱中心，因而爆裂噪声其本质上属于g-r噪声。爆裂噪声实质上是一系列宽度不同而幅值基本相同的随机脉冲构成的。在时域内爆裂噪声表现为大幅度的"台阶"波形。爆裂噪声的功率谱密度具有如下形式式中：r是相关陷阱的时间常数；m是从0到2的常数；IB为基极电流。
爆裂噪声具有以下两个特点：①经常具有多重时间常数，从而在频谱中会出现驼峰；②转折频率较低，故常与1／f噪声频谱叠加在一起。这时频谱形式如图1所示。
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2.2基于噪声信号奇异性的光耦爆裂噪声检测
噪声信号的时域图形可看作是一段不光滑且不连续的"曲线"，处处存在着奇异性。这些奇异点蕴藏着噪声信号内在丰富的信息。在某一奇异点t0，当t趋近于t0时，它可以表示为如下的函数
如果光耦信号存在大量的爆裂噪声，其时序呈现出阶梯状的起伏，则信号内部存在着大量的阶跃点。以此得到启示，可以求得整段光耦信号中众多奇异点的H?lder指数，若存在大量奇异点的奇异性指数在0值附近，从而平均H?lder指数h趋近于0。反映到局部奇异性指数分布直方图中，其最可几率所对应的h应在0值附近，则认为该段信号存在着大量阶跃点，可推断出整段信号呈现出阶梯状的起伏，即含大量爆裂噪声。 为了验证这一假设，本文测试了多个JV4N47光耦器件噪声，通过观测光耦时序，将实验光耦器件分为两组：一组不含爆裂噪声(良品组)，另一组含大量爆裂噪声(次品组)。计算并比较其局部H?lder指数。
良3与次2是分别从良品组和次品组任意抽取的样品，通过计算得到两个管子的平均Hlder指数值h为-0.32和0.08。次2的值非常接近于0，这与本文事先设想的一致。它们的时间序列及其H?lder指数直方分布图如图4所示。
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将所有的实验样品分组计算值列于表1。从中可以看到良品组样品的h值在-0.3附近，而次品组的则在0值附近，两组数据界限泾渭分明。这就为区分光耦器件品质的好坏提供了可靠、明晰的判据。从时间序列奇异性角度出发，通过其H?lder指数的均值判断方法，本文成功地区分出含有爆裂噪声而退化了的有缺陷器件，使筛选工作更加简便快捷、准确和有效，实践证明它是可以普遍使用和推崇的方法。
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3 结语
本文简要介绍了现今光耦器件筛选常用的手段与方法。基于噪声的器件筛选法虽然快捷、无损，但其两条筛选标准都存在着一定的局限性。条件1需要大量样品，其对小批量器件并不适用；条件2需要观测者目测，其主观性较大。本文提出了基于噪声信号奇异性的爆裂噪声检测方法。实验表明，该方法可以将良品器件与次品器件明晰地区分开来。噪声奇异性检测法作为爆裂噪声是否存在的客观检测方法，比功率谱分析检测法效果更加明显。可以预期噪声奇异性检测法将为今后的光耦器件筛选提供便利。