以下是目前社区里口碑较好、真正"开源"且专门面向 CP(Chip Probing)/SLT(System-Level Test) STDF 数据管理与分析的 GUI/CLI 工具,全部可自由下载源码并按需二次开发:
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STDF-Viewer(Python+Rust)
GitHub 地址:noonchen/STDF-Viewer
功能要点
- 直接读取 .stdf、 .gz、.zip、.bz2,无需手动解压
- Wafer Map、Stack Map、Parametric Map;Bin、Trend、Histogram、Scatter、Boxplot、多站点对比等视图
- 支持多文件合并、DUT 过滤、Fail 项高亮、Excel/CSV 导出
- 跨平台(Win/macOS/Linux),界面多语言,可自定义配色与报表模板
- 源码完全开放,MIT 协议
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STDF-View(GitCode 镜像版)
GitCode:gh_mirrors/st/STDF-Viewer
与 STDF-Viewer 同源,只是国内镜像,下载速度更快;功能完全一致
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STDF Analyzer(Harlin Zhang)
GitHub:harlin_zhang/STDF_Analyzer
特点
- 纯 Python 实现,零依赖安装包,双击即可运行
- 解析速度快,支持 V4/V4-2007;自带 Bin、Wafer Map、Cpk、趋势图、柏拉图
- 内置报告生成器,可一键输出 PDF/Excel
- 作者维护活跃,社区讨论群反馈及时
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ATE_STDF_ANALYSIS(lihuangroove)
GitHub:lihuangroove/ATE_STDF_ANALYSIS
- 侧重量产统计:支持 Map 叠片、Site-to-Site、Tester-to-Tester 对比、Mean-shift/1-Cp delta 计算
- 提供 CLI 与 Web 两种接口,方便嵌入自动化脚本或工厂 MES
- 代码结构清晰,适合在此基础上做定制报表或数据库落库
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STDF Tool(个人开发者)
GitCode:open-source-toolkit/403dd
- 轻量级 Python 库+脚本,专注"解析-导出"两步:
-- 把任意 STDF 段落转 Pandas DataFrame
-- 自带示例脚本,可批量生成 CSV/Excel/JSON - 无 GUI,适合脚本化批处理或与 Jupyter 集成做深度分析
- 轻量级 Python 库+脚本,专注"解析-导出"两步:
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open_PySide_UI(部分开源)
Gitee:zealbr/open_PySide_UI
- 界面与操作逻辑完全开源,可直接用 QtDesigner 二次拖拽布局
- 解析核心采用作者封装的二进制模块(仅提供 .so/.dll),如对性能要求不高且主要改 UI,可基于此快速出原型
选型小结
- 想要"开箱即用"的图形化综合分析:首选 STDF-Viewer / STDF-View
- 喜欢脚本化、批量转 Excel/CSV:STDF Tool 或 STDF Analyzer
- 需要 Site-Tester 对比、量产级报表:ATE_STDF_ANALYSIS
- 仅想参考 UI 自己写一套:open_PySide_UI 的界面代码可直接拿走
以上项目均持续更新且社区讨论活跃,可根据自身需求挑一个直接 Git 克隆即可开始二次开发。祝使用顺利!