评价组测试数据处理软件说明
📦 评价组测试数据提取工具 — 帮助文档
欢迎使用 评价组测试数据提取工具！本工具专为可靠性测试数据处理设计，提供从原始 CSV 到标准化分析的一站式解决方案。无论您是处理 PGA、ACMP 测试数据，还是需要生成可靠性图表、统一不同批次的数据格式，本工具都能助您高效完成。
📦 软件简介
- 版本：V1.0.0
- 开发语言：Python 3.10+，基于 Tkinter + ttkbootstrap
- 适用场景：芯片测试数据（PGA/ACMP 参数提取、可靠性老化数据绘图、多文件单位统一等）
- 输出格式：Excel (.xlsx) 或 CSV（统一工具）
- 特色：
- 图形化界面，无需编写代码
- 支持多文件夹、多文件批量处理
- 自动识别测试项、通道、单位
- 可自定义过滤、单位转换、图表样式
- 内置更新检查，一键下载最新版本
🚀 安装与启动
方式一：使用已打包的 EXE（推荐）
- 从 Gitee 发布页 下载最新版本的
ExcelTool.exe。 - 双击运行即可，无需安装任何依赖。
方式二：从源码运行
git clone https://gitee.com/Cloud-Sword/ExcelTool.git
cd ExcelTool
pip install -r requirements.txt
python main.py
首次启动
程序启动后，主窗口分为菜单栏和标签页区域。
菜单栏提供退出、检查更新、帮助文档、关于等功能。
标签页区域包含四个功能模块，点击标签可切换。
🧭 主界面导航
菜单栏
- 文件 → 退出程序
- 工具 → 检查更新（连接到 Gitee 仓库，检测是否有新版本，如有则提示下载）
- 帮助 → 帮助文档（打开本页面）、关于（显示版本与作者信息）
功能标签页（共四个）
- PGA 处理
- ACMP 处理
- 📊 可靠性数据图表生成
- 📊 可靠性数据统一工具
1️⃣ PGA 处理
用于提取 PGA（可编程增益放大器）测试数据，生成 Excel 汇总表，并自动计算斜率和拟合偏移量。
界面布局
- 选择文件夹：列表显示已添加的文件夹，可添加、删除、清空。
- 参数设置：列索引、起始行、排序方式、自定义正则。
- 公式设置：是否插入斜率/偏移公式，及引用行范围。
- 输出设置：选择输出目录或使用源文件夹。
- 处理日志：实时显示处理进度和错误信息。
- 控制按钮：开始处理、复位、进度条。
操作步骤
- 添加文件夹：点击“添加文件夹”，选择包含 CSV 文件的叶子文件夹（可多次添加）。
- 设置参数（详见下表）。
- 选择排序方式：默认按
#数字_PGA数字_GAIN数字排序，也可选择按文件名、按 GAIN 值、自定义正则等。 - 配置公式：若勾选“在第二、第三行插入公式”，需指定公式引用的数据行范围（起始行和结束行）。
- 输出设置：勾选“在源文件夹中保存”则输出到每个源文件夹，否则需指定统一输出目录。
- 点击 “开始处理”，等待日志提示完成。处理过程中进度条会滚动。
参数详解
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 列索引 A / B | CSV 中对应数据的列索引（从 0 开始计数）。例如，若数据在第 4 列和第 6 列，则分别填 3 和 5。 |
| CSV 起始行 | 数据从第几行开始（1‑based）。程序会跳过起始行之前的行（例如填 45，则跳过前 44 行）。 |
| Excel 数据起始行 | 写入 Excel 时数据的起始行号（第 1 行为文件名，所以通常填 4，即数据从第 4 行开始）。 |
| 排序方式 | 决定 CSV 文件在 Excel 中的列顺序。支持多种预设，也可使用自定义正则表达式提取数字排序。 |
| 自定义排序正则 | 当排序方式为“自定义排序”时，使用此正则提取数字，按捕获的数字排序。 |
| 公式引用起始/结束行 | 计算 SLOPE 和 INTERCEPT 时使用的数据行范围（相对于 Excel 中的行号）。 |
| 输出目录 | 若未勾选“在源文件夹中保存”，则所有输出文件集中保存到此目录。 |
输出结果
- 每个文件夹生成一个 Excel 文件，文件名与文件夹名相同。
- Excel 中包含：
- Data 工作表：按排序后的 CSV 文件依次排列数据列，每两列为一组（第一列为 B 值，第二列为 A 值）。
若启用公式，则在第二行插入斜率公式，第三行插入偏移量公式（乘以 1000）。 - Summary 工作表：汇总每个 CSV 文件的文件名、斜率引用单元格、偏移量引用单元格（公式形式，方便后续追踪）。
- Data 工作表：按排序后的 CSV 文件依次排列数据列，每两列为一组（第一列为 B 值，第二列为 A 值）。
2️⃣ ACMP 处理
用于 ACMP（模拟比较器）测试数据提取，根据设定阈值查找特定条件下的数值，并输出到 Excel。
界面布局
- 根文件夹：选择顶层文件夹，程序会自动遍历所有叶子文件夹。
- 输出文件：指定输出的 Excel 文件路径。
- 参数设置：查找列、返回列、跳过行数、数据起始行、类别顺序（文本框）。
- 阈值设置：为不同电压点（2.5V、5V、5.5V）分别配置 LH 和 HL 阈值，以及默认阈值。
- 日志区域：显示处理信息。
- 控制按钮：开始处理、复位。
操作步骤
- 选择根文件夹：点击“浏览”选择包含多级子文件夹的目录（每个叶子文件夹代表一个测试条件）。
- 指定输出文件路径。
- 设置参数：
- 查找列：用于比较的列（如 D 列，填入 D）。
- 返回列：要提取数值的列（如 F 列，填入 F）。
- 跳过行数：跳过 CSV 前几行（从第 0 行开始计数，通常填 44）。
- 数据起始行：数据在 Excel 中的起始行（第 1 行为文件夹路径，第 2 行为文件名，第 3 行为结果值，所以数据从第 4 行开始？此处需注意：程序实际使用 data_start_row，其上方三行分别用于路径、文件名、结果值。例如填 5，则第 2 行(5-3)为文件名，第 3 行(5-2)为结果值，数据从第 5 行开始写入）。
- 类别顺序：每行一个类别，用于排序 CSV 文件。例如：
无迟滞 10-正 20-正 60-正 10-负 20-负 60-负 10-双边 20-双边 60-双边 - 阈值：为不同电压设置 LH 阈值（查找列 < 阈值）和 HL 阈值（查找列 > 阈值）。
- 点击 “开始处理”，程序会遍历所有叶子文件夹，每个叶子文件夹生成一个 Sheet。
- 完成后在指定路径生成 Excel 文件，包含一个 Summary 表汇总所有结果。
处理逻辑
- 对于每个叶子文件夹，程序会读取其中的 CSV 文件（按类别顺序排序）。
- 根据文件夹名称判断模式（LH 或 HL），以及从父文件夹名提取电压值（如 5.5V）。
- 根据电压和模式选择对应阈值。
- 对每个 CSV 文件：
- 读取查找列和返回列的数据。
- 从最后一条满足比较条件（查找列 < 阈值 或 > 阈值）的数据行的下一行，提取返回列的值作为结果。
- 将结果写入 Excel 的对应行（结果行），同时写入原始数据。
输出结果
- 每个叶子文件夹生成一个 Sheet，Sheet 名由相对路径转换而来（避免重复）。
- Sheet 中包含：
- 文件夹路径（第 1 行）。
- 每个 CSV 文件占两列：第一列为返回列数据，第二列为查找列数据（实际顺序可能交换，但程序固定为：返回列在左，查找列在右）。
- 结果值写在单独一行（位于文件名下方）。
- Summary 表汇总所有文件的结果值。
3️⃣ 📊 可靠性数据图表生成
直接读取原始 CSV 文件（168H、500H、1000H 等），自动识别测试项和通道，为每个测试项生成随时间变化的折线图，并输出到 Excel。
界面布局
- CSV 数据文件夹：选择包含多个 CSV 文件的文件夹（每个 CSV 对应一个时间点）。
- 输出设置：指定输出 Excel 文件路径。
- 过滤设置：输入要保留的 Bin# 值（多个用逗号分隔）。
- 测试项选择：点击“扫描测试项”后，列出所有检测到的测试项，支持多选和全选/全不选。
- 操作按钮：扫描测试项、全选、全不选、生成图表、复位。
- 日志区域：显示扫描和生成进度。
操作步骤
- 选择文件夹：点击“浏览”选择包含所有时间点 CSV 的文件夹（文件名需包含 “数字+H”，如 LTOL 168H.csv、LTOL 500H.csv）。
- 设置过滤：在“过滤设置”中输入要保留的 Bin# 值，例如
1或1,2，默认1。程序将只保留这些 Bin 的芯片数据。 - 扫描测试项：点击“扫描测试项”，程序解析所有 CSV，识别测试项（如 TEST_LD_HIGH）和通道（如 P55），并显示在列表中。
- 勾选测试项：选择需要生成图表的测试项（默认全选）。
- 指定输出路径：点击“浏览”选择输出的 Excel 文件位置。
- 点击 “生成图表”，等待处理完成。
处理逻辑
- 程序会按照 CSV 文件名中的数字（如 168、500）提取时间标签（如 168H）。
- 对于每个测试项，程序会读取所有 CSV 中该测试项下的所有通道数据。
- 数据按 Serial# 对齐，确保同一芯片在不同时间点的数据对应正确。
- 对于每个通道，绘制一张折线图，图中每条曲线代表一个芯片（Serial）随时间的变化。
- 同时，程序会从 CSV 的第 3、4 行读取上下限，并在图表中用红色虚线标出。
- Y 轴范围根据数据实际值和上下限自动调整，若数据超出上下限，范围会扩展以显示全部数据。
- 图表标题显示测试项名、通道名和芯片数量（N=...）。
输出结果
- 生成的 Excel 文件包含：
- 每个测试项一个 Sheet（Sheet 名截取至 31 字符）。
- 每个 Sheet 中，每个通道的图表纵向排列（每行一个），图片大小固定。
- DataLog Sheet：记录所有数据点的明细（测试项、通道、Serial、时间点、数值），便于追溯和复核。
4️⃣ 📊 可靠性数据统一工具
用于统一多个 CSV 文件的测试项名称、单位和数值量级，便于后续合并分析。
界面布局
- 顶部工具栏：加载文件、当前文件选择器、应用配置、预览、处理并输出。
- 主表格：显示当前选中文件的列配置（列标识、测试项、通道、原始单位、目标单位、转换因子、保留）。
- 状态栏：显示操作提示。
应用场景
- 不同批次测试文件的测试项命名不一致（如 TEST_LD_HIGH vs LD_HIGH）。
- 单位不统一（如 mA vs μA，mV vs V）。
- 需要将多个文件中的同类数据转换到相同单位。
操作步骤
- 加载文件：点击“加载文件”选择多个 CSV（支持多选）。
- 查看列配置：左侧树形表格显示每个文件的列信息，背景色提示：
- 🟨 黄色：目标单位为空（需手动设置）。
- 🟥 红色：目标单位与原始单位属于不同物理量类别（可能存在错误，需检查）。
- 编辑配置：双击任意行，弹出编辑窗口，可修改：
- 测试项名称：重命名统一。
- 目标单位：从下拉列表选择，自动计算转换因子。
- 保留/排除：勾选是否保留该列（不保留则不输出）。
- 应用模板：点击“应用当前配置到所有文件”，将当前文件的配置（测试项名称、目标单位、保留状态）复制到所有已加载的其他文件（按测试项+通道匹配）。
- 预览：点击“预览”，查看转换后的前 10 行数据，确认无误。
- 处理并输出：点击“处理并输出”，选择输出目录，生成带有
unified_前缀的新 CSV 文件，保留原文件结构（前 6 行元数据不变，仅修改第 1 行测试项名、第 6 行单位，并转换数据行数值）。
支持的物理量类别与单位
| 类别 | 支持的单位 |
|---|---|
| 电流 | pA, nA, μA, mA |
| 电压 | mV, V |
| 频率 | Hz, kHz, MHz |
| 时间 | ns, μs, ms, s |
| 电阻 | Ω, kΩ, MΩ |
程序会自动识别原始单位所属类别，并建议同类单位作为目标单位，避免跨类别转换（如将 mA 转为 V 会标红警告）。
转换因子计算
根据原始单位和目标单位，从内置转换表中查找基准值（例如 1 mA = 1e-3 A，1 μA = 1e-6 A），计算因子 原始单位基准值 / 目标单位基准值。数据数值将乘以该因子。
📝 菜单栏功能
- 文件 → 退出：关闭程序。
- 工具 → 检查更新：连接 Gitee 仓库，检测是否有新版本。如有新版本，弹出对话框询问是否前往下载页面。
- 帮助 → 帮助文档：打开本页面（博客园）。
- 帮助 → 关于：显示作者、版本号及简要说明。
⚠️ 常见问题与注意事项
Q1：CSV 文件解析失败或找不到测试列？
确保文件格式为标准测试数据格式：前 6 行为元数据（第 1 行测试项名，第 2 行通道名，第 3~5 行上下限/单位/启用标志，第 6 行起数据）。
若缺少某行，程序会尝试容错，但建议补齐。
对于“统一工具”，程序会智能识别测试列（跳过 Serial、Site、Bin 等列），若仍失败，请检查列名是否包含特殊字符。
Q2：图表生成的 Y 轴范围不理想？
系统会自动根据数据+上下限确定范围。若数据存在异常值，请在“过滤设置”中排除不合格 Bin。
若上下限缺失，则仅根据数据范围扩展 5%。
Q3：统一工具中转换因子如何计算？
根据所选目标单位和原始单位，从预定义转换表中获取（如 1 mA = 1000 μA）。程序自动计算并应用。
Q4：检查更新提示“网络连接失败”？
请检查网络环境，确保能访问 Gitee。若使用代理，需配置系统代理。
Q5：生成的 Excel 图片中文显示为方框？
本工具已内置中文字体支持（SimHei / Microsoft YaHei）。若系统无相应字体，请安装或更换字体。
Q6：PGA/ACMP 处理时，排序结果不符合预期？
检查排序方式是否正确，自定义正则是否匹配文件名中的数字部分。
对于 ACMP，检查类别顺序文本是否与文件名中的类别部分匹配（程序使用 类别_数值 模式匹配，如 10-正_123）。
Q7：统一工具中，如何批量修改测试项名称？
当前版本不支持批量编辑，但可先在一个文件中编辑好，然后使用“应用当前配置到所有文件”功能复制到其他文件。
📬 反馈与建议
如果您在使用中遇到任何问题，或有功能改进建议，欢迎通过以下方式联系：
- Gitee Issue：https://gitee.com/Cloud-Sword/ExcelTool/issues
- 博客园评论区：https://www.cnblogs.com/cloud-sword/
我们将持续优化工具，感谢您的支持！
文档版本：V1.0.0 | 最后更新：2026-07-14
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