Probabilistische Verfahren für den Test hochintegrierter Schaltungen

ISBN-13: 9783540180722 / Niemiecki / Miękka / 1987 / 133 str.

Hans-Joachim Wunderlich

Opis

Die Arbeit behandelt den Selbsttext hochintegrierter digitaler Schaltungen mit zufallig erzeugten Mustern. Es wird ein neues Verfahren vorgestellt, um die Wahrscheinlichkeit abzuschatzen, mit der ein Fehler durch ein zufallig erzeugtes Muster erkannt wird, und um darauf aufbauend die notwendige Zahl von Zufallsmustern zu bestimmen. Beim konventionellen Zufallstest benotigen viele Schaltungen unwirtschaftlich grosse Mustermengen. Um dieses Problem zu losen, wird eine Methode vorgeschlagen, fur Zufallsmuster solche optimalen Verteilungen zu bestimmen, die eine besonders hohe Fehlererfassung erwarten lassen. In vielen Fallen kann so die notige Musterzahl um mehrere Grossenordnungen gesenkt werden. Zur Ausfuhrung eines einfachen Selbsttests wird ein Modul vorgestellt, der auf dem Chip integriert werden kann und im Testmodus die Muster mit den geforderten Verteilungen erzeugt. Der Mehraufwand an Schaltelementen fur den Selbsttest mit optimierten Zufallsmustern ist mit dem herkommlichen Zufallstest vergleichbar. Aufgrund der behandelten Verfahren kann daher die Klasse der Schaltungen vergrossert werden, die mit Zufallsmustern selbsttestbar sind, ohne dass signifikante Mehrkosten anfallen."

Spis treści

1. Das Testproblem für integrierte Schaltungen.- 1.1 Die Rolle des Produktionstests.- 1.1.1 Die Kosten des Tests.- 1.1.2 Die Ausbeute.- 1.1.3 Produktqualität.- 1.2 Ebenen der Fehlermodellierung.- 1.3 Testbarkeitsmaße und Testregeln.- 1.4 Teststrategien für synthetisierte Schaltungen.- 1.4.1 Das Scan Design.- 1.4.2 Tests für Schaltungen im Scan Design.- 1.4.3 Synthese regulärer Strukturen.- 1.4.4 Testerzeugung aus der Funktionsbeschreibung.- 1.4.5 Der Test mit Zufallsmustern.- 1.4.6 Der gegenwärtige Stand bei der Integration von Test und Synthese.- 2 Grundlagen, Definitionen und Vorarbeiten.- 2.1 Grundlegende Sachverhalte und Definitionen.- 2.1.1 Schaltnetzanalyse.- 2.1.2 Optimierung.- 2.1.3 Schieberegisterfolgen.- 2.2 Die Aufgabenstellung.- 2.3 Vorarbeiten von anderer Seite und Abgrenzung der Ergebnisse.- 2.3.1 Vorarbeiten zur Bestimmung von Signal- und Fehlerentdeckungswahrscheinlichkeiten.- 2.3.2 Gegenwärtiger Stand bei der Optimierung von Eingangswahrscheinlichkeiten.- 3 Fehlerentdeckungs- und Signalwahrscheinlichkeiten.- 3.1 Die Aufgabenstellung und ihre Komplexität.- 3.2 Die exakte Berechnung von Signalwahrscheinlichkeiten.- 3.3 Schätzung der Signalwahrscheinlichkeiten im Programmsystem PROTEST.- 3.4 Modellierung des Signalflusses.- 3.5 Anwendungen.- 3.5.1 Unterstützung deterministischer Testerzeugung.- 3.5.2 Berechnung von Testlängen.- 3.6 Behandlung von Redundanz.- 4 Die Bestimmung effizienter Zufallstests.- 4.1 Die Gütefunktion für den Zufallstest.- 4.2 Eigenschaften der Gütefunktion.- 4.2.1 Zur Konvexität der Gütefunktion.- 4.2.2 Beispiele für konvexe und multimodale Gütefunktionen.- 4.3 Zur Auswahl des Optimierverfahrens.- 4.4 Optimierung bezüglich einer Variablen ,.- 4.5 Die Methode des steilsten Abstiegs.- 4.6 Die Methode des zyklischen Abstiegs.- 4.7 Fehlersimulation mit optimierten Zufallmustern.- 4.8 Bemerkungen zur Redundanz.- 5 Anwendungen bei Test-und Synthesealgorithmen.- 5.1 Anforderungen an Pseudozufallsfolgen.- 5.2 Der externe Test mit optimierten Zufallsmustern.- 5.2.1 Testkonfiguration für den externen Test mit Zufallsmustern.- 5.2.2 Ein Chip zur externen Erzeugung optimierter Zufallsmuster.- 5.2.3 Schaltungscharakteristika beim externen Zufallstest.- 5.3 Der Selbsttest mit optimierten Zufallsmustern.- 5.3.1 Verfahren zur Erzeugung optimierter Zufallsmuster.- 5.3.2 Zusatzbeschaltung für den Selbsttest mit optimierten Zufallsmustern.- 5.3.3 Mehrkosten für den Selbsttest mit optimierten Zufallsmustern.- 6 Praktische Ergebnisse.- 6.1 Usntersuchte Schaltungen.- 6.2 Validierung der Schätzergebnisse von PROTEST.- 6.2.1 Die Methode.- 6.2.2 Signalwahrscheinlichkeiten.- 6.2.3 Fehlerentdeckungswahrscheinlichkeiten.- 6.3 Musterzahlen für optimierte und für nicht optimierte Eingangswahrscheinüchkeiten.- 6.4 Fehlersimulation mit optimierten und nicht optimierten Mustermengen.- 6.5 Optimierte Mustererzeugung per Hardware.- 1. Der Aufbau von PROTEST.- 2. Beweis der Formel (4.11).- 3. Reduktion deterministischer Testmengen.- 4. Autokorrelation der erzeugten Zufallsfolge.- 5. Beispiele optimierter Eingangswahrscheinlichkeiten.