CN105606991A - 基于向量切分的线性压缩方法 - Google Patents

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吴海峰
吴琼
詹文法
程一飞
张翠娟
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/28—Testing of electronic circuits, e.g. by signal tracer
    • G01R31/2851—Testing of integrated circuits [IC]

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Abstract

本发明公开了一种基于向量切分的线性压缩方法，步骤包括：根据电路网表产生故障列表；通过随机测试，分离出难测故障；产生测试向量V，将测试向量V加入测试集T；以产生的测试向量V为种子，先取段长l＝2，使用基于向量切分的线性压缩技术生成测试集S；对测试集S进行故障模拟；检测是否存在未测故障，若存在，重复步骤c、步骤d、步骤e，直到故障覆盖率达到100％；取段长l＝3、4、L/2，得到L/2-1个测试集，比较这L/2-1个测试集的向量数目，取向量数目最少的测试集Tmin为所求结果，记录对应的段长l。本发明的优点在于在测试向量生成时就考虑压缩规律，实现压缩效果的最大化；每个种子可以展开成2L个测试向量。

Description

基于向量切分的线性压缩方法
技术领域
本发明涉及一种线性压缩方法，尤其是基于向量切分的线性压缩方法，集成电路测试技术，特别是对系统芯片(System-on-a-Chip,SoC)的内建自测试(Built-InSelf-Test,BIST)方法中测试数据压缩方法。
背景技术
根据摩尔定律，集成在一块半导体芯片上的晶体管数量约每18至24个月翻一番。SoC的集成度越来越高，使得芯片体积越来越小，制造成本不断降低，系统的性能大大提高。但是，另一方面却给芯片的测试带来很多的问题，如：测试数据的量呈指数倍增长，测试复杂度越来越高，测试功耗越来越大，测试应用时间越来越长等。
测试数据压缩技术能有效地减少测试数据量，一方面可以降低测试功耗，另一方面可以减少测试引脚数目，缩短测试应用时间，节约ATE测试成本。它将预先计算的测试数据，经过压缩后存储在ATE中，然后移入芯片，利用片上解压器进行解压，还原成原始测试数据。目前，测试数据压缩技术主要分为两大类：内建自测试(Built-InSelf-Test,BIST)和外建自测试(Built-OutSelf-Test,BOST)。
内建自测试，在电路内部建立测试生成、施加、分析和测试控制结构，使得电路能够测试自身。内建自测试电路一般包括：测试生成电路(激励)、数据压缩电路、比较分析电路、理想结构存储电路(ROM)和测试控制电路。内建自测试克服了传统测试方法的缺点，如：测试生成过程长、测试施加时间长、测试成本高、测试复杂度高，广泛用于集成电路可测试性设计中。
外建自测试，将测试向量移到离线的ATE上，通过数据压缩来减少存储体积和测试时间，再利用芯片上的解压器对压缩后的数据进行还原。主要分为测试集紧缩(TestSetCompaction，TSC)和测试数据压缩(TestDataCompression，TDC)两类。测试集紧缩，利用测试立方中含有大量无关位的特点对测试立方进行紧缩。优点在于不需增加额外的硬件开销，缺点在于其非模型故障的覆盖率受到影响。测试数据压缩，将无损压缩的测试数据存入ATE，再利用芯片上的解压结构还原成原始数据。
基于线性解压结构的方案是内建自测试中的一种典型方案，它是通过线性方程的扩展来实现解码过程，如LFSR、XOR网络、Illinois扫描结构、折叠计数器等。线性压缩技术都是通过对预先求得种子进行线性变换，生成更多的测试向量，从而完成故障测试。然而现有线性压缩技术都是将种子作为一个整体进行线性变换，生成的集合中向量数目有限。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于向量切分的线性压缩方法，采用非侵入式的测试数据压缩方法，不改变被测试的电路结构，尤其是不改变电路中的扫描链的结构，使用尽可能少的种子来覆盖整个测试集，以期进一步提高压缩率，缩短测试应用时间。
本发明是通过以下技术方案来实现的。
一种基于向量切分的线性压缩方法，步骤包括：
a、根据电路网表产生故障列表；
b、通过随机测试，分离出难测故障；
c、产生测试向量V，将测试向量V加入测试集T；
d、以产生的测试向量V为种子，先取段长l＝2，使用基于向量切分的线性压缩技术生成测试集S；
e、对测试集S进行故障模拟；
f、检测是否存在未测故障，若存在，重复步骤c、步骤d、步骤e，直到故障覆盖率达到100％；
g、取段长l＝3、4、……、L/2，得到L/2-1个测试集，比较这L/2-1个测试集的向量数目，取向量数目最少的测试集Tmin为所求结果，记录对应的段长l。
进一步地，c：使用Atalanta算法产生测试向量V。
进一步地，e：使用Hope算法对测试集S进行故障模拟。
进一步地，d的具体步骤包括：
1)将长度为L的种子V按段长l，2≤l≤L/2，进行切分，得到n，n＝L/l，段，段号依次记为1,2，……，n；
2)首先翻转第1段的第1位，生成测试向量V11，将V11加入测试集S，然后依次按序翻转第2段至第n段的第1位，生成测试向量V21、V31、……、Vn1，将V21、V31、……、Vn1加入测试集S；
3)按照步骤2)的规律，依次按序翻转第1段至第n段的第2位，将生成的测试向量V12、V22、V32、……、Vn2加入测试集S，……，依次按序翻转第1段至第n段的第l位，将生成的测试向量V1l、V2l、V3l、……、Vnl加入测试集S；
4)重复步骤2)、3)，将生成的测试向量V11’、V21’、V31’、……、Vn1’，V12’、V22’、V32’、……、Vn2’，……，V1l’、V2l’、V3l’、……、Vnl’加入测试集S；则测试集S包含2*n*l＝2L个测试向量，即基于向量切分的线性压缩技术能够把2L个测试向量压缩成一个种子。
进一步地，1)：若最后一段不足l位，则用无关位X进行填充。
本发明的有益效果：
1)在测试向量生成时就考虑压缩规律，实现压缩效果的最大化；
2)每个种子可以展开成2L个测试向量。
附图说明
图1为本发明基于向量切分的线性压缩方法的流程说明图。
具体实施方式
下面根据实施例对本发明作进一步详细说明。
参照图1，本发明，基于向量切分的线性压缩方法，步骤包括：
a、根据电路网表产生故障列表；
b、通过随机测试，分离出难测故障；
c、使用Atalanta算法产生测试向量V，将测试向量V加入测试集T；
d、以产生的测试向量V为种子，先取段长l＝2，使用基于向量切分的线性压缩技术生成测试集S；
e、使用Hope算法对测试集S进行故障模拟；
f、检测是否存在未测故障，若存在，重复步骤c、步骤d、步骤e，直到故障覆盖率达到100％；
g、取段长l＝3,4，……，L/2，得到L/2-1个测试集，比较这L/2-1个测试集的向量数目，取向量数目最少的测试集Tmin为所求结果，记录对应的段长l。
其中，步骤d中提到的基于向量切分的线性压缩技术具体如下：
1)将长度为L的种子V按段长l(2≤l≤L/2)进行切分(若最后一段不足l位，则用无关位X进行填充)，得到n(n＝L/l)段，段号依次记为1,2，……，n；
2)首先翻转第1段的第1位，生成测试向量V11，将V11加入测试集S，然后依次按序翻转第2段至第n段的第1位，生成测试向量V21、V31、……、Vn1，将V21、V31、……、Vn1加入测试集S；
3)按照步骤2)的规律，依次按序翻转第1段至第n段的第2位，将生成的测试向量V12、V22、V32、……、Vn2加入测试集S，……，依次按序翻转第1段至第n段的第l位，将生成的测试向量V1l、V2l、V3l、……、Vnl加入测试集S；
4)重复步骤2)、3)，将生成的测试向量V11’、V21’、V31’、……、Vn1’，V12’、V22’、V32’、……、Vn2’，……，V1l’、V2l’、V3l’、……、Vnl’加入测试集S。
则测试集S包含2*n*l＝2L个测试向量，即基于向量切分的线性压缩技术能够把2L个测试向量压缩成一个种子。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此领域技术的人士能够了解本发明内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于向量切分的线性压缩方法，其特征在于，步骤包括：
a、根据电路网表产生故障列表；
b、通过随机测试，分离出难测故障；
c、产生测试向量V，将测试向量V加入测试集T；
d、以产生的测试向量V为种子，先取段长l＝2，使用基于向量切分的线性压缩技术生成测试集S；
e、对测试集S进行故障模拟；
f、检测是否存在未测故障，若存在，重复步骤c、步骤d、步骤e，直到故障覆盖率达到100％；
g、取段长l＝3、4、……、L/2，得到L/2-1个测试集，比较这L/2-1个测试集的向量数目，取向量数目最少的测试集Tmin为所求结果，记录对应的段长l。
2.根据权利要求1所述的基于向量切分的线性压缩方法，其特征在于，c：使用Atalanta算法产生测试向量V。
3.根据权利要求1所述的基于向量切分的线性压缩方法，其特征在于，e：使用Hope算法对测试集S进行故障模拟。
4.根据权利要求1所述的基于向量切分的线性压缩方法，其特征在于，d的具体步骤包括：
1)将长度为L的种子V按段长l，2≤l≤L/2，进行切分，得到n，n＝L/l，段，段号依次记为1,2，……，n；
2)首先翻转第1段的第1位，生成测试向量V11，将V11加入测试集S，然后依次按序翻转第2段至第n段的第1位，生成测试向量V21、V31、……、Vn1，将V21、V31、……、Vn1加入测试集S；
3)按照步骤2)的规律，依次按序翻转第1段至第n段的第2位，将生成的测试向量V12、V22、V32、……、Vn2加入测试集S，……，依次按序翻转第1段至第n段的第l位，将生成的测试向量V1l、V2l、V3l、……、Vnl加入测试集S；
4)重复步骤2)、3)，将生成的测试向量V11’、V21’、V31’、……、Vn1’，V12’、V22’、V32’、……、Vn2’，……，V1l’、V2l’、V3l’、……、Vnl’加入测试集S；则测试集S包含2*n*l＝2L个测试向量，即基于向量切分的线性压缩技术能够把2L个测试向量压缩成一个种子。
5.根据权利要求4所述的基于向量切分的线性压缩方法，其特征在于，1)：若最后一段不足l位，则用无关位X进行填充。
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