CN106199392A

CN106199392A - 芯片单粒子效应探测方法及装置

Info

Publication number: CN106199392A
Application number: CN201610480725.4A
Authority: CN
Inventors: 李慧云; 邵翠萍; 刘玢玢
Original assignee: Shenzhen Institute of Advanced Technology of CAS
Current assignee: Shenzhen Institute of Advanced Technology of CAS
Priority date: 2016-06-27
Filing date: 2016-06-27
Publication date: 2016-12-07
Anticipated expiration: 2036-06-27
Also published as: CN106199392B; WO2018000495A1

Abstract

本发明公开了一种芯片单粒子效应探测方法及装置，其中方法包括：将待测芯片放入测试机台，触发待测芯片产生单粒子效应；利用使能信号随机关断待测芯片的扫描寄存器，形成随机观测矩阵；向待测芯片输入测试向量，获得待测芯片的输出测试向量，根据输出测试向量获得错误总数向量；对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域。本发明可以高效、便捷地对芯片单粒子效应进行探测。

Description

芯片单粒子效应探测方法及装置

技术领域

本发明涉及集成电路技术领域，尤其涉及芯片单粒子效应探测方法及装置。

背景技术

集成电路可靠性研究的重要性随着半导体行业的快速进步而凸显。新型的小封装、高速度、低功耗的高性能芯片对粒子辐射的敏感程度大大增强，能产生诸多半导体电离辐射效应，也称单粒子效应。图1为现有技术中入射高能粒子造成半导体单粒子效应的示意图，如图1所示，单粒子效应会导致电子设备偏离正常功能和性能，导致芯片可靠性降低，甚至失效。

除了太空射线能导致芯片单粒子效应，现代集成电路芯片制造过程中也引入了大量辐射损伤的加工工艺步骤，如离子注入、干法刻蚀、电子束或X射线光刻、等离子增强化学气相沉积、离子铣、势垒层及金属层建设等。在芯片封装工艺中电离辐射的来源是α粒子，如倒装焊球中的铅基同位素，铀、钍等放射性杂质。这些辐射来源都将严重威胁对芯片单粒子效应可靠性。

随着空间技术和核技术的发展，单粒子效应被进一步分类研究，如单粒子闩锁(Single event latch-up，SEL)，单粒子翻转(Single event upset，SEU)，单粒子功能中断(Single event functional interrupt，SEFI)和单粒子烧毁(Single event burnout，SEB)等。根据单粒子效应对电子元器件造成的影响能否恢复，单粒子效应可以分为不可恢复错误和可恢复错误。“不可恢复错误”，或称“硬错误”，指一旦发生会对器件或系统造成致命的永久性损伤的错误，如SEB；“可恢复错误”，或称“软错误”，指通过重新启动器件或重新写入数据等方法可以恢复正常的错误，如SEU、SET、SED等。其中，单粒子闩锁SEL和单粒子翻转SEU是发生频率较高的两种单粒子效应。

单粒子效应对于深亚微米集成电路，尤其是用于轨道飞船或其他航空电子设备的芯片可靠性具有严重威胁。据美国NGDC(National Geophysical Data Center)的数据统计，自1971年至1986年，国外发射的39颗同步卫星在飞行期间发生的故障共有1589次，空间辐射导致的故障有1129次，占故障总数的71％，而在辐射造成的故障中，单粒子效应造成的故障有621次，占辐射造成总故障的55％。我国发射的航天器也有类似情况出现。中国空间技术研究院统计了1984年到2000年东方红二号系列六颗通信卫星的故障，其中空间环境效应引起的故障占故障总数的40％。2007年至2010年我国航天器单粒子效应故障的统计表明，单粒子效应在空间环境辐射效应中占据主导地位，对航天器的危害日益严重。

利用高能离子束进行辐照研究需要昂贵的专用设备，通常包括粒子加速器、终端束流机台、示波器等。目前只有少数高校和研究机构才能开展这样的实验。科学家发现可以利用脉冲激光模拟空间宇宙射线重离子在微电子器件和集成电路中产生的单粒子效应。1994年，J.S.Melinger等对激光单粒子效应的试验和基本机理进行研究，对激光和电子器件材料相互作用过程进行了较详细分析，认为虽然激光产生的电子-空穴对等离子体结构和重离子产生的电子-空穴对等离子体径迹结构存在较大差异，但其在单粒子效应测试方面仍可作为实验室重要评估手段。并且在工程设计应用中，激光单粒子效应测试手段比重粒子加速器更实用。脉冲激光辐照下引起单粒子效应，尤其是软错误的过程，称之为“故障注入”。然而即使利用脉冲激光来测试单粒子效应可靠性也面临低效、繁琐的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种芯片单粒子效应探测方法，用以高效、便捷地对芯片单粒子效应进行探测，该方法包括：

将待测芯片放入测试机台，触发待测芯片产生单粒子效应；

利用使能信号随机关断待测芯片的扫描寄存器，形成随机观测矩阵；

向待测芯片输入测试向量，获得待测芯片的输出测试向量，根据输出测试向量获得错误总数向量；

对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域。

一个实施例中，所述触发待测芯片产生单粒子效应，包括：利用激光对待测芯片进行故障注入。

一个实施例中，所述利用激光对待测芯片进行故障注入，包括：在测试的每次辐照过程中，按照激光光束聚集大小建立扫描单元。

一个实施例中，所述利用激光对待测芯片进行故障注入，包括：利用激光对待测芯片的算术逻辑单元和译码器区域进行辐照。

一个实施例中，所述利用使能信号随机关断待测芯片的扫描寄存器，形成随机观测矩阵，包括：通过串并联译码器形成随机观测矩阵开关阵列，向待测芯片的扫描寄存器的使能端口输出使能信号；通过显微镜的二维载物台对待测芯片进行二维移动，将每一次被随机观测矩阵开关阵列使能的扫描寄存器与被触发产生单粒子效应的待测芯片逻辑单元相匹配。

一个实施例中，所述随机观测矩阵如下：

Φ = [\begin{matrix} a_{11} & a_{12} & ... & a_{1 N} \\ a_{21} & a_{22} & ... & a_{2 N} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ a_{M 1} & a_{M 2} & ... & a_{M N} \end{matrix}]

其中，Φ为所述随机观测矩阵，其中的元素a_ji＝0表示在第j次辐照时关断第i个被辐照的逻辑单元对应的扫描寄存器，j∈1,2,...,M，i∈1,2,...,N。

一个实施例中，所述向待测芯片输入测试向量，获得待测芯片的输出测试向量，根据输出测试向量获得错误总数向量，包括对信号X执行一次压缩观测，得到：

\{\begin{matrix} a_{11} x_{11} + a_{12} x_{12} + ... + a_{1 N} x_{1 N} = y_{1} \\ a_{21} x_{21} + a_{22} x_{22} + ... + a_{2 N} x_{2 N} = y_{2} \\ \cdot \\ \cdot \\ \cdot \\ a_{M 1} x_{M 1} + a_{M 2} x_{M 2} + ... + a_{M N} x_{M N} = y_{M} \end{matrix};

其中，y_j(j∈1,2,...,M)表示每次辐照后的故障总数目；X为待测芯片的内部SEE敏感区域，X为的数组，x_ji＝0表示该逻辑单元G_i在第j次辐照下具有SEE可靠性，x_ji＝1表示该逻辑单元G_i在第j次辐照下为SEE敏感区域。

一个实施例中，所述对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域，包括：采用线性规划算法或非线性算法对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域。

本发明实施例还提供一种芯片单粒子效应探测装置，用以高效、便捷地对芯片单粒子效应进行探测，该装置包括：

测试机台，用于放入待测芯片，所述待测芯片包括扫描寄存器；

触发装置，用于触发待测芯片产生单粒子效应；

随机观测矩阵开关阵列，用于利用使能信号随机关断待测芯片的扫描寄存器，形成随机观测矩阵；

所述测试机台还用于向待测芯片输入测试向量，获得待测芯片的输出测试向量，根据输出测试向量获得错误总数向量；对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域。

一个实施例中，所述触发装置为激光器。

一个实施例中，所述激光器进一步用于对待测芯片的算术逻辑单元和译码器区域进行辐照。

一个实施例中，所述随机观测矩阵开关阵列由串并联译码器形成；所述测试机台还包括显微镜的二维载物台，用于对待测芯片进行二维移动，将每一次被随机观测矩阵开关阵列使能的扫描寄存器与被触发产生单粒子效应的待测芯片逻辑单元相匹配。

一个实施例中，所述随机观测矩阵开关阵列进一步用于形成如下随机观测矩阵：

Φ = [\begin{matrix} a_{11} & a_{12} & ... & a_{1 N} \\ a_{21} & a_{22} & ... & a_{2 N} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ a_{M 1} & a_{M 2} & ... & a_{M N} \end{matrix}]

其中，Φ为所述随机观测矩阵，其中的元素a_ji＝0表示判断在第j次辐照时关断第i个被辐照的逻辑单元对应的扫描寄存器，j∈1,2,...,M，i∈1,2,...,N。

一个实施例中，所述测试机台进一步用于对信号X执行一次压缩观测，得到：

\{\begin{matrix} a_{11} x_{11} + a_{12} x_{12} + ... + a_{1 N} x_{1 N} = y_{1} \\ a_{21} x_{21} + a_{22} x_{22} + ... + a_{2 N} x_{2 N} = y_{2} \\ \cdot \\ \cdot \\ \cdot \\ a_{M 1} x_{M 1} + a_{M 2} x_{M 2} + ... + a_{M N} x_{M N} = y_{M} \end{matrix};

本发明实施例中，将待测芯片放入测试机台，触发待测芯片产生单粒子效应；利用使能信号随机关断待测芯片的扫描寄存器，形成随机观测矩阵；向待测芯片输入测试向量，获得待测芯片的输出测试向量，根据输出测试向量获得错误总数向量；对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域；可以高效地将芯片由于故障注入引发的内部变化快速有效地反映在输出结果，并且减少测试中对芯片设计的了解和对测试经验的依赖；能以较少的观测代价，较少的测试时间，高效的进行观测和信号重构。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为现有技术中入射高能粒子造成半导体单粒子效应的示意图；

图2为本发明实施例中芯片单粒子效应探测方法的示意图；

图3为本发明实施例中压缩感知用于探测芯片内部SEU的信号观测与重构原理框图；

图4为本发明实施例中对芯片进行扫描辐照的示意图；

图5为本发明实施例中SEE敏感点X的信号重构流程示意图；

图6为本发明实施例中芯片单粒子效应探测装置的示意图；

图7为本发明实施例中每一次辐照下的逻辑单元需与被随机使能的扫描寄存器相匹配的示意图；

图8为本发明实施例中故障注入设备与压缩感知测试机台各自的任务与协同示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

发明人发现，现有技术中利用脉冲激光来测试单粒子效应可靠性面临低效、繁琐的问题，这是由于现有芯片的辐射效应测试要求测试工程师在激光辐照下长时间反复扫描抽检芯片，仅凭输出结果来分析和判断芯片内部可靠性。即使得到错误结果，还需结合故障分析方法(Fault Analysis)对数据进行分析判别，才能发现芯片中的漏洞部位。这一方面是由于激光辐照须在时间上与芯片内部关键指令处理同步，在空间上须将故障注入工具聚焦于芯片敏感寄存器区域，这需要具备深厚专业知识的测试人员经过长时间摸索。这样的测试方法费时费力、容易误检漏检，且不能有效帮助防御设计。现有芯片辐射效应可靠性测试方法繁琐低效的另一原因是由于芯片输入输出引脚数目有限，不足以将故障注入引发的内部变化快速有效地反映在输出结果。即使采用DFT(Design for Test)技术，也无法对每一个逻辑门的响应进行观测。目前有文献指出可利用聚焦高能光子或氦离子的核微探针，或内置刃口探测器进行研究，但是均无法有效探测所有内部节点的状况。

现代半导体制程已大规模采用45nm节点工艺，22nm节点和16nm节点工艺进入芯片也指日可待。在这样的深亚微米工艺条件下，制造中的工艺参数变异必然导致辐射效应可靠性降低。对芯片进行精准全面的故障注入，并对响应进行系统分析的测试成为必然趋势。

为了解决现有的单粒子效应可靠性测试方法的弊端，本发明实施例中提供一种采用压缩感知理论探测芯片单粒子效应的方法，该方法具有无损、高效的特点。图2为本发明实施例中芯片单粒子效应探测方法的示意图，如图2所示，该方法可以包括：

步骤201、将待测芯片放入测试机台，触发待测芯片产生单粒子效应；

步骤202、利用使能信号随机关断待测芯片的扫描寄存器，形成随机观测矩阵；

步骤203、向待测芯片输入测试向量，获得待测芯片的输出测试向量，根据输出测试向量获得错误总数向量；

步骤204、对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域。

由图2所示流程可以得知，本发明实施例中通过将待测芯片放入测试机台，触发待测芯片产生单粒子效应，利用使能信号随机关断待测芯片的扫描寄存器，形成随机观测矩阵，向待测芯片输入测试向量，获得待测芯片的输出测试向量，根据输出测试向量获得错误总数向量，从而进行可测性设计和自动化测试向量，因此可高效地将芯片由于故障注入引发的内部变化快速有效地反映在输出结果，并且减少测试中对芯片设计的了解和对测试经验的依赖；通过对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域，因此能以较少的观测代价，较少的测试时间，高效的进行观测和信号重构。

本发明实施例基于压缩感知理论研究可测性设计和相应的测试方法，总体设计思想为：1)在芯片设计过程中将寄存器插入扫描链(如为密码芯片，则可以只将不包含密钥信息的寄存器插入扫描链)，然后生成辐射效应可靠性测试向量，避免因扫描链的插入而导致的密钥相关信息泄露。每一个扫描寄存器预留有使能端口，供测试时建立随机观测矩阵用；2)在芯片制造完成后的测试阶段，利用激光的故障注入功能，基于压缩感知理论，在测试机台上通过控制译码器关断扫描寄存器，形成随机观测矩阵。通过输出测试向量得到错误总数向量，然后通过信号重构算法得到内部敏感点，即可快速判断该密码芯片的安全程度，或航空电子的SEE可靠性。

本发明实施例的芯片单粒子效应探测方法可以将压缩感知、高精度故障注入技术和DFT(Design for Test)技术结合形成观测矩阵，大幅降低现有方法中需要的传感器或探测器数量。图3为本发明实施例中压缩感知用于探测芯片内部SEU的信号观测与重构原理框图。如图3所示，在本发明实施例中，芯片内部SEU敏感点原始信号经随机观测与压缩采样，可以重构出SEU敏感点信号。

实施时先将待测芯片放入测试机台，触发待测芯片产生单粒子效应。在具体的实施例中，将待测芯片放入测试机台，触发待测芯片产生单粒子效应，可以采用激光故障注入技术，当然除了利用激光进行故障注入，还可以采用其他单粒子效应触发方式，如重离子，或其他辐射环境。

实施例中可以结合压缩感知理论和激光故障注入技术，进行可测性设计和执行相应的测试过程，利用使能信号随机关断待测芯片的扫描寄存器，形成随机观测矩阵；向待测芯片输入测试向量，获得待测芯片的输出测试向量，根据输出测试向量获得错误总数向量；对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域。

压缩感知理论的实现包含三个关键要素：稀疏性、非相关观测、非线性优化重建。其中信号的稀疏性是压缩感知的必备条件，非相关观测是压缩感知的关键，非线性优化是压缩感知重建信号的手段。其中对于进行非相关观测，假定X为待测芯片的内部SEE敏感区域，X为的数组。若x_ji＝0，表示该逻辑单元G_i在第j次辐照下具有SEE可靠性，x_ji＝1，表示该逻辑单元G_i在第j次辐照下为SEE敏感区域。将其在某组N维正交基上展开，即：

x = Σ_{i = 1}^{N} θ_{i} ψ_{i};

若写成矩阵形式，可得：X＝Ψθ，其中Ψ＝[ψ₁,ψ₂...,ψ_N]为正交基矩阵，满足ΨΨ^T＝Ψ^TΨ＝I；展开系数向量θ＝[θ₁,θ₂...,θ_N]^T。假设系数向量θ是K-稀疏的，及其中非零稀疏的个数K<<N，那么采用另一个与正交基字典Ψ不相关的观测矩阵Φ:M×N(M<<N)，对信号X执行一次压缩观测，得到：

Y＝ΦX

其中，y_j(j∈1,2,...,M)表示每次辐照后的故障总数目。这样就可以得到M个结果y∈R^M，可根据这M个结果重构出X。

在运用非相关观测时需设计一个与不相关的观测矩阵Φ:M×N(M<<N)，使得内部故障点X从N维降到M维时信号能量不被破坏。利用随机关断扫描寄存器的方法，可以得到随机观测矩阵如下：

Φ = [\begin{matrix} a_{11} & a_{12} & ... & a_{1 N} \\ a_{21} & a_{22} & ... & a_{2 N} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ a_{M 1} & a_{M 2} & ... & a_{M N} \end{matrix}];

其中，Φ为随机观测矩阵，其中的元素a_ji＝0表示在第j次辐照时关断第i个被辐照的逻辑单元对应的扫描寄存器，j∈1,2,...,M，i∈1,2,...,N。比如在第j次辐照，只有数个至数十个逻辑单元被辐照(具体数量取决于半导体工艺尺寸和激光聚焦光斑尺寸)，控制开关矩阵，随机关断其相关的扫描寄存器。如关断第i个逻辑单元对应的扫描寄存器，则a_ji＝0。这个逻辑单元的SEE敏感性产生的错误不会反映在第j次辐照的错误总数y_j统计中。如同压缩感知成像技术中，该像素的光未计入观测矩阵。反之则a_ji＝1。这样在M次辐照后，通过压缩感知信号重构可以恢复出第i个逻辑单元是否SEE敏感，即xi＝0或1。xi＝0，表示该逻辑单元Gi在辐照下具有SEE可靠性，xi＝1，表示该逻辑单元G_i在辐照下为SEE敏感区域。

在测试的每次辐照过程中，按照光束聚焦大小建立扫描单元，图4为本发明实施例中对芯片进行扫描辐照的示意图，如图4所示芯片，其中ALU(算术逻辑单元)和decoder(译码器)区域是重点辐照范围，图4中小框为一次光束聚焦范围(仅为图示，实际比例比图示小)，图4中用方框近似表示光束圆形范围。以0.18μm工艺为例，实验数据显示表明辐照光斑直径约3.7μm，覆盖大约10～15个逻辑单元(也称逻辑门)。当工艺节点减小到28nm，则3.7μm的激光光斑覆盖160-240个逻辑门，以此类推。也可以采用光斑聚焦半径小的技术，比如飞秒激光。因此在实施例中触发待测芯片产生单粒子效应，可以包括：利用激光对待测芯片进行故障注入。利用激光对待测芯片进行故障注入，可以包括：在测试的每次辐照过程中，按照激光光束聚集大小建立扫描单元。利用激光对待测芯片进行故障注入时，可以利用激光对待测芯片的算术逻辑单元和译码器区域进行辐照。

如图4所示芯片在两次辐照下覆盖的不同逻辑单元。假设其中第p次辐照的逻辑单元(G₁,G₄,G₆,G₉,...)，其SEE敏感性信号分别为[x₁,x₄,x₆,x₉,...]，则需控制随机观测矩阵，使得公式(1)中数组x_pi的系数a_pi，即[a_p1,a_p4,a_p6,a_p9,...]中一些系数为1，其余为0；第q次辐照的逻辑门(G₃,G₅,G₇,G₈,...)，其SEE敏感性信号分别为[x₃,x₅,x₇,x₈，...]，则需控制随机观测矩阵，使得数组[a_q3,a_q5,a_q7,a_q8,...]中一些系数为1，其余为0。

具体在利用使能信号随机关断待测芯片的扫描寄存器，形成随机观测矩阵时，可以包括：通过串并联译码器形成随机观测矩阵开关阵列，向待测芯片的扫描寄存器的使能端口输出使能信号；通过显微镜的二维载物台对待测芯片进行二维移动，将每一次被随机观测矩阵开关阵列使能的扫描寄存器与被触发产生单粒子效应的待测芯片逻辑单元相匹配。

图5为本发明实施例中SEE敏感点X的信号重构流程示意图。重构算法的设计直接影响了信号的重构质量。在实施中对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域，可以包括：采用线性规划算法或非线性算法对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域。其中非线性算性例如可以是贪婪算法。贪婪算法计算复杂度低，可以简化硬件集成度。贪婪算法经多次迭代，可以使得误差逐渐减小，最终完成SEE敏感点X的信号重构，获得芯片内部SEU可靠性故障所在。实施例中，还可以采用线性规划算法和非线性算法的组合算法对错误总数向量进行压缩感知信号重构，或者是其他相关算法。

图6为本发明实施例中芯片单粒子效应探测装置的示意图，如图6所示，该装置可以包括：

测试机台601，用于放入待测芯片，所述待测芯片包括扫描寄存器；

触发装置602，用于触发待测芯片产生单粒子效应；

随机观测矩阵开关阵列603，用于利用使能信号随机关断待测芯片的扫描寄存器，形成随机观测矩阵；

测试机台601还用于向待测芯片输入测试向量，获得待测芯片的输出测试向量，根据输出测试向量获得错误总数向量；对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域。

如前所述，在实施例中触发装置可以是故障注入设备，例如可以是激光器，如纳秒激光、皮秒激光或飞秒激光器。在实施例中激光器可以进一步用于对待测芯片的算术逻辑单元和译码器区域进行辐照。

具体实例中随机观测矩阵开关阵列可以由串并联译码器形成；测试机台还可以包括显微镜的二维载物台，用于对待测芯片进行二维移动，将每一次被随机观测矩阵开关阵列使能的扫描寄存器与被触发产生单粒子效应的待测芯片逻辑单元相匹配。

在实际中还要考虑观测矩阵的硬件实现复杂性。图7为本发明实施例中每一次辐照下的逻辑单元需与被随机使能的扫描寄存器相匹配的示意图。图7中显示了随机观测矩阵开关阵列及测试机台上的待测芯片母板。随机观测矩阵开关阵列连接待测芯片的扫描寄存器使能端口，利用使能信号随机关断扫描寄存器。由于内部信号点数据巨大，考虑到开关速度，可采用串并联译码器的方法得到随机观测矩阵Φ。

利用激光器和显微镜的配套软件进行二次开发，对激光光强和同步策略进行控制。如图7所示，通过压缩感知信号重构设备上的随机观测矩阵开关阵列数据，利用显微镜的二维载物台实现对芯片的二维移动，使得每一次被随机观测矩阵开关阵列使能的扫描寄存器与被辐照的芯片逻辑单元相匹配。实施例中可以利用样品位移控制命令实现对芯片激光注入的控制并返回控制状态信号。

在具体的实施例中，可以将待测的集成电路开盖去封，然后放置入压缩感知信号重构的测试机台，结合故障注入设备(触发装置)，输入相应的测试向量与测试协议，直到下一次辐照。图8为本发明实施例中故障注入设备与压缩感知测试机台各自的任务与协同示意图，如图8所示，对故障注入设备和压缩感知测试机台进行同步控制，故障注入设备控制第p次激光辐照范围，测试机台进行图像处理，对比芯片后端版图(Layout)，取得被辐照的逻辑单元列表G_pi，控制随机关断[a_pi]，建立方程Y＝ΦX，并控制移动台继续移动，进行下一次辐照处理。

这样在每次辐照测试后，可在测试向量较少的情况下以较高的测试覆盖率得到每次辐照后的故障总数目y_j(j∈1,2,...,M)，再通过非线性优化公式(1)，重建信号 x_i＝0，表示该逻辑单元在辐照下具有SEE可靠性，x_i＝1，表示该逻辑单，属于辐照下的SEE敏感区域。从而获得芯片内部SEU可靠性故障所在。

由上述实施例可知，本发明实施例中，将芯片内部单粒子效应(SEE)敏感点类比为具有稀疏性的待观测信号，因此可采用压缩感知的方法来无损高效地进行探测。目前芯片的辐射效应可靠性测试要求测试工程师长时间反复扫描抽检芯片，仅凭输出结果来分析和判断芯片内部可靠性。即使得到错误结果，还需结合故障分析方法(Fault Analysis)对数据进行分析判别，才能发现芯片中的漏洞部位。如何对芯片进行辐射效应可靠性测试，并高效地将芯片由于故障注入引发的内部变化快速有效地反映在输出结果，是本发明实施例拟解决的关键问题之一。本发明实施例基于压缩感知理论通过建立辐照下随机观测矩阵，和可测性设计测试结合，得到每次辐照后的错误数目，然后通过非线性优化，以较少的观测代价，较少的测试时间，高效地将芯片由于故障注入引发的内部变化快速有效地反映在输出结果。

传统故障注入须在时间上与芯片内部关键指令处理同步，在空间上须将故障注入工具聚焦于芯片敏感寄存器区域，这需要具备深厚专业知识的测试人员经过长时间摸索或进行白盒测试。而在本发明实施例中，可以采用激光精确聚焦待测芯片的故障注入时间和区域，并将聚焦光斑覆盖下的扫描寄存器，利用随机开关控制扫描寄存器的使能端口，形成随机观测矩阵，用以建立压缩感知的随机观测矩阵。

本发明实施例中，通过输出测试向量得到错误总数，然后通过信号重构算法得到内部敏感点，即可快速判断该芯片的辐射效应可靠性程度。本发明实施例中以贪婪算法为例进行信号重构，也可以采用其他相关算法。

综上所述，本发明实施例由于进行了可测性设计和自动化测试向量，因此可高效地将芯片由于故障注入引发的内部变化快速有效地反映在输出结果，并且减少测试中对芯片设计的了解和对测试经验的依赖。由于采用压缩感知理论，因此能以较少的观测代价，较少的测试时间，高效的进行观测和信号重构。

目前发明人已初步搭建了一个激光故障注入测试实验平台，采用美国Spectra-Physics公司的Mai Tai Deepsee激光器以及Nikon公司的A1MP+系列共聚焦显微镜。前者可在680nm-1040nm范围内提供可调功率的辐照，其采用超稳再生所模具技术，波长调节和激励配置简单易调，光束指向稳定，功率波动小，消除了波长漂移。后者直接内置飞秒激光器并进行了光路设计，可将激光聚焦在1μm空间范围内，若采用合适的物镜，可将激光束聚焦在更小的空间范围内。共聚焦显微镜本身具有二维电动载物台，可实现样品的二维移动，实现电子芯片整个表面范围的故障注入攻击。发明人已在实验平台上得到初步结果，能够以900nm左右的波长从正面辐照电路，产生稳定的错误。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种芯片单粒子效应探测方法，其特征在于，包括：

将待测芯片放入测试机台，触发待测芯片产生单粒子效应；

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触发待测芯片产生单粒子效应，包括：利用激光对待测芯片进行故障注入。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用激光对待测芯片进行故障注入，包括：在测试的每次辐照过程中，按照激光光束聚集大小建立扫描单元。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用激光对待测芯片进行故障注入，包括：利用激光对待测芯片的算术逻辑单元和译码器区域进行辐照。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用使能信号随机关断待测芯片的扫描寄存器，形成随机观测矩阵，包括：通过串并联译码器形成随机观测矩阵开关阵列，向待测芯片的扫描寄存器的使能端口输出使能信号；通过显微镜的二维载物台对待测芯片进行二维移动，将每一次被随机观测矩阵开关阵列使能的扫描寄存器与被触发产生单粒子效应的待测芯片逻辑单元相匹配。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述随机观测矩阵如下：

Φ = [\begin{matrix} a_{11} & a_{12} & ... & a_{1 N} \\ a_{21} & a_{22} & ... & a_{2 N} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ a_{M 1} & a_{M 2} & ... & a_{M N} \end{matrix}]

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述向待测芯片输入测试向量，获得待测芯片的输出测试向量，根据输出测试向量获得错误总数向量，包括对信号X执行一次压缩观测，得到：

\{\begin{matrix} a_{11} x_{11} + a_{12} x_{12} + ... + a_{1 N} x_{1 N} = y_{1} \\ a_{21} x_{21} + a_{22} x_{22} + ... + a_{2 N} x_{2 N} = y_{2} \\ \cdot \\ \cdot \\ \cdot \\ a_{M 1} x_{M 1} + a_{M 2} x_{M 2} + ... + a_{M N} x_{M N} = y_{M} \end{matrix};

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域，包括：采用线性规划算法或非线性算法对错误总数向量进行压缩感知信号重构，确定待测芯片内部敏感区域。

9.一种芯片单粒子效应探测装置，其特征在于，包括：

触发装置，用于触发待测芯片产生单粒子效应；

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述触发装置为激光器。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述激光器进一步用于对待测芯片的算术逻辑单元和译码器区域进行辐照。

12.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述随机观测矩阵开关阵列由串并联译码器形成；所述测试机台还包括显微镜的二维载物台，用于对待测芯片进行二维移动，将每一次被随机观测矩阵开关阵列使能的扫描寄存器与被触发产生单粒子效应的待测芯片逻辑单元相匹配。

13.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述随机观测矩阵开关阵列进一步用于形成如下随机观测矩阵：

Φ = [\begin{matrix} a_{11} & a_{12} & ... & a_{1 N} \\ a_{21} & a_{22} & ... & a_{2 N} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ a_{M 1} & a_{M 2} & ... & a_{M N} \end{matrix}]

14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述测试机台进一步用于对信号X执行一次压缩观测，得到：

\{\begin{matrix} a_{11} x_{11} + a_{12} x_{12} + ... + a_{1 N} x_{1 N} = y_{1} \\ a_{21} x_{21} + a_{22} x_{22} + ... + a_{2 N} x_{2 N} = y_{2} \\ \cdot \\ \cdot \\ \cdot \\ a_{M 1} x_{M 1} + a_{M 2} x_{M 2} + ... + a_{M N} x_{M N} = y_{M} \end{matrix};