JP2016090265A - 故障診断システム、故障診断方法および故障診断プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ディレイ故障診断向けにテスト条件を最適化し、フェイル数を適切な大きさにする。【解決手段】一実施の形態における故障診断システムにおいて、制御部は、集積回路に対してテスト条件を変更しながら複数回のテストを行い、フェイル・ログを採取するようにテスト装置を制御する。作成部は、フェイル・ログからテスト結果マップを作成する。抽出部は、フェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップからの経路追跡を実施し、一次故障候補を求める。解析部は、フェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップのディレイおよびタイミング・マージンをシミュレーションにより算出する。計算部は、全ての一次故障候補に対して、シミュレーション結果のタイミング・マージンとテスト結果マップとの一致度を計算する。出力部は、一致度が高い候補を故障候補として出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、故障診断技術に関し、特に、半導体集積回路のロジック部におけるディレイ故障の故障診断システム、故障診断方法および故障診断プログラムに関する。

半導体集積回路の故障診断は、テスト結果をもとにソフトウェアにより故障箇所を推定する技術である。例えば、スキャン回路（スキャン・フリップフロップ）を用いた故障診断では、経路追跡により一次故障候補を求め、この候補からの故障伝搬経路とタイミング・マージンをシミュレーションにより算出する。次に、フェイル・フリップフロップのタイミング・マージンｓ１と、パス・フリップフロップのタイミング・マージンｓ２とを比較し、ｓ１＞ｓ２であるならば、この候補はテスト結果と矛盾していると判断する。そして、矛盾の小さい箇所を故障候補として出力する。このようなスキャン回路を用いた半導体集積回路の故障診断に関しては、例えば、特許文献１〜３に記載されている。

特許文献１には、半導体集積回路の故障診断に関し、ディレイ故障の故障箇所を高精度に特定する故障診断方法および故障診断システムが記載されている。特許文献２には、論理的に開かないフォールスパスを削除した解析を行うことができ、現実と相関が取れた解析結果を得ることができるディレイ解析装置、方法およびプログラムが記載されている。特許文献３には、半導体集積回路の遅延故障診断に際し、効率的で、短時間に遅延故障箇所を絞り込むことができる半導体集積回路の故障診断方法が記載されている。

特許第５２９２１６４号公報 特許第５３８１５９１号公報 特許第４０２０７３１号公報

前述した特許文献１〜３のような半導体集積回路の故障診断において、ディレイ故障のフェイル・ログは、テスト条件により変化するが、解析現場では単一条件のフェイル・ログをもとに診断を行うために十分な故障箇所の絞込みができない場合が多い。

例えば、テスト結果に含まれるフェイル数が少ない場合に絞込み精度が低下し、多くのネットが故障候補として出力される。故障候補の数が多いと、物理解析の成功率が下がり、故障原因を究明できない。

特に、ディレイ故障では、ＳＤＬ（Soft Defect Localization）解析を行う場合が多い。このＳＤＬは、テスト結果がパスおよびフェイルとなる境界の条件で実施するため、これを意識してフェイル・ログを採取すると、フェイル数が１〜数個程度となり診断精度が低下する。そこで、ディレイ故障診断向けにテスト条件を最適化し、フェイル数を適切な大きさにする必要がある。

その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

（１）一実施の形態における故障診断システムは、制御部と、作成部と、抽出部と、解析部と、計算部と、出力部と、を有する。制御部は、集積回路に対してテスト条件を変更しながら複数回のテストを行い、フェイル・ログを採取するようにテスト装置を制御する。作成部は、制御部の制御により採取したフェイル・ログからテスト結果マップを作成する。抽出部は、制御部の制御により採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップからの経路追跡を実施し、一次故障候補ネットを求める。解析部は、制御部の制御により採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップのディレイおよびタイミング・マージンをシミュレーションにより算出する。計算部は、抽出部で求めた全ての一次故障候補に対して、解析部で算出したシミュレーション結果のタイミング・マージンと作成部で作成したテスト結果マップとの一致度を計算する。出力部は、計算部で計算した結果に基づいて、一致度が高い候補を故障候補として出力する。

（２）一実施の形態における故障診断方法は、計算機システムによる情報処理のステップとして、第１ステップと、第２ステップと、第３ステップと、第４ステップと、第５ステップと、第６ステップと、を有する。第１ステップは、集積回路に対してテスト条件を変更しながら複数回のテストを行い、フェイル・ログを採取するようにテスト装置を制御する。第２ステップは、第１ステップで採取したフェイル・ログからテスト結果マップを作成する。第３ステップは、第１ステップで採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップからの経路追跡を実施し、一次故障候補ネットを求める。第４ステップは、第１ステップで採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップのディレイおよびタイミング・マージンをシミュレーションにより算出する。第５ステップは、第３ステップで求めた全ての一次故障候補に対して、第４ステップで算出したシミュレーション結果のタイミング・マージンと第２ステップで作成したテスト結果マップとの一致度を計算する。第６ステップは、第５ステップで計算した結果に基づいて、一致度が高い候補を故障候補として出力する。

（３）一実施の形態における故障診断プログラムは、計算機システムに実行させる、第１ステップと、第２ステップと、第３ステップと、第４ステップと、第５ステップと、第６ステップと、を有する。第１〜第６の各ステップでの処理は、上記故障診断方法の第１〜第６の各ステップに対応する。

一実施の形態によれば、ディレイ故障診断向けにテスト条件を最適化し、フェイル数を適切な大きさにすることで診断精度を向上することができる。

本発明の実施の形態１における故障診断システムの構成の一例を示す図である。 図１の故障診断システムにおける故障診断方法の処理手順の一例を示す図である。 図２の故障診断方法の処理手順におけるデータの流れの一例を示す図である。 図２の故障診断方法の処理手順において、テスト結果マップの一例を示す図である。 図２の故障診断方法の処理手順において、一次故障候補ネットの求め方の一例を示す図である。 図２の故障診断方法の処理手順におけるタイミング・マージンの算出方法において、順序回路の回路構成の一例を示す図である。 図６におけるクロック、各ネットの動作波形の一例を示す図である。 図２の故障診断方法の処理手順における一致度の計算方法において、タイミング・マージンのシミュレーション結果の一例を示す図である。 図２の故障診断方法の処理手順における一致度の計算方法において、一致度を計算する際の手順の一例を示す図である。 本発明の実施の形態３の故障診断システムにおける故障診断方法の処理手順において、一致度を計算する際の手順の一例を示す図である。 本発明の実施の形態４の故障診断システムにおける故障診断方法の処理手順の一例を示す図である。 本発明の実施の形態５の故障診断システムにおける故障診断方法の処理手順の一例を示す図である。

以下の実施の形態においては便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらは互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、詳細、補足説明等の関係にある。

また、以下の実施の形態において、要素の数等（個数、数値、量、範囲等を含む）に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよい。

さらに、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。

同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に明らかにそうではないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。このことは、上記数値および範囲についても同様である。

［実施の形態の概要］
まず、実施の形態の概要について説明する。本実施の形態の概要では、一例として、括弧内に実施の形態の対応する構成要素、符号等を付して説明する。

（１）一実施の形態における故障診断システムは、制御部（テスト制御部２２１）と、作成部（テスト結果マップ作成部２２２）と、抽出部（一次故障候補抽出部２２３）と、解析部（タイミング解析部２２４）と、計算部（一致度計算部２２５）と、出力部（結果出力部２２６）と、を有する。制御部は、集積回路に対してテスト条件を変更しながら複数回のテストを行い、フェイル・ログを採取するようにテスト装置を制御する。作成部は、制御部の制御により採取したフェイル・ログからテスト結果マップを作成する。抽出部は、制御部の制御により採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップからの経路追跡を実施し、一次故障候補ネットを求める。解析部は、制御部の制御により採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップのディレイおよびタイミング・マージンをシミュレーションにより算出する。計算部は、抽出部で求めた全ての一次故障候補に対して、解析部で算出したシミュレーション結果のタイミング・マージンと作成部で作成したテスト結果マップとの一致度を計算する。出力部は、計算部で計算した結果に基づいて、一致度が高い候補を故障候補として出力する。

（２）一実施の形態における故障診断方法は、計算機システムによる情報処理のステップとして、第１ステップ（Ｓ１１）と、第２ステップ（Ｓ１２）と、第３ステップ（Ｓ１３）と、第４ステップ（Ｓ１４）と、第５ステップ（Ｓ１５）と、第６ステップ（Ｓ１６）と、を有する。第１ステップは、集積回路に対してテスト条件を変更しながら複数回のテストを行い、フェイル・ログを採取するようにテスト装置を制御する。第２ステップは、第１ステップで採取したフェイル・ログからテスト結果マップを作成する。第３ステップは、第１ステップで採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップからの経路追跡を実施し、一次故障候補ネットを求める。第４ステップは、第１ステップで採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップのディレイおよびタイミング・マージンをシミュレーションにより算出する。第５ステップは、第３ステップで求めた全ての一次故障候補に対して、第４ステップで算出したシミュレーション結果のタイミング・マージンと第２ステップで作成したテスト結果マップとの一致度を計算する。第６ステップは、第５ステップで計算した結果に基づいて、一致度が高い候補を故障候補として出力する。

（３）一実施の形態における故障診断プログラムは、計算機システムに実行させる、第１ステップと、第２ステップと、第３ステップと、第４ステップと、第５ステップと、第６ステップと、を有する。第１〜第６の各ステップでの処理は、上記故障診断方法の第１〜第６の各ステップに対応する。

以下、上述した実施の形態の概要に基づいた実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号または関連する符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

［実施の形態１］
本実施の形態１における故障診断システム、故障診断方法および故障診断プログラムについて、図１〜図９を用いて説明する。

本実施の形態１は、テスト条件の最適化による診断精度の向上として、テスト条件（タイミング等）を振って複数回のテストを行い、フェイル・ログを採取し、テスト結果マップを作成することで、所定のフェイル数を確保し、診断精度を向上させる技術である。

＜故障診断システム＞
まず、本実施の形態１における故障診断システムについて、図１を参照して説明する。図１は、本実施の形態１における故障診断システムの構成の一例を示す図である。

本実施の形態１における故障診断システムは、集積回路テスト装置１００と、計算機システム２００より構成される。計算機システム２００は、演算処理装置２１０、読出専用メモリ２２０、記憶装置２３０、入出力装置２４０から構成される。集積回路テスト装置１００と計算機システム２００の間の情報の授受は、通信装置２５０を介して行われる。

計算機システム２００の例として、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、シンクライアント端末／サーバ、ワークステーション、メインフレーム、スーパーコンピュータ等の計算機を想定している。なお、本実施の形態の計算機システム２００は、端末やサーバに限らず、中継機器や周辺機器でも良い。また、本実施の形態の計算機システム２００は、計算機に搭載される拡張ボードや、物理マシン上に構築された仮想マシンでも良い。但し、実際には、これらの例に限定されない。

入出力装置２４０は、テストや診断の開始・終了や、データの読み込み、結果の出力などを指示するために用いられる。この入出力装置２４０において、入力装置の例として、キーボードやキーパッド、Ｉ／Ｏボード、画面上のキーパッド、タッチパネル、タブレット、又は、ＩＣチップや記憶媒体を読み込む読取装置等が考えられる。また、入力装置は、外部の入力装置や記憶装置から情報を取得するためのインターフェースでも良い。一方、出力装置の例として、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）やＰＤＰ（プラズマディスプレイ）、有機ＥＬディスプレイ等の表示装置や、出力内容を用紙等に印刷するプリンタ等の印刷装置等が考えられる。また、出力装置は、外部の表示装置や記憶装置に情報を出力するためのインターフェースでも良い。

読出専用メモリ２２０には、全体動作制御や診断処理を行うプログラムが格納されている。プログラムとしては、テスト制御部２２１、テスト結果マップ作成部２２２、一次故障候補抽出部２２３、タイミング解析部２２４、一致度計算部２２５、結果出力部２２６がある。この読出専用メモリ２２０の例として、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭやフラッシュメモリ等の半導体記憶装置が考えられる。

演算処理装置２１０は、読出専用メモリ２２０からプログラムを読み取って動作することにより、テスト制御部２２１、テスト結果マップ作成部２２２、一次故障候補抽出部２２３、タイミング解析部２２４、一致度計算部２２５、結果出力部２２６として機能し、診断処理を実現する。このプログラムは、故障診断プログラムである。この演算処理装置２１０の例として、ＣＰＵ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、あるいは、専用の機能を有する半導体集積回路等が考えられる。

記憶装置２３０は、診断処理に用いる各種データを、一時的に格納する領域である。データとしては、フェイル・ログ（Ｆａｉｌ-Ｌｏｇ）情報２３１、テスト結果マップ情報２３２、一次故障候補ネット情報２３３、タイミング・マージン情報２３４、一致度情報２３５、診断結果２３６、回路接続情報２３７、テストパタン情報２３８がある。この記憶装置２３０の例として、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置、ＲＡＭ等の半導体記憶装置が考えられる。また、記憶装置２３０は、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）やＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）等のリムーバブルディスクや記憶媒体等でも良い。

テスト制御部２２１は、診断対象チップに対してテスト条件を変えながら複数回のテストを行い、テスト結果としてＦａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１を生成して出力するように、集積回路テスト装置１００を制御する機能部である。

テスト結果マップ作成部２２２は、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１を入力として、テスト結果マップ（テスト結果マップ情報２３２）を作成して出力する機能部である。

一次故障候補抽出部２２３は、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１を入力として、フェイル・フリップフロップ（Ｆａｉｌ−ＦＦ）を起点とした回路の経路追跡により、一次故障候補ネット（一次故障候補ネット情報２３３）を求めて出力する機能部である。

タイミング解析部２２４は、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１を入力として、Ｆａｉｌ−ＦＦのタイミング・マージンをシミュレーション（ダイナミック・タイミング解析）により算出し、タイミング・マージン情報２３４を生成して出力する機能部である。

一致度計算部２２５は、一次故障候補ネット情報２３３、タイミング・マージン情報２３４、テスト結果マップ情報２３２を入力として、全ての一次故障候補ネット情報２３３に対して、タイミング・マージン情報２３４とテスト結果マップ情報２３２との一致度を計算し、一致度情報２３５を生成して出力する機能部である。

結果出力部２２６は、一致度情報２３５を入力として、一致度の高い一次候故障補を、確からしい故障候補（診断結果２３６）として出力する機能部である。

Ｆａｉｌ-Ｌｏｇ情報２３１は、診断対象チップに対してテスト条件を変えながら複数回のテストを行い、テスト結果として生成した情報である。テスト条件において、回路動作が期待通りであった場合をパス（Ｐａｓｓ）、期待と異なっていた場合をフェイル（Ｆａｉｌ）と呼ぶ。

テスト結果マップ情報２３２は、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１をもとに作成したテスト結果マップの情報である。

一次故障候補ネット情報２３３は、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１をもとに、Ｆａｉｌ−ＦＦ（フェイル・フリップフロップ）を起点とした回路の経路追跡により求めた一次故障候補ネットの情報である。

タイミング・マージン情報２３４は、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１をもとに、シミュレーションにより算出したＦａｉｌ−ＦＦのタイミング・マージンの情報である。

一致度情報２３５は、一次故障候補ネット情報２３３、タイミング・マージン情報２３４、テスト結果マップ情報２３２をもとに、全ての一次故障候補ネット情報２３３に対して、タイミング・マージン情報２３４とテスト結果マップ情報２３２との一致度を計算して生成した情報である。

診断結果２３６は、一致度情報２３５をもとに、一致度の高い一次故障候補を確からしい故障候補として出力する情報である。

回路接続情報２３７は、診断対象チップの集積回路内部の回路素子の接続関係を記載した情報であり、ネットリストとも呼ばれる。

テストパタン情報２３８は、診断対象チップの集積回路が正常動作することを確認するためのテスト信号のパタン情報であり、テストの際に集積回路に印加される信号波形を表している。このテストパタン情報２３８は、例えばＡＴＰＧ（Automatic Test Pattern Generator）により、回路接続情報２３７をもとに、テスト用信号のパタンと信号パタンの期待値として生成される。テスト用信号のパタンは、回路が正常に動作するかを確認するための情報である。信号パタンの期待値は、テスト用信号が回路に印加された際に正常動作する（故障していない）回路から出力される情報である。

＜故障診断方法＞
前述した故障診断システムにおける故障診断方法について、図２、図３を参照して説明する。図２は、故障診断方法の処理手順の一例を示す図である。図３は、故障診断方法の処理手順におけるデータの流れの一例を示す図である。

まず、ステップＳ１１で、診断対象チップ３００に対して集積回路テスト装置１００を用いたテストが実施され、テスト結果としてＦａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１が生成される。Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１は、記憶装置２３０に記録される。この際、テスト制御部２２１が、集積回路テスト装置１００を制御し、診断対象チップ３００に対してテスト条件を変えながら複数回のテストを行う。

次に、ステップＳ１２では、テスト結果マップ作成部２２２が、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１をもとにテスト結果マップを作成する。これが、テスト結果マップ情報２３２となる。

次に、ステップＳ１３では、一次故障候補抽出部２２３が、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１をもとに、Ｆａｉｌ−ＦＦを起点とした回路の経路追跡により、一次故障候補ネットを求める。これが、一次故障候補ネット情報２３３となる。Ｆａｉｌ−ＦＦとは、テスト中に１回以上テスト結果がＦａｉｌとなったＦｌｉｐ−Ｆｌｏｐのことを示す。なお、一次故障候補ネットの求め方の詳細については、後述する。

次に、ステップＳ１４では、タイミング解析部２２４が、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１をもとにタイミング解析を実施し、Ｆａｉｌ−ＦＦのタイミング・マージンをシミュレーションにより算出し、タイミング・マージン情報２３４を生成する。

そして、ステップＳ１５では、一致度計算部２２５が、全ての一次故障候補ネット情報２３３に対して、タイミング・マージン情報２３４とテスト結果マップ情報２３２との一致度を計算し、一致度情報２３５を生成する。

最後に、ステップＳ１６において、結果出力部２２６が、一致度情報２３５において一致度の高い一次故障候補を、確からしい故障候補として出力する。これが、診断結果２３６となる。

故障診断システムから出力された診断結果２３６により、故障発生の原因が明確化したならば、それを基に、集積回路の製造工程の改善が図られ、故障の発生確率が低減する。

また、更に詳細な故障原因を把握するために、ＦＩＢ（Focused Ion Beam）装置を利用した故障箇所の露出や、ＳＩＭ（Scanning Ion Microscope）等の電子顕微鏡を利用した故障箇所の観察等、より詳細な分析を行ったうえで、製造工程の改善を行う場合もある。

＜テスト結果マップ＞
前述したステップＳ１２におけるテスト結果マップについて、図４を参照して説明する。図４は、テスト結果マップの一例を示す図である。

テスト結果マップは、各スキャン・フリップフロップ（ＳＦＦ）のテスト結果のフェイル（Ｆａｉｌ）またはパス（Ｐａｓｓ）を、テスト条件を横軸としてマッピングした図である。図４では、「テスト条件」はテストタイミングである。このテスト結果マップは、１個のフェイルパタンのテスト結果を表しており、これと同様のテスト結果マップがフェイルパタンの個数分作成される。

図４の例では、テスト条件であるテストタイミングを、１０ｎｓの定格に対して、５ｎｓから１５ｎｓまでの範囲に振ってテストした結果を示している。この５ｎｓから１５ｎｓまでの振り幅では、ｎ個のスキャン・フリップフロップＳＦＦ１〜ＳＦＦｎのうち、ＳＦＦ１〜ＳＦＦ７がフェイルになっている。例えば、テストタイミングが１５ｎｓではフェイルとなるスキャン・フリップフロップは存在しないが、定格の１０ｎｓではスキャン・フリップフロップＳＦＦ２、ＳＦＦ３、ＳＦＦ６がフェイルとなり、さらに、厳しい条件の５ｎｓではスキャン・フリップフロップＳＦＦ１〜ＳＦＦ７がフェイルとなっている。

このテストタイミングは、テストレート、またはキャプチャクロック（Ｃａｐｔｕｒｅ Ｃｌｏｃｋ）の印加タイミングとする。また、テスト条件の振り幅は、例えば、故障診断を実施する作業者の経験に基づいて設定したり、あるいは、テスト結果を格納するメモリ容量などの物理的な要因などに基づいて設定する。

＜一次故障候補ネットの求め方＞
前述したステップＳ１３における一次故障候補ネットの求め方について、図５を参照して説明する。図５は、一次故障候補ネットの求め方の一例を示す図である。

図５に示す集積回路では、組み合わせ回路の入力側／出力側にそれぞれｎ個のスキャン・フリップフロップ（ＳＦＦ）を接続してスキャンチェーン（Ｓｃａｎ Ｃｈａｉｎ）を構成した例を示している。この例では、出力側のｎ個のスキャン・フリップフロップのうち、ＳＦＦ２、ＳＦＦ３、ＳＦＦ６がフェイル・フリップフロップ（Ｆａｉｌ−ＦＦ）となり、ＳＦＦ１、ＳＦＦ４、ＳＦＦ５、ＳＦＦ７はパス・フリップフロップ（Ｐａｓｓ−ＦＦ）となる。これは、前述した図４における１０ｎｓ（定格）でのテスト結果に対応する。

一次故障候補ネットを求める際には、まず、Ｆａｉｌ−ＦＦを起点として回路を入力側にトレースする。このトレースは、別のＳＦＦに到達した時点で打ち切りとする。このようなトレースを行うと、Ｆａｉｌ−ＦＦを頂点としたコーン状形状の回路領域が抽出されるが、この回路領域をＬｏｇｉｃ−Ｃｏｎｅと呼ぶ。そして、このＬｏｇｉｃ−Ｃｏｎｅに含まれるネットの中から、一次故障候補ネットを求める。

この際、Ｌｏｇｉｃ−Ｃｏｎｅに含まれる全てのネットを一次故障候補とする方法や、多くのＣｏｎｅが重なるネットのみを一次故障候補とする方法など、様々なやり方が考えられるが、本実施の形態においては上記のいずれの方法をとっても良いものとする。

＜タイミング・マージンの算出方法＞
前述したステップＳ１４におけるタイミング・マージンの算出方法について、図６、図７を参照して説明する。図６は、順序回路の回路構成の一例を示す図である。図７は、図６におけるクロック、各ネットの動作波形の一例を示す図である。

図６に示す順序回路では、スキャン・フリップフロップＳＦＦ１、ＳＦＦ２、ＳＦＦ６、ＳＦＦ７、ＳＦＦ８と、ゲート素子（ＯＲ素子）３、ゲート素子（ＡＮＤ素子）４、ゲート素子（ＡＮＤ素子）５から構成した例を示している。ＳＦＦ１、ＳＦＦ２及びゲート素子３、４、５における入出力端子間の遅延を、ｔ１〜ｔ５とする。また、Ｘの位置で遅延故障が発生しており、これによる遅延増大量はｔｄである。

図７では、図６におけるクロック（ＣＬＯＣＫ）、ネットＡ、Ｂの動作波形を示している。ＣＬＯＣＫにおける１回目の立ち上がり遷移（Ｌ）により、ＳＦＦ１とＳＦＦ２がＬａｕｎｃｈ動作を行い、それによりネットＡ、Ｂにおいて立ち上がり遷移が発生する。ＣＬＯＣＫにおける２回目の立ち上がり遷移（Ｃ）により、ＳＦＦ６、ＳＦＦ７、ＳＦＦ８がＣａｐｔｕｒｅ動作を行う。

上記の回路における、タイミング解析の手順は以下の通りである。まず、時刻の基準（時刻０）を、ＣＬＯＣＫにおける１回目の立ち上がり遷移の時刻（Ｌ）とする。すると、ネットＡの遷移時刻はｔ１となり、ネットＢの遷移時刻はｔ２となる。次に、ゲート素子３の出力（ＳＦＦ６の入力）における遷移時刻は、ｍｉｎ（ｔ１、ｔ２）＋ｔ３となる。ｍｉｎは、引数の最小値を返す関数である。ゲート素子３では、ＯＲ素子の複数入力端子における同時の立ち上がり遷移が発生しており、その場合は最初に遷移した端子の遷移時刻を基準に出力の遷移時刻が決定される。ｍｉｎ関数は、最初の遷移時刻を求めるために利用されている。

一方、ＳＦＦ６におけるＣａｐｔｕｒｅ動作は、図７より時刻Ｔに行われる。従って、タイミング・マージンは、Ｃａｐｔｕｒｅ時刻Ｔと上記遷移時刻の差となる。即ち、ＳＦＦ６におけるタイミング・マージンは、Ｔ−（ｍｉｎ（ｔ１、ｔ２）＋ｔ３）となる。

同様に、ゲート素子４の出力（ＳＦＦ７の入力）における遷移時刻は、ｍａｘ（ｔ１、ｔ２＋ｔｄ）＋ｔ４となる。ｍａｘ関数は、引数のうち最大値を返す。ゲート素子４においては、ＡＮＤ素子の複数入力端子における同時の立ち上がり遷移が発生しており、その場合は最後に遷移した端子の遷移時刻を基準に出力の遷移時刻が決定される。ｍａｘ関数は、最後の遷移時刻を求めるために用いられている。また、ＳＦＦ２からゲート素子４に至る経路には故障Ｘが存在するので、マージン計算の際も故障の影響による遅延増大量ｔｄが加味されている。そして、ＳＦＦ７におけるタイミング・マージンは、Ｔ−（ｍａｘ（ｔ１、ｔ２＋ｔｄ）＋ｔ４）となる。

なお、ＳＦＦ８はゲート素子５によって遷移の伝搬が遮断されているので、計算上はＳＦＦ８でＦａｉｌが発生することはない。テスト結果マップにおいて、ＳＦＦ８でＦａｉｌが発生していた場合、それはシミュレーションの結果と矛盾するので、図６の故障Ｘは真の故障ではないと判定される。

なお、各素子の遅延値ｔ１〜ｔ５は、ＳＤＦ（Standard Delay Format）ファイルに記載されているものを用いる。ＳＤＦは、回路設計時のタイミング検証に用いる情報であり、回路レイアウトをもとに、寄生ＲＣ抽出ツールおよび遅延計算ツールを用いて生成される。

一方、ＳＤＦには、素子の遅延情報だけではなく、配線の遅延情報も記載されている。本実施の形態では、説明を簡単にするために配線遅延については無視してタイミングを求めたが、実際には配線遅延も考慮してタイミング・マージンの計算を行うべきである。

＜一致度の計算方法＞
前述したステップＳ１５における一致度の計算方法について、図８、図９を参照して説明する。図８は、タイミング・マージンのシミュレーション結果の一例を示す図である。図９は、一致度を計算する際の手順の一例を示す図である。

図８に示すタイミング・マージンのシミュレーション結果は、各スキャン・フリップフロップ（ＳＦＦ）のディレイおよびタイミング・マージンをシミュレーションにより求めた結果である。

図８の例では、各スキャン・フリップフロップ（ＳＦＦ）のシミュレーション結果のディレイおよびタイミング・マージンを、図４に示したテスト結果マップと同様にテスト条件（テストタイミング）を横軸として示している。

一致度を計算する際には、図９に示すように、まず、一次故障候補ネットから故障伝搬する各スキャン・フリップフロップのディレイに対し、故障の影響として同一量の遅延値を加算する（ステップＳ２１）。図８では、ＳＦＦ２、ＳＦＦ３、ＳＦＦ６に故障伝搬する場合の計算方法を示している。このとき加算する遅延値は、図８におけるＳＦＦ２、ＳＦＦ３、ＳＦＦ６のディレイと図４のテスト結果マップとを比較し、その残差が最小になるように決定する。ディレイ故障の場合、故障の大きさによって遅延の変化量が異なるので、それを表現するために上記のような演算を行う。そして、ディレイ加算後のタイミング・マージンを図４のテスト結果マップと比較し、それらのグラフ形状の一致度を、当該故障候補の確からしさとして用いる（ステップＳ２２）。

＜実施の形態１の効果＞
以上説明した本実施の形態によれば、ディレイ故障診断向けにテスト条件を最適化し、フェイル数を適切な大きさにすることで診断精度を向上することができる。すなわち、テスト結果に含まれるフェイル数が少ない場合、ソフトウェアによる診断を実施しても十分な故障箇所の絞込みができない場合がある。しかしながら、本実施の形態では、様々な条件でテストを行い、テスト条件によるフェイル発生状況の変化をもとに診断を行うため、上記のフェイル数が少ない場合のような診断精度低下の問題を回避することができる。

また、単にテスト条件を厳しくすることでフェイル数を増大させ、これにより診断精度を向上させることも可能ではあるが、テスト条件を厳しくしすぎると正常動作している（故障と無関係な）スキャン・フリップフロップでフェイルが発生する可能性もある。そして、正常なスキャン・フリップフロップで発生したフェイルを元に診断を行うと、誤ったネットを故障箇所として診断してしまう。しかしながら、本実施の形態の手法であれば、テスト条件によるフェイル発生状況の変化をもとに診断を行うため、このような誤診断を防ぐことが可能である。

［実施の形態２］
本実施の形態２における故障診断システム、故障診断方法および故障診断プログラムについて説明する。本実施の形態２においては、前記実施の形態１と異なる点を主に説明する。

本実施の形態２は、前記実施の形態１における一致度計算部２２５の具体例を示すものである。すなわち、本実施の形態２は、一致度計算部２２５が、全ての一次故障候補ネット情報２３３に対して、タイミング・マージン情報２３４とテスト結果マップ情報２３２との一致度を計算する際に、その一致度を示す指標として、ピアソンの積率相関係数などの指標を用いることを特徴とする。

ピアソンの積率相関係数とは、２つの確率変数の間の相関（類似性の度合い）を示す統計学的指標である。原則、単位は無く、−１から１の間の実数値をとり、１に近いときは２つの確率変数には正の相関があるといい、−１に近ければ負の相関があるという。０に近いときはもとの確率変数の相関は弱い。

＜ピアソンの積率相関係数＞
ピアソンの積率相関係数ａは、次式により求められる。ここで、ｘ_ｉは、テスト結果マップから求めたスキャン・フリップフロップＳＦＦｉ（ｉ＝１〜ｎ）のタイミング・マージンである。ｙ_ｉは、シミュレーションにより求めたスキャン・フリップフロップＳＦＦｉのタイミング・マージンである。ｎはフェイル・フリップフロップの個数であり、／ｘと／ｙは、それぞれｘ_ｉとｙ_ｉの相加平均を示す（「／」はｘ、ｙの上に記載する上バーを表す）。

上式によるピアソンの積率相関係数ａの計算結果は、−１〜＋１の範囲となり、値が大きいほどｘ_ｉとｙ_ｉとの一致度が高いことを示す。そこで、このピアソンの積率相関係数ａを前記実施の形態１における一致度として用いる。

また、一致度を示す指標としては、ピアソンの積率相関係数に限らず、コサイン類似度などを用いることも可能である。

コサイン類似度とは、ベクトル空間モデルにおいて、文書同士を比較する際に用いられる類似度計算手法である。コサイン類似度は、そのまま、ベクトル同士の成す角度の近さを表現するため、三角関数の普通のコサインの通り、１に近ければ類似しており、０に近ければ似ていないことになる。

以上説明した本実施の形態においても、前記実施の形態１と同様の効果を得ることができる。これに加えて、本実施の形態２によれば、タイミング・マージン計算結果とテスト結果との一致度を客観的な指標で評価できるようになり、診断結果の客観性を増すことが可能となる。また、ソフトウェアによる自動処理が容易に可能となる。

［実施の形態３］
本実施の形態３における故障診断システム、故障診断方法および故障診断プログラムについて説明する。本実施の形態３においては、前記実施の形態１および２と異なる点を主に説明する。

本実施の形態３は、前記実施の形態１における一致度計算部２２５の一致度の計算方法が異なるものである。すなわち、本実施の形態３は、一致度計算部２２５における一致度の計算方法において、ディレイに対して故障の影響を加算する前に、全てのディレイ値に対してアフィン変換を行うことを特徴とする。

アフィン変換とは、ユークリッド幾何学的な線形変換（回転、拡大縮小、剪断）と平行移動の組み合わせによる図形や形状の移動、変形方式である。一次元のスカラ量であるディレイ値に対してアフィン変換を行う場合、その変換式は次式となる。なお、ｘとｙはそれぞれ変換前と変換後のディレイ値を示し、ａとｂは係数を示す。

ｙ＝ａｘ＋ｂ
＜一致度の計算方法＞
本実施の形態における一致度の計算方法について、図１０を参照して説明する。図１０は、一致度を計算する際の手順の一例を示す図である。

一致度を計算する際には、故障伝搬する各スキャン・フリップフロップのディレイに対して故障の影響を加算する前に、まず、全てのスキャン・フリップフロップのディレイ値に対してアフィン変換を行う（ステップＳ３１）。アフィン変換の係数は、前述した図８のシミュレーションで故障伝搬しないスキャン・フリップフロップ（ＳＦＦ１、ＳＦＦ４、ＳＦＦ５、ＳＦＦ７）のタイミング・マージン計算値と前述した図４のテスト測定値とを比較し、その残差が最小になるように定める。

このアフィン変換を行った後に、前記実施の形態１と同様に、故障伝搬する各スキャン・フリップフロップ（ＳＦＦ２、ＳＦＦ３、ＳＦＦ６）のディレイに対し、故障の影響として同一量の遅延値を加算する（ステップＳ３２）。そして、ディレイ加算後のタイミング・マージンを図４のテスト結果マップと比較し、それらのグラフ形状の一致度を、当該故障候補の確からしさとして用いる（ステップＳ３３）。

以上説明した本実施の形態においても、前記実施の形態１と同様の効果を得ることができる。これに加えて、本実施の形態３によれば、製造バラツキ等に起因して発生する、タイミング・マージン計算値の誤差が補正され、診断精度を向上することができる。

［実施の形態４］
本実施の形態４における故障診断システム、故障診断方法および故障診断プログラムについて説明する。本実施の形態４においては、前記実施の形態１〜３と異なる点を主に説明する。

本実施の形態４は、前記実施の形態１における診断対象チップ３００として良品サンプルおよび不良品サンプルを対象とする点が異なるものである。すなわち、本実施の形態４は、良品サンプルおよび不良品サンプルの両方に対してテスト結果マップを作成し、良品サンプルのテスト結果をタイミング・マージン計算結果の代わりに使用することを特徴とする。

＜故障診断方法＞
本実施の形態における故障診断方法について、図１１を参照して説明する。図１１は、故障診断方法の処理手順の一例を示す図である。

まず、ステップＳ４１で、良品サンプルおよび不良品サンプルの診断対象チップ３００に対して集積回路テスト装置１００を用いたテストが実施され、テスト結果としてＦａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１が生成される。Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１は、記憶装置２３０に記録される。この際、テスト制御部２２１が、集積回路テスト装置１００を制御し、良品サンプルおよび不良品サンプルの診断対象チップ３００に対してテスト条件を変えながら複数回のテストを行う。

次に、ステップＳ４２では、テスト結果マップ作成部２２２が、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１をもとに良品サンプルのテスト結果マップと不良品サンプルのテスト結果マップとを作成する。これが、テスト結果マップ情報２３２となる。

次に、ステップＳ４３では、一次故障候補抽出部２２３が、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１をもとに、不良品サンプルのＦａｉｌ−ＦＦを起点とした回路の経路追跡により、一次故障候補ネットを求める。これが、一次故障候補ネット情報２３３となる。

次に、ステップＳ４４では、タイミング解析部２２４が、良品サンプルのテスト結果マップ情報２３２を、良品サンプルのタイミング・マージン情報２３４に変換する。良品サンプルのテスト結果マップ情報２３２は、サンプルに故障が無い状態のタイミング・マージンを示しているので、そのままタイミング・マージン情報２３４に変換することが可能である。

そして、ステップＳ４５では、一致度計算部２２５が、全ての一次故障候補ネット情報２３３に対して、良品サンプルのタイミング・マージン情報２３４と不良品サンプルのテスト結果マップ情報２３２との一致度を計算し、一致度情報２３５を生成する。

最後に、ステップＳ４６において、結果出力部２２６が、一致度情報２３５において一致度の高い一次故障候補を、確からしい故障候補として出力する。これが、診断結果２３６となる。

本実施の形態における良品サンプルおよび不良品サンプルとしては、例えば高温条件でのみ不良となるサンプルならば、低温と高温の２条件でテスト結果マップを作成し、低温のテスト結果をタイミング・マージン計算結果の代わりに使用することが考えられる。あるいは、電源電圧が低い条件でのみ不良となるサンプルならば、低電圧と高電圧の２条件でテスト結果マップを作成し、高電圧のテスト結果をタイミング・マージン計算結果の代わりに使用することも考えられる。

以上説明した本実施の形態においても、前記実施の形態１と同様の効果を得ることができる。これに加えて、本実施の形態４によれば、以下のような効果を得ることができる。例えば、集積回路のタイミング解析は計算結果に誤差が含まれている場合が多く、これが診断精度を低下させることも考えられる。本実施の形態では、良品サンプルの評価結果を良品のタイミング・マージンとして診断を行うため、上記のような計算誤差の影響を排除することができる。

［実施の形態５］
本実施の形態５における故障診断システム、故障診断方法および故障診断プログラムについて説明する。本実施の形態５においては、前記実施の形態１〜４と異なる点を主に説明する。

本実施の形態５は、前記実施の形態１における診断対象チップ３００として複数のサンプルを対象とする点が異なるものである。すなわち、本実施の形態５は、複数のサンプルに対して診断を行い、得られた結果から統計的に不良の主モードを明らかにすることを特徴とする。

＜故障診断方法＞
本実施の形態における故障診断方法について、図１２を参照して説明する。図１２は、故障診断方法の処理手順の一例を示す図である。

まず、ステップＳ５１で、複数のサンプルの診断対象チップ３００に対して集積回路テスト装置１００を用いたテストが実施され、テスト結果としてＦａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１が生成される。Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１は、記憶装置２３０に記録される。この際、テスト制御部２２１が、集積回路テスト装置１００を制御し、複数のサンプルの診断対象チップ３００に対してテスト条件を変えながら複数回のテストを行う。

次に、ステップＳ５２では、テスト結果マップ作成部２２２が、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１をもとに複数のサンプルのテスト結果マップを作成する。これが、テスト結果マップ情報２３２となる。

次に、ステップＳ５３では、一次故障候補抽出部２２３が、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１をもとに、複数のサンプルのＦａｉｌ−ＦＦを起点とした回路の経路追跡により、一次故障候補ネットを求める。これが、一次故障候補ネット情報２３３となる。

次に、ステップＳ５４では、タイミング解析部２２４が、Ｆａｉｌ−Ｌｏｇ情報２３１をもとにタイミング解析を実施し、複数のサンプルのＦａｉｌ−ＦＦのタイミング・マージンをシミュレーションにより算出し、タイミング・マージン情報２３４を生成する。

そして、ステップＳ５５では、一致度計算部２２５が、全ての一次故障候補ネット情報２３３に対して、複数のサンプルのタイミング・マージン情報２３４と複数のサンプルのテスト結果マップ情報２３２との一致度を計算し、一致度情報２３５を生成する。

最後に、ステップＳ５６において、結果出力部２２６が、一致度情報２３５において一致度の高い一次故障候補を、確からしい故障候補として出力する。これが、診断結果２３６となる。

この結果出力部２２６から出力された故障候補は、不具合の発生原因が解析される。例えば、定格条件でパスするサンプルであっても、定格より厳しい方向へテスト条件を振り、その測定結果として得られるタイミング・マージンがタイミング・マージン計算値と著しく異なる場合がある。このような場合は、そこに何らかの不具合が発生していると考えて診断／解析を行い、原因を明らかにする。

不良の主モードを判定する方法としては、例えば多くのサンプルで同一箇所の不良が発生しているならば、それが主モードである。あるいは、故障層分析により主モードを判定する方法も考えられる。故障層分析とは、診断結果として得られる故障候補ネットに含まれる配線層やビア（ＶＩＡ）層の統計解析結果より、不良の原因となっている層を明らかにする手法である。

以上説明した本実施の形態においても、前記実施の形態１と同様の効果を得ることができる。これに加えて、本実施の形態５によれば、不良の主モードが明確になることで歩留を向上させることができる。あるいは、通常のテスト結果に現れない微小な欠陥の対策を行うことで、製品品質を向上させることができる。

以上、本発明者によってなされた発明をその実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。

１００ 集積回路テスト装置
２００ 計算機システム
２１０ 演算処理装置
２２０ 読出専用メモリ
２２１ テスト制御部
２２２ テスト結果マップ作成部
２２３ 一次故障候補抽出部
２２４ タイミング解析部
２２５ 一致度計算部
２２６ 結果出力部
２３０ 記憶装置
２３１ フェイル・ログ情報
２３２ テスト結果マップ情報
２３３ 一次故障候補ネット情報
２３４ タイミング・マージン情報
２３５ 一致度情報
２３６ 診断結果
２３７ 回路接続情報
２３８ テストパタン情報
２４０ 入出力装置
２５０ 通信装置
３００ 診断対象チップ

Claims (15)

1. 集積回路に対してテスト条件を変更しながら複数回のテストを行い、フェイル・ログを採取するようにテスト装置を制御する制御部と、
   前記制御部の制御により採取したフェイル・ログからテスト結果マップを作成する作成部と、
   前記制御部の制御により採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップからの経路追跡を実施し、一次故障候補ネットを求める抽出部と、
   前記制御部の制御により採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップのディレイおよびタイミング・マージンをシミュレーションにより算出する解析部と、
   前記抽出部で求めた全ての一次故障候補に対して、前記解析部で算出したシミュレーション結果のタイミング・マージンと前記作成部で作成したテスト結果マップとの一致度を計算する計算部と、
   前記計算部で計算した結果に基づいて、一致度が高い候補を故障候補として出力する出力部と、
   を有する、故障診断システム。
2. 請求項１記載の故障診断システムにおいて、
   前記テスト結果マップは、各スキャン・フリップフロップのテスト結果のフェイルまたはパスを、テスト条件の変更に基づいてマッピングした図である、故障診断システム。
3. 請求項２記載の故障診断システムにおいて、
   前記一致度の計算は、
   前記一次故障候補ネットから故障伝搬する各スキャン・フリップフロップのディレイに対し、故障の影響として同一量の遅延値を加算し、
   前記遅延値は、前記故障伝搬する各スキャン・フリップフロップのディレイと前記テスト結果マップとを比較し、その残差が最小になるように決定し、
   前記遅延値の加算後のタイミング・マージンを前記テスト結果マップと比較し、それらのグラフ形状の一致度を、当該故障候補の確からしさとして用いる、故障診断システム。
4. 請求項３記載の故障診断システムにおいて、
   前記テスト条件は、テストレートまたはキャプチャクロックの印加タイミングを含むテストタイミングである、故障診断システム。
5. 請求項１記載の故障診断システムにおいて、
   前記計算部は、前記解析部で算出したシミュレーション結果のタイミング・マージンと前記作成部で作成したテスト結果マップとの一致度を示す指標として、積率相関係数、および、コサイン類似度のいずれかを用いる、故障診断システム。
6. 請求項１記載の故障診断システムにおいて、
   前記計算部は、
   前記一次故障候補ネットから故障伝搬する各スキャン・フリップフロップのディレイに対し、故障の影響として同一量の遅延値を加算する前に、全てのディレイ値に対してアフィン変換を行い、
   前記アフィン変換の係数は、前記一次故障候補ネットから故障伝搬しない各スキャン・フリップフロップのタイミング・マージンと前記テスト結果マップとを比較し、その残差が最小になるように定める、故障診断システム。
7. 請求項１記載の故障診断システムにおいて、
   前記集積回路は、良品サンプルおよび不良品サンプルの集積回路であり、
   前記制御部は、前記良品サンプルおよび前記不良品サンプルの集積回路に対してテスト条件を変更しながら複数回のテストを行い、フェイル・ログを採取するようにテスト装置を制御し、
   前記作成部は、前記制御部の制御により採取したフェイル・ログから前記良品サンプルのテスト結果マップと前記不良品サンプルのテスト結果マップとを作成し、
   前記抽出部は、前記制御部の制御により採取したフェイル・ログにおける前記不良品サンプルのフェイル・フリップフロップからの経路追跡を実施し、一次故障候補ネットの一次故障候補を求め、
   前記解析部は、良品サンプルのタイミング・マージンを、前記作成部で作成した前記良品サンプルのテスト結果マップから変換することにより求め、
   前記計算部は、前記抽出部で求めた全ての一次故障候補に対して、前記解析部で求めた前記良品サンプルのタイミング・マージンと前記作成部で作成した前記不良品サンプルのテスト結果マップとの一致度を計算し、
   前記出力部は、前記計算部で計算した結果に基づいて、一致度が高い候補を故障候補として出力する、故障診断システム。
8. 請求項７記載の故障診断システムにおいて、
   前記良品サンプルおよび前記不良品サンプルは、温度条件に起因して前記良品サンプルおよび前記不良品サンプルとなる、故障診断システム。
9. 請求項１記載の故障診断システムにおいて、
   前記集積回路は、複数のサンプルの集積回路であり、
   前記制御部は、前記複数のサンプルの集積回路に対してテスト条件を変更しながら複数回のテストを行い、フェイル・ログを採取するようにテスト装置を制御し、
   前記作成部は、前記制御部の制御により採取したフェイル・ログから前記複数のサンプルのテスト結果マップを作成し、
   前記抽出部は、前記制御部の制御により採取したフェイル・ログにおける前記複数のサンプルのフェイル・フリップフロップからの経路追跡を実施し、一次故障候補ネットの一次故障候補を求め、
   前記解析部は、前記制御部の制御により採取したフェイル・ログにおける前記複数のサンプルのフェイル・フリップフロップのディレイおよびタイミング・マージンをシミュレーションにより算出し、
   前記計算部は、前記抽出部で求めた全ての一次故障候補に対して、前記解析部で算出した前記複数のサンプルにおけるシミュレーション結果のタイミング・マージンと前記作成部で作成した前記複数のサンプルのテスト結果マップとの一致度を計算し、
   前記出力部は、前記計算部で計算した結果に基づいて、一致度が高い候補を故障候補として出力し、
   前記出力部から出力された故障候補は、不具合の発生原因が解析される、故障診断システム。
10. 計算機システムによる情報処理のステップとして、
    集積回路に対してテスト条件を変更しながら複数回のテストを行い、フェイル・ログを採取するようにテスト装置を制御する第１ステップと、
    前記第１ステップで採取したフェイル・ログからテスト結果マップを作成する第２ステップと、
    前記第１ステップで採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップからの経路追跡を実施し、一次故障候補ネットを求める第３ステップと、
    前記第１ステップで採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップのディレイおよびタイミング・マージンをシミュレーションにより算出する第４ステップと、
    前記第３ステップで求めた全ての一次故障候補に対して、前記第４ステップで算出したシミュレーション結果のタイミング・マージンと前記第２ステップで作成したテスト結果マップとの一致度を計算する第５ステップと、
    前記第５ステップで計算した結果に基づいて、一致度が高い候補を故障候補として出力する第６ステップと、
    を有する、故障診断方法。
11. 請求項１０記載の故障診断方法において、
    前記テスト結果マップは、各スキャン・フリップフロップのテスト結果のフェイルまたはパスを、テスト条件の変更に基づいてマッピングした図である、故障診断方法。
12. 請求項１１記載の故障診断方法において、
    前記一致度の計算は、
    前記一次故障候補ネットから故障伝搬する各スキャン・フリップフロップのディレイに対し、故障の影響として同一量の遅延値を加算し、
    前記遅延値は、前記故障伝搬する各スキャン・フリップフロップのディレイと前記テスト結果マップとを比較し、その残差が最小になるように決定し、
    前記遅延値の加算後のタイミング・マージンを前記テスト結果マップと比較し、それらのグラフ形状の一致度を、当該故障候補の確からしさとして用いる、故障診断方法。
13. 集積回路に対してテスト条件を変更しながら複数回のテストを行い、フェイル・ログを採取するようにテスト装置を制御する第１ステップと、
    前記第１ステップで採取したフェイル・ログからテスト結果マップを作成する第２ステップと、
    前記第１ステップで採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップからの経路追跡を実施し、一次故障候補ネットを求める第３ステップと、
    前記第１ステップで採取したフェイル・ログにおけるフェイル・フリップフロップのディレイおよびタイミング・マージンをシミュレーションにより算出する第４ステップと、
    前記第３ステップで求めた全ての一次故障候補に対して、前記第４ステップで算出したシミュレーション結果のタイミング・マージンと前記第２ステップで作成したテスト結果マップとの一致度を計算する第５ステップと、
    前記第５ステップで計算した結果に基づいて、一致度が高い候補を故障候補として出力する第６ステップと、
    を計算機システムに実行させる、故障診断プログラム。
14. 請求項１３記載の故障診断プログラムにおいて、
    前記テスト結果マップは、各スキャン・フリップフロップのテスト結果のフェイルまたはパスを、テスト条件の変更に基づいてマッピングした図である、故障診断プログラム。
15. 請求項１４記載の故障診断プログラムにおいて、
    前記一致度の計算は、
    前記一次故障候補ネットから故障伝搬する各スキャン・フリップフロップのディレイに対し、故障の影響として同一量の遅延値を加算し、
    前記遅延値は、前記故障伝搬する各スキャン・フリップフロップのディレイと前記テスト結果マップとを比較し、その残差が最小になるように決定し、
    前記遅延値の加算後のタイミング・マージンを前記テスト結果マップと比較し、それらのグラフ形状の一致度を、当該故障候補の確からしさとして用いる、故障診断プログラム。

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