JP2016218577A - 故障検出率演算装置、故障検出率演算プログラム及びその方法、並びにテストパターン生成装置及び、テストパターン生成プログラム及びその方法 - Google Patents

Abstract

【課題】物理的な欠陥及び物理的な不良を考慮した故障検出率を単一の故障検出率で評価する。【解決手段】故障検出率演算方法では、ネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１ＣＡを配線毎に演算し、配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２ＣＡを配線毎に演算し、論理回路の動作を検証するテストパターンにより、ネットリストの配線のそれぞれにおける第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及びネットリストの配線のそれぞれにおける第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を演算し、第１ＣＡに応じて第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、第２ＣＡに応じて第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値及び第１ＣＡの総和と第２ＣＡの総和とを加算した合計ＣＡを使用して故障検出率を演算する。【選択図】図１８

Description

本発明は、故障検出率演算装置、故障検出率演算プログラム及びその方法、並びにテストパターン生成装置及び、テストパターン生成プログラム及びその方法に関する。

半導体集積回路の動作速度の高速化、及び微細化の進展に伴って、半導体集積回路の動作不良の原因となる物理的な欠陥、及び物理的な不良を高精度に検出することへの要求が高まっている。このため、物理的な欠陥、及び物理的な不良に起因する故障のテスト品質を高精度に算出する種々の技術が開発されている。

例えば、特許文献１には、遅延故障の検出を目的として半導体集積回路（以下、ＬＳＩとも称する）に印加されるテストパターンにより実現される遅延故障テスト品質を、高精度に算出する遅延故障テスト品質算出方法が記載される。特許文献１に記載される算出方法では、まず、特定のプロセス等に共通的のレイアウト要素の物理欠陥分布及びレイアウト情報を含むＬＳＩのそれぞれに固有の情報をＴＥＧ等から取得し、取得した情報に基づいてＬＳＩのそれぞれの遅延故障の分布を求める。次いで、遅延故障の検出を目的としてＬＳＩに印加されるテストパターンにより実現される遅延故障テスト品質を算出する。特許文献１に記載される算出方法では、ＬＳＩのレイアウトの空き領域に配置された評価用ＴＥＧを製品の出荷テスト時に測定し、その測定結果を蓄積することによって、高信頼性の物理欠陥分布を継続的に取得する。

また、非特許文献１〜４には、物理的な欠陥、及び物理的な不良に起因する遅延故障に対するテスト品質の算出精度を更に高めるため、ＬＳＩの実際の配置配線情報を使用してテスト品質を算出する方法が記載される。非特許文献１〜４では、ＬＳＩの実際の配置配線情報から配線毎にクリティカルエリア（以下、ＣＡとも称する）が演算され、演算したクリティカルエリアにより重み付けした故障カバレージ（以下、故障検出率とも称する）が演算される。

図１は非特許文献１〜４に記載される算出方法で使用されるクリティカルエリアを説明する図であり、図１（ａ）はオープン欠陥のクリティカルエリアの一例を示す図であり、図１（ｂ）はブリッジ欠陥のクリティカルエリアの一例を示す図である。図１（ｃ）は図１（ａ）に示すオープン欠陥のクリティカルエリアと微粒子の粒径との関係を示す図であり、図１（ｄ）は図１（ｂ）に示すブリッジ欠陥のクリティカルエリアと微粒子の粒径との関係を示す図である。図１（ｃ）及び１（ｄ）において、微粒子は正方形の破線で示され、微粒子の粒径は双方向矢印ｒで示される。

クリティカルエリアは、所定の配置配線情報が示すレイアウトに対して、欠陥を引き起こすような微粒子の中心座標が占める領域の面積を意味し、与えられた微粒子の粒径と、配線幅及び配線間隔等の配線情報とに応じた関数となる。図１（ａ）において、配線Ｂのオープン欠陥のクリティカルエリアＡ_op（ｒ，Ｂ）は、矢印Ｄで示される。また、図１（ｂ）において、配線Ａと配線Ｂとの間のブリッジ欠陥のクリティカルエリアＡ_br（ｒ，Ａ，Ｂ）は、矢印Ｅで示される。

配線Ｂのオープン欠陥のクリティカルエリアＡ_op（ｒ，Ｂ）は、図１（ｃ）に示すように、配線Ｂを囲むように形成され、微粒子の一部が配線Ｂの幅方向を覆うときの微粒子の中心座標の軌跡となる。

配線Ａと配線Ｂとの間のブリッジ欠陥のクリティカルエリアＡ_br（ｒ，Ａ，Ｂ）は、図１（ｄ）に示すように、配線Ａと配線Ｂとの間に位置し、微粒子の一部が配線Ａ及びＢnの双方に少なくとも接するときの微粒子の中心座標の軌跡となる。

非特許文献４には、半導体集積回路に配置される論理回路の配置配線情報を使用して、配線毎にオープン欠陥のクリティカルエリアを演算し、演算したクリティカルエリアにより重み付けされた故障検出カバレージＷＦＣ_open（ｒ）が記載される。すなわち、オープン欠陥による故障モデルにおける重み付き故障カバレージＷＦＣ_open（ｒ）は、

で示される。ここで、Ａ_open（ｒ，ｓ_i）は配線ｓ_iのオープン欠陥による故障のクリティカルエリアを示し、Ｄ_open（ｓ_i）はテストパターンを印加したときの配線ｓ_iのオープン欠陥による故障検出を示す情報である。

また、非特許文献２には、半導体集積回路に配置される論理回路の配置配線情報を使用して、配線毎にブリッジ欠陥のクリティカルエリアを演算し、演算したクリティカルエリアにより重み付けされた故障検出カバレージＷＦＣ_br（ｒ）が記載される。すなわち、ブリッジ欠陥による故障モデルにおける重み付き故障カバレージＷＦＣ_br（ｒ）は、

で示される。ここで、Ａ_br（ｒ，ｓ_i，ｓ_j）は配線ｓ_iと配線ｓ_jとの間のブリッジ欠陥による故障のクリティカルエリアを示し、Ｄ_br（ｓ_i，ｓ_j）はテストパターンを印加したときの配線ｓ_iと配線ｓ_jとの間のブリッジ欠陥による故障検出を示す情報である。

非特許文献１〜４では、配置配線情報から演算したクリティカルエリアにより重み付けした重み付き故障検出率を算出することができるので、物理的な欠陥、及び物理的な不良を考慮したテスト品質をより高精度に算出することができる。

特開２００８−１２８８１７号公報

「レイアウトを考慮した故障カバレージの高精度見積りに関する一考察」、新井 雅之 他、信学技報、２０１２年２月 「レイアウトを考慮したブリッジ/オープン欠陥による故障カバレージの高精度見積法」、新井 雅之 他、信学技報、２０１２年６月 「クリティカルエリア解析に基づく故障カバレージ見積りに関する一考察」、清水貴弘 他、信学技報、２０１３年２月 「異なる欠陥粒径とビアオープンを考慮した重み付き故障カバレージに関する一考察」、中山 裕太 他、信学技報、２０１４年２月

しかしながら、非特許文献１〜４では、オープン欠陥及びブリッジ欠陥による故障のそれぞれについて別個に重み付き故障検出率を算出するため、物理的な欠陥及び物理的な不良を考慮した故障検出率を単一の故障検出率で評価することは容易ではない。

一実施形態では、物理的な欠陥及び物理的な不良を考慮した故障検出率を単一の故障検出率で評価可能な故障検出率演算方法を提供することを目的とする。

１つの態様では、故障検出率演算装置は、半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算する第１クリティカルエリア演算部と、配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算する第２クリティカルエリア演算部と、論理回路の動作を検証するテストパターンにより、ネットリストの配線のそれぞれにおける第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及びネットリストの配線のそれぞれにおける第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を演算する故障検出情報演算部と、第１クリティカルエリアに応じて第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、第２クリティカルエリアに応じて第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値、及び第１クリティカルエリアの総和と第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを使用して故障検出率を演算する故障検出率演算部と、故障検出率を出力する故障検出率出力部と、を有することを特徴とする。

さらに、本発明に係る故障検出率演算装置では、故障検出率は、第１故障検出値と、第２故障検出値とを加算した値を分子とし、第１クリティカルエリアの総和と第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを分母として演算されることが好ましい。

さらに、本発明に係る故障検出率演算装置では、第１故障は、ネットリストの配線が幅方向に亘って絶縁性の微粒子により切断される完全オープン欠陥による故障であり、第２故障は、ネットリストの配線の何れかの間が導電性の微粒子により連結される完全ブリッジ欠陥による故障であることが好ましい。

さらに、本発明に係る故障検出率演算装置では、配置配線情報を使用して、ネットリストの配線が微粒子により部分的に欠損する抵抗性オープン欠陥による故障である第３故障が発生する面積を示す第３クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算する第３クリティカルエリア演算部と、配置配線情報を使用して、ネットリストの配線の何れかの間が第２故障の微粒子の抵抗値よりも高い抵抗値を有する微粒子により連結される抵抗性ブリッジによる故障である第４故障が発生する面積を示す第４クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算する第４クリティカルエリア演算部と、を更に有することが好ましい。

さらに、本発明に係る故障検出率演算装置では、故障検出情報演算部は、テストパターンにより、ネットリストの配線のそれぞれにおける第３故障が検出可能であるか否かを示す第３故障検出情報、及びネットリストの配線のそれぞれにおける第４故障が検出可能であるか否かを示す第４故障検出情報を更に演算し、故障検出率は、第１故障検出値と、第２故障検出値と、第３クリティカルエリアに応じて第３故障検出情報を重み付けした第３故障検出値と、第４クリティカルエリアに応じて第４故障検出情報を重み付けした第４故障検出値とを加算した値を分子とし、第１クリティカルエリアの総和と第２クリティカルエリアの総和と第３クリティカルエリアの総和と第４クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを分母として演算されることが好ましい。

さらに、本発明に係る故障検出率演算装置では、第１クリティカルエリア及び第２クリティカルエリアは、微粒子の粒径と微粒子による欠陥発生確率との関係により補正されることが好ましい。

他の態様では、故障検出率演算方法は、半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算し、配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算し、論理回路の動作を検証するテストパターンにより、ネットリストの配線のそれぞれにおける第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及びネットリストの配線のそれぞれにおける第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を演算し、第１クリティカルエリアに応じて第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、第２クリティカルエリアに応じて第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値、及び第１クリティカルエリアの総和と第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを使用して故障検出率を演算し、故障検出率を出力する、ことを有することを特徴とする。

他の態様では、故障検出率演算プログラムは、テストパターン生成装置は、半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算し、配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算し、論理回路の動作を検証するテストパターンにより、ネットリストの配線のそれぞれにおける第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及びネットリストの配線のそれぞれにおける第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を演算し、第１クリティカルエリアに応じて第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、第２クリティカルエリアに応じて第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値、及び第１クリティカルエリアの総和と第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを使用して故障検出率を演算し、故障検出率を出力する、処理を演算部に実行させることを特徴とする。

他の態様では、半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算する第１クリティカルエリア演算部と、配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算する第２クリティカルエリア演算部と、ネットリストの配線のそれぞれにおける第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及びネットリストの配線のそれぞれにおける第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を、論理回路の動作を検証する複数のテストパターン毎に演算する故障検出情報演算部と、第１クリティカルエリアに応じて第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、第２クリティカルエリアに応じて第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値、及び第１クリティカルエリアの総和と第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを使用して故障検出率を、複数のテストパターン毎に演算する故障検出率演算部と、複数のテストパターンの何れかを組み合わせたときの故障検出率が所望の値であるときに、組み合わせたテストパターンを、使用するテストパターンとして決定するテストパターン決定部と、テストパターン決定部が決定したテストパターンを出力するテストパターン出力部と、を有することを特徴とする。

他の態様では、テストパターン生成方法は、半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算し、配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算し、ネットリストの配線のそれぞれにおける第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及びネットリストの配線のそれぞれにおける第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を、論理回路の動作を検証する複数のテストパターン毎に演算し、第１クリティカルエリアに応じて第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、第２クリティカルエリアに応じて第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値、及び第１クリティカルエリアの総和と第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを使用して故障検出率を、複数のテストパターン毎に演算し、複数のテストパターンの何れかを組み合わせたときの故障検出率が所望の値であるときに、組み合わせたテストパターンを、使用するテストパターンとして決定し、決定されたテストパターンを出力する、ことを有することを特徴とする。

他の態様では、テストパターン生成プログラムは、半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算し、配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２クリティカルエリアをネットリストの配線毎に演算し、ネットリストの配線のそれぞれにおける第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及びネットリストの配線のそれぞれにおける第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を、論理回路の動作を検証する複数のテストパターン毎に演算し、第１クリティカルエリアに応じて第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、第２クリティカルエリアに応じて第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値、及び第１クリティカルエリアの総和と第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを使用して故障検出率を、複数のテストパターン毎に演算し、組み合わせたときの故障検出率が所望の値であるときに、複数のテストパターンの何れかを組み合わせたテストパターンを、使用するテストパターンとして決定し、決定されたテストパターンを出力する、処理を演算部に実行させることを特徴とする。

一実施形態では、物理的な欠陥及び物理的な不良を考慮した故障検出率を単一の故障検出率で評価可能な故障検出率演算方法を提供することができる。

非特許文献１〜４に記載される算出方法で使用されるクリティカルエリアを説明する図であり、（ａ）はオープン欠陥のクリティカルエリアの一例を示す図であり、（ｂ）はブリッジ欠陥のクリティカルエリアの一例を示す図であり、（ｃ）は（ａ）に示すオープン欠陥のクリティカルエリアと微粒子の粒径との関係を示す図であり、（ｄ）は（ｂ）に示すブリッジ欠陥のクリティカルエリアと微粒子の粒径との関係を示す図である。 第１実施形態に係る故障検出率演算装置を示す図である。 図２に示す故障検出率演算装置が実行する故障検出率演算処理のフローチャートを示す図である。 図２に示すネットリスト取得部が取得するネットリストの一例を示す図であり、（ａ）はネットリストのテキスト表示の一例を示す図であり、（ｂ）は（ａ）に示すネットリストに対応する回路図である。 図２に示すネットリスト取得部が取得するネットリストから生成される配置配線情報の配線形状の一例を示す図である。 図３に示すＳ１０３のより詳細な処理を示すフローチャートである。 図３に示すＳ１０３の処理により演算された第１クリティカルエリアを示す図であり、（ａ）は微粒子の粒径ｒが０．１μｍのときの第１クリティカルエリアであり、（ｂ）は微粒子の粒径ｒが０．２μｍのときの第１クリティカルエリアであり、（ｃ）は微粒子の粒径ｒが０．３μｍのときの第１クリティカルエリアである。 図６に示すＳ２０７の処理を示す図である。 図３に示すＳ１０４のより詳細な処理を示すフローチャートである。 図３に示すＳ１０４の処理により演算された第２クリティカルエリアを示す図であり、（ａ）は微粒子の粒径ｒが０．１μｍのときの第２クリティカルエリアであり、（ｂ）は微粒子の粒径ｒが０．２μｍのときの第２クリティカルエリアであり、（ｃ）は微粒子の粒径ｒが０．４μｍのときの第２クリティカルエリアである。 図９に示すＳ３０７の処理を示す図である。 図４に示す論理回路のテストパターンの一例を示す図であり、（ａ）は固定故障検出用のテストパターンを示す図であり、（ｂ）は遅延故障検出用のテストパターンである。 完全オープン欠陥による故障である第１故障検出情報を示す図である。 完全ブリッジ欠陥による故障である第２故障検出情報を示す図であり、（ａ）は完全ブリッジ欠陥による第１故障モデルを示し、（ｂ）は完全ブリッジ欠陥による第２故障モデルを示す。 完全ブリッジ欠陥による故障である第２故障検出情報を示す図であり、（ｃ）はブリッジ欠陥による第３故障モデルを示し、（ｄ）は完全ブリッジ欠陥による第４故障モデルを示す。 図１４に示す完全ブリッジ欠陥による故障の概要を示す図であり、（ａ）は図１４（ａ）に示す故障モデルを示し、（ｂ）は図１４（ｃ）に示す故障モデルを示し、（ｃ）は図１４（ｃ）に示す故障モデルを示し、（ｄ）は図１４（ｄ）に示す故障モデルを示す。 図３に示すＳ１０７のより詳細な処理を示すフローチャートである。 図２に示す故障検出率演算部が第１故障検出値を演算する処理を示す図である。 図２に示す故障検出率演算装置の故障検出率演算処理におけるデータフローを示す図である。 第２実施形態に係る故障検出率演算装置を示す図である。 図１９に示す故障検出率演算装置が実行する故障検出率演算処理のフローチャートを示す図である。 図２０に示すＳ５０３のより詳細な処理を示すフローチャートである。 第１クリティカルエリア及び第３クリティカルエリアの一例を示す図である。 図２１に示すＳ３０９の処理を示す図である。 図２０に示すＳ５０４のより詳細な処理を示すフローチャートである。 図２０に示すＳ５０７における処理を示す図である。 （ａ）は抵抗性オープン欠陥による故障である第３故障検出情報を示す図であり、（ｂ）は抵抗性ブリッジ欠陥による故障である第４故障検出情報を示す図である。 図２６（ｂ）に示す抵抗性ブリッジ欠陥による故障の概要を示す図である。 図２０に示すＳ５０７のより詳細な処理を示すフローチャートである。 図１９に示す故障検出率演算装置の故障検出率演算処理におけるデータフローを示す図である。 第３実施形態に係るテストパターン生成装置を示す図である。 図３０に示すテストパターン生成装置が実行する故障検出率演算処理のフローチャートを示す図である。 図３１に示すＳ９０７〜Ｓ９１０の処理を示す図である。 第４クリティカルエリアの他の実施形態を示す図であり、（ａ）は第２クリティカルエリアを示し、（ｂ）は第２クリティカルエリア及び第４クリティカルエリアを示す。

以下図面を参照して、故障検出率演算装置、故障検出率演算プログラム及びその方法、並びにテストパターン生成装置及び、テストパターン生成プログラム及びその方法について説明する。但し、本発明の技術的範囲はそれらの実施の形態に限定されない。

（実施形態に係る故障検出率方法の概要）
実施形態に係る故障検出率方法は、異なるモデルの故障が発生する面積を示す複数のクリティカルエリアにより故障検出情報を重み付けした故障検出値を分子とし、複数のクリティカルエリアのそれぞれの総和の合計を分母として故障検出率を演算する。実施形態に係る故障検出率方法では、物理的な欠陥及び物理的な不良を考慮した故障検出率を単一の故障検出率で評価することが可能になる。

（第１実施形態に係る故障検出率演算装置の構成）
図２は、第１実施形態に係る故障検出率演算装置を示す図である。

故障検出率演算装置１は、通信部１０１と、記憶部１０２と、表示部１０３と、入力部１０４と、出力部１０５と、演算部１１０とを有する。

通信部１０１は、イーサネット（登録商標）などの有線の通信インターフェース回路を有し、イーサネット（登録商標）等の有線ＬＡＮにより不図示のゲートウェイを介して、イントラネットと接続される。通信部１０１は、イントラネットを介して不図示の他の電子計算機等と通信を行う。そして、通信部１０１は、電子計算機等から受信したデータを演算部１１０に供給する。また、通信部１０１は、演算部１１０から供給されたデータを他の電子計算機等に送信する。例えば、通信部１０１は、半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストを他の電子計算機から受信する。また、通信部１０１は、演算部１１０で演算された故障検出率を他の電子計算機に送信する。

記憶部１０２は、例えば、半導体メモリ、磁気ディスク装置、及び光ディスク装置のうちの少なくとも一つを有する。記憶部１０２は、演算部１１０による処理に用いられるドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。例えば、記憶部１０２は、ドライバプログラムとして、通信部１０１を制御する通信デバイスドライバプログラム等を記憶する。また、記憶部１０２は、オペレーティングシステムプログラムとして、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol / Internet Protocol）等の通信方式による接続制御プログラム等を記憶する。また、記憶部１０２は、アプリケーションプログラムとして、ソフトウェアキーボードを記憶すると共に、各種データの送受信を行うデータ処理プログラム等を記憶する。コンピュータプログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な可搬型記録媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いて記憶部１０２にインストールされてもよい。

表示部１０３は、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータへの問い合わせや処理結果の出力に使用される。入力部１０４は、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータからの指示や情報の入力に使用される。

演算部１１０は、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。演算部１１０は、故障検出率演算装置１の全体的な動作を統括的に制御するものであり、例えば、ＣＰＵである。演算部１１０は、故障検出率演算装置１の各種処理が記憶部１０２に記憶されているプログラム等に応じて適切な手順で実行されるように、通信部１０１等の動作を制御する。演算部１１０は、記憶部１０２に記憶されているプログラム（ドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム等）に基づいて処理を実行する。また、演算部１１０は、複数のプログラム（アプリケーションプログラム等）を並列に実行することができる。

演算部１１０は、ネットリスト取得部１１１と、配置配線情報生成部１１２と、クリティカルエリア演算部１１３と、テストパターン生成部１１４と、故障検出情報演算部１１５と、故障検出率演算部１１６と、故障検出率出力部１１７とを有する。クリティカルエリア演算部１１３は、第１クリティカルエリア演算部１３１と、第２クリティカルエリア演算部１３２とを有するクリティカルエリア解析（Critical Area Analysis、ＣＡＡ）ツールである。演算部１１０が有するこれらの各部は、演算部１１０が有するプロセッサ上で実行されるプログラムによって実装される機能モジュールである。あるいは、演算部１１０が有するこれらの各部は、独立した集積回路、マイクロプロセッサ、又はファームウェアとして故障検出率演算装置１に実装されてもよい。

（第１実施形態に係る故障検出率演算装置の動作）
図３は故障検出率演算装置１が実行する故障検出率演算処理のフローチャートを示す図である。

まず、ネットリスト取得部１１１は、半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストを、通信部１０１を介して他の電子計算機から取得する（Ｓ１０１）。

図４はネットリスト取得部１１１が取得するネットリストの一例を示す図であり、図４（ａ）はネットリストのテキスト表示の一例を示す図であり、図４（ｂ）は図４（ａ）に示すネットリストに対応する回路図である。

論理回路１０は、第１ＮＡＮＤ素子１１〜第６ＮＡＮＤ素子１６の６つの２入力ＮＡＮＤ素子を有する。論理回路１０への入力信号は、第１配線Ｗ１、第２配線Ｗ２、第３配線Ｗ３、第６配線Ｗ６及び第７配線Ｗ７のそれぞれに印加される。論理回路１０の出力信号は、第２２配線Ｗ２２及び第２３配線２３のそれぞれから出力される。第１ＮＡＮＤ素子１１は、第１配線Ｗ１及び第３配線Ｗ３のそれぞれに印加される信号の論理積の反転信号を第１０配線Ｗ１０に出力する。第２ＮＡＮＤ素子１２は、第３配線Ｗ３及び第６配線Ｗ６のそれぞれに印加される信号の論理積の反転信号を第１１配線Ｗ１１に出力する。第３ＮＡＮＤ素子１３は、第２配線Ｗ２に印加される信号と、第２ＮＡＮＤ素子１２から第１１配線Ｗ１１に出力される信号との論理積の反転信号を第１６配線Ｗ１６に出力する。第４ＮＡＮＤ素子１４は、第７配線Ｗ７に印加される信号と、第２ＮＡＮＤ素子１２から第１１配線Ｗ１１に出力される信号との論理積の反転信号を第１９配線Ｗ１９に出力する。第５ＮＡＮＤ素子１５は、第１ＮＡＮＤ素子１１から第１０配線Ｗ１０に出力される信号と、第３ＮＡＮＤ素子１３から第１６配線Ｗ１６に出力される信号との論理積の反転信号を第２２配線Ｗ２２に出力する。第６ＮＡＮＤ素子１６は、第３ＮＡＮＤ素子１３から第１０配線Ｗ１６に出力される信号と、第４ＮＡＮＤ素子１４から第１９配線Ｗ１９に出力される信号との論理積の反転信号を第２３配線Ｗ２３に出力する。

次いで、配置配線情報生成部１１２は、ネットリスト取得部１１１が取得したネットリストに対応する配置配線情報を生成する（Ｓ１０２）。配置配線情報生成部１１２は、いわゆるレイアウトツールであり、ネットリスト取得部１１１が取得したネットリストから所定の配置配線アルゴリズムに基づいて配置配線情報を生成する。

図５は、ネットリスト取得部１１１が取得するネットリストから配置配線情報生成部１１２が生成した配置配線情報の配線形状の一例を示す図である。図５において、第１ＮＡＮＤ素子１１〜第６ＮＡＮＤ素子１６は省略され、配線Ｗ１〜Ｗ２３のみが記載される。配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれの配線幅は、０．０４５μｍである。

次いで、第１クリティカルエリア演算部１３１は、配置配線情報生成部１１２が生成した配置配線情報を使用して、完全オープン欠陥による故障が発生する面積である第１補正クリティカルエリアを配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれについて演算する（Ｓ１０３）。完全オープン欠陥による故障は、配線が幅方向に亘って絶縁性の微粒子により切断される欠陥である。

図６は、第１クリティカルエリア演算部１３１が、完全オープン欠陥による故障が発生する面積を示す第１補正クリティカルエリアを演算するＳ１０３のより詳細な処理を示すフローチャートである。

まず、第１クリティカルエリア演算部１３１は、微粒子の粒径ｒが０．１μｍのときの第１配線Ｗ１の第１クリティカルエリアを演算する（Ｓ２０１）。第２３配線Ｗ２３の全ての配線を演算していないので（Ｓ２０２）、次いで粒径ｒが０．１μｍのときの第２配線Ｗ２の第１クリティカルエリアを演算する（Ｓ２０１）。以降、粒径ｒが０．１μｍのときに第２３配線Ｗ２３までの全ての第１クリティカルエリアが演算されたと判断する（Ｓ２０２）まで、配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれについて微粒子の粒径ｒが０．１μｍのときの第１クリティカルエリアを演算する。

粒径ｒが０．１μｍのときに全ての配線Ｗ１〜Ｗ２３の第１クリティカルエリアが演算されたと判断する（Ｓ２０２）と、第１クリティカルエリア演算部１３１は、粒径ｒが０．２μｍのときの第１配線Ｗ１の第１クリティカルエリアを演算する（Ｓ２０３）。以降、微粒子の粒径ｒが０．２μｍのときに第２３配線Ｗ２３までの全ての第１クリティカルエリアが演算されたと判断する（Ｓ２０４）まで、配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれについて微粒子の粒径ｒが０．２μｍのときの第１クリティカルエリアを演算する。

粒径ｒが０．２μｍのときに全ての配線Ｗ１〜Ｗ２３の第１クリティカルエリアが演算されたと判断する（Ｓ２０４）と、第１クリティカルエリア演算部１３１は、粒径ｒが０．３μｍのときの第１配線Ｗ１の第１クリティカルエリアを演算する（Ｓ２０５）。以降、粒径ｒが０．３μｍのときに第２３配線Ｗ２３までの全ての第１クリティカルエリアが演算されたと判断する（Ｓ２０６）まで、配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれについて粒径ｒが０．３μｍのときの第１クリティカルエリアを演算する。

図７は、Ｓ１０３の処理により演算された第１クリティカルエリアを示す図である。図７（ａ）は微粒子の粒径ｒが０．１μｍのときの第１クリティカルエリアであり、図７（ｂ）は微粒子の粒径ｒが０．２μｍのときの第１クリティカルエリアであり、図７（ｃ）は微粒子の粒径ｒが０．３μｍのときの第１クリティカルエリアである。また、図７（ｄ）は微粒子の粒径ｒが０．１μｍのときの第３配線Ｗ３の第１クリティカルエリアを示す図である。

図７（ａ）〜７（ｃ）において、クリティカルエリアの単位は、０．０００１μｍ²である。例えば、図７（ｄ）に示すように、第３配線Ｗ３の第１クリティカルエリアは、微粒子の粒径ｒが０．１μｍのとき、２５５×１０^-4μｍ²であり、図中では網掛け部分の面積として求まる。

次いで、第１クリティカルエリア演算部１３１は、Ｓ２０１〜Ｓ２０６で演算された粒径が相違する３つの場合のクリティカルエリアを使用して欠陥発生確率に基づいて補正した第１補正クリティカルエリアを演算する（Ｓ２０７）。第１クリティカルエリア演算部１３１は、以下に示す式（３）を使用して、欠陥発生確率に基づいて補正した第１補正クリティカルエリアを演算する（Ｓ２０７）。

ここで、Ａ_open（ｓ_i）は、配線Ｗ１〜Ｗ２２のそれぞれの欠陥発生確率に基づいて補正した完全オープン欠陥による故障の第１補正クリティカルエリアを示し、Ａ_open（ｒ_k，ｓ_i）は、粒径がｒ_kのときの配線Ｗ１〜Ｗ２２それぞれの第１クリティカルエリアを示す。ここで、（ｒ₁／ｒ_ｋ）^xは微粒子の発生確率分布を考慮する項であり、微粒子の粒径ｒが大きくなるに従って微粒子の発生確率の発生確率は指数の逆数に応じて減少することを示す。一例では、べき数ｘは２とすることができる。

図８は、式（３）を使用したＳ２０７の処理を示す図である。式（３）において、ｒ₁は０．１μｍであるので、粒径ｒが０．１μｍのときの（ｒ₁／ｒ_k）²は１となり、粒径ｒが０．２μｍのときの（ｒ₁／ｒ_k）²は１／２²となり、粒径ｒが０．３μｍのときの（ｒ₁／ｒ_k）²は１／３²となる。第１補正クリティカルエリアが（３）を使用して粒径ｒに応じて重み付けして演算されることによって、第１補正クリティカルエリアは、微粒子の発生確率分布を考慮したものになる。

併せて、第１クリティカルエリア演算部１３１は、第１補正クリティカルエリアから第１クリティカルエリアの総和を演算する（Ｓ２０８）。第１クリティカルエリアの総和は、配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれの第１補正クリティカルエリアの総和として演算される。図８に示すように、論理回路１０では、第１クリティカルエリアの総和は、６．０９３×１０^-1μｍ²である。

次いで、第２クリティカルエリア演算部１３２は、配置配線情報生成部１１２が生成した配置配線情報を使用して、完全ブリッジ欠陥による故障が発生する面積を示す第２補正クリティカルエリアを配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれについて演算する（Ｓ１０４）。完全ブリッジ欠陥による故障は、２つの配線間が導電性の微粒子により連結される欠陥である。

図９は、第２クリティカルエリア演算部１３２が、完全ブリッジ欠陥による故障が発生する面積を示す第２補正クリティカルエリアを演算するＳ１０４のより詳細な処理を示すフローチャートである。

まず、第２クリティカルエリア演算部１３２は、微粒子の粒径ｒが０．１μｍのときの第２配線Ｗ１の第２クリティカルエリアを演算する（Ｓ３０１）。第２３配線Ｗ２３の全ての配線を演算していないので（Ｓ３０２）、次いで粒径ｒが０．１μｍのときの第２配線Ｗ２の第１クリティカルエリアを演算する（Ｓ３０１）。以降、粒径ｒが０．１μｍのときに第２３配線Ｗ２３までの全ての第２クリティカルエリアが演算されたと判断する（Ｓ３０２）まで、配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれについて微粒子の粒径ｒが０．１μｍのときの第２クリティカルエリアを演算する。

粒径ｒが０．１μｍのときに全ての配線Ｗ１〜Ｗ２３の第２クリティカルエリアが演算されたと判断する（Ｓ３０２）と、第２クリティカルエリア演算部１３２は、粒径ｒが０．２μｍのときの第１配線Ｗ１の第２クリティカルエリアを演算する（Ｓ３０３）。以降、微粒子の粒径ｒが０．２μｍのときに第２３配線Ｗ２３までの全ての第２クリティカルエリアが演算されたと判断する（Ｓ３０４）まで、配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれについて微粒子の粒径ｒが０．２μｍのときの第２クリティカルエリアを演算する。

粒径ｒが０．２μｍのときに全ての配線Ｗ１〜Ｗ２３の第２クリティカルエリアが演算されたと判断する（Ｓ３０４）と、第２クリティカルエリア演算部１３２は、粒径ｒが０．４μｍのときの第１配線Ｗ１の第１クリティカルエリアを演算する（Ｓ３０５）。以降、粒径ｒが０．４μｍのときに第２３配線Ｗ２３までの全ての第２クリティカルエリアが演算されたと判断する（Ｓ３０６）まで、配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれについて粒径ｒが０．４μｍのときの第１クリティカルエリアを演算する。

図１０は、Ｓ１０４の処理により演算された第２クリティカルエリアを示す図である。図１０（ａ）は微粒子の粒径ｒが０．１μｍのときの第２クリティカルエリアであり、図１０（ｂ）は微粒子の粒径ｒが０．２μｍのときの第２クリティカルエリアであり、図１０（ｃ）は微粒子の粒径ｒが０．４μｍのときの第２クリティカルエリアである。また、図１０（ｄ）は微粒子の粒径ｒが０．２μｍのときの第３配線Ｗ３と第１０配線Ｗ１０との間の完全ブリッジ欠陥による故障が発生する第２クリティカルエリアを示す図である。

図１０（ａ）〜１０（ｃ）において、クリティカルエリアの単位は、０．０００１μｍ²である。例えば、図７（ｄ）に示す微粒子の粒径ｒが０．２μｍのときの第３配線Ｗ３の第１クリティカルエリアは、８．７×１０^-3μｍ²である。

次いで、第２クリティカルエリア演算部１３２は、Ｓ３０１〜Ｓ３０６で演算された粒径が相違する３つの場合のクリティカルエリアを使用して欠陥発生確率に基づいて補正した第２補正クリティカルエリアを演算する（Ｓ３０７）。第２クリティカルエリア演算部１３２は、以下に示す式（４）を使用して、欠陥発生確率に基づいて補正した第２補正クリティカルエリアを演算する（Ｓ３０７）。

ここで、Ａ_bridge（ｓ_i，ｓ_j）は、配線Ｗ１〜Ｗ２２の何れか２つの間の欠陥発生確率に基づいて補正した完全ブリッジ欠陥による故障の第２補正クリティカルエリアを示す。Ａ_bridge（ｒ_k，ｓ_i，ｓ_j）は粒径がｒ_kのときの配線Ｗ１〜Ｗ２２のそれぞれの第２クリティカルエリアを示す。一例では、べき数ｘは２とすることができる。

図１１は、式（４）を使用したＳ３０７の処理を示す図である。式（４）において、ｒ₁は０．１μｍであるので、粒径ｒが０．１μｍのときの（ｒ₁／ｒ_k）²は１となり、粒径ｒが０．２μｍのときの（ｒ₁／ｒ_k）²は１／２²となり、粒径ｒが０．４μｍのときの（ｒ₁／ｒ_k）²は１／４²となる。

併せて、第２クリティカルエリア演算部１３２は、第２補正クリティカルエリアから第２クリティカルエリアの総和を演算する（Ｓ３０８）。第２クリティカルエリアの総和は、配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれの第２補正クリティカルエリアの総和として演算される。図１１に示すように、論理回路１０では、第２クリティカルエリアの総和は、２．７０６×１０^-1μｍ²である。

次いで、テストパターン生成部１１４は、ネットリスト取得部１１１が取得したネットリストの故障を検出するためのテストパターンを自動生成する（Ｓ１０５）。テストパターン生成部１１４は、製造テスト用のテストパターンを自動生成するＡＴＰＧ（automatic test pattern generator）である。

図１２は、図４に示す論理回路１０のテストパターンの一例を示す図であり、図１２（ａ）は固定故障検出用のテストパターンを示す図であり、図１２（ｂ）は遅延故障検出用のテストパターンである。

第１固定故障検出パターンＰ１−１は、論理回路１０の配線（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ６、Ｗ７）に（０００００）を印加する。第２固定故障検出パターンＰ１−２は、論理回路１０の配線（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ６、Ｗ７）に（０１０００）を印加する。第３固定故障検出パターンＰ１−３は、論理回路１０の配線（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ６、Ｗ７）に（１１１０１）を印加する。

第１遅延故障検出パターンＰ２−１は、論理回路１０の配線（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ６、Ｗ７）に（０００００）を印加し、所定の時間が経過した後に配線（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ６、Ｗ７）に（０１１０１）を印加する。第２遅延故障検出パターンＰ２−２は、論理回路１０の配線（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ６、Ｗ７）に（１１１１１）を印加し、所定の時間が経過した後に配線（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ６、Ｗ７）に（１０１００）を印加する。

次いで、故障検出情報演算部１１５は、ネットリスト取得部１１１が取得したネットリストと、テストパターン生成部１１４が生成したテストパターンとから故障検出情報を演算する（Ｓ１０６）。故障検出情報は、論理回路１０のそれぞれの配線における完全オープン欠陥又は完全ブリッジ欠陥による故障の有無を示す情報である。完全オープン欠陥及び完全ブリッジ欠陥による故障は固定故障として検出されるので、故障検出情報演算部１１５は、第１固定故障検出パターンＰ１−１〜第３固定故障検出パターンＰ１−３の３つのテストパターンを使用して故障検出情報を演算する。故障検出情報演算部１１５は、いわゆる故障シミュレータである。

図１３は完全オープン欠陥による故障である第１故障検出情報を示す図であり、図１４は完全ブリッジ欠陥による故障である第２故障検出情報を示す図である。図１４（ａ）は完全ブリッジ欠陥による第１故障モデルを示し、図１４（ｂ）は完全ブリッジ欠陥による第２故障モデルを示し、図１４（ｃ）はブリッジ欠陥による第３故障モデルを示し、図１４（ｄ）は完全ブリッジ欠陥による第４故障モデルを示す。図１３及び１４において、「０」は対応する行に記載される故障が検出可能ではないことを示し、「１」は対応する行に記載される故障が検出可能であることを示す。

第１故障検出情報は、完全オープン欠陥により配線の信号が「０」に固定される０縮退故障に関する情報と、完全オープン欠陥により配線の信号が「１」に固定される１縮退故障に関する情報の２つの情報を含む。図１３において、ＳＡ０は０縮退故障を示し、ＳＡ１は１縮退故障を示す。例えば、１（ＳＡ０）は第１配線Ｗ１の０縮退故障を示し、３（ＳＡ１）は第３配線Ｗ３の１縮退故障を示す。また、図１３において、ｐａｔ１−１は第１固定故障検出パターンＰ１−１を示し、ｐａｔ１−２は第２固定故障検出パターンＰ１−２を示し、ｐａｔ１−３は第３固定故障検出パターンＰ１−３を示す。ｐａｔ１−１〜ｐａｔ１−３のそれぞれの列で「１」が記載される行は、故障検出が可能であることを示す。例えば、ｐａｔ１−１の列では、１０（ＳＡ０）、１６（ＳＡ０）及び１９（ＳＡ０）の行に「１」が記載される。したがって、第１固定故障検出パターンＰ１−１は、第１０配線Ｗ１０、第１６配線Ｗ１６及び第１９配線Ｗ１９の０縮退故障を検出可能である。さらに、ｐａｔ１−１の列では、１（ＳＡ１）、２（ＳＡ１）、３（ＳＡ１）、６（ＳＡ１）、７（ＳＡ１）、２２（ＳＡ１）及び２３（ＳＡ１）の行に「１」が記載される。したがって、第１配線Ｗ１、第２配線Ｗ２、第３配線Ｗ３、第６配線Ｗ６、第７配線Ｗ７、第２２配線Ｗ２２及び第２３配線Ｗ２３の１縮退故障を更に検出可能である。一方、ｐａｔ１−１〜ｐａｔ１−３のそれぞれの列で「０」が記載される行は、故障検出が可能ではないことを示す。

図１３において、故障検出情報の列で「１」が記載される行は、第１固定故障検出パターンＰ１−１〜第３固定故障検出パターンＰ１−３の何れかで故障検出が可能であることを示す。一方、故障検出情報の列で「０」が記載される行は、第１固定故障検出パターンＰ１−１〜第３固定故障検出パターンＰ１−３の何れでも故障検出が可能ではないことを示す。

第２故障検出情報は、完全ブリッジ欠陥を発生する一方の配線の「０」又は「１」の何れかであるか、及び完全ブリッジ欠陥を発生する他方の配線の「０」又は「１」の何れかであるかにより、図１４（ａ）〜１４（ｄ）にそれぞれ示される４つの情報を含む。図１４（ａ）において、（ｘ＜−＞ｙ）（Ａ＿ＤＯＭ＿０）は配線ｘの信号が「０」であり配線ｙの信号が「１」のときに、ブリッジ故障により配線ｘ及びｙの信号が配線ｘの信号である「０」になることを示す。例えば、（１＜−＞２）（Ａ＿ＤＯＭ＿０）は第１配線Ｗ１の信号が「０」であり第２配線Ｗ２の信号が「１」のときに、ブリッジ故障により第１配線Ｗ１及び第２配線Ｗ２の信号が第１配線Ｗ１の信号である「０」になることを示す。図１４（ｂ）において、（ｘ＜−＞ｙ）（Ａ＿ＤＯＭ＿１）は配線ｘの信号が「１」であり配線ｙの信号が「０」のときに、ブリッジ故障により配線ｘ及びｙの信号が配線ｘの信号である「１」になることを示す。例えば、（１＜−＞２）（Ａ＿ＤＯＭ＿１）は第１配線Ｗ１の信号が「１」であり第２配線Ｗ２の信号が「０」のときに、ブリッジ故障により第１配線Ｗ１及び第２配線Ｗ２の信号が第１配線Ｗ１の信号である「１」になることを示す。図１４（ｃ）において、（ｘ＜−＞ｙ）（Ｂ＿ＤＯＭ＿０）は配線ｘの信号が「１」であり配線ｙの信号が「０」のときに、ブリッジ故障により配線ｘ及びｙの信号が配線ｙの信号である「０」になることを示す。例えば、（１＜−＞２）（Ｂ＿ＤＯＭ＿０）は第１配線Ｗ１の信号が「１」であり第２配線Ｗ２の信号が「０」のときに、ブリッジ故障により第１配線Ｗ１及び第２配線Ｗ２の信号が第２配線Ｗ２の信号である「０」になることを示す。図１４（ｄ）において、（ｘ＜−＞ｙ）（Ａ＿ＤＯＭ＿１）は配線ｘの信号が「０」であり配線ｙの信号が「１」のときに、ブリッジ故障により配線ｘ及びｙの信号が配線ｙの信号である「１」になることを示す。例えば、（１＜−＞２）（Ｂ＿ＤＯＭ＿１）は第１配線Ｗ１の信号が「０」であり第２配線Ｗ２の信号が「１」のときに、ブリッジ故障により第１配線Ｗ１及び第２配線Ｗ２の信号が第２配線Ｗ２の信号である「１」になることを示す。

図１５は、図１４に示す完全ブリッジ欠陥による故障の概要を示す図である。図１５（ａ）は図１４（ａ）に示す故障モデルを示し、図１５（ｂ）は図１４（ｃ）に示す故障モデルを示し、図１５（ｃ）は図１４（ｃ）に示す故障モデルを示し、図１５（ｄ）は図１４（ｄ）に示す故障モデルを示す。

図１５（ａ）に示す（Ａ＜−＞Ｂ）（Ａ＿ＤＯＭ＿０）では、配線Ａ及びＢの信号が完全ブリッジ欠陥により配線Ａの信号「０」になる。図１５（ｂ）に示す（Ａ＜−＞Ｂ）（Ａ＿ＤＯＭ＿１）では、配線Ａ及びＢの信号が完全ブリッジ欠陥により配線Ａの信号「１」になる。図１５（ｃ）に示す（Ａ＜−＞Ｂ）（Ｂ＿ＤＯＭ＿０）では、配線Ａ及びＢの信号が完全ブリッジ欠陥により配線Ｂの信号「０」になる。図１５（ｄ）に示す（Ａ＜−＞Ｂ）（Ｂ＿ＤＯＭ＿１）では、配線Ａ及びＢの信号が完全ブリッジ欠陥により配線Ａの信号「１」になる。

図１４（ａ）〜１４（ｄ）において、故障検出情報の列で「１」が記載される行は、第１固定故障検出パターンＰ１−１〜第３固定故障検出パターンＰ１−３の何れかで故障検出が可能であることを示す。一方、故障検出情報の列で「０」が記載される行は、第１固定故障検出パターンＰ１−１〜第３固定故障検出パターンＰ１−３の何れでも故障検出が可能ではないことを示す。例えば、図１５（ｂ）の（１＜−＞２）（Ａ＿ＤＯＭ＿１）の行は「１」であるので故障検出が可能であるのに対し、図１５（ｂ）の（１＜−＞６）（Ａ＿ＤＯＭ＿１）の行は「０」であるので故障検出が可能ではない。

次いで、故障検出率演算部１１６は、第１補正クリティカルエリア、第２補正クリティカルエリア及び故障検出情報から故障検出率を演算する（Ｓ１０７）。

図１６は、故障検出率演算部１１６が、論理回路１０の故障検出率を演算するＳ１０７のより詳細な処理を示すフローチャートである。

まず、故障検出率演算部１１６は、以下に示す式（５）を使用して、第１補正クリティカルエリアに応じて第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値Ｎ_F1を演算する（Ｓ４０１）。

ここで、Ａ_open（ｓ_i）は、第１クリティカルエリア演算部１３１が演算した第１補正クリティカルエリアを示す。また、ｄ_SA0（ｓ_i）は第１故障検出情報のうち図１３においてＳＡ０で示される０縮退故障に関する情報を示し、ｄ_SA1（ｓ_i）は第１故障検出情報のうち図１３においてＳＡ１で示される１縮退故障に関する情報を示す。第１故障検出値Ｎ_F1は、右辺において、２で除算することにより、第１補正クリティカルエリアＡ_open（ｓ_i）がｄ_SA0（ｓ_i）及びｄ_SA1（ｓ_i）で重複して乗算されることを防止する。

第１故障検出値Ｎ_F1は、図８に示すように演算された第１補正クリティカルエリアと、図１３に示す完全オープン欠陥による第１故障検出情報とを配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれについて乗算及び加算して演算され、３．７６０×１０^-1μｍ²になる。

図１７は、Ｓ４０１において、故障検出率演算部１１６が第１故障検出値Ｎ_F1を演算する処理を示す図である。図１７において、ＣＡの列に記載されるクリティカルエリアの面積は、第１補正クリティカルエリアを０縮退故障及び１縮退故障に振り分けるため、図８に示す第１補正クリティカルエリアの１／２の値になる。

次いで、故障検出率演算部１１６は、以下に示す式（６）を使用して、第２補正クリティカルエリアに応じて第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値Ｎ_F2を演算する（Ｓ４０２）。

ここで、Ａ_bridge（ｓ_i，ｓ_j）は、第２クリティカルエリア演算部１３２が演算した第２補正クリティカルエリアを示す。また、ｄ_ADOM0（ｓ_i，ｓ_j）は第２故障検出情報のうち図１４（ａ）に示される情報を示し、ｄ_ADOM1（ｓ_i，ｓ_j）は第２故障検出情報のうち図１４（ｂ）に示される情報を示す。また、ｄ_BDOM0（ｓ_i，ｓ_j）は第２故障検出情報のうち図１４（ｃ）に示される情報を示し、ｄ_BDOM1（ｓ_i，ｓ_j）は第２故障検出情報のうち図１４（ｄ）に示される情報を示す。第２故障検出値Ｎ_F2は、右辺において、４で除算することにより、第２クリティカルエリアＡ_bridge（ｓ_i，ｓ_j）がｄ_ADOM0（ｓ_i，ｓ_j）、ｄ_ADOM1（ｓ_i，ｓ_j）、ｄ_BDOM0（ｓ_i，ｓ_j）及びｄ_BDOM1（ｓ_i，ｓ_j）で重複して乗算されることを防止する。

第２故障検出値Ｎ_F2は、図１１に示すように演算された第２クリティカルエリアと、図１４に示す完全ブリッジ欠陥による第２故障検出情報とを配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれについて乗算及び加算して演算され、１．３６４×１０^-1μｍ²になる。

次いで、故障検出率演算部１１６は、Ｓ２０８で演算した第１クリティカルエリアの総和と、Ｓ３０８で演算した第２クリティカルエリアの総和を加算して合計クリティカルエリアを演算する（Ｓ４０３）。第１クリティカルエリアの総和は６．０９３×１０^-1μｍ²であり、第２クリティカルエリアの総和は２．７０６×１０^-1μｍ²であるので、合計クリティカルエリアは８．７９９×１０^-1μｍ²になる。

そして、故障検出率演算部１１６は、以下に示す式（７）を使用して、故障検出率を演算する（Ｓ４０４）。

そして、故障検出率出力部１１７は、故障検出率演算部１１６が演算した故障検出率を出力する（Ｓ１０８）。表示部１０３は、出力された故障検出率を表示する。

図１８は、故障検出率演算装置１の故障検出率演算処理におけるデータフローを示す図である。

ネットリストＤ１は、ネットリスト取得部１１１によって取得される（Ｓ１０１）。レイアウトとも称される配置配線情報Ｄ１１は、レイアウトツールである配置配線情報生成部１１２によって、ネットリストＤ１から生成される（Ｓ１０２）。

第１クリティカルエリアＤ１２は、第１クリティカルエリア演算部１３１によって、配置配線情報Ｄ１１から生成される（Ｓ２０１、Ｓ２０３、Ｓ２０５）。第１クリティカルエリアＤ１２は、微粒子の粒径が０．１μｍ、０．２μｍ及び０．３μｍの場合について配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれに対して生成される。また、第２クリティカルエリアＤ１３は、第２クリティカルエリア演算部１３２によって、配置配線情報Ｄ１１から生成される（Ｓ３０１、Ｓ３０３、Ｓ３０５）。第２クリティカルエリアＤ１３は、微粒子の粒径が０．１μｍ、０．２μｍ及び０．４μｍの場合について配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれに対して生成される。第１補正クリティカルエリアＤ１４は、第１クリティカルエリア演算部１３１によって、式（３）を使用して粒径ｒに応じて第１クリティカルエリアＤ１２を重み付けして演算される（Ｓ２０７）。第２補正クリティカルエリアＤ１５は、第２クリティカルエリア演算部１３２によって、式（４）を使用して粒径ｒに応じて第２クリティカルエリアＤ１３を重み付けして演算される（Ｓ３０７）。

テストパターンＤ２１は、テストパターン生成部１１４によって、ネットリストＤ１から生成される（Ｓ１０５）。故障検出情報Ｄ２２は、故障検出情報演算部１１５によって、ネットリストＤ１及びテストパターンＤ２１から生成される（Ｓ１０６）。故障検出情報Ｄ２２は、完全オープン欠陥による故障である第１故障検出情報Ｄ２３と、完全ブリッジ欠陥による故障である第２故障検出情報Ｄ２４とを含む。

そして、故障検出率Ｄ３１は、故障検出率演算部１１６によって、式（７）を使用して演算される（Ｓ１０７）。故障検出率Ｄ３１は、故障検出率出力部１１７によって、出力される（Ｓ１０８）。

（第１実施形態に係る故障検出率演算装置の作用効果）
第１実施形態に係る故障検出率演算装置１は、合計のクリティカルエリアを分母とし、第１及び第２クリティカルエリアの総和でそれぞれ重み付けされた第１及び第２故障検出値を分子とする式（７）を使用して故障検出率を演算する。ここで、第１クリティカルエリアは完全オープン欠陥による故障が発生する面積を示し、第２クリティカルエリアは完全ブリッジ欠陥による故障が発生する面積を示す。第１及び第２故障検出値のそれぞれは、故障検出情報にクリティカルエリアを乗じたものであり、クリティカルエリアの大きさに依存したものである。故障検出率演算装置１は、式（７）を使用して故障検出率を演算することにより、完全オープン欠陥及び完全ブリッジ欠陥の双方による故障を包含するクリティカルエリアに依存した単一の故障検出率を生成することができる。

また、第１実施形態に係る故障検出率演算装置１では、故障検出率の演算に使用される第１及び第２クリティカルエリアの総和は、式（３）及び（４）でそれぞれ示されるように、微粒子の粒径ｒと欠陥発生確率との関係に基づいて補正される。第１及び第２クリティカルエリアの総和を微粒子の粒径ｒと欠陥発生確率との関係に基づいて補正することにより、より精度の高い故障検出率を生成することができる。

（第２実施形態に係る故障検出率演算装置の構成）
図１９は、第２実施形態に係る故障検出率演算装置を示す図である。

故障検出率演算装置２は、演算部１１０の代わりに演算部１２０が配置されることが故障検出率演算装置１と相違する。演算部１２０は、クリティカルエリア演算部１１３、故障検出情報演算部１１５及び故障検出率演算部１１６の代わりにクリティカルエリア演算部１２３、故障検出情報演算部１２５及び故障検出率演算部１２６が配置されることが演算部１１０と相違する。クリティカルエリア演算部１２３、故障検出情報演算部１２５及び故障検出率演算部１２６以外の故障検出率演算装置２の構成要素は同一符号が付された構成要素と同一の構成及び機能を有するので、ここでは詳細な説明は省略する。

故障検出率演算装置２は、完全オープン欠陥及び完全ブリッジ欠陥による故障に加えて抵抗性オープン欠陥及び抵抗性ブリッジ欠陥による故障が発生する面積を示す第３及び第４クリティカルエリアを考慮して故障検出率を演算する。抵抗性オープン欠陥は微粒子により配線が部分的に欠損する欠陥であり、抵抗性ブリッジ欠陥は２つの配線間が高抵抗の導電性の微粒子により連結される欠陥である。すなわち、第３クリティカルエリアは微粒子により配線が部分的に欠損する欠陥である抵抗性オープン欠陥による故障が発生する面積を示す。また、第４クリティカルエリアは２つの配線間が高抵抗の導電性の微粒子により連結される欠陥である抵抗性ブリッジ欠陥による故障が発生する面積を示す。

（第２実施形態に係る故障検出率演算装置の動作）
図２０は故障検出率演算装置２が実行する故障検出率演算処理のフローチャートを示す図である。図２０に示すＳ５０１、Ｓ５０２、Ｓ５０５及びＳ５０８のそれぞれは、図３に示すＳ１０１、Ｓ１０２、Ｓ１０５及びＳ１０８と同一の処理を実行するので、ここでは詳細な説明は省略する。

Ｓ５０３において、第１クリティカルエリア演算部２３１が第１補正クリティカルエリアを演算すると共に、第３クリティカルエリア演算部２３３が第３補正クリティカルエリアを演算する。

図２１は、Ｓ５０３のより詳細な処理を示すフローチャートである。図２１に示すＳ６０１〜Ｓ６０８のそれぞれは、図６に示すＳ２０１〜Ｓ２０８と同一の処理を実行するので、ここでは詳細な説明は省略する。

第３クリティカルエリア演算部２３３は、Ｓ６０１〜Ｓ６０６で演算された粒径が相違する３つの場合のクリティカルエリアを使用して欠陥発生確率を考慮した第３補正クリティカルエリアを演算する（Ｓ６０９）。第３クリティカルエリア演算部２３３は、以下に示す式（８）を使用して、欠陥発生確率を考慮した第３補正クリティカルエリアを演算する（Ｓ６０９）。

ここで、Ａ_open（ｓ_i）は、配線Ｗ１〜Ｗ２２のそれぞれの欠陥発生確率を考慮した抵抗性オープン欠陥による故障の第３補正クリティカルエリアを示し、Ｌは、配線Ｗ１〜Ｗ２２それぞれの配線幅を示す。

図２２は、第１クリティカルエリア及び第３クリティカルエリアの一例を示す図である。図２２において、矢印Ａで示される領域は第３配線Ｗ３の第１クリティカルエリアの一例を示し、矢印Ｂで示される領域は第３配線Ｗ３の第３クリティカルエリアの一例を示す。

第３クリティカルエリアは、配線幅がＬである配線が微粒子により部分的に欠損する欠陥である抵抗性オープン欠陥による故障が発生する面積なので、第１クリティカルエリアの周囲を配線幅と同一の長さＬを有する枠状の形状になる。第３クリティカルエリアは、第１クリティカルエリアの周囲を配線幅と同一の長さＬを有する枠状の形状になるので、式（８）により演算することができる。

図２３は、式（８）を使用したＳ６０９の処理を示す図である。式（８）において、ｒ₁は０．１μｍであるので、粒径ｒが０．１μｍのときの（ｒ₁／ｒ_k）²は１となり、粒径ｒが０．２μｍのときの（ｒ₁／ｒ_k）²は１／２²となる。第３補正クリティカルエリアが（８）を使用して粒径ｒに応じて重み付けして演算されることによって、第３補正クリティカルエリアは、微粒子の発生確率分布を考慮したものになる。なお、ここでは、配線幅は０．０５μｍであるので、Ｓ６０４演算した粒径ｒが０．２μｍのときの第１クリティカルエリアを粒径ｒが０．１μｍのときのＡ_open（ｒ_k＋２Ｌ，ｓ_i）として援用する。同様に、Ｓ６０６演算した粒径ｒが０．３μｍのときの第１クリティカルエリアを粒径ｒが０．２μｍのときのＡ_open（ｒ_k＋２Ｌ，ｓ_i）として援用する。しかしながら、Ａ_open（ｒ_k＋２Ｌ，ｓ_i）として援用可能な第１クリティカルエリアがない場合には、第３クリティカルエリア演算部２３３は、粒径ｒ及び配線幅Ｌに応じたＡ_open（ｒ_k＋２Ｌ，ｓ_i）を演算する。

併せて、第３クリティカルエリア演算部２３３は、第３補正クリティカルエリアから第３クリティカルエリアの総和を演算する（Ｓ６１０）。第３クリティカルエリアの総和は、配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれの第３補正クリティカルエリアの総和として演算される。図２３に示すように、論理回路１０では、第３クリティカルエリアの総和は、４．１５５×１０^-1μｍ²である。

Ｓ５０４において、第２クリティカルエリア演算部２３２が第２補正クリティカルエリアを演算すると共に、第４クリティカルエリア演算部２３４が第３補正クリティカルエリアを演算する。

図２４は、Ｓ５０４のより詳細な処理を示すフローチャートである。図２４に示すＳ７０１〜Ｓ７０６のそれぞれは、図９に示すＳ３０１〜Ｓ３０６と同一の処理を実行するので、ここでは詳細な説明は省略する。

Ｓ７０７において、第２クリティカルエリア演算部２３２は、第２補正クリティカルエリアを演算する。第２クリティカルエリア演算部２３２は、式（４）及び図１１を参照して説明したように、ブリッジ欠陥による故障の補正クリティカルエリアを演算する。次いで、第２クリティカルエリア演算部２３２は、式（４）を使用して演算した補正クリティカルエリアの中で所定の割合が第２補正クリティカルエリアであり、残りが第４補正クリティカルエリアとする。例えば、第２クリティカルエリア演算部２３２は、補正クリティカルエリアの中で８０％が第２補正クリティカルエリアであり、２０％が第４補正クリティカルエリアとする。第２補正クリティカルエリアと第４補正クリティカルエリアとの割合は、低抵抗の導電性の微粒子が存在する割合と、高抵抗の導電性の微粒子が存在する割合によって推定することができる。

図２５は、Ｓ５０７においての第２補正クリティカルエリアと第４補正クリティカルエリアとを決定する処理を示す図である。第２クリティカルエリア演算部２３２は、式（４）を使用して演算した配線Ｗ１〜Ｗ２３の何れか２つの間のブリッジ欠陥による故障の補正クリティカルエリアの８０％を第２補正クリティカルエリアとして演算する。

併せて、第２クリティカルエリア演算部２３２は、第２補正クリティカルエリアから第２クリティカルエリアの総和を演算する（Ｓ７０８）。第２クリティカルエリアの総和は、配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれの第２補正クリティカルエリアの総和として演算される。図２５に示すように、論理回路１０では、第２クリティカルエリアの総和は、２．１６５×１０^-1μｍ²である。

Ｓ７０９において、第４クリティカルエリア演算部２３４は、第４補正クリティカルエリアを演算する。図２５に示すように、第４クリティカルエリア演算部２３４は、式（４）を使用して演算した配線Ｗ１〜Ｗ２３の何れか２つの間のブリッジ欠陥による故障の補正クリティカルエリアの２０％を第４補正クリティカルエリアとして演算する。

併せて、第４クリティカルエリア演算部２３４は、第４補正クリティカルエリアから第４クリティカルエリアの総和を演算する（Ｓ７１０）。第４クリティカルエリアの総和は、配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれの第４補正クリティカルエリアの総和として演算される。図２５に示すように、論理回路１０では、第２クリティカルエリアの総和は、０．５４１×１０^-1μｍ²である。

故障検出情報演算部１２５は、ネットリスト取得部１１１が取得したネットリストと、テストパターン生成部１１４が生成したテストパターンとから故障検出情報を演算する（Ｓ５０６）。故障検出情報は、論理回路１０のそれぞれの配線における完全オープン欠陥、抵抗性オープン欠陥、完全ブリッジ欠陥又は抵抗性ブリッジ欠陥による故障の有無を示す情報である。故障検出情報演算部１２５は、完全オープン欠陥及び完全ブリッジ欠陥による故障を第１固定故障検出パターンＰ１−１〜第３固定故障検出パターンＰ１−３の３つのテストパターンを使用して演算する。また、故障検出情報演算部１２５は、抵抗性オープン欠陥及び抵抗性ブリッジ欠陥による故障を第１遅延故障検出パターンＰ２−１〜第２遅延故障検出パターンＰ２−３の２つのテストパターンを使用して演算する。故障検出情報演算部１２５は、いわゆる故障シミュレータである。完全オープン欠陥による故障である第１故障検出情報及び完全ブリッジ欠陥による故障である第２故障検出情報は、図１３及び１４を参照して説明したので、ここでは詳しい説明は省略する。

図２６（ａ）は抵抗性オープン欠陥による故障である第３故障検出情報を示す図であり、図２６（ｂ）は抵抗性ブリッジ欠陥による故障である第４故障検出情報を示す図である。図２６において、「０」は対応する行に記載される故障が検出可能ではないことを示し、「１」は対応する行に記載される故障が検出可能であることを示す。

第３故障検出情報は、ＳＴＲ（Slow-to-Rise）故障に関する情報と、ＳＴＦ（Slow-to-Fall）故障に関する情報の２つの情報を含む。ＳＴＲ故障は抵抗性オープン欠陥により配線の信号が「０」から「１」への遷移が遅延する遅延故障であり、ＳＲＦ故障は抵抗性オープン欠陥により配線の信号が「１」から「０」への遷移が遅延する遅延故障である。図２６（ａ）において、ＳＴＲはＳＴＲ故障を示し、ＳＴＦはＳＴＦ故障を示す。例えば、１（ＳＴＲ）は第１配線Ｗ１のＳＴＲ故障を示し、３（ＳＴＦ）は第３配線Ｗ３のＳＴＦ故障を示す。

第４故障検出情報は、抵抗性ブリッジ欠陥を発生する一方の配線の「０」又は「１」の何れかであるか、及び抵抗性ブリッジ欠陥を発生する他方の配線の「０」又は「１」の何れかであるかにより、図２６（ｂ）にそれぞれ示される４つの情報を含む。図２６（ｂ）において、Ａ−ＳＴＲは配線Ａの信号が「０」から「１」に遷移するときに信号が遅延することを示す。例えば、Ａ−ＳＴＲの列の（１＜−＞２）の行は、第１配線Ｗ１の信号「０」から「１」に遷移するときに第２配線Ｗ２との抵抗性ブリッジ欠陥により、第１配線Ｗ１の信号の立上りが遅延することを示す。図２６（ｂ）において、Ａ−ＳＴＦは配線Ａの信号が「１」から「０」に遷移するときに信号が遅延することを示す。例えば、Ａ−ＳＴＦの列の（１＜−＞２）の行は、第１配線Ｗ１の信号「１」から「０」に遷移するときに第２配線Ｗ２との抵抗性ブリッジ欠陥により、第１配線Ｗ１の信号の立下りが遅延することを示す。図２６（ｂ）において、Ｂ−ＳＴＲは配線Ｂの信号が「０」から「１」に遷移するときに信号が遅延することを示す。例えば、Ｂ−ＳＴＲの列の（１＜−＞２）の行は、第２配線Ｗ２の信号「０」から「１」に遷移するときに第１配線Ｗ１との抵抗性ブリッジ欠陥により、第２配線Ｗ２の信号の立上りが遅延することを示す。図２６（ｂ）において、Ｂ−ＳＴＦは配線Ａの信号が「１」から「０」に遷移するときに信号が遅延することを示す。例えば、Ｂ−ＳＴＦの列の（１＜−＞２）の行は、第２配線Ｗ２の信号「１」から「０」に遷移するときに第１配線Ｗ１との抵抗性ブリッジ欠陥により、第２配線Ｗ２の信号の立下りが遅延することを示す。

図２７は、図２６（ｂ）に示す抵抗性ブリッジ欠陥よる故障の概要を示す図である。図２７（ａ）はＡ−ＳＴＲ故障を示し、図２７（ｂ）はＡ−ＳＴＦ故障を示し、図２７（ｃ）はＢ−ＳＴＲ故障を示し、図２７（ｄ）はＢ−ＳＴＦ故障を示す。図２７において、「１０」は信号「１」が所定時間経過後に「０」に遷移することを示し、「０１」は信号「０」が所定時間経過後に「１」に遷移することを示す。また、信号「Ｘ」は「０」又は「１」を示す。例えば、「Ｘ０」は、信号「０」が所定時間経過後にも「０」であること、又は信号「１」が所定時間経過後に「０」に遷移することを示す。

故障検出率演算部１２６は、第１補正クリティカルエリア〜第４補正クリティカルエリア及び故障検出情報から故障検出率を演算する（Ｓ５０７）。

図２８は、故障検出率演算部１２６が、論理回路１０の故障検出率を演算するＳ５０７のより詳細な処理を示すフローチャートである。図２８に示すＳ８０１〜Ｓ８０２のそれぞれは、図１６に示すＳ４０１〜Ｓ４０２と同一の処理を実行するので、ここでは詳細な説明は省略する。

Ｓ８０３において、故障検出率演算部１１６は、以下に示す式（９）を使用して、第３補正クリティカルエリアに応じて第３故障検出情報を重み付けした第３故障検出値Ｎ_F3を演算する。

ここで、Ａ_{resistive-open}（ｓ_i）は、第３クリティカルエリア演算部２３３が演算した第３補正クリティカルエリアを示す。また、ｄ_STR（ｓ_i）は第３故障検出情報のうちＳＴＲ故障に関する情報を示し、ｄ_STF（ｓ_i）は第３故障検出情報のうちＳＴＦ故障に関する情報を示す。第３故障検出値Ｎ_F3は、右辺において、２で除算することにより、第３補正クリティカルエリアＡ_{resistive-open}（ｓ_i）がｄ_STR（ｓ_i）及びｄ_STF（ｓ_i）で重複して乗算されることを防止する。

Ｓ８０４において、故障検出率演算部１２６は、以下に示す式（１０）を使用して、第４補正クリティカルエリアに応じて第４故障検出情報を重み付けした第４故障検出値Ｎ_F4を演算する。

ここで、Ａ_{resistive-bridge}（ｓ_i，ｓ_j）は、第４クリティカルエリア演算部２３４が演算した第４補正クリティカルエリアを示す。また、ｄ_A-STR（ｓ_i，ｓ_j）は第４故障検出情報のうち図２６（ｂ）に示されるＡ−ＳＴＲに関する情報を示し、ｄ_A-STF（ｓ_i，ｓ_j）は図２６（ｂ）に示されるＡ−ＳＴＲに関する情報を示す。また、ｄ_B-STR（ｓ_i，ｓ_j）は第２故障検出情報のうち図２６（ｂ）に示されるＡ−ＳＴＲに関する情報を示し、ｄ_B-STF（ｓ_i，ｓ_j）は図２６（ｂ）に示されるＡ−ＳＴＲに関する情報を示す。第４故障検出値Ｎ_F4は、右辺において、４で除算することにより、第４クリティカルエリアＡ_{resistive-bridge}（ｓ_i，ｓ_j）がｄ_A-STR（ｓ_i，ｓ_j）、ｄ_A-STF（ｓ_i，ｓ_j）、ｄ_B-STR（ｓ_i，ｓ_j）及びｄ_B-STF（ｓ_i，ｓ_j）で重複して乗算されることを防止する。

表１に第１クリティカルエリア演算部２３１〜第４クリティカルエリア演算部２３４のそれぞれが演算したクリティカルエリアの総和、及び第１故障検出値Ｎ_F1〜第４故障検出値Ｎ_F4を示す。

Ｓ８０５において、故障検出率演算部１２６は、合計クリティカルエリアを演算する。合計クリティカルエリアは、Ｓ６０８で演算した第１クリティカルエリアの総和、Ｓ７０８で演算した第２クリティカルエリアの総和、Ｓ６１０で演算した第３クリティカルエリアの総和、Ｓ７１０で演算した第４クリティカルエリアの総和の加算値である。第１クリティカルエリアの総和は６．０９３×１０^-1μｍ²であり、第２クリティカルエリアの総和は２．１６５×１０^-1μｍ²であり、第３クリティカルエリアの総和は４．１５５×１０^-1μｍ²であり、第４クリティカルエリアの総和は０．５４１×１０^-1μｍ²である。

Ｓ８０６において、故障検出率演算部１２６は、以下に示す式（１１）を使用して、故障検出率を演算する（Ｓ４０４）。

なお、式（１１）を一般化すると、故障検出率ＷＦＣは式（１２）で示される。

図２９は、故障検出率演算装置２の故障検出率演算処理におけるデータフローを示す図である。

ネットリストＤ１は、ネットリスト取得部１１１によって取得される（Ｓ５０１）。レイアウトとも称される配置配線情報Ｄ１１は、レイアウトツールである配置配線情報生成部１１２によって、ネットリストＤ１から生成される（Ｓ５０２）。

第１クリティカルエリアＤ１２は、第１クリティカルエリア演算部２３１によって、配置配線情報Ｄ１１から生成される（Ｓ６０１、Ｓ６０３、Ｓ６０５）。第１クリティカルエリアＤ１２は、微粒子の粒径が０．１μｍ、０．２μｍ及び０．３μｍの場合について配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれに対して生成される。また、第２クリティカルエリアＤ１３は、第２クリティカルエリア演算部２３２によって、配置配線情報Ｄ１１から生成される（Ｓ６０１、Ｓ６０３、Ｓ６０５）。第２クリティカルエリアＤ１３は、微粒子の粒径が０．１μｍ、０．２μｍ及び０．４μｍの場合について配線Ｗ１〜Ｗ２３のそれぞれに対して生成される。第１補正クリティカルエリアＤ４１は、第１クリティカルエリア演算部２３１によって、式（３）を使用して粒径ｒに応じて第１クリティカルエリアＤ１２を重み付けして演算される（Ｓ６０７）。第２補正クリティカルエリアＤ１５は、第２クリティカルエリア演算部２３２によって、式（４）を使用して粒径ｒに応じて第２クリティカルエリアＤ１３を重み付け演算された値に低抵抗の導電性の微粒子が存在する割合を乗じて演算される（Ｓ７０７）。第３補正クリティカルエリアＤ４３は、第３クリティカルエリア演算部２３３によって、式（８）を使用して第１クリティカルエリアの周囲を配線幅と同一の長さＬを有する枠状の形状になるように演算される（Ｓ６０９）。第４補正クリティカルエリアＤ４４は、第４クリティカルエリア演算部２３４によって、式（４）を使用して粒径ｒに応じて第２クリティカルエリアＤ１３を重み付け演算された値に低抵抗の導電性の微粒子が存在する割合を乗じて演算される（Ｓ７０９）。

テストパターンＤ２１は、テストパターン生成部１１４によって、ネットリストＤ１から生成される（Ｓ５０５）。故障検出情報Ｄ５０は、故障検出情報演算部１２５によって、ネットリストＤ１及びテストパターンＤ２１から生成される（Ｓ５０６）。故障検出情報Ｄ５０は、完全オープン欠陥による故障である第１故障検出情報Ｄ５１と、完全ブリッジ欠陥による故障である第２故障検出情報Ｄ５２とを含む。また、故障検出情報Ｄ５０は、抵抗性オープン欠陥による故障である第３故障検出情報Ｄ５３と、抵抗性ブリッジ欠陥による故障である第４故障検出情報Ｄ５４とを更に含む。

そして、故障検出率Ｄ３１は、故障検出率演算部１１６によって、式（１１）を使用して演算される（Ｓ５０７）。故障検出率Ｄ３１は、故障検出率出力部１１７によって、出力される（Ｓ５０８）。

（第２実施形態に係る故障検出率演算装置の作用効果）
故障検出率演算装置２では、完全オープン欠陥及び完全ブリッジ欠陥による故障に加えて抵抗性オープン欠陥及び抵抗性ブリッジ欠陥による故障が発生する面積を示す第３及び第４クリティカルエリアを考慮して故障検出率を演算することが可能になる。

（第３実施形態に係るテストパターン生成装置の構成）
図３０は、第３実施形態に係るテストパターン生成装置３を示す図である。

テストパターン生成装置３は、演算部１２０の代わりに演算部１３０が配置されることが故障検出率演算装置２と相違する。演算部１３０は、故障検出情報演算部１２５及び故障検出率演算部１２６の代わりに、故障検出情報演算部１３５及び故障検出率演算部１３６が配置されること、及び故障検出率出力部１１７が配置されないことが演算部１２０と相違する。また、演算部１３０は、テストパターン選択部１３７、テストパターン決定部１３８及びテストパターン出力部１３９を有することが演算部１２０と更に相違する。故障検出情報演算部１３５、故障検出率演算部１３６、テストパターン選択部１３７、テストパターン決定部１３８及びテストパターン出力部１３９以外のテストパターン生成装置３の構成要素は同一符号が付された構成要素と同一の構成及び機能を有する。したがって、上記以外のテストパターン生成装置３の構成要素の構成及び機能は、ここでは詳細な説明は省略する。

テストパターン生成装置３は、第１クリティカルエリア〜第４クリティカルエリアを考慮して複数のテストパターンのそれぞれについて故障検出率を演算する。テストパターン生成装置３は、複数のテストパターンのそれぞれについて演算された故障検出率の組み合わせた故障検出率が、判定値よりも大きくなるように複数のテストパターンのいくつかを選択する。テストパターン生成装置３は、組み合わせた故障検出率が判定値よりも大きくなるようにテストパターンを選択して、最小限のテストパターン数で、所望の故障検出率を達成するように、出荷テストに使用するテストパターンを生成することができる。

（第３実施形態に係るテストパターン生成装置の動作）
図３１はテストパターン生成装置３が実行する故障検出率演算処理のフローチャートを示す図である。図３１に示すＳ９０１〜９０５のそれぞれは、図２０に示すＳ９０１〜９０５と同一の処理を実行するので、ここでは詳細な説明は省略する。

Ｓ９０６において、故障検出情報演算部１３５は、ネットリスト取得部１１１が取得したネットリストと、テストパターン生成部１１４が生成したテストパターンとから故障検出情報を、テストパターン毎に演算する。

次いで、故障検出率演算部１３６は、第１補正クリティカルエリア〜第４補正クリティカルエリア及び故障検出情報から故障検出率を、テストパターン毎に演算する（Ｓ９０７）。

次いで、テストパターン選択部１３７は、選択されたテストパターンに、選択されていないテストパターンの１つを追加したときの故障検出率を演算し、テストパターンの１つを追加したときの故障検出率が最も高くなる組み合わせを選択する（Ｓ９０８）。

次いで、テストパターン決定部１３８は、Ｓ９０８で選択されたテストパターンの組み合わせの故障検出率が所定の判定値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ９０９）。テストパターン決定部１３８がＳ９０８で選択されたテストパターンの組み合わせの故障検出率が所定の判定値よりも小さいと判定されたとき、処理はＳ９０８に戻る。テストパターン決定部１３８がＳ９０８で選択されたテストパターンの組み合わせの故障検出率が所定の判定値以上であると判定されたとき、処理はＳ９１０に進む。

処理がＳ９１０に進むと、テストパターン出力部１３９は、選択されたテストパターンの組み合わせを出力する（Ｓ９１０）。

図３２は、Ｓ９０７〜Ｓ９１０の処理を示す図である。図３２において、矢印「Ｓｔａｔｅ １」で示される状態は第１選択状態であり、矢印「Ｓｔａｔｅ ２」で示される状態は第１選択状態に続く第２選択状態であり、矢印「Ｓｔａｔｅ １」で示される状態は第２選択状態に続く第３選択状態である。図３２に示す例では、テストパターンＡ〜テストパターンＥの５つのテストパターンを使用し、判定値は８０％である。

故障検出率演算部１３６が演算するテストパターンＡ〜テストパターンＥのそれぞれの故障検出率は４５％、５０％、３８％、４２％及び３２％である（Ｓ９０７）。

第１選択状態では、故障検出率が最も大きいテストパターンＢが選択される（９０８）が、選択されたテストパターンＢの故障検出率は判定値よりも小さいので（Ｓ９０９）、処理はＳ９０８に戻る。次いで、第２選択状態では、選択されたテストパターンＢに、選択されていないテストパターンＡ及びＣ〜Ｅのそれぞれを追加したときの故障検出率を演算する。テストパターンＢ及びＡを組み合わせたときの故障検出率は６０％であり、テストパターンＢ及びＣを組み合わせたときの故障検出率は５２％である。また、テストパターンＢ及びＤを組み合わせたときの故障検出率は６５％であり、テストパターンＢ及びＥを組み合わせたときの故障検出率は５５％である。テストパターンＢと組み合わせたときの故障検出率が最も大きいテストパターンＤが選択される（９０８）が、選択されたテストパターンＢ及びＤの組み合わせの故障検出率は判定値よりも小さいので（Ｓ９０９）、処理はＳ９０８に戻る。

次いで、第３選択状態では、選択されたテストパターンＢ及びＤに、選択されていないテストパターンＡ、Ｃ及びＥのそれぞれを追加したときの故障検出率を演算する。テストパターンＢ、Ｄ及びＡを組み合わせたときの故障検出率は８０％であり、テストパターンＢ、Ｄ及びＣを組み合わせたときの故障検出率は６８％であり、テストパターンＢ、Ｄ及びＥを組み合わせたときの故障検出率は７５％である。テストパターンＢ及びＤと組み合わせたときの故障検出率が最も大きいテストパターンＡが選択され（９０８）、選択されたテストパターンＢ、Ｄ及びＡの組み合わせの故障検出率は判定値以上であるので（Ｓ９０９）、処理はＳ９１０に進む。そして、テストパターンＢ、Ｄ及びＡが生成されたテストパターンとして出力される（Ｓ９１０）。

（第３実施形態に係るテストパターン生成装置の作用効果）
第３実施形態に係るテストパターン生成装置３は、組み合わせた故障検出率が判定値よりも大きくなるようにテストパターンを選択することにより、最小限のテストパターン数で、所望の故障検出率を達成するようにテストパターンを生成することができる。

（実施形態に係る故障検出率演算装置及びテストパターン生成装置の変形例）
故障検出率演算装置１及び２では、比較的回路規模が小さい論理回路１０を例にして動作を説明したが、実施形態に係る故障検出率演算装置及びテストパターン生成装置は、テストパターンで評価可能な半導体集積回路に対して使用することができる。半導体集積回路の回路規模が大きくなるに従って、生成されるテストパターンの数及びステップ数は大きくなる。

また、故障検出率演算装置１及び２では、オープン故障及びブリッジ故障を例に動作を説明したが、実施形態に係る故障検出率演算装置及びテストパターン生成装置は、レイアウトに依存する他の故障モデルに対して使用することができる。

また、故障検出率演算装置１及び２では、式（５）において０縮退故障に関する情報ｄ_SA0（ｓ_i）と１縮退故障に関する情報ｄ_SA1（ｓ_i）の和を２で除算している。しかしながら、第１故障検出値Ｎ_F1は、０縮退故障に関する情報ｄ_SA0（ｓ_i）及び１縮退故障に関する情報ｄ_SA1（ｓ_i）の発生比率に応じた係数を乗じることにより演算されてもよい。同様に、第３故障検出値Ｎ_F3は、ＳＴＲ故障に関する情報ｄ_STR（ｓ_i）及びＳＴＦ故障に関する情報ｄ_STF（ｓ_i）の発生比率に応じた係数を乗じることにより演算されてもよい。

また、故障検出率演算装置１及び２では、式（６）においてｄ_ADOM0（ｓ_i，ｓ_j）、ｄ_ADOM1（ｓ_i，ｓ_j）、ｄ_BDOM0（ｓ_i，ｓ_j）及びｄ_BDOM1（ｓ_i，ｓ_j）の和を４で除算している。しかしながら、第１故障検出値Ｎ_F1は、０ｄ_ADOM0（ｓ_i，ｓ_j）、ｄ_ADOM1（ｓ_i，ｓ_j）、ｄ_BDOM0（ｓ_i，ｓ_j）及びｄ_BDOM1（ｓ_i，ｓ_j）の発生比率に応じた係数を乗じることにより演算されてもよい。同様に、第４故障検出値Ｎ_F3は、ｄ_A-STR（ｓ_i，ｓ_j）、ｄ_A-STF（ｓ_i，ｓ_j）、ｄ_B-STR（ｓ_i，ｓ_j）及びｄ_B-STF（ｓ_i，ｓ_j）の発生比率に応じた係数を乗じることにより演算されてもよい。

また、故障検出率演算装置１では、第１クリティカルエリアと第２クリティカルエリアとにより重み付けして故障検出率を演算し、故障検出率演算装置２では、第１クリティカルエリア〜第４クリティカルエリアにより重み付けして故障検出率を演算する。しかしながら、オープン欠陥に関連する第１及び第３クリティカルエリアにより重み付けして故障検出率を演算してもよく、ブリッジ欠陥に関連する第２及び第４クリティカルエリアにより重み付けして故障検出率を演算してもよい。式（１３）は第１及び第３クリティカルエリアにより重み付けした故障検出率ＷＦＣ_openを示し、式（１４）は第２及び第４クリティカルエリアにより重み付けした故障検出率ＷＦＣ_bridgeを示す。

また、故障検出率演算装置２では、第２クリティカルエリアと第４クリティカルエリアとは、低抵抗の導電性の微粒子が存在する割合と、高抵抗の導電性の微粒子が存在する割合によって推定されるが、第４クリティカルエリアは他の形態によって決定されてもよい。

図３３は第４クリティカルエリアを決定する他の形態を示す図であり、図３３（ａ）は第２クリティカルエリアを示す図であり、図３３（ｂ）は第２クリティカルエリア及び第４クリティカルエリアを示す図である。

図３３に示す実施形態では、第４クリティカルエリアは、第２クリティカルエリアと配線Ａ及びＢとの間に配置される幅がｑである帯状の領域である。図３３に示す実施形態では、第２クリティカルエリアと配線Ａ及びＢとの間の距離がｑよりも短くなったときに抵抗性ブリッジ欠陥による故障が発生するとする。第４クリティカルエリアは、第２クリティカルエリアに配置される微粒子の抵抗値よりも高い抵抗値を有する微粒子により連結される抵抗性ブリッジ欠陥による故障である第４故障が発生する面積を示すことができる。

また、故障検出率演算装置１及び２並びにテストパターン生成装置３では、レイアウト情報及びテストパターンは、配置配線情報生成部及びテストパターン生成部がそれぞれ生成するが、レイアウト情報及びテストパターンは、外部から取得されてもよい。

また、テストパターン生成装置３は、テストパターンの組み合わせの故障検出率が判定値よりも大きくなるまでテストパターンを選択する。しかしながら、実施形態に係るテストパターン生成装置３は、テストパターンを追加したときのテストパターンの組み合わせの故障検出率の上昇幅が判定値よりも小さくなるまでテストパターンを選択してもよい。

また、図１（ｃ）及び１（ｄ）において、微粒子は正方形で示されているが、実施形態に係る故障検出率演算装置及びテストパターン生成装置は、円形、三角形又は多角形等の種々の形状を有する微粒子に対してクリティカルエリアを演算するように構成してもよい。

１、２ 故障検出率演算装置
３ テストパターン生成装置
１１０、１２０、１３０ 判定部
１１１ ネットリスト取得部
１１２ 配置配線情報生成部
１１３、１２３ クリティカルエリア演算部
１１４ テストパターン生成部
１１５、１２５、１３５ 故障検出情報演算部
１１６、１２６、１３６ 故障検出率演算部
１１７ 故障検出率出力部
１３７ テストパターン選択部
１３８ テストパターン決定部
１３９ テストパターン出力部
１３１、２３１ 第１クリティカルエリア演算部
１３２、２３２ 第２クリティカルエリア演算部
２３３ 第３クリティカルエリア演算部
２３４ 第４クリティカルエリア演算部

Claims (11)

1. 半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算する第１クリティカルエリア演算部と、
   前記配置配線情報を使用して、微粒子により前記第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算する第２クリティカルエリア演算部と、
   前記論理回路の動作を検証するテストパターンにより、前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及び前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を演算する故障検出情報演算部と、
   前記第１クリティカルエリアに応じて前記第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、前記第２クリティカルエリアに応じて前記第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値、及び前記第１クリティカルエリアの総和と前記第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを使用して故障検出率を演算する故障検出率演算部と、
   前記故障検出率を出力する故障検出率出力部と、
   を有することを特徴とする故障検出率演算装置。
2. 前記故障検出率は、前記第１故障検出値と、前記第２故障検出値とを加算した値を分子とし、前記第１クリティカルエリアの総和と前記第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを分母として演算される、請求項１に記載の故障検出率演算装置。
3. 前記第１故障は、前記ネットリストの配線が幅方向に亘って絶縁性の微粒子により切断される完全オープン欠陥による故障であり、
   前記第２故障は、前記ネットリストの配線の何れかの間が導電性の微粒子により連結される完全ブリッジ欠陥による故障である、請求項１に記載の故障検出率演算装置。
4. 前記配置配線情報を使用して、前記ネットリストの配線が絶縁性の微粒子により部分的に欠損する抵抗性オープン欠陥による故障である第３故障が発生する面積を示す第３クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算する第３クリティカルエリア演算部と、
   前記配置配線情報を使用して、前記ネットリストの配線の何れかの間が前記第２故障の微粒子の抵抗値よりも高い抵抗値を有する微粒子により連結される抵抗性ブリッジ欠陥による故障である第４故障が発生する面積を示す第４クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算する第４クリティカルエリア演算部と、を更に有する、請求項３に記載の故障検出率演算装置。
5. 前記故障検出情報演算部は、前記テストパターンにより、前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第３故障が検出可能であるか否かを示す第３故障検出情報、及び前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第４故障が検出可能であるか否かを示す第４故障検出情報を更に演算し、
   前記故障検出率は、前記第１故障検出値と、前記第２故障検出値と、前記第３クリティカルエリアに応じて前記第３故障検出情報を重み付けした第３故障検出値と、前記第４クリティカルエリアに応じて前記第４故障検出情報を重み付けした第４故障検出値とを加算した値を分子とし、前記第１クリティカルエリアの総和と前記第２クリティカルエリアの総和と前記第３クリティカルエリアの総和と前記第４クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを分母として演算される、請求項４に記載の故障検出率演算装置。
6. 前記第１クリティカルエリア及び前記第２クリティカルエリアは、微粒子の粒径と微粒子による欠陥発生確率との関係により補正される、請求項１に記載の故障検出率演算装置。
7. 半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算し、
   前記配置配線情報を使用して、微粒子により前記第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算し、
   前記論理回路の動作を検証するテストパターンにより、前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及び前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を演算し、
   前記第１クリティカルエリアに応じて前記第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、前記第２クリティカルエリアに応じて前記第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値、及び前記第１クリティカルエリアの総和と前記第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを使用して故障検出率を演算し、
   前記故障検出率を出力する、
   ことを有することを特徴とする故障検出率演算方法。
8. 半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算し、
   前記配置配線情報を使用して、微粒子により前記第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算し、
   前記論理回路の動作を検証するテストパターンにより、前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及び前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を演算し、
   前記第１クリティカルエリアに応じて前記第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、前記第２クリティカルエリアに応じて前記第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値、及び前記第１クリティカルエリアの総和と前記第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを使用して故障検出率を演算し、
   前記故障検出率を出力する、
   処理を演算部に実行させることを特徴とする故障検出率演算プログラム。
9. 半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算する第１クリティカルエリア演算部と、
   前記配置配線情報を使用して、微粒子により前記第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算する第２クリティカルエリア演算部と、
   前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及び前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を、前記論理回路の動作を検証する複数のテストパターン毎に演算する故障検出情報演算部と、
   前記第１クリティカルエリアに応じて前記第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、前記第２クリティカルエリアに応じて前記第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値、及び前記第１クリティカルエリアの総和と前記第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを使用して故障検出率を、前記複数のテストパターン毎に演算する故障検出率演算部と、
   前記複数のテストパターンの何れかを組み合わせたときの故障検出率を演算し、演算した故障検出率が所望の値であるときに、前記組み合わせたテストパターンを、使用するテストパターンとして決定するテストパターン決定部と、
   前記テストパターン決定部が決定したテストパターンを出力するテストパターン出力部と、
   を有することを特徴とするテストパターン生成装置。
10. 半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算し、
    前記配置配線情報を使用して、微粒子により前記第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算し、
    前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及び前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を、前記論理回路の動作を検証する複数のテストパターン毎に演算し、
    前記第１クリティカルエリアに応じて前記第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、前記第２クリティカルエリアに応じて前記第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値、及び前記第１クリティカルエリアの総和と前記第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを使用して故障検出率を、前記複数のテストパターン毎に演算し、
    前記複数のテストパターンの何れかを組み合わせたときの故障検出率を演算し、演算した故障検出率が所望の値であるときに、前記組み合わせたテストパターンを、使用するテストパターンとして決定し、
    決定されたテストパターンを出力する、
    ことを有することを特徴とするテストパターン生成方法。
11. 半導体集積回路に配置される論理回路の接続関係を示すネットリストに対応する配置配線情報を使用して、微粒子により第１故障が発生する面積を示す第１クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算し、
    前記配置配線情報を使用して、微粒子により前記第１故障と相違する第２故障が発生する面積を示す第２クリティカルエリアを前記ネットリストの配線毎に演算し、
    前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第１故障が検出可能であるか否かを示す第１故障検出情報、及び前記ネットリストの配線のそれぞれにおける前記第２故障が検出可能であるか否かを示す第２故障検出情報を、前記論理回路の動作を検証する複数のテストパターン毎に演算し、
    前記第１クリティカルエリアに応じて前記第１故障検出情報を重み付けした第１故障検出値、前記第２クリティカルエリアに応じて前記第２故障検出情報を重み付けした第２故障検出値、及び前記第１クリティカルエリアの総和と前記第２クリティカルエリアの総和とを加算した合計クリティカルエリアを使用して故障検出率を、前記複数のテストパターン毎に演算し、
    前記複数のテストパターンの何れかを組み合わせたときの故障検出率を演算し、演算した故障検出率が所望の値であるときに、前記組み合わせたテストパターンを、使用するテストパターンとして決定し、
    決定されたテストパターンを出力する、
    処理を演算部に実行させること特徴とするテストパターン生成プログラム。