JP2016506623A - 自動集積回路分析を行うための方法および装置 - Google Patents

Abstract

集積回路を走査するための方法および装置であって、複数の時間同期されたレーザ走査顕微鏡であって、各レーザ走査顕微鏡が、試験対象の集積回路の同じ視野を走査するように構成され、これは、試験対象の集積回路の複数の画像を生成する、複数の時間同期されたレーザ走査顕微鏡と、レーザ走査顕微鏡に結合された、複数の画像を処理するためのデータ処理装置とを備え、データ処理装置が、試験対象の集積回路の構造を定義する１つまたは複数のネットリストを生成するネットリスト抽出器（ＮＥ）を備える方法および装置。

Description

本発明における政府の権利
本発明は、契約番号ＨＲ００１１−１１−Ｃ−００８８（ＤＡＲＰＡ）の下で米国政府の支援を受けて行われた。米国政府は、本発明における権利を有する。

本発明の実施形態は、概して、集積回路分析技法に関し、より詳細には、自動集積回路分析を行うための方法および装置に関する。

現代の集積回路は非常に複雑である。集積回路が故障した時、または予想通りに機能しない場合、集積回路の故障の理由を切り離すことは非常に難しい。しばしば、故障をもたらす物理的デバイス特性の故障原因を辿るために、多量の設計情報が使用される。それが達成されると、標準的なプローブツールを使用してデバイスの局所分析を行うことが可能になり得る。これらのツールの１つは、しばしば、レーザ走査顕微鏡を用いたレーザプローブ技法を使用する。レーザプローブを使用するとき、（通常はネットリストまたはレイアウト概要の形態での）設計情報の補助により集積回路の特定の領域に操縦して、電子波形（ＲＭＳ出力または実際の時間依存波形）を非侵襲で測定し、その波形が異常か否かを判断することが必要である。これらのツールはしばしば、デバイス付近で手動で操縦して波形を収集する非常に熟練した技師によって使用される。次いで、技師は、波形をシミュレーションと比較して、誤差があるかどうか判断する。そのような手動分析は、時間がかかり、コストもかかる。さらに、これらの方法は、多量の設計知識を技師が入手可能であるデバイスに限定される。設計が分かっていない場合、機能の分析を実施する前に設計を知るために、デバイスを破壊的にリバースエンジニアする必要がある。破壊的なリバースエンジニアリングプロセスは、それらがデバイスを非機能状態にするので望ましくない。幾つかの例では、破壊的なリバースエンジニアリングステップを標準的なレーザプローブと組み合わせてＩＣの設計を識別することが可能であるが、電子顕微鏡およびレーザプローブ顕微鏡からのデータの正常なアライメントは、手動のユーザ入力を必要とする。

理想化されたレイアウトファイル、電子顕微鏡画像、および光学画像の間で非常に異なる度合いのデバイス幾何形状可視性が存在する。特に、第三者によって製造された集積回路は、撮像システムの回折限界スポットサイズよりも小さいフィーチャを含むことがある。そのような場合、設計情報はほとんど分からず、標準的な認識方法は効果的でない。なぜなら、補助なしの撮像システムは、集積回路内の論理素子を正確に認識するのに十分に詳細な画像を解像することができないからである。さらに、幾何形状のみでは、デバイス分析のための不十分なパラメータである。幾何的詳細のみに焦点を当てた標準的な破壊的方法は、プロセス関連の欠陥を効率的に検出することは可能でない。そのようなプロセス関連の欠陥は、間欠的であるか、または熱、老化、もしくは他の物理的原因によるデバイスストレスによって引き起こされる。

したがって、完全なデバイス設計情報が利用可能でないときでさえ、自動的に故障を識別して切り離すことができる汎用のデバイス分析方法を開発することが当技術分野で必要である。

本発明の実施形態は、概して、実質的に、図面の少なくとも１つに示される、および／または図面の少なくとも１つに関連付けて説明され、より完全には特許請求の範囲に記載される、非侵襲の自動集積回路分析を行うための装置および／または方法を含む。

非破壊分析手法の様々な利点、本開示の態様および新規の特徴、ならびにそれらの例示的実施形態の詳細は、以下の説明および図面からより完全に理解されよう。

本発明の上記の特徴を詳細に理解できるように、実施形態を参照して、上で簡単に要約した本発明のより特定的な説明を行うことができる。実施形態の幾つかは、添付図面に示されている。しかし、添付図面は、本発明の典型的な実施形態のみを示し、したがって本発明の範囲の限定とみなされるべきではないことに留意されたい。これは、本発明は、他の同様に効果的な実施形態も含むことができるためである。

本発明の少なくとも１つの実施形態による自動集積回路分析を行うためのシステムのブロック図である。 本発明の少なくとも１つの実施形態による図１のポンププローブアセンブリのブロック図である。 本発明の少なくとも１つの実施形態による図１の１つの超高速レーザポンプ／プローブ検出器アセンブリのブロック図である。 本発明の少なくとも１つの実施形態による超解像撮像を実施するためのシステムおよび装置のブロック図である。 本発明の少なくとも１つの実施形態によるデータ処理装置サブシステムのブロック図である。 本発明の少なくとも１つの実施形態による自律デバイスネットリスト抽出器サブシステムを示す図である。 本発明の少なくとも１つの実施形態によるデバイスネットリストを自動的にかつ非侵襲で抽出するための方法の流れ図である。 本発明の少なくとも１つの実施形態による認識アルゴリズムを使用して論理セルを検出するための方法の流れ図である。 本発明の少なくとも１つの実施形態による論理セル相互接続を識別するための方法の流れ図である。 本発明の少なくとも１つの実施形態による論理セル内の活動を識別するための方法の流れ図である。 本発明の少なくとも１つの実施形態による電磁シミュレータを使用して物体反射率を迅速にシミュレートするための方法の流れ図である。

本発明の実施形態は、自動集積回路分析を行うための方法と、同時に走査可能なデュアルレーザ共焦顕微鏡装置とを含む。この装置は、複数の方法を採用して、変化する動作条件の下で収集される集積回路の複数の画像を作成し、次いで、それらの画像は結合されて、試験対象の集積回路の超次元表現（超次元画像とも呼ぶ）としてデータベースに記憶される。認識アルゴリズムが、データベース構造内に記憶された超次元画像を処理して、試験対象の集積回路の論理セル素子の存在および識別を抽出する。分析を速めるために、認識アルゴリズムは制御ループを操作し、制御ループは、論理セル内部でのデバイス活動の位置を順次に検出し、次いで、しきい値よりも上の十分な活動を示す位置で電子波形を検出する。組み合わされた論理セルと波形との分析から、試験対象の集積回路を表すネットリストが生成される。幾つかの実施形態では、ネットリストは、ＳＰＩＣＥ、Ｖｅｒｉｌｏｇ形式、または当業者に知られている任意の形式でフォーマットされる。さらに、電気接続をプローブする、対象の特定のフィーチャを機能向上させる、またはネットリストの全体の忠実性を改良するための追加の機能がこの装置によって可能になり、上記の方法全てがこの装置において実施される。

図１は、本発明の少なくとも１つの実施形態による自動集積回路分析を行うためのシステム１００のブロック図を示す。システム１００は、分析器装置１０４と、試験対象の集積回路（ＩＣ）アセンブリ１０２とを備える。試験対象のＩＣアセンブリ１０２は、６軸（ｘ、ｙ、ｚ、角度１、角度２、角度３）位置決めステージに取り付けられた機能集積回路を備える。分析器装置１０４は、ポンプ／プローブアセンブリ１１８と、制御装置およびデータ処理装置１１６と、自律デバイスネットリスト抽出器１２０と、分散コンピューティングクラスタ１４０と、データベース１３０とを備える。ポンプ／プローブアセンブリは、ポンプレーザ１０８と、プローブレーザ１０９と、ポンプビームとプローブビームを同時に走査して結合するための光学系１１０と、ＤＣ反射率放出検出器１１２と、ＡＣ結合ＲＦ放出検出器１１３とを含む。以下に詳細に述べるように、分析器装置１０４は、試験対象のＩＣ１０２の複数のタイプのレーザ走査を行うことが可能であり、ポンプレーザは、デバイス１０２のタイミングまたは論理状態を変えることによって、デバイスの動作状態を局所的に変えることが可能であり、それと同時に、プローブレーザを使用して、デバイス１０２上の他の場所に対する上記の変化の影響を測定する。ポンプ／プローブアセンブリ１１８は、試験対象のＩＣの複数の画像を生成する。次いで、ポンプ／プローブ画像および波形データが記憶され、自律デバイスネットリスト抽出器（ＡＤＮＥ）１２０によって、標準のＤＣ反射率画像および電子波形データと組み合わされて、試験対象の集積回路のネットリストを作成する。例示的実施形態によれば、制御装置およびデータ処理装置１１６は、（選択された周波数範囲内のＲＦを測定する）ＡＣ結合ＲＦ放出検出器１１３からの測定されたＲＦ出力を処理して、活動マップとして、試験対象の集積回路での電圧の時空推移を生成する。ＡＤＮＥ１２０は、活動マップを使用して、試験対象の集積回路の素子間の相互接続を決定することができる。

ポンプ／プローブアセンブリ１１８は、レーザ走査顕微鏡を形成し、このレーザ走査顕微鏡は、試験対象の集積回路（ＩＣ）１０２にわたって集束プローブレーザスポット１０９を走査し、それと同時にポンプレーザ１０８を使用してＩＣ１０２の機能を変える。走査と機能の変更とを同時に行うことが、試験対象のＩＣ１０２の超次元画像に追加の次元を加え、それにより論理セル検出の精度を高める。幾つかの実施形態によれば、それぞれデバイスの同じ視野を走査するように構成された複数の走査レーザ顕微鏡が存在してもよい。超次元画像は、受動的に収集されることがあり、その場合にはＩＣ１０２は電力供給されず、または能動的に収集されることもあり、その場合にはＩＣ１０２は電力供給され、制御装置およびデータ処理装置１１６と共に動作される。ポンプ／プローブアセンブリ１１８は、ポンプレーザ（第１のレーザ）を使用して、試験対象の集積回路の選択された領域を光キャリアでポンプし、プローブレーザ（第２のレーザ）を使用して、ポンピングが試験対象の集積回路に対して有する影響を監視する。幾つかの実施形態によれば、複数の画像を生成するために使用されるレーザは、連続波レーザ、変調レーザ、またはパルスレーザの少なくとも１つである。

論理セルの分布を直接観察するために、集積回路の裏面から走査が行われる。典型的には、裏面走査のための何らかのデバイス準備が必要であり、以下に述べる。ポンプレーザ１０８からの集束ポンプレーザビームが試験対象の集積回路１０２を通り過ぎるとき、レーザビームは、集積回路の電気特性の変化を引き起こし、集積回路の電子回路内部で光キャリアまたは熱を発生する。これらの変化が、第２のレーザおよびレーザ検出器によって監視される。様々な走査技法を使用して、ポンプ／プローブアセンブリ１１８は、光学および波形情報（超次元画像）を生成し、これを使用して、集積回路素子およびそれらの相互接続を識別することができる。分析器装置１０４の各構成要素を以下で図２〜図６に関して述べ、分析器装置１１４の動作を以下で図７〜図１１に関して述べる。

図２は、本発明の少なくとも１つの実施形態による図１のポンプ／プローブアセンブリ１１８のブロック図を示す。一実施形態では、ポンプ／プローブアセンブリ１１８は、ロックイン増幅器２１０と、ＲＦフィルタおよび増幅器２０９と、電流増幅器２０７と、プローブレーザ２１８と、プローブ検出光学系２０８と、プローブ走査光学系２０６と、結合光学系および対物レンズ２０５と、ポンプ走査光学系２０４と、ポンプ検出光学系２２０と、ポンプ変調器２１４と、ポンプレーザ源２１６と、信号発生器２１２とを備える。

ポンプ／プローブアセンブリ１１８は、レーザ光の様々な波長、様々な走査パターン、および様々なレーザ変調を利用して、試験対象の集積回路１０２の複数の画像を生成する。この超次元画像は、集積回路の詳細な表現をもたらすマルチモード画像分析の実施を容易にし、そのような表現を使用して、何れの１つの画像よりも高い忠実性で回路フィーチャを区別することができる。一実施形態では、第１のレーザ２１６と第２のレーザ２１８は、２つの異なる波長、例えば１０６４ｎｍと１３１９ｎｍを有する。これらの周波数が例示にすぎず、限定ではないことは当業者には理解されよう。設計の選択に応じて、レーザ２１６および２１８の両方もしくは一方を振幅、周波数、または位相変調することができ、またはどちらも変調しなくてもよい。他の実施形態によれば、レーザ２１６および２１８は、１００ｆｓ（フェムト秒）〜１００ｐｓ（ピコ秒）の範囲内のパルス長を有するモードロック超高速レーザでよい。

図２に示される実施形態では、プローブレーザ２１８は、約１３１９ｎｍの波長を有するが、変調はされず、第２のポンプレーザ２１６は、１０６４ｎｍの波長を有し、変調器２１４および信号発生器２１２を使用して振幅変調（例えばパルス）される。レーザビームは、それぞれ顕微鏡光学系２０４および２０６を通過し、ダイクロイックビームスプリッタと、高い可変の開口数のエアギャップまたはソリッドイマージョン対物レンズとを含む共通の光学系２０５を通って伝送し、ＩＣ１０２内部の活性デバイス層の１つまたは複数、例えばポリゲートを含む層に集束する。反射レーザ光は、顕微鏡光学系２０４および２０６を通って戻り、これらの光学系は、ポンプ帰還信号とプローブ帰還信号を分離し、光学系２０８および２２０を使用して放出検出器上に再び集束させる。レーザを受け取るために使用される構成要素の構造は、走査タイプおよび他の要因に応じて変化することがある。一実施形態では、プローブレーザ検出器２０８の出力は、電流増幅器２０７に結合され、ロックイン増幅器２１０に渡され、ロックイン増幅器２１０は信号発生器２１２に同期され、信号発生器２１２の出力はＡ／Ｄ変換器２００に送られる。Ａ／Ｄ変換器２００は、制御装置およびデータ処理装置１１６と可読メモリを共有する。同様に、ポンプレーザ検出器信号は、増幅され、やはり制御装置およびデータ処理装置１１６内の検出電子回路に送られる。一実施形態によれば、デバイスは、走査中、デジタル入力／出力ライン２１５を使用して動作させることができる。同様に、レーザ２１６および２１８を走査するために使用される検流計１および検流計２は、制御装置およびデータ処理装置１１６によって動作される。この様式で、ポンプレーザに対する回路の非常に小さい応答が感知されて増幅され、対応するデータが、ＡＤＮＥ１２０を介してデータベース１３０に通信される。

プローブレーザをポンプ繰返し周波数にロックすることによって、電荷流撮像が実現される。電荷流撮像は、注入された電荷キャリアに対するフィーチャの応答を撮像することによって論理セル検出を改良するために、ＩＣ１０２内部の様々なフィーチャを機能向上させるために使用される方法である。電荷は、一定の周波数（典型的には１〜５００ＭＨｚ）でポンプレーザによって局所的に注入され、プローブレーザは、その同じ周波数に同調される。ポンプレーザによって発生される小さな信号は、ロックイン増幅器２１０が同じポンプ周波数に同調されるときに感知される。このとき、ポンプレーザ周波数で生成されるデバイスの画像は、ＩＣ全体にわたる電荷流を表し、これを使用して、ポリシリコンゲートなどＩＣ内の追加のフィーチャを解像することができる。

位相撮像法は、ＩＣ１０２内部の様々な構成要素間のコントラストをさらに強調する電荷流法のさらなる洗練形態である。位相撮像は、ロックイン信号の位相を一意にカラーコード化し、検出されたカラーコード化された位相をプローブレーザ座標の関数としてプロットすることによって実現される。

図３に示される第２の実施形態では、ポンプレーザ（例えば図２に示されるポンプレーザ２１６）によって生成される注入点から電荷キャリアが移動して離れるときに、電荷キャリアの位置を一瞥できるようにするために、電荷流撮像がピコ秒の時間スケールで実現される。図示される実施形態では、ポンプレーザ２１８とプローブレーザ２１８は、モードロックされ、同期される。図示される実施形態では、ポンプレーザ２１６とプローブレーザ２１８は、任意選択で、同じレーザ源から導き出される。超高速レーザがポンプアーム３０２とプローブアーム３０４に分割され、ポンプアーム３０２とプローブアーム３０４は個別に変調される。得られたポンプ／プローブ信号は、２つの変調周波数の和もしくは差によって与えられるロックイン周波数、またはその調波の１つで再び測定される。

ポンプアームとプローブアームへの光信号の到達を調節して、ポンプの到達後の様々な固定の時点で、ＩＣ１０２を含むデバイス内の電荷位置を観察することができる。注入された自由キャリアに対する一意の材料特有の時間応答は、ポンプアーム３０２とプローブアーム３０４との相対遅延を調節することによって、ＩＣ内部の材料コントラストを向上させる。このようにして、ピコ秒未満の時間スケールで、デバイスを通る電荷流、および対応する熱輸送の動的性質を観察することができる。向上された材料コントラストは、登録および物体認識アルゴリズムの性能を直接改良する。試験中、レーザビームは、試験対象の集積回路１０２の表面にわたって特定のパターンに従って走査される。一実施形態では、走査は、２つの個別に調節可能なミラー対（検流計）を使用して、顕微鏡光学系２０４および２０６によって行われる。走査が行われている間、試験対象の集積回路は電力供給されてよく、また試験信号を有していてもよく、試験信号は、データ処理装置および制御装置１１６の内部から発生され、デジタル入力／出力ライン２１５によって供給されて、集積回路の入力ポートに加えられる（テストベクトルとして知られている）。したがって、レーザ走査中に集積回路が電力供給されるか否か、またはレーザ走査中に加えられる特定のテストベクトルセットを有するか否かに基づいて、追加の情報を収集することができる。走査されている間の集積回路の各状態は、マルチモード分析で使用することができる個々の画像を生じさせることができる。試験対象の集積回路１０２の走査中のポンププローブアセンブリ１１８の動作の詳細は、以下で図を参照して述べる。

図２における実施形態によって可能にされる第２の方法は、「波形抑制」と呼ばれる。この実施形態では、ロックイン検出器がバイパスされ、増幅およびフィルタされたＲＦ信号（２０９）は、データ処理装置および制御装置１１６内の電子回路によって直接測定される。波形抑制時、活性デバイス１０２は、データ処理装置および制御装置１１６によって発生されるテストベクトルによってシミュレートされる。論理セル間の接続は、論理セルの出力にポンプレーザ２１６の焦点を固定することによって、論理セルを選択的に非活動化することによって直接観察される。論理セル出力に固定してポンプレーザを保持する一方で、プローブレーザは、波形の変化を測定することによって、非活動化された論理セルに接続された論理セルを識別することができる。（プローブレーザによって検出されるときに）以前に抑制されていた全てのそれらの論理セルの出力を繰り返しポンピングすることによって、活性論理セル素子間の接続の一意のネットワークを決定することができる。

図３は、本発明の例示的実施形態による、図１のポンプ／プローブアセンブリ１１８の超高速レーザ実施形態のブロック図である。波形抑制は、パルスレーザシステム３００を使用して適用することができる。波形抑制の一形態は、「波形変調」と呼ばれる。「波形変調」では、まず、２つの超高速レーザのパルス繰返しが同期ユニット３１０と同期される。代替として、単一のレーザ源の一部を分離して、プローブとして使用することもできる。この実施形態では、ポンプレーザパルス列とプローブレーザパルス列の両方が、ＲＦ源３２８によって異なる周波数で振幅変調される。２つのパルスの相対到達時間は、光学遅延ライン３２０を使用して制御される。最後に、周波数ミキサ３３０およびロックイン増幅器３３２を使用して信号が測定され、その後、信号はデータ処理装置１１６に送信される。次いで、１つのパルスの早期の到着が、対象の１つの論理セルの出力に影響を及ぼすために使用され、光学遅延ライン３２０によって決定される後の時点で、ＩＣ内の他の場所でプローブを用いて時間応答を測定することができる。その後、２つの論理セル間の局所時間遅延や局所電気インピーダンスなど、デバイスの重要なパラメータが抽出され、これらを使用して、タイミング誤差を切り離す、または製造プロセス中の局所変化がデバイス性能にどのように影響を及ぼすかを特徴付ける。

図４は、本発明の少なくとも一実施形態による超解像撮像を実施するためのシステム４００のブロック図である。システム４００は、プローブアーム４０２とポンプアーム４０４とを備え、構造化プローブアームレーザがレーザ２１８、すなわち超高速レーザであり、構造化ポンプアームレーザがレーザ２１６である。レーザ２１６と２１８は、同期ユニット３１０を介して同期される。図３に示される構成要素に加えて、任意選択で、回折格子アセンブリ４５０または同様の波形歪曲デバイス（例えば、ホログラム面、波形歪曲デバイス、または位相面）が、超高速ポンプ−プローブ撮像システム４００のポンプアーム４０４に挿入される。このようにして、ポンプアーム４０４は、集積回路上にキャリアのパターンを投影することが可能であり、次いでそれを顕微鏡のプローブアーム４０２によって観察することができる。図４でのこの特定の実施形態は、（以下に述べる）１タイプの超解像撮像法を可能にし、その超解像撮像法では、集積回路内の注入された電荷キャリアのパターンを変えることによって作成される幾つかの画像がまとめて使用されて、試験対象のＩＣの画像を生成し、この画像は、デバイスの何れの単一の画像に比べても改良された解像度を有する。

図５は、本発明の少なくとも１つの実施形態による図１の制御装置およびデータ処理装置１１６のブロック図を示す。制御装置およびデータ処理装置１１６は、記憶されたデータおよび実行可能なコードを含むメモリ５０２を有する汎用コンピュータでよく、これは、データの感知およびポンプ／プローブ装置１１８への送信、ネットワーク接続５３０を介した自律デバイスネットリスト抽出器１２０またはデータベース１３０との通信を含めた幾つかの機能を実施する。制御装置およびデータ処理装置１１６は、中央処理装置（ＣＰＵ）５５０と、メモリ５０２と、サポート回路５９５とを備える。メモリ５０２は、アレイフォーメーション５２０と、構成ファイル５４０と、活動検出器５４５と、顕微鏡制御装置５５５と、データベースクライアント５６５とを記憶する。処理装置１１６は、デバイス５６０をさらに備える。デバイス５６０は、Ａ／Ｄ変換器５７０と、Ｄ／Ａ変換器５８０と、デジタルＩＯ５９０と、ＦＰＧＡ５９５とを備える。データベースクライアント５６５は、サポート回路５９５およびネットワークインターフェース５３０を介してデータベース１３０と通信する。信号は、デバイス５６０を介してポンプ／プローブ装置に送受信される。検流計制御およびレーザ走査信号は、アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器５７０およびデジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器５８０によって処理される。試験対象のＩＣ１０２を動作させるために使用されるデジタル信号は、デジタルＩ／Ｏデバイス５９０によって処理される。顕微鏡制御装置５５５は、１つまたは複数の構成ファイル５４０からアレイを読み取ることによって、ポンプ／プローブ装置を用いた全ての実験を調整および実行し、これらのアレイを使用して、顕微鏡ステージ座標（検査対象のＩＣの領域）、検流計座標（走査視野）、所望の顕微鏡対物レンズ、テストベクトルセット、または他の機器設定、例えば回路に供給される電力もしくは回路によって引き出される電力を設定する。１つまたは複数のＣＰＵ（中央処理装置）５５５およびサポート回路５９５の使用によって、コマンドが容易化される。高速信号分析を実行するために、ＲＦ信号をデジタル化して、ＦＰＧＡに転送することができる。例えば、信号ベースのトリガによってある特性のＲＦ信号が感知され獲得のためにＦＰＧＡによって使用することができるときに、ＦＰＧＡを使用してポンプ／プローブアセンブリをトリガして、信号を獲得することができる。

サブシステム概要５００の構成要素は協働して、構成パラメータおよび測定のタプルからなるデータアレイ５２０を形成する。一般に、データアレイ（タプル）は、データベースクライアント５６５からネットワークインターフェース５３０を介し、ネットワークを介してデータベース１３０に渡されるが、データ獲得を速めるために、重要なデータのみを獲得してデータベースに送信することが重要である。データ源がデバイス１０２のサブセットにのみ存在する場合があり得る。そのタイプのデータ源の一例は、プローブ検出器アームから測定される電子波形であり、ここで、獲得は、数百または数千波形を平均することを必要とすることがある。その場合、信号の存在の示唆がある場合にのみ、かつそれらの信号を生成することができる試験対象のＩＣの領域内でのみ、特定のタイプの信号を獲得することによって、かなりの時間を節約することができる。この目標を実現するために、制御システムおよびデータ処理装置５００はまた、メモリ５０２に存在する、またはＦＰＧＡ５９５にプログラムされた活動検出アルゴリズム５４５を含み、この活動検出アルゴリズム５４５は、１波形よりも少ないサンプルで波形が存在するか否かを判断し、また波形を獲得するための最適な位置が特定の視野内のどこであるかを判断することが可能である。波形獲得速度に対するさらなる改良は、Ａｕｔｏ−ＤＮＥサブシステム１２０とのデータベースクライアント５６５を使用した通信によって可能にされ、これは、視野内の検出された構成要素、すなわち論理セルの存在に基づいて、波形を獲得するための候補位置を構成ファイル５４０に追加することが可能である。データベース１３０は、波形が存在する正確な位置を含めた、様々な検出された論理セルに関するメタデータを含む。活動検出器５４５による中間分析を含めた、Ａｕｔｏ−ＤＮＥ１２０と制御装置およびデータ処理装置１１６（システム５００として具現化される）との間の情報の相互の転送は、以下に概説する方法によってシステム５００がＩＣ分析の自律動作を行うことを可能にする。

サポート回路５９５は、ＣＰＵ５５０の機能を容易化してサポートする１つまたは複数の周知の回路を備えることができる。そのような回路は、限定はしないが、クロック回路、入力／出力回路、キャッシュ、バス、通信回路、周辺ドライバなどを含む。

図６は、本発明の少なくとも１つの実施形態による自律デバイスネットリスト抽出器サブシステムを示す。自律デバイスネットリスト抽出器６００は、ＣＰＵ６０２と、メモリ６０４と、サポート回路６９５と、ネットワークインターフェース６６０とを備える。メモリ６０４は、ランダムアクセスメモリおよび読み出し専用メモリを含む周知のメモリデバイスを備えていてよい。メモリ６０４は、ＣＰＵ６０２が分析器装置１０４を使用して試験対象のＩＣ１０２に関するネットリストを生成するために、実行可能なコードおよびデータを記憶する。メモリ６０４は、データベースクライアント６１０と、超次元論理セル認識モジュール６２０と、超解像度再構成モジュール６２０と、画像登録モジュール６４０と、テストベクトル発生器６５５と、相互接続抽出器６７０と、デバイス構成マネージャ６８０と、高速電磁シミュレータ６９０とを備える。これらの制御装置、分析器、撮像装置、および発生器はそれぞれ、個別のソフトウェアモジュールとして実装することができ、またはより大きい単一のソフトウェアモジュールの一部でもよい。いずれにせよ、これらのモジュールまたはそれらの一部は、サポート回路６９５の補助の下でＣＰＵ６０２によって実行されて、本発明の様々な実施形態による様々な方法を自律デバイス抽出ユニット６００に行わせる。

分散コンピューティングクラスタ１４０は、コンピューティング要素の任意の周知のネットワークであり、各コンピューティング要素が、メモリと、任意の数のＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなどとを含む。それらは、任意のコンピュータに記憶することができるよりも大きなボリュームのデータを分析するために協働するようにプログラムされる。これは、本発明の主要な方法の２つに関して使用される。第１に、分散コンピューティングクラスタは、ＩＣでの様々な位置で収集されるＲＦ波形信号を相関させるために使用される。次いで、相関はａｕｔｏ−ＤＮＥに戻され、接続された論理セルを識別し、デバイスネットリストを構成するために使用される。第２に、分散コンピューティングクラスタは、新規の方法において、電磁場シミュレーションコードを実行するために使用され、このコードは、ポンプ−プローブアセンブリによって獲得されるときに論理セルがどのように現れるかを予測するために使用される。

データベース１３０は、任意のリレーショナルデータベースであり、これは、論理セルライブラリ（機能Ｖｅｒｉｌｏｇ、２Ｄレイヤ幾何形状、およびプロセスパラメータを含む）と、ポンプ−プローブアセンブリ１１８によって獲得され、制御装置１１６によって処理されるデータとの両方を含み、それらは次いで、後の時点で、本明細書で述べる任意の数の主要な方法を実施し、ネットリストを構成するためにａｕｔｏ−ＤＮＥ１２０によって使用される。

図７は、本発明の少なくとも１つの実施形態による自動集積回路分析を実施する方法７００の流れ図を示す。方法７００（超次元論理セル認識モジュール６２０の機能の一実施形態を表す）は、ステップ７０２で始まり、ステップ７０４に進み、ここで、試験対象の集積回路が分析のために準備される。ステップ７０４は、チップ（基板）の背面が上向きになるようにチップをパッケージングし、その後、シリコン基板の露出された背面を研磨して光学品質仕上げすることを含む。

試験対象の集積回路が準備され、分析器装置１００に結合されると、方法７００は、ステップ７０５に進み、ここで、ＡＤＮＥアルゴリズムが、プローブアセンブリコンピュータに構成ファイルを書き込む。これらの構成ファイルは、ランディング位置および実験パラメータ、例えば顕微鏡対物レンズ、レーザ源、測定のタイプなどのリストを含み、これらは、ポンププローブアセンブリがデータの収集を開始できるようにする。

次いで、ステップ７０８で、ポンププローブアセンブリ１１８は、適切な顕微鏡対物レンズの下にサンプルを位置決めし、次いで、ポンプ画像とプローブ画像の両方を含めたデバイスの幾つかの異なる画像（例えば電荷流画像や時間解像電荷流など）の収集を開始し、次いで対物レンズを対象位置にランディングさせる。次いで、方法７００は、ステップ７１０に進み、ここで、装置１００は、ポンプ−プローブレーザの一方または両方を使用して、デバイスの同じ領域の幾つかのマルチモード画像を収集する。マルチモード画像は、故障分析（ＦＡ）に使用される標準的な撮像方法に従って収集され、そのような方法は、例えば、１０６４ｎｍおよび１３１９ｎｍの反射率、レーザ誘発電圧変化（ＬＩＶＡ）、光学ビーム誘発電流（ＯＢＩＣ）、熱誘発電圧変化（ＴＩＶＡ）、電荷流や時間解像電荷流などのポンプ−プローブ画像、ＡＣまたはＤＣ反射率走査、ＡＣまたはＤＣ吸収走査、テストベクトルを変えながらの一点走査、複数のレーザ波長での走査、ストレスマッピングなどである。ステップ７１５で、画像がデータベース１３０にアップロードされ、ステップ７１７で、画像が登録または超解像される。ステップ７２０で、（第３の新規の超次元認識手法を使用して）ランディング位置で収集された画像の１つまたは複数から論理セルが検出される。ステップ７２５で、各検出された論理セルに関するラベルがデータベース１３０に入力される。検出が行われた後、プローブ位置のリストがポンププローブアセンブリ構成ファイルに書き込まれ、その後、顕微鏡は、論理セル内の既知の入力および出力ノード位置を使用して、次のランディングに移動する。

各プローブ座標に関して、テストベクトルセットがＩＣに提供され、これは、最初は、チップの入力ピンで生成される反復ランダムテストベクトルセットである。まず、ステップ７５５で、以下に述べる活動測定方法を使用して活動が測定される。ステップ７６０で活動が存在することが検出された場合、ステップ７６５で、波形をより長く取り込んで収集する。活動が検出されなかった場合、方法７００はステップ７６２に進み、ここで、方法７００は活動を待機する。ステップ７７０で、図６に示される相互接続抽出器６７０によって、連続して測定された波形間の相関が使用されて、デバイス内の他の波形との相関により、接続されたノードを識別する。次いで、発見された接続があれば、データベース１３０にアップロードされて、対象の検出された論理セルに関して、各活性論理セルでの所与の入力および出力ポートにどのノードが接続されているかを示す。この処置は、ステップ７８５によって判断されるように、プローブおよびステージ座標に対応する構成ファイル内の全てのエントリが完了するまで繰り返される。追加のランディング位置が待ち行列内にある場合、対物レンズは、その座標で配置し直される。その点で、方法７００は、ネットリストの初期近似によって生成されるネットリスト情報から生成される新たなテストベクトルセットを使用して繰り返される。活性論理セルでの全てのポートがネットリストノードに割り当てられると、ステップ７９５でプロセスは終了する。

超解像度再構成モジュール６３０を、方法７００の自動ネットリスト抽出アルゴリズムで使用することができる。この方法は、ポンププローブアセンブリ１１８の超高速実施形態を利用し、ここで、ポンプレーザは、１．０〜１．１ミクロンの範囲内の波長の近赤外レーザである。ポンププローブ装置は、注入された電荷キャリアの幾つかの良く定義された正弦パターンを生成するように構成され、これらは、１ピコ秒未満の内に、プローブパルスの到着によって撮像される。電荷流パターンは、ポンプ変調周波数とプローブ変調周波数との和周波数または差周波数にロックすることによって生成される。回転およびポンプレーザの位相の変化によって、幾つかの画像が作成される。電荷キャリアのパターンが照明回折格子を生成し、これは、高い空間周波数をシステムの光学許容帯域幅にダウンシフトする。次いで、このアルゴリズムは、重畳された電荷キャリアパターンの推定を使用して、各画像をアンシフトする。重複の推定によって、シーンの大きな帯域幅の周波数領域表現が構成される。最後に、大きな帯域幅の周波数領域画像を空間領域にフーリエ変換することによって、より高い解像度の画像が生成される。前述した方法は、構造化照明顕微鏡検査法と同様であるが、構造化パターンを作成するために使用される装置および物理的プロセスは、信号を生成するためにレーザ励起蛍光を使用する従来の構成とは異なる。さらに、構造化照明は、従来は、生物学的用途に限定されている。ここでは、ポンプ−プローブ装置は、同様のアルゴリズムが電荷流撮像に適用されるという新たな用途を可能にする。

図８は、本発明の例示的実施形態による論理セルを検出するための方法８００に関する流れ図を示す。方法８００は、図７に示される方法７００からの方法ステップ７２０の実施である。方法８００は、ステップ８０５で始まり、次いでステップ８２０に進み、ここで、図１に示されるポンプ−プローブ装置１００内の様々なセンサによって獲得された、デバイス１０３の同じ領域の幾つかの生画像が選択される。ステップ８２５で、各画像内の各アレイ座標が実際のデバイス上の同じ位置に対応するように、複数の画像が位置合わせされて再びスケール調整される。適切に位置合わせされると、ステップ８３０で３Ｄアレイが構成され、３つの座標のうちの２つが、チップオンデバイス１０２の平面図のｘおよびｙ座標に対応し、第３の座標は、データベース１３０内の生画像それぞれに対応するインデックスである。データベース１３０内の各オブジェクト毎に、各撮像モダリティに関して１Ｄ記述子（例えば、ＢＲＩＥＦ、ＳＷＩＦＴ、ＨＯＧ参照）が存在する。ステップ８４０で、クエリオブジェクトから１Ｄ記述子が選択され、これらは、データベース１３０に記憶されているランディング位置の生画像から選択された撮像モダリティに対応する。記述子が存在する場合、ステップ８５０で、３Ｄアレイは、クエリオブジェクトの全ての垂直および水平反射を含め、クエリオブジェクトと同じサイズを有するランディング位置の対象領域のシーケンスを選択することによって、ランディング位置画像に対応して繰り返し走査される。次いで、この方法はステップ８５５に進み、ここで、各対象領域および画像モダリティに関して記述子が構成され、各ビットに関するＮＯＲ値の加算など任意の様々な方法を使用して、各対応するモダリティに関するクエリ記述子と比較される。ステップ８５７で、１Ｄ記述子と選択された記述子とが合致しない場合、方法はステップ８５０に進む。ステップ８５７で記述子が合致する場合、方法はステップ８６０に進む。記述子の合致は、２つの記述子の間でしきい値を超える類似性が観察されることを示すことを当業者は理解されよう。ステップ８６０で、論理セルメタデータ、例えば名前やバウンディングボックスなどがデータベース１３０から検索される。ステップ８６５で、画像パッチがマスクされ、ステップ８７０で、検出結果がデータベースにアップロードされる。その後、適切なリレーショナルスキーマでのテーブルの１つ（例えば検出テーブル）に検出ＩＤおよびライブラリＩＤエントリが与えられ、ライブラリＩＤエントリは、ライブラリ要素を各生データ画像内の１組の画素に一意に関係付ける。このプロセスは、ランディング領域に関する１組のマスクが作成されるまで、全ての所望のクエリオブジェクトに関して繰り返される。最後に、ステップ８８０で、投票スキームを使用して、重複するマスクがなくされる。全てのライブラリオブジェクトがランディング位置で識別された後、ステップ８８５でプロセスは終了し、ライブラリオブジェクトが識別されたあらゆる（ｘ，ｙ）座標に関してリレーショナルスキーマへのエントリが存在し、これは、対象のランディング位置の生画像内にどのオブジェクトが存在するかを判断するためにクエリすることができる。

図９は、本発明の例示的実施形態による相互接続を抽出するための方法９００を示す。方法９００は、図６に示される超解像度再構成モジュール６７０によって行われるステップの例示的実装形態である。方法９００を使用して、分散コンピューティングクラスタの補助によって論理セル間の電気接続を識別する。分散コンピューティングクラスタは、複数のＧＰＵ（グラフィカル処理ユニット）、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、またはそれらの何らかの組合せから構成することができる。波形構造は、各ノード内部で本質的に変わらない。方法９００は、ステップ９０５で始まり、ステップ９１５に進み、ここで、ランディング位置、すなわちＩＣステージ座標が確立される。次いで、ステップ９２０で、方法９００は、試験対象のデバイス１０２から、１つまたは複数のテストベクトルセットに対応する幾つかのきれいな波形を測定し、これらの波形は、ノイズを含む幾つかの波形を平均することによって生成される。次に、ステップ９２５で、方法は、それらの波形を分散コンピューティングクラスタに転送する。ステップ９２５で、分散コンピューティングクラスタは、波形の内容から特徴ベクトルを計算し、次いでステップ９３０で、各波形と、データベースに記憶された同様の特徴を有するそれらの一意の波形との間で、相関スコアが計算される。相関が所与のしきい値よりも高い場合、新たな波形が、記憶されたノードＩＤに関係するとみなされ、そのノードＩＤに割り当てられ、新たに接合された波形を反映するように、一意のノードに関するデータベース波形が更新される。相関がしきい値よりも低い場合、波形を使用して、新たな一意のノードＩＤを有する新たなノードを作成する。最後に、ステップ９４５で、各波形および視野内の位置に関するノードＩＤは、ランディング位置での各活性領域に関連付けられ、データベースにアップロードされる。アルゴリズムは、ステップ９５５で終了する。

図１０は、本発明の例示的実施形態による活動を検出するための方法１０００に関する流れ図を示す。方法１０００は、方法７００でのステップ７５５の例示的実施形態を述べる。方法１０００を使用して、波形を測定するためにより長く平均する必要なくＩＣ内部の電子波形の存在を識別する。アルゴリズムは、ステップ１００５で始まり、デバイス１０２は、テストベクトルを用いて動作される。ステップ１０２０で、幾つかのレーザ電圧プローブ（ＬＶＰ）信号、すなわちノイズを含む波形が、標準のＡＣ結合光検出器およびＲＦ増幅器アセンブリを使用して獲得される。ステップ１０２５で、活動検出器アルゴリズムが活動スコアＡを計算する。例示的実施形態によれば、活動スコアＡは、以下の式を使用して計算される。

スコアは、各個の波形と平均の波形とのドット積（相関）を加算し、全ての波形に関する自己相関と平均に対する相関との差の総和で割ることによって計算される。このようにして、わずか数回の測定で、測定対象の波形が存在するか否かを判断することができる。次いで、方法１０００は、ステップ１０３５で活動スコアを返し、ステップ１０５５で終了する。

図１１は、本発明の例示的実施形態による方法１１００の流れ図を示す。高速電磁シミュレータ６９０が、方法１１００を実施する。方法１１００は、データベース１３０に含まれるＧＤＳレイアウト情報を入力として取得し、そのようなレイアウトが顕微鏡にどのように現れるかをシミュレートする。方法は、２つの主要な構成部分を有する。第１に、ＧＤＳライブラリに含まれる一意のボクセルのみを使用して、シミュレートされたフィーチャのギャラリが生成される。ギャラリ生成は、ＧＤＳファイルがシミュレートされている間に行われることがある。方法は、ステップ１１０５で始まり、ステップ１１２０に進み、ここで、アルゴリズムが、１つまたは複数のＧＤＳファイルをデータベース１３０から読み出す。ＧＤＳ情報の座標スケーリングおよび単位も読み出される。顕微鏡構成情報を使用して、ボクセルのサイズまたはレーザ走査顕微鏡の共焦体積、およびボクセル間隔を計算する。ステップ１１３５で、ＧＤＳファイルは、１組の重複しないボクセルに区画化される。記述子（２値でよい）、すなわち１Ｄアレイが、各個のボクセルに関して計算される。次いで、ボクセル記述子がクラスタ化され、各一意のボクセルからの代表がメモリに保持される。ステップ１１３７で、ドット積など任意の様式の特徴ベクトル比較またはＮＯＲ演算を使用して、一意のボクセル記述子が、データベース内で見つかった記述子と比較される。ステップ１１５０で、ボクセルが既に存在していることが判明しなかった場合、ボクセルは、光誘電パラメータを含む点の３Ｄアレイに転送され、次いで、ステップ１１５５で、有限差分時間領域（ＦＤＴＤ）または同様のマクスウェルの方程式のソルバを使用してシミュレートされ、ここで、初期ビームは、ボクセルサイズと一致するパラメータを有する集束ビームであると仮定される。次いで、ステップ１１５５で、シミュレートされた結果がデータベース１３０にアップロードされ、リレーショナル識別子がボクセルのテーブル内に作成され、このテーブルは、後で画像を検索するために使用することができる。ステップ１１５０で、ボクセルがライブラリ内に存在することが判明した場合、シミュレートするのではなく、方法１１００は、ステップ１１４０で、単にシミュレーション結果をデータベースからダウンロードし、ステップ１１６０で、画像シミュレーションのその部分に結果を書き込む。このプロセスは、ライブラリ内のあらゆるセルに関して繰り返すことができ、ステップ１１７０で完了する。システムをシミュレートするためのこの処置の利点は、ＧＤＳファイル内に含まれる高い度合いの対称性により速度が増加されることであり、その一方で、精度は、正確なマクスウェルのソルバによって維持される。典型的には、マクスウェルのソルバだけでは、大きな構造をシミュレートするには遅すぎる。このようにして、多くの大きな構造を、迅速かつ正確にシミュレートすることができる。

本発明の様々な実施形態は、本明細書で述べた技法を使用して生成されるネットリストの検証、設計精度または最適化を保証するための集積回路の試験、未知の集積回路からネットリストを作成するための集積回路のリバースエンジニアリングなど、様々な商業的用途で使用することができる。

上記のことは、本発明の幾つかの実施形態を対象とするが、本発明の基本的な範囲から逸脱することなく本発明の他の実施形態およびさらなる実施形態を開発することができ、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によって決定される。

１００ システム
１０２ 集積回路（ＩＣ）アセンブリ
１０４ 分析器装置
１０８ ポンプレーザ
１０９ プローブレーザ
１１０ 光学系
１１２ ＤＣ反射率放出検出器
１１３ ＡＣ結合ＲＦ放出検出器
１１６ 制御装置およびデータ処理装置
１１８ ポンプ／プローブアセンブリ
１２０ 自律デバイスネットリスト抽出器
１３０ データベース
１４０ 分散コンピューティングクラスタ
２００ Ｄ変換器
２０４ ポンプ走査光学系
２０５ 結合光学系および対物レンズ
２０６ プローブ走査光学系
２０７ 電流増幅器
２０８ プローブ検出光学系
２０９ ＲＦフィルタおよび増幅器
２１０ ロックイン増幅器
２１２ 信号発生器
２１４ ポンプ変調器
２１５ 出力ライン
２１６ ポンプレーザ源
２２０ ポンプ検出光学系
３００ パルスレーザシステム
３０２ プローブアーム
３０４ ポンプアーム
３１０ 同期ユニット
３２０ 光学遅延ライン
３２８ ＲＦ源
３３０ 周波数ミキサ
３３２ ロックイン増幅器
４００ システム
４０２ プローブアーム
４０４ ポンプアーム
４５０ 回折格子アセンブリ
５００ サブシステム概要
５０２ メモリ
５２０ アレイフォーメーション
５３０ ネットワークインターフェース
５４０ 構成ファイル
５４５ 活動検出器
５５０ 中央処理装置（ＣＰＵ）
５５５ 顕微鏡制御装置
５６５ データベースクライアント
５７０ Ａ／Ｄ変換器
５８０ Ｄ／Ａ変換器
５９０ デジタルＩＯ
５９５ サポート回路
６００ 自律デバイスネットリスト抽出器
６０２ ＣＰＵ
６０４ メモリ
６１０ データベースクライアント
６２０ 超次元論理セル認識モジュール
６３０ 超解像度再構成モジュール
６４０ 画像登録モジュール
６５５ テストベクトル発生器
６６０ ネットワークインターフェース
６７０ 相互接続抽出器
６８０ デバイス構成マネージャ
６９０ 高速電磁シミュレータ
６９５ サポート回路

Claims (15)

1. 集積回路を走査するための装置であって、
   複数のレーザ走査顕微鏡であって、各レーザ走査顕微鏡が、試験対象の集積回路の同じ視野を走査するように構成され、これは、前記試験対象の集積回路の複数の画像を生成する、複数のレーザ走査顕微鏡と、
   前記レーザ走査顕微鏡に結合された、前記複数の画像を処理するためのデータ処理装置とを備え、前記データ処理装置が、
   前記試験対象の集積回路の構造を定義する１つまたは複数のネットリストを生成するネットリスト抽出器（ＮＥ）を備える
   装置。
2. 前記複数の画像が、前記試験対象の集積回路の超次元表現を形成する請求項１に記載の装置。
3. 前記ＮＥが、前記複数の画像のマルチモード処理を使用し、前記複数の画像に基づいて一意の特徴を定義する請求項１に記載の装置。
4. 前記データ処理装置が、データベース、分散コンピューティングクラスタ、および前記複数の顕微鏡と同時に対話し、前記データベースが、ライブラリ情報、データ、および分析結果を備える請求項１に記載の装置。
5. 前記レーザ走査顕微鏡が、前記複数の画像を生成するためにポンプ／プローブ技法を利用する請求項１に記載の装置。
6. 前記ポンプ／プローブ技法が、波面歪曲メカニズムを使用して、所定のパターンで前記試験対象の集積回路内に電荷キャリアを注入するための構造化ポンプレーザを生成して、複数の電荷流画像を発生する請求項５に記載の装置。
7. 位相解像検出器を用いて電荷流信号を収集すること、
   前記信号の各位相に一意の色を割り当てること、および
   各位相を位相画像としてプロットすること
   をさらに含む請求項６に記載の装置。
8. 前記複数の電荷流画像を使用して、前記試験対象の集積回路の超解像画像を構成すること
   をさらに含む請求項６に記載の装置。
9. 前記複数のレーザ走査顕微鏡が、活動を抑制するために前記試験対象の集積回路の幾つかの部分にキャリアを注入するためのポンプレーザと、前記試験対象の集積回路内の他の接続されたトランジスタで前記ポンプレーザを検出するためのプローブレーザとを備える請求項１に記載の装置。
10. ポンプレーザおよびプローブレーザが、サブピコ秒の超高速レーザである請求項９に記載の装置。
11. 前記ポンプレーザと前記プローブレーザとの遅延を調節して、前記遅延に基づいて異なる画像を作成すること
    をさらに含む請求項９に記載の装置。
12. 前記ポンプレーザを使用して、前記試験対象の集積回路内で論理セルの出力を抑制し、プローブレーザを使用して、前記試験対象の集積回路内の他の場所での前記抑制の影響を観察すること
    をさらに含む請求項９に記載の装置。
13. 前記試験対象の集積回路の要素間の相互接続を決定するために活動マップが使用され、前記活動マップが、データベースに記憶され、前記試験対象の集積回路からＲＦ波形データを収集する場所を決定するために使用され、前記ＲＦ波形データが前記データベースに収集および記憶され、前記試験対象の集積回路の領域間の電気接続を識別するために一意の波形が識別されて使用される請求項１０に記載の装置。
14. 集積回路を走査するための方法であって、
    試験対象の集積回路の複数の画像を生成するステップと、
    前記試験対象の集積回路の構造を定義するネットリストを生成するために前記複数の画像を処理するステップであって、前記複数の画像が、前記試験対象の集積回路の超次元表現を形成し、データ処理装置が、デバイスの領域に関する超次元記述子を作成するために前記複数の画像のマルチモード処理を使用するステップと、
    前記マルチモード処理を使用して、オブジェクトのライブラリからオブジェクトを検出するステップと、
    活動を測定するために、前記試験対象の集積回路の１つまたは複数の領域を選択するステップと、
    活動が存在する前記１つまたは複数の領域から波形データを収集するステップと
    を含む方法。
15. 前記収集された波形および前記波形の対応する領域を使用して、前記マルチモード処理のための追加の次元を構成するステップと、
    分散コンピューティングクラスタを使用して波形データを相関させるステップと、
    前記試験対象の集積回路内で一意のノードを識別するステップであって、前記一意のノードが、前記試験対象の集積回路の電気的に接続された部分を示すステップと
    をさらに含む請求項１４に記載の方法。

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