JP3891456B2 - Integrated circuit failure verification method - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、集積回路の効率的かつ高精度な故障検証方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
集積回路の製造プロセスにおいて、例えばマスクに微細な異物が付着すると、その付着部分でパターンブリッジ等の不良が生じ得る。このような不良は一般に、集積回路の検査工程で、所定のテストパターンを用いて入出力信号を調べることにより検出される。このようなテストパターンを回路図等の情報に基づいて自動的に生成する自動テストパターン生成装置(ATPG)も良く知られている。
【0003】
しかし、高度の集積回路にあっては、コストに見合う検査時間の制限から、実行するテストパターンの数も限られる。そこで、いかに短時間で効率的に集積回路の不良(以下、故障という)を検出するかが重要である。そこで、あるテストパターンで集積回路の故障をどの程度の確率で検出できるか、すなわち故障検出率の評価を行うことが必要になる。このような故障検出率の評価を本明細書では故障検証ということにする。
【0004】
従来から、故障検証を高速に行う方法としてサンプリング手法が理論的に証明され、運用されている。この手法では、例えば集積回路に予(あらかじ)め人為的に故障状態を作っておき、これを検査機(又は故障検出器)にかけてその故障が正常に検出されるか否かを調べる(故障シミュレーション)。そして、あり得る全ての故障からランダムに複数の故障をサンプリングし、これらの複数の故障について上記の故障シミュレーションを行い、その故障検出結果から故障検出率を推定する。あるいは、自動テストパターン生成装置が、生成したテストパターンの組合せによる故障検出率を上記のようにして推定する機能を有することもある。
【0005】
上記のサンプリング手法により推定された故障検出率と実際の故障検出率、すなわち全ての故障をシミュレートしたときの故障検出率との誤差を小さくするにはサンプリング数を大きくすればよいが、前述のように、コストに見合う検査時間の制限がある。そこで、上記の誤差が所定の許容範囲内に収まるようにサンプリング数を決めることになる。通常、集積回路の規模が大きいほど、あり得る故障の数が多くなることから、従来は、回路規模と故障検出率とに基づいてサンプリング率を決定していた。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、チップ上の物理的な領域において、故障の発生原因となる現象、例えばマスクへの異物の付着が生じたとき、これが故障に結び付くのは、マスクパターンが存在する部分に異物が付着したときである。チップ上にはマスクパターンが存在しない部分があり、この部分に異物が付着しても故障にはつながらない。
【0007】
通常、マスクパターンはチップ上に均一に存在しないで、マスクパターンが密である部分と疎である部分とがチップ上に生じている。したがって、故障の発生原因となる現象がチップ上でほぼ均一に発生するとしても、実際の故障が発生する確率はチップ上で均一ではなく、マスクパターンが密である部分は疎である部分に比べて故障発生率が高くなる。
【0008】
従来の故障検出率は回路のネットリストとテストパターンのみを用いて算出していたので、算出された故障検出率が、実際の故障発生率の指標としての精度を保証できないおそれがあった。
【0009】
そこで、本発明は、チップ内におけるマスクパターン密度の分布に着目し、物理的な故障発生率に応じた新たな故障検出率を算出することにより、高精度かつ高効率の検査を可能ならしめ、故障(初期不良)の低減に寄与することを目的とする。
【0010】
【課題を解決するための手段】
本発明による故障検証方法は、検査対象の集積回路のマスクパターンを作成した際のフロアプラン又はレイアウト情報からマスクパターン密度を抽出し、得られたマスクパターン密度と故障シミュレータ又は自動テストパターン生成装置から得られる故障検出率とに基づいて、算出手段が物理的な故障発生率に応じた新たな故障検出率を算出することを特徴としている。
【0011】
より具体的な構成として本発明による故障検証方法は、集積回路の1チップに含まれる回路を機能単位で複数のブロックに分割し、それぞれのブロックについて、マスクパターンを作成した際のフロアプラン又はレイアウト情報からマスクパターン密度を抽出し、得られたマスクパターン密度と各ブロックの故障数とから各ブロックの故障の重みを算出し、各ブロックの故障の重みに応じて各ブロックでのサンプリング率を算出し、物理的な故障発生率に応じた故障のサンプリング値を決定し、それぞれのブロックに対して決定したサンプリング率を用いて故障検証装置がランダムサンプリングでの故障検証を行い、最後に各ブロックの故障検証結果を集計して1チップの結果を算出する工程を備えている。
【0012】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図1に示すように、矩形のチップ上にマスクパターンが存在する部分と存在しない部分とが分布している場合を仮定する。図1中、網かけされた「マスク有り部分」がマスクパターンの存在する部分であり、白地の「マスク無し部分」がマスクパターンの存在しない部分である。
【0013】
また、矩形のチップ全体を上下左右に分割して4つのブロックA,B,C,Dとすると、各ブロックにおけるマスクパターン密度、すなわち、全面積にマスクパターンが占める割合が異なっている。図1の場合、マスクパターン密度はブロックBが最も高く、D、C、Aの順に低くなっている。マスクパターン密度の低い部分は、故障の発生原因となる現象が起こっても故障発生率が低い。これに対して、マスクパターン密度の高い部分は、同じ故障の発生原因となる現象による故障発生率が高くなる。例えば、図1の場合、ブロックBはブロックAよりマスクパターン密度が高いので、故障の発生原因となる現象による故障発生率はブロックBのほうがブロックAより高くなる。
【0014】
一般に、チップの物理的な領域を基準とした故障発生率とマスクパターン密度との関係は、図2に示すように比例関係となる。このように、故障発生率はマスクパターンのレイアウト状態に応じて異なり、正確な故障発生率を求めるためにはマスクパターンの密度を考慮する必要がある。
【0015】
本発明の故障検証方法によれば、マスクパターンを作成する際のフロアプラン又はレイアウト情報から得られる物理的なパラメータを考慮することにより、従来の故障検出率よりも高精度の故障検出率を算出することができる。本発明の故障検証方法の具体的な処理手順を図3に沿って説明する。
【0016】
まず、処理303で集積回路のマスクパターンを作成した際のフロアプラン又はレイアウト情報からレイアウトパラメーターを抽出する。得られたレイアウトパラメーター304と、従来の故障検出装置301から得られる故障検出率302との両方に基づいて、マスク密度を考慮する算出手段305が、物理的な故障発生率に応じた高精度の故障検出率306を新たに算出する。
【0017】
次に、本発明の別の実施形態について説明する。この実施形態は、サンプリング手法に本発明を適用したものである。サンプリング手法とは、従来技術の説明でも述べたように、集積回路の1チップに含まれる全ての故障からランダムに複数の故障をサンプリングし、それらの故障についてのみ故障検出装置による故障検出率を求める処理を行い、その結果から全故障での故障検出率を推測する手法である。
【0018】
図4に示すように、1チップにマスクパターン密度の異なる3つのブロックA,B,Cが存在する場合を仮定する。この図では、ブロックAのマスクパターン密度が最も高く、B,Cの順にマスクパターン密度が低くなっている。前述のように、マスクパターン密度が高いほど故障発生率が高い。本実施形態では、故障発生率、すなわち、マスクパターン密度に応じて各ブロックのサンプリング率を変化させる。図4に示すように、マスクパターン密度が高いブロックほどサンプリング率を大きくしている
このように、集積回路のマスクパターンを作成した際のフロアプラン又はレイアウト情報から得られる物理的なパラメータ(マスクパターン密度)に基づいて、各ブロックの故障発生率を考慮に入れた適切なサンプリング率で故障検証を実施することにより、高精度の故障検出率を算出することができる。具体的な処理手順を図5のフローチャートに沿って説明する。
【0019】
まず、故障検出装置505により1チップ全体の故障数506を算出し、1チップ全体の故障数に応じた1チップ全体のサンプリング率を507にて算出する。サンプリングによる故障検出率が、全ての故障での故障検出率に対して誤差ΔPの範囲内に収まるためのサンプリング率Sは、下記の式から求めることができる。
【0020】
ΔP=3×SQRT((1−S)k(1−k)/SN)
この式において、SQRT( )は平方根演算を表す。kは1チップの故障検出率、Nは全対象故障数である。ランダムにサンプリングした故障数をnとすると、サンプリング率S=n/Nである。
【0021】
一方、集積回路のマスクパターンを作成した際のフロアプラン又はレイアウトからブロック分割のための情報502を処理501にて入手し、この情報に基づいて各ブロックごとの故障数を508にて算出する。また、マスクパターンを作成した際のフロアプラン又はレイアウト情報から物理的なパラメータ(レイアウトパラメータ)としてマスクパターン密度を処理503で抽出し、得られたレイアウトパラメータ504と、508にて算出した各ブロックごとの故障数とを用いて、処理509にて各ブロックの故障の重みを算出する。次に処理510では、507にて算出した1チップでのサンプリング率を、509で算出した各ブロックの故障の重みに応じて補正し、各ブロックの故障の平均的な重みに応じたサンプリング率を決定する。次に故障検出装置511で各ブロックでのサンプリング率にて検証を行い、最後に処理512にて各ブロックで求めた検出率を集計して1チップでの故障検出率を導き出す。
【0022】
以上のように本実施形態によれば、全故障からランダムに故障を抜き出して処理をすることにより効率的に、かつ物理的な故障発生率に応じた新たな故障検出率を算出することができる。本実施形態の方法は、マスクパターンのレイアウト密度が異なる複数の機能コアを1チップにする場合、又はプロセス密度の異なる機能コアを1チップにする場合に特に有効である。例えば、マスクパターン密度の高い乗算器及びメモリとマスクパターン密度の低いロジック回路とが1チップに含まれている場合、前者は後者に比べて故障発生率が高いので、前者のサンプリング率を後者のものより高くする。また、プロセスの異なるDRAMとロジック回路とを混載する場合、あるいはパターン微細化率の異なるブロックを混載する場合にも本実施形態を適用できる。
【0023】
また、集積回路の1チップに故障検出率が既知のブロックを含む場合、あるいは故障検出率が既知のブロックを新たに追加して1チップとする場合は、図5の故障検出装置511による再検証を省略し、処理512にて各ブロックで求めた検出率を集計して最終1チップでの故障検出率を導き出すことができる。これにより、無駄な処理を省き、効率的に故障検出率を算出することができる。
【0024】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、物理的な故障発生率に応じた新たな故障検出率を算出することにより、高精度かつ高効率の検査を可能ならしめ、故障の低減に寄与することができる。特に、マスクパターンのレイアウト密度が異なる複数の機能コアを1チップにする場合、又はプロセス密度が異なる複数の機能コアを1チップにする場合に有効である。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明による故障検証方法が適用される集積回路のマスクパターンの分布を模式的に例示する図
【図2】マスクパターン密度と故障発生率との関係を示すグラフ
【図3】本発明の第1の実施形態による故障検証方法のフローチャート
【図4】本発明の第2の実施形態による故障検証方法が適用される集積回路のブロック毎(ごと)のマスクパターン密度を模式的に提示する図
【図5】本発明の第2の実施形態による故障検証方法のフローチャート
【符号の説明】
301,505 故障検出装置
303,503 パラメータ抽出手段
305,505,511 故障検出率算出手段
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an efficient and highly accurate failure verification method for integrated circuits.
[0002]
[Prior art]
In a manufacturing process of an integrated circuit, for example, when a fine foreign matter adheres to the mask, a defect such as a pattern bridge may occur at the attached portion. Such a defect is generally detected by examining input / output signals using a predetermined test pattern in an integrated circuit inspection process. An automatic test pattern generator (ATPG) that automatically generates such a test pattern based on information such as a circuit diagram is also well known.
[0003]
However, in a highly integrated circuit, the number of test patterns to be executed is limited due to the limitation of the inspection time corresponding to the cost. Therefore, it is important to detect an integrated circuit failure (hereinafter referred to as a failure) efficiently in a short time. Therefore, it is necessary to evaluate the probability of detecting a failure of the integrated circuit with a certain test pattern, that is, the failure detection rate. Such an evaluation of the failure detection rate is referred to as failure verification in this specification.
[0004]
Conventionally, a sampling method has been theoretically proven and used as a method for performing failure verification at high speed. In this technique, for example, a failure state is artificially created in advance in an integrated circuit, and this is applied to an inspection machine (or failure detector) to check whether or not the failure is normally detected (failure) simulation). Then, a plurality of failures are randomly sampled from all possible failures, the above-described failure simulation is performed for these failures, and the failure detection rate is estimated from the failure detection result. Alternatively, the automatic test pattern generation apparatus may have a function of estimating the failure detection rate based on the combination of generated test patterns as described above.
[0005]
In order to reduce the error between the failure detection rate estimated by the above sampling method and the actual failure detection rate, that is, the failure detection rate when all failures are simulated, the number of samplings may be increased. As described above, there is a limitation on the inspection time corresponding to the cost. Therefore, the number of samplings is determined so that the above error falls within a predetermined allowable range. In general, the larger the scale of an integrated circuit, the greater the number of possible failures. Conventionally, the sampling rate is determined based on the circuit size and the failure detection rate.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the physical area on the chip, when a phenomenon that causes a failure, for example, adhesion of foreign matter to the mask occurs, this leads to failure when foreign matter adheres to the part where the mask pattern exists. It is. There is a portion where no mask pattern exists on the chip, and even if foreign matter adheres to this portion, it does not lead to failure.
[0007]
Usually, the mask pattern does not exist uniformly on the chip, and a portion where the mask pattern is dense and a portion where the mask pattern is sparse are generated on the chip. Therefore, even if the phenomenon that causes the failure occurs almost uniformly on the chip, the probability of the actual failure occurring is not uniform on the chip, and the mask pattern is denser than the sparse part This increases the failure rate.
[0008]
Since the conventional failure detection rate is calculated using only the circuit netlist and the test pattern, there is a possibility that the calculated failure detection rate cannot guarantee the accuracy as an index of the actual failure occurrence rate.
[0009]
Therefore, the present invention pays attention to the distribution of the mask pattern density in the chip, and calculates a new failure detection rate according to the physical failure occurrence rate, thereby enabling highly accurate and highly efficient inspection. The purpose is to contribute to the reduction of failures (initial failures).
[0010]
[Means for Solving the Problems]
The failure verification method according to the present invention extracts the mask pattern density from the floor plan or layout information when the mask pattern of the integrated circuit to be inspected is created, and the obtained mask pattern density and the failure simulator or automatic test pattern generation device The calculating means calculates a new failure detection rate according to the physical failure occurrence rate based on the obtained failure detection rate.
[0011]
As a more specific configuration, the failure verification method according to the present invention divides a circuit included in one chip of an integrated circuit into a plurality of blocks in functional units, and creates a floor plan or layout when a mask pattern is created for each block. Extracts the mask pattern density from the information, calculates the failure weight of each block from the obtained mask pattern density and the number of failures in each block, and calculates the sampling rate in each block according to the failure weight of each block Then, determine the failure sampling value according to the physical failure occurrence rate, the failure verification device performs failure verification with random sampling using the sampling rate determined for each block, and finally each block The method includes a step of calculating failure verification results and calculating a result for one chip.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
As shown in FIG. 1, it is assumed that a portion where a mask pattern exists and a portion where a mask pattern does not exist are distributed on a rectangular chip. In FIG. 1, the shaded “part with mask” is the part where the mask pattern exists, and the white “part without mask” is the part where the mask pattern does not exist.
[0013]
Further, if the entire rectangular chip is divided into four blocks A, B, C, and D by dividing the entire chip vertically and horizontally, the mask pattern density in each block, that is, the ratio of the mask pattern to the total area is different. In the case of FIG. 1, the mask pattern density is highest in the block B, and decreases in the order of D, C, and A. In the portion where the mask pattern density is low, even if a phenomenon causing the failure occurs, the failure occurrence rate is low. On the other hand, a portion having a high mask pattern density has a high failure rate due to a phenomenon that causes the same failure. For example, in the case of FIG. 1, since the block B has a higher mask pattern density than the block A, the failure occurrence rate due to the phenomenon causing the failure is higher in the block B than in the block A.
[0014]
In general, the relationship between the failure occurrence rate based on the physical area of the chip and the mask pattern density is proportional as shown in FIG. As described above, the failure occurrence rate varies depending on the layout state of the mask pattern, and it is necessary to consider the density of the mask pattern in order to obtain an accurate failure occurrence rate.
[0015]
According to the failure verification method of the present invention, a failure detection rate with higher accuracy than the conventional failure detection rate is calculated by considering physical parameters obtained from the floor plan or layout information when creating the mask pattern. can do. A specific processing procedure of the failure verification method of the present invention will be described with reference to FIG.
[0016]
First, layout parameters are extracted from the floor plan or layout information when an integrated circuit mask pattern is created in step 303. Based on both the obtained layout parameter 304 and the failure detection rate 302 obtained from the conventional failure detection apparatus 301, the calculation means 305 considering the mask density has a high accuracy according to the physical failure occurrence rate. A failure detection rate 306 is newly calculated.
[0017]
Next, another embodiment of the present invention will be described. In this embodiment, the present invention is applied to a sampling method. As described in the description of the prior art, the sampling method samples a plurality of failures randomly from all failures included in one chip of an integrated circuit, and obtains a failure detection rate by the failure detection device for only those failures. This is a method of performing processing and estimating the failure detection rate for all failures from the result.
[0018]
As shown in FIG. 4, it is assumed that there are three blocks A, B, and C having different mask pattern densities on one chip. In this figure, the mask pattern density of block A is the highest, and the mask pattern density is lower in the order of B and C. As described above, the higher the mask pattern density, the higher the failure occurrence rate. In this embodiment, the sampling rate of each block is changed according to the failure occurrence rate, that is, the mask pattern density. As shown in FIG. 4, the sampling rate is increased as the block has a higher mask pattern density .
Thus, based on the physical parameters (mask pattern density) obtained from the floor plan or layout information when creating the mask pattern of the integrated circuit, an appropriate sampling rate that takes into account the failure rate of each block By performing the failure verification in step 1, it is possible to calculate a highly accurate failure detection rate. A specific processing procedure will be described with reference to the flowchart of FIG.
[0019]
First, the failure detection device 505 calculates the failure number 506 for the entire chip, and calculates the sampling rate for the entire chip according to the number of failures for the entire chip at 507. The sampling rate S for allowing the failure detection rate by sampling to fall within the range of the error ΔP with respect to the failure detection rate for all failures can be obtained from the following equation.
[0020]
ΔP = 3 × SQRT ((1-S) k (1-k) / SN)
In this equation, SQRT () represents a square root operation. k is the failure detection rate of one chip, and N is the total number of target failures. If the number of failures sampled at random is n, the sampling rate S = n / N.
[0021]
On the other hand, block division information 502 is obtained from the floor plan or layout when the integrated circuit mask pattern is created in processing 501, and the number of failures for each block is calculated at 508 based on this information. In addition, the mask pattern density is extracted as a physical parameter (layout parameter) from the floor plan or layout information when the mask pattern is created by processing 503, and the obtained layout parameter 504 and each block calculated in 508 are used. In step 509, the failure weight of each block is calculated using the number of failures. Next, in processing 510, the sampling rate for one chip calculated in 507 is corrected according to the failure weight of each block calculated in 509, and the sampling rate corresponding to the average weight of failure in each block is set. decide. Next, the failure detection device 511 performs verification at the sampling rate in each block, and finally, the detection rates obtained in each block in processing 512 are totaled to derive the failure detection rate in one chip.
[0022]
As described above, according to the present embodiment, it is possible to efficiently calculate a new failure detection rate corresponding to the physical failure occurrence rate by extracting and processing failures from all failures at random. . The method of this embodiment is particularly effective when a plurality of functional cores having different mask pattern layout densities are integrated into one chip, or when a functional core having a different process density is integrated into one chip. For example, when a high-mask pattern density multiplier and memory and a logic circuit with a low mask pattern density are included in one chip, the former has a higher failure rate than the latter. Make it higher than stuff. The present embodiment can also be applied to a case where DRAMs and logic circuits with different processes are mixedly mounted, or a case where blocks with different pattern miniaturization rates are mounted together.
[0023]
Further, when a block with a known failure detection rate is included in one chip of an integrated circuit, or when a block with a known failure detection rate is newly added to form one chip, re-verification by the failure detection device 511 in FIG. Can be omitted, and the detection rates obtained for each block in processing 512 can be tabulated to derive the failure detection rate for the last chip. Thereby, useless processing can be omitted and the failure detection rate can be calculated efficiently.
[0024]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, by calculating a new failure detection rate according to the physical failure occurrence rate, it is possible to perform highly accurate and highly efficient inspection and contribute to the reduction of failures. it can. This is particularly effective when a plurality of functional cores having different mask pattern layout densities are integrated into one chip, or when a plurality of functional cores having different process densities are integrated into one chip.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram schematically illustrating the distribution of a mask pattern of an integrated circuit to which a failure verification method according to the present invention is applied. FIG. 2 is a graph showing the relationship between mask pattern density and failure rate. FIG. 4 is a flow chart schematically illustrating a mask pattern density for each block of an integrated circuit to which the failure verification method according to the second embodiment of the present invention is applied. FIG. 5 is a flowchart of a failure verification method according to the second embodiment of the present invention.
301, 505 Failure detection device 303, 503 Parameter extraction means 305, 505, 511 Failure detection rate calculation means

Claims (1)

集積回路の1チップに含まれる回路を機能単位で複数のブロックに分割し、それぞれのブロックについて、マスクパターンを作成した際のフロアプラン又はレイアウト情報からマスクパターン密度を抽出し、得られたマスクパターン密度と各ブロックの故障数とから各ブロックの故障の重みを算出し、各ブロックの故障の重みに応じて各ブロックでのサンプリング率を算出し、それぞれのブロックに対して決定したサンプリング率を用いて故障検証装置がランダムサンプリングでの故障検証を行い、最後に各ブロックの故障検証結果を集計して1チップの結果を算出する集積回路の故障検証方法。A circuit included in one chip of an integrated circuit is divided into a plurality of blocks in units of functions, and the mask pattern density obtained by extracting the mask pattern density from the floor plan or layout information when the mask pattern is created for each block. calculating a weight of a failure of each of the blocks from the density and the number of failures each block, calculates the sampling rate in each block according to the weight of the failure of each block was determined for a block of their respective sampling fault simulator performs fault simulation of random sampling with the rate, last fault simulation method to that current product circuit calculates the results of the one-chip by summing a fault simulation results for each block.
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