JPH08185425A

JPH08185425A - 論理回路のテストパターン生成方法およびその装置

Info

Publication number: JPH08185425A
Application number: JP6327532A
Authority: JP
Inventors: Koichiro Natsume; 幸一郎夏目; Kazumi Hatakeyama; 一実畠山; Hiroshi Date; 博伊達; Norinobu Nakao; 教伸中尾
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1994-12-28
Filing date: 1994-12-28
Publication date: 1996-07-16

Abstract

(57)【要約】【目的】論理回路のテストパターン生成を高速化す
る。【構成】入力ベクトルへの変更を繰り返すことにより
関数値が最小のものを探索する。探索の際、（１）最適
変更成分数決定部１１４は、最適変更成分数ｒを入力ベ
クトルに対する関数値をもとに計算し、変更ベクトル生
成部１２０がｒ個の成分に対して変更を加え、（２）故
障検出可否判定部１２２は、関数値が一定値以下になっ
た場合には、ベクトルが変わるごとに論理シミュレーシ
ョンを行い、故障検出可能と判定されたら処理を終了す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、論理回路の製造故障を
検出するテストパターンを自動生成する方法およびその
ための装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来のテストパターン生成方法の一つで
ある特開平３−１３４５７９号公報「多値計算モデルお
よびそれを用いた論理回路のテストパターン生成方法」
について説明する。

【０００３】これは、与えられた故障を検出できるテス
トパターンを求めるために、論理回路の入力信号を表現
するベクトルに対する関数値を多値計算モデルに基づい
て定義しておき、その関数値が最小のベクトルを探索す
る方法である。探索の際には、（１）ベクトルの成分を
１つ選んで、その値ｗを１−ｗに変更するごとに、関数
値の計算を行う、（２）成分変更前後のベクトルに対す
る関数値に基づいて、以後の成分変更の対象とするベク
トルを決定する、（３）成分変更の対象とするベクトル
が変わるごとに、故障のない正常回路と故障回路におい
て当該ベクトルに対する出力論理値を計算し、その結果
を用いて故障検出可能と判定されたら処理を終了するよ
うにしている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】論理回路の大規模化と
多様化が進むにつれて、テストパターン生成は、ぼう大
な時間を要するようになっている。このため、テストパ
ターン生成は、高速化が重要となっている。ところで、
従来の方法では、試行ベクトルを、評価値のより小さい
ものに置き換える際、成分を１つだけ、例えば、０を１
に、１を０に、のように変更することを許す。そして、
その都度、出力論理値を計算し、さらに、評価値を計算
する。しかし、この出力論理値および評価値の計算は、
テストパターンの生成処理において、処理時間の大部分
を占める。このため、高速化を達成するには、出力論理
値および評価値の計算の処理時間を低減することが課題
となっている。

【０００５】本発明の目的は、従来の手法を改良するこ
とにより、出力論理値および評価値の計算に要する時間
を減少させて、テストパターン生成を高速に行なえるテ
ストパターン生成方法およびそのための装置を提供する
ことにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、従来のアルゴリズムを変更して、変更を加える成分
数の最適値を計算し、該計算結果に基づいて成分に変更
を加える処理を行うようにする。また、論理回路の入力
信号を表現するベクトルが与えられた故障を検出できる
かどうかの判定には、出力論理値の計算の要否を判定す
るステップを含む処理を用い、必要と判定された場合だ
け、正常回路と故障回路において出力論理値の計算を行
うようにする。

【０００７】例えば、本発明の一態様によれば、入力信
号線および出力信号線を持つ、テスト対象の論理回路を
テストするための入力信号を表現するベクトルのパター
ンを生成するためのテストパターン生成方法において、
上記論理回路の入力信号を表現するベクトルに対して定
義された関数値を計算するステップと、上記ベクトルの
全部または一部の成分に対して変更を加えるステップを
含み、上記関数値の計算は、信号線１本につき１個また
は複数個の関数値計算用信号値を用い、入力信号線に割
り当てられた関数値計算用信号値に対して、予め定めた
演算規則を適用し、その結果を、出力信号線に対する関
数値計算用信号値とする処理を含み、上記ベクトルの成
分に対する変更は、変更を加える成分の数の最適値を決
定する処理と、その決定された数の成分について変更を
加える処理とを含むことを特徴とするテストパターン生
成方法が提供される。

【０００８】また、本発明の他の態様によれば、入力信
号線および出力信号線を持つ、テスト対象の論理回路を
テストするための入力信号を表現するベクトルのパター
ンを生成するためのテストパターン生成装置において、
論理回路の入力信号を表現するベクトルに対して定義さ
れた関数値を計算する関数値計算部と、該ベクトルを、
全部または一部の成分に対して変更を加えたものに変更
する変更ベクトル生成部と、変更を加える成分の数の最
適値を決定する最適変更成分数計算部とを含み、上記関
数値計算部は、信号線１本につき１個または複数個の関
数値計算用信号値を与える手段と、ゲートの入力信号線
に割り当てられた関数値計算用信号値に対して、予め定
めた演算規則を適用して、その結果を出力信号線に対す
る関数値計算用信号値とする手段とを含み、上記変更ベ
クトル生成部は、最適変更成分数計算部の決定に基づい
て、ベクトルの成分に変更を加えることを特徴とするテ
ストパターン生成装置が提供される。

【０００９】

【作用】論理回路は、内部に有する論理素子を組み合わ
せて構成され、特定の入力信号パターンに対して、特定
の出力値を生じる。そして、この論理回路に故障が生じ
ると、その位置で、信号が“０”または“１”のいずれ
かに固定される性質を有する。従って、入力信号を入力
させると、その故障の影響を受けて、出力が本来の値と
は異なることが起きる場合がある。もちろん、入力信号
のパターンによっては、故障の影響を受けず、故障／非
故障の区別がつかない場合もある。しかも、この故障の
影響は、論理回路の構成と故障個所とによって、それぞ
れ異なる。そこで、故障の影響を受ける入力信号のパタ
ーンを見つけることにより、それぞれの論理回路の特定
の故障の判定が行なえる。本発明は、このような論理回
路の持つ性質を利用して、それぞれの論理回路の構成お
よび故障個所に応じたテストパターンを生成するもので
ある。

【００１０】このテストパターンの生成に際しては、生
成されたベクトルのパターンを評価し、評価に耐えるベ
クトルのパターンが生成される間で、パターンを変更し
て、すなわち、ベクトルの成分の値を変更して、ベクト
ルを生成し、それを、適当なパターンが見つかるまで繰
り返す。

【００１１】その際、本発明では、生成されたベクトル
の変更を加える成分数が、常に最適な値に決定されるの
で、ベクトルの評価値の計算回数が少なくてすむ。ま
た、出力論理値の計算の要否を判定することにより、そ
の所要回数が少なくてすむ。このため、本発明によれ
ば、論理回路のテストパターン生成を高速化することが
できる。

【００１２】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。

【００１３】まず、本発明の実施例として、論理回路と
処理対象の故障が一つ与えられたとき、その故障を検出
できるテストパターンをプロセッサ１台で生成する装置
とその動作を概略説明し、理解の助けとする。

【００１４】図１に、本実施例のテストパターン生成装
置のハ−ドウェアシステムの構成を示す。本装置のハ−
ドウェアは、入力部１０１、出力部１０３、マスタ−プ
ロセッサ１１０を含んで構成される。マスタ−プロセッ
サ１１０は、入出力インタ−フェ−ス６１、ＣＰＵ６２
およびメモリ６３を含んで構成されている。メモリ６３
には、ＣＰＵ６２が実行するプログラムおよびデータが
格納される。ＣＰＵ６２がメモリ６３に格納されるプロ
グラムを実行することにより、後述する各種機能が実現
される。

【００１５】図２に、上記したハードウェアシステムで
本実施例のテストパターン生成装置の機能構成を示す。
本装置は、入力部１０１、テストパターン生成部１０
２、出力部１０３を含んで構成される。テストパターン
生成部１０２は、初期試行ベクトル決定部１１２、関数
値計算部１１３、最適変更成分数決定部１１４、変更ベ
クトル生成部１２０、試行ベクトル決定部１２１および
故障検出可否判定部１２２を含んで構成されている。

【００１６】入力部１０１によって、論理回路と故障情
報とを入力し、初期試行ベクトル決定部１１２により初
期試行ベクトルを決定する。関数値計算部１１３によ
り、初期試行ベクトルに対して決まる関数値を計算す
る。最適変更成分数決定部１１４により最適変更成分数
ｒを決定し、変更ベクトル生成部１２０により試行ベク
トルの成分をｒ個変更してできる変更ベクトルをｔ個生
成する。関数値計算部１１３により変更ベクトルの関数
値を計算し、試行ベクトル決定部１２１により、試行ベ
クトルおよび変更ベクトルに対して決まる関数値に基づ
いて新しい試行ベクトルを決定して処理を繰り返す。最
適変更成分数ｒは、試行ベクトルを決定するごとに再計
算し、故障検出可否判定部１２２により試行ベクトルが
与えられた故障を検出できると判定されたら、出力部１
０３によってその試行ベクトルを出力して処理を終了す
る。

【００１７】次に、本発明の実施例として、論理回路と
処理対象の故障が一つ与えられたとき、その故障を検出
できるテストパターンを複数台のプロセッサを用いて生
成する例について、詳細に説明する。

【００１８】図３に、本実施例のテストパターン生成装
置のハ−ドウェア構成を示す。本装置のハ−ドウェア
は、入力部１０１、出力部１０３、マスタ−プロセッサ
１１０、変更ベクトル生成・評価用プロセッサ１３０お
よび１５０、相互結合網１９０を含んで構成されてい
る。マスタ−プロセッサ１１０は、入出力インタ−フェ
−ス６１、ＣＰＵ６２、メモリ６３、送受信インタ−フ
ェ−ス６４を含んで構成されている。変更ベクトル生成
・評価用プロセッサ１３０は、ＣＰＵ７２、メモリ７
３、送受信インタ−フェ−ス７４を含んで構成されてい
る。変更ベクトル生成・評価用プロセッサ１５０も同様
に構成されている。上記メモリ６３，７３，８３には、
それぞれのプロセッサにおけるＣＰＵ６２，７２，８２
の動作プログラムおよび各種データが記憶される。プロ
グラムとしては、後述するフロー図に示される手順を実
行するためのプログラムが挙げられる。また、データと
しては、論理回路およびその故障状態を示す情報、関数
値計算用信号値を与えるための情報、演算規則情報、コ
マンドデータ等の各種データが挙げられる。データは、
それぞれファイルを構成して、格納されている。

【００１９】図４に、本実施例のテストパターン生成装
置の機能構成を示す。本装置は、入力部１０１、テスト
パターン生成部１０２、出力部１０３を含んで構成され
る。テストパターン生成部１０２は、マスタープロセッ
サ１１０と、変更ベクトル生成・評価用プロセッサ１３
０および１５０を含んで構成されている。マスタープロ
セッサ１１０は、故障回路生成部１１１、初期試行ベク
トル決定部１１２、関数値計算部１１３、最適変更成分
数決定部１１４、ハミング距離推定部１１５、関数値変
化情報生成部１１６、乱数発生部１１７、ベクトル全成
分変更部１１８、変更成分数置き換え部１１９、試行ベ
クトル決定部１２１および故障検出可否判定部１２２を
含んで構成されている。変更ベクトル生成・評価用プロ
セッサ１３０は、故障回路生成部１３１、乱数発生部１
３２、変更ベクトル生成部１３３および関数値計算部１
３４を含んで構成されている。変更ベクトル生成・評価
用プロセッサ１５０も同様に構成されている。

【００２０】図５、図６、図７および図８は、この装置
の動作を示すフロ−チャ−トである。図５および図８が
マスタ−プロセッサの動作を、図６および図７が変更ベ
クトル生成・評価用プロセッサの動作を示す。

【００２１】図５のステップ２０１では、入力部１０１
によって、論理回路と故障情報を入力し、故障回路を構
成して記憶する。すなわち、テストの対象となる論理回
路の構成を示す情報と、その論理回路における故障状態
を指定する情報とを入力する。ステップ２０２では、初
期試行ベクトル決定部１１２によって、０または１の値
を取る成分を持つ初期試行ベクトルをランダムに生成す
る。関数値計算部１１３は、それに対して決まる関数値
を計算する。ステップ２０３では、関数値変化情報生成
部１１６によって、関数値の改良に失敗した回数を表す
関数値改良失敗回数ｓを０に初期設定する。ステップ２
０４では、最適変更成分数決定部１１４とハミング距離
推定部１１５によって、最適変更成分数ｒを計算する。
ステップ２０４ａでは、最適変更成分数ｒが試行ベクト
ルの成分数ｎの半分を上回るかどうかを判定する。ｒ≦
ｎ／２の場合には、マスタ−プロセッサ１１０は、試行
ベクトルとｒを変更ベクトル生成・評価用プロセッサ１
３０および１５０に送信し、図６のステップ２０５へ進
む。一方、ステップ４０１において、ｒ＞ｎ／２の場合
にはステップ２０４ｂに進み、ベクトル全成分変更部１
１８は、試行ベクトルの成分全部に注目し、それぞれの
値ｗを１−ｗに変更してできる全変更ベクトルを生成す
る。ステップ２０４ｃでは、変更成分数置き換え部１１
９によってｒをｎ−ｒに置き換える。さらに、マスタ−
プロセッサ１１０は、全変更ベクトルとｒを変更ベクト
ル生成・評価用プロセッサ１３０および１５０に送信
し、図７のステップ２０５ａへ進む。

【００２２】図６のステップ２０５では、変更ベクトル
生成部１３３および１５３によって、試行ベクトルの成
分をランダムにｒ個選んで、それぞれの値ｗを１−ｗに
変更してできる変更ベクトルを、全プロセッサ合わせて
ｔ個生成する。ステップ２０５ｂでは、関数値計算部１
３４および１５４によって変更ベクトルに対して決まる
関数値を計算する。変更ベクトル生成・評価用プロセッ
サ１３０および１５０は、変更ベクトルとそれに対する
関数値をマスタ−プロセッサ１１０に送信し、図８のス
テップ２０６へ進む。

【００２３】図７のステップ２０５ａでは、変更ベクト
ル生成部１３３および１５３によって、全変更ベクトル
の成分をランダムにｒ個選んで、それぞれの値ｗを１−
ｗに変更してできる変更ベクトルを、全プロセッサ合わ
せてｔ個生成する。ステップ２０５ｂでは、関数値計算
部１３４および１５４によって変更ベクトルに対して決
まる関数値を計算する。変更ベクトル生成・評価用プロ
セッサ１３０および１５０は、変更ベクトルとそれに対
する関数値をマスタ−プロセッサ１１０に送信し、図８
のステップ２０６へ進む。

【００２４】図８のステップ２０６では、試行ベクトル
決定部１２１によって、試行ベクトルおよび変更ベクト
ルのうち関数値が最小のものを新しい試行ベクトルとす
る。ステップ２０７では、試行ベクトルに対して決まる
関数値が減少したかどうかを判定する。減少したと判定
された場合には、ステップ２０８に進み、故障検出可否
判定部１２２によって試行ベクトルが与えられた故障を
検出できるかどうかを判定する。試行ベクトルが与えら
れた故障を検出できると判定された場合には、ステップ
２０９に進んで、出力部１０３によって、その試行ベク
トルを出力して処理を終了する。検出できないと判定さ
れた場合には、ステップ２１０に進んで関数値変化情報
生成部１１６によって、関数値改良失敗回数ｓを０に設
定してステップ２０４に戻る。一方、ステップ２０７に
おいて試行ベクトルに対して決まる関数値が減少しなか
ったと判定された場合には、ステップ２１１に進み、関
数値変化情報生成部１１６によって、関数値改良失敗回
数ｓを１増やして、ステップ２０４に戻る。

【００２５】以下、ベクトルに対して決まる関数値の計
算手順およびステップ２０４、２０５、２０８の処理手
順についてさらに詳しく説明する。

【００２６】図９は、ベクトルに対する関数値を計算す
る際に用いる関数値計算用信号値の割り当て規則であ
る。正常回路と故障回路において、対応する成分の値が
０の場合には入力ピンに関数値計算用信号値εを、１の
場合には関数値計算用信号値１−εを割り当てる。ただ
し、εは入力ピンに対する関数値計算用信号値割り当て
用定数で、０．０＜ε＜０．５とする。次に、故障回路
の場合には、与えられた故障が０縮退故障の場合には故
障箇所に関数値計算用信号値０．０を、１縮退故障の場
合には関数値計算用信号値１．０を割り当てる。ここ
で、０縮退故障とは、入力信号の如何を問わず、出力が
０となる故障であり、１縮退故障とは、入力信号の如何
を問わず、出力が１となる故障である。

【００２７】図１０には、ベクトルに対して決まる関数
値を計算する際に用いる関数値計算用信号値の演算規則
を示す。ベクトルに対する関数値は、上記の割り当て規
則と演算規則を用いて、次のように計算される。正常回
路と故障回路において、上記のように関数値計算用信号
値を割り当て、各論理ゲートに対して図１０に示す関数
値計算用信号値の演算規則を入力端子から順番に適用す
る。ただし、ＮＡＮＤゲート、ＮＯＲゲート、ＸＯＲゲ
ート、ＸＮＯＲゲートに対する演算規則は、図１０の演
算規則を適宜合成したものを用いる。この処理の結果か
ら、数１の値を求め、それを与えられた故障と当該ベク
トルに対する関数値とする。ただし、出力値とは、出力
端子の関数値計算用信号値のことである。

【００２８】

【数１】

【００２９】図１１に、ε＝０．０１として、ＯＲゲー
トの出力線の１縮退故障とベクトル（０，０，０）に対
する関数値を計算する一例を示す。まず、正常回路の出
力値を求める。３つの入力ピンに関数値計算用信号値
０．０１を与えて、図１０の演算規則を適用すると、出
力値は０．９８０１と０．０００１９９となる。次に、
故障回路の出力値を求める。３つの入力ピンに関数値計
算用信号値０．０１を、ＯＲゲートの出力線には関数値
計算用信号値１．００を与えて、図１０の演算規則を適
用すると、出力値は０と０．０１となる。これより、関
数値は１．０１０２と計算される。

【００３０】次に、ステップ２０４の処理手順の詳細説
明を行う。ステップ２０４における最適変更成分数ｒの
計算には、次の２つの手順を用いることができる。

【００３１】図１２に、第１番目の処理手順のフローチ
ャートを示す。ステップ３０１では、ハミング距離推定
部１１５によって、関数値が最小のベクトルと試行ベク
トルとのハミング距離ｈを数２で推定する。ここで、ε
は入力ピンに対する関数値計算用信号値割り当て用定
数、ｃは試行ベクトルに対して決まる関数値、［ｘ］は
ｘを超えない最大の整数とする。

【００３２】

【数２】

【００３３】次に、最適変更成分数決定部１１４は、ス
テップ３０２において、１以上ｎ以下の整数のうち数３
で与えられる得点ｖを最大にするｘを求める。なお、ｎ
は試行ベクトルの成分数とする。

【００３４】

【数３】

【００３５】得点ｖは、試行ベクトルの成分をランダム
にｘ個変更して変更ベクトルを生成した場合のテストパ
ターン生成速度の期待値を表現している。ただし、数３
においてｙ＜０またはｙ＞ｘの場合には、

【００３６】

【数４】

【００３７】と約束し、ｐは関数値を並行して計算する
ベクトルの数とする。

【００３８】次に、最適変更成分数決定部１１４は、ス
テップ３０３において、ステップ３０２で求めたｘに修
正乗数（ａのｓ乗）をかけて最適変更成分数ｒとして処
理を終了する。ただし、ａは変更成分数の修正乗数計算
用定数、ｓは関数値改良失敗回数とする。

【００３９】ここで、関数値の対数を取ることによりハ
ミング距離ｈを推定できることを示す根拠と、試行ベク
トルの成分のうち変更の対象とするものの数ｘとテスト
パターン生成速度の期待値ｖとの関係を示す。

【００４０】まず、ここで用いるハミング距離ｈの推定
可能性の尺度の定義を説明する。許容誤差ｅ０を決め
て、組合せ回路を１つ考え、それに含まれる０または１
縮退故障のうち冗長でないものの１つに注目し、数５を
満たす入力ベクトルの数を２のｎ乗（ｎはベクトルの成
分数）で割って注目故障Ｆに関するハミング距離推定成
功率ＳＥＩＴ（Ｆ）を求める。ここで、εは入力ピンに
対する関数値計算用信号値割り当て用定数、ｃは試行ベ
クトルに対して決まる関数値、［ｘ］はｘを超えない最
大の整数とする。

【００４１】

【数５】

【００４２】この式は、数２によりハミング距離ｈを許
容誤差の範囲内で推定できるという意味である。さら
に、組合せ回路の平均ハミング距離推定成功率を次式に
より求め、それをハミング距離ｈの推定可能性の尺度と
して用いる。

【００４３】

【数６】

【００４４】図１３に、２ビットの算術演算回路を示し
た。ｅ０＝１として、この回路の平均ハミング距離推定
成功率を求めると、０．９９８０という高率となった。

【００４５】また、本実施例の主な対象は、０または１
縮退故障のうち、乱数パターンでは検出できないような
テストパターン数の少ない故障である。そこで、テスト
パターンが最も少ない故障、例えば、図１３に示したよ
うな故障、を処理の対象としたときのハミング距離推定
成功率ＳＥＩＴ（Ｆ）を計算した（ただしｅ０＝１）。
その結果、ＳＥＩＴ（Ｆ）＝０．９０６３という高率と
なった。

【００４６】また、図１３に示した故障を処理の対象と
したときの関数値ｃの対数（数７の右辺）とハミング距
離ｈとの相関表を図１４に示した。太線で囲んだ欄は、
数７で表される直線の通過範囲を示しており、数７が厳
密に成り立っていれば入力ベクトルは全部ここに集中す
る。

【００４７】

【数７】

【００４８】この相関表からも、関数値ｃの対数とハミ
ング距離ｈとの間には強い相関があることが見てとれ
る。

【００４９】これらの結果より、関数値の対数を取るこ
とによりハミング距離ｈを良く推定できることが分か
る。

【００５０】また、図１５に、ｎ＝３０、ｐ＝１５、ｈ
＝１０のときの、数３によるｘとｖの関係を表すグラフ
を示した。このグラフは、ほぼ山型になり、最適なｘの
値を選ぶことにより、テスト生成を高速化できることが
分かる。

【００５１】図１６に、ステップ２０４の第２番目の処
理手順のフローチャートを示した。ステップ３０１で
は、ハミング距離推定部１１５によって、関数値が最小
のベクトルと試行ベクトルとのハミング距離ｈを数２で
推定する。次に、ステップ３０４において、最適変更成
分数決定部１１４により、ｒを数８で直接求め、処理を
終了する。ただし、各記号の意味は、上記と同じものと
する。

【００５２】

【数８】

【００５３】ｓ＝０の場合には、数８は得点ｖを最大に
するｘの値を与える。

【００５４】図１７に、ｎ＝３０、ｐ＝２および１５、
ｓ＝０の場合の、数８によるハミング距離ｈと最適変更
成分数ｒとの関係を表すグラフを示した。下に向かって
凸な部分と上に向かって凸な部分を１箇所ずつ含んだ右
上がりの曲線となり、下に向かって凸な部分のほうが上
に向かって凸な部分よりもわずかに直線に近くなってい
る。

【００５５】ステップ２０８の処理の詳細フローチャー
トを図１８に示した。ステップ５０１で試行ベクトルに
対して決まる関数値がｃ０以上かどうかを判定し、ｃ０
以上ならばステップ５０２に、ｃ０より小さい場合には
ステップ５０３に進む。ステップ５０２に進んだ場合に
は，“故障検出不可”と判定して処理を終了する。ステ
ップ５０３に進んだ場合には、正常回路と故障回路にお
いて試行ベクトルに対して論理シミュレーションを行
い、ステップ５０４で、その出力論理値により故障検出
の可否を判定して処理を終了する。

【００５６】ここで、関数値が大きい場合には、“故障
検出不可”と判定できる根拠を説明する。

【００５７】図１３に示した２ビット算術演算回路と、
その０または１縮退故障のうち冗長でないもの全部を考
え、入力ベクトルと故障の全組合せのうち、当該入力ベ
クトルが当該故障を検出できる場合だけをピックアップ
したときの、関数値の範囲を求めると、３．５３×（１
０の−１乗）以上１．１３以下となった。また、当該入
力ベクトルが当該故障を検出できない場合だけをピック
アップしたときの関数値の範囲は、１．１９×（１０の
１乗）以上２．３５×（１０の６乗）以下となった。し
たがって、ｃ０を適当に定めることにより、関数値がｃ
０以上ならば“故障検出不可”と判定できることが分か
る。

【００５８】図１９には、ｃ０の最適な値を決定するの
に都合の良いように構成した、不自然な組合せ回路と、
その故障とを示した。処理の対象としては、その故障だ
けを想定し、その故障を検出できる入力ベクトルだけを
ピックアップして、関数値の範囲を求めると、１．０１
以上２．１９以下となった。また、その故障を検出でき
ない入力ベクトルだけをピックアップしたときの関数値
の範囲は、１．８６以上１．００×（１０の２乗）以下
となった。この結果より、ｃ０＝２．００とした。

【００５９】また、この例では、入力ベクトルが注目故
障を検出できる場合と、できない場合とにおける関数値
の範囲がオーバーラップしている。したがって、関数値
が所定の値より小さい場合には、“故障検出可能”、大
きい場合には、“故障検出不可能”と判定することが一
義的にはできないことが分かる。そこで、関数値が小さ
い場合には、正常回路と故障回路において論理シミュレ
ーションを行い、その結果により故障検出の可否を判定
するようにしている。

【００６０】以下、ε＝０．０１、ａ＝０．７０、ｃ０
＝２．００、ｐ＝ｔ＝変更ベクトル生成・評価用プロセ
ッサ数として、本発明によるテストパターン生成の具体
例を３例示す。

【００６１】まず、図２０に、ＡＮＤ回路とその第１入
力線の１縮退故障を、図２１には数３を用いて、その故
障のテストパターンを生成する例を示す。使用するプロ
セッサは、マスタープロセッサ（１１０）１台と変更ベ
クトル生成・評価用プロセッサ（１３０−１５０）７台
とする。図２１において、符号６０１および６０３がマ
スタープロセッサ１１０の動作を、符号６０２が変更ベ
クトル生成・評価用プロセッサ１３０−１５０の動作を
示す。

【００６２】マスタープロセッサ１１０は、符号６０１
では、初期試行ベクトルを生成し、それに対して決まる
関数値を計算する。初期試行ベクトル（１，０，０，
１，１）が生成されたとすると、それに対する関数値
は、数１より、１．０２×（１０の６乗）と求められ
る。関数値改良失敗回数ｓを０に初期設定し、関数値が
最小のベクトルと試行ベクトルとのハミング距離ｈを推
定する。数２より、ｈ＝３と推定できる。次に、最適変
更成分数ｒを数３を用いて計算する。ｘと数３の左辺ｖ
との関係を表す図２２から分かるように、ｖはｘ＝３の
とき最大になる。その値に修正乗数（ａのｓ乗）をかけ
て最適変更成分数ｒを求めると、ｒ＝３となる。ｒは試
行ベクトルの成分数ｎ（＝５）の半分より大きいので、
試行ベクトルの成分全部に注目し、それぞれの値ｗを１
−ｗに変更した全変更ベクトルを生成し、ｒをｎ−ｒで
置き換える。その結果、全変更ベクトルは（０，１，
１，０，０）、ｒ＝２となる。マスタープロセッサ１１
０は、全変更ベクトルと最適変更成分数ｒを７台の変更
ベクトル生成・評価用プロセッサ１３０−１５０に送信
する。

【００６３】６０２では、変更ベクトル生成・評価用プ
ロセッサ１３０−１５０により、全変更ベクトルの成分
をランダムに２個選んで、それぞれの値ｗを１−ｗに変
更することにより、変更ベクトルの生成と関数値の計算
とを行い、それらをマスタープロセッサ１１０に送信す
る。

【００６４】６０３では、マスタープロセッサ１１０に
より、試行ベクトルおよび変更ベクトルのうち関数値が
最も小さいものを新しい試行ベクトルとする。変更ベク
トルが６０２のように生成されたとすると、新しい試行
ベクトルは（０，１，１，１，１）、関数値は数１より
１．０５となる。試行ベクトルに対して決まる関数値が
減少してｃ０より小さくなったので、正常回路と故障回
路において試行ベクトルに対して論理シミュレーション
を行う。出力論理値は、それぞれ０と１となり、試行ベ
クトルは、故障を検出できると分かるので、その試行ベ
クトルを出力して処理を終了する。

【００６５】次に、図２３に、論理回路の一例とそれに
含まれるＡＮＤゲートの出力線の０縮退故障を、図２４
には、数８を用いてその故障のテストパターンを生成す
る例を示す。使用するプロセッサは、マスタープロセッ
サ（１１０）１台と変更ベクトル生成・評価用プロセッ
サ（１３０，１５０）２台とする。図２４において、符
号７０１、７０３および７０５がマスタープロセッサ１
１０の動作を、符号７０２および７０４が変更ベクトル
生成・評価用プロセッサ１３０，１５０の動作を示す。

【００６６】マスタープロセッサ１１０は、符号７０１
では、初期試行ベクトルを生成し、それに対して決まる
関数値を計算する。初期試行ベクトル（０，１，０，
０）が生成されたとすると、それに対する関数値は、数
１より２．５８×（１０の３乗）と求められる。関数値
改良失敗回数ｓを０に初期設定し、関数値が最小のベク
トルと試行ベクトルとのハミング距離ｈを推定する。数
２よりｈ＝２と推定できる。次に最適変更成分数ｒを計
算する。数８よりｒ＝２となり、試行ベクトルの成分数
ｎ（＝４）の半分を越えてはいないので、マスタープロ
セッサ１１０は、試行ベクトルと最適変更成分数ｒを２
台の変更ベクトル生成・評価用プロセッサ１３０，１５
０に送信する。

【００６７】符号７０２では、変更ベクトル生成・評価
用プロセッサ１３０，１５０により、試行ベクトルの成
分をランダムに２個選んでそれぞれの値ｗを１−ｗに変
更することにより、変更ベクトルの生成と関数値の計算
を行い、それらをマスタープロセッサ１１０に送信す
る。

【００６８】符号７０３では、マスタープロセッサ１１
０により試行ベクトルおよび変更ベクトルのうち関数値
が最も小さいものを新しい試行ベクトルとする。変更ベ
クトルが符号７０２のように生成されたとすると、試行
ベクトルは（０，１，０，０）、関数値は２．５８×
（１０の３乗）のまま変わらない。そこで、ｓを１増や
し、ｒを再計算する。今度は、ｓ＝１となっているの
で、数８よりｒ＝１．４０、最適変更成分数は、この値
に最も近い１以上ｎ以下の整数である１となる。ｒ≦ｎ
／２なので、マスタープロセッサ１１０は、試行ベクト
ルと最適変更成分数ｒを２台の変更ベクトル生成・評価
用プロセッサ１３０，１５０に送信する。

【００６９】符号７０４では、変更ベクトル生成・評価
用プロセッサ１３０，１５０により試行ベクトルの成分
をランダムに１個選んで、それぞれの値ｗを１−ｗに変
更することにより、変更ベクトルの生成と関数値の計算
を行い、それらをマスタープロセッサ１１０に送信す
る。

【００７０】符号７０５では、マスタープロセッサ１１
０により試行ベクトルおよび変更ベクトルのうち関数値
が最も小さいものを新しい試行ベクトルとする。変更ベ
クトルが符号７０４のように生成されたとすると、新し
い試行ベクトルは（１，１，０，０）、関数値は数１よ
り１．０２となる。試行ベクトルに対して決まる関数値
が減少してｃ０より小さくなったので、正常回路と故障
回路において試行ベクトルに対して論理シミュレーショ
ンを行う。出力論理値は、それぞれ１と０となり、試行
ベクトルは、故障を検出できると分かるので、その試行
ベクトルを出力して処理を終了する。

【００７１】次に、図２５に論理回路の一例とそれに含
まれるＮＯＴゲートの出力線の１縮退故障を、図２６に
はその故障のテストパターンを生成する例を示す。この
例では、試行ベクトルに対する論理シミュレーションを
行わずに“故障検出不可”と判定されることにより、そ
の所要回数が少なくてすむ場合を示している。使用する
プロセッサは、マスタープロセッサ（１１０）１台と変
更ベクトル生成・評価用プロセッサ（１３０，１５０）
２台とする。図２６において、符号８０１、８０３およ
び８０５がマスタープロセッサ１１０の動作を、符号８
０２および８０４が変更ベクトル生成・評価用プロセッ
サ１３０，１５０の動作を示す。

【００７２】マスタープロセッサ１１０は、符号８０１
では、初期試行ベクトルを生成し、それに対して決まる
関数値を計算する。初期試行ベクトル（１，０，１，
１）が生成されたとすると、それに対する関数値は、数
１より５．０８×（１０の３乗）と求められる。関数値
改良失敗回数ｓを０に初期設定し、関数値が最小のベク
トルと試行ベクトルとのハミング距離ｈを推定する。数
２よりｈ＝２と推定できる。次に、最適変更成分数ｒを
計算する。数８よりｒ＝２となり、試行ベクトルの成分
数ｎ（＝４）の半分を越えてはいないので、マスタープ
ロセッサ１１０は、試行ベクトルと最適変更成分数ｒを
２台の変更ベクトル生成・評価用プロセッサ１３０，１
５０に送信する。

【００７３】符号８０２では、変更ベクトル生成・評価
用プロセッサ１３０，１５０により、試行ベクトルの成
分をランダムに２個選んで、それぞれの値ｗを１−ｗに
変更することにより、変更ベクトルの生成と関数値の計
算を行い、それらをマスタープロセッサ１１０に送信す
る。

【００７４】符号８０３では、マスタープロセッサ１１
０により、試行ベクトルおよび変更ベクトルのうち関数
値が最も小さいものを新しい試行ベクトルとする。変更
ベクトルが８０２のように生成されたとすると、新しい
試行ベクトルは（１，１，０，１）、関数値は数１より
５．１３×（１０の１乗）となる。試行ベクトルに対し
て決まる関数値が減少したがｃ０より小さくなってはい
ないので、関数値改良失敗回数ｓを０に設定し、試行ベ
クトルに対する論理シミュレーションを行わずに、“故
障検出不可”と判定して処理を続ける。ｈとｒを再計算
する。数２よりｈ＝１、数８よりｒ＝０．６２、最適変
更成分数は、この値に最も近い１以上ｎ以下の整数であ
る１となる。ｒ≦ｎ／２なので、マスタープロセッサ１
１０は、試行ベクトルと最適変更成分数ｒを２台の変更
ベクトル生成・評価用プロセッサ１３０，１５０に送信
する。

【００７５】符号８０４では、変更ベクトル生成・評価
用プロセッサ１３０，１５０により、試行ベクトルの成
分をランダムに１個選んで、それぞれの値ｗを１−ｗに
変更することにより、変更ベクトルの生成と関数値の計
算を行い、それらをマスタープロセッサ１１０に送信す
る。

【００７６】符号８０５では、マスタープロセッサ１１
０により、試行ベクトルおよび変更ベクトルのうち関数
値が最も小さいものを新しい試行ベクトルとする。変更
ベクトルが符号８０４のように生成されたとすると、新
しい試行ベクトルは（０，１，０，１）、関数値は数１
より１．０３となる。試行ベクトルに対して決まる関数
値が減少してｃ０より小さくなったので、正常回路と故
障回路において試行ベクトルに対して論理シミュレーシ
ョンを行う。出力論理値は、それぞれ１と０となり、試
行ベクトルは、故障を検出できると分かるので、その試
行ベクトルを出力して処理を終了する。

【００７７】以下、このアルゴリズムに基づいたテスト
パタ−ン生成コマンドと、その入出力ファイルの一例を
示す。

【００７８】図２７は、“ＣＩＲＣＵＩＴ０１”という
名前の回路のテストパタ−ンを生成するコマンドの入力
例である。この入力は、図３に示す入力部１０１を介し
て入力される。図２７は、出力部１０３によるデータの
表示例である。なお、図２８、図２９も同様である。

【００７９】図２８は、そのコマンドの入力ファイルの
一例で、３入力ＡＮＤ回路を表している。５行目以降
（最終行を除く）の各行は、１つの素子（入出力端子を
含む）に対応しており、左から順に注目素子、入力に接
続する素子、出力に接続する素子、出力線の０縮退故障
および１縮退故障の情報が書き込まれている。マイナス
符号は、該当なしを意味している。

【００８０】図２９は、そのコマンドの出力ファイルの
一例である。入力ファイルに書き込まれた故障を検出で
きるテストパタ−ンが出力されている。

【００８１】なお、最適変更成分数に対して乱数による
修正を加え、その結果に基づいて試行ベクトルや全変更
ベクトルの成分を変更するようにしてもよい。例えば、
図６のステップ２０５および図７のステップ２０５ａ
を、次の（１）および（２）を交互に行うように変更す
ることなどが考えられる。（１）直前のステップ（図５のステップ２０４ａまたは
２０４ｃ）における最適変更成分数ｒに対して、（−
ｕ）からｕまでの値を取る一様乱数（ｕは正の定数）を
所定の回数加える。（２）乱数加算後のｒに基づいて変更ベクトルを１個生
成する。

【００８２】さらに、図５のステップ２０４において最
適変更成分数を求めるには、数９で与えられるｍを中心
とする所定の長さの区間を考えて、その範囲内のｘのう
ち数３で与えられる得点ｖを最大にするものを求め、そ
れに修正乗数（ａのｓ乗）をかけるようにしてもよい。

【００８３】

【数９】

【００８４】上記の実施例では、図５のステップ２０４
における最適変更成分数の計算は試行ベクトルを選択す
るごとに行うようにしている。その代わり、試行ベクト
ルを所定の回数選択するごとに行うようにしてもよい。
また、試行ベクトルに対して決まる関数値が、最適変更
成分数を最後に計算したときと比較して大幅に変化した
ときに行うようにしてもよい。

【００８５】関数値が最小のベクトルと、試行ベクトル
とのハミング距離ｈの変化状況を表現する情報を生成す
るハミング距離変化情報生成部を設け、最適変更成分数
の計算に、ハミング距離ｈの変化状況を用いるようにし
てもよい。例えば、上記の実施例において、試行ベクト
ルに対して決まる関数値が下がらなかった場合に、変更
成分数の修正乗数を変化させる（図８のステップ２１
１）という処理を、ハミング距離ｈが減少しなかった場
合に修正乗数を変化させるという処理に変更することな
どが考えられる。

【００８６】上記の実施例では、変更成分数の修正乗数
を、試行ベクトルに対して決まる関数値あるいはハミン
グ距離ｈの改良に失敗した場合には、図８のステップ２
１１において所定の割合で変更し、成功した場合には、
ステップ２１０においてそのときまでの値にかかわらず
１にするようにしている。これを変更して、ステップ２
１０においては、ステップ２１１と逆の向きに修正乗数
を変化させるようにしてもよい。

【００８７】上記の実施例では、図８のステップ２０６
において試行ベクトルおよび変更ベクトルのなかから新
しい試行ベクトルを選択する処理と、図５のステップ２
０４における最適変更成分数の計算に同じ関数値を用い
ているが、必ずしもそうする必要はない。例えば、ステ
ップ２０６では数１による関数値を、ステップ２０４で
は数１０による関数値２を用いるようにしてもよい。

【００８８】

【数１０】

【００８９】図８のステップ２０８において試行ベクト
ルに対する出力論理値の計算を行うかどうかを決定する
には、ハミング距離ｈを用いるようにしてもよい。例え
ば、ｈ０を定数として、ｈ≧ｈ０の場合には主力論理値
の計算を行わずに故障検出不可と判定し、ｈ＜ｈ０の場
合には出力論理値の計算結果に基づいて故障検出の可否
を判定することなどが考えられる。

【００９０】試行ベクトルの成分が、０と１以外の値を
取ることを許すようにしてもよい。ただし、この場合に
は、（１）試行ベクトルに対する関数値の定義として
は、０と１以外の値を取る成分を含む試行ベクトルに対
しては最良の評価を与えることがないようなものを採用
することと、（２）試行ベクトルの成分を変更する際、
変更対象の成分をどのような値に変更するかは、適当な
発見的手法を用いて決定することが望ましい。

【００９１】上記本発明の手法と特開平３−１３４５７
９号公報記載の手法を併用してもよい。例えば、最初の
うちは上記本発明手法を用い、試行ベクトルに対して決
まる関数値やハミング距離ｈ、あるいは、最適変更成分
数やその修正乗数が所定の値を下回ったときに、特開平
３−１３４５７９号の手法に切り換えることが考えられ
る。

【００９２】図５のステップ２０２において初期試行ベ
クトルを決定するには、ランダムに生成した複数の候補
の中から関数値が最小のものを選択するようにしてもよ
い。

【００９３】各変更ベクトル生成・評価用プロセッサに
は、変更ベクトルを複数個生成・評価させてもよい。

【００９４】上記の実施例では、変更ベクトル生成・評
価用プロセッサ１３０，１５０とは別に、マスタープロ
セッサ１１０を用意したが、そのかわりに、マスタープ
ロセッサ１１０の行っている処理を変更ベクトル生成・
評価用プロセッサ１３０，１５０にさせるようにしても
よい。また、プロセッサ１台で全ての処理を行うように
してもよい。

【００９５】また、本発明の各手段は、コンピュータを
用いてソフトウェア的に実現しても、あるいは、それら
各機能を有する専用のハード回路を用いて実現してもよ
い。

【００９６】次に、変更成分数の最適決定手法を適用で
きるテスト生成関連の処理をいくつか例示する。まず、
動的な（ベクトルに応じて決まる）可制御性尺度または
可観測性尺度、またはそれらを合成（重みつきの和をと
るなど）したものを関数値と定義しても、上記の手法と
同様に、テスト生成を行うことができる。

【００９７】また、ベクトルに対して決まる関数値を、
当該ベクトルが検出可能な故障数と定義することによ
り、検出可能な故障数が最も多いベクトルを求める処理
に対して本手法を適用することが考えられる。

【００９８】また、順序回路に対するテストパターン系
列を生成するアルゴリズムの一つに、入力ベクトルに対
する関数値を手がかりに最良のものを選択して、入力ベ
クトル系列に追加する手法がある。その際、必要に応じ
て回路を時間展開し、（１）追加入力ベクトルに対して
決まる関数値を、当該ベクトル追加後における、不定値
を出力するフリップフロップの数と定義すること、
（２）追加入力ベクトルに対する関数値として、上記の
実施例に示したような、入力ベクトルと与えられた故障
の双方に依存するものを用いることが考えられる。

【００９９】このような処理に対しても、本手法を適用
することができる。処理の際には、最適変更成分数ｒ
を、例えば、数１１や数１２のような簡単な式で計算す
るようにしても、一律にｒ＝１としていた従来手法を、
ある程度改良することは可能である。ただし、数１１お
よび数１２において、αとβは定数、ｃはベクトルに対
して決まる関数値、ｐは関数値を並行して計算するベク
トルの数とする。

【０１００】

【数１１】

【０１０１】

【数１２】

【０１０２】最適変更成分数ｒをもう少し精度良く計算
するには、例えば、ハミング距離ｈを数１３または数１
４により推定し、その結果から最適変更成分数ｒを数３
または数８を用いて計算することも考えられる。ただ
し、数１３および数１４において、α、β、γ、δは定
数、ｃはベクトルに対して決まる関数値とする。

【０１０３】

【数１３】

【０１０４】

【数１４】

【０１０５】また、最適変更成分数の計算の際に、関数
値あるいはハミング距離ｈの変化状況を反映させること
により、本手法の性能を高めることができる。さらに、
ハミング距離ｈを精密に推定できない処理に対して本手
法を適用する場合には、最適変更成分数に対して乱数に
よる修正を加えるようにすることにより、その性能を補
うことができる。乱数による修正により、最適変更成分
数が正確に計算されたときには多少の損になるが、正確
でないときには逆に得になるので、ハミング距離ｈを正
確に計算できないことの多い処理に対して適用した場合
には、平均的に得になるからである。

【０１０６】したがって、上記の変更成分数の最適決定
手法は、ハミング距離ｈを精密に推定できない処理に対
して適用した場合にもかなり大きな効果を発揮する。

【０１０７】

【発明の効果】本発明により、変更を加える成分の数
は、常に、最適な値に決定されるので、ベクトルに対し
て決まる関数値の計算回数が少なくてすむ。また、変更
を加える成分の数を、関数値を並行して計算するベクト
ルの数に見合う値に設定することにより、これに対応し
て、変更ベクトル生成・評価用プロセッサを増やして並
列処理を行った場合、良好な台数効果を発揮する。

【０１０８】また、出力論理値の計算の要否を判定する
ことにより、その所要回数が少なくてすむ。

【０１０９】このため、論理回路のテストパターン生成
を高速化することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係るテストパターン生成装
置のハードウエアシステム構成の一例を示すブロック図
である。

【図２】上記装置の機能構成を示すブロック図である。

【図３】本発明の一実施例に係るテストパターン生成装
置であって、複数台のプロセッサを用いるシステムのハ
ードウエアシステム構成の一例を示すブロック図であ
る。

【図４】本発明の上記装置の機能構成を示すブロック図
である。

【図５】本発明の一実施例に係るテストパターン生成装
置の処理手順の一部を示すフロー図である。

【図６】本発明の一実施例に係るテストパターン生成装
置の処理手順の一部を示すフロー図である。

【図７】本発明の一実施例に係るテストパターン生成装
置の処理手順の一部を示すフロー図である。

【図８】本発明の一実施例に係るテストパターン生成装
置の処理手順の一部を示すフロー図である。

【図９】ベクトルに対する関数値を計算する際に用いる
関数値計算用信号値の割当て規則の一例を示す説明図で
ある。

【図１０】ベクトルに対して決まる関数値を計算する際
に用いる関数値計算用信号値の演算規則を示す説明図で
ある。

【図１１】本発明の一実施例に係るテストパターン生成
装置の処理の一例を示す説明図である。

【図１２】本発明の一実施例に係るテストパターン生成
装置における最適変更成分数を求める処理の処理手順を
示すフロー図である。

【図１３】本発明が適用される論理回路の一例として、
２ビット算術演算回路の例を示す回路図である。

【図１４】上記の例における関数値ｃの対数とハミング
距離ｈとの相関を示すグラフである。

【図１５】ベクトルの成分のうち変更の対象とするもの
の数Ｘに対するテストパターン生成速度の期待値Ｖとの
関係を示すグラフである。

【図１６】本発明の一実施例に係るテストパターン生成
装置の処理手順のうち、最適変更成分数を求める手順を
示すフロー図である。

【図１７】本発明の一実施例におけるハミング距離と最
適変更成分数の関係を示すグラフである。

【図１８】本発明の一実施例に係るテストパターン生成
装置の処理手順のうち、故障検出可否の判定手順を示す
フロー図である。

【図１９】本発明の適用例を示すための論理回路の一例
を示す回路図である。

【図２０】本発明の適用例を示すための論理回路の一例
を示す回路図である。

【図２１】本発明の一実施例に係るテストパターン生成
装置のマスタプロセッサおよび変更ベクトル生成・評価
用プロセッサの動作を示す説明図である。

【図２２】本発明の一実施例における変更成分数Ｘとテ
ストパターン生成速度の期待値Ｖとの関係を示す図表で
ある。

【図２３】本発明の適用例を示すための論理回路の一例
を示す回路図である。

【図２４】本発明の一実施例に係るテストパターン生成
装置のマスタプロセッサおよび変更ベクトル生成・評価
用プロセッサの動作を示す説明図である。

【図２５】本発明の適用例を示すための論理回路の一例
を示す回路図である。

【図２６】本発明の一実施例に係るテストパターン生成
装置のマスタプロセッサおよび変更ベクトル生成・評価
用プロセッサの動作を示す説明図である。

【図２７】本発明の一実施例に係るテストパターン生成
装置におけるテストパターン入力のためのコマンドの入
力例を示す説明図である。

【図２８】本発明の一実施例に係るテストパターン生成
装置におけるコマンドの入力ファイルの一例を示す説明
図である。

【図２９】本発明の一実施例に係るテストパターン生成
装置におけるコマンドの出力ファイルの一例を示す説明
図である。

【符号の説明】

１０１…入力部、１０２…テストパターン生成部、１０
３…出力部、１１０…マスタープロセッサ、１１１…故
障回路生成部、１１２…初期試行ベクトル決定部、１１
３…関数値計算部、１１４…最適変更成分数決定部、１
１５…ハミング距離推定部、１１６…関数値変化情報生
成部、１１７…乱数発生部、１１８…ベクトル全成分変
更部、１１９…変更成分数置き換え部、１２０…変更ベ
クトル生成部、１２１…試行ベクトル決定部、１２２…
故障検出可否判定部、１３０…変更ベクトル生成・評価
用プロセッサ、１３１…故障回路生成部、１３２…乱数
発生部、１３３…変更ベクトル生成部、１３４…関数値
計算部、１５０…変更ベクトル生成・評価用プロセッ
サ、１５１…故障回路生成部、１５２…乱数発生部、１
５３…変更ベクトル生成部、１５４…関数値計算部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者中尾教伸茨城県日立市大みか町七丁目１番１号株式会社日立製作所日立研究所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力信号線および出力信号線を持つ、テス
ト対象の論理回路をテストするための入力信号を表現す
るベクトルのパターンを生成するためのテストパターン
生成方法において、上記論理回路の入力信号を表現するベクトルに対して定
義された関数値を計算するステップと、上記ベクトルの全部または一部の成分に対して変更を加
えるステップを含み、上記関数値の計算は、信号線１本につき１個または複数
個の関数値計算用信号値を用い、入力信号線に割り当て
られた関数値計算用信号値に対して、予め定めた演算規
則を適用し、その結果を、出力信号線に対する関数値計
算用信号値とする処理を含み、上記ベクトルの成分に対する変更は、変更を加える成分
の数の最適値を決定する処理と、その決定された数の成
分について変更を加える処理とを含むことを特徴とする
テストパターン生成方法。
【請求項２】請求項１において、変更を加える成分の数
の最適値を、関数値を用いて決定するテストパターン生
成方法。
【請求項３】請求項１において、関数値に関して最良の
評価を受けるベクトルと、与えられたベクトルとのハミ
ング距離を推定するステップとをさらに含み、変更を加える成分の数の最適値を決定する処理は、変更
を加える成分の数の最適値を、当該ベクトルに対して決
まる上記ハミング距離を用いて決定することを特徴とす
るテストパターン生成方法。
【請求項４】請求項１において、複数個のベクトルにつ
いて、それらの関数値の計算を並行して実行することを
特徴とするテストパターン生成方法。
【請求項５】請求項５において、変更を加える成分の数
の最適値を、関数値を並行して計算するベクトルの数を
用いて決定することを特徴とするテストパターン生成方
法。
【請求項６】請求項１において、関数値の変化状況を表
現する情報を生成するステップをさらに含み、変更を加
える成分の数の最適値を決定する処理は、変更を加える
成分の数の最適値を、該関数値変化情報を用いて決定す
ることを特徴とするテストパターン生成方法。
【請求項７】請求項１において、関数値に関して最良の
評価を受けるベクトルと、与えられたベクトルとのハミ
ング距離を推定するステップと、上記ハミング距離の変
化状況を表現する情報を生成するステップとをさらに含
み、変更を加える成分の数の最適値を決定する処理は、
変更を加える成分の数の最適値を、該ハミング距離変化
情報を用いて決定することを特徴とする請求項１記載の
テストパターン生成方法。
【請求項８】請求項１において、変更を加える成分の数
に対して定義された得点を計算するステップをさらに含
み、変更を加える成分の数の最適値を決定する処理は、
変更を加える成分の数の最適値を、該得点を用いて決定
することを特徴とするテストパターン生成方法。
【請求項９】請求項１において、変更を加える成分の数
の決定に乱数を用いることを特徴とするテストパターン
生成方法。
【請求項１０】請求項１において、成分について変更を
加える処理は、変更を加える成分の数ｒを（ベクトルの
成分数−ｒ）で置き換えるステップと、ベクトルに対し
て、全ての成分に変更を加えるステップと、置き換え後
のｒに基づいて成分に変更を加えるステップとを含むこ
とを特徴とするテストパターン生成方法。
【請求項１１】請求項１において、変更を加える成分の
選択に、乱数を用いることを特徴とするテストパターン
生成方法。
【請求項１２】入力信号線および出力信号線を持つ、テ
スト対象の論理回路をテストするための入力信号を表現
するベクトルのパターンを生成するためのテストパター
ン生成装置において、上記ベクトルに対して定義された関数値を計算する関数
値計算部と、該ベクトルを、全部または一部の成分に対して変更を加
えたものに変更する変更ベクトル生成部と、変更を加える成分の数の最適値を決定する最適変更成分
数計算部とを含み、上記関数値計算部は、信号線１本につき１個または複数個の関数値計算用信号
値を与える手段と、ゲートの入力信号線に割り当てられた関数値計算用信号
値に対して、予め定めた演算規則を適用して、その結果
を出力信号線に対する関数値計算用信号値とする手段と
を含み、上記変更ベクトル生成部は、最適変更成分数計算部の決
定に基づいて、ベクトルの成分に変更を加えることを特
徴とするテストパターン生成装置。
【請求項１３】請求項１２において、最適変更成分数計
算部は、変更を加える成分の数の最適値を、関数値計算
部で算出される関数値を用いて決定することを特徴とす
るテストパターン生成装置。
【請求項１４】請求項１２において、関数値に関して最
良の評価を受けるベクトルと、与えられたベクトルとの
ハミング距離を推定するハミング距離推定部をさらに含
み、最適変更成分数計算部は、変更を加える成分の数の最適
値を当該ベクトルに対して決まる上記ハミング距離を用
いて決定することを特徴とするテストパターン生成装
置。
【請求項１５】請求項１２において、上記関数値計算部
を複数備え、複数個のベクトルに対する関数値を複数の
関数値計算部で並行して計算することを特徴とするテス
トパターン生成装置。
【請求項１６】請求項１５において、最適変更成分数計
算部は、変更を加える成分の数の最適値を、関数値を並
行して計算するベクトルの数を用いて決定することを特
徴とするテストパターン生成装置。
【請求項１７】請求項１２において、記載の関数値の変
化状況を表現する情報を生成する関数値変化情報生成部
をさらに含み、最適変更成分数計算部は、変更を加える成分の数の最適
値を該関数値変化情報を用いて決定することを特徴とす
るテストパターン生成装置。
【請求項１８】請求項１２において、関数値に関して最
良の評価を受けるベクトルと、与えられたベクトルとの
ハミング距離を推定するハミング距離推定部と、上記ハ
ミング距離の変化状況を表現する情報を生成するハミン
グ距離変化情報生成部とをさらに含み、最適変更成分数計算部は、変更を加える成分の数の最適
値を、該ハミング距離変化情報を用いて決定することを
特徴とするテストパターン生成装置。
【請求項１９】請求項１２において、最適変更成分数計
算部は、変更を加える成分の数に対して定義された得点
を計算し、該計算結果に基づいて変更を加える成分の数
の最適値を決定することを特徴とするテストパターン生
成装置。
【請求項２０】請求項１２において、乱数発生部をさら
に備え、最適変更成分数計算部は、変更を加える成分の数の計算
に乱数を用いることを特徴とするテストパターン生成装
置。
【請求項２１】請求項１２において、与えられたベクト
ルに対して全ての成分に変更を加えるベクトル全成分変
更部と、変更を加える成分の数ｒを（ベクトルの成分数
−ｒ）で置き換える変更成分数置き換え部とをさらに含
むことを特徴とするテストパターン生成装置。
【請求項２２】請求項１２において、変更ベクトル生成
部は、変更を加える成分の選択に、乱数を用いることを
特徴とするテストパターン生成装置。
【請求項２３】故障のない論理回路と故障情報とから故
障のある回路を生成するステップと、該論理回路の入力
信号を表現するベクトルにも故障にも依存して決まる関
数値を計算するステップと、０または１の値を取る成分を持つベクトルが該故障を検
出できるかどうかを判定するステップとを含み、上記関数値の計算には、信号線１本につき１個または複
数個の関数値計算用信号値を用い、ゲートの入力信号線
に割り当てられた関数値計算用信号値に対して所定の演
算規則を適用した結果を出力信号線に対する関数値計算
用信号値とする処理を行ない、上記該故障を検出できるかどうかの判定には、出力論理
値の計算の要否を判定するステップを含み、必要と判定
された場合だけ、故障のない回路と故障のある回路にお
いて、出力論理値の計算を行うことを特徴とするテスト
パターン生成方法。
【請求項２４】請求項２３記載において、関数値の計算
には、対応するベクトルの成分の値が０である入力ピンに対し
ては０．０より大きく０．５より小さい値を関数値計算
用信号値として割り当てる処理と、対応するベクトルの成分の値が１である入力ピンに対し
ては０．５より大きく１．０より小さい値を関数値計算
用信号値として割り当てる処理と、ＡＮＤゲートの出力信号線に対しては、当該ゲートの入
力信号線の関数値計算用信号値の積を求め、それを関数
値計算用信号値として割り当てる処理と、ＯＲゲートの出力信号線に対しては、当該ゲートの各入
力信号線に対して（１−関数値計算用信号値）を求めて
かけ合わせ、その値を１から引いたものを関数値計算用
信号値として割り当てる処理と、ＮＯＴゲートの出力信号線に対しては、当該ゲートの入
力信号線の関数値計算用信号値を１から引いたものを求
め、それを関数値計算用信号値として割り当てる処理
と、他のゲートの出力信号線に対しては、当該ゲートをＡＮ
Ｄゲート、ＯＲゲート、ＮＯＴゲートの組合せで表現す
ることにより決まる関数値計算用信号値を割り当てる処
理とを用いることを特徴とするテストパターン生成方
法。
【請求項２５】故障のない論理回路と故障情報とから故
障のある回路を生成する故障回路生成部と、該論理回路の入力信号を表現するベクトルにも故障にも
依存して決まる関数値を計算する関数値計算部と、０または１の値を取る成分を持つベクトルが該故障を検
出できるかどうかを判定する故障検出可否判定部とを含
み、該関数値計算部は、信号線１本につき１個または複数個
の関数値計算用信号値を用い、ゲートの入力信号線に割
り当てられた関数値計算用信号値に対して所定の演算規
則を適用した結果を出力信号線に対する関数値計算用信
号値とする処理を行ない、上記故障検出可否判定部は、該故障を検出できるかどう
かの判定には、出力論理値の計算が必要かどうかを判定
し、必要と判定された場合だけ、故障のない回路と故障
のある回路において、出力論理値の計算を行うことを特
徴とするテストパターン生成装置。
【請求項２６】請求項２５において、関数値の計算に
は、対応するベクトルの成分の値が０である入力ピンに対し
ては０．０より大きく０．５より小さい値を関数値計算
用信号値として割り当てる処理と、対応するベクトルの成分の値が１である入力ピンに対し
ては０．５より大きく１．０より小さい値を関数値計算
用信号値として割り当てる処理と、ＡＮＤゲートの出力信号線に対しては、当該ゲートの入
力信号線の関数値計算用信号値の積を求め、それを関数
値計算用信号値として割り当てる処理と、ＯＲゲートの出力信号線に対しては、当該ゲートの各入
力信号線に対して（１−関数値計算用信号値）を求めて
かけ合わせ、その値を１から引いたものを関数値計算用
信号値として割り当てる処理と、ＮＯＴゲートの出力信号線に対しては、当該ゲートの入
力信号線の関数値計算用信号値を１から引いたものを求
め、それを関数値計算用信号値として割り当てる処理
と、他のゲートの出力信号線に対しては、当該ゲートをＡＮ
Ｄゲート、ＯＲゲート、ＮＯＴゲートの組合せで表現す
ることにより決まる関数値計算用信号値を割り当てる処
理を用いることを特徴とするテストパターン生成装置。
【請求項２７】入力信号線および出力信号線を持つ、テ
スト対象の論理回路をテストするための入力信号を表現
するベクトルのパターンを生成するためのテストパター
ン生成方法において、上記論理回路の入力信号を表現するベクトルに対して定
義された関数値を計算するステップと、上記ベクトルの全部または一部の成分に対して変更を加
えるステップを含み、上記関数値の計算は、信号線１本につき１個または複数
個の関数値計算用信号値を用い、入力信号線に割り当て
られた関数値計算用信号値に対して、予め定めた演算規
則を適用し、その結果を、出力信号線に対する関数値計
算用信号値とする処理を含み、上記ベクトルの成分に対する変更は、複数の成分につい
て変更を加えることを特徴とするテストパターン生成方
法。
【請求項２８】入力信号線および出力信号線を持つ、テ
スト対象の論理回路をテストするための入力信号を表現
するベクトルのパターンを生成するためのテストパター
ン生成装置において、マスタプロセッサと、複数台の変更ベクトル生成・評価
用プロセッサとを備え、マスタプロセッサは、故障回路を生成する故障回路生成
部と、初期の試行ベクトルを決定する初期試行ベクトル
決定部と、ベクトルに対して定義された関数値を計算す
る関数値計算部と、変更を加える成分の数の最適値を決
定する最適変更成分数決定部と、関数値に関して最良の
評価を受けるベクトルと与えられたベクトルとのハミン
グ距離を推定するハミング距離推定部と、関数値の変化
状況を表現する情報を生成する関数値変化情報生成部
と、乱数を発生するための乱数発生部と、与えられたベ
クトルに対して全ての成分に変更を加えるベクトル全成
分変更部と、変更を加える成分の数ｒを（ベクトルの成
分数−ｒ）で置き換える変更成分数置き換え部と、試行
ベクトルを決定する試行ベクトル決定部と、試行ベクト
ルについて故障検出可否を判定する故障検出可否判定部
とを含み、変更ベクトル生成・評価用プロセッサ１３０は、故障回
路を生成する故障回路生成部と、乱数を発生するための
乱数発生部と、成分を変更した変更ベクトルを生成する
変更ベクトル生成部と、ベクトルに対して定義された関
数値を計算する関数値計算部とを含むことを特徴とする
テストパターン生成装置。