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提高非隨機(jī)圖形設(shè)計(jì)的故障覆蓋率

發(fā)布時(shí)間:2016-12-20 15:53    發(fā)布者:看門狗
由于邏輯內(nèi)建自測(cè)試(LogicBIST)向量的隨機(jī)本質(zhì),使得采用LBIST的設(shè)計(jì)具有非隨機(jī)模式,從而導(dǎo)致較低的故障覆蓋范圍。為了解決這一問題,本文在測(cè)試點(diǎn)插入非隨機(jī)故障分析(RRFA)法。藉由故障模擬,完成LBIST設(shè)計(jì)的故障檢測(cè)能力運(yùn)算,有助于估計(jì)“測(cè)試質(zhì)量”(quality of test)。本文將就此進(jìn)行更詳細(xì)的討論,同時(shí)介紹可為LBIST設(shè)計(jì)提高故障檢測(cè)能力的技術(shù)。

以LogicBIST定位故障


相較于更具確定性的生產(chǎn)掃描測(cè)試,采用LBIST的測(cè)試是一種偽隨機(jī)測(cè)試。在LBIST測(cè)試中的掃描向量是由偽隨機(jī)圖形產(chǎn)生器(PRPG)所產(chǎn)生的,PRPG主要用于產(chǎn)生偽隨機(jī)序列。而在生產(chǎn)掃描測(cè)試中,掃描向量由自動(dòng)測(cè)試設(shè)備(ATE)確定性地饋送至掃描輸入。

由于LBIST測(cè)試的隨機(jī)特性,在設(shè)計(jì)中并沒有任何直接控制的掃描輸入被傳遞,所以并不一定都能測(cè)試出特定故障。當(dāng)將LBIST建置于緩存器之間的 高密度組合或大型組合路徑設(shè)計(jì)時(shí),就會(huì)出現(xiàn)問題。這些設(shè)計(jì)可能成為非隨機(jī)圖形測(cè)試,在假定的隨機(jī)和機(jī)率相同的輸入被饋送到這一類設(shè)計(jì)時(shí),意味著控制某些節(jié) 點(diǎn)的機(jī)率任意為0或1,或在一個(gè)掃描緩存器觀察到某些節(jié)點(diǎn)的機(jī)率會(huì)降低。

以圖1中的AND閘為例,計(jì)算控制該閘輸出為“1”的機(jī)率。下圖顯示每一個(gè)節(jié)點(diǎn)得到“1”或“0”值的機(jī)率。公式為:P(1)/P(0)。


圖1:2個(gè)輸入和閘的可控制性

圖2表示當(dāng)組合深度+1時(shí),在不同節(jié)點(diǎn)得到“0”或“1”值的機(jī)率。在此組合區(qū)塊中的輸出得到“1”的機(jī)率為1/8。然而,這仍然是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的組合區(qū)塊,在實(shí)際設(shè)計(jì)中所看到的區(qū)塊更復(fù)雜。因此,隨著組合深度的增加,控制節(jié)點(diǎn)于特定值的能力隨之減弱。


圖2:2級(jí)深度組合邏輯的可控制性

當(dāng)采用LBIST測(cè)試時(shí),這樣的設(shè)計(jì)表現(xiàn)出非隨機(jī)圖形模式,并可能導(dǎo)致低故障覆蓋率。為了解決這些問題,經(jīng)常使用測(cè)試點(diǎn)插入以提升設(shè)計(jì)的可測(cè)性。測(cè)試點(diǎn)可分為兩類:控制點(diǎn)和觀察點(diǎn)。

控制點(diǎn)增加某一特定節(jié)點(diǎn)被控制為“0”或“1”值的機(jī)率。圖3和圖4顯示了這兩種控制點(diǎn):其中AND類型的控制點(diǎn)增加了將節(jié)點(diǎn)控制為“0”值的機(jī)率;而OR類型的控制點(diǎn)則提高了將節(jié)點(diǎn)控制為“1”值的機(jī)率。


圖3:AND類型的控制點(diǎn)提高「0」值的可控性


圖4:OR類型的控制點(diǎn)提高「1」值的可控性

觀察點(diǎn)讓設(shè)計(jì)中難以觀察的節(jié)點(diǎn)易于被某些掃描觸發(fā)器觀察到。當(dāng)要觀察設(shè)計(jì)中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí),將這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行互斥或(XOR)處理,并饋送到掃描觸發(fā)器。圖5是處理這種觀察點(diǎn)的建置。


圖5:觀察點(diǎn)

采用非隨機(jī)故障分析(RRFA)方法可確認(rèn)測(cè)試點(diǎn)。在為少量隨機(jī)測(cè)試圖形進(jìn)行故障仿真期間,可透過收集統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完成測(cè)試點(diǎn)確認(rèn)任務(wù)。電路中每個(gè)訊號(hào) 的可控制性和可觀測(cè)性測(cè)量作業(yè),可以采用機(jī)率模型藉由測(cè)量增加覆蓋增益來計(jì)算并給出權(quán)重。根據(jù)故障仿真RRFA列出的資料分析,確認(rèn)可能的插入測(cè)試點(diǎn)并將 其分為控制0/1兩類或作為觀察點(diǎn)。

LogicBIST故障模擬

從故障檢測(cè)的角度來看,故障仿真是一種分析電路的重要工具/方法。故障模擬過程可模擬設(shè)計(jì)中的節(jié)點(diǎn)故障,以確定一組指定的測(cè)試向量可檢測(cè)出哪些故障。如前所述,藉由在隨機(jī)激勵(lì)或測(cè)試向量情況下分析節(jié)點(diǎn)的可控制性和可觀測(cè)性,RRFA可以使用故障模擬確定合適的插入測(cè)試點(diǎn)。

類似地,當(dāng)設(shè)計(jì)插入LBIST時(shí),為設(shè)計(jì)的移位和擷取步驟進(jìn)行故障模指,可確定LBIST向量所涵蓋的故障類型。在此過程中的輸出就是故障覆蓋率報(bào)告和最終LBIST簽核(MISR),用以作為設(shè)計(jì)的預(yù)期響應(yīng)。該故障仿真流程可加以修改,以取得不同的故障覆蓋率和簽核。

圖6顯示故障仿真流程,指定了系統(tǒng)的輸入及其輸出。改變輸入的影響以及如何使用輸出如上所述。


圖6:故障仿真流程:輸入和輸出

從輸入開始到故障仿真系統(tǒng),我們將討論這些輸入如何對(duì)系統(tǒng)輸出產(chǎn)生影響。

首先,設(shè)計(jì)應(yīng)符合LBIST規(guī)則,這意味著它應(yīng)該是掃描密合(scan stitched)的,并對(duì)設(shè)計(jì)中的所有X源進(jìn)行標(biāo)記。X源是狀態(tài)不定且故障仿真系統(tǒng)未知的邏輯。X源包括LBIST化邏輯的非驅(qū)動(dòng)輸入、模擬模塊輸出、 三態(tài)總線與時(shí)序異常等類型。應(yīng)該采用合適的X閉鎖機(jī)制封禁(blocked)這些X源。

系統(tǒng)的第二個(gè)輸入是PRPG SEED(種子)值。種子值決定將以怎樣的序列將移位數(shù)據(jù)饋送至設(shè)計(jì)。為了找到能實(shí)現(xiàn)最大覆蓋率的最佳種子值,可能要經(jīng)過多次故障模擬,或者由故障仿真引擎本身計(jì)算最佳種子。

系統(tǒng)的第三個(gè)輸入是限制因素和移位擷取序列。MISR和故障檢測(cè)還取決于LBIST圖形數(shù)、設(shè)計(jì)的移位元長度、靜態(tài)限制以及所施加的擷取脈沖順序等。


圖7:影響故障覆蓋率的因素

在LBIST測(cè)試期間所執(zhí)行的圖形越多,檢測(cè)到的故障也較多。通常,圖形的數(shù)量取決于應(yīng)用案例。例如,在生產(chǎn)測(cè)試時(shí),我們可能不會(huì)硬性限制圖形數(shù)量;但在現(xiàn)場(chǎng)自行檢測(cè)時(shí),就必須要求組件得在一定時(shí)間內(nèi)作出響應(yīng),使其得以在最短時(shí)間內(nèi)同時(shí)實(shí)現(xiàn)圖形數(shù)優(yōu)化與最大覆蓋率。

為了執(zhí)行LBIST模式,故障仿真引擎必須在限制的環(huán)境下對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行設(shè)置。這些限制被饋送到故障仿真引擎作為某一特定的測(cè)試設(shè)置,這些設(shè)置既可是靜態(tài)的也可因圖型而異。這些特定測(cè)試設(shè)置以及移位-擷取頻率序列,有助于故障仿真引擎仿真設(shè)計(jì)周期并計(jì)算最終MISR。

頻率的移位和擷取序列頻率既可采用硬線連接,也可以是LBIST控制器的可編程特性。這決定了不同頻率域的脈控方式。該序列對(duì)于故障檢測(cè)有重要影 響,因此,為其進(jìn)行優(yōu)化也至關(guān)重要。對(duì)于最大的頻率域,則應(yīng)嘗試施加最多數(shù)量的圖形。增加擷取深度的序列深度,也將提高覆蓋率,同時(shí)也有助于減少圖形數(shù)。


圖8:頻率移位與擷取序列

結(jié)論

對(duì)于軍事和汽車等關(guān)鍵應(yīng)用所使用的組件,現(xiàn)場(chǎng)的LBIST測(cè)試至關(guān)重要。為了在最短的時(shí)間內(nèi)達(dá)到最大的故障覆蓋率,測(cè)試目標(biāo)應(yīng)該嚴(yán)格選取。如前所 述,LBIST控制器的故障檢測(cè)能力決定了測(cè)試質(zhì)量和所需的時(shí)間,而且還取決于頻率序列、為PRPG智慧選擇種子、所添加的控制和觀測(cè)點(diǎn)數(shù)量等參數(shù)。為了 實(shí)現(xiàn)最大覆蓋率、合適的分析與設(shè)計(jì)優(yōu)化,以及采用本文中所討論的技術(shù),必須有效管理你的LBIST測(cè)試。

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