一、数字逻辑测试的核心目标
故障检测
发现制造过程中引入的物理缺陷(如晶体管失效、金属层短路等)导致的逻辑错误。
功能验证
确认芯片的数字电路在输入信号下是否按照设计规范输出正确结果。
可靠性保障
通过测试筛选出早期失效芯片,降低出厂后的故障率。
二、常见的数字逻辑故障模型
Stuck-at Fault(固定型故障)
信号线被“固定”为逻辑0(Stuck-at-0, SA0)或逻辑1(Stuck-at-1, SA1)。
常见的故障模型,占测试用例的80%以上。
Transition Fault(跳变故障)
信号无法在要求的时间内从0跳变到1(Slow-to-Rise)或从1跳变到0(Slow-to-Fall)。
通常与时序相关,需测试电路的工作频率。
Bridging Fault(桥接故障)
两根或多根信号线短路,导致逻辑冲突(如线与、线或)。
Open Fault(断路故障)
信号线断路,导致逻辑门输入悬空或输出失效。
三、数字逻辑测试的核心方法
1. 扫描链测试(Scan Chain Testing)
原理:将芯片中的时序电路(如触发器)改造成可串联的扫描链,通过移位操作注入测试向量并捕获响应。
流程:
Scan-in:将测试数据串行输入扫描链。
功能模式:施加一个时钟周期使电路运行。
Scan-out:串行输出捕获的响应,与预期结果对比。
优点:覆盖率高,易于自动化(ATPG工具支持)。
缺点:增加电路面积和功耗,可能影响时序。
2. 内建自测试(BIST, Built-In Self-Test)
原理:在芯片内部集成测试电路(如LFSR生成伪随机测试向量,MISR压缩响应)。
类型:
Logic BIST:测试组合逻辑和时序逻辑。
Memory BIST:专门测试片上存储器。
优点:降低对外部测试设备的依赖,适合量产测试。
缺点:占用芯片面积,测试时间较长。
3. 自动测试向量生成(ATPG, Automatic Test Pattern Generation)
原理:通过算法自动生成能覆盖目标故障的测试向量。
常用算法:
D算法(针对Stuck-at故障)。
PODEM(面向复杂电路的路径敏化算法)。
工具:商用EDA工具(如Synopsys TetraMAX, Cadence Modus)。
挑战:随着电路规模增大,测试向量数量和生成时间指数级增长。
4. 基于仿真的验证
原理:通过仿真工具(如ModelSim, VCS)对比设计模型与测试结果的一致性。
应用场景:
设计阶段的RTL级验证。
故障注入仿真(验证测试向量的有效性)。
四、测试流程的关键步骤
可测试性设计(DFT, Design for Testability)
在芯片设计阶段插入扫描链、BIST模块等,提升测试覆盖率。
测试向量生成
使用ATPG工具生成覆盖目标故障的测试向量。
测试应用
在ATE(自动测试设备)上加载测试向量,执行测试并捕获响应。
故障诊断
分析失效芯片的测试结果,定位故障位置(用于工艺改进或设计修正)。
五、挑战与解决方案
1.测试覆盖率与成本平衡
问题:10 0%覆盖率不现实,且测试时间直接影响成本。
方案:使用故障压缩技术(如XOR压缩)、动态测试向量优化。
2.时序敏感电路测试
问题:高速电路中的延迟故障难以捕捉。
方案:采用At-Speed Testing(全速测试)和路径延迟测试。
3.功耗与散热
问题:测试时电路切换频繁,导致瞬时功耗过高。
方案:低功耗扫描链设计、分时测试。
六、实际应用工具与标准
EDA工具:
ATPG:Synopsys TetraMAX, Mentor Graphics TestKompress。
DFT:Cadence Modus, Siemens Tessent。
测试标准:
IEEE 1149.1(JTAG边界扫描)。
IEEE 1500(嵌入式核测试)。
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