尤志強(qiáng)　胡娜

摘要：FDR編碼方法有效地降低了測(cè)試數(shù)據(jù)量，但其測(cè)試集中的無關(guān)位全部填充為0，平均每個(gè)測(cè)試向量檢測(cè)的故障數(shù)目較少，測(cè)試質(zhì)量較低.為了提高測(cè)試質(zhì)量，并進(jìn)一步提高測(cè)試數(shù)據(jù)壓縮率，本文基于FDR方法提出了一種利用上一個(gè)測(cè)試向量的響應(yīng)填充該測(cè)試向量中無關(guān)位的測(cè)試壓縮方法.該填充方法提高了測(cè)試向量中無關(guān)位填充的隨機(jī)性，從而提高了測(cè)試集的測(cè)試質(zhì)量.提出方法的壓縮效率與測(cè)試向量的順序有關(guān)，基于最近鄰居算法對(duì)測(cè)試集進(jìn)行排序，降低了測(cè)試響應(yīng)與下一個(gè)測(cè)試向量之間不相同的位數(shù)，對(duì)測(cè)試響應(yīng)和測(cè)試向量差分處理后再進(jìn)行FDR編碼，從而降低了測(cè)試數(shù)據(jù)量.ISCAS89電路中幾個(gè)大電路的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與FDR相比該方法的測(cè)試質(zhì)量平均提高了5.9%，測(cè)試數(shù)據(jù)壓縮率平均提高了2.5%，而只需要增加一個(gè)異或門的硬件開銷.

關(guān)鍵詞：測(cè)試質(zhì)量；測(cè)試數(shù)據(jù)壓縮；無關(guān)位；FDR編碼

中圖分類號(hào)：TP302 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

隨著超大規(guī)模集成（VLSI）電路制造工藝的不斷進(jìn)步，越來越多的知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）核被集成到一個(gè)芯片上，測(cè)試數(shù)據(jù)量急劇增長.龐大的測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)昂貴自動(dòng)測(cè)試設(shè)備（ATE）的存儲(chǔ)性能、I/O通道數(shù)和頻率提出更高的要求，同時(shí)增加了測(cè)試應(yīng)用時(shí)間，提高了測(cè)試成本.因此，如何降低測(cè)試成本成為集成電路（IC）測(cè)試的一個(gè)重要研究課題.

測(cè)試數(shù)據(jù)壓縮方法能夠有效地減少測(cè)試數(shù)據(jù)量，降低存儲(chǔ)和測(cè)試設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸通道數(shù)量的需求.同時(shí)，經(jīng)過適當(dāng)設(shè)計(jì)，還可以降低測(cè)試應(yīng)用時(shí)間和測(cè)試功耗.目前，測(cè)試數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)主要有3大類：1）線性解壓方案[1-2]；2）基于廣播式掃描的方案[3]；3）基于編碼的壓縮方案[4-7].

許多編碼壓縮方法利用測(cè)試集中的無關(guān)位X.FDR [4]是一種0游程編碼，X都被填充為0以增加0游程的長度.文獻(xiàn)[5]提出了一種EFDR編碼，通過添加一個(gè)區(qū)分位，同時(shí)對(duì)0游程和1游程編碼.文獻(xiàn)[6]提出了交替游程編碼，不需要添加區(qū)分位，對(duì)0游程和1游程交替編碼，不僅能降低測(cè)試數(shù)據(jù)量還能減少測(cè)試功耗.在文獻(xiàn)[7]中，測(cè)試集被分成等長的數(shù)據(jù)塊，使用動(dòng)態(tài)參考向量機(jī)制，利用前一塊的信息對(duì)后一塊數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼.

在FDR編碼中，無關(guān)位X都被填充為0，雖然提高了測(cè)試數(shù)據(jù)壓縮率，但這種填充方式，使得測(cè)試向量中0的比率很高，平均每個(gè)測(cè)試向量檢測(cè)的故障數(shù)目較少，降低了測(cè)試集的測(cè)試質(zhì)量[8].

1測(cè)試壓縮方案和解壓縮結(jié)構(gòu)

通常測(cè)試集中無關(guān)位X的比率較高，而測(cè)試質(zhì)量與測(cè)試向量無關(guān)位填充方式有關(guān).通常來說，測(cè)試向量中無關(guān)位的填充值隨機(jī)性越好，測(cè)試質(zhì)量越高.為了提高測(cè)試質(zhì)量，我們考慮到測(cè)試向量和測(cè)試響應(yīng)的相關(guān)性較弱，在新的測(cè)試壓縮方案中，測(cè)試向量的無關(guān)位不再全部填充為0，而是根據(jù)前一個(gè)測(cè)試向量的響應(yīng)值來填充下一個(gè)測(cè)試向量的無關(guān)位.

例1在圖1（a）中有3個(gè)測(cè)試向量和對(duì)應(yīng)的測(cè)試響應(yīng)，首先倘若把第一個(gè)測(cè)試向量無關(guān)位填充為0，故障模擬后得到測(cè)試響應(yīng)r1′，然后根據(jù)r1′填充測(cè)試向量t2中的X，故障模擬后得到測(cè)試響應(yīng)r2′，再根據(jù)r2′填充測(cè)試向量t3中的X，故障模擬后得到測(cè)試響應(yīng)r3′.填充無關(guān)位后的測(cè)試向量和測(cè)試響應(yīng)如圖1（b）所示.與圖1（a）中測(cè)試向量的無關(guān)位全部填充為0相比，圖1（b）中測(cè)試向量每位的取值隨機(jī)性較好，通?？梢垣@得更高的測(cè)試質(zhì)量.

2測(cè)試向量/響應(yīng)重排序方法

本節(jié)針對(duì)帶無關(guān)位的測(cè)試集進(jìn)行排序.對(duì)于相鄰的測(cè)試向量和每個(gè)觸發(fā)器，我們將測(cè)試響應(yīng)和測(cè)試向量對(duì)RTP用（rik，tjk）表示，其中k為觸發(fā)器編號(hào).差分向量中對(duì)應(yīng)的位為RTP中rik與tjk的差分.如果RTP為（0，0）， （1，1） ，則差分向量中對(duì)應(yīng)的位為0；而如果為（1，0）， （0，1），對(duì)應(yīng)的位為1.對(duì)于 （0，X） ，（1，X）通過填充X為其對(duì)應(yīng)的響應(yīng)值，其差分向量對(duì)應(yīng)的位為0；而對(duì)于 （X，0）， （X，1），如果同時(shí)將多個(gè)響應(yīng)中的X填為其測(cè)試向量值，有可能產(chǎn)生矛盾.因此，我們不能簡單地用它們之間不相容的位數(shù)來計(jì)算差分向量中1的個(gè)數(shù).如果RTP為（X，X），可以先確定測(cè)試響應(yīng)中的X，再用該值將測(cè)試向量中的X填充，其差分向量對(duì)應(yīng)的位為0.注意到，雖然RTP為（0，0）， （1，1）和 （0，X）， （1，X）， （X，X）時(shí)其差分向量對(duì)應(yīng)的位為0，在排序中若優(yōu)先考慮（0，0）， （1，1）的情況，可以獲得較好的壓縮效果，應(yīng)該為其分配更佳的權(quán)值.表1為權(quán)值表，R代表響應(yīng)值，T代表測(cè)試向量值，表中為具體RTP的權(quán)值.如，w0，1是為（0，1）分配的權(quán)值.

不排序測(cè)試向量得到的差分向量用FDR編碼壓縮后為00 1000 110011 1010 1001 1010，共計(jì)24位；而對(duì)測(cè)試向量排序后得到的差分向量用FDR編碼壓縮后為00 1001 11100000 110001，總計(jì)20位.從本例中可以看出，使用距離排序可獲得更高的壓縮率.

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果

我們對(duì)提出的測(cè)試壓縮方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，用Synopsys公司的TetraMAX生成測(cè)試向量，實(shí)驗(yàn)電路為ISCAS89電路中最大的幾個(gè)電路.在實(shí)驗(yàn)過程中分別取幾組不同的權(quán)值，取結(jié)果最優(yōu)的一組權(quán)值.最優(yōu)的權(quán)值與例3中的相同.

表2為不同測(cè)試集中無關(guān)位填充方式測(cè)試質(zhì)量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果.第1列為電路名稱，第2列為隨機(jī)填充每個(gè)測(cè)試向量平均能檢測(cè)的故障數(shù)，第3，4列分別為用0填充和提出填充方案平均每個(gè)測(cè)試向量檢測(cè)的故障數(shù)與隨機(jī)填充方法的比值.由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，用提出填充方案填充的測(cè)試集可以獲得與隨機(jī)填充相當(dāng)?shù)臏y(cè)試質(zhì)量，與0填充方式相比，提出方案平均每個(gè)測(cè)試向量多測(cè)5.9%的故障.

FDR編碼的壓縮率，第6列為本文方法的壓縮率.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與FDR編碼方法相比，本文方法平均壓縮率要高2.5%.其中計(jì)算壓縮率如式（2）所示.

壓縮率=（TD-TE）×100%/TD （2）

其中TD為原測(cè)試集的大小，TE為壓縮后的測(cè)試集大小.

4結(jié)論

本文提出了一種利用前一個(gè)測(cè)試向量的響應(yīng)填充當(dāng)前測(cè)試向量無關(guān)位的方法，增加了填充的隨機(jī)性，提高了測(cè)試質(zhì)量.為了進(jìn)一步提高測(cè)試壓縮率，利用最近鄰居算法對(duì)測(cè)試集進(jìn)行排序.研究結(jié)果表明，本文方法簡單可行，提高了測(cè)試質(zhì)量和測(cè)試壓縮率，而增加的硬件開銷可以忽略不計(jì).許多用來提高FDR方法壓縮率的技術(shù)同樣適用于本方法，這些改進(jìn)將在下一步工作中體現(xiàn).

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