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加权内建自测试(BIST)设计中的多目标优化技术研究

詹琰  
【摘要】:随着数字系统的集成度和工艺复杂度的日益提高,数字系统内的器件测试变得越来越困难。由于内建自测试(Built-In Self-Test, BIST)能在芯片内部完成自测试,使得BIST技术在测试方面得到了广泛的应用。但BIST在测试时也存在测试序列过长和测试故障覆盖率不高等问题。因此,本课题重点研究一种既能保障测试故障覆盖率,又能缩短测试序列长度的测试方案。 本课题主要研究内容如下:在研究BIST多目标优化问题的基础上,考虑编码方式和适应度分配机制,引入带精英策略的非支配排序遗传算法(Nondom-inated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II)。采用NSGA-II算法得到细胞自动机(Cellular Automata, CA)的规则集,获取CA结构,同时,通过构造最大海明距离和预设笛卡尔距离来获取预确定距离测试序列,使每一个测试序列都能够检测到更多不同的故障。保障了测试的故障覆盖率和测试序列长度间的平衡,实现BIST测试矢量生成优化。 针对以上算法的研究和设计,通过ISCAS’85基准电路对上述方案进行了仿真验证,验证结果表明,本课题方案在保障测试故障覆盖率在99%以上的同时,缩短了测试长度,具有一定的先进性和实用性。


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