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作者: AbhishekMahajan 因LBIST向量的隨機本性，采用LogicBIST設計會表現出抗隨機模型的趨向，從而導致低的故障覆蓋范圍。為解決該問題，我們借助抗隨機故障分析(RRFA)方法，插入測試點。對用LBIST設計的故障檢測能力的計算借助故障模擬的幫助完成，它給出了“測試質量”的估計。我們將在下面就此進行更詳細的討論，同時介紹可用來增加LBIST設計中故障檢測能力的技術。 采用LogicBIST設計的故障定位 通過LBIST的測試是偽隨機測試，不同于更確定性的生產掃描測試。LBIST測試中的掃描向量是由偽隨機圖形發生器(PRPG)生成的，PRPG用于產生偽隨機序列。而在生產掃描測試中，掃描向量由自動測試設備(ATE)確定性地饋送至掃描輸入。 由于LBIST測試的隨機特性，因沒有對哪些掃描輸入在設計中被傳遞進行直接控制，所以并不總能測試出特定故障。當將LBIST用于在寄存器之間具有高密度組合或大的組合路徑的設計時，會出現問題。這些設計可能變得對隨機圖形測試有抵觸，在假定隨機的和概率相同的輸入被饋送到設計這一條件下，這意味著控制某些節點隨機性地為0或1值的概率、或在一個掃描寄存器觀察到某些節點的概率會降低。 以圖1中的與門為例，我們計算控制該門的輸出為“1”的概率。下圖顯示了每一個節點得到“1”或“0”值的概率。格式P(1)/ P(0)。 
圖1：2個輸入和門的可控性 圖2表示的是，當組合深度+1時，在不同節點得到“0”或“1”值的概率。在本組合塊的輸出得到“1”的概率為1/8。然而，這仍然是一個非常簡單的組合塊，在實際設計中，我們會看到復雜的塊。因此，隨著組合深度的增加，控制節點為特定值的能力在減弱。
圖2： 2級深度組合邏輯的可控性 當用LBIST測試時，這樣的設計對隨機圖形表現出抵觸性，并可能導致低故障覆蓋率。為處理這些問題，我們經常插入點以提升設計的可測性。測試點可分為兩類：控制點和觀察點。 控制點增加了將某一特定節點控制為“0”或“1”值的概率。圖3和圖4顯示了這兩類控制點：其中與(AND)類控制點增加了將結點控制為“0”值的概率；而或(OR)類控制點增加了將結點控制為“1”值的概率。
圖3：AND類控制點增加了為“0”值的可控性
圖4：OR類控制點增加了為“1”值的可控性 觀察點使設計中難以觀察的節點便于被某些掃描觸發器觀察到。當要觀察設計中的多個節點時，將這些節點進行異或(XOR)處理，并饋送到掃描觸發器。圖5是處理這種觀察點的一個示例實現。
圖5：觀察點 測試點的鑒證采用抗隨機故障分析(RRFA)方法。通過收集對小數目的隨機測試圖形進行故障模擬時的統計數據實現這一鑒證。電路中每個信號的可控性和可觀測性的測度，由概率模型通過測量增量覆蓋增益來計算并給出權重。基于對故障仿真RRFA表列出數據的分析，得出可能的候選插入測試點、并將其分為控制0/1兩類，或作為觀察點。 LogicBIST故障模擬 從故障檢測的角度，故障模擬是一種分析電路的重要工具/方法。故障模擬仿真設計中節點的故障，以確定一組給定的測試向量可檢測出哪些故障。如前所述，借助隨機激勵或測試向量，RRFA通過分析節點的可控性和可觀測性來確定測試點插入的合適“人選”。 類似，當對設計進行LBIST插入時，我們對設計的傳遞和捕獲流程進行故障模擬，以確定LBIST向量可覆蓋哪些故障。該工作的輸出是故障覆蓋率報告和最終LBIST簽名(MISR)，它被用作設計的預期響應。可修改該故障模擬進程，以得到不同的故障覆蓋率和簽名。 圖6顯示了故障模擬流程，它指定了系統輸入，給出了系統輸出。改變輸入的影響以及如何使用輸出，前已討論。
圖6：故障仿真流程：輸入和輸出 從輸入開始到故障模擬系統，我們將討論這些輸入如何對系統輸出產生影響。 首先，設計應符合LBIST規約，這意味著它應該是掃描密合(scan stitched)的，并對設計中的所有X源進行標記。 X源是狀態不定、不為故障模擬系統所知的邏輯。X源包括：LBIST化邏輯的非驅動輸入、模擬模塊輸出、三態總線、時序異常等。應采用合適的X閉鎖機制對這些X源進行封禁(blocked)。 系統的第二個輸入是PRPG SEED(種子)值。種子值決定將以怎樣的序列將移位數據饋送至設計。為找到能產生最大覆蓋的最優種子值，可能要經過多次故障模擬或故障模擬引擎自身會計算最優的種子。 系統的第三個輸入是限制因素和移位捕捉序列。MISR和故障檢測還取決于：LBIST圖形數、設計的移位長度、靜態限制、施加捕獲脈沖的順序等。
圖7：影響故障覆蓋率的因素 在LBIST測試期間，運行的圖形越多，則檢測到的故障也越多。通常，圖形的數量取決于應用的用法。例如在生產測試時，在圖形數量方面，我們可能沒有任何硬性限制；但在現場自檢時，要求器件應在一定時間內給出響應，所以應按照在最短時間達到最大覆蓋率這一宗旨，對圖形數進行優化。 為運行LBIST圖形，故障仿真引擎需要在約束環境對設計進行設置。這些約束被送到故障模擬引擎作為某一特定的測試設置，這些設置既可是靜態的、也可因模型而異。這些特定測試設置加之移位-捕獲時鐘序列有助于故障模擬引擎仿真設計周期并計算最終MISR。 移位和捕獲序列時鐘既可是硬連線的、也可是作為LBIST控制器特性可編程的。這決定了不同時鐘域的脈控方式。該序列對故障檢測有重要影響，因此，對其實施優化是重要的。對最大時鐘域，應嘗試施加最多數量的圖形。增加捕捉深度的相續深度，也將增大覆蓋率并有助于減少圖形數。
圖8：時鐘移位和捕獲順序 結論 對用于軍事和汽車等關鍵應用的器件來說，現場的LBIST測試必不可少。為在盡可能短的時間內達到最大的故障覆蓋率，測試目標應嚴格選取。如前所述，LBIST控制器的故障檢測能力決定測試質量和所需時間，它取決于諸如時鐘測序、用于PRPG的種子的智能選擇、添加的控制和觀測點的數量等參數。為得到最大覆蓋率，應對設計進行正確的分析和優化，并采用本文介紹的技術，上述應成為LBIST測試的指導原則。 參考 A new built-in TPG method for circuits with random pattern resistant faults, Kavousianos, X.; Bakalis, D.; Nikolos, D.; Tragoudas, S. ? 《一種用于抗隨機模型故障電路的新型內置TPG方法》 作者：Kavousianos，X、Bakalis，D‘Nikolos，D、Tragoudas，S. -------------------------------------- M. F. Alshaibi and C. R. Kime, “MFBIST: A BIST method for random pattern resistant circuits,” in Proc. Int. Test Conf. , 1996, pp. 176–185 《MFBIST：抗隨機模型電路的BIST方法》 作者：M. F. Alshaibi和C. R. Kime -------------------------------------- VLSI Test Principles and Architectures: Design for Testability Xiaoqing Wen, Laung-Terng Wang, Cheng-Wen Wu 《VLSI測試原理和體系結構：可測性設計》 作者：Xiaoqing Wen、Laung-Terng Wang、Cheng-Wen Wu -------------------------------------- Method and apparatus for programmable LBIST channel weighting Patent US6671838 《可編程LBIST通道加權的方法和設備》 美國專利US6671838 |
