改进的基于STUMPS架构的BIST电路设计

传统的STUMPS测试方法,存在测试时间长和故障覆盖率不够高的缺点。现采用Test-Per-Clock方式和向量压缩的方法处理待测电路,减少测试时间;用随机测试模式加存储测试模式来提高故障覆盖率。经ISCAS85标准测试电路验证,新方案取得了令人满意的结果。     

基于最小集合覆盖求解方法的测试向量集约简

TetraMAX ATPG作为业界性能较优的自动测试向量生成工具，能够使用较短时间产生高故障覆盖率的测试向量集.本文通过对TetraMAX ATPG产生的初始测试向量集进行建模，提出了基于最小集合覆盖求解方法的最小完备测试集生成方法，利用这一算法可以在保证测试向量集故障覆盖率不变的基础上有效地缩减测试集规模，从而降低电路测试成本.实验结果表明该方法对于固定故障类型和静态电路故障类型均具有良好的约简效果.     

SRAM型FPGA互连资源单故障的一种检测方法

采用三次编程的方法对SRAM到FPGA中连线资源模型的单故障进行检测与定位,在给定的故障模型下,三次编程并施加文中所给测试向量集T后,可使单故障的故障覆盖率达100％,对线段（Segment)的stuckat故障,开路故障,桥接故障可定位到线段。     

一种基于电路自反馈的测试向量产生算法

内建自测试（BIST）是可测性设计中常用的方法,其中的测试电路部分要占用一定的芯片面积。提出并实现了一种基于电路自反馈的测试向量产生算法,通过将被测电路中的一些内部节点反馈连接到被测电路的输入端,由电路自己施加测试向量进行测试。该方法可以减少BIST的面积开销,实现全速测试,同时还能保证较高的故障覆盖率。     

分支结构电路的可测性设计优化

在硬件设计的初期可以对硬件测试中条件分支结构引起的测试向量冗余问题加以解决.以ALU为例,提出了两种分支结构电路的可测性优化设计,通过调整分支电路的选择条件来控制测试向量的施加,在保证错误覆盖率的同时可以明显减少不必要的测试向量.     

基于LFSR重复播种种子计算方法的初步研究

提出了一种新的基于线性反馈移位寄存器(LFSR)重复播种种子的计算方法.该方法计算得到LFSR重复播种中使用到的种子,重复播种后能够截断对故障覆盖率效率底的测试序列,每个种子得到长度可变的伪随机测试序列.对ISCSA85电路进行了仿真试验,仿真结果表明,该方法能够大量减少测试矢量长度,同时降低了测试时间.     

基于向量优化重组的LFSR重新播种方法

提出了一种基于向量优化重组的LFSR重新播种方法。针对测试集中测试向量的确定位位数不同的特点,先对测试向量进行奇偶切分,接着进行重组,使新生成的测试向量中确定位大致相等。然后对新测试向量集进行LFSR编码,从而提高测试压缩率。该方案解压电路结构简单,并且种子的位数较少,与目前国内外同类方法相比,具有测试数据压缩率高、解压结构简单及测试时间少等特点。     

一种压缩向量对测试集的新方法

通过施加一个测试向量对,瞬态电流测试可以检测出CMOS数字电路中的某些故障,这些故障通常（例如开路故障）不能被传统的电压测试和稳态电流测试有效地检测出来。研究如何有效地压缩向量对测试集与通常的测试向量压缩一样,意义十分重要,但目前人们对此研究得较少。首先使用三种现有的游程编码方法对向量对测试集进行压缩,并比较它们的压缩结果。在此基础上．提出了一种更好的压缩方法。采用新方法对几个ISCAS标准电路的开路故障向量对测试集进行压缩,实验证明压缩效果比三种游程编码方法都要好。而且,新方法的解码代价非常小,适合压缩大型电路的开路故障测试集。     

基于非正弦激励的模拟电路故障诊断

传统交流故障字典法通过施加不同频率的正弦激励,以获得对待测电路中频率敏感元件更高的故障覆盖率。为减少多次对待测电路施加激励的时间开销,该文提出可将多个不同频率激励进行叠加,得到非正弦的激励信号作为待测电路激励。在此背景下,讨论了产生一个非正弦激励信号,使之能够包含所需测试频率分量的方法。并分析了在施加非正弦激励下情形下,对待测电路响应中不同频率分量进行解耦,识别各分量交流参数的可行性和需要解决的问题。结果表明:在已知叠加前波形频域特征时,可以反推出叠加前各个原始波形的特征参数。因此,可以在实现压缩传统交流故障字典法测试时间的同时,达到与传统方法相近的诊断能力。     

关于基于存储器故障的测试算法探讨

随着系统级芯片中存储器的比例越来越大,存储器的品质直接影响着系统级芯片的整体性能,所以存储器部分的测试就更为重要。在分析了常用的几种存储器测试算法在故障覆盖率或时间复杂度方面的局限性之后,对能够在不需增加测试时间的同时而明显提升故障覆盖率的新March测试算法进行探讨并予以验证。     

桥接故障的物理提取和高效测试

为桥接故障候选点建立7种基于版图的物理模型,给出提取故障候选点的方法.为了更有效地利用芯片设计周期,减少测试图形数量,提出一种以确定性桥接故障测试为主体,有效结合内置多重固定测试的综合型测试方法.用90 nm的两个芯片进行自动测试图形生成和验证,从生成测试图形的时间长度、测试图形的数量、桥接故障测试覆盖率3个主要方面来对比,验证了该综合型测试方法的有效性.     

一种在RTL测试模式生成中验证断言再用的方法

在对设计的功能验证中,断言常被用于检测设计错误.针对制造业的测试模式生成,提出了在寄存器传输层(RTL)用于无扫描设计的断言再用方法.这种方法减少了顺序自动测试码生成程序(ATPG)的搜索空间,因而能加快测试生成过程,增加故障覆盖率.通过实例分析,证明了该方法的可行性和效果.     

Efficient Static Compaction of Test Patterns Using Partial Maximum Satisfiability

Static compaction methods aim at finding unnecessary test patterns to reduce the size of the test set as a post-process of test generation.Techniques based on partial maximum satisfiability are often used to track many hard problems in various domains,including artificial intelligence,computational biology,data mining,and machine learning.We observe that part of the test patterns generated by the commercial Automatic Test Pattern Generation(ATPG) tool is redundant,and the relationship between test patterns and faults,as a significant information,can effectively induce the test patterns reduction process.Considering a test pattern can detect one or more faults,we map the problem of static test compaction to a partial maximum satisfiability problem.Experiments on ISCAS89,ISCAS85,and ITC99 benchmarks show that this approach can reduce the initial test set size generated by TetraMAX18 while maintaining fault coverage.     

一种新的面向应用的FPGA测试方法

提出一种新的面向应用的FPGA测试方法。该方法将FPGA设计配置(DC)抽象成由LUT、非LUT逻辑门、寄存器和互连线所组成的模型,将目标故障集设定为互连线的固定故障（SAFI）和LUT的功能故障（FFL）。提出了两种可选的测试配置（TC）以提高自动测试向量生成（ATPG）工具所得到的SAFI覆盖率,同时给出了可对LUT进行穷举测试的TC以检测FFL。实验结果表明,对于7个最大的ISCAS89基准电路,该方法可得到86.82%～99.16%的SAFI覆盖率和100%的FFL覆盖率。     

Test Generation with Unspecified Variable Assignments

ATPG for very large scale integrated circuit designs is an important problem in industry. With the advent of SOC designs, testing and verification of the core-based designs become a challenging problem. This paper presents an algebraic test generation algorithm with unspecified variable assignments. Given a stuck at fault of the circuit with unspecified signals, the proposed algorithm uses a new encoding scheme for unspecified variable assignments, and solves the Boolean satisfiability formula representing the Boolean difference to obtain a test pattern. Experimental results demonstrate the efficiency and feasibility of the proposed algorithm.     

基于安全充分捕获技术的多时钟数字系统测试矢量生成

针对多时钟数字系统提出了一种新颖的产生测试矢量的方法——安全充分捕获技术(Safe and Complete Capture Technology,S&CCT).该方法对电路系统中的时钟按照一定的标准分为等效时钟和串行时钟,然后确定正确的时钟捕获顺序.使用并发故障模拟器从逻辑上和时序上对生成的测试矢量进行仿真,测试矢量生成器使用该仿真信息,以避免生成失效测试矢量.实验证明,S&CCT与传统方法相比,测试矢量数目减少50％左右,不仅大大减少了测试矢量的数目,对电路的硬件开销也几乎没有影响.     

一种基于FDR的高测试质量测试压缩方法

FDR编码方法有效地降低了测试数据量,但其测试集中的无关位全部填充为0,平均每个测试向量检测的故障数目较少,测试质量较低.为了提高测试质量,并进一步提高测试数据压缩率,本文基于FDR方法提出了一种利用上一个测试向量的响应填充该测试向量中无关位的测试压缩方法.该填充方法提高了测试向量中无关位填充的随机性,从而提高了测试集的测试质量.提出方法的压缩效率与测试向量的顺序有关,基于最近邻居算法对测试集进行排序,降低了测试响应与下一个测试向量之间不相同的位数,对测试响应和测试向量差分处理后再进行FDR编码,从而降低了测试数据量.ISCAS’89电路中几个大电路的实验结果表明,与FDR相比该方法的测试质量平均提高了5.9%,测试数据压缩率平均提高了2.5%,而只需要增加一个异或门的硬件开销.     

Overlap digraph: An effective model for finding good spaced seeds for biological sequence local alignment

Spaced seeds technology, which was proposed by PatternHunter, has been proven to be more sensitive and faster than continuous seeds, and it is now widely used for bio-sequence local alignments. However, finding optimal spaced seeds is an NP-hard problem. A seed digraph model is proposed to find good spaced seeds, which are very close to optimal, in a very different but effective way. Using this different approach, some good long spaced seeds which cannot be calculated by normal optimal sensitivity formulas due to their exponential complexity can be found.     

N／P比调节对小球藻净化渗滤液效能的影响

以蛋白核小球藻作为实验材料,研究N／P比例调节对藻类净化渗滤液效能的影响,通过一系列不同N／P比例的渗滤液小球藻培养试验,结果表明,下调渗滤液中的N／P比例促进了小球藻的生长,其种群增长率随N／P的降低而增加,从而提高了对COD,NH4－N和重金属的吸收净化效果,小白菜种子的发芽试验也表明,小球藻对渗滤液毒性的去除效果也随N／P比例的降低而提高。建议在渗滤液的藻类净化过程中,根据渗滤液的理化性质,适当补充P从而提高其净化效果。     

变长重复播种测试码生成方法

提出了一种变长重复播种测试码生成方法.该方法使用重复播种技术,但是每个种子产生的伪随机测试码序列的长度不同.每个种子可以产生长度为全长L,3L/4,L/2,L/4,和单个种子1的伪随机测试码序列.该变长技术的一个优点是可以有效地截去大量冗余伪随机测试码,减少测试施加时间.ISCAS85和ISCAS89电路的实验表明,同定长序列重复播种测试码生成相比较,平均减少近36.22%的测试时间(最多57.49%),面积增加仅为4.41%.