[发明专利]一种基于特征提取的集成电路故障检测方法

说明书

技术领域

本发明属于集成电路测试领域，特别涉及一种基于特征提取的集成电路故障检测方法。 

背景技术

伴随着超大规模集成电路、数模混合信号电路及片上系统芯片技术的突飞猛进，集成电路的可测性问题变得日益重要。对于集成电路，特别是模拟和数模混合信号集成电路，由于对集成电路产品规范的全系统测试非常昂贵，有时甚至不可能，加之受集成电路封装的限制，解析被测集成电路的输出响应便成为面向故障诊断的测试中的关键问题，通常采用的是测试响应的特征分析技术。在实施特征分析时，通过比较被测电路的实测特征和正常特征（即无故障特征）是否一致来判断被测集成电路中是否存在故障；进一步，通过提取不同故障下被测集成电路输出响应的特征，来推断出被测集成电路中发生故障的部位或故障状况。 

从理论上，借助特征分析技术可以降低测试难度、提高测试效率，但从工程实际的角度考察，使用特征分析技术又不得不面临一些必须考虑和解决的实际问题，这些问题的来源可以归纳为以下三方面：其一是集成电路元件参数的容差，造成集成电路的实际输出往往偏离集成电路的理想输出，当这种“偏离”在可接受的范围内，测试者依然认为电路是正常的，即没有故障；电路元件参数容差和偏移状况的复杂性，为特征分析带来困难。其二是环境因数的不可预 知性，如环境噪声、集成电路工作环境温度的改变对电路元件参数的影响。其三是测试环节引入的不确定性，比如信号源输出的不稳定、获取测试响应信号时测量仪器本身的噪声和有限精度，等等。上述三方面的因素皆可以用来源于不同方面的“噪声”来做等效的归纳，这些因素使得在集成电路测试中使用特征分析技术时，可能产生下面两种常出现的状况：第一种，故障输出的特征和无故障输出特征间的差异极小甚至一致，这被称为“故障混叠”，此时在故障诊断中会出现“误判”的现象，这是要避免的；第二种，所提取的被测集成电路特征的“鲁棒性”不够强，比如表现为所提取的特征不稳定、可重复性差，这样在测试中便产生了“似是而非”或“模棱两可”的现象，这同样会带来“故障混叠”，进而出现“误判”，上述两种状况皆是不可接受的。 

目前，针对集成电路进行故障特征提取的典型方法有基于相关运算的故障特征提取方法，和基于子带滤波再加积分的特征提取方法。前者通过引入一种加权因子判决标准，采用基于相关运算的故障特征比较策略来提高故障区分的水平，使用这个策略，对具有相似特征的不同故障，可以实现诊断和定位；这个方法的优点是灵敏度高，因为该方法所基于的相关运算可以发现正常输出和偏离正常输出间的细微差别，但这种方法在实施过程中对测量数据的质量要求很高，若测量数据的信噪比不能达到适当水平，此种方法中所依赖的特征“判据”便会失效，在工程实际中要保证高的测试数据质量，往往代价巨大，这使得该方法在实用中对噪声敏感，并由此造成该方法的“鲁棒性”差和由噪声引起故障混叠的几率高。后者是先将被测集成电路的测试响应输出经子带滤波后，再对每一子带输出使用积分器“压缩”响应输出形成故障特征，此方法的出发点是将电路的故障效应置入特定的子带中观察，但缺陷是对噪声较敏感，使得该方法的可重复性差，自然带来“鲁棒性”差的弊端。由于实际电路和工程上对电路的测试过 程皆处于噪声环境中，因此针对集成电路进行故障特征提取的上述两种典型方法在实际应用中均存在局限。 

其他的集成电路故障特征提取方法主要有：基于径向基函数分类器的方法，基于斜率模型和测试点选择算法的方法，基于频域相关分析的方法，模块级软故障特征提取方法，基于特征空间映射的方法，基于“小波-支持向量机”的方法，基于“能量”的特征提取方法，基于“主成分分析+支持向量机”的故障特征提取方法等等。这些方法在理论上可以实现集成电路的故障特征提取，但由于这些方法在工程实用中对测试信号要求较高，造成其实用效果对噪声敏感，降低了其结果的可靠性、可信性和可复现性，有必要寻求新的技术途径。 

发明内容

本发明的目的就是针对现有技术的不足，提供一种对噪声不敏感、电路特征鲁棒性强、故障混叠发生概率低、误判率低的基于特征提取的集成电路故障检测方法。 

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：