資料介紹
基于一種適合于測(cè)試靜態(tài)簡(jiǎn)化故障的March SS 算法,提出了一種改進(jìn)的嵌入式隨機(jī)
存取存儲(chǔ)器測(cè)試算法-March SSE 算法。該算法在測(cè)試長(zhǎng)度不變的情況下,不僅能測(cè)出March SS 算法所測(cè)試的全部的功能故障,而且還能檢測(cè)出March SS 算法所遺漏的固定開(kāi)路故障,以及大部分的動(dòng)態(tài)故障,故障覆蓋率得到了大幅度地提高。
關(guān)鍵詞 故障原語(yǔ),靜態(tài)故障,動(dòng)態(tài)故障,存儲(chǔ)器測(cè)試,故障覆蓋率
隨著深亞微米 VLSI 技術(shù)的發(fā)展,大量的不同廠家的電路設(shè)計(jì)或核集成到一個(gè)芯片上。
存儲(chǔ)器密度的增長(zhǎng)使存儲(chǔ)器的測(cè)試面臨著更大的挑戰(zhàn)。嵌入式RAM 存儲(chǔ)器是最難測(cè)試的電路,因?yàn)榇鎯?chǔ)器的測(cè)試通常需要大量的測(cè)試模式來(lái)激活存儲(chǔ)器并將存儲(chǔ)器的單元內(nèi)容讀出來(lái)與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較。在可以接受的測(cè)試費(fèi)用和測(cè)試時(shí)間的限制下,準(zhǔn)確的故障模型和有效的測(cè)試算法是至關(guān)重要的。而為了保證測(cè)試時(shí)間和故障覆蓋率,測(cè)試的好壞大大的依賴(lài)于所選的功能故障模型。
以前大部分關(guān)于故障模型的論文都是把故障的敏化固定在最多一個(gè)操作上(如一個(gè)讀或
一個(gè)寫(xiě)),這些功能故障被叫作靜態(tài)功能故障。而基于缺陷注入和SPICE 仿真的DRAM 的試驗(yàn)分析表明:在沒(méi)有靜態(tài)故障的情況下存在另外一種多于一個(gè)操作才能敏化的故障(如一個(gè)連續(xù)的讀和寫(xiě)操作),即動(dòng)態(tài)故障。大部分的測(cè)試算法主要針對(duì)靜態(tài)故障,對(duì)動(dòng)態(tài)故障的覆蓋率比較低,但動(dòng)態(tài)故障的測(cè)試也是非常重要的[1]。
存取存儲(chǔ)器測(cè)試算法-March SSE 算法。該算法在測(cè)試長(zhǎng)度不變的情況下,不僅能測(cè)出March SS 算法所測(cè)試的全部的功能故障,而且還能檢測(cè)出March SS 算法所遺漏的固定開(kāi)路故障,以及大部分的動(dòng)態(tài)故障,故障覆蓋率得到了大幅度地提高。
關(guān)鍵詞 故障原語(yǔ),靜態(tài)故障,動(dòng)態(tài)故障,存儲(chǔ)器測(cè)試,故障覆蓋率
隨著深亞微米 VLSI 技術(shù)的發(fā)展,大量的不同廠家的電路設(shè)計(jì)或核集成到一個(gè)芯片上。
存儲(chǔ)器密度的增長(zhǎng)使存儲(chǔ)器的測(cè)試面臨著更大的挑戰(zhàn)。嵌入式RAM 存儲(chǔ)器是最難測(cè)試的電路,因?yàn)榇鎯?chǔ)器的測(cè)試通常需要大量的測(cè)試模式來(lái)激活存儲(chǔ)器并將存儲(chǔ)器的單元內(nèi)容讀出來(lái)與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較。在可以接受的測(cè)試費(fèi)用和測(cè)試時(shí)間的限制下,準(zhǔn)確的故障模型和有效的測(cè)試算法是至關(guān)重要的。而為了保證測(cè)試時(shí)間和故障覆蓋率,測(cè)試的好壞大大的依賴(lài)于所選的功能故障模型。
以前大部分關(guān)于故障模型的論文都是把故障的敏化固定在最多一個(gè)操作上(如一個(gè)讀或
一個(gè)寫(xiě)),這些功能故障被叫作靜態(tài)功能故障。而基于缺陷注入和SPICE 仿真的DRAM 的試驗(yàn)分析表明:在沒(méi)有靜態(tài)故障的情況下存在另外一種多于一個(gè)操作才能敏化的故障(如一個(gè)連續(xù)的讀和寫(xiě)操作),即動(dòng)態(tài)故障。大部分的測(cè)試算法主要針對(duì)靜態(tài)故障,對(duì)動(dòng)態(tài)故障的覆蓋率比較低,但動(dòng)態(tài)故障的測(cè)試也是非常重要的[1]。
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