集成电路自适应测试技术综述

安庆师范大学计算机与信息学院 华 铭

通过对测试向量重排序来提高测试效率，降低测试成本是集成电路测试领域的热点之一。本文综述了自适应测试技术，分析了每一种技术的优缺点，指出了该技术的发展需求和方向。

1 集成电路测试现状

随着我国电子产业市场的不断扩大，中国对于芯片的需求日益增加，逐渐成为全球最大的市场。在国内的相关产业发展中，集成电路的设计业始终是我国相关产业中最具发展活力的领域，并且增长也最为迅速。

2 研究意义

根据集成电路行业的摩尔定律可知，每经过一年半到两年时间，电路上元器件的数目都会成倍增加，导致芯片上的元器件数目不断增加；同时，测试数据量也不断增加，这使得测试成本以及测试温度的变化不断增加，为测试带来了以下两个难题。

2.1 数据量的成倍增长带来的测试效率下降

随着规模的持续增加，需要测试的项目也不断增加。为了保障芯片的使用效果，由自动测试生成工具（Automatic Test Pattern Generation,ATPG）所产生的向量数量成倍增加，如图1所示，近几年测试数据量随着电路的规模成倍增长。这样的测试数据增长大大降低了测试的效率，提高了测试成本。

图1 测试数据量随时间的趋势

2.2 数据量的提高导致的测试温度变化以及功耗的增加

在测试模式的影响下，测试向量的不断增加会导致功耗以及温度的变化有所增加，被测电路如果出现较大的功耗导致温度过高，将会损坏芯片，增加测试成本。

因为上面所说的原因，导致在芯片的制造生产过程中，在测试流程上的花费也越来越多。目前，如何节约测试成本已经成为集成电路产业的重要问题。所以，需要我们改进测试方法来降低测试成本。

3 自适应测试

自适应测试是一个通用概念，适用于多种方向。在大多数情况下，自适应测试定义为：使用即时信息来更改所采用的测试方案，以提高测试质量或减少测试时间的测试方案。

自适应测试主要分为参数化数字测试、温度和功率感知测试、缺陷定向测试以及延迟测试。其中，参数化数字测试是指通过调整测试极限来增加缺陷筛选能力。温度和功率感知测试是指应用短测试序列来计算被测芯片的温度特性，根据传感器数据，从多个预先计算的调度中选择一个调度。缺陷定向测试是指为了适应不同的缺陷特征，对芯片进行学习后重排序，以提高测试效率。延迟测试是指因为工艺变化导致不同的路径长度，对于不同的工艺角落选择不同的关键路径集合。

目前，自适应测试算法和基于统计数据的测试优化算法，正在成为降低测试成本提高测试效率的新领域，文中介绍了多种自适应测试方法。本文的工作就是对自适应测试的相关工作进行介绍并加以研究。图2是自适应测试相关的结构图。

图2 自适应测试前馈和反馈结构图

4 自适应测试研究现状

近几年，因为芯片在测试方面的难度不断增加，许多学者都对自适应测试展开了研究。以往许多测试方法的共同点是根据以往的经验以相同的方式对集成电路进行测试，在确定测试方法后，将测试方法应用于每个电路，直到芯片通过所有测试或其中一项测试不合格为止。但是，不断增加的工艺变化，使这种对多种电路的方法在减少测试时间和提高测试质量这两个方面的效果不佳。为了解决此问题，测试者需要针对制造设备的多样化，通过统计学的方式找出最合适的测试方法，这种测试方法就是自适应测试。

近年来，有不少学者都在集成电路自适应测试领域进行了非常多的研究，例如Liu M等提出了一种基于质量预测的细粒度自适应测试算法，该算法是基于机器学习的细粒度自适应算法。使用先前测试阶段的参数测试结果，利用统计学算法对芯片建立预测质量的模型。随后，将预测的结果用K均值聚类算法分为两组，对于两组芯片使用不同的选择方法实现细粒度的自适应测试，从而在不增加缺陷水平的情况下降低测试成本。C.Yao等提提出了一种使用片上温度传感器的动态热感知测试调度方法。在测试前，首先定义一个支持动态测试计划的测试架构，然后针对这个测试架构开发算法。接下来，以ITC’02为基准进行模拟研究，借助片上温度传感器，尤其是具有多个内核的芯片，可以大大提高热感知测试计划的性能。N.Aghaee提出了一种自适应测试调度方法，该方法可解决温度偏差并采取不同的措施，以提高测试速度和热安全性。所提出的方法分为计算密集型离线阶段和非常简单的在线阶段。在离线阶段，构建计划树，而在在线阶段，基于温度传感器的读数，逐步遍历计划树中的适当路径。P.Shanmugasundaram等提出了一种具有内置活动监视器和自适应测试时钟的外部测试扫描电路。该方法在不超过指定峰值功率预算的情况下，加快低活动周期来减少从自动测试设备（ATE）进行的外部测试的测试时间。Singh A D提出了一种针对低电压DVFS故障的最小化系统级适应性测试算法。这种算法是在测试前收集早期的参数和扫描测试的结果，通过处理选择性地跳过对芯片进行的系统级测试（System Level Test,SLT），在减少测试时间的同时，对缺陷率（Defective Parts Per Million,DPPM）的影响也较小。詹文法等提出了一种集成电路测试流程分级动态调整方法。该方法通过统计样本集成电路中每种测试类型和每条测试向量的测试故障率来建立贝叶斯概率模型,根据其命中故障点的概率高低分级调整它们的加载顺序。随着测试的进行,不断收集测试数据，动态更新测试类型和测试向量的测试故障率，同步调整测试类型以及测试向量的加载顺序。

结束语：通过对国内外现有的自适应测试技术的研究，不难看出，虽然该方法满足了对数据量大的电路的测试，但是也还存在着一些不足：（1）大多数方案是静态的，没有考虑到制造工艺、测试设备、测试环境对测试结果的影响，同时也忽略了故障之间的相关性。（2）现有的方案大都只解决一个问题，缺少同时控制参数与测试时间的方案。

后续研究需要开发更高质量的自适应测试方案，以满足集成电路发展的需要。