(57)【要約】【課題】診断精度を大きく損なうことなく処理負荷の低減を図ること。【解決手段】診断装置は、複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出する故障候補抽出部と、複数種類のテストパターンのうちの、テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、複数種類のテストパターンでシミュレーションしたときに得られるログデータに基づいて、故障候補に信号を伝播させるパスパターンを抽出する第１パスパターン抽出部と、複数種類のテストパターンのうちの、テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出したパスパターンとを用いて、故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する故障シミュレーション実行部とを含む。【選択図】図４
2016085152.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出する故障候補抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記複数種類のテストパターンでシミュレーションしたときに得られるログデータに基づいて、前記故障候補に信号を伝播させるパスパターンを抽出する第１パスパターン抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する故障シミュレーション実行部とを含む、診断装置。
【請求項２】
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出する故障候補抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンに対して所定基準以上類似するパスパターンを抽出する第２パスパターン抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記フェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する故障シミュレーション実行部とを含む、診断装置。
【請求項３】
前記第２パスパターン抽出部は、前記複数のパスパターンのそれぞれと前記フェールパターンとの間のハミング距離を算出し、前記複数のパスパターンの中から、算出した前記ハミング距離が所定閾値よりも小さいパスパターンを抽出する、請求項２に記載の診断装置。
【請求項４】
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出する故障候補抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記故障候補に信号を１回以上伝播するために必要な期待値に対応する数だけパスパターンをランダムに抽出する第３パスパターン抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する故障シミュレーション実行部とを含む、診断装置。
【請求項５】
前記第３パスパターン抽出部は、前記複数種類のテストパターンのうちの任意の一のテストパターンによるシミュレーションで前記故障候補に信号が伝播する確率に基づいて、前記期待値を算出する、請求項４に記載の診断装置。
【請求項６】
前記複数種類のテストパターンでシミュレーションしたときに得られるログデータに基づいて前記確率を算出する算出部を更に含む、請求項５に記載の診断装置。
【請求項７】
前記故障シミュレーション実行部は、さらに、前記故障シミュレーションの実行結果に基づいて、前記故障候補の故障の確度を算出する、請求項１〜６のうちのいずれか１項に記載の診断装置。
【請求項８】
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出し、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記複数種類のテストパターンでシミュレーションしたときに得られるログデータに基づいて、前記故障候補に信号を伝播させるパスパターンを抽出し、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する、
処理をコンピューターに実行させる診断プログラム。
【請求項９】
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出し、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンに対して所定基準以上類似するパスパターンを抽出し、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記フェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する、
処理をコンピューターに実行させる診断プログラム。
【請求項１０】
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出し、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記故障候補に信号を１回以上伝播するために必要な期待値に対応する数だけパスパターンをランダムに抽出し、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する、
処理をコンピューターに実行させる診断プログラム。
【請求項１１】
コンピュータを用いて診断する方法であって、
前記コンピュータの有するプロセッサが、複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記コンピュータが有するメモリから前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出し、
前記プロセッサが、前記メモリから前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記複数種類のテストパターンでシミュレーションしたときに得られるログデータに基づいて、前記故障候補に信号を伝播させるパスパターンを抽出し、
前記プロセッサが、前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行することを含む、
診断方法。
【請求項１２】
コンピュータを用いて診断する方法であって、
前記コンピュータの有するプロセッサが、複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記コンピュータが有するメモリから前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出し、
前記プロセッサが、前記メモリから前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンに対して所定基準以上類似するパスパターンを抽出し、
前記プロセッサが、前記複数種類のテストパターンのうちの、前記フェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行することを含む、
診断方法。
【請求項１３】
コンピュータを用いて診断する方法であって、
前記コンピュータの有するプロセッサが、複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記コンピュータが有するメモリから前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出し、
前記プロセッサが、前記メモリから前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記故障候補に信号を１回以上伝播するために必要な期待値に対応する数だけパスパターンをランダムに抽出し、
前記プロセッサが、前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行することを含む、
診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、診断装置、診断プログラム及び診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＬＳＩ（Large-Scale Integration）の故障を仮定し、テストパターンを用いて故障シミュレーションを行い、仮定した故障とそれを検出可能なテストパターン番号とを対応させた故障辞書ファイルを生成する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平03-120485号公報
【特許文献２】特開平07-55887号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、診断対象の集積回路を実動作させる複数種類のテストパターンは、それぞれによるテストの結果、テスト結果が正常であることを示すパスパターンと、テスト結果が異常であることを示すフェールパターンとに分類できる。テスト後に、論理故障診断のために故障シミュレーションを行う際、全てのパスパターンを含む多数のテストパターンを用いることは、診断精度の向上の観点からは有利であるが、処理負荷の低減の観点からは不利となる。
【０００５】
そこで、開示の技術は、診断精度を大きく損なうことなく処理負荷の低減を図ることができる診断装置、診断プログラム及び診断方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一局面によれば、複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出する故障候補抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記複数種類のテストパターンでシミュレーションしたときに得られるログデータに基づいて、前記故障候補に信号を伝播させるパスパターンを抽出する第１パスパターン抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する故障シミュレーション実行部とを含む、診断装置が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本開示の技術によれば、診断精度を大きく損なうことなく処理負荷の低減を図ることができる診断装置、診断プログラム及び診断方法が得られる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】故障診断プロセスの流れの一例を示す図である。
【図２】論理故障診断の出力例を示す図である。
【図３】一例による診断装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】診断装置１００の機能ブロック図である。
【図５】テストパターンデータ２０２の一例を示す図である。
【図６】活性化した回数と、仮定故障の数との関係を表すヒストグラムの一例を示す図である。
【図７】第１パスパターン抽出部２１によるパスパターン抽出方法の一例を示すフローチャートである。
【図８】第２パスパターン抽出部２２によるパスパターン抽出方法の一例を示すフローチャートである。
【図９】第３パスパターン抽出部２３によるパスパターン抽出方法の一例を示すフローチャートである。
【図１０】故障シミュレーション実行部４０による故障シミュレーション方法の一例を示すフローチャートである。
【図１１】フェールパターンを用いた故障シミュレーションの一例を示す図である。
【図１２】パスパターンを用いた故障シミュレーションの一例を示す図である。
【図１３】活性化率決定部１４で採用される活性化率算出方法を決定する方法の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照しながら各実施例について詳細に説明する。
【００１０】
図１は、故障診断プロセスの流れの一例を示す図である。図２は、論理故障診断の出力例を示す図である。ここでは、一例として、診断対象の集積回路は、ＬＳＩであるとする。ＬＳＩは、複数のＦＦ（Flip Flop）を含む。図１には、テストパターンを与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果が不良であったＬＳＩチップ７０（以下、「不良チップ７０」と称する）が複数個、模式的に示されている。
【００１１】
ステップＳ１では、診断者は、コンピューターにより形成される診断装置１００を用いて論理故障診断を行う。診断装置１００については後述する。論理故障診断は、各不良チップ７０に対し、故障候補の確度を求めることを含む。故障候補とは、例えば、不良チップ７０を形成する複数の要素(components)のうちの、テスト結果がその故障の可能性を示す要素を指す。要素は、例えば、ネット、セル、ピン等であってよい。尚、ネットとは、ここでは一例として、一のピンから他のピン（複数も可）までの信号線であって、途中にセルを有さない信号線を指す。セルとは、ＡＮＤゲート、ＯＲゲート等を指す。ピンとは、セルの入力及び出力に接続されるピンを指す。故障候補は、例えば図２に示すように、ネット名、セル名等で表現及び特定されてよい。確度とは、例えば、故障候補が実際に故障している可能性を表す指標値である。確度は、例えば一致数及び不一致数を含む。一致数及び不一致数については後述する。また、論理故障診断の方法は、後述する。
【００１２】
ステップＳ２では、診断者は、コンピューターを用いて大量故障診断（Volume Diagnosis）を行い、故障要因等を統計的な計算により推定する。これにより、例えば「２層目のビア」が故障要因である等の推定結果が得られる。大量故障診断で用いられるコンピューターは、診断装置１００を実現するコンピューターと同じコンピューターであってもよいし、異なるコンピューターであってもよい。大量故障診断の方法は、任意であり、例えば特開2012-163357号に開示されるような方法であってよい。
【００１３】
ステップＳ３では、診断者は、物理欠陥解析（Physical Failure Analysis）を行い、故障要因等を物理的に特定する。これを診断者が観察することにより、例えば「製造装置のパラメータのずれ」が故障要因である等の最終結果が得られる。
【００１４】
図３は、一例による診断装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００１５】
図３に示す例では、診断装置１００は、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、ドライブ装置１０４、ネットワークＩ／Ｆ部１０６、入力部１０７を含む。
【００１６】
制御部１０１は、主記憶部１０２や補助記憶部１０３に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力部１０７や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、記憶装置などに出力する。
【００１７】
主記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などである。主記憶部１０２は、制御部１０１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳ（Operating System）やアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【００１８】
補助記憶部１０３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。
【００１９】
ドライブ装置１０４は、記録媒体１０５、例えばフレキシブルディスクからプログラムを読み出し、記憶装置にインストールする。
【００２０】
記録媒体１０５は、所定のプログラムを格納する。この記録媒体１０５に格納されたプログラムは、ドライブ装置１０４を介して診断装置１００にインストールされる。インストールされた所定のプログラムは、診断装置１００により実行可能となる。
【００２１】
ネットワークＩ／Ｆ部１０６は、有線及び／又は無線回線などのデータ伝送路により構築されたネットワークを介して接続された通信機能を有する周辺機器と診断装置１００とのインターフェースである。
【００２２】
入力部１０７は、カーソルキー、数字入力及び各種機能キー等を備えたキーボード、マウスやスライスパット等を有する。
【００２３】
尚、図３に示す例において、以下で説明する各種処理等は、プログラムを診断装置１００に実行させることで実現することができる。また、プログラムを記録媒体１０５に記録し、このプログラムが記録された記録媒体１０５を診断装置１００に読み取らせて、以下で説明する各種処理等を実現させることも可能である。なお、記録媒体１０５は、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。例えば、記録媒体１０５は、ＣＤ(Compact Disc)−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等であってよい。なお、記録媒体１０５には、搬送波は含まれない。
【００２４】
図４は、診断装置１００の機能ブロック図である。図４には、入力データ２００などのデータ（リスト）についても図示されている。尚、以下では、説明の複雑化を防止するための都合上、特に言及しない限り、診断対象のＬＳＩチップ（以下、単に「チップ」とも称する）は、ある一の同じ品種である場合を想定する。即ち、図４に示す機能ブロック図は、ある一の品種に関する。一の品種は任意であってよい。複数の品種を診断する場合は、品種ごとに、図４に示す機能ブロック図が実現される。尚、図４において、例えばフェールパターン／ＦＦリスト２０４−１，２０４−２，２０４−３のように、ハイフンの後に数字を付しているリストは、チップ毎に存在することを意味する。以下の説明では、ハイフンの後の数字は用いない。
【００２５】
以下の説明において、テストとは、テストパターンを実際にチップに付与すること（テストパターンでチップを実作動させること）を意味し、テストパターンによるシミュレーションを意味しない。テストパターンによるシミュレーションは、テストパターンの作成と略同義である。また、故障シミュレーションは、後述の如く、特定の仮定故障が故障していると仮定して行う点で、かかる仮定を行わないテストパターンによるシミュレーションとは異なる。
【００２６】
入力データ２００は、図３に示した入力部１０７や記録媒体１０５を介して入力できる。入力された入力データ２００は、図３に示した補助記憶部１０３に記憶されてよい。
【００２７】
入力データ２００は、回路データ２０１と、テストパターンデータ２０２と、テストパターン作成時ログデータ２０３と、フェールパターン／ＦＦリスト２０４とを含む。
【００２８】
回路データ２０１は、診断対象のＬＳＩチップに関する回路データである。回路データ２０１は、設計データに基づくものであってよい。回路データ２０１は、Verilog HDLソースコードなどの形態であってよい。回路データ２０１は、チップの品種が複数ある場合は、回路データ２０１は、各品種に係る回路データを含んでよい。
【００２９】
テストパターンデータ２０２は、例えば、テストに用いる全種類のテストパターンに関するデータである。即ち、テストパターンは、複数種類あり、全てのテストパターンがテストパターンデータ２０２を形成してよい。テスト時は、チップには、各テストパターンは個々に与えられる。尚、テストパターンデータ２０２を形成する全種類のテストパターンは、テストの結果、後述のフェールパターンかパスパターンのいずれかに分類できる。
【００３０】
尚、テスト時には、用意した全てのテストパターンのうちの一部のみをサンプリングして使用する場合もあり得る。かかる場合については、ここでは、説明の複雑化を防止する都合上、テストパターンデータ２０２は、サンプリングしてテストで使用されたテストパターンのみを含むものとする。従って、以下では、テストパターンとは、テストパターンデータ２０２内のテストパターン（テストで用いられたテストパターン）を指す。但し、テストパターンデータ２０２は、テストに使用しないテストパターンを含んでもよい。
【００３１】
テストパターンデータ２０２は、例えば図５に示すように、各テストパターンについて、ＩＤ（Identification）番号と、信号値と、ターゲットの仮定故障とを含んでよい。テストパターンを形成する信号値とは、チップ内の各ＦＦに対する信号値０又は１の羅列である。ターゲットの仮定故障とは、そのテストパターンで信号伝播させるターゲットとなる仮定故障を表し、各テストパターンに対して複数個存在してよい。ターゲットの仮定故障は、そのテストパターンで理論上信号伝播する全仮定故障のうちの、一部である。理論上とは、「テストパターンによるシミュレーション上」という意味である。図５では、各仮定故障は、小文字のアルファベットで表現されているが、他の表現であってよい。仮定故障とは、チップ内における故障候補となり得る全ての要素であり、後述の故障シミュレーションの際に故障であると仮定されうる要素である。各テストパターンは、少なくともいずれかのテストパターンによるシミュレーションでチップ内の任意の仮定故障に理論上信号伝播するように生成される。尚、上述の故障候補は、仮定故障に含まれる。
【００３２】
テストパターン作成時ログデータ２０３は、テストパターンデータ２０２内の全てのテストパターンの作成時に生成されるログデータである。テストパターンの作成は、テストパターンによるシミュレーションを伴い、テストパターンによるシミュレーション結果がログデータを形成する。テストパターン作成時ログデータ２０３は、各テストパターンに対して、ターゲットの仮定故障（図５参照）を特定する情報を含む。また、テストパターン作成時ログデータ２０３は、各テストパターンに対して、理論上信号伝播する全仮定故障を特定する情報を含んでもよい。
【００３３】
フェールパターン／ＦＦリスト２０４は、フェールパターンと、異常を示したＦＦとを対応付けて表すリストである。各テストパターンによるテストは、複数のチップに対して実行され、フェールパターン／ＦＦリスト２０４は、チップ毎に別々に生成される。即ち、フェールパターン／ＦＦリスト２０４は、チップ毎に、各テストパターンによるテスト結果に基づいて生成される。フェールパターンとは、実際にチップに与えたときのテスト結果が異常であることを示すテストパターンである。テスト結果が異常であるとは、ＦＦの出力値が期待値（理論値）と異なることを意味する。異常を示したＦＦは、期待値とは異なる出力値を生成したＦＦである。異常を示したＦＦは、各フェールパターンに対して、少なくとも１つ存在する。以下、フェールパターン／ＦＦリスト２０４における異常を示したＦＦは、「フェールＦＦ」とも称する。以下では、一例として、一のチップに係るフェールパターン／ＦＦリスト２０４は、複数のフェールパターンを有する場合を想定する。
【００３４】
診断装置１００は、故障候補抽出部１０と、活性化率決定部（算出部の一例）１４と、パスパターン抽出部２０と、故障シミュレーション実行部４０とを含む。パスパターン抽出部２０は、第１パスパターン抽出部２１と、第２パスパターン抽出部２２と、第３パスパターン抽出部２３とを含む。故障候補抽出部１０、活性化率決定部１４、パスパターン抽出部２０及び故障シミュレーション実行部４０は、図３に示した制御部１０１により実現できる。
【００３５】
故障候補抽出部１０は、回路データ２０１と、テストパターンデータ２０２と、フェールパターン／ＦＦリスト２０４とに基づいて、故障候補を抽出し、故障候補リスト１２を生成する。故障候補リスト１２は、チップ毎に、対応するチップに係るフェールパターン／ＦＦリスト２０４を用いて、別々に生成される。故障候補抽出部１０による故障候補抽出方法は、任意である。ある一のフェールＦＦについて、そのフェールＦＦの異常の原因となりうる要素（故障候補）は、フェールパターンから特定可能である。
【００３６】
活性化率決定部１４は、活性化率を決定する。活性化率とは、ある仮定故障に着目したとき、任意の一のテストパターンによるシミュレーションを行ったとき、その仮定故障に信号が理論上伝播する確率を表す。活性化率の決定方法は、任意である。例えば、活性化率決定部１４は、テストパターン作成時ログデータ２０３内のデータに基づいて、活性化率を決定（算出）してもよい。図６は、活性化した回数と、仮定故障の数との関係を表すヒストグラムの一例を示す。図６において、活性化した回数とは、ある仮定故障に着目したとき、その仮定故障に信号が、理論上、伝播する回数である。ヒストグラムは、例えばテストパターン作成時ログデータ２０３内の全テストパターンのうちの複数のサンプリングしたテストパターンに関するデータに基づいて生成される。尚、複数のサンプリングしたテストパターンは、全テストパターンであってもよい。図６において、例えば活性化した回数"２"に対応する仮定故障の数が"Ｎ"であるとき、サンプリングした全テストパターンに対して、活性化した回数が２回である仮定故障がＮ個あることを意味する。例えば、１０００個のテストパターンに対して、全仮定故障のうちの９０％以上の仮定故障で１０回以上信号が理論上伝播したことをヒストグラムが示す場合、活性化率は、１０／１０００×１００＝１［％］としてもよい。この場合、９０％の仮定故障をカバーできる活性化率が算出される。尚、９０％は一例であり、異なる値であってもよい。以下、このような活性化率の算出方法を、「第１活性化率算出方法」とも称する。或いは、活性化率は、テストパターン作成時ログデータ２０３内の全テストパターンのうちの複数のサンプリングしたテストパターンに関するデータに基づく平均値として算出されてもよい。以下、このような活性化率の算出方法を、「第２活性化率算出方法」とも称する。この場合、活性化率の平均値は以下の式で算出できる。
【００３７】
【数１】
2016085152.tif 000003
ここで、ｎは、サンプリングしたテストパターンの数、ｍは、チップ内の回路の全ての仮定故障の数、ｆｉは、テストパターンｉで活性化した仮定故障の数である。例えば、図６に示すヒストグラムに関して、サンプリングしたテストパターンの数が１０００であり、チップ内の回路の全ての仮定故障の数が２００万であるとする。このとき、活性化率の平均値は以下の式で算出できる。
【００３８】
【数２】
2016085152.tif 000004
このようにして決定される活性化率は、第３パスパターン抽出部２３で用いられる。これについては後述する。尚、活性化率決定部１４は、第１活性化率算出方法及び第２活性化率算出方法を品種に応じて使い分けてもよい。これについても後述する。
【００３９】
パスパターン抽出部２０は、チップ毎に、テストパターンデータ２０２内の全テストパターンのうちの、特定のパスパターンを抽出し、故障シミュレーション用のパスパターンリスト３０を生成する。故障シミュレーション用のパスパターンリスト３０は、チップ毎に別々に生成される。特定のパスパターンは、テストパターンデータ２０２内の全パスパターンのうちの一部である。
【００４０】
第１パスパターン抽出部２１は、故障候補リスト１２と、テストパターンデータ２０２と、テストパターン作成時ログデータ２０３とに基づいて、全パスパターンのうちから、各故障候補に対して信号伝播させるパスパターンを抽出する。第１パスパターン抽出部２１は、チップ毎に、対応する故障候補リスト１２を用いてパスパターンを抽出する。従って、第１パスパターン抽出部２１は、一のチップに対して、対応する故障候補リスト１２内の各故障候補に対して信号伝播させるテストパターンを抽出する。ここで、テストパターン作成時ログデータ２０３内のログデータは、上述の如く、ターゲットの仮定故障を特定する情報を含む。従って、第１パスパターン抽出部２１は、対応する故障候補リスト１２内の各故障候補が、ターゲットの仮定故障となっているパスパターンを抽出してよい。また、テストパターン作成時ログデータ２０３内のログデータは、各テストパターンに対して、理論上信号伝播する全仮定故障を特定する情報を含みうる。この場合、第１パスパターン抽出部２１は、対応する故障候補リスト１２内の各故障候補が、仮定故障となっているパスパターンを抽出してよい。
【００４１】
図７は、第１パスパターン抽出部２１によるパスパターン抽出方法の一例を示すフローチャートである。図７に示す処理は、チップ毎に実行される。
【００４２】
ステップＳ７００では、第１パスパターン抽出部２１は、対応するチップの故障候補リスト内の一の故障候補を選択する。尚、選択順序は任意である。
【００４３】
ステップＳ７０２では、第１パスパターン抽出部２１は、テストパターン作成時ログデータ２０３内のログデータを参照し、テストパターンデータ２０２の全テストパターンの中から、ステップＳ７００で選択した故障候補に信号伝播するテストパターンを全て抽出する。
【００４４】
ステップＳ７０４では、第１パスパターン抽出部２１は、抽出したテストパターンのうちから、パスパターンを全て抽出する。第１パスパターン抽出部２１は、テストパターンがパスパターンであるか否かは、フェールパターン／ＦＦリスト２０４に基づいて判定してもよい。
【００４５】
ステップＳ７０６では、第１パスパターン抽出部２１は、ステップＳ７０４で抽出したパスパターンを、今回のチップに対応するパスパターンリスト３０に追加する。
【００４６】
ステップＳ７０８では、第１パスパターン抽出部２１は、対応するチップの故障候補リスト内の全ての故障候補を選択したか否かを判定する。全ての故障候補を選択した場合は、終了し、それ以外の場合は、ステップＳ７００に戻り、新たな一の故障候補を選択する。
【００４７】
図７に示す処理によれば、故障候補リスト内の全ての故障候補のそれぞれに対して、信号伝播するパスパターンが抽出され、パスパターンリスト３０に追加される。このようにして、第１パスパターン抽出部２１によりパスパターンリスト３０内にパスパターンが蓄積される。これにより、多数のパスパターンのうちから、故障候補に信号が伝播するパスパターンを抽出し、パスパターンリスト３０内に蓄積できる。
【００４８】
第２パスパターン抽出部２２は、テストパターンデータ２０２と、フェールパターン／ＦＦリスト２０４とに基づいて、全パスパターンのうちから、フェールパターンに対して所定基準以上類似するパスパターンを抽出する。第２パスパターン抽出部２２は、チップ毎に、対応する故障候補リスト１２を用いてパスパターンを抽出する。従って、第２パスパターン抽出部２２は、一のチップに対して、対応する故障候補リスト１２内のフェールパターンに対して所定基準以上類似するパスパターンを抽出する。第２パスパターン抽出部２２は、対応する故障候補リスト１２内の複数のフェールパターンに対して、フェールパターン毎に、フェールパターンに類似するパスパターンを抽出する。ここで、フェールパターンに類似するパスパターンは、フェールパターンに類似するが故に、そのフェールパターンに係る故障候補に信号を伝播させる可能性が高い傾向にある。所定基準は、かかる観点から、フェールパターンに係る故障候補に信号を伝播させる可能性が十分高くなるように設定される。
【００４９】
図８は、第２パスパターン抽出部２２によるパスパターン抽出方法の一例を示すフローチャートである。図８に示す処理は、チップ毎に実行される。
【００５０】
ステップＳ８００では、第２パスパターン抽出部２２は、テストパターンデータ２０２内の今回のチップに係る全パスパターンのうちから、一のパスパターンを選択する。尚、選択順序は任意である。第２パスパターン抽出部２２は、テストパターンデータ２０２内のテストパターンがパスパターンであるか否かは、フェールパターン／ＦＦリスト２０４に基づいて判定してもよい。
【００５１】
ステップＳ８０２では、第２パスパターン抽出部２２は、ステップＳ８００で選択したパスパターンと、故障候補リスト内の各フェールパターンとの間のハミング距離を算出する。パスパターンと故障候補リスト内の各フェールパターンとの間のハミング距離は、例えば、フェールパターン毎に算出されてもよい。この場合、第２パスパターン抽出部２２は、フェールパターンの数に応じた数のハミング距離を算出することになる。第２パスパターン抽出部２２は、パスパターンと、ある一のフェールパターンとの間のハミング距離を算出する際、そのフェールパターンの全部を対象としてもよいし、一部を対象としてもよい。一部とは、例えば、フェールパターン（テストパターン）生成時の"don't care項"を除外した部分であってもよい。或いは、第２パスパターン抽出部２２は、故障候補リスト内の各フェールパターンに共通するパターン部分（テストパターンの一部）のみを対象としたハミング距離を算出してもよい。
【００５２】
ステップＳ８０４では、第２パスパターン抽出部２２は、ステップＳ８０２で算出したハミング距離が所定閾値Ｄ１以下となるフェールパターンが存在するか否かを判定する。尚、ステップＳ８０２で算出したハミング距離が、故障候補リスト内の各フェールパターンに共通するパターン部分のみを対象としたハミング距離である場合、第２パスパターン抽出部２２は、ハミング距離が所定閾値Ｄ１以下であるか否かを判定する。所定閾値Ｄ１は、フェールパターンに係る故障候補に信号を伝播させる可能性が高いパスパターンであるか否かを判定するための基準値であり、適合値であってよい。例えば、所定閾値Ｄ１は、"１０"であってもよい。ハミング距離が所定閾値Ｄ１以下となるフェールパターンが存在する場合は、ステップＳ８０６に進み、ハミング距離が所定閾値Ｄ１以下となるフェールパターンが存在しない場合は、ステップＳ８０８に進む。
【００５３】
ステップＳ８０６では、第２パスパターン抽出部２２は、ステップＳ８００で選択したパスパターンを、今回のチップに対応するパスパターンリスト３０に追加する。
【００５４】
ステップＳ８０８では、第２パスパターン抽出部２２は、今回のチップに係る全てのパスパターンを選択したか否かを判定する。全てのパスパターンを選択した場合は、終了し、それ以外の場合は、ステップＳ８００に戻り、新たな一のパスパターンを選択する。
【００５５】
図８に示す処理によれば、全てのパスパターンのうちから、フェールパターンとのハミング距離が小さいパスパターンのみが抽出され、パスパターンリスト３０に追加される。このようにして、第２パスパターン抽出部２２によりパスパターンリスト３０内にパスパターンが蓄積される。これにより、多数のパスパターンのうちから、故障候補に信号が伝播する可能性の高いパスパターンを抽出し、パスパターンリスト３０内に蓄積できる。
【００５６】
第３パスパターン抽出部２３は、活性化率決定部１４からの活性化率と、テストパターンデータ２０２とに基づいて、全パスパターンのうちから、各故障候補に対して所定回数以上信号伝播させることが期待できる数のパスパターンをランダムに抽出する。所定回数は、１以上の任意の数であり、多くなるほど負荷が高くなるため、適合値である。以下では、所定回数は、"１"であるとする。
【００５７】
図９は、第３パスパターン抽出部２３によるパスパターン抽出方法の一例を示すフローチャートである。図９に示す処理は、チップ毎に実行される。
【００５８】
ステップＳ９００では、第３パスパターン抽出部２３は、活性化率決定部１４から活性化率を取得する。尚、活性化率決定部１４により上述の如く決定される活性化率は、品種毎に予め所定のメモリ（例えば図３に示す補助記憶部１０３）に記憶されていてよい。この場合、第３パスパターン抽出部２３は、今回のチップの品種に対応した活性化率をメモリから読み出す。
【００５９】
ステップＳ９０２では、第３パスパターン抽出部２３は、ステップＳ９００で取得した活性化率に基づいて、対応するチップの故障候補リスト内の全ての故障候補に対して１回以上信号伝播させることが期待できるパスパターンの数の期待値を算出する。期待値は、以下の式で算出されてもよい。
【００６０】
【数３】
2016085152.tif 000005
ここで、ｌは、対応するチップの故障候補リスト内の全ての故障候補の数、Ｐは、活性化率［％］である。例えば、全ての故障候補の数が２０であり、活性化率が１％であるとする。このとき、期待値は、数３の式を用いて、以下の通りとなる。
【００６１】
【数４】
2016085152.tif 000006
【００６２】
ステップＳ９０４では、第３パスパターン抽出部２３は、テストパターンデータ２０２内の今回のチップに係る全パスパターンのうちから、ステップＳ９０２で算出した期待値に対応した数のパスパターンをランダムに選択する。期待値に対応した数とは、期待値付近の値であり、例えば期待値以上の最小の整数であってよい。例えば、数４の式の通り期待値が３６８．１であるとき、第３パスパターン抽出部２３は、テストパターンデータ２０２内の今回のチップに係る全パスパターンのうちから、３６９個のパスパターンをランダムに選択する。或いは、期待値に対応した数とは、期待値以上の最小の整数から、第１パスパターン抽出部２１及び第２パスパターン抽出部２２により蓄積されるパスパターンの数を引いた数であってもよい。ランダムに選択する手法は任意である。
【００６３】
ステップＳ９０６では、第３パスパターン抽出部２３は、ステップＳ９０４で選択した全パスパターンを、今回のチップに対応するパスパターンリスト３０に追加する。
【００６４】
図９に示す処理によれば、全てのパスパターンのうちから、各故障候補に対して１回以上信号伝播させることが期待できる数のパスパターンがランダムに抽出され、パスパターンリスト３０に追加される。このようにして、第３パスパターン抽出部２３によりパスパターンリスト３０内にパスパターンが蓄積される。これにより、多数のパスパターンのうちから、各故障候補に信号を１回以上伝播させることが期待できる数のパスパターンを抽出し、パスパターンリスト３０内に蓄積できる。
【００６５】
故障シミュレーション実行部４０は、チップ毎に、故障シミュレーションを行い、各故障候補の確度を算出する。この際、故障シミュレーション実行部４０は、対応するチップに係る全てのフェールパターンと、対応するチップに係るパスパターンリスト３０内の全てのパスパターンとを用いて、故障シミュレーションを行う。これにより、対応するチップに係る全てのフェールパターンと、対応するチップに係る全てのパスパターンを用いる比較例に比べて、使用するパスパターンの数が減る分だけ処理負荷を低減できる。また、パスパターンリスト３０内の各パスパターンは、上述の如く、ランダムな数だけランダムに抽出されるのではなく、各故障候補に対して１回以上信号伝播させることができるような観点から抽出されている。従って、故障シミュレーション用のパスパターンがランダムな数だけランダムに抽出される比較例に比べて、故障候補の確度の算出精度を高めることができる。故障シミュレーション実行部４０による故障シミュレーション方法は任意であり、即ち、故障シミュレーションは、使用するパターンが、対応するチップに係る全てのフェールパターンと、対応するチップに係るパスパターンリスト３０内の各パスパターンのみである限り、方法の細部は任意である。例えば、上記の特許文献１や特許文献２に開示される故障シミュレーション方法が使用されてもよい。
【００６６】
図１０は、故障シミュレーション実行部４０による故障シミュレーション（論理故障診断）方法の一例を示すフローチャートである。図１０に示す処理は、チップ毎に実行される。
【００６７】
ステップＳ１０００では、故障シミュレーション実行部４０は、対応するチップに係る全てのフェールパターンのそれぞれを用いて故障シミュレーションを行い、故障候補の確度を算出する。ここでは、一例として、故障候補の確度は、一致数及び不一致数を含む。一致数とは、ある故障候補について、当該故障候補（に係る仮定故障）に故障があると仮定して故障シミュレーションを行った場合に、テストでフェールＦＦとなったＦＦが、当該故障シミュレーションでも異常を示しフェールＦＦとなったＦＦ数である。不一致数とは、ある故障候補について、当該故障候補に故障があると仮定して故障シミュレーションを行った場合に、テストではフェールＦＦでなかったＦＦが、当該故障シミュレーションでは異常を示しフェールＦＦとなったＦＦ数である。図１１は、フェールパターンを用いた故障シミュレーションの一例を示す図であり、（Ａ）は、チップの回路の一部を概略的に示す図であり、（Ｂ）は、故障候補の確度の算出結果を示す。図１１に示す例では、フェールパターン／ＦＦリスト２０４内の一のフェールパターンに対応するフェールＦＦがＦＦ１である場合が想定される。図１１に示す回路（チップの回路の一部）中におけるフェールパターン（テストパターン）により信号伝播されるネットは、ネットＮ０，Ｎ２，Ｎ３，Ｎ４及びＮ５であり、太線で図示されている。図１１に示す例では、フェールＦＦがＦＦ１であるので、ネットＮ４及びＮ５が故障候補となる。ネットＮ４（仮定故障）に故障を仮定して図示のフェールパターンにより故障シミュレーションを行うと、ＦＦ１がフェールＦＦとなることと、前記フェールパターンにおいてＦＦ１がフェールＦＦであることと整合する。従って、この場合、ネットＮ４の一致数は、図１１に示すように、"１"インクリメントされる。また、同様に、ネットＮ５（仮定故障）に故障を仮定して図示のフェールパターンにより故障シミュレーションを行うと、ＦＦ１がフェールＦＦとなることと、前記フェールパターンにおいてＦＦ１がフェールＦＦであることと整合する。従って、この場合、ネットＮ５の一致数は、図１１に示すように、"１"インクリメントされる。
【００６８】
ステップＳ１００２では、故障シミュレーション実行部４０は、対応するチップに係るパスパターンリスト３０内の全てのパスパターンのそれぞれを用いて故障シミュレーションを行い、故障候補の確度を算出する。図１２は、パスパターンを用いた故障シミュレーションの一例を示す図であり、（Ａ）は、チップの回路の一部を概略的に示す図であり、（Ｂ）は、故障候補の確度の算出結果を示す。図１２に示す回路（チップの回路の一部）中におけるパスパターン（テストパターン）により信号伝播されるネットは、ネットＮ６及びＮ５であり、太線で図示されている。ネットＮ５（仮定故障）に故障を仮定して図示のパスパターンにより故障シミュレーションを行うと、ＦＦ１がフェールＦＦとなることと、前記パスパターンにおいてＦＦ１がフェールＦＦではないことと整合しない。従って、この場合、ネットＮ５の不一致数は、図１２に示すように、"１"インクリメントされる。
【００６９】
図１０に示す処理によれば、故障シミュレーション実行部４０は、全フェールパターンのそれぞれを用いて、故障シミュレーションを行うと共に、パスパターンリスト３０内の全パスパターンのそれぞれを用いて、故障シミュレーションを行う。故障シミュレーション実行部４０は、それぞれの故障シミュレーションで得られる故障候補の確度を、故障候補毎に合算値として算出する。これにより、対応するチップに係る全パスパターンを用いる比較例に比べて、処理負荷を低減できる。また、パスパターンリスト３０内の各パスパターンは、上述の如く、各故障候補に対して１回以上信号伝播させることができるような観点から抽出されている。従って、故障シミュレーション用のパスパターンがランダムな数だけランダムに抽出される比較例に比べて、故障候補の確度の算出精度を高めることができる。
【００７０】
尚、診断装置１００は、故障シミュレーション実行部４０により算出される各故障候補の確度に基づいて、最終的な故障候補を絞り込む処理を更に行ってもよい。例えば、診断装置１００は、不一致数が所定値を超えた故障候補を、故障候補から外すこととしてもよい。また、診断装置１００は、一致数が所定値を超えた故障候補を、最終的な故障候補として選出することとしてもよい。
【００７１】
尚、上述した実施例では、診断対象の複数のチップが同一の品種であることを前提としているが、品種毎に、活性化率の算出態様、類似度の算出態様、及び／又は、所定閾値Ｄ１の値を変更してもよい。
【００７２】
図１３は、活性化率決定部１４で採用される活性化率算出方法を決定する方法の一例を示す図である。図１３に示す方法は、例えば、品種毎に、診断対象の複数のチップ（同一の品種）のうちの、最初の１つ目（又は所定数までのチップ）に対して実行されてもよい。
【００７３】
ステップＳ１３００では、診断者は、第１活性化率算出方法を採用して診断装置１００により論理故障診断結果を取得する。第１活性化率算出方法とは、上述の如く、例えば９０％の仮定故障をカバーできる活性化率を算出する方法である。
【００７４】
ステップＳ１３０２では、診断者は、第２活性化率算出方法を採用して診断装置１００により論理故障診断結果を取得する。第２活性化率算出方法とは、上述の如く、全仮定故障の活性化率の平均値を算出する方法である。
【００７５】
ステップＳ１３０４では、診断者は、物理欠陥解析を実行し、ステップＳ１３００で得た論理故障診断結果と、ステップＳ１３０２で得た論理故障診断結果のうちのいずれが、物理欠陥解析結果に整合しているかを判断する。
【００７６】
ステップＳ１３０６では、診断者は、以降の同一の品種のチップに対しては、第１及び第２活性化率算出方法のうちの、物理欠陥解析に整合している方の活性化率算出方法を採用する。
【００７７】
図１３に示す活性化率算出方法を決定する方法によれば、活性化率の算出方法が２つある場合に、物理欠陥解析に整合している方の活性化率算出方法を採用できるので、論理故障診断結果の信頼性を高めることができる。図１３に示す活性化率算出方法を決定する方法は、品種毎に適した活性化率の算出方法が異なり得るときに好適となる。
【００７８】
尚、図１３に示す例は、活性化率の算出方法が２つある場合に関するものであるが、活性化率の算出方法が３つ以上あるときも同様であってよい。また、活性化率の算出方法に代えて又は加えて、第２パスパターン抽出部２２で採用される類似度の算出態様及び／又は所定閾値Ｄ１の値を、論理故障診断結果が物理欠陥解析結果と整合するように品種毎に変更してもよい。
【００７９】
以上、各実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。
【００８０】
例えば、上述した実施例では、パスパターン抽出部２０は、第１パスパターン抽出部２１、第２パスパターン抽出部２２及び第３パスパターン抽出部２３の３つのパスパターン抽出部を備えているが、これに限られない。例えば、パスパターン抽出部２０は、第１パスパターン抽出部２１、第２パスパターン抽出部２２及び第３パスパターン抽出部２３のうちの、いずれか１つ又はいずれか２つのみを備えてもよい。
【００８１】
なお、以上の実施例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出する故障候補抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記複数種類のテストパターンでシミュレーションしたときに得られるログデータに基づいて、前記故障候補に信号を伝播させるパスパターンを抽出する第１パスパターン抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する故障シミュレーション実行部とを含む、診断装置。
（付記２）
前記第１パスパターン抽出部は、前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す全てのパスパターンから、前記故障候補に信号を伝播させる前記パスパターンを全て抽出する、付記１に記載の診断装置。
（付記３）
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出する故障候補抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンに対して所定基準以上類似するパスパターンを抽出する第２パスパターン抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記フェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する故障シミュレーション実行部とを含む、診断装置。
（付記４）
前記第２パスパターン抽出部は、前記複数のパスパターンのそれぞれと前記フェールパターンとの間のハミング距離を算出し、前記複数のパスパターンの中から、算出した前記ハミング距離が所定閾値よりも小さいパスパターンを抽出する、付記３に記載の診断装置。
（付記５）
前記第２パスパターン抽出部は、前記フェールパターンが複数存在する場合は、前記複数のフェールパターンのそれぞれについて、前記ハミング距離が所定閾値よりも小さいパスパターンを抽出する、付記４に記載の診断装置。
（付記６）
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出する故障候補抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記故障候補に信号を１回以上伝播するために必要な期待値に対応する数だけパスパターンをランダムに抽出する第３パスパターン抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する故障シミュレーション実行部とを含む、診断装置。
（付記７）
前記第３パスパターン抽出部は、前記複数種類のテストパターンのうちの任意の一のテストパターンによるシミュレーションで前記故障候補に信号が伝播する確率に基づいて、前記期待値を算出する、付記６に記載の診断装置。
（付記８）
前記複数種類のテストパターンでシミュレーションしたときに得られるログデータに基づいて前記確率を算出する算出部を更に含む、付記７に記載の診断装置。
（付記９）
前記算出部は、前記ログデータに基づくヒストグラムであって、前記集積回路を形成する複数の要素について信号が伝播した回数と、その回数だけ信号が伝播した要素の数との関係を表すヒストグラムに基づいて、前記確率を算出する、付記８に記載の診断装置。
（付記１０）
前記算出部は、前記複数種類のテストパターンの数がＭあり、前記ヒストグラムが、前記集積回路を形成する複数の要素のうちの所定割合以上の要素が所定回数Ｂ以上信号が伝播したことを示すとき、前記確率をＢ／Ｍとして算出する、付記９に記載の診断装置。
（付記１１）
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出する故障候補抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、所定のパスパターンを抽出するパスパターン抽出部と、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する故障シミュレーション実行部とを含み、
前記パスパターン抽出部は、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記複数種類のテストパターンでシミュレーションしたときに得られるログデータに基づいて、前記故障候補に信号を伝播させるパスパターンを抽出する第１パスパターン抽出部、前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンに対して所定基準以上類似するパスパターンを抽出する第２パスパターン抽出部、及び、前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記故障候補に信号を１回以上伝播するために必要な期待値に対応する数だけパスパターンをランダムに抽出する第３パスパターン抽出部のうちの、少なくともいずれか２つのパスパターン抽出部を含む、診断装置。
（付記１２）
前記故障シミュレーション実行部は、さらに、前記故障シミュレーションの実行結果に基づいて、前記故障候補の故障の確度を算出する、付記１〜１１のうちのいずれか１項に記載の診断装置。
（付記１３）
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出し、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記複数種類のテストパターンでシミュレーションしたときに得られるログデータに基づいて、前記故障候補に信号を伝播させるパスパターンを抽出し、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する、
処理をコンピューターに実行させる診断プログラム。
（付記１４）
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出し、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンに対して所定基準以上類似するパスパターンを抽出し、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記フェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する、
処理をコンピューターに実行させる診断プログラム。
（付記１５）
複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出し、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記故障候補に信号を１回以上伝播するために必要な期待値に対応する数だけパスパターンをランダムに抽出し、
前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行する、
処理をコンピューターに実行させる診断プログラム。
（付記１６）
コンピュータを用いて診断する方法であって、
前記コンピュータの有するプロセッサが、複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記コンピュータが有するメモリから前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出し、
前記プロセッサが、前記メモリから前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記複数種類のテストパターンでシミュレーションしたときに得られるログデータに基づいて、前記故障候補に信号を伝播させるパスパターンを抽出し、
前記プロセッサが、前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行することを含む、
診断方法。
（付記１７）
コンピュータを用いて診断する方法であって、
前記コンピュータの有するプロセッサが、複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記コンピュータが有するメモリから前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出し、
前記プロセッサが、前記メモリから前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンに対して所定基準以上類似するパスパターンを抽出し、
前記プロセッサが、前記複数種類のテストパターンのうちの、前記フェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行することを含む、
診断方法。
（付記１８）
コンピュータを用いて診断する方法であって、
前記コンピュータの有するプロセッサが、複数種類のテストパターンを個々に与えて診断対象の集積回路を実動作させて得られるテスト結果に基づいて、前記コンピュータが有するメモリから前記集積回路を形成する複数の要素の中から故障候補を抽出し、
前記プロセッサが、前記メモリから前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が正常であることを示す複数のパスパターンの中から、前記故障候補に信号を１回以上伝播するために必要な期待値に対応する数だけパスパターンをランダムに抽出し、
前記プロセッサが、前記複数種類のテストパターンのうちの、前記テスト結果が異常であることを示すフェールパターンと、抽出した前記パスパターンとを用いて、前記故障候補が故障であると仮定した故障シミュレーションを実行することを含む、
診断方法。
（付記１９）
付記１〜１８において、前記集積回路を形成する複数の要素は、ネット、セル及びピンを含む。
【符号の説明】
【００８２】
１０    故障候補抽出部
１４    活性化率決定部
２０    パスパターン抽出部
２１    第１パスパターン抽出部
２２    第２パスパターン抽出部
２３    第３パスパターン抽出部
４０    故障シミュレーション実行部
１００    診断装置
【図１】
2016085152.tif 000007
【図２】
2016085152.tif 000008
【図３】
2016085152.tif 000009
【図４】
2016085152.tif 000010
【図５】
2016085152.tif 000011
【図６】
2016085152.tif 000012
【図７】
2016085152.tif 000013
【図８】
2016085152.tif 000014
【図９】
2016085152.tif 000015
【図１０】
2016085152.tif 000016
【図１１】
2016085152.tif 000017
【図１２】
2016085152.tif 000018
【図１３】
2016085152.tif 000019