title: Testinstrumente und Testdatenanalyse zur Verarbeitung von Unsicherheiten in Logikblöcken hochintegrierter Schaltungen
title: von Alexander Sprenger ; Erster Gutachter: Prof. Dr. Sybille Hellebrand, Zweiter Gutachter: Prof. Dr. Marco Platzner
titleType: Subtitle
Creators: name: Sprenger, Alexander
Publisher: name: Universität Paderborn
Year: 2023

description: Immer größere Anforderungen an die Leistungsfähigkeit von Mikrochips führen zu Halbleitertechnologien mit immer kleiner werdenden Strukturgrößen. Anwendungen mit hohen Ansprüchen an Sicherheit und Zuverlässigkeit, wie z.B. das autonome Fahren, treiben gleichzeitig die Anforderungen an den Test hochintegrierter Schaltungen an. Während des gesamten Lebenszyklus eines Mikrochips kommt es zu Unsicherheiten im Zeitverhalten. So können z.B. schwache Schaltungsstrukturen, Alterungseffekte oder Prozessvariationen zu einer Veränderung des Zeitverhaltens führen. Während diese Unsicherheiten nicht zu einer Veränderung des funktionalen Verhaltens führen müssen, können sie jedoch zu einem Zuverlässigkeitsproblem führen. Mit der modularen und der hybriden Kompaktierung werden in dieser Arbeit zwei Testinstrumente vorgestellt, die für die X-tolerante Testantwortkompaktierung im eingebauten Hochgeschwindigkeitstest verwendet werden können. Eine Herausforderung für die Testantwortkompaktierung während des Hochgeschwindigkeitstests ist die hohe und variierende X-Rate an den Ausgängen der zu testenden Schaltung. Durch die Einteilung der Schaltungsausgänge in Prüfgruppen und die separierte Kompaktierung der Prüfgruppen mithilfe von stochastischen Kompaktierern, können die vorgestellten Verfahren diese hohen und variierenden X-Raten verarbeiten. Für den Umgang mit Unsicherheiten auf Verbindungsleitungen der Logik-Schaltung wird ein Verfahren zur Unterscheidung von Übersprechen und Prozessvariation vorgestellt. In aktuellen Halbleitertechnologien kommt es vermehrt zu parasitären Koppelkapazitäten zwischen den Verbindungsleitungen. In dem vorgestellten Verfahren werden künstliche neuronale Netze trainiert, um die Schaltungen in fehlerfrei und fehlerhaft zu klassifizieren.
description: Ever increasing demands on the performance of microchips are leading to ever more complex semiconductor technologies with ever shrinking feature sizes. Complex applications with high demands on safety and reliability, such as autonomous driving, are simultaneously driving the requirements for test and diagnosis of VLSI circuits. Throughout the life cycle of a microchip, uncertainties occur that affect its timing behavior. For example, weak circuit structures, aging effects, or process variations can lead to a change in the timing behavior of the circuit. While these uncertainties do not necessarily lead to a change of the functional behavior, they can lead to a reliability problem. With modular and hybrid compaction two test instruments are presented in this work that can be used for X-tolerant test response compaction in the built-in Faster-than-At-Speed Test (FAST) which is used to detect uncertainties in VLSI circuits. One challenge for test response compaction during FAST is the high and varying X-rate at the outputs of the circuit under test. By dividing the circuit outputs into test groups and separately compacting these test groups using stochastic compactors, the modular compaction is able to handle these high and varying X-rates. To deal with uncertainties on logic interconnects, a method for distinguishing crosstalk and process variation is presented. In current semiconductor technologies, the number of parasitic coupling capacitances between logic interconnects is growing. These coupling capacitances can lead to crosstalk, which causes increased current flow in the logic interconnects, which in turn can lead to increased electromigration. In the presented method, delay maps describing the timing behavior of the circuit outputs at different operating points are used to train artificial neural networks which classify the tested circuits into ...