2011 Fiscal Year Annual Research Report
高速・高精度な超LSI故障個所解析装置用診断支援手法の開発
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21560353
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
三浦 克介 大阪大学, 大学院・情報科学研究科, 准教授 (30263221)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
御堂 義博 大阪大学, 大学院・情報科学研究科, 助教 (00448094)
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| Keywords | LSI / レーザSQUID顕微鏡 / L-SQ / レーザ誘起テラヘルツ波顕微鏡 / LTEM / 故障診断 / 故障絞り込み / シミュレーション |
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| Research Abstract |
本研究では、半導体集積回路(LSI:large scale integrated circuit)の高信頼化の為、レーザSQUID(superconducting quantum interference device)顕微鏡法(L-SQ法)、レーザ誘起テラヘルツ波顕微鏡法(LTEM法)のシミュレータ改良、故障診断支援法の開発を目的としている。本年度(平成23年度)は、主に、LTEMを用いた故障診断支援法の開発とその評価を行った。なお、L-SQについては、既に平成22年度に故障診断支援法を開発・評価している。本年度開発したLTEMを用いた故障診断支援法では、以下の手順で故障個所の絞り込みを行う。1)LSI中で利用されている各標準セルについて、LTEMで観察した際の予測画像をシミュレーションにより生成し、データベースに格納する。2)LSIの設計レイアウトデータから、各標準セルの配置座標、接続されている配線の方向・長さに関する情報を抽出する。3)データベースから標準セルの予測画像を検索し、セル配置座標、配線の方向・長さに関する情報を用いて予測画像の補正を行う。4)LTEM観測画像から、各標準セル領域を切り出し、これを補正済みLTEM予測画像と重ねて、相互相関係数を算出する。5)正常品の観測画像と故障品の観測画像の双方について、相互相関係数の算出を行い、(正常品の相互相関係数-故障品の相互相関係数)の大きい順に標準セルをランキングする。本手法を標準セル設計ランダムロジック回路ブロックを有する評価用LSIに対して適用したところ、目視での絞り込みが極めて困難な事例について、回路全体の8%の領域まで故障を絞り込むことができた。
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