| 研究概要 |
1.テストデータ中のドントケア識別法の改良
一旦生成されたテストパターン中の特定ビットにおけるドントケア(X)の判定法を提案した.テスト時の消費電力やテストデータ量削減を目的にXの再割当を考えたとき,テストパターン中のXには,各目的に対して有効なものとないものがある.提案手法は,各目的に対して有効なビットにできるだけ多くのXを判定する.実験では,従来手法と比較して,特定ビット上で識別できるXが増加することを示した.
2.バウンダリスキャン設計に対するテストデータ量削減手法の開発
バウンダリスキャン設計が導入されたLSIを対象に,ハフマン符号を利用したテストデータ圧縮手法を開発した.提案手法はまず,テストベクトルを構成する入力値のうち不定値に変えても故障検出率が下がらないものを判定し,次に,不定値に,統計的符号化の効果を最大にするような論理値を割り当てる.実験では,テストデータ量を元のテストデータの25%以下にまで減らすことを示した.
3.多重スキャン設計に対するテストデータ量削減手法の開発
多重スキャン方式の設計を対象に,スキャン入力ピン数の削減によるテストデータ削減法を開発した.テスト用スキャンの入力ベクトルの種類を限定するよう,テストデータ中のドントケアに論理値を割り当てるアルゴリズムを考案した.入力ピン数で20〜70%の削減,圧縮率40〜60%を達成した.
4.テスト時の平均消費電力削減手法の開発
テスト動作時には,通常動作時と比べて消費電力が約2倍となることが知られている.与えられたテストパターンに対して,テスト動作時の消費電力を約40%削減するテストパターン変換法を開発した.
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