研究課題/領域番号 |
15K12004
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研究機関 | 九州工業大学 |
研究代表者 |
梶原 誠司 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (80252592)
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研究分担者 |
大竹 哲史 大分大学, 工学部, 准教授 (20314528)
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研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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キーワード | アダプティブテスト / データマイニング / テストコスト削減 / LSIテスト |
研究実績の概要 |
本年度の研究では,LSIの製造テストコスト削減のため,データマイニングの技術を用いて,テスト工程のうちBIテスト(バーインテスト)前までの前半のテスト結果からBIテスト以降の後半のテスト結果を予測し,BIテストを省略することのできるチップを判別することでテストコストを削減する手法を提案した.BIテストはテスト時間が長いため,BIテストを省略することができるチップを多く判別できれば,高いテストコスト削減効果をできる.また,BIテスト自体がチップの劣化を促す側面があるため,BIテストを行わないことは,出荷前のチップ劣化の抑制も期待できる. 提案するテスト結果予測手法は,まず,学習用のテスト結果データからSVMによる判別モデルの作成対象となるテスト項目を選択する.次に,選択されたテスト項目に対して,それぞれ判別モデルを作成する.各判別モデルを予測対象チップに適用して得られるPass判別確度を統合して,最終的な良品・不良品の予測をする. 実験では,学習データとしてBI前のファイナルテストとウェーハテストの測定値データを用いて,BI以降のファイナルテストの結果予測を行った.予測対象テスト項目の分割を行い各モデルのPass判別確度の最小・最大・平均・中央値を取って統合した場合のそれぞれのAUC,および,不良のすり抜けが20%未満・10%未満・0%のときのコスト削減率を評価した.中央値・平均値をとって結果を統合した場合,平均AUCが分割を行わなかった時の0.622から0.665に向上した.中央値・平均値をとって結果を統合することで,不良のすり抜けが20%未満・10%未満・0%のときのコスト削減率が分割なしと比較して向上した. また,実チップに対する劣化実験のためのチップ試作を行い,劣化加速実験を開始した.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
平成28年度は,当初予定の研究計画に記した2つの研究目標 ◎ 研究目標2: 製造テスト段階におけるチップ信頼性の将来予測 ◎ 研究目標3: データマイニングを利用したバーインテスト予測結果の改善 のすべてに対して,研究を実施した. 研究目標2は,実チップに対する劣化実験のためのチップ試作を行い,劣化加速実験を開始した.研究目標3については,実際の製造テストデータを利用したバーインテストの結果予測手法を提案した.
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今後の研究の推進方策 |
今後は, ◎ 研究目標4:試作チップの劣化実験によるデータ取得とVLSIの寿命予測 を達成するため, 試作チップに対する劣化実験を行い,VLSIの寿命予測の可能性について研究する. また,前年までに得られたデータマイニングを利用したバーインテスト予測手法を活用して,LSIテストコスト削減に繋がるテスト工程の最適化についても研究を行う.
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次年度使用額が生じた理由 |
劣化加速実験に使用するDUTボード購入のため予定以上の物品費を要したが,国際会議が近場での開催となったため,旅費が見込み額よりも少なくなった.
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次年度使用額の使用計画 |
ポスドク雇用の予定があり,人件費として使用する見込みである.
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