在之前的 post 中有提及過
BIST error fault detected and repaired. 除了透過 vector 的row/column 來detected fault location 之外,最重要的是如何建立出一組最有效率的 test vector 出來.畢竟對 ATE 而言, test time = money cost. 所以在這邊,我們要找出能夠在最短的test time 內,測出符合 test coverage 的 test vector.
ps: 用rand 的方式去打 design vector,最後再根據我們所設的 constrain 來找出最好的 test vector.
當然這邊必考慮到當 input table 很大時.所產生出來的 rand number 要夠大,才能達到 Global 的效果.但這也相對的更加耗時跟記憶體的 cost. 所以我們用兩組 rand number 來增加其複雜度. rand_1 = LFSR architecture assign, rand_2 = test vector assign. 藉由 LFSR 跟 test vector 的搭配來達到其複雜度.
sample results
Total_Size 7
POLY_0 101100011
SEED_0 00000010
POLY_0[p]->INPUT[p] 6->6
POLY_0[p]->INPUT[p] 7->3
...
HIT_CYCLE
@cycle 2 @hit pattern 2 @vector 0000000101
@cycle 7 @hit pattern 0 @vector 1001101000
@cycle 14 @hit pattern 14 @vector 0010110101
@cycle 20 @hit pattern 7 @vector 1011110011
project:
https://github.com/funningboy/BIST
在之前的 post 中有提及過 BIST error fault detected and repaired. 除了透過 vector 的row/column 來detected fault location 之外,最重要的是如何建立出一組最有效率的 test vector 出來.畢竟對 ATE 而言, test time = money cost. 所以在這邊,我們要找出能夠在最短的test time 內,測出符合 test coverage 的 test vector.
ps: 用rand 的方式去打 design vector,最後再根據我們所設的 constrain 來找出最好的 test vector.
當然這邊必考慮到當 input table 很大時.所產生出來的 rand number 要夠大,才能達到 Global 的效果.但這也相對的更加耗時跟記憶體的 cost. 所以我們用兩組 rand number 來增加其複雜度. rand_1 = LFSR architecture assign, rand_2 = test vector assign. 藉由 LFSR 跟 test vector 的搭配來達到其複雜度.
sample results
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