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单一的测试方法已经无法满足现阶段对整体故障覆盖率的要求,需要多种测试方法的混合使用,其中延迟测试已经成为关键部分,覆盖整体的95％以上,而大概有20％只能通过延迟测试独立覆盖,其中独立覆盖的部分中有67％只能通过小延迟缺陷(small delay defect)测试覆盖。随着工艺的发展,尤其到45nm以下,工艺波动、串扰、电源噪声分布以及阻性短路和开路等会引入大量小延迟缺陷,这些小延迟缺陷在高频电路中会引起时序功能失效,导致质量和可靠性争端。常规跳变延迟(TDF)自动测试向量生成(ATPG)为了减少时间,一般通过短路径敏化和传递故障,而小延迟缺陷只能通过长路径检测。因此,为了提高故障覆盖率和测试有效性,小延迟缺陷测试成为延迟测试的关键。许多典型的小延迟测试方法或者通过增加测试向量集数目与ATPG时间,或者改变电路结构(比如超速测试),这些开销会急剧增加大规模集成电路的测试成本。 新发展的多检测(N-detect)跳变故障ATPG通过对同一个故障N次不同路径检测,在N值足够大的时候,可以保证检测路径的长度,而且ATPG时间较短,只是生成的测试向量规模较大。研究发现,大规模的测试向量中存在大量的重叠测试,只要少部分是独立测试的;因此Ke.peng等学者提出了通过从N-detect中选取少部分检测小延迟缺陷有效的测试向量的方法。由于Ke.peng等学者的方法存在归一化,长路径冗余,查找长路径时间较长等问题,本文提出了基于归一化DTC选取测试向量的小延迟测试方法,通过归一化计算检测故障路径与可检测故障最长路径比值的方法选取出N-detectATPG中测试小延迟缺陷最有效的测试向量,再增加少量的Top-off测试向量(1-detect ATPG),构成总的测试向量集。本文用perl语言实现了选取测试向量的核心算法,并在Linux环境下,整合常用EDA工具(Design Compiler,Tetramax,Primetime等),开发出一套全自动的小延迟缺陷测试方法。实验结果表明该方法平均降低38％的ATPG时间,减少27％测试向量数目,提高6.5％(最大提高23％)的延迟缺陷测试的有效性。