账号:
密码:
最新动态
产业快讯
CTIMES / 文章 /
考量缺陷可能性 将车用IC DPPM降至零
 

【作者: Ron Press】2021年07月12日 星期一

浏览人次:【3882】

半导体公司需要思考如何应对所有设计流程中的新挑战,方能在快速成长的车用IC市场中提升竞争力。为了符合ISO 26262国际安全规范中零百万缺陷率(DPPM)的目标,可测试性设计(DFT)工程师采用了新的测试模式类型,包括单元识别(cell-aware)、互连和单元间桥接(单元邻域);但是在选择应用模式类型和设置覆盖率目标时,传统方式不管在品质、测试时间还是测试成本上,都存在着改善空间。



图一 :  半导体公司需要思考如何应对所有设计流程中的新挑战,方能在快速成长的车用IC市场中提升竞争力。(source:Siemens EDA)
图一 : 半导体公司需要思考如何应对所有设计流程中的新挑战,方能在快速成长的车用IC市场中提升竞争力。(source:Siemens EDA)

不论是为固定性故障(stuck-at fault)模型进行的静态测试,还是针对瞬变故障(transition fault)模型的动态测试,其测试覆盖率(Test coverage)通常基于检测到的故障率。这些需求因公司而异,通常需要数年的生产失败数据才能定下适当的目标;当公司需要增添新的故障模型时,目标可能与先前依据完整故障列表所得到的测试覆盖率完全不同。例如,所有潜在桥接故障的测试覆盖率中,也许检测到99%桥接故障,却仍可能遗漏数百个最可能故障的桥接;为了降低 DPPM,选择一部分最有可能发生故障的桥接更为有效。


最先进的方法是透过检测到的故障或缺陷数量除以故障或缺陷的总数,得出测试覆盖率,进而选择模式。依照此方法计算出的测试覆盖率,与个别故障产生的制造缺陷概率无关,也让打造最佳模式集变得不现实,因为这种方法将导致测试模式集过于庞大、测试时间多于必要的测试时间,更降低IC品质信赖度。


以上都是为了满足现今车用IC的DPPM要求,以及需要面临的现实情况和问题。


作为测试指标的关键面积

为了因应此挑战,半导体厂商密切合作开发出的新方法,能够根据发生实体缺陷的可能性进行模式价值评估,并依模式计算与故障相关的总关键面积(Total Critical Area;TCA)。换句话说,我们首先根据关键面积确认缺陷发生的可能性,接着就检测到的缺陷进行模式集排序,选择最有效的应用模式。


TCA提供通用指标以评估特定模式对DPM的影响,借此分类或排序模式以实现最低DPPM。透过使用TCA,即便模式数量和原本模式集相同,仍可搭配针对新故障模型模式,得到更有效的模式集。此外,也可以根据检测实体缺陷的能力,从整个模式集中选择或排序出最有效的模式。


关键面积是指设计布局中决定特定实体缺陷可能导致设计失败的区域(图二)。 TCA是两个连接器间的短路或连线中开路的所有个别关键面积总和,并由该光斑尺寸(spot size)的发生概率进行加权。 TCA覆盖率不仅是计算故障数,还考量了缺陷可能性,为所有故障模型提供一致的衡量标准。



图二 : 两网之间桥接的总关键面积计算。(source:Siemens EDA)
图二 : 两网之间桥接的总关键面积计算。(source:Siemens EDA)

TCA值是由实体布局资讯计算得出的,而自定义错误模型(UDFM)档案中储存着各种缺陷类型(单元内部、桥接、开放式、单元邻域)的模型。


任何使用单元识别或汽车级自动测试向量产生(ATPG)的用户,对于UDFM文件也会感到熟悉,在UDFM文件被输入到ATPG工具后会产出测试模式,并可用于执行布局识别和单元识别的故障诊断;当ATPG工具读取资料时,包含TCA 故障数据的UDFM文件即可应用于模式,将模式依据最高到最低的TCA进行排序。


使用 TCA 的优势,包括:


* 选择最有效的模式


* 为模式类型和覆盖率范选择目标


* 确定新模式类型的可行性


* 依据检测缺陷的可能性对模式值进行分级


* 自动排序和选择模式


* 锁定ATPG运行中的多个故障模型,打造更小的模式集


在商用ATPG工具中,这是首次针对晶片中数位逻辑部分缺陷所推出的关键面积计算。使用TCA可为车用IC打造最高效的测试模式,确保装置符合ISO 26262 品质规范与市场竞争力。


(本文作者Ron Press为Siemens EDA技术实现总监)


欲了解更多资讯,欢迎阅读白皮书:


【依据关键面积优化模式 实现高品质测试】


相关文章
西门子IPC为智慧厂房搭起OT与IT的数据大桥
无线技术应用的智慧工厂
加速导入感测方案握数据
每一道用电都透明可控 让智慧工厂更带劲!
制造业市场采用数位化转型迎接新挑战
comments powered by Disqus
相关讨论
  相关新闻
» Arm发布车用技术及运算子系统路径图 将加速AI车辆上市时程
» NetApp藉由智慧型资料基础架构加速AI创新
» 亚东工业气体司马库斯厂落成 强化在台半导体材料供应链韧性
» 友通加速投入AI IPC研发 扩大应用领域
» 意法半导体第二代STM32微处理器推动智慧边缘发展 提升处理性能和工业韧性


刊登廣告 新聞信箱 读者信箱 著作權聲明 隱私權聲明 本站介紹

Copyright ©1999-2024 远播信息股份有限公司版权所有 Powered by O3  v3.20.1.HK83J9BPX20STACUK6
地址:台北数位产业园区(digiBlock Taipei) 103台北市大同区承德路三段287-2号A栋204室
电话 (02)2585-5526 #0 转接至总机 /  E-Mail: webmaster@ctimes.com.tw