存储器邻域模型敏感失效测试算法的改进

发布时间：2020-07-27 19:19

【摘要】： 随着半导体技术的快速深入发展,随机存储器记忆体容量越来越大。随机存储器记忆体的测试验证需要越来越多可行的失效模型和有效的测试算法。邻域模型敏感失效是一种复杂的,消耗较长测试时间的失效类型。基于对存储器记忆体的邻域模型敏感失效模式的分析,本文提出了一种改进的测试算法,采用Tiling方法,按照一定的测试向量变化的顺序,通过读写操作实现邻域模型敏感失效的测试,可检测所有的三种第一型邻域模型敏感失效:静态型,被动型和主动型邻域模型敏感失效。较以往的测试算法具有更短的测试长度,是65.2倍存储器记忆体的容量比特数。测试实验结果证实这是一种比较高效的邻域模型敏感失效测试方法。
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TP333
【图文】：

3.2.2 改进型多背景数据行进式算法在半导体存储记忆体的测试领域，有一种以循序方式进行对各个存储单元进行测试，称之为行进式测试演算法（march testing algorithm），这种算法被广泛应用于存储器的测试。传统的行进式算法比较流行于对 AF(Address fault ), SAF, TF, CFin,CFid, CFst 等的测试，只覆盖了极少一部分邻域模型敏感失效[8]。随着多背景数据March 算法的提出，可覆盖所有邻域模型敏感失效的算法就浮出水面。接下来主要介绍两种多背景数据的 March算法。I.四背景数据 March 算法：{ (w0)； (w1,r1,w0)； (r0,w1)； (r1,w0,r0,w1)； (r1,w0)； (r0, w1)； (r1,w0)；(r0)} [1]图-6 Tiling 方法图-7 Two-Group 方法表-4 四种背景数据

3.2.2 改进型多背景数据行进式算法在半导体存储记忆体的测试领域，有一种以循序方式进行对各个存储单元进行测试，称之为行进式测试演算法（march testing algorithm），这种算法被广泛应用于存储器的测试。传统的行进式算法比较流行于对 AF(Address fault ), SAF, TF, CFin,CFid, CFst 等的测试，只覆盖了极少一部分邻域模型敏感失效[8]。随着多背景数据March 算法的提出，可覆盖所有邻域模型敏感失效的算法就浮出水面。接下来主要介绍两种多背景数据的 March算法。I.四背景数据 March 算法：{ (w0)； (w1,r1,w0)； (r0,w1)； (r1,w0,r0,w1)； (r1,w0)； (r0, w1)； (r1,w0)；(r0)} [1]图-6 Tiling 方法图-7 Two-Group 方法表-4 四种背景数据

所用算法如下：{ (w0)； (r0,w1,w0)； (r0,w1)； (r1,w0,w1)； (r1,w0)； (r0)}[1]以全 0 数据背景为例，可检测到的模型如图-8 所示：图-8 全 0 背景经过 March-12N 所验证的模型考虑到易于产生背景数据，采取了有行列控制选择实现了如表-7所示的 8 种数据背景。这 8个数据背景通过 12N 长的行进式算法，可覆盖所有的邻域模型敏感失效。这种算法的测试长度为 12N*8=96N.10

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本文编号：2772264