बोओलेअन अल्गेब्रा को ऑटोमेट लॉजिक टेस्ट पैटर्न जनरेशन पर लागू करना

अन्य दोष मॉडल में शामिल हैं ब्रिडिंग दोष (दो नेट के बीच लघु सर्किट) और विलंब दोष ]], जिनमें से दोनों को एक बदली तर्क ऑपरेशन के रूप में गलती व्यवहार को मॉडल करते समय बोओलेअन बीजगणित का उपयोग करके व्यक्त किया जा सकता है। बोओलेन बीजगणित ढांचे में अच्छी तरह से पैमाने: जटिल दोष प्रभाव परीक्षण समस्या पीढ़ी को बाधा जोड़कर कब्जा कर लिया जाता है।

बोओलेन अल्गेब्रा का उपयोग करके ऑटोमेटिंग टेस्ट पैटर्न जनरेशन के लिए व्यवस्थित कदम

आधुनिक ATPG एल्गोरिदम हर कदम पर बोओलेन बीजगणित पर निर्भर करते हैं। सामान्य प्रवाह चार चरणों में टूट सकता है, लेकिन प्रत्येक के पीछे बीजगणितीय तर्क है।

1. बोओलेन एक्सप्रेशन के रूप में सर्किट को मॉडलिंग करना

सर्किट नेटलिस्ट प्रत्येक गेट आउटपुट के लिए बोओलेन समीकरणों के एक सेट में परिवर्तित हो जाता है। इनपुट के साथ एक सरल और गेट के लिए और और आउटपुट , अभिव्यक्ति ] है। एक आंतरिक नोड के लिए जो एकाधिक फाटकों से बाहर निकलता है, प्रत्येक फैनआउट शाखा एक ही तार्किक मान को वहन करती है जब तक कि एक गलती मौजूद नहीं होती। ATPG उपकरण एक ] बोओलेअन अंतर मॉडल: एक संकेत के संबंध में आउटपुट का आंशिक व्युत्पन्न, जो संकेत करता है कि Xorolation और दोष का उपयोग करने में एक परिवर्तन सक्षम है।

2. बोओलेन अल्गेब्रा के साथ अभिव्यक्तियों को सरलीकृत करना

परीक्षण पैटर्न उत्पन्न करने से पहले, सर्किट की बोलान अभिव्यक्ति अक्सर अतिरेक को कम करने के लिए सरल होती है। यह सिर्फ हार्डवेयर अनुकूलन के लिए नहीं है - सरलीकृत अभिव्यक्ति भी परीक्षण पीढ़ी की समस्या को हल करने में आसान बनाती है। तकनीक जैसे Karnaugh मैप] और ]Quine-McCluskey एल्गोरिदम का उपयोग आम तौर पर उत्पादों या उत्पाद-sums रूपों को कम करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, अभिव्यक्ति [[FLT:]]] के लिए, Bopotsumb की तरह के सभी दोषों को कम करने के लिए,

3. बोओलेन रीजनिंग के माध्यम से टेस्ट वेक्टर

एक बार सर्किट मॉडल और सरल हो जाने पर, ATPG टूल एक [FLT: 0] के रूप में परीक्षण पीढ़ी को तैयार करता है। इन तरीकों से बोओलेन अल्गेब्रा पर निर्भर होता है ताकि प्राथमिक इनपुट जैसे कि गलती प्रभाव को एक संरक्षित आउटपुट पर लागू किया जा सके। उदाहरण के लिए, D-algorithm ने संकेत (D = 1 in the सर्किट) को आगे बढ़ाया।

उदाहरण: एक नंद गेट आउटपुट पर स्टुक-at-0 फॉल्ट

इनपुट के साथ एक दो इनपुट एनएंड गेट पर विचार करें और , उत्पादन . अच्छा सर्किट: . Fault 0 पर अटक: दोषपूर्ण सर्किट हमेशा उत्पादन 0. इस गलती का पता लगाने के लिए, हम इनपुट की जरूरत है कि अच्छा उत्पादन 1 (तो दोषी उत्पादन अलग अलग)]. इसके लिए आवश्यकता है [LT]] [[Lat]]]] [[Lat]]]]]]]]]] [Flang]]]]]]]]]]] [Flang]]]]]]]]]]]]]] [[Lat]]]]]]] [[L[L]]]]]]]]]] [[[[[[L]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[L[L[[[[[[[[L]]]]]]]]]]]]

4. स्वचालित पैटर्न जनरेशन और कॉम्पैक्शन

प्रत्येक दोष के लिए व्यक्तिगत परीक्षण वेक्टर को अलग करने के बाद, ATPG उपकरण का उपयोग करता है fault अनुकरण का मूल्यांकन करने के लिए कि कौन से वेक्टर अतिरिक्त दोषों को कवर करते हैं। Boolean algebra फिर एक भूमिका निभाता है: गलती सिमुलेशन को कई इनपुट पैटर्नों पर Boolean कार्यों का मूल्यांकन करके थोड़ा-सा ऑपरेशन का उपयोग करके त्वरित किया जाता है। Synopsys Tetramax ] या Mentor ग्राफिक्स FastScan]] इस तकनीक को लागू करने के लिए पैटर्न का अंतिम सेट अभी भी दोष का पता लगाने के लिए एक कारण है।

टेस्ट पैटर्न स्वचालन में बोओलेअन अल्गेब्रा के लाभ

• ]Reduced Test Set Size:] बोओलेन सरलीकरण अनावश्यक परीक्षण क्यूब्स को समाप्त करता है, जिससे कम परीक्षण चक्र और कम परीक्षण लागत होती है।
• ]उच्च दोष कवरेज: औपचारिक बीजगणित विधियाँ यह गारंटी देती हैं कि कोई भी अवर्णनीय दोष याद नहीं किया जाता है (मानवीय दोष मॉडल सटीक है)।
• Algorithmic दक्षता: SAT सॉलर्स और BDDs (Binary निर्णय आरेख) बोओलेन बीजगणित पर बनाया गया है, लाखों गेट्स के साथ सर्किट को संभाल सकता है।
• ]Flexibility: बोओलेन बीजगणित मूलभूत रूप से अंतर्निहित गणित को बदलने के बिना कई दोष मॉडल और पदानुक्रमिक परीक्षण पीढ़ी का समर्थन करता है।
• ]Tool स्वचालन: ATPG उपकरण बिना किसी चीज के चला सकते हैं, जिससे मानव इंजीनियर सप्ताह लगेंगे, उन मिनटों में परीक्षण पैटर्न उत्पन्न हो सकते हैं।

चुनौतियां और आधुनिक संवर्धन

जबकि बोओलेन बीजगणित एक मजबूत सैद्धांतिक ढांचा प्रदान करता है, व्यावहारिक ATPG चुनौतियों का सामना करता है। बोओलेन सत्कार की असाधारण जटिलता कुछ कठिन-to-test दोषों के लिए अनिश्चित रूप से चलाने के लिए उपकरण का कारण बन सकती है। इंजीनियर इस का उपयोग करते हुए संबोधित करते हैं random परीक्षण पीढ़ी ] अल्गेब्रिक हेरिस्टिक्स के साथ संयुक्त, या इसे नियोजित करके [FLT: 6BDD] वेक्टर समय [[FLT: 3]]]] that कॉम्पैक्ट Boolean अभिव्यक्तियों को एक canonical रूप में व्यक्त करता है।

निष्कर्ष

बोओलेन अल्गेब्रा तर्क परीक्षण पैटर्न पीढ़ी के स्वचालन में एक अनिवार्य उपकरण है। मॉडलिंग सर्किट और दोष से परीक्षण वेक्टर को अलग करने और कॉम्पैक्ट करने के लिए, इसके अल्गेब्रिक नियम डिजिटल सिस्टम की शुद्धता सुनिश्चित करने के लिए एक औपचारिक, स्केलेबल विधि प्रदान करते हैं। एकीकृत सर्किट घनी हो जाते हैं - अरबों ट्रांजिस्टर और उन्नत विनिर्माण नोड्स - ATPG में बोओलेन अल्गेब्रा की भूमिका को आगे बढ़ाने के लिए जारी रहेगा।