1(吉林大学计算机科学与技术学院 长春 130012);2(计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京 100190);3(符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春 130012);4(中国科学院计算技术研究所 北京 100190) (ouyangdantong@163.com)
出版日期: 2019-11-12基金资助:国家自然科学基金项目(61672261,61502199,61402196,61872159,61704174)Test Pattern Set Reduction Based on the Method of Computing Minimal Hitting Set
Ouyang Dantong1,3, Chen Xiaoyan1, Ye Jing2,4, Deng Zhaoyong1, Zhang Liming1,31(College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012);2(State Key Laboratory of Computer Architecture (Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences), Beijing 100190);3(Key Laboratory of Symbol Computation and Knowledge Engineering (Jilin University), Ministry of Education, Changchun 130012);4(Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190)
Online: 2019-11-12摘要/Abstract
摘要： 自动测试向量生成的目的是对特定的故障模型确定1个高质量测试向量集使得芯片(设计)的故障覆盖率达到期望值，在芯片测试中是非常重要的环节.TetraMAX ATPG 2018是众多ATPG工具中功能最强、最易于使用的自动测试向量生成工具，可以在很短的时间内生成具有高故障覆盖率的高质量测试向量集.提出基于极小碰集求解算法的极小完全测试向量集求解算法，通过对测试向量集约简问题重新建模，利用极小碰集求解算法对TetraMAX ATPG 2018产生的测试向量集进行约简.利用这一算法可以有效地缩减测试向量集规模，且保证其故障覆盖率不变，对降低芯片的测试成本有着重要的现实意义.实验针对固定型故障，结果表明：该算法具有良好的约简效果，而且可以保证所得测试向量集中不包含冗余的测试向量.
参考文献
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