Tessent ATPG实战:Sequential Pattern生成全流程解析(附常见问题排查)

Tessent ATPG系列 第八章 Sequential Pattern深度解析:从基础到高级应用场景 本文深度解析了Tessent ATPG中的Sequential Pattern技术,从基础概念到高级应用场景。详细阐述了其如何通过多时钟周期序列解决非扫描逻辑测试难题,提升芯片测试覆盖率,并重点探讨了在Memory旁路逻辑测试和Clock PO Pattern生成中的关键作用与工程实践。 阅读详情

Tessent ATPG实战:Sequential Pattern生成全流程解析与深度调试指南

对于从事复杂芯片设计的DFT工程师而言,如何有效捕捉那些隐藏在时序逻辑深处的缺陷,一直是一项兼具挑战与艺术性的工作。当扫描链无法触及电路中的每一个角落时,Sequential Pattern便成为了我们手中不可或缺的“探照灯”。它不再局限于简单的组合逻辑测试,而是深入到时钟驱动的状态迁移中,去激活和观测那些非扫描单元(Non-Scan Cell)的故障。这篇文章将从一个实践者的视角,为你彻底拆解在Tessent工具中生成Sequential Pattern的完整流程,并分享一系列在真实项目中验证有效的调试技巧与深度原理分析。无论你是正在处理包含嵌入式存储器、复杂时钟域交互的SoC设计,还是希望提升对ATPG工具底层逻辑的理解,这里的内容都将为你提供清晰的操作路径和扎实的理论支撑。

1. Sequential Pattern核心概念与生成逻辑重塑

在深入命令行操作之前,我们必须重新建立对Sequential Pattern的认知框架。它与Basic Scan Pattern的本质区别,在于其测试过程模拟了电路在功能模式下的时序行为。Basic Pattern在一个单一的捕获周期(Capture Cycle)内完成激励加载、响应捕获和移出比较,其前提是所有观测点都位于扫描链或原始输出(PO)上。然而,当故障效应需要经过一个或多个非扫描单元(即无法直接通过扫描链加载或卸载的时序单元)传播时,Basic Pattern便无能为力了。

Sequential Pattern的核心使命,正是通过插入一个或多个时序周期(Sequential Cycle),在捕获周期之前,预先将非扫描单元驱动到一个确定的、非X(未知)的状态。你可以将其理解为一个“预热”或“状态准备”阶段。在这个阶段,工具会像功能仿真一样,在扫描链加载完成后,施加多个时钟脉冲(数量由时序深度决定),并允许Primary Inputs(PIs)的变化按功能逻辑传播,从而逐步消除非扫描单元中的X态,为后续捕获可观测的故障效应创造条件。

注意:这里提到的“时序深度”(Sequential Depth)是指从故障点到最近的可观测点(扫描单元或PO)之间需要穿越的非扫描单元的数量。工具会自动分析电路结构,识别这些深度单元。

为了更直观地理解其工作流程,我们将其与Basic Scan Pattern进行对比:

操作阶段 Basic Scan Pattern Sequential Pattern
初始化 (Load) 将激励值移入(Shift In)所有扫描链。 同左。
时序阶段 无。 循环执行 N 次 (N=时序深度-1):
1. 在PI上施加力值(Force PI)。
2. 施加一个时序时钟脉冲(Pulse Sequential Clock)。
捕获阶段 (Capture) 1. 在PI上施加力值。
2. 测量PO值。
3. 施加捕获时钟脉冲,将逻辑值捕获到扫描链中。
1. 在PI上施加力值(此次值用于最终捕获)。
2. 测量PO值。
3. 施加捕获时钟脉冲。
深入解读ATPG Pattern类型:除了Basic Scan,Clock PO和RAM Sequential模式怎么用? 本文深入解析ATPG高级Pattern类型,包括Clock PO和RAM Sequential模式的应用策略。通过Mentor DFT工具链中的Tessent平台,详细介绍了这些模式的工作原理、配置命令及实战案例,帮助提升芯片测试的故障覆盖率和效率。特别适用于处理时钟域交叉和嵌入式存储器的复杂电路测试需求。 阅读详情

相关推荐

Tessent Sequential Pattern生成与调试实战:突破ATPG覆盖率瓶颈

在数字IC测试中,ATPG是核心的自动测试向量生成技术,用于检测芯片制造缺陷。其原理是通过算法搜索激励与响应,将故障效应传播至可观测点。对于包含跨时钟域、异步复位和状态机的设计,传统组合ATPG因忽略时序而覆盖率受限,Sequential ATPG则通过多周期时序搜索显著提升故障覆盖率。该技术广泛应用于SoC、存储器接口和模拟IP的数字控制等场景。本文聚焦Tessent工具,详解Sequential Pattern从约束编写、生成到调试的完整工程实践,帮助DFT工程师突破覆盖率瓶颈。

weixin_34274029的博客 309

Tessent ATPG实战:Sequential Pattern生成全流程详解(附常见问题排查)

本文详细解析了Tessent ATPG工具在Sequential Pattern生成中的全流程与工程优化技巧,包括sequential depth参数调优、Memory BIST协同测试等高级技术。通过实战案例展示了如何提升测试覆盖率并解决常见问题,为数字IC测试提供实用指导。

spark7igniter的博客 411

Tessent Sequential Pattern生成全流程与常见问题排查实战

ATPG(自动测试向量生成)是数字芯片可测试性设计的核心环节,而Sequential Pattern因涉及时序深度搜索,其生成复杂度远高于组合逻辑。理解时钟定义、时序约束与扫描链配置的协同原理,是提升故障覆盖率的关键。在工程实践中,合理选择pattern类型并优化ATPG参数,可有效平衡运行时间与测试质量。该技术广泛应用于SoC、处理器等复杂时序逻辑的测试向量生成,尤其在使用Tessent工具时,需重点关注时钟关系定义与仿真验证一致性。本文基于实际项目经验,系统梳理从环境准备到pattern输出的完整链路,

weixin_29172201的博客 239

Tessent ATPG 测试Pattern生成:5类Pattern的DRC违例(C8/C9)排查与解决方案

本文深入解析Tessent ATPG工具在生成测试Pattern时遇到的C8/C9类DRC违例问题,提供从诊断到修复的完整解决方案。重点分析Clock PO Pattern等5类Pattern的违例根因,并给出自适应Timeplate配置、分层次处理策略等实战技巧,帮助工程师高效解决芯片测试中的时钟相关设计规则冲突。

weixin_33910137的博客 458

新手避坑指南:用Tessent Shell跑ATPG,从读网表到生成Pattern的完整流程

本文详细介绍了使用Tessent Shell进行ATPG(自动测试向量生成)的完整流程,从环境配置、设计文件加载到模式生成与优化。特别针对新手常见的25个问题提供解决方案,帮助工程师快速掌握Mentor DFT工具链中的ATPG技术,提升芯片测试效率与覆盖率。

weixin_28736335的博客 524

VLOOKUP_fixed.py

VLOOKUP_fixed.py

D打卡签到,蓝牙中继,广播信号模拟器

模拟WIFI或蓝牙,有如下4种运行模式 1、WIFI模式:指定SSID、BSSID名称等,模拟WIFI,供设备连接。 2、蓝牙静态模式:指定MAC地址,广播固定的RAW数据。 3、蓝牙动态主机模式:扫描周围蓝牙设备,获取指定MAC地址的蓝牙及其RAW数据,实时发送至Cloud云端,可以设定时间段,只在设定的时间段内发送。 4、蓝牙动态从机模式:指定MAC地址,从Cloud云端获取动态主机模式实时上传的该MAC地址的RAW数据,并广播RAW数据。 准备工作: 1、板子:选择ESP32C3或ESP32C3 Supermini 2、nRF Connect手机app:用于扫描获取待模拟蓝牙设备的MAC和RAW数据。 Wifi分析仪或WiFi魔盒手机APP:用于扫描获取待模拟WIFI设备的SSID和BSSID。 3、可使用官方flash_download_tool_3.9.11工具来固件烧录。 使用说明: 上述完成后,设备首次上电,RESET一侧的指示灯会常亮,可以把它理解成电源指示灯; BOOT一侧的灯会亮,该灯常亮,表示设备开启了AP模式,此时设备会发射一个WIFI信号源,名称为ESPWIFI_AP,密码为12345678,手机或电脑连接该WIFI,浏览器输入192.168.4.1,进入设备的配置页面,进行相应的配置,其中动态主机模式和动态从机模式的SSID、Pwd 及要模拟的蓝牙MAC地址。配置完成并保存后,会重启,重启后设备会按照保存的配置运行。若下次要修改设备配置,可以长按BOOT按键,等待BOOT一侧的灯常亮,即进入AP模式,再按照上述流程配置即可。 仅用于蓝牙设备的开发与调试,请勿用于签到等违法违纪用途。

YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368张数据集+pyqt可视化界面.zip

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集:313 张 · 验证集:37 张 · 测试集:18 张 · 总计:368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位,其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域,涵盖肢体导联(I、II、III)与加压肢体导联(aVR、aVL、aVF),以及胸前导联(V1至V6),适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸,波形清晰、基线稳定,具有高度临床参考价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

企业级AI助手平台 开箱即用的全栈AI平台,支持多智能体协同、Supervisor模式编排、多种决策模式、RAG技术和流程编排能力 支持多厂商大模型统一接入与管理,安全可控的企业知识库与高精度检索优化

企业级AI应用开发框架,支持多厂商大模型统一接入与管理,安全可控的企业知识库与高精度检索优化能力,提供可视化流程编排、自主决策智能体与多智能体协同调度,兼容主流 Agent Skill 协议,帮助企业与开发者零门槛快速构建安全、高效、可落地的AI智能体应用与行业解决方案。

Java低代码, 轻量级, 支持国产化 国密 AI大模型MCP服务 商业免费 包括核心模块如:组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流、Spring Cloud 微服务、AI大模型等

Java低代码, 轻量级, 支持国产化 国密 AI大模型MCP服务 商业免费 Spring Boot, MyBatis, Flowable, TypeScript, Vue, Antdv, 包括核心模块如:组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流、Spring Cloud 微服务、AI大模型、代码生成器等

文创媒体电商行业智算中心(AIDC)建设规划方案.pptx

文创媒体电商行业智算中心(AIDC)建设规划方案.pptx

基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了基于动态窗口法(DWA)的机器人局部路径规划算法,深入剖析其在动态环境中实现自主避障与实时轨迹优化的核心机制。文章详细阐述了DWA算法的速度空间采样策略、轨迹预测模型、动力学约束处理及多目标代价函数的设计原理,并通过构建完整的Matlab仿真框架验证算法有效性。结合典型场景的仿真实验,展示了机器人在复杂障碍物环境下如何实时生成安全、平滑且符合运动学约束的最优路径,充分体现了DWA在移动机器人导航中的实用性与鲁棒性。; 适合人群:具备机器人运动规划基础知识和Matlab编程能力,从事智能移动机器人、自动驾驶或服务机器人研发的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解DWA算法的理论基础与实现细节;②掌握机器人局部路径规划的仿真实现方法;③为实际机器人系统的导航模块开发提供可复用的算法原型与代码参考;④作为进一步研究高级导航算法(如TEB、MPC)的技术基础。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析与调试,重点关注速度采样、轨迹积分、障碍物距离计算及代价评估等关键环节,通过调整参数在不同地图环境中进行对比实验,以深刻把握算法性能与参数之间的关系,进而提升对实时路径规划系统设计的理解与应用能力。

【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了用于轴承故障诊断的集中时频分析技术,重点解决了传统时频分析方法在处理非平稳信号时存在的能量分散与分辨率不足等问题。通过引入集中时频分析方法,能够有效聚焦信号能量,精确提取轴承故障特征频率,提升故障识别的准确性与时效性。文章详细阐述了该方法的理论基础,并结合仿真信号与实际实验数据验证其优越性能,同时提供了完整的Matlab代码实现流程,涵盖信号预处理、时频变换、参数优化及结果可视化等环节,便于读者复现与拓展应用。; 适合人群:具备一定信号处理理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事机械设备状态监测、故障诊断与预测性维护工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、风机、齿轮箱等旋转机械的早期轴承故障检测,实现故障预警;②提升工业设备运维系统的智能化水平,支撑预测性维护体系构建;③作为高校或研究机构在信号处理、机械故障诊断等课程中的教学案例与实践素材。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段运行与调试,深入理解集中时频分布的生成机制及其关键参数(如核函数选择、平滑窗口大小)对诊断效果的影响,并尝试将其应用于其他类型的机械故障信号分析中,开展对比研究以深化对该方法适用性的认识。

卫星动力学仿真模型开发之AI初试

以下是通过AI生成的一个简单的C语言仿真模型,用于模拟卫星的姿态、轨道动力学和运动学。该模型基于基本的物理公式,假设卫星在近地轨道上运行,并忽略了一些复杂的扰动因素(如大气阻力、太阳辐射压等)。姿态动力学描述了卫星绕其质心的旋转运动。轨道动力学描述了卫星在引力作用下的运动。姿态运动学描述了卫星姿态随时间的变化。

xspace的博客 569

ANSYS Workbench瞬态结构分析(1)时域分析

本文围绕瞬态结构分析展开。首先阐释其概念与理论基础,涵盖控制方程及数值求解方法。接着详述在 ANSYS Workbench 中进行瞬态分析的操作流程,以音叉为例,介绍从创建分析系统、材料定义、几何处理与网格划分,到边界条件与载荷设置、求解器设置及结果后处理的各步骤。之后对分析结果进行探讨,并针对计算不收敛、计算时间过长等常见问题给出调试技巧,旨在为读者提供全面的瞬态结构分析知识与实践指导。

qq_58675332的博客 6528

手把手调试:如何为高通Hypervisor上的GuestOS添加一个自定义的HAB服务通道

本文详细介绍了如何在高通Hypervisor环境下为GuestOS添加自定义HAB服务通道的全过程。从HAB通信框架的核心概念解析到设备树节点的动态注入机制,再到物理通道的内核层实现和用户层测试,提供了完整的开发案例和调试技巧,帮助开发者高效构建定制化通信服务。

weixin_27066963的博客 371

利用ANSYS随机振动分析功能实现随机疲劳分析

本文介绍了ANSYS随机振动分析功能,以及利用该功能,按照Steinberg提出的基于高斯分布和Miner线性累计损伤定律的三区间法进行ANSYS随机疲劳计算的具体过程。在工程应用中,汽车、飞行器、船舶以及其它各种机械或零部件,大多是在随机载荷作用下工作,当它们承受的应力水平较高,工作达到一定时间后,经常会突然发生随机疲劳破坏,往往造成灾难性的后果。因此,预测结构或零部件的随机疲劳寿命是非常有必要的。在工程界,疲劳计算广泛采用名义应力法,即以S-N曲线为依据进行寿命估算的方法,可以直接得到总寿命。

qq_38220914的博客 7608

用deepseek部署全自动的机器人--bytebot

Bytebot是一款开源AI桌面代理,提供完整的虚拟桌面环境,支持跨应用任务处理、文件管理、文档处理等复杂工作流。其技术架构包含核心控制、LLM代理、UI等组件,支持Docker和Kubernetes部署。本文演示了基于CloudStudio的部署流程,包括环境配置、Docker部署及DeepSeek API集成,实现多模型调用功能。

Kin 2481

如何通过CAD图中的坐标来确定是哪个坐标系

地理坐标系:为球面坐标。参考平面地是椭球面,坐标单位:经纬度。以地球参考为例,坐标系就相当于整个地球,而地理坐标系就是椭球状的完整的立体地球。所以我们可以看到生活中的数据与地图是一定含有地理坐标系的,因为他是客观上来说确确实实存在的。投影坐标系:为平面坐标。参考平面地是水平面,坐标单位:米、千米等。这就相当于把地球当成一个橘子,然后一刀切开,把橘子皮平面铺开,这个过程就是地理投影的过程。严谨一点来说就是建立一个参考系统,按照对应位置把椭球体投射到平面。那坐标系统主要有那些呢?北京54。

vjmap的博客 2万+

五.EtherCAT开发之STM32F407ZGt6+ LAN9253 外置EEPROM配置数据含义

EtherCAT从站简称ESC,ESC在上电过程中,会自动加载EEPROM中前7个字(1word = 2 byte)到ESC寄存器。ESC寄存器总是可以被EtherCAT主站通过EtherCAT总线访问,无论PDI接口寄存器配置什么值。EEPROM存储器中的前7个字,将决定ESC的工作模式。

AIoT深度探索者 | 嵌入式系统架构师 深耕物联网(IoT)与人工智能(AI)融合技术,聚焦​​边缘计算、图像开发、低功耗通信协议​​,致力于智能硬件,关注我获取最新技术文章信息与海量资源~ 3466

最新扣子智能体教程:手把手教你接入抖音评论区,实现自动回复

摘要:本文介绍如何利用扣子(Coze)平台搭建智能体实现抖音评论自动回复。从准备工作(账号注册、权限申请)到智能体创建(提示词优化、模型选择),再到抖音API接入和自动回复逻辑设置,详细说明了每个步骤的操作方法。文章还提供了回复模板示例和优化建议,帮助提升互动效率。通过这套方案,创作者可以显著减轻评论区管理压力,增强用户互动体验。(149字)

互联网架构师笔记 983

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

上一篇: 自动化迁移Markdown图床外链图片至本地的Python实践
下一篇: 阿里云服务器遭遇[crypto]挖矿病毒:从CPU爆满到彻底清除的全过程
java5
博客等级 码龄22年 85粉丝 2103原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值