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MATLAB-Open Source Tool Based Framework for Test Generation for Digital Circuits Using Evolutionary Algorithms
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AI
DOI：10.1007/s10836-023-06088-1.png)
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摘要
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本文提出了一种用于数字电路测试生成的自动化框架，采用遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）等进化算法，针对单固定型故障。该框架在MATLAB环境中构建，并与开源故障模拟器HOPE结合使用。使用进化算法在VLSI电路中从巨大的数字测试搜索空间中找到具有最大故障覆盖率的最佳测试模式已被证明是高效的。本工作强调在更少的迭代次数内找到具有最大故障覆盖率的最佳测试模式。这确实可以显著减少实现良好故障覆盖率所需的测试模式数量。与只能为组合电路生成测试的开源ATPG工具ATALANTA不同，本基于进化算法的测试生成框架能够为组合电路和时序电路生成测试模式。所提出的框架在时序电路的“网表切割”之前和之后引入了测试生成。在此背景下，已设计了一种能够执行时序电路“网表切割”而不会改变组合逻辑结构的自动化工具。通过一些ISAC’85组合电路和ISAC’89时序电路基准电路的故障模拟验证了生成测试模式的质量。该工作还通过交叉和变异率等遗传算子的变化探索了最佳测试模式的有效性。结果表明，所提出的GA和PSO优于常用的开源ATPG工具ATALANTA。
Keyword:
Evolutionary algorithm
ATPG
Genetic algorithm
Particle swarm optimization
Stuck-at faults
Netlist cutting
