Diploma Thesis DIP-2013-09

BibliographySchaal, Marcel: Test Rekonfigurierbarer Scan-Netzwerke.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Diploma Thesis No. 9 (2013).
87 pages, german.
CR-SchemaB.7.1 (Integrated Circuits, Types and Design Styles)
B.8.1 (Reliability, Testing, and Fault-Tolerance)
D.2.5 (Software Engineering Testing and Debugging)
J.6 (Computer-Aided Engineering)
K.1 (The Computer Industry)
Abstract

Moderne Mikrochips enthalten zahlreiche Instrumente, die zur Auswertung der Betriebsparameter, zum Test oder zur Validierung der Funktionalität genutzt werden. Rekonfigurierbare Scan-Netzwerke (RSN) bieten die Möglichkeit eines effizienteren, flexibleren und skalierbareren Zugriffs auf eingebettete Instrumente gegenüber üblichen statischen Scan- Ketten. Durch den Einsatz von Rekonfigurierbaren Scan-Netzwerken nimmt jedoch die Komplexität der Zugriffsinfrastruktur zu. Während Scan-Ketten im Wesentlichen aus Schieberegistern bestehen, wodurch ein Defekt im Scan-Pfad relativ einfach festgestellt werden kann, finden sich in Rekonfigurierbaren Scan-Netzwerken, neben einfachen Logikelementen, auch Multiplexer und möglicherweise komplexere Schaltungen. Somit können unterschiedliche Scan-Pfade und -Hierarchien gebildet werden. Allerdings können bestehende Tests für Scan-Ketten die komplexere Steuerlogik bei Rekonfigurierbaren Scan-Netzwerken nicht ausreichend testen. Deshalb ist es notwendig, neuartige Teststrategien zu entwickeln, welche speziell an die Merkmale von Rekonfigurierbaren Scan-Netzwerken angepasst sind. In dieser Arbeit werden Strategien für den Test Rekonfigurierbarer Scan-Netzwerke analysiert und ausgewertet. Es werden mehrere neue Verfahren zur Erzeugung von Testmustern vorgestellt, welche effizient bezüglich Laufzeit als auch des Speicherplatzbedarfs arbeiten.

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Department(s)University of Stuttgart, Institute of Technical Computer Science, Computer Architecture
Superviser(s)Wunderlich, Prof. Hans-Joachim; Baranowski, Rafal; Kochte, Michael
Entry dateAugust 7, 2018
   Publ. Computer Science