Thèse soutenue

Modélisation de fautes et diagnostic pour les circuits mixtes/RF nanométriques
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Auteur / Autrice : Ke Huang
Direction : Salvador Mir
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et technologie industrielles
Date : Soutenance le 16/11/2011
Etablissement(s) : Grenoble
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Techniques de l'Informatique et de la Microélectronique pour l'Architecture d'ordinateurs
Jury : Président / Présidente : Philippe Benech
Examinateurs / Examinatrices : Salvador Mir, Bram Kruseman, Haralampos-g. Stratigopoulos, Denis Josse, Bruno Chauffert
Rapporteurs / Rapporteuses : Hans-joachim Wunderlich, Luz Balado, Bengt Jonsson

Mots clés

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Résumé

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Le diagnostic de fautes est essentiel pour atteindre l'objectif de temps avant mise sur le marché (time to market) des premiers prototypes de circuits intégrés. Une autre application du diagnostic est dans l'environnement de production. Les informations du diagnostic sont très utiles pour les concepteurs de circuits afin d'améliorer la conception et ainsi augmenter le rendement de production. Dans le cas où le circuit est une partie d'un système d'importance critique pour la sûreté (e.g. automobile, aérospatial), il est important que les fabricants s'engagent à identifier la source d'une défaillance dans le cas d'un retour client pour ensuite améliorer l'environnement de production afin d'éviter la récurrence d'un tel défaut et donc améliorer la sûreté. Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé une méthodologie de modélisation et de diagnostic de fautes pour les circuits analogiques/mixtes. Une nouvelle approche basée sur l'apprentissage automatique a été proposée afin de considérer les fautes catastrophiques et paramétriques en même temps dans le diagnostic. Ensuite, nous avons focalisé sur le diagnostic de défauts spot qui sont considérés comme le mécanisme de défauts principal de circuits intégrés. Enfin, la méthodologie du diagnostic proposée a été validée par les données de circuits défectueux fournies par NXP Semiconductors - Netherlands. Mots clés: Diagnostic de fautes, modélisation de fautes, test analogique, analyse de défauts, apprentissage automatique