Test indirect des circuits analogiques et RF : implémentation sûre et efficace
Auteur / Autrice : | Syhem Larguech |
Direction : | Serge Bernard, Florence Azais |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Systèmes automatiques et micro-électroniques |
Date : | Soutenance le 03/12/2015 |
Etablissement(s) : | Montpellier |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....) |
Jury : | Examinateurs / Examinatrices : Serge Bernard, Florence Azais, Gildas Léger, Haralampos Stratigopoulos, Michel Renovell, Laurent Latorre |
Rapporteurs / Rapporteuses : Gildas Léger, Haralampos Stratigopoulos |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Être en mesure de vérifier si un circuit intégré est fonctionnel après fabrication peut s'avérer très difficile. Dans le cas des circuits analogiques et Radio Fréquence (RF) les procédures et les équipements de test nécessaires ont un impact majeur sur le prix de revient des circuits. Une approche intéressante pour réduire l'impact du coût du test consiste à mesurer des paramètres nécessitant des ressources de test faible coût et corréler ces mesures, dites mesures indirectes, avec les spécifications à tester. On parle alors de technique de test indirect (ou test alternatif) car il n'y a pas de mesure directe des spécifications, qui nécessiterait des équipements et du temps de test importants, mais ces spécifications sont estimées à partir des mesures « faibles couts ». Même si cette approche semble attractive elle n'est viable que si nous sommes en mesure d'établir une précision suffisante de l'estimation des performances et que cette estimation reste stable et indépendante des lots de circuits à traiter. L'objectif principal de cette thèse est de mettre en œuvre une stratégie générique permettant de proposer un flot de test indirect efficace et robuste. Pour être en mesure de construire cette stratégie nous avons amenés différentes contributions. Dans un premier temps, on a développée une nouvelle métrique dans cette thèse pour évaluer la robustesse des prédictions relaissées. Dans un deuxième temps, on a défini et analysé une stratégie pour la construction d'un model optimal. Cette dernière englobe un prétraitement de données ensuite une analyse comparative entre différentes méthodes de sélections de mesures indirectes aussi l'étude d'autres paramètres tels que la taille des combinaisons de mesures indirectes ainsi que celle de la taille de set d'apprentissage. Aussi on a proposé une stratégie pour une confidente exploration d'espace de mesures indirectes afin de construire plusieurs meilleurs modèles qu'on peut se servir par la suite pour résoudre des problèmes de confiance et d'optimisation. Les études comparatives réalisées ont été effectuées sur 2 cas d'études expérimentaux et à partir de métriques classiques et de la nouvelle métrique proposée permettant ainsi d'évaluer objectivement la robustesse de chaque solution.En fin, nous avons développé une stratégie complète mettant en œuvre des techniques de redondance de modèles de corrélation qui permettent d'améliorer grandement la robustesse et l'efficacité de la prise de décision en fonction des mesures obtenues. Cette stratégie est adaptable à n'importe quel contexte en termes de compromis entre le coût du test et le niveau de confiance et de précision attendu.