La part dû au test dans le coût de conception et de fabrication des circuits intégrés ne cesse de croître, d'où la nécessité d'optimiser cette étape devenue incontournable. Dans cette thèse, de nouvelles méthodes d'ordonnancement et de réduction du nombre de tests à effectuer sont proposées. La solution est un ordre des tests permettant de détecter au plus tôt les circuits défectueux, qui pourra aussi être utilisé pour éliminer les tests redondants. Ces méthodes de test sont basées sur la modélisation statistique du circuit sous test. Cette modélisation inclus plusieurs modèles paramétriques et non paramétrique permettant de s'adapté à tous les types de circuit. Une fois le modèle validé, les méthodes de test proposées génèrent un grand échantillon contenant des circuits défectueux. Ces derniers permettent une meilleure estimation des métriques de test, en particulier le taux de défauts. Sur la base de cette erreur, un ordonnancement des tests est construit en maximisant la détection des circuits défectueux au plus tôt. Avec peu de tests, la méthode de sélection et d'évaluation est utilisée pour obtenir l'ordre optimal des tests. Toutefois, avec des circuits contenant un grand nombre de tests, des heuristiques comme la méthode de décomposition, les algorithmes génétiques ou les méthodes de la recherche flottante sont utilisées pour approcher la solution optimale. / The share of test in the cost of design and manufacture of integrated circuits continues to grow, hence the need to optimize this step. In this thesis, new methods of test scheduling and reducing the number of tests are proposed. The solution is a sequence of tests for early identification of faulty circuits, which can also be used to eliminate redundant tests. These test methods are based on statistical modeling of the circuit under test. This model included several parametric and non-parametric models to adapt to all types of circuit. Once the model is validated, the suggested test methods generate a large sample containing defective circuits. These allow a better estimation of test metrics, particularly the defect level. Based on this error, a test scheduling is constructed by maximizing the detection of faulty circuits. With few tests, the Branch and Bound method is used to obtain the optimal order of tests. However, with circuits containing a large number of tests, heuristics such as decomposition method, genetic algorithms or floating search methods are used to approach the optimal solution.

Big amounts of test data generated by the current used software testing tools (QA-C/QA-C++ and Cantata) contain a variety of different values. The variances cause enormous challenges in data aggregation and interpretation that directly affect generation of test metrics. Due to the circumstance of data processing, this master thesis introduces a database-centric test management framework for test metrics aims at centrally handling the big data as well as facilitating the generation of test metrics. Each test result will be individually parsed to be a particular format before being stored in a centralized database. A friendly front-end user interface is connected and synchronized with the database that allows authorized users to interact with the stored data. With a granularity tracking mechanism, any stored data will be systematically located and programmatically interpreted by a test metrics generator to create various kinds of high-quality test metrics. The automatization of the framework is driven by Jenkins CI to automatically and periodically performing the sequential operations. The technology greatly and effectively optimizes and reduces effort in the development, as well as enhance the performance of the software testing processes. In this research, the framework is only started at managing the testing processes on software-unit level. However, because of the independence of the database from levels of software testing, it could also be expanded to support software development at any level.

L'expansion du marché des semi-conducteurs dans tous les secteurs d'activité résulte de la capacité de créer de nouvelles applications grâce à l'intégration de plus en plus de fonctionnalités sur une surface de plus en plus faible. Pour chaque entreprise, la compétitivité dépend du coût de fabrication mais aussi de la fiabilité du produit. Ainsi, la phase de test d'un circuit intégré, et plus particulièrement des circuits analogiques et mixtes, est le facteur prédominant dans les choix d'un compromis entre ces deux critères antagonistes, car son coût est désormais proche du coût de production. Cette tendance contraint les acteurs du marché à mettre en place de nouvelles solutions moins onéreuses. Parmi les recherches dans ce domaine, la conception en vue du test (DfT) consiste à intégrer pendant le développement de la puce, une circuiterie additionnelle susceptible d'en faciliter le test, voire d'effectuer un auto-test (BIST). Mais la sélection d'une de ces techniques nécessite une évaluation de leur capacité de différencier les circuits fonctionnels des circuits défaillants. Ces travaux de recherche introduisent une méthodologie d'estimation de la qualité d'une DfT ou d'un BIST dans le flot de conception de circuits analogiques et mixtes. Basée sur la génération d'un large échantillon prenant en compte l'impact des variations d'un procédé technologique sur les performances et les mesures de test du circuit, cette méthodologie calcule les métriques de test exprimant la capacité de chaque technique de détecter les circuits défaillants sans rejeter des circuits fonctionnels et d'accepter les circuits fonctionnels en rejetant les circuits défaillant. Ensuite, le fonctionnement d'un auto-test numérique adapté aux convertisseurs sigma-delta est présenté ainsi qu'une nouvelle méthode de génération et d'injection du stimulus de test. La qualité de ces techniques d'auto-test est démontrée en utilisant la méthodologie d'estimation des métriques de test. Enfin, un démonstrateur développé sur un circuit programmable démontre la possibilité d'employer une technique d'auto-test dans un système de calibrage intégré. / The pervasiveness of the semiconductor industry in an increasing range of applications that span human activity stems from our ability to integrate more and more functionalities onto a small silicon area. The competitiveness in this industry, apart from product originality, is mainly defined by the manufacturing cost, as well as the product reliability. Therefore, finding a trade-off between these two often contradictory objectives is a major concern and calls for efficient test solutions. The focus nowadays is mainly on Analog and Mixed-Signal (AMS) circuits since the associated testing cost can amount up to 70% of the overall manufacturing cost despite that AMS circuits typically occupy no more than 20% of the die area. To this end, there are intensified efforts by the industry to develop more economical test solutions without sacrificing product quality. Design-for-Test (DfT) is a promising alternative to the standard test techniques. It consists of integrating during the development phase of the chip extra on-chip circuitry aiming to facilitate testing or even enable a built-in self-test (BIST). However, the adoption of a DFT technique requires a prior evaluation of its capability to distinguish the functional circuits from the defective ones. In this thesis, we present a novel methodology for estimating the quality of a DfT technique that is readily incorporated in the design flow of AMS circuits. Based on the generation of a large synthetic sample of circuits that takes into account the impact of the process ariations on the performances and test measurements, this methodology computes test metrics that determine whether the DFT technique is capable of rejecting defective devices while passing functional devices. In addition, the thesis proposes a novel, purely digital BIST technique for Sigma-Delta analog-to-digital converters. The efficiency of the test metrics evaluation methodology is demonstrated on this novel BIST technique. Finally, a hardware prototype developed on an FPGA shows the possibility of adapting the BIST technique within a calibration system.

La Non-Linéarité-Différentielle (NLD) et la Non-Linéarité-Intégrale (NLI) sont les performances statiques les plus importantes des Convertisseurs Analogique-Numérique (CAN) qui sont mesurées lors d’un test de production. Ces deux performances indiquent la déviation de la fonction de transfert du CAN par rapport au cas idéal. Elles sont obtenues en appliquant une rampe ou une sinusoïde lente au CAN et en calculant le nombre d’occurrences de chacun des codes du CAN.Ceci permet la construction de l’histogramme qui permet l’extraction de la NLD et la NLI. Cette approche requiert lacollection d’une quantité importante de données puisque chacun des codes doit être traversé plusieurs fois afin de moyenner le bruit et la quantité de données nécessaire augmente exponentiellement avec la résolution du CAN sous test. En effet,malgré que les circuits analogiques et mixtes occupent une surface qui n’excède pas généralement 5% de la surface globald’un System-on-Chip (SoC), leur temps de test représente souvent plus que 30% du temps de test global. Pour cette raison, la réduction du temps de test des CANs est un domaine de recherche qui attire de plus en plus d’attention et qui est en train deprendre de l’ampleur. Les CAN de type pipeline offrent un bon compromis entre la vitesse, la résolution et la consommation.Ils sont convenables pour une variété d’applications et sont typiquement utilisés dans les SoCs destinés à des applicationsvidéo. En raison de leur façon particulière du traitement du signal d’entrée, les CAN de type pipeline ont des codes de sortiequi ont la même largeur. Par conséquent, au lieu de considérer tous les codes lors du test, il est possible de se limiter à un sous-ensemble, ce qui permet de réduire considérablement le temps de test. Dans ce travail, une technique pour l’applicationdu test à code réduit pour les CANs de type pipeline est proposée. Elle exploite principalement deux propriétés de ce type deCAN et permet d’obtenir une très bonne estimation des performances statiques. La technique est validée expérimentalementsur un CAN 11-bit, 55nm de STMicroelectronics, obtenant une estimation de la NLD et de la NLI pratiquement identiques àla NLD et la NLI obtenues par la méthode classique d’histogramme, en utilisant la mesure de seulement 6% des codes. / Differential Non Linearity (DNL) and Integral Non Linearity (INL) are the two main static performances ofAnalog to-Digital Converters (ADCs) typically measured during production testing. These two performances reflect thedeviation of the transfer curve of the ADC from its ideal form. In a classic testing scheme, a saturated sine-wave or ramp isapplied to the ADC and the number of occurrences of each code is obtained to construct the histogram from which DNL andINL can be readily calculated. This standard approach requires the collection of a large volume of data because each codeneeds to be traversed many times to average noise. Furthermore, the volume of data increases exponentially with theresolution of the ADC under test. According to recently published data, testing the mixed-signal functions (e.g. dataconverters and phase locked loops) of a System-on-Chip (SoC) contributes to more than 30% of the total test time, althoughmixed-signal circuits occupy a small fraction of the SoC area that typically does not exceed 5%. Thus, reducing test time forADCs is an area of industry focus and innovation. Pipeline ADCs offer a good compromise between speed, resolution, andpower consumption. They are well-suited for a variety of applications and are typically present in SoCs intended for videoapplications. By virtue of their operation, pipeline ADCs have groups of output codes which have the same width. Thus,instead of considering all the codes in the testing procedure, we can consider measuring only one code out of each group,thus reducing significantly the static test time. In this work, a technique for efficiently applying reduced code testing onpipeline ADCs is proposed. It exploits two main properties of the pipeline ADC architecture and allows obtaining an accurateestimation of the static performances. The technique is validated on an experimental 11-bit, 55nm pipeline ADC fromSTMicroelectronics, resulting in estimated DNL and INL that are practically indistinguishable from DNL and INL that areobtained with the standard histogram technique, while measuring only 6% of the codes.

Big amounts of test data generated by the current used software testing tools (QA-C/QA-C++ and Cantata) contain a variety of different values. The variances cause enormous challenges in data aggregation and interpretation that directly affect generation of test metrics. Due to the circumstance of data processing, this master thesis introduces a database-centric test management framework for test metrics aims at centrally handling the big data as well as facilitating the generation of test metrics. Each test result will be individually parsed to be a particular format before being stored in a centralized database. A friendly front-end user interface is connected and synchronized with the database that allows authorized users to interact with the stored data. With a granularity tracking mechanism, any stored data will be systematically located and programmatically interpreted by a test metrics generator to create various kinds of high-quality test metrics. The automatization of the framework is driven by Jenkins CI to automatically and periodically performing the sequential operations. The technology greatly and effectively optimizes and reduces effort in the development, as well as enhance the performance of the software testing processes. In this research, the framework is only started at managing the testing processes on software-unit level. However, because of the independence of the database from levels of software testing, it could also be expanded to support software development at any level.