TH ESE Mohamed H edi TOUATI TEST ET ... - Laboratoire TIMA

More documents

Recommendations

Info

Chapitre 4. | Approches en vue du Diagnostic | Suppose Correct (S C) Ambigu (Amb) Suppose Fautif (S F) Plutôt Fautif (P F) Vraisemblablement Fautif (V F) Fautif (F) Il est clair que cette decomposition purement arbitraire, peut être modiee en fonction des exigences de l'application. Elle dependra surtout du degre de granularite desire pour le diagnostic. Pour faciliter la procedure de modication de cette decomposition, nous avons opte pour une representation matricielle (gure 4.6). Avec ce type de representation, changer la decomposition revient a remplacer la matrice par une autre. Le fusionnement des resultats des dierentes sessions de diagnostic se deroule donc selon les regles qualitatives denies dans la matrice de la gure 4.6. Cette matrice doit être interpretee de la maniere suivante : Si un premier vecteur de test donne a un composant X une estimation i, et un deuxieme lui donne une estimation j, alors la nouvelle estimation pour ce composant sera M(i,j), avec M la matrice et i, j respectivement la ligne et la colonne (ou l'inverse etant donne que la matrice est symetrique). Par exemple, si X est estime SC(i=3) par un vecteur et S F(j=7) par un autre, le resultat est M(S C,S F)= Amb. On remarquera que cette matrice comprend deux lignes et colonnes particulieres ; il s'agit des lignes et colonnes \Correct" et \Fautif". Elles expriment le fait que \Correct" et \Fautif" sont plus proches de l'armation que de l'estimation. Ceci decoule du fait qu'elles sont obtenues a partir de mesures (observation directes des entrees/sorties primaires du bloc concerne) et que, hormis le cas ou elles auraient ete eectuees lors d'un \test escape case" [Ben94], ces mesures sont considerees comme ables. Il est a noter que dans ce processus, aucune hypothese n'a eteavancee sur la capacite de diagnostic (\diagnosis power") de chaque vecteur. Cette notion exprime le fait {75 {
Chapitre 4. | Approches en vue du Diagnostic | Correct V_C S_C P_C Amb P_F S_F V_F Fautif Correct Correct Correct Correct Correct Correct Correct Correct Correct V_C Correct Correct V_C S_C S_C S_C P_C Amb Fautif S_C Correct V_C V_C S_C P_C P_C Amb P_F Fautif P_C Correct S_C S_C S_C P_C Amb P_F S_F Fautif Amb Correct S_C P_C P_C Amb P_F P_F S_F Fautif P_F Correct S_C P_C Amb P_F S_F S_F S_F Fautif S_F Correct P_C Amb P_F P_F S_F V_F V_F Fautif V_F Correct Amb P_F S_F S_F S_F V_F Fautif Fautif Fautif Fautif Fautif Fautif Fautif Fautif Fautif Fautif Fautif Figure 4.6: Regles de combinaison des estimations qu'un vecteur permet de diagnostiquer plus ou moins facilement un faute. En fait, cette notion prend toute son importance dans l'hypothese de la faute unique. Un vecteur de test qui detecte un nombre reduit de fautes (donc pas tres ecace pour le taux de couverture !) sera ecace lors du diagnostic. Or cette information ne peut être obtenue que par une simulation de fautes, ce qui presume de la disponibilite simultanee de la description au niveau porte (\netlist") du systeme et de l'outil de simulation. Or ces deux contraintes ne font pas partie de nos hypotheses de travail. De ce fait, le même poids (en terme de capacite de diagnostic) est applique a tous les vecteurs. Cependant, si ces informations sont disponibles, leur integration au processus de combinaison sera toujours possible. 4.3.3 Exemple d'application Le circuit de la gure 4.7 represente le c17, le plus petit des benchmarks de la serie ISCAS'85 [BrF85]. Dans ce circuit, nous avons injecte un collage logique a 1 (s-a-1) sur le nud G23. On a genere a l'aide de HI<strong>TEST</strong> [Ved94] deux vecteurs de {76 {
Page 1 and 2:
THESE presentee par Mohamed Hedi TO
Page 3 and 4:
Remerciements Si le titre de docteu
Page 5 and 6:
Abstract Today's Integrated Circuit
Page 7 and 8:
|Tables des Matieres | 2.2 Descript
Page 9 and 10:
|Tables des Matieres | 5.2.5 Calcul
Page 11 and 12:
Liste des Figures 1.1 Architecture
Page 13 and 14:
| Liste des Figures | 6.6 Localisat
Page 15 and 16:
| Liste des Tableaux | 7.8 Resultat
Page 17 and 18:
Introduction Les progres accomplis
Page 19 and 20:
Chapitre 0. | Introduction | Malgre
Page 21 and 22:
Chapitre 1 L'approche "Boundary Sca
Page 23 and 24:
Chapitre 1. | L'approche "Boundary
Page 25 and 26:
Page 27 and 28:
Page 29 and 30:
Page 31 and 32:
Page 33 and 34:
Page 35 and 36:
Page 37 and 38:
Chapitre 2 Methodologie pour le tes
Page 39 and 40: Chapitre 2. | Methodologie pour le
Page 63 and 64: Chapitre 3 Adaptation au cas des MC
Page 65 and 66: Chapitre 3. | Adaptation au cas des
Page 75 and 76: Chapitre 4 Approches en vue du Diag
Page 77 and 78: Chapitre 4. | Approches en vue du D
Page 89: Chapitre 4. | Approches en vue du D
Page 95 and 96: Chapitre 5 tester Recherche du meil
Page 97 and 98: Chapitre 5. | Recherche du meilleur
Page 117 and 118: Chapitre 6 Presentation de l'outil
Page 119 and 120: Chapitre 6. | Presentation de l'out
Page 125 and 126: Chapitre 7 Experimentations et resu
Page 127 and 128: Chapitre 7. | Experimentations et r
Page 135 and 136: Chapitre 8 Conclusion Dans ce trava
Page 137 and 138: Chapitre 8. | Conclusion | des outi
Page 139 and 140: Bibliographie
Page 141 and 142:
Bibliographie [BBK89] F. Brglez,D.
Page 143 and 144:
| Bibliographie | [HRA88] A. Hassan
Page 145 and 146:
| Bibliographie | [Mor95] F. Morgad
Page 147:
| Bibliographie | [Wag87] P. Wagner
show all

TH ESE Mohamed H edi TOUATI TEST ET ... - Laboratoire TIMA

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?