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利用多元平行测试法 降低SoC测试成本

由于消费与商业对于单芯片整合更多功能需求,使其发展速度比以往更为迅速。例如数字机上盒/电缆调制解调器(STB/CMs)及行动电话整合了PDA、影像拨放及DVD R/W功能。像这类系统单芯片在数字、记忆、混频信号及高频技术上都面临了挑战,因此系统单芯片测试系统就必须先具备了克服种种的技术瓶颈的能力。 

单纯技术挑战并足以因应大量生产后降低测试成本而达到实际的经济效益,这也是为什么测试系统的架构必须具弹性依需求整合不同的技术,以符合在消费者市场中设备的经济标准。因此对这类系统单芯片测试而言,须先考虑技术或经济条件,因为这对应了测试系统所具备能力的以及大量生产的测试成本。为了理解测试SoC的种种,本文将以STB/CM和DVD R/W应用为例。藉由探讨典型方块图进而了解其中最具技术挑战的解决方法而把量产的测试成本降至最低。 

以数字机上盒/电缆调制解调器(STB/CMs)为例 

拿数字机上盒与电缆调制解调器(STB/CMs),来探讨两种不同的系统单芯片功能特性。首先,根据方块图可了解其功能与效能,以及它们是如何在测试当中验证,相关的测试瓶颈及最后解决方法探讨。技术范畴与测试相关的经济层面也同时会讨论。典型的STB/CM SoC的方块图如表1所示。一般标准数字化传输都是透过卫星,陆地或者电缆为效传输介质。在前端,调变设备带输入信号并且分隔出一条特定的通道。然后解调器部分把这个信号转变成一连串的数字信号。此时,前向错误校正(FEC)与信号修正皆以数字方式完成。在后端处理器经过解多任务器的信号判断可能为影像、声音或数据后,依信号特性被传送至送适当译码器处理。这些影像数据准备进行编码成适合人使用的模拟信号。此外,有一些特殊设计的电路使用目前较受欢迎的数据传输标准让数据皆以数字方式传送,如ATA(IDE)、IEEE 1394以及其它。 

在测试的领域中,所有测试的项目都必须根据相关的规范。如在RF前端测试,测试项目则必须依据使用的传输介质。表2、3和4个别表示卫星、陆地和电缆前端更细节的测试项目。虽然被测试的基本的项目相似,但是这些前端却有不同的输入和输出频率;就卫星前端而论,输入的射频(RF)直接转变为一同相的基频/90度相位差(I/Q)有4阶段或8阶段相位调节格式的信号。 

陆地传输前端输入RF直接转变成一同相43.75MHz的信号。电缆调制解调器前端有两条信号传输路径,一为在电视频带上的信号和在频带外做电缆调制解调器数据程序编制起闭功能选择的路径。同时,除了确保接收频带外的信道,也有数据传输的一条信号回传信道。 

为了测试这些不同的前端特性,信号源本身即需要能有足够的干净表现,包括信号噪声比(SNR)、总谐波失真(THD)和无寄生动态范围(SFDR),以达到IC制程的规格。在制程规格便会提到有多少位数据在调谐端和调变/解调之间的接口完成转变。通常测试系统会较受测组件的架构多加2个位达到输入或量测的需要。混频信号测试会使用到如表5方块图中所示的模拟数字转换器及数字模拟转换器、低通和频带通滤波器、自动增益控制器及锁相回路。 

如要测试其10位转换器,使用ADC量化误差公式,SNR=6.02 x Nbits+1.76分贝,﹝1﹞需要一个信号源优于62分贝SNR。为了改善测试时间及测试成本,使用倍频率测试好处多于以单个频率测试,这是在于它能结合传统上的多项测试合而为一,其中一项特别的挑战是如何在线性的范围把多重频率彼此相互作用而产生的互调失真(IMOD)降至最低﹝2﹞。 

例如,表6为测试电缆调制解调器10位模拟数字转换器(ADCs)或者陆地的解调器内的模拟数字转换器(ADCs)的互调失真(IMOD)的标准方法。在滤波器测试中的挑战在于它同时有模拟的输出与输入端,所以测试时需要输入干净的信号源及分析输出的数字器;最节省测试成本的策略就是同时去测倍频频带的正确状态及停止的频带。这个方法已沿用了好几年﹝3﹞,但是困难点是在于如何依需要让各种频率有着一样的振幅;如果这个问题无法解决,便无法得知频率振幅的改变是否为测试系统或待测组件的滤波器转移函数所造成。如表7所示为用一任意波形产生器,量测表5所示的低通与带通滤波器所得到正确的频率间距的频谱,以数字方式测试的部分如表8所示。这些测试须考虑到数字的效能及功能,需要的功能像是在测系统单芯片就要考虑扫描向量内存的深度及嵌入式内存中算法图案产生器(APG)所需的内存大小。对效能来说,高速接口的性能试验就是确保待测组件(DUT)的效能符合它本身所有的接口。时序及眼图测试则需要更严谨的时序规格,更低的信号抖动及低的噪声环境,眼图就是确保输出的信号是否符合规格,其眼形越开表示振幅的时序、信号抖动及噪音偏低而较佳。 

以DVD R/W为例 

DVD R/W为另一个典型整合多项测试的系统单芯片,信号来自DVD磁盘接口至模拟前端。信号在被ADC数字化之前就放大且除去失真部分,此外追踪DVD读通道是否在正确轨道的中心、伺服块控制DVD播放机电动机和转动功能、激光控制区块控制激光脉波宽度和强度、控制逻辑处理数字化影像和声音的数据,然后把信号转化成可被看见并且听到的模拟信号;还有一个主要连接DVD播放机的接口及数字化串接端口接口把数据送到其它装置,不同的方块图所含的测试项目如表10所示。在混频信号测试挑战之一,就是把变换器的分辨率从4位提升到24位。24位的分辨率对音频而言,意谓着需面对如何处理噪声及如何让取样器的效能优于组件规格。 

为了调查是否是低噪声的环境,表11为一个编码归零的数字模拟转换器做SNR、THD量测。表9中伺服放大器是典型的I/Q,因为它有不同的输入端,测试系统同时需要产生两个有相同振幅但相位差90度的正弦波形至输入端,组件会因这测试项而有相位及振幅差,此时光学雷射控制有高频宽及很窄的时间特性做调整。 

一个典型雷射脉波(约17nsec且小于5nsec的上升及下降时间)﹝4﹞为了对波形取样,取样器的频宽就得大于或等于2GHZ。像这需求在数字方面跟电缆调制解调器/数字机上盒(cable modem/STB)有很大的相似处,包含了扫描向量内存的深度、测试控制逻辑所需高数量的测试针、嵌入式内存中算法图案产生器(APG)、高速数字的能力(275Mbps)及在眼图测试中有稳定的效能,如低时间颤动及噪声。 

测试成本的其它影响 

有许多降低测试成本的策略都是在于用各种方法来降低测试时间,而所谓测试时间实际上是定义为对组件做环境设定及所有量测,目标就在于把这降至最低。为了达到这目标,测试系统必须利用各式各样的方法,例如在测试当中转存数据的能力。而就文中讨论的例子,测试时间会包含数字的向量图案执行时间(向量×时期的数量)组成、模拟信号取样时间及DC量测,前提是假设数字的图案是符合组件的设定。如表12所示,multi-site和concurrent test此两种方法有类似的观念,但有不同的应用。 

Multi-site即是在载板上放置多个待测组件同时平行测试,执行这测试主要会有测试系统本身资源的限制,像DC、模拟的输入量测及数字的量测针。如果没有足够的量测针资源来执行组件测试,测试效率则会降低,因此测试系统设备商也致力增加数字的量测针数量来因应挑战。 

在SoC测试领域最新的趋势就是增加模拟资源的数量及功能,在一张卡中就整合了模拟的输入/输出的多功能及核心的资源,而使得以平行测试达到较经济的目标更为可行,另外的主要限制则在于像组件电路板与最终测试操作机(handler)之间信号干扰的问题,目前消费性电子组件产线常见的是平行测试4个组件(Quad-site),在平行测试(concurrent test)中跟平行测试概念类似,但它是用于组件本身。 

如果表1、表9的方框图内部至输出端相同性质的区块(IP),或者可能独立运作的区块,这些都可能被同时测试。通常IC不会针对独立输出端设计,因此才会有一个为可测试而设计(DFT)观念的策略的运用。这些方法的限制在于DC、模拟的输入量测及数字的系统资源效益,IC输入、出端的效益及潜在的效能问题,像启动多端测试电流的变动及信号彼此干扰。 

DFT的主要目标就是如何以独特的设计把标准的设计整合在一起,测试的主要目标如表13,就是把测试程序的相同IP区块和IP函式库结合以快速的产生测试程序。而这些被提出的标准的定义则是独立核心包覆的可测试标准IP区块﹝5〕,其它被提出的标准定义是重新使用测试图案,然后架构成可直接插入IP核心﹝6〕,这些新标准会迫使平行测试(Concurrent Test)成为在测试领域新的重要的一环,优点是能透过硅晶及测试发展更快速地切入市场。 

IP区块/多组件平行测试 

有效降低成本 

现今许多系统单芯片,包括STB/CM以及DVD R/W,已经结合许多科技,那就是数字、内存、混频信号及射频。测试系统的架构已经不只是满足功能及效能上的挑战,也达成降低测试成本的目标,进而符合在广大消费者市场中的经济标准。现在许多测试的瓶颈已经都有解决的办法,但这些办法都需要更多及效能更高的资源才能满足这些测试的挑战。 

能够支持输入、出多种不同波形以及低噪声的环境是任何测试系统所面临的两个主要挑战,因为这会影响到DAC及ADC的信号噪声比、总谐波失真的量测以及滤波器在模拟所需高分辨率及频宽的转移特性,同时在数字测试高速的接口标准及嵌入式内存的功能及效能所需的也是需要考虑的。在消费者市场中除了考虑到技术瓶颈外,测试成本重要性所影响的也慢慢被考虑到,如针对修正测试方法去降低测试时间,用多种频率去达到混频信号失真量测,其它像IP区块平行测试及多组件平行测试也能达到最大经济效益。在这些例子当中,对测试平台主要的挑战是在于如何将这些应用简单的撰写到测试程序中;不过降低测试成本最有用的方法还是IP区块平行测试及多组件平行测试,而相对所需的资源来达到最大的效率亦不容忽视。 

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