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- W432233846 abstract "Le diagnostic de fautes est essentiel pour atteindre l'objectif de temps avant mise sur le marche (time to market) des premiers prototypes de circuits integres. Une autre application du diagnostic est dans l'environnement de production. Les informations du diagnostic sont tres utiles pour les concepteurs de circuits afin d'ameliorer la conception et ainsi augmenter le rendement de production. Dans le cas ou le circuit est une partie d'un systeme d'importance critique pour la surete (e.g. automobile, aerospatial), il est important que les fabricants s'engagent a identifier la source d'une defaillance dans le cas d'un retour client pour ensuite ameliorer l'environnement de production afin d'eviter la recurrence d'un tel defaut et donc ameliorer la surete. Dans le cadre de cette these, nous avons developpe une methodologie de modelisation et de diagnostic de fautes pour les circuits analogiques/mixtes. Une nouvelle approche basee sur l'apprentissage automatique a ete proposee afin de considerer les fautes catastrophiques et parametriques en meme temps dans le diagnostic. Ensuite, nous avons focalise sur le diagnostic de defauts spot qui sont consideres comme le mecanisme de defauts principal de circuits integres. Enfin, la methodologie du diagnostic proposee a ete validee par les donnees de circuits defectueux fournies par NXP Semiconductors - Netherlands. Mots cles: Diagnostic de fautes, modelisation de fautes, test analogique, analyse de defauts, apprentissage automatique" @default.
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