ATPG自动测试向量生成技术ATPG（Automatic Test Pattern Generation，自动测试向量生成）是DFT的核心算法支柱。它通过算法自动生成能在指定故障模型下覆盖芯片内尽可能多缺陷的测试向量，是连接"逻辑设计"与"量产测试"的桥梁。本文系统讲解故障模型、ATPG算法演进（D算法、PODEM、FAN、SOCRATES），并配套Python实现的SA1故障注入、D算法核心、覆盖率统计与向量精简脚本，最后给出Synopsys TetraMAX与Mentor TestKompress的实战TCL流程。一、ATPG概述与核心目标1.1 什么是ATPGATPG指利用算法程序自动为数字电路生成测试向量的过程。给定一个门级网表和一个故障模型（如Stuck-at Fault），ATPG工具自动求解"对每个故障，找到一组原始输入激励，使该故障在原始输出可被观测到"。┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ ATPG 工作输入 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 1. 门级网表 (Verilog/RTL综合后) │ │ 2. 故障模型
ATPG自动测试向量生成技术ATPG（Automatic Test Pattern Generation，自动测试向量生成）是DFT的核心算法支柱。它通过算法自动生成能在指定故障模型下覆盖芯片内尽可能多缺陷的测试向量，是连接"逻辑设计"与"量产测试"的桥梁。本文系统讲解故障模型、ATPG算法演进（D算法、PODEM、FAN、SOCRATES），并配套Python实现的SA1故障注入、D算法核心、覆盖率统计与向量精简脚本，最后给出Synopsys TetraMAX与Mentor TestKompress的实战TCL流程。一、ATPG概述与核心目标1.1 什么是ATPGATPG指利用算法程序自动为数字电路生成测试向量的过程。给定一个门级网表和一个故障模型（如Stuck-at Fault），ATPG工具自动求解"对每个故障，找到一组原始输入激励，使该故障在原始输出可被观测到"。┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ ATPG 工作输入 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 1. 门级网表 (Verilog/RTL综合后) │ │ 2. 故障模型
