Auto test de convertisseurs de signal de type pipeline

Cette thèse vise l’étude de nouvelles architectures d’auto test pour les convertisseurs de type pipeline. En production, les convertisseurs sont testés en fonctionnement statique et dynamique. Les techniques de test statique de linéarité sont les techniques les plus coûteuses durant la phase de prod...

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Main Author: Renaud, Guillaume
Other Authors: Grenoble Alpes
Language:en
Published: 2016
Subjects:
620
Online Access:http://www.theses.fr/2016GREAT064/document
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spelling ndltd-theses.fr-2016GREAT0642018-06-21T05:01:15Z Auto test de convertisseurs de signal de type pipeline Pipeline ADC Built-In Self Test Convertisseur pipeline Conception en vue du test Auto test Pipeline converter Design for test Built-In-Self-Test 620 Cette thèse vise l’étude de nouvelles architectures d’auto test pour les convertisseurs de type pipeline. En production, les convertisseurs sont testés en fonctionnement statique et dynamique. Les techniques de test statique de linéarité sont les techniques les plus coûteuses durant la phase de production. La mesure des performances statiques utilise un stimulus à haute linéarité et très basse fréquence et la méthode de l’histogramme, nécessitant la collecte d’un grand nombre d’échantillons en sortie afin de moyenner le bruit. Ainsi, la quantité de données nécessaire augmente exponentiellement avec la résolution du CAN sous test. Pour cette raison, la réduction du temps de test des CANs est un domaine de recherche qui attire de plus en plus d’attention. Récemment, des nouvelles solutions ont été mises au point pour réduire de façon importante le temps de test, mais aucune solution d’auto test considérant un générateur de signal de haute résolution en combinaison avec une technique d'analyse intégrée, réduisant considérablement la quantité de données, n’a encore été développée. Dans le cadre de cette thèse, on envisage l’étude de techniques d’auto test statique pour ce type de convertisseurs. En particulier, cette thèse présente un générateur de stimulus de test intégré à haute linéarité et une technique modifiée de servo-loop qui, en combinaison avec un algorithme de test de linéarité avec réduction de codes, conduit à la définition d'une stratégie efficace et précise de test intégré pour les CANs de type pipeline. La thèse inclut la validation expérimentale des techniques proposées, en coopération avec ST Microelectronics, Grenoble. This PhD thesis is aimed at exploring new Built-In-Self-Test (BIST) techniques for static linearity characterization of pipeline ADCs. During the production phase, the static and dynamic performances of the ADCs are tested. Static linearity test techniques are one of the more expensive test procedures that are performed at production line. The measurement of the static linearity performance requires the application of a low frequency high linearity stimulus and the collection of a high volume of output samples for noise averaging, usually using a histogram-based test setup. Thus, as the resolution of state-of-the-art ADCs increases, test time for static linearity characterization increases exponentially. For this reason, the reduction of the ADC test time is a hot topic that has gained an increasing interest over the past years. New techniques have recently been proposed to effectively reduce test time, but no BIST technique has yet been developed that considers a high resolution signal generator in combination with an on-chip analysis technique that dramatically reduces the amount of data. In this thesis, static linearity BIST techniques will be investigated for pipeline ADCs. In particular, this thesis presents a novel high-linearity on-chip test stimulus generator and a modified servo-loop technique that, in combination with reduced-code linearity test algorithms, lead to the definition of an efficient and accurate BIST strategy for pipeline ADCs. The work includes the experimental validation of the proposed techniques in collaboration with STMicroelectronics, Grenoble. Electronic Thesis or Dissertation Text en http://www.theses.fr/2016GREAT064/document Renaud, Guillaume 2016-11-29 Grenoble Alpes Mir, Salvador
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Renaud, Guillaume
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