Soutenance de thèse de Raphaël ABELE

L’automatisation est un enjeu stratégique dans l’industrie. En général, certaines technologies ne peuvent évoluer qu’à condition que la technologie précédente soit parfaitement maîtrisée. Cette maîtrise peut aboutir à la mise en place de procédures automatiques pour des tâches répétitives optimisables. Dans le contexte très particulier de la caractérisation sécuritaire de circuits intégrés, nous proposons d’automatiser le déplacement du système optique d’un banc d’injection laser. Ce banc est en effet muni d’une caméra infrarouge qui, couplée à un microscope optique, permet d’explorer les entrailles d’une puce électronique. Ce système optique est utilisé à des fins d’analyses, pour étudier le comportement d’un circuit intégré à la suite de perturbations provoquées par des tirs laser localisés sur des points de ses pistes conductrices. Ces tirs sont principalement calibrés et ciblés grâce au système optique. À travers ce travail, notre objectif est de rendre possible l’automatisation de processus qui requièrent initialement l’intervention humaine. Nous proposons pour cela deux outils dédiés au domaine de la vision infrarouge de circuits intégrés. Des processus tels que le ciblage de structures électroniques d’intérêt pourront être automatisés grâce à ces outils. Dans un premier temps, un processus de mise au point automatique du système optique est présenté, permettant de focaliser les pistes conductrices du circuit intégré, selon des critères propres au contexte. Deux approches sont mises en place, fondées sur l’analyse des images dans le domaine temps-fréquence : une approche passe par une transformée en ondelettes des images, l’autre passe par une transformée polynomiale. Si elles sont toutes deux optimisées pour l’analyse d’images infrarouges, les autofocus qui en découlent ont chacun leur avantage : temps d’exécution pour l’un, précision pour l’autre. Dans un second temps, nous présentons un système de localisation de structures électroniques. Ce système met en œuvre des appariements de graphes et fait intervenir des descripteurs décisifs pour notre application. Dans notre contexte, outre sa robustesse, notre approche tire profit des graphes dans la reconnaissance de formes à partir de simples schématisations. Le déploiement de ces outils offre des perspectives majeures pour l’amélioration des caractérisations sécuritaires : scans de composants, optimisation et reproductibilité de caractérisation, reconnaissance de composants et de structures ou encore aide à l’interprétation de fautes. De nombreuses pistes sont ouvertes, pour lesquelles la vision par ordinateur est l’élément clé.

Automation is a strategic issue in the industry. Generally, certain technologies can only evolve if the previous technology is perfectly mastered. This mastery can lead to the implementation of automatic procedures for optimizable repetitive tasks. In the very particular context of the secure characterization of integrated circuits, we propose to automate the movement of the optical system of a laser injection bench. Indeed, this bench is equipped with an infrared camera, coupled with an optical microscope, which allows to explore the inside of a microchip. This optical system is used for analysis purposes, to study the behavior of an integrated circuit disturbed by laser shots localized on points of its conductive tracks. These shots are mainly calibrated and targeted thanks to the optical system. Through this work, our purpose is to make possible the automation of processes that initially require human intervention. We propose two tools, dedicated to the field of infrared vision of integrated circuits. Processes such as the targeting of electronic structures of interest can be automated with these tools. First, an automatic focusing process of the optical system is presented. It allows to focus the conductive tracks of the integrated circuit, according to specific contextual criteria. Two approaches are implemented, based on the analysis of images in the time-frequency domain: one approach uses a wavelet transformof the images, the other uses a polynomial transform. If they are both optimized for the analysis of infrared images, the resulting autofocuses have their own advantages: execution time for one, accuracy for the other. Second, we present a localization system for electronic structures. This system implements graph matching and uses decisive descriptors for our application. In our context, in addition to its robustness, our approach takes advantage of graphs in schemes recognition. Once implemented, these tools offers major perspectives to improve secure characterizations: component scans, optimization and reproducibility of characterization, recognition of components and structures or even help in the faults interpretation. Finally, computer vision is the key of many avenues opened through this work.