LSIのテストとは，製造欠陥が原因で不具合（故障）を起こしているLSIを選別する作業をいう。この作業は，LSIの設計・開発・製造の最終工程に位置する。テストは出荷されるLSIが正しく動作することを保証するための重要な工程であり，いわばLSIが世に出るための卒業試験のようなものである。
一般に，LSIを製造すると，正常に動作しない不良品（故障しているLSI）がある割合で混入してしまう。そこで，これらの不良品が市場に出ないようにするために，LSIメーカーは出荷前にテストを行い，良品と不良品を選別し，良品のみを出荷する。不良品を出荷しないことは，LSIメーカーの信頼度に直結する重要な評価尺度であり，十分なテストを実施することが求められている。
LSIテスターを利用
テストは，LSIテスターと呼ばれる専用装置を使って実施する。LSIテスターは非常に高価であり，長時間LSIテスターを占有することは，製品のコストの上昇につながる。このため，短時間で，不良品を発見できるテストを実施することが求められている。
LSIのテストには以下の三つ3つがある。
- （1）DCテスト：電圧値，電流値などのDC（直流）項目のテスト
- （2）ACテスト：信号伝搬遅延時間などのAC（交流）項目のテスト
- （3）機能テスト：LSIに作り込まれた論理機能が仕様どおりに正しく動作することを確認するテスト。
これら三つのテストにおいて，LSIテスターからテスト対象のチップに入力する信号をテスト・パターンと呼んでいる。このテスト・パターンの作成が大きな課題となっているのが，（3）の機能テストである。多くの故障を発見できる（高品質），短いテスト・パターン（低テスト・コスト）を短時間で作る（低テスト生成コスト）ことが難しくなっているためだ。
構造テスト技術が主流に
かつて機能テストでは，設計の機能検証（通常は，論理シミュレーション）に使ったシミュレーション用のパターンを流用するのが一般的だった。しかしLSIの規模が大きくなるにつれ，この方法では高い故障検出率を持つテスト・パターンを短時間で作成するのが困難となってきた。
そこで，機能テストに，構造テストの技術を利用するようになった。機能テストは，LSIが所望の機能を実行できるかどうかをチェックしているのに対して，構造テストでは，LSIが設計通りの構造に出来上がっているかどうかをチェックしている。
通常，構造テストでは，DFT（design for testability）と呼ぶテストをしやすくするための回路技術と，ATPG（automatic test pattern generator）と呼ぶテスト・パターンを自動的に生成するソフトウェア技術を使う。この二つの技術を使うことで，多くの故障を検出できるテスト・パターンを短時間で生成できる。現在では，機能テストは構造テストを中心に行われている。従来型の機能テストは補完的に実施することが多い。
縮退故障に加えて遅延故障も
機能テスト（構造テストを含む）用のテスト・パターンは，特定の故障を仮定し，その故障が発生しているLSIを選別できるように作成される。この特定の故障を「故障モデル」と呼ぶ。故障モデルは，素子（トランジスタ）の不具合や，配線の断線/短絡といった物理的欠陥に基づく動作不良に関連づけられることが重要であるが，扱いやすさも大切な要素となる。
これまでに数多くの故障モデルが提案されているが，その中で最も広く使われているのが0/1縮退故障モデルである。これは論理素子（論理ゲート）の入出力が論理“０"あるいは論理“１"に固定されるという故障モデルである（入出力が接地あるいは電源に短絡している，という故障モデル）。
故障が存在する回路の論理構造が変わらないので扱いやすいこと，実際の不良との相関が比較的良いこと，などの理由で広く用いられるようになった。0/1縮退故障モデルでは，故障は対象となる回路中に一つだけ発生すると仮定する（単一縮退故障モデル）のが一般的である。
最近，半導体プロセスの微細化に伴い，0/1縮退故障モデルに基づいたテスト・パターンだけでは，LSIの十分な選別ができなくなってきた。そこで，新しい故障モデルが登場している。例えば，LSI上の二つのノードの短絡をモデル化した「ブリッジ故障モデル」や，配線の切断やビアの接続不良などをモデル化した「オープン故障モデル」，さらには信号伝搬の遅れをモデル化した「遅延故障モデル」である。
特に遅延故障モデルは，使われる機会が増えている。遅延故障モデルには，ゲートの入出力に遅延故障を仮定する「遷移故障モデル」とパスに遅延故障を仮定する「パス遅延故障モデル」がある。
前者は，網羅性は高いが精度が低いという性質があり，後者は逆に網羅性は低いが精度は高い。そこで，高い網羅性と高い精度を兼ね備えた遅延故障モデルとして，STARC（半導体理工学研究センター）はSDQM（Statistical Delay Quality Model）を提案している。SDQMは微小遅延を精度よく扱うことができるため，DSM（deep sub- micron）領域で有効なモデルとして期待されている。
故障検出率が評価尺度
テスト・パターンの品質は，故障検出率と呼ばれる尺度で評価される。故障検出率は，LSIに印加したテスト・パターンが，対象としている故障をどのくらい検出できるのかを表す指標である。例えば対象となる回路中に1万個の0/1縮退故障が仮定されている場合に，あるテスト・パターンを用いることによって，そのうちの9600個の故障が検出できるとき，このテスト・パターンの0/1縮退故障に対する故障検出率は96％であるという。テスト・パターンの故障検出率を求める際には，故障シミュレーションが利用される。
