摘要
本发明公开了一种发热点自检测的碳化硅功率器件检测方法,属于半导体功率器件检测技术领域,其具体包括:通过集成温度敏感元件、多源数据采集与融合技术,实时监测器件温度、环境及电性参数,构建精确的器件状态数据;利用深度学习算法处理热成像图,精准识别正常与异常发热区域,并结合电性参数定位发热点;构建多维度风险评估模型,量化评估发热风险,自动生成检测报告;通过实时反馈机制与智能决策系统,自动制定并实施最优控制措施,确保了碳化硅功率器件的安全稳定运行,提高了系统可靠性和维护效率。
技术关键词
碳化硅功率器件
风险评估模型
热点
智能决策系统
数据
深度学习算法
深度学习模型
相关性分析方法
自动特征提取
参数
半导体功率器件
温度敏感元件
模式识别
累积分布函数
红外热成像仪
报告
机器学习方法
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