摘要
本发明涉及芯片检测技术领域,公开了一种芯片检测系统和芯片检测方法,包括;多模态数据采集模块,用于采集芯片的光学视觉数据、热性能数据和电性能数据;融合特征建模模块,用于对多模态数据进行预处理、特征提取和特征融合建模;智能检测模块,用于对融合特征进行缺陷检测与定位;异常分类标记模块,用于基于缺陷检测结果进行异常分类和标记;反馈优化动态调节模块。通过采用融合特征建模模块,利用深度学习网络对光学、热性能和电性能数据进行特征提取,通过跨模态注意力机制实现特征权重优化,多模态特征融合技术显著增强了系统对复杂缺陷模式的表达能力,提高了检测的精度和可靠性,特别是对微小裂纹、散热不良和信号不稳等问题的识别。
技术关键词
芯片检测系统
多模态数据采集
智能检测模块
融合特征
芯片检测方法
多模态特征融合
生成标记数据
数据储存模块
深度学习网络提取
特征提取单元
动态
检测芯片
芯片检测技术
注意力机制
数据储存单元
采集单元
数字孪生模型
系统为您推荐了相关专利信息
穴位
多模态数据采集
数字孪生模型
数字孪生技术
识别系统
综合管理系统
电流
数字孪生模型
频率
数据获取单元
情感分析方法
融合特征
多模态网络
时序特征
Attention机制
区块链智能合约
刷卡计费
智能电梯
刷卡设备
时空注意力机制
设备联动控制方法
动态知识图谱
设备抗干扰能力
物联网终端
高维特征向量