摘要
本发明公开了一种多通道芯片封装测试方法;包括以下具体步骤:建立数据集;获取同一型号多通道芯片在不同电路中的运行数据;数据预处理;对采集到的原始运行数据进行数据清洗以及归一化处理;数据统计与分析;对预处理后的数据进行统计分析;预测模型的建立;建立基于卷积神经网络CNN的特征识别模型;通过迭代训练得到最优模型;模型的验证;使用芯片的型号以及所在电路的类型作为输入,使用预测模型输出预测的伪随机测试向量算法以及预测的种子值;使用预测的伪随机测试向量算法和种子值进行自测试;对测试结果进行汇总以验证模型的预测准确度;使用本方案可以大大提高自测试的准确率以及测试效率,有利于尽早发现芯片的瑕疵以及潜在缺陷。
技术关键词
芯片封装测试方法
芯片测试平台
多通道
数据显示界面
数据采集模块
人机交互模块
种子
算法
数据处理模块
识别芯片
电路系统
参数
图表
瑕疵
频率
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分析预警方法
空间相关矩阵
特征值
非线性
监测点
轴承套圈热处理
温度预测模型
数学模型
表达式
连续式热处理炉
智能化检测设备
围岩状态
网络通信模块
结构光图案
管理多媒体数据
分析故障
控制回路
Apriori算法
设备故障模式
序列
电网设备
信号收发模块
电力存储模块
电力设备
资源共享平台