摘要
本发明公开了一种基于大数据分析的芯片质量缺陷预测方法,本发明涉及芯片质量预测技术领域。包括五个步骤,通过构建芯片缺陷率预测模型并进行训练,通过芯片制程数据集进行样本选择并进行人工标注,通过新的芯片制程数据集对芯片缺陷率预测模型进行迭代训练,提高了芯片缺陷率预测模型的使用精度。本发明还公开了一种基于大数据分析的芯片质量缺陷预测系统,包括数据获取模块、数据处理单元、模型生成模块、模型训练模块、样本选择模块和训练迭代模块,通过选择合适预测的芯片制程数据并进行预处理,对获取到的检测图像进行缺陷分类判定,在标注少的客观条件下进一步改善了缺陷检测效果,提高了产品预测的可靠性,具有较强的预测精度。
技术关键词
缺陷率预测模型
缺陷预测方法
芯片缺陷检测
制程
样本
逻辑回归模型
强化学习代理
缺陷预测系统
引入注意力机制
网络
模型训练模块
数据处理单元
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数据获取模块
主动学习策略
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