一种基于机器学习的陶瓷芯片封装工艺参数优化方法

本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种基于机器学习的陶瓷芯片封装工艺参数优化方法，该方法包括：采集目标陶瓷芯片在封装过程中的第一历史数据并进行预处理提取第二历史数据；根据第二历史数据构建芯片应力预测模型；采集实时数据并预处理后，结合预测模型预测未来时间段内芯片的应力等级；若预测的应力等级为警告或危险等级，则动态调整陶瓷芯片的封装工艺参数；本发明通过机器学习方法预测芯片未来的应力风险等级，并根据预测结果动态优化调整封装工艺参数，从而有效降低了陶瓷芯片封装过程中的应力失效风险，显著提高了芯片的可靠性和良率。