一种基于深度学习的存储芯片缺陷检测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的存储芯片缺陷检测方法及系统，涉及缺陷检测技术领域，该系统运行中，采集访问过程中的干扰行为，建立芯片动态干扰指标，将上述响应行为以多维参数形式整合，生成图谱结构，并融合形成适用于深度模型输入的耦合特征表示，对图谱中微弱图像特征、区域异常结构或控制响应斑点进行识别，输出缺陷区域的位置、类型与置信标记，并以编码方式生成异常记录，将多个时间点的异常记录构建为时间序列，并基于异常活跃度、位置变化趋势和激活频率的指标进行演化趋势建模，输出用于健康等级评估的趋势函数，接收健康等级结果并与控制策略表进行匹配，执行芯片保护、工作状态调整或故障上报操作。