【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的半导体芯片的测试系统
[0001]本专利技术涉及半导体芯片测试
,具体地说,涉及一种基于机器学习的半导体芯 片的测试系统。
技术介绍
[0002]半导体芯片在生产后需要进行测试,观察半导体芯片的电数据情况,以利于半导体芯 片在后续正常使用。
[0003]其中,在对半导体芯片测试时,需要通过三点温度(三点温度是指高温、常温和低温) 测试了解半导体芯片的具体情况,目前对半导体芯片三点温度测试采用的测试方式是逐一 测试或抽检测试的,通过逐一测试对本批次的芯片进行单个的测试分析,又或者通过随机 抽取本批次其中的一个(待检测)半导体芯片进行测试的,当本批次的半导体芯片在逐一 测试中,出现了一些数据异常波动半导体芯片时,后续进行半导体芯片的抽检测试也不受 影响,依旧是随机进行抽取的,这就导致了抽检测试中所抽取的半导体芯片并没有一定的 依据,通过随机抽查对半导体芯片做不到较为精确的抽查测试;
[0004]其次,当测试后的半导体芯片数据都为合格或不合格时,目前就可便捷的预测后续待 测试的半导体芯片,但 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的半导体芯片的测试系统,包括芯片测试单元(1),所述芯片测试单元(1)用于对芯片进行逐一测试,并生成芯片测试数据,其特征在于:所述芯片测试单元(1)的输出端连接有数据分析单元(2),所述数据分析单元(2)用于接收芯片测试数据并将芯片测试数据做出比对分析,判断芯片测试数据是否合格并生成判断信息,且根据判断信息生成芯片测试的波动频率报告,所述数据分析单元(2)的输出端连接有芯片数据预测单元(3),所述芯片数据预测单元(3)用于依据波动频率报告预测后续测试芯片是否合格,并根据波动频率报告中出现的异常数据波动,芯片测试单元(1)依据异常的数据波动情况抽取芯片数据预测单元(3)中所对应范围下的测试芯片进行校验。2.根据权利要求1所述的基于机器学习的半导体芯片的测试系统,其特征在于:所述芯片测试单元(1)包括逐一测试模块(11)和数据传输模块(13),所述逐一测试模块(11)用于测试芯片在不同温度下的电数据,并生成芯片测试数据,所述数据传输模块(13)用于将逐一测试模块(11)生成的芯片测试数据传输至数据分析单元(2)内。3.根据权利要求1所述的基于机器学习的半导体芯片的测试系统,其特征在于:所述数据分析单元(2)包括芯片数据对比模块(21)、合格状态判定模块(22)和波动频率分析模块(23);所述芯片数据对比模块(21)用于接收逐一测试模块(11)传输的芯片测试数据,并将芯片测试数据与额定芯片数据进行比对,且生成比对信息,所述合格状态判定模块(22)用于根据芯片数据对比模块(21)生成的比对信息判定芯片测试数据是否合格,且生成判断信息,所述波动频率分析模块(23)用于根据合格状态判定模块(22)判断信息建立芯片测试数据的波动频率变化,并生成波动频率报告。4.根据权利要求3所述的基于机器学习的半导体芯片的测试系统,其特征在于:所述芯片测试单元(1)还包括抽检测试模块(12),所述抽检测试模块(12)用于依据波动频率分析模块(23)的波动频率报告中出现持续合格的平衡趋势或持续不合格的不平衡趋势时,所述抽检测试模块(12)用于替换逐一测试模块(11)的测试模式对后续的芯片进行抽查测试。5.根据权利要求4所述的基于机器学习的半导体芯片的测试系统,其特征在于:所述芯片数据预测单元(3)包括芯片数据预测模块(31),所述芯片数据预测模块(3...
【专利技术属性】
技术研发人员:范忠孝,杨帆,卜晖,吴玉梅,谢顺坤,
申请(专利权)人:重庆鹰谷光电股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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