一种基于多物理量融合的集成电路特征提取方法技术

技术编号:37989195 阅读:25 留言:0更新日期:2023-06-30 10:03
本发明专利技术涉及测试及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于多物理量融合的集成电路特征提取方法,相对传统的集成电路特征提取增加了热阻分布信息和高热点分布信息,并利用分层穿透性更强的超声波采集器扫描到的超声图像对X光图像的缺失部分进行补充,在不破坏壳体的情况下得到完整的X光灰度图像,进而得到相应的密度分布信息、厚度分布信息和原子序分布信息。本发明专利技术增加了热阻分布信息和高热点分布信息,通过建立数据库对上述特征数据进行存储和调用,可为集成电路的数字孪生模型建立、器件鉴定鉴别、仿真分析、电路设计等领域提供较为完善的数据支撑;可相对提高整体的工作效率,并完全规避破坏壳体导致集成电路无法正常工作的风险。的风险。的风险。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多物理量融合的集成电路特征提取方法


[0001]本专利技术涉及测试及数据处理
,尤其涉及一种基于多物理量融合的集成电路特征提取方法。

技术介绍

[0002]集成电路是现代电子领域中最重要的组成部分之一,其广泛应用于计算机、通讯、医疗、安防、娱乐等各个领域,成为信息产业的核心。
[0003]通过对集成电路进行特征提取,可得到集成电路的多项物理特征信息,从而可实现集成电路的鉴别、建模、仿真及分析。
[0004]随着芯片加工工艺和封装工艺的发展,集成电路的复杂度不断增加,集成电路的物理特征多样化发展使信息提取难度增大。
[0005]现有技术一般是通过ATE测试机及X光机对集成电路进行特征提取,其得到的集成电路物理特征信息有限,无法对集成电路的数字孪生模型建立、器件鉴定鉴别、仿真分析、电路设计等领域提供完善的数据支撑,并且由于X光无法穿透集成电路的金属壳体,因此对于具有金属壳体的集成电路,在进行X光机扫描前需要进行破坏性开壳,操作较为繁琐,并且在破坏性开壳的过程中也容易损伤到金属壳体内的结构,影响集成电路的正常工作本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多物理量融合的集成电路特征提取方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S010,通过ATE测试机采集集成电路的电参数,通过X光机扫描得到集成电路的X光图像,通过超声波采集器扫描得到集成电路的超声图像,通过热像仪扫描得到集成电路的动态温度场图像;步骤S020,对X光图像进行灰度化处理得到其各像素点的灰度值及X光灰度图像,对超声图像进行灰度化处理得到其各像素点的灰度值及超声灰度图像;步骤S030,将X光灰度图像、超声灰度图像均分别进行区域划分得到相应的引脚特征区域、FANOUT特征区域、裸芯特征区域;步骤S040,通过计算匹配,将X光灰度图像的裸芯特征区域所缺失的像素点灰度通过超声灰度图像的裸芯特征区域的相应像素点灰度进行补充,将X光灰度图像的FANOUT特征区域所缺失的像素点灰度通过超声灰度图像的FANOUT特征区域的相应像素点灰度进行补充,将X光灰度图像的引脚特征区域所缺失的像素点灰度通过超声灰度图像的引脚特征区域的相应像素点灰度进行补充;步骤S050,将补充缺失像素点灰度后的X光灰度图像的各像素点灰度与已知材料的X射线图像灰度数据库比对,得到X光灰度图像每个像素点对应的密度特征值、厚度特征值和原子序特征值,进而得到集成电路的密度分布信息、厚度分布信息和原子序分布信息;步骤S060,计算动态温度场图像各像素点的热阻特征值,进而得到集成电路的热阻分布信息;步骤S070,对动态温度场图像各像素点温度在时间上积分得到相应的温度积分Tcon数据,将动态温度场图像各像素点的温度积分Tcon数据通过otsu算法得到温度分割最佳阈值,计算动态温度场图像各像素点的温度积分Tcon数据与温度分割最佳阈值的分割差值,将分割差值为正的像素点记为高热点,从而得到集成电路的高热点分布信息;步骤S080,通过几何关系的映射,将动态温度场图像各像素点的热阻特征值、动态温度场图像的各高热点及集成电路的各电参数均分别映射并关联至补充缺失像素点灰度后的X光灰度图像相应的像素点,使得补充缺失像素点灰度后的X光灰度图像同时关联有相应的电参数分布信息、密度分布信息、厚度分布信息、原子序分布信息、热阻分布信息和高热点分布信息。2.根据权利要求1所述的一种基于多物理量融合的集成电路特征提取方法,其特征在于,还包括如下步骤:步骤S090,通过人工干预的方式,利用集成电路手册中引脚区域、FANOUT区域、裸芯区域的材料分布作为已知量,比对并修正补充缺失像素点灰度后的X光灰度图像的区域划分、密度分布信息、厚度分布信息及原子序分布信息,根据补充缺失像素点灰度后的X光灰度图像的区域划分、密度分布信息、厚度分布信息及原子序分布信息的修正量,计算损失函数;步骤S100,通过损失函数对CNN进行反向传播,得到控制参量所对应的误差,根据控制参量所对应的误差对控制参量进行修正,实现对CNN正向传播的训练和优化,所述控制参量包括X光灰度图像与超声灰度图像各自对应的滤波器的阶数、X光灰度图像与超声灰度图像各自对应的滤波器权重以及X光灰度图像各特征区域的位置权重。3.根据权利要求2所述的一种基于多物理量融合的集成电路特征提取方法,其特征在于,所述步骤S030中,对X光灰度图像进行区域划分包括如下步骤:
步骤S031,将X光灰度图像通过CNN卷积形成X光特征分布图;步骤S032,将X光特征分布图分别进行四个池化操作,包括全局池化、1/2池化、1/3池化、1/6池化,将四个池化操作的池化结果进行级联得到X光...

【专利技术属性】
技术研发人员:蒋源明陈建淼任坤鹏曾周末毛泽龙姚琪
申请(专利权)人:中国船舶集团有限公司第七〇七研究所
类型:发明
国别省市:

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