【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及传感信号处理，具体而言，涉及一种传感芯片校准系统及传感信号处理方法。
技术介绍
1、在传感芯片的生产制造过程中，可能存在各种误差因素对性能指标的影响。在传感芯片的前道晶圆加工和后道封装过程中，存在多个生产制造环节的误差因素，包括晶圆加工误差、信号读出电路加工误差以及芯片封装工艺误差等。这些误差因素会导致传感芯片的各个性能指标与设计指标不完全一致，而是呈现一定的概率特征分布在一定范围内。
2、根据应用场景的不同，对传感芯片的使用精度要求也不同。一些对使用精度要求不高的场景，如消费电子等，能够容忍性能指标的不一致性造成的传感误差。而对使用精度要求高的场景，如汽车、航空、航天、国防等领域，需要修正上述不一致性。
3、现有三种主要方法来解决传感芯片性能指标的不一致性问题，如下：
4、a.提高生产工艺精度：这种方式从生产工艺入手，使用加工精度更高的半导体制造和封测设备，以提高传感芯片的性能一致性。通过改进制造工艺，减少误差因素的影响，可以使传感芯片获得更高的性能一致性。
5、b.增加性能参数标定环节：在传感芯片的生产流程中增加性能参数标定环节，对每一颗传感芯片进行精确的性能参数标定。通过标定过程，可以获得每颗芯片的实际性能指标，并将其用于后续的应用中，从而修正性能指标的不一致性。
6、c.增加产品筛选环节：在传感芯片封装后增加产品筛选环节，从大量产品中挑选出符合标称性能参数的传感芯片。通过筛选过程，可以将性能指标较差的芯片排除，只选择具有较高一致性的芯片供应给高要求
7、这些应对方式可以根据具体的应用需求和成本考虑进行选择，以提高传感芯片的性能一致性，并满足不同领域对传感芯片使用精度的要求。
8、目前针对传感芯片在制造环节因工艺误差影响的三种应对方法存在着不足。
9、a.使用加工精度更高的半导体制造和封测设备的方法，确实可以提高传感芯片的性能一致性，但也存在两个主要问题。首先，这些高精度设备的投入会增加芯片生产的成本，导致传感芯片价格上升，难以满足低成本的需求。其次，即使是当前精度最高的半导体生产设备，仍然无法完全消除加工误差问题，因此无法完全避免传感芯片性能的不一致性。
10、b.在传感芯片的生产流程中增加参数标定环节，需要较长的测试标定时间和较多的人力投入，这将显著推高传感芯片的成本。这种方法对于大规模生产来说可能不太可行，因为它会增加生产时间和成本，难以满足低成本的需求。
11、c.在传感芯片封装后增加产品筛选环节，可以提高传感芯片的性能一致性，但也会增加芯片的整体成本。筛选过程需要额外的设备和人力投入，可能导致传感芯片的产能下降，从而影响供应能力和成本效益。
12、面对当前市场对低成本、高精度和性能长期稳定的传感芯片的需求，伴随智能信号处理技术的发展，提出一种新的传感芯片及对应的信号处理流程来满足这些需求。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术实施例提供一种传感芯片校准系统，包括传感芯片及外部处理控制器；所述传感芯片包括敏感晶粒、转换晶粒及智能模型参数存储晶粒；所述敏感晶粒用于获取目标物理量数据；所述转换晶粒用于将所述目标物理量数据进行转换，得到原始传感信号；所述智能模型参数存储晶粒用于存储预先训练的模型；所述预先训练的模型由所述传感芯片获取的外部原始传感信号以及所述传感芯片所处环境的外部基准数据训练至满足感知精度后得到；所述外部处理控制器用于从所述智能模型参数存储晶粒中读取所述模型以及接收所述原始传感信号，然后基于所述模型对所述原始传感信号进行补偿处理得到感知数据。
2、可选地，所述智能模型参数存储晶粒还用于：控制进入算法训练与校准工作状态；所述传感芯片置于预设的训练校准环境中，所述训练校准环境为所述传感芯片提供预设范围的外部物理量载荷；获取原始传感信号；根据所述原始传感信号以及外部输入的外部基准数据，对智能信号处理算法进行训练；对训练后的所述智能信号处理算法进行数据精度验证；若满足感知精度要求则停止训练，若不满足感知精度要求则返回执行所述根据所述原始传感信号以及外部输入的外部基准数据对智能信号处理算法进行训练的步骤。
3、可选地，所述敏感晶粒为硅基工艺制造的微结构，或者为增材制造、化合物半导体工艺制造的具有物理量敏感功能的微结构。
4、可选地，所述转换晶粒包括反馈控制功能对应的硬件单元。
5、可选地，所述敏感晶粒、所述转换晶粒及所述智能模型参数存储晶粒包含于同一芯片封装内。
6、本专利技术实施例提供一种传感信号处理方法，应用于上述传感芯片校准系统，所述方法包括：所述传感芯片获取目标物理量数据；所述传感芯片将所述目标物理量数据进行转换得到原始传感信号；所述传感芯片将所述原始传感信号发送至所述外部处理控制器；所述外部处理控制器从所述智能模型参数存储晶粒中读取所述模型，以及基于所述模型对所述原始传感信号进行修正处理得到感知数据。
7、可选地，所述预先训练的模型的训练过程如下：控制进入算法训练与校准工作状态；所述传感芯片置于预设的训练校准环境中，所述训练校准环境为所述传感芯片提供预设范围的外部物理量载荷；控制获取原始传感信号；根据所述原始传感信号以及外部输入的外部基准数据，对智能信号处理算法进行训练；对训练后的所述智能信号处理算法进行数据精度验证；若满足感知精度要求则停止训练以及将训练得到的模型存储于所述智能模型参数存储晶粒，若不满足感知精度要求则返回执行所述根据所述原始传感信号以及外部输入的外部基准数据对智能信号处理算法进行训练的步骤。
8、可选地，所述智能信号处理算法包括：神经网络模型、支持向量机、决策树、有限状态机模型。
9、可选地，所述方法还包括：将所述感知数据输出至目标设备。
10、可选地，所述方法还包括：将所述原始传感信号处理后输出至驱动电路，以对所述获取目标物理量数据的过程进行反馈控制。
11、本专利技术实施例提供的传感芯片校准系统及传感信号处理方法，在传感芯片外连接了外部处理控制器，该外部处理控制器可以基于智能模型参数存储晶粒存储的预先训练的模型对数据进行补偿，将敏感晶粒在制造过程中带有的工艺误差等因素进行有效修正，从而降低了对于高性能信号读出电路的要求、降低传感芯片对敏感晶粒的加工精度要求，提高了数据精度，降低传感芯片的制造成本以及高精度传感芯片的整体使用成本。
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1.一种传感芯片校准系统，其特征在于，包括传感芯片及外部处理控制器；
2.根据权利要求1所述的传感芯片校准系统，其特征在于，所述智能模型参数存储晶粒还用于：
3.根据权利要求2所述的传感芯片校准系统，其特征在于，所述敏感晶粒为硅基工艺制造的微结构，或者为增材制造、化合物半导体工艺制造的具有物理量敏感功能的微结构。
4.根据权利要求2所述的传感芯片校准系统，其特征在于，所述转换晶粒包括反馈控制功能对应的硬件单元。
5.根据权利要求2所述的传感芯片，其特征在于，所述敏感晶粒、所述转换晶粒及所述智能模型参数存储晶粒包含于同一芯片封装内。
6.一种传感信号处理方法，其特征在于，应用于权利要求1-5任一项所述的传感芯片校准系统，所述方法包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预先训练的模型的训练过程如下：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述智能信号处理算法包括：神经网络模型、支持向量机、决策树、有限状态机模型。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种传感芯片校准系统，其特征在于，包括传感芯片及外部处理控制器；
2.根据权利要求1所述的传感芯片校准系统，其特征在于，所述智能模型参数存储晶粒还用于：
3.根据权利要求2所述的传感芯片校准系统，其特征在于，所述敏感晶粒为硅基工艺制造的微结构，或者为增材制造、化合物半导体工艺制造的具有物理量敏感功能的微结构。
4.根据权利要求2所述的传感芯片校准系统，其特征在于，所述转换晶粒包括反馈控制功能对应的硬件单元。
5.根据权利要求2所述的传感芯片，其特征在于，所述敏感晶粒、所述转换晶...
【专利技术属性】
技术研发人员：乔昱阳，周嵒，彭天放，张国勋，夏阳，李秧，
申请(专利权)人：北京细胞膜科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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