【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及芯片故障检测，具体涉及一种芯片故障检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、随着芯片技术的快速发展，具有超大规模集成电路的芯片被广泛的生产和应用。例如，可以将多个复杂块组合起来形成系统级芯片（system on chip, soc）即特征集成，将该芯片可以应用在电子设备中。为了提高电子设备的性能，以实现更多的功能，可以将晶体管、元器件以及集成电路都集成在一小块芯片上。这样，在芯片中超大规模的集成电路通常具有几层到上百层结构，每一层的结构都极其复杂，集成数千万甚至数亿的晶体管，从厘米级到纳米级具有多尺度结构。
2、并且，由于随着芯片尺寸的减小，芯片上的集成电路的复杂性也越来越高，这就导致在芯片的制作过程中精度控制的难度越来越大，制作的芯片也越来越容易出现故障。因此，需要对制作的芯片进行严格的故障检测，以最大限度地降低制作的芯片的故障率。
3、通常，导致芯片出现故障的因素众多，受到芯片的器件材料与工艺、集成电路的结构、工作环境等不同的影响，使得导致芯片故障的物理机制复杂多变。一种诱因可能导致芯片的多种故...
【技术保护点】
1.一种芯片故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一检测模型包括：基于分类学习的卷积神经网络模型，所述第一检测模型还用于根据所述图像数据输出结构故障的位置信息和结构故障的类型；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像数据包括以下至少一个：所述芯片的集成电路的图像数据、所述芯片的内部截面扫描图像数据、所述芯片的内部分层扫描图像数据；
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述输出信号通过第二检测模型，确定所述芯片是否存在电路故障，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种芯片故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一检测模型包括：基于分类学习的卷积神经网络模型，所述第一检测模型还用于根据所述图像数据输出结构故障的位置信息和结构故障的类型；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像数据包括以下至少一个：所述芯片的集成电路的图像数据、所述芯片的内部截面扫描图像数据、所述芯片的内部分层扫描图像数据；
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述输出信号通过第二检测模型，确定所述芯片是否存在电路故障，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述降噪后的输出信号进行特征提取，得到检测特征参数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述降噪后的输出信号进行小波变换，提取处所述降噪后的输出信号的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王嘉诚，张少仲，
申请(专利权)人：中诚华隆计算机技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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