【技术实现步骤摘要】
本申请涉及芯片检测，具体涉及基于人工智能的芯片检测方法及系统。
技术介绍
1、随着科学技术的发展，对集成电路芯片质量的要求越来越高。为了保证集成电路芯片的质量，通常对集成电路芯片进行开短路检测，以此检测集成电路芯片是否出现故障，用来确保集成电路芯片能够充分发挥芯片功能。
2、随着人工智能领域的不断发展，现有技术大多利用电压传感器以及电流传感器对芯片电流信号以及芯片电压信号进行采集，然后利用异常检测算法对采集的芯片参数信号进行异常分析，通过异常分析结果实现对集成电路芯片性能的故障检测，以求保证集成电路芯片使用过程中的使用性能。
3、通常情况下采用异常检测算法对芯片参数数据进行异常检测，进而实现对芯片故障的分析。然而，在集成电路芯片中芯片参数数据量较大，采用异常检测算法需要对芯片所有参数数据进行分析，计算的复杂性较高，导致对集成电路芯片故障检测的效率较差。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本申请的目的在于提供基于人工智能的芯片检测方法及系统，所采用的技术方案具体
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【技术保护点】
1.基于人工智能的芯片检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的芯片检测方法，其特征在于，所述局部电流变化序列与局部电压变化序列的获取方法为：
3.如权利要求1所述的基于人工智能的芯片检测方法，其特征在于，所述突变异常增益系数的构建过程为：
4.如权利要求1所述的基于人工智能的芯片检测方法，其特征在于，所述电变量突变异常指数分别与各采样时刻的突变异常增益系数和电变量规律性突变指数成正向关联。
5.如权利要求1所述的基于人工智能的芯片检测方法，其特征在于，所述异常检测集合的获取过程为：
6.如...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的芯片检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的芯片检测方法，其特征在于，所述局部电流变化序列与局部电压变化序列的获取方法为：
3.如权利要求1所述的基于人工智能的芯片检测方法，其特征在于，所述突变异常增益系数的构建过程为：
4.如权利要求1所述的基于人工智能的芯片检测方法，其特征在于，所述电变量突变异常指数分别与各采样时刻的突变异常增益系数和电变量规律性突变指数成正...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵达，郝聪，吴阁明，陈硕，任学通，
申请(专利权)人：沈阳卓志创芯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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