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公开(公告)号：CN118507395B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410924436.3
申请日：2024-07-11
申请人： 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC分类号： H01L21/67 , G06F30/23 , G06F113/18 , G06F119/02 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及自动化控制技术领域，尤其涉及一种基于芯片自动封装的多物理量协同控制方法。该方法包括以下步骤：获取芯片封装数据并进行多物理场参数化，获得物理场参数集；基于物理场参数集进行有限元失效模式预测，获得失效预测数据；根据失效预测数据进行芯片封装危险结构划分，获得芯片封装危险结构数据；对封装工艺数据进行最低失效风险参数优化，从而获得优化工艺参数集；基于优化工艺参数集进行低维物理参数相对密度计算，从而获得低维物理参数相对密度数据，并进行分析，从而获得种群顺序选择策略；根据种群顺序选择策略以及优化工艺参数集进行群体针对性生产控制策略分析，获得群体生产控制策略。本发明能降低封装过程的风险性。
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公开(公告)号：CN118520227A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410986735.X
申请日：2024-07-23
申请人： 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
摘要： 本发明属于微电子检测技术领域，涉及一种微电子产品异物缺陷检测方法、装置及可读存储介质；获取待检测微电子产品的异物缺陷碰撞信号，为异物缺陷碰撞信号的GMC稀疏去噪模型的惩罚项中各个稀疏系数设置权重，得到目标惩罚项；基于保真项和目标惩罚项，得到目标GMC稀疏去噪模型；并对目标GMC稀疏去噪模型迭代求解，得到异物缺陷碰撞信号的稀疏编码矩阵；利用稀疏编码矩阵对异物缺陷碰撞信号进行稀疏表示，得到目标异物缺陷碰撞信号，从而对待检测微电子产品进行异物缺陷检测；本申请尽可能地保留由于异物缺陷在腔体内发生滑动和碰撞而产生的碰撞信号，去除异物缺陷碰撞信号中的环境噪声，从而提高异物缺陷检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118507412A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410932546.4
申请日：2024-07-12
申请人： 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC分类号： H01L21/68 , H01L21/60 , H01L21/67 , G06F30/20 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及倒装芯片键合技术领域，尤其涉及一种倒装芯片键合的预对准控制方法及系统。该方法包括以下步骤：获取调平机构传感数据并进行多点位姿测量，获得调平机构多点位姿数据；获取调平机构设计数据并进行动力学仿真，获得机构动力学仿真数据；对调平机构多点位姿数据进行运动误差补偿，获得调平机构运动误差补偿位姿数据；对调平机构运动误差补偿位姿数据进行环境误差补偿，获得优化调平机构多点位姿数据；对调平机构传感数据进行运动视觉定位，从而获得定位芯片图像集；根据定位芯片图像集以及优化调平机构多点位姿数据进行倒装芯片预对准策略分析，获得芯片预对准策略，并传输至调平机构管理平台。本发明能提升预对准的鲁棒性和效率。
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公开(公告)号：CN117788427A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311829612.7
申请日：2023-12-28
申请人： 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N3/096 , G06N3/047 , G06N3/0495
摘要： 本发明涉及一种芯片缺陷检测方法和系统，其中，方法包括：获取芯片的一维振动信号并转化为二维图像数据，通过二维图像数据训练算法NAS，并对算法NAS进行优化，得到神经架构搜索算法模型ASNDARTS，基于所述神经架构搜索算法模型ASNDARTS构建知识蒸馏算法模型DPSKD，获取待检测芯片的一维振动信号并转化为二维图像数据，通过所述知识蒸馏算法模型DPSKD对待检测芯片的二维图像数据进行检测，以判断待检测芯片是否存在缺陷。本发明对算法NAS进行了优化，并对知识蒸馏传递方式进行了优化，得到的模型DPSKD在模型冗余度降低的前提下有效提高芯片缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118445624B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410766498.6
申请日：2024-06-14
申请人： 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC分类号： G06F18/214 , G06N3/082 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/098 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06F18/2413 , G01N29/44 , G01N29/04
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公开(公告)号：CN118260577A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410306288.9
申请日：2024-03-18
申请人： 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC分类号： G06F18/2131 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F17/16
摘要： 本发明涉及一种倒装芯片的超声激励振动信号去噪方法及系统，包括：通过高频超声激励检测获取待测芯片的振动信号，并对振动信号预处理得到扩充后的数据集；构建改进深度压缩感知去噪模型，利用样本加权自适应损失对改进深度压缩感知去噪模型进行迭代训练，得到训练好的信号去噪模型；其中，构建改进深度压缩感知去噪模型的方法包括：将扩充后的数据集转换成时频图，通过时频图获取采样矩阵，对采样矩阵进行重构，得到重构矩阵，采样矩阵和重构矩阵构成去噪模型；利用训练好的去噪模型对待去噪的芯片振动信号进行信号重构，获得去噪后的信号。本发明解决了高频超声激励下的倒装芯片振动信号易受噪声影响且传统稀疏去噪方法重构表现差的问题。
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公开(公告)号：CN117892068A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410299305.0
申请日：2024-03-15
申请人： 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
摘要： 本发明涉及倒装芯片超声信号去噪技术领域，尤其是指一种倒装芯片超声信号去噪方法及装置，包括：获取倒装芯片的缺陷超声回波信号；构建缺陷超声回波信号的稀疏表示模型的目标函数；构建Gabor字典作为过完备字典；对近端梯度下降算法进行深度展开，构建记忆增强深度展开网络模型，求解所述缺陷超声回波信号的稀疏表示模型的目标函数中的目标稀疏系数；基于Gabor字典，利用目标稀疏系数重构倒装芯片的缺陷超声回波信号，得到去噪后的超声回波信号。本发明在很大程度上保留了原始超声回波信号的有用信息，避免对原始超声回波信号造成失真与削弱，进而提高了利用超声回波信号检测倒装芯片缺陷的准确率。
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公开(公告)号：CN117825505A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410011849.2
申请日：2024-01-02
申请人： 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC分类号： G01N29/04 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G01N29/44 , G01N29/46
摘要： 本申请涉及倒装焊芯片缺陷检测技术领域，具体提供了一种基于共振频带能量熵的芯片缺陷检测方法及系统，所述方法包括：获取样本芯片；根据空气耦合超声换能器和多普勒激光测振仪从样本芯片中获取振动信号；对振动信号进行小波包分解，生成低频振动信号；根据低频振动信号生成低频振动信号频谱；根据Teager能量算子和多重极值分割法对低频振动信号频谱进行划分生成模态数、中心频率和惩罚因子；将模态数、惩罚因子和初始中心频率输入至改进VMD算法，生成低频共振频带能量熵；根据低频共振频带能量熵生成缺陷检测结果。采用Teager能量算子和多重极值分割的组合方法，不仅解决了模态混叠等问题，还实现了信号的精确分解。
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公开(公告)号：CN118858439A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411329129.7
申请日：2024-09-24
申请人： 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
摘要： 本发明涉及一种倒装芯片焊点缺陷检测方法、系统、介质和设备，其中，方法包括：步骤S1：获取样本芯片，其中，所述样本芯片存在不同的焊点缺陷；步骤S2：通过聚焦超声换能器获取所述样本芯片的超声信号；步骤S3：将所述样本芯片的超声信号由聚焦超声换能器转换为虚拟非聚焦超声换能器的时域波场信号，再将所述时域波场信号转换为信号频域波场，基于所述信号频域波场得到所述样本芯片的二维聚焦图像；步骤S4：提取所述二维聚焦图像的环形矢量因子，利用所述环形矢量因子剔除二维聚焦图像的伪影噪声，得到去噪后的二维聚焦图像；步骤S5：对所述去噪后的二维聚焦图像进行焊点缺陷检测。本发明能够对倒装芯片的焊点缺陷进行有效检测。
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