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龍圖騰網恭喜深圳市芯海微電子有限公司申請的專利一種多通道芯片封裝測試方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119619814B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510170781.7，技術領域涉及：G01R31/28；該發明授權一種多通道芯片封裝測試方法及系統是由胡志東;趙志勇;蔡建軍;儂忠勝設計研發完成，并于2025-02-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多通道芯片封裝測試方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種多通道芯片封裝測試方法；包括以下具體步驟：建立數據集；獲取同一型號多通道芯片在不同電路中的運行數據；數據預處理；對采集到的原始運行數據進行數據清洗以及歸一化處理；數據統計與分析；對預處理后的數據進行統計分析；預測模型的建立；建立基于卷積神經網絡CNN的特征識別模型；通過迭代訓練得到最優模型；模型的驗證；使用芯片的型號以及所在電路的類型作為輸入，使用預測模型輸出預測的偽隨機測試向量算法以及預測的種子值；使用預測的偽隨機測試向量算法和種子值進行自測試；對測試結果進行匯總以驗證模型的預測準確度；使用本方案可以大大提高自測試的準確率以及測試效率，有利于盡早發現芯片的瑕疵以及潛在缺陷。

本發明授權一種多通道芯片封裝測試方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種多通道芯片封裝測試方法，其特征在于：包括以下具體步驟：S1，建立數據集；獲取同一型號多通道芯片在不同電路中的運行數據；S2，數據預處理；對采集到的原始運行數據進行數據清洗以及歸一化處理；S3，數據統計與分析；對預處理后的數據進行統計分析，將測試通過以及測試失敗的數據分別建立數據子集；S4，數據標注；對測試通過數據子集以及測試失敗數據子集中的數據分別進行標注；S5，預測模型的建立；建立基于卷積神經網絡CNN的特征識別模型；設置訓練參數：設置初始學習率，采用學習率衰減算法；通過迭代訓練得到最優模型；S6，模型的驗證；使用芯片的型號以及所在電路的類型作為輸入，使用預測模型輸出預測的偽隨機測試向量算法以及預測的種子值；使用預測的偽隨機測試向量算法和種子值輸入LogicBIST進行自測試；對測試結果進行匯總以驗證模型的預測準確度；其中，步驟S1中以多通道芯片的型號建立數據集，將同一型號的芯片運行數據保存在同一數據集中；數據集中根據芯片的應用在不同的電路中，對數據集進行分隔形成多個子集；所采集的多通道芯片包括正常芯片以及故障芯片；步驟S1中采集的芯片運行數據包括輸入的額定電流、額定電壓、輸入信號的頻率、該種型號芯片常見的故障類型以及與故障相對應的故障碼、檢測出該故障時使用的偽隨機測試向量算法、種子值；其中，步驟S5中使用標注后的數據集作為模型輸入，對卷積神經網絡CNN的特征識別模型進行訓練；步驟S5中CNN模型的架構包括輸入層、卷積層、池化層和全連接層，在訓練參數中，初始學習率設定為0.01；使用指數衰減算法對模型進行迭代優化；其中，步驟S6中，模型輸出的結果為：預測的偽隨機測試向量算法以及預測的種子值；使用該預測的偽隨機測試向量算法以及種子值，使用隨機的芯片，通過芯片自帶的LogicBIST進行自測試；通過測試結果驗證是否能識別芯片的故障與否；統計合格率，重復執行步驟S5-S6直至合格率滿足預期。

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