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龙图腾网获悉德中(深圳)激光智能科技有限公司申请的专利一种芯片封装多维度缺陷智能检测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120195227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510668240.7，技术领域涉及：G01N25/72；该发明授权一种芯片封装多维度缺陷智能检测系统是由周崇山;曹峰设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种芯片封装多维度缺陷智能检测系统在说明书摘要公布了：本发明属于视觉检测领域，尤其是一种芯片封装多维度缺陷智能检测系统，包括多个模块及一个子系统；其中电‑热联动检测模块由ATE自动测试设备与红外热像仪构成，采集芯片的电参数矩阵和热成像矩阵；多维度视觉检测模块包括X射线层析成像单元、3D结构光成像单元及平面视觉单元；用于重建芯片内部结构、获取3D表面形貌及提取平面缺陷特征；多模态特征融合模块为基于跨模态注意力机制及多任务联合学习模型，以融合电‑热数据、X射线体素特征及3D形貌特征；层次化缺陷决策子系统通过FastR‑CNN定位缺陷区域，图卷积网络分类缺陷类型，并基于贝叶斯推理网络综合多模态证据输出最终缺陷判定结果；通过多模态数据联动，可实现空洞和散热及外观缺陷的联合检测。

本发明授权一种芯片封装多维度缺陷智能检测系统在权利要求书中公布了：1.一种芯片封装多维度缺陷智能检测系统，其特征在于，该系统包括以下模块： 电-热联动检测模块：由ATE自动测试设备与红外热像仪构成，同步采集芯片的电参数矩阵和热成像矩阵； 多维度视觉检测模块：包括X射线层析成像单元、3D结构光成像单元及平面视觉单元，分别用于重建芯片内部结构、获取3D表面形貌及提取平面缺陷特征； 多模态特征融合模块：基于跨模态注意力机制及多任务联合学习模型，融合电-热数据、X射线体素特征及3D形貌特征； 层次化缺陷决策子系统：通过FastR-CNN定位缺陷区域，图卷积网络分类缺陷类型，并基于贝叶斯推理网络综合多模态证据输出最终缺陷判定结果； 其中，所述电参数矩阵为； 所述热成像矩阵为； 其中，Vi为电压序列，Ij为电流值，Tk为环境温度参数，Hl为湿度参数,i、j、k和l均取正整数；为时空温度分布； 所述跨模态注意力机制为： ； 其中，Kj和Qi分别为图像采样范围内的查询向量和键向量，d为特征维度； 所述电-热联动检测模块进一步包括： 电-热耦合分析模型，通过偏微分方程建立电流密度J与热扩散的关联，用于推断内部空洞或散热缺陷； 其中，为拉普拉斯算子，为芯片单位体积发热率，m为封装材料热导率，为热扩散系数； 所述X射线层析成像单元采用FDK算法重建芯片内部结构，用于检测引脚虚焊或内部微裂纹，其重建公式为： ； 其中μr为体素线性衰减系数,D为X射线源到探测器距离,s为探测器平面上的坐标，r为三维空间中的体素位置向量，为投影角度，为在角度下探测器位置s处测量到的投影值，hs’-s为斜坡滤波器。

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