四川芯合微电子有限公司黄峰荣获国家专利权
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龙图腾网获悉四川芯合微电子有限公司申请的专利一种基于深度学习优化的芯片测试方法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：CN119846440B 。
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：202510322761.7，技术领域涉及：G01R31/28；该发明授权一种基于深度学习优化的芯片测试方法是由黄峰荣;杨斌;喻声洪设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习优化的芯片测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习优化的芯片测试方法，涉及芯片测试技术领域，包括：通过Q值更新和优先经验回放机制，输出最优电源上电顺序；通过卷积神经网络提取引脚的电气信号特征向量，采用自监督学习，通过对比损失函数检测引脚信号间的异常连接，通过计算信号特征距离，判断引脚是否存在短路或断路，得到芯片的开短路检测结果；使用多层感知机进行配置参数的自动调优，得到优化后的芯片配置参数；使用循环神经网络进行系统级芯片测试与验证，得到系统级测试结果。本发明在上电顺序优化、开短路检测、参数调优和系统级测试方面，均达到传统方法无法企及的高效、精准和全面性，提高了芯片测试的效率和可靠性，适用于高复杂度芯片的量产和质控。
本发明授权一种基于深度学习优化的芯片测试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习优化的芯片测试方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）根据电源配置文件和历史初始化数据，利用深度Q网络优化芯片的电源上电顺序，通过Q值更新和优先经验回放机制，输出最优电源上电顺序； （2）根据最优电源上电顺序和芯片引脚连接图，通过卷积神经网络提取引脚的电气信号特征向量，采用自监督学习，通过对比损失函数检测引脚信号间的异常连接，通过计算信号特征距离，判断引脚是否存在短路或断路，得到芯片的开短路检测结果； （3）根据最优电源上电顺序、开短路检测结果和芯片配置文件，使用多层感知机进行配置参数的自动调优，得到优化后的芯片配置参数； （4）基于芯片测试数据，芯片的设计标准和目标参数集，以及优化后的芯片配置参数，使用循环神经网络进行系统级芯片测试与验证，得到系统级测试结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川芯合微电子有限公司，其通讯地址为：629000 四川省遂宁市高新区物流港玫瑰大道东侧春晓路73号苏哈瑞涛科技园2号厂房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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