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龙图腾网获悉湖南越摩先进半导体有限公司申请的专利一种基于深度学习的BGA封装焊点形态预测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：CN119670684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411645547.7，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权一种基于深度学习的BGA封装焊点形态预测方法是由魏耀铖;卢治典设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的BGA封装焊点形态预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及芯片封装技术领域，具体涉及一种基于深度学习的BGA封装焊点形态预测方法，包括如下步骤：S1：以焊球初始直径、阻焊层厚度和焊盘尺寸作为关键参数，在有限元建模时以等体积的圆柱体体积代替焊接完成后焊球的体积来简化建立有限元模型，模拟得到相应尺寸下焊球焊接完成后的高度值和宽度值；S2：利用深度学习方法对模拟得到的高度值和宽度值进行训练，并训练得到最佳网络模型；再利用最佳网络模型得到在一定焊球初始直径、阻焊层厚度和焊盘尺寸下的焊点最终高度值和宽度值。本方案中模拟得到的焊球形态与实测数据具有较高的一致性，最终训练得到的模型可以迅速且准确的预测在一定参数下焊球的最终尺寸，可大大提高工作效率。

本发明授权一种基于深度学习的BGA封装焊点形态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的BGA封装焊点形态预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：以焊球初始直径、阻焊层厚度和焊盘尺寸作为关键参数，在有限元建模时以等体积的圆柱体体积代替焊接完成后焊球的体积来简化建立有限元模型，模拟得到相应尺寸下焊球焊接完成后的高度值和宽度值；简化建立有限元模型的方法如下： S11：焊接前,设初始焊球为球体一1，则球体一1的半径为R1，焊球的初始体积即球体一1的体积; S12：焊接后，焊球形成不规则球体部分和圆柱体部分；设不规则球体部分为球体二2、球体二2的体积为V3，设圆柱体部分为圆柱体一3、圆柱体一3的体积为V2； 则； ，其中，R2为焊盘5的半径，h1为阻焊层6的厚度； S13：将圆柱体一3的体积V2进行简化，将球体二2表示为圆柱体二4，将圆柱体二4的体积定义为V4，则； S14：设定圆柱体二4的半径R3等于焊盘5半径R2，圆柱体二4的高度为h2，则V4为； 可求得：； 以此可求出在相应焊球初始直径、阻焊层厚度和焊盘尺寸下的对应有限元模型圆柱体二4的高度h2； S2：利用深度学习方法对模拟得到的高度值和宽度值进行训练，并训练得到最佳网络模型；再利用最佳网络模型得到在一定焊球初始直径、阻焊层厚度和焊盘尺寸下的焊点最终高度值和宽度值。

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