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龙图腾网获悉华夏芯智慧光子科技(北京)有限公司申请的专利一种基于智能传感器的封装器件检漏方法、系统及装置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：CN119862435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510336954.8，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于智能传感器的封装器件检漏方法、系统及装置是由宋博宇;郭庆;肖志国设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能传感器的封装器件检漏方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于智能传感器的封装器件检漏方法、系统及装置，属于器件封装技术领域，其方法包括：确定待检漏封装传感器的器件的组合类型，并从类型‑封装工艺对照表中获取与所述待检漏封装传感器匹配的若干检漏工艺；从历史数据库中提取与每个检漏工艺匹配的历史检漏信息集，构建检漏有效函数，并筛选最终工艺；依次获取按照所述最终工艺对所述待检漏封装传感器进行检漏的参数集，并对所述参数集进行量化处理；将量化处理结果依次填充到参数分析表中获取基于每个工艺步骤对检漏结果的影响程度，并基于所有影响程度以及相邻工艺步骤之间的相关关系，得到所述待检漏封装传感器的最终检漏结果。有效确定检漏结果，保证智能传感器的可靠性。

本发明授权一种基于智能传感器的封装器件检漏方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于智能传感器的封装器件检漏方法，其特征在于，包括： 步骤1：确定待检漏封装传感器的器件的组合类型，并从类型-封装工艺对照表中获取与所述待检漏封装传感器匹配的若干检漏工艺； 步骤2：从历史数据库中提取与每个检漏工艺匹配的历史检漏信息集，构建检漏有效函数，并筛选最终工艺； 步骤3：依次获取按照所述最终工艺对所述待检漏封装传感器进行检漏的参数集，并对所述参数集进行量化处理，其中，所述参数集包含所述最终工艺中每个工艺步骤下的若干检漏参数的值； 步骤4：将量化处理结果依次填充到参数分析表中获取基于每个工艺步骤对检漏结果的影响程度，并基于所有影响程度以及相邻工艺步骤之间的相关关系，得到所述待检漏封装传感器的最终检漏结果； 其中，对所述参数集进行量化，包括： 获取所述最终工艺中每个工艺步骤的步骤属性，并构建得到属性向量； 从属性-模型数据库中获取与所述属性向量匹配的量化模型，其中，所述量化模型中的每层网络对应一个工艺步骤，且每层网络包含参数量化权重以及量化变化信息； 按照所述量化模型对所述参数集进行量化处理得到量化处理结果； 其中，从属性-模型数据库中获取与所述属性向量匹配的量化模型，包括： 当所述属性-模型数据库中存在与属性向量完全一致的第一模型时，将所述第一模型视为量化模型； 当所述属性-模型数据库中不存在与属性向量完全一致的第一模型时，对所述最终工艺下的所有步骤属性进行聚类分析得到若干聚类簇，并基于若干聚类簇的簇中心构建初始簇向量； 依次确定每个簇中心与对应聚类结果中的其余属性之间的距离，并按照所述距离对相应步骤属性进行弱化分析； ; 其中，表示对应聚类结果中第j个其余属性的弱化分析结果；n1表示对应聚类结果中涉及到的属性的总数量；sum1表示最终工艺涉及到的属性的总数量；表示对应聚类结果的簇中心与第j个其余属性之间的距离；a1表示设定阈值； 将弱化分析结果为0的属性用0代替补充到初始簇向量中以及将弱化分析结果为非0的属性用原本属性代替补充到初始簇向量中，得到当下簇向量； 将所述当下簇向量与所述属性-模型数据库进行对比，若存在与所述当下簇向量完全一致的第二模型，则将所述第二模型视为量化模型； 否则，从所述属性-模型数据库中获取与所述属性向量匹配的属性数量最多的第三模型，同时，从所述属性-模型数据库中获取与所述当下簇向量匹配的属性数量最多的第四模型； 分别对所述第三模型与第四模型中的同层网络的参数量化权重进行获取，按照maxy1i,y2i锁定所需网络层，其中，y1i表示第三模型中第i层网络的参数量化权重；y2i表示第四模型中第i层网络的参数量化权重； 将所有所需网络层进行重新融合，得到量化模型； 其中，构建检漏有效函数，包括： 基于同一次检漏下所涉及到的每个历史步骤的操作时间且结合历史检漏率，确定每个历史步骤的第一损失系数； 基于同一次检漏下的所有历史步骤的第一损失系数，确定检漏密度函数； 对每个检漏工艺的历史检漏信息集中的每个自身检漏信息按照检漏先后顺序进行放置，构建得到检漏矩阵； 构建所述检漏矩阵中每列向量的第一分布函数，并得到基于每个检漏参数的第二损失系数； 基于所有第二损失系数构建得到历史曲线，并与所述检漏工艺的标准曲线进行参数对齐处理，得到针对每个检漏参数的待调节量； 根据同个历史步骤下涉及到的所有检漏参数的待调节量，对所述检漏密度函数进行优化，得到对应检漏工艺基于历史检漏信息集的检漏相关函数； 对所述检漏相关函数进行重置调节，得到检漏有效函数； 其中，对所述检漏密度函数进行优化，包括： 将所述检漏密度函数中与每个历史步骤对应的第一变量以及检漏参数分别填充到变量对照表中，得到与每个第一变量匹配的若干检漏参数，并建立对照组； 基于每个对照组的对照关系，且结合对照组中涉及到的检漏参数的待调节量，得到所述检漏密度函数中针对相应第一变量的变量系数调节值以及增设变量，得到调节密度函数； 获取对应检漏工艺涉及到的每次检漏下的调节密度函数，并得到同个第二变量涉及到所有价值系数； 提取同个第二变量涉及到的所有价值系数中的强相关系数以及弱相关系数，并依次计算所述强相关系数、弱相关系数与每个价值系数的系数差值绝对值数组，判断是否需要增设同个第二变量的辅助系数； 若不需要，则根据同个第二变量涉及到的所有价值系数进行趋势状态判断； 若需要，则基于所述系数差值绝对值数组确定针对所述辅助系数的增设数量进行系数插值，来对插值后的所有系数进行趋势状态判断； 基于每个第二变量的趋势状态，确定对应检漏工艺的检漏相关函数。

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