[发明专利]一种光电特性的获取方法、装置、存储介质及终端设备

说明书

本申请公开了一种光电特性的获取方法、装置、存储介质及终端设备，所述方法包括基于集成电路的电路版图确定所述集成电路对应的位置参量；基于经过训练的检测网络模型以及所述位置参量，确定所述集成电路对应的光电特性。本申请在获取到集成电路的电路版图对应的位置参量后，通过经过训练的检测网络模型确定电路版图对应的光电特性，这样可以提高光电特性的获取速度，从而可以提高集成电路的生产效率。

技术领域

本申请涉及集成电路技术领域，特别涉及一种光电特性的获取方法、装置、存储介质及终端设备。

背景技术

电子设计自动化(Electronic Design Automation，EDA)被广泛应用于电路设计领域，通过电子设计自动化使得电路的设计更加高效。然而，在TFT电路设计领域，在TFT版图设计的过程普遍需要专业人员操作软件进行绘图，这使得TFT电路设计对人力依赖大，从而造成生产效率低。

发明内容

本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种光电特性的获取方法、装置、存储介质及终端设备。

为了解决上述技术问题，本申请实施例第一方面提供了一种光电特性的获取方法，所述方法包括：

基于集成电路的电路版图确定所述集成电路对应的位置参量；

基于经过训练的检测网络模型以及所述位置参量，确定所述集成电路对应的光电特性。

所述的光电特性的获取方法，其中，所述检测网络模型包括第一全连接模块、变换模块以及第二全连接模块，所述基于经过训练的检测网络模型以及所述位置参量，确定所述集成电路对应的光电特性具体包括：

将所述位置参量输入第一全连接模块，通过所述第一全连接模块输出第一特征向量；

将所述第一特征向量输入变换模块，通过所述变换模块输出第二特征向量，其中，所述第一特征向量的维度与所述第二特征向量的维度相等；

将所述第二特征向量输入第二全连接模块，通过所述第二全连接模块输出所述集成电路对应的光电特性。

所述的光电特性的获取方法，其中，所述第一特征向量的维度小于所述位置参量的维度。

所述的光电特性的获取方法，其中，所述检测网络模型包括第一网络模型和第二网络模型；所述基于经过训练的检测网络模型以及所述位置参量，确定所述集成电路对应的光电特性具体包括：

将所述位置参量输入第一网络模型，通过所述第一网络模型输出候选位置参量，其中，候选位置参量的维度小于所述位置参量的维度；

将所述候选位置参量输入所述第二网络模型，通过所述第二网络模型输出所述集成电路对应的光电特性。

所述的光电特性的获取方法，其中，所述检测网络模型的训练过程具体包括：

获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括若干训练位置参量以及各训练位置参量各自对应的目标光电特性；

将所述训练样本集中的训练位置参量输入预设网络模型，通过预设网络模型输出该训练位置参量对应的预测光电特性；

基于所述预测光电特性以及所述目标光电特性，对所述预设网络模型进行训练，以得到所述检测网络模型。

所述的光电特性的获取方法，其中，所述获取训练样本集具体包括：

获取训练集成电路集；

对于每个训练集成电路，确定该训练集成电路的电路版图对应的训练位置参量，并通过电路模拟器确定该训练集成电路对应的目标光电特性；

基于各训练集成电路各自对应的训练位置参量及目标光电特性，确定训练样本集。