[发明专利]检测方法、装置、电子设备及可读存储介质在审
申请号: | 202210779919.X | 申请日: | 2022-07-04 |
公开(公告)号: | CN115345065A | 公开(公告)日: | 2022-11-15 |
发明(设计)人: | 黄汇钦;吴龙江 | 申请(专利权)人: | 天狼芯半导体(成都)有限公司 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06F119/02;G06F119/06 |
代理公司: | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人: | 欧国聪 |
地址: | 610000 四川省成都市高新*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 检测 方法 装置 电子设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种检测方法,用于检测功率器件的电性能,其特征在于,所述检测方法包括:
对所述功率器件进行N次开关驱动;其中,N≥1且为整数;
获取进行N次开关驱动后的所述功率器件的电参数;
将所述电参数输入至已训练的类神经网络模型中进行检测,得到检测结果,所述类神经网络模型用于检测所述功率器件的电性能是否符合预期。
2.如权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述电参数包括所述功率器件的栅极极阈值电压、漏源击穿电压、栅源击穿电压、导通阻抗、漏极电流以及以上参数的相关特性曲线。
3.如权利要求1或2所述的检测方法,其特征在于,所述电参数包括所述功率器件的漏极电流对栅极电压的特性曲线。
4.如权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述已训练的类神经网络模型为根据进行标注后的数据集,对预先构建的类神经网络模型进行训练,得到的类神经网络模型,所述标注后的数据集包括对多个符合预期功率器件的进行N次开关驱动的电参数,以及不符合预期功率器件的前N次开关驱动后的电参数进行标注后得到的数据集。
5.如权利要求4所述的检测方法,其特征在于,所述标注后的数据集包括所述功率器件进行开关驱动100K次后,所述功率器件的电参数。
6.如权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述对所述功率器件进行N次开关驱动包括:
将驱动信号输入所述功率器件,驱动所述功率器件开关N次;其中,所述驱动信号为可调脉冲方波。
7.如权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述功率器件为氮化镓功率器件。
8.一种检测装置,用于检测功率器件的电性能,其特征在于,所述检测装置包括:
开关驱动模块,用于对所述功率器件进行N次开关驱动;其中,N≥1且为整数;
获取模块,用于获取进行N次开关驱动后的所述功率器件的电参数;
检测模块,用于将所述电参数输入至已训练的类神经网络模型中进行检测,得到检测结果,所述类神经网络模型用于检测所述功率器件的性能是否符合预期。
9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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