[发明专利]基于GAF-深度学习及弱电流源结构的TSV测试方法在审
| 申请号： | 202310797157.0 | 申请日： | 2023-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN116580253A | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 尚玉玲;段阁飞;梅礼鹏;李春泉;耿龙禄;侯杏娜 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/2433;G06F123/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 541004 广*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于GAF‑深度学习及弱电流源结构的TSV测试方法，包括首先引入格拉姆角场算法对TSV故障信号的时间域进行预处理，将一维的时间信号转换为二维的图片信息；然后利用机器视觉优势，通过一种深度学习MobileNetV2算法识别二维图片信号中的特征并进一步完成分类，其中TSV故障信号通过搭建弱电流源测试结构提取。该方法有效解决探针测试会对TSV造成二次损伤和内建自测试方法识别精度不足问题，以及针对现有方法对于TSV存在复合故障研究较少情况，对复合故障进行研究。并且该方法对不同故障位置处的微小故障进行测试，测试集准确率达到96％以上。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gaf 深度 学习 电流 结构 tsv 测试 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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