公开(公告)号：CN116522789A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310512199.5

申请日：2023-05-05

Applicant: 济南大学

Inventor： 阚皞 ,  田延童 ,  刘昭麟 ,  汪肖阳 ,  史浩男 ,  李阳 ,  张春伟 ,  高嵩 ,  岳文静 ,  刘建行 ,  张磊 ,  田言飞

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/243 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2451 ,  G06F18/21 ,  G06F18/214 ,  G06F113/18

Abstract: 本公开涉及半导体封装技术领域，提出了一种基于DIC测量和机器学习的芯片翘曲预测方法及系统，预测方法包括：获取待测部件封装过程的相关参数数据，预处理后进行特征提取，并对相关特征进行组合变换形成新的特征；将组合变换后的特征作为输入，传输至机器学习模型进行识别，预测得到塑封体翘曲的概率分布和预测结果；所述机器学习模型，根据DIC测量方法得到塑封体表面的形变场，基于形变场计算塑封体的翘曲量，作为模型训练的目标数据对机器学习模型进行训练。用于预测半导体芯片在塑封后的翘曲程度，融合DIC测量和机器学习方法，能够实现芯片塑封体表面翘曲的高精度、低计算成本的预测。