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龍圖騰網獲悉南京郵電大學;南京郵電大學南通研究院有限公司申請的專利一種基于機器學習的芯片DFN封裝與工藝協同優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118709468B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202410708606.4，技術領域涉及：G06F30/23；該發(fā)明授權一種基于機器學習的芯片DFN封裝與工藝協同優(yōu)化方法是由吳潔;龐瑞陽;楊旭琪;蔡志匡;王磊;邢衛(wèi)兵;禹華宸設計研發(fā)完成，并于2024-06-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的芯片DFN封裝與工藝協同優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及芯片封裝工藝技術領域，公開一種基于機器學習的芯片DFN封裝與工藝協同優(yōu)化方法，通過田口正交試驗的百分制加權評判法和信噪比的極差分析法確定焊膏種類、PAD焊層厚度、芯片下表面焊層厚度、芯片材料種類的質量指標，對各因素的極差值R進行排序分析獲得綜合評分，并通過隨機森林機器學習和網格搜索進一步優(yōu)化田口法的最優(yōu)DFN封裝參數組合；并對回流焊溫度曲線進行優(yōu)化，選取最優(yōu)回流焊溫度曲線；解決現有芯片DFN封裝中因材料組合或結構設計的不合理而導致的系列問題，本方法大大提高了優(yōu)化效率，也一定程度上提高了田口法優(yōu)化參數的準確性。

本發(fā)明授權一種基于機器學習的芯片DFN封裝與工藝協同優(yōu)化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的芯片DFN封裝與工藝協同優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 步驟S1，首先，確定芯片DFN封裝結構參數，包括焊膏種類、PAD焊層厚度、芯片下表面焊層厚度、芯片材料種類，將芯片DFN封裝結構參數劃分不同水平組合并按田口正交法設計試驗表； 步驟S2，建立DFN封裝產品有限元模型，對有限元模型進行回流焊溫度曲線參數設置，仿真得出各質量指標，計算各質量指標的信噪比，質量指標設置為芯片最大應力值、芯片翹曲量、芯片下表面焊層結構的應力值和翹曲值； 步驟S3，采用信噪比的極差分析法得出各質量指標權重； 步驟S4，針對各質量指標權重，采用百分制加權評判法，確定焊膏種類、PAD焊層厚度、芯片下表面焊層厚度、芯片材料種類的綜合評分； 步驟S5，將利用田口法得出的組合參數作為隨機森林機器學習方法的輸入，綜合評分作為隨機森林機器學習方法的輸出訓練最優(yōu)模型，并利用網格搜索進一步篩選組合參數，進而確定最優(yōu)芯片DFN封裝結構參數； 步驟S6，基于步驟S5中篩選出的芯片DFN封裝結構參數，進行回流焊溫度曲線參數設置，回流焊工藝參數包括預熱溫度E、加熱溫度F、峰值溫度G、保溫時間H和降溫速率I； 步驟S7，利用PB法進行回流焊溫度曲線參數篩選試驗設計，并結合步驟S5篩選出的芯片DFN封裝結構參數仿真得出各質量指標； 步驟S8，基于步驟S7得出的各質量指標，通過綜合評分確定最佳回流焊溫度曲線參數，進而確定芯片DFN封裝結構參數與回流焊溫度曲線參數； 步驟S9，修正芯片DFN封裝產品有限元模型，仿真得出優(yōu)化后的各質量指標，并驗證，得出最優(yōu)的芯片DFN封裝結構參數與回流焊溫度曲線參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學;南京郵電大學南通研究院有限公司，其通訊地址為：226001 江蘇省南通市港閘區(qū)新康路33號云院9、10幢；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。