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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京尊冠科技有限公司申請的專利一種基于AI算法的集成電路芯片測試系統(tǒng)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(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120370142B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-23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：202510837890.X，技術領域涉及：G01R31/28；該發(fā)明授權一種基于AI算法的集成電路芯片測試系統(tǒng)是由姜華;符瑜慧;黃貴玲;葛會亮;邢愛晶設計研發(fā)完成，并于2025-06-23向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于AI算法的集成電路芯片測試系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于AI算法的集成電路芯片測試系統(tǒng)，涉及集成電路芯片測試技術領域，包括芯片測試平臺，所述芯片測試平臺通信連接有如下模塊，其中：數(shù)據(jù)獲取模塊，用于從現(xiàn)有的集成電路芯片測試設備中收集歷史測試數(shù)據(jù)，并對其進行預處理，整合得到芯片測試數(shù)據(jù)集；模型訓練優(yōu)化模塊，用于分析芯片測試數(shù)據(jù)集，學習芯片性能與測試向量之間的關系，并訓練測試向量AI優(yōu)化模型。本發(fā)明通過分析歷史測試數(shù)據(jù)，自動生成優(yōu)化的測試向量，避免傳統(tǒng)測試中冗余的逐項測試流程，通過測試向量AI優(yōu)化模型精準定位關鍵測試節(jié)點，減少不必要的測試步驟，從而顯著縮短測試時間，提高測試效率。

本發(fā)明授權一種基于AI算法的集成電路芯片測試系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于AI算法的集成電路芯片測試系統(tǒng)，包括芯片測試平臺，其特征在于：所述芯片測試平臺通信連接有如下模塊，其中： 數(shù)據(jù)獲取模塊，用于從現(xiàn)有的集成電路芯片測試設備中收集歷史測試數(shù)據(jù)，并對其進行預處理，整合得到芯片測試數(shù)據(jù)集； 模型訓練優(yōu)化模塊，用于分析芯片測試數(shù)據(jù)集，學習芯片性能與測試向量之間的關系，并訓練測試向量AI優(yōu)化模型； 測試向量生成模塊，用于根據(jù)訓練的測試向量AI優(yōu)化模型，結(jié)合當前芯片的測試需求，自動生成初始的測試向量； 測試向量評估模塊，用于對生成的測試向量進行評估，分析其在芯片測試中的效果，并對初始測試向量進行優(yōu)化； 測試執(zhí)行反饋模塊，用于應用優(yōu)化后的測試向量，對集成電路芯片進行測試，并根據(jù)測試執(zhí)行結(jié)果，進一步優(yōu)化測試向量AI優(yōu)化模型和測試向量； 所述模型訓練優(yōu)化模塊包括特征分析單元和模型訓練優(yōu)化單元； 所述模型訓練優(yōu)化單元，用于結(jié)合測試特征序列表和歷史測試數(shù)據(jù)，以支持向量機模型為基礎架構(gòu)，學習芯片性能與測試向量之間的關系，訓練測試向量AI優(yōu)化模型； 所述特征分析單元具體包括： 對芯片測試數(shù)據(jù)集進行結(jié)構(gòu)化解析，識別數(shù)據(jù)中包含的潛在特征域，通過解析數(shù)據(jù)字段的語義標簽、數(shù)據(jù)類型及關聯(lián)關系，劃分出與測試向量優(yōu)化直接相關的核心特征類別，包括電氣性能參數(shù)、功能測試結(jié)果、工藝參數(shù)及測試環(huán)境變量，結(jié)合集成電路芯片測試的領域知識庫，建立特征與測試向量優(yōu)化目標的映射關系，明確各特征在測試效率、覆蓋率及成本優(yōu)化中的潛在作用，形成待提取特征清單； 依據(jù)待提取特征清單，從歷史測試數(shù)據(jù)中提取具體的測試特征類別，包括測試向量覆蓋率、故障檢測率、測試時間、測試向量長度、故障覆蓋率提升效率和測試冗余度，并進行多維度關聯(lián)性分析，量化測試特征與測試向量有效性之間的關聯(lián)強度，生成包含特征名稱和定義的結(jié)構(gòu)化的測試特征序列表。

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