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龙图腾网恭喜深圳超盈智能科技有限公司申请的专利一种存储芯片故障自检方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119862066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510354762.X，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种存储芯片故障自检方法及系统是由夏俊杰;林华胜;顾红伟设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种存储芯片故障自检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种存储芯片故障自检方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取存在缺陷的行单元数以及列单元数，并统计缺陷位置；启用备用行以及备用列对故障进行快速修复；判断是否修复完成；若是，结束自检；否则，进入下一步；利用卷积神经网络进行自检测，判断是否为典型故障；若是，进入下一步；按照故障修复库中存储的与典型故障对应的修复方式直接进行修复；判断是否修复完成；若是，结束自检；否则，进入下一步；利用遗传算法生成修复配置信息，并下载修复配置信息，对故障进行修复；判断是否修复完成；若是，结束自检；否则，对存储芯片进行报废处理。本发明在面对复杂或非典型的故障时拥有良好的识别能力，提升了自检准确性。

本发明授权一种存储芯片故障自检方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种存储芯片故障自检方法，其特征在于，应用于存储器，包括：S1：获取存在缺陷的行单元数以及列单元数，并统计缺陷位置；S2：启用备用行以及备用列对故障进行快速修复；判断是否修复完成；若是，结束自检；否则，进入S3；S3：利用卷积神经网络进行自检测，判断是否为典型故障；若是，进入S4；否则，进入S5；S4：按照故障修复库中存储的与所述典型故障对应的修复方式直接进行修复；判断是否修复完成；若是，结束自检；否则，进入S5；S5：利用遗传算法生成修复配置信息，并下载所述修复配置信息，对故障进行修复；判断是否修复完成；若是，结束自检；否则，对所述存储芯片进行报废处理；所述S3中的利用卷积神经网络，判断是否为典型故障，具体包括：S301：按照存储单元的布局结构，构建存储单元状态矩阵；S302：将存在故障的存储单元在所述存储单元状态矩阵中的数值设置为1，不存在故障的存储单元在所述存储单元状态矩阵中的数值设置为0，构建二值化状态图；S304：对所述二值化状态图进行二维离散傅里叶变换，得到频域图；S303：以5×5的检测窗口，统计所述二值化状态图中各个检测窗口内存在故障的存储单元数，作为中心位置的故障密度，构建故障密度图；S304：在所述卷积神经网络的输入层，通过三个通道输入二值化状态图、频域图以及故障密度图；S305：在所述卷积神经网络的三个通道中，分别通过卷积层以及池化层，独立提取二值化状态图的状态特征图、频域特征图以及故障密度特征图；S306：在所述卷积神经网络的全连接层中，对所述状态特征图、所述频域特征图以及所述故障密度特征图进行加权融合，得到融合特征图： ；其中，H表示融合特征图，h1表示状态特征图，ω1表示状态特征图的权重系数，h2表示频域特征图，ω2表示频域特征图的权重系数，h3表示故障密度特征图，ω3表示故障密度特征图的权重系数；S307：在所述卷积神经网络的分类层中，根据所述融合特征图，计算当前故障属于各个故障类型的概率： ； ；其中，P表示当前故障属于各个故障类型的概率，pi表示当前故障属于第i个故障类型的概率，Softmax表示Softmax激活函数，W表示权重矩阵，H表示融合特征图，b表示偏置项；S308：判断当前故障属于某个故障类型的概率是否大于预设概率值，若是，确定当前故障属于典型故障，并以概率值最大的故障类型作为当前故障的故障类型。

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