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申请/专利权人：北京炎黄国芯科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于复合超材料的集成电路封装密封性检测方法及系统，涉及电路检测技术领域，包括：获取待测集成电路封装体进行三维建模，优化超材料结构的拓扑参数和空间排布，建立理论映射模型进行数据驱动校正；生成声学超材料器件，采集内部声场分布数据，进行特征提取，得到多尺度声学特征，构建声学指纹知识库，构建声纹分类深度学习模型并对缺陷进行定性定位和定量表征，得到优化生成对抗网络模型；施加扫频激励信号并采集宽频声场分布数据，进行时频域分析，添加至所述优化生成对抗网络模型中，判断气密性等级和气密性缺陷信息，动态优化声波激励方案和超材料结构参数，进行智能自优化，生成密封性检测报告并进行分布式存储和共识验证。

主权项：1.基于复合超材料的集成电路封装密封性检测方法，其特征在于，包括：获取待测集成电路封装体，根据所述待测集成电路封装体的结构参数和材料属性，通过声学有限元仿真对所述待测集成电路封装体中的密封腔进行三维建模，将预先设置的声学超材料结构添加至所述密封腔的内部和外部表面，优化所述超材料结构的拓扑参数和空间排布，结合声学参数反演算法求解腔体敏感度函数，建立气密性缺陷与密封腔声学特征间的理论映射模型，结合预先设置的生成对抗网络模型进行数据驱动校正；通过材料基因组工程和计算模拟筛选合成多组分梯度超材料并生成声学超材料器件，结合压电传感器阵列采集不同激励下的内部声场分布数据，对所述内部声场分布数据进行特征提取，得到多尺度声学特征，通过主成分分析和独立成分分析进行降维和盲源分离，提取声学指纹信息，通过关联挖掘算法确定缺陷类型与所述声学指纹信息之间的内在关联并构建声学指纹知识库，基于所述声学指纹知识库构建声纹分类深度学习模型并对缺陷进行定性定位和定量表征，结合迁移学习策略将所述声纹分类深度学习模型嵌入至所述生成对抗网络模型中，得到优化生成对抗网络模型；通过宽频声波发生器对所述声学超材料器件施加扫频激励信号并通过压电传感器采集宽频声场分布数据并进行时频域分析，提取相干增强后的气密性缺陷声学指纹特征，将所述气密性缺陷声学指纹特征添加至所述优化生成对抗网络模型中，判断当前封装体的气密性等级和气密性缺陷信息，根据判别结果动态优化声波激励方案和超材料结构参数，结合自适应闭环控制方法进行智能自优化，根据自优化结果生成密封性检测报告并通过区块链技术进行分布式存储和共识验证。

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