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申请/专利权人：深圳市奥斯珂科技有限公司;华南理工大学

摘要：本发明涉及半导体的技术领域，提供了堆叠封装存储器的测试方法及系统，包括采集电气性能数据，并输入预设的测试模型，输出电气特性参数；对电气特性参数进行处理，得到聚类结果，对聚类结果进行筛选，得到性能数据集，对性能数据集进行模式识别处理，得到模式识别结果；对模式识别结果进行热图分析，生成热度分布图；对聚类结果、性能数据集、模式识别结果以及热度分布图进行综合评估，得到测试评估报告。通过对堆叠封装存储器的电气性能数据进行全面的采集、处理和分析，实现了对存储器芯片的精准测试和全面评估，改善无法实现对堆叠封装存储器的精确测试和全面评估，存在着测试精度不足和无法全面评估芯片性能的问题。

主权项：1.一种堆叠封装存储器的测试方法，其特征在于，包括：采集堆叠封装存储器中的每个存储器芯片的电气性能数据，将所有的所述电气性能数据输入预设的测试模型，输出电气特性参数；对所述电气特性参数进行多维度数据处理，得到标准化数据集，并对所述标准化数据集进行特征提取，得到特征向量；将所述特征向量输入预设的聚类分析模型，利用距离计算法对所述特征向量进行距离度量，得到所述特征向量之间的距离矩阵；对所述距离矩阵进行聚类更新，得到聚类中心，根据所述聚类中心计算存储器中的每个存储器芯片特征向量的所属聚类；根据所属聚类和预设标准进行性能筛选，对不符合要求的聚类结果进行剔除，得到筛选后的性能数据集；对所述筛选后的性能数据集和剔除的非性能数据集进行比对分析，提炼出性能差异明显的特征，得到聚类结果；基于预设的性能标准的功耗阈值、电压稳定性以及响应时间限制对聚类结果进行筛选，得到符合性能标准的聚类和不符合性能标准的聚类，将不符合性能标准的聚类去除，将符合预设的性能标准的聚类数据进行重新组合，得到性能数据集；将所述性能数据集输入异常检测模型，通过利用孤立森林算法对所述性能数据集进行分析，识别出异常特征数据，并基于所述异常特征数据生成异常检测报告；基于深度学习算法中设置模式识别的参数和模型结构，通过数据分解法对异常检测报告进行特征分解，提取出异常数据的主要特征成分，利用特征重构算法对所述主要特征成分进行重构，得到异常特征；根据所述异常特征对所述异常数据进行深度特征学习，得到所述异常数据对应的深度特征表示；基于所述深度特征表示对所述异常数据进行分类处理，确认所述异常数据的类别信息；利用所述深度特征表示和所述类别信息对存储器芯片进行健康状态评估，得到健康状态评分；通过所述健康状态评分和类别信息，结合存储器的工作参数和使用环境，生成模式识别结果；对所述模式识别结果进行热图分析，生成热图数据，基于所述热图数据对所述性能数据集进行热度分析，生成热度分布图；对所述聚类结果、所述性能数据集、所述模式识别结果以及所述热度分布图进行综合评估，得到测试评估报告。

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