【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于芯片检测领域，具体涉及基于yolo-s的芯片电气性能批量检测方法。
技术介绍
1、在现代芯片设计和制造领域中，对芯片的性能和可靠性要求越来越高。电压、电流等信号是评估芯片运行状态和性能的关键指标。在传统的芯片检测方法中，工程师们使用各种测试仪器来采集这些信号，然后通过数据分析进行芯片的状态监测和故障诊断。
2、然而，传统方法对于大规模的芯片检测存在一定的限制和挑战。首先，在传统方法中，工程师们进行数据分析时需要专门的测试设备和复杂的测试流程，这使得芯片性能分析变得繁琐和昂贵；其次，传统方法需要工程师的参与，难以实现批量化的芯片检测。
3、因此，如何实现对芯片批量检测是一项亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中所存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于yolo-s的芯片电气性能批量检测方法。
2、本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
3、本专利技术提供了一种基于yolo-s的芯片电气性能批量检测方法，所述方法包括：
4、针对批量芯片，获取每个芯片在一段时长内的至少一个性能参数，每段所述时长内的性能参数均构成该芯片的一个原始信号；
5、将每个原始信号均转换为一张二维图像；
6、将所有二维图像分批输入基于yolo-s构建的芯片检测模型，以使所述芯片检测模型基于每张二维图像确定对应的原始信号中是否存在异常信号点；
7、根据存在所述异常信号点的原始信号确定
8、可选的，所述将每个原始信号均转换为一张二维图像包括：
9、针对每个原始信号，从该原始信号中截取一段，得到段信号；将该段信号分为m个信号段，每个信号段中存在m个信号点；利用转换公式将m个信号段中每个信号点的值对应转换为二维图像中像素点的像素值，得到尺寸为m×m的二维图像；
10、所述转换公式为：
11、
12、其中，p(j,k)表示二维图像中第j行、第k列的像素点的像素值，该像素点由第j个信号段中第k个信号点的值转换得到；j＝1…m；k＝1…m；round(·)表示舍入函数；l表示第j个信号段中第k个信号点的值。
13、可选的，所述芯片检测模型为：以darknet20作为主干架构的yolo-s网络模型。
14、可选的，不同性能参数的采样速度不同；
15、在将所有二维图像分批输入基于yolo-s构建的芯片检测模型，以使所述芯片检测模型基于每张二维图像确定对应的原始信号中是否存在异常信号点之前，所述方法还包括：
16、对所有二维图像进行预处理，以统一所有二维图像的大小。
17、可选的，所述至少一个性能参数包括电压、电流、功耗、温度和/或时钟频率。
18、可选的，当性能参数为电压时，所述异常信号点至少包括：电压超出芯片规定电压范围的信号点。
19、可选的，当性能参数为电流时，所述异常信号点至少包括：电流超出该芯片规定电流范围的信号点。
20、可选的，当性能参数为功耗时，所述异常信号点至少包括：功耗超出该芯片规定功耗范围的信号点。
21、可选的，当性能参数为温度时，所述异常信号点至少包括：温度超出该芯片规定温度范围的信号点。
22、可选的，当性能参数为时钟频率时，所述异常信号点至少包括：时钟频率超出该芯片规定时钟频率范围的信号点。
23、本专利技术提供的一种基于yolo-s的芯片电气性能批量检测方法，通过针对批量芯片，获取每个芯片在一段时长内的至少一个性能参数，每段时长内的性能参数均构成该芯片的一个原始信号；将每个原始信号均转换为一张二维图像；将所有二维图像分批输入基于yolo-s构建的芯片检测模型，以使芯片检测模型基于每张二维图像确定对应的原始信号中是否存在异常信号点；根据存在异常信号点的原始信号确定异常芯片。
24、相较于现有的传统芯片检测方法中工程师进行数据分析时需要专门的测试设备和复杂的测试流程，使得芯片性能分析变得繁琐和昂贵，且难以实现批量化的芯片检测的问题，本方案通过将一维原始信号转为二维图像，然后通过基于yolo-s构建的芯片检测模型将图像处理技术引入芯片信号分析领域，可以同时对多个二维图像进行处理，实现了对芯片的批量检测，使得芯片检测的过程更加灵活高效。
25、以下将结合附图及对本专利技术做进一步详细说明。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于YOLO-S的芯片电气性能批量检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个原始信号均转换为一张二维图像包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述芯片检测模型为：以Darknet20作为主干架构的YOLO-S网络模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，不同性能参数的采样速度不同；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个性能参数包括电压、电流、功耗、温度和/或时钟频率。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当性能参数为电压时，所述异常信号点至少包括：电压超出芯片规定电压范围的信号点。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当性能参数为电流时，所述异常信号点至少包括：电流超出该芯片规定电流范围的信号点。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当性能参数为功耗时，所述异常信号点至少包括：功耗超出该芯片规定功耗范围的信号点。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当性能参数为温度时，
10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当性能参数为时钟频率时，所述异常信号点至少包括：时钟频率超出该芯片规定时钟频率范围的信号点。
...【技术特征摘要】
1.一种基于yolo-s的芯片电气性能批量检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个原始信号均转换为一张二维图像包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述芯片检测模型为：以darknet20作为主干架构的yolo-s网络模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，不同性能参数的采样速度不同；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个性能参数包括电压、电流、功耗、温度和/或时钟频率。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当性能参数为电压时，所述异常信号点...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。