【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于集成电路失效分析，具体涉及一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法及系统。
技术介绍
1、氮化镓是一种新型的化合物半导体材料，具有高电子迁移率、高耐压和高频特性等优点；与传统的硅和砷化镓相比，氮化镓具有更高的电子迁移率和更大的能带宽度，这使其在实现高速传输和高功率密度方面具有显著优势。
2、氮化镓的高电子迁移率和高频特性使其成为微波和射频应用中的理想材料，可用于制作高性能的微波集成电路和射频集成电路；氮化镓的高耐压特性使其在功率电子应用中具有显著优势，可用于制作高效率、高功率密度的电源管理集成电路和功率放大器等；氮化镓集成电路还可用于光通信、生物医学、传感器等混合集成电路领域，实现多功能或复合功能，满足不同领域的需求；氮化镓的高电子迁移率和能带宽度使其具有更高的开关速度和功率密度，从而提高了集成电路的性能；氮化镓材料具有优异的物理和化学稳定性，使得氮化镓集成电路具有较高的可靠性；随着氮化镓技术的不断发展和完善，氮化镓集成电路将在微波、射频和功率电子等领域发挥越来越重要的作用。
3、公开号为cn109725246a的集成电路的失效分析方法及系统，该专利公开了包括以下步骤：对集成电路进行电性测试，并获取第一电性测试数据；对所述集成电路进行电荷陷阱消除处理；对所述集成电路进行电性测试，并获取第二电性测试数据；若所述第一电性测试数据与所述第二电性测试数据的差值超过预设差值，则判定所述集成电路是由电荷陷阱引起的失效，但该方法在识别具体失效位置和深层次失效机理方面存在局限。
1、本专利技术的目的在于提供一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法及系统，实现更高效、精准和智能化的失效分析。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，包括如下步骤：
3、对氮化镓集成电路进行初步的电性测试，收集第一组电性测试数据；然后，对数据进行预处理，以提高后续分析的准确性；
4、利用训练好的人工智能算法对预处理后的第一组电性测试数据进行分析，识别潜在的失效模式或异常特征；
5、对氮化镓集成电路进行红外成像，获取其热分布图像，通过分析热分布图像中的热点或异常温度区域，结合集成电路的布局和电路设计信息，初步定位可能的失效位置；
6、将人工智能失效分析的结果与红外成像检测的结果相结合，进行综合分析与诊断，通过交叉验证和对比分析，进一步确认失效原因和具体位置；
7、根据综合分析结果，生成详细的失效分析报告。
8、作为本专利技术的一种优选的技术方案，对氮化镓集成电路进行初步的电性测试，收集第一组电性测试数据通过使用专业的电性测试设备或仪器实现。
9、作为本专利技术的一种优选的技术方案，利用训练好的人工智能算法对预处理后的第一组电性测试数据进行分析是将预处理后的数据输入到已经训练好的模型中，该模型基于机器学习或深度学习算法构建，能够根据输入的电性测试数据，识别出潜在的失效模式或异常特征。
10、作为本专利技术的一种优选的技术方案，分析热分布图像中的热点或异常温度区域使用红外成像技术来捕捉集成电路在工作时的热辐射；通过图像处理和分析技术，识别出图像中的热点或异常温度区域。
11、作为本专利技术的一种优选的技术方案，通过交叉验证和对比分析，进一步确认失效原因和具体位置，实现方法如下：将人工智能失效分析的结果与红外成像检测的结果相结合，并进行综合分析和诊断，包括比较两种方法的输出结果，看它们是否一致或相互支持。
12、作为本专利技术的一种优选的技术方案，还可以结合物理检查、x射线分析来进一步验证和确认失效原因和具体位置。
13、作为本专利技术的一种优选的技术方案，生成详细的失效分析报告，包括失效原因、位置、影响程度信息。
14、作为本专利技术的一种优选的技术方案，对数据进行预处理，包括去噪、归一化。
15、本专利技术还公开了一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析系统，包括
16、数据采集模块：用于对氮化镓集成电路进行初步的电性测试，收集第一组电性测试数据；
17、人工智能分析模块：内置训练好的人工智能算法，对预处理后的电性测试数据进行分析，识别潜在的失效模式或异常特征；
18、红外成像模块：用于对氮化镓集成电路进行红外成像，获取其热分布图像；该模块还包括图像处理算法，用于对热分布图像进行预处理和分析；
19、综合分析模块：将人工智能分析模块和红外成像模块的结果相结合，进行综合分析与诊断，通过交叉验证和对比分析，确认失效原因和具体位置；
20、报告生成模块：根据综合分析结果，生成详细的失效分析报告。
21、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
22、首次将人工智能与红外成像技术应用于氮化镓集成电路的失效分析中，实现了技术上的融合与创新；
23、通过人工智能算法的智能分析和红外成像技术的直观展示，显著提高了失效分析的效率和准确性。
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1.一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，其特征在于：对氮化镓集成电路进行初步的电性测试，收集第一组电性测试数据通过使用专业的电性测试设备或仪器实现。
3.根据权利要求1所述的一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，其特征在于：利用训练好的人工智能算法对预处理后的第一组电性测试数据进行分析是将预处理后的数据输入到已经训练好的模型中，该模型基于机器学习或深度学习算法构建，能够根据输入的电性测试数据，识别出潜在的失效模式或异常特征。
4.根据权利要求1所述的一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，其特征在于：分析热分布图像中的热点或异常温度区域使用红外成像技术来捕捉集成电路在工作时的热辐射；通过图像处理和分析技术，识别出图像中的热点或异常温度区域。
5.根据权利要求1所述的一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，其特征在于：通过交叉验证和对比分析，进一步确认失效原因和具体位置，实现方法如下：将人工智能失效分析的结果与红外成像检测的结果
6.根据权利要求5所述的一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，其特征在于：还可以结合物理检查、X射线分析来进一步验证和确认失效原因和具体位置。
7.根据权利要求1所述的一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，其特征在于：生成详细的失效分析报告，包括失效原因、位置、影响程度信息。
8.根据权利要求1所述的一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，其特征在于：对数据进行预处理，包括去噪、归一化。
9.一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析系统，其特征在于：包括
...【技术特征摘要】
1.一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，其特征在于：对氮化镓集成电路进行初步的电性测试，收集第一组电性测试数据通过使用专业的电性测试设备或仪器实现。
3.根据权利要求1所述的一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，其特征在于：利用训练好的人工智能算法对预处理后的第一组电性测试数据进行分析是将预处理后的数据输入到已经训练好的模型中，该模型基于机器学习或深度学习算法构建，能够根据输入的电性测试数据，识别出潜在的失效模式或异常特征。
4.根据权利要求1所述的一种用于氮化镓集成电路电性的失效分析方法，其特征在于：分析热分布图像中的热点或异常温度区域使用红外成像技术来捕捉集成电路在工作时的热辐射；通过图像处理和分析技术，识别出图像中的热点或异常温度区域。
【专利技术属性】
技术研发人员：徐宏，潘彦宏，刘君，缪智勇，
申请(专利权)人：清华大学无锡应用技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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