[发明专利]一种基于多物理量融合的集成电路特征提取方法

权利要求书

1.一种基于多物理量融合的集成电路特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S010，通过ATE测试机采集集成电路的电参数，通过X光机扫描得到集成电路的X光图像，通过超声波采集器扫描得到集成电路的超声图像，通过热像仪扫描得到集成电路的动态温度场图像；

步骤S020，对X光图像进行灰度化处理得到其各像素点的灰度值及X光灰度图像，对超声图像进行灰度化处理得到其各像素点的灰度值及超声灰度图像；

步骤S030，将X光灰度图像、超声灰度图像均分别进行区域划分得到相应的引脚特征区域、FANOUT特征区域、裸芯特征区域；

步骤S040，通过计算匹配，将X光灰度图像的裸芯特征区域所缺失的像素点灰度通过超声灰度图像的裸芯特征区域的相应像素点灰度进行补充，将X光灰度图像的FANOUT特征区域所缺失的像素点灰度通过超声灰度图像的FANOUT特征区域的相应像素点灰度进行补充，将X光灰度图像的引脚特征区域所缺失的像素点灰度通过超声灰度图像的引脚特征区域的相应像素点灰度进行补充；

步骤S050，将补充缺失像素点灰度后的X光灰度图像的各像素点灰度与已知材料的X射线图像灰度数据库比对，得到X光灰度图像每个像素点对应的密度特征值、厚度特征值和原子序特征值，进而得到集成电路的密度分布信息、厚度分布信息和原子序分布信息；

步骤S060，计算动态温度场图像各像素点的热阻特征值，进而得到集成电路的热阻分布信息；

步骤S070，对动态温度场图像各像素点温度在时间上积分得到相应的温度积分Tcon数据，将动态温度场图像各像素点的温度积分Tcon数据通过otsu算法得到温度分割最佳阈值，计算动态温度场图像各像素点的温度积分Tcon数据与温度分割最佳阈值的分割差值，将分割差值为正的像素点记为高热点，从而得到集成电路的高热点分布信息；

步骤S080，通过几何关系的映射，将动态温度场图像各像素点的热阻特征值、动态温度场图像的各高热点及集成电路的各电参数均分别映射并关联至补充缺失像素点灰度后的X光灰度图像相应的像素点，使得补充缺失像素点灰度后的X光灰度图像同时关联有相应的电参数分布信息、密度分布信息、厚度分布信息、原子序分布信息、热阻分布信息和高热点分布信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于多物理量融合的集成电路特征提取方法，其特征在于，还包括如下步骤：

步骤S090，通过人工干预的方式，利用集成电路手册中引脚区域、FANOUT区域、裸芯区域的材料分布作为已知量，比对并修正补充缺失像素点灰度后的X光灰度图像的区域划分、密度分布信息、厚度分布信息及原子序分布信息，根据补充缺失像素点灰度后的X光灰度图像的区域划分、密度分布信息、厚度分布信息及原子序分布信息的修正量，计算损失函数；

步骤S100，通过损失函数对CNN进行反向传播，得到控制参量所对应的误差，根据控制参量所对应的误差对控制参量进行修正，实现对CNN正向传播的训练和优化，所述控制参量包括X光灰度图像与超声灰度图像各自对应的滤波器的阶数、X光灰度图像与超声灰度图像各自对应的滤波器权重以及X光灰度图像各特征区域的位置权重。

3.根据权利要求2所述的一种基于多物理量融合的集成电路特征提取方法，其特征在于，所述步骤S030中，对X光灰度图像进行区域划分包括如下步骤：

步骤S031，将X光灰度图像通过CNN卷积形成X光特征分布图；

步骤S032，将X光特征分布图分别进行四个池化操作，包括全局池化、1/2池化、1/3池化、1/6池化，将四个池化操作的池化结果进行级联得到X光级联数据，通过对X光级联数据进行卷积和上采样操作得到X光池化特征分布图，所述X光池化特征分布图的像素点个数与X光特征分布图的像素点个数相同；

步骤S033，通过otsu算法得到X光池化特征分布图的图像分割最佳阈值，计算X光池化特征分布图各像素点的灰度值与图像分割最佳阈值的灰度值差值，将灰度值差值为正的像素点记为1，将灰度值差值为零或者为负的像素点记为0，从而将X光灰度图像的各像素点转化为布尔量并得到X光布尔图像；

步骤S034，通过模板匹配算法比较X光布尔图像与裸芯模板图像，得到X光灰度图像的裸芯特征区域；通过模板匹配算法比较X光布尔图像与FANOUT模板图像，得到X光灰度图像的FANOUT特征区域；X光灰度图像的剩余区域为其引脚特征区域。