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龙图腾网获悉思恩半导体科技(苏州)有限公司申请的专利一种基于机器学习的陶瓷芯片封装工艺参数优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119739973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510232409.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于机器学习的陶瓷芯片封装工艺参数优化方法是由叶曲波;王文和;杨俊龙;包从江设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的陶瓷芯片封装工艺参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种基于机器学习的陶瓷芯片封装工艺参数优化方法，该方法包括：采集目标陶瓷芯片在封装过程中的第一历史数据并进行预处理提取第二历史数据；根据第二历史数据构建芯片应力预测模型；采集实时数据并预处理后，结合预测模型预测未来时间段内芯片的应力等级；若预测的应力等级为警告或危险等级，则动态调整陶瓷芯片的封装工艺参数；本发明通过机器学习方法预测芯片未来的应力风险等级，并根据预测结果动态优化调整封装工艺参数，从而有效降低了陶瓷芯片封装过程中的应力失效风险，显著提高了芯片的可靠性和良率。

本发明授权一种基于机器学习的陶瓷芯片封装工艺参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的陶瓷芯片封装工艺参数优化方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目标陶瓷芯片在封装过程中的第一历史数据；对第一历史数据进行预处理，提取第二历史数据； 根据第二历史数据，构建芯片应力预测模型；采集陶瓷芯片封装过程中的第一实时数据，对第一实时数据进行预处理，得到第二实时数据；根据第二实时数据和芯片应力预测模型，得到芯片应力预测时序，所述芯片应力预测时序包括未来时间段t内的n个芯片应力预测值；基于芯片应力预测时序，确定陶瓷芯片在封装过程中未来时间段t内的应力等级；所述应力等级包括安全等级、警告等级和危险等级；n为正整数； 所述基于芯片应力预测时序，确定陶瓷芯片在封装过程中未来时间段t内的应力等级的方法包括： 对芯片应力预测时序进行校正，得到芯片应力预测校正时序；基于芯片应力预测校正时序，判定陶瓷芯片在封装过程中未来时间段t内每个时刻的应力等级；统计未来时间段t内应力等级为安全等级的时刻数n2，应力等级为警告等级的时刻数n3和应力等级为危险等级的时刻数n4；n2+n3+n4=n；根据n2、n3、n4得到未来时间段t内警告等级时刻的加权占比Pw和危险等级时刻的加权占比Pd；根据Pw和Pd判定陶瓷芯片在封装过程中未来时间段t内的应力等级； 若应力等级为警告等级或危险等级，则动态调整陶瓷芯片的封装工艺参数；所述封装工艺参数包括加热速率、冷却速率和压力波动范围； 所述对芯片应力预测时序进行校正，得到芯片应力预测校正时序的方法包括： 计算芯片应力预测时序[t1,σ1,t2,σ2,…,tn,σn]的均值μσ和标准差σσ；其中，tn为未来时间段t内的第n个时刻，σn为未来时间段t内的第n个时刻的芯片应力预测值； 计算芯片应力预测时序中未来第i个时刻的芯片应力预测值σi的结构互信息PSIi；当PSIi≥λ'时，将均值μσ作为未来第i个时刻的芯片应力预测校正值σ'i，即σ'i=μσ；当PSIi＜λ'时，则σ'i=1-wμσ+w×σi-1；σi-1为未来第i-1个时刻的芯片应力预测值，w为σi-1的权重，2≤i≤n，λ'为结构互信息阈值； 由未来第i个时刻的芯片应力预测校正值σ'i组成芯片应力预测校正时序[t1,σ'1,t2,σ'2,…,tn,σ'n]；其中，σ'n为未来第n个时刻的芯片应力预测校正值； 所述动态调整陶瓷芯片的封装工艺参数包括： 若应力等级为警告等级，则将加热速率从标准加热速率值调整为第一加热速率值，将冷却速率从标准冷却速率值调整为第一冷却速率值，将压力波动范围从标准压力波动范围缩小为第一压力波动范围，其中，，，； 若应力等级为危险等级，则将加热速率从标准加热速率值调整为第二加热速率值，将冷却速率从标准冷却速率值调整为第二冷却速率值，将压力波动范围从标准压力波动范围缩小为第二压力波动范围，其中，，，。

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