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龙图腾网获悉山东芯诺电子科技股份有限公司申请的专利一种旋转整流芯片及生产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：CN120749033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511212357.0，技术领域涉及：H01L21/66；该发明授权一种旋转整流芯片及生产方法是由徐明星;张朝奇;夏东生;张逢森;陈茂文设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种旋转整流芯片及生产方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种旋转整流芯片及生产方法，涉及芯片生产领域，涵盖了从制备衬底层、形成PN结、制作金属电极、钝化保护、晶圆减薄与切割，直至最终的芯片测试与分选的全流程。在芯片测试与分选环节，融入了先进的良率管理与故障诊断机制。使得不再仅仅依赖人工对晶圆图进行目视检查和经验判断，而是通过对测试结果进行智能分析，尤其是在晶圆良率低于预设阈值时，能够自动构造晶圆图图像矩阵，并基于此进行良率空间分布图的模式识别与归因。这种数据驱动的分析方式，能够高效、客观地识别出具有特定空间模式的失效点，从而显著提升了旋转整流芯片的生产效率和产品良率。

本发明授权一种旋转整流芯片及生产方法在权利要求书中公布了：1.一种旋转整流芯片的生产方法，其特征在于，包括： 制备衬底层，所述衬底层包括N型单晶硅片基底层和生长于所述N型单晶硅片基底层的外延层； 在所述衬底层上形成PN结； 为所述PN结的P区和N区制作出用于导电的金属电极以得到旋转整流器芯片胚体； 对所述旋转整流器芯片胚体进行钝化保护以得到旋转整流器芯片拼版； 对所述旋转整流器芯片拼版进行晶圆减薄与切割以得到多个旋转整流器芯片； 对所述多个旋转整流器芯片进行芯片测试与分选，包括：响应于晶圆良率低于预设阈值，基于所述多个旋转整流器芯片的测试结果，构造晶圆图图像矩阵；基于所述晶圆图图像矩阵进行良率空间分布图的模式识别与归因以得到根源诊断建议；从所述晶圆图图像矩阵中提取晶圆良率空间分布全局特征、晶圆良率区域空间分布特征和晶圆良率分布纹理特征并进行拼接以得到晶圆良率分布特征向量；将所述晶圆良率分布特征向量输入预训练的SVM模型以得到预测模式类别；将所述预测模式类别在故障知识库进行检索以得到潜在高风险工序列表；基于所述潜在高风险工序列表，从晶圆对象的工艺历史提取工艺偏差报告； 基于所述预测模式类别和所述工艺偏差报告生成所述根源诊断建议； 其中，将所述晶圆良率分布特征向量输入预训练的SVM模型以得到预测模式类别，包括： 对所述晶圆良率分布特征向量进行基于特征均值的偏移约束强化以得到强化晶圆良率分布特征向量，即：；其中，是晶圆良率分布特征向量中各个特征值，是晶圆良率分布特征向量的特征均值，是强化晶圆良率分布特征向量中各个特征值； 以所述强化晶圆良率分布特征向量相对于所述晶圆良率分布特征向量的距离方向性调制来进行方向性调制以得到距离方向性调制系数，即：；其中，是距离方向性调制系数； 基于所述距离方向性调制系数，对所述强化晶圆良率分布特征向量和所述晶圆良率分布特征向量进行特征分布空间谐振以得到优化的晶圆良率分布特征向量，即： ；其中，是以自然常数e为底的指数函数值，是优化的晶圆良率分布特征向量中各个特征值； 将所述优化的晶圆良率分布特征向量输入所述预训练的SVM模型以得到所述预测模式类别。

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