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公开（公告）号CN123012508A | 申请号CN202611517642.8 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人太原理工大学 |
分类号G06F18/21(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/084(2023.01), G06F18/27(2023.01), G06V10/40(2022.01), G06F18/213(2023.01) | 申请日2026-09-29 | 公开日2026-10-30 |
发布日期2026-10-30 | 文档 ID84661723683400004 | 源数据页码1641 |
专利语言zh | ||
本发明涉及半导体器件检测技术领域，具体涉及一种基于多模态特征融合的VCSEL芯片退化评估方法，主要解决现有VCSEL芯片退化评估方法存在的特定退化机理敏感性不足的技术问题。本方法包括：获取待评估芯片的多模态原始数据；对图像原始数据进行标注和预处理得到图像处理数据，输入卷积神经网络提取得到图像特征信息；提取光电原始数据中的退化敏感参数，归一化标准化后输入多层感知机提取得到参数特征信息；分别对图像特征信息和参数特征信息进行退化评估，生成图像模态退化指标和光电退化指标；将两个退化指标特征拼接形成多模态联合特征，输入融合网络得到融合特征；将融合特征输入退化回归层，输出表征芯片退化程度的评估结果。
附图 1