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申请/专利权人：深圳中宝新材科技有限公司

摘要：本发明提供基于神经网络的键合铜丝导电性能分析方法及系统，涉及键合铜丝检测技术领域，本发明通过实时监测声发射信号并结合机械、热和电应力的实时数据，利用深度神经网络构建实时性能评价模型，该模型不仅能够实时预测键合铜丝的导电性能，还能够动态调整警戒阈值，以适应不同的应力条件，此外，还能够根据最终的导电性能评价结果，提出针对金属间化合物控制的调整建议，从而进一步提高键合铜丝的可靠性和性能。

主权项：1.基于神经网络的键合铜丝导电性能分析方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1、基于声发射传感器，实时监测键合铜丝受到所有应力作用下的声发射信号数据，并对监测数据进行记录；步骤S2、应用快速傅里叶变换分析声发射信号数据的频谱，提取关键频率成分，并以此确定键合铜丝的关键应力所在区域，该关键应力包括机械应力、热应力和电应力；步骤S3、实时采集键合铜丝机械应力区域的振动频率和磁性参数，并进行分析处理，生成第一评价指数，该指数用于对步骤S2提取的机械应力相应特征进行评价调整；步骤S4、实时采集键合铜丝热应力区域的温度变化率、热膨胀系数和热导率，并进行分析处理，生成第二评价指数，该指数用于对步骤S2提取的热应力相应特征进行评价调整；步骤S5、实时采集键合铜丝电应力区域的电场强度和介电常数变化，并进行分析处理，生成第三评价指数，该指数用于对步骤S2提取的电应力相应特征进行评价调整；步骤S6、获取键合铜丝在不同机械应力、热应力和电应力条件下的导电性能历史数据，构建训练数据集，并结合提取的声发射信号特征和训练数据集中已知的铜丝导电性能数据，使用深度神经网络构建实时性能评价模型，该模型输入为信号特征，输出为导电性能预测值；步骤S7、获取导电性能历史数据，并基于该历史数据，设置键合铜丝导电性能在不同关键应力下的警戒阈值；步骤S8、获取第一评价指数、第二评价指数和第三评价指数，并进行分析处理，构建阈值调整模型，该模型用于对步骤S7中的警戒阈值进行动态调整；步骤S9、获取步骤S6中实时性能评价模型输出的导电性能预测值，并将该导电性能预测值与经过步骤S8动态调整的警戒阈值进行匹配度计算，生成该键合铜丝的最终导电性能评价结果；步骤S10、获取最终导电性能评价结果，确定在键合过程中，焊盘与键合之间形成的金属间化合物数量，提出针对金属间化合物控制的调整建议。

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