本發(fā)明涉及光通信半導(dǎo)體激光器芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別涉及一種根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法。

背景技術(shù)：

1、隨著云計(jì)算、ai算力、5g傳輸?shù)刃枨蟮牟粩嘣黾樱瑪?shù)據(jù)中心，基站等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的需求也不斷增大，以400g/800g為代表的以及更高速率的光通信市場(chǎng)也進(jìn)入高速發(fā)展期。作為光通信中的核心光源，對(duì)于半導(dǎo)體激光器芯片高速率、高帶寬等高頻工作能力的需求也越來(lái)越多。

2、一般來(lái)說(shuō)，半導(dǎo)體激光器芯片的高頻工作能力主要由外延設(shè)計(jì)和諧振腔尺寸設(shè)計(jì)等決定，但在同一片晶圓上，由于制造工藝的影響，導(dǎo)致每一個(gè)激光器芯片的整體性能會(huì)有差異和波動(dòng)，在普通的liv直流測(cè)試過(guò)程中，可以篩選出直流性能合格的芯片，但受制于目前高頻測(cè)試的方法和測(cè)試效率，無(wú)法針對(duì)晶圓片上的每一個(gè)激光器芯片進(jìn)行高頻特性的測(cè)試，且根據(jù)目前的方法，測(cè)試激光器芯片的高頻特性需要把待測(cè)芯片貼裝到特定基板和夾具上，且一旦測(cè)試完成，激光器芯片很難從特定的基板和夾具上取下來(lái)再投入生產(chǎn)，會(huì)存在外觀破損的風(fēng)險(xiǎn)。因此，無(wú)論是待測(cè)件的制樣或是測(cè)試過(guò)程，都需要花費(fèi)較長(zhǎng)的時(shí)間，無(wú)法在批量生產(chǎn)中去應(yīng)用，并且由于沒(méi)有辦法對(duì)晶圓片上所有的激光器芯片的高頻能力表現(xiàn)進(jìn)行測(cè)試監(jiān)控，后期存在較大風(fēng)險(xiǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，以解決目前的測(cè)試方法存在待測(cè)芯片易損壞且待測(cè)芯片的制樣和測(cè)試過(guò)程都耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題。具體技術(shù)方案如下：

2、一種根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，所述方法包括以下步驟：

3、s1、獲取芯片樣本數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，得到樣本數(shù)據(jù)集f；

4、s2、使用優(yōu)化的ahp算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)集f進(jìn)行處理得到新的樣本數(shù)據(jù)集f’；

5、s3、以樣本數(shù)據(jù)集f’作為輸入數(shù)據(jù)構(gòu)建transformer網(wǎng)絡(luò)模型；

6、s4、設(shè)置transformer網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)參數(shù)，執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程，直至模型收斂；

7、s5、獲取待評(píng)估芯片的參數(shù)及位置，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后，輸入訓(xùn)練好的transformer網(wǎng)絡(luò)中獲取評(píng)估結(jié)果。

8、所述步驟s1具體包括：

9、s11、從多個(gè)晶圓片中獲取芯片樣本的樣本數(shù)據(jù)；將每個(gè)晶圓片劃分為多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包含多個(gè)芯片樣本，通過(guò)檢測(cè)獲取每個(gè)芯片樣本的多個(gè)指標(biāo)數(shù)；

10、s12、對(duì)所獲取的芯片樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理；對(duì)晶圓片不同區(qū)域的芯片樣本賦予不同的權(quán)重，將每個(gè)芯片樣本的指標(biāo)數(shù)參數(shù)乘以其所在區(qū)域的權(quán)重，得到加權(quán)后的樣本數(shù)據(jù)集f。

11、進(jìn)一步的，步驟s11中的所述多個(gè)指標(biāo)數(shù)包括量子阱結(jié)構(gòu)和材料、諧振腔尺寸、金屬層厚度和金屬層外觀、閾值、斜率效率、電阻、電壓、測(cè)試溫度、張弛震蕩峰的幅度大小、張弛震蕩峰對(duì)應(yīng)的頻率大小和-3db的截止帶寬。

12、進(jìn)一步的，步驟s12中所述晶圓片上中間區(qū)域芯片樣本的權(quán)重高于周邊區(qū)域芯片樣本的權(quán)重。

13、進(jìn)一步的，所述步驟s1還包括：對(duì)晶圓片的芯片樣本進(jìn)行常規(guī)工藝評(píng)估并劃分等級(jí)，根據(jù)高頻工作能力將芯片分為i、ii、iii、iv四個(gè)等級(jí)，其中i為最優(yōu)等級(jí)，iv為最差等級(jí)。

14、進(jìn)一步的，所述步驟s2具體包括：

15、s21、利用優(yōu)化關(guān)聯(lián)函數(shù)差分驅(qū)動(dòng)的ahp算法獲得指標(biāo)權(quán)重向量w；

16、s22、結(jié)合權(quán)重向量w對(duì)樣本數(shù)據(jù)集f進(jìn)行處理得到新的樣本數(shù)據(jù)集f’。

17、進(jìn)一步的，所述步驟s21具體包括：首先構(gòu)造下側(cè)關(guān)聯(lián)函數(shù)，通過(guò)下側(cè)關(guān)聯(lián)函數(shù)構(gòu)建“樣品-指標(biāo)”的信息矩陣，對(duì)信息矩陣進(jìn)行中心歸一化處理獲得正矩陣，通過(guò)正矩陣計(jì)算得到正交矩陣，計(jì)算正交矩陣的權(quán)重向量w。

18、進(jìn)一步的，所述步驟s22具體包括：結(jié)合權(quán)重向量w對(duì)樣本數(shù)據(jù)集f進(jìn)行加權(quán)處理，得到新的數(shù)據(jù)樣本集f’。

19、進(jìn)一步的，所述步驟s3具體包括：設(shè)計(jì)transformer網(wǎng)絡(luò)模型的架構(gòu)，將將新的樣本數(shù)據(jù)集f’作為transformer網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，將半導(dǎo)體激光器芯片的高頻工作能力等級(jí)作為transformer網(wǎng)絡(luò)的期望輸出標(biāo)簽。

20、本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器配置成加載所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)執(zhí)行上述根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法中步驟的一個(gè)或多個(gè)。

21、本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器進(jìn)行加載，以執(zhí)行上述根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法中步驟的一個(gè)或多個(gè)。

22、本發(fā)明提供的一種根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，具有以下有益效果：

23、本發(fā)明提供的一種根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，采用較少的樣本構(gòu)建訓(xùn)練晶圓片上各區(qū)域的半導(dǎo)體激光器芯片的高頻工作能力評(píng)估模型，集成多種參數(shù)對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響，利用ahp對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理挖掘各參數(shù)之間的關(guān)系，也可以實(shí)現(xiàn)后續(xù)取樣評(píng)估的半導(dǎo)體激光器芯片數(shù)量的評(píng)估。這樣極大的降低了破壞性芯片檢測(cè)對(duì)于生產(chǎn)的影響，在保障檢測(cè)精度的情況下，降低了生產(chǎn)成本。此外，為了模型的穩(wěn)定有效，在生產(chǎn)中不斷取樣迭代進(jìn)行持續(xù)性訓(xùn)練，以適應(yīng)后續(xù)生產(chǎn)。

技術(shù)特征：

1.一種根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，其特征在于：步驟s11中的所述多個(gè)指標(biāo)數(shù)包括量子阱結(jié)構(gòu)和材料、諧振腔尺寸、金屬層厚度和金屬層外觀、閾值、斜率效率、電阻、電壓、測(cè)試溫度、張弛震蕩峰的幅度大小、張弛震蕩峰對(duì)應(yīng)的頻率大小和-3db的截止帶寬。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，其特征在于：步驟s12中所述晶圓片上中間區(qū)域芯片樣本的權(quán)重高于周邊區(qū)域芯片樣本的權(quán)重。

4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項(xiàng)所述的根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，其特征在于，所述步驟s1還包括：對(duì)晶圓片的芯片樣本進(jìn)行常規(guī)工藝評(píng)估并劃分等級(jí)，根據(jù)高頻工作能力將芯片分為i、ii、iii、iv四個(gè)等級(jí)，其中i為最優(yōu)等級(jí)，iv為最差等級(jí)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，其特征在于，所述步驟s2具體包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，其特征在于，所述步驟s21具體包括：首先構(gòu)造下側(cè)關(guān)聯(lián)函數(shù)，通過(guò)下側(cè)關(guān)聯(lián)函數(shù)構(gòu)建“樣品-指標(biāo)”的信息矩陣，對(duì)信息矩陣進(jìn)行中心歸一化處理獲得正矩陣，通過(guò)正矩陣計(jì)算得到正交矩陣，計(jì)算正交矩陣的權(quán)重向量w。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，其特征在于，所述步驟s22具體包括：結(jié)合權(quán)重向量w對(duì)樣本數(shù)據(jù)集f進(jìn)行加權(quán)處理，得到新的數(shù)據(jù)樣本集f’。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，其特征在于，所述步驟s3具體包括：設(shè)計(jì)transformer網(wǎng)絡(luò)模型，將新的樣本數(shù)據(jù)集f’作為transformer網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，將半導(dǎo)體激光器芯片的高頻工作能力等級(jí)作為transformer網(wǎng)絡(luò)的期望輸出標(biāo)簽。

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器配置成加載所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)執(zhí)行如權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法中步驟的一個(gè)或多個(gè)。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器進(jìn)行加載，以執(zhí)行如權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法中步驟的一個(gè)或多個(gè)。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷激光器芯片高頻工作能力的方法，該方法具體包括：從多個(gè)晶圓片中獲取芯片樣本數(shù)據(jù)并對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到樣本數(shù)據(jù)集F；使用優(yōu)化的AHP算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)集F進(jìn)行處理得到新的樣本數(shù)據(jù)集F<supgt;’</supgt;；以樣本數(shù)據(jù)集F<supgt;’</supgt;為輸入構(gòu)建Transformer網(wǎng)絡(luò)模型；設(shè)置transformer網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)參數(shù)，執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程，直至模型收斂；獲取待評(píng)估的晶圓片上部分芯片的相應(yīng)參數(shù)及位置，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后，輸入訓(xùn)練好的transformer網(wǎng)絡(luò)中獲取評(píng)估結(jié)果。上述方法采用芯片樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練晶圓片上各區(qū)域的半導(dǎo)體激光器芯片的高頻工作能力評(píng)估模型，集成多種參數(shù)對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響，利用AHP對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理挖掘各參數(shù)之間的關(guān)系，在保障檢測(cè)精度的情況下，降低了生產(chǎn)成本。

技術(shù)研發(fā)人員：向欣
受保護(hù)的技術(shù)使用者：武漢云嶺光電股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19