辐照检测存储器芯片的测试方法与流程

本技术涉及存储器芯片检测领域，具体而言，涉及一种辐照检测存储器芯片的测试方法。

背景技术：

1、随着航天事业飞速发展，存储器芯片已广泛应用于卫星、航天等辐照环境的领域。因此，对存储器芯片的抗辐照性能评估和辐照下的可靠稳定性考核就尤为关键。传统的存储器芯片抗辐照检测是指对存储器芯片在辐射环境下的稳定性和可靠性进行测试和评估的过程。辐射可能来自宇宙射线、放射性物质或其他辐射源。在辐射环境下，存储器芯片可能会受到辐射引起的位翻转、故障或损坏，导致数据丢失或存储器功能失效。

2、现有的抗辐照存储器芯片检测技术主要通过对存储器芯片的写入和读取操作，对辐射后的测试数据进行分析和比较，评估存储器芯片的抗辐射能力，并确定辐射对存储器性能的影响程度。

3、这种判断存储器性能的方式需要在上位机中回传大量数据，分析复杂，因此需要一套新的机制来实现存储器芯片抗辐照检测方案。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供一种辐照检测存储器芯片的测试方法，用以实现快速判断存储器芯片性能的技术效果。

2、本技术实施例提供了一种辐照检测存储器芯片的测试方法，包括：步骤一，在待测芯片上设置多个高灵敏度传感器，以获取测试过程中高灵敏度传感器同一时刻参数量及参数变化量，所述参数量包括电流值、电压值、电阻值、电容值、电感值、温度值及磁场强度值，将多个高灵敏度传感器收集到的模拟信号转换为数字信号，并发送到外部处理系统；步骤二，所述外部处理系统对多个相同待测芯片写入输入数据，并获取待测芯片的读取输出数据，识别待测芯片内发生数据翻转时，所述外部处理系统记录此时电流值、电压值、电阻值、电容值、电感值、温度值及磁场强度值的参数量及参数变化量，获取出现频率高于预设频率值的数据翻转，以及对应此时高灵敏度传感器参数量及参数变化量，并作为待测芯片是否发生数据翻转的判断标准；步骤三，当其他相同待测芯片发生相同的电流值、电压值、电阻值、电容值、电感值、温度值及磁场强度值的变化时，将该待测芯片标记为发生过数据翻转。

3、在上述实现过程中，在待测芯片上设置多个高灵敏度传感器，以实时获取测试过程中高灵敏度传感器同一时刻参数量及参数变化量，参数量包括电流值、电压值、电阻值、电容值、电感值、温度值及磁场强度值，将多个高灵敏度传感器收集到的模拟信号转换为数字信号，并发送到外部处理系统。外部处理系统对待测芯片写入输入数据，并获取待测芯片的读取输出数据，外部处理系统识别待测芯片内发生数据翻转时，外部处理系统记录此时电流值、电压值、电阻值、电容值、电感值、温度值及磁场强度值的参数量及参数变化量，获取出现频率高于预设频率值的数据翻转，以及对应此时高灵敏度传感器参数量及参数变化量，建立数据库作为模板，并作为待测芯片是否发生数据翻转的判断标准。预设数据翻转的频率值，可以获得发生频率较多的数据翻转为哪些。当其他待测芯片发生相同的电流值、电压值、电阻值、电容值、电感值、温度值及磁场强度值的变化时，将该待测芯片标记为发生过数据翻转。将多个相同的待测芯片都出现数据翻转时的参数量及参数变化量作为标准，将待测芯片性能的判断标准转变为对参数量及参数变化量的判断，避免复杂的上位机操作流程，加快了对待测芯片性能的测试速度。

4、在一种可能的实现方式中，将高灵敏度传感器收集的参数量与待测芯片性能建立多维化矩阵映射，当所述多维化矩阵中出现与发生数据翻转时相同的参数变化量时，记录对应的故障点。

5、在上述实现过程中，将高灵敏度传感器收集的参数量与待测芯片性能建立多维化矩阵映射，例如：[目标芯片,目标单元，辐照测试条件,检测时间,电流值,电压值,电阻值,电容值,电感值,温度值,磁场强度值,数据翻转]，[目标芯片,目标单元，辐照测试条件,检测时间,电流值,电压值,电阻值,电容值,电感值,温度值,磁场强度值,数据损坏]，目标芯片即正在检测的芯片编号，目标单元即芯片内部正在检测的单元编号，辐照测试条件即当前辐照环境记录，主要指强度和累计已辐照时长。检测时间即记录当前检测行为的精确时间，电压值即通过高灵敏度传感器收集的量化电压值，以及与上一检测时间的变化量。电流值即通过高灵敏度传感器测得的量化电流值，以及与上一检测时间的变化量。电阻值即通过高灵敏度传感器测得的量化电阻值，以及与上一检测时间的变化量。电容值即通过高灵敏度传感器测得的量化电容值，以及与上一检测时间的变化量。电感值即通过高灵敏度传感器测得的量化电感值，以及与上一检测时间的变化量。温度值即通过高灵敏度传感器测得的量化温度值，以及与上一检测时间的变化量。磁场强度值即通过高灵敏度传感器测得的量化磁场强度值，以及与上一检测时间的变化量。数据翻转通常伴随着数据损坏，数据翻转状态预测默认值为零即不翻转，其根据前述统计和各种分析方法预估目标芯片的目标单元在当前辐照条件下发生翻转或损坏的概率。当该矩阵用于数据记录时，数据翻转或损坏状态预测改为数据翻转或损坏状态记录，其记录目标芯片的目标单元在当前辐照条件下发生翻转或损坏的情况。观察多维化矩阵中数据的整体趋势，比如性能随某个参数增加而提升或下降的模式。故障点定位：矩阵映射可以帮助快速定位故障点，这些点可能是由于测试误差或真正的故障引起的。

6、在一种可能的实现方式中，预设不同类型故障点对应的故障模式，预设颜色编码对应所述多维化矩阵中单元格的值，以区分不同颜色的所述多维化矩阵中单元格的值所对应的故障程度。

7、在上述实现过程中，预设不同类型故障点对应的故障模式，例如，故障点可能在多维化矩阵中形成一条线或一个区域。预设颜色编码对应多维化矩阵中单元格的值，例如将故障程度高的设置为红色，故障程度低的设置为蓝色，便于区分不同的性能水平或故障程度。

8、在一种可能的实现方式中，所述步骤二中还包括：数据清洗，剔除高灵敏度传感器收集的参数量中不相关异常的参数变化值和噪声。

9、在上述实现过程中，步骤二中还包括：数据清洗，剔除高灵敏度传感器收集的参数量中不相关异常的参数变化值和噪声，进一步提高收集参数量的准确性，保证收集到的参数量的质量。

10、在一种可能的实现方式中，还包括：信号处理，对高灵敏度传感器收集参数量的时间序列数据分析，将参数量的频率特性和时间依赖性建立傅里叶变换曲线图像，以预测某一时刻是否发生数据翻转。

11、在上述实现过程中，还包括信号处理，对高灵敏度传感器收集参数量的时间序列数据分析，将参数量的频率特性和时间依赖性建立傅里叶变换曲线图像，分析参数（如电流值,电压值,电阻值,电容值,电感值,温度值,磁场强度值等）的频率特性和时间依赖性，以预测某一时刻是否发生数据翻转。

12、在一种可能的实现方式中，将发生数据翻转时高灵敏度传感器同一时刻参数量及参数变化量，不同类型的故障点对应的故障模式作为输入数据，故障模式作为基准数据，获得训练后的人工神经网络模型，将高灵敏度传感器收集的参数量及参数变化量输入到人工神经网络模型，估测将发生的故障模式作为输出数据。

13、在上述实现过程中，将发生数据翻转时高灵敏度传感器同一时刻参数量及参数变化量，不同类型的故障点对应的故障模式作为输入数据，故障模式作为基准数据，获得训练后的人工神经网络模型，将高灵敏度传感器收集的参数量及参数变化量输入到所述人工神经网络模型，估测将发生的故障模式作为输出数据。通过对将发生的故障模式进行估测，可以提前得知将要发生的故障模式，提前准备解决方式。算法可以为（如支持向量机、随机森林、神经网络）来构建预测存储器芯片在特定辐射环境下性能的人工神经网络模型。

14、在一种可能的实现方式中，基于测试过程中高灵敏度传感器同一时刻参数量及参数变化量，获取发生数据翻转时，变化程度最大的电流值、电压值、电阻值、电容值、电感值、温度值及磁场强度值中的一者，调整辐照条件以降低对应参数量的变化程度。

15、在上述实现过程中，基于测试过程中高灵敏度传感器同一时刻参数量及参数变化量，获取发生数据翻转时，变化程度最大的电流值、电压值、电阻值、电容值、电感值、温度值及磁场强度值中的一者，调整辐照条件以降低对应参数量的变化程度。通过对参数的灵敏度分析，确定哪些物理参数对存储器芯片性能的影响最大，进而可以调整测试条件或设计来提高存储器芯片的抗辐射性能。

16、在一种可能的实现方式中，基于测试过程中高灵敏度传感器同一时刻参数量及参数变化量，预设参数量的阈值区间，当高灵敏度传感器收集的参数量超过阈值区间，所述外部处理系统发出预警。

17、在上述实现过程中，基于测试过程中高灵敏度传感器同一时刻参数量及参数变化量，预设参数量的阈值区间，当高灵敏度传感器收集的参数量超过阈值区间，所述外部处理系统发出预警。通过设置阈值区间，以及预警的方式，当参数变化量过大，代表发生的数据翻转程度大，故障程度较高，外部处理系统发出预警，以便于操作人员及时查看。

18、在一种可能的实现方式中，在开始测试之前，基于测试过程中高灵敏度传感器同一时刻参数量及参数变化量对高灵敏度传感器进行校准，以提高高灵敏度传感器收集参数量的准确性。

19、在上述实现过程中，在开始测试之前，基于测试过程中高灵敏度传感器同一时刻参数量及参数变化量对高灵敏度传感器进行校准，以提高高灵敏度传感器收集参数量的准确性。此外，还需要定期维护和校准这些高灵敏度传感器，确保它们在整个测试周期中的准确性和可靠性。通过精心设计和执行高灵敏度传感器部署，可以确保在辐射测试过程中获得高质量和可靠的数据。