摘要
本发明涉及一种芯片封装测试系统及方法，旨在通过集成数字孪生技术和机器学习算法来提高芯片封装的热性能测试和优化效率。该系统包括一个数据采集单元，负责收集芯片在封装过程中及实验室模拟实际工作条件下的热性能数据。通过这些数据，数字孪生模型建立与仿真单元构建芯片的热行为数字孪生模型，并在虚拟环境中进行仿真，生成反映芯片在多种工作条件下的热分布与变化的仿真结果。故障预测与优化单元进一步利用机器学习算法分析这些数据和仿真结果，预测热故障的位置和原因，并提出热管理策略优化建议。调整单元根据这些建议优化封装过程，而性能验证单元则进行热性能验证测试，确保每个芯片符合性能标准，并用测试数据继续优化数字孪生模型。
