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龙图腾网恭喜成都森未科技有限公司申请的专利一种激光退火探头能量监测方法、装置、存储介质及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119779477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510265072.7，技术领域涉及：G01J1/42；该发明授权一种激光退火探头能量监测方法、装置、存储介质及设备是由陆崟;孟繁新;徐源声;杨柯设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光退火探头能量监测方法、装置、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提出一种激光退火探头能量监测方法、装置、存储介质及设备，包括：获取目标图像，其中，目标图像为生产过程中进行激光退火后的目标晶圆背面的目标区域所对应的图像；将目标图像输入目标网络模型，目标网络模型输出目标区域进行激光退火时的探头能量值；其中，目标网络模型为用于训练的样本晶圆与目标晶圆匹配的神经网络模型。在后续IGBT晶圆片过货激光退火工艺时，可直接监控晶圆片背面特殊纹路印记深浅，进而获得激光退火工艺时使用的能量。及时在线监测激光退火中的能量，便于排查芯片测试参数异常时直接抓取数据，节约失效分析中扩展方块电阻测试的时间。

本发明授权一种激光退火探头能量监测方法、装置、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种激光退火探头能量监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取根据目标晶圆的工艺特征数据，其中，所述工艺特征数据包括所述目标晶圆的厚度数据和离子注入能量数据； 将满足第一匹配条件、第二匹配条件以及第三匹配条件的样本晶圆确定为与所述目标晶圆匹配的样本晶圆； 其中，所述第一匹配条件表示样本晶圆在激光退火之前的工艺流程与所述目标晶圆在激光退火之前的工艺流程相同，所述第二匹配条件表示样本晶圆的厚度数据与所述目标晶圆的厚度数据相同，所述第三匹配条件表示样本晶圆的离子注入能量数据与所述目标晶圆的离子注入能量数据的差的绝对值小于误差阈值； 将基于所述目标晶圆匹配的样本晶圆所训练完成的神经网络模型，作为目标网络模型； 获取目标图像，其中，所述目标图像为生产过程中进行激光退火后的目标晶圆背面的目标区域所对应的图像； 将所述目标图像输入目标网络模型，所述目标网络模型输出所述目标区域进行激光退火时的探头能量值； 其中，所述目标网络模型为用于训练的样本晶圆与所述目标晶圆匹配的神经网络模型，所述目标网络模型监控目标晶圆背面特殊纹路印记深浅，进而获得所述目标区域进行激光退火时的探头能量值。

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