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龙图腾网恭喜中芯国际集成电路制造(上海)有限公司;中芯国际集成电路制造(北京)有限公司申请的专利人工缺陷图形生成及模型训练方法和相关装置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：CN114821213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202110111313.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权人工缺陷图形生成及模型训练方法和相关装置是由孟阳设计研发完成，并于2021-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工缺陷图形生成及模型训练方法和相关装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了人工缺陷图形生成及模型训练方法和相关装置，所提供的人工缺陷图形生成模型的训练方法，通过交替训练的方式，训练所述人工缺陷图形生成模型的矩阵模型和所述图形真实性判别模型，在保证图形真实性判别模型具有较高的判别能力的情况下，实现人工缺陷图形生成模型的矩阵模型所生成的人工缺陷图形难以被图形真实性判别模型识别，从而可以提高训练所得的人工缺陷图形生成模型的矩阵模型的矩阵生成精度，进而可以利用训练所得的所述人工缺陷图形生成模型的矩阵模型生成大量的满足质量要求的人工缺陷矩阵。

本发明授权人工缺陷图形生成及模型训练方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种人工缺陷图形生成模型的训练方法，其特征在于，包括： 根据各个随机矩阵，利用待训练的所述人工缺陷图形生成模型的当前矩阵模型，获取各个人工缺陷矩阵，所述人工缺陷矩阵适于生成集成电路人工缺陷图形； 将各个所述人工缺陷矩阵和各个已获取的真实缺陷矩阵分别输入同一当前图形真实性判别模型，获取各个所述人工缺陷图形矩阵的预测人工真实性概率和各个所述真实缺陷矩阵的预测实际真实性概率，其中，各个所述真实缺陷矩阵基于各个集成电路真实缺陷图形获取，所述真实缺陷矩阵与所述人工缺陷矩阵为同型矩阵，且二者的元的取值范围相同； 利用各个所述预测人工真实性概率、各个所述预测实际真实性概率、判别单次阈值、判别整体阈值、矩阵单次阈值、矩阵整体阈值，交替固定所述当前矩阵模型和所述当前图形真实性判别模型中的一者，优化另一者，得到另一者的新的当前模型，直至达到整体训练要求，得到训练完成的所述当前矩阵模型，其中，所述整体训练要求包括优化前后所述矩阵模型的矩阵目标函数的差值小于矩阵整体阈值且优化前后所述判别模型的判别目标函数的差值小于判别整体阈值，或矩阵整体训练周期达到预定矩阵整体周期且判别整体训练周期达到预定判别整体周期。

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