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龙图腾网恭喜中科芯(苏州)微电子科技有限公司;中科(合肥)微电子研究院有限公司申请的专利基于深度学习的晶圆级探针台接触痕迹智能评估分析方法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：CN120013943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510493656.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的晶圆级探针台接触痕迹智能评估分析方法是由苌凤义;宋伟设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的晶圆级探针台接触痕迹智能评估分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的晶圆级探针台接触痕迹智能评估分析方法，涉及晶圆级探针技术领域，包括通过获取接触痕迹图像并进行去噪、增强和边缘检测，构建级联深度学习模型实现接触痕迹的精确分割。分割后的区域输入质量评估网络，基于评估分数优化探针台的接触参数，确保接触痕迹质量持续提升。该技术有效提高了接触痕迹的评估准确性和优化效率。

本发明授权基于深度学习的晶圆级探针台接触痕迹智能评估分析方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的晶圆级探针台接触痕迹智能评估分析方法，其特征在于，包括： 获取晶圆级探针台在测试过程中产生的接触痕迹图像，所述接触痕迹图像包含探针针尖与晶圆表面接触后形成的接触痕迹； 对所述接触痕迹图像进行去噪处理得到去噪后图像，对所述去噪后图像进行对比度增强处理得到增强后图像，对所述增强后图像进行边缘检测得到边缘图像； 构建级联深度学习模型，所述级联深度学习模型包括图像分割网络和质量评估网络，所述图像分割网络采用密集连接的空洞卷积结构提取多尺度空间特征，并通过残差注意力模块对特征图进行自适应增强，实现接触痕迹区域的精确分割； 将分割后的所述接触痕迹区域输入所述质量评估网络，所述质量评估网络基于预先标注的接触痕迹质量样本进行训练，用于输出接触痕迹的质量评估分数； 基于所述质量评估分数构建多目标优化控制系统，所述多目标优化控制系统集成模糊控制器和遗传算法，根据接触痕迹的质量评估分数自适应调整探针台的接触力度、接触时间和探针位置参数，并通过反馈补偿机制实时修正控制参数，确保接触痕迹质量持续优化； 接收探针台接触痕迹的质量评估分数，构建以接触力度、接触时间、探针位置为控制变量的模糊控制器，根据所述质量评估分数对所述控制变量进行模糊化处理得到模糊控制规则集； 基于所述模糊控制规则集构建适应度函数，将所述适应度函数设定为所述质量评估分数的加权组合，对所述控制变量进行编码得到染色体，初始化所述染色体的规模与迭代次数； 对所述染色体执行遗传操作，计算每个染色体的适应度值，根据所述适应度值选择优质染色体，对所述优质染色体进行交叉操作生成子代染色体，对所述子代染色体进行变异操作得到变异染色体； 将所述变异染色体解码得到优化后的控制变量，将所述优化后的控制变量输入所述模糊控制器得到控制指令，根据所述控制指令调整探针台的接触力度、接触时间、探针位置。

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