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龙图腾网获悉北京珂阳科技有限公司申请的专利基于高光谱成像的半导体芯片缺陷自动检测方法及系统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：CN119417838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510029830.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于高光谱成像的半导体芯片缺陷自动检测方法及系统是由李清生;叶思龙;李树盛;许莹设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高光谱成像的半导体芯片缺陷自动检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于高光谱成像的半导体芯片缺陷自动检测方法及系统，涉及芯片检测技术领域，包括：采集芯片高光谱图像，利用改进的神经形态自适应处理网络和双路径扩散模型进行图像增强和光照不均匀性修正，利用基于神经架构搜索的动态混合特征增强网络提取多层次特征，并通过跨层注意力机制融合特征，利用多分支专家决策模块和不确定度动态集成策略生成初始缺陷检测结果，构建时空知识推理图，结合形态相似度、空间位置关系和工艺参数影响模型对初始缺陷检测结果进行可靠性评估和优化，得到最终缺陷检测结果。

本发明授权基于高光谱成像的半导体芯片缺陷自动检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于高光谱成像的半导体芯片缺陷自动检测方法，其特征在于，包括： 采集待检测半导体芯片的高光谱图像数据，将所述高光谱图像数据添加至改进的神经形态自适应处理网络并计算局部区域的噪声分布密度图和纹理复杂度图，基于所述噪声分布密度图和所述纹理复杂度图构建自适应增强矩阵，基于所述自适应增强矩阵计算不同尺度的小波分解系数，对所述小波分解系数进行非线性映射得到增强系数，通过反向小波变换重构得到初步增强的图像数据；将所述初步增强的图像数据输入双路径扩散模型，通过第一路径提取高频细节特征，通过第二路径提取低频结构特征，并自适应融合所述高频细节特征和所述低频结构特征得到补偿特征图，基于所述补偿特征图对所述初步增强的图像数据进行光照不均匀性修正，得到修正后的图像数据； 基于神经架构搜索方法构建动态混合特征增强网络，将所述修正后的图像数据添加至所述动态混合特征增强网络并生成多层次特征金字塔，对所述多层次特征金字塔中相邻层中的特征图执行跨层注意力运算，生成层间关联权重并对每个层级的特征图进行重构和增强，生成融合后的特征图并添加至预先设置的多分支专家决策模块，其中，所述多分支专家决策模块包含多个针对不同类型缺陷的子网络，每个子网络独立生成融合后的特征图对应的独立检测结果，结合基于不确定度的动态集成策略融合所述独立检测结果，得到初始缺陷检测结果； 基于所述初始缺陷检测结果建立时空知识推理图，将所述初始缺陷检测结果设置为图节点，计算每个初始缺陷检测结果之间的形态相似度和空间位置关系并构建边连接强度，基于所述边连接强度对所述初始缺陷检测结果进行层次聚类，生成相似缺陷组群，对所述时空知识推理图执行图注意力网络运算，生成缺陷关联特征向量并将所述缺陷关联特征向量与工艺参数序列进行时序相关性分析，构建工艺参数影响模型，基于所述工艺参数影响模型和所述相似缺陷组群对初始缺陷检测结果进行可靠性评估和优化，得到最终缺陷检测结果。

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