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龙图腾网获悉浙江丽水中欣晶圆半导体科技有限公司申请的专利基于图像特征的硅片质量评估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：CN119381280B 。

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：202411931273.8，技术领域涉及：H01L21/66；该发明授权基于图像特征的硅片质量评估方法是由雷金澌;付成辛;刁睿;杨伟;杨金峰设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像特征的硅片质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像特征的硅片质量评估方法，涉及图像处理的技术领域，解决了难以根据表面图像进行特征提取并量化特征；其次，难以根据特征参数进行特征选择生成特征向量；接着，难以根据特征向量分析识别硅片缺陷，并难以对进行硅片变形检测；然后，难以分析ROI区域的掺杂剂分布，并难以分析硅片的金属污染；最后，难以根据各项数据综合分析硅片的质量评估指数的技术问题。本发明通过图像处理和特征提取技术，能够识别硅片表面的缺陷，通过变形检测技术，测量硅片的变形量；通过分析ROI区域的掺杂剂分布得到硅片性能变化率，并通过金属污染检测技术得到金属污染率；综合各项数据评估硅片质量。

本发明授权基于图像特征的硅片质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像特征的硅片质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集初始清洗后的硅片的表面图像和性能数据，所述性能数据包括：硅片厚度、载流子浓度和迁移率、空穴浓度和迁移率、元电荷和电阻率，记录初始清洗时间长度； S2：将采集的表面图像进行预处理包括：滤波去噪、图像增强和灰度化；将采集的性能数据进行预处理包括：清洗和标准化； S3：根据预处理后的表面图像进行特征提取并量化特征，提取特征参数；将提取的特征参数进行预处理，包括：清洗和标准化；根据预处理后的特征参数进行特征选择，并根据选择结果生成特征向量； S4：根据特征向量分析识别硅片缺陷并根据分析结果计算缺陷值；对进行硅片变形检测并根据检测结果分析计算硅片的变形量；分析ROI区域的掺杂剂分布；根据掺杂剂分布结果分析计算硅片性能变化率；分析硅片的金属污染并根据分析结果计算金属污染率； S5：根据缺陷值、变形量、硅片性能变化率和金属污染率综合分析评估硅片的质量； 其中，所述步骤S3中根据预处理后的特征参数进行特征选择，并根据选择结果生成特征向量，包括以下步骤： 根据提取的特征参数生成第一特征向量，所述第一特征向量表示为； 通过分析公式： 得到选择后的特征参数；其中，Y表示选择阈值系数，表示第一特征向量中第i个特征参数值，N表示第一特征向量中特征参数的总数量； 根据选择后的特征参数，生成第二特征向量，所述第二特征向量表示为，其中M表示选择后的特征参数的总数量； 其中，所述步骤S5，包括以下步骤： 通过分析公式： 得到质量评估指数Q；其中，D表示缺陷值，B表示变形量，R表示硅片性能变化率，G表示金属污染率，、、和分别表示缺陷值、变形量、硅片性能变化率和金属污染的权重系数； 设置阈值H，当质量评估指数大于等于阈值H时，硅片质量不合格；当质量评估指数小于阈值H时，硅片质量合格； 通过实时采集的初始清洗后的硅片表面图像和性能数据，分析初始清洗后的硅片的质量是否合格；当硅片质量不合格时，对硅片进行再次清洗，通过增加12秒的Etch刻蚀步骤的时间并将Coat涂覆步骤的时间长度增长为60秒，并判断再次清洗后的硅片质量是否合格；当判断再次清洗后的硅片质量不合格时，重新对硅片进行清洗和检测。

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