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龙图腾网获悉厦门特仪科技有限公司申请的专利一种基于机器视觉的晶圆外观缺陷检测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：CN116012292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211465459.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的晶圆外观缺陷检测方法是由王世锐;陈志极;黄杰鸿;陈平平设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的晶圆外观缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的晶圆外观缺陷检测方法，包括以下步骤：S1.图像采集，将晶圆图像转换为灰度图像；S2.预处理，对图像进行均值滤波，然后进行下采样，分别进行顶帽运算和黑帽运算；S3.缺陷提取及判定：对图像采用阈值进行阈值化，得到二值图；对二值图进行连通区域计算得到若干连通区域，计算连通区域与周围背景的平均灰度差；将连通区域拟合得到直线，计算连通区域的边缘点到直线距离的标准差；将得到的连通区域之间进行斜率的判定，当两条连通区域的斜率一致，并且比较靠近，则将其合并为一条连通区域；计算连通区域的长度，若大于阈值，则判定该连通区域为刮伤。本发明可提高检测效率，且通过综合判定，准确性高。

本发明授权一种基于机器视觉的晶圆外观缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的晶圆外观缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.图像采集 采集晶圆图像，将晶圆图像转换为灰度图像，将灰度图像边缘的黑色外部区域去除后得到待检测区域的图像P； S2.预处理 对图像P进行均值滤波，然后进行下采样，得到图像T，对图像S分别进行顶帽运算和黑帽运算得到图像T1和T2； S3.缺陷提取及判定 将图像T1和图像T2分别进行缺陷提取及判定，所述缺陷至少包括刮伤不良缺陷； a11.对图像采用阈值μ1进行阈值化，得到二值图B1；其中，所述阈值μ1是顶帽运算或黑帽运算后二值化的阈值； a12.对二值图B1进行连通区域计算得到若干连通区域A51，计算连通区域A51与周围背景的平均灰度差；若平均灰度差大于设定值，则继续进行步骤S33的筛选，若平均灰度差小于设定值，则判定不存在缺陷，结束流程； a13.将连通区域A51拟合得到直线，计算连通区域A51的边缘点到直线距离的标准差，若标准差小于设定阈值L1，则标记其为连通区域A52； a14.将得到的连通区域A52之间进行斜率的判定，当两条连通区域A52的斜率一致，并且比较靠近，则将其合并为一条连通区域A53； a15.计算连通区域A53的长度，若大于阈值L2，则判定该连通区域A53为刮伤，计算刮伤的数量； 所述缺陷还包括小坑不良缺陷；其提取及判定步骤如下： a31.对图像采用阈值μ2进行阈值化，得到二值图B2；其中，所述阈值μ2是顶帽运算或黑帽运算后二值化的阈值； a32.对二值图B2进行连通区域计算得到若干连通区域A61； a33.计算连通区域A61的中间与外圈的平均灰度，以及中间黑色连通区域的圆度，若中间黑色连通区域的圆度＞0.7，且中间的平均灰度＜30，外圈的平均灰度＞220，则标记其为连通区域A62； 步骤a33中，连通区域A61的中间的平均灰度外圈的平均灰度，以及中间黑色连通区域的圆度YD的计算公式如下： 其中fx,y为图中坐标x,y的灰度值，A表示区域面积，P表示区域周长，满足以上公式的连通区域标记为连通区域A62； a34.计算连通区域A62的面积，若大于预先设定阈值S1，则判定该连通区域为小坑，该晶圆存在小坑不良缺陷； S4.将图像T1和图像T2判定得到的缺陷进行合并，即得到最终的晶圆外观缺陷。

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