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龙图腾网获悉上海车仪田科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的外延生长率计算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：CN120470422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510976309.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于神经网络的外延生长率计算方法及系统是由张黎明;刘新阳;刘杰;徐秋生设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的外延生长率计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于半导体制造领域，提供了一种基于神经网络的外延生长率计算方法及系统，其中方法包括：将不同外延生长工艺下的反射率数据进行标注和预处理得到原始数据集，反射周期数映射模型根据原始数据集进行第一路权重调制和验证得到已训练的反射周期数映射模型，工艺反射‑折射模型对原始数据集进行聚类分析并配置第二路权重得到已训练的工艺反射‑折射模型，经过全连接层特征融合后得到预测模型，将实际外延生长工艺过程中的待测数据集再输入预测模型得到预测干涉周期数和预设折射率进而通过外延厚度计算外延生长率。预测模型充分考虑工艺参数变化对折射率的影响，提升了晶圆的外延生长率计算的准确性和效率。

本发明授权一种基于神经网络的外延生长率计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的外延生长率计算方法，应用于外延生长工艺，其特征在于，包括： 在外延生长工艺过程中，不同波长的检测光到达晶圆表面后发生反射，根据反射光获取反射率数据，对所述反射率数据进行标注和预处理，得到原始数据集； 基于原始数据集对双路神经网络模型进行训练，得到预测模型；其中，双路神经网络模型包括反射周期数映射模型、工艺反射-折射模型与全连接层，反射周期数映射模型根据所述原始数据集训练和验证以调整第一路权重，得到已训练的反射周期数映射模型，已训练的反射周期数映射模型用于指示不同反射率对应的干涉周期数；工艺反射-折射模型提取所述原始数据集中时序干涉数据的特征；工艺反射-折射模型根据所述时序干涉数据的特征，对所述原始数据集按照反射率进行聚类分析，得到多组反射率对应的聚类数据集，每个聚类数据集包括外延生长工艺参数和折射率；根据所述聚类数据集中外延生长工艺参数配置权重，得到每个聚类数据集中每种外延生长数据对应的第二路权重；根据每组反射率对应聚类数据集中每个外延生长工艺参数对应的折射率和第二路权重，生成已训练的工艺反射-折射模型，以供待测数据集输入预测模型时根据所述待测数据集所指示的外延生长工艺得到对应反射率的折射率；全连接层对已训练的反射周期数映射模型和已训练的工艺反射-折射模型进行特征融合得到预测模型，所述预测模型用于指示不同外延生长工艺下的反射率对应的干涉周期数和折射率； 预处理待测外延生长过程中的反射率数据得到待测数据集； 将所述待测数据集输入所述预测模型，所述预测模型进行计算，得到预测干涉周期数和预测折射率； 根据所述预测干涉周期数和所述预测折射率计算出外延生长工艺过程中的晶圆外延生长率。

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