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龙图腾网获悉东北大学申请的专利晶圆缺陷检测方法及装置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：CN120431063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510574345.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权晶圆缺陷检测方法及装置是由石宸宁;苏涵光;李明宣;张彦达;谢宇涵;成雄湘;元纲;杨珺;刘鑫蕊;周博文设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本晶圆缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供晶圆缺陷检测方法及装置，其中所述晶圆缺陷检测方法包括：通过获取目标晶圆的原始图像并进行预处理，得到待测图像；基于待测图像以及训练好的异常识别模型，生成目标异常概率；当目标异常概率大于预设的第一阈值时，确定目标晶圆存在缺陷；在确定目标晶圆存在缺陷的情况下，将待测图像导入预设的分类模型，确定目标晶圆的缺陷分类；在目标晶圆的异常为已知缺陷类型的情况下，确定已知缺陷的位置信息，可以提高针对晶圆缺陷的检测精度和检测效果。

本发明授权晶圆缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种晶圆缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取目标晶圆的原始图像并进行预处理，得到待测图像； 基于所述待测图像以及训练好的异常识别模型，生成目标异常概率，其中，所述异常识别模型包括判别器、编码器、第一预测模型和第二预测模型，其中，基于所述待测图像以及训练好的异常识别模型，生成目标异常概率，包括： 对所述待测图像进行重构，得到重构图像； 计算所述待测图像与重构图像的L1范数，得到重构误差特征； 将所述待测图像导入所述判别器，生成判别器特征； 将所述待测图像导入所述编码器，生成潜在空间特征； 拼接所述得到重构误差特征、判别器特征和潜在空间特征，得到第一拼接向量； 计算第一拼接向量中每个维度的均值和标准差，得到标准化向量； 将所述标准化向量导入所述第一预测模型，得到第一异常概率，其中，所述第一预测模型为SVM模型； 将所述标准化向量与所述第一异常概率拼接，得到第二拼接向量； 将所述第二拼接向量导入所述第二预测模型，生成第二异常概率，其中，所述第二预测模型为随机森林模型； 基于预设的权重对所述第一异常概率和第二异常概率进行加权求和，得到所述目标异常概率； 当所述目标异常概率大于预设的第一阈值时，确定所述目标晶圆存在缺陷，其中，所述第一阈值基于预设的第一更新策略处理得到； 在确定所述目标晶圆存在缺陷的情况下，将所述待测图像导入预设的分类模型，确定所述目标晶圆的缺陷分类，其中，所述缺陷分类包括已知缺陷类型和未知缺陷类型； 在所述目标晶圆的异常为已知缺陷类型的情况下，确定所述已知缺陷的位置信息。

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