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龙图腾网获悉西安卫光科技有限公司;西安微晶微电子有限公司申请的专利融合生成对抗网络的晶圆缺陷识别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：CN120747936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511271532.3，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权融合生成对抗网络的晶圆缺陷识别方法及系统是由魏干;黄伊曌;罗智化;王伯佳;牛江南;朱璞玉;穆佳静;杨铭;宋晨旭;郭茜;王柔;罗希设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合生成对抗网络的晶圆缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了融合生成对抗网络的晶圆缺陷识别方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括：采集基础晶圆图像数据集，包括正常晶圆图像数据和缺陷晶圆图像数据；设计生成对抗网络结构，进行交替平衡训练，构建晶圆图像生成器；进行缺陷数据生成，得到缺陷生成图像数据，筛选缺陷增强图像数据；对待检测晶圆图像进行语义区域分割，得到M个晶圆图像区域；进行通道匹配和缺陷识别，确定晶圆缺陷特征识别结果。本发明解决了传统的晶圆缺陷检测方法主要依赖于人工目检或基于简单图像处理算法的自动检测，对复杂多样的晶圆缺陷的识别能力和泛化能力有限，导致缺陷检测精度不足的技术问题。

本发明授权融合生成对抗网络的晶圆缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合生成对抗网络的晶圆缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括： 采集基础晶圆图像数据集，所述基础晶圆图像数据集包括正常晶圆图像数据和缺陷晶圆图像数据； 设计生成对抗网络结构，基于所述生成对抗网络结构对所述基础晶圆图像数据集进行交替平衡训练，构建晶圆图像生成器； 基于所述晶圆图像生成器进行缺陷数据生成，得到缺陷生成图像数据，将所述缺陷晶圆图像数据和所述缺陷生成图像数据进行组合验证，筛选缺陷增强图像数据； 采集待检测晶圆图像，对所述待检测晶圆图像进行语义区域分割，得到M个晶圆图像区域； 基于所述缺陷增强图像数据搭建晶圆缺陷识别多通道，采用所述晶圆缺陷识别多通道分别对所述M个晶圆图像区域进行通道匹配和缺陷识别，确定晶圆缺陷特征识别结果； 所述基于所述缺陷增强图像数据搭建晶圆缺陷识别多通道，包括： 根据晶圆工艺结构和应用质量标准，构建晶圆区域语义标签库； 根据所述晶圆区域语义标签库，确定晶圆区域多级质量标准； 按照所述晶圆区域多级质量标准分别对所述缺陷增强图像数据进行区域关联分类和缺陷标识训练，生成多级晶圆缺陷识别分支通道集合； 将所述多级晶圆缺陷识别分支通道集合进行并联整合，搭建所述晶圆缺陷识别多通道。

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