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龙图腾网获悉江苏道达智能科技有限公司申请的专利一种基于DBSCAN聚类的晶圆缺陷集群分析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：CN120910485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511445543.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于DBSCAN聚类的晶圆缺陷集群分析方法是由胡志宏;辛琳;李好设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DBSCAN聚类的晶圆缺陷集群分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及晶圆缺陷分析与大数据处理的技术领域，公开了一种基于DBSCAN聚类的晶圆缺陷集群分析方法，通过对缺陷数据进行标准化预处理，通过网格化和邻域搜索，有效地缩小了聚类范围，极大地提高了处理效率；随后，利用自适应DBSCAN聚类和跨邻域合并，克服了传统聚类方法对聚类数量预设的依赖和对不规则形状集群的识别局限；引入Geyer饱和点过程对缺陷集群进行显著性量化，科学地评判了集群的相互作用强度，从而为识别真正由工艺问题导致的缺陷集群，提供了可靠的量化指标。

本发明授权一种基于DBSCAN聚类的晶圆缺陷集群分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DBSCAN聚类的晶圆缺陷集群分析方法，其特征在于，包括： 获取缺陷点坐标、晶圆版图与芯片单元网格信息，对缺陷点进行畸变校正与零位对准并统一映射至同一晶圆坐标系，得到标准化缺陷点集； 根据所述芯片单元网格对晶圆有效区域网格化并对所述标准化缺陷点集进行网格归属统计，边界非完整网格按有效面积归一化，获得网格缺陷计数分布； 根据预设的第一阈值T1将缺陷计数≥T1的网格标记为候选聚集网格集合； 以所述候选聚集网格中的每一网格为中心，构建n×n网格邻域并收集该邻域内全部的标准化缺陷点，形成与各候选聚集网格一一对应的潜在聚集点集； 结合芯片单元尺寸、检测分辨率与局部密度自适应确定DBSCAN的半径参数与最小样本数，对所述潜在聚集点集进行局部聚类，得到局部簇与局部噪声点； 基于边界重叠率对相邻局部簇进行跨邻域合并，获得全晶圆一致缺陷集群及全局噪声点集合； 对所述全晶圆一致缺陷集群中每一缺陷集群进行Geyer饱和点过程的拟合，并经边界校正的极大似然估计得到相互作用强度、相互作用半径和常数的估计值，通过蒙特卡洛计算显著性指标以得到相互作用评判结果； 基于所述全晶圆一致缺陷集群及其相互作用评判结果，计算每一缺陷集群的中心位置、边界范围、缺陷点数量、密度、形状与方向性指标，并汇总所述相互作用强度、相互作用半径和常数的估计值与所述显著性指标，同时输出全局噪声点集合，据此生成结构化分析报告。

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