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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种晶圆良率分析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：CN120804637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511309181.0，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种晶圆良率分析方法及装置是由陈正佳;任娜;徐弘毅;韦丽明;王涛设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种晶圆良率分析方法及装置在说明书摘要公布了：一种晶圆良率分析方法及装置，属于半导体质量检测技术领域，所述方法包括如下步骤：获取晶圆缺陷数据，其中，晶圆缺陷数据包括晶圆上每个最小分割单元的缺陷量化数据；获取晶圆测试数据，其中，晶圆测试数据包括每个测试单元对应的电学性能参数；根据晶圆缺陷数据与晶圆测试数据，训练深度学习神经网络，得到晶圆缺陷预测模型；根据晶圆缺陷预测模型，预测当前流片步骤时的缺陷阈值；当某种缺陷数量超过缺陷阈值时，触发返工流程。本申请通过缺陷量化数据与对应的晶圆测试数据训练深度学习神经网络，以获得晶圆缺陷与电学性能的映射关系，从而将晶圆缺陷的种类与晶圆良率关联，实现将晶圆良率反馈到对应流片步骤，实现对工艺的实时监控。

本发明授权一种晶圆良率分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种晶圆良率分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取晶圆缺陷数据，其中，所述晶圆缺陷数据包括至少一个流片步骤时，晶圆上每个最小分割单元的缺陷量化数据，所述缺陷量化数据根据流片步骤对应包括外延缺陷数据、注入缺陷数据和颗粒缺陷数据； 获取晶圆测试数据，其中，所述晶圆测试数据包括完成所有流片步骤后，每个测试单元对应的电学性能参数；一个所述测试单元包括至少一个最小分割单元； 根据晶圆缺陷数据与晶圆测试数据，训练深度学习神经网络，得到晶圆缺陷预测模型； 根据晶圆缺陷预测模型，预测当前流片步骤时的缺陷阈值；当某种缺陷数量超过缺陷阈值时，触发返工流程； 其中，所述的根据晶圆缺陷数据与晶圆测试数据，训练深度学习神经网络，包括如下步骤： 根据缺陷量化数据与晶圆测试数据，构建晶圆缺陷特征矩阵与电学性能目标矩阵；其中，所述晶圆缺陷特征矩阵包括外延缺陷特征矩阵、注入缺陷特征矩阵和颗粒缺陷特征矩阵； 根据晶圆缺陷特征矩阵及电学性能目标矩阵构建数据集； 通过数据集训练深度学习神经网络，以得到晶圆缺陷预测模型。

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