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龙图腾网获悉深存科技(无锡)有限公司申请的专利晶圆表面缺陷检测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：CN116342474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202211726176.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权晶圆表面缺陷检测方法是由请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本晶圆表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开一种晶圆表面缺陷检测方法，涉及检测技术领域，包括将采集的晶圆缺陷图输入至语义分割网络模型中进行像素级标注，获得晶圆缺陷图的掩膜图和第一缺陷预测结果；其中，晶圆缺陷图中仅包含有一种缺陷类型，且语义分割网络模型中包含多尺度模块，用于提高预测准确率；将晶圆缺陷图和掩模图共同输入到分类网络预测模型中进行预测，获得第二缺陷预测结果；基于第一缺陷预测结果和第二缺陷预测结果确定图片最终预测结果。采用语义分割网络模型和分类学习网络模型的方式，滤除背景噪声对分类模型的影响，且利用包含整个背景的掩膜图进行判断的方式提高了预测结果的精准度。

本发明授权晶圆表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种晶圆表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 将采集的晶圆缺陷图输入至语义分割网络模型中进行像素级标注，获得所述晶圆缺陷图的掩模图和第一缺陷预测结果；其中，所述晶圆缺陷图中仅包含有一种缺陷类型，且所述语义分割网络模型中包含多尺度模块，用于提高预测准确率；获取掩膜图具体依次提取所述晶圆缺陷图不同分辨率下的预测特征图，获得第一预测特征图、第二预测特征图，直至目标分辨率下的第i预测特征图； 将所述第i预测特征图的通道数缩减为原来的14，并分三路分别进行多尺度最大池化操作，将三路池化结果连同最大池化前的特征图进行拼接融合，获得第i中间预测特征图； 将所述第i中间预测特征图进行上采样，获得第i-1中间预测特征图，且与第i-1预测特征图进行拼接融合及上采样操作，获得第i-2中间预测特征图； 在所述第i-2中间预测特征图的基础上继续根据分辨率与对应的所述预测特征图进行拼接融合和上采样，直至获得所述掩模图；i是大于2的正整数； 将所述晶圆缺陷图和所述掩模图共同输入到分类网络预测模型中进行预测，获得第二缺陷预测结果； 基于所述第一缺陷预测结果和所述第二缺陷预测结果确定图片最终预测结果；所述第一缺陷预测结果为seg_result；所述第二缺陷预测结果为cls_result； 图片最终预测结果为predict_result，表示如下： predict_result＝α·seg_result+β·cls_result 其中的α和β为超参数，基于模型精度确定；predict_result的数值区间指示晶圆表面的缺陷类型，根据数值大小判断并输出所述晶圆缺陷图的缺陷类型。

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