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龙图腾网获悉芯率智能科技(苏州)有限公司申请的专利一种芯片隐性缺陷检测方法、系统、介质及程序产品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：CN121304663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511853476.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种芯片隐性缺陷检测方法、系统、介质及程序产品是由姚文全;冯骅;蒋晓军;金肖明;鲁成龙设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种芯片隐性缺陷检测方法、系统、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种芯片隐性缺陷检测方法、系统、介质及程序产品，方法包括获取数据集，所述数据集包括预处理的AFM三维形貌数据和电性能数据；将预处理后的AFM三维形貌数据与电性能数据分别转换为第一多通道矩阵以及第二多通道矩阵；将第一多通道矩阵以及第二多通道矩阵分别输入特征提取器并提取出形貌数据特征以及电性能数据特征；之后将形貌数据特征以及电性能数据特征进行融合，获得联合特征；利用多头注意力机制对联合特征进行处理以获得全局上下文信息增强的特征；将全局上下文信息增强的特征输入至预训练的缺陷识别模型中，输出缺陷识别结果。本申请实现了对芯片隐性缺陷的精准检测与制造参数优化，从而显著提升芯片良率与制造效率。

本发明授权一种芯片隐性缺陷检测方法、系统、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种芯片隐性缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取数据集，所述数据集包括待检测芯片的预处理的AFM三维形貌数据以及电性能数据，所述AFM三维形貌数据和电性能数据分别由原子力显微镜和电性能测试仪对待检测芯片的同一待检测区域进行扫描与测试获得； 将预处理后的AFM三维形貌数据与电性能数据分别转换为第一多通道矩阵以及第二多通道矩阵，所述第一多通道矩阵包括高度数据通道、刚度数据通道与表面电势数据通道，所述第二多通道矩阵包括漏电流数据通道、电阻数据通道与阈值电压数据通道； 将第一多通道矩阵以及第二多通道矩阵分别输入特征提取器并提取出形貌数据特征以及电性能数据特征； 将形貌数据特征以及电性能数据特征进行融合，获得联合特征； 利用多头注意力机制对联合特征进行处理以获得全局上下文信息增强的特征； 将全局上下文信息增强的特征输入至预训练的缺陷识别模型中，输出缺陷识别结果； 所述预训练的缺陷识别模型包括二分类模块以及多标签分类模块； 且所述将全局上下文信息增强的特征输入至预训练的缺陷识别模型中，输出缺陷识别结果，包括： 将全局上下文信息增强的特征输入二分类模块判断各空间位置是否存在缺陷，并输出初始置信度，若初始置信度高于第一阈值，则调用多标签分类模块输出缺陷类型信息； 所述预训练的缺陷识别模型由样本芯片的全局上下文信息增强的特征以及缺陷标注数据对缺陷识别模型进行训练获得； 其中，所述联合特征包括联合特征序列； 且所述将形貌数据特征以及电性能数据特征进行融合，获得联合特征包括： 将形貌数据特征以及电性能数据特征分别进行序列化处理，分别获得第一特征序列以及第二特征序列，将第一特征序列和第二特征序列在序列维度上进行拼接，形成一个联合特征序列； 所述利用多头注意力机制对联合特征进行处理包括： 对所述联合特征序列注入位置信息编码，将位置信息编码后的联合特征序列输入到Transformer模型并利用多头注意力机制进行处理以获得深度融合特征序列； 将深度融合特征序列依据预存的空间位置信息重新构建为具有空间维度的特征图； 对所述具有空间维度的特征图进行上采样操作使其达到预设标准尺寸； 使用1×1卷积层对上采样后的特征图的特征通道数进行统一调整至预设通道数，最终输出全局上下文信息增强的特征。

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