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龙图腾网获悉东方晶源微电子科技(北京)股份有限公司申请的专利芯片图形化工艺中坏点的探测模型训练方法、产品及设备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：CN120747082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511233023.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权芯片图形化工艺中坏点的探测模型训练方法、产品及设备是由张生睿;俞宗强;施伟杰;鄢昌莲;管小飞;余梦晴;王航宇;郑惠锋设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本芯片图形化工艺中坏点的探测模型训练方法、产品及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种芯片图形化工艺中坏点的探测模型训练方法、产品及设备。其中上述方法包括：获取训练所用的基础版图数据以及基础版图数据经过图形化工艺后测量得到的基础扫描电镜图像；根据基础版图数据及其对应的基础扫描电镜图像建立基础坏点探测模型；通过基础坏点探测模型生成仿真训练数据；将仿真训练数据以及实际测量数据输入至预设神经网络架构中进行训练得到人工智能坏点探测模型。通过此方法利用基础模型生成仿真数据弥补实测数据不足的情况，同时结合实际测量数据保证人工智能坏点探测模型的准确性，一方面提升了坏点探测模型针对实际量测SEM的精度，另一方面将传统建模体系替换为AI模型，进一步提升了模型仿真速度。

本发明授权芯片图形化工艺中坏点的探测模型训练方法、产品及设备在权利要求书中公布了：1.一种芯片图形化工艺中坏点的探测模型训练方法，包括： 获取训练所用的基础版图数据以及所述基础版图数据经过图形化工艺后测量得到的基础扫描电镜图像； 根据所述基础版图数据及其对应的所述基础扫描电镜图像建立基础坏点探测模型； 通过所述基础坏点探测模型生成仿真训练数据； 将所述仿真训练数据以及实际测量数据输入至预设神经网络架构中进行训练得到人工智能坏点探测模型，所述实际测量数据为对实际版图数据进行所述图形化工艺之后量测得到的实际扫描电镜图像及其对应的实际版图数据； 所述根据所述基础版图数据及其对应的所述基础扫描电镜图像建立基础坏点探测模型的步骤包括：提取每张所述基础扫描电镜图像中的实际晶圆轮廓并获取所述实际晶圆轮廓中的特征点；确定所述基础坏点探测模型对应的初始模型参数；基于所述初始模型参数对所述基础版图数据进行模拟操作得到模拟轮廓；根据所述特征点以及所述模拟轮廓对所述初始模型参数进行迭代优化，从而得到所述基础坏点探测模型； 所述将所述仿真训练数据以及实际测量数据输入至预设神经网络架构中进行训练得到人工智能坏点探测模型的步骤包括：确定所述仿真训练数据与所述实际测量数据在训练过程中的权重值；将所述仿真训练数据以及所述实际测量数据输入至所述预设神经网络架构中；在所述预设神经网络架构中根据所述权重值对所述仿真训练数据和所述实际测量数据进行训练得到所述人工智能坏点探测模型。

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