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龍圖騰網(wǎng)獲悉常州大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的晶圓瑕疵檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115439428B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211028776.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的晶圓瑕疵檢測(cè)方法是由夏新棟;楊彪;戚璐璐;蘭昊;姜豐;王睿;楊長(zhǎng)春設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的晶圓瑕疵檢測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于晶圓檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的晶圓瑕疵檢測(cè)方法。基于現(xiàn)有YOLOv7目標(biāo)檢測(cè)算法改進(jìn)獲得教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，二者組成雙通道教師?學(xué)生網(wǎng)絡(luò)；輸入圖像經(jīng)教師網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練獲得泛在瑕疵區(qū)域；訓(xùn)練過程中教師網(wǎng)絡(luò)獲得的泛在瑕疵信息經(jīng)蒸餾知識(shí)遷移至學(xué)生網(wǎng)絡(luò)；輸入圖像經(jīng)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練獲得泛在瑕疵區(qū)域內(nèi)的細(xì)分瑕疵；最終測(cè)試階段僅保留訓(xùn)練完成的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，輸入圖像獲得晶圓的正常與否以及晶圓的缺陷類別。本發(fā)明能夠保證瑕疵細(xì)分的實(shí)時(shí)性，保證學(xué)習(xí)效果，改善細(xì)分瑕疵檢測(cè)表現(xiàn)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的晶圓瑕疵檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的晶圓瑕疵檢測(cè)方法，其特征在于，基于現(xiàn)有YOLOv7目標(biāo)檢測(cè)算法改進(jìn)獲得教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，二者組成雙通道教師-學(xué)生網(wǎng)絡(luò)；輸入圖像經(jīng)教師網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練獲得泛在瑕疵區(qū)域，記泛在瑕疵區(qū)域概率為PA，圖像為正常的概率PN＝1-PA；訓(xùn)練過程中教師網(wǎng)絡(luò)獲得的泛在瑕疵信息經(jīng)蒸餾知識(shí)遷移至學(xué)生網(wǎng)絡(luò)；輸入圖像經(jīng)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練獲得泛在瑕疵區(qū)域內(nèi)的細(xì)分瑕疵，即特定瑕疵的概率Pj，j＝1,...,M，M表示泛在瑕疵區(qū)域數(shù)目；最終測(cè)試階段僅保留訓(xùn)練完成的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，輸入圖像獲得晶圓的正常與否以及晶圓的缺陷類別； 教師網(wǎng)絡(luò)包括現(xiàn)有YOLOv7目標(biāo)檢測(cè)算法的主干網(wǎng)絡(luò)、注意力增強(qiáng)機(jī)制、多任務(wù)學(xué)習(xí)機(jī)制以及融合模塊；學(xué)生網(wǎng)絡(luò)包括改進(jìn)的YOLOv7目標(biāo)檢測(cè)算法的主干網(wǎng)絡(luò)、注意力增強(qiáng)機(jī)制、多任務(wù)學(xué)習(xí)機(jī)制以及融合模塊；改進(jìn)的YOLOv7目標(biāo)檢測(cè)算法的主干網(wǎng)絡(luò)為基于現(xiàn)有YOLOv7目標(biāo)檢測(cè)算法的主干網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上進(jìn)行精簡(jiǎn)，僅使用兩組CSP瓶頸層模塊；多任務(wù)學(xué)習(xí)機(jī)制包括泛在瑕疵的檢測(cè)和細(xì)分瑕疵的檢測(cè)；訓(xùn)練教師網(wǎng)絡(luò)時(shí)僅進(jìn)行泛在瑕疵的檢測(cè)任務(wù)，訓(xùn)練學(xué)生網(wǎng)絡(luò)時(shí)僅進(jìn)行細(xì)分瑕疵的檢測(cè)任務(wù)；融合模塊用于將多任務(wù)學(xué)習(xí)機(jī)制的輸出結(jié)果進(jìn)行拼接，輸出瑕疵概率以及瑕疵圖像。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人常州大學(xué)，其通訊地址為：213164 江蘇省常州市武進(jìn)區(qū)湖塘鎮(zhèn)滆湖中路21號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。