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龙图腾网获悉苏州鑫达半导体科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的晶圆盒污染物识别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：CN118365624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202410547493.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的晶圆盒污染物识别方法及装置是由张育嘉设计研发完成，并于2024-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的晶圆盒污染物识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的晶圆盒污染物识别方法及装置，用于判断待清洗的晶圆盒是否符合清洗要求，包括以下步骤：步骤S1，驱动机构驱动晶圆盒以预设轴线为中心线摆动；步骤S2，多台相机拍摄同时拍摄包含所述晶圆盒内壁的待检图像和点云图像；步骤S3，根据所述相机拍摄间隔以及所述晶圆盒摆动速度，将包含所述晶圆盒表面的点云图像拼合，获取完整的晶圆盒点云图像；步骤S4，对所述完整的晶圆盒点云图像进行处理，获取晶圆盒内壁的污染物信息；其中，步骤S3还包括步骤S301，识别待检图像中存在的目标物体，截取对应图点云图像中包含目标物体部分。本发明利用点云图像与待检图像相结合，在提高检测效率的同时识别晶圆盒内部上的污染物。

本发明授权一种基于机器学习的晶圆盒污染物识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的晶圆盒污染物识别方法，用于判断待清洗的晶圆盒是否符合全自动晶圆盒清洗机的清洗要求，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，驱动机构驱动晶圆盒以预设轴线为中心线摆动； 步骤S2，2D相机和深度相机分别拍摄包含所述晶圆盒内壁的待检图像和点云图像； 步骤S3，根据所述相机拍摄间隔以及所述晶圆盒摆动速度，将包含所述晶圆盒表面的点云图像拼合，获取完整的晶圆盒点云图像； 步骤S4，对所述完整的晶圆盒点云图像进行处理，获取晶圆盒内壁的污染物信息； 识别待检图像中存在的污染物，依据所述2D相机与所述深度相机之间的空间位置关系获得所述待检图像和所述点云图像之间的转换关系，截取对应图点云图像中包含污染物部分；具体为根据第一预设阈值，将待检图像二值化处理，获取二值化图像，根据所述二值化图像，截取图点云图像中包含晶圆盒内壁图像部分；所述第一预设阈值通过卷积神经网络机器学习模型获得；通过卷积神经网络机器学习模型获得第二预设阈值，根据第二预设阈值将待检图像二值化处理，选定包含可能出现的污染物的目标区域，所述污染物与所述可能出现的污染物的目标区域的面积比大于第三预设阈值，根据待检图像与点云图像位置关系，截取点云图像中选定目标区域的局部点云图，对局部点云图处理，得到晶圆盒内壁的深度信息，利用晶圆盒内壁的深度信息获得污染物的尺寸信息，确定目标区域是否存在污染物。

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