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龙图腾网获悉江苏盟星智能科技有限公司申请的专利基于深度学习的半导体晶圆缺陷自动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：CN119600002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411733519.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的半导体晶圆缺陷自动检测方法是由梅力;胡朗;胡冬云设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的半导体晶圆缺陷自动检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于深度学习的半导体晶圆缺陷自动检测方法，涉及半导体检测技术领域，通过交互目标晶圆产线的质量监测单元，提取多个晶圆缺陷检测数据，对多个晶圆缺陷检测数据进行缺陷特征识别，获得K个缺陷特征簇，将K个缺陷特征边缘区间与目标晶圆质量特征宽容区间进行比对，基于K个缺陷因子配置自动检测轮盘，获得自动检测方案，根据自动检测方案进行目标晶圆产线的产品缺陷自动检测，获得缺陷检测结果。解决了现有技术中存在半导体缺陷检测效率低下、易漏检和误检，导致晶圆检测准确性不高，且实时性不足的技术问题。达到了对晶圆缺陷进行自动实时动态检测，提升晶圆缺陷检测效率、准确性和可靠性的技术效果。

本发明授权基于深度学习的半导体晶圆缺陷自动检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的半导体晶圆缺陷自动检测方法，其特征在于，所述方法包括： 交互目标晶圆产线的质量监测单元，提取预设检测窗口内的多个晶圆缺陷检测数据，其中，每个晶圆缺陷检测数据包括生产时间标识； 对所述多个晶圆缺陷检测数据进行缺陷特征识别，获得多个缺陷特征集合； 以缺陷特征类型为索引，对所述多个缺陷特征集合进行聚类，获得K个缺陷特征簇，每个缺陷特征簇中包括多个缺陷特征值； 遍历所述K个缺陷特征簇进行缺陷特征值边缘识别，生成K个缺陷特征边缘区间； 将所述K个缺陷特征边缘区间与目标晶圆质量特征宽容区间进行比对，确定K个缺陷因子； 基于所述K个缺陷因子配置自动检测轮盘，按照预设检测样本数量多次拨动自动检测轮盘，获得自动检测方案，其中，所述自动检测方案包括K个缺陷特征的K个检测样本量； 基于所述自动检测方案进行目标晶圆产线的产品缺陷自动检测，获得缺陷检测结果； 按照预设检测样本数量多次拨动自动检测轮盘，获得自动检测方案，包括： 按照预设检测样本数量多次拨动自动检测轮盘，获得初始自动检测方案； 提取所述初始自动检测方案中K个缺陷特征的K个初始检测样本量，基于K个初始检测样本量计算K个抽检系数； 计算K个轮盘系数与所述K个抽检系数的抽检相似度，当所述抽检相似度满足预设相似度阈值时，将所述初始自动检测方案作为自动检测方案； 当所述抽检相似度不满足预设相似度阈值时，重新按照预设检测样本数量多次拨动自动检测轮盘，获得迭代自动检测方案； 计算所述迭代自动检测方案中的K个迭代抽检系数和K个轮盘系数的迭代抽检相似度，若所述迭代抽检相似度满足预设相似度阈值，则将所述迭代自动检测方案作为自动检测方案。

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