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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于RefineDet模型的晶圆缺陷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：CN116579985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310376091.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于RefineDet模型的晶圆缺陷检测方法是由杨长春;孟天霜;张力维;王彭设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RefineDet模型的晶圆缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及晶圆缺陷检测方法，特别涉及一种基于RefineDet模型的晶圆缺陷检测方法，包括以下步骤：首先，采集晶圆图像；然后，对晶圆图像进行滤波处理；接下来，对滤波处理后的晶圆图像依次进行去均值化和归一化处理，得到处理后的图像；然后，对处理后的图像进行数据增广，得到图像数据集；接下来，将图像数据集划分为训练集、验证集与测试集，对训练集、验证集的缺陷进行标注，得到标注后的数据集，并采用标注后的数据集训练RefineDet网络模型；最后，将测试集输入至训练后的RefineDet网络模型中，检测晶圆图像的缺陷种类和位置。本申请提供的晶圆缺陷检测方法，基于RefineDet网络模型，能够有效识别晶圆缺陷，适用于小目标的检测。

本发明授权一种基于RefineDet模型的晶圆缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RefineDet模型的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集晶圆图像； 对所述晶圆图像进行滤波处理； 对滤波处理后的晶圆图像依次进行去均值化和归一化处理，得到处理后的图像； 对所述处理后的图像进行数据增广，得到图像数据集； 将所述图像数据集划分为训练集、验证集与测试集，对所述训练集、所述验证集的缺陷进行标注，得到标注后的数据集，并采用所述标注后的数据集训练RefineDet网络模型； 将所述测试集输入至训练后的RefineDet网络模型中，检测晶圆图像的缺陷种类和位置； 将所述图像数据集中的图像数据输入至训练后的RefineDet网络模型之中，使用VGG-16作为RefinedDet的骨干网络，检测晶圆图像的缺陷种类和位置； 所述RefineDet网络模型包括依次连接的细化模块、传输连接模块以及目标检测模块； 所述细化模块用于将所述图像数据集中的图像数据中负置信度分数大于阈值的正样本过滤，并提取剩余正样本的位置和大小，得到调整后的正样本； 所述目标检测模块用于将所述调整后的正样本作为输入，通过回归处理对缺陷的位置、尺寸、类别标签进行预测； 所述传输连接模块用于连接所述细化模块和所述目标检测模块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人常州大学，其通讯地址为：213164 江苏省常州市武进区湖塘镇滆湖中路21号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。