上海精测半导体技术有限公司周全获国家专利权
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龙图腾网获悉上海精测半导体技术有限公司申请的专利一种深度学习模型的构建方法及非线性坐标转换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：CN114387240B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111680738.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种深度学习模型的构建方法及非线性坐标转换方法是由周全;李宜清;简晓敏;肖博翰设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种深度学习模型的构建方法及非线性坐标转换方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种深度学习模型的构建方法及非线性坐标转换方法，构建方法包括：获取训练样本集，训练样本集中的训练样本包括第一坐标和第二坐标，所述第一坐标和第二坐标分别为标准片任意一点分别在前序检测设备和复查检测设备的晶圆坐标系中的坐标；用第一坐标作为输入，第二坐标作为输出，训练得到深度学习模型；本发明实施例提供的一种深度学习模型的构建方法，基于深度学习模型实现非线性坐标之间的转换，不需要进行多次假设尝试寻找合适的系数，转换过程简单且可以自动化实现，转换结果精确。
本发明授权一种深度学习模型的构建方法及非线性坐标转换方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括： 步骤1，获取训练样本集，所述训练样本集中的训练样本包括第一坐标和第二坐标，所述第一坐标和第二坐标分别为标准片的任意一点分别在前序检测设备和复查检测设备的晶圆坐标系中的坐标； 步骤2，基于深度学习算法，用所述第一坐标作为输入，所述第二坐标作为输出，训练得到深度学习模型； 所述步骤1中获取所述训练样本的过程包括： 制作包含多个标志点的标准片； 将所述标准片放入前序检测设备中，获取所述标志点在晶圆坐标系中的坐标为所述第一坐标； 将所述标准片放入复查检测设备中，获取所述标志点在晶圆坐标系中的坐标为所述第二坐标； 所述获取所述标志点在晶圆坐标系中的坐标为所述第二坐标包括： 检测出所述标准片上的标志点在所述复查检测设备的台子坐标系中的坐标，根据转换矩阵得到所述标志点在所述复查检测设备的晶圆坐标系中的坐标为所述第二坐标。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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