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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于UNet++的多尺度芯片缺陷尺寸测量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：CN119723101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411973554.X，技术领域涉及：G06V10/422；该发明授权一种基于UNet++的多尺度芯片缺陷尺寸测量方法是由李孟轩;李向宁;赵玥;罗军设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于UNet++的多尺度芯片缺陷尺寸测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于UNet++的多尺度芯片缺陷尺寸测量方法，构建多类别、多尺度芯片表面缺陷图像语义分割数据集，训练UNet++语义分割网络得到分割模型；将芯片表面缺陷图像输入到分割模型中，获取不同尺度特征图，分别输入到基于注意力机制的预测头中，提取分割图像中各类别缺陷的连通域，标注缺陷轮廓和缺陷骨架，将多尺度缺陷特征标注图像输入到多尺度注意力特征融合模块中，在融合后的图像中提取凹陷和污渍的轮廓点集，计算像素级周长、面积和像素级长度；根据像素长度与实际长度比例，将图像缺陷尺寸信息转换为缺陷实际尺寸信息。本发明通过引入注意力机制、多尺度特征融合，有效提高了多尺度芯片缺陷的分割和测量精度。

本发明授权一种基于UNet++的多尺度芯片缺陷尺寸测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于UNet++的多尺度芯片缺陷尺寸测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建多类别、多尺度芯片表面缺陷图像语义分割数据集，使用数据集训练UNet++语义分割网络，得到UNet++语义分割模型； 将芯片表面缺陷图像输入到UNet++语义分割模型中，从分割模型的解码器部分获取不同尺度的特征图，将不同尺度的特征图分别输入到基于注意力机制的预测头中，通过尺度感知注意力模块SAAM提取多尺度有效特征，得到多尺度语义分割图像； 提取多尺度语义分割图像中各类别缺陷的连通域，针对凹陷和污渍连通域，使用轮廓逼近算法标注缺陷轮廓；针对擦伤和划痕连通域，使用骨架提取算法标注缺陷骨架，得到多尺度缺陷特征标注图像； 将多尺度缺陷特征标注图像输入到多尺度注意力特征融合模块中，通过多特征融合模块MFFM进行多个特征图的融合，得到融合后的缺陷特征标注图像； 在融合后的缺陷特征标注图像中提取凹陷和污渍的轮廓点集，计算图像像素级的周长和面积，提取擦伤和划痕的骨架点集计算图像像素级长度； 获取芯片表面缺陷图像中已知长度对应的像素长度，计算实际长度与像素长度的比例，将图像像素级的缺陷尺寸信息转换为图像缺陷实际尺寸信息。

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