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龙图腾网获悉西南科技大学;中国科学院光电技术研究所申请的专利一种硅片套刻图形检测识别与对准的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：CN117314861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311272140.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种硅片套刻图形检测识别与对准的方法是由徐锋;杨瑞琳;李艳丽;胡松;陈天宝;黄思洁;王蔓菁设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种硅片套刻图形检测识别与对准的方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种硅片套刻图形检测识别与对准的方法。首先使用图像分割自动寻找感兴趣区域生成SVM数据集；其次使用传统特征提取方法提取图像显著性特征，用于支持向量机SVM的训练，并获取感兴趣区域用于SVM模型预测；然后使用HU形状不变矩做特征点相似度匹配，验证SVM识别结果消除误预测情况；最后确定角度与位置偏移量，进行对准。本方法能自动完成硅片套刻图形的检测，并实现套刻对准。

本发明授权一种硅片套刻图形检测识别与对准的方法在权利要求书中公布了：1.一种硅片套刻图形检测识别与对准的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：自动生成硅片模板数据集，根据硅片上已曝光图像进行感兴趣区域划分，选择符合要求的区域，扩充成为数据集； 步骤S2：提取数据集HOG特征，生成特征向量，利用SVM方法训练出对应SVM模型； 步骤S3：对待预测图像做图像预处理，去除图像背景噪声，获取感兴趣区域； 步骤S4：提取感兴趣区域的HOG特征，并输入SVM模型预测，返回预测结果标签； 步骤S5：当图形形状不同时，其HOG梯度特征也有小概率是相似的，此时SVM会有误测的情况发生，根据SVM预测结果标签，选择合适图像与该区域做基于HU的形状不变矩相似度匹配，进行SVM识别结果验证，结合SVM与HU形状不变矩相似性匹配的预测结果，返回最终检测识别标签值，选取标签值相同的图像作为对准模板，当全图检测后无符合SVM与HU形状特征的区域，则随机提取其他某个区域用于后续实现硅片模板匹配对准； 步骤S6：进行模板匹配对准，通过单个图形，获取角度与位置偏移，角度是检测形状相对于模板的旋转偏移，位置是检测形状中心点相对于全图中心点的偏移，根据角度和位置偏移进行设备的实际调试。

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