琶洲实验室(黄埔)徐晨获国家专利权
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龙图腾网获悉琶洲实验室(黄埔)申请的专利一种基于组合卷积的硅片缺陷分类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：CN117132807B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310978052.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于组合卷积的硅片缺陷分类方法是由徐晨;刘伟鑫;陈佳佳设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于组合卷积的硅片缺陷分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于组合卷积的硅片缺陷分类方法，其中，包括：采集硅片的缺陷图像数据集；构建硅片的缺陷图像检测模型；输入层输入硅片缺陷图像；双分支卷积网络设置不同方向感知的卷积核，以使得在缺陷图像识别过程中从不同角度捕捉缺陷；多尺度卷积网络，用于同时捕捉大规模和小规模的缺陷特征；特征融合层，对双分支卷积网络和多尺度卷积网络输出特征进行融合；全连接层包含多个神经元，每个神经元表示一个硅片缺陷类别；输出层将每个硅片缺陷类别的得分转化为概率输出；对硅片缺陷图像数据集中的硅片缺陷图像进行标注，并输入检测模型进行训练；将训练好的检测模型部署到硅片检测系统中。
本发明授权一种基于组合卷积的硅片缺陷分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于组合卷积的硅片缺陷分类方法，其特征在于，包括： 步骤1、采集硅片的缺陷图像数据集； 步骤2、构建硅片的缺陷图像检测模型，包括：输入层、初始卷积层、最大池化层、分支层、特征融合层、全连接层以及输出层； 输入层输入硅片缺陷图像； 分支层包括双分支卷积网络以及多尺度卷积网络； 双分支卷积网络设置不同方向感知的卷积核，以使得在硅片缺陷图像识别过程中从不同角度捕捉缺陷； 多尺度卷积网络，用于同时捕捉大规模和小规模的缺陷特征，以模拟复杂的硅片缺陷结构和迥异的硅片缺陷类型； 特征融合层，对双分支卷积网络和多尺度卷积网络输出特征进行融合； 全连接层包含多个神经元，每个神经元表示一个硅片缺陷类别；对神经元进行分类激活，利用特征融合层的输出特征进行缺陷分类和识别； 输出层将每个硅片缺陷类别的得分转化为概率输出； 步骤3、对硅片缺陷图像数据集中的硅片缺陷图像进行标注，并输入检测模型进行训练； 步骤4、将训练好的检测模型部署到硅片检测系统中。
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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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