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龙图腾网获悉四川大学申请的专利晶圆良品锚框和缺口点的检测定位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：CN120563620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510723639.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权晶圆良品锚框和缺口点的检测定位方法是由朱奕滔;冯雯;张卫华;巴彦·买吉提汗;许辰琳;马鹏飞;蒲鑫宇;王晨宇设计研发完成，并于2025-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本晶圆良品锚框和缺口点的检测定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种晶圆良品锚框和缺口点的检测定位方法，其包括对输入的晶圆图像数据集进行裁剪，并进行归一化处理得到预处理图像；采用预处理图像对改进的YOLOv5‑Seg模型进行训练，训练过程中采用本文发明设计的自适应数据增强方法强化模型的学习能力；改进的YOLOv5‑Seg模型包括EfficientVit‑Backbone、Neck和Head三部分；采用训练后的模型对输入的晶圆图像进行目标检测和掩码分割，得到每个晶圆良品的检测框及其掩码分割结果；根据掩码分割结果，采用最小二乘法拟合得到每个晶圆良品的拟合圆圆心和半径，并根据晶圆轮廓像素点坐标和其对应半径，定位晶圆的缺口；将晶圆的缺口从图像坐标系转换至拟合圆坐标系，并基于转换后的坐标，计算晶圆缺口相对转台的角度。

本发明授权晶圆良品锚框和缺口点的检测定位方法在权利要求书中公布了：1.一种晶圆良品锚框和缺口点的检测定位方法，其特征在于，包括步骤： S1、对输入的晶圆图像数据集进行裁剪，并进行归一化处理得到预处理图像； S2、采用预处理图像对改进的YOLOv5-Seg模型进行训练，训练过程中采用自适应数据增强方法强化模型的学习能力；改进的YOLOv5-Seg模型包括EfficientVit-Backbone、Neck和Head三部分； S3、采用训练后的模型对输入的晶圆图像进行目标检测和掩码分割，得到每个晶圆良品的检测框及其掩码分割结果； S4、根据掩码分割结果，采用最小二乘法拟合得到每个晶圆良品的拟合圆圆心和半径，并根据晶圆轮廓像素点坐标和其对应半径，定位晶圆的缺口； S5、将晶圆的缺口从图像坐标系转换至拟合圆坐标系，并基于转换后的坐标，计算晶圆缺口相对转台的角度。

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四川大学，其通讯地址为：610041 四川省成都市一环路南一段24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”。

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