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龙图腾网获悉珠海科技学院;林载炘申请的专利一种融合扩展感受野与局部加权的晶圆缺陷分类算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：CN120451642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510523143.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种融合扩展感受野与局部加权的晶圆缺陷分类算法是由林载炘;潘欣欣;司玉娟;许济江;王奕哲;胡瀚夫设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合扩展感受野与局部加权的晶圆缺陷分类算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合扩展感受野与局部加权的晶圆缺陷分类算法，涉及图像增强，输入待检测的晶圆图像；通过自适应加权下采样操作，对所述晶圆图像进行特征提取；通过扩张卷积操作和重参数化操作对所述特征图进行多尺度特征提取和融合；通过局部加权与上下文信息引导操作对所述全局特征图中的缺陷信息进行优化；将优化后的全局特征图输入到分类网络中，通过全连接层对所述晶圆图像中的缺陷进行分类；根据分类结果判断所述晶圆图像是否存在缺陷。本发明通过综合运用扩展感受野、局部加权和上下文引导技术，有效提高了模块在多尺度特征融合和小目标检测中的表现，极大地降低了误报率，提升了检测精度。

本发明授权一种融合扩展感受野与局部加权的晶圆缺陷分类算法在权利要求书中公布了：1.一种融合扩展感受野与局部加权的晶圆缺陷分类算法，其特征在于，包括以下步骤： S1、输入待检测的晶圆图像； S2、构建DPLAWDS模块，所述DPLAWDS模块通过自适应加权下采样操作，对所述晶圆图像进行特征提取，以获取具有关键缺陷区域的特征图； S3、构建BNDWR_DRB模块，所述BNDWR_DRB模块通过扩张卷积操作和重参数化操作对所述特征图进行多尺度特征提取和融合，以形成全局特征图； S4、构建LRContextGuidedBlock_Down模块，所述LRContextGuidedBlock_Down模块通过局部加权与上下文信息引导操作对所述全局特征图中的缺陷信息进行优化； S5、将优化后的全局特征图输入到分类网络中，通过全连接层对所述晶圆图像中的缺陷进行分类； S6、根据分类结果判断所述晶圆图像是否存在缺陷，如果存在缺陷则输出缺陷类别，如果无缺陷则返回无缺陷状态； 其中，所述LRContextGuidedBlock_Down模块对所述全局特征图中的缺陷信息进行优化的具体步骤为： S41、通过1×1卷积对所述全局特征图进行下采样处理，以减少所述全局特征图的尺寸； S42、通过上下文模块或注意力机制提取步骤S41输出的全局特征图的局部图像特征； S43、提取所述局部图像特征周围的特征信息，通过扩张卷积提取基于所述局部图像特征及其周围特征信息的上下文信息。

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珠海科技学院;林载炘，其通讯地址为：519040 广东省珠海市金湾区安基东路8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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