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龙图腾网获悉南通华隆微电子股份有限公司申请的专利一种基于人工智能的半导体加工缺陷检测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：CN121095250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511639593.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于人工智能的半导体加工缺陷检测方法是由郑剑华;苏建国;张元元;孙彬;朱建设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的半导体加工缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的半导体加工缺陷检测方法，涉及半导体加工缺陷检测技术领域。该方法包括：获取晶圆位置坐标、光学图像及工艺设备动态参数数据；利用多尺度高斯滤波模型与非对称卷积算法生成微缺陷特征矩阵；通过时空映射与关联性矩阵算法将工艺参数转换为位置关联的工艺参数矩阵；对融合特征张量执行径向池化与多膨胀率空洞卷积算法，提取全域及局部特征向量；采用极坐标动态加权融合算法生成缺陷概率分布图；通过自适应阈值算法输出缺陷坐标与类型标识，并依据预定义逻辑生成工艺设备控制信号。本发明通过创新的多源数据融合计算模型，实现缺陷精准识别与工艺闭环控制，提升检测精度与效率。

本发明授权一种基于人工智能的半导体加工缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的半导体加工缺陷检测方法，其特征在于，包括： S1：获取晶圆位置坐标数据集、晶圆表面光学图像数据集以及工艺设备动态参数数据集； S2：对光学图像数据集执行基于多尺度高斯滤波和非对称卷积核的数学变换算法，生成微缺陷特征矩阵；对动态参数数据集执行基于时空映射和关联性矩阵的建模算法，生成与晶圆位置关联的工艺参数矩阵； S3：将微缺陷特征矩阵和工艺参数矩阵进行张量拼接，构建融合特征张量；对所述融合特征张量，采用双路径特征提取算法，包括通过径向池化算法提取晶圆全域特征向量，以及通过多膨胀率空洞卷积神经网络算法提取局部缺陷特征向量； S4：基于所述晶圆位置坐标数据集，采用与极坐标相关的动态加权算法融合所述全域特征向量和所述局部缺陷特征向量，并通过卷积层分类器计算，输出缺陷概率分布图； 所述晶圆位置坐标数据集采用与极坐标相关的动态加权算法其融合特征计算方式为： ，其中为极坐标参数，其中径向权重函数，R为晶圆半径50mm，局部权重函数，坐标参数，为晶圆全域特征向量，为局部缺陷特征向量； 通过卷积层输出概率缺陷分布图，其中C3*3为3*3卷积运算，c为缺陷类别； S5：采用自适应阈值算法对所述缺陷概率分布图进行分析，输出缺陷坐标和缺陷类型标识，并根据预定义的缺陷类型与控制信号的映射逻辑生成工艺设备控制信号。

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