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龙图腾网恭喜广东索鲁达科技有限公司申请的专利基于注意力金字塔变化检测晶圆缺陷的方法和系统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：CN119963555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510443188.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于注意力金字塔变化检测晶圆缺陷的方法和系统是由崔通;廖翔宇设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力金字塔变化检测晶圆缺陷的方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于注意力金字塔变化检测晶圆缺陷的方法和系统，方法包括：对预拍摄的晶圆图像进行预处理，并标注预处理后的晶圆图像的缺陷部分；构建特征提取网络，将缺陷部分输入特征提取网络，得到输出特征图；对输出特征图中的深层特征进行优化；根据优化后的深层特征，生成动态变化先验矩阵；基于动态变化先验矩阵和输出特征图的特征进行联合优化，输出优化后的输出特征图；根据优化后的输出特征图和标注的缺陷部分，对特征提取网络进行训练；将待检测晶圆图像输入训练后的特征提取网络，输出晶圆缺陷检测结果。本申请的鲁棒性高，泛化性强，充分利用模板的信息，即使对于没有参与训练过的缺陷也能实现快速且准确的检测。

本发明授权基于注意力金字塔变化检测晶圆缺陷的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力金字塔变化检测晶圆缺陷的方法，其特征在于，包括：对预拍摄的晶圆图像进行预处理，并标注预处理后的晶圆图像的缺陷部分；构建特征提取网络，将所述缺陷部分输入所述特征提取网络，得到输出特征图；对所述输出特征图中的深层特征进行优化；根据优化后的深层特征，生成动态变化先验矩阵；基于所述动态变化先验矩阵和所述输出特征图的特征进行联合优化，输出优化后的输出特征图；根据优化后的输出特征图和所述标注的缺陷部分，对所述特征提取网络进行训练；将待检测晶圆图像输入所述训练后的特征提取网络，输出晶圆缺陷检测结果；所述对预拍摄的晶圆图像进行预处理，并标注预处理后的晶圆图像的缺陷部分，包括：对晶圆图像进行扫描成灰度图片，并对多张晶圆图像的每个像素取中值，以获得中值图像作为模板图像；对所述多张晶圆图像进行裁剪、归一化处理，尺寸调整为256×256像素以适应模型输入要求；对所述多张晶圆图像的缺陷部分进行标注，用（XA，XB）表示，标注出来的二值化缺陷则用Y表示，其中X表示图片集合，A代表缺陷图片，B代表模板图像的对应切片；所述构建特征提取网络，将所述缺陷部分输入所述特征提取网络，得到输出特征图，包括：使用resnet50作为特征提取网络，将（XA，XB）分别输入到特征提取网络中，取其中的2-5阶段的输出特征图，i∈[2,5]；所述对所述输出特征图中的深层特征进行优化，包括：定义余弦相似度并计算余弦损失，使用余弦损失函数来对深层特征进行优化来最小化特征之间的方向差异，余弦损失函数通过影响特征提取网络的梯度的方式来优化提取的深层特征中属于缺陷的区域和不属于缺陷的区域的区分度；所述余弦相似度表示为： ，所述余弦损失函数表示为： ，其中N代表无缺陷区域的数量，j代表无缺陷区域的像素坐标，C代表缺陷区域的数量，k表示缺陷区域的像素坐标，代表中对应无缺陷区域的像素的特征向量，代表中对应无缺陷区域的像素的特征向量，代表中对应缺陷区域的像素的特征向量，代表中对应缺陷区域的像素的特征向量。

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