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龙图腾网获悉深圳市壹倍科技有限公司申请的专利一种晶圆缺陷检测方法、装置、设备及介质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：CN120031883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510513147.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种晶圆缺陷检测方法、装置、设备及介质是由刘畅宇设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种晶圆缺陷检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及半导体缺陷检测技术领域，尤其涉及一种晶圆缺陷检测方法、装置、设备及介质，通过获取晶圆多模态数据集，基于轻量级对齐方法，对晶圆多模态数据集进行空间对齐，生成目标晶圆多模态数据集，利用开放世界通配符方法为目标晶圆多模态数据集中的无标签晶圆数据制作伪标签，生成多个伪标签缺陷数据集，利用多个伪标签缺陷数据集对预设的监督模型进行预训练，并利用预设的微调算法对预训练后获得的初始检测模型进行模型微调，获得目标检测模型，进而将待测晶圆图像输入至目标检测模型中进行缺陷检测，以获得晶圆缺陷检测结果，从而使获得的目标检测模型能够学习到不同的晶圆缺陷特征，识别到未知的晶圆缺陷种类，提高了晶圆缺陷的检测精度。

本发明授权一种晶圆缺陷检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种晶圆缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取晶圆多模态数据集； 基于轻量级对齐方法，对所述晶圆多模态数据集进行空间对齐，生成目标晶圆多模态数据集； 利用开放世界通配符方法为所述目标晶圆多模态数据集中的无标签晶圆数据制作伪标签，生成多个伪标签缺陷数据集； 利用所述多个伪标签缺陷数据集对预设的监督模型进行预训练，并利用预设的微调算法对预训练后获得的初始检测模型进行模型微调，获得目标检测模型； 将待测晶圆图像输入至所述目标检测模型中进行缺陷检测，以获得晶圆缺陷检测结果； 其中，所述晶圆多模态数据集包括晶圆文本数据和晶圆图像数据，所述基于轻量级对齐方法，对所述晶圆多模态数据集进行空间对齐，生成目标晶圆多模态数据集，包括： 基于预设的低秩适应方法和多尺度特征融合方法，对所述晶圆文本数据和所述晶圆图像数据进行处理，确定所述晶圆文本数据和所述晶圆图像数据之间的目标交互信息； 根据所述晶圆文本数据和所述晶圆图像数据之间的目标交互信息，利用负样本标签方法和对齐方法，对所述晶圆文本数据以及所述晶圆图像数据进行图像文本关联，生成多个图像文本数据对，其中，每一个所述图像文本数据对各自对应的描述文本； 针对每一个所述图像文本数据对，分别计算所述描述文本与所述图像文本数据对中图像的相似度，并基于所述图像文本数据对、所述描述文本以及所述相似度，生成图像文本预训练数据对； 根据各个所述图像文本预训练数据对，生成目标晶圆多模态数据集。

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