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龙图腾网获悉上海朋熙半导体有限公司申请的专利一种晶圆制造缺陷的预测方法、装置、设备及可读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：CN117436570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311218894.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种晶圆制造缺陷的预测方法、装置、设备及可读介质是由张强设计研发完成，并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种晶圆制造缺陷的预测方法、装置、设备及可读介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种晶圆制造缺陷的预测方法、装置、设备及可读介质。该方法包括：获取当前制造机台制造晶圆的晶圆图数据和机台参数数据；将所述晶圆图数据和所述机台参数数据输入至预先训练的时间序列模型，得到当前制造机台在目标时间存在制造缺陷的概率值；若所述概率值满足预设提示条件，则生成晶圆制造缺陷的预警信息。本技术方案，通过采用时间序列模型对晶圆表面是否存在某类制造缺陷形成的趋势进行预测并预警，提升了生成晶圆制造缺陷的预测准确性，避免产生晶圆制造缺陷，保证晶圆的性能和制造效率。

本发明授权一种晶圆制造缺陷的预测方法、装置、设备及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种晶圆制造缺陷的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取当前制造机台制造晶圆的晶圆图数据和机台参数数据； 将所述晶圆图数据和所述机台参数数据输入至预先训练的时间序列模型，所述时间序列模型用于对晶圆制造缺陷的形成趋势进行分析，以得到当前制造机台在目标时间存在制造缺陷的概率值； 若所述概率值满足预设提示条件，则生成晶圆制造缺陷的预警信息； 其中，所述时间序列模型的训练过程，包括： 在至少两个时间节点采集当前制造机台的晶圆图样本，从所述晶圆图样本中获取缺陷信息，并采集当前制造机台的实时机台参数，将所述缺陷信息、所述实时机台参数以及采集的时间节点作为样本数据； 对所述样本数据进行数据预处理以及特征工程处理，得到标准样本数据； 将所述标准样本数据输入至初始模型，对所述初始模型进行训练，得到时间序列模型； 其中，所述缺陷信息包括所述晶圆图数据的缺陷数量、缺陷形状以及缺陷分布中的至少一种； 其中，在得到标准样本数据之后，所述方法还包括： 在所述标准样本数据中，将所述缺陷信息作为连续特征，将所述实时机台参数作为离散特征； 相应的，将所述标准样本数据输入至初始模型，对所述初始模型进行训练，得到时间序列模型，包括： 将所述标准样本数据中的连续特征和离散特征输入至初始模型进行特征识别，完成对时间序列模型的训练； 其中，将所述标准样本数据中的连续特征和离散特征输入至初始模型进行特征识别，完成对时间序列模型的训练，包括： 根据采集当前制造机台的晶圆图样本的时间节点，设定滑动时窗的时间长度、滑动长度和预测标签长度，构建滑动时窗，其中，所述预测标签长度用于定义所要进行缺陷预测的目标时间节点相对于所述滑动时窗每滑动一次的终止时间的时间间隔； 基于每个时间节点对应的标准样本数据，确定滑动时窗内各时间节点的连续特征和离散特征； 根据所述滑动视窗内各时间节点的连续特征和离散特征，使用所述初始模型对目标时间节点上的缺陷发生概率进行缺陷预测。

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