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龙图腾网获悉中国科学院微电子研究所申请的专利一种原子级激光加工晶圆衬底的智能识别方法和装置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：CN120388263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202410186536.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种原子级激光加工晶圆衬底的智能识别方法和装置是由黎宇航;蔡顺烁;侯煜;张喆;张昆鹏;张紫辰设计研发完成，并于2024-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种原子级激光加工晶圆衬底的智能识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种原子级激光加工晶圆衬底的智能识别方法和装置，属于激光加工技术领域，解决现有激光光整技术中难以同时获得表面超光滑、表面晶格完整无缺陷、无表面或亚表面损伤的晶圆衬底的问题。方法包括采集在激光光整与晶圆衬底表面原子层相互作用过程中产生的缺陷及形貌特征信息并存储在特征数据库中；建立反演深度学习模型并进行训练和测试；利用最优预测模型识别可传播破坏性缺陷和粗糙的表面微观形貌结构以获取预警、预测或防治信息并反馈给工控系统；调整原子级激光光整参数以形成闭环回路控制。通过在激光光整晶圆衬底过程中实现对出现的缺陷进行提前预警、预测和防治，并快速准确有效地识别在晶圆衬底的原子层去除过程中产生的缺陷。

本发明授权一种原子级激光加工晶圆衬底的智能识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种原子级激光加工晶圆衬底的智能识别方法，其特征在于，包括： 采集在激光光整与晶圆衬底表面原子层相互作用过程中产生的缺陷及形貌特征信息并存储在特征数据库中； 建立反演深度学习模型并利用所述缺陷及形貌特征信息对所述反演深度学习模型进行分布式协同训练和集成化回归测试，以获取最优预测模型； 利用所述最优预测模型识别激光光整晶圆衬底过程中出现的可传播破坏性缺陷和粗糙的表面微观形貌结构，以获取激光光整过程中的缺陷及形貌的预警信息、预测信息或防治信息并反馈给激光工控系统；以及所述激光工控系统根据预警信息、预测信息或防治信息调整原子级激光光整参数以形成闭环回路控制，以对所述晶圆衬底的激光加工工艺进行精确调控和质量改进，其中，所述反演深度学习模型包括：编码器‑解码器模块、图像处理模块、关系处理模块、注意力机制模块和激活函数模块，所述编码器‑解码器模块，用于对晶圆图像进行语义特征的提取和上下文空间信息的重构，输出图像特征表示； 所述图像处理模块，用于对所述图像特征表示进行转换和分析处理，以获得去噪和增强后的图像特征并提供给所述关系处理模块； 所述关系处理模块，用于对所述去噪和增强后的图像特征分析实体间的拓扑联系，分析表面原子级缺陷之间的联系，以获得集成图像间关系的新特征表示并提供给所述注意力机制模块； 所述注意力机制模块，用于通过对间接相关区域的抑制以及对重点关注的特征的加权，获得重点关注的特征子集并提供给所述激活函数模块；以及所述激活函数模块，用于增强对原子级缺陷特征的表示，以输出对所述可传播破坏性缺陷和粗糙的表面微观形貌结构进行识别和分类的特征表示。

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