买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一个基于改进的UNet模型的晶圆SEM图缺陷分割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：CN116342522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310281398.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一个基于改进的UNet模型的晶圆SEM图缺陷分割方法是由陈一宁;乔驿博;高大为设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一个基于改进的UNet模型的晶圆SEM图缺陷分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一个基于改进的UNet模型的晶圆SEM图缺陷分割方法，其中提出了一种改进的UNet模型，编码器特征提取部分采用ResNet以充分提取特征，中间模块融合了注意力机制，提出了残差注意力掩膜块，以应对复杂的缺陷形状布局。利用本发明可以实现晶圆缺陷形貌SEM图的缺陷分割的良好效果，缩短根因分析的时间，以便于通过及时调整工艺来最终提高良率。

本发明授权一个基于改进的UNet模型的晶圆SEM图缺陷分割方法在权利要求书中公布了：1.一个基于改进的UNet模型的晶圆SEM图缺陷分割方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1、收集晶圆SEM图像数据，对所收集的晶圆SEM图像数据集进行数据划分，得到训练集和测试集； S2、对步骤S1所得的训练集进行数据增强与预处理； S3、构建改进的UNet模型，得到RA-UNet模型；所述RA-UNet模型包括编码器、中间注意力模块和解码器； 所述编码器用于采用ResNet提取缺陷SEM图像的特征，当输入和输出的特征映射通道数一致时，采用恒等映射直接将输入与输出连接；当通道数不一致时，无法实现直接相加，此时采用卷积残差块对输入与输出进行连接； 中间注意力模块中，先使用1×1的卷积，将注意力支路的特征通道数降为1，再利用卷积提取信息，得到特征图中位置信息的Maskmap，最后将Maskmap中的注意力系数作用于特征图，即与原特征图相乘，消除不重要的信息，得到约束增强后的新特征，增强缺陷区域的信息表达，抑制无关的背景区域的信息表达； 解码器中，用上采样进行图像恢复，图像每恢复一倍就与编码器中相同大小的特征通道做通道拼接操作，能够使整个网络提取的特征更加精细；对特征拼接后的新的特征图进行VGG卷积操作，继续反卷积恢复一倍分辨率；多次操作后，图像分辨率恢复到初始分辨率，最后压缩通道数至1，得到每个像素为缺陷的概率，对每个像素进行缺陷与非缺陷预测，即进行缺陷分割； S4、利用经过步骤S2处理的训练集对步骤S3构建的RA-UNet模型进行训练； S5、用步骤S1中所得的测试集测试步骤S4训练所得的RA-UNet模型，并用图像分割评价指标对RA-UNet模型进行评价； S6、利用最终所得的RA-UNet模型，输入待检测的晶圆SEM图像，实现晶圆SEM图像缺陷分割。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。