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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种精确的芯片制造工艺缺陷检测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：CN116485711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310160561.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种精确的芯片制造工艺缺陷检测方法是由陈一宁;梅周洲舟;高大为设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种精确的芯片制造工艺缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种精确的芯片制造工艺缺陷检测方法，通过分别构建针对芯片制造工艺缺陷的深度可分离卷积模块以及基于残差网络的特征提取模块，并利用深度可分离卷积模块对输入的芯片图片做特征提取处理，得到一级特征图，利用基于残差网络的特征提取模块对一级特征图做特征提取，得到二级特征图，再利用二级特征图搭建多层UNet++结构且由基于残差网络的特征提取模块对该多层UNet++结构做优化处理，并将经优化处理后的该多层UNet++结构的最后一层输出的特征图作为芯片制造工艺缺陷图，避免了人工参与到芯片制造工艺缺陷检测过程中，实现了自动化检测，提高了工艺缺陷的检测准确度。

本发明授权一种精确的芯片制造工艺缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种精确的芯片制造工艺缺陷检测，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，构建针对芯片制造工艺缺陷的深度可分离卷积模块； 步骤2，构建针对芯片制造工艺缺陷的基于残差网络的特征提取模块； 步骤3，利用深度可分离卷积模块对输入的芯片图片做特征提取处理，得到一级特征图； 步骤4，利用基于残差网络的特征提取模块对所得一级特征图做特征提取处理，得到二级特征图； 步骤5，利用所得二级特征图搭建多层UNet++结构且由基于残差网络的特征提取模块对该多层UNet++结构做优化处理，并将经优化处理后的该多层UNet++结构的最后一层输出的特征图作为芯片制造工艺缺陷图；其中： 在步骤4中，基于残差网络的特征提取模块包括如下步骤： 步骤b1，将待处理特征图作为待输入特征图输入到所述深度可分离卷积模块做卷积处理，得到经深度可分离卷积处理后的特征图； 步骤b2，将待处理特征图与所得经深度可分离卷积处理后的特征图相加，得到相加后的特征图； 步骤b3，利用激活函数对所得相加后的特征图做激活处理，并将经该激活处理后的特征图作为该基于残差网络的特征提取模块的输出特征图； 在步骤5中，基于残差网络的特征提取模块对多层UNet++结构做优化处理的过程如下： 步骤c1，将初始输入特征图输入到所述基于残差网络的特征提取模块做特征提取处理，且由提取到的特征图作为第一层UNet++结构的新特征图； 步骤c2，对第一层UNet++结构的新特征图做最大池化采样处理，且对经最大池化采样处理后的特征图采用插值上采样处理，并通过特征提取模块对采样处理后的特征图做提取处理，得到第二层UNet++结构的第一张特征图； 步骤c3，将第二层UNet++结构的第一张特征图与第一层UNet++结构的新特征图进行拼接处理，且将拼接处理后的特征图作为对应第二层UNet++结构的新特征图； 步骤c4，根据所述多层UNet++结构的层数，依次对前一层UNet++结构的新特征图做最大池化采样处理，且对经最大池化采样处理后的特征图采用插值上采样处理，并通过特征提取模块对采样处理后的特征图做提取处理，得到后一层UNet++结构的第一张特征图； 步骤c5，将后一层UNet++结构的第一张特征图与前一层UNet++结构的新特征图进行拼接处理，且将拼接处理后的特征图作为对应后一层UNet++结构的新特征图。

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