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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利面向多缺陷图案晶圆图的数据增强和良率分析方法、系统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：CN120782776B 。

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：202511292862.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权面向多缺陷图案晶圆图的数据增强和良率分析方法、系统是由孔煜婷;谢俊杰;倪东;李子亮设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向多缺陷图案晶圆图的数据增强和良率分析方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多缺陷图案晶圆图的数据增强和良率分析方法、系统，属于集成电路制造检测技术领域。获取原始多缺陷图案晶圆图，扩增数量后构建数据集；提取晶圆图的多尺度特征，经特征金字塔融合形成缺陷特征，再利用缺陷激活模块生成位置敏感的缺陷激活特征图，经归一化后聚合为缺陷特征矩阵；该矩阵的每行特征向量通过三个独立预测头同步输出缺陷类型概率、置信度分数和晶粒级掩码，基于动态卷积计算实例分割掩码并实施置信度重评分，通过二分匹配和组合损失完成模型训练；最终基于分割结果计算缺陷计数良率和空间分布良率。本发明解决了集成电路制造中多缺陷晶圆图数据稀缺、自动化分析不足、传统检测功能单一的技术问题。

本发明授权面向多缺陷图案晶圆图的数据增强和良率分析方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种面向多缺陷图案晶圆图的数据增强和良率分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 1从集成电路测试日志可视化生成多缺陷图案晶圆图，并通过自适应数据增强算法以缺陷图案组合的方式扩增多缺陷图案晶圆图的数量，构建数据集； 2提取晶圆图的多尺度特征，经特征金字塔融合形成缺陷特征，再利用缺陷激活模块生成位置敏感的缺陷激活特征图；利用归一化后的缺陷激活特征图聚合缺陷特征，得到聚合后的缺陷特征矩阵； 3缺陷特征矩阵中的每一行特征向量通过三个独立的预测头生成分割结果，包括缺陷类型概率、置信度分数和晶粒级掩码，根据晶粒级掩码和动态卷积计算实例分割掩码，并根据缺陷类型概率对置信度重评分，通过二分匹配和组合损失完成模型训练； 4基于训练后的模型生成实例分割掩码和置信度重评分结果，计算合格晶粒数量与晶粒总数的比例得到缺陷计数良率结果，并在缺陷计数基础上引入缺陷位置与尺寸权重函数以量化空间分布对良率的影响，计算空间分布良率。

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