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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加工过程传感器数据异常检测方法及相关设备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：CN120763822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511242609.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种晶圆加工过程传感器数据异常检测方法及相关设备是由涂世骏;刘欣欣;李益清设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种晶圆加工过程传感器数据异常检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种晶圆加工过程传感器数据异常检测方法及相关设备，方法包括：获取晶圆加工过程中的传感器数据，并对传感器数据进行数据预处理；将数据预处理后的传感器数据输入至预训练好的数据异常检测模型，得到数据异常检测模型输出的传感器数据的重构数据；计算传感器数据与重构数据之间的误差确定异常度，根据异常度确定异常数据点，并对异常数据点进行标记和展示。本申请由深度学习建模，通过深度学习模型生成重构数据。计算实时传感器数据和模型输出的重构数据的误差，智能判定异常数据点。避免因固定阈值设定的局限性而导致的误报或漏报，提高了异常检测的自动化和智能化水平，相比传统阈值设定方法更加精准可靠。

本发明授权一种晶圆加工过程传感器数据异常检测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种晶圆加工过程传感器数据异常检测方法，其特征在于，包括： 获取晶圆加工过程中的传感器数据，并对所述传感器数据进行数据预处理； 将数据预处理后的所述传感器数据输入至预训练好的数据异常检测模型，得到所述数据异常检测模型输出的所述传感器数据的重构数据，其中， 所述数据异常检测模型包括：编码器、潜在特征层和解码器； 所述编码器用于提取所述传感器数据的特征表示并输入至所述潜在特征层； 所述潜在特征层用于将所述特征表示通过线性变换映射到潜在特征空间，以通过所述潜在特征层的激活函数形成用于表示所述特征表示的核心特征的潜在特征层表示，并输出至所述解码器进行重构； 所述解码器用于根据所述潜在特征层的输出重构所述传感器数据； 计算所述传感器数据与所述重构数据之间的误差确定异常度，根据所述异常度确定异常数据点，并对所述异常数据点进行标记和展示； 所述数据异常检测模型基于无监督深度学习方法训练得到，在无监督学习的异常检测任务中，所述潜在特征层存储的是正常数据的关键模式，如果新输入的传感器数据和训练数据的模式差异过大，则潜在特征层无法有效表示所述新输入的传感器数据，导致解码器的重构误差会变大，从而可以判断所述新输入的传感器数据为所述异常数据点。

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