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龙图腾网获悉广州诺顶智能科技有限公司申请的专利一种芯片缺陷检测方法、设备及介质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：CN120495650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510493034.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种芯片缺陷检测方法、设备及介质是由邹巍;吴庆耀;李泽锴;黄生辉;李振伟;林英恒设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种芯片缺陷检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种芯片缺陷检测方法、设备及介质，其中方法包括：获取待检测的芯片图像；将获得芯片图像输入基于扩散模型的语义分割模型，输出芯片的缺陷检测掩码；其中，语义分割模型包括图像编码器、注意力融合模块和图像解码器；图像编码器用于提取芯片图像的特征，注意力融合模块用于将提取的芯片图像特征与预设的噪声特征进行融合，获得融合特征；图像解码器用于根据融合特征生成出芯片的缺陷检测掩码；另外，在训练语义分割模型之前，对图像编码器进行单独地去噪预训练，以提升图像编码器性能。发明采用扩散模型的语义分割框架，设计了专门的网络结构，模型能够更好地从原始图像中学习缺陷边界信息。本发明可广泛应用于芯片缺陷检测领域。

本发明授权一种芯片缺陷检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种芯片缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测的芯片图像； 将获得芯片图像输入基于扩散模型的语义分割模型，输出芯片的缺陷检测掩码； 其中，所述语义分割模型包括图像编码器、注意力融合模块和图像解码器；所述图像编码器用于提取芯片图像的特征，所述注意力融合模块用于将提取的芯片图像特征与预设的噪声特征进行融合，获得融合特征；所述图像解码器用于根据融合特征生成出芯片的缺陷检测掩码； 另外，在训练语义分割模型之前，对所述图像编码器进行单独地去噪预训练，以提升图像编码器性能； 所述语义分割模型的训练过程包括： 获取芯片图像和标注的掩码图像，构成图像对，作为模型的输入； 将芯片图像输入图像编码器，提取条件图像特征； 对掩码图像进行编码再加噪，得到加噪后的mask噪声图像特征； 条件图像特征和mask噪声图像特征输入注意力融合模块进行融合，获得融合特征； 将融合特征输入图像解码器，生成芯片的缺陷检测掩码； 根据生成的缺陷检测掩码和预设的芯片缺陷掩码计算损失，优化模型的参数； 在推理阶段，语义分割模型通过学习到的扩散过程逆向生成预测，将噪声高斯分布调整为在测试图像指导下的学习分布。

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