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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于PSO-SVM的ATE内嵌式晶圆缺陷检测方法及装置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：CN120687920B 。

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：202511181954.1，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于PSO-SVM的ATE内嵌式晶圆缺陷检测方法及装置是由苏涵光;张湛;孙佳月;明忠阳;王佳蔚;杨东升;罗艳红;周博文;王占山;刘金海设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PSO-SVM的ATE内嵌式晶圆缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供基于PSO‑SVM的ATE内嵌式晶圆缺陷检测方法及装置，其中方法包括：获取历史数据并进行标注确定标注历史数据，以及建立基准缺陷检测模型；基于标注历史数据进行整合确定原始数据集，并对原始数据集进行特征工程与数据规范化确定目标数据；基于目标数据和基准缺陷检测模型进行PSO‑SVM联合优化训练，确定SVM缺陷检测模型；获取实时测试数据，基于实时测试数据和SVM缺陷检测模型进行缺陷检测，确定缺陷检测结果。通过构建基于CP测试过程中产生的动态电性参数的高维特征向量，并利用PSO‑SVM模型进行高效分类，实现对晶圆缺陷的早期、智能识别。

本发明授权基于PSO-SVM的ATE内嵌式晶圆缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于PSO-SVM的ATE内嵌式晶圆缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取历史数据并进行标注确定标注历史数据，以及建立基准缺陷检测模型； 基于所述标注历史数据进行整合确定原始数据集，并对所述原始数据集进行特征工程与数据规范化确定目标数据； 基于所述目标数据和所述基准缺陷检测模型进行PSO-SVM联合优化训练，确定SVM缺陷检测模型； 获取实时测试数据，基于所述实时测试数据和所述SVM缺陷检测模型进行缺陷检测，确定缺陷检测结果； 所述基于所述标注历史数据进行整合确定原始数据集，包括： 基于所述标注历史数据进行分析，确定多维电性参数集合；其中，所述多维电性参数集合与缺陷模式相关，所述缺陷模式为基于所述晶圆的缺陷类别确定的模式，所述缺陷模式包括参数漂移、早期击穿、接触不良、逻辑功能微弱失效； 基于所述多维电性参数集合和元数据进行整合确定原始数据集；其中，所述元数据包括坐标、测试时间、探针卡信息； 所述对所述原始数据集进行特征工程与数据规范化确定目标数据，包括： 对所述原始数据集进行特征计算，确定高维特征向量； 基于所述高维特征向量进行数据清洗，确定清洗数据； 对所述清洗数据进行标准化或归一化确定目标数据。

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