上海芯无双仿真科技有限公司任谦获国家专利权
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龙图腾网获悉上海芯无双仿真科技有限公司申请的专利基于二维轮廓提取的缺陷热点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：CN120931568B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511013356.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于二维轮廓提取的缺陷热点检测方法是由任谦;王昳;赵伟;修磊;陈强;方大千;潘继宏设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于二维轮廓提取的缺陷热点检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于二维轮廓提取的缺陷热点检测方法，涉及半导体加工技术领域，将动态梯度追踪法DGT与概率传播网络PPN相结合，前者通过自适应步长和转折点识别精确提取布局中的二维轮廓，克服了传统静态边缘检测对复杂图案适应性不足的局限；后者通过邻接图传播概率，融合局部轮廓特征与全局布局信息，突破了传统孤立分析方法的局限性，这种融合不仅能够在设计阶段预测潜在缺陷热点，还能动态适应不同工艺节点和布局密度，显著提高了检测精度和鲁棒性，为光刻研发提供了前所未有的早期优化能力，从而减少了制造过程中的缺陷发生率，加速了产品上市时间。
本发明授权基于二维轮廓提取的缺陷热点检测方法在权利要求书中公布了：1.基于二维轮廓提取的缺陷热点检测方法，其特征在于：所述缺陷热点检测方法包括以下步骤： 步骤Sp1：输入半导体布局设计文件，对其进行网格划分并生成二维强度图； 步骤Sp2：通过动态梯度追踪法提取布局中的二维轮廓，获得轮廓集合； 步骤Sp3：对所述轮廓集合提取轮廓动态特征向量，并通过自适应密度聚类生成潜在缺陷模式的轮廓簇； 步骤Sp4：基于所述轮廓簇构建概率传播网络，计算每个簇的缺陷概率并标记缺陷热点； 步骤Sp5：输出包含缺陷热点位置和概率的热点分布图； 所述步骤Sp2中的动态梯度追踪法通过自适应步长沿梯度方向追踪轮廓路径并识别转折点，所述步骤Sp3中的轮廓动态特征向量包括静态几何特征、动态演化特征和上下文特征，所述步骤Sp3中的自适应密度聚类根据布局密度动态调整簇数，所述步骤Sp4中的概率传播网络通过邻接图传播概率以融合局部和全局信息。
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