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龙图腾网获悉北京宽温微电子科技有限公司申请的专利结合物理模型的深度学习光刻热点检测方法及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：CN120993691B 。

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：202511525549.7，技术领域涉及：G03F7/20；该发明授权结合物理模型的深度学习光刻热点检测方法及系统是由朱胜兰;程平设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合物理模型的深度学习光刻热点检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种结合物理模型的深度学习光刻热点检测方法及系统，涉及光刻工艺技术领域，包括获取设计版图与掩膜版图数据，利用双物理场模型计算光强梯度与表面应力分布，形成物理敏感特征图；将特征图输入物理约束神经网络进行重构和映射；基于补偿状态序列构建状态转移矩阵，计算转移代价确定最优补偿路径，生成版图补偿数据。本发明实现了高精度热点检测和有效版图补偿。

本发明授权结合物理模型的深度学习光刻热点检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.结合物理模型的深度学习光刻热点检测方法，其特征在于，包括： 获取设计版图数据与掩膜版图数据，对所述设计版图数据进行边缘检测，获得边缘轮廓数据； 根据边缘轮廓数据构建光学邻近效应与化学机械抛光的双物理场模型，利用所述双物理场模型计算得到初始光强梯度分布和初始表面应力分布； 将初始光强梯度分布作为约束条件对初始表面应力分布进行修正，将修正后的表面应力分布反馈用于更新初始光强梯度分布，通过交替迭代得到最终光强梯度分布与最终表面应力分布； 将最终光强梯度分布与最终表面应力分布转换为光强梯度张量与表面应力张量，通过张量耦合计算得到物理关联系数，根据所述物理关联系数对光强梯度张量与表面应力张量进行加权组合，生成物理敏感特征图； 将物理敏感特征图输入物理约束神经网络，所述物理约束神经网络包括特征重构层与特征映射层，所述特征重构层基于光强梯度与表面应力的物理关联性对物理敏感特征图进行重构，所述特征映射层将重构后的特征图映射至热点检测空间，输出包含热点位置信息与物理特征信息的热点检测数据； 将热点检测数据分别映射至光强补偿空间与应力补偿空间得到补偿状态序列，计算所述补偿状态序列中连续补偿状态的物理差异构建状态转移矩阵； 基于状态转移矩阵计算补偿状态的转移代价，根据转移代价确定最优补偿路径，从最优补偿路径提取补偿参数，将补偿参数应用于掩膜版图数据生成版图补偿数据。

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