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龙图腾网获悉东北大学申请的专利晶圆芯片的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：CN121391868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511961954.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权晶圆芯片的缺陷检测方法及装置是由吴天宇;苏涵光;王佳蔚;张为之;张馨心;孙佳月;明忠阳;罗艳红;李欣慰;廖天睿设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本晶圆芯片的缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种晶圆芯片的缺陷检测方法及装置；其方法包括：对原始晶圆图像进行预处理，所述预处理包括以下至少一项：对比度增强、噪声抑制与平滑、锐化增强和归一化处理；将预处理后的晶圆图像划分为多个芯片区域，并利用卷积神经网络提取每个芯片区域的特征向量，形成初始节点特征矩阵；基于芯片之间的空间位置关系，构建晶圆的空间邻接图；将所述初始节点特征矩阵和空间邻接图输入缺陷检测模型，输出晶圆级缺陷检测结果。本申请能够实现对缺陷在空间分布与关联特征层面的综合建模，提升了检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权晶圆芯片的缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种晶圆芯片的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对原始晶圆图像进行预处理，所述预处理包括以下至少一项：对比度增强、噪声抑制与平滑、锐化增强和归一化处理； 将预处理后的晶圆图像划分为多个芯片区域，并利用卷积神经网络提取每个芯片区域的特征向量，形成初始节点特征矩阵； 基于芯片之间的空间位置关系，构建晶圆的空间邻接图； 将所述初始节点特征矩阵和空间邻接图输入缺陷检测模型，输出晶圆级缺陷检测结果； 其中，所述缺陷检测模型包括第一图卷积层、第二图卷积层、第一图注意力层、第二图注意力层、输出映射层以及分类层，图卷积层用于提取空间结构化特征，图注意力层用于采用多头注意力机制进行特征聚合，所述输出映射层用于将特征映射至目标维度输出节点特征矩阵，所述分类层用于基于节点特征矩阵计算每个芯片的缺陷概率，并基于缺陷检测规则输出晶圆级缺陷检测结果；所述第二图卷积层和所述第二图注意力层之间基于残差连接机制，将第二图卷积层的输出特征、残差投影矩阵以及第二图注意力层输出的融合特征，确定为所述输出映射层的输入； 所述基于芯片之间的空间位置关系，构建晶圆的空间邻接图，包括： 以芯片为节点、芯片间空间关联为边，采用八邻接模型建立节点连接关系； 基于边集合构建邻接矩阵并进行归一化，得到归一化邻接矩阵； 基于特征余弦相似度与欧氏距离设计混合边权重，通过所述归一化邻接矩阵和所述混合边权重生成带权邻接矩阵； 基于所述带权邻接矩阵和所述节点连接关系，生成空间邻接图。

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