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龙图腾网获悉东莞理工学院申请的专利一种基于机器视觉的半导体表面缺陷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：CN120707464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510605291.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的半导体表面缺陷检测方法及系统是由李媛;叶少豪设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的半导体表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器视觉的半导体表面缺陷检测方法及系统，对比分析若干晶圆片的表面机器视觉识别数据，确定所有晶圆片的缺陷分布共性，提取晶圆片的系统缺陷，准确全面标定晶圆片内设备或工艺原因产生的缺陷；生成晶圆片在所有制造线程的缺陷分布表征图，以此确定晶圆片的表面缺陷聚类特征，对晶圆片在每个制造线程产生的缺陷类型与分布全面标定，以此识别晶圆片存在的缺陷是否对质量造成较大影响，准确判断晶圆片是否处于失效状态，对晶圆片整体性能有效评估；还对处于失效状态的所有晶圆片在相同制造线程进行缺陷形成复现识别，确定执行不当的制造线程，精确追溯产生缺陷的制造线程，有助于调试纠正相应制造线程和提高晶圆片加工良品率。

本发明授权一种基于机器视觉的半导体表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的半导体表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： 将若干晶圆片的表面机器视觉识别数据对比分析，确定所有晶圆片的缺陷分布共性；根据所述缺陷分布共性，提取晶圆片的系统缺陷； 根据晶圆片的系统缺陷的缺陷形态，生成所述晶圆片在相应制造线程的缺陷分布表征图；根据所述晶圆片在所有制造线程的缺陷分布表征图，确定所述晶圆片的表面缺陷聚类特征； 根据所述表面缺陷聚类特征，判断所述晶圆片是否处于失效状态；对处于失效状态的所有晶圆片进行缺陷形成复现识别，确定执行不当的制造线程； 将若干晶圆片的表面机器视觉识别数据对比分析，确定所有晶圆片的缺陷分布共性；根据所述缺陷分布共性，提取晶圆片的系统缺陷，包括： 对若干晶圆片各自每完成一个制造线程后均采集加工表面图像，对所述加工表面图像进行机器视觉识别，得到所述晶圆片对应完成每个制造线程后的表面机器视觉识别数据；其中所述表面机器视觉识别数据包括所述晶圆片表面的缺陷分布位置数据； 将所有晶圆片各自完成相同制造线程后的表面机器视觉识别数据进行空间分布对比分析，确定所有晶圆片的缺陷分布共性；其中，所述缺陷分布共性包括所有晶圆片的表面缺陷的位置分布关联性； 根据所有晶圆片的缺陷分布共性，识别所有晶圆片表面各自的随机缺陷；将晶圆片表面的随机缺陷与晶圆片完成相应制造线程后的表面整体缺陷对比，提取晶圆片在相应制造线程的系统缺陷。

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