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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于数据增强的晶圆多Bin图合成与轮廓图回归分析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：CN121482030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610008185.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于数据增强的晶圆多Bin图合成与轮廓图回归分析方法是由孔煜婷;李子亮;谢俊杰;倪东设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据增强的晶圆多Bin图合成与轮廓图回归分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于数据增强的晶圆多Bin图合成与轮廓图回归分析方法，属于半导体制造领域。首先采集晶圆单Bin图、晶圆多Bin图和晶圆厚度轮廓图并进行预处理；其次构建基于Pix2Pix的数据增强模型，实现从单Bin图生成合成多Bin图；最后将合成多Bin图和晶圆厚度轮廓图输入到加入了类别条件多头结构的条件回归模型中进行模型参数优化直至收敛，得到训练完成的条件回归模型，实现从多bin图生成预测厚度轮廓图，从而能够快速倒推产线工艺上的问题步骤。本发明可有效提升缺陷图与厚度图联合分析的效率，利用预测结果定位厚度异常区域，指导产线工艺优化，实现缺陷诊断与良率提升。

本发明授权基于数据增强的晶圆多Bin图合成与轮廓图回归分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强的晶圆多Bin图合成与轮廓图回归分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，采集工业产线上的真实晶圆单Bin图和真实晶圆多Bin图； S2，基于真实晶圆多Bin图进行数量扩展，得到包含晶圆多Bin图的第一集合；对第一集合中的晶圆多Bin图进行处理，得到包含晶圆单Bin图的第二集合，所述第一集合中的晶圆多Bin图与第二集合中的晶圆单Bin图一一对应；利用第一集合和第二集合的图像训练一个用于将晶圆单Bin图转换为晶圆多Bin图的数据增强模型； S3，将S1的真实晶圆单Bin图分别输入至数据增强模型和轮廓图生成模型，得到与真实晶圆单Bin图对应的合成晶圆多Bin图和晶圆厚度轮廓图； S4，利用S3的合成晶圆多Bin图和晶圆厚度轮廓图训练一个条件回归模型，所述条件回归模型包括图像编码器、类别嵌入模块和由多个回归头组成的类别条件多头模块；所述条件回归模型以合成晶圆多Bin图及其缺陷标签作为输入，分别利用图像编码器和类别嵌入模块处理后，再由类别条件多头模块映射至晶圆厚度轮廓图的目标数值； S5，采集工业产线上待预测的真实晶圆多Bin图，利用条件回归模型生成预测的晶圆厚度轮廓图。

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