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龙图腾网获悉天津市信卓越科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的通信芯片布图缺陷自动识别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：CN121120610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511477976.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于人工智能的通信芯片布图缺陷自动识别方法是由张伟设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的通信芯片布图缺陷自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的通信芯片布图缺陷自动识别方法，包括如下步骤：对通信芯片布图设计文件进行解析；执行设计规则检查与参数提取；构建改进型NCA模型并完成状态初始化，生成快尺度更新参数集合与慢尺度更新参数集合；基于快尺度更新参数集合与慢尺度更新参数集合执行迭代演化，输出演化中间表示集合；对改进型NCA模型的更新函数进行条件化调制；构建图神经网络拓扑一致性验证机制，生成验证后缺陷区域集合；进行缺陷判别与标注，输出缺陷类型集合、缺陷分布热图与缺陷坐标集合。本发明提升通信芯片布图缺陷识别准确率，增强跨层连通验证能力。

本发明授权一种基于人工智能的通信芯片布图缺陷自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的通信芯片布图缺陷自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 对通信芯片布图设计文件进行解析，将布图数据转化为多层图像矩阵集合，提取几何边界集合与层间连接关系图； 基于多层图像矩阵集合，执行设计规则检查和参数提取，生成几何拓扑约束集合； 构建改进型NCA模型，并完成状态初始化，将多层图像矩阵集合与几何拓扑约束集合编码为细胞状态向量多通道输入，初始化快尺度更新参数集合、慢尺度更新参数集合与条件化变量集合； 所述改进型NCA模型是以传统NCA模型为基础构建的迭代演化模型，将通信芯片布图数据表示为细胞状态向量，并通过更新函数驱动细胞状态向量在空间邻域内逐轮更新直至收敛输出，改进型NCA模型引入细胞状态向量多通道输入、快尺度更新参数集合与慢尺度更新参数集合的双尺度更新机制，并构建条件化变量集合对更新函数进行条件化调制：细胞状态向量多通道输入将多层图像矩阵集合编码为图像通道并将几何拓扑约束集合编码为参数通道，快尺度更新与慢尺度更新分别用于对细胞状态向量执行局部邻域更新与全局拓扑一致性更新以生成演化中间表示集合，条件化变量集合由工艺层级标识变量与几何拓扑约束标量编码合并生成并注入更新函数，驱动更新函数在不同工艺层级与几何拓扑约束条件下自适应执行迭代演化； 所述快尺度更新参数集合是用于执行局部邻域更新的参数集合，由迭代步数、邻域感知范围与更新稀疏概率构成，在局部邻域更新阶段控制局部邻域更新的迭代次数、邻域取样范围以及更新位置的采样稀疏控制； 所述慢尺度更新参数集合是用于执行全局拓扑一致性更新的参数集合，由权重系数与门控阈值构成，在全局拓扑一致性更新阶段结合权重系数执行跨层连通聚合，结合门控阈值对全局一致性值进行筛除； 所述条件化变量集合是用于对改进型NCA模型的更新函数进行条件化调制的变量集合，由工艺层级标识变量与几何拓扑约束标量编码合并生成，条件化变量集合被注入更新函数的权重系数、门控向量与归一化因子，驱动更新函数在不同工艺层级与几何规则下进行自适应调制； 基于快尺度更新参数集合与慢尺度更新参数集合，对细胞状态向量进行迭代演化，生成演化中间表示集合； 以条件化变量集合对改进型NCA模型的更新函数进行条件化调制，结合演化中间表示集合，生成候选缺陷区域集合； 构建图神经网络拓扑一致性验证机制，以层间连接关系图与候选缺陷区域集合为输入，计算连通性验证结果集合并输出验证后缺陷区域集合； 依据验证后缺陷区域集合与几何拓扑约束集合，进行缺陷判别与标注，生成缺陷类型集合、缺陷分布热图与缺陷坐标集合。

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