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龍圖騰網獲悉常州大學申請的專利一種基于RefineDet模型的晶圓缺陷檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116579985B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310376091.8，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于RefineDet模型的晶圓缺陷檢測方法是由楊長春;孟天霜;張力維;王彭設計研發完成，并于2023-04-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于RefineDet模型的晶圓缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本申請實施例涉及晶圓缺陷檢測方法，特別涉及一種基于RefineDet模型的晶圓缺陷檢測方法，包括以下步驟：首先，采集晶圓圖像；然后，對晶圓圖像進行濾波處理；接下來，對濾波處理后的晶圓圖像依次進行去均值化和歸一化處理，得到處理后的圖像；然后，對處理后的圖像進行數據增廣，得到圖像數據集；接下來，將圖像數據集劃分為訓練集、驗證集與測試集，對訓練集、驗證集的缺陷進行標注，得到標注后的數據集，并采用標注后的數據集訓練RefineDet網絡模型；最后，將測試集輸入至訓練后的RefineDet網絡模型中，檢測晶圓圖像的缺陷種類和位置。本申請提供的晶圓缺陷檢測方法，基于RefineDet網絡模型，能夠有效識別晶圓缺陷，適用于小目標的檢測。

本發明授權一種基于RefineDet模型的晶圓缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于RefineDet模型的晶圓缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集晶圓圖像； 對所述晶圓圖像進行濾波處理； 對濾波處理后的晶圓圖像依次進行去均值化和歸一化處理，得到處理后的圖像； 對所述處理后的圖像進行數據增廣，得到圖像數據集； 將所述圖像數據集劃分為訓練集、驗證集與測試集，對所述訓練集、所述驗證集的缺陷進行標注，得到標注后的數據集，并采用所述標注后的數據集訓練RefineDet網絡模型； 將所述測試集輸入至訓練后的RefineDet網絡模型中，檢測晶圓圖像的缺陷種類和位置； 將所述圖像數據集中的圖像數據輸入至訓練后的RefineDet網絡模型之中，使用VGG-16作為RefinedDet的骨干網絡，檢測晶圓圖像的缺陷種類和位置； 所述RefineDet網絡模型包括依次連接的細化模塊、傳輸連接模塊以及目標檢測模塊； 所述細化模塊用于將所述圖像數據集中的圖像數據中負置信度分數大于閾值的正樣本過濾，并提取剩余正樣本的位置和大小，得到調整后的正樣本； 所述目標檢測模塊用于將所述調整后的正樣本作為輸入，通過回歸處理對缺陷的位置、尺寸、類別標簽進行預測； 所述傳輸連接模塊用于連接所述細化模塊和所述目標檢測模塊。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人常州大學，其通訊地址為：213164 江蘇省常州市武進區湖塘鎮滆湖中路21號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。