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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利半导体芯片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：CN119027425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411516738.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权半导体芯片表面缺陷检测方法及系统是由陈忆雯;魏宁;武文琦;姜阳设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本半导体芯片表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种半导体芯片缺陷检测技术领域，提供一种半导体芯片表面缺陷检测方法及系统，其特征在于：包括采集半导体芯片的红外图像，获得红外图像数据集；对所述红外图像进行图像增强，获得增强红外图像数据集；基于神经网络模型学习所述增强红外图像数据集，获得所述半导体芯片的表面缺陷检测结果。本发明所述的半导体芯片表面缺陷检测方法及系统，显著提高半导体芯片表面缺陷检测的准确性、准确率和可靠性。

本发明授权半导体芯片表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种半导体芯片表面缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤，采集半导体芯片的红外图像，获得红外图像数据集；对所述红外图像进行图像增强，获得增强红外图像数据集；基于神经网络模型学习所述增强红外图像数据集，获得所述半导体芯片的表面缺陷检测结果；其中，所述基于神经网络模型学习所述增强红外图像数据集，获得所述半导体芯片的表面缺陷检测结果包括，接收所述增强红外图像数据集；对接收的所述增强红外图像数据集进行第一级卷积操作，输出第一图像特征；对所述第一图像特征进行第二级卷积操作，输出第二图像特征；对所述第二图像特征进行第三级卷积操作，输出第三图像特征；根据分层冻结信号将所述第一图像特征、所述第二图像特征和所述第三图像特征三者中择一展平，获得展平特征；根据所述展平特征分类输出所述半导体芯片的表面缺陷；以及，分配学习率训练所述神经网络模型，且根据所述分层冻结信号修正所述学习率；其中，获得所述分层冻结信号包括，分析表面缺陷类型与所述第一图像特征、所述第二图像特征和所述第三图像特征的相关性；根据所述相关性的分析结果，对所述第一级卷积操作、第二级卷积操作和第三级卷积操作分别配置一个对应权重；根据所述对应权重生成所述分层冻结信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。