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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学重庆研究院;哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利一种用于晶圆检测的机器视觉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：CN115063385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210762670.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于晶圆检测的机器视觉方法是由陈斌;陈子和;张元;陈一驰设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于晶圆检测的机器视觉方法在说明书摘要公布了：本发明涉及晶圆检测技术领域，公开了一种用于晶圆检测的机器视觉方法，包括以下步骤：步骤1：采用ImageNet1000数据集预训练MAE模型，并采用公共工业数据集对MAE模型进行初次微调；步骤2：确认待检测晶圆数据；并对MAE模型进行二次微调，得到改进MAE模型；步骤3：筛选标准训练样本；所述标准训练样本内仅包含有合格晶圆样本；步骤4：改进MAE模型基于标准训练样本进行特征提取并构建记忆库；步骤5：由改进MAE模型对待检测晶圆数据进行特征提取；步骤6：按照比对策略比对标准PatchEmbedding和待检测晶圆数据的PatchEmbedding，并判定得到待检测晶圆数据的合格Patch；步骤7：根据合格Patch确定并分割待检测晶圆数据的异常区域。本发明能够精准检测晶圆，识别精准度较高。

本发明授权一种用于晶圆检测的机器视觉方法在权利要求书中公布了：1.一种用于晶圆检测的机器视觉方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采用ImageNet1000数据集预训练MAE模型，并采用公共工业数据集对MAE模型进行初次微调；步骤2：确认待检测晶圆数据；采用待检测晶圆数据对初次微调后的MAE模型进行二次微调，得到改进MAE模型；所述初次微调和二次微调中均包含以下子步骤：子步骤1：以工业数据集图片或待检测晶圆数据图片作为初始图片，对初始图片进行掩膜操作；所述掩膜操作为随机擦除工业数据集图片或待检测晶圆数据图片中的部分Patch；子步骤2：将掩膜操作后工业数据集图片或待检测晶圆数据图片中，未被擦除的Patch作为输入张量，并输入至MAE模型的Encoder模块中；子步骤3：MAE模型的Encoder模块提取输入张量的PatchEmbedding；子步骤4：将子步骤3中提取得到的PatchEmbedding与掩膜操作中擦除的区域结合，以重构Patch结构并使得Patch结构与初始图片一致；所述掩膜操作中擦除的区域以空白Patch表示；子步骤5：由MAE模型的Decoder模块解码子步骤4中重构的Patch结构，并得到复原图像；子步骤6：依据复原图像计算MAE模型损失并更新MAE模型的网络参数；步骤3：筛选标准训练样本；所述标准训练样本内仅包含有合格晶圆样本；步骤4：改进MAE模型基于标准训练样本进行特征提取并构建记忆库；所述记忆库中含有标准训练样本的标准PatchEmbedding；步骤5：由改进MAE模型对待检测晶圆数据进行特征提取，提取得到待检测晶圆数据的各个Patch的PatchEmbedding；步骤6：按照比对策略比对标准PatchEmbedding和待检测晶圆数据的PatchEmbedding，并判定得到待检测晶圆数据的合格Patch；步骤7：根据合格Patch确定并分割待检测晶圆数据的异常区域。

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