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龍圖騰網恭喜杭州電子科技大學申請的專利一種基于注意力機制的晶圓特征模塊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：CN119600308B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202510142955.9，技術領域涉及：G06V10/44；該發明授權一種基于注意力機制的晶圓特征模塊檢測方法是由李萬清;陳鑫;唐瑩;劉俊;張俊峰;李棖;柳佳樂設計研發完成，并于2025-02-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注意力機制的晶圓特征模塊檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于注意力機制的晶圓特征模塊檢測方法。該方法首先收集不同光源拍攝下的晶圓圖像作為訓練樣本，標注圖像中晶圓特征模塊的信息，作為訓練標簽；基于元學習的方法，將訓練集隨機劃分為支持集和查詢集。通過骨干網絡，分別從支持集和查詢集的圖像中提取得到特征圖X和特征圖Y。利用特征圖X生成一組卷積核，用于對特征圖Y進行深度卷積，然后通過RPN網絡生成查詢集的預測框。利用訓練標簽，對生成的預測框進行判別，并計算損失函數完成對模型參數的優化；將特征模塊位置待檢測的晶圓圖像作為查詢集，與支持集一同輸入訓練后的模型中，得到查詢集的晶圓圖像是否存在特征模塊以及特征模塊位置的預測結果。

本發明授權一種基于注意力機制的晶圓特征模塊檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力機制的晶圓特征模塊檢測方法，收集不同光源拍攝下的晶圓圖像作為訓練樣本，標注圖像中晶圓特征模塊的信息，作為訓練標簽；基于元學習的方法，將訓練集隨機劃分為支持集和查詢集；其特征在于：步驟1、通過骨干網絡，分別從支持集和查詢集的圖像中提取得到特征圖X和特征圖Y；所述骨干網絡首先通過一個通用卷積模塊DBL得到圖像的初級特征圖，再經過三個連續的多深度膨脹卷積模塊MDCM和最大池化操作，依次得到低維特征Fl、中間層特征Fu和高維特征Fh，然后使用動態緯度融合模塊DDFM在維度上對Fl、Fu和Fh進行特征融合，融合后的特征再經過多深度膨脹卷積模塊MDCM和最大池化獲得多特征高維特征圖，最后經過通用卷積模塊壓縮，輸出特征圖；步驟2、對特征圖X進行深度卷積，再通過并行的自注意力機制和協調注意力機制進行處理，生成一組卷積核，用于對特征圖Y進行深度卷積，然后通過RPN網絡生成查詢集的預測框；步驟3、利用訓練標簽，對生成的預測框進行判別，計算損失函數值完成對模型參數的優化；步驟4、將特征模塊位置待檢測的晶圓圖像作為查詢集，與支持集一同輸入步驟3訓練后的模型中，得到查詢集的晶圓圖像是否存在特征模塊以及特征模塊位置的預測結果。

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杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區白楊街道下沙高教園區2號大街；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”。