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龍圖騰網恭喜浙江大學;浙江創芯集成電路有限公司申請的專利一種自監督加強的半監督的晶圓失效預測方法及系統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：CN119557571B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202510132618.1，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權一種自監督加強的半監督的晶圓失效預測方法及系統是由陳一寧;郭龐;高大為;陳鼎崴設計研發完成，并于2025-02-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種自監督加強的半監督的晶圓失效預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種自監督加強的半監督的晶圓失效預測方法及系統，屬于晶圓失效檢測領域。獲取晶圓可接受性測試探針測試數據構造訓練集；對晶圓特征編碼器進行自監督預訓練；利用預訓練晶圓特征編碼器生成各樣本的原始晶圓編碼特征，并分別添加強弱噪聲，添加強噪聲時引入數據增強約束并計算損失；將添加強弱噪聲前后的晶圓編碼特征分別利用晶圓失效分類器預測晶圓是否失效，計算一致性損失；此外還需要計算少量有標簽數據的監督損失；通過聯合上述損失對預訓練晶圓特征編碼器和晶圓失效分類器進行半監督訓練，半監督訓練后的模型用于實際晶圓失效檢測。本發明充分利用大量晶圓無標簽數據和少量晶圓有標簽數據，提高了晶圓失效的預測準確率。

本發明授權一種自監督加強的半監督的晶圓失效預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種自監督加強的半監督的晶圓失效預測方法，其特征在于，包括：獲取晶圓可接受性測試數據和探針測試數據，預處理并匹配數據，得到有標簽晶圓樣本和無標簽晶圓樣本作為訓練集；利用訓練集對晶圓特征編碼器進行自監督掩碼預訓練，得到預訓練晶圓特征編碼器；利用預訓練晶圓特征編碼器生成訓練集中各樣本的原始晶圓編碼特征，對原始晶圓編碼特征分別添加強噪聲和弱噪聲；對所述的原始晶圓編碼特征添加強噪聲時引入數據增強約束，計算數據增強約束損失；所述的數據增強約束損失如下： 其中，Lr表示數據增強約束損失，xi表示訓練集中的原始樣本i，xg表示強增強噪聲樣本，表示L2范數的平方，l表示預訓練晶圓特征編碼器生成的編碼特征維度，分別表示原始樣本i經過預訓練晶圓特征編碼器生成的編碼特征第j維的方差和均值，α、β表示預設的超參數，N表示訓練集中的原始樣本數量；將原始晶圓編碼特征、添加強噪聲后的強增強晶圓編碼特征、添加弱噪聲后的弱增強晶圓編碼特征分別利用晶圓失效分類器預測晶圓是否失效，根據失效預測結果計算一致性損失和監督損失；所述的監督損失僅針對訓練集中的有標簽晶圓樣本；聯合所述的數據增強約束損失、一致性損失和監督損失對預訓練晶圓特征編碼器和晶圓失效分類器進行半監督訓練，利用半監督訓練后的預訓練晶圓特征編碼器和晶圓失效分類器預測晶圓是否失效。

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浙江大學;浙江創芯集成電路有限公司，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。