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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣州諾頂智能科技有限公司申請的專利基于擴(kuò)散模型的芯片缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119941725B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510422489.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于擴(kuò)散模型的芯片缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由鄒巍;吳慶耀;阮睿;黃生輝;李振偉;林英恒設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于擴(kuò)散模型的芯片缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了基于擴(kuò)散模型的芯片缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及芯片缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括：利用噪聲編碼器對加噪后的歷史分割圖像進(jìn)行特征提取得到當(dāng)前噪聲特征；利用圖像編碼器對歷史RGB原始圖像進(jìn)行特征提取得到當(dāng)前圖像特征，結(jié)合上述特征得到當(dāng)前特征結(jié)合信息；利用注意力模塊對當(dāng)前特征結(jié)合信息進(jìn)行處理，得到當(dāng)前芯片缺陷預(yù)測圖像和當(dāng)前帶噪聲圖像；通過噪聲編碼器對當(dāng)前帶噪聲圖像進(jìn)行特征提取得到新的當(dāng)前噪聲特征，并利用提取模塊對當(dāng)前芯片缺陷預(yù)測圖像進(jìn)行特征提取以得到新的當(dāng)前圖像特征；重復(fù)上述步驟，直至滿足預(yù)設(shè)訓(xùn)練結(jié)束條件，并輸出相應(yīng)的訓(xùn)練后芯片缺陷檢測模型。如此一來，準(zhǔn)確、靈活地實(shí)現(xiàn)了對芯片缺陷的檢測。

本發(fā)明授權(quán)基于擴(kuò)散模型的芯片缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于擴(kuò)散模型的芯片缺陷檢測方法，其特征在于，包括：獲取歷史芯片缺陷數(shù)據(jù)集；所述歷史芯片缺陷數(shù)據(jù)集包括對芯片成像后得到的歷史RGB原始圖像以及相應(yīng)的反映芯片缺陷區(qū)域的歷史分割圖像；對所述歷史分割圖像進(jìn)行加噪處理以得到加噪后圖像，并利用待訓(xùn)練芯片缺陷檢測模型中的噪聲編碼器對所述加噪后圖像進(jìn)行特征提取以得到當(dāng)前噪聲特征；所述待訓(xùn)練芯片缺陷檢測模型為基于擴(kuò)散模型構(gòu)建的模型；利用所述待訓(xùn)練芯片缺陷檢測模型中的圖像編碼器對所述歷史RGB原始圖像進(jìn)行特征提取以得到當(dāng)前圖像特征，并將當(dāng)前噪聲特征和當(dāng)前圖像特征相結(jié)合以得到當(dāng)前特征結(jié)合信息；利用所述待訓(xùn)練芯片缺陷檢測模型中的預(yù)設(shè)解碼器中的用于進(jìn)行逐步特征細(xì)化的注意力模塊對當(dāng)前特征結(jié)合信息進(jìn)行處理，以得到當(dāng)前芯片缺陷預(yù)測圖像和當(dāng)前帶噪聲圖像；通過所述噪聲編碼器對當(dāng)前帶噪聲圖像進(jìn)行特征提取以得到新的當(dāng)前噪聲特征，并利用用于循環(huán)特征提取的提取模塊對當(dāng)前芯片缺陷預(yù)測圖像進(jìn)行特征提取以得到新的當(dāng)前圖像特征；跳轉(zhuǎn)至所述將當(dāng)前噪聲特征和當(dāng)前圖像特征相結(jié)合以得到當(dāng)前特征結(jié)合信息的步驟，直至滿足預(yù)設(shè)訓(xùn)練結(jié)束條件，并輸出相應(yīng)的訓(xùn)練后芯片缺陷檢測模型；當(dāng)獲取到待檢測芯片對應(yīng)的當(dāng)前RGB原始圖像，則將所述當(dāng)前RGB原始圖像輸入至所述訓(xùn)練后芯片缺陷檢測模型，以得到所述訓(xùn)練后芯片缺陷檢測模型輸出的所述待檢測芯片的缺陷檢測結(jié)果。

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