基于多尺度特征学习的晶圆表面缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511196706.4

申请日：

2025-08-25

公开(公告)号：

CN121120530A

公开(公告)日：

2025-12-12

发明(设计)人：

胡立磊马灿

申请人：

上海新微技术研发中心有限公司

申请人地址：

201800 上海市嘉定区菊园新区胜竹路1399号2幢9层930室

IPC主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06N3/0464 G06V10/764 G06N3/084

代理机构：

苏州创智高诺知识产权代理有限公司 32843

代理人：

赵云秀

法律状态：

公开

国省代码：

上海市市辖区

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-12-12	公开	公开
2025-12-30	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20250825

共 50 条

[1]

基于多尺度特征融合的硅晶圆表面缺陷检测方法、设备、介质 [P].

胡松钰 ;

贺亦可 ;

胡佳滢 ;

张滈芮 ;

傅建中 .

中国专利 :CN120471918B ,2025-10-14

[2]

基于多尺度特征融合的硅晶圆表面缺陷检测方法、设备、介质 [P].

胡松钰 ;

贺亦可 ;

胡佳滢 ;

张滈芮 ;

傅建中 .

中国专利 :CN120471918A ,2025-08-12

[3]

一种融合多尺度动态感知与特征解耦的晶圆表面缺陷检测方法 [P].

邹宁睦 ;

张昊天 ;

王柏涵 ;

张雅丽 ;

陈思霖 ;

张天瑞 .

中国专利 :CN120707507A ,2025-09-26

[4]

基于深度学习的晶圆表面缺陷检测方法、系统及存储介质 [P].

张夏玮 ;

史曼云 ;

郭宜娜 ;

杨佳琦 ;

殷海洋 ;

蒋睿 ;

张贵阳 .

中国专利 :CN117710378A ,2024-03-15

[5]

基于深度学习的晶圆表面缺陷检测方法、系统及存储介质 [P].

张夏玮 ;

史曼云 ;

郭宜娜 ;

杨佳琦 ;

殷海洋 ;

蒋睿 ;

张贵阳 .

中国专利 :CN117710378B ,2024-04-30

[6]

晶圆表面缺陷的视觉检测方法及系统 [P].

请求不公布姓名 ;

请求不公布姓名 ;

请求不公布姓名 ;

请求不公布姓名 ;

请求不公布姓名 .

中国专利 :CN117808809A ,2024-04-02

[7]

晶圆表面缺陷的视觉检测方法及系统 [P].

请求不公布姓名 ;

请求不公布姓名 ;

请求不公布姓名 ;

请求不公布姓名 ;

请求不公布姓名 .

中国专利 :CN117808809B ,2024-05-14

[8]

基于多尺度特征融合的工业表面缺陷检测方法 [P].

谷刘涛 ;

张雨杰 ;

范江涛 .

中国专利 :CN120948475A ,2025-11-14

[9]

基于剪枝多尺度特征融合网络的光伏板表面缺陷检测方法 [P].

费习宏 ;

贺子健 ;

李俊熠 ;

李思雨 ;

张逸帆 ;

沈浩 .

中国专利 :CN120278992A ,2025-07-08

[10]

一种基于深度学习的多尺度表面缺陷检测方法 [P].

高大化 ;

魏来 ;

黄宸宇 ;

刘丹华 .

中国专利 :CN118053042A ,2024-05-17

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