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龙图腾网获悉杭州微纳智感光电科技有限公司申请的专利晶圆缺陷检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品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：CN119863466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510352666.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权晶圆缺陷检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品是由张保红设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本晶圆缺陷检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种晶圆缺陷检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品，涉及图像识别技术领域，针对目前算法中常用的池化操作会丢失缺陷细节，使得目前算法对晶圆缺陷图中细长形状缺陷的拟合能力有限，从而导致晶圆缺陷检测准确率低的问题，本申请提出了一种晶圆缺陷检测方法：获取第一晶圆图片，通过预设的第一缺陷识别模型对所述第一晶圆图片进行识别，晶圆缺陷识别结果；本申请通过在模型中设置空洞卷积模块，以提高了卷积核的感受野，并在卷积时跳过了预设范围内的值，避免了因对过多元素进行卷积而导致的特征图分辨率降低，通过捕捉更大范围的信息，提高对晶圆中细长形状缺陷的拟合能力，从而提高对晶圆缺陷的检测准确率。

本发明授权晶圆缺陷检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述的方法包括： 获取第一晶圆图片，其中，所述第一晶圆图片是由多个第二晶圆图片组成的，所述第二晶圆图片是由不同成像方式对同一晶圆进行成像得到的； 通过预设的第一缺陷识别模型对所述第一晶圆图片进行识别，得到第一识别结果，其中，所述第一缺陷识别模型包括多个用于对所述第二晶圆图片进行识别的第二缺陷识别模型，所述第一识别结果包括对应晶圆的缺陷类别或对应晶圆无缺陷，所述第一缺陷识别模型具有空洞卷积模块，所述空洞卷积模块在卷积操作时跳过预设范围内值，以在扩大所述第一缺陷识别模型中卷积核的感受野的同时，不降低对所述第一晶圆图片进行卷积得到的特征图的分辨率，拟合各缺陷类别中的细长缺陷； 所述通过预设的第一缺陷识别模型对所述第一晶圆图片进行识别，得到第一识别结果的步骤包括： 基于各所述第二晶圆图片的成像类型标识，确定对应的第二缺陷识别模型，其中，所述成像类型标识是在进行成像操作时，基于成像类型对所述第二晶圆图片进行标识的； 基于各所述第二缺陷识别模型，分别对各所述第二晶圆图片进行识别，得到各所述第二晶圆图片分别对应的第二识别结果，其中，所述第二识别结果包括对应晶圆的缺陷类别或对应晶圆无缺陷，所述第二缺陷识别模型还包括多个用于检测不同类别缺陷的第三缺陷识别模型，所述第二识别结果是对各第三缺陷识别模型识别得到的第三识别结果进行汇总得到的； 对各所述第二识别结果进行汇总，得到第一识别结果。

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