公开(公告)号：CN120070407A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510238255.X

申请日：2025-03-03

Applicant: 南京大学

Inventor： 邹宁睦 ,  曾梓康 ,  雷天悟 ,  王艺儒 ,  张昊天 ,  王柏涵

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种晶圆缺陷区域图像质量评估方法、装置、设备及存储介质。方法包括获取目标晶圆图像；对目标晶圆图像进行切分处理，得到多个待识别图像后输入当前特征提取模型中进行特征提取，以得到多个具有目标标记的目标特征图，将多个目标特征图输入当前预测模型中进行评估，以得到多个预测质量指标；基于多个预测质量指标，确定目标晶圆图像的整体质量指标；获取图像质量评估参数；基于整体质量指标以及图像质量评估参数，确定目标晶圆图像的质量评估结果。本方案可以将缺陷定位至切分后的图像块，对每个图像块单独做图像质量评估，相比于整体质量评估，可以比较好的捕捉到细微的变化和缺陷特征，提高了晶圆缺陷区域图像质量评估准确性。

公开(公告)号：CN119785054A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202510272595.4

申请日：2025-03-10

Applicant: 南京大学

Inventor： 邹宁睦 ,  雷天悟 ,  陈思霖 ,  王柏涵

IPC: G06V10/70 ,  G06V10/776 ,  G06V10/774 ,  G06T7/00

Abstract: 本申请公开了一种基于混合专家模型的缺陷检测方法、系统及存储介质，涉及缺陷检测技术领域。该缺陷检测方法包括：提取待检测图像的图像特征；根据待检测图像的图像特征确定与待检测图像所匹配的专家模型；根据待检测图像的图像特征和所匹配的专家模型确定所匹配的专家模型的转换后训练表征；根据所匹配的专家模型以及转换后训练表征确定待检测图像的检测结果。该缺陷检测方法可以在专家模型的训练表征中通过自适应算法矫正待检测图像与测试图像之间的偏差，从而提高专家模型对缺陷检测的准确率。

公开(公告)号：CN119832365A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510039783.2

申请日：2025-01-10

Applicant: 南京大学

Inventor： 邹宁睦 ,  王柏涵 ,  雷天悟 ,  陈思霖 ,  曹书嵘

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于多光学方案的工业缺陷检测数据集的构建方法，步骤包括：构建Texture‑AD无监督异常检测数据集，对图像样本进行缺陷标注；划分训练集和测试集，并对图像样本的纹理和对象进行数据增强；选择当前比较先进或常用的深度学习算法进行评估，通过提供一个基准，显示不同算法在实际应用场景中的表现，评测算法的性能，暴露出算法存在的问题和不足，用于在后续改进中针对性地优化。本发明方法通过构建Texture‑AD无监督异常检测数据集，提供了图像中异常区域的像素精度地面真值标签，可以在实际工业开发场景中对各种图像级分类和像素级分割异常检测方法进行评估。

公开(公告)号：CN119337794B

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411855892.3

申请日：2024-12-17

Applicant: 南京大学

Inventor： 邹宁睦 ,  陈思霖 ,  邸康健 ,  许文博 ,  王柏涵 ,  张昊天 ,  陈文军

IPC: G06F30/36 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种芯片版图图案拓扑表示及热点检测方法，步骤包括：将版图数据转换为二值图像数据保存；将版图数据中多边形转换为几何序列数据保存；将版图数据中多边形拓扑关系数据保存；构建基于对比学习的热点检测模型，根据保存的数据构建版图训练集和验证集，输入热点检测模型并进行模型训练；分别计算测试版图的热点几何序列表示和非热点几何序列表示，输入训练好的热点检测模型进行测试，得到热点几何序列和非热点几何序列的概率值，判断当前测试版图是否为热点。本发明方法通过序列化表示引入版图全局的拓扑表示信息，并结合对比学习，解决了传统监督学习在不平衡数据集上构建单一决策边界的问题。

公开(公告)号：CN119337794A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411855892.3

申请日：2024-12-17

Applicant: 南京大学

Inventor： 邹宁睦 ,  陈思霖 ,  邸康健 ,  许文博 ,  王柏涵 ,  张昊天 ,  陈文军

IPC: G06F30/36 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种芯片版图图案拓扑表示及热点检测方法，步骤包括：将版图数据转换为二值图像数据保存；将版图数据中多边形转换为几何序列数据保存；将版图数据中多边形拓扑关系数据保存；构建基于对比学习的热点检测模型，根据保存的数据构建版图训练集和验证集，输入热点检测模型并进行模型训练；分别计算测试版图的热点几何序列表示和非热点几何序列表示，输入训练好的热点检测模型进行测试，得到热点几何序列和非热点几何序列的概率值，判断当前测试版图是否为热点。本发明方法通过序列化表示引入版图全局的拓扑表示信息，并结合对比学习，解决了传统监督学习在不平衡数据集上构建单一决策边界的问题。