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龙图腾网恭喜浙江大学;浙江创芯集成电路有限公司申请的专利无监督扫描电子显微镜图像的失真矫正匹配方法和系统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：CN119091441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202411562064.0，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权无监督扫描电子显微镜图像的失真矫正匹配方法和系统是由陈一宁;汪玉萍;高大为设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本无监督扫描电子显微镜图像的失真矫正匹配方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无监督扫描电子显微镜图像的失真矫正匹配方法和系统，属于图像处理领域。获取晶圆的SEM图像和设计版图文件，设计版图文件包含SEM图像中的相应区域；利用无监督SEM图案位置提取模型将SEM图像转换为参考版图风格图像，得到携带SEM图像中图案位置信息的假参考版图，将假参考版图与设计版图文件匹配，根据设计版图文件中与SEM图像相匹配的真实版图区域生成匹配版图；采用光流法计算假参考版图与匹配版图之间的形变图，利用形变图矫正SEM图像中的畸变，得到矫正后的SEM图像；所述矫正后的SEM图像与匹配版图用于晶圆的热点检测和轮廓分析。本发明解决了晶圆SEM图像存在的视场失真问题，降低了匹配误差。

本发明授权无监督扫描电子显微镜图像的失真矫正匹配方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种无监督扫描电子显微镜图像的失真矫正匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：获取晶圆的SEM图像和设计版图文件，所述设计版图文件包含SEM图像中的相应区域；利用无监督SEM图案位置提取模型将SEM图像转换为参考版图风格图像，得到携带SEM图像中图案位置信息的假参考版图，将假参考版图与设计版图文件匹配，根据设计版图文件中与SEM图像相匹配的真实版图区域生成匹配版图；所述的无监督SEM图案位置提取模型是基于CycleGAN模型的双生成器双鉴别器网络结构，在无监督SEM图案位置提取模型的训练过程中引入边缘对比学习损失和HV翻转不变性损失；所述的边缘对比学习损失的计算过程为：获取SEM图像经过第一个生成器中的第k层编码器的输出结果，将输出结果投影至线性空间，获得编码特征向量S＝[s1,s2,…,sN]，其中，si表示SEM图像的编码特征向量S中的第i维特征，N是编码特征向量的维度；获取伪参考版图经过第二个生成器中的第k层编码器的输出结果，将输出结果投影至线性空间，获得编码特征向量T＝[t1,t2,…,tN]，其中，ti表示伪参考版图的编码特征向量T中的第i维特征；以si,tj构建正负样本对，i＝j时为正样本对，i≠j时为负样本对，计算边缘对比学习损失Lyx： ti·si＝|ti||si|cosθii其中，θii表示ti和si之间的夹角，|.|表示取模，m表示角度间隔惩罚因子；所述的HV翻转不变性损失的计算过程为：将SEM图像进行水平-垂直翻转，将翻转前后的SEM图像通过第一生成器转换为假参考版图，再将一对假参考版图翻转至方向一致，计算翻转至方向一致的一对假参考版图的损失作为SEM图像的HV翻转不变性损失；将伪参考版图进行水平-垂直翻转，将翻转前后的伪参考版图通过第二生成器转换为假SEM图像，再将一对假SEM图像翻转至方向一致，计算翻转至方向一致的一对假SEM图像的损失作为伪参考版图的HV翻转不变性损失；将SEM图像的HV翻转不变性损失和伪参考版图的HV翻转不变性损失之和作为最终的HV翻转不变性损失；采用光流法计算所述假参考版图与所述匹配版图之间的形变图，利用形变图矫正SEM图像中的畸变，得到矫正后的SEM图像；所述矫正后的SEM图像与匹配版图用于晶圆的热点检测和轮廓分析。

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