晶圆图形偏移的修正方法及存储介质、智能设备

本申请提出一种晶圆图形偏移的修正方法及存储介质、智能设备。该修正方法包括：在晶圆中确定若干采样点；获取目标图层和前一图层在各个采样点处的采样图形的偏移量；获取采样图形在目标图层中的预设特征向量；以预设特征向量为输入层、采样图形的偏移量为输出层，建立神经网络模型，该神经网络模型包括若干隐藏层；采用预设损失函数计算得到在损失最小时各个隐藏层的权重和偏置参数；通过神经网络模型仿真计算目标图层中所有图形的仿真偏移量；对所有图形移动与仿真偏移量相反方向的偏移量，以完成修正。本申请无需进行大量采样，对采样点的数量和位置要求较低，即使晶圆版图发生变化，也仍然可以实现预测，并且对图形偏移量的预测精度高。