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龍圖騰網恭喜杭州涿溪腦與智能研究所申請的專利基于多尺度融合的高分辨率芯片圖像的分類方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114140671B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111284365.8，技術領域涉及：G06V10/80；該發明授權基于多尺度融合的高分辨率芯片圖像的分類方法和裝置是由楊會越設計研發完成，并于2021-11-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多尺度融合的高分辨率芯片圖像的分類方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請提出了一種基于多尺度融合的高分辨率芯片圖像的分類方法和裝置，該方法包括：將待分類的高分辨率芯片圖像按不同的比例進行多次劃分，獲得多組不同尺寸的圖像；對每組圖像分別訓練一個分類模型，并輸出對應的圖像組中每張圖像為正例的預測得分；確定每個分類模型的正例可信度閾值和負例可信度閾值，并結合每組圖像中的每張圖像的預測得分，確定每組圖像對應的預測結果；融合每兩組圖像對應的預測結果，并根據每個融合預測結果的正確率確定兩組目標圖像，以兩組目標圖像對應的融合預測結果為待分類的高分辨率芯片圖像的最終分類結果。該方法顯著提升了對高分辨率芯片圖像進行分類的準確性，可以適用于高精度的芯片圖像分類場景。

本發明授權基于多尺度融合的高分辨率芯片圖像的分類方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于多尺度融合的高分辨率芯片圖像的分類方法，其特征在于，包括以下步驟：將待分類的高分辨率芯片圖像按不同的比例進行多次劃分，獲得多組不同尺寸的圖像，其中，任一組圖像中的每個圖像的尺寸相同；對每組圖像分別訓練一個分類模型，通過所述分類模型輸出對應的圖像組中每張圖像為正例的預測得分；根據不同的預測閾值對應的正例和負例的可信度，確定每個所述分類模型的正例可信度閾值和負例可信度閾值，并根據每組圖像中的每張圖像的所述預測得分，以及所述每組圖像對應的分類模型的正例可信度閾值和負例可信度閾值，確定所述每組圖像對應的預測結果；其中，所述確定所述每組圖像對應的預測結果，包括：將每組圖像中的每張圖像的預測得分與對應的分類模型的正例可信度閾值和負例可信度閾值進行比較；如果預測得分大于所述正例可信度閾值，則確定當前組圖像對應的預測結果為存在缺陷；如果預測得分小于所述負例可信度閾值，則忽略當前圖像；如果預測得分小于等于所述正例可信度閾值并大于等于所述負例可信度閾值，則確定當前圖像為未知圖像；遍歷當前組圖像中每張圖像后，若不存在預測得分大于所述正例可信度閾值的圖像，則計算每個所述未知圖像的預測得分的第一平均值，并將所述第一平均值與預設的分類閾值進行比較確定所述待分類的高分辨率芯片圖像的預測結果；將所述多組圖像中的任意兩組依次進行組合，融合每兩組圖像對應的預測結果，并根據每個融合預測結果的正確率確定兩組目標圖像，以所述兩組目標圖像對應的融合預測結果為所述待分類的高分辨率芯片圖像的最終分類結果；其中，所述融合每兩組圖像對應的預測結果,包括:根據每兩組圖像中分辨率較小的圖像組的對應的預測結果更新分辨率較大的圖像組中每個未知圖像的預測得分；計算所述每個未知圖像的更新后的預測得分的第二平均值，并將所述第二平均值與所述預設的分類閾值進行比較確定當前兩組圖像的融合預測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州涿溪腦與智能研究所，其通訊地址為：311100 浙江省杭州市余杭區倉興街1390號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。