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龍圖騰網(wǎng)恭喜明益信(江蘇)智能設備有限公司申請的專利基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的微型芯片外觀缺陷檢測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119693363B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-05-27發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510200022.0，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的微型芯片外觀缺陷檢測方法是由仝敬爍;薛偉;仝浩杰;姜紅亮;胡洪;劉凱強;謝美奇設計研發(fā)完成，并于2025-02-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的微型芯片外觀缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的微型芯片外觀缺陷檢測方法，包括獲取高分辨率顯微圖像并進行自適應亮度均衡處理。采用分層標注策略對預處理圖像中的缺陷特征進行標注，粗粒度分類標注將缺陷劃分為表面形變類和材質異常類。基于標注數(shù)據(jù)構建雙分支輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，第一分支提取全局語義特征，第二分支提取局部細節(jié)特征。模型訓練中采用缺陷敏感性損失函數(shù)進行優(yōu)化，包括缺陷區(qū)域注意力、邊緣保持及類別平衡損失項，以提升小尺寸缺陷檢測能力、邊界定位精度及應對樣本不平衡問題。最終，通過輸入待檢測的預處理顯微圖像，生成包括缺陷類型、位置坐標及置信度得分的檢測結果，具有高精度、針對性強的缺陷檢測性能。

本發(fā)明授權基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的微型芯片外觀缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的微型芯片外觀缺陷檢測方法，其特征在于，包括：獲取待檢測微型芯片的高分辨率顯微圖像，并對所述顯微圖像進行自適應亮度均衡處理，生成預處理顯微圖像，其中，所述自適應亮度均衡處理通過計算圖像局部區(qū)域的亮度均值和方差，動態(tài)調整每個像素點的亮度值；對所述預處理顯微圖像采用分層標注策略進行訓練樣本的缺陷特征標注，所述標注包括基于預處理顯微圖像進行粗粒度分類標注以將缺陷劃分為表面形變類和材質異常類，并結合圖像特征進行細粒度定位標注以生成包含具體缺陷類型及其位置坐標的標注樣本數(shù)據(jù)；基于所述標注樣本數(shù)據(jù)，構建并訓練雙分支輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型；在所述雙分支輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練過程中，應用缺陷敏感性損失函數(shù)對所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行優(yōu)化訓練，其中，所述缺陷敏感性損失函數(shù)包括：基于缺陷區(qū)域注意力機制的損失項以提升模型對小尺寸缺陷區(qū)域的檢測能力，基于邊緣特征保持的損失項以增強缺陷邊界定位精度，以及基于類別平衡的損失項以緩解不同缺陷類型樣本數(shù)量不平衡對檢測性能的影響；將待檢測的預處理顯微圖像輸入訓練后的雙分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，生成針對待檢測微型芯片的缺陷檢測結果，所述缺陷檢測結果包括缺陷類型、缺陷位置坐標以及置信度得分；其中，所述雙分支輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型包括輸入層、第一分支，第二分支，自適應融合門控單元以及分類與回歸單元；其中，所述輸入層用于接收預處理顯微圖像，將接收到的圖像數(shù)據(jù)標準化為適合模型處理的標準化顯微圖像張量；所述第一分支用于接收輸入層提供的標準化顯微圖像張量，采用深度可分離卷積模塊，通過分離空間卷積和通道卷積的計算，提取顯微圖像中的全局語義特征，獲得全局語義特征圖；所述第二分支用于接收輸入層提供的標準化顯微圖像張量，采用空洞卷積模塊，通過擴大感受野而不增加參數(shù)量，提取顯微圖像的局部細節(jié)特征，獲得局部細節(jié)特征圖；所述自適應融合門控單元用于接收所述全局語義特征圖和局部細節(jié)特征圖，通過門控單元，根據(jù)缺陷類型和尺度特征的不同，動態(tài)調整第一分支和第二分支的特征融合權重，生成綜合特征圖；所述分類與回歸單元用于接收來自特征融合模塊的綜合特征圖，通過全連接層和Softmax激活函數(shù)，實現(xiàn)對缺陷類型的分類；通過回歸模塊預測缺陷的具體位置坐標以及置信度得分；生成缺陷檢測結果，所述缺陷檢測結果包括缺陷類型、缺陷位置坐標以及置信度得分。

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