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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利一種大視野半導體芯片外觀缺陷檢測方法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：CN116051515B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202310066066.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種大視野半導體芯片外觀缺陷檢測方法是由倪康;吳倩倩;鄒旻瑞;楊尚東;蔣永新;朱玉萍;劉洪濤設計研發完成，并于2023-02-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種大視野半導體芯片外觀缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于計算機視覺處理和目標檢測技術領域，具體地說，是一種大視野半導體芯片外觀缺陷檢測方法，該方法基于堆疊多尺度組卷積YOLOv5，該方法首先獲取大量大視野半導體芯片缺陷圖像，對其進行91625等分，以生成多尺度子缺陷圖像數據集，接著對該數據集進行缺陷標注和數據集劃分，使用堆疊多尺度組卷積YOLOv5算法進行模型訓練，利用多線程推理子缺陷圖，最后將子缺陷圖檢測結果映射到大視野半導體芯片圖像上，完成對大視野半導體芯片外觀的缺陷檢測。本發明利用SMGC?YOLOv5算法，使用多尺度輕量型卷積進行特征提取，大大縮短和提高模型的訓練時間和性能，有效提升缺陷特征表述的可辨別性和大視野半導體芯片外觀缺陷檢測的準確性。

本發明授權一種大視野半導體芯片外觀缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種大視野半導體芯片外觀缺陷檢測方法，包括以下步驟： 步驟一、輸入大量存在一定缺陷的大視野半導體芯片外觀圖像； 步驟二、對步驟一獲取到的半導體芯片外觀圖像依次分別進行91625等分，分割成多尺度子缺陷圖像數據集； 步驟三、對步驟二獲取到的多尺度子缺陷圖像進行圖像標注，使用不同的顏色標簽和類別對半導體芯片子缺陷圖像進行一系列缺陷標注，并輸出與所標注的子缺陷圖像對應的txt文件，保存標注框位置信息； 步驟四、得到步驟三標注完成的數據集后，按照一定的比例對數據集進行劃分，分割成訓練集和測試集； 步驟五、利用多尺度卷積SMGC-YOLOv5算法對步驟三所獲取的多尺度子缺陷圖像訓練集進行端到端模型訓練，訓練過程中采用調參方式，以獲取最優模型； 步驟六、將半導體芯片外觀測試圖像依次分別進行91625等分，利用多線程處理技術及步驟五所訓練的最優模型，同時推理所有已生成的多尺度子缺陷圖，以提升推理速度，子缺陷圖推理結束后，再將子缺陷圖的推理結果映射至大視野半導體芯片圖像上，并輸出對應的大視野半導體芯片外觀圖像缺陷推理圖像，從而完成半導體芯片外觀圖像缺陷檢測； 步驟七、對大量存在一定缺陷的大視野半導體芯片外觀圖像，經上述步驟處理，獲取訓練完成的模型和推理結果大圖，實現大圖輸入、大圖輸出的端到端缺陷檢測； 所述步驟五中的多尺度卷積SMGC-YOLOv5算法分為三個模塊：輸入端、Backbone主干網絡和Head網絡； 1輸入端：包括圖像預處理和數據增強模塊，圖像預處理即將輸入圖像縮放到網絡的輸入大小，并進行歸一化等操作，同時，數據增強用于提升模型泛化能力，在現有數據集的基礎上，增加參與模型訓練的數據量，從而提升模型的性能，其包含以下操作：左右翻轉、片拼接、機調整色度和隨機縮放； 2Backbone主干網絡：該主干網絡用來提取半導體芯片圖像中缺陷的深度特征； 3Head網絡：Head用來完成目標檢測結果的輸出，針對本多尺度卷積SMGC-YOLOv5檢測算法，輸出端有三個分支，分別對應待檢測圖的三種不同尺度缺陷檢測框類型，輸出尺寸為80*80*256的YoloHead用于檢測小目標，40*40*512的用于檢測中等目標，20*20*1024的用于檢測大目標； 所述步驟五中多尺度卷積中每組的通道數不同，設定多尺度卷積的輸入包含Ci個通道數，多尺度卷積每一層的卷積核尺寸為：K1 2,K2 2,....Kn 2，深度為： 對應的輸出特征維度為Co1，Co2，...，ConA； 多尺度卷積的參數量和計算復雜度如下： FLOPs＝Pard·w·h 上式，中Co1+Co2+...+Con＝Co，w和h代表子缺陷圖的寬和高，若某網絡層輸出的通道數相同，則該網絡層的參數量與計算復雜度分布較為均勻； 所述步驟六的具體映射公式如下： p∈[0,n-1],q∈[0,n-1] 上式中，對于n等分的圖像，[p，q]代表子圖的編號，w和h代表原圖像的寬和高，xi，yi表示相對于子圖的檢測框的中心位置，x1，y1表示相對于子圖的檢測框的左上頂點位置，X，Y為映射至原圖中檢測框中心位置，X1，Y1為映射至原圖中檢測框左上頂點位置，X2，Y2為映射至原圖中檢測框右下頂點位置；從而完成缺陷檢測框的定位工作，將多尺度子缺陷圖中的檢測框逐一映射至大視野半導體芯片外觀圖像中，輸出檢測結果大圖，完成端到端缺陷檢測；最后，輸出一張原大小的大視野半導體芯片外觀缺陷檢測圖像，實現大圖輸入、大圖輸出的端到端缺陷檢測。

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南京郵電大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市鼓樓區新模范馬路66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”。