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龍圖騰網獲悉浙江海之晨工業裝備有限公司申請的專利一種基于大模型的電子行業AOI視覺檢測優化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：CN119850539B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202411903105.8，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于大模型的電子行業AOI視覺檢測優化方法是由陳棟;臧治國;林芳芳;毛海龍;李志文設計研發完成，并于2024-12-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大模型的電子行業AOI視覺檢測優化方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于大模型的電子行業AOI視覺檢測優化方法，旨在提高自動光學檢測的靈活性、精度和效率。方法包括：采集待測目標的檢測影像；識別目標對象的邊緣區域，根據尺寸、形狀及位置特征動態調整分割參數，將檢測影像劃分為多個影像片段；通過深層卷積神經網絡對片段進行過濾和打分，篩選出包含檢測對象的片段；對篩選片段進一步處理，形成陣列顯示；結合多個權值系數與片段間位置關聯生成瑕疵可能值；最終基于瑕疵可能值進行總體評估，指示檢測對象的缺陷情況。本發明通過引入自適應分割、多參數加權和空間關聯機制，顯著提升了系統在復雜、多樣化場景下的檢測精度和魯棒性，適用于電子行業中高效、精準的自動光學檢測。

本發明授權一種基于大模型的電子行業AOI視覺檢測優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于大模型的電子行業AOI視覺檢測優化方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟1：采集待測目標的檢測影像； 步驟2：在采集到的檢測影像中，識別目標對象的邊緣區域，并根據對象的尺寸、形狀及位置特征動態調整影像的分割參數，將檢測影像劃分為多個影像片段，其中每個影像片段對應于檢測影像的一個選取區段，使分割后的影像片段包含目標對象特征； 步驟3：使用基于深層卷積神經網絡的大模型，對多個影像片段進行過濾和打分，以判斷每個影像片段是否包含檢測對象的部分； 步驟4：將被確定為包含檢測對象部分的影像片段輸入神經網絡中進行進一步處理，同時去除不包含檢測對象部分的影像片段，形成相應的陣列顯示； 步驟5：利用多個加權參數，結合片段之間的位置關聯，自動生成每個影像片段的瑕疵可能值，以指示影像片段包含瑕疵的可能性，其中加權參數依據像素點在片段內的位置、響應值強度以及特征重要性設定，對于位于片段中心的高響應值像素，系統賦予較高權重，以確保片段內主要缺陷特征得到優先考慮； 步驟6：基于每個影像片段的瑕疵可能值生成檢測影像的總體瑕疵評估，以指示檢測對象的瑕疵情況。

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浙江海之晨工業裝備有限公司，其通訊地址為：323999 浙江省麗水市青田縣甌南街道百悅城5幢1503-45室；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”。