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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于多层空洞卷积网络的半导体芯片焊点区域提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116542922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310484015.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多层空洞卷积网络的半导体芯片焊点区域提取方法是由倪康;邵思林;戴一冕;袁春阳;杨尚东;蒋永新;朱玉萍;刘洪涛设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层空洞卷积网络的半导体芯片焊点区域提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多层空洞卷积网络的半导体芯片焊点区域提取方法，通过将原始半导体芯片焊点图像数据集随机均分为N个批次；标注第一批次的半导体芯片焊点图像数据集；利用所标注的第一批次的半导体芯片焊点图像数据集对构建的多层空洞卷积网络模型进行模型训练，并生成当前阶段的最优模型；推理下一批次未标注的半导体芯片焊点图像数据集；直到处理过第N批次的半导体芯片焊点图像数据集，利用所有标注好的半导体焊点图像数据集进行最终的模型训练，得到最优提取模型，进行半导体芯片焊点区域提取；该方法能够在显著提升网络性能的同时减少模型参数量，能够保证数据集标注的高质量，能够有效提升半导体芯片焊点区域提取的效率和准确性。

本发明授权基于多层空洞卷积网络的半导体芯片焊点区域提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层空洞卷积网络的半导体芯片焊点区域提取方法，其特征在于：包括以下步骤， S1、将原始半导体芯片焊点图像数据集随机均分为N个批次的半导体芯片焊点图像数据集； S2、标注第一批次的半导体芯片焊点图像数据集； S3、构建多层空洞卷积网络模型，利用步骤S2标注的第一批次的半导体芯片焊点图像数据集对构建的多层空洞卷积网络模型进行模型训练，并生成当前阶段的最优模型； 步骤S3中，多层空洞卷积网络模型包括第一卷积层、第一拼接层、第二卷积层、第一AESP-D模块、第一AESP-R模块、第二拼接层、第二AESP-D模块、第二AESP-R模块、第三卷积层、第三拼接层、第四卷积层、第一转置卷积层、第四拼接层、单AESP-R模块、第二转置卷积层、第五拼接层、第五卷积层和第三转置卷积层，其中，第一AESP-D模块和第二AESP-D模块均采用高效空洞下采样空间金字塔模块即AESP-D模块，单AESP-R模块采用单个高效空洞残差空间金字塔模块即AESP-R模块，第一AESP-R模块包括α个堆叠的AESP-R模块，第二AESP-R模块包括β个堆叠的AESP-R模块； S4、利用当前阶段的最优模型推理下一批次未标注的半导体芯片焊点图像数据集，并保存推理结果； S5、利用高斯滤波与线性插值算法将步骤S4保存的推理结果映射回标注软件，进行微调后，生成该批次的标注好的半导体芯片焊点图像数据集； S6、利用所有标注好的批次的半导体芯片焊点图像数据集，对当前阶段的最优模型进行模型训练后，获得训练优化后的模型作为当前阶段的最优模型； S7、重复迭代步骤S4、步骤S5和步骤S6，直到处理过第N批次的半导体芯片焊点图像数据集，此时N个批次的半导体芯片焊点图像数据集均已全部标注，进入下一步骤S8； S8、利用所有标注好的半导体焊点图像数据集进行最终的模型训练，得到最优提取模型，将最优提取模型进行模型部署，由得到的最优提取模型进行半导体芯片焊点区域提取。

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