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龙图腾网获悉上海千映智能科技有限公司申请的专利基于混合模型的晶体管线形变化AI检测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：CN120451147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510936067.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于混合模型的晶体管线形变化AI检测方法是由王鑫;范增;马文斌;徐锬;郭干城设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合模型的晶体管线形变化AI检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及晶体管线形变化检测技术领域，公开了一种基于混合模型的晶体管线形变化AI检测方法，该方法包括：获取晶体管线形样本图像数据并进行预处理，构建包含并联特征提取组件和串联分类决策组件的混合模型架构；利用预处理数据训练优化模型，确定目标混合检测模型；将实时图像数据输入模型，通过特征提取组件提取空间分布和形状轮廓特征，经分类决策组件融合后判断线形变化类型，输出检测结果。本发明通过混合模型架构实现多维度特征协同提取与动态融合，解决了传统单一模型检测精度不足的问题，提升了晶体管线形变化的自动化检测效率和准确性。

本发明授权基于混合模型的晶体管线形变化AI检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模型的晶体管线形变化AI检测方法，其特征在于，包括：获取晶体管线形样本图像数据，对所述晶体管线形样本图像数据进行预处理操作，构建包含特征提取组件与分类决策组件的混合模型架构，包括：分析所述晶体管线形样本图像数据的特征类型，确定用于空间特征提取的第一子组件与用于形态特征提取的第二子组件，其中，所述空间特征包括晶体管线形在图像里的位置分布、所处空间坐标以及与周围背景的相对位置关系，所述形态特征包括晶体管线形自身的形状轮廓、线条走向趋势、弯曲程度以及转折位置，将所述第一子组件与所述第二子组件并联构成所述特征提取组件；分析所述晶体管线形样本图像数据的分类需求包括对晶体管线形是否发生变化以及变化类型的判断，确定用于特征融合的第三子组件与用于变化判断的第四子组件，将所述第三子组件与所述第四子组件串联构成所述分类决策组件；将所述特征提取组件的输出端与所述分类决策组件的输入端连接，形成所述混合模型架构； 利用预处理后的晶体管线形样本图像数据对所述混合模型架构进行训练优化，确定目标混合检测模型；获取待检测晶体管线形实时图像数据，将所述待检测晶体管线形实时图像数据输入所述目标混合检测模型，执行线形变化特征提取与分类判断操作，确定并输出晶体管线形变化检测结果； 其中，所述的第一子组件以卷积神经网络CNN作为基础结构，包含多个卷积层，浅层卷积层用3×3卷积核提取晶体管线形局部空间特征，深层卷积层通过增大卷积核尺寸或池化操作扩大感受野，提取宏观空间位置分布特征，还在卷积层后添加批量归一化层和激活函数层，提高模型训练稳定性和特征表达能力，提取晶体管线形在图像中的位置分布、坐标空间特征，用于识别位置偏移； 所述的第二子组件结合形态学处理算法与深度学习网络，形态学处理算法先对图像进行膨胀、腐蚀预处理，以增强晶体管线形的轮廓和消除噪声；然后利用深度学习网络残差网络ResNet或U‑Net网络，进一步提取晶体管线形的形状轮廓、弯曲程度特征，用于识别形状畸变； 所述的第四子组件采用多层感知机，通过全连接层处理融合特征输出变化类型概率，对晶体管线形变化分类。

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