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龙图腾网获悉深圳中科飞测科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的缺陷检测系统、物镜像差补偿方法和缺陷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：CN120451136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510886137.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的缺陷检测系统、物镜像差补偿方法和缺陷检测方法是由张鹏斌;徐安妮;周璐阳;郭凇铭;胡诗铭;陈鲁设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的缺陷检测系统、物镜像差补偿方法和缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于深度学习的缺陷检测系统、物镜像差补偿方法和缺陷检测方法。若启动像差补偿模式，运用预先训练好的神经网络基于物镜物面上的像差校准板的图像，预测光调制器件的目标面型。由于目标面型是利用神经网络预测出的，且神经网络是基于系统在所述神经网络训练模式下对所述像差校准板采集的测试图像以及基于所述测试图像优化出的光调制器件的预期面型训练的，神经网络能够基于像差补偿模式采集到的图像，预测出适用于优化光调制器件以补偿像差的面型调整方案。本申请基于神经网络实现对光调制器件的面型调整，进而完成物镜像差的补偿，这种可实时进行的补偿操作智能化且便利化，能够有效避免物镜像质持续走低。

本发明授权基于深度学习的缺陷检测系统、物镜像差补偿方法和缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的缺陷检测系统，其特征在于，所述系统具有神经网络训练模式、像差补偿模式和缺陷检测模式三种功能模式；所述系统包括：光源模块，光调制器件，物镜，缺陷检测模块和像差校准板； 当所述系统启动所述像差补偿模式时，所述像差校准板置于所述物镜的物面，所述光源模块发射的光依次经过所述光调制器件和所述物镜到达所述像差校准板，并在所述像差校准板上发生反射，反射光依次经过所述物镜和所述光调制器件后被所述缺陷检测模块收集；所述缺陷检测模块用于根据收集到的光生成所述像差校准板的图像；所述图像用于作为神经网络的输入，以通过所述神经网络预测当前所述光调制器件需要调整为的目标面型；所述神经网络是基于训练集训练得到的；所述训练集包括多组数据对，每一组数据对包括通过所述系统在所述神经网络训练模式下对所述像差校准板采集的测试图像，以及基于所述测试图像优化出的所述光调制器件的预期面型。

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