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龙图腾网获悉西安电子科技大学重庆集成电路创新研究院申请的专利一种芯片外观缺陷自动检测方法、电子设备及存储介质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：CN117011260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310960861.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种芯片外观缺陷自动检测方法、电子设备及存储介质是由曹志诚;庞辽军;李文龙;赵恒设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种芯片外观缺陷自动检测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种芯片外观缺陷自动检测方法、电子设备及存储介质，包括：利用光学相机采集芯片图像，并使用Retinex光照均衡和中值滤波进行图像预处理；构建基于单阶段免锚框神经网络结构的芯片检测模块，从预处理后图像中提取芯片区域；构建基于多尺度单阶段神经网络结构的引脚检测模块，从芯片区域中提取引脚；构建基于神经网络结构的引脚异常分类模块，对引脚异常情形进行分类；构建基于多尺度单阶段神经网络结构的封装表面异常检测模块，以检测封装表面的异常；基于预处理后的数据构建数据集对各个模型进行训练。利用已训练模型对输入新图像进行芯片外观缺陷检测。本发明解决了人工和传统自动化检测方式效率低、鲁棒性低、误检率高等缺陷。

本发明授权一种芯片外观缺陷自动检测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种芯片外观缺陷自动检测方法，其特征在于，包括： 构建图像采集与预处理模块，利用光学相机采集含有芯片的图像，并对芯片图像进行对比度增强和降噪预处理； 构建基于单阶段、免锚框深度神经网络结构的芯片检测模块YOLO-Chip，并相应构建IoU感知分类损失函数，使用该芯片检测模块对预处理后图像中的芯片区域进行定位和提取； 构建基于多尺度、单阶段深度神经网络结构的引脚检测模块SSD-Pin，并相应构建边界框回归损失函数SIoU，使用该引脚检测模块检测和提取芯片区域中的各个引脚； 构建基于深度神经网络结构的引脚异常分类模块CNN-Pin，使用该引脚异常分类模块对各引脚进行异常情形的分类； 构建基于多尺度、单阶段深度神经网络结构的封装表面异常检测模块SSD-Surface，使用该封装表面异常检测模块对芯片表面异常部位进行定位与分类； 构建数据集制作和模型训练模块，基于预处理后的图像构建数据集，对芯片检测模块进行微调训练；基于提取到的芯片图像构建数据集，对引脚检测模块进行微调训练；基于引脚图像构建数据集，对引脚异常分类模块进行微调训练；基于提取到的芯片图像构建数据集，对封装表面异常检测模块进行微调训练； 以训练后的芯片检测模型、引脚检测模型、引脚异常分类模型和封装表面异常检测模型组成完整的芯片外观缺陷检测系统，利用该芯片外观缺陷检测系统对输入的新芯片图像进行测试，以实现芯片外观缺陷检测功能。

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