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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利一种芯片封装缺陷检测和定位方法及装置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：CN115760812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211487621.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种芯片封装缺陷检测和定位方法及装置是由韩毅辉;陈颖;潘灵;贾明权;刘红伟;何馨莹设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种芯片封装缺陷检测和定位方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种芯片封装缺陷检测和定位方法及装置，该方法包括对芯片封装图的测试集和训练集进行PCA预处理；针对训练集提取的特征，通过深度张量字典学习方法进行训练，获得训练好的深度张量字典；基于测试集提取的特征和训练好的深度张量字典，确定稀疏编码三阶矩阵；根据稀疏编码三阶矩阵，判断待检测芯片封装图是否存在缺陷以及缺陷定位。本发明通过三维字典刻画图像的主要特征，结合深度学习加强深度张量字典的特征表达能力，结合稀疏编码来近似表示图像，从而根据实际图像和近似表示之间的误差来判断图像是否异常，并根据稀疏编码定位图像异常位置，提高芯片封装缺陷检测的检测速度和检测准确率。

本发明授权一种芯片封装缺陷检测和定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种芯片封装缺陷检测和定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：对芯片封装图的测试集和训练集进行PCA预处理； S2：针对训练集提取的特征，通过深度张量字典学习方法进行训练，获得训练好的深度张量字典；所述步骤S2，具体包括： S201：通过PCA对正常图像的张量矩阵数据Y进行提取特征，得到A0等待下一步处理； S202：输入误差容许值、最大深度层数、张量字典的规模参数； S203，针对特征张量矩阵，通过K-TSVD张量字典学习方法； S204，得到三维张量字典Di、稀疏编码三阶矩阵Ai，并将深度层数+1； S205，判断层数是否达到最大层数； S206，若未达到最大层数，将稀疏编码三阶矩阵Ai作为输入，返回S203进行张量字典学习；若达到最大层数，将每一层得到的张量矩阵相乘，得到完备化的张量字典D=D1*D2*...*Ds，任务结束； S3：基于测试集提取的特征和训练好的深度张量字典，确定稀疏编码三阶矩阵； S4：根据稀疏编码三阶矩阵，判断待检测芯片封装图是否存在缺陷以及缺陷定位。

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