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龙图腾网获悉深圳市百更科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的芯片可视化设计缺陷检测方法与系统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：CN120298388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510456594.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的芯片可视化设计缺陷检测方法与系统是由李林;王艳萍设计研发完成，并于2025-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的芯片可视化设计缺陷检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理技术领域，提供了一种基于深度学习的芯片可视化设计缺陷检测方法及系统，其中，一种基于深度学习的芯片可视化设计缺陷检测方法包括：构建专用搜索空间和硬件性能评估模型；实施可微分结构搜索优化网络结构；实施混合精度量化优化模型存储和计算效率；执行多目标联合优化同时优化网络结构和位宽配置；应用知识蒸馏技术保持高检测精度。本发明通过联合优化网络结构和精度配置，检测速度显著提升，满足芯片生产线实时检测的需求；模型大小大幅减少，极大节省了存储空间和传输带宽，降低了对硬件资源的需求，降低了硬件成本，使用较低配置设备也能实现高效检测，提高了方法的普适性和经济性。

本发明授权一种基于深度学习的芯片可视化设计缺陷检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的芯片可视化设计缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建专用搜索空间和硬件性能评估模型，搜索空间包括适合芯片缺陷特征提取的神经网络结构组件，硬件性能评估模型用于预测神经网络在目标硬件上的执行时间； 实施可微分结构搜索，优化芯片缺陷检测的神经网络结构； 实施混合精度量化，自适应地为神经网络的不同层分配最优位宽，优化模型存储和计算效率； 执行多目标联合优化，同时优化神经网络结构和量化位宽配置； 应用知识蒸馏技术，将大型教师模型的知识迁移到优化后的小型学生模型中，提高芯片缺陷检测精度： 所述构建专用搜索空间和硬件性能评估模型的步骤包括： 根据芯片缺陷图像的特点，构建包含卷积层、池化层、注意力模块适合缺陷特征提取的神经网络搜索空间； 采集目标硬件平台的性能数据，形成硬件特性数据集； 训练硬件执行时间预测模型，该硬件执行时间预测模型采用多层感知机结构实现，包括输入层、特征提取层、融合层和输出层，接收神经网络操作参数和硬件规格作为输入，通过最小化预测时间与实际时间的均方误差进行训练； 所述执行多目标联合优化的步骤包括： 建立联合优化目标函数，同时考虑检测精度、推理延迟和模型大小； 构建联合搜索空间，包含网络结构和量化位宽两个维度； 采用差分进化算法优化所述联合搜索空间，所述差分进化算法包括种群初始化、变异操作、交叉操作和选择操作，使用快速非支配排序算法对候选解进行排序，采用拥挤距离机制保持解的多样性； 对每个候选解训练相应的神经网络并评估其性能； 根据特定应用需求，从Pareto前沿中选择最适合的解。

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