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龙图腾网获悉苏州赫芯科技有限公司申请的专利基于AI驱动的锡膏板表面异物检测方法、系统及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：CN121544871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610049096.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于AI驱动的锡膏板表面异物检测方法、系统及介质是由张振;滕振德;程克林设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI驱动的锡膏板表面异物检测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI驱动的锡膏板表面异物检测方法、系统及介质，所述方法包括以下步骤：采集锡膏板表面待检测原始图像，进行锡膏板Mark点定位以及锡膏板图像校正；采用基于AI的语义分割算法进行待检测原始图像中锡膏检测区域的提取；对锡膏检测区域进行裁剪和调色处理，得到若干局部小图；对每个局部小图分别采用基于AI的目标检测算法与基于参考图像的检测算法进行异物协同检测；整合若干局部小图的异物检测结果，输出最终异物识别结果；本发明能够通过AI语义分割实现锡膏检测区域自动定位，摒弃人工绘制区域的繁琐操作，提升检测便捷性；采用小目标优化的AI目标检测与参考图像检测算法协同工作，显著提升整体识别准确率。

本发明授权基于AI驱动的锡膏板表面异物检测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于AI驱动的锡膏板表面异物检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于AI驱动的区域分割处理：采集锡膏板表面待检测原始图像，进行锡膏板Mark点定位以及锡膏板图像校正；采用基于AI的语义分割算法进行所述待检测原始图像中锡膏检测区域的提取；对所述锡膏检测区域进行裁剪和调色处理，得到若干局部小图； 双算法协同的异物检测处理：对每个所述局部小图分别采用基于AI的目标检测算法与基于参考图像的检测算法进行异物协同检测；整合若干所述局部小图的异物检测结果，输出最终异物识别结果； 所述基于AI的语义分割算法为：结合空间注意力模组和卷积神经网络的语义分割算法； 所述基于AI的语义分割算法的算法编码层，为：用于提取浅层语义信息的卷积神经网络与下采样模块； 所述基于AI的语义分割算法的算法解码层，为：用于挖掘深层语义的卷积层、用于通过卷积与最大池化提升锡膏区域权重的空间注意力模组以及用于对特征在空间上扩大，使输出特征图与输入图像尺寸一致的上采样模块； 所述对每个所述局部小图分别采用基于AI的目标检测算法与基于参考图像的检测算法进行异物协同检测，进一步包括：采用所述基于AI的目标检测算法对每个所述局部小图中的小尺寸异物进行检测；采用所述基于参考图像的检测算法对每个所述局部小图中的大尺寸异物进行检测； 所述基于AI的目标检测算法，包括：通过浅层特征提取模组获取所述局部小图的浅层语义信息；通过深层语义特征提取模组获取所述局部小图的深层特征；对所述深层特征上采样后与所述浅层语义信息融合；融合过程中基于通道注意力特征提取模组进行小目标特征增强，得到包含小尺寸异物特征信息的大空间尺寸特征图； 所述基于参考图像的检测算法，包括：采集对应所述局部小图位置的无异物正常图像作为参考图；将所述参考图与所述局部小图输入孪生神经网络提取基础特征，再经特征对齐模组完成特征对齐，最后由深层特征提取模组提取深层语义并输出检测结果。

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