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龙图腾网获悉南京纳特通信电子有限公司申请的专利基于神经网络架构的金丝键合异常点自动识别系统和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：CN120014646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510498855.X，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于神经网络架构的金丝键合异常点自动识别系统和方法是由徐可;徐芳明;闫牡丹;李荣明设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络架构的金丝键合异常点自动识别系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络架构的金丝键合异常点自动识别系统和方法，涉及图像处理的技术领域。通过电子显微镜拍摄得到产品的检测图像，输入到主干网络，经过多次卷积和池化操作，提取出不同尺度的特征；随后在混合编码器中，经过一系列卷积和上采样操作，调整特征图尺寸进行特征融合；接着，通过下采样操作，与之前融合的特征图进行拼接，再次进行特征融合。最后，将三个不同尺度的特征图输入到解码器中，进行目标检测，从而完成金丝的自动识别。通过改进的RT‑DETR模型对产品图像进行处理，实现自动化的金丝识别和缺陷标注，从而使得操作人员可以根据缺陷标注快速定位，并完成补打金丝操作，提高了生产效率。

本发明授权基于神经网络架构的金丝键合异常点自动识别系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络架构的金丝键合异常点自动识别方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S101，获取目标产品的检测图像； 步骤S102，对所述检测图像进行特征提取，得到多尺度的特征图； 步骤S103，将所述多尺度的特征图进行跨尺度通道融合，得到融合后的特征图； 步骤S104，根据融合后的特征图进行目标检测，得到金丝的检测结果；所述检测结果包括金丝位置信息； 步骤S105，根据所述检测结果和预设的标准位置，进行匹配，在所述检测图像上标注金丝键合异常位置； 其中，所述步骤S102、步骤S103和步骤S104由预训练的金丝识别模型实现；所述金丝识别模型是一种基于RT-DETR神经网络架构进行改进得到的模型，具体的改进包括： 将一种预设的跨阶段并行膨胀旋转等变卷积模块CSP_RPDC应用于混合编码器的跨尺度融合过程，具体的，将混合编码器中的RepC3模块替换为所述CSP_RPDC；所述CSP_RPDC包括并行膨胀卷积层和旋转等变卷积层； 所述CSP_RPDC的计算过程包括： 所述并行膨胀卷积层，采用不同膨胀率的卷积核对输入的特征图X3进行并行处理，捕获不同感受野的特征，并通过通道拼接和1×1卷积层进行跨尺度特征交互，得到特征图F1； 所述旋转等变卷积层，通过对输入的特征图X3在多个方向上进行卷积运算，增强特征的表达能力，得到特征图F2； 将特征图F1和特征图F2进行拼接后，通过一个1×1卷积层进行特征融合，输出融合特征图。

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