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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种芯片焊接线缺陷检测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：CN114494174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210072322.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种芯片焊接线缺陷检测方法及装置是由陈玉冰;陈新度;吴磊设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种芯片焊接线缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种芯片焊接线缺陷检测方法，包括以下：获取目标芯片的正上方以及多张其他方向的图像作为第一图像集；对所述第一图像集进行预处理操作得到第二图像集；对所述第二图像集中的图像通过群智能优化算法进行分割得到第三图像集；将所述第三图像集中的目标芯片的正上方图像输入预训练的第一深度卷积神经网络进行二维的缺陷检测，若存在芯片焊接线缺陷则直接输出缺陷类型；若不存在芯片焊接线缺陷则结合所述第三图像集中的多张其他方向的图像进行三维重建得到重建的三维数据；将重建的所述三维数据输入预训练第二深度卷积神经网络进行三维的缺陷检测。本发明通过二维和三维融合检测的方法既弥补了二维信息不全面的缺点又避免了仅用三维检测技术的计算量大和速度慢的缺点。

本发明授权一种芯片焊接线缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种芯片焊接线缺陷检测方法，其特征在于，包括以下： 获取目标芯片的正上方以及多张其他方向的图像作为第一图像集； 对所述第一图像集进行预处理操作得到第二图像集； 对所述第二图像集中的图像通过群智能优化算法进行分割得到第三图像集； 将所述第三图像集中的目标芯片的正上方图像输入预训练的第一深度卷积神经网络进行二维的缺陷检测，若存在芯片焊接线缺陷则直接输出缺陷类型； 若不存在芯片焊接线缺陷则结合所述第三图像集中的多张其他方向的图像进行三维重建得到重建的三维数据； 将重建的所述三维数据输入预训练第二深度卷积神经网络进行三维的缺陷检测，若仍不存在三维缺陷，则判断所述目标芯片为合格芯片，若存在三维缺陷则输出缺陷类型； 具体的，对所述第二图像集中的图像通过群智能优化算法进行分割得到第三图像集，包括， 对所述第二图像集中的图像建立二维最大条件熵模型，使用群智能优化算法对对二维最大熵问题寻优求解出最优阈值，从而对芯片焊接线图像实现有效的二维阈值分割，为下一步缺陷检测提供高质量待测图像； 具体的运算过程包括以下，设为图像中某个像素灰度值和领域平均灰度图像对应位置的像素灰度值共同出现的频数，定义联合概率密度为，是图像的尺寸，图像灰度级数为，背景区域A（0~s,0~t）的概率密度为，目标区域Bs~L-1,t~L-1的概率密度为； 归一化得,； 定义背景区域A和目标区域B的二维熵分别为： ； ； 则定于阈值所对应的图像二维熵为： ； 根据最大熵原理，若在,处取得最大值，则为A、B区域的最优分割阈值解，即 ； 将上述二维最大熵模型作为群智能优化算法的目标函数，通过智能优化算法求解出最优阈值对图像进行分割。

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