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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于改进SegFormer的芯片图像缺陷分割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：CN119904636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411972131.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于改进SegFormer的芯片图像缺陷分割方法是由李孟轩;李向宁;赵玥;罗军设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进SegFormer的芯片图像缺陷分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进SegFormer的芯片图像缺陷分割方法，构建芯片表面缺陷图像语义分割数据集；改进SegFormer语义分割网络，将编码器中TransformerBlock的自注意力替换为交叉协方差注意力CrossCovAttn，解码器改用U形结构，添加AFF动态特征融合模块；训练得到改进SegFormer语义分割模型；调整模型训练参数，得到优化模型；选取性能最优的改进SegFormer语义分割模型，对芯片表面缺陷图像进行语义分割，得到语义分割结果图像。本发明增强了处理不同类型和尺度缺陷的能力，优化了SegFormer网络分割效果，提高了不同类型和尺度缺陷的分割精度。

本发明授权基于改进SegFormer的芯片图像缺陷分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SegFormer的芯片图像缺陷分割方法，其特征在于，包括： 构建多类别多尺度芯片表面缺陷图像语义分割数据集，数据集包括训练集和测试集； 构建改进SegFormer语义分割网络，包括改进的编码器和解码器： 使用SegFormer网络的编码器部分进行特征提取，将编码器部分的4层TransformerBlock中的自注意力替换为交叉协方差注意力CrossCovAttn； 解码器部分改为U形结构，使用多层感知机MLP调整编码器中每层的特征通道数，添加自适应特征融合模块AFF，将本层跳跃连接的特征和高层上采样的特征进行融合； 使用所述训练集对改进SegFormer语义分割网络进行训练，得到改进SegFormer语义分割模型； 使用所述测试集对训练得到的改进SegFormer语义分割模型进行评估，根据训练日志和评估指标调整训练参数，得到优化模型； 选取性能最优的改进SegFormer语义分割模型对芯片表面缺陷图像进行语义分割，得到语义分割结果图像。

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