无锡市锡山区半导体先进制造创新中心;江苏优普纳科技有限公司刘坚获国家专利权
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龙图腾网获悉无锡市锡山区半导体先进制造创新中心;江苏优普纳科技有限公司申请的专利芯片图像标注方法、装置、计算设备及存储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：CN117095207B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311032475.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权芯片图像标注方法、装置、计算设备及存储介质是由刘坚;王辰;张航;张桢巍;贺婷婷;尹韶辉设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本芯片图像标注方法、装置、计算设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种芯片图像标注方法、装置、计算设备及存储介质，涉及视觉检测技术领域。方法包括：接收对芯片图像的标注数据，根据标注数据确定芯片图像中的类别数为第一数量；将标注后的芯片图像输入全卷积网络模型进行处理，并通过计算芯片图像样本中的各像素的类别损失来调整所述全卷积网络模型的网络参数，以使类别数达到第二数量，得到训练后的全卷积网络模型；将待标注芯片图像输入训练后的全卷积网络模型，以基于第二数量个类别输出对应的第二分割图像；根据第二分割图像中的各区域的平均像素值和各区域位置，将第二分割图像中的各区域合并为第一数量个类别，得到第一分割图像。根据本发明的技术方案，实现了自动标注效果，且标注精度高。
本发明授权芯片图像标注方法、装置、计算设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种芯片图像标注方法，在计算设备中执行，包括： 接收对芯片图像的标注数据，根据所述标注数据确定所述芯片图像中的类别数为第一数量； 将标注后的芯片图像输入全卷积网络模型进行处理，并通过计算所述芯片图像样本中的各像素的类别损失来调整所述全卷积网络模型的网络参数，以使类别数达到第二数量，得到训练后的全卷积网络模型，其中，所述第二数量大于等于第一数量； 将待标注芯片图像输入训练后的全卷积网络模型，以基于第二数量个类别输出所述待标注芯片图像对应的第二分割图像； 根据所述第二分割图像中的各区域的平均像素值和各区域位置，将第二分割图像中的各区域合并为第一数量个类别，得到第一分割图像。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人无锡市锡山区半导体先进制造创新中心;江苏优普纳科技有限公司，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市锡山区通云南路77号云林科技园4号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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