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龙图腾网获悉苏州科技大学;无锡市同步电子科技股份有限公司申请的专利基于多聚焦图像融合的芯片定位方法及系统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：CN119722603B 。

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：202411774293.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多聚焦图像融合的芯片定位方法及系统是由夏振平;王宇轩;胡雨佳;刘进军;胡伏原;吴彦澍设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多聚焦图像融合的芯片定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多聚焦图像融合的芯片定位方法及系统，应用于集成电路芯片的精确定位。包括：实时监测芯片来料信号，采集芯片图像；构建芯片图像数据集并进行预处理，生成训练集和测试集数据；构建基于多聚焦图像融合的网络模型，并通过预处理数据对模型进行训练；利用训练好的模型对多聚焦芯片图像进行融合，提取融合图像中的芯片主体并分割背景，实现精确定位。本发明提高了芯片图像的清晰度和定位精度，具有高效性和鲁棒性，可广泛应用于半导体制造与自动化检测领域。还提供相应系统，实现从图像采集到定位的全流程自动化。

本发明授权基于多聚焦图像融合的芯片定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多聚焦图像融合的芯片定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时监测芯片的来料信号，根据所述芯片的来料信息采集芯片图像，具体为： 获取取像设备的景深可调范围数据，根据所述景深可调范围数据将取像设备景深调整至最大值，并调整取像设备焦距，获取取像设备的聚焦区域； 获取两组预设厚度芯片进行图像采集，实时监测芯片的来料信号，根据所述芯片的来料信号识别芯片位置信息，当芯片到达所述聚焦区域时，根据取像设备采集芯片图像； 根据所述芯片图像构建芯片图像数据集，对所述芯片图像数据集进行预处理，并构建训练集图像数据和测试集图像数据，得到预处理图像数据； 构建基于多聚焦图像融合的网络模型，基于所述预处理图像数据对所述网络模型进行训练，具体为： 构建基于多聚焦图像融合的网络模型，将所述预处理图像数据导入所述网络模型的强化稠密连接模块中提取增强的高频与低频特征； 分别将所述增强的高频与低频特征混合输入至强化网络中提取强化高频特征和强化低频特征； 基于DeepLabv3先验的交叉注意力模块将所述强化高频特征和强化低频特征进行融合； 实时对训练过程中的网络模型进行计算损失函数，并优化所述网络模型的权重参数； 根据训练完成后的网络模型进行多聚焦芯片图像融合，对融合后的图像进行芯片主体与背景分割，根据分割后的主体和背景对芯片进行定位，具体为： 获取不同焦距下的芯片俯视图，将芯片俯视图导入训练完成后的多聚焦图像融合的网络模型中，并通过YOLOv8-seg分割算法根据灰度值的不同将芯片主体和芯片引脚与背景进行分割； 基于特征提取算法对分割后的芯片主体和芯片引脚与背景进行芯片像素坐标、面积、角度以及芯片类型信息进行提取，根据所述芯片像素坐标、面积、角度以及芯片类型信息对芯片进行定位。

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