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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利基于CNN和SVM的劣质芯片识别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：CN113920389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202111090640.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于CNN和SVM的劣质芯片识别方法及系统是由戴鸿君设计研发完成，并于2021-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CNN和SVM的劣质芯片识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于CNN和SVM的劣质芯片识别方法及系统，属于人工智能领域，本发明要解决的技术问题为如何利用人工智能实现劣质芯片的自动识别，提高芯片检测效率的同时，降低芯片检测成本，采用的技术方案为：利用深度学习中的支持向量机分类器，通过原厂芯片的若干差异参数作为正样例数据，构建、训练并测试处劣质芯片分类器；利用卷积神经网络提取出劣质芯片的图片特征，通过劣质芯片的图片特征构建、训练并测试劣质芯片检测模型；将劣质芯片分类器嵌入进劣质芯片检测模型中构建劣质芯片双重检测模型；将劣质芯片双重检测模型嵌入到树莓派中，树莓派嵌入劣质芯片检测装置中。

本发明授权基于CNN和SVM的劣质芯片识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN和SVM的劣质芯片识别方法，其特征在于，该方法具体如下： 利用深度学习中的支持向量机分类器，通过原厂芯片的若干差异参数作为正样例数据，构建、训练并测试劣质芯片分类器； 利用卷积神经网络提取出劣质芯片的图片特征，通过劣质芯片的图片特征构建、训练并测试劣质芯片检测模型； 将劣质芯片分类器嵌入进劣质芯片检测模型中构建劣质芯片双重检测模型； 将劣质芯片双重检测模型嵌入到树莓派中，树莓派嵌入劣质芯片检测装置中； 其中，构建、训练并测试劣质芯片分类器具体如下： 构建数据集：收集原厂芯片的若干差异参数作为正样例数据，收集市面上劣质芯片差异参数作为负样例数据，将标记为正的正样例数据和标记为负的负样例数据整合成数据集；数据集分为测试集和训练集； 构建并训练劣质芯片分类器：将训练集输入到SVM函数中，在服务器中进行训练得到劣质芯片分类器；劣质芯片分类器将芯片分为正类和负类，负类为劣质芯片； 测试劣质芯片分类器：将测试集依次输入劣质芯片分类器中，测试输出结果是否符合测试集中数据集类别：若不符合，则重新训练劣质芯片分类器； 构建、训练并测试劣质芯片检测模型具体如下： 构建劣质芯片图片数据库：以众包的方式收集劣质芯片图片，在劣质芯片图片上打标签，标签的位置为芯片上的污点位置、缺口位置及划痕位置，构建劣质芯片图片数据库；将劣质芯片图片数据库分为训练集和测试集； 构建并训练劣质芯片检测模型：将训练集输入到卷积神经网络模型函数中，通过服务器进行训练得到劣质芯片检测模型；劣质芯片检测模型利用芯片图片识别芯片是否为劣质芯片； 测试劣质芯片检测模型：将测试集依次输入到劣质芯片检测模型中，根据劣质芯片检测模型输出的结果判断芯片检测是否正确：若不正确，则重新训练劣质芯片检测模型，直到完全拟合； 将劣质芯片分类器嵌入进劣质芯片检测模型中构建劣质芯片双重检测模型具体如下： 在第一个卷积层后添加一劣质芯片分类器以及判断分类结果的激活模块，形成劣质芯片双重检测模型； 将劣质芯片分类器的数据集和劣质芯片检测模型的劣质芯片图片数据库整合到一起，形成由一个芯片图片和该芯片对应的参数组成的一体化数据集； 将一体化数据集输入整合后的劣质芯片双重检测模型中，重新训练劣质芯片双重检测模型； 重新训练劣质芯片双重检测模型具体如下： 一体化数据集进入劣质芯片双重检测模型中，劣质芯片检测模型进行图片的特征提取； 劣质芯片双重检测模型将特征提取参数发送给劣质芯片分类器，并行操作； 判断劣质芯片分类器输出是否为正结果： 若劣质芯片分类器输出正结果，则激活判断分类结果的激活模块； 劣质芯片检测模型会继续将已经提取的图片特征向量发送到后续的卷积层，继续进行判断，直至输出负结果； 若劣质芯片分类器输出负结果，则劣质芯片双重检测模型就直接输出负结果； 劣质芯片检测装置的工作过程具体如下： 1、将待检测芯片的参数以及图片输入到劣质芯片检测装置中； 2、劣质芯片检测模型进行图片的特征提取； 3、将特征提取参数发送给劣质芯片分类器，并行操作； 4、劣质芯片分类器根据特征提取参数输出待检测芯片的检测结果： ①、若检测结果为负，则待检测芯片为劣质芯片； ②、若检测结果为正，则待检测芯片为非劣质芯片。

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