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龙图腾网获悉浙江海之晨工业装备有限公司申请的专利一种基于大模型的电子行业AOI视觉检测优化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：CN119850539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411903105.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于大模型的电子行业AOI视觉检测优化方法是由陈栋;臧治国;林芳芳;毛海龙;李志文设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的电子行业AOI视觉检测优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大模型的电子行业AOI视觉检测优化方法，旨在提高自动光学检测的灵活性、精度和效率。方法包括：采集待测目标的检测影像；识别目标对象的边缘区域，根据尺寸、形状及位置特征动态调整分割参数，将检测影像划分为多个影像片段；通过深层卷积神经网络对片段进行过滤和打分，筛选出包含检测对象的片段；对筛选片段进一步处理，形成阵列显示；结合多个权值系数与片段间位置关联生成瑕疵可能值；最终基于瑕疵可能值进行总体评估，指示检测对象的缺陷情况。本发明通过引入自适应分割、多参数加权和空间关联机制，显著提升了系统在复杂、多样化场景下的检测精度和鲁棒性，适用于电子行业中高效、精准的自动光学检测。

本发明授权一种基于大模型的电子行业AOI视觉检测优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的电子行业AOI视觉检测优化方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：采集待测目标的检测影像； 步骤2：在采集到的检测影像中，识别目标对象的边缘区域，并根据对象的尺寸、形状及位置特征动态调整影像的分割参数，将检测影像划分为多个影像片段，其中每个影像片段对应于检测影像的一个选取区段，使分割后的影像片段包含目标对象特征； 步骤3：使用基于深层卷积神经网络的大模型，对多个影像片段进行过滤和打分，以判断每个影像片段是否包含检测对象的部分； 步骤4：将被确定为包含检测对象部分的影像片段输入神经网络中进行进一步处理，同时去除不包含检测对象部分的影像片段，形成相应的阵列显示； 步骤5：利用多个加权参数，结合片段之间的位置关联，自动生成每个影像片段的瑕疵可能值，以指示影像片段包含瑕疵的可能性，其中加权参数依据像素点在片段内的位置、响应值强度以及特征重要性设定，对于位于片段中心的高响应值像素，系统赋予较高权重，以确保片段内主要缺陷特征得到优先考虑； 步骤6：基于每个影像片段的瑕疵可能值生成检测影像的总体瑕疵评估，以指示检测对象的瑕疵情况。

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浙江海之晨工业装备有限公司，其通讯地址为：323999 浙江省丽水市青田县瓯南街道百悦城5幢1503-45室；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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