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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于TensorRT加速推理的芯片缺陷检测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：CN115423796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211155766.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于TensorRT加速推理的芯片缺陷检测方法及系统是由张恒;赵洪坪;杭芹;程成;何云玲;郭家新设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TensorRT加速推理的芯片缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于芯片缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于TensorRT加速推理的芯片缺陷检测方法及系统；该方法包括：获取芯片图像数据集并对其进行预处理；使用芯片图像数据集对改进YOLOv5模型进行训练，得到多个目标检测模型；将所有目标检测模型转换成TensorRT模型并将TensorRT模型拼接；采用拼接后的TensorRT模型对待检测芯片图像进行处理，得到推理结果；对推理结果进行降维和去冗余处理，得到待检测芯片的缺陷检测结果；本发明根本上解决现有设备质检速度与精度上的不足，检测效率更高、速度更快，节约了人力成本，实用性高。

本发明授权一种基于TensorRT加速推理的芯片缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于TensorRT加速推理的芯片缺陷检测方法，其特征在于，包括： S1：获取芯片图像数据集并对其进行预处理，得到处理好的芯片图像数据集； S2：使用芯片图像数据集对改进YOLOv5模型进行训练，得到多个目标检测模型；对改进YOLOv5模型进行训练的过程包括：改进YOLOv5模型包括backbone网络、neck网络和head网络； backbone网络中采用形变卷积提取特征，采用backbone网络对芯片图像进行处理，得到不同尺寸的特征图； neck网络融合不同尺寸的特征图，得到融合特征图； head网络对融合特征图进行处理，得到预测结果； 采用总损失函数对改进YOLOv5模型的参数进行调整，得到训练好的改进YOLOv5模型； S3：将所有目标检测模型转换成TensorRT模型并将TensorRT模型拼接； S4：获取待检测芯片图像，采用拼接后的TensorRT模型对待检测芯片图像进行处理，得到推理结果； S5：对推理结果进行降维处理；采用改进NMS算法对降维处理后的推理结果进行去冗余处理，得到待检测芯片的缺陷检测结果；采用改进NMS算法对降维处理后的推理结果进行去冗余处理的过程包括： 设置交叠率阈值，计算最大置信度的预测框与其他预测框的交叠率，去除其他框中交叠率大于交叠率阈值的预测框； 设置小目标、中目标和大目标的尺寸范围；将芯片图像数据集中的缺陷根据其最长边长划分为小目标、中目标和大目标；分别取落在三种目标下的所有缺陷的最小边尺寸作为小目标阈值尺寸、中目标阈值尺寸和大目标阈值尺寸； 选取余下预测框中置信度最高的预测框，将预测框的最小边与最接近最小边的阈值尺寸作比较，若最小边小于该阈值尺寸，则将预测框的最小边扩展到该阈值尺寸； 计算扩展尺寸后的预测框与余下预测框的交叠率，若交叠率大于交叠率阈值，则去除余下预测框中交叠率大于交叠率阈值的预测框。

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