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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种少样本环境下的LED芯片焊球PN连接缺陷检测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：CN117350960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311257352.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种少样本环境下的LED芯片焊球PN连接缺陷检测方法是由刘屿;陈子维;张耕晨;曹旺设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种少样本环境下的LED芯片焊球PN连接缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种少样本环境下的LED芯片焊球PN连接缺陷检测方法，该方法首次提出基于少样本学习的前背景迭代网络。在网络中，深度残差网络提取图像各方面特征与先验掩膜；查询原型提取模块提取查询原型和输出支持查询样本对粗预测分割掩膜；前景原型整合模块整合查询图像的前景信息获取前景原型；背景原型迭代模块提取图像的背景信息方便剔除背景区域。在只使用一个带注释的样本作为监督的情况下，前背景迭代网络能够判断缺陷是否存在，并在灰度图像中定位它们。本发明能够准确地检测不同种类LED芯片焊球PN连接表面缺陷，具有良好的鲁棒性和兼容性。

本发明授权一种少样本环境下的LED芯片焊球PN连接缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于少样本环境下的LED芯片焊球PN连接缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤： S1、利用语义分割公开数据集构建同类的支持查询样本对，所述支持查询样本对包括支持集图像、支持集图像对应的支持掩膜、查询集图像以及查询集图像对应的查询掩膜，将支持查询样本对中的支持集图像、支持集图像对应的支持掩膜和查询集图像输入前背景迭代网络，查询掩膜用作监督和微调前背景迭代网络； S2、搭建前背景迭代网络，所述前背景迭代网络包括深度残差网络、查询原型提取模块、前景原型整合模块以及背景原型迭代模块，其中，深度残差网络以支持查询样本对作为输入，生成支持图像和查询图像对应的中层融合特征和高层特征，对支持图像的中层融合特征进行掩膜池化操作获得支持原型，对支持图像的高层特征进行先验掩膜操作获得先验掩膜；所述查询原型提取模块将上述获得的中层融合特征用于提取查询图像的查询原型，通过上述获得的高层特征得到支持查询样本对对应的支持粗预测分割掩膜和查询粗预测分割掩膜；所述前景原型整合模块是将上述获得的先验掩膜、支持原型、查询原型和查询图像的中层融合特征经过拼接卷积核操作获得前景原型；所述背景原型迭代模块是将上述获得的查询粗预测分割掩膜、查询图像的中层融合特征、前景原型和背景原型迭代模块中多层解码器生成的解码器掩膜经过反转、双线性插值及掩膜池化获得背景原型，将获得的背景原型与前景原型拼接并输入到预测网络中输出最终的分割预测； S3、使用前背景迭代网络检测LED芯片焊球PN连接缺陷数据集中的缺陷。

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