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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于改进FCOS网络的柔性IC基板表面缺陷识别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：CN118279243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202410256382.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进FCOS网络的柔性IC基板表面缺陷识别方法是由高杭;黄丹;胡跃明;于永兴设计研发完成，并于2024-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进FCOS网络的柔性IC基板表面缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进FCOS网络的柔性IC基板表面缺陷识别方法，包括采集图片、扩充图片数据集、标注图片、对改进的FCOS网络进行训练与验证、利用FCOS网络进行识别等步骤。其中，对FCOS网络的改进包括：在FCOS网络中的上采样部分，用PixelShuffle算法取代原本的最近邻插值算法；在FCOS网络中每个检测头Head前都加入通道注意力模块；在FCOS网络的FPN后引入Maxpool_BPA环节。最后，通过测试本发明中改进后的FCOS网络，在检测柔性IC基板表面缺陷的情景下，其相较原网络的召回率提高了4％，mAP提高了4.9％。

本发明授权基于改进FCOS网络的柔性IC基板表面缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.基于改进FCOS网络的柔性IC基板表面缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、采集被测柔性IC基板的表面缺陷图片； 步骤二、对采集到的缺陷图片进行扩充； 步骤三、对得到的缺陷图片进行标注，得到柔性IC基板的表面缺陷数据集； 步骤四、利用柔性IC基板的表面缺陷数据集对改进的FCOS网络进行训练及测试； 步骤五、利用训练好的改进的FCOS网络对待检测的图片进行缺陷检测； 改进的FCOS网络，包括： 1在FCOS网络中的上采样部分，用PixelShuffle算法取代最近邻插值算法； PixelShuffle算法包括：通过对的特征向量进行卷积操作，再将得到的特征向量进行重组得到一个的特征向量，以完成对特征向量的上采样，其中为采样倍数，为输入特征的通道数，为输入特征的高，为输入特征的宽； 2在FCOS网络中每个检测头Head前加入通道注意力模块，通道注意力模块包括：通过对输入特征进行最大值池化和平均值池化，为每个通道产生描述符，之后分别对两个描述符进行1*1卷积操作，并将得到的两个特征向量进行叠加，利用sigmoid激活函数生成注意力权重，最后使用计算出的注意力权重与原始输入特征相乘，便得到加权的特征； 3在FCOS网络的FPN的后面引入Maxpool_BPA环节，Maxpool_BPA为基于最大池化的自下而上的路径增强环节。

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