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龙图腾网获悉苏州兴凯胜智能科技股份有限公司申请的专利一种基于机器视觉的电子元件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：CN120807525B 。

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：202511308487.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的电子元件缺陷检测方法及系统是由郭艳青;惠倩倩;杨莹;王达策设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的电子元件缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像分析的技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的电子元件缺陷检测方法及系统，包括以下步骤：S1，获取待测电子元件的可见光、X射线及三维结构光图像，并分别通过独立的特征提取网络生成各自的多尺度特征金字塔；S2，生成多模态融合特征金字塔；S3，应用候选区域生成网络提出候选缺陷区域；S4，通过图神经网络处理空间拓扑关系图，将空间上下文信息嵌入至候选缺陷区域特征中；S5，若候选区域特征与所有预存原型的最小距离大于设定的判别阈值，则将判定该候选区域为未知类型的潜在缺陷。本发明拓宽了检测范围并提升了特征表达的鲁棒性，克服了单一数据源信息不足的局限，提升了检测的准确性、全面性和前瞻性。

本发明授权一种基于机器视觉的电子元件缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的电子元件缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取待测电子元件的可见光、X射线及三维结构光图像，并分别通过独立的特征提取网络生成各自的多尺度特征金字塔； S2，在多尺度特征金字塔的对应层级间，通过跨模态自注意力模块计算可见光、X射线及三维结构光三个图像特征间的相关性权重，并据此对图像特征进行加权融合，以生成多模态融合特征金字塔，包括： 在多尺度特征金字塔的任一对应层级，将可见光、X射线及三维结构光图像的特征图沿通道维度进行拼接，形成组合特征图； 将组合特征图输入至跨模态自注意力模块，跨模态自注意力模块自适应地计算空间维度和通道维度上的注意力权重，并对组合特征图进行重标定，以增强关键信息并抑制冗余信息，从而生成该层级的融合特征； S3，在多模态融合特征金字塔的各层级上，应用候选区域生成网络提出候选缺陷区域，候选区域生成网络的损失函数中包含形状先验损失，以约束候选框的几何特征以优先匹配典型缺陷形态，包括： 预先定义一组代表典型缺陷形态的先验锚框宽高比； 在训练过程中，针对一个真实存在的条形划痕缺陷，候选区域生成网络预测出一个候选框，计算候选框与所有先验锚框的广义交并比；选取其中的最大广义交并比值，并以1减去最大广义交并比值作为形状先验损失，将形状先验损失加入到候选区域生成网络的总损失函数中； 形状先验损失通过反向传播惩罚候选区域生成网络，促使候选区域生成网络在后续的迭代中调整参数，生成接近于先验锚框宽高比的候选框来匹配条形划痕的真实形状，引导候选区域生成网络预测出几何形状符合实际缺陷形态的候选框； S4，以所有候选缺陷区域与预设的关键功能单元坐标共同构建空间拓扑关系图，其中所有候选缺陷区域与预设的关键功能单元为节点，其空间邻近关系为边；通过图神经网络处理空间拓扑关系图，将空间上下文信息嵌入至候选缺陷区域特征中，包括： 将每一个候选缺陷区域及其特征向量定义为缺陷节点； 将每一个预设的关键功能单元的位置及类别信息定义为关键功能单元节点； 当缺陷节点、关键功能单元节点所代表的实体中心点的欧氏距离小于预设阈值时，在缺陷节点、关键功能单元节点之间建立一条边，以表示其空间邻近关系； S5，将嵌入空间上下文信息的候选区域特征输入至原型网络分类器，通过计算候选区域特征与预存的各已知缺陷类别原型和正常区域原型之间的距离完成分类；若候选区域特征与所有预存原型的最小距离大于设定的判别阈值，则将判定该候选区域为未知类型的潜在缺陷。

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