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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种MicroLED芯片阵列的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：CN121120635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511650138.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种MicroLED芯片阵列的检测方法及系统是由傅敏;刘万山;何进科;李春梅设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种MicroLED芯片阵列的检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种MicroLED芯片阵列的检测方法及系统，所述方法包括：获取待检测MicroLED芯片阵列的显示图像；对所述显示图像进行预处理，得到标准化图像矩阵；对所述标准化图像矩阵进行区域分割处理，提取各个MicroLED芯片区域的结构化数据；基于所述结构化数据，从每个芯片区域提取多维特征向量；将各芯片区域的所述多维特征向量输入预训练的深度神经网络模型，获取对应的重构特征向量；计算每个芯片区域的所述多维特征向量与所述重构特征向量之间的重构误差；将重构误差大于预设阈值的芯片区域标记为异常区域。通过本申请实施例的方法，可以实现对MicroLED芯片阵列的异常检测和快速定位。

本发明授权一种MicroLED芯片阵列的检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种MicroLED芯片阵列的光学检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测MicroLED芯片阵列的显示图像； 对所述显示图像进行预处理，得到标准化图像矩阵； 对所述标准化图像矩阵进行区域分割处理，提取各个MicroLED芯片区域的结构化数据，所述结构化数据至少包括中心坐标和轮廓边界信息； 基于所述结构化数据，从每个芯片区域提取多维特征向量，所述多维特征向量包括局部灰度直方图、纹理特征和形态特征； 将各芯片区域的所述多维特征向量输入预训练的深度神经网络模型，获取对应的重构特征向量； 调用ONNX模型并行计算每个芯片区域的所述多维特征向量与所述重构特征向量之间的重构误差；将重构误差大于预设阈值的芯片区域标记为异常区域； 所述对所述标准化图像矩阵进行区域分割处理，提取各个MicroLED芯片区域的结构化数据，包括： 对所述标准化图像矩阵进行二值化处理，得到掩膜矩阵； 基于轮廓提取算法，对所述掩模矩阵进行连通域分析，以识别出MicroLED芯片区域； 计算所识别出的每个芯片区域的中心点坐标与轮廓边界信息，形成所述结构化数据； 所述结构化数据包括每个芯片区域的中心点坐标、轮廓边界点序列和区域标识符，且所述结构化数据表示为Region={Centerxc,yc,Contour[Pix,y],IndexID}，其中，Centerxc,yc为芯片中心点坐标；Contour[Pix,y]为芯片轮廓边界点序列；IndexID为芯片区域唯一标识符。

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