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龙图腾网恭喜宜宾显微智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习显微字符识别与缺陷检测系统及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：CN114062393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202111364812.0，技术领域涉及：G01N21/956；该发明授权一种基于深度学习显微字符识别与缺陷检测系统及方法是由王旭东;刘勇;邓皓;段武堂;王兴国;淳忠设计研发完成，并于2021-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习显微字符识别与缺陷检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习显微字符识别与缺陷检测系统及方法，包括显微成像视觉装置和计算机，计算机具有与显微成像视觉装置连接的显微字符识别缺陷检测系统，显微字符识别缺陷检测系统包括对焦控制模块、缺陷检测模块和字符识别模块，对焦控制模块与升降步进电机连接，缺陷检测模块用于对样本集合条上的微型芯片进行缺陷检测，字符识别模块用于对样本集合条上微型芯片的字符进行识别，显微字符识别缺陷检测系统根据缺陷检测、字符识别输出缺陷情况及字符识别情况。本发明能够自动化实现显微成像对焦作业，提高了对焦效率、对焦质量以及后续显微成像质量，实现了大批量、标准化、自动化的微型芯片快速检测并综合实现缺陷检测与字符识别。

本发明授权一种基于深度学习显微字符识别与缺陷检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习显微字符识别与缺陷检测方法，其特征在于：包括显微字符识别缺陷检测系统，其方法如下：S1、样本集合条7设置有N个微型芯片附着位点，将N个微型芯片对应安装于样本集合条7的N个微型芯片附着位点上，每个微型芯片附着位点对应编有ID号；搭建三维对焦移动系统，将样本集合条7布设于三维对焦移动系统的XY轴方向移动系统上，将显微成像视觉装置4布设于三维对焦移动系统的Z轴移动系统上，显微成像视觉装置4包括面阵CMOS相机和与面阵CM0S相机相对应的远心镜头42，面阵CMOS相机与显微字符识别缺陷检测系统连接；S2、显微字符识别缺陷检测系统包括对焦控制模块、缺陷检测模块和字符识别模块，对焦控制模块分别与XY轴方向移动系统、Z轴移动系统连接，对焦控制模块驱动样本集合条7在X轴、Y轴方向移动及显微成像视觉装置4在Z轴方向升降运动进行自动对焦作业；S3、显微字符识别缺陷检测系统的字符识别模块中搭建有神经网络模型，神经网络模型包括文本检测网络、方向识别器和文本内容网络，对神经网络模型进行文本区域检测、方向识别、文本内容识别进行深度学习训练；所述步骤S3中神经网络模型方法包括如下：S31、神经网络模型中搭建文本检测网络，文本检测网络基于分割DB文本检测算法首先经过ResNet卷积体进行特征提取和上采样融合操作并得到特征图，然后再使用特征图预测出概率图，最后通过特征图和概率图计算出近似二值图，二值图表示的即为文本所在区域；S32、神经网络模型中方向识别器进行微型芯片180度倒置识别，其输出为0度或180度两个结果，若结果为180度，则反转后进入步骤S33；S33、神经网络模型中搭建文本内容网络使用RosettaOCR系统、全卷积模型，文本内容网络使用CTC损失函数进行训练；S4、显微成像视觉装置4对样本集合条7的各个微型芯片进行对焦显微成像并将微型芯片图像传输至显微字符识别缺陷检测系统，微型芯片图像至少覆盖一个微型芯片及微型芯片附着位点的ID号；S5、显微字符识别缺陷检测系统的缺陷检测模块对微型芯片图像进行基于阈值的缺陷判断并得出缺陷结果；字符识别模块的神经网络模型对微型芯片图像进行字符识别并得出字符识别结果；显微字符识别缺陷检测系统将缺陷结果、字符识别结果连同ID号一一对应构成显微字符识别缺陷数据并保存输出；所述步骤S5中缺陷检测模块采用二值化图像、基于阈值分割判定进行缺陷判断，若存在缺陷则输出的缺陷结果中含有报警信号；显微字符识别缺陷检测系统的显微字符识别缺陷数据方法包括：S51、若未检测到文本区域或文本置信度低于0.92或字符位数不正确，则显微字符识别缺陷数据的字符识别结果含有报警信号；S52、若可以识别字符但检测到缺陷或和污点，则显微字符识别缺陷数据的缺陷结果含有报警信号。

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