(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210868332.6 (22)申请日 2022.07.22 (71)申请人 锋睿领创 （珠海） 科技有限公司 地址 519000 广东省珠海市横琴新区环岛 东路1889号创意谷18栋110室-534 （集 中办公区） (72)发明人 何良雨　王戬鑫　崔健　刘彤　 张文刚　 (74)专利代理 机构 深圳众鼎专利商标代理事务 所(普通合伙) 44325 专利代理师 谭果林 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/10(2017.01) G06V 10/40(2022.01)G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 一种高速高精度的六面体检测系统、 方法和 存储介质 (57)摘要 本申请涉及人工智能、 半导体六面体检测技 术领域， 公开了一种高速、 高精度的六面体检测 系统、 方法和存储介质， 用于提高六面体检测的 速度和精度。 系统部分包括： 特征提取模块， 对被 测元件对应的输入图片进行不同倍数的下采样 处理， 得到不同维度的输出特征图； 无参联合表 征模块， 从不同维度的输出特征图筛选出多个第 一目标输 出特征图， 对第一目标输出特征图进行 处理， 得到输入图片的联合表征特征图； 根据所 述联合表征特征图判定所述输入图片是否为负 例图片； 当判定输入图片为负例图片时， 多维融 合表征模块输出 所述输入图片的预测信息 。 权利要求书3页 说明书15页 附图3页 CN 115311215 A 2022.11.08 CN 115311215 A 1.一种六面体 检测系统， 其特 征在于， 包括： 特征提取模块， 用于对被测元件对应的输入图片进行不同倍数的下采样处理， 得到Y个 不同维度的输出 特征图； 无参联合表征模块， 用于从所述Y个不同维度的输出特征图中， 筛选出N个输出特征图， 得到N个第一目标输出特征图， 对N个所述第一目标输出特征图进行处理， 得到所述输入图 片的联合表征 特征图； 根据所述联合表征 特征图判定所述输入图片是否为负例图片； 多维融合表征模块， 用于当所述无参联合表征模块判定所述输入图片为负例图片后， 输出所述输入图片的预测信息 。 2.如权利要求1所述的六面体 检测系统， 其特 征在于， 所述无参联合表征模块还用于： 获取上限数组U和下限数组L； 确定所述联合表征特征图的每个坐标位置的像素点的值 中， 未位于上限数组U和下限数组L对应位置的参考数值之间的像素点的总数量； 当所述总 数量超过 预设数量阈值， 则判定所述输入图片为负例图片； 其中， 所述上限数组U包括所述联合表征特征图的不同坐标位置所分别对应的多个上 限参考数值， 所述下限数组L包括所述联合表征特征图的不同坐标位置所分别对应的多个 下限参考数值， 所述上限数组U和所述下限数组通过如下方式确定： 统计不同类型样品的大 量正例样本图片的联合表征特征图的像素点的数值分布， 得到上限数组计算 公式和下限数 组计算公式； 获取所述被测元件的大量正例样本图片的联合表征特征图中不同坐标位置的 均值和标准差； 将所述均值和标准差分别代入上限数组计算公式和下限数组计算公式， 得 到所述上限数组U和下限数组L。 3.如权利要求2所述的六面体检测系统， 其特征在于， 所述上限数组U下限数组L通过如 下公式获取： 所述上限数组U＝ Q1+1.35R， 所述下限数组L ＝Q2‑1.35R； 其中， M表示所述被测元件的大量正例样本 图片对应的所述联合表征特征图中每个相 同坐标位置的均值， σ 表示所述被测元件的大量正例样本图片对应的联合表征特征图中每 个相同坐标位置的标准差， e表示自然对数函数的底数， γ表示常数。 4.如权利要求3所述的六面体 检测系统， 其特 征在于， 所述无参联合表征模块用于： a、 从所述第一目标输出 特征图筛选出最低维特 征图； b、 对所述 最低维特 征图进行转维变形， 得到初始转维特 征图； c、 从所述第一目标输出 特征图中， 选取 出所述最低维特 征图的上一级维度特 征图； d， 将所述初始转维度特征图与所述上一级维度特征图， 进行广播后再转维处理， 得到 下一级转维特 征图； e、 将所述下一级转维特征图和新的上一级维度特征图， 进行广播后再转维处理， 得到 新的下一级转维特 征图； f、 根据所述新的下一级转维特征图重复步骤e， 直至所述第一目标输出特征图中的所 有维度的特征图参与到转 维处理中； 其中， 每次转维处理按照转 维度从低到高顺序， 依次从 所述第一目标输出 特征图选出 所述新的上一级维度特 征图。 5.如权利要求1所述的六面体 检测系统， 其特 征在于， 所述多维融合表征模块用于：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115311215 A 2从所述Y个不同维度的输出特征图中， 筛选出P个输出特征图， 得到P个第二目标输出特 征图， 并对P个所述第二目标输出特征图进行信息融合处理， 得到用于检测的预测特征图， 根据所述预测特 征图进行检测得到预测信息 。 6.如权利要求5所述的六面体 检测系统， 其特 征在于， 所述多维融合表征模块包括： 自融合单元， 用于对P个所述第二目标输出特征图中的最高维输出特征图进行冗余信 息消除处 理， 得到目标 特征图； 高低维融合单元， 用于对所述目标特征图和P个所述第二目标输出特征图中的其他维 输出特征图逐级 进行上采样融合， 以得到预测特 征图； 预测单元， 用于根据所述预测特 征图进行 预测， 得到预测信息 。 7.如权利要求6所述的六面体 检测系统， 其特 征在于， 所述自融合单 元具体用于： 使用第一卷积单元将P个所述第 二目标输出特征图中的最高维输出特征图的通道数调 整为K1， 且宽和高的维度保持不变， 得到初步目标 特征图； 使用最大池化MaxPool按照不同的池化参数， 分别对所述初步目标特征图进行最大池 化处理， 以分别生成多个尺寸大小不同的缩小特 征图； 对每个所述缩小特征图执行还原转变操作， 以将每个所述缩小特征图的宽和高分别还 原到与所述初步目标 特征图的大小一 致， 得到多个还原特 征图； 在每个所述还原特征图的通道维度求最大值， 生成每个所述还原特征图对应的待连接 特征图， 得到多个待连接特 征图； 对多个所述待连接特 征图执行叠加操作， 得到合并特 征图； 通过第二卷积单 元对所述 合并特征图进行融合 通道， 生成融合 通道特征图； 使用Sigmo id操作对所述融合 通道特征图中的数值进行压缩， 生成压缩特 征图； 将所述初步目标 特征图与所述压缩特 征图进行相乘， 得到所述目标 特征图。 8.如权利要求7 所述的六面体 检测系统， 其特 征在于， 所述高低维融合单 元具体用于： a、 对所述目标特征图和所述最高维输出特征图的下一级维度 特征图； 进行预设倍数的 上采样融合， 输出 下一级融合特 征图； b、 将所述下一级融合特征图和新的下一级维度特征图， 进行预设倍数的上采样融合， 输出新的下一级融合特 征图； c、 根据所述新的下一级融合特征图重复步骤b， 直至所述第二目标输出特征图中除所 述最高维输出特征图外的其他所有维度的特征图都参与到融合处理中； 其中， 每次融合处 理按照转 维度从高到低顺序， 依次从所述第二目标输出特征图选出所述新的下一级维度特 征图。 9.一种六面体 检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 对被测元件对应的输入图片进行不同倍数的下采样处理， 得到Y个不同维度的输出特 征图； 从所述Y个不同维度的输出特征图中， 筛选出N个输出特征图， 得到N个第一目标输出特 征图， 对N个所述第一目标输出 特征图进行处 理， 得到所述输入图片的联合表征 特征图； 根据所述联合表征 特征图判定所述输入图片是否为负例图片； 当判定所述输入图片为负例图片后， 输出 所述输入图片的预测信息 。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115311215 A 3