神訊電腦(昆山)有限公司;神基科技股份有限公司蔡昆佑獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉神訊電腦(昆山)有限公司;神基科技股份有限公司申請的專利基于人工神經網絡的物件表面型態的篩選方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112683923B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201910987145.8，技術領域涉及：G01N21/956；該發明授權基于人工神經網絡的物件表面型態的篩選方法是由蔡昆佑設計研發完成，并于2019-10-17向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于人工神經網絡的物件表面型態的篩選方法在說明書摘要公布了：一種基于人工神經網絡的物件表面型態的篩選方法，適用于篩選多個物件，所述基于人工神經網絡的物件表面型態的篩選方法包括：以多個預測模型進行多個物件影像的表面型態識別以得到各預測模型的判定缺陷率，其中此些物件影像對應一部分物件的表面型態；以及根據各預測模型的判定缺陷率串接此些預測模型為一人工神經網絡系統，以篩選其余物件。本發明的基于人工神經網絡的物件表面型態的篩選方法，其基于各神經網絡的判定缺陷率串接不同訓練條件的多個神經網絡，以提供精準且快速地分類大量待測物件的人工神經網絡系統，同時兼顧較佳的過放率。
本發明授權基于人工神經網絡的物件表面型態的篩選方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工神經網絡的物件表面型態的篩選方法，適用于篩選多個物件，其特征在于，包括： 分別以不同訓練條件執行尚未訓練好的多個子神經網絡系統的深度學習以建立已訓練好且彼此未相連的多個子神經網絡系統； 以已訓練好且彼此未相連的該多個子神經網絡系統分別對同一批的多個物件影像進行表面型態識別來執行該多個物件影像的分類預測并依據分類得到每一個已訓練好且彼此未相連的該子神經網絡系統各自的判定缺陷率，其中該多個物件影像對應該多個物件的其中之一部分物件的表面型態；及 根據每一個已訓練好且彼此未相連的該子神經網絡系統各自的判定缺陷率將已訓練好且彼此未相連的該多個子神經網絡系統串接成人工神經網絡系統，以篩選該多個物件中的其余物件，其中根據多個子神經網絡系統的預測模型的判定缺陷率由高到低來串接多個子神經網絡系統為一人工神經網絡系統。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人神訊電腦(昆山)有限公司;神基科技股份有限公司，其通訊地址為：215300 江蘇省蘇州市昆山市綜合保稅區第二大道269號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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