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龙图腾网恭喜神讯电脑(昆山)有限公司;神基科技股份有限公司申请的专利基于人工神经网络的物件表面型态的筛选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：CN112683924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：201910987177.8，技术领域涉及：G01N21/956；该发明授权基于人工神经网络的物件表面型态的筛选方法是由蔡昆佑;杨博宇设计研发完成，并于2019-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工神经网络的物件表面型态的筛选方法在说明书摘要公布了：一种基于人工神经网络的物件表面型态的筛选方法，其包括：接收至少一物件影像；以一第一预测模型进行各物件影像的表面型态识别以分类为一第一正常群组与一第一异常群组；以及以一第二预测模型进行该第一正常群组中的各输出影像的表面型态识别以分类为一第二正常群组与一第二异常群组。利用本发明的基于人工神经网络的物件表面型态的筛选方法，通过串接的不同训练条件的多个神经网络接续性地对物件影像进行表面型态识别，以精准且快速地分类物件影像，借以基于物件影像的分类结果有效率地筛选物件影像对应的物件，进而得到较低的过放率。

本发明授权基于人工神经网络的物件表面型态的筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工神经网络的物件表面型态的筛选方法，其特征在于，包括：接收至少一物件影像；以一第一预测模型进行各该物件影像的表面型态识别以分类为一第一正常群组与一第一异常群组的其中之一；及以一第二预测模型进行该第一正常群组的输出的表面型态识别以分类为一第二正常群组与一第二异常群组的其中之一；其中，所述第二预测模型的判定缺陷率低于所述第一预测模型；及其中，该第一预测模型和该第二预测模型分别是以不同训练条件执行深度学习而建立的，并且该不同训练条件为不同数量的神经网络层、不同神经元配置、不同输入影像的预处理、不同神经网络演算法或其任意组合；该筛选方法还包括：正规化该至少一物件影像；及根据该至少一物件影像的色彩模式，转换正规化后的该至少一物件影像为至少一矩阵；其中以该第一预测模型进行各该物件影像的该表面型态识别的步骤包括以该至少一矩阵执行该第一预测模型；其中，各该物件影像为同一种物件的相同相对位置的表面的影像并且具有任一种特定色彩模式；或者，该筛选方法还包括：划分各该物件影像为多个影像区域；及指定各该物件影像的该多个影像区域中的至少一感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域为具有不同表面形态的影像区域；其中以该第一预测模型进行各该物件影像的该表面型态识别的步骤包括：以各该物件影像的该至少一感兴趣区域执行该第一预测模型；或者，该至少一物件影像包括基于不同打光方位的光线拍摄一物件而得的多个物件影像，以及该筛选方法还包括：叠合该物件的该多个物件影像为一初始影像；其中以该第一预测模型进行各该物件影像的该表面型态识别的步骤包括：以该初始影像执行该第一预测模型。

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