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龍圖騰網(wǎng)獲悉中南大學(xué);湖南奧創(chuàng)普科技有限公司申請的專利一種基于小目標(biāo)識別的焊料缺陷檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116824294B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310663916.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)一種基于小目標(biāo)識別的焊料缺陷檢測方法及系統(tǒng)是由陳致蓬;劉攀;沈玲;王琿榮;梁永鑫設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-06-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于小目標(biāo)識別的焊料缺陷檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于小目標(biāo)識別的焊料缺陷檢測方法及系統(tǒng)，通過采集焊料圖像，并對焊料圖像進行圖像增強，獲取焊料圖像的偽數(shù)據(jù)集，構(gòu)建快速形變卷積核，并基于快速形變卷積核，采用YOLOv5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建焊料缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)以及采用焊料圖像的偽數(shù)據(jù)集，對焊料缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，并利用訓(xùn)練好的焊料缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)識別焊料缺陷，解決了微米級焊料的缺陷檢測精度低的技術(shù)問題，并通過構(gòu)建的焊料缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)，快速并精準(zhǔn)地對焊料缺陷進行識別。

本發(fā)明授權(quán)一種基于小目標(biāo)識別的焊料缺陷檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于小目標(biāo)識別的焊料缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 采集焊料圖像，并對焊料圖像進行圖像增強； 獲取焊料圖像的偽數(shù)據(jù)集，其中，獲取焊料圖像的偽數(shù)據(jù)集包括： 對焊料圖像集中的焊料圖像進行缺陷標(biāo)注，所述缺陷標(biāo)注具體包括對缺陷的類別、坐標(biāo)及長寬值進行標(biāo)注； 使用大津法二值化提取焊料圖像的焊料位置，并通過最近鄰填充仿射變換擺正芯片，將焊料移動至焊料圖像的中心位置； 對焊料圖像按照是否存在缺陷分為正常圖像和次品圖像，并對次品圖像使用K-means聚類方法，獲得分類后的焊料圖像； 對分類后的焊料圖像進行隨機裁剪，獲得隨機裁剪區(qū)域； 對焊料圖像集中隨機裁剪后屬于同一類的隨機裁剪區(qū)域進行隨機拼接和縮放，獲得焊料圖像的偽數(shù)據(jù)集； 構(gòu)建快速形變卷積核，并基于快速形變卷積核，采用YOLOv5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建焊料缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)，其中構(gòu)建快速形變卷積核的具體公式為： 其中，Yp0表示焊料圖像中的像素點p0進行卷積運算后的結(jié)果，ωn表示通道n的權(quán)重，N表示焊料圖像通道總數(shù)，且N＝3，ξn為通道n的單通道形變卷積算子，pξ為單通道形變卷積的卷積核Kξ的元素的位置枚舉量，為Kξ在通道n的權(quán)重集合，Rn為焊料圖像的通道n分量，G為雙線性插值函數(shù)，Xp0,pξ,Yp0,pξ分別為基于p0,pξ所計算出的在X和Y方向的卷積核偏移量，pδ為偏移卷積的卷積核Kδ的元素的位置枚舉量，和為Kδ在通道w和通道h的權(quán)重集合，p0x和p0y分別表示p0在X和Y方向的坐標(biāo)，pξx和pξy分別表示pξ在X和Y方向的坐標(biāo)； 采用焊料圖像的偽數(shù)據(jù)集，對焊料缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，并利用訓(xùn)練好的焊料缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)識別焊料缺陷。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中南大學(xué);湖南奧創(chuàng)普科技有限公司，其通訊地址為：410083 湖南省長沙市岳麓區(qū)麓山南路932號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。