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龍圖騰網(wǎng)恭喜寧波中電集創(chuàng)科技有限公司申請的專利基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能超透鏡光場相機(jī)電路板檢測方法獲國家發(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：CN119147549B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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：202411659732.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N21/956；該發(fā)明授權(quán)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能超透鏡光場相機(jī)電路板檢測方法是由周小平;舒岳勇;舒秋睿設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能超透鏡光場相機(jī)電路板檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能超透鏡光場相機(jī)電路板檢測方法，包括：構(gòu)建智能超透鏡光場相機(jī)的電路板檢測模型；利用實(shí)時全局光照模型獲得電路板表面的光照參數(shù)；利用稠密光流法對電路板精確定位，獲得光場圖像的重聚焦參數(shù)；利用光場逐層掃描技術(shù)和光電智能頻率復(fù)用調(diào)制技術(shù)，獲得光場圖像的深度參數(shù)；構(gòu)建智能超透鏡光場相機(jī)的5D光場模型，獲得電路板的5D光場圖像；構(gòu)建基于多智能體的時空角深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，將獲得光照參數(shù)、重聚焦參數(shù)、深度參數(shù)和5D光場圖像輸入到時空角深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，輸出多智能體優(yōu)化的協(xié)同決策控制。本發(fā)明智能超透鏡光場相機(jī)，開辟了對電路板缺陷精確智能檢測的新思路。

本發(fā)明授權(quán)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能超透鏡光場相機(jī)電路板檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能超透鏡光場相機(jī)電路板檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、構(gòu)建智能超透鏡光場相機(jī)的PCBA板檢測模型，所述PCBA板檢測模型包括載物平臺智能體、目標(biāo)PCBA板、組合光源智能體、主透鏡、電光晶體超構(gòu)透鏡智能體和圖像傳感器，所述載物平臺智能體用于放置所述目標(biāo)PCBA板；S2、利用光源動作變量智能控制組合光源智能體，采用實(shí)時全局光照模型獲得目標(biāo)PCBA板表面的光照參數(shù)；S3、利用載物平臺動作變量智能控制載物平臺智能體的移動速度和方向，采用稠密光流法對所述目標(biāo)PCBA板精確定位，取多視角子圖像陣列中的某一行或某一列的多張子圖像按照規(guī)律進(jìn)行聯(lián)合位移與疊加，用直線光從縱向穿過疊加不同子圖像中物體的同一點(diǎn)，當(dāng)直線應(yīng)當(dāng)是豎直狀態(tài)時，則表明處于聚焦?fàn)顟B(tài)，當(dāng)直線處于傾斜狀態(tài)，則為存在不同程度的焦外虛化，需要再聯(lián)合位移與疊加，以實(shí)現(xiàn)光場圖像的重聚焦，由此獲得光場圖像的重聚焦參數(shù)；S4、利用電光晶體超構(gòu)透鏡動作變量智能控制電光晶體超構(gòu)透鏡智能體的位置和折射率，采用光場逐層掃描技術(shù)和光電智能頻率復(fù)用調(diào)制技術(shù)，獲得光場圖像的深度參數(shù)；S5、構(gòu)建智能超透鏡光場相機(jī)的5D光場模型，獲得目標(biāo)PCBA板的5D光場圖像；S6、構(gòu)建基于多智能體的時空角深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，將獲得的光照參數(shù)、重聚焦參數(shù)、深度參數(shù)和5D光場圖像輸入到時空角深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，輸出多智能體優(yōu)化的協(xié)同控制動作；所述步驟S2包括以下步驟：S21、利用光源動作變量智能控制組合光源智能體中的RGB環(huán)型光源照射角度、顏色和同軸光源的亮度；S22、采用實(shí)時全局光照模型獲得所述目標(biāo)PCBA板表面的光照參數(shù)，其中，建立實(shí)時全局光照模型表示為：I＝Iambient+Idiffuse+Ispecular；其中，Iambient是環(huán)境光分量，Idiffuse是漫反射分量，Ispecular是鏡面高光分量；Iambient環(huán)境光分量公式表示為：Iambient＝Ia+Ka；其中，Ia為環(huán)境光照強(qiáng)度，Ka為環(huán)境光照系數(shù)；Idiffuse漫反射分量公式表示為：Idiffuse＝IdKdNL；其中，Id為光源的強(qiáng)度，Kd為漫反射系數(shù)，N為表面法線向量，L為光源方向向量；Lspecular鏡面高光分量公式表示為：Ispecular＝Ks1rvn；其中，Ks0≤Ks≤1是材料的鏡面反射系數(shù)，r是反射光線向量，表示光線在物體表面反射后的方向，v是視線方向向量，表示主透鏡的方向，n是高光指數(shù)，表示物體表面的光澤程度；光照參數(shù)表示為s1，采用實(shí)時全局光照模型通過測量并計(jì)算組合光源智能體的光和參考光的色差，求出所述組合光源智能體的光照參數(shù)s1＝I，用以表征組合光源智能體的顯色性優(yōu)劣程度；所述步驟S6包括以下步驟：S61、構(gòu)建基于多智能體的時空角深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，建立以圖像質(zhì)量評價最優(yōu)的多智能體聯(lián)合動作的優(yōu)化問題；S62、利用actor網(wǎng)絡(luò)，分別在時間域、空間域和角度域提取光照參數(shù)、重聚焦參數(shù)、深度參數(shù)和5D光場圖像的相關(guān)性特征，并輸出各個智能體的動作變量；S63、將光照參數(shù)、重聚焦參數(shù)、深度參數(shù)、5D光場圖像、光源動作變量、載物平臺動作變量和電光晶體超構(gòu)透鏡動作變量輸入到時空角深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的集中訓(xùn)練Critic網(wǎng)絡(luò)，集中訓(xùn)練Critic網(wǎng)絡(luò)輸出以圖像質(zhì)量評價SSIM和MSE最優(yōu)的全局值函數(shù)，利用集中訓(xùn)練和分散執(zhí)行的策略梯度機(jī)制，實(shí)現(xiàn)智能超透鏡光場相機(jī)對電路板的檢測方法。

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