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龍圖騰網恭喜深圳市信潤富聯數字科技有限公司申請的專利一種基于圖網絡的PCB板元器件圖像目標檢測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：CN114926695B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202210648073.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于圖網絡的PCB板元器件圖像目標檢測方法是由馮建設;花霖;張建宇設計研發完成，并于2022-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖網絡的PCB板元器件圖像目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于圖網絡的PCB板元器件圖像目標檢測方法，包括步驟：將PCB圖片樣本數據集中五分之四的樣本分為訓練集，其余樣本分為驗證集，利用生成式對抗網絡對訓練集的所有樣本學習生成新樣本；每個新樣本利用超像素構建一個K最近鄰接矩陣；建立RPN網絡，提取多個PCB超像素訓練集樣本圖片的邊框位置并通過損失函數不斷修正靠近正確的標注數據框的概率；采用圖卷積網絡對特征圖進行特性細化生成特征圖信息；利用相似度預測算法對前一個階段的每個特征圖進行分類，再計算每個圖對元器件模板的相似性概率并基于概率歸類為相應元器件模板的類別。本發明實現快速有效的分類標注出PCB板上的各個元器件，極大地節省了人力成本。

本發明授權一種基于圖網絡的PCB板元器件圖像目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖網絡的PCB板元器件圖像目標檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：S1，獲取PCB圖片樣本數據集，并將該PCB圖片樣本數據集中五分之四的樣本劃分為訓練集，另外五分之一的樣本劃分為驗證集；利用GANs生成式對抗網絡對訓練集的所有樣本學習生成新樣本；S2，對于步驟S1生成的每一個新樣本利用超像素構建一個K最近鄰接矩陣，權值為： ；式中xi和xj分別是超像素i和j的二維坐標，σx是放縮參數；S3，建立RPN網絡，提取多個PCB超像素訓練集樣本圖片的邊框位置，并通過函數不斷平移縮放修正靠近正確的標注數據框的概率，從而為下一步驟提供特征圖；S4，采用圖卷積網絡并結合元器件模板圖對步驟S3提供的特征圖進行特性細化，生成特征圖信息；S5，針對步驟S4生成的特征圖信息利用相似度預測算法對步驟S3產生的每個特征圖進行分類；再利用相似度預測算法計算每個被步驟S3和步驟S4處理后的圖對元器件模板的相似性概率，并基于概率歸類為相應元器件模板的類別；所述步驟S4進行特性細化的具體實現過程如下：令圖卷積網絡中的圖的實體表示成節點，節點間的連接表示成邊，系統層面的特征用全局屬性表示，節點表示為vi，邊表示為ek，全局屬性表示為u，并且使用sk和rk分別表示邊k的發送節點和接收節點的索引；圖用一個3元組表示G=u；V；E，u代表的是一個全局屬性，是整個圖的一個特征；V代表圖的節點的集合，其表示為： ；E代表邊的集合，其表示為： ；式中Ne和Nv分別代表邊和節點的數量，ek是第k個邊的特征，sk和rk分別是接收節點和發送節點的編號；a、首先用當前的邊信息、節點信息、以及全局屬性u來生成新的邊信息；b、基于新的邊信息，生成新的節點信息；c、基于新的節點和邊信息，生成新的全局屬性u，整個過程完成。

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