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龍圖騰網恭喜北京科技大學申請的專利一種基于重驗證檢測的PCB板缺陷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：CN114387230B 。

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：202111632258.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于重驗證檢測的PCB板缺陷檢測方法是由彭開香;汪倩;馬亮設計研發完成，并于2021-12-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于重驗證檢測的PCB板缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于重驗證檢測的PCB板缺陷檢測方法，包括：采集PCB板圖像，構建訓練集和測試集；在SSD中引用MobileNet，對SSD進行改進，并利用訓練集對改進后的網絡進行訓練，得到PCB板缺陷檢測模型；對測試集中的PCB板圖像進行一級檢測；對一級檢測檢測出的有缺陷樣本進行二級檢測；根據一級檢測和二級檢測的檢測結果對檢測閾值進行自適應調整，在循環訓練中，以誤差作為負反饋，構成模型訓練的自適應優化閉環反饋，增加二級檢測和一級檢測結果不一致的訓練權重，最終在誤差收斂時得到最優檢測模型，利用其實現缺陷檢測。本發明可準確檢測PCB板缺陷，且防止過擬合現象發生。

本發明授權一種基于重驗證檢測的PCB板缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于重驗證檢測的PCB板缺陷檢測方法，其特征在于，包括：采集PCB板圖像，對采集的PCB板圖像進行預處理，并對預處理后的PCB板圖像進行預設類型的缺陷標注，構建原始圖像集；對所述原始圖像集進行數據增廣，得到增廣后的圖像集，并將增廣后的圖像集劃分為訓練集和測試集；在SSD網絡中引用MobileNet網絡結構，對SSD網絡進行改進，并利用所述訓練集對改進后的網絡進行訓練，得到PCB板缺陷檢測模型；基于所述PCB板缺陷檢測模型對測試集中的PCB板圖像進行一級檢測；基于PCB板缺陷檢測模型，對一級檢測檢測出的有缺陷樣本進行二級檢測；根據一級檢測和二級檢測的檢測結果對檢測閾值進行自適應調整，在循環訓練中，以誤差作為負反饋，構成模型訓練的自適應優化閉環反饋，增加二級檢測和一級檢測結果不一致的訓練權重，最終在誤差收斂時得到最優檢測模型；基于最優檢測模型，根據待檢測PCB板圖像對待檢測PCB板進行缺陷檢測；所述根據一級檢測和二級檢測的檢測結果對檢測閾值進行自適應調整，在循環訓練中，以誤差作為負反饋，構成模型訓練的自適應優化閉環反饋，增加二級檢測和一級檢測結果不一致的訓練權重，包括：根據一級檢測和二級檢測對測試集的準確率，對檢測閾值進行自適應調整，若漏檢率高，則相應升高閾值，若誤檢率高，則相應降低閾值；在循環訓練中，以誤差作為負反饋，構成模型訓練的自適應優化閉環反饋，增加二級檢測后出現“假缺陷樣本”、“缺陷種類不一致”以及“無缺陷樣本”的訓練權重。

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