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龍圖騰網獲悉合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)申請的專利一種基于多任務學習機制的PCB缺陷檢測方法、系統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：CN116309434B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202310244772.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于多任務學習機制的PCB缺陷檢測方法、系統是由許鎮義;房明亮;曹洋;康宇;趙云波設計研發完成，并于2023-03-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多任務學習機制的PCB缺陷檢測方法、系統在說明書摘要公布了：本發明涉及工業質檢技術領域，公開了一種基于多任務學習機制的PCB缺陷檢測方法，將缺陷圖像輸入至PCB缺陷檢測模型，得到缺陷圖像對應的缺陷區域；PCB缺陷檢測模型的訓練方法，包括以下步驟：獲取缺陷圖像后，進行數據預處理，獲得缺陷樣本數據集；缺陷圖像中缺陷的類型包括偏移缺陷、缺件缺陷；構建基于U?Net結構的PCB缺陷檢測模型：對偏移缺陷檢測任務、缺件缺陷檢測任務、二分類缺陷檢測任務分別設置損失函數，并通過參數搜索方式為每個任務的損失函數設置不同的權重；能夠利用任務間的信息互補性，降低過擬合風險，充分利用多層次貼片元件缺陷信息。

本發明授權一種基于多任務學習機制的PCB缺陷檢測方法、系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多任務學習機制的PCB缺陷檢測方法，通過PCB缺陷檢測模型的編碼器得到輸入圖像的特征圖，將特征圖輸入至PCB缺陷檢測模型的各解碼器中，檢測圖像是否為缺陷圖像并得到缺陷圖像的缺陷區域； PCB缺陷檢測模型的訓練方法，包括以下步驟： 步驟一：獲取缺陷圖像后，進行數據增強和數據預處理，獲得缺陷樣本數據集；缺陷圖像中缺陷的類型包括偏移缺陷、缺件缺陷； 步驟二、構建基于U-Net結構的PCB缺陷檢測模型： PCB缺陷檢測模型包括一個共享編碼器和三個解碼器，三個解碼器分別為偏移缺陷解碼器、缺件缺陷解碼器以及二分類缺陷檢測解碼器，共享編碼器和偏移缺陷解碼器、缺件缺陷解碼器之間采用U-Net結構，二分類缺陷檢測解碼器采用多層感知器的全連接結構；共享編碼器與偏移缺陷解碼器用于進行偏移缺陷檢測任務，共享編碼器與缺件缺陷解碼器用于進行缺件缺陷檢測任務，共享編碼器與二分類缺陷檢測解碼器用于進行圖像是否存在缺陷的檢測任務； 步驟三、對偏移缺陷檢測任務、缺件缺陷檢測任務、二分類缺陷檢測任務分別設置損失函數，并通過參數搜索方式為每個任務的損失函數設置不同的權重。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市高新區望江西路5089號，中國科學技術大學先進技術研究院未來中心B1205-B1208；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。