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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室);长三角哈特机器人产业技术研究院申请的专利基于线性样本压缩的表面组装板缺陷检测方法及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117218414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311124039.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于线性样本压缩的表面组装板缺陷检测方法及存储介质是由许镇义;张锟宇;康宇;曹洋;赵立军设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于线性样本压缩的表面组装板缺陷检测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明的一种基于线性样本压缩的表面组装板缺陷检测方法及存储介质，包括以下步骤，步骤1：从存储模块中随机取出一组SMT缺陷样本图像；步骤2：同时使用输入的SMT缺陷样本图像和从存储模块中随机取出的SMT缺陷样本图像来训练分类器；步骤3：使用线性样本压缩技术以频率K对输入的小批量SMT缺陷样本图像进行压缩；步骤4：利用压缩后的SMT缺陷样本图像更新存储模块，最终得到的分类器用来完成SMT缺陷检测任务。本发明提出的一种基于线性样本压缩的表面组装板缺陷检测方法，将不同的样本通过线性组合压缩在一起，而不是删除它们，从而在提高算法的精确性的同时有效地降低了计算成本。

本发明授权基于线性样本压缩的表面组装板缺陷检测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于线性样本压缩的表面组装板缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤1：从存储模块中随机取出一组SMT缺陷样本图像；步骤2：同时使用输入的SMT缺陷样本图像和从存储模块中随机取出的SMT缺陷样本图像来训练分类器；步骤3：使用线性样本压缩技术以频率K对输入的小批量SMT缺陷样本图像进行压缩；步骤4：利用压缩后的SMT缺陷样本图像更新存储模块，最终得到的分类器用来完成SMT缺陷检测任务；所述步骤3具体步骤包括，记为SMT缺陷样本数据集，其中和分别是SMT缺陷样本数据集中第i个条目的输入数据和标签；压缩的目标是生成一组合成样本及其相应的标签，，其中||||，使得合成SMT缺陷样本可以用于训练神经网络以实现与在原始SMT缺陷样本数据集上训练相同网络的性能；这个目标表达为： 其中是数据分布，是任务特定的损失，是分类模型，和分别是在SMT缺陷样本数据集和上训练网络所获得的网络参数；采取学习合成SMT缺陷样本图像，使得在集合上训练的模型最小化原始数据集上的训练损失，即： ；合成SMT缺陷样本图像由交替显示的内部和外部元优化步骤生成，内部步骤的目标是找到由合成SMT缺陷样本图像引起的最优权重；然后，在外循环期间使用权重来量化到目前为止生成的合成SMT缺陷样本图像的质量；在外优化步骤中，将合成集优化为权重，以便下一个内循环迭代中从获得的权重提高原始数据集上的性能；采用最小化和之间在参数空间中的距离来学习合成SMT缺陷样本图像；将优化的优化指向，通过解决以下优化问题来实现： 其中表示两个变量之间的欧式距离，表示变量的梯度，和是对应于第i个输出节点的梯度的平坦向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室);长三角哈特机器人产业技术研究院，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市蜀山区望江西路5089号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。