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龙图腾网获悉德中(深圳)激光智能科技有限公司;北京德智矩阵科技有限公司;江苏德智半导体科技有限公司;广东德智视创科技有限公司;广东德智光学有限公司申请的专利一种融合超图扩散与跨模态对比的PCBA多缺陷协同诊断方法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：CN120850053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511359730.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种融合超图扩散与跨模态对比的PCBA多缺陷协同诊断方法是由曹峰;何生茂设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合超图扩散与跨模态对比的PCBA多缺陷协同诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合超图扩散与跨模态对比的PCBA多缺陷协同诊断方法，包括构建多层超图结构，基于多层超图结构，采用条件超图扩散模型生成多模态缺陷样本。采用多层对齐机制对多模态缺陷样本进行跨模态特征对齐，计算对齐后特征的缺陷交互矩阵。根据缺陷交互矩阵，采用图神经网络的消息传递机制更新节点层中的每个节点的节点特征；将节点特征输入多任务学习框架，对每个节点的缺陷进行预测，得到节点缺陷预测结果。上述方法可以有效建模PCBA缺陷间的复杂关联，充分利用多模态传感器信息，且具有实时协同诊断能力，以满足现代电子制造业对高精度、高效率和高可靠性质量检测的迫切需求。

本发明授权一种融合超图扩散与跨模态对比的PCBA多缺陷协同诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种融合超图扩散与跨模态对比的PCBA多缺陷协同诊断方法，其特征在于，包括： 构建多层超图结构，所述多层超图结构包括节点层、空间关联超边、功能关联超边和因果关联超边； 构建条件超图扩散模型，基于所述多层超图结构，采用所述条件超图扩散模型生成多模态缺陷样本； 采用多层对齐机制对所述多模态缺陷样本进行跨模态特征对齐，得到对齐后特征； 计算所述对齐后特征的缺陷交互矩阵；所述缺陷交互矩阵用于建模不同缺陷类型间的相互影响关系； 根据所述缺陷交互矩阵，采用图神经网络的消息传递机制更新所述节点层中的每个节点的节点特征； 将所述节点特征输入多任务学习框架，对每个节点的缺陷进行预测，得到节点缺陷预测结果； 所述构建多层超图结构，包括： 将PCBA上的每个检测区域作为一个节点； 获取每个节点对应区域的多模态特征信息；所述多模态特征信息包括光学特征、X射线特征、热学特征和电气特征； 将所述多模态特征信息转换为节点特征向量； 将所有所述节点特征向量组成节点层； 根据节点层中不同节点之间的关联关系构建超边，得到多层超图结构。

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