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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位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：CN115359118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210339706.5，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位方法是由宋建华;余佳文;王业率;王时绘;张龑;杨超;何鹏;马传香;吕顺营;朱荣钊设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位方法，通过采用本发明PCB板Mark点精确定位方法，不仅实现了易于设计及搭建、分割速度快、精度高的目的，而且还实现了适用范围广的目的；具体为：1神经网络呈模块化，且模块的组成部分在工业和学术界得到广泛应用，易于搭建，而且白光干涉位移传感器有很成熟的产品；2由工业计算机强大计算力快速进行位置定位，且分割技术趋于成熟，在广大领域得到了验证；3借鉴此方法可以定位各种固定位置和形状的物体，而且网络模型中各种单元和模块的适用性广，不同领域只需修改模型的模块即可。

本发明授权一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、用摄像设备获得含有Mark点的PCB灰度图，再用标记工具在另一个PCB灰度图的相同坐标处标出Mark点的位置，并将标注的全部Mark点连接成一个闭合的圆形区域，获得PCB板图片； S2、设计神经网络模型； S3、用所述PCB板图片、标注图片训练所述神经网络模型，将所述PCB板图片输入至训练好的神经网络模型中经过计算，获得含有第一曲线C1的预测图； S4、将所述预测图中的第一曲线C1上每处的半径增加μ％，得到第二曲线C2，利用白光干涉位移传感器检测所述预测图中的第一曲线C1与第二曲线C2之间相同位置区域Area，获得区域高度分布图； S5、利用第一曲线C1和区域高度分布图精准定位Mark点的形状； 所述S5的具体方法为： S5.1、区域高度差计算：将所述第一曲线C1按角度分成n个区域，n≥1，每个区域的角度都为360度，在每个区域根据高度分布图计算出每个区域的最高点高度hmax和最低点高度hmin，再计算高度差； S5.2、区域分块：再对于每个区域按角度平均分为m块，分块数m取决于该区域内的高度差，高度差越大分块数m就越大； S5.3、偏移第一曲线C1：取每块的中间像素a作为该块的代表，由圆心向a作射线，计算射线经过的第一曲线C1和第二曲线C2之间的最大高度差dl，由dl计算出偏移量E； S5.4、同一块内的所有像素都向外偏移，偏移量为E，偏移方向为：圆心为端点，指向块内像素的射线的方向；偏移之后将所有像素连接，形成封闭第三曲线C3；重复该步骤若干次，第三曲线C3即为精确定位后的PCB板Mark点位置和形状。

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