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龙图腾网获悉深圳市小铭工业互联网有限公司申请的专利一种基于AI的PCBA故障检测方法及系统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：CN120563433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510650860.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于AI的PCBA故障检测方法及系统是由黄达林;邓银;刘胜;李跃升设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的PCBA故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障检测的技术领域，且公开了一种基于AI的PCBA故障检测方法及系统，所述系统包括PCBA焊接信息处理模块、PCBA焊接故障检测模块、PCBA焊接故障检测结果反馈模块；通过根据标准PCBA焊接焊点标记图像信息结合图像抠图便捷软件进行标准PCBA焊接焊点标记图像中标记焊接焊点的特征图像自主准确采集，实现PCBA中每个焊接焊点的图像智能采集；依据PCBA标记焊接焊点特征图像信息结合AI智能识别算法与基于大数据存储的不同类型PCBA焊接焊点缺陷标准图像信息进行PCBA中焊接焊点焊接缺陷智能检测，实现基于AI的PCBA焊接缺陷点对点精细化检测，提高PCBA焊接故障检测的精度和质量。

本发明授权一种基于AI的PCBA故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的PCBA故障检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、采集PCBA特征图像数据； S2、基于所述PCBA特征图像数据进行图像预处理，生成标准PCBA特征图像数据； S3、进行标准PCBA特征图像中焊接焊点识别，以及焊接焊点标记处理，生成标准PCBA焊接焊点标记图像数据； S4、进行标准PCBA焊接焊点标记图像中标记焊接焊点的特征图像采集处理，构建出PCBA标记焊接焊点特征图像数据； S5、进行PCBA标记焊接焊点的焊接缺陷检测处理，生成PCBA标记焊接焊点焊接缺陷检测数据； 所述S5包括以下步骤： S51、建立不同类型PCBA焊接焊点缺陷标准图像数据集合，；其中表示第种PCBA焊接焊点缺陷类型对应的不同类型PCBA焊接焊点缺陷标准图像数据，表示PCBA焊接焊点缺陷类型数量的最大值； S52、将中按照PCBA标记焊接焊点编号有序与所述中所述进行图像特征匹配，依据图像特征匹配结果生成PCBA标记焊接焊点焊接缺陷检测数据集合，执行生成所述PCBA标记焊接焊点焊接缺陷检测数据集合的具体操作步骤如下： 其中表示PCBA标记焊接焊点特征图像数据集合，所述包括，其中表示第个PCBA标记焊接焊点对应的PCBA标记焊接焊点特征图像数据； S521、初始化，焊点缺陷识别猎豹更新在空间维度为的所述的搜索空间中的位置； S522、完成初始化执行搜索策略搜索猎物，焊点缺陷识别猎豹在其领地或周围区域进行全范围扫描或主动搜索，以找到猎物；焊点缺陷识别猎豹在所述的搜索空间中搜索出与所述相匹配的所述； S523、搜索猎物使用坐等策略执行，在搜索模式下，猎物暴露在焊点缺陷识别猎豹视野中，在所述的搜索空间中搜索出与所述相匹配的所述； S524、执行坐等策略接近猎物对猎物按照攻击策略攻击，算法中每头焊点缺陷识别猎豹根据逃跑猎物、领头焊点缺陷识别猎豹或附近焊点缺陷识别猎豹的位置来调整自己的位置，以获得最佳攻击位置，在所述的搜索空间中搜索出与所述最匹配的所述； S525、重复执行S522、S523、S524直至满足最大迭代次数，输出所述与所述的图像特征匹配结果； S526、依据所述与所述的图像特征匹配结果生成PCBA标记焊接焊点焊接缺陷检测数据集合，其中表示第个PCBA标记焊接焊点对应的PCBA标记焊接焊点焊接缺陷检测数据； 当与进行图像特征匹配成功，则输出所述为存在缺陷，同时输出第种PCBA焊接焊点缺陷类型文本信息； 当与进行图像特征均未匹配成功，则输出所述为不存在缺陷； S6、进行PCBA标记焊接焊点的焊接缺陷检测结果文本信息显示渲染处理，生成PCBA标记焊接焊点焊接故障检测结果渲染文本数据并与所述标准PCBA焊接焊点标记图像数据进行PCBA标记焊接焊点焊接缺陷检测结果文本信息与标准PCBA焊接焊点标记图像的图文组合处理，构建出PCBA标记焊接焊点焊接故障检测结果展示图像数据； S7、依据所述PCBA标记焊接焊点焊接故障检测结果展示图像数据执行PCBA焊接故障检测结果推送输出作业。

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