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龙图腾网获悉北京德智矩阵科技有限公司;德中(深圳)激光智能科技有限公司;广东德智光学有限公司;江苏德智半导体科技有限公司申请的专利一种基于cGAN网络驱动的SMT元件的缺陷合成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：CN120894647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510991411.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于cGAN网络驱动的SMT元件的缺陷合成方法是由曹峰;闫朋雷;周崇山;何生茂设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于cGAN网络驱动的SMT元件的缺陷合成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于cGAN网络驱动的SMT元件的缺陷合成方法，包括获取输入条件，构建对抗损失函数、L1重建损失函数、循环损失函数和物理损失函数，将四种损失函数进行加权求和，得到总损失函数。根据总损失函数对cGAN网络进行训练，得到SMT元件缺陷合成模型；采用SMT元件缺陷合成模型生成虚拟缺陷样本；其中，虚拟缺陷样本用于降低SMT缺陷检测模型的误检率。SMT元件缺陷合成模型生成的虚拟缺陷样本具有视觉真实性，虚拟缺陷样本中的缺陷形态与真实焊接工艺之间具有物理一致性。将SMT元件缺陷合成模型生成的虚拟缺陷样本与真实缺陷样本结合，使得训练后的SMT缺陷检测模型适用于小样本条件下的SMT缺陷检测，从而提高在真实加工场景下的SMT缺陷检测精度。

本发明授权一种基于cGAN网络驱动的SMT元件的缺陷合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于cGAN网络驱动的SMT元件的缺陷合成方法，其特征在于，包括： 获取输入条件，所述输入条件包括真实缺陷样本和缺陷类型； 构建对抗损失函数； 构建L1重建损失函数； 构建循环损失函数； 构建物理损失函数； 将所述对抗损失函数、所述L1重建损失函数、所述循环损失函数和所述物理损失函数进行加权求和，得到总损失函数； 根据所述总损失函数对cGAN网络进行训练，得到SMT元件缺陷合成模型； 采用SMT元件缺陷合成模型生成虚拟缺陷样本；其中，所述虚拟缺陷样本用于降低SMT缺陷检测模型的误检率； 所述构建对抗损失函数，包括： 根据以下公式计算对抗损失函数： ； 其中，G为cGAN网络的生成器，z为输入噪声，c为所述输入条件，Gz,c为在输入条件c和输入噪声z下生成的虚拟缺陷样本；D为判别器，x为真实缺陷样本，为真实缺陷样本的真伪概率；pdatax为真实缺陷样本分布，pzz为噪声分布，Ex~pdatax为真实缺陷样本分布的期望，Ez~pzz为噪声分布的期望；ln为以自然常数为底数的对数函数，LGAN为所述对抗损失函数； 所述构建循环损失函数，包括： 根据以下公式计算循环损失函数： ； 其中，Lcyc为所述循环损失函数，||||1为一范数，GDx,c,c为在输入条件c和真伪概率下生成的虚拟缺陷样本； 所述构建物理损失函数，包括： 根据以下公式计算物理损失函数： ； 其中，Lphys为所述物理损失函数，为第一调节参数，为第二调节参数，为缺陷特征提取函数，p为工艺参数集合，Gz,c,p为在输入条件c，输入噪声z，以及工艺参数集合p下生成的虚拟缺陷样本，为对应的虚拟缺陷样本的虚拟缺陷特征，为工艺参数集合对应的真实缺陷特征；为梯度算子，Pp为物理仿真模型，为二范数的平方； 所述工艺参数集合包括焊接温度、锡膏厚度、焊接时间、锡膏粘度、焊点尺寸、焊点空间分布和焊接压力。

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