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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利基于边缘检测与目标识别的电路板焊接缺陷检测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：CN119313681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411876632.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于边缘检测与目标识别的电路板焊接缺陷检测方法是由董振;张玉富;李亭婷;田良;何烨设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘检测与目标识别的电路板焊接缺陷检测方法在说明书摘要公布了：基于边缘检测与目标识别的电路板焊接缺陷检测方法，属于焊接缺陷检测技术领域，解决电路板焊接缺陷检测过程中因缺陷叠加、遮挡以及复杂生产环境干扰导致的漏检、误检和定位不准的问题；本发明通过自适应中值滤波的电路板图像边缘提取，增强焊接缺陷边缘信息的识别和保留效果；构建抗遮挡缺陷特征提取的多层级交叉特征融合网络，通过FFE模块及基于RFB‑Net与空洞卷积的上下文信息提取，增强模型对缺陷特征的抗干扰分析能力；基于加权斥力损失函数的检测框定位优化方法，在降低计算负担的同时提升了电路板焊接检测的可靠性和效率；本发明适用于多工序连续化生产中的电路板焊接缺陷检测，能够在复杂环境下实现高精度的缺陷定位和识别。

本发明授权基于边缘检测与目标识别的电路板焊接缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于边缘检测与目标识别的电路板焊接缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对输入的图像电路板焊接图像进行同态滤波来限制图像灰度的动态范围；对噪点采用自适应中值滤波进行处理；S2、计算图像梯度值，对边缘信息进行非极大值抑制，设定梯度的高阈值与低阈值对所有未被抑制的非零点进行阈值分类，将分类后的边缘点进行连接得到整张电路板焊接图像的边缘信息；S3、对包含边缘信息的电路板焊接图像中所有缺陷信息进行分类和标注；S4、在YOLOv8主干网络的基础上设计FFE模块进行特征提取，方法具体如下：在卷积网络的Bottleneck结构中，将1x1大小卷积核间的跳跃连接表示为： （10）其中，p和q分别为卷积模块的输入和输出特征，表示模块的学习参数，函数为残差映射函数；所述的FFE模块的公式为： （11）其中，表示模块中不同分支的学习参数；对于输入特征图通道和输出特征图通道，FFE模块在每个不同的深度的分支中分别嵌入不同数量的卷积核，其中且，表示模块的分支数和最大卷积深度；随着网络深度的加深，在第n个分支中组卷积的组数被设置为；最终的FFE模块参数量表示为： （12）浮点运算量表示为： （13）对比FFE模块与标准残差模块的参数与运算量大小如下： （14） （15）其中，和代表特征图的宽度和高度，表示卷积核大小，表示输入特征图通道数，表示不同深度对应的输出特征图通道数；S5、结合RFB-Net结构和空洞卷积结构，构建多尺度上下文信息提取模块获取焊接缺陷的特征；S6、设计加权斥力损失函数对电路板焊接缺陷进行定位和分类。

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